中国疫灾的时空分布变迁规律

中国历史上是一个多疫灾的国度,在770BC~AD1911年间,平均每四年就有一年发生疫灾。中国疫灾变化与气候变化关系密切,寒冷期往往为疫灾频繁期,温暖期往往为疫灾稀少期,气候越寒冷,疫灾越频繁,寒冷期越长,疫灾频繁期也越长;3~6世纪的魏晋南北朝寒冷期形成了第一个疫灾高峰,14~19世纪的明清小冰期形成了第二个疫灾高峰;3000年来,随着气候的趋干趋冷,中国疫灾频度也呈长期上升趋势。中国疫灾分布的总体特征是城市重于乡村,京畿地区、人口稠密地区、自然疫源地区、自然灾害频发区为疫灾多发区。区域开发过程和地表人文化过程对疫灾分布变迁趋势有重大影响,3000年来,中国疫灾分布区域有从黄河中下游向外扩展的趋势,重心区域有由北向南、由东向西迁移的趋势。     

COVID-19风险冲击对疫区农户生计资本的影响及其抵御效应——以湖北、安徽、重庆为例

新冠肺炎(COVID-19)疫情给农户生计发展带来了重大风险,而生计资本是抵御疫情冲击、阻断返贫危机的关键。论文以重点疫区湖北省及周边地区为研究区域,基于可持续生计分析框架,从生计资本“结构—存量”多维视角出发,采用内生转换回归模型分析疫区465户农户生计资本对疫情风险的抵御作用。研究发现：① 重点疫区农户生计资本总量不高,疫情可能诱发生计脆弱性但不是唯一要素,基层公共卫生建设也极为重要;② 生计资本对疫情风险有显著抵御效应,人力资本维度作用更为凸显,物质资本占比过高反而会削弱疫情应对能力;③ 农户生计资本结构与存量分布不均,家庭劳动力、健康投入、财富积累、居住环境、社会阅历等是核心要素;④ 疫后生计恢复主要依赖于人力与金融资本的积累,而帮扶关键在于应急和兜底保障,要根据区域农户生计特征拟定差异化的疫情常态防控举措。     

明代江南地区的疫灾地理

疫灾是急性传染病大规模流行引起的灾害,自古就是人类健康和生命安全的巨大威胁。依据历史文献,采用数理统计、GIS分析和地图表达方法对明代江南地区的疫灾时空变迁进行研究。从时间演化看,明代江南地区至少有63年发生过疫灾,疫灾频度约23%。其中,1368-1464年间为9%,1465-1566年间为25%,1567-1644年间为36%,总体上疫灾趋于频繁。嘉靖、万历、崇祯三朝为疫灾群发期,集中了整个明代63%的疫灾之年。夏秋季节是疫灾多发季节,明代75%的疫灾发生在这两个季节。疫灾频度的长期上升趋势明显,整个明代经历了7个波长为30~50年的波动周期。从空间分布看,明代江南地区的疫灾与太湖的安澜与否密切相关,疫灾大多由水灾引起,因此,其疫灾分布重心始终位于吴县境内的太湖之中。疫灾高发区不断变化,1368-1464年间是苏州、湖州、松江（今上海）围成的三角地带,1465-1566年间是以苏州为中心的湖滨地区,1567-1644年间则几乎所有府城周边都是疫灾高发区。明代江南地区疫灾地理分布的总体特征是：府级城市疫灾多于县级城市,交通沿线城市疫灾多于地方偏僻城市,人口稠密区疫灾多于人口稀疏区;疫灾“热点区”分布在湖区,“冷点区”分布在山区。     

广州SARS流行过程的空间模式与分异特征

根据广州市SARS感染者的家庭住址信息进行空间化处理,得到了不同SARS感染人群在空间上的分布,并用数据模型定量表达了广州市SARS疫区的传播中心及其置信范围,结合SARS接收医院中心点的分布及其变化规律,对不同感染人群传播中心的异质性及其变化规律进行了分析,结果表明:随着疫情的发展,广州市SARS传播中心具有明显的向SARS接收医院中心点接近的趋势,且变化规律与SARS接收医院中心点的迁移规律大致相同,医院传播对广州市SARS传播过程有重要影响,且经历了由强到弱再到强的变化过程。本文研究有助于更好地了解SARS及其他新型传染病在都市区的空间传播扩散过程,并为公共卫生应急预案提供科学依据。     

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。     

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。     

中国3000年疫灾流行的时空特征及其影响因素

疫灾是人类灾害链网中的顶级灾害。利用历史疫灾史料,建立疫灾时间序列,使用历史断面分析、因子相关分析、时间序列分析等方法,对中国过去2720年疫灾流行的时空特征及其影响因素进行研究。结果表明：① 中国疫灾流行的频度和强度有长期上升趋势,温暖期形成疫灾低谷,寒冷期形成疫灾高峰。② 中国疫灾流行总体以夏、秋季为主,但有阶段性差异,15世纪50年代以后,由于疫病种类增多,疫灾频度提高,疫灾的季节性差异逐渐不显著。③ 中国疫灾波动周期主要有620~610 a、320~310 a、230~220 a、170 a、90 a等,它们大都是12 a或11.2 a的倍数,反映了“十二地支”周期的存在和太阳黑子活动对疫灾周期的重大影响。④ 过去近3000年里,中国累积的疫灾广泛度为93.51%,疫灾厚度达16.86层,东南半壁的疫灾比西北半壁的频繁得多、严重得多。⑤ 中国疫灾区域拓展与土地开发同步,疫灾重心变迁受经济重心的牵引,南宋以前由北向南迁移,南宋以后由东向西迁移;外来疫病输入对疫灾分布格局产生重大影响。⑥ 疫灾流行既是自然生态现象,也是社会文化现象,疫灾时空分布变迁反映人地关系变迁,人口稠密区、交通沿线区、都城周边区、自然疫源区、灾害频发区都是疫灾多发区。⑦ 地理环境分异奠定疫灾空间分异,高温、高湿、低海拔地区疫灾易于流行;自然灾害对疫灾具有诱发作用,灾害频繁区也是疫灾频发区,灾害频繁期也是疫灾频繁期;气候变迁影响疫灾波动,寒冷期疫灾多发,温暖期疫灾少发;人口增加带来的土地开发和人地关系紧张,加剧疫灾的流行;疫灾与战争如影随形,战乱频繁期也是疫灾频繁期。     

基于系统动力学的新冠肺炎疫情影响北京经济发展的模拟仿真分析

运用系统动力学方法,以北京市为例,通过多情景设置模拟COVID-19疫情对北京经济发展的影响;并对不同政策干预效果进行仿真分析。研究表明：① 分行业来看,COVID-19疫情对交通运输业的直接影响来自于出行管制,需求锐减和相关限制措施导致行业在短期内增长乏力;租赁与商务服务业需求不会随着疫情管控措施解除而立刻增加,行业复苏有一定的时滞;受其他行业复苏延迟影响,金融业发展的低迷时期会更长;复工复产的有序推进加速了工业和建筑业发展,有利于增强其对保持经济稳定的贡献。② 从整体来看,新冠肺炎疫情暴发在短期内使得北京经济下行压力增大,各种管制措施出台和需求萎缩会进一步降低经济增速。然而,随着疫情蔓延得到有效遏制和复工复产步伐加快,COVID-19疫情对北京经济发展的不利冲击会大幅降低。③ 从政策干预效果来看,解除企业生产和经营活动限制所引起城市经济发展水平的提升幅度大于财政对相关产业的补贴;而2种政策组合干预会进一步降低因COVID-19疫情暴发而对经济带来的不利影响,避免经济出现滑坡。模拟结果符合北京市2020年经济发展实际情况,验证了模拟方法的有效性。     

挑战还是机遇：新冠疫情发生前后乡村旅游游客行为对比

为充分把握新冠疫情发生前后乡村旅游游客的行为变化,利用网络游记,基于旅游进展的时间逻辑构建乡村旅游行为模式,通过扎根理论对新冠疫情发生前、后浙江省乡村旅游者的行为变化进行比较。结果表明：1）乡村旅游行为包括行为动机、体验行为、评价感悟行为3个阶段,其框架可从行为时间、行为环节、行为内容、行为层次4个方面组织;2）新冠疫情的暴发给乡村旅游造成危机的同时也带来发展机遇,疫情下催生出包括疫情压抑反弹、逃离疫情阴霾、门票特价诱惑、寻求安全区域、出行时间限制和出行空间限制在内的六大新兴乡村旅游动机;3）旅游实际体验中,疫情背景下乡村旅游游客体验行为呈现一系列新特征,体现在交通选择行为、拥挤感知程度、消费行为、管理体验行为上,景区游客数量、景区管理措施、景区消费场所的改变能相应地影响旅游者行为;4）疫情下出行需求与现实矛盾激烈影响旅游者的情感,游客的情感表达更为复杂。     

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。     

石家庄市远郊村COVID-19传播网络解构及其流行病学解释

2021年1月石家庄市远郊村疫情是中国首次爆发于农村地区的COVID-19公共卫生紧急事件。依据941例确诊病例确诊前14 d个体移动轨迹,以传播网络结构性分析和流行病传播动力学分析为手段,对比大城市城区,拟从疫点形成、输出形式、热区扩缩三方面解构农村地区COVID-19传播网络。结论如下：① 疫点数量和类型较多。快速城市化背景下与中心城市同时并发形成新疫点;社区活跃度较高导致共同暴露疫点形成;短距离“钟摆移动”加大了个体移动轨迹交叉密度,进而增加了临时暴露疫点形成的风险。② 具有显著的个体-个体接触传染特性以及上下游输出关系链特性,家族聚集性以及家族高代次输出是二次输出现象产生的主要原因。③ 有症状确诊病例延迟决策就医致使其隐匿时间较长相对危险度较高,导致网络热区范围和扩缩时间跨度增加。基此,本文提出机场邻近区域防控扩展、潜在疫点溢出人员延长管理、风险缓冲隔离区合理划设3点建议。散发公共卫生紧急事件传播网络研究是一种有益探索,将为提高农村地区公共卫生网络韧性提供依据。     

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。     

Lessons for New Zealand from Britain's Foot and Mouth Epidemic

This paper explores some implications for New Zealand's rural community of Britain's foot and mouth epidemic in the light of growing international trade and travel, and changes in New Zealand's rural society. The paper includes ecological mapping with a projected/likely spatial distribution of an epidemic in New Zealand, and an assessment of the possible institutional and social responses in the wake of a disease outbreak. It notes the course of the epidemic in Britain, and possible differences and similarities in institutional response frameworks between Britain and New Zealand.     

地理学在新冠肺炎疫情早期防控中的学术响应及展望

重大公共卫生突发事件如新冠肺炎等对区域人类活动有着深刻影响。作为以空间分析和人地关系为主要方法和对象的地理学，在疫情早期防控中的角色贡献以及未来趋势是迫切需要总结和讨论的重要议题。基于2020年1月20日~2月28日的文本数据，着重总结地理学者以及地理学视角下关于疫情的相关研究，地理学在疫情传播与扩散、区域规划与应急、数据与决策支撑等疫情早期防控方面做出了积极贡献，总结归纳了手机信令、百度迁徙数据等移动定位大数据与人工智能、数据挖掘、语义识别等新一代技术方法在疫情防控中发挥的支撑作用，反思提出未来应该在学科理论和防控措施方面，进一步优化风险预测模型、强化应急规划治理、加强国际合作及多学科数据交叉集成共享，从而提升应对重大公共卫生事件的科学性、主动性和高效性，为后疫情时期经济社会管理与空间治理提供科学支撑和依据。     

COVID-19疫情对中国区域经济及产业的影响

科学评估重大突发公共卫生事件的经济系统影响,调控其负效应,提升经济系统韧性,是国家重要战略需求。目前,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情在中国得以有效遏制,而外源性输入与局部风险仍存,系统辨识其影响路径与作用强度,对经济系统恢复具有指导意义。基于改进的中国多区域一般均衡分析模型,测度了中国不同疫情风险等级区的经济与产业影响,模拟了生产资料供给和产品需求变化下产业经济发展趋势及受损程度。结果表明,宏观经济层面,2020年中国GDP相比常态损失约0.4%~0.8%,导致短期消费平均下降约2%,就业平均下降约0.7%,而物价平均上涨约0.9%。产业经济层面,疫情对消费型及劳动密集型产业短期冲击最大,如服务业产值相比常态下降6.3%。从疫情对产业经济系统的影响分区来看,受疫情影响冲击较大的省份是风险一级区湖北省,呈现出以湖北为中心向四周扩散的蔓延格局,而不同地区受损的主要产业存在显著差异。此外,复工复产和积极财政政策两类疫情应对情景下区域经济系统的恢复强度模拟结果显示,相较于有序复工复产,增加财政刺激政策对GDP的提升率高了0.3%,但物价水平上涨约1.8%,而复工复产举措拉动产业恢复的辐射空间范围更广。     

基于交通管控效应的中国COVID-19疫情扩散的时空特征及其危险性

基于中国各级卫健委公布的疫情数据和全国列车数据,结合交通管控措施解析了中国COVID-19疫情扩散的时空特征和危害性,以及湖北“封省”对全国铁路系统的影响,结果发现：1）中国的疫情增长过程高度符合Logistic分布;空间上由湖北往东、南方向蔓延强度较大,各省内部疫情较为严重的地区通常为省会或经济发达城市。基于交通管控对疫情扩散的扰动,揭示了COVID-19的平均潜伏期约为4 d;并基于此测算了疫情的基本再生指数（R₀）,结果显示：R₀整体上呈波动下降趋势,截至2020-04-08全国各地区的R₀均趋于1;湖北以外的愈亡比远高于湖北,表明在医疗资源充足的情况下,疫情的危险性可以大幅降低。2）通过湖北“封省”管控前后的铁路网络对比得出,湖北“封省”措施对中心性较高的城市影响较大,尤其是长三角地区,对中心性较低的城市影响微弱;此外,“封省”措施对全国铁路网络整体连通性不会产生根本性的影响。     

Research Methodology for Tourism Destination Resilience and Analysis of Its Spatiotemporal Dynamics in the Post-epidemic Period

As the COVID-19 pandemic continues to spread, the global tourism industry is facing enormous challenges. There is an urgent need to explore an effective path for tourism to recover and revitalize. With the normalization of the epidemic, tourism destinations will pay more attention to the prevention, warning, and coping strategies of the epidemic, and this focus will also be evident in the study of tourism destination resilience in the post-epidemic period. Some studies on the epidemic and the resilience of tourism are currently underway, but few of them are integrated with research on the resilience of tourism destinations in the post-epidemic period, although no systematic research ideas or methods have been found. Based on resilience theory, this paper summarizes the general research ideas and develops an epidemic resilience model suitable for urban tourism destinations. The present study also proposes a set of research methods based on the index system to analyze the resilience and its spatiotemporal dynamic characteristics of tourism destinations in the post-epidemic period. The methodology can be divided into three stages: Firstly, construct the conceptual model and evaluation system for tourism destination resilience; Secondly, select case sites for empirical analysis, measure the resilience of tourism destinations, and analyze the characteristics of spatiotemporal differences and subsequent factors of influence; And finally, establish an adaptive management mechanism for tourism destinations to use in response to the epidemic and in guiding the formulation of post-epidemic recovery policies.     

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。