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第8章 疫病围城（第1页）

蒲城，郤氏封邑的坚城，此刻却成了人间炼狱。仲夏的酷热蒸腾着死亡的气息，往日喧嚣的街巷死寂如坟，唯余苍蝇的嗡鸣与断断续续、撕心裂肺的咳嗽声、呻吟声穿透紧闭的门窗。空气中弥漫着浓重刺鼻的草药味、排泄物的恶臭，以及那挥之不去的、令人作呕的甜腻腥气——那是高热病人皮肤溃烂、内脏衰竭散发出的死亡前兆。

“寒热交作，头痛如劈，身现红斑，呕泻如墨，三五日辄亡…此乃‘虏疮’（天花）！大凶之疫！”随军老医官声音颤抖，布满血丝的眼睛里满是绝望。他刚从隔离的里坊回来，粗麻布裹住口鼻，露出的皮肤上满是燎泡和水疱的痕迹。

周鸣站在郤氏府邸的高阁上，望着这座被死亡笼罩的城池，心如铅坠。他本是奉赵盾之命，前来蒲城协助郤缺清点新征粮秣，以应对可能爆发的秦晋冲突。岂料入城不过三日，这场恐怖的瘟疫便如野火般蔓延开来。更令他猝不及防的是，封锁！

噩耗如同冰水浇头：栾书以“防瘟扩散，保晋国社稷”为由，奏请晋侯，亲率中军一部，如铁桶般将蒲城四门围得水泄不通！断绝一切人员物资出入！城头守军悲愤的呼喊与城外甲士冷漠的矛戈相对，构成一幅绝望的图景。郤缺本人亦在巡视疫区时不幸感染，高热不退，昏迷于榻上。蒲城，成了被遗弃的孤岛，一座巨大的、等待腐烂的坟墓。

恐慌如同瘟疫本身，在绝望的城中疯狂滋长。有人砸开官仓抢粮，有人冲击隔离的疫坊欲杀病人“净秽”，更有愚民听从巫祝蛊惑，将奄奄一息的病人抬上柴堆，妄图以“火祭”平息天怒！

“周师！南三坊暴民冲击病坊，守卒快弹压不住了！”

“西市粮仓被抢！乱民见粮就夺，互相踩踏！”

“东门守军哗变，欲开城突围，与城外栾军对峙！”

坏消息如同雪片般飞来。周鸣深吸一口气，压下翻腾的焦虑。他知道，混乱和绝望比瘟疫本身更能摧毁这座城。他必须用最快的速度，从这混沌的死亡漩涡中，找出那条理性的、可计算的生路！

他立刻接管了郤氏府邸的议事堂，将其变成抗疫的中枢。命令一道道下达：

1.建立信息网：征召城内尚有行动力的低级吏员、识字士子、可靠老兵，分派至各里坊，设立临时“疫报点”。每日必须上报：本坊现存总人口（S）、新出现寒热头痛等疑似症状者（E，潜伏期？）、新增典型虏疮重症者（I，具传染性）、死亡人数（D）、以及极其珍贵的“退热生斑渐愈者”（R，康复者）。

2.绘制城防网格图：在巨大的蒲城地图上，按里坊划分区块，标注人口密度、水源位置、主要道路。

3.收集有限数据：调集所有能找到的蒲城旧户籍简牍（估算初始总人口N），汇总老医官及幸存医者对潜伏期（约7-12天？）、病程（重症期约5-7天）、死亡率（初步观察超五成！）的模糊经验。

数据如涓涓细流，艰难地汇入中枢。周鸣在铺满地图的案几旁，用炭笔和特制的算筹，开始构建蒲城的SEIR传染病动态模型：

S（Susceptible易感者）：初始值≈蒲城总人口-初始感染者（I0）。此值将随时间推移和感染扩散而减少。

E（Exposed潜伏者）：已感染但未发病、无传染性（基于当时认知）。每日新增来自易感者被感染。

I（Infectious感染者）：发病且具强传染性者。每日新增来自潜伏者结束潜伏期，每日减少来自死亡或康复。

R（RecoveredRemoved康复或死亡者）：包括真正康复获得免疫者，及死亡者。此部分退出传染链。

核心参数估算：

传染率（β）：最困难！周鸣根据各里坊上报的“一户发病，邻舍相继染病”案例，结合人口密度（如密集贫民坊β高，贵族稀疏坊β低）、人员流动程度（市场周边β高），为不同里坊区域设定差异化的β值（用不同颜色算筹表示）。

潜伏期转感染率（σ）：估算1（潜伏期天数）≈110≈0.1（每日约10%潜伏者发病）。

感染转康复死亡率（γ）：1（平均传染期天数）。初步按病程7天计，γ≈0.14。但需拆分为康复率（γr）和死亡率（γd）。根据早期惨烈数据，假设γr≈0.04（约三成康复？），γd≈0.1（七成死亡？）。此乃最粗略估计，需后续数据修正。

模型迭代方程（周鸣心算与算筹推演）：

新潜伏者增量ΔE≈（β*S*IN）*ΔT

新感染者增量ΔI≈σ*E*ΔT

感染者减少量（康复+死亡）≈γ*I*ΔT

新康复者ΔR_r≈γr*I*ΔT

新死亡者ΔD≈γd*I*ΔT

易感者减少量ΔS≈-ΔE

模型在粗糙的初始数据和周鸣的强行推演下艰难运行。算筹在网格地图上移动，代表不同人群数量的陶制小人（红=病，黄=潜伏，绿=健，黑=死）被摆放在各里坊位置。每一天的疫报数据汇入，模型便随之调整参数（尤其是β和γ），试图拟合现实。

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关键决策一：隔离区半径优化算法

城内要求建立严格隔离区的呼声极高，但范围争论不休。巫祝派要求焚毁整个疫坊（包含大量未感染者）。周鸣反对，他根据模型推演：

1.目标：最大化隔离效果（减少β），最小化次生灾害（饿死、恐慌践踏、损失劳动力）。

2.约束：有限兵力维持隔离秩序；隔离区需包含水源；不能完全阻断必要物资（如草药）传递。

3.算法：

计算各疫坊（I密度阈值）为核心。

以核心疫坊为中心，计算周边里坊的“感染风险指数”：基于距离（近邻风险高）、人口流动连接度（道路通、市场近则风险高）、人口密度。

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