初，新型冠状病毒爆发，席卷全国、扑向全球，各国家、各省市、各行业均在开展抗“疫”行动。
地理信息从业同仁也在不遗余力尽己所能，团结一致、众志成城，从疫情爆发初始点，随着时空推移、人员轨迹迁移、泛在传播等途径，洞察数据背后的价值，为抗“疫”略尽绵力。
那么，在所有人为疫情尽自己所能时，我们GISer都在做什么呢？一起来看看几个案例。
疫情地图案例
01
中国疾病预防控制中心
链接：
/-nCoV/
以中国和全球视角，对每天新增及累计疫情数据进行实时统计显示，结合地图及图表元素，能够实时查询各国家、中国各省份疫情情况，同时以时间轴方式展示疫情发展趋势。
02
中国香港
链接：
https://chp-dashboard.geodata.gov.hk/covid-19/zh.html
以确诊病例为主要数据源，查询分析确诊、疑似等病例曾经逗留的地区，并显示其详细信息及状态，结合当地检疫中心、急诊室等信息，显示该地区疫情资源实时情况，同时反馈确诊病例曾经搭乘的公共交通工具信息。以详细的多源疫情数据，多角度展示香港实时疫情情况。
03
美国约翰霍普金斯大学（JHU）
链接：
/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
该平台由JHU中国博士生董恩盛搭建，利用全球疫情数据，结合地图和图表，对全球各个国家以及州市疫情情况进行展示，以对数方式统计中国及其他地区每天疫情变化趋势，直观的展示了全球疫情分布情况。
04
意大利
链接：
/apps/opsdashboard/index.html#/4f74fc222b7041cd9cc3c52e62af1b8c
以地图和图表形式对意大利及其省行政区的确诊病例进行实时查询和显示。
05
日本
链接：
https://disasterresponse./apps/opsdashboard/index.html#/55c22ee976bc42338cb454765a6edf6b
以图表为主，地图为辅的展示方式，结合疫情数据，对确诊病例的详细信息进行展示，并统计分析其年龄、性别比以及各个地区确诊病例比例。
ArcGIS Dashboard
其实，上面的所有案例都是基于Operations Dashboard for ArcGIS（以下简称ArcGIS Dashboard）搭建的疫情地图。
ArcGIS Dashboard是以地理空间数据为核心，将各种地理信息以专题图表等诸多面板展示的一套应用Web服务资源的终端展示平台。系统可以通过诸多类型操作面板来表现，包括业务信息列表、专题统计图表、指标监控仪表，外部内容等，同时支持富文本。基于空间位置资源应用的地图面板是其核心内容，将以上诸多资源面板和地理空间信息结合应用，能够最大发挥业务信息价值。
上面对ArcGIS Dashboard及相关案例进行了展示，那么怎么利用ArcGIS Dashboard搭建疫情地图呢？下面是各位技术宅最关注的！
疫情地图搭建流程
基于ArcGIS Dashboard的疫情地图搭建步骤：
接下来，以下图为例做相关步骤介绍：
1.
数据预处理
首先要对数据有大概的分类，对疫情数据大致可分为两类：地理空间数据，表格（文本）数据。地理空间数据也就是省级，市级，县级及小区站点等信息，而表格和文本数据可以是逐天疫情统计数据和实时播报等数据。
对于省级，市级，县级疫情数据的生成，是通过对各类数据疫情的解析，然后生成CSV或Excel数据，利用ArcGIS软件将其与省级，市级，县级shp数据进行属性连接，生成各省级，市级，县级shp疫情数据。
对于表格和文本数据，是将疫情数据解析处理后保存至CSV或Excel中。
2.
数据发布
将预处理后的shp数据和表格数据发布到ArcGIS Server中，在Portal中可以对数据进行管理、编辑和预览等。
3.
制作WebMap
ArcGIS Dashboard数据源主要是以WebMap形式进行数据接入展示的，所以必须将表格等数据放入WebMap中，同时对要展示的分省级，市级，县级以及确诊小区等数据进行地图配色等，最后保存WebMap。注：这里要以地图展示的图层可以单独建立新的WebMap以便进行单独展示。
4.
搭建ArcGIS Dashboard
整个疫情地图仪表盘的搭建是最核心也是最简单的过程，只需引入制作好的WebMap然后拖拖拽拽，进行相关参数配置即可。
ArcGIS Dashboard仪表盘的特色可以概括为以下几点：
（1）自定义的地图风格；
（2） 多样化的图表（饼图、折线图、柱状图、仪表等）；
（3） 支持富文本，可自定义展示样式；
（4） 支持外部页面及数据接入（网页、图片、视频等）。
ArcGIS Dashboard支持的内容
对于列表的展示，可以通过富文本方式自定义列表展示样式。
以富文本方式添加列表
添加图表
添加外部内容
5.
数据实时更新
数据更新可以利用ArcGIS API For Python或其他ArcGIS API完成数据的实时更新。ArcGIS API For Python能够通过Python灵活快速构建地理空间要素的SpatialDataFrame，从而更新源数据的SpatialDataFrame，完成Feature Service的实时更新。
当然，我们还能做得更多，可以利用发布好的数据，结合ArcGIS大数据分析工具，对疫情数据进行深度挖掘，比如疫情小区数据的聚类分析，疫情小区数据与人口多变量格网等疫情大数据分析等，为抗击疫情，贡献自己的专业知识力量！
疫情小区数据聚类分析
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我们相信，春天已到，胜利就在眼前，请继续加油！
