在全球化日益加剧的今天，疫情的爆发与传播对人类社会构成了严峻挑战。准确预测疫情的走向，制定科学的防控策略，离不开对病毒传播规律的深入理解。而空间数据及其在空间数据库中的应用，为疫情传播建模提供了至关重要的地理上下文和数据支持，使得我们可以从“在哪里”和“如何移动”的角度，更精准地分析和预测疫情。
1. 疫情建模所需的关键空间数据
疫情的传播是一个复杂的时空过程，需要整合多源异构的地理空间数据才能全面刻画。
基础地理数据：
行政区划： 各级行政边界（如省、市、区县、街道），是疫情数据统计和管理的基本单元。疫情通常按行政区划进行报告和汇总。
人口分布： 人口密度、年龄结构、流动人口数据（面数据），是评估易感人群数量和传播风险的关键。人口聚集区域往往是疫情爆发和扩散的热点。
交通网络： 道路、铁路、航空、水路等交通线路（线数据），以及机场、火车站、港口、客运站等交通枢纽（点数据）。这些是病毒传播的主要载体，理解人员流动路径对预测传播至关重要。
地物覆盖： 建筑物、水体、绿地等（面数据），影响人员活动空间和潜在接触模式。
疫情相关专题数据：
病例数据： 确诊病例、疑似病例、无症状感染者的地理位置（点或聚合到行政区划）、发病时间、确诊时间、接触史、旅行史等。这是疫情建模的核心输入。
医疗资源数据： 医院、疾控中心、隔离点、核酸检测点的位置（点），以及其床位数、医护人员数量、检测能力等属性。这些数据影响医疗救治能力和隔离效率。
社区场所数据： 商场、学校、办公楼、住宅小区等人员密集场所的位置（点或 特殊数据库 面），以及其人员容量、开放时间等属性。这些是潜在的聚集性传播场所。
环境因素数据： 气象数据（温度、湿度）、空气质量等，可能影响病毒的存活和传播。
大数据源：
手机信令数据： 反映人员在不同区域之间的流动强度和方向。
社交媒体数据： 潜在的疫情信息传播和舆情分析源。
公共交通刷卡数据： 记录公共交通工具上的人员移动。
空间数据库能够高效地存储、索引和管理这些复杂的矢量、栅格以及时空数据，为疫情建模提供统一的数据基础。