參考紐約市數據

城大數據科學學院副教授張清鵬有份參與的研究，以嶄新數學模型，檢視紐約市於去年1月至12月期間採用的各種非藥物防疫措施，其減少不同年齡群組和地區感染和死亡個案的成效。

研究針對的5種非藥物防疫方法，包括不作任何干預措施、停課、全民限制社交距離、64歲及以上長者限制社交距離，以及全面封城等措施。研究結果顯示，紐約市採取的控制疫情措施，去年底有效令感染人數減少72%，死亡個案則減少76%。

研究顯示，在各種方法中，固然以全面封城的感染個案比率最低；但其餘4種措施下，限制社交距離是最有效控制疫情，包括減少乘搭公共交通時的接觸、禁止公眾聚集等。限制社交距離可令社會的感染及死亡個案分別減少47%及51%，而長者的感染及死亡個案同樣降低47%。

張認為，此研究以城市為對象，結果將有助全球其他城市，可根據本土的年齡和地區分布組合來參與如何控制疫情。有關研究報告已於美國物理聯合會出版的期刊《混沌》發表。