新型冠状病毒靠什么传播_新型冠状病毒通过交通流的传播数据推演（含公开数据集与直播预告）

引言武汉新冠状病毒疫情持续蔓延，抗击病毒传播是一场全面战争。通过数据分析和模型研究，发现城市间的交通流量决定了病毒在城市间的传播。鸡翅开放了数据资源，希望能为疫情预测和预防提供帮助。

数据交换和病毒的传播

最近，新的冠状病毒已成为人们关注的焦点。然而，病毒学研究专家关彝选择了“逃兵”他说，“我经历了很多战争，但这次我感到非常虚弱。”因为这种新的冠状病毒已经被广泛传播，并且没有像非典一样清晰的传播链如果我们能预测未来疾病传播的轨迹，我们的疾病预防和控制工作就能有针对性。然而，这种疾病的传播因素极其复杂。它与病毒携带者的身体状况、环境、天气条件和接触条件等密切相关。然而，如果我们超越这个微观尺度，把一个城市抽象成一个点，那么我们就完全有可能在某种意义上对疾病在城市之间的传播做出合理的推断。当我们关注城市的规模时，我们会发现城市间的交通流量决定了病毒在城市间的传播。这是因为两个城市之间的交通流量越大，病毒携带者就越有可能出行。这个结论有其科学依据例如，德克·布罗克曼(Dirk Brockman)等人2013年发表在《科学》杂志上的《隐藏在复杂网络驱动感染中的几何结构》指出，疾病的传播与城市之间的地理距离无关，而是与城市之间的“等效距离”密切相关。这里的“等效距离”是指根据城市间交通流量数据转换的距离

论文题目:复杂的隐藏几何，网络驱动的接触现象论文地址:https://science.sciencemag.org/content/342/6164/1337

，如下图所示。无论从病毒传播的真实案例(2009年H1N1和2003年非典)还是模型模拟的结果来看，地理距离与病毒感染时间几乎没有关系。因此，两个城市的地理位置越近，病毒就越容易通过。

A图是对香港病毒爆发的模拟。不同颜色的点代表不同的大陆区域，相连的边缘代表航空网络b代表病毒在爆发后105天内感染的世界主要城市。图3显示了病毒在爆发期间传播到每个目标城市所需的时间。每个数据点是一个城市，横坐标是城市之间的地理距离，纵坐标是从爆发到发现该城市第一个病毒病例的时间。这两幅图分别显示了2009年和2003年两次爆发禽流感(H1N1)和非典(非典)时病毒传播时间(纵坐标)和地理距离(横坐标)之间的关系，每一点代表一个城市。可以看出，病毒传播和地理距离之间几乎没有相关性。

，另一方面，如果我们把城市间的有效距离重新定义为乘客从甲到乙的最可能路径的长度，那么病毒传播的规律性是极其明显的。最有可能的路径是什么？也就是说，我们可以将乘客视为随机行走粒子，其根据流量随机访问周围的城市，当他到达下一个城市时，他再次将流量转换成访问下一个城市的邻近城市的概率...所以这些粒子最有可能从a到b的路径是最有可能的路径。

图A显示了根据模拟病毒传播中等效距离的大小，每个城市的排列，即中心是香港，到中心的距离是等效距离。根据地理距离排列不同的极角，即地理越近，极角越相似。图二显示了在这样的城市安排下，病毒在72天内的传播。图3显示了感染时间和等效距离之间的关系，而图4和图5显示了在2009年禽流感和2003年非典两次爆发期间，每个城市的感染时间和有效距离之间的关系。可以看出，我们可以利用这个有效距离来更准确地预测病毒在某个城市的爆发日期。现在是春节的高峰期，交通枢纽网络将比平时承受更大的压力。武汉新的肺炎疫情正在影响每个人的心脏。作为城市数据领域的研究人员和实践者，我们发现了一些尚未披露的“事实”。在这里，我们想分享一些数据和数据统计的结果，希望能为疫情的预防和控制提供一些帮助。

照片来源:丁香花园(https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia)

截至1月21日，根据丁香花园编制发布的地图，主要病例集中在湖北省、广东省、北京市和上海市，这符合常识以及我们的数据和模型判断。因为广东、北京和上海是与湖北联系最密切的地区然而，与我们的数据和经验有很大的不同，即湖北省的疫情是在武汉市。然而，根据人口流动规律，人口规模相对较大的邻近城市的人口流动将更加频繁。这种疾病的传播也将遵循人口流动的规律。我们根据2015年至2016年的人口流动数据，计算了武汉与全国其他城市的联系。我们可以看到前20个城市中的大部分都集中在湖北省。列表中所列的省外大部分城市已经爆发疫情(符合人口流动规律)，那么湖北省其他城市和城市的情况如何值得我们关注呢！尤其是武汉作为全国城市网络的重要节点，辐射能力非常强。

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利用2015年至2016年人口迁移数据(基于手机位置)绘制的武汉与其他城市的联系，线宽代表流量，蓝色圆圈代表城市人口规模，武汉位于中心地带

(数据源:基于手机定位数据的城市人口时空分布特征研究)，董磊、清华大学博士论文。(2017)武汉市

前20名城市名单

城市代码:城市名称

4209:孝感市

4211:黄冈市

4 4403:深圳市(附案例)

4210:荆州市

4206:襄阳市

6 1994208:荆门市

4419:东莞市

4203:十堰市

4213:随州市

4228:恩施土家族苗族自治州

3301:杭州市(含病例)

5000:重庆市

注:病例来源为最后，我们的集智俱乐部发布了一个数据集，即武汉和全国主要城市之间的交通数据。我们希望那些对使用大数据准确推断病毒传播感兴趣的朋友能够做到这一点。这是一个实际操作的好机会。

有兴趣一起参与数据分析。请扫描代码并添加小助手微信

，以上数据和分析结果已经开通，希望能为预防疫情贡献我们的力量。

下载链接:https://github.com/leiii/population_flow

的疫情引起了极大的关注。我们也希望相关部门能够披露更多的数据(包括武汉周边县市的情况)，以便更好地抵御潜在风险。< br>

此外，我们刚刚获悉百度发布了全国各城市之间的实时交通流量数据:

最近新冠状病毒成为焦点，预测疾病的传播轨迹有助于防控疫情。今晚，张江教授将解释经典科学文献复杂的、网络驱动的接触现象的隐藏几何，并探索交通流数据和城市间病毒传播之间的关系张江是北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学院创始人。主要研究领域包括复杂网络与机器学习、复杂系统分析与建模、计算社会科学等。

[时间]:今晚，1月23日，20:30-21:30

[主持人]:张江

[主题]:通过网络

[链接的隐藏几何推断病毒的传播]:https://live.bilibili.com/8091531

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推荐课程之后，我们将重点讨论如何使用真实的网络数据来重建系统的空间几何特征。

课程链接:https://campus.swarma.org/play/play?身份证=11115

鸡翅俱乐部QQ群| 877391004

商业合作与贡献重印| SCROMA @ SWARMA.org < BR >

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