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| 1 | TMD-高层钢结构系统按规范抗风设计方法显示文摘研究了TMD -高层钢结构系统的风振舒适度控制设计方法。导出了受控结构的风振加速度设计计算公式。给出了受控结构脉动增大系数设计表格和控制设计步骤。算例表明 ,TMD对结构风振加速度的控制是十分有效的。 | 李春祥 熊学玉 胡俊生 | 2000 | 工业建筑2000，30，4： | 7 |
| 2 | 顾及时空对象空间相互作用的疫情风险评估建模与应用显示文摘新型冠状病毒肺炎(Coronavirus Disease 2019,COVID-19)在全球的传播仍在持续,根据COVID-19在国内早期的扩散特征,从地理学角度出发,构建了一种顾及时空对象空间相互作用机制的疫情风险评估模型,模型在参照时空对象空间相互作用迁移型传导模式的基础上,重点考虑了疫情传播的时空过程、并兼顾空间依赖及空间异质性因素,实现了疫情风险城际传播的关联性、动态性分析。在实证研究阶段,基于该模型对武汉及其主要影响城市在2020年1月上旬到4月上旬的疫情风险及动态演变进行了评估,通过与基于城市对象自身属性计算得到的实时疫情风险指数及其空间分布进行比较,验证了基于时空对象的空间相互作用模型在疫情风险评估方面的有效性。结果表明:①模型能兼顾疫情传播的空间依赖及空间异质性特征,体现疫情风险的城际传播过程,为疫情传染风险评估及相关空间问题的研究提供了一种新的视角和方法;②来自源对象的输入性疫情风险与对象间的空间相互作用强度存在显著正相关性,因此在疫情防控中要结合空间相互作用的主要影响因素进行综合决策。 | 韦原原 江南 陈云海 李响 杨振凯 | 2021 | 地球信息科学学报2021，23，2： | 5 |
| 3 | Influenza A (H1N1) transmission by road traffic between cities and towns显示文摘Influenza A (H1N1) was spread widely between cities and towns by road traffic and had a major impact on public health in China in 2009. Understanding regulation of its transmission is of great significance with urbanization ongoing and for mitigation of damage by the epidemic. We analyzed influenza A (H1N1) spatiotemporal transmission and risk factors along roads in Changsha, and combined diffusion velocity and floating population size to construct an epidemic diffusion model to simulate its transmission between cities and towns. The results showed that areas along the highways and road intersections had a higher incidence rate than other areas. Expressways and county roads played an important role in the rapid development stage and the epidemic peak, respectively, and intercity bus stations showed a high risk of disease transmission. The model simulates the intensity and center of disease outbreaks in cities and towns, and provides a more complete simulation of the disease spatiotemporal process than other models. | XIAO Hong TIAN HuaiYu ZHAO Jian ZHANG XiXing LI YaPin LIU Yi LIU RuChun CHEN TianMu | 2011 | Chinese Science Bulletin2011，56，24： | 4 |
| 4 | 顾及空间异质性的温州市COVID-19疫情预测显示文摘结合COVID-19实际传播规律,利用温州市COVID-19确诊病例数据、行政区划与人口统计数据构建了区县级LSEIR修正模型,进一步顾及空间异质性加权融合各区县预测结果,以预测温州市整体疫情趋势。结果表明提出的LSEIR修正模型参数求解结果与传染病动力学模型参数物理意义相符,预测温州市感染人群将于2020-01-26达到峰值,与公布的实际情况一致。以感染人数和新增移出人数同时为0时刻作为疫情拐点,预测3月1日为温州市疫情拐点。本方法能够较准确地预测温州市及市内各区县COVID-19感染人群和移出人群变化趋势,为相关政府部门更好地发现疫情传播规律、分析防控措施有效性和预测疫情发展趋势提供了模型支持与决策服务。 | 俞建康 何芳 陈袁芳 王达 周川 | 2020 | 地理空间信息2020，18，8： | 3 |
| 5 | 基于系统综述的新型冠状病毒肺炎与2009年H1N1流感大流行基本传染数研究显示文摘目的通过系统综述方法,基于基本传染数(R0)比较新型冠状病毒肺炎(COVID-19)与2009年H1N1流感大流行的传播能力。方法通过检索中国知网、万方数据库、维普数据库、PubMed、Embase、Web of Science、BioRxiv和MedRxiv数据库,2名审查员对COVID-19和2009年H1N1流感大流行的R0相关研究进行独立筛选、提取数据和计算,并对提取的2次疫情的R0进行系统性总结和比较。结果共纳入163篇文献(包括54篇2009年甲型H1N1流感大流行相关文章和109篇COVID-19相关文章)。COVID-19在世界流行的R0中位数为2.860(四分位数范围IQR:2.350~3.546),高于2009年H1N1流感大流行的R0中位数(1.508,IQR:1.336~1.836)。中国COVID-19的R0中位数为2.930(IQR:2.215~3.453),施行严格交通管制前COVID-19的R0中位数为3.430(IQR:2.500~4.710),高于之后的2.500(IQR:1.673~3.030)。结论COVID-19的传播能力强于2009年甲型H1N1流感。中国采取严格交通管制措施后,能够减缓COVID-19的传播。 | 陈嘉敏 邱增钊 钟舒怡 文思敏 舒跃龙 | 2020 | 疾病监测2020，35，12： | 3 |
| 6 | District prediction of cholera risk in China based on environmental factors显示文摘The epidemics of cholera are impacted by many climatic and environmental factors such as precipitation, temperature, elevation and so on. The paper analyzed the suitable degree of V. cholerae in China using MaxEnt based on some geographic and climatic factors, and predicted the cholera risk in each district of China according to the suitable degree. The result shows that the areas in coastal southeast, central China and western Sichuan Basin are relatively suitable for V. cholerae and the suitable degree is higher in the Xinjiang Basin than in surrounding areas. The variables of precipitation, temperature and DEM are three main environmental risky factors that affecting the distribution of cholera in China. The variables of relative humidity, the distance to the sea and air pressure also have impacts on cholera, but sunshine duration and drainage density have little impact. The AUC value of MaxEnt based model is above 0.9 which indicates a high accuracy. | XU Min CAO ChunXiang WANG DuoChun KAN Biao JIA HuiCong XU YunFei LI XiaoWen | 2013 | Chinese Science Bulletin2013，58，23： | 1 |
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