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。
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。
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