向量自回归模型与向量误差修正模型预测功能的比较——基于我国国内生产总值和居民消费支出变量的实证研究

建立国内生产总值与居民消费支出有关形式变量的向量自回归模型和误差修正模型,依据国内生产总值和居民消费支出的历史数据分别对模型进行估计,并利用估计好的2个模型对近2年的相应变量进行预测,将预测结果与实际数据相比较,从而得出2个模型的预测效果.通过比较显示：误差修正模型预测效果优于向量自回归模型.     

气候因素与控制措施对COVID-19疫情传播的影响

COVID-19疫情的暴发对医疗机构、社会和经济带来了前所未有的挑战,因此有必要了解影响该疾病传播的潜在因素。首先,采用统计描述获取COVID-19日新增病例数和气候因素的时空分布特征。然后,基于纵向数据的Poisson回归模型和广义估计方程（GEE）,研究了COVID-19病例数与气候因素、控制措施和人口密度之间的关系。结果表明,影响COVID-19疫情的因素是多方面的,控制措施对COVID-19疫情的影响最为显著,其次是平均温度、平均相对湿度、平均露点、气候因素的长期趋势和季节变化。在不同的时滞水平下,平均温度与平均相对湿度、平均温度与平均风速、平均温度与平均大气压强之间的交互作用具有统计显著性,这进一步说明,多种因素的相互作用引起COVID-19疫情的暴发。研究结果可为疫情防控部门制定有效的、强有力的管控措施提供一定的依据。     

陕甘宁革命老区生态系统服务价值时空分异及影响因素研究

陕甘宁革命老区是黄土高原和黄河中上游的重点生态治理区,作为重要的生态屏障区,其生态治理意义重大。以陕甘宁革命老区为研究区域,基于改进的生态系统服务价值（ecosystem service value,ESV）当量因子法,利用地理探测器及地理加权回归（geographically weighted regression,GWR）模型,分析1995—2018年各县ESV时空变化特征、影响因素及各主导因素作用强度的空间分异特征。结果表明：（1） 1995—2018年,陕甘宁革命老区ESV呈先下降后上升的特征,整体呈上升趋势,草地与林地对该区域ESV的贡献较大;（2） ESV空间等级转化呈现较显著的两极变化趋势,其中低级、高级ESV区域面积显著扩张,较高级ESV区域面积明显缩减;（3）地被覆盖度、人口密度、垦殖系数是ESV空间分异的主导因素,平均空间解释力超过0.378 0,自然、社会、经济因素间的交互协同增强了其对陕甘宁革命老区ESV的影响程度;（4）各主导因素对ESV的影响程度表现出空间异质性,其中地被覆盖度及垦殖系数的影响程度由东向西递减,人均GDP和人口密度的影响程度则由西向东递减。     

不确定性因素对太湖藻华信息提取的影响

研究3个不确定因素:气溶胶的光学厚度、太阳高度角和卫星观测角对太湖藻华信息提取的影响.结果表明,气溶胶的光学厚度和太阳高度角与大气校正前后藻华提取结果的差异呈正相关,而卫星观测角对藻华信息提取结果的影响最小.对于归一化植被指数法(NDVI),大气校正前气溶胶光学厚度和太阳高度角对阈值选取的影响较大,相关系数为0.42,而大气校正后的相关系数降低到0.34;大气校正前后气溶胶光学厚度、太阳高度角与阈值均呈负相关.对于归一化水体指数法(NDWI),不论大气校正前后,气溶胶光学厚度与太阳高度角对阈值的影响均较NDVI时大,相关系数分别为0.57和0.46,该方法中大气校正前后气溶胶光学厚度与阈值也呈负相关,且NDWI中相关趋势与NDVI中的趋势相反.