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世界历次流行病毒集中发生在太阳黑子极值时期
杨学祥,杨冬红(吉林大学)
太阳辐射对病毒的影响
我们在2009年6月25日指出,太阳紫外线可杀灭病毒,太阳活动对流感爆发的影响人们早就发现。在太阳黑子谷年,太阳活动减弱,辐射出的紫外线也减弱,这有利于微生物和病毒的滋生和繁殖(旧病毒复发);在太阳黑子峰年,太阳活动增强,辐射出的紫外线增加,有利于微生物和病毒的基因变异(新病毒产生)。这是流感大流行一定发生在太阳黑子极值年的原因。由于在太阳黑子峰年爆发的流感大流行起因于病毒基因变异,所以强度大,危害重,如1918-1919年、1957-1958年和1968-1969年;由于太阳黑子谷年的流感大流行起因于旧病毒复发,所以强度小,危害轻,如1900年和1977年。这是后两次流感大流行被人们忽略的原因(见表1)。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-240114.html
我在2005年11月12日指出,流感爆发年有以下特征:处于拉马德雷冷位相时期,前一年或前两年为拉尼娜年,前一年或后一年为低温年,当年为厄尔尼诺年,当年为太阳黑子谷年m或峰年M,m+1年或M+1年。
如果2007年是太阳黑子谷年m,2006-2007年预测为拉尼娜年,2008年则是m+1年,预测为厄尔尼诺年,在拉马德雷冷位相时期的厄尔尼诺年(2000-2030年内)和太阳黑子极值年易发生低温冷害。这样,2008年就具有较高的概率发生流感爆发。
事实上,2008年是太阳黑子谷年,2007年发生了强拉尼娜事件,2008年中国发生了严重低温冻害,2009年4月发生了厄尔尼诺事件和世界流感大流行。
由于太阳黑子周期延长,太阳黑子谷年由预测的2007年变为2008年,预测的2008年厄尔尼诺事件也向后延长到2009年,预测的2008年流感爆发也相应后延到2009年。
我们的预测仅有一年的误差。如果太阳黑子活动、厄尔尼诺的信息及时准确,流感爆发的预测可以进一步提高精度。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-600621.html
冠状病毒(2002年非典型肺炎和2014年中东呼吸综合征)发生在太阳黑子峰值,2019年新冠病毒爆发在太阳黑子谷值。
新型冠状病毒在最适宜地方和时间出现,在防范最薄弱的地方聚集爆发,在有利条件消失后自行消失。其最大特征是病毒在空气中的浓度变化:浓度小时人体免疫可阻止感染;超过临界点将有少数弱体质人群被感染;高浓度将形成大规模流行,浓度降低将出现拐点,最后直至自动消失(见表1)。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1215691.html
如果我们记录太阳黑子在每年当中的缺席天数,就可以得到下面数据(截止2019年12月28日):
从图1可以看到,在2019年内已经有288天没有出现太阳黑子,在太阳黑子缺席的历史上,属于第二长的时段,排第一的是1913年,太阳黑子缺席天数高达311天。这是2019年爆发新冠疫情的重要条件。
2008年和2009年分别有268和260天没有出现太阳黑子,2009年全球爆发了甲型流感。
图1 2007-2019年太阳黑子缺席记录(网上资料)
https://www.sohu.com/a/363725630_100082182
应该加强太阳辐射对动物和人类影响的研究
太阳辐射增强和减弱都不利于植物的生长,对动物和人类的影响应该遵循类似规律。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1215691.html
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1216115.html
太阳活动具有11年周期。2023-2025年为可能的太阳黑子峰年,2030-2035年为可能的太阳黑子谷年。 这两个时期流行病毒暴发的可能性最大。
图1 2020-2035 年太阳黑子预测(网上资料)
表1 世界历次流行病毒统计表
年 限 | 亚 型 | 名 称 | 首发地区 | 拉马德雷 | 太阳黑子 年 极值 相对数 |
1890- | H2N2 | EI | 英格兰 | 冷位相 | 1889谷值6.3 |
1900- | H3N8 | EI | 英国 | 冷位相 | 1901谷值2.7 |
1918#- | H1N1 | 西班牙流感 | 美国 | 冷位相 | 1917峰值103.9 |
1957#- | H2N2 | 亚洲流感 | 中国贵州 | 冷位相 | 1957峰值190.2 |
1968# | -H3N2 | 香港流感 | 中国香港 | 冷位相 | 1968峰值105.9 |
1976# 1977 | Ebola Ebola | 埃博拉 埃博拉 | 扎伊尔,苏丹 苏丹 | 冷位相 | 1976谷值12.6 27.5 |
1977- | 新H1N1EII | 俄罗斯流感 | 俄罗斯 | 27.5 | |
1994# 1995# 1996# 1997 | Ebola Ebola Ebola Ebola | 埃博拉 埃博拉 埃博拉 埃博拉 | 加蓬 刚果 加蓬 加蓬 |
暖位相
| 31 18.5 1996谷值8.4 20.3 |
1997- | H5N1 | Al | 中国香港 | 暖位相 | 20.3 |
1999- | H9N2 | Al | 中国 | 暖位相 | 96.1 |
2000# 2001 2002# 2003# 2004 | Ebola Ebola Ebola Ebola Ebola | 埃博拉 埃博拉 埃博拉 埃博拉 埃博拉 | 乌干达 乌干达,刚果 刚果,加蓬 刚果 苏丹 | 冷位相 | 2000峰值123.3 2001双峰123.3 109.4 65.9 43.3 |
2002*# | SARS | 非典型肺炎 | 中国 | 冷位相 | 双峰109.4 |
2004- | H5N1 | Al | 越南 | 冷位相 | 43.3 |
2007# 2008# 2009 | Ebola Ebola Ebola | 埃博拉 埃博拉 埃博拉 | 刚果乌干达 乌干达 乌干达刚果 | 冷位相 | 7.56 谷值2.86 3.11 |
2009* | H5N1 | 甲型流感 | 墨西哥,美国 | 冷位相 | 3.11 |
2012*# | MERS | 中东呼吸综合征 | 沙特阿拉伯 | 冷位相 | 2012峰值 |
2012 2013 2014# | Ebola Ebola Ebola | 埃博拉 埃博拉 埃博拉 | 刚果,乌干达 刚果,乌干达 西非多国 | 冷位相 | 2012峰值 双峰值 2014峰值 |
2014*# 2015 | MERS | 中东呼吸综合征 | 韩国 | 冷位相 | 2014峰值 |
2020*# | 2019-nCoV | 新型冠状病毒 | 冷位相 | 2019谷值 |
注:带*号项是笔者加的,带#号者为最强爆发。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1215691.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ad68b8f0101ad06.html
图2 2010-2020年太阳黑子中的2012和2014年双峰现象(网上资料)
根据2014年9月6日博文,我们可以得出以下初步结论:
一、 在1977-1999年拉马德雷暖位相时期,埃博拉病毒经历了连续14年的最长间断期,其它时间爆发强度也不大,处于相对平稳期;在2000-2030年拉马德雷冷位相时期,埃博拉病毒爆发连续间断期不超过3年,爆发强度成倍增长,处于相对活跃期。
二、 埃博拉病毒爆发与太阳黑子极值有对应关系,但不是一一对应。在1977-1999年拉马德雷暖位相时期,埃博拉病毒最强爆发与1995-1996年太阳黑子极小值对应;在2000-2030年拉马德雷冷位相时期,埃博拉病毒最强爆发与2000-2003年、2014年的太阳黑子极大值对应,与2007-2008年太阳黑子极小值对应。
如果上述统计规律成立,那么,下列结论值得观测验证:
其一、2014-2030年是后续拉马德雷冷位相时期,埃博拉病毒将继续猛烈爆发;
其二、按照太阳黑子活动的11年周期(近期有延长趋势),2018、2025、2030年附近的太阳黑子极值将会有最强的埃博拉病毒爆发。
统计规律表明,在拉马德雷冷位相时期,全球强震、低温、干旱、洪涝、飓风伴随拉尼那、流感伴随厄尔尼诺将越来越强烈。2004年底的印尼地震海啸和今年年初的低温暴雪冻害是自然界对人类发出的警告:拉马德雷冷位相时期的灾害链已经启动,人们必须有所准备。
在拉马德雷冷位相时期,自然灾害呈链状相互连接,彼此激发,为人类预防预测灾害提供预兆和信号。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-398972.html
2000年以来,2004、2005、2007、2010、2011、2012年全球8.5级以上地震已经发生了6次;2009年爆发了甲型流感;2006、2007、2008、2009、2010、2012年低温冻害频繁发生;这些都是在1977-1999年拉马德雷暖位相时期没有发生过的极端事件。
日益猖獗的埃博拉病毒也将列入拉马德雷冷位相时期的灾害链之中。
埃博拉病毒猛烈爆发原因:太阳黑子极值和拉马德雷冷位相
图1 太阳黑子极值和拉马德雷冷位相对埃博拉病毒爆发的影响(据网上资料归纳)
图2 1976-2014年埃博拉病毒爆发的时间分布:1980-1994年之间无爆发(据网上资料综合)
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-825478.html
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1113143.html
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1113327.html
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