基于手机大数据的中国人口迁徙模式及疫情影响研究
新型冠状病毒感染的肺炎(COVID-19)可通过人员接触与流动迅速传播,因此研究人类迁徙和出行模式的变化对疫情防控至关重要.本文基于手机运营商2020年春运及疫情暴发前后连续两个月的全国地级市之间的人口流动数据,运用时序网络分析方法构建人口流动网络拓扑结构指标,并通过引入地理衰减因子提出Spatial-Louvain社团检测算法,研究平时、春运、疫情防控隔离和生产复工四阶段的人口迁徙模式的时空演化规律.研究发现:受各地疫情防控措施影响,武汉封城后全国城市间人口流量急剧下降,并持续至2月中旬.疫情期间人口流动网络结构呈现四阶段的时空演化模式;本文提出的空间网络社团检测算法比传统Louvain算法平均模块度值提高了14%;中国城市分布以经济交互和地理位置为基础,形成了以核心城市为中心,向周边辐射的城市群格局;疫情因素仅能在短暂时间内改变部分城市的城市群归属,当该因素消失或减弱后,城市群能迅速恢复原有格局.
COVID-19、移动大数据、人口流动、时空演化
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国家杰出青年科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金重大项目;四川省科学技术厅新冠肺炎应急专项;湖南省自然科学基金;湖南省科学技术厅重点研发计划
2021-04-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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353-362