【热点】在疫情防控中，大数据能做些什么？——以厦门市为例

 编者按 

2020年的新型冠状病毒疫情在春节期间的集中爆发，极大地考验了城市的管理体系、风险预测和应急服务能力。如何提升城市安全持续发展和灾害来临时的韧性应对能力，利用好高速发展的信息化技术和大数据分析手段尤为重要。文章重点介绍了疫情防控期间，厦门市规划数字技术研究中心联合厦门市交通运行监测指挥中心，如何尝试性的将互联网人口定位数据、交通流数据、城市产业数据等多源大数据，与传统基础地理信息和政务空间数据相结合，使之应用在人口流动监测、疫情潜在风险区识别、社会经济秩序恢复评估等方面，为疫情防控决策、居民出行指引、城市运行保障等提供基础支持。

【作者简介】

王代锋  谢炜灿  郑钧  张俊勇，厦门市规划数字技术研究中心。

黄永燊  林亚婷，厦门市交通运行监测指挥中心。

2020年春节，本应欢庆的日子却遭受疫情带来的伤痛，这场发端于去年12月的疫情牵动着数亿人民的心。厦门市地处中国华东地区、福建省东南端，是国家综合配套改革试验区、国家物流枢纽、东南国际航运中心、自由贸易试验区、国家海洋经济发展示范区、两岸新兴产业和现代服务业合作示范区、两岸区域性金融服务中心和两岸贸易中心，众多资源优势注定了厦门市春节前后人员流动规模较大，流动区域广，因此也给疫情防控带来一定的挑战。

1  疫情期间人口流动监测

疫情发展早期，对城市各类风险人员和未来输入风险人员的分类掌控，是重中之重，也是避免疫情扩散的先决条件。本研究应用2020年1月1日至23日春节前人口大数据，对春运期间厦门市人员流向与流动规模进行分析，结合历史和交通卫生检疫站（航空、水运、铁路、公路）最新采集的交通流等大数据，建立交通返程量预测模型，对春运期间厦门市人员采用各类交通方式的返程量进行预判，进而预估疫情扩散风险和人口回流程度，为采取有效防控措施提供参考依据。

1.1

疫情早期流出厦门的人群分析 

2020年1月1日至23日人口大数据显示，从厦门市流出至全国各地的返乡人群约310万人，其中省内占60%，省外占40%。厦门市省际人口流出规模约120万人，主要集中在江西（约24.6万人，约占7.8%）、广东（约11.4万人，约占3.6%）、贵州（9.7万人，约占3.1%）、河南（约9万人，约占2.9%）、四川（约8.9万人，约占2.8%）、湖南（约7万人，约占2.2%），流出到疫情严重的湖北省约7万人，其余省份约47万人（图1、图2）。

▲  2020年春节前从厦门市流出省外的返乡⼈人群空间分布

▲  2020年春节前从厦门市流出省外的⼈人数及⽐比例

流出至湖北省的返乡人群中，流向武汉市的人群占总的湖北省返乡人群的比例最大，1.4万人左右，约20%，其次是黄冈市和襄阳市（图3）。受疫情影响，流入至湖北省的人群短时间内无法返厦，对相关用人单位产生一定的影响。

▲  2020年春节前从厦门市流出到湖北省的返乡人数

省内返乡人群约190万人，主要流向漳州（约64万人）、泉州（约55万人）、龙岩（约24万人）和福州（约13万人），其他市县合计约33万人（图4）。可见，厦门与省内市县的人流联系强度最大，联系强度排前三的分别是漳州、泉州和龙岩。

▲ 2020年春节前从厦门市流出到省内返乡人数

由以上数据可知，春节前厦门市流出人口规模较大且流向地域广阔，给人员返程后的疫情防控带来一定挑战。春节前流出厦门的人群中，约60%流向省内，疫情期间，因公共交通出行可能存在一定风险，这部分人群大多会选择私家车交通方式回厦，因此，给公路交通疫情防控增加了难度。通过对疫情早期人口流出规模的分析，可为未来交通返程规模的预测提供基础数据，为社区（村）和交通一线防控工作的安排提供基本依据。

对卡口卫生防疫站，可固化分车型、分出行群体的查验方式。对来自重点地区、途径重点地区的不同出行群体，各类货车、客车、应急保障车等不同车辆类型，采取车辆分道疏解、前方提示、网络推送提醒等不同方式，强化交通疏导指挥，确保车辆人员有序通行。对体温异常人员应结合卫生防疫部门做好进一步处置安排。

在机场、火车站和码头等场所，可制定交通枢纽空间的人流交通组织方案，细化不同类型旅客的查验方式。对返厦人员经测温等程序后还需进一步处置的人员，设置专门的处置通道，与普通旅客加以区分。针对来自重点地区、途径重点地区的人员提前掌握动态信息，科学分类引导这类旅客到指定通道接受查验。

1.2

疫情防控期间交通返程量研判

受疫情影响，春节假期延长，学校推迟开学、企业延迟复工，返程客流相对分散，打破了传统的春运客流返程规律，给交通运输运力安排带来一定的挑战。返程疫情防控是防止疫情输入的关键一环，机场、车站、码头、高速公路收费站、普通国省道乃至乡村道路口等交通场所具有人流集中、转换的特点，存在进一步扩散疫情的风险。

疫情防控期间，在综合考虑疫情发展趋势和各地防控政策的基础上，构建了返程交通量预测模型，开展交通返程量的预判，以减少乘客等待时间、保障交通顺畅，为合理安排人力和相应设施的投入提供基础数据支撑。该模型参数主要包括：各交通方式分担率、车辆占有率、不同交通方式的交通流量、不同类型人群规模（全市人口规模、务工人数、大中专院校在校生人数、旅游人口规模等）以及厦门市与各省市的人流联系强度。在该模型的基础上，以周为单位对不同交通方式的返程量进行了预测。

结果显示，各交通枢纽在1月31日（传统春节法定上班时间节点），2月9日（企业复工节点）出现返厦高峰。随着疫情形势的好转，支持企业复工复产政策力度的加大，厦门市返厦人群持续增加，预计周末仍会出现返程小高峰，返程周期会拉长至3月初。

疫情防控阶段，厦门市交通出行呈现出以下特征：

（1）与同期相比，1月24日（除夕）前，各交通方式客流量与往年一致，之后，客流量下降幅度大。2020年春运返程客流呈现“日均强度显著减弱、客流峰值显著降低、时间跨度显著拉大”的特点，春运虽然结束，但仍出现返程小高峰；（2）返程客流大多选择私家车出行，公路交通分担率为80.8%-91.5%，车辆占有率（车辆占有率为检查人数和检查车辆数的比值）为2.41-2.65人/车，交通一线的防疫工作面临较大的查验压力。

基于以上分析，有关部门可针对车流高峰期、恶劣天气等特殊情况，提前做好相关预案，如采取“一站一案”措施，根据不同检疫站的车辆通行特征，通过增设检测车道及检疫设备、调配预备工作人员、优化交通组织、搭建雨棚式应急通道等方式，为此站的应急防护提供保障。

2  疫情潜在风险区识别 

2.1

疫情重灾区来厦人口识别

2020年1月1日至30日从全国各地流入厦门市约210万人，其中，省内约占66.8%，省外约占33.2%。流入厦门市的人群主要来自广东（约13.4万人）、江西（约6.7万人）、浙江（约6.1万人）、上海（约4.4万人）、江苏（约4.3万人）、北京（约3.7万人），湖北省约2.5万人，其他省份共计约29.1万人（图5、图6）。

▲ 1月1日-30日流入厦门人群的省外来源地和规模分布图

▲ 1月1日-30日从省外流入厦门的人数和比例

从湖北省流入厦门市的人群（约2.5万人），来源地主要集中在武汉市（约1.2万人），襄阳市（约0.3万人）、黄冈市（约0.2万人）和荆州市（约0.1万人），其他市县约0.7万人（图7）。返厦人员居住地主要集中在集美区、同安区和海沧区（图8）。基于此分析可为疫情的筛查、口罩等防控物资的发放、隔离酒店的调动、重要生活物质的调配及工作人员的安排提供参考。

▲  1月1日-30日从湖北省流入厦门的人数和比例

▲ 返厦人群居住地所在区

2.2

居家隔离人群空间分布

根据厦门市疫情防控政策，2月6日起部分返厦人群需居家隔离14天（厦门市应对新冠肺炎疫情工作指挥部，2020）。我们以大数据识别的厦门市仍需在家隔离观察的返厦人群居住地空间分布数据为基础，对各社区居家隔离的人口规模和密度空间分布特征进行了分析。

居家隔离人口规模排在前三的社区（村）依次为海沧区新阳街道的新垵村、湖里区殿前街道的高殿社区以及禾山街道的枋湖社区，人口密度较高的社区主要集中在本岛的中部（图9，以2月10日前14天返厦人群居住地所在社区为例）。返厦人数越多、密度越大的社区，疫情发生的潜在风险就越高。

▲  需居家隔离观察人群空间分布，(a)规模，(b)密度.（以2月10日前14天返厦人群居住地所在社区为例）

因此，有关部门应动员社区居民尤其是基层党组织人员参与到疫情防控第一线，同时，对于该部分人员事前做好岗前培训、安全防护教育，明确各类现场工作人员的职责分工等，使其快速熟悉业务流程，做到疫情防控不漏一户，不漏一人；加强领导干部在疫情防控中的监督检查作用，以严明的纪律推动疫情防控工作的有效落实；调动社会资源，适当增加防疫物资储备量；加大宣传教育力度，做好源头管控。

3  疫情后期社会经济秩序恢复评估

2月23日，习近平总书记在统筹推进新冠肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议上，深刻分析当前疫情形势和疫情对经济社会发展的影响，明确提出统筹推进疫情防控和经济社会发展工作的重点任务及重大举措，要落实分区分级精准复工复产。因此，基于大数据从交通流量和城市复工复产变化的角度对厦门市社会经济秩序恢复状况进行评估，可为政策落实情况提供参考。

3.1

车辆活跃度

交通系统是维持城市日常生产生活、应急救援和疫情防控工作开展的基础保障。交通运输是疫情防控非常时期的关键点，也是复工复产的“先行官”。交通流量是厦门市社会经济秩序恢复状况最直接、最显著的特征之一。

2月中旬以来，厦门市高速公路出入口车流量持续增加，2月27日返程指数是2月13日的3.7倍（图10）（其中返程指数=每日入厦车流量/2月13日相应值）。返程车流与通勤车流叠加，连日来，市内车流也在陆续增加，2月底厦门市车辆活跃度恢复至节前的70%左右，部分路段出现车辆缓行的情况。基于此分析，建议有关部门做好市内交通组织疏导的问题，并针对公共交通客流逐步回升的现象，合理调整发车班次，适当增加体温检测和信息登记工作人员。

▲ 厦门市高速入口车辆返程指数变化趋势

3.2

城市复工复产评估

疫情防控期间，为促进企业复工复产，厦门市出台一系列措施，本研究利用大数据对厦门市物流仓储用地、工业用地和商业服务业设施用地的复工状况进行了监测，各用地类型及内容如表1所示。

▲  用地类型（注：依据《城市用地分类与规划建设用地标准》（GB50137-2011））

文中三类用地范围以厦门市历年产业用地审批空间数据为基础进行划分，用地范围内工作人员利用互联网定位数据进行识别和筛选。并以2019年11月14日（节前工作日）、2020年2月14日（监测期）以及2月21日（监测期）时间节点的数据为例，依据返岗率对各地块复工状况进行评估，其中，返岗率定义为监测期工作人数占节前工作日工作人数的比例。

数据显示，截止2月21日厦门市工业用地返岗率平均约为56%、物流仓储用地返岗率平均约为51%、商业服务业设施用地返岗率平均约为44%，比上周（2月14日）增长了11%-14%（图11）。由此可见，厦门市支持企业复工复产政策的实施效果明显。

▲ 厦门市三类用地2月14日和2月21日返岗率

截止2月21日，翔安区工业用地返岗率最高，海沧区物流仓储和商业服务设施用地返岗率均最高。与岛外各区（海沧区、集美区、同安区和翔安区）相比，本岛（思明区和湖里区）三类用地平均返岗率相对较低（图12）。

▲  截止2月21日各类用地返岗率空间分布.

（a）工业用地，（b）物流仓储用地，（c）商业服务业设施用地.

在各地块返岗率数据的基础上，分别与批地数据、产业园区或商圈空间范围进行叠加分析，得到各企业、各产业园区和各商圈的复工复产情况，可为政府部门有针对性的解决各行业、企业、产业园区或商圈在复工中遇到的问题提供有效保障，进而确保复工防疫各项措施落实到位。相关部门可根据返岗率低的企业进行走访调研，实现精准帮扶，协助解决在防疫物资准备、员工返岗及管理、原料供应、仓储物流等方面遇到的困难，加速企业复工复产。

4  思考与展望

4.1

加强城市数据资源信息化平台的建设，

注重数据沉淀和挖掘应用

各交通枢纽历史流量数据对交通流量预测、交通运力调配有着重要的参考意义，人口流动特征对疫情防控和公共卫生的风险管理具有重要价值。

此次疫情防控工作中体现出数据资源分散，数据沉淀、挖掘和直观可视化展现欠缺等问题。基于此，我们应充分依托现有大数据平台，汇集各部门、企业和机构的数据，形成数据日常维护更新机制，保证数据的时效性和准确性，建立历史数据无限期存储机制，制定数据开放共享规则，实现需求共提、平台共建、成果共享，促进数据在各行业各领域的应用，不断拓展完善大数据平台功能，丰富应用场景，提高使用效率，充分发挥数据价值，提升城市的综合治理能力。

4.2

完善城市联防联控应急响应体系

此次疫情防控期间，大数据在病毒溯源、疫情监测、防控救治、资源调配等方面发挥了重要的的支撑作用，上至相关部委，下至基层社区均将大数据技术作为有效的防疫工具。基于此，我们应注重大数据技术的应用，综合利用多源数据，完善联防联控应急响应机制，为公众提供更完整、连续、准确、及时的信息，发挥大数据应用价值。

4.3

完善韧性城市建设

韧性城市的研究始于20世纪80年代，由于其动态调整、综合提升、多方合作、积极应对的风险应对理念、思路等理论创新和实践探索，成为国际社会在防灾减灾、风险管理、城市规划等学科领域关注的热点（杨敏行等，2016；李彤玥，2017；徐耀阳等，2018）。韧性城市研究方兴未艾，是未来发展的趋势，目前，对疫情背景下城市韧性进行研究，有助于为韧性城市的中国实践提供参考。

从国土空间规划、建设与管理的角度出发，我们应充分考虑各类安全风险因素，从公共卫生监管、城市风险安全评估、应急基础设施和服务设施的投入、应急物质储备和调用机制、应急产业布局、区域信息及资源共享等方面构建韧性城市公共安全运行体系，深入探讨运行管理系统的组织架构和日常运营模式，理清具体实施路径（邴启亮，2020）。

（本研究得到百度地图慧眼的大力支持，特此致谢！感谢审稿专家提出宝贵的修改意见和建议。）

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参考文献：

1 邴启亮. 建设韧性城市，是城市防疫的最佳方案. 城市PLUS, 2020-2-12.

2 李彤玥. 韧性城市研究新进展[J].国际城市规划,2017,32(05):15-25.

3 厦门市应对新冠肺炎疫情工作指挥部 厦门市应对新冠肺炎疫情工作指挥部第1-10号通告. 2020.

4 徐耀阳,李刚,崔胜辉等.韧性科学的回顾与展望:从生态理论到城市实践[J].生态学报, 2018, 38(15):5297-5304.

5 杨敏行,黄波,崔翀等.基于韧性城市理论的灾害防治研究回顾与展望[J].城市规划学刊, 2016(01):48-55.

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