邱 倩

(上海市測繪院,上海 200063)

0 引 言

常態(tài)化疫情防控,是指在國家統(tǒng)籌推進疫情防控的政策背景下,通過采取一系列防護應對措施,確保市民能夠基本恢復正常的生活和工作[1]。2022年5月9日,國務(wù)院聯(lián)防聯(lián)控機制召開會議強調(diào),要提升監(jiān)測預警靈敏性,大城市建立步行15 min核酸“采樣圈”,拓寬監(jiān)測范圍和渠道。5月23日的發(fā)布會上,國家衛(wèi)健委再次強調(diào),要完善常態(tài)化監(jiān)測機制,省會和千萬級人口以上的城市建立步行15 min核酸“采樣圈”,方便群眾就近就便進行核酸采樣。國家衛(wèi)健委指出,采樣點的布局要綜合人口數(shù)量、地理交通以及核酸檢測機構(gòu)的布局,可以參考每2 000～3 000人設(shè)置一個采樣點,每600～800人設(shè)置一個采樣臺。

隨著上海市疫情形勢的好轉(zhuǎn),各行各業(yè)的復工復產(chǎn)規(guī)模逐漸擴大,核酸采樣需求也進一步增加。上海按照“便利化、科學性、全覆蓋”的目標,以“固定采樣點+便民采樣點+流動采樣點”相結(jié)合的方式,根據(jù)人口密度和功能需要,在居民社區(qū)、辦公區(qū)域、企業(yè)園區(qū)、地鐵站周邊、交通場站等區(qū)域布局了一批采樣點,積極構(gòu)建15 min核酸“采樣圈”。核酸采樣點與人口的耦合度的高低是核酸采樣點布局合理性評價的主要指標之一。本文運用標準差橢圓、平均最近鄰指數(shù)、核密度估計和耦合度模型等空間分析方法,探究上海市常態(tài)化核酸采樣點的空間分布特征,并引入移動通信信令數(shù)據(jù)模擬上海市人口分布情況,將核酸采樣點與不同時點的上海市人口進行耦合度分析,判斷兩者間的匹配程度。

1 數(shù)據(jù)來源

由于流動核酸采樣點無法進行定位,本文研究的上海市常態(tài)化核酸采樣點僅針對固定點和便民點。本文基于《上海市常態(tài)化核酸采樣地圖》獲取近10 000個對外公布的核酸采樣點地理坐標,構(gòu)建上海市常態(tài)化核酸采樣點矢量數(shù)據(jù)庫。移動通信信令數(shù)據(jù)能夠準確記錄下用戶在移動通信網(wǎng)絡(luò)中活動時所處的地理位置,根據(jù)城市內(nèi)移動通信信令用戶數(shù)量和市場滲透率進行計算可得到潛在的用戶數(shù)量,并可將其近似為城市的人口規(guī)模[2],本文利用工作日和周末的移動通信信令數(shù)據(jù)來模擬不同時點上海市的人口分布情況。

2 研究方法

2.1 空間分布特征分析方法

(1)標準差橢圓

標準差橢圓(Standard deviational ellipse,SDE)可以用來度量一組數(shù)據(jù)的空間分布方向,是空間統(tǒng)計方法中揭示地理要素空間分布特征的經(jīng)典算法。該方法是以平均中心作為起點分別計算x和y方向上的標準距離,通過提取的長軸、短軸、旋轉(zhuǎn)角和面積等4個參數(shù)來分析地理要素空間分布的方向特征[3]。本文利用該方法計算上海市全市層面的常態(tài)化核酸采樣點空間分布方向特征,計算公式如下:

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(2)平均最近鄰指數(shù)

該方法是通過測量最鄰近的兩個點要素間的距離來判斷數(shù)據(jù)整體的空間分布模式[4]。計算公式如下:

(7)

(8)

式中,R是最鄰近指數(shù)(即最鄰近比率),r1是實際最鄰近距離,是根據(jù)最鄰近點之間的距離計算平均值得到,rE是理論最鄰近距離(即點要素隨機分布時最鄰近距離的理論值),A是區(qū)域面積,n是核酸采樣點的個數(shù)。當最近鄰指數(shù)R=1,說明點要素隨機分布,當R<1,則說明點要素整體空間分布模式是聚類,當R>1,則說明點要素空間分布趨向于離散。分析結(jié)果中若Z得分的值小于-2.58,而P值小于0.01,則說明置信度為99%以上,即分析是有效的[5]。

(3)核密度估計方法

孫日東，郭立新，程明建，等.貝塞爾高斯光束在各向異性湍流中的傳輸特性[J].光子學報，2018，47(12)：1201002

平均最近鄰指數(shù)是從數(shù)理統(tǒng)計的角度來反映要素在空間的整體分布狀態(tài),不能直觀地反映要素實際的空間分布情況,核密度估計法則可以清晰地刻畫空間中點要素的分布形態(tài)和集聚程度,核密度值越高說明點要素空間分布越密集,反之越分散[6]。計算公式如下:

(9)

式中,f為核密度值,n為核酸采樣點的個數(shù),h是帶寬,K是核函數(shù),di是i個核酸采樣點之間的距離。

(4)局域Getis-Ord Gi*指數(shù)法

由于核密度分析過程中缺少量化統(tǒng)計的評價,無法探究要素在空間上的具體高值和低值分布情況[7]。因此本文采用熱點分析(Getis-Ord Gi*指數(shù))對核酸采樣點分布的冷熱點區(qū)域分區(qū)情況進行分析,該方法是通過查看鄰近要素環(huán)境中的每一個要素計算Getis-Ord Gi*統(tǒng)計,通過Z得分和P值可得到高值或低值要素在空間上發(fā)生聚類的位置,對于具有顯著統(tǒng)計學意義的正的Z得分,Z得分越高,高值(熱點)的聚類就越緊密,對于具有顯著統(tǒng)計學意義的負的Z得分,Z得分越低,低值(冷點)的聚類就越緊密[8]?？偟膩碚f,若高值對象在局部空間內(nèi)頻繁地聚集出現(xiàn),則可形成熱點區(qū)域[8]。計算公式如下:

(10)

式中,Xj是第j個空間單元的要素屬性值,n是要素總數(shù),Wij為距離d范圍內(nèi)的空間相鄰權(quán)重矩陣,若第i和第j個空間單元之間的距離位于給定的臨界距離d之內(nèi),則認為它們是鄰居,空間權(quán)重矩陣中的元素為1,否則為0。

2.2 空間耦合度分析方法

空間耦合度是指兩組或兩組以上要素在空間上相互聯(lián)系、協(xié)調(diào)統(tǒng)一的程度,事物的融合與協(xié)調(diào)統(tǒng)一程度越高,則要素間的耦合性越強,說明要素之間的關(guān)聯(lián)性越緊密。人口分布是影響核酸采樣點布局的重要決定因素之一,本文將核酸采樣點分布的核密度與人口分布情況進行耦合分析,以判斷兩者之間的匹配程度。

(1)指標選取

本文分別選取工作日和周末全天整點的移動通信信令數(shù)據(jù),并對其求取一日內(nèi)的平均值后,用來模擬工作日和周末上海的人口分布情況。

(2)耦合度模型

為便于計算,將核酸采樣點核密度及移動通信信令數(shù)據(jù)按照2 km×2 km的間隔進行網(wǎng)格化后,采用離差標準化公式對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,構(gòu)建模型對核酸采樣點與人口的耦合度進行分析。由于本文中人口分布對核酸采樣點的布局為正向影響,歸一標準化計算公式如下:

(11)

耦合度通用模型如下:

(12)

由于本文中耦合度計算只涉及兩個系統(tǒng),因此根據(jù)式(12)得到本文的耦合度計算公式如下:

(13)

式中,C為耦合度,Ui為核酸采樣點在區(qū)域i內(nèi)的歸一化核密度值,Vi為歸一化移動通信信令值,C的取值在0到1之間,C值越大,表明核酸采樣點與人口的耦合情況越好。參照相關(guān)研究[9],并結(jié)合實際情況,將耦合度劃分為4個類別,劃分結(jié)果如表1所示。

表1 耦合度類型對照表

3 上海市常態(tài)化核酸采樣點空間分布特征

3.1 方向分布特征

運用ArcGIS10.2中的標準差橢圓工具,對上海市68%的常態(tài)化核酸采樣點空間分布方向進行分析,結(jié)果如圖1所示。標準差橢圓的長半軸表示采樣點空間分布的方向性,短半軸則表示其分布范圍。長短半軸的值差距越大(扁率越大),表示數(shù)據(jù)的方向性越明顯。反之,長短半軸越接近,表示方向性越不明顯。根據(jù)分析結(jié)果,上海市常態(tài)化核酸采樣點的標準差橢圓的長軸為23.395 km,短軸為21.544 km,并呈現(xiàn)“東北-西南”走向分布。

圖1 上海市常態(tài)化核酸采樣點標準差橢圓圖

3.2 空間集聚特征

3.2.1 平均最近鄰指數(shù)

運用ArcGIS10.2中的平均最近鄰工具對上海市常態(tài)化核酸采樣點的空間集聚特征進行分析,結(jié)果如表2所示,采樣點整體分布的實際平均最近鄰值r1=327.22 m,理論值為rE= 561.24 m,最近鄰比率R=0.58<1,P=0,通過1%顯著性水平檢驗,Z得分為-77.31,小于-2.58,置信度為99%,表明上海市常態(tài)化核酸采樣點具有顯著的集聚分布特征。

表2 上海市常態(tài)化核酸采樣點平均最近鄰指數(shù)

3.2.2 核密度估計

通過平均最近鄰指數(shù)得到核酸采樣點具有空間集聚特征,同時也表明上海市常態(tài)化核酸采樣點在空間分布上具有不均衡現(xiàn)象,為進一步獲取核酸采樣點空間集聚情況,識別空間集聚區(qū)域,本文利用ArcGIS10.2的核密度工具對核酸采樣點進行全市尺度的核密度分析,分別計算0.5 km、1 km、1.5 km、2 km、2.5 km搜索半徑下上海市常態(tài)化核酸采樣點的核密度狀況,經(jīng)對比發(fā)現(xiàn),在2 km搜索半徑下的核密度分析結(jié)果可較清晰的體現(xiàn)核酸采樣點空間分布差異。為使得不同級別的核密度差異最大化,采用自然斷點分級法將核酸采樣點核密度分為5個等級。

如圖2所示,上海市常態(tài)化核酸采樣點在空間上總體呈現(xiàn)“一核多點”的特征,“一核”是以中心城區(qū)為集聚中心的面狀聚集,即核密度值最大集中于中心城區(qū),并以中心城區(qū)為核心向外逐漸擴散,“多點”是指郊區(qū)建成區(qū)人口集中區(qū)域形成的核酸采樣點的點狀聚集,如閔行區(qū)虹橋鎮(zhèn)、古美路街道、七寶鎮(zhèn)、莘莊鎮(zhèn)、顓橋鎮(zhèn),嘉定區(qū)嘉定鎮(zhèn)街道,寶山區(qū)友誼路街道,松江區(qū)的泗涇鎮(zhèn),青浦區(qū)盈浦街道,浦東新區(qū)高橋鎮(zhèn)、惠南鎮(zhèn)等。這一空間聚集特征與相關(guān)研究中[10]上海市人口在空間上總體呈現(xiàn)“一核心,多組團”的聚集特征相一致。

圖2 上海市常態(tài)化核酸采樣點分布核密度圖

3.3 熱點分布特征

利用ArcGIS 10.2的冷熱點分析工具,以街鎮(zhèn)為單元計算上海市常態(tài)化核酸采樣點分布密度局部空間關(guān)聯(lián)指數(shù)Gi*(d),并利用自然斷點法將Z值進行可視化,生成核酸采樣點空間格局熱點圖(圖3)。

圖3 上海市常態(tài)化核酸采樣點空間格局熱點區(qū)域分布圖

由圖3可知,上海市常態(tài)化核酸采樣點的熱點區(qū)域均集中在中心城區(qū),并呈現(xiàn)出以中心城區(qū)為中心,由“熱點”到“冷點”的圈層式擴展分布特征。

4 上海市常態(tài)化核酸采樣點與人口的耦合度分析

常態(tài)化核酸采樣點與人口分布的匹配性關(guān)系到市民獲取核酸檢測服務(wù)的便利性及城市核酸采樣點空間布局的優(yōu)化。核酸采樣點的空間布局要最大程度的與城市人口分布相適應,過度集中或過度分散均會造成市民進行核酸檢測的不便及資源的浪費。本文基于離差標準化和網(wǎng)格化方法對上海市常態(tài)化核酸采樣點核密度和移動通信信令數(shù)據(jù)進行預處理后,運用式(13)的耦合度模型,計算得到工作日及周末時點上海市常態(tài)化核酸采樣點與人口的耦合度,并根據(jù)表1對耦合度分類后進行可視化顯示,如圖4所示。

圖4 上海市常態(tài)化核酸采樣點與人口耦合度示意圖

由圖4可知,整體來看上海市常態(tài)化核酸采樣點與人口處于較高耦合水平,計算得到兩個時點下均有70%左右的網(wǎng)格單元的耦合度為較高或高度耦合,說明上海市常態(tài)化核酸采樣點空間布局與人口分布的匹配程度較高。從空間上看,中低耦合水平的網(wǎng)格單元主要位于崇明區(qū)、嘉定區(qū)、青浦區(qū)、金山區(qū)和浦東新區(qū)東南沿海等區(qū)域。從不同時點來看,上海市常態(tài)化核酸采樣點與人口在工作日的耦合度比周末的耦合度高,工作日全市平均耦合度為0.69,周末全市平均耦合度為0.68。

5 結(jié) 語

本文運用ArcGIS10.2,對上海市對外公布的近10 000個常態(tài)化核酸采樣點的空間分布特征及與不同時點人口分布的耦合度進行分析,主要結(jié)論如下:

(1)上海市常態(tài)化核酸采樣點空間分布方向呈現(xiàn)“東北-西南”格局。

(2)通過平均最近鄰指數(shù)和核密度估計方法對上海市常態(tài)化核酸采樣點進行分析,整體上具有顯著的集聚分布特征,并且在空間上呈現(xiàn)“一核多點”的特征,核密度值最大集中于中心城區(qū),并以中心城區(qū)為核心向外逐漸擴散,“多點”位于郊區(qū)建成區(qū)人口集中區(qū)域。這一空間聚集特征與上海市人口在空間上呈現(xiàn)“一核心,多組團”的集聚分布特征相一致。

(3)上海市常態(tài)化核酸采樣點的冷熱點分布明顯,熱點區(qū)域均集中在中心城區(qū),并呈現(xiàn)出以中心城區(qū)為中心,由“熱點”到“冷點”的圈層式擴展分布特征。

(4)構(gòu)建耦合度模型對上海市常態(tài)化核酸采樣點與人口的耦合度進行評估分析,總體來說上海市的核酸采樣點的空間布局相對合理,與人口分布具有較高匹配度,工作日和周末均約有70%的網(wǎng)格單元的耦合度處于較高及高度耦合水平;中低耦合水平的網(wǎng)格單元主要位于崇明區(qū)、嘉定區(qū)、青浦區(qū)、金山區(qū)和浦東新區(qū)東南沿海區(qū)域;不同時點來看,工作日的耦合度高于周末。

綜上可得,本文基于上海市常態(tài)化核酸采樣點及移動通信信令數(shù)據(jù),從整體的角度出發(fā)對上海市常態(tài)化核酸采樣點的空間分布特征進行了分析,并對分析結(jié)果進行了空間可視化展示,直觀地反映出上海市常態(tài)化核酸采樣點的方向特征及冷熱點區(qū)域等空間分布整體情況,而與人口分布的耦合度分析也可揭示上海市常態(tài)化核酸采樣點分布與人口分布的協(xié)調(diào)程度,為后續(xù)全市范圍內(nèi)核酸采樣點的空間布局優(yōu)化提供參考,服務(wù)提升上海市常態(tài)化核酸采樣點的布局合理性。由于采樣點數(shù)據(jù)的局限性,缺乏服務(wù)時長和工位數(shù)等屬性信息,較難對核酸采樣點的服務(wù)能力作進一步分析。因此在未來的研究中,可在獲取核酸采樣點屬性信息的基礎(chǔ)上,結(jié)合交通、環(huán)境等因素,對采樣點服務(wù)能力和核酸檢測的需求作進一步的匹配性分析,找出具體的采樣點布局盲點和需要改善服務(wù)能力的區(qū)域,為核酸采樣點的布局優(yōu)化提供更加科學和有針對性的意見和參考。本文對于常態(tài)化核酸采樣點的總體空間布局分析也可為后續(xù)核酸采樣點空間可達性、覆蓋范圍、服務(wù)能力等一系列研究提供基礎(chǔ)參考。