基于GAMLSS模型的北京地区儿童C反应蛋白百分位数分布曲线和参考值

目的 构建北京地区1个月~12岁儿童末梢全血C反应蛋白(CRP)百分位数曲线和参考值。方法 选取2015年1月—2020年6月首都儿科研究所健康儿童629名,检测其末梢全血CRP水平。按年龄分为<2岁组、2~<4岁组、4~<6岁组、6~<8岁组、8~<10岁组、10~<12岁组。应用GAMLSS模型绘制不同性别、年龄儿童CRP水平P_(50)、P_(75)、P_(90)、P_(95)、P_(97)和P_(99)百分位数标准曲线。结果 各组CRP数据均服从Box-Cox-t分布。<2岁组男童CRP水平高于女童,其他年龄组男、女童之间CRP差异无统计学意义(P>0.05)。<6岁男童的CRP水平随年龄增长而降低,6~12岁男童的CRP水平随年龄增长而升高;<9岁女童的CRP水平随年龄增长而升高,9~12岁女童的CRP水平随年龄增长而降低。结论 建立了北京地区1个月~12岁儿童末梢全血CRP的百分位数曲线图,男童和女童末梢全血CRP随年龄增长的变化趋势不同。

基于GAMLSS模型的青海省非平稳NSPEI干旱时空特征分析

[目的]识别气象变量在气候变化影响下出现的非平稳特征,揭示青海省气象干旱特征的时空演变规律,进而为青海省抗旱减灾提供一定的技术支持。[方法]基于GAMLSS模型构建以气候因子为解释变量的非平稳NSPEI,通过与传统SPEI对比遴选一种更适合青海省的气象干旱指数,并利用游程理论与Copula方法分析了不同情景下干旱重现期的分布特征。[结果]NSPEI较SPEI能更准确地识别青海省不同干旱程度,尤其对于较严重干旱事件。1961—2020年青海省干旱频率呈下降趋势且主要发生中度干旱和轻度干旱,干旱频率高发区为柴达木盆地西北部,青南牧区西南部为干旱低频区;干旱历时、干旱烈度分别以0.0189/a,0.0166/a的速率减小,两干旱特征时空变化较同步,均由西北向东北部递减。在中旱情景下,Tor平均为2.79 a一遇,Tand平均为7.52 a一遇;重旱Tor平均为4.11 a一遇,Tand平均为16.22 a一遇,青海省西南部是中、重旱高风险集中区,而东部农业区为重、中旱低风险集中区。[结论]青海省降水、气温序列的平稳性不复存在,考虑以气候因子为协变量NSPEI在揭示青海省时空变化趋势方面更有优势,可以用来预测未来青海省气象干旱的变化情况。

基于GAMLSS模型的云南省非一致性标准化降水指数分析

干旱指数对干旱的研究至关重要。随着气候变化和人类活动的影响,水文序列的频率分布随时间变化,因此需考虑干旱指数的非一致性。标准化降水指数SSPI认为降水服从Gamma分布,对应的分布函数参数通常稳定不变,而实际的分布函数参数与时间序列具有一定相关性,因此利用GAMLSS模型以时间序列为协变量构建了降水序列的非一致性Gamma分布模型,在此基础上计算出非一致性标准化降水指数N NSPI。以云南省为例,分别计算了1960~2019年的逐月N NSPI、SSPI,将两者进行对比分析,发现两者对干旱的识别结果总体趋势相近,但在1960~1985年N NSPI识别的干旱数量和等级强于SSPI,1986~2005年两者相近,而在2006~2019年,SSPI识别的干旱数量和等级逐渐超过N NSPI,进一步分析表明,考虑了分布函数参数随时间变化的N NSPI能更精确反映实际干旱情况。

基于GAMLSS模型的大渡河流域极值降水非一致性分析

以GAMLSS模型为基础,分析大渡河流域降水频率的非一致性特征,并将时间和多项气候因素作为解释变量进行参数拟合。结果表明,大渡河流域年最大日降水序列均呈现不显著变化的趋势,与一致性模型相比,大渡河流域降水序列的时间非一致性的特征不明显,而气候指标可以更好地反映大渡河流域降水非一致性的特征,表现为所有气象站点GAIC值与一致性模型的值相比明显减少。GAMLSS模型可以模拟水文序列的方差、偏态系数等其他统计参数非线性变化趋势,能够反映水文序列的非一致性特征。

基于GAMLSS模型的玛纳斯河设计年径流分析

玛纳斯河年径流在气候变化影响下发生了变异,传统径流频率分析方法的一致性假设遭到破坏,本文根据玛纳斯河上游出山口1956—2014年水文气象资料,采用遥相关分析法,并基于GAMLSS理论分别建立以时间、气候因子为协变量的时变矩模型,将其拟合效果与传统P-Ⅲ分布进行对比分析,利用最优分布模型进行年径流量设计。结果表明:北大西洋涛动指数(NAO)作为气候影响因子与年径流序列相关系数为-0.322,遥联性最佳;以累积气温亏损值、降雨量、NAO为协变量的LOGNO分布模型为最优分布模型,有效地描述了在气候变化影响下玛纳斯河年径流动态变化特征,并在不同设计保证率下设计年径流比传统P-Ⅲ分布偏大3.08%~16.10%,各月径流设计值与P-Ⅲ分布相差较大。其研究结果为玛纳斯河水资源的高效利用及科学管理提供参考依据。

基于藤Copula的GAMLSS模型与非寿险准备金评估

在假设各个业务线的增量已决赔款服从伽玛分布、逆高斯分布和对数正态分布的基础上,建立了各个业务线增量已决赔款的GAMLSS模型,并将此模型应用于一组具有明显异方差的车险数据,拟合效果优于均值回归模型.另外,在多个业务线的准备金估计中,不同业务线之间的相依性通过藤Copula函数来描述.用D藤Copula描述相依关系的GAMLSS模型对准备金的评估结果既优于独立假设下的GAMLSS模型和链梯法对准备金的评估结果,同时还刻画了不同业务线之间的尾部相依性.

基于GAMLSS模型的我国3~6岁幼儿BMI百分位数曲线参考标准及超重、肥胖临界值的研制

目的:建立我国3~6岁幼儿BMI百分位曲线参考标准和超重、肥胖临界值。方法:1)以2010年和2014年国家国民体质监测中心得到的全国除港澳台外的31个省(自治区、直辖市)101861名幼儿体质数据为建模对象,采用包含中位数、标准差、峰度和偏度4个参数的GAMLSS模型构建BMI的百分位数曲线。2)运用百分位曲线接轨法,与中国肥胖问题工作组(WGOC)推荐的7岁儿童超重、肥胖临界值接轨,划分我国3~6岁幼儿超重、肥胖临界线。结果:1)男女幼儿最优模型均为BCTo分布模型,自变量的幂转换系数ξ分别为0.6017和0.2501,参数总自由度分别为18.11和16.26,模型的拟合优度检验较优;以2018—2019年监测数据回代检验显示,各年龄组百分位标准曲线下的百分数与实际百分数的差异均在2%以内,说明模型有效性良好。研究最终得到了光滑度优良的我国3~6岁幼儿BMI百分位标准曲线及参考值。2)男幼儿超重、肥胖百分位曲线分别为C79.6和C91.5,女幼儿超重、肥胖百分位曲线分别为C85.4和C94.6。计算得出了表格和公式两种形式呈现的超重、肥胖临界值。结论:所建3~6岁幼儿BMI百分位曲线参考标准和超重、肥胖临界值代表性广、有效性高,可为我国幼儿生长发育评价和超重、肥胖的识别提供参考依据。

基于GAMLSS模型的三峡库区主汛期降雨非一致性分析

采用广义可加模型(GAMLSS),以时间t和4种气温形式(年平均气温T_(ave)、年平均最高气温T_(max)、年平均最低气温T_(min)和年平均温差ΔT)为协变量对三峡库区12个站点主汛期降雨量(Pmfs)的非一致性进行了研究,为变化环境下防洪、抗旱、水利工程安全评估等提供依据。结果如下:(1)以t为协变量拟合时,50%的站点的Pmfs呈现出非一致性特征。其中,库首秭归地区和库尾沙坪坝地区Pmfs的均值不断增大(秭归地区增速达29.6 mm/10 a),库尾江津地区Pmfs的方差不断增大,这些地区可能在未来引发洪涝、滑坡、干旱等自然灾害。(2)以气温为协变量拟合时,库区各站的Pmfs均呈现出非一致性,模型拟合效果总体优于前者且具有物理意义。库首以T_(ave)为协变量时,模型拟合效果最好;库腹、库尾总体上以ΔT为协变量时,拟合效果最好。此外,库首秭归地区Pmfs在1998年左右发生了均值突变,均值由从原来的480 mm突增至580 mm左右,可能是由于人类活动或气候变化导致T_(ave)变化引起的;库尾的江津地区Pmfs的方差逐渐增大,风险同以t为协变量的拟合结果。

GAMLSS模型在黄河流域蒸发皿蒸发量序列统计建模中的应用研究

本文采用广义可加模型(GAMLSS),以年份序号作为解释变量拟合模型参数,对黄河流域蒸发皿蒸发量序列的非一致性特征进行研究。考虑到流域空间差异性和年内变化,从年、汛期、非汛期3个时间尺度来研究黄河流域29个水资源三级区面蒸发量序列的非一致性特征。研究结果表明,黄河流域各水资源三级区的面蒸发量序列在不同时间尺度上均具有较为明显的趋势变化;非汛期蒸发序列呈现出显著的趋势变化,与一致性模型拟合结果相比,黄河流域非汛期蒸发序列的AIC准则(Akaike Information Criterion)和SBC准则(Schwarz Bayesian Criterion)值减少明显,能更好地反映出非一致性变化的特征。

分位数回归和GAMLSS模型在非一致性洪水频率分析中的比较

为了探索分位数回归模型在非一致性频率分析中的适用性,分别采用分位数回归模型和GAMLSS模型对渭河流域以及珠江流域5个站点的年最大洪水序列进行非一致性频率分析。模型概率覆盖率定性分析结果显示,分位数回归模型拟合效果优于GAMLSS模型;Filliben相关系数定量分析结果显示,GAMLSS模型拟合效果更好但优势不明显。综合分析可得,分位数回归模型的拟合优度整体优于GAMLSS模型。

基于多变量GAMLSS模型的洪水理论分布研究

为探讨水文数据非一致性对洪水频率分析的影响,提出基于位置、尺度、形状的广义可加模型(Generalized additive models for location,scale and shape,GAMLSS),从时间和降水两类因素出发,计算单变量、多变量洪水频率,分析经验点据与理论分位曲线拟合效果,选取不同变化条件下洪水适宜理论分布。以汤旺河流域为例,研究结果表明,单变量洪水频率最优分布选取较稳定,而受时间和降水因素影响,多变量洪水频率最优分布选取均不同。与前者相比,引入协变量使原序列参考时间连续性变化和降水极端信息,改进传统洪水频率计算方法。

基于GAMLSS模型的二氧化碳排放驱动因素分析

全球变暖与二氧化碳减排是各国关注的重要议题。综合研究碳排放影响因素,有效减少碳排放是亟待解决的重要任务。本文收集了我国2005~2017年30个省市的相关数据,构建GAMLSS模型进行非参数回归分析,探讨人口规模、经济水平、城市化水平和能源强度对二氧化碳排放的影响机制。分析结果显示,各因素从长期来看对二氧化碳排放具有线性正向效应,且人口规模、经济水平和城市化水平在一定范围内对二氧化碳排放呈现倒“U”型的非线性影响模式。基于研究结论,结合我国国情提出了关于二氧化碳减排的一些建议。

基于GAMLSS模型的辽西地区气候变化对暴雨洪水极值影响评估

文章基于GAMLSS(非一致性水文极值序列频率分析)模型,以辽西叶柏寿、司屯流域为例,分析气候变化对流域暴雨洪水极值序列的影响。结果表明:年最大降雨量序列受气候变化因子影响较为显著,与时间依赖性不高。人类活动对气候变化因子和年最大流量的相关性产生了显著影响,气候因子与年最大流量序列相关特征较为复杂。

基于车险索赔数据的GAMLSS模型研究

关于均值参数、尺度参数和形状参数的广义可加模型(GAMLSS),由广义线性模型(GLM)拓展而来。对索赔频率模型主要用泊松分布、负二项分布以及对应的零截断分布,对索赔强度模型采用伽马和逆高斯分布,依次创建GLM和GAMLSS模型。通过对比分析发现,零截断负二项分布下的GAMLSS模型更适合用于索赔频率的建模,逆高斯分布下的GAMLSS模型更适合对索赔强度的建模;基于所有参数建立的GAMLSS模型较常见的GLM模型有更好的表现。

基于GAMLSS模型的英语考试成绩分析方法探讨

针对现阶段英语学习在我国教育的重要性,本文详细介绍了GAMLSS模型应用的广泛性和其理论基础。同时,本文借助统计软件并结合GAMLSS模型分析了不同教学模式下的英语考试成绩分布情况。结果表明:GAMLSS模型能够有效地分析不同教学模式下的英语成绩分布。对学校的英语教学改革起到了一定的促进和借鉴意义。

基于GAMLSS模型的不同收入群体边际消费倾向研究

经典的线性回归模型假设响应变量服从正态分布,但这种情况在现实中可能并不满足。本文将包含位置、规模以及形状参数在内的广义可加模型(GAMLSS)引入居民消费支出模型构建之中。这种设定形式既可以考虑消费支出的具体分布,又可以探究其微观影响因素。使用中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)数据,研究不同收入群体边际消费倾向,结果发现,与正态分布相比,广义贝塔Ⅱ型分布(GB2)能够更有效拟合不同收入群体家庭消费状况。拟合结果表明,居民消费支出水平的分布状况会对边际消费倾向产生显著影响,且城镇地区不同收入群体家庭边际消费倾向呈"倒U"型特征。

基于GAMLSS-GLO及随机森林算法的土石坝渗流监测模型

根据土石坝渗流原型观测,厘清水位、降水等因素的影响,模拟大坝渗流的真实状态,合理评估其渗流监测结果,是土石坝安全监控亟待解决的关键问题。基于此,根据数理统计原理,采用随机森林算法构建无降水条件下渗流量与上下游水位的回归模型;考虑渗流量受前期累积降水的综合影响,引入广义可加模型(GAMLSS-GLO),模拟降水影响下土石坝渗流监测值的波动区间,并将其与渗流-水位回归模型叠加,预测土石坝渗流监测的可靠区间;最后,将该方法应用于糯扎渡心墙堆石坝的渗流监测。结果表明:所提模型方法对渗流的水位、降水响应表现出良好的适用性,显著提高了渗流模拟预测质量。同时求解了渗流量置信区间,有利于土石坝的运行工况判断及安全监控。

基于GAMLSS模型的PM2.5浓度预测研究

基于2013年3月1日至2017年2月28日北京奥体中心空气质量监测站点的逐时数据,分别建立了随机森林回归模型、广义可加模型(Generalized additive model,GAM)和基于位置、尺度、形状的广义可加模型(Generalized Additive models for location,scale and shape,GAMLSS).结果显示:随机森林回归模型的拟合效果与预测效果相差较大,说明模型的稳定性较差,而GAM与GAMLSS模型的拟合效果与预测效果都较好.然而,在实际应用中GAMLSS模型要比GAM更加灵活,能更充分地利用分布本身的特性和规律挖掘出更多蕴含的信息,有利于提高预测的精度.因此,基于GAMLSS模型探讨了北京市的各种污染物和天气条件对PM2.5浓度的影响,并对PM2.5日均浓度进行了预测,这为降低空气污染物浓度提供了理论基础,为相关部门开展预警工作提供了决策依据.

基于GAMLSS模型的宜昌站年径流序列趋势分析

在变化环境下,研究非一致性水文序列的变化趋势具有重要意义。常规的趋势分析方法一般只能分析水文序列均值的线性趋势。本文引入GAMLSS模型对宜昌站1882-2009年间的年平均流量序列和年最小月流量序列分别进行趋势分析,将序列的趋势分析从均值扩展至均方差(或变差系数)、偏态系数等其他统计参数。研究发现宜昌站年平均流量序列的均值有明显线性减少的趋势,而宜昌站年最小月流量序列线性趋势不明显。在此基础上,建立基于多项式回归的GAMLSS模型,结果表明宜昌站年最小月流量序列并非平稳序列,其均值表现为非线性的趋势变化,偏态系数呈现线性的趋势变化。

基于GAMLSS模型的水文干旱指数研究——以玛纳斯河流域为例

传统的水文干旱指数是在一致性条件下确定的,而在非一致情况下水文干旱指数的识别精度受到质疑。特别是当全球气候发生剧烈变化的时候,应用合适的干旱指数可以增加干旱预警的精确度。一般在非一致情况下,通常会认为干旱指数的概率分布参数服从时间或者其他协变量的线性或者非线性变化。因此以玛纳斯河流域肯斯瓦特站为例,构建以时间为协变量的GAMLSS模型,建立非一致情况的标准化径流指数SRIns,并对比分析,讨论其适用性。结果表明:(1)肯斯瓦特站1957—2014年期间,径流量的变化趋势比降水和气温的变化趋势更为明显,径流发生明显变化主要集中在秋季和冬季,降水全年各月的变化趋势不明显,气温则在春季和夏季变化较剧烈。(2)通过对比研究区1957—2014年内有历史资料记载的历史干旱事件,SRIns对于研究区干旱事件的识别更准确,SRIns识别的严重干旱和极度干旱事件的发生频率要比SRIs高。(3)通过游程理论识别出干旱特征变量,将干旱特征变量采用均匀分布随机化处理可以提高干旱历时序列的拟合精度。干旱特征变量序列的最优分布均为对数正态分布。(4)SRIns和SRIs的干旱特征变量的二维联合分布的最优Copula函数均为joe函数。通过对比干旱特征变量二维联合概率和重现期,SRIns可以缩小风险区间,增加干旱风险预警的精度,因此更适用于该研究区的干旱预测与风险评估。