非均质表面估计模型在尘肺病发病估算中的应用

目的探讨采用非均质表面估计模型（MsN）估算尘肺病发病情况。方法基于主成分分析法，将河北省所有县（区）按尘肺病危害程度分为3层，利用2010年县（区）尘肺病发病数据，应用MSN模型估算尘肺发病率和发病数。结果综合MSN模型应用要求、主成分分析结果、专家经验，将河北省172个县（区）分为职业病危害较轻、中等、较重3层，各层县（区）数分别为74、61、49个，分别从各层中选取样本县12、12、25个，估算河北省尘肺病发病人数为2105人，发病率为261．5／10万，估算标准误为389．9／10万。结论MSN模型为推测尘肺病例数量提供了一种新的思路和科学方法。

异质性地表土壤冻融循环监测网络的优化采样设计——以黑河祁连山山前地区为例

在黑河祁连山山前地区建立分布式的土壤温度/水分传感器监测网络,准确获取异质性地表的遥感像元真值,用于地表冻融状态分类及土壤水分定量反演算法的发展完善和真实性检验,以及两者的降尺度研究均具有重要意义。传感器监测网络节点的空间布局直接影响观测有效性及其数据质量,一种基于异质性地表的均值估计方法被用于空间节点的优化采样设计:即以地表温度为目标变量,将研究区划分为相对均质的若干层(子区域),计算各层及总体的变异函数参数作为代价函数的输入,通过最小化目标变量的估计方差,实现传感器网络节点在各层的空间分布,准确地捕捉区域内部的异质性。结果表明,分层后各层的异质性相对于总体都有所下降,优化的节点空间布局具有较好的属性代表性,对于异质性较强的局部区域,有较高的样本密度。