基于大数据回溯新冠肺炎的扩散趋势及中国对疫情的控制研究

摘要: 自2019年12月以来，湖北省武汉市出现新型冠状病毒肺炎（简称“新冠肺炎”），随后疫情在全国范围内暴发。相关学者对此次疫情扩散趋势做了大量研究，但基于模型的估算普遍存在高估传染系数和感染人群的问题。基于此，利用大数据回溯新冠肺炎在全国扩散的趋势和传染系数，得出结论：（1）在扩散前期（2020年1月24号之前）武汉输出的人口是全国各城市（武汉除外）新冠肺炎扩散的主要威胁，之后每个省、自治区、直辖市的人口与确诊病例数的关系逐渐增强，体现出本地传播的趋势；（2）利用SEIR模型拟合武汉和北京两地新冠肺炎确诊病例得出真实传播系数（R0），揭示武汉的R0高于北京，考虑到人为控制因素，2019年12月1日—2020年2月9日两地的实际的R0均大幅度下降。基于此，对疫情期间存在的问题进行针对性建议，并从数据上论证了中国政府对于疫情扩散强有力的控制能力，对阻止国内及世界范围的疫情扩散作出积极贡献。