地理位置关联的COVID-19传播时空分析
新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)暴发以来,许多研究对COVID-19的发生和发展进行了分析和预测,但鲜见采用GIS空间分析技术进行COVID-19流行病学调查的研究.不同于医学的病毒原理和大数据分析方法,将流行病学调查知识与位置关联分析相结合,利用五元组模型结构化每个病例数据,采用GIS时空交叠原理处理病例数据,定义统计分类和传播分析的五元组操作规则,实现了确诊病例的分时、分区统计以及输入型、接触型和聚集性病例的判断、挖掘和疾病传播过程的分析.结果 显示,五元组结构及其操作规则可实现病例数据的计算机自动化处理,能够快速获取疫情发展状况,推演疫情传播过程.五元组模型结合时序图、关系图等可视化技术能够有效地分析和展示疾病、健康或卫生事件的分布和传播情况,为疾控机构快速掌握疫情传播状况提供支持.
流行病学调查、位置关联分析、新型冠状病毒肺炎、五元组模型、时空分析
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P208(一般性问题)
国家重点研发计划2017YFB0503500
2020-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
798-807
