钟南山点赞首个新冠肺炎疫情全球预测系统

  近日,钟南山院士在“广州实验室科技助力基层疫情防控万里行”启动仪式上,对兰州大学研发的“新冠肺炎疫情全球预测系统”表示肯定,他称赞:“他们一些预测的模型还是相当可靠的。”

  兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心利用跨学科研究优势,研发了世界上首个新冠肺炎疫情全球预测系统。自2020年5月系统上线运行以来,已经实现对全球190余个国家新增确诊病例的预测。

  可进行全世界190多个国家的预测

  “这个预测系统是世界上第一个全球预测系统,可以进行全世界190多个国家的预测,其中我们还创新性地把政府管控措施考虑进来。”兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心主任黄建平教授说。

  新冠肺炎疫情全球预测系统会实时引入190多个国家的新数据,综合考虑当地的温度,湿度,防控措施等,逐个建模,预测未来每日,每月,两个季度及突发疫情新增确诊病例,每10天更新一次预测数据,面向全世界免费开放。

  该系统对北京新发地突发疫情的预测结果表明,自2020年6月11日开始的北京小规模疫情暴发实际累计确诊335人,预测累计确诊310人,预测数据比实际数据仅低了7.5%。除了6月24日开始的小高峰,疫情发展趋势与预测较为一致。

  系统对国外疫情的预测也较接近实际情况。该系统2020年11月第二次更新的预测数据显示,美国12月份单月累计确诊病例预计达到678万左右,而实际新增确诊病例约为658万,预测数据比实际数据仅偏高3.04%。

  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。

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