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浙江大学学报(医学版)  2021, Vol. 50 Issue (1): 61-67    DOI: 10.3724/zdxbyxb-2021-0021
2019冠状病毒病     
基于人口流动数据研究武汉“封城”对中国 2019冠状病毒病疫情态势的影响
王思聪1,2(),叶元庆1,2,3,胡可嘉12,雷浩12,陈辰1,2,徐小林1,2,李文渊12,袁长征1,2,曹淑殷1,2,王思思1,2,李舒1,2,贾君麟1,2,王秦川4,卞子龙1,2,吴息凤1,2,3,*()
1. 浙江大学医学院附属第二医院生物统计、生物信息学和大数据中心,浙江 杭州 310009
2. 浙江大学医学院公共卫生学院大数据健康科学系,浙江 杭州 310058
3. 浙江大学健康医疗大数据国家研究院,浙江 杭州 310058
4. 浙江大学医学院附属邵逸夫医院肿瘤外科,浙江 杭州 310016
Impact of Wuhan lockdown on the spread of COVID-19 in China: a study based on the data of population mobility
WANG Sicong1,2(),YE Yuanqing1,2,3,HU Kejia12,LEI Hao12,CHEN Chen1,2,XU Xiaolin1,2,LI Wenyuan12,YUAN Changzheng1,2,CAO Shuyin1,2,WANG Sisi1,2,LI Shu1,2,JIA Junlin1,2,WANG Qinchuan4,BIAN Zilong1,2,WU Xifeng1,2,3,*()
1. Center for Biostatistics,Bioinformatics and Big Data,the Second Affiliated Hospital,Zhejiang University School of Medicine,Hangzhou 310009,China;
2. Department of Big Data in Health Science,School of Public Health,Zhejiang University School of Medicine,Hangzhou 310058,China;
3. National Institute for Data Science in Health and Medicine,Zhejiang University,Hangzhou 310058,China;
4. Department of Surgical Oncology,Sir Run Run Shaw Hospital,Zhejiang University School of Medicine,Hangzhou 310016,China
 全文: PDF(3182 KB)   HTML( 15 )
摘要:

目的:定量评估武汉“封城”对控制中国2019冠状病毒病(COVID-19)疫情传播的作用。 方法:首先基于全国217个城市的武汉来源输入性病例数据和武汉来源的人口流动数据 估算武汉2020年1月23日“封城”前的每日新发感染率。并假设武汉“封城”推迟 7?d 武汉的每日新发感染率在2020年1月23日后分别呈高、中、低增长趋势 估算2020年1月24至30日的每日新发感染率 从而计算在此期间武汉流出的感染人数。最后 通过易感-暴露-感染-恢复(SEIR)模型预测武汉“封城”推迟 7?d对国内疫情发展可能造成的影响。 结果:2020年1月19至23日 武汉每日新发感染率分别为0.021%、0.026%、0.029%、0.033%和0.070%。截至2020年1月23日 武汉共有感染者20066人。假设武汉“封城”推迟 7?d 在2020年1月30日 武汉每日新发感染率在高、中、低增长情景模拟的结果分别是0.335%、0.129%和0.070%。依据上述三种情景 预测分别会有32 075、24 819和20 334名感染者从武汉流入其他地区 到2020年3月19日 全国COVID-19确诊人数将是官方公布数据的3.3~3.9倍。 结论:在疫情暴发早期 武汉及时采取“封城”措施对控制COVID-19疫情在中国的传播具有重要意义。

关键词: 2019冠状病毒病;中国人口流动非药物干预易感-暴露-感染-恢复模型疫情播散    
Abstract:

Objective: This study aimed to quantitatively assess the effectiveness of the Wuhan lockdown measure on controlling the spread of coronavirus diesase 2019 (COVID-19). Method: Firstly,estimate the daily new infection rate in Wuhan before January 23 rd,2020 when the city went into lockdown by consulting the data of Wuhan population mobility and the number of cases imported from Wuhan in 217 cities of Mainland China. Then estimate what the daily new infection rate would have been in Wuhan from January 24 th to January 30th if the lockdown measure had been delayed for 7 days,assuming that the daily new infection in Wuhan after January 23 rd increased in a high,moderate and low trend respectively (using exponential, linear and logarithm growth models). Based on that,calculate the number of infection cases imported from Wuhan during this period. Finally,predict the possible impact of 7-day delayed lockdown in Wuhan on the epidemic situation in China using the susceptible-exposed-infectious-removed (SEIR) model. Results: The daily new infection rate in Wuhan was estimated to be 0.021%,0.026%,0.029%,0.033% and 0.070% respectively from January 19 th to January 23 rd. And there were at least 20 066 infection cases in Wuhan by January 23 rd,2020. If Wuhan lockdown measure had been delayed for 7 days,the daily new infection rate on January 30 th would have been 0.335% in the exponential growth model,0.129% in the linear growth model,and 0.070% in the logarithm growth model. Correspondingly,there would have been 32 075,24 819 and 20 334 infection cases travelling from Wuhan to other areas of Mainland China,and the number of cumulative confirmed cases as of March 19 th in Mainland China would have been 3.3-3.9 times of the officially reported number. Conclusions: Timely taking city-level lockdown measure in Wuhan in the early stage of COVID-19 outbreak is essential in containing the spread of the disease in China.

Key words: Coronavirus disease 2019    China    Human mobility    Non-pharmaceutical interventions    Susceptible-exposed-infectious-recovered model    Epidemic spread
收稿日期: 2020-12-04 出版日期: 2021-05-16
CLC:  R181.2  
通讯作者: 吴息凤     E-mail: wangsicong@zju.edu.cn;xifengw@zju.edu.cn
作者简介: 王思聪,博士研究生,主要从事健康医疗大数据研究;E-mail:wangsicong@zju.edu.cn;https://orcid.org/0000-0002-5814-204X.叶元庆,研究员,博士生导师,主要从事遗传流行病学研究;E-mail:yuanqing99@zju.edu.cn;https:// orcid.org/0000-0001-5708-8961.胡可嘉,讲师,主要从事环境流行病学研究;E-mail:kejiahu@zju.edu.cn;https://orcid.org/0000-0002-1175-3580.
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王思聪
叶元庆
胡可嘉
雷浩
陈辰
徐小林
李文渊
袁长征
曹淑殷
王思思
李舒
贾君麟
王秦川
卞子龙
吴息凤

引用本文:

王思聪,叶元庆,胡可嘉,雷浩,陈辰,徐小林,李文渊,袁长征,曹淑殷,王思思,李舒,贾君麟,王秦川,卞子龙,吴息凤. 基于人口流动数据研究武汉“封城”对中国 2019冠状病毒病疫情态势的影响[J]. 浙江大学学报(医学版), 2021, 50(1): 61-67.

WANG Sicong,YE Yuanqing,HU Kejia,LEI Hao,CHEN Chen,XU Xiaolin,LI Wenyuan,YUAN Changzheng,CAO Shuyin,WANG Sisi,LI Shu,JIA Junlin,WANG Qinchuan,BIAN Zilong,WU Xifeng. Impact of Wuhan lockdown on the spread of COVID-19 in China: a study based on the data of population mobility. J Zhejiang Univ (Med Sci), 2021, 50(1): 61-67.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/med/CN/10.3724/zdxbyxb-2021-0021        http://www.zjujournals.com/med/CN/Y2021/V50/I1/61

图 1  武汉至217个城市每日人口流动数与武汉来源2019冠状病毒病输入病例数
R k = C R × C k + 10 t = k 23 N t ? ( k = 19 , 20 , , 23 )
  
I k = R k × t = k 23 M t C R ? ( k = 19 , 20 , , 23 )
  
I k = R k × t = k k + 4 M t C R ? ( k = 19 , 20 , , 25 )
  
I k = R k × t = k 30 M t C R ? ( k = 26 , 27 , , 30 )
  
S ( t + 1 ) = S ( t ) ? β ( t ) [ I ( t ) + E ( t ) + I i m ( t ) ] S ( t ) N
  
E ( t + 1 ) = E ( t ) + β ( t ) [ I ( t ) + E ( t ) + I i m ( t ) ] S ( t ) N ? E ( t ) k
  
I ( t + 1 ) = I ( t ) + E ( t ) k ? I ( t ) D
  
R ( t + 1 ) = R ( t ) + I ( t ) D
  
图 2  2020年1月19至30日武汉每日2019冠状病毒病新发感染率估算值及预测值
图 3  2020年1月23日“封城”和1月30日“封城”三种新发感染率增长情景下武汉流出至其他地区的2019冠状病毒病感染人数估算值
图 4  SEIR模型模拟武汉2020年1月23日“封城”累计2019冠状病毒病确诊病例数及官方报道的累计确诊病例数
图 5  SEIR模型模拟武汉2020年1月30日“封城”累计2019冠状病毒病确诊病例数

湖南省岳阳市

36 305

3

5

3

4

4

19

湖南省常德市

26 786

1

5

2

3

3

14

湖南省益阳市

14 915

2

2

2

2

1

9

广东省深圳市

25 802

10

20

26

19

12

87

广东市省珠海市

6935

3

6

6

2

6

23

广东省佛山市

5216

5

7

3

1

0

16

广东省汕头市

3139

6

0

2

0

3

11

广东省江门市

1718

0

0

1

0

1

2

广东省肇庆市

1679

0

1

0

0

0

1

广东省梅州市

2094

1

0

0

1

1

3

广东省阳江市

1644

0

0

0

0

0

0

广东省清远市

2143

0

0

0

0

0

0

广东省韶关市

2969

0

0

0

0

0

0

广东省揭阳市

2204

0

0

0

0

0

0

广东省汕尾市

682

0

0

0

0

1

1

广东省潮州市

1006

0

0

3

0

1

4

广东省河源市

883

0

0

0

0

0

0

广东省云浮市

503

0

0

0

0

0

0

广西壮族自治区南宁市

8443

3

1

0

0

1

5

广西壮族自治区柳州市

3778

3

1

0

0

0

4

广西壮族自治区桂林市

8050

2

0

1

2

0

5

广西壮族自治区北海市

7022

2

1

6

0

2

11

广西壮族自治区钦州市

984

1

0

0

1

0

2

广西壮族自治区贵港市

1950

0

0

0

3

1

4

广西壮族自治区玉林市

2497

0

1

0

1

1

3

广西壮族自治区百色市

909

0

0

0

0

0

0

广西壮族自治区贺州市

1959

1

0

0

2

0

3

广西壮族自治区河池市

1670

1

1

0

0

0

2

广西壮族自治区来宾市

1172

0

0

0

0

0

0

广西壮族自治区崇左市

669

0

0

0

0

0

0

海南省儋州市

1036

0

0

1

0

1

2

海南省文昌市

818

0

0

0

0

1

1

四川省自贡市

1434

0

1

0

0

0

1

四川省攀枝花,四川

450

0

0

0

0

0

0

四川省泸州市

2637

0

0

0

0

0

0

四川省德阳市

2396

0

0

0

1

0

1

四川省绵阳市

3795

0

1

1

2

2

6

四川省广元市

1841

3

0

0

3

0

6

四川省遂宁市

2986

0

0

0

0

0

0

四川省乐山市

2414

0

0

0

0

0

0

四川省宜宾市

2667

0

1

0

0

0

1

四川省达州市

7945

2

2

0

0

0

4

四川省雅安市

603

0

1

1

0

0

2

四川省眉山市

1850

1

0

0

0

0

1

四川省资阳市

1832

0

0

0

0

0

0

四川省阿坝藏族羌族自治州

149

0

0

0

0

0

0

四川省甘孜藏族自治州

74

2

0

0

0

0

2

四川省凉山彝族自治州

1390

0

1

2

0

1

4

吉林省(纳入9个城市)

9729

5

0

2

2

0

9

江苏省(纳入13个城市)

61 924

NA

17

18

10

18

63

云南省(纳入15个城市)

23 511

NA

5

7

7

7

26

陕西省(纳入10个城市)

44 316

5

5

12

7

3

32

甘肃省(纳入14个城市)

15 168

NA

1

4

1

3

9

西藏自治区(纳入5个城市)

630

0

0

0

0

0

0

宁夏回族自治区(纳入5个城市)

2523

0

3

0

0

3

合计

1 149 147

246

254

217

163

160

1040

地区

武汉来源人口数

武汉来源COVID-19确诊病例数

1月29日

1月30日

1月31日

2月1日

2月2日

合计

天津市

6445

2

1

0

0

0

3

上海市

24 849

4

8

5

5

2

24

浙江省杭州市

10 057

10

5

4

3

3

10

浙江省宁波市

4635

9

2

0

1

0

9

浙江省温州市

15 230

37

33

3

7

2

37

浙江省湖州市

1688

0

1

0

0

0

0

浙江省嘉兴市

2409

0

0

1

1

0

0

浙江省绍兴市

3957

0

2

0

0

1

0

浙江省金华市

5907

5

5

0

1

0

5

浙江省衢州市

2768

1

1

0

0

0

1

浙江省舟山市

743

0

1

0

0

0

0

浙江省台州市

6987

14

11

5

0

1

14

浙江省丽水市

1552

0

1

0

2

1

0

安徽省合肥市

18 045

3

4

0

4

3

4

安徽省蚌埠市

4049

2

0

2

0

2

0

安徽省阜阳市

24 757

8

5

6

0

8

5

安徽省亳州市

7390

0

2

0

0

0

2

安徽省安庆市

30 704

0

8

3

2

0

8

安徽省六安市

12 803

1

1

0

4

1

1

安徽省宿州市

7123

0

0

1

4

0

0

安徽省马鞍山市

4937

0

5

1

1

0

5

安徽省芜湖市

8159

0

1

1

0

0

1

安徽省铜陵市

4867

4

2

0

2

4

2

安徽省淮北市

2956

0

1

0

1

0

1

安徽省淮南市

4023

0

0

0

0

0

0

安徽省池州市

4084

2

0

2

1

2

0

安徽省滁州市

4744

0

2

0

0

0

2

安徽省黄山市

2265

0

2

0

0

0

2

安徽省宣城市

2820

0

0

0

0

0

0

河北省唐山市

2711

0

0

0

0

0

0

河北省沧州市

6226

0

1

1

0

0

2

河北省张家口市

1920

0

0

1

1

0

2

河北省保定市

6589

0

1

0

0

0

1

河北省邯郸市

9187

1

1

1

0

3

河北省石家庄市

9440

0

0

0

0

0

0

河北省邢台市

8045

0

2

1

0

3

6

河北省秦皇岛市

1098

0

0

0

0

1

1

山西省晋中市

5645

0

0

2

2

2

6

山西省临汾市

3284

0

0

0

0

0

0

内蒙古自治区包头市

1089

0

0

0

1

1

内蒙古自治区呼和浩特市

1369

0

0

0

0

0

内蒙古自治区通辽市

652

0

0

0

0

0

内蒙古自治区鄂尔多斯市

363

0

0

2

0

2

内蒙古自治区乌兰察布市

717

0

2

0

0

2

内蒙古自治区赤峰市市

1648

0

0

0

0

0

内蒙古自治区巴彦淖尔市

319

1

0

0

0

1

内蒙古自治区呼伦贝尔市

512

0

0

0

0

0

内蒙古自治区乌海市海宝湾区

114

0

0

0

0

0

内蒙古自治区乌兰浩特兴安盟

157

0

0

0

0

0

内蒙古自治区锡林郭勒盟锡林浩特

175

0

0

0

0

0

内蒙古自治区阿拉善盟

74

0

0

0

0

0

辽宁省大连市

4101

0

0

0

0

0

0

辽宁省鞍山市

1089

0

0

0

0

0

0

辽宁省本溪市

503

0

0

0

0

0

0

辽宁省丹东市

726

0

0

0

1

0

1

辽宁省锦州市

1028

0

0

2

0

0

2

辽宁省营口市

708

0

0

0

0

0

0

辽宁省阜新市

577

0

0

0

0

0

0

辽宁省辽阳市

442

0

0

0

0

0

0

辽宁省铁岭市

962

0

0

0

0

0

0

辽宁省朝阳市

923

1

0

1

0

0

2

辽宁省盘锦市

376

0

0

2

0

0

2

辽宁省抚顺市

617

0

0

0

0

0

0

黑龙江省鹤岗市

267

1

0

0

0

0

1

黑龙江省伊春市

275

0

0

0

0

0

0

江西省新余市

2278

0

1

0

0

0

1

江西省鹰潭市

3721

2

0

0

1

0

3

江西省宜春市

18 115

0

7

3

2

4

16

江西省吉安市

9550

1

2

0

1

0

4

江西省抚州市

7586

3

0

NA

2

2

7

山东省济南市

4661

2

1

0

1

1

5

山东省青岛市

5199

2

1

0

0

0

3

山东省淄博市

2199

0

2

1

1

0

4

山东省枣庄市

2868

0

0

0

0

1

1

山东省烟台市

4045

3

2

0

0

0

5

山东省潍坊市

4399

2

1

1

1

0

5

山东省济宁市

5903

0

0

0

1

0

1

山东省泰安市

3139

2

0

1

0

0

3

山东省威海市

2073

3

0

2

0

0

5

山东省日照市

1198

0

0

0

0

0

0

山东省临沂市

5509

0

2

1

0

0

3

河南省信阳市

109 904

7

7

13

12

7

46

河南省郑州市

26 646

4

3

2

3

2

14

河南省南阳市

52 370

8

7

4

3

6

28

河南省驻马店市

45 680

7

4

5

4

9

29

河南省商丘市

25 671

3

5

2

2

3

15

河南省周口市

32 112

6

5

0

0

5

16

河南省新乡市

10 896

5

3

5

0

3

16

河南省许昌市

11 412

1

5

3

1

1

11

河南省漯河市

13 572

2

2

1

2

4

11

河南省焦作市

6078

0

0

0

4

1

5

河南省洛阳市

11 303

0

0

1

0

0

1

河南省开封市

10 682

1

2

1

3

0

7

河南省鹤壁市

3030

1

0

0

0

0

1

河南省濮阳市

6174

0

2

0

0

0

2

河南省济源示范区

796

0

0

0

0

1

1

湖南省衡阳市

16 751

3

4

3

1

1

12

湖南省湘潭市

8898

0

0

1

2

0

3

附表1  2020年1月29日至2月2日武汉来源输入性COVID-19感染人数和2020年1月19至23日武汉来源人口数

感染日期

武汉1月23日“封城”

假设武汉1月30日 “封城”

高增长

中增长

低增长

A

B

C

A

B

C

A

B

C

A

B

C

2020年1月19日

385

1043

1428

385

1043

1428

385

1043

1428

385

1043

1428

2020年1月20日

389

1089

1477

456

1281

1737

456

1281

1737

456

1281

1737

2020年1月21日

332

966

1298

455

1340

1796

455

1340

1796

455

1340

1796

2020年1月22日

248

771

1019

465

1418

1883

465

1418

1883

465

1418

1883

2020年1月23日

245

801

1047

855

2551

3405

855

2551

3405

855

2551

3405

2020年1月24日

759

2087

2846

715

1967

2682

583

1603

2186

2020年1月25日

933

2370

3303

784

1990

2774

588

1494

2082

2020年1月26日

1236

2751

3987

908

2022

2931

632

1408

2040

2020年1月27日

1255

2554

3809

796

1620

2416

517

1052

1569

2020年1月28日

1192

2224

3416

645

1204

1849

393

733

1126

2020年1月29日

1034

1752

2786

473

802

1275

272

460

732

2020年1月30日

664

1016

1679

255

390

645

138

212

350

合计

1599

4670

6269

9688

22388

32075

7192

17628

24819

5739

14596

20334

附表2  2020年1月19至30日武汉输出2019冠状病毒病感染人数
1 WHO. Weekly epidemiological update-24 November 2020 [EB/OL]. [2020-11-24]. https: //www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports.
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