基于信令数据的新冠肺炎传播模型构建

发布时间：2021-08-18 01:16

　　随着新冠肺炎在全国范围的爆发,流行病学调查作为预防新冠肺炎传播和流行的有效方法,越来越受到各地政府及疾控相关部门的重视。信令数据中携带大量的时间位置信息,能够从中获取特定人群在特定时间范围内的流动轨迹,用于指导流行病学调查中危险因素的确定。基于运营商提供的脱敏后信令轨迹数据,利用大数据分析技术构建新冠肺炎传播模型,通过对输入型病例、省内感染病例及未感染者进行特定时空的轨迹碰撞,支撑流行病学调查中的传染源追溯、高危人群发现等关键环节,为疫情防控措施的制定提供了重要依据。 

【文章来源】：广东通信技术. 2020,40(08)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

确诊病例关系图

进一步引入接触时长因素,关联情况随接触时长变化曲线如图2所示,其中横坐标为接触时长阈值,0s表示不考虑接触时长因素。可以明显看出随接触时长阈值的升高,传染他人的输入型病例数量和被感染的本省病例数量均呈下降趋势,关联率也从最高的72.85%下降到51.49%,说明接触时长对传染源追溯模型影响较大,在模型应用中可以根据实际需要选择合适的接触时长阈值。建议接触时长阈值小于30 s,关联率能够达到68%以上。高危人群发现模块通过确诊病例14天轨迹碰撞获得310 713名高危用户,其中经过1至2个高危区域的人数最多,达到303 614人,占比97.7%,剩余高危人数与高危区域数的分布如图3所示,可以看出,高危区域数与未感染者人数呈反比,只有2人经过了最多29个高危区域,尽管经过10个以上高危区域的人数较少,但更有利于相关人员进行分析研判,相反实现预警则需要推送全部高危用户。在资源有限但对碰撞精确度有一定要求的条件下,高危区域数建议取3个以上,一般选取10个比较合适。

高危人群发现模块通过确诊病例14天轨迹碰撞获得310 713名高危用户,其中经过1至2个高危区域的人数最多,达到303 614人,占比97.7%,剩余高危人数与高危区域数的分布如图3所示,可以看出,高危区域数与未感染者人数呈反比,只有2人经过了最多29个高危区域,尽管经过10个以上高危区域的人数较少,但更有利于相关人员进行分析研判,相反实现预警则需要推送全部高危用户。在资源有限但对碰撞精确度有一定要求的条件下,高危区域数建议取3个以上,一般选取10个比较合适。4 结论与展望


本文编号：3348894