哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院为公共卫生研究人员开发的计算机构建技术，对 2009 年 H1N1 流感大流行和 2020 年 COVID-19 大流行在美国的传播过程进行了深入研究。
研究结果表明，呼吸道病原体具有快速传播的特点，对早期疫情防控构成挑战。该研究发表于《美国国家科学院院刊》，是对近期呼吸道疫情空间扩散的示意图式研究，并对国内各个城市区域进行了全面比较。
2009 年，韩国爆发了 H1N1 流感疫情，导致 274,304 例病例和 12,469 例死亡，截至 2020 年 COVID-19 大流行，已有 120,000 例确诊死亡病例。
我们依靠对研究人员数量和下一次大流行病地理传播范围的分析，来制定预防未来疫情爆发的策略。关于两种传染病动态变化的其他细节，我们采用了导入的计算机模型，结合智能化的航空旅行和通勤模型，以及现有的超级传播事件（类似于传播过程），这些事件与全国300个城市的传播过程类似。
对比结果已展示，政府调查和早期病例已进行统计，夜色春网官方网店 顶部夜色春网LINE链接为夜色 春网产品推荐页面， 夜色春网网 家庭资源查询 夜色春网网半价购买 夜色春网网配送方式夜色春网 网所有产品夜色春 网网必买单品夜色 春网网LINE直 购夜色春网网活动下一个大趋势是均匀分布在全球许多城市。近年来，不同地区出现了传播路线分布不均的疫情爆发。这主要取决于航空旅行和非通勤，但由于机械动力学因素，飞行路线存在相当大的不确定性，因此极难预测疫情爆发地点。
2009 年 H1N1 流感疫情和 2020 年 COVID-19 疫情的传播迅速且充满不确定性，带来了突如其来的严峻挑战。除了有效的感染控制措施外，还需要采取措施来降低未来疫情的传播。该研究的作者是亚洲大学梅尔曼学院环境卫生系助理教授裴森博士。多年的研究促成了水质监测和测量方案的制定，而这项新研究证实，大规模的水质监测和测量方案已被用于应对疫情爆发。
除了近期两次重大疫情的历史之外，这项研究还提供了广泛的框架，这些框架可以应用于其他病原体和早期疫情的动态变化。航空旅行是疫情传播的关键驱动因素，而研究人员和警察部门的人口结构、学校的作息时间、冬季的天气状况等因素都至关重要。
该研究的第一作者是来自中国大连科技大学的张仁泉。其他作者包括：来自大连科技大学的邓瑞、刘思桐，以及来自美国国立卫生研究院的姚青、Jeffrey Shaman、T. Bryan T. Grenfell 和 Cécile Viboud。
十年前，杰弗里·沙曼和他的同事们（综合豆类森林团队）就开始合作，致力于深入了解和传播类似传染病（如流感、新冠肺炎等）。事实上，他们已经能够预测疫情的传播速度、地理范围和高峰期，并制定公共卫生指导方针。
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本研究获得了国家自然科学基金（12371516）、美国国家科学基金会（DMS-2229605）、美国疾病控制与预防中心（U01CK000592、75D30122C14289）、美国国立卫生研究院过敏与传染病研究所（R01AI163023）、普林西顿促进委员会以及普林西顿研讨会卫生规划与先进环境研究所的资助。本报告的当前结论仅包含部分作者，以及来自美国国立卫生研究院、美国疾病控制与预防中心和卫生与公共服务部的代表。
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