[论文解读] High Temperature and High Humidity Reduce the Transmission of COVID-19

Jingyuan Wang, Ke Tang+5 more|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2020

COVID-19 epidemiological studies被引用 86

一句话总结

本研究利用中国100座城市和美国1,005个县的流行病学数据，调查了温度和湿度对SARS-CoV-2传播的影响。研究发现，温度和相对湿度升高会降低有效基本再生数（R），温度每升高1°C，R约下降0.023；湿度每增加1%，R约下降0.008；然而，若无公共卫生干预措施，仅靠天气条件无法使R降至1以下。

ABSTRACT

With the ongoing global pandemic of COVID-19, a question is whether the coming summer in the northern hemisphere will reduce the transmission intensity of COVID-19 with increased humidity and temperature. In this paper, we investigate this problem using the data from the cases with symptom-onset dates from January 19 to February 10, 2020 for 100 Chinese cities, and cases with confirmed dates from March 15 to April 25 for 1,005 U.S. counties. Statistical analysis is performed to assess the relationship between the transmissibility of COVID-19 and the temperature/humidity, by controlling for various demographic, socio-economic, geographic, healthcare and policy factors and correcting for cross-sectional correlation. We find a similar influence of the temperature and relative humidity on effective reproductive number (R values) of COVID-19 for both China and the U.S. before lockdown in both countries: one-degree Celsius increase in temperature reduces R value by about 0.023 (0.026 (95% CI [-0.0395,-0.0125]) in China and 0.020 (95% CI [-0.0311, -0.0096]) in the U.S.), and one percent relative humidity rise reduces R value by 0.0078 (0.0076 (95% CI [-0.0108,-0.0045]) in China and 0.0080 (95% CI [-0.0150,-0.0010]) in the U.S.). If assuming a 30 degree and 25 percent increase in temperature and relative humidity from winter to summer in the northern hemisphere, we expect the R values to decline about 0.89 (0.69 by temperature and 0.20 by humidity). Given the notion that the non-intervened R values are around 2.5 to 3, only weather factors cannot make the R values below their critical condition of R<1, under which the epidemic diminishes gradually. Therefore, public health intervention such as social distancing is crucial to block the transmission of COVID-19 even in summer.

研究动机与目标

• 评估高温高湿是否在真实世界环境中降低SARS-CoV-2的传播性。
• 在控制人口统计、社会经济、地理、医疗可及性及政策变量的前提下，评估气象因素对有效基本再生数（R）的影响。
• 比较中国和美国在疫情封锁前阶段，温度和湿度对R的影响。
• 估算北半球冬季至夏季条件下R的潜在下降幅度。
• 确定气候因素是否足以使R降至1以下，即疫情控制的临界阈值。

提出的方法

• 对2020年1月19日至2月10日中国100座城市的症状出现时间与确诊病例数据，以及2020年3月15日至4月25日美国1,005个县的数据进行统计分析。
• 使用多元回归模型，控制人口统计、社会经济、地理、医疗可及性及政策相关因素。
• 对横截面相关性进行校正，以提高空间相关数据中估计结果的可靠性。
• 将有效基本再生数（R）作为每日温度和相对湿度的函数进行估计。
• 量化边际效应：温度每升高1°C，R的变化量；相对湿度每增加1%，R的变化量。
• 基于观测到的边际效应，预测在夏季条件（30°C，湿度提高25%）下R的下降情况。

实验结果

研究问题

• RQ1 中国和美国SARS-CoV-2的有效基本再生数（R）在温度升高1°C时如何变化？
• RQ2 相对湿度增加1%对中美两国人群的R有何影响？
• RQ3 气温和湿度的季节性上升在多大程度上可使R从冬季水平降至夏季水平？
• RQ4 仅靠气象条件能否使R降至1以下，即疫情消退的临界阈值？
• RQ5 人口统计、社会经济和政策因素如何调节天气与传播之间关系？

主要发现

• 在中国，温度每升高1°C，有效基本再生数（R）下降0.026（95%置信区间：[-0.0395, -0.0125]）；在美国，R下降0.020（95%置信区间：[-0.0311, -0.0096]）。
• 在中国，相对湿度每增加1%，R下降0.0076（95%置信区间：[-0.0108, -0.0045]）；在美国，R下降0.0080（95%置信区间：[-0.0150, -0.0010]）。
• 在夏季条件（30°C，湿度较冬季提高25%）下，R预计下降约0.89，其中0.69归因于温度，0.20归因于湿度。
• 即使在理想的夏季气象条件下，若无干预措施，R仍高于1，前提是基础R值为2.5–3.0。
• 该研究证实，在控制混杂因素后，中国和美国均存在温度/湿度与R之间稳定且统计显著的负相关关系。
• 结果表明，仅靠气象因素不足以抑制传播，凸显了社交距离等公共卫生干预措施的必要性。