专  题

　　【本期看点】“新型冠状病毒”逐步传播至全国乃至全世界，对经济状况及人类生产生活产生了严重的影响。作者以所学专业视角撰写本文，希望能学以致用，尽己所能，出一份力。本文通过人口迁徙规模指数与确诊人数的数据，采用线性回归模型，模拟预测人口迁徙与疫病传播之间的关系，从而对政府部门政策措施的制定提供借鉴意义。

　　本期投稿

　　1 引 言

　　2019年12月以来，湖北省武汉市发现多起病毒性肺炎病例，均诊断为病毒性肺炎/肺部感染。而经后期研究发现这是由2019新型冠状病毒(COVID-19)引起的，此病毒于2020年2月11日被世界卫生组织正式命名。新型冠状病毒是以前从未在人体中发现的冠状病毒新毒株。研究表明，该病毒的来源可能是野生动物中的中华菊头蝠。而其主要传播途径为经呼吸道飞沫和接触传播，因此存在“人传人”现象，且其传染性较强。加之疫情发生在春节期间，春运活动使得疫情进一步加剧。在这种情况下，人口流动行为被动地对病毒传播创造了良好的条件，因此疫情从武汉市逐渐扩展开来，蔓延至全国乃至全世界。

　　时间地理学认为，个体需要从一个驻所移动到另一个驻所以进行活动，而移动过程中受到了许多制约[1]，包括生理上或自然形成的制约以及由于个人决策、公共政策及集体行为准则造成的制约。这些制约可以归为能力制约、组合制约和权威制约三类。这三类制约在该事件中可表现为：(1)能力制约：交通工具对人们出行活动的限制;(2)组合制约：必须与感染人员同一时间在同一地点接触才有可能传染;(3)权威制约：武汉市采取的“封城管理”措施及其他省市政府采取的隔离管制、出行限制。

　　截止2020年2月14日，全国确诊人数以达到63932例，我国经济运作及人民生产生活受到严重影响，因此有必要研究人口迁徙活动对此病毒传播的影响，并在此基础上分析人口迁徙活动受到哪些制约，模拟预测疫情有可能被低估的省市，以期对当地政府的预防监控政策开展实施提供借鉴意义。

　　2 数据与方法

　　2.1 数据来源及预处理

　　本研究的人口流动数据采用百度迁徙数据(http://qianxi.baidu.com/)提供的迁徙规模指数作为人口流动相对量，从而对比分析发源地武汉市迁往各省市人口的相对数量。得到1月1日至1月25日的武汉市迁出规模指数，及31个省级行政单位和流动人数最高的前100个市级行政单位作为迁出目的地的迁徙比例(缺少港澳台数据)，最终计算得到各省的平均迁徙指数X，表达式如下：　　

　　其中，Ti为第i个省/市级行政单位作为武汉市迁出目的地的迁徙规模指数，a为各省/市作为迁出目的地的比例，n为总天数，即n=25。

　　

　　“新型冠状病毒肺炎”确诊人数的数据采用丁香园·丁香医生(http://www.dxy.cn/)公布的实时数据。因病毒感染存在14天的潜伏期，故采用封城后14天的数据作为因变量，即2月6日，最终得到各省市的确诊人数数据Y。

　　

　　2.2 研究方法

　　运用一元线性回归数理统计方法研究各省市2020年2月6日确诊人数与1月1日-1月25日武汉市迁出人口相对数量之间相关性，并模拟预测线性回归方程，对比分析疫情扩散的影响因素及有可能被低估的省市。表达式如下：

　　

　　式中，b为趋势斜率，Xi、Yi分别为第i个的省/市级行政单位的平均迁徙规模指数和确诊人数;`x、`y分别为研究时段内的全国平均迁徙规模指数和确诊人数，n为监测的省/市数。

　　

　　式中，Rxy为要素x与y之间的相关系数，Xi、Yi分别为第i个的省/市级行政单位的平均迁徙规模指数和确诊人数;`x、`y分别为研究时段内的全国平均迁徙规模指数和确诊人数，n为监测的省/市数。

　　3 结果分析

　　3.1 人口迁徙规模时空变化格局

　　3.1.1 武汉市迁出规模指数变化趋势

　　2020年1月1日-23日期间，武汉市迁出规模指数呈现波动上升趋势,并于23日达到顶峰(图1)。23日之后，迁徙数量急剧下降，这是由于政府采取“封城管理”的政策措施，导致市民的出行活动受到权威制约，从而有利于遏制病毒在全国乃至全世界进一步蔓延扩散。

　　

　　图1 武汉市迁出规模指数变化趋势

　　3.1.2 迁徙规模指数空间分布

　　从省级尺度来看，受到地理邻近性的影响，各省份的迁徙规模指数呈现以湖北省为中心的圈层递减趋势(图2)，且武汉市人口迁徙行为多为省内迁徙，因此湖北省的迁徙规模指数最高，为4.44(表1)，与湖北省毗邻的河南省、湖南省、安徽省、江西省次之。而广东省和北京市虽与武汉市地理距离相对较远，但由于其作为经济发展水平相对较高的省市，人口流动数量相对较多。这也与交通工具对人口迁徙行为产生的能力制约有关，东北和西北省区距离武汉市较远，且交通相对不发达，因此迁徙规模指数相对较小。

　　而武汉市素有“九省通衢”之称，是中国内陆最大的水陆空交通枢纽和长江中游航运中心，其高铁网辐射大半个中国，是华中地区唯一可直航全球五大洲的城市。便捷的交通条件为人口流动及病毒扩散提供了良好的客观条件。因此，为了有效遏制病毒的传播，“封城管理”势在必行。

　　

　　表1 各省作为武汉市迁出目的地的平均迁徙规模指数

　　从市级尺度来看，迁徙规模指数的分布格局呈现自武汉市向外递减的圈层式结构，与省级尺度基本一致(图2)。在指数最高的前25个城市中，湖北省内城市占60%，河南省城市占16%，湖南省、广东省、北京市、重庆市、上海市和深圳市次之(表2)。这也体现出武汉市与这些城市的联系度更高。因此，这几个城市更要加强监测管理力度，防止病毒进一步扩散。

　　

　　表2 作为武汉市迁出目的地的城市平均迁徙规模指数Top25

　　

　　图2 迁徙规模指数(左图为省级，右图为市级)

　　3.2 确诊人数时空变化格局

　　3.2.1 确诊人数变化趋势研究期间，全国累积确诊人数呈现上升趋势，非湖北省地区新增病例人数先增长后于2月初达到短期最高点，目前呈现持续下降的趋势(图3)。这也体现出武汉市“封城管理”后，由于权威制约和组合制约，非湖北地区由于与武汉市疫情相对稳定，因此这阶段的治疗重点依然是湖北省各县市。

　　

　　图3 累积(左)/新增(右)确诊人数变化趋势(图源：丁香园·丁香医生)

　　3.2.2 确诊人数空间分布

　　从省级尺度来看，确诊人数总体呈现以湖北省为中心的圈层式递减结构，这与迁徙规模指数的分布结构一致(图4)。其中浙江省和广东省疫情较为严重，分别位居第二、三位;而人口迁徙规模指数较高的河南省的确诊人数反而相对较低，位居第四位(表3)。此外，黑龙江省虽距离湖北省地理距离较远且迁徙规模指数较低，但确诊人数相对同等条件的省份较高。因此，未来防治过程中在持续关注高确诊人数的省份外，应尤为关注浙江省、广东省和黑龙江省具体情况及背后原因。

　　从市级尺度来看，确诊人数分布格局呈现自武汉市向外递减的圈层式结构，与省级尺度基本一致(图4)。在人数最多的前25个城市中，湖北省内城市占60%，浙江省占16%，河南省占8%，广东省广州市、江西省南昌市、湖南省长沙市和深圳市入围(表4)。由此可知，与湖北省毗邻的省份中，省会城市的确诊人数较高，这与便捷的交通和人口流动数量较高有关。而河南省南阳市、信阳市和郑州市人口迁徙规模指数差别较小，但郑州市距离武汉的地理距离相对较远，受到地理邻近性规律和交通工具能力制约的影响，因此确诊人数相对另外两市较少。

　　浙江省温州市确诊人数在湖北省外城市中位居第一，这可能与其当地产业结构有关。温州市商贸发达，劳动力较为集中，因此疫情期间人口接触数量相对较大，“与感染人员同一时间同一地点接触”的组合制约相对较小，使得疫情在温州市表现得更为明显。综上所述，应加大相关城市隔离力度，避免病毒进一步扩散。

　　

　　表3 各省级行政单位确诊人数

　　

　　表4 各市确诊人数Top25

　　

　　图4 确诊人数分布(左图为省级，右图为市级)

　　3.3 迁徙指数与确诊人数的相关关系从省级尺度来看，确诊人数与迁徙规模指数呈现正相关关系，一元线性回归模型显著性均较高(P<0.001)。包含湖北省时各省份的拟合程度更好(R2=0.997)，随着迁徙规模指数增加，确诊人数呈现上升趋势，表明人口流动对疫病传播具有较大影响(图5)。不包含湖北省时两者相关关系如图6所示(R2=0.660)。

　　总体来看，河南省疫情控制较好，确诊人数较模拟值偏低，这可能与当地政府宣传防控力度相对较大有关。而浙江省和广东省确诊人数较模拟值偏高，更应引起人们的关注，并深入挖掘其背后的原因，以便因地制宜，有效防控。此外，黑龙江省、江西省、安徽省数值相对偏高。

　　由于地理邻近性的原因，江西省、安徽省与湖北省毗邻，交通工具产生的能力制约较小，因此更易于病毒的传播扩散。而黑龙江省距离湖北省较远，且交通相对不便，确诊人数依然偏高;由新闻可知，截止2月7日，黑龙江聚集性疫情共48起发病194人。由此可知，目前，家庭聚会、聚餐和密切接触是病毒传播的重要途径。应加大防治新型冠状病毒肺炎的宣传力度，大力提倡自主隔离，必要时采取“权威制约”的手段对人们进行隔离管制，从而起到避免人们出行活动发生的目的。

　　

　　图5 全国各省份平均迁徙规模指数与确诊人数的相关关系

　　

　　图6 除湖北省的各省份平均迁徙规模指数与确诊人数的相关关系

　　从市级尺度来看，确诊人数与迁徙规模指数之间呈现显著的正相关关系，回归模型拟合程度较高(图7，R2=0.916，P<0.001)。其中，除武汉市以外，孝感市和黄冈市确诊人数较多，这与武汉市迁往这两个市的人口规模较高有一定关系。湖北省随州市、宜昌市和襄阳市确诊人数较模拟值偏高，应在医护人员和物资配置层面向这几个城市倾斜，寻找其致病机理，从而对症下药，有效防控，防止超级感染者的出现。

　　而潜江市、天门市、仙桃市、鄂州市、咸宁市和荆州市偏低，这表明，疫情在这几个市有可能被低估，应密切关注感染人员，持续高效、公开透明地发布其运动轨迹，大力挖掘接触过病人的潜在感染人员。

　　此外，“北上广深”和重庆市实际值偏高，这可能与其经济发展水平较高，人口密度较大，“地少人多”的城市属性有关，人口接触机会更多，组合制约相对较小，应加大人群隔离力度，必要时继续延长假期或采取居家办公模式。最后，浙江省温州市实际值偏离模拟值程度最大，应引起高度重视。温州市商贸发达，素以“皮革”闻名，而制造业的发达也使得劳动力较为集中，因此可能导致疫情期间人口接触数量相对较大，组合制约相对较小，疫情在温州市表现得更为明显。

　　

　　图7 全国各城市(迁徙规模指数Top100)平均指数与确诊人数的相关关系

 

　　4 结论与讨论

 

　　本研究通过人口迁徙规模指数与确诊人数的数据，采用线性回归模型，模拟预测人口迁徙与疫病传播之间的关系，分析影响疫病传播的制约条件，评估预测疫情可能被低估的省市，从而找到潜在风险较大的地区，对政府部门政策措施的制定提供借鉴意义。主要结论如下：

　　(1)人口迁徙规模时空变化格局2020年1月1日-23日武汉市迁出指数呈现波动上升趋势，直至23日当地政府采取“封城管理”后急速下降，表明权威制约对人们的出行活动具有显著影响;各省市的迁徙规模指数分布格局呈现自武汉市向外递减的圈层式结构，这既表现了地理邻近性对出行活动的影响，又体现出交通工具等出行方式对迁徙活动产生的能力制约。

　　(2)确诊人数时空变化格局全国累积确诊人数呈现上升趋势，空间分布格局呈现以湖北省为中心的圈层式递减结构，这与迁徙规模指数分布格局一致。非湖北地区新增确诊人数先上升，后于2月初达到短期最高点，目前呈现连续下降的趋势。目前，家庭聚会、聚餐和密切接触是病毒传播的重要途径，其使得病毒扩散的“组合制约”减小，从而加快了病毒的传播。因此，应加大防治新型冠状病毒肺炎的宣传力度，大力提倡自主隔离，必要时采取“权威制约”的手段对人们进行隔离管制，从而起到避免人们出行活动发生的目的。

　　(3)人口迁徙与确诊人数的关系确诊人数与迁徙规模指数呈现显著正相关关系，数值模拟结果呈现空间异质性特征。从省级尺度来看，河南省防控效果相对较好，可作为典型标杆以供其他省份参考借鉴;广东省和浙江省防控形势仍较为严峻，需予以高度重视和关注。从市级尺度看，湖北省潜江市、天门市、仙桃市、鄂州市、咸宁市和荆州市的疫情有可能被低估，应密切关注感染人员，持续高效、公开透明地发布其运动轨迹，大力挖掘接触过病人的潜在感染人员。浙江省温州市和湖北省随州市、宜昌市和襄阳市实际确诊人数较模拟值偏高，应深入挖掘背后原因和致病机理，从而起到对症下药、因地制宜的防控效果。

　　然而，本研究模型较为简单初级，仅从数理层面分析了人口流动对疫病传播的影响，不能说明其背后的机理，且本研究具有时间局限性，结果受到研究时间的限制。未来应进一步深入挖掘影响疫病传播的一系列影响因素，以期在机理层面有所突破，对政策制度制定提供更具说服力和科学性的理论支撑。

　　作者简介：王浩人文地理学在读硕士研究生，致力于做对社会有价值的研究特别鸣谢lzd、zsh同学的底图支持

　　参考文献：

　　[1] Kwan M P. Space-time and Integral Measures of Individual Accessibility: AComparative Analysis Using A Point based Framework[J]. Geographical Analysis,1998, 30(3): 191-216.