目的:研究膝骨关节炎（KOA）患者步态变化，为通过步态学分析所获量化性指标诊断KOA提供理论基础，对KOA的临床诊疗、康复、预防及疗效评价提供步态学参考。方法:收集山西医科大学第二医院2021年5月至10月住院的双膝KOA患者30例（KOA组），同期本院健康体检者30名（健康对照组），予以量表评分、足底压力参数、时空参数、运动学参数检测，对比研究KOA患者步态学变化。组间差异性比较采用 t检验、Mann-Whitney U检验及Fisher精确检验。 结果:KOA组客观步态学指标中步长时间[（642±81）ms和（548±62）ms， t=-5.01， P<0.001]、步行周期[（1 284±168）ms和（1 076±114）ms， t=-5.61， P<0.001]、双支撑时间[（531±125）ms和（331±51）ms， t=-8.10， P<0.001]、双支撑时间周期占比（0.417±0.063和0.309±0.023， t=-8.50， P<0.001）、总支撑时间[（914±135）ms和（678±107）ms， t=-7.52， P<0.001]、总支撑时间周期占比（0.711±0.027和0.627±0.044， t=-8.87， P<0.001）、左静态站立（55.7±8.4和51.5±2.3， t=-2.65， P=0.012）均较健康对照组高，差异均有统计学意义；KOA组单支撑时间周期占比（0.287±0.030和0.334±0.013， t=7.80， P<0.001）、右静态站立（44.3±8.4和48.5±2.3， t=2.65， P=0.012）、步长[（36±8）cm和（52±5）cm， t=9.97， P<0.001]、跨步长[（70±16）cm和（103±8）cm， t=10.00， P<0.001]、步速[（0.60±0.18）m/s和（1.05±0.19）， t=9.54， P<0.001]、左膝关节矢状位活动范围[（42±17）°和（63±4）°， t=6.49， P<0.001]、右膝关节矢状位活动范围[（37±18）°和（62±3）°， t=7.54， P<0.001]均较健康对照组低，差异均有统计学意义。 结论:步态分析可对KOA患者进行量化评价，使KOA的诊断方法从定性到客观的定量指标诊断成为可能。

目的:采用空间流行病学方法，以县（市、区）为尺度，探索中国居民食管癌发病率和死亡率的时间变化趋势和空间分布特征，为食管癌的防治工作提供本土化证据。方法:数据来源为国家癌症中心发布的2008—2019版《中国肿瘤登记年报》中2005—2016年食管癌发病率（粗率）和死亡率（粗率），采用Joinpoint模型进行时间趋势分析。选取2016年肿瘤登记地区作为空间特征分析的研究区域，共计487个县（市、区），覆盖27.6%的中国人口数。使用Arcgis 10.6软件进行空间自相关分析揭示空间分布特征，使用SaTScan 9.5软件进行空间扫描统计分析空间聚类特征，计算不同窗口下的对数似然比（ LLR）和相对危险度（ RR）， LLR值最大的区域代表最有可能的聚类。 结果:2005—2016年中国食管癌发病率和死亡率呈现先升后降的趋势。2016年食管癌的发病率和死亡率具有空间正相关性特征，高发病率和高死亡率主要聚集在淮河流经的地区，一级聚集区（高发病率聚集区 LLR=6 374.41 ，RR=2.37， P＜0.001）主要分布在华东地区的江苏省、安徽省、山东省和华中地区的河南省东部、河北省南部，二级聚集区（高发病率聚集区 LLR=1 971.19， RR=1.91， P＜0.001）主要分布在甘肃省、宁夏回族自治区、陕西省、四川省等中西部地区。 结论:2010年以来中国食管癌发病率和死亡率有所下降。食管癌疾病负担具有明显的空间差异性，对于淮河流域等高危聚集区应因地制宜采取措施。

目的:探讨认知双重任务下早期帕金森病患者的步态学特征，为帕金森病的早期诊断、及时治疗及合理康复提供敏感的运动学指标。方法:选取2021年9月至2023年8月首都医科大学附属北京朝阳医院石景山院区门诊及住院的62例早期非震颤型帕金森病患者作为试验组，选择同时期其年龄构成比具有可比性的体检人员或患者家属62名作为健康对照组，比较两组受试者就诊时的基线资料、蒙特利尔认知评估量表（MoCA）和统一帕金森病评定量表（UPDRS）运动部分步态评价得分，应用可穿戴步态分析设备分别采集两组受试者在单任务和双重任务下的步态参数，量化早期帕金森病患者的足部运动学特征。采用独立样本 t检验或Mann-Whitney U检验分析两组的步态参数，将有统计学意义的变量纳入Logistic回归分析以探索步态参数与帕金森病的关联，最后通过受试者工作特征（ROC）曲线分析来估计变量的诊断价值。 结果:步态时空参数（每个步态周期）：（1）单任务下行走时，帕金森病组的步速较对照组［（1.01±0.12）m/s比（1.22±0.18）m/s， t=-7.526］减慢，双足支撑时间较对照组［（0.29±0.05）s比（0.22±0.06）s， t=6.659］增加，差异均具有统计学意义（均 P<0.001）。（2）双任务下行走时，帕金森病组的步速［（0.88±0.11）m/s比（1.19±0.16）m/s， t=-12.158， P<0.001］较对照组减小，双足支撑时间［（0.36±0.05）s比（0.22±0.05）s， t=12.848， P<0.001］较对照组增加，步幅较对照组［（109.20±6.21）cm比（112.77±5.87）cm， t=-3.203， P=0.010］减小，步频较对照组［（114.45±7.10）步/min比（110.87±7.16）步/min， t=2.724， P=0.020］增加，单足支撑时间较对照组［（0.49±0.12）s比（0.45±0.06）s， t=2.643， P=0.020］增加，以上差异均有统计学意义（均 P<0.05）。步态运动学参数：（1）单任务下行走时，帕金森病组运动时足部在矢状面移动的最大角度较对照组（17.19°±2.37°比19.71°±2.92°， t=-4.691， P<0.001）减小，在矢状面移动的最小角度较对照组（-67.08°±4.63°比-70.10°±3.94°， t=0.395， P=0.001）减小（负号代表运动方向）；足部在水平面移动的最小角度较对照组（9.08°±4.02°比11.80°±3.60°， t=-3.461， P<0.001）减小；足部在冠状面移动的最小角度较对照组（-10.55°±2.87°比-12.04°±2.31°， t=2.831， P=0.030）减小（负号仅代表移动方向），足部的着地角度较对照组（11.14°±2.78°比12.78°±3.57°， t=-2.779， P=0.030）减小，差异均具有统计学意义。（2）双重任务行走时，帕金森病组的矢状面最大移动角度（15.44°±2.54°比18.99°±2.71°， t=-6.673， P<0.05）、矢状面最小移动角度（-65.68°±4.73°比-70.02°±4.04°， t=-4.747， P<0.001］、冠状面最小移动角度（-11.15°±2.99°比-13.18°±2.50°， t=3.642， P=0.020）、着地角度（11.01°±3.10°比12.83°±4.01°， t=-2.438， P=0.010）、水平面最小移动角度（8.83°±4.04°比11.83°±3.63°， t=-3.776， P<0.001）以及离地角度（-65.00°±3.54°比-67.06°±3.61°， t=3.133， P<0.001）均较对照组减小，差异均具有统计学意义。Logistis回归分析结果显示步频（ OR=1.124，95% CI 1.040~1.201， P=0.001）和冠状面最小移动角度均与帕金森病呈正相关（ OR=1.501，95% CI 1.040~2.151， P=0.030），步幅与帕金森病呈负相关（ OR=0.902，95% CI 0.830~0.978， P=0.010）。采用ROC曲线评估步频、步幅和冠状面最小移动角度的诊断价值，结果显示对于步频，当约登指数最大为0.880时，区分帕金森病组与对照组的最佳截止值为115.000，敏感度为0.577，特异度为0.710，曲线下面积为0.656。对于冠状面最小移动角度，当约登指数最大为0.251时，区分帕金森病组与对照组的最佳截止值为-12.575，敏感度为0.728，特异度为0.531，曲线下面积为0.670。对于步幅，当约登指数最大为0时，区分帕金森病组与对照组的最佳截止值为100.911，敏感度为0.950，特异度为0.050，曲线下面积为0.300。 结论:步态参数中的步频、冠状面最小移动角度作为反映早期帕金森病步态特征的运动学标志物，在跟踪评价早期帕金森病患者步态障碍特征及预测罹患帕金森病风险大小方面可能有一定帮助。认知-运动双重任务行走时早期帕金森病患者的某些步态参数较健康人有更显著的差异性。

蓝水和绿水是淡水资源循环的两个组成部分,反映了人类活动和生态系统可利用水资源,用来评估区域水资源的安全状况,优化区域水资源管理.然而,目前对于同时揭示蓝绿水资源安全之间潜在联系的空间规律的研究还较为缺乏.地处西北内陆干旱区的黑河中游的生态环境保护和社会经济发展之间的用水矛盾日益加剧,导致水资源供需关系渐趋紧张,影响区域可持续发展.以黑河中游为研究区,采取多源地理数据,基于SWAT模型分析了黑河中游2000-2020年期间子流域尺度上蓝水和绿水资源的可用性,进而结合用水需求,定量评估了蓝水资源和绿水资源安全的时空变化.结果表明:(1)率定期和验证期R2与NSE均＞0.7,说明观测径流与模拟径流之间一致性较好,构建的SWAT模型在蓝绿水安全研究中较为可靠.(2)黑河中游的年平均绿水资源量是蓝水资源量的4倍,是该地区的主要水资源.从空间分布来看,蓝绿水资源的空间分布具有较大的差异性,蓝水资源大多分布于南部林草地和干流两侧的农田灌区,而绿水从南部向北部呈现递减趋势(2)由于水资源供给和需求的空间不匹配,蓝水资源的安全性较低,不安全地区位于中部农田集中区,而绿水资源安全性较高且整体较为稳定,空间差异不大.研究结果可为区域水资源持续管理提供参考.

[目的]为全面分析我国中医类医院资源时空分布与差异性,对 2009-2021 年我国中医类医院卫生资源区域差异性和配置公平性展开研究,探讨我国中医类医院资源配置现状,为政策制定提供参考.[方法]采用卫生资源集聚度和空间自相关分析我国 31 个省(自治区、直辖市)中医类医院卫生资源配置的公平程度.[结果]2009-2021 年,我国中医类医院卫生资源东西部区域差异性显著,东部地区按地理面积配置的集聚度高,西部地区按人口分布配置的集聚度高;空间分布呈聚集特征,全局Moran's I指数总体呈下降趋势;物力资源和人力资源的局部Moran's I指数分布存在较明显的空间差异.[结论]我国中医类医院卫生资源空间集聚度逐渐减弱,但东西部地区差异仍较明显,西部地区人力资源相对匮乏.

国家公园是中国生态文明建设的重要制度实践,其生态系统健康的科学评估是国家公园分区管理、空间管制、生态保护的基础.国家公园生态系统具有特殊性和复合性,区别于城市、流域、湿地等生态系统,亟需建立一套适合国家公园生态系统的生态系统健康测度模型.基于国家公园生态系统的特殊性和生态系统健康概念的多维性,探讨了现有模型存在的问题和不足,从生态系统与人类活动交互的视角,建立了"VSR"(生态活力Vigor、服务能力Service、抗干扰力Resilience)国家公园生态系统健康测度模型.此外,将"VSR"模型应用到黄山国家公园生态系统健康的测度中,可视化了黄山国家公园生态系统健康的时空过程和格局,通过随机森林回归模型和增强回归树模型验证了"VSR"模型的有效性和稳定性."VSR"国家公园生态系统健康测度模型有效量化了国家公园生态系统健康的时空差异性和时空动态性,为国家公园空间管制、生态保护等目标实施提供了科学支撑.

旅游共生网络韧性是提升旅游业抗风险能力的关键.结合共生理论与韧性理论,建立"干扰-响应-状态"旅游共生网络韧性研究框架,引入共生力度指标优化生长性、层级性、匹配性、连通性和传输性等网络韧性指标的测度方法,基于此分析了危机干扰下武陵山片区旅游共生网络韧性变化及机制.结果表明:(1)旅游共生网络韧性表现出复杂的时空变化特征,节点的共生力度呈差异性增强变化,生长性呈波动增强变化,层级性和匹配性呈摆动变化,连通性和传输性呈非线性非同步增强变化;(2)旅游共生网络对干扰具有不同响应特征,表现为不同时期节点共生力度和节点失效对连通性和传输性的差异影响,以及网络抗干扰能力不同程度的恢复变化;(3)危机干扰下旅游共生网络韧性表现出波动变化特征,结构与要素间呈复杂交互作用机制.要素的协调作用和有序发展,是提升旅游共生网络韧性的重要途径.研究对促进区域旅游业韧性发展具有重要意义.

草甸生态系统具有强大的碳汇功能,在全球碳循环过程中发挥着重要作用.区域尺度草甸生态系统碳通量的精准模拟,可以为揭示草地碳循环对全球变化的反馈机制提供理论依据.生态过程模型则是分析和预测区域碳平衡的重要途径.以甘南州高寒草甸生态系统为研究对象,利用参数优化后的Biome-BGC模型,模拟1979-2018年高寒草甸总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)和净生态系统生产力(Net Ecosystem Productivity,NEP),以表征该区域碳收支的时空分布特征.以上述40年实测气象数据为基准,并结合第六次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project phase 6,CMIP6)中的3种共享社会经济路径(Shared Socio-economic Pathways,SSPs)情景,对甘南州2019-2100年高寒草甸碳收支进行情景模拟.结果表明:(1)参数优化后的Biome-BGC模型能较好的模拟甘南州高寒草甸GPP和NEP,且GPP模拟对比NEP的模拟效果更好;(2)甘南州高寒草甸在整个研究阶段表现为碳汇,过去40年GPP、NEP波动范围为600-1100 g C m-2 a-1、150-300 g C m-2 a-1,GPP显著上升,NEP呈波动性上升趋势.未来暖湿化情景下,高寒草甸碳收支年际波动较大,NEP呈先上升再下降趋势,2060年前后出现极小值,年均增幅约为2.02 g C m-2 a-1,气温、降水和大气CO2浓度升高共同影响该地碳收支格局;(3)季节尺度上表现为冬春季节为碳源、夏秋季节为碳汇,植被生长季固碳作用增强.年内GPP、NEP呈倒"U"型变化趋势,峰值均出现在7、8月,低温以及持续增温对碳汇具有抑制作用,生长季降水量与植被生产力呈正相关;(4)碳汇/碳源的空间分布随时间而变化,具有明显的地域差异性,总体上碳汇增长率由西南向东北递减.

玉龙雪山及周边地区是典型的季风海洋性冰川区,是研究冰川变化、地-气能量交换、植被群落演替以及生态系统碳水耦合的最重要的区域.水分利用效率(water use efficiency,WUE)是联系生态系统水-碳循环及其与气候因子之间响应关系的重要参数.本研究利用MODIS卫星遥感总初级生产力(gross primary productivity,GPP)、蒸散发(evapotranspiration,ET)产品和 自适应帕尔默干旱指数(self-calibrating Palmer drought severity index,scPDSI)分析了2000-2020年玉龙雪山及周边地区植被WUE空间变化特征,研究了该区GPP、ET、WUE与scPDSI的相关性,探讨了该区不同地貌植被对水分利用及胁迫的适应策略.结果表明:2000-2020 年,研究区植被 WUE 平均值为 2.44 g C·m-2·mm-1,GPP 平均值为 1365.0 g C·m-2,ET 平均值为559.6 mm;WUE平均值最高区域分布在大起伏中山,为2.88 g C·m-2·mm-1;最低区域为大起伏极高山,为1.23 g C·m-2·mm-1.玉龙雪山地势起伏大,植被空间分布具有显著垂直地带性特征,植被WUE在3500 m以下区域随海拔上升而增加,3500 m以上则随海拔上升而减少.2000-2020年,研究区逐月WUE呈现增加—减少—增加趋势,不同地貌类型造就了植被WUE变化速率具有显著的差异性特征.玉龙雪山以及周边大起伏高山的植被WUE呈增长趋势,而中海拔平原呈减少趋势.研究区内植被WUE对干旱胁迫响应具有明显的季节性特征,WUE与scPDSI的多年逐月相关性呈现负相关—正相关—负相关—正相关的变化趋势.7月玉龙雪山WUE与scPDSI呈显著正相关,而5月则表现为显著负相关;玉龙雪山周边地区植被WUE与scPDSI在12月—次年6月呈负相关,在7-8月呈正相关.

中国碳排放的时空格局对全球气候治理极为重要,其驱动机制是"减排"的关键所在.对中国省域碳排放时空特征和驱动模式进行聚类研究,揭示不同省域的模式相似性与差异性,对于各省域的"双碳"目标达成和路径安排具有重要影响和现实支撑.研究采用 1997-2019 年碳排放量及社会经济数据,从聚类分析角度探讨了中国省域碳排放的趋势及驱动模式,基于偏最小二乘法(PLS)模型的归因结果,识别不同省域碳排放的驱动因素的贡献度和敏感性,进一步探寻省域减排方案.研究表明:①研究期内中国碳排放以 499.25mt/a的速率上升,呈低位平缓波动-大幅上升-高位缓慢波动的趋势变化,省域碳排放呈北高南低、东高西低格局.②省域碳排放模式具有差异性,北京、天津等为低起点低速发展类,趋势呈扁平"S"型;吉林、新疆等为低起点高速发展类,呈上升"S"型;河南、广东等为中起点高速发展类,呈扩张"S"型.山东、山西为高起点超高速发展类,呈指数"S"型.③中国省域碳排放驱动因子的贡献度和敏感性存在空间差异.经济发展、产业结构、城市化水平与能源消耗等对碳排放的贡献度较高,其中地区GDP、人均GDP、第二产业占比GDP、年底非农人口比例、地区能源消耗总量等是碳排放的主要贡献因子.碳排放对产业结构、科技发展、环境规制的敏感性较强.④中国省域碳排放驱动模式的分异性较为明显,同类驱动模式省域多在地理空间范围内形成"集聚"现象.因此,不同省域政府减排策略的落实应考虑其碳排放的发展规模及驱动机制的差异,实现地区发展和减排"两手抓"的同时利用地区优势,资源互通、交流合作,加强省域间碳排放的"共治",进一步促进高质量发展.