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。     

湖南省新冠肺炎疫情空间分异特征分析

新冠肺炎疫情对各地经济水平、居民健康和生活等产生深刻影响。综合运用空间自相关分析、最近邻指数、核密度估计、冷热点分析等方法分析湖南省疫情的演变趋势、空间分异特征等。结果表明:湖南省疫情防控工作及时有效,治愈率高于全国平均水平;确诊人数日均增长率与迁入规模指数变化趋势一致,严格管控人口流动能有效降低疫情传播;确诊病例数总体呈现空间正相关集聚,高值主要集聚在长沙市中心城区、岳阳市的云溪区和岳阳楼区;确诊小区呈现"一主四副"的显著凝聚分布态势,不均衡分布特性明显;疫情热点在长沙市中心城区和岳阳市北部,冷点在湘西州吉首市。     

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。     

中国城市群产业协同集聚的时空特征及影响因素

以十四五规划纲要中提及的19个中国城市群共201个城市数据为样本，运用ArcGIS空间分析模型、空间误差模型等方法对城市群2006—2018年产业协同集聚水平的时空特征进行分析，并剖析其影响因素。结果表明：(1)中国城市群第二、三产业协同集聚水平总体呈现波动下降的态势，其中第二产业区位熵呈先降后升的趋势，第三产业区位熵则持续缓慢下降。(2)中国城市群第二、三产业协同集聚空间格局保持相对稳定，城市群产业协同集聚水平较高的城市群依旧主要分布于西部地区和沿海地区，而中部地区的产业协同集聚水平相对较为落后。(3)中国城市群第二、三产业协同集聚水平存在显著的空间正相关性，总体呈现波动下降趋势，集聚态势逐渐减弱、内部差异逐渐增大。(4)运用空间误差模型进行影响因素分析，发现城镇化、政府调控和外商投资强度对中国城市群第二、三产业协同集聚水平的空间布局影响较为显著，而科技支出强度的影响不显著。(5)产业协同集聚发展需因地制宜，东部地区城市群应发挥好政府的调控作用推动城市群内部的协调分工；中部和东北地区城市群应加快提升第三产业，确保其配套服务业能适应第二产业发展；西部城市群则应加强自身城镇化建设水平，保...     

中国城市群集聚特征与经济绩效

城市群作为中国城镇化的主要载体,社会经济要素将会向城市群大规模的集中,人口和经济集聚对城市群的空间结构和经济发展产生重要影响。通过对1995-2010年间中国20个城市群人口和经济集聚程度进行研究,表明中国城市群集聚程度整体仍是一个增加的过程,且经济集聚度高于人口集聚度,两者呈现很高的线性正相关关系;进一步采用城市基尼指数和首位城市集聚度两种方法分别对城市群集聚程度进行测度和分析,认为20个城市群可以分为强单中心、弱单中心、多(双)中心以及弱中心4种城市群集聚类型;使用局部加权回归的方法对城市群集聚水平和经济增长率之间的关系进行探索性分析,发现城市群经济集聚度与经济增长之间关系整体上符合倒U型假说的特征,而人口集聚与经济增长没有表现出明显的规律性特征。     

京津冀城市群制造业结构变迁与空间集聚影响因素分析

运用修正的地理集聚指数（EG）,并通过构建空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）等空间计量方法,综合分析京津冀城市群制造业空间变化趋势与集聚影响因素。研究发现：① “京津双城”技术密集型制造业转移扩散特征明显;② 资本要素对京津冀城市群制造业集聚有显著促进作用,知识密集度的影响不显著,劳动要素密集度的影响为负;③ 金融利率高低与制造业集聚呈显著负相关关系;政府干预度和宏观税负对制造业集聚有正向影响效应;④ 交通基础设施与市场规模与京津冀城市群制造业集聚有正相关性,而外商直接投资（FDI）与京津冀城市群制造业集聚呈现负相关关系。     

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。     

新型冠状病毒肺炎爆发后国内疫情初期时空演变与防控启示

基于疫情大数据并结合空间自相关、相关性分析和趋势分析等数据处理方法,以中国地级市为空间单元,探究新型冠状病毒肺炎爆发后国内疫情初期的时空特征和空间关系.结果表明:(1)初期疫情扩散快、周期短,阶段性强;随时间推移表现为蔓延、爆发、持续和衰退4个阶段,并以湖北为中心呈空间差异性变化.(2)全局Moran's Ⅰ指数介于0...     

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。     

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。     

城市群视角下中国人口分布演变特征

以“十三五”提及的19个城市群为研究对象,采用第五、第六次全国人口普查的常住人口数据,引入重心模型、空间自相关、泰尔指数等研究方法,从城市群视角分析中国人口分布的演变特征。结果表明：① 2000-2010年中国城市人口密度、自然增长率、流动人口、常住人口的空间演变与城市群的分布、发展密切关联;全国常住人口的空间分布重心朝东南方向移动;城市群是全国人口密度和人口总量增长的高值区,是人口自然增长率的低值区;全国集聚或扩散的人口流量较大的城市主要位于城市群内。② 10年间城市群内外地区的人口密度差异均呈扩大趋势,城市群的发展使人口大量流入城市群或其核心城市,城市群内的人口分布不均衡程度加剧,成为全国人口密度差异进一步扩大的主要原因。③ 中国城市群发展水平差异较大,处在不同发展水平的城市群表现出不同的人口集聚和扩散效应;处于发展水平较高的城市群主要位于东部沿海人口稠密地区,对人口有较强的吸引力,人口呈现总体集聚的特征,且逐步形成一定的等级结构。人口较稀疏的中西部地区的城市群大多仍处于发展水平较低阶段,对人口的吸引力较弱,人口呈现核心集聚边缘扩散的特征,城市体系结构尚未稳定。     

中原城市群多中心网络式空间发展模式研究

通过实证中原城市群不同空间的集聚-碎化程度、经济集聚力和交通网络对城市群空间发展的影响,剖析长期以来中原城市群空间发展的特征,提出了中原城市群多中心网络式空间发展的模式。研究结果显示,中原城市群基本处于持续均质发展状态,其发展符合中心地理论K值原则;核心增长极弱核牵引,节点城市发展程度差异不大,节点在区域以发达道路交通交织成网,中原城市群多中心网络式空间发展模式成为一种必然。     

长江经济带城市群要素集聚能力差异的比较研究

城市群作为当前区域发展的主要空间载体,在区域发展竞争中扮演着越来越重要的角色。论文结合互联网大数据抓取等手段,以长江经济带5个城市群为研究对象,对城市群间要素集聚能力差异进行比较研究,发现：① 长江经济带城市群间要素集聚能力差异与长江经济带社会经济发展的区域差异相吻合,城市群要素集聚格局呈现出由东向西梯度衰减的分布特征;② 城际层面要素集聚能力差异的两极分化现象显著,以城市群首位城市为中心的要素集聚“核心—边缘”空间结构特征较为鲜明;③ 长江经济带城市群内科技创新、对外开放、金融等要素的集聚格局具有明显的差异分化和集聚分布指向特征;④ 长江经济带城市(群)要素集聚能力等级规模结构分布总体符合位序-规模法则,可分为“均衡型”和“离散型”2种类型,首位城市要素集聚首位度随城市群要素集聚能力高低呈现出“两端高、中间低”的特征。     

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。     

沿黄三大城市群城市网络结构演化特征与驱动因素

基于2000—2020年全行业企业总部-分支关系大数据,融合社会网络分析、多维邻近、空间分析等方法,从节点类型、层级关联、社区划分及影响因素4个方面揭示了沿黄三大城市群城市网络空间格局、时空演化及其驱动因素。研究发现：(1)城市网络节点强度空间极化显著并具有层级性。山东半岛城市群网络结构发育最成熟,一、二层级城市占比高,中原城市群次之,关中平原城市群最低。(2)城市网络轴线及其层级特征显著,网络关联程度东强西弱,并随时间演化而逐步增强。形成以青岛、济南、郑州、西安为中心的星形放射状骨架,但城市群之间横向跨界联系较弱。(3)青岛、济南、郑州、西安的中心度-中介中心度形成“高-高”组合,是城市群网络的“中枢”和“桥梁”。(4)城市网络社区受边界阻隔效应、邻域效应和外溢效应影响,总体形成“三大一小”的社区结构和“先集聚、后融合”的演变趋势。(5)地理邻近、制度邻近、社会邻近对城市网络发育具有正向作用,产业邻近发挥负向抑制作用。     

东北地区要素空间集聚与不平衡发展研究

基于2000—2017年东北地区县域尺度生产要素与GDP数据,借助空间分析法,考察东北地区要素集聚与不平衡发展的时空特征和空间关系。结果表明：① 2000年以来,东北地区要素集聚度总体呈下降趋势且区域差异缩小,经济发展水平呈持续上升趋势且区域差异逐步缩小。② 要素空间集聚与经济发展水平由以中心城市为主的高值区,逐渐演变为以中心城市为核心,及其临近地域组成的城市群高值集聚区。二者空间耦合性较好,形成了中南部地区要素集聚与经济发展的空间高度一致性;但北部地区存在显著的空间错位,特别是北部地区的鹤岗、伊春等市的市辖区虽然要素集聚度高于其他地区,但经济发展水平却处于中低水平。可以看出,以哈长城市群和辽中南城市群为主的城市群,正日渐成为东北地区经济发展的核心带动区。③ 区位差异、偏向城市的发展政策,以及产业转型升级等因素共同作用,主导了东北地区要素集聚与不平衡发展的空间分异。     

中国城市群数字普惠金融演化特征及其对高质量发展的效应分析

本文在探讨数字普惠金融与高质量发展的理论关系基础上,利用Dagum基尼系数、空间自相关、空间杜宾模型对2011—2021年中国20个城市群数字普惠金融发展时空演化特征及其对高质量发展的效应进行了分析,研究发现：(1)从总体发展水平看,中国城市群数字普惠金融发展水平呈上升趋势,且发展差异逐渐缩小;从城市群空间组织格局看,数字普惠金融发展水平呈现“国家级>区域性>地区性”城市群逐级递减态势;从群内差异看,国家级城市群群内差异最大,地区性城市群差异最小。(2)中国城市群数字普惠金融具有空间集聚特征,集聚类型以HH、LL型为主,且空间分布与高质量发展格局具有相似性。(3)实证研究表明,数字普惠金融在城市群空间尺度下对高质量发展的正向效应显著,且直接效应大于间接效应;空间效应具有明显异质性,国家级城市群的效应高于其他城市群。因此,对数字普惠金融助力城市群高质量发展需因“群”施策,应针对不同层级城市群数字普惠金融发展提出相应策略以助力城市群引领中国经济高质量发展。     

高铁对中国城市群生产性服务业集聚的影响

以中国16个城市群为案例,基于2007和2017年地级以上行政单元生产性服务业从业人员数据和铁路Origin-Destination（O-D,起讫点）旅行时间、班列数据,结合静态视角下生产性服务业集聚格局与高铁网络的空间关系分析和动态视角下的多元回归分析,探讨高铁对城市群生产性服务业集聚的影响及其空间分异。结果表明：1）高铁对生产性服务业集聚程度有积极影响,但影响效果在空间上不均衡;东部地区,尤其是珠三角、长三角和京津冀城市群受积极影响较显著,而同一城市群内,期初具有集聚优势的高铁城市为主要获益者。2）城市群经济发展水平和空间结构制约高铁影响效果,具备多中心结构的东部城市群内,普遍出现生产性服务业由核心城市向周边支撑条件良好的沿线城市相对扩散的现象。3）除时空压缩效应外,直达班列所代表的客运组织对于高铁影响力的形成具有重要作用;同时,高铁也通过城市人口集聚、市场需求扩大、信息化水平提升和地方政府积极参与的途径间接作用于生产性服务业。     

知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新影响的空间效应

知识密集型服务业作为国家创新体系的重要组成部分,已经成为促进区域旅游创新发展的关键因素。以中国长三角、珠三角和京津冀城市群为例,运用区位商、数据包络分析法、探索性空间数据分析法和空间计量模型等方法,对知识密集型服务业集聚和旅游创新的时空演变特征与两者之间的空间关联性深入分析。结果表明：① 三大城市群知识密集型服务业集聚特征明显,集聚程度由强到弱依次为珠三角、长三角和京津冀,且城市群内部各城市间的集聚存在不均衡特征。② 三大城市群旅游创新的生产效率变化主要由技术进步推动,旅游创新均表现出一定的空间集聚特征,长三角城市群具有明显空间集聚性,但空间集聚模式存在差异,珠三角和京津冀旅游创新集聚不明显。长三角城市群内部各城市大多属于高高和低低空间集聚模式,珠三角和京津冀城市群内部各城市大多属于高低和低高的空间集聚模式。③ 知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新水平的提高具有一定的促进作用但存在地区差异性,三大城市群旅游创新水平呈现空间溢出效应,但其对周边城市的辐射带动作用有待加强。     

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。