朱洪平,孫滿芳
(1.廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院,廣州 510520;2.廈門市海滄醫(yī)院,廈門 361026)
目前關(guān)于新型冠狀病毒肺炎(COVID-19,簡(jiǎn)稱“新冠肺炎”)的研究主要集中在基因組學(xué)、流行病學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、防護(hù)學(xué)和心理學(xué)等方面[1-5],這些研究能夠很好反映新冠肺炎基因結(jié)構(gòu)、病毒宿主、臨床表現(xiàn)和預(yù)防管理等信息,但無法反映新冠肺炎傳播的時(shí)空特征。定量分析其時(shí)空特征能夠全面了解新冠肺炎的傳播規(guī)律及內(nèi)在機(jī)制,為控制新冠肺炎和其他突發(fā)性傳染疾病的擴(kuò)散提供參考依據(jù)。
基于此,本課題以廣州市衛(wèi)生健康委員會(huì)提供的新冠肺炎確診病例的時(shí)空數(shù)據(jù)作為研究樣本,運(yùn)用地理信息技術(shù)和空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法將新冠肺炎確診病例的涉及小區(qū)和場(chǎng)所進(jìn)行空間可視化處理,分析其空間分布模式,即研究全局空間相關(guān)性和局部空間相關(guān)性,識(shí)別空間風(fēng)險(xiǎn)因子,以期挖掘和闡釋新冠肺炎傳播的時(shí)序變化規(guī)律,以及空間聚集性、空間分異特征和空間風(fēng)險(xiǎn)因子等信息,為政府部門制定更具針對(duì)性的應(yīng)急預(yù)案和防控措施提供理論依據(jù)和科學(xué)參考。
本課題研究數(shù)據(jù)(2020年1月21日至3月10日的廣州市新冠肺炎確診病例時(shí)空數(shù)據(jù))來源于廣州市衛(wèi)生健康委員會(huì)。將新冠肺炎患者的確診時(shí)間作為新冠肺炎傳播時(shí)間(圖1)。由于原始數(shù)據(jù)是文本形式,無法直接運(yùn)用于空間分析,因此采用空間化處理方法將新冠肺炎確診病例的涉及小區(qū)和場(chǎng)所與廣州市的電子地圖底層信息進(jìn)行人工匹配,把確診病例信息定位到特定的空間位置點(diǎn)作為新冠肺炎傳播的空間信息(圖2),以此構(gòu)成新冠肺炎傳播的時(shí)空數(shù)據(jù)。
運(yùn)用水經(jīng)注軟件選取百度地圖上的城市興趣點(diǎn)(Poin to Interest,POI),選取商店、飯店、賓館、醫(yī)院、旅游景點(diǎn)、公交車站6種類型的POI數(shù)據(jù)作為空間風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行研究,其包含名稱、商戶類型、地址、經(jīng)緯度等信息。在經(jīng)過篩選、去重、校正地理坐標(biāo)等步驟后,最終提取研究區(qū)域內(nèi)商場(chǎng)3623個(gè),飯店50369個(gè),賓館13643個(gè),醫(yī)院1198個(gè),旅游景點(diǎn)536個(gè),公交車站2691個(gè),采集時(shí)間為2019年12月。
圖1 廣州市新冠肺炎確診病例數(shù)量的時(shí)間變化圖
圖1顯示,從整體上看,每日新增確診病例呈波動(dòng)式“爆發(fā)性增長-緩慢下降”的演變特征,由于新冠肺炎暴發(fā)初期人們防控意識(shí)薄弱以及春運(yùn)人員的流動(dòng),新增確診病例從1月下旬開始迅速上升,在短時(shí)間內(nèi)形成一定規(guī)模的傳播趨勢(shì),并于2月上旬達(dá)到高潮。隨后,得益于政府部門的科學(xué)有效防控措施和人們?cè)鰪?qiáng)的自我防護(hù)意識(shí),每日新增確診病例人數(shù)迅速降低,個(gè)別天數(shù)有波動(dòng),但整體呈平穩(wěn)狀態(tài)。
圖2 廣州市新冠肺炎確診病例空間分布圖
圖2顯示,新冠肺炎確診病例在空間上具有較強(qiáng)聚集性,且分布規(guī)律比較明顯。主要集中在越秀區(qū)、海珠區(qū)、荔灣區(qū)、天河區(qū)、白云區(qū)等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口稠密和交通便捷的中心地帶。相比之下,位于城郊地區(qū)的確診病例呈現(xiàn)零散分布,其中從化區(qū)僅有1例。為了研究新冠肺炎傳播在時(shí)間上的規(guī)律特征,將其分為3個(gè)階段:第一階段(1月21日至2月2日),第二階段(2月3日至2月14日),第三階段(2月15日至26日)。2月27至3月10日間僅3月5日新增一例確診病例,故不單獨(dú)劃分階段。從確診病例的擴(kuò)散過程中看(圖3a~c),廣州市新冠肺炎疫情的擴(kuò)散主要集中在2月14日之前。
核密度分析法:作為一種非參數(shù)估計(jì)方法,通過將研究區(qū)域內(nèi)一系列離散的空間點(diǎn)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的密度圖來對(duì)空間點(diǎn)群分布模式進(jìn)行可視化展示[6]。其原理是運(yùn)用數(shù)學(xué)函數(shù)來測(cè)度要素點(diǎn)到參考位置的距離,并統(tǒng)計(jì)出從參考位置到所有表面值之和,最后通過要素點(diǎn)的峰值來創(chuàng)建連續(xù)的平滑表面[7];核密度數(shù)值越高表示點(diǎn)分布越密集,反之,則表示點(diǎn)分布越稀疏。
波段集相關(guān)系數(shù)分析法:主要用于為柵格波段集的多元分析提供統(tǒng)計(jì)值,檢驗(yàn)圖層間的相關(guān)關(guān)系[8]。本課題運(yùn)用波段集相關(guān)系數(shù)作為衡量新冠肺炎患者分布與各類風(fēng)險(xiǎn)因子相關(guān)性的指標(biāo)。
Moran′s Ⅰ指數(shù)法:地理學(xué)第一定律表明,空間對(duì)象之間存在相關(guān)性,且關(guān)系的親疏與距離呈負(fù)相關(guān)[9]。因此,探索對(duì)象間的空間相關(guān)性有助于分析對(duì)象間的聯(lián)系,而Moran′s Ⅰ指數(shù)是用來明確空間相關(guān)性的一個(gè)重要指標(biāo),旨在揭示研究對(duì)象的整體分布狀況,判斷研究對(duì)象在全局層面上是否存在空間集聚性[10],本課題運(yùn)用Moran′s Ⅰ指數(shù)判斷新冠肺炎傳播在整體上的空間相關(guān)性。
LISA指數(shù)法:是衡量局部自相關(guān)的重要指標(biāo),主要通過描述研究對(duì)象周圍區(qū)域內(nèi)某一屬性的空間聚集程度,從而識(shí)別出對(duì)象屬性的空間關(guān)聯(lián)模式,并發(fā)掘出空間對(duì)象間的空間異質(zhì)性[11];LISA指數(shù)能反映研究區(qū)域內(nèi)對(duì)象的四種集聚模式,分別為高高聚集區(qū)(高值周圍為高值),高低集聚區(qū)(高值周圍為低值),低高集聚區(qū)(低值周圍為高值),低低集聚區(qū)(低值周圍為低值);本課題運(yùn)用LISA指數(shù)來測(cè)度新冠肺炎傳播在空間上的分布差異,并識(shí)別出熱點(diǎn)區(qū)域。
(a)2月2日之前 (b)2月14日之前
(c)2月26日之前
在實(shí)際研究過程中,無論是基于核密度方法定量分析點(diǎn)群分布,還是從空間相關(guān)性角度考慮信息的完整性,均表明兩者融合的必要性[12]。在地理對(duì)象的研究中,傳統(tǒng)的樣方分析法是將整個(gè)研究區(qū)劃分為若干個(gè)子區(qū)域(即樣方)進(jìn)行研究,并以各樣方內(nèi)的特征值作為空間單元的屬性值,但這種方法存在樣方數(shù)據(jù)缺失和樣方單元選擇隨意等缺點(diǎn)[13]。而核密度估計(jì)是基于“距離衰減效應(yīng)”,認(rèn)為對(duì)象的聯(lián)系隨著距離的增加而降低,得出的結(jié)果更符合對(duì)象在空間分布的連續(xù)性特征,探測(cè)的熱點(diǎn)也更有效,可提高結(jié)果可信度。本課題擬用核密度方法計(jì)算新冠肺炎患者和各類空間風(fēng)險(xiǎn)因子在地理單元的密度值,再用波段集統(tǒng)計(jì)法對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行相關(guān)性測(cè)算;并結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算出Moran′s指數(shù)和LISA指數(shù)。
GeoDa1.14是分析空間關(guān)聯(lián)性的統(tǒng)計(jì)軟件,廣泛運(yùn)用于統(tǒng)計(jì)分析中[14]。本課題通過GeoDa1.14軟件測(cè)算出Moran′s指數(shù)和LISA指數(shù)。ArcGIS10.2軟件具有定位準(zhǔn)確特性,可綜合分析各個(gè)要素在空間內(nèi)的空間關(guān)系[15]。本課題運(yùn)用ArcGIS10.2軟件的核密度分析來測(cè)度要素點(diǎn)核密度的分布情況,并運(yùn)用Band Collection Statistics功能來計(jì)算波段集相關(guān)系數(shù),檢驗(yàn)水準(zhǔn)為α=0.05。
本課題運(yùn)用核密度分析法來估算新冠肺炎確診病例在500 m×500 m的網(wǎng)格單元上的空間分布密度值。關(guān)于半徑的優(yōu)化選擇目前尚未有明確統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),需根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行篩選抉擇。在本研究中,經(jīng)過多次試驗(yàn),最終將半徑設(shè)置為5 km(圖4)。如此設(shè)置既能保留空間要素點(diǎn)足夠的局部特征,又能較好地展現(xiàn)其整體狀況。
圖4顯示,廣州市新冠肺炎確診病例在空間分布中具有明顯的聚集性,核密度高值區(qū)域主要集中在以市政府為核心的城市中心地段,并在花都區(qū)和番禺區(qū)形成兩個(gè)次中心。相比之下,這些都屬于經(jīng)濟(jì)繁榮、交通便捷和人口流動(dòng)頻繁的地段。從整體上看,新冠肺炎確診病例在越秀區(qū)、荔灣區(qū)、海珠區(qū)和天河區(qū)的密度值較高,而遠(yuǎn)離城中心的城郊地區(qū),如增城區(qū)、從化區(qū)和南沙區(qū)的密度值較低。
新冠肺炎確診病例的分布是否具有空間相關(guān)性?本課題通過計(jì)算各個(gè)網(wǎng)格中確診病例的密度值,再測(cè)算Moran′s Ⅰ指數(shù)和LISA指數(shù)來分別從整體和局部展示其在空間上的集聚度。對(duì)廣州市新冠肺炎分布密度的全局自相關(guān)性和局部自相關(guān)性進(jìn)行定量分析如下。
計(jì)算出廣州市新冠肺炎分布密度在99次MonteCarlo隨機(jī)模擬環(huán)境下得到Moran′s Ⅰ指數(shù)為0.92,Z得分值為323.56,P小于0.01,結(jié)果證明新冠肺炎在空間分布上存在顯著的正相關(guān)性。并計(jì)算出廣州市新冠肺炎分布密度的LISA統(tǒng)計(jì)值,由此獲得其在局部空間的集聚特征(圖5)。
圖4 廣州市新冠肺炎確診病例核密度分布圖
圖5 廣州市新冠肺炎確診病例局部空間特征圖
從整體上看,廣州市新冠肺炎傳播的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域(高高集聚區(qū))主要分布在以市政府為中心的區(qū)域。廣州市新冠肺炎疫情防控的效果明顯,主因是高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域主要局限于市中心地帶,沒有造成大范圍傳播擴(kuò)散。
廣州市新冠肺炎的傳播擴(kuò)散具有明顯的階段性,新增確診病例初期增長迅速,中期逐漸回落,后期基本無新增確診病例。對(duì)各個(gè)階段新增確診病例的分布密度進(jìn)行Moran′s Ⅰ指數(shù)的計(jì)算發(fā)現(xiàn),Moran′s Ⅰ指數(shù)從第一階段到第三階段逐漸下降(圖6),表明新冠肺炎傳播的空間聚集性從強(qiáng)轉(zhuǎn)弱。
流行病傳播在無人為影響的自然情況下,往往呈現(xiàn)指數(shù)增長的模式,擴(kuò)散速度極快[16]。新冠肺炎在空間上的傳播受到多種風(fēng)險(xiǎn)因子影響,如道路交通狀況和各類公共場(chǎng)所的空間分布狀況等。本課題空間風(fēng)險(xiǎn)因子的選擇主要根據(jù)廣州市內(nèi)的重要公共場(chǎng)所的POI數(shù)據(jù),與傳統(tǒng)的抽樣數(shù)據(jù)相比,POI數(shù)據(jù)作為體現(xiàn)真實(shí)地理實(shí)體的點(diǎn)狀空間數(shù)據(jù),具有更新及時(shí)、內(nèi)容詳細(xì)且準(zhǔn)確度高等特點(diǎn)[17]。因此,本課題選擇商店、飯店、賓館、醫(yī)院、旅游景點(diǎn)和公交車站6種類型的POI數(shù)據(jù)作為空間風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行研究,并運(yùn)用核密度分析法對(duì)各類POI數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)(圖6a-f),為保持一致性,圖6所選用核密度估計(jì)半徑均為5 km,并對(duì)核密度圖進(jìn)行歸一化處理,以消除因POI數(shù)量不等對(duì)密度差異的影響。
圖6 廣州市新冠肺炎Moran′s Ⅰ指數(shù)的時(shí)序變化圖
對(duì)比分析各類風(fēng)險(xiǎn)因子的分布密度圖(圖7)、新冠肺炎確診病例分布密度圖(圖4)發(fā)現(xiàn),兩者具有較強(qiáng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
以各個(gè)網(wǎng)格單元作為研究樣本,對(duì)廣州市新冠肺炎確診病例和各類空間風(fēng)險(xiǎn)因子的密度值進(jìn)行波段集相關(guān)性分析(表1)。
(a)商場(chǎng) (b)飯店
(c)賓館 (d)醫(yī)院
(e)旅游景點(diǎn) (f)公交車站
表1 新冠肺炎分布與各類空間風(fēng)險(xiǎn)因子的相關(guān)性系數(shù)
表1顯示,各類空間風(fēng)險(xiǎn)因子分布密度值與新冠肺炎患者分布密度值呈高度正相關(guān)(均P<0.05)。其中,醫(yī)院的相關(guān)系數(shù)值最高。通過對(duì)新冠肺炎空間因子的識(shí)別分析,挖掘其空間傳播影響因素,對(duì)制定科學(xué)有效的防控措施具有積極作用。
本課題以廣州市347例新冠肺炎確診患者的時(shí)空數(shù)據(jù)作為研究樣本,運(yùn)用地理信息技術(shù)和空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,探討新冠肺炎傳播時(shí)空特征及空間風(fēng)險(xiǎn)因子,基本結(jié)論與相關(guān)建議如下:
(1)新冠肺炎的傳播整體上呈波動(dòng)式“爆發(fā)性增長-緩慢下降”的演變特征。主要的原因在于新冠肺炎暴發(fā)的初期,正值春節(jié)期間,人員大范圍密集流動(dòng),未被隔離的患者自由流動(dòng),以及民眾的自我防護(hù)的意識(shí)較差和醫(yī)療、公共衛(wèi)生經(jīng)驗(yàn)不足等,使得新型冠狀病毒的傳播基本處于自由擴(kuò)散的狀態(tài);隨著廣州市啟動(dòng)最高級(jí)別公共衛(wèi)生事件應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制,組織各方力量開展聯(lián)防聯(lián)控,將市內(nèi)全部居住小區(qū)(村)實(shí)施封閉管理,頒布“口罩令”和實(shí)施一系列消毒措施,使得新冠肺炎在中后期的傳播受到了很大限制,新冠肺炎患者的空間聚集性也隨之減弱。
(2)新冠肺炎傳播存在明顯的空間相關(guān)性,空間聚集性呈現(xiàn)隨防控措施的增強(qiáng)而逐漸降低的趨勢(shì)。設(shè)立定點(diǎn)醫(yī)院方案在實(shí)踐中證明是有效可行的,能夠集中資源,提高新冠肺炎治愈率。所以應(yīng)根據(jù)地區(qū)面積、人口和醫(yī)療水平等因素建立相應(yīng)的傳染病收治醫(yī)療機(jī)構(gòu)。
(3)新冠肺炎高高值區(qū)域主要分布在城市中心地區(qū),并在花都區(qū)和番禺區(qū)形成兩個(gè)次核心區(qū),而低低值區(qū)域則主要集中在遠(yuǎn)離城市中心的城郊地區(qū)。城市中心作為公共活動(dòng)的核心區(qū)域,各大商圈集中,流動(dòng)人口復(fù)雜,極易造成病毒的傳播和感染,應(yīng)實(shí)施“內(nèi)防擴(kuò)散、外防輸出、嚴(yán)格管控”策略,以免波及周邊區(qū)域;安全區(qū)域(低低集聚區(qū))主要位于遠(yuǎn)離城中心的區(qū)域,隱患區(qū)域(隨機(jī)分布區(qū))主要位于中間區(qū)域,這兩個(gè)區(qū)域需實(shí)施“外防輸入”策略。據(jù)此,有關(guān)部門需做好分區(qū)分級(jí)工作。
(4)商店、飯店、賓館、醫(yī)院、旅游景點(diǎn)和公交車站等空間風(fēng)險(xiǎn)因子能推動(dòng)新冠肺炎的傳播,且影響程度不同,新冠肺炎與醫(yī)院的相關(guān)性最強(qiáng)。醫(yī)院相關(guān)性最強(qiáng)的可能原因在于醫(yī)院是傳染源和易感染者集中的區(qū)域。因此,對(duì)醫(yī)院的嚴(yán)格管控是抑制新型冠狀病毒進(jìn)一步擴(kuò)散的有效手段。
(5)將流行病學(xué)與地理信息技術(shù)和空間統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合有助于高效、清晰識(shí)別患者的時(shí)空規(guī)律和交互模式。
綜上所述,對(duì)于新冠肺炎突發(fā)性公共衛(wèi)生事件,其應(yīng)急和防控措施并不是某一學(xué)科領(lǐng)域的事情,涉及地理信息學(xué)、空間統(tǒng)計(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)、心理學(xué)和行為學(xué)等多科學(xué)領(lǐng)域,高效有序的防控措施需要綜合多學(xué)科進(jìn)行探索研究。
中國高原醫(yī)學(xué)與生物學(xué)雜志2020年4期