1月31日，在“廣州實(shí)驗室科技助力基層疫情防控萬(wàn)里行”啟動(dòng)活動(dòng)上，廣州實(shí)驗室主任、中國工程院院士鐘南山現場(chǎng)解答多個(gè)公眾關(guān)注的疫情防控問(wèn)題。其中蘭州大學(xué)西部生態(tài)安全省部共建協(xié)同創(chuàng )新中心研發(fā)的“全球新冠疫情預測系統”，再次獲得鐘南山院士“點(diǎn)贊”。
鐘南山表示，天氣冷是病毒生長(cháng)傳播的一個(gè)非常好的機會(huì )。吉林、河北的患病人數遠遠超過(guò)2020年6月發(fā)生在北京新發(fā)地的疫情，現在看來(lái)疫情擴散形勢比較嚴峻，原因之一是冬天天氣冷，有利于病毒生存和傳播。
鐘南山說(shuō)，蘭州大學(xué)西部生態(tài)安全省部共建協(xié)同創(chuàng )新中心研發(fā)的全球新冠疫情預測模型是相當可靠的。根據這一模型預測，在政府的強力干預下，吉林、河北、黑龍江的疫情將在2月上旬基本控制。假如沒(méi)有采取嚴格的防控措施，黑龍江2月底將有13萬(wàn)人感染，河北2月底將有12萬(wàn)人感染。
2020年5月25日，蘭州大學(xué)西部生態(tài)安全省部共建協(xié)同創(chuàng )新中心正式對外發(fā)布《全球COVID-19疫情預測系統》（發(fā)布網(wǎng)址：http://covid-19.lzu.edu.cn/）。該系統是世界上第一個(gè)全球疫情預測系統。
團隊的前期研究表明，環(huán)境溫度和大氣中NO2含量是預測新冠肺炎疫情發(fā)展的兩個(gè)重要指標。預測系統將統計—動(dòng)力氣候預測的先進(jìn)技術(shù)與改良的SIR流行病模型相結合，實(shí)時(shí)引入全球最新的疫情數據，并綜合考慮當地的溫度、濕度等氣象條件以及疫情防控措施等關(guān)鍵因素對病毒傳播的影響，針對有疫情數據的190多個(gè)國家逐個(gè)建模，通過(guò)真實(shí)流行病數據反復進(jìn)行最優(yōu)參數化反演得到，可用來(lái)預測未來(lái)每日、每月、兩個(gè)季度及突發(fā)疫情新增確診病例。
系統預測2021年2月2日
全球新冠肺炎新增人數
系統第二版使用了更復雜的SEIR模型，同時(shí)考慮社區解封時(shí)間及市民自我隔離對疫情發(fā)展的影響，并利用EEMD-ARMA方法對預測結果進(jìn)行修正，以得到更優(yōu)的預測效果。
據了解，該系統對2020年6月北京新發(fā)地突發(fā)疫情的預測結果表明，自6月11日開(kāi)始的北京小規模疫情暴發(fā)實(shí)際新增335人，預測新增310人。由于北京在第一時(shí)間內采取了嚴格的管控措施，迅速減小了感染率，避免了疫情的大規模暴發(fā)。除了6月24日開(kāi)始的小高峰，疫情發(fā)展趨勢與預測較為一致，顯示了系統較好的預測能力，能夠為研判疫情態(tài)勢、采取有效防控手段提供一定的科學(xué)依據。
2020年6月該系統對于
北京疫情的預測曲線(xiàn)圖
