朱洪平，孙满芳

    (1.广东工业大学管理学院，广州 510520；2.厦门市海沧医院，厦门 361026)

    目前关于新型冠状病毒肺炎(COVID-19，简称“新冠肺炎”)的研究主要集中在基因组学、流行病学、临床医学、防护学和心理学等方面[1-5]，这些研究能够很好反映新冠肺炎基因结构、病毒宿主、临床表现和预防管理等信息，但无法反映新冠肺炎传播的时空特征。定量分析其时空特征能够全面了解新冠肺炎的传播规律及内在机制，为控制新冠肺炎和其他突发性传染疾病的扩散提供参考依据。

    基于此，本课题以广州市卫生健康委员会提供的新冠肺炎确诊病例的时空数据作为研究样本，运用地理信息技术和空间统计学方法将新冠肺炎确诊病例的涉及小区和场所进行空间可视化处理，分析其空间分布模式，即研究全局空间相关性和局部空间相关性，识别空间风险因子，以期挖掘和阐释新冠肺炎传播的时序变化规律，以及空间聚集性、空间分异特征和空间风险因子等信息，为政府部门制定更具针对性的应急预案和防控措施提供理论依据和科学参考。

    1.资料与方法

    1.1 资料

    本课题研究数据(2020年1月21日至3月10日的广州市新冠肺炎确诊病例时空数据)来源于广州市卫生健康委员会。将新冠肺炎患者的确诊时间作为新冠肺炎传播时间(图1)。由于原始数据是文本形式，无法直接运用于空间分析，因此采用空间化处理方法将新冠肺炎确诊病例的涉及小区和场所与广州市的电子地图底层信息进行人工匹配，把确诊病例信息定位到特定的空间位置点作为新冠肺炎传播的空间信息(图2)，以此构成新冠肺炎传播的时空数据。

    运用水经注软件选取百度地图上的城市兴趣点(Poin to Interest，POI)，选取商店、饭店、宾馆、医院、旅游景点、公交车站6种类型的POI数据作为空间风险因子进行研究，其包含名称、商户类型、地址、经纬度等信息。在经过筛选、去重、校正地理坐标等步骤后，最终提取研究区域内商场3623个，饭店50369个，宾馆13643个，医院1198个，旅游景点536个，公交车站2691个，采集时间为2019年12月。

    图1 广州市新冠肺炎确诊病例数量的时间变化图

    图1显示，从整体上看，每日新增确诊病例呈波动式“爆发性增长-缓慢下降”的演变特征，由于新冠肺炎暴发初期人们防控意识薄弱以及春运人员的流动 ......