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基于SAS系统的时间序列建模应用 认领
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作者 徐燕 《内江科技》 2020年第3期41-42,共2页
SAS系统是国际公认的统计分析标准软件,具有强大的统计分析和统计建模功能,其SAS/ETS模块对时间序列数据编程语言简洁,分析结果可靠。本文以2019年全国大学生数学建模竞赛D题为例,简述SAS系统在数学建模竞赛中的应用实践,进行统计描述,... SAS系统是国际公认的统计分析标准软件,具有强大的统计分析和统计建模功能,其SAS/ETS模块对时间序列数据编程语言简洁,分析结果可靠。本文以2019年全国大学生数学建模竞赛D题为例,简述SAS系统在数学建模竞赛中的应用实践,进行统计描述,以空气质量检测数据为时间序列建立ARIMA模型,并给出了预测和误差分析,结果表明数据的校准效果良好,提高了数据精度。 展开更多
关键词 全国大学生数学建模竞赛 时间序列分析 SAS 时间序列建模
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我国部分中草药价格波动情况的统计研究 认领
2
作者 霍冉 王晓丽 侯智力 《商场现代化》 2020年第6期8-9,共2页
本文以丹参、三七、黄芪、当归、金银花的价格为研究对象。收集了2009年到2018年我国市面上用途较广,需求量较多的五种中草药的月度价格数据(五种药材分别为丹参、三七、黄芪、当归、金银花)。运用因子分析、相关分析、时间序列分析等... 本文以丹参、三七、黄芪、当归、金银花的价格为研究对象。收集了2009年到2018年我国市面上用途较广,需求量较多的五种中草药的月度价格数据(五种药材分别为丹参、三七、黄芪、当归、金银花)。运用因子分析、相关分析、时间序列分析等方法并采用SPSS 24和SAS 9.4软件对数据进行定量分析。根据最终模型对我国未来10个月的金银花价格进行预测,结果显示,模型的拟合效果较准确,误差在可控范围内。 展开更多
关键词 中草药 因子分析 相关分析 时间序列分析 ARIMA模型
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学习分析视域下慕课学习者学习时间分配 认领
3
作者 陈长胜 孟祥增 +1 位作者 刘俊晓 徐振国 《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第3期81-93,共13页
时间是认知活动的重要维度,学习时间分配不仅影响个体对学习任务的理解,还表征心理资源的管理和控制水平。研究慕课学习时间分配,有助于揭示慕课学习者学习状态和行为规律,提高慕课学习者心理资源管控水平,为慕课开发和学习支持服务提... 时间是认知活动的重要维度,学习时间分配不仅影响个体对学习任务的理解,还表征心理资源的管理和控制水平。研究慕课学习时间分配,有助于揭示慕课学习者学习状态和行为规律,提高慕课学习者心理资源管控水平,为慕课开发和学习支持服务提供决策依据。以中国大学MOOC平台中7967名学习者的学习行为记录为对象的研究发现:慕课学习者在线学习行为时间序列呈现非平稳特征,课程周期内学习者学习时间分配存在三段式节奏;学习者资源交互行为的时间分配存在显著差异,学习者对间接分值项目(课件资源)与分值项目(测验、考试、作业和论坛)广泛关注;不同成绩等级的学习者群体的资源交互行为与学习时间分配存在显著差异,优秀组学习者的行为频次与时间投入均保持较高水平。慕课课程团队要重视慕课的考核设计,根据课程节奏和学习者行为的阶段特征给予不同的学习支持和服务,尤其要在课程运行中及时关注"低访问频次低时间投入"和"高访问频次低时间投入"两类学习者,开发和利用平台的学习过程监控模块,在课程周期的全过程及时监控、预测并干预学习者的学习行为。 展开更多
关键词 慕课 学习时间分配 学习行为 时间序列分析 学习节奏
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基于多重因子分析模型的大豆期货定价权分析 认领
4
作者 柯蓉 杨亭宇 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1231-1239,共9页
【目的】以大豆期货为例,明确四大结构性权力对大宗商品期货定价权的影响,并为我国夺取大豆期货定价权提出相应建议。【方法】选取中美大豆期货市场作为研究对象,主要以大连商品交易所的黄大豆1号期货和美国芝加哥期货交易所(CBOT)大豆... 【目的】以大豆期货为例,明确四大结构性权力对大宗商品期货定价权的影响,并为我国夺取大豆期货定价权提出相应建议。【方法】选取中美大豆期货市场作为研究对象,主要以大连商品交易所的黄大豆1号期货和美国芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货收盘价2000-2018年的月度数据为基础,通过时间序列分析的方法验证我国大豆期货在定价权上的欠缺,进而运用多重因子分析研究生产、金融、知识、安全四大结构性权力的群变量和分类变量对中美大豆期货价格的影响。【结果】我国在大豆期货上确实存在定价权缺失的现象,四大结构性权力对中美大豆期货价格均产生了影响。其中,金融和知识结构性权力对中美大豆期货价格的影响较深,在金融结构性权力的分类变量中,又以美元指数的影响最深远;但知识结构性权力的各分类变量对中美大豆期货价格的影响并不完全相同。美国大豆期货价格受道琼斯全球科技指数的影响更深,而我国大豆期货价格受专利申请量的影响更深,可能是中美科技创新水平的差异所致。但同时说明科技创新对大豆期货价格的重要作用。【建议】我国应从金融结构和知识结构两大方面发力,推进期货市场及其他金融市场的成熟化和货币使用国际化,同时注重科技和创新力的发展,确定大豆产业的比较优势发展方向,发展大豆国际贸易,促使我国具有更强的实力去争取大豆期货定价权。 展开更多
关键词 大豆期货定价权 结构性权力 期货定价指标体系 时间序列分析 多重因子分析
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Ad hoc云中基于移动预测的多准则任务卸载算法 认领
5
作者 田广东 葛东玉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第1期283-286,共4页
为了提升Ad hoc云中任务卸载的效率,针对节点随机移动性及资源异构性对任务卸载的影响,提出一种基于移动预测的多准则任务卸载算法。根据时间序列分析预测节点逃离时间,并将其作为节点移动性衡量指标;运用层次分析法得到CPU速度、核心... 为了提升Ad hoc云中任务卸载的效率,针对节点随机移动性及资源异构性对任务卸载的影响,提出一种基于移动预测的多准则任务卸载算法。根据时间序列分析预测节点逃离时间,并将其作为节点移动性衡量指标;运用层次分析法得到CPU速度、核心数、负载及移动性的权重;最后根据任务大小及计算得到的组合权重进行任务卸载。仿真结果表明,相比于随机任务分配和Min-Min调度算法,该算法能够有效降低任务执行时间和能量消耗。 展开更多
关键词 AD hoc云 多准则 任务卸载 时间序列分析 层次分析
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共模误差对坐标时间序列分析的影响 认领
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作者 孙阳 徐爽 +1 位作者 崔志浩 周海龙 《北京测绘》 2020年第1期113-117,共5页
基于2013年至2018年环渤海地区GPS基站6年的观测数据,研究了共模误差对坐标时间序列分析的影响。首先利用主成分分析方法提取环渤海区域27个基准站的共模误差,以N、E、U三个方向的第一主成分来计算共模误差;然后使用最大似然估计法得到... 基于2013年至2018年环渤海地区GPS基站6年的观测数据,研究了共模误差对坐标时间序列分析的影响。首先利用主成分分析方法提取环渤海区域27个基准站的共模误差,以N、E、U三个方向的第一主成分来计算共模误差;然后使用最大似然估计法得到各测站剔除共模误差前后的噪声。发现在消除共模误差后,N,E,U方向的相对坐标时间序列得到改善,白噪声,闪烁噪声和随机行走噪声明显减小。结果表明,共模误差的剔除有效的提高了坐标时间序列分析的精度。 展开更多
关键词 共模误差 主成分分析 时间序列分析
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湖北省新冠肺炎确诊人数的建模与预测分析 认领
7
作者 白璐 郭佩汶 范晋蓉 《检验检疫学刊》 2020年第2期10-12,共3页
为了建立湖北省新型冠状病毒肺炎(简称“新冠肺炎”)疫情确诊人数的时间序列模型,预测确诊人数的变化趋势,为政府制定相关防疫政策提供依据。本文分别收集2020年1月20日—2020年3月4日的湖北省新冠肺炎确诊人数的每日数据,经过数据预处... 为了建立湖北省新型冠状病毒肺炎(简称“新冠肺炎”)疫情确诊人数的时间序列模型,预测确诊人数的变化趋势,为政府制定相关防疫政策提供依据。本文分别收集2020年1月20日—2020年3月4日的湖北省新冠肺炎确诊人数的每日数据,经过数据预处理、模型识别、参数估计、模型诊断和优化等分析手段,建立相应的时间序列模型,并对模型给出合理解释。利用构建的最优模型对湖北省新冠肺炎确诊人数进行6期预测分析,并提出相应建议。结果显示,湖北省新冠肺炎确诊人数可用ARIMA(1,1,1)模型进行拟合。由此得出,利用所得模型能合理地解释数据,并预测短期内湖北省新冠肺炎确诊人数,为制定相关防疫政策提供建议和依据。 展开更多
关键词 新冠肺炎确诊人数 时间序列分析 ARIMA模型 预测分析
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应用时间序列分析模型分析我国航班延误问题 认领
8
作者 倪雪 《教育教学论坛》 2020年第18期256-257,共2页
时间序列分析理论用于处理数据有明显的时间序列特征。用于解决此类问题的软件Eviews是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速从数据中寻找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来值。将时间序列模型应用于... 时间序列分析理论用于处理数据有明显的时间序列特征。用于解决此类问题的软件Eviews是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速从数据中寻找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来值。将时间序列模型应用于分析我国航班延误问题,得出了较为准确的分析结果,并提出了改善航班延误问题的方法和思路。 展开更多
关键词 时间序列分析 EVIEWS软件 数据分析对比
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省级中医机构财政拨款预测模型应用分析 认领
9
作者 熊文娟 沈绍武 《卫生软科学》 2020年第4期27-30,共4页
[目的]探讨省级中医机构财政拨款预测建模办法,为中医类医院预算管理提供参考依据。[方法]基于全国中医药统计摘编1987-2016年中医机构财政拨款中全国及湖北省有关数据,探讨回归、ARIMA及指数平滑等3类多个模型,通过比较3类最优模型预... [目的]探讨省级中医机构财政拨款预测建模办法,为中医类医院预算管理提供参考依据。[方法]基于全国中医药统计摘编1987-2016年中医机构财政拨款中全国及湖北省有关数据,探讨回归、ARIMA及指数平滑等3类多个模型,通过比较3类最优模型预测值与观测值的组内相关系数(intraclass correlation co-efficient,ICC),选择ICC值最大者为最终最优模型。[结果]最终最优回归预测模型表示为:湖北省中医机构财政拨款=-138.279+0.028×全国中医机构财政拨款。R 2为0.982,预测值与观测值之间的双向混合效应模型单个测量绝对一致ICC值为0.991。[结论]模型数据与实际数据拟合度高,选用的线性回归模型对湖北省中医机构财政拨款预测具有可行性,对该省中医类医院预算管理以及对其他省份的预测参考具有重要意义。 展开更多
关键词 中医机构 财政拨款 回归分析 时间序列分析 预算管理 预测
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湖北赛武当国家级自然保护区金钱槭(Dipteronia sinensis)种群的数量动态 认领
10
作者 詹颖馨 胡忠仁 +3 位作者 周赛霞 张丽 詹选怀 彭焱松 《生态科学》 CSCD 2020年第1期42-50,共9页
金钱槭(Dipteronia sinensis)是我国特有的珍稀植物。为探究其种群的数量动态变化规律,以湖北赛武当自然保护区金钱槭种群为研究对象,通过样地调查,编制了金钱槭种群的静态生命表并绘制其存活曲线、死亡率曲线、消失率曲线以及4个生存... 金钱槭(Dipteronia sinensis)是我国特有的珍稀植物。为探究其种群的数量动态变化规律,以湖北赛武当自然保护区金钱槭种群为研究对象,通过样地调查,编制了金钱槭种群的静态生命表并绘制其存活曲线、死亡率曲线、消失率曲线以及4个生存函数曲线,同时结合种群年龄结构的数量变化动态和时间序列分析方法来探讨金钱槭种群的数量动态。研究表明:1)金钱槭种群年龄结构存在一定的波动性,其幼龄阶段的个体较多,中龄次之,成龄的个体数量最少;种群的生存曲线更接近于DeeveyⅢ型。2)金钱槭种群的生存率呈现单调下降的趋势,而累积死亡率呈现单调上升的趋势。3)金钱槭种群的死亡密度曲线和危险率曲线的走向相一致,但是危险率的值都比死亡密度的值略大一些。4)时间序列分析显示金钱槭种群在3、6、9年后的数量预测中整体上呈现出小幅度增长的趋势,并且种群动态指数>0,表明金钱槭种群为增长型种群。研究结果为进一步保护金钱槭提供依据。 展开更多
关键词 金钱槭 静态生命表 存活曲线 生存分析 种群数量动态 时间序列分析
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基于熵权效率的交通运输与经济发展的协调性分析 认领
11
作者 余佳每 王沁 苏佳琳 《交通运输工程与信息学报》 2020年第2期177-184,共8页
基于主成分赋权法获得了交通运输和经济发展的主成分,在主成分的基础上测度了交通运输的熵权效率和经济发展的熵权效率。从熵权效率出发,利用耦合协调度模型测算了2016年我国三十个省市的交通运输和经济发展的耦合协调度。最后对"... 基于主成分赋权法获得了交通运输和经济发展的主成分,在主成分的基础上测度了交通运输的熵权效率和经济发展的熵权效率。从熵权效率出发,利用耦合协调度模型测算了2016年我国三十个省市的交通运输和经济发展的耦合协调度。最后对"一带一路"沿线区域的动态协调发展度进行时间序列分析拟合,并对该区域2017—2019年的动态协调发展度进行预测。 展开更多
关键词 协调性 协调发展度 熵权效率 交通运输 经济发展 主成分分析 时间序列分析
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2017-2018年福建沿海地区大气颗粒物污染对人群健康的影响 认领
12
作者 林丽钦 蒋冬升 +8 位作者 钟文玲 黄艳艳 黄少芬 林修全 李玲玉 朱瑶 胡清华 陈婧瑜 吴明言 《海峡科学》 2020年第2期21-26,30,共7页
选取2017-2018年福建沿海26个代表性县区监测点,运用泊松广义相加模型时间序列方法分析不同疾病别的超额死亡风险及置信区间95%CI。结果表明,2017-2018年PM10和PM2.5浓度(lag01)每升高10μg/m3,研究区域人群非意外总死亡风险分别增加1.0... 选取2017-2018年福建沿海26个代表性县区监测点,运用泊松广义相加模型时间序列方法分析不同疾病别的超额死亡风险及置信区间95%CI。结果表明,2017-2018年PM10和PM2.5浓度(lag01)每升高10μg/m3,研究区域人群非意外总死亡风险分别增加1.07%(95%CI:0.60%,1.54%)、1.71%(95%CI:0.93%,2.49%),心脑血管疾病死亡风险分别增加1.17%(95%CI:0.46%,1.88%)、1.92%(95%CI:0.75%,3.08%),区域之间存在效应异质性;研究区域夏季风险最高,其次为冬季,春秋季统计学关联性较弱;PM2.5对呼吸系统疾病效应在调整PM2.5-10的影响后失去统计学意义。2017-2018年大气颗粒物暴露与福建沿海人群非意外总死亡和心脑血管疾病死亡风险增加具有统计学意义,非意外总死亡和心脑血管疾病死亡效应分别以5日平均滞后(lag04)和4日平均滞后(lag03)最大。 展开更多
关键词 大气颗粒物 时间序列分析 人群健康
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基于卡尔曼滤波修正的多步风电功率预测 认领
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作者 郑培 于立军 +1 位作者 侯胜亚 王春平 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期235-241,共7页
针对传统时间序列预测多步风速时不能预测突变风速使风电功率预测误差较大的问题,采用基于数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)风速及历史风速修正的卡尔曼滤波法对NWP风速进行多步修正,并通过修正后的NWP风速进行多步功率... 针对传统时间序列预测多步风速时不能预测突变风速使风电功率预测误差较大的问题,采用基于数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)风速及历史风速修正的卡尔曼滤波法对NWP风速进行多步修正,并通过修正后的NWP风速进行多步功率预测,第16步风速平均绝对误差降低了0.47 m/s,将该修正NWP风速与支持向量回归相结合,构建风电功率预测模型。构建模型与ARIMA模型及NWP直接预测模型相比,误差分别降低了6.8%和8.4%。应用该模型对山东某地区风电场现场数据进行仿真测试,第16步预测准确率达到82.6%。 展开更多
关键词 多步风电功率预测 卡尔曼滤波 支持向量回归 时间序列分析
手足口病流行时间序列模型及其与气象因素联合预测研究 认领
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作者 景钦隆 吴琦琳 +2 位作者 鲁影 陈纯 张周斌 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2020年第3期354-358,共5页
目的探讨手足口病流行的时间序列特征与预测方法,为风险评估和政策措施制定提供科学依据。方法收集2010至2017年广州市手足口病每月发病数和气象资料(平均气温、总和降雨量、相对湿度),划分训练数据和验证数据,基于自回归求和移动平均模... 目的探讨手足口病流行的时间序列特征与预测方法,为风险评估和政策措施制定提供科学依据。方法收集2010至2017年广州市手足口病每月发病数和气象资料(平均气温、总和降雨量、相对湿度),划分训练数据和验证数据,基于自回归求和移动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)建立多元时间序列回归预测模型(SARIMA with external regressors,SARIMAX)。结果广州市年平均发病人数为61795例,月平均发病人数为5150例。发病数时间序列具有明显的季节性特征,最终建立模型为SARIMA(0,1,0)(1,1,1)12纳入相对湿度滞后1期变量模型,该模型较基础SARIMA(0,1,0)(1,1,1)12模型AIC值降低16.52%,拟合过程均方根误差(root mean square error,RMSE)降低11.13%,预测过程RMSE降低40.68%。结论 SARIMAX模型可提高手足口病流行预测的精确度,相对湿度是广州地区手足口病流行的重要预测因素。 展开更多
关键词 手足口病 时间序列分析 SARIMAX 预测
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公共安全事件衍生舆情形成与演化研究——基于话题与时间序列分析 认领
15
作者 安璐 代园园 周亦文 《公安学研究》 2020年第1期14-31,123共19页
基于话题与时间序列分析揭示公共安全事件衍生舆情的形成和演化规律,有助于政府部门预警、研判与治理衍生舆情。以与"长春长生疫苗事件"有关的微博数据为研究样本,通过构建话题发现模型,识别衍生舆情,利用ARIMA时间序列模型... 基于话题与时间序列分析揭示公共安全事件衍生舆情的形成和演化规律,有助于政府部门预警、研判与治理衍生舆情。以与"长春长生疫苗事件"有关的微博数据为研究样本,通过构建话题发现模型,识别衍生舆情,利用ARIMA时间序列模型来拟合和预测衍生舆情的形成与演化,可以发现:信息不对称现象使得公共安全事件常在蔓延期与衰退期产生衍生舆情,尤其是当原生舆情处理不当,或者是涉及弱势群体、政府官员等争议性话题时;衍生舆情与政府举措、实体遭遇等重要时间节点事件密切相关。因此,有关部门需加强各方沟通,恰当处理原生舆情及应对措施,尤其是在蔓延期与衰退期需提前预防衍生舆情爆发。 展开更多
关键词 公共安全 衍生舆情 话题 时间序列分析 长春长生疫苗事件 舆情演化
基于ARIMA模型的云南省GDP的时间序列分析及预测 认领
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作者 郑伟 张坤 关南星 《楚雄师范学院学报》 2020年第3期26-32,共7页
利用云南省1993-2017年生产总值的数据,运用序列图及自相关检验图对其进行平稳性检验,根据检验结果将非平稳的数据通过差分法将其平稳化,然后建立时间序列的ARIMA模型,并进行检验分析,最后根据模型结果对未来云南省近23年的地区GDP进行... 利用云南省1993-2017年生产总值的数据,运用序列图及自相关检验图对其进行平稳性检验,根据检验结果将非平稳的数据通过差分法将其平稳化,然后建立时间序列的ARIMA模型,并进行检验分析,最后根据模型结果对未来云南省近23年的地区GDP进行预测估计分析。结果表明,该模型能较好地预测云南省近23年的地区生产总值,且预测精度较高。 展开更多
关键词 地区GDP 统计检验 时间序列分析 ARIMA模型
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SARIMA模型预测分析儿童四肢骨折住院病例的应用价值 认领
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作者 王璐菲 聂伊婧 杨晓东 《中国循证医学杂志》 CSCD 北大核心 2020年第6期651-655,共5页
目的建立儿童四肢骨折住院病例的预测模型,并用其预测分析。方法回顾性收集2013年1月至2018年12月华西医院小儿外科收治的儿童四肢骨折住院患儿临床资料,进行时间序列特征分析,使用训练集建立季节性自回归移动平均(seasonal auto-regres... 目的建立儿童四肢骨折住院病例的预测模型,并用其预测分析。方法回顾性收集2013年1月至2018年12月华西医院小儿外科收治的儿童四肢骨折住院患儿临床资料,进行时间序列特征分析,使用训练集建立季节性自回归移动平均(seasonal auto-regressive integrated moving average models,SARIMA)模型,对预测集进行预测验证。结果共纳入4 451例患者,男性2 861例,女性1 590例,男女比1.8∶1,平均年龄为5.655岁,男、女之间的年龄分布差异有统计学意义(χ^2=44.363,P<0.001)。分月记录儿童四肢骨折住院例数,特征分析提示儿童四肢骨折住院病例数每年有两个高峰期,为4~6月、9~10月。使用2013年1月至2018年5月的训练集数据建立SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型(白噪声检验,P>0.05)对2018年6月至2018年11月的预测集数据进行短期预测,RMSE=8.110,MAPE=9.386,预测值与实际值的相对误差范围在1.61%~8.06%。结论与实际收治病例比较,采用SARIMA模型拟合效果较佳,短期预测准确度较高,可为科学预测儿童四肢骨折住院病例数提供可靠的数据支持。 展开更多
关键词 四肢骨折 时间序列分析 季节性自回归移动平均模型 预测
基于SBAS-InSAR对盐湖地区进行冻土形变监测 认领
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作者 黄淞波 常占强 +1 位作者 谢酬 田邦森 《地球科学前沿(汉斯)》 2020年第2期100-120,共21页
近些年来盐湖湖水面积迅速扩大,永久冻土稳定性遭到破坏,永久冻土的退化及周期性变化会破坏基础设施、寒区的生态水文环境以及引发地质灾害。本文基于开源ISCE平台对传统SBAS-InSAR方法作出改进,通过添加解缠误差校正和降噪来对盐湖区域... 近些年来盐湖湖水面积迅速扩大,永久冻土稳定性遭到破坏,永久冻土的退化及周期性变化会破坏基础设施、寒区的生态水文环境以及引发地质灾害。本文基于开源ISCE平台对传统SBAS-InSAR方法作出改进,通过添加解缠误差校正和降噪来对盐湖区域121景Sentinel-1影像进行分析,得到该地2014~2019年的形变时间序列,以此来对基础设施及潜在地质灾害进行分析。结果表明研究区域地表总体处于不断沉降的趋势,最大年均沉降量可达到?6.59 &#177;0.10 [cm/yr],累积最大沉降量已达到?31.81 cm,随季节发生“热熔冻胀”周期性形变,且存在形变延迟效应,青藏公路、铁路东北段形变强于西南段,山体存在多处堆积垮塌隐患点,最大年均堆积量可达到11.69 &#177;0.07 [cm/yr],累积最大堆积量已达到55.13 cm。 展开更多
关键词 形变监测 冻土 SBAS 时间序列分析 相位优化
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盐城市空气污染对呼吸系统日门诊量关系的时间序列分析 认领
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作者 赵有政 汤权 +2 位作者 沈进进 咸月 黄连成 《环境监控与预警》 2020年第3期43-47,共5页
根据盐城市2014-2018年逐日空气污染物监测数据细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)、臭氧(O3)、气象数据(日平均温度、日平均相对湿度)及市区某三甲综合医院呼吸系统日门诊资料,采用时间序列半参数广... 根据盐城市2014-2018年逐日空气污染物监测数据细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)、臭氧(O3)、气象数据(日平均温度、日平均相对湿度)及市区某三甲综合医院呼吸系统日门诊资料,采用时间序列半参数广义相加模型,以滞后天数最大效应值作为空气污染物对人群呼吸系统日门诊量影响的超额危险度,分析了盐城市空气污染物短期暴露对人群呼吸系统日门诊量的影响。结果表明,2014-2018年盐城市空气PM2.5、PM10、NO2、SO2和O3平均值分别为48.4,81.8,26.3,15.8和111.2 mg/m^3,其中PM2.5、PM10值高于《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准。污染物PM2.5、PM10、NO2、SO2和O3值每升高10 mg/m^3,呼吸系统日门诊量就增加0.52%,0.31%,3.54%,4.36%和0.03%,SO2效应最强。空气污染物的短期暴露影响呼吸系统日门诊量,且存在滞后效应,其中PM2.5、PM10、NO2、SO2影响较大。 展开更多
关键词 盐城 空气污染 呼吸系统疾病 时间序列分析 广义相加模型
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2017-2018年闽近地面臭氧污染对人群健康的影响 认领
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作者 林丽钦 黄艳艳 +8 位作者 钟文玲 蒋冬升 黄少芬 林修全 李玲玉 朱瑶 胡清华 陈婧瑜 吴明言 《福建医药杂志》 CAS 2020年第1期141-145,共5页
目的探讨闽近地面臭氧污染对人群健康的影响。方法选取2017—2018年福建50个代表性监测点,运用泊松广义相加模型时间序列方法分析O3暴露对闽人群各死因的健康风险及置信区间95%CI。结果2017—2018年近地面O3浓度升高(lag2)10μg/m^3研... 目的探讨闽近地面臭氧污染对人群健康的影响。方法选取2017—2018年福建50个代表性监测点,运用泊松广义相加模型时间序列方法分析O3暴露对闽人群各死因的健康风险及置信区间95%CI。结果2017—2018年近地面O3浓度升高(lag2)10μg/m^3研究区域人群非意外总死亡和心脑血管疾病死亡风险分别增加0.57%[95%CI(0.40%,0.74%)]和0.55%[95%CI(0.28%,0.83%)],调整PM10共存污染物的影响后分别降至0.47%[95%CI(0.28%,0.66%)]和0.35%[95%CI(0.04%,0.66%)],仍有统计学意义;全省冬季风险最高,但区域之间存在效应异质性(P=0.043和P=0.008),体现在沿海的效应明显,分别为0.87%[95%CI(0.32%,1.42%)]和1.23%[95%CI(0.18%,2.27%)],而山区则无统计学意义;全省秋季和夏季效应都无统计学意义。脑血管疾病和呼吸系统疾病死亡风险在调整PM10共存污染物的影响后都失去统计学意义。结论2017—2018年近地面O3暴露与福建人群非意外总死亡和心脑血管疾病死亡风险增加密切相关,沿海冬季O3浓度升高滞后2天效应显著。 展开更多
关键词 近地面臭氧 时间序列分析 非意外死亡 心脑血管疾病 脑血管疾病 呼吸系统疾病
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