ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Using Mapping and Spatial Mode...>الوصف

Using Mapping and Spatial Modelling Concepts for Controlling COVID-19 Risk in Saudi Arabia

العنوان بلغة أخرى: استخدام الخرائط ومفاهيم النمذجة المكانية للسيطرة على مخاطر مرض كوفيد-19 في المملكة العربية السعودية
المصدر: المجلة العربية لنظم المعلومات الجغرافية
الناشر: جامعة الملك سعود - الجمعية الجغرافية السعودية
المؤلف الرئيسي: خرمي، حسن بن محسن أحمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Khormi, Hassan M.
المجلد/العدد: مج14, ع1
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2020
التاريخ الهجري: 1442
الشهر: نوفمبر
الصفحات: 95 - 106
DOI: 10.33948/1544-014-001-005
ISSN: 1658-1954
رقم MD: 1136519
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
فيروس كورونا "كوفيد-19" | السعودية جوانب صحية | نظم المعلومات الجغرافية | المخاطر المكانية | أنتشار الأمراض
كلمات المؤلف المفتاحية:
كوفيد-19 | المملكة العربية السعودية | نظم المعلومات الجغرافية | نظم المعلومات الجغرافية | المخاطر المكانية | منظمة الصحة العالمية | COVID-19 | Saudi Arabia | GIS | Spatial Risks | WHO
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

15

حفظ في:
المستخلص: منظمة الصحة العالمية مرض كوفيد- 19 (COVID-19) واحدة من أهم الأمراض فتكا والأكثر تأثيرا على مستوى العالم. واستعراض البيانات المكانية والكمية لهذا المرض، مثل حالات العدوى، على الخرائط الكارتوغرافية لفهم أسباب الانتشار، لها قصة نجاح في المملكة العربية السعودية. وتهدف هذه الدراسة بشكل أساسي إلى شرح كيفية تطبيق السلطات السعودية لمفاهيم نظم المعلومات الجغرافية للتحكم بالمخاطر المكانية للمرض. كما توضح التوزيع المكاني الحالي للمرض في المناطق الإدارية، حيث جمع معظم المجموعات المصابة حسب جنسيتها وجنسها وعمرها من قاعدة بيانات وزارة الصحة. وأستُخدم في هذه الدراسة المعامل الإحصائي Getis-Ord Gi لفحص المستوى الوطني للتركيز المكاني (مستوى الخطورة) للحالات من أجل تحديد وتصور المناطق التي كانت فيها قيم معدل المرض متطرفة ومتجانسة جغرافيا. وقد أظهرت النتائج أن تأثير كوفيد- 19 لايزال محدودا، حيث لم يتجاوز إجمالي عدد الإصابات 74.795 حالة مؤكدة حتى 25 مايو 2020، منها 45.668 (61% من إجمالي الحالات) قد تعافت. وسجلت منطقة الرياض- التي تضم العاصمة- 17.656 حالة، ومكة المكرمة 29.436 حالة، والمدينة المنورة 9.751 حالة، والشرقية 14.012 وهي المناطق الأكثر تأثرا (مستوى الخطورة فيها عالية)، حيث سجلت هذه المناطق معظم الحالات بواقع 7.855 (95%) من جميع الحالات المؤكدة. وأبرزت هذه الدراسة كيف تساعد تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية في مراقبة تأثير تفشي المرض، وإدارته، وكيف تسهل توفير الخدمات الأمنية والصحية، وكذلك المساعدة في تخصيص الموارد التي ستساعد المجتمع والمؤسسات على الاستجابة بفعالية وإيجابية للتخلص من خطورة الوباء.

The COVID-19 is considered by the World Health Organization (WHO) to be one of the most important and impactful globally. Visual displays of quantitative data of this disease, such as cases of infections, on maps for understanding causes have a successful story in Saudi Arabia. This study mainly aims to explain how the Saudi authorities implement GIS concepts in controlling the spatial risks of COVID-19. It also shows the current spatial distribution of the disease in Saudi Arabia, with most infected groups according to their nationality sex and age, collected from the Health Ministry database. Getis-Ord Gi *statistic was applied to examine the national level of spatial cluster (risk level) to identify and visualize regions where values of COVID-19 rate were extreme and geographically homogenous. The results show the impact of COVID-19 is still limited, as the total number of infections did not exceed 74,795 confirmed cases until 25th May 2020, of which 45,668 (61% out of the total cases) have recovered. Ar Riyad (17,656 cases), which includes the capital city of SA, Makkah (29,436), Almadinah (9,751), and Ash Sharqiyah (14,012) are the most impacted regions (high-risk level) as they recorded most of the cases with 70,855 (95%) out of the all confirmed cases. This study shows how GIS applications help monitor the impact of the outbreak, manage it, communicate with the security and health services, and help allocate resources, which will help society and institutions to respond effectively.
ISSN: 1658-1954

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.