文献类型：期刊文章

作　　者：毕佳[1] 王贤敏[1] 胡跃译[1] 罗孟涵[1] 张俊华[1] 胡凤昌[1] 丁子洋[1]

BI Jia;WANG Xianmin;HU Yueyi;LUO Menghan;ZHANG Junhua;HU Fengchang;DING Ziyang(Hubei Subsurface Multi-scale Imaging Key Laboratory,Institute of Geophysics and Geomatics,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China)

机构地区：[1]中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院地球内部多尺度成像湖北省重点实验室,武汉430074

出　　处：《地球信息科学学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(41372341);中央高校基本科研业务费项目(CUG2018JM09)。

年　　份：2021

卷　　号：23

期　　号：2

起止页码：259-273

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：突发公共卫生事件会严重影响社会公众生命健康,风险评估和预测可为突发公共卫生事件有效防控提供科学依据。本文提出了一种基于SEIR模型的突发公共卫生事件风险动态评估与预测方法,将突发公共卫生事件传播与人口、医疗、经济情况相结合,耦合危险性与脆弱性,建立合理的风险评估综合指标体系,利用熵值—层次分析组合模型实现突发公共卫生事件风险动态评估。此外,本文建立了传染病传播动力学修正SEIR模型,将传染病传播动力学模拟预测与风险评估相结合,实现突发公共卫生事件演变趋势的预测和风险的动态预测。2019年12月底的COVID-19疫情是一次传播速度快、感染范围广、防控难度大的重大突发公共卫生事件。本文以欧洲10国COVID-19疫情为例,开展风险评估与风险动态预测研究,依据欧洲10国自疫情开始至2020年4月16日的疫情数据,预测了2020年4月17日—2020年5月10日疫情演变的趋势,进而实现了10国的疫情风险动态预测。本文模型预测结果表明至2020年5月10日欧洲10国疫情形势仍然严峻,预测数据与真实数据的拟合优度R2大于0.92,预测结果与疫情真实情况基本一致,在此情况下,复工复产对于疫情防控仍然是不利的。本文提出的基于SEIR模型的公共卫生事件风险动态评估与预测方法为疫情已然传播开的国家和地区提供了风险持续评估和预测的可能,为后期疫情防控决策提供了支持,同时也可用于今后新的疫情发生时期或其他突发性公共卫生事件下风险的应急评估和预测。

关 键 词：突发公共卫生事件 风险评估 风险预测  SEIR模型 COVID-19  

分 类 号：R181.8]