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。     

珠江三角洲城际间人口流动倾向空间特征——基于网络关注度数据的时空演化

通过构建城际人口流动倾向度模型并结合社会网络分析法,利用网络用户搜索行为数据对珠三角城市群城际间人口流动倾向路径时空演变特征、流动倾向强度空间差异进行分析。结果显示:珠三角区域核心城市的城际间人口流动倾向相对强度在区域内处于最高水平。中心城市与副中心城市城际间人口流动倾向路径不断巩固。人们体现在网络空间的城际间流动迁移倾向与现实空间的流动迁移行为表现出的路径依赖效应具有一致性。2011―2015年,深圳一直是广州、东莞和惠州的流动首选城市,广州一直是佛山的流动首选城市。2011和2015年珠三角各市在点度中心度位次结果保持稳定,广州一直高居第1位,深圳位居次席。     

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。     

珠海市新型冠状病毒肺炎聚集发生的时空特征及传播路径

利用珠海市卫生健康局公开发布的98例新型冠状病毒肺炎病例流行病学调查数据，通过26个疫情聚集单元的时空特征分析和4类典型传播路径的案例剖析，深入探讨了珠海市新型冠状病毒肺炎聚集发生的时空规律和传播路径。结果表明：1）珠海的疫情发展与武汉的人口流动与管控密切相关，由于管控及时，目前仍以疫源区直接输入和家庭聚集扩散为主要传播方式，在有限范围内扩散。2）存在输入一代家庭聚集传播、输入一代非家庭聚集传播、输入二代家庭聚集传播、输入二代非家庭聚集传播4种不同的传播路径，且以第一种为主要方式，但非家庭聚集传播的路径复杂，应加强流行病学调查和防控。3）对输入性病例从输入到发病的滞后周期以及聚集单元最长发病时间间隔来看，有少部分病例或携带者可以突破14 d限制，应警惕目前普遍采用的14 d隔离措施可能存在的风险。     

珠三角城市空间联系及社会网络——基于“流空间”的分析

基于A股上市公司对外投资行为所构拟的资本流、人口迁徙大数据所构拟的交通流和搜索引擎指数所构拟的信息流构建“流空间”网络,对珠三角城市空间联系特征与演进趋势进行定性描述与定量分析,并对城市群内流空间网络结构进行探讨。研究表明,珠三角城市群城市体系空间结构紧紧围绕广、佛、莞、深这一南北纵深的区域发展走廊,在信息流上呈现广州、深圳双核,交通流上呈现广州、深圳与东莞三核,资本流上呈现深圳单核发展的态势;城市网络呈现显著的核心—半边缘—边缘的非均衡结构,珠江东岸成为珠三角地区功能集聚、要素流动与城镇联系的高地,在城市网络中具有较高的资源配置能力;发展要素在湾区城市间自由流动仍存阻碍,城市间呈梯度发展差异,广州、深圳不论在流要素的吸引还是输出上均大幅超出其他城市。要实现珠三角地区城市群物理层面真正的同城、协同或融合,一方面需要打通阻碍要素自由流通的壁垒,另一方面需要打造城市核心竞争力。     

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。     

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。     

广东省经济增长的扩散回流与市场区效应实证检验

利用广东省2001—2017年121个区县的空间面板数据，对广东省区域发展格局进行了空间探索性分析。并从经济发展水平、区域经济差异和行政等级网状布局3个视角，采用3种中心?次级?外围划分模式，构建基于空间分解的空间计量模型实证检验了扩散回流和市场区效应。研究发现：广东省区域经济发展正在向广深?珠三角非广深?非珠三角的格局演变；上级区域对下级区域的影响仍以回流效应为主，扩散效应逐渐显现；次级区域和外围区域的发展仍受制于行政区划层级的制约，行政区划下的城市等级体系依然显著影响区域经济的扩散回流和市场区效应；下级区域对上级区域的市场区效应依赖于下级区域的经济发展水平，当经济发展水平相差较大时，下级区域难以形成支撑上级区域经济发展的消费市场，广州和深圳2个城市的市场主要是全国和国际市场，珠三角其他城市和非珠三角地市中心城区的市场依然是本地市场。     

珠三角地区人口分布时空格局及其变化特征

采用人口增减变化、人口商度以及人口集聚度等方法,对珠三角地区1982、1990、2000和2010年4期人口普查数据进行了分析,定量揭示了珠三角地区近30年来人口分布的时空格局及其变化特征。结果表明：1）从人口总量变化来看,1982―2010年珠三角地区人口数量增加了3 821.66万人,增长率达215.61%,远超全国平均水平;2）从人口流动状态看,1982―2010年珠三角地区以人口流入为主,其中珠三角的中部以及东部城市成为人口流入的主要地区,人口迁移流入是珠三角地区总人口增加、人口集聚程度增高的主要原因之一,但近10年珠三角地区的人口流入速率有所减缓;3）从人口集聚度上看,1982―2010年珠三角地区县市人口集聚程度普遍高于全国平均水平,并逐年增高,深圳、广州、东莞等市已成为区域人口集聚中心。     

知识密集型服务业空间关联特征及其动力机制分析——基于广东省21个地级市的实证

以转型中的经济大省广东为例,运用探索性空间数据分析法和空间常系数模型,分析广东省知识密集型服务业(KIBS)发展水平的地区差异、空间关联特征及其动力机制,研究结论表明:1广东省各地级市KIBS产出总体上以珠三角城市最高,但各行业存在空间差异;2广东省地级市KIBS呈空间正相关特点,但空间结构极不平衡,呈"总体分散、局部集中"分布格局,珠三角内诸城市属于KIBS热点区域,是高值集聚区,粤东西北的大部分城市是位于冷点区域,4 a间没有突破低值集聚的现状,也揭示了珠三角地区内相邻城市的KIBS具有竞争性,尚未形成有效的扩散-协同的发展格局;3广东省KIBS空间格局的动力因子分析表明:城市化、工业化、信息化、经济外向度和交通通达性均对KIBS发展有促进作用,而市场需求对KIBS发展产生负向影响。     

COVID-19疫情对中国城市人口迁徙的短期影响及城市恢复力评价

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情对中国国民经济和社会发展产生剧烈冲击。科学评价中国受新冠疫情短期影响及恢复情况并揭示其时空特征,可为常态化疫情防控阶段的经济形势研判和城市恢复提供有力支撑。基于2020年1月13日—4月8日百度迁徙大数据,通过构建恢复指数（RRI）和恢复缺口（RGI）等指标,从多尺度揭示中国受COVID-19疫情短期影响的逐日特征、阶段特征以及时空格局。结果发现：① 疫情未影响春节前返乡迁徙,节后恢复经历恢复停滞期、快速恢复期、平稳恢复期,全国总体恢复程度由恢复停滞期不足20%上升至快速恢复期末60%左右,3月3日开始进入平稳恢复期,恢复指数达70%以上,完全恢复至历史同期水平仍需较长时间。② 疫情对周末和节假日城市间交往活动影响显著,中部和东北地区尤为明显。③ 疫情影响的区域差异性明显,相对恢复程度西部>东部>中部>东北地区。④ 城市间恢复程度差异显著,节后至4月8日呈现南高北低空间格局。结合疫情程度,广州、深圳、重庆处于高确诊高恢复聚类,河北、天津、黑龙江、河南、安徽、湖南处于低确诊低恢复聚类。⑤ 随着疫情有效控制,城市层面恢复缺口由京津冀、长三角、珠三角等城市群的大规模成片劳动力迁入缺口,转变为国家中心城市和部分省会城市的点状缺口。本文研究结果表明时空大数据在重大突发公共卫生事件实时影响评价方面具有较好应用前景。     

Spatiotemporal analysis of COVID-19 risk in Guangdong Province based on population migration

Journal of Geographical Sciences - Population migration, especially population inflow from epidemic areas, is a key source of the risk related to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) epidemic....     

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。     

广东省产业结构发展水平的空间格局研究

以广东省的市域为经济单元,利用空间自相关分析和密度分析法,对1994—2015年广东省产业结构发展水平空间格局进行了研究。结果表明:广东省逐渐形成了以广州、深圳、东莞为中心的第三产业圈,周边城市为第二产业外圈,并逐渐向四周扩散的圈层式空间格局。珠三角地区产业结构发展水平较高,其他地区相对落后。全省的全局空间自相关性比较高,产业发展水平的空间聚集特征明显,高-高区域集中在珠三角地区,低-低区域主要分布在其他地区,有较明显的两极分化异质性。     

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。