COVID-19 大流行的简单迭代映射预测

我们开发了一个简单的三维迭代映射模型来预测冠状病毒疾病的全球传播。我们的模型至多包含两个拟合参数，我们根据世界卫生组织提供的每日总病例数和新病例数数据来确定它们。我们发现，我们的模型对当前可用数据提供了令人惊讶的良好拟合，这些数据在封锁措施开始生效时表现出从指数增长到幂律增长的跨越。在这些措施之前，我们的模型预测从第 30 天到 69 天（自世界卫生组织发布第一份“情况报告”之日（2020 年 1 月 21 日——第 1 天）起算）呈指数增长。基于这一初始数据，该疾病可能感染约全球人口的 23%，即约 17.6 亿人，夺走约 8300 万人的生命。在此情景下，全球新病例数预计在第 133 天（约 2020 年 5 月中旬）达到峰值，估计每天新增 6000 万病例。如果当前的封锁措施能够维持，我们的模型预测从第 69 天起呈幂律增长。这种增长相对缓慢，需持续数十年才能使足够多的人（至少全球人口的 23%）通过感染获得对该疾病的免疫力。封锁措施似乎非常有效地推迟了在无任何干预情况下本会出现的每日新病例数难以想象的大峰值。然而，如果这些措施放松，疾病的传播极有可能 revert 回其原有的指数增长模式。因此，封锁措施的持续时间和严格程度应结合其对世界经济潜在的破坏性影响谨慎把握。