传播智慧,共同战疫 | 新冠肺炎视角下谈城市规模与密度

Author: 刘超 同济大学建筑与城市规划学院助理教授Upload date: 2020-02-19
大城市还是小城市,高密度还是低密度,一直是国内外城市规划设计与建设领域的争议话题。从不同的科学角度和价值观角度,可以得出完全相左的结论:比如从经济效率来看,大城市高密度带来的规模效应是绝对的优先选择;从城市管理难度来看,小城市低密度又是每个行政长官最容易掌控的对象。2019年末的一场新冠肺炎,在引起全国震动的同时,却提供了流行病学的视角来审视城市研究领域这一议题-城市大还是小?密还是疏?
Country: ChinaProfessional Area : Intelligent PlanningKeywords : 新冠肺炎,城市规模,城市密度

流行疾病在初始发生期的扩散特征,与城市规模有很大正向关联。香港SARS初期的自由传播中与生态学上的逻辑斯蒂增长曲线是吻合的(1)。逻辑斯蒂增长曲线是指种群开始时呈指数增长,但数量接近 K( K 为环境容纳量,也称为承载能力) 时增长率逐渐下降(2)。当K为城市时,城市的规模大小直接决定了病毒的扩散速度与数量,与其强烈正相关。也就是说,从流行病学角度,大城市人口规模如果不设防,容易造成病毒的迅速扩散,此次新冠病正是发生在一千多万活动人口的特大城市武汉,是短时间内造成近十万人感染的原因之一

逻辑斯蒂增长曲线(维基百科)

流行病的传播速度与城市的密度在自然状态下也有正相关关系。关注此次疫情的人可能会对各方新闻频繁提起的一个系数R0有印象。新冠病人均自然传染数即R0,为每人日均接触率、接触后传染的概率以及传染期的乘积。举个例子,正常生活中一个武汉人日均接触15个人,接触后传染他人的概率为1.7%,传染期为14天,那么我们可以预测一个新冠病人会传染15*1.7%*14=3.57个人。新冠R0目前国内外预测的数值在2.0-4.0之间,最近一篇发表在medRxiv上的文章使用125份病人追踪数据得出R0=3.77(文献3,4)。我的关注点不是去研究如何使R0更精确,而是从R0计算公式中反推,城市的规划建设到底有没有影响R0,也就是影响流行病的传染速率?

R0中的三个因子只有每人日均接触率(DALIY SOCIAL CONTACT)与城市环境相关的,其他两个因子是流行病自身特征。日接触率是指人平均每天与其他人皮肤和或1米内近距离接触人数。管轶等人2014年对广州城乡1800多名对象的调查显示,半数人均每天接触≥10人,休息日接触人数相对于工作日较少,且18-59岁工作人群接触率最高。很遗憾的是,此文未分析城乡日接触率差别(5)。但流行病学文献一般认为日均接触率这一参数和城市的人口密度、公共交通出行程度(公交铁路客运网络和民航网络等)成正比关系(6)。也就是说,从流行病控制的角度,是不支持高人口密度与公共交通网络的。

现实中城市的发展趋势是一二线城市人口规模不断在增加,城市和土地政策不断的加强集约与发展公共交通,新兴的共享经济、创新社区还在不断的鼓励人际接触(SOCIAL CONTACT)。这种全球性的趋势背后有着强大的内在驱动力,而且是与流行病动力的原理其实是一致的。科学家WEST(7)研究了全球上千个城市,总结出当城市规模扩大一倍时,只需要增加85%的资源(能源,加油站,道路等)即可,而同时经济文化产出指标由于SOCIAL CONTACT增加都将人均增长约15%。正是这样一正一负超线性的关系使城市规模越来越大。WEST还发现城市人口规模扩大一倍后,暴力犯罪,交通和艾滋病病例等与SOCIAL CONTACT相关的负面事项人均数也增加了15%。也就是说,我们为了追求人均更高的产出和更低的支出,一定会伴随着流行病等与社交相关的负面影响的增强。

SOCIAL CONTACT人际接触引起的经济社会后果与城市规模的超线性关系(7)

这种矛盾下,解决问题的答案似乎成为了一种价值观的选择:我们是要更强更大的高效城市还是要小富即安的诗意田园?如果我们继续秉承“发展是硬道理“的观念,相应的对策不是控制城市规模来限制经济文化创新发展(因为我们挡不住事物的一般规律),而是应当加强大城市里所有与SOCIAL CONTACT相关的负面影响的干预:

1.  更大的城市需要更高的污染排放标准

2.  更准确及时的流行病监测体系

3.  更高的医院人均床位比

4.  更严格的执法体系

5.  甚至在一定城市人口规模下适度降低人口密度

只有这样才能在增加创新与经济发展的正面效应同时,尽可能够减少大城市、特大城市随着规模和密度的增加带来的流行病等接触性负面效应。



参考文献:

1.徐宝春. 基于SIR模型的SARS传染病研究. Diss. 山东大学, 2019.

2.https://math-physics-problems.wikia.org/wiki/Logistic_Growth

3.Qun Li, et al. Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia[J]. The New England Journal of Medicine, NEJM.2020

4.Yang Yang, et al. Epidemiological and clinical features of the 2019 novel coronavirus outbreak in China, MedRxiv. 2020. doi: https://doi.org/10.1101/2020.02.10.20021675

5.郭健安, 管轶et al. "广州市社区人群流感抗体水平与人际接触状况的相关性分析." 中华流行病学杂志 35.4(2013):433-436.

6.Xia, Huadong . "Modeling, Analysis and Comparison of Large Scale Social Contact Networks on Epidemic Studies." Virginia Tech (2015).

7.West G., 2017, Scale. The universal laws of growth, innovation, sustainability, and the pace of life in organisms, cities, economies, and companies, New York, Penguin Press.