西非埃博拉疫情的经验分析

本文在一个统一框架内分析了2014-2016年西非三国埃博拉疫情的数据。该分析基于欧几里得网络上基于智能体的易感-感染-移除（SIR）模型的结果，其中距离为 $l$ 的节点以概率 $P(l) \propto l^{-\delta }$ 相连，除最近邻外，$\delta$ 决定了相互作用的范围。此处感染人群的累积（总）密度形式为 $R(t) = \frac{a\exp(t/T)}{1+c\exp(t/T)}$，其中参数取决于 $\delta$ 和感染概率 $q$。该形式与数据拟合良好。利用最佳拟合参数，估计了达到峰值的时间，并证明其与数据一致。我们还表明，在欧几里得模型中，可以选择 $\delta$ 和 $q$ 值来定性地重现这三个国家的数据。这些选择与人口密度、控制方案及其他因素相关。通过比较真实数据与模型结果，还可以估计实际易感人群的规模。对真实数据进行缩放后，获得了与模拟结果相当好的定量一致性。