本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
根据世界卫生组织 11 月 20 日发布的最新消息，H1N1 病毒在美国和西欧的感染率在 11 月初达到顶峰，比其他季节的典型流感病毒早了几个月。但这些早期的峰值本可以在 9 月份就预见，当时印第安纳大学布卢明顿分校的信息学和计算教授 亚历山德罗·维斯皮尼亚尼 首次发布了一个预测 H1N1 传播的模型。
维斯皮尼亚尼和他的同事们创建了一个模型，根据全球范围（侧重于航空旅行）和本地范围（侧重于日常通勤）的人员流动模式来预测 H1N1 何时何地会爆发。在正确预测了这种病毒从墨西哥拉格洛里亚附近起源后的传播速度后，研究人员现在已经证实了他们的模型预测其他大流行流感毒株传播的能力。
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虽然他们发现，不出所料，航空旅行是预测疾病全球传播的指标，但维斯皮尼亚尼的团队还可以精确到 50 平方英里的区域，精确到日地确定传染病出现的时间和地点。该研究发表在 12 月 13 日出版的《美国国家科学院院刊》上。
“你有两个组成部分。你有长距离链接，这是一个连接网络，它允许[流行病]从墨西哥传播到澳大利亚，或者从墨西哥传播到加拿大，”维斯皮尼亚尼说，“但是当你到达某个地方时……这些流行病会在当地像波浪一样传播。”
为了测试他们的模型如何处理非 H1N1 大流行，研究人员使用了 2001 年从越南河内传播的禽流感毒株传播的案例。除了全球和本地旅行模式之外，疾病本身是模型中的第三个指标。必须在模型中输入有关疾病在人与人之间传播的难易程度的信息。
研究人员根据国际航空运输协会 (IATA) 2009 年的数据库，绘制了哪些城市会首先暴露于 2001 年的流感，该数据库记录了 220 个机场的飞行人数和飞行路线，代表了 3000 多个 50 平方英里的区域。虽然正如维斯皮尼亚尼指出的那样，世界正在不断地变得更加互联，但他预计 2001 年和 2009 年的航空旅行模式不会有重大差异。基于这些 IATA 数据的预测与 2001 年和 2002 年的流感监测数据相符。
如果首先暴露于疾病的城市形成了感染的基础，那么这些枢纽周围的区域就形成了分支。为了预测局部传播，维斯皮尼亚尼和他的同事从代表 5 大洲的 29 个国家的人口普查数据中收集了有关通勤人数及其通勤路线的信息。这些数据分别取自 2006 年、2007 年或 2008 年，具体取决于国家。通过将没有这些数据的区域与人口相似的区域的数据进行比较，该小组推断了全球通勤模式。
总的来说，本地数据显示，通勤不仅增加了某个区域的感染率，而且还同步了不同相邻区域的感染高峰期。“在[新英格兰地区]……我们正在研究波士顿和……普罗维登斯以及周围的小地方，当你引入通勤数据时，[模型]预测的所有这些时间点都更好，”维斯皮尼亚尼说。
利用他们的模型，研究人员可以模拟不同的情景，从而为处理大流行的政策提供信息。例如，可以预测关闭某个区域的机场或区域疫苗接种工作的影响。
该模型还可以扩展到流感之外的其他通过日常接触在人与人之间传播的传染病。“握手、打喷嚏或咳嗽而感染的疾病……都是这种模型的候选疾病，”维斯皮尼亚尼说。为了模拟通常不通过日常互动传播的性传播疾病的传播，他补充说，必须考虑其他类型的数据，例如人口迁移模式。
在未来使用该模型的工作中，维斯皮尼亚尼和他的合作者希望探索疾病本身如何影响旅行，而不是旅行如何影响疾病传播。虽然到目前为止，H1N1大流行情况尚属温和，没有影响到旅行模式，但维斯皮尼亚尼希望该模型能够预测更具威胁性的疾病如何改变人们的行为。
人类流动网络图像由印第安纳大学复杂网络和系统研究中心的 B. Goncalves 等人提供