基于环境与行为建模的传染病城市时空传播机理研究

Understanding the rationales of infectious diseases spreading spatiotemporally in a city is realistically critical and meaningful to public health. Since experimentation of infectious diseases spreading in the real world is impossible, computer-based modeling and simulation becomes an effective way for mimicking the spreading of infectious diseases. The population compose a complex system and meet the three basic requirements for disease spreading, namely sources, contacts and susceptible people. To the best of our knowledge, the traditional system dynamics methodology, when used to simulate epidemics, can hardly consider the heterogeneity of individual behavior, the influence of individual interactions to the spreading of infectious diseases and the spatial characteristics of the spreading. This project investigates into the rationales of infectious disease spreading spatiotemporally in a city based on environment and behavior modeling; studies the theories of system complexity, and spatiotemporal statistics and analyses of spreading characteristics; realizes the key technologies of the GIS-based hierarchical modeling of a city, the modeling of individual heterogeneous behavior, and the spatiotemporal statistical algorithm for capturing the spreading characteristics of infectious diseases. The aim of this project is to simulate and predict the spatiotemporal spreading of infectious diseases and consequently support theoretically and technologically the further applications of the simulations of infectious diseases spreading.

理解和掌握传染病在城市中的时空传播机理对公共卫生管理具有重要的现实意义。因为不可在真实世界对传染病传播进行实验，所以利用计算机建模和仿真的方法对传染病扩散进行模拟是一种有效途径，其中城市人群构成的复杂系统满足传染病传播的三个基本条件：传染源、传播途径和易感人群。传统的系统动力学方法在模拟传染病传播时不能体现个体行为的异构性、个体之间交互对疫情发展的影响以及疫情在疫区范围内发展的空间特性等。因此，本项目开展基于环境与行为建模的传染病城市时空传播机理研究，通过研究系统复杂性和传播特性时空统计分析等理论问题，突破基于GIS的层次化城市时空建模方法、面向传染病城市时空传播的个体异构行为建模、传染病城市传播时空统计分析算法等关键技术，模拟和预测疫情随时间和空间的变化发展趋势，为传染病传播仿真的深度应用提供理论依据和技术支撑。

理解和掌握传染病在城市中的时空传播机理对公共卫生管理具有重要的现实意义。因为不可在真实世界对传染病传播进行实验，所以利用计算机建模和仿真的方法对传染病扩散进行模拟是一种有效途径，其中城市人群构成的复杂系统满足传染病传播的三个基本条件：传染源、传播途径和易感人群。传统的系统动力学方法在模拟传染病传播时不能体现个体行为的异构性、个体之间交互对疫情发展的影响以及疫情在疫区范围内发展的空间特性等。本项目围绕基于环境与行为建模的传染病城市时空传播机理研究，主要开展了以下创新性研究工作：.1）基于环境与行为建模的传染病城市时空传播机理研究总体框架.在分析究传染病时空传播的城市环境复杂性、个体行为复杂性和疾病传播复杂性的基础上，提出了基于环境与行为建模的传染病城市时空传播机理研究总体框架。该框架对于传染病传播机理研究和过程模拟中涉及的各方面理论、方法和技术进行了梳理，列出技术体系的整体架构和具体适用方法，具有很强的指导意义。.2）基于 GIS 的层次化城市建模方法.城市是考察传染病扩散和实施控制策略的空间疫区单元和的行政管理单元，为城市人群这个复杂系统提供了活动的空间范围，也成为空气传播传染病扩散的载体和区间。针对空气传播传染病传播研究需求，对城市空间中的要素进行合适的选取和简化，建立支持空气传播传染病城市扩散仿真的虚拟城市，是动态模拟城市疫区中人群行为及传染病扩散的基础，对其他领域的虚拟城市构建也有很强的示范意义。.3）改进的灵活时空扫描算法.对于实时暴发的传染病疫情，单纯的空间或者时间聚类监测方法，往往无法对疫情随时间的传播和扩散过程进行有效的早期预警。提出一种面向疫情监测的改进灵活时空扫描算法，利用时间聚类算法对可能存在疫情暴发的时段进行筛选，将时空数据转换为按单位时间片划分的空间数据，同时利用空间聚类算法与遗传算法结合，对疫情暴发的时空聚集性进行分析。该算法拓展了时空数据聚类监测的应用范围，同时具有较好的性能，可以为其他领域应用提供良好的示范。