利用Aki模型对宁夏及邻区尾波Q值分布特征的研究

从2008年1月至2013年12月宁夏地震台网记录的665次ML≥2.0地震的数字地震波形资料中,选取波形记录清晰、噪声水平满足计算条件的数字地震波形记录,利用Aki模型,计算宁夏及邻区各区域尾波Q值,并与前人已有结果进行对比,得到该区尾波Q值的分布特征。结果表明:宁夏及邻区尾波Q值整体呈北高南低分布;吴忠、灵武地区该值相对较高,与该区域存在高速区相对应;阿拉善左旗西南该值较低;中卫、海原及附近地区该值相对较低,认为与该区域地壳深部的高温度与高热流值有关。

基于Aki模型的张北地震序列Qc值特征研究

采用Aki尾波单次散射模型计算了张家口台的近场数字地震记录资料,分析了张北地震序列尾波Qc值随频率的衰减关系;当流逝时间为35 s时,张北地区的平均Qc值为Qc(f)=(76.8±17.6)f 0.9606±0.22,Qc值较低,在76.8±17.6范围内波动,这表明该区域目前处于低Qc值的构造活跃期,同时,主震发生后靠近震中区的这个椭球形的散射体内能量大释放已基本完成,目前该震源体正处于应力的调整过程。

利用Aki模型对山西地区尾波Q值的研究

选取2001年1月至2011年12月山西地震台网记录的ML≥2.0地震的数字地震波资料,运用单次散射Aki模型,计算得到山西地区尾波Q值,拟合Q值对频率的依赖关系。其中,右玉、代县、夏县、东山4个地震台站属于低Q值、高η值,为特质的构造运动活跃地区的尾波性质。

利用Aki模型对宁夏及邻区尾波Q值的研究

利用单次散射的Aki模型,选取2008年1月-2009年12月宁夏地震台网记录的82次ML≥2.0地震的数字地震波资料,计算宁夏及邻区尾波Q值,拟合Q值对频率的依赖关系。全区域数据结果为Q(f)=(212±87.62).f0.7584±0.19。与国内其它区域相比,本区域Q值较低、对频率依赖性较高。结合区域地震地质构造特征及同期地震活动性将研究区划分为四个小震密集区:吉兰泰地震区、银川地震区、卫宁同地震区和固海地震区,分区对Q值进行数据统计,对比表明,尾波Q值较好地反映了小区地震活动特征。

利用Aki模型对新丰江水库地区尾波Q值的研究

选取2013年1月至2014年12月广东地震台网记录到M_L≥2.0的新丰江水库库区及其周边地震的数字地震波资料,利用单次散射的Aki模型,计算得到该区尾波Q值,并拟合Q值对频率的依赖关系。结果表明:与国内其他区域相比,新丰江水库库区Q值较地震频发地区要高,但低于整个广东地区和国内地震少发地区,且Q值对频率依赖性较高。按震中分4区对樟下台拟合尾波Q值与频率的关系研究地质构造体对Q值计算的影响,并很好的解释了樟下、东兴等台Q值偏小的原因。

应用Sato、Aki模型对比分析内蒙古东北地区尾波Q值

选取2016年3月-2019年6月内蒙古地震监测台网记录的925条内蒙古东北部及邻近地区地震数据,从中挑选133次ML≥2.0且记录清晰、信噪比较高的地震事件,利用Sato模型、Aki模型,分别计算该区域地震尾波平均Q值,并拟合得到Q值对频率的依赖关系,其中:(1) Sato模型:QC(f)=(64.11±29.15) f (0.8914±0.0772);(2) Aki模型:QC(f)=(258.4±65)f (0.6815±0.1435)。结果表明,利用2种模型计算的该区域地震尾波Q值分布具有一致性,且Q值与依赖指数η成反比关系,分析认为,尾波Q值高低分布与地震活动性及地质构造有关。

基于Aki、Sato两种模型的塔什库尔干Ms5.5级地震尾波衰减特征研究

利用新疆地震台网塔干单台所记录的塔什库尔干Ms5.5级地震发生前后的数字地震波形资料,采用Aki、Sato等2种单次散射模型,全面分析该次地震序列尾波QC随时间的改变,分析了尾波QC值在强震前后的变化特征,并对该特征进行总结研究。相应的频率与模型之间的关系可表示为QC=97.6±39.03f^0.9493±0.1964,QC=50.00±14.89f^0.9436±0.0867。研究得到:在地震前后,QC值和η值都会出现一些异常,QC值先增大后减小直到发震,η值则先减小后增大再发震。研究结果认为,2种模型均适合对塔什库尔干Ms5.5级地震尾波QC的研究。

利用Aki模型对河南及邻区尾波Q值变化的特征研究

利用单次散射的Aki模型,选取河南地震台网2007年1月至2013年12月记录的96次ML≥2.0级地震共345条有效数字地震波记录,计算河南及邻区尾波Q值。计算结果显示,河南及邻区尾波Q值存在北低南高的特征。河南及邻区尾波Q值的平均结果为:Q=Qofn=202.5±91.38×f0.893 8±0.291 5;豫北地区尾波Q值的平均结果为:Q=Q ofn=194.7±56.26×f0.883 2±0.374 2,豫南地区尾波Q值的平均结果为:Q=Qofn=254.4±74.28×f0.926 1±0.361 0。

基于LASSO变量选择联合贝叶斯网络构建恶性肿瘤相关急性肾损伤(AKI)风险预测模型

目的利用套索(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归和贝叶斯网络分析方法,构建适合肿瘤患者急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)发病风险的贝叶斯网络预测模型,为早期识别高危人群,制定AKI精准预防策略提供科学依据。方法以2014年10月1日至2015年9月30日在复旦大学附属中山医院就诊的恶性肿瘤住院患者为研究对象。于医院数据管理平台收集患者年龄、性别、体重指数、既往病史、肿瘤类型/治疗、基础肝肾功能、生化和电解质指标等数据资料。通过LASSO回归筛选出与AKI发生显著相关的影响因素;借助贝叶斯网络分析进一步描述变量间相互作用并评价模型预测效能。结果26914名研究对象中,AKI发病率为12.4%(n=3326),其中肾癌(27.3%),多发性骨髓瘤(24.1%)和急性粒细胞白血病(23.9%)患者的AKI发病率最高。LASSO回归筛选出22个与AKI发生相关性最显著的变量,包括年龄、性别、体重指数、糖尿病史、肿瘤类型/分期/治疗方式、肝功能、肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate,e GFR)/血清肌酐值/血尿酸、白蛋白、血红蛋白和白细胞计数、血钠/血钾等电解质。贝叶斯网络模型发现血红蛋白、e GFR、血氯和血磷与AKI的发生有直接联系;节点治疗方式通过影响血钠和白蛋白等中间节点间接影响AKI的发生;糖尿病和性别通过节点尿酸间接相连e GFR,而后者是AKI的父节点。模型推理在其他条件一致的情况下,贫血和e GFR≤59 m L·min-1·1.73 m-2的患者发生AKI的概率最高(55.7%);而上述指标均正常者AKI发病率最低(3.0%)。模型评价发现贝叶斯网络模型的分类准确率为88.8%,接受者操作特性曲线曲线下面积为0.806。结论基于LASSO变量选择联合贝叶斯网络分析构建的模型在肿瘤相关AKI的影响因素分析中更符合实际理论,其在发病风险预测中有较好的临床应用价值。

1999年岫岩地震序列尾波Q_c的变化过程

采用Sato单次散射模型,利用近场台站岫岩台和营口台波形资料,计算了1999年岫岩地震序列S尾波品质因子Qc,得到了3个分量10个频率点上Qc随时间进程的变化。将序列分为3个时段:前震时段、强余震活动时段、序列结束时段,分别计算出每个时段内Qc与频率的关系Qc(f),最后计算了整个序列的Qc(f)。结果表明,Qc在大震前后有较明显的变化,基本趋势是震前Qc增高,震后降低。另外,在不同的台站和不同的分量上Qc变化有不同的反映灵敏度。比较该方法与Aki单次散射模型方法在计算结果上的差别,认为Sato方法在本文的数据处理上更为合理。

云鹏水电站及其周围地震尾波Q_c值研究

利用云鹏水电站周边5个数字地震台站记录到的2000年1月至2008年12月间的108个地震的数字波形资料,采用Aki单次散射模型,计算了各台站周围423条地震记录的尾波Q0值。结果显示:云鹏水电站地区尾波的Qc值与频率的关系为Qc(f)=90.2f0.94。该地区的Q0值比云南其它构造活动强烈地区的要高,因此属于中等构造活动地区。云鹏水电站蓄水后弥勒台记录到的108个地震的尾波Q0值及分频Qc值有所下降,但下降幅度不大,表明水库蓄水对库区及其附近区域地下介质性质有所影响,但影响的程度有限。

大鼠急性肾损伤模型的建立及意义

目的探讨建立大鼠缺血再灌注急性肾损伤模型。方法采用切除大鼠右肾,左肾蒂夹闭45分钟,再灌注2、6、12、24 h测定血尿素氮(BUN)、肌酐(Scr)的水平,观察肾组织病理形态学改变,TUNEL法检测肾小管凋亡细胞,确定大鼠缺血再灌注急性肾损伤模型。结果 IRI组BUN、Scr在再灌注后2h开始上升,在24 h达到高峰;肾组织24 h后肾小管上皮细胞凋亡、坏死脱落,小管可见细胞碎片及管型,小管排列稀疏、紊乱,管腔明显扩张,肾小球无明显改变;与Sham组相比,IRI各亚组肾小管凋亡细胞指数与损伤评分,差异有统计学意义(P>0.05),且随缺血再灌注时间延长及肾功能损伤的加重,肾小管凋亡细胞指数与损伤评分增加。结论切除大鼠右肾、夹闭左肾动脉的方法可成功建立缺血再灌注急性肾损伤动物模型。

挤压综合征犬动物模型的建立

目的制作挤压综合征犬动物模型，为应用连续性血液净化技术救治挤压综合征提供实验平台。方法先将犬麻醉，在保持麻醉状态下，应用自动气压止血带保持恒定压力挤压犬肢体，观察各个不同时间点犬肌酸激酶、肌红蛋白、尿素氮、肌酐、血钾、二氧化碳结合力等指标的变化情况。根据犬自身生理特性，结合挤压综合征诊断标准，确定犬模型的成模标准。结果按照操作方法挤压5h后，全部实验犬生化及肾功能等指标出现异常，与挤压前数比较具有显著性差异，P〈0．05，并且出现血高钾血症、低钙血症、代谢性酸中毒、急性肾脏损伤等严重病症，符合挤压综合征诊断标准。结论挤压综合征犬动物模型为目前唯一的大动物模型，具有造模方法和步骤可靠、模型稳定、造模时间短等优势，适合于应用连续性血液净化技术救治挤压综合征的研究。

小江断裂带地震尾波Q_c值特征研究

利用小江断裂带及邻区10个数字地震台记录到的地震波形资料,采用Aki单次散射模型,计算了各台站半径60km范围内地震尾波Qc值,分别拟合得到10个台站的尾波Qc和η值,并用10个台站的平均结果得出了小江断裂带及邻区尾波Qc值与频率的关系。结果表明,小江断裂带及邻区总体上属低值Qc区;尾波Qc值空间差异较大,小江断裂带中段为低Qc值,明显低于北段和南段的Qc值。研究了尾波Qc值在时间上的变化与中强地震的关系。

1830年磁县7.5级地震震源区尾波衰减特征

利用磁县数字地震台记录到的近震波形资料,采用Aki尾波单次散射模型,计算1830年磁县7.5级大地震震源区50 km范围内的尾波Qc值;经多地震拟合得出在尾波流逝时间为20 s时,Qc=(70.2±29.3)f(0.8054±0.1615);40 s,时Qc=(96.6±25.3)f(0.7772±0.1098)。结果表明,磁县震源区Q0值较低,震区地震波衰减比邢台、唐山震区快;η值表明Qc值对频率的依赖性弱于邢台和唐山震区。

上海及邻区尾波Q值研究

选取2011年1月~2012年12月上海台网数据库中记录的37次ML≥2.0地震的数字地震波资料,利用单次散射的Aki模型,计算上海及邻区尾波Q值,拟合Q值对频率的依赖关系,结果为Q（f）=（176.2±87.26）·f0.898 4±0.290 8。与国内其他区域相比,本区域Q值偏大,对频率依赖性低。结合上海及邻区地质特征及同期小震空间分布特点,将研究区域划分为以下4个小震密集区：苏中沿海区域、南黄海区域、苏州—东海区域、宁波—舟山区域,分区进行Q值统计分析,表明尾波Q值数据能够较好地反映该区域地震活动性。

2020年1月19日伽师M_(s)6.4地震序列尾波Qc值特征研究

基于Aki单次散射模型,利用八盘水磨台和西克尔台记录的伽师M_(s)6.4地震序列的数字地震波形资料,计算八盘水磨台和西克尔台的尾波Q_(c)值以及M_(s)6.4地震序列的尾波Qc值,分析并讨论了上述2个台站尾波Qc值的时间变化特征及与强余震的关系。结果显示:八盘水磨台、西克尔台和伽师Ms6.4地震震源区的拟合平均尾波Q0值分别为269.8,272.5和267.2;平均η值分别为0.75、0.72和0.74。八盘水磨台和西克尔台尾波Q_(c)值随时间变化特征显示2020年2月21日M_(s)5.1余震前,尾波Qc值出现"低值-高值-发震"的现象,这一现象可为后续该区M_(s)6.0地震的强余震判定提供一定的参考。

分类树模型法分析重症患者急性肾损伤的相关影响因素

目的利用分类树模型法分析重症患者急性肾损伤的相关影响因素,为临床预防急性肾损伤提供参考依据。方法选取2012-03-2014-01该院重症医学科住院的314例患者为研究对象。记录患者的相关临床资料,采用Exhaustive CHAID分类树模型法分析重症患者出现急性肾损伤的主要影响因素。结果分类树模型从34个候选变量中筛选出4个重要解释变量,分别是格拉斯哥昏迷评分、休克、使用羟乙基淀粉和血糖。结论采用分类树模型分析重症患者急性肾损伤主要相关影响因素是可行的。格拉斯哥昏迷评分、休克和血糖升高是重症患者急性肾损伤发生的危险因素。

利用两种模型对宁夏及邻区尾波Q值进行对比研究

分别利用Aki模型和Sato模型,选取2008年1月—2009年12月宁夏地震台网记录的ML≥2.0地震的数字地震波资料,计算了宁夏及邻区平均尾波Q值,并拟合了Q值对频率的依赖关系。结果为:Aki模型为Q(f)=(212±87.62)f0.758 4±0.19;Sato模型为Q(f)=(44.81±15.87)f0.949 1±0.080 5。与国内其他区域相比,两种模型计算结果均显示本区域Q值较低,对频率依赖性较高。研究结果认为两种模型均适合对宁夏及邻区尾波Q值的研究。

预测危重症孕产妇发生急性肾损伤风险的列线图模型建立

目的探讨列线图个体化危重症孕产妇发生急性肾损伤(AKI)风险模型的建立。方法将320例危重症孕产妇患者按照是否发生AKI分为发生AKI组和未发生AKI组,调取所有患者的基本信息及临床资料,采用Logistic回归分析筛选危重症孕产妇发生AKI的独立危险因素。然后将筛选出的独立危险因素使用R软件建立列线图预测模型,并对模型的预测性及准确度进行验证。结果通过对两组患者一般临床资料做Logistic回归分析可知,高血压(OR=2.509,95%CI:1.412~4.459)、肝功能损伤(OR=2.741,95%CI:1.542~4.870)、乳酸升高(OR=2.920,95%CI:1.650~5.166)、休克(OR=7.171,95%CI:2.431~21.152)、APACHEⅡ评分(OR=2.352,95%CI:1.274~4.341)、SOFA评分(OR=5.189,95%CI:2.812~9.576)为危重症孕产妇并发AKI的独立危险因素,差异具有统计学意义(P<0.05),均与危重症孕产妇并发AKI高度相关。基于高血压、肝功能损伤、乳酸升高、休克、APACHEⅡ评分及SOFA评分6项危重症孕产妇并发AKI的独立危险因素,建立预测危重症孕产妇并发AKI风险的列线图模型,并对该模型进行验证,预测值同实测值基本一致,说明本研究的列线图预测模型具有较好的预测能力。同时,本研究使用Bootstrap内部验证法对危重症孕产妇并发AKI的列线图模型进行验证,C-index指数高达0.829(95%CI:0.801~0.857)。说明本研究列线图模型具有良好的精准度和区分度。结论对危重症孕产妇及时的考虑高血压、肝功能损伤、休克、乳酸升高、APACHEⅡ评分及SOFA评分等因素综合评估危重症孕产妇并发AKI的发生率,能够提高对危重症孕产妇继发AKI的诊断效能,具有较高的临床应用价值,值得进一步推广使用。