基于活动的接触网络尺度特征与大城市中的疫情传播
物理与社会
2020-08-03 v2 种群与进化
摘要
鉴于城市化进程加速与新发大流行威胁，需要更精细的模型来理解疾病传播并考察不同城市类型下干预策略的影响。我们引入了一种完全机制化、基于活动且具备高时空分辨率的流行病学模型，其利用从全尺度城市综合出行需求与供给模型中获取的个人轨迹。通过在两个具有代表性合成人口与出行模式的全尺度城市中模拟 COVID-19 演变，我们分析了基于活动的接触网络。我们观察到，两个城市中的公共交通接触均呈无标度分布，工作接触服从 Weibull 分布，而购物或休闲接触呈指数分布。我们还考察了公交网络的影响，发现移除该网络可抑制疾病传播，而工作对于峰值后的疾病扩散同样关键。我们的框架经现有病例与死亡数据验证，展示了追踪溯源的潜力，以及对疫情控制策略的详细社会人口与出行分析。
引用
@article{arxiv.2006.06039,
title = {Activity-based contact network scaling and epidemic propagation in metropolitan areas},
author = {Nishant Kumar and Jimi B. Oke and Bat-hen Nahmias-Biran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.06039},
year = {2020}
}
备注
19 pages, 9 figures