英文原文来源: www.geospatialworld.net

英文原文作者:Amarsh Chaturvedi

编译:李梦瑶

审校:高凌云 林逸文

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从词源学上讲,“地质统计学”一词是基于对自然现象的统计研究而创造的。在20世纪50-60年代的发展阶段,它主要用于监督评定矿藏可采储量。自从采矿工业发展以来,这一研究领域的应用已大幅度扩大:目前其已成为从农业科学到遥感技术等众多领域下空间数据分析的主要工具。在过去的几年里,地质统计学针对空间流行病学领域进行优化,该领域主要研究疾病的空间分布模式、死亡率及潜在致病因子,如环境影响、饮食问题、不良行为、经济因素甚至社会人口因素等。

近年来,地质统计学的相应技术(如变异函数、源头法、随机模拟等)能够对空间模式进行研究,从而帮助确诊病例过多地区的公共卫生官员监控用于筛查和诊断的控制活动(包括医疗服务和资源分配)。

一般而言,用于研究人类健康的数据可归为两大类:个体层面与综合数据层面;前者基于耐心与控制整合,而后者来源于州、区或是个人身份码。由于在传统意义上,这两种数据集都不属于经典空间统计文献所定义的地质统计数据范畴;因此,地质统计学提供了一种替代的方法,用来分析空间点过程和格数据。

· 全局聚类:无预先指定的聚类区域,根据经验推导聚类是否存在。

· 局部聚类:对小规模聚类的存在进行统计评价。

· 焦聚类:一般用于评估聚类周围的预设样例或是环境危害。

以目前蔓延于全球的新冠病毒为例,我们可以结合GIS在流行病学的疾病检测方面的广泛应用,通过绘制迅速演变的疾病病例图,协助各国政府及地方部门监控疫情的分布与传播情况,同时研究出干预措施。当与医学地理和地理统计分析等其他技术和研究方法相结合时,各国政府便能够借助其来评估潜在危险因子并给出相应对策。

流行病学的地质统计分析在这一研究领域中发挥着至关重要的作用,因为它能够考虑到区域变量特征的随机性和特殊结构等方面。地质统计学较现有经验制图的优越性正在为人所认可,我们将有望看到新型技术、分析技术和数据源将如何继续影响和改变这一学科的未来。

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