用于 COVID-19 在不同社区传播的 SIR 模型假设

在本文中，我们研究了建模方法对由新型冠状病毒肺炎（COVID-19）传播引起的疫情的有效性，并开发了一个易感-感染-移除（SIR）模型，为研究其在社区内的传播提供了理论框架。在此，该模型基于众所周知的易感-感染-移除（SIR）模型，不同之处在于总人口未被定义或本身不保持恒定，且易感人群数量并非单调递减。相反，正如我们在此展示的，它可以在激增时期增加！具体而言，我们研究了不同人群的时间演化，并监测了以国家和美国得克萨斯州为代表的各种社区中疾病传播的多种重要参数。SIR 模型能够为我们提供仅凭记录数据无法获得的关于病毒在社区中传播的见解和预测。我们的工作展示了我们在此提出的 SIR 模型对 COVID-19 传播建模的重要性，因为它可以通过提供有价值的预测来帮助评估疾病的影响。我们的分析考虑了 2020 年 1 月至 6 月的数据，该时期包含了实施严格管控措施之前和期间的数据。我们对与 COVID-19 传播相关的各种参数以及直至 2020 年 9 月的易感、感染和移除人群数量提出了预测。通过将记录数据与来自我们建模方法的数据进行比较，我们推断出，如果实施适当的限制和强有力的政策以在疾病传播早期控制感染率，则在所考虑的所有社区中，COVID-19 的传播均可得到控制。