新冠肺炎感染动力学分析：扩展 SIR 模型方法
种群与进化
2025-05-21 v1 动力系统
物理与社会
摘要
本文对新冠肺炎感染动力学进行详尽的数学考察，通过扩展易感者-感染者-恢复（SIR）和易感者-暴露者-感染者-恢复（SEIR）流行病学模型。通过纳入出生和死亡率等人口学因素，我们增强了经典 Kermack-McKendrick 框架，以更真实地代表长期疾病进程。利用2020年1月至2022年3月加州橙县四次新冠肺炎流行潮的实证数据，我们估计关键参数并进行稳定性和分岔分析。我们的结果始终表明，由于感染数（R0）超过1，系统呈现内源状态，特征为稳定螺旋平衡。此外，纳入疫苗接种后可将有效感染数降至1以下，使系统趋向稳定的疾病自由平衡。我们的分析突显了潜伏期在塑造流行病动力学中的关键作用，并为针对新冠肺炎控制和最终根除的公共卫生干预提供了可操作的见解。
引用
@article{arxiv.2505.13753,
title = {Analysis of COVID-19 Infection Dynamics: Extended SIR Model Approach},
author = {Caleb Traxler and Minh Ton and Nameer Ahmed and Sasha Prostota and Annie Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.13753},
year = {2025}
}
备注
17 Pages, 3 figures