返工潮之下，哪些城市面临最大的疫情防扩压力？

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疫情发展到了什么阶段？

在接下来的时间里，哪些城市将面临更大的压力？

疫情拐点如何才能到来？

“您购买的列车因故停运，需登录 12306 按规定办理退票手续。”

小贺返工的高铁又一次被取消，别的车次或是停开或是满员，她不得不又一次推迟返回上海的日期。

家里蹲已经半个月，新冠病毒肺炎的确诊人数还在不断上升。截至 2 月 11 日 10 时，31 个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团累计报告确诊病例 42708 例。

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随着上面这张图越做越宽，很多读者在后台发问，疫情的拐点到底什么时候会到来？

我们参考了许多已有研究，能负责任地给出的答案只有一个：不确定。

没办法给出确定答案的背后，是因为决定拐点的因素，与全民参与的防控完成度直接相关，而这个完成度实在很难说到底有多少。

虽然不能给出这个核心问题的标准答案，但我们还是尝试着通过一些数据，尽力说清楚大家关心的其他几个相关问题：

疫情发展到了什么阶段？

在接下来的时间里，哪些城市将面临更大的压力？

疫情拐点如何才能到来？

新冠病毒肺炎的发展到了什么阶段？

新冠病毒肺炎现在的传播和发展，得将湖北和湖北省外分开来看。

一个好消息是，不管是湖北省内还是省外，每日新增的数据都释放出一些向好的信号。

从新增确诊病例数量来看，湖北以外的数据已经连续两日下降，而湖北在连续一路飙升之后，在 2 月 5 日也开始下降。

从密切接触者和正在接受医学观察的每日新增数量来看，全国数据和湖北数据都是连续两日下降，由于大量前期接受观察的人解除观察，湖北正在接受医学观察的数量更是出现了负增长——这一定程度上说明，隔离的效果可能开始显现。

当然，一两天的下降并不能代表疫情的发展趋势出现了拐点，还需要更多时间来观察是否有持续的下降趋势。

而且，我们还注意到，湖北省外的密切接触者每日新增数量还在上升，仍处于需要高度警惕的阶段。

湖北省外的新冠病毒肺炎传播可以分为两个阶段：

第一个阶段主要是来自湖北及其他地区的病例，这个数量与迁入人口数量有一定的关系，一般称作输入性病例；

第二个阶段是被输入性病例传染后，当地出现了第二代甚至第三代传染病人。

我们统计了 1 月 30 日前各省市卫健委公布的确诊病例详情，计算了各个省市非输入性确诊病例的数量与占比。

可以看到，在 1 月底时，33 个地区中已经有 25 个出现了非输入性确诊病例，也就是说，这时候大多数地区疫情的传播都到了第二阶段。

非输入性确诊病例数量最多的 Top 5 依次是浙江、重庆、上海、安徽和北京；非输入性确诊病例占比最高的 Top 5 依次是天津、宁夏、江西、上海和浙江。

这两个数大致能表明新冠病毒肺炎的二代传播程度，而浙江和上海在两项排名中都位处前列（我们不太能确定，这是因为这两个地区的疫情传播相对更迅速，还是因为确诊能力更快）。

我们进一步细化整理了资料较为详尽的上海、温州和杭州确诊病例发展脉络，比较了三个城市每日新增确诊病例中输入性和非输入性病例的比例。

可以看到，从上海、温州和杭州公布详细数据的 1 月 27 日开始，三座城市都出现了不同比例的非输入性病例。但从 2 月起，上海、杭州两地的非输入性病例数量有所降低。

更细致的从每日新增病例的非输入性病例比例变化来看，这三个城市表现出不一样的趋势：上海的每日新增非输入性病例比例存在起伏波动，温州的整体呈扩大趋势，而杭州在经历了几天的上升之后从 2 月 2 日开始回落。

这更进一步说明了，当疫情发展进入第 2 阶段之后，因为防控严苛性和完成度、城市人口复杂程度、风俗习惯、人群意识等等各方面的不同，不同城市的疫情发展出现较大的差异。

而随着返工潮的临近，如果大规模的人口流动重启，各个地区还将承受不同的疫情二次扩散/爆发风险。

除了湖北，哪些城市

将面临更大的压力？

毫无疑问，武汉、黄冈、孝感等湖北城市仍将承受着最重的与时间赛跑的压力。2 月 5 日晚发布的《湖北省新型冠状病毒肺炎疫情防控指挥部令》中，就要求“确保疑似和确诊病例‘应收尽收、应治尽治’，确保一个都不放过”。

而在湖北之外，那些将要涌入更多返工人潮的城市，会面临更大的压力。

在春节前迁出人数最多的城市，也是在返工后将迎来最大压力的城市。百度迁徙数据显示，在 2020 年除夕前这一周，迁出人口数量最多的城市主要集中在珠三角、长三角和成渝；其中深圳、北京、上海、广州、成都是迁出人口数最多的五个城市，而东莞、苏州等制造业城市和郑州、杭州、西安等重要节点城市，也在春运前迁出了最多的人口。

从 2 月 2 日的少量返工人口流动来看，上述城市确实是最热门的目的地。

▲ 2020年2月2日全国热门迁入地/目的地

图片来源 | 百度迁徙

大量人口在短时间集中涌入，如果再叠加因为返工而带来的城市内部人口流动，将很大程度上提升人群的聚集度。

根据中国城市轨道交通协会公布的最新年度报告，2018 年北京和上海的日均客运量均超过 1000 万人次，分别为 1054.4 万人次和 1017.2 万人次，广州日均客运量达到 835.4 万人次，深圳也达到了 451 万人次。

如此大的人员流动，如果防控不到位，无疑将是病毒传播的最好温床。更何况，非典的经验告诉我们，如果出现一个人能传染 10 人以上的“超级传播者”，对疾病传播的控制难度将会加大很多。

在疫情防控这件事上，一定是做最坏的打算，尽最大的努力。

由于新型冠状病毒肺炎致命性更低、严重性更低、传染性更高的特点，其真正棘手之处在于，一旦控制不当传播开来，将会对病床等医疗资源形成挤兑。

而我们进一步查看了全国各个主要城市的医疗资源情况，大城市虽然医疗资源相对比较集中，但是如果考虑到这些城市庞大的常住人口规模，这些资源还是十分紧张。

所以，在湖北正在尽全力实现“应收尽收、应治尽治”时，湖北外的城市们也在跟时间赛跑——尽快将疫情传播控制下来，以最小的风险去迎接返工潮的压力。

大家最关心，也是最关键的问题是，疫情什么时候可以控制下来？拐点如何才会到来？

理论上说

疫情拐点如何才会到来？

在这个问题的讨论中，我们要引入一个大家最近常常看到的指标：R₀，也叫基本再生数，或基本传染数。

R₀ 是流行病学中的概念。简单来说，R₀ 就是指在自由传播的情况下，平均一个病人能传染给多少人。

R₀ 的值越大，也就意味着平均每个病人能传染的人数越多，这种疾病传播的也就越快。

但是，如果平均每个患病的人能传染的人还不到一个，当原本这些患病的人痊愈或者死亡后，这种疾病也就被“淘汰”了。

也就是说，只要 R₀＜1 时，疾病就会逐渐消失。

看到这里你就能理解，为什么我们说拐点与 R₀ 息息相关。当我们在寻求疫情真正的拐点时，其实是在找把新型冠状病毒肺炎的 R₀ 控制到 1 以下的办法。

这该如何实现呢？我们先来看传染病 R₀ 的传播动力学模型。从流行病动力学的观点来看，决定 R₀ 的是以下几个量：

意思是，平均每个感染者可以传染的人数（R₀）=感染者平均每天接触的易感人群数量（k）×易感人群被感染的概率（b）×感染持续的时间（D）。

但在这里我们要注意到一点：R₀ 指的是在自由传播的情况下，平均一个病人能够传染多少人。当我们有意控制某些变量时，就要引入另一个概念——有效再生数（Rt）。

R₀ 和 Rt 的区别在于，前者是在“自由传播”的前提下计算的，后者是在有外力介入时，平均每个患者实际能传染的人数。

当我们有效控制 k、b 和 D 三个变量，将新型冠状病毒肺炎的有效再生数（Rt）降到 1 以下后，疾病的规模就将开始缩小。

所以我们听到、或正在经历的封城、戴口罩、避免出门等一切手段，其实就是在通过各种防控措施来降低上述的 k、b、D 三个值。我们也可以为这些举措，作出相应的解释：

1）所有人避免外出、不聚会，其实就是降低了平均每天接触人群的数量（k）；

2）所有人都戴上口罩，做好防护和消毒措施，也就减少了被接触后感染的概率（b）；

3）而被感染的人都能尽快被确诊、隔离，那么感染者能传播病毒的时间也就被缩短（D）；

提出方法论是相对简单的，但预判拐点出现时间仍然是个难题。所以我们要多努力地完成这些防控工作，才能将新冠病毒肺炎的 R₀ 降到 1 呢？

关于新冠病毒肺炎的 R₀ 到底是多少，目前还没有一个定论。从已有研究来看，比较乐观的结果有 1.4-2.5 之间，悲观一些的结果有 3.6-4.0 之间、5.38 等等。

R₀ 什么时候低于 1，取决于我们在上述三个值上的减值操作有多强。

假设上述 k、b、D 都能下降 50%，那么我们可以把原本是 4 的 R₀，直接降到 4*(1-50%)(1-50%)(1-50%)=0.5。

在这里我们直接引用了李迅雷团队的测算结果，也就是新增确诊人数将在 2 月 17 日（中性假设下）或 2 月 11 日（乐观假设下）前后出现拐点——这两个日期仅供大家参考。

▲李迅雷团队对疫情发展预测的条件假设

中国医学科学院院长王辰表示，拐点预判的难点在于：

①疫情的底数不明，判断根据不足；

②很多人还没隔离，社区、家庭传播相当严重；

③此次爆发的是新将人体作为宿主的病毒，适应宿主的过程会促使病毒变异，但变异过程未可预期；

④大批人员即将返程流动是个考验；

⑤或许还有天气变暖的因素。

当然，从乐观的方面来想，拐点预判不一定准确的点还在于，如果特效药等有效治疗手段突然出现，新冠病毒肺炎变得不再那么可怕，致命性大大降低，变得比流感还要寻常。那么，即使没有消灭它，我们也不用再如此严阵以待。

无论如何，要迎来拐点，现阶段的关键还是得我们共同发力，为降低 R₀ 作出最大贡献。同时避免自己“发挥超常”，成为那个足以翻转局势的“超级传播者”。

当这些控制变量的手段都被高效执行时，我们很快就会看到下图模拟的场景出现：

当白点（易感人群）尽可能减少活动，降低被感染的可能性，当红点（被感染者）都能被及时收治。虽然有一些艰难，但我们最终还是消灭了病毒。

▲ B站UP主Ele实验室

《计算机仿真程序告诉你为什么现在还没到出门的时候》

最后，借用上海医疗救治组组长张文宏的一句话

“从现在开始，每一位都是战士。你闷两个礼拜就把病毒给闷死了。你在家里不是在隔离，你是在战斗啊！”

* 作者 | 罗钰婧

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