基于大数据回溯新冠肺炎的扩散趋势及中国对疫情的控制研究

被引：82

作者：

赵序茅 ^{[1
]}

李欣海 ^{[2
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]}

聂常虹 ^{[2
]}

机构：

[1] 兰州大学生态学创新研究院草地农业生态系统国家重点实验室

[2] 中国科学院动物研究所

[3] 中国科学院大学

来源：

中国科学院院刊 | 2020年 / 35卷 / 03期

关键词：

新冠肺炎; 大数据; 武汉; 北京;

D O I：

10.16418/j.issn.1000-3045.20200210002

中图分类号：

R181.8 [疫情管理]; R563.1 [肺炎];

学科分类号：

100401 ; 1002 ; 100201 ;

摘要：

自2019年12月以来,湖北省武汉市出现新型冠状病毒肺炎（简称"新冠肺炎"）,随后疫情在全国范围内暴发。相关学者对此次疫情扩散趋势做了大量研究,但基于模型的估算普遍存在高估传染系数和感染人群的问题。基于此,利用大数据回溯新冠肺炎在全国扩散的趋势和传染系数,得出结论:（1）在扩散前期（2020年1月24号之前）武汉输出的人口是全国各城市（武汉除外）新冠肺炎扩散的主要威胁,之后每个省、自治区、直辖市的人口与确诊病例数的关系逐渐增强,体现出本地传播的趋势;（2）利用SEIR模型拟合武汉和北京两地新冠肺炎确诊病例得出真实传播系数（R0）,揭示武汉的R0高于北京,考虑到人为控制因素,2019年12月1日—2020年2月9日两地的实际的R0均大幅度下降。基于此,对疫情期间存在的问题进行针对性建议,并从数据上论证了中国政府对于疫情扩散强有力的控制能力,对阻止国内及世界范围的疫情扩散作出积极贡献。

引用

页码：248 / 255

页数：8

共 9 条

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