8月9日，复旦大学环境科学与工程系王戎课题组最新研究成果以《结合空气污染卫星观测数据与机器学习方法预测干预措施对新冠病毒传播的影响》（“Predicting the effect of confinement on the COVID-19 spread using machine learning enriched with satellite air pollution observations”）为题发表于《美国科学院院刊》（PNAS）（https://doi.org/10.1073/pnas.2109098118）。研究指出，在2020-2021年冬季，如果使用大气遥感实时数据监测和优化非药物干预措施实施的时间和强度，在欧美等疫情严重的国家和地区可以避免每天近100万例新冠新感染病例。
本研究首次使用了全球空气污染的实时卫星观测资料量化了非药物干预措施与新冠病毒传播速率之间的大数据关联，揭示了限制经济活动（如交通限制、居家隔离以及取消集会等）的大规模非药物干预措施的必要性和有效性，提供了一种应对突发公共卫生事件的应急思路，即在特效药或疫苗广泛应用之前，通过监测和限制社会经济活动量，优化非药物干预措施的实施时间和强度，最大限度地降低公共卫生事件的风险，同时为中国等国家地区积极抗击疫情的有效性提供了科学证据，为其它国家的抗击疫情提供了经验。
新冠肺炎具有临床严重性和易传播性等特点，作为一种新发现的冠状病毒，在病毒传播的初期，全球无特效药或疫苗，因此早期对疫情的遏制或缓解主要采用非药物干预措施(Non-pharmaceutical interventions, NPIs)，例如中国率先采取的武汉封城。非药物干预措施的遏制疫情策略是有效的，但这些干预措施在全球范围内不同地区的施加效果以及施加时机如何，仍缺乏定量评估。针对这一需求和挑战性问题，王戎课题组与国内外团队合作，使用高分辨实时卫星遥感观测资料，应用机器学习技术，在全球范围内定量评估了非药物干预措施对新冠病毒传播的影响，并在此基础上建立模型优化非药物干预措施实施的时间和强度，提高控制的有效性。
研究者利用空气污染的卫星遥感资料、新冠病例数据以及机器学习方法，构建了一个预测非药物干预措施影响新冠病毒传播的模型，该模型使用实时的二氧化氮（NO2）卫星观测数据反映全球各地非药物干预措施的强度，将消除气象波动影响的每周NO2浓度相对于同期的变化率作为一个新指标，引入到COVID-19的流行病控制因素中，将其与各地区每周新冠病例的增长率（V, %天-1）和加速度（A, %天-2）进行统计学相关分析与因果分析，建立二者的大数据关联，以此建立机器学习模型，预测全球各地的疫情爆发强度。
该研究结合使用大气遥感资料与机器学习方法预测非药物干预措施对新冠病毒传播的影响
观测数据表明，在新冠疫情爆发后，在中国、美国、欧洲的人口密集区，NO2空气柱浓度分别下降了45%、15%和7%，表明中国采用的非药物干预措施强度更大，在采取控制措施的地区，每日新增病例数的增长率有不同程度的下降。相反，在2020年10月至11月期间，全球范围多数国家NO2空气柱浓度出现了明显的增加，在中国、美国、欧洲的人口密集区，NO2空气柱浓度分别增长了27%，15%和31%，该数据表明在这一时期全球范围的经济和社会活动恢复，而欧美每日新增病例数增长率有不同程度的回升，表明疫情反弹。
该研究首次使用消除了气象影响的、由COVID-19导致的每周NO2空气柱浓度下降比例作为一个新指标，
反映2020年1-11月全球范围各地的非药物干预措施强度
研究者使用收敛交叉映射法（Convergent Cross-mapping Method），检验了全球各地病例加速度（A）与NO2空气柱浓度反映的经济活动（ΔNO2）的因果关联，结果表明经济活动减少是大多数地区病例加速度下降的驱动因素。同时，研究者发现非药物干预措施的效果要在至少持续保持3周的条件下才能充分地显现出来。在此基础上，研究者使用机器学习方法构建了病例加速度和经济活动的经验模型，根据各地区的活动下降量预测各地区的病例加速度，进而回答何时何地进行非药物干预措施可以更加有效地遏制新冠疫情的传播。例如，在新冠爆发后的前3周，如果将经济活动减少50%作为控制指标，纽约、土耳其、新泽西和菲律宾等地区的新冠加速度可下降5%天-2。在此基础上，研究者根据经济活动对病例加速度影响的区域差异，优化非药物干预措施的时空分布，以最大限度地减少全球每日新增病例。截至2021年1月21日，全球日新增病例数将从91.6万降至19.1万，同时新增病例数将由上升趋势转为下降趋势，显著降低2020年冬季的全球病例总数。
该研究使用基于经济活动量的经验模型优化全球各地非药物干预措施控制的策略
复旦大学环境科学与工程系本科生杨芮浦与博士生邢晓帆、熊元康为论文共同第一作者，青年研究员王戎为通讯作者，复旦大学上海市大气颗粒物污染防治重点实验室陈建民、王琳，IRDR国际卓越中心汤绪，大气与海洋科学系张人禾，计算机科学技术学院卢暾，公共卫生学院阚海东、王伟炳，城市生态规划与设计研究中心王祥荣参与了研究，其它合作单位还包括中科院地球与环境研究所、微软亚洲研究院、西班牙全球生态研究所、法国气候变化中心、澳大利亚昆士兰理工大学、法国索邦大学、德国波茨坦气候影响研究所、比利时安特卫普大学、美国国家大气研究中心等。该项工作得到了复旦大学本科生望道计划、国家自然科学面上基金、国家高层次海外引进人才计划等项目资助。
