全球疫情實時監控——約翰斯·霍普金斯大學資料大屏實現方案

實時計算發表於2020-04-07

file

霍普金斯大學的全球疫情分佈圖

根據約翰斯·霍普金斯大學的最新資料顯示,截止北京時間4月5號9時,全球累計報告確診病例已達 134萬+,死亡74000+ 。

在霍普金斯大學的全球疫情分佈圖中,非常直觀的呈現了全球疫情的分佈情況,資料也非常的實時準確。最近一段時間約翰斯·霍普金斯大學釋出的資料也經常出現在各媒體報導中,那麼這些資料來源是哪裡呢?這麼炫酷的實時監控大屏又是如何實現的呢?

一、資料來源

約翰斯·霍普金斯大學 (官網地址: systems.jhu.edu/)

為了應對這種持續不斷的公共衛生緊急情況,約翰斯·霍普金斯大學系統科學與工程中心就製作了“全球新冠病毒擴散地圖”,用於實時視覺化和跟蹤報告的病例。並與1月22日首次公開。

在地圖開放之初,從1月22日至31日,整個資料收集和處理都是手動進行的。在此期間,通常每天早上和晚上進行兩次更新。

隨著疫情的發展,手動錄入已經不能實現,於是在2月1日的時候採取了半自動化的實時資料流策略,這個階段主要對接的資料是丁香園的資料(丁香園疫情資料:ncov.dxy.cn/ncovh5/view…) 結合了丁香園和國外的一些資料基本可以做到資料的實時更新。

而這些資料來源於包括對於線上新聞服務釋出的訊息的實時監控,也有儀表盤的直接通訊,根據疫情地圖首頁介紹,資料主要來自世界衛生組織、美國疾控中心、歐洲疾控中心、Worldometers.info網站、BNO通訊社、美國各州各地區衛生部門以及中國衛健委、“丁香園”網站等等。

對於收集到的資料都是免費提供的,目前這些資料已經開源在Github中:github.com/CSSEGISandD…

已有近兩萬Star。

file

二、視覺化方案

得益於手動收集與自動更新相結合的釋出方式,相較於美國疾控中心官方和部分媒體每日公佈一次的方式,約翰斯·霍普金斯大學的資料基本實現了實時更新。

資料的來源通過手動和自動獲取的方式已經基本可以做到實時更新了,接下來就是資料展示的問題了。

將這些資料視覺化的方案有很多,下圖就是我們經常會見到的

file

全球疫情監控大屏

具體網址:www.arcgis.com/apps/opsdas…

據該網站統計,每天都有十幾億的訪問量,這也看到了大家對於實時的資料重視。

這個大屏其實是一個互動式的儀表盤,有著不同維度的統計展示,也可以做一些簡單的篩選。

這套儀表盤是由美國環境系統研究所公司(esri)開發研製的一套ArcGIS系統。

GIS是地理資訊系統,基於地圖做一些統計分析。而這套ArcGIS系統就是一個GIS平臺,ArcObjects包含了許多的可程式設計元件,從細粒度的物件(例如單個的幾何物件)到粗粒度的物件(例如與現有ArcMap文件互動的地圖物件)涉及面極廣,這些物件為開發者整合了全面的GIS功能。

官網地址:www.esri.com/zh-cn/home 這其實是一套商業化軟體。

不過為了幫助公共衛生機構和其他組織快速響應COVID-19,Esri通過免費訂閱六個月的ArcGIS Online和ArcGIS Hub Basic,免費提供了ArcGIS Hub冠狀病毒響應模板。該模板包括用於快速部署ArcGIS Hub環境的示例,材料和配置。ArcGIS Hub是一個框架,可用來構建您自己的網站,視覺化疫情分佈情況,有興趣的同學可以關注一下:www.esri.com/en-us/disas…

以下是官網給出的整合方案:

1、如何獲取資料

因為約翰·霍普金斯大學系統科學與工程中心(CSSE)已在下方釋出了儀表盤,我們可以參照其在首頁的說明獲取資料來源

file

2、展示資料

首先啟動webmap圖層 網址如下 www.arcgis.com/home/webmap… 開啟上方的連結後,點選右上角的“修改地圖”。放大以使地圖看起來像這樣:

file

接下來,將底圖更改為中性,例如“淺灰色畫布”底圖或“深灰色畫布”底圖。暗色的底圖在操作中心或其他帶有很多監視器的房間中效果更好。

file

3、資料選擇器

該地圖使用點符號顯示了COVID-19病例,該點的大小基於已確認病例的數量。單擊圖層上的“更改樣式”選項,其中九個不同大小中的每個都有可能表示的值範圍。

圖例為已確認病例的分級符號分類

file

4、設定顏色

許多COVID-19病例的地圖都將一種顏色(紅色)用於已確診的病例,另一種顏色用於恢復期(綠色或其他更積極的顏色),而第三種顏色用於死亡(例如白色或黑色)。

file

5、儲存地圖

最後我們在網路地圖上點選“另存為”,就可以將設定好的地圖儲存,我們可以設定更多的互動方案讓我們的地圖變得更有意義。

file

更多實時流式計算相關技術博文與科技資訊,歡迎關注實時流式計算,獲取新冠疫情分佈資料集請在公眾號後臺回覆 資料集

file

相關文章