工作场所疫情风险评估：SEIRS+模型实战教程

工作场所疫情风险评估：SEIRS+模型实战教程

【免费下载链接】seirsplusModels of SEIRS epidemic dynamics with extensions, including network-structured populations, testing, contact tracing, and social distancing.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/seirsplus

在全球化背景下，工作场所作为人员密集且互动频繁的环境，成为疫情传播的高风险区域。SEIRS+模型作为一款强大的传染病动力学模拟工具，能够精准模拟包含网络结构人群、检测、接触追踪和社交距离等扩展功能的SEIRS疫情动态，为工作场所疫情风险评估提供科学决策支持。本文将带您通过实战案例，掌握如何利用SEIRS+模型进行工作场所疫情风险评估，为企业制定有效的防控策略提供依据。

工作场所疫情传播的挑战与SEIRS+模型的价值

工作场所存在复杂的人员接触网络，不同部门、团队之间的互动模式差异大，传统的均质化模型难以准确反映真实传播情况。SEIRS+模型通过引入网络结构人群模拟，能够更贴合实际工作场景。同时，模型集成了检测、接触追踪和社交距离等干预措施的模拟功能，可量化不同防控策略的效果，帮助企业找到最优的疫情防控方案，平衡疫情防控与正常生产运营。

SEIRS+模型核心功能模块

SEIRS+模型主要包含以下核心功能模块，这些模块协同工作，共同实现对疫情动态的精准模拟：

• 模型核心模块：位于seirsplus/models.py，实现了SEIRS基础模型及扩展功能，是整个模型的核心引擎。
• 网络生成模块：在seirsplus/networks.py中，用于生成符合工作场所实际的人员接触网络。
• 模拟循环模块：seirsplus/sim_loops.py提供了模拟疫情传播过程的循环控制逻辑。
• 工具函数模块：seirsplus/utilities.py包含各种辅助工具函数，支持模型参数设置、结果分析等。

环境准备与模型安装

开始使用SEIRS+模型进行工作场所疫情风险评估前，需要先完成环境准备和模型安装。以下是详细的步骤：

安装SEIRS+模型

您可以通过pip命令轻松安装SEIRS+模型，在命令行中输入以下命令：

pip install seirsplus

如果您需要手动使用模型代码，可将模型的模块文件（models.py、networks.py、sim_loops.py和utilities.py）复制到您的工作目录，然后通过以下方式导入：

from models import * from networks import * from sim_loops import * from utilities import * import networkx import matplotlib.pyplot as pyplot

工作场所疫情风险评估实战步骤

步骤一：设置工作场所基本参数

首先，需要定义工作场所的规模和结构参数，这些参数将影响人员接触网络的生成。例如，设置工作场所的群组数量、每个群组的人数、每个群组内的团队数量等。

NUM_COHORTS = 4 # 群组数量 NUM_NODES_PER_COHORT = 200 # 每个群组的人数 NUM_TEAMS_PER_COHORT = 10 # 每个群组内的团队数量 MEAN_INTRACOHORT_DEGREE = 6 # 群组内平均接触度 PCT_CONTACTS_INTERCOHORT = 0.1 # 群组间接触比例 N = NUM_NODES_PER_COHORT * NUM_COHORTS # 总人数 INIT_EXPOSED = 4 # 初始暴露人数

步骤二：生成工作场所接触网络

利用SEIRS+模型的网络生成功能，生成符合工作场所特点的接触网络。这里使用generate_workplace_contact_network函数生成具有群组和团队结构的接触网络，同时定义隔离状态下的接触网络（此处设为空网络，表示隔离后无接触）。

该图片展示了工作场所中人员的接触网络结构，不同的节点代表员工，节点之间的连线代表员工之间的接触关系，有助于直观理解疫情可能的传播路径。

G_baseline, cohorts, teams = generate_workplace_contact_network( num_cohorts=NUM_COHORTS, num_nodes_per_cohort=NUM_NODES_PER_COHORT, num_teams_per_cohort=NUM_TEAMS_PER_COHORT, mean_intracohort_degree=MEAN_INTRACOHORT_DEGREE, pct_contacts_intercohort=PCT_CONTACTS_INTERCOHORT, farz_params={'alpha':5.0, 'gamma':5.0, 'beta':0.5, 'r':1, 'q':0.0, 'phi':10, 'b':0, 'epsilon':1e-6, 'directed': False, 'weighted': False}) G_quarantine = networkx.classes.function.create_empty_copy(G_baseline) # 隔离接触网络

步骤三：设置疾病传播参数

根据疫情特点，设置疾病的潜伏 period、传染 period、严重程度等参数。这些参数可根据具体疫情数据进行调整，以提高模拟的准确性。

# 潜伏 period分布 latentPeriod_mean, latentPeriod_coeffvar = 3.0, 0.6 SIGMA = 1 / gamma_dist(latentPeriod_mean, latentPeriod_coeffvar, N) # 症状前传染 period分布 presymptomaticPeriod_mean, presymptomaticPeriod_coeffvar = 2.2, 0.5 LAMDA = 1 / gamma_dist(presymptomaticPeriod_mean, presymptomaticPeriod_coeffvar, N) # 症状期/无症状期分布 symptomaticPeriod_mean, symptomaticPeriod_coeffvar = 4.0, 0.4 GAMMA = 1 / gamma_dist(symptomaticPeriod_mean, symptomaticPeriod_coeffvar, N) # 其他严重程度参数 PCT_ASYMPTOMATIC = 0.25 # 无症状比例 PCT_HOSPITALIZED = 0.035 # 住院率 PCT_FATALITY = 0.08 # 病死率

步骤四：设置干预措施参数

模拟工作场所可能采取的干预措施，如检测、追踪和隔离等。设置检测频率、检测覆盖率、隔离延迟等参数，以评估不同干预策略的效果。

TESTING_CADENCE = 'weekly' # 检测频率 PCT_TESTED_PER_DAY = 1.0 # 每日检测比例 TEST_FALSENEG_RATE = 'temporal' # 假阴性率 ISOLATION_LAG_POSITIVE = 2 # 阳性隔离延迟（天） ISOLATION_COMPLIANCE_POSITIVE_GROUPMATE = 0.8 # 阳性群组隔离 compliance率

步骤五：初始化模型并运行模拟

初始化扩展SEIRS网络模型，并运行疫情传播模拟。通过调用run_tti_sim函数，实现包含检测、追踪和隔离干预的模拟过程。

model = ExtSEIRSNetworkModel(G=G_baseline, p=P_GLOBALINTXN, beta=BETA, sigma=SIGMA, lamda=LAMDA, gamma=GAMMA, gamma_asym=GAMMA, eta=ETA, gamma_H=GAMMA_H, mu_H=MU_H, a=PCT_ASYMPTOMATIC, h=PCT_HOSPITALIZED, f=PCT_FATALITY, G_Q=G_quarantine, isolation_time=14, initE=INIT_EXPOSED) run_tti_sim(model, T=300, ...) # 运行300天模拟

步骤六：分析模拟结果

模拟结束后，可通过模型提供的函数查看疫情传播的关键指标，如总感染率、病死率、峰值住院率等，并绘制感染曲线进行可视化分析。

该图片展示了在不同干预措施下工作场所疫情感染人数随时间的变化曲线，能清晰反映疫情的发展趋势和干预措施的效果。

results_summary(model) # 输出结果摘要 fig, ax = model.figure_infections(combine_Q_infected=False, plot_Q_R='stacked', plot_Q_S='stacked') # 绘制感染曲线

工作场所疫情防控策略优化建议

基于SEIRS+模型的模拟结果，结合工作场所实际情况，可从以下几个方面优化疫情防控策略：

• 调整检测策略：根据模拟中检测覆盖率和频率对疫情控制的影响，优化检测方案，如增加高风险区域的检测频率。
• 强化隔离措施：提高隔离 compliance率，缩短隔离延迟时间，减少隔离期间的接触风险。
• 优化社交距离：通过调整工作场所布局、错峰上下班等方式，减少人员接触度，降低传播风险。
• 加强接触追踪：提高接触追踪的效率和覆盖率，及时发现和隔离密切接触者。

通过SEIRS+模型的反复模拟和参数调整，可以找到最适合特定工作场所的疫情防控策略，在有效控制疫情的同时，最大限度减少对生产运营的影响。

总结

SEIRS+模型为工作场所疫情风险评估提供了强大的工具支持，通过精准模拟疫情传播过程和干预措施效果，帮助企业科学制定防控策略。本文通过实战教程，详细介绍了模型的安装、参数设置、模拟运行和结果分析过程。希望企业能够充分利用SEIRS+模型，提升工作场所疫情风险管理水平，保障员工健康和企业的稳定运营。

要获取SEIRS+模型的完整代码，您可以通过以下命令克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/se/seirsplus

通过深入研究和应用SEIRS+模型，您将能够更好地应对工作场所疫情带来的挑战，为构建安全、健康的工作环境贡献力量。

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