geographic information system

Đại học Y Dược Tp.HCM :: Khoa Y tế Công cộng Đại học Y Dược Tp.HCM :: Khoa Y tế Công cộng

GISGEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM● Sinh hoạt khoa học chuyên đề lần 5

Đại học Y Dược Tp.HCM :: Khoa Y tế Công cộng

Nội dung

1. Giới thiệu GIS, dữ kiện sử dụng

2. Giới thiệu trình bày dữ kiện không gian

3. Giới thiệu phân tích không gian

4. Sử dụng Quantum GIS trình bày dữ kiện không gian


GISGiới thiệu

Đại học Y Dược Tp.HCM :: Khoa Y tế Công cộng Đại học Y Dược Tp.HCM :: Khoa Y tế Công cộng

NHẤT CỰ LI“Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things”

Waldo Tobler. Economic Geography (1970:236)


GIS: là gì?

● hệ thống dùng mô tả các đặc tính địa lý nhằm trình bày và

phân tích thông tin liên quan

● được xem là một hệ thống thông tin mạnh nhất vì có tác dụng

tổng hợp kiến thức từ nhiều nguồn khác nhau (qua các lớp

trong bản đồ)

● hấp dẫn vì mang đến nhận thức thông qua xem hình ảnh

● kết hợp giữa công cụ trực quan - dùng bản đồ để truyền đạt

và hiển thị - và các phân tích thống kê mạnh và các mô hình

có cơ sở khoa học.


GIS và YTCC

YTCC(1) tập trung vào sức khỏe cộng đồng hơn là cá nhân

(2) tập trung vào phòng ngừa hơn là điều trị

(3) can thiệp chủ yếu ở mức bối cảnh chính sách

hơn là riêng lẻ.

GIS

...


Lịch sửDr. Snow vẽ tay bản đồ và phân tích vị trí các ca chết do tả và các bơm nước ở London 1850s.


Hiện nay Chuyên ngành

Tin học YTCC (PH informatics)

Phát triển các hệ thống thu thập và hiển thị thông tin

Phát triển các phương pháp phân tích


GISĐặc điểm


Dữ kiệnThông tin dạng lớp:

Đường giao thông

Tình trạng sử dụng

đất: dân cư, khu công

nghiệp, rừng,...

Các vùng hành chính

Hồ nước và sông suối

Cao độ và địa hình

Hình ảnh vệ tinh


Dữ kiệnThông tin dạng tập hợp• Điểm tọa độ• Đường ranh

giới• Các dạng hình

học• Các chú thích,

nhãn


Dữ kiệnThông tin dạng mành:• Hình vệ tinh• Cao độ• Tình trạng sử

dụng đất


Dữ kiệnThông tin đặc

tính và mô tả:

–Mã số

–Địa chỉ

–Tọa độ

–Số ca bệnh

–Tổng dân số

–…

Tham chiếu địa lý và hệ tọa độ

Tọa độ gốc Tọa độ được xử lý

WGS-84 VN-2000 UTM zone 48N

lat: 14.871666 lon: 108.6577964

N14 52.300 E108 39.468


GISPhương pháp trình bày


Các dạng trình bày thông tin phổ biếnBản đồ vùng (Pattern)

Dự báo dịch sốt rét tại Nam Phi, màu đậm hơn cho tỷ suất cao hơn

Bản đồ vùng nóng (Heatmap)

Phần trăm người lớn có nguy cơ cao đái tháo đường tại làng Towner


Các dạng trình bày thông tin phổ biến

2D 3D


Các dạng trình bày thông tin phổ biến…

Tạo vùng đệm Tạo vùng phân cắt


GISPhân tích không gian


Để trả lời cho các câu hỏi• Tóm tắt thông tin:

• Trung tâm nằm ở đâu?• Địa điểm nào dễ tiếp cận nhất?• Hướng nào là chủ yếu?• Các đặc điểm phân tán, tập trung hay liên kết như thế nào?• Có xu hướng theo phương hay không?

• Xác định các cụm có ý nghĩa thống kê• Điểm nóng nằm ở đâu? Điểm lạnh? Tính cụm có mạnh không?• Giá trị ngoại lai ở đâu?• Các nguồn lực nên phân bổ như thế nào là tốt nhất?• Nơi nào cách xa với vấn đề nhất?


Để trả lời cho các câu hỏi• Đánh giá chung các đặc điểm không gian

• Các đặc tính không gian có khác nhau?• Có thay đổi theo thời gian?• Các lớp không gian có diễn tiến giống nhau?• Có tương quan không gian giữa các lớp?

• Mô hình hóa mối liên quan• Có tương quan với nhau? Mạnh như thế nào? Có ổn định giữa các

khu vực khác nhau?• Yếu tố nào có thể góp phần tạo ra kết cuộc? Nơi nào sẽ có thể xảy

ra kết cuộc giống như vậy?• Yếu tố nào có ảnh hưởng mạnh nhất?• Các đặc điểm có thể thay đổi như thế nào? Cần phải chuẩn bị gì?• Tại sao một địa điểm lại là điểm nóng? Điểm lạnh?


Các bước tiến trình phân tích không gian

1. Xây dựng mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

2. Thu thập, sắp xếp và chuẩn bị dữ kiện phân tích.

3. Xây dựng mô hình phân tích.

4. Phân tích và tạo kết quả.

5. Khám phá, đánh giá, vẽ biểu đồ, tóm tắt, diễn giải, trình bày hiểu và phân tích các kết quả.

6. Kết luận, ghi nhận kết quả.

7. Trình bày kết quả và các phát hiện.


Phân tích không gian

Quá trình mô hình hóa, chuyển hóa kết quả bằng xử lý vi tính, kiểm tra và diễn giải kết quả của mô hình.


Z-score và P-value


GIS: PHÂN TÍCH KHÔNG GIANTóm tắt thông tin


Trung tâm ở đâu?

Dữ kiện cần được xử lý (projected) trước khi tính.

Dân số tập trung ở đâu và có thay đổi theo thời gian hay không?

Trung bình:

Tình bằng điểm trung bình giá trị tọa độ x và y dựa trên thang đo Euclidean hoặc Manhattan

Trung vị:

Tính bằng thuật toán để tìm điểm có khoảng cách Euclidean nhỏ nhất tới các đặc điểm khác. Ít bị ảnh hưởng bởi giá trị ngoại lai


Địa điểm nào dễ tiếp cận nhất?Chốt cấp cứu mới nên được đặt ở đâu?

Vị trí trung tâm

Xác định điểm nằm trung tâm nhất của các điểm, đường, đa giác.


Hướng nào là chủ yếu?Hướng gió chính vào mùa hè?

Trung bình hướng tuyến tính

Xác định trung bình hướng, độ dài, và trung tâm của nhiều vec tơ


Phân tán, tập trung, liên kết như thế nào?Có xu hướng theo phương không?

Chủng bệnh nào có phân bố rộng nhất?

Hướng phân bố của các vùng quặng là gì? Các quặng này tập trung ở đâu?

Khoảng cách tiêu chuẩn

Đo lường mức độ tập trung/phân tán quanh trung tâm trung bình địa lý

Hướng phân bố

Hình bầu dục để tóm tắt khuynh hướng tập trung, phân tán và cả hướng tuyến tính.


GIS: PHÂN TÍCH KHÔNG GIANXác định các cụm có ý nghĩa thống kê


Điểm nóng nằm ở đâu? Điểm lạnh? Tính cụm có mạnh không?Giá trị ngoại lai ở đâu?Phân bổ nguồn lực như thế nào là tốt nhất?Nơi nào cách xa với vấn đề nhất?

Đâu là ranh giới rõ nhất giữa vùng giàu và nghèo?

Đâu là vùng có đa dạng sinh học nhất và chất lượng sinh thái tốt nhất?

Đâu là vùng có đặc điểm bất thường ở HCM?

Vùng nào có tỷ lệ mắc ĐTĐ cao bất thường?

Các cơn đột quỵ xảy ra vào ban ngày có cùng đặc điểm không gian với nhưng ca ban đêm?

Nên di dân đến đâu?

Phân tích Điểm nóng (Hot spots)

Tạo ta dữ kiện được hiệu chỉnh, xác định các điểm nóng có ý nghĩa thống kê bằng thống kê Getis-Ord Gi*

Phân tích cụm và ngoại lai

Tạo ra dữ kiện được hiệu chỉnh, xác định điểm nóng, lạnh và ngoại lai bằng thống kê Anselin Local Moran's I


GIS: PHÂN TÍCH KHÔNG GIANĐánh giá chung các đặc điểm không gian


Các đặc tính không gian có khác nhau?Có tương quan không gian giữa các lớp?

Loại bệnh nào tập trung theo khu vực nhất?

Chủng vi rút nào phân tán giữa các khu vực nhiều nhất?

Tự tương quan

Đo lường tự tương quan không gian dựa trên thông tin vị trí và giá trị đặc tính bằng thống kê Global Moran's I

Trung bình gần nhấtTính điểm I gần nhất dựa trên khoảng cách trung bình từ mỗi điểm đến điểm gần nhất xung quanh nó


Có thay đổi theo thời gian?Các lớp không gian có diễn tiến giống nhau?

Giàu và nghèo tăng hay giảm sự cách biệt không gian?

Bệnh có cố định tại địa phương theo thời gian hay đang lan sang các vùng lân cận?

Biện pháp cô lập bệnh có hiệu quả hay không?

Phân bố không gian có của bệnh có phản ánh phân bố không gian của dân số nguy cơ?

Tập trung cao/thấp

Đo lường mức độ tập trung cụm bằng thống kê Getis-Ord General G.

Phân tích cụm không gian đa khoảng cách (Ripley's K Function) xác định liệu các đặc điểm hoặc các giá trị của liên quan đến đối tượng cho thấy mức tập trung cụm có ý nghĩa thống kê hay phân tán.


GIS: PHÂN TÍCH KHÔNG GIANMô hình hóa mối liên quan


Mô hình hóa mối liên quan• Có tương quan với nhau? Mạnh như thế nào? Có ổn định

giữa các khu vực khác nhau?• Có mối liên quan giữa trình độ học vẫn và thu nhập? Mối liên quan

này có giống nhau ở các khu vực khác nhau?• Bệnh có tăng khi ở gần với nguồn nước?

• Yếu tố nào có thể góp phần tạo ra kết cuộc? Nơi nào sẽ có thể xảy ra kết cuộc giống như vậy?• Các biến số nào có thể giải thích tỷ lệ tai nạn giao thông cao?• Vùng nào nên được bào vệ để giảm mắc bệnh lao?


Mô hình hóa mối liên quan• Yếu tố nào có ảnh hưởng mạnh nhất?

• Yếu tố nào là yếu tố tiên đoán mạnh nhất trong mỗi khu vực có tỷ lệ tai nạn cao?

• Các đặc điểm có thể thay đổi như thế nào? Cần phải chuẩn bị gì?• Nơi đâu là điểm nóng mại dâm? Biến số nào dự đoán hiệu quả

lượng người hành nghề mại dâm? Dự kiến nhu cầu cho các đáp ứng khẩn cấp?

• Tại sao một địa điểm lại là điểm nóng? Điểm lạnh?• Tại sao tỷ lệ mắc ung thư lại quá cao trong một vùng nhất định? Có

vùng nào mà người dân liên tục chết trẻ? Tại sao?


Các mô hình thống kê không gianCó mối liên quan giữa trình độ học vẫn và thu nhập? Mối liên quan này có giống nhau ở các khu vực khác nhau?

Bệnh có tăng khi ở gần với nguồn nước?

Các biến số nào có thể giải thích tỷ lệ tai nạn giao thông cao?

Vùng nào nên được bào vệ để giảm mắc bệnh lao?

Yếu tố nào là yếu tố tiên đoán mạnh nhất trong mỗi khu vực có tỷ lệ tai nạn cao?

Nơi đâu là điểm nóng mại dâm? Biến số nào dự đoán hiệu quả lượng người hành nghề mại dâm? Dự kiến nhu cầu cho các đáp ứng khẩn cấp?

Tại sao tỷ lệ mắc ung thư lại quá cao trong một vùng nhất định? Có vùng nào mà người dân liên tục chết trẻ? Tại sao?

Bình phương tối thiểu (Ordinary Least Squares - OLS)

Mô hình hồi quy tuyến tính OLS được dùng để mô hình hóa hay dự đoán biến số phụ thuộc trên tập hợp các biến độc lập.

Mô hình hồi quy hiệu chỉnh địa lý

Geographically Weighted Regression

Một loại mô hình hồi quy tuyến tính mô hình hóa sự biến thiên mối liên quan không gian


Vấn đề y đức• Chú ý đến tính bảo mật và riêng tư

• Cần gộp thông tin để trình bày trên toàn vùng để giúp tránh bị nhận diện.

• Thay đổi thang đo để giấu bớt thông tin về nhận dạng.• Các yếu tố có thể giúp nhận diện (như tên đường) nên loại bỏ để

giúp tránh nhận diện được vị trí chính xác.


Tóm lại• “Use of GIS in public health is an application area still in its

infancy.• Like most new applications,

• there is a lot of promise,• but also a lot of pitfalls that must be avoided…”

Wikipedia


Công cụ

ArcGIS

• Bản 1 người dùng $1,500• Kết nối và vẽ với Google

Earth (cần bản quyền Google Earth)

• Công cụ phân tích có sẵn và đa dạng

Quantum GIS

• Miễn phí• Nhập trực tiếp hình vệ

tinh vào Qgis• Công cụ phân tích hạn

chế, cần tải về từng gói, nhưng được đóng góp liên tục bởi người dùng


Sử dụng QGIS• Cài phần mềm• Tách tỉnh, huyện, xã mong muốn• Vẽ các ca bệnh tại theo Tỉnh, Huyện, Xã.• Sử dụng chức năng tạo vùng đệm cho các ca bệnh• Sử dụng chức năng tạo vùng đệm cho các dòng suối


Kết quả

Vùng đệm suối Vùng đệm ca bệnh (0.0005)

geographic information system

Education