新型冠状病毒疫情的发生对经济和社会的发展造成了巨大冲击，为更加科学、高效地控制住疫情发展，中国数学会会员、北京大学公共卫生学院生物统计系主任周晓华教授的研究团队综合利用流行病学数据、病毒基因数据、交通流量数据等各种信息，从数学模型和统计模型相结合的角度对本次新型冠状病毒疫情的发生和发展过程进行了深入研究。该团队于1月24日完成了武汉市新型冠状病毒潜在感染人数的估计，结果发表于《中国疾病预防控制中心周报（英文版）》（China CDC Weekly）；于1月29日利用新完成的模型和更新的数据对未来3天的病例数进行了预测，预测结果得到了验证；于2月3日估计出传染期时长的分布中位数和均值，且随着确诊速度加快，感染时长大幅度缩短；于2月8日估算出传染病控制再生数，发现全国各地区的控制再生数都处于下降趋势，说明防控措施取得了一定成效。该研究成果已发表在MedRxiv上。该团队还提出了随机动力学模型，可用于刻画潜伏期、无症状传染、有症状传染、隔离期、治疗、康复等复杂状态，考虑舆论和民众恐慌水平以及人群在不同城市间的转移。接下来，还将在模型中融入气候数据、交通数据、医疗状况等相关信息，根据估计出的模型参数，预测疫情走势，研判干预措施将引发的效果，为干预措施的设计提供参考。下一步，该团队还将以部分地区为试点，结合病毒基因数据对人群易感性和超级传播者等敏感问题进行研究。

中国数学会监事、复旦大学上海市现代应用数学重点实验室主任程晋教授带领由复旦大学陈文斌教授、陆帅教授，浙江大学徐翔研究员，上海财经大学江渝副教授、刘可伋副教授、严阅博士、许伯熹博士、陈瑜博士等人组成的研究团队，基于全国各级卫健委每日公布的累计确诊数和治愈数数据，提出了一类基于时滞动力学系统的新传染病动力学模型。特别是针对此次新冠疫情中病毒潜伏期和治疗周期上体现的新特征，模型中引入了时滞过程来进行描述。模型预测的疫情发展与公布数据相吻合，验证了新模型的有效性。同时研究团队考虑到复工开学不可避免，以上海为例，专门模拟了在不同数量输入性传染源情况下对上海未来确诊人数的影响。研究论文已被《中国科学：数学》接收并发表，同时相关决策建议通过专报上报上海市主要领导。

中国数学会

2020年2月9日