当今社会，手机已经成为人们生活中必不可少的通讯工具之一，基于手机信令数据的分析，可以获取大量人们的移动信息，为研究人口迁移提供了一种新的数据来源。而随着城市化进程的不断推进，人口流动成为了现代城市不可避免的特征之一，准确反映人群移动的模型对于城市规划和管理具有重要意义。为了更好地模拟城市内部人群出行的模式，本研究利用手机信令数据提取人群移动信息，构建了地块级人群移动模型，探究地块之间的人口交互模式，进而挖掘城市人群活动潜在规律，并将其耦合到传染病模型中进行模拟与验证。首先，研究利用手机信令数据构建基站级人群移动通量矩阵，将基站泰森多边形与矢量地块叠加进行拓扑分析，以得到地块间的人群移动交互, 进而挖掘城市人群活动规律；随后以矢量地块为建模单位，构建人群移动影响下的传染病传播网络，模拟并预测不同场景下传染病在城市中的发展情况并进行可视化；最后研究同时将人群移动与累计感染量的变化进行量化并构建损失函数，在考虑二者的基础上对不同的新冠防疫政策进行评价，从而探究最合适的社区封禁政策。结果表明：（1）城市运行模型准确模拟了大规模社区级人口流动，一日内各地块进出人口流量基本相等，且上班高峰期流入比例大的地块与工、商业用地相关性大于0.7。（2）模型成功模拟了疫情在深圳市的最初传播过程，显示了疫情传播的空间分布，模拟场景与真实数据比对结果在前五十天感染量相关性系数大于0.85，并得到了模拟的人群流量变化曲线。（3）人口流动模式和累计感染量之间存在着相互制约的关系，单方面追求封禁力度确实减少了累计感染量，但却在人群移动量方面损失过多，结果往往不是最优解。本研究构建的城市通量模型为城市规划和管理提供了新的数据来源和科学支持，有助于在疫情防控领域制定科学的管控策略。

人群移动摸拟；手机信令数据；COVID-19；时变网络；社区封锁政策；社会和经济影响分析；