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「一览众山小-可持续城市与交通」
2020年 | 1月27日期
团队成员
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2
原文/Shengjie Lai-1、Isaac I. Bogoch-2、Alexander Watts-3,4、Kamran Khan-2,3,4、Zhongjie Li-5、Andrew Tatem-1
翻译/戴劭勍
编辑/众山小 校核/ 众山小
文献/ 戴劭勍 排版/杨骏
微博 | weibo.com/sustainablecity
注：作者姓名-后的数字代表对应的单位
1 WorldPop, School of Geography and Environmental Science, University of Southampton, UK. 2 Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, Canada. 3 Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Michael’s Hospital, Toronto, Canada. 4 Bluedot, Toronto, Canada. 5 Division of Infectious Diseases, Chinese Centre for Disease Control and Prevention.
联系原作者方式：
Shengjie.Lai@soton.ac.uk;
A.J.Tatem@soton.ac.uk
一览导读
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正文
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正文
一、
正文
截止至北京时间2020年1月25日，中国报告确诊2019新型冠状病毒（2019-nCoV）感染确诊病例1409人，疑似病例2032人，死亡病例42人，大部分病例来自湖北省武汉市。几乎所有省份都确诊了来自武汉的输入性病例，同时一些省份还报告了部分二次传播的病例。由于中国正处于长达40天的春节长假期间（从2020年1月10日到2月18日），国内迁徙旅游人数激增——这是世界上规模最大的年度人类迁徙，包括数亿人在整个国家范围内的迁徙，这可能加剧了病毒的传播。
本文使用消除了个人隐私信息并聚合过的2013到2015年人口流动数据，该数据来自百度基于位置信息的服务（LBS服务）数据，以及从国际航空运输组织（IATA）获得的2018年国际航空出行数据来探究从武汉到中国其他城市的迁徙者的流动模式，并分析在春运迁徙期间的2019-nCoV病毒在整个中国以及中国之外传播的风险。
本文使用2013到2015的LBS数据发现大规模的迁徙者在春节前倾向于从武汉前往相邻城市或者其他中国大城市（图1-图3；表1-表3）。输入性病例的数量与在春节前两周内来自武汉的输入风险具有高度相关性（图4）。此外，大部分外地的输入性病例在疾病暴发初期都出现了病征。尽管从2020年1月23日起，湖北省武汉市和其他一些城市已经实施了封城，但是这已经是在从武汉返乡的春运高峰期后期（图1）。如果在接收了大量武汉迁徙者的省份和城市（如北京，上海和广州）发生二次暴发，这些二次暴发很可能会在7天的全国春节假期结束后通过人口流动进一步传播到中国其他与这些城市有高度联系的城市（图5-图7）。此外，基于航空出行的历史数据，中国高风险城市与其他国家的连接性被定义为春节假期前后的三个月（表4-表5）。本文一开始关注的是非洲的一些特定目的地城市，因为这些区域疫情监测和卫生系统都很薄弱（表6-表7；图8-图9）。但是后续会将类似的风险评估扩展到世界的其他区域。
鉴于当前流行病学以及对该疫情流行病学的有限理解，本文通过历史数据得到的出行模式的发现可能有助于调整公共卫生干预措施。然而，必须注意的是，本文的分析是基于以往非疫情暴发年份的基础上假设出行模式“与往年相同”进行的迁徙，而目前我国正处于前所未有的状况，整个中国的人群迁徙可能会发生重大变化。本研究团队正在密切监测疫情，并会做进一步的分析，用来估计在春节与接下来的几个月期间，病毒在中国与国际间传播的风险。此外，本研究团队也想尝试评估中国城市交通封锁对于疫情控制的有效性，以及度假归来的人群迁徙对于2019-nCoV病毒传播的影响。
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图表：国内迁徙
二、
图表：国内迁徙
图一、湖北省和武汉市的县6个月内每天人群流动的模式。
阴影颜色含义：
绿色：春节前两周，红色：春节后两周，紫色：元宵节，粉色：清明节，红线：湖北省城市封城日；相对净流量=（流入量-流出量）/人口，基于2013-2014年百度人口流动数据。
表一、中国大陆春节前两周内接待来自武汉人群最多的前30个城市。
人口：2016年人口，国家统计局。
流量：2014年和2015年春节前两周内离开武汉市的人群百分比。数据来自中国互联网公司百度，专注于互联网相关和基于位置的服务，每天百度能接收到近90亿个位置的请求。
表二、中国大陆春节后两周内接待来自武汉人群最多的前30个城市。
人口：2016年人口，国家统计局。
流量：2014年和2015年自正月初一后离开武汉市的人群百分比。数据来自中国互联网公司百度，专注于互联网相关和基于位置的服务，每天百度能接收到近90亿个位置的请求。
表三、中国大陆春节前后接待来自武汉人群的省份排名。
除西藏和青海外，所有省份都报告了输入性或本地确诊病例。
人口：2016年人口，国家统计局。
流量：2014年和2015年春节前两周内以及自正月初一后离开武汉市的人群百分比。数据来自中国互联网公司百度，专注于互联网相关和基于位置的服务，每天百度能接收到近90亿个位置的请求。
图二、中国大陆城市在春节期间接待来自武汉的2019-nCoV感染人群的风险。
根据百度公司的人口流动数据，初步将城市级别的输入风险定义为每个城市在春节前后2周内接待来自武汉的人群在从武汉出发的人群总数中所占的百分比。
图三、中国内地省份在农历新年期间接待来自武汉的2019-nCoV感染人群的风险。
根据百度公司的人口流动数据，初步将省级输入风险定义为每个省在春节前后2周内接待来自武汉的人群在从武汉出发的人群总数中所占的百分比。
图四、输入性病例的时间分布及输入性病例数目与来自武汉人群在春节前前两星期内输入的风险之间的关系。
(A)-(C)来自武汉的输入病例的时间分布、发病情况、入院情况和各省诊断情况。
(D)各省报告的输入病例数与通过迁徙者输入的风险之间的关系。
根据百度公司的人口流动数据，初步将省级输入风险定义为每个省在春节前后2周内接待来自武汉的人群在从武汉出发的人群总数中所占的百分比。截至2020年1月24日，病例数据来自中国国家和地方卫生委员会网站。
图五、北京、上海和广东省的每个县6个月内每天人群流动的模式。
阴影颜色含义：
绿色：春节前两周，红色：春节后两周，紫色：元宵节，粉色：清明节；相对净流量=（流入量-流出量）/人口，基于2013-2014年百度人口流动数据。
图六、中国大陆城市在春节后的未来四周内接待来自18个高风险城市(蓝色圆圈，有2019-nCoV感染或者输入性病例的城市)的旅客的输入风险。
城市级别的输入风险初步定义为接待来自高风险城市的人群在从高风险城市出发的人群总数中所占的百分比。基于从百度获取的人口流动数据计算。
18个高风险城市包括武汉和其他省份春节前接待大量的来自武汉人群的17个城市:北京、上海、广州、郑州、天津、杭州、嘉兴、长沙、西安、南京、深圳、重庆、南昌、成都、合肥、福州、东莞。
图七、在春节后的四周内，中国大陆接待来自18个具有2019-ncov感染或输入性病例的高危城市(蓝色圆圈)人群的城市的估计连接性。
箭头表示城市级别输入风险的联系与方向,初输入风险。城市级别的输入风险初步定义为接待来自高风险城市的人群在从高风险城市出发的人群总数中所占的百分比。基于从百度获取的人口流动数据计算。
18个高风险城市包括武汉和其他省份春节前接待大量的来自武汉人群的17个城市:北京、上海、广州、郑州、天津、杭州、嘉兴、长沙、西安、南京、深圳、重庆、南昌、成都、合肥、福州、东莞。
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图表：大陆外出行
三、
图表：大陆外出行
表四、在三个月内接待了来自中国大陆18个高风险城市(图6)的航空旅客最多的全球前30位城市，时间为从春节前15天到春节后两个半月。
相对风险的初步定义为各个城市接待来自高风险城市（18个城市）航空旅客占高风险城市总出行旅客的百分比，基于从国际航空交通协会（IATA）获得的2018年2月到4月航空出行数据。注，2018年的春节是从2月16日开始。
表五、在三个月内接待了来自中国大陆18个高风险城市(图6)的航空旅客最多的全球前30位国家或地区，时间为从春节前15天到春节后两个半月。
相对风险的初步定义为各个国家或地区接待来自高风险城市（18个城市）航空旅客占高风险城市总出行旅客的百分比，基于从国际航空交通协会（IATA）获得的2018年2月到4月航空出行数据。注，2018年的春节是从2月16日开始。
图八、在春节前15天到春节后两个半月，这三个月时间内全球接待中国大陆18个高风险城市（图6）航空出行游客的城市地理分布。
航空出行游客流量最大的30个城市被标注在图上。基于国际航空交通协会（IATA）获得的2018年2月到4月的航空出行数据。2018年春节从2月16日开始。
表六、在三个月内接待了来自中国大陆18个高风险城市(图6)的航空旅客最多的非洲前30位城市，时间为从春节前15天到春节后两个半月。
相对风险的初步定义为每个非洲城市接待来自高风险城市（18个城市）航空旅客占高风险城市总出行旅客的百分比，基于从国际航空交通协会（IATA）获得的2018年2月到4月航空出行数据。注，2018年的春节是从2月16日开始。
表七、在三个月内接待了来自中国大陆18个高风险城市(图6)的航空旅客的非洲国家或地区，时间为从春节前15天到春节后两个半月。
相对风险的初步定义为每个非洲国家或地区接待来自高风险城市（18个城市）航空旅客占高风险城市总出行旅客的百分比，基于从国际航空交通协会（IATA）获得的2018年2月到4月航空出行数据。注，2018年的春节是从2月16日开始。
图九、在春节前15天到春节后两个半月，这三个月时间内非洲接待中国大陆18个高风险城市（图6）航空出行游客的城市地理分布。
基于国际航空交通协会（IATA）获得的2018年2月到4月的航空出行数据。2018年春节从2月16日开始。
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参考文献
四、
参考文献
1.Zhu N, et al. (2020) A Novel Coronavirus from Patients with Pneumonia in China, 2019. N Engl J Med. DOI: 10.1056/NEJMoa2001017
2.Chan J, et al. (2020) A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of a family cluster. Lancet. DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30154-9
3.Huang C, et al. (2020) Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5
4.Baidu Migration. http://qianxi.baidu.com/
5.Bogoch I, et al. (2020) Pneumonia of Unknown Etiology in Wuhan, China: Potential for International Spread Via Commercial Air Travel. Journal of Travel Medicine, taaa008, https://doi.org/10.1093/jtm/taaa008
同鼠疫做斗争，唯一的方式就是诚挚。我不知道诚挚通常指什么。但是就我的情况而言，我知道诚挚就是做好本职工作。
——加缪
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原文始发于微信公众号（一览众山小-可持续城市与交通）：抗击疫情特刊⑥ ︱2019年中国新型冠状病毒国内外传播的初步风险分析