SARS传播与经济影响：模型分析与控制策略

"SARS传播控制及经济影响模型研究" 这篇文档深入探讨了SARS（严重急性呼吸道综合症）的传播控制及其对经济的影响，通过构建数学模型来理解和预测这一传染病的行为以及它对特定地区，如北京市，的经济效应。研究团队来自西北工业大学，由任超、孙中举和都琳组成，指导教师为肖华勇。 首先，针对SARS的传播控制，研究者们基于北京的实际数据，区分了“控前”和“控后”两个阶段，构建了微分方程模型。他们定义了死亡率和治愈率，并利用附件中的数据估计了这些参数。通过动力学原理，他们建立了描述疾病传播的微分方程系统，其中隔离强度和控制时间点被视为可调节的参数。模型分析显示，只有当隔离强度达到某一阈值（例如65%）时，才能有效控制疫情。此外，模型还模拟了控制时间提前或延迟对累计病人数的影响，揭示了及时干预的重要性。 其次，研究关注了SARS对北京市海外旅游业的影响。运用时间序列SARIMA模型，研究人员分析了2003年前的数据以建立基准，并预测了如果没有SARS影响，2003年后的旅游人数。对于受SARS严重影响的时段，他们引入了恢复率的概念，使用S型函数来描述旅游业的复苏过程。模型估计SARS导致北京市海外旅游人数减少了约144.85万人，并预测到2004年1月，SARS对旅游人数的影响将基本消除。 这些模型的应用表明，数学模型在传染病控制策略制定和经济影响评估方面具有实用价值。关键词包括SARS、微分方程模型、SARIMA模型、S型函数和恢复率，强调了研究的核心工具和技术。研究结果强调了定量研究传染病传播规律的重要性，为未来的公共卫生决策提供了科学依据。