新冠肺炎疫情数据动态可视化方法研究

摘要：2020年，是人们共同奋斗的一年，在年初，突如其来的新型冠状病毒肺炎疫情随着春运的人员大规模流动在全国乃至全世界快速地蔓延，这之后疫情的相关动态就每时每刻都牵动着全球民众的心。事实证明，信息的公开透明、及时有效和实事求是有利于疫情的防控。信息的可视化有利于对多样化数据的挖掘，能将数据的特征、客观规律及隐藏在背后的信息直观地呈现出来。而数据动态可视化有利于普通用户和管理人员快速对疫情数据进行分析、判断，预测发展状态。尤其是GIS中的时态GIS的发展和应用，对具有时空特征的数据的描述有重大意义。本文以研究新冠肺炎疫情数据动态可视化方法为目的，在时空数据动态可视化、时态GIS等相关研究理论的基础之上，利用信息技术可视化展示非空间、利用GIS挖掘新空间，并试图将两者的优势进行充分的结合，最终设计实现新冠肺炎疫情数据的动态可视化。从而帮助公众更直观、快速地通过数据的动态化展示获取他们所想了解的信息。

关键词：新冠肺炎;GIS;时空数据;动态可视化

1 绪论

1.1 项目背景与意义

众所周知，在我国过去的十年间，像禽流感、甲型流感等公共卫生事件对我国社会经济发展造成了不可忽视的损失。不幸的是2019年我国再次面临一次重大的突发性公共卫生事件–新兴冠状病毒，新兴冠状病毒比以往过去十年的任何一次卫生事件更难以控制，可以说这是新中国成立以来，我国乃是全世界面临的防控难度最大的一次卫生安全事件。在其于2019年12月末在武汉出现首例病毒性肺炎病例后，该病迎来了一次大范围爆发。世界卫生组织于2020年l月12日将它命名为SARS-CoV-2。WHO于2020年2月11日将其称为“corona virus disease 2019”。新型冠状病毒具有潜伏期长、传播性强的的特点，往往通过呼吸飞沫传染，因而也不易被人们察觉[1]。因为是新毒株的出现，人们对其特点和流行规律缺乏认识，不掌握或较少掌握防治方法，恰巧正逢春节的人流大迁徙，所以在前期出现快速传播，大范围扩散，导致大量的人感染，并对人们的健康造成严重危害，给社会经济带来重大损失。所以要了解每个地区的人员感染情况，每日数据的变化，并依据此施行有效的措施，如封城、封路的方法，减少人员的流动，从而减少新型冠状病毒的传播。而随着技术的发展，新闻报道中对疫情状况的简单的文字描述不足以满足人们对信息的认知和了解，而是致力于让信息借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。可视化技术将统计数据变成文字、图标以及统计地图的形式，方便人们查看以及帮助人们深入了解[2]，对于疫情相关信息而言，统计地图这个统计数据中重要的可视化形式可以作为展示疫情数据的一个有效方法。

但是这种统计地图只是静态的表达，无法充分利用统计数据，造成了一种浪费。而且用户需要每天再次下载公布出的最新地图，即无法达到实时的效果。所以在此基础上能有效利用数据的动态可视化方法成为一大热门方法，它能让人们实时获取和了解疫情的情况，如哪里又新增确诊。从而人们可以根据所获取的这些透明、及时、属实的信息来做出合理的判断。最出名的是丁香医生疫情实时地图，也是持续更新最直接最及时的疫情动态地图，它主要通过疫情地图的形式展示疫情实时动态，其疫情数据主要从各大官方渠道整合汇总。

在此之前，空间技术不断地被发展，并被各种应用深入，因此有人在此基础上提出，时间和空间数据模型的研究，并将建立和集成空间可视化技术作为研究的重点。例如，利用数据库的资源达成网上空间的可视化，以及空间知识、空间信息的处理可视化[3]。现有的时空数据可视化方法和技术，主要通过计算机的动画以及图形图画完成，这为表现时空数据的动态变化提供了极大地可能性，同时时空数据的展示也得益于GIS及其数据模型的进步，这都为时空数据的呈现提供了强大的技术支持。

1.2 国内外研究现状

数据可视化的目的是为了给人们提供一种更为直接的可视化交互环境。它主要是指数据库中的数据可以进行不同的组合及整理，这也就方便人们从数据的多个角度进行观察和解读，换句话说，就是将数据看作是一个图元，那么多个数据就是多个图元集合，这样研究者就可以从不同的视角分析图元，即数据。

数据可视化技术主要具有交互性、多维性以及可视性的等特点：

（1）首先是可视化技术的交互性。主要是指用户或是研究者可以直接地相互管理和研究、甚至开发数据。

（2）其次是可视化技术的多维性。数据可视化本身就是可以从多角度、多视角进行分析和研究的，因此，研究者也可以对数据进行分门别类、排列组合，并根据每个维的值来显示。

（3）可视性。数据可以用多种形式来展示，比如图像、曲线、二维图形、3D影像等。公众可依此对数据的相互关系进行可视化分析。

数据可视化在流行病学中的最早应用可以定位到1853年发生霍乱的伦敦。许多医生觉得霍乱和天花是由“瘴气”中的有害物所引发的。然而英国医生John Snow（1813-1858）并不这样想，他认为污水是传染源。他绘制了一张标记有病例地点的地图。他发现了大多数的病例都围绕这某一口水井聚集。经过对这张霍乱死亡映射图的分析，John Snow医生认为这个井就是霍乱病传染的根源[5]。官员被这张地图说服，XX因此拆去水泵的手柄。居民无法在此取水。自此之后，传染病就消失了。这张地图阐释了可视化技术在帮助追踪和阻止致命性流行病方面具有重要作用。

　　图1 John Snow 霍乱疫情地图

　　如今，疫情可视化最直接、最常用的方法是将疫情数据绘制成动态地图。疫情地图主要结合全国各省市、甚至是街道社区的定位信息产生的相关数据而形成，其主要目的是为了方便民众查询周边的疫情实况。除以上优势外，可视化数据也可以借助于散点图等方式呈现病毒患者的个人踪迹，这样不仅可以及时更新疫情地图，更可以帮助相关XX部门进行疫情防控[6]。依据数据可视化的方式方法以及数据内容，可将现有的公共平台大致可分为疫情的数字可视化、疫情实时地图以及疫情可视化分为3类：

（1）疫情的专题可视化

疫情的表现有多个层面，通过专题可视化可直观地展示其不同特征，辅助揭示其内在规律。针对病例变化的可视化方式有：折线图、气泡图、堆积面积图、螺旋柱状图、晴雨表、像素图、Sankey图、传染树图等。疫情折线图、气泡图、堆积面积图以及螺旋柱状图主要通过不同专题图形表达各地疫情统计特征，给人以更加直观感觉。疫情变化晴雨表以及像素图借鉴像素可视化的思路表示各地每天新确诊人数以及变化趋势，可非常直观地进行各地最新疫情的比较。疫情桑基图通过流量延伸分支的方式，能够揭示疫情随人流的传染路径，而疫情传染树图则可显示病毒起源、变异、传播过程[7]。

（2）疫情地图可视化

疫情实时地图将疫情过程与地图表达结合，可展示与COVID-19相关要素的时空变化，是目前表达疫情时空传播的主要方式。目前关于疫情的地图类型，主要有静态分布地图、动态演变地图，财新数据的病例流向图，疫情仪表盘，世卫组织疫情仪表盘等。针对疫情表达的内容，主要包括：病例分布、病例轨迹、医疗资源、疫情风险、民众反响等。

（3）疫情可视化探索分析

除了对疫情的时空分布进行展示外，部分网站提供了针对疫情规律和原因的可视化探索分析功能。疫情可视化探索分析是在疫情实时地图的基础上，通过空间分析及统计方法，进一步对疫情数据进行交互式的分析。针对疫情的可视化探索功能主要包括：热点分析、关联分析、动态演化、风险分析等。Tableau在其表数据分析基础上构建了疫情病例的可视化热点分析功能，对X、印度等多个国家疫情热点进行探测。WHO（World Health Organization）在其疫情地图网站上添加了数据探索功能，提供了疫情累计病例、死亡人数、本地人口等数据的多维展示以及关联分析功能，并通过动态散点图反映疫情指标间的关联关系变化。XCDCP（Centers for Disease Control and Prevention）的Data Visualization以及欧洲ECDC（European Centre for Disease Prevention and Control）在其疫情地图上构建了分析模型，提供了动态演化及疫情对比结果。英国南安普顿大学的WorldPop研究组根据疫情与人群移动数据分析并绘制了动态疫情风险地图[8]。

1.3 本文内容及组织架构

本文主要研究怎样将信息可视化与GIS技术相结合，并依此将新冠肺炎疫情数据动态可视化。

第一章为绪论部分，主要阐述了疫情数据可视化分析的研究背景和研究现状，进而通过对相关现状的分析与说明，总结出疫情数据可视化分析的重要意义。

第二章主要针对疫情数据可视化分析涉及的相关理论知识，对相关概念进行辨析和论述，例如时空数据动态可视化、动态地图、时态GIS。

第三章主要对疫情数据动态可视化方法进行研究和设计。主要依据分析可视化的目标进行可视化分析、设计。

第四章主要是可视化的实施过程。基于ArcGIS的动态可视化，进行疫情数据的可视化分析过程研究。

最后对本研究的相关内容进行总结，并提出不足，期望后人进行深入研究。

2 研究基础

2.1 动态可视化

2.1.1 时空数据动态可视化

可视化分析是一种心理过程，主要是指人脑中可以形成一种帮助人们观察事物的图像，这种图像易于人们形成关于事物的概念。将大量由实验获得的抽象数据通过计算机技术或系统，转化成人们可以直接进行数据分析和探索的计算机图形，就是科学计算可视化。地理可视化是对地学数据的视觉分析，这也是科学计算可视化的具体应用。地理可视化是用于促进地学的研究与探索，主要是指地学研究者将地学数据进行处理和分析，并结合地理学和地图学的理论，把分析的数据转化成图表、文字或者是符号的形式。时空数据也称为多维数据，是分析时空现象的数据。具体来说，时空数据可以表示研究现象的时间、空间以及属性等多方面的变化过程，因此它也是时空信息的重要载体。研究时空数据的可视化对研究地理现象的多维变化关系和变化规律有巨大的帮助。但是对于时空数据的可视化研究，不仅要对地理对象进行空间形态的模拟，更关注地理对象在空间形态和属性方面的动态变化。

根据先前研究内容不难发现，时间的动态性与用户沟通参与的互动性是时空数据可视化的两大重要特点。但是考虑到时态表达的紧急性要求，并参考数据的动态变化以及可视化表现出的动态的视觉性感受两方面内容，能否最大程度地体现动态性才是更为重要的方面，比如利用Falsh这种技术说明某个对象在特殊时间内的变化发展状况，还有电子地图或静态地图中常见的地图符号的明灭、高亮以及由视觉变量造成的动感等都是对动态性要求最好的证明。时空数据的动态可视化指的是同时兼顾时间信息的独特性以及时间、空间变化的多变性等因素，利用动态突显技术以表现出变化的过程。其目的是为了显现一种动态过程，也就是展现地理实体(研究对象)根据时间的推移而不断变化的过程，所以，可视化这种技术和其表达效果应该满足更高标准的要求，但必须以用户为中心，兼顾动态和效果、可互动性、平滑流畅性和可回溯性。

2.1.2 动态地图

随着人们视觉体验的不断提高，以及时间要素在地图上体现的需求越来越迫切,动态符号慢慢在各类地图中出现的原因源自于人们对视觉体验的要求越来越高，另外的原因就是时间要素需要飞快地表现在地图中。动态符号的出现一方面催生了动态地图的出现，另一方面极大地丰富了传统地图的功能，改变了传统地图只能显现研究对象的空间地理方位和说明研究对象概念特点的简单功能。作为时空数据动态可视化的重要表达方式，动态地图前景广阔，其优势十分明显，主要是用户交互式操作方面，地图能够通过一系列跟踪和模拟监控手段清楚再现出动态化的地理现象变化情况，而不像以前那样单呈现出最终结果，从以下这几方面看其功能：

（1）过程再现：过程再现即再现动态变化过程，通过保存的历史数据构建出先前变化过程的模型然后进行可视化的显示。例如为了便于城市合理规划，利用再现功能动态显示近年来某市各个小区房价变动趋势从而为城市内部资源分配和发展重心迁移规划提供重要的参考依据。

（2）实时跟踪：因为动态地图能实时监测外部世界，也就是说动态地图显现出来真实世界的数据源是和现实世界趋于一致的，因而动态地图能够实时表现地理实体或模型的运动情况。比如利用动态地图可以对一些自然灾害进行实时的监测，方便第一时间采取措施以预防灾害发生。

（3）运动模拟：基于用户视点的行进变化情况并对此进行建模。比如模拟飞行，以用户视点立体三维路线为中心，加以调整速度和加速度，人们能够很好地模拟甚至于掌握飞行运动飞行运动。

2.2 时态GIS

2.2.1 概念

GIS(geographic information science或Geographic Information System)，无论是作为一门学科和技术，还是作为一个技术系统，已经和我们的生活息息相关、密不可分了。作为一门学科，它能说明、储存、分析并传送空间信息;作为一个技术系统，它采用地理模型分析法，以地理空间数据库(Geospatial Database)为基石，能适时地为地理研究和地理决策提供多种信息，提供多样化服务。计算机技术的快速发展和多个GIS应用领域处理大量时间和空间数据的要求使得GIS的功能和特征都产生了新变化。GIS研究的世界是动态变化发展的，传统GIS中的数据没有动态时间变化，只能说明研究对象的特定时间的静止状态，在研究对象发生缓慢变化时，并且历史数据对现在没有影响时，GIS系统的现势性能够通过数据更新的方式进行。一旦研究对象在时间上迅速变化时，或者想按照时间序列分析研究对象的数据时，此时，时间特征就必须作为一种重要的因素引入GIS中。时态GIS的出现就是先引入时间概念，然后将时间信息这一概念增加在原先的三维地理信息上。

1989年，Langran在其博士论文中第一个对时态GIS做了研究，随后，Langran和其他学者在此基础上又继续展开了深入研究，主要集中于时空推理、时空查询两方面内容，比如说设计构想出时空数据结构与数据库，当前的研究核心和基础都偏向于时空数据模型，因而创建一个时态地理信息系统的重要环节就是策划恰当的时空数据模型。

2.2.2 主要功能

随着时间维信息的导入，此前广泛运使的GIS系统已然无法满足越来越繁复的数据及信息的处理需求，针对这样的现实问题，本文将结合现存的研究成果，对GIS所应具备的主要能力归总如下：

（1）档案功能:对各时刻所分布的GIS信息数据进行记述，并明确GIS的主要作用便是对历史进行实时记述。

（2）趋势分析:以开始时的数据作为基础，对不同时段的数据进行预测与分析，并为公司和有关单位提供决策方面的参照。

（3）更新数据:持续提供崭新的数据来维护GIS系统的现势性。

（4）查询功能:鉴于时间维的介入，致使GIS不但可帮助研究者们查阅静态的空间数据，也同样可提供查询动态时空数据的服务。

（5）显示功能:同静态GIS通过有关图表来帮助用户们解决“how”和“where”的有关问题不同，时态GIS还同样要显示出不同地区的市况变化及地理运动，同时也应借助显示功能来表述自身的自身的情况，并及时向用户反馈查询的结论。

2.2.3 应用领域

在研究者们逐渐提升对时间维信息在地理空间现象中的重要性的关注程度，并在时空数据模型的有关技术方面取得更大突破的过程中，时态GIS也同样在不同的领域开展了摸索与实践：

（1）城市演化:在城镇化进程不断加快的过程中，国内的地籍、房产等信息也呈现出不断更新的特点，故而有效应用时态GIS系统能够清楚地记录和管理城市当中不断变更的实时数据。同时，运使GIS系统可有效分析和管控城市当中的不同层面的信息衍变流程，并对城市的日后衍变状况进行精准预判，进而为城市规划的相关决策停工更为有效的依据。

（2）房产信息管理:在国内城市的规模不断增扩，以及现代化进程不断加快的过程中，城市的房产信息也在日益完备，通过GIS系统能够充分对城乡房产数据进行充分管理，并完成对房产数据的共享，也使用户能够利用客户完成对房产信息的调控预测、综合应用分析以及及时查询房产的相关数据。其次，依照GIS提供的动态数据，可以清晰地对房产信息的变更状况加以演绎，并对房产信息的过去衍化历程加以回顾和关注。

（3）地籍管理和土地利用变更状况:运使数据更新和传输、数据库、多媒体、互联网和计算机等多类先进技术，整合处理不同用途、不同尺度和各时间段的地籍数据，并对土地利用的实况信息进行具体研究。同时也具体针对不同地区XX增强土地利用率、有效调配土地资源以及科学规划和管理可用土地的关键意义和社会性作用进行阐述。

（4）灾害预判和阐析:目前，社会成员们普遍对有可能出现的台风、泥石流、滑坡等可能威胁人身安危的自然灾害报以更大的关注，而采用GIS系统能够及时反馈灾害发生地点的气象、地质等实况信息，并在降低损失、提前预判灾害等方面产生关键的现实性意义。

（5）资源环境:采用时态GIS系统来管理和存蓄资源的实时数据，并清晰全面地表现出环境衍变及资源利用的实际情况。并对资源环境的发展状况进行监督，同时对其未来衍变状况加以预测，进而为我国的资源环境管理提供更强的应用技术。

（6）医疗卫生:时态GIS系统可以有效对传染病发生地区的相关信息进行第一时间的管理和储存，并通过系统对病菌的传播途径进行有效的还原、分析和表述，进而依照致病原因来探析病菌在时空中的传播趋势，同时也提出实时的监测方案，以此来对传染病流行的地区加以有效管控。

（7）交通管理:在城市化进程不团推进的过程中，城市中出现了大量的交通车辆，故而开展交通管理的必要性也在逐渐凸显。根据时态GIS系统，可对历年的车流量信息及交通规划数据加以可视化的阐述和管理，并对搜集的相关数据加以有效利用，进而推动交通模型的扩充、更新和实时改进，同时根据阐析的结果，还可对导致交通事故的光照、时间、位置等客观因素进行分析，进而通过有效的方式来减少交通事故出现的概率。

（8）其他。

2.3 技术基础

GIS系统全称为地理信息系统，它主要指的是一种能够对地理空间信息加以应用、分析、管理、储存、采集和描述的交叉性学科，同时随着互联网、空间、信息和计算机技术的不断成熟，GIS也开始广泛应用于国防科研、环保、水电、交通、灾害防控、城乡规划、资源管控以及土地测绘等多册层面，同时也深入地影响了社会生活和生产等方面，成为了一门拥有较强实践性的学科。[19]。而当前所使用的常见地理信息app，主要包括国际上推出的ArcGIS、MapInfo、Geoconcept、GeoMedia、MGE等，常见的国内软件的有MapGIS、GeoStar、Citystar、Supermap等。这类软件具有相似的功能集合，而主要的区别则在于，它们在操作流程及用户界面等信息呈现方式上存在不同，此外它们的数据量、速度等影响操作效率的效能也存在差异。此类相似性，也同样表明了GIS技术的成熟。而在这些大量的GIS软件平台中，XESRI公司开发的ArcGIS此类GIS软件平台是功能最完善的平台，它拥有着最强的空间处理技术以及更完备的空间分析功能，这也同样是其他软件所不能拥有的。ArcGIS则是综合性的地理信息处理平台，用户们可利用它完成对地理信息的发布、沟通、阐析、管理、组织和搜集。ArcGIS是由世界技术领先的GIS系统所构建的平台，它可为各国媒体舆论、教育、科技、公司以及XX提供地理知识应用服务。ArcGIS也同样能够上传地理信息，这样全部的用户都可随时使用和访问它，本研究就是使用ArcGIS对时态数据进行动态展示。

3 疫情数据动态可视化设计

3.1 动态可视化表达的目标要求

主要指的是在或长或短的时间发展过程中，地理时空对象的属性或形态发生的离散或连续的衍变历程。而相较于传统的空间数据，疫情数据又增添了时间维度，这也使疫情数据在储存、数据操作、数据结构以及数据语义理解等方面均存在复杂性。由于疫情数据在时空和地理方面都存在动态性，故而对其的可视化展示，也同样是根据时间衍变来不断对地理信息数据加以更新的动态过程。与此前的可视化地图和地理信息相比，动态可视化技术对技术的表达成效及应用方法提出了更高的要求，具体主要包涵了以下四方面：

（1）动态效果:时空数据最显著的特点在于，它可以清晰展现出时空数据的衍变历程，并表现动态状况在时间衍变过程中的周期性、次序性以及趋势性，进而实现动态成效。这种动态成效是在时间衍变过程中，对时空历程加以拣选后所产生的近似性效果，也同用户对动态状况的感知相同。

（2）可交互性:交互主要指的是计算机和人进行交互的过程，可按照用户需求来完成对可视化技术的应用而非单纯依照计算机程序来展示数据，这也同样是科学可视化发展的重要标志。可交互性可以帮助用户感知和观察地理时空的衍变，而目前研究者也开发出了不同界面的人机交互方法，进而使人机在信息沟通和感知方面的能力得到了增强。

（3）可回溯性:时空数据当中包涵了十分全面的历史数据，这也是相较于静态数据，时空数据所蕴含的优势。对时空数据的历史状况加以回顾，是实现动态可视化的重要保证。它的作用除了对历史场景加以再现外，也同样要对不同阶段的历史状态加以比对，进而保证用户可清楚了解到发生的动态变化及历史的状况。

（4）平滑流畅:动态可视化重点是要从数据库当中调取和访问相关时空的数据，同时根据事件的衍变来体现相应的时态变化数据。因此动态可视化的实现有赖于高校提取和检索相关数据的技术，这也将增强动态可视化的技术体验。

3.2 时空过程动态可视化方法

（1）时间轴动画：根据相应的时间跨度，根据时间轴的逆向或正向方式来展现不同区域的地理实体的衍变历程，这也同样是人们研究时空衍变最为有效和直观的技术方法。用户可通过时间轴动画，制定动画的起始与结束阶段，并根据时间对应的数据库，将特定时间所对应的数据库加以关联，并对变化历程中的播放方向和时间范畴加以限定，进而加入到时空筛选计算当中。[20]。

（2）多时态对比：首先明确即将进行对比的特定时间点，而后再采用多是口的模式，对相同区域中不同时态的地理实体差别进行清晰的展示。这也将对人们对区域变化和发展的研究产生关键作用。对用户所要查询的特定时间，应当根据时空筛选机制，从过程库、历史库和现势库当中获取信息，共同组成相应时空的版本库。而后再将版本数据加以可视化调整。在用户指定了n段时间以后，则会相应的出现n段时间场景的数据，而将这些数据分别对应到不同的视口中后，可同时呈现出不同时态的场景数据，同时也可发现不同视口中的数据主要由相同的漫游奇来进行控制，进而实现了相同视角、相同为之的观察和蛮有，进而可充分比较同一地区中发生的变化。

（3）实体历史回溯：根据地理实体作为研究目标，并对地理实体的实体ID等检索条件为基准，重点在数据库中查询不同时空范畴中实体的状态和存在方式，并有效呈现特定实体在历史演变过程中的变化状况的方法。

3.3 动态可视化设计

（1）研究设计原则

对疫情数据的动态反映，主要是为了能够让人们及时地查询到疫情的时空分布状况，并用可视化的方式对疫情动态加以呈现，而在实现这一目标的过程中则可采取多种思路、方法和原理来展现疫情数据的更新。在设计时，主要应当重视如下几方面的问题：

①根据研究的方向具体明确研究的需要。研究的最终目标决定了研究结果的主要方向，研究结果需要帮助公众更简单、直接的理解和分析数据，了解研究所表达出的信息。如果研究设计过于复杂，非专业人员不能很好的使用，则该研究就失去了意义。

②可确保搜集的资料和数据的准确性与全面性。

③方便用户们进行设计交互。此系统本身拥有较强的交互性，也便于客户加入到制图工作当中，在用户们进行操作与判断的过程中，可以充分满足自身的个性化服务需求。

④动态地图显示友好，动态化展示方式多样。友好清晰的设计更有利于公众快速了解想要获取的信息，多样化的展示也能够满足更多人的需求，也能让公众从多角度了解所需信息。

（2）研究设计目标

新冠肺炎疫情数据动态可视化的目的是为了研究地理信息系统与信息可是话技术的结合，故而本文除了要充分阐述信息可视化的目标，即对多元化的数据加以分析，使数据中呈现的客观规律、特征以及隐藏的信息等加以明确表现，同时还应当运使GIS技术，使之同信息可视化技术相融合，进而有效发挥GIS对非空间信息加以可视化展现，以及对空间信息进行充分发掘的能力，使之在地图上更好的做出展示。

（3）研究设计

针对新冠肺炎疫情数据的特点以及对地图显示的需求，该研究主要包括以下内容:疫情地图浏览、疫情数据的动态显示等。

①研究的基本内容：疫情地图浏览、疫情数据在地图中动态显示、用其他方法展示疫情相关数据的信息等。

②研究要能直接的表达数据的变化。对于信息的可视化，用数据的的变化传递信息是一种常用的方式，动态的可视化方式可以非常直观的将这种变化呈现给公众，所以要使疫情数据随着时间变化在地图上动态展示。

3.4 项目可行性分析

通过对国内外研究现状的查询和了解，并对现行研究内容进行了分析和总结，影响可行性的几类要素主要包涵了：

（1）技术可行性：此项目应当通过windows来进行具体运行，并使用ArcGIS来完成绘图，同时计算机上仅需下载ArcGIS软件，至少包括ArcMap与ArcCatalog，不需要大型的系统软件和应用软件来支持。在人员配置上，需了解GIS相关知识并会使用ArcGIS，综上，研究该项目具有技术可行性。

（2）系统经济可行性：该项目作为非盈利项目没有后续销售收益，但该项目的实现有助于之后做进一步研究。

（3）法律可行性：该项目研究所使用工具和技术不违反法律。

（4）扩展可行性：该项目寿命在5年以上，将根据未来需求进行扩展到更多领域。

（5）运行可行性：该研究考虑公众要快速获取信息，尽量做到界面美观，直观，易于了解信息。

综上，该项目具有可行性。

4 基于ArcGIS的动态可视化实现过程

本研究使用的是疫情期间公开的确诊数据，以全国各省份地理位置为范围，利用ArcGIS中的时态GIS工具——时间滑块来将确诊数据动态的展示出来。这样的可视化方法能让地图中的确诊数据更直观、丰富和细致的阐释各地疫情的严重程度和发展变化，这对全国疫情增长的趋势做出了可视化的动态疫情图。使得公众可以发现随着时间的推移，新型冠状病毒在全球和全国的蔓延态势，直观的发现中国疫情的拐点。使得公众可以结合时事政治，了解国家的不同的措施对本国疫情控制的影响。

4.1 数据准备

我们可通过各种平台的公众号、网站以及线上平台中获得疫情的报告地图，并发现这些平台已对疫情进行了可视化的展现。所以网上可以有多种方式获得数据，卫健委所下达的疫情报告是相对官方的数据，各地卫健委官网上均反馈了有关信息，不过这种数据还不能够完全作为研究全国疫情的依据，并且卫健委的通告基本上是文字的形式还需要自己处理。想要获取全球各个国家的数据还可从WHO（World Health Organization）官网获的。另外还可凭借已有的开源项目获取数据，如GitHub上的开源项目，这个项目的记录从2019年12月1日开始，每日精确到国家、省、市的确诊、疑似、治愈、死亡人数。2019-12-01至2020-01-02数据来自asycns提供的实验室确诊数据。2020-01-02至2020-01-10数据无变化。2020-01-10至2020-02-06数据来源是国家、各省、武汉市卫生健康委员会的疫情通告。之后的数据是从今日头条界面上收集的。数据以CSV格式存储在版本库中，同时提供JSON及EXCEL格式数据。

该研究数据是从2020年2月5日开始，到2020年8月6日结束。该数据描述的是全国每日新增确诊的数量。此数据囊括了不同日期、不同省份地区每天的病情变化情况，且数据在进行实时更新，故而在研究过程中，每天都应对应相应的字段，而每天的字段命名格式为yyyymmdd，数据类型为文本。

4.2 数据的连接与转置

将获取到地确诊数据与地图数据利用“连接”功能进行“连接”。由于数据是动态演变的，需要每天的矢量面都有一个记录。而且因为数据量大，所以利用ArcGIS软件的工具箱中的“转置字段”工具，生成一个结果包含“省”、“DATE”、“num”字段的属性表，“省”的数据类型为文本，“DATE”的数据类型为日期，“num”的数据类型为长整型。最终总共6255条数据。结果片段如图2所示：

　　图2 数据处理后的部份表格

　　4.3 动态图生成

选中处理完成后的数据图层，并打开“属性”，在“时间”标签里选中“在图层中应用时间”的复选框，继而在加入时间数据以后，明确其时间属性，而后再借助ArcMap来加入不同时间段的数据。继续对“时间”标签下其他内容进行编辑。对“图层时间”进行点击，同时选定“结束和开始的时间字段”，若时间被某个特定的属性图层所收藏，那么要应用“不同要素拥有单个时间字段”；若要素的起始和结束时间分别为两个不同的字段所储存，那么则应采用“不同要素拥有开始和结束的时间字段”，在此过程中，不同的时间段通常会展现出不同的要素，同时也主要由结束和起始字段的时间值来决定。本研究选择“每个要素具有单个时间字段”。对步长和时间加以调整，并根据固定的时间段对实况数据加以搜集。而时间步长还可对石台数据的相隔距离加以定义，并可运用时间滑块来查阅特定间隔的有关数据，设置结果如图3所示：

　　图3 图层属性编辑效果

　　在“工具”中打开“时间滑块”编辑器，它可按日期显示数据，时间滑块与瞬时地图效果如图4与图5所示。另外“时间滑块”还可导出为视频，以便储存和查看，导出格式为avi，如图6所示。

　　图4 时间滑块效果

　　图5 动态图效果

　　图6 疫情动态地图视频

　　4.4 创建图表

在地图的动态展示的基础上，加入其他方式的补充展示，可以帮助公众更快速、直观的了解和获取所需信息。本研究加入图表的来展示每日确诊数量的情况，这是一个连续、不断变化的完整过程。利用ArcMap中的“视图—图表—创建图表”功能生成图表，用Y轴表示省份，X轴表示每日新增确诊数量。结果如图7所示。

　　图7 图表效果

　　4.5 疫情动态地图

最终效果如图8所示。打开时间滑块后，通过对时间轴的移动，使我们能在地图和图表中看到2020年2月5日-2020年8月6日中国各省份确诊人数的变化。通过动态地图，我们可以直观的看到中国在疫情发生的前期，确诊人数一直在快速增长，尤其是湖北省的确诊人数增长最快。

　　图8 疫情动态地图最终效果

　　结论

新冠肺炎疫情数据的可视化在这场“战疫”中展现了它的优点和作用，它可以高效、实时地向用户们传递疫情的相关信息，并在帮助管理者制定决策、提升群众疫情防控理念、总结疫情的特征以及传达疫情讯息等方面产生关键效用。新冠疫情数据可视化的形式多样，而它与地理信息系统中的时态GIS相结合，让数据动态的显示。数据的动态可视化能让用户更快速地获取想要了解的信息，并提高用户分析多维时序数据的效率。本文论述了时空数据动态可视化与时态GIS相关内容。另外本文也试图把信息可视化同GIS的相关技术融合起来，进而使GIS系统可以充分发挥对费空间信息进行可视化展示，以及充分发掘空间信息的能力，让新冠肺炎疫情数据能在地图上直接的动态化展示。当然这个研究不是完美的，它还有很多不足之处需要改进：

（1）数据不够丰富。本研究对新冠疫情肺炎数据的动态可视化只选取了全国各省的每日新增数据，所以对信息的展示不够全面。

（2）本研究仅基于ArcGIS地理信息系统平台进行动态可视化，不能让大众都直接的接触最终结果。交互功能不够完善。

本研究仅仅是对新冠肺炎疫情数据的动态可视化，未来可以在此研究的基础上对其他数据进行动态可视化，以满足大众各方面的需求,除此之外未来还需进一步研究的内容：

（1）丰富数据的内容，达到使用多项数据对事件进行全面展示，并能进行相关分析，并作出预判。

（2）实现数据实时更新，并作出动态可视化图。

（3）增加用户交互功能，让用户获取他们所想要的信息。

参考文献

[1]马璇.警惕家庭聚集感染传播[N].深圳特区报,2020年02月02日，A06.

[2]刘谨萍. 基于时态GIS的统计地图动态可视化研究[D].西南交通大学,2015.

[3]刘纪平,常燕卿,李青元.空间信息可视化的现状与趋势[J].测绘学院学报,2002(03):207-210.

[4]张志强，刘昊，任晓亚，张雪，冯志刚.关于 COVID-19 疫情全球大流行趋势预测之观察.[EB/OL].[2020-01-12].https://mp.weixin.qq.com/s/D4zULLSZSOUHHxxr_RbTjw.

[5]World Health Organization.Clinical management of severe acute respiratory infection when Novel coronavirus (2019-nCoV) infection is suspected:Interim Guidance. [EB/OL]. [2020-01-12]. https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/clinical-management-of-novel-cov.pdf?sfvrsn=bc7da517_2.

[6]应申,窦小影,徐雅洁,等.新型冠状病毒肺炎疫情可视化进展与分析[J].地球信息科学学报,2023,23(2).[Ying S,Dou X Y,Xu Y J,et al.Visualization of the epidemic situation of COVID-19[J].Journal of Geo- information Science, 2023,23(2).]DOI:10.12082/dqxxkx.2023.200301.

[7]WHO Director-General’s remarks at the media briefing on 2019 2019-nCov on 11 February2020[EB/OL]. [2020-02-11]. https://www.who.int/dg/speeches/detail/who-director-general-s-remarks-at-the-media-briefing-on-2019-ncov-on-10-february-2020.

[8]National Health Commission of the People’s Republic of China.Notice of the National Health Commission of the People’s Republic of China (No.1,2020)[EB/OL].[2020-01-20].http://www.gov.cn/xinwen/2020-01/21/content_5471158.html.

[9]裴韬,王席,宋辞,刘亚溪,黄强,舒华,陈晓,郭思慧,周成虎.COVID-19疫情时空分析与建模研究进展[J].地球信息科学学报,2023,23(02):188-210.

[10]Huaiyu Tian, Yonghong Liu,et al.An investigation of transmission control measures during the first 50 days of the COVID-19 epidemic in China[J].Science,Vol. 368, Issue 6491, pp. 638-642.

[11] Ma Si.AI used in the battle against the novel coronavirus outbreak[N].China Daily，2020年 2月 6日.

[12] 倪彬彬.浅谈大数据可视化[J].福建电脑.2018,34(11),101-102.

[13]陈为，张高，鲁爱东.数据可视化的基本原理与方法 [M].北京:科学出版社，2013.

[14]北京大学光华管理学院深圳分院.北大统计学团队解读25国抗击疫情成绩单.[EB/OL].[2020-05-20].https://www.mbachina.com/html/bdghszyjy/202005/232260.html.

[15]L. Q. Fan.Epidemiological and clinical features of the 2019 novel coronavirus outbreak in China.[EB/OL].[2020-02-10]. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.10.20021675v1.

[16]陈根.新冠病毒R0上升，群体免疫终成泡影.[EB/OL].[2020-04-16].https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_6986804.

[17] Addis Ababa.Without adequate protection, estimates show that over 300,000 Africans could lose their lives due to COVID-19 -ECA report[R].Ethiopia:The EconomicCommission for Africa,2020[8] 赵丽，赵思聪.运用大数据打赢疫情防控阻击战[N].法制日报,2020年 02月 04日.

[18]John McCormick.How AI Spotted and Tracked the Coronavirus Outbreak[N].The Wall Street Journal,2020年 2月 5日.

[19] Moritz U. G. Kraemer.The effect of human mobility and control measures on the COVID-19 epidemic in China[J].Science.01 May 2020.Vol. 368, Issue 6490, pp. 493-497.

[20] 汪汇兵,唐新明,欧阳斯达,李忠.地理时空过程动态可视化表达的目标与实践[J].测绘科学,2013,38(06):85-87.