【摘 要】
：
利用2008—2012年北京市3家三级甲等医院冠心病和脑梗死的急诊病例共36458例,基于日-地关系对变温的根本性作用,总结不同节气的24 h变温分布特征,以此划分正、负变温主导期并分层建模,量化24 h变温对两类疾病急诊风险的短期效应。结果表明,冠心病在年内的两个发病高峰正好对应正、负变温较强的时期;而变温幅度较小且正负变温过渡的阶段,心脑血管发病人数也最少。时间序列模型揭示,正变温对冠心病的短期滞后影响较强,中青年人(≤65岁)及相对老年群体(>65岁)风险更高,相对风险值(relative r
【机 构】
：
成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室,四川省气象服务中心,陕西省商洛市气象局
【基金项目】
：
国家重点研发计划项目(2016YFA0602004),国家人口与健康科学数据共享平台项目(气象环境与健康专题服务),成都信息工程大学引进人才项目(KYTZ201811)共同资助。
论文部分内容阅读
利用2008—2012年北京市3家三级甲等医院冠心病和脑梗死的急诊病例共36458例,基于日-地关系对变温的根本性作用,总结不同节气的24 h变温分布特征,以此划分正、负变温主导期并分层建模,量化24 h变温对两类疾病急诊风险的短期效应。结果表明,冠心病在年内的两个发病高峰正好对应正、负变温较强的时期;而变温幅度较小且正负变温过渡的阶段,心脑血管发病人数也最少。时间序列模型揭示,正变温对冠心病的短期滞后影响较强,中青年人(≤65岁)及相对老年群体(>65岁)风险更高,相对风险值(relative r
其他文献
公共体育服务"项目制"治理对于我国构建覆盖面更广、功能更加健全的公共体育服务体系具有重要作用,不仅有助于激励地方政府重视公共体育服务治理,也为体育社会组织和市场组织参与公共体育服务治理提供了机会,并在一定程度上避免了公共体育服务经费被地方政府变相转移的可能.公共体育服务"项目制"治理目前面临一些现实困境,如"一刀切"式的公共体育服务项目建设难以满足居民的多元化需求;存在公共体育服务供给的"一次性消费"倾向,缺乏稳定性与可持续性;弱化了社区居委会或村委会的作用发挥,难以形成有效的制度嵌入;容易造成马太效应,
应用相平面法研究了一类瑞利方程所描述的系统.首先应用李雅普诺夫间接法分析得出了瑞利方程的平衡点及其相迹所满足的方程.其次利用Mathematica软件分别绘制了当ε>0和ε0时
随机环境中的单边二重随机游动是随机环境中随机游动的推广.讨论一般随机环境中单边二重随机游动的常返性,并且在环境满足一定的条件下给出二重随机游动的常返、正常返、零常返和非常返的判别准则.
基于天气雷达径向数据流传输方式,在保持原有监控终端和产品终端不变的基础上,采用C/S架构研发了天气雷达远程实时显示和监控系统。系统由远程传输服务器软件(RTS)和远程传输客户端软件(RTC)组成,实现了天气雷达跨路由远程控制、监控和回波实时显示功能。实践证明远程用户能在网络的任意节点上监测天气过程和控制雷达运行状态,给用户带来真正意义上的网络实时监控和使用雷达的感受,也为将来管理部门集中对多部雷达进行实时监控、观察天气过程打下一定基础。
受多因素影响,我国农业年总产值时间序列呈非平稳、非线性变化.针对线性模型对该类时间序列预测精度不高的问题,提出了一种以高斯函数为基函数的多项式预测模型,对模型参数采用遗传算法ga()与无约束优化函数fminsearch()相结合的方法进行估算,实证分析表明高斯多项式函数具有很高的预测精度,预测结果可供决策部门参考.
利用青藏高原不同下垫面5个观测站点(阿里站、慕士塔格站和珠峰站下垫面以荒漠、碎石和稀疏短草为主,那曲站和阿柔站下垫面分别为高寒草甸和高寒草原)涡动相关仪观测的2013年
以提高学生核心素养为出发点,分析了当下高校体育教学改革与创新进程中存在的问题和面临的困境,探讨了新时代学科核心素养视角下体育教学改革的努力方向,并从教学团队、学科体系、教学内容优化模型和教学评价体系4个方面提出了对策建议.
“伪武术大师”现象是在我国武术行业走向市场化与传统武术现代转化交织中出现的一种反科学、反常识的乱象.这种乱象将具有民族文化符号和象征意义的武术带入谋取名利与网络
对于微电网优化调度相关问题,传统的粒子群算法已经取得较好成效,但考虑到传统粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷,本文在混沌映射的自适应退火型粒子群算法中加入了混沌优化,提高全局收敛能力,弥补了传统粒子群算法易陷入局部最优的缺点,同时添加了模拟退火算子,更好地增加了种群的多样性.将微电网涉及到的微源进行建模,规定约束条件,将优化算法与传统算法做适应值对比,以微电网调度涉及的目标函数为应用层,通过数据分析,验证了本文的优化算法对微电网优化经济调度的有效性.
利用湖北省3个风电场2018年5月至2019年12月的数值天气预报、测风塔观测风速、电站实况功率资料,首先将数值模式预报输出结果输入到物理法、偏最小二乘法、神经网络法3种功率预报模型中,然后结合风电场实际测风数据对风速和功率曲线进行滚动订正和建模,再输入到上述3种功率预报模型中。在此基础上,提出softmax集成预报算法,对上述6种预报算法优选出3种预报准确率最高的算法进行集成预报,结果表明该算法较均值法集成预报每个月的合格天数提升1~3 d。