4月29日世界权威学术期刊《自然》发表了经同行评议的、2月18日提交的论文——《人口流动推动新冠病毒在中国时空分布》（Population flow drives spatio-temporal distribution of COVID-19 in China）。

作者之一的美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔基斯当天在其推特上发文称：“这个研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性，从不同来源获得的完全不同的信息（移动通信显示的人口流动）可以很好地预测病例数，这符合流行病学的预期（至少在2月19日之前）。”

美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔基斯29日在推特上称，研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性。

这篇论文的作者分别来自中国香港、长沙、成都、深圳等高校及美国耶鲁大学。他们从移动通信运营商处获得了11478484人的流动数据，这些人曾于2020年1月1日至24日经过武汉，随后去往中国其他296个不同地区。

作者在摘要中写道：“首先，我们记录了隔离措施在降低人口流动方面的效力。其次，我们发现，在2月19日前（论文于2月18日提交），从武汉市流出的人口分布，可以精准预测新冠病毒在全中国发生的频率和地理分布。第三，我们研发了一个时空‘风险源’模型，该模型利用人口流动数据，不仅可以预测确诊病例，而且可以在早期识别出高传播风险地区。第四，基于武汉市的人口向外流动数据，我们使用‘风险源’模型可以统计得出新冠病毒的地理分布和增长模式。这个模型衍生出一个基准趋势和一个指数，可以用来评估随着时间推移不同地区的新冠病毒社区传播风险。任何国家的政策制定者都可以在有效数据的基础上，使用这种方法来进行快速、准确的风险评估，并在疫情持续暴发之前对有限资源进行分配。”