​​仓室模型基于传染病动力学的数学建模框架，其核心思想是将人群划分为不同状态（如易感者、感染者、康复者等）并通过微分方程描述状态间的动态转移。​​ 该模型通过量化疾病传播参数（如感染率、康复率）预测疫情发展趋势，为公共卫生决策提供科学依据。

1. ​​经典SIR模型​​
   仓室模型最早源于1927年提出的SIR模型，包含三个基础仓室：易感者（Susceptible）、感染者（Infectious）、康复者（Recovered）。其微分方程组为：
   $\frac{dS}{dt}=-\beta \frac{SI}{N},\frac{dI}{dt}=\beta \frac{SI}{N}-\gamma I,\frac{dR}{dt}=\gamma I$
   其中$\beta$为感染率，$\gamma$为康复率，$N$为总人口。该模型奠定了仓室建模的基础逻辑——​​人群状态划分与动态转移​​。

2. ​​扩展模型（如SEIR、SEIAR）​​
   为适应复杂疾病特征，SIR模型被扩展为包含更多仓室的变体。例如：

   • ​​SEIR模型​​：新增暴露者（Exposed）仓室，模拟潜伏期人群，适用于麻疹等潜伏期显著的疾病。
   • ​​SEIAR模型​​：进一步区分显性感染者（I）和无症状感染者（Asymptomatic），用于COVID-19等存在无症状传播的疫情分析。扩展模型通过调整参数（如无症状比例$\alpha$）提升预测精度。

3. ​​与其他建模方法的关联​​
   仓室模型与随机模型（如基于个体的ABM）存在等价性。例如，​​欧拉格式数值解的仓室模型可复现随机模型的宏观结果​​，而混合模型（如CAMM）能在计算资源有限时替代复杂ABM模拟大规模人群。这种关联性为传染病建模提供了灵活的工具选择。

​​理解仓室模型的数学基础与扩展逻辑，有助于科学评估防控措施（如隔离、疫苗接种）对疫情曲线的影响。实际应用中需结合疾病特性选择合适模型，并持续校准参数以匹配真实数据。​​