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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院

摘要：本发明涉及一种基于高斯扩散的传染病气溶胶传播建模仿真方法及系统，其包括：创建人工人口，以所述人工人口的地理信息为依据构建接触网络；对所述接触网络中的目标区域进行网格化，计算携带病原体的气溶胶扩散，并匹配人口和网格；基于气溶胶扩散结果以及人员在网格中的分布，计算各个人工人口的感染状况，进行人与人之间的疾病传播仿真。本发明能满足针对气溶胶传播扩散的传染病的防控需求，可以广泛在突发公共卫生事件应急处理技术领域中应用。

主权项：1.一种基于高斯扩散的传染病气溶胶传播建模仿真方法，其特征在于，包括：创建人工人口，以所述人工人口的地理信息为依据构建接触网络；对所述接触网络中的目标区域进行网格化，计算携带病原体的气溶胶扩散，并匹配人口和网格；基于气溶胶扩散结果以及人员在网格中的分布，计算各个人工人口的感染状况，进行人与人之间的疾病传播仿真；所述创建人工人口包括：依靠人口普查数据和官方统计的年度数据定义每个人在家庭中的角色；根据真实的人口统计信息生成虚拟Agent，每个Agent包含多个属性，每个人口Agent具有异质性；所述构建接触网络包括：以所述人工人口的地理信息为依据，以复杂网络建模为基础，建立人员的接触网络；接触网络中，节点代表人员Agent，连边代表人员的接触关系；所述对所述接触网络中的目标区域进行网格化，包括：基于所在地区的经纬度，按照预先设定的网格化尺度，对目标区域进行网格化；网格化的区域需要完全覆盖目标区域，满足气溶胶扩散可视化需求；所述计算各个人工人口的感染状况，包括：根据气溶胶扩散结果，得到空气中病原体浓度，进而计算单个时间片段内人员吸入的病原体数量；通过吸入的病原体数量以及病原体的半数感染数量计算人员的感染概率；如果人员感染，则进入相应的病程；所述人与人之间的疾病传播仿真包括：基于SEIR模型并结合无症状感染者的病程特征，采用具有无症状患者的疾病病程模型SEIsIaRD，该疾病病程模型中有易感、潜伏、有症状、无症状、康复和死亡6个状态，开始所有人都处于易感状态；当一个处于易感状态的人A，与一个具有传播能力的人进行接触后，A有概率直接具有免疫能力，从而进入恢复状态；有概率P进入潜伏状态，有概率1-P-还是处于易感状态；如果进入潜伏状态，潜伏期过后，A会以的概率进入无症状感染状态，否则，A将进入有症状的感染状态；如果进入了有症状状态，A将以概率进入死亡；否则，A将完全恢复；如果进入了无症状状态，A将以概率η恢复；否则，A将死亡；所述计算携带病原体的气溶胶扩散，包括：通过预先给定的气溶胶扩散源信息、网格化信息及气象信息，采用高斯烟团模型计算气溶胶扩散状况，得到不同时刻各个网格点上的气溶胶浓度，通过可视化的方式将高斯烟团模型计算的二维矩阵进行展示；所述气溶胶扩散源信息包括扩散源的位置，即所处网格化后的地理位置（），源强；所述气象信息包括风速，风向；网格化信息包括网格化经纬度范围，网格化经纬度间隔。

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