对于个体间接触模式以及群体间疾病传播的探讨

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1、万方数据指导小组成员李翔教授万方数据中文摘要中又}两要对于传染病空间传播的研究涉及了统计学、生物学、医学、系统科学等多个学科。几十年来，随着人类出行方式的变革、出行效率的提高，传染病空间传播的能力得到了显著提高，例女IJ2009年的HINl甲型流感，自从3月在墨西哥发现，短短的三个月时间，该疾病就随着人类的移动席卷全球。最近，基于真实数据的实证研究不仅仅加深了我们对于人类移动模式的认识，也提供了深刻理解接触模式内在规律的契机。接触是传播的载体，对于接触的理解，能够帮助我们更有效的明确疾病空间传播的模式。本文中，通过采用实

2、证数据分析、数学理论建模以及计算机蒙特卡洛仿真等多种手段，着重探究接触模式、传播过程，以及二者之间互相作用的关系。文章主要工作如下所示：·基于复旦大学校园内WiFi控制设备记录的无线用户接入数据，我们从集聚网络和时效网络两个角度对一个封闭社区内部人群的近距离接触模式进行了探讨。通过构建集聚网络，我们发现在学校社区的环境内，个体接触的次数服从指数分布，群体的接触可以为特征接触率这一统计量所刻画。此外，从时效接触网络的角度，我们把时间相关的因果信息融合到网络的构造过程中。通过和集聚网络的对比，我们发现在可达性、路径长度和时间

3、相关性等统计特征方面，鼹种网络之间具有显著的区别。此外，我们还发现时效路径长度与时效路径持续时间的相关性和不同社会环境下人类行为中的微动力特征相关。最后，文中提供了一种衡量超级传播者的直接方式，该方法也许能帮助我们设计更高效的社区层面疾病控制策略。·实证发现不同地区血清阳性的个体占当地总体人数的比率相差巨大，而这些差异和简单的年龄分布等人口结构信息之间没有强烈的相关关系。针对这一与经典模型不相符的现象，本文引入地点相关的异质接触模式，假设不同个体群体的特征接触率与个体的居住地有关。在复合种群模型的框架下，我们考虑了通勤情

4、况下的异质性接触的影响。通过理论解析以及蒙特卡洛仿真，我们发现个体的接触模式异质性显著降低了传播阈值。此外，通过对比不同接触模式下航空管制策略对于传播过程的延迟，发现异质接触模式下，该策略显然是有效的。而此前得到的普遍结论是及时将所有边上的航空流量整体下降Nlo％，也仅能对空间传播过程推迟两周的时间。因此，我们的结论暗示了有必要重新审视之前认为相对无效的疾病控制策一l一万方数据中文摘要略。·目前研究疾病传播模式的工作，通常都是建立在全球或者国家的尺度上，然而对于城市内部社区层面的传播过程，却缺乏系统性的研究。基于2009

5、年香港甲型流感的报告病例数据，本文将传播的尺度放在了城市内部社区层面上，首次利用网络的方法从系统的角度分析了数据。本文从病例报告数据中推断出染瘸个体时间序列，提取时间序列相关性以及因果关系，进而构建相关性网络与传播入侵树。通过对于上述两种结构的分析，揭示社区层面传播过程中的一些基本特征及属性。·目前，多个国际知名研究团队在复合种群模型的框架内构建了不同分辨率下的仿真平台，但这些开放的平台通常刻画了过多的细节，计算复杂度高，计算量大，不利于比较研究特定的模型机制。基于这些不足，本文开发了复合种群模型上的疾病传播仿真平台。作

6、为国内首个公开的复合种群模型仿真软件，该平台试图在满足易用性和可扩展性的前提下，寻找计算效率和计算精度之间一个更好的平衡。此外，通过把计算内核和人机交互界面分离，该平台便于进一步更新和维护。关键词：疾病空间传播，无线上网用户数据，复合种群，接触模式，控制策略，仿真平台一II—万方数据ABSTRACTAbstractThestud、I『ofspatialspreadofinfectiousdiseasesiSacutting—edgeissueconcern—ingthefieldofstatistics，biology，

7、medicineandsystemscience．Fordecades，alongwithchangesinhuman’travelefficiency，thespreadingabilityofspace—bornediseaseshasbeensignificantlyimproved，onetypicalexampleinvolvestheH1NIinfluenza2009，foundinMexicoinMarch，iustafterthreemonths，thediseasemadeitspresenceacro

8、sstheglobe．Inrecentyears，empiricalstudiesbasedonrealdata，notonlydeepensourunderstandingofhumanmobilitypatterns，butalsoprovidesanaccesstogainadeepunderstandingo