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发布者郡略帘:新闻中心作者蛊扫:发布时间晴沉鹤:2019-09-12浏览次数款:58

我校数理学院高道舟教授于8月27日在应用数学著名期刊SIAM Journal on Applied Mathematics独立发表题为“Travel Frequency and Infectious Diseases”的研究论文蔫瑰帆。近日愁椭,美国工业与应用数学学会(SIAM)在其官方网站以专题新闻形式报道了这项研究成果喷,见“Model Indicates Travel Frequency Affects Disease Spread”酞恋朴,(链接地址

https://sinews.siam.org/Detailpk10稳定计划“社长。”奇怪!s-Page/model-indicates-travel-frequency-affects-disease-spread)



全球化和城市化促进了人口流动缕犬仑,同时也便利了新发和突发传染病的输入起粟武、建立和传播技。2009年3月墨西哥报道首个甲型H1N1流感病例韶输赋,到当年 7月底全球有168个国家和地区出现确诊病例蓝脚混。寨卡病毒于2015年4月入侵巴西劝桨,很快传播到中南美洲和加勒比海的广大地区许。数学模型是刻画挪睹欠、预测和控制传染病传播的重要工具庆,此前有大量研究考虑人口迁移对传染病传播的影响断斡,通常假设处在同一健康状态的人具有相同的出行率虫跋。然而统计数据显示帽匙耐,受到职业镭堑、性别仑捻、年龄莆、收入等因素影响分,人与人之间的出行频率差异很大夺汝乌。少部分人经常出行幌吉,多数人偶尔或从不出行趟。

高道舟教授将人口根据健康状态和全天pk10计划(本文作者:毕淑敏)刻意表现往往适得其反出行行为划分为四个仓室毋借,建立了一类数学模型来研究出行频率差异性对于传染病空间传播的影响炽趴吴,得到了一系列有意义的数学和生物结果存。例如耐四脯,研究发现如果不考虑出行频率差异性偶犀,则往往会低估传染病的传播风险臣。经常出行人口比例的上升可能促进也可能抑制传染病的传播潜力戊喷。当考虑出行频率差异性时拢朽全,传播风险会随出行频率单调或非单调的变化囤褪。这与不考虑出行频率差异性时公腐凤,传染病传播风险总随人口出行频繁的增加而降低的结果大相径庭付都瘁。这项研究有可能帮助公共卫生部门有效地识别高风险人群鲸渤揣,和优化疾病预防与控制资源的投放策略加。

该研究受到国家自然科学基金忿高、上海高校特聘教授岗位计划和上海高峰学科建设计划的资助暴。SIAM news的栏目Research Nuggets是从SIAM所属会刊中挑选能够引起公众关注的重要前沿研究成果进行报道刹拜侣。


(供稿桑:数理学院)


研究论文链接地址晌:https://epubs.siam.org/doi/10.1137/18M1211957

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