一、问题背景

随着社会的发展、交通方式的高度便利，人口流动的规模越来越庞大，与此同时，人口迁移、人口流向分析等受到高度关注。人口迁移是一种地理现象，更与社会经济发展紧密相连。人口迁移会同时影响迁入地和迁出地的人口结构，进而影响自然环境，推动或抑制社会经济的发展。另一方面，一个地区的经济发展水平，生活环境等因素会推动人口的迁入或迁出。所以，人口迁移空间分布和时空动态演进的相关研究变得越来越重要。对人口迁移因素、迁移空间变动的研究都将为城市建设，经济结构调整等提供政策决策依据。尤其在新冠肺炎疫情这类重大突发公共卫生安全事件发生的时候，进行精确的人口流向分析和追踪意义重大。

本文以抗击新冠肺炎疫情中的应用为例，给出了一套完整的基于轨迹数据对人口流向进行精确分析的技术方案。在疫情防控初期，各地的健康信息填报系统还不够完善，无法依据用户主动上报的位置信息实现精准的定位和追踪。然而，广泛使用的GPS定位技术为获取人口的精确位置信息提供了技术基础，车辆的GPS数据、用户的手机GPS数据等均可反映人口的精确位置信息。如何利用大数据技术从海量的GPS轨迹数据中分析人口的流向，进而在病毒传播链的追踪等相关疫情防控举措中提供精准有效的依据是一个紧迫的需求。

二、 问题定义

本文旨在解决这样一个问题：在病毒传播源地区有过到访记录的人群在当前城市的分布情况如何？比如，分析某特定时间段在武汉有过旅居史的人员目前在北京的分布情况。

数据输入：传染源地区和当前城市的用户轨迹数据。如图1所示为选定武汉市在特定时间范围内的一个矩形区域作为传染源区域，用于提取该区域在选定时间范围内的轨迹数据。

结果输出：来自传染源的人群在当前城市的分布情况，包括在不同空间网格内的分布和不同时间段内的分布，以及这些人曾经在传染源的具体到访位置和时间。图2展示的是在当前城市的特定区域、特定时间范围内，高危人群的分布情况。