简介:数据同化方法可提高数值预报的时效性和准确性,且该方法已在水文领域得到应用,并得到快速发展。为了提高新安江模型径流模拟预报精度,采用集合卡尔曼滤波方法同化径流数据,对参数和状态变量进行同步校正估计。通过对三水源新安江模型进行理想条件下的数值实验,在同时考虑模型自身、模型参数以及观测数据的不确定性的情况下,分析了参数均值和方差改变、集合大小、同化参数的敏感性以及相关性分析对同化过程的影响。结果表明:集合卡尔曼滤波算法具有可行性,且参数均值越接近真值、方差适当增加,集合大小适中,同化参数敏感性较低以及参数与变量间相互独立时,能在一定程度上增加径流同化精度。该研究可为同类型参数同化估计提供一定参考依据。
简介:摘要观察性研究中往往存在未知或未测量的混杂因素,是流行病学因果关联研究中的重大挑战。本文介绍一种可以应用在观察性研究中的一种对未知/未测量混杂因素进行识别和效应评估的工具——“探针变量”。其主要可以分为暴露探针变量、结局探针变量以及中介探针3种形式,前2种不仅可以对未知/未测量混杂因素进行识别,也可以对其效应量进行估计,从而揭示真实的暴露与结局之间的关联。而中介探针则是针对“中介因子”进行控制,从而识别暴露和结局之间是否存在未测量混杂因素。该理论实践过程中最大的困难在于“探针变量”的选择和确定,不恰当的“探针变量”可能引入新的混杂,导致未测量混杂因素识别不准确。“探针变量”可以推荐作为观察性研究报告中的一项敏感性分析内容,有助于读者真实理解暴露与结局之间的关联,增加观察性流行病学研究中的证据力度。
简介:教育和健康作为人力资本投资最重要的两种形式,二者间具有密切且复杂的关系。为排除OLS估计在探讨教育和健康人力资本关系中存在的内生性等问题,本文使用CFPS数据库2010、2012和2014年的调查数据,以义务教育法在各省的实施为工具变量,采用双重差分-两阶段最小二乘估计方法探讨了教育对个体健康人力资本的影响。研究发现,义务教育法实施使个体受教育年限在受政策影响群体和不受影响群体间存在显著差异。在考虑了义务教育法对不同群体受教育年限的影响并尽可能消除教育与健康之间的内生性问题后,教育对个体健康人力资本的确具有显著正向促进作用,相比OLS估计,使用工具变量的估计结果更加明显。
简介:1.复合函数的定义域例1已知f(x)的定义域为(0,2),求厂(log2x)的定义域.分析许多学生认为在函数f(log2x)中log2x是自变量,因此,由f(x)的定义域(0,2)求出log2x的范围是(-∞,1),从而得f(log2x)的定义域为(-∞,1).