基于天地图的江苏省新冠肺炎疫情信息管理平台设计与实现_梅昭容.pdf

第 46 卷 第 1 期2023 年 1 月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGYVol.46,No.1Jan.,2023收稿日期:2022-01-10作者简介:梅昭容(1994-),女,江苏南京人,助理工程师,硕士,2019 年毕业于南京农业大学地图学与地理信息系统专业,主要从事GIS 系统开发、地理数据分析工作。基于天地图的江苏省新冠肺炎疫情信息管理平台设计与实现梅昭容,刘 娇,张 浩,孙卓尔,宫 萌(江苏省基础地理信息中心,江苏 南京 210013)摘要:面对新冠肺炎疫情爆发时疫情信息来源渠道多、类型复杂的问题,本文充分发挥天地图的 GIS 服务资源和数据优势,基于微服务架构与 Vue.js 前端框架,利用地理信息数据融合技术、可视化图表技术、响应式设计等GIS 与前端开发技术,构建 WebGIS 可视化框架,并通过每日采集的疫情数据建立疫情数据库,随后设计并实现了江苏省新冠肺炎疫情信息管理平台。该平台实现了病例数据、风险区数据等的集中统一展示与管理,为管理部门与社会公众及时了解疫情发展情况提供了途径。关键词:地理信息系统;新冠肺炎;公共卫生安全;天地图中图分类号:P208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2023)01-0097-03Design and Implementation of Jiangsu COVID-19 Information Management Platform Based on MapWorldMEI Zhaorong,LIU Jiao,ZHANG Hao,SUN Zhuoer,GONG Meng(Foundational Geographic Information Center of Jiangsu,Nanjing 210013,China)Abstract:When the COVID-19 breaks out,there are many channels and complicated types of epidemic information.Therefore,based on the microservice architecture and the Vue.js front-end framework and using geographic information data fusion technology,visual chart technology and responsive design technology,this article makes full use of the GIS service resources and data advantages of MapWorld to build a WebGIS visualization framework.Meanwhile,the epidemic database was built based on daily collected epidem-ic data.Finally,the Jiangsu COVID-19 information management platform was designed and implemented.The platform realizes the centralized and unified display and management of the case data and the risk area data,which provides a way for the government and public to understand the development of the epidemic situation in time.Key words:GIS;COVID-19;public health emergency management;MapWorld 0 引 言2019 年年底爆发的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情迅速在全球蔓延,其传播速度快、范围广,对人民群众的生产生活造成了极大影响,目前已成为全球性重大公共卫生事件1。2021 年 7 月,南京市江宁区发现本轮新冠肺炎疫情的第一例确诊病例后,江苏多地陆续报告确诊病例。全省迅速启动疫情联防联动机制,省卫健委、各市卫健委每日以文字形式对新增病例数据和轨迹信息进行详细通报。社会各界也高度关注,多家互联网站企业发挥平台优势,以多种方式积极公开疫情信息,如百度、“丁香园”等各类自媒体平台实时呈现病例数据和分布区域;微信、高德地图等也上线了发热门诊信息2。在此背景下,政府部门和社会公众迫切需要一个能够整合多渠道、多形式疫情信息的管理平台,帮助他们及时准确地了解当前疫情信息。回顾历史上的重大公共卫生事件,基础地理信息作为一种与其他信息密切相关的国家基础保密信息,在事件的监测、应急等阶段均发挥着重要作用3,能够显著提高政府应急指挥速度,更好地保障人民群众生命财产安全。同时,地理信息可视化、大数据分析等技术的成熟发展,使得信息展示方式变得更加便捷多样。天地图江苏涵盖了全省的地理空间分布数据,准确表达了各级地理信息,因此,以天地图江苏为基础搭建江苏省疫情信息管理平台,能够很好地融合地理要素与疫情数据,在空间层面上展示新冠肺炎疫情的实时动态、分布情况、发展趋势等信息,更好地服务于全省的防疫工作。1 系统设计1.1 架构设计江苏省新冠肺炎疫情信息管理平台基于全省的地理空间信息数据和天地图江苏地理信息公共服务搭建。共分为运行支撑层、数据层、服务层、应用层以及客户端 5个层次,如图 1 所示。图 1 系统架构图Fig.1 System architecture diagram1)运行支撑层对整个系统的运行提供支撑,主要为支撑本系统运行的应用服务器,用于支撑 MySQL 数据库运行的 MySQL 服务器以及用于发布管理地图数据的 Arc-GIS 服务器。2)数据层主要包括从官方途径收集得来的病例数据与风险区数据,其中风险区数据包括属性数据与空间数据,空间数据根据官方提供的地理位置在 ArcMap 软件中绘制得出,存储在空间数据库中,通过 ArcGIS Server 构成要素服务以便前端调用显示。3)服务层是基于数据层的基础地理信息数据仓库和业务数据仓库,可实现不同层次的空间地理信息服务和业务功能计算分析服务。4)应用层是系统建设的核心内容,主要包括病例数据管理、风险区数据管理以及历史回溯等功能模块。5)本平台通过响应式设计实现在 Web 端和移动端的同时查看。1.2 功能设计平台每日收集全省的病例数据和风险区数据,建立疫情数据库,实现了病例信息管理、风险区信息管理以及历史回溯 3 个主要功能模块。病例信息管理是根据江苏省卫健委每日公布的新增确诊病例、新增无症状感染者、新增出院病例和新增解除无症状感染者数据,对疫情数据库进行更新。在此基础上用统计图表的形式向用户展示前一日的相关数据,以及本轮疫情开始以来各项数据的变化趋势。风险区信息管理是将每日公布的中、高风险区按公布时间、所在地市等信息统计入库,同时以天地图江苏为基础底图,以地名地址匹配系统为参考,获取每一个风险区的空间信息,绘制风险区一张图,以地图、表格、统计图的形式展示全省各市风险区的位置和数量。同时,还以热力图的形式展示了风险区的分布密度。历史回溯功能通过时间轴,展示了自此轮疫情发生以来每一天的疫情数据,便于用户了解疫情发展的整个过程。2 关键技术2.1 前后端分离的开发模式为提高开发效率、合理分配人员,平台的开发采用前后端分离的开发模式。在这种模式下,后端仅返回前端所需展示的数据,前端负责将从后端请求的数据渲染到HTML 页面中,前后端耦合度大大降低。平台后端的开发采用 Spring Boot 微服务架构,前端则采用 Vue.js 框架。2.2 数据融合处理数据融合4是将不同来源、不同类型、不同精度的数据经过分析处理,形成内容全面、表达性良好的数据集的过程。平台以省、市为单位收集了每日公布的病例数据和风险区数据,建立统一的疫情数据库,同时利用 ArcGIS 10.4 软件对空间数据进行可视化处理。随后基于天地图平台建立的地名地址匹配系统,根据风险区名称对空间位置进行正向匹配5,完成上图工作并发布为地图服务,前端通过 ArcGIS Api for Javascript 构建的 WebGIS 可视化框架进行调用和分析。2.3 可视化图表分析统计图表可以使数据展示变得更加简洁直观,采用可视化组件技术在前端将系列数据转化成图表进行展示。Echarts 组件是 Javascript 可视化组件的代表,能够兼容当前绝大部分主流浏览器,便捷快速地生成各种常见图表,同时提供图例、标签等交互组件6,满足不同的分析展示需求。2.4 响应式设计由于本平台是面向社会公众发布的,页面设计应当考虑用户不同的设备需求(如屏幕尺寸、设备类型等),因此,页面设计应自动响应用户的设备环境7。响应式设计具有非常强的灵活性,使同一个网站能够在不同的平台展现不同的效果,极大地提升用户的操作体验。本系统在页面加载过程中采用 CSS 对屏幕尺寸的自适应技术实现页面的响应式设计8。3 平台功能实现平台基于 ArcGIS Api for Javascript 构建 WebGIS 可视化框架,结合 Echarts 可视化图表组件和 Vue.js 前端开发框架实现了疫情数据在时空维度上的展示。3.1 病例信息管理病例信息模块用文字与统计图表结合的形式直观地89 测绘与空间地理信息 2023 年向用户展示新增本土确诊病例、新增本土无症状感染者、现有病例和累计病例数量等信息。用不同的框图区分确诊病例、无症状感染病例以及累计确诊病例,便于用户一目了然地了解病例信息。在文字信息的基础上,统计图表能够使数据表达更为丰富9,折线图在表达趋势数据、增量数据等方面具有优势,柱状图则可清晰地展示各分量间的大小关系。图 2展示了病例数据的时间变化趋势图和地区统计图。图 2 病例信息统计图表Fig.2 Statistical chart of case information3.2 风险区信息管理用地图与统计图表结合的方式展示了全省每日中、高风险区信息,其中风险区名称和各地统计信息用表格在右侧展示,中间地图部分以天地图江苏为基础底图,采用分层设色的方式叠加风险区信息,用不同的颜色表示中、高风险区。点击表格中的某一个风险区时,可以快速定位到地图上。除了基本的地图功能外,本平台还通过计算单位面积内点的密度,制作了热力图。热力图具有变化连续、边界模糊的特点,在宏观特征提取、疫情时空演变和过程模拟等方面具有优势9。在热力图的制作中,每个乡、镇与街道等级的高风险区点被计算了 15 次,围合区的高风险点被计算了 5 次,中风险点均被计算 1 次。热力图表示了统计区域内风险区的分布密度,便于用户一目了然地了解各地风险区的分布情况。3.3 历史回溯时间轴的可视化方法是通过加入时间维度,以动态和交互的方式展示疫情统计数据和空间分布总体发展的变化情况9。本平台的时间轴包含点击单一时间功能和自动播放功能,用户可以查看所选时间的疫情情况,也可 以点击播放按钮,自动循环播放查看疫情自开始以来的动态变化。总体而言,本轮疫情自 2021 年 7 月 20 日在南京市江宁区爆发以来发展迅速,波及全省多个地市,累计本土确诊病例 820 例。7 月 28 日,疫情开始在扬州市主城区蔓延,8 月中旬以后,疫情发展速度开始减缓,9 月 13日,全省在定点医院隔离治疗的本土确诊病例清零。4 结束语为响应“提高应对突发重大公共卫生事件能力”的号召以及满足本次新冠肺炎疫情防控和治理工作的需要,本平台通过收集官方每日公布的疫情数据,在互联网技术与地理信息技术的支持下,以天地图江苏为底图,搭建了全省统一的疫情管理服务平台。平台有效地实现了疫情数据的多样化表达,避免了地理信息