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利用GIS分析大數據

  根據Ithome新聞EMC數位世界研究報告:全球資料量將急速攀升,從2013年至2020年將成長10倍的資料量,資料總量將從4.4ZB增加至44ZB。然而IDC預估,高價值資料(High-Value Data)在2014年只占數位世界資料量的1.5%,表示很少量的資料是有意義的,也就是1,000TB只有15TB是有意義的資訊。

  如何將資料轉換成有用資訊,並將資料做有效的應用?其實有些資料如果透過空間來表示,即展示於地圖上,可能形成有用的資訊作為參考。最早英國醫生Snow一直尋找霍亂病因,卻始終苦尋無解,因為從前認定為口沫傳染,卻在隨手將霍亂病例畫記在地圖上後,才發現疫情是有區域性的存在,原來是靠近同一井水地區的居民才感染,其他區井水居民都安然無恙,因此發現水源的感染,找尋出疫情的真正媒介而有了突破研究,並得以控制疫情做改善。這也是最早在地理資訊系統 (Geographic Information System, GIS)上的重要應用。

  現今在GIS工具在地表上應用已包羅萬象,利用其空間、路徑、環域、疊圖、熱點、密度、地形、水文和統計…等分析,將數據化為實用之資訊。GIS在空間上應用以點、線和面概念儲存資料,舉凡POI (point of interest) 點資料的分布,如房仲網的應用,利用房子所在位置以座標 (X,Y)的空間資料被註記,所有房子的資料如地址、坪數、屋齡、距離捷運距離等屬性資料如同房子的名片一樣被記載著。

  資訊運籌服務組長期維護新北市路燈GIS管理系統,已經建立了新北市29區,共25萬多筆路燈資料,包括路燈點位位置、路燈設施、維護廠商等詳細資料。系統主要提供的服務是讓用路人在遇到路燈不亮或是有損壞時,能盡快利用行動裝置QR CODE掃描進行通報,通報系統會自動判斷並通知該區維護廠商,透過GIS平台和工具,廠商能第一時間得到路燈所在道路之位置,並且在四小時內到場維修,在現場施工同時掃描QR CODE回報,傳回完工之照片和施做的記錄,再由各公所審核完工情形做結案。系統簡化了多方流程和步驟,而通報路人亦能藉由系統查巡到路燈維修的狀態及流程,如此資訊的同步化和透明化讓民眾更能實際有感有效率的通報維修作業。

  本組開發的工程鋪面養護巡查系統也結合了路燈系統,提供道路巡查員可以確實作道路巡路的依據,讓巡路員就巡查點掃描QR CODE為到點打卡,如此管理者能確保外業巡查是否如實如期的進行,內業外業能資訊同步,節省時間和經費和避免重工,又能夠同時作為績效考評之依據。而打卡巡查紀錄可直接套至GIS平台製作巡查員軌跡線性地圖,能夠更直觀地一目瞭然外業巡查的狀況外,更可以將此記錄作為道路之履歷,查看哪些道路毀損機率較高,作為道路加強養護之重點依據,能夠主動地維護道路,而非被動地等待毀損通報。另外路燈資料,也提供給路平報修系統作為位置的依據,因為路平報修主要依據仍為門牌號牌,然而許多郊區,不一定附近都有住宅或店家,因此路燈點位位置提供了很好的通報依據。又曾應用於路人在公園昏倒,當時需要緊急通知送醫,然而在廣大的公園無法確切通報位置,路人及時利用公園路燈所在位置做為依據,以路燈編號告知位置,讓急救人員能第一時間迅速並準確地趕到現場作急救,路燈GIS系統意外地延伸出另一種便民服務。

  線性資料大家最常使用的道路導航,無論是在行車網路手機等裝置結合全球定位系統GPS(Global Position system)根據所在位置點,提供最佳路徑分析(Superior Route Analysis)導引至目的點。此最佳路徑分析概念即是蒐集大數據(big data)的點位資料,在需要的時候,做資料採礦(data mining),選擇最近鄰點作為決策分析的線性資訊(information)。在高雄氣爆事件後,資訊運籌服務組長期維護營建署下水道GIS資訊服務網,蒐集及彙整全國雨污水下水道之人孔點及下水道管線資料,提供當時高雄氣爆事件又遇到風災時,能盡快以本組建立之下水道管線流向之資料庫,做排洪相關配套措施之參考。

  面資料如本組配合建置GIS商圈分布,能圈地所在位置和面積自動量測,並計算附近交通易達性,距捷運大眾交通工具距離,和其他如店家商圈數,店家商圈種類和消費者族群資料…等。另外如上段線資料所述,本組維護營建署下水道資料庫,除了線資料蒐集,也提供淹水災害潛勢分析的面資料,蒐集降雨強度,洪峰流量,降雨規模頻率,利用疊圖分析(overlay)結合地勢高度,預測可能災害區,並可利用最近鄰雨水下水道來做排水疏濬準備。

  綜合以上所述,地理資訊系統結合點、線和面資料可以發展各式多元應用,另外對病媒監測其實也很有幫助,例如禽流感疫情的監控,和較危險的人類傳染疫情,如之前在台灣很嚴重的SARS,前陣子國際間的MERS,以及最近台南疫情一直擴大的登革熱的擴散路徑,由於交通的進步和時空收斂導致大都市間來往密集,疾病也容易從大都市開始迅速蔓延,因此可利用路網分析人群的移動路徑、方向、距離與速度,結合病媒特性,再以疊圖分析將人口密度做相疊,便可得出研究結果,以預測可能災害的路徑。
 


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