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应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数$R_0$,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。 相似文献
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顺、反式偶氮苯的热化学和光化学转化孔令仁(南京大学环境科学与工程系,2l003)孔京(南京大学化学化工学院,2l003)偶氮苯的光致和热致异构化已有很多研究[1,2],在我国尚未列入实验教学。我们建立了“顺、反式偶氮苯的热化学和光化学转化”实验[3]... 相似文献
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