ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







التحليل الجيوإحصائي لجائحة كورونا كوفيد-19 بإستخدام نظم المعلومات الجغرافية: نماذج لبعض مناطق المملكة العربية السعودية

العنوان بلغة أخرى: Geostatistical Analysis of the Corona Covid-19 Pandemic Using GIS: Models of Some Regions in the Kingdom of Saudi Arabia
المصدر: المجلة العربية لنظم المعلومات الجغرافية
الناشر: جامعة الملك سعود - الجمعية الجغرافية السعودية
المؤلف الرئيسي: المطيري، مهاور بن خلف (مؤلف)
المجلد/العدد: مج14, ع1
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2020
التاريخ الهجري: 1442
الشهر: نوفمبر
الصفحات: 107 - 127
DOI: 10.33948/1544-014-001-006
ISSN: 1658-1954
رقم MD: 1136416
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
الإرتباط المكاني التقائي | التحليل الجيوإحصائي | التحليل العنقودي | جائحة كورونا كوفيد-19 | نظم المعلومات الجغرافية | Corona Covid 19 pandemic | cluster analysis | Geostatistical analysis | GIS | spatial Autocorrelation
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

77

حفظ في:
LEADER 06179nam a22002537a 4500
001 1879469
024 |3 10.33948/1544-014-001-006 
041 |a ara 
044 |b السعودية 
100 |9 609878  |a المطيري، مهاور بن خلف  |e مؤلف 
245 |a التحليل الجيوإحصائي لجائحة كورونا كوفيد-19 بإستخدام نظم المعلومات الجغرافية:  |b نماذج لبعض مناطق المملكة العربية السعودية 
246 |a Geostatistical Analysis of the Corona Covid-19 Pandemic Using GIS:  |b Models of Some Regions in the Kingdom of Saudi Arabia 
260 |b جامعة الملك سعود - الجمعية الجغرافية السعودية  |c 2020  |g نوفمبر  |m 1442 
300 |a 107 - 127 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a ساعدت دراسة التحليل الجيوإحصائي بناء على الأرقام المتاحة توضيح الأنماط العنقودية المكانية لجائحة كورونا كوفيد - ١٩ في المملكة العربية السعودية، حيث لعب التحليل المكاني العنقودي Spatial analysis cluster دورا مهما في تحديد أنماط التباين الجغرافي، مما ساعد في مراقبة الجائحة مكانيا عبر بناء النماذج المكانية ، وهدفت الدراسة إلى تحديد ورصد الانتشار المكاني لجائحة كورونا كوفيد -١٩ باستخدام نظم المعلومات الجغرافية في منطقة الرياض، والمنطقة الشرقية ومنطقة مكة المكرمة، وإنتاج مجموعة من الخرائط الرقمية توضح التغير كميا ومكانيا، واستنباط المؤشرات لتتبع التهديدات الصحية لفهم الجائحة بمنطقة الدراسة. ولتحقيق ذلك اعتمدت الدراسة على المنهج الاستقرائي الاستدلالي، وحسا معدل حدوث كورونا كوفيد -١٩، وهديد الارتباط التلقائي المكاني، وتعليل الاتجاه المكاني العالمي وتطبيق تعليل العنقدة المكانية للتقييم بين المتغيرات من خلال مطابقة تشابه المواقع والسمات وتحليل موران المحلي لتحديد النقاط الساخنة. أشارت الدراسة إلى ارتفاع الإصابة في المدن التالية: الرياض، وجده، ومكة المكرمة، والأحساء والدمام. وأبرز تحليل I Moran's Local انتماء محافظة حريملاء بمنطقة الرياض إلى فئة تجميع HL على الرغم من عدم تطور النقاط الساخنة فيها، في حين كل من النعيرية، ورأس تنورة، والقطيف، والأحساء وبقيق ينتمون إلى فئة تجميع HH، حيث ظهر واضحا حدوث جائحة كورونا كوفيد -١٩ لتطور النقاط الساخنة HH فيها. وقد أوصت الدراسة بتركز الدراسات المستقبلية على الاحتواء للمناطق والمحافظات التي تعاني من ارتفاع للجائحة، وتوفير الارتباط المكاني بالمعلومات بين المناطق للمساعدة في التحكم بالجائحة في المملكة ومتابعة تحليل مجموعة HL لفترة زمنية أطول. 
520 |b The study of geostatistical analysis based on the Available numbers helped clarify the spatial cluster patterns of the Corona Covid-19 pandemic in the Kingdom of Saudi Arabia, where the spatial cluster analysis plays an important role in identifying patterns of geographical variation, as it helps in disease monitoring Spatially pandemic, and plays a cluster analysis Important roles in building spatial models, and the study aims to identify and monitor the spatial spread of the Corona Covid 19 pandemic using geographic information systems in Riyadh region, eastern region and Makkah region, produce a set of digital maps showing quantitative and spatial change, and devise indicators that can help design a policy to track health threats by providing information Targeted and updated to understand the progress of the pandemic in the study area. To achieve this, the study relied on the Deductive inductive approach, calculating the incidence of Corona Covid -19, determining spatial automatic correlation, analyzing global spatial trend, and applying spatial cluster analysis to evaluate between variables by matching similarity of sites and features and local Moran analysis to identify hot spots. The study Indicated an increase in infection in the Kingdom of Saudi Arabia in the cities, respectively, in Riyadh, Jeddah, Makkah, Al-Ahsa and Dammam. Local Moran's I analysis highlighted the affiliation of the Governor of Harimela in Riyadh to the HL group and no development of hotspots occurred in it, while all of Al-Nairiya, Ras Tanura, Qatif, Al-Ahsa and bqaiq belong to the grouping group HH, and it is clear that the Corona Covid-19 pandemic has occurred as a result of the development of the HH hotspots in them. Guidance for controlling the pandemic in the Kingdom and following up the analysis of the HL group with a longer period. 
653 |a فيروس كورونا "كوفيد-19"  |a التحليل الجيوإحصائي  |a نظم المعلومات الجغرافية 
692 |a الإرتباط المكاني التقائي  |a التحليل الجيوإحصائي  |a التحليل العنقودي  |a جائحة كورونا كوفيد-19  |a نظم المعلومات الجغرافية  |b Corona Covid 19 pandemic  |b cluster analysis  |b Geostatistical analysis  |b GIS  |b spatial Autocorrelation 
773 |4 جغرافيا  |6 Geography  |c 006  |e The Arabian Journal of Geographical Information Systems  |l 001  |m مج14, ع1  |o 1544  |s المجلة العربية لنظم المعلومات الجغرافية  |v 014  |x 1658-1954 
856 |u 1544-014-001-006.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a HumanIndex 
999 |c 1136416  |d 1136416