أكثر

هل تقنيات الاستيفاء الخاصة مطلوبة لبيانات الطقس؟

هل تقنيات الاستيفاء الخاصة مطلوبة لبيانات الطقس؟


لقد قمت بتنزيل سلسلة من ملاحظات الطقس من وكالة الطقس المحلية - تضم حوالي 1000 نقطة موزعة بشكل غير موحد في جميع أنحاء أستراليا ، مع كثافة أكبر للنقاط الواقعة بالقرب من المناطق المأهولة بالسكان.

أنا مهتم بعرض متوسط ​​درجات الحرارة وهطول الأمطار الشهري (بشكل منفصل) كأسطح ناعمة ، لذلك استخدمت وظيفة Kriging في محلل مكاني (مع القيم الافتراضية) لحساب هذه الشبكة:

[تعديل]

سيتم استخدام الشبكات لأغراض التصور فقط. في خريطة الويب ، سأعرض الشبكات لإعطاء سياق ، لكنني سأسمح فقط بالتعرف على محطات الطقس الفعلية ، وفي هذه الحالة سأعرض القيم الأصلية. أعتقد أن هذا يعني أن دقة الشبكات ليست ذات أهمية قصوى.

أسئلتي:

  • أي من المعلمات الموجودة في أداة Kriging أحتاج إلى فهمها ، من أجل إنشاء استيفاءات ذات مغزى لهطول الأمطار ودرجة الحرارة وعوامل الطقس الأخرى؟
  • هل أحتاج إلى حساب تأثيرات التضاريس (على سبيل المثال ، تأثير المطر Orographic) أم هل تتعامل خوارزمية kriging مع هذا؟
  • هل المحلل الجغرافي هو أداة أفضل لهذا النوع من التحليل؟ (أعتقد أنه مصمم للتعامل مع التحيزات بسبب الجغرافيا)
  • أي شيء آخر يجب أن أكون على علم به لخلق نتيجة ذات مغزى؟

شكرا


  • لا تخبرنا بأي شيء عن استخدام هذه الخرائط. هل تريد فقط إنشاء خريطة؟ هل ستستخدمها كمدخلات نموذجية؟ هذا قد يغير منهجيتك.
  • ما هو الخطأ المقبول للاستخدام الذي تحتاجه؟
  • لا يمكن تضمين التضاريس إلا إذا كنت تستخدمها كمتغير إدخال ، في إجراء يسمى الانحدار kriging. لا أعرف ما إذا كان Arcgis يدعم ذلك ، لكن لا يمكن لـ Arcgis أخذه في الاعتبار إذا لم تقدم المعلومات. في هذه الحالة بالتحديد ، يبدو أن هناك الكثير من نقاط البيانات في المناطق الجبلية ، لذا قد يكون الاختلاف الفعلي صغيرًا.
  • لديك نقاط كافية ، لذلك أفترض أن Arcgis سيكون قادرًا على احتواء varogram معقول. في هذه الحالة ، يكون استخدام المعلمات التلقائية جيدًا (على الأقل أفضل من استخدام ترجيح المسافة العكسي). بالطبع يجب أن تدرك أنه في المناطق التي لديها القليل من الملاحظات ، يكون للتنبؤ هامش خطأ كبير.

دور نظم المعلومات الجغرافية في ممارسة الصحة المهنية: نهج جديد

كيف تستشهد: موسوي نجاركولا س أ ، ميرزاي ر. دور نظم المعلومات الجغرافية في ممارسة الصحة المهنية: نهج جديد ، نطاق الصحة. 2013 2 (3): 116-118. دوى: 10.17795 / jhealthscope-14730.

1 المقدمة

بالتوازي مع تطوير المعرفة في ممارسة الصحة المهنية ، فإن استخدام الأدوات أو الأنظمة المختلفة لفهم أفضل لرسم الخرائط المكانية للتعرضات والأمراض أمر لا مفر منه. يعد نظام المعلومات الجغرافية (GIS) أحد أكثر البرامج المطبقة التي يمكن أن تساعد خبراء حفظ الصحة المهنية. GIS هو منتج شائع لعلوم الكمبيوتر والجغرافيا التي تدمج مجموعة من المكونات ، بما في ذلك الأجهزة والبرامج والبيانات الجغرافية والمستخدمون الجغرافيون وطرق عرض وإدارة البيانات المرتبطة بمواضع مكانية محددة ، وتحليل العلاقة بين البيانات المكانية والنمذجة المكانية العمليات التي تساعد المستخدم في إدارة البيانات وحل المشكلات المعقدة واتخاذ القرار (1 ، 2). لذلك ، فإن استخدام نظم المعلومات الجغرافية في برامج ممارسة الصحة المهنية يمكن أن يلعب دورًا مهمًا من أجل فهم أفضل لمخاطر التعرض واتخاذ القرارات لحل المشكلات (3). إن إنشاء علاقة مكانية في ممارسة الصحة المهنية مثل العلاقة بين الأمراض وتوزيعها في مناطق مختلفة أمر في غاية الأهمية (4 ، 5).

2- نظام المعلومات الجغرافية (GIS)

تسمى المعلومات المتعلقة بالموقع الجغرافي بالمعلومات الجغرافية التي تصف المساحات الموجودة على الأرض (3). تحتوي هذه البيانات بشكل أساسي على ثلاثة أبعاد مهمة: البعد المكاني الذي يجيب على سؤال أين طبيعة الاهتمامات المدروسة التي تجيب على سؤال ماذا وأحيانًا بعد ثالث من الوقت للظواهر الديناميكية التي تجيب على سؤال متى (1) ، 2). لذلك ، يلعب البعد المكاني دورًا رئيسيًا في المعلومات الجغرافية. يتم تعريف موقع الظواهر على الأرض في نظام الإحداثيات الجغرافي على أنه خطوط الطول والعرض الجغرافيين (2). أفضل طريقة لعرض المعلومات الجغرافية هي الخريطة التي توفر من خلال التمثيل البياني إمكانية فهم أكثر فاعلية للمعلومات الجغرافية للمستخدمين (4). نظم المعلومات الجغرافية أو العلوم هي أداة حاسوبية لتحليل ورسم خرائط البيانات المكانية (1-3). GIS ، كمجموعة من البرامج ، هو نظام قائم على الكمبيوتر لإدخال وتخزين ومعالجة وإخراج المعلومات الجغرافية التي تدمج الأجهزة والبرامج والبيانات والمستخدم وطرق حل المشكلة واتخاذ القرار والمساعدة في التخطيط (5). تجعل هذه القدرات من نظم المعلومات الجغرافية أداة قيمة لشرح الأحداث والتنبؤ بالنتائج واستراتيجيات التخطيط في مجموعة واسعة من المؤسسات العامة والخاصة (2).

3. العناصر الأساسية لنظام المعلومات الجغرافية

تدمج نظم المعلومات الجغرافية العديد من العناصر الأساسية الأساسية بما في ذلك: الأجهزة والبرامج والبيانات والمستخدمين والأساليب (1-4). أجهزة GIS عبارة عن جهاز كمبيوتر بالإضافة إلى طابعة وغيرها من الأجهزة التكميلية التي يتم إعداد GIS وتنفيذها وعرضها بواسطة الشاشات أو عمل نسخ ورقية من النتائج (2). تعمل برامج GIS بإصدارات مختلفة (مثل ARC / INFO GIS) على مجموعة واسعة من أنواع الأجهزة ، من الكمبيوتر الشخصي (PC) إلى الكمبيوتر المحمول أو حتى التكوينات الأخرى المتصلة بالشبكة. يوفر برنامج GIS قدرات تخزين وتحليل وعرض المعلومات الجغرافية. Arc-Info و Arc-View نوعان شائع الاستخدام من برامج GIS المتاحة تجاريًا (3 ، 4). يبدو أن بيانات نظم المعلومات الجغرافية هي أهم عنصر في تكامل نظم المعلومات الجغرافية. يجب أن تكون أداة GIS قادرة على تحويل بيانات النقطة إلى بيانات منطقة مستمرة وبالتالي إلى البيانات المكانية والعالمية حسب الحاجة. البيانات الجغرافية والجداول ، والصور من الصور الجوية ، والخرائط هي ثلاثة أنواع شائعة لعرض البيانات في نظم المعلومات الجغرافية (2 ، 3). يتراوح مستخدمو نظم المعلومات الجغرافية من متخصصي نظم المعلومات الجغرافية إلى المستخدمين غير الخاصين مثل خبراء حفظ الصحة العامة والبيئية والمهنية لأغراضهم المختلفة (3). تتضمن أساليب نظم المعلومات الجغرافية خطة الممارسة التنظيمية والإجراءات والقواعد التي تحكم كل منظمة. ولكن يُعتقد أن هناك خمسة مكونات رئيسية لنظام المعلومات الجغرافية بما في ذلك الشبكة والأجهزة والبرامج وقواعد البيانات والإدارة (4). تعتمد شبكة نظم المعلومات الجغرافية بشكل كبير على الإنترنت أو شبكات الإنترانت للاتصال السريع ومشاركة المعلومات الإلكترونية المتعلقة بالطوبولوجيا والجغرافيا وما إلى ذلك (1 ، 2). تشمل إدارة نظم المعلومات الجغرافية جميع الإجراءات والقواعد التنظيمية التي تؤثر على إدارة البيانات وإعداد التقارير ورسم الخرائط على نظم المعلومات الجغرافية (4).

4. وظائف نظم المعلومات الجغرافية

تستخدم GSI طرقًا مختلفة للاستيفاء ، خاصة طريقة الاستيفاء Kriging ، لاستيفاء بيانات النقطة الأصلية وتحويلها إلى منطقة متصلة بدقة كافية وحجم خلية مناسب (2 ، 4). تسمح الخريطة الناتجة عن الاستيفاء بإمكانية تحليل حالة البيانات في أجزاء مختلفة من المناطق المرغوبة على الأرض (4). من الممكن تحديد ومقارنة المناطق المستمرة للفئات المختلفة التي تم الحصول عليها حسب تصنيف الخريطة المعدة (3). أخيرًا ، يتم الحصول على خريطة الكنتورات المرغوبة (خطوط الكنتور) من خريطة البيانات المستمرة باستخدام طرق التحليل ثلاثية الأبعاد المقدمة في نظام المعلومات الجغرافية (4). يمكن نقل الإحداثيات المكانية التي تم الحصول عليها داخل المنطقة المرغوبة بسهولة إلى نظام الإحداثيات العالمي (5).

5. نظم المعلومات الجغرافية في ممارسة الصحة المهنية

في الوقت الحاضر ، تعتبر ممارسة الصحة المهنية واحدة من أهم الاهتمامات في العديد من البلدان الصناعية المتقدمة والنامية. يمكن أيضًا استخدام نظم المعلومات الجغرافية لإدارة البيانات النقطية والسطحية والمكانية والتحليل المكاني والتكوين والتصور ورسم الخرائط في ممارسة الصحة المهنية (6 ، 7). يمكن أن يساعد تطبيق نظم المعلومات الجغرافية في ممارسة الصحة المهنية خبراء حفظ الصحة المهنية على فهم أفضل واتخاذ قرارات لحل المشكلات (8). يعد استخدام خرائط نظم المعلومات الجغرافية في ممارسة الصحة المهنية إلى حد ما نهجًا جديدًا (8). يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية في: مراقبة الضوضاء (8 ، 9) ، فحص فقدان السمع الناجم عن الضوضاء (NIHL) (8 ، 9) ، الإشعاع المؤين وغير المؤين ، تقييم الإضاءة ، التحكم في تلوث الهواء ، نماذج تشتت تلوث الهواء ، انبعاثات الهواء السلوكيات ، والسموم المهنية والبيئية ، وصحة الحيوانات وعلاقتها بصحة الإنسان ، وشبكة تتبع الصحة المهنية ، ورسم الخرائط بناءً على الأنماط التنظيمية ، واتجاهات التعرض مع مرور الوقت ، ونمذجة التعرض ، والسكان المهنيين المعرضين للخطر ، وخدمات الصحة المهنية ، ورسم خرائط التعرض للملوثات المهنية ، والحادة أو رسم خرائط مواقع الأمراض المزمنة ، والمعلومات الديموغرافية للممارسين ، وتقييم عوامل الخطر المهنية ، والسرطان المهني ، والوقاية من الإصابات ، والوقاية من الاضطرابات العضلية الهيكلية المتعلقة بالعمل (WMSDs) ، والدراسات الوبائية ، ومراقبة العوامل البيئية السامة (المعادن الثقيلة ، والمواد المعدنية ، والمواد العضوية ، والغازات والأبخرة ، والغبار ، والمركبات العضوية المتطايرة (المركبات العضوية المتطايرة) ، والسموم النباتية والحيوانية) ، والانفجار غير المأمون المناطق الإلكترونية ، والخطة الرئيسية للاستجابة للطوارئ والتأهب ، وتدخلات الصحة المهنية (8-10).

يمكن أن يوفر نظام المعلومات الجغرافية علاقة بين المواقع البشرية ومصادر التلوث والظروف البيئية على الخريطة المكانية كطبقة على طبقة. يمكن لنظام المعلومات الجغرافية أن يساعد خبراء حفظ الصحة المهنية من خلال التوجيه في تحليل حالة الصحة المهنية للوقاية من المشاكل الصحية (الأمراض أو الاضطرابات المهنية) الناتجة عن التعرض للعوامل الضارة الفيزيائية والكيميائية وبيئة العمل والنفسية والبيولوجية من خلال إنشاء خرائط مكانية أو عالمية.

باختصار ، يمكن استخدام نظم المعلومات الجغرافية في ممارسات الصحة المهنية ، وخاصة في تحليل حالة الصحة المهنية للوقاية من الآثار الصحية والسيطرة عليها بسبب التعرض للعوامل الضارة الفيزيائية والكيميائية والمريحة والنفسية والبيولوجية من خلال إنشاء خرائط مكانية أو عالمية. وبالتالي ، فإن تطبيق نظم المعلومات الجغرافية في ممارسات الصحة المهنية ، كنهج جديد ، يمكن أن يلعب دورًا رئيسيًا في السيطرة على الأمراض بعد التعرض لعوامل ضارة مختلفة ويساعد خبراء حفظ الصحة المهنية والمديرين على القضاء على مثل هذه التعرضات والسيطرة عليها وتقليلها وتقليلها.

شكر وتقدير

لا يوجد أي إقرار في هذه الدراسة.

الحواشي

  • الآثار المترتبة على السياسة الصحية / الممارسة / البحث / التثقيف الطبي: تولي هذه المقالة اهتمامًا خاصًا لدور وتطبيقات نظام المعلومات الجغرافية (GIS) في ممارسة الصحة المهنية ، وخاصة في تحليل حالة الصحة المهنية وممارستها للوقاية من المشكلات الصحية (الأمراض) ومكافحتها الناتجة عن التعرض للمواد الفيزيائية والكيميائية ، عوامل ضارة بيولوجية ونفسية وبيولوجية من خلال إنتاج خرائط مكانية أو عالمية.
  • مساهمة المؤلفين: تم إجراء هذه الدراسة على قدم المساواة من قبل المؤلفين.
  • الإفصاح المالي: لا يوجد أي تضارب في المصالح.
  • التمويل / الدعم: لا يوجد دعم لهذه الدراسة.

مراجع

Luo W. استخدام طريقة مستجمعات المياه العائمة المعتمدة على نظم المعلومات الجغرافية لتقييم المناطق التي تعاني من نقص الأطباء. مكان الصحة. 2004 10(1): 1-11 [PubMed]

ستار J ، إستس ج. نظم المعلومات الجغرافية. 1990

Ormsby T. التعرف على ArcGIS Desktop: أساسيات ArcView و ArcEditor و ArcInfo. 2004

Goodchild MF، Steyaert LT، Parks BO، Johnston C. نظم المعلومات الجغرافية والنمذجة البيئية: التقدم وقضايا البحث. 1996

مراد AA. إنشاء تطبيق نظم المعلومات الجغرافية للخدمات الصحية بمدينة جدة. كمبيوت بيول ميد. 2007 37(6): 879 -89 [DOI] [PubMed]

Donovan TL، Kurc A، Sambol C، Carpenter J، Moore KM. رسم خرائط نظم المعلومات الجغرافية لبيانات زيارة الصحة المهنية من مستشفى جنوب شرق أونتاريو للرعاية الصحية. 2008 5 : 26

كوه د ، أو تك. الترصد في الصحة المهنية. احتل البيئة ميد. 2003 60(9): 705-10 [PubMed]

كو JH ، تشانغ سي ، لي بي سي. تقييم تأثير الضوضاء باستخدام خريطة الضوضاء ونظام المعلومات الجغرافية: دراسة حالة في مدينة تشونغجو ، جمهورية كوريا. أبل Acoust. 2011 72(8) : 544 -50

de Kluijver H، Stoter J. رسم خرائط الضوضاء ونظام المعلومات الجغرافية: تحسين جودة وكفاءة دراسات تأثير الضوضاء. Com Environ Urban Sys. 2003 27(1) : 85 -102

وانغ ف ، لو دبليو. تقييم العوامل المكانية وغير المكانية للوصول إلى الرعاية الصحية: نحو نهج متكامل لتحديد مجالات نقص المهنيين الصحيين. مكان الصحة. 2005 11(2): 131-46 [DOI] [PubMed]


مؤشر المهارات الجغرافية


الصورة جاني بريسون / iStockphoto.com

أهمية المهارات الجغرافية

& ldquo توفر المهارات الجغرافية الأدوات والتقنيات اللازمة لنفكر جغرافيًا. إنها مركزية لنهج الجغرافيا و rsquos المميز لفهم أنماط وعمليات Earth & rsquos الفيزيائية والبشرية. تُستخدم المهارات الجغرافية في اتخاذ القرارات المهمة للحياة اليومية و mdash حيث يمكنك شراء أو استئجار منزل حيث يمكنك الحصول على وظيفة كيفية الوصول إلى العمل أو إلى منزل صديق و rsquos ومكان التسوق أو الإجازة أو الذهاب إلى المدرسة. تتضمن كل هذه القرارات القدرة على الحصول على المعلومات الجغرافية وترتيبها واستخدامها. ترتبط القرارات اليومية والأنشطة المجتمعية بالتفكير بشكل منهجي ومكاني حول القضايا البيئية والمجتمعية.

تتطلب قرارات المجتمع المتعلقة بمشاكل تلوث الهواء والماء والأرض أو قضايا الموقع ، مثل مكان الصناعات والمدارس والمناطق السكنية ، استخدامًا ماهرًا للمعلومات الجغرافية. قرارات الأعمال والحكومة و [مدش] من أفضل موقع لسوبر ماركت أو مطار إقليمي لقضايا استخدام الموارد أو التجارة الدولية و [مدش] تشمل تحليل البيانات الجغرافية.

تساعد المهارات الجغرافية الناس على اتخاذ قرارات سياسية منطقية. سواء كانت القضايا تتضمن تقييم الشؤون الخارجية والسياسة الاقتصادية الدولية أو تقسيم المناطق المحلية واستخدام الأراضي ، فإن المهارات الجغرافية تمكن الناس من جمع المعلومات وتحليلها ، والتوصل إلى نتيجة مستنيرة ، واتخاذ قرارات منطقية بشأن مسار العمل. تساعد المهارات الجغرافية أيضًا في تطوير وتقديم حجج فعالة ومقنعة فيما يتعلق بمسائل السياسة العامة.

تنمية المهارات الجغرافية

من الضروري أن يطور الطلاب المهارات التي ستمكنهم من ملاحظة الأنماط والجمعيات والترتيب المكاني. تتضمن العديد من المهارات التي من المتوقع أن يتعلمها الطلاب استخدام الأدوات والتقنيات الجغرافية المكانية التي تعد جزءًا من عملية الاستفسار الجغرافي. تمثل التمثيلات الجغرافية ، مثل الخرائط والكرات الأرضية ، بالإضافة إلى نسخها الرقمية ، أدوات أساسية للجغرافيا لأنها تساعد في تصور الترتيبات والأنماط المكانية.

الأدوات الأخرى والتقنيات الجغرافية المكانية ، بما في ذلك الصور الناتجة عن الأقمار الصناعية والرسوم البيانية والرسومات والمخططات والصور الفوتوغرافية هي أيضًا أجزاء لا يتجزأ من التحليل الجغرافي. يمكن ملاحظة معدل نمو منطقة حضرية ، على سبيل المثال ، من خلال مقارنة صور الأقمار الصناعية القديمة والجديدة. يمكن ملاحظة التغيرات واسعة النطاق في استخدام الأراضي أو التغيرات في درجات حرارة سطح البحر من خلال مقارنة سلسلة من صور الأقمار الصناعية. يعد نظام المعلومات الجغرافية (GIS) أداة مهمة في التحليل الجغرافي. تسهل أنظمة المعلومات الجغرافية عملية تنظيم المعلومات الجغرافية وتحليلها وتقديمها ، وبالتالي تسريع عملية البحث الجغرافي. توفر البيانات المستشعرة عن بُعد صورًا مؤرشفة وفي الوقت الفعلي يمكن دراستها بشكل مستقل أو كجزء من تحليل نظم المعلومات الجغرافية. يمكن للكرات الأرضية الرقمية والخرائط التفاعلية عبر الإنترنت أن تعرض مجموعات البيانات البشرية والمادية للمساعدة في التحليل المنهجي للظواهر المكانية. يساعد نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) في تحديد موقع البيانات المجمعة بدقة ، تُستخدم تقنيات GPS حاليًا في مجموعة واسعة من الأجهزة المحمولة الرقمية.

يُطلق على العديد من القدرات التي يحتاجها الطلاب لتطوير المهارات الجغرافية اسم "مهارات التفكير النقدي". "هذه المهارات ليست فريدة من نوعها في الجغرافيا وتتضمن عددًا من عمليات التفكير العامة ، مثل المعرفة والاستنتاج والتحليل والحكم والفرضيات والتعميم والتنبؤ ، حل المشكلات واتخاذ القرارت. هذه المهارات لها تطبيقات على جميع مستويات الاستعلام الجغرافي وتشكل الأسس التي يمكن للطلاب بناء الكفاءات على أساسها في تطبيق المهارات الجغرافية على الاستفسار الجغرافي.

تتطور المهارات الجغرافية على مدار الدورة التدريبية الكاملة للطلاب وسنوات الدراسة. لكل مستوى من مستويات الصف الدراسي الثلاثة المتتالية التي تمت مناقشتها ، يجب على المعلمين ومطوري المناهج الأخرى إدراك أن الطلاب & rsquo إتقان المهارات الجغرافية يجب أن يتم تسلسله بشكل فعال حتى يتمكن الطلاب من الحفاظ على فهمهم والبناء عليه. لا يمكن تدريس المهارات أو تطبيقها بمعزل عن غيرها. إنها مترابطة ومتكاملة ، وتشكل معًا عملية تحقيق تجعل تعقيد المكان أكثر وضوحًا وفهمًا.

الأساس المنطقي للمهارات الجغرافية

  1. طرح أسئلة جغرافية
  2. الحصول على المعلومات الجغرافية
  3. تنظيم المعلومات الجغرافية
  4. تحليل المعلومات الجغرافية
  5. الإجابة على الأسئلة الجغرافية

لكل مجموعة من مجموعات المهارات الخمس ، هناك مناقشة للمبادئ التي تقوم عليها مجموعة المهارات ثم عرض تقديمي لما يتوقع من الطالب معرفته وفهمه والقدرة على القيام به في الصفوف 4 و 8 و 12.

الجغرافيا من أجل الحياة: معايير الجغرافيا الوطنية، الطبعة الثانية


26 سبتمبر 2017

تحليل البيانات الاستكشافية للعواصف الاستوائية في R

أدى التأثير الكارثي للأعاصير الأخيرة ، هارفي وإيرما ، إلى تدفق كبير من البيانات داخل مجتمع الإنترنت. كنت مهتمًا بتاريخ الأعاصير والعواصف الاستوائية ، لذلك وجدت مجموعة بيانات في data.world وبدأت بعض تحليل البيانات الاستكشافية الأساسية (EDA).

EDA أمر بالغ الأهمية لبدء أي مشروع. من خلال EDA ، يمكنك البدء في تحديد الأخطاء والتناقضات # 038 في بياناتك ، والعثور على أنماط مثيرة للاهتمام ، والاطلاع على الارتباطات والبدء في تطوير فرضيات لاختبارها. بالنسبة لمعظم الأشخاص ، تكون جداول البيانات والمخططات الأساسية في متناول اليد وتوفر مكانًا رائعًا للبدء. إنها طريقة سهلة الاستخدام لمعالجة وتصور بياناتك بسرعة. قد ينتقد علماء البيانات فكرة استخدام واجهة مستخدم رسومية (GUI) لبدء عملية EDA ، لكن هذه الأدوات فعالة للغاية وفعالة عند استخدامها بشكل صحيح. ومع ذلك ، إذا كنت تقرأ هذا ، فمن المحتمل أنك تحاول نقل EDA إلى المستوى التالي. أفضل طريقة للتعلم هي أن تتسخ يديك ، فلنبدأ.

يمكن العثور على المصدر الأصلي للبيانات على موقع DHS.gov.

جولة رائعة في تحليل البيانات الاستكشافية.

يتحدث الجميع عن الطقس ولكن هل تعلم أن هناك فارق مناخي يبلغ أربعين (40) عامًا بين السبب والنتيجة؟

استمر تأثير الإنسان على البيئة اليوم لمدة أربعين (40) عامًا أخرى.

هل يمكن توقع تأثير إعصار عام 2057؟

ملاحظة: هل من الممكن حدوث إعصار من الفئة 6؟ بقلم بريان دونيغان مناقشة مثيرة للاهتمام حول تجاوز الفئة 5 للأعاصير. للإشارة إلى السرعات ، انظر: مقياس فوجيتا (الأعاصير).


الفئات

قائمة مراجعة الفئات

ابحث في دليل الموارد عن قائمة مرجعية بالأشخاص والمجموعات التي قد تقع ضمن كل فئة.

على سبيل المثال ، ستنتج خطة لتحديد كل لغة بخلاف اللغة الإنجليزية المنطوقة في المجتمع قائمة طويلة جدًا. من ناحية أخرى ، فإن أي خطة لتحديد مجموعات مهمة من الناحية الديموغرافية من الأفراد الذين لا يتمتعون بالكفاءة في اللغة الإنجليزية أو لديهم كفاءة محدودة في اللغة الإنجليزية أو أولئك الذين لديهم مستويات منخفضة جدًا من المعرفة بالقراءة والكتابة سوف ينتج عنها فئة واحدة: اللغة ومحو الأمية.

تواجه العديد من المجموعات الفرعية التي تشكل فئات أوسع من السكان بعضًا من نفس حواجز الاتصال. على سبيل المثال ، سواء كان الجمهور المستهدف يتحدث الإسبانية أو الصينية أو ببساطة لا يقرأ أو يفهم اللغة الإنجليزية جيدًا ، فإن حاجز الاتصال هو مشكلة تتعلق باللغة أو معرفة القراءة والكتابة ويمكن أن تكون العديد من استراتيجيات تكييف الرسائل هي نفسها. بدلاً من ترجمة رسائل الطوارئ إلى 126 لغة منطوقة في المجتمع ، بدأت إدارات الصحة العامة جهودًا تجريبية لنقل المعلومات المهمة في رسائل بسيطة قائمة على الصور يسهل فهمها من قبل الجميع.

عندما تبدأ في تحديد السكان المعرضين للخطر وتحديد موقعهم والوصول إليهم ، ستساعدك خمس فئات وصفية واسعة في تجميع الأشخاص المعرضين للخطر:

  • العيب الاقتصادي
  • اللغة ومحو الأمية
  • المشكلات الطبية والإعاقة (الجسدية أو العقلية أو الإدراكية أو الحسية)
  • العزلة (ثقافية أو جغرافية أو اجتماعية)
  • عمر

لا يندرج العديد من الأفراد عادةً في فئة واحدة أو مجموعة سكانية واحدة أو قد يقعون في أكثر من فئة. في بعض الحالات ، قد لا يندرج الفرد في إحدى هذه الفئات ولكن يمكن أن يكون لديه أحد أفراد العائلة. عند حدوث ذلك ، يمكن إحباط الجهود المبذولة لتقديم خدمات الطوارئ لأن أفراد الأسرة لا يريدون الانفصال.

بعد حالة طوارئ واسعة النطاق ، قد يجد الناس أنفسهم عالقين أو مشردين أو معدمين أو بلا مأوى أو مرضى. قد يواجهون تحديات تجعلهم ضعفاء حديثًا أو فجأة خارج نطاق الاتصالات السائدة بطرق لم يواجهوها قبل حالة الطوارئ. هذه العوامل يمكن أن تخلق مجموعات سكانية جديدة معرضة للخطر.


3. مجموعات بيانات COVID-19

جزء أساسي من تطبيق تقنيات الانحدار القائمة على الذكاء الاصطناعي هو البيانات التي يمكن استخدامها لتناسب النماذج التي تدربها الخوارزميات. يجب أن تكون البيانات وفيرة وتمثل الوضع الحقيقي قدر الإمكان ، مع الأخذ في الاعتبار أن أي أخطاء في البيانات قد تسبب أخطاء في تنبؤات النماذج. يقدم هذا القسم بعض مجموعات البيانات الأكثر استخدامًا للانتشار الوبائي لـ COVID-19. يتم جمع مجموعات البيانات المعنية من مختلف الوكالات الحكومية المحلية. تسرد كل مجموعة من مجموعات البيانات المقدمة المصادر المستخدمة. بعض المصادر المشتركة للبلدان التي بها عدد كبير من الحالات هي:

مركز السيطرة على الأمراض والوقاية منها في الولايات المتحدة الأمريكية (CDC) [38] ،

معهد روبرت كوخ في ألمانيا [39] ،

Protezione Civile و Ministero della Salute في إيطاليا [40] ،

معهد سالود كارلوس الثالث في إسبانيا [41] ،

اللجنة الصحية الوطنية لجمهورية الصين الشعبية و # x02019s (NHC) [42] ، و

وزارة الصحة البرازيلية [43].

منظمة الصحة العالمية (WHO) هي وكالة متخصصة مستقلة تابعة للأمم المتحدة ، وتتمثل مهمتها في المساعدة في تحقيق أعلى مستوى من الصحة لجميع الناس في العالم ، ويقع مقرها الرئيسي في جنيف [44]. منظمة الصحة العالمية مسؤولة عن إدارة قضايا الصحة العالمية ، ووضع المعايير ، وتصميم برامج البحث والتطوير الصحي ، ورصد الاتجاهات الصحية وتقييمها ، وتقديم الدعم التقني للبلدان ، وتحديد الوثائق الاستراتيجية على أساس الأدلة العلمية. في 11 مارس 2020 ، أعلنت منظمة الصحة العالمية أن كوفيد -19 جائحة عالمي. يوجد على الموقع الرسمي لمنظمة الصحة العالمية لوحة معلومات تحتوي على عدد الحالات والوفيات المؤكدة عالميًا ، والتي يتم جمعها يوميًا [45]. هذه البيانات رسمية وذات دقة عالية. يمكن تنزيل البيانات في شكل جدول ، مع فرز البيانات حسب البلد بترتيب أبجدي ويتم فرز بيانات كل بلد يوميًا منذ 3 يناير 2020. يتم فصل البيانات إلى أعمدة تتكون من:

تاريخ التقرير D A T E ،

منطقة منظمة الصحة العالمية التي ينتمي إليها البلد (W H O R) ،

عدد الحالات الجديدة منذ التقرير اليومي الأخير (C N) ،

عدد الحالات التراكمية منذ بداية الإبلاغ (ج ج) ،

عدد الوفيات الجديدة منذ التقرير اليومي الأخير (D N) ، و

عدد الوفيات التراكمية منذ بداية الإبلاغ (D C).

يرد مقتطف من البيانات الواردة في مجموعة بيانات منظمة الصحة العالمية في الجدول 2. يتم تقديم الأعمدة بالترتيب الموصوف في القائمة المقدمة مسبقًا وتم تمييزها بالرموز المقابلة ، مع تصور البيانات في مجموعة البيانات الموضحة في الشكل 3 لعدد حالات COVID-19 المؤكدة ، والشكل 4 لبيانات المريض المتوفى.

مخطط السلاسل الزمنية للبيانات في مجموعة بيانات منظمة الصحة العالمية ، لعدد الإصابات بفيروس كوفيد -19 ، الواردة في مجموعة البيانات.

مخطط السلاسل الزمنية للبيانات في مجموعة بيانات منظمة الصحة العالمية ، لعدد وفيات المرضى الناجمة عن COVID-19 ، الواردة في مجموعة البيانات.

الجدول 2

ظهور البيانات في مجموعة البيانات الرسمية لمنظمة الصحة العالمية.

تاريخ نسخةدولة من الذىر جن جج دن دج
& # x02026
14/02/2021DZالجزائرالأفرو210110,51332935
15/02/2021DZالجزائرالأفرو198110,71142939
16/02/2021DZالجزائرالأفرو183110,89442943
17/02/2021DZالجزائرالأفرو175111,06922945
03/01/2020كماساموا الأمريكيةWPRO0000
04/01/2020كماساموا الأمريكيةWPRO0000
05/01/2020كماساموا الأمريكيةWPRO0000
& # x02026

جامعة جون هوبكنز (JHU) هي جامعة بحثية خاصة تأسست عام 1876 في بالتيمور ، ماريلاند [46]. تُظهر الخريطة التفاعلية التي أنشأها مركز علوم وهندسة النظم في جامعة ماريلاند الشهيرة عدد الحالات المؤكدة لـ COVID-19 والوفيات والمرضى المتعافين في العالم بالضبط. قدمت JHU خريطتها التفاعلية لأول مرة في 22 يناير 2020 [47،48]. لإنشاء مثل هذه النظرة العامة التفصيلية ، يقوم علماء JHU بجمع البيانات من منظمة الصحة العالمية ووزارات الصحة الإقليمية والولائية وتقارير وسائل الإعلام المحلية. تم تصميم الموقع لتزويد الباحثين والمؤسسات الحكومية والجمهور بأداة لمراقبة انتشار العدوى في الوقت الفعلي. البيانات المعروضة متاحة للجمهور داخل مستودع GitHub ويتم تحديثها يوميًا. البيانات متوفرة في [49] ولا تزال محدثة بانتظام. تم تنسيق البيانات في ثلاثة جداول زمنية ، لعدد المرضى المؤكدين والمتعافين والمتوفين في اليوم لكل بلد. يتم توفير مقتطف من مجموعة بيانات JHU في الجدول 3 ، مع & # x0201c & # x02026 & # x0201d تمثل التواريخ التي تم تخطيها ، ولا تظهر في مثال البيانات المقدمة.

الجدول 3

مثال على البيانات الواردة في مجموعة بيانات JHU.

المحافظة/
حالة
دولة/
منطقة
لاتطويل1/221/23& # x020263/213/22& # x02026
تايلاند1510123 411599
اليابان3613821 10071086
سنغافورة1.2833103.833301 432455
نيبال28.166784.2500 12
ماليزيا2.5112.500& # x0202611831306& # x02026
بريطاني
كولومبيا
كندا49.2827& # x02212123.12100 424424
فيكتورياأستراليا& # x0221237.8136144.963100 229296
كوينزلاندأستراليا& # x0221228.0167153.400 221221

تحظى مجموعة بيانات JHU بشعبية بين الباحثين لأسباب عديدة ، بما في ذلك التنسيق المناسب المستند إلى الوقت لكل بلد والتحديثات المنتظمة والدقة. نتيجة للكم الهائل من البيانات ، تم تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات بيانات عالمية وأمريكية ، مما يسمح بجمع بيانات أكثر دقة لكل مقاطعة في الولايات المتحدة. يوضح الشكل 5 والشكل 6 البيانات من مجموعة البيانات العالمية لوحدة JHU ، في الفترة من 22 يناير 2020 إلى 17 فبراير 2021 ، للحالات المستعادة (N R) والمؤكدة (N C) ، والحالات المتوفاة (N D) ، على التوالي. قيمة ما سبق هي أن عدد الحالات النشطة (N A) يمكن اشتقاقها من البيانات المذكورة أعلاه باستخدام:

مخطط السلاسل الزمنية للبيانات في مجموعة بيانات JHU COVID-19 ، للمرضى المؤكدين والمتعافين ، والمضمنة في مجموعة البيانات.

مخطط السلاسل الزمنية للبيانات في مجموعة بيانات JHU COVID-19 ، للمرضى المتوفين ، الواردة في مجموعة البيانات.

يتمثل دور المركز الأوروبي للوقاية من الأمراض ومكافحتها (ECDC) في تعزيز الدفاع الأوروبي ضد الأمراض المعدية [50]. يقدم المشورة العلمية لحكومات ومؤسسات الاتحاد الأوروبي ، ويضمن الاكتشاف المبكر والتحليل للتهديدات القادمة للاتحاد الأوروبي ، ويساعد حكومات الدول الأعضاء في الاتحاد الأوروبي على الاستعداد لتفشي الأمراض ، وتحليل وتفسير البيانات التي تم الحصول عليها من الدول الأعضاء في الاتحاد الأوروبي حول 52 من الأمراض المعدية والظروف. تتوفر مجموعة البيانات على [51] ، لكنها لم تعد محدثة منذ أن تحول المركز إلى إعداد التقارير الأسبوعية بدلاً من التقارير اليومية منذ 14 ديسمبر 2020. ويتم فرز البيانات حسب البلد (العمود & # x0201c البلدان والأقاليم & # x0201d-البلد) ، و تحتوي على التاريخ & # x02014 في كل من التنسيقات المنسقة والمنفصلة ، إلى جانب عدد الحالات المبلغ عنها حديثًا (ج) والوفيات (د) للتاريخ المحدد. إلى جانب هذه المعلومات ، تحتوي مجموعة البيانات على معرف جغرافي للبلد ، ورمز إقليم البلد (CC) ، وبيانات السكان للبلد التي تم جمعها في 2019 (POP) ، والقارة الموجودة في البلد ، والعدد التراكمي لحالات COVID-19 لكل 100000. الناس في السكان لمدة 14 يومًا. يرد مثال البيانات الواردة في مجموعة البيانات في الجدول 4 ، مع عرض البيانات الواردة في مجموعة البيانات في الشكل 7 للمصابين ، وفي الشكل 8 للمرضى المتوفين.

مخطط السلاسل الزمنية للبيانات في مجموعة بيانات ECDC ، للمرضى المؤكدين ، الواردة في مجموعة البيانات.

مخطط السلاسل الزمنية للبيانات في مجموعة بيانات ECDC ، للمرضى المتوفين ، الواردة في مجموعة البيانات.

الجدول 4

مثال على البيانات الواردة في مجموعة بيانات ECDC.

تاريخ ج د دولة معرف الموقع الجغرافي نسخة POPالقارةتراكمي
لمدة 14 يومًا
لكل 100،000
& # x02026
25/07/20201571الصينCNCHN 1.43 & # x000b7 10 9 آسيا0.081323
24/07/20201391الصينCNCHN 1.43 & # x000b7 10 9 آسيا0.073163
23/07/20201350الصينCNCHN 1.43 & # x000b7 10 9 آسيا0.066677
22/07/2020742الصينCNCHN 1.43 & # x000b7 10 9 آسيا0.059563
21/07/2020840الصينCNCHN 1.43 & # x000b7 10 9 آسيا0.055866
20/07/20201300الصينCNCHN 1.43 & # x000b7 10 9 آسيا0.051751
19/07/2020801الصينCNCHN 1.43 & # x000b7 10 9 آسيا0.043661
& # x02026

يوفر موقع Worldometer الإلكتروني [52] بيانات مفصلة عن عدد الحالات لكل بلد ، مع تتبع ممتاز لعدد الحالات النشطة ، والحالات المتعافية ، والوفيات ، والمقاييس الأخرى لكل بلد. يتم توفير البيانات بتنسيق جدولي للتحديثات اليومية ، وتحتوي على عدد الحالات الجديدة والحالات التراكمية ، بينما يتم عرض البيانات التاريخية كرسم بياني مع البيانات التي يتم الحصول عليها من منظمة الصحة العالمية. ومع ذلك ، لا يتم توفير البيانات بسهولة للتنزيل بتنسيق جدولي ، مما يجعل استخدامها أكثر صعوبة للباحثين. تم استخدام مجموعة البيانات هذه في بعض الأبحاث الأولية [53،54] ، ولكن مع مرور الوقت يزداد تعقيد جمع البيانات من موقع الويب ، مما يجعل مجموعات البيانات المذكورة سابقًا موردًا أسهل للاستخدام.

توجد العديد من العناصر البحثية في مجال الانتشار المصلي لـ COVID-19 في المرضى [55،56،57]. تشير بعض هذه الأبحاث إلى أن أعداد المرضى في الواقع أعلى بكثير مما تشير إليه البيانات الموجودة في مجموعات البيانات العامة [58]. تتوفر أيضًا مجموعات بيانات عامة عن الانتشار المصلي ، مثل من CDC [59] وعالمنا في البيانات [60]. لم يستخدم الكثير من الباحثين هذه البيانات لنمذجة الانتشار القائمة على الذكاء الاصطناعي ، وربما يرجع ذلك إلى انخفاض الدعاية لمثل هذه المجموعات مقارنة بمجموعات البيانات التي تم إعطاؤها نظرة عامة في هذه الورقة.


بيانات أفضل لفعل الخير: الاستخدام المسؤول للبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي

يصف الفرص المتاحة لتسخير قيمة البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (AI) للصالح الاجتماعي وكيف تتيح العائلات الجديدة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي الآن الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ تلقائيًا وعلى نطاق واسع. إلى جانب الأعمال التجارية عبر الإنترنت أو التطبيقات التجارية ، توجد بالفعل أمثلة متعددة حول كيفية مساعدة البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في تحقيق أهداف التنمية المشتركة ، مثل خطة التنمية المستدامة لعام 2030 وأهداف التنمية المستدامة (SDGs). لكن الأطر الأخلاقية المتوافقة مع زيادة استيعاب هذه التقنيات الجديدة تظل ضرورية - ليس فقط فيما يتعلق بخصوصية البيانات ولكن أيضًا فيما يتعلق بتأثير وعواقب استخدام البيانات والخوارزميات. نما الاعتراف العام فيما يتعلق بإمكانية الذكاء الاصطناعي في خلق فرص لمنفعة المجتمع والمخاطر على حقوق الإنسان. تدعو التنمية إلى اغتنام الفرصة لتشكيل الاستخدام المستقبلي كقوة من أجل الخير ، مع ضمان معالجة التقنيات لأوجه عدم المساواة وتجنب توسيع الفجوة الرقمية.


معمل الجيوديسيا والجيوماتكس

تأسس معمل الجيوديسيا في عام 1957 ، بعد عامين من تأسيس رئيس الجيوديسيا السابق بقانون تأسيسه لكلية الهندسة وقسم الهندسة المدنية ، جامعة أرسطو في سالونيك. في عام 1983 ، وفقًا للقانون 1268/82 والقرار الوزاري B1 / 200 / 232.83 ، تم وضع مختبر الجيوديسيا في قسم الهندسة الجيوتقنية ، قسم الهندسة المدنية ، AUTH. في يونيو 2004 ، تم تغيير اسم مختبر الجيوديسيا إلى مختبر الجيوديسيا والجيوماتكس (FEK 872 / 14-6-2004 ، v. B) وتمت الموافقة على لائحته الداخلية.

يشغل البروفيسور باراسكيفاس سافايديس حاليًا منصب مدير المختبر.

يميز مصطلح الجيوديسيا الانضباط الذي يكون كهدف رئيسي له تحديد الشكل الدقيق لسطح الأرض بأكمله أو أجزاء معينة منه. إنه الجزء العملي من التطبيق المشترك لعلم المثلثات والجغرافيا باستخدام الرياضيات العليا وخاصة الطرق الإحصائية لحساب المعلمات المطلوبة. يتعلق القياس الجيوديسي بالزوايا والمسافات والاختلافات في الارتفاع ، ويتم إجراؤه بمساعدة الأدوات والأساليب الإحصائية المناسبة. يمكن أن ينتج بدقة محددة شكل التضاريس (أو الكائن) قيد الدراسة. أيضًا ، تتعامل الجيوديسيا مع جميع الخلفيات العلمية حول أنظمة الإحداثيات والإسقاطات الجغرافية وأنظمة المعلومات الجغرافية والتخصصات الأخرى المتعلقة بقياس البيانات المكانية. علاوة على ذلك ، فإن المختبر معني بمراقبة تشوه الأعمال الفنية وحركات الأرض. أخيرًا ، يشمل السياق الأوسع لمختبر الجيوديسيا والجيوماتكس الإطار الفني والقانوني والاقتصادي لتقدير قيمة ملكية الأراضي ، والسجل العقاري ومصادرة الأراضي.
يميز مصطلح الجيوماتكس نظامًا حديثًا يدمج اكتساب ونمذجة وتحليل وإدارة البيانات ذات المرجعية المكانية ، أي البيانات المحددة وفقًا لمواقعها. استنادًا إلى الإطار العلمي للجيوديسيا ، فإنه يستخدم أجهزة الاستشعار الأرضية والبحرية والجوية والأقمار الصناعية للحصول على البيانات المكانية وغيرها. يتضمن عملية تحويل البيانات ذات المرجعية المكانية من مصادر مختلفة إلى أنظمة معلومات مشتركة ذات خصائص دقة محددة جيدًا. تستخدم الجيوماتكس المعرفة القادمة من عدة تخصصات ، مثل: الجيوديسيا والمسح (قياسات أنظمة الإحداثيات الأرضية والسماوية والمدارية) وتحديد المواقع والملاحة (على سبيل المثال مع GPS) والتصوير الرقمي ورسم الخرائط باستخدام القياس التصويري (الصور الأرضية أو المحمولة جواً) أو الاستشعار عن بعد (الصور مأخوذة بواسطة أجهزة استشعار الأقمار الصناعية) ، نظم المعلومات الجغرافية (GIS) ، أنظمة حيازة الأراضي (إدارة معلومات الأراضي ، مسح الأراضي ، حق الأرض).

المختبر مسؤول عن تدريس المفاهيم والأساليب والأجهزة والأدوات والتطورات والمنتجات والتطبيقات لجميع المهام المذكورة أعلاه على مستوى البكالوريوس والدراسات العليا. على وجه الخصوص ، يتم تدريس الدورات التالية من قبل الأكاديميين في المختبر:

دورات البكالوريوس

دورات الدراسات العليا

  1. المعلومات الجغرافية التطبيقية
  2. اقتناء ومعالجة وإدارة البيانات البيئية: نظم المعلومات الجغرافية
  3. إدارة الأراضي والمرافق
  4. تطبيق تقنيات IC في النقل
  5. طرق المسح للآثار والمجموعات التاريخية والأعمال الفنية
  6. تحديد ومراقبة تشوه الهياكل التاريخية ومحيطها

أعضاء المختبر:

مرشحو الدكتوراه:

  • أنطونيو سوتيريس ، مهندس مدني
  • Charalampakis Emmanuel ، مهندس مدني
  • Chatziathanasiou Anastasia ، مهندس مدني
  • ديمرتزي الكسندرا ، فورستر
  • ديمولا صوفيا ، مهندس مدني
  • داسيو كونستانتينا ، مهندس مدني
  • كيرياكيدو كيلي ، مهندس تخطيط وتطوير
  • مانجوس يودوكسيا ، مهندس ريفي ومساحة
  • بازارليديس سيموس ، مهندس مدني
  • بابادوبولو إيوانا ، مهندس ريفي ومساحة
  • سيففاستاس ستيفانوس ، جيولوجي
  • سيدروبولوس أندرياس ، مهندس ريفي ومساحة
  • Spyridaki Polyxena ، مهندس مدني
  • Stergioudis Argyrios ، فورستر
  • توكماكيديس باناجيوتيس مهندس ريفي ومساحة
  • Tzimourtas Vasileios ، المعلوماتية
  • فولغاروديس أريستيدس ، مهندس مدني

مرافق المختبر

يشتمل المختبر على غرف بالدور الثاني بمبنى هندسة المساحة والطابق الأرضي والطابق السفلي لقطاع الفصول الدراسية لهندسة المساحة.

بحث

الأنشطة البحثية الرئيسية للمختبر:
• قياس تشوه الهياكل الفنية والانهيارات الأرضية
• فحص الجودة الهندسية للإنشاءات والمنتجات الصناعية
• تطبيق أنظمة تحديد المواقع عبر الأقمار الصناعية GNSS / GPS (في الجيوديسيا والديناميكا الأرضية والتحكم الحركي للمركبات)
• تركيب وتشغيل محطة GPS مرجعية مستمرة ومحطة أرصاد جوية
• تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية (GIS)
• أنظمة إدارة الكوارث (DMS)
• دراسة تأثير الغلاف الجوي على القياسات الجيوديسية
• طرق المسح للآثار المعمارية والمواقع الأثرية
• المقاييس الجيوديسية ومعايرة وتعديل الأدوات الجيوديسية
• تطبيق وبحث سندات الملكية
• نزع الملكية والسجل العقاري
• القضايا التاريخية الجيوديسية ورسم الخرائط

ضمن هذه الأنشطة ، تم تنفيذ العديد من المشاريع البحثية ، تم تنفيذ العديد منها بالتعاون مع مختبرات وجامعات أخرى في اليونان وخارجها.

البنية التحتية - المعدات

يحتوي المختبر على معدات تعليمية وبحثية جيدة تتكون من:
• إجمالي المحطات
• أجهزة استقبال GPS لتحديد المواقع عبر الأقمار الصناعية
• أنظمة تحديد مكانية ثلاثية الأبعاد
• نظام آلي لقياس النقاط في الفضاء
• نظام معايرة الأجهزة الجيوديسية ومقياس التداخل الليزري لقياس اهتزازات الهياكل
• Autocollimator لفحص الأدوات الجيوديسية البصرية
• أجهزة بصرية لقياس الزوايا وفروق الارتفاع (أجهزة قياس المزواة - المستويات)
• جهاز المزواة بالليزر
• أجهزة المزواة الإلكترونية وأدوات EDM

أيضًا ، تم تضمين غرفة كمبيوتر بها حوالي 20 محطة طرفية في البنية التحتية للمختبر.


أنواع ومصادر البيانات

وصفنا في هذا القسم الأنواع الأولية ومصادر البيانات الأكثر استخدامًا في التحليل الجغرافي للسرطان ، إلى جانب أمثلة على تطبيقها. تم تلخيصها في الجدول 1.

1. سجلات السرطان

سجل السرطان هو نظام لجمع البيانات يتتبع حالات السرطان التي تم تشخيصها أو علاجها في مؤسسة أو منطقة جغرافية معينة. تجمع سجلات السرطان عادةً المعلومات من السجلات الطبية التي تقدمها المستشفيات والأطباء ومرافق الرعاية الأخرى والمختبرات الطبية و / أو شركات التأمين. يتم تخزين البيانات التي تجمعها سجلات السرطان في ظروف آمنة لحماية السرية.

من الناحية التاريخية ، كانت الاختلافات الجغرافية الملحوظة في حدوث السرطان ذات أهمية كبيرة في محاولة فهم المزيد عن العوامل التي قد تؤثر على خطر الإصابة بهذه الأمراض. وقد استخدمت هذه الاختلافات كأساس لدراسات السكان المهاجرين والاختلافات في التثاقف في مجموعات المهاجرين.لقد كانت ممكنة لأن السرطان هو أحد الأمراض المزمنة القليلة التي توجد فيها أنظمة عالية الجودة لمراقبة الأمراض القائمة على السكان لسنوات عديدة في العديد من بلدان العالم.

تم تطبيق بيانات تسجيل السرطان على نطاق واسع لإنتاج أطالس السرطان [39] ، والدراسات التي تحلل التوزيع المكاني لمواقع معينة من السرطان [40] ، ودراسات تقييم التجمعات المكانية [41]. في الآونة الأخيرة ، تم إجراء دراسات السرطان التي تعتمد على الموارد المجمعة لبيانات تسجيل السرطان وأدوات نظم المعلومات الجغرافية المتاحة بشكل متزايد. نظرًا لأن العنوان عند التشخيص متاح لمعظم حالات التسجيل ، يمكن ترميزه جغرافيًا ودمجه في نظام المعلومات الجغرافية مع معلومات السمات الاجتماعية والبيئية المتاحة في مجموعة متنوعة من المقاييس الجغرافية. تتضمن الأمثلة على هذه الأساليب دراسات سرطان الأطفال التي تفحص الفروق في معدلات استخدام مبيدات الآفات الزراعية المنخفضة مقابل الاستخدام المكثف [42] ، أو أنماط المرور الكثيفة [43] ، أو تلوث الهواء المرتفع [44]. وبدلاً من ذلك ، يمكن أن تُستخدم بيانات تسجيل السرطان في تحديد الحالات المستندة إلى السكان للدراسات باستخدام تصميمات التحكم في الحالات أو المجموعات ، والتي يمكن بدورها دمجها في نظام المعلومات الجغرافية لبيانات سمات المنطقة. تتضمن أمثلة هذا النهج دراسات الحالات والشواهد لسرطان الدم لدى الأطفال وأنماط المرور [45-48]. ودراسات عن الإصابة بسرطان الثدي المرتبطة بالإقامة في مناطق عالية الاستخدام لمبيدات الآفات في دراسة وضبط حالة كبيرة [49 ، 50]. وفي دراسة جماعية كبيرة [51].

بالنسبة لهذه الأنواع من الدراسات ، تقدم بيانات تسجيل السرطان عددًا من نقاط القوة والقيود. تشمل نقاط القوة الأساسية شمولية التغطية الجغرافية ، والمعلومات التفصيلية عن المجموعات الفرعية للمرض ، والمعلومات المتغيرة الغنية عن الخصائص الديموغرافية لكل حالة سرطان تم تشخيصها حديثًا. نظرًا لأن بيانات السجل مستخرجة من السجلات الطبية وتعكس المعلومات للحصول على لقطة في الوقت المناسب ، فإن القيود الأولية تشمل الافتقار إلى المعلومات التاريخية حول العوامل المختلفة ذات الأهمية المحتملة بما في ذلك التنقل السكني والسلوكيات الشخصية ذات الصلة. تجمع سجلات السرطان عادةً معلومات عن عنوان السكن للأفراد الذين تم تشخيص إصابتهم بالسرطان حديثًا في وقت التشخيص. نظرًا لأن هذه هي معلومات الموقع التي تعمل كأساس للإحصاءات الوطنية والدولية حول معدلات سرطان المنطقة ، فهي مفيدة أيضًا للنظر في خصائص المنطقة المرتبطة بالاختلافات في المعدل ، على الرغم من أن الاستنتاجات حول الارتباطات المسببة لهذه الأمراض محدودة زمن الوصول الطويل ، وحتى أكثر من ذلك للسكان المتنقلين سكنيًا.

يقدم برنامج المراقبة وعلم الأوبئة والنتائج النهائية (SEER) التابع للمعهد الوطني للسرطان (NCI) بيانات الحدوث على مستوى المقاطعة لسجلات الأعضاء ، والتي تغطي جزءًا من الولايات الثماني أو جميعها ، من خلال برنامج SEER * Stat. نظرًا لأنه يوفر وصولاً مباشرًا إلى سجلات السرطان الفردية ، يجب على المستخدمين أولاً توقيع اتفاقية الوصول إلى البيانات. يمكن أيضًا الوصول إلى بيانات الوفيات على مستوى المقاطعة في الولايات المتحدة بأكملها ، والتي تم جمعها وصيانتها بواسطة المركز الوطني للإحصاءات الصحية (NCHS) ، من خلال SEER * Stat. تشمل هذه البيانات جميع أسباب الوفاة ، وليس فقط وفيات السرطان. يمكن أيضًا الوصول إلى بيانات السرطان المختارة على مستوى المقاطعة من خلال خرائط وفيات السرطان والرسوم البيانية ومواقع ملفات تعريف السرطان الحكومية. تم إطلاق هذا الأخير في عام 2003 ويحتوي على مجموعة من الرسومات الإحصائية المبتكرة. تقدم العديد من سجلات الولايات الفردية أيضًا بيانات إضافية مرجعية جغرافيًا. على سبيل المثال ، يتيح موقع نظام بيانات فلوريدا للسرطان للمستخدمين إنشاء مجموعة متنوعة من الجداول على مستوى المقاطعة والمنشأة والخرائط على مستوى المقاطعة عند الطلب. يقدم Kentucky Cancer Registry أيضًا تطبيقًا لرسم الخرائط على مستوى المقاطعة. تقدم ولاية نيويورك مجموعة محدودة من بيانات مستوى الرمز البريدي لأنواع السرطان الأربعة الأكثر شيوعًا في منتصف التسعينيات. حاليًا ، لا تتوفر بيانات الإصابة بالسرطان على مستوى المقاطعة على المستوى الوطني.

2. بيانات السكان

مكتب الإحصاء في الولايات المتحدة هو المصدر الرئيسي للبيانات المتعلقة بالسكان بأسره لدى معظم البلدان وكالات مماثلة. بما أن معدلات الإصابة بالسرطان تُحسب بقسمة عدد الحالات على عدد الأشخاص المعرضين للخطر ، فعادة ما يشار إلى بيانات التعداد باسم "بيانات المقام". بيانات التعداد متاحة بسهولة في شكل إلكتروني من خلال موقع الويب الخاص بمكتب التعداد ، http://www.census.gov. البيانات متوفرة في ثلاثة تنسيقات أساسية. American FactFinder هو تطبيق قائم على الويب يسمح للمستخدمين بالتنقل عبر المستويات الجغرافية للعثور على جداول البيانات التي تهمهم. إنها مفيدة للغاية لاستعلامات البيانات جيدة التركيز. يمكن أيضًا تنزيل البيانات من خلال خادم بروتوكول نقل الملفات. تحصل هذه الطريقة على ملفات نصية أولية تتطلب كتابة تعليمات برمجية للكمبيوتر قبل الوصول إلى البيانات أو معالجتها بسهولة. هذه الطريقة مفيدة للغاية للمستخدمين الذين يحتاجون إلى بيانات كبيرة والذين يمتلكون بعض مهارات برمجة قواعد البيانات. الطريقة الثالثة هي شراء أقراص DVD من مركز خدمة العملاء في مكتب الإحصاء. تسمح أقراص DVD بإخراج البيانات في العديد من تنسيقات جداول البيانات وقواعد البيانات ، مما يسهل قدرة المستخدمين على معالجة البيانات وتحليلها. هناك أيضًا عدد كبير من البائعين الخارجيين الذين يقدمون خدمات مماثلة [52].

يتم تسمية ملفات البيانات الأولية الأربعة المنبثقة من تعداد عام 2000 باسم Summary File 1 من خلال Summary File 4 (SF1 – SF4). يحتوي SF1 على تعداد السكان حسب العمر والجنس والعرق والعرق ومعلومات خصائص السكن الأساسية لجميع السكان ، إلى مستوى الكتلة. يحتوي SF2 على معلومات مماثلة ، مفصلة للمجموعات الفرعية العرقية ، قبائل الهنود الأمريكيين والقبائل الأصلية في ألاسكا ، والأفراد متعددي الأعراق. يتم إخفاء هذه البيانات عندما يكون إجمالي عدد الأفراد في وحدة جغرافية معينة أقل من 100. يحتوي SF3 على بيانات مفصلة عن الإسكان ، والديموغرافية ، والاجتماعية الاقتصادية لمجموعة كتل التعداد أو مستوى مسار التعداد ، بناءً على نموذج طويل تم إرساله إلى واحد في ست أسر. يبلغ حجم مجموعات كتل التعداد السكاني الأمثل 1500 ، وتحتوي مساحات التعداد على حجم سكاني مثالي يبلغ 4000 ، على الرغم من اختلاف عدد السكان في الواقع على نطاق واسع. يحتوي SF4 على نفس المعلومات مثل SF3 للعرق المفصل والمجموعات العرقية ، مع نفس قاعدة القمع مثل SF2. بالإضافة إلى ملفات البيانات الأساسية الأربعة هذه ، يوفر مكتب الإحصاء أيضًا ملفات حدود رسم الخرائط الرقمية للكيانات السياسية في الدولة ، بالإضافة إلى تقريب حدود الرمز البريدي المعروفة باسم مناطق جدولة الرمز البريدي (ZCTAs).

يقوم مكتب الإحصاء أيضًا بإجراء مسح المجتمع الأمريكي (ACS) ، وهو مسح مستمر مصمم للوصول إلى 3 ملايين أسرة كل عام في جميع أنحاء البلاد. الهدف من هذا المسح هو السماح بنشر معلومات ديموغرافية واجتماعية اقتصادية مفصلة أكثر من مرة كل عقد. سيتم إصدار البيانات الخاصة بالوحدات الجغرافية التي يبلغ مجموعها أكثر من 65000 شخص سنويًا ، بينما ستستند بيانات الوحدات الجغرافية الأصغر إلى متوسط ​​متحرك لمدة ثلاث أو خمس سنوات. وسيحل محل الشكل الطويل للتعداد ، والذي لن يتم إدارته في عام 2010. وستكون هناك بلا شك فترة تعديل صعبة حيث يبدأ باحثو الصحة العامة في استخدام بيانات ACS.

في الوقت الحالي ، فإن مستوى المعلومات المتاحة للنقاط الزمنية بين المجموعات محدود للغاية ، ويستمد من تقديرات مكتب التعداد على مستوى الولاية أو المقاطعة. تُستخدم هذه التقديرات في حساب معدلات الإصابة بالسرطان من قبل الوكالات الفيدرالية والولائية ، على الرغم من أن بعض الأبحاث أظهرت أنها غير موثوقة بشكل خاص ، لا سيما التقديرات على مستوى المقاطعات لمجموعات عرقية معينة [53]. ينشر العديد من البائعين الخاصين تقديرات بين المجموعات للمناطق الأصغر من المقاطعات ، على الرغم من أنه من المستحيل التحقق من دقتها. نظرًا لأن العديد من البائعين يستخدمون تقديرات مكتب الإحصاء كعناصر تحكم (على سبيل المثال ، يجب أن تضيف تقديرات البائعين لمجموعات الرمز البريدي في مقاطعة ما إلى تقدير مكتب الإحصاء لتلك المقاطعة) ، فإن تقديرات البائعين تعاني بالضرورة من نفس القيود التي يقدرها مكتب الإحصاء. أخيرًا ، تنشر بعض حكومات الولايات تقديراتها السكانية. بشكل عام ، يُعتقد أن هذه التقديرات تمثل تحسينات على تقديرات مكتب التعداد بسبب المستويات الأعلى من المعرفة المحلية والاستخدام الأوسع لمصادر البيانات. ومع ذلك ، فإننا لسنا على علم بأي جهود مستقلة لتقييم هذه الادعاءات. تشمل الأمثلة التقديرات والتوقعات السكانية التي نشرتها وزارة المالية بولاية كاليفورنيا ، وتلك التي نشرها برنامج علم الأوبئة التابع لمركز أبحاث السرطان في هاواي. تم تطوير تقديرات السكان الأخيرة استجابةً للقلق من أن عدد سكان هاواي الأصليين كان أقل بكثير من التعدادات السابقة ، ويستخدمها المعهد القومي للسرطان في حساب معدلات السرطان الوطنية.

سمح تعداد عام 2000 للمستجيبين باختيار أكثر من عرق واحد ، على الرغم من أن بيانات السرطان بدأت للتو في جمعها بهذه الطريقة. ونتيجة لذلك ، يجب "إعادة ربط" بيانات السكان من عام 2000 إلى الفئات السابقة ذات العرق الواحد للسماح بإجراء مقارنات مع البيانات السابقة. طورت NCHS خوارزمية جسر معقدة مع مراعاة العمر والجنس وتوزيع المجموعات أحادية العرق داخل المقاطعات والمتغيرات المشتركة الأخرى [54]. تنعكس هذه الخوارزمية في الإسقاطات والتقديرات السكانية 1991-2003 التي تم نشرها على موقع ويب المعهد الوطني للسرطان وتضمينها في البرامج الإحصائية الخاصة بهم. يستخدم مكتب الإحصاء نفسه خوارزمية أبسط في تقديراته ، مع تخصيص نسب متساوية من كل مجموعة متعددة الأعراق للأجناس الفردية المكونة [55]. نظرًا لتعدد تقديرات السكان وطرق حسابها المتوفرة ، فمن المهم أن تكون على دراية بمصادر هذه البيانات ، وكيف يمكن أن تؤثر على الثقة المرتبطة بنتيجة بحث معينة. هذا ينطبق بشكل خاص على تحليلات المنطقة الصغيرة ، حيث تكون أوجه عدم اليقين هي الأعلى.

بالإضافة إلى القضايا المذكورة أعلاه ، من المهم أن ندرك أنه حتى تعدادات التعداد العشري ليست دقيقة كما يعتقد الناس. يمثل التعداد محاولة تعداد السكان اعتبارًا من تاريخ واحد ، ولكن دائمًا ما يتم إغفال بعض الأشخاص أو احتسابهم مرتين. هذه الأعداد الناقصة والأعداد الزائدة متباينة حسب العرق والوضع الاجتماعي والاقتصادي والمنطقة الجغرافية ، مما يحتمل أن تكون معدلات الإصابة بالسرطان متحيزة [56 ، 57].

تستفيد الدراسات الوبائية والجغرافية التي لا حصر لها من بيانات التعداد في بعض القدرات ، بما في ذلك معظم الدراسات التي تبلغ عن معدلات الإصابة بالسرطان في المناطق الجغرافية. ومن الشائع أيضًا استخدام بيانات التعداد حيث لا تتوفر البيانات على المستوى الفردي ، لا سيما مؤشرات الحالة الاجتماعية والاقتصادية [58-60] والتحصيل التعليمي [61] وخصائص الإسكان [7]. يلخص الجدول 2 مصادر البيانات السكانية الموصوفة في هذا القسم.

3. المسوحات

بالإضافة إلى مكتب الإحصاء كمصدر أساسي لبيانات السمات الاجتماعية الديموغرافية ، يمكن أن توفر بيانات المسح الخاصة معلومات قيمة عن هذه الخصائص للمجموعات السكانية في بعض المناطق. ربما يكون أحد أشهر هذه الاستطلاعات هو نظام مراقبة عوامل المخاطر السلوكية (BRFSS) الذي ترعاه مراكز السيطرة على الأمراض ، والذي يوصف بأنه "أكبر مسح هاتفي في العالم". تم تصميم هذا النظام المستمر للمسوحات الوطنية في الثمانينيات لتتبع الاتجاهات في عوامل الخطر السلوكية على مستوى الولاية ، كما يوفر معلومات عن المناطق الفرعية والمجموعات الفرعية داخل بعض الولايات الأكبر. قدر بعض الباحثين انتشار عامل الخطر السلوكي على مستوى المقاطعة من خلال الجمع بين بيانات BRFSS على مستوى الولاية مع البيانات الديموغرافية على مستوى المقاطعة [62 ، 63]. يتوفر أيضًا تطبيق تخطيط لعرض بيانات استجابة BRFSS على مستوى الولاية والمدينة http://apps.nccd.cdc.gov/gisbrfss/.

مسح وطني آخر معروف هو المسح الوطني لفحص الصحة والتغذية (NHANES) ، والذي تم تنفيذه منذ عام 1960 ويجمع بين معلومات الاستبيان والفحص البدني الوطني وبرنامج المراقبة الحيوية. ترعى NCHS أيضًا المسح الوطني للرعاية الصحية (NHCS) ، ومسح المقابلة الصحية الوطنية (NHIS) ، ومسح التحصين الوطني (NIS) ، والمسح الوطني لنمو الأسرة (NSFG). وبالمثل ، فإن الجهود واسعة النطاق المصممة لتتبع الفروق الزمنية والمنطقة للسلوكيات الصحية المستهدفة داخل الولاية تشمل مسح التبغ في كاليفورنيا ، ومسح صحة المرأة ، ومسح المعلومات الصحية (الجدول 3).

على الرغم من أن بيانات مسح السكان لم يتم دمجها على نطاق واسع في دراسات نظم المعلومات الجغرافية حتى الآن ، فقد توفر هذه الموارد في المستقبل بعض الفرص لوصف الاختلافات الإقليمية في ملامح المخاطر السلوكية المستهدفة لنتائج صحية محددة.

4. البيانات البيئية

على مدى العقود العديدة الماضية كانت هناك زيادة كبيرة في توافر البيانات البيئية المسجلة مكانيًا في الولايات المتحدة ودول أخرى. تم جمع الكثير من هذه البيانات نتيجة للوائح البيئية أو جهود البحث الممولة من الحكومة. تتضمن أمثلة البرامج الأمريكية لجمع البيانات المكانية حول تركيزات أو إطلاق الملوثات في البيئة برنامج المسح الجيولوجي الأمريكي (USGS) للتقييم الوطني لجودة المياه (NAWQA) http://water.usgs.gov/nawqa ، حماية البيئة وكالة (EPA) قاعدة بيانات تقييم سموم الهواء الوطنية http://www.epa.gov/ttn/atw ، وبرنامج جرد إطلاق المواد السامة التابع لوكالة حماية البيئة http://www.epa.gov/tri. نظمت وكالة حماية البيئة البيانات البيئية في قاعدة بيانات شاملة تسمى مستودع بيانات Envirofacts http://www.epa.gov/enviro/. تبذل بعض الدول جهودًا مكثفة لجمع بيانات بيئية إضافية. مثال على ذلك هو برنامج الإبلاغ عن استخدام مبيدات الآفات في كاليفورنيا http://www.cdpr.ca.gov/docs/pur/purmain.htm) الذي يتطلب الإبلاغ عن جميع استخدامات مبيدات الآفات الزراعية على مستوى أقسام نظام مسح الأراضي العامة (وحدة واحدة تقريبًا ميل مربع في المنطقة).

هناك العديد من القضايا التي يجب مراعاتها عند استخدام هذه البيانات لتحديد "التعرض" في الدراسات الوبائية. يجب تقييم بيانات المراقبة التي تم جمعها للأغراض التنظيمية بعناية لمعرفة مدى فائدتها في تقدير التعرض الفردي. كما ينبغي النظر في مصير المواد الكيميائية وانتقالها في البيئة. قد لا تصف تدابير القرب البسيط من مواقع الإطلاقات الكيميائية بشكل مناسب انتقال المادة الكيميائية في البيئة. يجب النظر في الطريق المحتمل للتعرض إلى جانب المعقولية البيولوجية للارتباط بين التعرض والمرض قيد الدراسة. أخيرًا ، تم جمع الكثير من بيانات المراقبة البيئية خلال العقد الماضي ، وستكون إعادة بناء التعرض على مدى فترات أطول أكثر صلة بحدوث السرطان أمرًا صعبًا.

بدأ استخدام قواعد البيانات البيئية في الدراسات الوبائية للسرطان لتحديد ما إذا كانت معدلات الوفيات أو الإصابة بالمرض أعلى في المناطق ذات التعرضات البيئية المحددة (على سبيل المثال ، تصميمات الدراسات البيئية) أو كوسيلة لتصنيف الأفراد فيما يتعلق بتعرضهم المحتمل في تصميم الدراسة التحليلية الوبائية (أي الحالات والشواهد ، دراسات الأتراب). مع استثناءات قليلة ، يتم استخدام موقع الإقامة كموقع جغرافي لتعيين التعرض. نقدم أدناه نظرة عامة على الأنواع المختلفة لبيانات التعرض المسجلة مكانيًا ، كما نقدم أمثلة على استخدامها في الدراسات الوبائية للسرطان.

أ. بيانات جودة المياه

وكالة حماية البيئة الأمريكية هي المسؤولة عن تنظيم إمدادات مياه الشرب العامة. يتم تنظيم إمدادات المياه إذا كانت تحتوي على 5 وصلات أو أكثر أو تخدم 25 شخصًا على الأقل. المراقبة الروتينية مطلوبة لمجموعة متنوعة من الملوثات والعناصر التي تحدث بشكل طبيعي بما في ذلك المنتجات الثانوية للتطهير والزرنيخ والنترات وبعض مبيدات الآفات والمواد الكيميائية العضوية المتطايرة. يتعين على الدول الإبلاغ عن انتهاكات الحد الأقصى لمستويات الملوثات (MCL) إلى وكالة حماية البيئة. منذ عام 1996 ، طُلب من وكالة حماية البيئة الحفاظ على قاعدة بيانات وطنية لحدوث الملوثات (NCOD) باستخدام بيانات الحدوث لكل من الملوثات المنظمة وغير المنظمة في أنظمة المياه العامة. ومع ذلك ، فإن غالبية بيانات قياس إمدادات المياه العامة التاريخية تقع في الولايات. تسجل بعض الولايات خطوط الطول والعرض للمواقع التي تم فيها أخذ عينات المياه (الموقع في نظام التوزيع ، أو نقطة الدخول إلى نظام التوزيع ، أو موقع مصدر المياه). عادةً ما تكون معلومات الموقع غير متاحة للجمهور ولكنها قد تكون متاحة للباحثين مع الموافقات المناسبة.

يتم الإبلاغ عن بيانات جودة المياه حسب المنفعة ، ولكي تكون مفيدة للدراسات الوبائية ، يجب إنشاء ارتباط بالمدن المخدومة. في المناطق الحضرية الكبيرة ، قد تخدم العديد من المرافق مدينة أو ، على العكس من ذلك ، قد تخدم إحدى المرافق عدة مدن وتقسيمات فرعية. لذلك ، فإن إنشاء صلة دقيقة بين عناوين المشاركين في الدراسة ومرافق المياه أمر ضروري لتجنب سوء تصنيف التعرض. يمكن حساب مقاييس التعرض طويل المدى عندما يتم جمع تاريخ مصدر المياه مدى الحياة. تتضمن أمثلة الدراسات التي تستخدم بيانات مراقبة جودة مياه الإمداد العام دراسات حول المنتجات الثانوية للتطهير [64-66]. والنترات [67 ، 68]. والنويدات المشعة [69 ، 70] ، والزرنيخ [71 ، 72]. تختلف الملوثات مثل المنتجات الثانوية للتطهير والمركبات العضوية المتطايرة في التركيز عبر نظام توزيع الإمداد العام. تم استخدام جهود النمذجة القائمة على نظم المعلومات الجغرافية لتحسين تقديرات التعرض في المساكن الفردية [73 ، 74].

على عكس إمدادات المياه العامة ، لا يتم تنظيم الآبار المنزلية الخاصة ولا توجد متطلبات مراقبة ، على الرغم من أنه قد يُطلب من مالكي الآبار تقديم بعض معلومات جودة المياه عند بيع عقار في بعض الولايات. أجرت بعض الولايات مسوحات تمثيلية لنوعية مياه الآبار الخاصة [75]. تم إجراء مسح وطني من قبل وكالة حماية البيئة في 1988-1990 [76 ، 77]. أجرت المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض (CDC) مسحًا للبكتيريا القولونية والنترات والأترازين في آبار خاصة في تسع ولايات في الغرب الأوسط http://www.cdc.gov/nceh/em Emergency/WellWater/default.htm. إن ندرة بيانات جودة المياه التاريخية للآبار الخاصة تحد من تقييم التعرض للدراسات الوبائية للسرطان في هذه الفئة من السكان.

يقوم برنامج USGS NAWQA بجمع معلومات عن العناصر الغذائية ومبيدات الآفات والمركبات العضوية المتطايرة والنويدات المشعة والأيونات الرئيسية في أكثر من 50 من أحواض الأنهار وخزانات المياه الجوفية منذ عام 1991. وتشمل جميع بيانات القياس سمات مكانية. نظرًا لأن الهدف من هذا الجهد البحثي هو فهم جودة المياه المحيطة (ليس بالضرورة نفس جودة مياه الشرب) ، فقد لا تكون هذه البيانات ذات فائدة مباشرة في الدراسات الوبائية. ومع ذلك ، قد تكون بيانات NAWQA مفيدة في نمذجة الجهود لتقدير مستويات الملوثات في الآبار الخاصة. تحتفظ وكالة حماية البيئة أيضًا بنظامين لإدارة البيانات يحتويان على معلومات جودة المياه التي تم جمعها من قبل المجموعات الفيدرالية والولائية والخاصة للمياه السطحية والجوفية في جميع الولايات الخمسين. مركز البيانات القديم (LDC) هو قاعدة بيانات مؤرشفة مع بيانات تعود إلى أوائل القرن العشرين حتى نهاية عام 1998. يحتوي STORET على بيانات تم جمعها بداية من عام 1999 ، إلى جانب بيانات قديمة موثقة من أقل البلدان نمواً. يلخص الجدول 4 مصادر بيانات جودة المياه.

ب. ملوثات الهواء

تقوم وكالة حماية البيئة بجمع ومعالجة بيانات المراقبة من الولايات بشأن ستة معايير لملوثات الهواء (أول أكسيد الكربون وثاني أكسيد النيتروجين والأوزون وثاني أكسيد الكبريت والجسيمات [PM10 و PM2.5] والرصاص) وملوثات الهواء الخطرة ، والتي تم تحديد 188 منها. ملوثات الهواء الخطرة (HAP) ، والمعروفة أيضًا باسم سموم الهواء ، هي تلك التي يوجد لها بعض الأدلة على زيادة خطر الإصابة بالسرطان أو النتائج الإنجابية الضارة.الرصد الروتيني ل HAPs غير مطلوب وبيانات المراقبة الموجودة موزعة بشكل متباين مقارنة بمعايير ملوثات الهواء. يتم الاحتفاظ بالبيانات في قاعدة بيانات أنظمة جودة الهواء.

تجمع وكالة حماية البيئة انبعاثات HAP من المصادر الثابتة (النقاط والمناطق) والمصادر المتنقلة في قاعدة بيانات National Toxics Inventory (NTI) (مدمجة الآن مع بيانات اتجاهات الانبعاثات الوطنية في قاعدة بيانات جرد الانبعاثات الوطنية) ، والتي يتم تحديثها كل ثلاث سنوات. للقيام بالتحديثات ، تحصل وكالة حماية البيئة على قوائم جرد الانبعاثات من الوكالات البيئية الحكومية والبيانات التكميلية من مصادر أخرى ، بما في ذلك جرد الإطلاق السام. تم إجراء أول جرد على الصعيد الوطني في عام 1996. ويختلف النطاق المكاني لبيانات الانبعاثات حسب نوع المصدر. تتوفر معلومات الموقع الخاصة بانبعاثات المصادر النقطية ، في حين يتم تقدير انبعاثات مصدر المنطقة على مستوى الدولة. باستخدام نموذج التشتت ، قدرت وكالة حماية البيئة المتوسط ​​السنوي لتركيزات HAP لكل منطقة تعداد في الولايات المتحدة المتاخمة [78]. تم تلخيص مجموعات البيانات هذه في الجدول 5.

تم استخدام بيانات مراقبة ملوثات الهواء في دراسات سرطان الرئة ، والتي استخدمت بشكل عام نوعًا من نماذج التشتت لتقدير التعرض للمناطق الحضرية أو مناطق التعداد [79-81]. تم مؤخرًا استخدام التركيزات النموذجية لـ HAP لتقييم الإصابة بسرطان الأطفال [44]. قيمت دراسات أخرى كثافة حركة المرور ونسبة الإصابة بسرطان الأطفال [43].

ج. مبيدات زراعية

في الولايات المتحدة ، تعد وزارة الزراعة الأمريكية (USDA) الوكالة الفيدرالية الرئيسية المسؤولة عن جمع المعلومات حول استخدام مبيدات الآفات على المحاصيل والثروة الحيوانية. تمت مراجعة توافر البيانات التاريخية لاستخدام مبيدات الآفات الزراعية في الولايات المتحدة [82]. تم إجراء أول مسح شامل لاستخدام مبيدات الآفات على المحاصيل في عام 1964 [83] وأجريت مسوحات دورية بعد ذلك خلال السبعينيات. هذه المسوحات المبكرة قدمت فقط تقديرات وطنية أو إقليمية للاستخدام الخاص بالمحاصيل لمبيدات الآفات الفردية من عام 1986 فصاعدًا ، أنتجت مسوحات وزارة الزراعة الأمريكية تقديرات خاصة بالولاية لاستخدام مبيدات الآفات على المحاصيل الحقلية في الولايات المنتجة الرئيسية ، واعتبارًا من عام 1990 فصاعدًا ، كانت التقديرات الخاصة بالولاية نصف السنوية لاستخدام مبيدات الآفات على الفواكه والخضروات متاحة أيضًا.

قامت عدة ولايات بجمع معلومات استخدام مبيدات الآفات الخاصة بها ولكن معظم جهود جمع البيانات كانت حديثة. سنت أوريغون تشريعات تتطلب الإبلاغ عن استخدام مبيدات الآفات الزراعية ابتداء من عام 2002 ، ومع ذلك ، لم يتم توفير التمويل الكافي لسنوات إضافية. تعد بيانات استخدام مبيدات الآفات الحكومية الأكثر شمولاً في ولاية كاليفورنيا ، التي لديها نوع من الإبلاغ الإلزامي عن مبيدات الآفات الزراعية منذ الخمسينيات من القرن الماضي ، والتي تشرف عليها حاليًا إدارة تنظيم مبيدات الآفات في كاليفورنيا. ابتداءً من عام 1969 ، تم الإعلان عن معلومات حول مبيدات الآفات المقيدة الاستخدام. في عام 1990 ، طلب قانون جديد من المزارعين الإبلاغ عن جميع استخدامات مبيدات الآفات على المحاصيل على أساس شهري ، بما في ذلك اسم مبيد الآفات والشركة المصنعة ، والمحصول المعالج ، وقسم مسح الأراضي العامة حيث تم تطبيق المبيد ، وتاريخ ووقت التطبيق ، وعدد الفدان المعالجة وطريقة التطبيق ومعدلات التطبيق. أدى توافر هذه البيانات التفصيلية لاستخدام مبيدات الآفات على النطاق المكاني لأحد الأقسام إلى تطوير طرق لربط بيانات الاستخدام ببيانات الإصابة بالسرطان [84] لاستخدامها في دراسة بيئية لسرطان الأطفال على مستوى التعداد [42] . كما تم استخدام بيانات كاليفورنيا في دراسة حالة وضبط لسرطان البنكرياس [85] ، ودراسة جماعية لسرطان الثدي [51] ، ودراسة حالة لم تُنشر بعد عن سرطان الأطفال. كما تم تطوير طرق لتقدير التعرض المحتمل لمبيدات الآفات في المساكن من خلال ربط بيانات استخدام مبيدات الآفات بخرائط المحاصيل [86 ، 87]. يتم تخصيص "التعرض" لمبيدات الآفات للمنازل التي توجد بها حقول محاصيل ضمن مسافات تعكس الانجراف المحتمل لمبيدات الآفات. يلخص الجدول 6 مصادر بيانات مبيدات الآفات.

د. الإطلاقات الصناعية والنفايات الخطرة

يتطلب قانون التخطيط للطوارئ وحق المجتمع في المعرفة لعام 1986 في الولايات المتحدة من بعض الصناعات إبلاغ وكالة حماية البيئة سنويًا بإطلاقاتها وأنشطة إدارة النفايات التي تتضمن مواد كيميائية سامة محددة. البيانات متاحة للجمهور في قاعدة بيانات تسمى مخزون إطلاق المواد السامة (TRI). يجب أن تبلغ مرافق التصنيع ، وتعدين المعادن ، وتعدين الفحم ، وتوليد الكهرباء عن الكتلة المقدرة للمواد الكيميائية السامة التي يتم إطلاقها في البيئة (الهواء ، أو الماء ، أو الأرض ، أو الحقن تحت الأرض) ، أو معالجتها في الموقع ، أو شحنها خارج الموقع لمزيد من معالجة النفايات . الإبلاغ مطلوب فقط للمرافق التي تفي بمعايير دنيا معينة من حيث أرطال المواد الكيميائية الثابتة السامة المنتجة أو المعالجة التي تتراكم بيولوجياً تخضع لمتطلبات الإبلاغ الدنيا. لا تتطلب اللوائح مراقبة بيئية ، لذا فإن الكثير من البيانات عبارة عن تقديرات للإطلاقات. يتم الإبلاغ عن معلومات الموقع من قبل الشركة ولا يتم التحقق منها بواسطة وكالة حماية البيئة. تم وصف بعض نقاط القوة والقيود لهذه البيانات لدراسات الصحة البيئية [88 ، 89].

تطلب كندا أيضًا الإبلاغ عن انبعاثات المواد الكيميائية التي صنفتها الوكالة الدولية لأبحاث السرطان على أنها مسببات للسرطان البشرية محتملة ومحتملة ومحتملة لـ 64 قطاعًا صناعيًا [90]. تشكل هذه البيانات جزءًا من قاعدة بيانات الجودة البيئية الكندية ، والتي تحتوي أيضًا على جرد وطني لمواقع التخلص من النفايات البلدية ، وبيانات مياه الشرب البلدية ، وبيانات جودة الهواء ، والموقع الصناعي التاريخي وبيانات الإنتاجية [91]. أُجريت دراسة كبيرة متعددة المقاطعات للحالات والشواهد لـ 18 موقعًا للسرطان بهدف ربط التواريخ السكنية عن طريق الرمز البريدي بقاعدة البيانات البيئية لمراقبة السرطان. حتى الآن ، تم نشر تحليل واحد لقرب السكن من 7 أنواع من الصناعات الثقيلة وخطر الإصابة بسرطان الغدد الليمفاوية اللاهودجكين (NHL). ارتبط القرب السكني على بعد 3.2 كم من مصاهر النحاس و & lt0.8 كم من مصانع عجينة الكبريت بزيادة مخاطر NHL [92] بعد التعديل للعمل في الصناعات التي تم تقييمها. وجدت دراسات وضوابط سابقة عن NHL [93] وسرطان الدم [94] مخاطر مرتفعة للإقامة بالقرب من المواقع الصناعية ، لكن هذه الدراسات اعتمدت على تقييم تم الإبلاغ عنه ذاتيًا لمسافة الإقامة عن المنشآت الصناعية والتي قد تكون عرضة لتحيز الاسترجاع .

تحتفظ وكالة حماية البيئة بمعلومات عن موقع مناولي النفايات ومرافق معالجة النفايات ومواقع النفايات التي يتم تنظيمها بموجب قانون استعادة الموارد والحفظ (RCRA) وقانون الاستجابة البيئية الشاملة والتعويض والمسؤولية (CERCLA) ، المعروف أيضًا باسم Superfund القانون في قاعدة بيانات RCRAInfo المتاحة من خلال مستودع بيانات Envirofacts. يتم الاحتفاظ بالمعلومات حول موقع تصاريح الشركات الصادرة لتصريف النفايات في الأنهار في قاعدة بيانات نظام الامتثال للتصاريح (متاحة أيضًا من خلال Envirofacts). تم تلخيص مصادر البيانات هذه في الجدول 7.

تم إنشاء الوكالة الأمريكية لسجل المواد السامة والأمراض (ATSDR) من قبل الكونجرس في عام 1980 بموجب CERCLA. منذ عام 1986 ، طُلب من وكالة ATSDR إجراء تقييم للصحة العامة في كل موقع من المواقع المدرجة في قائمة الأولويات الوطنية لوكالة حماية البيئة ، مواقع النفايات التي تعتبر الأكثر خطورة. الهدف من هذه التقييمات هو تقييم التعرض للمواد الخطرة والآثار الصحية بين السكان الذين يعيشون بالقرب من الموقع [95]. يتوفر موقع المواقع والمعلومات الخاصة بالملوثات المحددة حسب نوع الوسائط (التربة والهواء والماء) التي تم قياسها فيها من موقع قاعدة بيانات ATSDR HazDat على الويب. تشمل حدود بيانات المراقبة هذه لدراسات السرطان بيانات القياس التاريخية المحدودة. قيمت بعض الدراسات حدوث السرطان بين أولئك الذين يحتمل تعرضهم لمواقع النفايات الخطرة [96] أو مواقع النفايات البلدية والمحارق [97 ، 98].

يعد إعادة بناء التعرض التاريخي للإطلاقات من الصناعات ومواقع النفايات أمرًا صعبًا بالنسبة لدراسات السرطانات ذات الكمون الطويل. قامت بعض الدراسات بتقييم القرب ومدة الإقامة بالقرب من المواقع. كانت المدة الطويلة للإقامة في حدود نصف ميل من مصنع كيميائي لمركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور مرتبطة بشكل إيجابي بتركيزات ثنائي الفينيل متعدد الكلور في مصل الدم [99]. ومع ذلك ، لم تحدد أي من الدراسات الوبائية حتى الآن ما إذا كان القرب قد أدى إلى تعرض ذي مغزى للمواد الكيميائية من المواقع. يجب أيضًا تقييم الالتباس حسب الحالة الاجتماعية والاقتصادية لأن مرافق التصنيع والنفايات من المرجح أن تكون موجودة في أحياء ذات وضع اجتماعي اقتصادي منخفض [100] ويرتبط الوضع الاجتماعي والاقتصادي بحدوث بعض أنواع السرطان.

5. الاستشعار عن بعد / التصوير الجوي

تتضمن البيانات المستشعرة عن بعد صورًا للأرض والغلاف الجوي تم الحصول عليها بواسطة الأقمار الصناعية أو الطائرات. تعتمد فائدة المعلومات إلى حد كبير على التكنولوجيا المستخدمة للحصول على الصور والمعالجة الإضافية التي تم إجراؤها للإشارة الجغرافية للبيانات. يعد مركز بيانات أنظمة مراقبة موارد الأرض (EDC) التابع لهيئة المسح الجيولوجي الأمريكية (USGS) هو المستودع الأمريكي الرئيسي لهذه البيانات. كان التصوير الجوي متاحًا منذ أوائل القرن العشرين. تتوفر من خلال EDC من عام 1987 حتى الوقت الحاضر ، وهي عبارة عن صور رقمية للصور الجوية التي تجمع بين خصائص الصورة للصورة والصفات المحددة جغرافيًا للخريطة. تتوفر صور DOQs باللونين الأبيض والأسود أو الألوان الطبيعية أو صور الأشعة تحت الحمراء الملونة وتتميز بدقة أرضية تبلغ مترًا واحدًا. تتضمن صور الأقمار الصناعية المفيدة لتوصيف الغطاء الأرضي صور لاندسات متعددة الأطياف المتوفرة منذ عام 1972. وقد أنشأت هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية بيانات تاريخية عن استخدام الأراضي والغطاء الأرضي مستمدة من التصوير الجوي في السبعينيات والثمانينيات (بيانات استخدام الأراضي والغطاء الأرضي). تتوفر مجموعات بيانات وطنية للغطاء الأرضي (NLCD) مستمدة من صور لاندسات متعددة الأطياف لعام 1992. يجري حاليًا تطوير مجموعة البيانات الوطنية متعددة الاستبانات لخصائص الأراضي (MRLC) والتي تمثل الغطاء الأرضي في عام 2000. يلخص الجدول 8 مصادر البيانات هذه. تضمنت تطبيقات هذه البيانات لدراسات السرطان رسم خرائط للمساكن على خرائط المحاصيل لتقدير تعرضها المحتمل لمبيدات الآفات الزراعية [49 ، 87 ، 101].

توافر البيانات الجغرافية المكانية المركزية

تتوفر مصادر البيانات التي وصفناها من العديد من الوكالات الفيدرالية والخاصة بالولاية. يقدم موقع نظم المعلومات الجغرافية التابع للمعهد الوطني للسرطان http://gis.cancer.gov روابط للعديد من هذه المصادر ، بالإضافة إلى روابط إلى الأدوات والموارد الجغرافية المتاحة مجانًا. كانت هناك أيضًا العديد من المبادرات لمحاولة تجميع البيانات المكانية في نظام معلومات مركزي مشترك [102]. تقدم هذه الأنظمة المركزية وعدًا بأنظمة تشفير البيانات الموحدة وتنسيقات الملفات وتعريفات الحدود الجغرافية. كما أنها تسهل مشاركة البيانات الوصفية أو المعلومات الوصفية حول البيانات. وكان الرائد في هذا المسعى هو اللجنة الفيدرالية للبيانات الجغرافية http://www.fgdc.gov. FGDC هي مجموعة من الوكالات الفيدرالية المسؤولة عن تطوير البنية التحتية الوطنية للبيانات المكانية (NSDI) ، وهي مجموعة من التقنيات والسياسات والمعايير والإجراءات التي تسهل إنشاء ومشاركة البيانات الجغرافية المكانية. من بين إنجازات FGDC هو إنشاء National Spatial Data Clearing House ، وهو فهرس مركزي للروابط الخاصة بالبيانات والبيانات الوصفية الجيومكانية. في عام 2003 ، تم إطلاق بوابة ويب محسنة http://www.geodata.gov لزيادة تسهيل الوصول إلى هذه البيانات. رددت العديد من الدول صدى غرفة المقاصة الوطنية بغرف المقاصة الخاصة بها. على سبيل المثال ، تضم New York GIS Clearinghouse http://www.nysgis.state.ny.us أكثر من 400 مؤسسة عضو توفر روابط لآلاف مجموعات البيانات.

لم يقم مجتمع جمع بيانات السرطان بإشراك هذا المورد بشكل كامل. اعتبارًا من كانون الثاني (يناير) 2004 ، لم تتوفر بيانات عن حالات السرطان أو الوفيات من خلال غرفة تبادل المعلومات الوطنية. قدمت الكلمة الرئيسية "سرطان" رابطًا فقط لبطاقة قياس أداء الدفاع البيئي ، وهو موقع ويب يمكن من خلاله الوصول إلى مجموعات البيانات البيئية المختلفة ، لا سيما تلك التي نشرتها وكالة حماية البيئة http://www.scorecard.org. تتألف معظم البيانات المحدودة للغاية في فئة "صحة الإنسان والأمراض" التي يمكن الوصول إليها من خلال بوابة الويب من مواقع المستشفيات والمرافق الصحية الأخرى لمجموعة قليلة من الدول. في بعض الحالات ، تكون الخطوات المطلوبة لإتاحة بيانات السرطان من خلال غرفة المقاصة الوطنية متواضعة. على سبيل المثال ، يمكن الوصول بسهولة إلى بيانات الوفيات الخاصة بالمعهد الوطني للسرطان وملفات الحدود الجغرافية والبيانات الوصفية المرتبطة بها المستخدمة في موقع الويب الخاص بخرائط الوفيات من السرطان والرسوم البيانية وتنزيلها ، وستكون هناك حاجة إلى تعديلات طفيفة فقط لجعلها متوافقة مع معايير FGDC.

يعد موقع DataWeb http://www.TheDataWeb.org مصدر بيانات مركزيًا آخر على الإنترنت ، ويتألف من شبكة من مكتبات البيانات عبر الإنترنت تم إنشاؤها بالتعاون بين CDC ومكتب الإحصاء الأمريكي. تتكون المكتبات من كل من البيانات الجزئية والبيانات المجمعة في فئات عديدة. تشمل البيانات الصحية المتاحة بيانات مسح NHANES و NHIS والوفيات على مستوى المحافظة. يتم الوصول إلى المعلومات الموجودة في DataWeb من خلال DataFerret ، وهو تطبيق يقوم بإعداد مجموعات البيانات ليقوم المستخدم بتنزيلها. يسمح للمستخدمين بتحديد "مجموعة بيانات" من المتغيرات ثم إعادة ترميز تلك المتغيرات حسب الحاجة. يقوم المستخدمون بتطوير وتخصيص جداول البيانات ويمكنهم تنزيلها على سطح المكتب الخاص بهم في مجموعة متنوعة من التنسيقات الشائعة.


البيانات ليست سلعة

قبل عدة سنوات ، قارن محللو الصناعة البيانات الضخمة بالنفط. مثل النفط ، ستغذي البيانات الضخمة ثورة اقتصادية وتحول العالم. بالنظر إلى الماضي ، يبدو من الواضح أن التعامل مع البيانات على أنها نوع من السلع هو أمر مضلل وخطير. البيانات ليست نفطًا - إنها نحن. إنها حياتنا وسلوكياتنا وعاداتنا. إنه المكان الذي نذهب إليه ، وماذا نأكل ، وأين نعيش ، ومقدار المال الذي نكسبه ، والأشخاص الذين نحبهم ، والأشخاص الذين لا نحبهم.

لا يمكننا التعامل مع البيانات مثل النفط لأن البيانات أغلى بكثير. يبدأ الفهم الأفضل للبيانات بقبول تلك البيانات ، مثل الثلج ، تأتي في أشكال متنوعة. وللأفضل أو للأسوأ ، لم يتم إنشاء كل شيء على قدم المساواة.


شاهد الفيديو: Weer: temperatuur