城市群新冠疫情時(shí)空分布格局與分異機(jī)制的地理探測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2021-02-15 00:19
自從2019年12月湖北武漢爆發(fā)新型冠狀病毒(COVID-19)以來,疫情在全國(guó)范圍內(nèi)迅速傳播并蔓延。城市群既是我國(guó)新型城鎮(zhèn)化主體特定的空間組織形態(tài),也是相互連接的城市網(wǎng),集合了相當(dāng)數(shù)量不同性質(zhì)、類型和等級(jí)規(guī)模的城市,城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高、人口密度大,交通發(fā)達(dá),是疫情傳染擴(kuò)散-關(guān)聯(lián)的重點(diǎn)區(qū)域,因而跨區(qū)域感染風(fēng)險(xiǎn)高,聯(lián)防聯(lián)控難度大。以疫情集中地區(qū)城市群為研究對(duì)象,通過核密度分析聚焦重點(diǎn)研究的城市群,從多層空間尺度對(duì)疫情在數(shù)量、人口遷移和空間分布上進(jìn)行測(cè)度,利用空間自相關(guān)分析疫情分布特征,運(yùn)用地理探測(cè)器方法客觀地測(cè)度城市群疫情發(fā)展的差異性主導(dǎo)因素,從景觀格局中挖掘相關(guān)主導(dǎo)因子,為生態(tài)、安全的空間規(guī)劃和治理提供科學(xué)依據(jù)和思路。結(jié)果顯示:(1)全國(guó)范圍感染人數(shù)核密度高值區(qū)的空間分布與長(zhǎng)江中游城市群和三大沿海城市群范圍耦合,首位核心城市確診感染數(shù)在城市群中占比均較高,城市群疫情擴(kuò)散分布呈現(xiàn)典型的由核心城市向外輻射的特征,湖北地區(qū)遷出的人數(shù)對(duì)遷往地區(qū)的疫情形勢(shì)構(gòu)成一定程度的影響;(2)全國(guó)范圍的COVID-19感染人數(shù)和感染增長(zhǎng)率分布存在顯著空間集聚特征,城市群范圍感染人數(shù)的空間聚集性從長(zhǎng)江中游...
【文章來源】:生態(tài)學(xué)報(bào). 2020,40(19)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:13 頁(yè)
【部分圖文】:
疫情空間分異影響因子探測(cè)結(jié)果(q統(tǒng)計(jì)量)
全國(guó)累計(jì)確診病例數(shù)自1月20日有數(shù)據(jù)記錄以來,一直處于上升階段,結(jié)合趨勢(shì)圖可將疫情劃分為3個(gè)階段:爆發(fā)期(1月20日—2月12日),從傳播開始,確診數(shù)量增長(zhǎng)為快速上升趨勢(shì),該階段后期急劇增加(2月12日,湖北省對(duì)新增確診病例標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了調(diào)整,當(dāng)日新增的14840例中包含了臨床診斷病例13332例);發(fā)展期(2月12日—3月2日),累計(jì)確診人數(shù)漲幅度較前一階段有所放緩,平均增長(zhǎng)率為24.18%;控制期(2月28日—5月),新增確診得到有效控制,累計(jì)人數(shù)趨于平緩,平均增長(zhǎng)率為1.97%,成功緩解了疫情。為了反映疫情發(fā)展的時(shí)空變化,將不同階段數(shù)據(jù)繪制成雷達(dá)圖,因?yàn)槲錆h及相鄰城市疫情的烈度和形勢(shì)都顯著不同于其它地區(qū),數(shù)據(jù)樣本沒有包含湖北省?梢钥闯,數(shù)量上各省(直轄市)COVID- 19感染確診數(shù)量差別較大,疫情區(qū)域面積較大的集中在廣東、河南、浙江、安徽和江西等省,而增長(zhǎng)情況在爆發(fā)期增長(zhǎng)面積最多,進(jìn)入發(fā)展期大部分地區(qū)確診人數(shù)均有增加,而控制期則面積變化總體較小,僅在上海、黑龍江、廣東等地有較明顯的增加(圖1)。3.1.2 COVID- 19感染熱點(diǎn)區(qū)域與城市群耦合特征
為體現(xiàn)疫情的空間密度分布,將市域尺度的確診累計(jì)病例矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行要素轉(zhuǎn)點(diǎn),使用核函數(shù)計(jì)算各單位面積的量值,并將各個(gè)點(diǎn)擬合為光滑錐狀表面,對(duì)核密度值高的區(qū)域以高亮形式顯示,從而用熱力圖形式呈現(xiàn)疫情空間密度分布(圖2)。我國(guó)感染COVID- 19的人數(shù)在空間分布中整體表現(xiàn)出明顯的不均勻聚集特征:以武漢為中心的區(qū)域是明顯的高密度區(qū),以此為中心向周圍輻射,湖北省其他城市則為中高密度區(qū),在北京市周邊,浙江、江蘇、上海等地,以及廣州地區(qū)都是中高密度區(qū)。與湖北省相鄰的河南省、安徽省、江西省、湖南省等周邊區(qū)域以及黑龍江哈爾濱等地區(qū)中密度區(qū),其余為中低密度區(qū)。以胡煥庸線為界,界線以西普遍體現(xiàn)為低密度區(qū)。進(jìn)一步將疫情核密度圖與城市群區(qū)域進(jìn)行疊加分析,可以看出COVID- 19感染的高密度區(qū)與長(zhǎng)江中游城市群相吻合,中高密度區(qū)分別與京津冀城市群、長(zhǎng)江三角洲城市群和珠江三角洲城市群區(qū)取相重合。因此,本文圍繞以上四大城市群做進(jìn)一步研究分析。3.2 城市群人口遷徙與疫情演化分布
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于時(shí)變參數(shù)-SIR模型的COVID-19疫情評(píng)估和預(yù)測(cè)[J]. 喻孜,張貴清,劉慶珍,呂忠全. 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020(03)
[2]陜西省新型冠狀病毒肺炎疫情的早期傳播動(dòng)力學(xué)研究[J]. 白堯,劉昆,陳志軍,陳保忠,邵中軍. 中華醫(yī)院感染學(xué)雜志. 2020(06)
[3]新冠肺炎疫情傳播的一般增長(zhǎng)模型擬合與預(yù)測(cè)[J]. 張琳. 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020(03)
[4]新冠肺炎爆發(fā)前期武漢外流人口的地理去向分布及影響[J]. 許小可,文成,張光耀,孫皓宸,劉波,王賢文. 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020(03)
[5]規(guī)劃提高城市免疫力——應(yīng)對(duì)新型冠狀病毒肺炎突發(fā)事件筆談會(huì)[J]. 段進(jìn),楊保軍,周嵐,張京祥,葉斌,羅海明,劉奇志,柴彥威,張文佳,葉裕民,李志剛,肖揚(yáng),陳宏勝,王承慧,武廷海,王蘭,周素紅,龍瀛,張松,段德罡,錢睿,周文竹,張帆,石邢,鄭德高,楊濤,冷紅,周江評(píng),汪芳,曹康,張國(guó)華,楊宇振. 城市規(guī)劃. 2020(02)
[6]中國(guó)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張對(duì)景觀格局演化的影響[J]. 李廣東,戚偉. 地理學(xué)報(bào). 2019(12)
[7]中國(guó)城市群土地利用互補(bǔ)性比較研究——以14個(gè)城市群為例[J]. 閆曼嬌,陳利根,龍開勝,蘭民均. 地理研究. 2019(12)
[8]高質(zhì)量發(fā)展下的生態(tài)城市評(píng)價(jià)——以長(zhǎng)江三角洲城市群為例[J]. 徐麗婷,姚士謀,陳爽,徐羽. 地理科學(xué). 2019(08)
[9]空間交互視角下中國(guó)城市群耕地變化影響因素分析[J]. 劉殿鋒,周泊遠(yuǎn),何建華,孔雪松,劉耀林. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(16)
[10]長(zhǎng)江中游城市群城市生態(tài)承載力時(shí)空格局及其影響因素[J]. 沈威,魯豐先,秦耀辰,謝志祥,李陽(yáng). 生態(tài)學(xué)報(bào). 2019(11)
本文編號(hào):3034093
【文章來源】:生態(tài)學(xué)報(bào). 2020,40(19)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:13 頁(yè)
【部分圖文】:
疫情空間分異影響因子探測(cè)結(jié)果(q統(tǒng)計(jì)量)
全國(guó)累計(jì)確診病例數(shù)自1月20日有數(shù)據(jù)記錄以來,一直處于上升階段,結(jié)合趨勢(shì)圖可將疫情劃分為3個(gè)階段:爆發(fā)期(1月20日—2月12日),從傳播開始,確診數(shù)量增長(zhǎng)為快速上升趨勢(shì),該階段后期急劇增加(2月12日,湖北省對(duì)新增確診病例標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了調(diào)整,當(dāng)日新增的14840例中包含了臨床診斷病例13332例);發(fā)展期(2月12日—3月2日),累計(jì)確診人數(shù)漲幅度較前一階段有所放緩,平均增長(zhǎng)率為24.18%;控制期(2月28日—5月),新增確診得到有效控制,累計(jì)人數(shù)趨于平緩,平均增長(zhǎng)率為1.97%,成功緩解了疫情。為了反映疫情發(fā)展的時(shí)空變化,將不同階段數(shù)據(jù)繪制成雷達(dá)圖,因?yàn)槲錆h及相鄰城市疫情的烈度和形勢(shì)都顯著不同于其它地區(qū),數(shù)據(jù)樣本沒有包含湖北省?梢钥闯,數(shù)量上各省(直轄市)COVID- 19感染確診數(shù)量差別較大,疫情區(qū)域面積較大的集中在廣東、河南、浙江、安徽和江西等省,而增長(zhǎng)情況在爆發(fā)期增長(zhǎng)面積最多,進(jìn)入發(fā)展期大部分地區(qū)確診人數(shù)均有增加,而控制期則面積變化總體較小,僅在上海、黑龍江、廣東等地有較明顯的增加(圖1)。3.1.2 COVID- 19感染熱點(diǎn)區(qū)域與城市群耦合特征
為體現(xiàn)疫情的空間密度分布,將市域尺度的確診累計(jì)病例矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行要素轉(zhuǎn)點(diǎn),使用核函數(shù)計(jì)算各單位面積的量值,并將各個(gè)點(diǎn)擬合為光滑錐狀表面,對(duì)核密度值高的區(qū)域以高亮形式顯示,從而用熱力圖形式呈現(xiàn)疫情空間密度分布(圖2)。我國(guó)感染COVID- 19的人數(shù)在空間分布中整體表現(xiàn)出明顯的不均勻聚集特征:以武漢為中心的區(qū)域是明顯的高密度區(qū),以此為中心向周圍輻射,湖北省其他城市則為中高密度區(qū),在北京市周邊,浙江、江蘇、上海等地,以及廣州地區(qū)都是中高密度區(qū)。與湖北省相鄰的河南省、安徽省、江西省、湖南省等周邊區(qū)域以及黑龍江哈爾濱等地區(qū)中密度區(qū),其余為中低密度區(qū)。以胡煥庸線為界,界線以西普遍體現(xiàn)為低密度區(qū)。進(jìn)一步將疫情核密度圖與城市群區(qū)域進(jìn)行疊加分析,可以看出COVID- 19感染的高密度區(qū)與長(zhǎng)江中游城市群相吻合,中高密度區(qū)分別與京津冀城市群、長(zhǎng)江三角洲城市群和珠江三角洲城市群區(qū)取相重合。因此,本文圍繞以上四大城市群做進(jìn)一步研究分析。3.2 城市群人口遷徙與疫情演化分布
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于時(shí)變參數(shù)-SIR模型的COVID-19疫情評(píng)估和預(yù)測(cè)[J]. 喻孜,張貴清,劉慶珍,呂忠全. 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020(03)
[2]陜西省新型冠狀病毒肺炎疫情的早期傳播動(dòng)力學(xué)研究[J]. 白堯,劉昆,陳志軍,陳保忠,邵中軍. 中華醫(yī)院感染學(xué)雜志. 2020(06)
[3]新冠肺炎疫情傳播的一般增長(zhǎng)模型擬合與預(yù)測(cè)[J]. 張琳. 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020(03)
[4]新冠肺炎爆發(fā)前期武漢外流人口的地理去向分布及影響[J]. 許小可,文成,張光耀,孫皓宸,劉波,王賢文. 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020(03)
[5]規(guī)劃提高城市免疫力——應(yīng)對(duì)新型冠狀病毒肺炎突發(fā)事件筆談會(huì)[J]. 段進(jìn),楊保軍,周嵐,張京祥,葉斌,羅海明,劉奇志,柴彥威,張文佳,葉裕民,李志剛,肖揚(yáng),陳宏勝,王承慧,武廷海,王蘭,周素紅,龍瀛,張松,段德罡,錢睿,周文竹,張帆,石邢,鄭德高,楊濤,冷紅,周江評(píng),汪芳,曹康,張國(guó)華,楊宇振. 城市規(guī)劃. 2020(02)
[6]中國(guó)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張對(duì)景觀格局演化的影響[J]. 李廣東,戚偉. 地理學(xué)報(bào). 2019(12)
[7]中國(guó)城市群土地利用互補(bǔ)性比較研究——以14個(gè)城市群為例[J]. 閆曼嬌,陳利根,龍開勝,蘭民均. 地理研究. 2019(12)
[8]高質(zhì)量發(fā)展下的生態(tài)城市評(píng)價(jià)——以長(zhǎng)江三角洲城市群為例[J]. 徐麗婷,姚士謀,陳爽,徐羽. 地理科學(xué). 2019(08)
[9]空間交互視角下中國(guó)城市群耕地變化影響因素分析[J]. 劉殿鋒,周泊遠(yuǎn),何建華,孔雪松,劉耀林. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(16)
[10]長(zhǎng)江中游城市群城市生態(tài)承載力時(shí)空格局及其影響因素[J]. 沈威,魯豐先,秦耀辰,謝志祥,李陽(yáng). 生態(tài)學(xué)報(bào). 2019(11)
本文編號(hào):3034093
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