다중 소스 데이터를 기반으로 한 전염병 확산의 귀인 분석(1부)
처음으로 블로그에 글을 쓰는데 목적은 저만의 학습 과정을 기록하여 훗날 복습도 하고 소통도 할 수 있고 아이디어가 있으시면 글 남겨주셔도 되고, 이 연구에는 많은 한계가 있다고 느끼기 때문에 방법이 적절하지 않을 수 있습니다. 본문은 아래에서 시작합니다
소개
본 연구의 주된 목적은 새로운 관상동맥폐렴의 원인을 분석하는 것이다. 현재 신종 코로나바이러스 확산에 영향을 미치는 요인과 확산 추세 예측에 대한 국내외 연구에서 Bi Jia와 같은 일부 학자들은 SEIR 모델을 개선하기 위해 인구, 의료 및 경제 조건을 결합하여 평가 개선된 SEIR 모델 피팅 효과가 좋습니다. Liang Ze와 같은 학자는 GWR 모델을 사용하여 발병 기간 동안 새로운 관상 동맥 폐렴 발병률에 대한 인구 이동 및 사회 경제적 요인의 영향을 연구했습니다. 두 사람은 새로운 관상 동맥 폐렴의 발병률과 함께 명백한 공간 의존 특성을 가지고 있음을 발견했습니다. Ma Yiwen 등 학자들은 지역 사회 규모, 인구 이동성 및 지역 사회 품질과 같은 공간적 특성이 전염병 발병에 미치는 영향을 분석했습니다. 지역사회의 물리적 환경, 주변시설, 상주인구 등 3대 지표로 우지이에 무겐 등 학자들이 포아송 회귀분석을 통해 온도가 일본의 코로나19 발병에 미치는 영향을 평가했다. 저온과 COVID-19 감염 위험 증가 사이의 연관성이 있지만 전 세계적 수준에서 추가 평가가 필요합니다. Zoran Maria A[9]와 같은 학자들이 이탈리아 밀라노에서 신종 코로나바이러스 폐렴의 확산 속도와 치사율의 관계를 연구했습니다. COVID-19 바이러스의 확산은 표면 오존(O3) 농도와 양의 상관관계가 있고 표면 이산화질소(NO2) 농도와 음의 상관관계가 있으며 따뜻한 계절은 COVID-19를 예방하지 못할 것이라고 결론지었습니다. 다른 결론의 보급. 그러나 현 단계에서 전염병의 시공간적 확산에 영향을 미치는 요인에 대한 국내외 연구는 아직까지 종합적이지 못하며, 신종 코로나바이러스의 시공간적 확산에 영향을 미치는 요인에 대한 국내외 연구는 여전히 미흡한 실정이다. 전염병 이후 시대의 크라운 폐렴 바이러스. 소위 포스트 전염병 시대는 바이러스가 완전히 사라지고 전염병이 발생하지 않는다는 의미가 아니라 기복이있는 소규모 발병 상태입니다. 전염병 확산이 점진적으로 통제됨에 따라 우리나라는 가장 먼저 전염병 이후 시대에 진입했습니다.
우리나라가 전염병 이후 시대에 접어든 후 전염병과의 싸움도 정상화되었지만 세계 보건기구를 포함한 과학계는 새로운 왕관 폐렴 바이러스가 사라지지 않고 인간과 공존 할 것이라고 판단합니다. 현재 국내 전염병 확산 상황에 맞게, 전염병 이후 시대에 전염병 예방 및 통제의 정상화를 촉진하고, 전염병 이후 시대에 진입하려는 다른 국가에 경험을 제공하기 위해 본 연구는 허베이성 성을 연구지역으로 하여 2021년 허베이성 발병을 연구지역으로 삼고 연구시기를 1월로 하여 기상요인, 대기질요인, 도시이동강도의 3대 요소를 구성하여 평균기온, 습도 등 9개 지표를 구하였다. , 풍향각, 오존농도, 공기입자농도, 도시이동강도, 푸아송회귀법을 이용한 분석 분석은 허베이성에서 유행 후 시대에 신종 코로나바이러스가 확산되는 이유를 모델링하고 분석하여 주요 영향 요인을 찾았습니다. 전염병 후 시기에 신종 코로나바이러스 폐렴 바이러스의 확산 상황을 파악하여 전염병 예방 통제 및 조기 경보 작업의 정상화를 위한 새로운 아이디어를 제공합니다.
1. 데이터 소스
2021년 1월 2일부터 31일까지의 허베이성 전염병 데이터는 허베이성 여러 도시의 위생 위원회에서 발행한 "신종 코로나바이러스 폐렴 확진 사례에 대한 정보 보고서"에서 가져온 것입니다. 사례 데이터에는 누적 확진자 수, 신규 확진자 수 등이 포함되며, 2021년 1월 2일부터 31일까지 허베이성의 기상 데이터는 중국 기상청에서 가져온 것으로, 평균 기온, 습도, 강우량, 2021년 1월 2일부터 31일까지의 허베이성 공기질 데이터에는 이산화질소(NO2), 오존(O3), 흡입할 수 있는 입자상 물질(PM10), 미세 입자상 물질(PM2.5) 및 황을 포함한 5가지 유형의 대기 오염 물질이 포함됩니다. 이산화물(SO2) 데이터. 데이터는 대기 오염 물질 데이터를 매시간 업데이트하는 중국 국가 환경 모니터링 센터의 국가 도시 대기질 실시간 방출 플랫폼에서 가져온 것입니다. 허베이성, 2021년 1월 2일 - 31일 도시 여행 강도 데이터, 데이터 출처는 Baidu Migration-Baidu Map Smart Eye Platform(https://qianxi.baidu.com/) 2020년 허베이성은 독일 미하엘 바우어 연구센터에서 나온 연구로 매년 유엔, 세계은행 등에서 발표한 데이터를 종합해 공간 데이터로 온라인 지도 서비스를 발간하고 있다. 2019년 허베이성의 여러 도시에서 Esri(http://www.arcgisonline)가 공개한 공공 데이터에 따라 글로벌 사용자를 위한 퍼블릭 클라우드 GIS 플랫폼인 ArcGIS Online에서 제공됩니다. 토지 이용, 도로 교통 시설 토지 이용 및 공공 시설 토지 이용 데이터는 "중국 도시 건설 통계 연감 2019"에서 가져옵니다.
2. 결과 분석
이번에는 데이터에 대해 간략히 설명하고, 회귀모형 결과는 다음 시간에 업데이트
하도록
하겠습니다
. 두 도시의 코로나19 누적 확진자 수는 각각 894명과 94명이며, 다른 도시의 코로나19 누적 확진자 수는 성의 15.7%에 불과하다. 따라서, 스자좡 시의 COVID-19 일일 신규 확진자와 누적 COVID-19 확진자 수를 매핑했습니다(그림 1 참조). 그림 1에 따르면, 허베이성 COVID-19 누적 확진자 수는 1월 말부터 안정되기 시작했으며, 일일 신규 확진자 수는 처음 증가한 후 완만한 감소세를 보이다가 1월 15일, 최대 150건. 이날 스자좡시 코로나19 신규 확진자는 132명이었다(그림 2 참조). 그림 1과 그림 2를 동시에 관찰하면 변화 추세가 기본적으로 동일하여 허베이성에서 COVID-19의 주요 발병 위치가 스자좡 시임을 나타냅니다.
2021년 1월 31일(베이징 시간 기준) 현재 창저우시, 청더시, 한단시 등 도시에서 확인된 사례가 발견되지 않아 허베이성의 방역 조치가 우수한 성과를 거두었음을 나타냅니다. 및 Xingtai City에서 대규모 확산을 일으키지 않았습니다.
2.1.2 허베이성 전염병 상황의 공간적 확산
본 연구는 허베이성 코로나19 유행의 공간적 패턴의 세부적 특성을 직관적으로 이해하기 위해 의도적으로 전염병의 전반적인 변화 추이에 따라 1월 6일, 1월 12일, 1월 18일, 1월의 데이터를 플롯했다. 24일 허베이성 코로나19 누적 확진자 분포도는 아래 그림과 같다. 연구에 따르면 2021년 1월 6일 현재 전반적인 전염병 상황은 상대적으로 온화하며 확인된 사례의 수는 주로 스자좡시, 탕산시, 싱타이시에 집중되어 있으며 가장 높은 누적 확인된 사례 수는 62건입니다. 2021년 1월 12일 현재 허베이성 누적 확진자 수는 크게 증가했으며 특히 서남부 스자좡시 누적 확진자 수는 333명에 달한다. 성급 성도는 774로 높아 허베이성에서 가장 큰 피해를 입은 지역이 되었고, 이때 싱타이시의 전염병 상황은 더욱 심각해졌습니다. 코로나19 전염병에 대한 방법과 지역 주민들의 올바른 방역, 전염병 분포의 공간 패턴은 기본적으로 안정적입니다.1월 18일의 공간 분포와 비교하여 스자좡시와 싱타이시만 누적 확진자 비율이 약간 다릅니다. 허베이성 COVID-19 전염병의 발생은 매우 심각하지만 전염병의 공간적 범위, 시간 및 사람 수에 대한 데이터는 2020년 COVID-19 전염병의 첫 번째 발생에 비해 크게 감소했습니다. 전염병은 주로 스자좡시와 싱타이시에서 통제되었고 나머지 9개 도시는 큰 영향을 받지 않았으며 방역 조치는 큰 성과를 거두었습니다.
2.2 하북성 전염병의 시공간적 확산에 영향을 미치는 요인 특성 분석
2.2.1 하북성 시공간적 영향 특성 분석
강도, 기상자료(기온, 습도, 풍각 포함) , 공기질 데이터(O3, SO2, NO2, PM10 및 PM2.5 포함).
(1) 도시 내 이동강도의 시간적 특성
2021년 1월 2일부터 31일까지 허베이성 여러 도시의 도시 내 이동 강도 결과는 아래 그림과 같습니다. 그 중 보정시, 창저우시, 청더시, 한단시, 형수이시 등 도시는 비교적 작은 변화를 보였고 변화 추세는 기본적으로 동일하며 기본적으로 전염병의 영향을 받지 않는다. 그러나 스자좡시와 싱타이시는 상대적으로 변화가 크고 다른 도시에 비해 여행 강도가 현저히 낮습니다. 1월 6일 스자좡시의 여행 강도는 급격히 떨어졌고 1월 24일까지 계속되다가 서서히 증가했습니다. 싱타이시의 전염병 발병은 스자좡시만큼 심각하지 않아 도시 내 이동 강도가 스자좡시보다 높으며 1월 7일부터 감소하기 시작하여 1월 12일부터 서서히 증가하기 시작했습니다. 1월 5일부터 8일 사이에 여러 도시에서 도시 내 이동 강도가 급격히 떨어졌는데, 각 도시의 기상 분포도를 종합하면 이때 허베이성은 남쪽으로 이동하는 찬 공기의 영향을 받았음을 알 수 있습니다. 도 전체에 걸쳐 한파가 이어지면서 여러 도시에서 인구의 여행 강도가 감소했습니다. 1월 11일, 랑팡시는 시내에서 신종 코로나바이러스 감염 첫 사례를 발견했고, 1월 12일 랑팡시의 강도는 급격하게 떨어졌고, 1월 18일까지 점차 회복되지 않았다.
(2) 기상요인의 시간적 특성
허베이성 여러 도시의 기상 데이터는 그림 X에 나와 있습니다. 허베이성 기후 센터에서 발행한 "기후 재해 모니터링 게시판"과 결합하면 2021년 1월 5일부터 7일까지 허베이성이 다음의 영향을 받았다는 것을 알 수 있습니다. 한파가 극지방에서 남쪽으로 내려와 지방 한파가 날씨를 식혀줍니다. 1월 7일 현재 허베이성의 평균 최저 기온은 -20.7°C로 1967년 이후 가장 추운 날이었습니다. 동시에 허베이성의 COVID-19 전염병 데이터를 결합하여 누적 확진자 발생의 변곡점도 1이었다. 3월 6일부터 9일까지 기상학적 요인이 허베이성 코로나19 확산에 일정한 영향을 미쳤음을 보여준다. 1월 5일부터 7일까지 허베이성 전체 지역의 90%가 급격한 기온 하강을 경험했으며 주로 탕산, 남서부 친황다오, 랑팡, 남동부 장자커우, 북동부 바오딩, 슝안 신구, 헝수이 북동부, 창저우에 집중됐다. 냉각 과정과 함께 허베이 성의 습도도 감소하고 변화 추세는 온도와 거의 동일합니다. 그 중 스자좡시, 싱타이시, 랑팡시의 습도 변화폭이 큰데, 1월 5일부터 13일까지는 습도가 다른 도시에 비해 상대적으로 낮고, 1월 13일부터 16일까지는 습도가 급격하게 떨어졌다. 1월 16일부터 18일까지, 1월 19일부터 26일까지 습도가 급격히 상승하여 큰 변화가 있었습니다. 한단시, 장자커우시, 청더시의 습도는 상대적으로 안정적이며 시간이 지남에 따라 작은 변화를 보입니다. 이 기간 동안 허베이 성의 여러 도시에서 풍향 각도도 크게 다릅니다. 그 중 보정시, 한단시 등 지역은 다른 도시보다 일일 평균 풍향각의 변화가 크다. Zhangjiakou시와 Shijiazhuang시의 일일 평균 풍향 각도 변화는 비교적 안정적입니다.
다음에 작성하겠습니다.아직 분석되지 않은 영향 요인과 특성이 있으며 회귀 방정식이 표시되지 않았습니다.이 내용은 다음에 작성됩니다.비판하고 수정하는 모든 사람을 환영합니다. 미리 감사합니다.