蘇 州，萬(wàn)魯河

(哈爾濱市師范大學(xué))

0 引言

2020年一種新型冠狀病毒在全球快速蔓延，而在2020年中疫苗還沒(méi)有通過(guò)臨床實(shí)驗(yàn)，這使得很多國(guó)家都沒(méi)有相對(duì)有效的手段進(jìn)行病毒傳播的控制.在中國(guó)，新冠病毒最早出現(xiàn)于2019年底，武漢出現(xiàn)了原因不明的病毒性肺炎病例，其具有人傳人的特性，且傳染性極強(qiáng)，隨之這種肺炎病毒被國(guó)家衛(wèi)生健康委命名為“新型冠狀病毒”，世界衛(wèi)生組織命名英文名稱(chēng)為“COVID-19”(Corona Virus Disease 2019)[1].疫情發(fā)生時(shí)間又正好趕在春運(yùn)期間，致使病毒在極短時(shí)間內(nèi)迅速在國(guó)內(nèi)蔓延，中國(guó)政府迅速出臺(tái)了一系列疫情防控措施，使得疫情在2020年年中得到穩(wěn)定控制.世界各國(guó)也紛紛效仿中國(guó)防疫措施以實(shí)現(xiàn)相對(duì)較小的經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)損失.

中國(guó)在經(jīng)過(guò)了2020夏秋兩季疫情的穩(wěn)定期后，在2020年末、2021年初的幾個(gè)省市中又出現(xiàn)了由于個(gè)別病例引起的復(fù)發(fā)現(xiàn)象，其中以河北省、遼寧省、吉林省和黑龍江省尤為嚴(yán)重.相關(guān)溯源病毒均為境外輸入，此次疫情復(fù)發(fā)高峰時(shí)每日新增本土確診病例高達(dá)200余例，又正好趕在2021年春運(yùn)前，因此引起全國(guó)高度重視，僅2月1日至2月7日一周就產(chǎn)生110多條關(guān)于疫情復(fù)發(fā)的微博熱搜，由此在2021年初中國(guó)又進(jìn)入了疫情防控的攻堅(jiān)期.

對(duì)于疫情傳播防控措施對(duì)疫情演變趨勢(shì)的影響分析，目前國(guó)內(nèi)外主要運(yùn)用了幾種模型進(jìn)行分析研究，SIR或SEIR經(jīng)典動(dòng)力學(xué)模型由于對(duì)傳染病傳播可以有效的預(yù)測(cè)峰值拐點(diǎn)以及確診病例數(shù)量而得到廣泛的應(yīng)用，曹盛力等學(xué)者通過(guò)修正SEIR傳染病動(dòng)力學(xué)模型應(yīng)用于湖北省2019冠狀病毒病疫情預(yù)測(cè)和評(píng)估[2]；范如國(guó)等學(xué)者基于SEIR的武漢市疫情傳播仿真及拐點(diǎn)預(yù)測(cè)分析[3]；Yang(鐘南山團(tuán)隊(duì))等學(xué)者通過(guò)修正 SEIR 結(jié)合AI人工智能方法,對(duì)疫情發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了權(quán)威的預(yù)測(cè)[4]；Jia等通過(guò)SIR模型預(yù)測(cè)分析對(duì)比了意大利和湖南的新冠疫情流行趨勢(shì)，以及運(yùn)用ARIMA(autoregressive integrated moving average)時(shí)間序列模型進(jìn)行傳染病的模擬評(píng)估[5]；楊召等學(xué)者利用ARIMA模型模擬結(jié)核病發(fā)病率并進(jìn)行預(yù)測(cè)的應(yīng)用[6].

基于上述研究，該文將以傳播動(dòng)力學(xué)SEIR模型為基礎(chǔ)，對(duì)黑龍江省哈爾濱市不同時(shí)間點(diǎn)疫情防控措施影響等級(jí)加以評(píng)估，明確在政府和社會(huì)民眾的干預(yù)下疫情發(fā)展在時(shí)間和空間上所會(huì)發(fā)生的變化，哈爾濱市是中國(guó)冬季疫情的高發(fā)地區(qū)，其在疫情管控、防疫措施的部署以及群眾的關(guān)注重視程度上在中國(guó)都具有一定的代表性.另外哈爾濱市在2020年2至4月份經(jīng)歷過(guò)疫情高發(fā)現(xiàn)象，使得2021年疫情復(fù)發(fā)時(shí)政府有著完備的應(yīng)對(duì)措施，市民也有著良好的憂(yōu)患意識(shí)，從而在疫情發(fā)展進(jìn)程中會(huì)發(fā)生很多積極的變化，因此將引入2020年哈爾濱市疫情數(shù)據(jù)作為比對(duì)參考數(shù)據(jù)進(jìn)行此次的防控措施影響分析研究.該文意在通過(guò)分析SEIR模型模擬感染人數(shù)與實(shí)際的差值，從而分析評(píng)估疫情防控措施以及民眾態(tài)度對(duì)疫情發(fā)展的影響.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

作為黑龍江省的省會(huì)城市，哈爾濱市共轄9個(gè)市轄區(qū)、2個(gè)縣級(jí)市、7個(gè)縣，總面積53100 km2，建成區(qū)面積493.77 km2，常住人口1076.3萬(wàn)人.哈爾濱市是近兩年新冠疫情相對(duì)較重的地區(qū)，雖然哈爾濱市距離最早發(fā)現(xiàn)病例的武漢較遠(yuǎn)，但是由于哈爾濱市的地理位置比較靠近邊境人口密度也比較大，再加上新冠病毒“偏好”低溫的特性，使得其數(shù)次出現(xiàn)較為嚴(yán)重的疫情.

黑龍江省的疫情發(fā)展的相較最晚，但是傳染速度和廣度卻是其中相對(duì)較大的，疫情的起始有三個(gè)源頭，分別是綏芬河市、黑河市以及綏化市望奎縣.其中以綏化市望奎縣疫情最為嚴(yán)重，2021年1月10日發(fā)現(xiàn)首例確診病例，到春節(jié)前的一個(gè)多月的時(shí)間里關(guān)聯(lián)確診病例已經(jīng)橫跨多省，其中以吉林省和黑龍江省尤為嚴(yán)重，而其中最嚴(yán)重的就是綏化市以及哈爾濱市.

1.2 數(shù)據(jù)與準(zhǔn)備

2020年、2021年哈爾濱市疫情每日感染、治愈數(shù)據(jù)來(lái)自于哈爾濱市衛(wèi)生健康委員會(huì)發(fā)布的疫情通報(bào)；哈爾濱市政府防控措施及相關(guān)準(zhǔn)則來(lái)自于哈爾濱市政府相關(guān)部門(mén)公眾號(hào)發(fā)布的公告；市民情緒分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自于新浪微博實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)以及哈爾濱市本地三個(gè)權(quán)威媒體公眾號(hào)(哈爾濱市新聞綜合頻道、新聞夜航和哈爾濱市廣播電視臺(tái)).

1.3 SEIR模型

1.3.1 SEIR模型構(gòu)建

SEIR模型是一種典型的傳染病數(shù)學(xué)模型.在此模型中，將人群分為S、E、I、R四類(lèi)：

(1)S：為易感者(susceptible)，表示尚未感染但潛在的可感染人群，且個(gè)體在感染之前是處于易感狀態(tài)的，即該個(gè)體有可能與病患接觸而被感染.

(2)E：為潛伏者(exposed)，表示已經(jīng)被感染但沒(méi)有表現(xiàn)出感染癥狀來(lái)的疾病潛伏期群體，即常說(shuō)的無(wú)癥狀感染者，而新型冠狀病毒潛伏期也具有傳染性.

(3)I：為感染者(infected)，表示表現(xiàn)出感染癥狀的人，該個(gè)體還會(huì)以一定的概率感染其能接觸到的易感個(gè)體，即所說(shuō)的確診患者.

(4)R：為康復(fù)者(removed)，表示已經(jīng)不再受到傳染病影響的人(包括痊愈的人和死亡的人，這里默認(rèn)的康復(fù)者是不會(huì)再被感染的人).

如圖1所示為人群關(guān)系轉(zhuǎn)變的示意圖.考慮到中國(guó)現(xiàn)在實(shí)施的疫情管理方案，凡是與確診或是無(wú)癥狀感染者有密切接觸的人都會(huì)進(jìn)行隔離觀察，所以在模型構(gòu)建中基于經(jīng)典SEIR模型人群組別增加密切接觸者(C，包含密切接觸者和密切接觸者的密切接觸者).因此，記S(t)、E(t)、I(t)、R(t)、C(t)為t時(shí)刻存在的易感人群數(shù)、潛伏人群數(shù)、感染人群數(shù)、康復(fù)移出人群數(shù)以及密切接觸人群數(shù)量，繼而存在種群總數(shù)N,N=S(t)+E(t)+I(t)+R(t)+C(t).

圖1 SEIR傳染動(dòng)力學(xué)模型中人群的轉(zhuǎn)變關(guān)系

假設(shè)傳染概率為β，易感者接觸概率為ω，潛伏者有效接觸系數(shù)ρ以及密切接觸者接觸系數(shù)ρc，則潛伏者有效接觸率則為ρω.根據(jù)傳染模式關(guān)系，SEIR模擬預(yù)測(cè)方程為：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

其中σ為潛伏者向感染者轉(zhuǎn)變的速率,σc為密切接觸者向感染者轉(zhuǎn)變的速率，δ為密切接觸者向潛伏者轉(zhuǎn)變的速率，α為死亡率，γ為恢復(fù)速率.

1.3.2 SEIR模型參數(shù)估定

表1 SEIR傳播模型參數(shù)賦值

表2 SEIR傳播模型可變量賦值

2 結(jié)果與討論

2.1 基于SEIR模型的疫情模擬分析

2.1.1 基于SEIR模型的2021年初哈爾濱市疫情傳播及拐點(diǎn)預(yù)測(cè)分析

該文運(yùn)用Python語(yǔ)言環(huán)境進(jìn)行代碼編寫(xiě)并模擬分析.圖2為運(yùn)用該文SEIR模型進(jìn)行模擬的2021年哈爾濱市疫情現(xiàn)存感染人數(shù)I(t)的模擬結(jié)果.該文選取現(xiàn)存感染者(I)這一數(shù)值進(jìn)行分析是因?yàn)槠渲屑劝诵略龌颊叩乃俾视煮w現(xiàn)了治愈患者的速率，是一項(xiàng)能夠很好分析疫情發(fā)展趨勢(shì)的模擬圖.由圖中可以看出模擬與實(shí)際的現(xiàn)存感染人數(shù)曲線(xiàn)走向、拐點(diǎn)時(shí)間都大體吻合.區(qū)別在于：一是哈爾濱市的實(shí)際感染患者并沒(méi)有模型模擬的多；二是實(shí)際感染患者增幅速率沒(méi)有預(yù)測(cè)的高；三是現(xiàn)存患者的下降速率快于模擬曲線(xiàn)并更快的趨于零患者；四是模擬拐點(diǎn)出現(xiàn)在疫情發(fā)展第23 d左右，而實(shí)際則要提前到第20 d左右；五是實(shí)際情況中拐點(diǎn)后并沒(méi)有出現(xiàn)治愈患者的大幅增加而產(chǎn)生的現(xiàn)存患者迅速下降，而是度過(guò)一個(gè)現(xiàn)存患者平穩(wěn)期.造成這些現(xiàn)象的原因可能與很多方面有關(guān)，該文將就政府防控措施和民眾態(tài)度轉(zhuǎn)變這兩方面對(duì)疫情發(fā)展變化所產(chǎn)生的的影響在2.2中進(jìn)行分析研究.

圖2 2021年哈爾濱市現(xiàn)存感染人數(shù)模擬結(jié)果

2.1.2 全民接種疫苗對(duì)預(yù)測(cè)曲線(xiàn)的影響

依據(jù)現(xiàn)階段中國(guó)的疫情防控方法，提倡中國(guó)公民有紀(jì)律性的申請(qǐng)、接種疫苗，并且它已經(jīng)成為公民配合疫情防控的義務(wù)，更值得驕傲的是在中國(guó)新型冠狀病毒疫苗是免費(fèi)為中國(guó)公民提供接種的.而隨著疫苗接種比例的逐漸升高，它所起到的防控效果就成為人們所關(guān)心的事情，該文將根據(jù)現(xiàn)階段中國(guó)疫苗免疫效果并結(jié)合SEIR模型進(jìn)行模擬分析.中國(guó)采用的疫苗大部分都為國(guó)藥集團(tuán)以及科興公司的滅活疫苗，滅活疫苗的優(yōu)點(diǎn)是便于儲(chǔ)存、運(yùn)輸，可以大批量生產(chǎn)，成本較低，而缺點(diǎn)是對(duì)變異病毒的有效性很低.但是對(duì)于現(xiàn)階段中國(guó)的防疫形式，這種滅活疫苗已經(jīng)是免疫病毒的最佳疫苗方案，其基于大批量的臨床試驗(yàn)表明對(duì)于新型冠狀病毒的防護(hù)有效性在70%左右，并且100%不會(huì)轉(zhuǎn)成重癥病例，基于這一有效性數(shù)據(jù)，現(xiàn)對(duì)哈爾濱市不同比例市民接種疫苗所對(duì)疫情發(fā)展產(chǎn)生的變化進(jìn)行模擬分析.數(shù)據(jù)采用1.3.2中模擬分析所用的數(shù)據(jù).

如圖3所示，該文選取了30%、50%、80%這三個(gè)公民疫苗接種比例來(lái)與本次疫情期間(疫情發(fā)生時(shí)哈爾濱市接種疫苗人數(shù)較少，故忽略不計(jì))感染人數(shù)進(jìn)行模擬對(duì)比分析.由圖中可知隨著疫苗接種比例的不斷升高對(duì)疫情發(fā)展的走勢(shì)起到了相對(duì)可觀的效果，在患者數(shù)量的差異上基本與接種比例呈正相關(guān)趨勢(shì).由此可知，接種疫苗是目前最有效的疫情防控措施，它可以最大程度的控制疫情的傳播，并且讓社會(huì)快速恢復(fù)到疫情前的生產(chǎn)生活上.

圖3 不同疫苗接種比例感染人數(shù)模擬

2.2 哈爾濱市疫情復(fù)發(fā)趨勢(shì)及影響機(jī)制分析

2.2.1 感染病例時(shí)空分布特征

哈爾濱市首例病例出現(xiàn)于1月12日，病例為望奎縣返回哈爾濱市后進(jìn)行核酸檢測(cè)后確診，在這之后哈爾濱市確診及無(wú)癥狀感染病例除一例北京大興機(jī)場(chǎng)相關(guān)病例外均為望奎縣相關(guān)病例.自2021年1月12日至2021年3月1日，哈爾濱市累計(jì)確診病例146例，累計(jì)無(wú)癥狀感染者558例，累計(jì)追蹤密切接觸者4947人，密切接觸者的密切接觸者21231人，治愈出院146人，無(wú)死亡病例.

按照新增確診病例以及無(wú)癥狀感染者的情況，把感染病例時(shí)空分布分為三個(gè)階段，每個(gè)階段八天.從圖4的不同時(shí)期感染者的空間分布可以得出，感染者基本都集中出現(xiàn)在第二階段，而其又以哈爾濱市松花江以北地區(qū)，正大集團(tuán)感染相關(guān)病例居多，主要出現(xiàn)在利民開(kāi)發(fā)區(qū)的居民小區(qū)以及呼蘭區(qū)的居民小區(qū)內(nèi)，也有少量出現(xiàn)在附近村屯中.得益于哈爾濱市疫情期間的小區(qū)封閉式管理以及中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的確立，2021年的病例基本都維持在小范圍的傳播.

圖4 2021年初哈爾濱市疫情感染者空間分布圖

2.2.2 2020年和2021年疫情發(fā)展對(duì)比分析

通過(guò)圖5可以對(duì)2021年與2020年疫情新增趨勢(shì)進(jìn)行對(duì)比，其中2020年的新增發(fā)展區(qū)間為1月23日～2月20日、4月9日～4月28日，累計(jì)49 d，2021年新增發(fā)展區(qū)間為1月20日～2月5日，累計(jì)17 d.由于2020年疫情爆發(fā)初期對(duì)新型冠狀病毒的傳播途徑和傳染性都不是十分了解，使得政府防控部門(mén)響應(yīng)速度不是十分及時(shí)，以及防控強(qiáng)度等級(jí)沒(méi)有得到很好的把控，再加上疫情初期普遍民眾對(duì)待疫情防控的認(rèn)知水平不到位，更有極個(gè)別不理解疫情防控措施甚至反抗的事件發(fā)生.種種事件都導(dǎo)致了2020年疫情在哈爾濱市發(fā)展初期呈現(xiàn)多點(diǎn)爆發(fā)集聚病例的出現(xiàn)，感染人群有密切接觸者沒(méi)有得到很好的隔離控制，體現(xiàn)在圖中的就是疫情初期新增確診患者數(shù)量持續(xù)不斷增加，從而拉長(zhǎng)整個(gè)疫情發(fā)展的周期，為后期的疫情防控和隔離治療增加難度.其次，哈爾濱市在2020年疫情中發(fā)生了二次爆發(fā)的現(xiàn)象，發(fā)生在4月上旬，是由境外輸入病例轉(zhuǎn)本土病例而導(dǎo)致，給全國(guó)疫情防控都帶來(lái)了不小的麻煩，這也和疫情初期防控措施實(shí)施力度偏小以及居民認(rèn)知程度偏低有關(guān).反觀2021年，疫情發(fā)展初期疫情防控部門(mén)迅速響應(yīng)，使得初期得到控制，只是正大食品集團(tuán)集中感染事件使得確診患者數(shù)量又出現(xiàn)了短時(shí)間內(nèi)的激增.哈爾濱市的兩年疫情都適逢發(fā)生在春節(jié)前后，東北地區(qū)向來(lái)有著過(guò)年串門(mén)聚餐的習(xí)俗，雖然有著政府防控部門(mén)的號(hào)召、公告，集聚現(xiàn)象少了很多，但也有一部分因?yàn)榧彝ゾ蹠?huì)而發(fā)生的感染病例.

圖5 2020～2021年哈爾濱市疫情新增趨勢(shì)圖

2020年哈爾濱市累計(jì)確診患者為262例，2021年截止3月1日累計(jì)確診患者為146例.在2021年的疫情中，因?yàn)閷?duì)新冠病毒無(wú)論從政府把控上、居民認(rèn)知上還是最重要的醫(yī)療水平上都有著很大程度的提高，所以由圖6、7對(duì)比可以明顯看出2021年的治愈效率和治愈率上都得到了明顯提高，從而取得了死亡率為0的成果.另外以2021年疫情與2020年第一次疫情為例，通過(guò)疫情累計(jì)變化趨勢(shì)圖可以得出，2020年1月23日出現(xiàn)首例確診患者，2月17日時(shí)出現(xiàn)了現(xiàn)存患者的拐點(diǎn)，歷時(shí)26 d，2月28日實(shí)現(xiàn)治愈患者與現(xiàn)存患者相等，歷時(shí)37 d；2021年1月12日出現(xiàn)首例確診患者，2月1日時(shí)出現(xiàn)了現(xiàn)存患者的拐點(diǎn)，歷時(shí)21 d，2月12日實(shí)現(xiàn)治愈患者與現(xiàn)存患者相等，歷時(shí)32 d.同比可知疫情爆發(fā)期縮短了20%，疫情風(fēng)險(xiǎn)期縮短了13.3%，2021年壓縮了整個(gè)疫情發(fā)展的周期時(shí)間，證明了疫情防控措施在這次疫情復(fù)發(fā)中的有效性.

圖6 2021年哈爾濱市疫情累計(jì)變化趨勢(shì)圖

圖7 2021年哈爾濱市疫情累計(jì)變化趨勢(shì)圖

2.2.3 政府防控措施對(duì)疫情變化的影響

在此次疫情復(fù)發(fā)的防控過(guò)程中，國(guó)家省市的一些關(guān)鍵性決策在疫情發(fā)展走勢(shì)中起到了尤為突出的作用.在傳染病疫情防控中，政府決策的響應(yīng)速度以及決策的準(zhǔn)確性是決定能否干預(yù)疫情發(fā)展的重中之重.哈爾濱市在經(jīng)歷了2020年的突發(fā)疫情爆發(fā)后，積累了許多有價(jià)值的應(yīng)急預(yù)案，各級(jí)部門(mén)也在實(shí)踐過(guò)程中培養(yǎng)出了默契和經(jīng)驗(yàn)，使得這次疫情復(fù)發(fā)中防控措施從響應(yīng)到落實(shí)高度同步化，也能確保各部門(mén)方案的迅速實(shí)施.自2021年1月9日黑龍江省綏化市望奎縣新冠肺炎疫情防控工作指揮部疫情情況通報(bào)望奎縣新增2例無(wú)癥狀感染者以后，黑龍江省政府、哈爾濱市政府通過(guò)官方賬號(hào)及公共媒體發(fā)布了一系列防控響應(yīng)措施(見(jiàn)表3).

表3 疫情復(fù)發(fā)期間政府響應(yīng)措施及主要事件

從圖8中可以看到2個(gè)防控措施對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)成為在這次疫情中趨于減緩的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，它們對(duì)疫情發(fā)展起到干預(yù)、抑制的作用.其中關(guān)閉公共場(chǎng)所的作用是盡可能的減少和切斷感染者或潛伏者大面積傳播病毒的途徑，對(duì)應(yīng)SEIR模型中也就是減小接觸率，從而減少E、C的產(chǎn)生.而全民核酸檢測(cè)的目的是快速準(zhǔn)確的篩查出潛伏者和感染者，使得把所有病毒攜帶者都隔離起來(lái)，終止病毒的繼續(xù)傳播，對(duì)應(yīng)SEIR模型中就是盡可能的把易感者、潛伏者和感染者轉(zhuǎn)入隔離，從而從根本上阻止C、E、I的增長(zhǎng).

圖8 疫情復(fù)發(fā)期間政府響應(yīng)措施與現(xiàn)存患者關(guān)系曲線(xiàn)圖

2.2.4 居民情緒轉(zhuǎn)變與疫情趨勢(shì)變化的關(guān)系

從1月10日通報(bào)綏化市望奎縣出現(xiàn)無(wú)癥狀感染者之后，哈爾濱市市民對(duì)這次疫情的關(guān)注度十分之高，在經(jīng)歷過(guò)2020年疫情后，市民普遍都有了自我緊迫感，使得在最初的幾天出現(xiàn)了市場(chǎng)、超市食品搶購(gòu)囤積的現(xiàn)象.更有一些人出于想博人眼球的想法而在網(wǎng)上、朋友圈或群聊中發(fā)布一些不實(shí)的疫情信息，使得居民產(chǎn)生不必要的恐慌感.但是相較于去年，哈爾濱市人民還是體現(xiàn)出了高度的有序性，不論是正常進(jìn)出公共場(chǎng)所的掃描龍江健康碼、測(cè)量體溫還是自覺(jué)配合減少外出以及返鄉(xiāng)、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)旅居史的積極上報(bào)都為這次疫情管控做出了貢獻(xiàn).

圖9的熱度判定來(lái)源于新浪微博本地疫情相關(guān)動(dòng)態(tài)條數(shù)以及相關(guān)新聞本地公眾號(hào)的閱讀量.圖中標(biāo)識(shí)了一些熱點(diǎn)事件的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，可以清晰地看出在特殊事件上不同平臺(tái)對(duì)事件的關(guān)注程度，以及事件在整體社會(huì)上的關(guān)注熱度.首先，在涉及到本地防控動(dòng)態(tài)的特殊事件的時(shí)間點(diǎn)上(如正大集團(tuán)出現(xiàn)確診病例，正大食品下架、哈爾濱市組織全民核酸檢測(cè)和公共娛樂(lè)場(chǎng)所全部關(guān)停等)，本地新聞的閱讀量都會(huì)超過(guò)微博的相關(guān)關(guān)注度，證明本地市民對(duì)哈爾濱市疫情動(dòng)態(tài)的關(guān)注熱度還是非常的高，這也使得相關(guān)政府防控措施的發(fā)布可以得到更好的傳播和實(shí)施.其次，通過(guò)對(duì)比2021年疫情新增趨勢(shì)圖可知，關(guān)注的熱度變化并不完全契合疫情發(fā)展的走勢(shì)，也就是說(shuō)不會(huì)因?yàn)橐咔榉€(wěn)定或無(wú)明顯漲幅而失去關(guān)注熱度，這說(shuō)明對(duì)于日常生活中的人們來(lái)說(shuō)，關(guān)注新冠疫情已經(jīng)成為常態(tài)，關(guān)于疫情的本地新聞以及全國(guó)各地的疫情變化，全國(guó)性政策已經(jīng)成為人們每天都必不可少會(huì)去關(guān)心的一件事，而在收集相關(guān)資料時(shí)也可以看出，往往是關(guān)于疫情方面的動(dòng)態(tài)會(huì)得到更高的關(guān)注熱度.通過(guò)這兩點(diǎn)可以得出在現(xiàn)在這個(gè)疫情防控情形下，人們對(duì)于疫情防控的認(rèn)識(shí)以及應(yīng)對(duì)疫情的積極程度都維持在一個(gè)很良好的狀態(tài)中.

圖9 哈爾濱疫情期間民眾情緒熱度圖

3 結(jié)論

基于SEIR模型以及哈爾濱市疫情期間政府防控措施以及民眾態(tài)度分析得出以下結(jié)論：第一，根據(jù)對(duì)比SEIR模型模擬感染人數(shù)和實(shí)際感染人數(shù)可以看出，哈爾濱市2021年初的疫情得到了很好地控制，并沒(méi)有出現(xiàn)大規(guī)模爆發(fā)式感染.并且根據(jù)疫苗接種比例模擬感染人數(shù)情況可知，疫苗依然是現(xiàn)階段控制疫情最好的方法，在人民群眾接種疫苗達(dá)到一定比例后，可以極其有效的防控疫情的傳播.

第二，通過(guò)對(duì)比哈爾濱市2年疫情變化趨勢(shì)可以看出，在2021年中政府的高速高效的疫情防控措施起到了十分重要的作用.其中及時(shí)關(guān)閉公共娛樂(lè)場(chǎng)所和加大公共區(qū)域的疫情管理強(qiáng)度都起到了避免易感人群與確診、無(wú)癥狀感染者接觸從而形成大規(guī)模感染的現(xiàn)象，成功地切斷了病毒傳播的重要途徑.另外，及時(shí)迅速的全民核酸檢測(cè)也是至關(guān)重要的疫情防控的一環(huán)，它可以把疫情控制在源頭，迅速地排查出有感染的病例以及及時(shí)的隔離密切接觸者，從而阻礙病毒的持續(xù)蔓延.

第三，根據(jù)微博以及公眾號(hào)關(guān)注熱度事件分布情況可知，公眾的情緒也會(huì)影響疫情的發(fā)展與轉(zhuǎn)變，積極地態(tài)度和配合防控措施的部署能使得疫情在極短的時(shí)間內(nèi)得到有效的控制，而在現(xiàn)階段，歸功于國(guó)家的努力宣傳，投入的大量人力財(cái)力，使得民眾對(duì)于新型冠狀病毒都有著基本的了解以及普遍的重視，進(jìn)而推動(dòng)疫情防控更好的實(shí)施.