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全球|兰州大学研发世界首个新冠疫情全球预测系统

兰州大学 全球 疫情 新冠 数据 系统 实际 世界 预测 模型 结果表明 黄建平 流行病学

长沙晚报掌上长沙2月24日讯 据光明日报消息 近日 ， 钟南山院士在“广州实验室科技助力基层疫情防控万里行”启动仪式上 ， 对兰州大学研发的“新冠肺炎疫情全球预测系统”表示肯定 ， 他称赞：“他们一些预测的模型还是相当可靠的 。 ”
兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心利用跨学科研究优势 ， 研发了世界上首个新冠肺炎疫情全球预测系统 。 自2020年5月系统上线运行以来 ， 已经实现对全球190余个国家新增确诊病例的预测 。
可进行全世界190多个国家的预测
“这个预测系统是世界上第一个全球预测系统 ， 可以进行全世界190多个国家的预测 ， 其中我们还创新性地把政府管控措施考虑进来 。 ”兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心主任黄建平教授说 。
新冠肺炎疫情全球预测系统会实时引入190多个国家的最新数据 ， 综合考虑当地的温度、湿度、防控措施等 ， 逐个建模 ， 预测未来每日、每月、两个季度及突发疫情新增确诊病例 ， 每10天更新一次预测数据 ， 面向全世界免费开放 。
该系统对北京新发地突发疫情的预测结果表明 ， 自2020年6月11日开始的北京小规模疫情暴发实际累计确诊335人 ， 预测累计确诊310人 ， 预测数据比实际数据仅低了7.5% 。 除了6月24日开始的小高峰 ， 疫情发展趋势与预测较为一致 。
系统对国外疫情的预测也较接近实际情况 。 该系统2020年11月第二次更新的预测数据显示 ， 美国12月份单月累计确诊病例预计达到678万左右 ， 而实际新增确诊病例约为658万 ， 预测数据比实际数据仅偏高3.04% 。
黄建平介绍 ， 该系统不仅可以做预测 ， 还可以用于归因分析 ， 例如病毒变异、洪水和抗议示威活动等因素对疫情的影响 ， 为研判疫情态势、采取有效防控手段提供了科学依据 。
引入统计-动力方法 ， 提高预测准确度
“我们引入了天气预报的一些技巧 ， 比如说 ， 预报员做预报的时候总会根据天气前期的演变预测未来天气 。 ”黄建平介绍 ， 这个模式的最大特点就是把前期传播的演变过程考虑进来 ， 形成了气候预测中的统计-动力方法与流行病学模型相结合的预测系统 。
传统的流行病学模型中存在较多假设条件 ， 然而疫情的发展受到各种不确定因素的影响 ， 如管控措施、气象条件、病毒变异等 ， 因此在进行实际应用时将不可避免地存在一定的误差 。
【全球|兰州大学研发世界首个新冠疫情全球预测系统】黄建平说：“我们在传统的流行病学模型的基础之上 ， 使用气候预测中的统计-动力方法对传统的流行病模型进行改良 ， 利用实时更新的疫情数据 ， 对流行病学模型中的重要参数如传染率、治愈率、死亡率等进行动态估计和修正 ， 这大大提高了预测精度 。 ”
“此外 ， 我们围绕新冠肺炎疫情开展了多项科学研究 ， 包括新冠肺炎传播的适宜温湿条件、季节特征、震荡特征 ， 以及政府干预对于空气质量的影响 ， 这些结果也同时纳入疫情预测系统中 ， 用来改进模型 。 ”黄建平介绍 。
系统将持续优化 ， 服务全球流行病学预测
系统最新的结果是对未来五年疫情发展趋势的预测 ， 结果显示：如果在2021年1月全球70%的人注射疫苗 ， 并且疫苗长期有效 ， 到2025年全球疫情才能基本结束 。
“疫情不可能很快结束 ， 即便有了疫苗 ， 疫情也会长时间存在 ， 所以抗疫将是一个长期的任务 ， 我们还需坚持下去 。 ”黄建平表示 ， 积极有效的隔离措施和及时普遍疫苗接种才是控制疫情的最佳方案 。
“我们的系统已经推出了两版 ， 第二版将社区解封时间及市民自我隔离对疫情发展的影响考虑进去 ， 预测结果较第一版有了很大提升 。 ”黄建平告诉采访人员 ， “目前 ， 我们正在研发第三版预测系统 ， 此版将会把各个口岸 ， 飞机场每天进出的人数 ， 以及飞机途经的国家、感染率等因素都添加到预测系统中 ， 同时还将引入更多环境影响参数 ， 如自然灾害等 ， 从而进一步提高预报的准确率 。 ”
据了解 ， 新冠肺炎疫情全球预测系统还将持续更新优化 ， 在未来的发展中 ， 系统将不再局限于新冠肺炎疫情预测 ， 而是朝着全球流行病学预测的方向发展 。 黄建平说 ， 系统未来将发展成全球流行病学预测模型 ， 服务于日常公共卫生 ， 成为智慧城市的一部分 。

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