流行病学科一直盛行着一个假设：病毒更易在寒冷干燥的自然环境中生存和传播，而温暖湿润的天气会产生抑制作用。像年的非典疫情结束在6月份，会让大家错觉地认为上面的结论可以推广到新型冠状病毒上。因此本文研究了中国各省COVID-19基本生殖数量(R0,即病毒传播力)与绝对湿度的关系，得出如果只是天气变化，春天和夏天的到来，温度和湿度的增加不会导致新型冠状病毒病例的减少。

这里的绝对湿度是单位空气中所含水蒸气的质量，绝对湿度越高，代表当地可能气温更高，或者相对湿度更大。此前已有论文证实该变量是影响病毒生存和传播环境因素，并在流感病毒中证实干燥寒冷(绝对湿度低)的空气中存活时间更长。因此，为了评估环境对病毒的影响情况，防止低估部分地区的病毒传播风险，这里研究了新型冠状病毒的传播力和绝对湿度的关系。

首先是描述性统计，下图中国各地的COVID-19基本再生数R0的省级变化，发现从寒冷干燥地区如吉林和黑龙江等中国的省份，到热带地区如广西和新加坡等（这里排除与湖北地理位置邻近的省份）的各种湿度环境条件下，病例的持续传播和快速（指数）增长都是可能的。结果表明，如果不采取广泛的公共卫生干预措施，仅天气变化并不一定会导致病例数减少。需要进一步研究绝对湿度和温度对COVID-19传播的影响。

图1中国各地的COVID-19基本再生数R0的省级变化

流行病学数据为了进行分析，我们从约翰霍普金斯大学系统科学与系统中心网站收集了流行病学数据。发生率数据收集来自不同的来源，包括世界卫生组织（WHO）、美国疾病预防控制中心、中国疾病预防控制中心、欧洲疾病预防控制中心、中国国家卫生中心（NHC）以及DXY——将NHC和当地CDC状况报告进行实时汇总的网站。从年1月23日（即武汉关闭）至年2月10日，收集中国各省的每日累积确诊发病率数据。为了进行比较，我们还获得了泰国、新加坡、日本、韩国等受影响国家的流行病学数据，以及中国的其他在数据收集方面存在重要差异的地区，包括香港和台湾。

估算基本再生数根据每个省的累积发病率数据，我们估计了5天，6天和7天间隔内的再生数量R。该值是对潜在疾病传播能力的度量，定义为病例在康复或死亡之前感染的平均人数。这里的R代表值（称为Rproxy）是一个常数，它将从时间t到时间t+d发生的案例映射到从时间t+d到时间t+2d所报告的案例；其中d是序列间隔（serialinterval）的近似值（即疾病传播链中连续病例之间的天数）。对于多个时间点t，我们获得了Rproxy（t，d）的值：

其中d的取值范围是[5,7]，与之前的多份报告中的序列间隔估算值一致。这里Rproxy度量仅被视为R代表值，因为它不使用（到目前为止定义不明确的）连续时间间隔分布的详细信息，而是简单地计算大约一个连续时间间隔内事件案例数量的倍增。Rproxy与真实的生殖数近似单调相关，当真实的生殖数逼近1时它也逼近1，因此Rproxy可以用作R的度量值。特别指出，为了减少分析中的误差，R估计是从1月23日武汉封城后计算。

天气数据年1月中国每个省会城市的温度和相对湿度数据的月度值从世界天气在线网站获取。这里假设由于大城市地区人口密度的增加，每个省的大部分疾病发病都发生在省会或附近。然后，我们基于以上假设使用克劳修斯·克拉佩龙方程公式计算每个省份的“绝对湿度”：

其中AH是绝对湿度，T是摄氏温度，RH是以百分比（0-）为单位相对湿度。

当地指数增长与环境因素之间的关系使用了Loess局部加权回归和指数拟合两种不同的插值方法，直观地确定每个位置的绝对湿度与再生数代表值之间的关系。为了确定COVID-19病例的局部再生数与环境因素之间关系的统计相关性，我们使用局部再生数Rproxy的对数作为我们的响应变量，进行了线性模型拟合。绝对湿度和温度作为自变量。

再生数Rproxy估计对中国的每个省份和其他国家的Rproxy的估计值在分析的序列间隔结果似乎是一致的，如下图中每个城市的垂线所示，大多数地区的Rproxy估计值都远高于1，表明可能存在局部地区感染人数指数增长的风险。左图为数据插值方法局部加权回归（LoessRegression）的结果，右图为指数拟合的结果。横坐标为绝对湿度，纵坐标为Rproxy，图例颜色为该省份的病例数。

图2中国的每个省份和其他国家的Rproxy的估计值

与绝对湿度的单变量关系如图2中两种不同的数据插值方法所示，不仅干燥寒冷地区（绝对湿度较低）的Rproxy值较高，而且绝对湿度较高的地区的Rproxy值也较高，尽管变化幅度较小。且所有值均远高于1。

与环境因素（绝对湿度和温度）的关系回归模型的拟合结果表明，绝对湿度和绝对温度与中国和其他受影响国家各省的COVID-19的指数增长有关（见下表）。绝对湿度和绝对温度与生殖数分别呈正相关和轻微负相关。

结论从寒冷干燥地区（如吉林和黑龙江等中国的省份），到热带地区（如广西和新加坡等），各种湿度条件下，病例的持续传播和快速（指数）增长都是可能的。结果表明如果不采取广泛的公共卫生干预措施，仅天气变化（即北半球到达春季和夏季时温度和湿度的升高）并不一定会导致病例数减少。

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