2024年4月6日发(作者:广州理科数学试卷)
2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
(请先阅读 “对论文格式的统一要求”)
A题 SARS的传播
SARS(Severe Acute Respiratory Syndrome,严重急性呼吸道综合症, 俗称:非
典型肺炎)是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。SARS的爆发和蔓延给
我国的经济发展和人民生活带来了很大影响,我们从中得到了许多重要的经验和
教训,认识到定量地研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓延创造条件
的重要性。请你们对SARS 的传播建立数学模型,具体要求如下:
(1)对附件1所提供的一个早期的模型,评价其合理性和实用性。
(2)建立你们自己的模型,说明为什么优于附件1中的模型;特别要说明怎样
才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型,
这样做的困难在哪里?对于卫生部门所采取的措施做出评论,如:提前或延后5
天采取严格的隔离措施,对疫情传播所造成的影响做出估计。附件2提供的数据
供参考。
(3)收集SARS对经济某个方面影响的数据,建立相应的数学模型并进行预测。
附件3提供的数据供参考。
(4)给当地报刊写一篇通俗短文,说明建立传染病数学模型的重要性。
附件1:
SARS疫情分析及对北京疫情走势的预测
2003年5月8日
在病例数比较多的地区,用数理模型作分析有一定意义。前几天,XXX老师用解析公式
分析了北京SARS疫情前期的走势。在此基础上,我们加入了每个病人可以传染他人的期限(由
于被严格隔离、治愈、死亡等),并考虑在不同阶段社会条件下传染概率的变化,然后先分析
香港和广东的情况以获得比较合理的参数,最后初步预测北京的疫情走势。希望这种分析能对
认识疫情,安排后续的工作生活有帮助。
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1 模型与参数
假定初始时刻的病例数为N
0
,平均每病人每天可传染K个人(K一般为小数),平均每个
病人可以直接感染他人的时间为L天。则在L天之内,病例数目的增长随时间t(单位天)的关系
是:
N
(
t
)
= N
0
(1+K)
t
如果不考虑对传染期的限制,则病例数将按照指数规律增长。考虑传染期限L的作用后,变化
将显著偏离指数律,增长速度会放慢。我们采用半模拟循环计算的办法,把到达L天的病例从
可以引发直接传染的基数中去掉。
参数K和L具有比较明显的实际意义。L可理解为平均每个病人在被发现前后可以造成直接
传染的期限,在此期限后他失去传染作用,可能的原因是被严格隔离、病愈不再传染或死去等
等。从原理上讲,这个参数主要与医疗机构隔离病人的时机和隔离的严格程度有关,只有医疗
机构能有效缩短这个参数。但我们分析广东、香港、北京现有的数据后发现,不论对于疫情的
爆发阶段,还是疫情的控制阶段,这个参数都不能用得太小,否则无法描写好各阶段的数据。
该参数放在15-25之间比较好,为了简单我们把它固定在20(天)上这个值有一定统计上的意
义,至于有没有医学上的解释,需要其他专家分析。
参数K显然代表某种社会环境下一个病人传染他人的平均概率,与全社会的警觉程度、政
府和公众采取的各种措施有关。在疾病初发期,社会来不及防备,此时K值比较大。为了简单
起见,我们从开始至到高峰期间均采用同样的K值(从拟合这一阶段的数据定出),即假定这
阶段社会的防范程度都比较低,感染率比较高。到达高峰期后,我们在10天的范围内逐步调整
K值到比较小,然后保持不变,拟合其后在控制阶段的全部数据,即认为社会在经过短期的剧
烈调整之后,进入一个对疫情控制较好的常态。显然,如果疫情出现失控或反复的状态,则K
值需要做更多的调整。
2 计算结果
2.1 对香港疫情的计算和分析。香港的数据相对比较完整准确。但在初期,由于诊断标
准等不确切,在3月17日之前,没有找到严格公布的数据。我们以报道的2月15日作为发现
第一例病人的起点,2月27日从报道推断为7例。3月17日后则都是正式公布的数据。累积
病例数在图1中用三角形表示。我们然后用上述方法计算。4月1日前后(从起点起45天左
右)是疫情高峰时期,在此之前我们取K=0.16204。此后的10天,根据数据的变化将K逐步
调到0.0273,然后保持0.0273算出后面控制期的结果。短期内K调整的幅度很大,反映社会
的变化比较大。图中实心方黑点是计算的累积病例数。从计算累积病例数,很容易算出每天新
增病例数(当然只反映走向,实际状况有很大涨落)。可以看出,香港疫情从起始到高峰大约
45天,从高峰回落到1/10以下(每天几个病例)大约40天(5月上中旬),到基本没有病例
还要再经过近一个月(到6月上中旬)。
2.2 对广东疫情的计算和分析。广东的起点是02年11月16日,到今年2月下旬达到高峰,
经过了约100天。在今年2月10日以前的数据查不到,分析比较困难。总体上看,广东持续的时
间比香港长得多,但累积的总病例数却少一些,这反映出广东的爆发和高峰都不强烈。但广东
的回落也比较慢。从2月下旬高峰期到现在经过了约70天,还维持着每天10来个新增病例,而
同样过程香港只用了约40天。这种缓慢上升和下降的过程也反映到K值上。比较好的拟合结果
是,在高峰期之前(t < 101天),K=0.0892;在随后的10天逐步调整到0.031。用这组参数算
出的后期日增病例数比实际公布的偏小,说明实际上降低得更慢。这种情况与疫情的社会控制
状况有没有什么关系,需要更仔细的分析。
2.3 对北京疫情的分析与预测。北京的病例起点定在3月1日,经过大约59天在4月29日左
右达到高峰。我们通过拟合起点和4月20日以后的数据定出高峰期以前的K=0.13913。这个值比
香港的0.16204来得低,说明北京初期的爆发程度不如香港,但遗憾的是上升时间持续了近60
天,而香港是45天,这就造成了累积病例数大大超过香港。从图2中还看出4月20日以前公布的
数据大大低于计算值。而我们从对香港、广东情况的计算中,知道疫情前期我们的计算还是比
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