在世界範圍內,流行病學家們正在構建短期和長期的疾病預測模型,以此作為減緩和控制新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)傳播的理論依據。本文基於EDBF(Empirical Distribution Based Framework,基於經驗分佈的框架)算灋建立複合自然因素(Compound Natural Factor,CNF)模型以探究多種自然因素對COVID-19軌跡的影響,為疾病防治提供了新的思路。
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2020年3月11日,世界衛生組織(WHO)宣佈新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)為全球大流行病。《自然》和《科學》雜誌曾發表文章肯定了非藥物干預措施,如城際旅行限制、病例早期識別和隔離、以及人員接觸限制和社交疏遠措施等對抑制新冠肺炎在中國傳播的積極影響,但同時不能排除未知環境因素的干擾。早前,多項研究探究了不同環境因素對新冠病毒傳播的影響,但是部分研究結果互相衝突。例如,有研究者認為乾燥的氣候環境有利於飛沫介導的病毒性疾病的傳播。然而又有研究表明濕度較大時新冠肺炎更易傳播。這些相反的結論可能是由於忽略了環境因素之間的互相干擾作用。
自然因素與新冠肺炎發病軌跡的相關性
北京大學遙感與地理資訊研究所趙紅穎團隊在Wiley發行的Earth's Future上發表論文,基於EDBF算灋建立複合自然因素模型,探究溫度、濕度、能見度、氣壓、風速、氣溶膠和植被等自然因素對COVID-19軌跡的影響。研究者分析了中國31個不同都市2020年1月至3月的日新增病例數、日新增死亡數以及日新增治癒患者數,並研究了其與溫度、濕度、能見度、氣壓、風速、氣溶膠和植被等七項環境名額的關係。研究者通過優化權重分配,建立了以上述七種自然影響因素建立了複合自然因素模型,並利用EDBF算灋反覆運算優化COVID-19軌跡與複合自然因素的耦合關係,以準確類比它們之間的相互作用。該項研究表明,複合自然因素模型能够很好地反映COVID-19軌跡的變化。氣候變化引起的複合自然因素下降可以幫助抑制病毒的傳播,但是增大了死亡率。與之相對的,複合自然因素升高導致新冠肺炎的死亡率下降,卻加速了病毒的傳播。其中,氣溶膠和可見度對病毒傳播影響較大,對死亡率影響最大的因素是風速,而濕度和氣壓對患者治癒情况影響更大。本項研究為研究環境變化對全球大流行疾病的影響提供了新的思路。
引用此論文
Zuo,Z.,Ullah,S.,Yan,L.,Sun,Y.,Peng,F.,Jiang,K.,& Zhao,H.(2021).Trajectory simulation and prediction of COVID-19 via compound natural factor(CNF)model in EDBF algorithm.Earth's Future,9,e2020EF001936.https://doi.org/10.1029/2020EF001936[Health Sciences]
原文刊載於【OALandscape】公眾號
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