‌SIR模型是一种经典的传染病传播数学模型，用于模拟人群中易感者(S)、感染者(I)和康复者(R)的动态变化关系，核心亮点在于通过微分方程量化疾病传播规律，预测疫情发展趋势。‌

1. ‌基本构成‌

   • ‌S（Susceptible）‌：代表未感染但可能被传染的群体，随着接触感染者而减少。
   • ‌I（Infectious）‌：已患病且具传染性的个体，通过传播使易感者转化为感染者。
   • ‌R（Recovered）‌：康复或死亡后不再参与传播的群体，其数量随时间累积。

2. ‌核心参数‌

   • ‌传染率（β）‌：反映病原体传播能力，与接触频率和感染概率相关。
   • ‌康复率（γ）‌：代表患者康复或移出传染链的速度，倒数1/γ即平均感染周期。

3. ‌应用场景‌

   • 预测疫情峰值和持续时间，辅助制定隔离或疫苗接种策略。
   • 评估不同干预措施（如戴口罩、社交距离）对传播速率的影响。

4. ‌局限性‌

   • 假设人群均匀混合，忽略年龄、空间分布等复杂因素。
   • 需结合实际数据校准参数，否则可能导致预测偏差。

理解SIR模型有助于科学分析传染病传播机制，但需注意其简化假设，实际应用中常需扩展为更复杂的变体（如SEIR模型）。