疫情冲击下中国各省区旅游韧性的时空变化与影响因素研究（英文）

新冠肺炎疫情导致人员流动阻断,旅游业成为受冲击最严重的行业之一。随着国内疫情形势的逐渐好转,各省区旅游业随之恢复,但表现出时空异质性特征。本文从“韧性”角度表征旅游业面对疫情冲击的抵抗与恢复情况,分析旅游韧性的变化趋势、空间格局及阶段性特征,探究旅游韧性差异的影响因素。研究发现：我国旅游业呈现出明显的韧性特征,多数省区旅游韧性走势呈现波动上升;甘肃、海南、贵州、河北、山东具有较高的综合韧性水平,西藏、宁夏、山西、北京综合韧性指数极低,其他省区呈现“北弱南强”的格局特征;考察期内我国旅游韧性经历了艰难抵抗—加速恢复—震荡提升三个阶段;各省区旅游业对疫情冲击的抵抗能力普遍较弱,恢复能力差异明显。疫情严重程度、防控政策严格程度、客源地–目的地连带影响作用、旅游基础、地理区位等因素均会对旅游韧性产生一定影响。     

中国旅游城市星级饭店韧性时空分异及影响因素

新冠肺炎疫情重创全球旅游业、饭店业,但不同城市旅游业、饭店业应对和适应扰动的能力不同,即韧性存在差异。以中国41个旅游城市的星级饭店为研究对象,构建基于累积损失的韧性评估模型,运用SARIMA、随机森林等方法,探讨新冠肺炎疫情干扰下2020年旅游城市星级饭店韧性的时空分异特征及影响因素。研究发现：①在中国疫情防控成效逐渐趋好的态势下,中国旅游城市星级饭店韧性不断增强,但韧性演变存在差异。②中国旅游城市星级饭店韧性空间分异明显,存在交通廊道效应和地理邻近效应。③影响旅游城市星级饭店韧性水平的主要因素依次为：客房平均出租率增长率、餐饮与客房收入比、人均公园绿地面积、国内旅游收入增长率、空气质量优良率、城镇居民人均可支配收入等,它们对旅游城市星级饭店韧性水平的影响呈现出非线性的复杂作用。对指导新冠肺炎疫情干扰下旅游城市星级饭店韧性增强具有重要的参考价值。     

城市群视角下新冠肺炎疫情的时空扩散特征与影响因素

采用各省份卫健委每日通报疫情数据,结合空间自相关、地理探测器等方法,从城市群视角分析2020年1月21日至6月30日新冠肺炎疫情在中国内地的时空扩散特征与影响因素。结果表明:(1)新冠肺炎疫情的扩散可划分为4个阶段,空间上呈现出圈层结构特征;具有显著正空间集聚特征,且空间集聚格局相对稳定。(2)城市群内是疫情扩散的主要场所,但变异系数在快速下降。累计确诊病例与城市群发育度具有正相关性。城市群内累计确诊病例的空间分布模式划分为弱中心城市群、弱单中心城市群、强单中心城市群、强多中心城市群4种类型。(3)城市群内累计确诊病例与经济发展水平、医疗卫生水平、人口规模、交通联系强度、对外经济贸易水平均存在显著的正相关性,其中医生数对     

中国跨境进口电商企业的时空特征及影响因素分析

以中国361个地级行政区为空间单元,运用核密度、空间自相关、空间计量回归方法,研究中国跨境进口电商企业的时空特征及其影响因素。结果表明：①2004—2018年间中国跨境进口电商企业从“萌芽期”“发展期”到“平缓期”呈阶段性发展;企业分布涉及城市不断增加,从东部向中部逐步扩散,多中心化更加明显,大城市带动周边城市发展范围扩大。②跨境进口电商企业在全国范围内呈现“东多西少,南多北少”的分布特征,城市层面具有较强的集聚特点,形成“两大两小”不同分布模式的跨境进口电商企业集聚区。③跨境进口电商企业的空间分布是多因素共同作用的结果,集聚经济、交通运输水平、网络设施水平、物流发展水平对此影响较大。     

基于脆弱性视角的中国高铁城市网络韧性研究

基于中国高铁城市间列车流动数据构建高铁城市网络,利用脆弱性视角对中国高铁城市网络韧性进行研究,并探讨了新型冠状病毒肺炎疫情背景下武汉和湖北封城状态的网络韧性及城市响应,主要结论为：① 中国高铁城市网络发育程度有待提高,城市网络发展水平区域差异性和层级性特征明显。② 城市网络核心节点地位突出,控制能力强,关联效应显著,城市网络具有较强的适应和恢复能力,但网络韧性受关键节点影响显著。③ 蓄意攻击相比随机攻击能显著降低城市网络韧性,但在核心网络未遭受严重打击状态下,整体网络仍能保持较高的运转效率。④ 中国高铁城市核心网络保留了城市网络的主要运行特征,东高西低的网络发育特征明显,京广和京沪高铁是核心网络中交往最为频繁的通道。⑤ 武汉和湖北封城对中国高铁城市网络韧性总体影响较小,但对城市节点影响明显,总体上受到城市行政等级、交通运输干线和地理空间距离等因素影响,区域封锁状态下随着核心-边缘结构的调整,城市将提升自我核心度以弥补封锁区域核心地位的缺位。     

全球抗病毒药品贸易格局演化及其对新冠肺炎疫情防控的启示

新冠肺炎疫情大流行仍在肆虐全球。国际合作,尤其是在全球大流行时期保持医药卫生健康领域正常流通的特需药品贸易是抗击疫情的关键。然而,疫情期间越来越多的出口管制已经使得以往的全球药品贸易发生一定程度的改变,全球抗病毒药品贸易中的相互依存关系在大流行期间被刻画的更加清晰。本文通过梳理2000—2018年全球抗病毒药品贸易格局的时空演化特征,探讨了全球抗病毒药品贸易的产品结构及各国（地区）在全球抗病毒药品贸易体系中的地位变动,特别是揭示了中国与其他国家（地区）在全球抗病毒药品贸易体系中的相互依存关系。研究发现：① 产业结构上,以疫苗产品为主的全球抗病毒药品贸易体系正向以疫苗、含抗生素药品为主演化。两类药品出口都集中于欧美发达国家;中国则主要出口抗生素。② 拓扑结构上,全球抗病毒药品贸易网络是一典型的“核心-边缘”式的小世界网络。网络核心由美国逐步转向西欧国家。网络社团逐步聚拢,中国逐步脱离美国社团,向以德国、比利时为代表的西欧社团靠拢,并且在网络中的地位也越来越重要。③ 空间结构上,全球抗病毒药品进出口贸易格局逐步由分散走向集中,形成欧洲主导、美国衰落、亚洲兴起的发展态势。④ 在抗病毒药品贸易上,中国与主要发达国家（地区）间的相互依存关系逐步加深,而与“一带一路”沿线国家（地区）间的相互依存关系较低。     

城市微博数据驱动的群体疫情情感响应时空特征——以武汉市和石家庄市新冠疫情为例

研究城市大规模人群对疫情的情感响应时空特征,对于安抚人们情感状态以及优化防控措施具有重要意义。该文以带有地理标签的新浪微博数据为主要数据源,结合实地调查问卷,提出疫情场景下城市用户群体多维情感响应时空特征分析框架,该框架重点构建了城市用户群体对于疫情的多维情感强度的精确评估方法;在此基础上,分析疫情情感响应在时空维度上的变化特征,解析情感响应的显著影响因子。研究结果表明:1)该文提出的疫情情感响应评估方法,可准确量化疫情场景下城市群体多维情感响应强度;2)疫情防控期间政府采取的防控措施能够有效安抚城市群体愤怒、恐惧等负面情感;3)喜悦情感是疫情防控期间城市群体情感响应的主体情感;4)面对疫情再次发生,城市群体负面情感强度上升幅度会显著下降。该研究可为政府部门增强疫情情感监测能力、提升情感治理水平提供方法参考和决策依据。     

新冠肺炎疫情对河南省旅游业的冲击表征及影响机理研究

为了科学研判新冠肺炎疫情对旅游行业带来的冲击和损失,正确看待疫情之下旅游业的"危"与"机"及疫后修复,为稳定旅游行业信心、制定政策措施、推进有序复工、推动河南省旅游业高质量发展提供数据支撑和政策依据,基于PSR理论模型,运用问卷调查、网络文本分析等方法,研究疫情对河南省旅游业的影响及形成机理。研究发现:疫情带来"流断"压力,消费市场急剧萎缩,旅游产业链暂时停摆,旅游企业损失较重,面临严峻考验;旅游业界积极响应,企业自救、行业互助、政府兜底成为应对疫情的破局之道;疫情压力作用于旅游消费和供给状态,在自组织与他组织耦合作用下实现系统响应优化;"后新冠"时期,旅游发展将回归健康本质,人们出游逐步慢热,旅游业恢复将是一个艰难复苏的过程。     

新冠疫情影响下全球贸易格局的变化

本研究利用2019年与2020年全球86个国家的产品贸易数据,对疫情后全球商品贸易格局进行刻画,并应用回归分析方法,对新冠疫情影响下的全球贸易变化影响因素进行探讨。结论如下：1)尽管疫情前后世界贸易的总体格局并未发生明显改变,但以中国为代表的发展中国家的重要程度得到显著提升。2)新冠疫情影响下的全球产品贸易格局发生了较大的改变,重工业产品贸易数量和比重明显下降,而宝石和贵金属商品贸易量和比重却大幅增加。3)疫情爆发后,西班牙、澳大利亚、中国以及瑞士分别在运输设备、采石和采矿、电气和机械商品以及宝石和贵金属商品上展示出了显性比较优势。4)全球贸易变化影响因素分析表明,工业化水平对于维持国家贸易量以及维护国际贸易地位具有重要的意义。相反,国际贸易依赖程度的增加则会在一定程度上降低该国的贸易韧性。研究结果可为公共危机事件中全球贸易格局的评估,以及国家贸易产业配置合理化提供一定参考。     

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...     

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。     

COVID-19疫情冲击下的中国对外贸易韧性格局及影响因素

COVID-19疫情全球爆发,成为载入史册的一次全球公共卫生事件。在此期间,中国贸易的变化反映了突发公共卫生事件对全球和地方贸易的影响,凸显了中国的贸易韧性。借鉴区域经济韧性理论开展中国贸易韧性的格局和影响因素研究,利用2020年1—12月中国31个省（自治区、直辖市）的贸易数据,对其贸易的整体状况和贸易韧性格局进行分析,并运用地理探测器的方法对疫情冲击下的中国贸易韧性格局的影响因素进行探讨。研究发现：① 根据与2019年同期比较,可将中国贸易韧性变化过程划分为两个阶段,2020年1—5月为抵抗期,2020年6—12月为恢复期。② 在疫情影响下,各省份的贸易韧性具有较大差异,贸易抵抗性较好的区域主要包括四川、陕西、江西等内陆中西部省份和河北省,较差的区域主要为对外贸易基础较差、疫情严重地区以及边境省份。而贸易恢复性较好的主要为云南、贵州等内陆省份和疫情冲击影响最严重的湖北省。③ 疫情冲击下影响中国贸易韧性的因素是多源的,整体来看最大贸易国疫情严重程度、贸易伙伴数量、本地疫情严重程度因子等对贸易抵抗性解释度最高;对贸易恢复性解释度最高的因子为地区经济发展水平和医药产业状况。除了各维度因子不同程度的影响,各因子间的交互作用均增强了贸易抵抗性与恢复性的空间分异性。关于中国贸易韧性格局及影响因素的探讨,对认识特殊事件冲击下的全球化进程和区域贸易韧性评估具有重要的理论价值,也对构建中国国内国际双循环新发展格局具有重要的实践意义。     

中国COVID-19疫情时空演化与综合防控

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情仍在全球范围内蔓延,是当前人类社会面临的重大突发公共卫生事件,对个人、家庭、社会乃至国家均产生深远影响。基于官方通报的病例数据及相关POI数据,综合运用数理统计与空间分析等方法,从省域、市域、县域和小区4个空间尺度探究疫情在中国的时空演化过程,进而探索疫情防控的综合机制与策略。结果表明：① 中国COVID-19疫情在时间演变上,始于大雪,盛于立春,衰于惊蛰,滞于春分,并经历早期武汉主导暴发、中期全国差异扩散、后期武汉主导衰减及末期本土疫情传播基本阻断4个阶段,对重要事件节点响应明显;② 空间分布呈现“喇叭”状的“一核两弧多岛”格局,主要受邻近性与联系强度影响;空间演化经历“核发—群发—散发—点发”4阶段模态,各阶段核心聚集区均位于湖北省内。最后,整合中国疫情演化的影响因素及相关措施,提出针对当前疫情发展和应对未来类似挑战的人地互馈协同发展的有效对策,具体随时间表现为及时响应、统筹合作、常态防控及严防输入等,并展望未来深入探究的方向。     

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...     

陕西省COVID-19疫情时空演化与风险画像

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的暴发与蔓延，给中国乃至全球带来了极大挑战，已成为社会与学界关注的痛点问题。大流行病在人群与地域的传播扩散是人类与疫情抗争的时空动态过程，值得从地理学视角展开讨论。文章以毗邻中国疫情始发省域湖北的陕西省为研究区，基于官方通报的病例数据与人工判读采集的病例详细信息及相关POI数据，综合运用数理统计、空间分析、文本分析、案例分析等方法，重点探究确诊病例的社会人口学特征和疫情的时空演化格局，评估重点市域的疫情风险等级。结果表明：1）陕西省确诊病例以男性居多，年龄上整体趋向中高龄化，以40~49岁人群为最；外地感染与本地感染均以由“城”作起点的迁移主导；多呈由武汉输入型病例所致的小型核心家庭群聚感染模式，而大型复合感染及特殊场所感染影响深远。2）疫情时间变化差异性显著，整体呈现波动发展、低速衰退、平稳清存3个阶段，确诊时间相对发病时间及初诊时间存在滞后性，且输入型病例多在返陕后0~3 d出现症状。3）疫情在陕西省的空间扩散呈现“远鄂单核”的结构模式，这显著区别于其他环鄂省域。陕西省COVID-19发病率空间分异显著，表现为集中于中南部的倒“T”型分布模式；市域演变呈“三足鼎立”模态；流动路径以“武汉—西安”为主，呈“一源多汇、汉入中南”的流动格局。4）重点市域西安疫情风险等级的空间分布特征表现为“一组团三小片”格局，主城区风险等级高于周边区县。     

基于人口流动的广东省COVID-19疫情风险时空分析

人口流动,特别是来自疫源区的人口输入,COVID-19疫情传播的关键风险来源。本文以广东省为例,利用人口迁移大数据与地理空间分析技术,综合考虑人口来源地风险差异与流入地社会经济属性差异,并依据输入性病例发病的间隔时间分布引入时滞过程,构建了包含时滞效应的疫情风险时空分析模型,理论上可以根据现状人口流动研判未来一定时期的疫情风险的变化趋势及空间格局,为提前谋划和精准防控提供决策参考。分析结果表明：① 广东省新型冠状病毒肺炎疫情在2020年1月29日拐点初现,随后呈现逐步下降的趋势。② 基于输入性病例发病的时滞过程分析,输入性病例从输入到发病普遍存在间隔时间,且间隔时间为1~14 d的病例比重较高。③ 疫情风险存在明显的空间差异,各地疫情风险依据输入风险、易感风险以及抵御风险能力的不同而存在较大的差异。④ 广东省各地市与疫源区城市之间的联系程度、人口流动规模及其交通区位因素,显著影响省内疫情风险的分级。深圳、广州等一线城市是高风险区,东莞、佛山、惠州、珠海、中山等邻近深圳和广州的珠三角城市是中风险区,珠三角城市群外围的粤东西北地区是低风险区。应根据疫情潜在风险,制定基于分区分级的防控措施,促进局地精准防控与社会整体良性运转。     

Comparison of spatio-temporal transmission characteristics of COVID-19 and its mitigation strategies in China and the US

Journal of Geographical Sciences - Investigating the spatio-temporal transmission features and process of novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) mitigation strategies are of great practical...     

COVID-19疫情防控中的中国公众舆情时空演变特征

COVID-19疫情是全球面临的重大公共卫生危机。客观认识疫情期间的公众舆情响应和区域差异,对于提高重大公共卫生事件的政策调控和科学治理具有现实意义。本文以新浪微博为数据源,基于潜在狄利克雷分配主题模型和随机森林算法构建了主题抽取和分类模型,识别微博文本中的13个舆情话题,并从数量、空间、时间、内容等方面分析了2020年1月9日—3月10日在湖北省、京津冀、长三角、珠三角、成渝等城市群及沿边口岸等重点区域分布特点。结果表明：中国公众的响应总体是理性和积极的,但各舆情话题在区域内部的空间分布差异明显。各区域热点分布中,京津冀以首都北京为中心,长三角以上海为中心,辅以南京、杭州等热点,珠三角以广州、深圳为两核,湖北省以武汉为中心。建议应持续加强重点区域的疫情舆情关注和因地制宜的差异化精准响应。