温度哈佛最新成果：温度高于25℃可降低新冠病毒传染率 但不足以完全控制疫情
梅宁航 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
天气变热可以降低新冠病毒传染性？现在有了科学证据 。
哈佛大学公布最新新冠研究成果显示：温度高于25℃可降低新冠病毒传染率 。
研究人员发现 ， 当温度高于25℃时 ， 温度每升高1度 ， 传播率下降3.1% ， 二者存在负相关关系 ， 意味着温度对病毒传播具有抑制作用 。
但研究人员强调 ， 单纯依赖温度变化 ， 不能控制住疫情蔓延 。
这也是哈佛大学研究人员 ， 收集了世界多个地区的温度数据和新冠传染率数据后 ， 在温度和新冠相关关系方面的最新成果 。
关键的25℃
研究人员收集了从疫情爆发以来的温度历史数据 ， 跨度从2019年12月12日到2020年4月22日 。
在空间尺度上 ， 包含中国 ， 及北美和欧洲等地理单元 。
包括中国301个城市 ， 美国3144个县及5个地区 ， 以及伊朗、加拿大等地区 ， 共计3793个地理单位 。
研究核心设计在于研究设计的各个影响因子 ， 包括风速、降水量和日温度和疫情的相关关系 。
研究人员设计了估计传染数R值（计算方式为一个感染者再次感染他人的数量） ， 用以衡量携带病毒的感染者再二次感染的人员数量 。
当R值大于1时 ， 可以认为病毒仍在传播 ， 当R值小于1接近0时 ， 可认为病毒正在被有效控制中 。
但是 ， 研究人员同时风速、降水量和日温度和病毒传播存在正相关关系 ， 单纯依赖温度升高不足以抑制病毒传播 。 
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同时需要说明的是 ， 研究人员强调 ， 此研究不能完全解释温度和传染率之间的关系 ， 主要原因是感染率和官方登记之间的延迟 。
病人确诊和卫生防疫部门登记之间存在大约10~15天的延迟 。
同时 ， 研究人员指出 ， 过于依赖基于中国的数据集可能会让结果的泛化能力较低——中国在抗疫方面的动员和行动能力 ， 对疫情有效控制作用更为明显 。 
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为了修正上述研究的不足 ， 研究人员将数据扩大到其他3793个地理单元 ， 并且拉长时间 ， 同时建立新的统计方法 ， 将延迟时间纳入新模型 ， 随后考察天气和新冠病毒的关联情况 。
今年的情况会好吗？
在修正模型之后 ， 研究人员对今年全球疫情传播进行预测 ， 以期为全球防疫提供详实的参考 。
虽然可以使用包括非线性模型在内的更复杂的规范 ， 但研究人员选择了一个更简单、更符合理论的替代方案 ， 原因有二：
首先 ， 特定地点的趋势占了模型的大部分预测能力 ， 因此 ， 使用交叉验证对天气条款进行微调并不能显著提高预测能力 。
其次 ， 更复杂的模型所产生的影响将更难解释和传播 ， 推断的可靠性也更低 。
新模型具有更强的准确性 ， 作者NG和MG利用新模型生成新的测试数据集 。
他们将平均温度设定在25℃ ， 考察在此区间内日照温度、相对湿度、压力（Air pressure）、降水量、降雪量、风速、每天接受太阳的时数以及相对湿度和平均温度之间的相互作用 。
最终结论是 ， 新模型在利用现有数据计算出天气响应函数后 ， 可以有效预测天气状况和病毒传播之间的关系 。 
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夏天到来不能完全控制疫情
哈佛研究人员认为随着夏季到来 ， 温度升高确实有助于降低新冠病毒感染率 ， 尤其是当温度高于25℃时 。 
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研究人员还利用模型预测了未来一段时间内的全球疫情风险状况 ， 不同地区新冠病毒传播风险差异较大 ， 中东、非洲、亚洲和北美洲的许多地区可能受益 ， 而加拿大、欧洲和澳大利亚则因天气原因显示出较高的风险 。
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