文章摘要:新型冠状病毒肺炎（coronavirus disease 2019，COVID-19）在全球范围造成了巨大的生命损失，有效遏制疫情是各国政府和社会各界的当务之急。基于中国与美国两大湾区的高时空分辨率人口移动大数据，首先构建移动变化指数、距离变化指数和波动变化指数三个评价指标，剖析COVID-19疫情影响下中国粤港澳大湾区与美国旧金山湾区的人口移动差异特征。然后利用奇异值分解（Singular Value Decomposition， SVD）算法识别出两大湾区的人口流动内在结构和流动模式。最后分析结果发现：1)在人口流动管控维度上，粤港澳大湾区整体表现优于旧金山湾区，大流行期间人口移动量下降幅度更大、每日移动量波动更加平稳、平均出行距离更短。2)粤港澳大湾区人口流动模式主要受到春节假期与公共卫生政策双重影响，从中识别出日常出行模式、返乡出行模式和返程复工模式。旧金山湾区人口流动模式呈现强规律性（包括日常出行模式、工作日出行模式与周末出行模式），公共卫生政策对其影响并不深刻。通过量化疫情管控措施下中美两大湾区人口流动指标与模式的定量改变，对评估防疫措施有效性和确定有针对性的防疫干预措施至关重要，并为未来各类突发性重大传染病事件的防控措施制定提供重要指标与经验参考。

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