南京吹哨,全国警戒

科技工作者之家 2021-07-30

国防科大PSL课题组通过计算实验

成功进行南京机场疫情溯源分析

      2021年7月20日,又一声警报如惊雷般响彻全国大地,南京禄口机场的工作人员在其例行核酸检测中,被确诊了新冠阳性。随后,沈阳、成都、张家界、长沙等多地出现新冠变种病例,且确定为南京此次疫情的密切接触者。由于南京禄口机场的国际与国内隔离区合并,工作人员的日常管理与检测出现了明显的松懈,致使此次“输入型”新冠病毒的迅速扩散与传播。需要注意的是,此次核酸检测阳性的保洁人员不止一人,这说明零号传染源已经造成了小范围的集群传播。此外,需要重点关注到的是,集群传播的地点是机场,这是一个可以快速向全国输入病例的特殊场所,如不加大力度进行排查与控制,极有可能造成不可挽回的后果。因此,传播的溯源研究显得非常重要,零号病人是谁,从何时出现,传染率大概是多少,这些问题需要尽快获得答案。这些结果会极大的影响各地实行的防控措施的等级。目前,江苏南京、安徽芜湖等地区的公共卫生响应等级已上升到四级,各种补救措施正紧锣密鼓地实行。

      为得到靠谱的溯源结果,课题组迅速行动起来,建立了疫情传播计算实验行动小组。基于武汉、北京、广州、温州的人工城市构建成果,快速生成了人工南京的社团网络,并建立了人工南京实验床。在该社团网络上,开展了大样本多参数调试实验。在海量实验的支持下,我们目前得出以下两个结果:

      1.在前10天的传播过程中,采用中低防护措施的传播实验与实际数据结果拟合最好,该结果表明社团中的个体之间都有很大的可能产生密切接触;

      2.新冠病毒的德尔塔毒株的传播率相当强,在机场一定防护措施的情况下,其初始传播阶段的趋势与去年新冠病毒无措施条件下传播情况比较接近,估计其传播概率大于0.055。这么强的传染性,被后续的众多病例证实,在机场吃一顿饭、看演出前后排都可能造成传染。


      在以上计算结果发布后的16个小时后,人民日报发布了官方溯源的结果(点此查看),通过生物学特征监测,此次从南京开始的疫情扩散,是7月10日的CA910次航班带入的。由于保洁人员没有进行及时到位的洗消,造成了感染并开始接触传播。这与我们的计算实验结果高度一致,10号感染,10-11号开始传播。

     图1 南京机场疫情计算实验结果

 通过以上结果,我们可以发现以下几点情况:

      1.南京机场的保洁工作人员没有认真执行疫情期间的防疫要求,在防护不到位的情况下接触了新冠病例遗留的物品,造成了初始的物-人传播;

      2.南京机场的保洁工作人员之间的接触几乎没有任何防护,实验结果表明初始传播阶段是没有严格管控措施介入的,病毒以较高的传播概率在保洁人员中传播;

      3.南京机场作为一个人员集散地,对于高传染性的病毒是向各地域扩散的利好。机场是一个封闭空间,短暂的停留和接触都会造成感染,并触发前往全国各地的零号病人。

      4.目前国内的大部分地区都实现了全员疫苗接种,所以造成了对于疫情紧张感的减弱。此次南京机场事件拉响警报,对于全国人民再次重视疫情的防护是有极大好处的。


图2 南京机场疫情传播网络


      此外,对于何时出现拐点的关注,课题组基于以往海量实验的经验,判断在目前政府的应急管理处置水平下,难以出现疫情爆发式的传播。目前在全国大部分地区出现的病例都是零号传染者,既然发现了零号,也就可以通过强有力地隔离手段切断传播链路。南京的新增病例已经下降,拐点已经到来。一两周之内新增病例就会归零。其他地区的人员只需要严格执行政府的防疫政策,不会造成疫情扩散。不仅如此,课题组目前的研究表明,疫情传播的初始阶段执行越是严格的管控措施,对于国家经济的发展反而是有好处的。我们通过大量的实验和数据对比分析发现,在世界范围内,我国的管控措施对经济的影响是最小的。以一定代价快速的控制了疫情后,经济活动和社会发展又可迅速进入正常态。而西方国家奉行的松散策略,虽短期内对经济的直接打击较小,但是疫情经常大规模的反复,反而导致经济活动无法恢复到正常水平,且对国家的医疗消耗巨大。此外,我们利用实时的通讯大数据,可对疫情爆发地流向其他地区的人口进行追踪和统计,并利用传播学模型计算出这些源头地输入性人口对于流入地的危险程度,通过大规模计算实验的方式,可辅助决策者制定相应程度的措施和确定相应的防控等级。对该项研究有兴趣的小伙伴,可关注我们后续的论文。


图3 基于人工南京的疫情传播预测系统


图4 2020年基于人工武汉的新冠疫情传播计算实验及模型真实性实验校准


来源:gh_02e4b6436343 人工社会

原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyMTk1MTU1Nw==&mid=2247484098&idx=1&sn=e6aeff12fae4ed9bdcc5e96c94085d48

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