feat: add analysis pages and raster risk map
Ship a new app version with broader analytics, restructured dashboards, and a server-rendered risk map. Frontend: - Add Overview, Demographic, Disease, and Environmental Health analysis pages - Add AnomalyMarkers, CalendarHeatmap, and MetricHeatmapTable components - Rebuild Alerts map onto server-rendered raster risk tiles; expand Monitoring, Trend, and District Comparison views - Extend API client, stores, and TypeScript types Backend: - Add environment router (pollutants, lag correlations) - Add risk_raster util serving XYZ 100m risk tiles - Expand cases endpoints (demographics, seasonality, diagnoses) and insights; harden auth and file-based loaders Data & tooling: - Add processed outpatient/inpatient/combined case parquet (LFS) - Add nested CLAUDE.md guides, pyrightconfig, and test updates
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1010
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1010
Outputs/transcript/transcript_raw.json
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526
Outputs/transcript/transcript_speakers.txt
Normal file
526
Outputs/transcript/transcript_speakers.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,526 @@
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=== 说话人6 ===
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[300.9s-301.7s] 好
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=== 说话人2 ===
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[318.0s-319.3s] 那不不有啊
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[319.3s-320.2s] 那不有吗
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=== 说话人6 ===
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[320.2s-321.2s] 那不有
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=== 说话人2 ===
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[321.2s-322.2s] 那不有
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[322.2s-322.7s] 那不有
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[322.7s-323.9s] 那不有
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=== 说话人6 ===
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[323.9s-325.7s] 那不有
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=== 说话人4 ===
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[325.7s-326.8s] 那不有
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=== 说话人6 ===
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[332.6s-333.6s] 那不有
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=== 说话人3 ===
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[333.6s-351.3s] 那不有
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=== 说话人6 ===
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[351.3s-352.2s] 那不有
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[352.2s-352.8s] 那不有
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[352.8s-353.5s] 那不有
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=== 说话人3 ===
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[773.5s-774.9s] 因為因為住室太高了
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[774.9s-776.4s] 而且他們有一個秘密
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=== 说话人8 ===
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[776.4s-778.3s] 只要非常趴趴坐自己
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=== 说话人3 ===
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[778.3s-779.6s] 但是就是趴秘密
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=== 说话人1 ===
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[779.6s-780.4s] 還是比較
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=== 说话人3 ===
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[780.4s-781.9s] 真的沒有問題
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=== 说话人6 ===
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[781.9s-783.3s] 沒有問題
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=== 说话人8 ===
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[783.3s-784.4s] 就不叫做話
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=== 说话人3 ===
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[784.4s-785.6s] 因為那個秘密
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[785.6s-786.5s] 講的秘密
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[786.5s-787.5s] 基本上是太高了
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[787.5s-788.7s] 我們有一個秘密的交流
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=== 说话人6 ===
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[788.7s-789.2s] 其實
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=== 说话人3 ===
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[789.2s-790.9s] 三年秘密的交流
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=== 说话人6 ===
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[790.9s-791.9s] 其實就是說
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=== 说话人3 ===
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[791.9s-792.5s] 這個裡面
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=== 说话人8 ===
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[792.5s-793.4s] 趴坐這個的話
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[793.4s-794.8s] 其實是真好趴
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[794.8s-795.6s] 然後
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[795.6s-796.2s] 然後
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=== 说话人7 ===
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[796.2s-797.5s] 我現在認識的話
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=== 说话人6 ===
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[797.5s-798.8s] 那個坐子比較多
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[799.6s-800.1s] 因為
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=== 说话人3 ===
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[800.1s-801.4s] 現在坐
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[801.4s-802.1s] 這個只有
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=== 说话人8 ===
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[802.1s-802.8s] 八花之後
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[802.8s-803.4s] 崩潰
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=== 说话人6 ===
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[804.2s-805.4s] 崩潰
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=== 说话人2 ===
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[805.4s-806.7s] 把花穩回來
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=== 说话人8 ===
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[806.7s-807.4s] 它進屋
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[807.4s-808.0s] 現在
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=== 说话人1 ===
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[808.2s-809.2s] 因為 ele ran global
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[809.9s-810.5s] artist
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=== 说话人4 ===
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[810.5s-811.0s] 實體
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=== 说话人5 ===
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[811.0s-811.7s] 就不理
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=== 说话人2 ===
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[811.7s-812.7s] 一才玩樂
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[812.7s-813.1s] 但是
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=== 说话人1 ===
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[813.1s-814.3s] 操方
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=== 说话人2 ===
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[814.3s-817.2s] 著制
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[817.2s-820.7s] 因為很多
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=== 说话人3 ===
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[820.7s-827.4s] 太高了
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=== 说话人5 ===
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[1157.4s-1158.5s] 他就要到了現在
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=== 说话人7 ===
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[1158.5s-1160.4s] 所以他來自主持主持表
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=== 说话人5 ===
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[1160.4s-1162.9s] 哪些人以前的平常才見到呢
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=== 说话人7 ===
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[1162.9s-1165.4s] 讓你以前的在砍術店就爆發
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[1165.4s-1168.1s] 但是沒有些經過的這反應的
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[1168.1s-1170.2s] 這往他就可以一直了
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=== 说话人1 ===
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[1170.2s-1172.3s] 他只是要去砍得一百米
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=== 说话人5 ===
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[1172.3s-1173.8s] 所以他來自主持的一集
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=== 说话人7 ===
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[1173.8s-1175.8s] 但是如果到了我主持假裝
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=== 说话人5 ===
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[1175.8s-1177.3s] 全正的主持主持主持主持
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[1177.3s-1178.8s] 來現在的嘛
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[1178.8s-1180.2s] 我們來現在的這個主持
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=== 说话人2 ===
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[1180.8s-1182.7s] 來扮熱我主持在主持上
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=== 说话人7 ===
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[1182.7s-1184.0s] 主持主持上
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=== 说话人5 ===
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[1184.0s-1184.7s] 我們來的一集
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=== 说话人1 ===
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[1184.7s-1185.5s] 廖都在耍耍被豪華 hideway
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=== 说话人7 ===
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[1185.5s-1190.8s] 不要再拿頭、保護護金高一點
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=== 说话人2 ===
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[1190.8s-1191.4s] 都不能家庭
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=== 说话人7 ===
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[1191.4s-1193.0s] 把這個賣一次
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[1193.0s-1194.6s] 給我一去回去
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=== 说话人5 ===
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[1194.6s-1209.6s] 我這是自各主持主持主持主持主持主持
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=== 说话人1 ===
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[1211.3s-1213.3s] 大家如果像
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[1399.8s-1402.5s] 我感觉是找到大甲之间的事,
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=== 说话人2 ===
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[1403.6s-1405.8s] 因为我被人拌上自己的事,
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=== 说话人5 ===
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[1406.2s-1409.5s] 但是我做了一会的事,
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=== 说话人8 ===
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[1409.5s-1410.2s] 我做了一会的事,
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=== 说话人4 ===
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[1410.2s-1411.2s] 我做了一会的事,
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=== 说话人5 ===
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[1411.3s-1413.0s] 我做了一会的事,
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=== 说话人1 ===
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[1413.3s-1415.1s] 然后我一直在说,
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=== 说话人5 ===
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[1415.2s-1417.0s] 我一直在说,
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=== 说话人8 ===
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[1418.7s-1419.4s] 我一直在说,
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[1569.6s-1571.6s] 然后去讲没有办法,
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=== 说话人4 ===
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[1571.9s-1572.2s] 这一天,
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=== 说话人3 ===
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[1572.2s-1573.8s] 我一直在说,
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[1574.5s-1575.2s] 这个天,
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[1575.3s-1577.7s] 三公里的天然是一三个天然,
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[1578.1s-1579.0s] 所以这一天,
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=== 说话人8 ===
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[1579.3s-1580.9s] 我把这马上进去的时候,
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=== 说话人3 ===
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[1581.6s-1583.3s] 这个能不能进去,
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=== 说话人5 ===
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[1583.8s-1585.5s] 我们有多少人那种事,
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=== 说话人8 ===
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[1585.6s-1586.3s] 太少我,
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=== 说话人6 ===
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[1586.3s-1587.5s] 也有多少人,
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[1589.3s-1591.2s] 也有多少人,
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=== 说话人5 ===
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[1593.4s-1594.3s] 也有多少人,
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[1594.3s-1595.6s] 也有多少人,
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=== 说话人8 ===
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[1596.3s-1598.4s] 也有多少人,
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=== 说话人5 ===
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[1598.7s-1599.4s] 也有多少人,
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=== 说话人6 ===
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[1711.1s-1718.4s] 也有多少人。
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=== 说话人5 ===
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[2469.8s-2471.9s] 他有个笔伴的笔伴
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[2471.9s-2473.8s] 去务力就走
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[2473.8s-2474.8s] 关了笔伴的笔伴
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[2475.4s-2477.5s] 然后就加入有超级
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[2477.5s-2478.7s] 有很多笔伴的样
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=== 说话人2 ===
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[2478.7s-2479.4s] 三个笔伴
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[2479.4s-2481.9s] 这在我们笔伴的
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=== 说话人5 ===
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[2481.9s-2483.7s] 可能是这就是百分之八
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=== 说话人8 ===
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[2483.7s-2484.4s] 之多样
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=== 说话人2 ===
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[2484.9s-2486.9s] 他有个笔伴的笔伴
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=== 说话人5 ===
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[2486.9s-2487.9s] 三个笔伴的笔伴
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=== 说话人4 ===
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[2487.9s-2489.2s] 这个笔伴的笔伴
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=== 说话人5 ===
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[2489.2s-2490.1s] 就是要务力
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[2490.1s-2493.1s] 这个笔伴的笔伴
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=== 说话人4 ===
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[2493.3s-2493.7s] 也就是要务力
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||||
=== 说话人5 ===
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[2493.7s-2495.3s] 也就是要务力
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[2496.3s-2498.5s] 他在那笔伴
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[2498.5s-2501.2s] 这笔伴的笔伴的笔伴
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=== 说话人1 ===
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[2501.2s-2502.4s] 就是要务力
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=== 说话人4 ===
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[2502.4s-2503.2s] 那笔伴的笔伴的笔伴
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||||
=== 说话人1 ===
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[2503.2s-2503.9s] 那笔伴的笔伴
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[2503.9s-2504.8s] 他都感兮
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=== 说话人5 ===
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[2504.8s-2505.9s] 所以他的笔伴的笔伴
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=== 说话人8 ===
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[2505.9s-2507.4s] 就说就像不好的笔伴
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=== 说话人5 ===
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[2507.4s-2508.4s] 很热闹的笔伴
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||||
=== 说话人6 ===
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[2508.4s-2509.1s] 他能不能被笔伴
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=== 说话人4 ===
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[2509.1s-2510.1s] 他能被笔伴
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=== 说话人6 ===
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[2510.1s-2510.9s] 笔伴
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=== 说话人5 ===
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[2511.6s-2512.9s] 但是我们这笔伴
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||||
=== 说话人4 ===
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[2512.9s-2514.2s] 有笔伴的笔伴
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||||
=== 说话人5 ===
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||||
[2514.2s-2515.9s] 前几个笔伴
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||||
=== 说话人2 ===
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||||
[2515.9s-2516.8s] 有没有看见的
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||||
=== 说话人4 ===
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||||
[2516.8s-2518.9s] 这笔伴的笔伴
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[2518.9s-2519.5s] 那个笔伴
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||||
=== 说话人1 ===
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||||
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||||
[2519.5s-2520.2s] 没有看见
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[2520.2s-2521.1s] 没有看见
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[2522.8s-2523.7s] 他会到了
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||||
[2523.7s-2524.2s] 把笔伴
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=== 说话人6 ===
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[2528.5s-2530.4s] 接下音过找
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=== 说话人8 ===
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||||
[2531.3s-2534.1s] 他一aps
|
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||||
=== 说话人6 ===
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||||
[2534.1s-2535.3s] 差不多
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[2535.3s-2537.6s] 他上学
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||||
=== 说话人5 ===
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||||
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||||
[2537.9s-2540.0s] 我们整体加上
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=== 说话人4 ===
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||||
[2540.0s-2540.8s] 那个笔伴
|
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||||
=== 说话人2 ===
|
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||||
[2540.8s-2542.5s] 你看看
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=== 说话人5 ===
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[2542.5s-2557.8s] 他比较感情
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||||
[4267.8s-4269.6s] 恐慌
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=== 说话人7 ===
|
||||
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[4277.5s-4285.7s] 那国内主要我们给こちら
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[4285.7s-4286.8s] 就是宪治 Show
|
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=== 说话人3 ===
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||||
[4286.8s-4290.6s] 这是就是宪治 Audio
|
||||
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||||
=== 说话人1 ===
|
||||
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||||
[4290.6s-4292.5s] 他觉得他在来兜了
|
||||
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||||
=== 说话人7 ===
|
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||||
[4292.5s-4296.2s] 不是这个话的志明
|
||||
[4296.8s-4299.3s] 我来看你这种词的看法
|
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||||
=== 说话人4 ===
|
||||
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||||
[4299.3s-4300.1s] 这个是一个人的
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=== 说话人7 ===
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[4301.4s-4302.8s] 所以我说一下
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[4302.8s-4304.3s] 我就是诸个看法的问题
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=== 说话人4 ===
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[4304.3s-4306.2s] 这体的问题是一个诸个
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=== 说话人5 ===
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[4306.7s-4308.5s] 我听过我这口误的语语
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[4308.5s-4310.5s] 这种不害怕怪怪
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[4310.5s-4313.0s] 我诸了太太的语语语语
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=== 说话人7 ===
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[4313.0s-4314.7s] 我当时诸个不道理的
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=== 说话人5 ===
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[4315.8s-4318.7s] 这种不道理的语语语语语语语语语语
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[4318.7s-4320.2s] 假如还有语语语语
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[4320.2s-4321.7s] 这个语语语语语语语
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[4321.7s-4326.1s] 这种不道理语语语语
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=== 说话人2 ===
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[4326.1s-4328.0s] 假如那进到了
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=== 说话人7 ===
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[4328.0s-4330.4s] 代表人做什么
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=== 说话人5 ===
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[4330.4s-4331.7s] 菠 çıkt
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=== 说话人2 ===
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[4331.7s-4349.8s] 摇灶的独援
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Outputs/项目能力综述_数据维度与技术体系.md
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# 儿童呼吸道感染空间流行病学的方法、数据与可视化：文献综述
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儿童呼吸道感染是全球5岁以下儿童死亡的第二大原因。在中国城市地区，其年发病数长期居于儿科门诊病种的首位。Wu等（2025）在*Communications Earth & Environment*报告了一项横跨江苏省多城市的学校环境研究，纳入265,076例儿童肺炎与气管炎病例，采用时空分层设计估计了PM₁各化学组分与因病缺课率的剂量-反应关系。结果显示，SO₄²⁻的风险比最高（RR=1.119），且低温对每一种污染物组分的健康效应均表现出显著的放大作用，城乡儿童在温度-污染复合暴露下的敏感性方向相反。同年发表于*PLOS Medicine*的全国尺度研究将501个城市、跨越2008至2019年的面板数据嵌入时间分层病例交叉模型，估计野火来源PM₂.₅每升高5μg/m³，儿童呼吸道传染病发病率上升6.8%。值得留意的一个数字是：野火PM₂.₅在总PM₂.₅中仅占2.7%，却贡献了10.8%的相关病例。
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尽管如此，该领域在数据配置与方法部署两个维度上均远未饱和。
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环境与地理空间变量在空间流行病学中的缺席，是反复被指出却极少被回应的问题。2025年发表在*Geospatial Health*的一篇系统综述遵循PRISMA 2020指南，从35项纳入研究中统计出一个醒目的比例：仅2.9%的研究认真纳入了环境、地理或物理空间因子。儿童呼吸系统疾病恰恰处于这一方法论盲区的核心位置——其发病不但与每日吸入的污染物组分直接相关，还与绿地覆盖对微气候的调节效应、建成环境对通风条件的改变、地形对污染扩散路径的约束等多个环境过程的交互作用相关联。另一维度上，近三年间GCN-Transformer混合架构（Zheng等, 2025）、流行病学知识嵌入的图神经网络（EISTGNN, Han等, 2025）以及双通道时空图卷积网络（Luo等, 2025）在COVID-19与流感预测任务中取得了国家级R²达0.966、ILI相关度达0.82的性能表现，但上述方法尚未被迁移至儿童呼吸道感染这一疾病场景。对此，文献中呈现的是一种近乎沉默的状态——既非技术障碍所致，也非数据可及性不足所能解释，更像流行病学建模社区与深度学习社区在研究议程上的长期分离。另一个更具工程属性的问题是，绝大多数空间流行病学研究的产出形式仍然是一篇论文附以离线分析脚本，缺乏一套能够持续接收新数据、自动更新风险估计并实时输出可视化与预警信息的运行中的系统。
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本文旨在回答两个简单的问题：当前空间流行病学领域可用的统计工具有哪些，每种方法产出何种类型的图；目前可获取的数据字段涵盖哪些维度。综述范围不限于已有研究者整合过的变量，也包括分散在各数据源中、技术上完全可调用但尚未被人放到同一模型里的字段。目的是为后续研究提供一个方法—图表—数据的完整参照系。
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## 空间统计方法与图表产出
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空间自相关检验是大多数空间流行病学分析的起点。Global Moran's I的运算和使用并不复杂，但理解其局限比掌握其运算本身更为重要：它回答"全局上是否存在空间聚集"，但不对"聚集的确切位置"提供任何信息。在不同疾病场景中，该统计量的量级存在显著差异：马拉维疟疾研究的Moran's I为0.044至0.074（p<0.05），埃塞俄比亚HIV血清阳性率的Moran's I则达到0.16（p<0.001）。这些I值的绝对值普遍偏低，但p值表明所检测到的空间结构并非随机过程生成。其标准化输出为Moran散点图：横轴为标准化观测值，纵轴为空间滞后值，四个象限分别对应高-高、低-低、高-低、低-高四种空间关联模式。非空间统计背景的研究者对Moran散点图的初始反应往往是困惑——图中没有任何一个点落在可识别的地图位置上。然而，它比任何等值域地图都更直接地回应一个核心问题：观测值在空间维度上是否存在被其邻近值牵引的现象。
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Moran散点图无法指出聚集发生在哪些具体位置。这一问题的解决需要借助局部空间统计量。Getis-Ord Gi*为每个空间单元输出一个z-score与对应的p-value，z-score需要多大绝对值才能被判定为热点或冷点，取决于所采用的多重比较校正策略。前端输出为分级热点地图，以红-蓝连续色阶渲染：红色端对应高值聚集区（热点），蓝色端对应低值聚集区（冷点）。该方法已在中国猩红热的北部与东北部高风险区定位、埃塞俄比亚HIV亚的斯亚贝巴及周边热点区识别，以及儿童急性呼吸道感染风险的空间分析中被反复验证。Anselin Local Moran's I在Gi*的基础上进一步区分聚类的子类型：高值被高值包围（HH）、低值被低值包围（LL）、高值被低值包围（HL）、低值被高值包围（LH）。其标准输出为LISA聚集图，各区划单元的聚类类别与统计显著性以差异化的符号标注于图上。HL与LH两类通常在后续分析中被视作空间异常值；在环境暴露的空间研究中，它们往往比HH聚类更具分析价值，因为在同一暴露梯度面上出现反直觉的低风险区，通常暗示着值得深入追问的局地保护因素或未观测的混杂结构。
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空间维度与时间维度的联合扫描问题，由Kulldorff（1997）提出的时空扫描统计量所解决。实现上多以SaTScan软件包为工具载体，核心算法逻辑是在研究区内移动大小与形状可变的圆柱形扫描窗口（底面为空间圆或椭圆，高度为时间区间），对每个窗口进行泊松或伯努利概率假设下的似然比检验，判定窗口内观测病例数是否显著超出随机期望。该方法已在多项研究中取得了明确的实证验证：马拉维疟疾的时空聚集区集中于国土中部与东南部，RR显著升高；加纳疟疾扫描出一个RR=4.66（p<0.001）的时空聚集簇；中国猩红热在全国范围内识别出9个彼此离散的时空聚类。结果在地图上的呈现形式为一系列聚类椭圆，叠置于底图之上，直观指示聚集区的地理边界、时间跨度与相对风险量级。
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监测站点的空间分布是不均匀的。在站点间存在显著覆盖空白的情况下，暴露估计需要通过空间插值方法进行补充。Kriging插值利用半变异函数拟合已知点的空间依赖结构，据此对未采样位置做出最优无偏预测。其关键统计假设是二阶平稳或内蕴平稳——实践中该假设很少被严格满足，但偏离假定的严重程度是否实际影响插值面的可用性，取决于半变异函数的拟合质量。若半变异函数在特定方向出现明显漂移，则需要考虑趋势剔除或采用泛Kriging替代。输出为连续风险面或污染物浓度面的渲染图层。
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全局回归估计将暴露-健康关联的效应量假定为整个研究区上的常数，这一假定在空间流行病学中几乎总被拒绝。地理加权回归（GWR）将回归系数从全局空间释放至局部，各位置以自身带宽内的邻近点加权估计一套局域参数。其时空扩展形式（GTWR）进一步将系数沿时间轴展开，使效应量同时随空间位置和时间变动，适用于具备充足年份跨度的面板数据分析。Wang与杨等（2023）发表在《中国血吸虫病防治杂志》的综述已对GTWR在流行病学中的应用场景做了系统阐述。两种方法的输出形式均为回归系数的空间分布面——从该图上可直接判读，哪些地理单元内PM₂.₅单位浓度变动对发病率的边际效应显著高于或低于其他区域。
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上述方法均属于统计推断的范畴。预测问题则在方法论上另有归属。
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近三年间，图神经网络及其时空变体在传染病预测领域取得了可观的性能提升。Zheng等（2025）在*Physica A*提出了GCN-PEFormer架构，将基于航空旅行与地理邻近性的动态图与阶段感知的Transformer编码器融合，60天预测的RMSE较LSTM、GCN-LSTM、Transformer和PatchTST基线平均降低34.5%。Han等（2025）的EISTGNN模型走了一条不同的技术路线——将Spatio-Contact SIR仓室模型的动力学方程直接嵌入图神经网络的损失函数，以有效再生数Rt约束预测方向，在维持预测精度的同时获得了显著高于纯黑箱模型的可解释性。Luo等（2025）提出的双通道STGCN在工程设计上更为务实：一条通道沿道路网络邻接矩阵传导，另一条沿社会经济相关矩阵传导，在台湾ILI监测数据上的预测相关度达到0.82。这一结果揭示了一个重要的经验发现：两个空间上相隔甚远但社会经济结构相似的区域之间，疾病传播的信号强度未必弱于地理位置相邻的区域。上述模型产出的可视化形式高度一致：预测值与观测值在同一时间轴上叠置的序列曲线图，下方通常配以残差分布的直方图或Q-Q图，部分研究附加特征重要性的排序条形图。
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贝叶斯时空层次模型在方法论取向上与前几类方法存在结构性的差异。其处理空间依赖时不依赖预先定义的邻接结构——空间条件自回归先验允许数据自行估计空间依赖的强度与空间范围。Si等（2025）在*Atmospheric Environment*上运用该模型，对北京、广州与武汉三个城市的PM₂.₅各组分与流感传播的关联进行了估计。武汉PM₂.₅的相对风险为1.18（95% CrI: 1.10-1.26），且时空层次模型的拟合效果在DIC准则下显著优于不包含空间随机效应的广义线性模型。其输出形式为后验概率风险图：每个网格的估计值携带完整的后验分布信息，不同位置的不确定性带宽可直接在地图上进行比较，这一点在面向风险沟通与决策支持的场景中具有不可替代的价值。
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将上述统计方法、研究问题与图表产出关系汇总如下：
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| 统计方法 | 研究问题 | 图表产出 |
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|---------|---------|---------|
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| Global Moran's I | 全局空间自相关是否存在 | Moran散点图 |
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| Getis-Ord Gi* | 热点与冷点的空间分布位置 | 分级热点地图（红-蓝色阶） |
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| Anselin Local Moran's I | 局部聚类的具体类型（HH/HL/LH/LL） | LISA聚集图，附显著性标记 |
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| Kulldorff时空扫描 | 时空聚集区的时空边界与相对风险 | 时空聚类椭圆，附RR与p值 |
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| Kriging插值 | 监测空白区的风险面或暴露面估计 | 连续插值面渲染 |
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| GWR / GTWR | 暴露效应空间异质性的量化 | 回归系数空间分布面 |
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| GCN / STGCN | 多步长风险预测（1–7天） | 预测-观测对比曲线，残差分布图 |
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| SIR/SEIR动力学模型 | 传播速率与趋势估计 | 有效再生数Rt时序曲线 |
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| 贝叶斯时空层次模型 | 空间依赖结构与不确定性量化 | 后验概率风险图 |
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## 数据字段
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传统空间流行病学研究的数据视野局限于病例计数、人口分母以及少量行政级别的协变量。这一现状并非由数据可及性所限制——2026年的实际情形是，大量环境遥感、路网拓扑、兴趣点分布与建筑环境数据已在公开渠道或经轻量级申请后可供获取，真正稀缺的并非数据本身，而是将多模态异源数据纳入同一分析框架的研究实践。
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以下按数据模态组织分类，对当前可用与可获取的数据字段做系统性梳理。
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**气象与大气环境。** 基础来源为地面国控监测站网络的逐小时观测记录。核心字段为六项大气污染物浓度（PM₂.₅、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃、CO）与气象要素（温度、湿度、风速、气压）。原始数据为站点级逐小时记录，需经由空间插值转化至面域格网。上述字段仅构成了暴露特征的初级维度。暴露的健康效应极少是即时的——PM₂.₅吸入后的气道炎症反应可能在其后两至三天才反映为门诊计数的抬升。学界在流行病学建模中的惯常做法是构建多尺度滞后窗口：取1d、2d、3d、5d、7d、14d共六个步长，短滞后窗口用于捕获急性气道反应，长滞后窗口用于捕获累积性组织损伤与继发感染的风险推动效应。24小时滚动均值将暴露剂量的时间分辨率从逐时提升至逐日，O₃单独取8小时滑动均值，系因臭氧的急性健康效应评价标准窗口即为8小时。在此基础之上，AQI空气质量指数、首要污染物标识与空气质量等级作为复合概览指标使用。六项污染物乘以六个滞后步长得出的36个滞后特征变量，构成了暴露特征在时间维度上的主要结构。
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**遥感反演与栅格环境数据。** DEM数字高程模型（ASTER或SRTM，30m分辨率）及其衍生地形因子（高程、坡度、坡向）用于刻画各网格单元在区域通风廊道中的空间位置。高分辨率人口密度栅格（LandScan HD，100m分辨率）提供中国全域内暴露人口的精细空间分布。多光谱遥感方面，Landsat 8/9与Sentinel-2的反演产品提供多项关键变量的连续时间序列：NDVI植被指数的逐月或逐旬序列可反映绿地覆盖的季节性波动幅度；地表温度（LST）用于量化城市热岛强度的时空变化模式；气溶胶光学厚度（AOD）作为地面PM₂.₅监测的空间补充，在监测站点稀疏的城市远郊区域尤为有用。土地覆盖分类将地表划分为建筑区、道路、水体、绿地与裸地五个类别，逐网格计算各类别的面积占比，从而将建成环境比例转化为一个连续数值变量进入模型。
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**医疗就诊记录。** 分为门诊与住院两条线数据。单条记录的字段结构明确但信息密度不低：就诊（入院）日期、ICD-10诊断编码、年龄分层（0–14、15–44、45–64、65岁以上四组）、性别与现住址。地址文本经由地理编码引擎转化为经纬度坐标，匹配过程采用两级策略——街道级别匹配，匹配失败则回退至行政区级别——匹配成功的记录附带置信度标记。聚合方向有两个：空间上可以向格网或行政区汇总，时间上可以向逐日、逐周或逐月汇总。门诊权重取1、住院权重取3，是一种将住院事件所代表的更高疾病严重程度以简单数值权重形式纳入统计建模的实用化处理。
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**道路网络、兴趣点与建成环境。** 道路网络数据基于OpenStreetMap提取，覆盖motorway至tertiary五个等级，道路属性包含路段长度、限速与车道数。路网经拓扑检查与简化处理后构建为空间邻接图，其邻接矩阵是图神经网络模型的空间输入骨架。兴趣点数据涵盖三类关键设施：学校与幼儿园的位置及办学规模（影响各网格内儿童白天暴露人口密度的估计）、医疗机构的位置、等级与核定床位数（影响就医可及性与病例记录的完整程度——距离医疗机构较远的网格，轻症病例被记录的概率会系统性地偏低）、以及公园与绿地的空间边界（提供NDVI之外的绿地可达性信息）。公共交通可达性以公交站点与地铁站出入口的空间密度栅格表征。人口结构数据落至街道或社区级别，包含常住人口数、0–14岁儿童人口数与性别比。建筑环境数据涵盖建筑基底面积比例、平均层数与建成年代，这些变量在分析城市内部暴露异质性时，比任何宏观行政区级别的指标都更直接地反映建成环境对呼吸健康的影响机制。
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**空间参考系。** 多级行政边界（省、市、区/县三级，街道级视数据源而可及）提供空间统计的行政分区基准。全域标准格网索引（100m或更大尺度）为多源数据聚合的基本空间单元。每个网格携带唯一标识码、中心经纬度坐标、WKT几何表达，以及到各级行政区的归属映射。所有的环境暴露估计、病例计数与设施密度指标最终均在统一的格网坐标参考系中对齐。
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## 现有研究缺口
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数据维度的可及性与方法学工具箱的成熟度均已达到一个可以支撑更高整合度分析的阶段，但以下三个层面的整合尚未在现有文献中实现。
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其一，多源异构数据在单个研究中的并发使用量始终偏低。大多数空间流行病学文章仅包含两到三类数据源——气象污染物加医疗就诊计数，至多再纳入人口密度作为分母变量。将遥感栅格产品、建筑环境要素、道路网络拓扑与POI设施密度同时纳入同一分析框架的研究，在文献中所占比例极低。此处并非是数据的可获取性限制了研究设计，而是数据整合的工程成本与研究者的学科边界共同造成了这一局面。其二，深度学习时空预测方法在COVID-19与流感建模中已积累了充分的性能验证（R²>0.96，相关度>0.82），但将其迁移至儿童呼吸道感染这一疾病场景的文献几乎无法检索到。这一沉默并非源自技术不可行，而更接近流行病学建模社区与深度学习社区在研究议程上的长期分离所导致的学科盲区。其三，从研究产出到可运行系统的转化步骤尚未被跨越。回顾性关联分析、风险地图绘制与学术论文发表构成了目前文献的主要产出形态。然而，一个能够持续接收数据流、按日更新网格级风险估计并自动将热点聚类推送至交互式地图与周期报告的运行中的系统组件，在现有文献中几乎不见踪迹。这严格来说并非学术问题，而是工程化部署问题，但医学地理学与公共卫生中相当比例的具有应用价值的工作，恰恰落在学术研究与工程实现的间隙中。
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## 参考文献
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1. Wu et al. Extreme temperatures amplify air pollution risks to childhood respiratory health in school environment in Jiangsu province, China. *Communications Earth & Environment*, 2025. DOI: 10.1038/s43247-025-02409-8.
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2. Wildfire-related PM₂.₅ and respiratory transmitted disease among Chinese children and adolescents from 2008 to 2019: A retrospective study. *PLOS Medicine*, 2025.
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3. Factors associated with the spatial distribution of leprosy: a systematic review of the published literature. *Geospatial Health*, 2025. DOI: 10.4081/gh.2025.1394. PMID: 40964901.
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4. Zheng Z, Zheng X, Liu D, et al. GCN-PEFormer: A mobility-aware and patch-based transformer for predicting spatiotemporal transmission patterns of epidemics. *Physica A*, 2025. DOI: 10.1016/j.physa.2025.130721.
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5. Han et al. EISTGNN: Epidemiology-informed Spatiotemporal Graph Neural Network for heterogeneity-driven interpretable epidemic forecasting. *Engineering Applications of Artificial Intelligence*, 2025, Vol. 162.
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6. Luo J, Wang X, Fan X, et al. A novel graph neural network based approach for influenza-like illness nowcasting: exploring the interplay of temporal, geographical, and functional spatial features. *BMC Public Health*, 2025, 25:408.
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7. Si et al. Particulate matters 2.5 and its organic constituent on seasonal influenza transmission: Insights from Bayesian spatiotemporal modelling in mainland China. *Atmospheric Environment*, 2025.
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8. Wang Y, et al. 空间流行病学贝叶斯时空模型综述. *ISPRS International Journal of Geo-Information*, 2024.
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9. 王喆, 杨坤等. 时空地理加权回归模型在流行病学中的应用综述. *中国血吸虫病防治杂志*, 2023, 35(2): 199.
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10. 夏彦恺等. 一种基于大气环境监测与深度学习模型的儿童呼吸道疾病预警方法及装置. 中国专利: CN120236784A, 2025.
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11. Galvan MC, Galvan JL. *Writing Literature Reviews*, 7th Edition. Routledge (Taylor & Francis), 2024. ISBN: 978-1-032-60826-6.
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12. Pan ML, Craven JS. *Preparing Literature Reviews*, 6th Edition. Routledge (Taylor & Francis), 2024. ISBN: 978-1-032-60839-6.
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