基于流动性的 SIR 大流行病模型——以 COVID-19 为例
社会与信息网络
2020-04-29 v1 物理与社会
摘要
在过去十年中，人类面临了许多不同的大流行病，如 SARS、H1N1，以及当前的新型冠状病毒（COVID-19）。一方面，科学家专注于疫苗研发；另一方面，需要提出能够帮助理解这些大流行病传播的模型，因为这有助于政府及其他相关机构做好准备，尤其是针对像 COVID-19 这样传播更快的大流行病。某些传染病演变为大流行病的主要原因是世界不同地区之间的连通性，这使得其更容易影响更广泛的地理区域，往往是全球范围。此外，世界不同地区的人口分布与社会凝聚力是非均匀的。因此，一旦传染病进入某地区，当地人口分布便发挥重要作用。受这些想法启发，我们提出了一种基于流动性的传染病 SIR 模型，特别考虑了大流行情形。据我们所知，该模型是首个考虑全球不同地理位置人口分布与连通性的同类模型。除给出模型的数学证明外，我们使用合成数据进行了大量仿真以展示模型的泛化能力。为证明模型的广泛适用性，我们使用该模型对爱沙尼亚的 COVID-19 病例进行了预测。
引用
@article{arxiv.2004.13015,
title = {Mobility Based SIR Model For Pandemics -- With Case Study Of COVID-19},
author = {Rahul Goel and Rajesh Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.13015},
year = {2020}
}