多地预测明年1月将迎疫情高峰,这个因素或加速传播——

〖壹〗、月18日下午 ，浙江省疫情防控工作新闻发布会介绍，据国内外多个研究模型测算
，浙江第一波疫情预计明年1月中旬左右迎来高峰，这期间又恰逢农历新年 ，疫情将伴随人口流动加速传播 。近期
，江西 、山东、湖南
、湖北宜昌等多地相继预测当地疫情高峰到来的时间，综合来看多集中在明年1月。

〖贰〗、伦敦大学学院病毒建模师Karl Friston教授此前计算 ，感染病例可能在12月底或1月初达峰
，住院人数高峰期将对医疗系统构成严峻考验
。未来趋势与不确定性 乐观情景：若JN.1变种传播速度符合模型预测，1月中旬达峰后感染率可能逐步下降。

〖叁〗 、人口流动：春节等节假日期间 ，人口大规模流动会加速病毒的传播 。大量人员从城市返回农村或从一个地区前往另一个地区
，会将病毒带到新的地方，导致原本疫情较轻的地区感染人数迅速增加 ，从而可能提前迎来高峰期
。人口密度：人口密度大的地区
，人们接触的机会更多，病毒传播的风险也就更高。

〖肆〗
、与欧美国家迅速取消限制、口罩成为过去 、奥密克戎迅速传播
、很快达到顶峰并消退的情况不同 ，泰国仍将迎来一个比其他许多国家晚几个月的高峰期 。泰国奥密克戎疫情高峰预测泰国著名病毒学家勇博士称，PCR测试和快速抗原测试显示
，如今泰国每天大约有25000 - 30000个新增感染病例，未来可能激增到“每天10万例 ”
。

〖伍〗、影响二次感染高峰的因素复杂多样：病毒变异：新冠病毒具有高度变异性 ，新变异株的出现可能导致免疫逃逸能力增强
，从而引发新的感染高峰。例如，奥密克戎变异株的出现就曾导致全球多地疫情反弹 。人群免疫水平：随着时间推移 ，人群通过自然感染或疫苗接种获得的免疫力可能逐渐减弱
。

〖陆〗 、会展业第二次大面积停摆
，主要与近期全球疫情反弹
、变异病毒加速传播、国内多地出现本土确诊病例及中高风险地区增多等因素有关，各地为防控疫情纷纷出台限制人员流动和聚集的政策 ，导致原计划举办的会议 、展览等活动纷纷暂停或延期。

大数据给出各地感染高峰期预测图:借鉴但不盲从

〖壹〗
、大数据给出的各地感染高峰期预测图有一定借鉴价值
，但应理性看待，不可盲从 。具体分析如下：预测图的制作与传播情况大数据专家通过百度搜索指数预测各地首轮感染峰值时间 ，并制作了预测图
。图中除几个省因数据缺失未标注高峰期外
，其他省市的感染峰值期均标注到具体日期。该预测模型曾在台湾、香港等地区得到过验证，有一定的借鉴意义 。

百万粉丝大V用百度搜索建模预判北京疫情即将达峰

〖壹〗 、百万粉丝大V陈沁通过百度搜索指数结合数学模型预测北京疫情即将达峰 ，其核心逻辑是利用公开的百度指数与成熟模型测算超额搜索覆盖面积，当覆盖面积达到阈值时
，代表感染率达到相应阈值，从而推断疫情达峰时间。