背景由于全球氣候變化,1880-2012年期間全球平均溫度升高了 0.85℃,全球幾乎所有地區(qū)都經(jīng)歷了氣候增暖,根據(jù)中國(guó)氣象局對(duì)我國(guó)氣溫監(jiān)測(cè)報(bào)告,1960-2015年我國(guó)氣溫也顯著升高。氣候變化導(dǎo)致的極端熱事件在全世界范圍內(nèi)頻繁發(fā)生,已有大量研究結(jié)果證實(shí)了熱對(duì)人群健康的影響。而熱對(duì)于死亡的影響和風(fēng)險(xiǎn)在不同人群、不同區(qū)域存在差異,這表明不同地區(qū)熱的脆弱性是不同的。所以評(píng)估不同區(qū)域的熱脆弱性,了解各區(qū)域?qū)岬某惺芎蛻?yīng)對(duì)能力,識(shí)別熱脆弱地區(qū)與脆弱人群,對(duì)于適應(yīng)氣候變化有切實(shí)意義。目前,國(guó)外有很多國(guó)家和地區(qū)開(kāi)展了熱脆弱性評(píng)估的研究,有效的識(shí)別了研究地區(qū)內(nèi)的脆弱性地區(qū)和脆弱人群,而我國(guó)也有部分地區(qū)開(kāi)展了熱脆弱性評(píng)估,但是缺乏覆蓋全國(guó)大范圍的熱脆弱性評(píng)估,對(duì)于大部分地區(qū)的熱脆弱性情況還是未知。目的本研究通過(guò)對(duì)熱脆弱性指標(biāo)的調(diào)研,初步建立我國(guó)熱脆弱性指標(biāo)體系;同時(shí)建立全國(guó)范圍區(qū)縣尺度的熱脆弱性指數(shù)評(píng)估我國(guó)熱脆弱性,并分析熱脆弱性空間分布特征;根據(jù)地區(qū)熱脆弱性特點(diǎn),針對(duì)不同地區(qū)和人群提出有針對(duì)性的政策建議以及有效防護(hù)措施。方法本研究通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)并歸納總結(jié)以往研究中使用的熱脆弱性評(píng)估指標(biāo),再結(jié)合我國(guó)... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)疾病預(yù)防控制中心北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：91 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３熱脆弱性評(píng)估研究技術(shù)路線(xiàn)圖??第二章方法??

圖５隨機(jī)森林模型決策樹(shù)數(shù)量圖??隨機(jī)森林模型中納入變量的個(gè)數(shù)需要通過(guò)反復(fù)測(cè)試來(lái)確定，測(cè)試結(jié)果顯示，??當(dāng)每次納入模型參數(shù)為１６個(gè)時(shí)，Ｒ平方達(dá)到最大０．８５，均方根誤差（Ｒｏｏｔ?Ｍｅａｎ??Ｓｑｕａｒｅ?Ｅｒｒｏｒ，?ＲＭＳＥ）最小為３６．５６，所以納入模型的變量數(shù)為１６個(gè)。??（４）建立預(yù)測(cè)模型??通過(guò)上述步驟確定模型參數(shù)后，建立預(yù)測(cè)空調(diào)數(shù)據(jù)的隨機(jī)森林模型，具體模??２８??

空調(diào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將空調(diào)預(yù)測(cè)值與真實(shí)值進(jìn)行比較。為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆�(wěn)定性，??我們將驗(yàn)證步驟重復(fù)十次，并做空調(diào)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的線(xiàn)性回歸和直方圖來(lái)驗(yàn)證??模型的準(zhǔn)確性，真實(shí)值與預(yù)測(cè)值線(xiàn)性回歸方程決定系數(shù)（Ｒ２）達(dá)到０．８３?（圖６），??同時(shí)直方圖（圖７）顯示兩者一一對(duì)應(yīng)結(jié)果較好，所以我們可以用該模型進(jìn)行全??國(guó)空調(diào)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。??４００－??？?＾??－２００?？?％??？??〇?＾?？?？?＊??０?１００?２００?３００??ｐｒｅｄｉｃｔ??圖６空調(diào)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值線(xiàn)性回歸方程檢驗(yàn)圖??２９??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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