博客
关于我
第一轮返工潮,哪些城市疫情传播压力最大
阅读量:448 次
发布时间:2019-03-06

本文共 649 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

多个省份在2月10日起陆续复工,但在疫情尚未完全解除的背景下,返工潮带来的人员流动给人口迁入大省带来了病毒输入压力。利用大数据分析和防控措施,成为疫情阻击战中的关键武器。

返工潮虽然规模较往年有所减小,但仍涉及上亿人次的人口流动,人口流动带来的感染风险不容忽视。根据大数据与疫情地图对比分析,新冠肺炎确诊病例的城市分布与流动人口规模存在显著相关性。

在返工潮期间,广东省成为全国热门迁入地,迁入比例从2月7日的15%左右提高至2月9日的26.59%,远超其他省份。按城市来看,东莞市迁入比例最高,达到5.92%,其次是深圳市、广州市、上海市和北京市,迁入比例分别为5.47%、5.16%、4.93%和3.64%(数据截至2月9日)。

热门迁入城市前五名中,广东省占据了3个名额。大量人员流入对疫情防控提出了极大的压力。以上海为例,返工人员主要来自江苏南通、安徽阜阳、河南信阳等地。中泰证券研究所的报告显示,在返工潮热门城市中,深圳的压力最大,其次是东莞、上海、广州、苏州、北京、杭州、宁波、温州、佛山等城市。

浙江省在疫情防控中依托大数据,采用"大数据+网格化"方法研判疫情,提前预测疫情发展趋势,指导医疗资源调度。大数据分析出人群聚集热点分布和跨区域流动信息,为疫情防控提供了重要支持。通过数据回溯分析,及时发现疑似病患和密切接触者,有助于隔离和切断传染源。

在这场疫情阻击战中,大数据展现出显著优势,无论是追踪病例来源还是帮助疫情研判,都发挥了关键作用。未来,大数据将在疫情防控中贡献更多力量。

转载地址:http://vshyz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python:datetime tzinfo 时区名称文档
查看>>
Python:deepcopy(list) vs new_list = old_list[:]
查看>>
Python:Google API - 从消息中获取 mimeTypes
查看>>
Python:Google API - 从消息中获取 mimeTypes
查看>>
Python:subprocess.call,stdout to file,stderr to file,在屏幕上实时显示stderr
查看>>
Python:TypeError:无法连接“str“和“int“对象
查看>>
Python:XPath 在 ElementTree 中不可用
查看>>
Python:从 FTP 服务器下载文件
查看>>
python:从列表中创建元组列表
查看>>
Python:从嵌套列表中删除重复项
查看>>
Python:从间隔映射到值
查看>>
Python:使用 shell=False 的子进程调用不起作用
查看>>
Python:修改 PATH 环境变量的平台无关方式
查看>>
Python:假与 0
查看>>
Python:函数使用
查看>>
Python:函数进阶
查看>>
Python:在整数的二进制表示中查找最长的二进制间隙
查看>>
Python:如何从二进制转换为 base 64 并返回?
查看>>
Python:如何以非阻塞方式读取子进程的标准输出
查看>>
Python:如何使用 plotly 制作阴影区域或交替背景颜色?
查看>>