Assessing the interplay between human mobility and mosquito borne diseases in urban environments
城市化使传染病流行病学面临许多威胁和新的挑战。在这项研究中，我们研究了新加坡城市国家复杂的城市环境中人员流动和登革热疫情之间的相互作用。我们将程式化和手机数据驱动的移动模式集成在一个基于代理的传播模型中，在该模型中，人类和蚊子被表示为经历登革热流行状态的代理。我们通过将我们的结果与2013年和2014年疫情期间报告的观察到的病例进行比较，用数值模拟监测系统层面对疫情的反应。我们的研究结果表明，即使在与城市内部距离相对应的短尺度上，人类流动性也是登革热等病媒传播疾病传播的主要因素。最后，我们讨论了移动电话数据的优点和局限性，以及评估有价值的移动模式的潜在替代方案，以模拟城市中的病媒传播疾病爆发。
2019-10-08 physics.soc-ph q-bio.PE
Epidemic Spreading and Equilibrium Social Distancing in Heterogeneous Networks
我们研究了一个通过网络相互作用的异质种群之间的多类型SIR流行病过程。当我们的基础上的社会接触的随机图与给定的顶点度，我们给极限定理的感染的个人的分数。对于一个给定的社会距离的个人策略，我们建立了流行病的再现数$R_0$，它可以用来识别网络的脆弱性和通知疫苗接种政策。在本文的第二部分中，我们研究了社会距离博弈的均衡，其中个人根据预期的全球感染率选择他们的社会距离水平，然后必须等于他们选择后的实际感染率。给出了平衡点存在唯一的条件。对于随机规则图的情况下，我们表明，自愿的社会距离将始终是社会次优。
2021-11-01 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Infection propagator approach to compute epidemic thresholds on temporal networks: impact of immunity and of limited temporal resolution
一个传播过程的流行病阈值表明了发生广泛传播制度的条件，从而代表了网络对流行病的脆弱性的预测。这种阈值取决于疾病的自然史和网络的接触模式及其时间变化。基于（Valdano et al. PRX 2015）中引入的易感-感染-易感模型的理论框架，我们在这里制定了一种感染传播因子方法来计算流行病阈值，该方法考虑了关于每次接触的不同感染力，免疫力的存在以及时间网络的有限时间分辨率的更现实的影响。我们将这种方法应用到两个时间网络模型和一个经验数据集的学校接触。我们发现，永久或暂时的免疫不影响估计的流行阈值，通过感染传播者的方法。与数值计算结果的比较表明，分析预测的良好协议。聚集的时间网络迅速恶化的预测，除了缓慢的疾病，一旦异质性的链接被保留。权重拓扑相关性被认为是关键因素，以提高预测的准确性。
2015-10-27 physics.soc-ph q-bio.PE
Resilience management during large-scale epidemic outbreaks
仅考虑疾病的个体风险和严重性，评估和管理大规模流行病的影响极为困难，而且可能极其昂贵。经济后果、基础设施和服务中断以及恢复速度只是量化流行病对社会结构影响的许多方面中的几个方面。在这里，我们扩展了弹性的概念，以表征流行病的结构化人群，通过定义系统范围内的关键功能，结合个人的风险得到的疾病（疾病发作率）和系统的功能中断（人类流动恶化）。通过研究概念模型和数据驱动模型，我们表明，在韧性评估框架下对个人风险和社会破坏的综合考虑，为流行病如何影响社会提供了一幅有见地的图景。特别是，旨在直接降低风险的遏制干预措施可能会减缓基本社会功能的恢复，从而对系统产生净负面影响。本研究将复原力框架付诸实施，为在流行病爆发的情况下优化遏制计划和缓解政策提供了一种更加细致入微和全面的方法。
2018-01-08 physics.soc-ph q-bio.PE
Assessing Climate Vulnerability Risk for Substations in Massachusetts Via Sensitivity Analysis
本研究通过整合多源数据与敏感性分析，提出马萨诸塞州变电站气候脆弱性评估框架，发现部分灾害阈值高度敏感，凸显高保真气候预测对韧性投资的重要性。
2025-11-03 cs.SY eess.SY physics.ao-ph
A switching state-space transmission model for tracking epidemics and assessing interventions
提出 Beta-Dirichlet 切换状态空间传播模型，结合 SEIR 与 particle MCMC 算法追踪疾病动态并评估干预效果，在模拟和 COVID-19 实际数据中验证了其有效性。
2024-04-28 physics.soc-ph stat.AP stat.ME
Mesoscale community organization governs epidemic onset and spread in metapopulations
该研究提出层次化集合种群流行病传播框架，揭示社区内部连通性这一中尺度组织决定疫情暴发与传播，并结合真实数据验证了框架的稳健性。
2025-11-06 nlin.AO physics.soc-ph
A Novel Methodology for Epidemic Risk Assessment of COVID-19 outbreak
我们提出了一个新的数据驱动的框架，用于评估一个地理区域的先验流行病风险，并确定一个国家内的高风险地区。我们的风险指数被评估为三个不同组成部分的功能：疾病的危害，该地区的暴露和其居民的脆弱性。作为应用，我们讨论了意大利爆发的COVID-19疫情。我们使用现有的历史数据，空气污染，人类流动，冬季温度，住房集中，医疗保健密度，人口规模和年龄的20个意大利地区的特点。我们发现，与意大利中部和南部相比，北部一些地区的流行病风险更高。相应的风险指数显示了与感染者人数、重症监护患者和死亡患者人数的现有官方数据的相关性，并有助于解释为什么伦巴第、艾米利亚-罗马涅、皮埃蒙特和威尼托等地区比该国其他地区遭受的痛苦要多得多。尽管2019冠状病毒病疫情几乎同时在意大利北部（伦巴第大区）和中部（拉齐奥大区）爆发，但当首批病例于2020年初被正式认证时，该疾病在疫情风险较高的地区传播更快，后果更严重。我们的框架可以扩展并在其他流行病数据上进行测试，例如季节性流感，并应用于其他国家。我们还提出了一个政策模型与我们的方法，这可能有助于政策制定者采取明智的决定。
2021-01-22 physics.soc-ph q-bio.PE
Confidence in the dynamic spread of epidemics under biased sampling conditions
对抽样数据的解读在疫情期间（如2020年的COVID-19疫情）对疾病传播的政策应对中发挥着至关重要的作用。然而，由于现实世界条件的复杂性和诊断测试的可用性的限制，这是一项重要的努力，这使得在测试中偏向有症状的个体成为必要。为了得出准确的结论，有必要对抽样的置信度和偏倚进行全面的了解。在这篇手稿中，我们提供了一个随机抽样模型，用于评估疾病指标的置信度，如趋势检测，峰值检测和疾病传播估计。我们的模型模拟了已知动态的流行病中的疾病测试，使我们能够使用蒙特卡罗抽样来评估度量置信度。该模型可以提供真实的模拟数据，可用于数据分析和预测方法的设计和校准。作为一个例子，我们使用这种方法来表明，在疾病的趋势，可以确定使用下$10000$偏置样本每天，和疾病传播的估计可以与额外的$1000-2000$无偏样本每天。我们还证明，该模型可以用来评估更先进的指标，通过找到的精度和召回的策略，寻找高峰的动态。
2020-07-28 physics.soc-ph q-bio.PE
Suppressing Epidemics with a Limited Amount of Immunization Units
疾病通过学校传播，流行病通过国家传播，病毒通过互联网传播的方式对于确定其风险至关重要。虽然这些威胁都有自己的特点，但其潜在的网络决定了传播。为了抑制传播，一个广泛使用的方法是通过免疫来分裂这些网络，这样流行病就不会传播。在这里，我们开发了一种免疫方法的基础上优化易感的大小，它优于最知名的策略免疫的最高介数的链接或节点。我们发现，网络的脆弱性可以显着降低，证明了这三个不同的真实网络：全球航班网络，学校的友谊网络，和互联网。在所有情况下，我们发现，不仅是平均感染概率显着抑制，而且对于最相关的情况下，一个小的和有限数量的免疫单位的感染概率可以降低高达55%。
2011-12-18 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Assessing Power System Vulnerability to Climate-Related Stressors and Shocks: The Case of Indonesia
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；PT PLN (Persero)（印尼国家电力公司）
通过集成空间显式方法，量化印度尼西亚发电、输电和需求端的气候脆弱性，发现气候压力和冲击可导致备用容量减少高达36个百分点，表明系统韧性显著下降。
2026-06-04 physics.soc-ph
Framework for Incorporating Community Social Vulnerability in the Assessment of Hurricane-Induced Wind Risk to Residential Buildings
在美国，飓风引发的灾害对住宅建筑物造成的损害很大。有大量的研究与评估住宅建筑物的物理损坏及其直接经济影响有关，但这种损坏的社会后果通常被忽视。由于更多的社会弱势社区成员往往生活在更脆弱的建筑物和社区，这是必要的，将社会脆弱性纳入社区弹性评估模型。在本文中，提出了一种新的框架，以创建飓风引起的风的风险地图，包括物理和社会脆弱性，从而可以作出明智的决定。
2022-07-28 physics.soc-ph
Assessing reliable human mobility patterns from higher-order memory in mobile communications
了解人们如何在一个地理区域内移动，例如一个城市，一个国家或整个世界，在一些应用中是至关重要的，从预测流行病的时空演变到推断迁移模式。移动电话记录提供了一个很好的人类流动的代理，表明运动表现出高水平的记忆。然而，记忆在广泛采用的移动代理中的确切作用，如移动电话记录，是未知的。在这里，我们使用来自塞内加尔的5.6亿个呼叫详细记录来表明，标准的马尔可夫方法，包括高阶方法，无法捕获真实的移动模式，并引入了现实中从未观察到的虚假移动。我们引入一个自适应的内存驱动的方法来克服这些问题。与马尔可夫模型不同的是，它能够真实地模拟条件等待时间，即根据个人的历史移动留在特定区域的概率。我们的研究结果表明，在标准的流动性模型的个人往往扩散速度比在现实中观察到的，而自适应记忆方法的预测显着同意与观察。因此，我们发现，当使用标准方法时，疾病的发病率和地理传播可能无法充分估计，这对流行病爆发期间的资源部署和政策制定产生了至关重要的影响。
2016-03-18 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.data-an
Opinion-driven risk perception and reaction in SIS epidemics
本文构建观点驱动接触率的SIS耦合模型，证明高低基线传染性两类参数区间及双稳态，并揭示风险寻求、风险规避和高反应性对感染水平及根除的影响。
2025-03-18 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Effective approach to epidemic containment using link equations in complex networks
在复杂网络中面临大规模感染时，流行病遏制是一个主要问题。许多工作致力于分析性地理解如何重构网络，以最大限度地减少大规模感染重大爆发的影响。在许多情况下，策略在于隔离某些节点，而较少注意到对链接的干预。在传染病传播中，链接告知疾病从感染者到易感个体的传染概率。请注意，这些状态取决于网络的完整结构，并且它的确定并不直接来自节点状态的知识。在这里，我们面对这一挑战，并提出了一组离散时间控制方程\rev{which}可以关闭和分析，评估在复杂的网络中的传播过程的链接的贡献。我们的方法允许一个计划的\rev{containment}的流行病，基于失活的最重要的环节，在传播疾病。该模型在合成网络和真实网络中进行了验证，获得了准确的确定流行病的发病率和临界阈值。基于链路失活的流行病遏制有望成为维持网络功能同时控制疾病传播的有效工具，例如在航空运输网络中。
2018-12-24 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Scaling of contact networks for epidemic spreading in urban transit systems
流动性的改善不仅有助于更密集的人类活动，而且也促进了传染病的传播，从而对数十亿城市通勤者构成重大威胁。在这项研究中，我们提出了一个多城市的调查，传染病传播的地铁乘客。我们使用中国三个特大城市的智能卡数据来构建个人层面的接触网络，并在此基础上对疾病的传播进行建模和研究。我们观察到，虽然在城市形态，网络布局和移动模式的不同，三个城市的地铁系统有相似的接触网络结构。这促使我们开发一个通用的生成模型，捕捉接触的数量分布，以及个人旅行者之间的接触持续时间。该模型解释了地铁接触网的结构特性如何与传染病的风险水平相关联。我们的研究结果强调了疾病爆发期间城市公共交通系统的脆弱性，并提出了减轻传染病风险的重要规划和运营策略。
2020-02-10 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Assessing the influence of French vaccine critics during the two first years of the COVID-19 pandemic
当COVID-19的威胁被广泛认可时，许多人希望这一流行病将粉碎“反疫苗运动”。然而，当疫苗于2020年底开始抵达富裕国家时，即使在这种重大流行病的背景下，疫苗犹豫也可能是一个问题。这是否意味着社交媒体上对疫苗持批评态度的活动家的动员是这种对接种COVID-19疫苗的沉默的主要原因之一？在本文中，我们希望通过研究可能导致对疫苗保持沉默的许多机制之一，为当前在COVID-19疫情期间对疫苗犹豫不决的工作做出贡献：疫苗关键活动家在社交媒体上影响更广泛公众的能力。我们分析了法国推特圈在疫情爆发的头两年关于COVID-19疫苗的争论的演变，特别关注疫苗关键网站的传播能力。我们要解决两个主要问题：1）疫苗关键内容在这一时期是否得到了普及？2)谁是传播这些内容的主要角色？虽然在此期间关于疫苗的辩论激增，但这些辩论中疫苗关键内容的份额保持稳定，除了与特定事件有关的有限的短期内。其次，通过分析转发超图的社区结构，重构了信息流的中尺度结构，识别并刻画了用户的主要社区。我们分析了他们在信息生态系统中的作用：最大的右翼社区有一个典型的回声室行为，收集所有来自外部的疫苗关键推文，并在社区内循环。规模较小的左翼社区对疫苗关键内容的渗透性较低，但一旦采用，就有很大的传播能力。
2022-02-22 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Assessing the spatio-temporal spread of COVID-19 via compartmental models with diffusion in Italy, USA, and Brazil
2020年爆发的COVID-19疫情引发了人们对传染病数学建模的兴趣。这类模型通常被定义为房室模型，在这种模型中，所研究的人口根据质量特征被划分为房室，对跨房室转移的性质和速率有不同的假设。虽然最常见的是常微分方程（ODE）模型，其中的隔间只依赖于时间，最近的工作也集中在偏微分方程（PDE）模型，纳入空间的变化的流行病。在易感、感染、暴露、死亡和死亡（SEIRD）框架内对PDE模型的研究在再现COVID-19传染动力学方面取得了可喜的成果。在本文中，我们评估的鲁棒性，这种建模框架，考虑不同的几何形状在更长的时间比其他类似的研究。我们首先验证我们的代码复制先前显示的结果，意大利伦巴第大区。然后，我们将重点放在美国佐治亚州和巴西里约热内卢州，这是世界上受影响最严重的地区之一。我们的研究结果显示，在时间和空间上，所有主要地区和三个不同大陆的所有地区的真实流行病学数据都具有良好的一致性，这表明建模方法既有效又稳健。
2021-02-14 physics.soc-ph q-bio.PE
Spatial Super-Infection and Co-Infection Dynamics in Networks
本文提出多重双病毒反应-扩散模型（MBRD-SI和MBRD-CI），刻画空间扩散与交叉扩散下的双病原体动力学，给出图灵及图灵-霍普夫不稳定性条件，并展示流行病斑图形成及跨领域应用潜力。
2025-08-21 nlin.AO nlin.PS physics.soc-ph
Assessing Percolation Threshold Based on High-Order Non-Backtracking Matrices
网络的逾渗阈值是一个临界值，当节点或边被随机选择的概率低于该值时，网络被分割，但当概率高于该值时，将出现连接网络大部分的巨型组件。评估网络的逾渗阈值在网络可靠性、信息传播、流行病控制等方面有着广泛的应用。目前评估逾渗阈值的理论方法主要是基于邻接矩阵或非回溯矩阵的谱半径，该方法仅限于稠密图或局部树型图，对于三角形和环数量不可忽略的稀疏网络效果较差。本文研究了高阶非回溯矩阵及其在渗流阈值估计中的应用。本文首先定义了高阶非回溯矩阵，并研究了其谱半径的性质。然后，我们重点讨论了二阶非回溯矩阵，并分析证明了它的谱半径的倒数给出了一个更严格的下界比那些邻接和标准的非回溯矩阵。为了提高计算效率，我们进一步构造了一个与二阶非回溯矩阵具有相同最大特征值的更小尺寸的矩阵。最后，我们使用合成网络和42个真实网络来说明，使用二阶非回溯矩阵确实比邻接矩阵和标准非回溯矩阵更好地评估渗流阈值的下限。
2017-02-18 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Robustness of Synchrony in Complex Networks and Generalized Kirchhoff Indices
在网络理论中，一个最重要的问题是如何快速可靠地评估网络的脆弱性。考虑到这个问题，我们研究了复杂网络上耦合动力系统对参数变化的响应。我们发现，对于特定的，非平均扰动，同步状态的响应严重依赖于扰动向量和未扰动动态的稳定矩阵的本征模之间的重叠。一旦平均超过适当定义的合奏，这样的扰动，响应是由新的图形拓扑指数，我们引入广义基尔霍夫指数。这些发现提供了一种快速可靠的方法，用于评估网络在不断变化的操作条件、故障或外部攻击下的具体或平均脆弱性。
2018-02-26 math-ph math.MP nlin.AO
Robustness analysis in an inter-cities mobility network: modeling municipal, state and federal initiatives as failures and attacks
受COVID-19疫情相关挑战和寻求最佳遏制策略的启发，我们提出了一个城市间移动复杂网络的鲁棒性分析。我们将市政举措抽象为节点故障，将联邦行动抽象为有针对性的攻击。geo（graphs）的方法被应用到可视化的地理图形，并产生地图的拓扑指数，如度和脆弱性。巴西2016年的数据被认为是一个案例研究，有5000多个城市和27个州。基于网络的鲁棒性指数，我们表明，最有效的攻击策略转移从拓扑度为基础的，所有城市的网络，以拓扑可扩展性为基础的，考虑巴西国家作为节点的网络。此外，我们的研究结果表明，个别市政府的行动并没有造成很大的影响，流动性限制，因为他们往往是准时和断开的国家现场作为一个整体。相反，特定城市的协调隔离是分离整个网络区域的关键，从而防止蔓延过程盛行。
2020-04-08 cs.SI physics.soc-ph
