傳統流行病研究以封城日期、人流量、交通量等統計資料為防控措施的指標。然而這些指標無法涵蓋全部的生產活動,特別是電廠、工業、農業、民用等重要能源部門,且統計資料存在諸多誤差。
近日,復旦大學環境科學與工程系研究員王戎課題組與國內外團隊合作,將2020年相對2016~2019年同期每日的碳排放活動下降作為新指標,與每日新增病例數變化率建立大數據統計學關聯,預測控制強度和控制時間對新冠肺炎疫情規模的影響。結果表明,中國防控措施產生的長期公共衛生收益遠高于國內經濟生產總值的短期下降。該研究成果已發表于《創新》(The Innovation)。
王戎告訴《中國科學報》,本研究通過消除氣象因素對大氣二氧化氮濃度的影響、考慮排放的年際趨勢和季節波動等技術手段,估算了2016~2020年1~5月中國各省和直轄市(除西藏、香港、澳門、臺灣缺乏數據的地區外)每日碳排放速率,得到2020年每日碳排放相對2016~2019年的下降比例,以此構建一個新指標,綜合反映社會生產活動的變化。
研究證實,截止到2020年2月底,中國政府采取的迅速防控措施,避免了數以十萬計的新冠肺炎潛在感染者。中國的干預措施雖然短期內顯著損害經濟,但長期的公共衛生收益遠大于短期的經濟損失。
這項研究從地理學的獨特視角出發,通過綜合能源數據和衛星遙感數據,反映了與二氧化碳排放相關的生產活動的變化,彌補了單獨使用統計資料誤差不可控的缺陷,建立了控制措施與新冠肺炎風險的定量關聯,印證了中國控制疫情的成效。此外,該研究使用的統計資料和衛星反演數據在全球范圍均可獲取,為監控全球任何一個國家或地區的新冠控制措施提供了技術手段,有望為全球新冠控制提供客觀評價和成效評估。
相關論文信息:https://www.cell.com/the-innovation/fulltext/S2666-6758(20)30065-5
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