“专栏:全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情时空建模与决策分析” 栏目所有文章列表

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  • 专栏:全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情时空建模与决策分析
    尹凌, 刘康, 张浩, 奚桂锴, 李璇, 李子垠, 薛建章
    地球信息科学学报. 2021, 23(11): 1894-1909. https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2021.210091

    构建传染病模型可为疫情防控与公共卫生研究提供至关重要的规划与解析工具。由于宿主行为是传染病传播动态的决定性因素之一,有效耦合人群时空行为对以人为宿主的传染病建模具有重要意义。得益于人群移动大数据研究与应用的快速发展,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的疫情建模研究中呈现出了耦合人群移动建模的显著特征。为系统深入理解该项传染病模型研究中的重要进展,本文对相关文献进行分析与总结。首先,本文分析了COVID-19疫情与人群移动的交互影响,说明了耦合人群移动构建COVID-19模型的必要性。然后,根据建模的目的和原理,从疫情短期预测与过程模拟2个角度,对耦合人群移动的COVID-19传染病模型进行分类梳理。其中,根据耦合人群移动的方式,本文将面向疫情短期预测的模型分为人群移动一阶量与人群移动二阶量的耦合模型,将基于过程模拟的模型分为群体级别和个体级别的耦合模型。最后,本文评述了耦合人群移动的传染病模型研究进展和未来发展方向,认为该领域研究亟需更加深入建模与疾病传播相关的复杂人群时空行为、提升模型的空间解析能力、突破精细化时空传播模拟的计算瓶颈、拓展与前沿人工智能方法的融合,并构建普适而开放的建模数据与工具以促进应用发展。

  • 专栏:全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情时空建模与决策分析
    崔明洁, 姚霞, 方昊然, 张杨成思, 杨德刚, 裴韬
    地球信息科学学报. 2021, 23(11): 1910-1923. https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2021.210133

    SARS和COVID-19的暴发对我国公众健康、社会经济等造成了严重影响,为揭示呼吸道烈性传染病的时空传播的共性规律和差异特征及背后原因,运用时空统计方法,系统分析并对比了SARS与COVID-19的时空传播差异性特征,并结合病毒本身传播特性及交通、温度等因子进行原因分析。研究表明:① 时间序列上,SARS从发病初始到结束经历了2个阶段,即上升期-平缓期,COVID-19经历了3个阶段,即上升期-急剧上升期-缓升期。② 空间传播模式上,COVID-19传播强度及传播范围大于SARS,且COVID-19的整体连通性较大,各省份与病毒暴发地的联系更为紧密;SARS和COVID-19的传播都存在明显的空间聚集性特征;二者均以邻近传播、远距离飞跃式为主,且SARS存在中次级传播中心,COVID-19扩散中心未发生转移。③ 空间传播方向上,SARS以北京市、香港特别行政区、广东省为中心,空间传播方向性更强,COVID-19仅以湖北省为中心向外扩散。④ 空间传播速度上,SARS各省份首例病例传播时间跨度较大,COVID-19各个省份首例病例传播时间大致以胡焕庸线为分界线,呈现出“东快西慢”的现象,传播时间跨度较短。⑤ R0是造成SARS和COVID-19空间传播范围与空间传播速度差异的主要原因;SARS和COVID-19病毒温度适宜性有所差异,但在温度接近的区域均发生了空间聚集性传播和邻近区域传播;除病毒本身传播能力、温度影响外,交通是影响SARS和COVID-19空间远距离飞跃式传播的主要原因,二者空间传播速度均与路网密度呈负相关关系。

  • 专栏:全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情时空建模与决策分析
    李照, 高惠瑛, 代晓奕, 孙海
    地球信息科学学报. 2021, 23(11): 1924-1925. https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2021.210576

    模拟传染病时空传播、定量评估疫情风险对科学防控、精准施策具有重要的现实意义。本文融合多源时空数据,构建了耦合LSTM算法和云模型的疫情传播风险预测模型。该模型首先基于GIS和LSTM算法构建疫情空间演变模拟模型,通过学习历史疫情数据中的规律,以1 km×1 km为空间尺度、天为时间尺度模拟传染病时空传播过程。其次,基于模拟传染病例数据和疫情传播时空影响因素构建风险评价指标,应用云模型和自适应策略构建疫情风险评估模型,实现多空间尺度的疫情风险评价。在实证研究阶段,应用该模型对北京2020年6月份突发COVID-19疫情空间演变过程进行模拟和风险评估,并引入常规机器学习模型作比较验证。结果表明:应用于疫情时空传播模拟,相较其它常规的机器学习模型,考虑时序关系的LSTM模型的模拟精度更高(MAE为0.00261),拟合度更好(R-square为0.9455);耦合模型不仅能充分考虑传染源因素、天气因素、疫情扩散因素及疫情防御因素对疫情风险传播的影响,反映风险演变趋势,还能快速量化区域风险等级,实现不同空间分辨率下的疫情风险评估。因此,基于LSTM算法和云模型的耦合模型可有效预测疫情的传播风险,同时,也为传染病时空传播建模与风险评估提供了方法参考。

  • 专栏:全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情时空建模与决策分析
    张浩, 尹凌, 刘康, 毛亮, 冯圣中, 陈洁, 梅树江
    地球信息科学学报. 2021, 23(11): 1936-1945. https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2021.210090

    在2020年COVID-19第一波疫情中,通过一系列非药物干预措施,国内许多城市实现了疫情的快速抑制。对这些交叉叠加的多项干预措施进行单项措施的效果评估,识别出关键的防控策略,能够为未来的疫情防控提供重要的经验与科学依据。本研究以深圳市为例,利用融合了多源时空轨迹大数据的空间显式智能体模型评估深圳市快速抑制第一波疫情的各项非药物干预措施效果,识别出核心措施与辅助措施。模拟结果显示,在深圳市第一波疫情中,单项干预措施有效性从高到低依次为居家令、综合隔离、佩戴口罩与分批复工。其中,居家令或综合隔离均能有效抑制疫情的大范围暴发,被本研究称之为核心措施;佩戴口罩或分批复工则只能从不同程度上降低总体感染规模并延缓疫情峰值,并不能抑制疫情暴发,被本研究称之为辅助措施。考虑到社会经济成本以及常态化防疫中人群依从性降低,本研究建议在COVID-19 散发疫情防控中将核心措施与辅助措施相结合,重点实施各项隔离措施,同时将外出佩戴口罩作为疫情常态化防控手段。此外,本研究展示了结合时空大数据与智能体模型精细化模拟城市内部传染病扩散过程的优势:不仅能在城市内部高精度推演疫情发展过程,而且能够支撑评估面向个体及各类型出行活动的非药物干预措施实施效果,为制定针对性、精细化的“时间-空间-人群”防控策略提供重要的科学依据。