湖南工商大学等多单位合作，吕欣/陈晓红等首次揭示2020 年中国人口流动情况

2020 年是前所未有的一年，由于 COVID-19 大流行，人类流动性发生了迅速而剧烈的变化。移动行为的复杂变化导致人类移动的标准模型变得不那么具有预测性。因此， 系统地了解 COVID-19 大流行期间人类跨时空流动的变化对于评估传染病传播风险和非药物干预 (NPI)的有效性至关重要，从而定制精确干预流行病的战略。

2021年8月16日，国防科技大学吕欣，湖南工商大学陈晓红院士，东京工业大学Petter Holme及南安普敦大学Andrew J Tatem共同通讯在National Science Review 在线发表题为“Mobility in China, 2020: a tale of four phases”的研究论文，该研究为了了解中国人口在稳定和不稳定时期通勤模式的变化，该研究使用来自中国 3.18 亿手机用户的全国移动数据来检验 2020 年人口移动的极端波动，从农历新年旅行季节（ 春运)，到 COVID-19 封锁的异常平静，然后到恢复期。

该研究观察到，在春运大幅增加然后在封锁期间急剧下降的跨城市流动主要取决于出行距离和城市的社会经济发展。农历新年假期后，全国流动性一直很低，直到 2 月中旬，COVID-19 干预措施延迟了超过 7289 万人返回大城市。虽然大规模迁移回大城市被推迟，但较小的城市连接更加密集，形成新的集群。在出行限制解除后的恢复期内，超过55%的城市对的净流量与封锁前相比发生了逆转。这些发现以精细分辨率提供了中国各种情景中最全面的中国交通状况，对于未来公共卫生应急响应、交通规划和区域经济发展等方面的决策至关重要。

了解人类流动是社会的基础，其应用包括城市规划、交通规划、流行病建模和控制以及不同地理尺度的区域经济发展。可以从人口普查数据或调查、移动电话数据（通常是从呼叫详细记录、CDR 中收集的个人轨迹或聚合人口流）或从不同的设备获得。人类流动模型表明，人口流动远非随机，在多个时空尺度上具有高度的规律性和可预测性。

流动模式随着重大假期的发生和流行病的出现而发生变化。在 2020 年初的中国，这两个因素重合：一方面，现代世界中国内和国际人口的高度流动大大加速了SARS-CoV-2的传播；另一方面，病毒的传播和实施的干预措施也可能显著改变了人类的行为和运动。移动行为的复杂变化导致人类移动的标准模型变得不那么具有预测性。因此， 系统地了解 COVID-19 大流行期间人类跨时空流动的变化对于评估传染病传播风险和非药物干预 (NPI)的有效性至关重要，从而定制精确干预流行病的战略。

部分研究结果展示（图源自National Science Review ）

旅行限制、活动推迟、宵禁、隔离和物理距离政策在全球范围内的实施导致人口流动大幅减少。这些限制已被证明是在缺乏有效疫苗的情况下显著降低 COVID-19 传播率的最有效措施之一。COVID-19 在中国的传播加速恰逢一年一度的春运，2019 年农历新年前后记录了近 30 亿人次的人口迁移。自 2020 年 1 月 23 日武汉旅行禁令以来，中国实施了严格的旅行禁令。COVID-19 遏制措施以及中国居民为遏制该疾病所做的大量努力，迄今为止，中国被认为已实施了最成功的遏制 COVID-19 的国家战略之一。

通过分析在中国第一波 COVID-19 爆发之前、期间和之后记录的汇总的、非个人可识别的人类运动数据，该研究揭示了流动性不断变化的时空特征，并检查了中国 COVID-19 遏制政策对 2020 年国内旅行的影响 。具体而言，该研究探讨了中国大陆 366 个城市在春运、流行和干预期间人口流动模式的变化，包括总流量、旅行距离等。对这些模式的分析有助于更深入地了解人类行为的变化，这将为应对未来的大流行浪潮、制定控制策略、管理人口流动以防止重新流行等提供信息， 并为交通规划和区域经济发展提供依据。

参考消息：

https://academic.oup.com/nsr/advance-article/doi/10.1093/nsr/nwab148/6352969?searchresult=1