新冠肺炎疫情在广东省的扩散特征

基于广东省各地市卫健委官网披露的新型冠状病毒肺炎确诊病例的详细信息，对新冠病例在广东省的时空扩散特征以及各地级市疫情传播和变动的空间差异进行分析。研究结果表明：1）广东省确诊病例具有中年人最多、青年人其次、老年人第三的年龄结构特点，与全国统计特征较为相似。2）广东省的疫情扩散比率为0.198，表明其防疫措施卓有成效，有效地抑制了疫情的扩散。3）广东省的疫情扩散格局和综合风险格局存在显著差异。三四线中型城市的扩散风险较高但综合风险处于中等水平，发达城市的扩散风险较低但综合风险最高，粤东西部的欠发达地区较为安全。文章建议可积极宣传广东抗疫防疫成果，适度缓解民众焦虑，但仍需重点防范因返工返学带来的二次冲击。在防疫的中后期，应根据各地市的疫情风险等级，在省内科学划分风险防控区域，实施分级管控，有序恢复社会生产生活，避免过度防疫对社会民生造成的负面冲击，并需特别关注原本经济韧性较为脆弱的欠发达地区。     

基于社会网络的城市疫情空间扩散及治理研究

以深圳市卫生健康委员会发布的新冠肺炎确诊病例数据信息为依据,借助数据挖掘方法、空间分析方法和社会网络分析方法,对城市疫情空间扩散特征及治理对策进行了分析。研究表明：（1）从流行病学基本特征来看,疫情确诊病例人群结构复杂,来源地较广,延续时间较长,被传染病例发病滞后周期复杂。（2）从家庭内部及夫妻之间传播网络来看,疫情扩散具有强烈的空间聚集性特征。（3）从重点疫区和非疫区传播网络来看,疫情扩散具有明显的空间流动性特征。（4）从社交活动传播网络来看,疫情空间扩散具有私密性和不确定性特征。（5）从境外疫情空间蔓延的传播网络来看,疫情扩散具有国际性和不可抗拒性特征。（6）在城市管理中,应该优化城市空间效能,利用现代通信网络技术提高治理时效性和柔韧性。     

陕西省COVID-19疫情时空演化与风险画像

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的暴发与蔓延，给中国乃至全球带来了极大挑战，已成为社会与学界关注的痛点问题。大流行病在人群与地域的传播扩散是人类与疫情抗争的时空动态过程，值得从地理学视角展开讨论。文章以毗邻中国疫情始发省域湖北的陕西省为研究区，基于官方通报的病例数据与人工判读采集的病例详细信息及相关POI数据，综合运用数理统计、空间分析、文本分析、案例分析等方法，重点探究确诊病例的社会人口学特征和疫情的时空演化格局，评估重点市域的疫情风险等级。结果表明：1）陕西省确诊病例以男性居多，年龄上整体趋向中高龄化，以40~49岁人群为最；外地感染与本地感染均以由“城”作起点的迁移主导；多呈由武汉输入型病例所致的小型核心家庭群聚感染模式，而大型复合感染及特殊场所感染影响深远。2）疫情时间变化差异性显著，整体呈现波动发展、低速衰退、平稳清存3个阶段，确诊时间相对发病时间及初诊时间存在滞后性，且输入型病例多在返陕后0~3 d出现症状。3）疫情在陕西省的空间扩散呈现“远鄂单核”的结构模式，这显著区别于其他环鄂省域。陕西省COVID-19发病率空间分异显著，表现为集中于中南部的倒“T”型分布模式；市域演变呈“三足鼎立”模态；流动路径以“武汉—西安”为主，呈“一源多汇、汉入中南”的流动格局。4）重点市域西安疫情风险等级的空间分布特征表现为“一组团三小片”格局，主城区风险等级高于周边区县。     

COVID-19疫情时空聚集性特征及影响因素分析——以重庆市为例

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)在城市内部的病例时空聚集性特征及影响因素对于疫情防控具有重要参考价值。论文以重庆市为例,收集2020年1月21日—2月24日的458例COVID-19确诊病例数据,结合手机信令数据与空间环境数据,采用空间聚集性分析、因子分析与回归分析等方法,探究重庆市新冠疫情在街道尺度上的时空聚集性特征,并分析其影响因素。结果表明：① 时间上,确诊病例前期增长较快,以外地输入为主,后期逐渐趋缓,以本地传播(包括街道间传播、街道内传播、家庭内传播)为主,其中家庭内传播占比最大(23%);② 空间上,病例呈现显著的聚集特征,且聚集性逐渐增强,热点街道分布于重庆市西部、东北部;分类型来看,本地病例热点街道集中于人口密度较大、经济发展更好的西北部、西南部,外地输入病例热点街道集中于地理邻近湖北省的中部、东北部;③ 所有病例密度、本地病例密度、外地输入病例密度与因子分析所得4个因子(即城市交通因子、街道间活动因子、生活服务因子、居民分布因子)的回归结果显示,交通设施水平与病例密度存在密切关联,商店超市餐饮等生活服务地点与病毒传播显著相关,街道间活动是发生聚集性疫情的重要因素,而外地输入型病例多出现于人口密集区域。疫情防控中应根据不同区域疫情传播模式差异实施针对性措施,例如在重庆市中部、东北部关注外地输入防控,西北部、西南部以本地传播防控为重点;同时,应加强城市内部交通与街道居民接触密集区域的防控措施,有效防止疫情反弹。     

中国COVID-19疫情扩散的时空模式及影响因素

在2020年全球暴发新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的背景下,揭示中国疫情扩散时空模式及影响因素对于科学制定防疫策略具有重要作用。针对2020年1月24日—3月18日期间中国COVID-19疫情从快速扩散到逐步控制的完整过程,基于累计确诊病例数据,以317个地级市为对象,建立疫情扩散时空模式判别模型,结合峰位置、半峰间距、峰度、偏度等参数,解析时空模式的基本特征;基于交通可达性、城市关联程度和人口流动构建多元Logistic回归模型,揭示时空模式的关键影响因素。结果显示：① 距武汉市直线距离588 km为判别疫情扩散4种空间模式的有效边界,综合同一空间模式下的时间过程类别,得到13类疫情扩散时空模式。② 蛙跳型的疫情扩散相对严重;除近距离蛙跳型以外,其余空间模式的疫情扩散时间过程差异明显;各种时空模式的新增确诊病例峰值大多为2020年2月3日;所有普通类城市的平均半峰间距约为14 d,与COVID-19病毒的潜伏期一致。③ 与武汉市的人口关联度主要影响蔓延型和近距离蛙跳型空间模式,与武汉市的通航状况对远距离蛙跳型空间模式具有正向影响,迁出人口数量对蛙跳型空间模式有显著作用,综合型空间模式受初级和次级疫情暴发地的双重影响。不同城市应根据自身的疫情扩散时空模式,在疫情期间高度重视交通管控,从关键环节遏制疫情扩散。     

基于人口流动的广东省COVID-19疫情风险时空分析

人口流动,特别是来自疫源区的人口输入,COVID-19疫情传播的关键风险来源。本文以广东省为例,利用人口迁移大数据与地理空间分析技术,综合考虑人口来源地风险差异与流入地社会经济属性差异,并依据输入性病例发病的间隔时间分布引入时滞过程,构建了包含时滞效应的疫情风险时空分析模型,理论上可以根据现状人口流动研判未来一定时期的疫情风险的变化趋势及空间格局,为提前谋划和精准防控提供决策参考。分析结果表明：① 广东省新型冠状病毒肺炎疫情在2020年1月29日拐点初现,随后呈现逐步下降的趋势。② 基于输入性病例发病的时滞过程分析,输入性病例从输入到发病普遍存在间隔时间,且间隔时间为1~14 d的病例比重较高。③ 疫情风险存在明显的空间差异,各地疫情风险依据输入风险、易感风险以及抵御风险能力的不同而存在较大的差异。④ 广东省各地市与疫源区城市之间的联系程度、人口流动规模及其交通区位因素,显著影响省内疫情风险的分级。深圳、广州等一线城市是高风险区,东莞、佛山、惠州、珠海、中山等邻近深圳和广州的珠三角城市是中风险区,珠三角城市群外围的粤东西北地区是低风险区。应根据疫情潜在风险,制定基于分区分级的防控措施,促进局地精准防控与社会整体良性运转。     

新冠肺炎疫情扩散与人口流动的空间关系及对中国城市公共卫生分类治理启示

人口流动影响新冠肺炎疫情传播与风险扩散。基于百度迁徙大数据和各省市区卫生健康委员会数据，结合地理信息技术，研究了2020年1月1日至3月5日136个城市新冠肺炎疫情扩散与武汉市人口流出的空间关系及其对我国城市公共卫生治理启示。研究表明：1）中国新冠肺炎疫情扩散过程具有阶段性特征，经历了疫情发生与隐性扩散、快速扩散与暴发、扩散遏制和扩散衰减4个阶段。2）研究时间段武汉市人口主要流向湖北省境内以及周边省市和北京、上海、广州、深圳等一线城市，具有地理邻近性和倾向区域中心城市的人口流入特征。受地理距离、时间成本、社会经济联系、境外输入等因素的影响，新冠肺炎疫情空间分布的不平衡性明显，长江中游城市群、京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区和成渝城市群成为新冠肺炎疫情集中分布的重点区域，一些重点出入境口岸城市的新冠疫情扩散风险较大。3）新冠肺炎疫情扩散与人口流出之间具有较强的正向等级相关性。两者之间的空间关系可以分为8种调控类型，近90%的城市具有人口流入多、确诊病例数高或人口流入少、确诊病例数低的特征。其中，人口流入多、确诊病例数高的城市主要集中分布在湖北省境内以及中国重点城市群的中心城市，其防控压力来自人口流入多、确诊病例数高带来的疫情扩散风险；而人口流入少、确诊病例数低的城市分布较为分散，其防控的难点在于提高防控对策的精准性。我国疫情防控取得了显著成效，但随着时间的演进全球疫情形势反弹的不确定性仍然存在，外防输入、内防反弹的压力依然很重，现阶段乃至未来一段时期，疫情防控将伴随中国经济社会发展成为新常态。建议针对8种调控类型，从人口流动、交通和资源等引导与管控方面分类提出精细化的疫情防控策略，提升城市公共卫生治理能力。     

广州“5·21”新冠肺炎疫情时空演化与防控管理

广州“5·21”新冠肺炎疫情是境内首起由新冠病毒“德尔塔”（Delta）变异毒株引发的本土疫情。以广州“5·21”疫情感染者为对象,采用统计分析、文本分析和社会网络分析方法,分析本土境外输入关联疫情的统计特征、扩散网络与防控管理。研究结论主要有：1）广州“5·21”疫情感染者以老年人居多,感染者潜伏期较短,病毒传播速度快。核酸检测筛查可将病毒传播的风险精准控制在已知范围;行程轨迹可以辅助及时厘清病毒传播链条,切断传播途径。2）感染者所在区和镇街、重点防控区域、分级分类防控管理区域呈片状和点状分布,感染者在少数镇街呈集聚分布特征,疫情传播以接触扩散为主、兼具跳跃扩散的特征。3）疫情扩散传播网络以“簇状”和“链状”为主,网络整体呈现一定“小世界”特征;网络节点层面指标值较高的节点处于疫情接触扩散传播网络的关键路径,是疫情分级分类防控管理的重点对象。4）疫情分级分类防控管理应做好出入管理、社区管控、居家隔离、需求保障、生活垃圾处理、环境消杀、健康监测和服务、核酸检测、宣传引导和管控解除等工作。     

2020年湖南省COVID-19疫情的地理学分析

以发病数和发病率为依据,利用ArcGIS 10.3软件和地理探测器,探究湖南省2020-01-21—02-28间COVID-19疫情的时空变化及其影响因素,结果显示：1）疫情演变具有时序阶段性。湖南省COVID-19流行过程可分为扩散期—鼎盛期—衰减期—消亡期4个阶段;所有发病县区中84.47%的首发病例为武汉输入。2）疫情传播具有交通依赖性。确诊患者和高发病率地区集中在铁路干线附近,“地级市早发、主城区多发”特征明显。3）疫情程度具有距离衰减性。邻近武汉的湘中、湘北、湘东北地区发病数和发病率最高。4）疫情分布具有空间集聚性。发病数和发病率集聚水平先增大后保持高位,疫情热点区位于长株潭及岳阳市,冷点区位于湘西州。5）疫情流行具有因子交互性。无风、寒冷、干燥的天气更利于疫情传播;人口密度、路网密度和GDP是影响疫情空间分异的主要因素;自然因子与社会因子的交互作用最强。6）影响因子具有空间异质性。空间距离、人口密度对发病数和发病率两者的影响都有空间异质性,空间距离对湘东北地区疫情的影响最大,人口密度对湘西北、湘北地区疫情的影响最大;人口流动性、卫技人员数仅对发病数的影响有空间异质性,人口流动性的影响程度由北向南递减,卫技人员数的影响程度以长株潭城市群为核心向外围圈层递减。     

中国COVID-19疫情时空演化与综合防控

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情仍在全球范围内蔓延,是当前人类社会面临的重大突发公共卫生事件,对个人、家庭、社会乃至国家均产生深远影响。基于官方通报的病例数据及相关POI数据,综合运用数理统计与空间分析等方法,从省域、市域、县域和小区4个空间尺度探究疫情在中国的时空演化过程,进而探索疫情防控的综合机制与策略。结果表明：① 中国COVID-19疫情在时间演变上,始于大雪,盛于立春,衰于惊蛰,滞于春分,并经历早期武汉主导暴发、中期全国差异扩散、后期武汉主导衰减及末期本土疫情传播基本阻断4个阶段,对重要事件节点响应明显;② 空间分布呈现“喇叭”状的“一核两弧多岛”格局,主要受邻近性与联系强度影响;空间演化经历“核发—群发—散发—点发”4阶段模态,各阶段核心聚集区均位于湖北省内。最后,整合中国疫情演化的影响因素及相关措施,提出针对当前疫情发展和应对未来类似挑战的人地互馈协同发展的有效对策,具体随时间表现为及时响应、统筹合作、常态防控及严防输入等,并展望未来深入探究的方向。     

新冠肺炎疫情的空间扩散过程与模式研究

研究新冠肺炎疫情的空间扩散过程与模式对于防疫抗疫资源的合理配置、突发公共卫生事件的管理与应对以及未来公共卫生体系的完善具有重要意义。本文综合时间和空间尺度,从地理学视角研究了新冠肺炎疫情的城际空间扩散过程,归纳总结扩散模式,并揭示了其影响因素。研究发现：新冠肺炎疫情在中国的发展主要经历了6个阶段,并在空间上表现出邻近扩散、迁移扩散、等级扩散和廊道扩散等地理模式;地理邻近性、人口流动、人口规模、交通网络、疫情防控管理等因素对疫情的空间扩散具有显著影响。新冠肺炎疫情的空间扩散过程和模式一定程度上是“流空间”网络下人类社会经济活动空间组织模式的一种反映,与地理邻近性、社会经济联系的跨区域性及人类活动的时空规律等密切相关。本研究以期为世界各国的疫情防控措施制定提供参考,也为中国未来应对公共卫生应急风险提供经验借鉴。     

中国边境口岸地区传染病境外输入风险评估——以新冠肺炎疫情为例北大核心CSCDCSSCI

传染病影响人类福祉和可持续发展,边境口岸地区是传染病境外输入防控中的薄弱区域。然而,目前关于边境地区传染病境外输入风险和防控的研究大部分停留在指标体系构建或定性分析的层面。现有研究中缺乏从地理学视角分析边境口岸传染病的时空演化,对传染病风险的定量测度与情景模拟有待加强,对中国边境口岸的疫情防控工作缺乏精准指导。本文构建了一般意义上的边境口岸地区传染病境外输入风险指数(ERI),评估了一般年份中国陆地边境口岸地区传染病境外输入风险,并以2020年新冠肺炎疫情为例,对中国陆地边境口岸不同管控措施情境进行风险分析,识别了疫情境外输入的高风险口岸。结果表明:①一般年份中约1/5的中国陆地边境口岸风险较高,包括瑞丽、二连浩特、满洲里、东兴等,其中中缅边境地区最为集中。②2020年中国边境口岸地区新冠肺炎疫情境外输入呈现空间极化特征,集中发生在满洲里、绥芬河、瑞丽三个口岸地区。③中俄、中哈边境口岸地区是新冠肺炎疫情境外输入的较高风险区域,霍尔果斯、满洲里、阿拉山口、绥芬河、珲春5个口岸仍存在新冠肺炎疫情境外输入的较高风险。增强边境口岸管控措施对降低新冠肺炎疫情境外输入风险效果显著,后疫情时代需积极转变边境对外贸易方式,协调边境发展与疫情管控之间的关系。本文提出的传染病跨境传播风险评估方法,不仅为当前新冠肺炎疫情的常态化防控提供决策参考,更为今后各类传染病境外输入的定量评估和分级分类管控提供科学支撑。