基于微服务架构的江苏省新冠疫情大数据平台的设计与实现

2020年初,新冠肺炎(COVID-19)在全国大规模暴发,导致数万人感染,社会经济活动受到影响,严重威胁到人民生命健康与正常生活。以江苏省官方发布的新冠肺炎疫情相关数据为基础,基于微服务架构,综合运用时空大数据分析技术、跨平台可视化技术等,设计并实现了江苏省疫情大数据平台。平台统计分析了江苏省疫情数据,包括每日新增、累计新增、疫情地图、疫区人员迁入情况、疫情预测、病例出行信息等,向省疾病预防控制中心等相关部门提供精准高效的数据分析和决策支持服务,为政府相关部门防疫、控疫工作的实时化、可视化、精准化管理提供了重要参考和可靠保障。     

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。     

新冠疫情暴发对城市经济影响的时空差异分析

针对现有疫情研究数据的代表性或开放性不足的问题,该文利用NPP/VIIRS夜间灯光数据构建灯光影响指数与灯光恢复指数两类指标,对2020年初期全国新冠疫情在不同时空尺度下对城市经济的异质性影响进行实证分析。相关性分析表明,该文构建的夜间灯光指标通过了市级尺度下疫情暴发、下降及平复阶段的相关性分析和显著性检验,能够对城市经济影响及恢复进行准确评估。空间自相关分析表明,南方多数城市经历由低值到高值的聚类过程,与实际疫情背景下城市发展规律相对应;北京、重庆、广州、上海等地经济受影响较大但恢复较好,体现出其良好的恢复力与城市韧性;沈阳、哈尔滨为代表的东北城市缺乏一定的城市活力;疫情对于工业型城市影响较为严重,但以第三产业为主的城市可以实现快速恢复。夜间灯光反映出的空间聚集特征符合全国疫情发展前后城市经济的实际变化情况。研究表明,大区域尺度下利用夜间灯光监测疫情对城市经济影响具有可行性。     

基于GeoScene的时空数据多维动态可视化方法——以湖北新冠疫情数据为例

为了克服传统GIS因忽略空间数据时间特征,而不能有效描述展示事物动态变化过程的不足,提出基于GeoScene的时空数据多维动态可视化方法。文中以湖北新冠疫情时空数据为例,首先阐述该方法通过地理数据库(GeoDatabase)将时空数据“管”起来的单、双字段模型;继而描述了利用地图、场景、属性表及统计图使数据“展”出来的4种可视化形式;最后分析凭借时间滑块、动画视频让数据“动”起来的两种实施策略。研究表明该方法具有可视化手段多样、二三维融合联动、易于发布共享、无需复杂的编程实现等优点。该研究可为解决同类可视化应用问题提供实用的技术参考和灵活的方法选择。     

江苏省新冠肺炎疫情地图移动平台设计与实现

新冠肺炎的暴发成了全球性重大公共卫生事件。此处从地理信息技术角度出发,结合移动互联网技术和大数据分析展示技术,围绕整合各类疫情信息,及时发布疫情发展状况,发布权威数据,指导公众快速查询定点机构等需求,通过数据获取、整合建库、综合分析和平台展示的方式,开展了江苏省新冠肺炎疫情地图移动平台设计和实现,为政府相关部门防控和社会公众提供了公报、分布图和综合查询等功能,为本次新冠肺炎疫情防控提供了帮助,为政府单位发布信息和社会公众了解疫情状况提供平台支撑。通过系统建设为公共卫生应急管理系统建设提供了思路,并提出了未来研究的思路。     

微博时空大数据疫情发展过程可视化与分析技术研究

2019年末,湖北地区暴发新型冠状病毒疫情,对人民生活和国内经济造成较大的负面影响。疫情期间社交媒体尤为活跃,大量用户通过它关注疫情的发展趋势、参与疫情相关话题的讨论,这也产生了大量带有时间、空间属性的时空大数据。针对新浪微博,采用自动化方法创建了疫情时空数据库;实现了基于WebGL与GIS技术微博数据的动态可视化表达;完成了基于微博话题的分析。最终构建了一套快速、可复用的疫情相关微博数据采集-处理-可视化-分析的技术流程。利用该技术流程,以疫情话题数量暴发前期为时间区间,实现了疫情微博数据动态可视化,分析了话题热度的变化过程。     

基于天地图的江苏省新冠肺炎疫情信息管理平台设计与实现

面对新冠肺炎疫情爆发时疫情信息来源渠道多、类型复杂的问题,本文充分发挥天地图的GIS服务资源和数据优势,基于微服务架构与Vue.js前端框架,利用地理信息数据融合技术、可视化图表技术、响应式设计等GIS与前端开发技术,构建WebGIS可视化框架,并通过每日采集的疫情数据建立疫情数据库,随后设计并实现了江苏省新冠肺炎疫情信息管理平台。该平台实现了病例数据、风险区数据等的集中统一展示与管理,为管理部门与社会公众及时了解疫情发展情况提供了途径。     

激活时空大数据 推进行业新发展

<正>作为重要战略性数据资源和新型生产要素的测绘地理信息,在新时代的主要体现方式是时空大数据。当前,随着全球新一代信息技术加快发展,测绘地理信息时空大数据与数字经济的耦合协同效应不断增强,为我国经济社会发展提供了可靠的数据要素保障。时空大数据,是大数据与时间空间数据的融合,即以地理空间为对象,基于统一时空基准,活动于时空中与位置直接或间接相关联的大数据。     

基于NPP数据的江苏省生态价值时空格局分析

植被净初级生产力(NPP)是评价生态系统服务功能的重要指标。本文基于NPP数据,估算了区域生态价值,运用空间分析技术研究了江苏省生态价值的空间分布规律和时空演变特征。结果表明:1) 2000—2014年,年均生态价值分布呈西低东高的特点,生态价值高值区主要分布在苏南及沿海地区,苏北及内陆地区生态价值均值较低; 2)区域年均生态价值大致呈曲线波动变化; 3) 15年间江苏省生态价值总体呈增加趋势,北部地区增长相对较快。     

基于“天地图”和大数据技术的江苏省疫情分析平台建设

为科学防控COVID-19新冠肺炎疫情,江苏省通信管理部门牵头建设了江苏省疫情分析平台,运用大数据分析,支撑服务疫情态势研判与疫情防控部署,统计分析省内人员动态流动情况,协助疾控部门开展确诊和疑似患者的流行病学调查以及排查密切接触人员。"天地图·江苏"为江苏省疫情分析平台的搭建,提供了统一空间框架、基础电子地图资源、基础地理数据集以及各类开发接口等,实现了江苏省疫情信息和区域间人口流动态势,以及医院、商场、超市、车站等重点场所的区域预警在空间"一张图"上的集成展示,辅助决策者利用空间化手段开展疫情信息挖掘和分析研判,发挥了较好的基础支撑作用。     

基于ＧｅｏＳｃｅｎｅ的时空数据多维动态可视化方法———以湖北新冠疫情数据为例

为了克服传统ＧＩＳ因忽略空间数据时间特征,而不能有效描述展示事物动态变化过程的不足,提出基于 ＧｅｏＳｃｅｎｅ的时空数据多维动态可视化方法。文中以湖北新冠疫情时空数据为例,首先阐述该方法通过地理数据库 （ＧｅｏＤａｔａｂａｓｅ）将时空数据“管”起来的单、双字段模型;继而描述了利用地图、场景、属性表及统计图使数据“展”出来 的４种可视化形式;最后分析凭借时间滑块、动画视频让数据“动”起来的两种实施策略。研究表明该方法具有可视 化手段多样、二三维融合联动、易于发布共享、无需复杂的编程实现等优点。该研究可为解决同类可视化应用问题 提供实用的技术参考和灵活的方法选择。     

新冠疫情影响下武汉市气溶胶类型变化分析

应用湖北省武汉市2019年12月1日—2020年4月30日期间的大气颗粒物数据(PM10与PM2.5),以及MODIS气溶胶产品,获取该区域的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)、精细模式分数(fine-mode fraction,FMF)数据,建立4种气溶胶类型(城市/工业型、沙尘型、干洁海洋型和混合型)模型,对比分析新冠肺炎疫情影响下,社会管控及产业停产对武汉市大气颗粒物及气溶胶类型特性的影响。结果表明,管控及停产期间由于人为排放量减少,大气颗粒物浓度值均呈现下降趋势,除春节假期以外,城市/工业型气溶胶占比同样呈下降趋势,干洁海洋型气溶胶占比则上升至13.4%,而有序复工复产后,变化趋势则与管控停产期间相反。与2017—2019年同时期相比,春节后持续管控及停产期间,大气颗粒物浓度值和气溶胶参数同样低于往年同期。MODIS气溶胶产品能够有效获取区域气溶胶特性,对区域大气环境的监测及治理提供数据帮助。     

新冠肺炎疫情信息的空间分析及可视化研究

新型冠状病毒肺炎疫情爆发,不仅给人类健康造成了危害,也给全球经济造成了巨大损失.本文以江西省新型冠状病毒肺炎疫情分布为案例,对空间数据进行空间自相关分析、空间统计分析和缓冲区分析,并用灰色预测方法建立预测模型,最后通过不同表示方式制作多类型专题图,将疫情分布与地理信息系统相关联,实现空间数据可视化,并进行深入分析,从而挖掘疫情空间和时间分布特征,为识别重点防控区域、对疫情区域统筹规划、制定防控策略和预测某一地区疫情发展趋势提供参考依据.     

时空大数据时代的地图学

地图学研究的主战场是"地图",但不同历史时期的地图其信息源、主题、内容、载体、形式、制作方法和应用方式是不同的,当然它的全方位价值也就不同了。从科学史上的科学范式的变化来看,随着大数据时代的到来,如今已经步入"数据密集型"科学范式时代,地图学亦如此,具有明显的大数据科学的特征。所有大数据都是由包括人类活动在内的地理世界的任何事物和任何现象运动变化产生的,都具有空间和时间特性,当然也就离不开空间参照和时间参照。因此,大数据本质上就是时空大数据。自20世纪50年代末60年代初以来的现代地图学,即信息化时代的地图学,是以时空数据为对象的,其核心是时空数据处理与表达,但并没有像今天面对天空地海一体的大规模多源(元)异构和多维动态的数据流(或流数据),地图的实时动态性、主题针对性、内容复合性、载体多样化、表现形式个性化、制作方法现代化、应用泛在化等特征,是以往任何时期都无法比拟的,这就产生了地图学理论、技术和应用体系的巨大变化。而所有这些变化都正好发生在20世纪50年代末和60年代初以来的约60年间,故以本文纪念《测绘学报》创刊60周年。     

公交大数据时空特征的分布式计算及分析

公交IC卡数据作为一种典型的出行大数据具有海量性、多样性、高速性和易变性的特征,传统数据库无法对其进行有效的存储和计算。该文采用Hadoop分布式技术对公交IC数据进行存储计算,分析了不同公交线路的客流时空特征,提出了基于属性层次模型（AHM）的逼近于理想值的排序方法对不同公交线路进行综合评价,利用网络地理信息系统（WebGIS）技术将计算结果进行集成,快速实时更新公众出行的特征,为公交供给的动态调整提供决策信息。     

基于时空位置大数据的公共疫情防控服务让城市更智慧

智慧城市离不开时空位置大数据服务。总结国内外公共疫情防控事件对时空位置大数据的要求,调研其在当前疫情防控中提供的具体服务情况,讨论还有哪些方面无法满足公共疫情防控需求之处,重点分析下一步应该如何完善时空位置大数据服务,以更好地服务于公共疫情防控,并分别从平时时空大数据位置服务的建设内容和战时数据共享机制等多方面给出建议。该文旨在采取科学手段完善时空大数据服务,力争在平时为公共疫情防控建立好技术支撑系统,并出台"战时"面向疫情防控需求的数据共享机制。     

江西省新冠肺炎疫情地图设计与实现

新冠肺炎疫情暴发以来,江西省卫健委通过官方网站每日发布疫情信息,各商业平台也积极发布疫情地图信息,让公众了解疫情的最新态势、政策措施和工作进展,有效缓解了公众的焦虑情绪。但分析发现公布的疫情信息存在以文字描述为主、位置信息模糊、县级以下详细程度不足等问题。提出了基于"天地图·江西"平台研制疫情专题图和开发江西疫情地图移动端的设计方案,利用"天地图·江西"现有的GIS服务资源和数据优势,快速将疫情数据空间化并发布疫情专题图,构建WebGIS架构开发江西省疫情地图移动端,为疫情数据发布和公众了解疫情信息提供直观、可读性强的可视化平台。     

福建省新冠肺炎疫情动态分析系统的设计与实现

COVID-19疫情期间,为了让疫情的确诊疑似病例数量、定点医疗机构分布、确诊患者的行动轨迹更为直观可视,通过对接福建省卫健委的疫情统计数据,利用地图动态渲染、地图聚合等地图前端绘制技术,实现疫情动态变化信息的地图表达。基于天地图·福建的地图服务接口,采用leaflet地图框架,基于微信公众号设计福建省新冠肺炎疫情动态分析系统,从地图的视角动态展示福建省新冠肺炎的发展过程,包含了疫情分区、定点医院、确诊病例轨迹等信息的地图可视化,直观易懂地展示福建省新冠疫情的发展态势,为政府对疫情防控提供决策依据,同时也为类似需求项目的开展提供了解决思路。     

面向时空信息数据的大数据平台设计

设计了面向时空信息数据的大数据平台,以GISCloud的云计算框架作为基础资源平台,通过两层服务架构为平台提供计算和存储资源的管理。以数据融合思想构建大数据平台的基础数据支持,依托GISCloud建立各种资源池,对数据进行抽取和分析,建立核心数据集与共享数据集,实现数据资源的差异化共享。通过面向时空信息数据的大数据平台设计,构建时空信息数据中心,利用公共服务时空信息和共享交换平台提供数据服务,实现海量时空信息数据的高效管理和服务。     

吉奥抗“疫”:时空大数据赋能疫情精准防控

正新冠肺炎疫情汹涌来袭,一场没有硝烟的战争席卷全国,各地疫情防控工作也紧锣密鼓地展开。2月14日,习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第十二次会议时强调,要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。总书记的讲话,为我们更好运用科学的力量特别是大数据技术打赢疫情战指明了方向。