新华社电 自新冠肺炎疫情暴发以来，各国科研机构和学者发表了形形色色的模型预测，其中一些看似“危言”，引人注目。我们该如何看待这些预测？

预测带来警示

24亿，这是英国帝国理工学院新冠肺炎反应小组3月26日发布的第12份报告里，对全球感染人数高中低三个预测的中间数字。

该报告对今年感染新冠肺炎人数给出了三个场景：高感染场景，全球不采取减缓疫情措施，预计约70亿人感染，也就是几乎全人类都感染；中感染场景，如果各国在每10万人每周死亡1.6人时开始采取抑制疫情措施（包括加强检测、社交隔离等），预计约24亿人感染；低感染场景，如果在每10万人每周死亡0.2人时就开始采取抑制疫情措施，预计约4.7亿人感染。

这个研究团队自疫情暴发以来多次发布报告，均被广泛引用。英国和美国政府大幅强化防疫政策，有观点认为报告起了一定作用。

预测也有误差

在帝国理工学院团队第12份报告分析的三个场景中，今年全球死亡人数分别约为4000万、1000万、186万。按照其详细数据计算的三个场景病亡率分别约为0.58％、0.43％、0.40％。

据世卫组织数据，欧洲中部时间3月30日10时，全球确诊病例达到693224例，死亡病例达33106例。照此计算，病亡率约为4.8％。为何预测中的病亡率和实际有较大偏差？

首先，研究模型中的感染人数是估计的所有感染人数，包含大量轻症患者和无症状感染者。这部分人由于症状不明显，在实际生活中可能根本就不会接受检测。

其次，在疫情不同时期、不同地区的病亡率会发生较大变化。

美国疾控中心前主任托马斯·弗里登撰文讨论疫情时引用了一个研究模型，将新冠肺炎的病亡率分为三种场景：与季节性流感相似场景的病亡率约为0.1％，中等程度严重场景的病亡率为0.5％，严重场景为1％。

弗里登说，最坏的情况是美国约一半人感染，而病亡率又达到约1％，这样仅在美国就会有约160万人死亡。他强调，虽然这是最坏情况，但不是不可能。

预测仅供参考

应该指出的是，各种研究模型都有其局限性。不同模型依赖不同的参数和算法，给出的结果可能有很大区别。

英国诺丁汉大学分子病毒学教授乔纳森·鲍尔评论某些新冠肺炎疫情模型时说，这些模型都建立在各种假设之上，而相关假设常可能是错误的。

比如，美国国家卫生研究院下属国家过敏症和传染病研究所所长安东尼·福奇3月29日说，模型显示，新冠肺炎疫情有可能导致美国10万至20万人死亡。这远低于弗里登所说“最坏情况”160万人死亡的数据。

许多专家都强调，模型预测给出的结果只能作为一种参考，如果全球各国加强对新冠肺炎疫情的防控措施，如重视检测、严格隔离，疫情发展趋势可能不会像模型预测的那样严重，上述模型预测中的可怕数字也不会成真。