支柱 B · 台灣輸入風險
輸入風險詳解
核心量＝未來 N 週輸入台灣的感染者期望數（單位一致，非分數相乘）。移植自 ECDC SEI1I2RD 隨機分艙模型。
ECDC 式期望數（單位一致）
E[輸入台灣感染者數] = Σ_疫區r [ 發生率(r) × 疫區r→TPE 旅客量 × 暴露窗因子 ] × (1 − 邊境攔截率)
E[輸入數]／15 天
6.50e-5
P(≥1 例／15 天)
0.0065%
每 N 旅客 1 例
31,156
低留意警戒高嚴峻
與 ECDC／CDC 官方估計對照
| ECDC（EU/EEA，連結良好） | ~0.45%／100 旅客 | 極低 |
| CDC（美國） | 評估「極低」 | 極低 |
| 台灣（本站） | 0.0065%／15 天 | 低 |
台灣與疫區連結遠低於 EU/EEA，數量級合理。門檻錨定官方絕對機率，仍為判斷校正。
跳板國連結（航網結構實測）
| 地點 | 角色 | 連結 TPE |
|---|---|---|
| 剛果 伊圖里+北基伍（疫區） | outbreak_source | three_stop |
| 烏干達 | stepping_stone | one_stop |
| 法國 | stepping_stone | direct |
| 阿聯／杜拜轉機樞紐 | transit_hub | direct |
OpenFlights BFS 實測：Bunia(震央) 4-stop、Goma 3-stop（經 Kinshasa→Paris）、烏干達 1-stop、法/杜拜直航。
🪜 跳板效應（二段輸入）· 法國情境試算
實測 DRC→TPE 路徑穿過 Paris。目前模型計疫區直接輸入；法國與台灣有 direct 高客量（~1,500 旅客／15 天）。 若法國從單一輸入升到本地續發傳播，它會變成第二源頭，風險遠高於剛果直接路徑：
| 法國傳播情境 | 種子 / R_eff | 法國→TPE P | 合併 TITI |
|---|---|---|---|
| 圍堵（單一輸入已隔離） | 0 / 0 | — | 12.1 低 |
| 小群聚（本地續發起步） | 5 / 1.2 | 0.0121% | 15.1 低 |
| 續發傳播（群聚擴大） | 25 / 1.6 | 0.0810% | 19.6 低 |
| 大規模爆發（失控） | 120 / 1.9 | 0.4654% | 39.3 留意 |
目前法國僅單一輸入個案、已圍堵（S1=imported），故未啟動為源頭——現值即上表「圍堵」列。 情報層一旦偵測到跳板國本地傳播（S1 升到 local/sustained），此貢獻會自動併入實際 TITI。 對照：大規模情境 P ≈ ECDC 對 EU/EEA「極低」的 0.45% 參考線，即為疫區直接路徑的數十倍。
限制：連結客量為佔位估計（真實 true-origin O&D 無免費源；桃機航線只記 last-departure）；跳板情境的種子病例與 R_eff 為假設值、非預測；首例輸入時間窗機率化列 v2。