地理學「空間分析」的興起與發展:為何與流行病學有關?在現代又有哪些應用?

地理學「空間分析」的興起與發展:為何與流行病學有關?在現代又有哪些應用?
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我們想讓你知道的是

除了能探查疫情熱點外,空間分析跟商店選址也很有關。你家附近的超商或超市,是怎麼決定開店地址的?

文:游博翔

​炎熱的夏天又到了,而台灣的夏季也同時是登革熱發生的高峰期,過往關於登革熱爆發的新聞層出不窮,從中央到地方都為了防疫工作而焦頭爛額,但你是否曾感到疑惑,當傳染病爆發時,那些防疫專家們到底如何判斷疫情的熱區?又要怎麼合理的安排防疫工作,才能夠最有效率的阻止疫情持續擴散呢?也許大部分人優先想到的可能都是與醫學、生物學或環境工程相關的手段,但各位也許不知道,地理學中的「空間分析(Spatial Analysis)」也在流行病學史上有著舉足輕重的地位。

那到底什麼是空間分析?廣義而言,它指的是透過空間資料來運算,試圖找出各種事件在地理空間上有何種關聯性的一門科學,那為何會說他與流行病學有關?它的興起與發展對我們生活造成了什麼影響?在現代又有什麼樣的應用呢?

空間分析的興起:John Snow的倫敦霍亂分析

1854年的倫敦,各地接連爆發了零星的霍亂疫情,其中最嚴重者莫過於倫敦蘇活區(Soho)的寬街霍亂爆發事件(Broad Street cholera outbreak),從8月31號的夜晚開始,在短短三天內,寬街周圍的居民里就有127人死亡,接下來不到一周的時間裡附近四分之三的居民棄家逃離,商店關門,行人絕跡,附近所有居民都籠罩在死亡的恐懼之中。

在這場霍亂爆發時,關於霍亂的醫學研究已經相當的多,大致可以確定霍亂的症狀和死亡率,但對於霍亂的傳播途徑究竟為何,這些醫學專家們莫衷一是,在那個細菌還未被人們發現的年代,最受到推崇的理論是「瘴氣論」,認為霍亂是骯髒環境中生成的瘴氣,體質虛弱、道德敗壞的人們容易受其影響;另一小群的醫生們則主張,霍亂是透過其他尚未發現的物質,在人群中傳播造成的疾病。

內科醫生斯諾(John Snow,不是King of The North那位)便是那些少數的另類主張者之一,他早在幾年前就懷疑,霍亂是透過「水」來傳播的,受感染的人們是因為飲用了受汙染的水而染上霍亂,但當時醫界並未採信他的說法,斯諾於是著手運用統計學的方法在倫敦南部進行調查。但就在此時,在他診所幾個街區外的寬街爆發了霍亂,斯諾醫生立刻趕了回去,設法取得了附近的死亡人數和死因統計數據,並將其繪製在地圖上。他將寬街的公共水泵標註出來,並且以粗黑線標示感染者的住家位置,再透過數學上的沃羅諾伊圖與步行測試,將「步行到寬街水泵而非其他水泵最近的區域」圈出來,顯示這個範圍內的人們通常都是到寬街水泵打水,如此也證明了寬街霍亂是以這個水泵為中心,透過「飲用受汙染的水」而傳播的。這個事實在地圖上可說是一目瞭然。

斯諾醫生在商討如何抑止這場霍亂的理事會上,將這份地圖連同調查報告一同提出,當時的理事會成員在聽取了斯諾的發言後,下令拆除了寬街水泵的把手,這個舉動「堪稱是流行病學史上傳奇性的一幕」,人們第一次在與霍亂的戰鬥中,以科學為基礎,做出了明智的干預措施。而拆除了把手讓人們不再從寬街水泵取水後,霍亂也就此平息了下來。

在這個歷史性的時刻中,扮演著重要角色的這張霍亂地圖,便是最早也最廣為人知的空間分析應用實例,水泵的位置、感染者住家的位置,都是蒐集而來的空間資訊,透過地圖的呈現,再加上以數學方法圈出使用寬街水泵的家戶範圍,這整個過程都彰顯了空間分析的核心精神,也就是將「空間關係」視作分析的核心,並透過統計方法與數學模型,判斷不同事件如何在地理分布上具有關聯性。

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現代空間分析的發展

空間分析在此後的流行病學、生物學、人口學等等領域都有重要的地位,在地理學1970年的計量革命後,除傳統自然/人文地理的架構外,地理學又多了以「空間資訊科學」為主軸的計量地理學發展路線。不過,當空間分析的尺度從幾個街區,擴大到一座城市、一個國家甚至全球時,幾乎不可能靠著手繪地圖的方式來進行。在電腦科學的快速發展後,空間資訊能夠被電腦紀錄、儲存與運算,才使得空間分析在大尺度的應用變為可能,空間資訊科學也迎來最為重要的3S的發展,分別是──GIS(地理資訊系統)、GPS(全球定位系統)、RS(遙測)三項重要技術。

這些技術對於目前地理資訊科學的發展有多重要?一般人或許很難想像,光是將最基本的空間位置資訊記錄下來,就是一項大工程了。過去的地圖學者們多半仰賴實地走訪測繪,費盡力氣才能夠產製出一張地圖,而為了繪製出全球地圖,除了深入各地進行測繪外,地圖學者們也發明出一系列的投影方法,讓3D的地球表面能夠被記錄在2D的平面上,到了二十世紀,則利用飛機拍攝航照圖,來增進大尺度地圖的準確度。但是,哪怕地圖的精確度有所提升,能夠記錄的依然是基礎的地理資訊,要想作為進行空間分析的工具,就必須一片片地在透明圖層上繪製所需的資訊,並進行人工疊加,不僅耗時而且效率極低,也難以進行精密的數學計算。

為了解決地圖測繪需要耗費龐大資源、又無法有效進行查詢與分析的問題,加拿大地理學者湯姆林森(Roger Tomlinson)在協助加拿大政府進行土地利用調查時,便著手開發了地理資訊系統,將空間屬性(如一個區域內的土地利用方式)與幾何性質(區域的範圍、位置),利用編碼記錄下來,這樣一來,每個圖徵內都能夠連結到特定的資料值,並且能夠任意地疊加與修改,如此一來變大大節省了製圖的時間,也讓空間數據的分析計算變得更為簡易,湯姆林森博士也因為這個創舉而被稱為「GIS之父」。

而衛星能用於氣象預報、電話通訊等等大家習以為常的事物,而事實上,衛星科技的發展,同時也使大範圍的地表調查變得普及。透過衛星影像接受到地表反射出的光與電磁波,不僅能夠單純紀錄平面的地表影像,還能夠利用這些不同波長、反射角度的光進行計算。這種蒐集地表資訊的方法,就稱作為遙測(Remote Sensing),不僅能夠計算出地表的起伏、土地利用型態、植被茂密程度等等特徵。而且,由於衛星的繞行是週期性的,又能夠在短時間獲取大範圍的資訊,比起過去的航照圖,更能夠長期監控同一區域的地表特徵,也能夠透過GIS來進行大尺度的空間分析。比方說,若我們想知道一個都市長期以來綠化的情形,實際走訪都市內所有的綠地顯然不太實際,但透過抓取長期的衛星影像,進行分析過後,便能輕易看出整體都市綠化的進展、都市內的綠化程度是否有區域差異、這些差異與其他因素間的關聯性等等。

而衛星的另一項重要應用就是我們常常聽到的GPS(全球定位系統),這項服務讓地面位置發出電磁波後,透過已知位置的衛星接收電磁波的時間,來推算他們之間的距離。而只要有了四顆衛星接收到距離資訊並回傳後,就能夠用地面點與衛星之間的方位與距離,推算出地面點的實際座標位置。GPS使得我們能夠輕易地得知自己的位置資訊,讓我們能夠輕鬆記錄下大量的空間數據,假設你今天在某個地方打卡並標註地點,利用的就是GPS或其他定位系統回傳給你的位置;而另一個重要的就是汽車導航功能,導航一方面透過GPS獲得你所身處的位置,另一方面透過內建的GIS資料庫,搭配各種不同的道路分級、紅綠燈狀況、車流多寡等等因素,來為駕駛計算出最適路線。

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Photo Credit: Shutterstock / 達志影像

無論透過GPS獲得精準的座標位置,還是利用遙測獲取大範圍地表的空間資訊,或是用GIS將所有資料彙整,都讓空間分析的使用變得愈來愈普及,分析結果更具有價值。從政府單位、公司行號到個人,都能夠著手進行空間分析。

看到這裡,各位是否好奇,除了前面提到的傳染病防疫這種高度專業性的工作外,好像這些應用多半用於學術研究或政府機關,那我們的日常生活到底跟空間分析有什麼關係?空間分析的結果又如何影響了我們的生活呢?

日常生活中的空間分析:商業選址

大家是否曾經感到好奇,你家附近的超商或超市,到底是怎麼決定開店地址的?台灣素有「便利商店王國」之稱,大家都讚嘆台灣的便利商店數量之多,但為何有的地方開得特別密集,相隔幾步路就有好多家店,有的地方卻遍尋不著一家,這其中究竟藏著什麼玄機?

通常來說,這些商店決定開店位置的過程,多半是優先考慮「周圍的消費人口」,也因此需要去統計各個預計開店地點周圍的人口數。雖然政府有提供村里級的人口資料,但是對於便利商店而言,他們統計的周邊範圍通常只有周邊300公尺左右,因此需要比村里更細緻的人口資料,因為同一個村里內的人口並不一定是均勻的,因此,傳統做法便是派人到周圍的住宅區,拿著計數器清點周圍人口,這麼做不僅需要耗費大量人力物力且效率低,也時常錯估人口。

我們實際問到了進行地理資訊商業分析服務的科技公司──瑞竣科技,看他們如何解決這個問題。

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Photo Credit: 瑞竣科技
用於推算人口的POI資料庫。

專案人員告訴我們,當他們需要進行細緻化的人口資料時,會透過衛星影像的判釋,將建物給框出來,透過建物登記資料判斷建築的類型是住家或商辦,並搭配樓層數等等計算建築物內初步的人口類型。接著,他們會透過公司內部自行建立的「POI資料庫」,利用他人的商業智慧來推算確切人口數。

這個POI資料庫是什麼?事實上,他就是透過蒐集各種不同機關/店家資訊,並對他們加以分類後,來設定每個分類與人口數之間的相關性模型。比方說,資料庫內被標註為連鎖餐廳的店家,它們必須設在人口聚集的大型住宅區或商業區,才能夠生存下來,這便是屬於這些店家的商業智慧。

而POI資料庫便是將這些連鎖餐廳標註出來後,給予他們一個較大的影響權重,離連鎖餐廳越近的地方,可能就有愈多的人流,透過各個店家/機關的影響權重疊加,就能夠看出哪裡是人流聚集之處。比方說,同時離百貨公司、連鎖餐廳與咖啡店等等店家很近的地點,就可以判斷它擁有龐大的人流,是適合開業的好地點。除了單純推算人口總量外,也能夠透過設定特殊的權重值,來進行更細緻化的人口分類,比如性別、年齡、工作人口等等。

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Photo Credit: 瑞竣科技

​這些細緻化後的人口資料,就是提供給客戶來評估開店效益的空間資訊,比方說知名的連鎖超市便是運用了他們所提供的資訊,來評估新店的開店位置,對於非常重視區位的超市/超商而言,利用上述人口資料推算週圍的人口數及人口型態,能夠大大降低他們錯誤展店的風險,確保新店能夠開設在一個好的位置,是他們能夠在短短幾年內展店如此快速的重要原因。

利用這個人口資料所做出的商業選址決策,就呈現在我們的日常生活之中,人口越密集的地方,自然店家也就越密集,而確保決策正確的過程,最重要的就是得到精確且詳細的空間資料,也因此,在推算人口資料的過程中,GIS公司善用了各種地理資訊相關的科技,並且透過建立起影響程度的數學模型,來進行嚴密的空間分析,從而提供這些企業作為分析選址的參考。

看完這個分析的過程,相信大家都能理解到,把店開在哪裡確實是一門學問,而這門學問中,處處都是空間分析的身影。

除了商用服務外,空間分析的技術應用在公眾服務上時,也能為社會大眾創造公共利益,比方說在上述的POI資料庫中,加入24小時營業店家/警察局等等機構的資訊後,就能夠判斷出夜間還亮著燈光的路,讓大家能夠判斷在夜晚走哪些路段會比較安全。

透過這種貼近日常的空間分析應用,也希望拉近公眾與空間分析這門學科的距離,讓所有人能理解到空間分析在我們的日常生活中,可以說是無所不在的,它不僅在各種政府/商業決策中被廣泛利用,也可以用來服務大眾,使我們的日常生活變得更加便利!

  • 參考資料:Johnson, Steven. 2006. The Ghost Map: The Story of London's Most Terrifying Epidemic – and How it Changed Science, Cities and the Modern World. Riverhead Books. 195–196. ISBN 1-59448-925-4.
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本文經GeogDaily地理眼授權刊登,原文發表於此

責任編輯:游家權
核稿編輯:翁世航