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「传染病」清华大学公共安全综合应急团队境外新冠肺炎疫情发展趋势分析( 二 )


「传染病」清华大学公共安全综合应急团队境外新冠肺炎疫情发展趋势分析
本文插图
2020年3月21日法国疫情趋势分析图
法国抗疫措施较为严格 ， 有望能将累计确诊病例数控制在45000到65000之间 。
5、德国疫情趋势分析
3月5日-19日 ， 德国新增和累计确诊病例数在峰值为3月27日的预测曲线附近波动 。
「传染病」清华大学公共安全综合应急团队境外新冠肺炎疫情发展趋势分析
本文插图
2020年3月21日德国疫情趋势分析图
3月20日-21日 ， 德国新增病例出现较大幅度上升 ， 新增病例数和累计病例数超出了预测曲线 ， 说明德国在加大力度确诊 ， 加大力度减小存量 ， 这些措施有利于未来疫情控制 。 需要观察后面两天数据后再做新的预测曲线 。
6、西班牙疫情趋势分析
3月5日-16日 ， 西班牙新增和累计确诊病例数在峰值为3月27日的预测曲线附近波动；3月17日-21日新增和累计确诊病例数在峰值为3月25日的预测曲线附近波动 。
「传染病」清华大学公共安全综合应急团队境外新冠肺炎疫情发展趋势分析
本文插图
2020年3月21日西班牙疫情趋势分析图
在西班牙抗疫力度只增不减的前提下 ， 西班牙疫情趋势预测如下：
截止到4月10日 ， 累计确诊病例数在100000-330000之间 。 图中曲线暗示 ， 目前西班牙可能由于医疗资源不足 ， 目前西班牙实际确诊曲线与预测曲线略为偏低 ， 这种情形可能会造成实际上疫情峰值日期后延 。
延伸阅读
清华大学公共安全研究院综合应急研究团队关于预测模型的说明
2019-nCov实证数据同化SARS案例模型的采用以下策略和假设：
1）：假设当前新型冠状病毒的有效再生指数变化规律与2003年SARS大致相似 。
2）：疫情控制措施能够维持当前力度只增不减 ， 直至每日新增确诊病例数是每日新增确诊病例峰值数的1/10 ， 可假设新增案例数曲线大体是一个单峰形状 。
3）：假设不同的峰值日期 ， 用实证数据同化方法结合SARS数据特征可以构建不同峰值日期对应的疫情预测曲线 ， 通过观察实证数据与哪个预测曲线更匹配判断拐点可能出现的日期 。
4）：此模型实际上是一个统计学模型 ， 基于SARS案例模型构建 ， 和动力学模型区别较大 。
5）：关于拐点的说明：疫情预测中 ， 新增确诊案例峰值（即累计确诊案例数的拐点 ， 简称拐点）出现时间十分重要 ， 这个峰值出现越早 ， 说明疫情控制越好 ， 总确诊案例数越低；这个日子每拖后一天 ， 总确诊案例数会增加不少 。 新增确诊案例数峰值出现也意味着累计确诊案例数曲线出现拐点 。 不同模型对拐点预测结果有差异 ， 主要原因是假设条件不同 ， 借鉴意义不同 。
6）：疫情预测压力大 ， 请大家在关注拐点预测结果的同时 ， 更多地关注当数据偏离预测曲线时 ， 警示信号所预示的问题 ， 及时找到漏洞 ， 分析原因 ， 调整对策 ， 更好地部署抗疫工作 。 这也是我们团队做此次预测的重要目的 。
数据来源：世界卫生组织公开数据
研究单位：清华大学公共安全研究院综合应急组
北京辰安科技股份有限公司中央研究院
本文作者：袁宏永 ， 梁漫春* ， 黄全义 ， 苏国锋 ， 陈涛， 陈建国 ， 孙占辉 ， 黎岢 ， 秦泽生 ， 杨思航 ， 邓李政 ， 于淼淼 ， 程明 ， 李开远 ， 刘罡 ， 肖鑫鑫 ， 李文章
作者简介：袁宏永 ， 清华大学公共安全研究院副院长 ， 研究员 ， 长江学者；苏国锋 ， 清华大学公共安全研究院院长助理 ， 研究员；梁漫春 ， 清华大学公共安全研究院 ， 副研究员（通讯作者：lmc@tsinghua.edu.cn）；陈涛 ， 清华大学公共安全研究院 ， 副研究员；陈建国 ， 清华大学公共安全研究院 ， 副研究员；黄全义 ， 清华大学公共安全研究院总工程师 ， 研究员；孙占辉 ， 清华大学公共安全研究院 ， 副研究员 。


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