來源： 學術頭條

鼠年的春節(jié)早已步入尾聲，因新型冠狀病毒肺炎而延長的假期，也在愈來愈多的「復工」和「網(wǎng)課」的消息里草草結束。

春節(jié)前的人口大遷徙無疑加速了本次疫情的時空傳播速率，而春節(jié)后全國范圍內的人口回流仍然會對疫情的防控帶來巨大的挑戰(zhàn)。雖然當前在多方防范和應對措施之下，各地新增新冠肺炎病例已逐漸放緩，但在春運返程這又一次的人口大遷徙中，病毒是否會迎來新的「作惡」機會?

哪些城市需要嚴防死守?

為了進一步分析和更深刻地認識春節(jié)后人口回流的遷徙特征和規(guī)律，nCov 疫情地圖項目組以百度遷徙數(shù)據(jù)和通過調查所獲得的個別城市的真實人口遷徙數(shù)據(jù)作為主要數(shù)據(jù)源，建立了相關的數(shù)據(jù)模型，并預測了春節(jié)后遷徙人口的數(shù)量分布特征及遷徙網(wǎng)絡結構特征(節(jié)前人流推算所用數(shù)據(jù)時段為 2020 年 1 月 1 日至 1 月 23 日，而節(jié)后人流模擬所用數(shù)據(jù)時段為 2020 年 1 月 10 日至 1 月 23 日，共計 14 天)。

在通過分析春運前遷入遷出人口得到的空間地理格局的基礎上，該團隊又對每日所模擬的人口遷徙數(shù)據(jù)進行時空格局分析和時空演變模式分析。其中，時空格局反映遷徙人口的時空分布特征，而時空演變模式揭示遷徙人口的時空整體變化趨勢。

 

 

春節(jié)后遷出人口的數(shù)量分布地圖(來源：nCov 疫情地圖項目組)

 

 

春節(jié)后遷入人口的數(shù)量分布地圖(nCov 疫情地圖項目組)

通過分析構造的數(shù)據(jù)模型，可以看出，春節(jié)后回流的出發(fā)地比較離散，而目的地非常地集中。

具體而言，一級集中區(qū)域還是三大城市群，二級集中區(qū)域為成都，三級集中區(qū)域為華中三省(河南、湖北和湖南，以省會為核心)和西安。

盡管對于一些疫情較為嚴重的省份或城市，本該回流的人口會因疫情而減少，但本文的目的并不是預測在疫情的影響下實際會有多少人回流，而是潛在的回流人口。

圖中所示的一級人口流入城市，也是當前疫情較為嚴重的城市。人口回流的高密度特征、潛在感染人數(shù)的高數(shù)量特征告訴我們，往返于這些超級網(wǎng)絡節(jié)點城市可能會有更大的感染風險。就政府而言，這些超級節(jié)點城市的管控工作也將更為艱難。

那么，哪些城市務必要嚴防死守呢?返程人口集中遷入的地區(qū)，會面臨更大的壓力。攜程的數(shù)據(jù)顯示，廣州-深圳、哈爾濱-北京、成都-廣州、成都-上海是最熱門的返程線路。

這也意味著，北上廣深這四個城市，要涌入最多返工人潮，防疫壓力最大。機票數(shù)據(jù)也印證，近階段前往北上廣深四座城市的旅客發(fā)送量，占到全國 36% 以上。

此外，東莞、達州、周口、無錫、徐州、畢節(jié)、瀘州、宜賓、青島、綿陽、中山、廈門等城市人口流動量均在 300 萬以上，同樣不容小覷。

返程路上，如何防控?

在日前國務院新聞發(fā)布會上，交通運輸部副部長劉小明表示，受疫情影響，今年春運 40 天客流同比下降 45%，「春運返程不會出現(xiàn)傳統(tǒng)意義上的高峰」。

從 1 月 25 日到 2 月 14 日，全國共發(fā)送旅客 2.83 億人次，日均 1348 萬人次，比去年同期下降 82.3%。根據(jù)當前情況判斷，返程客流將呈現(xiàn)「日均強度顯著減弱、客流峰值顯著降低、時間跨度顯著拉大」的特點。

 

 

交通運輸部副部長劉小明、民航局副局長李健、國鐵集團副總經理李文新、國家衛(wèi)健委疾控局負責人賀青華介紹春運返程疫情防控工作有關情況

也就是說，今年的春運返程沒有傳統(tǒng)意義上的高峰，不會出現(xiàn)往年多重客流疊加的客流高峰現(xiàn)象，峰值大概在 1500 萬人次，為日常客運量的 2 成，即五分之一。

所以，雖然統(tǒng)籌好疫情防控和運輸服務安全在返工返學潮又迎來了新的挑戰(zhàn)，但總的來說，雖然復工復產暫時不會帶來客流的高峰。而深刻認識，將對此次疫情的防控起到非常積極的作用。

國家衛(wèi)健委專家組成員蔣榮猛在央視《新聞 1+1》節(jié)目中提示：「后面可能還要出現(xiàn)一個潛伏期，(從 1 月 23 號到 2 月)6 號是第一個潛伏期，再往后算是 20 號。新的潛伏期，加上大規(guī)模人員流動，如果防控不當，則會成為 B 類人群 (與患者有接觸史的人群)、二代 B 類人群 (被 B 類傳染的人群) 迅速增加的時期�！�

 

  (來源：深圳晚報)

 

為了迎接春運返程高峰，目前采取的政策包括：

1. 有效控制人員返程時間，爭取錯開人流，避免高峰出現(xiàn)。黨中央、國務院對于節(jié)后實施錯峰返程，降低疫情傳播風險，已經采取了一系列有力的措施，現(xiàn)在已經取得顯著成效。占預測總客流量 20% 的務工客流，就成了節(jié)后返程客流的主要組成部分。而下一段主要面臨的是開學、復工客流，目前學校開學時間仍然未確定，為此，民航局已經針對性的出臺了學生旅客免費退票或者改期的政策，引導學生延后返回。

2. 建立了一套比較完整的、科學有效的發(fā)熱旅客應急處置流程。為應對疫情需要，列車上都預留了一定的席位作為臨時隔離區(qū)，滿足應急需要。在列車上，如果發(fā)現(xiàn)發(fā)熱旅客，列車工作人員將立即對其進行隔離，按照車上發(fā)現(xiàn)發(fā)熱病人處置程序進行處理，及時將發(fā)熱旅客下交前方有留驗站的車站，移交地方防疫部門，進一步開展醫(yī)學篩查和治療。對于發(fā)熱旅客活動區(qū)域，進行應急性消毒，列車到達終點后，再進行全面的終末消毒。經過篩查，如果發(fā)熱旅客為確診或者疑似病人，我們將第一時間向地方政府防疫部門，通報密切接觸者的信息，便于查找。

3. 防控結合。對進出機場、火車站的全部旅客進行體溫檢測，應查盡查。同時對于發(fā)熱旅客及時處置。各航空公司也加強國內航班旅客的信息收集，在值機、登機各個環(huán)節(jié)配備了體溫檢測和醫(yī)療應急設施設備，盡最大努力避免把病毒帶進機場、帶上飛機、高鐵。另一方面做到「精細控」。各公共區(qū)域加強通風消毒，結合結構、布局和當?shù)氐臍夂�，采取切實可行的通風、通氣措施，做好空調系統(tǒng)的檢測和清潔，加強檢測的頻次，及時更換關鍵部件，確�？团摰目諝馇鍧崱Ｍ瑫r，飛機在客艙里設置相對獨立的「留觀區(qū)」，分散安排旅客座位等精細化措施，不讓機場和飛機客艙作為病毒傳播的渠道。

4. 運輸中采取針對性個人防護。做好交通場站和交通運輸工具的消毒、通風、衛(wèi)生清潔工作，加強乘客的體溫檢測。同時嚴格控制交通運輸工具客座率。春運期間，長途客運班車、班輪和農民工包車客座率原則上不超過 50%，為乘客隔位、分散就座以及在交通工具的后排區(qū)域設置途中留觀區(qū)域創(chuàng)造條件。值得一提的是，部分地區(qū)開展了農民工返崗包車運輸。對勞務輸出大省和外地人員聚集的地區(qū)，加強運輸組織，錯峰返程，發(fā)送「點對點」直達包車，免收高速公路通行費并保障優(yōu)先便捷出行，從而實現(xiàn)出發(fā)有組織、健康有監(jiān)測，運輸有保障、運達有交接、全程可追溯。

 

(來源：深圳晚報)

 

2020 年的中國春運返程，注定是一個挑戰(zhàn)。既要切斷疫情傳播途徑，又要維持社會正常運行，平衡這其中的「動」與「不動」，放在世界上任何一個國家都是一個難題。在同時間賽跑、與病魔較量的過程中，一邊要把返程大軍平安送到，一邊要堅決遏制疫情蔓延勢頭。

而隨著企業(yè)的復工，大量返程的員工會密集集中乘坐各種交通工具，這樣會造成不可避免的親密接觸。我們作為其中的一員，如何做到有效的防控?

對此，賀青華在上海召開的記者發(fā)布會上表示：

大家通過鐵路、公路、飛機返回各自的學校、返回各自的工作崗位前，首先要對自己的健康狀況進行判斷，是不是感冒發(fā)燒，有沒有健康上的不允許。

在乘坐公共交通工具時，建議戴口罩，要注意個人衛(wèi)生，比如手衛(wèi)生，另外咳嗽時要適當?shù)夭扇∫恍┓雷o措施，不要隨地吐痰。

一旦在交通旅行過程中發(fā)現(xiàn)有其他乘客發(fā)生了咳嗽或其他癥狀的時候，要密切配合司乘人員做好登記，做好相應的防護措施。一旦這個旅客被確診了，你作為密切接觸者應當馬上進行 14 天隔離，全力配合有關部門的防護工作。

與此同時，司乘人員，也要做好健康保護，需要戴上口罩，無論乘客也好，乘務人員也好，一般的醫(yī)用口罩就可以了，沒有必要戴 N95 口罩。同時戴上手套，因為要經常做擦洗的工作，戴上手套，定期進行消毒。發(fā)現(xiàn)乘客留下了一些痰液、衛(wèi)生間的污物等，要及時進行清洗和消毒，通過這些工作可以有效防止病毒通過交通工具造成傳播。

參考文獻：

春運返程疫情防控工作情況新聞發(fā)布會. (n.d.). Retrieved February 17, 2020, from http://www.scio.gov.cn/xwfbh/xwbfbh/wqfbh/42311/42521/index.htm

國務院聯(lián)防聯(lián)控機制：春運難現(xiàn)返程高峰 切實做好疫情防控工作-新華網(wǎng). (n.d.). Retrieved February 17, 2020, from http://www.xinhuanet.com/politics/2020-02/15/c_1125579552.htm

返程高峰：大數(shù)據(jù)給出戰(zhàn)「疫」路線圖. (n.d.). Retrieved February 17, 2020, from https://m.chinanews.com/wap/detail/zw/sh/2020/02-09/9084663.shtml

疫情之下春運人口回流「硬核」預測：往返這些超級網(wǎng)絡節(jié)點城市有更大感染風險. (n.d.). 知乎專欄. Retrieved February 17, 2020, from https://zhuanlan.zhihu.com/p/105397148

標簽： 大數(shù)據(jù)預測人

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