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高雄氣爆和登革熱爆發地圖視覺化

最後編輯：2015-11-01 建立：2014-11-09 歷史紀錄
Issue-Mapping

 

昕迪 李Method (proposal)

原始資料： http://khd.kcg.gov.tw/Attachment/000001_000401_000001/files/1031112-%E7%99%BB%E9%9D%A9%E7%86%B1%E7%96%AB%E6%83%85%E5%BF%AB%E8%A8%8A.pdf

  • TOM S還有1031111....pdf diff 兩個檔可以找到 日變化 :p
  • 哈: google site search : 登革熱疫情快訊 site:http://khd.kcg.gov.tw/
    昕迪 李今天有以里為單位的數據了 只有總量沒有時序 (until 2014/11/12)
    Tom Shih確診數有在下降, 不過得看看是否能將到0過冬
    Huiwen Yangmachine readable data (csv)
    昕迪 李徵求伐木工
    昕迪 李http://dengue.kcg.gov.tw/KCGDengue/Mobile.aspx 出現這個
    Tom Shih
    Tom Shih

 

  • 昕迪 李欄位：district (區)、 village (里) 、病例數 、時間 (time)
    昕迪 李eg: 鳳山區, 一甲里, 43, 2014

Issue:

 

荔枝名詞 (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。
  • 範例: 腸病毒疫情週報
    荔枝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。
    荔枝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。
    Tom Shih

    TOM S預期產出 : 作成以下 timeline 地圖

TOM S範例 : healthmap.org/ebola/#timeline

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/

 

    CHE L20141109 unconf lighting talks

 

 

    TOM SFact

TOM S2014 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

Wikipedia http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%AA%A8%E7%97%9B%E7%86%B1%E7%97%87

Question: 到底氣爆和登革熱有沒有關係 ?

 

    che wei liu今年東京原宿也罕見地出現登革熱病例，細節與資料待補
    che wei liuhttp://news.tvbs.com.tw/entry/545541
    che wei liu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。」
    che wei liu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

 

    TOM SData:

TOM S 登革熱 歷年趨勢 : 2014 特別多

http://nidss.cdc.gov.tw/SingleDisease.aspx?pt=s&Dc=1&Dt=2&disease=061&d=1&s=determined_cnt&i=all&RK=Y

 

 

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

 

    今年趨勢 http://nidss.cdc.gov.tw/Nidss_Report_Timer.aspx?Pt=s&dc=1&dt=2&disease=061&d=1&i=all&s=determined_cnt&rk=W&Y1=2014&Y2=2014&MW1=1&MW2=46&Area=07&City=07&Town=0&Q=H&mr=1 (excel檔)

 

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

資料來源 : http://dengue.kcg.gov.tw/KCGDengue/Mobile.aspx

  • 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

isacloud https://gist.github.com/youchenlee/bb3e4449b5268e1eec83

mcdlee : https://gist.github.com/mcdlee/8cf459fa3b3c490dc67d

tomstone: https://gist.github.com/t0mst0ne/019ec211dffb954ddf6a

 

    CSV 格式

mcdlee : https://gist.github.com/mcdlee/d550b485b1684e3c33a1

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

 

    Data mining

tomstone : (ipython + nbviewer) http://nbviewer.ipython.org/github/t0mst0ne/dengue.kcg/blob/master/t0mst0ne.dengue.kcg.ipynb

 

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 ]

https://plot.ly/~iamtomstone/2

 

    Visualization : Trend + Map on server

lycheetw : http://lycheetw.github.io/KaohsiungDengueMap/

 

 

    TOM SDiscussion

POMIN W高雄氣爆時序圖 http://timemap.kuansim.com/hychen/kaohsiung-gas-explosion

    Tom Shih可是沒有data ? 還是用這個標就可以 ?

昕迪 李今天有以里為單位的數據了 只有總量沒有時序 http://khd.kcg.gov.tw/Attachment/000001_000401_000001/files/1031112-%E7%99%BB%E9%9D%A9%E7%86%B1%E7%96%AB%E6%83%85%E5%BF%AB%E8%A8%8A.pdf

    TOM S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
    昕迪 李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)
    昕迪 李http://blog.yurenju.info/mlymap/#/ 想學這個 再加上 timeline 資訊
    昕迪 李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
    che wei liu通報數據本身是否看的到，是由那個機構所通報，以此來 mapping ?
    che wei liu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
    Tom Shih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;
    昕迪 李可以考慮用 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
    昕迪 李https://github.com/yurenju/mlymap/tree/master/json/twVillage1982 縣市合併後的 geojson
    荔枝要怎麼定義顏色，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
      Tom Shih 顏色如果按照疾管局 (http://nidss.cdc.gov.tw/NIDSS_DiseaseMap.aspx?Pt=s&dc=1&dt=2&disease=061&d=3&i=all&s=determined_cnt&a=07) 是有建議
        Tom Shih0, 1-5, 6-50, 51-150, >151
      荔枝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。
      荔枝
      荔枝我剛剛看到有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
      荔枝是否能找到這2個值各是多少？此外未來也可以套用到其他疾病
        Tom Shih這個我來問一下 CDC
        Tom Shih
    荔枝做了一個概念頁面，不知道大家覺得如何？
    荔枝http://lycheetw.github.io/KaohsiungDengueMap/
    荔枝還想到了一些問題，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
    荔枝
    Tom Shih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)
    Tom Shih如果可以縮到 "里" , 那應該就可以結案了 !!!
    荔枝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
    荔枝如果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')？
    荔枝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
    Tom Shih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;
    Tom Shih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 !!
    荔枝新增檢視區的histogram
    Tom Shih超強 ++
    kiang以這個版本為基礎延伸了台南版 與全台版
  • 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 ?
  • 登革熱病毒4種subtype, 中2種即可發展為出血性登革熱, 死亡率非常高,目前無解藥（疾管局登革熱介紹頁面）
  • 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
  • CHE L此模板可應用於其他疫情議題（時間＋地理分佈）

 

HUIWEN Y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。

    荔枝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???
    Huiwen Yang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。
    Tom Shih有一個問題還是無法解釋: 為何今年大爆發?
    Tom Shih1. 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?
    Tom Shih2. 如果是社區老舊, 那為何過去數年滅蚊方式幾年無效?
    Tom Shih3. 如果是蚊子抗藥, 那可能要等CDC 研究結果才能確認
    Tom Shih4. 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;
    荔枝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：

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E9%9B%84%E5%B8%82#mediaviewer/File:Population_density_map_of_Kaohsiung_%28Dec_2009%29.svg

2. 疾管署傳染病統計：

http://nidss.cdc.gov.tw/NIDSS_DiseaseMap.aspx?Pt=s&dc=1&dt=2&disease=061&d=3&i=0&s=determined_cnt&a=07

3. 高雄人口數量：http://zh.wikipedia.org/wiki/高雄市

4. 高雄行政區規劃圖：http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/90/Kaohsiung_City_Districts.png

 

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。
  • 數據統計: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1AyGPLZ9xJcBCnieDjzJw9pXvuVbAmGkakffOtDprK0I/edit?usp=sharing
    Tom Shih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
    Tom Shih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....
    Huiwen Yang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。
    Huiwen Yang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?
    Huiwen Yang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。
    Huiwen Yang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。

TOM S公視訪問諸位專家:

part 1 https://www.youtube.com/watch?v=mXpK6jV5YpI#t=1942

  • 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 2 https://www.youtube.com/watch?v=mXpK6jV5YpI#t=2240 氣爆有關?

part 3 https://www.youtube.com/watch?v=mXpK6jV5YpI#t=2548 Defense : 澄清無關

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

CHE L筆記區：有話好說：登革熱大爆發！海水真能鹹死孑孓？

 

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？
  2. 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. 高雄市政府建築執照存根查詢
  2. 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。

 

    TOM SBig Data in infectious disease

  1. TOM SUsing 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

http://www.plosmedicine.org/article/fetchObject.action?uri=info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pmed.1001413&representation=PDF

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

 

    TOM SOpen data in infections disease

  1. TOM S提供即時資料下載, 供市民皆可使用
  2. 讓更多人可以分析研究提供對疾病控制更有用的方式

 

KIANGForecast of Dengue Incidence Using Temperature and Rainfall

 

CHE L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]