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Asian Pacific Journal of Tropical Biomedicine 2016年第1期6卷 80-83页

作者： Farhad Shahsavar Ali Mohammad Varzi Alireza Azargoon Department of Immunology Lorestan University of Medical Sciences Department of Internal Medicine Lorestan University of Medical Sciences

Objective:To investigate whether tumor necrosis factor-α(TNFα)-238G/A and-308G/A polymorphisms are associated with susceptibility to pulmonary tuberculosis(TB) in the lur ethnic population of ***:TNF polymorphisms genotyping was performed by polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism method in 100 pulmonary TB patients and 100 healthy controls from the lur ***:The allelic and genotypic frequencies of TNFα-238G/A polymorphism were not significantly different between the pulmonary TB patients and the healthy ***,the TNFα-308G/A polymorphism showed a significantly higher frequency of genotype GG in TB subjects compared to healthy controls(94% in the patients vs.62% in the controls,P = 0.0001,odds ratio = 0.104,confidence interval = 0.028-0.382).Moreover,in the TNFα-308G/A polymorphism,a significantly higher frequency of G allele was measured in the patient group compared with the control group(97%in the patient group vs.81% in the control group,P=0.0001,odds ratio = 0.132,confidence interval = 0.038-0.462).Conclusions:Our findings suggest that TNFα-308G/A polymorphism may increase the susceptibility to pulmonary TB in the lur population of *** TNFα polymorphisms and susceptibility to pulmonary TB,we suggest that more studies with larger sample size are needed in the *** our understanding of susceptibility risk factors may help to improve current preventive measures and treatment for TB.

关键词： TNFα polymorphism Tuberculosis Pulmonary Tuberculosis lur population Iran

基于lur模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响——以长株潭城市群为例

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长江流域资源与环境 2019年第9期28卷 2251-2261页

作者：杨婉莹刘艳芳刘耀林安子豪银超慧武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室湖北武汉430079 武汉大学地理空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079 交通研究院利兹大学利兹LS29JT

随着城市化进程的加快,空气污染问题已成为中国最主要城市问题之一,严重影响公众健康。当前微观尺度下空气监测点周围景观格局对PM2.5浓度影响的研究较少,以长株潭城市群为例,选取地形、污染源、人口、道路交通、土地利用与城市景观格局... 详细信息

随着城市化进程的加快,空气污染问题已成为中国最主要城市问题之一,严重影响公众健康。当前微观尺度下空气监测点周围景观格局对PM2.5浓度影响的研究较少,以长株潭城市群为例,选取地形、污染源、人口、道路交通、土地利用与城市景观格局6大类预测变量,其中城市景观格局选取边缘密度、连续度、形状指数、斑块平均面积、蔓延度、均匀度指数7个景观指数,运用逐步线性回归模型,探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响。研究结果显示:(1)所选取的土地景观格局指数可以解释研究区PM2.5浓度的73.2%的变异,模型拟合较好;(2)影响PM2.5浓度的土地利用类型包括建设用地、林地、草地与水体。微观尺度下城市各类型景观格局中连续度和形状指数对PM2.5影响显著,建设用地连续度越高,分布越集聚,PM2.5浓度越高;水体形状指数越小,形状越简单规则,越易降低PM2.5浓度;(3)城市整体景观格局中,景观聚集程度与景观多样性等因素对PM2.5浓度产生重要影响。减少景观内各类型斑块的离散分布,使各景观类型均匀分布于整体景观内,有助于降低PM2.5浓度。研究结果可为未来大气防治与城市规划提供参考依据。

关键词： PM2.5 景观格局土地利用 lur 长株潭城市群

运用多因子lur模型的长沙市PM_(2.5)空间预测模拟

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安全与环境学报 2023年第1期23卷 222-229页

作者：万大娟赵敏王俊钦王开心王长梅湖南师范大学资源与环境科学学院长沙410081 中国环境科学研究院北京100012

利用长沙市中心城区2015—2019年PM_(2.5)质量浓度监测数据,结合SPSS多元线性逐步回归功能和Arc GIS空间分析功能,构建土地利用回归(Land Use Regression,lur)模型模拟长沙市2020年PM_(2.5)质量浓度空间分布。各季节的lur模型拟合效果... 详细信息

利用长沙市中心城区2015—2019年PM_(2.5)质量浓度监测数据,结合SPSS多元线性逐步回归功能和Arc GIS空间分析功能,构建土地利用回归(Land Use Regression,lur)模型模拟长沙市2020年PM_(2.5)质量浓度空间分布。各季节的lur模型拟合效果均较理想,模型的自变量可解释70%以上的PM_(2.5)质量浓度变化;在构建土地利用回归模型中,研究区内的耕草地和气温对PM_(2.5)质量浓度影响最大,餐饮和道路次之;利用构建的lur模型对研究区PM_(2.5)质量浓度进行2020年空间尺度的预测模拟,在空间上整体则呈现出由城中心区域向四周逐渐降低的态势。

关键词：环境学 lur 长沙市 PM_(2.5) 预测模拟

基于lur模型的大气PM2.5浓度分布模拟与人口暴露研究——以湖北省为例

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华中师范大学学报（自然科学版） 2019年第3期53卷 451-458页

作者：宋万营杨振王平平丁启燕李星明华中师范大学城市与环境科学学院武汉430079 华中师范大学可持续发展研究中心.武汉430079 湖北省发展和改革委员会/华中师范大学武汉城市圈研究院武汉430079

大气细颗粒物是严重危害人体健康的主要污染物之一.该文以湖北省为例,采用lur(土地利用回归)模型对各监测站点的PM-浓度进行空间化模拟,并考察污染暴露强度的空间分异特征,为PM2.5污染分区防控提供参考依据.结果表明:1)湖北省各站点PMz,... 详细信息

大气细颗粒物是严重危害人体健康的主要污染物之一.该文以湖北省为例,采用lur(土地利用回归)模型对各监测站点的PM-浓度进行空间化模拟,并考察污染暴露强度的空间分异特征,为PM2.5污染分区防控提供参考依据.结果表明:1)湖北省各站点PMz,5浓度差异较大,平均浓度高于环境空气质量二级标准,浓度大小受到站点风速、气温、海拔与3km缓冲区内绿地面积等因子的显著影响.风速升高会加重污染,后3个因子增加则有利于降低污染.2)基于lur模型的空间化结果显示,PM,.5浓度在省域尺度上呈现出明显的“中部髙、东部低、西部最低”的梯度差序特征,其中武汉城市圈、江汉平原与襄阳部分地区污染较重,鄂西地区普遍较低.3)构建顾及人口分布疏密的PM2.5暴露强度指数,发现PM?“暴露强度与人口密度大小存在校高的空间相关性.全省超过90%的人口和面积处于中等及以下暴露强度,总体健康风险较低.暴露高值区相对分散,主要集中在以武汉城市圈为核心的中东部地区.

关键词： PM2.5 lur 分布模拟人口暴露湖北省

基于lur模型探讨重庆市主城区孕期大气污染物暴露与不良妊娠结局的关系

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基于LUR模型探讨重庆市主城区孕期大气污染物暴露与不良妊娠结局...

作者：况桃重庆医科大学

学位级别：硕士

目的(1)建立重庆市细颗粒物(particulate matter with an aerodynamic diameter≤2.5 um,PM)、二氧化氮(nitrogen dioxide,NO)浓度预测的土地利用回归(land use regression,lur)模型,用于孕妇的个体暴露估计。(2)分析妊娠早期、中期、晚期及整个孕期PM、NO暴露与早产、妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)、巨大儿、小于胎龄儿(small for gestational age,SGA)等4种不良妊娠结局的关系。方法(1)基于2015年重庆市主城区16个常规空气质量监测点的PM和NO监测数据以及这些监测点周围的土地利用、道路、人口、高程、植被覆盖等地理信息数据,用多元逐步回归构建PM和NO的lur模型,并用留一法交叉验证(leave-one-out cross validation,LOOCV)对模型进行验证。(2)利用已构建的PM和NO的lur模型,根据孕妇的家庭住址和时间调整因子对每个孕妇妊娠早期、中期、晚期及整个孕期的暴露水平进行估计,采用Logistic回归分别探讨两种污染物在各妊娠期暴露与不良妊娠结局的关系,采用双污染物模型探讨PM和NO两种污染物共暴露的潜在混杂,分层分析探讨污染物暴露与不良妊娠结局间的关联是否存在性别差异。结果(1)在PM的lur模型中纳入了PSTTM＿500m和Rural＿5000m两个变量,变量系数分别为0.75×10和-0.49×10,在NO的lur模型纳入了PSTTM＿500m和NDVI＿5000m两个变量,变量系数分别为0.18×10和-0.38×10,所有模型变量的方差膨胀因子(variance inflation factor,VIF)均小于3。PM和NO lur模型的调整R分别为0.75、0.67,LOOCV R分别为0.59、0.57,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为1.71、5.33。(2)Logistic回归分析显示,在调整相关混杂因素后,妊娠中期PM暴露每增加一个四分位数间距(interquartile range,IQR)水平,SGA的发生风险上升39%(比值比(odds ratio,OR)=1.39(1.03,1.87))。妊娠晚期NO暴露每增加一个IQR水平,SGA的发生风险上升42%(OR=1.42(1.06,1.95))。此外,我们按照各个妊娠时期的暴露水平将孕妇四等分组,以最低暴露组为参考,分析最高暴露组与SGA关联,结果与暴露变量为连续性变量时的分析结果一致:同样显示妊娠中期PM暴露、妊娠晚期NO暴露会增加SGA的发生风险。双污染物模型也显示类似的结果。性别分层分析结果显示,只在男性胎儿亚组发现暴露与SGA有统计学关联,以最低暴露组为参考,妊娠中期PM最高暴露组、妊娠晚期NO最高暴露组发生SGA的风险显著增加。研究没有发现孕期PM、NO暴露与早产、GDM、巨大儿这3个不良妊娠结局有统计学关联。结论(1)本研究构建的lur模型具有较好的预测能力,能够用于污染物的个体暴露估计,可以为后期重庆市PM、NO暴露与健康结局关联的流行病学研究提供很好的支持。(2)孕期PM暴露、NO暴露与早产、巨大儿和GDM这三种不良妊娠结局的发生无统计学关联,但妊娠中期PM、妊娠晚期NO的暴露与SGA的发生风险增加有关。胎儿性别是影响孕期空气污染物暴露与SGA关联的重要因素,男性胎儿易感。

关键词：空气污染 lur 孕期暴露不良妊娠结局

基于lur模型的粤港澳大湾区PM2.5浓度空间分布模拟与分析

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基于LUR模型的粤港澳大湾区PM2.5浓度空间分布模拟与分析

作者：陈玲玲广州大学

学位级别：硕士

PM2.5指的是悬浮在空气中的固体颗粒,其空气动力学直径小于或等于2.5μm,容易吸附大量有毒化合物,经由呼吸道进入人体并滞留于支气管与肺泡中,从而危害到人体的健康。大量流行病学研究表明,长期暴露于PM2.5污染的环境中,会促使呼吸与心... 详细信息

PM2.5指的是悬浮在空气中的固体颗粒,其空气动力学直径小于或等于2.5μm,容易吸附大量有毒化合物,经由呼吸道进入人体并滞留于支气管与肺泡中,从而危害到人体的健康。大量流行病学研究表明,长期暴露于PM2.5污染的环境中,会促使呼吸与心血管疾病发病率与死亡率的升高。在2017年里,PM2.5污染导致全球近300万人过早死,其中超过一半的人数来自中国与印度。粤港澳大湾区是我国经济最发达、最具潜力和活力的地区,经济总量大且经济增速快。由2017年的统计数据表明,粤港澳大湾区的GDP达到10万亿元,已超过旧金山湾区(6万亿元),紧随纽约湾区(11.2万亿元),成为经济体量上全球第二的大湾区。然而,在生态环境方面与其它大湾区相比,粤港澳大湾区存在有一定的差距,仍面临着巨大的挑战;在空气质量方面,粤港澳大湾区的PM2.5年均浓度是另外三个大湾区的两倍以上。然而单独的地基监测站点对于PM2.5的监测来说,其测量数据只能代表该监测点PM2.5的情况。这是远远不够的,更重要、更有效和更实际的,是要及时了解整个区域范围内PM2.5的空间分布状况。本文以粤港澳大湾区作为研究区域,分别收集2014年6月至2019年5月这五年内9大城市PM2.5逐小时空气监测站点数据,以及香港与澳门两个特别行政区PM2.5逐月空气监测站点数据,对粤港澳大湾区这五年内PM2.5浓度时空分布规律进行分析。主要包括对各站点PM2.5浓度进行探索性数据分析,对大湾区不同季节与年均PM2.5浓度的影响因素进行研究,建立lur回归模型来揭示粤港澳大湾区不同时段PM2.5浓度的空间分布规律。得出以下结论:1)粤港澳大湾区PM2.5浓度的具有明显的时间规律:在2015-2018年间四个自然年内PM2.5浓度日均值均呈现一致的开口向上的抛物线形状;冬季浓度是四个季度中最高的季度,最低的为夏季,各季节浓度递减顺序依次为:冬季>秋季>春季>夏季;综合来看,粤港澳大湾区五年的PM2.5浓度有所下降,污染治理工作有一定的成效。2)lur模型结果可靠:构建的5个lur模型解释度较高,均能够解释79%以上的PM2.5浓度变化;LOOCV与10-fold验证模型的均方根误差(RMSE)值在1.87至2.90之间,二者结果均表明真实值与拟合值间差异不大,建立的五个lur模型结果可靠;5个模型均通过残差正态性与随机性检验,说明模型的有效性与准确性均较高。3)粤港澳大湾区PM2.5浓度呈明显的空间分布特征:不同季节的PM2.5浓度空间分布差异较大,受污染程度高的集中区因季节而异,其中夏季受PM2.5污染较小,整个大湾区均在国家年均二级指标内,冬季则相反,大湾区冬季是一年中受PM2.5污染程度最高的季节,超3/4的区域未达到年均二级指标;除冬季外其他时段模拟分布图均表现出沿海城市污染程度低于内陆城市的分布规律。

关键词： PM2.5 lur 探索性数据分析粤港澳大湾区

基于改进lur模型的PM2.5时空分布与土地利用关系的研究

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基于改进LUR模型的PM2.5时空分布与土地利用关系的研究

作者：于梦婷大连理工大学

学位级别：硕士

随着工业化、城市化的发展,空气污染问题逐渐严重,其中PM细颗粒物是大气致病物的主要来源。只有掌握精确的PM污染物时空分布数据,才可深入了解其对人类健康的危害。但众多方法由于成本过高、人员操作复杂等无法满足需求,因此土地利用回... 详细信息

随着工业化、城市化的发展,空气污染问题逐渐严重,其中PM细颗粒物是大气致病物的主要来源。只有掌握精确的PM污染物时空分布数据,才可深入了解其对人类健康的危害。但众多方法由于成本过高、人员操作复杂等无法满足需求,因此土地利用回归(Land Use Regression,lur)模型被广泛用于大气污染物的时空分布研究。然而该方法仍存在两方面的不足:其一,忽视各相关因素之间的非线性关系,导致模型模拟精确度较低,使得预测污染物分布与实际分布不符;其二,缺乏土地利用/转换数据和PM二者空间相关性的研究,无法确定对PM值产生最大影响的土地利用/转换类型,从而导致城市存在不合理的土地规划现象。鉴于此,本文开展基于lur模型分析PM时空分布及和土地利用相关性的研究,并提出了利用机器学习算法提高模型精确度以及采用GIS空间分析手段研究PM和土地数据相关性的方法,研究内容及结果如下:(1)基于机器学习算法改进lur模型。以2015～2019年辽宁省77个站点的PM数据为因变量,选取土地利用、气象、人口、道路数据为自变量,采用双变量相关性方法和合成少数类过采样技术(SMOTE)进行数据的筛选和不平衡预处理,构建并比较四种模型:lur、lur-RF(随机森林)、lur-GBDT(梯度提升树)、lur-XGBoost(极限梯度提升),得出lur-XGBoost模型预测效果最佳,R较lur模型提升34.4%,lur-RF模型次之,传统lur模型最差;(2)基于改进lur模型探究PM时空特征。利用改进lur模型结合克里金插值法实现PM数据的空间化,探究辽宁省不同时间、空间分区下的PM分布规律,并采用全局/局部自相关性方法对PM集聚分布特征进行提取和分析。研究结果表明:辽宁省PM分布呈现“北高南低”“西高东低”的格局,全局自相关差异逐年强化,局部自相关存在集聚现象,其大小关系为:L-L>H-H>L-H>H-L(H-高值,L-低值);(3)面向PM时空分布特征和土地利用相关性的研究。结合改进lur模型的时空分布结果和土地利用数据图,采用空间分析法和相关系数法定量定性分析PM和土地之间的相互关系,研究结果表明:耕地与PM呈显著正相关,即PM浓度随耕地面积的扩大而增大;林地、草地和PM呈显著负相关系,即PM浓度随林地、草地面积的扩大而减小;水体与PM由于研究区域的特殊性而产生差异,并且不同土地类型之间的转换对PM的浓度有一定的影响,其中耕地、林地向居民及建设用地转换、林地向耕地转换与PM升高的相关性最强。

关键词： lur 机器学习时空分布土地利用

lur模型研究城市空气污染的文献可视化分析

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LUR模型研究城市空气污染的文献可视化分析

n维lur型直接控制系统在主要情况下绝对稳定的充要条件

中国环境科学学会2021年科学技术年会——环境工程技术创新与应用分会场

作者：宛杨袁磊深圳大学建筑与城市规划学院深圳市建筑环境优化设计研究重点实验室

在"城市空气污染"这一研究体系下,利用土地利用回归(land use regression,lur)模型预测个体水平的污染物暴露量具有重要的现实意义。为阐明lur模型在研究城市空气污染问题时的科学内涵,追踪该方向的研究热点和发展趋势,利用CiteSpace软... 详细信息

在"城市空气污染"这一研究体系下,利用土地利用回归(land use regression,lur)模型预测个体水平的污染物暴露量具有重要的现实意义。为阐明lur模型在研究城市空气污染问题时的科学内涵,追踪该方向的研究热点和发展趋势,利用CiteSpace软件对2008年至今在SCI科学引文索引数据库中搜索到的1474篇相关文献进行数理统计和可视化分析。研究表明:1)lur模型仍是预测城市空污染物浓度的热门统计学方法,2018年后我国已成为lur模型应用的核心地区之一。2)lur模型能在长时间段内对交通相关的污染物浓度做出有效预测;lur模型预测的污染物浓度能辅助流行病学的追踪调查。3)现阶段,与遥感卫星数据结合是lur模型研究的热点;在未来,与其他算法间的对比研究和对城市空间形态类因素的考虑是其发展方向。

关键词：土地利用回归模型城市空气污染 CiteSpcae 可视化分析 lur

来源： cnki会议评论

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数学物理学报 1985年第3期 329-336页

作者：廖晓昕华中师范学院数学系武汉

在本文中我们将n维luré型直接控制系统变换成为变量分离的非线性系统,引进部分变元绝对稳定的新概念,得到n维luré型直接控制系统在主要情况(A稳定)下绝对稳定的充要条件,同时,给出了一些充分条件。

关键词： lur 主要情况系统变换非线性系统非奇异线性变换平凡解变元控制系统矩阵方程角域

基于GIS和lur模型的西安市PM_(2.5)浓度空间分布模拟研究

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环境科学与管理 2017年第2期42卷 57-60页

作者：贺佳贺亮张涛霍培书刘拓张丹宁西安工程大学环境与化学工程学院陕西西安710048 西安市环境监测站陕西西安710054 东北师范大学植被生态科学教育部重点实验室吉林长春130024 中建水务环保有限公司北京100193

基于地理信息系统GIS和土地利用回归lur模型,模拟西安市PM_(2.5)浓度空间动态分布,结果表明:与PM_(2.5)浓度相关性最高的分别为缓冲区为2 km的水域面积、人口密度和距离水域距离,R2分别为0.501,0.393和0.280;与PM_(2.5)浓度相关性最低... 详细信息

基于地理信息系统GIS和土地利用回归lur模型,模拟西安市PM_(2.5)浓度空间动态分布,结果表明:与PM_(2.5)浓度相关性最高的分别为缓冲区为2 km的水域面积、人口密度和距离水域距离,R2分别为0.501,0.393和0.280;与PM_(2.5)浓度相关性最低的分别为缓冲区为4 km的水域面积、未利用地面积和耕地面积,R^2分别为0.039、0.021和0.017。未考虑风速建立的lur模型多元回归的相关系数为0.856,R2为0.733,考虑风速的相关系数为0.892,R^2为0.796,表明风速对于污染物的分布影响较大,lur模型模拟效果较好。模拟的PM_(2.5)年均浓度高风险区分布于中部,中风险区分布于中西部,低风险区分布于东南部和西部。

关键词： GIS lur PM2.5 插值分析空间分布