目的:新型冠状病毒肺炎（简称“新冠肺炎”）是由新型冠状病毒引起的,主要通过呼吸系统传播,人群普遍易感且传播能力较强的法定传染病。分析湖北省周边各省新冠肺炎患者基本人口学特征的差异,比较新冠肺炎疫情在时间、空间的分布特征,利用传染病动力学模型拟合并预测新冠肺炎疫情的发展趋势,评价防控措施的效果,为科学防控提供依据。方法:主要收集湖北省周边省份2020年1月21日-3月10日报告的新冠肺炎宏观数据和微观个案数据,使用Excel双录入建立数据库。利用描述流行病学方法分析不同省份新冠肺炎患者的性别构成、年龄均值以及不同年龄段的构成比;使用全局空间自相关分析探讨整个研究区域是否存在聚集性,局部Moran’s I指数和Getis-Ord Gi热点分析探讨各城市疫情的空间聚集性和热点区域,时空扫描识别各城区新冠肺炎的各类聚集区的聚集时间,发现发病高风险地区及时间段;基于收集到的确诊病例数和治愈病例数等数据构建新冠肺炎传播的易感者-潜伏者-感染者-移出者（Susceptible-Exposed-Infectious-Removed,SEIR）模型,通过改变相关参数,模拟不同防控措施强度和不同时间采取防控措施对新冠肺炎传播的影响。结果:1、湖北省周边各省新冠肺炎合计死亡病例43例,病死率为0.77%,男性患病人数构成比大于女性,卡方检验显示各省男女构成比无明显统计学差异（P＞0.05）,确诊病例的年龄平均水平在45岁上下波动,且主要分布在18～44岁青年人群,患者从发病到确诊流行病学曲线峰值约推迟5～13天。2、全局空间自相关分析的全局Moran’s I指数稳定在0.2和0.3之间,Z＞1.96且P＜0.05,提示湖北省周边各城市新冠肺炎确诊病例有集中趋势,且为正相关关系,局部Moran’s I分析3月10日累计确诊病例,探索到四种空间模式:高-高聚集区、高-低异常值、低-高异常值和低-低聚集区;热点分析2020年3月10日累计确诊病例发现一个涵盖河南省、安徽省、江西省和湖南省4个省份、26个城区的热点地区;无论是2月13日之前,还是2月13日之后,新冠肺炎累计确诊病例的高-高聚集区域与热点区域相似,2月13日之后高-高聚集区域与热点区域都明显减少,但信阳市、周口市等城市仍然是疫情的热点区域;整个研究区域内时空扫描发现一个包含44个城区的主聚集区,相对危险度（Relative Risk,RR）为6.46,扫描每个省份的时空聚集情况,发现每个省份至少发现一类聚集区域,大部分聚集区的聚集时间主要分布在各省采取一级响应的1.5个潜伏期之内,而四川省在1.5个潜伏期之后仍有聚集趋势。3、粒子群优化算法估计参数,发现各省传染概率β均随着时间的推移逐渐减小,传播力系数r均小于1,说明潜伏期人群的传播力低于感染人群,b均大于0,移出率随时间增加不断增加,表明新冠肺炎患者病程不断缩短。SEIR模型较好地拟合了1月24日-2月27日35天的新冠肺炎发病情况,预测数据与实际数据相关性较高。传染概率为1.5β时,各省感染人数拐点出现的时间推迟,感染人数峰值有不同程度的增加;传染概率为0.5β时,各省感染人数拐点出现的时间提前,感染人数峰值有不同程度的降低。若各部门采取防控措施的时间提前5天,疫情的峰值降低、出现时间提前,反之,若采取防控措施的时间推迟5天,各省感染人数峰值增加。结论:通过比较各地区不同时间段的聚集性可以判断控制措施是否有效。湖北省周边各省在疫情暴发后围绕传染源、传播途径和易感人群开展的控制措施,有效地遏制住疫情进一步发展;SEIR传染病动力学模型可以很好地应用于新冠肺炎疫情发展趋势的拟合与预测分析,及时发现疫情的严重性并采取严格的防控隔离措施,可以很大程度地降低疫情峰值;及时把握新冠肺炎疫情随时间、空间和人群的变化趋势对制定合理有效地控制措施至关重要。