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基于GIS的安徽省合肥市痛风疾病入院时空风险评价及预测研究

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基于GIS的安徽省合肥市痛风疾病入院时空风险评价及预测研究

作者：余凌翔安徽医科大学

学位级别：硕士

目的:随着流行病学研究的不断发展,仅探究疾病与危险因素在空间或者时间维度上的关系已经逐渐无法满足研究的需要。本研究将地理信息系统（Geographical Information System,GIS）与分布非线性滞后模型（Distributed Lag Nonlinear Mode... 详细信息

目的:随着流行病学研究的不断发展,仅探究疾病与危险因素在空间或者时间维度上的关系已经逐渐无法满足研究的需要。本研究将地理信息系统（Geographical Information System,GIS）与分布非线性滞后模型（Distributed Lag Nonlinear Model,DLNM）相结合,探讨合肥市痛风疾病入院风险与空气污染物在空间和时间两个维度上的综合关系,旨在发现其中可能存在的隐藏联系,并期望在痛风疾病领域的建模和准确预测上提供一定的方向和参考。方法:本文此次共筛选出2015-2018年合肥市7所三甲医院的2893例入院病例信息,这些医院是目前合肥市痛风患者主要选择的就诊医院,包括安徽医科大学第一附属医院、合肥市第一人民医院、安徽省立医院、合肥市第二人民医院、安徽医科大学第二附属医院、合肥市第三人民医院和中国人民解放军第901医院,将收集到的入院数据按地区、性别和年龄进行分层。此外,污染物及气象数据分别来自于合肥市环境监测中心站和合肥市气象局,污染物数据包括2015-2018年合肥市每日可吸入颗粒物(PM,μg/m)、一氧化碳（CO,μg/m）、细颗粒物(PM,μg/m)、二氧化碳（NO,μg/m）、8小时最高浓度臭氧（O,μg/m）和二氧化硫（SO,μg/m）在空气中的浓度,气象数据包括2015-2018年合肥市每日24小时的单小时气温值和相对湿度（RH,%）,利用单小时气温值计算出每日的温度均数（Tmean,℃）,根据24小时内最高气温与最低气温的单小时差值计算出每日的气温日较差（DTR,℃）。本研究使用的空间分析模型包括自然间断分级法（Natural break classification,NBC）、逻辑型选项法（Logical Option Method,LOM）、莫兰指数（Moran’sⅠ）、Getis Gi统计量和克里金插值预测法（kriging）,在进行时序分析之前我们使用了结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM）分析,以确定后续时序分析的暴露因子,时序分析模型我们使用了DLNM。利用收集到的数据我们调整了各模型的参数,将合肥市痛风疾病入院风险地区分为高、中、低三类,发现不同性别和年龄的人群在不同地区污染物的暴露下所存在的差异。检验水准设置为双侧检验（p<0.05）。结果:2015-2018年合肥市各区县痛风疾病年平均入院率为:庐阳区246/（100万）、蜀山区127/（100万）、长丰县103/（100万）、瑶海区98/（100万）、包河区93/（100万）、肥东县83/（100万）、肥西县74/（100万）、庐江县9/（100万）、巢湖市9/（100万）。自然间断分级结果显示合肥市痛风疾病入院高风险地区为庐阳区和蜀山区,中风险地区为长丰县、瑶海区和包河区,低风险地区为肥东县、肥西县、庐江县和巢湖市,总体来说合肥市痛风疾病入院风险呈现由西向东逐步递减的趋势,在南北方向上呈现中部高,南北两部低的趋势。空间自相关分析结果显示,Moran’sⅠ的指数值为0.384,Z得分为3.196,表明合肥市痛风入院在空间上存在聚集情况,而Moran’sⅠ指数值大于0,这表明这种聚集情况为正空间自相关。高低聚集和冷热点聚集分析结果显示,合肥市的庐阳区、蜀山区、瑶海区和长丰县存在痛风疾病入院的“高-高”聚集现象,而庐阳区、蜀山区和长丰县是痛风疾病入院的热点地区（p<0.05）,Getis Gi的结果值为0.135,Z得分为2.777。Kriging插值预测结果显示,2015年合肥市痛风疾病入院由西北部地区向东南部地区逐渐扩散,到了2018年,相较于2016和2017年入院风险不仅有向东北和西南地区扩散增加的趋势,还向着合肥市中部地区逐渐扩散增加,2015-2018年Kriging插值的预估结果标准差均方根结果分别为0.9418、0.9852、0.9982和0.9737,表明预测结果稳定。在进行时序分析之前,我们对数据进行了SEM分析,结果显示O、Tmean、NO和PM对痛风入院风险有正向影响,而DTR、RH、PM、CO和SO对痛风入院风险有负向影响,其中NO与痛风入院的线性相关系数为0.29,总体来说污染物对痛风入院的线性相关性比气象因素要高。时序分析总体结果显示,高风险地区总体人群入院风险在较低水平PM和较高水平O暴露下会降低,中风险地区人群入院风险在较低和较高水平SO暴露下均会降低,低风险地区人群入院风险在较高水平PM暴露下会增加,在较低水平NO暴露下会降低。分层分析结果显示,超低水平PM暴露会降低高风险地区男性和年轻人的痛风入院风险,同时也会降低中风险地区女性的痛风入院风险;低水平PM暴露会降低中风险的去女性的入院风险;超高水平PM暴露会增加高风险地区年轻人的入院风

关键词：痛风入院时空分析评价预测

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云南气象灾害史料及评估咨询系统

基于APSIM模型的低纬高原蔗区甘蔗生产潜力

作者：余凌翔秦剑

来源：南通市图书馆图书评论

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农业工程学报 2023年第3期39卷 123-133页

作者：张跃彬毛钧李如丹刀静梅余凌翔王靖中国农业大学农学院北京100193 云南省农业科学院甘蔗研究所开远661699 中国农业大学资源与环境学院北京100193 云南省气候中心昆明650034

针对中国(云南)低纬高原蔗区甘蔗产业高质量发展受限于不同生态条件下的甘蔗生产潜力缺乏系统评估的问题,该研究基于低纬高原不同生态蔗区17个代表站点1981–2010年的气象资料,采用大田试验数据统计结合APSIM(agricultural production s... 详细信息

针对中国(云南)低纬高原蔗区甘蔗产业高质量发展受限于不同生态条件下的甘蔗生产潜力缺乏系统评估的问题,该研究基于低纬高原不同生态蔗区17个代表站点1981–2010年的气象资料,采用大田试验数据统计结合APSIM(agricultural production systems simulator)作物模型模拟的方法,分析了典型播期充分灌溉和雨养条件下甘蔗主栽品种的蔗茎产量和糖分差异,并对不同水平的甘蔗生产潜力进行了系统评估。结果表明,无论在灌溉模式还是雨养模式下,不同生态蔗区的甘蔗生产潜力和产量差均存在差异,特别是半湿润蔗区的灌溉模式与雨养模式之间产量差异显著(P<0.05),增产潜力大;典型春播种植模式下,湿润区的潜在产量为123.1~134.6 t/hm^(2),半湿润区的潜在产量为99.3~132.7 t/hm^(2),当前农户平均单产已达72.0 t/hm^(2),仍有25.2%~45.4%的蔗茎增产潜力,7.4%~11.1%的糖分增产潜力,以及25.5%~49.7%的蔗糖增产潜力。蔗区生态气候、播期水氮管理优化和良种推广是影响和提升甘蔗生产潜力的重要因素。在生态气候上,湿润蔗区降雨充足,灌溉模式与雨养模式之间的潜在产量差小,进行补充灌溉对蔗茎产量的增产效果不明显,还会降低蔗茎糖分,适合采用雨养模式为主,注重高产稳产的种植策略;半湿润蔗区降雨不足,灌溉模式与雨养模式之间的潜在产量差大,灌溉模式较雨养模式增产增糖效果明显,适合采用节水灌溉为主,注重高糖高效的种植策略。在播期和水氮优化上,春植蔗生育期长度适中(360 d),水氮需求适中(施氮120 kg/hm^(2),湿润区灌水656 mm,半湿润区灌水970 mm),远低于秋植蔗的生育期时间(480 d)和水氮需求(施氮240 kg/hm^(2),湿润区灌水964 mm,半湿润区灌水1342 mm),但仍可获得较高的产量(122~133 t/hm^(2)),因此,以春植蔗为主的播期和水氮优化种植模式在低纬高原蔗区被广泛接受,是促进甘蔗产业提质增效的有效措施。在良种推广上,云蔗05-51产量表现突出,在湿润蔗区和半湿润蔗区均可作为主推品种;桂柳05-136糖分表现突出,可作为湿润蔗区的主推品种。研究结果为低纬高原蔗区甘蔗产业可持续发展特别是节水抗旱栽培提供依据。

关键词：作物模型灌溉气候产量蔗糖分

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哀牢山区大叶茶种植的气候优势和类型分区

中国农业气象 2001年第1期22卷 47-50页

作者：王明余凌翔云南省农业气象中心昆明650034

分析了哀牢山区域大叶茶种植的气候资源优势 ,确定了降水、相对湿度、年雾日等大叶茶气候区划指标 ,划分了大叶茶在哀牢山区种植的不同类型区域。

关键词：哀牢山区大叶茶气候资源优势气候区划指标气候生态类型分区

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MODIS遥感监测滇池蓝藻水华分布

气象科技 2009年第5期37卷 618-620,I0006页

作者：鲁韦坤谢国清余凌翔杨树平云南省气候中心昆明650034 昆明市环境监测中心昆明650032

以中分辨率的MODIS数据作为遥感影像源,运用蓝藻水华在蓝波段、红波段和近红外波段的光谱特征,使用假彩色合成法(RGB:6-2-1)和归一化植被指数法对滇池的蓝藻水华进行遥感监测。通过星地同步试验,证明了该两种方法的正确性。其中假彩色... 详细信息

以中分辨率的MODIS数据作为遥感影像源,运用蓝藻水华在蓝波段、红波段和近红外波段的光谱特征,使用假彩色合成法(RGB:6-2-1)和归一化植被指数法对滇池的蓝藻水华进行遥感监测。通过星地同步试验,证明了该两种方法的正确性。其中假彩色合成法通过色彩差异表现蓝藻水华,具有视觉效果较好的优点,归一化植被指数法则以数值大小的方式区别水华浓度,该方法建立反演模型后可用于定量研究。

关键词：假彩色合成植被指数星地同步 MODIS 蓝藻水华

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云南省粘虫二代虫源探讨

昆虫知识 1997年第4期34卷 203-207页

作者：谢国清李元明余凌翔云南省农业气象中心昆明650034 云南省植保值检站

首先设定常年有一代粘虫发生的印度北部、云南省和我国江淮地区为云南省粘虫主害代（二代）的可能虫源地。然后，讨论各个可能虫源地一代粘虫发生量及迁出时期空中走廊气流方向和强度对云南省二代粘虫发生量的影响；分析云南二代粘虫迁... 详细信息

首先设定常年有一代粘虫发生的印度北部、云南省和我国江淮地区为云南省粘虫主害代（二代）的可能虫源地。然后，讨论各个可能虫源地一代粘虫发生量及迁出时期空中走廊气流方向和强度对云南省二代粘虫发生量的影响；分析云南二代粘虫迁入期与各个一代区成虫迁出期的对应关系。结果表明：云南二代粘虫虫源主要来自于江淮地区一代粘虫发生区；小部分来自于云南一代粘虫发生区，但其基数甚小，仅此成分不致造成对作物的危害；没有包含印度一代粘虫的成分。此结论在1994～1995年的异地测报应用中得到验证。

关键词：云南二代粘虫虫源

甘蔗叶片光合CO2响应参数分析及其品种间差异

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中国农业气象 2019年第10期40卷 637-646页

作者：刘杨杨李俊于强刘少春同小娟余凌翔中国科学院大学地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室北京100101 中国科学院水利部水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室杨凌712100 云南省农业科学院甘蔗研究所开远661600 北京林业大学林学院北京100083 云南省气候中心昆明650034

甘蔗光合作用的CO2响应是甘蔗生理生态研究的重要内容。作为C4植物的甘蔗具有较高的光合效率,是最重要的糖料作物。为比较不同模型拟合甘蔗CO2响应曲线的效果,分析不同品种甘蔗光合CO2响应特性,探究甘蔗光合CO2响应参数之间的关系,本文... 详细信息

甘蔗光合作用的CO2响应是甘蔗生理生态研究的重要内容。作为C4植物的甘蔗具有较高的光合效率,是最重要的糖料作物。为比较不同模型拟合甘蔗CO2响应曲线的效果,分析不同品种甘蔗光合CO2响应特性,探究甘蔗光合CO2响应参数之间的关系,本文使用LI-6400XT光合测定系统在云南开远进行了田间观测,用直角双曲线模型(RH)、非直角双曲线模型(NRH)、叶子飘(Ye)模型拟合6个品种甘蔗光合CO2响应曲线,并分析光合CO2响应参数。结果表明:RH和NRH模型拟合的最大光合速率(Amax)偏差较大,且无法得到CO2饱和点(CSP)。NRH模型拟合的初始羧化速率(η)与实测值最为接近,但得到的呼吸速率(Rp)和CO2补偿点(CCP)均为负。综合来看叶子飘模型模拟甘蔗叶片光合CO2响应的效果最佳。Ye模型得到的光合CO2响应参数中,η与Rp/CCP呈极显著正相关(P<0.01),Rp与η、CCP呈显著正相关(P<0.05),Rp、η与CSP呈显著负相关(P<0.05)。有的品种在低CO2浓度时表现高光合特性,伴随高呼吸消耗,同时在高浓度CO2时光合能力较弱,易达到CO2饱和点。Ye模型得到的6个品种甘蔗的Amax平均值为32.4±4.5μmol·m^-2·s^-1,η平均值为0.128±0.060,CSP平均值为1152±77μmol·m.^-2·s^-1,CCP平均值为8.5±5.5μmol·m^-2·s^-1。品种ROC22具有很低的Rp、CCP和最高的Amax,光合特性最好;除YZ99-91外其它5个品种甘蔗的CSP都较大,能适应大气中CO2浓度的升高。

关键词：甘蔗光合CO2响应叶子飘模型品种光合CO2参数

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玉溪市雷电灾害风险区划研究

中国农业资源与区划 2017年第11期38卷 159-164页

作者：朱涯鲁韦坤余凌翔朱勇胡雪琼云南省大气探测技术保障中心云南省气候中心

[目的]针对云南滇中烟区玉溪雷电频发、雷电灾害损失大、社会关注度较高的情况,开展玉溪雷电灾害风险区划研究。[方法]基于风险分析理论,从致灾因子危险性、孕灾环境风险、承灾体3方面入手,采用20102014年玉溪市闪电定位仪所获取的雷电... 详细信息

[目的]针对云南滇中烟区玉溪雷电频发、雷电灾害损失大、社会关注度较高的情况,开展玉溪雷电灾害风险区划研究。[方法]基于风险分析理论,从致灾因子危险性、孕灾环境风险、承灾体3方面入手,采用20102014年玉溪市闪电定位仪所获取的雷电资料、玉溪地理信息数据及社会经济等数据,综合考虑地闪密度和地闪强度、高程、地形起伏、土地利用情况、人口密度等因子,构建雷电综合风险指标,运用Arc GIS空间分析技术,得到玉溪市雷电灾害风险区划。[结果]玉溪雷电灾害高风险区主要位于澄江中南部、江川中部、玉溪中部、通海中部、华宁局部等区域;雷电灾害低风险区主要位于元江大部、新平中部、玉溪西部等区域。雷电灾害风险区划结果与玉溪雷电灾情一致,符合实际。[结论]玉溪各地雷电风险差异较大,文章的风险区划结果可以为有关部门减轻和防御雷电灾害、产业规划布局等提供科学的决策依据。

关键词：雷电灾害风险玉溪闪电定位仪区划

云南1971-2006年暖冬的时空变化分析

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云南1971-2006年暖冬的时空变化分析