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相似文献
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1.
模拟传染病时空传播、定量评估疫情风险对科学防控、精准施策具有重要的现实意义。本文融合多源时空数据,构建了耦合LSTM算法和云模型的疫情传播风险预测模型。该模型首先基于GIS和LSTM算法构建疫情空间演变模拟模型,通过学习历史疫情数据中的规律,以1 km×1 km为空间尺度、天为时间尺度模拟传染病时空传播过程。其次,基于模拟传染病例数据和疫情传播时空影响因素构建风险评价指标,应用云模型和自适应策略构建疫情风险评估模型,实现多空间尺度的疫情风险评价。在实证研究阶段,应用该模型对北京2020年6月份突发COVID-19疫情空间演变过程进行模拟和风险评估,并引入常规机器学习模型作比较验证。结果表明:应用于疫情时空传播模拟,相较其它常规的机器学习模型,考虑时序关系的LSTM模型的模拟精度更高(MAE为0.00261),拟合度更好(R-square为0.9455);耦合模型不仅能充分考虑传染源因素、天气因素、疫情扩散因素及疫情防御因素对疫情风险传播的影响,反映风险演变趋势,还能快速量化区域风险等级,实现不同空间分辨率下的疫情风险评估。因此,基于LSTM算法和云模型的耦合模型可有效预测疫情的传播风险,同时,也为传染病时空传播建模与风险评估提供了方法参考。  相似文献   

2.
在2020年COVID-19第一波疫情中,通过一系列非药物干预措施,国内许多城市实现了疫情的快速抑制。对这些交叉叠加的多项干预措施进行单项措施的效果评估,识别出关键的防控策略,能够为未来的疫情防控提供重要的经验与科学依据。本研究以深圳市为例,利用融合了多源时空轨迹大数据的空间显式智能体模型评估深圳市快速抑制第一波疫情的各项非药物干预措施效果,识别出核心措施与辅助措施。模拟结果显示,在深圳市第一波疫情中,单项干预措施有效性从高到低依次为居家令、综合隔离、佩戴口罩与分批复工。其中,居家令或综合隔离均能有效抑制疫情的大范围暴发,被本研究称之为核心措施;佩戴口罩或分批复工则只能从不同程度上降低总体感染规模并延缓疫情峰值,并不能抑制疫情暴发,被本研究称之为辅助措施。考虑到社会经济成本以及常态化防疫中人群依从性降低,本研究建议在COVID-19 散发疫情防控中将核心措施与辅助措施相结合,重点实施各项隔离措施,同时将外出佩戴口罩作为疫情常态化防控手段。此外,本研究展示了结合时空大数据与智能体模型精细化模拟城市内部传染病扩散过程的优势:不仅能在城市内部高精度推演疫情发展过程,而且能够支撑评估面向个体及各类型出行活动的非药物干预措施实施效果,为制定针对性、精细化的“时间-空间-人群”防控策略提供重要的科学依据。  相似文献   

3.
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312个城市的时空变化特征。研究发现:① 全国COVID-19现存确诊数经历了“快速增长扩散、基本控制、逐渐下降、局部地区完全控制”的变化特征并在2月17日达到峰值,上升期的日均增长率为17.5%,下降期的日均下降率为5.1%,绝大部分城市的疫情变化特征与全国总体情况类似;② 春运期间的人口流动性高是导致疫情快速扩张的主要原因,武汉“封城”之前14 d的百度迁徙强度指数与部分城市的累计确诊数显著相关;③ 优化的热点分析方法识别出疫情热点的空间分布具有固定性且主要分布于以武汉为中心、半径约350 km范围内的36个城市,未识别出具有统计显著性的疫情冷点城市;④ 对各城市现有确诊人数的马尔科夫链转移概率矩阵分析结果显示,各种类型维持现状的概率大于0.85,向下转移的平均概率明显高于向上转移的概率,在不同空间滞后类型的影响下各类型转移概率发生明显变化;⑤ 空间面板数据模型估计结果显示312个城市的现存确诊数具有显著的空间和时间自相关性。本研究从地级市层面多角度分析了政府严控期间COVID-19疫情的时空变化特征,疫情防控重点在于降低其时空自相关效应,为我国当前及未来应对突发性重大公共传染性疫情提供决策参考。  相似文献   

4.
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—层次分析组合模型实现突发公共卫生事件风险动态评估。此外,本文建立了传染病传播动力学修正SEIR模型,将传染病传播动力学模拟预测与风险评估相结合,实现突发公共卫生事件演变趋势的预测和风险的动态预测。2019年12月底的COVID-19疫情是一次传播速度快、感染范围广、防控难度大的重大突发公共卫生事件。本文以欧洲10国COVID-19疫情为例,开展风险评估与风险动态预测研究,依据欧洲10国自疫情开始至2020年4月16日的疫情数据,预测了2020年4月17日—2020年5月10日疫情演变的趋势,进而实现了10国的疫情风险动态预测。本文模型预测结果表明至2020年5月10日欧洲10国疫情形势仍然严峻,预测数据与真实数据的拟合优度R 2大于0.92,预测结果与疫情真实情况基本一致,在此情况下,复工复产对于疫情防控仍然是不利的。本文提出的基于SEIR模型的公共卫生事件风险动态评估与预测方法为疫情已然传播开的国家和地区提供了风险持续评估和预测的可能,为后期疫情防控决策提供了支持,同时也可用于今后新的疫情发生时期或其他突发性公共卫生事件下风险的应急评估和预测。  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
SARS和COVID-19的暴发对我国公众健康、社会经济等造成了严重影响,为揭示呼吸道烈性传染病的时空传播的共性规律和差异特征及背后原因,运用时空统计方法,系统分析并对比了SARS与COVID-19的时空传播差异性特征,并结合病毒本身传播特性及交通、温度等因子进行原因分析。研究表明:① 时间序列上,SARS从发病初始到结束经历了2个阶段,即上升期-平缓期,COVID-19经历了3个阶段,即上升期-急剧上升期-缓升期。② 空间传播模式上,COVID-19传播强度及传播范围大于SARS,且COVID-19的整体连通性较大,各省份与病毒暴发地的联系更为紧密;SARS和COVID-19的传播都存在明显的空间聚集性特征;二者均以邻近传播、远距离飞跃式为主,且SARS存在中次级传播中心,COVID-19扩散中心未发生转移。③ 空间传播方向上,SARS以北京市、香港特别行政区、广东省为中心,空间传播方向性更强,COVID-19仅以湖北省为中心向外扩散。④ 空间传播速度上,SARS各省份首例病例传播时间跨度较大,COVID-19各个省份首例病例传播时间大致以胡焕庸线为分界线,呈现出“东快西慢”的现象,传播时间跨度较短。⑤ R0是造成SARS和COVID-19空间传播范围与空间传播速度差异的主要原因;SARS和COVID-19病毒温度适宜性有所差异,但在温度接近的区域均发生了空间聚集性传播和邻近区域传播;除病毒本身传播能力、温度影响外,交通是影响SARS和COVID-19空间远距离飞跃式传播的主要原因,二者空间传播速度均与路网密度呈负相关关系。  相似文献   

8.
疫情地理传播与网络舆情之间的时空关系对于开展突发疫情应对具有重要意义,是国家新型城镇化与发展全球化的重要课题。利用H7N9突发疫情感染人数、网络舆情关注数、网民人数、地理行政区划等数据,应用大数据分析与地理可视化方法,对疫情地理传播与网络舆情时空关系进行了研究。结果表明,疫情地理空间传播与网络舆情传播之间存在潜在的时空关系,主要表现为突发疫情引起的网络舆情的空间分布与现实疫情事件的地理空间分布特性具有总体相似一致性和局部偏差性。疫情传播与其引起的网络舆情传播的数量特性、时间特性、地理区域特性具有整体一致性;网络舆情反映疫情地理分布具有局部偏差性。  相似文献   

9.
肾综合征出血热(HFRS)主要是由鼠类携带传播汉坦病毒而引起的一类自然疫源性传染病,严重危害着人类健康。陕西省是我国HFRS疫情最严重的省份之一,发病率居全国前列,研究其疫情时空分异和影响要素对指导当地疫情防控具有重要意义。本研究基于2005—2017年县区尺度HFRS发病率数据,采用空间自相关、热点分析等方法分析陕西省疫情时空分异特征,并利用地理探测器探究影响疫情的主要自然环境和社会经济要素。结果表明:2005—2017年陕西省HFRS发病率明显高于全国水平,同时呈现明显的时间波动和空间聚集,平原面积占比、建设用地面积占比、人口密度等因素可以解释约20%的HFRS疫情空间分异;关中平原聚集了陕西省90%以上的高发病县区,其疫情亦呈现明显的空间分异性,主要受降水量、 NDVI、土地利用类型等因素的影响。由此可知,高发病县区聚集、且自然环境和社会经济条件明显不同的关中平原是陕西省HFRS疫情流行的关键地区。因此,建议陕西省HFRS疫情防控应当重点关注降水量、植被状况以及土地利用类型,特别是在土地城镇化水平较高、人口密度较大的关中平原进行有效的防控干预。  相似文献   

10.
“复工就是稳运行,复产就是稳大局。在全局干部职工的努力下,目前全局21家企事业单位,共落实(含续作)271个重点工程项目,在建项目复工复产率达98%。”近日,在推进复工复产和年度重点工作座谈会上河南省地质矿产勘查开发局局长郭轲对全局复工复产工作提出具体要求。提前谋划部署按照河南省关于积极应对新冠疫情影响、夺取疫情防控和经济社会发展双丰收的相关要求,该局印发了《河南省地矿局关于做好当前复工复产疫情防控工作的指导意见》等文件,就复工复产工作提出了要求。  相似文献   

11.
新冠肺炎疫情作为国际性突发公共卫生事件引发了社会媒体的高度关注。微博评论内容是用户对疫情中介性事件的认知、态度、倾向和行为的汇集,为基于用户情感分析的舆情演化研究提供了高现势性和高时序性的文本语料。本文以2020年1月23日至4月8日期间“人民日报”每日疫情通报的微博评论为信息基底,首先使用中文自然语言处理工具SnowNLP对语料进行情感倾向性抽取,完成正负向的情感分类,然后基于Single-Pass聚类算法实现文本语料的聚类分析,探索疫情热点话题,最后利用Louvain社团发现算法实现舆情被关注度的信息挖掘。① 时间维度上,每日情感趋势表明用户经历了焦虑害怕(1月24日—2月18日)、平稳自信(2月19日—3月15日)和紧张担忧(3月16日—4月8日)的情感更迭阶段;② 空间维度上,用户参与数量、所在地情绪状态和评论地情绪投射等关联分析显示不同行政区的疫情关注度和情感状态存在明显差异,疫情越严重地区的微博用户,其参与度越高且情绪状态与投射值越低。该研究通过引入自然语言处理技术和社团网络算法,构建出一种面向社交媒体评论文本数据的舆情分析方法框架,为重大公共事件的舆情研究提供了理论支持和创新思路。  相似文献   

12.
2019年新冠肺炎(COVID-19)的全球爆发引起了公众对生物气溶胶的广泛关注.生物气溶胶是大气气溶胶的重要组成部分.生物气溶胶由于具有普通气溶胶的理化性质和本身特有的生物学特性,在全球生态系统、气候变化、空气质量和公共卫生等领域均扮演十分重要的角色.然而,目前学术界对生物气溶胶的研究主要集中在采样监测、消杀防护以及...  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
在“新冠”肺炎疫情发展过程中,人群动态的观测理论研究与应用受到了国内外许多研究人员和民众的重点关注,特别是公共卫生学、临床医学、地理学、公共管理学等多学科交叉,探索科学的疫情动态监测、精准防控、准确预测与有效应对等方面的理论与方法。本文首先系统介绍人群动态的观测理论研究背景和意义,概括地描述其核心的3个问题(观测其如何变、分析其为何变、控制其如何变),从信息地理学、测绘学等领域角度阐述人群动态的观测理论研究意义及其学科价值。接着,围绕人群动态的观测与时空应用,本文阐述地理时空大数据背景下人群动态的关键观测理论框架(如基础时空理论、时空定量与综合观测理论、时空过程优化理论等),及其所存在的瓶颈问题和发展需求。然后,结合未来理论研究与关注变化,阐述了4个典型的人群动态观测理论趋势变化,包括:数字化社会治理与公共安全/卫生应急等需求驱动下的精细化观测、公共利益至上与个人保护最大化兼顾下的差异化观测、对人观测与对地观测的集成化观测理论发展、高阶需求层次管控与服务的人群动态观测理论突破。最后,本文强调在多学科交叉背景下,指出重点发展人群大数据感知、多空间精细化观测、人地系统化建模等方面的基础理论与方法,实现差异化、集成化、层次化的对人观测,系统支撑面向地学的研究与时空应用,科学支撑不可逆的管理、控制、服务等社会治理现实应用决策。该方面理论研究,将对“新城镇化”、“美丽中国”、“人工智能”、“新基建”等国家战略中城市和区域的绿色、高效、智慧与可持续发展等都有重要支撑作用。  相似文献   

15.
新冠疫情爆发以来,居民城际出行受到显著影响,其时空波动规律反映了居民城际出行恢复力和恢复模式。文章基于百度迁徙数据,着眼于疫情防控常态化阶段,分析城际出行恢复力的分异格局,归纳总结时序波动规律与模式,并构建计量模型探究影响城际出行恢复力的因素。研究构建了波动比率、恢复比率、恢复弹性和恢复指数4个指标,用以衡量城际出行恢复力大小;将2021年中国新冠疫情划分为4个波次,各轮疫情持续时长不一,涉及地区范围各异。研究发现:① 居民城际出行恢复力表现出一定的空间差异,东部地区最好,西部地区和中部地区其次,东北地区最差;② 居民城际出行恢复模式时序与传统韧性三角形模式相似,根据疫情传播特征和性质具体可归纳为相对独立型、中间波动型、起点关联型、终点关联型、双向受制型等5种模式,表现出各异的曲线形态和特征;③ 对于居民城际出行恢复力的影响因素,机场、高铁等交通因素具有正向相关关系,而与GDP、产业结构等经济因素的影响表现为U型关系。疫情防控背景下,城际出行恢复模式和恢复力是城市韧性的重要方面,为制定相关城市政策提供了科学依据。  相似文献   

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