扬大科研团队用数学模型验证中国疫情防控成效，论文在国际著名期刊发表

    交汇点讯   疫情防控常态化背景下怎样最大限度降低疫情对经济社会发展的冲击？日前，扬州大学林支桂教授科研团队首次利用数学模型刻画我国采用分阶段实施干预措施控制疫情发展，验证了国家早期采取公共卫生应急预案一级响应的及时性和有效性，并对国内疫情防控的措施和成效进行数据化解构，系统分析了原理和意义。

    这项由加拿大约克大学、香港理工大学等高校生物数学科研团队等共同参与完成的研究成果，以扬州大学为通讯作者单位的论文“《Four-tier response system and spatial propagation of COVID-19 in China by a network model》（基于网络模型的中国四级应急响应机制和新型冠状病毒的空间传播），日前在国际著名生物数学期刊《Mathematical Biosciences》上在线发表。

    据了解，疫情发生以来，该团队密切关注疫情的发展态势，从生物数学的角度系统记录并研究了封城、闭户、保持社交距离及建立收治医院等影响疫情发展的因素，利用数学语言记录了我国在新冠疫情防控期间的各种做法，并通过科学的方式来展现我国在不同阶段实施响应举措的科学性和合理性，同时为预防全球范围内的第二波疫情提供一些帮助。

    “SARS之后，我国建立了国家公共卫生应急响应机制。”项目组成员葛静博士介绍说，当前主流的应对方式是在不同的时间段，不同的情况下，对疫情采取不一样的应急机制。”团队以此为突破口，通过查阅资料和整理城市间迁徙数据，以中国19个城市疫情数据为基础，以城市间和城市内部的人口流动为依据，以国家四级应急响应防控时间表为主线，从数学角度验证国家采取公共卫生应急预案一级响应的实施成效。

    “我们对比2019年和2020年国内各城市之间以及城市内部的人口流动数据，发现人口流动量在疫情期间显著减少。” 葛静说，团队将这些因素和产生的结果数据化，呈现一个更为直观的表达。这些数据对于制定更加科学的防控举措意义重大。

    如何使用同一个系统，刻画不同城市之间以及城市内部的人口流动情况和感染趋势，是本次研究的主要困难。团队经过缜密思考，并多次商讨和实验后，决定利用“有向图”的方法建立模型，使数据更为直观和简洁。

    林支桂教授介绍说，团队用数学模型模拟了不同应急机制下疫情感染趋势和风险程度，建立了不同应急强度下，有效再生数的模拟图。这是一种数据化的防控成效呈现方式，通过数据直观地体现了不同防控力度可能造成的影响。

    为了获得民众参与度对疫情防控成效的影响，团队以遵从度指标表示居民对各阶段政策的响应程度，并计算各阶段的基本再生数来评估不同阶段病毒的感染风险。数据结果显示，中国四级应急响应防控系统及时有效的展开，对疫情防控取得成功有着极大助力。国内疫情防控取得成功的重要因素在于政府采取及时有效的政策、各级机关对于政策的高执行度，以及群众的自觉配合，这也是国内疫情防控区别于世界疫情防控的优势所在。

    “此外，通过数学模型，我们发现，疫情防控的措施越严格，防控效果越好。但严格的疫情防控也会带来巨大的经济损失和精神压力。” 林支桂团队说，成员在文章最后提出了一个有待解决的问题，即如何协调防控力度与经济发展之间的关系。未来，该方向将成为团队研究的重点领域之一。

通讯员 张运 赵婷婷

交汇点记者 张晨

编辑: 周晶