作者:丁思 来源:中新社微信公众号 发布时间:2021/2/6 17:00:58
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被钟南山两次点赞的这个预测系统,到底“神”在哪儿?

 

连日来的一周,被中国工程院院士钟南山点赞的“兰州大学新冠肺炎疫情全球预测系统”(发布网址:http://covid-19.lzu.edu.cn/)火爆刷屏网络,一度冲上“热搜榜”。近日,中新社记者走进兰州大学,探访了该预测系统研发背后的故事。

不知道该做啥?

奋战3个月,交了“全球首个”的作业

“疫情发生后,我们该做点啥?当时挺着急。看全国人民都去支援武汉,但我们做不了啥,搞大气科学,做预测、做预报是我们的强项。我们决定建立全球预测系统,希望能为各个国家政府提供一些参考资料。”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接受记者采访时说,“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,必须携手应对。”

兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心,是2018年12月获教育部认定,由兰州大学牵头,中国科学院相关研究所,西藏大学、青海大学等高校,以及甘肃省治沙研究所等地方研究机构协同参与;聚焦区域、行业战略需求和西部生态安全问题,开展协同创新研究,提供技术支撑与决策咨询。

该研究团队发挥30年来在统计—动力方法气候预测方面的技术专长和优势,在现有区域疫情预测模型基础上,综合考虑环境温度、湿度、人口密度和疫情防控措施等关键信息对疫情传播的影响,以及疫情在全球蔓延的复杂情况,对当时有疫情的180多个国家分别建模,经反复测试,奋战三个月,最终形成了“新冠肺炎疫情全球预测系统”。

2020年5月系统上线发布。跨学科研究是该系统最为突出的特点,它将气候预测中的统计—动力方法与流行病学模型相结合,创建了世界上首个全球新冠疫情预测系统。

“以往的公共卫生和流行病并不注重预测,更多的是,事件来了就进行确诊和救治。”黄建平说,我们引入了天气预报的一些技巧,例如预报员做预报时,他们总会根据天气前期的演变,来预测未来天气情况,就像从西伯利亚来了一股寒流,寒潮的到来会给我们今后的天气带来什么影响。”

该系统是基于传统流行病学模型研发的,引入大气科学中天气预报的技巧。将前期疾病的传播过程、政府的管控措施等参数引入系统预测,不仅科学预测疫情发展,还提供归因分析,为研判疫情态势、采取有效防控手段提供了科学依据。

每十天更新预测结果

“准”到让钟南山两次点赞

时值寒假,由老师和学生组成的这支研究团队还在紧张工作。兰州大学拥有这个系统完全自主的知识产权。

截至目前,该系统已对全球有疫情数据的190多个国家进行了未来一日、一月以及两个季度的新冠疫情预测,并且每10天更新一次预测数据,预测数据面向全世界免费开放。

该系统对2020年6月北京新发地突发疫情的预测结果表明,自6月11日开始的北京小规模疫情暴发实际新增335人,预测新增310人。由于北京在第一时间内采取了严格的管控措施,迅速降低了感染率,避免了疫情的大规模暴发。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,显示了系统较好的预测能力。

2020年6月23日,钟南山在接受记者采访,针对北京近期发生的聚集性疫情时说,由于采取强化核酸检测和对病例细致的追踪等强有力措施,北京的疫情目前得到了有效控制。

同时他说,“兰州大学的一个模型的预测,假如没有任何的干预,大概在同样的时间,北京会传播20万人。这就是我们在中国进行很有力的这种防控措施所取得的结果。”

2021年1月31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,再次提及兰州大学。

他说,兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心研发的“新冠肺炎疫情全球预测系统”的预测是相当可靠的。对于2020年北京新发地疫情的预测以及今年吉林、河北、黑龙江等地的预测基本和后来的疫情发展一致。

两次点赞,让黄建平团队得到了莫大的鼓励。

黄建平说,“预测系统在不断升级,预测结果准确性也在不断提升,但被广泛认可仍旧是难题。我们会将一些预测结果,通过邮件的方式发给一些国家、地区和组织,但邮件往往是石沉大海,没有任何回复。”

“去年北京新发地以及河北、黑龙江等地疫情暴发后,我们将系统介绍和疫情预测,通过邮件的方式发送给了钟南山院士和中国疾控中心首席流行病学专家吴尊友教授。”黄建平说,“我们很快收到了回复,双方沟通了模型的相关问题。这对我们来说,是莫大的鼓励。”

预测系统升级至第二版

希望为智慧城市建设“添砖加瓦”

目前,该系统已经更新至第二版,相较于第一版,加入社区解封时间、市民自我隔离对疫情发展的影响等因素,以期获得更好预测结果,为研判疫情态势、采取有效防控手段提供科学依据。

黄建平说,此前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。这是目前世界上唯一并且坚持做全球疫情预测的系统。

谈及未来第三版、第四版的升级换代,黄建平说,计划将各个口岸、飞机场每天进出人数,以及飞机途经的国家、自然灾害对疫情的影响、不同风险区的环境效应对疫情的影响等参数引入预测系统,以提高预报准确率;同时还将发展为网格化的预测模型,使预测单位能精确到县级。

“未来,我们还将尝试将这个系统做成全球流行病学预测系统。”黄建平说,计划根据每个城市具体情况研发出精准的子模式,一旦这个城市出现疫情,能快速、精准地做出预测,为政府部门和民众提供参考信息,让预测系统成为智慧城市建设的一部分。

 
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