极海验证 - 约翰斯诺霍乱图

约翰斯诺著名的霍乱图经常被引用为最早使用地理方法来洞察健康流行病的已知例子之一。他用笔和纸做了现代地理洞察软件允许我们在电脑上做的事情：通过绘制每个地址的死亡人数以及水泵的位置，斯诺能够观察霍乱死亡率和水源之间的空间相关性，并形成了一个假设，即Broad Street Pump受到污染，于是移掉了Broad Street水泵的把手，霍乱最终得到控制。事后，传言他又通过泰森多边形再次验证了自己的想法。（至少，这是与斯诺地图有关的主要叙述，尽管其他人认为斯诺的工作是在疫情减轻后才出现的）

▼下图为John Snow绘制的地图，横线表示死亡人数

▼下图为放大图

以上就是著名的《约翰斯诺霍乱图》，关于《约翰斯诺霍乱图》，网上的资料非常多，但关于斯诺通过泰森多边形的复验结论的过程，却鲜有介绍。今天我们就尝试为大家复现这一过程，通过泰森多边形验证约翰斯诺的结论。

• 数据准备：

1)死亡人口数据：【death】
2)泵井数据：【bump】
以上数据，在极海公共数据中均可查找使用。

• 所需模型：
  泰森多边形

第一步：制作泵井的泰森多边形数据

选择模型计算，在公共数据中选中泵井数据【bump】，选择【泰森多边形】模型，点击预览后即可生成泵井的泰森多边形数据，我们把它命名为【泵井辐射区】。

第二步：数据可视化

选择数据上图，新建项目，选择公共数据中【death】【bump】数据,并在左侧工具栏调整可视化效果。通过地图，我们能够轻易看出Broad Street和Lexington Street交叉口西南角的水泵疑似传染源。

第三步：叠加泵井的泰森多边形数据进一步验证结果

直接在第二步建好的项目中，选择【添加数据】，随后在【私有数据】中选择已经建好的【泵井辐射区】的泰森多边形数据。

接下来，选择图层右侧箭头，将【泵井辐射区】图层移动到最下，同样在左侧工具栏调整可视化属性。如下图所示：

斯诺的地图显示了伦敦苏荷地区Broad Street周围霍乱死亡的空间聚集，为他的理论提供了有力证据。同时也让我们感受到数据与地图相结合，能够非常轻松的实现数据洞察，提高决策效率。作为地理洞察领导者，极海致力于提供最全面、精准、易用的洞察服务，海量的地理数据、酷炫的地图可视化和简单易用的空间分析模型，都在一站式地理云平台——极海云，在线使用、离线部署，均可轻松操作。