美媒：冬季新冠病例激增 全美越来越多学校强制戴口罩

2023年01月11日 18:34 中国新闻网

　　据美国广播公司(ABC)当地时间10日报道，随着冬季新冠病例持续增加，美国各地越来越多的学校开始强制要求戴口罩。

　　据报道，新泽西州和宾夕法尼亚州一些地区率先宣布，由于呼吸道疾病病例激增，将暂时要求学生和工作人员佩戴口罩。马萨诸塞州和密歇根州的学校也在效仿，芝加哥的学校要求学生在开课前进行快速检测。纽约市在2022年12月建议学生和教职工在校内戴口罩，但尚未发布强制要求。

　　波士顿的公立学校表示“口罩令”自1月9日生效，“除吃东西和饮水外，在学校大楼内任何时间均应佩戴口罩……任何到访学校卫生办公室，以及任何新冠病毒检测呈阳性后完成5天隔离返校的人员，都必须佩带口罩。”密歇根州一公立学校也表示，1月9日至1月20日期间会实施为期两周的强制“口罩令”。

　　CDCC(美国疾病控制与预防中心)的数据显示，美国呼吸道合胞病毒(RSV)和流感病例目前呈下降趋势，但新冠病例仍在增加，每周确诊数从去年11月30日当周的30.9万例增加到今年1月4日当周的47万例。中新网1月10日电

关键词 : 学校学生口罩新冠肺炎

https://baby.sina.com.cn/news/2023-01-11/doc-imxzvkch2198821.shtml?cre=tianyi&mod=pchp&loc=18&r=0&rfunc=65&tj=cxvertical_pc_hp&tr=12

“三重疫情”冲击美国：关注流感和新冠叠加流行

已有 1118 次阅读 2022-12-5 04:18 |个人分类:全球变化|系统分类:论文交流

“三重疫情”冲击美国：上周近2万人因流感入院 44州处于呼吸系统疾病高水平

2022年12月04日 11:12 

财联社12月4日讯（编辑 卞纯）在COVID-19、流感和RSV三重冲击下，呼吸系统疾病正在美国各地呈上升趋势。这个流感季的形势正在恶化。

美国疾病控制与预防中心（CDC）周五发布的报告显示，上周（截至11月26日当周）美国有近2万人因流感入院，几乎是前一周的两倍。

CDC估计，今年流感季迄今，至少有870万人患病，7.8万人住院，4500人死亡。

CDC报告还显示，美国44个州目前处于呼吸系统疾病高水平。

包括领地和华盛顿特区在内的美国31个司法管辖区上周呼吸道疾病的水平“非常高”，而16个司法管辖区处于“高”水平。而此前一周，只有19个司法管辖区的水平“非常高”，17个司法管辖区处于“高”水平。

值得注意的是，这些数字涵盖有发烧、咳嗽或喉咙痛等呼吸道疾病的患者，不一定是经实验室确诊的流感病例。

在截至11月19日的一周，有9个司法管辖区的呼吸系统疾病水平为中等，但随着高水平和非常高水平地区的数量增加，这一数字上周降至两个。

目前，只有新罕布什尔州、佛蒙特州、密歇根州和阿拉斯加州的呼吸系统疾病最低或较低。西弗吉尼亚州和夏威夷处于中等水平。

包括加利福尼亚州、德克萨斯州和弗吉尼亚州在内的11个州呼吸系统疾病的水平最高。

美国面临“三重疫情”

最近几周，美国COVID-19新增病例数基本保持稳定，但专家警告称，随着COVID-19持续存在、流感病例上升和呼吸道合胞病毒（RSV）病例激增，美国和世界面临“三重疫情”。

RSV是一种常见的、通常较温和的病毒，大多数儿童在2 岁前就感染过这种病毒。但由于新冠大流行期间实施的限制措施，数百万儿童第一次感染这种病毒的时间比正常情况要晚。儿童现在广泛感染这种病毒，导致许多儿童医院人满为患。

卫生专家还警告称，美国本次流感季可能会比正常情况下更严重，因为今年冬天将是许多人恢复正常活动的第一个冬天。在新冠病毒大流行期间，由于人们遵守卫生规定，佩戴口罩并与他人保持距离，流感发病率处于历史低位。

CDC数据显示，本次流感季因呼吸道疾病来门诊就诊的人数比例明显超过了至少自2017-2018年以来的任何其它流感季。

美国卫生与公众服务部部长贝塞拉周五在致各州州长的信中指出，流感和其它呼吸道病毒正在给美国的医疗保健系统带来“越来越大的压力”，拜登政府“随时准备在资源、物资和人员方面继续协助你们”。

https://finance.sina.com.cn/money/forex/forexinfo/2022-12-04/doc-imqmmthc6986405.shtml?cre=tianyi&mod=pchp&loc=35&r=0&rfunc=65&tj=cxvertical_pc_hp&tr=12

美国2022年流感季已有超600万例流感病例：关注2022-2023年流感大流行

已有 729 次阅读 2022-11-30 11:19 |个人分类:全球变化|系统分类:论文交流

美国2022年流感季已有超600万例流感病例

2022年11月30日 00:48 

　　美国疾病控制和预防中心（CDC）于当地时间11月28日报告称，美国2022年流感季节迄今已有600多万例流感确诊病例。

　　美国流感季节通常从10月份开始，次年5月份左右结束。数据显示，截至11月19日，美国在当前的流感季节已有超过5.3万人因流感住院，2.9万人因流感死亡。到目前为止，已有12名儿童死于流感。（央视记者 徐德智）

https://news.sina.com.cn/w/2022-11-30/doc-imqqsmrp8029034.shtml

钟南山、高福等最新判断：流感和新冠叠加流行

已有 717 次阅读 2022-11-3 08:46 |个人分类:全球变化|系统分类:论文交流

                  钟南山、高福等最新判断：流感和新冠叠加流行

                                                         吉林大学：杨学祥，杨冬红

关键提示

　　“全球仍然面临着新冠疫情和流感疫情叠加流行的风险，特别是今年冬季。”11月1日，中国工程院院士钟南山在2022年“世界流感日”科普宣传与学术会议上表示，新冠疫情期间在流感防控的科学问题上，仍需加强攻关。

　　中国科学院院士董晨也表示，目前全球仍面临较高的流感和新冠肺炎等呼吸道传染病叠加流行的风险，呼吸道传染病的防控任重而道远。

　　“今年6月以来，欧洲出现新一轮禽间流感疫情，同时美国也出现前所未有的禽类感染H5N1疫情，存在极高的溢出并感染人风险。所以流感和新冠叠加，是我们今冬明春面临的非常大的挑战。”中国科学院院士高福指出，当前新冠疫苗接种水平逐步提高，但流感疫苗接种率却普遍偏低。

　　多位专家在会上提醒，应格外关注今年冬天的呼吸道传染病疫情。

     欧洲多国疫情恶化 专家警告新冠流感“双流行” ：预测与检验

　　近来，欧洲多个国家报告的新增新冠确诊病例数急剧上升。卫生专家警告，欧洲地区已迎来新一轮秋冬季新冠疫情高峰，各国应采取必要措施遏制新冠疫情蔓延，而且需警惕新冠与流感“双流行”致使医疗系统承压。

      据我们的研究，2000-2030年为拉马德雷冷位相，2020-2022年为三重拉尼娜年，2022-2023年可能为厄尔尼诺年，2023-2025年可能为太阳黑子峰年。所以，2022-2023年有很大的概率发生全球流感大流行。

    如果2023年爆发强厄尔尼诺，全球流感大流行就具有爆发的最大概率。2020-2022年三重拉尼娜发生后，2023年厄尔尼诺就一定发生。

https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1355140.html

https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1355371.html

       2023年流感大流行首先是一件好事，它是新冠疫情结束的标志，是流感病毒战胜新冠病毒的结果，是新冠病毒竞争能力下降的表现。

       其次，流感大流行本身是一件坏事，必须积蓄力量，积极预防，尽量降低其危害。

https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1360257.html

https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1361420.html

https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1361420.html

流感集中爆发在拉马德雷冷位相时期 

综合1890-2004年的数据，我们在2006-2007年得到流感大流行的6大统计特征：

第一、  处于拉马德雷冷位相时期及其边界；

第二、  前一年或前两年为中等强度以上的拉尼娜年；

第三、  20世纪50-70年代同时为中国强沙尘暴年；

第四、  前后一年或当年为中国东北地区冷夏年（20世纪50-70年代同时为严重低温冷害年）；

第五、  当年为中等强度以上的厄尔尼诺年；

第六、  当年为太阳黑子谷年m或峰年M，m-1年，m+1年或M+1年。

1889-1890年、1900年、1918-1919年、1957-1958年、1968-1969年和1977年的禽流感爆发都满足这6大条件，同时，在1890年以来，满足这6大条件的只有以上6次爆发（见表1）。

表1 太平洋十年涛动（PDO）、低温、飓风、全球性流感、太阳黑子、厄尔尼诺、拉尼娜等对比（杨冬红等，2006）

我们的预测得到证实：2000-2030年为拉马德雷冷位相时期，2007年发生了强拉尼娜事件和沙尘暴，2008年中国发生严重雨雪冰冻事件，2008年为太阳黑子谷年，2009年发生了强厄尔尼诺事件和甲型流感暴发。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-617378.html

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-851846.html

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-854889.html

2009年流感爆发预测 

根据当时的预报，2007年可能是太阳黑子谷年和拉尼娜年，2008年可能为厄尔尼诺年，根据流感爆发的6大气候特征，我们在2006-2008年多次预测2008年可能发生流感爆发。

事实上，2007年发生了强拉尼娜事件，2008年为太阳黑子谷值，2008年发生中国南方罕见冰冻雪灾，2009年发生厄尔尼诺事件和流感爆发，比我们的预测推迟一年。关键的问题是相关条件具有有一年的误差。

附件：

Upgrade influenza pandemic warning:possible pandemic next year

流感大流行预警：2008年可能发生流感大流行

发表人：yxx119  发表时间：2008年1月27日14点57分  来源：View Single Post

http://www.flu.org.cn/scn/news-14085.html

       2023年流感大流行的条件

根据1890-2009年流感大流行的6大统计特征，2023年有极高的概率发生流感大流行：

第一、 2023年处于2000-2035年拉马德雷冷位相时期；

第二、  2023年前三年为三重拉尼娜年；

第三、  2023年前三年为中国强沙尘暴年；

第四、 2023年前后一年或当年为中国东北地区冷夏年（20世纪50-70年代同时为严重低温冷害年）；

第五、  2023年可能为中等强度以上的厄尔尼诺年；

第六、 2023 年为太阳黑子峰年M，或M-1年。

参考文献

1．  杨海, 范来福, 刘继锋. 禽流感和流感的关系、起源、变异和对策[J]. 职业与健康. 2004, 20（10）: 87-89

2．  于恩庶，徐秉锟，主编。中国人兽共患病学[M]。福州：福建科技出版社，1988。233。

3．  Terrence M. Tumpey,Christopher F. Basler, Patricia V.Aguilar, et al. Characterization of theReconstructed 1918 Spanish InfluenzaPandemic Virus [J], Science. 2005, 310: 77– 80

4．  杨冬红，杨学祥，刘财。2004年12月26日印尼地震海啸与全球低温[J]。地球物理学进展。2006，21（3）：1023-1027

5．  杨冬红，杨学祥。流感世界大流行的气候特征。沙漠与绿洲气象。2007，1（3）：1-8。

6．  杨学祥。灾害链规律不容忽视。文汇报。科技文摘专刊（第683期）。2008年3月2日第五版。

7．  杨学祥，杨冬红。地震、海啸、低温和流感：灾害链的变化趋势。生命与灾害，2009，（11）：4-7.

8．  杨冬红，杨德彬，杨学祥。太平洋十年涛动冷位相中的流感爆发。《世界地质：英文版》 2010年第13卷第2期104-107页。

9．  杨冬红，杨学祥. 厄尔尼诺事件和拉尼娜事件的成因与预测. 沙漠与绿洲气象. 2008,2(5): 1-10

10．Upgrade influenza pandemic warning: possible pandemic nextyear 流感大流行预警：2008年可能发生流感大流行。发表人：yxx119  发表时间：2008年1月27日14点57分 来源：View SinglePost。http://www.flu.org.cn/scn/news-14085.html

11. 杨学祥，杨冬红。拉马德雷冷位相时期的灾害链。见：高建国主编，苏门答腊地震海啸影响中国华南天气的初步研究——中国首届灾害链学术研讨会论文集。气象出版社，2007：200-204。

12. 杨冬红，杨学祥。潮汐变化周期及其相关灾害链。见：高建国主编，苏门答腊地震海啸影响中国华南天气的初步研究——中国首届灾害链学术研讨会论文集。气象出版社，2007：205-209。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1025359.html 

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1040567.html 

https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1276847.html

https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1361908.html

https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1362088.html

https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1365890.html

https://wap.sciencenet.cn/blog-2277-1366549.html