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由于模型没有具体区分不同时间政府政策效能的改变，可以看到前期实际曲线要比拟合的曲线确诊病例增长更快。实际曲线的变化和政府政策有密切关系。

北京疫情政策时间点参考：

1月27日，北京市政府办公厅印发《关于落实“四方责任”进一步加强重点人群、场所和单位新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》；

1月31日，北京市政府印发《关于在新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控期间北京市企业灵活安排工作的通知》；

2月3日，北京市政府印发《关于进一步支持打好新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控阻击战若干措施》；

……

2月28日，北京发布了《关于进一步严格疫情防控有关要求的通告》。

如何预测不同的复工情况下产生的发病趋势也是研究中遇到的挑战。由于复工后人员的输入量增加，为了便于管控，对务工人员安排专车进京、严把进京通道。复工后聚集型感染风险提高，政府加大排查密切接触者力度，企业会对员工进行健康检测。将病情传播的主要原因输入、聚集以及政府管控措施进行粗略的建模。研究小组从2月27日起开始计算，测算不同了复工比例下疫情的演变预测曲线。

复工SEIR模型传播图，增加了对新增确诊病例的密切接触者隔离观察的建模

将聚集病例与密切接触者排查纳入考虑的复工模型

横坐标是预测时间，纵坐标是自2.27日起累积确诊病例预测

模型的假定里，外来输入管控不足够严，人口输入中无症感染者的占比不随时间变化，感染者到聚集地区的概率偏高，但人们的疫情防范意识始终维持在较高的水平。由图七可见，在三种不同复工率的情况下，疫情发展趋势不同，复工率直接提升到0.9会使疫情不可控。由此可见，政府及时出台防控政策，严把入京通道，对密切接触者进行及时排查与隔离，并逐步有序开展复产复工具有重要意义。

同时需要考虑的是，不能为了控制疫情而不断拖后复工。2020年是具有里程碑意义的一年，我们将全面建成小康社会。因此，需要在疫情防控和复工复产之间找到平衡。一方面做好疫情防控工作，争取让疫情尽早结束，另一方面也要开始有序复工恢复经济发展。

为了说明问题，同学们以受影响相对严重的餐饮业为例，分析了餐饮行业受疫情影响的损失，据统计，超七成的商家认为损失严重，一季度营收下降80%以上。通过粗略的对比计算，同学们测算了分段复工可能对餐饮业带来的量化收益。

目前，北京市各项复工复产的相关防疫、经济政策逐步出台，分段、有序的复工复产是十分重要的。基础的民生行业要维持正常运转，部分行业从业者宜尽量在家办公，工业逐渐开工，恢复生产。文娱、餐饮、住宿、旅游等行业应暂缓开工。对于已经开工的单位，积极落实好防控工作，对于未开工、受损失严重的企业，予以扶持和补助。

通过在线课堂，同学们针对小课题提出了各种不同角度的建议，宋洁给予了悉心的指导。从如何科学地陈述问题，到模型建立、数据分析的合理性，研究结果的深度挖掘等。通过阶段性的交流和讨论，同学们进一步明确了之后这个小课题的研究改进方向。比如当前针对疫情预测建模采用的动力学方程组从时间变化的尺度，以宏观的角度对总的人口患病演变进行了预测，而基于计算机仿真动画模拟人群中疫情扩散的方法可以从另一个微观的角度模拟个体间的传播扩散。同学们将体会不同的模型针对解决问题目标差异的实用性。此外，还可以将政府的政策影响效果按照不同的人群特点、不同的行业具体细化分析，建立一个复工率连续增长的模型也将更加精准地分析社会经济效益变化。

张育恒同学介绍仿真动画可以达到的效果图，适用于北京的仿真动画改进中

授课教师简介：

宋洁，北京大学工学院长聘副教授。研究方向为随机优化建模和算法设计。获得北京大学2017年、2018年教学优秀奖。

宋洁

学生学习体会：