全国新型冠状病毒肺炎空间分布及空间聚集性浅析

石莹，柏如海，李蕾，董琬月，马文，吕军，徐安定

2019年12月上旬，湖北省武汉市发现了首例来源不明的肺炎病例[1]，经确认这类疾病的病原为新型冠状病毒[2]，2020年1月30日，世界卫生组织（WHO）宣布新型冠状病毒感染的肺炎疫情已构成国际关注的突发公共卫生事件[3]。2月11日,国际病毒分类委员会（CSG）将新型冠状病毒命名为严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型（Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2，SARS-CoV-2）[4]。由SARS-CoV-2引起的肺炎被WHO命名为新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19）[5]。

为尽快控制新型冠状病毒的传播，湖北省武汉市于1月23日封城，湖北省于1月24日正式启动重大突发公共卫生事件一级响应。至1月29日全国31个省（自治区、直辖市）已全部启动重大突发公共卫生事件一级响应。国家卫生健康委颁布一系列新型冠状病毒肺炎防控方案，包括个人防护指南、消毒技术方案、病例检测方案等。

截止2月8日，除湖北省外全国其他省份新增确诊病例连续第5日下降。总体看，湖北省外其他省份疫情出现明显的积极向好变化。目前，有较多文章对COVID-19的流行病学特征、临床特征、诊疗方法、流行趋势预测模型等[6-8]进行详细描述。但对COVID-19的整体空间分布情况关注较少。探索COVID-19的空间分布与空间聚集性有利于指导该疾病的监测以及防控计划的制定和实施。本研究利用各省市卫生健康委员会报告的COVID-19累计确诊病例数和新增确诊病例数，描述全国各地级行政区（直辖市、特别行政区）COVID-19的空间分布特征，并基于空间自相关模型探讨COVID-19的空间聚集性特征，为进一步卫生干预措施的制定及实施提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源COVID-19累计确诊病例数和新增确诊病例数来源于全国各省市卫生健康委员会数据[9-11]。确诊病例数最终按全国地级行政区划333个加上北京市、天津市、重庆市、上海市等4个直辖市和香港、澳门等2个特别行政区进行汇总整理。本研究中未包括台湾省COVID-19信息。全国2016版地理信息数据来源于中国国家基础地理信息中心。

1.2 分析方法运用GeoDa1.8.12软件将基础地图的地级行政区划空间数据库和整理后的COVID-19确诊病例数据库进行匹配，采用软件中的空间统计分析模块进行全局和局部空间自相关分析。

1.3 空间自相关理论探索性空间数据分析方法是一系列空间数据分析方法和技术的集合，它以空间关联测度为核心，注重研究数据的空间依赖性与空间异质性，通过对事物空间分布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间异常,揭示研究对象之间的空间相互作用机制[12,13]。空间自相关是探索性空间数据分析的重要方法，是空间单元属性的度量，是指同一变量在不同空间位置上的相关性，包括全局空间自相关与局部空间自相关。

全局空间自相关分析整个研究区域分析属性的空间分布是否存在聚集性，局部空间自相关分析是在全局空间自相关分析的基础上，进一步研究局部区域内观测值高值或低值是否存在空间聚集现象，同时揭示是否存在个别相关关系被全局自相关关系所覆盖[14]。本研究利用GeoDa 1.8.12软件基于全国地级行政区划生成空间权重矩阵，进行全局空间自相关与局部空间自相关分析。

全局空间自相关用Moran's Ⅰ表示。Moran'sⅠ指标可以分析变量在空间分布的聚集模式、离散模式或随机模式。当Moran's Ⅰ＞0，且具有统计学意义时，表明随机现象存在空间分布的聚集性；Moran's Ⅰ＜0，且具有统计学意义，表明随机现象均匀分布；Moran's Ⅰ＝0，且具有统计学意义，表明随机现象在空间上随机分布[14,15]。局部空间自相关使用局部Moran指数表示。局部Moran指数为正值表明与周围单位存在相似的空间聚集；局部Moran指数为负值表明与周围单位存在不相似的空间聚集。运用Z检验对局部Moran指数进行检验，当P＜0.05，表明存在局部空间自相关关系。局部空间自相关分为4种模式：Low-Low模式（随机现象值低于均值的空间单元被随机现象值低于均值的空间单元所包围），High-High模式（随机现象值高于均值的空间单元被随机现象值高于均值的空间单元所包围），Low-High模式（随机现象值低于均值的空间单元被随机现象值高于均值的空间单元所包围），High-Low模式（随机现象值高于均值的空间单元被随机现象值低于均值的空间单元所包围）[15]。由于本研究仅关注COVID-19的高值聚集现象，故本研究结果中仅对High-High模式进行展示与讨论。

2 结果

2.1 基本情况如图1所示，本研究共收集全国339个地级行政区（直辖市，特别行政区）累计确诊病例数及新增确诊病例数。2020年1月24日，即湖北省启动重大公共卫生突发卫生事件一级响应。累计确诊病例数最多为湖北省武汉市572例，除湖北省以外，累计确诊病例数最多的为重庆市57例。除湖北省外，新增确诊病例数最多为广东省深圳市的2例。2020年1月29日，即全国31个省市均启动公共卫生突发事件一级响应。COVID-19累计确诊病例数最多为湖北省武汉市2261例，除湖北省外最多为浙江省温州市165例，除湖北省外新增确诊病例数最多为上海市5例。2020年2月8日累计确诊病例数最多为湖北省武汉市11 618例，除湖北省外最多为浙江省温州市421例，除湖北省外新增确诊病例数最多为浙江省温州市70例。

图1 全国地级行政区COVID-19累计确诊人数与新增确诊人数

2.2 全局空间自相关分析如表1所示，我国各地级行政区（直辖市、特别行政区）COVID-19累积确诊病例数于1月24日、29日及2月8日这3日的全局Moran's Ⅰ系数分别为0.047、0.209、0.171，其中1月29日Moran's Ⅰ系数最高，各日系数均为正值，且具有统计学意义，即COVID-19的累积确诊病例数存在空间聚集现象。

对这3日COVID-19的新增确诊病例数进行全局空间自相关分析，结果显示1月24日、1月29日全局Moran's Ⅰ空间自相关系数接近于零，不具有统计学意义，表明新增确诊病例数在空间单位中没有出现地区聚集；而2月8日全局Moran's Ⅰ空间自相关系数为正值且具有统计学意义，表明2月8日COVID-19新增确诊病例数存在空间聚集现象。

表1 全国COVID-19累计确诊病例及新确诊病例全局空间自相关分析

2.3 COVID-19累计确诊病例的局域空间自相关分析如图2A所示，从全国各地级行政区（直辖市、特别行政区）COVID-19的累积确诊病例数来看，1月24日除湖北省武汉市、黄冈市等湖北省内的8个地级市外，浙江省宁波市、嘉兴市、绍兴市、河南省信阳市、安徽省安庆市和香港特别行政区共14个地级市与特别行政区呈现出High-High模式。

如图2B所示，1月29日除湖北省武汉市、黄冈市等湖北省内的14个地级市外，浙江省台州市、湖南省岳阳市、河南省信阳市、安徽省安庆市及江西省九江市共19个地区呈现出高值聚集模式。浙江省宁波市、嘉兴市、绍兴市及香港特别行政区与周边地区都不再呈现High-High模式。

如图2C所示，2月8日除湖北省武汉市、黄冈市等湖北省内的13个地级市外，湖南省岳阳市、河南省信阳市、南阳市以及及江西省九江市共17个地区呈现出High-High模式。浙江省台州市与安徽省安庆市不再呈现High-High模式。

2.4 COVID-19新增确诊病例的局域空间自相关分析如图3所示，不同时间点COVID-19新增确诊病例数空间聚集性有所变化，但其演变趋势与COVID-19累积确诊病例数空间聚集动态变化并不完全一致。1月24日与1月29日全局空间自相关系数显示COVID-19新增确诊病例数并不具有空间聚集现象。2月8日COVID-19新增确诊病例数呈现出空间聚集性，除湖北武汉市、黄冈市等湖北省内的15个地级市外，浙江绍兴市、金华市、台州市及湖南省岳阳市、常德市、益阳市、娄底市以及河南省信阳市共22个地区呈现为High-High模式。

图2 我国COVID-19累积确诊病例的LISA聚集性地图

图3 我国COVID-19新增确诊病例的LISA聚集性地图

3 讨论

本研究以COVID-19累积和新增确诊病例为研究对象，选择COVID-19疫情爆发期间的三个时间点，运用空间统计学方法分析其在全国的空间分布、空间聚集性及在不同时期的分布特征。空间自相关结果表明，COVID-19累积及新增确诊病例数均具有空间聚集性，且不同时间点COVID-19确诊病例的聚集性在空间分布上存在差异。充分利用病例的空间信息，有助于评价COVID-19的防控效果，进一步优化卫生资源配置，有针对性的制定防控策略提供参考。

全局空间自相关分析结果显示，在1月24日、1月29日及2月8日COVID-19累计确诊病例数Moran'sⅠ值均＞0，且具有统计学意义，提示全国各地级行政区（直辖市、特别行政区）COVID-19累计确诊病例数在总体上具有空间聚集性，且为正向空间自相关，即COVID-19累计确诊病例数较多地区相邻，较少地区相邻。其中1月29日Moran'sⅠ系数最大，表明聚集水平在总体上呈先上升后下降的趋势，即自1月29日起全国各省市自治区均启动重大突发公共卫生事件一级响应后COVID-19累计确诊病例数的地区差距呈现缩小趋势。相较于1月29日，2月8日COVID-19累计确诊病例数聚集区域有所减少。究其原因，可能是由于全国启动重大突发公共卫生事件一级响应后使得各地区加大对COVID-19疫情防控力度、医疗卫生资源投入、全面落实联防联控各项工作措施，从而有效控制湖北省内外人口流动，同时各地区COVID-19规范化诊疗和报告、COVID-19确诊率大幅提升也使得地区间的差异逐渐减小。与此同时，COVID-19新增确诊病例数呈现明显的正向空间自相关，此前1月24日、1月29日COVID-19新增确诊病例数均没有地区聚集现象，主要是由于COVID-19最长潜伏期较久，各地区感染SARSCoV-2的基础水平不同。

局部空间自相关分析结果显示，全国COVID-19确诊病例的高值聚集区主要集中于华中地区。早期COVID-19累计确诊病例高值聚集区除湖南省外集中于浙江省、安徽省和河南省部分地区，到1月29日高值聚集区增加江西省和湖南省的部分地区。由于湖北省武汉市是中国内陆最大的综合交通枢纽，起着连接东西、贯通南北的重要作用，对外交流密切[16]。同时湖北省、安徽省、浙江省同属长江经济带，春运期间人员流动复杂，从而造成省内多个地区的高值聚集现象。2月8日，COVID-19累计确诊病例数聚集区域有所减少，浙江省内地区不再有高值聚集现象，湖南省、河南省和江西省部分与湖南省邻近地区显示有高值聚集现象。但COVID-19新增确诊病例数聚集区域集中于浙江省、湖南省和河南省部分地区。提示浙江省内各地区新增确诊病例较多，使得地区间累计确诊病例数差异不再明显。而湖南省和河南省部分与湖北省临近地区仍具有较强的空间自相关性。很可能是由于人口流动，经济交流，城际交往等原因而导致的[17]。

因此，建议对高值聚集区特别是湖北省周边紧邻地区采取更加严格的防控措施，有效控制人员来往，以控制疫情的传播。目前严格防控条件下的复工复产对于提供疫情所需生产资料，以及疫情后的生产恢复至关重要。对于高值聚集区而言，控制疫情发展仍是主要工作重点。对于非高值聚集区域而言，恢复生产活动时，要注意对疫情的防控，防患于未然。

综上所述，本研究利用空间自相关分析发现全国确诊病例具有空间正相关性，存在着明显的聚集区域。通过LISA聚集性地图直观展示全国COVID-19确诊病例的聚集区域，同时确定了湖北省外COVID-19患病高值聚集的地区。为进一步制定有效的防控策略，采取相应强度的防控措施具有一定的指导意义。