基于住房需求意愿的广州市中产阶层住房区位选择

以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源，从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择，并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现：1）广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性；2）现居住现状（人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间）、家庭生命周期（年龄、家庭规模、子女数量）和经济水平（家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量）等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响；3）家庭生命周期（年龄、家庭规模）、个体因素（教育程度、户籍地）等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4）制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。     

CT平扫与动脉期图像纹理分析在鉴别膀胱乳头状瘤和膀胱癌中的应用价值

目的:探讨利用CT平扫与动脉期图像纹理分析在鉴别膀胱乳头状瘤和膀胱癌中的应用价值。方法:回顾性纳入自2016年1月至2020年1月在安徽医科大学第三附属医院就诊的经病理证实的64例膀胱肿瘤患者的病例资料，其中良性病变32例，恶性病变32例。所有患者均行CT三期动态增强扫描，选择其平扫与动脉期图像来进行研究。使用MaZda纹理分析软件对扫描图像上的膀胱病变进行纹理特征的提取，再用费希尔参数（Fisher）法、最小分类误差与最小平均相关系数法（POE+ACC）及相关信息测度法（MI）分别筛选出鉴别膀胱良恶性病灶的10个最佳纹理参数，使用Mazda的B11工具的主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）和非线性判别分析法（NDA）对选取的最佳纹理特征进行分析，计算出其鉴别膀胱良恶性肿瘤的最小误判率（R），对最小误判率所对应的最佳纹理参数进行ROC检验，筛选出最有辅助鉴别意义的可量化参数来对膀胱良恶性肿瘤进行鉴别诊断。结果:基于CT平扫时以MI+NDA组合的误判率最低（1.56%），所筛选的最佳纹理参数分别为WavEnHH_s-1（高高频小波系数转换s-1）、Horzl_Fraction （水平游程图像分数）、Horzl_ShrtREmp （水平短游程补偿）、Sigma （参数σ）、Variance （方差），对应的AUC值分别为0.932、0.897、0.902、0.935和0.849，P值均小于0.01，联合这五项指标综合分析的AUC值为0.985，特异度96.87%，敏感度96.87%。在动脉期以POE+ACC+NDA组合的误判率最低（1.56%），所筛选的最佳纹理参数分别为WavEnHH_s-1（高高频小波系数转换s-1）、WavEnHH_s-2（高高频小波系数转换s-2）、135dr_ShrtREmp （短游程补偿135方向）、GrVariance （绝对梯度方差），对应的AUC值分别为0.916、0.711、0.797和0.793，P值均小于0.01，联合这四项指标综合分析的AUC值为0.916，特异度84.37%，敏感度81.25%。联合平扫+动脉期所有最佳纹理参数综合分析的AUC值为0.997，特异度93.75%，敏感度100%。结论:利用CT平扫与动脉期图像纹理分析对膀胱乳头状瘤和膀胱癌的鉴别具有一定的应用价值。      

路网约束条件下热力规则设计与试验

热力图是一种能直观准确展示空间观测值的有效工具，在多个领域具有广泛应用。本文在分析设定不同道路层权重、道路技术等级分类的基础上，以反距离权重、直方图均衡化、密度补偿、参数多次迭代等方法，研究构建了以热力方式展示道路网分布及发达程度的相关规则体系。热力规则通过道路赋权、路线曲面化、密度协调、图面综合等多套规则的有机结合，实现了道路网总体发达水平信息的提取与展示，并以全球地理信息资源建设项目路网成果中的亚洲和非洲部分国家数据为例，进行了信息提取与热力分布试验。     

典型草原露天煤矿区地下水-湖泊系统演化

由于气候干旱、大量疏排地下水导致草原露天煤矿区普遍存在着水文循环失调、土壤沙化、草地退化等环境地质问题.本研究以呼伦贝尔草原伊敏露天煤矿为研究对象,在对矿区地下水湖泊系统调查分析的基础上,结合水文、气象及遥感影像等数据,应用水均衡原理构建矿区地下水位湖泊面积响应机制的数学模型,并利用此模型预测分析矿区开发对伊敏盆地内湖泊面积的影响.结果表明:煤矿开采35年来,伊敏盆地湖群数量由开采前(1982年)的5个变为如今(2017年)的2个,湖泊总面积由原来的6.94 km 2萎缩到1.12 km 2;矿区地下水湖泊关系由自然状态下的地下水补给湖泊型向湖泊补给地下水型演化;本文建立的地下水湖泊耦合数学模型可较好地对湖泊面积进行预测,在气候因素波动不大、矿山开发稳定的状况下,该矿闭矿时(2045年)研究区湖泊面积将萎缩至0.56 km^2.     

基于遗传规划的泥石流多因子融合预测方法

泥石流是一种多发的地质灾害，常对人民生命财产安全带来极大的威胁，其暴发不仅与降雨有关，还与众多地质环境因子相关。本文以流域面积、松散物质比率、沟床平均坡度为地质因子，以最大小时雨强（T）和总降雨量（R）的乘积作为降雨指数，在获取的泥石流地质因子和降雨指数因子综合样本库的基础上，采用遗传规划法建立了泥石流临界降雨指数智能预测模型，克服了以往以雨量为单一指标的预警模型的弊端，模型验证结果显示，泥石流预测精度高、适应性强。     

聊城市城郊浅层地下水硝酸盐污染源解析

为准确探究聊城市城郊浅层地下水硝酸盐污染来源,通过分析聊城市城郊区域25个监测点地下水硝酸盐含量,运用氮、氧双同位素追溯地下水硝酸盐污染来源,运用物质平衡混合模型计算各种源的贡献率。结果表明:(1)聊城市城郊的地下水硝酸盐含量介于3.96～38.88mg/L,52%的监测点硝酸盐浓度超过《生活饮用水卫生标准》中Ⅲ类水20mg/L的上限值;(2)聊城市城郊地下水中δ~(15)N-NO_3~-介于-11.3‰～3.9‰之间,δ~(18)O值介于-5.2‰～25.8‰之间,表明地下水硝酸盐污染与农业施肥密切相关,其主要来源为化肥中的NH_4~+和NO_3~-,其次为土壤中N的矿化作用;(3)通过物质平衡混合模型计算,化肥中的NH_4~+对硝酸盐污染的贡献率为82%,化肥中的NO_3~-贡献率为12%,土壤中N矿化作用贡献率为5%;(4)建议加强区域的的化肥施用管理和市政自来水管道建设,区域居民选择饮用市政供水。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。     

中药足浴联合景观治疗对特勤人员睡眠质量的影响

目的：观察中药足浴联合景观治疗对特勤人员睡眠质量的影响。方法：采集2018年1月至2019年12月来我疗区疗养的特勤人员一般情况资料，并采用匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)进行问卷调查，筛选PSQI>7.0分者76 例，予以中药足浴联合景观治疗。观察治疗前后睡眠质量的变化并分析影响睡眠的相关因素。结果：76 例特勤人员治疗前后睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠障碍、日间功能障碍和PSQI总分比较，差异均有统计学意义(P＜0.01)；特勤人员睡眠影响因素与夜班倒班、工作生活压力、环境干扰、负面情绪等有关。结论：采用中药足浴联合景观治疗有助于缓解特勤人员身心压力，消除疲劳，改善睡眠状况，促进体能恢复，维护其身心健康。