摘 要

新冠肺炎传播具有一定的空间特性，本文湖北为例开展新冠肺炎在省域范围内的空间分布特征分析，为新冠肺炎基于省域的防控和预防提供理论依据。

首先，本文汇总整理了湖北省17个市州2020年1月23日至2020年2月26日新型冠状病毒肺炎发病率，并与湖北省地级市级行政区划电子图层进行关联，从而建立新型冠状病毒肺炎发病率的GIS数据库；然后利用ArcGIS 10.2软件对每周新型冠状病毒肺炎发病率进行可视化展示和空间全局诊断，分析新型冠状病毒肺炎发病率在湖北省的全局空间分布模式；另外，利用OpenGeoDa软件研究每周新型冠状病毒发病率在局部区域的空间分布不稳定性和集聚性。

研究结果表明：湖北省疫情的全局空间自相关性逐渐降低，反映了疫情从爆发到逐渐被有效控制，防控措施效果明显。湖北东部地区为疫情高值聚集显著的热点地区，中部为随机分布，西部地区为疫情低值聚集的冷点地区。GM(gray model)模型拟合湖北省其余市州（除去武汉市）1月23日至1月28日的新冠肺炎发病率的精度为“好”，预测1月23日和1月28日的结果的相对误差较低。

关键词：传染病；空间自相关；GM模型；

Abstract

The spread of covid-19 has certain spatial characteristics. This paper takes hubei province as an example to analyze the spatial distribution characteristics of covid-19 in the provincial region, so as to provide theoretical basis for prevention and control and prevention of covid-19 based on the provincial region.

First, this paper summarized the incidence of covid-19 in 17 cities and states in hubei province on January 23, 2020, January 23, solstice, February 26, 2020, and correlated it with the electronic layers of administrative divisions at the prefectural and municipal levels in hubei province, so as to establish a GIS database of the incidence of covid-19.Then, ArcGIS 10.2 software was used to visually display and globally diagnose the incidence of covid-19 every week, and the global spatial distribution pattern of the incidence of covid-19 in hubei province was analyzed.In addition, OpenGeoDa software was used to study the spatial distribution instability and agglomeration of novel coronavirus morbidity in local areas every week.

The results showed that the global spatial autocorrelation of the epidemic in hubei province was gradually reduced, which reflected the effective control of the epidemic from the outbreak to the outbreak, and the effect of prevention and control measures was obvious.The eastern part of hubei province is a hot spot with high epidemic value, the central part is a random distribution, and the western part is a cold spot with low epidemic value.The accuracy of the GM (gray model) in fitting the incidence of covid-19 in other cities and states of hubei province (except wuhan) on January 23 (solstice) on January 28 was "good", and the relative error in predicting the results on January 23 and January 28 was relatively low.

• Key Words：Infectious diseases; Spatial autocorrelation; The GM model;

目 录

第一章 绪论 1

1.1研究背景和意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.3论文主要内容和章节组织 2

第二章 研究基础 3

2.1空间自相关分析方法 3

2.1.1空间权重矩阵的建立 3

2.1.2全局空间自相关 4

2.1.3局部空间自相关 6

2.2灰色模型 7

2.2.1灰色模型简介 7

2.2.2 GM（1,1）模型的建模步骤 8

第三章 湖北省疫情空间自相关分析 12

3.1数据来源 12

3.1.1新冠肺炎疫情数据 12

3.1.2人口数据 12

3.1.3地图数据 12

3.2疫情时空分布情况 12

3.2.1湖北省各市州新冠肺炎发病率空间分布特征 13

3.2.2湖北省各市州新冠肺炎发病率时序图分析 14

3.3新冠肺炎发病率的全局空间自相关特征 16

3.4新冠肺炎发病率的局部空间自相关特征 18

3.4.1新冠肺炎发病率局部Getis-Ord Gi^*热点探测 18

3.4.2 Moran散点图分析 20

第四章 湖北省疫情GM分析 23

第五章 总结和展望 25

5.1工作总结 25

5.2工作展望 26

参考文献 28

致 谢 30

绪论

1.1研究背景和意义

2019年底不明原因肺炎在全球陆续爆发，给人类社会造成极大的危害，尤其影响人类生命健康和全球经济。此次疫情给全球卫生领域带来一次巨大的挑战。2月28日，世界卫生组织（WHO）宣布，将新型冠状病毒肺炎（简称新冠肺炎）全球风险级别提高为“非常高”^[1]。截至4月1日24时，据31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告，现有确诊病例1863例（含重症病例429例），国内现有疑似病例153例。累计确诊病例81589例，累计治愈出院病例76408例，累计死亡病例3318例，累计追踪到密切接触者709570人，尚在医学观察的密切接触者20072人^[2]。

经过政府、组织和个人的全国、全社会协作，目前疫情形势已经得到控制。国内的疫情已从起初的蔓延扩散、确诊患者人数激增的阶段，进入疫情逐步控制的阶段。国内累计患者数最多的省份湖北省的新增患者连续多日为零，疫情防控效果显著，但疫情防控不能放松，需要科学把握数据，精准研判疫情变化。

湖北省是遭受此次疫情受到的灾害最严重的省份，研究湖北省COVID-19发病率随时间发展在空间上的聚集情况的变化和预测新冠肺炎发病率有利于验证在突发性公共安全危机防止策略的有效性，帮助决策者制定科学合理的疫情防治手段。

1.2国内外研究现状

自新冠肺炎爆发以来，国内外已有学者在其各自的领域开展了一系列深入的研究，并取得了显著的成果。目前相关的研究主要分为四类。第一类是有关新冠肺炎的医学研究。这些研究主要介绍了新冠肺炎的诊断标准、临床症状、防护防治和康复治疗^[3]。第二类是有关新型冠状病毒（SARS-CoV-2）的病毒学研究。这些文章研究了新型冠状病毒的基因测序，例如Zhou P等的研究表明，SARS-CoV-2的基因序列和SARS冠状病毒有79.5％的序列一致^[4]。此类研究结果为疫苗针对性研制奠定了基础。第三类是有关新冠肺炎的流行病学研究。这些文章主要根据已有的数据研究了流行病学的建模（如SEIR^[5]）并分析、预测疫情的走向。其中的一个主要成果是统计得出了新冠肺炎的潜伏期和估算基本再生数R₀，大部分文章得出的值在2到3之间^[6]。第四类主要研究新冠肺炎传播的时空特征和影响因子，如刘逸等根据广东省各地级市卫健委官网报告的确诊病例数据，分析了新冠病例在广东省的时空扩散特征以及各地级市疫情传播和变化的空间差异^[7]。漆翠芳等收集了全国各省的确诊病例数据，采取Pearson相关性分析和线性拟合回归分析评价了人口迁移、经济等影响因子与新冠肺炎传播和扩散的联系，得出了武汉迁入人口比、各省GDP对以输入病例为主的阶段病例数影响最大，城镇人口数、武汉迁入人口比、输入病例对继发病例为主的阶段病例数影响最大的结论^[8]。苏理云等运用空间统计方法进行分析，揭示了中国各省累计确诊人数的静态空间分布和动态演变规律^[9]。

1.3论文主要内容和章节组织

目前关于湖北省新冠肺炎发病率的空间自相关性的研究还比较少，因此本文的主要内容就是基于空间分析的方法研究该发病率的空间聚集性的变化并尝试利用灰色模型对除武汉以外的其余市州的发病率做出预测。