检索结果-内蒙古大学图书馆

分类回归树模型对护士抑郁结局预测研究

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卫生职业教育 2021年第12期39卷 157-159页

作者：黄棋黄麒榕李彦伶任静唐文豪孙鸿燕西南医科大学四川泸州646000 西南医科大学附属医院四川泸州646000

基于CART分析护士抑郁影响因素,以关注护士职业发展并关注护士生活情感,降低抑郁情绪的发生。

关键词：分类回归树模型护士抑郁预测研究

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基于分类回归树模型的兰渝线陇南段铁路职工血脂异常流行现状及影响因素分析

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中国初级卫生保健 2023年第5期37卷 58-62页

作者：李廷栋刘健生马婧郭强中国铁路兰州局集团有限公司疾病预防控制所甘肃兰州730000

目的:基于兰渝线陇南段铁路职工健康体检数据,建立血脂异常发生风险的预测模型。方法:选取2016—2021年参加健康体检的兰渝线陇南段铁路职工作为研究对象,评估并比较血脂正常与血脂异常人群的体检指标。共纳入3970人,其中男性3625人(91.... 详细信息

目的:基于兰渝线陇南段铁路职工健康体检数据,建立血脂异常发生风险的预测模型。方法:选取2016—2021年参加健康体检的兰渝线陇南段铁路职工作为研究对象,评估并比较血脂正常与血脂异常人群的体检指标。共纳入3970人,其中男性3625人(91.31%)、女性345人(8.69%)。建立分类回归树模型预测血脂异常发生风险。结果:血脂正常人群为2794人(70.38%),血脂异常人群为1176人(29.62%)。同年度比较,血脂异常人群平均年龄、身体质量指数(BMI)均显著高于血脂正常人群,且以男性和超重肥胖者居多;血脂异常人群甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白显著高于血脂正常人群,高密度脂蛋白显著低于血脂正常人群;血脂异常人群收缩压(除2016年外)和舒张压均显著高于血脂正常人群。2020年和2021年血脂异常人群的血糖值显著高于血脂正常人群。2019—2021年血脂异常伴高血压或糖代谢异常的人群占比也显著升高。分类回归树模型分析结果显示,BMI是脂代谢异常重要的预测因素,当BMI超过22.78 kg/m^(2)时脂代谢异常占比上升至43.40%;当BMI超过26.46 kg/m^(2)时脂代谢异常占比上升至57.50%。结论:兰渝线陇南段铁路职工血脂异常检出率为29.62%,BMI是血脂异常重要的预测因素。

关键词：铁路职工健康体检血脂异常分类回归树模型

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基于分类回归树和PMF模型的土壤重金属影响因素和来源分析

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环境科学 2024年

作者：张云逸罗宇洁蒋玉莲余飞余亚伟王佳彬钟克强重庆市地质矿产勘查开发局川东南地质大队重庆市土地质量地质调查重点实验室

为探究镇域尺度下土壤重金属来源及其影响因素，以重庆市东南部某镇为研究区域，共采集280份表层土壤样品，分析化验了As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn、pH和Corg等指标。采用地累积指数法对区域土壤重金属进行评价，采用相关分析、冷... 详细信息

为探究镇域尺度下土壤重金属来源及其影响因素，以重庆市东南部某镇为研究区域，共采集280份表层土壤样品，分析化验了As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn、pH和Corg等指标。采用地累积指数法对区域土壤重金属进行评价，采用相关分析、冷热点分析、分类回归树模型及正定矩阵因子分解（PMF）对8种重金属进行来源分析。结果表明，研究区As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn等8种重金属含量平均值均高于重庆市土壤背景值，土壤主要风险因子为Cd、As和Hg；与居民点距离是影响土壤Hg最关键因素，与公路距离是影响土壤Cd最关键因素，与工矿企业距离是影响As和Pb最关键因素；研究区重金属主要来源有4种，分别为农业生产源、交通污染与自然母质复合源、采矿活动源和自然母质源等4种，贡献率分别为16%、23%、31%和30%。Hg主要受到农业生产源影响，Cd主要受到交通污染和自然母质复合源影响，As和Pb主要受到采矿活动源影响，Cu、Ni、Zn和Cr受到自然母质源影响。

关键词：分类回归树模型正定矩阵因子分解(PMF) 来源分析土壤重金属相对重要性

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机器学习方法在预测泉水潜在出露位置中的应用

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地球信息科学学报 2021年第6期23卷 1028-1039页

作者：李慧香潘云宫辉力孙颖首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 水资源安全北京实验室北京100048 北京市水文地质工程地质大队(北京市地质环境监测总站) 北京100195

泉水出露受到多种因素影响,在传统地质勘查手段之外,各种模型方法及影响因子预测手段,也被越来越多地应用于泉水的研究中。本文尝试利用机器学习的方法进行泉水出露位置的预测研究。根据北京市野外调查,确定了1378个测试样本点,选取了... 详细信息

泉水出露受到多种因素影响,在传统地质勘查手段之外,各种模型方法及影响因子预测手段,也被越来越多地应用于泉水的研究中。本文尝试利用机器学习的方法进行泉水出露位置的预测研究。根据北京市野外调查,确定了1378个测试样本点,选取了高程、坡度、坡向、地形湿度指数、径流强度指数、距河流距离、距断裂距离、岩性、归一化植被指数及土地利用类型作为影响因子,对比了2种机器学习方法(随机森林模型、分类回归树模型)和地统计方法(证据权重模型)的预测效果。研究发现:随机森林模型的预测效果最好(Area Under Curve,AUC=0.86),分类回归树和证据权重模型效果相当(AUC分别为0.81、0.80);随机森林模型同时揭示,岩性、距断裂距离和距河流距离这3个影响因子对泉潜在出露的影响最大。本研究表明,在强烈人类活动影响下机器学习方法仍然具有较好的泉水出露预测能力,有望为泉水保护、恢复提供新的技术方法。

关键词：泉水潜在出露证据权重随机森林模型分类回归树模型北京市

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县域尺度耕地生产能力的空间变异

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农业工程学报 2013年第17期29卷 230-239页

作者：王树涛许策李子良陈亚恒河北农业大学国土资源学院保定071001 武汉理工大学资源与环境工程学院武汉430070

研究河北省雄县耕地生产能力空间变异性特征及其主控因素,为黑龙港典型区耕地质量等级与生产能力提升及可持续利用提供指导。该文在分析县域和景观尺度耕地生产能力变异性特征的基础上,引用分类回归树模型探讨耕地自然属性因素和耕地管... 详细信息

研究河北省雄县耕地生产能力空间变异性特征及其主控因素,为黑龙港典型区耕地质量等级与生产能力提升及可持续利用提供指导。该文在分析县域和景观尺度耕地生产能力变异性特征的基础上,引用分类回归树模型探讨耕地自然属性因素和耕地管理因素对不同尺度耕地生产能力的影响。结果表明:县域尺度上耕地生产能力差异显著,呈现出西南部和东部高,东南部和中西部低的空间分布格局。5种景观尺度上耕地生产能力由高到低依次为:轻壤蒙金型小二坡地>轻壤均质型小二坡地>黏壤均质型小低平地>砂壤蒙金型准缓岗>砂壤均质型准缓岗;耕地管理因素较耕地自然属性因素更能解释县域耕地生产能力空间变异性,主控因素依次是灌溉保证率、氮肥施用量、耕地速效氮和耕地有机质,贡献率总计51%。耕地自然属性因素是不同景观尺度间的主控因素,依次为阳离子交换量、有机质、速效钾和速效氮含量,贡献率总计55%;不同景观尺度上耕地生产能力主要受耕地管理因素所主控。因此,要想维持区域高水平耕地生产能力应注意调整耕地管理措施,包括节约集约用水,控制氮肥施用量(不宜超过240.34kg/hm2)和加强耕地培肥管理。

关键词：土地利用生产能力空间变异调控变异性分类回归树模型主控因素雄县

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森林不同土壤层全氮空间变异特征

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生态学报 2011年第5期31卷 1213-1220页

作者：张振明余新晓王友生宋思铭吴海龙北京林业大学自然保护区学院北京100083 北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室北京100083

应用经典统计学和地统计学方法,分析了八达岭地区土壤全氮(TN)在不同层次(A,B,C)的空间变异特征。同时结合地理信息系统(GIS),分析了该地区植被类型和土壤TN之间的关系。应用分类回归树模型(classification and regression trees,CART)... 详细信息

应用经典统计学和地统计学方法,分析了八达岭地区土壤全氮(TN)在不同层次(A,B,C)的空间变异特征。同时结合地理信息系统(GIS),分析了该地区植被类型和土壤TN之间的关系。应用分类回归树模型(classification and regression trees,CART)分析了土壤TN和海拔与植被分布格局的关系。得到以下结论:(1)TN在A、B、C层平均值分别为2.94、1.30、0.63g/kg,变异系数(CV)分别为33%、33%、45%,都表现为中等变异。(2)TN在不同土层的变异函数理论模型符合球状模型,TN在A层为弱空间相关,在B、C层为中等空间相关。(3)泛可里格插值表明,TN在不同层次都表现出了明显的空间分布趋势。不同植被类型所对应土壤全氮的空间分布则各不相同。(4)CART研究结果表明,该区植被类型分布格局可大致划分为四大部分。可初步确定海拔725m,TN含量4.23 g/kg和5.69 g/kg为影响该区植被分布格局的重要参考值。

关键词：地统计学土壤全氮空间变异分类回归树模型

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云南主要森林植被碳储量及固碳潜力模拟研究

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云南大学学报（自然科学版） 2017年第6期39卷 1089-1103页

作者：周瑞伍彭明春张一平中国科学院热带森林生态学重点实验室云南勐仑666303 中国科学院大学北京100049 云南大学生态学与地植物学研究所云南昆明650223

使用日本对地观测卫星(advanced land observing satellite,ALOS)2008—2011年的影像数据,解译云南现状植被分布.使用分类回归树模型(classification and regression trees,CART)预测云南主要森林植被的潜在分布区,估算云南森林植被的... 详细信息

使用日本对地观测卫星(advanced land observing satellite,ALOS)2008—2011年的影像数据,解译云南现状植被分布.使用分类回归树模型(classification and regression trees,CART)预测云南主要森林植被的潜在分布区,估算云南森林植被的碳储量和固碳潜力.结果显示:云南省林地总面积是2.0×107hm2,森林覆盖率为52.49%,主要森林植被碳储量为871.14 Tg;不同森林植被碳储量及固碳潜力不同,碳储量较高的是季风常绿阔叶林、暖温性针叶林和暖热性针叶林,分别为205.42、172.72 Tg和137.78 Tg,而固碳潜力较大的是暖热性针叶林、暖温性针叶林和温凉性针叶林,分别为788.53、119.00 Tg和156.78 Tg,分别是现实碳储量的5.7倍、2.1倍和0.91倍;云南主要森林植被总固碳潜力为1 321.52 Tg,约为现实碳储量的1.52倍.总体上,云南省针叶林的固碳潜力远大于阔叶林,适当的人为干扰可提高暖热性针叶林的固碳潜力,暖热性针叶林具有较强的清洁发展机制(clean development mechanism,CDM)潜力,云南省主要森林植被在整体上是一个碳汇.

关键词：森林植被分类回归树模型潜在分布区碳储量碳汇潜力

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森林土壤碱解氮和全磷空间分布规律

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东北林业大学学报 2011年第5期39卷 77-80页

作者：张振明宋思铭吴海龙文璐程黎霞北京林业大学北京100083 水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室(北京林业大学)

采用地统计学的方法分析了八达岭地区土壤层(A,B,C)碱解氮和全磷质量分数的空间变异特征,并在此基础上利用泛可里格插值绘制了土壤碱解氮和全磷质量分数C层的空间分布图,应用分类回归树模型(classification and regression trees,CART)... 详细信息

采用地统计学的方法分析了八达岭地区土壤层(A,B,C)碱解氮和全磷质量分数的空间变异特征,并在此基础上利用泛可里格插值绘制了土壤碱解氮和全磷质量分数C层的空间分布图,应用分类回归树模型(classification and regression trees,CART)分析了植被分布格局和海拔与土壤碱解氮和全磷质量分数的关系。结果表明:土壤碱解氮质量分数在A、B、C层均值分别为28.59、12.57、8.63 ***-1,变异系数(Cv)分别为34.03%、29.42%、30.91%,均表现为中等变异;土壤全磷质量分数在A、B、C层均值分别为35.79、34.40、31.31 ***-1,变异系数(Cv)分别为28.88%、27.55%、29.50%,均表现为中等变异。土壤碱解氮质量分数在A、B、C层具有较弱的空间相关性;土壤全磷质量分数在A、B层具有较弱的空间相关性,在C层具有中等空间相关性。土壤碱解氮质量分数在该区域C层的空间分布表现为东北、西南部较高,中部偏低;土壤全磷质量分数在C层的空间分布没有明显的规律性。海拔725 m、土壤碱解氮质量分数31.8 ***-1和土壤全磷质量分数82、85 ***-1是影响该区植被分布格局变化的重要参考值。

关键词：地统计学土壤养分空间分布分类回归树模型

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基于改进输出系数模型的澎溪河流域非点源污染研究

基于改进输出系数模型的澎溪河流域非点源污染研究

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作者：刘佳昆西南大学

学位级别：硕士

三峡库区陆地及水环境十分脆弱,库区支流富营养化现象普遍,地表营养负荷随水土流失问题严重,而非点源污染对水体总氮、总磷的贡献率可以达到81%和93%。本文以库区北岸最大支流澎溪河流域为研究区域,建立澎溪河流域水文气候、地形地貌、... 详细信息

三峡库区陆地及水环境十分脆弱,库区支流富营养化现象普遍,地表营养负荷随水土流失问题严重,而非点源污染对水体总氮、总磷的贡献率可以达到81%和93%。本文以库区北岸最大支流澎溪河流域为研究区域,建立澎溪河流域水文气候、地形地貌、植被覆盖、土地利用、农业人口、畜禽养殖、种植及施肥管理等空间及属性数据库,引入降雨侵蚀力因子、地形影响因子、植被覆盖因子、河道距离因子对经典输出系数模型进行改进,修正空间单元污染物入河负荷,基于ArcGIS平台对2000和2015年总氮、总磷非点源污染的入河负荷进行了模拟估算,比较三峡水库蓄水前后澎溪河流域总氮、总磷的输入情况,识别流域非点源污染关键来源;构建分类回归树模型对流域非点源污染的主要影响因素进行分析;在像元和子流域两个尺度分析澎溪河流域非点源污染的空间分布规律,通过空间叠加分析等技术手段识别出流域非点源污染关键污染区;针对澎溪河流域的关键污染源和关键污染区,依据P-S-R框架(Press-State-Response,P-S-R)提出4种污染响应方案,对模拟方案下的非点源污染氮磷进行模拟估算,规划一种可以达到澎溪河水体自净能力标准的污染物排放消减计划。主要研究结论如下:2000年澎溪河流域非点源污染总氮、总磷入河负荷分别为2466.39 t/a、208.65t/a,非点源污染的风险较低;2015年总氮、总磷入河负荷分别为5283.66 t/a、466.72t/a,污染风险较高。模型估算的总氮、总磷负荷值与实测澎溪河水体中总氮、总磷浓度的相对误差分别为5.74%和2.57%,模拟精度较高;河道距离因子引入使得改进的输出系数模型的模拟精度提高了7.86%和0.14%(总氮、总磷)。耕地(旱地和水田)是澎溪河流域非点源污染的关键污染源,2000年耕地对总氮、总磷入河负荷的贡献率分别为40.93%、52.00%,2015年分别为42.88%、52.52%;其原因与流域过度施肥现象普遍有关。农村生活是第二污染源,2000年其对总氮、总磷入河负荷的贡献率分别为38.53%、26.18%,2015年分别为30.40%、19.79%;其原因与村镇缺乏生产生活废水、废物的集中收集处理设施有关。坡度是澎溪河流域总氮流失的关键影响因素,降雨是总磷流失的关键影响因素。2000年和2015年流域总氮、总磷入河负荷空间分布均呈现出明显的差异。2000年污染程度没有呈现出很明显的集中分布形式,污染较为严重的区域与旱地分布比较吻合。2015年,污染严重的区域更多集中在流域出口附近,呈现出由流域出口向上游蔓延的形状;云阳县位于澎溪河下游、流域出水口附近,城镇用地比较集中,非点源污染物密度在澎溪河6个区县里最高;“陡坡旱地”面积有小幅度增加,在坡度大于25°以上的土地种植会加重土壤侵蚀和水土流失,非点源污染风险也会随之增加。2000年各子流域的总氮、总磷入河负荷没有明显的差异,都处于污染程度比较低的水平;2015年各子流域差异明显且都处于污染程度较高水平,总氮、总磷负荷密度最高值均出现在C1子流域,最低值均出现在C4;澎溪河各子流域总氮、总磷入河负荷密度的差异与土地利用有直接的关系,草地减少、旱地和城镇用地增加是导致非点源污染加重的原因;同时,坡度大、海拔低的区域,非点源污染较为严重。在P-S-R框架内提出4种响应方案分别为:适当减少施肥方案、将坡度大于25°旱地实施“退耕还草”工程;在河道和流域出口附近种植植物篱阻挡河道附近氮磷入河;建立沼气池收集并处理农村生活废物和畜禽粪便。“减少施肥”、“退耕还草”、“种植植物篱”方案共可以消减82.37%和66.21%的总氮、总磷,同时需要流域1.8%的农户住宅建立沼气池,则四个响应方案最终可以消减全部多余的总氮、总磷入河负荷。

关键词：三峡库区澎溪河流域非点源污染改进的输出系数模型分类回归树模型空间分布 P-S-R框架情景模拟

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基于多时相MODIS影像的黄土高原干旱监测模型构建研究

基于多时相MODIS影像的黄土高原干旱监测模型构建研究

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作者：刘畅河南理工大学

学位级别：硕士

黄土高原作为中国典型生态脆弱区和气候敏感区,气候干旱,降水集中而偏少,植被覆盖度低,水土流失严重,加上全球气候变化的影响,致使极端气候事件频发,自然灾害风险增加,给生态环境和农业生产造成了严重影响。研究黄土高原干旱时空演化特... 详细信息

黄土高原作为中国典型生态脆弱区和气候敏感区,气候干旱,降水集中而偏少,植被覆盖度低,水土流失严重,加上全球气候变化的影响,致使极端气候事件频发,自然灾害风险增加,给生态环境和农业生产造成了严重影响。研究黄土高原干旱时空演化特征及发展趋势,对黄土高原生态安全状况评价有着指导意义,同时也可为黄河流域生态保护和高质量发展战略提供科学支撑。本文综合分析了干旱致灾因子和遥感监测机理,利用来源一致的多时相MODIS遥感数据和分类回归树模型,对获取的大量干旱关联因子数据进行模糊挖掘,构建黄土高原半经验半机理的干旱监测模型,计算黄土高原干旱指数。利用变异系数和趋势分析等多种时序分析方法,对黄土高原干旱情况的时空演化特征进行研究。论文主要研究内容如下:（1）通过归一化差值植被指数和地表温度构建温度-植被特征空间,获取了黄土高原温度植被干旱指数,并将其与站点实测值进行相关性分析。相关性分析结果为R青海TVDI-实测值=-0.860,P青海TVDI-实测值=0.013,R甘肃TVDI-实测值=-0.698,P甘肃TVDI-实测值=0.003（R为相关性系数,P为显著性系数）。表明TVDI与土壤含水量显著负相关,能准确的监测黄土高原干旱情况。利用象元二分法模型反演2000-2018黄土高原植被覆盖度,获取黄土高原植被覆盖度。（2）从致灾机理和旱灾响应的角度,综合分析了干旱过程涉及的大气、土壤和植被等多种致灾因子及载体,利用多源遥感数据,结合近年来发展起来的空间数据挖掘技术对大量致灾因子数据进行空间关联性模糊挖掘。文章在考虑到植被覆盖度、地表温度、以及地表反射率等自变量基础上,对其进行相关性分析,结果表明各因变量具有独立性。以温度干旱植被指数为因变量,利用分类回归树构建黄土高原干旱监测半经验-半机理干旱模型,实现空间栅格的黄土高原干旱指数（Loess Plateau Drought Index,LPDI）计算。（3）利用土壤含水量实测值（Soil moisture content,SMC）、气象干旱指数（Meteorological drought index,MDI）等多种数据与指标,验证了黄土高原干旱指数LPDI。黄土高原干旱指数与土壤含水量实测值的相关系数在-0.86和-0.66之间,且通过P<0.05的显著性检验;黄土高原干旱指数与气象干旱指数的相关系数在-0.63和-0.56之间,且通过P<0.01的显著性检验。验证结果显示LPDI具有较高的可靠性,可以综合反映土壤含水量和气象干旱等多方面的时空复合信息。（4）对黄土高原LPDI进行变异系数分析和趋势分析。黄土高原（2000-2018年）阶段性变异分析表明,2005-2009年期间的变化较为稳定,较低波动变化（Cv）和相对较低波动变化（Cv）区域共占研究区的91.73%,黄土高原整体干旱情况较为稳定。黄土高原相对较低波动变化（Cv）区域占比最大,占研究区总面积的71.78%,其次是中等波动变化（Cv）所占面积为13.91%,高波动变化（Cv）区域最小,仅占研究区的0.58%;黄土高原（2000-2018年）阶段性趋势分析表明,2000-2004年、2015-2018年两个阶段LPDI呈减少趋势的面积大于呈增加趋势的面积,其减少区域所占研究区面积比分别为89.19%和76.68%,黄土高原干旱趋势减弱。2005-2009年、2010-2014年两个阶段LPDI呈减少趋势的面积小于呈增加趋势的面积,其趋势减小区域面积占比分别为43.79%和48.50%,干旱趋势小幅度增加。2000-2018年干旱呈减少趋势的面积和呈增加趋势的面积占研究区总面积的61.82%和38.18%,整体干旱趋势减弱。其中具有显著和极显著减少的面积分别分别占3.67%和8.46%。

关键词：黄土高原干旱指数温度植被干旱指数土壤含水量分类回归树模型

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