影響新型冠狀病毒肺炎疫情傳播風險因素研究綜述

申 潔 胡 峰 黃嘉欣 吳 詩

2019年年底爆發的新型冠狀病毒肺炎（COVID-19，下文簡稱為“新冠肺炎”）傳播能力極強，致使本次疫情波及范圍、持續時間及感染數量在近一個世紀內都未曾有過。截至2021年8月31日，全球確診人數為218,430,962，死亡人數為4,531,645。新冠肺炎疫情爆發給人類社會發展帶來了前所未有的災難和巨大沖擊，對世界的影響是全方位且極其深遠（圖1）。

圖1 全球新冠疫情累計確診病例數（截至北京時間2021年8月31日）

新冠肺炎是一個多學科交叉研究的問題，各學科研究側重點和方法也有所差異，但探究其感染因素和傳播途徑已成為學界研究的焦點問題之一。其核心思想是，探討影響新冠肺炎傳播的相關因素[1]，識別高危城市或區域并明確調控的重點和方法，制定針對性的干預措施減少感染途徑。但目前的研究中卻缺乏對影響疫情傳播風險因素的綜合分析與評述。基于此，本文研究采用文獻計量法分析影響新冠疫情傳播因素，以期為后疫情時代城市規劃設計總結經驗教訓，為城市規劃者和管理者在未來建設健康安全城市提供有價值的見解，對未來大流行病提供城市規劃指南。

1 數據來源與方法

本文檢索時間范圍限定為2020年1月1日至2021年8月31日。外文文獻以Web of Science核心數據庫為來源，以檢索式——TS=（COVID-19 OR SARS-CoV-2）A N D TS=（urba n design OR urba n planning OR environment OR built environment OR urban environment OR physical environment OR green space OR greenery OR parks OR community）進行檢索；中文文獻以中國知網數據庫SCI、EI 來源期刊、核心期刊、CSSCI、CSCD為來源，以“新冠肺炎”、“建成環境”、“規劃設計”及相關關鍵詞進行檢索①，文獻均限定為綜述與研究型論文。在此基礎上，遴選研究新冠肺炎與環境因素相關性分析中具有代表性實證研究文獻，總共30篇。僅有1篇對比研究了中國和美國的情況，單獨研究中國的有16項，美國9項，意大利、英國、德國、印度的研究各有1項。

2 新冠肺炎與影響因素的關系

在影響COVID-19傳播的因素中，易感人群的個人生物學因素是內因，在外因中，疫情傳播受社會環境，自然環境，建成環境等多方面因素的影響，呈現為類型多樣性、空間異質性的特征，并直接左右疫情的防控[2]（表1）。一方面，社會環境中的社會經濟特征對新冠疫情傳播風險有顯著影響，涉及人口密度、人群差異、經濟收入等[3-4]；另外一方面，自然環境和建成環境對新冠疫情傳播具有決定性的作用。首先，自然環境方面，空氣污染暴露、城市污水對新冠疫情傳播有重要影響。其次，建成環境主要包括兩方面，第一，土地利用特征中的城市路網密度、容積率和建筑密度與新冠疫情傳播密切相關，第二，公共服務設施與新冠疫情傳播顯著相關[5]，主要原因是公共服務設施的高可達性雖為居民提供了便利，但也增加了人口的流動性，導致感染風險高。因此，揭示這種多方面因素與疫情傳播風險的關聯機制和作用機理，才是降低流行病發生的潛在風險和增強應對疫情沖擊韌性的理論基礎。同時，針對研究結果完善資源配置及治理策略，對于疫情防控具有重要的現實意義。表1列出30項研究中涉及的不同的解釋變量，“+”表示具有統計學意義的正相關；“-” 表示負相關；“0”表示不相關；“＊”表示相關性不明確。

表1 影響新冠肺炎疫情傳播的因素

表2總結了每種因素與新冠肺炎的關聯情況。根據研究結果，若某一影響因素呈現出的“正相關”的總結果數大于 “負相關”、“不相關”及“不確定”的總結果數，則認為其為顯著相關因素，綜合影響為正相關；若某一影響因素呈現出的“負相關”的總結果數大于 “正相關”、“不相關”及“不確定”的總結果數，則認為其為顯著相關因素，綜合影響為負相關；除此之外為弱相關因素。如表2所示，除溫度、濕度及土地利用混合度與新冠肺炎傳播呈弱相關之外，其余12項因素均與新冠肺炎的傳播顯著相關。

表2 環境因素與新冠病毒傳染風險之間的相關性總結

3 影響新冠疫情傳播的風險因素

本文選擇的30項實證研究，總結了影響新冠病毒傳播風險的因素。總體來看，人口密度、人群差異、經濟收入、空氣污染暴露、城市污水、路網密度、容積率、建筑密度、公共交通可達性、醫院密度、商業設施密度、公共綠地密度與COVID-19傳播呈正相關。一些影響因素如溫度、濕度和土地利用混合度的研究結論尚不具有一致性。

3.1 社會經濟特征

研究關注的社會經濟特征影響因素主要有人口密度、人群差異、經濟收入三個方面。

11項研究中有10項研究發現人口密度與新冠肺炎傳播風險呈正相關[4，6-7，16，21]，感染病例往往集中于人口密度較大的區域[8]。當個體數量超過可容納空間時，提高了人群接觸病原體的強度和時間，增加了傳播風險。其中4項研究證明了老年人[5,9]是COVID-19的高風險易感人群。以武漢市實證研究為例，老齡化程度最高的區域往往也是受新冠肺炎影響的重災區[25]，這是由老年人多半抵抗能力較弱又患有基礎病造成的。但在封鎖隔離等政策影響下，人口密度對于疫情的傳播不存在顯著的影響。

隨著研究的深入，對患病人群性別的進一步細分，發現隨著年齡的增長，女性患者更多，并伴有多種并發癥[11,14]。此類人群更容易受疫情感染，可建立居民健康檔案，對易感人群的狀況進行跟蹤，給與更多的關注以及公共衛生防疫政策。此外，美國一些學者們還發現族群比例少的人群更容易感染新冠肺炎，黑人患者死亡風險是白人患者的1.36倍[11,12]，而白人和亞裔居民患病后死亡率相對較低[13]，黑人居民獲得醫療救助相對較難造成了這樣的結果[7, 17]。

大部分研究中經濟收入與新冠肺炎傳播呈正相關[26]，主要體現在收入不平等、失業率、家庭收入中值等方面的影響。美國低收入人群感染新冠肺炎的比例幾乎是高收入人群2倍[27]。原因是收入較高的人往往有更健康的生活方式，更容易獲得健康的居住環境和醫療資源，感染風險相對較低。德國學者也證實，高失業率高患病率的結論[15]。失業人群沒有了穩定的經濟收入，基本的醫療保險不能保證，患病率的增加必然提高新冠肺炎的傳播風險。與之相反，我國香港的大部分病患是屬于輸入型病例，患者多數在國外工作或留學者，經濟收入水平高于普通人群，造成了家庭收入中位數與新冠肺炎傳播呈負相關[6]。綜上所述，在疫情中應對弱勢群體進行重點關懷與關注，例如建立基金項目為低收入人群提供資金支持、租房補貼和其他生活用品，以緩解疫情帶來的影響；禁止企業裁員以減少失業率、降低稅收和貸款利率。

3.2 自然環境

空氣污染暴露、城市污水對于新冠疫情傳播的影響主要是正相關[4,34]。

5項研究中有3項表明空氣污染暴露會提升新冠肺炎病毒的傳播速度。例如芝加哥地區長期暴露于不良空氣中的人群，死亡風險更高[13,19]。嚴重的空氣污染會增加居民冬季患呼吸道疾病的可能性，從而增加去醫院等高危地區后感染的可能性，導致死亡率上升。而1項研究顯示空氣污染與疫情傳播不相關，因為疫情期間采取了封鎖措施，各種污染物如PM2.5、PM10、CO等的濃度與封鎖前的濃度明顯下降，良好的空氣質量對于人群健康有促進作用。1項研究指出目前，關于空氣污染對于疫情傳播的具體影響機制尚不明確，然而減少空氣污染，有助于控制新冠病毒的傳播和提高感染者的應對能力[35]，提高城市通風，降低潛在的氣溶膠擴散風險[36]。

2項研究發現病毒可通過城市污水進行傳播，患者糞便和尿液中的病毒隨城市污水的排放進入河流擴散，如在長江、漢江流域以武漢為中心向周圍城市蔓延。Sharifi等提出需要加強廢水處理[4]，以減少病毒通過城市污水傳播的可能性。將污水收集設施整合進入綜合防災體系，降低因污水中含有新冠病毒而導致居民感染的風險。采用實時監控設備監測水質，預測擴散模式，同時確保治療患者的藥物不會引起水資源污染。

關于溫度、濕度與疫情的影響結論尚不具有一致性。

現有研究大多認為溫度、濕度變化可在一定程度上影響COVID-19在人群中的傳播速率。環境溫濕度主要通過影響病毒在宿主體內的活性與繁殖速度，進而影響其傳播速率及感染者的死亡率。低溫干燥的冬季給病毒提供了良好的繁殖環境促進其傳播[29]，高溫潮濕的夏季抑制病毒的活性降低傳播速率[30]，當環境處于病毒傳播的最適溫度（5～15℃）時，感染人數將增加。但仍有研究認為目前的證據不能證明溫度、濕度與 COVID-19傳播速率有關。Yao[31]等對多個國家和地區研究發現，在控制了相對濕度與紫外線強度后，COVID-19的傳播速度與溫度變化無明顯關聯[32]。由于溫度、濕度、紫外線和風速等天氣效應會共同影響病毒的傳播，溫濕度是否對疫情傳播有影響，尚不完全確定。溫度升高可能降低新冠病毒在人群中的傳播率，但并不是影響病毒傳播的決定因素。

3.3 土地利用特征

土地利用相關因素中包含多個影響因子，研究集中于路網密度、容積率、建筑密度和土地利用混合度。

國內外學者都指出較高的路網密度會增加COVID-19的傳播風險，3項研究結果全都指出路網密度對于疫情傳播具有正向效應。路網密度越高的區域，可達性越好，人們更愿意步行出行。但隨著人流量增加，若不能保證安全的社交距離，發生交叉感染比例較高[16,18]。基于此，各類規劃選址時需考慮路網密度可能帶來的暴露風險，對于路網密度高的區域應嚴格落實衛生隔離措施來保證社交距離。

容積率和建筑密度對疫情傳播的影響呈現出異質性的特點，但整體呈正向效應。有4項研究證明容積率和建筑密度與新冠肺炎的傳播是正相關的。較大容積率和較高建筑密度都意味著人口相對密集，病毒暴露風險增加。美國芝加哥地區和中國香港的實證研究中均證實了高容積率與高建筑密度往往伴隨著新冠肺炎傳播的高風險[6,13,16]。然而，也各有2項研究指出高容積率和高建筑密度對疫情有抑制作用。可能原因是，一方面，城市基于SARS時期積累的經驗，針對地開展了消毒和防控工作[37]；另一方面，高容積率往往意味著更高的建筑高度，能夠阻礙底層氣流上升從而抑制疫情[1]。總的來說，高容積率更易導致疫情擴散，因此，在控制城市規模的同時，要注意降低城市中心區的容積率[37]，對高密度社區進行適度的容量控制，慎重進行高層住宅的建設[5]。

關于土地利用混合度對新冠肺炎傳播風險的影響結論不具有一致性[28]。5項研究中有2項結果表明土地利用混合度與疫情影響呈正相關，1項研究結果表明呈負相關。原因是較高的土地利用混合度意味著各種城市服務具有較好的空間鄰近性[28]，一方面，豐富的城市服務空間會吸引人流，空間內人群的接觸幾率更高，容易引起聚集性感染[6,17]；另一方面，此時居民的出行距離短、頻次少，減少了由交通暴露帶來的感染風險[16]。此外，有2項實證研究指出該因素的影響是不確定的[5,28]。對于這種結果的解釋是，疫情傳播也受社區類型的影響。以居住型為主的社區，隨著土地混合使用的提高，居民的通勤距離和對公共交通的依賴程度也相應增加，從而增加了阻隔疫情的難度。職住平衡的社區，多樣化的功能滿足了需求，避免了遠距離出行時間和次數，也避免了與疫情高發區的接觸，降低了感染風險。總體來說，做好足夠的防護措施，打造職住平衡的社區[38]，減少居民遠距離通行頻率，可應對今后COVID-19大流行的挑戰。

3.4 公共服務設施

研究集中指出，公共交通可達性、商業設施密度、診所醫院以及公共綠地密度與COVID-19傳播顯著相關。

公共交通可達性主要體現在交通站點可達性、交通站點密度。8項研究指出公共交通可達性與新冠肺炎的擴散呈正相關，僅有1項研究認為公共交通可達性與新冠肺炎的傳播影響不確定。公共交通可達性、交通站點密度直接與人口集散掛鉤，人口大量集散和流動都會為新冠肺炎的傳播提供有利的條件[5,10,13,15]。如隨著地鐵站密度的增加，感染新冠肺炎的風險會增高[6]。增設或優化城市慢行系統和城市綠道[5]，提倡以私人交通出行方式（自行車、步行、私家車等）代替公共交通[39]，減少人群接觸風險，降低感染幾率。

5項實證研究中有4項表明診所和綜合醫院的密度，更多地呈現出于新冠肺炎疫情人數正相關的特征[1,5,10]。以美國為例研究發現，擁有較高的醫護比例地區，感染率也相對較高，某種程度上醫護比例也反映著醫院密度和數量[14]。此外，有1項研究結果指出醫院密度與COVID-19發病率顯著負相關[9]。武漢疫情爆發初期，醫院密度高的區域內可吸收更多患者，減少了傳播風險。一方面，需完善公共衛生服務設施，進而提升社區醫療應急能力，避免病患大量涌入綜合醫院帶來的聚集性感染[40-42]；另一方面，對于醫院的規劃選址和建筑空間設計應充分考慮降低暴露風險。

5項研究表明商店、超市、餐飲等商業設施越密集，受新冠肺炎傳染風險越高[6,8,28]。大型超市、便利店密度更多地呈現出與疫情人數的正相關特征[1]，也是造成疫情長時間擴散和持續的原因之一[10]。應提倡線上購物減少線下購物排隊聚集時間[43]，降低由人群聚集帶來的傳染風險。

在公共綠地密度對新冠肺炎傳播影響的7項實證研究中，有4項研究指出該因素對于疫情傳播呈正相關，另有2項結果為負相關。一方面，公共綠地密度高的區域為人們戶外活動提供了更多的選擇，增加了居民戶外活動機會，同時也增加了人與人之間接觸的機會，導致感染的機會增大[6,9]；另一方面，綠地作為人們提供鍛煉身體的場所，有助于提高人們自身免疫力以抵御病毒，降低感染新冠肺炎的風險[7]。此外，還有1項研究指出空氣質量、溫度、風速、天氣與公共綠地相互作用，進而影響新冠病毒傳播。如綠地空氣污染較高，公園的使用可能會成為具有風險的活動，天氣的好壞也會影響公園的使用。因此認為公共綠地密度對于新冠肺炎的傳播影響是不確定的[24]。綜上，公共綠地密度對疫情的傳播影響呈現出一定的異質性，但總體呈現出與疫情傳播呈正相關的特征。今后應合理分布城市綠地，有效疏解人居空間，通過降低人群密度來防止疫情傳播擴散[44]。

依據以上分析，表3總結了新冠疫情風險因素所暴露的主要問題以及對后疫情時代的城市管理建議。

表3 新冠疫情揭示的主要問題及后疫情時代規劃建議

4 結論與展望

4.1 結論

綜上所述，本文總結了影響新冠疫情傳播的風險因素，主要包括社會經濟、自然環境、土地利用、公共服務設施四個方面；其中伴隨高風險傳播的因素主要有人口密度、人群差異、經濟收入、空氣污染暴露、城市污水、路網密度、容積率、建筑密度、公共交通可達性、醫院密度、商業設施密度、公共綠地密度。此外，還有一些較為重要的影響因素，如溫度、濕度及土地利用混合度，由于其他因素共線性的影響、研究區域的不同所呈現的結論并非一致。一方面，新冠肺炎的傳播過程是多種要素共同作用下的復雜過程，因而難以排除其他因素的干擾來研究單一因素；另一方面，某些要素會因研究對象的時空差異性而不同。

4.2 展望

作為環境要素與傳染性疾病傳播的關系和機理的初期探索，研究在揭示傳播風險關聯機制方面還存在一定的局限。進一步的研究可以從以下四方面展開：

（1）疫情傳播因素多維度研究

研究新冠肺炎傳播的影響因素中包含多種社會、自然和建成環境因素，但只限于這三類的要素研究結果較為碎片化。今后對于地區政策、患者心理、民眾響應程度等相關因子都有待進一步研究和探索[45]。以此豐富新冠疫情傳播風險的理論體系，為傳染病防控工作的開展提供更好的理論借鑒。

（2）不同人群和時段分類研究

在利用病患的空間分布來進行影響因子分析時，不同年齡段病患的行為模式、身體素質以及生活需求有較大的差異，精準分析特定人群與疫情傳播影響因素之間的關系顯得尤為重要。同時，研究時間的選擇可以確定在政策實施之前的自然傳播階段，減少人為干預情況下深入解析環境要素與新冠傳播風險的復雜機理。

（3）跨國家和區域的對比研究

新冠肺炎幾乎波及到全球每個城市，但大多數研究集于中國和美國。各國社會背景和城市環境都有著巨大的差異，需對更多的國家進行研究，針對不同地理區域，增加同質因素和新冠肺炎傳播的關聯分析[46]，加強研究結果的普適性。同樣，也可以探究形成分布差異的影響因素，揭示不同地區的差異性，進而闡釋不同模式的優化途徑與策略。

（4）深入拓展縱向研究

新冠肺炎傳播是一個復雜的過程，除受到諸多環境效應的影響之外，本身還具有隨著時間變化的非平穩特征，需要進行更多的對照和縱向研究。目前對于新冠肺炎影響要素的研究多為橫斷面研究，這些因子與疫情存在顯著關聯，但仍無法準確揭示其因果關系。現有研究病例數據主要集中在新冠病毒爆發的初期，研究結果只能代表某個特定傳播階段的特征，尚不能全面反映疫情傳播的完整過程。后續研究中應搜集更多精細顆粒度高的數據，進行多元數據的融合分析和相校驗，明確其因子與疫情傳播的因果關系。

資料來源：

圖1：作者百度新型冠狀病毒肺炎疫情實時大數據報告改編繪制；

表1～3：作者自繪。

注釋

① SU=（SARS-CoV-2 + covid-19 + 新冠病毒 +新型冠狀病毒肺炎 + 新冠肺炎 + 疫情 + 新冠疫情+ 新冠肺炎疫情）＊（城市設計 + 城市規劃 + 環境+ 建成環境 + 城市環境 + 物理環境 + 綠地空間 +公園 + 社區）。