COVID-19 salgınının Türkiye’deki coğrafi dağılışının izlenmesinde Web CBS kullanımı

Abstract

Aralık 2019’da ilk defa Çin’in Wuhan şehrinde tespit edilen ve bu şehirden kısa sürede yayılan ve küresel çapta bir afet haline dönüşen Covid-19 pandemisi tüm dünyayı etkisi altına alan salgın bir hastalıktır. Hastalığın dağılış ve yayılışında birçok coğrafi faktör etkili olmuş ve olmaktadır. Sürecin izlenmesi ve yönetilmesinde dünya üzerindeki binlerce vakanın mekânsal takibinin yapılabilmesini sağlayan Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılmaktadır. CBS, hastalıkların haritalanması ve kümelenmesini farklı mekânsal modelleme yöntemleri ile ortaya koyabilmektedir. Son yıllarda internet teknolojilerinde meydana gelen gelişmeler ile birlikte yapılan çalışmalar internet ortamına aktarılarak çok sayıda kullanıcıya aynı anda ulaştırılabilme imkânına kavuşmuştur. Bu çalışmada da web haritaları ve web uygulamaları geliştirilmiş, Covid-19 pandemisi ile ilgili verilerin mekân ile ilişkilendirilerek sunulduğu bir platform tasarlanmıştır. Türkiye özelinde çeşitli istatistiksel verilerle karşılaştırılarak web tabanlı uygulamalar üzerinden anlık olarak yayınlanması hedeflenmiştir. Çalışmanın ilk ayağını veri tabanı tasarımı, veri üretimi ile tematik haritaların tasarlanması; ikinci ayağını ise web servislerinin yayınlanması, web haritalarının üretilmesi ile web ve mobil uygulamaların tasarlandığı web CBS tarafı oluşturmaktadır. Hazırlanan Covid-19 Küresel Takip Paneli uygulaması veri güncelleme ve güncelliği, veri tabanı, CBS servis mimarisi ve web ara yüzü ile bütüncül bir sistemin sonuç ürünüdür. Benzer uygulamalara göre en önemli farklılığı ülkemiz özelinde insan-mekân ilişkisinin ortaya konmasıdır. Uygulama hem ülkemiz hem diğer dünya ülkelerinin Covid-19 güncel durumlarının anlık olarak takip edilmesini sağlamaktadır. Bunun yanı sıra tüm ülkelerdeki kesinleşen, iyileşen ve vefat eden toplam vakalar listelenmekte, ülkemizdeki Covid-19 toplam test, kesin vaka, iyileşen vaka, aktif vaka ve vefat edenlerin günlük seyirleri takip edilebilmektedir. Covid-19 vakaları ile ilişkili istatistiksel verilerden, ülkemiz özelinde demografik veriler ve hastane kapasitelerine il bazında ulaşılabilmektedir. Ülkemizin il bazında yaşlı nüfus oranlarının haritalanması ile Covid-19 açısından riskli bölgeler tespit edilebilmektedir. Aynı zamanda ülkemiz ve Avrupa ülkeleri arasındaki 65 yaş üstü nüfus oranı karşılaştırılabilmektedir.

Keywords

• Covid-19
• Coğrafi bilgi sistemleri
• Bulut Bilişim
• Canlı Takip Paneli
• Türkiye

Using Web GIS in Monitoring the geographical distribution of the COVID-19 pandemic in Turkey

Abstract

The COVID-19 pandemic, which was first discovered in December 2019 in the city of Wuhan in China, spread from this city in a short time to almost the entire world and turned into a global-level disaster, is a pandemic that has influenced the entire world. Many geographical factors have been and are being effective in the distribution and prevalence of the disease. Geographic Information Systems (GIS) are used to monitor and manage the process, allowing spatial tracking of thousands of cases around the world. GIS may present the mapping and clustering of diseases with different spatial modelling methods. With the developments in internet technologies in recent years, the studies have been transferred to the internet environment and have gained the opportunity to reach many users at the same time. In this study, web maps and web applications were developed, and a platform was designed to present data related to the Covid-19 pandemic by associating it with the space. Turkey via the web-based applications compared to a variety of statistical data in particular has been targeted to be published instantly. The first pillar of the study consisted of database design, data production and thematic map design, while the second pillar of the study involved broadcast of web services, production of web maps and the web GIS aspect where web and mobile applications were designed. The COVID-19 Global Monitoring Panel application is an end product of a holistic system with data updating and currency, a database, GIS service architecture and web interface. The most unique aspect of the study is presentation of the human-space relationship specifically for Turkey. The application allows instantaneous monitoring of the current COVID-19 statuses of both Turkey and other countries of the world. In addition to this, the confirmed, recovered and deceased total cases in all countries are listed, and the daily counts of COVID-19 total tests, confirmed cases, recovered cases, active cases and deaths in Turkey may be monitored. From statistical data related to COVID-19 cases, demographic data and hospital capacities for Turkey may be accessed on a provincial level. By mapping elderly population ratios on a provincial level for Turkey, risky regions in terms of COVID-19 may be determined. Additionally, the over-65 years old population rates may be compared between Turkey and European countries.

Keywords

• COVID-19
• Geographical information systems
• Cloud Computing
• Live Monitoring Panel
• Turkey

References

1. Agrawal, S. ve Gupta, R. D. (2017). Web GIS and its architecture: a review. Arabian Journal of Geosciences, 10, 518. https://doi. org/10.1007/s12517-017-3296-2.
2. Alesheikh, A. A. ve Helali, H. (2001). Distributing national geospatial information. Proceedings of Digital Earth 200. Frederiction, NB, Canada.
3. Alesheikh, A. A., Helali, H. ve Behroz, H. A. (2002). Web GIS: Technologies and Its Applications. Symposium on Geospatial Theory, Processing and Applications. Ottowa, Canada: ISPR.
4. CDC (Centers for Disease Control and Prevention) (2020). https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/index.html Son erişim: 8 Ağustos 2020.
5. CSSEGIS (Center for Systems Science and Engineering) (2020). https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 Son erişim 8 Ağustos 2020.
6. Dummer, T. (2008). Health geography: Supporting public health policy and planning. CMAJ, 9(178), 1177-1180. https://doi.org/10.1503/cmaj.071783.
7. ECDC (European Center for Disease Prevention and Control) (2020). https://www.ecdc.europa.eu/en/geographical-distribution- 2019-ncov-cases (Son erişim 8 Ağustos 2020).
8. Esri (Environmental Systems Research Institute) (2020). https:// www.esri.com/about/newsroom/arcuser/portal-for-arcgis-101/ (Son erişim 6 Haziran 2020).

9. Eurostat (2020). https://ec.europa.eu/eurostat/data/database (Son erişim 24 Mart 2020).
10. Fu, P. (2016). Getting to know Web GIS second edition. Esri Press.
11. Han, R. (2019). Web GIS in Development: From Research and Teaching Perspectives. In: Balram S., Boxall J. (Eds.), GIScience teaching and learning perspectives. Advances in Geographic Information Science. Springer, Cham. 103-122. https://doi. org/10.1007/978-3-030-06058-9_7.
12. İşsever, H., İşsever, T. ve Öztan, G. (2020). COVID-19 Epidemiyolojisi. İstanbul Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Sağlık Bilimlerinde İleri Araştırmalar Dergisi. 3(Ek-1), 1-13. 10.26650/JARHS2020- S1-0001.
13. JHUCSSE (Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering) (2020). https://systems.jhu.edu/research/public-health/ncov/ (Son erişim 25 Mart 2020).
14. Kavzaoğlu, T. ve Şahin, E. (2012). Bulut Bilişim Teknolojisi ve Bulut CBS Uygulamaları. Zonguldak: IV. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu (UZAL-CBS 2012).
15. Kirby, R., Delmelle, E. ve Eberth, J. (2017). Advances in spatial epidemiology and geographic information systems. Annals of Epidemiology. 27(1), 1-9. https://doi.org/10.1016/j.annepidem. 2016.12.001.
16. Lawson, A. (2006). Statistical Methods in Spatial Epidemiology. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd.
17. NHCPRC (National Health Commission of the People’s Republic of China) (2020). http://www.nhc.gov.cn/xcs/yqtb/list_gzbd.shtml (Son erişim 8 Ağustos 2020).
18. Ocak, F. ve Bahadır, M. (2018). Doğal Afet Yönetiminde Web CBS Teknolojisi Kullanımı: Ünye Taşkın Bilgi ve Yönetim Sistemi (UTBİS). II. Kapadokya Yer bilimleri Sempozyumu Bildiriler Kitabı. 227-233.
19. Peng, Z. (1999). An Assessment Framework for the Development of Internet GIS. Environment and Planning B: Planning and Design, 26(1), 117-132. https://doi.org/10.1068/b260117.
20. Rytkönen, M. J. (2004). Not All Maps Are Equal: GIS and spatial analysis in epidemiology. International Journal of Circumpolar Health, 63(1), 9-24. https://doi.org/10.3402/ijch.v63i1.17642.
21. Szklo, M. ve Nieto, J. (2014). Epidemiology: Beyond the Basics. Burlington: Jones & Barlett Learning.
22. Şahin, K. ve Gümüşay, M. Ü. (2007). İnternet tabanlı coğrafi bilgi sistemleri ve orman yangınlarında kullanılması. Harita Dergisi, 138, 69-83.
23. T.C. Sağlık Bakanlığı. (2019). Sağlık İstatistikleri Yıllığı. Ankara: T.C. Sağlık Bakanlığı.
24. T.C. Sağlık Bakanlığı. (2020). https://covid19.saglik.gov.tr/ (Son erişim 8 Ağustos 2020).
25. TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) (2020). http://www.tuik.gov.tr/ Start.do (Son erişim 24 Mart 2020).
26. WHO (World Health Organization) (2020). https://www.who.int/ emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports (Son erişim 24 Mart 2020).
27. Zhou, C., Su, F., Pei, T., Zhang, A., Du, Y., Luo, B., Cao, Z., Wang, J., Yuan, W., Zhu, Y., Song, C., Chen, J., Xu, J., Li, F., Ma, T., Jiang L., Yan, F., Yi, J. ve Xiao, H. (2020). COVID-19: Challenges to GIS with Big Data. Geography and Sustainability, 1, 77-87. https://doi.org/10.1016/j.geosus.2020.03.005.