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地理空間資訊助研新冠疫情 (鄧淑明博士)

By on August 27, 2020

本文作者鄧淑明博士,為香港大學建築學院、工程學院計算機科學系及社會科學學院地理系客席教授,為《信報》撰寫專欄「科網人語」。

香港近月爆發第三波新型冠狀病毒疫情,源頭不明個案甚多,令人擔憂。(路透資料圖片)

香港近月爆發第三波新型冠狀病毒疫情,源頭不明個案甚多,令人擔憂。(路透資料圖片)

香港近月爆發第三波新型冠狀病毒疫情,源頭不明個案甚多,令人擔憂。因此,喜見香港理工大學獲政府撥款進行相關研究,其中包括運用地理資訊系統(GIS)建立新冠病毒基因數據庫,透過全基因組測序,加上分析患者的發病時間、位置和外遊紀錄,希望找出社區傳播源頭。

有南韓學者指出,地理空間數據以每年20%的速度增長,故藉此研究傳播性疾病如新冠肺炎亦愈來愈普遍,例如:

一)時間與空間

內地一群學者早於今年2月已運用千多宗確診病例,分析患者年齡性別等特徵,以及曾到訪過的地方和時間,冀找出病毒迅速傳播的路徑、各省比例、武漢人跟非武漢人的分別,還有是否接觸過野生動物等,論文刊於國際權威醫學期刊《新英倫醫學雜誌》。

其後,美國、伊朗、南韓、巴西、以色列、意大利、西班牙、印度和巴基斯坦等地學者,都紛紛採用該分析方法研究本土病例。

運用地理資訊系統建立新冠病毒基因數據庫,加上分析患者的發病時間、位置和外遊紀錄,有望找出社區傳播源頭。(法新社資料圖片)

運用地理資訊系統建立新冠病毒基因數據庫,加上分析患者的發病時間、位置和外遊紀錄,有望找出社區傳播源頭。(法新社資料圖片)

二)醫療、社會及地理

‧護士數目多的地方,新冠死亡率會較低?一份全球研究證實了這個假設。

‧虛擬世界的友誼延伸至現實的疫情?美國一份研究對比兩個遭肺疫重創的縣和其他城市,發現兩個地區居民在Facebook上列為友好者眾,相互之間傳染的機會也較大,這有助流行病學家預測散播風險。

‧跟海洋的距離、緯度、人口密度、空氣污染水平、過去幾個月的天氣變化(包括溫度、濕度、風速、降雨日數等),哪些因素與疫情相關?以55個意大利城巿為對象的研究認為,病毒可能會在空氣質素不佳、風速慢和遠離海洋的地方加速散播。

研究認為,病毒可能會在空氣質素不佳、風速慢和遠離海洋的地方加速散播。(路透資料圖片)

研究認為,病毒可能會在空氣質素不佳、風速慢和遠離海洋的地方加速散播。(路透資料圖片)

三)預測分布

透過分析污水,有助偵查哪裏有隱形患者,雖然不能取代個人檢測,但卻是一個快捷便宜的方法協助評估地區病毒和患者的數量。這個方法之前曾運用於甲型肝炎的全民監察之中,現時,荷蘭、美國及澳洲的研究也證實能應用於新冠疫情。

以德國為例,其每日平均個人檢測量達10萬,屬歐洲最高水平,然而,要讓當地8300萬國民全數接受驗測一次,需時至少3個月,而且所費不菲,單是試劑便估計要花12.5億美元。可是,如果從該國近萬間污水處理廠着手,每個測試套裝平均15美元,總支出僅14.5萬美元,並可在一兩天內得出結果。

香港部分地區如慈雲山早前出現不少確診個案,若用上述方法檢驗該區每座大廈的污水,或可排除沒有帶菌者的大廈,使居民安心,當局也能更有效地分配個人檢測的資源。

檢驗每座大廈的污水,或可排除沒有帶菌者的大廈,使居民安心,當局也能更有效地分配個人檢測的資源。(中通社資料圖片)

檢驗每座大廈的污水,或可排除沒有帶菌者的大廈,使居民安心,當局也能更有效地分配個人檢測的資源。(中通社資料圖片)

(編者按:鄧淑明博士最新著作《你未來就緒嗎?》現已發售)

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