“疫情地图”的前世今生( 二 )
香港城市环境气候图 | 参考资料[10]基于城市环境气候图 ， 研究者们还绘制出了高解析度的香港城市污染PM10浓度分布地图[11]和夏季高温分布地图[12] ， 从而便于大众了解健康暴露风险 ， 以及政府开展干预措施的实施 ， 譬如：巴士站的分布管控、社区中心在高温热浪之下的开放设置等 。
香港PM10浓度分布地图 | 参考资料[11]
香港高温日间和夜间分布地图 | 参考资料[12]疫情地图引发的思考从上面的例子可以看出 ， 每个地图绘制背后都有其不同的出发点和需要达到的目的 。 制作地图的过程其实是对现实三维世界信息的提取和凝练 ， 再以二维图示的方法结合地理空间信息 ， 并通过制图综合和概括 ， 利用数学基础、符号系统、文字注解等手段绘制出来 ，达到直观、形象、易读的视觉效果特点 。
制作地图的过程其实是对现实三维世界信息的提取和凝练 | Pixabay地图初始是为了军事需要而制作的 。 随着地理大发现以及经济活动的兴盛 ， 各种行业也开始产生对专题地图的需求 。 近期的“疫情地图”热 ， 带来了数以亿计的点击率和浏览量 ， 也从侧面反映出地图学作为疫情新闻信息的媒介的重要性 ， 以及图示化信息的直观易懂性 。 疫情地图还被应用在不同的领域 ， 比如人流和物流管控、社区隔离、城市疫情监察和预防控制等等 。截至2019年 ， 我国拥有超过百万人口的城市数量达130个 ， 随着城镇化的推进 ， 未来也许还会有更多超大城市甚至是超大城市群的出现 。 大城市一方面给我们的生活带来便利和多样 ， 但是另一方面对庞大的高密度人口、密集的居住环境、频繁的城际来往、拥堵的交通都使得城市问题趋于复杂化 ， 管理城市也变得极具挑战 。 此次疫情也许会随着时间而被淡忘 ， 但是城市风险管理确是不可以松懈 。此次疫情快速暴发和传播 ， 以及目前的有力管控 ， 都使得我们作为研究者不得不重新审视和重视多学科交叉融合 ， 特别是如何开展公共卫生、环境科学、城市气候、城市规划和管理的跨学科研究 ， 将相关数据与地理空间、时间的信息结合分析 ， 从而在未来及时发现城市问题、避免更大的城市灾难发生 ， 减低民众的伤亡 ， 更好地进行风险与危机管理决策 。
作者：任超编辑：Yuki排版：凝音题图来源：丁香医生参考资料：[1] 俞顺章 [著]灾难：突发公共卫生事件回顾, 上海:上海辞书出版社. 2005.01, 249pp.[2] 王旭东, 孟庆龙 [著] 世界瘟疫史：疫病流行、应对措施及其对人类社会的影响 ， 北京：中国社会科学出版社.2005.6, 278pp.[3] Linda Nash, Inescapable Ecologies: A History of Environment, Disease, and Knowledge (2006) Berkeley: University of California Press, 2006. xiii + 332 pp.[4] Suellen Hoy, Chasing Dirt: The American Pursuit of Cleanliness, Oxford University Press, 1996, pp. 104–13[5]Steven Johnson, The Ghost Map: The Story of London’s Most Terrifying Epidemic- an How it Changed Science, Cities and the Modern World. 2007, Riverhead Books, Reprint[6] John Snow. On the Mode of Communication of Cholera. 1849.[7] Carol Buck. The Challenge of Epidemiology Issues and Selected Readings. Pan American Health Org. 1988: 417–. ISBN 978-92-75-11505-3.[8] CDC. Climate Effects on Health, Third National Climate Assessment’s Health Chapter, (Accessed on 28 Feb 2020), https://www.cdc.gov/climateandhealth/effects/default.htm[9] 任超, 吴恩融 (编著). 城市环境气候图 - 可持续城市规划辅助信息系统工具. 北京: 中国建筑工业出版社. 2012[10] 任超, 吴恩融, & Katzschner, L. (2012). 城市环境气候图的发展及其应用现状. 应用气象学报, 23(5), 593-603.[11] Shi, Y., Lau, K. K. L., & Ng, E. (2016). Developing street-level PM2.5 and PM10 land use regression models in high-density Hong Kong with urban morphological factors. Environmental Science and Technology, 50(15), 8178-8187.[12] Shi, Y., Ren, C., Cai, M., Lau, K. K.-L., Lee, T.-C., et al. (2019). Assessing spatial variability of extreme hot weather conditions in Hong Kong: A land use regression approach. Environmental Research, 171, 403-415. doi: https://doi.org/10.1016/j.envres.2019.01.041
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