2020年湖南省COVID-19疫情的地理学分析

以发病数和发病率为依据,利用ArcGIS 10.3软件和地理探测器,探究湖南省2020-01-21—02-28间COVID-19疫情的时空变化及其影响因素,结果显示：1）疫情演变具有时序阶段性。湖南省COVID-19流行过程可分为扩散期—鼎盛期—衰减期—消亡期4个阶段;所有发病县区中84.47%的首发病例为武汉输入。2）疫情传播具有交通依赖性。确诊患者和高发病率地区集中在铁路干线附近,“地级市早发、主城区多发”特征明显。3）疫情程度具有距离衰减性。邻近武汉的湘中、湘北、湘东北地区发病数和发病率最高。4）疫情分布具有空间集聚性。发病数和发病率集聚水平先增大后保持高位,疫情热点区位于长株潭及岳阳市,冷点区位于湘西州。5）疫情流行具有因子交互性。无风、寒冷、干燥的天气更利于疫情传播;人口密度、路网密度和GDP是影响疫情空间分异的主要因素;自然因子与社会因子的交互作用最强。6）影响因子具有空间异质性。空间距离、人口密度对发病数和发病率两者的影响都有空间异质性,空间距离对湘东北地区疫情的影响最大,人口密度对湘西北、湘北地区疫情的影响最大;人口流动性、卫技人员数仅对发病数的影响有空间异质性,人口流动性的影响程度由北向南递减,卫技人员数的影响程度以长株潭城市群为核心向外围圈层递减。     

Spanish Monitoring of Comets: Making Sense of Amateur Photometric Data

Amateur astronomers have always represented an important observing group in cometary astronomy. Much of our knowledge of cometary light curves has come from amateur data, initially in the form of total visual magnitude estimates and now increasingly in the form of CCD observations. The increasingly widespread use by amateur astronomers of CCD cameras of excellent sensitivity and good cosmetic quality has revolutionised astrometry, allowing far more intensive astrometric monitoring of comets to be carried out down to magnitude 18 and fainter, with a corresponding enormous increase in the quality of calculated orbits. Although amateur CCD photometry is extensively available in the Internet, its use has been less widespread. The reason is the lack of standardisation in the way that this data is taken that leads to amateur CCD light curves having enormous dispersion. All amateur CCD photometry is aperture photometry, but it is seen that neither does it represent well the equivalent of m1 (total visual magnitude), even with a large aperture, nor is it close to the definition of m₂ (the nucleus magnitude). The problem is examined using data from the Spanish Comet Observers Group archives to show that by careful standardisation of data acquisition amateur CCD data can produce high quality, well-sampled and physically meaningful light curves. Examples are presented of the results for recent comets including 19P/Borrelly, 51P/Harrington, C/2001 TU80 (LINEAR-NEAT), C/2000 WM1 (LINEAR) & C/2001 A2 (LINEAR).     

在特殊疫情背景下《城市地理资讯学》MOOC课程教学实施效果分析

在新冠肺炎疫情期间,线上教学大规模开展,相关线上教学问题逐渐成为研究热点。传统的测绘地理类课程的教学方式主要是上课时以老师传授知识为主,课后以学生完成作业为辅的方式进行。但是,这种教学方式比较单一,并且在科学化考核和促进学生学习主动性等方面存在诸多问题。然而,线上网络课程是通过互联网以电子设备为教学平台,具有不受教学时空限制、教学方法灵活多样和丰富学生的学习方式等优点。因此,对《城市地理资讯学》MOOC(massive online open courses)课程实施效果进行分析,为其他测绘地理类网络课程设计提供优化思路,同时为无法进行面授教学的特殊时期提供一种有效的教学方案。     

网络舆情态势及情感多维特征分析与可视化——以COVID-19疫情为例

2020年初,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情席卷全国,疫情发展变化引发了社会各界的广泛关注。社交媒体平台作为网络舆情的重要载体,如何从中全面、准确挖掘分析网络舆情特征是疫情防控过程中的重要问题。本研究首先从舆情本体与客体时空关联的角度构建了疫情期间网络舆情多维分析模型,获取了2020年1月17日—3月17日多个媒体平台中新冠肺炎疫情相关的网络舆情数据;其次以疫情蔓延的视角,运用比较研究法、Spearman相关系数等方法探索了武汉市、湖北省及全国尺度下的网络舆情态势时空演变及语义特征;最后使用HowNet情感词典和情感词汇本体进行了舆情情感分析,并使用可交互信息图表对其进行可视化。结果表明：① 武汉市、湖北省、全国尺度下的每日舆情数据数量与每日新增病例数之间存在正相关关系;② 舆情数据数量的空间分布与疫情分布存在正相关关系,舆情数据数量多的地区多为疫情较为严重的地区; ③ 研究时段内不同媒体平台的舆情中立情感最多,新闻平台与论坛、微信、微博相比,整体情绪更为正面;④ 在疫情发展的不同阶段,微博热搜数据情感特征有较大差异,总体上呈现正面情绪多于负面。研究表明,基于本文提出的多维分析模型可以直观展现疫情期间多尺度下的舆情态势、舆情焦点和情绪变化,从而为政府及相关部门有效引导与控制网络舆情提供理论基础支撑和参考借鉴。     

基于新闻数据的新冠疫情事件下“全球-中国”国际关系变化分析方法

在新冠疫情的冲击下,国际关系错综复杂、瞬息万变,不稳定性不确定性剧增。全面及时地分析“全球-中国”国际关系变化特征,对于中国的外交发展规划具有重要的参考价值。复杂的国际关系可以分解为一系列事件单元,新闻数据中蕴含了时间、地点、人物、事物等关键信息,是构建事件的最直接、最全面的信息来源。本文以GDELT（Global Database of Events, Language, and Tone）新闻事件数据库为数据源,基于“全球-中国”的视角,利用2020年1—5月全球疫情相关新闻数据,研究新冠疫情事件背景下的国际关系的变化。本文首先以事件数量、事件强度值和事件被提及数作为关键变量,提出了国际关系的分类表达和计算模型,解决了国际关系表达模糊和难以计算的问题。然后从时空可视化角度展示疫情下国际关系的变化特征,并结合疫情期间的国际重要事件,进一步分析引起国际关系变化的原因。研究表明,采用本文方法能精确掌握新冠疫情下“全球—中国”国际关系的发展程度,发现“全球-中国”国际关系的变化规律和变化原因,具有重要的应用价值。本文的研究可以为大数据时代的国际关系研究提供一个新的视角,同时也为新闻数据的分析提供参考。     

基于多元数据的中国地理空间疫情风险评估探索——以2020年1月1日至4月11日COVID-19疫情数据为例

新冠肺炎（COVID-19）在空间上具有一定的传播风险,对城市的安全健康构成了威胁,防止疫情传播成为紧迫的任务。在2020年1月1日至4月11日,COVID-19疫情经历了发生、迅速发展和趋于稳定的发展过程,利用初期的COVID-19数据进行宏观层面的疫情风险评估,为防疫控制措施提供一定的参考。因此本研究基于行政区划、定点医院、疫情小区以及道路交通等多元数据,在宏观层面提出并构建全国地理空间疫情风险性评估,对疫情风险分布探讨的同时进行评估效果验证,并根据构建指标揭示影响风险的因素及其机理,主要结论： ① 地理空间风险评估具有有效的可行性。② 地理空间疫情风险分布全局Moran's I指数为0.758,具有显著的空间集聚特征。同时,不同的省区市之间的局部LISA值呈现空间差异性,其中高—高聚类省区市占比全国25.81%,风险程度较高,主要分布在湖北、河南、湖南、江西、安徽、浙江、江苏、上海,低—低聚类省区市占比全国9.68%,风险程度较低,主要分布在青海、西藏、新疆。③ 地理空间疫情风险分布与地理区位、道路交通、医疗卫生、疫情现状指标均存在一定的相关性。根据统计学的Pearson相关性分析,其相关指标R ²存在差异,在数值上由高到低依次为疫情现状、地理区位、道路交通、医疗卫生,在属性上其相关因子存在正负2种效应,地理空间疫情风险与武汉市地理距离、定点医院密度以及居民-医院地理距离呈现显著的负相关,其R ²分别为0.813、0.545、0.436,与铁路网密度、公路网密度以及疫情小区密度呈现显著的正相关,其R ²分别为0.751、0.792、0.825。④ 地理空间疫情风险的构成因素错综复杂,其受到多种因子的共同作用,根据空间分层异质性分析,不同因子之间均存在交互作用,其中居民—医院地理距离与公路网密度、铁路网密度交互作用较强,q值分别为0.9842、0.9837。本研究在宏观层面为城市管理中重大疫情的空间资源分配以及区域空间的联防联控策略提供了相应的依据。     

耦合人群移动的COVID-19传染病模型研究进展

构建传染病模型可为疫情防控与公共卫生研究提供至关重要的规划与解析工具。由于宿主行为是传染病传播动态的决定性因素之一,有效耦合人群时空行为对以人为宿主的传染病建模具有重要意义。得益于人群移动大数据研究与应用的快速发展,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的疫情建模研究中呈现出了耦合人群移动建模的显著特征。为系统深入理解该项传染病模型研究中的重要进展,本文对相关文献进行分析与总结。首先,本文分析了COVID-19疫情与人群移动的交互影响,说明了耦合人群移动构建COVID-19模型的必要性。然后,根据建模的目的和原理,从疫情短期预测与过程模拟2个角度,对耦合人群移动的COVID-19传染病模型进行分类梳理。其中,根据耦合人群移动的方式,本文将面向疫情短期预测的模型分为人群移动一阶量与人群移动二阶量的耦合模型,将基于过程模拟的模型分为群体级别和个体级别的耦合模型。最后,本文评述了耦合人群移动的传染病模型研究进展和未来发展方向,认为该领域研究亟需更加深入建模与疾病传播相关的复杂人群时空行为、提升模型的空间解析能力、突破精细化时空传播模拟的计算瓶颈、拓展与前沿人工智能方法的融合,并构建普适而开放的建模数据与工具以促进应用发展。     

雌牙鲆CYP19A基因启动子“CpG”岛区的单核苷酸多态性及与繁殖性能的关联分析

芳香化酶基因(CYP19)编码的芳香化酶是雄激素转化为雌激素的关键酶,在鱼类性腺发育及繁殖内分泌过程中起着重要的作用。本研究采用聚合酶链式反应-单链构象多态(PCR-SSCP)和放射性免疫方法(RAI)对61尾雌牙鲆进行了CYP19A基因启动子CpG岛区多态性检测,并将其与繁殖性能进行了关联分析。CpG岛区存在3种类型的基因型(pattern1、pattern2、pattern3),经测序发现CpG岛区有以下突变:T-1927插入或缺失、C-1899插入或缺失、T-1772C、C-1766T、TGTCAAC-1752~-1744插入或缺失(11个SNPs连锁突变)。方差分析结果表明:此位点对雌二醇(E2)水平的效应达到显著(P<0.05)水平,经多重比较分析,具有pattern1基因型的个体的雌激素(E2)水平显著低于pattern2和pattern3基因型个体的雌激素水平(P<0.05),同时pattern1基因型的个体的mRNA表达量显著低于pattern2和pattern3基因型个体的mRNA表达量(P<0.05)。以上结果表明,CYP19A基因调控区甲基化位点突变可能导致芳香化酶的表达量,进而影响牙鲆繁殖内分泌过程;同时也阐明了这些与牙鲆繁殖性状相关的SNPs可以用于生产实践中进行标记辅助选择具有优良繁殖性能的牙鲆。     

The outgassing and composition of Comet 19P/Borrelly from radio observations

Radio spectroscopic observations of Comet 19P/Borrelly were performed during the 1994 apparition and at, and near, the time of the Deep Space 1 flyby in 2001. HCN, CS, CH₃OH, and H₂CO were detected using the 30-m telescope of the Institut de Radioastronomie Millimétrique and the James Clerk Maxwell Telescope, and their production rates relative to water are estimated to be 0.06-0.11, 0.07, 1.7, and 0.4%, respectively. Only upper limits are derived for H₂S and CO. The upper limit for CO/H₂O (<15%) is not very constraining, while the upper limit for the H₂S/H₂O ratio of 0.45% is near the bottom of the range of values measured for other comets. Observations of the OH radical at the Nançay radio telescope provide water production rates a few weeks before the 1994 and 2001 perihelia. Observations of the 1₁₀-1₀₁ water line at 557 GHz with the Odin satellite yield a water production rate of (2.5±0.5)×10²⁸ s⁻¹ on September 22, 2001, at the time of the Deep Space 1 encounter, and (3.3±0.6)×10²⁸ s⁻¹ averaged over the September 22-24, 2001 period. The line shapes are asymmetric and blueshifted by V₀∼−0.18 km s⁻¹ for the best observed HCN lines recorded one week after perihelion. The HCN line shapes, and the similar OH and HCN velocity shifts over the September-November 1994 and August-September 2001 periods, favor anisotropic outgassing towards the Sun. Strong outgassing directed along the primary dust jet seen on visible images is not excluded by the HCN line shapes, but unrealistically high gas expansion velocities are required to explain the line shapes in that case.