用于房间级空气传播大流行扩散的高分辨率时空模型

空气传播大流行已在全球造成数百万死亡、大规模经济损失及灾难性社会变迁。研究者已开发多种数学模型与计算框架，以在不同层级和尺度（如国家、城市、大型社会活动乃至建筑）上调查和预测大流行扩散。然而，在最小尺度——单个房间上针对空气传播大流行动态的建模尝试大多被忽视。随着全球城市化进程使室内时间增加，更多感染发生于共享房间。本研究提出一种结合气流动态的高分辨率时空流行病学模型，以评估空气传播大流行扩散。该模型利用光探测与测距（LiDAR）设备获取的高分辨率 3D 数据实现，并基于计算流体动力学（CFD）模型计算气流、基于易感-暴露-感染（SEI）模型计算流行病学动态。我们在四类房间中评估大流行扩散，显示即便短时暴露也存在显著差异。我们表明，房间拓扑及室内个体分布决定了通风通过呼吸区感染降低大流行扩散的能力。