利用人口活动数字轨迹数据的新冠肺炎传播风险早期指标

诸如新冠肺炎等大流行的传播与人类活动密切相关。本文旨在基于从数字轨迹数据中获得的人类活动模式，明确并考察疫情初期城市疾病传播风险的早期指标。在本研究中，使用 Venables 距离（D_v）和活动密度（D_a）对 193 个美国县（截至 2020 年 3 月 31 日累计确诊数大于 100）的人类活动进行量化与评估。Venables 距离基于城市或县内人类活动的平均距离给出人类活动集聚程度的度量（距离越小可能导致接触风险越大）。活动密度给出县或城市总体活动水平的度量（活动越多可能导致风险越大）。据此，使用 Pearson 相关分析考察这两个人类活动指标与随后几周基本再生数之间的关系。结果显示，在所有县中人类活动指标与基本再生数之间均存在统计显著的相关性，并且它们之间还存在显著的先导—滞后关系（时间滞后）。结果还显示活动指标变化与基本再生数下降之间存在一至两周的滞后。该结果意味着人类活动指标在疫情初期提供了大流行传播风险的有效早期指标。因此，有关部门可通过主动监测每日 Venables 距离和活动密度来主动评估疾病传播风险。