使用 ArcGIS Pro 分析 COVID-19 风险
检查数据
首先，您将下载 ArcGIS Pro 工程包并浏览数据。
- 下载 COVID-19 风险数据包。
- 双击已下载的 COVID19RiskData.ppkx 文件以在 ArcGIS Pro 中打开该工程。
注：
如果您没有 ArcGIS Pro 的访问权限或者 ArcGIS 组织帐户，请参阅软件访问权限选项。
- 在内容窗格中，右键单击 HKG Constituency Data 图层并选择属性表。
该表包含 431 个香港分区（也称为选区）的数据。 数据包括人口统计和空间信息，可用于评估疾病传播、COVID-19 易感性以及医疗资源短缺的风险。
工程包括多个图层：
- 使用丰富工具添加了 Total Population 2018、Pop Density per SqKM 2018、Seniors (60+) per 1000 people、2018 Tobacco: Index 和 2018 Purchasing Power: Index 字段。
- 对于 2018 Tobacco: Index 和 2018 Purchasing Power: Index 字段，小于 100 的值低于香港的平均值，而大于 100 的值则高于平均值。 由于 COVID-19 是一种呼吸系统疾病，因此烟草指数将有助于识别风险，而购买力指数将有助于确定收入和贫困水平。
- Healthcare Resource Index 字段反映了医院的床位数量，并反映了选区应对及治疗 COVID-19 病例的能力。
- 根据道路网络的连通性计算了 Spatial Interaction Index 字段。
- Relative Case Distance 字段将指示从每个选区的中心点到最近 10% 模拟 COVID-19 病例的距离（以米为单位）。
- 关闭表。
-
在内容窗格中，选中 Target Risk 图层以将其打开。
- 右键单击 Target Risk 图层，然后选择属性表。
Target Risk 图层的属性与 HKG Constituency Data 图层的属性相似。 但是，Target 图层中的值是在整个香港发现的最坏情况的值。 其中包括人口密度最高值、每千人中老年人的最高数量、烟草指数最高值、购买力最低值等。 这些最坏情况的值将用作目标，针对该目标对所有其他选区进行排名以确定风险。
- 关闭表。 取消选中 Target Risk 图层。
- 在内容窗格中，打开 Cases (Simulated) 图层。
2020 年 1 月 22 日至 2020 年 2 月 23 日，香港共有 71 例已知 COVID-19 病例。 已在本练习中对与每个病例相关的位置和日期进行了虚拟化。
绘制传播风险地图
疾病传播最大可能位于人口稠密和空间交互较多的位置。 您将使用相似性搜索工具，通过人口密度变量和空间交互指数来创建传播风险地图。
- 在功能区上，单击分析选项卡。 在地理处理组中，单击工具按钮。
将出现地理处理窗格。
- 在地理处理窗格中的搜索栏中，输入相似性搜索，然后按 Enter 键。 在结果列表中，单击相似性搜索工具以将其打开。
该工具将根据属性值来确定与输入要素最相似和最不相似的候选要素。 您将使用它来确定与最坏情况 Target Risk 要素最相似的选区。
- 在相似性搜索工具窗格中，对于要匹配的输入要素，选择 Target Risk 图层。 对于候选要素，选择 HGK Constituency Data 图层。
- 对于输出要素，键入 Transmission_Risk。 对于结果数，输入 0。
注：
如果要匹配的输入要素和候选要素参数值均为线或面，则折叠输出转点参数将指定是否将输出要素参数的几何折叠至点，或者是否要匹配输入要素的原始几何（线或面）。 折叠输出转点参数仅在 ArcGIS Pro Advanced 中可用。 了解有关相似性搜索参数工具的详细信息。
通过将结果数量设置为 0，可以指示该工具对所有候选要素进行排名。 接下来，您将选择感兴趣的属性。 对于传播风险，您将选择人口密度和空间交互指数字段。
- 对于感兴趣属性，选中 Pop Density per SqKM 2018 和 Spatial Interaction Index。
您还需要将 ID 字段追加到输出。
- 展开其他选项并选中 ID。
- 单击运行。
工具随即开始运行，并将新图层添加到地图中。 将从 1（与最坏情况要素最为相似）到 431（与最坏情况要素最不相似）对每个选区进行排名。 颜色较深要素的人口密度和空间交互的值与 Target Risk 图层中的相应值最相似。 您可以将最高风险区域与 COVID-19 病例的模拟位置进行比较。
在与地图最暗区域相关联的位置，最重要的是尽量减少传播（例如鼓励使用口罩、增加洗手台数量、取消大型团体活动以及发布有关减少传播的最佳做法的信息）。
在传播风险最高的地区，还有哪些其他做法可能有效？ 是否有您所在社区独有的做法、政策或措施？
绘制易感性风险地图
许多感染 COVID-19 的人将出现轻度症状，并且大多数人将完全康复。 大多数儿童和成年人的康复情况良好，但老年人、慢性疾病患者或涉及吸烟等其他健康负面因素的人死亡率较高。 当大量易感人群居住在人口稠密的地区时，风险将会增加。 您将使用相似性搜索工具创建一个风险地图，用于显示死亡率最高的位置。 由于您已在上一步中使用了该工具，因此仅需调整一些参数即可。
- 在相似性搜索工具中，对于输出要素，键入 Susceptibility_Risk。
- 对于感兴趣属性，选中 Seniors (60+) per 1000 people、2018 Tobacco: Index 和 2018 Purchasing Power: Index。 保持 Pop Density per SqKM 2018 处于选中状态，并取消选中 Spatial Interaction Index。
从之前运行该工具起，应正确设置其余字段，包括输入要素、候选要素和结果数量。
- 单击运行。
工具随即开始运行，并将新图层添加到地图中。 与传播风险图层类似，易感性风险图层将根据其与每个感兴趣属性的最坏情况值的相似性对每个选区进行排名。 对于地图上颜色较深的选区，可能每千人中的老年人更多，烟草消费量更高，并且购买力更低。
在与地图最暗区域相关联的位置，最重要的是尽量减少对最脆弱人群的影响（限制进入养老院、建立隔离中心、限制旅行以及在家工作）。
哪些其他的工作、策略或干预措施可能有助于降低最脆弱人群的风险？
绘制医疗资源短缺风险地图
另一个关于 COVID-19 爆发的担忧是医疗资源将变得紧张，由此可能会增加爆发的负面影响。 您将再次运行相似性搜索工具以确定医疗资源短缺风险最高的区域。 这次，您将使用 Healthcare Resource Index 字段作为感兴趣属性。 如果患者感染了 COVID-19（从而对医疗资源造成更大的压力），那么作为受影响最严重的患者的代理，您将使用 Seniors (60+) per 1000 people 字段。
- 在相似性搜索工具中，对于输出要素，键入 Insufficient_Resource_Risk。
- 对于感兴趣属性，选中 Healthcare Resource Index。 取消选中 Pop Density per SqKM 2018、2018 Tobacco: Index 和 2018 Purchasing Power: Index。
将仅选中 Seniors (60+) per 1000 people 和 Healthcare Resources Index 属性。
- 单击运行。
工具随即开始运行，并将新图层添加到地图中。 最暗区域是最难以处理最脆弱人群中大量 COVID-19 病例的位置。
如果 COVID-19 开始快速传播，则医疗资源可能很快就会不堪重负。 制定相应计划以增加医疗资源（例如拟建的检疫地点、检测试剂盒、呼吸机、防护服和口罩）将至关重要。
在 COVID-19 肆虐爆发的情况下，对于资源不足的地方，哪些其他的工作、策略或战略将非常重要？ 具体来说，可以提前通过什么措施来应对潜在的大规模暴发？
绘制暴露风险地图
接下来，您将创建一个地图，用于显示 COVID-19 暴露风险最高的区域。 Relative Case Distance 字段是从每个选区质心到最近 10% 所有 COVID-19 病例的汇总距离。 距离大量已知病例较近的选区比距离较远的选区具有更高的暴露风险。
- 在相似性搜索工具中，对于输出要素，键入 Exposure_Risk。
- 对于感兴趣属性，选中 Relative Case Distance。 取消选中 Seniors (60+) per 1000 people 和 Healthcare Resources Index。
仅 Relative Case Distance 为选中状态。
- 单击运行。
工具随即开始运行，并将图层添加至地图中。
现在，即可对 4 个图层的 COVID-19 风险因素进行排名。
绘制风险剖面图
接下来，您将创建一个风险剖面图，其中包含您已分析的所有风险因素。 最终地图将显示在 COVID-19 方面将面临类似挑战的区域，并且可用于制定有针对性的干预措施。 首先，将所有 4 个图层的排名添加至 HKG Constituency Data 图层。 为此，您需要将 4 个排名中每个排名的字段添加至属性表。
- 在地理处理窗格中，单击后退按钮。
- 搜索并打开添加字段（多个）工具。
注：
了解有关添加字段（多个）工具的详细信息。
- 在添加字段（多个）工具窗格中，对于输入表，选择 HKG Constituency Data。 对于字段名称，键入 Transmission_Risk；对于字段类型，选择长整型（32 位整型）。
- 单击添加另一个按钮。
随即显示 6 个新参数。
- 对于字段名称，输入 Susceptibility_Risk。 对于字段类型，选择长整型（32 位整型）。
- 再添加 2 个字段，其中一个字段的字段名称为 Insufficient_Resource_Risk，字段类型为长整型（32 位整型）；另一个字段的字段名称为 Exposure_Risk，字段类型为长整型（32 位整型）。
现在，添加字段工具包含将添加至表中的 4 个新字段。
- 单击运行。
该工具随即运行，并将 4 个字段添加至 HKG Constituency Data 图层的属性表中。
- 打开 HKG Constituency Data 图层的属性表，确认这些字段已添加至表的末尾。
默认情况下，这些字段为空，没有任何值。 您需要将已创建图层中的排名连接到 HKG Constituency Data 图层。 运行相似性搜索工具时，确保将 ID 字段追加到结果中。 您将使用该 ID 字段来执行连接。
- 在地理处理窗格中，单击后退按钮。 搜索并打开添加连接工具。
- 在添加连接工具窗格中，输入以下参数：
- 对于输入表，选择 HKG Constituency Data。
- 对于输入连接字段，选择 ID。
- 对于连接表，选择 Transmission_Risk。
- 对于输出连接字段，选择 ID。
随即针对输入连接字段参数显示一条警告。 此警告指出未创建所选字段的索引，由此可能会降低工具运行速度。 但不管怎样，该工具将快速运行，因此您需要忽略该警告。
- 单击运行。
该工具随即运行并连接该表。 如果您仍然保持 HKG Constituency Data 表处于打开状态，则将看到已添加的多个新字段，而不仅仅是包含排名的字段。
您将计算使用相应排名值添加的 Transmission_Risk 字段，然后移除连接。
- 在地理处理窗格中，单击后退按钮。 搜索并打开计算字段（数据管理工具）工具。
所有排名均位于 1 到 431 范围内，其中 1 为最高风险。 您将反转排名，以使更高的数字对应更高的风险。
- 在计算字段工具中，设置以下参数：
- 对于输入表，选择 HKG Constituency Data。
- 对于字段名称（现有或全新），选择 Transmission_Risk。
- 对于表达式，创建表达式 432 - !Transmission_Risk.SIMRANK!。
该表达式会将排名减去 432，由此导致最高风险排名为 431，最低风险排名为 1。
- 单击运行。
随即计算该字段。 接下来，您将移除连接。
- 在地理处理窗格中，单击后退按钮。 搜索并打开移除连接工具。
- 在移除连接工具窗格汇总，对于图层名称或表视图，选择 HKG Constituency Data。 对于连接，选择 Transmission_Risk。
- 单击运行。
随即移除该连接。 接下来，您将针对其他三个风险图层重复该过程。
- 使用与之前相同的参数运行添加连接工具、计算字段工具和移除连接工具，但替换以下内容：
- 在添加连接工具中，对于连接表，选择 Susceptibility_Risk。
- 在计算字段工具中，对于字段名称，选择 Susceptibility_Risk，对于表达式，输入 432 - !Susceptibility_Risk.SIMRANK! 作为表达式。
- 在“移除连接”工具中，对于“连接”，选择 Susceptibility_Risk。
- 针对 Insufficient_Resource_Risk 和 Exposure_Risk 图层重复此过程。
您已添加的所有 4 个字段均已计算。
- 关闭表。
接下来，您将使用多元聚类（空间统计数据）工具基于 4 个字段对具有类似特征的选区进行聚类。
使用多元聚类工具
多元聚类工具用于创建分组，以使每个组中的值都尽可能相似，并且组本身尽可能不同。
注：
了解有关多元聚类（空间统计数据）工具的详细信息。
- 如有必要，在分析选项卡的地理处理组中，单击工具。
- 在地理处理窗格中，搜索并打开多元聚类工具。
- 在多元聚类工具窗格中，设置以下参数：
- 对于输入要素，选择 HKG Constituency Data。
- 对于输出要素，键入 Risk_Profiles。
- 对于分析字段，选中 Transmission_Risk、Susceptibility_Risk、Insufficient_Resource_Risk 和 Exposure_Risk。
- 对于聚类方法，选择 K 均值。
- 对于初始化方法，选择用户定义的种子位置。
- 对于初始化字段，选择 SEEDS。
SEED 字段（值为 1）用于标记具有最高传播风险、易感性风险和暴露风险的选区。 多元聚类工具是一种启发式工具；它将不断改进以实现最佳结果，但不能保证得到最佳结果。 通过设置种子值，该工具将开始搜索具有极端风险的最佳结果。 这具有效率优势，但是还可以确保您在每次运行该工具时，都能获得完全相同的结果。 当您不使用种子值时，您可能会获得相同的结果，但是与每个组相关联的颜色可能会有所不同（经过交换）。
由于存在 3 个种子，因此该工具将找到 3 个聚类。 这适用于识别高、中和低风险分组。 对于 3 个聚类，您将创建一个高风险分组聚类、一个中风险分组聚类和一个低风险分组聚类。
- 单击运行。
工具随即开始运行，并将新图层添加到地图中。
该工具还创建了一个箱形图，其中包含每个剖面的特征。
- 在内容窗格中，双击多元聚类箱形图以将其打开。
该图表包含的三条线对应于地图上的聚类。 线上的节点将指示每种类别的风险是相对较高还是较低。
由于排名已反转（432 - 排名），因此最大值（位于图表顶部）将表示最高风险。 在本教程示例中，显示为红色的选区在资源不足方面风险第二高，同时是在暴露、易感性和传播方面风险最高的选区。 这些位置应该最优先采取以下干预手段，从而减少人与人之间的交互：孩子停课居家、限制对老年人社区和医院的探望、取消活动以及鼓励在家工作。
蓝色组也应受到关注，因为这些选区的资源不足风险最高，而易感性和传播风险次之。 除了实践社交距离，这些选民还将受益于实施检疫中心和医疗培训计划。
- 将图表关闭。 保存工程。
在本教程中，您分析了面对 COVID-19 大流行时的传播、易感性、医疗资源短缺和暴露的风险。 您还创建了类似风险组的剖面，以便官员计划有针对性的干预计划。
注：
有关针对本教程创建风险分析输入的详细信息，请参阅绘制 COVID-19 风险地图。
您可以在教程库中找到更多教程。
