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本文以东北、华北及川滇地区为例,系统研究了余震时空丛集对概率地震危险性分析的影响.采用基于传染型余震序列模型(ETAS)的蒙特卡罗模拟方法,模拟了包含余震和不包含余震的两套地震序列,然后以模拟地震目录为基础输入,采用基于空间光滑地震活动性模型的地震危险性分析方法计算了两套地震危险性结果——PGA(Peak Ground Acceleration,峰值加速度),通过分析比较这两套PGA的绝对差值和相对差值来研究余震时空丛集对概率地震危险性分析的影响.研究结果表明余震对50年超越概率10%地震危险性计算结果的影响均值为6%左右,最大可达10%,并且随着超越概率水平的提高,余震影响也越大.弱地震活动区余震对概率地震危险性分析的影响要高于强地震活动区.研究结果还进一步揭示两套PGA结果绝对差值的最大值约为15 cm·s~(-2),且出现在高PGA区,这意味着余震对概率地震危险性计算结果不会产生显著影响.因此在地震区划或一般性地震危险性分析中可考虑不用删除余震. 相似文献
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采用5种不同饵料投喂斑节对虾幼虾,研究各饵料对幼虾的体长、体重及成活率的影响,实验周期为20天;然后用投喂攻毒的方法分别感染WSSV,观察不同饵料对幼虾WSSV敏感性的影响。实验周期为12天。结果表明,投喂卤虫无节幼体组的幼虾,其体长、体重增长明显优于其它各组(P〈0.01),随后依次为贝肉组、鱼肉组、人工配合饲料组、虾片组。不同饵料对幼虾WSSV敏感性的影响也有差异:投喂感染WSSV后,卤虫组和鱼肉组成活率最高,明显高于贝肉组、人工配合饲料组和虾片组(P〈0.01)。PCR检测表明,感染后全部幼虾个体为病毒阳性。 相似文献
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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