第七届青年地学论坛

2020年新冠肺炎疫情的爆发，对城市的生活方式造成了深远的负面影响。近年来，传染病无疑成为城市健康发展道路上的一大阻碍。想要促进城市发展，提高居民幸福度，相关政府部门就要做出明智的决策，在确保疫情防控的同时不影响城市居民的正常生活。而相关决策的制定离不开利用科学方法进行感染风险评估。本文基于人口时空动态模式，结合SEIR模型，利用百度热图、疫情统计数据、百度迁移指数、兴趣点（POI）等多源数据，构建一个基于人口时空动态模式的新型冠状病毒感染风险快速评估框架。该框架首先分析人口时空分布和新型冠状病毒感染风险间的关系；之后，进一步利用POI数据对人口时空动态分布特征进行挖掘；最后，在社区尺度对研究区新型冠状病毒逐时或固定时间段（上下班高峰期）感染风险进行快速评估。将该框架应用于人口流动和聚集度较高的旅游城市厦门岛，用于评估厦门岛不同时间和空间上的新冠病毒感染风险。研究结果表明：厦门岛人口分布具有高聚类性，复工后人口分布密度及高密度区域相较于复工前大，人口分布较密集区域的新型冠状病毒感染风险高，复工后较复工前感染率高、移出率低。相对于整个时段，厦门岛新冠疫情的感染率仍处于下降模式。该技术框架充分利用大数据、GIS空间分析的技术优势，有一定的普适性，可用于推广到其他城市传染病感染风险的快速评估。

新冠肺炎；人口时空动态变化；感染风险评估；SEIR模型；百度热图；迁移指数；兴趣点