實際上，新冠疫情的發生具有時空異質性，也就是說，可能與不同地區的氣象條件和地方政府實施的干預措施有關。因此研究團隊認為，有必要建立一個將天氣預報和氣候分析作為自變量的流行病預警系統，以提高預測的整體精度。

　　SIR 模型，即 Susceptible Infected Recovered Model，即一種傳染病模型中最經典的模型，其中 S 表示易感者，I 表示感染者，R 表示移出者(主要指被隔離或因病愈而具有免疫力的人)。

　　研究團隊將 2020 年 1 月 22 日至 5 月 14 日六個國家(美國，意大利，英國，俄羅斯，沙特阿拉伯和巴西)報告的確診病例數與按照模型預測的結果進行了比較，如下圖所示(橙色表示未來預測值、粉色表示模擬值、紫色表示報告確診值。)

　　所謂的 SEIR 也是一種常見的傳染病模型，相比 SIR 模型，這種模型多了一個E(Exposed，暴露者)，即指接觸過感染者但暫無能力傳染給其他人的人，這適用于潛伏期長的傳染病此前有關 SARS的傳播動力學研究大多也都采用了 SEIR 模型。

　　疫情開始時，國外有流行病學家用權威的試驗模型，預測 2 月初中國感染新冠肺炎人數將達 16 萬人。這是沒有考慮到國家的強力干預，也沒有考慮春節后的延遲復工，我們也做了預測模型，2 月中旬或下旬達到疫情高峰，確診病例約六、七萬人，投到國外權威期刊，被退了回來，感覺和上面的預測水平差太多，還有人給我發微信說 “你的話幾天之內就會被碾個粉碎”。但事實上，我們的預測更接近權威。

　　此前曾報道，雖然鐘南山院士并未詳細介紹被退回的疾病預測模型，但知乎一位名為 “瘋狂紳士”的計算機軟件背景人士認為，鐘南山院士的模型叫「具有飽和發病率 SIQS 傳染病模型」。根據其解釋，任何傳染病都具有飽和發病率，即不可能完全被消滅。

　　黃建平教授任職于蘭州大學大氣科學學院，同時也是西部生態安全省部共建協同創新中心主任、半干旱氣候變化教育部重點實驗室主任，致力于通過結合實地觀察和理論研究來進行長期氣候預測、塵埃云相互作用和半干旱氣候變化的研究。