轉一篇對於疫情起源的分析_風聞

在前兩篇文章中，我們首先通過分析總結中國、韓國以及意大利等國家的疫情數據，總結從外輸入的疫情發展總是從經濟發達的地區開始爆發，一般是經濟發達的地方感染率更高，落後的感染率更低，然後隨疫情發展，各地感染率由點向面展開。我們在用總結出的規律去分析美國的疫情數據的時候，卻發現美國疫情最嚴重的地方紐約州感染率最高不是紐約，而是一個叫羅克蘭縣的地方，感染率接近武漢疫情最嚴重的江漢區的2.5倍。紐約作為經濟最發達的地方，在紐約州的感染率居然排不進前五（具體數據參考第一篇文章），然後順藤摸瓜，把視角放到美國全境的時候，發現很多州都存在這個現象，即各州的首府的感染率往往在本州不算最高，而且普遍是經濟發達的地區感染率相對更低，經濟不行的州反而感染率高（比如愛達荷州的一個叫Blaine的縣感染率超過2%）。

即然美國的疫情數據用境外輸入解釋不通，我們就試着根據美國的疫情數據推理出美國疫情的真相。

這是美國今天跟新的疫情地圖，按州縣標識出了各地的感染率，數據顏色標識分五級，我們把所有本州感染率有超過三級以上的州名字用白色字體標註出來。黃色字體標識的州是美國GDP排名前十的但是本州不存在感染率超過三級的州，藍色橫線是美國人口前十的州但本州不存在感染率超過三級的州。

通過這張圖我們發現，按常理本應當和疫情相關度最高的經濟和人口因素，結果在美國的相關度不高，人口和經濟排名前十的州感染率居然有五個州缺席，即美國人口最多經濟最發達的十個州，有五個感染率偏低。

和經濟、人口不相關，和五大航空城所在的城市不相關（見上篇分析），和華人聚集地不相關（見上篇分析），那會和什麼相關呢？

正常來講，人口聚集的地方疫情傳播的快的速度也更快,娛樂業人口聚集較低，那我們看看美國的娛樂業跟疫情數據相關性高不高。

對比疫情數據，相關性很低

如果當一個地方貧困人口多的時候，醫療的缺乏，往往會導致感染率增高。那讓我們來美國貧困人口的數據。

我們注意比較美國的貧困縣和各地的疫情數據，發現相關性也不高。

我們回到原點，美國的數據經濟差的反而疫情感染率高，從事什麼行業，會讓經濟數據表現差呢？農業！經濟對農業依賴的地方，GDP普遍高不了。因為第一產業帶來的產值是沒法跟第二產業第三產業相比的，這也符合我們的常識。即然我們把線索指向了農業，那讓我們來看看美國的農業數據。

上圖是美國各州農場面積排名前十的表。對照疫情圖，發現除了Wyoming（懷俄明州），有九個進入了感染率三級以上的清單。原來，美國疫情跟農業相關度很高。我們沿着這條線索，是不是能找到各州的農業跟疫情的關係。

上圖綠色的標識為各州經濟對農業依賴，淺綠為非都市區，深綠為都市區。在不考慮美國東北幾個州的情況下，美國疫情的感染率跟各地對農業的依賴高度相關。即感染率偏高的地方絕大部分都能找到經濟對農業依賴的縣。

現在我們以新冠首先在美國農業人口中傳播為前提，由於農業人口在美國人口占比較小（小於百分之二，不到三百萬），農業人口本身流動性較低，加之農場人口密度低，更加抑制了病毒的傳播。

所以我們現在可以解釋以下問題：

一、為什麼別的國家跟經濟人口相關性更高的感染率，在美國則常常看到美國各州經濟不發達的地方感染率更高。因為別國是疫情由外向內輸入，入境口岸一般在比較發達的地方，所以爆發地和經濟人口相關性很高。

二、為什麼本該華人更多的地方感染率更高的邏輯卻變成了華人更高的地方感染率更低。因為按中國源頭説的話，華人多的感染率更高是合理的，但正因為中國不是源頭，源頭跟美國的農業高度相關，而現在的移民美國的華人從事農業的少之有少，所以各地感染率和華人相關性很低。

三、為什麼美國五大國際機場所在城市感染率除了紐約意外都只有二級水平（偏低）。因為感染源是美國本土的農業產業，而美國五大國際機場所在城市經濟對農業依賴度不高，所以感染率偏就很正常了。

四、為什麼別國傳染呈現的是由點到面，美國呈現的是多點開花的狀態。由於別國是境外輸入，所以輸入點感染率更高。美國是本土跟農業高度相關的感染，農業產業的分佈是比較散的，所以有多點開花的狀態。

五、為什麼別國傳播速度那麼快，美國如果作為源頭的話，應該早就積累到一個龐大的數量了。因為疫情源於美國的農業產業，其從業人口本身就少，和別國爆發的大城市相比人員流動性還是人口密度都更低，傳播速度天然就要慢的多。

美國從事農業的相關人員更易受新病毒的感染，本質上和我們判斷華南海鮮市場是源頭的邏輯是一樣的。因為這些從業人員天然接觸到未知病毒的風險就更高。

現在我們來解釋下美國的東北地區的疫情。美國目前疫情最嚴重的地方，就在東北，疫情的感染率都在三級以上。這是為什麼呢？美國人口密度最高的十個州除了俄亥俄州，其餘九個都在東北，加上紐約州經濟在美國的前三，美國的娛樂業在美國東北高度發達，所以美國東北在美國全境來講是最適合疫情傳播的，這就和其它國家的疫情情況相吻合了，並且紐約市感染率的周邊縣區疑問在以美國為新冠的源頭並且和美國農業相關前提下就能完美解釋了。

我們基於美國疫情跟農業高度相關論斷，去做一些推理。由於農業的農產品出口運輸以海運為主，所以美國海港的感染率會偏高，又由於中美去年的毛衣戰，去年美國部分的農產品出口轉巴西再出口到我國，所以美國西部的的感染率不高，南部港口的感染率更高。而德克薩斯州南部，路易斯安那州南部，佛羅里達州南部的感染率的疫情圖都能解釋了。

並且由於農業的特點，存在農忙和農閒的情況。農閒會導致病毒傳染率降低，農忙會加速病毒的傳染。現在我們就去尋找證據。

上圖是美國CDC公佈的美國門診流感樣疾病監測網絡（ILINet），由於美國年年爆發流感，所以CDC每年都會檢測流感季的數據（從10月到新一年的4月在美國稱為流感季）。從圖中可以看出今年流感的水平在歷史上來講都算高的，可以跟2009年的H1N1和2017年的大流感相比。而跟往年數據不同的是，今年的ILINet曲線在高峯位置走出了從來都沒見過的W型。在52周（年底）到達高峯，在然後在今年的第2周第3周的時候探底，然後第5到開始又贏來一個高峯，到第9周又探底，然後到12周又開始升高。流感可不像股市存在做多做空的力量在互相博弈，光用普通的流感不能解釋美國今年ILINet的數據。當我們用新冠疫情跟美國的農業相關相關去解釋的話，由於農忙時節結束，所以疫情下降，經過四周到了美國的聖誕節，節日的聚集活動讓疫情加重，節日結束ILINet曲線又開始下降，等到了農活開始的時候，疫情又開始上升，等到美國開始封城了，疫情又開始下降，我們把曲線出現的高峯和低峯的時間點往前推兩到三週，這跟我們剛剛的説明在時間點上都高度吻合，即11月底的農閒，12月底的聖誕，然後二月初農忙開始，3月中旬開始封城。

而且即使把視角放到某一個經濟對農業依賴度高的州，也能證明我們的判斷

這是北達科它州今年的數據，也符合我們對ILINetW峯值W型的判斷。

再來看看往年的數據

而像去年的就沒呈現ILINetW峯值W型

並且前年的也沒有。

因此，CDC的數據從側面印證了我們的判斷，所有到現在我們可以更大膽的下結論了，新冠就是源於美國，並且和美國的農業高度相關。

現在通過這個結論我們能解釋前面的所有疑問，但是中國爆發的為什麼是武漢而不是北、上、廣、深？由於武漢最早的病例時間追溯到11月份，我們把搜索時間定在11月，搜索關鍵字定為武漢和農業，令人吃驚的結果出來，在去年11月下旬，在武漢舉辦了第十六屆中國武漢農業博覽會

而舉辦地武漢國際會展中心距離華南海鮮市場不到5公里，乘坐公交車時間不過15分鐘，如果美國從事農業參展商來了武漢在漢口坐車，會不會參觀下和自己行業高度相關的華南海鮮市場呢？而這樣的邏輯是不是更加合理，可能性更大？

新冠疫情源頭分析，看這篇就夠了（下）  https://mp.weixin.qq.com/s/7QfphIwRvqWTlIpelX4PIg