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　　近日，復旦大學餘宏傑課題組聯合國防科技大學呂欣課題組，在大規模人群時空特征分析與政策演化評估領域取得重要進展。研究基于540萬用戶的累計匿名網格移動數據，分析了上海市新冠疫情暴發期間（2022年2-6月）人群移動行為與防控政策演化、以及與實際感染風險之間的相互作用。基于實時、準確的網格化累計人口流動信息，可以在保證個體隱私安全的前提下，及時評估和調整公共管理政策尊龍凱時人生就是博，為幹預措施的靶向施策、精準評估和系統優化等提供重要的科學決策證據，促進新時代背景下的智慧社會治理優化。

　　近年來青青草國產線觀觀看，移動大數據、數字化追蹤、人工智能技術等不斷深入拓展應用到公共安全與危機管理中來，使全面快速地分析大規模群體行為成為，實施科學的精準靶向幹預成為可能，有力推動了基于時空大數據開展人群移動模式的研究，促進新時代背景下的智慧社會治理優化。新冠疫情期間已有多項研究利用此類數據分析新冠病毒的時空傳播規律。然而，以往研究多聚焦在國家或城市尺度，較少研究回答新冠疫情暴發導致的人群移動模式變化在城市內部以及不同人群 （例如，年齡、性別等） 間是否存在異質性。此外，由于較難獲取完整、準確的新冠流行病學監測數據 （例如青青草國產線觀觀看，不同年齡組人群COVID-19的報告率、缺少報告病例的地理位置等空間信息） ，尚無研究在高精度空間尺度上將新冠的流行病學與人群移動建立關聯，回答在不斷演化的防控政策背景下人群移動模式的異質性，及其對新冠傳播的影響。

　　為回答上述關鍵科學問題，該研究將上海市劃分為7355個1km×1km的地理網格，基于移動定位和去隱私化技術，從540萬用戶提取了上海市SARS-CoV-2 Omicron BA.2疫情暴發期間 （2022年2-6月） 網格之間的小時級人群流動信息青青草國產線觀觀看尊龍凱時人生就是博。此外，課題組通過公開來源，系統收集了上海市Omicron BA.2疫情暴發期間新冠病毒感染者 （包括有症狀患者和無症狀感染者） 的信息。為應對此次暴發疫情，上海市採取了多輪次的全市核酸篩查，極大降低了COVID-19的漏報率，為開展人群移動與新冠病毒傳播動力學研究提供了高質量的流行病學數據。

　　根據上海市採取的防控措施和疫情流行情況，將疫情劃分為五個階段 （2月15日-2月28日：疫情暴發前；3月1日至3月31日：全市封鎖前；4月1日至4月30日：全市封鎖；5月1日至5月31日：部分解封；6月1日至6月30日：完全解封） ，進而分階段估計了出行頻次和出行距離尊龍凱時人生就是博，並採用Informap算法刻畫了移動網絡特征以及城市網格社區結構的動態變化。

　　研究結果表明，疫情暴發前平均每人每天的出行頻次為1.365，中位出行距離為6.035km。移動網絡中共識別出40個社區，其中最大的佔上海市陸地面積的8%。隨著疫情進展和幹預措施的變化，全市封鎖期間，出行頻次降至最低 （下降87.3%） ；出行距離降至1.205km，其中約79%的出行在3km內 （圖1） 。

　　圖1. 上海市疫情期間出行頻次與出行距離的變化。A：平均每人每天的出行頻次與每日新增感染人數，B：疫情暴發前人群移動的空間分布，C：按出行距離分層的人群移動的構成比與中位出行距離，D：每日出行距離的累計概率分布

　　疫情前的40個社區也分解成221個更小的社區單元，拆解了緊密連接的市中心-郊區結構青青草國產線觀觀看。完全解封後，出行頻次在一週內快速恢復至疫情前的90.5%，其中3km內的短距離出行恢復最快，超過了疫情前水平；而30km以上的長距離出行僅恢復至疫情前的一半，社區數量也僅降至54 （圖2） 。

　　圖2. 不同階段網絡結構的變化。A-E分別對應不同的疫情進展階段。每個節點對應一個社區，節點大小與社區大小成正比，箭頭粗細與社區之間的人群移動量成正比

　　此外，研究還發現網格水平的疫情流行情況及幹預措施對人群移動變化的影響存在空間異質性。3月28日浦東封鎖前，網格內疫情越嚴重，其出行降低的比例也越大。例如，感染人數超過50的網格內，人群移動平均降低78.7%，而無疫情報告的網格僅降低13.0%。5月16日後的部分解封期間，高風險地區依然嚴格封控，主要分布在城郊和郊區的低風險地區則逐漸開始恢復出行。出行的恢復程度與網格內的新增感染人數呈顯著負相關，例如，感染人數超過50的網格，出行僅恢復12.6%，而無疫情報告的網格已恢復至84.1% （圖3） 。

　　圖3. 疫情流行情況以及幹預措施對人群移動變化的影響。A：封鎖前新冠感染人數（上層地圖）以及出行降低比例（下層地圖）的空間分布，B：封鎖前出行降低的比例與新增感染人數之間的關系，C：部分解封階段新冠感染人數（上層地圖）以及出行恢復比例（下層地圖）的空間分布，D：部分解封階段移動恢復的比例與新增感染人數之間的關系

　　最後，研究比較了不同人群 （年齡和性別） 出行頻次、出行距離以及移動網絡社區結構的差異，並利用3月1日-25日的新冠疫情數據分析了人群移動與新冠感染風險之間的相關性。結果發現，疫情暴發前30-59歲人群的出行頻次最高 （1.457） ，出行距離最長 （6.195km） ；而70歲以上老年人出行頻次最低 （0.596） ，出行距離最短 （4.350km） 。全市封鎖前，所有年齡組中，更多的出行頻次與更高的感染發生率顯著相關 （Pearson =0.904, p=0.035） ，更長的出行距離與更大範圍的感染面積也顯著相關 （Pearson =0.894, p=0.040） 。各年齡組人群的移動網絡特征也存在顯著差異。例如，30-59歲人群的平均度 （考慮流入與流出的連邊總數） 是16-18歲人群的40倍，其社區結構連接最為緊密 （社區大小排名前10的社區所佔面積為37.250%） 、社區數量最少 （141） 。同樣發現男性比女性出行距離更長、出行頻次更高、社區結構更為緊密以及社區數量也更少，相應地其感染發生率更高、感染的面積更大 （圖4） 。

　　圖4. 不同年齡和性別人群出行頻次尊龍凱時人生就是博、出行距離以及移動網絡社區結構的變化。A-C：疫情暴發前、全市封鎖期間以及全市解封後按年齡和性別分組的出行頻次與出行距離；d-f：左側表示按社區大小排名前10的社區佔上海市面積的比例，右側表示總的社區數量，其中填充部分表示至少覆蓋10個網格的社區數量；g-h：不同階段按年齡和性別分組的度分布

　　與使用行政邊界 （如區青青草國產線觀觀看、縣） 數據相比，在城市範圍內以1km2的高分辨率來開展社會治理，能夠刻畫更細粒度的人群活動特征。本研究利用高精度的手機信令數據和新冠流行病學疫情數據，結合空間尺度及人口學特征，對上海市SARS-CoV-2 Omicron BA.2疫情暴發期間人群移動行為的變化進行了深入評估，闡明了移動行為的變化與實際感染風險之間的相互作用。研究結果有助于設計城市內的空間靶向幹預措施，為呼吸道傳染病的精準防控提供重要參考。此外，基于實時、準確的人口流動信息，可及時評估和調整疫情防控策略，為疫情防控的精準分析、精準施策等提供重要的科學決策證據，減少對人群生活和社會經濟的影響。

　　復旦大學公共衛生學院青年研究員張娟娟和國防科技大學講師譚索怡為論文共同第一作者，國防科技大學呂欣教授和復旦大學餘宏傑教授為論文共同通訊作者尊龍凱時人生就是博。本研究得到國家自然科學基金重點項目（82130093）、國家自然科學基金基礎科學中心項目（72088101）、國家傑出青年科學基金（72025405）、上海市青年科技啟明星項目（22QA1402300）、國家自然科學基金青年基金（72001211）等資助。

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