你是回家過年嗎？前段時間，國家衛健委一條“春節返鄉需持7 日內核酸陰性證明“的通告一石激起千層浪，在當日沖上微博熱搜榜首，累計收穫14 億次閱讀和17.9 萬次討論；但好在政策細則很快在之後幾天得到補充，近日官方又作出“返鄉加碼六不准” 的表態，總算是稍稍寬慰了異鄉打工人不安的心。

然而，面對充滿變數的疫情形勢，回家的路依舊未必是坦途：局部疫情還會不會反彈？返鄉政策還會不會變化？回家之後還能不能順利返崗？諸如此類的擔憂縈繞在遊子的心頭，使得本該輕鬆愉悅的年關籠上一抹愁雲。在糾結要不要回家的同時，我們也不禁發問：究竟何時，人類才能在這場抗疫之戰中迎來勝利？明年的春節，我們能否摘下口罩，安心地踏上返鄉的列車？

對於“疫情何時休” 的追問，我們能否指望疫情預測模型來給出結果？疫情爆發以來，來自全球的科學家積極展開了新冠病毒的建模工作，也紛紛取得相應成果。在前幾日的活動上，鐘南山院士肯定了蘭州大學開發的全球疫情預測系統的可靠性；去年4 月，也有來自哈佛大學團隊的建模研究曾預測，疫情最晚在2025 年還有復發的可能性。這是否意味著，模型能夠為我們的問題提供解答？

很遺憾，答案是否定的。

疫情預測模型的不確定性

首先，在新冠疫情的建模工作中，存在著大量具有高度不確定性的變量和假設，決定其無法給出確切的答案。

以常見的流行病學模型SEIR 為例，經典的SEIR 模型將人群分為易感者（Susceptible）、潛伏者（Exposed）、感染者（Infected）和康復人群（Recovered）四組，並分析其在疫情中不同假定情況下的動態變化。在各變化環節中，存在著這些關鍵變量：易感者的接觸率、病毒傳播率、潛伏期的長短、無症狀病例的百分比、病毒致死率以及康復人群的免疫程度等等。其中的一些變量可能會隨著病毒研究的深入以及數據收集的完善而趨於穩定，但我們無法掌控的不確定性也依然存在。比如一旦病毒出現變異，諸如潛伏期、致死率等一系列變量都將隨之改變，之前基於模型提出的預測也就不再準確。一些極為重要的變量，如被感染者痊癒後對病毒的免疫能力強度和時間，在現階段也還處於未知狀態。

此外，模型的預測事實上是以一系列假設條件為基礎的，如果某個假設在現實中並不成立，那麼實際的結果可能就會和預測結果相差千里。正如西安交通大學數學與生命科​​學學院研究中心主任肖燕妮所說：“任何一項基於數學模型的預測結果，都不應該脫離條件的製約。”從這個意義上來講，所謂預測，其實更偏向推測而非預報；它展示的不是未來，而是未來會存在的種種可能性。

圖| 西安交通大學數學與統計學院教授肖燕妮，其團隊在疫情初期研發的模型曾為全國疫情防控提供重要參考

難以捉摸的人類行為

然而，一篇在1 月28 日發表於Quanta Magazine 的報導指出，到目前為止疫情模型不確定性的最大來源不是病毒，而是人類。

疫情預測與天氣預報不同。儘管氣象條件同樣充滿變數，但當氣象學家預測颶風的路徑時，該地區人們撤離或停留的決定並不會影響颶風的發源地或強度。疫情的情況卻正好相反：人們的行為對疾病的傳播起著關鍵的影響作用。人們對威脅的反應方式的不確定性進一步增加，使人類行為、建模結果與爆發動態之間的反饋迴路變得複雜。

去年，來自伊利諾伊大學厄巴納- 香檳分校的物理學家Nigel Goldenfeld 和Sergei Maslov 因其新冠病毒建模工作而廣受媒體報導。在2020 年的前幾個月，他們的模型促使其大學在春季迅速關閉了校園，並將課程全部移至線上；在此之後，該團隊又著手建立新的模型來指導大學重新開放。

圖| 研究團隊成員Nigel Goldenfeld 教授和Sergei Maslov 教授

在建立新模型時，Goldenfeld，Maslov 及其研究團隊解釋了學生在不同地點可能進行交互的各種方式，估算了校園內檢測和隔離服務的效果，考慮了有多少學生在傳播病毒時可能從未出現症狀；他們甚至根據氣溶膠擴散的物理原理，建立了大多數學校重啟模型所不具備的另一層細節：當學生在教室裡戴著口罩說話、或者在擁擠的酒吧里大聲叫喊時，可能散發出多少病毒顆粒。

按照該模型的指導，伊利諾伊大學制定了一項計劃：每週對所有學生進行兩次病毒檢測，要求使用口罩，並實施其他後勤方面的控制措施，甚至還開發了一套接觸追踪系統和一款手機應用程序。根據模型的計算，這套組合政策足以避免病毒的指數級傳播，使傳統的線下教學模式得到恢復。

然而在開學僅一周之後，這所大學就面臨著一個黯淡的現實：近800 名學生的病毒檢測結果呈陽性，遠遠超過模型的預期。管理人員不得不立即在全校範圍內暫停非必要的活動。

哪裡出了差錯？研究人員似乎已經為可能出現的錯誤預留了充足的空間，也考慮了學生中可能發生的種種意外事件。“我們沒想到的是他們會違反法律。”Goldenfeld 如是說。一些學生，即使在檢測陽性並被告知隔離後，還是會參加聚會；而事實證明，這一點至關重要：鑑於新冠病毒的傳播方式，即使只有少數學生違反了規定，感染率仍會激增。

我們不得不承認，模擬和預測人類的行為並不容易。人們並非總是理性地行動，尤其在新冠病毒大流行期間，他們可能根本不會像往常一樣表現。因此，以往對於人類行為的社會學研究可能並不適用。正如數學生物學家Lauren Ancel Meyers 所說，在城市封鎖之後，他們的團隊原本在建模時對於人們接觸和流動模式的假設基本上都不再成立，而現實中也不存在一個現成的人口模型能夠描述當時人們的行為。

圖| Lauren Ancel Meyers 教授，來自德克薩斯大學奧斯汀分校，主要研究領域為流行病學和公共衛生

疫情預測模型能帶給我們什麼？

儘管Goldenfeld 團隊的研究是以美國的情況為基礎的，但這一案例仍然能帶給我們有價值的思考。

規避不確定性或許是人的天性，然而模型必然總是與不確定性共舞。種種的變量與待定的假設決定其無法向我們提供準確的答案，但我們也不必因此陷入悲觀。不要忘記：人雖是現實中最難預測的因素，卻也是改變現實的最積極的力量。

從宏觀上講，模型為政府、醫院等機構的決策者提供重要理論支持。當前全球疫情依然嚴峻，而我國的防控情況總體穩定。回望過去一年的抗疫之路，各團隊開發的疫情預測模型及時提供預警，為研判疫情態勢、採取有效防控手段提供科學依據，起到了功不可沒的作用。

從微觀上講，我們每個人又何嘗不是模型裡的變量？每一個14 億分之一看似微不足道，但卻都有著牽動全局的關鍵力量。因此，我們已有的抗疫成果，離不開我國政府依據模型科學決策、高效落實，更離不開14 億中國人民的積極配合、共同進退。曾經那些守在家中的漫長時光，日常已成為習慣的體溫和日程上報，還有無論多麼悶熱也堅持不取下的口罩，都是引領我們走向勝利的見證。

如今，疫情仍未遠去，今年我們又要迎來一個特殊的春節。

不知你是否已經決定回家過年？但無論如何，還請不要忘記，你是這龐大模型中極為重要的一份子。

那麼明年春節能安心回家嗎？這個問題的答案，或許正在由我們共同書寫；在未來等待我們的，將是人間最美的春暖花開。