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摘要
个体在空间移动过程中不可避免地产生“人与人”之间的接触，使疫情传播具有复杂性和空间不确定性。但现有学术研究较少在理论上综合考虑个体的空间移动及移动过程中近距离接触分析疫情的空间扩散。本文综合考虑个体移动及移动过程中接触，提出基于个体“移动—接触”的空间交互网络的理论构建框架。鉴于公交刷卡数据能够有效地反映个体的移动路径及车厢内接触的群体，以北京市公交系统为例开展实证研究，构建基于个体“移动—接触”的空间交互网络，采用加权度中心性和K-shell分解方法识别疫情高风险区域，提出管控措施，并通过模拟管控措施前后网络社团结构变化来评价管控措施实施效果。结果发现疫情高风险区域集中分布在城际交通枢纽、商务中心、居住区周边区域。本文提出的理论框架对基于各类交通系统的疫情风险评估具有普适性，研究结果可为突发公共卫生事件中及时启动有效的疫情防控应急响应政策具有借鉴作用。
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