近日，国家地球系统科学数据中心发布我国首套一公里分辨率就医出行时间与医院可达性数据集（2020年）。该数据集作为公共卫生、城市规划等相关领域的基础数据，有助于促进多科学交叉研究，并为实现医疗资源的高效配置与精准投放，构建更加公平高效的医疗卫生体系提供坚实的数据支撑与决策依据。欢迎相关研究人员下载使用。

数据集由深圳大学城市空间信息工程系夏吉喆副教授团队研制，相关研究成果以“National-scale 1-km maps of hospital travel time and hospital accessibility in China”为题，发表于《Scientific Data》期刊。论文第一作者为研究生叶沛，通讯作者为夏吉喆副教授。

01研究方法

数据集使用ContractionHierarchies图搜索算法和高斯两步移动搜索法（Gaussian 2SFCA, Ga2SFCA），分别计算了全国1Km网格前往最近各级医院的路网出行时间和以床位人口比衡量的Ga2SFCA医院可达性，生成多套多尺度、多格式数据产品。为验证模型结果的准确性，引入百度地图、高德地图和腾讯地图三家国内头部地图服务商的API接口作为外部就医出行时间数据源，分别在省域和市域尺度下，基于有时间阈值和无阈值限制两套验证参数，随机生成三十万对就医出行OD进行相关性分析和bootstrap假设检验。

图1  研究框架

02数据介绍

数据集由四个部分构成：到最近各级医院的出行时间数据集、基于Ga2SFCA计算的医院可达性数据集、医院可达性基尼指数数据集及验证数据集。表1提供了有关数据集文件格式、空间分辨率及文件大小的详细信息。图2和图3对各尺度下的就医出行时间和Ga2SFCA医院可达性进行了可视化展示。

表1  数据集描述

图2  多尺度就医出行时间数据集 (a) grid; (b) county; (c) city; (d) province.

图3  多尺度医院可达性数据集 (a) grid; (b) county; (c) city; (d) province.

为验证模型估计结果的准确性，引入百度地图API（分别提供实况估计与理想估计）、高德地图API和腾讯地图API作为外部数据源进行验证，结果如图4、图5所示。结果显示，当设定时间阈值参数为90分钟时，省域尺度下模型出行时间估计与各API的估计值之间存在显著的正相关关系（R²=0.82-0.87，p<10⁻⁴），市域尺度下R²=0.77-0.83（p<10⁻⁴）；当解除时间阈值限制时，省域尺度R²=0.96-0.97（p<10⁻⁴），市域尺度R²=0.88-0.90（p<10⁻⁴）。

图4  省域尺度验证结果

图5  市域尺度验证结果

03数据下载链接

全国一公里分辨率就医出行时间与医院可达性数据集（2020年）：

04引用方式

数据引用方式：

夏吉喆, 叶沛, 等. 全国一公里分辨率就医出行时间与医院可达性数据集（2020年）. 国家地球系统科学数据中心, 2024. https://doi.org/10.12041/geodata.118281700783284.ver1.db. https://cstr.escience.org.cn/CSTR:17099.11.G118281700783284.20241206.v1Xia, J.,Ye, P., et al. National-scale 1-km maps of hospital travel time and hospital accessibility in China. National Earth System 
Science Data Center, 2024. https://doi.org/10.12041/geodata.118281700783284.ver1.db. https://cstr.escience.org.cn/CSTR:17099.11.G118281700783284.20241206.v1

文献引用方式：

Ye, P., Ye, Z., Xia, J. et al. National-scale 1-km maps of hospital travel time and hospital accessibility in China.Sci Data 11, 1130 (2024). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03981-y