保留肋骨间神经和胸前神经入路对乳腺癌术后并发症及预后的影响

目的 ：探讨保留肋骨间神经、胸前神经入路对乳腺癌患者术后并发症及预后的影响。方法：选取2011年1月—2013年1月收治的128例I～Ⅱ期乳腺癌患者为研究对象,根据手术方式将患者分为观察组及对照组各64例,观察组患者采用经胸大肌前入路保留肋骨间神经、胸前神经及胸小肌,对照组采用经胸大肌后方入路不保留肋骨间神经及胸小肌,对比分析2组患者手术情况。术后对患者随访1年,观察并发症发生情况,并采用肿瘤生存质量量表（QOL）对患者生存质量进行评价。结果：观察组患者手术时间、术中出血量、引流时间、总引流量、平均住院时间均少于对照组（P〈0.05）。随访1年,观察组皮瓣坏死、皮下积液、蜂窝织炎、胸大肌萎缩、腋窝感觉障碍及上臂内侧感染障碍发生率均低于对照组,差异有统计学意义（P〈0.05）。观察组术后食欲、睡眠、自理能力、心理能力、疾病认识以及总生存质量评分均高于对照组,差异有统计学意义（P〈0.05）。结论：保留肋间臂神经及胸前神经的乳腺癌改良手术能减少患者术中创伤,降低患者术后并发症发生率,提高患者术后生存质量。

潮州市夏季高温影响因子分析及预报工具建立

高温天气常常导致干旱和高温热浪等自然灾害,探讨高温天气的预报方法非常有现实意义。为此,利用潮州当地夏季高温情况,从将近50年资料中归纳分析,并挑选出主要影响当地出现高温的气象因子,采用统计分析工具SPSS进行因子分析与线性回归计算,建立潮州夏季高温预报方程组,最后用Visual Basic语言设计开发了可用于日常业务预报高温的预报工具。

WP3103型区域气象自动站故障告警算法的设计与实现

文章通过整理近10a的区域自动站维修记录,按区域站主要要素和设备进行分类,查找发生故障前和期间的数据,通过分析与归纳,总结出错误数据的表现规律。引入气候学界限值和地方历史30a资料值,分析重要天气过程中要素的最大容错区间。最后,在Visual Basic开发语言的基础上,将气候学界限值、最大容错区间作为常数进行对比,以及和故障数据规律匹配两种方式逐一检查最新获取的气象资料,设计出各要素故障的检查告警算法。

夏季高温影响因子及高温预报工具的研究

文章对近50a历史资料进行归纳分析,揭示了潮州高温天气特征,采用先进的统计分析工具SPSS进行因子分析与线性回归计算,建立潮州夏季高温预报方程组,利用VisualBas-ic开发平台,设计了可用于日常业务的高温预报工具。

潮州热量资源空间分布模型及插值方法

利用潮州28个气象站点的气温资料和地理信息数据通过多元线性逐步回归方法,建立了各热量因子的空间分析模型。通过空间分析模型叠加残差插值的方法(IDW、克里克、样条函数)模拟出的热量因子空间分布图均能较好地反映热量因子的空间变化趋势,精细化程度较高;比较3种插值方法的模拟结果,发现IDW和克里克法要略优于样条函数法;误差分析显示,在潮州使用空间分析模型模拟叠加IDW插值结果的热量因子空间分布栅格图的精度较高,该方法可用于潮州热量因子精细化估算。

主要气象要素对1980—2009年潮州市早稻单产的影响

基于1980—2009年潮州市农业气象站、气象观测站的资料,采用距平百分率、累积距平、滑动t统计值等对近30 a潮州市早稻单产的变化特征及其成因进行了分析。结果表明,潮州市早稻单产在20世纪80年代初期最高,2000年以后单产出现了明显的波动。突变检验表明:早稻单产在1992年出现了突变,从增加向减少的趋势转变;早稻单产的减少与抽穗成熟期(6—7月)降水量的增加关系密切,特别是1992年以后,单产向减少转变与抽穗成熟期降水量增幅的加速之间存在一定的关系。早稻单产影响因子的分析表明,早稻空壳率与早稻单产呈明显的负相关。

气候变化背景下潮州市北部茶区气候特征分析

利用潮州市凤凰水库自动气象观测站2003—2020年气温、降水量、相对湿度等资料,采用线性趋势、距平、距平百分率、Mann-Kendall等方法,分析潮州市北部茶区气候特征。结果表明:近18年期间,前期潮州市北部茶区平均气温和相对湿度偏低,之后波动明显,呈现出了增加的趋势,降水量总体呈明显的增加趋势,但是波动性加剧,出现了多次波峰波谷;突变检验表明潮州市北部茶区平均气温和相对湿度的突变点出现在2019年,平均气温和相对湿度在2019年出现了明显增加的趋势,潮州市北部茶区平均温度与湿度有一定的同步性,降水量则在2011年出现了突变点,说明在2011年出现了明显的增加趋势;通过异常特征分析发现,潮州市北部茶区平均气温在2005年出现异常偏低,在2006年出现异常偏高,潮州市北部茶区的降水量在2009年出现了异常偏少的情况,潮州市北部茶区相对湿度没有出现异常年份。

基于气候舒适度在潮州旅游的研究

根据潮州市国家气象观测站1987-2018年逐年平均气温、相对湿度、风速等资料,以人体舒适度指数为指标,对潮州市旅游气候舒适度进行了分析和评价。结果表明,潮州市适宜旅游的时间集中于1-6月和9-12月,占总数的80%,其中最适宜的月份为4、10、11月,凉舒适为1-3月和12月,暖舒适为5-6月和9月;不适宜旅游时间集中于7-8月,占总数的16.7%。结论表明,潮州市适宜旅游时间较长。

气候变化背景下潮州市早稻产量模型构建与未来趋势分析

利用潮州市农业气象站1980—2009年资料和潮州市气象观测站1971—2009年均气温、降水等资料,挑选主要影响潮州市早稻产量的气象因子,采用多元回归的方法构建了潮州市早稻产量模型,并通过验证分析发现模型的模拟值与实测值的相关性良好;选定CMIP3对未来不同排放情景下做出的三种气候预估,结果表明:潮州市在21世纪总体预估是有显著变暖变湿趋势;将对未来气候预估得到的相关数据带入早稻产量模型发现在三种排放情景的下降趋势均通过显著性检验,在低排放的B1情景下潮州市早稻单产的降幅最小。