面向传染病监测预警的时空数据仓库与分析工具

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0628

测绘通报 ›› 2025, Vol. 0 ›› Issue (6): 162-167.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0628

• 技术交流 • 上一篇

面向传染病监测预警的时空数据仓库与分析工具

李成仁^1,2

1. 上海市测绘院, 上海 200063;
2. 自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室, 上海 200063

收稿日期:2024-10-30 发布日期:2025-07-04
作者简介:李成仁(1989—),男,硕士,高级工程师,主要从事地理信息系统开发与应用、智慧城市建设研究。E-mail:shsmi_chrli@126.com
基金资助:
上海市加强公共卫生体系建设三年行动计划(2023—2025年)面上项目(GWVI-1;GWVI-11.1-01)

Spatio-temporal data warehouse and analysis tools for infectious disease monitoring and early warning

LI Chengren^1,2

1. Shanghai Surveying and Mapping Institute, Shanghai 200063, China;
2. Key Laboratory of Spatio-temporal Big Data Analysis and Application of Natural Resources in Megacity, Ministry of Natural Resources, Shanghai 200063, China

Received:2024-10-30 Published:2025-07-04

摘要/Abstract

摘要： 传染病传播过程中蕴含着大量的时空信息,为进一步挖掘时空信息价值,提升传染病监测预警能力,本文综合基础时空数据和传染病传播时空数据等信息,构建了面向传染病监测预警的时空数据仓库与分析工具,重点研究了基于空间立体网格的统一空间码编码、基于机器学习的地址识别纠错,以及WebGIS环境下的时空聚集性分析等关键技术,实现了传染病数据分布和推演结果的分析与可视化,为传染病监测预警提供精细化的风险区域预警与决策支撑能力。

关键词: 传染病, 监测预警, 数据仓库, 时空数据, 时空分析

Abstract: The process of infectious disease transmission contains a large amount of spatio-temporal information. In order to further explore the value of spatio-temporal information and enhance the monitoring and early warning capabilities of infectious diseases, this paper integrates basic spatio-temporal data and spatio-temporal data of infectious disease transmission to construct a spatio-temporal data warehouse and analysis tool for infectious disease monitoring and early warning. The key technologies, such as unified spatial code encoding based on spatial three-dimensional grids, address recognition and error correction based on machine learning, and spatio-temporal aggregation analysis in the WebGIS environment, are studied to achieve the analysis and visualization of infectious disease data distribution and inference results, providing refined risk area early warning and decision support capabilities for infectious disease monitoring and early warning.

Key words: infectious disease, monitoring and early warning, data warehouse, spatio-temporal data, spatio-temporal analysis

中图分类号:

P208

李成仁. 面向传染病监测预警的时空数据仓库与分析工具[J]. 测绘通报, 2025, 0(6): 162-167.

LI Chengren. Spatio-temporal data warehouse and analysis tools for infectious disease monitoring and early warning[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2025, 0(6): 162-167.

参考文献

[1] 姚迪,张超,黄建辉,等.时空数据语义理解:技术与应用[J].软件学报,2018,29(7):2018-2045.
[2] 李德仁,马军,邵振峰.论时空大数据及其应用[J].卫星应用,2015(9):7-11.
[3] 江婷,张建庆,方义亮,等.地理信息系统在虫媒传染病研究中的应用[J].口岸卫生控制,2019,24(3):55-58.
[4] 高万林,于丽娜,段青玲,等.基于电子地图的村镇社区地方病、传染病防治咨询系统的研究与设计[J].地理信息世界,2010,17(3):11-15.
[5] 马盟,高巧珍,李新楼.地理信息系统(GIS)在新发H7N9禽流感防控中的应用[J].测绘与空间地理信息,2017,40(9):79-81.
[6] 纪炀.中国输入传染病传播风险评估地理信息系统的建立[D].合肥:安徽医科大学,2019.
[7] 仇巍巍,葛振华,吴琪,等.矿产资源开发利用统计数据仓库关键技术研究[J].矿业研究与开发,2023,43(8):222-230.
[8] 陈曦,闫广华.东北地区城市网络系统传染性疾病事件传播模拟分析[J].地理信息世界,2021,28(2):82-88.
[9] 周学思.传染病监测数据仓库的设计与实现[D].北京:中国人民解放军军事医学科学院,2013.
[10] 国家疾控局.关于建立健全智慧化多点触发传染病监测预警体系的指导意见[EB/OL].2024-08-30[2024-9-30].https://www.ndcpa.gov.cn/jbkzzx/c100012/common/content/content_1830410244653428736.html.
[11] 周学思,李立,尉景辉,等.军队传染病监测数据仓库和联机分析系统的设计与实现[J].军事医学,2013,37(10):768-773.
[12] 徐勇,吕露,张萌,等.基于地理信息平台的传染病时空聚集性分析与实现[J].中国卫生信息管理杂志,2019,16(5):532-536.
[13] 赵鑫,余凤苹,张皓,等.湖北省宜昌市2009—2014年手足口病流行特征及时空聚集性分析[J].实用预防医学,2016,23(11):1369-1371.
[14] 杨钰隆,曾庆.2018～2021年中国食源性疾病地理分布及影响因素分析[J].统计学与应用,2024,13(2):297-306.
[15] 郑飞,孙印旗,张海霞,等.河北省2013—2022年百日咳流行特征及时空聚集性[J].中华流行病学杂志,2024,45(2):213-219.

面向传染病监测预警的时空数据仓库与分析工具

Spatio-temporal data warehouse and analysis tools for infectious disease monitoring and early warning

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	冀建任, 王竞雪, 王丽芹. 基于SVM混合核的不透水面提取及扩张分析[J]. 测绘通报, 2024, 0(3): 43-48.
[2]	于忠海, 闫立波, 刘茜, 路广博, 刘睿. 基于陆探一号SAR卫星的地质灾害普查监测技术研究及应用[J]. 测绘通报, 2024, 0(11): 97-101,176.
[3]	王伟, 黄绘青, 胡娈运. 湖南省典型区域土壤侵蚀监测方法研究与应用[J]. 测绘通报, 2023, 0(7): 149-153.
[4]	李忠, 任东宇, 周启, 刘晖, 张怀相. 一种面向海量基础地理信息数据更新的多人协同作业方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(9): 145-151.
[5]	张学鹏, 张凤娇, 陈伟, 李广超, 毕朋帅, 王哲. 云贵高原地区生态系统服务价值时空变化特征[J]. 测绘通报, 2022, 0(8): 30-35.
[6]	杜萌, 赵萍, 张浩, 朱明非, 钱梦茹. 多源时空数据的地表分类信息挖掘[J]. 测绘通报, 2021, 0(5): 10-14.
[7]	韦韧. GIS与语言学交叉研究[J]. 测绘通报, 2021, 0(4): 151-155.
[8]	黄永进, 张滔, 廖兴国, 邵淑华, 祁支锐. 基于时空数据挖掘的城市体检评估方法与实践——以无锡市为例[J]. 测绘通报, 2021, 0(12): 134-139,157.
[9]	胡盼, 何艺, 刘韬, 黄铁军, 何超. 移动GIS在传染病防控方面的应用——以COVID-19为例[J]. 测绘通报, 2020, 0(7): 50-52.
[10]	张亚萍, 张平, 孙丹峰, 刘顺喜, 伦飞. 成渝城市群城市建设用地扩张格局及规模体系分析[J]. 测绘通报, 2020, 0(7): 103-107.
[11]	赵晓旭. 融合多源时空数据的城市火灾危险性评估[J]. 测绘通报, 2020, 0(5): 101-106.
[12]	徐佳沅, 文薪荐, 王思敏, 彭晖儿. 一站式地理大数据智能化平台构建[J]. 测绘通报, 2020, 0(12): 132-137.
[13]	王硕, 王晨阳, 陈常松. 测绘业务与地质灾害监测预警业务之间的融合途径分析[J]. 测绘通报, 2020, 0(11): 151-154.
[14]	吴嘉琪. 一种基于ELK框架的地理信息动态时空数据获取与挖掘方法[J]. 测绘通报, 2020, 0(1): 45-49,81.
[15]	魏雪梅. 多级时空数据库联动增量更新方法[J]. 测绘通报, 2019, 0(5): 134-138.