肖媛媛 馮超穎 蔡瑞鑫 吳淑儀

（江西師范大學地理與環(huán)境學院，江西 南昌 330022）

2020 年初，新冠肺炎疫情席卷全球,世界衛(wèi)生組織將新冠肺炎疫情列為“全球大流行病”。面對突如其來的新冠疫情，舉國上下迅速應(yīng)對，有效遏制了擴散趨勢。隨著疫情擴散趨勢逐漸被控制，我國率先進入后疫情時代[1]。后疫情時代不是指病毒完全消失、疫情不會爆發(fā)，而是時起時伏，一種小規(guī)模爆發(fā)的狀態(tài)[2]。但這并不意味著高枕無憂，還需要時刻警惕。

國內(nèi)外目前關(guān)于新冠肺炎病毒的傳播影響因素研究與傳播趨勢預(yù)測中，有畢佳[3]等學者結(jié)合人口、醫(yī)療、經(jīng)濟情況改良SEIR 模型對突發(fā)公共衛(wèi)生事件演變趨勢進行評估與預(yù)測，改良后的SEIR 模型擬合效果良好；有梁澤[4]等學者通過使用GWR 模型研究疫情爆發(fā)時期人口遷徙與社會經(jīng)濟因素對新冠肺炎發(fā)病率的影響，發(fā)現(xiàn)二者與新冠肺炎發(fā)病率有明顯的空間依賴特征；馬藝文[5]等學者通過研究小區(qū)物質(zhì)環(huán)境、周邊設(shè)施、居住人口三大類指標分析小區(qū)規(guī)模、人口流動性、小區(qū)品質(zhì)等空間特征對疫情發(fā)展的影響范圍；Mugen Ujiie[6]等學者通過泊松回歸分析評估溫度對日本COVID-19 傳染性的影響，發(fā)現(xiàn)低溫與COVID-19 感染風險增加之間可能存在關(guān)聯(lián)，但在全球一級需要進一步的評估。但是國內(nèi)外目前對于后疫情時代的新冠肺炎病毒的時空擴散影響因子研究仍然不足。

本文以河北省作為研究區(qū)域，以河北省2021 年1 月為研究時間，構(gòu)建氣象因子和城內(nèi)出行強度兩大要素，獲取包括平均溫度、濕度、風向角度、城內(nèi)出行強度等多項指標，使用泊松回歸分析對河北省后疫情時代新冠病毒傳播的原因進行建模與分析，找到河北省后疫情時期新型冠狀肺炎病毒傳播的主要影響因子，為后疫情時期的疫情防控預(yù)警工作常態(tài)化提供新思路。

一、數(shù)據(jù)源

河北省2021 年1 月2 日-31 日疫情數(shù)據(jù)來源于河北省各市衛(wèi)生健康委員會發(fā)布的“新型冠狀病毒肺炎確診病例信息通報”。病例數(shù)據(jù)包括累計確診病例數(shù)、新增確診病例數(shù)等；河北省2021 年1 月2 日-31 日氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象局，包含平均溫度、濕度、降雨量及風向角度等數(shù)據(jù)；河北省2021 年1 月2 日-31 日城市出行強度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于百度遷徙-百度地圖慧眼平臺（https://qianxi.baidu.com/）；河北省2020 年各市人口密度數(shù)據(jù)來源于德國的 Michael Bauer 研究中心，該研究中心每年都整理來自聯(lián)合國、世界銀行等發(fā)布的數(shù)據(jù)，以空間數(shù)據(jù)發(fā)布在線地圖服務(wù)；河北省2019年各市綜合醫(yī)院數(shù)據(jù)來自于Esri 公司旗下面向全球用戶的公有云GIS 平臺ArcGIS Online（http://www.arcgisonline）中所公布的公開數(shù)據(jù)；河北省2019 年公共管理與公共服務(wù)用地、商業(yè)服務(wù)業(yè)設(shè)施用地、道路交通設(shè)施用地以及公用設(shè)施用地數(shù)據(jù)來源于《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒2019》。

二、研究方法

本文使用核密度分析、Possion 回歸模型等方法分析多源數(shù)據(jù)的時空分布特征及擬合多源時空數(shù)據(jù)對每日新增確診人數(shù)的泊松分布模型，對疫情爆發(fā)的主要解釋變量的特征和原因進行分析。

（一）核密度分析

由地理學第一定律可知，任何的事物都是空間相關(guān)的，距離近的事物比距離遠的事物的空間相關(guān)性更大[7]。核密度分析基于此理論，計算要素在其鄰域中的密度，每個柵格像元中心的周圍都定義了一個鄰域，將鄰域內(nèi)要素的數(shù)量相加，然后除以鄰域面積，即得到要素的密度。在設(shè)置的搜索半徑范圍中，要素密度值隨著與要素距離的增大而減小。核密度估計是分析空間要素聚集特征的一種較為重要的非參數(shù)化方法[8]，其計算公式為

（二）poisson 回歸分析

Poisson 回歸模型是基于事件的計數(shù)變量而建立的回歸模型[9]，常被用于描述概率較小的事件的發(fā)生規(guī)律[10]。

本文采用Stata16.0 對河北省每日新增確診數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。由于疫情傳播與人口流動、天氣與氣候變化等因素具有一定的相關(guān)性，且河北省每日新增確診人數(shù)時間變化符合Poisson 分布函數(shù)，因此我們以2021 年1 月2日-31日河北省每日新增確診人數(shù)數(shù)據(jù)為被解釋變量，以2021年1月2日-31日氣象數(shù)據(jù)（包括平均溫度、濕度、風向角度）和城內(nèi)出行強度為解釋變量，建立Poisson 回歸方程，評估河北省每日新增確診數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)和城內(nèi)出行強度之間的關(guān)系，分析河北省各市COVID-19 在時間上的擴散特征。

三、結(jié)果與分析

（一）河北省疫情時空分布特征

1.河北省疫情時間擴散規(guī)律。2021 年1 月2 日至2021 年1 月31 日，河北省累積報告COVID-19 確診人數(shù)共有1172 例，主要來自石家莊市以及邢臺市，兩地市的累積COVID-19 確診病例數(shù)分別為894 例和94 例，其他各市的累積COVID-19 確診病例數(shù)僅占全省的15.7%。據(jù)圖1 可知，河北省1 月份下旬開始累積COVID-19 確診病例數(shù)趨于平緩，且每日COVID-19 新增確診數(shù)據(jù)呈現(xiàn)先上升再緩速下降，在1 月15 日達到峰值，最高為150 例。截至北京時間2021 年1 月31 日，河北省多市并未發(fā)現(xiàn)確診病例，說明河北省的抗“疫”措施取得了優(yōu)秀的成果，并未造成大區(qū)域擴散。

2.河北省疫情空間擴散規(guī)律。為直觀了解河北省COVID-19 疫情在空間格局變化規(guī)律上的細節(jié)特征，本文按照疫情整體變化趨勢繪制了2021 年1月6日、1月12日、1月18日以及1月24日河北省累積確診人數(shù)分布圖（圖3）。研究發(fā)現(xiàn)截至1 月6 日整體疫情形勢較輕，確診病例數(shù)量主要集中在石家莊市、唐山市以及邢臺市這三個區(qū)域，最高累積確診人數(shù)為62人；截至1月12日，累積確診病例數(shù)量有明顯的增加，尤其是石家莊市，累積確診人數(shù)高達333人；截至1月18日，隨著COVID-19疫情突破潛伏期爆發(fā)，河北省疫情大幅度爆發(fā)，其中省會石家莊的累積確診病例數(shù)量高達774 例，成為河北省此次疫情的重災(zāi)區(qū)，此時邢臺市的疫情狀況也進一步嚴重；截至1 月24 日，疫情分布的空間格局基本穩(wěn)定，同1 月18 日空間分布情況，僅石家莊市和邢臺市的累積確診比例數(shù)量有所增加。

（二）河北省疫情擴散影響因素特征分析

河南省COVID-19 的擴散影響因素包含了2021 年1 月2 日-31 日每日城內(nèi)出行強度和氣象數(shù)據(jù)（包括溫度、濕度和風向角度）。首先是城內(nèi)出行強度特征。河北省各市在2021 年1 月2 日-31 日的城內(nèi)出行強度結(jié)果如圖 3所示。其中保定市、滄州市、承德市、邯鄲市、衡水市等地市的變化幅度較小，變化趨勢基本一致，基本沒有受到此次疫情的影響。而石家莊市和邢臺市的變化幅度較大，出行強度明顯低于其他地市。1 月6 日，石家莊市城內(nèi)出行強度驟降，一直持續(xù)到1 月24 日，才緩慢上升。邢臺市的疫情爆發(fā)不及石家莊市嚴重，因此其城內(nèi)出行強度較高于石家莊市，在1 月7 日開始下降，1 月12 日開始緩慢上升。在1 月5-8 日之間，各市的城內(nèi)出行強度均有一次驟降，結(jié)合圖 4 可知，此時河北省受冷空氣南下影響，出現(xiàn)了全省性的寒潮天氣，溫度驟降導致了各地人口出行強度下降。

其次是氣象因素特征。河北省各市氣象數(shù)據(jù)如圖5 所示，結(jié)合河北省氣候中心發(fā)布的《氣候災(zāi)害監(jiān)測公報》可以發(fā)現(xiàn)，2021 年1 月5-7 日河北省受極地的冷空氣南下影響，自北向南出現(xiàn)全省性的寒潮降溫天氣。截至1月7日，河北省平均最低氣溫低至-20.7℃，是從1967 年至今最冷的一天，同時我們結(jié)合河北省COVID-19 疫情數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，累積確診病例數(shù)據(jù)爆發(fā)的拐點時間也在1 月6 日-9 日之間，說明氣象因素對河北省COVID-19 疫情擴散具有一定的影響。1 月5-7 日，河北省全省9 成地區(qū)的大幅度降溫，主要集中在唐山、秦皇島西南部、廊坊以及滄州等地。伴隨著降溫過程，河北省全省濕度也隨之降低，變化趨勢與溫度大致相同。在此期間，河北省各市的風向角度也有較大差異。其中，保定市、邯鄲市等區(qū)域日均風向角度變化幅度相較其他地市較大。張家口市以及石家莊市日均風向角度變化幅度較為平穩(wěn)。

（三）河北省疫情擴散特征

本文分析了COVID-19 在河北省的擴散特征，表 1 為2021 年1 月COVID-19 每日新增確診人數(shù)影響因素Poisson 回歸模型分析結(jié)果。該模型結(jié)果顯示，城內(nèi)出行強度、濕度以及風向角度因素具有統(tǒng)計學意義且 R2為82.3%。

表1 Poisson 回歸分析結(jié)果匯總

結(jié)論：本文運用Poisson 回歸分析方法，結(jié)合多源數(shù)據(jù)對河北省2021年COVID-19 疫情爆發(fā)進行了歸因分析，探討河北省2021 年COVID-19 疫情爆發(fā)的傳播規(guī)律，并且由河北省COVID-19 疫情整體的感染情況對各市的傳播特征進行深入分析。得到以下結(jié)論：對河北省2021 年COVID-19 疫情傳播的相關(guān)影響因素（每日各市城內(nèi)出行強度和氣象數(shù)據(jù)）進行Poisson 回歸分析，結(jié)果顯示多個影響因素具有統(tǒng)計學意義，且回歸模型R2 為82.3%?？傊?基于多源數(shù)據(jù)對河北省此次COVID-19 疫情傳播進行評價分析，為河北省各市在后疫情時代進行有效規(guī)劃管理提供科學依據(jù),為其他地區(qū)對疫情的長期防范提供了范式參考。