杨利超，曾华堂，胡梦之，伍丽群，田倩男，韦亮州，朱纪明，3*，梁万年，3*

    1.100084 北京市，清华大学万科公共卫生与健康学院

    2.518028 深圳市，深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心

    3.100084 北京市，清华大学健康中国研究院

    2021 年11 月全球受到奥密克戎的影响，新型冠状病毒感染(COVID-19)疫情进入第四波流行高峰。奥密克戎具有传染性强、传播速度快、隐匿性高、人群普遍易感等特点，给我国疫情防控带来了更大的压力和挑战[1]。深圳市作为我国重要口岸和国内外交通枢纽，人口结构复杂，人员跨区域流动性大、口岸数量多，面临的疫情形势更为严峻。因此，如何为深圳市疫情防控工作提供具有应用价值的政策参考和建议，是缓解防控压力的重要途径。

    近年来，易感-暴露-感染-康复(SEIR)等经典传染病研究模型在COVID-19 的预测和评估中得到了广泛应用。陈佳丽等[2]在SEIR 基础上，增加症状前感染者、隔离措施及疫苗接种等要素，建立SVEPIUHDR模型，预测英、美两国在疫苗不同接种率下每日新增病例数的变化。于振华等[3]提出SLEIR 模型，将疫情中采取保护措施的人群加入模型，并对印度3—5 月的COVID-19 疫情进行预测。周潜等[4]基于SIR-MCMC方法，通过观测湖北省的COVID-19 疫情数据，从基础再生数、疫苗介入等方面对疫情发展和防控措施进行评估。然而，奥密克戎与前期流行的新型冠状病毒变异株在流行病学特征方面存在较大差异——例如，其传播能力是德尔塔变异株的2 倍，奥密克戎BA.2 比奥密克戎BA.1 的传染性又增加了30%[5]。同时，早期研究建立的疫情传播动力学模型对潜伏期组别的定义范围较广，导致无法及时判断疫情隐匿性传播的时间和范围。因此，需要构建更有针对性的传播模型才能对深圳市COVID-19 疫情的发展趋势做出更为精准判断。

    此外，在预测和评估疫情发展的基础上，学术界开始逐步借助SEIR 模型研究人工干预措施对遏制疫情传播的作用。肖燕妮等[6]基于SEIR 模型，构建了新的演化方程，探究干预措施的实施、民众行为的变化、疫苗接种率和时效性、外界诱因及病毒传播强度等因素同疫情反复的关系。唐三一等[7]将动力学模型与少量实时数据结合，不仅对疫情风险展开了分析，还对防控策略的有效性和时效性进行了评估。但是，多数侧重于回顾性研究，忽略了SEIR 模型在早期预警、政策支持及在真实世界中引导防控措施调整及医疗资源分配等方面的重要作用。

    鉴于先前研究，本文构建了修正的SEIR 模型:(1)通过对奥密克戎流行病学特征的深入分析 ......