在席卷全球的新冠肺炎疫情中，中国迅速建立防控机制，阻断了COVID-19在中国的大范围传播。科学分析中国的防控措施，对解决防控行动的争议、为其它国家借鉴中国经验有重要意义。复旦大学环境科学与工程系王戎课题组与国内外团队合作，梳理能源数据和卫星遥感两种不同资料，将2020年相对2016-2019年同期每日的二氧化碳排放下降作为新指标，与每日新增病例数变化率建立大数据统计学关联，预测控制强度和控制时间对COVID-19规模的影响。结果表明中国防控措施产生的长期公共卫生收益远高于国内经济生产总值的短期下降。11月4日，相关研究成果在线发表于中国科学院与Cell Press共同创办的综合性期刊The Innovation。
传统流行病研究以封城日期、人流量、交通量等统计资料为防控措施的指标。然而这些指标无法涵盖全部的生产活动，特别是电厂、工业、农业、民用等重要能源部门。另外，由于统计方法的限制，统计资料存在诸多误差。本研究基于国家统计2016-2020年省级16个部门能源消耗量和美国Aura卫星遥感观测关键大气组分二氧化氮（NO2）浓度的两套数据，使用“自下而上”和“自上而下”的地理学方法，通过消除气象因素对大气NO2浓度的影响，考虑排放的年际趋势和季节波动，估算了2016-2020年1至5月中国各省和直辖市（除西藏、香港、澳门、台湾等缺乏数据的地区外）每日CO2排放速率，得到2020年每日CO2排放相对2016-2019年的下降比例，以此构建一个新指标，综合反映社会生产活动的变化。
本研究使用的地理学方法示意简图
研究团队将每日CO2排放相对同期的减少比例作为一个新指标，引入到COVID-19的流行病控制因素研究中，将其与各省和直辖市每天新增本地新冠肺炎病例数变化率进行了统计学分析，以此建立了回归模型，预测中国每日本地新增病例数变化率，在此基础上绘出病例数的时间变化曲线。通过比较不同地区每日CO2排放相对同期下降比例与每天新增新冠肺炎病例数变化率的回归方程，研究团队发现，湖北省（包括武汉市）具有最高的回归线截距和最低的负回归斜率，这表明湖北省严格的管控和出行限制，在当地有效地控制了疫情的传播。这与湖北省在全国所有省份中采取最强有力的控制措施事实一致。
根据本研究建立的大数据回归模型，研究团队在一系列理想情景中考虑了CO2排放下降比例低于真实情景的情况，对应减缓的防控情景，或者控制措施被延迟的情景。基于这些理想情景，研究团队预测了控制强度和控制时间对中国新冠肺炎的每日病例数和累计病例数的影响。
结果显示，当干预措施推迟时，不同地区2019冠状病毒疾病病例数量会显著地增加。例如，预测到2020年2月底实际情况下的每日本地新增病例数约为450 ± 1070例/天(95% 置信区间) ，而如果干预开始的日期相对于实际情况推迟一天执行，中国每日本地新增病例数将达到730 ± 1410例/天。这项研究证实，中国政府采取的迅速防控措施，截至2020年2月底避免了数以十万计的新冠肺炎潜在感染者。
中国控制COVID-19措施的强度和起始时间对中国新冠肺炎潜在感染规模的影响
研究团队基于2020年每日的CO2排放相对2016-2019年同期下降比例的指标，将减少的CO2排放总量分为五等分，即中国控制措施每削弱20%，CO2排放减少量下降20%，结合COVID-19在中国各省的死亡率和护理费用，建立成本效益模型，评估中国控制措施的公共卫生成效。结果表明，中国的干预措施虽然短期内对经济产生影响，但长期的公共卫生收益远大于短期的经济损失。
这项研究从地理学的独特视角出发，通过综合能源数据和卫星遥感数据，反映了与二氧化碳排放相关的生产活动的变化，弥补了单独使用统计资料误差不可控的缺陷，建立了控制措施与COVID-19风险的定量关联，印证了中国控制疫情的成效。
复旦大学环境科学与工程系青年研究员王戎、本科生杨芮浦、博士生熊元康、邢晓帆为共同第一作者，王戎为通讯作者，国内合作者包括复旦大学陈建民、汤绪、阚海东、张人禾、张艳，中科院地球与环境研究所曹军骥，北京大学陶澍、马建民等，国外合作者包括法国气候变化中心Yves Balkanski、Philippe Ciais、Didier Hauglustaine，西班牙全球生态研究所Josep Peñuelas、Jordi Sardans，美国国家航空航天局Tomohiro Oda和澳大利亚昆士兰理工Lidia Morawska等。该项研究得到了复旦大学本科生望道研究计划、国家自然科学基金面上项目等项目的资助。
