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101.
空间显式传染病传播模型由于能够较好地模拟城市内部的传染病传播过程,在城市疫情防控中得到了广泛应用。但现有的空间显式模型大多按照人口随机流动模式来模拟城市人口流动行为,未考虑城市中以通勤为主的人口流动模式。本文以长沙市的2014年第1~49周手足口病传播过程为例,将4、8、24邻域扩散以及重力模型、辐射模型共5种不同的人口流动模式与周期SEIR动力学模型结合建立起五种传染病传播模型,并通过比较模型时间和空间精度来明确不同人口流动模式应用在城市内传染病时空传播模拟中的各自优势和适用范围。实验结果表明:每种人口流动模式在城市内传染病时空传播模拟中都有其使用前提和适用范围。基于24邻域扩散的传播模型对手足口病病例数拟合精度最高(RMSEspatial_ts=0.58,RMSEspatial_st=0.95),基于重力模型的传播模型对城市内部传染病时空传播模拟中的传播趋势的模拟精度最高(rspatial_ts=0.46,rspatial_st=0.39),且对长沙市人口相对稠密区域(格网常住人口数大于第三四分... 相似文献
102.
103.
采用CRA、邻域TS评分、FSS等多种空间检验方法,对多个不同尺度业务数值模式在“21·7”河南极端暴雨过程中的预报性能进行了综合检验评估,并从低空急流、水汽辐合和热力条件等方面对模式偏差原因进行诊断分析。结果表明:1)在24 h大暴雨降水位置预报偏差上,WARMS预报性能最优,GRAPES_3 km次优;大暴雨降水预报范围与实况相当时,RMAPS降水强度预报较实况明显偏强,且落区较实况出现持续偏西的特征;2) GRAPES_3 km和WARMS预报3 h累积降水的位置偏差更多表现在经向方向上,且离散度较大,但在更临近预报时效经向偏差明显减小,而纬向偏差则随预报时效变化较小;RMAPS的位置偏差主要表现在纬向方向上,19—21日分别有86.7%、91.3%、72.7%的降水个体预报偏西;3) WARMS对低空急流和水汽辐合预报偏弱导致其对19—20日降水强度估计不足,EC和RMAPS对19—20日低空急流预报明显偏西是导致降水落区位置存在偏差的主要原因;MESO对20日急流和水汽辐合发生时间及位置预报较好,但明显偏弱的热力条件导致其缺乏对极端强降水的预报能力;4)21日,MESO和RMAPS预报低空急流过多的偏东分量导致其在太行山陡峭地形处预报了偏强的地形增幅降水;EC和WARMS预报低空急流风向更接近实况,但对低层水汽辐合强度和时间的预报偏差导致预报降水个体出现了较明显的经向位置偏差。 相似文献
104.
选取2017—2018年6—9月辽宁省不同降水性质, 具有2种不同特征的20次天气过程个例, 应用模糊检验邻域法中的分数技巧评分(Fraction Skill Score, FSS), 评估华东模式、华北模式、GRAPES_3km模式和睿图东北模式对辽宁省中小尺度系统的预报能力。结果表明: 区域性降水过程和局地性降水过程雷达回波强度越小, 邻域半径越大, 高分辨率模式预报技巧越高。当雷达回波大于30 dBz时, 各高分辨率模式对局地性降水的雷达回波预报FSS评分均较高。当邻域半径为3 km时, 区域性降水过程中, 华北模式预报技巧在各级别雷达回波预报中均高于其他模式, 最大FSS差值为0.031。局地性降水过程中, 华东模式预报效果较好, 最大FSS评分为0.127, 表明华东模式预报中小尺度对流系统能力更强。局地性降水过程, 睿图东北模式在08—23时预报时次中, “中间”时次的预报效果优于“两头”时次的预报, 两个时次最大FSS差值为0.121。 相似文献
105.
使用甲壳胺人工皮复盖Ⅱ°烧伤新鲜创面,深Ⅱ°及Ⅲ°削切痂创面,供皮区创面共20例、25个创面,发现有减少创面渗出,减少疼痛,减少换药次数,节省敷料,防止加深,比传统方法提前2~3d(天)治愈的优点. 相似文献
106.
高时间分辨率遥感影像在地表景观破碎区域易形成混合像元,难以发挥其高时间维度优势。现有方式多是基于线性光谱混合模型,借助邻域像元所构成的像元集合组成线性方程组,求出组分光谱值的最小二乘解,提高其空间分辨率。然而,现有方法依赖窗口形式来构建邻域像元集合,在某些区域易造成方程组无解的欠定问题。本文在分析其问题原因的基础上,引入阿基米德螺线代替传统的矩形窗口,对邻域各像元依次遍历,构建空间邻近、组分相近的邻域像元集合来解决该问题。在GlobeLand 30数据上的试验表明,螺线型构建方法对5种混合尺度上多种类型地物均具有稳定的精度,与传统窗口构建方法相比,可从构建邻域像元集合方面将总体理论精度提高2%,分解结果精度提高近1个数量级。 相似文献
107.
时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段,目前传统聚类算法存在着大规模分布数据难以处理,海量数据处理时间较长,确定参数困难,聚类质量较差等缺陷。因此,提出一种分布式增量聚类流程DICP,利用广域网分布增量聚类方法,避免大量数据的传输拷贝,有效提升聚类运算效率。对于DICP流程中的时空数据聚类算法本身,研究了一种大数据环境下的IMSTDCA时空数据聚类算法,借助密度聚类的思想,通过时空数据的聚集趋势预分析、时空数据聚类算法,以及时空数据聚类结果评价3个步骤完成聚类分析,实现时空大数据的快速高效信息挖掘。 相似文献
108.
地理元胞自动机模型研究进展 总被引:6,自引:0,他引:6
元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)是一种基于微观个体的相互作用空间离散动态模型,其强大的计算功能、固有的平行计算能力、高度动态及空间概念等特征,使它在模拟空间复杂系统的时空动态演变研究具有较强的优势。文章回顾了元胞自动机的发展历程,阐述了CA在地理学中的主要应用领域和研究进展,在此基础上,以现实世界地理实体及现代城市扩张特征为视角,分析目前CA研究所面临的问题,并对其未来的研究趋势进行了初步探讨,认为以下3个方面将是未来CA研究的热点:① 利用不规则元胞及可控邻域的CA模型,对不同规则或不同邻域地理实体的模拟研究;② 采用三维元胞自动机对现代城市扩张进行立体化模拟,以克服二维CA模型的缺陷;③ 将矢量元胞自动机模型应用于地理实体的模拟研究,进一步提高模拟精度。 相似文献
109.
110.
随着中国城市化建设的快速推进,城市蔓延式增长和生态空间持续性萎缩成为普遍的现象,以地表硬化为主要特征的城市景观格局变化得到广泛关注,而景观扩张指数(Landscape Expansion Index, LEI)是测度这一现象的重要工具。但在新型城镇化背景下,由于大城市空间结构调整优化以及城市绿化率的提高,硬化地景观的收缩与消亡已成为城市景观演变的另一重要形式,因此亟需新的有效手段来刻画城市发展的新特征。在此背景下,本文在LEI指数的基础上,提出景观演化特征指数(Landscape Evolution Characteristic Index, LECI),尝试综合描述城镇化过程中硬化地景观斑块扩张与收缩的动态特征;并基于邻域特征计算的景观演化特征指数,包括景观演化模式识别指数(Landscape Evolution Pattern Index, LEPI)和景观演化规模指数(Landscape Evolution Area Index, LEAI),协同分析两个或多个时相景观格局演变过程中的斑块新生与消亡。本文将LECI指数应用于武汉都市发展区1990-2010年期间的城市硬化地景观演变过程中,与基于最小包围盒的景观扩张指数(LEI)对比分析,结果表明:①LEPI能准确识别不同规模和形状斑块的空间扩张模式,LEAI能够较好反映斑块扩张强度并表征景观扩张方向;②LEPI能有效识别城市景观演变中消亡斑块的湮灭模式,研究区内硬化地景观消亡现象明显加剧,可能与政府加强城市内部改造及绿化建设有关;③LECI指数变化分析发现,武汉都市发展区研究期内的城市景观扩张强度有所放缓,飞地式和边缘式空间增长构成斑块演变的主体,城市硬化地景观扩张模式在空间上呈现明显的梯度分异规律,随距主城区的远近呈现填充式/包围式、边缘式/邻接式到飞地式/孤立式的演替。 相似文献