5月27日上午，香港理工大学应用数学系何岱海教授在大连理工大学举办了一场题为《Resolving the enigma of Iquitos and Manaus: A modeling analysis of multiple COVID-19 epidemic waves in two Amazonian cities》的学术报告。报告通过数据驱动模型，深入探讨了秘鲁伊基托斯和巴西玛瑙斯两座城市在COVID-19 疫情期间的独特流行病学现象，为全球疫情防控提供了重要科学依据。

何岱海教授及其团队的研究聚焦于2020年至2023年间这两座城市经历的多次疫情波峰。尽管初期研究认为第一波疫情后两地已接近群体免疫（感染率超70%），但玛瑙斯却在数月后遭遇了更为致命的第二波疫情，这一现象成为科学界的未解之谜。通过构建部分可观测马尔可夫过程（POMP）模型，并结合时变再生数和免疫逃逸效应分析，团队发现玛瑙斯第一波实际感染率仅为40%，远低于此前估计，而伊基托斯则达到72%。这一差异导致玛瑙斯在变异毒株P.1（伽马）侵袭时更易发生大规模再感染。

研究还指出，传统观点认为P.1的高传播力和再感染率是第二波疫情的主因，但团队通过模型验证提出，免疫力的自然衰减和低初始感染率才是关键驱动因素。相关成果已于2023年发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS），并获国际学界广泛关注。

报告中，何岱海教授回顾了其团队在流行病建模领域的多项成果，包括2019年安哥拉黄热病疫情分析、2020年华沙犹太集中营斑疹伤寒研究，以及COVID-19期间多篇高引论文。这些工作不仅为全球公共卫生决策提供了支持，还曾获世界卫生组织（WHO）和国际疾病监测学会（ISDS）的认可。

报告尾声，何教授与现场师生进行深入讨论互动。本次研究不仅为亚马逊疫情提供了合理解释，也为未来新发传染病的防控策略提供了重要方法论参考。