COVID-19病例活动知识图谱构建——以郑州市为例

目前,随着全球新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病例数量不断增加,疫情时空传播过程变得越来越复杂。传统的传播过程研究主要是在宏观上研究传染病的整体传播规律或趋势,不能在个体层面分析具体病例之间的传播关系,无法精准定位疫情传播路径,很难支持传染病的精准防控,亟需兼顾时空和语义特征研究传染病传播过程。首先在解析COVID-19病例数据基础上,利用知识图谱技术提出了构建适应多样化描述方式的COVID-19病例活动知识图谱;然后从传播事件角度设计了COVID-19病例活动知识图谱本体规则,完成了模式层的构建;并以流行病调查数据为基础,对病例数据进行解析、事件实体识别和数据存储,完成了数据层的构建;最后,通过图数据库和B/S端构建原型系统进行实验验证。结果表明,通过COVID-19病例活动知识图谱对传播过程推理、关键节点分析和活动轨迹回溯等层面进行验证,方法较为有效,且具有一定可行性。     

面向地理信息大数据的时空事件关系可视化分析框架

不同类型的地理信息大数据蕴含了丰富的时空关系，反映个体或者群体时空事件之间的变化模式，在资源、环境、交通等领域的智慧应用中起到关键性作用。然而，地理信息大数据拥有的多尺度和多语义特性，在挖掘地理信息大数据的时空关系时会存在许多困难。如何有效地构建多尺度多语义时空关系，并直观地表达这些时空关系是一个重大挑战。本文设计了一种时空事件关系可视化分析框架，通过定义事件间时空关系的描述，设计了一种多视图协同的可视化分析方法，结合时空关系的可视化协同交互，实现地理信息大数据时空事件可视分析。基于时空轨迹数据，通过试验说明该方法可以探寻时空事件及背景间的时空关系，实现时空事件的交互可视分析。     

温州市新型冠状病毒肺炎时空分布格局演化分析

本文首先结合社交媒体信息和温州市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）发展态势，获取疫情传播先验知识，进一步采用DBSCAN自适应聚类算法，分析温州市COVID-19时空分布格局与演化规律。结果表明：①温州市COVID-19易在20~59岁的青壮年人群，以及商业服务人员、农民和工人人群间传播；②我国针对人口流动采取的系列措施能够有效遏制疫情进一步蔓延，使得温州市聚类空间簇数量在时间上呈现先增加后减小的趋势；③温州市鹿城区银泰商贸附近、乐清市南部和瑞安市西部具有疫情扩散高风险，后期需增强防控力度。本文细粒度地分析了温州市疫情时空演化过程，能够更好地辅助温州市政府部门更精细地部署疫情防控措施。     

地理位置关联的COVID-19传播时空分析

新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)暴发以来,许多研究对COVID-19的发生和发展进行了分析和预测,但鲜见采用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,将流行病学调查知识与位置关联分析相结合,利用五元组模型结构化每个病例数据,采用GIS时空交叠原理处理病例数据,定义统计分类和传播分析的五元组操作规则,实现了确诊病例的分时、分区统计以及输入型、接触型和聚集性病例的判断、挖掘和疾病传播过程的分析。结果显示,五元组结构及其操作规则可实现病例数据的计算机自动化处理,能够快速获取疫情发展状况,推演疫情传播过程。五元组模型结合时序图、关系图等可视化技术能够有效地分析和展示疾病、健康或卫生事件的分布和传播情况,为疾控机构快速掌握疫情传播状况提供支持。     

COVID-19疫情态势感知和服务平台构建与应用

在2020年初这场新型冠状病毒肺炎疫情的阻击战中,基层社区的安全防控是居民生活保障的重中之重。基层社区人员流动信息大、复杂性强、信息认证难度高,为疫情的精准防控带来了难题。为了及时有效地获知基层社区的疫情防控情况,此处融合了人口、车辆、房产和相关地理空间信息数据,通过地理编码算法将其进行准确的时空关联,构建COVID-19疫情态势感知与服务平台。该平台在苏州工业园区唯亭街道得到了成功应用,实现了摸清数、盯准人、守住门、助复工、控全局的五维一体疫情防控,发挥了对基层疫情治理现代化强有力的支持,为迅速、高效防范疫情提供了智慧化的技术保障。     

面向重大公共卫生事件的位置服务技术——以COVID-19疫情为例

2020年初暴发的新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情给全球人民生命安全和经济发展带来了严重影响。位置服务以庞大的地理空间信息数据库为依托,能向服务对象提供与地理信息相关的便捷、实时、精准的综合性服务,可很好地运用于紧急救灾、大流量人员追踪、复杂环境下的现场人员管控等事件中。事实证明,位置服务的优势特性在2020年春中国COVID-19疫情防控中起到了非常重要的作用。从北斗车联网平台、基于泛在定位的基础服务、时空大数据分析与疫情防控、智能导航机器人参与抗疫等多个方面阐述了中国COVID-19疫情下的位置服务应用。通过对这些应用及技术手段的分析总结,深化位置服务技术的内涵,可以为今后重大公共卫生事件的应急处置提供解决方案。     

疫情防控常态化时期的高校人员态势感知系统设计与实现

针对疫情防控常态化时期,高校人员流动大,人员态势难以直观掌握的现状,设计人员态势感知可视化方案,解决人员状态、疫情态势一张图可视化问题.基于Echarts可视化工具,开发全国疫情、人员分布和人员出行可视化模块,搭建了面向疫情防控的人员态势感知系统,有效整合了疫情数据、人员状态数据、人员出行数据,辅助管理人员掌握所属人员与疫情地区的位于、出行关系,支撑了高校疫情防控工作.     

离散格网下的COVID-19隔离与收治人为防控措施模型

随着新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情在全世界的暴发,与疫情相关的研究不断增加,但目前的研究更多关注的是预测分析方面,与疫情防控措施有关的研究基本停留在统计学层面,且模型参数缺乏时空演变描述。为此,引入离散格网的粒度和边界虚实线分别描述物理隔离措施的松紧程度及相邻空间的联通性和隔离性,以病床收治能力与格网之间的空间自相关性为基础设计了离散格网下的医疗收治模型,进而利用LSEIR(logistic-susceptible-exposed-infected-removed)传染病模型构建了离散格网下的物理隔离与医疗收治人为防控措施模型,该模型为分析和评估物理隔离与医疗收治人为防控措施对疫情传播和防控的影响提供了一种有效的方法。分别以美国、德国、西班牙和英国的疫情初期数据模拟了中国武汉市COVID-19疫情的原始传播态势,通过对武汉地区疫情数据的实验分析可以得到,物理隔离措施对降低感染人群峰值、提前峰值拐点以及缩短疫情的持续时间有非常明显的作用;医疗收治措施在疫情初期可有效降低感染人群峰值,而对峰值拐点的提前和疫情持续时间的缩短没有较大影响;该模型能够从定量和定性两个角度实现物理隔离和医疗收治措施对疫情影响的量化分析与评估,具有较高的合理性和正确性。     

山东省新冠肺炎疫情地理信息分析平台设计与实现

为宏观掌控山东省新型冠状病毒肺炎疫情发展态势,辅助政府防控部署和精准施策,并为公众提供基于位置的医疗卫生资源检索服务,此处利用实时疫情数据、移动信令数据、医疗物资数据以及人口格网数据等,基于地理信息技术建立了潜在疫情分析、密接人员隔离分析、高发预警分析、医疗资源丰缺分析等分析模型,设计研发了山东省新型冠状病毒疫情地理信息分析平台,实现了疫情信息总览、疫情态势分析、医疗资源检索、疫情监测分析等功能,以空间化、可视化形式直观展现了全省疫情分布及变化趋势,并提供疫情态势监测分析服务,为科学评估全省疫情发展态势,精准部署防控提供了决策支持。     

一种顾及人口迁徙特征的COVID-19疫情时空分布规律研究

新型冠状病毒的传播与人员流动情况密切相关,越是人口稠密、人员流动性强的地区,其疫情大规模暴发的风险越大。以江苏省为研究区,基于各地市卫健委公布的疫情数据和百度慧眼迁徙数据,使用时空分析方法,对江苏省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情进行了回顾,探讨了江苏省COVID-19疫情发生的时空规律,在此基础上发现病例较多城市的特点为人口基数大、人员流动性大;疫区人口迁徙和疫情扩散强相关;建议进行疫情防控大数据平台建设,及时追踪疫情发生、传播的路径和趋势,精准挖掘高危人群的活动轨迹,做到精准社区防控。     

基于“天地图”和大数据技术的江苏省疫情分析平台建设

为科学防控COVID-19新冠肺炎疫情,江苏省通信管理部门牵头建设了江苏省疫情分析平台,运用大数据分析,支撑服务疫情态势研判与疫情防控部署,统计分析省内人员动态流动情况,协助疾控部门开展确诊和疑似患者的流行病学调查以及排查密切接触人员。"天地图·江苏"为江苏省疫情分析平台的搭建,提供了统一空间框架、基础电子地图资源、基础地理数据集以及各类开发接口等,实现了江苏省疫情信息和区域间人口流动态势,以及医院、商场、超市、车站等重点场所的区域预警在空间"一张图"上的集成展示,辅助决策者利用空间化手段开展疫情信息挖掘和分析研判,发挥了较好的基础支撑作用。     

交通分析区尺度上的COVID-19时空扩散推估方法：以武汉市为例

现有的流行病学模型大多是通过对统计数据进行拟合,实现对患病人数的推估,较少考虑细粒度空间人群移动交互对时空扩散特征的直接作用。将空间交互特征融入流行病学模型,提出了基于手机用户空间交互数据的新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)时空扩散推估方法,并对2019-12—2020-03武汉市COVID-19患病人数以及时空扩散过程进行推估。研究结果表明,该方法能有效推估出每天的疫情新增交通分析区,能够完全覆盖了有疫情公告的交通分析区,且存在疫情公告的交通分析区占所推估交通分析区的72.7%;2020-02-18后的累计推估患者结果与官方公布患者总量吻合得非常好,差距约为5.6%,间接验证了前期推估的合理性。由此得出,该方法能比较有效地推估细粒度空间之间的传染病传播,对正确认识细粒度空间下人群交互对传染病时空扩散的影响机制,增强宏观流行病学模型的空间可解释性具有一定的科学意义。     

福建省新冠肺炎疫情动态分析系统的设计与实现

COVID-19疫情期间,为了让疫情的确诊疑似病例数量、定点医疗机构分布、确诊患者的行动轨迹更为直观可视,通过对接福建省卫健委的疫情统计数据,利用地图动态渲染、地图聚合等地图前端绘制技术,实现疫情动态变化信息的地图表达。基于天地图·福建的地图服务接口,采用leaflet地图框架,基于微信公众号设计福建省新冠肺炎疫情动态分析系统,从地图的视角动态展示福建省新冠肺炎的发展过程,包含了疫情分区、定点医院、确诊病例轨迹等信息的地图可视化,直观易懂地展示福建省新冠疫情的发展态势,为政府对疫情防控提供决策依据,同时也为类似需求项目的开展提供了解决思路。     

基于微服务架构的江苏省新冠疫情大数据平台的设计与实现

2020年初,新冠肺炎(COVID-19)在全国大规模暴发,导致数万人感染,社会经济活动受到影响,严重威胁到人民生命健康与正常生活。以江苏省官方发布的新冠肺炎疫情相关数据为基础,基于微服务架构,综合运用时空大数据分析技术、跨平台可视化技术等,设计并实现了江苏省疫情大数据平台。平台统计分析了江苏省疫情数据,包括每日新增、累计新增、疫情地图、疫区人员迁入情况、疫情预测、病例出行信息等,向省疾病预防控制中心等相关部门提供精准高效的数据分析和决策支持服务,为政府相关部门防疫、控疫工作的实时化、可视化、精准化管理提供了重要参考和可靠保障。     

甘肃省疫情"目标人"监测系统研究

针对爆发的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)重大疫情,提出一种基于地理信息系统(Geo-graphic Information System,GIS)和大数据技术的甘肃省疫情"目标人"监测系统.该系统基于移动运营商实时定位数据和天地图·甘肃地理信息服务平台,通过汇聚接入全省漫入重点人员定位数据,实现重点人员的实时位置监测和时间序列分析,准确把握重点人员的时空分布和发展趋势,为甘肃省新冠疫情的防控起到了辅助决策作用,有效解决了目标定位数据到决策人手中的最后一公里问题.     

利用知识图谱的恐怖主义事件模型

恐怖主义受到世界各国的普遍关注,众多学者在事件模型上进行了大量探索,但现有事件模型的恐怖主义概念层次特征不够突出,时序、空间和语义关系相对缺失,且知识图谱模式层的概念和关系类型固定,难以满足事件的多样化描述信息,因此,亟需以事件为中心并结合时空和语义特征构建事件表示模型.在分析事件组成要素的基础上,结合知识图谱前沿技术...     

面向地震灾害防治的知识图谱构建方法研究

针对现有防震减灾信息服务系统的易用性和可操作性不强,相关信息服务产品难以推广与应用的问题,该文提出一种面向地震灾害防治的知识图谱构建方法.运用知识构建理论,梳理防震减灾策略与地震理论、基础信息、功能服务等地震防治实体间复杂的语义关系,抽取各类地震灾害信息并建立语义网络,构建以防震减灾为核心的地震灾害防治知识图谱,并对知识图谱进行可视化表达.实验结果表明,本文所提出的知识图谱构建方法能够直观的展示地震防治信息间语义关联,实现不同类型信息的综合联动,提高了防震减灾信息服务的智能化水平.     

多粒度时空对象的校史信息可视化研究

针对现有校史信息可视化存在的形式单一、表达内容缺乏等问题,该文基于多粒度时空对象的思想对校史信息可视化进行了探索.分析了校史信息可视化数据的特点,构建了基于多粒度时空对象的校史信息及其可视化表达方法的分类体系.最后在该分类体系的指导下,以某大学为例,进行了校史信息可视化的技术实现.研究结果表明,基于多粒度时空对象的校史信息可视化更有利于校史的全面、真实和动态展示.     

顾及空间异质性的温州市COVID-19疫情预测

结合COVID-19实际传播规律,利用温州市COVID-19确诊病例数据、行政区划与人口统计数据构建了区县级LSEIR修正模型,进一步顾及空间异质性加权融合各区县预测结果,以预测温州市整体疫情趋势。结果表明提出的LSEIR修正模型参数求解结果与传染病动力学模型参数物理意义相符,预测温州市感染人群将于2020-01-26达到峰值,与公布的实际情况一致。以感染人数和新增移出人数同时为0时刻作为疫情拐点,预测3月1日为温州市疫情拐点。本方法能够较准确地预测温州市及市内各区县COVID-19感染人群和移出人群变化趋势,为相关政府部门更好地发现疫情传播规律、分析防控措施有效性和预测疫情发展趋势提供了模型支持与决策服务。     

银川平原湿地时空变化信息的可视化分析

针对在湿地动态变化监测中,经典的土地利用转移矩阵无法实现湿地类型变化信息的定位可视化表达的问题,提出了一种新的时空变化信息的可视化分析方法。利用由空间单元和时序单元集成的时空复合单元建立转移图谱单元分类体系,较好地记录每一个图谱单元湿地类型的起始和终止状态,实现了湿地时空变化信息的定位表达;基于遥感制图和地学图谱的湿地空间演变规律特征图谱,采用图表和图谱的形式展示湿地类型变化的数量及空间位置变化信息,实现了湿地时空变化的可视化表达。基于银川平原湿地的实验结果表明:该方法能够清晰、直观地显示1999—2013年期间银川平原湿地的时空变化,能够为该地区合理利用湿地资源提供科学的理论依据。