利用区域人群流动和新兴交通数据支持疫情防控

在传染病疫情早期,对出现疫情的地区进行及时管控、防止疫情跨区域传播,对于减少感染量、减轻疫区应对和救治压力、保障疫情期间社会经济平稳具有重要意义。防止疫情跨区域传播的前提是掌握现有病例在区域中的当前空间分布和预期空间分布。目前常用的人群流动数据仅能提供人群的长期驻留地点,而不能提供短期驻留地或者乘坐的交通工具信息,其对流动人群实际带来的疫情传播风险分布表征有一定的局限性。因此,有必要引入电子地图路径规划、列车班次数据等详尽的互联网交通数据,将人群的实际路径纳入对区域疫情分布的考量中。基于人群流动和交通信息,提出了使用时序分析和路径推断的区域疫情风险扩散分析和交通管制支持框架,以期提高应对传染病疫情的区域空间治理能力。在历史人群流动与现有病例分布的基础上,引入公路、铁路路径参数来推断流动人群对途经地区疫情的影响,以疫情初期的病例分布、人群流动和交通情况为例,对该方法进行了分析验证。结果表明,引入路径途经点参数能够明显提高利用人群流动数据拟合疫情空间分布的准确性。     

交通分析区尺度上的COVID-19时空扩散推估方法：以武汉市为例

现有的流行病学模型大多是通过对统计数据进行拟合,实现对患病人数的推估,较少考虑细粒度空间人群移动交互对时空扩散特征的直接作用。将空间交互特征融入流行病学模型,提出了基于手机用户空间交互数据的新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)时空扩散推估方法,并对2019-12—2020-03武汉市COVID-19患病人数以及时空扩散过程进行推估。研究结果表明,该方法能有效推估出每天的疫情新增交通分析区,能够完全覆盖了有疫情公告的交通分析区,且存在疫情公告的交通分析区占所推估交通分析区的72.7%;2020-02-18后的累计推估患者结果与官方公布患者总量吻合得非常好,差距约为5.6%,间接验证了前期推估的合理性。由此得出,该方法能比较有效地推估细粒度空间之间的传染病传播,对正确认识细粒度空间下人群交互对传染病时空扩散的影响机制,增强宏观流行病学模型的空间可解释性具有一定的科学意义。     

SARS空间传播模式及其在疫情监控信息系统设计中的应用

在中国控制SARS(Severe Acute Respiratory Syndrome)疫情扩散与蔓延的大量科学实践活动基础上，从人地系统科学的理论和观点出发，提出了各种致病因子在人地互动过程中转移路径的逻辑模型，进而又提出了控制SARS疫情发展的人地互动逻辑模型。从后一个模型出发，把中国SARS疫情的发展规律归纳为5种传播模式，即异类病毒转移传播模式、家庭和社区接触传播模式、医院和门诊感染传播模式、市内随机扩散传播模式和飞点跳跃跨区传播模式。其中，跨区传播模式的影响最广泛、危害最巨大、控制起来最艰巨、复杂，是建立中国突发公共卫生事件应急机制、增强应急能力需要解决的主要问题和关键内容。为此，作者对中国的疫情控制应急机制及其实现提出了一些具体的看法和建议，包括对现有疫情系统进行技术改造和创新的建议，在全新运作机制和高技术基础上建立应急疫情监测控制信息系统的概念结构等内容。     

空间分析技术在研究传染病时空传播规律中的应用

以手足口病为例,介绍了地理信息的空间统计技术在传染病时空传播规律研究中的应用,包括传染病空间分布模式研究、传染病聚集性分析、传染病扩散传播模式分析、传染病发病率空间自相关分析及传染病发病率空间回归模型预测方面的研究,为传染病防治决策提供科学依据,具有一定的实用性。     

城市因素对COVID-19疫情的影响——以武汉市为例

新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情是一次重大的突发公共卫生事件,深入研究城市空间因素对疫情发展的影响对于未来城市安全具有重要意义。武汉市是遭受COVID-19疫情影响最为严重的城市,以武汉市三环内的中心城区作为研究区域,基于COVID-19疫情的新浪微博求助数据,揭示了COVID-19疫情在城市中的空间分布格局及其对不同区域的影响。在此基础上,根据疫情的主要传播途径及相关影响因素,选取社会人口、城市形态、城市设施、城市功能4项指标进行了验证。通过将研究区域进行网格化处理,运用地理加权回归模型对这些因素的效应、空间异质性以及影响范围进行分析,解释并反演出疫情在武汉城市空间中发生、传播、扩散的实际情况和作用机制。结果显示,三甲医院密度、商业密度、地铁站点密度、建设规模、老龄化、土地混合使用对疫情有显著影响。对城市空间因素的分析和验证有利于在未来的突发性公共安全危机中采取有效的城市规划和建筑设计应对,帮助城市决策者制定科学合理的防治策略,提前规避或减小对脆弱性区域和群体的冲击。     

COVID-19病例活动知识图谱构建——以郑州市为例

目前,随着全球新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病例数量不断增加,疫情时空传播过程变得越来越复杂。传统的传播过程研究主要是在宏观上研究传染病的整体传播规律或趋势,不能在个体层面分析具体病例之间的传播关系,无法精准定位疫情传播路径,很难支持传染病的精准防控,亟需兼顾时空和语义特征研究传染病传播过程。首先在解析COVID-19病例数据基础上,利用知识图谱技术提出了构建适应多样化描述方式的COVID-19病例活动知识图谱;然后从传播事件角度设计了COVID-19病例活动知识图谱本体规则,完成了模式层的构建;并以流行病调查数据为基础,对病例数据进行解析、事件实体识别和数据存储,完成了数据层的构建;最后,通过图数据库和B/S端构建原型系统进行实验验证。结果表明,通过COVID-19病例活动知识图谱对传播过程推理、关键节点分析和活动轨迹回溯等层面进行验证,方法较为有效,且具有一定可行性。     

SARS空间传播模式及其在疫情监控信息系统设计中的应用

在中国控制SARS(Severe Acute Respiratory Syndrome)疫情扩散与蔓延的大量科学实践活动基础上，从人地系统科学的理论和观点出发，提出了各种致病因子在人地互动过程中转移路径的逻辑模型，进而又提出了控制SARS疫情发展的人地互动逻辑模型。从后一个模型出发，把中国SARS疫情的发展规律归纳为5种传播模式，即异类病毒转移传播模式、家庭和社区接触传播模式、医院和门诊感染传播模式、市内随机扩散传播模式和飞点跳跃跨区传播模式。其中，跨区传播模式的影响最广泛、危害最巨大、控制起来最艰巨、复     

高分辨率人口空气污染暴露GIS空间区划研究

集成大气污染扩散模型、GIS空间分析及人口动态制图模型(PDMM)实现了高空间分辨率空气污染浓度和人口空间分布模拟,通过构建人口空气污染暴露相对风险评价模型实现了人口空气污染暴露程度的空间格局划分.研究结果显示,空气污染浓度与人口空气污染暴露相对风险评价模型两种方法生成的人口空气污染暴露评估结果差异较大.研究结果揭示,前者在区域人口空气污染暴露评估中存在缺陷的同时(如无人居住的SO2高浓度区被误判为人口SO2污染暴露高风险区),也肯定了基于后者得到的人口空气污染暴露空间区划结果在区域空气污染暴露风险调控政策制定过程中的重要理论意义与实践价值.     

温州市新型冠状病毒肺炎疫情扩散时空特征研究

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情爆发以来,温州市疫情形势严峻.本文通过温州市卫生健康委员会官方网站公布的新型冠状病毒肺炎患者的具体信息,利用数据分析法、GIS技术和定量分析法对温州市新冠肺炎疫情的发展变化、分布及扩散特征进行分析.结果显示:1)温州市新冠肺炎确诊病例男性占比高于女性,且以中青年人为主,老年人位列第三,少年儿童最少.2)新冠肺炎患者主要分布在温州中部和东北部人口稠密、经济发达的地区,南部和西南部地区患者数量比较少.3)经济发展较弱的地区扩散风险较高,人群防护意识薄弱也会加剧疫情扩散.本研究可对新冠肺炎等传染性疾病疫情的防控工作起到一定的指导和借鉴作用.     

离散格网下的COVID-19隔离与收治人为防控措施模型

随着新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情在全世界的暴发,与疫情相关的研究不断增加,但目前的研究更多关注的是预测分析方面,与疫情防控措施有关的研究基本停留在统计学层面,且模型参数缺乏时空演变描述。为此,引入离散格网的粒度和边界虚实线分别描述物理隔离措施的松紧程度及相邻空间的联通性和隔离性,以病床收治能力与格网之间的空间自相关性为基础设计了离散格网下的医疗收治模型,进而利用LSEIR(logistic-susceptible-exposed-infected-removed)传染病模型构建了离散格网下的物理隔离与医疗收治人为防控措施模型,该模型为分析和评估物理隔离与医疗收治人为防控措施对疫情传播和防控的影响提供了一种有效的方法。分别以美国、德国、西班牙和英国的疫情初期数据模拟了中国武汉市COVID-19疫情的原始传播态势,通过对武汉地区疫情数据的实验分析可以得到,物理隔离措施对降低感染人群峰值、提前峰值拐点以及缩短疫情的持续时间有非常明显的作用;医疗收治措施在疫情初期可有效降低感染人群峰值,而对峰值拐点的提前和疫情持续时间的缩短没有较大影响;该模型能够从定量和定性两个角度实现物理隔离和医疗收治措施对疫情影响的量化分析与评估,具有较高的合理性和正确性。