摘 要

本文以武汉市为例，收集了发布的武汉市部分新冠肺炎病例数据，并利用影响范围分析方法；对其与地铁、城市主要交通干道等交通因子进行了空间相关性分析，并尝试了解病例数据的变化情况与距离交通因子之间距离的关系。提出了病例密度这一概念，对武汉市不同区域内的病例密度进行了计算。文章的最后利用规则图形来表示武汉市建成区，对建成区内的病例数所占总病例数的比例进行了估算。并对得到的结果进行分析。

我们认为，武汉市新冠肺炎病例的分布与交通因子之间有着很大的关系，尤其是与地铁因子之间的关系；同时武汉市新冠肺炎病例的密度随着距离城市中心的距离增加而减小，说明其与人口分布之间存在着一定联系。

本文结果对于了解武汉市新冠肺炎病例分布情况以及了解交通因子在武汉市新冠肺炎病例分布中的作用具有积极意义。

关键词：空间相关性分析；影响范围；交通因子；缓冲区分析

Abstract

This article takes Wuhan as an example to collect and release part of the new coronary pneumonia case data in Wuhan City, and uses the influence range analysis method; it analyzes the spatial correlation between it and the traffic factors such as the subway and the city's main traffic arteries, and tries to understand the case data The relationship between the change of the distance and the distance between the traffic factor. The concept of case density was proposed, and the case density in different areas of Wuhan was calculated. At the end of the article, regular graphs are used to represent the built up area in Wuhan, and the proportion of the total number of cases in the built up area is estimated. And analyze the obtained results.

We believe that the distribution of new coronary pneumonia cases in Wuhan has a great relationship with traffic factors, especially the subway factor; at the same time, the density of new coronary pneumonia cases in Wuhan decreases as the distance from the city center increases, Indicating that there is a certain relationship between it and the population distribution.

The results of this paper are of positive significance for understanding the distribution of new coronary pneumonia cases in Wuhan and the role of traffic factors in the distribution of new coronary pneumonia cases in Wuhan.

Key Words：spatial correlation analysis; influence range; traffic factor; buffer analysis

目录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1研究的目的与意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.3研究路线和技术方案 2

第2章 研究基础 4

2.1缓冲区分析 4

2.2交通线影响范围的确定方法 4

2.2.1地铁线路影响范围的确定方法 4

2.2.2主要交通干道影响范围的确定方法 5

第3章 病例数据的获取与预处理 6

3.1数据的获取 6

3.2数据预处理 6

3.2.1数据标准化处理 6

3.2.2数据空间坐标获取 7

3.2.3数据预处理关键问题 7

3.2.4数据预处理结果 11

3.3病例数据的空间因子的确定 12

3.3.1地铁因子的确定 12

3.3.2公路因子的确定 13

第4章 病例数据的空间相关性分析 15

4.1地铁因子的影响范围分析 15

4.1.1地铁影响范围内病例数据情况 15

4.1.2地铁影响范围内病例数据变动趋势 16

4.1.3针对重点地铁线路的病例数据分析 21

4.2武汉市主要交通干道因子的影响范围分析 28

4.2.1武汉市环线的影响范围分析 28

4.2.2武汉市其他主要交通干道的影响范围分析 33

4.3对武汉市整体病例数据进行统计分析 34

第5章 总结与展望 36

参考文献 37

致谢 39

第1章 绪论

1.1研究的目的与意义

新型冠状病毒肺炎，简称新冠肺炎；是由感染了一种新型冠状病毒所致，其能在人与人之间传播，具有较强的传染性；主要症状包括乏力、发热、干咳等，与普通流感较为类似，这使得很难将普通流感与新冠肺炎之间区分开来，增大了新冠肺炎防控的难度。

新型冠状肺炎的传播途径主要有以下几种：

第一种是直接传播，当与新冠肺炎患者近距离接触时；吸入了新冠肺炎患者说话、咳嗽以及打喷嚏时产生的飞沫，导致感染。

第二种是气溶胶传播，即新冠肺炎患者产生的飞沫，混合在空气中形成气溶胶，吸入之后导致感染。

第三种是接触传播，即飞沫附着在物品表面之后，人接触了受污染的物品之后再接触口腔、鼻腔、眼睛等导致感染。

截止到5月11日晚24时，全国31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团累计报告确诊病例达到82919例，其中湖北省累计报告确诊病例达到68134例，武汉市累计报告确诊病例50339例。本文以湖北省武汉市作为研究对象，通过选取武汉市内部具有代表性的地理因子进行影响因子分析，来了解新冠肺炎的分布特征非常重要以及新冠肺炎病例沿着地理因子的分布状况，进而帮助我们了解新冠肺炎分布特征以及影响新冠肺炎分布特征的因素。

1.2国内外研究现状

目前，学术界对于某类疾病患者的空间分布特征研究较为广泛，根据知网网站的搜索结果显示，近十年间相关论文刊发数量保持在每年20.40篇区间；研究内容主要涉及到某类疾病患者的时空分布情况，地理尺度涵盖了全国、省、市三级，涉及到的研究内容和研究方法则是多种多样。如左佳鹭等以上海市为例，利用了时空聚类分析和局部空间自相关分析方法，对上海市常住人口与外来人口中HIV流行趋势及分布特征进行描述，探讨其分布差异的来源^[1]；陈方方等则利用统计学方法对新发现15岁及以上女性艾滋病病毒感染者及艾滋病患者的时空分布特征进行探索^[2]；朱佳佳则利用空间分析和计量地理学方法，将我国划分成若干个地理单元，探究流行性腮腺炎与气象因素间的关系^[3]；童鑫将地理信息、生态学、流行病学、遥感等学科知识相结合，对郴州市肾综合征出血热时空分布的影响因子及疫苗需求进行了研究^[4]；李婷等利用时空扫描分析等方法，对凉山州结核病的时空分布特征进行了分析^[5]；还有很多相关论文对某种疾病的空间分布特征进行了分析^[6]。这些论文主要涉及空间分布的特征、影响因子的找寻等，运用了多种研究方法和手段，为本文提供了许多好的研究方法和思路。

但是我们发现，以上研究大多是针对大尺度下的疾病患者的时空分布特征的研究，数据尺度大多数也只需要精确到省市一级；很少有研究针对城市内部社区的数据进行收集和研究。也很少有相关文章研究城市内部的地理因子对于某种疾病空间分布特征的作用。