群组仿真驱动的疫情传播风险推演方法——以新冠疫情防控为例.pdf
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1、突发公共卫生事件下,疫情传播风险可以理解为人群流动过程中人员与人员之间直接/间接接触引起的关联人员之间的疫情传播风险.针对现有基于人群流动的疫情传播风险推演方法简化了人员内部流动对疫情扩散的影响,难以直接用于城市精细化管控方案制定的问题,提出一种群组仿真驱动的疫情传播风险推演方法.首先将人群流动造成的疫情传播风险抽象为人群流动和飞沫扩散运动综合作用造成的疫情传播风险;然后采用融合人群运动建模、车流运动建模的群组仿真方法以及飞沫扩散行为建模方法,实现疫情传播风险的仿真推演;最后采用分层级可视化方法对地理环境、飞沫传播、个体人群流动以及疫情传播风险态势等进行三维可视呈现及交互式管控推演.园区级单位
2、版和城市级政府版的新冠疫情防控平台应用实例结果表明,所提方法可以为决策者制定精细化管控方案提供科学指导.关键词:疫情传播风险;群组仿真;飞沫扩散;三维可视呈现 中图法分类号:TP391.9 DOI:10.3724/SP.J.1089.2023.19495 Crowd Simulation-Based Epidemic Spread Modeling Method Take the COVID-19 Prevention as an Example Wang Hua1,2),He Yifan2),Xu Mingliang1)*,Li Chaochao1),Xue Junxiao1),Li Yaf
3、ei1),and Zhang Hongpo1)1)(School of Computers and Artificial Intelligence,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001)2)(School of Computer and Communication Engineering,Zhengzhou University of Light Industry,Zhengzhou 450001)Abstract:The risk of the epidemic spreading in public health emergency can be un
4、derstood as the epidemic spreading risk among persons when they touch each other during the movement.Existing methods simplify the effect of persons movement on the risk of the epidemic spreading and cannot give detail advices to de-cision-makers.In order to address the above problem,this paper intr
5、oduces a crowd simulation-based epi-demic spread modeling method.Firstly,it describes the epidemic spreading as the crowd moving and the droplet transmission.Secondly,it simulates the epidemic spreading using crowd simulations,traffic simula-tions and droplet transmission simulations.Finally,it give
6、s three-dimensional virtualizations of the geo-graphical environment,droplet transmission,crowd moving,rich situation and so on according to the level of detail method.The example results of the COVID-19 prevention and control platform of the campus-level unit version and the city-level government v
7、ersion show that the method can give detail advices to deci-882 计算机辅助设计与图形学学报 第 35 卷 sion-makers.Key words:the risk of the epidemic spreading;crowd simulation;droplet transmission;three-dimensional virtu-alization 近年来,SARS 疫情、H1N1 猪流感、埃博拉疫情、新型冠状病毒等突发公共卫生事件屡有发生.突发公共卫生事件下,人员流动和聚集是疫情传播的核心风险1.系统、深入地对人员流
8、动和聚集引起的疫情传播风险进行仿真推演和评估,有利于直观分析和深入认识突发公共卫生事件下人群易感性及疾病流行规律,是制定复工复产、交通管控方案的关键科学依据,对疫情防控工作精细化落实具有重要指导作用2.目前,研发人员已提出大量人员流动和聚集风险推演评估方法.根据建模力度不同,大致可分为宏观方法和微观方法 2 类.宏观方法从密度、流量等粗粒度上模拟人群流动对风险传播的影响,不考虑单个个体每一时刻的运动行为.Saad-Roy 等2利用春运人群流动数据对疫情传播的时空演变风险进行了推算;Tian 等3对城市之间人员流动历史数据,以及武汉封城管控措施影响下的疫情传播风险进行了推演分析;刘亚岚等4对人口
9、空间迁徙和汇流态势进行分析,用于疫情防控监控.由于现有人员流动开源数据和疫情传播开源数据都是粗粒度数据5,因此宏观方法成为目前疫情传播风险推演采用的主要方法;但是,该类方法简化人员内部流动对疫情扩散的影响,无法用于城市内部复工复产、错峰出行等人员流动精细化管控方案制定.微观方法对每个个体的运动行为进行精细建模,实现人群流动仿真推演和评估.Wagner 等6提出一个基于原型仿真和决策支持的人群疏散建模系统,允许对安全措施进行多种场景测试和评估;Tsiftsis 等7设计一个允许用户对拥堵进行动态编辑和管理的人群撤离疏散平台,可以对动态环境进行快速评估;Duives 等8提出一种基准数据驱动的人群
10、移动预测方法;Georgoudas 等9提出一个中密度人群应急疏散仿真平台,用于预测人群疏散过程中的拥堵情况,提高逃生率;Prazak 等10提出一个基于层次扁平化和线性矩阵插值的混合模型,实现具有中等细节的人群运动仿真;杜晴晴等11提出一种面向应急撤离人员的疏运管控方案.微观方法致力于人群流动本身的建模,单个个体仅作为另一个体的障碍物存在,突发公共卫生事件下,室外、室内、交通工具等各类场景中,个体之间通过接触或飞沫传染等途径直接、间接地关联到一起,疫情在相互关联的个体之间传播、蔓延,该类方法无法模拟上述关联导致的人群流动风险加剧的问题.事实上,公共卫生事件下人群流动风险可以抽象为“人-人”“
11、人-物”接触交互行为引起的风险,在一定程度上可以理解为经过相同地点导致场景中个体与个体之间、个体呼出飞沫与另一个体之间在时空轨迹上存在交集,从而引起疫情传播扩散导致的风险,其本质是人群流动和飞沫扩散运动综合作用的结果.本文提出一种群组仿真驱动的疫情传播风险推演方法,目的是为制定城市防控预案提供科学参考.本文方法在真实地理信息系统(geographic information system,GIS)环境数据、视频/移动端捕获数据基础上,对环境内每个个体呼出飞沫的扩散行为进行建模,将人员流动分解为步行产生的流动和乘坐交通工具产生的流动,采用融合人群运动仿真和车流运动仿真的群组仿真技术对人群流动进行
12、建模,实现了人群流动过程中接触传染、飞沫传染等引起的疫情风险传播态势的推演;在此基础上,采用分层级可视化方法对地理环境、飞沫传播、个体人群流动以及疫情传播风险态势等进行三维呈现及交互式可视推演.1 本文方法 本文通过融合地理环境、人群运动、车流运动等信息实现区域内疫情传播风险的推演.为了便于后续描述上述信息之间的关系,先给出一些基本的定义和假设,然后介绍本文方法的具体框架及建模方案.1.1 基本定义与假设 本文将疫情传播系统抽象表示为一个五元组,E P C S R;其中,表示疫情传播系统,E表示系统环境,P表示人员集合,C表示交通工具集合,S表示飞沫集合,R表示系统中疫情状态.定义 1.123
13、=,123,分别表示路网、建筑和步行区域.第 6 期 王华,等:群组仿真驱动的疫情传播风险推演方法以新冠疫情防控为例 883 定义 2.ipP表示系统内单个人,jCC表示系统内单个交通工具,则jjiC=CP,即交通工具承载若干个人.定义 3.iS tS表示系统内单个飞沫粒子在t时刻的状态,则 0ijSf P t,即飞沫粒子初始时刻的状态由系统内某个人的状态唯一确定.定义 4.P=PPP,P P P 分别表示正常人员、感染人员和潜伏期人员,则RP,即系统中疫情状态由感染人员数量决定.假设 1.C仅能在区域1内行进,P仅能在3区域内行进,即行人、车辆各行其道.假设 2.在13空间内,若 13tt
14、,则P优先级高于C,即非信号灯位置处行人优先.假设 3.本文中交通工具指车辆,即C表示车辆的集合.1.2 本文方法概述 基于上述定义和假设,本文提出的疫情传播风险推演方法框架如图 1 所示.本文方法中,输入数据为开源影像/路网/建筑物等场景数据、移动端捕获的用户出行线路数据、摄像头捕获视频数据以及管控方案数据等;包含环境建模、人群流动风险态势建模和三维交互式可视管控 3 个模块.其中,环境建模是对环境矢量数据进行语义化定义、对三维可视化场景进行构建等;人群流动风险态势建模以大规模三维虚拟现实(virtual reality,VR)场景为载体,对流动风险管控涉及的人群运动、车辆运动、飞沫扩散等核
15、心要素进行多粒度建模;三维交互式可视管控模块基于管控预案对人群流动风险进行三维可视化呈现与可视分析,并且支持用户的交互式编辑.图 1 本文方法框架图 1.3 环境建模 路网指环境中人群和车辆可行进线路的集合.路网是环境的重要组成部分,也是人群流动的重要载体.本文采用如图2所示层次语义结构刻画路网拓扑耦合关系.层次语义结构由车道线、交叉路口、路段、连接点以及路网组成.其中,车道线表示车辆可运行轨迹;交叉路口表示路口处空间相交车道线的集合;路段表示具有相同几何线形的车道线的集合;连接点根据交叉路口处车道线的空间冲突关系自动生成,表示交叉路口处空间非冲突车道线的集合.考虑难以直接获得交叉路口处车道线
16、,本文采用符号网络的思想对交叉路口语义进行细化:交叉路口=流经车道线和该车道线与交叉路口的关系.车道线和交叉路口的关系用“+”和“”,分别表 图 2 刻画路网拓扑耦合关系的层次语义结构示意图 示积极的关系和消极的关系.其中,+指当前车道车流流入路口,指路口车流流入当前车道.根据该定义,结合非路口处的车道线数据,采用合理的曲线拟合方法即可生成交叉路口处的车道线集合.基于上述路网层次语义结构,采用 Wang 等12提出的大规模场景自动生成方法可以生成真实的884 计算机辅助设计与图形学学报 第 35 卷 三维场景.对于人员可行进区域,基于第 1.1 节的定义和假设,除路网内非交叉路口区域和建筑占用
17、区域外,其他所有区域都初始化为人员可行进区域.1.4 人群流动风险态势建模 为实现人-人和人-物交互行为影响下的风险态势推演,本文对人员行走、车辆运动等人群流动行为进行建模,并融合疫情传播载体飞沫的扩散行为模拟.在此基础上,对人员接触造成的疫情传播风险时空演化态势进行模拟.1.4.1 人群流动建模 基于第 1.1 节的定义和假设可以得出,步行和乘坐车辆交通工具组合产生了人群的流动.本文采用人群运动建模方法模拟步行产生的人群流动,用车流运动建模方法模拟交通工具运动造成的人群流动,采用人车混行建模方法模拟部分空间区域内人员步行和车辆运动交织的场景.(1)人群运动建模 与普通环境不同,突发公共卫生环
18、境中个体普遍具有恐慌情绪,会尽量避免外出.个体在不得已外出的情况下通常会事先规划好线路,然后尽可能快速地完成出行.本文采用 Xu 等13提出的基于恐慌情绪人群仿真模型,对出行人员ip的运动速度大小actualiv进行求解 actualNORMAXMAXmin(1),)iiiivEvE vv.其中,NORiv和MAXiv分别表示正常环境下(恐慌值为 0)ip的期望速度和最大速度,默认取值分别为1.4 m/s 和 2 m/s;表示ip体力衰减系数,取值为常量=0.9;E表示ip的情绪值,假定所有高危险区域皆为危险源.公共卫生事件下个体出行时间比较短,并且出行过程中会尽量避免与其他个体接触,因此本文
19、仅考虑危险源对情绪值221e2LE的影响.其中,L表示个体距离危险源的位置,若ip位于高危险区域,则=0L;否则,s=LLR,sL表示当前个体距离最近高危险区域的距离,R表示当前管控区域直径.(2)车流运动建模 突发公共卫生事件下,政府会对交通采取各种动态管制,从而影响车辆驾驶员的心理认知.本文采用开放环境下认知心理学驱动的车辆运动模拟方法12实现驾驶决策操纵下的车辆运动行为模拟.对于当前出行车辆的驾驶决策,令决策集合12=,Qq q.其中,111111234,qyyyy,22212,qyy 23y,11111234,yyyy分别表示加速、减速、匀速和停车,222123,yyy分别表示左侧换道
20、、直行和右侧换道.则 00=1100=11+e()=1+eMNijijijMNijijijpiijpP qy.其中,MN表示环境信息总量;ijp表示驾驶员最终感知得到i类信息中第j条信息的概率;ij表示相应参数,其值根据 Wang 等12的方法确定.根据上述驾驶决策,将车辆的运动模式分为跟车模式、巡航模式和换道模式 3 类,求解相应的加速度,实现车辆运动的模拟.(3)人车混合流建模 人员步行和车辆运动交织场景中,本文基于“行人优先”规则,采用 Wang 等14提出的影子交通概念将行人映射为车辆前方障碍车辆,然后分别根据上述人群运动建模方法和车流运动建模方法求解行人和车辆的运动状态.1.4.2
21、飞沫扩散行为建模 本文采用描述流体运动的纳斯-斯托克斯方程15模拟飞沫的扩散行为 1 d0,d1.utuuupft 其中,dd=utt,u p t f分别表示密度、速度、压强、时间和外力;表示散度;表示梯度.外力仅考虑重力和风力,车辆内部默认风力为 0.1.4.3 风险传播态势建模 接触行为的异质性会造成单个个体接触传播概率不尽相同.令当前个体被传染的概率 1P (1)Kkkp.其中,kp表示第k次接触时的传播概率;K表示有效接触次数.令个体与已感染个体或已感染个体溅出飞沫的空间距离小于半径R,即一次有效接触.P值根据上述人群流动建模和飞沫扩散行为建模结果计算得出.1.5 三维交互式可视管控
22、疫情传播风险三维交互式虚拟可视管控包括管控要素归纳、三维虚拟可视呈现和交互式可视编辑3部分.第 6 期 王华,等:群组仿真驱动的疫情传播风险推演方法以新冠疫情防控为例 885 1.5.1 管控要素归纳 结合突发卫生事件的特点,受已有人群、车辆运动管控流程的启发11,16,按照其管控对象不同,将突发公共卫生事件下管控方案包含的要素归纳为环境要素、场景要素、人员要素和风险源要素.(1)环境要素指管控区域内的环境信息,包括全局区域的风向/风力、大气能见度等.(2)场景要素指管控区域内的场景信息,包括建筑、路网交通、封闭区域等.其中,建筑包括内部人员数量、是否通风等属性.路网交通包括道路限行/禁行/限
23、速/风险等级、各类型车辆荷载/行驶最优速度、公共交通工具发车频次/运行时长/路线/站点等;封闭区域指因为生活、工作等需要,内部人员存在各种难以避免、难以溯源的直接/间接接触的区域,如学校、工作区、独立小区、独立办公区域、独立建筑等;封闭区域包括风险等级等属性,分为高风险、中风险和低风险3个等级.(3)人员要素指需要管控的人员信息,不仅包括人员区域分布密度,人员流向,出行时间分布,人员年龄/性别分布等宏观属性,还包括人员初始位置身高,风险等级,是否自我防护(佩戴口罩),是否外出,外出时间,行走速度,出行路线(如出发地、目的地、路径等),出行交通工具类型等微观属性.其中,风险等级分为3级:1级表示
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