新冠肺炎疫情对民族地区人口流动的影响

新冠肺炎传播的主要渠道是宏观和微观的人口流动,而人口和物资流动又是推动经济发展、保证人民生活水平的重要手段,对于经济发展相对落后的民族地区而言尤其重要。该文基于百度迁徙数据证实了人口流动数据与城市GDP指标具有极强的相关性,并对新冠疫情期间民族地区城市的人口流入、人口流出和城市内人口流动情况进行量化分析,研究表明受疫情影响,2020年春节后我国城市人口流动呈现先大幅度下降后缓慢上升趋势,并且疫情后人口流出量和人口流入量减少反映了我国长途人口流动受限,而城市内人口流动增加反映了疫情后短途流动略有增加。新冠肺炎疫情对全国不同民族地区的影响差异较大,西北民族地区受疫情影响尤其明显,个别城市平均人口流动量下降50%以上,而对西南民族地区的影响相对较小。通过对疫情期间民族地区人口流动和经济变化进行统计分析,并对各个城市受疫情影响程度进行刻画,有助于针对这些地区制定出更有效的防控策略和扶贫帮扶措施,该分析结果可为相关部门提供决策参考。     

基于SIQR模型的新冠肺炎期间深圳市防控措施分析

自新型冠状病毒肺炎爆发以来,以中国深圳市为代表的输入型地区疫情随着各项防控措施的出台很快趋于稳定.通过传播动力学SIQR(susceptible infectious quarantined recovered)模型模拟深圳市真实疫情发展,并对各项防控措施的力度进行打分,对不同措施得分下的疫情发展进行模拟.结果表明,若武汉推迟"封城"15 d,深圳的染病人数将增长69. 5倍.当前深圳输入人口管控为80分、个人防疫措施为92分、城市内部人口流动管控为84分.与全球其他地区相比,深圳市全方位和大力度的疫情防控有效避免了疫情在当地的爆发.当放松人口流动管控至40分时,若个人防疫力度为60分,感染人数会增至约900人;但若个人防疫力度为20分,感染人数会增至4百万人以上.因此,在疫情期间适当放松人口流动管控时,应时刻保持高水平的个人防疫力度.     

突发公共卫生事件下城市公交传播疫情模型

为了揭示城市公交运行对城市内新型冠状病毒肺炎（COVID-19）传播的影响,通过建立考虑迁入者的F-SEIR模型,针对区域人口流动对疫情传播的影响进行分析。在考虑密闭公共交通工具内部疫情传播特性的基础上,建立了城市公交传播COVID-19模型。利用武汉市公交IC卡数据和公交车辆GPS数据,以武汉市160个街镇作为分析单元进行案例实证。结果表明：在公交影响下,城市疫情传播加速,多处出现“飞点传播”现象,整个城市感染者数量达70 446人。及时采取公交停运举措可使感染者数量降低18.64%～28.34%,实施越早,感染者数量减少越多。模拟COVID-19疫情中官方于2020年1月23日采取公交停运措施,其预测结果与官方公布疫情数据拟合优度达0.9675。相关研究成果和发现有助于揭示公共交通对城市内部疫情传播的影响,为复工复产后以及其他重大公共卫生事件发生时的风险判断及政策制定提供理论及决策依据。     

公共卫生教育的双斑块SIR传染病模型的敏感性分析

建立了考虑公共卫生教育的双斑块迁移SIR传染病模型,并采用PRCC方法和灵敏度指标法分别对模型基本再生数与地方病平衡点进行了敏感性分析,给出了各参数对系统动力学性态及各斑块疾病传播的影响.结果表明:公共卫生教育有利于控制疾病的传播,但恢复率是对疾病传播最敏感的负相关参数,故在进行公共卫生教育的同时,还应注重治疗水平的提高.另外,人口的流出都有利于本地区疾病的控制,但不利于其他地区疾病的控制,所以,疾病爆发后有必要控制人口的流动.     

人口净流出严重地区小城镇规划路径探讨——以安徽省临泉县为例

人口净流出地区指常住人口小于户籍人口的地区,户籍人口与常住人口之差为净流出人口。根据"六普"统计数据,笔者将净流出人口与户籍人口的比例作为衡量人口净流出程度的指标,人口净流出程度大致划分为三个级别:0-10%之间为一般程度净流出,10.1-20%之间为中等程度净流出,大干20%为严重程度净流出。人口净流出严重地区是我国当前人口跨区域流动的典型地区,由于人口大量流出,面临许多特殊问题和发展矛盾。     

高铁对经济发展的影响

高铁与社会经济发展的关系受到了学术界和政府部门的共同关注。该文系统地综述了近年来有关高铁影响经济发展的理论和实证研究。一方面,总结了高铁影响经济发展的理论机制,回顾了高铁对可达性、人口流动和聚集、劳动力就业、生产率等方面的影响,突出介绍了高铁对经济空间结构的影响。另一方面,总结了高铁对产业的影响和对区域经济增长的影响。在此基础上,讨论了高铁可能带来的负面效应,并提出了相应的政策建议。最后就研究内容提出了一些建议。     

短视频在旅游目的地形象构建中的角色分析与建议

学界对于短视频与旅游目的地形象的交叉研究多以营销传播属性为切入点,强调短视频作为市场营销工具的运用,鲜少涉及短视频在旅游目的地形象构建中的深入分析。文章从认知载体和创新工具两个角度展开,对短视频在旅游目的地形象构建中的角色进行描述性研究,分析了短视频对旅游目的地形象构建的正向影响和创新作用,并对旅游目的地形象构建中的短视频应用给出了建议。     

旅游目的地形象感知对网络口碑的影响——以桂林为例

以桂林为对象,通过在新浪微博上跟踪调查在线发表评论的游客,从旅游目的地形象感知的角度探讨网络口碑的驱动因素。研究发现,旅游目的地形象对于游客满意和口碑有着显著的影响,其中基础设施和服务对网络口碑的影响最强烈,其影响程度超过桂林旅游的核心属性"自然风光"。本研究确认了旅游目的地形象对网络口碑的影响作用,指出旅游目的地形象建设不可忽视非核心属性。     

基于真实人际接触数据的新冠肺炎校园传播与防控

随着新冠肺炎疫情在中国的稳定,复学成为目前广大人民群众最关心的热点问题。学生和老师在学校长时间聚集和面对面接触增加了相互传染疾病的风险,虽然学校停课一般被认为是缓解流行病的最可行策略,然而大面积的隔离往往伴随着高昂的社会经济成本甚至会造成社会恐慌。所以在学校出现疫情时,需要尝试使用更加细致科学的防控措施。该文基于真实人际接触数据模拟新冠病毒在校园内的传播,通过计算学生之间的有效距离制定防控措施。研究发现学生在校园内与同班级、同年级学生接触较多,所以当在校园中发现病例时,及时封闭患者班级、年级就可控制住疫情的发展,能取得与封闭学校近似、甚至更好的效果。此外,在无封闭和施加防控措施情况下,分别对无症状患者比例和潜伏期传染性对校园疫情影响进行了分析。在施加防控措施后,每种情况下的疫情都会得到控制,并且会很快迎来疫情好转的时间点。该研究有助于学校选取合适的防控措施,准确评估无症状患者和潜伏期传染性对疫情的影响。     

旅游目的地品牌形象影响因素实证研究

分析旅游目的地品牌知晓度、品牌知名度、品牌质量、品牌信任度和游客抱怨对旅游目的地品牌形象的影响程度和影响机制,研究发现:(1)旅游目的地的品牌知晓度、品牌知名度、品牌质量、品牌信任度显著正向影响旅游目的地品牌形象;(2)游客抱怨显著负向影响旅游目的地品牌形象.从数值方面来看,游客抱怨对品牌形象的影响程度最大.     

新冠肺炎疫情影响下区域产业网络风险传导效应研究

新冠肺炎疫情的突发和快速蔓延,使我国区域产业经济面临严峻挑战。疫情导致部份产业供给中断和需求下滑,并通过产业链扩散蔓延至整个网络,极易引发系统性风险。为模拟疫情影响下区域产业供应链的风险传导效应,该文通过构建我国区域产业网络,引入网络级联失效模型,模拟湖北产业供给中断、需求下滑以及不同产业产能受限和需求下降的情况下,停产和流动性风险的传导效应。结果显示,风险的扩散呈现突变态势,存在临界时间点。临界点前风险扩散较为缓慢平稳,一旦突破临界点,则加速蔓延使整个产业网络在短时期内陷入瘫痪。不同产业在供给侧和需求端的冲击影响下,对系统性风险水平的影响具有异质性。     

喷气织机引纬工艺参数的最佳选择

本文讨论了喷气织机喷嘴的喷气时间、供气压力、主喷嘴喷气的开始时间及主喷嘴和储纬器微风等引纬工艺参数对纬纱飞行的影响．通过观察纬纱的飞行状态及其到达右侧布边时间,提出了能使织机顺利生产的最佳供气压力和喷气时间,这比喷气织机说明书设定的供气压力和喷气时间小,减少了耗气量。     

新冠肺炎非均匀感染力传播模型与干预分析

新冠肺炎疫情在中国得到有效控制,为干预分析提供了实证研究基础。基于SIR扩展的非均匀感染力模型,以2020年1月20日?3月23日数据构建全国、湖北、武汉3层次分形子模型,应用吉布斯抽样和机器学习高斯过程回归获得参数估计,模拟差异化场景进行干预敏感度分析,模型在参数设置和精度优化方面有所突破。研究发现降低接触是有效抑制疫情的核心杠杆,其敏感度是其他杠杆的3.5倍以上。强弱场景边际效应不对称,反映了中国方案对帕累托最优的趋近。模拟分析评估了干预成效,为我国和全球其他国家后续判断疫情风险、掌控干预节奏、制定防控策略提供有益参考。     

警觉与疾病的传播次序性对动力学的影响

近年来,基于双层网络研究疾病传播与警觉传播的相互作用已引起广泛关注。在该模型框架下,疾病通过物理接触网络传播,而有关疾病的警觉信息则通过虚拟接触网络传播,两个网络具有相同的节点,但对应的连边不同。已有的模型在进行理论分析时,多假设警觉意识的传播先于疾病的传播(ordered model),考虑到在真实情况下,疾病传播和警觉意识的传播难以区分先后顺序,因此该文提出了一种不考虑传播次序的模型(concurrent model)。通过研究发现,两种模型给出相同的疾病爆发阈值,但却给出不同的传播范围,当警觉意识传播率较小的时候,无序模型对应的感染范围会小于有序模型对应的感染范围,但是随着警觉意识传播率的增加,结果会发生反转,即无序性模型会导致疾病的感染范围大于有序性模型。     

基于迁徙数据估计武汉感染新型冠状病毒的人员数量

根据武汉迁徙数据,该文通过统计分析2020年1月29日至2月9日全国50个城市感染新型冠状病毒的确诊人数比率,估计了武汉市感染病毒的人员数量。研究发现湖北省内15个城市的患者确诊比率在均值和中位数上低于省外35个城市的均值和中位数。截至2月9日,利用湖北省内城市确诊比率的均值、中位数和最大值估计,武汉市感染病毒的人数分别是已经确诊人数的2.1倍、2倍和3.9倍。利用省外城市确诊比率的均值、中位数和最大值估计,武汉市感染人数分别是已经确诊人数的3.6倍、2.6倍和8.7倍。最后利用Bootstrap方法对省内外城市的均值和中位数做了稳健性估计。     

基于引入隐形传播者的SEIR模型的COVID-19疫情分析和预测

在传统SEIR模型基础上，引入了“隐形传播者”的概念，并利用2020年1月25日至2月22日的COVID-19疫情数据进行模型拟合，并对结果进行分析。同时，利用拟合好的模型对2020年2月22日之后的演化情况进行仿真。结果显示，引入隐形传播者的SEIR模型在拟合和预测性能上有显著提升，降低了50%～70%的拟合误差；拟合系数表明，在疫情前期和后期携带病毒人群占潜伏者的比例分别为30%和5%，被确诊的概率由7%上升为40%，核酸检测技术趋于成熟；隐形传播者初期人数约为70 000，在国家有效管控下，目前控制在2 500名附近；预测3月中旬为“拐点”，4月底居民可恢复正常生活，最终累计确诊数在100 000左右。     

基于Web数据挖掘的COVID-19流行病学特征分析

基于Selenium数据挖掘技术，通过对2020年2月4日?22日新浪微博“肺炎患者求助超话”中690例有效病例的分析，获得了新浪微博中真实求助病例的流行病学特征。研究发现，求助患者97.6%来自于武汉，重点集中在武昌、硚口、汉阳等中心城区，与当地的医疗资源和人口密度成正比。微博求助病例主要分布在2020年2月4日?7日，随着医疗资源紧张程度的缓解，通过微博求助的病例明显减少。求助患者确诊日期主要分布在2020年1月16日?2月6日，与中国疾控中心发布的病例分布情况基本一致。求助患者年龄分布中位数为60岁，明显高于中国疾控中心发布的数据，但与武汉市中心医院的数据基本吻合。该文研究结果说明，针对重大突发性传染病，微博等社交媒体除了在舆论传播上发挥作用，在流行病学分析上也具有重要意义。基于社交媒体的实时性和广泛性，结合数据挖掘和大数据分析等方法，有助于决策层快速掌握一线真实情况。     

基于时变参数-SIR模型的COVID-19疫情评估和预测

该文基于COVID-19疫情发展到2020年2月1日所呈现的特点,对SIR模型进行了修正,使用易感再生数、当日感染率和潜伏感染率来求解病毒演化动力学方程,研究了感染人数的变化趋势,并分析了政府防控措施对趋势变化产生的影响。结果表明,从2020年1月24日后,政府的防控措施有效降低了病毒蔓延趋势。与1月24日之前呈现的趋势相比,截至2020年2月1日,实际感染人数较原趋势预估人数下降了超1/2。易感再生数、当日再生数和潜伏再生数都大幅度降低。基于目前的趋势,对易感再生数、当日感染率、潜伏感染率随时间的变化进行了分析,利用时变参数对疫情发展进行了预测。结果表明在2020年2月9日左右,疫情发展会达到高峰,随后确诊人数将出现下降。     

用人工神经网络对SARS疫情进行分析与预测

采用三层结构的反向传播网络(backpropagationnetwork,简称BP网络),对SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型.并利用实际数据拟合参数,针对山西的疫情进行了计算仿真.结果表明,该网络模型算法收敛速度较快,预测精度很高.     

基于空穴理论的复杂网络传染病传播控制

针对传染病的传播与控制问题,应用复杂网络进行建模,模型支持非指数形式的传播和康复概率函数,具有准确的预测精度,控制措施考虑边移除和节点移除对传染病发展的影响,控制参数可自由调节.文中利用空穴理论对模型进行了数学解析,得到了可以进行数值计算的解析结果,仿真实验证实了解析结果的准确性.对控制措施的实验表明加强重点人群防控对...