GPS Trajectory-Based时空变化突发公共卫生事件下的交通可达性的考虑

文摘

医疗服务是必不可少的公共问题和生活品质。面对新的公共卫生事件,卫生保健的时空变异可访问性可以是不同的,这是忽略了在前面的可访问性研究。在本文中,我们研究医疗保健的可访问性的时空变化,居民的可访问性下的定点医院COVID-19等突发公共卫生事件。首都北京被选为研究区域。然后,我们分析了空间差异和时间变化和测量医疗可访问性和人口密度之间的匹配程度。从防疫的角度来看,我们评估定点医院的医疗能力。自相关方法用于分析居民的可访问性的空间相关性研究区域的定点医院。可以得出一个结论,研究区域网格74.14%比例的人口密度和医疗的可访问性。我们发现5^th医院医疗中心有足够的医疗资源,淡不受时间的影响。此外,居民可到指定医院的结果提供了一个高价值的聚合模式在主干道附近。与此同时,周边地区展示低价值聚合的趋势。医疗保健的可访问性的研究可以为决策者提供一个参考医疗服务发展和公共应急管理。

1。介绍

测量空间可访问性近年来受到越来越多的关注。同时,GIS(地理信息系统)技术最近被广泛用于衡量公共设施的交通访问(例如,医院、学校、超市和银行)(1]。作为一个公共基础设施的一部分,医疗设施与居民的重要问题直接和为人们提供医疗保健治疗(2]。方便,附近的居民去通用医疗保健设施。初级医疗机构应该提供医疗服务的常见疾病,如咳嗽、扭伤、呕吐。短暂的旅行时间和更多的医疗设施表示一个有效的医疗服务。高质量的基本医疗保健对公众健康和生命安全至关重要,尤其是在突发公共卫生事件的考虑。最近,高度传染性COVID-19(冠状病毒病,2019)在全球范围内爆发。是一种传染性疾病,未受保护的直接联系将个体暴露在病毒而引起感染。因为长时间旅行可能会增加风险,容易获得卫生保健设施变得至关重要(3]。

卫生保健的时空变异可访问性的理解不仅有助于政策制定者还医务人员和居民。从政客们的角度来看,它可以回答医疗资源分布是否合理、服务效率可以得到保证。它有利于员工了解服务集水和潜在的患者数量。居民也可以知道他们的医疗机会很明显,这使得他们选择目的地设施。在过去的几十年里,许多研究已经进行测量空间可访问性的医疗设施。有关医疗保健的可访问性的文献主要集中在两个问题。首先,弱势群体之间的不平等的主要调查人员可访问性和其他居民4- - - - - -6]。罗提出了修改两步浮动排水区方法调查老年医学的可用性在不同类型的道路7]。Benevenuto提出了一个新颖的策略来衡量潜在的空间负担从而防止农村低收入人口巴西东北部访问医疗服务(3]。赵发现细小的可访问性的医疗护理服务移民带来的约束和邻近其他弱势社区8]。汉密尔顿说,保险的局限性导致不足获得康复服务(例如,访问科学专家)患有慢性或禁用条件(9]。其次,研究人员演示各种医疗设施(可访问性之间的差异10]。Stentzel检查不同医生的可访问性在农村地区人口密度低,都由汽车和公共交通(11]。金使用深圳为研究区域和研究各级医疗服务设施的可访问性,从介观到宏观2]。Kilinc了量化的潜在空间可访问性家庭医疗保健服务考虑其新特性(12]。然而,交通条件和道路拥堵水平随着时间的推移,都会有所不同。旅行时间为同一来源和目的地(OD)变化很大,这是有影响力的可访问性的结果(13- - - - - -16]。缺乏研究专注于医疗保健的可访问性的空间差异和时间变化,尤其是在突发公共卫生事件。

目前,大数据的出现提供了一个前所未有的机会来获得大规模的人口迁移数据,可用于研究医疗设施的特点,从空间交互作用的角度来看(17- - - - - -20.]。GPS轨迹数据允许研究人员记录人类活动和研究空间可达性在相对较长时间准确。这些数据收集的车辆数据记录器,注册地点和时间每十秒。因此,旅游时间和实际的旅行距离可以计算,收益量化旅游成本的可访问性研究。崔雇出租车轨迹数据检测区域可访问性和较低的检查交通问题[21]。盘分析医疗可及性与不确定性在深圳使用GPS轨迹数据(22]。佩德罗描述所需的目的地的吸引力在电话数据记录和量化目的地吸引力如何影响易访问性(19]。香港关联设备的属性与客户的分布从空间互动的角度看出租车GPS数据和将研究区域分为方形网格(23]。

作为一种广泛使用的指数,居民的交通可达性反映了合成,运输系统,城市土地使用。人口和可访问性之间的关系已经引起了研究人员的广泛关注。在前面的研究中,从全国人口普查人口数据通常是获得,操作每10年。人口普查数据通常是收集基于行政单位;然而,研究已经进行了基于地理群体或社区。事实上,人口普查数据很难表达的动态变化在近年来人口密度和记录等一些居民群体移民。随着遥感技术的发展,夜间光图像越来越广泛应用于交通和地理研究。谭进行空间匹配每个县的人口,分别建立了中国2000年和2010年人口密度图的空间分辨率为1×1公里(24]。基于高精度校准夜间光卫星图像,准确地测量了高速铁路对城市扩张的影响(25]。田退化和灯总货运(TFT)、铁路货运、公路货运(高频交易),分别,发现光强与TFT和高频交易(26]。一般来说,这些数据被广泛用于评估城市增长、经济发展、城市转型,和人口密度。

到目前为止,很少有可访问性的时空变异研究治疗保健可访问性的细节。公共卫生事件的情况下,研究医疗可及性有助于政府决策和应急管理。同时,只有少数研究人员在系统研究population-accessibility匹配程度,但忽略了潜在的人口变化可以从夜间光图像中提取。此外,以往的研究没有处理医疗保健的可访问性的空间相关性可能是有益的可访问性变化的机制的理解。

这项研究的目的是探讨医疗可及性的时空差异在北京的中心城市使用GPS轨迹数据。首先,我们把研究区域的5^th环城公路成六边形调查医疗精确的空间可访问性。可访问性之间的平衡和人口密度可以测量证明医疗资源的公平和识别在不同地区医疗服务水平。此外,研究现状,病人的诊断和治疗、能力和资源的定点医院(特殊医疗设施COVID-19患者)的诊断和治疗评估。空间自相关分析方法还用于分析居民的可访问性的关联到指定的医院。因此,它可以帮助居民作出合理的决定寻求医疗建议,这是有利于防疫和控制。

本文的其余部分的结构如下。部分2提出了测量的可访问性人口平衡和可访问性的措施。第三节报告研究区和数据研究中使用。第四节包含一个分析的结果第五节提出了我们的研究的讨论。第六节介绍了主要的结论。

2。方法

2.1。人口平衡测量的可访问性

的参与者,居民交通可达性研究的重要组成部分。人口研究中使用的数据通常来源于人口普查,这是在中国经营每10年。因此,它是具有挑战性的展示近年来人口变化。夜间光图像广泛应用于交通研究地理数据。一些学者分析了人口分布与光强之间的关系在不同的地区,它们之间表现出显著相关性(27]。人口数据提取夜间光图像可以表示如下: 在哪里估计人口网格吗 , 修正系数,光强度在网格吗 , 是研究地区的常住人口,夜间光线的强度数据。

可访问性测量反映的仅仅是一个综合的能力和对医疗服务的需求,这是不足以表明医疗资源的空间的股票。先前的研究强调,公共设施可以被认为是均匀分布在可访问性水平与人口分布(23,28]。这意味着高易访问性应该成为高人口密度区域,反之亦然。正是因为对医疗服务的需求总是来自于居民,和居民可以衡量人口密度分布。然而,人口分布和公共设施可达性不定量相比在大多数以前的研究还是比较简单的。金将研究区域分为四个类别的基础上Z分数的可访问性和人口密度2]。修改后的比较系统的基础上设计的Z分数标准化和差异Z分数来衡量医疗服务设施可达性之间的匹配程度和人口分布在北京。的Z分数归一化法可以从下面标准化一组值不同零比零,这是表示如下: 在哪里当前的样本值,样本的平均值,样本的标准偏差。

在这项研究中,我们评估定义为高值时积极(高于零)和评价定义为低时,值是负的(零度以下)为规范化的可访问性和人口密度测量。高的评价,如果差异( )大于0.2(参考的五分位数统计信息),贴上区b。什么时候低于−0.2和小于0.2,它被定义为区域D和C,分别。对于每一个单元,当高易访问性的医疗服务设施伴随着人口密度高,医疗服务可访问性的分布在这个地区相对平衡。与居民的移民造成的工作压力,区域B, C和D可访问性和高人口密度能承受高人口密度较低的可访问性(面积)。相反,当该地区遭受低易访问性的医疗服务和较低的人口密度,它被公认为区域H ( ),面积G ( ),和F区( )。随着人口密度的增加,区域H, G, E和F可以切换到区域人口密度高,但较低的可访问性。平衡的测量图所示1。

2.2。医疗保健的可访问性的措施

大量的可访问性措施,从简单到复杂,基于gis技术的可访问性建模可以找到文学。广泛使用的可访问性措施的研究是旅游时间/距离措施(29日),累积机会的措施(30.),解措施(31日),两步浮动排水区(2 sfca)措施(32)等。累积机会模型选择测量的可访问性。它使我们理解的意思可访问性很容易和反映土地利用空间可访问性。假设的起源是居民和旅游旅游目的地,方程的影响(3)和(4)是不同的。一般来说,方程(3)是利用机会的数量计算的居民在网格中可以获得一个时间限制。方程(4)显示在网格服务的集水设施 。计算网格居民旅游起源的空间可访问性时间阈值表示为是方程(3),表明居民机会数量可能访问的时间阈值,如下所示33]: 在哪里原点网格的空间可访问性吗时间阈值 , 代表居民从网格的机会网格可以获得,这是一个二进制变量, 表明 和一个可以到网格从网格时间阈值 ,和 否则。在这篇文章中, 30分钟,这是符合mins-integrated医疗服务圈在政府计划(34),而显示网格的旅行时间网格 。

计算网格空间居民旅游目的地的可访问性显示为是方程(4),展示了公共设施的排水网格服务如下: 在哪里网格空间可访问性的目的地是哪里时间阈值 , 代表的机会是否网格可以获得,这是一个二进制变量, 表明 和一个可以到网格从网格时间阈值 ,和 否则。显示网格的旅行时间网格 。

这两个方程的含义和应用程序是完全不同的,在哪里出发地点为个人而吗和个人的目的地是哪里旅行时间从网格吗网格 。方程(3)量化网格的数量/机会离开网格内可以到达(时间阈值)。方程(4)表明许多网格可能达到网格时间阈值 。更大的表明个人网格可以获得更多的机会比其他网格有限的时间。显示的流域边界网格或服务在网格公共设施的范围 。网格与大可以选择作为一个居民区为居民提供交通便利,和他们将产生大量的流量。相反,与大电网可以被视为一个好位置公共设施建设,这将吸引流量。应用的计算机会对居民和数量吗利用设施选址的问题。

自可访问性表明机会可以达成,研究者结合公共设施为应用程序可访问性研究的目的。至于医疗设施、医疗设备水平有显著差异,服务集水、医院之间和医疗质量,和机遇的地区有很大区别。因此,介绍了医疗级描述每个网格精确的治疗机会。因此,区域医疗可及性公式可以开发基于公式(3)医疗资源的综合评价。它可以呈现如下: 在哪里医疗保健的可访问性网格吗在天阈值的时间内 , 是医疗等级显示电网的总医疗机会 , 医疗设施的权重系数吗在网格 ,和意味着治疗机会的总数可以达到从网格在天 。更高的价值意味着居民在网格更有可能获得合格的医疗保健服务。

至于医疗可访问性计算基于方程(5),可访问性表明,网格中的每个居民能得到机会等于时间阈值的可访问性价值。访问时表明公共设施的服务范围,方程(4)可以用来测量流域边界的特殊的规模。从人口的角度来看,它是研究地区分布不均不能见方程(4)。因此,人口在不同网格的变化被认为是和引入方程(4)量化的居民数量在网格医疗设施可以为。提供的可访问性模型如下: 在哪里医疗保健的可访问性网格吗在天阈值的时间内 , 网格是人口因素这是获得从夜间光图像吗在方程(1),表明居民的数量,可以覆盖流域边界的网格的医疗设施 。 主要是用于演示服务医疗设施的排水网格作为一个计算人口可以获得医疗保健服务。

虽然累积机会测量的形式提供了一个简单的可访问性的理解,挑战仍然存在在每个网格的可访问性计算。计算的关键是如何准确、有效地计算每个网格使用GPS轨迹数据的可访问性价值。与此同时,空间可访问性通常可以受到旅行时间的影响,这在不同时期的差异很大。每小时的数据不能证明居民实际访问目的地,所以 - - - - - -天利用浮动车数据集可访问性计算。它可以呈现如下: 在哪里医疗可及性网格的结果吗和的天数。

另外,简历(变异系数)是广泛应用于可访问性研究描绘一些指标的变异性(13,17,20.]:

是网格的简历吗 , 可访问性的样本标准差网格吗 ,和是样本均值。显示了时序变化网格的可访问性 。一个更大的显示巨大的变化在可访问性,可以促进不同的可访问性的识别水平。

3所示。数据收集和处理

3.1。数据收集和研究系统概述

时空变化的理解医疗可访问性可以加速建立一个综合医疗服务圈。三个数据集收集并用于这项研究:浮动车轨迹数据,卫生保健设施数据,在北京和夜间灯光数据。0.21万亿年的浮动车数据集包括轨迹点在2015年一个星期。轨迹采样的时间间隔大约是30年代,每个记录包括车辆ID、道路标识、速度、时间戳、经度和纬度。

基于提供的应用程序编程接口(api)高德牌的应用程序,一个工具包开发提取医疗POI数据为北京。每个收集POI有几个属性,包括名字,地址,纬度、经度和类别。在这项研究中,总共2248条记录(设施)收集来自37个类别相关的医疗服务(主要是医院),只有1068条记录位于研究区。基于功能和服务水平,收集设施分为3种类型:三级医院最好的医生,医疗器械、二级医院的服务集水没有那么大,和一级医院主要分布在社区。然后,不同的医疗设施给出权重(表说明了医疗服务能力1)。医疗设施的重量可以获得有关的实际数量在每种类型的医院床位。床上数选择代理在卫生保健设施的服务能力,这是来自健康在北京工作的统计数据35]。床上引用的数量为每种类型的医疗设备的重量,不仅重量还代理医疗设施可以提供的机遇。

夜间灯光数据获得本文中使用一个公共网站。作为一种栅格数据,它处理的是一个代理的人口。来估计总体分布、人口和研究区域的光强度从统计年鉴获得和夜间灯光数据。因此,系数可以估计,每个网格的人口也可以计算,如方程所示(1)。验证估计人口,常住人口的6区构成了从北京统计年鉴获得研究区域(36]。然后,计算相对误差的估计人口,如表所示2。假设是地区的相对误差和是绝对的 , 可以介绍如下: 在哪里地区人口约吗和地区的实际人口吗 。

由于缺乏人口分布数据,如表所示2估计,分析了整个地区人口和常住人口而不是5内的地区的人口^th环形路。对于一些地区,如朝阳,东城、西城、大于14%。大的原因可以使用的统计方法不能量化的年鉴移民人口的数量。常住人口数量统计年鉴中使用不能显示实际人口密度。根据结果,我们可以学习的平均值和分别是-0.58%和14.21%。指出人口估计的准确性可能达到85.79%或更多可以展示相应的人口分布。因此,夜间灯光数据可以利用人口密度估计。

研究区是该地区在5^th环城公路的北京,中国的首都。它包括6大行政区划(朝阳、海淀、西城、东城、丰台区、和石景山地区)与不同的土地利用特点。研究区覆盖667公里²,大约1165.9万居民占人口54.12%的北京。国内生产总值(GDP)是2.1378万亿元占70.51%的总城市国内生产总值(36]。东城和西城地区历史悠久的城市,有许多服务设施和历史遗迹。海淀、朝阳地区最发达地区著名的学校和购物中心。丰台区和石景山地区几个火车站。人口和城市土地利用的社会经济特点使其可达性研究的东西。

研究区域分为六边形测量可访问性。六边形主要有以下三个优势。(1)它最近邻的具体定义。六边形只有一种相邻的邻居。车辆运动的距离在六边形的核心是平等,反映实际的移动轨迹。(2)六边形edge-to-area较小比例的优势,这可以帮助减少偏见产生的边缘效应。计算的可访问性使用轨迹数据,车辆的流入/流出两个相邻六边形之间大量的对每个网格的可访问性的影响。小edge-to-area比率意味着很多。(3)六边形是各向同性的。六边形网格距离一致和稳定比直线距离,可以减少计算误差的可访问性(37]。这些优势可以受益的准确描述相邻网格之间的运动来减少计算误差,提高计算效率。

在前面的可访问性研究,六边形和正方形的长度选择为方便计算,如100米,200米,500米,1000米和2000米。更大的六边形可以增加旅行时间穿越电网,可减少可访问性计算精度。它使我们能够研究大致可访问性的空间分布,但不够精确。相比之下,小六角(比如100六边形)会遍历一个六边形的旅行时间比两个数据点之间的时间间隔较短,这是更有用和有意义的可访问性计算。此外,一个更小的六角将增加在一个网格的计算时间可访问性。因此,区域分为1102 500 m-edge六边形(图2)。主要的地图显示了公路干线和研究区域是如何划分成六边形。我们提供北京行政区域地图的图2随着submap来展示我们的研究区域的位置在北京。

3.2。数据处理

我们在以下方式处理数据。首先,调查访问的空间差异,六角网络由1102六边形中生成工具。研究区域分为两个方面。此外,我们计算旅行时间和平均速度使用轨迹数据的可访问性计算方便。然后,我们提出了location-trip-based可访问性措施来计算每个网格的医疗保健的可访问性。location-trip-based方法的可访问性是基于计算每个旅行。这个过程可以总结在图3。

3.2.1之上。空间划分

研究区域分为两种方法来研究可访问性的空间差异。为主,研究区分为2部分(南北部分)由前门道路也分为环形部分分离的环形路。

(1)南北部分。考虑地区之间的内在差异,研究分为北部和南部部分地区。南北区域差异部分结果从不同的因素。开发和土地利用差异导致易访问性变化。在北部分网格数量是546,占总额的49.55%网格,而南方的部分是556。因此,在北部和南部部分网格的数量大致相当,没有显著差异。可访问性的空间分布特征的特点。

(2)环形部分。北京环道路连接不同地区,促进经济交流。同时,环道路也导致地区发展不平衡。因此,医疗机会的数量在不同地区之间的差异很大。研究空间分布特征,研究区域分为以下地区基于环城公路。他们是[中心,2^nd](2^nd环城公路和地区内),(2^nd,3^{理查德·道金斯}](2之间的区域^nd环城公路和3^{理查德·道金斯}环城公路,没有2^nd环城公路),(3^{理查德·道金斯},4^th](3之间的区域^{理查德·道金斯}环城公路和4^th环城公路,没有3^{理查德·道金斯}环城公路),(4^th,5^th](4之间的区域^th环城公路和5^th环城公路,没有4^th环城公路)。

3.2.2。数据处理和计算

消除异常数据的影响,“−1”在经度和纬度属性被移除。记录时间间隔和旅行时间也计算为方便易访问性计算: 在哪里和记录时间间隔点吗来 和旅行时间点这个轨迹的起源,记录的时间点吗 ,和是这次旅行的出发时间。

累积机会措施量化机会数字可以从电网获取阈值在一个时间。然而,对轨迹数据,点按轨迹ID连接。当发生旅行时,居民可以提供的机会最终目的地和服务设施,在之前的研究没有考虑。第一个点的网格在每个轨迹的起源和网格的定义是最后一点被认为是目的地。

基于处理过的数据,每个网格的可访问性计算如下:(1)医疗机会计算:医疗等级的网格每个设备重量的总和计算的网格。假设设施位于网格 , 设备的重量吗和总重量的网格可以表示为 在哪里在电网总医疗机会吗 。(2)网格数据集:我们计算网格的数量可以达到的网格或网格的数量可以达到的网格在阈值的时间。(一)数据处理和 :的可访问性计算网格可以被视为一个重复的过程在每个轨迹通过网格 。例如,分属于轨迹定位网格和点在网格是一个轨道的一部分吗 。然后,其他点的信息 在轨迹提取的地方 和 (旅行时间点吗这个轨迹的起源)。这表明,分属于 记录后点和之间的时间间隔和小于阈值,如图4。当可访问性是根据公式计算(4),假设的观点在网格是轨道的一部分 。然后,其他点的信息 在轨迹提取, 和 。这表明,分属于 被记录在点和之间的时间间隔和小于阈值 。(b)位置trip-based易访问性计算处理:location-trip-based易访问性指示每个网格的可访问性是基于每一个旅行通过网格计算。每个网格的可访问性可以通过计算获得网格数量,每个旅行经历。一次证明了轨迹点与相同的ID。计算过程如图5假设分属于轨迹位于网格 。的一个轨迹(轨迹 )是由一组点 ,在这 (旅行时间从原点到一点吗 )。 点的网格索引吗在轨迹 。轨迹的网格经历可以表示为 在哪里 可以显示这轨迹的路线会有一些重复,对于一些点定位在一个类似的网格。是网格组轨迹经过和是网格数量和数量可以获得的机会。总网格数可以作为轨迹经过 在哪里网格设置网格吗可以到达。因此,计算网格的可访问性就完成了。其他网格的结果可以通过重复这个计算过程。考虑到每一个网格意味着个人的机会,可访问性可以计算为 (3)医疗保健的可访问性:求和计算网格中的医疗等级不同的网格数据集(见方程(5))或每个网格的人口(见方程(6))。

我们可以计算每个网格的医疗保健的可访问性价值在不同时段调查空间差异和时间变化。

4所示。案例研究

4.1。通用医疗的可访问性

以下4.4.1。空间差异

医疗设施不均匀分布但有些集中在中心城市,特别是在4^th环形路。清晰地展示空间分布,我们进行密度分析,医疗设施,如图6。与市中心距离的增加,从红色变成蓝色,这意味着医疗设施密度逐渐降低。市内有更多的医疗设施和医疗资源的密度更高。由于发达的基础设施,它是适当的建造医院和其它卫生保健设施。除此之外,我们还可以区分3中的差异^{理查德·道金斯}环形路。医疗设施在附近密度较高的北方,西方,东南2^nd环城公路的地区。

在深度调查访问的空间差异,计算每个网格的医疗保健的可访问性基于公式(3)和(4),如图所示7。可访问性下降与市中心距离的增加。环形路附近的地区有更好的可访问性与其他地区相比,这意味着这里的居民可以获得医疗服务方便。因为道路网的密度越高,居民有很大的可能性会到达目的地,到达更多的网格在同一时间。类似地,可访问性的区域中心城市根据发达道路网络可能是相当大的。然而,并非所有的居民在中部城市有许多医疗机会。如红线所示,天坛,土地利用类型的空间主要是公园。

进一步量化可访问性条件之间的差异,可访问性的结果是根据昆泰分为五类:可访问性(20%)低,中低可访问性(20% - -40%),介质可访问性(40% - -60%),中可访问性(60% - -80%),和高可访问性(前20%)。可访问性的比例类别条件如图8,空间差异的量化和展出。从图8,我们可以识别重要的环形空间差异部分。对于每个部分,可访问性的构成水平千差万别。的比例低(4中可访问性^th,5^th)面积36.43%,8.69倍的总和其他三个环形部分,和高可访问性在这一领域的比例是1.03%。良好的可访问性说明居民可以得到足够的医疗机会。3个地区的医疗保健的可访问性^{理查德·道金斯}环城公路是相对更好。区域内的可访问性比高3^{理查德·道金斯}环城公路超过58%,而16.18%左右或更少在该地区以外的3^{理查德·道金斯}环形路。

也是必要的,揭示了空间差异南北之间的医疗保健的可访问性部分。结果从图8确认在医疗空间变化可访问性之间存在南北部分。高可访问性在南方部分的比例是10.74%低于北方。可访问性低和中低水平的比率在南方部分,分别高于20.65%和3.95%的北部分,低于平均值的整个研究区域。南北之间的地区差异部分结果从不同的因素。

4.1.2。时态变化

从先前的研究表明,可访问性分布随空间,日期和时间,我们也调查品种的影响对个人医疗机会。每2小时计算的可访问性是反映住宅高峰时期出行特征。一天分为1:00-3:00的时间间隔,3:00-5:00,5:00-7:00,7:00-9:00,9:00-11:00,11:00-13:00,13:00-15:00,15:00-17:00,17:00-19:00,19:00-21:00,21:00-23:00,分别和23:00-1:00第二天。

图9说明了四个地图医疗可访问性在不同的时间间隔。所示,四个地图空间模式在整个研究领域相似的医疗可访问性与市中心距离的增加逐渐下降。指出市中心有更好的可访问性比外围地区,不同于先前的研究[13]。两个原因可能导致医疗基础设施的差异集中在中心城市,道路网络是发达。

比较在不同的时间间隔可访问性,我们发现虽然可访问性的总体分布是相似的,随时间变化的可访问性有很大的差异。医疗保健的可访问性的变化比例计算根据导致1:00-3:00和表所示3。如果下面的值是零,这表明,网格的可访问性水平降低。可访问性的平均值1:00-3:00是早上七点到九点在休息厅高出17.41%。换句话说,居民失去17.41%医疗机会,可以获得在早上高峰时间。网格的可访问性低于584.95上涨7:00-9:00当网格具有良好的可访问性的数量(高于584.96)减少。早晨高峰后,可访问性会增加在某种程度上,但仍不如1:00-3:00。

调查时间的变化可访问性特征,根据公式计算每个网格的简历(8)。它演示了可访问性改变在一个网格一天。简历的空间分布在每个网格如图10。卫生保健的简历可访问性是分配不均。不仅有较小的地区在淡黄色的简历,但更高的简历在黑暗的地区在每个环形部分。

量化的简历的区别,the mean value and STD (standard deviation) of C.V. of each annular section are calculated and listed in Table4。结果表明,简历的平均值(3^{理查德·道金斯},4^th比那些在[中心,2^nd)和(2^nd,3^{理查德·道金斯}]。然而,简历的性病中心,第二是2.409/3.678倍比(2^nd,3^{理查德·道金斯})和(3^{理查德·道金斯},4^th]。检查每个环形部分的简历和简历天坛附近地区的标签,也是最大(1.328034)[中心,2^nd]。大的原因的简历天坛附近可以少数量的车辆在城市公园和GPS数据的小样本大小。这样的结果在一个小的平均值医疗可访问性导致大量的简历,见方程(8)。一般来说,卫生保健的简历可访问性适度上升随着距离的增加在市中心4^th环形路。

至于简历,in the area of (the 4^th,5^th),中值(0.1838)几乎2倍,性病(0.1240)的面积的3.828倍(3^{理查德·道金斯},4^th]。简历的平均值(4^th,5^th1)排名^圣在四个环形部分,结果从一个低密度的数据点。的原因(4中数据点的密度降低^th,5^th)可能是低估的居民旅游以外的边界可以占很大一部分居民的旅游在这个领域。考虑的影响居民旅游在边境外,大型的简历(4^th,5^th可能源自不易访问性的变化但较小的样本大小的GPS数据。

4.1.3。测量医疗可及性的平衡

先前的研究表明,人口密度分布与可访问性分布有密切的联系。人口之间的平衡和可访问性可以显示人均医疗实践的机会。然而,这些研究没有处理的空间差异与地区比例的可访问性和人口密度。资产评估医疗服务可访问性表达。

基于测量的可访问性人口平衡图1之间的匹配程度,我们衡量医疗机构可访问性和人口密度水平。结果如图11。区域A和E是无与伦比的可访问性和人口的地区。E区人口密度相对较高,易访问性低于平均水平。相反地,面积可访问性高于平均水平,人口密度相对较低。C和G地区人口密度区域的可访问性和完全匹配。地区B和H和D和F也匹配的可访问性和人口密度的地区。

平衡的结果如图12。正如前面介绍的,有8个分类结果的基础上研究区域Z分数。结果表明,30.49%的城市地区保留可访问性和高人口密度高,表明一个好的平衡医疗可及性分布。这个区域包含44.65%的城市人口,主要是位于4^th环城公路由于足够的医疗设施和人口分布集中。区域B, C, D占17.97%,5.72%,和6.81%在研究区,分别。大约43.65%的地区(F, G, H)低人口密度和低的医疗服务设施的可访问性;该地区主要位于外围,有28.91%的人口在北京。然而,只有13.61%的区域(区域G)具有良好的匹配程度。相比之下,16.06%的城市(地区)具有可访问性和较低的人口密度高,主要分散在4^th环路面积。这个区域包括总人口的13.55%。对于这些人来说,医疗设施是充分的人口密度相对较低。然而,剩下的9.8%研究区域(区域E)患有低人口密度高的可访问性,大多在4^th环城公路,如Laiguangying社区和新村社区。

4.2。医疗定点医院的可访问性

4.2.1。准备可访问性到指定的医院

最近,COVID-19世界各地爆发。足够的医疗机会和容易获得医疗服务可以降低被感染的风险,这是至关重要的。此外,定点医院建立了应对问题的诊断和治疗特定疾病,比如COVID-19。在北京有20个定点医院,其中只有6在研究区域。指定医院的分销能力和服务流域不同于一般的医疗资源。因此,我们研究的医学能力和分布的特殊性和专业定点医院病人的治疗。

医院有5673个床位,和空间分布如图13。长途旅行和缺乏医疗服务可以公开个人遇到COVID-19的风险更高。居民建议去医疗设施尽可能接近专业的医疗援助。人口大约1165.9万居民占54.12%,有30%(6/20)的定点医院位于研究区。

从可访问性的角度来看,良好的可访问性表明容易访问到指定的医院和大量的居民获得医疗。由于医疗资源的变化,显著差异存在于指定的医院的医疗能力直接与病人的治疗的效率。当然是值得研究指定医院的服务能力。图14显示可访问性和PCO(人均机会)指定医院有/没有人口的变化。

也有类似的数据中的模式14(一)和14(b)。一些医院,如5所示^th医学中心的可访问性的平均水平,但最大的PCO六医院之一。医院的能力将积极满足调查和治疗的需求。北京海淀医院有相对较小的可访问性和良好的PCO高于平均水平。相反,一些医院有很大的可访问性,表明服务范围和医院会大流域但有限的PCO低于平均水平。例如,北京淡医院和北京佑安医院医院最高的可访问性但PCO的平均。虽然,这些医院提供医疗服务的大多数居民在六医院、人均医疗机会几乎是最低的。其他两个医院,北京惠民医院和北京石景山医院,可访问性和PCO都低于平均水平。医院的医疗能力证明了实际床的号码,显示为一个圆的大小。实际床位的数量5^th医学中心(最大值)几乎是北京惠民医院的9倍。显著差异存在于6指定医院的医疗能力。

表现出不同的医疗保健的可访问性的/不考虑人口,每个医院的可访问性的区别,可访问性和计算表所示5。

各级定点医院的可访问性变化后考虑人口变化。北京淡医院和北京海淀医院的差异和−19.49%和26.80%变成43.30%,−27.86%的人口变化。可访问性差异的变化表明,医院与适度的可访问性可以大量居民和医院能够为大量的居民提供医疗保健服务可能温和的服务范围。可访问性措施没有考虑人口可能展示服务范围立刻在网格和区域医疗保健设施为阈值的时间内可以提供医疗服务。这种方法应用在医疗能力的分析强调空间位置。措施,针对人口变化可以计算流域边界的居民人数可能达到医疗设施得到医疗救助。这项措施时考虑到人口使用关注潜在的患者数量。

可访问性的定点医院是根据公式计算(4),这表明医院的服务集水和潜在的医疗保健需求。然而,交通拥堵加剧了旅行时间的变化。有必要引入的计算可访问性在不同的时段。6指定医院的可访问性研究中面积计算,如图15。四个时段(早上高峰,月亮,晚高峰,和晚上)选择研究可访问性在不同时期的变化。

可访问性的一个重要差异存在于指定的医院。北京淡医院由时间变化影响最小,而石景山医院,海淀医院,和5^th医疗中心显然是影响。医院北京佑安医院和北京淡可以最大程度,增加52.27%和26.80%的可访问性的平均值相比,分别。由于其地理位置,北京石景山医院的可访问性是研究区低25.45%。从指定的医院,医院是北京淡的简历就是0.014的影响最小。简历指标计算基于网格的4可访问性值,每个医院位于。石景山医院的简历,海淀医院,和5^th医疗中心超过0.08,这表明可访问性这三个医院很容易随着时间的变化和波动受到影响。从另一个角度看,可早上七点到九点在休息厅的影响主要由沉重的早上交通拥堵高峰。晚高峰的可访问性也是影响交通拥堵。为居民的缘故,要花更多的时间在高峰时间到达目的地,这让他们可以减少医疗机会抵达时间阈值。

4.2.2。空间自相关分析的可访问性

可访问性的空间自相关分析是进行基于上述计算研究空间分布和识别地区缺乏指定医院。我们使用女王接触全球莫兰重量计算方法我并生成局部指标的空间协会(LISA)集群映射(38]。通过自相关分析的可访问性在不同的时间间隔,每个全球莫兰我值和蒙特卡罗试验结果,如表所示6。

测试结果见表6,莫兰我大于0.68Z值高于2.58。因此,在不同的时间间隔空间自相关的所有这些结果在99.9%的置信水平非常重要。结果表明,访问到指定的医院具体的积极空间相关性。在大多数时候,易访问性医院展示日益强烈的正相关与莫兰我大于0.68Z值高于21.9。结果在不同的时间间隔,可以看到有类似的空间分布和聚集趋势空间自相关的结果。

清楚地显示变化,频率变化的比率已经从7:00-8:00基于计算结果(表7)。例如,8:00-9:00−9.09%的结果表明,网格的数量与高空间模式是小于9.09% 7:00-8:00在东城区。统计分析的结果,空间协会地区明显不同。与一个相对发达的公路网,西城区和东城区地区表现出明显的高聚合和没有低聚合。相反,石景山区新低聚集地区的频率高于其他地区在北京。海淀、丰台和朝阳地区展览两个聚合的高可访问性和较低的可访问性。

空间自相关分析的结果在图所示16高,条件的外观和新低领域是计算找到最和最不发达医疗区域在北京COVID-19爆发期间。黄色区域表示与高价值的聚合和蓝色区域为低价值的聚合。表明高聚合区主要位于附近的公路干线和环形路。居民可以很容易地访问医疗了核酸检测和疾病治疗的机会。低聚合区域通常是分布在周边城市,这表明空间位置在定点医院的可访问性有显著影响。不显著的地区聚合通常平均医疗可访问性(39]。

5。讨论

上面的分析提出了医疗保健的可访问性的时空变化特征。我们的研究重点是轿车型的可访问性,可以展示特定的汽车旅行和旅游行为在突发公共卫生事件,例如COVID-19。首先,汽车旅行和特定的汽车旅行,如救护车旅游,医疗设施的旅游行为中扮演关键的角色。由于旅游特征的相似性,特定的汽车旅行是由轿车去解决困难的问题获得高质量的数据救护车旅行。其次,考虑下COVID-19等传染病,在公共交通旅行会增加感染疾病的风险。居民可能更喜欢轿车旅行以减少访问人群的可能性,考虑到旅行距离,安全,舒适。

从技术的角度来看,这项研究提出了一种方法利用浮动车轨迹数据计算医疗保健的可访问性。夜间灯光数据是用来评估人口密度。它可以展示近年来人口分布的变化,人口普查数据的缺乏。此外,结果显示潜在的无与伦比的可访问性和人口的地区。然后,我们分析的空间分布和容量COVID-19爆发期间定点医院。有很大差异的可访问性指定医院和医疗设施。空间自相关方法用于分析居民的可访问性之间的相关性,以指定的医院和地理位置。研究利益实现精确的防疫和改进城市交通管理疫情。

也有本研究的局限性。现在我们的研究着重于轿车可访问性,但并不是所有的居民拥有私家车或坐汽车旅行卫生保健设施。其他旅行方式(如公共交通)也扮演了一个重要的角色在旅游行为寻求医疗服务40]。基于智能卡数据的巴士和地铁,公共交通模式的影响可用的机会多的居民可以通过计算研究中的可访问性阈值的时间。公共transport-based时态变化的可访问性可能不同于轿车可访问性。除此之外,在这个研究中,我们计算医疗保健的可访问性对研究区域的居民相同的流动性,这忽视了弱势人群的旅游条件(41]。与智能手机的定位数据,居民的可访问性与不同的机动性可以证明可访问性研究不同居民群体之间的差异。此外,我们选择区域内的5^th北京环城公路为研究区域但忽视居民旅行之外的边界从而导致一个更小的样本容量的GPS数据。为了演示可访问性准确,外边界的比例应该估计。的比例,居民前往不同的环形部分应可视为计算校正系数,消除的影响忽略了居民的旅游。我们未来的工作将考虑这些限制并试图处理它们。

6。结论

与先前的研究相比,该研究调查的时空可达性的特点,特别是在这种情况下的突发公共卫生事件。显著差异存在于医疗保健的可访问性的空间差异和时间变化。可访问性下降与市中心距离的增加,而所表达的可访问性变异的简历扩大。医疗保健的可访问性优于南方北部分。旅行相比于医疗目的,居民失去17.41%医疗机会,可以获得在早上高峰。然后,74.14%的城市地区保留可访问性以及与人口密度。然而,人口迁移会产生失衡的可访问性在某些地区和人口密度。此外,研究医疗COVID-19爆发期间可访问性。确定的是5^th医疗中心有更好的医疗能力比其他5指定医院。相反,淡医院的可访问性是由时间变化的影响较小。有不同的空间模式的居民获得医疗COVID-19爆发期间。中心城市的主要道路呈现出高价值的聚合模式,而周边地区展示低价值聚合的趋势。

数据可用性

轨迹数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。医院设施提取基于高德牌提供的应用程序编程接口(api)的应用程序。夜间灯光数据获得本文中使用一个公共网站。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究受到了中国国家重点研发项目(2019 yfb1600200),中国国家自然科学基金(71971022,71971022,91846202),中央大学和基础研究基金(2019 yjs099和2019 jbm029)。

引用

1. s . Mavoa k .威滕、t . McCreanor和d·奥沙利文“基于GIS的目的地无障碍通过公共交通和步行在奥克兰,新西兰,”交通地理杂志,20卷,不。1,第15 - 22页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. m, l . Liu, y, y . Liu,“评估多层次的空间可达性和分布平衡医疗服务设施,”国际环境研究和公共卫生杂志》上,16卷,不。7日,2019年。视图:谷歌学术搜索
3. r·g·Benevenuto i c . c .代理和b·考尔菲德,“评估低收入家庭医疗保健的可访问性的空间负担在巴西东北部农村,“交通与健康杂志》上,14卷,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. a·穆勒”争夺访问:可用性、可访问性、可接受性和女同性恋的医疗质量,男同性恋,双性恋和变性人在南非,”Bmc国际卫生和人权16页,卷。17日,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. f . j . Wang Du, j·黄和y . Liu访问医院:潜在的和观察到的,“城市,100卷,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. c .阴他,y, w . Chen和y高,“不平等的公共卫生和它的角色在空间可访问性医疗设施在中国,“应用地理卷。92年,50 - 62年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. b . c . j .罗g . Chen Li夏,x的太阳,和陈,“使用E2SFCA的方法来测量和分析空间可达性为老年人医疗服务在武汉,中国,“国际环境研究和公共卫生杂志》上,15卷,不。7日,2018年。视图:谷歌学术搜索
8. 和w·m·赵s Liu气,“空间分化和北京医疗可及性的影响机制:农民工平等的角度来看,“中国地理科学,28卷,不。2、353 - 362年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. r·汉密尔顿,美国司机,s . Noorani l .卡兰德·m·班尼特和k . Monden”利用率和获得医疗服务在社区脊髓损伤患者,”脊髓的医学杂志上,40卷,不。3、321 - 328年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. t . Neutens”,可访问性、公平性和卫生保健:审查和交通地理学家研究方向,”交通地理杂志,43卷,14-27,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. Stentzel, j . Piegsa d·费迪李希w·霍夫曼和n . van den Berg”可访问性的全科医生和选定的专家医生由汽车和公共交通在德国的农村地区,“BMC卫生服务研究,16卷,不。1,p。587年,2016。视图:谷歌学术搜索
12. m . s . Kilinc, a·b·米尔本,j·l . Stamm海尔“测量家庭医疗保健服务的潜在空间可访问性”,社会经济规划科学卷,59岁,这边是,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. t·夏,x的歌,h .张x的歌,h . Kanasugi和r . Shibasaki”测量时空可达性通过大的GPS数据,紧急医疗服务”健康与地方卷,56岁,62年53 - 2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. k . Fransen t . Neutens p . De Maeyer和g . Deruyter”commuter-based两步浮动排水区日托中心的空间可访问性测量方法,”健康与地方32卷,第73 - 65页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. M.-P。关颖珊,“地理环境的不确定性问题,”美国地理学家协会上,卷102,不。5,958 - 968年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. p .赵、m . p .关颖珊和周,“地理环境问题的不确定性的分析广州肥胖和建筑环境之间的关系,“国际环境研究和公共卫生杂志》上,15卷,不。2、2018。视图:谷歌学术搜索
17. d . b . y, y Wang Wang和w·h·k·林,“理解旅行时间不确定性影响个人股本的可访问性,”交通研究D部分:交通和环境卷,75年,第169 - 156页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. 基于gis技术k Ertugay和美国Duzgun随机建模的物理可访问性利用gps浮动车数据和蒙特卡罗模拟法,”国际地理信息科学杂志》上,25卷,不。9日,第1506 - 1491页,2011年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. p . Garcia-Albertos m . Picornell m . h . Salas-Olmedo和j·古铁雷斯,“探索潜在的移动电话记录和在线路线规划动态可访问性分析,“交通研究部分:政策和实践卷,125年,第307 - 294页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. b . Moya-Gomez m . h . Salas-Olmedo j . c . Garcia-Palomares和j·古铁雷斯,“动态使用大数据的可访问性:网络拥塞的情况变化的作用和目的吸引力,”网络和空间经济学,18卷,不。2、273 - 290年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
21. d . j .崔f . Liu詹森,s, g .湿胎和m .冷却后,“检测城市道路网络使用出租车GPS数据的可访问性问题,“交通地理杂志,51卷,第157 - 147页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
22. x锅,M.-P。关颖珊,l·杨,周,z左,和b .广域网,“评估医疗设施的可访问性使用一个集成的排水区方法,”国际环境研究和公共卫生杂志》上,15卷,不。9日,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
23. x问:香港、刘y、y . x, d .问:通和j·张,“调查公共设施特点从空间交互作用的角度来看:一个案例研究北京医院使用出租车数据”Isprs国际信息杂志》上》第六卷,没有。2,38页,2017。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
24. m . Tan x盟,s .李et al .,“基于夜间光图像建模人口密度和土地利用数据在中国,“应用地理卷,90年,第247 - 239页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. 李l z z的歌,“高速铁路和城市扩张:一个实证研究使用时间序列的夜间光卫星数据在中国,“交通地理杂志卷,72年,第118 - 106页,2018年。视图:谷歌学术搜索
26. t .论、z . Naizhuo e . l .参孙和w·Shuliang“夜间灯光的亮度作为货运代理:一个案例研究,“IEEE选择杂志的主题应用地球观测和遥感,7卷,不。1,第212 - 206页,2014。视图:谷歌学术搜索
27. h .蒲甘y山形,“城市增长分析和估计人口密度使用卫星图像的夜间灯光和土地利用和人口数据,”GIScience &遥感,52卷,不。6,765 - 780年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
28. k . Kelobonye g . McCarney j .夏m . s . h . Swapan f .毛和h .周”相对可达性分析主要土地用途:空间权益的角度看,“交通地理杂志卷,75年,第93 - 82页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
29. d·j·维斯”,全球旅行时间地图城市评估2015年在可访问性的不平等,”自然,卷553,不。7688年,第336 - 333页,2018年。视图:谷歌学术搜索
30. 公元Slovic, d . b . Tomasiello m . Giannotti m . d。f·安德拉德和a·c·Nardocci”的漫长道路实现股本:工作可访问性限制和重叠的不平等在圣保罗,”交通地理杂志卷,78年,第193 - 181页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
31. t .太阳和y粉丝,“不公平的工作可访问性教育和在北京户口组:transit-based可访问性的分析部门工作,“交通和土地利用杂志》上,11卷,不。1,2018。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
32. c .你们、l .胡和m·李”城市高密度城市绿地可达性变化:一个案例研究澳门从2010年到2015年,“交通地理杂志卷,66年,第115 - 106页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
33. l .名导、f·勒Clercq和l . Kapoen“可持续的可访问性:一个概念性的框架整合交通和土地利用方案。两个测试应用程序在荷兰和反映在前进道路上,“交通政策,12卷,不。3、207 - 220年,2005页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
34. 国家发展计划,13个^th经济和社会发展五年计划的中华人民共和国,国家发展和改革委员会,北京,中国,2015。
35. 谁,卫生统计数据在北京工作,北京市卫生委员会,北京,2019。
36. 北京市统计局的统计数据,北京地区统计年鉴,北京市统计局统计,北京,2019。
37. j .柯”Hexagon-based卷积神经网络ride-sourcing服务的供需预测,“IEEE智能交通系统,20卷,不。11日,1 - 14,2018页。视图:谷歌学术搜索
38. g .徐y Lv, h .太阳,j .吴和z杨”,流动性和评价城际货运有限公司₂排放在一个城市群,”交通研究D部分:交通和环境文章ID 102674卷,91年,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
39. 钱云会d·h·赵y Lv, b,, r·梁”发展的全球定位系统基于数据trip-purpose推理方法危险品运输管理”智能交通系统杂志》上,24卷,不。1,24-39,2020页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
40. y, w·李·h·邓,y,“公共transport-based易访问性评估卫生设施考虑空间异质性,”《先进的交通工具卷,2020篇文章ID 7645153, 10页,2020。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
41. x y . w . Li Li禁令,h·邓h .蜀和d·谢,“探索之间的关系与工作无关的访问频率和可访问性基于手机数据,”交通研究记录:《交通研究委员会,卷2672,不。42岁,91 - 102年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权

版权©2021 Luqi盾等。这是一个开放的分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。