探索新冠肺炎(COVID-19)对全球航班的影响
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随着今天从欧洲到美国的旅行限制生效,以及为了减缓新冠病毒的传播更加劝导群众留在家中,我们很好奇这些措施何影响全旅行。显而易见,我们使用Cesium进行探索。
我们开始收集过去几个月每隔一天的航班数据。下列是进出北京主要国际机场的所有航班:
![](https://img.haomeiwen.com/i13720662/43f9a60accd2d04e.jpg)
一月底,航班数量急剧下降,从大约900架次迅速下降到不足300架次。这与世界卫生组织(WHO)宣布全球卫生紧急状况、美国和其他国家限制从中国出发的旅行相吻合。
继中国之后,意大利受到了冠状病毒的严重影响。第一例报告病例发生在2月22日,病例迅速激增,意大利政府于3月8日实施隔离。我们可以看到那里的航班流量在下降,尽管没有那么迅速:
![](https://img.haomeiwen.com/i13720662/64b7cd7d54a9d28b.jpg)
截至发稿时,伦敦的航班还没有受到任何官方限制,但3月剩余时间的定期航班仍有大幅下降。我们把所有美国航班都标记为红色。
![](https://img.haomeiwen.com/i13720662/6840ba044bd22f98.jpg)
最后,这是纽约市的肯尼迪机场,美国最大的空中交通枢纽之一。到目前为止似乎没有任何明显的变化:
![](https://img.haomeiwen.com/i13720662/21c8fa0a92c642dd.jpg)
如何创造上述可视化效果
飞行数据是从AeroDataBox获得的。它们的API读取一个机场代码参数,并返回在给定时间段内进出该机场的所有航班。
一旦我们有了这些预定的航线,我们就使用OpenFlights的开放数据来获取每个机场的位置。
最后,我们创建了一个CZML,它用一个时间戳为每个路线绘制一条线,并用Cesium Stories可视化了随时间变化的路线。
如果读者想创建类似的东西,我们建议你从Cesium Stories的动态时序数据教程开始。
原文作者:Omar Shehata
链接:https://cesium.com/blog/2020/03/13/covid-19-flight-impact/
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