国际风险评估系统 (IRAS)

版本：1.0

日期：2025年10月15日

1. 简介

国际风险评估系统旨在通过量化分析，科学评估并排序不同国家或地区向北京输入传染病病例的潜在风险。系统基于两大核心数据源：国际航班的乘客流量数据和来源国的实时病例报告数据。

本系统的核心方法论是，输入风险由旅客流量和来源地疫情水平两个因素共同决定。通过将这两项关键指标进行标准化处理后相乘，系统能够生成一个标准化的相对风险评分。该评分直观地反映了不同国家间的相对输入风险，为公共卫生监测、口岸资源调配和疫情防控决策提供及时、有效的数据支持。

2. 系统目标

• 风险量化：为每个来源国计算一个标准化的、介于 [0, 1] 区间的相对输入风险评分。
• 风险排序：根据风险评分对所有来源国进行动态排序，精准识别当前风险最高的来源地。
• 决策支持：为卫生、海关、移民等部门在制定入境检疫政策、分配检测资源和发布旅行健康提示时提供科学依据。
• 动态监测：持续追踪全球疫情和国际旅行变化，实现风险的准实时评估与预警。

3. 核心算法与方法论

本系统采用基于标准化乘积的相对风险评估模型。该模型能有效结合旅客数量和病例数量两个维度，同时保证了算法的简洁性、透明度和结果的稳定性。

3.1 核心原理

输入风险被定义为“暴露机会”和“感染可能”的交互作用结果。

• 暴露机会：由从来源国 i 到达北京的旅客总数 ($P_i$$P_i$) 体现。
• 感染可能：由来源国 i 本身的病例总数 ($C_i$$C_i$) 来近似代表。

当且仅当两个因素同时存在时，输入风险才存在。因此，本模型使用乘法来反映这种“与”逻辑关系，即任一因素为零，则输入风险为零。

3.2 风险评分计算公式

对每一个来源国 i，其相对输入风险评分 $R_i$$R_i$ 的计算公式如下：

$R_i=P_{i,norm}\times C_{i,norm}$$R_i = P_{i,norm} \times C_{i,norm}$

其中：

• $R_i$$R_i$：来源国 i 的最终相对风险评分。这是一个介于0和1之间的无量纲数值，主要用于排序比较。
• $P_{i,norm}$$P_{i,norm}$：经过标准化处理后的、来自国家 i 的旅客数。
• $C_{i,norm}$$C_{i,norm}$：经过标准化处理后的、来自国家 i 的病例数。

3.3 数据标准化 (Normalization)

由于旅客数（量级可能在万/十万）和病例数（量级可能在百/千）的绝对数值差异巨大，直接相乘会使结果难以解释和比较。因此，在计算前必须对两组数据进行标准化处理，将其映射到相同的 [0, 1] 区间。

本系统采用最小-最大规范化（Min-Max Normalization）方法：

$X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}$$X_{norm} = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}$

• $X$$X$：是某个国家的原始值（旅客数或病例数）。
• $X_{min}$$X_{min}$：是所有来源国中，该指标的最小值。
• $X_{max}$$X_{max}$：是所有来源国中，该指标的最大值。

经过此处理后，旅客数最多和病例数最多的国家，其对应的标准化值将为1；数值最少的国家，其标准化值将为0。这使得不同指标之间可以公平地相乘。

3.4 聚类分析与风险分级 (Cluster Analysis and Risk Tiering)

为了将连续的风险评分 ($R_i$$R_i$) 转化为离散且便于管理的风险等级，系统引入了聚类分析。这使得决策者可以基于少数几个等级（而非上百个不同的评分）来制定统一的管理策略。

• 算法：系统采用 K-Means 聚类算法，这是一种广泛使用的无监督学习算法，用于将数据点划分到预先指定的 k 个簇中。

• 过程：

  1. 将所有来源国的风险评分 $R_i$$R_i$ 作为一维数据集输入。
  2. 预设聚类数量 k（通常根据业务需求设为3或4）。
  3. 算法会自动寻找 k 个聚类中心，并将每个国家的评分分配到距离最近的中心点，从而形成 k 个风险簇。

• 输出：每个簇被赋予一个明确的风险等级标签。例如，当 k=3 时，系统会输出三个等级：

  • 高风险 (High Risk)
  • 中风险 (Medium Risk)
  • 低风险 (Low Risk)

通过这一步骤，每个国家不仅有一个精确的风险评分，还有一个清晰的风险等级归属，极大地增强了分析结果的可操作性。

4. 数据来源与处理

系统的数据质量和时效性直接决定了评估结果的准确性。

4.1 航班数据

• 主要来源：OAG (Official Airline Guide) 等商业航空数据提供商。
• 关键指标：特定时间窗口内（如过去14天）从来源国（按国家汇总）到达北京的总乘客数。
• 数据处理：清洗、去重，并按国家进行聚合。

4.2 病例数据

• 来源多样化：世界卫生组织 (WHO)、各国卫生部门官方发布、Our World in Data等权威数据平台。
• 关键指标：与航班数据相同时间窗口内的来源国新增确诊病例总数。
• 数据处理：统一国家/地区名称，处理数据缺失，确保与航班数据在时间和空间上对齐。

5. 系统输出

系统的分析结果以清晰、直观的可视化方式呈现：

1. 风险国家排行榜：一个按风险评分 $R_i$$R_i$ 从高到低排序的表格，是系统的核心输出。
2. 风险可视化地图：在世界地图上使用色阶（如从绿到红）来展示各国的风险水平，实现地理空间上的风险一览。
3. 趋势分析图：展示重点国家的风险评分随时间变化的曲线图，用于监测风险动态。

6. 应用场景

• 口岸精准防控：对来自高风险国家的航班和旅客，增加检测频次或采取更严格的检疫措施。
• 资源优化配置：将有限的医疗、检测和人力资源优先部署到处理高风险输入的环节。
• 公共健康预警：向公众和旅行者发布针对高风险国家的旅行健康建议。

7. 系统局限性与未来展望

7.1 当前局限性

• 数据质量依赖：来源国的病例报告受其检测能力和报告意愿影响，可能无法完全反映真实感染水平。
• 数据滞后性：病例和航班数据均存在一定延迟，影响评估的绝对实时性。
• 模型简化：当前模型未考虑中转旅客、各国疫苗接种率、病毒变异株、无症状感染者等更复杂的公共卫生因素。
• 评分相对性：评分是相对值，用于排序，不具备“预期输入N例”的直接物理意义。

7.2 未来展望

为进一步提升模型的科学性和准确性，计划在未来版本中进行以下升级：

• 采用流行病学加权算法：引入来源国总人口数据，将绝对病例数 ($C_i$$C_i$) 替换为感染率 ($C_i/N_i$$C_i / N_i$)。这将使风险指数更具流行病学意义，其结果可以被解释为“预期输入病例数”的估计值。修正后的公式将为： $\text{风}\text{险}\text{指}{\text{数}}_i=P_i\times \frac{C_i}{N_i}$$风险指数_i = P_i \times \frac{C_i}{N_i}$
• 整合多维风险因子：引入各国疫苗接种率、检测阳性率、主要流行毒株等数据，构建更全面的评估模型。
• 引入机器学习模型：在数据积累到一定程度后，探索使用梯度提升树（Gradient Boosting）等机器学习算法，自动学习各风险因子之间的复杂关系和权重。