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【手把手教学】如何制作疫情时空分析地图

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2022-04-12

研判疫情变化的时空分布规律,精准锁定高危地区,有助于提高疫情防控的科学性和有效性。我们用某市官方公开发布的3月11日至21日疫情数据在位和平台上制作了疫情时空分析地图。在这里把制作过程分享出来。



地理编码和数据上图

首先把数据整理成如下图所示的格式。每个病例有一个病例号,病例发现的时间和病例住址。


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数据保存为CSV文件,上传到位和平台(https://services.wayhe.com/)。


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接下来用平台工具箱里的批量地理编码工具找到每个病例地址的经纬度坐标。


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完成地理编码后,用地图查看病例分布。


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时空聚合

为了对疫情的发展变化做进一步时空分析。我们把这些病例数据以天为时间尺度聚合到乡镇街道和街区单元两种空间尺度上。位和平台的基础地理数据中有乡镇街道和街区单元数据。需要升级账户获得访问权限。


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时空聚合(构建时空立方体)就是把数据按照时间统计到空间单元上。统计方式可能是计数、计算均值、中位数、总量等。这个案例统计每个空间单元(乡镇街道或街区单元)中每天发现多少新病例。可以用平台工具箱中的时空聚合工具来完成这项工作。


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时空聚合计算生成两个文件。一个空间单元文件记录单元坐标,一个属性文件记录时间序列信息。空间单元文件中要求有一个ID字段唯一标记每个单元。在上图例子中,空间单元ID是街道名称。属性文件的第一列是空间单元ID,第二列是时间,第三列是聚合的数值。这个数据格式与位和时空分析模块要求的数据格式相匹配。如果不用时空聚合工具做计算,自行处理数据,只要把数据处理成相同格式,也可以加载到位和时空分析模块中进行计算、分析和发布。


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时空分析

我们用位和时空分析工具来研究病例分布的时空变化。在数据列表里点击前文中聚合的病例空间单元数据,在打开的配置页面中选择“时空分析”,设置空间单元文件和时空序列文件的关联字段,并保存。


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启动时空分析工具。对病例个数字段进行分类计算,生成病例分布的地图矩阵、时空矩阵、动态地图自动播放,以及每个空间单元的病例变化曲线。计算结果可以一键发布为URL分享出去。


点击下图访问乡镇街道尺度的病例分布变化。图上颜色越红的单元,病例越多;颜色越蓝的单元,病例越少。时空矩阵从左到右为时间序列,从上到下为经过排序计算的乡镇街道。从3月11日至21日,感染疫情的街道逐渐减少,每个街道的病例数也逐渐减少。时空矩阵对病例高发街道的严重性从高到低进行了排序。


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https://services.wayhe.com/zi/visstamp/app/embedFrame?o=12899&view=map&org=173&key=mtj8obisoq0qt83g8n2lm3gb61&host=zi_static


选出疫情比较严重的街道。把这些街道的病例聚合到街区单元进行时空分析。单元编号为375的街区(时空矩阵第一行),从3月7日至17日,疫情越来越严重;从18日开始,逐渐得到控制。大部分前期疫情严重的街区都慢慢好转。


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https://services.wayhe.com/zi/visstamp/app/embedFrame?o=12900&view=map&org=173&key=oqe0ekjvejvnup7rltggi4qkqu&host=zi_static


点击地图矩阵左上角的时间标签显示底图。


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https://services.wayhe.com/zi/visstamp/app/embedFrame?o=12890&view=map&org=279&key=onqku3pp9cqe4lhpe5an94qpe6&host=zi_static



结语

本文介绍了如何在位和平台(https://services.wayhe.com/)上制作疫情时空分析地图。疫情数据每天变化。更有效率的方法是把整个制作流程自动化。文中提及的每个工具,在位和平台上都有对应的API。可以写个第三方应用,调用API每天自动处理数据和发布分析计算。


从2020年疫情初起,位和疫情晴雨表就开始每天爬取数据,整理数据,以及发布各种分析页面。这个程序一直自动运行到现在,持续记录了世界各国的疫情发展变化。在疫情早期,疫情晴雨表主要记录中国的疫情。位和公众号上发布了一系列疫情相关的推送。世卫宣布疫情为Pandemic之后,世界疫情晴雨表上线,运行至今。数据每天更新。


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https://services.wayhe.com/2019-nCoV/


最近疫情感染最严重的是韩国、英国和越南。


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https://services.wayhe.com/2019-nCoV/



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