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大宝剑
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GF
2020-01-24 10:36
(让风将我吹回所来之处,但求相随,腾空而行。)
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什么时候疫情结束?哪些城市更危险?——数据分析2019-nCoV传播
首先引入流行、传染病学之经典——基于SIR的微分方程模型
S表示易感者
I表示感染者
R表示移出(治愈及死亡)
德国哥廷根大学教授于晓华就拿出了这个结论:若以SARS参数测算,则
2月下旬
感染者数量达到巅峰,
4月底
疫情结束
但以A参数算B数据是
不合逻辑、背离事实
的
只能说目前
曲线拟合
得还不错
(89不离10,1月24日)
干预力度很强,大概率缩短进程 (1月25日)
SIR模型忽略了病毒的潜伏期,为了纳入该因素,引入了SEIR模型
带潜伏期的恶性传染病——基于SEIR的微分方程模型
S: 易感人群
E:潜伏人群
I: 感染者
R:恢复健康者
τ
为传染期。
在(
t - ω
)时刻的感染者经过一个
ω
时段后在
t
时刻成为传染者;
而在(
t - ω - τ
)时刻的感染者,在(
t - τ
)时刻具有传染性,在
t
时刻成为恢复者
(此处有一个实用常识,
看似无症状的人可能处于潜伏期
,能感染别人,所以最好的举措就是隔离)
SEIR模型用来曲线拟合,通过相轨线研究
而SEIR模型又忽略了超级感染者和地理传播
接下来引入H1N1和SARS传播案例
可见地理距离与传播时间无关
结论是
传播时间与交通流相关
历史迁出数据排名前20城市(红色为湖北省)
孝感市
黄冈市
深圳市
荆州市
襄阳市
上海市
北京市
黄石市
广州市
咸宁市
宜昌市
仙桃市/潜江市/天门市
鄂州市
荆门市
东莞市
十堰市
随州市
恩施土家族苗族自治州
杭州市
重庆市
丁香园疫情数据
https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia
地理分布符合复杂网络模型
说起复杂网络模型不得不从欧拉和七桥问题说起……()
不管在哪个城市、风险大小,都要做好预防措施!
新年快乐
参考文献:
马知恩, 2004, 《传染病动力学的数学建模与研究》
Brockmann, D. , and D. Helbing . "The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena." Science 342.6164(2013):1337-1342.
董磊, 王浩, and 赵红蕊. "城市范围界定与标度律."
地理学报
2(2017).
开源地址:
https://github.com/leiii/population_flow
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星晴
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2024-05-12
B1F
2020-01-24 13:20
(asd123456879)
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你只要配上这种不明觉厉的东西在加上结论,我们只能说雕了啊,想杠都不知道怎么杠。
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