基于环比增长率和空间约束聚类算法分析中国COVID-19疫情的风险现状

摘要

目的分析中国31个省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团(以下简称"31个省(区、市、兵团)")新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情的近期防控态势,基于各省份的疫情防控现状提出分区管理的设计建议。方法基于2020年1月25-2月8日中国31个省(区、市、兵团)COVID-19累计确诊病例数,计算累计和新增确诊病例数的环比增长率,并拟合随时间的线性函数得到环比增长率的线性趋势。进一步结合环比增长率的中位数(median,M)、标准差(standarddeviation,S)和累计确诊病例数进行AZP-SA(auto zone procedure with stimulate annealing,AZP-SA)的空间约束聚类,对各省份疫情现状进行合理分区。结果中国31个省(区、市、兵团)累计确诊病例数的环比增长率在近期均呈现下降趋势。新增确诊病例数的环比增长率则没有呈现出明显的趋势方向。选择AZP-SA方法将中国31个省(区、市、兵团)分成8个区,其中湖北及湖北周边省份属于疫情下降相对较慢的地区,西北和北方省份疫情控制良好,东部和东南省份的疫情控制效果处于两者之间。结论累计确诊病例数的环比增长率是衡量疫情短期趋势的良好指标,基于累计确诊病例数及其环比增长率应用空间约束聚类可以对中国各省份的疫情现状进行划分,为下一步的复工复产提供建议。