COVID-19疫情时空聚集性特征及影响因素分析——以重庆市为例

发布时间：2022-10-11 12:36

　　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... 

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
1 研究区域与数据来源
    1.1 研究区域
    1.2 研究数据
        1.2.1 重庆市病例数据
        1.2.2 重庆市手机信令数据
        1.2.3 重庆市空间环境数据
2 研究方法
    2.1 疫情聚集性变化趋势分析
    2.2 疫情空间聚集性热点分析
    2.3 疫情空间分布的影响因素分析
3 确诊病例的聚集性特征
    3.1 时间特征
    3.2 空间分布特征
4 疫情空间分布的影响因素分析
    4.1 因子分析
    4.2 多元线性回归
5 结论与讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]新冠肺炎疫情的空间扩散过程与模式研究[J]. 王姣娥,杜德林,魏冶,杨浩然.  地理研究. 2020(07)
[2]基于改进SEIR模型的新冠肺炎疫情沿交通线路传播机制[J]. 张宇,田万利,吴忠广,陈宗伟,王冀.  交通运输工程学报. 2020(03)
[3]河南省交通通达水平对新型冠状病毒传播的影响[J]. 汪冉,张明鑫,李浩.  河南理工大学学报(自然科学版). 2020(06)
[4]城市因素对COVID-19疫情的影响——以武汉市为例[J]. 李欣,周林,贾涛,吴昊,邹宇量,秦昆.  武汉大学学报(信息科学版). 2020(06)
[5]特大城市疫情防控机制:经验、困境与重构——以武汉市新冠肺炎疫情防控为例[J]. 卿菁.  湖北大学学报(哲学社会科学版). 2020(03)
[6]大城市新冠肺炎疫情风险评估与精准防控对策——以郑州市为例[J]. 赵宏波,魏甲晨,王爽,刘雅馨,李光慧,苗长虹.  经济地理. 2020(04)
[7]新冠肺炎疫情传播模型及防控干预措施的因果分析评估[J]. 游光荣,游翰霖,赵得智,廉振宇.  科技导报. 2020(06)
[8]河南省新冠肺炎疫情时空扩散特征与人口流动风险评估——基于1243例病例报告的分析[J]. 刘勇,杨东阳,董冠鹏,张航,苗长虹.  经济地理. 2020(03)
[9]基于大数据回溯新冠肺炎的扩散趋势及中国对疫情的控制研究[J]. 赵序茅,李欣海,聂常虹.  中国科学院院刊. 2020(03)
[10]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[J]. 刘郑倩,叶玉瑶,张虹鸥,郭洪旭,杨骥,王长建.  热带地理. 2020(03)



本文编号：3690585