数学模型揭示瘟疫传播速率千年之变：从黑死病到伦敦大瘟疫
应用数学家David Earn及其团队，通过对历史死亡记录（如伦敦的死亡账单）和数字化遗嘱的深入分析，利用数学模型揭示了跨越数百年的瘟疫传播动态。
研究聚焦于1660年代的伦敦大瘟疫和14世纪的黑死病，通过分析1538年以来的死亡记录和14世纪的遗嘱日期作为死亡时间代理，Earn团队发现17世纪伦敦瘟疫的致命感染数量每11天翻倍，而黑死病期间这一周期长达43天。这意味着17世纪的瘟疫传播速度是14世纪的四倍。
这种传播速率的显著差异，虽然病原体本身未发生重大演变，但可能与17世纪伦敦人口密度的大幅增加、城市化进程加速以及“小冰期”导致的更冷气候有关。更冷的天气可能促使人们更多地待在室内，增加了近距离接触的频率，从而加速了疾病传播。
Earn团队建立的数字化历史数据档案和开发的疾病传播预测软件，不仅为理解古代瘟疫提供了关键洞见，其开发的工具还能实时分析如COVID-19等现代疫情的增长率和翻倍时间，为政策制定者提供实时决策支持，展现了历史数据与现代科学分析的结合价值。
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