新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019,COVID-19）暴發(fā)以來,許多研究對COVID-19的發(fā)生和發(fā)展進行了分析和預測,但鮮見采用GIS空間分析技術(shù)進行COVID-19流行病學調(diào)查的研究。不同于醫(yī)學的病毒原理和大數(shù)據(jù)分析方法,將流行病學調(diào)查知識與位置關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合,利用五元組模型結(jié)構(gòu)化每個病例數(shù)據(jù),采用GIS時空交疊原理處理病例數(shù)據(jù),定義統(tǒng)計分類和傳播分析的五元組操作規(guī)則,實現(xiàn)了確診病例的分時、分區(qū)統(tǒng)計以及輸入型、接觸型和聚集性病例的判斷、挖掘和疾病傳播過程的分析。結(jié)果顯示,五元組結(jié)構(gòu)及其操作規(guī)則可實現(xiàn)病例數(shù)據(jù)的計算機自動化處理,能夠快速獲取疫情發(fā)展狀況,推演疫情傳播過程。五元組模型結(jié)合時序圖、關(guān)系圖等可視化技術(shù)能夠有效地分析和展示疾病、健康或衛(wèi)生事件的分布和傳播情況,為疾控機構(gòu)快速掌握疫情傳播狀況提供支持。 

【文章來源】：武漢大學學報(信息科學版). 2020,45(06)北大核心EICSCD

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【部分圖文】：

COVID‐19聚集性病例可視化

五元組模型以時空特征為核心，以此實現(xiàn)人、事、物與位置的聯(lián)系�？筛鶕�(jù)病例間的時空關(guān)聯(lián)來建立五元組間的關(guān)系，即判斷主體A與主體B存在某種時間與位置的重疊性，從而建立主體A與主體B的關(guān)聯(lián)關(guān)系（圖1）。2 數(shù)據(jù)處理方法與規(guī)則

利用五元組判斷規(guī)則2（輸入型病例判斷規(guī)則）獲取五元組中位置來自重點疫區(qū)且時間小于該病例的發(fā)病時間的記錄。按照時間先后進行空間可視化，并疊加當前全市整體的病例分布情況，能直觀展現(xiàn)輸入型病例的時間分布和空間分布（圖5），便于對照分析輸入型病例與其他病例之間可能的關(guān)系。截至2020-02-23，湖北輸入型病例主要分布在寶安區(qū)、南山區(qū)、福田區(qū)和羅湖區(qū)，與當前病例的整體分布一致。圖3 深圳市分區(qū)和分時COVID‐19確診人數(shù)統(tǒng)計圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3505826