地理空间信息与SARS疫情走势

简要综述“SARS疫情态势分析”课题组如何组织网络空间信息系统、模拟地理环境、统计数学等学科的专家,用“二尺度时空模型”和自主研制的SARS网络地理信息系统对全国及城市SARS中、长期疫情发展的时空态势分析与预测,并及时公布全国SARS疫情分布状况的研究工作。     

SARS疫情控制的模拟分析

应用系统动力学模型，定量地分析“早发现、早隔离、早治疗”措施，对于控制SARS疾病扩散与传播的重要性。结果表明，“得病后入院时间”与“隔离措施强度”对于SARS疫情态势发展，具有很大的敏感性与相关性，其中得病后的患者几时去医院治疗，对于疫情的控制具有更重要的意义。同时应用动力学模型，对北京的SARS疫情进行分时间段的模拟与SARS实施控制因素影响分析，结果表明，2003—04—20以后一段时间内实行的各种控制措施，以及5月1日—5月5日的长假对于北京SARS疫情的控制是非常有效的；而4月27日左右北京市社     

SARS疫情控制的模拟分析

应用系统动力学模型，定量地分析“早发现、早隔离、早治疗”措施，对于控制SARS疾病扩散与传播的重要性。结果表明，“得病后入院时间”与“隔离措施强度”对于SARS疫情态势发展，具有很大的敏感性与相关性，其中得病后的患者几时去医院治疗，对于疫情的控制具有更重要的意义。同时应用动力学模型，对北京的SARS疫情进行分时间段的模拟与SARS实施控制因素影响分析，结果表明，2003—04—20以后一段时间内实行的各种控制措施，以及5月1日—5月5日的长假对于北京SARS疫情的控制是非常有效的；而4月27日左右北京市社会上未得到有效控制的SARS病人数达到高峰，是最危险的时期。5月20日以后，北京的SARS疫情基本保持在低发的平台期，但是如出现较多的外来SARS病例输入，而内部隔离强度又减弱、社交活动增加等情况下，北京SARS疫情可能会有一定程度的波动与反弹。     

SARS传播动力学模型及其多智能体模拟研究

本文建立了SARS时空动力学传播模型，并应用多智能体技术研究个体尺度上SARS时空传播行为的模拟方法。基于虚拟地理环境系统平台，本文采用Java和VRML开发工具，研发了SARS传播与控制的智能体模拟原型系统，并以SARS在虚拟社区的传播为例，开展了SARS时空传播行为模拟的初步试验以及反映SARS疫情控制效果的参数敏感性分析。     

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.     

SARS控制与预警地理信息系统的研制与应用

针对中国当前非典型肺炎(SARS)疫情防治工作的迫切需求，作者基于其在地理信息科研领域具有大型国产GIS软件平台(SuperMAP)及其在辅助决策空间信息模型工具等方面的科研优势，紧急研制了“国家SARS疫情控制与预警信息系统”。该系统由5个子系统构成，是一个将空间定位、空间信息管理、空间信息分析技术和通信技术进行有机的整合，形成了前后端一体的SARS疫情实时传输、处理、分析和分布完整的信息系统。在SARS疫情的信息采集、管理、分析及其防治与监控措施的发布等方面发挥了重要的作用。     

基于事件的疫情应急时空数据模型

针对疫情应急系统在时空数据逻辑性方面的高要求及已有时空数据模型在该方面的不足,本文以事件产生为触发、事件发展为驱动,进行面向对象的时空数据建模研究:建立了城市疫情应急相关时空数据的概念模型、静态结构模型和时态行为模型;并设计Geodatabase实例和组件模型,实现对时空数据模型的面向对象的组织、管理和操作。通过在眉山市疫情监测应急系统中的成功应用表明,基于事件对多关联复杂空间对象群进行的联动操作,实现了时空数据的逻辑耦合。     

SARS疫情预测预报中的分段非线性回归方法

介绍了几种对累计SARS疫情预测预报中的非线性增长曲线模型，说明了Richards增长曲线在这次SARS疫情预测预报中合理性和可行性，由此建立了累计SARS疫情预测预报中的非线性回归点模型。并具体对北京SARS疫情进行了跟踪预测预报，包括整体和分时间段的预测预报，获得了北京SARS疫情随时间的预测预报结果，说明了北京4月底的一系列控制措施对北京SARS疫情所带来的影响，为进一步的后续研究打下了良好基础。     

利用地理知识图谱的COVID-19疫情态势交互式可视分析

新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情的暴发产生了海量与时空信息相关的数据,当前的地理时空疫情分析难以关联人物关系、事件等数据,由此提出了一种利用地理知识图谱结合交互式可视分析COVID-19疫情态势的方法。首先定义了病患实体和关系类型,提出了事件语义模型和事件关系分类,并根据不同的数据分类设计了知识抽取和知识表示方法,构建了病患时空信息知识图谱;然后分别从宏观和微观层次把控疫情态势的任务出发,设计了知识图谱可视化视图和交互分析方法;最后构建实验分析系统,利用COVID-19确诊患者数据,通过地图分布可视化、图谱可视化和轨迹可视化等多视图协同交互对COVID-19疫情态势进行分析实验。实验结果表明,该方法能够从实时疫情态势监控、病患关联关系、高危人群防控和地区防控态势等方面为疫情态势分析提供一种新的思路与方法。     

SARS空间传播模式及其在疫情监控信息系统设计中的应用

在中国控制SARS(Severe Acute Respiratory Syndrome)疫情扩散与蔓延的大量科学实践活动基础上，从人地系统科学的理论和观点出发，提出了各种致病因子在人地互动过程中转移路径的逻辑模型，进而又提出了控制SARS疫情发展的人地互动逻辑模型。从后一个模型出发，把中国SARS疫情的发展规律归纳为5种传播模式，即异类病毒转移传播模式、家庭和社区接触传播模式、医院和门诊感染传播模式、市内随机扩散传播模式和飞点跳跃跨区传播模式。其中，跨区传播模式的影响最广泛、危害最巨大、控制起来最艰巨、复杂，是建立中国突发公共卫生事件应急机制、增强应急能力需要解决的主要问题和关键内容。为此，作者对中国的疫情控制应急机制及其实现提出了一些具体的看法和建议，包括对现有疫情系统进行技术改造和创新的建议，在全新运作机制和高技术基础上建立应急疫情监测控制信息系统的概念结构等内容。     

SARS沿交通线的“飞点”传播模型

2003年春SARS在中国部分地区暴发与蔓延,情况非常危急。全国集中力量对SARS病原学、实验室诊断和临床治疗以及传播模型、应急反应系统等展开研究。综观此次SARS的传播,除有以往流行性疾病传播的一些共同特点外,还有一个很明显的特点：远距离跳跃式传播。这是以往以及目前针对SARS建立的点源扩散模型无法单独解决的。因此提出建立沿交通线的“飞点”传播模型,以交通工具为一尺度,建立相对封闭的交通工具内的SARS传播模型,另以此为基础,建立沿交通线这一尺度上的有人员流动的空间传播模型,建立二尺度的“飞点”传播模型,模拟交通工具内SARS传播的主要影响因子,SARS疫区对非疫区疫情的影响效果,为SARS防治提供决策支持。     

SARS沿交通线的“飞点”传播模型

2003年春SARS在中国部分地区暴发与蔓延,情况非常危急。全国集中力量对SARS病原学、实验室诊断和临床治疗以及传播模型、应急反应系统等展开研究。综观此次SARS的传播,除有以往流行性疾病传播的一些共同特点外,还有一个很明显的特点：远距离跳跃式传播。这是以往以及目前针对SARS建立的点源扩散模型无法单独解决的。因此提出建立沿交通线的“飞点”传播模型,以交通工具为一尺度,建立相对封闭的交通工具内的SARS传播模型,另以此为基础,建立沿交通线这一尺度上的有人员流动的空间传播模型,建立二尺度的“飞点”传播模型     

高访问量的“SARS网络地理信息系统”解决方案

介绍了高访问量条件下“SARS网络地理信息系统”解决方案,指出瘦服务器模式是研制具有高访问量特点的网络地理信息系统的最佳解决方案。     

高访问量的“SARS网络地理信息系统”解决方案

介绍了高访问量条件下“SARS网络地理信息系统”解决方案,指出瘦服务器模式是研制具有高访问量特点的网络地理信息系统的最佳解决方案。     

SARS疫情预测预报中的分段非线性回归方法

介绍了几种对累计SARS疫情预测预报中的非线性增长曲线模型，说明了Richards增长曲线在这次SARS疫情预测预报中合理性和可行性，由此建立了累计SARS疫情预测预报中的非线性回归点模型。并具体对北京SARS疫情进行了跟踪预测预报，包括整体和分时间段的预测预报，获得了北京SARS疫情随时间的预测预报结果，说明了北京4月底的一系列控制措施对北京SARS疫情所带来的影响，为进一步的后续研究打下了良好基础。