新冠肺炎疫情全球预测

        Global Prediction of COVID-19 Pandemic System FAQ

全球新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情暴发以来，兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心积极协调各方科研力量，在现有区域疫情预测模型基础上，考虑了气候和环境条件以及政府管控措施对疫情传播的影响，成功开发出具有兰州大学全部知识产权的世界上第一个《新冠肺炎疫情全球预测系统》。自上线该系统以来，我中心受到了上级领导单位与兄弟科研机构的支持和肯定，同时也得到国内外媒体与社会的广泛关注。作为科学研究人员，我们同样有责任和义务回应社会公众和媒体记者对此的关注，解答他们的问题，向社会解释我中心发布的预测系统，现将社会各界提出的常见问题进行如下答疑。

1. 能否简单介绍一下这项《新冠肺炎疫情全球预测系统》？

本预测系统是将统计-动力气候预测的先进技术与流行病模型相结合建成的，并在系统中考虑了温度、湿度和管控措施等因素对疫情发展的影响。NO2是重要的大气污染物，其浓度变化能够定量地反应政府管控措施的强度。当地NO2浓度异常偏低时，意味着交通流量显著降低，政府管控措施起到了增加社交距离的作用，这将减少病毒传播。我们之前的研究结果显示，新冠疫情传播的最佳温度是5-15℃，而严格的隔离措施有助于减少感染概率。因此，系统引入了温度、湿度和政府管控措施三个变量，对传统流行病学模型进行改良，融合了不同学科领域的成果。

我们建设《新冠肺炎疫情全球预测系统》的目标是利用科学手段预测疫情发展，为研判疫情态势、采取有效防控手段提供科学依据。我们衷心希望该系统对世界卫生组织和各国政府应对疫情有所帮助。

2.怎么保证预测结果的准确性？

预测模型所采用的疫情数据主要来自于美国约翰斯·霍普金斯大学冠状病毒信息资源中心，温度、湿度等气象数据来自美国国家航空航天局和欧洲中期天气预报中心。团队将统计-动力气候预测的先进技术与流行病模型相结合，实时引入全球最新的疫情数据，针对有疫情数据的180多个国家逐个建模，反复进行最优参数化反演建立预测系统。

预测是一个科学问题，我们必须用科学、理性、开放与合作的态度去对待。预测结果的准确性受到各种因素的共同影响，如：各国通报的疫情数据准确性、真实性，病毒在传播过程中的变异，局地的气象条件（温度、湿度等）会随大气环流发生变化等。这些不确定因素均会影响预测结果的准确性。同时，政府所采取的管控措施也在根据各国的实际情况进行动态调整，公民也会根据实时更新的疫情数据自主地调整自我防护措施，这些复杂的因素都会影响疫情的发展。因此，我们的模型会实时同化最新的疫情数据，不断进行更新和优化，以确保预测结果的参考价值。目前，我们每10天会更新一次预测结果。

3.根据介绍，《新冠肺炎疫情全球预测系统》是由“西部生态安全省部共建协同创新中心”开发的，该中心并非是医疗研究机构，为什么开展COVID-19的相关研究？

面对疫情，我们要团结多方力量，齐心协力应对挑战，做好与病毒长期共存的准备。疫情的监测、预警、疫苗研发、应急响应、资源调配等各个环节都需要多个学科的共同努力，开展多学科交叉融合研究与合作，是符合全人类共同利益的正确选择。西部生态安全省部共建协同创新中心是由兰州大学牵头，中科院相关研究所，西藏大学、青海大学等高校，甘肃省治沙研究所等地方研究机构协同参与。中心的主要任务是：聚焦水土气生五大圈层，保障生态安全，构建宜居环境，守护人类健康。

全球COVID-19疫情暴发以来，我们积极协调科研力量，在兰州大学各级领导和中心主任带领下，运用团队30年来在统计—动力方法气候预测方面的技术专长和优势，在现有区域疫情预测模型基础上，综合考虑环境温度、湿度和疫情防控措施等关键信息对疫情传播的影响，经研究和反复测试，成功开发出具有兰州大学全部知识产权的《新冠肺炎疫情全球预测系统》，项目完成过程中得到了兰州大学第一医院、公共卫生学院、基础医学院、政治与国际关系学院等部门的支持和配合，是兰州大学多学科交叉融合与合作的产物。我们作为科研工作者，有社会责任运用自己的专业知识展开研究，为有效遏制COVID-19疫情发展提供帮助。

4.如何解读预测数据及预测的时效？

目前预测结果每10天更新一次，最长可做一个月的预测，后期会继续优化，争取可以开展更长期的预测，如季度预测等。

所有预测结果是我们模型给出的参考结果。需要强调的是：预测是一个科学问题，我们必须用科学的态度去对待。一方面，预测模型中的变量是不断变化的；另一方面，我们在后续的研究中也会根据实际情况实时修正预测模型。COVID-19是全人类共同的敌人，每一个数字的背后都是一个鲜活的生命，一个幸福的家庭。预测更重要的是预警作用，期望各国政府能够采取科学、积极的防疫政策来遏制疫情，我们不愿看到预测的数据在任何地区变成现实，也呼吁国际社会在各个层面加强合作，共同应对新冠肺炎疫情在全球蔓延。

5. 季节预测和月预测的主要区别？

季节预测采用更复杂且准确的6参数模型。季节预测不仅考虑了温度等气象要素的季节性变化，同时考虑了游行抗议和城市解封等大规模聚集性活动导致的疫情二次暴发的影响。季节预测主要反应疫情季节性长期变化趋势，预测时效为6个月。月预测在趋势预测的基础上引入了高频分量的预测，综合考虑城市封锁政策的变化和公民个人自我社交隔离对于疫情发展的影响，从而进行更加详尽的每日预报。月预报每10天进行一次更新。