获得钟南山院士的公开认可后，一个源自中国西部的全球疫情预测系统进入了公众视线。该系统不但持续公布全球疫情走向，而且其令人惊叹的预测精准度引发了大量讨论，它到底是怎样运行的，又能够给我们应对疫情带来何种实际助力呢？
全球首个预测系统的诞生
2020年，新冠肺炎疫情在全球暴发，此后，兰州大学西部生态安全协同创新中心的团队，迅速投入研究。在黄建平教授带领下，他们整合跨学科知识与技术，在短时间内，开发出覆盖全球的预测系统。该系统拥有完全自主知识产权，填补当时全球范围，缺乏持续性、大范围疫情预测工具的空白。
和传统那种仅仅是针对单独一个国家或者单个地区的流行病学模型不一样，这套系统从开始设计的时候起就把目光放在了全球范围。它可以针对全球范围内超过190个国家的新冠肺炎疫情发展情况展开日常预测，达成了从“区域模拟”到“全球预报”的关键性质的跨越。这一个创新给国际社会去洞察疫情整体的走势提供了一个重要的参考窗口。
预测如何做到准确可靠
在多次实践当中，系统的预测准确性已然获得验证。举例来说，于2021年1月，河北省出现聚集性疫情之际，团队依据当时的数据展开预测，处于采取二级响应措施的状态下，疫情会在2月1日前后得以控制，累计确诊病例大概有945人。而实际的结果是，疫情在1月底基本趋于平息，累计确诊病例是938人，预测值跟实际情形高度相符。
这种可靠性，源自其独有的预测方法，该系统不是单纯依靠流行病学模型，而是创新性地把大气科学里气候预测的统计动力方法，与之进行结合，通过综合剖析实时更新的流行病数据、当地的防控措施强度等诸多参数，系统能够动态调整预测结果，进而提升了对复杂疫情走势的判断能力。
日常与突发疫情的双轨预测
系统所开展的预测工作，主要被划分成两个导向。在日常预测的部分里，并且会按照固定的周期，针对全球各个国家往后一天、一个月甚至两个季度的疫情进展情况，作出预报，与之相关的数据，每10天就会进行一回更新。此番长期趋势的预测，对于从宏观角度去掌握疫情的季节性变动以及传播规律，具备一定助益。
忽然在国内外出现的局部聚集性疫情，系统可以做出快速启动专项预测的行为。举例来说，团队针对北京、香港、大连、新疆、黑龙江这儿一些地方的突发疫情，都开展了城市尺度方面的模拟，并且对不同级别防控措施有可能产生的效果做了评估，以此为快速决策提供了科学根据。
疫苗与防控措施的协同作用
就全球备受瞩目的疫苗效果而言 ，黄建平教授团队开展了专门的模拟预测。该研究设想了从2021年初起 ，为全球不同比例人口接种疫苗的情形。模拟结果表明 ，就算为全球70%的人口接种 ，也仅仅能加快新增病例数的下降速率 ，而没办法仅依靠疫苗彻底阻断疫情传播。
该预测结论着重表明，疫苗接种得跟有效的公共卫生举措共同推进才行。仅仅是疫苗覆盖，没办法立刻终结大流行。积极地开展检测、隔离以及保持社交距离等非用药干预方式，在较长时间范围内依旧是控制疫情不能缺少的环节。把这两者结合起来，才是应对疫情的最佳策略。
系统的独特价值与未来规划
在全球范畴之内，虽然曾经有别的机构推出过疫情预测模型，然而大多限定于本国，或者没能持续进行更新。兰州大学的这一套系统，是当前世界上唯一坚持运行，并且持续给出全球范围预测的系统。它长期、稳定的数据输出，积累起了宝贵的科研与实战价值。
团队针对未来，打算把系统升级成网格化预测模型，会将预测单位精准到县级这点，来达成提供更精细化指导的目的。同一时期，还计划引进更多环境参数，像自然灾害，以及不同风险区域的气候条件等这些，期望能进一步提升预测的精准度，让其于未来的公共卫生事件里发挥更大的预警作用。
长期应对疫情的启示
那系统给出的长期的、具有季节性特点的预测结果表明，新冠病毒的传播极有可能是受到季节方面因素的影响，疫情会在往后数年内跟人类长久共同存在，给全球公共卫生体系造成持续不断的压力。这就意味着，我们得做好长时间应对的准备，不能够因为短期内疫情出现缓和的情况就放松了警惕。
这套系统能持续运行，其意义远远超过了一次性的准确预测，它更像是一个进行长期监测的“哨兵”，它通过提供具有趋势性的预警，以此帮助各国政府提前去布局防控资源，还为科学制定以及调整防疫政策提供了重要的理论依据与数据支撑，进而展现了科技在应对全球公共卫生危机里的关键力量。
于全球疫情发展态势尚不明朗的当下，您觉得这般依托大数据构建的预测系统，除去对疫情予以预警之外，在别的哪些层面能够对我们的日常日子以及社会恢复起到助力作用呢？欢迎于评论区域分享您的见解，要是认为此文具备价值，请进行点赞操作并且分享给更多的友人。
