及物性视角下对西安疫情新闻报道的生态话语分析

生态语言学是新兴语言学分支,通过研究语言的生态因素,揭示语言与环境的相互作用,增强人们保护生态的意识。疫情是当下人们关注的热点之一。在此情况下,本文采用China Daily以西安疫情的五篇新闻报道为语料,以UAM Corpus Tool为分析工具,在及物性系统理论的指导下,对新闻语篇进行生态话语分析。结果表明:这五篇报道中物质过程为主,言语过程和关系过程较少。分析发现:China Daily关注西安疫情的最新进展,语篇总体的态度积极乐观,符合生态话语的分布特点。

基于改进SEIR模型的新冠肺炎疫情分析与预测

针对新型冠状病毒的潜伏期较长,基于每日发布的新冠疫情数据集,在经典SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型的基础上,考虑了隐性传播人群,并且将确诊人群分为两类(一类感染者具有传染能力;一类感染者由于处于隔离期间,其感染能力可忽略不计),构建了基于改进SEIR的新冠肺炎传播动力学模型。以2021年12月15日到2022年1月13日的西安市疫情数据为依据,拟合得到了改进SEIR模型的动力学参数,对西安市COVID-19疫情进行预测和评估。结果表明,基于改进SEIR传染病动力学模型对疫情的理论估计与西安市疫情的实际情况较为符合,数据可视化和医学隔离等措施对抑制疫情大面积传播有重要作用。

基于随机SEIR模型比较不同筛查频率的核酸筛查效果

为了比较西安疫情期间两种核酸筛查频率的清零效果,提出了改进的随机SEIR模型,使用这种模型模拟疫情的变化过程,然后分析比较一天一次核酸和三天一次核酸两者的清零效果;该模型加入了核酸筛查效果,建立了考虑核酸筛查的随机SEIR模型,然后根据每日社区(不含隔离管控区域)新增患者人数使用线性回归对参数进行求解,利用小批量随机梯度下降法和余弦调节器对参数的求解过程优化,最后利用参数和模型模拟疫情的发展变化;对比模型一天一次核酸筛查阳性数量和实际数量,发现两者数量基本一致,所以该随机SEIR模型能够较好地模拟疫情的变化;使用该随机SEIR模型模拟一天一次核酸筛查和三天一次核酸筛查,并且计算一天一次核酸筛查和三天一次核酸筛查的核酸检测成本以及患者(仅计算核酸筛查发现和发病人群)的治疗费用,结果发现社区一天一次核酸筛查比三天一次核酸筛查拥有更好的清零效果,而且一天一次核酸筛查的成本更低。