基于生态模型的新型冠状病毒肺炎疫情分析

作者：杨安吉; 颜忠诚^*

来源：首都师范大学学报(自然科学版), 2021, 42(02): 42-49.

DOI：10.19789/j.1004-9398.2021.02.007

• 新型冠状病毒肺炎
• 生态增长模型
• 变化趋势
• 回归分析
• logistic曲线

为了研究和解释新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的变化趋势,本研究利用生态增长模型对实际数据进行拟合分析.收集COVID-19疫情的相关数据,构建确诊患者例数、治愈患者例数和死亡患者例数3项数值的logistic模型,并预测世界6个区域内的疫情发展趋势.截至2020年4月18日,logistic增长曲线的拟合数值与实际观测数据差异较小,且曲线的决定系数(R2)均>0.997 0.全国COVID-19疫情的累计确诊患者例数、累计治愈患者例数和累计死亡患者例数变化趋势基本符合logistic增长曲线;全球COVID-19疫情分析显示,世界各地区的感染、暴发有时间差异,通过对现有数据进行曲线拟合,预测不同区域在具有不同拐点时的最终确诊患者例数.本研究证实logistic曲线可以模拟COVID-19疫情的变化趋势,也可以对疫情做出粗略预测,为未来的疫情防治工作提供一些帮助.

• 单位
  生命科学学院; 首都师范大学