呼吸道傳染病防控視角下城市功能空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究

譚德明,蔣 娜,凌寧遠

(南華大學(xué) 松霖建筑與設(shè)計藝術(shù)學(xué)院,湖南 衡陽 42100)

1989年為防控傳染病現(xiàn)代城市規(guī)劃理論提出調(diào)整城市空間結(jié)構(gòu),2020年我國在全球防疫常態(tài)化下將健康城市理念融入國土空間規(guī)劃中,中國城市規(guī)劃學(xué)會則在2021年9月發(fā)揮專業(yè)優(yōu)勢發(fā)布了《城市防疫專項規(guī)劃編制導(dǎo)則》(T/UPSC 0005—2021)迅速對一批疫情相關(guān)團體標(biāo)準(zhǔn)進行了立項,可以看出,對城市空間治理傳染病的防控影響重大。現(xiàn)有針對傳染病的研究,主要圍繞在對城市空間影響[1]、大數(shù)據(jù)在疫情防控的應(yīng)用[2-3]和及時準(zhǔn)確的疫情風(fēng)險評估[4-5]這三個方面,但是影響因素為學(xué)者根據(jù)經(jīng)驗進行選取[6],科學(xué)性有待提高。王蘭等從三種空間尺度深入剖析了城市發(fā)展對傳染性疾病的影響途徑,針對具體防治環(huán)節(jié)提出空間干預(yù)措施[7],馬向明則通過梳理城市空間在防“疫”管控中的發(fā)展,建立了多級聯(lián)動的防疫體系[8]。專家學(xué)者也從時空行為[9]、災(zāi)害鏈略[10]、免疫學(xué)[11]、交通數(shù)據(jù)①②等視角作出多種分析以期減緩傳染病傳播?，F(xiàn)實生活中許多傳染病的感染和發(fā)病過程都與性別因素相關(guān),不同性別的感染率、恢復(fù)率和死亡率不同,考慮性別可以更準(zhǔn)確地描述疾病感染和傳播過程。從傳播途徑和數(shù)據(jù)獲取難易程度出發(fā),選取較強傳染性的肺結(jié)核[12]作為分析對象。據(jù)WHO《2021年全球結(jié)核病報告》可知,2020年,在30個結(jié)核病高負(fù)擔(dān)國家中我國發(fā)病數(shù)排第2位,新發(fā)結(jié)核病患者估算為84.2萬[13],嚴(yán)重危害公眾健康。已有學(xué)者研究結(jié)核病確診病例的空間分布[14]或制定影響因子[15]進行研究,總結(jié)空間變化規(guī)律從而得到具體措施和預(yù)防戰(zhàn)略。肺結(jié)核與COVID-19的主要傳播途徑均為呼吸道傳播,兩者是以細菌或病毒形式入侵人體,主要侵犯肺部從而引起病發(fā),它屬于《中華人民共和國傳染病防治法》規(guī)定的乙類傳染病。我們將肺結(jié)核病例的研究進一步延展至COVID-19的空間防控,為今后健康生活營造提出參考建議。

優(yōu)化城市功能空間結(jié)構(gòu)有利于促進城市系統(tǒng)的健康發(fā)展。傳統(tǒng)的城市功能空間研究主要集中于定性研究:總結(jié)研究階段[16]、對內(nèi)涵概念進行概括、進行多維空間角度的思考等[17]。近年來互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展,已有論文從POI[18]、多源數(shù)據(jù)[19]、手機信令數(shù)據(jù)[20]、GPS運動軌跡[21]等方面總結(jié)了城市功能空間結(jié)構(gòu)演變特征。城市功能空間結(jié)構(gòu)會直接影響城市用地布局、交通布局,從而促使人口集聚、產(chǎn)業(yè)分布等發(fā)生變化,學(xué)者已從路網(wǎng)密度[22]、公共服務(wù)功能組織[23]、景觀生態(tài)[24]、工業(yè)空間[25]等視角制定城市功能空間優(yōu)化政策。城市功能空間作為城市空間的整體外在表征,會對傳染病傳播產(chǎn)生重要影響,但是傳染病防控視角出發(fā)的城市功能空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化仍有待補充。

綜上所述,從防控傳染病出發(fā)制定空間規(guī)劃已是必然,但現(xiàn)有研究多以部分空間因子或某特定空間為主,缺少從傳染病防治視角去系統(tǒng)優(yōu)化城市功能空間結(jié)構(gòu)的研究,也并未思考患者性別對空間所造成的差異性影響。本文將分別對患者和城市功能空間進行空間分布規(guī)律總結(jié)、將兩者進行定量分析,明確傳染病在功能分區(qū)中傳播的突出驅(qū)動因素及產(chǎn)生緣由,其后依據(jù)變量與患者性別進行分層分析,得到性別所帶來的異質(zhì)性影響,最后提出抑制疾病傳播的建議,從而制定防范政策企盼得到新冠疫情防控的啟示,為促進和落實健康城市建設(shè)提供科學(xué)支撐。

一 數(shù)據(jù)與方法

(一)研究概況

綜合湖南省疫情防控統(tǒng)計,2021年肺結(jié)核確診人數(shù)高居全省傳染病患者人數(shù)第二。這表明防控肺結(jié)核形勢依舊嚴(yán)峻,研究傳染病具有較高價值。選定省內(nèi)某中小城市的中心城區(qū)為研究區(qū)域,總計面積約354.65 km2。

(二)肺結(jié)核患者數(shù)據(jù)

統(tǒng)計當(dāng)?shù)丶部刂行奶峁┑姆谓Y(jié)核確診數(shù)據(jù),將2010、2015、2020年累計的數(shù)據(jù)分別進行整理,共納入1 844個確診病例作為本次研究的樣本。從不同年份進行比對分析,增加研究結(jié)果可靠性。將多級空間影響因素分析作為特征值Y進行運算。用患者數(shù)據(jù)表示地區(qū)患病風(fēng)險程度,用自然斷點法(Natural breaks)將肺結(jié)核感染人數(shù)依據(jù)100×100網(wǎng)格劃分等級,將感染人數(shù)分布在地區(qū)格網(wǎng),劃分為4個等級:低風(fēng)險(1～5)、中低風(fēng)險(6～10人)、中等風(fēng)險(11～15人)、中高風(fēng)險(16人以上)。

(三)空間影響因素數(shù)據(jù)

學(xué)者分析后發(fā)現(xiàn)疫情擴散和其嚴(yán)重程度與人口的流動以及空間分布具有重要關(guān)聯(lián)[26],人口高度集聚與頻繁流動會使得風(fēng)險加大[27],應(yīng)相對展開對人類空間活動的研究[28]。本文使用100×100精度的人口數(shù)據(jù),將人口密度納入輔助分析要素。路網(wǎng)對于人口的集聚影響也十分重大,本文收集了研究時間內(nèi)的OSM路網(wǎng),數(shù)據(jù)來源于OSM(Open Street Map,OSM)網(wǎng)站。

城市中的興趣點(points of interest,POI)是把生活中的地理實體用具有較高定位精度詳細的屬性點的信息在地圖上進行表示,這能夠真實地反映城市功能空間布局[29]。區(qū)別于傳統(tǒng)空間分析尺度所帶來的單一城市功能空間分區(qū)劃分,本文使用研究區(qū)域中心城區(qū)的高德地圖POIs數(shù)據(jù),共315 458條,根據(jù)研究范圍以及影響因素初步篩選出51 372條。根據(jù)已有研究將與傳染病有關(guān)聯(lián)的POIs類型分成8大功能:公共管理、公用設(shè)施用地、休閑娛樂、出行保障、商業(yè)服務(wù)、金融商務(wù)、工業(yè)生產(chǎn)、公園綠地。根據(jù)高德POI分類將興趣點總結(jié)為歸納15大類[30]作為一級驅(qū)動因素,見表1。

表1 城市功能空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)

(四)研究方法

1.核密度估計

為分析研究對象空間分布規(guī)律變化,我們利用核密度分析工具體現(xiàn)目標(biāo)在空間上的集聚情況,呈現(xiàn)了要素在空間分布上的集聚分布狀態(tài)。其計算公式如下:

2.格網(wǎng)采樣法

為了實現(xiàn)全市區(qū)覆蓋分析,本文構(gòu)建漁網(wǎng)實現(xiàn)市區(qū)空間化,但是收集數(shù)據(jù)尺度不統(tǒng)一,數(shù)據(jù)點之間確定地理坐標(biāo)存在不一致,從而導(dǎo)致空間劃分存在一定問題。為減少誤差,便于整體數(shù)據(jù)分析,本文對構(gòu)建規(guī)則格網(wǎng)進行重采樣。主要過程如下:構(gòu)建100m×100m規(guī)則漁網(wǎng)將已知的行政統(tǒng)計單元進行劃分,共劃36 154個基本地塊單元對研究區(qū)域全覆蓋,再將屬性數(shù)據(jù)按位置關(guān)系賦予到每個單元,實現(xiàn)分析單位的統(tǒng)一。

3.隨機森林模型

為構(gòu)建全市區(qū)的疫情感染風(fēng)險評估模型,選用隨機森林(Random forest,RF),它是由許多決策樹組成的模型,相較于大部分機器學(xué)習(xí)方法,它具有靈活便于處理、能處理高維度數(shù)據(jù)、快速得到影響變量重要性排序等優(yōu)點。將肺結(jié)核感染等級情況作為特征值Y,市域興趣點(POIs)數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)以及主要道路的路網(wǎng)數(shù)據(jù)作為影響變量Xi。本文通過隨機森林模型,探索影響變量之間的復(fù)雜相關(guān)性,計算得到每個影響變量的權(quán)重,其中考慮數(shù)據(jù)數(shù)量限制一級擬合問題等,設(shè)置100棵決策樹并且設(shè)定188個隨機種子數(shù),引入隨機數(shù)的整個程序,在多次運行后得到確定的一致的結(jié)果。

其中Kappa系數(shù)是統(tǒng)計學(xué)中評估一致性的一種方法,計算公式如下:

影響因子的重要值計算方法。用隨機森林進行特征重要性評估就是根據(jù)每個特征在隨機森林中每棵樹上做出的貢獻量取平均值,最后比較特征之間的貢獻大小。貢獻大小通常使用基尼指數(shù)(Gini index)或者袋外數(shù)據(jù)(OOB)錯誤率作為評估指標(biāo)來衡量。計算方式如下:

其中,D為數(shù)據(jù)的傳染病確診病例分級,pK是分級D中第K類樣本所占的比例(k=1,2,…,|Y|)。k的取值為k=(低風(fēng)險、中低風(fēng)險、中等風(fēng)險、中高風(fēng)險),Gini_index(D,a)是影響因子a的重要值,值越大說明影響變量DV越重要。

二 研究結(jié)果

首先將收集到的數(shù)據(jù)落實到空間上,總結(jié)對比不同年份空間分布規(guī)律,用核密度以及局部空間自相關(guān)進行展示;分析城市功能空間結(jié)構(gòu)特征對肺結(jié)核傳播的驅(qū)動因素,得到影響主要特征;依據(jù)構(gòu)成不同場所傳播風(fēng)險權(quán)重的高低,采用柱狀圖與雷達圖等形式展示。然后,基于已有框架進行風(fēng)險評估模型構(gòu)建,對模型展開性能評估,針對城市中心區(qū)域范圍進行風(fēng)險等級劃分,最終實現(xiàn)疫情風(fēng)險評估空間化。

(一)空間分布規(guī)律探究

將各個年份的城市POIs數(shù)據(jù)和確診病例的點數(shù)據(jù)在空間上進行可視化展示,從熱力分布到街道尺度的局部空間進行自相關(guān)分析,展現(xiàn)兩者空間分布相關(guān)規(guī)律,總結(jié)兩者分布規(guī)律,對比發(fā)現(xiàn)兩者之間的關(guān)系。

第一,使用核密度方法對聚集程度進行估計。經(jīng)過比較,本文將核半徑設(shè)為500 m,在能夠保留到點數(shù)據(jù)的足夠細節(jié)信息基礎(chǔ)上,又能較好地體現(xiàn)空間分布以及兩者之間的關(guān)聯(lián)性。從肺結(jié)核確診病例分析(圖1),它集中分布在城市中心地區(qū),從最高密度可以看出2015年集聚度最高。2010年呈分散分布且從中心向外減輕,2015年逐步出現(xiàn)分區(qū)傳播,到2020年集聚程度緩解,但也是呈分區(qū)分布。從城市POIs數(shù)據(jù)分析(圖2),利用城市興趣點反映城市功能空間結(jié)構(gòu)變化,顯示隨著時間推移,收集的有效數(shù)據(jù)量明顯增加,城市功能空間結(jié)構(gòu)也發(fā)生了較為顯著的變化。從最高密度也可以看出,2010年市區(qū)為單中心結(jié)構(gòu),2015年出現(xiàn)雙中心分布雛形,且從中心向外拓展;到2020年城市雙中心已成形,且城市各功能集聚呈圈層式擴散。

圖1 肺結(jié)核分布熱力圖分析

圖2 POIs分布熱力圖分析

第二,利用聚類和異常值工具將點數(shù)據(jù)在街道尺度上進行空間分布異質(zhì)處理,顯示患者病例2010年在某一街道呈現(xiàn)出高高集聚,其后一直主要以低高集聚特征為主,且出現(xiàn)集聚情況的街道發(fā)生變化,見圖3。城市POIs的集聚程度隨著時間變化高高集聚情況的街道增加,且相關(guān)街道的集聚狀況從低高集聚或低低集聚轉(zhuǎn)變成高高集聚,見圖4。

圖3 肺結(jié)核局部自相關(guān)分析

圖4 POIs局部自相關(guān)分析

(二)多級空間驅(qū)動因素分析

為明晰城市功能空間結(jié)構(gòu)特征與肺結(jié)核確診病例集聚的關(guān)聯(lián),基于隨機森林算法中各決策樹劃分情況及其結(jié)點的權(quán)重分布,本文經(jīng)過計算得到每個獨立單元的特征影響,從而總結(jié)出影響各單元風(fēng)險等級的驅(qū)動因素?？偨Y(jié)功能空間結(jié)構(gòu)影響特征,再細分為一級驅(qū)動因子、二級驅(qū)動因子,分別根據(jù)模型計算進行對比分析或增添具體權(quán)重數(shù)值實現(xiàn)直觀呈現(xiàn)結(jié)果。

1.功能空間結(jié)構(gòu)特征影響分析

通過城市功能分區(qū)影響分析,從圖5可得知突出影響的是商業(yè)服務(wù)功能,它三年的影響因素分別為:0.421 7、0.269 3、0.364 7。其他功能區(qū)按排序高低為公共管理、金融商務(wù)、公用設(shè)施、出行保障、休閑娛樂、工業(yè)生產(chǎn)、公園綠地。其中公共管理、休閑娛樂和出行保障占比逐年增長,公用設(shè)施則相反;而商業(yè)服務(wù)影響先降后升,余下功能區(qū)都恰好相反。具體情況見圖5。

圖5 城市功能分區(qū)影響分析

2.一級驅(qū)動因子分析

圖6以雷達圖形式展示了15類一級興趣點變量對疫情傳播影響程度的高低,可以明顯發(fā)現(xiàn)三年中影響最為嚴(yán)重的是購物服務(wù)類(0.277 3、0.197 9、0.288 3)。2010年到2015年醫(yī)療服務(wù)類的比重從0.090 2到0.166 1,有了較大的增長。而教育科研、公用設(shè)施、娛樂康體以及道路附屬等比重在三年中逐年增長,其余則發(fā)生不規(guī)律的變化,其中教育科研增長較為明顯。

3.二級驅(qū)動變量分析

利用算法得到獨立單元疾病風(fēng)險等級所組成的參數(shù)權(quán)重具體值。從圖7可以看出各單元肺結(jié)核傳染風(fēng)險等級影響變量變化,并可明顯看出對疾病傳播能力有較大影響的驅(qū)動變量。分別從每年的權(quán)重排序和年份不同所帶來的結(jié)果進行對比,得到主要影響場所以及城市功能空間結(jié)構(gòu)變化所帶來的影響。

圖7 二級驅(qū)動變量具體分析

從場所角度看,三年里造成最大影響的因素都是店鋪(0.180 5、0.109 7、0.192 6)。2010年影響次之的為商場(0.108 2),2015年為公司(0.090 5),其中綜合醫(yī)院(0.085 9)也占據(jù)重要影響,2020年游戲場所(0.015 2)、保險(0.011 5)等場所影響明顯升高。三年內(nèi)社區(qū)醫(yī)院(0.021 7、0.030 6、0.046 5)、成人教育(0.007 3、0.012 0、0.291 0)、快餐(0.017 4、0.012 0、0.033 0)等占比逐年增長,而公園綠地(0.011 8、0.010 2、0.003 8)、商場(0.108 2、0.063 5、0.011 0)占比逐年減少。

總而言之,從功能空間分區(qū)分析,可得知商業(yè)服務(wù)業(yè)功能區(qū)和公共管理功能區(qū)明顯高于其他變量,都有為居民生活提供日常服務(wù)、人口集聚特征明顯、區(qū)域人員復(fù)雜等特點。從興趣點分類變量分析,所占權(quán)重較大的是人口流動較大且較為集聚的區(qū)域,如購物服務(wù)類和餐飲服務(wù)類等,也有醫(yī)療衛(wèi)生類帶來的影響。興趣點驅(qū)動變量中,主要集中在超市、市場、店鋪等,這些場所影響占比相較于其他明顯突出,可知肺結(jié)核傳播與人們?nèi)粘；顒佑幸欢ǖ穆?lián)系。從最低影響因素之間的比較中可發(fā)現(xiàn),城市主要功能區(qū)的建設(shè),使得相關(guān)興趣點缺少,從而導(dǎo)致其影響性的減弱。

(三)分層分析

為研究傳染病患者的性別對各功能區(qū)所造成的異質(zhì)性影響,本文對患者性別進行空間自相關(guān)。數(shù)據(jù)顯示,男女患者空間性相關(guān)性存在逐年增強的現(xiàn)象,男性患者對比女性患者的空間相關(guān)性更顯著。利用OLS與地理加權(quán)回歸模型(圖8—圖10)將男性患者與城市各功能區(qū)進行相關(guān)性分析,對比不同模型的性能,可發(fā)現(xiàn)地理加權(quán)回歸更能科學(xué)地體現(xiàn)結(jié)果。五類功能區(qū)與男性患者空間性相關(guān)性結(jié)果為:不同功能區(qū)影響的主要地理區(qū)域不一樣,出行保障功能在2015年和2020年呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,2010年與公共管理呈負(fù)相關(guān)。對比整個患者群體與功能區(qū)的影響關(guān)系發(fā)現(xiàn),公園綠地功能比商業(yè)服務(wù)三年中與男性患者相關(guān)性更強,公共管理三年對男性患者的影響逐步增強。

圖8 2010年功能區(qū)與患者性別空間相關(guān)性分析

圖9 2015年功能區(qū)與患者性別空間相關(guān)性分析

圖10 2020年功能區(qū)與患者性別空間相關(guān)性分析

三 城市中心城區(qū)功能空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略

第一,以疏散人流為導(dǎo)向,構(gòu)建科學(xué)合理的城市功能空間結(jié)構(gòu)體系。研究區(qū)域現(xiàn)有中心城區(qū)規(guī)模不斷擴大,雖已在西南與東北處有新中心雛形出現(xiàn),但城市整體仍然表現(xiàn)為典型的單中心城市結(jié)構(gòu),進而促使人流向中心大量匯集,容易形成感染加劇。要加強新城區(qū)和郊區(qū)建設(shè),提供更豐富的產(chǎn)業(yè)分布以滿足居民不斷變化的需求,吸引更多人流分散到新城區(qū)和城鎮(zhèn)以減少中心區(qū)人口壓力以及疾病的傳播。要提高多尺度的城市功能復(fù)合利用程度,結(jié)合居民需求進行科學(xué)化配套,優(yōu)化衛(wèi)生醫(yī)療資源儲備結(jié)構(gòu),增加社區(qū)醫(yī)院和醫(yī)療服務(wù)等配套設(shè)施。

第二,以防疫為抓手,進行功能區(qū)精細化規(guī)劃設(shè)計,將各功能區(qū)劃分為開敞空間與建筑空間兩個部分。開敞空間防疫設(shè)計緊緊圍繞優(yōu)化交通系統(tǒng)和植物搭配展開。城市功能空間結(jié)構(gòu)的形成與聯(lián)系勢必要依賴于便捷的交通網(wǎng)絡(luò),路網(wǎng)的密度應(yīng)該在合理范圍之內(nèi),保證出行便捷且有利于形成城市通風(fēng)廊道而減少病毒的傳播;公園則考慮灌木和喬木合理搭配,運用不同尺度的植物組合配置營造不同的空間,要重視樹木的間距,控制適當(dāng)?shù)纳缃痪嚯x達到人群之間減少接觸感染的可能。室內(nèi)的建筑公共空間具有人流量大、人群復(fù)雜以及環(huán)境衛(wèi)生品質(zhì)存在隱患等特點,則需按不同類型制定衛(wèi)生規(guī)范,在衛(wèi)生治理上保證定期消毒,加強衛(wèi)生質(zhì)量檢測工作。

第三,以性別分析為基礎(chǔ),建立以異質(zhì)性影響出發(fā)的評價機制?？紤]到傳染病在不同人群中所產(chǎn)生的差異影響,對城市功能空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化需正確認(rèn)識城市復(fù)雜、動態(tài)、人地相互作用強烈的巨系統(tǒng)。要進一步利用數(shù)字化技術(shù)手段,構(gòu)建網(wǎng)格化智慧管理體系,如用手機信令、公交刷卡、出租車OD等統(tǒng)計各功能區(qū)內(nèi)不同性別人群活動強度,總結(jié)其出行習(xí)慣,利用各軟件點評、發(fā)帖等網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù),分析居民防控需求,參考居民對城市建設(shè)的想法與建議,形成多元城市建設(shè)與治理主體。

四 結(jié)論與啟示

(一)結(jié)論

城市空間結(jié)構(gòu)與傳染病的空間分布規(guī)律、兩者之間的影響關(guān)系以及患者性別所帶來的異質(zhì)性影響,證實城市功能空間的繁復(fù)會導(dǎo)致人口集聚以及人口流動性的增強,會造成傳染病更為密集的傳播;城市中心變化的數(shù)量影響確診病例出現(xiàn)分片區(qū)集中情況;病例集聚的街道與興趣點集聚變化有一定聯(lián)系,與街道自身承擔(dān)的功能有一定關(guān)聯(lián)。突出影響因素可能是大量人群聚集的公共空間,容易造成感染人數(shù)的集聚,其中商業(yè)服務(wù)業(yè)功能、公共管理功能為代表。一級驅(qū)動因素中隨著社會經(jīng)濟提升,政府對公用設(shè)施加大投入以及人們生活品質(zhì)的追求,公用設(shè)施、娛樂康體等影響明顯增強。在二級驅(qū)動因素中綜合醫(yī)院的影響明顯強于社區(qū)等其他醫(yī)療設(shè)施,符合中小城市醫(yī)療主要依靠綜合醫(yī)院現(xiàn)狀,綜合醫(yī)院具有診療全面、設(shè)施健全、有權(quán)威性等特點,但是會讓各類病患集中進而使得病毒在空間交叉影響,增加感染可能性。為減少交叉感染概率,實現(xiàn)健康社區(qū)建設(shè),要細化社會單元并完善社區(qū)醫(yī)院的診療條件,及時科普社區(qū)醫(yī)院的優(yōu)點,這在往后制定中小城市規(guī)劃策略中是不可忽略的。橫向?qū)Ρ热甑淖兓?功能分區(qū)影響值自身的變化與城市建設(shè)重心變化相關(guān);2010年到2015年,城市逐漸進行商業(yè)升級,至2020年,城市發(fā)展加速使得商業(yè)服務(wù)業(yè)先降后升、金融商務(wù)功能先升后降;一級驅(qū)動因素變化可知興趣點歸類最終決定對傳染病的影響高低,同一級驅(qū)動因素中所包含的場所影響值也具有高低之分,與居民的日常行為和城市性質(zhì)相關(guān);對比最高與最低影響功能,公園綠地功能從2010年到2020年影響占比逐年減少,公園綠地影響城市通風(fēng),在防范傳染病和加強居民健康方面都有一定作用,研究區(qū)域雖然具有較大面積的綠色空間,但是影響占比仍呈下降趨勢,這可能與城市整體綠色空間布局有較大聯(lián)系。與之相反,出行保障功能則呈現(xiàn)逐年影響權(quán)重上升的趨勢,此情況主要在于居民出行次數(shù)、出行方式等的改變,而此功能區(qū)建設(shè)量的增加也為傳播肺結(jié)核提供更多條件。發(fā)現(xiàn)男性患者的空間相關(guān)性明顯強于女性患者。將男性患者與各功能區(qū)進行比對,研究發(fā)現(xiàn)男性患者對比所有患者與各功能區(qū)的空間分布關(guān)系有較大差異性,可能與男性患者日?；顒訄鏊托袨榱?xí)慣密不可分;各功能區(qū)對研究區(qū)域造成影響的分布也不相同,側(cè)面輔證了城市不同建設(shè)重心將對傳染病傳播產(chǎn)生影響。

(二)啟示

肺結(jié)核是一種古老的傳染病,曾在全世界范圍內(nèi)流行,奪去了數(shù)億人生命。以城市功能空間結(jié)構(gòu)為分析對象是因為城市功能空間結(jié)構(gòu)影響著城市的方方面面,從而研究兩者關(guān)系能為優(yōu)化城市建設(shè)、防控傳染病提供指導(dǎo)。本文創(chuàng)新之處在于運用多源數(shù)據(jù)和地理信息技術(shù)從呼吸道傳染病防控視角系統(tǒng)思考優(yōu)化城市功能空間結(jié)構(gòu),強調(diào)了數(shù)據(jù)空間屬性,克服了以往數(shù)據(jù)中忽視空間特征等不足。希望本文的研究方法及結(jié)論,可為未來利用地理信息技術(shù)的疾病研究以及優(yōu)化城市功能空間結(jié)構(gòu)提供借鑒與參考。但在數(shù)據(jù)分析以及邏輯關(guān)系構(gòu)建上,本文仍存在一定的局限性,例如未考慮城市社會經(jīng)濟、自然環(huán)境等對傳播肺結(jié)核的影響,缺乏對病例的針對性分析。

注釋：

①YUAN H, HOSSAIN M P, TSEGAYE M, et al. Estimating the Risk on Outbreak Spreading of 2019-nCoV in China Using Transportation Data in medRxiv, 2020.

②AI S, ZHU G, TIAN F, et al. Population Movement, City Closure and Spatial Transmission of the 2019-nCoV Infection in China in medRxiv, 2020.