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日、韓新型冠狀病毒肺炎疫情分析與趨勢(shì)預(yù)測(cè)

2020-06-09 03:11匡征凌匡遠(yuǎn)鳳郭凱文
關(guān)鍵詞:兩國(guó)人群病例

匡征凌, 匡遠(yuǎn)鳳, 郭凱文,方 瑾

2019年12月中旬,湖北省武漢市報(bào)告了一種不明原因的病毒性肺炎,該病毒隨后被認(rèn)定為是一種新型冠狀病毒,2020年2月22日,該新型冠狀病毒引起的肺炎被命名為“COVID-19”(Coronavirus disease 2019,以下簡(jiǎn)稱“新冠肺炎”)[1]。目前該疫情全球均有報(bào)告,截至 2020 年4月10日24時(shí),全球已有203個(gè)國(guó)家和地區(qū)有確診病例,與中國(guó)毗鄰的日本疫情狀況已不容樂(lè)觀,韓國(guó)的抗疫任務(wù)也還很艱巨,在我國(guó)本土疫情已得到基本控制之際,輸入病例增長(zhǎng)的風(fēng)險(xiǎn)日益增加,我國(guó)已累計(jì)報(bào)告境外輸入病例1 183例。截至 2020 年4月10日24時(shí),日本本土新冠肺炎累計(jì)確診病例達(dá)6 188人,而韓國(guó)報(bào)告3月1日1 d內(nèi)確診人數(shù)增加了1 062例(韓國(guó)到當(dāng)前出現(xiàn)的最大單日增量),目前累計(jì)確診病例達(dá)10 480人。該疫情目前已經(jīng)成為了全球大流行的公共衛(wèi)生問(wèn)題,對(duì)中日韓三國(guó)的公眾健康和國(guó)家經(jīng)濟(jì)都產(chǎn)生了重大影響。2月27日,鐘南山院士呼吁“應(yīng)對(duì)新冠疫情,中日韓等國(guó)要有聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制”。中日韓三國(guó)互為鄰邦,國(guó)際事務(wù)、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易交往十分頻繁,一國(guó)的疫情會(huì)直接或間接對(duì)其余兩國(guó)產(chǎn)生影響,如果日韓兩國(guó)疫情不能得到很好的控制,對(duì)于目前疫情已經(jīng)得到基本控制的中國(guó)可能帶來(lái)重大風(fēng)險(xiǎn),所以對(duì)于日韓的疫情發(fā)展趨勢(shì)的研究應(yīng)引起中國(guó)的高度重視,以共同開展聯(lián)防聯(lián)控工作,防止病毒互相傳播或來(lái)自其他國(guó)家的病例輸入。本文通過(guò)利用日韓官方公布的新冠肺炎疫情的相關(guān)數(shù)據(jù),分析了兩國(guó)的疫情狀況并構(gòu)建了傳染病動(dòng)力學(xué)SEIR 模型預(yù)測(cè)兩國(guó)疫情的發(fā)展趨勢(shì),還模擬了不同的防控手段下人群總數(shù)的變化對(duì)疫情的影響,以便了解疾病在日韓的流行現(xiàn)狀和未來(lái)發(fā)展走向,為其政府部門進(jìn)行相關(guān)防控工作提供依據(jù),同時(shí)也為我國(guó)聯(lián)合日韓兩國(guó)共同開展有效聯(lián)防聯(lián)控工作提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1數(shù)據(jù)來(lái)源 本文所用數(shù)據(jù)來(lái)自日本厚生勞動(dòng)省官網(wǎng)、韓國(guó)衛(wèi)生與福利部官網(wǎng)以及中國(guó)國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)官方網(wǎng)站公開發(fā)布的數(shù)據(jù)(截至2020年4月10日24時(shí)的數(shù)據(jù))。

1.2分析方法 根據(jù)日韓官方發(fā)布的每天新增確診人數(shù)、累計(jì)確診人數(shù)、治愈出院人數(shù)和死亡人數(shù)數(shù)據(jù)(其中日本疫情數(shù)據(jù)不包括“鉆石公主號(hào)”郵輪病例),并計(jì)算出確診人數(shù)的病死率,然后使用Excel制作相關(guān)折線圖,以直觀地反映疫情變化情況。再建立SEIR傳染病模型(susceptible-exposed-infected-removed model)對(duì)他們未來(lái)疫情的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。已有學(xué)者運(yùn)用SIR 模型對(duì)我國(guó)一些省市新冠病毒的流行趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)[2-4],但是該模型涉及的參數(shù)較少,考慮問(wèn)題相對(duì)簡(jiǎn)單與理想化,預(yù)測(cè)結(jié)果難免具有一些不準(zhǔn)確性。同時(shí)已有文獻(xiàn)中,還沒(méi)見到對(duì)我國(guó)鄰邦日韓兩國(guó)的疫情狀況進(jìn)行研究的。鑒于2020年1月26日國(guó)家衛(wèi)健委宣布COVID-19潛伏期即具有傳染性,考慮到實(shí)際情況更加復(fù)雜,易感染人群在一開始會(huì)經(jīng)歷潛伏期,一段時(shí)間之后才出現(xiàn)癥狀,因此我們?cè)赟IR模型的基礎(chǔ)上引入潛伏者(The Exposed,E),潛伏者按照概率α轉(zhuǎn)化為傳染者。即本文與已有的一些研究不同,首先,我們以已有的COVID-19研究中還未出現(xiàn)的日本和韓國(guó)這兩個(gè)我國(guó)的鄰邦為研究對(duì)象,另外,在本文的模型中,我們擴(kuò)展了變量的數(shù)量,由3個(gè)變?yōu)榱?個(gè),這與COVID-19的傳播實(shí)際更為相符,同時(shí)也提高了模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在本文使用的SEIR 傳染病模型中,其中未患病但是對(duì)于疾病缺乏免疫力的人群稱為易感人群(susceptible, S);被感染后處于潛伏期的人群稱為潛伏人群(exposed,E);被感染后能將病毒傳染給其他人群的稱為傳染人群(infective,I);病愈或死亡等不對(duì)疾病傳播過(guò)程產(chǎn)生影響的人群稱為移除人群(removed,R)。設(shè)t時(shí)刻(單位:d )的易感人群表示為St, 潛伏人群為Et,傳染人群為It,移除人群為Rt,N表示系統(tǒng)中個(gè)體總數(shù)目,且N=St+Et+It+Rt。 我們假設(shè)在這次疫情發(fā)生過(guò)程中系統(tǒng)人口總量N是保持不變的固定值,一個(gè)感染態(tài)個(gè)體(I 態(tài))與易感染態(tài)個(gè)體 (S 態(tài))接觸,易感染態(tài)個(gè)體被感染進(jìn)入潛伏期的概率(傳染率)為β;一個(gè)處于潛伏期的E態(tài)個(gè)體單位時(shí)間內(nèi)又以概率α轉(zhuǎn)變?yōu)镮態(tài);一個(gè)I態(tài)個(gè)體單位時(shí)間內(nèi)將以概率γ轉(zhuǎn)變?yōu)镽態(tài)。設(shè)定發(fā)現(xiàn)首例確診患者的時(shí)間為第1 d,且此時(shí),S1=N-1,E1=0,I1=1,R1=0。則第t天的各類人群數(shù)量的迭代形式為:

St=St-1-βIt-1St-1/N

Et=Et-1+βIt-1St-1/N-αEt-1

It=It-1+αEt-1-γIt-1

Rt=Rt-1+γIt-1

把以上迭代式子描述為微分方程的形式如下[5]:

本文運(yùn)用SEIR模型擬合已公布的數(shù)據(jù),求解參數(shù)運(yùn)用MATLAB R2018b完成。

2 疫情發(fā)展現(xiàn)狀及其特點(diǎn)

從日韓兩國(guó)每日新增病例數(shù)來(lái)看(見圖1a),當(dāng)前韓國(guó)每日新冠肺炎新增病例總體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì),而日本每日新增確診病例前期較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)處于較低水平,但近期來(lái)上升趨勢(shì)較為明顯。日韓兩國(guó)累計(jì)確診病例都還有上升趨勢(shì),到4月10日24時(shí),日本本土累計(jì)確診病例達(dá)到了6 188例,韓國(guó)達(dá)到了10 480例(見圖1b)。韓國(guó)在疫情發(fā)展中期呈現(xiàn)出了大幅增長(zhǎng)的現(xiàn)象,3月1日單日增長(zhǎng)量就達(dá)到了1 062例(到目前為止的最大單日增長(zhǎng)量),近期來(lái),疫情防控效果顯現(xiàn)了出來(lái),病例比中期的單日增長(zhǎng)量出現(xiàn)了明顯降低。日本累計(jì)確診病例盡管目前還低于韓國(guó),但其單日新增病例數(shù)量近日來(lái)增大趨勢(shì)較為明顯,4月10日的單日增長(zhǎng)量就達(dá)到了635例,日本政府也已在4月7日宣布了東京等7個(gè)都府縣進(jìn)入了緊急事態(tài),表明日本的疫情近期來(lái)到了較為嚴(yán)峻的狀態(tài)。

韓國(guó)已從病例快速增長(zhǎng)的階段大幅降低了下來(lái),阻止了疫情在全國(guó)大范圍的蔓延,防控效果顯得較為明顯,相比當(dāng)前歐美國(guó)家出現(xiàn)的嚴(yán)重疫情,可以說(shuō)韓國(guó)是除中國(guó)外在疫情阻擊戰(zhàn)中又一個(gè)取得了較大成效的國(guó)家。但是,韓國(guó)近期較長(zhǎng)時(shí)間以來(lái),病例單日增長(zhǎng)數(shù)也還沒(méi)有歸零,說(shuō)明其疫情也尚沒(méi)有得到完全的控制,風(fēng)險(xiǎn)還依然存在,形勢(shì)的進(jìn)一步好轉(zhuǎn)還有賴于一些好的管控措施的繼續(xù)堅(jiān)持,甚至還有待政府采取一些更為嚴(yán)格有效的舉措,特別是在國(guó)外病例輸入風(fēng)險(xiǎn)大為增大的當(dāng)下,顯得更是如此。而對(duì)于日本,盡管其前期較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)疫情一直保持在比較平穩(wěn)的狀態(tài),相比歐美一些國(guó)家,疫情控制得還相對(duì)較好,但近期來(lái)其疫情似乎有加重趨勢(shì),其也可能需要面對(duì)如中國(guó)和韓國(guó)所經(jīng)歷過(guò)的如何從可能的疫情大暴發(fā)中盡快扭轉(zhuǎn)局面的大考,對(duì)此,需要日本做好準(zhǔn)備。

a.每日新增病例 b.累計(jì)確診病例圖1 日韓當(dāng)前新型肺炎確診人數(shù)發(fā)展趨勢(shì)Fig.1 Development trend of the number of newly diagnosed pneumonia patients in Japan and South Korea

另外,從確診病例的病死率來(lái)看(見圖2),可以發(fā)現(xiàn)自疫情暴發(fā)以來(lái),日韓兩國(guó)的確診病例病死率處于相對(duì)較低的水平,比中國(guó)暴發(fā)疫情以來(lái)的病死率要低出較多,比如截至4月10日24時(shí)止,日韓兩國(guó)的確診病例病死率分別為1.94%和2.01%,而中國(guó)的這一數(shù)值為4.02%,如果與歐洲一些疫情嚴(yán)重的國(guó)家如意大利、西班牙、法國(guó)和英國(guó)這些國(guó)家進(jìn)行比較的話,則日韓兩國(guó)的確診病例病死率顯得更低,如以上4個(gè)國(guó)家截至4月10日24時(shí),它們的確診病例病死率分別為12.78%、10.16%、10.49%和12.03%。以上數(shù)據(jù)說(shuō)明日韓兩國(guó)在針對(duì)病例的治療上也取得了相對(duì)比較好的效果,特別是韓國(guó)表現(xiàn)突出,因?yàn)槠洳∷缆室恢北3衷谳^低的水平上,而日本近期的病死率降低可能由其這一時(shí)期的病例數(shù)增加較快有關(guān),后期治療效果如何還有待進(jìn)一步觀察。

圖2 確診病例病死率Fig.2 Case fatality rate of confirmed cases

3 疫情模擬仿真及趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析

本文收集了自1月16日起日本本土確診首例病例,1月21日韓國(guó)確診首例病例以來(lái)兩國(guó)公布的確診病例、治愈病例、死亡病例人數(shù)等官方數(shù)據(jù),由于日本在1月16日-1月21日期間確診、死亡、治愈病例均很少,為了方便起見,均以1月21日作為第1天,將數(shù)據(jù)代入模型中對(duì)日韓的疫情情況進(jìn)行研究。要通過(guò)利用SEIR模型擬合已有的感染人群和移除人群數(shù)據(jù),從而求解本模型中出現(xiàn)的3個(gè)參數(shù)α、β、γ會(huì)十分困難。根據(jù)文獻(xiàn)[6]的研究表明,γ為潛伏期時(shí)間長(zhǎng)度的倒數(shù), 已有文獻(xiàn)通常多采用假設(shè)為某一定值的方法[7],但是此次冠狀病毒感染之后的潛伏期變化差異很大,最短1 d,最長(zhǎng)也有24 d的報(bào)道,如果對(duì)這一數(shù)值進(jìn)行武斷假設(shè)的話,由于SEIR模型中的擬合效果對(duì)于參數(shù)取值的敏感度較高,參數(shù)取值不合理將會(huì)使預(yù)測(cè)結(jié)果不符合實(shí)際情況。也有文獻(xiàn)對(duì)于本文中的3個(gè)參數(shù)都參考SARS或其他相關(guān)文獻(xiàn)得出[8],而沒(méi)有考慮到本次COVID-19與SARS有著顯著不同,且針對(duì)不同的時(shí)間、環(huán)境氣候和人種差異,這3個(gè)值都處于不斷的變化當(dāng)中,所以以上研究從方法論的角度來(lái)看,會(huì)難以做出很好的預(yù)測(cè),而只有通過(guò)各地的具體數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合才是最為恰當(dāng)?shù)膮?shù)求解方法。另外,考慮到日韓政府在某種程度上效仿我國(guó)采取了一些措施,例如對(duì)已確診人群的隔離、商圈暫時(shí)關(guān)閉、勸導(dǎo)人們盡量少外出、保持社交距離,等等,這些措施會(huì)明顯降低人群接觸率,故不能使用其國(guó)家總?cè)丝跀?shù)作為系統(tǒng)人口總量進(jìn)行預(yù)測(cè),需要估計(jì)系統(tǒng)人口總數(shù)量N的值。

本文通過(guò)采用對(duì)多維參數(shù)進(jìn)行搜索的優(yōu)化算法[9],該尋優(yōu)的算法是基于單純型法進(jìn)行的,在搜索的每一步中,都會(huì)產(chǎn)生離當(dāng)前單純型比較近的點(diǎn),在新的點(diǎn)上的函數(shù)值會(huì)和單純型各個(gè)頂點(diǎn)上的值進(jìn)行比較,一般都會(huì)有一個(gè)定點(diǎn)被替代,產(chǎn)生一個(gè)新的單純型,重復(fù)以上步驟,直到單純型的值小于規(guī)定的閾值(設(shè)定為<0.000 1),以保證尋找的區(qū)間內(nèi)計(jì)算得到的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值殘差平方和最小,以上述算法得到的α、β、γ 3個(gè)參數(shù)的估計(jì)值作為預(yù)測(cè)的依據(jù)。顯然,以上方法保證了本文的參數(shù)估計(jì)是以實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),并根據(jù)最優(yōu)算法擬合得到的,其對(duì)于提高本文模型的分析精度提供了重要的保證。

a.日本 b.韓國(guó)圖3 基于SEIR模型的日韓疫情預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.3 Forecast results of epidemic situation in Japan and South Korea based on SEIR model

將根據(jù)SEIR 模型擬合確定的參數(shù)代入原模型中繪制的曲線見圖 3。因?yàn)橐延醒芯勘砻鱊為隨時(shí)間t而變化的增函數(shù)[2],我們根據(jù)韓國(guó)公布第1例患者的2020年1月21日作為第1 d,再根據(jù)世界銀行官網(wǎng)公布的日韓的總?cè)丝跀?shù),特別是根據(jù)他們目前所采取的一些不同的管控措施及各自疫情發(fā)展的態(tài)勢(shì),我們初步估計(jì)截止目前日本的系統(tǒng)人口總數(shù)量N(等于易感人群初始值S0)在25 000左右,而韓國(guó)的N在12 000左右。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)本文對(duì)于兩國(guó)疫情預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,我們分別采用兩國(guó)1月21日至4月5日24時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)擬合繪制圖像后,將4月6日至4月10日24時(shí)的數(shù)據(jù)與擬合的曲線進(jìn)行比較(見圖3)。圖中橙色的曲線(Infection線)便是模型對(duì)已經(jīng)存在和未來(lái)可能尚存的感染人數(shù)的模擬與預(yù)測(cè)值,綠色圓圈表示兩國(guó)1月21日至4月5日24時(shí)官方公布的數(shù)據(jù),紅色星號(hào)表示4月6日-4月10日24時(shí)官方公布的數(shù)據(jù)。從圖中可以發(fā)現(xiàn),兩國(guó)的真實(shí)值均能很好地與用之前數(shù)據(jù)擬合的預(yù)測(cè)值重合,表明本文預(yù)測(cè)結(jié)果與官方公布的真實(shí)數(shù)據(jù)相比較,能夠很好地?cái)M合真實(shí)數(shù)據(jù),且預(yù)測(cè)值與真實(shí)值誤差較小。還可以發(fā)現(xiàn),I型(傳染者)在初期呈現(xiàn)上升趨勢(shì),但增長(zhǎng)較為緩慢,其中日本本土在第60 d至第70 d(2020年3月20日至3月30日)左右開始加速增長(zhǎng),將在第104 d左右(2020年5月3日)達(dá)到拐點(diǎn),之后開始下降,疫情有望在第240 d(2020年9月16日)左右得到基本控制。韓國(guó)在第30 d至第40 d(2020年2月21日至3月1日)左右開始加速增長(zhǎng),在第51 d左右(2020年3月12日)達(dá)到拐點(diǎn),之后開始下降,疫情有望在140 d(2020年6月11日)左右得到基本控制。

同時(shí)考慮到由于模型中的個(gè)體總數(shù)目受到許多方面的影響,日韓政府可通過(guò)進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)已確診人群的嚴(yán)格隔離、商圈暫時(shí)關(guān)閉、延遲開學(xué)復(fù)工、保持社交距離等防止病毒擴(kuò)散的措施,以及民眾自身通過(guò)提高對(duì)病毒的進(jìn)一步認(rèn)識(shí)而規(guī)范自身的行為,做到少出行,少聚會(huì),這些措施可以明顯降低人群接觸率,從而可能會(huì)改變易感人群的總數(shù)量N的值。為進(jìn)一步檢驗(yàn)政府通過(guò)上述管控措施或者民眾自覺規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)對(duì)疫情發(fā)展趨勢(shì)的影響程度,本研究以日本為例,假若將易感人群的人口總數(shù)量N設(shè)置為原數(shù)值的4/5,可得到情景2(即不同個(gè)體總數(shù))的情況下,I型人群(即傳染人群)的變化趨勢(shì),如圖4所示??梢杂^察到,易感人群的總?cè)藬?shù)設(shè)定至原數(shù)值的4/5時(shí),感染COVID-19的I型人群人數(shù)的新的峰值由15 660人降低至12 810人,約為原感染人數(shù)的4/5,而傳染者人數(shù)的拐點(diǎn)則會(huì)由第104 d提前至第100 d,即I型人數(shù)的峰值數(shù)量和出現(xiàn)的時(shí)間都會(huì)出現(xiàn)比較明顯的積極變化,響應(yīng)比較敏感;而假設(shè)如果政府采取消極態(tài)度應(yīng)對(duì)疫情,將易感人群的人口總數(shù)量N設(shè)置為原數(shù)值的6/5倍,可得到情景3的情況下I型人群變化趨勢(shì),I型人數(shù)的峰值由15 660人升至18 380人,疫情拐點(diǎn)則會(huì)由第104 d延遲至第108 d,疫情基本得到控制的時(shí)間也會(huì)相應(yīng)推后,大約推后了5 d左右。韓國(guó)的情況仿真出來(lái)后的結(jié)果在疫情基本得到控制的時(shí)間上也提示了類似的結(jié)論。說(shuō)明采取嚴(yán)格的管控措施對(duì)于控制兩國(guó)的疫情是會(huì)起到明顯效果的。

圖4 日本不同情景下的疫情仿真結(jié)果對(duì)比Fig.4 Comparison of epidemic simulation results in different scenarios in Japan

4 結(jié)論與建議

經(jīng)過(guò)本文的研究,可以得到的結(jié)論為:日韓兩國(guó)尚存?zhèn)魅菊呷藬?shù)出現(xiàn)拐點(diǎn)的時(shí)間分別大致為2020年5月3日和3月12日,韓國(guó)已經(jīng)達(dá)到了疫情的拐點(diǎn),尚存?zhèn)魅菊呷藬?shù)會(huì)逐步減少;日本疫情尚處于傳播階段的早中期階段,疫情拐點(diǎn)還沒(méi)有到達(dá)。未來(lái)一段時(shí)間韓國(guó)累計(jì)確診人數(shù)還可能會(huì)平穩(wěn)增加,但單日治愈人數(shù)會(huì)超過(guò)確診人數(shù),不出意外的話,疫情會(huì)一直朝著好的方向發(fā)展;而日本的單日確診人數(shù)還有可能會(huì)出現(xiàn)上升,未來(lái)疫情的發(fā)展還具有很大程度的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。不出意外的情況下,模型預(yù)測(cè)得到的日韓兩國(guó)疫情有望得到基本控制的時(shí)間分別大致為2020年9月16日和6月11日。

在本次疫情襲來(lái)的防控中,前期日本主要利用本國(guó)民眾的自律性強(qiáng)和習(xí)慣較好(如勤洗手漱口和自覺戴口罩等)的特征,政府主要通過(guò)宣傳教育的方式,采取了比較柔和與“佛系”的防控舉措,并沒(méi)有采取嚴(yán)格和長(zhǎng)時(shí)間的隔離措施來(lái)阻擊疫情,實(shí)行民眾先向地方保健所咨詢病情,然后由保健所判斷和引導(dǎo)診治的辦法,以求避免醫(yī)療資源的擠兌和人們的恐慌,想保證在抗疫的過(guò)程中力求經(jīng)濟(jì)社會(huì)的平穩(wěn)運(yùn)行[10]。而對(duì)于韓國(guó),基于其對(duì)中國(guó)的疫情高度關(guān)注和重視,準(zhǔn)備較為充分,盡早開發(fā)了病毒檢測(cè)試劑盒并具備批量生產(chǎn)能力,這樣使其在疫情大勢(shì)來(lái)臨之時(shí),可以迅速采取低門檻和大面積的病毒篩查手段,為嚴(yán)格隔離感染者和密切接觸者創(chuàng)造了條件,通過(guò)采取“嚴(yán)守社交距離”的半封城模式,在普通市民有限出行和不完全停工的情況下抗擊疫情[11],到目前為止已取得了較好的防疫效果。應(yīng)該說(shuō),日韓兩國(guó)特別是韓國(guó)采取的以上力求抗疫和經(jīng)濟(jì)取得某種平衡的阻擊疫情模式,對(duì)于疫情已經(jīng)得到了基本控制的我國(guó)來(lái)說(shuō),在后續(xù)的疫情防控中具有一定的啟發(fā)意義,即在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)可控的情況下可以有序推動(dòng)復(fù)工復(fù)產(chǎn)活動(dòng),盡量降低疫情戰(zhàn)役中造成的經(jīng)濟(jì)上的損失。

在當(dāng)前全球疫情還在大勢(shì)肆虐的大背景下,中日韓3國(guó)中,盡管中國(guó)大陸的疫情已得到了基本的控制,韓國(guó)的疫情也在向好的方向發(fā)展,但日本的疫情發(fā)展還具有很大的不確定性,且近期以來(lái)風(fēng)險(xiǎn)明顯增大,拐點(diǎn)還要較長(zhǎng)時(shí)間才可能到達(dá)。同時(shí),中國(guó)還面臨著較多無(wú)癥狀感染者和康復(fù)出院后復(fù)檢為陽(yáng)性者的傳染隱患,韓國(guó)也雖然疫情控制出現(xiàn)了轉(zhuǎn)向性的重大變化,但單日新增病例在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)也可能難以歸零,疫情得到穩(wěn)定控制還有較長(zhǎng)的路要走(本文模型預(yù)測(cè)正常情況下也要到6月中旬),依據(jù)本次傳染病傳播能力強(qiáng)、四季可長(zhǎng)存的特點(diǎn),所以中韓兩國(guó)內(nèi)部也面臨著較大的疫情反復(fù)風(fēng)險(xiǎn)。再者,歐美等國(guó)家的境外病例輸入也時(shí)時(shí)在3國(guó)中亮起高高的紅燈。

在以上背景下,中日韓3國(guó)互為一衣帶水的鄰邦,一方有事,必?cái)_近鄰,所以3國(guó)在此特殊的困難時(shí)期里,應(yīng)該攜手合作,共克時(shí)艱,采取聯(lián)防聯(lián)控舉措,產(chǎn)生最大合作效應(yīng),為此,3國(guó)應(yīng)該著手以下工作:①3國(guó)要在繼續(xù)發(fā)揮各自防控疫情舉措優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上,通過(guò)互學(xué)互鑒,進(jìn)一步提升各自疫情防控的能力,豐富疫情防控的手段。在本次疫情防控中,日韓兩國(guó)的防疫舉措具有自身的一些特點(diǎn),如前所述,他們與我國(guó)采取的全民動(dòng)員和全面進(jìn)行居家隔離的舉措有所不同,他們想實(shí)現(xiàn)在抗疫的過(guò)程中盡量不影響經(jīng)濟(jì),但顯然這種做法會(huì)帶來(lái)更多的疫情風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),而中國(guó)的做法則可以大大降低疫情風(fēng)險(xiǎn),但其對(duì)經(jīng)濟(jì)和人們的收入產(chǎn)生的影響可能會(huì)更大。即以上3國(guó)的做法,可能都有優(yōu)缺點(diǎn),在后續(xù)可能還要經(jīng)歷較長(zhǎng)時(shí)間的抗疫過(guò)程中,可以相互借鑒,3國(guó)可以根據(jù)各自疫情的情勢(shì)變化,動(dòng)態(tài)調(diào)整,以求盡可能取得抗疫與經(jīng)濟(jì)的最佳平衡。②3國(guó)應(yīng)該相互支持,在全球疫情還無(wú)比肆虐的當(dāng)下,3國(guó)首先應(yīng)該自覺規(guī)避病例在3國(guó)區(qū)域內(nèi)相互之間進(jìn)行傳播,同時(shí)應(yīng)共同聯(lián)手防控其他國(guó)家的病例輸入,嚴(yán)格實(shí)施所有入境人員無(wú)區(qū)別的至少兩周以上隔離期,也在防疫物質(zhì)和技術(shù)等方面進(jìn)行相互支持,共同提高檢測(cè)和控制外部輸入病例的能力。特別是在日本當(dāng)前的疫情還有很大風(fēng)險(xiǎn)的情況下,中韓兩國(guó)要做好在醫(yī)療緊缺物質(zhì)上援助日本的準(zhǔn)備,一旦有必要,能夠第一時(shí)間進(jìn)行幫助,因?yàn)橹挥薪彴埠?,才?huì)有自己歲月靜好,幫助近鄰,理所當(dāng)然。③3國(guó)科研團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)加強(qiáng)合作,共同推動(dòng)開展無(wú)癥狀感染者的臨床研究和流行病學(xué)調(diào)查,提高對(duì)無(wú)癥狀感染者的識(shí)別和管控水平,同時(shí)合作加快病毒溯源、疫苗和藥物研制等工作,公開、透明和無(wú)保留地在彼此間分享信息和經(jīng)驗(yàn),三方形成合力,整合資源,取長(zhǎng)補(bǔ)短,盡快找到新冠病毒的來(lái)源和研制出終結(jié)病毒的疫苗,這樣才有可能徹底在3國(guó)間盡快消滅和結(jié)束本次疫情,率先在3國(guó)間恢復(fù)往日正常的經(jīng)貿(mào)和國(guó)際事務(wù)往來(lái),使本次疫情對(duì)3國(guó)經(jīng)濟(jì)造成的損失盡可能降到最低。

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