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在2020年全球暴发新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的背景下,揭示中国疫情扩散时空模式及影响因素对于科学制定防疫策略具有重要作用。针对2020年1月24日—3月18日期间中国COVID-19疫情从快速扩散到逐步控制的完整过程,基于累计确诊病例数据,以317个地级市为对象,建立疫情扩散时空模式判别模型,结合峰位置、半峰间距、峰度、偏度等参数,解析时空模式的基本特征;基于交通可达性、城市关联程度和人口流动构建多元Logistic回归模型,揭示时空模式的关键影响因素。结果显示：① 距武汉市直线距离588 km为判别疫情扩散4种空间模式的有效边界,综合同一空间模式下的时间过程类别,得到13类疫情扩散时空模式。② 蛙跳型的疫情扩散相对严重;除近距离蛙跳型以外,其余空间模式的疫情扩散时间过程差异明显;各种时空模式的新增确诊病例峰值大多为2020年2月3日;所有普通类城市的平均半峰间距约为14 d,与COVID-19病毒的潜伏期一致。③ 与武汉市的人口关联度主要影响蔓延型和近距离蛙跳型空间模式,与武汉市的通航状况对远距离蛙跳型空间模式具有正向影响,迁出人口数量对蛙跳型空间模式有显著作用,综合型空间模式受初级和次级疫情暴发地的双重影响。不同城市应根据自身的疫情扩散时空模式,在疫情期间高度重视交通管控,从关键环节遏制疫情扩散。 相似文献
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新冠肺炎疫情的空间扩散过程与模式研究 总被引：10，自引：5，他引：5
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。 相似文献
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以深圳市卫生健康委员会发布的新冠肺炎确诊病例数据信息为依据,借助数据挖掘方法、空间分析方法和社会网络分析方法,对城市疫情空间扩散特征及治理对策进行了分析。研究表明：（1）从流行病学基本特征来看,疫情确诊病例人群结构复杂,来源地较广,延续时间较长,被传染病例发病滞后周期复杂。（2）从家庭内部及夫妻之间传播网络来看,疫情扩散具有强烈的空间聚集性特征。（3）从重点疫区和非疫区传播网络来看,疫情扩散具有明显的空间流动性特征。（4）从社交活动传播网络来看,疫情空间扩散具有私密性和不确定性特征。（5）从境外疫情空间蔓延的传播网络来看,疫情扩散具有国际性和不可抗拒性特征。（6）在城市管理中,应该优化城市空间效能,利用现代通信网络技术提高治理时效性和柔韧性。 相似文献
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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 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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中国COVID-19疫情时空演化与综合防控 总被引：4，自引：0，他引：4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于人口流动的广东省COVID-19疫情风险时空分析 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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公众关注作为疫情防控与舆情治理的重要环节,其时空差异与影响因素却鲜见被讨论。因此,文章将百度搜索指数作为网络公众关注度的测量指标,采用百度人口流动大数据和疫情实时监测数据,运用空间分析、时空可视化、回归分析等方法,分析2020-01-09—03-02中国公众对“新型冠状病毒”网络关注度的省域时空差异与影响因素。研究发现：1）在空间上,公众对疫情的关注度东、西部差异较大,沿海高于内陆,且与疫情高发区吻合;在时间上,武汉“封城”前后各省份的公众关注度分布格局基本趋于一致,且“封城”后均明显高于“封城”前;春节期间关注度达到最高峰,而后随疫情周期性规律（潜伏—暴发）呈波动式下降;关注主题遵循“从早期对相关病毒的搜索到后期关注临床诊断与发展状况”的疫情发展规律。2）疫情动态数据、武汉人口流动的日动态因素与固定区位特征的经济社会发展因素会不同程度地影响受众对疫情的关注度,当疫情基本得到控制,宏观区位因素对公众关注度的影响作用开始凸显,具有持续稳定的影响;3）影响因素在疫情暴发前后2个阶段对公众关注度起着不同的影响效果。在疫情暴发初期,公众更易受疫情动态信息影响引发主动搜索行为;而在疫情暴发后期阶段,公众将注意力转移到流入各省份的武汉人口上。 相似文献
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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。 相似文献
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陕西省COVID-19疫情时空演化与风险画像 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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COVID-19疫情时空聚集性特征及影响因素分析——以重庆市为例 总被引：2，自引：1，他引：1
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。 相似文献
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以浙江省新型冠状病毒感染的肺炎确诊案例数据库为基础,运用SPSS24.0进行数据挖掘和ArcGIS10.2进行空间分析,发现：① 浙江省病例新增人数时间变化符合泛泊松分布函数,男女易感染率差异不大,典型症状为发热、咳嗽和肺部影像学病变。② 病例感染率具有明显的空间聚集性,总体呈现为“一带四心”格局,“一带”为台?温沿海铁路带的县级地域单元,“四心”为宁波海曙区（11.02/10万）,湖州秀洲区（4.29/10万）,杭州上城区（4.06/10万）和江干区（4.80/10万）,杭州桐庐县（5.78/10万）。③ 核密度集聚中心呈现北?南?北转移的态势,整体呈现“多核多心”“主核固定,多心演化”“单一主核,多心消退”和“疫情消退”4个阶段的空间演化特征。④ 浙江省的扩散率总体呈现先上升后下降态势,空间差异明显,风险管控视角分为5类地区。⑤ 根据疫情演化与传染特征,提出疫情4阶段治理策略,解决公共卫生问题的根本是推动生活圈建设,打造健康城市。 相似文献
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新冠疫情给全球化进程带来巨大冲击,流动性被切断是其中重要原因,尤以物流延滞造成的物资短缺影响最为严重。作为供应链的重要组成部分,国际物流时效性和格局在疫情冲击下发生了重要变化。通过对全球疫情及跨境电商物流大数据的挖掘、计算和分析,从韧性角度对物流时效的时空异质性展开研究,分析物流受冲击变化的特征,以及韧性空间格局、阶段差异和时间过程,并结合定量分析其影响因素。研究发现：在疫情冲击下,物流时效性呈现“衰减波”特征,表现出明显的抵抗力阶段、恢复力阶段,以及韧性提升;北美、西欧的物流韧性相对较低,东亚及其邻近的中亚、中东欧、西亚、北非区域则相对较高,尤其是抵抗力阶段差异明显;全球物流恢复力指数普遍高于抵抗力指数,北美、西欧、大洋洲部分样本恢复力较弱;时间过程上可分为3个时期,并呈现出一定的空间传导现象：前6个月急速下降、艰难抵抗后平稳恢复,第7至第11个月整体向好、局部震荡,第12至第13个月全球小幅波动后较快恢复;影响物流韧性时空异质性的因素较为综合,其中物流网络关系、疫情严重程度的影响相对显著。 相似文献
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新冠肺炎疫情精准防控的时空间行为地理学研究框架 总被引：4，自引：0，他引：4
面向新冠肺炎疫情精准防控的重大需求,时空间行为地理学可以发挥其独特的学科价值。以时间地理学、行为主义地理学、移动性地理学等时空间行为的地理学经典理论为基础,以时空路径表达、活动的复杂情境分析、风险感知地图分析为核心方法,以时空间行为风险评估、居民时空间行为规划与引导、心理情绪引导与智慧社区治理为重点应用方向,尝试搭建疫情精准防控的时空间行为地理学研究框架。未来时空间行为研究应该立足人本导向、流动性导向和应用导向,突出时空间行为地理学在城市规划、城市管理、居民服务等方面的应用价值。 相似文献
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中国旅游城市星级饭店韧性时空分异及影响因素 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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CHENG Changxiu JIANG Yifan SONG Changqing SHEN Shi WU Yunfeng ZHANG Tianyuan 《地理学报(英文版)》2021,31(7):1039-1058
The coronavirus disease 2019(COVID-19) pandemic continues to threaten lives and the economy around the world. Estimating the risk of COVID-19 can help in predicting spreading trends, identifying risk areas, and making public health decisions. In this study, we proposed a comparative risk assessment method to estimate comprehensive and dynamic COVID-19 risks by considering the pandemic severity and the healthcare system pressure and then employing the z-order curve and fractal theory. We took the COVID-19 cases from January 19–March 10, 2020 in China as our research object. The results and analysis revealed that(1) the proposed method demonstrated its feasibility to assess and illustrate pandemic risk;(2) the temporal patterns of the daily relative risk indices of 31 provinces were clustered into four groups(high-value, fluctuating-increase, inverted U-shaped, and low-stable);(3) the spatial distribution of the relative pandemic risk indicated a significant circular pattern centered on Hubei Province; and(4) healthcare system capacity is the key to reducing relative pandemic risk, and cases imported from abroad should be given more attention. The methods and results of this study will provide a methodological basis and practical guidance for regional pandemic risk assessment and public health decision-making. 相似文献
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Sören Gebbert Edzer Pebesma 《International journal of geographical information science》2017,31(7):1273-1292
The availability of continental and global-scale spatio-temporal geographical data sets and the requirement to efficiently process, analyse and manage them led to the development of the temporally enabled Geographic Resources Analysis Support System (GRASS GIS). We present the temporal framework that extends GRASS GIS with spatio-temporal capabilities. The framework provides comprehensive functionality to implement a full-featured temporal geographic information system (GIS) based on a combined field and object-based approach. A significantly improved snapshot approach is used to manage spatial fields of raster, three-dimensional raster and vector type in time. The resulting timestamped spatial fields are organised in spatio-temporal fields referred to as space-time data sets. Both types of fields are handled as objects in our framework. The spatio-temporal extent of the objects and related metadata is stored in relational databases, thus providing additional functionalities to perform SQL-based analysis. We present our combined field and object-based approach in detail and show the management, analysis and processing of spatio-temporal data sets with complex spatio-temporal topologies. A key feature is the hierarchical processing of spatio-temporal data ranging from topological analysis of spatio-temporal fields over boolean operations on spatio-temporal extents, to single pixel, voxel and vector feature access. The linear scalability of our approach is demonstrated by handling up to 1,000,000 raster layers in a single space-time data set. We provide several code examples to show the capabilities of the GRASS GIS Temporal Framework and present the spatio-temporal intersection of trajectory data which demonstrates the object-based ability of our framework. 相似文献