本文提出簡單靈活、廣泛適用的動態(tài)增長率模型,對海外重點國家的新冠肺炎疫情發(fā)展特點和趨勢進行了分析.首先,從傳染病常微分方程出發(fā),推導并建立動態(tài)增長率模型.其次,基于中國新冠疫情數(shù)據(jù)選擇兩參數(shù)冪函數(shù)作為動態(tài)增長率的擬合函數(shù),利用中國SARS數(shù)據(jù)驗證了模型可推廣性.隨后將海外新冠疫情發(fā)展分為三個階段,并與中國進行對比分析.最后,對海外重點國家的拐點做出預測,給出現(xiàn)存病例數(shù)未來的變化情況,同時對疫情高峰、尾聲等進行了簡單分析.結果顯示,防控措施的及時性和有效性將決定疫情走向,多數(shù)海外國家并沒有利用好中國為世界爭取的寶貴時間,如果維持現(xiàn)有防控水平,多國拐點將在很久后到來,情況不容樂觀. 

【文章來源】：應用數(shù)學學報. 2020,43(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：16 頁

【部分圖文】：

圖１中國各地動態(tài)增長率擬合與預測??另外，對于（２．４丨所示兩參數(shù)幕函數(shù)３而言，參數(shù)ｒ的大小，在一定程度上可以反??ｓ???００??０－０??

且有持續(xù)下降的趨勢．??同時，根據(jù)各國之間的差異，將疫情較為嚴重的國家分為３組：第一組為亞洲國??家，第二組為歐洲國家，第；５組為北美國家．計算出各面滑窗期�。窌r的動態(tài)增長率序??列（截至４月７?口），繪制Ｈ組折線圖，并標記出各國疫情發(fā)展第二、：－：階段的過渡時間??２月１３日?２月２３日?３月４日?３月１４日?３月２４日?４月３日??—？一日本一■一韓國一伊朗??海外第三組??２月１３日?２月２３日?３Ｊ１４日?３月１４日?３月２４日?４月３日??點，同時給出中國組作為對比，如圖４所示．??２月２６曰，＾??１．?０５９８３０７３９１??海外第一組??２?月?２４０，?Ａ?２?月?２５?日，??０．?７２２２９４９５１?０．?７９４８２２９２１??海外第二組??３ｔ｜?３月４Ｕ?３月１４Ｈ?３月２４日?４月３日??？—西班牙一德Ｈ?一？一法ｆｆｌ??圖４不同組國家的動態(tài)增長率對比??

３月０９?３月１９?３月２９??３月０９?３月１９?３月２９??加令人??西班牙??°ｃＰ??％〇〇??旮人利??２?－??２月２８??３月１９??法Ｉ每??圖６海外重點國家動態(tài)增長率擬合??表２海外重點國家動態(tài)增長率擬合結果與拐點預測??國家??ｒ??Ｓ??ＭＡＥ??ＲＭＳＥ??拐點預測??韓國??１．８１３２??０．１８７１??０．０２９３??０．０３６７??３月１８曰??伊朗??１．８５４１??０．１５６０??０．０６４８??０．０８３４??４月１６曰??意大利??１．９２９１??０．１６９３??０．０３６２??０．０６３４??４月１３曰??西班牙??２．０８４４??０．１８９４??０．０５７６??０．０７９８??４月１８曰??德國??１．９７９６??０．１７４６??０．０４３１??０．０５５０??４月２０曰??法國??１．９１６６??０．１５８１??０．０３７０??０．０５９２??５月１曰??美國??１．４４１１??０．０９１４??０．０１２２??０．０１７１??５月１６曰??加拿大??１．４１２０??０．０７３７??０．０２７７??０．０３４７??６月以后??我們還可以從參數(shù)估汁的角度進行解讀．從體現(xiàn)初期疫情嚴峻程度的參數(shù)ｒ和體??現(xiàn)防控措施力度的參數(shù)ｓ的估計值可以看出，歐洲四國初期疫情均迅速發(fā)展（對應ｆ較??大），隨后歐洲四圍以及韓國、伊朗實行了相對更嚴的管控（Ｘｆ應？較大），預測的拐點均??相對更早，但是歐洲四圍目前的病例基數(shù)較大．美國和加拿大雖然初期疫情相對緩和??（對應Ｐ較�。遣]有采取足夠有力的防控措施（對應Ｓ較�。�，預測的拐點相對更??２期?胡云鶴等：動態(tài)增長率模型與海外銳露痠情


本文編號：3489055