耦合人群移动的COVID-19传染病模型研究进展

构建传染病模型可为疫情防控与公共卫生研究提供至关重要的规划与解析工具。由于宿主行为是传染病传播动态的决定性因素之一,有效耦合人群时空行为对以人为宿主的传染病建模具有重要意义。得益于人群移动大数据研究与应用的快速发展,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的疫情建模研究中呈现出了耦合人群移动建模的显著特征。为系统深入理解该项传染病模型研究中的重要进展,本文对相关文献进行分析与总结。首先,本文分析了COVID-19疫情与人群移动的交互影响,说明了耦合人群移动构建COVID-19模型的必要性。然后,根据建模的目的和原理,从疫情短期预测与过程模拟2个角度,对耦合人群移动的COVID-19传染病模型进行分类梳理。其中,根据耦合人群移动的方式,本文将面向疫情短期预测的模型分为人群移动一阶量与人群移动二阶量的耦合模型,将基于过程模拟的模型分为群体级别和个体级别的耦合模型。最后,本文评述了耦合人群移动的传染病模型研究进展和未来发展方向,认为该领域研究亟需更加深入建模与疾病传播相关的复杂人群时空行为、提升模型的空间解析能力、突破精细化时空传播模拟的计算瓶颈、拓展与前沿人工智能方法的融合,并构建普适而开放的建模数据与工具以促进应用发展。     

顾及时空对象空间相互作用的疫情风险评估建模与应用

新型冠状病毒肺炎（Coronavirus Disease 2019,COVID-19）在全球的传播仍在持续,根据COVID-19在国内早期的扩散特征,从地理学角度出发,构建了一种顾及时空对象空间相互作用机制的疫情风险评估模型,模型在参照时空对象空间相互作用迁移型传导模式的基础上,重点考虑了疫情传播的时空过程、并兼顾空间依赖及空间异质性因素,实现了疫情风险城际传播的关联性、动态性分析。在实证研究阶段,基于该模型对武汉及其主要影响城市在2020年1月上旬到4月上旬的疫情风险及动态演变进行了评估,通过与基于城市对象自身属性计算得到的实时疫情风险指数及其空间分布进行比较,验证了基于时空对象的空间相互作用模型在疫情风险评估方面的有效性。结果表明：① 模型能兼顾疫情传播的空间依赖及空间异质性特征,体现疫情风险的城际传播过程,为疫情传染风险评估及相关空间问题的研究提供了一种新的视角和方法;② 来自源对象的输入性疫情风险与对象间的空间相互作用强度存在显著正相关性,因此在疫情防控中要结合空间相互作用的主要影响因素进行综合决策。     

政府严控期我国地级市COVID-19疫情的时空集聚、演变及自相关效应研究

突发性重大公共传染性疫情在地级城市层面政府严格防控时期的时空演变特征能够有效反应我国综合应急防控能力.基于中国2020年1月24日-3月5日312个城市的COVID-19累计确诊数、现有确诊数、治愈数等统计数据,采用ESDA、优化的热点分析、空间马尔科夫链、空间面板数据模型等方法分析了政府严控期COVID-19疫情在3...     

基于GIS新冠智能体仿真模型及应用——以广州市为例

2019年12月湖北省武汉市出现了新型冠状病毒肺炎疫情.新型冠状病毒传播力强,导致全国甚至全世界范围都出现新型冠状病毒疫情.为了刻画新型冠状病毒在城市内部的传播方式,本文基于个体在城市中的行为和社会关系,融合了复杂网络理论和GIS技术构建了新型冠状病毒智能体仿真模型.该模型以广州市为研究对象,通过马尔科夫链蒙特卡洛方法...     

一种基于改进SEIR模型的突发公共卫生事件风险动态评估与预测方法——以欧洲十国COVID-19为例

突发公共卫生事件会严重影响社会公众生命健康,风险评估和预测可为突发公共卫生事件有效防控提供科学依据.本文提出了一种基于SEIR模型的突发公共卫生事件风险动态评估与预测方法,将突发公共卫生事件传播与人口、医疗、经济情况相结合,耦合危险性与脆弱性,建立合理的风险评估综合指标体系,利用熵值一层次分析组合模型实现突发公共卫生事...     

基于多智能体的城市洪涝灾害动态脆弱性计算模型构建

随着全球气候变化加剧和城市化进程的发展,暴雨洪涝灾害对城市社会经济活动造成的影响越来越严重。作为量化灾害影响程度、社会经济损失与风险评估的重要方法,城市洪涝灾害脆弱性研究对洪涝灾害风险管理与规划具有重要意义。目前,城市脆弱性的内涵进一步延伸,脆弱性指标体系不断丰富,所取得的研究成果能够反映一定时期内城市洪涝灾害脆弱性的整体特征,却无法同时有效地解决城市洪涝灾害脆弱性的空间非均匀性问题和动态计算问题。本文从脆弱性的动态特征出发,提出了城市洪涝灾害动态脆弱性计算方法,建立了城市洪涝灾害脆弱性量化模型与面向洪涝灾害脆弱性计算的多智能体模型,形成了基于多智能体的城市洪涝灾害脆弱性计算方法。在NetLogo平台上,利用智能体模型对浙江省丽水市城区的动态脆弱性进行了仿真模拟。研究结果表明该模型有助于发现不同时空条件下城市存在的“脆弱区”,为城市洪涝灾害脆弱性的时空分异特征分析、区域脆弱性的精细化评价提供方法支撑,能够为缓解措施的实施和洪涝灾害的精细化管理提供有效指导。     

基于多源时空大数据的区际迁徙人群多层次空间分布估算模型——以COVID-19疫情期间自武汉迁出人群为例

已有研究很少关注区际迁徙人群在不同尺度上空间分布的动态估算问题。COVID-19疫情爆发以来,坚决防止疫情扩散成为社会最紧迫的事情。在2020年1月23日武汉“封城”前夕,已有500多 万人离开了武汉,快速准确地推算这部分人群的去向,可以为防止疫情扩散和制定防疫决策提供科学依据。本文以此为例,基于开源腾讯位置请求大数据、百度迁徙大数据、土地覆盖数据等多源地理时空大数据,提出一种区际迁徙人群多层次空间分布动态估算模型,用于推算2020年除夕 （2020年1月24日）之前从武汉流入湖北省内各地的人群数量及其分布特征。结果显示：① 春节时段湖北省各地级市农村地 区人群增加数量占人群变化总量的比例平均达124.7%,从武汉市迁入各地级市的人群中至少51.3%流入农村地区;② 区县尺 度人群变化总量的空间分布呈现3个圈层结构：第一圈层为疫情核心区,包括武汉及其周边地区,以人群流出为主;第二圈层为 重点关注区,包括黄冈、黄石、仙桃、天门、潜江、随州、襄阳,以及孝感、荆门、荆州和咸宁的部分地区,以人群总量和农村地区人 群数量大幅增加为主;第三圈层为次级关注区,包括湖北西部宜昌、恩施、神农架和荆门部分地区,以人群小幅流入为主。最后,建议湖北省内,尤其是位于第二圈层内的区县,应高度关注农村地区人群的疫情防控。此研究成果在2~3天完成,显示大数据是可以快速地响应重大公共安全事件,为决策的制定提供一定支持的。     

网络舆情态势及情感多维特征分析与可视化——以COVID-19疫情为例

2020年初,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情席卷全国,疫情发展变化引发了社会各界的广泛关注.社交媒体平台作为网络舆情的重要载体,如何从中全面、准确挖掘分析网络舆情特征是疫情防控过程中的重要问题.本研究首先从舆情本体与客体时空关联的角度构建了疫情期间网络舆情多维分析模型,获取了2020年1月17日-3月17日多...     

新型冠状病毒肺炎疫情可视化进展与分析

新冠肺炎疫情期间,疫情数据成为民众关注的重点,涌现出了大量可视化图件,及时地向公众传达着疫情的数量信息和时空分布及变化,帮助大众快速了解疫情当前状况、推断发展趋势.本文从疫情数据可视化表达内容的维度出发,分析不同可视化的表达形式以及其对疫情数据的加工程度,结合示例把可视化分为"1阶"、"2阶"和"多阶",并分析各自表达...     

基于多元数据的中国地理空间疫情风险评估探索——以2020年1月1日至4月11日COVID-19疫情数据为例

新冠肺炎（COVID-19）在空间上具有一定的传播风险,对城市的安全健康构成了威胁,防止疫情传播成为紧迫的任务。在2020年1月1日至4月11日,COVID-19疫情经历了发生、迅速发展和趋于稳定的发展过程,利用初期的COVID-19数据进行宏观层面的疫情风险评估,为防疫控制措施提供一定的参考。因此本研究基于行政区划、定点医院、疫情小区以及道路交通等多元数据,在宏观层面提出并构建全国地理空间疫情风险性评估,对疫情风险分布探讨的同时进行评估效果验证,并根据构建指标揭示影响风险的因素及其机理,主要结论： ① 地理空间风险评估具有有效的可行性。② 地理空间疫情风险分布全局Moran's I指数为0.758,具有显著的空间集聚特征。同时,不同的省区市之间的局部LISA值呈现空间差异性,其中高—高聚类省区市占比全国25.81%,风险程度较高,主要分布在湖北、河南、湖南、江西、安徽、浙江、江苏、上海,低—低聚类省区市占比全国9.68%,风险程度较低,主要分布在青海、西藏、新疆。③ 地理空间疫情风险分布与地理区位、道路交通、医疗卫生、疫情现状指标均存在一定的相关性。根据统计学的Pearson相关性分析,其相关指标R ²存在差异,在数值上由高到低依次为疫情现状、地理区位、道路交通、医疗卫生,在属性上其相关因子存在正负2种效应,地理空间疫情风险与武汉市地理距离、定点医院密度以及居民-医院地理距离呈现显著的负相关,其R ²分别为0.813、0.545、0.436,与铁路网密度、公路网密度以及疫情小区密度呈现显著的正相关,其R ²分别为0.751、0.792、0.825。④ 地理空间疫情风险的构成因素错综复杂,其受到多种因子的共同作用,根据空间分层异质性分析,不同因子之间均存在交互作用,其中居民—医院地理距离与公路网密度、铁路网密度交互作用较强,q值分别为0.9842、0.9837。本研究在宏观层面为城市管理中重大疫情的空间资源分配以及区域空间的联防联控策略提供了相应的依据。     

COVID-19疫情时空分析与建模研究进展

COVID-19疫情是进入21世纪以来最为严重的全球公共卫生事件,并成为不同学科共同关注的热点.根据文献计量学分析结果,从疫情开始直至近期,关于COVID-19疫情的文章已经超过13 000篇,相关研究除从医学及生物学角度探讨病毒致病机理、特效药物和疫苗研制之外,更多的是探索疫情的非药物防控方法.本文针对后者,从传播关...     

新冠疫情防控措施对新疆地区地球背景噪声影响分析

2020年7月中旬至8月下旬,新疆地区采取疫情防控措施.选取2020-06～2020-09新疆台网28个宽频带数字地震计的波形数据,获取相应的PSD(功率谱密度)和PDF(概率密度函数),统计不同频段PSD值分布情况,分析疫情期间新疆地区噪声水平变化特征.结果 显示,受新冠疫情的影响,乌鲁木齐地区高频段(2～20 Hz...     

重大公共卫生事件中的舆情分析方法研究——以新冠肺炎疫情为例

2019年12月以来,新冠肺炎疫情迅速席卷全球,截至北京时间2020年5月10日16时40分,全球累计确诊病例4 115 662例,已成为全球聚焦的主要话题.微博等社交媒体平台成为此次疫情相关信息传播的重要渠道和公众情绪的有效传感器之一.对微博信息进行深入挖掘分析不但能研判舆情特点,更有助于政府对公众的情绪进行针对性疏...