实时计算 · 2020年04月07日

全球疫情实时监控——约翰斯·霍普金斯大学数据大屏实现方案

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霍普金斯大学的全球疫情分布图

根据约翰斯·霍普金斯大学的最新数据显示,截止北京时间4月5号9时,全球累计报告确诊病例已达 134万+,死亡74000+ 。

在霍普金斯大学的全球疫情分布图中,非常直观的呈现了全球疫情的分布情况,数据也非常的实时准确。最近一段时间约翰斯·霍普金斯大学发布的数据也经常出现在各媒体报道中,那么这些数据来源是哪里呢?这么炫酷的实时监控大屏又是如何实现的呢?

一、数据来源

约翰斯·霍普金斯大学 (官网地址: https://systems.jhu.edu/

为了应对这种持续不断的公共卫生紧急情况,约翰斯·霍普金斯大学系统科学与工程中心就制作了“全球新冠病毒扩散地图”,用于实时可视化和跟踪报告的病例。并与1月22日首次公开。

在地图开放之初,从1月22日至31日,整个数据收集和处理都是手动进行的。在此期间,通常每天早上和晚上进行两次更新。

随着疫情的发展,手动录入已经不能实现,于是在2月1日的时候采取了半自动化的实时数据流策略,这个阶段主要对接的数据是丁香园的数据(丁香园疫情数据:https://ncov.dxy.cn/ncovh5/vi... 结合了丁香园和国外的一些数据基本可以做到数据的实时更新。

而这些数据来源于包括对于在线新闻服务发布的消息的实时监控,也有仪表盘的直接通信,根据疫情地图首页介绍,数据主要来自世界卫生组织、美国疾控中心、欧洲疾控中心、Worldometers.info网站、BNO通讯社、美国各州各地区卫生部门以及中国卫健委、“丁香园”网站等等。

对于收集到的数据都是免费提供的,目前这些数据已经开源在Github中:https://github.com/CSSEGISand...

已有近两万Star。

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二、可视化方案

得益于手动收集与自动更新相结合的发布方式,相较于美国疾控中心官方和部分媒体每日公布一次的方式,约翰斯·霍普金斯大学的数据基本实现了实时更新。

数据的来源通过手动和自动获取的方式已经基本可以做到实时更新了,接下来就是数据展示的问题了。

将这些数据可视化的方案有很多,下图就是我们经常会见到的

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全球疫情监控大屏

具体网址:https://www.arcgis.com/apps/o...

据该网站统计,每天都有十几亿的访问量,这也看到了大家对于实时的数据重视。

这个大屏其实是一个交互式的仪表盘,有着不同维度的统计展示,也可以做一些简单的筛选。

这套仪表盘是由美国环境系统研究所公司(esri)开发研制的一套ArcGIS系统。

GIS是地理信息系统,基于地图做一些统计分析。而这套ArcGIS系统就是一个GIS平台,ArcObjects包含了许多的可编程组件,从细粒度的对象(例如单个的几何对象)到粗粒度的对象(例如与现有ArcMap文档交互的地图对象)涉及面极广,这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。

官网地址:https://www.esri.com/zh-cn/home 这其实是一套商业化软件。

不过为了帮助公共卫生机构和其他组织快速响应COVID-19,Esri通过免费订阅六个月的ArcGIS Online和ArcGIS Hub Basic,免费提供了ArcGIS Hub冠状病毒响应模板。该模板包括用于快速部署ArcGIS Hub环境的示例,材料和配置。ArcGIS Hub是一个框架,可用来构建您自己的网站,可视化疫情分布情况,有兴趣的同学可以关注一下:https://www.esri.com/en-us/di...

以下是官网给出的集成方案:

1、如何获取数据

因为约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心(CSSE)已在下方发布了仪表盘,我们可以参照其在首页的说明获取数据源

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2、展示数据

首先启动webmap图层 网址如下 https://www.arcgis.com/home/w... 打开上方的链接后,点击右上角的“修改地图”。放大以使地图看起来像这样:

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接下来,将底图更改为中性,例如“浅灰色画布”底图或“深灰色画布”底图。暗色的底图在操作中心或其他带有很多监视器的房间中效果更好。

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3、数据选择器

该地图使用点符号显示了COVID-19病例,该点的大小基于已确认病例的数量。单击图层上的“更改样式”选项,其中九个不同大小中的每个都有可能表示的值范围。

图例为已确认病例的分级符号分类

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4、设置颜色

许多COVID-19病例的地图都将一种颜色(红色)用于已确诊的病例,另一种颜色用于恢复期(绿色或其他更积极的颜色),而第三种颜色用于死亡(例如白色或黑色)。

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5、保存地图

最后我们在网络地图上点击“另存为”,就可以将设置好的地图保存,我们可以设置更多的交互方案让我们的地图变得更有意义。

更多实时流式计算相关技术博文与科技资讯,欢迎关注实时流式计算,获取新冠疫情分布数据集请在公众号后台回复 数据集

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