基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)

基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)

这是第一次写博客,目的是为了记录自己的学习过程,便于以后复盘,还可以跟大家交流,大家有什么想法都可以留言,因为我自己觉得这一次的研究局限性很多,用的方法也不一定合适,欢迎大家指正!下面开始正文部分

引言

此次研究的主要目的在于对新冠肺炎进行归因分析。国内外目前关于新冠肺炎病毒的传播影响因素研究与传播趋势预测中,有毕佳等学者结合人口、医疗、经济情况改良SEIR模型对突发公共卫生事件演变趋势进行评估与预测,改良后的SEIR模型拟合效果良好;有梁泽等学者通过使用GWR模型研究疫情爆发时期人口迁徙与社会经济因素对新冠肺炎发病率的影响,发现二者与新冠肺炎发病率有明显的空间依赖特征;马艺文等学者通过研究小区物质环境、周边设施、居住人口三大类指标分析小区规模、人口流动性、小区品质等空间特征对疫情发展的影响范围;Mugen Ujiie等学者通过泊松回归分析评估温度对日本COVID-19传染性的影响,发现低温与COVID-19感染风险增加之间可能存在关联,但在全球一级需要进一步的评估;Zoran Maria A[9]等学者研究了意大利米兰市区新冠病毒肺炎传播速度和致死率与地表空气污染的关系,得出COVID-19病毒传播与地表臭氧(O3)浓度呈正相关、与地表二氧化氮(NO2)浓度呈负相关,温暖的季节并不会阻止COVID-19的传播等结论。但是,现阶段国内外对于疫情传播时空扩散影响因子的研究仍不全面,尽管有廖文悦等学者通过人口流动、交通路网、经济水平、医疗机构数量等多源数据对疫情传播的时间与空间扩散因子进行分析,但是国内外目前对于后疫情时代的新冠肺炎病毒的时空扩散影响因子研究仍然不足。所谓后疫情时代,不是指病毒完全消失、疫情不会爆发,而是时起时伏,一种小规模爆发的状态。随着疫情扩散趋势的逐渐控制,我国率先进入后疫情时代。
我国进入后疫情时代后,抗疫也随之常态化,但是包括世界卫生组织在内科学界判断新冠肺炎病毒不会消失,将会与人类共存。为贴合国内疫情传播现状,方便后疫情时期疫情常态化防控,以及为即将陆续进入后疫情时代的其他国家提供经验,本次研究以河北省作为研究区域,以河北省爆发疫情的2021年1月为研究时间,构建气象因子、空气质量因子、城内出行强度三大要素,获取包括平均温度、湿度、风向角度、臭氧浓度、空气颗粒物浓度、城内出行强度等9项指标,使用泊松回归分析对河北省后疫情时代新冠病毒传播的原因进行建模与分析,找到河北省后疫情时期新型冠状肺炎病毒传播的主要影响因子,为后疫情时期的疫情防控预警工作常态化提供新思路。

一、数据源

河北省2021年1月2日-31日疫情数据来源于河北省各市卫生健康委员会发布的“新型冠状病毒肺炎确诊病例信息通报”。病例数据包括累计确诊病例数、新增确诊病例数等;河北省2021年1月2日-31日气象数据来源于中国气象局,包含平均温度、湿度、降雨量及风向角度等数据;河北省2021年1月2日-31日空气质量数据包含二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)以及二氧化硫(SO2)等5类空气污染物数据。数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台,该平台每小时更新空气污染物数据,本文计算了河北省各市5类空气污染物每日平均浓度数据;河北省2021年1月2日-31日城市出行强度数据,数据来源于百度迁徙-百度地图慧眼平台(https://qianxi.baidu.com/);河北省2020年各市人口密度数据来源于德国的 Michael Bauer 研究中心,该研究中心每年都整理来自联合国、世界银行等发布的数据,以空间数据发布在线地图服务;河北省2019年各市综合医院数据来自于Esri公司旗下面向全球用户的公有云GIS平台ArcGIS Online(http://www.arcgisonline)中所公布的公开数据;河北省2019年公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、道路交通设施用地以及公用设施用地数据来源于《中国城市建设统计年鉴2019》。

二、结果分析

此次先对数据进行简单的描述,下一次更新回归模型结果
2.1 河北省疫情时空扩散特征
2.1.1河北省疫情时间扩散规律
2021年1月2日至2021年1月31日,河北省累积报告COVID-19确诊人数共有1172例,主要来自石家庄市以及邢台市,两地市的累积COVID-19确诊病例数分别为894例和94例,其他各地市的累积COVID-19确诊病例数仅占全省的15.7%。因此分别对石家庄市每日新增COVID-19确诊病例以及累积COVID-19确诊病例(见图1)进行制图。据图1可知,河北省1月份下旬开始累积COVID-19确诊病例数趋于平缓,且每日COVID-19新增确诊数据呈现先上升再缓速下降,在1月15日达到峰值,最高为150例。当日石家庄市新增COVID-19确诊病例数为132例(见图2)。同时观察图1与图2,发现其变化趋势基本一致,说明了此次河北省COVID-19的主要爆发地点在石家庄市。
截止北京时间2021年1月31日,沧州市、承德市、邯郸市等部分地市并未发现确诊病例,说明河北省的抗“疫”措施取得了优秀的成果,此次COVID-19疫情的爆发基本控制在石家庄市和邢台市内,并未造成大区域扩散。
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第1张图片
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第2张图片
2.1.2河北省疫情空间扩散规律
为直观了解河北省COVID-19疫情在空间格局变化规律上的细节特征,本研究按照疫情整体变化趋势,有目的性地绘制了1月6日、1月12日、1月18日以及1月24日河北省的COVID-19疫情累积确诊人数分布图,如下图所示。研究发现截至2021年1月6日整体疫情形势较轻,确诊病例数量主要集中在石家庄市、唐山市以及邢台市这三个区域,最高累积确诊人数为62人;截至2021年1月12日,河北省累积确诊病例数量有明显的增加,尤其是西南部的石家庄市,累积确诊人数达到了333人;截至1月18日,随着COVID-19疫情突破潜伏期爆发,河北省疫情大幅度爆发,其中省会石家庄的累积确诊病例数量高达774例,成为河北省此次疫情的重灾区,此时邢台市的疫情状况也进一步严重;截至1月24日,在河北省政府强有力的行政干预、更加快速高效的检测手段以及当地人们对COVID-19疫情正确防护等有利条件下,疫情分布的空间格局基本稳定,同1月18日空间分布情况,仅石家庄市和邢台市的累积确诊比例数量有所增加。尽管此次河北省COVID-19疫情爆发十分严重,但疫情波及空间范围、时间、影响人数等数据较2020年首次爆发COVID-19疫情而言,已经有了大幅减少,疫情主要控制在石家庄市以及邢台市,其余9个地市并未受到较大影响,抗“疫”举措取得了极大成功。
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第3张图片
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第4张图片
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第5张图片
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第6张图片
2.2 河北省疫情时空扩散影响因素特征分析
2.2.1河北省时间扩散影响特征分析
河南省COVID-19在时间上扩散影响因素包含了2021年1月2日至2021年1月31日每日城内出行强度、气象数据(包括温度、湿度和风向角度)以及空气质量数据(包括O3、SO2、NO2、PM10和PM2.5)。
(1) 城内出行强度时间特征
河北省各地市在2021年1月2日-31日的城内出行强度结果如下图所示。其中保定市、沧州市、承德市、邯郸市、衡水市等地市的变化幅度较小,变化趋势基本一致,基本没有受到此次疫情的影响。而石家庄市和邢台市的变化幅度较大,出行强度明显低于其他地市。1月6日,石家庄市城内出行强度骤降,一直持续到1月24日,才缓慢上升。邢台市的疫情爆发不及石家庄市严重,因此其城内出行强度较高于石家庄市,在1月7日开始下降,1月12日开始缓慢上升。在1月5-8日之间,各地市的城内出行强度均有一次骤降,结合各市气象分布图可知,此时河北省受冷空气南下影响,出现了全省性的寒潮天气,温度骤降导致了各地市人口出行强度下降。廊坊市1月11日发现该市感染新冠肺炎病毒的第一例案例,1月12日廊坊市城内出现强度骤降,直到1月18日才逐渐恢复。
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第7张图片
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第8张图片
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第9张图片
(2) 气象因素时间特征
河北省各市气象数据如图X所示,结合河北省气候中心发布的《气候灾害监测公报》可以发现,2021年1月5-7日河北省受极地的冷空气南下影响,自北向南出现全省性的寒潮降温天气。截止1月7日,河北省平均最低气温低至-20.7℃,是从1967年至今最冷的一天,同时我们结合河北省COVID-19疫情数据发现,累积确诊病例数据爆发的拐点时间也在1月6日-9日之间,说明气象因素对河北省COVID-19疫情扩散具有一定的影响。1月5-7日,河北省全省9成地区的大幅度降温,主要集中在唐山、秦皇岛西南部、廊坊、张家口东南部、保定东北部、雄安新区、衡水东北部以及沧州等地。伴随着降温过程,河北省全省湿度也随之降低,变化趋势与温度大致相同。其中,石家庄市、邢台市和廊坊市等区域湿度变化幅度较大,1月5日-13日湿度相较于其他市而言较低,1月13日-16日湿度升高幅度较大,1月16日-18日湿度骤降, 1月19日-26日湿度骤升,变化幅度较大。而邯郸市、张家口市以及承德市的湿度较为稳定,随时间呈现小幅度变化。在此期间,河北省各地市的风向角度也有较大差异。其中,保定市、邯郸市等区域日均风向角度变化幅度相较其他地市较大。张家口市以及石家庄市日均风向角度变化幅度较为平稳。
基于多源数据对疫情传播进行归因分析(上)_第10张图片
后续下次再写,还有一些影响因素特征未分析,回归方程也未展示,这些内容都放在下一次写,如果有缘人看见了这一篇文章,可以看一下分析上有问题吗,如果有欢迎大家批评指正,先谢谢大家啦。

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