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。     

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。     

基于中文分词的加权地理编码在COVID-19疫情防控空间定位中的应用

地理编码是实现带有地址描述的信息空间定位的重要途径。比较研究了国内外地理编码方法,分析了中文地址的组成方式和定位方法。针对中文地址高度复杂性和多样性的特征,设计了一种顾及多种语义的地址匹配算法,并以武汉市新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病人入院时登记的地址描述信息为例,对匹配算法进行了实验验证,将匹配结果进行空间定位。结果表明,所提出的中文分词的加权地理编码方法匹配高效、定位准确、方法智能,能够实现基于语义的COVID-19病人入院时登记地址的快速定位,可为疫情防控提供准确的空间定位信息。     

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。     

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。     

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。     

POI与NPP/VIIRS夜光数据空间耦合关系下的城市空间结构分析——以武汉市主城区为例

城市兴趣点（POI）和夜光遥感影像能够直观反映城市社会经济等实体要素的空间分布特征,在城市空间结构研究中发挥着重要作用。本文首先选取长江中游城市群的典型城市代表——武汉市作为研究区,选用研究区2016年POI和NPP/VIIRS夜光遥感数据作为基础研究数据,采用GIS分析工具对POI数据进行了空间核密度分析;然后分别对POI核密度分析结果和NPP/VIIRS夜光遥感数据进行了空间网格化处理;最后采用双因素制图和栅格叠加分析方法对两类数据的空间耦合关系进行了探讨,并在此基础上进一步分析了城市空间结构特征。研究表明,武汉市POI数据和夜光遥感数据的空间耦合性整体较好,空间耦合相一致区域占比为82.15%;但POI数据和夜光遥感数据的空间耦合性在长江沿岸地区也存在部分差异,如硚口区、汉阳区夜光遥感数据和POI数据多以低—中的空间耦合模式为主,而青山区、武昌区和汉口区则多以中—低的空间耦合模式为主。武汉市作为中原城市群的核心城市之一,其城市内部空间结构与长江经济带发展关联密切,通过对POI和夜光遥感数据的空间耦合关系探讨,能够对武汉市空间实体要素的空间结构特征有更加深入的了解。本文结果可为沿江城市内部空间结构的研究提供一种崭新的视角。     

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。     

武汉市体育场馆空间分布分析与研究

以武汉市为研究区域,运用密度分析和空间自相关探索武汉市体育场馆空间分布的聚集性;利用空间二元相关性定量地分析体育场馆空间分布与经济要素、社会要素以及道路网的相关性。结果表明,武汉市体育场馆在中心城区呈聚集并向外围扩散;人口密度、生产总值以及道路网密度都在不同程度上影响着体育场馆的空间布局。武汉市体育场馆的空间分布受经济和交通情况的影响比较大。通过多元回归模型,预测随着武汉城市中心及以外地区经济的发展、道路的完善以及政府的大力支持,乡村郊区的体育场馆数量将不断增多,武汉市体育馆将向着中心城区密集一乡村郊区普及的分布模式转变。     

石家庄市新冠肺炎疫情演变特征及时空聚集性分析

传染病的时空分布特征一直以来都是研究者关注的焦点,地理信息系统(Geographic Information Systems,GIS)为研究疾病传播的时空信息规律提供了有力的技术支撑。本文基于GIS的空间自相关分析、热点聚集分析等方法研究2021年初河北省石家庄市新冠肺炎(Coronavirus Disease 2019,COVID-19)确诊感染人数情况及疫情的空间分布规律。研究发现,此疫情总持续时间44 d,总病例数869例;在区县尺度此次疫情确诊病例不存在明显的空间自相关性,而小区/村级尺度具有显著的空间自相关特征Moran′s I指数为0.35(p=0.0001,z=10.5);热点分析结果发现在区县尺度只存在于藁城区热点区域,小区/村级尺度的热点主要集中在藁城区小果庄村及其周边村庄。由此可见,有效的应急防控措施使本次疫情并未出现大规模扩散。     

COVID-19疫情早期中国确诊时间的时空特征及动态过程分析

流行病确诊时间能够反映一个国家和地方卫生部门的综合应急水平及理疗能力。基于中国疾病预防控制中心提供的中国大陆地区早期7万余个新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)确诊和疑似病例诊疗时间记录数据,采用分区统计、空间制图、趋势模拟和显著性检验等分析手段,研究了COVID-19疫情早期在诊断时间的时空分布、空间分异和动态过程。研究结果表明:(1)COVID-19疫情早期从发病到确诊的平均确诊时间为7.35 d,其中湖北省为7.99 d,其他省份平均为5.68 d;从疑似到确诊的平均确诊时间为3.86 d,湖北省为4.08 d,其他省份为2.91 d。虽然湖北省的确诊时间要略微高于中国大陆地区平均水平,但是这种空间分异现象差异不是特别明显,各地平均确诊时间离散度仅为0.58 d。(2)COVID-19疫情早期确诊时间呈显著下降趋势(Slope=-0.78,P0.01,双尾),确诊时间由疫情暴发早期的2个月内快速下降至1 d左右,大大提高了COVID-19诊疗效率。(3)对出院病例的治愈时间与确诊时间进行Pearson相关分析,结果表明,治愈时间和确诊时间显著相关(P0.01,双尾),这从侧面反映缩短确诊时间、早治早疗和及时诊疗可以有效提高治愈率。     

基于轴线法和POI数据双重视角的城市空间协调性研究

城市空间结构的合理性影响城市的持续稳定发展。本文使用格网法、核密度分析以及空间句法的轴线模型,将POI大数据与交通路网数据相结合,基于格网尺度对可达性与POI密度进行交叉对比分析,进而得到双重约束下的武汉市中心城区空间结构特征类型与空间分区方案。结果表明:1)武汉市中心城区POI密度呈“一心独大”的非均衡式分布,可达性则呈现“一核两翼”的空间结构;2)在双重约束下武汉市中心城区可划分为三类空间,总体呈“两带多区”的空间结构形态。该研究基于网格尺度构建了城市空间结构研究新思路,可为城市规划布局及国土空间格局优化提供方法参考和决策依据。     

核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析

城市空间POI点的分布模式、分布密度在基础设施规划、城市空间分析中具有重要意义,表达该特征的核密度法(kernel density estimation)由于顾及了地理学第一定律的区位影响,比其他密度表达方法(如样方密度、基于Voronoi图密度)占优。然而,传统的核密度计算方法往往基于二维延展的欧氏空间,忽略了城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非欧氏距离的事实。本研究针对该缺陷,给出了网络空间核密度计算模型,分析了核密度方法在置入网络结构中受多种约束条件的扩展模式,讨论了衰减阈值及高度极值对核密度特征表达的影响。通过实际多种POI点分布模式(随机型、稀疏型、区域密集型、线状密集型)下的核密度分析试验,讨论了POI基础设施在城市区域中的分布特征、影响因素、服务功能。     

COVID-19疫情初期美国城市夜间灯光时空变化分析

为应对COVID-19疫情而采取的非药物干预措施显著改变了城市社会经济活动,但其变化特征和时空模式仍不明确。本研究以美国20个大城市为例,获取NPP-VIIRS月度合成数据分析2020年2—4月COVID-19疫情初期城市夜光亮度变化的空间格局、衰减特征和用地类型差异。结果表明,疫情防控措施导致美国城市夜光亮度普遍变暗,平均降低5%—8%。夜光变化呈现明显“中心—边缘”空间结构特征,夜光降低幅度随到城市中心距离增加而减小。不同用地类型夜光变化幅度存在差异,纽约居住用地和航空设施用地夜光亮度降低幅度最明显,分别下降12%和11%。芝加哥各类用地夜光亮度普遍下降20%左右,除体育设施用地外,其他各类用地夜光亮度一个月后有所恢复。夜光遥感有效反映了城市社会经济活动变化,在监测评估突发事件社会影响方面具有重要应用。     

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。     

空间主成分分析的城市生活便利度指数研究 ——以长沙市为例

基于高德地图POI(point of interest)开放性数据,以长沙市为研究区域,利用ArcGIS10.4的核密度、空间主成分等空间分析工机具,分析城市公共服务设施的布局特点,并对市域生活便利度进行评价,再结合数理统计中的回归分析,对城市生活便利度进行驱动力因素的综合分析,以探讨城市公共服务设施规划实施的内在机制,为大数据在城乡规划中的应用提供新方法与思路.主要结论如下:①长沙市的各类服务设施城乡空间布局差异明显.②长沙市整体的生活便利度指数偏低,宜居性较差.③第三产业是影响长沙市生活便利度指数的主要因素.④研究区的生活便利度指数与路网核密度空间上的空间关联性明显,需重视路网结构调整与完善,以增加城市生活便捷程度.     

基于众源地理数据的居住环境空间分异研究——以武汉市为例

以网络爬虫获取的房屋众源地理数据为基础,以居住小区为研究单元,结合绿化率、容积率和物业费3项指标对各居住小区内部环境进行评价,利用GIS技术结合多组群分异指数D(m)和空间修正多组群分异指数SD(m)模型,研究武汉市的居住环境空间分异情况。结果表明,武汉市居住环境评分在小区尺度上呈现出较强的自相关性,且高值聚类区主要分布在非城市中心的湖泊周围。城市居住环境的空间分异现象受区域特征、地价、自然条件与生态环境等因素影响,武汉市中心城区、各辖区及3条环线之间的居住环境分异现象均不明显。     

大数据支持的武汉市功能识别与分布特征研究

针对如何识别城市功能布局与分析及其分布特征等问题,该文借助大数据技术,对武汉市中心城区的城市功能与分布特征进行了识别和分析。使用POI数据作为城市功能点并进行重分类,并选取公众认知度和一般面积作为影响因子,通过权重赋值与核密度分析的方法,进行点与面的拓扑分析,最终得到武汉中心城区的城市功能分区与城市功能分布。通过与武汉市城市规划图和高精度遥感图像以及现有地图的对比和部分实地调查后发现,使用这种方法得到的城市功能分区的正确率达83%,是一种较为准确地进行城市功能分区与研究城市功能分布的办法。通过对武汉市功能分布特征的研究,我们发现:武汉呈现多中心发展模式;住宅功能和公共服务功能分布十分广泛;武汉各种城市功能在空间上有着较大的重叠。     

利用区域人群流动和新兴交通数据支持疫情防控

在传染病疫情早期,对出现疫情的地区进行及时管控、防止疫情跨区域传播,对于减少感染量、减轻疫区应对和救治压力、保障疫情期间社会经济平稳具有重要意义.防止疫情跨区域传播的前提是掌握现有病例在区域中的当前空间分布和预期空间分布.目前常用的人群流动数据仅能提供人群的长期驻留地点,而不能提供短期驻留地或者乘坐的交通工具信息,其对...     

一种城市形态中的空间可视分析方法

空间可视分析是空间句法的重要依据,是进行城市空间形态分析的新方法。在视域的行为指导原理上,采用可视集中性的概念来进行可视分析,进而通过可视分析各参数的具体量化,包括视域面积、视线长度等,将其应用到具体的城市街道形态中,分析各参数量化大小的分布情况。研究城市形态中可视分析通过“视域法则”影响人的行为,从而潜在决定城市内有关行人等基础设施的布局情况,现实中的设施分布也证明了这种分析的正确性。以武汉市中南地区为分析实例,说明上述各过程,验证城市形态对空间设施分布的影响。