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高雄氣爆和登革熱爆發地圖視覺化

Method (proposal)
  • 還有1031111....pdf  diff 兩個檔可以找到 日變化 :p 
  • 今天有以里為單位的數據了 只有總量沒有時序 (until 2014/11/12)
  • 確診數有在下降, 不過得看看是否能將到0過冬
  • machine readable data (csv)
  • 徵求伐木工
  •  
  •  

  • 欄位:district (區)、 village (里) 、病例數 、時間 (time)
  • eg: 鳳山區, 一甲里, 43, 2014
  • 視覺化工具:
  • 徵求 javascript 高手
  • Yuren Ju  很 nice 的整理出每個里的 geojson
  • QGIS
Issue:
  • data update?

名詞 (待完善):
  • 預警值: 由過去一段時間的病例數的平均值(3年、5年......)。視疾病特性可能需排除流行期的資料。超過此數值代表疫情進入流行期。
  • 流行閥值:由平均值(預警值)加上一定比例的標準差。超過此值代表疫情進入高峰期。
  • 現階段希望有疾管局針對疫情的所訂定的門檻值資料,如果能有計算方式更好。資料範圍需特別注意,例如是全國/縣市/區/鄉里,還有時間範圍。
  • 或用相似的方式自定門檻值,會與官方不同,但至少也是種依據。
  •  
  • 預期產出 : 作成以下 timeline 地圖
每週定期抓資料, 含各種不同法定傳染病

有沒有辦法找到 高雄水溝蓋的map ?  如果能做水溝蓋的map 再對比 病例發生 , 不知道會不會有相關 ?
   例: 高雄地下管線圖 http://zbryikt.github.io/visualize/kh-pipe/

  • 20141109 unconf lighting talks


  • Fact
2014 高雄氣爆事故
2014年高雄氣爆事故(又稱高雄石化氣爆事件),是2014年7月31日23時至8月1日凌晨間,發生在臺灣高雄市前鎮區與苓雅區的多起石化氣爆炸事件,經初步調查,應為丙烯爆炸所致。截至9月2日,已知有32人死亡、308人受傷,其中包括7月31日晚上約9點,接受民眾報案疑似有瓦斯洩漏而前往援助、調查的消防隊員和環保署毒災應變隊員,並造成至少包括三多一、二路、凱旋三路、一心一路等多條重要道路嚴重損壞。臺灣中油有安管中心可監測高雄市所有石化管線是否有問題(壓力變化)、中油也確實早知道管線有問題,但當高雄市政府消防局119勤務中心多次詢問管線破損的相關狀況時,中油安管中心卻未告知,使原本可能可以阻止的氣爆發生。

2014 登革熱



 Question: 到底氣爆和登革熱有沒有關係 ?

  • 今年東京原宿也罕見地出現登革熱病例,細節與資料待補
  • 國立感染症研究所檢驗後發現,代代木公園與新宿中央公園的患者,體內病毒的DNA排列是一樣的,專家認為不排除是人在擴散病毒。國立感染症研究所所長:「DNA的排列是100%一致的,我們認為是最初發生在代代木公園的(人),把病毒帶到了新宿中央公園。」
  • 公視有話好說中,與會者說日方有在研究是否因為一場大型的東南亞演藝活動,許多東南亞人員入境,而產生疫情

  • Data:
 登革熱 歷年趨勢 : 2014 特別多



Open data: 疾管局 (每週 vs 地區)  "excel data 需要周周更新"



CDC 已經畫了地圖 靜態地圖 (但看不出時序變化)

但是民眾不容易追蹤時間和地區的變化
需要 Better map ! by @Chewei such as "google map" or "Open street map"


高雄登革熱疫情防治整合系統
  • 有每日每區/每里 更新資料 
  • 問題: 用crawler 一天一天爬, data 都可以抓得下來; 但是用官網查, 只要日期拉長, 很快就當掉 server error , 不知道是怎樣 ??
  •  
  • Crawler 

  • CSV 格式
tomstone :https://github.com/t0mst0ne/dengue.kcg   data 放在這個 Repositories中 

  • Data mining 

以下為2014 至今各里的趨勢圖: (縱軸:單日確診 , 橫軸:日期, 顏色:508個里)
  • 2 個peak : (1) 7月底~ 8月中   (2) 9月底 ~ 11月初
  • 其中 2014-07-31 ~ 2014-08-31 單日超過 6 位的里 看起來,都在氣爆附近 
  • 福康里 10
  • 福人里 9 
  • 瑞昌里 10 
  • 福隆里 7 
  • 福地里 7 
  • 山明里 8 => (這個不在氣爆附近, 並且高峰在7/29 就有, 所以這個跟氣爆無關)
  •  
  • 2014.7.1 往後 100 days 累積個案 > 100 位的里 
  • 以下大多不在氣爆區 , 可能跟 9月底到10約初 另一波 疫情 有關
  • 中厝里 148
  • 菜公里 119 
  • 福人里 130 
  • 瑞華里 108 
  • 高松里 125 
  • 南成里 115 
  • 山明里 207

[每日 每里 新確診]



[每日 每里 累積確診]


[ 按區域 , time series, plotly ]

  • Visualization : Trend + Map on server


  • Discussion
  • 可是沒有data ?  還是用這個標就可以 ?
  • 視覺化目的: 
  • 使用 timeline 模式 讓民眾了解今年登革熱爆發和氣爆有關係
  • 看來卡關的是時序資料 是以區域為基礎  (現有的 timemap 不適合直接使用)
  • 和氣爆有沒有關係可能不那麼容易判斷,因為前鎮也是往年盛行的區域
  • 通報數據本身是否看的到,是由那個機構所通報,以此來 mapping ?
  • 在時序圖中呈現時,通報病例會需要消失嗎?例如伊波拉的網頁就是一直加疊上去,舊的病例不會消失
  • 不知道有了里的圖, 是否可以畫更細的圖 , 慕約在excel 上有按cases 多寡把顏色分深淺; 如果也是用streep map 細分然後著色(深淺 => 多寡) 也許也可以; 
  • 可以考慮用 leaflet 畫圖,以 OpenStreetMap 作為底圖 (不過這裡底圖用什麼其實都可以),另一個方案是用 QGIS 產生點陣圖
  • 要怎麼定義顏色,例如說 綠->黃->紅->紫 代表疫情由輕到重,但是threshold要怎麼定?有沒有標準可以follow
  • 0, 1-5, 6-50, 51-150, >151
  • 仔細看過疾管局的網頁,發現他會依照地理區域or時間區間的不同而改變,推測它的顏色只是依照資料範圍內最高值&最低值做一個比例的轉換,例如把畫面轉到北區,即使人數不多也是紅色的。
  •  
  • 我剛剛看到有2個名詞"預警值"&"流行閥值",這比較符合我所想的,例如說黃色=預警,紅色=流行
  • 是否能找到這2個值各是多少?此外未來也可以套用到其他疾病
  • 這個我來問一下 CDC
  •  
  • 做了一個概念頁面,不知道大家覺得如何?
  • 還想到了一些問題,如前面提的著色問題、或是要不要除以人口數or區域面積、如果要導入里的資料或是每日的資料,是否會因為單位資料量太小反而無法呈現效果

  • 超棒!, 如果點選地圖區域(區or里), 下方histogram 圖跟著變(那一區的統計), 也許可以更方便比較, 那一區的趨勢!  官網的都不會有趨勢圖(時間)
  • 如果可以縮到 "里" , 那應該就可以結案了 !!!  
  • 目前是可以點選每個長條來選擇時間點,也就是由histogram 區域控制map區域
  • 如果map可以反過來控制histogram ,那麼要如何回到上一個層級(由'里'回到'區')?
  • 學立委選票地圖新增一個回到上一層的按鈕是一種解法,但是我不太喜歡就是了
  • 如果只做區的層級(區 目前正確性高 ; 里的名字有重複, 還不確定在哪裡可以確認) , 點 map 然後下面histogram 可以限定點的區的data, 應該就可以解決官網無法看長時間趨勢的問題;  
  • 不知為何, CDC 和 這個網站, 地理和時間(time series) 總是湊不在一個頁面, 都得花一些工夫才能找到) 如果可以做到這樣, 那CDC 的所有疾病data 都可以clone 過來 !!
  • 新增檢視區的histogram
  • 超強 ++
  • 搭配不同資料集, 協助找到疾病控制方法
  • 地下管線資料集
  • 地區雨量資料集
  • etc 
  • 民眾可以 "很方便" 追蹤後續發展 (疾管局網站不好查) 
  • 需要更明確的氣爆地圖標示 
  • 民眾為什麼要追蹤 ? 
  • 冬天通常疫情可以控制, 但今年還在上昇 
  • 冬天疫情若無控制, 到隔年會更嚴重 
  • 利用此網站呈現, 協助民眾意識
  • 此模板可應用於其他疫情議題(時間+地理分佈)

人口密度與疫區比較 2014/12/2
高雄的友人跟我聊到,登革熱最嚴重的是三民區,而氣爆是在苓雅區,兩者無關係。
所以就嘗試以人口密度與蚊疫地理分布區做對比,請參考下圖。

圖片中顯示出人口集中的地區以及病例分佈圖是重疊的,
列舉病例人數最高的三民、鳳山、前鎮、苓雅,以及小港五區,
可得出這五區緊密相鄰,並且人口密集,也有捷運相連接的共通點。
最後一點就是,友人稱因大量投藥的關係,高雄的蚊子抗藥性非常強,一般投藥已無效。
  • 人口密度會直接影響登革熱的散波速度是一定的,所以也有稱作都市型疾病,三民區病例遠高於其他區可能是因為在該區"工作"人口密度高,所以散播的也快。另外雖然說蚊子有抗藥性,就算再加上今年碰到4~5年為週期的流行期,總覺得今年還太誇張了點(1998~2014)。人口密度、抗藥性等都是長久存在的原因,無法解釋突然大爆發的現象。氣爆造成病媒蚊孳生環境變多是種可能的解釋,即使氣爆區並非最嚴重區域,但也可能是病人再把登革熱帶到三民區散播。或是說,今年是否有什麼原因造成政府無法準確投藥等???
  • 我還想到了一個東西是今年的氣溫很高,不過還沒做到那麼多,另一個對比的提案就是當地氣溫與感染人數的時間比。我有做過氣爆管線與紅色區塊的重疊圖,管線就跟捷運線一樣;但是早在氣爆發生以前,感染人數就很多了。另外有一個很重要的原因也是我朋友說的,高雄的流氓議長率領KMT議員們將高達57億的預算砍掉了!但是我無法直接確定這兩件事的關連就是了。
  • 有一個問題還是無法解釋: 為何今年大爆發? 
  • 1. 如果是氣候, 那是否有證據顯示今年氣候和以往不同; 若真的有差, 為何只有在高雄? 
  • 2. 如果是社區老舊, 那為何過去數年滅蚊方式幾年無效?
  • 3. 如果是蚊子抗藥, 那可能要等CDC 研究結果才能確認
  • 4. 我比較擔心是地下水道/管路有新的變化讓蚊子滋生, 剛好以往滅蚊無法滅到; 如果灌海水有效, 那就更值得擔心, 因為灌海水可以一般藥物打不到的地方都填滿; 但是一旦明年連續暴雨, 又變成淡水時, 那整個地下管路又將成為新的培養環境; 
  • 我倒是有一個比較不同的想法: 因為氣爆區域下水道被破壞,讓蚊子的棲息地改變,使得往年(可能有針對下水道噴藥)的滅蚊方式成效不彰?
  •  

資料來源:
1. wiki高雄人口分布示意圖2009:
2. 疾管署傳染病統計:

氣候變遷及今年氣象與發病時間的比對
依據氣象局的資料做了一些整理,溫度變化的部分是5月到6月瞬升5度,雨量部分也是5、6月比去年明顯增加,濕度部分今年4~5月是最高點。
接著看疾管局發病日的表格,在第20年週(5月)的時候發病人數開始持續出現,在第24年週(6月)開始增加。目前資料並不多,希望可以陸續增加。
  • 各人假設先天因素是由於5月起的氣溫驟升以及雨量多致使濕度出現歷年最高,人為因素就是特定五區居住和工作人口密集,最後加上地理因素--即管線老舊遇上高溫多雨潮濕等。人口密集、高溫潮濕、管線老舊三種因素重疊可得出指定區域發病人數居高的假設。
  • 關於管線爆炸與疫情擴散的關係是可以成立的,爆炸時間是2014/7/31,也就是第31年週,在第33年週時感染人數由137增至233人,以苓雅區居冠,往後有可能在鄰近地區交叉繁衍。可以注意的是在9月份雨量驟減加上濕度下降,在第38年週前後感染人數開始倍數成長。以上是個人推論,希望可以找出一些原因。
  • 根據 HUIWEN 的氣候資料, 2012-2014 年的溫度和雨量差異不大, 因此氣候條件相同, 但2014發病特多, 這一點就值得思考; 是否有其他因素造成2014大爆發?  如果以蚊子生態來思考, 應該是2014出現了非常適合蚊蟲繁殖的環境, 並且之前的滅蚊方式無法解決
  • 如果CDC能提供歷年來蚊蟲抗藥性的資料會更有趣 ( CDC 都會定期抓蚊子, 這件事我以前幹過), 假使歷年來抗藥程度比率都一樣 , 那抗藥性也就不能解釋今年大爆發,  剩下就要去找為什麼多了這樣多適合蚊子滋生的環境....
  • 有沒有可能跟去年日月光排汙水改變生態有關呢? 雖然工廠是在楠梓區,並不在三民區旁邊。
  • 若以境外移入的觀點看,三民等五區人口中外勞比例占多少?或者該區人口去東南亞國家旅遊受感染再回來?
  • 我會想深入的可能就是三民五區域,因為那五個區域的發病人數是最高的,可能研究人口分布吧。前提是要有資料。
  • 再回到日月光工廠汙水事件,汙水排進後勁溪並影響地下水,如果捷運管線與地下燃氣管線是交叉的,有可能受汙染的水就這樣擴散,或者蚊蟲生物產生變化。晚點再來做圖片。 
公視訪問諸位專家: 
  • 今年6月底以前, 因為容積獎勵終止, 所以大型建案開工;外圍都已經清乾淨, 但因為建案多, 地下室鋼管積水 !
part 4 https://www.youtube.com/watch?v=mXpK6jV5YpI#t=3088 新加坡經驗: Evidence based policy making , task force 
Finally : 公共衛生教育失敗 , 需改進 

高雄大型建案與工地資料
  1. 需要釐清:公共建設、建築工地、空地,與登革熱病媒蚊孳生的實質關聯性,是什麼?
  1. 與登革熱病媒蚊相關的工地與空地,初步歸納有以下可能:
  • 尚未申請建照,也就未開工,可能就是一片空地、養地、等待拆除...
  • 已申請建照,未開工
  • 已申請建照,已開工,或因故停工
  • 已申請建照,施工完成,尚未申請使用執照
  • 已申請建照,施工完成,已申請使用執照,實際上尚未使用,呈現為空屋、閒置狀態
  1. 國外類似主題地圖:https://buildingeye.com/ 正在營造中的建築物的資訊,美國部分城市。

  • Big Data in infectious disease
  1. Using Web Search Query Data to Monitor Dengue Epidemics: A New Model for Neglected Tropical Disease Surveillance http://www.plosntds.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pntd.0001206 
 2. Big Data Opportunities for Global Infectious Disease Surveillance 
  簡單講, 就是利用分析歷史資料 + 即時資料 => 即時更新 risk map => 找到新病源聚集區 => 找到為何聚集 => 趕緊採取措施 ; 然後讓以上過程自動化
  
  • Open data in infections disease
  1. 提供即時資料下載, 供市民皆可使用
  1. 讓更多人可以分析研究提供對疾病控制更有用的方式


待整理
與登革熱病例間具顯著意義的氣候因子: 
當週及前一週之平均相對溼度、平均溫度
當週之降雨百分比、平均日照率
摘自

[吳佩芝、陳佩綉、郭浩然、龍世俊,2004,氣候變遷對台灣居民傳染性流行性疾病健康風險之影響,成功大學環境醫學研究所、中央研究院地球科學研究所研究計畫報告]
[ 張筱玲、賴淑寬,2006,氣象資料於疾病監測之應用,行政院衛生署疾病管制局95年度科技研究發展計畫報告]  
[中央氣象局 MOTC -CWBCWBCWB-99 -2M -13 計畫報告]


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