典型文献
基于SEIRD-GEOCA的COVID-19疫情时空分布模型构建与情景模拟
文献摘要：
当前如何通过模型的构建来揭示新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)的传播机制,提高对疫情传播的时空预测预警能力仍面临很大挑战.为充分发挥SEIRD模型和CA模型各自在时间和空间仿真方面的优势,依据空间现象的地理相似性原理,构建了一种基于SEIRD-GEOCA的传染病时空耦合模型,并在模型中融入了蔓延扩散和随机迁移扩散策略,采用重庆市2020年1月21日到2020年2月29日的感染者轨迹数据和相关驱动因子数据实现了对重庆市C O V ID-19感染者时空分布的情景模拟.情景模拟结果显示,在空间上将呈现出爆发式扩散和局域扩散的明显差别;且实施不同强度的干预,COVID-19呈现出了不同的时空扩散效应.研究表明,SEIRD-GEOCA模型能揭示传染病的传播机制,并能较好地模拟COVID-19疫情的时空扩散规律;面对COV-ID-19疫情,政府是否采取干预措施以及实施干预的强度都将对疫情的时空扩散产生较大影响.
文献关键词：
新型冠状病毒肺炎;SEIRD-GEOCA模型;时空扩散
中图分类号：
作者姓名：
荆磊;刘明皓;陈春;曹逸凡;刘天林
作者机构：
重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065;重庆邮电大学 空间信息研究中心,重庆 400065;重庆交通大学建筑与城市规划学院,重庆400074;重庆交通大学 生态人居与绿色交通研究中心,重庆400074
文献出处：
引用格式：
[1]荆磊;刘明皓;陈春;曹逸凡;刘天林-.基于SEIRD-GEOCA的COVID-19疫情时空分布模型构建与情景模拟)[J].西南大学学报（自然科学版）,2022(02):207-218
A类：
GEOCA,局域扩散
B类：
SEIRD,分布模型,情景模拟,Corona,Virus,Disease,传播机制,疫情传播,时空预测,预测预警,预警能力,自在,相似性原理,时空耦合,耦合模型,迁移扩散,感染者,轨迹数据,相关驱动,驱动因子,上将,爆发式,不同强度,时空扩散,扩散效应,扩散规律,实施干预
AB值：
0.299918
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