目的:基于地理信息系統(tǒng),探索廣東省新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019,COVID-19）的空間分布特征及社會因素對疫情流行程度的影響。方法:收集廣東省報告病例信息,探索其發(fā)病重心軌跡的遷移情況、空間相關(guān)性;通過地理加權(quán)回歸模型探索人口密度、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、同期內(nèi)人口遷入指數(shù)和市內(nèi)出行強度這4個社會因素對COVID-19流行程度的影響。結(jié)果:至截止日,廣東省累計報告確診病例1 331例,新增病例流的重心軌跡始終在珠三角地區(qū)遷移。自2月2日,COVID-19存在顯著的空間聚集性。社會因素對COVID-19流行具有正相關(guān)關(guān)系。結(jié)論:廣東省COVID-19疫情雖然存在空間聚集性,但是高發(fā)聚集區(qū)較少且局限在珠三角地區(qū)。此外,人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、人口流入指數(shù)及市內(nèi)出行情況這3個社會因素對珠三角地區(qū)疫情的影響較大。 

【文章來源】：重慶醫(yī)科大學(xué)學(xué)報. 2020,45(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

廣東省新型冠狀病毒發(fā)病時空分布情況

2019年廣東省各城市的人口密度為162～6 521人/km2，人口較密集地區(qū)主要集中在深圳、廣州、東莞、佛山、中山及汕頭（圖4A）。人均國內(nèi)生產(chǎn)總值為2.5萬～18.6萬元/人，其中經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域主要是珠三角地區(qū)（圖4B）。人口流入指數(shù)為0.38～4.23，廣州、深圳為主要的遷入城市（圖4C）。市內(nèi)出行強度為1.14～3.93，一、二線城市如深圳、東莞、中山的市內(nèi)出行強度明顯低于粵西、粵東地區(qū)（圖4D）。圖3 廣東省COVID-19情況局部空間自相關(guān)分析

地理加權(quán)回歸分析的標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖及局部R2分布圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]人口流動背景下河北省新型冠狀病毒（2019-nCoV）城市分布特征及防控對策探討[J]. 武智勇,孫德堯.  河北民族師范學(xué)院學(xué)報. 2020(02)
[2]基于SIQR模型的新冠肺炎期間深圳市防控措施分析[J]. 徐韌哲,汪家偉,葉聲豪,王雄.  深圳大學(xué)學(xué)報(理工版). 2020(03)
[3]海南手機用戶新型冠狀病毒肺炎的知信行及防護行為影響因素研究[J]. 林柳婷,張帆,趙嬋娟,林國天,翟瑜菲,馮華諾.  海南醫(yī)學(xué)院學(xué)報. 2020(08)
[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. 2020(03)
[5]空間統(tǒng)計分析方法在艾滋病研究領(lǐng)域中的應(yīng)用[J]. 袁風(fēng)順,劉倫皓,劉小錦,劉莉.  預(yù)防醫(yī)學(xué)情報雜志. 2019(12)
[6]2011-2018年蘭州市HIV/AIDS流行特征及時空聚集性[J]. 陳繼軍,王宇紅,宋萍,馮愛娟,齊躍軍.  中華疾病控制雜志. 2019(12)
[7]中國典型法定報告?zhèn)魅静“l(fā)病率空間關(guān)聯(lián)性分析[J]. 朱斌,劉錦林,毛瑛.  中國公共衛(wèi)生. 2018(01)
[8]地理加權(quán)回歸在腦卒中病因探索中的應(yīng)用[J]. 王紀(jì)傳,劉瑞紅,李東芝,薛付忠.  山東大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版). 2017(08)
[9]珠三角地區(qū)建設(shè)用地擴張與經(jīng)濟、人口變化之間相互作用的時空演變特征分析[J]. 劉志佳,黃河清.  資源科學(xué). 2015(07)
[10]中國農(nóng)民旅游流網(wǎng)絡(luò)重心軌跡的演化[J]. 陳超,馬海濤,陳楠,陳胡玥.  地理研究. 2014(07)



本文編號：3253340