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鐘南山點贊！蘭州大學研發世界首個新冠全球預測系統

近日，鐘南山院士在“廣州實驗室科技助力基層疫情防控萬里行”啟動儀式上，對蘭州大學研發的“新冠肺炎疫情全球預測系統”表示肯定，他稱贊：“他們一些預測的模型還是相當可靠的。”

蘭州大學西部生態安全省部共建協同創新中心利用跨學科研究優勢，研發了世界上首個新冠肺炎疫情全球預測系統。自2020年5月系統上線運行以來，已經實現對全球190余個國家新增確診病例的預測。

可進行全世界190多個國家的預測

“這個預測系統是世界上第一個全球預測系統，會實時引入190多個國家的最新數據，綜合考慮當地的溫度、濕度、防控措施等，逐個建模，預測未來每日、每月、兩個季度及突發疫情新增確診病例，每10天更新一次預測數據，面向全世界免費開放。

蘭州大學西部生態安全省部共建協同創新中心主任黃建平教授介紹說，該系統對北京新發地突發疫情的預測結果表明，自2020年6月11日開始的北京小規模疫情暴發實際累計確診335人，預測累計確診310人，預測數據比實際數據僅低了7.5%。除了6月24日開始的小高峰，疫情發展趨勢與預測較為一致。

系統對國外疫情的預測也較接近實際情況。該系統2020年11月第二次更新的預測數據顯示，美國12月份單月累計確診病例預計達到678萬左右，而實際新增確診病例約為658萬，預測數據比實際數據僅偏高3.04%。

黃建平介紹，該系統不僅可以做預測，還可以用于歸因分析，例如病毒變異、洪水和抗議示威活動等因素對疫情的影響，為研判疫情態勢、采取有效防控手段提供了科學依據。

引入統計-動力方法，提高預測準確度

“我們引入了天氣預報的一些技巧，比如說，預報員做預報的時候總會根據天氣前期的演變預測未來天氣。”黃建平介紹，這個模式的最大特點就是把前期傳播的演變過程考慮進來，形成了氣候預測中的統計-動力方法與流行病學模型相結合的預測系統。

傳統的流行病學模型中存在較多假設條件，然而疫情的發展受到各種不確定因素的影響，如管控措施、氣象條件、病毒變異等，因此在進行實際應用時將不可避免地存在一定的誤差。

黃建平說：“我們在傳統的流行病學模型的基礎之上，使用氣候預測中的統計-動力方法對傳統的流行病模型進行改良，利用實時更新的疫情數據，對流行病學模型中的重要參數如傳染率、治愈率、死亡率等進行動態估計和修正，這大大提高了預測精度。”

“此外，我們圍繞新冠肺炎疫情開展了多項科學研究，包括新冠肺炎傳播的適宜溫濕條件、季節特征、震蕩特征，以及政府干預對于空氣質量的影響，這些結果也同時納入疫情預測系統中，用來改進模型。”黃建平介紹。

系統將持續優化，服務全球流行病學預測

系統最新的結果是對未來五年疫情發展趨勢的預測，結果顯示：如果在2021年1月全球70%的人注射疫苗，并且疫苗長期有效，到2025年全球疫情才能基本結束。

“疫情不可能很快結束，即便有了疫苗，疫情也會長時間存在，所以抗疫將是一個長期的任務，我們還需堅持下去。”黃建平表示，積極有效的隔離措施和及時普遍疫苗接種才是控制疫情的最佳方案。

“我們的系統已經推出了兩版，第二版將社區解封時間及市民自我隔離對疫情發展的影響考慮進去，預測結果較第一版有了很大提升。”黃建平告訴記者，“目前，我們正在研發第三版預測系統，此版將會把各個口岸，飛機場每天進出的人數，以及飛機途經的國家、感染率等因素都添加到預測系統中，同時還將引入更多環境影響參數，如自然災害等，從而進一步提高預報的準確率。”

據了解，新冠肺炎疫情全球預測系統還將持續更新優化，在未來的發展中，系統將不再局限于新冠肺炎疫情預測，而是朝著全球流行病學預測的方向發展。黃建平說，系統未來將發展成全球流行病學預測模型，服務于日常公共衛生，成為智慧城市的一部分。

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