SARS沿交通线的“飞点”传播模型

2003年春SARS在中国部分地区暴发与蔓延,情况非常危急。全国集中力量对SARS病原学、实验室诊断和临床治疗以及传播模型、应急反应系统等展开研究。综观此次SARS的传播,除有以往流行性疾病传播的一些共同特点外,还有一个很明显的特点：远距离跳跃式传播。这是以往以及目前针对SARS建立的点源扩散模型无法单独解决的。因此提出建立沿交通线的“飞点”传播模型,以交通工具为一尺度,建立相对封闭的交通工具内的SARS传播模型,另以此为基础,建立沿交通线这一尺度上的有人员流动的空间传播模型,建立二尺度的“飞点”传播模型,模拟交通工具内SARS传播的主要影响因子,SARS疫区对非疫区疫情的影响效果,为SARS防治提供决策支持。     

SARS沿交通线的“飞点”传播模型

2003年春SARS在中国部分地区暴发与蔓延,情况非常危急。全国集中力量对SARS病原学、实验室诊断和临床治疗以及传播模型、应急反应系统等展开研究。综观此次SARS的传播,除有以往流行性疾病传播的一些共同特点外,还有一个很明显的特点：远距离跳跃式传播。这是以往以及目前针对SARS建立的点源扩散模型无法单独解决的。因此提出建立沿交通线的“飞点”传播模型,以交通工具为一尺度,建立相对封闭的交通工具内的SARS传播模型,另以此为基础,建立沿交通线这一尺度上的有人员流动的空间传播模型,建立二尺度的“飞点”传播模型     

SARS疫情控制的模拟分析

应用系统动力学模型，定量地分析“早发现、早隔离、早治疗”措施，对于控制SARS疾病扩散与传播的重要性。结果表明，“得病后入院时间”与“隔离措施强度”对于SARS疫情态势发展，具有很大的敏感性与相关性，其中得病后的患者几时去医院治疗，对于疫情的控制具有更重要的意义。同时应用动力学模型，对北京的SARS疫情进行分时间段的模拟与SARS实施控制因素影响分析，结果表明，2003—04—20以后一段时间内实行的各种控制措施，以及5月1日—5月5日的长假对于北京SARS疫情的控制是非常有效的；而4月27日左右北京市社会上未得到有效控制的SARS病人数达到高峰，是最危险的时期。5月20日以后，北京的SARS疫情基本保持在低发的平台期，但是如出现较多的外来SARS病例输入，而内部隔离强度又减弱、社交活动增加等情况下，北京SARS疫情可能会有一定程度的波动与反弹。     

SARS疫情预测预报中的分段非线性回归方法

介绍了几种对累计SARS疫情预测预报中的非线性增长曲线模型，说明了Richards增长曲线在这次SARS疫情预测预报中合理性和可行性，由此建立了累计SARS疫情预测预报中的非线性回归点模型。并具体对北京SARS疫情进行了跟踪预测预报，包括整体和分时间段的预测预报，获得了北京SARS疫情随时间的预测预报结果，说明了北京4月底的一系列控制措施对北京SARS疫情所带来的影响，为进一步的后续研究打下了良好基础。     

SARS空间传播模式及其在疫情监控信息系统设计中的应用

在中国控制SARS(Severe Acute Respiratory Syndrome)疫情扩散与蔓延的大量科学实践活动基础上，从人地系统科学的理论和观点出发，提出了各种致病因子在人地互动过程中转移路径的逻辑模型，进而又提出了控制SARS疫情发展的人地互动逻辑模型。从后一个模型出发，把中国SARS疫情的发展规律归纳为5种传播模式，即异类病毒转移传播模式、家庭和社区接触传播模式、医院和门诊感染传播模式、市内随机扩散传播模式和飞点跳跃跨区传播模式。其中，跨区传播模式的影响最广泛、危害最巨大、控制起来最艰巨、复     

ON THE STUDY OF THE RELATIONSHIPS BETWEEN GUANGZHOU ATMOSPHERIC ENVIRONMENT FACTORS AND THE SARS EPIDEMIC

1 INTRODUCTION Infectious atypical pneumonia, commonly known as Severe Acute Respiratory Syndrome(SARS), is a newly emerged communicable disease. In the first half of 2003, this disease had been spread globally, causing serious disasters to the world. According to the statistics from World Health Organization, a total of 8422 people had been infected worldwide,of which 916 were dead. The fatality ratio was 10.9 % on average. In China, SARS cases had been found in most of the provin…     

SARS与COVID-19时空传播差异性及影响因素分析

SARS和COVID-19的暴发对我国公众健康、社会经济等造成了严重影响,为揭示呼吸道烈性传染病的时空传播的共性规律和差异特征及背后原因,运用时空统计方法,系统分析并对比了SARS与COVID-19的时空传播差异性特征,并结合病毒本身传播特性及交通、温度等因子进行原因分析。研究表明：① 时间序列上,SARS从发病初始到结束经历了2个阶段,即上升期-平缓期,COVID-19经历了3个阶段,即上升期-急剧上升期-缓升期。② 空间传播模式上,COVID-19传播强度及传播范围大于SARS,且COVID-19的整体连通性较大,各省份与病毒暴发地的联系更为紧密;SARS和COVID-19的传播都存在明显的空间聚集性特征;二者均以邻近传播、远距离飞跃式为主,且SARS存在中次级传播中心,COVID-19扩散中心未发生转移。③ 空间传播方向上,SARS以北京市、香港特别行政区、广东省为中心,空间传播方向性更强,COVID-19仅以湖北省为中心向外扩散。④ 空间传播速度上,SARS各省份首例病例传播时间跨度较大,COVID-19各个省份首例病例传播时间大致以胡焕庸线为分界线,呈现出“东快西慢”的现象,传播时间跨度较短。⑤ R0是造成SARS和COVID-19空间传播范围与空间传播速度差异的主要原因;SARS和COVID-19病毒温度适宜性有所差异,但在温度接近的区域均发生了空间聚集性传播和邻近区域传播;除病毒本身传播能力、温度影响外,交通是影响SARS和COVID-19空间远距离飞跃式传播的主要原因,二者空间传播速度均与路网密度呈负相关关系。     

地理空间信息与SARS疫情走势

简要综述“SARS疫情态势分析”课题组如何组织网络空间信息系统、模拟地理环境、统计数学等学科的专家,用“二尺度时空模型”和自主研制的SARS网络地理信息系统对全国及城市SARS中、长期疫情发展的时空态势分析与预测,并及时公布全国SARS疫情分布状况的研究工作。     

中国SARS疫情的探索性空间数据分析

运用空间统计学手段对中国省级SARS疫情的空间分布格局做了探索性的空间数据分析(exploratory spatial data analysis)。Moran I统计分析表明SARS疫情的分布具有很强的空间自相关，Moran Scatterplot进一步揭示了这一空间关系的地域差异及其各区位SARS疫情分布对总体趋势的偏移，[WTBX]Gi*[WTBZ] 统计则确定了疫情分布的空间集聚模式及其随时空转移轨迹。分析表明中国省级SARS疫情的发展并非一个相互独立的过程,而是存在着统计学意义上可测度的空间关系，且这种关系在空间相邻时最为显著。     

SARS预测的SI模型和分段SI模型

介绍及建立了对SARS(Severe acute respiratory syndrome)临床诊断累计病例预测的非线性增长模型：SI(Susceptible and infective)模型和分段SI模型，并对北京SARS累计病例进行了预测。分段SI模型转变点的95％的置信区间在4月21日、22日和23日内，表明我国政府采取了有力措施后，4月24日以后，SARS病例的增长率发生显著变化。