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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
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本文利用球面距离的Ripley'K函数,分析了全球2009年甲型H1N1流感大流行早期疫情的点空间分布模式。同时,通过对比2000-2008年甲型流感病例数据,分析不同纬度国家2009年甲型H1N1流感新增病例数的时间序列特征及其与国家入境人数的相关性。结果表明,2009年甲型H1N1流感大流行早期疫情呈聚类分布,其L函数值最大值区间与65个全球城市的最大值区间相同。78.5%的病例分布在全球城市周围600km半径内。时间序列特征总体上类似于历年甲型流感,但是北回归线以北部分国家在6、7月非甲型流感流行季节仍有大量病例出现。并且北回归线以北国家冬季暴发集中在第45周到第48周之间,早于历年甲型流感流行时间。进一步分析认为,全球城市是本次流感国际传播网络的关键节点。国际旅行是流感传播的重要途径,并在本次流感大流行前期主导着流感跨国传播方向。同时不同纬度的环境条件对2009年甲型H1N1流感大流行有重要影响。 相似文献
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本文收集了重庆市2020年1月21日—2月24日确诊的545例新型冠状病毒肺炎（COVID-19）病例个案信息,结合1500万手机用户在疫情期间的信令轨迹大数据,分析了其疫情的时空演化特征以及人群活动的变化规律,并从复杂网络的角度揭示了疫情分布的异质性,从疫情传播与人群活动之间的关系揭示了异质性的原因。研究发现：① 重庆市疫情在时间上,经历了以输入病例为主、输入和本地病例共存、以本地病例为主3个阶段,病例实时再生数（Rt）初期较高,随着防控措施的实施,逐步减小;空间上,病例分布呈现显著聚集性,病例高聚集区主要分布在以万州区为核心的渝东北地区和以主城区为核心的渝西南地区;② 疫情发生后,重庆市人群移动总量减少为疫情前的53.20%,减少主要集中在主城区以及其他各区县的中心城区,而郊区、农村的人群移动变化不大,甚至有所增加;③ 人群活动与病例发生之间存在不同程度的相关性,具体为：每日人群移动总量与病例实时再生数、一个平均潜伏期（7 d）后的每日新增病例数的相关系数为0.97、0.89,揭示了人群活动与病例增长的时间相关性;各街道（乡镇）人群移动总量与其累计确诊病例数、本地感染病例数之间的相关系数为0.40、0.35,揭示了人群活动与病例空间分布的相关性;病例高聚集区与人群移动网络社区对应,且与网络社区内人群活动较强的区域吻合,揭示了重庆市疫情传播的本地聚集特征。大数据与疫情信息的聚合分析证实,切断人群移动网络社区之间的连接,并遏制疫情高风险社区内部的传播是在城市内部疫情防控的有效措施。 相似文献
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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
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王学文 《资源导刊(河南)》2020,(6):18-18
近日,为抗击新冠肺炎疫情,满足全市医疗防护物资需求,长垣市自然资源和规划局积极开展疫情防控用地报批测绘保障服务。该局测绘地理信息工作人员积极配合局征地、规划、审批等部门,深入疫情防控企业用地地块开展测绘。工作人员加班加点,仅用三天时间就完成了3000余亩用地预报批及征地测绘任务。 相似文献
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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,从传播关系识别、疫情时空模式分析、疫情预测模型、疫情传播模拟、疫情风险评估和疫情影响评价6个方面梳理近期研究进展。传播关系识别的研究主要包括：聚集性疫情和传播关系的识别,其中,个体轨迹大数据已成为此类研究的关键。针对疫情的时空模式分析发现,疫情分布具有显著的时空异质性,而时空传播则呈现出典型的网络特征。针对疫情的预测仍主要依赖于动力学模型,而从宏观到微观的预测模型,人群流动的影响不容忽视,并成为模型预测精度的关键要素之一。针对疫情的情景模拟主要侧重于通过模拟手段评估交通限制、社区防控和医疗资源调配等措施的效果。在非药物的干预中,交通阻断和社区防控措施被证明是目前最有效的手段;医疗资源的保障和优化调配则是防控的基础;而复工复产的情景模拟显示,在防控措施到位的情况下,复工进程必须有序有节。针对疫情风险评估的研究,目前主要关注生物因素、自然因素和社会因素。具体地,疫情感染风险与个体是否具有基础性疾病关系密切,而感染病毒后的死亡率存在性别差异;在自然因素中,如温度、降水、气候等会影响疫情的传播,但影响有限;而社会因素中,除了人群流动和人口密度的影响外,社会不公平性所导致的就医条件差异也会对感染率产生显著影响。针对疫情对未来的影响,本文主要关注公众心理、自然环境和经济发展3个方面,即疫情对公众心理和经济的影响主要以负面为主,而对自然环境的影响则起正向作用。通过对现有研究的系统梳理,可以看出,大数据尤其是个体轨迹和群体大数据在非药物干预的各个方面均发挥了重要的作用;重大疫情的防控已经不是单一学科和手段所能解决的问题,需要多学科的交叉以及不同领域人员的协作;疫情期间各种防控措施的效果、影响因素等均已被明确的揭示,但疫情的空间溯源、精准预测以及对未来的影响仍然是未解的难题。 相似文献
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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
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陆芬 《资源导刊(河南)》2020,(6):22-23
自新冠肺炎疫情暴发以来,“智慧城市在疫情防控中发挥作用了吗”“怎样才能让城市更加智慧”成为业界普遍关注的热点。“这次疫情让我们深刻体会到,城市治理需要技术支撑,智慧城市建得好能有效提高城市抵御风险的能力。”中国工程院院士、深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠认为,对智慧城市要有正确的认识,其价值首先应通过防灾减灾、保障城市的安全健康运行来体现,而不是在突发事件中发挥的作用来体现。 相似文献
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全球范围内各种冲突经常发生,及时分析各种冲突关系并监测其变化,提前干预、实施人道主义救援,可以有效避免冲突的爆发与升级。冲突事件通常被各种新闻媒体及时报道,并被记录于新闻数据库中。提取新闻数据中的冲突事件信息并量化冲突强度,从而分析国家冲突强度的变化是一种可行思路。GDELT实时监测着不同来源的新闻,自动提取新闻中的事件与事件属性信息,并将事件总体划分为冲突与合作2种类型。本文以GDELT为数据源,综合考虑事件数量、事件影响性、事件关注度多个因素,针对不同空间研究尺度提出了一种利用全球冲突指数与局部冲突指数对冲突强度定量表达的方法。在全球尺度上,计算全球各国全球冲突指数衡量国家冲突强度,分析全球国家冲突强度空间分布规律。在国家尺度上,计算局部冲突指数衡量一个国家的冲突强度变化情况,并在冲突强度定量表达的基础上,研究一种基于距离的时间序列冲突检测方法检测冲突事件的发生。研究发现：① 冲突强度高的国家主要集中在非洲和中东地区,全球冲突强度在空间上存在明显的集聚现象;② 国家局部冲突指数的突增通常对应于一些冲突事件的发生,使用本文的冲突检测方法可以有效地及时检测这种突增现象,并能为冲突预警提供支持。本文的研究成果可以为国际冲突关系分析,以及国际救援组织的决策提供参考。 相似文献
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《国土资源导刊(湖南)》2020,(1)
正各会员单位:行业学会是我国经济建设和社会发展的重要力量,是国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分。近期,新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动每个人的心,防控工作正按照党中央、国务院部署紧锣密鼓开展,各地纷纷启动了重大突发公共卫生事件一级响应机制。为深入贯彻习近平总书记对新型冠状病毒感染的肺炎疫情做出的重要指示精神,全面贯彻落实党中央、国务院的决策部署和省委省政府的工作要求,有效预防、控制和消除新型冠状病毒感染的肺炎疫情危害,维护公共卫生安全和社会稳定,由湖南省自然资源资产学会发起,湖南省地质学会、湖南省测绘地理信息学会、湖南省土地学会、湖南省地质灾害防治学会、湖南省国土空间规划学会、湖南省自然资源资产学会共同倡议:一、做疫情防控的"带头者"。 相似文献
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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拟合参数,实现了对广州市疫情的准确回顾。结果表明,模型精度良好,其中MAPE为0.17。智能体模型具有良好的适用性。因此可以模拟境外输入病例对城市疫情发展的影响。智能体模型标记了个体的时空位置和社会关系,因此本文还提出一种通过智能体模型进行流行病学调查的方式,该方式相较于传统流行病调查更加便捷,效率更高。然后根据模拟分析结果,为城市防控疫情提供有价值的决策信息。最后建议市民,如果城市再次暴发疫情,不必恐慌,疫情会在14~20 d被控制,但是要提高自我防护意识,做好自我保护。 相似文献
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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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我国手足口病时空分布特征的GIS分析 总被引：1，自引：0，他引：1
手足口病是一种常见传染病。近几年在我国多次暴发且发病人数显著增加,引起了我国政府和社会各界的广泛关注。目前,对手足口病的研究主要集中在医学领域,而在宏观尺度上的时空分布特征研究及其重点地区分布研究等方面均较少。本文探索应用地理信息系统(GIS)的工具和方法,对2008-2009年中国疾病预防控制信息系统收集的手足口病监测数据进行统计计算、空间可视化和空间分析,得到我国手足口病疫情的时空分布与动态变化特征。研究表明:(1)尽管全国均有手足口病的报告病例,但各省之间发病情况差异较大,且区域内的发病情况也存在较显著差异,一般在人口密度和人口流动性均较大的城市疫情较严重;(2)手足口病在我国的流行高峰期为4-7月,比国外相关研究中的描述提前了一个月;(3)5-6月,我国手足口病的高发区分布明显由南向北移动。(4)2008-2009年,我国手足口病患者98%以上为托幼儿童、散居儿童和学生。鉴此分析,本文提出了具有时间、空间和人群针对性的防控手足口病暴发流行的科学建议。 相似文献
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康杰 《成都信息工程学院学报》2007,22(4):539-542
人本主义学习理论是当今盛行的现代学习理论之一,为管理信息系统教学提供了独特的审视角度.将人本主义学习理论应用到管理信息系统教学中去,就会有效确定教学目标,有效确立学生主体地位,有效促进学生自我学习,有效培养学生综合能力. 相似文献
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探索艾滋病疫情的空间格局和时空演化特征,发现其分布和流行规律,对促进艾滋病防控工作具有重要意义。本文基于1997—2016年中国艾滋病省级发病率资料,利用空间自相关技术探测艾滋病疫情的空间格局,并使用重心轨迹迁移算法进行时空演化分析。结果表明：中国艾滋病疫情在省级尺度上具有较强的空间依赖性。1997—2016年,中国艾滋病疫情的全局空间关联程度从弱变强,而且存在进一步强化的趋势;疫情总体呈现“南重北轻,中部过渡”的空间格局,可将中国艾滋病发病率在局部发生空间自相关的区域划分为以内蒙为代表的北方疫情冷点片区和以广西为代表的南方疫情热点片区;中国艾滋病疫情的总体流行程度不断加深,且具有明显的地域差异性,在空间上表现为非均衡增长。因此,今后的艾滋防控工作必须在传统预防手段的基础上注重疫情扩散的时空规律,重点加强对疫情热点区域和高风险传播方向的管控,以达到区域协同、精准防控的目的。 相似文献
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呼吸道传染疾病在人群间的传播,容易引发大规模的公共卫生事件。在疫情防控期间,通过限制购药周期可以有效控制和降低因购药聚集而产生的感染风险。本文聚焦传染病疫情防控中封闭与复工初期慢性病患者的购药需求,针对到店购药场景,提出一个慢性病患者购药周期的优化方法。首先,依据武汉市疫情防控期间“不得跨区购药”的原则,通过复杂网络模型,构建药店与小区之间可能的服务关系;然后基于共享单车订单数据提取购药人流量随距离的衰减规律,在此基础上建立小区购药人流在为其提供服务的各药店间的分配机制,进而确定药店侧的顾客到达速率,实现小区和药店的空间分布特征与排队论模型的耦合;接着采用离散事件仿真方法对不同购药周期下的系统状态进行仿真;最后基于仿真结果,以最大程度地兼顾患者的购药需求和药店的使用率为优化目标,通过二分法查找购药周期的最优解。实验以武汉市中心城区为例,首先通过条件概率估算各类慢性病患者的数量,再通过上述方法求解得到最优购药周期为28 d。该周期下,患者的人均等待时长为8.55 min,接近最佳的排队容忍时长,绝大多数的购药需求能够被满足,且药店资源能够得到充分利用（达到繁忙状态的药店比例达到87%以上）,药店的日均备货量不超过100（瓶或盒）,处于药店备货能力范围之内。本文的方法和结论,可用于指导慢性病患者的购药决策及药店的慢性病备药。 相似文献
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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
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通过对登革热疫情分布及时空变化的分析,发现该病的分布和流行规律,将有助于登革热防控工作的开展。本文以2004-2013年间传染病网络直报系统的全国地市级登革热逐月发病率资料为基础,就发病率、涉及地市以及与输入性病例之间的关系,进行空间统计学分析。结果表明:中国登革热发病率的对数值与国外输入性病例数呈显著相关(r=0.669,p<0.05);登革热输入性病例地市(有输入性病例的地市)数量与登革热本地病例地市(有登革热本地病例的地市)数量呈显著线性相关(r=0.939,p<0.05);疫情整体呈稳步递增的趋势,且发病率重心不稳定,从东南沿海(广东、福建)逐步向内陆和西南地区(云南边界)迁移,显示登革热可能流行范围正在扩大;中国登革热疫情呈现波动性非随机空间分布,其高聚集区主要分布在广东的珠江三角洲、韩江三角洲,以及西南边境的云南德宏傣族景颇族自治州和西双版纳傣族自治州。中国登革热疫情是由输入性病例引起的本地流行,因此,加强入境人员(特别是来自东南亚疫区)的健康教育,尤其在输入性病例输入高风险时间段(7-10月),对控制登革热疫情有重要意义。 相似文献
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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