【技术实现步骤摘要】
基于流行传染病病毒场的防控系统
本专利技术涉及手机定位、时态GIS、大数据、云计算在流行传染病预防和控制领域的应用，尤其涉及一种基于流行传染病病毒场的防控系统。
技术介绍
传染病爆发的核心就在于它的传染性，能够从一个人直接或者间接的传递给另一个人或者更多的人。应对这类突然爆发的传染病，人类掌握了一种非常古老但是异常有效的办法—那就是隔离。隔离的核心有三条：一是找到和管理传染源。科学家们已经明确新冠病毒就是这次传染病爆发的病原体，而且它能在人与人之间传播，那么将已经患病或者疑似患病者快速识别出来并隔离治疗，就起到了这个作用。二是切断传播途径。作为一种呼吸道病毒，新冠病毒的主要传播途径是通过飞沫传播，但目前人们也无法完全排除其他的传播途径。因此切断传播途径最有效的方法就是避免人群的大规模的聚集和长距离的移动。三是保护易感人群。面对这次新型冠状病毒COVID-19，可以说每个人都是易感人群。中国专利技术专利申请号为201610060508.X公开了一种公开了利用手机轨迹追踪传染源和预测传染病流行趋势的方法，包括步骤：从疾控中心获得新发感染者数据，确定新发感染者；获得所述新发感染者发病前和发病后一段时间内的手机话务数据及其相关基站数据；对所述手机话务数据和相关基站数据在地理信息系统平台上进行新发感染者的轨迹可视化分析；和分析传染病流行的高危区域和人群，预测传染病流行趋势。防控在COVID-19一线的人士最大困惑是：不知道“病毒携带者是谁？有多少人？他们在哪儿？去过哪儿？我们无法...
【技术保护点】
1.一种基于流行传染病病毒场的防控系统，其特征在于，所述防控系统包括依次连接的以空气为媒介的传播传染病城市扩散建模单元，病毒携带人群的时空轨迹数据和感染发病数据的收集、清洗与加工单元，病毒携带者位置语义信息获取单元，病毒携带者为位置中心的病毒分布密度计算单元，病毒携带人群的时间、空间和病毒分布密度数据映射单元，基于时态GIS的流行传染病病毒场云平台构建单元，基于时态GIS的病毒分布密度图的感染风险人群的排查单元，基于时态GIS的病毒分布密度图的健康人群的保护和保障单元。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于流行传染病病毒场的防控系统，其特征在于，所述防控系统包括依次连接的以空气为媒介的传播传染病城市扩散建模单元，病毒携带人群的时空轨迹数据和感染发病数据的收集、清洗与加工单元，病毒携带者位置语义信息获取单元，病毒携带者为位置中心的病毒分布密度计算单元，病毒携带人群的时间、空间和病毒分布密度数据映射单元，基于时态GIS的流行传染病病毒场云平台构建单元，基于时态GIS的病毒分布密度图的感染风险人群的排查单元，基于时态GIS的病毒分布密度图的健康人群的保护和保障单元。
2.如权利要求1所述的基于流行传染病病毒场的防控系统，其特征在于，所述的以空气为媒介的传播传染病城市扩散建模单元，用于对城市区域功能进行划分及空间位置映射，将城市中的每个空间位置功能语义化；
这里首先将城市的主城区分解为区域和区域中的子空间，所述的子空间的功能信息是通过所述的数字地图内容、导航和位置服务解决方案提供商这里获得的；从通信运营商获取基站位置区域识别号码和基站扇区位置标识号码，将所述的区域和所述的区域中的子空间进行映射；
所述的区域，是服务于不同目的的城市地块，将城市划分为农业区、办公区、住宅区、医院、学校、大学、休闲娱乐区不同类型；不考虑对传染病扩散基本无影响的区域，如农业区，将所述的区域映射为七种类型：住宅区、办公区、学校、大学、医院、休闲区和交通区；所述的交通区是一种特别的区域，由可移动的独立空间组成，比如火车车厢、地铁车厢和公共汽车；
所述的子空间，是属于所述区域的一个更小的空间单位，对应到现实生活中的一个个非移动的独立空间，所述非移动的独立空间是一个家庭、或者一个医院病房、或者一个办公室、或者一个休闲娱乐场所、或者一个教室、或者一块绿地；所述的子空间区分室外和室内；所述的子空间的类型由其所在区域的功能类型决定；人们在所述的子空间中进行相应类型的活动，比如居家、住院、工作、休闲娱乐和学习；参考实际数据在每个所述的区域中生成不同类型的所述的子空间，比如一个大学区域可由办公子空间、居住空间、教室子空间、休闲子空间；由此，这里将所述的子空间划分为以下六种类型：居所、办公室、教室、病房、休闲场所、交通子空间；这样每个子空间都具备了相应的语义信息。
3.如权利要求1所述的基于流行传染病病毒场的防控系统，其特征在于，所述的病毒携带人群的时空轨迹数据和感染发病数据的收集、清洗与加工单元；从疾控中心获得所述的病毒携带人群中每个个体的感染发病数据，即各病毒携带者的感染发病数据，包括手机号码及发病时间和被隔离时间，用该手机号码从通信运营商获得所属的病毒携带者从发病前1天和发病后直至被隔离前以时间间隔t的手机话务数据及其相关基站数据，所述的通信运营商如中国移动、中国联通和中国电信，所述的病毒携带者的手机话务数据包括用户触发话务的时间、用户通信业务类型和用户ID号；所述相关基站数据包括与所述手机话务数据相关的基站位置区域识别号码和基站扇区位置标识号码；然后将上述数据加工成用户ID、时刻、空间位置并按时间序列写入时空数据库集，即DATASET1。
4.如权利要求1所述的基于流行传染病病毒场的防控系统，其特征在于，所述的病毒携带者位置语义信息获取单元，根据所述的病毒携带者的空间位置访问所述的城市区域功能划分及空间位置映射单元，得到所述的病毒携带者的空间位置的语义信息。
5.如权利要求3所述的基于流行传染病病毒场的防控系统，其特征在于，所述病毒携带者为位置中心的病毒分布密度计算单元，根据所述的DATASET1中所述的用户ID、时刻、空间位置信息，分别计算每个所述用户ID的为位置中心的病毒分布密度，计算公式如下；
式中，P(i)t为采样时刻t第i个病毒携带者所处的空间坐标，t(i)为采样时刻t第i个病毒携带者在所处的空间坐标所经历的时间，σ为常数，f(P(i)t,t(i))为采样时刻t第i个病毒携带者的病毒分布密度；
进一步，还要考虑到室内外病毒分布密度衰减情况不同，对于室外病毒分布密度不进行累加；对于室内，首先判断采样时刻t第i个病毒携带者所处的空间坐标P(i)t和采样时刻t+1第i个病毒携带者所处的空间坐标P(i)t+1之间的距离ΔD是否小于一个阈值TD，如果满足，就要考虑病毒密度的累加效应；即将采样时刻t+1第i个病毒携带者的残存病毒分布密度f(P(i)t+1,t(i)+Δt)与采样时刻t+1第i个病毒携带者的病毒分布密度f(P(i)t+1,t(i))进行累加；
对于所述的病毒携带者所处的环境是否在室内还是在室外，是根据所述的病毒携带者位置语义信息获取单元所得到的空间语义来实现的；
考虑到经历采样时间间隔Δt的病毒分布密度衰减，将经历采样时间间隔Δt所残存在区域中的病毒分布密度用公式(2)进行衰减计算，
式中，P(i)t+1为采样时刻t+1第i个病毒携带者所处的空间坐标，t(i)为采样时刻t第i个病毒携带者在所处的空间坐标所经历的时间，σ为常数，f(P(i)t+1,t(i)+Δt)为采样时刻t+1第i个病毒携带者的残存病毒分布密度；
然后将上述数据进一步加工成用户ID、时刻、空间位置、病毒分布密度并按时间序列写入病毒分布时空数据库集，即DATASET2。
6.如权利要求1～5之一所述的基于流行传染病病毒场的防控系统，其特征在于，所述的病毒携带人群的时间、空间和病毒分布密度数据映射单元，用于将DATASET2中的数据映射到时态GIS上；
所述的时态GIS在传统GIS基础上增加时间维，把GIS由传统的空间、属性两要素拓展为空间、时间、属性三要素；时态GIS既可以描述和表达病毒场在空间中的分布和形状，也可以描述和表达其随时间的变化，进行时态分析。
7.如权利要求1～5之一所述的基于流行传染病病毒场的防控系统，其特征在于，所述的基于时态GIS的流行传染病病毒场云平台构建单元，面对全国各地每天产生的海量疫情数据的加工处理，就必须采用云计算的方式来实现；各地基层疾病防控中心工作人员通过所述的基于时态GIS的流行传染病病毒场云平台输入病毒携带者感染发病数据；然后通过所述的病毒携带人群的时空轨迹数据和感染发病数据的收集、清洗与加工单元，所述的病毒携带者位置语义信息获取单元，所述的病毒携带者为位置中心的病毒分布密度计算单元，所述的病毒携带人群的时间、空间和病毒分布密度数据映射单元进行云计算，最后自动生成基于时态GIS的流行传染病病毒场。
8.如权利要求1～5之一所述的基于流行传染病病毒场的防控系统，其特征在于，所述的基于时态GIS的病毒分布密度图的感染风险人群的排查单元，用于排查曾经与病毒携带者有过近距离的接触人群，并告知存在着被感染的风险；
首先，根据时态GIS的病毒分布密度图聚焦公共场所的较为封闭空间，所述的公共场所的较为封闭空间主要是火车站、高速路服务区、超市、餐厅、商场、机场、长途客运站、出租车、高铁车厢、公交车、公共卫生间、电梯间，…；在所述的以空气为媒介的传播传染病城市扩散建模单元中已经将所述的区域和所述的区域中的子空间进行了语义化处理；因此，只要从所述的...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。