RİSK TAKİBİNDE WEB TABANLI HARİTALARIN KULLANILMASI: KORONA VİRÜS WEB HARİTASI ÖRNEĞİ

Abstract

Artan internet kullanımı ile web sayfaları kullanılarak kayıt altına alınan ve işlenen bilgiye erişim isteği de paralel gelişme göstermektedir. Web sayfalarında mekânsal olmayan bilginin yanı sıra mekâna bağlı olarak sunulan bilgilerin de sunumu yapılmaktadır. Web teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, web haritalarının işlevlerinde ve yayınlanmasında artış meydana gelmektedir. Risk ve risk durumunun takibinde haritaların kullanımı oldukça yaygındır. Günümüzde özellikle web tabanlı interaktif haritalar sayesinde artık risk takipleri çok daha kolay ve anlık yapılabilmektedir. Bu çalışmada Korona virüs pandemisinin mekânsal dağılımına ilişkin örnek bir web haritası tasarlanmıştır. Web haritasının hazırlanmasında açık kaynak kodlu yazılımların kullanılması amaçlanmıştır. Çalışmada PostgreSQL (POSTGIS uzantısı) veri tabanı verilerinin PHP bağlantısı, Laravel framework ile sağlanmıştır. Harita uygulamasının kullanıcı arayüzü ise JavaScript Leaflet Kütüphanesi kullanılarak tasarlanmıştır. Açık kaynak JavaScript Chart Kütüphanesi, Korona virüs bilgilerinin günlük dağılımın grafiksel gösterimi için kullanılmıştır. Web tabanlı haritaların oluşturulmasından yayın sürecine kadar olan her aşama açık kaynak kodlu uygulamalar kullanılarak yapılmış ve incelenmiştir ayrıca çeşitli tarayıcılarda sistem test edilmiştir.

Keywords

• Korona Virüs
• WEB Tabanlı Haritalama
• Açık Kaynak
• PHP
• JavaScript

USING WEB BASED MAPS IN RISK MONITORİNG: COVID-19 WEB MAP EXAMPLE

Abstract

With the increased usage of the internet, so does the desire to access the information stored and processed utilizing web pages. In addition to non-spatial information, information presented dependent on the location is also presented on the web pages. The functions and publication of web maps are becoming more common as web technology advance. The usage of maps is fairly widespread in the risk and risk situation follow-up. Today, risk monitoring is much easier and faster, thanks in part to web-based interactive maps. In this study, a prototype web map of the coronavirus pandemic's spatial spread was created. It is intended that open-source software be used to create the web map. The Laravel framework is used in the study to connect to a PostgreSQL (PostGIS extension) database. The map application's user interface is created with the JavaScript Leaflet library. A graphical representation of the daily distribution of coronavirus information is created using the open-source JavaScript Chart package. Every stage of the process, from the creation of web-based maps through the publishing process, was created and analyzed using open-source applications, and its appearance in various browsers was tested.

Keywords

• Covid-19
• WEB-Based Mapping
• Open- Source
• PHP
• JavaScript

References

1. Cömert, Ç., & AKINCI, H., 2004. Web services, NSDI and e-government. In Proc. of the FIG Working Week (pp. 1-13).
2. Cömert, Ç., ve Bostancı, H., 1999. Turist Bilgi Sistemleri ve Trabzon Örneği, Yerel Yönetimlerde KBS Uygulamaları Sempozyumu: 168–81.
3. Dinçer, A., Uraz B., Seyrek K., ve Günel B., 2013. CBS Web Uygulama Geliştirilmesinde Performans ve Özelliğe Göre Sdk/Api Seçilmesi, Tmmob Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi.
4. USTA, İ., KIRAY, H. S., 2018. 53 Journal of Chemical Information and Modeling, Web Yayıncılığı.
5. Ionescu, V. M., ve Enescu F. M., 2020. Web Application for Timeline Representation of COVID-19 Data in Romania, Proceedings of the 12th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence, ECAI.
6. Jia, J.S., Lu, X., Yuan, Y. ve diğerleri., 2020. Population flow drives spatio-temporal distribution of COVID-19 in China. Nature 582, 389–394. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2284-y
7. Qi, H., Xiao, S., Shi, R., Ward, M. P., Chen, Y., Tu, W., & Zhang, Z., 2020. COVID-19 transmission in Mainland China is associated with temperature and humidity: A time-series analysis. Science of the total environment, 728, 138778.
8. Juergens, C. Trustworthy., 2020. COVID-19 Mapping: Geo-spatial Data Literacy Aspects of Choropleth Maps. KN J. Cartogr. Geogr. Inf. 70, 155–161. https://doi.org/10.1007/s42489-020-00057-w

9. Arab-Mazar, Z., Sah, R., Rabaan, A. A., Dhama, K., & Rodriguez-Morales, A. J., 2020. Mapping the incidence of the COVID-19 hotspot in Iran–Implications for Travellers. Travel medicine and infectious disease, 34, 101630.
10. Rosenkrantz, L., Schuurman, N., Bell, N., & Amram, O., 2021. The need for GIScience in mapping COVID-19. Health & Place, 67, 102389.
11. Allen, W.E., Altae-Tran, H., Briggs, J. Ve diğerleri., 2020. Population-scale longitudinal mapping of COVID-19 symptoms, behaviour and testing. Nat Hum Behav 4, 972–982. https://doi.org/10.1038/s41562-020-00944-2
12. Gao, S., Rao, J., Kang, Y., Liang, Y., & Kruse, J., 2020. Mapping county-level mobility pattern changes in the United States in response to COVID-19. SIGSpatial Special, 12(1), 16-26.
13. Zachreson, C., Mitchell, L., Lydeamore, M. J., Rebuli, N., Tomko, M., & Geard, N., 2021. Risk mapping for COVID-19 outbreaks in Australia using mobility data. Journal of the Royal Society Interface, 18(174), 20200657.
14. Sugg, M. M., Spaulding, T. J., Lane, S. J., Runkle, J. D., Harden, S. R., Hege, A., & Iyer, L. S., 2021. Mapping community-level determinants of COVID-19 transmission in nursing homes: A multi-scale approach. Science of the Total Environment, 752, 141946.
15. Mooney, P., & Juhász, L., 2020. Mapping COVID-19: How web-based maps contribute to the infodemic. Dialogues in Human Geography, 10(2), 265-270.
16. Kent, A. J., 2020. Mapping and Counter-Mapping COVID-19: From Crisis to Cartocracy. The Cartographic Journal, 57(3), 187-195.
17. Iosifescu Enescu, I., 2011. Zürich Cartographic Web Services, Zürich.
18. Li, S., 2019. HTML5 Based Ajax and SSE Technology with Server Intelligent Instant Messaging to Meet the Needs of Transactional Websites, ITM Web of Conferences 25: 01008. https://doi.org/10.1051/itmconf/20192501008
19. Nicola, M., Alsafi, Z., Sohrabi, C., Kerwan, A., Al-Jabir, A., Iosifidis, C., Agha, M., Agha, R., 2020. The Socio-Economic Implications of the Coronavirus Pandemic (COVID-19): A Review. International Journal of Surgery 78: 185–93. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1743919120303162.
20. Şahin, Y. L., Kılıçer, K., Çoklar, A. N., Şendağ, S., Salar, H. C., Çankaya, S., Dönmez, O., Çuhadar, C., 2013. Anadolu Üniversitesi Web Tabanlı Kodlama.
21. Teker, Ö., 2017. Derinlemesine PHP Fundamentals WEB Database Services. İstanbul.
22. Tokak, B., 2015. Html5 CSS3 ve JavaScript ile WEB Tasarımı. İstanbul: Dikeyeksen Yayıncılık.
23. BBC., 2022. Coronavirus confirmed as pandemic by World Health Organization, 17 Ekim 2022 tarihinde https://www.bbc.com/news/world-51839944 adresinden erişildi.
24. Döker, M. F., & Fatih, O. C. A. K. 2020. COVID-19 salgınının Türkiye’deki coğrafi dağılışının izlenmesinde Web CBS kullanımı. Türk Coğrafya Dergisi, (76), 7-18.
25. WHO., 2022. WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard, 17 Ekim 2022 tarihinde https://covid19.who.int/ adresinden erişildi.
26. Esri Covid Map., 2022. Johns Hopkins University and Medicine Covid Map, 17 Ekim 2022 tarihinde https://gisanddata.maps.arcgis.com/ adresinden erişildi.
27. Google News., 2022. Koronavirüs Haritası, 17 Ekim 2022 tarihinde https://news.google.com/covid19/map adresinden erişildi.
28. ITU., 2020. Internet of Things Global Standards Initiative, 17 Ekim 2022 tarihinde https://www.itu.int/en/ITU-T/gsi/iot/Pages/default.aspx adresine erişildi.
29. Bootstrap., 2022. BootStrap Documentation, 17 Ekim 2022 tarihinde https://getbootstrap.com/ adresine erişildi.
30. W3School JS., 2022. W3School JavaScript Intro, 17 Ekim 2022 tarihinde https://www.w3schools.com/js/default.asp adresine erişildi.
31. Json., 2022. Json Intro, 17 Ekim 2022 tarihinde https://www.json.org/json-en.html adresine erişildi
32. Boduch, A., Chaffer, J., & Swedberg, K., 2017. Learning Jquery 3. 0. Birmingham: Packt Publishing, Limited.
33. W3techs., 2020. Usage statistics of server-side programming languages for websites. 17 Ekim 2022 tarihinde https://w3techs.com/technologies/overview/programming_language adresinden erişildi.
34. Laravel., 2022. Laravel Documentation, 17 Ekim 2022 tarihinde https://laravel.com/ adresinden erişildi.
35. W3School SQL., 2022. SQL Intro, 17 Ekim 2022 tarihinde https://www.w3schools.com/sql/sql_intro.asp adresinden erişildi.
36. PostgreSQL., 2022. 17 Ekim 2022 tarihinde https://www.postgresql.org/ adresinden erişildi.
37. PostGIS., 2022. 17 Ekim 2022 tarihinde https://postgis.net/ adresinden erişildi.
38. Rapid API., 2022. Covid-19 Country Data, 17 Ekim 2022 tarihinde https://rapidapi.com/collection/coronavirus-covid-19 adresinden erişildi.
39. Leafletjs., 2022. Leaflet Javascript Library, 17 Ekim 2022 tarihinde https://leafletjs.com/ adresinden erişildi.
40. Leaflet Features., 2022. Features, 17 Ekim 2022 tarihinde https://leafletjs.com/#features adresinden erişildi.
41. Leaflet Plugins., 2022. Leaflet Plugins database, 17 Ekim 2022 tarihinde https://leafletjs.com/plugins.html adresinden erişildi.
42. Chartjs., 2022. 17 Ekim 2022 tarihinde https://www.chartjs.org/ adresinden erişildi.
43. FilleZilla., 2022. 17 Ekim 2022 tarihinde https://filezilla-project.org/ adresinden erişildi.
44. Hayat Eve Sığar., 2023. 27 Mart 2023 tarihinde https://hayatevesigar.saglik.gov.tr/adresinden erişildi.
45. Johns Hopkins University & Medicine., 2023. 27 Mart 2023 tarihinde https://coronavirus.jhu.edu/map.html adresinden erişildi.
46. UK Health Security Agency., 2023. 27 Mart 2023 tarihinde https://coronavirus.data.gov.uk/details/interactive-map/cases adresinden erişildi.
47. WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard., 2023. 27 Mart 2023 tarihinde https://covid19.who.int/ adresinden erişildi.
48. Google Coronavirus News., 2023. 27 Mart 2023 tarihinde https://news.google.com/covid19/map adresinden erişildi.