近日，福建省人民政府正式颁布《福建省人民政府关于颁发福建省第十五届社会科学优秀成果奖的决定》（闽政文〔2023〕547号），其中一等奖共32项，二等奖共70项，三等奖共148项。厦门大学经济学院方匡南教授、经济学院博士生任蕊，厦门大学管理学院朱建平教授，耶鲁大学公共卫生学院马双鸽教授，美国克利夫兰医院量化健康科学系王晓峰教授合作的论文《基于动态SEIR模型的传染性疾病预测和政策评估》获得福建省第十五届社会科学优秀成果奖一等奖，该文于2022年发表于《管理科学学报》。
预测疫情发展趋势并进行量化评估是疫情防控的重要环节之一。传染病的预测有着悠久的历史，其中最经典的是Kermack和Mckendrick利用动力学方法建立的SIR（Susceptible–Infectious-Removed）模型[3]，该模型最早用于研究伦敦的黑死病，将传染病系统内的个体状态划分为易感态、感染态、移除态。随后，很多学者在SIR模型的基础上提出了很多衍生模型，比如SEIR（Susceptible-Exposed-Infectious-Removed）模型，相比SIR模型，SEIR模型假设存在潜伏期状态，认为个体在潜伏期已经感染病毒但仍未发病，具有传染性但没被发现和隔离。SEIR模型被广泛应用在非典型性肺炎(Severe Acute Respiratory Syndrome, SARS)和中东呼吸症（Middle East Respiratory Syndrome, MERS）等疫情的研究，并且有比较好的预测效果，在疫情的研判和控制中发挥了重要的作用。
该文在传播动力学SEIR（Susceptible-Exposed-Infectious-Removed）模型基础上，提出了动态SEIR(dynamic SEIR)模型来研究新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19）疫情在中国的流行趋势。该模型不仅可以考虑人口流动对疾病传播的影响，而且可以根据管控干预措施对模型参数进行动态估计，更符合新冠肺炎的流行特点，有更好的预测效果。基于动态SEIR模型，实时跟踪中国新冠肺炎疫情数据，厘清了此次疫情的流行病学基本参数，对中国管控政策的有效性进行了评估，并对下一阶段的疫情管控措施提出了建议。最后，本文提供相应的R软件包dSEIR供研究者使用（https://github.com/ruiqwy）。
图1 动态SEIR状态空间传染病模型
