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联合中国气象科学研究院、香港城市大学和中日友好医院，在季节性流感动态预测模型研究方面取得新进展，在国际期刊《BMC Public Health》发表题为“Modeling the dynamics of seasonal influenza in response to meteorological conditions and antigenic variation: a simulation study”的研究论文。该研究揭示了气象条件与流感病毒抗原变异共同驱动季节性流感流行的协同机制，并提出了可业务化的流感早期预警模型框架。学院2021级硕士研究生梁颖琳和中日友好医院李得民主任医师为共同第一作者，中国气象科学研究院孙兆斌研究员和学院华维教授为共同通讯作者，香港城市大学阮相宇博士参与合作研究。
季节性流感每年在全球造成严重的疾病负担。我国现有的流感监测系统主要反映流感活动的实时强度，但难以提供精准的长期趋势预测。传统流感预测模型往往侧重气象因素（如温度、湿度）的作用，却很少将病毒自身的抗原变异纳入动态模拟框架。如何将气象驱动与病毒进化过程有机融合，是提升流感预测能力的关键难点。针对上述问题，研究团队基于SIRS（易感-感染-康复-易感）传染病动力学模型，收集了2010–2019年间我国北方典型城市（陕西宝鸡和河北秦皇岛）的逐周流感样病例百分比数据，并同步引入逐日气温和相对湿度资料。创新性地在模型中设置了“是否纳入抗原变异事件”的对比情景，并分别采用原始气象数据和小波平滑后的气象数据进行模拟与预测。结果表明：纳入抗原变异后，模型对宝鸡2016年流感高峰及随后两个流行季节的拟合效果显著改善，预测决定系数从0.06提升至0.52；对秦皇岛2018年爆发高峰的预测误差从0.67降至0.47，预测决定系数从0.24提升至0.62。研究还发现，当气象条件处于正常冬季范围内时，流感活动的异常升高可视为抗原变异发生的早期信号。
图1 2011-2019年我国北方典型城市逐周流感样病例百分比（ILI%）：
（a）陕西宝鸡和（b）河北秦皇岛
该研究为构建流感实时预报预警系统提供了可靠的方法支撑，也为理解气象因子与病毒进化协同驱动流感流行的机制提供了新思路。
论文信息：Liang Y,Sun Z*,Hua W*,et al.Modeling the dynamics of seasonal influenza in response to meteorological conditions and antigenic variation: a simulation study.BMC Public Health, 2026,26:1102.Doi: 10.1186/s12889-026-26753-2.
