中国现在哪里的疫情最严重(中国疫情最新疫情图)
中国现在哪里的疫情最严重(中国疫情最新疫情图)
河南省安阳市。根据查询新冠肺炎疫情地图可知，截止2022年12月，中国疫情最严重的地方是，河南省安阳市。“中国”，成立于1949年10月1日，位于亚洲东部，太平洋西岸，是工人阶级领导的、以工农联盟为基础的人民民主专政的社会主义国家。
2月18日，中疾控官网通报全国新型冠状病毒感染疫情情况。
通报中提及12月以来本土病例病毒变异株监测情况：2022年12月1日至2023年2月16日，共发现本土重点关注变异株15例，其中，1例XBB.1，1例XBB.1.5，1例BQ.1，5例BQ.1.1，1例BQ.1.1.17，4例BQ.1.2和2例BQ.1.8。
与2月15日的通报相比，2月14日至2月16日，中疾控新发现本土重点关注变异株1例，为BQ.1。
据央视2022年12月13日消息，中疾控介绍，BQ.1是奥密克戎BA.5在人群流行传播过程中，通过病毒的变异变迁产生的第六代亚分支。2022年6月，尼日利亚感染者中首次发现BQ.1变异株。同年9月，BQ.1及其衍生的子代亚分支开始在欧美国家流行，占比逐月升高，10月中旬在日本和新加坡等亚洲国家和地区逐渐开始流行，11月中旬成为美国占比最高的毒株。
中疾控表示，BQ.1虽然引起全球范围的关注，但是目前未见任何国家报道BQ.1及其亚分支感染者的致病力增加，也无住院率和病死率增加的报道。
最新版《全国新型冠状病毒感染疫情情况》
全文↓↓↓
一、感染监测数据
全国报告人群新冠病毒核酸检测结果
2022年12月9日以来，各省份报告人群核酸检测阳性数及阳性率呈现先增加后降低趋势，阳性人数12月22日达到高峰（694万）后波动下降，2月16日为10720例；检测阳性率12月25日达高峰（29.2%）后波动下降，2月16日为1.1%（图1-1）。
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图1-1 全国报告人群新型冠状病毒核酸检测阳性数及阳性率变化趋势（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
全国报告人群新冠病毒抗原检测结果
各省份报告抗原检测量呈现波动减少趋势，从2022年12月19日的最高189万波动下降到2月16日的7.2万。抗原检测阳性数及阳性率自2022年12月9日快速上升，12月22日达高峰（33.7万、21.3%）后波动下降，2月16日阳性数降至508（阳性率为0.7%）（图1-2）。
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图1-2 全国报告人群新型冠状病毒抗原检测阳性数及阳性率变化趋势（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
二、全国发热门诊（诊室）诊疗情况
总体就诊人数结果
全国（不含港澳台）发热门诊（诊室）就诊人数于2022年12月23日达到峰值286.7万人次，随后连续下降；2023年1月23日后就诊人数呈现低位波动，2月16日为12.4万人次，较峰值下降了95.7%（图2-1）。
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图2-1 全国发热门诊（诊室）诊疗人数变化趋势（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
说明：自2022年12月9日起，监测二级以上医疗机构发热门诊诊疗量；12月21日起，增加监测社区卫生服务中心和乡镇卫生院发热诊室诊疗量（不含村卫生室和社区卫生服务站）。
农村发热门诊（诊室）就诊人数结果
全国乡镇卫生院发热诊室就诊人数于2022年12月23日达到峰值92.2万人次，随后波动下降；2023年1月23日后呈现低位波动，2023年2月16日为4.6万人次，较峰值下降了95.0%（图2-2）。
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图2-2 全国农村地区乡镇卫生院发热门诊（诊室）就诊人数变化趋势（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
说明：农村发热患者诊疗量为乡镇卫生院发热诊室诊疗量（不含村卫生室）
城市发热门诊就诊人数结果
全国二级以上医疗机构和城市社区卫生服务中心发热门诊（诊室）就诊人数于2022年12月22日达到峰值195.4万人次，随后连续下降；1月23日后呈低位波动，2月16日为7.7万人次，较峰值下降了96.0%（图2-3）。
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图2-3 全国城市发热门诊（诊室）就诊人数变化趋势（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
说明：城市发热门诊诊疗量含二级以上医疗机构和社区卫生服务中心（不含社区卫生服务站）。
哨点医院监测结果
2022年9月-12月上旬，全国流感哨点医院每周流感样病例（体温≥38℃，伴咳嗽或咽痛之一）数量稳定在10万左右，流感样病例占门（急）诊就诊人数比值在2.7%-3.6%区间波动。第50周（12月12日-18日）明显上升至8.5%，第51周达到最高12.1%，第52周起快速下降。2023年第6周（2月6日-12日）下降至1.4%（图2-4）。
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图2-4 全国哨点医院报告的流感样病例数及占比变化趋势（数据来源于824家哨点医院）
2022年第49周（12月9日），流感样病例新冠病毒阳性率开始逐渐增加，在第51和52周期间达峰值后持续下降，2023年第6周（2月6-12日）新冠病毒阳性率已下降至4.1%。2022年第49周以来，流感病毒阳性率则逐步降低，12月下旬至2月初处于极低水平（低于1.0%）；2023年第6周，流感病毒阳性率有所上升（3.4%）（图2-5）。
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图2-5 全国哨点医院流感样病例新冠和流感病毒阳性率变化趋势（数据来源于402家网络实验室）
三、住院诊疗情况
在院新冠病毒感染者结果
全国在院新冠病毒感染者于2023年1月5日达到峰值162.5万人，随后持续下降；2月16日下降至2.0万人，较峰值减少了98.8%（图3-1）。
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图3-1 全国在院新冠病毒感染者每日变化情况（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
在院新冠病毒感染阳性重症患者结果
全国在院新冠病毒感染者中，重症患者数量于2022年12月27日至2023年1月3日期间每日增量近1万，1月4日增量明显下降，1月5日达到峰值12.8万后持续下降，2月16日下降至56例（其中新冠病毒感染重症6例、基础性疾病重症合并新冠病毒感染50例），较峰值下降了99.9%（图3-2）。
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图3-2 全国在院新冠病毒感染阳性重症患者变化情况（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
在院新冠病毒感染死亡情况
在院新冠病毒感染死亡病例数于1月4日达到每日峰值4273例，随后持续下降，2月16日下降至6例，较峰值下降99.9%（图3-3）。
2月10日至2月16日，31个省（自治区、直辖市）及新疆生产建设兵团医疗机构累计在院新冠病毒感染相关死亡病例98例，其中新冠病毒感染导致呼吸衰竭死亡1例、基础疾病合并新冠病毒感染死亡97例。
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图3-3 全国在院新冠病毒感染死亡病例变化情况（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
四、新冠病毒感染本土病例病毒变异监测情况
总体情况
2022年9月26日至2023年2月16日，全国共报送25632例本土病例新冠病毒基因组有效序列，均为奥密克戎变异株，共存在78个进化分支，主要流行株为BA.5.2.48（53.4%）、BF.7.14（24.9%）和BA.5.2.49（13.9%）。BA.5.2等20种进化分支构成比在0.1%-2.4%之间，55个进化分支的构成比小于0.1%（共占0.6%）（图4-1）。
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图4-1 全国新型冠状病毒变异株变化趋势图
说明：1.采样日期：2022年9月26日至2023年2月14日。
2.图中标记的数字分别为BA.5.2.48、BF.7.14和BA.5.2.49进化分支有效基因组序列数量。
3.“其它”指全国范围Omicron变异株构成比小于0.1%的进化分支。
12月以来本土病例病毒变异株监测情况
2022年12月1日至2023年2月16日，全国共报送16931例本土病例新冠病毒基因组有效序列，全部为奥密克戎变异株，共存在34个进化分支。主要流行株为BA.5.2.48（60.4%）和BF.7.14（28.9%）（表4-1）。共发现本土重点关注变异株15例，其中，1例XBB.1，1例XBB.1.5，1例BQ.1，5例BQ.1.1，1例BQ.1.1.17，4例BQ.1.2和2例BQ.1.8。
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新冠病毒变异分省份情况
总体来看，北京、天津和内蒙古以BF.7及其子分支为优势株；江苏BF.7及其子分支和BA.5.2及其子分支基本持平；其他省份均以BA.5.2及其子分支为优势株（图4-2）。
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图4-2 各省份新冠病毒变异监测情况
说明：1.采样时间：2022年12月1日-2023年2月14日；
2.图中标记的数字分别为BA.5.2.48、BF.7.14和BA.5.2.49进化分支有效基因组序列数量。
五、新冠病毒疫苗接种进展
截至2023年2月16日，31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团累计完成接种新冠病毒疫苗349177.5万剂次（图5-1）。接种总人数131036.1万人，完成全程接种127685.8万人，完成第一剂次加强免疫接种82710.2万人。全人群第一剂次、全程接种覆盖比例分别达到93.0%和90.6%（图5-2）。
60岁以上老年人累计报告接种新冠病毒疫苗67949.0万剂次，接种总人数24167.3万人，完成全程接种23028.0万人，完成第一剂次加强免疫接种19266.9万人。
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图5-1 分月新冠病毒疫苗累计接种剂次（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
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图5-2 分月全人群中第一剂次接种、基础免疫全程接种覆盖率（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
以2022年底全国老年人专项摸底调查人口数为基数统计，截至2023年2月16日，60岁以上老年人第一剂次接种覆盖人数占老年人群的96.1%，全程接种、第一剂次加强免疫接种人数分别占符合接种时间间隔老年人群的96.6%、92.3%（图5-3）。
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图5-3 基于摸底人口数的60岁以上人群新冠病毒疫苗接种率（数据来源于31个省（区、市）及新疆生产建设兵团报告）
注：1.第一剂次接种率测算中分子为接种目前附条件上市或紧急使用新冠病毒疫苗至少1剂次的人群，分母为2022年12月10日各省上报的老年人摸底登记人口数。
2.全程接种率测算中分子为接种灭活疫苗2剂次、腺病毒载体疫苗1剂次、重组蛋白疫苗3剂次的老年人群，分母为接种灭活疫苗1剂次、腺病毒载体疫苗1剂次和重组蛋白疫苗2剂次的人群，并且接种后间隔满28天（4周）。
3.第一剂次加强免疫接种率测算分子为完成第一剂次加强免疫接种老年人群，分母为接种灭活疫苗2剂次、腺病毒载体疫苗1剂次的人群，且全程接种后间隔满3个月。（由于重组蛋白疫苗实施加强免疫接种的时间短，接种3剂次重组蛋白疫苗人群目前未包括在分母中）。
本土首次检出XBB.1.5，新一轮发烧开始？
据中国新闻网，近日，关于“国内首次本土检出XBB.1.5”的相关报道引起广泛关注。与此同时，多位网友在社交媒体称自己又开始发烧，担心是否复阳。
对此，北京佑安医院呼吸与感染性疾病科主任医师李侗曾18日向中新网表示，我国现阶段免疫屏障比较强，近期不太可能暴发新一波疫情。针对网友提到的新一轮发烧现象，他表示，除了少数还没阳过的人感染新冠，大部分发热病例和新冠没有关系。
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资料图：市民接种新冠疫苗第二剂加强针。周利朔摄
未来不排除更多地方
出现XBB系列毒株的感染者
今年2月15日，中国疾控中心发布通报，2022年12月以来，全国共发现本土重点关注变异株14例，其中1例XBB.1.5，为本周期新增变异株病例。
李侗曾向中新网介绍，XBB免疫逃逸能力更强，在美国等地区的新发病例中占比正逐渐升高，未来不排除更多地方出现XBB系列毒株的感染者。
不过，李侗曾强调，我国现阶段免疫屏障比较强，近期不太可能暴发新一波疫情，仍以散发病例为主，目前新增确诊病例主要是还未感染过的人，被完全相同的毒株感染2次的可能性非常小。
他表示，新的变异株感染者增加了，人群发生二次感染的风险会增加。面对新的变异株，人群的免疫屏障保护的时间会缩短，但不是完全没有效果，所以短期内再次出现一波疫情的概率很小。
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资料图：候车室内，返校大学生数量增多。王伟臣摄
近期大部分发热病例和新冠无关
对于最近一些发热病例，李侗曾认为，除了少数是还没阳过的人感染了新冠，大部分发热病例和新冠没有关系。“当然不排除有过去3个月阳过的人因为其他疾病导致发热再次就诊的情况，但没有证据显示和新冠病毒有关。”他说。
李侗曾介绍，2020年起，复阳病例就一直存在，一些人持续两三个月还是阳性，或者曾经检测阴性后再次阳性。他表示，这部分人主要是一些免疫低下人群，多见于器官移植后使用免疫抑制药物，艾滋病免疫低下，或者肿瘤放化疗阶段的免疫下降人群。
李侗曾指出，复阳和再次感染是两个概念。复阳是同一次感染，一般不会有传染性，不会致病。“再次感染和大家说的‘重阳’应该是一个意思，即再次感染病毒，通常和上次感染不是同一个毒株，或者遇到一个变异株后，发生再次感染的风险更高一些。”他表示，一般认为3个月内的再次检测阳性者，属于复阳的可能性大，属于再次感染的可能性很小。
李侗曾还表示，复阳的人基本没有传染性，没有病毒相关症状，只是因为其他情况就诊发现核酸阳性或者抗原阳性。
发现本土变异株，是否会大面积流行？曾光：取决于人群的易感性
著名公共卫生与流行病学专家曾光教授表示，新冠病毒新增变异株目前是否会大面积流行，重要的是取决于两点： 一是变异株的传播性和致病性； 二是人群的易感性。 另外，社会因素、自然因素也会影响病毒的传播过程。
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著名公共卫生与流行病学专家曾光教授
“目前中国10多亿人群在短时间内集中发病后获得了自然免疫，相当于普遍接种了一次疫苗，而且这次自然感染免疫是在全国已经接种34亿剂次疫苗的基础之上发生的获得的，我国易感人群已经不足全人口的10%内地民众。”曾光教授告诉健康时报记者，“可以说，我国民众短时间内形成如此大规模的免疫屏障，其他各国没有出现过，我国的自然感染率已经高过世界上绝大多数的国家，免疫屏障是相当牢固的”。
“当前感染高峰已经过去一个多月了，我们还没有发现能够突破免疫屏障的变异株，针对新增的变异株，我们需要继续观察，与其相信预测不如做好实战探测，以早期发现病毒的演变，为应急决定最适合的疫苗接种策略服务。”曾光说。
面对新冠病毒新增变异株，
哪些人群需要注意？
目前，两类人群需要尽快接种疫苗，一是这次集中感染潮中既没有进行过序贯疫苗接种又没有被感染的人群，特别是其中的老年人和有基础性疾病的患者。二是儿童，特别是刚满3周尚未接种疫苗的儿童，这类人群务必加紧接种。
大数据疫情观察（二）：全国疫情高峰过了么？
腾景宏观金融大势研判
2022-12-23 17:23 · 来自北京
腾景宏观快报
2022年12月23日
大数据疫情观察（二）：全国疫情高峰过了么？
—— 基于腾景AI高频模拟和预测
腾景高频和宏观研究团队
本期要点：
针对预测到底准不准，全国疫情是否已经见顶的问题，我们增加了28个城市的地铁客运量日度数据进行辅助判断。非网民样本的缺失可能会导致预测结果有偏。
大数据不完美，应用大数据做宏观经济预测并非完美无缺，我们分析了谷歌流感趋势何以失灵。原因可能包括：媒体对谷歌流感趋势（GFT）的大幅报道导致人们的搜索行为发生了变化，用户的搜索行为反过来也会影响GFT的预测结果。
当前全国疫情或尚未达峰，但是达峰进程可能会有所提前。借助地铁客运量数据进行辅助验证，我们判断北京、石家庄、武汉、重庆等城市已经度过疫情峰值，成都、天津、长沙、南京、西安等城市尚未达峰。
一、预测到底准不准？预期与现实相互验证
在上期《大数据疫情观察：中心城市率先迎来峰值》报告中，我们分析并给出了北京和河北部分城市疫情已经迎来“拐点”，成都、昆明等城市将陆续见顶的预测判断。根据百度搜索指数数据，北京百度“发烧”搜索指数持续下降，“咳嗽”搜索指数后于“发烧”见顶，这基本上印证了我们模型的预测。但是，我们也注意到2022年12月17日（上周六）全国范围内“发烧”指数见顶，这是否意味着全国疫情的见顶？如果这样，这个数据与一些防疫专家的春节前后见顶的判断就有所出入。也有专家认为全国疫情可能虽然尚未达峰，但是进程缩短了。
但根据字节跳动的“巨量算数”，抖音“发烧”搜索指数于12月17日见顶，但头条“发烧”搜索指数仍在震荡上行。在朋友圈广为传播的知乎“数据帝”的预测里面，2022年12月20日前后大部分省市相继达到感染高峰，那么，很多研究者都想确认的是，站在2022年12月23日，全国范围内的单日新增感染有没有达峰？有人认为预测很准，和自己这些天在互联网上对疫情的感知较为一致；有些人则认为不准，认为身边的亲戚朋友们都阳了，而预测进度条还不到一半，个人体感和预测结果有较大差异。
与此同时，我们注意到了在2022年12月16日前后，全国几乎所有城市、省份“发烧”搜索指数迎来了“先扬后抑”的脉冲式增长，后续日度数据再也没有高于16日当天的值。这意味着疫情最艰难的阶段已经度过了么？通过对百度、头条疫情病症搜索引擎数据进行数据挖掘和建模分析，可以为疫情未来趋势研判提供重要参考。不过我们理解，为了定量评价疫情进展，还需要引入更多数据。
由于没有权威数据作为参考，各类疫情的预测仅仅是基于直觉、推理或演绎的带有参数的模型预测，预测准不准，缺乏客观权威作为结果比较，所以很难客观衡量预测是否准确，只能通过参与这件预测的所有观众和读者通过微观的数据，周围疫情扩散程度去验证预测结果，一个城市不同群体感染的先后，不同城市感染达峰的节奏，都会对预测是否准确有不一样的理解。
模型有局限性，逻辑假设的适用性，缺乏权威数据作为验证，难道就不需要预测了吗？托马斯·库恩（Thomas Kuhn）和卡尔·波普尔（Karl Popper）就“科学哲学”这个概念展开了20世纪最具影响力的对峙。他们都以自己的方式深奥地从哲学的角度质疑科学的基本前提。库恩的《科学革命的结构》（The Structure of Scientific Revolutions）指出，即使现有的范式所预测的结果在现实中存在反例，现有的科学家也不会认为其范式有问题；只有可替代现有范式的新科学范式出现，并且反例达到了一定的数量，现有科学范式才可能被证伪，科学革命才会发生。从批判的角度来看对预测过程的否定也是发现新预测方法的过程。
量子基金的乔治·索罗斯（George Soros）推崇的哲学家卡尔·波普尔（Karl Popper）最著名的观点是科学是通过“可证伪性”（Falsifiability）进行的——人们无法证明假设是正确的，甚至无法通过归纳法获得真理的证据，但如果假设是错误的，则可以反驳它。根据波普尔的观点，只有可被经验证伪的理论体系才应被赋予真正的科学地位。因此，波普尔提倡大胆假设，用证伪的方式去不断试错，不断修正，而不是提出假说，然后到处找支持自己理论的根据。“证伪”也是索罗斯所一直推崇与实践的思考方式。
二、地铁客运量作为疫情达峰的重要辅助观察指标
因此，我们从疫情出发，回到经济，从多维度验证疫情的峰值。地铁客运量无疑是很好的观察指标，一个有地铁城市的客运量受若干因素影响：1、出行管制，2、出行意愿，3、地铁的便利程度。
从数据上来看，北京、上海作为全国地铁保有量最高的两个城市，也是日均客运量最高的两个城市，地铁数据较高的反映了疫情的高低，同时地铁客运量的日度数据公布滞后1-3天，还算比较及时，从数据收集角度看，地铁数据来自于物联网设备自动采集，人工干预的影响较小，数据具有充分的客观性，可以作为疫情的第二类主要观察变量。
图：上海地铁客运量
▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测
上图是2019年12月至今的上海地铁客运量数据，比较明显的是2020年初的武汉疫情，2022年4月的上海疫情，和2022年12月的全国疫情。由于地铁客运量遵循周一至周五高，周六日低的原则，日度数据信息量有些冗余，后续我们通过比较周度平均数据，可以过滤短期的日内数据波动。
图：上海地铁客运量（7日移动平均）
▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测
比较北京地铁客运量，也可以看出2022年4月，上海地铁停运7周左右，北京虽然没有停运，但周度地铁客运量均值从近三年日常的800万降低到100万以下。值得注意的是，2022年9月之后的北京地铁客运量明显低于上海，这一方面是疫情，另一方面也是北京地铁需要全网查验72小时核酸，11月24日进一步缩短到48小时，12月5日起这一政策被解除。
图：北京地铁客运量（7日移动平均）
▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测
图：十大城市地铁客运量7日移动平均，协同性高度一致
▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测
基于此数据，我们认为北京疫情高峰已过，但全国整体疫情高峰并非如百度搜索指数和头条指数显示的那样已经见顶，而是处于快速发展期。我们建立了四阶段数据模型，辅助验证各城市是否达峰。如下图所示，北京、武汉、重庆、沈阳、石家庄、兰州、昆明地铁客运量已经企稳回升，目前处于第四阶段；成都、天津、长春、郑州、广州、厦门、深圳、西安、上海、南京等城市仍处于达峰进程中的第三阶段。由于移动平均有可能会带来数据滞后，后面，我们用真实数据做了测试。
图：疫情扩散进程
▲数据来源：腾景AI经济预测
图：国内部分城市地铁客运量（7日移动平均）
注：十大城市是指：北京、上海、广州、成都、南京、武汉、西安、苏州、郑州、重庆，下同。
▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测
在以日度为单位的疫情进展中，如果当天地铁出行数据出现回升，应该主要看两个数据，第一是同比（例如本周一，相较于上周一的客流量），第二看环比（例如今天相较于昨天的客流量）。
根据日度数据，北京地铁出行，无论是环比还是同比，均处于上行阶段，这与见顶判断一致，其他有可能见顶的是武汉、重庆、成都。而上海、广州、南京、苏州、西安等地铁客运量仍在持续下滑，这表明疫情仍在达峰进程中。
图：国内部分城市地铁客运量
▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测
由于地铁客运量同比数据（相较于上周本日的数据）下滑严重，我们判断：上海、广州、南京、西安、苏州、郑州等城市的疫情仍在达峰进程中，北京、武汉、重庆同比转正，预计已度过疫情高峰。
图：28个城市地铁客运量及周度同比
▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测
三、预期如何与现实相互影响？
放开疫情管制后的经验有很多，无论是疫情见顶的节奏，对消费，劳动参与率的影响，都有较多国家可以参考。这无疑给了我们一些预期，14亿人口的放开和中等规模人口国家放开又有所区别。国内传染病专家也在各类媒体上表示春节前后，明年一季度疫情达峰等等，释放这样的未来见顶信号。但是从北京和多数城市的感知中，疫情似乎见顶的早于我们的认知，那么到底哪里会出问题呢？
（一）政策指标失灵：古德哈特定律
当多数互联网参与者都知道百度搜索指数能够间接代表疫情的时候，它可能就不准了，在某种程度上，它就是古德哈特定律（Goodhart’s law）在疫情上的体现。古德哈特定律是出自于英国经济学家查尔斯·古德哈特（Charles Goodhart）的说法，指的是：当一个政策变成目标，它将不再是一个好的政策。其中一种解释为：一项社会指标或经济指标，一旦成为一个用以指引宏观政策制定的既定目标，那么该指标就会丧失其原本具有的信息价值。
毫无疑问，在大多数人不知道“百度疫情指数”的重要性的情况下，它大概率还是有效的，内涵逻辑为搜索量大数据间接反映了大部分的居民自发的网络搜索行为，“发烧”搜索在一定程度上和阳性有症状是一回事。但是，在官方媒体和自媒体都在报道的情况下，这一指标会引发更多的搜索，而这些搜索和疫情本身并没有关系，而是互联网流量带来的效应。
（二）网民搜索行为的偏移可能造成数据污染
我们比较了石家庄、兰州、北京、武汉、重庆、沈阳、昆明、成都、天津等城市的地铁客运量，发现都经历了政策放松而上行，疫情攀升客运量下行，疫情高峰度过再度上行这一数据变化模式。目前大部分城市仍处在疫情攀升客运量下行这一阶段，全国疫情的顶峰目前并没有到来，而百度指数给出的“发烧”搜索指数已经见顶，我们判断12月16日及之后的百度“发烧”搜索指数可能出现了异常，核心逻辑是12月16日（上周六），全国所有城市都出现了一个攀升，随后下降，这种能够同一时间影响所有城市的因素大概率不是以一定规律传播的病毒造成的，而是其他因素造成的数据“污染”。
（三）样本缺失：60岁及以上老年人非网民群体
我们知道百度指数（Baidu Index）、头条指数（Toutiao Index）、微指数是基于海量网民行为数据进行数据挖掘分析的数据产品，因此非网民的行为数据自然被排除在研究样本之外。
中国互联网信息中心（CNNIC）2022年8月31日发布的第50次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年6月，我国非网民规模为3.62亿，这是一个不小的基数。从地区来看，我国非网民仍以农村地区为主，农村地区非网民占比为41.2%。从年龄来看，60岁及以上老年群体是非网民的主要群体。据此可见，非网民地域上主要分布在农村地区，年龄上以60岁及以上老年群体为主。
这个基数不小的非网民群体检索行为的缺失导致本来应该出现的检索结果游离于样本之外，导致“发烧”等病症搜索指数被低估。根据美国疾病控制与预防中心 (Centers for Disease Control and Prevention)的报告，患重症COVID-19的风险会随着年龄、残疾和基础疾病的增加而增加。在后期的奥密克戎期间（2022年4月-6月），大多数院内死亡发生在年龄≥65岁的成年人（81.9%）和患有三种或更多种基础疾病的人群（73.4%）中。
图：世界各国家和地区每日确诊的COVID-19病例（7日移动平均值）
注：由于检测有限，确诊病例数低于真实感染数，数据截至2022年12月21日
▲数据来源：约翰·霍普金斯大学CSSE COVID-19数据库，ourworldindata.org、腾景AI经济预测
图：世界各地区每日确诊的COVID-19病例（7 天滚动平均值）
注：由于检测有限，确诊病例数低于真实感染数，数据截至2022年12月21日
▲数据来源：约翰·霍普金斯大学CSSE COVID-19数据库，ourworldindata.org、腾景AI经济预测
（四）大数据不完美，谷歌流感趋势为何失灵？
早在1980年，未来学家阿尔温·托夫勒（Alvin Toffler）在《第三次浪潮》（The Third Wave）一书中，就提出了“大数据”(Big Data)的概念。自古至今，预测一直是人们十分期待的能力，而大数据预测则是数据最核心的应用，其逻辑是每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。
利用大数据方法和技术进行宏观经济研究和分析，在国际上已有先例。在大数据分析的视野中，它不仅仅是要搞清楚宏观统计规律，更要弄清宏观数据中的精细结构。基于研究的视角，大数据时代为宏观经济分析提供强大的支持，正在改变宏观经济研究范式。
各国央行等主流金融机构研发并采用即时预测模型以实时追踪经济状态的变化，在被大量社会化信息淹没前就找到可靠的信息源，从而动态地调整对经济指标的预期。包括纽约联储的Nowcasting模型、WEI模型、亚特兰大联储的GDPNow模型以及英格兰银行（BOE）的MIDAS模型等。
根据Didier Sornette教授的“龙王”理论，极端事件的发生有两个条件：系统的一致性与协同性。当系统的一致性非常强时，黑天鹅式的极端事件容易发生。当系统的一致性和协同性同时加强时，会发生超越“黑天鹅”（Black swan theory）的更极端的“龙王”事件。
“黑天鹅”也好，“龙王”也好，都不是孤立的事件，而是一系列强烈关联的事件，体现了正反馈的强大作用。什么时候股市可以预测？关键就在于股市变化前后关联的程度。
2008年谷歌推出的Google Flu Trends系统，其动机是能够及早发现疾病活动并迅速做出反应可以减少季节性流感和大流行性流感的影响,通过分析收集到的大量Google搜索查询，以揭示人群中是否存在流感样疾病。这个逻辑和想法其实很简单直观——如果你生病了，你很可能会在搜索引擎上搜索以查找信息，比如如何治疗。谷歌决定要跟踪这些搜索，并使用这些数据来尝试和预测流感流行，甚至在疾病控制中心(CDC)等医疗机构能够做到之前。
2009年通过谷歌累积的海量搜索数据，“谷歌流感趋势”成功预测了H1N1流感在美国境内的传播，一战成名。有报告指出，谷歌流感趋势能够在美国疾病控制和预防中心（CDC）报告流感爆发前10天预测区域性流感爆发。GFT这种预测能力显然具有重大的社会意义，可以为整个社会提前控制传染病疫情赢得先机。
于是谷歌在其网站上创建了一个奇特的方程式来计算出究竟有多少人感染了流感。简单理解的数据逻辑是这样的：人们的位置+谷歌上与流感相关的搜索查询+一些非常聪明的算法=美国流感患者的数量。
线性模型用于计算流感样疾病(Influenza-like illness, ILI)就诊的对数几率和(ILI)相关搜索查询的对数几率：
P是医生就诊访问的百分比，Q是在前面的步骤中计算的与ILI相关的查询分数。β0是截距，β1是系数，ε而是误差项。
谷歌流感趋势已被证明不是一直准确的，尤其是在2011年至2013年期间，它高估了相对流感发病率，并且在2012年至2013年流感季节的一个时间段内预测就诊次数是CDC记录的两倍。2013年《自然》杂志发表的一篇文章称，谷歌流感趋势将流感病例高估了约50%。
可以看到，应用大数据做宏观经济预测并非完美无缺。经济学家、作家Tim Harford认为，“谷歌流感趋势的失败凸显了不受约束的经验主义的危险”。对GFT失败的一种解释是，新闻中充斥着关于2012年12月流感媒体恐慌情绪，而这些报道激起了健康人的互联网搜索行为。
图：谷歌流感趋势ILI估计与CDC估计的比较
▲数据来源：Improving Google Flu Trends Estimates for the United States through Transformation, Leah J Martin, Biying Xu, Yutaka Yasui, 腾景AI经济预测
2013年，谷歌调整了算法，并回应称出现偏差的“罪魁祸首”是媒体对GFT的大幅报道导致人们的搜索行为发生了变化。GFT也似乎没有考虑引入专业的健康医疗数据以及专家经验，同时也并未对用户搜索数据进行“清洗”和“去噪”。谷歌在2011年之后推出“推荐相关搜索词”，也就是我们今天很熟悉的搜索关联词模式。研究人员分析，这些调整有可能人为推高了一些搜索指数，并导致对流行发病率的高估。举例来说，当用户搜索“发烧”，谷歌会同时给出“喉咙痛和发烧”、“如何治疗喉咙痛”等关联推荐词，这时用户可能会出于好奇等原因进行点击，造成用户使用的关键词并非用户本意的现象，从而影响GFT搜索数据的准确性。用户的搜索行为反过来也会影响GFT的预测结果。在充斥媒体报道和用户主观信息的搜索引擎的喧嚣世界里，也同样存在“预测即干涉”悖论。国内搜索引擎指数上大概率也会出现类似的情况，这是我们结合GFT的经验对预期差异给出的一种解释。
图：巨量算数“发烧”关联搜索词
▲数据来源：巨量算数、腾景AI经济预测
（本文执笔：吴卫、赵宕涵；编辑：何峰峰）
参考文献
[1] CNNIC：第50次《中国互联网络发展状况统计报告》
[2]
[3] Adjei S, Hong K, Molinari NM, et al. Mortality Risk Among Patients Hospitalized Primarily for COVID-19 During the Omicron and Delta Variant Pandemic Periods — United States, April 2020–June 2022. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2022;71:1182–1189. DOI:
[4]
[5]
[6] Lazer, D., R. Kennedy, G. King, and A. Vespignani. 2014. “The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis.” Science 343 (6176) (March 14): 1203–1205.
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北京新增本土确诊病例559例

社会人才鉴定家
回答于 2022-12-13
12月12号0至24时，全国31个省市自治区和新疆生产建设兵团新增新冠肺炎本土确诊病例2270例，新增本土无症状感染者5181例，新增境外输入确诊病例45例。

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疫情防控
香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区共新增本土确诊病例12498例。
截止2022年12月12号24时，全国31个省市自治区和新疆生产建设兵团现有新冠肺炎本土确诊病例35849例，现有本土无症状感染者2228687例，现有境外输入确诊病例491例。
全国现有确诊重症病例147例（含香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区）。
截止2022年12月12号24时，全国累计新冠肺炎本土确诊病例9326304例，较前日新增14813例（含香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区）。
全国累计境外输入确诊病例28275例，较前日新增45例；全国累计治愈病例443791例，较前日新增治愈病例4234例。
全国累计死亡病例30935例（含香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区），较昨日新增死亡病例56例。

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疫情防控
截止12月12日24时，部分地方确诊病例及无症状感染者情况：
台湾地区新增本土确诊病例10853例；
重庆市新增本土确诊病例180例，新增本土无症状感染者1398例，无公布风险地区；
香港特别行政区新增本土确诊病例1561例；
北京市新增本土确诊病例559例，新增本土无症状感染者468例，目前风险地区46个；
广东省广州市新增本土确诊病例366例，新增本土无症状感染者434例，目前风险地区771个；
浙江省杭州市新增本土确诊病例232例，新增本土无症状感染者17例，无公布风险地区。
天津市新增本土确诊病例3例，新增本土无症状感染者253例 ，目前风险地区3个。
黑龙江省哈尔滨市新增本土确诊病例10例，新增本土无症状感染者179例，目前风险地区0个；
河南省郑州市新增本土确诊病例74例，新增本土无症状感染者82例，目前风
中新网北京2月23日电(韦香惠)23日，国务院联防联控机制召开新闻发布会，介绍巩固疫情防控重大成果有关情况。国家卫健委新闻发言人米锋介绍，近期，各地疫情呈局部零星散发状态，防控形势总体向好，平稳进入“乙类乙管”常态化防控阶段。

图为发布会现场 韦香惠 摄
我国疫情还处在零星的、局部性散发状态
国家卫生健康委疫情应对处置工作领导小组专家组组长梁万年表示，从疫情本身的特点来看，可以说这个疫情已经基本结束，不能说完全结束，现在的感染在我们国家来看是零星的、局部的散发状态。
梁万年介绍，走出大流行的标志，不同角度有不同指标。从疫情防控，特别是公共卫生的角度来看，他认为指标主要有以下方面：
一是这种疾病的感染率到底处在什么状态，分别是累计的感染率和新发的感染率两个关键感染率。二是人群对它的免疫水平或者是免疫率，其指标是判断体内抗体的水平，也就是抗免疫屏障、免疫保护率达到什么状态。三是看病原体，即新冠病毒有没有发生质的、有公共卫生意义的变异。四是从医疗卫生供方的角度看，每日的接诊门诊量、住院情况、重症情况、死亡情况，以及整个医疗卫生系统应对的能力。最后是看整个防控能力，从机制到控制这个疾病的手段和能力是否基本具备。

高校2023届毕业生春季大型双选招聘会现场。赵春亮 摄
XBB.1.5近期引发新一轮规模流行的可能性较小
发布会上，国家疾控局监测预警司司长杨峰介绍，我国现已初步形成兼顾常态和应急、入境和本土、城市和农村、一般人群和重点人群的多渠道监测体系。
下一步，国家疾控局将会同相关部门进一步健全监测预警体系，加强疫情监测和常态化预警能力建设，提高监测质量，强化监测预警机制，完善跨领域、多学科专家队伍。继续完善传染病网络直报系统功能，提高数据收集的信息化水平和智能化分析能力。开展新冠病毒感染等传染病疫情报告专项执法检查，推动依法规范及时报告。
针对中疾控近期发现的新增变异株病例，1例XBB.1.5和1例BQ.1，中国疾控中心传防处研究员常昭瑞在会上介绍，目前数据显示，今年1月8日实施新冠病毒感染“乙类乙管”以来，我们通过监测已经发现了1例由输入病例引起的本土关联XBB.1.5病例，为核心密接人员。经详细的流行病学调查、相关密接人员健康检测及专家研判，没有再发现续发病例。
常昭瑞介绍，目前数据显示，个体感染XBB.1.5后出现的症状与其他奥密克戎毒株症状相似，没有发现其致病力增加。“我国刚刚经历了疫情大流行，人群体内留存的中和抗体会在短期内提供免疫保护作用，专家研判分析认为，近期引发新一轮规模流行的可能性较小。”

春耕备耕掀热潮 赵春亮 摄
发热、腹泻症状等应重点考虑是否为肠道疾病
常昭瑞表示，新冠病毒感染以后，主要表现为发热、咽干、咽痛和咳嗽等症状，部分患者可伴有腹泻症状。当出现发热、腹泻症状时，我们应重点考虑是否为急性胃肠炎等肠道疾病，尤其是目前是诺如病毒感染高发季节。近期，疾控部门网站、微信公众号都陆续发布了诺如病毒感染健康提示，公众可按照相关提示做好防护。
常昭瑞介绍，目前各地仍有新冠病毒感染病例发生，既往未感染过的人仍存在被感染的可能。学校是人群集中、密度较大的场所，一旦有传染源引入后，未感染者存在感染风险，但由于目前我们人群整体免疫水平比较高，发生规模聚集性疫情的风险较低。
常昭瑞建议，当学校发生疫情时，要平衡好疫情处置和正常教学秩序的关系，由专业人员根据学生既往感染水平、疾病严重程度、疫情发展阶段、病毒的感染株等进行综合研判和风险评估，然后做出相关处置。(完)
