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新冠四级响应和动态清零的模型分析及风险评估

讲座摘要:本报告拓展经典的 SEAIR 和时滞 IJR 传染病模型, 研究新冠病毒防控的早期四级响应和近期动态清零模式。首先以新的加权网络模型为主线, 以四级应急响应防控措施为核心, 重点引入离散的扩散算子和对流算子刻画城市内和城市间的传播, 研究在公共卫生应急分级响应机制下, 采取不同程度的分阶段的封城措施和交通管制措施等对于疫情控制的影响, 并且评估不同防控等级阶段的感染风险, 结合早期 19 个主要城市新型冠状病毒的确诊人数, 验证模型的可靠性,并评估防控的效能。其次以时滞 IJR 传染病模型为基础,以扬州市德尔塔病毒疫情防控为研究对象,通过区分社会面和集中隔离点的感染者, 建立了具隔离和大规模检测的传染病模型, 研究当前清零模式成功的机制, 并比较分析“躺平”模式、消极模式、以及推迟当前清零政策等。


个人简介:林支桂,扬州大学二级教授、博士研究生导师、中国数学会生物数学专业委员会副主任、《生物数学学报》和《Int. J. Biomath.》杂志编委。曾赴丹麦科技大学留学一年,在韩国浦项科技大学作博士后研究。多次应邀到丹麦科技大学、 Roskilde 大学、新加坡国立大学、韩国浦项科技大学、高丽大学、澳大利亚 New England 大学、加拿大York 大学等作短期学术访问。从事应用数学方面的研究,已出版专著一部,发表论文 100 余篇。主持国家自然科学基金面上项目 6 项。