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。

1 / 7

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

2 / 7


更多推荐

疫情,数据,病例,传染