NDDI-E-Y在青少年癫痫伴发抑郁筛查中的临床应用

目的探讨青少年癫痫伴发抑郁筛查量表(neurological disorders depression inventory-epilepsy for youth,NDDI-E-Y)对青少年癫痫伴发抑郁症的诊断灵敏度、特异度和分界值。方法本研究采用回顾性问卷调查方法,对2018年1月至2019年8月于大连市儿童医院癫痫门诊复诊的100例癫痫患儿(符合2010年国际抗癫痫联盟诊断标准)进行问卷调查,包括一般因素量表和NDDI-E-Y,并将ICD10作为诊断抑郁症的金标准。根据ICD10结果,探讨NDDI-E-Y对中国青少年癫痫伴发抑郁筛查的敏感度、特异度以及分界值,并观察分析患儿的接受程度及量表在临床上操作的难易程度,对NDDI-E-Y是否适用中国青少年癫痫伴发抑郁患者筛查做出临床评估。结果 NDDI-E-Y对青少年癫痫伴抑郁筛查的灵敏度为0.818,特异度为0.938,阳性预测值为0.643,阴性预测值为0.974。ROC曲线下面积为0.928,同时得出最佳的判断抑郁与非抑郁的分界值为27.5分,在27.5分敏感度为0.909,特异性为0.938。结论 NDDI-E-Y对青少年癫痫伴发抑郁的筛查具有较高的灵敏度和特异度,且量表操作简便、快速,可作为青少年癫痫伴抑郁筛查的首选方案。

综合干旱评价方法在云南省的适用性研究

云南省是干旱高发和频发区,以2009年2月数据为实验数据,选择气象干旱和农业干旱相关指标构建综合干旱评价模型.利用2010年2月数据为验证数据,进一步对该区进行干旱监测,验证并修正综合干旱监测模型.将监测结果与《减灾年鉴》所记录的实际干旱情况对比发现,该模型监测结果与实际干旱分布与干旱强度具有很高的吻合度,能够很好地监测云南省干旱灾害分布,为抗旱救灾提供依据.

FY-3C/MERSI数据应用于陕西省干旱时空动态监测研究

基于FY-3C/MERSI 1 km遥感数据,分别利用植被供水指数模型(VSWI)、归一化干旱指数模型(NDDI)、多波段干旱指数模型(MBDI),对陕西省2014年夏季的干旱过程进行动态监测,结合研究区同时段10 cm土壤相对湿度资料,对3种干旱遥感监测模型的准确性和稳定性进行评价。结果表明:3种遥感监测模型对陕西省2014年夏季干旱过程监测的准确性均有较好表现,其中VSWI的动态监测稳定性更好;MBDI与VSWI对干旱中期干旱程度的反演结果准确性相当,但对于干旱前期与后期,VSWI结果的准确性更好。基于VSWI监测结果,将陕西省分为陕北、关中和陕南地区进行讨论,结果表明FY-3C/MERSI具备对陕西省这次干旱过程进行时空动态监测的能力。

2004-2013年云南省春旱时空特征分析

21世纪以来,云南省频繁发生春旱,严重影响了人类活动与自然环境.为更科学地抗旱防旱,运用MODIS遥感数据,计算归一化干旱指数NDDI,分析了云南省2004—2013年春旱的时空变化特征.结果表明:研究期内,云南省春旱反复发生,空间差异增大,其中2010、2013年旱情较为严重;云南省东部、北部旱情严重,西南部较轻微;NDDI高值区集中于东南部与中北部,低值区集中于西北部与东北部;10年间云南北部地区旱情严重加剧,南部则有所缓解;易旱植被类型主要为草原和耕地.

几种沙尘指数在内蒙古地区的应用效果对比:以2021年3月沙尘事件为例

及时准确提取沙尘天气范围及强度信息是量化沙尘天气影响的重要基础。以2021年3月15日沙尘暴为例,基于MODIS数据,采用亮温差指数(brightness temperature difference,BTD)、归一化沙尘指数(normalized difference dust index,NDDI),以及两种指数的不同耦合方法,提取并分析了此次沙尘事件内蒙古地区沙尘影响范围,探究更为适用的沙尘提取算法。结果表明,单独采用BTD和NDDI算法提取沙尘信息的精度分别为61.51%和42.16%,将两种方法耦合后提取精度可达90.83%,耦合指数在区分沙尘与云层、沙漠、陆地等方面效果有明显提高。此次沙尘事件内蒙古地区覆盖范围为12.77~84.30万km^(2)。建议今后提取沙尘信息时耦合亮温差指数及归一化沙尘指数,使得监测效果更好。