传统流行病研究以封城日期、人流量、交通量等统计资料为防控措施的指标。然而这些指标无法涵盖全部的生产活动，特别是电厂、工业、农业、民用等重要能源部门，且统计资料存在诸多误差。

　　近日，复旦大学环境科学与工程系研究员王戎课题组与国内外团队合作，将2020年相对2016~2019年同期每日的碳排放活动下降作为新指标，与每日新增病例数变化率建立大数据统计学关联，预测控制强度和控制时间对新冠肺炎疫情规模的影响。结果表明，中国防控措施产生的长期公共卫生收益远高于国内经济生产总值的短期下降。该研究成果已发表于《创新》（The Innovation）。

　　王戎告诉《中国科学报》，本研究通过消除气象因素对大气二氧化氮浓度的影响、考虑排放的年际趋势和季节波动等技术手段，估算了2016~2020年1~5月中国各省和直辖市（除西藏、香港、澳门、台湾缺乏数据的地区外）每日碳排放速率，得到2020年每日碳排放相对2016~2019年的下降比例，以此构建一个新指标，综合反映社会生产活动的变化。