传染性疾病的防治和应对是健康城市建设的重要领域，也是中国城乡公共卫生与应急响应的重要组成部分^[1]。现代城市规划的发展就起源于人类对公共卫生健康诉求的回应和对疾病传播问题的应对。突发公共卫生事件促使政府和各界学者深入思考如何从城乡公共卫生服务领域加强和完善城乡治理体系，提升城乡治理能力^[2]。中国发热门诊最早设立于2003年严重急性呼吸综合征（severe acute respiratory syndrome，SARS）期间，目的是对传染性疾病进行筛查，对有潜在传染性疾病的患者进行提前干预^[3]。截至2020年12月3日，全国二级以上综合医院建设完成的发热门诊超过7 000个^[4]，数量增长迅速，可见发热门诊在公共卫生事件中发挥的作用愈发重要。发热门诊作为中国应对突发公共卫生事件中预防呼吸道传染病的首道防线，其空间布局的合理性直接关系到城乡疫情防控的应急响应效率和降低病毒传播扩散的可能性。

有学者对突发公共卫生事件的时空特征^[5]、风险区模拟^[6]等进行了研究，也有学者对发热门诊展开了相关研究，包括发热门诊的应急管理流程^[7]、内部建筑空间的规范化建设^[8]、平战结合的常态化管理策略等方面^[9]。还有学者将发热门诊作为城乡公共医疗服务设施，探讨其配置的合理性、空间可达性等问题。例如，有学者运用网络分析法计算发热门诊的覆盖范围，发现居民骑行60 min才能实现对发热门诊的可达^[10]；还有学者模拟了低、中、高3种防控水平下北京市发热门诊的空间可及性^[11]。发热门诊作为医疗设施的一种，对其进行科学定量评估与公平高效配置也是城市规划工作的重要环节。在医疗设施服务评价方面，可达性是度量资源空间配置的常见方法之一^[12]，包括最短距离法、缓冲区分析法、两步移动搜索法等。其中，两步移动搜索法从供给与需求的综合角度展开评估，可从空间供需角度定量分析医疗配置在空间上的差异。在设施选址优化上，GIS提供的网络分析模块纳入了优化选址模型，提高了空间优化模型的研究效率。这些研究普遍以乡镇（街道）区划为最小数据单元，无法更细致地反映可达性的空间差异，难以根据人口普查数据进行统计，无法反映人口在精细化尺度上的分布差异。

突发公共卫生事件发生后，各城市的发热门诊往往基于现有医疗机构进行增设、改建，缺少紧随城市扩张的布局评估体系。

本文以哈尔滨市中心城区的7个市辖区为例，分析哈尔滨市发热门诊医疗机构的空间布局特征与医疗服务能力。结合实际交通网络数据和精细化人口空间分布数据，运用改进的高斯两步移动搜索法对哈尔滨市7个市辖区发热门诊的医疗服务可达性进行综合评价，并结合评估结果划定分区进行配置优化。

1 研究区方法与数据来源 1.1 研究区概况

哈尔滨市地处黑龙江省南部，是黑龙江省省会城市。本文研究区域为哈尔滨市道里区、南岗区、道外区、香坊区、平房区、松北区、呼兰区。截至2020年底，研究区内常住总人口为584. 19万人^[13]。2020年1月22日，哈尔滨市卫健委公布了全市72家设有发热门诊的医疗机构名单^[14]，其中，位于研究区内的发热门诊有42家，如图 1所示。

1.2 数据来源与预处理

研究数据主要包括以下内容：

1）街道（乡镇）的行政区划数据。数据来源于哈尔滨市民政部门，通过ArcGIS 10. 2软件绘制、配准和校正得到街道（乡镇）的shp边界范围数据。

2）研究区内的人口分布栅格数据。获取WorldPop网站提供的100 m分辨率的开源人口分布栅格数据，并运用第七次全国人口普查中哈尔滨市的乡镇（街道）人口数据进行修正。构建修正后人口栅格数据的1 km×1 km渔网，进行可视化，得到人口分布图。

3）研究区内各级道路交通网络矢量数据。这部分数据来源于OpenStreetMap的开源GIS矢量数据集。

4）研究区发热门诊医疗机构信息中，名单来源于哈尔滨市卫健委公布的数据，医疗服务等级及床位数量等数据来源于各医疗卫生机构官网，少量数据通过“名医汇”及“中国医院排行榜”两个就医网站进行补充。将上述数据进行分类整理，利用ArcGIS 10. 2构建GIS地理数据库，形成了GIS空间数据库，数据示例见表 1。

1.3 研究方法 1.3.1 核密度分析法

本文用核密度分析法对发热门诊医疗机构进行分析，即每个发热门诊中心位置处密度值最大，估测点的密度值随着其与发热门诊中心点距离的增加而衰减，并对同一地理位置处的密度值进行叠加：

$ {f_n}(x) = \frac{1}{{nd}}\sum\limits_{i = 1}^n a \left( {\frac{{x - {x_i}}}{d}} \right) $

(1)

式中，f_n (x)为核密度估计值；n为距离阈值内的发热门诊医疗机构的点数；d（d > 0）为距离阈值；$a\left( {\frac{{x - {x_i}}}{d}} \right)$为核密度方程，（x - x_i）表示估计点x到发热门诊点x_i处的距离。

1.3.2 改进的高斯两步移动搜索法

发热门诊的可达性指从需求点到供给点所获得的服务能力，与需求点到供给点所消耗的时间、需求点规模呈负相关关系，与供给点提供的服务规模呈正相关关系。本文用改进的两步移动搜索法计算可达性。该方法考虑了居民会跨区域就医的现实情况，排除了行政边界范围的限制；先后以供给点（发热门诊医疗机构）与需求点（人口需求渔网单元）为中心进行两次搜索，从综合角度开展可达性评价^[15]。本文从需求点数据精度、利用高斯函数建立空间衰减规则这两个方面对常用的两步移动搜索法进行改进，具体步骤如下：

1）以发热门诊医疗机构j为中心，以渔网需求单元前往发热门诊的时间阈值t₀对应的路网距离为搜索半径建立搜索区，寻找所有落在搜索区范围内的渔网需求单元k，利用高斯衰减函数按照距离进行衰减，并对人口数量赋予权重，对赋权后的人口进行汇总，计算发热门诊供需比R_j：

$ {R_j} = \frac{{{s_j}}}{{\sum _{k \in \left\{ {{t_ij} \le {\iota _0}} \right\}} {{D_k}} {G_{\left( {{t_q}} \right)}}}} $

(2)

式中，D_k为每个渔网需求单元内的人口数；t_ij为位置i和j之间基于路网的实际通行时间，本文用起讫点（origin-destination，OD）成本矩阵进行计算；S_j为发热门诊医疗机构的床位数；G(_tij)是考虑空间摩擦的高斯衰减函数，其具体形式为：

$ {G_{\left( {{t_{ij}}} \right)}} = \frac{{{{\rm{e}}^{ - \frac{1}{2}{{\left( {\frac{{{t_{ij}}}}{{{t_0}}}} \right)}^2}}} - {{\rm{e}}^{ - \frac{1}{2}}}}}{{1 - {{\rm{e}}^{ - \frac{1}{2}}}}}, {t_{ij}} < {t_0} $

(3)

网距离为半径建立搜索区，查找所有落在搜索区域范围内的发热门诊点j，将所有发热门诊点提供的服务R_j在高斯衰减函数的基础上相加，得到i点处的可达性A_i^F：

$ A_i^F = \sum _{j \in \left\{ {{t_{ij}} \le {t_0}} \right\}} {{R_j}} {G_{\left( {{t_{ij}}} \right)}} $

(4)

1.3.3 OD成本矩阵法

利用OD成本矩阵可以查找和测量拓扑网络中从i个起始点到j个目的点的最小时间成本路径，程序一次计算i × j条路径，矩阵中每个元素为各条路径的网络交通时间成本。本文采用OD矩阵统计人口栅格点和发热门诊点之间的最小出行成本。

2 发热门诊空间分布格局 2.1 发热门诊于老城核心区呈单中心集聚

图 2展示了研究区内42家发热门诊的核密度分析结果。研究区内的发热门诊医疗机构呈现较明显的单中心集聚特征。具体而言，37家发热门诊集聚在南岗区、香坊区、道里区、道外区这四大老城核心区，两聚集点相互邻近，共同形成了发热门诊的单中心型集聚格局。南部的平房区分布着2家发热门诊，北部的呼兰区分布着3家发热门诊，且南部、北部地区的发热门诊也呈现一定的组团集聚分布特征。

2.2 总量完善但辖区内部服务能力不均衡

研究区内的发热门诊分布呈现较为明显的3个梯度：①香坊区和南岗区，分别有13家和12家发热门诊；②道外区和道里区，分别有7家和5家发热门诊；③呼兰区、平房区和松北区，分别有3家、2家和0家发热门诊。

通过参考其他城市的发热门诊配置情况，来比较分析大城市地区发热门诊的服务能力。中国14个大城市的发热门诊数量平均水平为0. 65个/10万人^[16]。研究区内7个市辖区的发热门诊配置的平均值为0. 72个/10万人，高于14个城市发热门诊数量的平均水平。但研究区内7个市辖区的内部服务能力配置不均衡问题仍较突出，其中，香坊区、平房区、南岗区、道外区发热门诊服务能力较好，高于研究区内7个市辖区的平均值。而道里区、呼兰区、松北区在服务能力配置上未达到平均标准，其中，呼兰区和松北区发热门诊配置相对较差，发热门诊占二级及以上医疗机构比例及每10万人发热门诊数均明显低于7个市辖区的平均水平，松北区配置最低。

以0.72个/10万人和0.65个/10万人为比较值，对各区的发热门诊数量配置情况进行评价，将7个区的发热门诊配置情况分为较好、一般和较差3个等级。香坊区、南岗区、平房区、道外区每10万人发热门诊数大于0. 72，配置情况较好；道里区、呼兰区、松北区每10万人发热门诊数小于0. 65，配置情况较差。

统计各区未设置发热门诊的既有二、三级医疗机构的数量，结果见表 2。道里区和呼兰区的发热门诊总数量及每10万人发热门诊数均低于道外区，而道里区有7家二级医院和1家三级综合医疗机构冗余，呼兰区有5家二级医院和2家三级医疗机构冗余，均高于道外区。区内现有医疗机构的服务能力均没有被充分发挥与挖掘，老城区内发热门诊医疗资源供给不均衡。

松北区作为哈尔滨市的新区和自贸区，成为发热门诊配置空白区。松北区虽然有9家二级以上医疗服务机构，但有3家为专科医院，医疗服务水平和服务能力受限，还有4家属于公立医院分院，分支医院投入运营时间较短，缺乏发热门诊的设置条件。未来松北区需要提升既有医疗机构的服务能级，尽快设置发热门诊，提升哈尔滨市新区的综合医疗服务水平。

3 发热门诊可达性评估

重大公共卫生事件发生时，患者前往发热门诊就诊过程中，为尽可能降低人地移动带来的传播和暴露风险，一方面，应保证患者能尽快到达发热门诊，及时获得诊疗；另一方面，患者出行时应尽可能避免乘坐公共交通工具，而要选择步行、自行车、私家车或者120救护车等方式。根据城市道路的不同等级设定其通行速度，构建道路交通网络数据集。各城市积极构建30 min医疗生活圈，本文以30 min作为出行阈值进行发热门诊可达性的测算。运用衰减系数将每个发热门诊点可服务的需求点人口总和加权并汇总，以床位数代表服务能力，计算出42个发热门诊医院机构的供需比R_j。在4 914个人口渔网需求点i进行二次搜索，搜索在阈值t₀范围内可到达的发热门诊机构j，将搜索到的所有医院的供需比R_j进行第二次衰减并加权求和，得到4 914个人口渔网需求点i的发热门诊可达性。利用两步移动搜索法计算可达性分析结果，并用自然间断点分级法将其分为5个级别，结果见图 3。可达性从城市中心区向外围城市边缘区递减，江南可达性优于江北。其中，城市二环以内的需求点可达性均为Ⅴ级，可达性均值为1.04张/百人，远高于研究区平均可达性0. 79张/百人。城市二环线和三环线之间的可达性可分为Ⅴ级和Ⅳ级两个梯度，较高的是松花江以南在二环与三环之间的部分，为Ⅴ级可达区；相对较低的是松花江以北在二环与三环之间的部分，为Ⅳ级可达区。三环线外，发热门诊可达性衰减速度在南部平房区及北部呼兰区方向衰减较慢，这是因为呼兰区与平房区发热门诊的设置相对离散，提高了平房区和呼兰区局部地区的街道（乡镇）的可达性。

3.1 街道（乡镇）级可达性评估结果

将研究区内以1 km×1 km渔网为最小研究单元得到的可达性数据汇总到128个街道（乡镇），并取算术平均值。在128个街道（乡镇）中，可达性值在Ⅴ级的有78个，Ⅳ级的有16个，Ⅲ级的有9个，Ⅱ级的有9个，Ⅰ级的有16个。总体上，可达性为Ⅳ、Ⅴ级的街道（乡镇）占比73. 44%，处于Ⅰ、Ⅱ级的街道（乡镇）共25个，占比19. 53%，其中有8个街道（乡镇）的可达性值为0，均位于呼兰区，研究区内各街道（乡镇）的可达性不均衡度较大。

3.2 区级可达性评估结果

将128个街道（乡镇）的可达性数据汇总到7个辖区并取算术平均值，得到各区可达性数据，见表 3。其中，南岗区除红旗满族乡处于Ⅱ级，王岗镇处于Ⅳ级外，其余18个街道均处于Ⅴ级，总体可达性均值较好。红旗满族乡地处城市近郊区，与中心城区的联系道路等级较低，通行时间过长，增加了其获取医疗资源的难度。

道外区和道里区的发热门诊集中布局于接近中心城区的区域，外围的乡镇无法在交通阈值范围内获取发热门诊的医疗服务，使道外区的巨源镇、永源镇以及道里区的新农镇、太平镇可达性几乎为0。这些地处边缘的乡镇亟待改善发热门诊的医疗服务问题。

松北区与呼兰区的平均可达性最差，由于松北区尚未设置发热门诊，其部分街道的可达性受到了呼兰区与部分中心城区发热门诊的影响。呼兰区有4个街道（乡镇）处于Ⅱ级，还有8个乡镇可达性值为0。这是因为呼兰区行政面积在7个区中最大，边缘乡镇与呼兰区3家发热门诊的交通距离较远，故难以在交通阈值范围内获得发热门诊的医疗服务。

4 发热门诊的优化配置

根据发热门诊的可达性评估结果，将Ⅰ级与Ⅱ级划分为发热门诊增量补足区，Ⅲ级与Ⅳ级划分为存量提升区，Ⅴ级划分为适度减量区，见图 4。各分区内具体优化策略如下：

1）在增量补足区内新增发热门诊选点，以满足居民在出行阈值内对医疗资源的可达性需求。利用GIS网络分析模块的最小化设施点选址模型可求得数量最少的设施点，使需求点在指定阻抗范围内被全覆盖^[17]。在增量补足区内用该模型进行发热门诊点的配置优化，求得新增设的发热门诊的选址，使选址结果满足如下要求：增量补足区内的需求点在出行阈值内至少被一个发热门诊服务到；新增发热门诊数量最少，减少改建与增设的成本。提取增量补足区内3 672个需求点，将研究区内未开设发热门诊的193家一级及以上医疗机构作为备选点，运用最小化设施点选址模型求解。研究发现新开设14家发热门诊即可全面覆盖增量补足区的需求点，结果见图 5。

2）存量提升区处于增量补足区与适度减量区的过渡区域，应从人员、规模、弹性等方面进一步优化发热门诊的建设。首先，要落实发热门诊的人员配置要求，配备固定的发热门诊感染科专业医生，加强对医护人员的专业培训；其次，应按照相关标准进行发热门诊的功能补足与规模扩张，建立安全隔离区，让发热门诊的医疗设施更具保障；最后，存量提升区作为过渡区域，在城市规划层面，其建设应具有前瞻性，保留城市的弹性预留用地，以便在突发公共卫生事件爆发时能够快速响应建设大型应急医疗设施，以应对医疗服务设施短缺的各种突发情况。

3）适度减量区主要为哈尔滨市的中心城区，其发热门诊大多设置在大型综合医院内，过于集中的发热门诊布局会使交通压力过大，同时，综合医院内患者的种类与数量较多，易引发医院内患者的二次感染。未来可在保证医疗服务的前提下，适度有序地关闭该区域内分布较为集中、服务水平较低的发热门诊^[18]。

5 结论与建议 5.1 结论

建立配置齐全、高效可达、均衡完善的发热门诊网络是保障城乡居民公共卫生安全的重要支撑载体。本文综合运用核密度、改进的高斯两步移动搜索法和网络配置分析，分析了哈尔滨市7个市辖区42家发热门诊的空间布局特征和配置能力，对发热门诊的可达性进行评价，提出了空间布局优化策略。研究发现：①发热门诊呈较明显的单中心集聚特征。老城区拥有更丰富的医疗基底，发热门诊更容易优先在此选址，在南岗区、香坊区、道里区、道外区的核心区高度集聚，在平房区及呼兰区呈现飞地式离散集聚特征。②发热门诊整体服务能力较好，但是区域内部均衡度差。这是因为城市新区的公共服务设施建设存在滞后性，虽然居住和商业空间紧随城市新城区的发展而布局，但是医疗设施的建设和配置未能与新城区的扩张协调发展。③发热门诊可达性具有老城区优于新城区、街道优于边缘乡镇的特点。部分边缘乡镇由于开设的发热门诊数量少，内部道路等级低，行政区划面积大等因素增加了与发热门诊之间的距离，医疗资源获取能力弱。

5.2 对策建议

1）丰富监测型医疗设施类型，形成网络化布局。各城市多从二级及以上医疗机构中选取发热门诊，易形成发热门诊的集中式布局。对部分可达性较差的区域，可考虑在挖掘现存二、三级医疗资源的基础上，在基层医疗机构中升级增设发热门诊，打造层级化的城乡“发热哨点-发热门诊-集中收治”的三级医疗机构服务网络，依托城乡社区生活圈规划建设，注重应急状态与常态化时期功能的转换。这既体现了对发热门诊功能的均衡化配置，也拓展了社区生活圈的灾害应对能力，提升了分区就医与整体隔离的机动性^[18]。

2）引入规划及大数据技术，动态评估优化配置。各城市可以将大数据等新技术融入公共卫生系统，对现状风险空间进行快速准确评估，更加科学地动态调整与协调医疗机构的规划布局。一方面，在公共卫生事件发生后，可以通过大数据平台进行各地医疗资源信息共享，辅助发热门诊布局的动态调整等。另一方面，可以通过相关技术手段来协调规划防疫医疗机构间送诊、转诊的最优路线，提高发热门诊的可达效率，以降低患者在地理空间移动时的传播概率。

3）改善医疗基底，提供均等化的医疗服务水平。城市老城区、新城区及乡镇地区医疗设施的开发强度、完善程度、服务质量不同，使发热门诊建设受到不同现状医疗基底特征的影响。老城区医疗设施建设早，服务质量良莠不齐，布设发热门诊时需满足就诊与防护需求，注重存量提升；新城区应通过投资新建和引入分院等形式加速完善其医疗服务能力；乡镇地区应将乡镇卫生院作为桥梁，以城带乡，链接城市高等级医院与村卫生室，形成可定点转诊与资源共享的应急医疗共同体。