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简介此全球可达性地图列出了 2019 年基准年从北纬 85 度到南纬 60 度之间的所有区域前往最近的医院或诊所的陆路行程时间以分钟为单位。OpenStreetMap、Google 地图和学术研究人员正在开展大规模数据收集工作我们利用这些数据汇编了迄今为止最完整的医疗机构位置信息集。此地图由 MAP牛津大学、Telethon Kids Institute澳大利亚珀斯、Google 和荷兰特温特大学合作制作。此项目基于 Weiss 等人于 2018 年发表的先前研究成果 (doi:10.1038/nature25181)。 Weiss 等人 (2018) 使用了道路首次在全球范围内使用 Open Street Map 和 Google 道路数据集、铁路、河流、湖泊、海洋、地形条件坡度和海拔、土地覆盖类型和国界方面的数据集。这些数据集各自分配了以时间为单位的出行速度用于穿越相应类型的每个像素。然后将这些数据集组合起来生成“摩擦表面”一张地图其中每个像素都根据该像素内出现的类型分配了一个名义上的总体出行速度。对于当前项目我们创建了更新的摩擦表面以纳入 OSM 道路数据中的最新改进。最少费用路径算法在 Google Earth Engine 中运行对于高纬度地区则在 R 中运行与此摩擦表面结合使用用于计算从所有位置到最近按时间医疗机构的出行时间。医疗机构数据集利用了两个最大的全球数据库中的位置数据(1) 在 www.healthsites.io 上整理并可供下载的 OSM 数据(2) 从 Google 地图中提取的数据。全球数据集已扩充纳入了最近针对非洲和澳大利亚发布的大陆级设施位置数据。为了便于比较不同数据源我们仅使用了定义为医院和诊所的医疗机构。系统合并了同一像素内的多个点以匹配分析的分辨率由所选的地球表面网格化表示法定义。因此可访问性地图中的每个像素都表示从相应位置到医院或诊所的最短时间以分钟为单位。源数据集提供方信息如随附论文中所述。数据集说明空间信息目录所有者The Malaria Atlas Project数据集可用时间2019-01-01T00:00:00Z–2020-01-01T00:00:00Z数据集生产者Malaria Atlas Project联系人The Malaria Atlas ProjectEarth Engine 代码段ee.Image(projects/malariaatlasproject/assets/accessibility/accessibility_to_healthcare/2019)变量波段像素大小927.67 米所有波段名称单位最小值最大值像素大小说明accessibility分钟041504.1927.67 米前往最近的医院或诊所所需的行程时间。代码// 读取图像集合并获取第一幅图像 var era5_heat_ic ee.ImageCollection(projects/climate-engine-pro/assets/ce-era5-heat) var era5_heat_i era5_heat_ic.first() // 打印第一幅图像查看波段 print(era5_heat_i) // 可视化第一幅图像中的选定波段 - 其他波段存在于图像集合中 var temp_palette [#b2182b, #ef8a62, #fddbc7, #f7f7f7, #d1e5f0, #67a9cf, #2166ac].reverse() Map.addLayer(era5_heat_i.select(mrt_mean).selfMask().subtract(273.15), {min: -10, max: 50, palette: temp_palette}, Mean Radiant Temperature, Daily Mean) Map.addLayer(era5_heat_i.select(utci_mean).selfMask().subtract(273.15), {min: -10, max: 50, palette: temp_palette}, Universal Thermal Climate Index, Daily Mean)代码链接https://code.earthengine.google.com/c29f29c993eefacad917918290855252结果引用D.J. Weiss, A. Nelson, C.A. Vargas-Ruiz, K. Gligorić, S. Bavadekar, E. Gabrilovich, A. Bertozzi-Villa, J. Rozier, H.S. Gibson, T. Shekel, C. Kamath, A. Lieber, K. Schulman, Y. Shao, V. Qarkaxhija, A.K. Nandi, S.H. Keddie, S. Rumisha, E. Cameron, K.E. Battle, S. Bhatt, P.W. Gething. Global maps of travel time to healthcare facilities. Nature Medicine (2020).许可此作品已获得 知识共享署名 4.0 国际版许可授权。 GEE数据集：2019 年基准年从北纬 85 度到南纬 60 度之间的所有区域前往最近的医院或诊所的陆路行程时间（以分钟为单位）
简介此全球可达性地图列出了 2019 年基准年从北纬 85 度到南纬 60 度之间的所有区域前往最近的医院或诊所的陆路行程时间以分钟为单位。OpenStreetMap、Google 地图和学术研究人员正在开展大规模数据收集工作我们利用这些数据汇编了迄今为止最完整的医疗机构位置信息集。此地图由 MAP牛津大学、Telethon Kids Institute澳大利亚珀斯、Google 和荷兰特温特大学合作制作。此项目基于 Weiss 等人于 2018 年发表的先前研究成果 (doi:10.1038/nature25181)。 Weiss 等人 (2018) 使用了道路首次在全球范围内使用 Open Street Map 和 Google 道路数据集、铁路、河流、湖泊、海洋、地形条件坡度和海拔、土地覆盖类型和国界方面的数据集。这些数据集各自分配了以时间为单位的出行速度用于穿越相应类型的每个像素。然后将这些数据集组合起来生成“摩擦表面”一张地图其中每个像素都根据该像素内出现的类型分配了一个名义上的总体出行速度。对于当前项目我们创建了更新的摩擦表面以纳入 OSM 道路数据中的最新改进。最少费用路径算法在 Google Earth Engine 中运行对于高纬度地区则在 R 中运行与此摩擦表面结合使用用于计算从所有位置到最近按时间医疗机构的出行时间。医疗机构数据集利用了两个最大的全球数据库中的位置数据(1) 在 www.healthsites.io 上整理并可供下载的 OSM 数据(2) 从 Google 地图中提取的数据。全球数据集已扩充纳入了最近针对非洲和澳大利亚发布的大陆级设施位置数据。为了便于比较不同数据源我们仅使用了定义为医院和诊所的医疗机构。系统合并了同一像素内的多个点以匹配分析的分辨率由所选的地球表面网格化表示法定义。因此可访问性地图中的每个像素都表示从相应位置到医院或诊所的最短时间以分钟为单位。源数据集提供方信息如随附论文中所述。数据集说明空间信息目录所有者The Malaria Atlas Project数据集可用时间2019-01-01T00:00:00Z–2020-01-01T00:00:00Z数据集生产者Malaria Atlas Project联系人The Malaria Atlas ProjectEarth Engine 代码段ee.Image(projects/malariaatlasproject/assets/accessibility/accessibility_to_healthcare/2019)变量波段像素大小927.67 米所有波段名称单位最小值最大值像素大小说明accessibility分钟041504.1927.67 米前往最近的医院或诊所所需的行程时间。代码// 读取图像集合并获取第一幅图像 var era5_heat_ic ee.ImageCollection(projects/climate-engine-pro/assets/ce-era5-heat) var era5_heat_i era5_heat_ic.first() // 打印第一幅图像查看波段 print(era5_heat_i) // 可视化第一幅图像中的选定波段 - 其他波段存在于图像集合中 var temp_palette [#b2182b, #ef8a62, #fddbc7, #f7f7f7, #d1e5f0, #67a9cf, #2166ac].reverse() Map.addLayer(era5_heat_i.select(mrt_mean).selfMask().subtract(273.15), {min: -10, max: 50, palette: temp_palette}, Mean Radiant Temperature, Daily Mean) Map.addLayer(era5_heat_i.select(utci_mean).selfMask().subtract(273.15), {min: -10, max: 50, palette: temp_palette}, Universal Thermal Climate Index, Daily Mean)代码链接https://code.earthengine.google.com/c29f29c993eefacad917918290855252结果引用D.J. Weiss, A. Nelson, C.A. Vargas-Ruiz, K. Gligorić, S. Bavadekar, E. Gabrilovich, A. Bertozzi-Villa, J. Rozier, H.S. Gibson, T. Shekel, C. Kamath, A. Lieber, K. Schulman, Y. Shao, V. Qarkaxhija, A.K. Nandi, S.H. Keddie, S. Rumisha, E. Cameron, K.E. Battle, S. Bhatt, P.W. Gething. Global maps of travel time to healthcare facilities. Nature Medicine (2020).许可此作品已获得 知识共享署名 4.0 国际版许可授权。