2月12日，深圳大学发布《深圳市新冠肺炎疫情防控时空分析研究报告》，依据大数据对深圳市复工与错峰管控进行疫情传播状况的模拟，并提出建议。研究结果显示，当全市复工率为80%，新冠肺炎传播风险较大，当复工率降至60%，相对综合收益最明显。同时错峰上班能有效降低病毒风险指标。

该研究认为，疫情结束前的人群流动量全面恢复可能导致疫情继续大幅度爆发，因此考虑部分有序复工同时控制有限人群流动量可能是比较合理的措施。模拟显示，未来30天，当全市复工人群比例为20%时，新冠肺炎传播风险最小；80%时，新冠肺炎传播结果与基本认知相符，即复工人群居住相对聚集的街道、商务区集中的街道，以及具有大型交通枢纽的街道疫情传播风险较高；其中部分街道还存在模拟病毒流行周期较长的问题。当复工比例由80%减为40%（减少一半），风险指数的减少显著超过50%；当复工比例由80%降至60%，相对综合收益最明显：峰值减少86%，均值减少57%。

同时，错峰上班能有效降低病毒风险指标，峰值降低21%以上。研究发现，错峰人群提前上班（8点）比推后上班（10点）效果更好。随错峰批次增加，风险指标降低；其中双批错峰相对收益增加最明显。

该研究由深圳大学校长李清泉领衔，深圳大学城市空间信息工程系与深圳大学医学部公共卫生学院联合进行。研究基于深圳公交系统出行数据、手机数据，考虑深圳市人口密度、人群流动、新冠情况等本市参数，以SEIR/SIR传染病模型为基础，模拟新冠肺炎在人口移动中传播的物理过程中的各类群体。聚焦两方面：减少人群流动量对深圳市新冠肺炎发病风险的影响；不同复工比例对疫情传播的影响。

据了解，研究人员还在进一步研究，如250m格网区域精细化风险评估，生活及防疫物资服务与配送优化等，并希望对接市防疫人员数据，对复工区域、复工人员公共交通服务、空间聚集管控进行更准确实时的调控。

编辑 刘桂瑶