新冠肺炎疫情全球预测

本预测模型是一个结合了全球真实流行病数据、气象因素和隔离措施的改良流行病SIR模型。假定在暴发期间不同地区的总人口保持不变；COVID-19只是通过人与人之间的传染扩散；个体之间没有免疫力差异。每个国家的总人口被分成三种类型：易感人群S，感染人群I，治愈和死亡人群R。SIR感染疾病模型使用以下方程描述：

其中r是和感染人群接触的人数；β是感染率；μ是退出率。

基于上面定义的经典SIR模型，我们发展了一个包含温度，湿度，城市人口密度和对COVID-19感染的控制强度的新颖模型。我们的模型定义如下：

我们发现环境温度和大气中NO₂含量是预测新冠疫情的两个重要指标。新冠疫情传播的最佳温度是5-15℃，全球70%新冠肺炎确诊病例出现在气温5℃-15℃之间（见前期研究成果）。另外，利用卫星观测的NO₂含量能很好的反映各国政府防控和限制措施的实施效果。大气中NO₂含量反映了汽车尾气和工业排放情况，当NO₂显著减少时，说明交通量大量放缓，人际交流显著减少，14天后疫情会显著减少（见前期研究成果）。

为了引入温度，湿度和政府管控措施，我们假定：

其中F₁(T_2m)和F₂(RH_2m)分别是局地温度，相对湿度与每日新增确诊人数的函数关系；NO₂是局地NO₂浓度的变化率，反映了隔离措施的强度。严格的隔离措施有助于增加社交距离和减少感染概率。