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地理信息技术让人们更好地理解这个世界,推动人类文明的发展。19 世纪英国医生
John Snow 绘制出霍乱地图,揭示霍乱是通过受污染的饮用水传播,政府据此采取行动,
最终有效控制住疫情
[1]
。将 GIS 应用到疫情防控中,可有效定位高危易感人群和病毒易发
区域,医学 GIS 系统可识别和绘制医学领域中的弱势群体、健康结果、危险因素以及它们
之间的关系。GIS 技术、地图应用程序和大数据技术可以用于可视化、分析、解释和显示
多种多样的地理位置数据
[2]
。希波克拉底见解认为,在病例集中的地方,它的起源很可能
是在人类和地理环境中,绘制出病例的证据群落和环境能为人们从地理上切断传染病的传
播提供依据
[3-4]
。在大数据与互联网快速发展的背景下,信息的获得与共享变得更加及时,
GIS 技术为疫情防控提供援助的能力也更加凸显。GIS 在调查疾病流行病学特征、协助卫
生检疫、评价疫情风险、分配医疗资源、预防控制和时空特征分析等方面都发挥着重要作
用
[5-10]
,并有效促进了人们对疾病的认知、解释、预报和调控
[11]
。
新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)的传染源主要为新型冠状
病毒感染的患者和隐形感染者,COVID-19 疫情的传播经历了局部暴发、社区传播和大范
围传播阶段
[12]
。疫情暴发以来,医学专家对 COVID-19 的特征
[13]
、临床特征
[14]
等方面进行
了大量研究,并利用 DNA 追踪 COVID-19 的传播路径
[15]
。同时,疫情的发展带来了人口
迁移的变化
[16]
, 对疫情发展采用恰当的模型进行建模,可拟合和预测确诊人数和疫情拐点
[17-18]
、挖掘传播能力与防控措施效果之间的关系
[19]
。在面向防疫大数据分析中,GIS 在系
统快速构建、区域传播模拟、病毒空间溯源、地域风险划分、物资空间调配、社会心理空
间探测等方面发挥着重要作用
[20]
,但还未见采用 GIS 空间分析技术进行 COVID-19 流行病
学调查的研究。不同于医学的病毒原理和大数据分析方法,本文利用地理位置关联分析的
方法,根据五元组模型建模具体的病例,由每一个案例数据出发,寻找它们之间的时空关
联关系,以支持流行病学调查,而最终所有的数据也可以支持大数据的分析。
地理位置关联分析以时空特征为核心,构建人、事、地、物和时间相互联系的框架用
于时空分析,其在社交网络
[21]
、人口流动
[22]
等方面均有运用。虽然对时空大数据的研究已
有很多,但当前时空大数据还面临着诸多挑战,包括数据共享、定位精度、隐私保护和社
会治理等多个方面
[23]
。五元组模型作为一种底层的数据结构,可在技术层面上为时空数据
的描述、分析、可视化提供支持。流行病学调查中需要掌握病例发病情况、暴露史、接触
史等流行病学相关信息,分析聚集性疫情的传播特征和传播链,追踪判定密切接触者
[24]
。
如天津宝坻区某百货大楼出现的 COVID-19 聚集性疫情,疾控专家们逐条调查和询问病例
的出行活动地点和时间,并人工推演时间先后和位置交叠,建立了流行病学联系。对病例
染病原因进行时空溯源,并与地理信息中的时空分析原理相契合,对孤立病例、个人碎片
信息等进行结构化,通过时间和位置的结合分析可构建人、事、物与位置的联系,快速高
效地绘制时序图和关系图,构建传播链。不同于医学领域人为的分析和判断,本文基于信
息科学和数据科学进行高效的自动化推理。通过五元组结构化组织病例数据,并制定传播
分析的五元组规则,通过数据库技术从技术层面上高效地实现时空分析。利用深圳市
COVID-19 疫情公开数据,基于五元组模型和位置关联分析了深圳市 COVID-19 的疫情情
况,旨在借助 GIS 技术重现疫情在深圳市的时空特征,为公共卫生安全提供指导。
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