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中国人口流动网络时空演化及其对新冠疫情传播的影响

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  • 万方数据
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基于2020年1月1日至2月29日的手机信令数据构建全国尺度人口流动网络,研究了疫情-春节叠加影响下的人群流动行为的时空演化规律,并实证检验了流动网络结构特征在疫情传播中的作用.研究结果表明:大流行对人口流动模式的破坏存在年龄和距离异质性,削弱了高层级城市在人口流动网络中的重要性,并重塑了城市间人口流动强度分布规律.各时间段流动网络度分布均呈现"低度饱和,高度截断"的幂律特征,不同年龄群体迁移模式的城市分异性揭示了不同层级城市居民工作压力存在分化,且分化趋势在年轻人群中更为显著.研究还发现,流动网络拓扑结构与当地疫情传播之间存在因果关联性,采用时间断点回归模型实证检验了流动网络度中心性、接近中心性和特征向量中心性3项结构特征在封控政策对当地疫情传播的影响中起到部分中介作用.本研究对深入理解人口流动网络结构特征在重大公共卫生事件传播中的影响具有重要的理论和实践意义.
Spatiotemporal Evolution of Human Mobility Networks in China and Its Impact on COVID-19 Transmission

石峰、袁韵、曹炜威、贾建民

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西南交通大学经济管理学院, 成都 610031

服务科学与创新四川省重点实验室, 成都 610031

清华大学经济管理学院, 北京 100084

中国民用航空飞行学院民航飞行技术与飞行安全重点实验室, 四川广汉 618307

中国科学院成都计算机应用研究所, 成都 610029

香港中文大学(深圳) 经济管理学院, 广东深圳 518172

深圳市人工智能与机器人研究院, 广东深圳 518129

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手机信令数据 人口流动网络 新冠肺炎疫情 时间断点回归 中介效应

7207407272042009FZ2022ZX54

2022

10.3969/j.issn1005-2542.2022.06.009

系统管理学报
上海交通大学

系统管理学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.033
ISSN：1005-2542
年,卷(期)：2022.31(6)
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