Published January 16, 2022 | Version v1
Publication Metadata-only

Dynamic characteristics of the COVID-19 epidemic in China's major cities

Creators

  • 1. University of Chinese Academy of Sciences
  • 2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research
  • 3. Chinese Academy of Sciences
  • 4. Beijing University of Chinese Medicine
  • 5. Institutes of Science and Development

Description

The novel coronavirus disease of 2019 (COVID-19) first appeared in Wuhan and subsequently spread rapidly in cities and provinces across the country and all over the world. In order to effectively control the spread of the epidemic in different areas, zonal management and endemic prevention and control policies should be implemented according to local epidemic situations. This study proposes a time-series clustering method to discover dynamic characteristics of the COVID-19 epidemic by categorizing the epidemic situations in China's major cities into groups based on daily reported confirmed cases and analysing the driving factors of the city background conditions for each category. Our results show that according to the dynamic patterns of the COVID-19 epidemic there are eight types of epidemic situations, including extreme outbreak areas, large spread areas, potential resurged areas, middle spread areas, controlled outbreak areas, limited growth areas, delayed outbreak areas, and lag report areas. These dynamic patterns are mainly related to the city background conditions, such as population flow, local resident number, government emergency response capability, and medical resource conditions. Based on our results, different endemic prevention and control measures are recommended for containing the COVID-19 epidemic in cities with different types of epidemic situations.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

ظهر مرض فيروس كورونا المستجد لعام 2019 (COVID -19) لأول مرة في ووهان وانتشر بعد ذلك بسرعة في المدن والمحافظات في جميع أنحاء البلاد وفي جميع أنحاء العالم. من أجل السيطرة الفعالة على انتشار الوباء في مناطق مختلفة، يجب تنفيذ سياسات إدارة المناطق والوقاية من الأوبئة ومكافحتها وفقًا لحالات الوباء المحلية. تقترح هذه الدراسة طريقة تجميع السلاسل الزمنية لاكتشاف الخصائص الديناميكية لوباء COVID -19 من خلال تصنيف حالات الوباء في المدن الرئيسية في الصين إلى مجموعات بناءً على الحالات المؤكدة المبلغ عنها يوميًا وتحليل العوامل الدافعة لظروف خلفية المدينة لكل فئة. تظهر نتائجنا أنه وفقًا للأنماط الديناميكية لوباء COVID -19، هناك ثمانية أنواع من الحالات الوبائية، بما في ذلك مناطق التفشي الشديد، ومناطق الانتشار الكبيرة، والمناطق المحتملة التي عادت إلى الظهور، ومناطق الانتشار المتوسطة، ومناطق التفشي الخاضعة للرقابة، ومناطق النمو المحدودة، ومناطق التفشي المتأخرة، ومناطق الإبلاغ المتأخرة. ترتبط هذه الأنماط الديناميكية بشكل أساسي بظروف خلفية المدينة، مثل تدفق السكان، ورقم السكان المحليين، وقدرة الحكومة على الاستجابة لحالات الطوارئ، وظروف الموارد الطبية. بناءً على نتائجنا، يوصى باتخاذ تدابير مختلفة للوقاية من الوباء ومكافحته لاحتواء وباء كوفيد-19 في المدن التي تعاني من أنواع مختلفة من الحالات الوبائية.

Translated Description (French)

La nouvelle maladie à coronavirus de 2019 (COVID-19) est apparue pour la première fois à Wuhan et s'est ensuite propagée rapidement dans les villes et les provinces du pays et du monde entier. Afin de contrôler efficacement la propagation de l'épidémie dans différentes zones, des politiques de gestion zonale et de prévention et de contrôle endémiques doivent être mises en œuvre en fonction des situations épidémiques locales. Cette étude propose une méthode de regroupement de séries chronologiques pour découvrir les caractéristiques dynamiques de l'épidémie de COVID-19 en catégorisant les situations épidémiques dans les principales villes chinoises en groupes en fonction des cas confirmés rapportés quotidiennement et en analysant les facteurs déterminants des conditions de fond de la ville pour chaque catégorie. Nos résultats montrent que, selon les modèles dynamiques de l'épidémie de COVID-19, il existe huit types de situations épidémiques, y compris les zones d'épidémie extrêmes, les grandes zones de propagation, les zones de résurgence potentielles, les zones de propagation moyenne, les zones d'épidémie contrôlées, les zones de croissance limitée, les zones d'épidémie retardées et les zones de rapport de décalage. Ces tendances dynamiques sont principalement liées aux conditions de fond de la ville, telles que le flux de population, le nombre de résidents locaux, la capacité d'intervention d'urgence du gouvernement et les conditions de ressources médicales. Sur la base de nos résultats, différentes mesures de prévention et de contrôle endémiques sont recommandées pour contenir l'épidémie de COVID-19 dans les villes présentant différents types de situations épidémiques.

Translated Description (Spanish)

La nueva enfermedad por coronavirus de 2019 (COVID-19) apareció por primera vez en Wuhan y posteriormente se propagó rápidamente en ciudades y provincias de todo el país y en todo el mundo. Para controlar eficazmente la propagación de la epidemia en diferentes áreas, se deben implementar políticas de gestión zonal y de prevención y control de endemias de acuerdo con las situaciones epidémicas locales. Este estudio propone un método de agrupación de series de tiempo para descubrir las características dinámicas de la epidemia de COVID-19 clasificando las situaciones epidémicas en las principales ciudades de China en grupos basados en casos confirmados reportados diariamente y analizando los factores impulsores de las condiciones de fondo de la ciudad para cada categoría. Nuestros resultados muestran que, de acuerdo con los patrones dinámicos de la epidemia de COVID-19, hay ocho tipos de situaciones epidémicas, incluidas las zonas de brotes extremos, las grandes zonas de propagación, las posibles zonas resurgidas, las zonas de propagación media, las zonas de brotes controlados, las zonas de crecimiento limitado, las zonas de brotes retrasados y las zonas de informes de rezagos. Estos patrones dinámicos están relacionados principalmente con las condiciones de fondo de la ciudad, como el flujo de población, el número de residentes locales, la capacidad de respuesta de emergencia del gobierno y las condiciones de los recursos médicos. Con base en nuestros resultados, se recomiendan diferentes medidas de prevención y control endémico para contener la epidemia de COVID-19 en ciudades con diferentes tipos de situaciones epidémicas.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
الخصائص الديناميكية لوباء كوفيد-19 في المدن الرئيسية في الصين
Translated title (French)
Caractéristiques dynamiques de l'épidémie de COVID-19 dans les grandes villes chinoises
Translated title (Spanish)
Características dinámicas de la epidemia de COVID-19 en las principales ciudades de China

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4206205441
DOI
10.1080/19475683.2022.2026468

Is supplement to
https://openalex.org/W4385969441 (Other)
https://openalex.org/W3096227606 (Other)
https://openalex.org/W3028429280 (Other)
https://openalex.org/W2557977292 (Other)
https://openalex.org/W2431766951 (Other)
https://openalex.org/W2412355096 (Other)
https://openalex.org/W2373635223 (Other)
https://openalex.org/W2362266265 (Other)
https://openalex.org/W1990012352 (Other)
https://openalex.org/W127458931 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1987971958
  • https://openalex.org/W2011430131
  • https://openalex.org/W2162301084
  • https://openalex.org/W2319284762
  • https://openalex.org/W2406338814
  • https://openalex.org/W2965654973
  • https://openalex.org/W3003573988
  • https://openalex.org/W3003668884
  • https://openalex.org/W3006725317
  • https://openalex.org/W3008443627
  • https://openalex.org/W3008573283
  • https://openalex.org/W3010131837
  • https://openalex.org/W3010270046
  • https://openalex.org/W3011243131
  • https://openalex.org/W3012284084
  • https://openalex.org/W3012916185
  • https://openalex.org/W3012970918
  • https://openalex.org/W3013188135
  • https://openalex.org/W3013215798
  • https://openalex.org/W3014680059
  • https://openalex.org/W3015696390
  • https://openalex.org/W3015826289
  • https://openalex.org/W3015988827
  • https://openalex.org/W3016310025
  • https://openalex.org/W3016523961
  • https://openalex.org/W3016545554
  • https://openalex.org/W3016591512
  • https://openalex.org/W3016759771
  • https://openalex.org/W3016830440
  • https://openalex.org/W3018757581
  • https://openalex.org/W3019335838
  • https://openalex.org/W3019529372
  • https://openalex.org/W3020001547
  • https://openalex.org/W3022210384
  • https://openalex.org/W3022787740
  • https://openalex.org/W3025256411
  • https://openalex.org/W3025278162
  • https://openalex.org/W3029704229
  • https://openalex.org/W3032971139
  • https://openalex.org/W3033099837
  • https://openalex.org/W3033384130
  • https://openalex.org/W3033469780
  • https://openalex.org/W3095617974
  • https://openalex.org/W3109848212
  • https://openalex.org/W3132132323
  • https://openalex.org/W3176595267