基于谱系聚类的全球各国新冠疫情时间序列特征分析

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	基于谱系聚类的全球各国新冠疫情时间序列特征分析
	谢聪慧 ; 吴世新 ; 张晨 ; 孙文涛 ; 何海芳 ; 裴韬 ; 罗格平
第一作者	谢聪慧
	2021
发表期刊	地球信息科学学报
卷号	23 期号:02 页码:236-245
关键词	COVID-19 时间序列数据挖掘统计结构特征谱系聚类全球公共卫生防控措施
摘要	COVID-19暴发以来,世界各国疫情呈现出不同的时序特点,研究不同国家疫情发展模式的特点,揭示其背后的主导因素,可为未来防控策略提供参考。为了揭示不同国家疫情时间序列之间的异同,本文提取了主要疫情国家每日新增病例时间序列的标准差、Hurst指数、治愈率、增长时长、平均增长率、防控效率进行谱系聚类,并从经济、医疗、人文冲突方面对聚类结果进行了成因分析。结果表明,全球疫情发展模式可分为3大类:C型、S型和I型。C型国家时间序列的特点是持续波动上涨,治愈率较低,原因是其人文冲突不利于疫情防控,经济医疗资源经过长时间大量消耗已趋于匮乏,建议在防控中加强宣传疏导,改变观念,统筹分配经济、医疗资源;S型国家时间序列的特点是快速上升后立即下降,并最终保持稳定趋势,总体治愈率较高,其原因是这类国家国内稳定,经济医疗水平较高,以及防控措施及时,建议加强国际合作和科学研究,并为可能到来的二次疫情做好准备;I型国家时间序列特点是缓慢上涨,整体发展趋势不稳定,治愈率较低,原因是其暴发比较晚,程度较小,大部分经济医疗水平以及人文冲突不利于疫情防控,建议汲取较好的防控经验,实施严格的隔离措施,尽量满足疫情期间物资需求,优化治疗方法。
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.isl.ac.cn/handle/363002/34296
专题	盐湖地质与环境实验室
作者单位	1.中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室 2.新疆维吾尔自治区遥感与地理信息系统应用重点实验室 3.中国科学院大学 4.中国科学院青海盐湖研究所中国科学院盐湖资源综合高效利用重点实验室 5.青海省盐湖地质与环境重点实验室 6.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	谢聪慧,吴世新,张晨,等. 基于谱系聚类的全球各国新冠疫情时间序列特征分析[J]. 地球信息科学学报,2021,23(02):236-245.
APA	谢聪慧.,吴世新.,张晨.,孙文涛.,何海芳.,...&罗格平.(2021).基于谱系聚类的全球各国新冠疫情时间序列特征分析.地球信息科学学报,23(02),236-245.
MLA	谢聪慧,et al."基于谱系聚类的全球各国新冠疫情时间序列特征分析".地球信息科学学报 23.02(2021):236-245.

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基于谱系聚类的全球各国新冠疫情时间序列特（2891KB）	期刊论文	出版稿	开放获取	CC BY-NC-SA	浏览请求全文