【大纪元2023年02月04日讯】在《武汉疫情2020，死亡被严重低估》中，我们以武汉骨灰盒实发半年，而不是12天，重估武汉2020年封城两个月，死亡至少25.3万人，是中共外宣数字的100倍。本篇开始，以大数据估算三年疫情的死亡数，揭开被中共掩盖的真相。

在重重造假中发现真相，得用破案的思维，要在蛛丝马迹中找端倪，如果随大流，只能是被中共的谎言淹没，就像这次打了毒疫苗加重了疫情。

（一）疫情前两个月，全国死了多少人？

1. 疫情迅速传遍全国、世界

武汉原始毒株的传播力，中共官宣平均1人传给2～3.2个人，即R0=2～3.2。这个数字遭到世界质疑，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室2020年研究表明武汉毒株R0=5.7[1]，这还是在中国极力掩盖、造假后的数据基础上研究出来的。

上图一线医生透露的R0=14，应该真实可信。

上图只是6万离汉人员手机漫游数据，武汉疫情期间离、逃的500万人，包括从武汉回家过年的130.1万各地大学生。在R0=14的超强传播力下，瘟疫迅速席卷各地。

2. 手机号骤减，辟谣两打脸

2020年3月22日，《中国手机用户暴减1400多万人去哪了？》引发了热议，1～2月，大陆手机用户减少1400万，因为与疫情大爆发高度相关，引起惊恐。

马上有人辟谣，说和疫情无关，应该是：“年底换工作，手机正常转网”——好像很有规律。因为当时中国联通2月份的业绩报表还没出来，如果他们的手机用户大大增加了，那就是转网了。于是惊恐暂歇，存疑待机。

这种维稳辟谣，显然又在掩盖真相，因为没有那样的规律。近年来大陆手机用户一直在上升，以2019年数据为例。

表1：2019年手机出帐用户增加量（万）

上表只有联通在后三个月用户小降（红色数字），但横向的移动、电信在增加，这就是“转网”，用户转到那两家去了。但是整体上，三大家的用户都在增加，而2020年极度反常。

随着2月联通数据的姗姗来迟：锐减660.1万户，同比去年的增量，三家都在减少，往哪里转网呢？是纯消失！

号码海量消失，媒体又辟谣说是销号：很多人有两个手机号，到营业厅消了一个号。

——深入分析，这次辟谣也不成立，原因有四：

（1）双卡用户并不多，毕竟中国大陆有6亿人月收入不足1000元，养两个号养不起。

（2）中产阶级重视社交圈的信誉，长年不换手机号，大部分都只用一个号。

（3）异地打工的人、外地上学的人，常有双号，本地一个号，外地一个号，突来的疫情，前2个月并没有造成全国的失业潮，不会销号。而且怕传播疫情不回家过年，也无法在外地消掉老家的手机号。

（4）还有一部分收入比较高的年轻人用双号，既然收入高，会在乎“同网副卡”一个月多花10元钱吗？而用“异网双卡”的人是更有钱的，会在意每月多花二三十元钱吗？显然不会。

1～2月，在家过年，娱乐休闲、炫耀体面的时候，手机用户增加才正常（往年都是这样），减少就极为不正常，可见两者的关联。所以，手机号的消失，宏观上应该对应疫情减员死亡。

2月份的手机出帐账单，是3月份发出的。2月去世，手机当月销号，才不会在3月份再扣费，这样3月就没有该号的账单了。所以，2月手机号的锐减，一般是代表当月的死亡。

3. 1个手机号，对应几个人？

图1的手机号减少数量，纳入表4，这2107万手机号，代表多少人？

表2：2020年手机出帐用户，负值减少（万）

最直接的估算法，就是问卷调查，抽样一个涵盖各个年龄组的群体，调查出多少人有两个号、多个号，多少人只有1个号，多少人没有手机，算出平均值，就能估算2107万手机号代表多少人。但是很难做到，因为未成年、小学生、老人很难被抽样到，咋办？

其实有更简单的办法。因为取样地域分布越广、人数越大，越准确。当取样扩大到全国时，就成了全国手机号与全国人口之比例了，这个最大的大数据是有的。2019年12月手机出帐用户总数：移动9.503亿，电信3.356亿，联通3.185亿，总计16.044亿户，2019年末中国人口官宣14.0005亿人，所以：

全国平均：16.044亿号/14.0005亿人=1.146号/人。

上述估算，是假设：“手机持有人组”的死亡率=全国人的死亡率，这样1.146，就代表“手机号”与“全人口”的对应，消失多少手机人，就在全国按比例消失了多少人。

两组死亡率是否相等？先看手机的覆盖程度。据了解，大陆民众没手机的极少，一般地区的老人至少有老年机（非智能手机），儿女不给父母配手机，会被认为不孝，老人出门互相照应，也都要手机。就是不能自理、卧床的老人，也要用手机联系家人、保姆。小学生很多都有手机了，接孩子用，怕走丢——这十多年大陆丢孩子的多，吓怕了家长。幼儿园孩子回家，家长没时间带，一般让孩子玩手机游戏，不少幼儿也有手机了。而没手机的，是年龄小，玩不了手机的孩子，以及是贫困地区的老人、孩子。这样，手机就覆盖了几乎所有的年龄段（除了幼儿），疫情中，上述“手机持有人组”的死亡率，和全国人的死亡率基本相等。可以用上式计算。

这个估值的高低，并不影响最终的计算结果。因为用手机估算的2020年1月死亡965.2万，2月死亡2222.7万，并没用于最终死亡人数的估算（3年多减员3.76+0.34=4.10亿），只是借用1、2月的死亡比例（这个比例是不变的），构建了图4、图16、图19、图21的正态曲线模型，用图16、图19算出来0.34亿。

4. 手机号估算，死亡几千万

至此可算出，2020年1月的-161.8万号，相当于减少141万人，2月的-1946万号，相当于减少1698万人，两个月减少人口141+1698=1839（万人）。

表3：2020年全国手机号与人口变化,负值减少（万）

同比2019年1、2月，同比历年都可以看出，手机号增加是趋势，而2020年在增加趋势上，手机号锐减，所以实际减员更多，如果减去2020年原本应该增加的数量的话（以2019年计），1、2月死亡就约965.2万、2222.7万！

大陆疫情期间，没有手机号寸步难行，所以，这些手机号的减少，应对应全国的疫情死亡。

（二）疫情、促销使手机号暴增，但疫情死亡仍在进行

1. 理想的4月份即结束的疫情峰

在设想2020年4月即结束的理想状态下，新冠疫情死亡人数模型，应如上图的正态分布（钟形）曲线，两边对称，那么3月份的死亡人数，也应该是965.2万人，三个月共减少4153万人。

这样全国此次疫情峰的死亡率，3个月平均每月：（965.2万×2+2222.7万）/14.0005亿/3=0.99%

比2020年疫情武汉封城前两个月，月均死亡率1.68%低，是正常的。

注意，死亡率（mortality）和致死率（病亡率，fatality）是两个不同的概念，死亡率=致死率×染病率。不能用国外的致死率和这里的死亡率相比。在《武汉疫情2020，死亡被严重低估》中，已有详述。

2. 疫情封控，手机号大增

疫情封控，全国各地开始让学生在家上网课，导致2020年3月开始手机号大增。很多家庭从经济上考虑，让孩子用智能手机（迟早要用）上网课，不置备电脑。

表4：2020年3～12月手机出帐用户增加量（万）

从小学一年级到高三，全国各地都陆续开始上网课。加上健康码，行程码，逼得很多老年人不得不使用智能手机，手机号码再次暴增，已经无法从手机账号数量上估算疫情了。即使这样，到2020年底，3～12月共增加了1546.2万账户，也只有疫情前2019年增量的1/4，足见疫情减员、死亡仍然在继续。

2020年3～12月的总业绩，移动账号净减24.3万，联通净减少489.5万，只有电信大增2060万。用户下滑意味着未来发展下滑，事关三大公司的股票。2021年开始，三大家开始竞相促销拉人。

升级套餐送大礼，预存话费送大米，副卡号免费，双号互打免费，这等于白给一个号，给老人用做亲情号很划算……种种大礼促销下，很多人选择了加一个副卡，作为亲情号，导致手机号暴增。全国手机号2021年增4730万，2022年增3768万，还是赶不上2019年增加的6121.7万，可见疫情死亡还没停息。

3. 实际新冠死亡率，类似以色列致死率曲线

上图印度、以色列的新冠疫情致死率曲线，并不是正态分布曲线的钟形，因为疫情没结束，死亡在延续。

中国的疫情实际情况也是这样，疫情持续，曲线右半部没有下来，如以色列的降峰后延伸，减员继续，只是再无法从手机号上判断具体数值。

（三）大数据估算的准确性

大数据估算不拘于细节，尽管会有不可避免的误差，但是可以迅速从宏观上把握方向。

圆周率π=3.141592653……，手工计算又繁又难，祖冲之的割圆术谁会？可是用大数据概率算法就简单，在一个圆筒里画个正方形，往里扔个豆子，计数落在方里还是方外，扔足够次数后，以概率就能算出π值，数据越大，结果越准确。这个实验也证明了，数据越大，越能抵消各种偏差，越接近真实。

（四）上海公安数据库泄露，震惊世界

1. 上海公安数据库泄漏

2022年7月初，上海公安数据库泄露事件曝光，引起轩然大波。事发在2022年6月中旬，一个黑客盗取了上海公安一个开放的数据库，其中有9.7亿人的身份证号、电话、住址、性别，还有一些人的犯罪记录、报案记录等信息，他删除了该数据库，在网上以10比特币（约20万美元）价格出售。

2. 黑客放出样本，媒体率先访问

黑客还在网上发布了一个75万行的样本，分为三个文件，“身份证相关信息文件”、“报案记录文件”、“地址电话”文件，各25万行，互不重复，任凭买家核实准确性。

这三个文件大小之和只有560M，放大9.7亿/25万=3880倍后，只有2.07TB，不到黑客盗取数据23.88TB的9%，可见他只是从中筛选了部分数据，构建了这三个文件样本。

多家外媒开始验证。《纽约时报》通过样本的电话，联系到9个人，不但证实了姓名身份，还证实了其中记录的细节。澳广ABC中文电话采访询问20名中国公民，都确认了数据库记录的真实性。其它媒体也纷纷追逐这个新闻热点。

3. 聚焦人口锐减

（五）聚焦黑客样本，多方专家认证

1. 多方验证，各显神通

学者们对黑客样本的身份证信息，开启了多角度评估验证。

（1）数据真实性：随机选取100项经阿里API接口验证，结果皆为真（数据库放在阿里云上）。

（2）按姓氏分类，王李张最多，分别占7.32%、6.69%、6.56%，与公安部《二〇二〇年全国姓名报告》 中所列数据一致。

（3）1958～1960年大饥荒出生人口锐减，1990年代婴儿潮，近年来出生率降低，都在样本中反映出来。

笔者在制图中还发现：

（4）逝者占位，中国特色：看上图，101～122岁老人持续“增加”，岁数越大，“人”越多，明显是逝者身份证在“捣乱”。近些年来很多人有保险、社保，需要销户证明才能办理，早先没有这些，越往前制度漏洞越多，逝者占位越多。

有人不给去世老人销户口，导致逝者户口、逝者身份证常在。原因有：

①继续替老人领退休金，或凭户口领补贴，近几年才开始“刷脸认证”，堵住缺口。

②到派出所销户没有任何好处，以前有人到单位领完丧葬费，就不销户了。

③销户没有时间限制，心情不好拖来拖去，看到不销户也没人管，干脆就放着。

逝者占位，户籍警也头疼，以前也发文通知要清理，但是处理的比例很小，百姓不配合，公安公信力太低。

（5）16岁以下的比例符合国情：中国大陆16岁以上必须办身份证，16岁以下不要求办，1岁以下不建议办（不建议出国，一般不给办）。25万样本中1周岁以下（以2022年6月20日记）的身份证，只有6个，还都是11个多月大的；1～15岁身份证比例少（有些人给小孩办身份证，为买火车票方便，出国方便）。

（6）去掉样本中的16岁以下身份证数量，去掉101岁以上老人的身份证数量，以16～100岁年龄段比例，和当年中国人口比例对比，见下图，两者比例、升降趋势非常相近。

经过上述7方面和之前媒体的验证，可见这个25万数据库样本为真，在9.7亿行公民身份信息中取样随机性很强，很有代表性。

这个25万身份证信息的样本，只能是计算机随机抽取数据生成的，任何人为干预，都会干扰数据比例的真实性，会被识破、被质疑为假，那样数据库就卖不动了。因此，也能印证黑客盗走的9.7亿行身份信息的大数据是真实的。

2. 逝者占位，表明人口早已减少

根据大陆统计2020年10月中国大陆百岁老人40,592人，2020年人口以官宣的14.12亿计，百岁老人占0.00287%，以此为基础计算。

黑客样本中：100～122岁老人10,959人，占比4.384%，推算9.7亿数据库中，逝者占位人数至少：

9.7亿×（4.384%-0.00287%）=4,250万人，是2020年百岁老人的1,047倍！

中国平均年龄77岁，所以逝者占位不只是百岁老人才有，其它年龄段也有，这可能是人口学家长期质疑中国人口真实性的一个原因，长期灌水。

3. 挖掘信息，“丢”人3亿

这样，我们可以从9.7亿行身份证信息中，挖掘真相了。

（1）逝者占位，已存在几十年了，中共给出的数据，一直是包含它的灌水数据，所以有时计算还不能剔除它，只有计算最终真实人口时，才能剔除。

（2）去掉16岁以下身份证信息。黑客样本中，1～15岁占5.821%。

（3）25万人口样本，16岁以上人口为：25×(1-5.8212%)=23.545（万，含逝者占位）。

（4）据2022年人口统计，0～15岁占总人口的17.97%，那么16岁以上就占82.03%（含逝者占位）。

所以，根据25万人口样本，推算全年龄段人口为：23.545/82.03%=28.70（万，含逝者占位）。

因为样本分散性极好，能基本代表9.7亿行数据库情况，所以总数据库约代表全国全年龄段人口：

9.7亿/25×28.70=11.14亿（含逝者占位）。

这个被盗的数据库，是什么时间的版本呢？

25万“身份信息”样本中，年龄最小的是：江苏东海县的李*柠，身份证号3207**20210720***9(*是笔者隐去的，保护个人隐私)。不到1岁一般不给办身份证，结合数据库被盗时间在2022年6月，李*柠接近1岁时，家人带去办的身份证，而后联网，进了上海的数据库。因此，可以大概率判断，9.7亿身份证不早于2022年4月，很可能是2022年6月的版本。

与中共官宣的14.12亿人（含逝者占位）相比，“消失了”2.98亿人（不含逝者占位，两者相减，减掉它了）。

此时三胎已经开放，大力刺激人口增长，消失的人哪里去了？解释为疫情减员，类似下图的疫情实际曲线，死亡在持续。

[1] Steven Sanche， et al., High Contagiousness and Rapid Spread of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2, Emerg Infect Dis., 2020 Jul;26(7):1470-1477.

doi: 10.3201/eid2607.200282