河南省新冠肺炎疫情時(shí)空聚集性與影響要素研究

任利敏，李 娜，胡世雄,2，洪小瑞，呂瑋璇

（1.黃河交通學(xué)院 交通工程學(xué)院，河南 焦作 454950；2.Department of History and Geography,East Stroudsburg University of Pennsylvania,PA 18360；3.河南大學(xué)規(guī)劃設(shè)計(jì)有限公司，河南 開(kāi)封 475000）

2019年12 月，湖北省武漢市出現(xiàn)新型冠狀病毒肺炎（以下簡(jiǎn)稱新冠肺炎）。隨著疫情的迅速蔓延，我國(guó)各地相繼出現(xiàn)了新冠肺炎病例。截至2020年3月29日，全國(guó)已累計(jì)確診新冠肺炎病例84 250例，河南省與湖北省相鄰，累計(jì)報(bào)告新冠肺炎確診病例1 276例，位列全國(guó)第三位。河南省采取早期防控措施，取得了顯著成效，因此研究河南省新冠肺炎疫情對(duì)全國(guó)疫情防控具有重要的指導(dǎo)意義。

目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于新冠肺炎的研究多集中于醫(yī)學(xué)層面和時(shí)空特征分析，如藺茂文[1]等分析了荊州市新冠肺炎疫情數(shù)據(jù)，比較了本地病例和輸入病例的時(shí)空分布特征；張態(tài)[2]等利用探索性數(shù)據(jù)分析方法研究了新冠肺炎疫情的時(shí)空擴(kuò)散特征，并進(jìn)行了人口流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。針對(duì)新冠肺炎疫情時(shí)空聚集性及其影響因素的研究較少，本文利用地理信息制圖功能和時(shí)空分析模型對(duì)河南省新冠肺炎數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，以探測(cè)其時(shí)空聚集性，并利用地理探測(cè)器研究了疫情的影響因素，為河南省新冠肺炎疫情防疫與控制提供有價(jià)值的信息[3]。

1 基本特征統(tǒng)計(jì)與分析

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與屬性統(tǒng)計(jì)

本文分析了2020年1月21日—2020年3月29日河南省新冠肺炎確診病例的屬性特征，根據(jù)病例患者的家庭住址屬性，獲取病例個(gè)案的經(jīng)緯度信息，每條信息包含患者的姓名、性別、年齡、家庭住址、確診日期等。新冠肺炎的傳播途徑主要包括直接傳播、氣溶膠傳播和接觸傳播。根據(jù)參考文獻(xiàn)[4]的研究結(jié)果，溫度、濕度等環(huán)境因素的增加可能降低新冠肺炎病毒在人群中的傳播速率，因此本文選取與疫情傳播相關(guān)的輸入型病例、人口密度、氣溫、濕度、降雨量作為河南省新冠肺炎的潛在影響因子。人口密度為各政府網(wǎng)站提供的總?cè)丝谂c總面積的比值，氣候數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，自2020年1月21日發(fā)現(xiàn)首例新冠肺炎病例至2020年3月29日，河南省共確診新冠肺炎病例1 276例，除去缺失關(guān)鍵信息的54例，本文最終獲取有效病例1 222例。其中，男性病例655例，女性病例567例。本文按年齡段童年（0～6歲）、少年（7～17歲）、青年（18～40歲）、中年（41～65歲）和老年（≥66歲）統(tǒng)計(jì)了患者人數(shù)[4]，結(jié)果如圖1所示，可以看出，河南省確診病例最多的年齡段為中年，占比為48.6%；其次是青年，占比為38.3%；老年的占比為9.4%，童年和少年的占比均低于3%，這主要是由于學(xué)生和老年人與外界接觸較少，減少了傳播感染新冠肺炎的概率，而作為家庭主力的青年與中年人，為了家庭生計(jì)需外出工作或購(gòu)物，與外界長(zhǎng)時(shí)間接觸增加了其感染新冠肺炎的概率。

圖1 河南省新冠肺炎患者各年齡段數(shù)據(jù)（審圖號(hào)：GS(2020)4814）

1.2 病例時(shí)序分析

為分析新冠肺炎疫情的發(fā)展趨勢(shì)，本文統(tǒng)計(jì)了河南省2020年1月21日—3月29日每日的確診病例，結(jié)果如圖2所示，可以看出，河南省于1月21日發(fā)現(xiàn)首例新冠肺炎確診病例，在2月3日達(dá)到最高值109例，隨后河南省采取嚴(yán)格疫情防控措施，日新增病例開(kāi)始波動(dòng)性下降。隨著政府疫情防控措施的實(shí)施以及個(gè)人防疫意識(shí)的提高，新冠肺炎疫情逐漸下降，最終得到有效控制。

圖2 河南省新冠肺炎病例日分布曲線

2 研究方法

根據(jù)專(zhuān)家估計(jì)，河南省新冠肺炎病例在空間上存在顯著的聚集性。早期的流行病聚集性探測(cè)主要是從時(shí)間上進(jìn)行，而這種單純的時(shí)間聚集性探測(cè)方法存在很大的局限性，即城市某個(gè)小區(qū)域病例數(shù)急劇增加不足以使整個(gè)城市的病例數(shù)曲線上升，則無(wú)法判別出該聚集性。因此，本文采用時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量方法從時(shí)間和空間兩個(gè)方面進(jìn)行聚集性分析，為流行病學(xué)研究提供論證基礎(chǔ)。

2.1 時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量方法

該方法利用掃描窗口內(nèi)外發(fā)病數(shù)差異對(duì)數(shù)似然比來(lái)衡量發(fā)病的異常程度，計(jì)算公式為：

式中，c為該掃描窗口實(shí)際包含的新冠肺炎病例數(shù)；n為該掃描窗口中理論上預(yù)期的病例數(shù)；C為研究區(qū)域內(nèi)新冠肺炎的總病例數(shù)[5]。

利用蒙特卡羅方法對(duì)LLR值進(jìn)行檢驗(yàn)，得到P值，若P<0.05，則該掃描窗口對(duì)應(yīng)的時(shí)空范圍稱為時(shí)空聚集區(qū)[6-8]。

2.2 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器的核心思想是假設(shè)環(huán)境因子對(duì)于疾病有影響，則其與疾病的空間分布也存在相似性，常被用于研究疾病與環(huán)境因子之間的關(guān)聯(lián)性[9]。本文采用地理探測(cè)器定量探測(cè)不同影響因素及其交互作用對(duì)新冠肺炎疫情的影響程度（q），計(jì)算公式為[10]：

式中，h為類(lèi)別數(shù)；N和σ分別為整體對(duì)應(yīng)的縣區(qū)數(shù)量和新冠肺炎發(fā)病率方差；Nh和σh分別為類(lèi)別h對(duì)應(yīng)的縣區(qū)數(shù)量和新冠肺炎發(fā)病率方差；0≤q≤1[11-12]。

3 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

3.1 河南省新冠肺炎疫情時(shí)空聚集性

本文對(duì)每條病例記錄進(jìn)行地理空間定位，為其賦予空間屬性；以河南省區(qū)、縣地理位置為基本單元，以行政區(qū)域的中心點(diǎn)為掃描中心。地理空間定位時(shí)，存在21條家庭住址不在河南省境內(nèi)的記錄（均為湖北省人員），對(duì)于該類(lèi)數(shù)據(jù)，需對(duì)患者所在河南省暫時(shí)居住地進(jìn)行地理空間定位。本文統(tǒng)計(jì)得到1 222條病例記錄（包括14條湖北省有效人員信息），將這些數(shù)據(jù)或表格導(dǎo)入行政區(qū)劃矢量文件（shp）的屬性表，然后在ArcMap中制作河南省新冠肺炎病例空間分布圖（圖3）。

研究發(fā)現(xiàn)，新冠肺炎潛伏期的0.95分位點(diǎn)為15.05 d[13]，因此選取15 d作為最大聚集長(zhǎng)度；空間掃描半徑上限為所覆蓋總?cè)藬?shù)的50%；時(shí)間步距為1 d。掃描結(jié)果如表1所示，前4個(gè)聚集區(qū)均發(fā)生在1月底至2月初，這與統(tǒng)計(jì)的病例日分布曲線基本一致，聚集區(qū)1包括南陽(yáng)市桐柏縣，信陽(yáng)市浉河區(qū)、平橋區(qū)、羅山縣、光山縣、新縣、潢川縣、息縣，駐馬店驛城區(qū)、正陽(yáng)縣、確山縣、泌陽(yáng)縣；聚集區(qū)2包括焦作市解放區(qū)、馬村區(qū)、山陽(yáng)區(qū)、武陟縣、溫縣，新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、衛(wèi)濱區(qū)、新鄉(xiāng)縣、獲嘉縣、輝縣以及鄭州市上街區(qū)、惠濟(jì)區(qū)；聚集區(qū)3包括平頂山市新華區(qū)、衛(wèi)東區(qū)、湛河區(qū)和新城區(qū)；聚集區(qū)4包括洛陽(yáng)市老城區(qū)、瀍河區(qū)；聚集區(qū)5包括安陽(yáng)市文峰區(qū)、北關(guān)區(qū)、殷都區(qū)和龍安區(qū)。

表1 河南省新冠肺炎疫情回顧性時(shí)空掃描結(jié)果

同時(shí)，本文以掃描得到的疫情聚集點(diǎn)為中心，以對(duì)數(shù)似然比最大窗口半徑為緩沖區(qū)半徑，生成新冠肺炎疫情聚集區(qū)圖層，并與疫情病例空間分布圖進(jìn)行疊加顯示，生成河南省新冠肺炎疫情時(shí)空聚集性分布圖（圖4），圖中紅色圓圈即為聚集區(qū)。

圖4 河南省新冠肺炎時(shí)空聚集性分布圖（審圖號(hào)：GS(2020)4814）

3.2 新冠肺炎疫情影響因素

本文利用地理探測(cè)器對(duì)2020年1月21日—3月29日新冠肺炎病例的發(fā)生（Y）進(jìn)行影響因子分析，影響因子或其代理變量（X）包括人口流動(dòng)率、輸入型病例、人口密度、氣溫和降雨量。輸入數(shù)據(jù)以及軟件運(yùn)行輸出結(jié)果如圖5所示。因子探測(cè)器結(jié)果如表2所示，可以看出，輸入型病例具有最高值0.719 3，說(shuō)明輸入性病例與河南省新冠肺炎疫情空間聚集性關(guān)系最密切，其次是人口密度（0.709 4）、降雨量（0.700 9）和氣溫（0.694 2）。

表2 河南省不同變量的風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)

圖5 數(shù)據(jù)輸入格式與運(yùn)行界面

交互探測(cè)器結(jié)果如表3所示，可以看出，影響因素兩兩交互作用均會(huì)增強(qiáng)對(duì)河南省新冠肺炎疫情的解釋力，輸入型病例分別與人口密度、溫度、降水量等因素的交互作用共同驅(qū)動(dòng)了河南省新冠肺炎疫情的空間分異，是新冠肺炎疫情的顯著控制因子。輸入型病例與人口密度、輸入型病例與降雨量、氣溫與人口密度的交互作用q值較高，分別能夠解釋該時(shí)期約99%、98%、97%的河南省新冠肺炎疫情。因此，河南省新冠肺炎疫情空間分異主要受輸入型病例和人口密度的影響。

表3 河南省不同變量的交互作用探測(cè)

4 結(jié)語(yǔ)

本文統(tǒng)計(jì)分析了河南省2020年1月21日—3月29日新冠肺炎病例數(shù)據(jù)的基本特征，并利用時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量方法對(duì)其進(jìn)行了時(shí)空聚集性分析；在此基礎(chǔ)上，探究了河南省新冠肺炎疫情的主導(dǎo)影響因素。

疫情在性別特征分布上未呈現(xiàn)明顯的聚集性，年齡分布特征主要集中在流動(dòng)性較大的中青年年齡段；疫情前期病例數(shù)呈級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，隨后日新增病例開(kāi)始波動(dòng)性下降，這主要得益于政府反應(yīng)迅速，疫情得到及時(shí)控制。因此，在防控期間要嚴(yán)格控制人員流動(dòng)，并做好各種隔離防護(hù)措施。

河南省病例分布存在比較典型的時(shí)空聚集性。河南省新冠肺炎疫情空間分異主要受輸入型病例和人口密度的影響。與湖北省接壤的南部地區(qū)（如南陽(yáng)、信陽(yáng)、駐馬店部分縣區(qū)）是最大的疫情集聚區(qū)，這與輸入型病例較多（如南陽(yáng)、信陽(yáng)）密切相關(guān)。其他聚集區(qū)均與輸入型病例（如安陽(yáng)、鄭州）以及人口密度（如鄭州、新鄉(xiāng)、焦作、平頂山）等密切相關(guān)。河南南部地區(qū)是高發(fā)病聚集縣區(qū)，是河南省新冠肺炎疫情流行的關(guān)鍵區(qū)域，建議河南省新冠肺炎疫情防控重點(diǎn)關(guān)注輸入型病例較多、人口密度較大的區(qū)域并進(jìn)行有效的防控干預(yù)。

本文獲取的患者家庭信息只精確到區(qū)、縣，因此進(jìn)行時(shí)空聚集性分析時(shí)只能以區(qū)、縣地理位置為基本單元，若能以患者的家庭住址為基本單元，將大大提高空間聚集性探測(cè)的靈敏度。本文主要研究河南省新冠肺炎疫情的影響因素，由于各區(qū)縣溫度、濕度差異較小，因此其對(duì)新冠肺炎疫情的影響需進(jìn)一步研究。