今年5月21日，新一輪新冠肺炎疫情剛剛在廣州荔灣區冒頭。生物學家迅速確定，造成感染的是印度發現的變異毒株，疾控專家馬上展開流行病學調查。
此時，數學家黃森忠正坐在離廣州2000多公里遠的辦公室里，盯著電腦屏幕上山巒起伏般的一組組曲線。新冠肺炎疫情暴發后，這位南開大學統計與數據科學學院教授率領團隊依據數學模型開發出EpiSIX傳染病傳播預測系統（以下簡稱“預測系統”）。
在廣州荔灣區的新冠肺炎疫情數據錄入預測系統后，黃森忠團隊作出一個預判：荔灣區這輪疫情可能于6月24日前結束。這個預判說明，在廣州，疫情已受到有效控制。
黃森忠不愛空發議論，他習慣用數據說話。他會長時間安靜地坐在電腦前，盯著數據在數學模型里“跑”出一條條“波浪”，一連幾個小時，水都不喝一口。
在他眼中，每一條波線都記錄著人類與病毒的廝殺。“波峰就是拐點，意味著從那時起，人類占了上風。”黃森忠從椅子里直起身子，指著一道道時而向上攀升、時而又向下滑坡的波線，用了一個感性的比喻，“波形一旦下探，就像是人類把疫情打下去的樣子。”
從社會總成本的角度出發，尋找最優的疾控策略
每天上午，黃森忠都會騎著自行車，快速穿過車水馬龍的天津鬧市區，再拐進幽靜的校園——新冠肺炎疫情發生以來，大學校園比從前安靜多了。
與車輪一起飛轉的，是他滿腦子來自世界各地的數據——每一個數字背后都是性命攸關的大事。
在南開大學范孫樓一間安靜的辦公室里，一切紛繁復雜的問題都擁有它們的數學化表達。
比如，在一幅統計圖表中，橫軸是時間線，縱軸是患者數。
新冠肺炎的確診患者是坐標系中一個個黑點，同一天出現的黑點堆積成高低不一的柱狀線段，即單日確診病例數；柱狀線段頂端相連，便形成了一條蜿蜒曲折的波線。
2003年突如其來的“非典”，讓黃森忠開始對“數學流行病學”產生興趣。當時，這個學科在中國尚屬新興領域。在隨后多年的研究中，黃森忠積累了大量分析各類傳染病的數學模型，2010年前后開發出傳染病預測系統。累積的“兵器”與“戰術”都在新冠肺炎疫情出現后派上了用場，他和團隊很快推出了預測系統的升級版。
從疫情大規模暴發到散發、僵持，一年多過去了，新冠病毒仿佛與人類玩起了你退我進的游擊戰。人們意識到，必須抱定與之長期共存的決心。在中國，偶有散發疫情時，老百姓都愛問：這波疫情什么時候結束、會感染多少人？決策者想知道，該采用哪些疾控策略，既能控制疫情，又能減少對正常社會生活的負面影響。
來自全國各地的多位疾控專家、數據專家也加入了黃森忠的團隊。他們有的負責搜集病例數據，有的研究疾控策略，有的負責監控模型走勢并在合適的時機進行修正……每天的溝通、交流都在線上進行，激烈爭論是常有的事。
去年以來，這支團隊提供的預測結果及應對建議，成為一些地方政府制定疫情防控策略的重要依據。
2020年秋天剛剛到來時，黃森忠團隊通過預測系統算出，到2021年3月份全球新冠肺炎大致的確診累計人數。5個月后，根據世界實時數據統計網（www.worldometers.info）公布的數字，截至2021年3月，全球確診總數1.15億，病亡數255萬，與黃森忠團隊此前的預估數大致相同。
他們還提出“疾控成本最優化策略”理論。新冠肺炎疫情暴發初期，很多地方不得不采用區域封鎖的辦法，用隔離的方式阻斷病毒傳播，也有專家提出“悶死病毒”之說。
然而，暫停社會運轉的代價是巨大的。因此，在疫情稍稍出現緩和時，黃森忠團隊就開始思考從社會總成本的角度出發，尋找最優的疾控策略。
這些專門和數字打交道的人選取了兩個數字進行比較，其一是確診患者的平均治療費用；其二是減少一個潛在患者的平均預防費用。他們認為當前者遠小于后者時，就可以采用一種“開關式”控制的疾控策略，即放松對普通民眾的預防措施，而對確診患者依舊實行嚴格的隔離措施。
2020年春節后，他們提出建議，中國2月9日開始可以適當在新冠肺炎疫情低風險地區復工生產，并保持應有的警覺，在必要時隔離險區。這一建議被決策部門采納，吹響了全國復工復產的第一聲號角。
事實驗證了他們的預測結果
在數學家眼中，整個世界都可以放在模型中跑一跑。
在“數學流行病學”研究領域，不同的研究者會建立起不同的模型來模擬病毒傳播的趨勢，但背后的數學原理是相似的。
經典模型名為SEIR模型，研究者給模型加入各種各樣的參數，構建出一個地區、一座城市或一個國家的虛擬樣本。為了更逼近真實環境，他們需要考慮當地人的居住特點，不同病例出現的特殊場景，以及地方管理者隨著病例數變化對疾控力度的調整等。隨后，就可以在虛擬世界里“種”下新冠病毒了。
如同在平靜的湖面投下一塊石頭，漣漪就此蔓延開來，通過觀察“漣漪”如何層層傳遞，可以預判病毒是如何傳播，其發展態勢會帶來哪些影響。
在傳染病的數學模型SEIR里，人類被分為四種：易感態（S）、潛伏態（E）、傳染態（I）和恢復態（R）。
顧名思義，易感態就是處于病源傳染范圍內的高危人群，潛伏態是已被感染但尚不具有傳染力的人群，傳染態指已發病且具傳染性的人群，恢復態則為感染后痊愈或死亡的人群。
影響預測結果準確度的，是依據一種流行病的特質確定一系列基本參數，這其中包括病毒的基本再生數、平均潛伏期、平均傳染期、非典型患者占比等。越了解病毒，人類的勝算越大。
黃森忠團隊通過反復計算和驗證，一點點摸索新冠病毒的傳播規律。預測系統仿佛是一個迫切渴望學習、積累和訓練的“生命體”，在不斷修正中獲得更強大的預判能力。
研究者反復推算發現，中國自2020年夏天以來的新發新冠肺炎疫情都存在一個“失覺期”，即首例患者被感染和確診的時間間隔大多在10-14天之間。“精確估算‘失覺期’，對后期追蹤密切接觸者的效率有重要意義。”黃森忠說。
2020年6月13日出現的北京新發地疫情，讓他的團隊又找到新冠肺炎疫情研判的新辦法——“首估法”和“更新法”。
他們在北京新發地出現疫情3天后作出預判，該輪疫情規模在450-1350例之間。幾天后，預判更新了——疫情將于7月10日之前結束。事實驗證了預測系統的準確性，7月6日，“清零”的消息傳來。最終，新發地疫情涉及的感染者數量也基本接近最初預測的結果。黃森忠自信地表示，用這種方法，基本上可較精準預測出未來3-5個月疫情的發展態勢。
通過幾次實踐驗證，黃森忠注意到，“首估法”還能及時發現防控的漏洞。疫情剛出現后，預測系統很快會給出首次預估數據，這也像是一條警戒線，如果首估數字很快被打破，那么說明一定有防控環節被忽視了，需要查漏補缺。
算算大賬，要把經濟損失減少到最低
黃森忠說，各國疫情發展的潮起潮落，體現了當地在實施疾控策略時的節奏。
截至記者發稿時，全世界新冠肺炎確診總人數約1.79億，死亡人數累計超過388萬。
全球日新增確診總數的第一個大峰值出現在2021年1月8日，達到84.5萬；之后增速下跌至2月15日的26.9萬。但從3月初起波形快速回升，在4月29 日攀上新的歷史峰值90.3萬，隨后又一次跌落，至6月日增量保持在30-50萬之間。
疫苗接種覆蓋率的提升影響著波形走勢。黃森忠的EpiSIX預測，若疫情嚴重的國家（確診總數超過100萬的28個國家）的疫苗接種覆蓋率逐步提升至50%左右，且疫苗保護率在70%左右，則至2021年10月1日，全球新冠病例確診總數將被控制在1.80億至2.10億之間，按病死率1.5%-2.5%算，則相應的死亡數在380萬至525萬之間。理想狀態下，今年10月之后，全球的日確診數將處于4萬以下的低流行狀態。
“考慮到病毒變異對疫苗效率的影響、疫苗產能瓶頸和分配的不均勻，最壞的情形是，若從7月初開始出現新的反彈，則至2021年10月份全球疫情會依然高位震蕩，到時的確診規模可能要擴大到2.3億例。”黃森忠嚴肅地發出預警。他同時解釋道，從國家的維度來看，世界上大多數國家的疫情波型是連綿不絕的。因為在很多國家，確診患者始終存在，只是隨著季節變化和防控策略的不同，確診人數時高時低。而中國的波形則是一個個獨立的波，這是因為，每一次疫情出現后，很快就得到遏制直至清零。
中國新冠肺炎疫情疾控政策的響應模式，一直是隨著患者人數的增加，不斷提升疫情防控力度。其中“密接追蹤”是控制疫情擴散一個重要手段。
如果把一個新確診病例的出現比作新一波疫情的“震中”，那么與之接觸的人就好比地震波，追蹤的密接數應該在安全和效率中找到平衡點。
黃森忠團隊在發表的論文中提出了“密接追蹤”的兩個“密接圈”。第一密接圈指的是，圍繞一個病例追蹤10個密接者；第二密接圈則圍繞第一圈再以1∶10的量級追蹤。“一般來說，追到第二密接圈就差不多了，再繼續追意義不大。”黃森忠說，這樣的研究結論也給疾控部門采取嚴控策略提供了參考，“不必動不動就封城”。
較之一年前，本輪廣州疫情的防控策略在專家的研判下變得愈加精準。用黃森忠的話說，“現在是追著病毒跑，哪里冒出一個火星就滅哪里”。這種方式可能會放走個別漏網之魚，使得波形出現一個長長的尾巴，即“長尾效應”，代表病例徹底清零的時間線被拉長了，可能隔一段時間又出現個別病例，“但算算整個社會這筆大賬，經濟損失是降到最低的”。
黃森忠說，從疫情波形圖可以清晰看出，目前中國已經做到了化“波”為“撥”，只有局部零星散發，“這反映我們采取的疾控措施確實取得了有效的成果”。
正如黃森忠團隊一個月前的預測，6月18日至7月1日，廣州連續13天無新增境內確診病例和境內無癥狀感染者，這座常住人口超1800萬的城市，經歷了道路封鎖、公交停運、地鐵封閉……在6月30日迎來最后一個管控小區的解封。
7月10日，因新冠肺炎疫情而推遲的廣州中考開考，近9萬人參加考試。第一科語文考完，廣州市招考辦主任唐宏武對媒體說：“全市沒有一個遲到考生。”
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