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题名博斯腾湖面积定量遥感
被引量：10
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作者
刘瑞霞
刘玉洁
郑照军
黄彦彬
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机构
国家卫星气象中心
海南省气象与生态研究所
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出处
《应用气象学报》
CSCD
北大核心
2006年第1期100-106,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(90102010)
国家重点研究项目"风云三号MODIS"共同资助
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文摘
采用NOAA/AVHRR资料,利用水体与地物光谱特性的差异,结合通道2方案和通道2/通道1方案,对4月博斯腾湖水体进行判识,而利用通道2、通道2/通道1并结合通道4的方案判识了10月博斯腾湖水体,在此基础上利用线性混合模式对混合像元做了处理,定量估算了1990—1998年4月和10月博斯腾湖的面积,调研了9年来博斯腾湖面积变化情况,表明9年间博斯腾湖面积呈增加趋势。进一步采用主成分分析方法对博斯腾湖面积增大原因做了初步的气候分析,表明1988年以来博斯腾湖地区气温升高、蒸发量减少、降水有所增加,而人类活动用水和出流稳定并有减少是博斯腾湖面积增加的主要原因。而博斯腾湖及上游地区季节性积雪的特征,使冬季积雪水资源注入博斯腾湖,导致春季博斯腾湖面积较秋季大。
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关键词
博斯腾湖
面积增加
线性混合模式
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Keywords
Bosten lake
area change
linear mixed model
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分类号
P343.3
[天文地球—水文科学]
X24
[环境科学与工程—环境科学]
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题名不同模型处理纵向缺失数据的模拟研究及应用
被引量：9
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作者
吴秋红
张裕青
李国平
张丕德
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机构
惠州市惠阳区疾病预防控制中心
广东药学院公共卫生学院卫生统计教研室
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出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第6期855-858,861,共5页
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基金
2011年广东省第五批科技计划项目(粤科规划字[2011]177号)
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文摘
目的探讨纵向缺失数据在不同缺失机制下,广义估计方程(GEE)、线性混合效应模型(LME)和模式混合模型(PME)处理纵向缺失数据的灵活性。方法先模拟产生完整的纵向数据集,再生成不同缺失机制的数据集,用三种模型进行分析与比较,最后用实例来验证模拟结果。结果模拟研究表明MCAR缺失机制下,三种模型均能得到无偏和有效的估计;MAR缺失机制下,LME模型较GEE、PME模型更能提供有效的参数估计;MNAR缺失机制下,PME模型比GEE、LME模型更能提供有效的参数估计。实例分析也表明在MAR缺失机制下,LME模型拟合纵向缺失数据更优。结论在分析纵向缺失数据时,需要依据数据的缺失机制来选择合适的模型,从而得到合理而有效的结果。
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关键词
广义估计方程线性混合效应模型模式混合模型
模拟研究
纵向数据
缺失机制
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分类号
R195
[医药卫生—卫生统计学]
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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