广州“5·21”新冠肺炎疫情时空演化与防控管理

李文辉，陈丽茹，冼楚盈，孙彩歌

（华南师范大学a. 地理科学学院；b. 经济与管理学院；c. 国家绿色光电子国际联合研究中心，广州 510006）

新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19）出现以来，社会各界给予高度关注。从集中暴发期的情况看，中国COVID-19疫情在空间扩散上表现出邻近扩散、迁移扩散、等级扩散和廊道扩散等地理模式（王姣娥等，2020），空间分布上呈现“喇叭”状的“一核两弧多岛”格局（李钢等，2020）；在时间变化上表现出隐性扩散、快速扩散与暴发、扩散遏制、扩散衰减4个阶段（向云波等，2020），呈“核发—群发—散发—点发”特征（李钢等，2020）；确诊病例数经历了“快速增长扩散、基本控制、逐渐下降、局部地区完全控制”的变化特征（巫细波等，2021）；疫情扩散受地理邻近性、人口流动、人口规模、交通网络、疫情防控管理等因素的影响（向云波等，2020）。从湖北疫情看，人口迁徙数、医疗机构数、GDP 和交通路网等对扩散具有显著影响（廖文悦等，2021）。从浙江（白雪 等，2021）、广东（刘逸等，2020）、河南（刘勇等，2020）、安徽（洪丹丹等，2021）、重庆（陈晓等，2020）等省市疫情看，遵循与湖北地理邻近和网络邻近的特征，且大多为家庭式集聚性扩散。从境外疫情看，颗粒物在COVID-19 传播扩散中具有明显的潜在作用（Setti et al., 2020），商店、超市、餐饮、汽车站、医院、银行等生活服务地点与病毒传播显著相关（Pourghasemi et al.,2020），有效的社交距离和最佳的检测水平，可以减缓病毒传播（Vatcheva et al.,2021）。边境口岸地区是传染病境外输入防控中的薄弱区域（程艺等，2021），中国境外输入病例集中来自欧洲、亚洲和北美洲，主要输入到中国沿海和边境省份，全球疫情升级及境外病例输入给中国的疫情防控造成巨大压力（沈淑容等，2021）。

2020年12月至2021年1月，COVID-19疫情在中国呈现多点同时散发的特征，辽宁大连和沈阳、河北石家庄和邢台、黑龙江绥化和哈尔滨、吉林通化、北京大兴相继发生疫情。在此之后，云南瑞丽、辽宁营口、安徽六安、广东深圳和广州，先后于2021年3月，5月上中旬、下旬发生了COVID-19疫情，但疫情呈现散发特征，即疫情零星分散出现，且情况不太严重，还没有导致局部的暴发和大面积流行。这也印证，只要世界疫情没有结束，中国疫情防控就无法结束（潇湘名医，2020；张文宏，2020）。

2021-05-21，广州市卫生健康委员会网站公布了1例境外输入关联确诊病例，并由此引发了新一轮本土疫情，新增确诊病例和无症状感染者延续至6月18日，称为广州“5·21”疫情。6月18日T 24：00开始，广州市COVID-19疫情确诊病例和无症状感染者再度“清零”，且超过14 d 无新增（国家卫生应急办公室，2021）。广州“5·21”疫情是境内首起由新冠病毒“德尔塔”（Delta）变异毒株引发的本土境外输入关联疫情，其防控经验对常态化疫情防控具有重要意义。因此，本研究以2021-05-21—06-18 广东省广州市新型冠状病毒肺炎疫情为例，分析本土境外输入关联疫情的统计特征、扩散网络与防控管理。以期为巩固疫情防控成果，做好常态化下散发疫情精准防控管理提供借鉴。

1 研究设计与数据来源

1.1 研究区域与对象

研究区域为广东省广州市（图1）。广州是中国广东省省会、国家重要的中心城市、国际商贸中心和综合交通枢纽，是中国通往世界的南大门和粤港澳大湾区、泛珠江三角洲经济区的中心城市以及“一带一路”的枢纽城市（广州市商务局，2016）；广州全市下辖11 个区，总面积7 434.40 km2，2020年常住人口1 867.66万人，地区生产总值25 019.11亿元（广州市统计局，2021）。具体研究对象为2021-05-21—06-18广东省广州市公布的153例新型冠状病毒肺炎境内确诊病例和无症状感染者（合称“感染者”），及其与地理流行病学和疫情防控相关的情况。

1.2 数据来源与整理

“感染者”数据来源于广州市卫生健康委员会网站①http://wjw.gz.gov.cn/公布的数据。利用Python 与C++语言构建分布式爬虫程序提取2021-05-21—06-18广州境内本土感染者信息。借助SPSS26.0统计分析软件，采用文本分析方法，共收集整理境内本土感染者信息153例。以“广东-广州”首字母+月日+当日序号”对153 例感染者进行编码，如5 月21 日的1 号“感染者”编码为“GDGZ0521-1”，并收集性别、年龄、接触时间、确诊时间、接触者和居住地址等信息。

密切接触者、重点防控区域分布、分级分类防控管控数据均来源于广州市卫生健康委员会网站①，核酸检测量数据来源于广州市人民政府新闻办公室每日举办的广州市疫情防控新闻发布会②http://www.gz.gov.cn/zt/gzsrmzfxwfbh/index.html和广州市各有关区公布的数据，分级分类防控管控涉及人口数据来源于广州市各有关区人民政府网站信息和有关单位网站。利用Python与C++语言构建分布式爬虫程序提取有关信息，共收集整理密切接触者2 589名、重点防控区域243 个、分类防控管控区域82个、核酸检测量3 548.01万剂次以及分级分类防控管控区域涉及人口270.16万人。

1.3 研究方法

1）统计分析法。借助SPSS26.0统计分析软件，通过整理收集的数据信息分析感染者人群特征、时序演变特征、潜伏期特征和密切接触者特征。

2）文本分析法。借助Python 与C++语言构建分布式爬虫程序，通过整理收集的文本信息分析感染者区域分布特征、重点防控区域特征和核酸检测特征。

3）社会网络分析法。借助Ucinet 等软件，通过已编码的感染者矩阵信息，分析疫情扩散网络结构特征。网络由一组节点V（V1、V2……Vn）和一组边E（E1、E2……En）构成。具体指标见表1（李文辉等，2020）。

表1 广州“5·21”疫情扩散网络分析指标体系Table 1 The analysis index system of diffusion network for"5·21"epidemic situation in Guangzhou

2 疫情统计特征分析

2.1 感染者人群特征

图2 显示，153 例感染者中，男性63 例，占41.18%；女性90 例，占58.82%。除少年儿童外，其他年龄段的感染者均为女性多于男性。老年人感染者最多，为52 例，占33.99%。这与本轮疫情集中在老年人较多的老城区荔湾区有关（符畅，2019）。广州老人有“喝早茶”的习惯，导致“早茶传播链”中多人感染。中年人感染者37 例，占24.18%；青年人感染者36 例，占23.53%；少年儿童感染者28 例、占18.30%。感染者年龄最大的92岁，最小的1岁，平均年龄47.34岁。女性感染者多于男性的原因是中老年女性更热衷于参加早茶、广场舞等聚集性活动。如53岁的GDGZ0528-5女性感染者，共通过密切接触直接传染15 人，其中，14人为女性（12人为中老年女性）。

2.2 感染者时序演变特征

从图3 可以看出，2021-05-21—06-18，广州共报告境内COVID-19 感染者153 例，平均每日报告5.46 例。每日新增情况总体上呈现先增后减的趋势，5月21日至6月2日新增感染者数量在波动中呈增长趋势，其中6月2日达到峰值，为16例，反映了广州“5·21”疫情在初期快速传播的特点；6 月3 日之后，每日新增数在波动中呈递减趋势。这说明疫情扩散势头在10 d左右的短期内得到有效控制。

2.3 感染者潜伏期特征

从图4可以看出，153例COVID-19感染者中，潜伏期为1 d的感染者最多，为68 例，占44.44%；感染者潜伏期最长的为14 d，共1 例，占0.65%。平均潜伏期为3.25 d，比有关研究发现的疫情早期潜伏期10.14 d短6.89 d（李文辉等，2020）。广州“5·21”疫情潜伏期小于平均值3.25 d 的感染者共107 例、占69.93%，潜伏期大于平均值的感染者共46 例、占30.07%。说明接近7 成的感染者在3 d 左右即被发现，这得益于广州市疾控部门对重点人群所开展的精准排查，以及开展全区全员核酸检测工作。其中43 例感染者为在重点人群排查中直接发现，占感染者总数153例的28.10%。这也说明新冠病毒“德尔塔”（Delta）变异毒株引起的新冠肺炎感染者潜伏期更短，传播速度更快（高珊珊，2021）。

2.4 感染者区域分布特征

从图5 可以看出，153 例感染者共分布在广州市的荔湾、南沙、海珠、番禺、白云和越秀等6个区的16 个镇街。荔湾区感染者共128 例，占83.66%。其中，白鹤洞街道89 例，占58.17%；中南街道30 例，占19.61%；东漖街道4 例，占2.61%；花地街道和龙津街道各2 例，分别占1.31%；东沙街道1例，占0.65%。南沙区共10 例，占6.54%，均在珠江街道。海珠区共8 例，占5.23%。其中，瑞宝街道3例，占1.96%；沙园街道2例，占1.31%；滨江街道、南州街道和昌岗街道各1例，分别占0.65%。番禺区大石街道和洛浦街道各2 例，分别占1.31%。白云区永平街道2 例，占1.31%。越秀区北京街道1例，占0.65%。可见，从行政区分布看，除南沙区外，其他有感染者分布的区均与疫情最早出现的荔湾区接壤，反映了疫情传播以接触扩散为主、兼具跳跃扩散的特征。从感染者的镇街分布看，荔湾区白鹤洞街道和中南街道、南沙区珠江街道感染者均在两位数，反映了感染者在少数镇街集聚分布的特征。这些镇街在区域上呈片状和点状分布，原因是广州市政府较早采取了封闭、封控和闭环等疫情分级分类防控管理措施，将疫情有效控制在一定区域内，抑制疫情扩散。

2.5 核酸检测量变化特征

图6 反映了广州“5·21”疫情核酸检测量变化特征。截至2021-06-18，广州疫情共开展核酸检测3 548.01万剂次，即每新增1例感染者需开展核酸检测23.19 万剂次，核酸检测总费用约为28.38 亿元。从趋势看，感染病例数的增长趋势拟合指数R2为0.967 2，核酸检测量的增长趋势拟合指数R2为0.893 3，两者的增长趋势具有明显的正向相关性；感染病例数的日均增长率为24.50%，核酸检测量的日均增长率为36.36%，即核酸检测量的增加速度比感染病例数的增加速度快11.86%，才能更好地有效控制疫情扩散。而“无新增并不代表无风险”，截至2021-07-08在院感染者全部清零，广州市累计开展核酸检测六轮共5 780.00 万剂次（高珊珊，2021）。可见，疫情防控需要耗费大量财力开展多轮、多层次的核酸筛查工作，而只有进行多轮核酸检测才能确保疫情防控在与病毒“赛跑”中取得时效。

2.6 密切接触者特征

图7 反映了广州“5·21”疫情密切接触者人数变化特征。广州“5·21”疫情共甄别密切接触者2 589 人，最大限度地追踪和排查了有感染风险的人员；平均每位感染者的密切接触者为16.92 人，即每新增1 例感染者大约会新增密切接触者17 人。从趋势看，感染病例数的增长趋势拟合指数R2为0.967 2，密切接触者数的增长趋势拟合指数R2为0.975 7，两者的增长趋势具有明显的正向相关性；感染病例数的日均增长率为24.50%，密切接触者数的日均增长率为23.47%，即密切接触者数的增加速度比感染病例数的增加速度慢1.03%，原因是从6月13日开始的新增病例，均是在分级分类防控管理措施中从密切接触者排查发现的，没有出现新的密切接触者。广州通过多部门协同开展流行病学调查，形成范围广、速度快、精准程度较高的感染者行程轨迹，锁定密切接触者，及时厘清了病毒可能传播的完整链条，有效切断了传播途径。

2.7 重点防控区域分布特征

表2 和图5 反映了广州“5·21”疫情重点防控区域分布特征。可以看出，疫情重点防控区域分布在荔湾、南沙、海珠、番禺、越秀、白云、天河和黄埔等8个区。共涉及镇街43个，其中荔湾涉及镇街最多，共12 个，占27.91%；其次为海珠，共8个，占18.60%；越秀共7 个，占16.28%。243 个疫情重点防控区域中，荔湾最多，共94 个，占38.68%；其次为南沙，共63 个，占25.93%；海珠和番禺也超过20个，分别为29和25个，占11.93%和10.29%。可见，除南沙、天河和黄埔区外，其他有重点防控区域分布的区均与疫情最早出现的荔湾区接壤，也反映了疫情传播以接触扩散为主、兼具跳跃扩散的特征。重点防控区域比感染者的分布要相对分散，原因是广州市政府除了感染者外，还对密切接触者进行了行程轨迹流行病学调查，以确定疫情重点防控区域。可见，疫情防控还需要花费大量的人力，才能将病毒传播的风险精准控制在已知的重点防控区域内。

表2 广州“5·21”疫情重点防控区域数量区域分布情况Tab.2 The number and distribution of key prevention and control areas for"5·21"epidemic situation in Guangzhou

3 感染者扩散传播网络特征分析

3.1 网络整体层面特征

图8 为以153 例感染者为节点、以接触扩散传播关系为边生成的广州“5·21”疫情感染者扩散网络。可以看出，多数节点之间存在接触扩散传播关系，少数节点为孤立节点，扩散传播网络以“簇状”和“链状”为主，网络整体呈现一定“小世界”特征，即网络的局部结构具有较明显的集聚特性。

广州“5·21”疫情感染者扩散传播网络节点数为153 个，即153 例感染者。网络边数为264 条，即节点之间存在264 对接触扩散传播关系。网络密度为0.022，网络较稀疏（Mayhew, 1976）。网络平均路径长度为2.99，即2个感染者之间需要有3个中间感染者，才有可能出现接触扩散传播关系。这也说明广州“5·21”疫情得到了较好的防控，没有造成密集的接触扩散传播网络。

3.2 网络节点层面特征

表3 反映了广州“5·21”疫情感染者扩散传播网络节点层面指标特征，因篇幅所限，仅列出各指标值排前5 （含并列） 的情况。从节点度看，GDGZ0528-5最大，为15，即该节点与其他15例感染者形成接触扩散传播关系；其次是GDGZ0526-2，为10，GDGZ0606-1 和GDGZ0606-2 的节点度均为8，GDGZ0607-7 和GDGZ0526-1 的节点度均为6。这些节点度较大的节点，是网络中与接触其他感染者最多、造成疫情扩散传播最广泛的节点。

表3 广州“5·21”疫情感染者扩散传播网络节点层面指标特征（TOP5）Table 3 The characteristics of indicators at the node level of infected people's diffusion network for"5·21"epidemic situation in Guangzhou

度数中心性最大的节点是GDGZ0528-5，为9.868；其次是GDGZ0526-2，为6.250；GDGZ06 06-1 和GDGZ0606-2 的度数中心性均为5.263，GDGZ0607-7 和GDGZ0526-1 的度数中心性均为3.947。这些度数中心性较大的节点处在网络的中心位置，与其他节点建立了更为广泛的接触传播关系，对疫情扩散具有更为重要的影响。

中间中心性最大的节点是GDGZ0526-2，为2.531；其 次 是GDGZ0528-5，为1.821；GDGZ 0527-2、GDGZ0526-1 和GDGZ0605-3 的中间中心性分别为1.621、1.229和1.155。这些中间中心性较大的节点，位于许多其他关系对的最短路径上，对疫情接触扩散传播网络拥有较高的控制程度，可以将不同的节点联系起来，促进不同节点之间的接触交流，从而增大了疫情扩散传播的可能性和速度。

接近中心性最大的节点是GDGZ0526-2，为0.799；其 次 是GDGZ0526-1、GDGZ0527-2、GD GZ0605-3、GDGZ0526-3 和GDGZ0526-4，接近中心性均为0.798。这些接近中心性较大的节点，占据节点间连接路径的关键位置，与各方向的其他节点距离更近，也更不容易受到其他节点的控制和影响，更易造成疫情接触扩散传播。

从表3 也可以看出，虽然网络节点层面指标4项指标考察角度和计算方法各不相同，但计算结果在网络中的排位比较相近，这些指标值较高的节点既与其他节点建立了广泛的接触关系，又处于疫情接触扩散传播网络的关键路径，具有较强的影响力和控制力。如GDGZ0528-5 感染者，为广州“5·21”疫情于荔湾区中南街道海南村发现的第1例感染者，共导致海南村28 人感染，其中与GDGZ 0528-5相关联的感染者22人，有直接密切接触的感染者15人。因此，更需要对网络节点层面指标值较大的节点及其涉及的重点防控区域，实施分级分类精准防控管理。如前文所分析，GDGZ0528-5为53岁的女性感染者，中老年女性更热衷于参加早茶、广场舞等聚集性活动。

4 疫情分级分类防控管理分析

4.1 区域分布特征

广州“5·21”疫情发生之后，广州市根据疫情防控形势，采取了分级分类防控管理措施。图9反映了广州“5·21”疫情分级分类防控管控区域特征，共划分管控区域82个，涉及人口270.16万人，即每1例感染者涉及1.77万人需要被管控；涉及人口数量占广州市2020 年常住人口1 867.66 万人的14.47%（广州市统计局，2021）。其中，封闭管理区域43 个，占管控区域82 个的52.44%，涉及人口21.68万人，占管控区域涉及人口的8.02%；封控管理区域14个，占17.07%，涉及人口46.72万人，占17.29%；闭环管理区域25 个，占30.49%，涉及人口201.76万人，占74.68%。封闭管理区域分布为荔湾区29个，占67.44%；海珠区和黄埔区各3个，分别占6.98%；番禺区、天河区和越秀区各2 个，分别占4.65%；白云区和南沙区各1 个，分别占2.33%。封控管理区域分布为荔湾区6 个，占42.86%；南沙区4个，占28.57%；番禺区和黄埔区各1 个，分别占7.14%。闭环管理区域分布为荔湾区13 个，占52.00%；番禺区4 个，占16.00%；白云区3 个，占12.00%；海珠区和越秀区各2 个，分别占8.00%；南沙区1个，占4.00%。可见，从各区分布看，疫情分级分类防控管理区域呈片状和点状分布特征，也可以看出管理所涉及的范围广、人口多，增加了疫情防控管理的成本和难度。

4.2 管理措施

广州市采取了疫情分级分类防控管理措施（表4），包括出入管理、社区管控、居家隔离、需求保障、生活垃圾处理、环境消杀、健康监测和服务、核酸检测、宣传引导、管控解除等10个方面。这些措施使广州能够精准有效地在10 d左右快速遏制了疫情的蔓延（高珊珊，2021），没有造成疫情向省外扩散和溢出。

表4 广州“5·21”疫情分级分类防控管控管理措施Table 4 The hierarchical and classified prevention and control management measures for"5·21"epidemic situation in Guangzhou

5 结论

以2021-05-21—06-18 广东省广州市新型冠状病毒肺炎疫情为例，借助SPSS26.0统计分析软件和Ucinet软件，采用统计分析、文本分析和社会网络分析等方法，分析散发疫情的地理流行病学统计特征、扩散网络与防控管理，得出以下结论：

1）从地理流行病学特征看，广州“5·21”疫情感染者以老年人居多，感染者数量时序演变呈先增后减趋势，说明新冠病毒“德尔塔”（Delta）变异毒株引起的新冠肺炎感染者潜伏期较短，传播速度快。疫情防控需要耗费大量财力开展多轮、多层次的核酸筛查工作，而只有进行多轮核酸检测才能确保疫情防控在与病毒“赛跑”中取得时效。疫情常态化防控已经逐渐成为一项系统性非常强的工作，因此广州通过卫健、疾控、社区和党团等多部门协同开展流行病学调查，形成了范围广、速度快、精准程度较高的感染者行程轨迹，及时厘清了病毒可能传播的完整链条，有效切断了传播途径。

2）从区域分布特征看，感染者所在区和镇街呈片状和点状分布，在少数镇街呈集聚分布特征，反映了疫情传播以接触扩散为主、兼具跳跃扩散的特征。重点防控区域和分级分类防控管理区域也呈片状和点状分布，但比感染者的分布要相对分散，原因是广州市政府除了感染者，还对密切接触者进行了行程轨迹流行病学调查和管控。广州在疫情来临时成立了专门的“流调作业中心”，“封、调、筛、隔”同步推进，在流调黄金24 h内完成各区域密接次密甄别追踪、重点场所管控和重点人员排查等处置工作，并实行“网格化”管理。

3）从社会网络看，疫情扩散传播网络以“簇状”和“链状”为主，网络整体呈现一定“小世界”特征。网络节点层面指标值较高的节点，如节点GDGZ0528-5感染者，既与其他节点建立了广泛的接触关系，又处于疫情接触扩散传播网络的关键路径，具有较高的影响力和控制力，是疫情分级分类防控管理的重点对象。因此，广州采取对每一起病例“包干”制度，从接到初筛阳性报告开始接手，直到该病例的密接、次密接、重点场所完成甄别、管控到位，有效控制了传播人员范围。

4）疫情分级分类防控管理措施是实现疫情快速“动态清零”的关键。“出入管理”方面，要严格执行体温必测、口罩必戴、扫行程码和亮健康码通行。“社区管控”方面，要做到娱乐场所和群众性健身文化活动场所等及时暂停营业。“居家隔离”方面，要要求所有人员足不出户、不聚集不串门。“需求保障”方面，要关注特殊人群需求，保障生活必需品供应。“生活垃圾处理”方面，涉疫情生活垃圾要进行专门消毒，设置指定垃圾收集装置，日产日清。“环境消杀”方面，要对公共区域和手经常接触的重点部位进行消毒。“健康监测和服务”方面，要实施“专人包户”和“社区三人组”制度，强化药店和发热门诊等的“前哨”作用。“核酸检测”方面，要及时开展区域内全体居民核酸检测工作，确保不落一人、不漏一户。“宣传引导”方面，要营造“不造谣、不传谣、不信谣”的氛围，确保防控信息发布速度快于谣言和病毒的速度。“管控解除”方面，要进行科学评估，动态调整，将影响减小到最低限度。这些工作都有赖于各社区和管理单元落到实处，除了医务人员，环卫工人外、快递人员和志愿者都发挥了重要作用。这些措施也使广州能够精准有效地在10 d左右快速遏制了疫情的蔓延，并没有造成疫情向省外扩散和溢出。