利用区域人群流动和新兴交通数据支持疫情防控
在传染病疫情早期,对出现疫情的地区进行及时管控、防止疫情跨区域传播,对于减少感染量、减轻疫区应对和救治压力、保障疫情期间社会经济平稳具有重要意义.防止疫情跨区域传播的前提是掌握现有病例在区域中的当前空间分布和预期空间分布.目前常用的人群流动数据仅能提供人群的长期驻留地点,而不能提供短期驻留地或者乘坐的交通工具信息,其对流动人群实际带来的疫情传播风险分布表征有一定的局限性.因此,有必要引入电子地图路径规划、列车班次数据等详尽的互联网交通数据,将人群的实际路径纳入对区域疫情分布的考量中.基于人群流动和交通信息,提出了使用时序分析和路径推断的区域疫情风险扩散分析和交通管制支持框架,以期提高应对传染病疫情的区域空间治理能力.在历史人群流动与现有病例分布的基础上,引入公路、铁路路径参数来推断流动人群对途经地区疫情的影响,以疫情初期的病例分布、人群流动和交通情况为例,对该方法进行了分析验证.结果表明,引入路径途经点参数能够明显提高利用人群流动数据拟合疫情空间分布的准确性.
人群流动、区域交通、疫情防控、决策支持
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P208(一般性问题)
国家自然科学基金;自然资源部地球观测与时空信息科学重点实验室资助项目
2021-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
143-149,202