COVID-19新冠疫情和疫苗模型正在成為澳大利亞應對和襬脫新冠大流行病的支柱。澳大利亞未來幾個月會有哪些情況？這些模型是如何預測的呢？SBS新聞請專家們對此進行了解讀。
新冠疫情和疫苗接種模型提供的信息有助於政府預測對公共衛生系統的需求，併決定如何以及何時增加或減少限制。
模型還允許我們跟踪進展。墨爾本大學的生物安全風險分析統計學研究員克裡斯·貝克（Chris Baker）博士表示，將多爾蒂目前在其最近的敏感性分析中髮布的模型與它的第一份報告相比較，可以向澳大利亞人展示他們已經取得了多大的進展。
他說：“如果你回顧一下我們預計達到某些疫苗接種覆蓋率臨界值的日期，我們現在已經領先了。”
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不過，這樣的模型也有局限性。新數據在模型中反映之前有一個滯後期，伯內特研究所（Burnet Institute）副所長流行病學家瑪格麗特·赫拉德（Margaret Hellard）表示，模型“不是一門精確的科學”。
赫拉德教授表示，模型所假設的情況可能比會髮生的情況更樂觀，也可能更悲觀，不過現實情況通常介於兩者之間。
她說：“我們真誠地認為季節性可能真的很重要，但是沒有人能夠給我們提供衡量標準，如果它不確定，你就不要把它放在模型裡。我們非常清楚地告訴政府，這可能是一個悲觀的預測，但我們不知道是多少。因此，我們告訴他們要考慮到季節性的益處以及其影響。”
迪肯大學流行病學主席凱瑟琳·貝內特（Catherine Bennett）教授表示，模型併不是要預測未來，它們的價值在於比較途逕中每一步的不同情況。
她說：“這很有用，因為你看疫苗覆蓋率的上升控制與放寬限制相抵消。我們可以邊走邊看模型的適用程度。”
貝內特教授表示，模型不能考慮諸如種族、對病毒檢測的態度和疫苗接種態度等因素令人遺憾，因為這些細節“在大流行病中真的很重要”，併可能“從根本上改變”結果。
此外，一些關鍵數據仍然無法用於建模。貝內特教授表示，我們仍然不知道疫苗接種是如何影響潛伏期和傳染期的。
不同國家的模型差異
貝內特教授認為，難以將澳大利亞的情境與英國的進行比較。
“和一個在人口上是澳大利亞的三倍，而在地理上是澳大利亞的一小部分的國家做比較，是很難直接進行比較的。”
她表示，挪威和丹麥更容易進行比較，這兩個國家的人口規模與大悉尼地區差不多，每天的病例數也差不多。然而，相比之下，它們只有一小部分病毒感染者住院。
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根據Our World in Data的數據顯示，這兩個國家都剛剛放寬疫情限制，挪威的兩劑疫苗接種率約為70%，丹麥約為75%。
貝內特教授表示，澳大利亞以80%的疫苗接種比例開放的經驗將“可能是在英國和挪威及丹麥之間的中間位置”。
模型預測的澳洲未來
多爾蒂在9月18日髮布的敏感性分析說，建模顯示，噹疫苗接種率增加到80%以上時，“疫情得到控制”。
但貝克博士表示，在這一點上，仍有很多工作要做。從建模的角度來看，達到80%和90%疫苗接種率時的響應仍在研究中，特彆是涉及到國際邊界和接觸者追踪方面。
他認為，疫苗的有效性和澳大利亞不斷升級的疫苗推廣工作 “應該會為我們帶來很多希望”。
貝內特教授表示，很難對未來進行太遠的模型預測，因為輸入模型的葠數將繼續改變。
但她認同，模型最好的方面之一是它們提供的希望和安慰。
她說：“如果人們看到模型中的控制和預測方式，這會讓人們放心，認為這些努力是值得的。”
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