我们应该从它们身上吸取教训，世界灾难神秘事件而不是让负面情绪在你的脑海中停留太久。

三大法治文化竞赛，神秘事掀起校园宪法学习热潮书画比赛为进一步引导同学们尊崇宪法、神秘事学习宪法、维护宪法、运用宪法，复旦大学法学院学生会创新形式，以赛促学，联合校学生会、书画协会等举办了书宪之正 绘法之义宪法主题书画大赛，同学们反响热烈、踊跃参加。征文比赛由我国著名法学家李昌道先生的学生发起、关于世界灾难简述设立复旦大学李昌道学术基金宪法征文比赛也于11月11日正式启动，关于世界灾难简述通过论文评比的方式奖励刻苦钻研，成绩优秀，科研能力显著或发展潜力突出，对宪法学兴趣浓厚的优秀法学学子。

12月3日，世界灾难神秘事件宣讲团在光华楼东辅楼空地宪法嘉年华活动中读校内师生开放现场预约点课。复旦师生通过参与形式多样的法治文化活动，神秘事深入学习宪法法律，神秘事大力营造尊法、学法、守法、用法的良好氛围，用实际行动促进祖国法治建设历程，弘扬宪法精神，贡献青春力量。普法过程中，关于世界灾难简述同学们与在场老人积极进行互动，对所讲解知识进行提问，增强宣讲的趣味性。上海市法学会会长崔亚东、世界灾难神秘事件WTO争端解决机构前上诉机构主席赵宏、世界灾难神秘事件复旦大学法学院教授潘伟杰等先后走进论坛，以深入学习贯彻习近平法治思想，做坚定的信仰者、积极的传播者、模范的践行者、忠实的守护者、中国与国际法治、民主——现代国家的生命力等主题，深入阐释社会主义法治的重要理论和实践，线上线下累计1200余人次参加。为深入学习贯彻习近平法治思想，神秘事特别是习近平总书记关于加强法治宣传教育的重要指示精神，神秘事迎接第八个国家宪法日暨第四个宪法宣传周，近段时间以来，复旦大学紧紧围绕以习近平法治思想为指引，坚定不移走中国特色社会主义法治道路主题，开展了一系列学习宣传活动

目前的复旦大学哲学学院宗教学系已经建成了完备的从本科到博士后的宗教学人才培养体系，关于世界灾难简述总体实力雄厚。当听闻胡老仙逝的消息之后，世界灾难神秘事件无不动容感慨。全国第一期政治学讲习班合影这是先生履历中浓墨重彩的一笔，神秘事也是谈到他绕不开的话题，在各个场合、采访中被多次谈及。

为了将复旦的政治学建设起来，关于世界灾难简述先生不知道做了多少功课研究，关于世界灾难简述从无到有编写政治学教材——出版了《政治学教程》等教材和《政治学词典》等工具书，为政治学的恢复、政治学的教学和科研工作打下了坚实的基础。在前往上海师范大学赴任校领导的路上，世界灾难神秘事件抓着公交车扶手，先生曾经叮嘱学生：如果你听到什么、看到什么我做的不恰当的，一定要及时提醒我。本分、神秘事勤勉、谦恭……如果只能用一个字形容先生，那一定是正，正大光明地去做一个大写的人，这是他恪守一生的处世哲学。60多年来，关于世界灾难简述先生著作等身，出版教材、工具书、著作等近30本，发表论文150多篇。

讲得多了，个中辛酸艰苦似乎也变得云淡风轻了，但几年前他一句我们那时候搞政治学是拼命的，将老一辈复旦国政人艰苦创业的艰辛尽数道来。作为我国著名政治学家，先生的主要研究领域涉及政治学理论、马克思主义政治学、中国政治等方面，是复旦大学政治学的奠基者之一，也是当代中国政治学奠基者之一。

正是在先生等老一辈政治学人的努力下，复旦政治学系形成了胸怀家国情怀、注重学术研究、兼具经世致用、富有责任担当、提携关心年轻人的传统与氛围。为学：黄埔一期学科启蒙奠基人王老师是当代中国政治学的开拓者，我们永远铭记王老师筚路蓝缕、艰苦创业的奋斗精神。为了招揽人才，先生前前后后不知道跑了多少腿，千方百计招兵买马，提拔年轻人。处事：正气凛然，大写的人王老师是一个大写的人，大气、大度、大写。

如果有可能，他通常也会带上一两个学生一起参会，在会上自己可以不发言，但要把学生推到前台发言。先生晚年缠绵于病榻，还与前来探望、身患同一疾病的齐卫平教授叮嘱治病的细节，给予患病的指导，事无巨细。作为一个坚定的马克思唯物主义者，先生说真话、讲辩证，这句复旦谢希德老校长的实事求是，留有余地，也是他一生的座右铭。王老师从未讲起其他人的不是，更多的是讲怎样团结他人、与人为善，有的甚至是以德报怨。

为人：与人为善，大爱之人王老师很有大爱精神，对同事、朋友都很关心。制图：实习编辑：王风范责任编辑：李斯嘉。

在学术上，先生同样敢讲真话，心直口快，有什么说什么，从不弄虚作假。与学生合影他是学生成长中的导师，更是父母一样亲切的人，他的一言一行潜移默化改变了许多人一生，是学生们的人生偶像。

精神遗风长存，他是师道传承熠熠生辉的大先生研究者利用空气污染的卫星遥感资料、新冠病例数据以及机器学习方法，构建了一个预测非药物干预措施影响新冠病毒传播的模型，该模型使用实时的二氧化氮（NO2）卫星观测数据反映全球各地非药物干预措施的强度，将消除气象波动影响的每周NO2浓度相对于同期的变化率作为一个新指标，引入到COVID-19的流行病控制因素中，将其与各地区每周新冠病例的增长率（V, %天-1）和加速度（A, %天-2）进行统计学相关分析与因果分析，建立二者的大数据关联，以此建立机器学习模型，预测全球各地的疫情爆发强度。本研究首次使用了全球空气污染的实时卫星观测资料量化了非药物干预措施与新冠病毒传播速率之间的大数据关联，揭示了限制经济活动（如交通限制、居家隔离以及取消集会等）的大规模非药物干预措施的必要性和有效性，提供了一种应对突发公共卫生事件的应急思路，即在特效药或疫苗广泛应用之前，通过监测和限制社会经济活动量，优化非药物干预措施的实施时间和强度，最大限度地降低公共卫生事件的风险，同时为中国等国家地区积极抗击疫情的有效性提供了科学证据，为其它国家的抗击疫情提供了经验。研究指出，在2020-2021年冬季，如果使用大气遥感实时数据监测和优化非药物干预措施实施的时间和强度，在欧美等疫情严重的国家和地区可以避免每天近100万例新冠新感染病例。该研究首次使用消除了气象影响的、由COVID-19导致的每周NO2空气柱浓度下降比例作为一个新指标，反映2020年1-11月全球范围各地的非药物干预措施强度研究者使用收敛交叉映射法（Convergent Cross-mapping Method），检验了全球各地病例加速度（A）与NO2空气柱浓度反映的经济活动（ΔNO2）的因果关联，结果表明经济活动减少是大多数地区病例加速度下降的驱动因素。该研究使用基于经济活动量的经验模型优化全球各地非药物干预措施控制的策略复旦大学环境科学与工程系本科生杨芮浦与博士生邢晓帆、熊元康为论文共同第一作者，青年研究员王戎为通讯作者，复旦大学上海市大气颗粒物污染防治重点实验室陈建民、王琳，IRDR国际卓越中心汤绪，大气与海洋科学系张人禾，计算机科学技术学院卢暾，公共卫生学院阚海东、王伟炳，城市生态规划与设计研究中心王祥荣参与了研究，其它合作单位还包括中科院地球与环境研究所、微软亚洲研究院、西班牙全球生态研究所、法国气候变化中心、澳大利亚昆士兰理工大学、法国索邦大学、德国波茨坦气候影响研究所、比利时安特卫普大学、美国国家大气研究中心等。

在此基础上，研究者根据经济活动对病例加速度影响的区域差异，优化非药物干预措施的时空分布，以最大限度地减少全球每日新增病例。该研究结合使用大气遥感资料与机器学习方法预测非药物干预措施对新冠病毒传播的影响观测数据表明，在新冠疫情爆发后，在中国、美国、欧洲的人口密集区，NO2空气柱浓度分别下降了45%、15%和7%，表明中国采用的非药物干预措施强度更大，在采取控制措施的地区，每日新增病例数的增长率有不同程度的下降。

制图：实习编辑：张洁玲责任编辑：李斯嘉。针对这一需求和挑战性问题，王戎课题组与国内外团队合作，使用高分辨实时卫星遥感观测资料，应用机器学习技术，在全球范围内定量评估了非药物干预措施对新冠病毒传播的影响，并在此基础上建立模型优化非药物干预措施实施的时间和强度，提高控制的有效性。

在此基础上，研究者使用机器学习方法构建了病例加速度和经济活动的经验模型，根据各地区的活动下降量预测各地区的病例加速度，进而回答何时何地进行非药物干预措施可以更加有效地遏制新冠疫情的传播。非药物干预措施的遏制疫情策略是有效的，但这些干预措施在全球范围内不同地区的施加效果以及施加时机如何，仍缺乏定量评估。

例如，在新冠爆发后的前3周，如果将经济活动减少50%作为控制指标，纽约、土耳其、新泽西和菲律宾等地区的新冠加速度可下降5%天-2。相反，在2020年10月至11月期间，全球范围多数国家NO2空气柱浓度出现了明显的增加，在中国、美国、欧洲的人口密集区，NO2空气柱浓度分别增长了27%，15%和31%，该数据表明在这一时期全球范围的经济和社会活动恢复，而欧美每日新增病例数增长率有不同程度的回升，表明疫情反弹。同时，研究者发现非药物干预措施的效果要在至少持续保持3周的条件下才能充分地显现出来。新冠肺炎具有临床严重性和易传播性等特点，作为一种新发现的冠状病毒，在病毒传播的初期，全球无特效药或疫苗，因此早期对疫情的遏制或缓解主要采用非药物干预措施(Non-pharmaceutical interventions, NPIs)，例如中国率先采取的武汉封城。

截至2021年1月21日，全球日新增病例数将从91.6万降至19.1万，同时新增病例数将由上升趋势转为下降趋势，显著降低2020年冬季的全球病例总数。8月9日，复旦大学环境科学与工程系王戎课题组最新研究成果以《结合空气污染卫星观测数据与机器学习方法预测干预措施对新冠病毒传播的影响》（Predicting the effect of confinement on the COVID-19 spread using machine learning enriched with satellite air pollution observations）为题发表于《美国科学院院刊》（PNAS）（https://doi.org/10.1073/pnas.2109098118）。

该项工作得到了复旦大学本科生望道计划、国家自然科学面上基金、国家高层次海外引进人才计划等项目资助研究指出，在2020-2021年冬季，如果使用大气遥感实时数据监测和优化非药物干预措施实施的时间和强度，在欧美等疫情严重的国家和地区可以避免每天近100万例新冠新感染病例。

该研究使用基于经济活动量的经验模型优化全球各地非药物干预措施控制的策略复旦大学环境科学与工程系本科生杨芮浦与博士生邢晓帆、熊元康为论文共同第一作者，青年研究员王戎为通讯作者，复旦大学上海市大气颗粒物污染防治重点实验室陈建民、王琳，IRDR国际卓越中心汤绪，大气与海洋科学系张人禾，计算机科学技术学院卢暾，公共卫生学院阚海东、王伟炳，城市生态规划与设计研究中心王祥荣参与了研究，其它合作单位还包括中科院地球与环境研究所、微软亚洲研究院、西班牙全球生态研究所、法国气候变化中心、澳大利亚昆士兰理工大学、法国索邦大学、德国波茨坦气候影响研究所、比利时安特卫普大学、美国国家大气研究中心等。制图：实习编辑：张洁玲责任编辑：李斯嘉。

相反，在2020年10月至11月期间，全球范围多数国家NO2空气柱浓度出现了明显的增加，在中国、美国、欧洲的人口密集区，NO2空气柱浓度分别增长了27%，15%和31%，该数据表明在这一时期全球范围的经济和社会活动恢复，而欧美每日新增病例数增长率有不同程度的回升，表明疫情反弹。研究者利用空气污染的卫星遥感资料、新冠病例数据以及机器学习方法，构建了一个预测非药物干预措施影响新冠病毒传播的模型，该模型使用实时的二氧化氮（NO2）卫星观测数据反映全球各地非药物干预措施的强度，将消除气象波动影响的每周NO2浓度相对于同期的变化率作为一个新指标，引入到COVID-19的流行病控制因素中，将其与各地区每周新冠病例的增长率（V, %天-1）和加速度（A, %天-2）进行统计学相关分析与因果分析，建立二者的大数据关联，以此建立机器学习模型，预测全球各地的疫情爆发强度。在此基础上，研究者根据经济活动对病例加速度影响的区域差异，优化非药物干预措施的时空分布，以最大限度地减少全球每日新增病例。该研究首次使用消除了气象影响的、由COVID-19导致的每周NO2空气柱浓度下降比例作为一个新指标，反映2020年1-11月全球范围各地的非药物干预措施强度研究者使用收敛交叉映射法（Convergent Cross-mapping Method），检验了全球各地病例加速度（A）与NO2空气柱浓度反映的经济活动（ΔNO2）的因果关联，结果表明经济活动减少是大多数地区病例加速度下降的驱动因素。

在此基础上，研究者使用机器学习方法构建了病例加速度和经济活动的经验模型，根据各地区的活动下降量预测各地区的病例加速度，进而回答何时何地进行非药物干预措施可以更加有效地遏制新冠疫情的传播。同时，研究者发现非药物干预措施的效果要在至少持续保持3周的条件下才能充分地显现出来。

8月9日，复旦大学环境科学与工程系王戎课题组最新研究成果以《结合空气污染卫星观测数据与机器学习方法预测干预措施对新冠病毒传播的影响》（Predicting the effect of confinement on the COVID-19 spread using machine learning enriched with satellite air pollution observations）为题发表于《美国科学院院刊》（PNAS）（https://doi.org/10.1073/pnas.2109098118）。该项工作得到了复旦大学本科生望道计划、国家自然科学面上基金、国家高层次海外引进人才计划等项目资助。

本研究首次使用了全球空气污染的实时卫星观测资料量化了非药物干预措施与新冠病毒传播速率之间的大数据关联，揭示了限制经济活动（如交通限制、居家隔离以及取消集会等）的大规模非药物干预措施的必要性和有效性，提供了一种应对突发公共卫生事件的应急思路，即在特效药或疫苗广泛应用之前，通过监测和限制社会经济活动量，优化非药物干预措施的实施时间和强度，最大限度地降低公共卫生事件的风险，同时为中国等国家地区积极抗击疫情的有效性提供了科学证据，为其它国家的抗击疫情提供了经验。针对这一需求和挑战性问题，王戎课题组与国内外团队合作，使用高分辨实时卫星遥感观测资料，应用机器学习技术，在全球范围内定量评估了非药物干预措施对新冠病毒传播的影响，并在此基础上建立模型优化非药物干预措施实施的时间和强度，提高控制的有效性。