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COVID-19疫情对于休闲业造成重大影响。论文基于移动定位数据,利用核密度空间分析法、非参数检验方法,定量解析COVID-19疫情对北京市三环路以内休闲区域在清明节和劳动节人口热力影响。研究指出： ① COVID-19疫情对于北京市节日休闲区域人群热力影响显著,研究选取的3类休闲区域人群热力在2020年清明节、“五一”劳动节分别较2019年同期下降54.2%、53.0%。其中：风景名胜、购物服务、酒店住宿人群热力在清明节分别下降53.6%、57.5%、52.9%,在劳动节分别下降48.5%、52.0%、55.6%。② 风景名胜细分行业中不同类型区域人群热力受影响程度存在差异。3类细分行业区域清明节、劳动节降幅大体呈：寺庙教堂(41.7%、50.3%)<公园广场(53.1%、47.1%)<景区景点(61.1%、51.2%)。Wilcoxon秩和检验表明,寺庙教堂人群热力逐小时变化波动更小,总体呈现出观光游览<日常休闲<宗教信仰的行为需求差异。③ 北京市三环路以内休闲区域人群热力受COVID-19疫情影响程度与未受突发事件影响时休闲区域人群热力、休闲区域面积分别呈显著负、正相关性,其原因可归结为休闲人群风险感知与疫情防控的空间环境因素。研究可为评估COVID-19疫情对于中国大城市休闲业态影响提供科学依据。 相似文献
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科学评估重大公共卫生事件扰动对节假日城际出行活动的影响对于科学预防疫情传播、提升城际出行安全性具有重要意义。文章利用百度迁徙平台提供的城际出行数据,系统探讨了COVID-19疫情影响下的“五一”小长假城际出行规模时序变化、格局变化与出行流格局特征,并基于空间计量模型剖析了疫情与节假日叠加背景下的城际出行影响因素。结果表明：受COVID-19疫情影响,2020年“五一”小长假期间的城际出行规模同比下降达46.0%,时段波动主要表现为省内波动,省外城际出行总体较为平稳;COVID-19疫情对城际出行的影响呈现出东北>东中部>西部的特征;COVID-19疫情显著降低了“五一”小长假城际出行范围,相较于正常期70%的城际出行联系集中在400km范围内,疫情影响下的70%的城际出行联系集中在250 km范围以内;GDP、城镇化率、行政等级等城市规模吸引力因素,公路密度与高铁等交通变量是影响“五一”期间城际出行的主要因素,但各变量对城际出行的影响在“五一”不同时段具有时间异质性。公路密度与有无高铁具有显著的正向作用;城镇化率在出行期与返程期对城际出行分别起到了显著负向与正向作用;旅游资源丰富度仅在出行期显著。 相似文献
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均衡的公共卫生服务是保障人民有效享受健康公平权的重要途径,医疗机构布局、人口分布以及建设用地与公共卫生服务均等性密切相关。本文运用空间统计分析、可能—满意度模型、“公共卫生服务均等性—建设用地—人口分布”耦合协调度模型等方法,分析1980—2019年湘鄂豫三省的公共卫生服务均等性时空演变规律,以及均等性和建设用地、人口分布耦合协调关系的变迁特征。结果表明：① 公共卫生服务均等性总体在中等水平（0.7~0.8）左右波动,呈现先上升后下降的趋势,湘鄂豫公共卫生服务均等性的平均增速分别为-7.68%、-0.96%、 -2.11%;② 湘鄂豫公共卫生服务空间上存在显著聚集特征,“高—高”集聚和“低—低”集聚的极化效应明显,且8个方位内公共卫生服务均等性差异明显,说明其发展不平衡不充分问题突出;③ 公共卫生服务与建设用地、人口分布的相互作用程度和同步发展程度较弱,三者协调发展程度处于失调向协调的转型期。在中国新发展阶段,为顺应复杂的“人—地”关系变迁规律,公共卫生服务均等性的时空发展格局以及其方位差异特征可为优质公共卫生服务资源的均衡配给和公平性提升提供决策依据。 相似文献
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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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个体在空间移动过程中不可避免地产生“人与人”之间的接触,使疫情传播具有复杂性和空间不确定性。但现有学术研究较少在理论上综合考虑个体的空间移动及移动过程中近距离接触分析疫情的空间扩散。本文综合考虑个体移动及移动过程中接触,提出基于个体“移动—接触”的空间交互网络的理论构建框架。鉴于公交刷卡数据能够有效地反映个体的移动路径及车厢内接触的群体,以北京市公交系统为例开展实证研究,构建基于个体“移动—接触”的空间交互网络,采用加权度中心性和K-shell分解方法识别疫情高风险区域,提出管控措施,并通过模拟管控措施前后网络社团结构变化来评价管控措施实施效果。结果发现疫情高风险区域集中分布在城际交通枢纽、商务中心、居住区周边区域。本文提出的理论框架对基于各类交通系统的疫情风险评估具有普适性,研究结果可为突发公共卫生事件中及时启动有效的疫情防控应急响应政策具有借鉴作用。 相似文献
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利用腾讯迁徙数据构建居民城际出行网络,分析了不同时段、不同交通方式下中国居民城际出行网络的空间结构特征以及主要城市群的对内、对外居民城际出行模式。研究发现,2018年中国居民城际出行网络呈“东密西疏”空间分布格局,形成以京、沪、穗—深、蓉—渝等高中心性城市为顶点的顶层跨区级“钻石型”网络结构。“春运”时段城际出行的重心相较日常出行更偏向于西南,居民城际日均出行规模亦高于其他时段,特殊节假日城际出行具有显著的空间邻近效应。不同出行方式下的出行人口、出行范围和出行交通网络差异显著,航空、铁路、公路出行分别承担国家级、区域级和地方级城际出行的人口集散。主要城市群对内出行网络呈现“核心—邻近—边缘”空间格局,以多中心双核出行模式为主,对外出行网络则呈现“跨区—邻域—地方”的格局,以单中心单核出行模式为主。 相似文献
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以户籍人口数据为基础,运用多种人口密度模型,探究1928—2017年南京城市户籍人口时空格局演变特征,探讨了单中心与多中心城市人口密度模型的适用性,归纳总结了南京城市户籍人口空间结构的演化过程与响应机制。研究表明：① 1928—2017年南京城市户籍人口数量呈扁“S”型阶梯式增长态势与向心式“大分散、小集中”的户籍人口分布格局,以秦淮河为核心的人口集聚区一直是南京城市户籍人口分布的主中心;② 百年尺度南京城市户籍人口空间结构特征呈现点状单中心、轴式双中心、飞地式复合多中心与放射圈层式多中心等4个发展阶段;③ 南京城市户籍人口分布格局可归因成距离衰减规律、异速增长效应、空间极化特性、区域边缘结构等4种空间区位法则的共同作用结果。基于中心地理论的多中心模型假设验核效果最优,符合城市户籍人口分布格局的识别特征;④ 近百年来南京城市户籍人口时空格局演变历程是中国近现代城市转型的缩影。南京历经百年制度变迁,城市户籍人口的“强中心”空间格局一直保持稳定,未见逆城市化端倪。中国传统城市人口居住中心与西方以城市规划用地功能为基础的中心商务区有本质区别。 相似文献
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基于PSR框架的内蒙古自治区沙漠化敏感性评估 总被引：1，自引：0，他引：1
沙漠化敏感性是测度区域沙漠化可能性的关键指标。鉴于沙漠化敏感性研究“重评价、缺框架”、“重格局、轻变化”的研究现状,本文基于“压力—状态—响应”(Pressure-State-Response, PSR)分析框架,构建了“气候条件—地表覆盖—植被恢复”沙漠化敏感性综合评价指标体系,定量评估了2000、2015年内蒙古自治区(除流动沙地(丘)外)沙漠化敏感性,结合县域人口密度开展了区域沙漠化防治分区。研究结果表明：2015年研究区以中度敏感区为主(27.04%),其次为轻度敏感区(25.53%)、不敏感区(22.96%)和高度敏感区(20.82%),极敏感区占比最小(3.65%),沙漠化敏感性呈现出中西部高、东部低的空间格局;2000-2015年间,内蒙古自治区9.20%的土地沙漠化敏感性等级降低,24.83%则趋于增强。研究区可划分为生态保育区、沙化治理区、综合发展区和生态移民区四大沙漠化防治区。 相似文献
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基于Google Earth Engine（GEE）遥感云平台,利用2000—2019年MODIS积雪产品资料提取和计算新疆积雪终日信息,利用趋势分析,变异系数等方法分析了新疆积雪终日时空变化特征和变化趋势。结果表明：（1） 新疆积雪终日以天山为界,天山以北长于南部,山区为积雪终日的高值区,盆地为积雪终日的低值区。北疆准噶尔盆地和伊犁河谷积雪终日在75~114 d之间,南疆塔里木盆地在0~31 d之间属于低值区。阿尔泰山脉、天山山脉和昆仑山脉区域在224~365 d之间属于高值区。（2） 南疆和北疆积雪终日有明显的时空差异,2000—2019年北疆准噶尔盆地和高海拔山脉地区积雪终日有明显的推迟趋势,推迟幅度达到14 d,占新疆总面积的8%。南疆塔里木盆地和东疆区域有明显的提前趋势,提前幅度达到16 d约占新疆总面积的44%。塔里木盆地和准噶尔盆地具有相反的变化趋势。（3） 新疆积雪终日年际变化差异显著,天山中段和北疆积雪终日出现不稳定状况,天山中段2002—2009年总体上呈现“M”型的特点,即多年积雪消融日年均值中出现明显的波峰和波谷,北疆2009—2019年积雪终日有较大的年际变化呈现出不稳定状况,出现明显的波峰和波谷,年际变化较大。 相似文献
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基于特征椭圆的中国经济空间分异研究 总被引：21，自引：8，他引：13
根据克鲁格曼的“两个自然”理论,运用空间统计SDE方法,在GIS技术的支持下,基于中国国土空间特征椭圆系列——国土均衡分布椭圆、国土地形分布椭圆、人口分布椭圆等,在空间上定量刻画了中国经济空间分异的基本特征,并为分析经济空间分异提供了新的方法参考。主要结论如下：① 在“两个自然”的分异作用下,中国经济空间分异主要以东-西方向为主。相对于国土均衡分布椭圆,国土地形分布椭圆明显偏西,长、短轴均明显减小,这反映出中国高地势主要集中分布在西部;中国人口空间分布靠近东部地区,其椭圆长、短轴长度均显著减小,充分表现出了经济活动的空间分异特征和空间聚集特征;② 国土地形等“第一自然”要素对社会经济活动的控制作用显著。人口分布椭圆对于地形分布椭圆的空间分异系数为89.55%,其93%的空间展布范围位于胡焕庸线的东南,且分布轴线基本与胡焕庸线平行;③ 在“第二自然”聚集机制的作用下,中国城市体系人口、GDP主体集中在胡焕庸线东南方约20%的大陆国土面积上,且二者之间也存在着明显的空间差异。从“第一自然”要素的空间分异和控制作用来看,胡焕庸线以西地区,特别是西北侧地区发展经济、集聚人口的功能较弱。同时,由于区域发展的内在核心动力聚集机制的空间差异性,区域发展的过程也呈现不平衡的特征。从兼顾效率和公平的角度出发,可通过重点培育人口分布较为集中的成渝城市群、关中城市群等中西部经济增长极拉动中国经济增长和市场空间向中西部发展;可通过制定相关政策吸引人口向GDP分布椭圆北部地区流动、聚集,发挥人口的红利作用,推进经济增长由南向北发展。 相似文献
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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 总被引：5，自引：2，他引：5
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。 相似文献
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中国春运人口省际流动的时空与结构特征 总被引：3，自引：1，他引：2
本文通过构建人口省际流动的关系矩阵,透视2015年中国春节期间人口省际流动的动态过程、网络特征,并对各省人口流入、流出的规模差异进行测度。研究结论如下：①春节前后中国各省每日人口净流入人次存在显著的规律性特征,2月13-17日和2月25日-3月1日为各省节前返乡流和节后返工流期间人口净流入、流出峰值时段,可作为基于春运研究中国人口省际流动的重要依据;②识别了14个人口净流入省、17个人口净流出省,净流入位序前六省和后八省分别吸纳和提供了全国9成人口的集聚与扩散。人口主要流入省的沿海绵延和主要流出省的中部“人口塌陷”共同构成了双纵格局;③各省流出首位流的指向特征显著,南方人口流出省的流出指向存在共性,京津、长三角、珠三角地区的人口集聚路径存在差异。④移动数据为发掘人口流动过程中蕴含的丰富信息提供了平台,基于节后、节前净流入值差值的方法可以有效识别中国人口流动的规模差异、属性特征。通过与以往研究对比,证实了移动数据与基于人口普查数据研究的诸多结论相似性。 相似文献
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基于ICT的中国城市间人口日常流动空间格局——以百度迁徙为例 总被引：28，自引：7，他引：21
随着互联网时代的来临,网络数据已越来越成为表征居民地理行为的重要载体,用户迁移、社交网络、移动通信等地理行为大数据成为城市联系研究的重要数据来源。“百度迁徙”大数据通过LBS技术,全程、动态、即时和直观地记录了城市之间的人口日常流动轨迹。通过采集“百度迁徙”数据库中2015年一季度（2月7日至5月16日）国内369个城市之间的逐日的人口流动数据,分“季度平均、春运期间（春节前）、春运期间（春节后）、劳动节、周末和工作日”6个时间段,从人流集散层级、人流集散网络体系的分层集聚、人口日常流动空间格局及其与“胡焕庸线”之间的关系等角度分析各时间段的城市之间的人口日常流动相关特征与空间格局。研究发现,“百度迁徙”大数据清晰地显示了春运期间中部和沿海地区之间的人口流动格局。人流集散中心主要分布在京津冀、长三角、珠三角和成渝4大城市群中,并与其城市等级有较强的一致性。人口日常流动集散体系呈明显的分层集聚,京津冀、长三角、珠三角、成渝和乌鲁木齐5大集散体系在各时间段基本得到体现,而华中、东北、西南和福建沿海等地区并未出现高层级集散城市和高等级集散体系,与这些区域在国家区域发展战略中的地位在一定程度上不相匹配。“胡焕庸线”能较好地反映国家层面的城市之间人口日常流动格局,反映了地理环境对城市间人口日常流动的深刻影响。城市之间的人口流动强度是体现区域经济联系强度、城市等级和网络结构等的重要指标,此项研究可为形成国家区域经济发展新格局和促进区域平衡发展提供参考。 相似文献
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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。 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：5，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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利用武汉市人口迁出规模指数与武汉迁入到湖北各市人口比例的乘积（MSI）及市内交通强度（TI）,建立时间回归模型,分析各市的COVID-19每日新增病例;利用交通可达性及各市GDP比例,建立空间回归模型,分析湖北省各市COVID-19的万人累计感染率。结果显示：1）基于人口迁徙数据与各市每日新增COVID-19病例构建的回归模型具有显著性（Sig.=0.00）,R2达0.715;从标准化系数结果可以看出,MSI（0.85）对各市每日新增病例的影响程度更高;2）累计万人感染率与医疗机构数、GDP具有显著的正相关关系,与床位数量不相关;3）基于交通路网、社会经济数据与湖北省各市的万人累计感染率构建的空间回归模型亦具有显著性,其标准化决定系数为0.672,各市GDP比例对模型的影响更大。 相似文献
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作为要素流动的载体和空间重塑的主体,春运交通客流更能透视中国区域发展的新情况新问题。基于2017年春运期间交通客流数据,从整体网络、城际联系和城市节点维度对交通客流网络结构特征进行比较分析并综合识别城市地域交通类型。研究发现：① 与公路客流辐射范围和流量相比,铁路客流较大,航空客流较小;交通客流网络趋于发育为复杂网络;公路客流网络以邻省组合型城市组团为主,铁路客流网络主要为跨省组合型城市组团,航空客流网络均为“破碎”组合型城市组团。② 由短途为主的公路客流、中短途为主的铁路客流和中长途为主的航空客流分别构筑形成的区域空间结构具有显著的分化态势和极化现象,主要发生在“胡焕庸线”东南侧城市群内以及城市群之间。③ 在空间距离制约下,基于城市首位联系刻画而成的交通客流网络空间组织模式存在显著差异。公路客流形成5种区域空间组织模式,铁路客流形成多重组合的核心-边缘空间组织模式,而航空客流则形成多重组合的轴-辐空间组织运营模式。④ 城市地域交通类型分化显著,形成泾渭分明的“沉睡”区与“活跃”区,且中心城市和城市群成为集散客流的主要动力。希冀能为新形势下推动形成优势互补高质量发展的区域经济布局提供借鉴。 相似文献
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新冠疫情对中国国际航空网络连通性的影响及空间差异 总被引：1，自引：0，他引：1
航空运输在实现各国互联互通、推动全球经济发展中发挥着重要作用。突发公共卫生事件或恶劣天气等均易对航空网络的连通性造成影响。本研究以新冠疫情为例，从全球航空网络视角探讨新冠疫情对中国国际航空网络连通性的影响及地区差异。研究结果表明：疫情期间，中国境外通航城市、国际航班、国际航线数量均大幅缩减，航空网络连通效率显著降低，但其空间格局未发生根本性变化，东亚和东南亚仍是中国对外主要联系地区，经济联系与贸易仍然起着重要作用。航线停飞对中国与中亚、西亚和大洋洲航空网络的连通性影响最大，而航班缩减对中国与东亚、中亚和东南亚航空网络的连通性影响最大。在国内，北京、上海和广州仍然是中国对外联系的枢纽城市，且其聚集度在疫情期间得到提升。 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