數學科學學院 學術云報告

              發布時間:2020-04-08瀏覽次數:477

              報告題目:COVID-19疫情模型構建、數據融合與防控策略分析

              報告時間2020年4月9日(周四)下午2:30-3:30

              報告形式:騰訊會議(ID 973 068 147

              報告人:唐三一教授 (陜西師范大學數學與信息學院)

              報告人簡介: 2003年中國科學院數學所獲得博士學位,2003年至2007年在英國Warwick大學從事基因調控網絡識別、數據分析的交叉學科研究。發展和創建了一套分析脈沖半動力系統的定性理論方法,推廣了非光滑Filippov系統理論在生物醫學閾值策略中的廣泛應用,解決了非線性、非光滑米氏藥動學方程解析求解的理論難題。在混合生物系統以及隨機脈沖微分方程模型辨識、隨機切換點估計等方面發展了新思想與算法。目前主要從事生物醫學與傳染病防控中問題驅動的核心理論與大數據分析研究。有關甲型H1N1、 COVID-19等重大突發性傳染病防控的研究成果成為國際上評估我國疫情嚴重程度的重要參考,得到中外媒體的高度關注和廣泛報道。發表SCI論文120多篇,被SCI雜志引用超過3000次。完成或主持國家自然科學基金5項,參與1項國家自然科學基金重點項目,研究成果獲陜西省自然科學二等獎1項。三次應邀出席生物數學國際大會并作大會特邀報告,部分研究得到中國日報、加拿大環球郵報、Elesvier出版社等國內外媒體的廣泛報道,在公共衛生領域產生了深遠的社會影響。2018年獲陜西省科技領軍人才稱號。

              內容簡介:報告將依據COVID-19病毒肺炎疫情發展動態和防控策略關鍵問題驅動的研究思路,介紹在COVID-19疫情模型構建、參數估計、防控策略評估等方面取得的研究成果。主要包括:1)介紹如何基于全國1月23日前的早期疫情數據估計基本再生數,給出COVID-19病毒傳播力非常強的預警以及未來一周的疫情給出精準預測的。 2)介紹如何構建刻畫了我國不斷加強的封城、密切跟蹤隔離、疑似病例的檢測率、篩查率等措施的COVID-19病毒傳播模型,研究和評估了COVID-19圍堵緩疫策略在疫情防控中發揮的動態作用。3)介紹多源數據對模型交叉驗證的重要性,討論如何獲得跟蹤隔離和疑似人群累積規模的穩定是我國COVID-19疫情峰值到來的前提的重要結論,以及多源數據是對未來較長時間累積報告病例、累積死亡病例、累積疑似病例進行準確預測的重要保證。4)構建大數據驅動的網絡模型研究武漢及周邊地區復工的時間節點對二次爆發的影響。5)介紹如何發展離散隨機模型,通過數據挖掘,感染樹結構,對陜西疫情從輸入到本地、疫情控制的全過程進行研究,為處理輸入病例問題提供模型參考。6)通過我國全國、我國廣東省韓國疫情與防控策略的建模、數據分析,得出中國防控策略的時效性、有效性。同時,介紹如何采用統一框架系統分析中國、韓國、日本、意大利、西班牙以及伊朗等國采用類SARS策略與類大流感策略的差異性,服務于國際疫情防控。

               

              (撰稿人:尹遜武;審稿人:裴永珍)

                                                                     數學科學學院

                                                                      2020年4月8日


              亚洲欧美中文日韩视频 - 视频 - 在线观看 - 影视资讯 - 新赏网