基于逐日夜间灯光遥感的新冠肺炎疫情变化信息快速提取——以北京市为例

针对国内外日益复杂的疫情形势,本文以2020年6月北京疫情为例,利用NPP-VIIRS卫星的逐日夜间灯光数据,分析疫情受影响区域及疫情的控制与恢复状况,探索与人口密度等社会经济因素的关系。研究结果表明,逐日夜间灯光遥感可以有效提取疫情影响的区域范围及反映该区域受影响程度,所提取的受影响区域与国家划定的中高风险区域情况一致;同时基于逐日夜间灯光遥感能够及时监测疫情发展及疫情防控措施状况,区域夜间灯光强度随着疫情及防控的进展呈现明显的变化;平均夜间灯光损失强度及恢复强度同疫情暴发期区域人口密度均具有较强的相关性,相关性指标R²分别为0.97和0.91。本文研究结果表明逐日夜间灯光影像在快速提取新冠肺炎疫情变化信息方面有较大潜力。     

多措并举,抗击疫情 数字政通积极支持国家抗击新型冠状病毒肺炎疫情行动

正多日来,新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动着亿万国人的心,在以习近平总书记为核心的党中央坚强领导下,全国人民守望相助、共克时艰。北京数字政通科技股份有限公司(以下简称"数字政通")一直密切关注疫情防控进展,坚决拥护和贯彻落实党中央、国务院疫情防控工作的重大决策,积极响应政府号召和要求,将防控疫情放在首位,结合公司自身业务优势和特点积极履行社会责任,研究制定多项解决方案和行动措施,与全国人民一起努力,为打赢这场疫情     

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。     

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     

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。     

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。     

疾病预防控制地理信息平台的研制与应用

目前,针对浙江省的传染疾病疫情特别是甲型H1N1流感防治工作的迫切需求,利用地理信息系统紧急研制了"疾病预防控制地理信息系统",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,形成了全省的疾病疫情实时传输、处理和分析的信息系统.本文论述了该系统的研制方法,并应用在系统的实现过程中,在省级疫情的信息采集、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.     

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。     

从时空大数据的角度分析评价江苏省新冠疫情发展趋势

以江苏省疫情专题数据、人口迁徙数据等为基础,从时空大数据的角度对江苏省新冠疫情进行分析评价,总结疫情在时间和空间上的发展规律。主要研究内容包括:基于动态参数的Logistic模型来拟合全省确诊人数变化趋势并与实际确诊人数进行对比分析;通过时空迁徙特征来分析疫情在空间上的实际分布情况与高危地区之间的相关性。经对比,采用的模型其最终预测结果与江苏省新冠疫情最终实际确诊人数仅相差约1%,说明基于动态参数的Logistic模型对于流行病感染人数预测具有较好的适用性;基于时空迁徙特征的疫情高危地区预测与实际感染情况有一定出入,说明人口迁徙是疫情空间分布的重要影响因素,但不是唯一因素,可作为疫情防控的参考依据之一。     

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。     

城市时空大数据驱动的新型冠状病毒传播风险评估——以粤港澳大湾区为例

2019年末至2020年初新型冠状病毒(COVID-19)的快速传播对中国与世界的公共卫生带来巨大的挑战。如何科学合理地评估新型冠状病毒传播风险并制定相应防疫管控措施,是各国所面临的难题,也是科学防治与精准施策的重要依据之一。作为我国最重要的城市群之一,粤港澳大湾区受本次新型冠状病毒影响较大,且春节假期后大量的复工回流人口进一步带来潜在的传播风险。本文面向粤港澳大湾区新型冠状病毒传播风险评估的紧迫需求,结合大湾区多源城市时空大数据与流行病动力学模型,构建适宜大湾区的改进模型,并对新型冠状病毒在大湾区的传播风险和各类防疫管控措施效果进行评估与模拟。首先,引入动态复工回流人口和聚集热点改进现有动力学模型(SEIR模型),对现有动力学模型在不同空间评估单元的传播参数进行纠偏,加强模型在大湾区评估中的适宜性;利用手机信令等多源城市大数据,构建更精细化的人口、疾病流动矩阵和相应的传染病动力学模型,以满足各级防疫部门精细化(如村(社区)级)风险评估的迫切需求。模拟结果表明,相对经典SEIR模型,改进模型在大湾区的传播风险评估中具有更强的适宜性;大湾区高强度的人口流动为病毒的传播带来较高的风险;防疫部门所采取各类管控措施对病毒在大湾区的传播具有较强的抑制作用。     

多层级地址语义模型构建及其在疫情防控中的应用

目前城市各部门汇集了大量的地址数据,地址数据呈现多头管理和建设的局面,且没有从地理实体的源头处出发,导致成果无法集约共建及统一共享。本文基于以应用为导向的精细化管理需求,建立多层级地址语义模型和地址资源库,将地址资源库与地理实体挂接,形成地址到栋或单元级的房屋实体唯一地理基座,进而全面支撑智慧城市的建设、运营及管理,并在新冠肺炎疫情防控中进行了积极应用。     

北京市新冠肺炎疫情信息平台的设计与实现

基于SuperMap iServer平台和天地图底图服务,建立北京市新冠肺炎疫情信息平台,通过将疫情信息细化到街道、乡、镇级别,实现了北京市疫情中高风险地区图、各区无新增病例分布图、各区累计本地确诊病例分布图、确诊病例市场分布图和核酸检测机构分布图等五类专题的查询和展示。通过建立每日更新的机制,及时向社会公众发布疫情信息,为疫情防控决策提供了参考和支持。     

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。     

基于Informix数据刀片的时空数据管理

已有的时空数据库研究集中在模型和语言上,缺乏时空数据库的系统实现。针对这一问题,给出了一种应用Informix数据刀片技术进行时空数据库系统实现的方法,论述了底层的时空数据模型、时空数据刀片的实现过程以及实验结果。     

基于六边形格网的城市内涝洪水演进方法研究

基于六边形格网建模的方式研究城市内涝洪水的演进过程,采用离散格网的方法,建立了一种基于规则多尺度离散格网的城市几何模型,通过三维地形测量数据和二维建筑物矢量数据的融合,形成了规则的地表格网模型,该模型同时考虑了城市地形和建筑等特殊阻拦体。在此基础上,提出了一种逆向的水流推演方法,由洪水的状态反算演进过程,即以洪水的水淹深度为基础,通过与出(排)水口的连通性,计算水淹的范围,由此实现了城市内涝洪水的模拟推演。试验表明,本文方法能够有效地实现城市内涝场景的演进推演,可以为城市防减灾与应急决策提供科学依据。