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我国执业(助理)医师需求集成预测——基于GM、ARIMA和VAR模型的实证研究 下载：33 浏览：233

李蕾1,2 李超3,4 丁雪辰1 乔晗1 《当代管理》 2018年7期

摘要:
医疗卫生人员需求预测对于我国实施《"健康中国2030"规划纲要》、深入推进医药卫生制度改革具有重要的基础意义。本文通过建立GM(1,1)、ARIMA和VAR模型,分别对我国执业(助理)医师需求量进行了建模预测,基于集成方法的思想,将上述三个模型的预测结果进行集成分析,有效地提高了预测精度。集成预测模型的结果显示,2020年我国执业(助理)医师需求量恰与同期发布的《"健康中国2030"规划纲要》的目标吻合,但2030年规划目标值低于居民的需求。鉴于此,本文提出了以"扩大规模、稳定队伍、拓宽渠道、节约利用"为思路的若干政策建议,可供国家相关部门决策参考。

云尺度雷达资料的混合同化对台风“桑美”的数值模拟研究 下载：62 浏览：339

沈菲菲1 许冬梅1 闵锦忠1 张冰2 李超3 《海洋研究》 2018年6期

摘要:
本文采用基于WRFDA的集合-变分混合同化系统(En3DVAR)在云尺度分辨率下同化了雷达观测资料考察其对登陆台风"桑美"的影响。高时空分辨率的雷达径向风资料在台风登陆前的3h同化窗内以每30min的频率同化进WRF模式(Weather Research and Forecasting)。研究结果表明:En3DVAR试验在3h同化窗内的均方根误差相比3DVAR试验改进显著,这可能得益于混合同化系统中提供的"流依赖"的集合协方差信息。系统性的诊断分析表明En3DVAR试验在台风内核区产生了较为明显正温度增量,对台风内核区的热力和动力结构均有较好调整,而3DVAR则在台风内核区产生了负温度增量;相比3DAVR试验,En3DVAR在采用了"流依赖"的集合协方差信息后还可以对背景场上的台风的位置进行系统性的偏差订正。总体而言,En3DVAR试验预报的台风路径和强度相比3DVAR改进显著,其正效果主要来源于混合背景误差协方差中的"流依赖"集合协方差信息。
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