【2020年4月】BNO 武漢肺炎疫情全球傳播實時數據(及美國、加拿大、澳大利亞、中國州省數據)

2020年4月更新有效鏈接:“Tracking coronavirus: Map, data and timeline”
https://bnonews.com/index.php/2020/04/the-latest-coronavirus-cases/

BNO目前提供了四個國家的省(州)別疫情數據:

美國:https://bnonews.com/index.php/2019/12/tracking-coronavirus-u-s-data/
加拿大:https://bnonews.com/index.php/2020/01/tracking-coronavirus-canada-data/
澳大利亞:https://bnonews.com/index.php/2020/01/tracking-coronavirus-australia-data/
中國:https://bnonews.com/index.php/2019/12/tracking-coronavirus-china-data/


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以下是我最初發的鏈接。目前實施數據圖無法顯示(可能需要注冊才能看),但作爲參考資料仍然有效。

實時數據更新地址:
https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6

来自约翰霍普金斯大学的研究团队曾结合实时数据制作「冠状病毒扩散地图」,数据来自世界卫生组织(WHO)、美国疾病预防控制中心 (ECDC)、中国疾病预防控制中心(CCDC)、中国卫生应急办公室(NHC)和丁香园,将疫情进展通过可视化的方式向公众展示。

研究由约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心的 Lauren Gardner 领衔,团队成员还包括新南威尔士大学的 Aleksa Zlojutro 和 David Rey,以及同在约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心的 Ensheng Dong。

模型

研究团队基于去年 12 月发布的模型「疫情边界控制决策支持框架」做出新的分析,该模型将此次新型冠状病毒肺炎的疫情动态和疫情控制集成至决策支持工具中,以便于在疫情爆发前期通过边境控制从而减轻疫情进一步扩散。

团队采用随机集合种群流行病模拟工具模拟疫情动态,并且在建模过程中考虑边境防范机制(入境检查),其主要用于识别感染者或高危人群。

模型详情:

https://systems.jhu.edu/wp-content/uploads/2020/01/Gardner-JHU_nCoV-Modeling-Report_Jan-26.pdf

以上内容來自:https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-01-29-3
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分享 2020-01-31

6 个评论

别人也给我推荐了这个链接。觉得挺清晰,挺人机工学的。
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面對伊朗,意大利,日本,韓國等世界各國的新局勢,這個鏈接我覺得值得頂一下。希望能有更多人關注。注意健康,注意保護自己。
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刚刚试了页面,好像数据出不来?
https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
这所高校是以医学,医药学专业著称,综合排名基本是仅次于常春藤水平的,还是很有权威性
刚刚试了页面,好像数据出不来?https://gisanddata.maps.arcgis.com/...



我剛剛也發現了。不好意思。我把備用的另外一個數據匯總發在第一行了。 https://bnonews.com/index.php/2020/02/the-latest-coronavirus-cases/
鑒於全球疫情局勢,我更新了相關鏈接。

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