历史根源的冠状病毒疫情地图 - 彭博社

病毒地图追溯到17世纪。Getty Images随着冠状病毒病例的增加，互动地图正在帮助我们理解疾病的传播——以及对此的恐慌。

最好的例子之一是 仪表板，由约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心构建，采用引人注目的红底黑字设计。使用来自地图软件公司 Esri 的工具，约翰霍普金斯实时汇总来自全球卫生官员的数据。红色气泡越大，表示在特定地理区域内确认的病例越多。本周，疫情造成的死亡人数超过1,000，使其比 2003年SARS疫情 更加致命。

Metabiota，一家专注于疫情威胁管理的公司，将冠状病毒添加到其已在全球 追踪的130多种病原体 的列表中。生成的地图使用了更温和的色调——除了闪烁的橙色点，表示该国存在病毒。

Metabiota 从多个健康组织收集数据，以追踪正在进行的流行病。它还收集并清理了关于数千次先前疫情的信息。Metabiota，流行病追踪器但这真的新吗？

彭博社城市实验室在住房成本高昂的情况下，民主党人磨练 YIMBY 信息城市更新如何导致城市动乱新加坡和马来西亚希望建立自己的深圳风格的超级中心新加坡未来的木制建筑存在霉菌问题空间可视化疫情的历史可以追溯到很久以前：自17世纪以来就有尝试。然而，在过去几十年中，医学制图因计算机技术的进步而蓬勃发展并实现了民主化。除了越来越强大的设备，互联网还使数据收集和共享的快速访问成为可能。

几个世纪以来，地理学家和医疗官员使用所谓的地理信息系统（GIS）制图 来构建理论，以解释特定疫情发生的原因，基于伤亡人数的聚集情况。现在，他们还可以实时预测正在进行的流行病可能如何演变，并根据这些模型制定政策。

“过去使用 GIS 的根本目标是更好地理解发生了什么，以及一些根本原因，”Esri 的首席医疗官兼健康解决方案总监 Este Geraghty 说。“但今天，GIS 已经发展，我们可以做更多的事情。”

霍乱时期的地图

在最早的疾病地图中，菲利波·阿里耶塔可视化了1690-92年意大利巴里地区控制疾病传播的策略。控制传染病的地理传播：意大利的瘟疫，1347-1851根据不列颠哥伦比亚大学地理学教授汤姆·科赫的说法，疾病制图的首次出现可以追溯到1692年，他是书籍 疾病的制图 的作者。当时，瘟疫在整个欧洲肆虐，意大利皇家审计员菲利波·阿里耶塔 空间可视化了 控制疾病在意大利巴里地区传播的策略。在阿里耶塔的地图上，巴里与国家其他部分由一条虚线分隔，代表“卫生隔离线”。在被隔离的省内，有两个较小的区域，由一条较粗的线分隔。细心的读者可以在右上角看到大写字母“D”，表示该省受到瘟疫感染。

然而，根据科赫的研究，第一项真正详细的流行病空间研究出现在1797年（大约），以及在 医学文献 中发表的瓦伦丁·西曼关于纽约市黄热病爆发的地图。 西曼叠加了 黄热病病例的位置——下方地图上的点——与下曼哈顿的倾倒区和污水处理场的位置。他用粗体字母“S”标记这些地点。反思他的观察，西曼得出结论，致命的爆发与这些区域及其腐臭的散发物有关。

瓦伦丁·西曼，《关于纽约黄热病流行原因的调查》，发表于《医学文献》，1797年。布莱恩·阿尔托宁即使西曼的理论并不完全正确——黄热病是由在这些废弃地点繁殖的蚊子传播的——疾病制图应运而生。随着时间的推移，技术不断进步，疾病相关数据变得更加可用，科赫表示。然而，直到19世纪中叶，霍乱疫情在欧洲，尤其是英国，造成严重影响时，疾病地图才迅速发展。

“然后这就是……一个分水岭，”科赫通过电子邮件说道。

约翰·斯诺，《显示霍乱确认死亡人数的计划》。黑色条形代表因该疾病而死亡的人数。威康收藏在线档案约翰·斯诺1854年伦敦霍乱疫情的著名地图仍然是这一霍乱疫情空间可视化繁荣的最受欢迎的例子，因为英国人拼命试图理解其根源。斯诺将伤亡人数的位置与城市水泵的位置叠加，从而正确推断出该疾病的水源起源。

然而，他远不是唯一一个绘制疫情地图的人。

各个层级沿着霍乱地图上标记的线路显示霍乱攻击的相对强度。威康收藏在线档案在19世纪中叶伦敦霍乱地图的宝藏中，有理查德·格兰杰的地图，他假设疾病与海拔之间存在联系。格兰杰非常精确地绘制了这座城市，绘制了所有的区和分区，并在他的地图上添加了下水道和水井的位置。他叠加了海拔信息，并根据霍乱爆发的强度对区域进行了阴影处理：蓝色阴影越深，破坏性越大。事实上，科赫在他的书中写道，南伦敦泰晤士河岸附近的人们的空气质量整体上比住在高处的伦敦人差。

大数据时代的地图

快进几个世纪：计算机的发明提供了电子支持，使得地图生成更快。再快进几个十年，互联网使得数据收集和传输的速度不断提高。计算机变得更高效，数据处理能力爆炸性增长，导致 地理空间模型 的创建，使得卫生官员能够了解正在进行的流行病可能下一个袭击的地方，并识别出最有风险的人群。这些模型使公共卫生干预成为可能。

杰拉赫提说，当她加入Esri时，公共卫生界对GIS非常熟悉。“他们有一定的理解，并且一直在绘制地图，但他们是使用桌面工具，而不是基于网络的GIS，”她说。

因此，较大的数据集现在更容易获得，GIS用户可以基于这些数据构建自己的预测模型。在 readily accessible 的信息宝库中，有人口普查数据、飞机或船只航线，甚至社交媒体内容。

在2016年，美国疾病控制与预防中心使用了Esri的产品和专业知识来监测寨卡病毒的传播。根据Geraghty的说法，寨卡是由埃及伊蚊传播的，该昆虫的生存和繁殖率与五个变量密切相关：温度、降水、土地利用、人口和海拔。经过分析，研究人员能够识别出世界上蚊子容易生存的地区，并将这些结果与人口普查数据进行了交叉参考。寨卡对孕妇特别危险，而人口普查数据的叠加使研究人员能够识别出风险人群最大的区域。这促进了有效的政策制定和测试，因为当地人被鼓励使用杀虫剂和灭幼虫剂等手段来限制疾病的传播。

一个监测美国寨卡病例数量的仪表板（如上图所示）被公开提供。红色越深，表示某个州识别出的病例越多。

根据该公司首席执行官尼塔·马达夫（Nita Madhav）的说法，自2008年成立以来，Metabiota公司已积累并清理了2400个疫情的数据。其疫情追踪器向公众开放，但该公司的大部分建模能力仅对其客户可用，这些客户包括CDC和美国国际开发署。

马达夫表示：“这些[关于以往疫情的数据]实际上可以帮助指导未来的决策，并且可以告诉我们，这些疫情不应该让人感到意外。这是一个随着时间的推移经常发生的事情。”

该公司评估疫情发生的时间和地点，马达夫表示，目前正在进行“近预测”——对冠状病毒的短期演变进行预测。Metabiota还提出了一种衡量“恐惧”的方法，这一指标被称为病原体“情感评分”。马达夫解释说，为了计算该评分，研究人员将有关疫情的现有数据（例如死亡率）结合起来，并放入一个“评分算法”中。向公众提供的结果在一个相当广泛的范围内进行排名：新型冠状病毒的“情感评分”被定义为“高”。更细致的结果是可用的，但它们并未在公司的官方网站上发布。

约翰·霍普金斯仪表板本身是建立在多个数据源之上的。它使用CDC、WHO、ECDC和DXY报告 - 中国、美国和全球的数据来源。然而，结果地图的质量取决于数据源的质量，追踪疫情可能会很棘手：有时病例会被遗漏。

Geraghty在Esri工作，定期停下来思考这个领域可能会走向何方。

“GIS正在朝着一个可能更加民主化的方向发展。”她说。“总是需要这些GIS专业人士，但很多工作完全不同的人需要地图来做决策，他们不必具备专业知识。他们只需要了解足够的制图知识。”