自然灾害风险防控和应急救援平台构建与实践

为了适应当前常态减灾与非常态救灾情景下信息化管理的深度应用,提出一种面向自然灾害突发事件应对过程的业务平台的设计方案。采用数据交换方法,实现多部门之间的信息共享;建立自然灾害综合数据库,实现统一数据源管理和实时更新;采用智能移动终端推送自然灾害信息,实现政府-社会-公众多元协同;基于网络地理信息系统实时显示自然灾害风险状况,实现自然灾害风险监测预警、综合研判和应急指挥应用。该平台有效提升了自然灾害风险防控的管理水平和应急管理的工作效率,真正实现了跨领域、多灾种、全流程的自然灾害风险闭环管理和精准管控的目标。     

基于事件的疫情应急时空数据模型

针对疫情应急系统在时空数据逻辑性方面的高要求及已有时空数据模型在该方面的不足,本文以事件产生为触发、事件发展为驱动,进行面向对象的时空数据建模研究:建立了城市疫情应急相关时空数据的概念模型、静态结构模型和时态行为模型;并设计Geodatabase实例和组件模型,实现对时空数据模型的面向对象的组织、管理和操作。通过在眉山市疫情监测应急系统中的成功应用表明,基于事件对多关联复杂空间对象群进行的联动操作,实现了时空数据的逻辑耦合。     

贠小苏：把风险排查防控与管理制度改革结合起来

12月22日,国土资源部党组成员、副部长、部＂两整治一改革＂领导小组副组长贠小苏在辽宁省沈阳市主持召开部分省（市）国土资源部门＂两整治一改革＂工作汇报会。北京、黑龙江、吉林、辽宁国土资源厅（局）和沈阳督察局负责同志分别汇报了＂两整治一改革＂工作进展情况。贠小苏听取汇报后作重要讲话,对其前一段＂两整治一改革＂工作给予肯定,并对下一步工作提出了具体要求。     

新型冠状病毒肺炎胸部CT影像学特征及检查优选策略初探

目的:通过对6例已确诊新型冠状病毒肺炎(COVI-19)患者的确诊过程以及当前疫情防控进行分析和思考,增强民众和医院对新型冠状病毒肺炎和突发公共卫生事件的认识和防控能力;方法:对患者的流行病学史、既往病史、本次疾病诊治过程进行详细调查和记录,查阅相关文献资料,调查疫情对个人及公共卫生的影响。结果:患者经实验室检查、胸部CT检查及咽拭子核酸检查,确诊为新型冠状病毒肺炎,及时对患者进行隔离治疗,多名接触医务人员进行隔离观察。结论:此次疫情发病急、流行快,人群普遍易感;从个人、医院及公共卫生多个方面均应提高对疫情的认识,加强防控措施,保障公共卫生安全。      

高访问量的“SARS网络地理信息系统”解决方案

介绍了高访问量条件下“SARS网络地理信息系统”解决方案,指出瘦服务器模式是研制具有高访问量特点的网络地理信息系统的最佳解决方案。     

疫情就是命令——山西省测绘局为抗击“非典”提供服务纪实

今年5月，在抗击“非典”斗争的关键时期，在不到9天时间内，山西省测绘局所属的山西省遥感中心的测绘科技人员利用测绘高科技手段和海量基础地理信息优势，连续创造两项奇迹。两项工作总共用了不到9天时间，全部加起来不足200个小时，创造了非常时期的“遥感速度”。     

SARS疫情预测预报中的分段非线性回归方法

介绍了几种对累计SARS疫情预测预报中的非线性增长曲线模型，说明了Richards增长曲线在这次SARS疫情预测预报中合理性和可行性，由此建立了累计SARS疫情预测预报中的非线性回归点模型。并具体对北京SARS疫情进行了跟踪预测预报，包括整体和分时间段的预测预报，获得了北京SARS疫情随时间的预测预报结果，说明了北京4月底的一系列控制措施对北京SARS疫情所带来的影响，为进一步的后续研究打下了良好基础。     

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。     

城市群视角下新冠肺炎疫情的时空扩散特征与影响因素

采用各省份卫健委每日通报疫情数据,结合空间自相关、地理探测器等方法,从城市群视角分析2020年1月21日至6月30日新冠肺炎疫情在中国内地的时空扩散特征与影响因素。结果表明:(1)新冠肺炎疫情的扩散可划分为4个阶段,空间上呈现出圈层结构特征;具有显著正空间集聚特征,且空间集聚格局相对稳定。(2)城市群内是疫情扩散的主要场所,但变异系数在快速下降。累计确诊病例与城市群发育度具有正相关性。城市群内累计确诊病例的空间分布模式划分为弱中心城市群、弱单中心城市群、强单中心城市群、强多中心城市群4种类型。(3)城市群内累计确诊病例与经济发展水平、医疗卫生水平、人口规模、交通联系强度、对外经济贸易水平均存在显著的正相关性,其中医生数对     

2020年湖南省COVID-19疫情的地理学分析

以发病数和发病率为依据,利用ArcGIS 10.3软件和地理探测器,探究湖南省2020-01-21—02-28间COVID-19疫情的时空变化及其影响因素,结果显示：1）疫情演变具有时序阶段性。湖南省COVID-19流行过程可分为扩散期—鼎盛期—衰减期—消亡期4个阶段;所有发病县区中84.47%的首发病例为武汉输入。2）疫情传播具有交通依赖性。确诊患者和高发病率地区集中在铁路干线附近,“地级市早发、主城区多发”特征明显。3）疫情程度具有距离衰减性。邻近武汉的湘中、湘北、湘东北地区发病数和发病率最高。4）疫情分布具有空间集聚性。发病数和发病率集聚水平先增大后保持高位,疫情热点区位于长株潭及岳阳市,冷点区位于湘西州。5）疫情流行具有因子交互性。无风、寒冷、干燥的天气更利于疫情传播;人口密度、路网密度和GDP是影响疫情空间分异的主要因素;自然因子与社会因子的交互作用最强。6）影响因子具有空间异质性。空间距离、人口密度对发病数和发病率两者的影响都有空间异质性,空间距离对湘东北地区疫情的影响最大,人口密度对湘西北、湘北地区疫情的影响最大;人口流动性、卫技人员数仅对发病数的影响有空间异质性,人口流动性的影响程度由北向南递减,卫技人员数的影响程度以长株潭城市群为核心向外围圈层递减。