美國複工形勢分析

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依據CSEIR模型分析,川普的複工計劃其實是蠻可行的。

決定什麽時候複工卻決於三要素:

  1. 當前疫情的狀況
  2. 感染者能夠檢測出的比例
  3. 複工以後的社交隔離程度

美國:

當前疫情狀況:美國社交活動減少60%,感染者檢測出比例46%,疫情高點在4月6好附近已過。按照目前趨勢,總確診人數125萬,疫情在六月底到低穀。

模擬一:保持當前檢測率,5月1日複工。可以看到隻要社交活動減少20%以上,疫情會在可控範圍之內。具體來說,社交活動減少20%,總確診人數升至290萬,疫情明年初穩定。社交活動減少30%, 總確診人數降為170萬,疫情10月底穩定。

模擬二:保持當前檢測率,5月15日複工。可以看到隻要社交活動減少10%以上,疫情會在可控範圍之內。具體來說,社交活動減少10%,總確診人數升至250萬,疫情要到明年夏天。社交活動減少20%,總確診人數降至150萬,疫情10月底穩定。

模擬三:保持當前檢測率,6月1日複工。可以看到隻要社交活動減少稍微大於0,疫情都會在可控範圍之內。

這個模擬問題在於有可能某個地區感染者能被檢測到的比例低,比如紐約,那麽就需要推遲複工計劃,另外保持較高的社交隔離。否則星星之火可以燎原。疫情會重新發展起來。

紐約:

以紐約為例。目前感染者檢測率大約37%,社交活動減少70%,總確診人數將為40萬,疫情六月底結束。

保持當前檢測率,5月1日複工。可以看到社交活動必須減少30%以上,疫情才會在可控範圍之內。具體來說,社交活動減少30%,總確診人數升至120萬,疫情11月初穩定。社交活動減少40%, 總確診人數降為70萬,疫情10月底穩定。

如果推遲到6月1日複工。可以看到社交活動仍然必須減少20%以上,疫情才會在可控範圍之內。具體來說,社交活動減少20%,總確診人數升至47萬,疫情要持續到年底。

結論:

美國5月中旬到六月開始複工是可能的。但是檢測一定要跟上,必須早檢測早隔離,並且避免熱點疫情地區的產生。另外仍然需要一定程度的社交隔離。

所有跟帖: 

讚! -nowayitsover- 給 nowayitsover 發送悄悄話 nowayitsover 的博客首頁 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 23:29:24

感染者檢測出比例和總確診人數是怎麽定義的? -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (0 bytes) () 04/18/2020 postreply 09:52:18

感染者檢出的比例是模型裏的參數,表示如果有100個人感染,最後能被確診的比例。其它沒有被確診的就是無症狀或者輕症自愈了。 -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (248 bytes) () 04/18/2020 postreply 10:03:52

上次你的post裏說感染者檢出的比例近55%。這個是怎麽估計的?按你的估計4/16的總感染人數遠遠低於940萬? -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (0 bytes) () 04/18/2020 postreply 10:40:49

模型有個參數間接確定感染者檢出的比例。以前計算這個比例的公司不太準確,這次調整的更加準確了。按照估計,4/16總感染人數大約23 -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (195 bytes) () 04/18/2020 postreply 11:37:58

還有幾處沒看明白(你的第一個post) -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (524 bytes) () 04/18/2020 postreply 15:17:04

請看我的回答。 -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (1700 bytes) () 04/18/2020 postreply 16:04:20

假設家庭內部R0=0,基礎R0=2,google的遞減百分比是50%。那麽R01'=1。 -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (93 bytes) () 04/18/2020 postreply 17:53:36

沒錯,You Got it. -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (0 bytes) () 04/18/2020 postreply 19:54:44

這種情況下(1-1/R01‘=0),按第一個post,總人口幾乎就不會有感染。這種情況會不會少估計了? -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (0 bytes) () 04/19/2020 postreply 12:52:30

你理解錯了。 -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (349 bytes) () 04/19/2020 postreply 13:56:02

我是看你在第一個post裏說的” 即大約(1-1/R0)整個人口將感染該病毒” -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (51 bytes) () 04/19/2020 postreply 14:47:32

可以代替。這個比例是相對於一個大的人群來說的。當有人感染後,有效的R0就下降到小於1。而R0小於1的傳染病會很快消失。所以對於一 -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (229 bytes) () 04/19/2020 postreply 15:04:00

假設一個人隻能在兩個地方(grocery stores/home),並且現在去grocery shopping的人數控製到 -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (487 bytes) () 04/19/2020 postreply 16:05:39

你描述的這個理想實驗,理論上成立。 -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (478 bytes) () 04/19/2020 postreply 19:44:26

在這種人少了一半的情況下(假設R01=2),我感覺R01’不應該是1。一個人還是有可能傳染兩個人。 -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (50 bytes) () 04/19/2020 postreply 20:56:44

你說得有點矛盾。傳染的速度沒有那麽快,就意味這R01下降,就會小於2。是不是線性關係不一定,但是配合消毒,social dist -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (206 bytes) () 04/20/2020 postreply 07:33:05

所以我想問的就是這個(你的model是不是把SIKI和google數據的關係當作線性處理)。 -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (370 bytes) () 04/20/2020 postreply 08:56:37

我是假設線性。有可能會低估,也有可能高估,因為還有別的措施。不過任何Model參數都是根據已知數據擬合出來的。目前可以擬合和數據 -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (253 bytes) () 04/20/2020 postreply 12:53:16

是,模型隻是做參考。讀你的posts讓我對傳染病的模型的建立有了些了解。謝謝。 -youdecide- 給 youdecide 發送悄悄話 youdecide 的博客首頁 (0 bytes) () 04/20/2020 postreply 13:11:08

謝謝你閱讀我的文章。佩服你的鑽研精神。 -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (0 bytes) () 04/20/2020 postreply 13:58:48

另外你說得對,1-1/R0隻是傳染病模型上一個粗略的估計。實際模型顯示感染者的比例會大於這個值。至少我的模型顯示如果既不檢測,也 -dwgui1974- 給 dwgui1974 發送悄悄話 dwgui1974 的博客首頁 (343 bytes) () 04/19/2020 postreply 20:22:09

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