风险分析预测与管控研究院

我院在《物理评论快报》等多个国际知名期刊发表多篇研究成果

近期，南方科技大学风险分析预测与管控研究院在《物理评论快报》（Physical Review Letters）、《非线性动力学》（Nonlinear Dynamics）、《地球和行星科学通讯》（Earth and Planetary Science Letters）、《IEEE物联网期刊》（IEEE Internet of things Journal）等多个国际知名期刊发表多篇论文，研究成果涉及统计物理、新冠疫情、地震、物联网等多个领域。

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我院院长Didier Sornette课题组在物理顶级期刊《物理评论快报》（Physical Review Letters）上发表了题为《自激Hawkes过程强度的非普遍性幂律分布：一种场理论方法》（Non-universal Power Law Distribution  of Intensities of the Self-excited Hawkes Process: a Field-theoretical Approach）的论文。

该论文通过将Hawkes模型映射到随机偏微分方程上，开发了一种基于概率密度函数的场理论方法。Hawkes自激点过程为许多物理、生物、地质和经济系统中的突发性间歇性动态过程提供了有效的表示方法。通过将单位时间内下一个事件的概率（“强度Intensity”），例如地震的概率，表达为所有过去事件的（可能的）长记忆核的总和，Hawkes模型具有了非马尔可夫性。通过求解稳态方程，论文预测了霍克斯过程中接近临界点n=1的强度的概率密度函数（PDF）会呈现出幂律标度。它包括一个非通用的指数，背景强度为v0的Hawkes强度函数，记忆核的平均时间尺度和分支比n。该理论预测已经通过数值模拟得到验证。

日本筑波大学助理教授Kiyoshi Kanazawa为该论文的第一作者，我院院长Didier Sornette院士为通讯作者。《物理评论快报》（Physical Review Letters）是物理领域的顶级期刊（物理领域JCR一区，2019年影响因子为8.385）。

该论文的详细模型和扩展版本发表在了《物理评论》（Physical Review）系列新成立的期刊《物理评论研究》（Physical Review Research）上。

论文链接 References

Kanazawa K, Sornette D. Nonuniversal Power Law Distribution of Intensities of the Self-Excited Hawkes Process: A Field-Theoretical Approach[J]. Physical Review Letters, 2020, 125(13).

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103

/PhysRevLett.125.138301

Kanazawa K, Sornette D. Field master equation theory of the self-excited Hawkes process[J]. Physical Review Research, 2020, 2(3).

https://journals.aps.org/prresearch/abstract/

10.1103/PhysRevResearch.2.033442

2

我院院长Didier Sornette院士课题组在工程领域国际知名期刊《非线性动力学》（Nonlinear Dynamics）连续发表3篇关于新冠疫情在全球发展情况的分析论文。

随着新冠疫情在全球大流行，流行病的数学模型被广泛使用，并被认为是理解、预测和治理流行病事件的核心要素之一。对流行病动态的稳健建模和对传播度量的一致选择对于深入理解疫情宏观情况和制定更好的缓解策略至关重要。然而，很快人们就发现，长期的预测是极富挑战性的问题。目前仍不清楚应采用哪种度量方法对疫情的演变进行全球描述。Didier Sornette院士课题组连续发表3篇论文，提出三类不同的模型框架和方法，对新冠疫情的全球演化进行了分析。

1）题为《新冠疫情的广义逻辑增长模型：比较中国29个省份和世界其他地区的动态情况》（Generalized Logistic Growth Modeling of the COVID-19 Outbreak: Comparing the Dynamics in the 29 Provinces in China and in the Rest of the World）的论文应用经典逻辑增长模型、广义逻辑增长模型、广义Richards模型和广义指数增长模型对截止到2020年7月的中国整体、中国29个省份以及33个已经或正在发生第一波疫情的国家和地区的感染病例数进行了建模。该论文深度剖析了中国疫情的发展情况，并分析了在全国和各省采取的严厉控制措施的影响。论文使用量化方法将中国疫情发展分为四个阶段，并详细分析了不同省份之间的差异。文章认为，中国实施的极端控制措施非常有效，但各省之间的防疫情况也存在着防疫效果的差异。借鉴中国的经验，论文还对其它国家的疫情发展进行了情景分析，包括14个第一波疫情已经结束的国家（主要在西欧）和19个尚在第一波疫情中的国家。论文对各国疫情在峰值之后的衰减速度进行了量化，并清晰的显示出西方国家和中国的差距。同时，论文提出了疫情进展指数，对不同国家的疫情发展情况进行量化和分类。

我院研究助理教授吴柯为该论文的第一作者，法国Gavekal Intelligence公司的Didier Darcet为第二作者，我院高级研究学者王钱为第三作者，我院院长Didier Sornette院士为通讯作者。

2）题为《新冠疫情死亡率数据的解释、分析和建模》（Interpreting, Analysing and Modelling COVID-19 Mortality Data）的论文详细分析了一些国家新冠疫情的死亡率统计数据，并根据数据将这些国家分为西方国家、东区国家、东南亚发达国家、北半球发展中国家和南半球国家五个组别。这五组中西方国家的每百万居民的死亡人数是最高的。论文通过比较不同国家在同一疫情进展水平下的累计死亡人数，对西方国家内部进行了聚类，并进一步区分了五组国家之间的差异。论文通过分析不同国家每百万人的死亡人数与预期寿命的关系，发现较大的老年人口基数是除挪威外的西方国家发生严重新冠疫情的主要因素。论文通过对相同疫情进展水平的国家之间的比较，可以判断和量化管控措施在不同紧缩度下的效果，并发现衡量管控措施严格程度的指数由20提高到60时，在20天的时间窗口内每一百万人口的死亡人数将减少约50人。最后，论文使用了四种逻辑增长模型对死亡人数进行分析，以动态估计第一波疫情的最终相对死亡率，并分析了模型误差和鲁棒性。这一定量分析使人们能够评估不同国家的疫情发展阶段，从而为抗击疫情的相关工作提供参考。

我院院长Didier Sornette院士、苏黎世联邦理工学院Michael Schatz（通讯）、Euan Mearns和我院研究助理教授吴柯为该论文的共同第一作者，法国Gavekal Intelligence公司的Didier Darcet为第五作者。

3）题为《新冠疫情中的熵动态》(The Dynamics of Entropy in the COVID-19 Outbreaks)的论文提出了一个马尔科夫随机框架，旨在描述新冠疫情大流行期间熵的演变和瞬时传染率（instantaneous reproductive ratio）。该文引入并使用基于熵的全球传播指标来衡量新冠大流行事件的影响和时间演变。在模型的表述中，疫情的时空演化由一个支配概率分布的方程来建模，该方程描述了一个统计平均个体的非线性马尔可夫过程，从而得到了一个清晰的物理解释。时间相关的参数由自适应的基函数来确定，这使得模型得到一个简明的表示。此外，我们还提供了一个完整的贝叶斯反演方案来进行校准，同时提供了一个连贯的策略来解决数据不可靠的问题。熵率的时间演化、系统熵的绝对变化和瞬时传染率是该框架的自然和透明输出。该框架的优势在于其可以适用于任何分室流行病模型（compartmental epidemic model）。该论文将此方法应用到了一个修改版的SEIR模型，并将该模型应用于中国湖北地区、韩国、意大利、西班牙、德国和法国的新冠疫情数据集。文章发现熵的绝对变化有显著差异，但熵的演化和瞬时传染率都有高度规律的趋势。

广州大学助理教授王子琦、特伦托大学副教授Marco Broccardo为该论文的第一、二作者和共同通讯作者。我院副教授Arnaud Mignan和讲席教授Didier Sornette院士为该论文的第三、四作者。

《非线性动力学》（Nonlinear Dynamics）是工程领域国际知名期刊，工程机械领域JCR一区，2019年影响因子为4.867。

论文链接 References

Wu K, Darcet D, Wang Q, et al. Generalized logistic growth modeling of the COVID-19 outbreak: comparing the dynamics in the 29 provinces in China and in the rest of the world[J]. Nonlinear Dynamics, 2020, 101: 1561–1581.

https://doi.org/10.1007/s11071-020-05862-6

Sornette D, Mearns E, Schatz M, et al. Interpreting, analysing and modelling COVID-19 mortality data[J]. Nonlinear Dynamics, 2020, 101: 1751–1776

https://doi.org/10.1007/s11071-020-05966-z

Wang Z, Broccardo M, Mignan A, et al. The dynamics of entropy in the COVID-19 outbreaks[J]. Nonlinear Dynamics, 2020, 101: 1847–1869

https://doi.org/10.1007/s11071-020-05871-5

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副教授Arnaud Mignan在地球科学知名期刊《地球与行星科学快报》（Earth and Planetary Science Letters）上发表对于Terakawa等人关于“余震的弹性应变能和孔隙流体压力控制”的论文评述文章。

该评述文章提到，余震的发生是地震活动性观测到的主要现象，其为地震成核过程的统计分析提供了大量数据。然而，物理的可解释性可能会因为许多众所周知的陷阱而产生偏差。Terakawa et al. (2020)的研究认为，余震的空间分布可由弹性应变能和孔隙流体压力变化(ΔEFS)共同解释。但Arnaud Mignan团队在这篇评论中证明，该研究受到了确认偏误和数据泄露的影响。使用同样的数据（1992年美国加州兰德斯地震）、步骤（二进制分类）和指标（AUC），Arnaud Mignan团队发现基于简单余震-主震破裂距离经验模型(Mignan and Broccardo, 2019)的表现(AUC = 0.76)与 ΔEFS得出的水平 (AUC = 0.75 [0.70-0.77])相似。将Big Bear破裂（兰德斯主震的余震）计入基于距离的模型中会使模型的表现提高到AUC=0.86。从统计学的角度来看，该论文进一步表明，将从地震焦点机制计算出来的孔隙流体压力变化传递给模型相当于是将余震位置信息隐性地给到模型中。这种类型的数据泄漏显然可以提高任何分类器的表现。

我院与地球与空间科学系合聘的副教授Arnaud Mignan是本文的第一作者和通讯作者，苏黎世联邦理工学院的Marco Broccardo是本文的第二作者。《地球与行星科学快报》（Earth and Planetary Science Letters）是地球科学领域国际知名期刊（地球科学领域JCR一区，2019年影响因子为4.823）。

论文链接 References

Mignan A, Broccardo M. Comment on “Elastic strain energy and pore-fluid pressure control of aftershocks” by Terakawa et al.[Earth Planet. Sci. Lett. 535 (2020) 116103][J]. Earth and Planetary Science Letters, 2020, 544: 116402.

https://doi.org/10.1016/j.epsl.2020.116402

4

助理教授陈克杰在计算机顶级期刊《IEEE物联网期刊》（IEEE Internet of things Journal）合作发表题为《向可定位的物联网(LE-IoT)发展：物联网定位技术、误差源和误差规避》（Toward Location-Enabled IoT (LE-IoT): IoT Positioning Techniques, Error Sources, and Error Mitigation）的综述论文。

该综述论文提到，物联网（IoT）已经开始在许多工业和大众市场中得到应用，为它们的未来发展赋能。在为没有人为干涉的物联网中添加位置信息过程中，定位手段正在成为关键。同时，新兴的低功耗广域网（LPWAN）技术拥有远距离、低功耗、低成本、大规模连接等优势，并支持室内外沟通。这些特点都让LPWAN信号成为大众市场中定位应用的不二之选。然而，在使用这种物联网信号时会有各种误差源，限制了定位的准确度。该论文从物联网定位系统、定位数据源、定位算法、定位误差源及缓解和定位表现评价这五个方面回顾了物联网定位系统。与相关研究相比，该文对物联网定位方法进行了较为全面和前沿的综述，对物联网定位误差源和缓解以及物联网定位性能评价进行了原创性评述，对物联网定位应用、机遇和挑战进行了较为全面的评述。因此，该研究为有志于在现有物联网系统中实现定位功能、利用物联网系统进行定位或将物联网信号与现有定位传感器进行整合的同行提供了全面的指导。

本文作者来自卡尔加里大学、武汉大学、北京邮电大学、中国地质大学、埃克塞特大学、中山大学、上海交通大学、国防科技大学、爱丁堡大学等多所高校。我院与地球与空间科学系合聘的助理教授陈克杰为合作作者之一。《IEEE物联网期刊》（IEEE Internet of things Journal）是计算机领域国际顶级期刊（计算机领域JCR一区，2019年影响因子为9.936）。

论文链接 References

Li Y, Zhuang Y, Hu X, et al. Toward Location-Enabled IoT (LE-IoT): IoT Positioning Techniques, Error Sources, and Error Mitigation[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2020.

https://doi.org/10.1109/JIOT.2020.3019199