考虑出行行为调整的疫情传播模型与新冠疫情预测

由于新冠病毒不断变异,在很长的时期内疫情会多次爆发,每次有不同的特点.对局部地区爆发的每一波疫情进行预测,成为人们制定应对策略的关键.在宏观层面对疫情防控措施优化,意味着疫情演化数据的缺乏,这给基于实证数据的疫情预测带来了特殊的困难.考虑疫情与出行行为的相互影响,本文提出了一个改进的虫口模型,用以描述新冠疫情传播动力学过程,试图利用少量疫情相关数据对局部地区爆发的某一特定疫情进行预测.实证分析表明,该模型可以很好地复现上海市2022年3月1日到6月28日发布的新冠病毒阳性感染者数据.采用这一模型对上海市2022年12月以来的疫情趋势和关键节点进行了预测.建议决策部门按照统计学抽样原则,建立和完善疫情监测系统,为疫情预测提供可靠的数据.