對千百年來流行於中國地區的瘟疫現象，古代人民和傳統醫學將其歸納總結了一個規律，用諺語說：'瘟疫始於大雪、發於冬至、生於小寒、長於大寒、盛於立春、弱於雨水、衰於驚蟄、完於春分、滅於清明'。
當我看到這句諺語的時候，第一個直觀的反應，是感覺到它所描述的時間段，與自己和家人在冬春之季增、減衣服的時間大致吻合，而且還讓我想起另外一句話，叫'春捂秋凍'，就是民間認為，從保健的角度，雖然說冬季是一年中最冷的季節，但是從秋天進入冬天的時候，不需要立刻添加衣服，而是要盡量少穿衣服，直到感覺溫度真的比較低了，再添衣；而冬去春來的時候，也不要馬上就減穿衣服，而是要保持多穿點衣服，直到感覺真的有點熱的時候，再脫去厚沉的冬衣。就我自己來說，去年到今年，在入冬節氣開始的時候，也就是11月8日前後，確實還穿著單衣，因為沒感覺到很冷；而3月初，驚蜇節氣前後，立春之後的一個月，卻還穿著羽絨服。
既然看到描述瘟疫的諺語，產生了對季節性溫度變化的感覺的聯繫，那麼，我們就需要對季節性溫度的變化來進行一番研究分析，看看和諺語所描述的情況有何關聯？
在我之前發表於今日頭條的文章《一年裡最冷最熱的時間分別是哪一天？溫度是多少？看完就懂》中，已經結合現代天文地理學、信息系統科學、地表熱循環系統的熱流迴路、數學微積分等，證明了：在北半球的中國，大部分地區，一年內日平均氣溫升降的趨勢，落後於日照時長變化趨勢一個月（30天）左右，如下圖所示：
中國中低緯度地區地表環境氣溫與白天時長的關係示意圖（日照時長）
上面這張圖，豎軸是以日照時長為參照，畫出的地表環境氣溫變化趨勢線。
下面因為我們要研究溫度的變化，就需要在溫度線上對坐標做一下定量。
怎麼做呢？
因為我們研究的時間範圍和地理跨度範圍是比較廣的，也就是說，我們不是研究具體的某一天、某一時刻在某地的即時的、具體的變化，而是從各地、全年的範圍內來研究一種可以被歸納的統計學規律，那麼就統計方法來說，它首先和某地的具體情況並不是一一對應，而是'大體上'、'相不多'、'平均來說'這樣一種估計的、趨勢判斷的經驗性概念。
所以，為了定標，我們也就會從經驗和統計數據來尋找定標點。
【註：日平均氣溫和日最低溫、最高溫是有顯著區別的，比如，某年北京的冬季，日平均氣溫是零下5度的那天，它的日最低氣溫和日最高氣溫可能是零下18度和零上10度】
根據對全國多個城市日平均氣溫數據的評估，我們這樣來設定：以一年中日平均氣溫最高為攝氏30度、日平均氣溫最低為攝氏-5度（零下）。這個溫度範圍，應當可以用來近似代表全國大部分地區的年度日平均氣溫的變化。在這個溫度設定下，我們再把橫座標放大，以看清上述諺語所描述的那段時間，環境氣溫是如何變化的：
首先對上圖進行坐標標定值變換，從以日照時長為坐標值參照，變換為以地表環境日平均氣溫為參照，如下：
中國中低緯度地區地表環境氣溫與白天時長的關係示意圖（氣溫）
圖中，藍色虛線表示白天時長的變化趨勢（非定標），紅色虛線表示地表環境氣溫的變化趨勢（定標），而綠色實線則是模擬日平均氣溫在變化趨勢線上疊加的波動狀況。
然後我們再把上面這個圖的局部，也就是和諺語對應的時段，進行局部放大，如下：
圖的起始時間比諺語描述的起始時間'大雪'早一個節氣，也就是'小雪'（11月22日）
圖的結束時間比諺語的描述的結束時間'清明'晚一個節氣，也就是'穀雨'（4月19日）
中低緯度地區地表環境氣溫與白天時長的關係示意圖（冬春節氣與溫度）
在圖中，我們可以讀出：
大雪節氣，日平均氣溫零上1度，接近零度；並且將繼續降溫；
冬至節氣，日平均氣溫零下2度，還將繼續降溫；
小寒節氣，日平均氣溫零下4度，仍然不是最冷；
大寒節氣，日平均氣溫零下5度，是一年中最冷的時間；之後氣溫開始回升；
立春節氣，日平均氣溫回到零下4度，仍然比較寒冷；
雨水節氣，日平均氣溫升到零下2度，溫度進一步回升；
驚蟄節氣，日平均氣溫回升到零度以上（約1度），冰雪開始解凍，萬物復甦，蟲子也從土裡爬出來了，所以叫驚蜇；
春分節氣，日平均氣溫氣溫進一步回升，超過4度；
清明節氣，日平均氣溫氣溫升到8度以上，已經可以稱為回暖了。
那麼，對應於諺語：'瘟疫始於大雪、發於冬至、生於小寒、長於大寒、盛於立春、弱於雨水、衰於驚蜇、完於春分、滅於清明'，並非瘟疫最盛的時候是氣溫最低的大寒節氣，而是大寒節氣之後的'立春'節氣；而如果以大雪節氣對應的氣溫零上1度來看，按理說，氣溫在立春之後回到1度，是驚蜇時節；那麼驚蜇之後還要兩個節氣，等待氣溫進一步上升，瘟疫才完全的結束，這中間的時間差大約是一個月，這是為什麼呢？
我不由得又想起'春捂秋凍'，這4個字諺語的意思，除了講氣溫的變化會滯後於日照時長的季節性變化，實際它還提示我們，人體免疫力也是隨氣溫變化而波動的，當氣溫降低過程中，免疫力會隨之下降；同樣，在春季氣溫回升的過程中，免疫力將隨著氣溫回升逐步恢復。所以，老祖宗居然能用'春捂秋凍'4個字來歸納、包含上面這一系列變化，真的是實在太有智慧了。這個過程，用易經的'陰陽消長'來講，確實很有道理，實際上對應著：人體的免疫力依賴於生命的有序能量，當溫度偏低時，有序的能量不足，免疫力降低，人體就容易生病。
對於瘟疫的消長來講，實際上是兩種力量的鬥爭：傳染病源如病毒的生長和傳播，人體免疫力。
有關的研究資料顯示，病毒是怕熱不怕冷。歷史上明末、清末的鼠疫均發生在氣候極端嚴寒的情況下，我們現在的科學研究也驗證了這點：科學家在極地地區、青藏高原以及西伯利亞凍原等地都發現過被當地極低的溫度封蓋住的病毒。具體到當前的新型冠狀病毒而言：在目前的實驗中是對熱較為敏感的。新型冠狀病毒在-60℃狀態下可保存數年，在4℃合適維持液中為中等穩定，隨著溫度的升高會使病毒的抵抗力下降，但必須達到一定溫度且超過相應的時間才能滅活病毒：新冠病毒一般在56℃的環境中持續30分鐘即可死亡。從古人的經驗和現代醫學實驗都可以得出結論：隨著氣候趨於溫暖，病毒的活性會被抑制。
下面，我們對人體免疫力和病毒的鬥爭再來做一個定量的統計式分析。我們知道，病毒如果感染了人，那麼從它進入人體開始，它會開始大量複製，在它的數量沒有達到足夠多之前，人體免疫系統可能還無法識別它並與它進行鬥爭，這其間其實它可以說是以指數方式在人體內爆增，直到人體免疫系統覺察到它已經影響了人體機能時，免疫系統做出反應，人就發病了。這時候免疫系統雖然可以識別並有相應的反應，但是還沒有準備好對抗病毒，所以病毒還會繼續增長，病人的病情會繼續加重。但隨後要麼是人體自身，要麼是人體在醫生的輔助之下開展治療，提高了免疫力，之後再過一段時間，疾病到達最嚴重的程度時，人體免疫力也強大起來，抗體開始起到作用，免疫系統開始規模性的反擊病毒，之後病毒將逐步減少直到從人體中消亡。上述過程我們稱之為：潛伏期、發病期、病重期、消退期、恢復期，如果用一張圖來表示生病的周期，其中豎軸為疾病的嚴重程度，橫軸為時間：
之所以以30天為一個大致周期，是這樣考慮的：人體從接觸病原到發病，可能有5-7天的潛伏期，然後到病重，大致是半個月，然後開始消退、恢復，至病癒，差不多就一個月了。當然，這是對應治好的情況；對於治不好的，到30天，恐怕也就over了。
現在回到與氣溫的對應圖中，我們這樣來考慮：
在氣溫接近零度以及低於零度的大雪到驚蜇這段時間，是病毒生命力比較活躍的時間，而這期間又正好是人體免疫力很差的時段，這段時間人如果接觸到病原，就非常容易感染。而且，可以這樣來近似的認為：氣溫越低，人體免疫力就越低，當接觸到病原時，發病感染的概率和對應人數就越多。我們以數字來做如下測算：
以大雪那天的溫度為基本測算點（'瘟疫始於大雪'），每天溫度每降低一點，我們記為該天接觸病原後被傳染的抽像人數（按比例計數）；
大雪至驚蜇期間，以每天變化的溫度來近似的表示統計學上因氣溫變化而新增感染的人數（是被傳染，而不是被確診，因為剛被傳染時還沒有癥狀），如下：
冬春之季新增傳染的概率與氣溫變化趨勢圖
接下來，我們要做一個'累積和'的測算，就是從大雪這天起，從統計學上進行被傳染的人數其疾病的嚴重程度的累計，我們為每一天的抽象被傳染人數建立一個縱向數列，裡面用疾病的嚴重程度圖形來與對應每一天的抽象新增感染人數做一個乘積（在系統理論中，這個過程叫'卷積'），得到的是大雪之後每一天，對應新增被傳染人數的疾病嚴重程度的數值；如下表所示：
然後，我們再把所有疾病嚴重程度大於0的數列，按天數進行橫向匯總，得到該天所有傳染了疾病的人的疾病嚴重程度總和,我們可以稱為'每日現存疫情狀況'，這個過程，在系統理論中，稱為求'卷積和'。
由於'每日現存疫情狀況'的圖形，數值比較大，遠超了上面以溫度為坐標的標量範圍，我們再對它進行一下'尺度壓縮變換'，使它疊加在溫度變化趨勢圖中，成為：'疫情現狀對標趨勢'，以及，為了表示實際上存在的隨機波動，再疊加上一定的隨機波動，成為：'疫情現狀對標模擬'，我們得到下圖：
疫情狀況與節氣關係推演圖
由圖可見，在考慮到疾病嚴重程度隨時間的周期變化（約30天）與瘟疫新增傳染概率隨氣溫變化趨勢的'卷積和'之後，那句古諺'瘟疫始於大雪、發於冬至、生於小寒、長於大寒、盛於立春、弱於雨水、衰於驚蜇、完於春分、滅於清明',就和最終呈現的'疫情現狀趨勢對標圖示'曲線幾乎完美的對應上了，在立春之時，確實是疫情最盛的時候，而清明節氣，則對應疫情的消滅。
以上的全部，就是從現代科學，對傳統經驗的科學性的推導驗證。
在本文快要結束的時候，有必要對以上基於統計學推導的圖線做進一步的解釋說明：
1、基於統計學得出的經驗規律，和物理學定律做比較，後者可以是非常準確的，而統計規律只能夠表達一種趨勢性變化，以及在趨勢基礎上的大致的數值變化範圍；
2、以上關於氣溫隨季節變化圖中，溫度是接近於全國平均的；如果要具體到某一地，必然會在原圖基礎上疊加正向偏量或負向偏量，而且隨著當地緯度的不同，在波形趨勢在左右方面也就是時間上還會有略微偏移；
3、既然是統計規律，那麼這個圖形必不可能和所有的疫情逐一對應，只是在疫情傳播的時間節律方面和具體的某些疫情會有些類似；也無法用於對具體某個疫情中患病的具體人數來做比較和測算，因為具體情況發生時，各種人為的或自然的不確定因素實在太多，其影響可能最終使單個的疫情曲線圖，與統計學歸納圖形偏差甚遠；
4、作為經驗性的統計規律，可能和所有疫情中的一部分有契合，（這個比例可能是20-30%，也可能是30-40%，具體的可契合的比例目前沒有去找歷史上的所有數據做進一步的歸納分析），這個可契合的比例，統計學上稱之為「相關性」。而且，因為過去和未來各種瘟疫的源起和傳播性的複雜性變化，我們認為這個圖，必然不可能和所有瘟疫的真實演化趨勢都逐一對應上。也就是說，我們不能依據這個圖形，來判斷今年的「新冠肺炎」疫情，一定會在清明之後完全消滅！
5、導致疫病發生的病原體，種類繁多，冠狀病毒，僅是其中的一類，它在氣溫接近零度的情況下會比較有活力。我們不能排除另外一些病原體可能適宜生存在較高的溫度下，比如，酵母菌適應在20度到30度的溫度中生長繁殖，酵母菌對於人體而言雖然不是病原體，但是我們不排除有和它相類似的、喜歡較高溫度的病原體存在。對於適應於不同溫度範圍的病原體導致的疫情，本文所推導的規律肯定就不適合。這也就是為什麼上一條說，在所有疫情中，和本文規律能夠契合的相關性案例，可能只有20%-30%。由於和所有疫情的相關度不高，我們說，本文所推演的揭示的規律，是一個「不完全規律」。
6、人體免疫力，其實也是在一個適當的溫度區域會隨著溫度的升高而升高，它不可能持續提高下去；當人體接受的外部環境溫度高於某一值時，人體反而會發生代謝紊亂，能量平衡被打破，人力免疫力也就會隨著環境溫度的進一步升高而急劇下降。所以本文中揭示的規律，僅是對冬春之交所發生的某些瘟疫的近似推演，另外一些在夏季高溫情況下也能發生和傳播的瘟疫，並不適合用本文的圖示規律來解釋。
7、瘟疫在人類社會的傳播，除了病原體本身對溫度的敏感、人體免疫力對溫度的適應兩個鬥爭的基本條件，更重要的，是人體對病原體的接觸，而後者是完全沒有規律、無法預知的，這就造成了瘟疫在人群中的發作和傳播，更多的情況下和上述數據及圖形的推導沒有什麼關係，而僅是在傳播過程中，一定程度上會受到季節氣溫變化的疊加影響。
8、但我最後要說明的是：本文數據圖形的推導，已經讓我們能夠從一個角度，窺見瘟疫疫情和季節變化在一定程度上的相關性，這使得我們在應對及預防疫情的發生方面，還是能夠有所依據。至少，作為個人，我會在未來，在冬春交替的時節，讓自己和家人、朋友，更注重防寒、保健，以及在可能產生的傳染性疾病（如流感）的高發期——小寒到驚蜇這段時間內，讓家人配載口罩，防患於未然，避免冬春之季那些不可預知的瘟疫(傳染病)的風險。
根據圖示的不完全規律，我進一步認為，除了外傷性損害，人們所患的各種疾病，可能都與有序的生命能量的缺乏有關，那麼，讓生命恢復有序能量的有效方法，在無法改變大環境如季節的情況下，我們可以改變自己生命的小環境，除了食物、藥物，還可以加以適當頻率的振動能量的定向傳輸、照射，這樣思考呢，在氣溫低時，烤紅外線可能是一種有效的理療方法，這也就是前些年某種'頻譜儀'曾經流行的原理了。近年來，我自己在家裡備了一個'小太陽'紅外線取暖器，每當感覺身體稍有不適，我就會打開它照一照，別說還真的管用，適當照紅外線之後，就很不容易發起病來，不少初顯的小病，都在萌芽狀態就被over掉了。
蛾撲火，火焦蛾，莫謂「禍生無本」…果種花，花結果，須知「福至有因」…文章做到極處，無有他奇，只是恰好…生命活到極處，無有他異，只是本然…
