见圳客户端·深圳新闻网2020年4月30日讯（见圳客户端、深圳新闻网记者 金洪竹）4月29日，香港中文大学（深圳）经管学院校长讲座教授贾建民作为通讯作者的研究论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》于国际顶级期刊《自然》在线发表。该研究构建了“人口流动-风险源模型”，便于决策者在抗击新冠疫情时根据人口流动更有效地评估风险并分配有限的资源。论文截图贾建民教授介绍说，与大多数流行病学预测模型不同的是，这一模型是基于实际的人口流动来预测疫情的地域分布和传播趋势，仅凭人口流动就可以非常准确地预测新冠疫情爆发的时间，强度和地理分布。“我们利用运营商掌握的海量手机用户位移数据，基于在疫情爆发前武汉输入到全国各地的人口流动数据，构建了‘人口流动-风险源模型’，来检测人们的流动性特征可以在多大程度上捕获传染病的时空传播规律。”此外，通过实时跟踪人口流动，模型至少提前一周预测了全国范围内感染的病例情况和地理分布，因此这一方法可以用来监测和预警疫情的早期发展，其结果可用于预警各地的疫情风险大小，在疫情发展的早期为应急计划和相关决策提供依据。在开发该模型时，研究团队使用全国范围内的手机地理位置数据跟踪了2020年1月1日至1月24日之间从武汉或者经过武汉市流出的约1150万人次。春运期间人口流动密集，人们通过武汉迁移至全国31个省和地区的296个县。研究人员将移动运营商提供的人口流量数据与各地新冠肺炎感染数以地市级为单位，在时间和地点上建立了关联，发现离开武汉的人群分布随着时间的推移越来越准确地预测了全国各地新冠疫情发展情况。基于以上数据，研究人员建立了一个“人口流动-风险源模型”，该模型除了准确预测各地确诊病例外，还能监测疫情爆发初期有高传播率风险的地区。研究人员指出，此模型还可应用于任何能准确捕捉人们流动的数据集，例如火车票或汽车通行费等数据，这意味着各国的政策制定者可以利用该模型来为遏制病毒传播做出努力。据悉，贾建民教授领衔的科研团队春节以来已投入到国家自然科学基金委组织的有关新冠疫情政策研究中，在疫情爆发初期，利用人口流动数据，为各级政府部门提供了多个政策分析报告。