中国各城市首轮感染高峰期预测！（最新更新版）-海口c网

中国各城市首轮感染高峰期预测！（最新更新版）

article/2025/6/8 6:06:35

作者：chenqin@知乎，经济学研究者

这两天，上海一位数据工程师（花名：chenqin），结合百度、头条、谷歌数据中台湾地区、香港特别行政区和日本的感染情况与“发烧”搜索指数，通过算法预测计算出一组各大城市感染高峰期、与疫情结束日期。

就目前疫情比较严重的城市看，建议还没有到达感染高峰城市的网友，早点做好应急准备，因为我们面对的不仅是阳了的问题。

以下为正文：

近日，我对中国台湾地区、中国香港特别行政区和日本的感染情况与“发烧” 搜索指数进行了分析，发现一个可能可以帮助预测感染高峰期的方法：

1. 将 Google搜索指数分为疫情期间和非疫情期间，非疫情期间的发烧指数平均数为

非疫情

，将疫情期间的搜索指数做以下处理后加总，计算一个数值

疫情非疫情非疫情

其中 S 的含义是这样的：如果发烧的搜索是发烧人口的一个相对稳定的比例，且在非疫情期间发烧人口是总人口的相对稳定的比例，那么 S 就正比于疫情感染的人口占总人口的比例，我们把它叫做 “ 超额发烧搜索指数累计面积”

2. 下图列出了台湾地区、香港特别行政区以及日本的 “超额发烧搜索指数累计面积”，即下图橙色面积、蓝色面积和灰色面积。

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我们发现在这三个地区，当 疫情达到顶峰时，这个 “超额发烧搜索指数累计面积” 的数值全部刚好达到 80。这两个地区第一波疫情结束时，香港特别行政区的面积达到了 160，台湾地区的面积达到了 200，日本的最终面积是 250。

3. 如果用 百度搜索指数做类似的研究会有什么效果呢？我使用了本轮疫情进入群体感染最快、最早的石家庄、邢台和保定做了计算：

可以算出，从疫情开始后计算，石家庄的 “超额发烧搜索指数累计面积” 已经达到了 76，邢台已经达到了 67，保定也达到了 71。由此来看，百度搜索指数和 Google 指数分别算出的 “超额发烧搜索指数累计面积”， 至少是在一个差不多的数量级上。

4. 考虑到保定、石家庄、邢台等地的发烧指数仍然在上升，以及百度搜索指数和 Google 指数的差异，我们比较 保守地将 100 作为疫情达峰时的 “超额发烧搜索指数累计面积”，将 250 作为第一轮疫情结束时的 “超额发烧搜索指数累计面积”。那么我们通过每个城市的搜索指数累计增长，累计速度，就可以算出现在每一个有疫情的城市疫情达峰的时间，以及疫情结束的时间。

这是计算的结果，列出了所有能在 明年春节前达峰的城市以及这些城市 在达峰前已经感染的人口比例（截止至 12 月 20 日）。

2022 年 12 月 12 日更新：

疫情分城市达峰时间表主要有三个改动，为了使得算法尽量准确：

第一是我将算法中过峰的“超额发烧搜索累计面积”修正回了80。

之前的几张表格中，保守起见，这个数值我使用了100，他会使一些城市过峰偏慢。但从这几天的数据看，石家庄、保定等地的累计超额倍数超过80的同时搜索指数也已经过峰，这说明中国内地城市居民，在非疫情-疫情的变化中，搜索行为的变化上和香港特别行政区、台湾地区的居民在同样时期的变化是非常类似的。因此一些城市的过峰时间会在表格中有所提前。

第二是加入了两个“进度条”，代表在城市在走向疫情顶峰和疫情结束的路程中感染了多少人。

“达峰进度条”说明的是在疫情达到日增顶峰前已经感染了多少人，这是城市疫情逐渐加剧，院感增加，医疗资源逐渐挤兑的一段日子，数字达到100时日增感染者就达到了顶峰。

而“结束进度条”说明的是在疫情过峰后，在这一波疫情结束前已经感染了多少人，这段时间的疫情虽然整体缓解，但感染还是会继续增加，并且大部分死亡会出现在这个阶段。在数字达到100时，城市的这一波疫情就基本结束了。

第三是加入了巨量算数指标修正了一些城市，加入了一些之前数据不足的城市，因此城市数量大幅度增加，一些城市的百度指数很低，但是抖音安装率很高，因此巨量算术的数据能够起到作用。

当然数据增加的更大原因是因为许多城市疫情正在逐步蔓延，因此进入了搜索指数的监测中。我常常收到私信和评论询问“我住在xx，但xx城市在哪里我在表格里面怎么看不到”，我想说，珍稀这样的时光吧，不出意外的话马上你就可以天天看到你住的城市了。

疫情达峰时间的推算，原本只是搜索指数的一次尝试，初衷是觉得有趣，但无心插柳，竟然能帮助许多人缓解焦虑。焦虑来自哪里？来自未知。既然和疫情共存了，那么不怕他不来，肯定得来，就怕它在计划外乱来。那么有一个数据，虽然简陋，但也比没有数据好，至少大致上是和真实趋势吻合的。

2022年12月13日：