运动模式中的周期性塑造城市环境中的流行病风险
社会与信息网络
2018-09-17 v1 物理与社会
摘要
人类流动性的每日变化调节着新发疫情的扩散速度与严重程度，然而大多数流行病学研究假设静态接触模式。中国上海拥有超过 2400 万的高度流动人口，是高风险输入并随后全球传播传染病的交通枢纽。在此，我们使用由上海每小时交通数据所驱动的动力学元种群模型，估计了数千种疫情情景下的流行病风险。我们发现初始疫情增长率变化超过二十倍，取决于疾病引入的小时与街区。风险最高的引入发生在靠近市中心以及周五——周五连接了工作日与周末的交通模式，从而连通了原本互不相连的人群部分。这些时空热点的识别可为哨点监测与缓解传播策略提供更高效的目标。
引用
@article{arxiv.1809.05203,
title = {Periodicity in Movement Patterns Shapes Epidemic Risk in Urban Environments},
author = {Zhanwei Du and Spencer J Fox and Petter Holme and Jiming Liu and Alison P. Galvani and Lauren Ancel Meyers},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.05203},
year = {2018}
}