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城市分级解封风险代价计算与最优解封方案分析报告(华中科技大学国家治理研究院发布)



课题说明:本课题成果为华中科技大学国家治理研究院“应急管理与社会安全运行”仿真实验室的研究成果之一。自2020年3月10日华中科技大学国家治理研究院院长欧阳康教授提出《关于构建“应急管理与社会安全运行”仿真实验室的建议》,得到武汉大学计算机学院院长胡瑞敏教授热情响应。根据当前武汉疫情阻击战紧迫需要,二位共同商议设计出关于武汉市小区分步解封风险及其应对策略的仿真研究课题,并邀请有关单位人士组建了‘’城市大数据智能分析与仿真计算联合攻关小组”。本课题研究得到武汉市政法委罗平副书记、周宇处长、周纯主任的大力支持和指导,武汉市有关方面提供相关数据。本课题具体设计和组织实施由胡瑞敏教授主持,由所有参与单位和相关成员通力合作完成。本课题研究的部分工作得到了李德仁院士的指导。特此说明并致谢!

本文系胡瑞敏教授主持的国家自然科学基金联合基金项目:三元空间身份计算理论及人物画像与定位技术(U1736206)和国家自然科学基金联合基金项目:面向社会安全的视频长程群体行人重识别与多元分析技术(U1803262)的成果之一;也是欧阳康教授主持的国家社会科学基金重大项目“大数据驱动地方治理现代化综合研究”(19ZDA113)和中宣部马工程特别委托项目“重大突发疫情对社会心态和思想舆论的影响”(2020-20121)的成果之一


胡瑞敏、欧阳康、张帆胡金晖(等)

城市大数据智能分析与仿真计算联合攻关小组


内容摘要

1) 我们利用公开可查的武汉市/区人口数据,无疫情小区、行政区疫情信息等公开和仿真数据以及平均住院天数、平均潜伏天数等病毒特征数据,采用国际标准的SEIR模型和大数据分析挖掘及多目标优化等技术,对不同解封策略下武汉市疫情未来发展趋势进行了粗略的预测分析。通过前三批无疫情数据预测后两批数据,达到了预期效果。

2) 针对无疫情小区的创建进展,基于已有无疫情小区数据开展函数拟合预测,基于每日新增确诊病例利用延迟转移函数模型,得到了武汉市和各区的无疫情小区全覆盖日期,给出了武汉三镇的无疫情小区全覆盖日期预测典型值,具体见下表:

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3)研究了武汉市各城区开放带来的解封风险和区域封闭的代价,探讨了极低风险解封方案(全市小区均成功创建无疫情小区后再实现市内充分开放)、智能单级解封模式(无疫情小区市民可以在市内活动)、智能分级解封模式分级开放方案(先三镇开放,再完成市区内开放)等方案的利弊,分析了不同开放策略带来的风险代价变化与差异,得出以下有代表性的开放方案结果供参考:

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预测结果值显示,各方案均可有效控制防疫风险。我们建议如果追求稳定,可考虑低风险的解封方案一;方案五(无疫情小区占比>80% 状态下区域内开放)更为积极,此时封闭代价仅为基准方案的20%左右;如果考虑风险代价的平衡,则可考虑方案二或者方案四(无疫情小区占比>90% 状态下的智能单级或多级方案方案),以6%~11%的风险提升换来了35%~40%的封闭代价降低。

4) 城市分级解控建议分居民解控、公共场地解控、服务业务解控三个层次,其中场地和业务解控我们会在新数据的支持下陆续给出分析结果。总体思路是,按照生活必须业务、非接触业务、接触类业务依次展开。

5) 建议解封后仍应维持一段时间的有限活动模式,禁止人群聚集及超规模的聚会,大力提倡网上办公、网上购物、网上教育、网上社交等非接触式生活方式,社区仍应严密防守,加强特殊人员(四类人员+境外回归人员)的活动留痕管理,待全球疫情缓解后再全面恢复开放。





1、背景

经过两个多月的不懈努力,目前新冠病毒得到有效控制,武汉市每日新增确诊已进入个位数阶段,0新增指日可待,康复者也陆续经过隔离期返回家中。目前,武汉无疫情小区占比已超过68%,无疫情社区占比已达27.2%,武汉市的分级解封也被提上议事日程。

然而,正常生活和生产活动的恢复并不意味着防疫工作的懈怠。如何通过有指导性和有序的解封策略,统筹抗击疫情和复工复产、实现城市从疫情状态恢复到正常生活秩序,成为疫情防控取得阶段性重要成果后的重要工作。具体来说包括如下主要问题:

l什么时候开始解封?解封的模式如何?同一种模式下的典型解封方案有哪些?

l不同解封方案下的无疫情小区发展变化趋势如何?

l不同解封方案下的区域疫情风险如何变化?

l不同解封方案对城市抗疫代价的影响如何?

l最优解封方案是什么?

针对上述问题,智能分级解封联合攻关团队开展“城市分级解封模式分析与最优解封方案计算”联合攻关,具体包括:城市疫情大数据收集与整理、基于流行病学的疫情数据发展变化趋势预测、智能分级解封模式分析、无疫情小区发展变化趋势预测、不同解封方案下的区域疫情风险预测与分析、不同解封模式下城市抗疫代价的预测与分析、基于风险代价的解封方案比较与最优解封方案建议等任务。

2、大数据分析原理

2.1. 智能分级解封模式:

按解封时无疫情小区占比必须全覆盖还是智能可调以及是否按区域多级递进解封两个维度,可以得到四种解封模式:固定单级解封模式、固定分级解封模式、智能单级解封模式、智能分级解封模式。其中,智能分级解封模式指每一级区域都先区域内部开放,然后经过一定的风险释放观察期且满足条件后,再进行同级区域之间的开放。区域内部开放是指无疫情小区占比满足条件的区域内无疫情小区/社区/街道先行解封,解封人员可在本区域内非封闭场所活动。同级区域之间的开放是指已内部开放的同级区域之间,解封人员可以跨区域活动。这种方式防疫风险相对较小,社会风险和经济代价较低。通过定义不同的解封条件和风险释放观察期等参数,可以形成多套不同的解封方案,通过解禁风险和封闭代价分析可得到最优解封方案,有助实现抗击疫情和城市运行的最优统筹。

2.2. 改进的SEIR流行病传播模型

改进的SEIR流行病传播模型基于考虑潜伏期的SEIR模型并针对本次新冠特点引入了约束维度和考虑了隐形传播者和复阳率等因素的影响。2003年发生的SARS疫情防控中,国内外学者建立了大量基于SEIR的动力学模型研究其传播规律和趋势,为决策部门提供了重要参考。本次新冠疫情中在钟南山院士也基于此模型对疫情发展进行了预测。文章表明疫情现行的发展基本吻合研究预测,也证实了武汉等多地严格的管控力度的有效性。

3、城市大数据仿真与计算

数据是分析比较的基础。当前攻关团队根据已有的无疫情小区数据、各行政区基本信息、各行政区历史疫情信息、新冠病毒流行病指标等公开数据的基础上,通过预测、仿真与计算,获得了区域级无疫情小区占比预测数据、区域级新增确诊人数预测数据、典型居民解封方案、并依据流行并传播模型和分析预测模型,计算得到了不同方案下的解封风险值和封闭代价值等数据,为后续不同解封方案的比较分析奠定了数据基础。

3.1. 无疫情小区估算

本次无疫情小区占比计算采用了基于历史数据的函数拟合预测法和基于新冠流行病学特点的延迟转移函数模型法进行综合预测,得到典型预测值。

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3.2. 新增确诊人数预测

基于发布的武汉市/区域内2月24日至3月14日的每日新增确诊人数进行预测,至3月19日,武汉市每日新增确诊人数降到1以下。

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3.3. 基于SEIR的患者而存量推演

根据疫情数据,对13个行政区采取三种解禁策方案分别进行了两周推演,获得了14天后各策略下全市的风险值。同时也用归一化模型计算各区继续封闭时,需要产生的成本系数。

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3.4. 典型居民解封方案风险与代价计算

本次公关初期,由于缺乏全面的小区/社区人口数目数据,因此仅能利用公开可查的武汉市、区人口数据,无疫情小区数据,行政区疫情信息等公开和仿真数据以及平均住院天数、平均潜伏天数等病毒特征数据开展仿真与计算。

l典型居民解封方案

综合考虑武汉市各城区开放带来的的解封风险和区域封闭的代价,我们研判了四种模式的利弊,探讨了不同开放条件带来的差异,得出以下有代表性的开放方案结果供参考:

方案一:100-0开放方案, 固定单级模式。解封条件为市内全部小区均成为无疫情小区。

方案二:90-7单级开放方案,智能单级模式。解封条件为市内无疫情小区占比超过85%。

方案三:80-7单级开放方案,智能单级模式。解封条件为市内无疫情小区占比超过75%。

方案四:90-7分级开放方案,智能分级解封模式。分武汉三镇进行分级解封,如三镇中任意镇内部无疫情小区占比超过85%,则开放该镇无疫情小区居民。如果保持上述无疫情小区占比7天内不降低,再开放解封居民允许跨镇在开放区域内活动。

方案五:80-7分级开放方案,智能分级解封模式。分武汉三镇进行分级解封,与方案四区别在于解封条件为内部无疫情小区占比超过75%。

l防疫风险推演计算

不同的解封方案会对应不同的防疫风险和社会经济代价。根据各个方案的解封策略、无疫情小区占比预测数据计算得到各方案解封时间见下图:


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显然,不同方案间封闭代价差异巨大,方案五的封闭代价最低,仅为基准方案的20%。

3.5. 考虑归家病人的小区开放条件分析

由于复阳病患和隐形传播者的存在,归家病人会对所在小区的风险产生影响,为此我们专门构建总风险代价指数,开展了考虑归家病人的小区开放条件分析。以武汉市武昌区为例,计算得到固定单级解封方案的风险代价指数RC=196。而智能多级解封方案的风险、代价和风险代价指数如下图所示。

4、方案比较分析

综合以上城市大数据仿真与计算结果,我们可以汇总得到各个方案风险代价如下:


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综合以上数据得到各方案以方案一为基准归一化结果:


5、总结与建议

综合上述各开放方案预测结果值,各方案均可有效控制防疫风险,最终风险将会清零。我们建议如果追求稳定,可考虑低风险的解封方案一;而为应对居民对正常复工生活的迫切需求,可考虑方案五——无疫情小区占比>80% 状态下区域内开放,此时代价仅为基准方案的20%左右;如果考虑风险代价的平衡,则可考虑方案二或者方案四——无疫情小区占比>90% 状态下的智能单级或多级方案方案,以6%~11%的风险提升带来了35%~40%的封闭代价降低。

城市分级解控建议分居民解控、公共场地解控、服务业务解控三个部分,其中场地和业务解控我们会在新数据的支持下陆续给出分析结果。总体思路是,按照生活必须业务、非接触业务、接触类业务依次展开。

建议解封后仍应维持一段时间的有限活动模式,禁止人群聚集及超规模的聚会,大力提倡网上办公、网上购物、网上教育、网上社交等非接触式生活方式,社区仍应严密防守,加强特殊人员(四类人员+境外回归人员)的活动留痕管理,待全球疫情缓解后再全面恢复开放。

2020年3月17日


   

   

城市大数据智能分析与仿真计算联合攻关小组:

胡瑞敏(武汉大学计算机学院院长,国家重点研发计划首席专家,二级教授,博士生导师)、

欧阳康(华中科技大学国家治理研究院院长,国家社会科学基金重大项目首席专家二级教授,博士生导师)、

黄本雄(华中科技大学电信学院教授)

王晓晨(武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心博士)

张帆(中国科学院深圳先进技术研究院研究员)

胡金晖(中国电子科技集团智慧城市与仿真计算重点实验室副主任)

涂来(华中科技大学电信学院副教授)

罗迪(华中科技大学国家治理研究院研究员)

潘昊(武汉大学计算机学院博士生)

李罡(武汉大学计算机学院博士生)

吴俊杭(武汉大学计算机学院博士生)

徐丹妮(武汉大学计算机学院硕士生)

方福文(西安电子科技大学网络与信息安全学院硕士生)

江游(深圳新一代信息技术研究院院长、博士)

冯聪(深圳新一代信息技术研究院技术总监,香港大学博士)