提出了一種基于有效再生數(shù)的大型體育賽事重啟評估的方法。將疾病傳播有效再生數(shù)Rt作為衡量體育賽事重啟安全評估的關(guān)鍵系數(shù),并進行安全分級。對比分析引入無癥狀感染者的SEIAR模型和改進后的引入戴口罩的Wells-Riley模型,采用前者對地區(qū)的疫情進行初步評估,采用后者對體育賽事場館的疾病傳播性進行評估。采用Gaussian模型預測無癥狀感染者,并確定不同時間節(jié)點的q值（quanta產(chǎn)生率）,作為評估的輸入�；谟行г偕鷶�(shù)對六大體育賽事進行綜合動態(tài)評估,得出這些賽事重啟的時間表。評估可知,LPL電競是最早全面放開比賽的體育賽事,大概在7月初;中超聯(lián)賽和CBA估計在7月中旬可安排全部觀眾戴口罩觀賽。 

【文章來源】：計算機工程與應用. 2020,56(17)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

問題研究思路

在傳統(tǒng)的SEIR模型中，S、E、I和R分別代表易感人群、潛伏人群、確診人群和康復人群。隨著新冠肺炎疫情的不斷發(fā)展，發(fā)現(xiàn)有很多無癥狀感染者。因此，引入無癥狀感染者(A)可以更好地刻畫病毒的傳播情況。引入無癥狀感染者的SEIAR模型如圖2所示。列出微分方程組：

從熱度、商業(yè)價值與影響力等方面綜合考慮，選取國內(nèi)六大熱門體育賽事。通過參數(shù)估計獲取體育賽事正常觀賽的相關(guān)數(shù)據(jù)，主要包括賽事觀看人數(shù)、場館大小、比賽持續(xù)時間、觀眾呼吸速率，見表6。以第1時間節(jié)點（6月1日）為例，將對應的q值和六大體育賽事的基本信息代入式（6）和式（7），可得在正常情況下體育賽事的新冠肺炎感染概率和有效再生數(shù)，見表7�？芍�1時間節(jié)點，只有LPL電競的Rt小于1，安全級別為0，達到開賽的基本條件；其他體育賽事的Rt均大于1，有疾病傳染風險，暫不能考慮開賽。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]新冠肺炎疫情傳播建模分析與預測[J]. 盛華雄,吳琳,肖長亮.  系統(tǒng)仿真學報. 2020(05)
[2]多階段動態(tài)時滯動力學模型的COVID-19傳播分析[J]. 張李盈,李東宸,任景莉.  武漢大學學報(信息科學版). 2020(05)
[3]數(shù)據(jù)驅(qū)動下新冠肺炎基本再生數(shù)的計算方法[J]. 楊俊元,張爍,王國強,李學志.  河南師范大學學報(自然科學版). 2020(02)
[4]基于引入隱形傳播者的SEIR模型的COVID-19疫情分析和預測[J]. 林俊鋒.  電子科技大學學報. 2020(03)
[5]新冠肺炎疫情傳播模型及防控干預措施的因果分析評估[J]. 游光榮,游翰霖,趙得智,廉振宇.  科技導報. 2020(06)
[6]新冠肺炎（COVID-19）新型隨機傳播動力學模型及應用[J]. 張原,尤翀,蔡振豪,孫嘉瑞,胡文杰,周曉華.  應用數(shù)學學報. 2020(02)
[7]修正SEIR傳染病動力學模型應用于湖北省2019冠狀病毒病（COVID-19）疫情預測和評估[J]. 曹盛力,馮沛華,時朋朋.  浙江大學學報(醫(yī)學版). 2020(02)
[8]中國新冠肺炎疫情預測建模與理性評估[J]. 金啟軒.  統(tǒng)計與決策. 2020(05)
[9]新型冠狀病毒肺炎疫情下武漢及周邊地區(qū)何時復工?數(shù)據(jù)驅(qū)動的網(wǎng)絡模型分析[J]. 王霞,唐三一,陳勇,馮曉梅,肖燕妮,徐宗本.  中國科學:數(shù)學. 2020(07)
[10]幾類傳染病模型中基本再生數(shù)的計算[J]. 崔玉美,陳姍姍,傅新楚.  復雜系統(tǒng)與復雜性科學. 2017(04)



本文編號：3247032