南都讯 记者朱倩随着2月10日深圳企业陆续复工,新冠肺炎疫情防控工作进入第二阶段。深圳大学今日发布《新冠肺炎疫情防控时空分析研究报告》,依据大数据模型对全市复工与错峰管控进行疫情传播状况的模拟。研究结果显示,当全市复工率为80%,新冠肺炎传播风险较大,当复工率降至60%,相对综合收益最明显。

该报告由深圳大学校长李清泉带领完成

该报告由深圳大学校长李清泉带领,深圳大学城市空间信息工程系与深圳大学医学部公共卫生学院联合完成。据深圳大学城市空间信息工程系系主任乐阳教授介绍,该研究的初衷是为深圳防疫第二阶段工作做准备,主要聚焦两方面:1、减少人群流动量对深圳市新冠肺炎发病风险的影响;2、不同复工比例对疫情传播的影响。研究基于深圳公交系统出行数据、手机数据,考虑深圳市人口密度、人群流动、新冠情况等本市参数,以SEIR/SIR传染病模型为基础,模拟新冠在人口移动中传播的物理过程中的四类群体,S群体:可被感染人群(如尚未感染人群),E群体:暴露群体(即已感染未发病确诊人群,有报道潜伏期也有传染性),I 群体:已感染人群(确诊病例),R群体:从I群体撤离的人群(如已发病隔离,已治愈带有抗体或已死亡)。其中的模型参数新冠传染能力(R0值),仍是全球性难题,该报告采用香港大学计算的R0值,新冠潜伏期保守采用14天,佩戴口罩比例设为97%。

复工复学表格(复工和防疫如何平衡)(1)

复工复学表格(复工和防疫如何平衡)(2)

复工复学表格(复工和防疫如何平衡)(3)

SEIR模型对于防控措施的引入显示,当人流量受到控制到原来的80%时,疫情峰值会有一定程度的下降,当人流量降至50%情况下,深圳市的疫情高峰会显著减弱更多,同时高峰到来的时间会发生延迟。而不同时间恢复正常人群流动量,对深圳市新冠肺炎发病风险的影响不大。假设人流严格管控状态下第7天、第14天,、第30天恢复到正常人群流动量,虽然会影响高峰到来的时间,但高峰值几乎不变。因此,考虑部分有序复工,同时控制有限人群流动量可能是比较合理的措施。

复工人群比例达到多少才是较为合理的方式?

在企业生存和经济发展的压力下,复工人群比例达到多少才是较为合理的方式呢?该团队夏吉喆博士将全市复工人群设定了不同比例,如20%,40%,60%,80%,并模拟出与之相应的疫情传播风险系数。

复工复学表格(复工和防疫如何平衡)(4)

模拟显示,未来30天,当全市复工人群比例为20%时,新冠传播风险最小;80%时,新冠传播结果与基本认知相符,即复工人群居住相对聚集的街道、商务区集中的街道,以及具有大型交通枢纽的街道疫情传播风险较高;其中部分街道还存在模拟病毒流行周期较长的问题。而当复工比例为40%时,风险系数的确相比减少50%以上;但是复工比例为60%时,疫情传播风险率相对较低,与80%复工率相比,风险系数峰值减少46%,均值减少36%,是个相对较优的平衡点。

着手进行相当于步行五分钟可达小社区的更精确区域分析

目前该报告给出的风险区域以街道为单位,研究团队已着手进行更精确区域疫情传播风险指数的分析,以及复工后公共交通的优化调度模拟。“我们计划再做精细化到250米×250米空间分辨率的模拟,相当于步行五分钟左右可达的小社区。”随着研究的进一步深入,人与人的交互,公共交通服务对疾病传播的影响都将得到更精准的分析和优化,为防疫工作提供更具针对性与可行性的参考。

图片来源:深圳大学发布《新冠肺炎疫情防控时空分析研究报告》

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