人口流动性对新冠肺炎疫情传播水平的影响：基于空间交互模型与SEIR模型

基于空间交互模型,利用2020年新冠肺炎疫情发生初期中国疾病预防控制中心各地区新型冠状病毒感染数据,运用莫兰指数测算疫情分布的空间相关性,同时构建SEIR模型,推导和预测新冠肺炎疫情传播水平变化趋势,从而解析人口流动性对中国新冠肺炎疫情传播水平的主要影响机制和特征。研究表明：中国新冠肺炎疫情的分布呈现空间正相关性,疫情传播水平受到临近省份感染人数的影响;SEIR模型预测结果表明,减少乘坐公共交通工具和人口集聚,能够显著降低潜伏者和感染者人数;总体而言,在控制传染系数、易感人群的比例和接触人数的条件下,区域人口流动强度与新冠肺炎疫情传播水平呈同方向变化,完善流动人口的管理是降低新冠肺炎疫情感染人数的有效手段。