多源数据对新冠肺炎疫情空间扩散预警的实证——以武汉城市圈为例

对于传染性较强、潜伏期较长且主要通过人口流动传播的新型冠状病毒肺炎疫情,既往的空间传播预警方式存在灵敏度低、时效性和准确性较差的问题,而依靠航空客流量的新兴预警方式不适用于内部联系以陆路交通为主的都市圈。以疫情高发的武汉城市圈为对象,以湖北省卫健委公布的确诊病例数量为基准,提出运用城市联系度、铁路客运密度和人口流动大数据3种方法进行疫情空间扩散预警。研究显示,与另两种预警方式相比,人口流动大数据对都市圈层面疫情空间扩散趋势的推测具有最高准确度。依据研究结论,提出推动多源数据融合、细化预警空间范围及开展数字化社区治理等建议,以求提升区域应对重大公共卫生事件的治理水平。