我国导航与位置服务的进展及思考

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。     

面向重大公共卫生事件的位置服务技术: 以COVID-19疫情为例

基于城市三维（three-dimensional, 3D）模型的阴影匹配（shadow matching,SM）方法能有效提高城市峡谷中过街方向的卫星定位精度;但是手机接收的信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）波动过大,而且传统方法无法区分位于平行街道的位置,容易引起较大的跨街道误差。提出了一种改进的手机SM定位方法。首先,针对手机采集卫星信号的SNR波动过大的问题,提出采用低通滤波的方法减小SNR波动,从而提高卫星实测信号可见性分类的准确性及稳定性。在此基础上,针对跨街道误差问题,提出了基于SNR滤波的聚类阴影匹配（cluster shadow matching,Cluster-SM）方法,将高分候选点按照位置分组,并根据组内有效点的个数确定点集,从而确定用户的最终位置。实验结果表明,SNR滤波方法将SNR分类的错误率由5%~30%降低至0%~20%;基于SNR滤波的Cluster-SM方法将动态实验中传统卫星定位结果的精度由19.4 m提高至2.1 m,显著地提高了跨街道的手机定位精度,为车辆及行人导航等应用提供了参考。     

移动GIS在传染病防控方面的应用——以COVID-19为例

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的出现和暴发流行,给社会、经济及人群健康提出巨大的挑战,已经成为重大公共卫生事件和社会问题。作为一种新发传染病,提早发现、迅速采用有效应对举措,是防止病毒蔓延扩散的重要环节。地理信息系统（GIS）在传染病的控制、预防、预警中有举足轻重的地位,移动GIS（Mobile GIS）作为GIS技术的发展,进一步提高了我国卫生部门应对突发传染病的能力。本文以COVID-19防控为例,重点介绍了移动GIS技术在传染病防控中的应用。     

基于GIS的河南COVID-19疫情空间格局演化研究

为研究河南疫情空间格局的演化规律,运用计量地理模型统计方法对河南已确认感染的1 272例确诊病例进行系统研究。结果表明：1) 1月24日至2月2日(疫情前增长期)、2月2日至2月18日(疫情高水平流行期)、2月18日至2月27日(疫情低水平流行期),感染COVID-19疫情确诊病例整体增长态势上呈现“少—多—少”。2)1月24日至2月27日的疫情平均发病率为8.06/10万。P₄=13.20/10万>P₃=13.09/10万>P₂=5.87/10万>P₁=0.09/10万。P_均=8.06/10万。3)从均匀性来看,P_豫南=44.16%>P_豫中=22.74%>P_豫东=15.93%>P_豫北=14.21%>P_豫西=2.96%。说明河南下属18个市分布不均匀。4)1月24日至2月27日时间节点内河南省感染COVID-19疫情确诊病例地区...     

城市因素对COVID-19疫情的影响——以武汉市为例

新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情是一次重大的突发公共卫生事件,深入研究城市空间因素对疫情发展的影响对于未来城市安全具有重要意义。武汉市是遭受COVID-19疫情影响最为严重的城市,以武汉市三环内的中心城区作为研究区域,基于COVID-19疫情的新浪微博求助数据,揭示了COVID-19疫情在城市中的空间分布格局及其对不同区域的影响。在此基础上,根据疫情的主要传播途径及相关影响因素,选取社会人口、城市形态、城市设施、城市功能4项指标进行了验证。通过将研究区域进行网格化处理,运用地理加权回归模型对这些因素的效应、空间异质性以及影响范围进行分析,解释并反演出疫情在武汉城市空间中发生、传播、扩散的实际情况和作用机制。结果显示,三甲医院密度、商业密度、地铁站点密度、建设规模、老龄化、土地混合使用对疫情有显著影响。对城市空间因素的分析和验证有利于在未来的突发性公共安全危机中采取有效的城市规划和建筑设计应对,帮助城市决策者制定科学合理的防治策略,提前规避或减小对脆弱性区域和群体的冲击。     

面向微博的灾害类事件地址提取与空间定位方法——以地震事件为例

针对微博中数量庞大、更新及时的灾害类事件信息,首先利用前置后缀特征词与地址构成规则相结合的方法,高效地提取灾害类事件中地址信息,然后在分析多种网络地图服务商的地理编码API接口的基础上,基于同一事件的空间位置统计推理,实现灾害类事件空间定位与地图化表达。最后以垂直搜索获取的2017年微博地震灾害事件为例,通过实验发现,本文提出的面向微博的灾害类事件地址提取与空间定位方法具有较高的地理编码准确度。     

基于时空云平台的COVID-19防疫辅助系统设计与实现——以广州市为例

针对我国突发的COVID-19疫情,利用时空大数据、云服务、智能制图、人工智能等信息化新技术,快速搭建疫情防控辅助系统,可为疫情防控、公众服务提供重要辅助手段。本文以智慧广州时空信息云平台为支撑平台,给出了如何利用城市的公共服务平台和时空云平台,快速进行COVID-19防疫系统总体框架设计、系统功能设计的方法。     

市县级智慧城市时空信息云平台建设方案研究与应用——以智慧大丰时空信息云平台建设为例

分析了智慧城市时空信息云平台在智慧城市建设中的定位,针对目前国内时空信息云平台建设中普遍存在的一些问题,提出了平台架构云端化、市县运维一体化、数据内容泛在化、更新方式多样化的市县级智慧城市时空信息云平台的建设模式,并在智慧大丰时空云平台建设项目中进行了实践。     

综合PNT应用服务体系：概念框架、技术路线与应用展望

综合定位、导航与授时(positioning, navigation and timing, PNT)体系是我国数字化经济社会运行发展的重要支撑,以北斗三号(BeiDou-3 Navigation Satellite System,BDS-3)为核心的综合PNT应用服务是我国未来时空信息领域技术与产业的发展重点.本文首先定义了“按需弹性可伸缩综合PNT应用服务体系”概念,提出了“一体白盒(软件定义节点)+统一网络(弹性可伸缩系统)+网信场图(智能运管服务)+智能博弈(复杂任务决策)”的应用服务框架,设计了“固基、强网、增效”的综合PNT应用服务技术路线,给出了“公网+专网+机动网”的综合PNT应用服务模式,并对应用前景进行了展望.未来以“北斗+低轨+5G+伪卫星+位置大数据”为核心的综合时空应用服务体系将为多层次、多领域用户提供北斗室内外泛在空间云端协同的精准位置服务,助力全社会数字化转型.     

突发公共卫生事件下发热门诊配置评价与优化——以哈尔滨市为例

发热门诊作为突发公共卫生事件下保障城乡居民公共健康的重要设施,是筛查、诊断患者的前沿“哨所”和防控“堡垒”。以哈尔滨市为例,采用实际人口分布栅格构建渔网,将其作为更精细化的人口需求数据,对中心城区42家发热门诊的空间布局特征、配置等级数量、服务能力进行评价,并运用改进的高斯两步移动搜索法对中心城区128个街道（乡镇）的发热门诊可达性进行评估。结果表明：(1)发热门诊呈单中心集聚特征;(2)发热门诊整体服务能力较好,区域内部均衡度差;(3)发热门诊可达性具有老城区优于新城区、街道优于边缘乡镇的特点,可达性较好的地区集中分布在城市二环内的老城区,部分边缘乡镇成为防控体系的薄弱区或空白区。结合评估结果划定分区进行配置优化,从丰富监测型医疗类型,构建网络化布局,引入规划技术评估与优化配置,完善医疗基底,提供均等化服务等方面提出优化策略。     

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...