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基于大数据回溯新冠肺炎的扩散趋势及中国对疫情的控制研究

赵序茅  李欣海  聂常虹  
【摘要】:自2019年12月以来,湖北省武汉市出现新型冠状病毒肺炎(简称"新冠肺炎"),随后疫情在全国范围内暴发。相关学者对此次疫情扩散趋势做了大量研究,但基于模型的估算普遍存在高估传染系数和感染人群的问题。基于此,利用大数据回溯新冠肺炎在全国扩散的趋势和传染系数,得出结论:(1)在扩散前期(2020年1月24号之前)武汉输出的人口是全国各城市(武汉除外)新冠肺炎扩散的主要威胁,之后每个省、自治区、直辖市的人口与确诊病例数的关系逐渐增强,体现出本地传播的趋势;(2)利用SEIR模型拟合武汉和北京两地新冠肺炎确诊病例得出真实传播系数(R_0),揭示武汉的R0高于北京,考虑到人为控制因素,2019年12月1日—2020年2月9日两地的实际的R_0均大幅度下降。基于此,对疫情期间存在的问题进行针对性建议,并从数据上论证了中国政府对于疫情扩散强有力的控制能力,对阻止国内及世界范围的疫情扩散作出积极贡献。

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