王紅，丹曉飛，鄧婭萍，王新生

(1.湖北大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院， 湖北 武漢 430062； 2.區(qū)域開發(fā)與環(huán)境響應(yīng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 湖北 武漢 430062)

0 引言

新型冠狀病毒肺炎的出現(xiàn)給全球人民的工作和生活帶來了嚴(yán)重的影響.很多學(xué)者從生物學(xué)和病毒學(xué)的方面對(duì)新型冠狀病毒進(jìn)行了研究，為病毒的傳播和預(yù)防提供了很大的貢獻(xiàn)[1-3]，也有很多學(xué)者從地理學(xué)角度出發(fā)對(duì)肺炎疫情進(jìn)行分析，主要包括：1)研究新冠肺炎和氣候與環(huán)境之間的關(guān)系.如Bashir等發(fā)現(xiàn)了新型冠狀病毒的大流行與平均溫度、最低溫度和空氣質(zhì)量顯著相關(guān)[4],Wang等研究表明北半球夏季和雨季到來可以有效減少COVID-19的傳播[5]，Auler研究了巴西5個(gè)城市中氣象條件對(duì)新冠病毒的影響，得到較高的平均溫度和平均相對(duì)濕度有利于新冠病毒的傳播的結(jié)果[6].2)研究疫情的空間格局發(fā)展.如Kang等研究了中國大陸地區(qū)新冠肺炎的空間流行動(dòng)態(tài)[7]，簡子菡等人從市域、縣域及城鎮(zhèn)等多個(gè)尺度對(duì)河南省新冠病毒肺炎病例的空間格局演化進(jìn)行了研究，并分析其各類空間特征[8]，蘇理云等用空間統(tǒng)計(jì)方法對(duì)疫情期間全國累計(jì)確診人數(shù)進(jìn)行了分析，并且探究了全國新冠病毒疫情的時(shí)空格局變化[9]，石瑩等學(xué)者研究了全國新冠病毒肺炎的空間分布及空間聚集狀況[10],韓明慧等分析了國外1月2日到2月18日之間的肺炎發(fā)病現(xiàn)狀和趨勢(shì)等[11].以上基于地理角度對(duì)新冠肺炎疫情的研究都從空間分布或影響因素方面進(jìn)行了探索分析，但是對(duì)于疫情比較嚴(yán)重的湖北地區(qū)的肺炎空間分布與影響因素之間的定量表達(dá)的研究較少，研究新冠病毒在湖北省傳播的時(shí)空變化，可以對(duì)新冠肺炎的發(fā)展傳播過程有一個(gè)較為直觀的了解，并且根據(jù)確診人數(shù)分布情況和病毒的生存?zhèn)鞑ヌ匦蕴岢鲆恍┯绊懸蛩氐牟孪氩⑦M(jìn)行驗(yàn)證，以找出新冠肺炎傳播和發(fā)展的主要影響因素，為新型冠狀病毒的防御提供參考.本研究從縣級(jí)尺度對(duì)湖北省疫情進(jìn)行空間表達(dá)，分析新冠病毒傳播過程中確診人數(shù)在湖北省的空間聚集性、空間轉(zhuǎn)移變化及疫情分布的空間自相關(guān)，重點(diǎn)分析病毒傳播與交通、氣候、人口等相關(guān)因素之間的關(guān)系，并進(jìn)一步探討病毒傳播的影響因素.

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源研究對(duì)象為湖北省內(nèi)各個(gè)縣市行政區(qū)，研究數(shù)據(jù)包括研究時(shí)段內(nèi)每日疫情數(shù)據(jù)(來源于湖北省各市衛(wèi)生與健康委員會(huì)及政府官網(wǎng)的每日公布的疫情信息)、各縣市溫度(https://qq.ip138.com/weather/hubei/lishi.htm)和濕度數(shù)據(jù)(http://hz.zc12369.com/home/meteorologicalData/dataDetails/)、平均海拔(30 m數(shù)字高程模型http://www.gscloud.cn/)、人口數(shù)據(jù)和地區(qū)生產(chǎn)總值(來源于各地政府官網(wǎng)公布的統(tǒng)計(jì)年鑒)，國家基本比例尺1∶100萬地形圖(http://www.webmap.cn/main.do?method=index&tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg)作為湖北省行政矢量數(shù)據(jù).

1.2 研究方法本文中根據(jù)研究時(shí)間內(nèi)各個(gè)階段的每日新增病例和累計(jì)確診病例劃分研究時(shí)段.通過核密度方法進(jìn)行密度分析以對(duì)新冠疫情的高密度核心進(jìn)行可視化表達(dá).對(duì)于疫情在湖北省的空間聚集情況，采用空間相關(guān)分析即Moran指數(shù)的方法進(jìn)行表達(dá).在湖北省疫情空間分布的基礎(chǔ)上，分析疫情與道路、氣候、地形等因素之間的關(guān)系，利用相關(guān)性分析法定量的分析各因素與疫情分布之間的相關(guān)性系數(shù)，以得到與疫情發(fā)展相關(guān)性顯著的因素.

2 湖北省新型肺炎疫情的時(shí)空特征

2.1 時(shí)間變化總體特征分析根據(jù)湖北省及各縣市衛(wèi)健委(局)發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，1月20日之前新冠肺炎還未大規(guī)模出現(xiàn)，因此官方公布數(shù)據(jù)沒有精確到具體縣市，3月14日之后湖北省的疫情已經(jīng)趨于穩(wěn)定，因此選取1月20日到3月14日之間為研究時(shí)段.根據(jù)期間的每日新增病例和累計(jì)病例，對(duì)其利用折線圖進(jìn)行表示(圖1)，將研究時(shí)間劃分為4個(gè)時(shí)間段，第一階段為1月30日前，湖北省每日新增確診病例人數(shù)較少，處于疫情緩慢增長期.第二階段為1月31日到2月4日，這個(gè)階段每日新增病例數(shù)加速增長，處于疫情快速發(fā)展期；第三階段為2月5日到2月24日，前期每天新增的病例數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，而且數(shù)量居高不下，之后每日新增確診病例逐日減少，情況逐漸好轉(zhuǎn)，這個(gè)階段為疫情的抗衡期階段.2020年2月25日后，新增病例數(shù)在29日迎來了最后一個(gè)小高峰，之后趨于穩(wěn)定，為疫情發(fā)展的第四個(gè)階段即穩(wěn)定好轉(zhuǎn)期.根據(jù)以上時(shí)間段，從各個(gè)時(shí)間段內(nèi)選取具有代表性的時(shí)間節(jié)點(diǎn)對(duì)疫情的空間演化進(jìn)行表達(dá)，主要選取1月30日，2月5日(由于2月4日疫情數(shù)據(jù)不完整，因此以2月5日疫情數(shù)據(jù)為第二階段時(shí)間節(jié)點(diǎn))，2月12日和2月29日為時(shí)間節(jié)點(diǎn)代表，通過時(shí)間節(jié)點(diǎn)的當(dāng)日新增病例和累計(jì)病例數(shù)對(duì)湖北省疫情的空間變化進(jìn)行表示.

圖1 湖北省確診人數(shù)變化

2.2 基于不同時(shí)間的空間分布特征從新冠肺炎病例的出現(xiàn)，到2020年1月10日，春運(yùn)正式啟動(dòng)，巨大的人流量給新冠病毒的傳播制造了有利的傳播條件，武漢市作為交通要塞，具有更密集的人流量，致使武漢的疫情更加嚴(yán)重.由圖2可以看出，疫情嚴(yán)重程度在湖北省呈現(xiàn)東高西低的分布情況，1月31日除武漢及其周圍地區(qū)，其他各縣市的累計(jì)確診病例相對(duì)比較少，大部分區(qū)域累計(jì)病例數(shù)不超過10人.到2月5日疫情在總體程度上增長較多，從圖2b可以看出，湖北東部區(qū)域確診病例數(shù)增長速度高于西部，這個(gè)階段累計(jì)病例數(shù)最多的武漢市共有病例10 117例，其次為黃岡市黃州區(qū)546例和隨州市曾都區(qū)488例.截止到2月12日，疫情進(jìn)一步嚴(yán)重，累計(jì)確診人數(shù)較多的包括武漢市32 994例，鄂州市鄂城區(qū)844例，孝感市孝南區(qū)729例，黃岡市黃州區(qū)717例，孝感漢川市641例，此階段疫情分布依然是東部比較嚴(yán)重，并且累計(jì)確診病例較多的縣市基本都位于市區(qū)中心或距離武漢市距離較近.到2月29日，疫情總體發(fā)展速度減緩，分布情況與之前相似，依然呈現(xiàn)湖北省西部相對(duì)程度較輕，東部疫情嚴(yán)重，其中武漢市依然是累計(jì)確診人數(shù)最多的區(qū)域達(dá)到48 557例，其他縣市在原有基礎(chǔ)上有不同程度的增加，整體上呈現(xiàn)增長趨勢(shì).

圖2 縣級(jí)尺度下湖北省累計(jì)確診病例時(shí)空演變

2.3 基于不同時(shí)間的空間聚集特征發(fā)病率一般用來描述疾病的分布，評(píng)價(jià)防治措施的結(jié)果等.表示一定期間內(nèi)，一定人群中某病新病例出現(xiàn)的頻率，其公式見式(1)：

發(fā)病率=一定時(shí)期內(nèi)某人群中某病新病例數(shù)/同時(shí)期暴露人口數(shù)×K

(1)

式中，K=100%，1 000‰，或10 000/萬.

為了排除部分地區(qū)人口總量少、確診人數(shù)雖少但占比較高的情況，本文中采用發(fā)病率(K值取100%)來探究疫情分布中是否存在明顯聚集分布的核心區(qū)域，同期暴露人數(shù)取縣級(jí)行政區(qū)內(nèi)的常住人口數(shù)，在ArcGIS軟件的支持下將縣級(jí)行政區(qū)面轉(zhuǎn)為中心點(diǎn)數(shù)據(jù)，并根據(jù)發(fā)病率進(jìn)行核密度分析，得到湖北省各地的新冠肺炎發(fā)病率空間聚集圖.

圖3代表了時(shí)間點(diǎn)內(nèi)新冠疫情發(fā)病率的空間集聚程度，整體來看4個(gè)時(shí)間點(diǎn)的疫情發(fā)病率集聚區(qū)域都集中在鄂州、武漢、黃岡及黃石交接的位置，另外，十堰市張灣區(qū)，宜昌市主城區(qū)，襄陽市主城區(qū)也分別有不同程度的小聚集.將4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的各市確診人數(shù)進(jìn)行排序統(tǒng)計(jì)，各時(shí)間節(jié)點(diǎn)確診人數(shù)占據(jù)前三的分別為武漢市、孝感市和黃岡市，其次隨州市、襄陽市及荊州市，黃石市和荊門市也基本位于前列，武漢市雖然是確診病例最多的城市，由于人口容量大，因此發(fā)病率相對(duì)來說不是最高.這也對(duì)應(yīng)了上圖的疫情聚集核心不在武漢內(nèi)而位于武漢鄂州黃岡交界處的現(xiàn)象.十堰市也是疫情聚集的一個(gè)核心區(qū)域，原因可能為疫情初期時(shí)部分市民風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)淡薄，導(dǎo)致十堰市張灣區(qū)本地居民感染的病例較多，2月12日張灣區(qū)發(fā)布了戰(zhàn)時(shí)管制令，對(duì)疫情的防控起到了很大的作用.宜昌市的西陵區(qū)和伍家崗區(qū)都位于宜昌市主城區(qū)，確診人數(shù)多，相比于宜昌市其他地區(qū)，疫情更加嚴(yán)重，因此形成了集聚現(xiàn)象.從時(shí)間上看，截止到1月31日，十堰市、襄陽市、宜昌市、荊門市及荊州市的集聚現(xiàn)象較明顯；到2月5日，荊門市和荊州市集聚現(xiàn)象有所下降，湖北省東部發(fā)病率的聚集情況基本不變；到2月12日，疫情聚集現(xiàn)象繼續(xù)減弱，武漢市出現(xiàn)了次級(jí)聚集中心；截止到2月29日，湖北省西部的聚集現(xiàn)象基本弱化，相比之下，東部的武漢出現(xiàn)了一級(jí)聚集中心，與鄂州區(qū)域形成了雙核現(xiàn)象，這可能與武漢作為疫情重災(zāi)區(qū)，累計(jì)確診病例數(shù)越來越多有關(guān).

圖3 縣級(jí)尺度下的發(fā)病率空間集聚變化

3 湖北省新型肺炎疫情的分布分析

3.1 空間自相關(guān)特征分析地理空間對(duì)象普遍存在自相似性特征，距離越近的物體，相似程度越高.當(dāng)發(fā)生傳播現(xiàn)象時(shí)，感染者與易感染者的活動(dòng)范圍上存在著空間交疊[12]，在這個(gè)過程中，疫情的發(fā)病率在空間上會(huì)存在一定的空間自相關(guān)特征.利用ArcGIS分別計(jì)算湖北省疫情期間各個(gè)縣市新冠病毒發(fā)病率的Moran’sI(表1)，可以看出，1月31日的莫蘭統(tǒng)計(jì)指數(shù)為0.368 9，Z得分為5.425 1，p<0.01，此時(shí)間段新冠病毒發(fā)病率在空間上顯著正相關(guān)，并且具有明顯的聚集分布特征.2月5日新冠病毒的發(fā)病率的莫蘭指數(shù)為0.577 6，Z得分為8.403 5，p<0.01.2月12日，湖北新冠疫情累計(jì)發(fā)病率的莫蘭統(tǒng)計(jì)指數(shù)為0.511 8，Z得分為8.368 5，p<0.01. 2月29日，COVID-19的發(fā)病率莫蘭指數(shù)為0.381 5，Z得分為7.035 1，p<0.01，通過了顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示湖北省各縣的新冠肺炎發(fā)病率之間存在比較顯著的空間自相關(guān)特性.可以發(fā)現(xiàn)，隨著時(shí)間發(fā)展，新冠肺炎的發(fā)病率的莫蘭指數(shù)先上升后下降，說明各地新冠肺炎的發(fā)病率空間自相關(guān)性隨時(shí)間先加強(qiáng)后稍有減弱，即在疫情快速發(fā)展蔓延時(shí)期，某行政區(qū)的發(fā)病率與其相鄰行政區(qū)之間的相關(guān)性更強(qiáng)，并且隨疫情發(fā)展影響較大，考慮其原因可能是疫情初期正值春運(yùn)，并且部分地區(qū)防控措施力度較小，在發(fā)達(dá)的公路、鐵路交通網(wǎng)的基礎(chǔ)上，人員流動(dòng)較大，造成了病毒的傳播，使疫情發(fā)展較快并且相鄰縣市疫情具有強(qiáng)相關(guān)性. 后期新冠肺炎疫情得到控制，相鄰行政區(qū)之間的相關(guān)性也逐漸減弱.

表1 空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

利用Geoda軟件得到湖北省COVID-19發(fā)病例的LISA統(tǒng)計(jì)可視化和顯著性特征(圖4)，不難發(fā)現(xiàn)，新冠病毒的高-高聚集區(qū)與主要分布在湖北東部，即武漢周圍區(qū)域的麻城、孝南、漢川、仙桃等地，高-低分布的則主要為武漢市，低-高分布的區(qū)域?yàn)槲錆h周邊城市，低-低聚集分布的區(qū)域主要分布在湖北省西部，包括恩施土家苗族自治州，宜昌市西部和十堰市南部，神農(nóng)架林區(qū)等地.2月6日，低-低集聚區(qū)域在湖北省西部有所擴(kuò)大，高-高集聚區(qū)有所減少；這個(gè)階段武漢市的新冠肺炎發(fā)病率沒有表現(xiàn)出明顯的空間自相關(guān)性，而周圍的行政區(qū)域則大部分顯示為高-高聚集，孝感市的大悟縣和安陸市以及鄂州市呈現(xiàn)低-高的空間自相關(guān)性.截止到2月12日，包括武漢及其周邊行政區(qū)都顯示高-高聚集，說明了這些區(qū)域的疫情情況普遍較嚴(yán)重，低-低集聚分布在湖北省西南部的恩施土家苗族自治州和神農(nóng)架林區(qū)等地.2月29日，湖北省西部的低-低集聚區(qū)域進(jìn)一步擴(kuò)大，代表了疫情的好轉(zhuǎn)，孝感市的孝南區(qū)和漢川市依然呈現(xiàn)高-高聚集現(xiàn)象，說明這個(gè)階段除武漢及孝感東部區(qū)域，大部分地區(qū)的疫情得到了很好的控制.

圖4 不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的發(fā)病率的空間自相關(guān)情況

3.2 可能相關(guān)的影響因素分析新冠肺炎的時(shí)空分布與諸多因素有關(guān)，如各地政策制定與實(shí)施、醫(yī)療衛(wèi)生條件、各地受到的支援力度、人員流動(dòng)等人為因素及地形、交通等客觀原因，目前有關(guān)流行病的相關(guān)因素研究，大部分學(xué)者研究了發(fā)病率與氣候之間的關(guān)系，還有部分學(xué)者研究了社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如GDP和人口數(shù)量或消費(fèi)水平與傳染病發(fā)病率之間的相關(guān)性[13-14].一般情況下，病毒對(duì)溫度比較敏感，雖然不同種類的病毒對(duì)溫度的抵抗力不同，但大部分病毒在高溫條件下存活率較低[15].同時(shí)有研究表明，相對(duì)濕度可能是影響氣溶膠顆粒中病毒存活力的決定因素[16].地形數(shù)據(jù)如平均海拔高度也可以對(duì)當(dāng)?shù)氐臍夂蚝铜h(huán)境起到一定作用，海拔高度越高，溫度越低，空氣相對(duì)濕度也會(huì)有所改變，根據(jù)以上研究推測(cè)溫度和濕度可能會(huì)對(duì)新冠肺炎的傳播有一定影響.人口密度在一定程度上可能對(duì)病毒的傳播產(chǎn)生影響，對(duì)于傳染性強(qiáng)、潛伏期長的病毒，人口密度大意味著人口流動(dòng)性強(qiáng)，為病毒的傳播制造有利條件.自然環(huán)境中水網(wǎng)密度代表當(dāng)?shù)氐乃h(huán)境條件,病毒在進(jìn)入水環(huán)境之后，天然狀態(tài)下可能長期存活，城市污水中的病原體含量很高，雖然對(duì)排放前的污水進(jìn)行了處理，但是河、湖等地類仍然存在病毒，因此水網(wǎng)密度與新冠病毒可能存在一定的聯(lián)系[17].地區(qū)生產(chǎn)總值代表一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，代表當(dāng)?shù)氐尼t(yī)療條件，交通條件越好，對(duì)疫情的發(fā)展和控制起到一定的作用.

根據(jù)以上研究結(jié)果，本文中選取湖北省社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括政府公布的2019年人均GDP、人口密度，研究時(shí)段內(nèi)氣候因素即月平均溫度和月平均濕度，地形數(shù)據(jù)，自然因素即水網(wǎng)密度及交通因素包括公路可達(dá)性和鐵路可達(dá)性探究對(duì)其疫情分布的影響.

濕度數(shù)據(jù)以湖北省市級(jí)為單位，利用克里金插值法對(duì)其進(jìn)行內(nèi)插，以獲得各個(gè)縣市的濕度數(shù)據(jù)，同時(shí)根據(jù)各地的統(tǒng)計(jì)年鑒和官方數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)?shù)氐娜司鵊DP及人口密度，對(duì)平均溫度、平均濕度、水網(wǎng)密度、DEM、人口密度和地區(qū)人均生產(chǎn)總值進(jìn)行可視化表達(dá)(圖5).

圖5 部分影響因素空間分布

一個(gè)地區(qū)的交通便利性很大程度上取決于鐵路和公路的交通運(yùn)輸水平，可以用可達(dá)性來代表，理論上某地區(qū)的可達(dá)性更高，則經(jīng)過該地區(qū)的人就會(huì)越多，在病毒傳播方面，可達(dá)性更高的地區(qū)可能會(huì)具有更高的被感染的風(fēng)險(xiǎn).考慮到武漢市從1月23日開始封城，封城之后的人口流動(dòng)較原來受到限制，因此采取23日之前的城市可達(dá)性，以疫情前期隱藏病毒攜帶者在城市之間的流動(dòng)探究交通因子對(duì)新冠疫情的分布影響.本文中分別從公路和鐵路方面計(jì)算湖北省各縣市的可達(dá)性，并進(jìn)行可視化表達(dá)(圖6).鐵路可達(dá)性[18-20]指標(biāo)利用最短旅行時(shí)間，根據(jù)封城前12306火車時(shí)刻運(yùn)行表選取湖北省城市間直達(dá)列車的最短運(yùn)行時(shí)間或兩節(jié)點(diǎn)之間包含中轉(zhuǎn)的最短時(shí)間，公路可達(dá)性采用OpenStreetMap中下載的路網(wǎng)數(shù)據(jù)利用基于O-D(交通起-止點(diǎn))聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)分析法以小時(shí)為單位，根據(jù)各縣市的最短時(shí)間計(jì)算可達(dá)性系數(shù)，即某一研究節(jié)點(diǎn)可達(dá)性指標(biāo)與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的此項(xiàng)指標(biāo)平均值的比值，可達(dá)性系數(shù)數(shù)值越小，可達(dá)性越高.

圖6 道路可達(dá)性系數(shù)分布

3.3 相關(guān)性分析及影響因子提取相關(guān)分析是研究兩個(gè)或兩個(gè)以上處于同等地位的隨機(jī)變量間的相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法.為了定量研究新冠肺炎傳播情況與其影響因素之間的關(guān)系，以2月29日各縣市累計(jì)病例分布圖為參照，根據(jù)一般病毒的生存和傳播條件選取了研究時(shí)段內(nèi)(1月30日-3月1日)湖北省的平均溫度、平均濕度、水網(wǎng)密度、平均海拔、武漢到各縣市的鐵路可達(dá)性和公路可達(dá)性，以及人口密度7種因素，運(yùn)用SPSS相關(guān)性分析，采用Pearson分析模型分析探究截止2月29日各地的新冠肺炎發(fā)病率與以上幾種因素之間的密切程度，從而確定對(duì)新冠肺炎發(fā)病率影響較大的因素.

根據(jù)表2可知新冠肺炎的發(fā)病率與公路、鐵路可達(dá)性、人口密度和DEM都在0.01水平雙側(cè)顯著相關(guān)，表示結(jié)果有99%的概率可信，其中，發(fā)病率與公路可達(dá)性及鐵路可達(dá)性的相關(guān)性系數(shù)分別為-0.51和-3.99，代表發(fā)病率與公路可達(dá)性及鐵路可達(dá)性存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，可達(dá)性系數(shù)越高，發(fā)病率越低，即可達(dá)性越低的地區(qū)新冠肺炎的發(fā)病率也比較低，此結(jié)果符合可達(dá)性系數(shù)分布圖和發(fā)病率分布圖的分布現(xiàn)象.發(fā)病率與人口密度在0.01層上顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.341，為正相關(guān)關(guān)系，代表人口密度高的地區(qū)具有更高的發(fā)病率.人均GDP與新冠肺炎發(fā)病率的相關(guān)性系數(shù)為0.233，在0.05水平雙側(cè)顯著相關(guān)，表示結(jié)果有95%的概率可信，說明各地區(qū)的人均GDP水平對(duì)新冠肺炎的分布也有一定影響，呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系.同時(shí)發(fā)病率與DEM之間的相關(guān)性系數(shù)為-0.344，存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，其他因素如月平均溫度、月平均濕度以及水網(wǎng)密度與疫情無顯著相關(guān)關(guān)系(表2).

表2 各影響因素與新冠疫情數(shù)據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果

結(jié)合新冠肺炎分布的空間自相關(guān)情況(圖4)，從區(qū)位方面來看，相鄰的行政區(qū)域更容易具有相似的環(huán)境，如十堰、恩施、神農(nóng)架等地區(qū)，其人口密度相對(duì)較小，平均海拔較高，距離武漢的可達(dá)性都比較低，因此這些區(qū)域疫情比較緩和.而武漢周邊區(qū)域，由于其可達(dá)性高，人口密度大，人均GDP也比較高，因此疫情比較嚴(yán)重.根據(jù)周罡[13]在傳染病發(fā)病率與社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的相關(guān)性研究中，得到的結(jié)論為傳染病發(fā)病率與GDP成反比，而本文中得到的結(jié)果為正相關(guān)關(guān)系，推測(cè)原因?yàn)椋喝司鵊DP與人口密度之間呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，說明在湖北省區(qū)域，人均GDP高的地區(qū)，人口密度越大，代表著更頻繁的人口流動(dòng)和更加密集的交通網(wǎng)絡(luò)，密集的城市人口也為病毒的局部傳播創(chuàng)造了條件[21]，因此呈現(xiàn)正相關(guān)現(xiàn)象.根據(jù)武漢市到達(dá)各縣市的最短時(shí)間及可達(dá)性系數(shù)(圖6)可以看出，可達(dá)性最高的區(qū)域?yàn)楹笔≈胁康貐^(qū)，而周邊縣市可達(dá)性則相對(duì)較低，可能是因?yàn)楹笔≈胁抗肪W(wǎng)密集，因此具有更高可達(dá)性，恩施，十堰，神農(nóng)架區(qū)域在鐵路及公路方面都具有較低的可達(dá)性，因此湖北省的疫情呈現(xiàn)出東部較嚴(yán)重，西部相對(duì)較緩和的特點(diǎn).在疫情防控階段，各個(gè)縣市的封城，封村及交通管制等政策減少了交通方面的影響力，對(duì)各地輸入型病例數(shù)量的控制和疫情傳播起到了極大的幫助作用.這也驗(yàn)證了一定程度上交通因素與GDP和人口密度等社會(huì)因素對(duì)新冠肺炎的傳播有較大的影響.

4 討論與結(jié)論

本研究基于縣域尺度分析了新冠肺炎在湖北省的時(shí)空分布變化特征及不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的湖北省各縣市疫情空間聚集情況，利用相關(guān)性分析探究了交通、溫度、溫度、地形，人口因素與病毒傳播之間的關(guān)系.得到主要結(jié)論：1)時(shí)空演變方面，湖北省疫情經(jīng)歷了緩慢發(fā)展到迅速增長后持續(xù)減緩的過程，同時(shí)空間上呈現(xiàn)西部較輕東部較嚴(yán)重的分布狀態(tài).2)肺炎發(fā)病率空間聚集方面，最開始疫情聚集地區(qū)較多，主要分布在武漢鄂州區(qū)域，以及十堰市張灣區(qū)和茅箭區(qū)、襄陽市市區(qū)、宜昌市市區(qū)、荊門市沙洋縣及孝感市孝南區(qū)等區(qū)域，隨疫情發(fā)展，湖北省西部和中部的聚集情況逐漸減弱，東部聚集情況有增強(qiáng)趨勢(shì).3)空間自相關(guān)方面，新冠肺炎發(fā)病率在湖北省西部主要為低-低聚集狀態(tài)，東部的高-高聚集主要分布在武漢周圍，再向外擴(kuò)散為高-低相鄰.4)通過相關(guān)性分析對(duì)可能影響新冠肺炎分布的幾個(gè)因素進(jìn)行分析，得到結(jié)果為交通因子對(duì)疫情分布有較大影響，其次人口密度和人均國民生產(chǎn)總值對(duì)疫情也有一定影響，同時(shí)平均海拔高度也與疫情分布具有顯著性相關(guān)關(guān)系.

本研究僅對(duì)湖北省確診感染了新冠病毒的人數(shù)進(jìn)行可視化表達(dá)和空間分析，直觀表現(xiàn)了湖北省的疫情發(fā)展過程和空間分布特征，可以為疫情防控和治理方面提供一定的參考，但是確診人數(shù)的收集過程中，部分市公布的疫情數(shù)據(jù)存在有將戶籍為外鄉(xiāng)人單獨(dú)列出來的情況，并未歸于當(dāng)?shù)乜偞_診人數(shù)中，因此，與官方公布的湖北省總確診人數(shù)存在一定的差異，同時(shí)由于影響因素方面考慮得不夠全面，采取的因素?cái)?shù)據(jù)多為靜態(tài)數(shù)據(jù)或疫情發(fā)生前的數(shù)據(jù)，而未結(jié)合疫情發(fā)生后的更新數(shù)據(jù)，在分析結(jié)果中存在一定的局限性，在接下來的研究中會(huì)繼續(xù)完善.