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我们并未吸取教训，中国SARS疫情与天气温度相关性的数据推测分析

声明下，分析的数据来源是百度搜索“site:china.com.cn title:通报全国内地非典型肺炎最新疫情(附表)”, 是由中国卫生部新闻办公室整理发布的表格数据（Google同样的搜索条件搜不出来），个人有点粗心大意，急急忙忙的可能什么地方搞错了也有极大可能性，就当成饭后茶余的瞎扯蛋。

先大致介绍下背景，中国的SARS是于2002年12月5日的冬天的广东省深圳市开始，并于2003年7月份的夏天彻底消失。分析的数据是2003年4月23日首发的中国大陆疫情表格数据，若未特别说明，针对数据的分析都是按2003年来说的。8月16日SARS疫情的最后通报的总病例数是5327，北京是2521例，占比率是47.32%，广东是1512例，占比率是28.38%，它两合起来占比率是75.7%，亦即它两占了四分之三。

中国SARS疫情北京和广东通报（截至2003年5月18日10时）
省  份 病例 医疗人员病例 死亡 康复 仍在治疗病例 死亡率 康复率 仍在治疗病例率 医疗人员病例率 康复比死亡 死亡比康复 病例占比率
北京 2434 394 147 332 1955 6.04% 13.64% 80.32% 16.19% 2.26 0.44 51.81%
广东 1514 346 56 1363 95 3.70% 90.03% 6.27% 22.85% 24.34 0.04 32.23%
总共 4698 917 284 1529 2885 6.05% 32.55% 61.41% 19.52% 5.38 0.19

北京4月22日确诊病例数是693，通过截至5月18日的表格数据，发现它的病例数是2434，短短的26天时间增长的数量达到了1741例，已经超过了发源地的广东同时期的1344例，甚至还比广东多了397例，广东首例发现时间是2002年12月5日，是经过164天时间才达到这个数量。

5月18日北京的康复率是13.64%，广东的是90.03%，北京是短期之内增长很大数量的确诊病例，但是康复的病例却很少，这才使得它的康复率很低。

通过5月18日的表格数据的病例数和康复率分析，可以看出广东的疫情算是得到控制好转了，但是北京却是疫情泛滥严重，有越演越烈的趋势。

中国SARS疫情北京和广东通报（截止2003年8月16日10时）
省  份 病例 医疗人员病例 死亡 康复 仍在治疗病例 死亡率 康复率 仍在治疗病例率 医疗人员病例率 康复比死亡 死亡比康复 病例占比率
北京 2521 399 193 2321 0 7.66% 92.07% 0.00% 15.83% 12.03 0.08 53.66%
广东 1512 346 58 1454 0 3.84% 96.16% 0.00% 22.88% 25.07 0.04 32.18%
总共 5327 349 4959 19 6.55% 93.09% 0.36% 14.21 0.07

疫情于7月13日宣布基本结束，距离5月18日相隔了56天，通过最后8月16日整理和发布的数据，发现北京增长的病例是87例，广东增长的病例是2例。

7月13日北京的康复率是92.07%，广东的是96.16%，北京的死亡率是7.66%，广东的是3.84%，北京的死亡率是广东的2倍。

北京的疫情情况从这两个表格分析出，它的情况是突变的，在5月18日之前是来势汹汹，即使有广东的经验，也似乎看不到好转的迹象，但是至此以后情况得到了很大的好转。我们应该考虑下是否有多个因素影响造成的，但因为是突变性的变化，我们只考虑一个决定性因素的情况，它造成了这些疑惑：

北京的四五六月之间有什么突变的因素吗？对，是有的，由冬天气候转换到夏天气候，具体到数值可以理解为温度由低到高，如果我们将这个因素考虑成温度的话，那么这些疑惑就都能得到很好的解释。未能找到2002年和2003年的天气数据，我们可以先这样理解，广东省的广州市是北纬23.16667度，北京是北纬39.91667度,北方的北京比南方的广州市离热热的赤道远了16.75度，故广州省整体温度要比北京热很多。广州是冬天再冷也没有供暖的地步，北京的冬天很冷，供暖时间是11月中旬到次年的3月中旬，就是说北京4月份还是很冷，5月中旬左右才算是进入夏天天气。北京是首都都市，人口密度也较高，再加上温度比广东更低，这也造成了其在4月份的疫情扩散速度比广东快。

为了使表格更加紧凑方便显示，医病是医疗人员病例的缩写，天差是距离4月22日的天数，XX增长是这次记录比上次记录的增长数量，XX增率是这次记录比上次记录的每天增长的数量，死比康是死亡病例除以康复病例，康比死是康复病例除以死亡病例。

中国SARS疫情北京疫情详细情况表
时间 病例 医病 死亡 康复 天差 病例增长 死亡增长 康复增长 医病增长 病例增率 死亡增率 康复增率 医病增率 死亡率 康复率 医病率 死比康 康比死
4/22 693 35 55 0 5.05% 7.94% 0.00% 0.64 1.57
4/24 877 160 42 73 2 184 7 18 92.00 3.50 9.00 4.79% 8.32% 18.24% 0.58 1.74
4/27 1114 187 56 78 5 237 14 5 27 47.40 2.80 1.00 5.40 5.03% 7.00% 16.79% 0.72 1.39
4/29 1347 255 66 83 7 233 10 5 68 33.29 1.43 0.71 9.71 4.90% 6.16% 18.93% 0.80 1.26
5/1 1553 288 82 100 9 206 16 17 33 22.89 1.78 1.89 3.67 5.28% 6.44% 18.54% 0.82 1.22
5/5 1897 335 103 121 13 344 21 21 47 26.46 1.62 1.62 3.62 5.43% 6.38% 17.66% 0.85 1.17
5/6 1960 348 107 134 14 63 4 13 13 4.50 0.29 0.93 0.93 5.46% 6.84% 17.76% 0.80 1.25
5/7 2049 358 110 141 15 89 3 7 10 5.93 0.20 0.47 0.67 5.37% 6.88% 17.47% 0.78 1.28
5/8 2136 370 112 152 16 87 2 11 12 5.44 0.13 0.69 0.75 5.24% 7.12% 17.32% 0.74 1.36
5/10 2227 375 116 175 18 91 4 23 5 5.06 0.22 1.28 0.28 5.21% 7.86% 16.84% 0.66 1.51
5/12 2304 384 129 203 20 77 13 28 9 3.85 0.65 1.40 0.45 5.60% 8.81% 16.67% 0.64 1.57
5/14 2370 387 139 252 22 66 10 49 3 3.00 0.45 2.23 0.14 5.86% 10.63% 16.33% 0.55 1.81
5/16 2405 391 141 273 24 35 2 21 4 1.46 0.08 0.88 0.17 5.86% 11.35% 16.26% 0.52 1.94
5/18 2434 394 147 332 26 29 6 59 3 1.12 0.23 2.27 0.12 6.04% 13.64% 16.19% 0.44 2.26
5/19 2437 396 150 349 27 3 3 17 2 0.11 0.11 0.63 0.07 6.16% 14.32% 16.25% 0.43 2.33
5/20 2444 395 154 395 28 7 4 46 -1 0.25 0.14 1.64 -0.04 6.30% 16.16% 16.16% 0.39 2.56
5/21 2444 395 156 447 29 0 2 52 0 0.00 0.07 1.79 0.00 6.38% 18.29% 16.16% 0.35 2.87
5/22 2456 395 158 528 30 12 2 81 0 0.40 0.07 2.70 0.00 6.43% 21.50% 16.08% 0.30 3.34
5/23 2465 395 160 582 31 9 2 54 0 0.29 0.06 1.74 0.00 6.49% 23.61% 16.02% 0.27 3.64
5/24 2490 396 163 667 32 25 3 85 1 0.78 0.09 2.66 0.03 6.55% 26.79% 15.90% 0.24 4.09
5/25 2499 396 167 704 33 9 4 37 0 0.27 0.12 1.12 0.00 6.68% 28.17% 15.85% 0.24 4.22
5/27 2512 398 172 828 35 13 5 124 2 0.37 0.14 3.54 0.06 6.85% 32.96% 15.84% 0.21 4.81
5/28 2514 398 175 866 36 2 3 38 0 0.06 0.08 1.06 0.00 6.96% 34.45% 15.83% 0.20 4.95
5/29 2517 398 176 928 37 3 1 62 0 0.08 0.03 1.68 0.00 6.99% 36.87% 15.81% 0.19 5.27
6/1 2522 399 181 1124 40 5 5 196 1 0.13 0.13 4.90 0.03 7.18% 44.57% 15.82% 0.16 6.21
6/2 2522 399 181 1157 41 0 0 33 0 0.00 0.00 0.80 0.00 7.18% 45.88% 15.82% 0.16 6.39
6/3 2522 399 181 1189 42 0 0 32 0 0.00 0.00 0.76 0.00 7.18% 47.15% 15.82% 0.15 6.57
6/8 2522 184 1543 47 0 3 354 0.00 0.06 7.53 7.30% 61.18% 0.12 8.39
6/9 2522 184 1653 48 0 0 110 0.00 0.00 2.29 7.30% 65.54% 0.11 8.98
6/10 2522 186 1747 49 0 2 94 0.00 0.04 1.92 7.38% 69.27% 0.11 9.39
6/11 2523 186 1821 50 1 0 74 0.02 0.00 1.48 7.37% 72.18% 0.10 9.79
6/13 2522 187 1944 52 -1 1 123 -0.02 0.02 2.37 7.41% 77.08% 0.10 10.40
6/17 2521 190 2120 56 -1 3 176 -0.02 0.05 3.14 7.54% 84.09% 0.09 11.16
6/20 2521 191 2189 59 0 1 69 0.00 0.02 1.17 7.58% 86.83% 0.09 11.46
6/21 2521 191 2231 60 0 0 42 0.00 0.00 0.70 7.58% 88.50% 0.09 11.68
6/23 2521 191 2277 62 0 0 46 0.00 0.00 0.74 7.58% 90.32% 0.08 11.92
8/16 2521 193 2321 116 0 2 44 0.00 0.02 0.38 7.66% 92.07% 0.08 12.03
中国SARS疫情广东详细情况表
时间 病例 医病 死亡 康复 天差 病例增长 死亡增长 康复增长 医病增长 病例增率 死亡增率 康复增率 医病增率 死亡率 康复率 医病率 死比康 康比死
4/22 1344 49 1146 0 3.65% 85.27% 0.00% 0.04 23.39
4/24 1374 342 50 1173 2 30 1 27 15.00 0.50 13.50 3.64% 85.37% 24.89% 0.04 23.46
4/27 1382 342 51 1185 5 8 1 12 0 1.60 0.20 2.40 0.00 3.69% 85.75% 24.75% 0.04 23.24
4/29 1399 342 66 1201 7 17 15 16 0 2.43 2.14 2.29 0.00 4.72% 85.85% 24.45% 0.05 18.20
5/1 1412 342 51 1206 9 13 -15 5 0 1.44 -1.67 0.56 0.00 3.61% 85.41% 24.22% 0.04 23.65
5/5 1453 343 54 1245 13 41 3 39 1 3.15 0.23 3.00 0.08 3.72% 85.68% 23.61% 0.04 23.06
5/6 1465 344 55 1251 14 12 1 6 1 0.86 0.07 0.43 0.07 3.75% 85.39% 23.48% 0.04 22.75
5/7 1478 344 55 1256 15 13 0 5 0 0.87 0.00 0.33 0.00 3.72% 84.98% 23.27% 0.04 22.84
5/8 1485 344 56 1273 16 7 1 17 0 0.44 0.06 1.06 0.00 3.77% 85.72% 23.16% 0.04 22.73
5/10 1504 345 56 1305 18 19 0 32 1 1.06 0.00 1.78 0.06 3.72% 86.77% 22.94% 0.04 23.30
5/12 1509 345 56 1319 20 5 0 14 0 0.25 0.00 0.70 0.00 3.71% 87.41% 22.86% 0.04 23.55
5/14 1510 345 56 1327 22 1 0 8 0 0.05 0.00 0.36 0.00 3.71% 87.88% 22.85% 0.04 23.70
5/16 1515 346 56 1353 24 5 0 26 1 0.21 0.00 1.08 0.04 3.70% 89.31% 22.84% 0.04 24.16
5/18 1514 346 56 1363 26 -1 0 10 0 -0.04 0.00 0.38 0.00 3.70% 90.03% 22.85% 0.04 24.34
5/19 1514 346 56 1388 27 0 0 25 0 0.00 0.00 0.93 0.00 3.70% 91.68% 22.85% 0.04 24.79
5/20 1514 346 56 1415 28 0 0 27 0 0.00 0.00 0.96 0.00 3.70% 93.46% 22.85% 0.04 25.27
5/21 1513 346 56 1419 29 -1 0 4 0 -0.03 0.00 0.14 0.00 3.70% 93.79% 22.87% 0.04 25.34
5/22 1513 346 57 1423 30 0 1 4 0 0.00 0.03 0.13 0.00 3.77% 94.05% 22.87% 0.04 24.96
5/23 1513 346 57 1428 31 0 0 5 0 0.00 0.00 0.16 0.00 3.77% 94.38% 22.87% 0.04 25.05
5/24 1513 346 57 1429 32 0 0 1 0 0.00 0.00 0.03 0.00 3.77% 94.45% 22.87% 0.04 25.07
5/25 1513 346 57 1432 33 0 0 3 0 0.00 0.00 0.09 0.00 3.77% 94.65% 22.87% 0.04 25.12
5/27 1512 346 57 1434 35 -1 0 2 0 -0.03 0.00 0.06 0.00 3.77% 94.84% 22.88% 0.04 25.16
5/28 1511 346 57 1436 36 -1 0 2 0 -0.03 0.00 0.06 0.00 3.77% 95.04% 22.90% 0.04 25.19
5/29 1511 346 57 1438 37 0 0 2 0 0.00 0.00 0.05 0.00 3.77% 95.17% 22.90% 0.04 25.23
6/1 1511 346 57 1442 40 0 0 4 0 0.00 0.00 0.10 0.00 3.77% 95.43% 22.90% 0.04 25.30
6/2 1511 346 57 1445 41 0 0 3 0 0.00 0.00 0.07 0.00 3.77% 95.63% 22.90% 0.04 25.35
6/3 1511 346 57 1445 42 0 0 0 0 0.00 0.00 0.00 0.00 3.77% 95.63% 22.90% 0.04 25.35
8/16 1512 58 1454 116 1 1 9 0.01 0.01 0.08 0.00 3.84% 96.16% 0.04 25.07

对比图

通过对比我们发现：

广东的SARS疫情比北京更早更快地在各方面都取得了较好成绩，这些都很好地说明了SARS疾病和温度的相关性很大。在没有有效药物能杀死SARS病毒的情况下，康复率的上升也说明患者的身体免疫系统能力有了提升，北京的康复率由4月冬天到6月夏天的迅速增长，这说明其和温度是有很大的相关性的。由于SARS疾病的潜伏期和病例的确诊都需要一定的时间，免疫系统能力的提升在身体上表现出来的结果在这个数据上是突变性的，病例跨区域转移等原因，所以反应到具体记录的数据也需要相应的时间。

2003年中国SARS疫情病例前六地区纬度关系表
省  份 累计病例数 治愈出院人数 死亡人数 其他病致死 死亡率 康复率 其他病致死 总死亡率 康复比死亡 死亡比康复 病例占比率 经度 纬度
广东 1512 1454 58 0 3.84% 96.16% 0.00% 3.84% 25.07 0.04 28.38% 113.23 23.17
山西 448 424 24 0 5.36% 94.64% 0.00% 5.36% 17.67 0.06 8.41% 112.53 37.87
河北 215 203 12 0 5.58% 94.42% 0.00% 5.58% 16.92 0.06 4.04% 115.48 38.03
天津 175 149 14 12 8.00% 85.14% 6.86% 14.86% 10.64 0.09 3.29% 117.20 39.13
北京 2521 2321 193 7 7.66% 92.07% 0.28% 7.93% 12.03 0.08 47.32% 116.42 39.92
内蒙古 282 254 28 0 9.93% 90.07% 0.00% 9.93% 9.07 0.11 5.29% 111.67 41.82
合计 5327 4959 349 19 6.55% 93.09% 0.36% 6.91% 14.21 0.07 100.00%

前六对比图

由于未找到2002年和2003年中国的各地区的历史温度数据，我们这里大概以纬度位置关系代表温度，简单的理解为地区离赤道越近，整体天气温度都会较高，同时期冬天温度也较高。这里我们看到病例数超过100例的地区按纬度从小到大的排序，病例数排第六名的天津的数据有一些怪异，或许这里面存在着一些特殊原因，病例数较多的前五个地区，合计占比率93.45%的病例数据都符合这一个特点：随着纬度的增加，治愈率就减少，总死亡率升高的特点，这也是符合前面推测的温度和SARS疫情的严重程度存在很大相关性这个观点。

个人主张环境温度，体温，免疫系统能力和身体健康四者之间有很大相关性，即环境温度会影响体温，免疫系统拥有自己最佳的工作体温范围，身体长时间处在免疫系统的最佳的工作体温范围时它的能力是最强的，免疫系统能力强则不容易出现健康问题。我们的经验告诉我们，冬天是感冒多发的季节，夏天则不会，冬天注意身体保暖也就不太容易得感冒，但这些经验仅仅是一种粗浅的认知。当出现超出我们这种粗浅认知的情况，我们就无法很好地解决问题。比如第一次看到某年南极某科考站年耗1.6万个避孕套，你会不会觉得惊讶，这涉及到心理学家丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）在《思考，快与慢》（《Thinking, Fast and Slow》）里说的“系统1”，即你用这个“系统1”来快速得出心里预期的答案和新闻报道的答案差别很大，具体来说就是你的知识经验很简单模糊地总结的是冬天人的性能力低下，你就是简单用这个模型得出了，在更冷的南极人会性能力更低下的答案，你没有环境温度具体会影响人的性欲到何种程度的知识（看知乎上有人说我国南极科考站供暖是26℃）。我们需要科学实验的数据来解释上面四者的之间的关系，从而对免疫系统能有一个更好的认知。四者关系简单推测详情请看博客《提供一个COVID-19(2019-nCov)的攻克研究方向—–温度与身体免疫能力的关系》，这里不再赘述。

个人认为SARS病毒就是一个加强版的感冒病毒，拥有较高的传染性且没有有效药物能杀死。现在的新型冠状病毒（2019-nCoV）和SARS病毒很像，弄清楚身体免疫能力高低问题，提高我们身体免疫能力是现阶段一种较好的解决办法。

一些资料数据下载或者查看地址:

百度搜索中国卫生部新闻办公室关于通报全国内地非典型肺炎最新疫情

非典（SARS，萨斯，沙士）是如何在天津爆发流行的？

全国内地非典型肺炎疫情统计表（截至8月16日内地疫情）

卫生部4月23日通报全国内地非典型肺炎最新疫情

卫生部5月18日通报全国内地非典型肺炎最新疫情

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百度百科—SARS事件

维基百科—SARS事件

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