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社区新冠肺炎数据的融合与可视化毕业论文

 2021-10-28 08:10  

摘 要

新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情是一次重大的突发公共卫生事件,此次疫情对于经济和社会的发展造成了巨大的灾难,因此研究疫情的时空分布特征对有效防控具有重要意义。本文以社区疫情为对象开展研究,以探知COVID-19在社区内的传播规律和分布特征。

本文的研究过程可概括如下。首先,获取数据:从武汉市不同行政区中选择六个社区作为研究对象,并从“武汉突发”微信公众号中获取各社区疫情数据。然后,预处理数据:实施疫情数据基于不同语义的融合,以及与社区空间位置的关联。随后,分析社区疫情在楼栋间的空间分布特征。最后,通过在线街景地图数据,统计社区各楼栋下的商铺类型及其流动人口指数,并探究楼栋疫情与其商铺带来的流动人口指数的相关性。

研究结果表明:楼栋的病例人数与该楼栋的流动人口指数成正相关关系,符合实际情况。这一结论对于COVID-19在社区内的传播规律探究有一定的理论参考和应用价值。

关键词:新型冠状病毒肺炎;社区;流动人口指数;相关分析

Abstract

Coronavirus disease 2019 (coronavirus disease 2019, COVID-19) is a major public health emergency. This epidemic has caused a huge disaster for economic and social development. Therefore, studying the spatial and temporal distribution characteristics of epidemic situation is of great significance for effective prevention and control.This paper takes the community epidemic situation as an object to carry out research to explore the distribution and distribution characteristics of COVID-19 in the community.

The research process of this paper can be summarized as follows. First, obtain data: select six communities from different administrative districts in Wuhan as the research object, and obtain the epidemic data of each community from the “Wuhan Emergency” WeChat public account. Then, pre-process the data: implement the fusion of epidemic data based on different semantics and the association with the spatial location of the community. Subsequently, the spatial distribution characteristics of community outbreaks between buildings were analyzed. Finally, through the online street view map data, the types of shops and their floating population index under each building in the community are counted, and the correlation between the building epidemic situation and the floating population index brought by the shops is explored.

The research results show that the number of cases in the building is positively correlated with the floating population index of the building, which is in line with the actual situation. This conclusion has a certain theoretical reference and application value for the investigation of the propagation law of COVID-19 in the community.

Key Words:Coronavirus disease 2019(COVID-2019); Community; Floating population index; Correlation analysis

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景与目的 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 论文主要内容与章节安排 2

第2章 研究基础 5

2.1 ArcScene三维可视化 5

2.2 缓冲区分析 5

2.3 相关分析 6

第3章 社区疫情数据的获取与预处理 7

3.1 数据的获取 7

3.2 数据预处理 8

第4章 社区疫情数据可视化与分析 10

4.1 社区疫情数据可视化 10

4.1.1 建立缓冲区 10

4.1.2 在ArcScene中实现三维可视化 12

4.2 社区疫情与人口流动的相关性分析 13

4.2.1 建立流动人口指数模型 14

4.2.2 相关分析 17

4.2.3 疫情传播影响因子与防控建议 23

第5章 结果分析与不足 25

参考文献 26

致 谢 28

第1章 绪论

2019年12月上旬,湖北省武汉市发现了来源不明的肺炎病例[1,2]。2020年1月30日,世界卫生组织(WHO)宣布新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情已经构成国际关注的突发公共卫生事件。COVID-19是一种传染性极强的新型呼吸道疾病,它对社会经济构成了重大威胁[3]。COVID-19的爆发,不仅带来了严重的疾病损害、病例死亡,还造成了巨大的经济损失。如同2003年SARS(severe acute respiratory syndrome)在人口密集城市的集中爆发一样,此次COVID-19疫情的出现也和人口高度集聚的城市区密切相关[4],因此我们应该积极探索新冠肺炎的流行、传播和城市环境的潜在联系,并找出其中的影响因素,然后依据这些影响因子做出决策,制定出针对性的防控策略。

1.1 研究背景与目的

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