去年5月25日，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COVID-19疫情预测系统”正式上线。1月31日，该“预测系统”，又被钟南山院士点赞。而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，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。他强调，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。

2020年5月25日，兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心正式对外发布《全球 COVID-19疫情预测系统》，计划每10天更新一次预测结果。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。

团队的前期研究表明，环境温度和大气中NO_2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℃至15℃，全球60%新冠肺炎确诊病例出现在气温5℃至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NO_2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NO_2含量反映了汽车尾气和工业排放情况，当NO_2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。

据该中心研究团队负责人黄建平介绍，这是世界上第一个全球疫情预测系统，系统建立旨在科学预测疫情发展，为战略研判疫情态势、采取有效防控手段提供科学依据。

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。

该系统对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。

据了解，兰州大学西部生态安全协同创新中心研究团队在统计—动力方法气候预测方面拥有30年的积累。COVID—19疫情暴发以来，他们综合考虑环境温度、湿度、人口密度和疫情防控措施、医疗条件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，对上百个国家分别建模，经反复测试，最终形成了“全球COVID-19疫情预测系统”。

兰州日报社全媒体记者 耿 睿