Tác giả

Nguyễn Thị Thu Hương 1* , Nguyễn Quang Minh 1

Đơn vị công tác

1 Khoa Trắc địa Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa Chất Hà Nội; nguyenthithuhuongtdpt@humg.edu.vn; nqminh@gmail.com

*Tác giả liên hệ: nguyenthithuhuongtdpt@humg.edu.vn; Tel.: +84–904802198

Tóm tắt

Ngay từ khi dịch bệnh COVID-19 bùng phát trên thế giới, đã có nhiều các nghiên cứu về thành lập bản đồ nguy cơ lây nhiễm dịch bệnh COVID-19. Mục đích chính của các bản đồ này là cung cấp các thông tin cụ thể về mức độ nguy cơ lây nhiễm dịch bệnh COVID-19 trong từng khu vực. Các thông tin này rất hữu ích cho các nhà quản lý quyết định các chính sách, đưa ra các biện pháp phòng chống dịch bệnh hiệu quả và kiểm soát được sự lan truyền của virus SARS-CoV-2. Trong bài báo này, nhóm tác giả đã nghiên cứu xây dựng một Web-GIS công bố về bản đồ nguy cơ lây nhiễm dịch bệnh COVID-19 (CVI Map) trên địa bàn thành phố Hà Nội, là một hệ thống được tham chiếu chéo, tích hợp, cập nhật thường xuyên các dữ liệu và các tính toán, báo cáo hàng ngày về các trường hợp COVID-19 của thành phố Hà Nội, tạo thành một tài nguyên mở toàn diện, từ đó đưa ra các phương pháp thích ứng phù hợp dựa trên điều kiện dân cư, điều kiện sống, hạ tầng, y tế,... Đây cũng là sự chuẩn bị cần thiết để Hà Nội có thể ứng phó với sự xuất hiện của các bệnh truyền nhiễm đường hô hấp cũng như các bệnh truyền nhiễm khác trong tương lai.

Từ khóa

COVID-19; Web-GIS; Bản đồ CVI; QGIS; Hà Nội.

Trích dẫn bài báo

Hương, N.T.T.; Minh, N.Q. Nghiên cứu xây dựng Web-GIS công bố bản đồ nguy cơ lây nhiễm dịch bệnh COVID-19 trên địa bàn thành phố Hà Nội. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2024, 759, 32-45.

Tài liệu tham khảo

1. UND. Human development report 2015, 2015. Online avaliable: https://hdr.undp.org/content/human-development-report-2015.

2. Bodrud-Doza, Md.; Shammi, M.; Bahlman, L.; Towfiqul Islam, A.R.Md.; Rahman, M.M. Psychosocial and Socio-Economic Crisis in Bangladesh Due to COVID-19 Pandemic: A Perception-Based Assessment. Front Public Health 2020, 26(8), 341. Doi:10.3389/fpubh.2020.00341.

3. Rahman, M.R.; Islam, A.H.; Islam, M.N. Geospatial modelling on the spread and dynamics of 154 day outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) pandemic in Bangladesh towards vulnerability zoning and management approaches. Model. Earth Syst. Environ. 2021, 7, 2059–2087.

4. Zhou, P.; Yang, X.L.; Wang, X.G.; Hu, B.; Zhang, L.; Zhang, W.; Si, H.R.; Zhu, Y.; Li, B.; Huang, C.L.; Chen, H.D.; Chen, J.; Luo, Y.; Guo, H.; Jiang, R.D.; Liu, M.Q.; Chen, Y.; Shen, X.R.; Wang, X.; Zheng, X.S.; Zhao, K.; Chen, Q.J.; Deng, F.; Liu, L.L.; Yan, B.; Zhan, F.X.; Wang, Y.Y.; Xiao, G.F.; Shi, Z.L. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature 2020, 579(7798), 270–273. Doi:10.1038/s41586-020-2012-7.

5. Brody, C.D.; Romo, R.; Kepecs, A. Basic mechanisms for graded persistent activity: discrete attractors, continuous attractors, and dynamic representations. Curr. Opin. Neurobiol. 2003, 13(2), 204–211. Doi: 10.1016/s0959-4388(03)00050-3.

6. Amram, O.S.; Amiri, R.B.; Lutz, B. Rajan.; Monsivais, P. Development of a vulnerability index for diagnosis with the novel coronavirus, COVID-19, in Washington State, USA. Health Place. 2020, 64, 102377.

7. Acharya, R.; Porwal, A. A vulnerability index for the management of and response to the COVID-19 epidemic in India: an ecological study. Lancet Global Health 2020, 8(9), e1142–e1151.

8. Franch-Pardo, I.B.M.; Napoletano, F.; Verges, R.; Billa, L. Spatial analysis and GIS in the study of COVID-19. A review. Sci. Total Environ. 2020, 739, 140033.

9. Andrew, D.;  Haggett, C.P. The epidemiological significance of islands. Health Place 1995, 1(4), 199–209. https://doi.org/10.1016/1353-8292(95)00029-1.

10. Kirby, J.N.; Tellegen, C.L.; Steindl, S.R. A meta-analysis of compassion-based interventions: current state of knowledge and future directions. Behav. Ther. 2017, 48(6), 778–792. Doi: 10.1016/j.beth.2017.06.003.

11. Fan, L.; Li, D.; Xue, H.; Zhang, L.; Liu, Z.; Zhang, B.; Zhang, L.; Yang, W.; Xie, B.; Duan, X.; Hu, X.; Cheng, K.; Peng, L.; Yu, N.; Song, L.; Chen, H.;  Sui, X.;  Zheng, N.; Liu, S.; Jin, Z. Progress and prospect on imaging diagnosis of COVID-19. Chin. J. Acad. Radiol. 2020, 3, 4–13. Doi: 10.1007/s42058-020-00031-5.

12. Gatto, M.; Bertuzzo, E.; Mari, L.; Miccoli, S.; Carraro, L.; Casagrandi, R.; Rinaldo, A. Spread and dynamics of the COVID-19 epidemic in Italy: Effects of emergency containment measures. Biol. Sci. 2020, 117(19), 10484–10491. doi: 10.1073/pnas.2004978117.

13. Ramı´rez-Aldana, R.; Gomez-Verjan, J.C.; Bello-Chavolla, O.Y.; Garcı´a-Peña. Spatial epidemiological study of the distribution, clustering, and risk factors associated with early COVID-19 mortality in Mexico. PLoS ONE 2021, 16(7), e0254884. https://doi.org/10.1371/journal. pone.0254884.

14. Huang et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet Global Health 2020, 395(10223), 496. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30183-5.

15. Kang, L.; Ma, S.; Chen, M.; Yang, J.; Wang, Y.; Li, R.; Yao, L.; Bai, H.; Cai, Z.; Yang, B.X.; Hu, S.; Zhang, K.; Wang, G.; Ci Ma, C. Impact on mental health and perceptions of psychological care among medical and nursing staff in Wuhan during the 2019 novel coronavirus disease outbreak: A cross-sectional study. Brain Behav. Immun. 2020, 87, 11–17.

16. Raju, K.; Rajan, N.; John, S.M.; Kumar, A.R.; Rahiman, B.A.;  Sreerenjini, K. Smart fault detection in distribution system. Int J. Electr. Eng. Technol. 2020, 11(2), 54–61.

17. Sangiorgio, V.; Parisi, F. A multicriteria approach for risk assessment of Covid-19 in urban district lockdown. Saf. Sci. 2020, 130, 104862. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2020.104862.

18. Shadeed, S.; Alawna, S. GIS-based COVID-19 vulnerability mapping in the West Bank, Palestine. Int. J. Disaster Risk Reduct. 2021, 64, 102483.

19. Malakar, S. Geospatial modelling of COVID-19 vulnerability using an integrated fuzzy MCDM approach: a case study of West Bengal, India. Model. Earth Syst. Environ. 2022, 8(3), 3103–3116.

20. Gao, Z.; Jiang, Y.; He, J.; Wu, J.; Xu, J.; Christakos, G. An AHP-based regional COVID-19 vulnerability model and its application in China. Model. Earth Syst. Environ. 2022, 1–14.

21. Wyszyński, M.; Grudziński, M.; Pokonieczny, K.; Kaszubowski, M. The assessment of COVID-19 vulnerability risk for crisis management. Appl. Sci. 2022, 12(8), 4090.

22. Moslehi, S.; Dehdashti, A.; Pourmohammdi, B.; Fatemi, F. Main social vulnerability indicators in the COVID-19 pandemic in Iran. Front. Public Health 2023, 11, 1080137.

23. Sarkar, S.K. COVID-19 susceptibility mapping using multicriteria evaluation. Disaster Medicine Public Health Preparedness 2020, 14(4), 521–537.

24. Dahu, B.M.; Alaboud, K.; Nowbuth, A.A.; Puckett, H.M.; Scott, G.J.; Sheets, L.R. The Role of Remote Sensing and Geospatial Analysis for Understanding COVID-19 Population Severity: A Systematic Review. Int. J. Environ. Res. Public Health 2023, 20(5), 4298.

25. Mehmood, K.; Bao, Y.; Mushtaq, S.; Khan, M.A.; Siddique, N.; Bilal, M.; Heng, Z.; Huan, L.; Tariq, M.; Ahmad, S. Perspectives from remote sensing to investigate the COVID-19 pandemic: A future-oriented approach. Front. Public Health 2022, 10, 938811.

26. Kanga, S.; Sudhanshu, G.; Meraj, M.; Farooq, M.; Nathawat.; Singh, S.K. Reporting the management of COVID-19 threat in India using remote sensing and GIS based approach. Geocarto Int. 2022, 37(5), 1337–1344.

27. Toulkeridis, T.; Seqqat, R.; Arias, M.T.; Salazar-Martinez, R.; Ortiz-Prado, E.; Chunga, S.; Vizuete, K.; Heredia-R, M.; Debut, A. Volcanic Ash as a precursor for SARS-CoV-2 infection among susceptible populations in Ecuador: A satellite Imaging and excess mortality-based analysis. Disaster Medicine and Public Health Preparedness, 2022, 16(6), 2499–2511.

28. Bui, T.Q.; Pham, H.M. Web-based GIS for spatial pattern detection: Application to malaria incidence in Vietnam. SpringerPlus 2016, 5(1), 1–14.

29. Kim, D.R.; Ali, M.; Thiem, V.D.; Park, J.K.; von Seidlein, L.; Clemens, J.  Geographic analysis of shigellosis in Vietnam. Health Place 2008, 14(4), 755–767.

30. Toan, D.T.T.; Hu, W.; Thai, P.Q.; Hoat, L.N.; Wright, P.; Martens, P. Hot spot detection and spatio-temporal dispersion of dengue fever in Hanoi, Vietnam. Global Health Action 2013, 6(1), 18632.

31. Canh, K.M.; Son, B.H.; Chon, L.T. GIS app proposed solutions to construction risk of Covid–19 in Thu Duc City. J. Hydro-Meteorol. 2022, (4), 382–388.

32. Sơn, B.H.; Nga, D.T.T.; Chơn, L.T. Dự báo khu vực lan truyền nhạy cảm Covid–19 dựa vào phương pháp hồi quy. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2022, EME4, 149–157.

33. Uy, P.D.; Nakagoshi, N. Application of land suitability analysis and landscape ecology to urban greenspace planning in Hanoi, Vietnam. Urban For. Urban Greening, 2008, 7(1), 25–40.

34. General Statistics Office. G. Statistical Yearbook of Vietnam 2019, Statistical Publishing House: Hanoi, Vietnam, 2020.