基于人际接触网络的新冠疫情城市精细化防疫研究
批准号:
62102362
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
张勇涛
依托单位:
学科分类:
物联网及其他新型网络
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
张勇涛
中文摘要
2019年末我国爆发了由急性呼吸道综合症冠状病毒2型引发的新冠肺炎疫情,截止目前,疫情已蔓延至全球223个国家和地区,超过1亿人感染,给世界人民的生产生活带来前所未有的影响。为阻止疫情传播,世界各国纷纷出台各种类型的城市封锁措施。虽然严格的出行管制措施有效阻止了疫情的蔓延,却带来严重经济损失。因此改善当前城市不合理的全局化防疫政策,提出一套更具针对性和精细化的防疫策略至关重要。为实现该目标,本项目首先通过构建时序型人际接触网络建立了人际接触行为与疫情城市内传播的相关性,并提取五个关键拓扑指标实现疫情传播的定性分析。接着,基于空间型人际接触网络对疫情在城市内的传播模式进行定量分析和物理建模。最后,通过构建时空混合型人际接触网络,有效识别城市对疫情传播有显著影响的关键区域,并提出三种不同的精细化防疫措施。本项目有效改善了当前的防疫政策,为新冠疫情以及其它重大传染病防疫工作提供了坚实的理论基础。
英文摘要
The epidemic of covid-19 caused by SARS-COV-2 began in China in the end of 2019. Till now, the pandemic has spread to 223 countries and regions around the world, and more than 100 million get infected during the period, which affects the production and lives of people around the world. To inhibit the spread of covid-19 effectively, different kinds of city-level lockdown measures are proposed by governments around the world. However, strict travel restrain measures could inhibit the spread of covid-19 effectively at the cost of huge economic losses. Therefore, it’s crucial to improve the current unreasonable city-level epidemic prevention policies, and then propose a more targeted and fine prevention measures. In order to achieve this goal, the project first establishes the relation between social contact behaviors of people and the spreading of epidemic in cities by constructing a temporal social contact network. Then we propose five key topology-based indexes to analyze the spread of covid-19 qualitatively. We next analyze the spreading pattern of covid-19 quantitively and propose a corresponding physical model based on spatial social contact network. Finally, we discriminate the key region in a city that has a significant effect on the spreading of covid-19 through constructing a temporal-spatial social contact network, and then propose three different fine epidemic prevention measures. The project improves current prevention policies effectively, and provides lots of theoretical insights into the prevention works for covid-19 and other major infectious diseases.
自 2019 年底暴发的新冠疫情以来,全球累计已有逾 6.5 百万人因此丧生,各国经济与社会运行也遭受了前所未有的冲击。为了有效阻止病毒蔓延,世界各个国家纷纷宣布进入紧急状态并接连实施大规模封锁措施以抑制疫情大范围传播。虽然严格的出行管制措施可以从源头上阻止疫情蔓延,但却会带来巨大的经济损失。即便到了 2025 年,国际货币基金组织(IMF)预测 2024 年的全球经济增速仅为 3.2%,较 2023 年的 3.3% 继续放缓,说明疫情期间管控带来的影响仍在持续。在此背景下,本项目“基于人际接触网络的新冠疫情城市精细化防疫研究”旨在利用大规模移动数据与网络科学方法,实现对城市内部和跨区域疫情传播机理的深入解析,并在精准防控与社会经济正常运转之间寻求平衡。项目依托近 20 万名手机用户的轨迹大数据(其中含万余名确诊病例的匿名信息),首先构建了时序型人际接触网络,提炼出衡量潜在接触程度的“协同定位事件”指标,并结合改进的流行病学模型,对城市疫情的动态感染率进行了实时估计;研究结果发现,不同城市确诊病例的空间分布普遍呈现截断幂律特征,传播中心在时间尺度上相对稳定,这为预测疫情的峰值时点和可能波及范围提供了重要依据。随后,项目进一步提出“区域距离”方法以应对多源暴发场景,能够在全球或跨区域范围内量化评估差异化旅行管控措施的效果,并为如何在避免“大规模封锁”所带来的经济社会损失的同时有效抑制疫情跨区传播提供了可行性建议。研究显示,若对重点区域实施分级管控或针对交通枢纽精准施策,可在减少整体封控强度的同时延缓病毒扩散速度。综上,本项目在疫情对经济复苏构成持续压力的当下,通过人际接触网络、离散轨迹分析与流行病学模型的有机融合,系统揭示了城市内外疫情传播的时空演化规律,为政府部门制定更具针对性、灵活性和精准度的防疫政策提供了科学支撑,也为今后应对可能出现的重大传染病威胁奠定了重要的理论基础和实践指导价值。
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