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人流大数据:疫情传播风险变化与复工变奏曲

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2020-04-23

位和COVID-19新冠疫情分析平台,上线疫情输入风险指数、疫情传播风险指数和城市活力复原指数,监控基于人流数据的全国地级市疫情风险变化及复工节奏。数据每日更新。



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疫情输入风险


疫情输入风险来自从出发城市去往到达城市的人流。我们用出发地的存量确诊病例数(确诊人数-治愈人数)对人流加权,作为到达城市的输入风险。


图1 所示为基于百度迁徙数据的2月24日湖北省外城市间人口流动,每条线连接起点城市和终点城市,线的颜色和宽度代表从起点城市到终点城市的人流强度,颜色越红,人流越强。

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图1 湖北省外城市间人口流动



图2 所示为用疫情加权的人流 。线的颜色越红,到达城市的疫情输入风险越高。

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图2 湖北省外城市间疫情风险流动



图3 所示为从1月29日至2月24日的湖北省外每个城市的疫情输入风险变化。右侧的时空矩阵对所有城市按照疫情输入风险变化的模式进行了排序,输入风险最高的城市是东莞,其次是深圳和上海,接下来是广州、佛山、长沙、苏州、惠州、北京 ......  


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图3 湖北省外城市疫情输入风险变化




城市内疫情传播风险


城市内疫情传播风险由每个城市内部的出行强度、单位面积人口和城市内存量疫情计算而来。根据百度迁徙的定义,出行强度为该城市有出行的人数与该城市居住人口比值的指数化结果。


图4 所示为从1月29日至2月24日湖北省外每个城市内部的疫情传播风险变化。风险最高的城市为:深圳、上海、北京、广州、阜阳、重庆、温州、......

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图4 湖北省外城市内部疫情传播风险变化





疫情输入风险变化与城市内传播风险变化双评估

把疫情输入风险变化和城市内传播风险变化结合起来进行聚类计算,对各个城市进行疫情分级评估:




  • 绿色类别的城市,输入风险和传输风险都很高:深圳、上海、北京、广州、长沙、佛山、苏州、惠州、南阳、郑州、岳阳、宁波、杭州、成都、重庆、等;

  • 黄绿色类别的城市,传播风险相对较高但输入风险相对较低:阜阳、温州、济宁、等;

  • 浅绿色类别的城市,输入风险相对较高而传播风险相对较低:济南、无锡、嘉兴、泉州、绍兴、金华、九江、等;

  • ......

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图5 湖北省外城市疫情输入风险与传播风险双评估





城市活力复原指数与复工变奏曲


随着疫情稳步下降,复产复工提上日程。珠三角和长三角的城市率先复工抢人。经过各种努力,复工的情况究竟如何了?各城市在疫情风险和复工推动之间权衡得怎么样?



我们用每个城市内当前出行强度与去年农历同期出行强度的比值,来体现城市活力恢复程度,并用这个指标度量城市的复工节奏。根据百度迁徙的定义,出行强度为该城市有出行的人数与该城市居民人口比值的指数化结果。



外来务工人群节前纷纷返乡。根据2020年春节前15天(1月10日- 1月24日)每个城市每天的流入人口和流出人口,计算节前净流出人口,在地图上分类如下。颜色越红的城市,净流出人口越多,这些城市是中国的经济引擎。颜色越蓝的城市,净流入人口越多,它们是外来务工人员的家乡。

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图6: 2020年春节前人口净流出



节前人口净流出城市的复工节奏,从2月9日(正月十六)至2月25日,可以从下面这张图上体现出来。颜色越红,复工比例越高。

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图7: 节前人口净流出城市复工指数变化



2月25日的复工地图显示:

  • 大部分城市的复工比例都超过了50%。

  • 金华、泉州、江门、厦门、湖州的复工比例已超80%;

  • 复工比例少于50%的城市为乌鲁木齐、西安、郑州、廊坊、太原、天津、北京、海口、石家庄。

  • 北上广深四个大城市中,上海的步子快一些,已达63%;广州和深圳同步,58%;北京最谨慎,48%。

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复工是由政策推动的。对这些城市的复工指数、存量疫情和疫情输入风险进行聚类,评估各城市复工政策与疫情风险的权衡把握。

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复工政策与疫情风险的权衡把握



蓝紫色系的城市,疫情风险低。

  • 紫色城市的复工程度很低:天津、廊坊、石家庄、太原、西安、乌鲁木齐。

  • 浅蓝色城市的复工程度居中:嘉兴、无锡、贵阳、昆明、无锡。

  • 深蓝色城市的复工程度较高。


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绿色、粉色和白色城市,疫情风险中等,复工程度中等。


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红色和棕色城市,疫情风险高。红色城市复工相对谨慎,包括北京、温州、广州和深圳。棕色城市的步伐略微快一些,包括上海和长沙。


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位和COVID-19新冠疫情分析平台


位和COVID-19新冠疫情分析平台,是在位和GeoAI云平台的基础上进行二次开发形成的应用产品,包含疫情晴雨表、疫情动态变化、疫情空间分布和疫情趋势曲线几个系列,覆盖中国范围和国际范围。




晴雨表系列,播报从1月29日至今每个地区每一天的新增确诊数量变化、治愈率变化、死亡率变化、疫情输入风险变化、疫情传播风险变化和城市活力恢复变化,并按疫情发展变化的程度对各地区进行分组和排序。位和“疫情晴雨表”背后的时空分析技术支持了国家疾控中心(CDC)的疫情汇报,用于展示疫情和人流的变化。


“疫情动态变化”用气泡图的形式表达各个城市确诊人数随时间的变化。

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点击访问疫情动态变化




“疫情空间分布”分为地市级、省级和国际三个尺度,可以切换各地区确诊人数、每万人确诊人数、确诊增量、治愈人数、治愈增量、治愈率、死亡率和确诊人均医疗资源等指标的可视化表达。

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点击访问地级市疫情空间分布



“疫情趋势曲线” 对比累计确诊/疑似人数、新增确诊/疑似人数、累计死亡/治愈人数,死亡率/治愈率/重症率,区分全国、武汉、湖北省、湖北省外几个不同的区域。


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  • 2018 中国城市规划大数据十大机构

  • 2017 中国新锐大数据公司

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