SI模型没有考虑治愈人数,与实际情况不符。SIR模型弥补了这一缺陷。疫情初期,用SIR模型拟合,实际曲线与模型符合很好。由于考虑了治愈者,模型预测的感染人数会略有增加,因而相应的基本再生数R0 将会高于SI模型的结果。

SIR模型微分方程:

S + I + R = N

初始条件:S(0) =S0I(0) = I0R(0) = R0

这个方程组没有解析解,只能求数值解。在给定初始条件下,通过荣格-库塔法,结合最小二乘法可以拟合出参数λ,γ 的最优解,从而得到基本再生数R0

1. 湖北省疫情初期

以湖北省为例,N = 59170000,S0 = 59169959,I0 = 35,R(0) = 6 (1月11日统计数据),用最小二乘法拟合结果如下:λ = 0.2667,γ = 0.0083,R0 = 3.7338

2. 武汉市疫情初期

再看武汉的情形:N = 8837300,S0 = 8836805,I0 = 464,R(0) = 31 (1月23日统计数据),用最小二乘法拟合结果如下:λ = 0.2474,γ = 0.0108,R0 = 3.464

3. 意大利疫情初期

再看ITALY的情形:N =60340000,S0 = 60339980,I0 = 20,R(0) = 2 (2月21日统计数据),用最小二乘法拟合结果如下:λ = 0.5427 ,γ = 0.0257,R0 = 7.5978

4. 纽约州疫情初期

由于没有找到纽约市新冠肺炎治愈者的统计数据,所以无法用SIR模型分析。纽约州的情况如下:N =19453561,S0 = 19453539,I0 = 22,R(0) = 0 (3月04日统计数据),用最小二乘法拟合结果如下:b = 0.3726,g = 0.0138,R0 = 5.2164

三、结论及分析

由于美国不重视治愈人数的统计,所以缺乏这方面的数据,无法用SIR模型分析,但是有意大利的疫情对比,可以想见结果会类似。国内新冠病毒基本再生数R0约为3.5左右,欧美基本再生数R0约为7.0,国内新冠病毒基本再生数低于欧美。与SI 模型结论一致。SIR模型因为考虑了治愈人数,所以相应的基本再生数R0会比SI 模型预测的会略高。

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