研究：新冠与气温关联大 超22.5℃确诊率大幅下降

　　回归分析显示新冠与气温关联大，超22.5℃确诊率大幅下降

　　最新研究显示，季节性的温度变化可能会影响全球不同地区的COVID-19传播轨迹。

　　当地时间4月12日，医学类预印本平台medRxiv在线发表了一篇最新的回归分析研究，指出从3月中下旬的数据来看，22.5摄氏度或是一个重要“断点”，地区平均最高温度达到22.5摄氏度以上时，新冠肺炎确诊病例率将大大降低。

　　由于温度与季节的不同，较严重的COVID-19疫情与南北纬度30度或以上的地区之间存在关联。

　　该研究题为“Evidence that higher temperatures are associated with lower incidence of COVID-19 in pandemic state, cumulative cases reported up to March 27, 2020”，文章作者为来自美国医疗器械制造商Terumo BCT的工程师、科罗拉多大学丹佛分校的Michael Triplett。

　　回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

　　根据世界卫生组织3月14日至3月27日的新冠肺炎(COVID-19)累计确诊患者等数据，通过多元线性回归分析和非线性回归分析，Triplett发现COVID-19发病率与纬度30度或以上的地区之间存在关联。气候数据还显示，平均最高温度超过大约22.5摄氏度，新冠病例发生率会大大降低。

　　Triplett分析了世界卫生组织2020年3月14日至3月27日发布的全球各国新冠肺炎确诊情况每日报告，并根据联合国统计司的人口数据计算了各国的新冠肺炎确诊率。

　　通过获取每个国家最北、最东、最南和最西点的纬度和经度的平均值(中间值)，他将人口值按照纬度进行了分配。

　　随后，Triplett又将每天全球有新增新冠病例的国家所在纬度的平均最高温度值分布进行记录。

按照纬度分布的3月14日、3月21日和3月27日的全球平均最高地表温度数据

　　针对3月27日报告的数据，研究人员使用上述估计的人口数和平均最高气温纬度分布作为预测因子，对不同国家的确诊病例数进行了多元线性回归分析。研究者还在同样预测因子的条件下，对纬度高于或低于30度的情况进行了分析。

　　通过一系列分析，研究者发现，南北纬30度似乎是一条分界线，南北纬30度之间的地区受新冠疫情较小，而纬度高于30度的地区确诊病例数和确诊率则较大。

　　按3月14日至3月27日按照纬度分布的确诊病例(左)和确诊率(右)变化，纬度高于和低于30度的病毒确诊情况变化清晰可见

　　值得注意的是，从上图同样可以看出，截至3月27日，病例发生率在南纬30度以南似乎增加较快，可能是因为那里的气温正在下降，正在步入秋季。这种增加初步表明，疫情与纬度的相关性很可能是受温度影响。

　　通过人口、温度和纬度(高于/低于30度纬线)的多元线性回归分析，研究者认为确诊病例情况与上述因素之间存在显著关系。在回归模型中，变换后的R2(一般用于评估预测值和实际值的符合程度，R2值越接近1，表示回归分析中自变量对因变量的解释越好)为84.61%，纬度高于和低于30度的情况的分类变量的可信度约为84.7%。

　　3月14日、3月21日和3月27日的全球平均最高温度与确诊病例和确诊率之间的关系，随着温度升高，确诊率呈下降趋势，平均最高温度达到22.5摄氏度的情况下，确诊率能够保持在很低的水平