基于大数据回溯新冠肺炎的扩散趋势及中国对疫情的控制研究

赵序茅; 李欣海; 聂常虹

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修订日期：2020-02-10

中文摘要: 自2019年12月以来，湖北省武汉市出现新型冠状病毒肺炎（简称“新冠肺炎”），随后疫情在全国范围内暴发。相关学者对此次疫情扩散趋势做了大量研究，但基于模型的估算普遍存在高估传染系数和感染人群的问题。基于此，利用大数据回溯新冠肺炎在全国扩散的趋势和传染系数，得出结论：（1）在扩散前期（2020年1月24号之前）武汉输出的人口是全国各城市（武汉除外）新冠肺炎扩散的主要威胁，之后每个省、自治区、直辖市的人口与确诊病例数的关系逐渐增强，体现出本地传播的趋势；（2）利用SEIR模型拟合武汉和北京两地新冠肺炎确诊病例得出真实传播系数（R₀），揭示武汉的R₀高于北京，考虑到人为控制因素，2019年12月1日—2020年2月9日两地的实际的R₀均大幅度下降。基于此，对疫情期间存在的问题进行针对性建议，并从数据上论证了中国政府对于疫情扩散强有力的控制能力，对阻止国内及世界范围的疫情扩散作出积极贡献。

中文关键词: 新冠肺炎大数据武汉北京

Abstract:In December 2019, COVID-19 appeared and started transmission in local population in Wuhan, Hubei Province. We analyzed the spread process of COVID-19 and found that imported number of passengers from Wuhan before the city closure is the main threat to other cities in China, whereas later on local transmission in those cities gradually become the main force of virus transmission. Based on SEIR model, we found that the basic reproductive number R₀ for Wuhan is much higher than that of Beijing. When pandemic control measures (traffic control, holiday extension, 14-day-long quarantine, etc.) are taken into account, the R₀ dropped substantially. China's progressive pandemic control policy ensures the situation under control, and the timely situation reporting and data sharing greatly contribute to the whole world fighting against this novel coronavirus.

keywords: COVID-19 big data Wuhan Beijing

文章编号： 中图分类号： 文献标志码：

基金项目:

作者	单位
赵序茅	兰州大学生态学创新研究院草地农业生态系统国家重点实验室兰州 730000
李欣海	中国科学院动物研究所北京 100101 中国科学院大学北京 100094
聂常虹	中国科学院动物研究所北京 100101

Author Name	Affiliation
ZHAO Xumao	State Key Laboratory of Grassland Agro-Ecosystem, Institute of Innovation Ecology, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
LI Xinhai	Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
NIE Changhong	Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China

引用文本：
赵序茅,李欣海,聂常虹.基于大数据回溯新冠肺炎的扩散趋势及中国对疫情的控制研究[J].中国科学院院刊,2020,35(3):248-255.
ZHAO Xumao,LI Xinhai,NIE Changhong.Backtracking Transmission of COVID-19 in China Based on Big Data Source, and Effect of Strict Pandemic Control Policy[J].Bulletin of Chinese Academy of Sciences,2020,35(3):248-255.