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摘要2019年末开始爆发、并在全世界流行的COVID，在全球范围内造成了重大的影响，而针对疫情发展的学术研究也成为重要的课题。描述性研究、分析性研究、实验性研究和理论性研究，是四种最主要的研究传染病的方法。在众多的研究方法中，传染病动力学是对传染病进行理论性定量研究的一种重要方法。它根据与疾病相关的各种因素，建立起能反映传染病动力学特性的数学模型。其中，舱室模型是目前较为成熟的、研究疫情发展规律的一种，在疫情爆发以来得到了大规模的研究和应用。但基于舱室模型的疫情数据分析，大部分采用的是确定性的舱室模型。<br>　　现实世界一定伴随着随机因素，为了更深入研究、总结疫情发展的内在规律，本文研究了基于生灭过程的随机性舱室模型。生灭过程是研究人口变化规律常用的连续时间马氏过程。在理论基础部分，本文阐述了马氏链、生灭过程的定义和重要性质，并列举了两种重要的对生灭过程进行数值模拟的方法——事件规划模拟算法、定点模拟法，并对比了二者的优缺点，为后续模型的数值模拟研究、数据的模拟实证建立基础。<br>　　在模型研究部分，本文结合理论分析、数值模拟实验，通过调整SIR、SEIR模型中各参数的大小，研究了舱室模型中各参数对最终疫情扩散规模、感染人数达到峰值的时间等重要因素。同时，本文还对比了确定性、随机性模型，计算得出随机性模型期望与确定性模型之间的关系。<br>　　在实证部分，本文使用霍普金斯大学提供的韩国疫情数据，选取疫情爆发的3个阶段，分别使用确定性、随机性的SIR及SEIR模型进行模拟。以最小平方误差为原则，对比SIR、SEIR模型，以及对应的确定性、随机性模型的拟合效果。最终得出:对于本文采用的疫情数据，随机性SIR模型拟合效果更好。并得到了3个阶段中易感人群规模、病毒的感染率、移出率等重要参数。通过的拟合的参数结果进行分析，不难发现:在本文分析的韩国疫情的3个阶段中，疫情得到了控制，各阶段的基础再生数不断降低;第2阶段感染率因韩国社会的阶段性波动出现了暂时性的增大。而后期的移除率远高于疫情第一阶段，这体现了随着疫情治疗手段研究的加深，痊愈率不断提高。