世界上不同生物种类特征各不相同,在基因组序列中四种碱基的无间隔排列形成天然随机密码序列。在计算机技术快速发展的时代,病毒基因组序列的传统分析研究方法已经无法满足变异性较大的RNA病毒基因大数据研究需求。在基因序列分析研究中广泛使用信息熵作可视化模型分析,对比经典方法仍存在一些局限性。本文提出集成熵的分析模型和处理方法,在平均熵和集成熵的度量下,形成整体不变量,突破参数空间限制,形成唯一可区分的位置分布图示,便于观察大量基因组序列群聚在特定的几何区域中。共选取上万种新型冠状病毒基因组序列和其他各类RNA病毒基因组序列,展示早期不同国家地区发布的基因组序列分布各不相同,新型冠状病毒基因组序列形成具有特点的两种分布形态,为后续探讨病毒溯源等论题提供测量基础支撑。利用移位算符支持经典K-MERS算法的集成操作涉及到选定群集的组合运算,从宏观统计角度,适配多种情况下的不同组合模式。从选择定向处理的角度,这种系列复杂分布具有特殊实验意义。利用经典BLAST将对齐后的新型冠状病毒基因组序列RdRp区域形成强烈的群聚效应,提供优化发育树根节点的分层结构化需求。中心平均值位点计算与各序列熵值的距离大小,从测度的层面,作为新型冠状病毒相关性标准,结合比对经典生物学已得到的相似度结论,验证本文方法有效性。基于这类通用的测度结构,为识别新型冠状病毒基因变异量化测度范围提供理论支撑,为探索病毒来源以及功能模块同源性分析提供新方法。