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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
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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
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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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2020年7月中旬至8月下旬,新疆地区采取疫情防控措施。选取2020-06~2020-09新疆台网28个宽频带数字地震计的波形数据,获取相应的PSD（功率谱密度）和PDF（概率密度函数）,统计不同频段PSD值分布情况,分析疫情期间新疆地区噪声水平变化特征。结果显示,受新冠疫情的影响,乌鲁木齐地区高频段（2~20 Hz）噪声水平下降4.5%,其他地区也出现不同程度的降低,主要影响因素为人类活动的持续减少。同时,这种噪声减弱现象也由地表传达到地下。 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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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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2020年以来,受新冠肺炎疫情影响,诸多在建工程项目的建设进度出现滞后,各项工作进度偏离年度目标,且此类影响将随着疫情常态化防控形势持续下去。国家地震烈度速报与预警工程作为全国性重大工程项目,在疫情期间,及时分析判断疫情对项目进度的影响,调整年度目标及建设任务,加强对建设单位和承建方的管理,完善自我工作方式,有效保证项目进度不出现较大偏差,为今后各类重大工程项目管理机制的完善及项目的有序进展提供参考。 相似文献
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北京市感染性腹泻疾病的医疗气象预报与应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
通过分析北京市海淀区感染性腹泻病发病情况与北京市观象台地面气象要素的相关关系,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式.收集海淀区2004-2006年逐日菌痢周发病数和同期气象因素资料,建立数据库,分析气象因素与肠道传染病发病率的关系,并采用多元回归概率分级技术,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报(划分5个等级)及风险水平评估模式.结果表明,感染性腹泻病发病与水汽压的相关程度很好,单相关系数为0.8340.在所有候选预报因子中,它的方差贡献占70.5%.其他方差贡献较大的因子,还有平均风速、气温日较差等.在感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式中,如果预报等级与实际等级相差≤±1级统计为正确,感染性腹泻病医疗气象分级预报模式组的平均预报正确率可达98.5%.其中,预报等级与实际等级完全吻合的正确率可到62.9%～66.4%(指6个预报时效).该模式预报结果可较好地为2008年奥运会提供肠道传染病预防服务,为北京各级疾病预防控制中心指导广大城乡居民卫生防疫提供科学依据. 相似文献
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城市交通拥堵问题已经成为当今世界许多城市发展过程中面临的一个严峻问题。针对这一问题,全空间信息系统通过对复杂、动态的交通拥堵过程进行多粒度抽象、多尺度建模和多层次综合分析,为解决城市交通拥堵提供了新的途径。当城市交通发生严重堵塞时,通常伴随着“道路拥堵”预警信息传播,用以影响人类的出行活动,从而在一定程度上影响交通拥堵传播。为了深入分析城市交通网络拥堵的动态演进过程,本文建立了交通拥堵传播的改进易感-感染-易感（susceptible-in fected-susceptible,SIS）的病毒传播模型,利用状态转移概率方法,基于多层复杂网络分析交通拥堵和预警信息交互传播的动力学行为特征,揭示预警信息传播对交通拥堵传播的影响。该方法不仅能够描述基于交通流传播特点的拥堵传播过程,而且能够描述交通网络中的预警信息传播过程。数字仿真实验表明,交通拥堵的传播过程与交通网络中的预警信息传播动力学之间存在关联关系。 相似文献
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