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目的 分析淮河流域山东、河南、安徽、江苏四省地下水水砷分布,探讨地理信息系统(GIS)预测模型结果的准确度.方法 以淮河流域四省地下水水砷含量调查结果为分析源数据,按水砷含量进行分层,以水砷> 0.01 mg/L为统计标准,计算超标自然村数及各县(区)的超标率.同时,在GIS预测模型地图中标记所有抽样县(区)的位置,以砷污染概率0.3灰度值为标准,将GIS预测模型与该省份地下水水砷实际检测分布情况进行拟合分析,计算GIS预测模型的准确度.结果 在淮河流域的四省共抽取61 824口井,分布于2 781个自然村中,确认高砷污染村(水砷> 0.01 mg/L)有474个,平均检出率为17.04%(474/2 781).其中山东、河南、安徽、江苏省高砷村检出率分别为13.19%(79/599)、23.82% (101/424)、74.25%(199/268)和6.38%(95/1 490),各省间的检出率比较差异有统计学意义(x2=820.84,P<0.05).以县(区)为单位,在四省103个县(区)中,由GIS预测模型所预测的概率>0.3的高砷县有72个,占总数的69.90%(72/103),其中山东、河南、安徽、江苏省分别为67.86%(19/28)、61.36%(27/44)、85.71%(12/14)和82.35%(14/17).在103个县(区)中,实际抽样检出超标的县(区)有62个,其中经GIS模型预测地下水高砷概率>03的有42个,灵敏度为67.74%(42/62);实际抽样

作者:刘宇岩;李永芳;王达;杨博逸;范淑君;郅雪原;郑全美;孙贵范

来源:中华地方病学杂志 2014 年 33卷 1期

知识库介绍

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作者:
刘宇岩;李永芳;王达;杨博逸;范淑君;郅雪原;郑全美;孙贵范
来源:
中华地方病学杂志 2014 年 33卷 1期
标签:
淮河流域 地下水 砷 地理信息系统 预测模型 Huaihe river basin Groundwater Arsenic Geographic information system Predictive model
目的 分析淮河流域山东、河南、安徽、江苏四省地下水水砷分布,探讨地理信息系统(GIS)预测模型结果的准确度.方法 以淮河流域四省地下水水砷含量调查结果为分析源数据,按水砷含量进行分层,以水砷> 0.01 mg/L为统计标准,计算超标自然村数及各县(区)的超标率.同时,在GIS预测模型地图中标记所有抽样县(区)的位置,以砷污染概率0.3灰度值为标准,将GIS预测模型与该省份地下水水砷实际检测分布情况进行拟合分析,计算GIS预测模型的准确度.结果 在淮河流域的四省共抽取61 824口井,分布于2 781个自然村中,确认高砷污染村(水砷> 0.01 mg/L)有474个,平均检出率为17.04%(474/2 781).其中山东、河南、安徽、江苏省高砷村检出率分别为13.19%(79/599)、23.82% (101/424)、74.25%(199/268)和6.38%(95/1 490),各省间的检出率比较差异有统计学意义(x2=820.84,P<0.05).以县(区)为单位,在四省103个县(区)中,由GIS预测模型所预测的概率>0.3的高砷县有72个,占总数的69.90%(72/103),其中山东、河南、安徽、江苏省分别为67.86%(19/28)、61.36%(27/44)、85.71%(12/14)和82.35%(14/17).在103个县(区)中,实际抽样检出超标的县(区)有62个,其中经GIS模型预测地下水高砷概率>03的有42个,灵敏度为67.74%(42/62);实际抽样