中国男性儿童呼气高峰流量参考值地理分布

为弥补健康男性儿童肺部呼气高峰流量参考值制定时忽略地理因素的影响,分析了健康男性儿童肺部呼气高峰流量参考值与地理因素的关系。收集中国各地健康男性儿童呼气高峰流量参考值,运用相关分析将健康男性儿童肺部呼气高峰流量参考值与选取的25项地理因素指标进行了研究,提取其中存在相关性的10项地理因素进行进一步分析。以空间自相关Moran’s指数分析数据,确定数据与空间及地理因素存在关系。用选定的10项指标进行BP人工神经网络与地理要素模拟分析。通过5层神经网络,选取含9个隐含层的1000次训练自学习建立模拟规则,用此规则模拟健康男性儿童呼气高峰流量参考值与地理环境的神经网络模型。运用ArcGIS地统计分析对数据进行分布检测,选取析取克里金法进行插值并输出参考值的地理分布图。研究表明神经网络预测与地统计插值可以很好的结合进行插值出图,分析出中国男性儿童肺部呼气高峰流量参考值与经度、海拔高度、年平均气温、年平均相对湿度、年平均风速、表土石砾含量、表土有机质含量、表土（粘土）阳离子交换量、表土（粉土）阳离子交换量、表土总可交换量存在关系。同时,分析了地理因素与医学指标间的关系,对其影响机制进行了讨论。     

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。     

高敏C反应蛋白参考值与地理因素的关系

高敏C反应蛋白(hs-CRP)参考值制定时忽略了地理因素的影响,为建立更全面的制定标准,分析了中国健康成年人hs-CRP参考值与地理因素的关系。首先收集中国84个市(县)8 350例健康成年人的hs-CRP参考值,分析其与对应的23项地理指标的相关性,提取出其中存在显著相关性的5项地理指标。然后用hs-CRP参考值与提取的5项地理指标建立支持向量回归机模型,并用该模型预测出全国2 322个观测点健康成年人的hs-CRP参考值。最后运用ArcG IS软件进行地统计分析,经析取克里格插值,绘制中国健康成年人高敏C反应蛋白参考值地理分布图。研究表明:中国健康成年人的hs-CRP参考值与海拔高度、年均相对湿度、年均降水量、气温年较差、年均风速5项地理指标存在显著相关关系;支持向量回归机模型在此案例中有优秀的拟合预测能力;克里金插值法将点变成面,绘制出直观的hs-CRP参考值的地理分布趋势图;中国整体hs-CRP参考值呈现明显的从西北向东南递减的趋势。     

基于PCA和BP神经网络的径流预测

径流预测为流域水资源的合理开发利用与统筹配置提供依据。运用多元线性回归、主成分回归、BP神经网络及主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对新疆呼图壁河流域石门水文站2009-2011年各月径流量进行预测,并采用相关系数、确定性系数及均方根误差对各模型预测精度进行比较。结果表明：（1）神经网络等智能算法具有高速寻优的能力,对短时间尺度的月径流量的预测结果较好;（2）主成分回归等常规算法能充分反映出某地区径流的年际的稳定性,对全年径流总量的模拟精度较高;（3）主成分分析和BP神经网络相结合的方法,提高了神经网络的收敛速度,同时降低了局部极值的影响,优于简单的BP神经网络,适用于呼图壁河月径流量预测。     

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。     

区域地理环境对中国男性青年收缩压参考值影响分析

收集中国30个省份的8 978例城市健康青年男性收缩压参考值,应用SPSS 17.0统计分析软件,综合运用相关分析和回归分析的方法,研究其与9项区域地理环境指标的关系。运用多元回归分析、曲线估计和主成分分析估计中国男性青年收缩压指标的正常参考值,得出不同的收缩压预测模型。结果发现,健康青年男性收缩压参考值与中国地理因素间有显著相关关系(F=12.003,P=0.000)。健康青年男性收缩压参考值的预测模型为:YSBP=55.155+0.004 x2+0.712 x3+0.160 x8+0.519 x9。     

黑土区土壤有机质和全氮含量遥感反演研究

以东北典型黑土区耕地为研究区,以Sentinel-2A（全球环境与安全监测计划的第二颗卫星,于2015年6月23日发射）影像作为数据源,构建光谱指数,分别采用多元逐步线性回归（Multiple Stepwise Linear Regression, MSLR）和随机森林（Random Forest, RF）算法建立土壤有机质（SOM）和土壤全氮（STN）预测模型,并采用十折交叉验证方法评估模型的性能。研究对比分析了不同气候、土壤类型和地形下土壤有机质和全氮的空间分布差异。研究表明：① 海伦示范区的SOM和STN含量最高,其年均温最低,高程最高,年降水量多,SOM含量升高,其年均温最低,年降水量多,STN含量升高;② 与基于多元逐步线性回归算法建立的SOM和STN预测模型相比,随机森林算法建立的SOM和STN预测模型,有着更高的精度和稳定性;③ 运用RF算法建立的SOM反演模型的R²为0.96,均方根误差为5.49 g/kg,STN反演模型的R²为0.95,均方根误差为0.27 g/kg; ④ 不同示范区统一建立SOM和STN预测模型,有助于提高预测精度,实现跨区域建模与制图。     

用多变量灰色预测模型模拟预测参考作物蒸散量的研究

当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM（1,1）不能全面考虑多个变量。为此,采用自适应MGM（1,n）模型—多变量灰色预测模型,较好地解决了这一问题。针对一些地区气象数据较少甚至缺失的情况,以内蒙古正蓝旗的气象资料用Penman-Monteith计算的参考作物蒸散量（ET0）为研究对象,运用灰色系统理论建立MGM（1,3）模型,模拟预测参考作物蒸散量变化规律,并与GM（1,1）模型和BP神经网络模型比较,结果表明MGM（1,3）模型有较好的预测效果。     

基于土壤水分和气象要素的林火预报研究——以广东省为例

基于国内现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,以及逻辑回归模型和随机森林模型,在林火预报中引入微波遥感土壤水分信息,使用MCD14DL火点数据集和地面气象观测资料对广东省不同时间尺度的林火发生概率进行预测。结果表明：逻辑回归模型和随机森林模型构建的林火预测模型显著优于现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,预测精度提升约20%。其中,随机森林模型对林火频数的解释程度最高（两者相关系数为0.476）。此外,加入微波土壤水分信息后,相较原有的基于气象要素的林火预测模型,2种机器学习模型的预测精度均略有提升,体现了表层土壤水分信息在林火预报中的重要性。研究可为高效提取对地观测信息,以改进华南地区不同时间尺度的林火预报工作提供参考。     

基于高光谱的不同人类干扰程度下荒漠土壤有机质含量估算模型

为对比同一背景下不同人类干扰程度的荒漠土壤有机质含量的预测模型,以天山北麓阜康市的土壤为研究对象,通过对无人干扰区、人为干扰区全样本和剔除有机质质量分数大于2%的样点的原始光谱反射率进行6种光谱变换,分析不同变换形式与有机质含量的相关性,以相关系数通过P=0.01和0.05水平上显著性检验的敏感波段为自变量,运用多元逐步回归、偏最小二乘回归以及主成分回归法分别建立了无人干扰区、人为干扰区土壤有机质高光谱的预测模型,并选择精度最高的为最优模型。结果表明：（1）无人干扰区与人为干扰区的原始光谱所有波段与有机质含量的相关性都没有通过0.01水平的显著性检验。将有机质质量分数大于2%的样点剔除后,有机质含量与原始光谱反射率的相关系数都大于全样本且有部分波段通过了0.01水平的显著性检验。（2）不论采用何种方法建立的全样本无人干扰区和人为干扰区的预测有机质模型的RPD均小于1.4,不具有预测有机质含量的能力。其中全样本无人干扰区一阶微分、人为干扰区倒数一阶微分多元逐步回归模型是其所有模型中,建模精度最高的,R²分别为0.652、0.512,但是其RPD仅分别是0.662、0.655,表明模型的预测能力很差。（3）剔除有机质质量分数大于2%的样点之后,预测效果最好的是无人干扰区一阶微分多元逐步回归模型,R²达到0.776,RMSE为1.408,RPD为2.136;而人为干扰区的二阶微分模型预测效果最优,R²为0.542,RMSE为2.261,RPD为2.087。     

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。     

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。     

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。     

兰州市主城区房价分异及驱动因素研究

以2021年兰州市主城区678个居住小区房价数据为基础,引入地理场模型量化影响房价的外部因素,通过空间自相关分析、多尺度地理加权回归等模型对房价分异的空间格局及驱动因素的作用机理、带宽差异展开研究,以期为推动河谷型城市房产市场的公平发展提供参考。结果表明：（1） 兰州市主城区平均房价为13739元·m^-2,空间上呈现“一主三副”的带状多中心组团式分布格局,房价由多中心向四周递减,价格相似的小区在地理空间上邻近分布,具有“小集中、大分散”的局部空间特征。（2） 房价分异是多种驱动因素共同作用的结果,区位特征中的主商圈对房价的影响居于首位,建筑特征中的房龄、容积率和邻里特征中的中学数量、绿化率等对房价的影响较大,城市地理特征对房价具有显著影响,愈靠近黄河的小区、房价越高。（3） 各驱动因素的带宽差异明显,主商圈、医院等小尺度变量存在高度空间异质性,而容积率、黄河等全局变量基本不存在空间异质性。     

Normal reference value of hemoglobin of young women and geographical factors in China

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: Qinghai-Tibet (Qingzang) Plateau, Southwest, Northwest, Southeast, North and Northeast China.     

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.     

近50年安徽省气候年景评估方法

利用安徽省1961～2010年气象观测资料和气象灾情资料,依据极端气候事件及主要气象灾害评估技术规范和相关标准,挑选主要气候事件及气象灾害评估指标。应用主成分分析方法确定各指标权重,通过综合加权分别构建年干旱、雨涝、低温冷冻害、高温、风雹及雾霾等气候异常指数评估模型和灾损模型。在此基础上,利用灰色关联方法构建气候年景模型,反演近50a安徽省年景指数序列,参照世界气象组织推荐的百分位数法划分气候年景等级阈值,分别取0～10%,10%～30%,30%～70%,70%～90%,90%～100%为好、较好、一般、较差和差气候年景。近50a来,1965年、1973年、1975年、1993年和1997年为好气候年景;1966年、1969年、1991年、1996年和1998年气候年景差。通过综合灾损模型以及相关气象灾害文献资料验证表明,气候年景评估方法和等级标准可以较好地反映年度气候的真实状况,可为省、市、县级区域的气候年景评估提供科技支撑。