基于机器学习的两个代表城市上呼吸道感染与气象要素关系及其发病风险预测研究          下载免费PDF全文

郑甲炜  王式功  尹立  吴千鹏  张祥健 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2023,17(4):160-168

选取华南地区深圳市、西南地区攀枝花市两个不同气候区的当地医院上呼吸道感染发病逐日就诊病例数据和同期气象数据，采用随机森林方法和RNN（Recurrent neural network）深度学习方法，通过对两地上呼吸道感染发病特征及其与气象条件关系进行细致研究，分别构建了两地上呼吸道感染发病风险预测模型。研究结果表明：(1)深圳市上呼吸道感染就诊人数峰值每年出现在6-8月期间，谷值出现在1-2月期间，呈现以热不舒适的效应为主；而攀枝花市上呼吸道感染就诊人数峰值则出现在每年11月到次年的1月期间，谷值出现在每年3-7月期间，呈现以冷不舒适效应为主。(2)逐日平均气温的变化对两地上呼吸道感染发病的影响最明显，当日平均气温高于25℃或者低于10℃时，两地上呼吸道感染发病风险明显上升。(3)日平均风速影响次之，它与日平均相对湿度和日平均气温一起，通过对气候舒适度产生影响，进而影响上人群上呼吸道感染发病情况。(4)在对上呼吸道感染与气象要素关联性分析及预测方法优选的基础上，基于RNN深度学习方法构建的两城市上呼吸道感染发病风险预测模型，可为当地相关疾病风险预测及防控提供重要科技支持。  相似文献   

基于随机森林的湖北雪密度预测模型及其在雪压分析中的应用          下载免费PDF全文

魏华兵  周月华  史瑞琴  温泉沛 《气象科技》2023,51(4):473-479

雪密度、雪压等积雪参数资料的缺乏是南方地区雪灾精细化防御研究的难点之一，通过历史地面积雪气象观测资料来反演测站及周边的雪密度，是对现有积雪监测资料的有益补充。本文利用湖北省76站的逐日气象观测资料，分析并选取了积雪期的积雪日数、积雪深度、气温、日照等8个影响雪密度的自变量因子，构建了雪密度的随机森林回归(RF)模型，并通过RF模型反演数据，分析了湖北省雪密度和雪压分布情况。结果表明：①雪密度RF模型预测的均方根误差为0.04 g/cm3左右，可以用于湖北省雪密度资料反演。②湖北省平均雪密度在0.14～0.20 g/cm3之间，从中部以0.17 g/cm3为〖JP2〗界分为东西两个区，东部区雪密度较大。③湖北省近60年来最大雪压值在1.3～6.7 g/cm2之间，不同重现期最大雪压分布存在鄂西北和鄂东两个高值区，且鄂东区的中北部基本雪压值更大。〖JP〗  相似文献   

羊栖菜养殖品系DNA指纹图谱的研究          下载免费PDF全文

吕慧  姚建亭  刘福利  王秀良  李生尧  段德麟 《海洋科学》2009,33(12):30-33

对羊栖菜(Hizikia fusiformis (Harv) Okamura)养殖中常见的3个品系进行了DNA指纹分析及遗传变异的研究,构建了其遗传指纹图谱,分析了不同种群的遗传关系,为羊栖菜的种质鉴定及选育提供了理论依据.运用RAPD分子标记技术,对5个羊栖菜的种群中共125个个体进行了分析,从300个引物中筛选出12条随机扩增引物共扩增135个位点,多态位点比率为84.4%.从中选择了4个多态性位点,构建了DNA指纹图谱.相关结果对羊栖菜遗传选育和种质鉴定等有参考价值.  相似文献