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。

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。

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。

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。

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。

对此，公众焦点是温度升高对自身地区的影响，Reddit讨论集中在温度升高对疫情的控制，而研究者警告，完全依赖温度升高不足以控制住疫情，控制疫情还和管理水平、风俗习惯以及人口密度等因素密切相关。

大家面对疫情，还是要做好自身防护，不要因为夏天来了就抱有侥幸心理~

参考链接：
https://projects.iq.harvard.edu/covid19/abstract-chinese
https://projects.iq.harvard.edu/files/covid19/files/weather_and_covid-19_preprint.pdf

— 完 —

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