可能会说谎的地图!全国疫情地理格局的重新审视

由于分级操作导致同一等级的数量差异被消除 ，同一等级的差异无法捕捉
，这是一种地图对疫情“说谎 ”的情形。比例分级方法的优势与不足：依据病例数量按照统一的比例进行符号化，每个地市病例的数量与符号的尺寸成正比 ，人眼对尺寸变量极为敏感
，可非常直观地捕捉到不同地市病例的数量差异及其空间分布关系（如图8） 。

分级符号方法的局限：基于分级符号方法对当日所有确诊病例进行疫情分布制图（如图7），由于分级操作导致同一等级的数量差异被消除 ，同一等级的差异无法捕捉
，这是一种地图对疫情“说谎
”的情形
。

湖北专升本到底会不会提前

壹→026年湖北专升本考试时间大概率较2025年进一步提前，网传预计为3月底 ，但尚未获官方认证。

贰→考试时间变化趋势从2022年至2025年，湖北省专升本考试时间持续提前 。2022年考试时间为6月18日
，2023年提前至5月7日，2024年进一步提前到4月30日 ，2025年则提前至4月18日
。

叁→湖北专升本考试时间近年来呈逐年提前趋势
，2020年至2024年具体时间分别为7月28日 、6月19日
、6月18日、5月7日和4月30日。考试时间变化趋势分析从数据可见，湖北专升本考试时间从2020年的7月下旬逐步提前至2024年的4月底 ，整体呈现“逐年提前”的特征 。

肆→湖北专升本是否会提前目前并无明确信息
，是否延期也尚无法预测，最终需以省教育厅公告为准
。

基于医疗资源与人口分布的疫情地图分析

壹→有相当一部分微博求助者不在已采集病例社区里 ，且病例高发区域与微博求助者数量无相关性。微博求助者的空间分布比社区病例数据具有更完整的空间覆盖
，用微博数据分析疫情的空间特征更趋近真实情况 。医疗资源与疫情关系分析 为了探究病情为何在一些区域更加严重，团队分析了医疗资源的空间配比。

贰→截至2023年 ，全球现存艾滋病病毒感染者约3900万人
，中国现存感染者约126万人
。

叁→总结：美国疫情的严重性是病毒特性 、社会经济结构
、政治格局、医疗资源分配及文化观念等多重因素共同作用的结果。从早期低估到政治干扰，再到疫苗推广阻力 ，每个环节的失误都放大了疫情危害，最终导致疫情地图“紫色 ”化
，暴露了国家应对公共卫生危机的深层结构性问题 。

肆→医疗资源分配：定点医院承担主要收治任务，但未出现武汉初期医疗资源挤兑现象
。

新冠疫情可视化-南丁格尔玫瑰图

壹→南丁格尔玫瑰图 ，即鸡冠花图或极坐标区域图
，由佛罗伦斯·南丁格尔发明，是柱状图的变体。与传统柱状图不同 ，南丁格尔玫瑰图采用极坐标系统
，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据 。数据准备步骤包括导入Python库和数据读取
。

贰→南丁格尔玫瑰图的制作教程如下：步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】 ，搜索“疫情
”
，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图，并打开。步骤二：编辑数据 选中玫瑰图 ，点击右侧【编辑数据】
，将数据替换为最新的数据 。

叁→登录镝数并选择模板电脑登录镝数官网，点击【数据图文】 ，搜索“疫情”关键词
。在疫情相关模板中找到南丁格尔玫瑰图模板，点击打开。编辑数据选中玫瑰图
，点击右侧【编辑数据】，将模板中的数据替换为最新数据 。数据格式需与模板一致 ，确保各扇区对应正确类别和数值
。

肆→南丁格尔玫瑰图是一种极坐标下的柱状图
，用半径反映数值大小，因视觉夸大效果适合对比相近数据 ，最早由南丁格尔设计用于展示战地医院死亡率。以下是具体介绍：名称来源克里米亚战争期间
，南丁格尔为说服维多利亚女王改善军事医院卫生条件，设计了南丁格尔玫瑰图（原名鸡冠花图 ，Coxcomb） 。