简介:为了解济南市未来降雨的变化情况,以济南市1959~2015年降雨量数据为研究对象运用SPSS软件中时间序列模型ARIMA对其进行了建模;拟合1959~2015年的降雨量数据及预测未来5年的降雨量。ARIMA模型预测结果表明了济南市2016~2020年的年降雨量依次为676.5,635.5,689.8,630.7,663.3mm,5年的年平均降雨量为659.2mm,这与过去57年的多年平均降雨量较为接近,可以依此推测济南市未来5年出现干旱及洪涝灾害的可能性较小。可以看出,影响ARIMA模型预测结果的因素有很多,为了更加精准地预测降雨量,应当考虑多种要素并结合当地具体环境,建立符合当地的降水量预测模型。
简介:摘要目的分析2018年全年某地区医疗急救中心紧急院前急救反应时间,找出影响因素,有效制定策略,提高应急能力。方法通过收集2018年全年某地区医疗急救中心存档收集的紧急急救反应数据,包括响铃时间、受理开始时间、受理结束时间、派车时间、收到指令时间、驶向现场时间、到达现场时间以及事件发生月份、季节、产生的急救公里数、所属分站地区、驾驶员在岗年份等资料。结果2018年全年某地区医疗急救中心平均急救反应时间为13.65±8.21分钟,与该地区院前急救“十三五规划”急救反应时间指标平均到达12分钟有一定差距,影响因素包括了2分钟出车时间、所属分站区域位置、季节性气候因素、驾驶员职业倦怠感等。结论急救反应时间关乎患者生命安全,针对影响急救反应时间的因素,必须制定有效策略,提高人员职业认同感、使命感,强化业务能力,从而提高急救质量。