全球首个"新冠"预测系统升级不停 进阶版有啥变化?
甘肃

全球首个"新冠"预测系统升级不停 进阶版有啥变化?

2021年02月03日 20:00:21
来源:凤凰网甘肃综合

文/闫琴雯

兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心(下简称中心)建立的全球首个《全球COVID-19疫情预测系统》(下简称系统)经过“改良”的第二版,在加入社区解封时间及市民自我隔离对疫情发展的影响因素后,得到了更优的预测效果。该中心主任黄建平教授表示,未来升级到3.0乃至4.0版后,还将发展成可以对普通流行病学预测模拟的环境健康模型,服务于日常的公共卫生。

兰州大学教授黄建平带领团队分工进行全球新冠疫情的数据收集和统计 闫琴雯 摄

兰州大学教授黄建平带领团队分工进行全球新冠疫情的数据收集和统计 闫琴雯 摄

黄建平教授表示,团队通过定时检测数据,以月为周期,通过对比旧数据和实际情况,分三次进行数据更新,目前的系统在第一版以流行病学模型为理论的基础上,加入地质学、大气科学的内容,并且引进了政府管控对于疫情的影响因素,相比较于1.0版本,该系统更注重预测,但不仅是单纯的分析和数值预报,还可以做归因分析,具有全球性的特点。

系统对2020年6月北京新发地突发疫情的预测结果 兰州大学供图

系统对2020年6月北京新发地突发疫情的预测结果 兰州大学供图

“这个系统目前可以预测的范围相对来说比较大,升级版中将会尽量精准到以县一级为单位,实现网格化的数据测算,进行一些更加复杂的数据统计。”黄建平教授说,该系统面向全球,在国外通过约翰斯·霍普金斯大学及一些防疫机构的数据网站,采集全球疫情发展状况的大量实时数据,汇总之后进行测算统计,可以较为准确地预测出全球疫情发展趋势。

系统首页显示疫情全球人数预测 兰州大学供图

系统首页显示疫情全球人数预测 兰州大学供图

黄建平教授认为,对于新冠疫情的预测是有必要的,预测系统的数据模型建立将会给政府的决策带来一定的参考意义,有实际数据支撑下的决策会很大限度地影响疫情走向,也有利于防止由于数据和相关情况未知出现的恐慌。

“兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心研发的‘全球新冠疫情预测系统’的预测是相当可靠的,该中心对于去年北京新发地疫情的预测,基本和后来的疫情发展一致。”钟南山日前在解答公众关注的疫情防控问题时,也为该系统点赞。

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                 ——本报记者专访兰大全球疫情预测系统研发团队带头人黄建平

黄建平教授

黄建平教授

黄教授介绍预测系统

黄教授介绍预测系统

“全球新冠疫情预测系统的预测是相当可靠的!”近几日,中国工程院院士钟南山再次点赞兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心研发的“全球新冠疫情预测系统”的这句话上了热搜。

黄建平,兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心主任, 兰州大学唯一一个“黄大年式教师团队”带头人。新冠疫情爆发以来,黄建平团队成功开发出具有兰州大学全部知识产权、世界上第一个“全球新冠疫情预测系统”,为战略研判疫情态势、采取有效防控手段提供科学依据。截至目前,该系统已经对全球191个国家和地区及国内突发的小规模疫情做了未来一天、一个月和两个季度的预测。

“全球新冠疫情预测系统”有何特点?与第一版相比,第二版有何创新?该系统未来的发展目标是什么……带着这些问题,2月3日,本报记者来到位于兰州大学观云楼20楼的“全球新冠疫情预测系统”诞生地,专访了研发团队带头人黄建平教授。

黄建平教授直言:我们做这样的一个预测系统,从科学的层面来说,是要告诉大家,新冠疫情是全世界面临的共同灾难,没有一个国家可以独善其身。“疫情不可能很快结束,即便有了疫苗,疫情还会长时间存在,所以,抗疫将是一个长期的任务,我们还需坚持下去。”

记者:“全球新冠疫情预测系统”有何特点?

黄建平:“全球新冠疫情预测系统”将气候预测中的统计——动力方法与流行病学模型相结合,是跨学科知识融合的创新性成果,同时引入了政府的管控措施。之前国外也有大学和相关机构推出过疫情预测系统,但他们只着眼于美国本土疫情的预测;同样,国内也有其他学校对国内疫情进行预测,但是没有继续进行下去。我们做的是一个全球的预测系统,也是目前世界上唯一并且坚持做预测的系统。

记者:在什么情况下想到要研发预测系统?

黄建平:武汉疫情爆发时,看到全国人民都在支持武汉,我觉得应该做点什么。我们是学大气科学的,做预测、做预报是我们的强项。在征求了课题组老师、同学及公共卫生学院老师的意见后,大家都非常支持,用一年时间建立了流行病学的模型。大家都想利用自己的专业知识,对防疫抗疫做出自己应有的贡献。

记者:“全球新冠疫情预测系统”研发的理论基础是什么?成效如何?

黄建平:该预测系统基于实时更新的流行病数据,对每个国家的逐日和季节性新增新冠肺炎发病数进行可靠预报。此外,对于最近出现的突发性的疫情,尤其是国内重点地区,包括北京、香港、大连、新疆、河北、黑龙江等地区这段时间以来的聚集性疫情,也做了城市尺度的预测,模拟了二级和三级响应措施下的疫情趋势,同时也评估了我国疫情防控工作的成效。

记者:目前系统已经升级到第二版,和第一版相比有何不同?

黄建平:第一版使用了改良的SIR流行病模型,该模型结合了全球真实流行病数据,同时考虑气象因素和隔离措施对于新冠疫情传播的影响。第二版使用了更复杂的SEIR模型,同时考虑社区解封时间及市民自我隔离对疫情发展的影响,并利用EEMD-ARMA方法对预测结果进行修正,以得到更优的预测效果。

相较第一版,第二版更为复杂,预测也更为精准。在新增病例、累计死亡病例等参照因素基础上,增加了潜伏者数据以及政府政策、社区解封时间及市民自我隔离等多种因素综合分析预测,并已用来进行季节性预测及疫情二次爆发的预测。围绕新冠疫情,团队已经开展了多项科学研究,包括新冠肺炎传播的适宜温度条件、季节特征等,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,改进和完善模型。

记者:请您谈一谈疫苗接种对于疫情防控的意义。

黄建平:接种疫苗的同时必须加强防范措施,否则疫情的传播也不会停止。从预报来看,只有全世界70%的人都种上疫苗以后,而且疫苗的作用可以达到长时间有效时,才会明显地控制住疫情。我们团队对接种疫苗对新冠疫情传播的影响做了预测,预测条件是:从2021年1月份开始的60天内,分别给全球10%、30%、50%、70%的人接种新冠疫苗,且每天接种疫苗的人数逐步增加,同时假设接种疫苗的人将获得永久免疫。经过系统预测,得出的结论是:在不接种疫苗的情况下,全球每日新增病例数将稳步下降。如果给全球10%、30%、50%、70%的人接种新冠疫苗后,全球每日新增病例数下降速度逐步加快,但并不能完全控制疫情。因此,积极有效的隔离措施和及时普遍的接种疫苗才是控制疫情的最佳方案。

记者:“全球新冠疫情预测系统”下一步的发展目标是什么?

黄建平:接下来,我们团队将进一步升级系统,将其发展为网格化的预测模型,使之前以国家为单位的预测细化到一个省(州)、一个市甚至一个县,使预测结果更加精准,最终将其升级为一个对所有流行病学都适合、更加精细化的全球流行病学预测系统。

另外,未来我们还将引入更多的参数,如关于自然灾害的影响、不同风险区的环境效应等,来进一步提高预报的准确率。在未来很长一段时间内,疫情都无法彻底消失,依旧在全球蔓延,对公共卫生体系造成很大的压力。我们仍需长期考虑季节因素的影响,做好季节预测和月预测,起到良好的警示作用,为政策制定提供理论依据。

兰州日报社全媒体记者 马文艳 赵庭那 文/图

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