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让我们首先将目光回溯至166年前的1854年，即中国清朝咸丰四年。
这一年，在英国伦敦爆发了一场来势汹汹的霍乱，仅在短短十天内就带走了500多人的生命。
在过去的认识中，许多疫病是由于“气”的作祟。除了中国传统医学格外重视“气”，印度和古希腊医学也同样认为“气”中携带有某种隐形的精神或能量。正当伦敦人将此次霍乱的原因归咎于某种“瘴气”时，一位名叫约翰·斯诺的内科医生拿着一幅足以颠覆大众认知的地图站了出来。
∴ 现藏于伦敦不列颠图书馆的《霍乱地图》
这幅地图以当时霍乱致死最集中的街区为展示对象，每一道黑色短线都代表着一起死亡。
∴ 死亡人员最密集的大街上有一台抽水泵（PUMP）
斯诺医生在绘制完成地图后，立即觉察到了疫病的发源地——抽水泵就是感染源。他将地图展现的结果交给政府，说服他们关掉了抽水泵。其后，果然霍乱的势头得到了遏止。
《霍乱地图》是史上第一例用地图展示数据的方式解释疫病源头的地图，它的意义还在于改变了人们观察复杂数据的方式，并最终影响了政府的决策，而约翰·斯诺本人也被视为现代流行病学的开拓者之一。
此次新型冠状病毒肺炎疫情的源头可能为武汉市的华南海鲜城，官方在确定感染源的回顾性调查过程中是否借助了地图，我们不得而知。但在随后各大媒体的疫情播报中，地图却着实扮演了十分重要的角色。
官方渠道与各大媒体在疫情播报的过程中，几乎都选用了中国省级行政区划地图作为底图。这也许是处于对更新效率的考虑，也更符合大众对地图的认知水平。
将疫情以省级地图表示，固然可以更迅速地进行更新，从宏观上掌握各地的疫情动态。然而另一方面，省级地图也因为过于宏观而难以精准地展现疫情状况。例如内蒙古自治区的面积辽阔，却可能因为东部出现一例确诊病例而全区飘红，并与其他有9例确诊病例的省区谱上同样的颜色。这样一来就很难反映出真实的分布情况了。
为了获取相对精准的疫情分布范围，我们在官方数据的基础上绘制了精确到地级的疫情地图（即从省再往下一级）。为了不影响图面效果，各省级行政单位仅标注出行政中心，并对其他市县的确诊情况标注出确诊数字。
在颜色的选取上，我们将数值分为10个区间（如图例所示），从浅黄到深红进行谱色，尽可能做到精细呈现疫情的分布趋势。
由于数据输入工作较为繁琐，而且疫情增长期的更新较快，我们无法做到实时更新，于是采取每天选择一个时间节点的方法进行呈现，在一段时间之后就可以得到一张反映大趋势的动态地图。（动态图见下一小节）
除了「地图罐头」团队每日更新一张城市疫情地图外，还有许多地理地图从业者或爱好者也在用地图记录着疫情的变化。现将近期发现的一些疫情地图做个汇总，供大家多角度参考，也欢迎在留言区补充分享更多信息。
据武汉市卫健委网站公示资料显示，2019年12月31日，在武汉市内共发现27例不明原因肺炎病例。2020年新年伊始，中国就向世界卫生组织通报了源自武汉华南海鲜城的不明原因肺炎疫情。
经过1月3日和5日两次疫情通报后，从1月10日开始，新型冠状病毒确诊人数稳定维持在41例。到1月17日0时，确诊病例开始缓慢上升至45例；但即便在19日零时以前，确诊人数还仅在武汉市域范围内增长。
1月19日，武汉之外的深圳首次确认1例输入病例。一天以后，武汉邻近的黄冈市、深圳周边的广东各地级市、北京和上海都相继出现了确诊病例。
至1月22日0时，疫情已迅速蔓延至全国12个省市，全国确诊人数达440例。当日，东北、华北、西北的部分省区和港澳台都报告了确诊病例，疫情开始呈现出大规模扩张的态势。
1月23日上午，武汉封城。然而，随着除夕的临近，春运客流高峰到来，导致全国确诊病例迅速攀升，很快就在除夕之夜破千；此时，确诊病例已经覆盖了除青海省和西藏自治区之外的所有32个省级行政区。
从变化趋势上看，之后新增的确诊病例向着与之前不太相似的方向蔓延。此前的疫情扩散主要因春节返乡人员集中扩散导致，确诊病例多在省会城市和交通通达性较好的枢纽城市产生。
除夕之后，由于返乡人员在当地小范围内的流动增加，导致确诊病例有向三线小城镇和农村发展的趋势，确诊病例在1月27日上午迅速攀升至2797例。
从正月初三开始后的两天，确诊病例除了在湖北省内迅速上涨外，重庆和浙江也呈现出爆发式增长。随后，湖北的邻省河南、湖南和江西不约而同地变为橘红色。从颜色上观察，确诊病例明显增加的城市已经围绕武汉为中心，组成了一个纵贯中国南北方向和东西方向的红色“十字”。显而易见，这两个方向正是中国的交通大动脉，春节假期的人员流动也多集中围绕这两条大动脉展开。
在原本春节法定假日的最后一天，确诊病例悄悄“爬”上了西藏高原，确诊总数达到7742例。当然，在一片红色的疫情地图中，我们依然可以发现几块深处疫区中心的“孤岛”并未发现确诊病例：如人口稠密的广东潮州，石油城市山东东营，太行山和王屋山围成的晋城和黄土高原的核心地带庆阳等。
从除夕以来的疫情地图变化来看，经济贸易和交通旅游越是发达的城市，其确诊病例往往都领跑地区或省区。经济因素带来的人员流动是疫情变化的主因，病毒携带者往往在不知情的情况下，通过便捷快速的航空、铁路、高速公路甚至乡间小路的层层扩散联络，让病毒可以如履平地般迅速扩张。
但从自然地理的角度来看，一些重要的山脉（如秦岭、武夷山、武陵山、祁连山、天山）和河流（如长江、松花江）依然能在现代中国起到一些隔绝疫情的作用。
为了更系统地呈现疫情扩散的趋势，我们逐一检索到除夕之前的官方数据，补充制作了6张疫情城市地图，并对之前已发布的地图作了修改和优化，最终完成了上面这张确诊病例动态变化图。
今年的除夕夜，可能很多人都和我们一样百感交集：放假的欣喜感、和家人团聚的满足感、面对疫情来袭的无力感，以及想要切实做点什么的冲动。
于是我们在除夕夜决定从自己熟悉的领域入手，根据官方数据画出每日城市的疫情情况，作为对省级疫情地图的补充。
一开始走了不少弯路：起个大早面对频繁更新的数据，一遍遍地更改地图信息；地图色彩的设置不理想，导致后来不得不重新更改统一；最大的失误是没有使用矢量软件制作底图，造成后期的换色和修改都多了不少麻烦……
幸运的是，这几天陆续收到了许多朋友的热心建议，例如给图片打上水印、放上我们的二维码；在图中标注城市名称，方便读者查看；将每日更新时间推迟至中午，以获得更为稳定的数据；将重庆分区统计谱色，这样更能反映实际情况；将全国的地级界补齐；图例分级采用数学模型等等。另外，借助大家的火眼金睛，我们还发现并修改了许多错误。
希望这次疫情早日过去，国家和人民的生活尽早恢复正轨。那时，我们也可以放下这个沉甸甸的“任务”，重新回归用手绘地图勾勒河山的轻松节奏。
原文始发于微信公众号（地图罐头）：为什么疫情通报离不开地图？
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