问题
研究人员希望建立一个模型，可以显示新冠肺炎在香港的传播情况，并确定易感染地区。然而，香港的情况非常独特，特别是在新冠肺炎方面，因此这比最初想象的更难做到。香港拥有高密度的城市环境、主要的交通枢纽和东亚的经济引擎。
在这次大流行期间也发生了政治变革，因此政府干预可能没有达到预期效果。最后，香港过去曾经历过非典型肺炎，市民对传染病早有顾虑。
解决方案
利用香港的二次数据和基于3D智能体的模型，研究人员旨在：
- 仿真新冠肺炎在香港的传播。
- 确定哪些地区或人口最为脆弱。
- 评估新冠肺炎非药物干预和疫苗接种的有效性。
研究人员使用了大量数据，包括2011年香港旅游特征调查、兴趣点数据、建筑数据和新冠肺炎数据。
创建的第一个基于智能体的移动模型包括两个主要智能体——移动智能体和静态智能体。
移动智能体被认为是去学校、办公室等地方的年轻一代，而静态智能体则在家里呆的时间更长。使用了四个主要地点——餐馆、购物中心、学校和工作场所。其他地方也有一个单独的较小类别。
第二个感染模型是SEIQR（易受感染的-暴露-感染-隔离-恢复）模型的扩展。在这个模型中，研究人员假设2米是近距离接触，结果可能是暴露。他们还考虑了在同一地点停留的时间和通风。
此外，参数和数据取自出版物或政府报告等文献。这些信息来自中国香港、中国大陆或东亚。
结果
根据机动性和SEIQR模型，研究人员创建了一个场景分析，并配置了五个不同的仿真模型：
- M0– 没有任何干预的默认仿真模型。
- M1– 假设50%的人口在家工作。
- M2– 口罩干预，80%的人戴口罩，这些口罩的防护水平为65%。
- M3– 接种疫苗，70%的人将接种疫苗，疫苗的效力水平为70%。
- M4– M1+M2+M3的实施。
该模型的人口占香港总人口的10%。选择这个数量是为了使模型运行时间更快，同时模型中也有足够的感染数量。POI的数量约为250000，模型期为1年。
运行模型时，会显示可调整的不同参数。之后计算结果并以图形方式显示。可以使用AnyLogic函数将这些数据下载到Excel。
在下图中可以看出干预措施的有效性：M4＞M3＞M2＞M1＞M0。根据M0-M2预测，如果没有接种疫苗，将发生第二波疫情。
可以显示地区级别的结果，以确定哪些地区感染风险更大。前三名的高风险地区包括香港的商业中心和商业区。
其他结果包括年龄和性别，以及有效生育数。
最后的结论是，尽管新冠肺炎疫苗接种有效，但非药物干预仍需要继续，可能需要数年。
在未来，可以考虑其他一些因素，包括使用新类型的数据、使用更多的地理方法、使用 多方法建模和 系统动力学的 离散事件模型、其他社会变化以及与公共卫生专家合作的参与式建模。这些附加元素可以产生更真实的模型。
香港大学的Peter K.Koh博士和Ken K.C.Tang在2021的AnyLogic会议上介绍了该案例。
