時空掃描統計量三維可視化的實現*

唐咸艷李 嶠△黃秋蘭仇小強黃高明黃志碧周紅霞△

時空掃描統計量三維可視化的實現*

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Kulldorff M提出的時空掃描統計量（spatiotemporal scan statistic）是基于大小和位置處于動態變化的圓柱形窗口（cylinder w indow）進行掃描，已廣泛應用于探測疾病的時空聚集區［1－3］。時空聚集區不同于單純性空間聚集區，它不僅體現出空間維度上聚集范圍的大小，還反映出時間維度上聚集時間的長短。作為時空掃描統計分析的專業實現平臺，SaTScan軟件和FleXScan軟件目前尚無實現時空聚集性三維可視化的窗口或模塊［4］，這在一定程度上影響了分析結果的直觀化報告。為此，研究者常通過在地圖中添加文本框來標注時空聚集區所覆蓋的時空范圍［5－6］。就本質而言，這種添加文本標注的形式沒能真實展示時空聚集區的三維特性，其效果一般。因此，本文旨在探討時空掃描統計分析中時空聚集區的三維可視化方法，為時空掃描統計分析結果的直觀報告提供參考。

時空掃描統計量的實例

本文實例分析所用數據引自《廣西壯族自治區1989-2006年流行性乙型腦炎時空動態趨勢分析》［6］，在SaTScan 9．3中進行回顧性時空掃描統計分析，探測到的時空聚集區見表1。

表1 1989—2006年廣西乙腦發病的時空聚集區

首先，將探測到的時空聚集區保存到文件名“spatiotemporal cluster．xls”中，同時將廣西縣界矢量電子地圖保存到文件名“Guangxi．shp”中。為實現時空聚集區的三維可視化，我們將嘗試在R 3．1語言中編寫時空聚集區三維可視化的程序塊［7］。

三維可視化的R程序

1．設置好R語言的工作路徑

2．裝載和調用相關程序包

3．讀取矢量地圖和時空聚集區數據

4．編寫時空聚集區三維可視化的程序塊

5．運行時空聚集區三維可視化的程序塊

結果與討論

掃描統計專業軟件SaTScan 9．0版本后［4］，空間聚集區（spatial cluster）通過SaTScan to Google Earth Conversion Tool工具可自動被加載到Google Earth中，實現空間聚集區的可視化，這極大方便了用戶。然而，SaTScan軟件迄今沒能提供時空聚集區（spatiotemporal cluster）可視化的窗口或模塊。因此，如何實現時空聚集區的自動可視化，便成了研究者們期待早日解決的問題。本文在調用R語言相關程序包，以及讀入地圖數據和時空聚集數據后，通過運行已編好的時空聚集區三維可視化R程序（plot．cylinders＜-function（map，data，col＝“risk”）），可得到圓柱形的三維時空聚集區（圖1）。圓柱的底部對應時空掃描統計量的空間窗口，代表聚集區的空間范圍大小（km）。圓柱的高度對應時空掃描統計量的時間窗口，代表聚集區的時間跨度長短（年或月）；圓柱的下端代表聚集區的起始時間，圓柱的頂端代表聚集區的終止時間。可見，三維圓柱較好模擬了時空掃描統計量的掃描窗口，直觀展示了時空聚集區，增強了復雜統計量的可讀性。

圖1 三維時空聚集區

目前，大多數研究者嘗試通過在地圖中添加文本標注來展示時空聚集性［5－6］，但這并非真正意義上的三維時空聚集區，其效果一般，可讀性尚需提高。因此，在目前尚無快速、簡便、自動化軟件（平臺）來實現時空聚集區三維可視化的情況下，本文所編寫的R程序塊可用于實現時空聚集區的三維可視化，效果較好，便于分析結果的可視化報告。

值得注意的是，本文推薦的方法是基于Kulldorff M的規則型掃描統計量，其空間掃描窗口為圓形或橢圓形［4］。當采用Tango T推薦的不規則掃描統計量（flexible scan statistics）進行時空聚集性探測時［8］，所探測到的時空聚集區在空間維度上是不規則區域（irregular district），本文所提供的方法則較難適用，尚需進一步完善與優化程序。

［1］Tang F，Cheng Y，Bao C，et al．Spatio-temporal trendsand risk factors for Shigella from 2001 to 2011 in Jiangsu province，People′s Republic of China．PLoSONE，2014，9：e83487．

［2］Xie Y-h，Chongsuvivatwong V，Tang Z，et al．Spatio-Temporal Clustering of Hand，Foot，and Mouth Disease at the County level in Guangxi，China．PLoSONE，2014，9（2）：e88065．

［3］唐咸艷，周紅霞．掃描統計及其在流行病學中的應用．中國衛生統計，2011，28（3）：332-337．

［4］SaTScan User Guide for version 9．3．http：／／www．satscan．org． 2014．

［5］Liu Y，Wang X，Liu Y，et al．Detecting spatial-temporal clusters of HFMD from 2007 to 2011 in Shangdong Province，China．PLoS ONE，2013，8（5）：e63447．

［6］唐咸艷，甘文燁，徐斌，等．廣西壯族自治區1989-2006年流行性乙型腦炎時空動態趨勢分析．中華流行病學雜志，2011，32（3）：274-278．

［7］The R Project for Statistical Computing．http：／／www．r-project．org／．

［8］Tango T，Takahashi K．A flexibly shaped spatial scan statistic for detecting clusters．International Journal of Health Geographics，2005，4（11）：4-11．

（責任編輯：鄧 妍）

廣西科學研究與技術開發計劃項目（桂科攻10124001A-65）；廣西自然科學基金（2013GXNSFBA019125）．

1．廣西醫科大學公共衛生學院流行病與衛生統計學教研室；

2．廣西南寧市疾病預防控制中心．

△通信作者：李嶠，E-mail：liqiao4316＠hotmail．com；周紅霞，E-mail：gmuies＠163．com