基于多源數(shù)據(jù)的流行病學(xué)特征分析及傳播影響因素分析
——以河北省為例

肖媛媛 馮超穎 蔡瑞鑫 吳淑儀

（江西師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，江西 南昌 330022）

2020 年初，新冠肺炎疫情席卷全球,世界衛(wèi)生組織將新冠肺炎疫情列為“全球大流行病”。面對(duì)突如其來(lái)的新冠疫情，舉國(guó)上下迅速應(yīng)對(duì)，有效遏制了擴(kuò)散趨勢(shì)。隨著疫情擴(kuò)散趨勢(shì)逐漸被控制，我國(guó)率先進(jìn)入后疫情時(shí)代[1]。后疫情時(shí)代不是指病毒完全消失、疫情不會(huì)爆發(fā)，而是時(shí)起時(shí)伏，一種小規(guī)模爆發(fā)的狀態(tài)[2]。但這并不意味著高枕無(wú)憂，還需要時(shí)刻警惕。

國(guó)內(nèi)外目前關(guān)于新冠肺炎病毒的傳播影響因素研究與傳播趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，有畢佳[3]等學(xué)者結(jié)合人口、醫(yī)療、經(jīng)濟(jì)情況改良SEIR 模型對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件演變趨勢(shì)進(jìn)行評(píng)估與預(yù)測(cè)，改良后的SEIR 模型擬合效果良好；有梁澤[4]等學(xué)者通過使用GWR 模型研究疫情爆發(fā)時(shí)期人口遷徙與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)新冠肺炎發(fā)病率的影響，發(fā)現(xiàn)二者與新冠肺炎發(fā)病率有明顯的空間依賴特征；馬藝文[5]等學(xué)者通過研究小區(qū)物質(zhì)環(huán)境、周邊設(shè)施、居住人口三大類指標(biāo)分析小區(qū)規(guī)模、人口流動(dòng)性、小區(qū)品質(zhì)等空間特征對(duì)疫情發(fā)展的影響范圍；Mugen Ujiie[6]等學(xué)者通過泊松回歸分析評(píng)估溫度對(duì)日本COVID-19 傳染性的影響，發(fā)現(xiàn)低溫與COVID-19 感染風(fēng)險(xiǎn)增加之間可能存在關(guān)聯(lián)，但在全球一級(jí)需要進(jìn)一步的評(píng)估。但是國(guó)內(nèi)外目前對(duì)于后疫情時(shí)代的新冠肺炎病毒的時(shí)空擴(kuò)散影響因子研究仍然不足。

本文以河北省作為研究區(qū)域，以河北省2021 年1 月為研究時(shí)間，構(gòu)建氣象因子和城內(nèi)出行強(qiáng)度兩大要素，獲取包括平均溫度、濕度、風(fēng)向角度、城內(nèi)出行強(qiáng)度等多項(xiàng)指標(biāo)，使用泊松回歸分析對(duì)河北省后疫情時(shí)代新冠病毒傳播的原因進(jìn)行建模與分析，找到河北省后疫情時(shí)期新型冠狀肺炎病毒傳播的主要影響因子，為后疫情時(shí)期的疫情防控預(yù)警工作常態(tài)化提供新思路。

一、數(shù)據(jù)源

河北省2021 年1 月2 日-31 日疫情數(shù)據(jù)來(lái)源于河北省各市衛(wèi)生健康委員會(huì)發(fā)布的“新型冠狀病毒肺炎確診病例信息通報(bào)”。病例數(shù)據(jù)包括累計(jì)確診病例數(shù)、新增確診病例數(shù)等；河北省2021 年1 月2 日-31 日氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象局，包含平均溫度、濕度、降雨量及風(fēng)向角度等數(shù)據(jù)；河北省2021 年1 月2 日-31 日城市出行強(qiáng)度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于百度遷徙-百度地圖慧眼平臺(tái)（https://qianxi.baidu.com/）；河北省2020 年各市人口密度數(shù)據(jù)來(lái)源于德國(guó)的 Michael Bauer 研究中心，該研究中心每年都整理來(lái)自聯(lián)合國(guó)、世界銀行等發(fā)布的數(shù)據(jù)，以空間數(shù)據(jù)發(fā)布在線地圖服務(wù)；河北省2019年各市綜合醫(yī)院數(shù)據(jù)來(lái)自于Esri 公司旗下面向全球用戶的公有云GIS 平臺(tái)ArcGIS Online（http://www.arcgisonline）中所公布的公開數(shù)據(jù)；河北省2019 年公共管理與公共服務(wù)用地、商業(yè)服務(wù)業(yè)設(shè)施用地、道路交通設(shè)施用地以及公用設(shè)施用地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒2019》。

二、研究方法

本文使用核密度分析、Possion 回歸模型等方法分析多源數(shù)據(jù)的時(shí)空分布特征及擬合多源時(shí)空數(shù)據(jù)對(duì)每日新增確診人數(shù)的泊松分布模型，對(duì)疫情爆發(fā)的主要解釋變量的特征和原因進(jìn)行分析。

（一）核密度分析

由地理學(xué)第一定律可知，任何的事物都是空間相關(guān)的，距離近的事物比距離遠(yuǎn)的事物的空間相關(guān)性更大[7]。核密度分析基于此理論，計(jì)算要素在其鄰域中的密度，每個(gè)柵格像元中心的周圍都定義了一個(gè)鄰域，將鄰域內(nèi)要素的數(shù)量相加，然后除以鄰域面積，即得到要素的密度。在設(shè)置的搜索半徑范圍中，要素密度值隨著與要素距離的增大而減小。核密度估計(jì)是分析空間要素聚集特征的一種較為重要的非參數(shù)化方法[8]，其計(jì)算公式為

（二）poisson 回歸分析

Poisson 回歸模型是基于事件的計(jì)數(shù)變量而建立的回歸模型[9]，常被用于描述概率較小的事件的發(fā)生規(guī)律[10]。

本文采用Stata16.0 對(duì)河北省每日新增確診數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。由于疫情傳播與人口流動(dòng)、天氣與氣候變化等因素具有一定的相關(guān)性，且河北省每日新增確診人數(shù)時(shí)間變化符合Poisson 分布函數(shù)，因此我們以2021 年1 月2日-31日河北省每日新增確診人數(shù)數(shù)據(jù)為被解釋變量，以2021年1月2日-31日氣象數(shù)據(jù)（包括平均溫度、濕度、風(fēng)向角度）和城內(nèi)出行強(qiáng)度為解釋變量，建立Poisson 回歸方程，評(píng)估河北省每日新增確診數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)和城內(nèi)出行強(qiáng)度之間的關(guān)系，分析河北省各市COVID-19 在時(shí)間上的擴(kuò)散特征。

三、結(jié)果與分析

（一）河北省疫情時(shí)空分布特征

1.河北省疫情時(shí)間擴(kuò)散規(guī)律。2021 年1 月2 日至2021 年1 月31 日，河北省累積報(bào)告COVID-19 確診人數(shù)共有1172 例，主要來(lái)自石家莊市以及邢臺(tái)市，兩地市的累積COVID-19 確診病例數(shù)分別為894 例和94 例，其他各市的累積COVID-19 確診病例數(shù)僅占全省的15.7%。據(jù)圖1 可知，河北省1 月份下旬開始累積COVID-19 確診病例數(shù)趨于平緩，且每日COVID-19 新增確診數(shù)據(jù)呈現(xiàn)先上升再緩速下降，在1 月15 日達(dá)到峰值，最高為150 例。截至北京時(shí)間2021 年1 月31 日，河北省多市并未發(fā)現(xiàn)確診病例，說明河北省的抗“疫”措施取得了優(yōu)秀的成果，并未造成大區(qū)域擴(kuò)散。

2.河北省疫情空間擴(kuò)散規(guī)律。為直觀了解河北省COVID-19 疫情在空間格局變化規(guī)律上的細(xì)節(jié)特征，本文按照疫情整體變化趨勢(shì)繪制了2021 年1月6日、1月12日、1月18日以及1月24日河北省累積確診人數(shù)分布圖（圖3）。研究發(fā)現(xiàn)截至1 月6 日整體疫情形勢(shì)較輕，確診病例數(shù)量主要集中在石家莊市、唐山市以及邢臺(tái)市這三個(gè)區(qū)域，最高累積確診人數(shù)為62人；截至1月12日，累積確診病例數(shù)量有明顯的增加，尤其是石家莊市，累積確診人數(shù)高達(dá)333人；截至1月18日，隨著COVID-19疫情突破潛伏期爆發(fā)，河北省疫情大幅度爆發(fā)，其中省會(huì)石家莊的累積確診病例數(shù)量高達(dá)774 例，成為河北省此次疫情的重災(zāi)區(qū)，此時(shí)邢臺(tái)市的疫情狀況也進(jìn)一步嚴(yán)重；截至1 月24 日，疫情分布的空間格局基本穩(wěn)定，同1 月18 日空間分布情況，僅石家莊市和邢臺(tái)市的累積確診比例數(shù)量有所增加。

（二）河北省疫情擴(kuò)散影響因素特征分析

河南省COVID-19 的擴(kuò)散影響因素包含了2021 年1 月2 日-31 日每日城內(nèi)出行強(qiáng)度和氣象數(shù)據(jù)（包括溫度、濕度和風(fēng)向角度）。首先是城內(nèi)出行強(qiáng)度特征。河北省各市在2021 年1 月2 日-31 日的城內(nèi)出行強(qiáng)度結(jié)果如圖 3所示。其中保定市、滄州市、承德市、邯鄲市、衡水市等地市的變化幅度較小，變化趨勢(shì)基本一致，基本沒有受到此次疫情的影響。而石家莊市和邢臺(tái)市的變化幅度較大，出行強(qiáng)度明顯低于其他地市。1 月6 日，石家莊市城內(nèi)出行強(qiáng)度驟降，一直持續(xù)到1 月24 日，才緩慢上升。邢臺(tái)市的疫情爆發(fā)不及石家莊市嚴(yán)重，因此其城內(nèi)出行強(qiáng)度較高于石家莊市，在1 月7 日開始下降，1 月12 日開始緩慢上升。在1 月5-8 日之間，各市的城內(nèi)出行強(qiáng)度均有一次驟降，結(jié)合圖 4 可知，此時(shí)河北省受冷空氣南下影響，出現(xiàn)了全省性的寒潮天氣，溫度驟降導(dǎo)致了各地人口出行強(qiáng)度下降。

其次是氣象因素特征。河北省各市氣象數(shù)據(jù)如圖5 所示，結(jié)合河北省氣候中心發(fā)布的《氣候?yàn)?zāi)害監(jiān)測(cè)公報(bào)》可以發(fā)現(xiàn)，2021 年1 月5-7 日河北省受極地的冷空氣南下影響，自北向南出現(xiàn)全省性的寒潮降溫天氣。截至1月7日，河北省平均最低氣溫低至-20.7℃，是從1967 年至今最冷的一天，同時(shí)我們結(jié)合河北省COVID-19 疫情數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，累積確診病例數(shù)據(jù)爆發(fā)的拐點(diǎn)時(shí)間也在1 月6 日-9 日之間，說明氣象因素對(duì)河北省COVID-19 疫情擴(kuò)散具有一定的影響。1 月5-7 日，河北省全省9 成地區(qū)的大幅度降溫，主要集中在唐山、秦皇島西南部、廊坊以及滄州等地。伴隨著降溫過程，河北省全省濕度也隨之降低，變化趨勢(shì)與溫度大致相同。在此期間，河北省各市的風(fēng)向角度也有較大差異。其中，保定市、邯鄲市等區(qū)域日均風(fēng)向角度變化幅度相較其他地市較大。張家口市以及石家莊市日均風(fēng)向角度變化幅度較為平穩(wěn)。

（三）河北省疫情擴(kuò)散特征

本文分析了COVID-19 在河北省的擴(kuò)散特征，表 1 為2021 年1 月COVID-19 每日新增確診人數(shù)影響因素Poisson 回歸模型分析結(jié)果。該模型結(jié)果顯示，城內(nèi)出行強(qiáng)度、濕度以及風(fēng)向角度因素具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義且 R2為82.3%。

表1 Poisson 回歸分析結(jié)果匯總

結(jié)論：本文運(yùn)用Poisson 回歸分析方法，結(jié)合多源數(shù)據(jù)對(duì)河北省2021年COVID-19 疫情爆發(fā)進(jìn)行了歸因分析，探討河北省2021 年COVID-19 疫情爆發(fā)的傳播規(guī)律，并且由河北省COVID-19 疫情整體的感染情況對(duì)各市的傳播特征進(jìn)行深入分析。得到以下結(jié)論：對(duì)河北省2021 年COVID-19 疫情傳播的相關(guān)影響因素（每日各市城內(nèi)出行強(qiáng)度和氣象數(shù)據(jù)）進(jìn)行Poisson 回歸分析，結(jié)果顯示多個(gè)影響因素具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且回歸模型R2 為82.3%?？傊?基于多源數(shù)據(jù)對(duì)河北省此次COVID-19 疫情傳播進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，為河北省各市在后疫情時(shí)代進(jìn)行有效規(guī)劃管理提供科學(xué)依據(jù),為其他地區(qū)對(duì)疫情的長(zhǎng)期防范提供了范式參考。