SARS传播的数学模型

《数学建模与数学实验综合实验》课程设计任务书

一、设计目的

“数学建模与数学实验”是一门实践性、综合性、应用性较强的数学基础课程，是交叉学科和新兴边缘学科发展的基础，对学生动手能力要求很高。数学建模与数学实验综合实验是该课程的必要实践环节。通过实验学生实践数学建模的各个环节，以帮助学生强化数学建模基础知识与建模方法的掌握，激励学生勇于创新，全面提高学生解决实际问题的动手能力，掌握常用数学计算工具和数学软件，为从事科学研究和工程应用打下坚实基础。通过基础实验,使学生加深对“数学建模与数学实验”课程中基本理论和基本方法的理解,了解常用数学工具和方法，增强学生的实验技能和基本操作技能，在提高学生学习数学建模课程兴趣的同时，培养和提高学生的动手能力和理论知识的工程应用能力。

二、设计教学内容

1、生产计划制定 ;

2、利润最大化问题 ;

3、光纤铺设问题 ;

4、大学生的个人花费问题；

5、电站建设问题；

………

26、印花税调整与证券市场；

27、学生成绩的综合评定；

28、人口问题；

（28个中任选1个）

三、设计时间

2010—2011学年第一学期：第16周共计1周

目录

摘要 (1)

一．问题的提出 (1)

二．对早期模型的评价 (2)

三．传播模型 (2)

四．模型的评价和改进 (11)

五．参考文献 (12)

附件 (12)

SARS传播的数学模型

摘要

本文针对SARS的传播建立了数学模型。

首先，对附件1提供的早期模型，认为“传染概率”的说法欠妥，传染期限L的确定缺乏医学上的支持，使模型的说服力降低。模型中借鉴广东香港的参数来预测北京的疫情走势，不失为一种方法，但在不同地区因政策，地域的不同，病毒的传播和控制呈现不同的特点，使不同城市之间的可比性降低。故借鉴法存在一定的适用范围，且不能对首发城市进行预测。

对于第二问，在分析常用传染病模型的局限性后，文中把患者所处的状态明确划分为潜伏阶段、发病阶段和隔离阶段，根据各阶段的转化关系建立了第一个数学模型。考虑到发病和被隔离等事件发生的随机性，本文在原有模型的基础上适当改进，建立了随机模拟模型。通过对5月10日以前数据的拟合，并经过500次模拟，对北京的疫情进行了预测：7月上旬北京将基本解除疫情，累计病例约2800多人。预测结果与实际情况符合得很好。

另外，改变有关参数，发现提前5天采取严格的隔离措施，将使疫情解除的时间提前约10天，累计人数降至1958人；若延迟5天采取措施，疫情将推迟11天，累计人数达4487人。根据这些预测，文中对卫生部门采取控制措施提出了相关建议。

对第三个问题，本文研究SARS 对入境旅游人数的影响，建立了数学模型。通过数据拟合的方法确定日增长病例数对旅游人数的影响，预测9~12月份入境旅游人数分别为24.02，36.06，33.04，25.85万人。与往年同期相比，9月降低了23.5个百分点，10月以后影响逐步减小，经济进入恢复时期。

对于第四个问题，给报刊写了一篇通俗短文，说明了建立传染病数学模型的重要性。

最后在模型的评价中，对该模型优于原附件1模型的方面作了说明，特别说明了建立一个真正能预测和为预防、控制提供可靠、足够的信息的模型需要满足的条件和困难之处。

一、问题的提出

2002年至2003年，SARS（严重急性呼吸道综合症,俗称非典型肺炎）悄然无息地靠近我们的生活，在潜伏一段时间后忽然爆发，在全球掀起了轩然大波。作为重灾区的国家之一，我国的经济发展和人民生活受到了很大的影响。我们从中得到了许多重要的经验和教训，认识到定量研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓延创造条件的重要性。对此，要求对SARS的传播建立数学模型，具体要求如下：

1、对附件1所提供的一个早期的模型，评价其合理性和实用性。

2、对SARS的传播建立一个自己的模型，并说明：

(1) 为什么优于附件1中的模型；

(2) 怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型，以及这样做的困难之处。

(3) 对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后5天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。（附件2提供的数据供参考。）

3、收集SARS对经济某个方面影响的数据，建立相应的数学模型并进行预测。（附件3提供的数据供参考。）

4、给当地报刊写一篇通俗短文，说明建立传染病数学模型的重要性。

二、对早期模型的评价

附件1的模型主要采用“数据拟合”和“借鉴参数”的方法对北京疫情走势进行预测。

在数据拟合方面，该模型中有两个疑点：

1、感染期限L的确定。由于被严格隔离、治愈、死亡等原因，感染者在某一时段后不再具有对易感人群的传染力，故对病毒的传染加上感染期限是合理的。但在对该参数的确定上，作者为了较好地拟合各阶段的数据 ,通过人为调试来确定L的取值，缺乏医学上的支持，使模型的说服力减弱，合理性和可靠性大大降低。

2、文中认为“K代表某种环境下一个人传染他人的平均概率”。但从模型的公式中可以看出，参数K的实际意义是一个病人平均每天传染其他人的个数。两者之间有实质的区别，文中的说法显然不妥。

从预测思想来看，该模型是借鉴先发地区——广东、香港的有关参数对北京的疫情进行预测的。由于广东、香港的疫情和控制都在北京之前，已经过了高峰期，到5月8日为止每日新增病例已降至10来例，基本处于后期控制阶段。而当时北京的疫情刚过了高峰期，正处于社会剧烈调整时期，数据较为凌乱，略有下降趋势，但不明显。可见在当时，采取这种借鉴是无奈之举。

但是由于城市之间的政策，风俗习惯等不同，城市之间的可比性不强，借鉴存在很大的局限性。如在香港，由于对传播机制认识不足，中途又出现高度感染的特殊情况。另外使用借鉴法无法对首发城市进行预测。

三、传播模型

（一）问题的分析

在SARS爆发的初期，由于潜伏期的存在，人们对病毒传播速度和危害程度的认识不够，未能及时识别这一传染病的存在。但当病患数不断增加，政府开始采取应对措施对其进行控制，同时社会舆论加大宣传力度，人们的警觉性提高，病毒的传播速度下降。因此，我们通常把传染病的传播模式近似分为两个阶段：第一、自由传播阶段（即控前阶段）：在采取切实有效的控制措施之前的一段时间。

第二、控后阶段：介入人为因素之后的一段时间。

由于SARS的传播涉及的因素很多，如潜伏期、人群的迁入迁出，感病者的数量、易感者的数量、传染率和治愈率的大小等。而且在以上因素中，潜伏期的大小、传染率和治愈率的大小因人而易，具有一定的随机性。不可能一开始就把所有的因素全部考虑在内建立模型。对此，我们将作出相应的假设进行简化。

分析附件2所给出的数据，发现6月1日至15日，已确症病例累计数为2522人，其中夹杂3天累计数为2523人。但6月16日后累计数降至2521人，认为