国际资讯|用于评估和映射COVID-19危害风险的开源程序
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编译：冷润茗
审校：王芙蓉，朱浩然
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我看到的大多数COVID-19地图通常都是按国家划分的，这意味着它们在每个地理单元中是均匀分布的。还有一些使用点状符号的其他地图。然而，问题是这些点通常是相互重叠的。另一方面，这种方法增大了信息的空间分辨率和颗粒度。
大多数其他COVID-19地图或应用程序通常只关注确诊或死亡病例，而不太注重对潜在风险的量化。例如，如果你浏览一些最新的地图，你会发现像印度和尼日利亚这样人口众多的国家疫情还没有大规模爆发，然而仅是其那庞大的人口就增加了风险性。
这就是为什么我开发了一个可定制的开源程序，使用最新数据评估COVID-19危害风险映射的原因。这是一种以地理方式评估COVID-19危害风险的非常简单的方法。然而，它不是完全准确的，需要谨慎使用。理想情况下，应该由数据专家、地理流行病学家以及其他卫生专业人员和决策者对其进行审查调整，以便对该流行病有全面的了解。
目的与逻辑
该程序基于开源方法，其他用户可以访问所有代码和数据，并可以根据自己的条件自定义地图。程序员和数据专家可以在这些代码的基础上进行构建，用额外的数据和方法增强代码，使其在向公众提供信息和潜在的决策方面更有用处。该程序运行在一个基于危险风险方法的简单逻辑之上。在灾害研究中，通常认为灾害风险=灾害量级x脆弱性。
灾害量级在一定程度上是已知的，可用当前确诊病例、死亡病例和康复病例的某种函数来估计。另一方面，脆弱性可以由易受疾病影响的人数来定义，它是人口的函数。
至于危害性部分，可以用世界各地收集的确诊病例和死亡病例来构建。此外，脆弱性部分可以借助1km人口网格。人口网格已经下载，聚合到10km分辨率并纳入了存储库中 (ppp_2020_10km_Aggregated.zip)。
评估风险
确诊病例和人口的乘积提供了一种风险衡量方法，但由于世界各地的对于病例的检测并不统一，死亡人数这一数据可能更为可靠，死亡人数与人口数的乘积是第二个风险分量。最后，即使目前还没有确诊病例，人口越多，感染风险也会呈指数级增长。这就是为什么人口的平方会产生第三个风险分量。
在程序中，每个风险分量位于0到1000范围内，然后根据a+b+c/2计算总风险。这是对风险进行量化的第一次尝试，理论上，应将若干因素（如温度、连通性和人流、现有政策、医疗系统类型、经济状况、社会隔离程度等）纳入这一映射。
程序流程
程序从covConst.py文件中读取所有常量和文件名。程序的结果可以简单地通过改变变量（比如低通滤波器的尺寸）来改变。covid19RiskMap.py程序从约翰·霍普金斯安全工程协会（Johns Hopkins CSSE）的COVID-19（2019-nCoV）数据存储库中提取COVID-19数据。然后创建一个包含确诊病例和死亡病例及其纬度/经度的.shp文件。它还为确诊病例和死亡病例创建了两个栅格文件。由于创建的栅格文件具有相对精细的空间分辨率，因此使用高斯低通滤波器对这些栅格进行处理，以获得更有意义的空间分布（基本上是将确诊病例和死亡病例分布到相邻像素）。
在此过程中，地理参照将消失，因此必须重新分配。该程序会调整人口网格的大小，因为栅格计算是由NumPy完成的，这意味着数组需要具有相同的大小。将每个栅格读入NumPy，并执行上述运算。结果被保存为名为“covid risk.tif”的栅格文件。
可视化
屏幕截图使用了ArcGIS Pro，但是用QGIS这样的开源解决方案也可以很容易地部署。最终的解决方案可以在Jupyter笔记本上实现可视化的功能。理想情况下，用户可以在浏览器上缩放最终地图的各个部分。
翻译整理者
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