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目的:探讨新生儿缺血缺氧性脑病MSCT表现,以提高对该病的认识及诊断水平。方法:对临床诊断为HIE患儿的脑部分别进行MSCT检查,并回顾性分析63例患儿的CT影像及临床资料。结果:CT分度,轻度33例,占52%;中度22例,占35%;重度8例,占13%。63例患儿脑部CT表现与年龄、治疗情况、检查时间相关。结论:MSCT能够准确诊断HIE的病变范围及其并发症,MSCT对判断脑损害、评估临床预后及制订治疗方案有重要价值。 相似文献
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引言2011年3月11日14时46分发生的东北地方太平洋近海地震,是日本观测史上记录到的最大(震级为M9.0)的海沟型特大地震。地震时,宫城县栗原市观测到的烈度为7度,而烈度为6度强的区域包括宫城县、福岛县、茨城县、枥木县的4县37个市町村。 相似文献
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塌岸灾害广泛分布于中国三峡库区。塌岸易发性评价对库区灾害防治具有重要意义。当前塌岸易发性评价的研究程度低,评价模型的适用性差,评价指标的选取依据不充分,并没有考虑波浪对库岸稳定性的影响。本研究以塌岸灾害广泛发育的三峡库区奉节段至云阳段为研究对象,考虑波浪和库岸形态对研究区塌岸发育的影响,提出江岸宽度、库岸形态、风速这三个指标,并基于研究区塌岸灾害发育和分布特征共选取8个影响因子,构建三峡库区塌岸灾害易发性评价指标体系;采用三种机器学习模型,实现三峡库区塌岸灾害易发性分区及检验、模型精度预测、评价结果的分区和实地验证。结果表明:(1)江岸宽度、岸坡形态和风速等影响因子权重靠前,对奉节段塌岸发育的贡献较大;(2)ANN模型、RF模型与SVM模型的较高-高易发区灾害点数量分别占总灾害点的53.1%、48.9%和39.3%。ANN模型与RF模型塌岸强度从低至高依次增大,分区结果较为合理,而SVM模型分区结果不太理想。(3)ANN模型、RF模型和SVM模型的AUC值分别为0.798、0.793、0.766,三种机器学习模型的预测精度较为可靠;(4)RF模型高易发性区域最符合实际地质条件,其易发性... 相似文献
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本文研究2018—2020年鄱阳湖水质及营养水平关键指标——叶绿素a、总磷、总氮浓度时空特征,采用分位值法与压力-响应关系法等研究氮磷基准和适宜的控制标准。结果表明,2018—2020年鄱阳湖水质以Ⅳ类为主,超标污染物为总磷和总氮。近3年鄱阳湖处于“中偏富”营养水平,叶绿素a浓度均值为7.6μg/L,总磷浓度均值为0.070 mg/L,总氮浓度均值为1.30 mg/L。所有水域在年内皆会出现富营养时段;年内各月份皆有水域处于富营养水平。总磷、总氮浓度枯水期高于丰水期;8月总磷浓度最低,8—9月总氮浓度最低。叶绿素a浓度较高的季节为秋季,尤以9月最高,9月全湖叶绿素a浓度均值和中位值分别为16和12μg/L,皆超中-富营养界限值10μg/L,原因在于9月“五河”退水与仍处汛期的长江干流顶托导致流速减缓。叶绿素a浓度较高的水域为入湖河流尾闾水域、浅水湖湾、碟形湖(如南湖村、金溪咀、南矶山、蚌湖等)。鄱阳湖平均N/P比为52,相对于藻类繁殖需求而言,氮、磷皆处于过量状态,总磷宜作为首要控制因子,总氮控制亦应考虑。鄱阳湖总磷基准范围为0.029~0.054 mg/L,总氮基准范围为0.50~0... 相似文献
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“十三五”时期,长江流域水环境质量改善明显,但湖泊水质和富营养化状况改善滞后.长江中游作为我国淡水湖泊集中分布区域之一,部分湖泊存在水环境质量恶化和富营养化加重问题.本文以长江中游区域国家开展监测的洪湖、斧头湖、梁子湖、大通湖、洞庭湖和鄱阳湖这6个典型湖泊为研究对象,科学评价其2016-2020年水质和富营养化时空变化特征及关键驱动因素,探讨其成因及治理对策.结果表明,“十三五”时期长江中游湖泊水质和富营养化程度存在较大差异,与2016年相比,2020年大通湖水质改善最为明显,梁子湖水质变差,总磷是影响长江中游湖泊水质类别的主要因子;洪湖富营养程度恶化最为严重,斧头湖次之,TLI(SD)对长江中游湖泊富营养化评价贡献最大.目前长江中游湖泊呈有机污染加重和叶绿素。浓度升高现象,洪湖、斧头湖和梁子湖主要与氮、磷营养盐浓度升高有关,而大通湖、洞庭湖和鄱阳湖受水文过程、流域纳污量和湖泊管理等非营养盐因素影响较大.总氮和总磷仍然是影响“十三五”时期长江中游湖泊水质和富营养化的最主要驱动力,且各湖泊总氮和总磷浓度变化均具有较强正相关性,建议开展河湖氮、磷标准衔接工作,提出河湖氮、磷标准限值或考核目... 相似文献
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城市化对我国大部分气象站地面气温观测记录都造成了额外的增温,即引起气温观测趋势的正向偏差,但先前研究表明北疆地区城市化可能引起国家站和城市站地面气温出现变凉趋势。为了深入了解这个问题,本文利用前期研究发展的气温参考站数据集和相关分析方法,对北疆地区基准、基本站网和4个代表性城镇站记录的地面气温序列趋势变化特征进行了比较分析,探讨了造成这一特殊现象的可能原因。分析表明证实,北疆地区城镇站和基准、基本站与全国其他地区的相比,其城市化影响表现为明显的气温负趋势,基准、基本站年平均城市化影响达到-0.05℃/10a,城市化贡献为-14.1%,春、夏和秋季城市化影响均为显著的负趋势,秋季最为明显,冬季城市化影响表现出不显著的正趋势;乌苏、石河子、克拉玛依和乌鲁木齐四个城镇站年平均城市化影响介于-0.07~-0.19℃/10a,城市化贡献率介于23.3~100%。本文分析结果有助于深入理解干燥区城市化对地面气温观测序列影响的特殊性及其可能原因,对于区域气候变化检测和归因以及干燥区城市化和绿洲化气候效应研究有一定借鉴意义。 相似文献