2019年12月31日，中國首次向世界衛(wèi)生組織（WHO）報告在湖北武漢發(fā)現(xiàn)不明原因肺炎。2020年1月30日，WHO宣布，疫情成為“國際關(guān)注的公共衛(wèi)生緊急事件”（Public Health Emergency of International Concern）。3月11日，WHO總干事譚德塞宣布COVID-19成為“全球大流行”（Pandemic）。截至4月6日，COVID-19已擴散到除南極洲外所有大陸，確診總和超過120萬人，死亡7萬人以上。

新冠病毒之兇猛傳播，背后是全球交通基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)通突飛猛進，以及伴隨人群流動的風險不可阻擋。而另一方面，疫情也檢驗著各國治理能力和基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)對突發(fā)風險的靈活和韌性。以疫情應(yīng)對為映照，不僅能啟示未來公共健康管理和建設(shè)，也適用于防范氣候變化風險，抵御全球變暖帶來的長期負面影響，以及應(yīng)對熱浪、洪澇、蟲媒傳染病在非典型流行地區(qū)暴發(fā)等短期極端事件。

頂層迅速決策，結(jié)合社區(qū)精細治理，提升治理能力

對危機反應(yīng)遲滯和處置不力，會造成高昂社會經(jīng)濟成本。為比較不同管理措施對疾病在社區(qū)傳播的影響，世界資源研究所（WRI）根據(jù)最新發(fā)表于柳葉刀的關(guān)于COVID-19在武漢早期傳播特性的論文，使用傳染病動力學(xué)SEIR模型，對一個2000人規(guī)模的虛擬小區(qū)觀察分析。基礎(chǔ)情景假設(shè)符合大部分受到COVID-19病毒影響地區(qū)的早期狀況，即發(fā)現(xiàn)第1例發(fā)病/有癥狀的患者時（第0天），該小區(qū)已有少量（2名）處于潛伏期尚無法識別的患者。同時，因?qū)Σ《镜恼J識和準備不足，患者被確診和隔離的時耗較長（參考早期武漢情況，假設(shè)患者在出現(xiàn)癥狀的第10天被確診收治）。

基礎(chǔ)情景下，小區(qū)居民的感染-潛伏-發(fā)病-康復(fù)/死亡過程，與很多前期僅在邊境檢疫干預(yù)的國家和地區(qū)的演變相似：初期似乎非?？煽?，發(fā)病期人數(shù)維持在較低水平。而不被嚴格隔離的發(fā)病者和不被識別但具有傳染力的潛伏者，很快將小區(qū)帶入發(fā)病的指數(shù)增長通道，形成明顯的集中發(fā)病高峰。后續(xù)每日新增確診快速回落，是因小區(qū)幾乎所有居民都被傳染，基本沒有進一步增長空間。

在此情況下，政府和社區(qū)如何有效干預(yù)，減少集中發(fā)病人數(shù)、降低感染規(guī)模并推遲發(fā)病高峰時間？我們對加快檢測和社區(qū)隔離這兩個疫情防控主流措施進行了效果模擬。

首先是，需仰賴政府醫(yī)療資源調(diào)配的加快檢測情景，德國采取了類似方法。我們假設(shè)確診時間從出現(xiàn)癥狀的第10天提升到第2天，即一位患者出現(xiàn)癥狀后第2天就可被確診收治，杜絕等待期間對小區(qū)居民的傳染風險。因檢測能力和成本的限制，僅對有癥狀的患者進行檢測，這一假設(shè)符合大部分國家對檢測資格的分配。圖中可見，通過提前移除社區(qū)中的感染源，將總體發(fā)病規(guī)模減少了16%，并改善了集中程度。然而，這些傳染渠道切斷之前，潛伏期已形成部分傳播，該措施對整體感染規(guī)模的改善比較有限。這一結(jié)果也比較符合德國的情況。

其次，對社區(qū)隔離措施進行模型分析，在約有40%的無癥狀潛伏期患者和90%的發(fā)病期的患者在家隔離的情景下，社區(qū)居民感染規(guī)模降低了56%，推遲了小區(qū)發(fā)病高峰、并降低了集中程度。我們發(fā)現(xiàn)，類似COVID-19的傳染病，在短時間內(nèi)無法加快檢測的情況下，進行社區(qū)隔離也有非常明顯的控制效果。社區(qū)隔離管理杜絕了大部分有癥狀患者的對外傳播，并通過病人軌跡，溯源管理到部分無癥狀的潛伏期患者。

再有效的措施也需配合及時實施。我們對延遲10天、20天、30天和40天進行社區(qū)隔離的情況分別做量化分析。結(jié)果顯示，相較及時干預(yù)，以上延遲介入分別造成該社區(qū)發(fā)病規(guī)模增加3%、26%、82%和116%。發(fā)病高峰期每日新增確診人數(shù)分別較及時情景增加13%、113%、320%和373%，高峰時間也明顯提前。各個情景下，小區(qū)每日新增確診數(shù)與累計確診數(shù)的變化如下圖。該情景與很多對疫情管理前松后緊的國家和地區(qū)相似，面對如COVID-19一樣呈指數(shù)增長的風險，無論多么有效的治理手段，都要抓住關(guān)鍵窗口期。因為措施實施效果將隨時間推移陡降，治理成本反之。

加快檢測和社區(qū)隔離并舉，無疑效果最好，如下圖所示。模型顯示，兩項措施結(jié)合讓小區(qū)感染規(guī)模降到最低，為基礎(chǔ)情景的30%。小區(qū)每日確診人數(shù)增長明顯放緩，第80天達到峰值，比基礎(chǔ)情景晚約40天，峰值期間每日新增確診人數(shù)僅為原來的21%。這個情景展示了，抓住關(guān)鍵時間窗，結(jié)合自上而下迅速決策與自下而上精細治理，能帶來最好的治理效果和最低的居民傷亡。這也是很多中國城市疫情得到良好控制，感染人數(shù)遠低于預(yù)期的主要原因。

中國城市防控現(xiàn)實也充分說明了這一點。對疫情中心武漢的建模顯示，采取封城、加快檢測和社區(qū)隔離等強干預(yù)措施一周后，R0從2.35快速降到1.05。陳寶權(quán)等對不同省市感染率變化的分析也顯示，嚴格的本地控制對疫情防控有重大影響。下圖為切斷來自湖北的輸入風險后，各省市傳染率（特定傳染病在單位時間內(nèi)在特定人群中傳播的概率）曲線的變化。因隔離措施不到位，連續(xù)發(fā)生多起聚集性傳播，黑龍江省的傳染率曲線下降較其他地區(qū)有顯著區(qū)別。雖然關(guān)于COVID-19還有諸多未知，但可以知道，果斷和嚴格的地方和社區(qū)防疫管理在降低發(fā)病增長速度、推遲發(fā)病高峰和減少患者總數(shù)等方面有明顯效用。

無論小區(qū)分析模型還是疫情控制的實證分析，都警示COVID-19風險消弭相對緩慢，尤其是，疾病控制后期會有一條風險長尾?；厮輾v史，全球大流行似乎只能靠疫苗或特效治療手段才能消除。應(yīng)在復(fù)產(chǎn)復(fù)工過程中保持警戒，降低再度暴發(fā)的幾率。

提高城市基礎(chǔ)設(shè)施的韌性

城市基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)對重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的韌性，決定了地區(qū)對COVID-19的防御力。首先受到考驗的是醫(yī)療資源。前期疫情防控若不及時，易造成醫(yī)療資源擠兌，甚至誘發(fā)體系崩潰，導(dǎo)致病死率快速上升。

中國舉全國之力，在武漢建立火神山醫(yī)院、雷神山醫(yī)院和14家方艙醫(yī)院，超過4萬名醫(yī)務(wù)工作者支援湖北，才逐步緩解當?shù)蒯t(yī)療資源的緊張。

因無法填補疫情期間醫(yī)療需求和供給的巨大缺口，意大利只能選擇性收治患者，其麻醉學(xué)和重癥監(jiān)護學(xué)會建議醫(yī)療人員將“更長的預(yù)期壽命”作為優(yōu)先考慮因素，不一定按“先到先得”原則處理。截至4月6日，意大利確診病例數(shù)超過13萬，病死率已超過10%。多國步入病例和死亡率快速發(fā)展、醫(yī)療資源持續(xù)高度緊張的階段。

如何在高度不確定中制定預(yù)案，兼顧突發(fā)事件下對某些基礎(chǔ)設(shè)施的短期需求激增，并避免過度建設(shè)導(dǎo)致長期閑置？此次上海的實踐可提供借鑒。我們可基于已有經(jīng)驗制定預(yù)案并進行演練，增強基礎(chǔ)設(shè)施韌性。

上海自SARS后，在遠離市區(qū)的金山建立了上海市公共衛(wèi)生臨床中心（公衛(wèi)中心），以備疫情時作為收治醫(yī)院。公衛(wèi)中心的負壓床位數(shù)（327張），是對可能的新發(fā)傳染病隔離治療所需床位數(shù)進行預(yù)測而確定的，并預(yù)留600張床位的空地。一旦327張使用過半，就啟動預(yù)留床位的工程，兩周內(nèi)可建成另600張。中國向WHO報告的次日，公衛(wèi)中心就按既定程序，以中東呼吸綜合征為參照進行演習(xí)，并成立專項應(yīng)急辦公室。這些都在抗疫中發(fā)揮了很大作用。最終，上海這個2400萬人口的大城市，交出了合格答卷。截至4月6日，上海累計確診538人（包括199例境外輸入），遠低于早期預(yù)測的數(shù)萬人。

借助智慧手段增強城市韌性

自下而上的精細治理，對社區(qū)提出了很高要求。社區(qū)要掌握居民全部出行信息，要進行隔離與出入管理，甚至還要具備基本的防護救助和消殺知識。而社區(qū)工作者管理任務(wù)繁重、專業(yè)力量不足、責任大權(quán)力小、信息不對稱、資源少等狀況，在應(yīng)對疫情中暴露出來。

這也為智慧手段在社區(qū)治理中應(yīng)用提供了機遇。如使用語音機器人完成對社區(qū)居民的排查和隨訪，收集返鄉(xiāng)人員的出行及健康信息，使社區(qū)工作者能快速篩查出潛在風險人群，并采取有效的隔離和防控措施；電信、移動和聯(lián)通三大運營商為16億手機用戶提供30天內(nèi)的行程證明，幫助居民便捷證明行程，提高社區(qū)查驗效率；國家和多地政府都推出“防疫健康信息碼”，便于社區(qū)判斷居民健康狀況，識別需隔離的人群。

對智慧手段的靈活運用，也能緩解重大突發(fā)事件對基礎(chǔ)設(shè)施的沖擊，提高城市韌性。疫情期間，很多醫(yī)院推出網(wǎng)上醫(yī)療，在線提供免費咨詢，不僅可緩解患者緊張情緒，減少現(xiàn)場就醫(yī)的交叉感染風險，還能有效調(diào)動現(xiàn)有醫(yī)療資源，減輕一線壓力。人工智能在醫(yī)療影像識別、移動消毒、藥品配送和測溫巡查等領(lǐng)域的應(yīng)用，也能有效提高醫(yī)療資源利用效率。

從新冠肺炎到氣候風險

面對風險，快速響應(yīng)、有效應(yīng)對才有機會最大化降低損失。很多國家正為初期應(yīng)對COVID-19的反應(yīng)滯后和有限干預(yù)支付高昂成本。

目前，兼具“黑天鵝”和“灰犀?！碧匦缘臍夂蜃兓残璧玫綉?yīng)有重視。 2019年，澳洲經(jīng)歷數(shù)月的森林火災(zāi)和嚴重干旱，歐洲多地高溫破歷史記錄，島國巴哈馬遭遇大西洋有記錄以來第二強大的風暴，中國江西遭遇有氣象記錄以來范圍最廣、強度最強的氣象干旱，南極洲經(jīng)歷創(chuàng)紀錄的高溫和冰川破裂。這些極端氣候事件提示我們，未雨綢繆正是時候。應(yīng)對COVID-19的教訓(xùn)同樣適用于氣候風險：

防治并重：轉(zhuǎn)變以治代防的傳統(tǒng)模式，重視氣候風險，加強氣候風險管理，提高對長期氣候變化的適應(yīng)能力和對突發(fā)災(zāi)變性氣候的應(yīng)對能力；

加強頂層迅速決策和社區(qū)精細治理：形成自上而下和自下而上結(jié)合的氣候風險治理體系，在氣候風險來臨之際，抓住關(guān)鍵時間窗，提高風險應(yīng)對效率，降低危機治理成本；

提高生命線基礎(chǔ)設(shè)施的韌性：新建或改造現(xiàn)有城市生命線基礎(chǔ)設(shè)施時，將氣候風險考慮在內(nèi)，從降低系統(tǒng)和連鎖風險的角度，建設(shè)有風險容量的城市生命線基礎(chǔ)設(shè)施，并基于已知的極端氣候事件和模型預(yù)測，提前制定應(yīng)對災(zāi)變性氣候的預(yù)案；

擴展智慧手段應(yīng)用：加強智慧手段在氣候風險治理和增強氣候韌性中的應(yīng)用，部署云端基礎(chǔ)設(shè)施，搭建智慧監(jiān)控平臺，使用科技手段識別城市和社區(qū)氣候風險，增加社會公共服務(wù)和資源的覆蓋和調(diào)配，促進基層應(yīng)對氣候風險能力提升。

（作者鹿璐系世界資源研究所助理研究員，邱詩永系世界資源研究所副研究員 ）