新冠疫情可以预测吗？
在上海本轮疫情中，有多所高校、研究机构对疫情发展做出过预判。
根据我们收集的资料，这些论文发布的时间从4月初到4月底，其中上海财经大学最早发布相关报告，预测4月9日上海迎来本轮疫情的拐点，并且将在4月16日达到社会面清零的目标。
我们也发现，各团队对上海疫情拐点的预测在4月上旬到中旬，这与实际情况较符合（4月13日感染人数达到峰值），而对社会面动态清零的时间预测差距较大。对总感染人数的预测，上海财经大学最乐观，为17万人，西安交通大学则认为要达到60万左右，交通大学瑞金医院则认为，最不乐观的估计可能要近80万。而目前上海的感染人数已经达到63万人。
疫情预测最基础的模型有哪些参数
为什么不同的疫情预测存在如此大的区别？先要来了解下预测模型的一些基础知识。
病毒传播最基础的模型是SI，包含了两个数值：易感人群（S）与感染人群（I），易感人群也就是尚未感染病毒且不具有免疫的群体。这一模型中无康复者，只有两个因素会影响疫情的发展，即病毒的传染率与感染人群的接触人数。
若用这个简单粗暴的模型，以上海初始的Rt计算，不限制感染者的自由行动，假设感染者每天接触的人数为10人。那么，大约不到10天，上海2400万人口将全部感染。若对感染者行动进行限制，每天接触的人数降至1人，那么大约90天才会出现全体感染的情况。
这个模型显然存在重大的缺憾：一，患者确诊后会康复，并且对于同一毒株不易发生重复感染，也不再具有传染性。二，新冠病毒在潜伏期也具有传染性，需要考虑到同样感染病毒但处于潜伏期的人群。
加入免疫群体的话，保持病毒0.25的传染性，若康复率为0.084，感染者也未被限制出行，每日接触人数在10人。那么，10天左右，感染人数便会达到2000万。此后出现拐点，在70天后逐渐进入平缓期。
加入潜伏期因素的话，模型SEIR就出现了
（计算方法略过），潜伏期人群将在37天左右达到峰值，人数在1600万左右；而感染人数将在40天前后达到峰值，接近1000万人，约100天逐渐实现社会面清零。
对变量的把握是预测准确的关键
看到这可能也发现了，这些基础模型的描述在真实世界都不太准。为什么？因为真实生活要复杂得多。
比如，仅感染率这一参数，便与近20个因素相关。例如感染人群的有效传染期时长、潜伏期人群数量、群体免疫情况等。
所以我们开头所说的疫情预测模型，都会加入现实因素对疫情发展的影响参数。
除了病毒传染率、感染者接触人数、康复率等参数外，兰州大学的研究者还考虑到环境的温度、湿度、城市人口密度对于病毒扩散的影响。
而在其改良的SEIR模型中，研究者加入了隔离群体与保护群体这两个变量，即已确诊且被隔离的感染者，和被保护的易感染人群。
这样将易感染群体与感染群体进行更细致地划分后，增加了保护率，即避免被感染的概率，同时也将感染人群的传播率、接触人群进一步的区分，以提高预测的准确性。
除了对人群和参数的细化外，交大瑞金医院的研究团队则参考了流体动力学原理，设置了不同阶段参数的变动系数。
在他们的模型中，不仅对病毒传染率进行了动态处理，也加入了动态的隔离比例与核酸检测的时间间隔。
研究者发现，在严格的隔离政策下，核酸检测的频率会增多，缩短了患者被发现的时间，因此也影响到隔离比例。
同时，病毒的有效传播率也受到隔离政策的影响。在封城前，病毒的R0值为3.27，而封城后，下降至1.49。
研究团队将这些参数的变动纳入模型中，对疫情趋势进行分阶段预测，以提高对疫情预测的准确度。目前来看，瑞金医院的预测模型是最接近现实的。在4月初，该团队预判上海疫情转折点将在4月13至15日前后。这也符合上海实际疫情状况，上海单日新增病例数在4月13日达到顶峰，为27719人。该预测还认为，最为乐观的情况是5月中上旬迈进清零关口，若保守估计，随着社会的逐步放开，上海疫情可能将持续至6月8日。
对复杂现实因素的参数设计不同，导致不同研究团队之间研究结果存在差异。因为仅仅是一个很小的变量，都会带来预测的不同。
疫苗、特效药、非药物干预措施的不同效果预测
尽管预测具有一定的不确定性，但模型的另一个作用，是可以用来估计不同状态下的疫情严重程度，从而为当下采取的措施提供参考。
近期，复旦大学公共卫生学院的研究团队根据其SLIRS模型，预测不同公共卫生措施下，新冠病毒将会带来的医疗负担，包括病例数、住院人数和重症患者人数。
这个模型的基本参数还是易感-潜伏-感染-感染结束-易感人群，但也加入了包括特定年龄的疫苗覆盖率、疫苗保护效果、非药物干预措施等参数。
研究发现，截至2022年3月，我国疫苗接种水平尚未形成较强的免疫屏障，如果未采取相应的防疫政策，奥密克戎将造成感染人数激增，导致医疗系统面临巨大压力。全国ICU需求数量的峰值将会是现有ICU数量的15.6倍，并且，将导致大约155万人死亡。
研究者也评估了三种疫情干预措施的效果。在模型中分别加入疫苗接种率、服用抗病毒特效药与不同等级的非药物公共卫生干预（例如停工停课）等参数。
研究发现，服用特效药，特别是奈玛特韦/利托那韦组合治疗（即 PALOVID）组合效果显著，总死亡人数下降幅度最大，达到88.9%。同时预估总住院人数和ICU入住人数也将分别下降81.2%和88.8%。
此外，提高老年人的疫苗接种率也能在一定程度上缓解医疗系统的压力。死亡人数的降幅也达到60.8%，而住院人数与ICU入住人数也将分别下降33.8%和54.1%。
而非药物公共卫生干预（NPI）的效果取决于其严格程度，若仅停工或停课，死亡人数下降幅度有限。仅有当严格的NPI措施使病毒的Rt值下降至2以下，才能减轻医疗系统的新冠负担，使得住院率下降40.1%、ICU入住数降低33.4%、死亡人数下降48.6%。
从数据中也可以发现，若仅采取单一的某一项干预措施，即使是效果最为显著的PALOVID，死亡人数也依旧将达到30万左右。
当上述三种疫情干预措施结合使用时，防疫效果最佳。当提高了加强针与老年人的疫苗接种率、同时特效药的有效性与服用率提高、采取严格的NPI措施使病毒Rt值降至2以下，那么每万人中的病床需求降至0.1，ICU需求与死亡人数也将低于0.1。
这一预测也为上海当前疫情防控提供了参考。
好了，最后来看看现实中的真实数据吧。
目前，上海疫情防控形势持续稳中向好，截至5月13日，已有包括奉贤、金山、崇明、青浦、松江、普陀、嘉定和徐汇在内的8个区实现社会面基本清零，其中普陀区与崇明区最为稳定，已分别连续14天和9天无闭环外新增病例。
13日上午的上海市新冠肺炎疫情防控新闻发布会上，上海市委常委、常务副市长吴清表示，我们目前提出的目标是，在本月中旬实现社会面清零，届时将实施有序放开、有限流动、有效管控、分类管理，我们将按照疫情防控常态化的要求，逐步由应急处置状态下的封控区、管控区、防范区，向常态化防控下的高中低风险地区分类管理转变。
虽然社会面疫情风险得到有效控制，但反弹风险依旧存在，在坚持动态清零政策的同时，不能掉以轻心，还需做好个人防护工作，提高高危人群的疫苗接种率。