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学生说到了病毒问题，我想自己也应该对此做出回应。所以，我从自己所编著的一本，正在校稿的书籍中，摘一段分享给大家。也借此科普一些基本概念，比如基础传染率R₀、群体免疫。

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病毒因为自身无法开展代谢，所以它的生命进程（或者说进入生命状态）完全依赖于宿主。这是一种极为纯粹的寄生关系。寄生生物获得收益，宿主严重损失，甚至因此而致死。

这种寄生关系下，宿主种群中，被感染和恢复情况是人类十分关心的。Anderson McKendrick和William Kermack两人，在总结Ronald Ross和Hilda Hudson等人工作的基础上，完整的提出了传染病的分室模型SIR。分室模型的情况，如图1-14所示。

图1-14 SIR分室模型原理图解。

上述模型有四点基本假设：

（1） 宿主种群总数保持恒定。

（2） 感染率（β）恒定，定义为单位病人传染易感者的数量与易感者总数之比。

（3） 治愈率（ϒ）恒定，定义为单位时间治愈人数与患病人数之比。

根据SIR模型，我们可以对宿主群体中三个分室感染人数进行预测。图1-15是不同基础传染数（R₀）情况下，各分室（S、I、R）的人数动态。

图1-15 基于SIR模型预测不同基础传染率下易感群体、感染群体和治愈群体的人数动态变化。模拟过程中，我们将人口总数设置为1.26亿，初始感染人数为80,000人。为了方便与其他SIR预测结果比较，这里失去免疫的情形未作考虑，即δ设置为0。

从上面可以看出，按照SIR模型，流行病动态预测的最大关键是基础传染数（R₀）。基础传染数是由β/ϒ计算而来。一般来说，当R₀=1时，对应的是地方性流行病。R₀<1会逐渐消失。R₀>1则传染病会持续扩散。R₀值越大，扩散越快。当R₀值较大，且感染者一经感染治愈，便形成免疫，不会再次感染。这种情况下，可以很快实现群体免疫（见图中R₀=3.75的情形）。

据卫生部门公布数据，新冠疫情的R₀值大概在1.4-3.8之间。在没有重复感染的情况下（δ=0），对于人口数在1亿左右的国家，比如日本，50-100天即可实现群体免疫。当δ不等于零时，感染人数会持续，疫情无法终结（图1-16）。如果再考虑治愈群体中，部分个体因死亡而退出种群，这个结果已颇有警示性。

图1-16 基于SIR模型预测免疫丧失情景下易感群体、感染群体和治愈群体的人数动态变化。模拟过程中，我们将人口总数设置为1.26亿，初始感染人数为80,000人，δ设置为0.01。