自新冠肺炎疫情在全球流行以来，疫情的未来趋势如何，成为全世界人民共同关注的焦点问题。

日前，兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心黄建平团队将统计—动力天气预报的先进技术与流行病模型相结合，实时引入全球最新的疫情数据，针对有疫情数据的180多个国家和地区逐个建立模型，反复进行最优参数化反演，最后建立了预测系统。这是世界上第一个新冠肺炎疫情的全球范围的预测系统，已在线发布了全球范围的预测以及北京新发地疫情预报和全球疫情二次暴发的预警（http://covid-19.lzu.edu.cn/）。

黄建平介绍，在对现有的大量流行病学预测模型进行调研后发现，疫情的预测模型大部分是在全民免疫的基础上建立的，对于模型中的关键参数大多基于假定进行了简单设定，且仅适用于单一区域的模拟，有很大的局限性。因此，这些流行病学预测模型预报结果与实际情况有很大的差异。实际上，模型中各种参数受季节、地域等因素的共同影响并不是常数，需要根据疫情发展情况确定并不断修正。新冠肺炎疫情的发展有其特殊性和复杂性，病毒的变异、管控措施的力度以及人类对其的认识，都会影响到疫情的传播。

经过连续几个月的努力，黄建平团队将统计—动力天气预报的思想和方法与流行病模型相结合建立了预测系统。该系统综合考虑了当地的温度、湿度等气象条件以及疫情防控措施等关键因素对病毒传播的影响，尽可能保证了预测的精度，取得了良好的预测效果。团队还从理论上进一步探讨了疫情的演变机理，特别是二次暴发的机制，并不断改进和优化预测系统，提高了预测结果的可靠性并开展更长时间的预测。