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| 地理空间信息与SARS疫情走势 | |
| 引用本文： | 曹春香,李小文,闫珺,金水高.地理空间信息与SARS疫情走势[J].遥感学报,2003,7(4):241-244. |
| 作者姓名： | 曹春香 李小文 闫珺 金水高 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院,遥感应用研究所,北京,100101 2. 中国科学院,遥感应用研究所,北京,100101;北京师范大学,遥感与GIS研究中心,资源与环境科学系,北京,100875;Department of Geography and Center for Remote Sensing,Boston University,Boston MA02215,美国 3. 中国疾病预防控制中心,北京,100050 |
| 基金项目： | 中国科学院遥感应用研究所、北京师范大学承担的中国科学技术部SARS科技攻关流行病学组SARS疫情态势分析课题成果,并得到国家自然科学基金委员会,中国科学院课题资助。 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 地理空间信息 SARS 疫情分析 非典型肺炎 时空分布 二尺度时空模型 流行病学调查 疫情控制 |
| 文章编号： | 1007-4619(2003)04-0241-04 |
| 收稿时间： | 6/3/2003 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2003年6月3日 |
Geo-spatial Information and Analysis of SARS Spread Trend |
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| CAO Chun-xiang,LI Xiao-wen,YAN Jun and JIN Shui-gao.Geo-spatial Information and Analysis of SARS Spread Trend[J].Journal of Remote Sensing,2003,7(4):241-244. | |
| Authors: | CAO Chun-xiang LI Xiao-wen YAN Jun and JIN Shui-gao |
| Institution: | Institute of Remote Sensing Applications ,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101.China;Institute of Remote Sensing Applications ,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101.China; The Research Center for Remote Sensing and GIS,Dept.Ceography,Beijing Normal University, Beijing Key Laboratory for emote Sensing of Renvironment and Digital Cities,Beijing 100875, China; Department of Geography and Center for Remote Sensing,Boston University,Boston MA022145,USA;Institute of Remote Sensing Applications ,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101.China;Chinese Center of Disease Control and Prevention,Beijing 100050,China |
| Abstract: | This paper summarizes the activities of "Severe Acute Respiratory Syndrome(SARS)spread Trend"project conducted by experts on WebGIS,virtual geographic simulation and applied statistics. The project focuses on analysis and prediction of middle-long term spread trend of SARS with national and metropolitan scopes by developing "2-scale temporal-spatial model"and "SARS Web-GIS". |
| Keywords: | Geographic space information SARS epidemic situation Temporal-spatial distribution 2-scale temporal-spatial model |
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