歷史根源的冠狀病毒疫情地圖 - 彭博社

病毒地圖追溯到17世紀。Getty Images隨着冠狀病毒病例的增加，互動地圖正在幫助我們理解疾病的傳播——以及對此的恐慌。

最好的例子之一是 儀表板，由約翰霍普金斯大學系統科學與工程中心構建，採用引人注目的紅底黑字設計。使用來自地圖軟件公司 Esri 的工具，約翰霍普金斯實時彙總來自全球衞生官員的數據。紅色氣泡越大，表示在特定地理區域內確認的病例越多。本週，疫情造成的死亡人數超過1,000，使其比 2003年SARS疫情 更加致命。

Metabiota，一家專注於疫情威脅管理的公司，將冠狀病毒添加到其已在全球 追蹤的130多種病原體 的列表中。生成的地圖使用了更温和的色調——除了閃爍的橙色點，表示該國存在病毒。

Metabiota 從多個健康組織收集數據，以追蹤正在進行的流行病。它還收集並清理了關於數千次先前疫情的信息。Metabiota，流行病追蹤器但這真的新嗎？

彭博社城市實驗室在住房成本高昂的情況下，民主黨人磨練 YIMBY 信息城市更新如何導致城市動亂新加坡和馬來西亞希望建立自己的深圳風格的超級中心新加坡未來的木製建築存在黴菌問題空間可視化疫情的歷史可以追溯到很久以前：自17世紀以來就有嘗試。然而，在過去幾十年中，醫學制圖因計算機技術的進步而蓬勃發展並實現了民主化。除了越來越強大的設備，互聯網還使數據收集和共享的快速訪問成為可能。

幾個世紀以來，地理學家和醫療官員使用所謂的地理信息系統（GIS）製圖 來構建理論，以解釋特定疫情發生的原因，基於傷亡人數的聚集情況。現在，他們還可以實時預測正在進行的流行病可能如何演變，並根據這些模型制定政策。

“過去使用 GIS 的根本目標是更好地理解發生了什麼，以及一些根本原因，”Esri 的首席醫療官兼健康解決方案總監 Este Geraghty 説。“但今天，GIS 已經發展，我們可以做更多的事情。”

霍亂時期的地圖

在最早的疾病地圖中，菲利波·阿里耶塔可視化了1690-92年意大利巴里地區控制疾病傳播的策略。控制傳染病的地理傳播：意大利的瘟疫，1347-1851根據不列顛哥倫比亞大學地理學教授湯姆·科赫的説法，疾病製圖的首次出現可以追溯到1692年，他是書籍 疾病的製圖 的作者。當時，瘟疫在整個歐洲肆虐，意大利皇家審計員菲利波·阿里耶塔 空間可視化了 控制疾病在意大利巴里地區傳播的策略。在阿里耶塔的地圖上，巴里與國家其他部分由一條虛線分隔，代表“衞生隔離線”。在被隔離的省內，有兩個較小的區域，由一條較粗的線分隔。細心的讀者可以在右上角看到大寫字母“D”，表示該省受到瘟疫感染。

然而，根據科赫的研究，第一項真正詳細的流行病空間研究出現在1797年（大約），以及在 醫學文獻 中發表的瓦倫丁·西曼關於紐約市黃熱病爆發的地圖。 西曼疊加了 黃熱病病例的位置——下方地圖上的點——與下曼哈頓的傾倒區和污水處理場的位置。他用粗體字母“S”標記這些地點。反思他的觀察，西曼得出結論，致命的爆發與這些區域及其腐臭的散發物有關。

瓦倫丁·西曼，《關於紐約黃熱病流行原因的調查》，發表於《醫學文獻》，1797年。布萊恩·阿爾託寧即使西曼的理論並不完全正確——黃熱病是由在這些廢棄地點繁殖的蚊子傳播的——疾病製圖應運而生。隨着時間的推移，技術不斷進步，疾病相關數據變得更加可用，科赫表示。然而，直到19世紀中葉，霍亂疫情在歐洲，尤其是英國，造成嚴重影響時，疾病地圖才迅速發展。

“然後這就是……一個分水嶺，”科赫通過電子郵件説道。

約翰·斯諾，《顯示霍亂確認死亡人數的計劃》。黑色條形代表因該疾病而死亡的人數。威康收藏在線檔案約翰·斯諾1854年倫敦霍亂疫情的著名地圖仍然是這一霍亂疫情空間可視化繁榮的最受歡迎的例子，因為英國人拼命試圖理解其根源。斯諾將傷亡人數的位置與城市水泵的位置疊加，從而正確推斷出該疾病的水源起源。

然而，他遠不是唯一一個繪製疫情地圖的人。

各個層級沿着霍亂地圖上標記的線路顯示霍亂攻擊的相對強度。威康收藏在線檔案在19世紀中葉倫敦霍亂地圖的寶藏中，有理查德·格蘭傑的地圖，他假設疾病與海拔之間存在聯繫。格蘭傑非常精確地繪製了這座城市，繪製了所有的區和分區，並在他的地圖上添加了下水道和水井的位置。他疊加了海拔信息，並根據霍亂爆發的強度對區域進行了陰影處理：藍色陰影越深，破壞性越大。事實上，科赫在他的書中寫道，南倫敦泰晤士河岸附近的人們的空氣質量整體上比住在高處的倫敦人差。

大數據時代的地圖

快進幾個世紀：計算機的發明提供了電子支持，使得地圖生成更快。再快進幾個十年，互聯網使得數據收集和傳輸的速度不斷提高。計算機變得更高效，數據處理能力爆炸性增長，導致 地理空間模型 的創建，使得衞生官員能夠了解正在進行的流行病可能下一個襲擊的地方，並識別出最有風險的人羣。這些模型使公共衞生干預成為可能。

傑拉赫提説，當她加入Esri時，公共衞生界對GIS非常熟悉。“他們有一定的理解，並且一直在繪製地圖，但他們是使用桌面工具，而不是基於網絡的GIS，”她説。

因此，較大的數據集現在更容易獲得，GIS用户可以基於這些數據構建自己的預測模型。在 readily accessible 的信息寶庫中，有人口普查數據、飛機或船隻航線，甚至社交媒體內容。

在2016年，美國疾病控制與預防中心使用了Esri的產品和專業知識來監測寨卡病毒的傳播。根據Geraghty的説法，寨卡是由埃及伊蚊傳播的，該昆蟲的生存和繁殖率與五個變量密切相關：温度、降水、土地利用、人口和海拔。經過分析，研究人員能夠識別出世界上蚊子容易生存的地區，並將這些結果與人口普查數據進行了交叉參考。寨卡對孕婦特別危險，而人口普查數據的疊加使研究人員能夠識別出風險人羣最大的區域。這促進了有效的政策制定和測試，因為當地人被鼓勵使用殺蟲劑和滅幼蟲劑等手段來限制疾病的傳播。

一個監測美國寨卡病例數量的儀表板（如上圖所示）被公開提供。紅色越深，表示某個州識別出的病例越多。

根據該公司首席執行官尼塔·馬達夫（Nita Madhav）的説法，自2008年成立以來，Metabiota公司已積累並清理了2400個疫情的數據。其疫情追蹤器向公眾開放，但該公司的大部分建模能力僅對其客户可用，這些客户包括CDC和美國國際開發署。

馬達夫表示：“這些[關於以往疫情的數據]實際上可以幫助指導未來的決策，並且可以告訴我們，這些疫情不應該讓人感到意外。這是一個隨着時間的推移經常發生的事情。”

該公司評估疫情發生的時間和地點，馬達夫表示，目前正在進行“近預測”——對冠狀病毒的短期演變進行預測。Metabiota還提出了一種衡量“恐懼”的方法，這一指標被稱為病原體“情感評分”。馬達夫解釋説，為了計算該評分，研究人員將有關疫情的現有數據（例如死亡率）結合起來，並放入一個“評分算法”中。向公眾提供的結果在一個相當廣泛的範圍內進行排名：新型冠狀病毒的“情感評分”被定義為“高”。更細緻的結果是可用的，但它們並未在公司的官方網站上發佈。

約翰·霍普金斯儀表板本身是建立在多個數據源之上的。它使用CDC、WHO、ECDC和DXY報告 - 中國、美國和全球的數據來源。然而，結果地圖的質量取決於數據源的質量，追蹤疫情可能會很棘手：有時病例會被遺漏。

Geraghty在Esri工作，定期停下來思考這個領域可能會走向何方。

“GIS正在朝着一個可能更加民主化的方向發展。”她説。“總是需要這些GIS專業人士，但很多工作完全不同的人需要地圖來做決策，他們不必具備專業知識。他們只需要瞭解足夠的製圖知識。”