戴碧涛 谭索怡 陈洒然 蔡梦思 秦烁 吕欣†

1) (国防科技大学系统工程学院， 长沙 410073)

2) (盲信号处理国家重点实验室， 成都 610041)

1 引 言

人口迁徙是疫情传播的重要媒介， 突发、大规模和分散的人类迁徙可将疾病的局部暴发转变为广泛流行[1-3].一方面， 频繁的人口流动为远距离、大规模传播病毒感染创造了条件， 另一方面， 人群在不同地区间的往返活动， 对潜在感染者与易感人群的充分接触传播起到极大的促进作用.新型冠状病毒感染的肺炎(COVID-19)可在人与人之间持续传播， 在2020 年初新冠肺炎疫情的暴发期间，随着春节及返程高峰的到来， 各地区间大规模的人口流动增加了交叉接触传播的风险， 为疫情防控带来了极大的挑战.截至2020 年12 月6 日24 时， 我国累计报告确诊病例达86634 例， 累计死亡病例达4634 例.分析人口迁徙模式， 挖掘其背后的时空演化规律有助于分析疫情传播路径和控制疫情传播范围， 对疫情防控至关重要.

针对新冠肺炎的相关研究和防控工作已经迅速展开， 现有研究主要侧重于流行病学的传播特征[4-6]、基本再生数[7-9]等主要参数的估计以及基于传播动力学进行感染人数预测[10，11].但传统的动力学模型并不能模拟疫情在地域间的传播， 此外，动力学模型的预测结果通常显著依赖于初始系数的取值， 初始参数的设置差异可能导致研究结果大相径庭[12].因此考虑人口迁徙的疫情传播模型得到了广泛关注.Brockmann 和Helbing[13]指出疾病的传播与城市间的“有效距离……