系统建模通常需要对物理机理透彻了解，如大气模型、水文模型和传染病模型等，但这有时难以做到。

王劲峰等提出了基于观测数据实现系统建模的“Meta Modeling”思想。不同统计具有其擅长刻画的方面，将多个统计模型通过可能存在的共同项连接成网，通过符号动力学进行多变量联动推理。以北京2003年SARS数据为案例，用Meta Modeling得到了风险暴露的空间格局、动态演变、驱动力之间的相互联动关系：根据当前的空间格局预报流行病的时间演化趋势、根据观测到的时间过程曲线估计传染病风险的空间暴露、根据空间暴露推断传染病传播的驱动力。这一理论显著增强了流行病学主流分析方法，改进了对过去传染病系统中未知关系的理解。“Meta Modeling”思想可以运用于资源环境、社会经济、人类健康等广泛领域的系统建模。有关论文发表在公共卫生的著名刊物Journal of Public Health。

Jin-Feng Wang, George Christakos, Wei-Guo Han, Bin Meng. 2008. Data-driven exploration of ‘spatial pattern-time process-driving forces’ associations of SARS
epidemic in Beijing, China. Journal of Public Health. doi:10.1093/pubmed/fdn023.
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X Gu, L M Lin, X Y Zheng, T Zhang, X M Song, J F Wang, X H Li, P Z Li, G Chen, J L Wu, L H Wu, J F Liu. 2007. High prevalence of NTDs in Shanxi Province: A combined epidemiological approach. Birth Defects Research Part A – Clinical and Molecular Teratology 79 (10): 702-707.
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