新型冠状病毒（Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2,SARS-Co V-2）的快速扩散对我国国民健康以及经济发展造成了巨大的影响,精准预测各省、直辖市疫情风险及未来疫情发展趋势,对于精准防控、快速遏制疫情蔓延尤为重要。传染病的基本数学模型,如易感—暴露—感染—移除（Susceptible-Exposed-InfectedRecovered,SEIR）模型等,可以在理想情况下对疫情走势有一定的定性预测。考虑到疫情期间存在国内大规模跨区域—区域内人口流动、多种防控措施实施、个人防护意识改变、医疗卫生系统承载能力限制、超级传播事件等现象和实际情况,上述因素可能对疫情走势产生深远影响,而传统的传染病模型很难对疫情做出精确预测,难以对精准防控决策提供支持。本研究利用机器学习技术,基于确诊病例信息、人口时空轨迹、医疗资源等数据,综合考虑多种传播及防控因素,构建精确到省—市—区县粒度的高维度自学习新型冠状病毒肺炎疫情模拟器,为疫情走势提供精准复盘、情景模拟以及预测推演,进而辅助局势分析,评估防控决策效用。该模拟器采用了一种复杂的传播动力学模型（SHEADIOR模型）来精细化人群健康状态变化;通过输入实时准确的人口时空轨迹数据,刻画真实的跨区域—区域内人口流动以及社会人群接触模式;利用详细的个案数据计算病毒传播特征参数的最优拟合分布。以全国第一阶段疫情数据为测试集,从省一级尺度进行了疫情全程传播动态复盘,完成模拟器构建和验证,为后续疫情防控政策评估、想定场景的模拟推演提供了模拟实验环境。通过改变防控措施的实行时间点和参数,对封城、延迟复工复学以及全国医疗支援湖北等重点措施进行了效果评价。模拟推演的结果显示,控制离汉通道非常及时,可以显著减少湖北省和全国的预计感染者数量;过早全面复工复学风险很大,除非再次实施严格的干预措施,否则难以控制疫情;全国支援湖北是必要的,否则在6月之前,湖北省的疫情将无法得到控制。世界各国应对疫情时,政府的态度和采取的措施各不相同。通过模拟器模拟,对不同国家疫情防控模式进行对比评估。模拟推演的结果显示,如果我国采取了他国的疫情防控模式,截至4月30日,预计确诊病例都将超过10万例。其中,英国的“群体免疫”政策和美国的宽松防疫措施导致的预计感染人数将突破百万例。反之,英美若采取类似湖北省的严厉防控措施,疫情有望在3个月内得到控制,预计确诊病例数大幅减少;意大利若能提前20天封锁北部疫情严重的地区,疫情可在5月中旬结束。与此同时,模拟推演的结果显示,不封锁、多检测的“韩国模式”在我国的应用效果并不理想。若不控制人口活跃度、保持社交距离,仅仅依靠核酸检测和提高公共场所的个人防护水平,预计感染人数将高于真实情况,这证明了在疫情早期对高风险地区实施封闭式管理的必要性。6月以来,我国的疫情整体上处于低流行状态,但面临着点源性小规模暴发风险。结合流行病学调查数据和改进的模拟器传播模型,本研究对北京新发地疫情进行分析复盘,并对一系列精准防控措施进行效果评价。模拟推演的结果显示,包括局部地区封锁、密切接触者追踪和基于社区的核酸检测在内的一系列精准防控措施足以有效控制疫情,由此实现防控疫情蔓延与保护经济发展之间最佳平衡。由于节假日期间人口流动增加,西方国家确诊病例和死亡人数出现新一轮快速增长。本研究探究了春运高峰期疫情是否会在我国出现反弹,并优化了控制疫情的核酸检测策略。利用微观传播模拟模型和疫情传播模拟器,预测不同核酸检测策略下,春运高峰期疫情的本土传播情况。计算春节期间的总感染人数、核酸检测负担和总体医疗开支,以此优化春运期间的核酸检测策略。模拟推演的结果显示,相较于不进行核酸检测,在出行前3天对来中—高风险地区的旅客进行核酸检测,可以显著降低传播风险,对比全面核酸检测更经济有效。