一种疫病随船风险传播分析方法及系统

本发明涉及海上交通运输领域，特别是涉及一种疫病随船风险传播分析方法及系统。

背景技术：

1、目前，对水路疫情船舶的研究相对较少，人类是流行病传播的主要载体，其行为决定了流行病的传播过程，基于航空网络和陆路交通网络的流行病传播建模是当前流行病传播领域的热点问题之一。

2、目前水运疫情研究中的三大痛点：(1)相比航空、铁路，目前尚未有文献从水运的角度考虑疫情风险状况，对于水运构成的复杂网络传播状况尚不清晰，导致政府和相关航运分析单位，难以形成疫情—地缘—水上输入的系统认识，从而难以快速应对航运和船舶的流动对疫情输入的风险影响，并且数据来源于当地疫情数据，尚未考虑其他相关因素；(2)其次相比传统的仓室模型，疫病的传播无法通过这些简单的模型进行描述，包括science中发表的论文事后被证明效果并不好，所以需要关注复杂系统以及相应的复杂性问题，研究主体中大量简单主体所构成的整体行为关系，包括疫病的传播地理环境、人员及交通工具流动，这些元素构成一个整体的复杂系统，并随时间变化具有时空演变特性，必须在传播风险分析中加以考虑，并且船舶疫情传播具有偶发性、稀疏性；(3)最后从水上预防的角度，针对复杂系统内突发性预防事件(封港导致停摆等事件)对网络传播的量化影响，针对靠泊疫病爆发地区后对疫病传播的推演，目前也尚无深入的研究。

技术实现思路

1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种疫病随船风险传播分析方法及系统，用于解决现有技术中无法从水运的角度考虑疫情风险状况的问题。

2、本发明的实施方式提供了一种疫病随船风险传播分析方法，包括以下步骤：获取特定水域内ais系统内n个船舶的时空数据，其中，n≥1且n为正整数；根据所述n个船舶的时空数据确定n个船舶的停泊时间；根据所述停泊时间确定n个船舶停泊输出港口期间的船舶感染风险值；根据ais系统内的数据信息构成海上航路拓扑网络；根据所述船舶感染风险值和海上航路拓扑网络确定输入港口疫情风险值；根据所述输入港口疫情风险值确定疫情传播延展性计算值；根据所述疫情传播延展性计算值确定腹地感染风险值和高风险区域的聚集点。

3、本发明的实施方式还提供了一种疫病随船风险传播分析系统，包括：输出港口感染风险计算模块，用于获取特定水域内ais系统内n个船舶的时空数据，其中，n≥1且n为正整数；根据所述n个船舶的时空数据确定n个船舶的停泊时间；根据所述停泊时间确定n个船舶停泊输出港口期间的船舶感染风险值；输入港口疫情风险计算模块，用于根据ais系统内的数据信息构成海上航路拓扑网络；根据所述船舶感染风险值和海上航路拓扑网络确定输入港口疫情风险值；输入港口所在腹地疫情传播计算模块，用于根据所述输入港口疫情风险值确定疫情传播延展性计算值；根据所述疫情传播延展性计算值确定腹地感染风险值和高风险区域的聚集点。

4、本发明的实施方式还提供了一种服务器，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述的疫病随船风险传播分析方法。

5、本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的疫病随船风险传播分析方法。

6、本发明实施方式相对于现有技术而言，主要区别及其效果在于：根据特定水域内ais系统内n个船舶的时空数据得出n个船舶的停泊时间，然后根据停泊时间得出n个船舶停泊输出港口期间的船舶感染风险值，再根据ais系统内的数据信息构成海上航路拓扑网络，根据船舶感染风险值和海上航路拓扑网络得出输入港口疫情风险值，然后再根据输入港口疫情风险值得出疫情传播延展性计算值，最后根据所述疫情传播延展性计算值得出腹地感染风险值和高风险区域的聚集点，可以利用ais系统内的数据信息构成海上航路拓扑网络，结合输出港口所在城市疫情情况和演变趋势，实现了对输入港口所在腹地的疫病风险进行综合评判，从而能够从水运的角度考虑疫情风险状况。

7、作为进一步改进，在所述获取特定水域内ais系统内n个船舶的时空数据之前，包括：根据四叉树的数据结构对地球表面进行划分，并以划分后的四叉树网格区域存储某特定水域内的ais系统内的数据信息。

8、上述方案将整个地球平面根据四叉树的数据结构进行划分，以四叉树网格区域为存储单元，保存某特定水域内的ais系统内的数据信息，从而可以获取某特定水域内的内任意多船的反映交通流特征的ais系统内的数据信息。

9、作为进一步改进，所述根据所述停泊时间确定n个船舶停泊输出港口期间的船舶感染风险值，包括：获取n个船舶停泊的输出港口的多尺度因素，其中，多尺度因素包括输出港口所在城市的人口总数、人口感染数量、gdp、医院数量和在船人员的数量；根据所述停泊时间和多尺度因素确定n个船舶停泊输出港口期间的船舶感染风险值。

10、作为进一步改进，所述根据所述停泊时间和多尺度因素确定n个船舶停泊输出港口期间的船舶感染风险值，包括：根据以下公式确定n个船舶停泊输出港口期间的船舶感染风险值：infected_rate＝infectous_num/total_num；

11、

12、其中，infected_rate表示输出港口所在城市的人口感染率，infectous_num为人口感染数，total_num为人口总数，virus_risk为病毒感染风险值，gdp为输出港口所在城市gdp，num_hosptitals为输出港口所在城市的医院数量，output_risk为船舶感染风险值，ε表示的输出港口的风险值的权重，表示在船人员的数量影响因素的权重，t表示船舶的停泊时间。

13、上述方案根据停泊时间和多尺度因素确定n个船舶停泊输出港口期间的船舶感染风险值，其中，多尺度因素包括输出港口所在城市的人口总数、人口感染数量、gdp、医院数量和在船人员的数量，上述方案结合了多个因素可以使得计算出的船舶感染风险值的准确度较高。

14、作为进一步改进，所述根据ais系统内的数据信息构成海上航路拓扑网络，包括：通过ais系统内的数据信息得出四叉树单位网格区域内船舶经过的数据；构建港口与港口之间的流动传播模型，并萃取出海上航路骨架；根据四叉树单位网格区域内船舶经过的数据、港口与港口之间的流动传播模型和海上航路骨架构成的海上航路拓扑网络。

15、作为进一步改进，在所述根据四叉树单位网格区域内船舶经过的数据、港口与港口之间的流动传播模型和海上航路骨架构成的海上航路拓扑网络之后，包括：利用蓄意攻击的方式对海上航路拓扑网络内各个节点进行攻击；统计攻击后的海上航路拓扑网络的各个参数，根据所述参数模拟网络变化态势，其中，所述参数包括网络密度、整体聚集系数和局部聚集系数；根据所述模拟网络变化态势得出输入港口疫情风险值。

16、上述方案通过对海上航路拓扑网络内的节点进行持续性模拟攻击，然后统计海上航路拓扑网络的网络密度、整体聚集系数和局部聚集系数等参数，模拟海上航路拓扑网络变化态势，从而判断关键节点封港后对整个海上航路拓扑网络的影响，继而分析对疫病传播链条的影响。

17、作为进一步改进，所述根据所述输入港口疫情风险值确定疫情传播延展性计算值，包括：获取输入港口所在腹地的地理数据和车辆轨迹数据；根据所述输入港口疫情风险值、地理数据和车辆轨迹数据确定疫情传播延展性计算值。