全球首个！兰州大学研发出“全球新冠疫情预测系统”
全球首个！兰州大学研发的这个系统被钟南山点赞
原标题：全球首个！兰州大学研发的这个系统被钟南山点赞
今天，兰州大学研发的“全球新冠疫情预测系统”，又被钟南山院士点赞。据悉，这已不是钟南山院士第一次对该系统公开表示肯定。
1月31日，在“广州实验室科技助力基层疫情防控万里行”启动活动上，广州实验室主任、中国工程院院士钟南山现场解答多个公众关注的疫情防控问题。
钟南山说，天气冷是病毒生长传播的一个非常好的机会，一个是温度的问题，就是生存环境的问题；此外一般天气冷的时候，在房间里聚集的人比较多。
钟南山谈到发生在吉林、河北、黑龙江的疫情，以及严格防控措施的必要性。他指出要看到吉林河北的患病人数远远超过2020年6月发生在北京新发地的疫情，新发地疫情27天结束，约300多人。现在看来疫情扩散形势比较严峻，原因之一是冬天天气冷，有利于病毒生存和传播。
钟南山说，根据兰州大学开发的新冠疫情预测模型预测，在政府的强力干预下，吉林、河北、黑龙江的疫情将在2月上旬基本控制。假如没有采取严格的防控措施，黑龙江2月底将有13万人感染，河北2月底将有12万人感染。
钟南山强调，兰州大学西部生态安全省部共建中心研发的“全球新冠疫情预测系统”的预测是相当可靠的。钟南山说，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。
据悉，2020 年 5 月 25 日兰州大学西部生态安全省部共建中心发布了世界上第一个“全球COVID-19疫情预测系统”，该研究取得的显著成效，有力支撑了我国“早发 现、早诊断、早隔离、早治疗”的管控措施。
预测系统将统计-动力气候预测的先进技术与改良的 SIR 流行病模型相结合，实时引入全球最新的疫情数据，并综合考虑当地的温度、湿度等气象条件以及疫情防控措施等关键因素对病毒传播的影响，针对有疫情数据的 191 个国家逐个建模，通过真实流行病数据反复进行最优参数化反演得到，可用来预测每日、每月、季节性及突发疫情新 增确诊病例。
系统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。
对 2020 年 6 月北京新发地突发疫情的预测结果表明，在二级响应管控措施下，疫情规模有望控制在 300 人左右，实际新增确诊 335 人且疫情发展趋势与预测较为一致，这充分体现了系统较好的预测能力 系统的建立为研判疫情态势、采取有效防控手段提供了一定的科学依据。
2020年4月15日，世界卫生组织卫生紧急项目执行主任迈克尔·瑞安曾在例行记者会上表示，目前还不清楚温度、湿度等气候因素对新冠病毒的影响，也许不得不学习如何与之共存，以及如何在高密度城市环境中控制新冠病毒。世卫组织卫生紧急项目技术主管玛丽亚·范·科霍夫也指出，疫情始于寒冷干燥的气候，同时也看到病毒可以在多种不同气候下加速传播，目前仍处于大流行的早期阶段。
团队的前期研究表明，环境温度和大气中NO2含量是预测新冠肺炎疫情发展的两个重要指标。新冠肺炎疫情传播的最佳温度是5-15℃，全球60%新冠肺炎确诊病例出现在气温5℃-15℃环境中，春夏疫情会从中低纬度向高纬度传播，秋季中纬度国家面临二次爆发危险。同时，卫星观测的NO2含量能有效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，疫情防控效果较明显。
团队负责人黄建平教授表示，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，团队将开展更长期的季节预报，并进行参数的最优选取。