浙江省新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情时空演化与影响因素分析

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情全球暴发,严重危害人们身体健康,阻碍经济快速发展。基于地理学视角对重点地域时空传播模式进行解析,有助于疫情防治。鉴于此,以浙江省为研究区,借助多源时空数据,综合运用文本分析、数理统计、空间回归分析等方法,解析确诊病例的社会人口学特征与疫情的时空演化过程,进而分析其影响因素。结果表明：（1）确诊病例年龄分布跨度较大,呈“中段大,两端小”的正态分布格局。（2）在时间上,疫情发展演化可分为初发期、暴发突增期、稳步下降期、内部稳定期、境外输入期5个时期;新增确诊病例通报时间与发病时间间隔集中于0~6 d,外地病例通报时间与发病时间间隔长于本地病例,且外地病例多发病于离开原住地当天;日发病人数性别构成比无明显差异,年龄构成比具有阶段性特征。（3）在空间上,确诊病例呈“东南-西北”走向,演变趋势呈“单一散发”向“多地群发”再至“重点输入”演变,具有“高-高”“高-低”集聚特征;确诊病例路径迁移呈现明显的核心-边缘结构,迁出地以武汉市为核心的首位流显著。（4）老龄人口比、人均GDP、第三产业占比、规模以上工业企业数、与武汉市的空间距离是影响疫情分布的主导因素。最后,提出了针对性的防控建议,指出了研究中的不足与未来努力的方向。     

传染病垂直传染的传播动力学分析：以COVID-19为例

为准确全面地分析新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的传播特性和传播动力学行为,揭示病毒传播的内在规律,本文基于其传播特性,利用传染病动力学建模理论,提出了一类考虑潜在垂直传染风险及潜伏者感染性的SEIR传播动力学模型,给出了在垂直传染风险和潜伏期传染性的影响下COVID-19的基本再生数表达式,推导出垂直传染率和基本再生数线性正相关,潜伏者的转变率对基本再生数的影响比垂直传染率要大。通过构造Lyapunov函数和构造迭代序列的方法,分析了模型的全局稳定性,为COVID-19的防控以及类似传染病的传播研究与防控提供一定的理论依据。     

1963~2013年金华市霾日气候特征及其气象影响因子分析

利用1963～2013年金华市气象观测资料及NCEP/NCAR 2.5°×2.5°格点资料对金华市霾日的气候特征及其气象影响因子进行了统计分析.结果表明：近51 a来金华市霾日数总体呈现上升趋势.2004年以后,空气污染日趋严重,霾日数显著上升,城市热岛效应和干岛效应、霾日持续时间也日趋显著;冬季霾日最多,秋季次之,夏季最少;日平均温度和温度日较差在5.1～15.0 ℃,是出现霾天气最为有利的温度条件; 2 m·s-1以下风速不利于大气污染物的扩散和传输, 弱风速、地面主导风为偏东风是利于霾形成和维持的风要素条件;日平均气压和日平均气温的变化值小于等于2的条件下易产生霾;日均相对湿度在80%以下时,随着相对湿度的增加,霾发生几率增加,反之则下降.     

疫情期间居住环境对城市居民焦虑情绪的影响

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）已演变为全球大流行疾病,疫情发生带来的不确定性不仅对公众的生命健康产生了威胁,而且令公众的负面心理状态——焦虑情绪不断加剧。居住环境是影响居民情绪的重要因素,根据“人—环境一致性理论”,人与环境是相互作用的,个人的认知受环境的影响。因此,以线上问卷调查的数据为基础,采用焦虑自评量表测度城市居民的焦虑情绪,通过二元Logistic回归方法,分析居住环境和人口学特征对焦虑情绪的影响。结果表明,在居住环境要素中,室内居住环境中的采光、通风和噪声状况,室外居住环境中的住区绿化状况、疫情宣传和管理状况以及安全设施状况对城市居民焦虑情绪有显著影响;在个人特征要素中,年龄、收入和独居状态对城市居民焦虑情绪产生显著影响。     

疫情期间居住环境对城市居民焦虑情绪的影响

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)已演变为全球大流行疾病,疫情发生带来的不确定性不仅对公众的生命健康产生了威胁,而且令公众的负面心理状态——焦虑情绪不断加剧。居住环境是影响居民情绪的重要因素,根据"人—环境一致性理论",人与环境是相互作用的,个人的认知受环境的影响。因此,以线上问卷调查的数据为基础,采用焦虑自评量表测度城市居民的焦虑情绪,通过二元Logistic回归方法,分析居住环境和人口学特征对焦虑情绪的影响。结果表明,在居住环境要素中,室内居住环境中的采光、通风和噪声状况,室外居住环境中的住区绿化状况、疫情宣传和管理状况以及安全设施状况对城市居民焦虑情绪有显著影响;在个人特征要素中,年龄、收入和独居状态对城市居民焦虑情绪产生显著影响。     

隔离措施对COVID-19疫情控制的模型分析

考虑新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的传播机制和隔离措施,将人群区分为Susceptible,Exposed,Infectious,Quarantine,Recovered,建立了带有隔离措施的SEIR模型,并计算了模型的基本再生数。政府采取的隔离防控手段,减少了人群间接触,使易感者的接触率降低,通过更改模型中的接触率参数模拟不同程度的防控手段下的疫情。研究结果表明,在采取严密防控措施下,潜伏期患者和传染期患者,这两种病毒携带者的人数峰值均显著减小,且疫情高峰期到来更早,说明隔离防控措施对防止疫情在更大范围的扩散起到了很好的遏制作用。     

基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测入境旅游人数——以上海市为例

为降低新冠病毒感染疫情大流行对旅游业的二次冲击，对疫情防控期间入境旅游市场的需求进行准确预测可为后期旅游业复苏提供科学依据。以上海市为研究区域，选取入境旅游人数、主要客源国、谷歌搜索指数、新增确诊病例数等数据，定量分析疫情前后入境旅游人数的空间变化特征及时间变化趋势，并用基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测疫情后的入境旅游人数。结果表明：(1)疫情发生前后，亚洲客源市场一直占据入境旅游市场的核心地位，且传统入境游客与非传统入境游客的比例约为9∶1;(2)入境旅游人数与谷歌搜索指数存在长期正相关及格兰杰因果关系，与确诊病例数无明显相关性；(3)通过对比模型评价指标发现，当ARIMA-LSTM模型的R²大于0.8时，拟合较好，预测误差较单一模型小，预测精度较单一模型高，适用于疫情前、中、后期的旅游人数恢复预测；(4)对2021—2024年入境旅游人数进行恢复预测，发现该期间入境旅游人数呈明显的U形曲线。自2022年12月疫情全面放开后，旅游业逐步恢复，预计入境旅游人数在2024年12月恢复至疫情前水平，即需1.5 a的恢复期。     

故乡河流量重建及分析

本文主要对新疆哈密地区故乡河用已获得的树木年轮年表资料与水文实测年径流资料重建其300年历史平均流量,通过谱分析、方差分析着重研究了树木年轮受哈密地区气候的影响以及气候与河流长期丰枯变化相对应的结果,并用周期叠加的方法对故乡河年平均流量进行了后三十年的长期水文预报。在水资源研究方面同最近的水资源研究成果作了进一步比较,对重建序列年径流统计参数进行了估算。     

基于加权平均樽海鞘群算法和BP神经网络的COVID-19预测

新型冠状病毒肺炎以其高传染性和高致病性成为全球关注的问题之一.有效预测COVID-19的累计确诊人数对COVID-19的防控具有重要价值.本文提出加权平均樽海鞘群算法(AVSSA),通过23个基准函数验证了AVSSA的有效性,进而利用AVSSA优化BP神经网络建立预测模型AVSSA-BP,实现COVID-19的预测.实...     

基于微博的COVID-19热点话题分析

新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的快速暴发引发了广泛的社会关注,给网络舆情分析带来了极大的挑战。针对这个问题,本文使用网络爬虫技术对官方媒体发布的关于COVID-19的评论信息进行数据收集,对收集到的评论信息按时间顺序进行排列,首先使用TF-IDF对文本的关键特征词进行提取,其次利用OLDA(online latent Dirichlet allocation)模型依照时间顺序进行主题词演化分析,构建评论集词向量模型,最后使用K-means对主题进行聚类,并对聚类结果通过词性标注进行分析。实验表明,本文的方法可以获得随时间变化的评论信息,能够检测到需要关注的信息。     

基于EEMD-Transformer模型的舆情分析：以COVID-19舆情为例

现有的舆情分析模型,存在滞后性和不准确性,个体选择影响舆情预测的特征具有一定的主观性和不确定性。本文将集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法和Transformer注意力机制相结合,提出一种组合模型EEMD-Transformer。该模型利用EEMD分解技术,将原始舆情事件的热度值进行分解,将分解后的数据通过特征提取器Transformer进行特征提取,然后通过一个全连接神经网络做预测。以新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)疫情的舆情为例,用训练好的模型预测COVID-19的舆情走向。实验结果表明,本文提出的模型可以较准确预测舆情趋势,对于辅助政府和企业引导舆情事件发展有重要的作用。     

COVID-19物资知识图谱的构建

新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)由于其高传染性和长潜伏期受到世界各地的广泛关注。为了更好地服务医疗问答系统等相关领域,本文结合自顶向下与自底向上两种方式半自动化构建了COVID-19物资知识图谱。首先,根据实际需求讨论确定了物资的主体结构,主要包括医用防护装备、医用防护设施、日常防护用品、医用诊疗设备以及治疗用药五大类,然后通过政府公文、医学网站、百科类网站以及各大电商网站等权威数据细分知识图谱本体层,并添加物资实体,同时,为了使世界各地的研究者们能方便地使用COVID-19物资知识图谱,所有中文都通过机器翻译成了英文并由人工校验。为了保证数据的可靠性,将通过随机采样对知识图谱进行人工审查,准确率为98.73%。最后,通过WebVOWL对COVID-19物资图谱进行可视化展示,并根据前沿科技应用介绍本知识图谱的优秀应用场景。     

北大西洋海温与500hPa月平均环流的若干统计特征

前言大西洋是仅次于太平洋的水体,它的存在与热变化通过中纬度西风带环流可宜接影响到我国西部地区的天气和气候。过去很长一段时间,在研究海洋对我国天气气候的影响时,人们总是把注意力放在太平洋和印度洋,而对大西洋的研究甚少。近年来,随着海气相互作用研究工作的深入以及资料条件的改善,人们开始注意到大西洋对我国天气气候的影响。本文利用统计关系为基     

测试方法综述

对软件项目使用的各种测试方法进行了统计和分类,讨论了测试方法与应用规模之间的关系,功能点与测试实例数、测试人员数之间的关系,以及测试方法与测试人员组成之间的关系,并分析了测试纠错效率．     

福建观音莲座宿存叶柄扦插繁殖技术

对福建观音莲座的宿存叶柄采用不同基质、不同浓度的生根粉-6(4h处理)和不同年龄的三因素三水平正交设计扦插繁殖试验．结果表明：基质对宿存叶柄发二回叶的百分率、发双芽的百分率、平均发叶数和平均叶长有较显著的影响，园土、泥炭和l园土：l泥炭3种基质中的扦插叶柄发二回叶的百分率分别为45．56％、17．67％和41．0％，发双芽的百分率三者分别是58．89％、15．67％和46．67％；平均发叶数在因土中最多，为3．6枚；平均叶长以泥炭中的最长，达29．92cm．基质对平均成活率、平均根系数量和平均根长无显著影响．生根粉-6(4h处理)和年龄对上述各指标无显著影响，仅年龄对叶柄发叶数有显著影响，以5～l0a的为多，达3．3枚．宿存叶柄扦插是福建观音莲座简便而有效的繁殖方法．     

宁波民众对"非典疫情"风险认知的调查研究

运用问卷，通过对宁波地区730名民众的调查，研究了人们对非典疫情的风险认知特点及其行为反应，结果表明：非典疫情发布的信息渠道影响民众对非典的风险认知，宁波民众主要是通过分析控制患者死亡的数量来评估非典风险的大小；民众对非典疫情的熟悉度也影响风险认知；不同性别和不同职业群体对非典疫情的心理反应和预警存在一定差异，女性在面对非典危险时相对表现更紧张，农村居民面对非典疫情的认识、心理及行为状况与其他群体的差异较大。     

新型冠状病毒感染疫情下公众心理健康及影响因素研究进展

新型冠状病毒感染疫情是重大突发公共卫生事件,对全球公共心理健康产生了深远影响.本文对公众心理健康状况、影响心理健康水平的疫情因素(新型冠状病毒感染、隔离、失业和其他应激源)以及个人因素(青少年、女性、医护人员和既往有躯体/精神疾病史)进行综述,并从个人、社会、国家层面分析改善公众心理健康的对策,为应对疫情的长期影响提供参考.     

统计不变测度及其维数性质

研究了Graf定义的统计自相似集的结构，提出了统计不变测度的概念，并得到了统计不变测量的支撑，以及它的维数和维数分布。     

PCA法在分析大气气溶胶常量参数之间相关性分析中的应用

本研究采用日本产NL-20型气溶胶采集器采集大气气溶胶,测定了其溶解液的pH值和电导率．并用PCA（Principal Component Analysis）方法分析了五种因素之间的相关关系得出,TsP的浓度与电导率和相对湿度呈现显著正相关性,而TSP的浓度与pH值和温度呈现出负相关．     

天山西部云杉林年轮气候生长量与气候的关系

本文以天山西部２２个树轮年表为基础，进行年表对气候的响应函数分析，并选取１０个稳定可靠的响应函数进行概要分析，发现３、５、６月降水是制约伊犁天山雪岭云杉年轮气候生长量的主要因子．典型相关分析揭示了５～６月降水场与年轮场间的密切相关性．５～６月降水与年轮的典型年的对比分析表明；北天山南坡云杉年轮气候生长量受该时段降水的影响大于南天山北坡．平均而言，在伊犁地区，５～６月降水每偏少１０％，云杉年轮气候生长量偏少约６．２％；５～６月降水每偏多１０％，云杉年轮气候生长量约偏多２．４％．