数学模型于应对突发公共卫生事件之时，起着关键的作用，它不但能够对疫情的发展予以预测，而且还能够对其给经济造成的冲击加以评估，进而为科学决策提供出依据，特别是在像非典这种新发传染病跟前，模型的价值展现得更为突出。
初始病例增长模型
有一种经典的传染病模型，其进行假设称初始病例数是N0，每个病人平均每日传染K个人，传染期限能持续L天，在L天期间内，病例数跟时间t的关系大概是N0乘(1+K)的t次方，此模型把传染期的限制考虑在内了。
有着这样的优点，即并非是单纯地采用指数增长方式，而是借助模拟循环，把超出L天的病例从传染基数里去除掉，以此让增长曲线变得更为平缓。参数K体现出社会环境当中的传播概率，和公众意识以及防控措施密切相关联。以2003年的数据作为基础来调整K值，该模型针对北京疫情的中期预测曾经获得一定成效。
模型存在的局限性
存在明显缺陷的该模型，其预测能力严重依赖传染期L与传播率K这两个参数，仅能进行有限天数的短期预测，若要预测更长远的情况需要重新调整参数，而在疫情快速转变时这种操作存在困难。
比如说，在模型里头常常会把L设定成20天，这里面借鉴了广州以及香港的数据，可是却缺少直接的证据来进行支撑。L所代表的是病人从染病开始一直到被隔离的平均有效传染时间，统计数据的完整周期必须要跟L相匹配才能够减小误差。然而在疫情的初期数据是不足的，这必然就会致使初期预测的误差比较大。
政府防控措施建模
通常被建模成阶段函数的是政府干预措施，也就是说，当疫情发展至某个阈值状况时，政府会启动一套防控方案，而且会在一段时期之内维持稳定，这种建模形式反映出的是现实决策具备的“阶梯式”特性。
借助对非典时期月度旅游情况数据予以剖析，能够计算得出疫情给旅游业带来的加权影响因子F(n)。在不存在疫情的状况下，F(n)的数值是0。处于疫情高峰阶段的时候，它的值近乎接近于1。留意观察F(n)的曲线图，在疫情尚未爆发之前能够设定为零，在爆发的这段期间则可采用一个指数脉冲函数去拟合其先是快速上升紧接着又缓慢下降的那种趋势。
模型参数的灵敏度分析
就确诊病例增长模型来讲，核心增长因子α针对特定地区以及病毒而言，基本上属于常数。虽然模型构造的误差或许比较小，然而这种分析往往是单因素的，将现实里多因素的共同作用给忽略掉了。
时间不断往前推移，尽管疫情自身所造成的预测误差或许会减小，然而其他社会经济方面的因素被引入所产生的干扰有可能增大，最终致使总误差变大，这表明模型需要持续纳入新的变量来进行动态校准，才能够维持其预测的准确性。
模型的普适性扩展
这类模型具备很强的扩展潜力，政府决策的阶段函数模型能够适用于其他传染病，只需对疫情阈值以及措施内容作出调整，其核心思想是，当感染人数抵达某一水平时，政府便会采取并持续维持相应级别的应对措施。
同样，可推广用于评估非典对经济影响的模型，只需重新define加权因子F(n)为“某传染病对某特定经济领域（如餐饮、交通）的影响因子”，其值仍在0到1之间变动，就能量化其他疫情对经济不同层面的冲击。
历史经验与未来启示
对非典进行回顾，那些虽是并不完美的数学模型，却给理解疫情动态以及评估干预效果，提供了量化工具。它的根本价值存在于，把复杂的公共卫生问题，转变为能够计算、可以分析的形式之中。
疫情早期，我们虽无法阻挡新发传染病现身，却能够借由构建且完备数学模型，预测其走向，评定潜在影响，进而预先安排精准举措，这不但可有效管控，降低因社会经济损失最少。每一回疫情，都是对模型的一回校验与提升，为应对下一回挑战积攒经验。
站在如今人工智能以及大数据技术日臻成熟这样新科技逐步发展兴起的背景下，您觉得，传统的传染病数学模型究竟该以怎样的方式与之相结合，才能够更出色地应对往后的全球性公共卫生危机呢？欢迎于评论区分享您的见解。
