中国青年妇女血红蛋白正常参考值及其地理因素

A research is conducted on the relationship between the normal reference value of 20,475 examples of hemoglobin of young women and five geographical factors in 208 areas in China, the normal reference value is determined by the hemoglobincyanide method. It is found that the correlation of geographical factors and the normal reference value of hemoglobin of young women are quite significant (F=142.81). By using the method of multiple linear regression analysis, one regression equation is inferred. If geographical values are obtained in some areas, the normal reference value of hemoglobin of young women of this area can be reckoned by using the regression equation. Furthermore, depending on the geographical factors, China can be divided into six regions:Oinghai-Tibet (Qingzang) Plateau. Southwest. Northwest. Southeast. North and Northeast China.     

老年前期男性血红蛋白正常参考值与中国地理因素

为制定中国老年前期男性血红蛋白正常参考值的统一标准提供科学依据,收集了中国186个单位用氰化高铁血红蛋白(HiCN)法测定的22 799例老年前期男性血红蛋白正常参考值,运用相关分析和回归分析的方法,研究了其与地理因素的关系。发现老年前期男性血红蛋白正常参考值与中国地理因素之间有很显著的相关关系。依据血红蛋白正常参考值与地理因素的依赖关系把中国分为青藏区、西南区、西北区、东南区、华北区、东北区等6个区。     

中年男性用力肺活量正常参考值的地理分布规律

为制定中国中年男性用力肺活量正常参考值的统一标准提供科学依据,收集了国内189个单位测定的16461例中年男性用力肺活量正常参考值,应用SPSS统计软件,运用相关分析和回归分析的方法,研究了其与8项地理因素指标的关系。结果发现期间存在很显著的相关关系;用逐步回归分析的方法推导出回归方程,如果知道某地的地理因素,就可以用回归方程计算该地区的中年男性用力肺活量正常参考值。依据中年男性用力肺活量正常参考值与地理因素的依赖关系,把中国分为8个区。     

血沉参考值(温氏法)与中国地理因素的关系

为制定中国血沉参考值标准(温氏法)提供科学依据,本文研究了中国健康成年人的血沉参考值(温氏法)与5项地理因素之间的关系,发现海拔高度是影响血沉参考值(温氏法)的最主要因素,随着海拔高度的逐渐增大,血沉参考值(温氏法)在逐渐减小。用数学回归的方法推导出了10个一元回归方程和2个多元回归方程。如果知道了某地的地理因素,就可以运用回归方程估算这个地区的血沉参考值(温氏法).依据血沉参考值(温氏法)与地理因素的依赖关系,以海拔高度为主要根据,参考其它地理因素和人口密度分布状况,把中国分为青藏区、西南区、西北区、东南区、华北区、东北区等6个区。     

中国中老年人红细胞压积参考值与地理因素的关系

海拔高度是影响中老年人红细胞压积参考值最主要的因素,随着海拔高度的逐渐增大,中老年人红细胞压积参考值也在逐渐增大,相关性很显著,用逐步回归分析的方法推导出二个回归方程,依据中老年人红细胞压积参考值与地理因素的依赖关系把中国分为青藏区,西南区,西北区,东南区,华北区,东北区等６个区。     

Relationship between reference value (Wintrobe) of Chinese people's erythrocyte sedimentation rate (ESR) and geographical factors

IntroductionEothrocytesedimentahonrateusSR)isanimportantindexofhemorheology.Atpresent,itisdifficulttoachieveaccuracyandcomparabilityinclinicalprachceandresearchbecauseoflackofaunifiedstandardofthereferencevalue(Wintrobe)ofhealthyPeople'sESRinChina.ManyresearchershavemeaSUredthelocalreferencevaluesofESR(Wintrobe)l'-:'l.Bymeansofcorrelationandregressionanalysis,researchontherelationshipbetweenthereferencevalue(Wintrobe)ofESRandgeographicalfactorsshowedthathlereareceylonregularPatternsbet…     

组合预测模型在女性呼气高峰流量参考值地理分布研究中的应用

随着地理学的发展以及人们对健康问题的日益关注,医学地理学得到迅速发展。鉴于目前医学参考值制定时仍存在忽略地理因素的影响,本文收集中国各地3809 例健康成年女性呼气高峰流量参考值,分析地理因素对其的影响,计算不同地区参考值的数值差异,探究地理因素对医学参考值产生影响的机理,其中,纬度、海拔高度、年平均气温、年平均相对湿度、年降水量、表土砂砾百分率、表土参考容量共7项地理因素存在显著的相关性。利用ArcGIS中的Moran's I指数对数据进行分析,确定数据与空间及地理因素存在关系。并通过岭回归分析,建立回归方程,并进行插值。研究结果表明,中国健康成年女性肺部呼气高峰流量与纬度与海拔、气候、土壤等地理因素之间存在着显著的关系,同时证明,岭回归与支持向量机组合模型的地理分布差异预测结果优于单独预测方法。     

地理环境因子对肌酸激酶同工酶参考值的影响

研究目的旨在探讨三种常用的变量筛选回归方法对中国健康成年人肌酸激酶同工酶（CK-MB）参考值在地理空间上的分布规律特征,应用于制定不同地区CK-MB参考值标准,为临床医学研究做出贡献。方法通过阅读大量文献搜集全国137个市县级单位共8697例健康成年人CK-MB参考值,并选择了地理位置、气候、土壤三大类共24项地理因子。使用相关分析方法检验CK-MB参考值和地理因子之间的显著性,提取到9项相关性地理因子。基于R语言评估模型多重共线性的严重程度,建立CK-MB参考值岭回归（Ridge）模型、拉索回归（Lasso）模型、主成分分析模型。对比得到最优预测模型,拟合全国2322个市县级单位健康成年人CK-MB预测参考值,再结合地统计分析,运用析取克里金法进行趋势分析,得到CK-MB预测参考值地理分布规律特征。结果表明全国2322个市县级单位的健康成年人CK-MB参考值具有空间自相关性,模型测试表明,主成分分析法具有更好的模拟和预测能力。研究表明健康成年人CK-MB参考值分别与纬度、年日照时数、年平均相对湿度、年降水量、气温年较差、年平均气温、表土石砾含量、表土（粘土）阳离子交换量、表土（粉土）阳离子交换量具有显著的相关性。由地理空间分布图显示,整体上呈北高南低,从东南沿海向西北内陆逐渐升高的趋势。通过搜集到的任一地区地理因子,结合主成分分析预测模型或已得的地理分布图可确定该地区健康人CK-MB参考值范围,为在临床诊断中考虑地域差异提供参考。     

人体红细胞计数参考值的地理环境影响要素

为制定人体红细胞计数参考值的统一标准提供科学依据,以健康老年女性为例,收集了30865例健康老年女性的红细胞计数参考值,用5层BP神经网络分析了地理环境的海拔高度、年日照时数、年日照百分率、年平均气温、气温年较差、年平均相对湿度、年降水量和年平均风速等要素对其的影响,通过不同的地理环境变量组合,以训练误差为标准,评估不同地理变量对其的影响。结果表明:海拔高度、气温、湿度和风速对红细胞计数参考值的影响比较显著。认为临床诊断中需要考虑长期在不同海拔高度、气温、湿度和风速环境条件下生活的人群红细胞计数参考值的差异性。     

区域地理环境因素对中国流感发病的影响分析

为研究中国流感发病率的时空分布规律及区域地理环境因素对流感发病的影响,通过统计分析得到中国流感发病的时间规律以及运用空间自相关分析法得到中国流感发病的空间分布特点;应用地理探测器模型、Spearman相关分析得到与流感发病相关的区域地理环境因素;根据各区域地理环境因素和流感发病率所构建的GWR模型,得到局部回归系数在中国范围内的分布特征。结果显示：以12月、1月为代表的冬季和以3月为代表的春季在同年表现出流感高发的特征。夏季流感高发的地区集中在华南、华中地区,冬季则集中在华北、西北地区。降水量对流感的发病率影响呈现出较为明显的区域特征。中国的高纬度地区,平均气温与流感的发病率呈现负相关;低纬度地区,呈现正相关。日照时数对流感发病的影响在总体上表现为负相关。平均相对湿度与流感发病率的关系在中国的西北部地区表现为明显的负相关,而在东南部地区表现为明显正相关。     

地理环境因子对螺情影响的探测分析

近年来,由于自然环境、经济社会等因素影响,中国血吸虫病疫情呈回升态势,表现为急性感染人数和血吸虫病患病人数增多,局部地区钉螺扩散明显,感染性钉螺分布范围逐渐扩大等。钉螺是血吸虫的唯一中间宿主,控制钉螺对血吸虫病防治具有重要意义。本文根据钉螺的生态学特征,综合高程、水文、土地利用、土壤、植被等因子,基于地理探测器模型分析了地理环境因子对2009年湖北省钉螺分布的影响。结果表明：① 在垸内型流行区,整个流行季（3-10月）、特别是7-9月期间的植被覆盖与钉螺分布范围有关,密螺地带的特征为土壤质地粉砂含量适中、黄红壤和淹育水稻土,第一季度有较高的植被覆盖度;② 在垸外型流行区,湖泊滩地、高覆盖度草地是其主要分布环境,而第一季度较高的植被覆盖,尤其是荻、芦苇等植被类型是高密度地区的环境特征;③ 在山地丘陵,河流附近的林地和耕地,潴育或淹育水稻土是钉螺密集分布的环境。筛选出的地理环境指示因子可用于遥感技术监测钉螺孳生地,从而为采取有效的控螺措施提供科学依据。     

城乡系统关联耦合的演化特征及地域类型划分

基于城乡系统关联耦合的概念内涵,以东北三省34个地级市为研究单元,采用2003—2017年的城、乡发展数据,运用灰色关联模型,对东北三省城乡关联的内部要素作用、城乡耦合时空特征以及城乡关联耦合地域类型进行研究。结果表明：东北三省历年城、乡各要素间关联度均在0.5以上,属于较高关联;城、乡子系统中对城乡关联耦合的强作用要素集中于城市系统的经济、空间领域以及乡村系统的经济领域,弱作用要素集中于城市系统的工业、社会领域与乡村系统的人口、社会领域;2003—2017年,东北三省城乡耦合度平均值由0.788下降至0.692,城乡相互作用趋于缓和、城乡协调适应性不断增强;东北三省城乡耦合度呈现“南低北高、南北差异日渐缩小、高值集中于各省经济落后区域、低值向四大中心城市极化”的空间格局;东北三省34个城市的城乡关联耦合演化可划分为高水平协调稳定型、高水平协调倒退型、较低水平协调倒退型、低水平与较低水平协调发展型、低水平与较低水平协调稳定型5种类型。     

基于人工神经网络的老年男性血沉参考值与地理环境关系研究

以健康老年男性血沉参考值为例,收集中国各地用温氏法测定的健康老年男性血沉参考值,运用BP神经网络模拟分析其与地理环境的海拔高度、年日照时数、年平均相对湿度、年平均气温、年降水量等要素间的非线性、复杂性关系特征,通过5层神经网络,经过500次及1 300次自学习建立模拟规则后,用此规则很好地模拟健康老年男性血沉参考值与地理环境的关系。知道中国某地的地理要素, 就可用此模型估算该地区老年男性血沉参考值。人工神经网络预测血沉参考值的模型自动定义具体的结构和参数,减少血沉参考值预测中的人为性,计算方便;同时,通过对不同地理要素的组合,模型可以寻找预测误差最低的地理要素组合关系。     

基于地理探测器的中国城市男性青少年BMI影响因子探究

运用变异系数与地理探测器方法分析中国城市男性青少年体质指数（BMI值）在2005年、2010年、2014年变化的空间分异,探究其核心影响因子。结果显示：① 中国城市男性青少年BMI值在东中西部存在显著性差异,变异系数分别为5.14%、1.68%、2.82%;区域内部也差异明显,东部差异性最强、中部最小。② 2005年中国城市男性青少年BMI值从东北向西南呈现由高到低的阶状分布特征,经9年的演变,2014年呈现出北高南低的三级阶梯分布特征。③ 中国城市男性青少年BMI增长率由2005—2010年的1.36%到2010—2014年的2.44%,说明中国城市男性青少年肥胖率呈加速上升趋势。④ 在空间尺度上,各区域探测的主导因素存在差异性。⑤ 在时间尺度上,从2005年到2010年,再到2014年,影响中国城市男性青少年BMI的主导因子由地理环境要素转为社会经济要素。     

陕西省人口分布影响因素的空间计量分析

人口分布影响因素研究有利于揭示人口分布规律,预判人口分布趋势。基于陕西省区县级人口、经济社会、自然地理等数据,通过因子分析方法和空间计量建模解析人口分布的影响因素。研究发现,人口地域别比率不仅取决于一个特定区县内可观测的经济社会、历史基础、自然地理等外在特征,还取决于该区县不可观测的、模型遗漏的其他共有特征,其中经济与公共服务因子、人口基底因子对人口分布具有最显著的正向解释力,其他因素影响较弱或统计不显著;城市等级可显著强化产业结构、人均收入和地形因素对人口分布的影响。研究认为,经济与公共服务因素是优化人口分布的关键,同时需考虑自然地理因素的限制作用。研究对人口分布优化政策的制定具有参考价值。     

湖北省手足口病流行的地理特征及其影响因子

使用数理统计分析和地理空间分析对2009?2016年湖北省手足口病流行的人群特征、时空特征及其影响因素进行分析,结果表明：① 手足口病主要在5岁以下儿童中流行,1岁幼儿尤其高发;男性发病率总体高于女性,但25~30岁年龄段女性高于男性。② 手足口病流行以仲春至仲夏（4~7月）为第一高发期,秋季至初冬（11~12月）为第二高发期,5月发病率最高,2月发病率最低。③ 城市地区手足口病流行重于乡村地区。④ 手足口病的季节变化主要受湿度、降水、气温等气象因素制约,年际变化和空间分异主要受千人床位数和城市化率等社会经济因素影响。⑤ 总体上,欠发达地区手足口病流行受经济因子的影响更大。     

京津冀地区AOD时空变化及影响因子的地理探测

基于MODIS 3 km AOD遥感数据,利用空间自相关模型及地理探测器对2010—2016年京津冀地区AOD的时空变化特征及其影响因子进行探测。结果表明：（1） 2010—2016年京津冀地区年平均AOD值为0.83,其中天津市年均AOD值为研究区最高,河北省次之,北京市最低。研究区及各分区AOD的7 a变化趋势大体一致,呈现先下降后上升再小幅波动的状态。（2） 空间自相关分析表明京津冀地区AOD空间分布呈现显著正相关。局部高高聚集区主要集中在北京市东南部、天津市南部及河北省的中南部,低低聚集区集中分布在西北部山区。研究区高低聚集区面积均呈减小趋势,不显著区呈扩大态势。（3） 地理探测器结果表明不同区域的主导影响因子不同,北京市首要影响因子为NDVI,其次为人口密度,且二者交互作用明显。天津市主导因子为风速,人口密度、第二产业生产总值等人为因子的作用力也较大,风速与其交互作用较强。河北省主导因子为人口密度,GDP与第二产业生产总值等的作用力次之,整体交互作用偏弱。通过地理探测器解析京津冀地区AOD空间分异的影响机理,其结果对我国大气污染治理具有重要意义。     

华北山区短时段参考作物蒸散量的计算

短时段参考作物蒸散量的估算是研究华北山区小尺度范围内的水分循环和转化的重要环节.因受观测条件的限制,北方半湿润半干旱山区短时段参考作物蒸散量的研究相对较少.本文利用FAO Penman-Monteith公式、FAO Penman修正式和Priestley-Taylor公式对华北山区东台沟小流域观测到的4个月的气象数据进行了逐日的参考作物蒸散量计算,结果显示,FAO Penman修正式的计算值比FAO Penman-Monteith公式的计算值平均偏大16%左右,而且经过统计分析,它们具有很好的相关性,即在代表流域内使用FAO Penman修正式计算出参考作物蒸散量之后,再乘以一个折算系数(如0.84),即可得到与FAO Penman-Monteith公式的计算值较为相近的结果;而Priestley-Taylor公式的计算值与FAO Penman-Monteith公式的计算值相比,差异比较显著.分析其原因,我们认为是由于Priestley-Taylor公式没有考虑空气动力项对参考作物蒸散量的影响.因此,如果在华北山区使用Priestley-Taylor公式计算参考作物蒸散量,必须根据季节对公式中的常数项α重新进行修正.本文通过对2003年8月～2004年8月期间逐日计算得到的ET0(P-T)和ET0(P-M)值进行对比分析后,给出了修正后的不同季节的α值,为华北山区计算作物蒸散量提供了依据.     

中国村域贫困地理格局及其分异机理

贫困与地理环境之间的关系是贫困地理学理论研究的核心。本文以贫困地域系统和区域多维贫困为理论基础,构建了村域贫困化的理论分析框架,以2013年底中国精准扶贫识别的12.4万个贫困村为研究对象,运用空间自相关、核密度分析和地理探测器等方法,刻画了新时期中国贫困村的空间地理格局,定量探测了贫困村地域分异的主导因子,揭示了村域贫困化与地理环境之间的相互作用机理。结果表明：① 贫困化与地理致贫因子相互作用、相互影响,空间上两者的作用路径和表现形式复杂多样。总体上,可从自然和人文2类要素和环境、经济、社会3个维度来综合识别村域致贫因子。地理环境在贫困化过程中发挥着基础性作用,经济要素是重要的致贫因子,社会要素具有贫困放大效应。② 贫困村分布具有明显的空间集聚性特征。全国贫困村空间分布与胡焕庸线和地势三级阶梯所形成的基础地理格局具有高度一致性,村域贫困化具有明显的垂直分异特征和坡度分异特征,在空间上有1个一级核心区、5个二级核心区、7个三级核心区。③ 地形、资源禀赋、劳动力状况、交通条件和公共服务是中国村域贫困化空间分异的主导因子,且省际间各因子驱动大小差异明显。交互探测结果表明,双因子交互驱动力强于单因子作用,交互作用类型以非线性增强为主。     

Patterns and Driving Forces of Cropland Abandonment in Mountainous Areas

Cropland abandonment is spreading from developed countries to developing countries such as China. Cropland abandonment in China commonly occurs in mountainous areas due to their specific natural and geographical conditions. However, due to the lack of dependable monitoring methods via medium-high-resolution remote sensing images, the scale of abandoned cropland in many mountainous areas of China is unclear, and the mechanisms driving cropland abandonment have not been clearly identified. To overcome these limitations, we took Zhong County of Chongqing in China as an example, and used Landsat 8 OLI_TIRS remote sensing image data to develop a method for mapping abandoned cropland in mountainous areas based on annual land use change monitoring. At the same time, the ridge regression method was adopted to analyze the factors influencing cropland abandonment. These analyses showed that the cropland abandonment rate in Zhong County of Chongqing was as high as 7.86%, while the overall accuracy of identifying abandoned cropland was as high as 90.82%. Among the social and economic factors that affect cropland abandonment, the rural population, economic development, and livestock husbandry development were the most important ones. At the land parcel scale, large-scale cropland abandonment occurred in areas at elevations above 650 m or with slopes of more than 15°.