DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 60~70年代，中苏关系的冰河期 1960年代作为中苏关系的转折点，在这一期间发生的一系列事件使得中苏关系由“蜜月”坠入“冰河”。1960年，赫鲁晓夫单方面撕毁合约撤走在华专家，对中国的经济建设造成沉重打击；1961年，苏共22大上，中国所认为的苏联修正主义集大成之作《苏共纲领》通过，中共开始对苏共进行新一轮意识形态斗争；1962年发生的新疆伊塔事件、古巴导弹危机和中印边界战争等事件逐步加深了中共对苏共的修正主义性质的认识。与此同时，国际左派队伍壮大，我国领导人认为取代苏共成为国际共运领导党的时机已到，于1963年与苏共进行公开的大论战；1964年，由于边界谈判未果，中苏由于地缘因素互视对方为假想敌，中苏之间的矛盾开始逐步升级，由意识形态的斗争转向国家安全战略的考虑，敌友姿态开始发生实质上地转变；1965年，中苏双方在莫斯科三月会议上围绕国际共运领导权的新冲突，标志着国际共运的分裂；1966年中共拒绝参加苏共23大，两党的组织联系中断；1969年，中苏爆发珍宝岛冲突，中苏同盟彻底破裂。自此，中苏由意识形态斗争发展为局部战争，从互帮互助的共产主义兄弟变成水火不容的敌人，从1965年到1982年，在这20年间中苏的官方来往几乎断绝。 由于中苏关系降至冰点，社会主义阵营事实上已经完全破裂，再加上苏联入侵的可能性一直存在等诸多因素，中国在1970年代开始调整对外战略，重拾现实主义外交理念，国家安全利益开始超越意识形态上升为中国最基本的外交准则。与此同时，美国由于深陷越战泥潭，加上国内民权运动风起云涌，使得新一届尼克松政府开始在不放弃苏联为最大假想敌的基础上重新考虑美国的国际战略布局，并以“关岛主义”为代表开始了全球范围内的战略收缩。中美双方国家战略及国家立场的接近使得1970~1972年间中美高层不断接触，并在战略层面达成了一致：即为了保障国家安全，中美需要合作共同反对苏联的扩张。随后以美国总统尼克松于1972年访华为标志，中美初步达成和解。1973~1974年，毛泽东提出“一条线，一大片”的联合制衡苏联的战略，即联合这一条线上的国家，共同反对苏联霸权。我国的外交实践也由“两个拳头出击，既反苏又反美”开始调整为“一条线一大片，连美抗苏”的外交策略。而同时期的苏联也在不断改变针对于中国以及世界的战略政策，特别是勃列日涅夫上台之后，在勃列日涅夫主义的引导下，苏联开始持续对包括中国在内的社会主义阵营国家实施强硬态度，并开始全球范围内的扩张。1964年10月~1969年间，苏联不仅直接出兵扼杀了捷克斯洛伐克的改革运动，而且蓄意挑起了珍宝岛争端，使得中苏关系及社会主义阵营完全破裂，据统计在此期间由苏方挑起的军事争端多达4189起 [ 1 ] ；在世界范围内，1971年苏共24大上，勃列日涅夫抛弃赫鲁晓夫的三合路线，对美国展开全球攻势以及与美国进行军备竞赛，加强了称霸世界的战略，并于1979年悍然入侵的阿富汗。由于自珍宝岛冲突之后，中苏双方不论是在意识形态方面，还是在国家利益和国际战略方面，双方均开展了全方位的互相敌对行为，使得中苏两国之间关系恶化到极致，中苏关系经历了长达20多年的冰河期。
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user: 4. 葬礼外交的意义 中共分别于1982、1984、1985年这三个特殊的历史时期开展“葬礼外交”，具有深刻的现实意义。首先它打破了正常外交渠道的束缚，利用苏联领导人去世的特殊时期，以吊唁的方式同苏联领导人交换意见，表达愿望，虽非首创，但却成为了中苏关系缓和的开创事件。其次，“葬礼外交”打破了中苏领导人之间无法交换信息的局面，通过中苏双方领导人直接面对面的进行会谈的方式，实现了两国高层之间的信息交流，为两国外交政策以及外交关系的转向开辟了道路。再次，中苏领导人之间通过“葬礼外交”的方式形成了职位对等式的接触，反映了两党的交流是在一种平等的基础上进行，这即符合中国的外交政策，也反应了苏共方面改善了对中共党的看法。同时，中苏三次“葬礼外交”中，会谈的职位也体现出了一种递进式的提高，由第一次的外长级，到第二次的副总理级，到第三次的国家核心领导人级，这种职位上的升高体现出了中苏双方对互相的重视，体现出了中苏双方对中苏关系改善的意图的不断加强，也体现了中苏在双边关系利益上的趋同性。最后，中国通过“葬礼外交”的方式，尝试修复破裂的中苏关系的方式为国际社会提供了借鉴，在特定的历史时期，采用“葬礼外交”的方式对两国的交往具有强力的促进作用。 “葬礼外交”对80年代中苏关系的改变起到了积极的推动作用，“葬礼外交”既是中苏关系缓和的敲门砖又是中苏关系恢复的破冰锤，对1989年中苏关系恢复意义重大，影响深远。
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user: 摘 要 采用浸渍法制备了Co/CeO 2 和Co/TiO 2 催化剂，考察了Co/CeO 2 和Co/TiO 2 催化剂催化燃烧甲苯的催化行为。研究表明：Co/CeO 2 催化剂活性高于Co/TiO 2 催化剂活性。Co/CeO 2 催化剂具有较低的起燃温度(T 50 = 210℃)，同时其在225℃下甲苯的转化效率可稳定在80%。Co/CeO 2 具有更大的比表面积，可增加反应物与催化剂的接触面积，提高催化剂活性。Co/CeO 2 和Co/TiO 2 催化剂中活性组分主要为Co 3 O 4 。Co/CeO 2 催化剂表面含有较高含量的O surf 和Co 3 O 4 可能是Co/CeO 2 催化剂具有更高活性的原因。 关键词 :钴，催化燃烧，甲苯 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 挥发性有机化合物(volatile organic compounds， VOCs)包括芳香烃、脂肪烃、卤代烃、醇、醛、酯以及亚硝酸酯等，种类十分复杂 [ 1 ] 。1989年，世界卫生组织(WHO)对VOCs的定义是沸点在50~260℃之间的挥发性有机化合物的总称，其严重污染大气，危害人类健康 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。甲苯也是典型的VOCs，极易挥发，并且参与光化合反应，在很大程度上促进了光化学烟雾的形成 [ 5 ] ，也会污染土壤和地下水 [ 6 ] ，因此甲苯是大气污染治理的重点之一 [ 7 ] 。 与其他方法相比，催化氧化消除VOCs能够在较低温度进行，为目前最有应用前景的VOCs消除方法之一，其关键在于研发高性能的催化剂 [ 8 ] 。目前常见的催化剂为贵金属催化剂和负载型过渡金属催化剂，但贵金属活性相分散度低、高温易发生挥发流失或团聚烧结等问题，同时贵金属价格昂贵限制了其广泛应用 [ 9 ] 。过渡金属催化剂价格低廉且具有较高的催化活性受到学者的广泛关注 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，但过渡金属催化剂的活化温度较高限制了其应用。Co 3 O 4 对甲苯具有催化燃烧活性，特别是Co 3 O 4 表现出良好的催化活性和选择性 [ 13 ] [ 14 ] 。 所以本研究以甲苯为研究对象，比较了2种以Co基催化剂催化燃烧甲苯的催化性能。通过催化表征分析了Co基催化剂的活性与催化剂活性的构效关系。
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user: 2. 实验 2.1. 催化剂的制备 利用磁力搅拌将1.39 g硝酸铈和0.75 g分别溶于200 mL的去离子水中，待其完全溶解后，将NH 4 HCO 3 溶液迅速倒入Ce(NO 3 ) 3 溶液中，然后搅拌0.5 h，在25℃下静置15 h，过滤并用去离子水洗涤后，在80℃下干燥，并在450℃下煅烧4 h得到CeO 2 。将得到的CeO 2 浸渍于适量的CoNO 3 水溶液中，室温下磁力搅拌12 h后，在60℃下干燥12 h，最后在450℃下煅烧4 h。制备出5%Co/CeO 2 催化剂。 在40℃下Ti[O(CH 2 ) 3 CH 3 ] 4 乙醇溶液加入H 2 O后溶液缓慢凝胶。在110℃下凝胶干燥一个晚上，然后在500℃下煅烧4 h得到TiO 2 。利用CoNO 3 和草酸(C 2 O 4 H 2 )水溶液以1:2的摩尔比初始润湿性。硝酸盐浸渍后，磁力搅拌12 h，再在60℃下干燥一夜，然后在450℃空气中煅烧4 h。制备出5%Co/TiO 2 催化剂。 2.2. 催化表征 采用美国麦克公司ASAP2020物理吸附仪，在液氮温度(−196℃)下采用氮气吸附法来测定样品孔结构的数据。样品测定前在200℃下抽真空14 h。 XRD衍射用阶梯扫描的方式，在Rigaku D/MaxⅢB全自动X射线粉末衍射仪上采集，Cu/Kα辐射源，功率40 kV × 40 mA，衍射束置石墨单色器除去Kβ辐射，入射波长为0.15405 nm，阶宽0.02˚，2θ为5˚~80˚，每步计数时间4 s。 采用XPS分析样品表面的各元素相对含量比例，仪器为美国PHI公司的PHI 5000C ESCA System，采用条件为铝/镁靶，高压14.0 kV，功率259 W，真空优于1.33 × 10 −6 Pa。采用美国RBD公司的RBD147数据采集卡和AugerScan3.21软件分别采集样品的0~1200 (1000) eV的全扫描谱(通能为93.9 eV)，而后采集各元素相关轨道的窄扫描谱(通能为23.5 eV或46.95 eV)。以C1S = 284.8 eV为基准进行结合能校正，采用XPSPeak4.1软件进行分峰拟合。 2.3. 催化剂的活性评价 将催化剂粉末进行压片筛分，选取40~60目的催化剂颗粒。称取催化剂颗粒0.3 g装入内径为6 mm的石英玻璃反应管。模拟气的组分为φ(C 7 H 8 ) = 5 × 10 −4 、φ(O 2 ) = 20%，N 2 为载气，气体流量为100 mL/min，催化反应温度为150℃~400℃。甲苯的浓度采用气相色谱(氢火焰检测器)测量。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 催化活性 图1比较了Co基催化剂催化燃烧甲苯的活性。在2种催化剂上，甲苯转化率均随温度升高而上升。这2种催化剂的活性Co/CeO 2 > Co/TiO 2 。Co/CeO 2 具有更高的活性，其T 50 、T 80 和T 90 分别为210℃、225℃和230℃，在300℃时甲苯转化率达到100%。Co/TiO 2 具有较低的活性，其T 50 和T 90 分别为230℃、250℃在325℃时甲苯转化率达到100%。 图1. Co基催化剂的活性比较 3.2. 构-效关系 表1比较了2种催化剂的比表面积和孔体积。Co基催化剂的比表面积和孔体积的大小为Co/CeO 2 > Co/TiO 2 。结合催化活性结果，得到催化剂的活性与催化剂的比表面有一定的正相关性，催化活性最好的Co/CeO 2 具有更大的比表面积。 Table 1 Specific surface area and pore volume of two catalyst 催化剂 Co/TiO 2 Co/CeO 2 比表面积(m 2 /g) 13.35 21.07 孔体积(cm 3 /g) 0.07 0.07 表1. 2种催化剂的比表面积和孔体积 图2为2种催化剂的XRD谱图。Co/CeO 2 催化剂中的Ce以CeO 2 (PDF#34-0394)的形式存在，主要衍射峰2θ = 28.6˚的晶面为(111)和2θ = 47.5˚的晶面为(220)。Co/TiO 2 中的Ti以TiO 2 (PDF#72-0021)的形式存在，主要衍射峰2θ = 25.5˚的晶面为(110)。通过PDF卡片(PDF#74-1656)，Co/TiO 2 催化剂中Co主要以Co 3 O 4 晶型存在，主要衍射峰2θ = 31.3˚、2θ = 36.9˚和2θ = 65.4˚的晶面分别为(220)、(311)和(440)。通过PDF卡片(PDF#42-1467)，Co/CeO 2 催化剂中的Co主要以Co 3 O 4 晶型存在，主要衍射峰2θ = 31.3˚的晶面为(220)和2θ = 36.9˚的晶面为(311)。 图2. 2种催化剂的XRD谱图 通过XPS进一步分析了2种催化剂表面O和Co的物种形态。图3为2种催化剂的O1s的谱图。催化剂表面氧物种包括晶格氧(O latt )、表面氧(O surf )、吸附氧(O ads )，其结合能分别为528.9~529.3 eV、531.4~531.7 eV、532.4 eV [ 15 ] [ 16 ] 。晶格氧(O latt )和表面氧(O surf )被认为是活性氧物种，会对于催化剂的活性起重要作用 [ 11 ] [ 17 ] 。从图中可见，Co/TiO 2 、Co/CeO 2 催化剂表面均含有晶格氧(O latt )和表面氧(O surf )。2种催化剂的O1s分析结果见表2。由表2可知，2种催化剂表面O latt /O surf 的比值依次为Co/TiO 2 > Co/CeO 2 。结合催化活性结果，Co/CeO 2 催化剂表面含有较高含量的O surf 可能是Co/CeO 2 催化剂具有更高活性的原因之一。 由图4的Co 2 p谱图可见，Co/CeO 2 和Co/TiO 2 催化剂均存在携上峰现象，说明其表面不含Co [ 18 ] 。Co/CeO 2 催化剂中Co 2p3/2 的结合能为779.6 eV，Co 2p1/2 的结合能为794.6 eV，Co 2p3/2 和Co 2p1/2 的峰间距15.0 eV，表明Co/CeO 2 催化剂表面以Co 3 O 4 的形式存在 [ 18 ] 。Co/TiO 2 催化剂中Co 2p3/2 的结合能为780.0 eV，Co 2p1/2 的结合能为795.2 eV，Co 2p3/2 和Co 2p1/2 的峰间距为15.2 eV，表明Co/TiO 2 催化剂表面以Co 3 O 4 为主，但存在部分CoO [ 18 ] 。因Co 3 O 4 较CoO具有更高的催化氧化活性故Co/CeO 2 催化活性高于Co/TiO 2 。 图3. 2种催化剂的O1s谱图 Table 2 XPS parameters and experimental data list of O1 催化剂 结合能(eV) O latt /O surf O latt O surf Co/TiO 2 529.4 530.9 2.3 Co/CeO 2 529.8 531.3 2.2 表2. O1s的XPS参数及实验数据列表 图4. Co的XPS谱图
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user: 4. 结论 Co/CeO 2 催化剂比Co/TiO 2 催化剂具有更高的催化燃烧活性。其中Co/CeO 2 催化剂的T 50 、T 80 和T 90 分别为210℃、225℃和230℃，在300℃时甲苯转化率达到100%。Co/CeO 2 具有更大的比表面积(21.07 m 2 /g)。Co/TiO 2 的比表面积为13.35 m 2 /g，较大的比表面积能够增大与反应气体的接触面积，提高催化剂活性。Co/CeO 2 催化剂表面O latt /O surf 的比值大于Co/TiO 2 催化剂表面O latt /O surf 的比值，Co/CeO 2 催化剂表面含有较高含量的O surf 可能是Co/CeO 2 催化剂具有更高活性的原因之一。Co/CeO 2 催化剂表面以Co 3 O 4 的形式存在，而Co/TiO 2 催化剂表面以Co 3 O 4 为主，但存在部分CoO。故Co/CeO 2 催化剂具有更高活性的原因可能是其具有较大的比表面积和其表面含有较高含量的O surf 和Co 3 O 4 。
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user: 摘 要 针对白洋淀流域XA新建城区的水系建设，通过构建适用于规划阶段的河流健康评价指标体系，从水文、水质、水系结构三方面、共7项指标，综合评价不同断面设计方案对河流健康的影响。结果表明，影响研究区域河流健康的主要断面参数为底宽和糙率系数，通过优化断面方案可以提高水系健康指数，但整体水平仍受制于补水量大小。现有补水量条件下，河道不利点的底宽不宜超过1 m、糙率系数宜为0.05，以维持生态流量、生态水深、连通性等指标；水面率满足程度、流动性水平和总氮的达标程度是限制研究区域河流健康水平的主要指标，无法通过断面优化设计的方法使其充分达标，故建议进一步考察规划要求的合理性并采取其它措施来提高指标的达标程度。 关键词 :河流健康，评价指标体系，断面设计，水系规划 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 河流是城市必需的自然要素，有防洪排涝、引水灌溉、景观旅游等功能 [ 1 ] ，由功能要求决定其设计范围和侧重点。针对侧重景观生态功能的新建城市水系，在规划方案基本确定的情况下，从河流健康 [ 2 ] [ 3 ] 的角度出发，重点关注水体环境、不考虑岸线等横向延伸区域，则有必要对河流的断面设计进行讨论。断面设计既要使河流维持正常水文水质条件，也要考虑城市景观需求 [ 4 ] 。因此，需要通过一定的方法来综合评价断面设计对河流健康的影响。 传统河流评价多基于控制断面的监测结果，随着对河流健康的深入研究，结合水文、水质、生态结构及社会经济指标的综合评价方法得到迅速发展，澳大利亚、瑞典等国家早已相继开展了相关研究与实践，形成了ISC (澳大利亚溪流健康指数)、RCE (瑞典岸边与河道环境细则)等诸多评价方法；国内也已有黄河健康评价指标体系、健康长江指标体系以及水利部《河湖健康评估技术导则》(征求意见稿)等评价方法 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。由于河流健康涉及范围广泛、区域环境及河流问题不尽相同，因此各类评价方法的应用条件和评价标准也有所差异。现有的河流健康评价主要着眼于河流现状，对规划中的新建河流少有涉及，由于规划方案具有不确定性、且在规划阶段往往稀缺监测数据、无法通过实测数据分析评价新建河流的健康水平，因此现有的指标体系不适用于规划阶段。本文中将针对某新建城区，通过建立水系模型、并构建适用于规划阶段的河流健康评价指标体系来评价不同断面方案对河流健康的影响，为优化生态河道的断面设计提供一定的参考方向。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究区域概况 研究区域位于白洋淀流域的XA新建城区，地势低洼平坦，规划水系呈环状河网形态，本文选取局部水系作讨论，涉及6条人工新建河流(见图1)，流域面积约13 km 2 。根据水城共融的生态城市定位，新建河流需兼具生态和景观的功能特点，但由于水资源水环境条件较差，水系建设存在较大健康风险。规划拟采用再生水、雨水、上游来水等多水源形式维持水系水量，其中再生水由城区新建再生水厂供给、雨水资源的利用需考虑城区LID设施建设。本文采用的数据来源于该城区规划方案以及历史气象、水文、水质资料等，实测数据缺乏时则通过查阅标准或华北相似地区的经验值作为参考。 图1. 研究区域水系概化 2.2. 河流水动力水质模型构建 本研究选用丹麦DHI公司的水环境模型软件Mike Hydro River，运用其降雨径流模块、水动力模块和ECO lab水质模块来模拟研究区域水系的水动力和水质演变过程。通过统计分析研究区域30年降雨序列数据，用运动波法模拟降雨径流。考虑城区用地类型和LID建设，设年径流总量控制率为80%、径流污染物削减率为50%。水动力模块采用Abbott-lonescu六点隐式差分格式求解一维非恒定流圣维南方程组，输出河道沿程流量、流速、水深等结果。水质变量包括BOD 5 、氨氮、总氮、总磷及DO，模拟过程中考虑污染物在水中的稀释扩散以及有机物降解、硝化/反硝化、磷的转化等生化反应过程。污染源包括点源和径流面源，输入负荷的确定参考再生水水质标准、类似区域径流污染水平和上游来水的水质数据。 2.3. 断面设计方案 按规划要求和场地高程设计断面深度和河底纵向坡度，因此在常时低水位状态下影响水流的断面参数应有底宽、边坡坡度、糙率系数和断面形状，如表1所示，通过方案1~5模拟多种断面设计条件下河流健康指标的变化情况；另外，通过模拟高补水量的情景(方案2a、3a)与规划基础补水量情景(方案2、3)相比较来讨论补水量大小对断面优化设计的影响。 Table 1 Cross-section design scheme 编号 底宽m 顶宽m 边坡坡度 糙率系数 断面形状 补水量m 3 /s 方案1 1 6 1:1 0.025 梯形断面 0.22 方案2 1 6 1:1 0.05 梯形断面 0.22 方案3 3 8 1:1 0.05 梯形断面 0.22 方案4 1 11 1:2 0.05 梯形断面 0.22 方案5 1 11 河槽1:1河滩1:2 0.05 复式断面 0.22 方案2a 1 6 1:1 0.05 梯形断面 0.55 方案3a 3 8 1:1 0.05 梯形断面 0.55 表1. 断面设计方案 2.4. 适用于规划阶段的河流健康评价指标体系 结合生态和景观河道的特点，考虑规划方案的不确定性、实测数据在规划阶段的稀缺性和可得性，以及河流模型模拟结果的支持程度，构建适用于规划阶段的河流健康评价指标体系，涉及水文、水质、水系结构3类、共计7个指标，如表2所示。该指标体系适用于缺少监测数据、但通过模型模拟可得到基础水文水质输出数据、且已有相应的规划要求或经验数据可作为评价标准的情况。 Table 2 River health assessment index system suitable for the planning stag 指标类型 指标名称 指标计算方法 备注 水文类A 1 生态流量保证率A 11 A 11 = { Q s / Q e ， Q s < Q e 1 ， Q s ≥ Q e (1) 式中：Q s 为模拟流量；Q e 为最小生态流量。 参考研究区域外围天然河道的历史多年平均流量，根据Tennant法 [ 9 ] ，以该值的30%作为生态基流标准，确定 Q e = 0.025 m 3 /s。 生态水深保证率A 12 A 12 = { W D s / W D e ， W D s < W D e 1 ， W D s ≥ W D e (2) 式中：WD s 为模拟水深；WD e 为最小生态水深。 结合景观需求和白洋淀流域常见鱼种——鲤鱼生长所需的经验最小适宜水深 [ 10 ] [ 11 ] ，取WD e = 0.3 m。 流动性水平A 13 A 13 = { v s / v e ， min ， v s < v e ， min 1 ， v e ， min ≤ v s ≤ v e ， max (3) 式中：v s 为模拟流速；v e 为生态流速。 结合鲤鱼生长的适宜流速及再生水补给景观河道的停留时间标准 [ 12 ] ， 取v e ，min = 0.2 m/s，v e ，max = 0.8 m/s。 水质类A 2 耗氧物质达标程度A 21 A 21 = 1 n ∑ i = 1 n X i Math_16#(4) 式中：c i 为第i种耗氧物质的模拟浓度；c mi 为第i种耗氧物质的标准浓度；X i 为第i种耗氧物质的达标程度。 根据规划方案，以地表水Ⅳ类为河流水质达标标准。 营养物质达标程度A 22 A 22 = 1 n ∑ j = 1 n Y j Math_18#(5) 式中：c j 为第j种营养物质的模拟浓度；c mj 为第j种营养物质的标准浓度；Y j 为第j种营养物质的达标程度。 根据规划方案，以地表水Ⅳ类为河流水质达标标准。 水系结构类A 3 水面率满足程度A 31 A 31 = { S w / ( S t ⋅ W e ) ， S w / S t < W e 1 ， S w / S t ≥ W e (6) 式中：S w 为模拟河道水面总面积；S t 为研究区域总面积；W e 为规划要求的常时水面率。 根据规划方案，W e = 3.5%。 连通性水平A 32 A 32 = ( α ' + β ' + γ ' ) / 3 (7) α = L − V + 1 2 V − 5 ， β = L V ， γ = L 3 V − 6 (8) 式中：将河流的起源和交汇点视为节点，V为节点数；河流视为连接节点的廊道，L为廊道数；α 为水系环度；β 为节点连接率；λ 为水文连接度 [ 13 ] [ 14 ] ； α ′ ， β ′ ， γ ′ 为离差标准化到[0，1]区间后的数值。 根据景观破碎化理论，景观破碎分离后河流水系的水文循环必受影响，导致循环阻断、水系连通性下降。因此可采用该理论中描述区域景观廊道连通状况的指标来描述宏观尺度下河流水系间的连通程度。 表2. 适用于规划阶段的河流健康评价指标体系 采用河流健康指数A来描述指标的集成结果。各单项指标量化后的取值区间均为[0，1]、代表了对其相应的评价标准的达标程度，本研究认为各指标重要性相当，通过等权平均后得到指数A。 A = ∑ ( a i j ⋅ A i j ) (9) 式中：A ij 为各单项指标；a ij 为该指标的权重，取等权重，即a ij = 1/7。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 基于河流健康的断面优化比选 取7个典型河道点位，多为水力较不利点(见图1)，分析断面方案1~5对各指标的影响。如图2所示，生态流量保证率A 11 和生态水深保证率A 12 在糙率系数高、底宽小的方案2、4、5中表现较好，除点位1外基本全部达标，说明通过优化断面设计方案可使补水后的水系水量足够支撑该情景下河道不利点的生态基流和生态水深要求。流动性水平A 13 在糙率系数低的方案1中表现最好，但由于该方案的河流健康指数较差(见表3)，故综合考虑不建议降低断面糙率系数。 图2. 不同断面方案下的水文类、水系结构类指标 Table 3 River health index under different cross-section scheme 方案排序 方案3a 方案2a 方案2 方案4 方案5 方案1 方案3 河流健康指数A 0.723 0.714 0.713 0.713 0.713 0.657 0.656 表3. 不同方案下的河流健康指数 水质类指标中，耗氧物质BOD 5 、氨氮的达标程度取值范围分别为[0.99， 1]、[0.96， 1]，营养物质总磷的达标程度为1、总氮为[0.55， 0.68]，水质较稳定。水系结构类指标中，水面率满足程度不足0.3，增加断面底宽对水面率有一定提高，但在水量不足时会降低生态水深保证率，故不建议在低补水量情景下加大底宽。如表3所示，低补水量情景下健康指数最高的方案2、4、5的断面底宽都为1 m、糙率系数为0.05，是为该情景下较优的参数组合，且其他参数的影响较小。高补水量情景对河道水文输出值有利，但对在低水量条件下通过断面优化已达标的指标值无益，故方案2a与方案2无明显差异；方案3a的显著提高则说明了断面设计受制于水量，高补水量可以增加相应优化断面的底宽、并使河道维持更高的健康水平。 3.2. 制约河流健康的主要指标 通过优化断面设计可使部分指标达到最优，但流动性水平、营养物质中总氮的达标程度和水面率满足程度3个指标的可达性整体偏低，是制约研究区域河流健康水平的主要指标。 水量不变的情况下影响流动性水平的自然因素有河底纵坡和糙率系数。但由于研究区域地势平缓及景观需求，不宜加大河底纵坡坡度；另外考虑河流健康指数的计算结果和生态河道的要求，河道走向应有一定弯曲性、河槽应存在草石淤滩等形貌，故断面糙率系数不宜偏低。建议在河道建设时加入跌水景观、水工建筑物或通过推流设备来加强水体流动。 营养物质总氮的达标程度取决于入河污染物负荷，现有的水体监测方案中常有总氮不参评的情况、再生水水质标准中也缺少总氮，因此建议加强监测力度和规范建设、同时合理设计沿河湿地等净化设施以提高污染物削减率、严格控制入河水体的水质指标。 河道水面面积主要取决于水量和断面宽度。通过健康评价可得到一定水量条件下较优的断面方案，提高补水量有利于增加优化断面的设计底宽、并增加水面面积。研究区域规划补水量下的较优断面方案的水面率满足程度仅0.13，高补水量情景下为0.24，但仍偏低。故建议在增加河道补水量的同时进一步论证研究区域规划水面率的合理性和降低标准的可能性。
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user: 4. 结论 本文建立了研究区域的水系模型，并通过构建适用于规划阶段的河流健康评价指标体系来评价不同断面设计方案对河流健康的影响。结果表明，在现有水量条件下，研究区域河道的水力不利点采用底宽1 m、糙率系数为0.05的断面，可基本使健康水平达到相对最优；适宜的断面底宽取决于补水量大小，高补水量情景有利于增加断面底宽并达到更高的健康水平。水面率和流动性水平由于水量和地形条件的制约，无法通过优化断面设计达到规划要求，需进一步研究其他措施、讨论其可达性；总氮为河道水质的主要制约因素，在控制入河污染物时应给予更多关注。综合所有指标，通过健康评价的手段可以比选得到一定水量条件下较优的断面设计方案。
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user: 摘 要 本文利用2016年~2018年NCEP/NCAR再分析的气温、位势高度、风场、地球表面对外长波辐射(OLR)等资料、哈得莱气候预报中心海冰密集度(SIC)资料、以及NOAA扩展重建海面温度(SST) V4等相关资料，对造成2016/2017年与2017/2018年冬季北半球两大陆区域气候差异的原因进行了个例分析。研究发现：虽然两个年份9月份北极海冰分布情况类似，但冬季大气环流异常和气候异常空间分布差异非常明显，造成气候差异的主要原因来自热带海洋通过遥相关机制对大气环流的影响。热带印度–西太平洋暖池的异常降雨和加热异常使2016/2017年冬季亚洲中纬度地区主要受纬向环流控制，强冷空气不易南下，亚欧大陆高纬冷中纬暖；中部型和东部型拉尼娜对太平洋–北美遥相关波列(PNA)的路径和强度造成不同影响，使两个年份北美大陆分别西部偏冷和中部偏冷。 关键词 :北半球，冬季气候，拉尼娜，遥相关 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 北极海冰作为冷源对大气环流和全球气候变化起着重要作用 [ 1 ] 。北半球极地海冰与副热带环流的相互作用具有明显的滞后性和季节性 [ 2 ] 。由于其独特性一直被认为是气候变化的放大器和指示器 [ 3 ] 。因北极海冰的面积在每年9月份达到最小值，通常用其代表北极海冰的消融程度 [ 4 ] 。 研究表明，亚欧大陆冬季极端寒冷事件的频繁发生与秋冬季北极海冰的减少密切相关 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ：9月份海冰范围与冬季末的大尺度大气环流异常有关，9月份北冰洋海冰减少对西伯利亚高压有增强作用；对于包括巴伦支海和喀拉海在内的高纬度海洋是影响冬季亚欧大陆气候变化的重要海区，其可以通过上下游效应影响中国气候：冬季该区海冰异常少，东亚大槽强，冬季西伯利亚高压强，东亚冬季风强，侵入中国的冷空气多。 北美大陆气候是亚欧大陆气候的“缩影” [ 8 ] ，两个大陆纬度、海陆位置、洋流配置、气压场配置都具有相似性。数值模式分析表明 [ 9 ] ，2013/2014年造成冬季极端寒冷的异常大气环流部分是由白令海以北的低SIC引起的。且使用太平洋北极地区的9月份冰区SIC作为预测因子对北美洲地区做短期气候预测的效果最好 [ 10 ] 。黄士松等指出 [ 11 ] ，北极Ⅰ区(160˚E~110˚W)海冰距平对冬季月份500 hPa位势高度距平的相关场，可见在太平洋与北美地区均存在类似PNA型的相关。 目前，利用北极海冰异常进行短期气候预测仍然存在问题。2016年10月，对2016/2017年冬季的气候预测 [ 12 ] 其中包括：东亚、东北美洲气温偏低。但实际情况是两个大陆的气温都明显偏暖，预测出现失误(我国全国平均气温为−1.5℃，较常年同期偏高1.9℃，为1961年以来最暖的冬季 [ 13 ] )。其预测主要指标之一就是北极海冰偏少。美国气候预报中心预测2016/2017年冬季的气候为北美大陆中部偏冷，阿拉斯加地区偏暖、美国南部偏暖。而实际情况是北美大陆西部偏冷，中东部地区偏暖，同样出现预测失误。
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user: 2. 资料 本文所采用的资料为：NCEP/NCAR (National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research)提供的再分析数据月平均资料，包括海平面气压，各层的温度、位势高度、风场资料，OLR等，分辨率为2.5˚ × 2.5˚；哈得莱气候预报中心(Hadley Centre for Climate Prediction and Research)提供的海冰密集度(SIC)月平均资料，分辨率为1˚ × 1˚；以及NOAA提供的扩展重建海面温度V4，分辨率为2˚ × 2˚。北极涛动(AO)指数数据来自于http://www.cpc.ncep.noaa.gov/; ENSO (厄尔尼诺与南方涛动)指数、西伯利亚指数以及东亚冬季风指数来自国家气候中心的监测数据，选取均时间为2016年1月~2019年2月。
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user: 3. 2016/2017年，2017/2018年冬季区域气候异同 3.1. 两个年份9月海冰、冬季气温状况 从2016年9月份和2017年9月份北极海冰异常图(图1)中可以看到，这两个年份北极海冰都异常偏少且海冰形势类似，可以认为这两个年份在高纬度具有类似的强迫场，但冬季气温情况却截然相反(图2)：2016/2017年冬季东亚和北美大陆两个大陆都是西北部偏冷，中东部地区气温偏高；而2017/2018年冬季东亚和北美大陆都是北部偏冷，西南地区偏暖。 图1. (a) 2016年和(b) 2017年9月份北极SICA 图2. (a) 2016/2017年冬季和(b) 2017/2018年冬季北半球1000 hP气温异常 2016/2017年西伯利亚高压指数为−0.74，东亚冬季风指数为−1.27，两个指数较常年同期都偏低；2017/2018年冬季西伯利亚高压指数为0.94，东亚冬季风指数为1.26，两个指数都偏强。西伯利亚高压指数与东亚冬季风指数有较为一致的季节内变化特征，而秋季海冰异常并不能确定东亚冬季风的强弱 [ 14 ] 。 虽然秋季北极海冰异常是对冬季气候进行预测的重要指标，而全球海、气、冰、陆是一个整体，不能只依靠这一个指标进行气候预测，热带等其他影响因素也同样重要。 3.2. 两个冬季500 hPa环流形势的异同 图3、图4中可以看出，2016/2017年冬季500 hPa的北半球槽脊分布呈纬向三波的特征，大槽位于欧洲西部、东亚以东的西北太平洋地区和北美东部，亚洲中纬度地区的位势高度距平呈“西高东低”的形势，为EUP型负位相遥相关，但总体来说槽脊位置偏东，且振幅偏小，西伯利亚高压异常偏低，亚洲中纬度地区主要受纬向环流控制。我国受到异常高压的控制，东亚大槽偏东，从我国东部到西北太平洋的槽后下沉区也有偏东的趋势；中太平洋脊偏西，对应高压偏西，有利于北太平洋升温。 图3. 45˚N 1979年~2018年平均槽脊、2016/2017年冬季和2017/2018年冬季槽脊位置 图4. 2016/2017年冬季(a)和2017/2018年冬季(b) 500 hPa位势高度场(等值线)和异常场(阴影) 北美大槽同样有“西高东低”的形势，500 hPa位势高度在北美西部有负距平区，该地受槽区控制，东太平洋处有大范围正距平，北美大陆西岸在槽后脊前的控制范围，北方冷空气输送通道顺畅，使该地区气温异常偏低。而北美大槽处有正距平，大槽偏弱，北美大陆东部主要受纬向环流控制，可能是大陆东部偏暖的原因之一。 2017/2018年冬季槽脊分布同样有与常年对应关系良好的纬向三波的特征，但2017年槽脊振幅偏大，即径向活动强。在乌拉尔地区，2017/2018年冬季有着比2016/2017年冬季明显的正高度距平，500 hPa环流呈Ω型，EUP型正位相遥相关，有利于阻高形成和向极区发展，东亚东部有负距平，低槽更为宽广，有利于冷空气南下。北美大槽在2017/2018年冬季更偏西，导致北美大陆西南偏暖，北部偏冷。 2016/2017年冬季3个月的月平均AO都处于正位相，冷空气集中在极地内，极地位势高度偏低，中纬度位势高度偏高，极锋急流偏北，东亚大槽减弱，西伯利亚高压减弱，中纬度纬向环流控制，东亚冬季风减弱，强冷空气不易南下，东亚冬季风区温度升高，而高纬度地区气温偏低。2017/2018年冬季AO主要为负位相，极涡为偶极子形势，中纬度受其影响位势高度较低，经向环流明显，易发生阻塞天气，强风、低温等极端天气爆发频繁 [ 15 ] 。 另外，YU等 [ 16 ] 认为北美温度异常在很大程度上受PNA (太平洋–北美模式)，ABNA (亚洲–白令–北美模式)和NAO(北大西洋涛动)这三种大规模大气模式控制，而ABNA能够对PNA影响的表面气温异常起到制约作用。2016/2017年冬季对应PNA负位相和ABNA正位相，北太平洋北部有强的正位势高度异常，太平洋东北部–中纬度有负异常，北美大陆西岸及阿拉斯加地区偏冷，大陆中东部地区偏暖。2017/2018年冬季对应PNA负位相和ABNA负位相，主要表现为北美大陆中部气温负异常，美国东南、西南气温正异常。
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user: 4. 来自热带的信号 4.1. 两个年份在海洋上的异同 通过全球的2016年和2017年9月份SSTA图(图5、图6)可以看出两个年份热带太平洋情况不同：2016/2017年冬季是超强厄尔尼诺结束后，弱的中部型拉尼娜，中太平洋海温偏低，中心位于160˚W附近；而2017/2018年冬季为弱的东部型拉尼娜，但其强度仍高于2016年。 图5. 2016年9月份SST (等值线)和异常场(阴影) 图6. 2017年9月份SST (等值线)和异常场(阴影) 2016年中部型拉尼娜对应PNA负位相 [ 17 ] ，太平洋洋中脊增强且偏西，导致北美西部的高压脊振幅减小，通过西风带Rossby波的上下游效应使北美大槽槽底北撤，强度减弱。极涡冷空气不容易侵袭北美大陆，使得北美大陆中东部地区冬季气温偏高。而上游的北美西部地区，该地上空高压脊负异常，气温偏低。 2017年东部型拉尼娜事件的冬季也有类似PNA负位相的分布，但整体位置偏东，原因可能是中、东两类拉尼娜事件对应的赤道太平洋对大气的加热位置不同导致了PNA路径的调整。北美大陆西部高压脊正异常，下游北美大槽负异常，大槽加深增强，使北美大陆大部分地区气温偏低。 2017年9月份北大西洋SST显著偏暖是另一个外强迫信号。北大西洋海温异常偏暖时，下游激发的Rossby波能够使乌拉尔山高压脊加强(Palmer and Sun， 1985)，各个季节偏高的北大西洋SST有利于冬季西伯利亚高压偏强，西伯利亚高压上空负涡度平流增大，高层辐合和低层辐散增强，对流下沉且更为深厚，促使西伯利亚高压增强 [ 18 ] ；同理2016年9月份偏低的北大西洋SST有利于冬季西伯利亚高压偏弱。 4.2. 两个年份热带OLR的异同 OLR是辐射平衡的一个分量，它可以被用来研究热带大尺度环流。当地球上空云层较厚时，地面发出的长波辐射被云层吸收，向外辐射的长波辐射减少，观测卫星接收到的长波辐射减少，OLR数值低。即OLR可以用来表示对流的强度，OLR数值低的地方，对流强。 OLR正异常中心位于180˚E附近，还能够激发负的PNA波列，使北美大槽加深，冬季气温偏低 [ 19 ] 。2016/2017年冬季赤道太平洋中部OLR正异常比2017/2018年强度高且位置偏西(图7)，激发的PNA波列强度和位置也不同(冬季OLR指数(赤道/160˚E~160˚W)在2016/2017年为19.7 W·m −2 ，2017年为14.3 W·m −2 )。 4.3. 平流层内的环流表现 根据2016/2017年冬季250 hPa风场异常(图8)可以发现，在2016年冬季，有异常扰动在对流层上层从赤道传导到北极。在西热带太平洋，初始扰动随纬向风东传，随着西北太平洋上空的高压向北传播，之后被位于白令海峡处的气旋将扰动带到高纬度地区，再随着位于北美大陆的反气旋影响到更高纬度。可以观察到显著的PNA的负遥相关形式。 图7. 2016年冬季(a) 2017年冬季(b)热带OLR距平 图8. 2016/2017年250 hPa风场异常图，阴影为250 hPa位势高度异常 2016/2017年冬季在东亚有异常反气旋(AAC)，是由热带印度–西太平洋暖池的异常降雨和加热异常激发的冬季对流层上层的波列，赤道中太平洋上的加热异常并不重要，这已通过数值实验分析证明。在对流层上部，波动活动通量从热带地区发出并指向东北亚和日本海，表明斜压不稳定能量转换将有利于对流层上层罗斯比波的极向传播。因此，由于印度–西太平洋暖池和垂直剪切的东亚冬季风，使从热带西太平洋到东亚有一个波列(正–负–正位势高度异常) [ 20 ] 。 根据图9中250 hPa的风场空间分布中可以发现，在2017/2018年冬季，同样有异常扰动在对流层上层从低纬度传导到北极。在西太平洋，初始扰动在产生后随着西北太平洋上空的高压向北传播，影响白令海峡地区。高压气旋相比2017/2017年冬季位置偏向西北。而赤道太平洋中部地区有气旋式扰动生成，之后随着北太平洋东部的低压反气旋，顺着北美大陆西侧北传之高纬的阿拉斯加地区上空，之后有随着高压影响到更北地区。与2016/2017年冬季相比，2017/2018年冬季的扰动相对较弱。 图9. 2017/2018年冬季250 hPa风场异常图，阴影为250 hPa位势高度异常
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user: 5. 总结与展望 对2016/2017年冬季和2017/2018年冬季的个例分析表明，虽然两个关键海区9月份都偏暖，但冬季大气环流异常和气候异常空间分布差异非常明显，造成气候差异的主要原因来自热带海洋通过遥相关机制对大气环流的影响。热带印度–西太平洋暖池的异常降雨和加热异常激发了冬季对流层上层的波列，东亚有异常反气旋，东亚大槽减弱，亚洲中纬度地区主要受纬向环流控制，东亚冬季风减弱，强冷空气不易南下，亚欧大陆高纬冷中纬暖；中部型和东部型拉尼娜对PNA波列的路径和强度造成不同影响，使两个年份北美大陆分别西部偏冷和中部偏冷。另外，冬季AO、EUP的正负位，北大西洋SSTA在这两年冬季也有不同的表现。 研究表明，东亚冬季寒冷与巴伦支海–喀拉海海区的异常温暖有关，而北美洲冬季寒冷则与白令海以北海区的异常温暖有关，9月份北极变暖的区域分布能为北半球中纬度地区的冬季气候预测提供帮助。而全球海、气、冰、陆是一个整体，不能只依靠这一个指标进行气候预测，其他影响因子也同样重要且不容忽视。由于AO指数、厄尔尼诺/拉尼娜事件的Nino各区指数、OLR指数等都可以进行预报，结合这些指数来进行冬季气候预测，希望达到更准确的效果。 另外，影响2016/2017年冬季大气环流的因子还有很多，如青藏高原的冷源效应、南半球大气环流异常等，还有待进一步讨论。
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user: 摘 要 针对海上舰船图像有效像素在整体像素中占比小的问题，提出一种基于目标检测网络的超分辨率方法。该方法包含两个阶段，结合bicubic变换，逐步地将图像的清晰度从粗到细地进行恢复。首先，第一阶段通过目标检测网络，检测出原图像中需要超分辨率的区域，然后，第二阶段将对应区域通过bicubic变换调整至指定分辨率，而后通过生成对抗网络增强图像细节。最终在自建数据集上的实验结果表明，与传统方法和现有基于深度神经网路的超分辨率重建算法相比，该算法不仅图像视觉效果最好，而且在数据集上的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.79 dB，结构相似性(SSIM)平均提高了0.04，证明了该算法的有效性。 关键词 :目标检测，生成对抗网络，超分辨率，U-Net，PatchGAN Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，图像超分辨率技术得到了长足的发展，结合比较有效的深度学习技术，该方法的精度已经得到了较大的提高，并已经广泛应用于各种领域，如视频监控、医学成像、高清晰度电视、遥感、手机与数码相机等 [ 1 ] [ 2 ]。本文算法的应用背景为提高海上远距离舰船目标图像的分辨率，主要应用于单幅海上舰船图像的超分辨率，该问题是一个不适定的逆问题，旨在从低分辨率(Low-Resolution， LR)图像中恢复出一个高分辨率(High-Resolution， HR)图像。如图1。 图1. 海上舰船图像 目前传统超分辨率算法在运行时存在以下问题：1) 由于远距离舰船图像的像素在整体图像所占比例较少，大部分像素为用户并不关心的海浪天空等区域，因此在运行传统算法的时，大部分运算时间应用到了无关的区域，不符合使用者的使用意图，而且运行效率低下。2) 在应用深度学习技术的超分辨率算法中，如果对整张图像进行学习，则算法使用的卷积神经网络不能有效学习舰船目标的特征，而很有可能把海浪天空的特征误认为舰船的特征，从而无法有效对舰船图像进行重建。基于以上两点原因，本文提出一种基于目标检测网络的超分辨率算法。
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user: 2. 研究背景及现状 2.1. 目标检测算法 自从AlexNet在比赛中使用卷积神经网络进而大幅度提高了图像分类的准确率，便有学者尝试将深度学习应用到目标检测中。在这方面，主要有两种主流的算法：一类是结合region proposal、CNN网络的，基于分类的R-CNN系列目标检测框架(two stage)；另一类则是将目标检测转换为回归问题的算法(single stage) [ 3 ]。虽然FasterRCNN算法是目前主流的目标检测算法之一，但是速度上并不能满足实时的要求。随后出现像YOLO，SDD这一类的算法逐渐凸显出其在速度上的优势。YOLO [ 4 ] 算法的网络设计策略延续了GoogleNet [ 5 ] 的核心思想，真正意义上实现了端到端的目标检测，且发挥了速度快的优势。YOLO采用以cell为中心的多尺度区域取代region proposal，舍弃了一些精确度以换取检测速度的大幅提升，检测速度可以达到45 f/s，足以满足实时要求。 2.2. 超分辨率算法 传统的SISR的方法包括基于插值的算法，基于凸集投影法的算法等，但由于深度学习在计算机视觉领域的突破性进展，人们尝试在超分辨率问题中引入深度神经网络，通过构建深层次的网络进行端到端的训练来解决图像超分辨率重建问题 [ 6 ]。SRCNN (super-resolution convolutional neural network) [ 7 ] 是最早运用深度学习方法在LR与HR之间建立端到端映射的SISR模型，其输入图像采用了插值预处理的方法。Ledig等人 [ 8 ] 基于GAN提出了一种用于图像超分辨率的生成对抗网络SRGAN，通过生成式和判别器的交替执行，充分提取高频信息。由于海上舰船图片成对采集，因此适用于使用建立像素到像素映射关系的超分辨率算法 [ 9 ]，论文借鉴pix2pix [ 10 ] 的算法设计。
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user: 3. 基于目标检测网络的超分辨率重建模型 本文所设计的模型是一种基于目标检测算法的模型，目的在于检测出整幅中用户感兴趣的区域，而后再对指定区域进行超分辨率放大，从而减少算法运行的时间，并更好的重建目标区域图像的边缘和纹理，本文的方法由两阶段组成，如图2所示。 图2. 模型结构 X为原图， X ′ 为X的退化图像，Y为X中用户感兴趣的区域，x为 中用户感兴趣的区域，y为生成网络生成的图像。T为目标检测网络，用于获取X中的(x， y， h， w， confidence)信息，G为图像生成网络，D为鉴别网络。 3.1. 目标检测卷积神经网络结构设计 目标检测网络T的结构设计借鉴了yoloV3中Darknet-53的神经网络设计，其候选框基于anchor候选框机制，其原理图如图3： 网络实际的预测值为，t x 、t y 、t w 、b h 根据上图中的四个公式计算得到预测框的中心点坐标和宽高b x ，b y ，b w ，b h 。其中c x 、c y 为当前grid相对于左上角grid偏移的grid数量。 图3所示σ(t)函数为logistic函数，将坐标归一化到0~1之间。最终得到的b x ，b y 为归一化后的相对于gridcell的值。p w ，p h 与groundtruth重合度最大的anchor框的宽和高。实际在使用中，将b w ，b h 也归一化到0~1，实际程序中的p w ，p h 为anchor的宽，高和feature map的宽，高的比值。最终得到的b w ，b h 为归一化后相对于anchor的值。 图3. Anchor候选框 卷积神经网络结构如图4： 图4. 卷积神经网络结构 该网络的特点在于使用了连续的3 × 3和1 × 1的卷积基层，简化了resnet神经网络，减少了检测时间。 在yoloV3损失函数中，需要关注4个信息，分别为位置信息：(x， y)，选中框的长宽：(w， h)，识别的置信度：confidence，识别出物体的类别：class。由于在舰船的超分辨率任务中，识别的目标只有舰船一类，所以为了简化算法，提高运算速度，本文算法只是用前三项作为算式函数内容，因此的到如下公式： l o s s = λ c o o r d ∑ i = 0 l . w ∗ l . h ∑ j = 0 l . n 1 i j o b j [ ( x i − x ^ i ) 2 + ( y i − y ^ i ) 2 ]     + λ c o o r d ∑ i = 0 l . w ∗ l . h ∑ j = 0 l . n 1 i j o b j [ ( w i − w ^ i ) 2 + ( h i − h ^ i ) 2 ]     + λ n o o b j ∑ i = 0 l . h ∗ l . w ∑ j = 0 l . n 1 i j n o o b j ( C i − C ^ i ) 2 + λ o b j ∑ i = 0 l . h ∗ l . w ∑ j = 0 l . n 1 i j o b j ( C i − C ^ i ) 2 其中 λ c o o r d 为位置错误的权重， λ n o o b j 为没有object的候选框的置信度权值， λ o b j 为有object的候选框的置信度权值， 1 i j o b j 判断第i个栅格中的第j个候选框是否包含物体， 判断是否有物体的中心落在i中， x i ， y i 为实际的坐标值， x ^ i ， y ^ i 为预测的坐标值， w i ， h i 为实际候选框的宽和高， w ^ i ， h ^ i 为预测候选框的宽和高， C i 为实际的类别， 为预测的类别。 3.2. 图像生成卷积神经网络结构设计 图像生成网络G的设计为U-Net结构，U-Net [ 11 ] 是德国Freiburg大学模式识别和图像处理组提出的一种全卷积结构。和常见的先降采样到低维度，再升采样到原始分辨率的编解码(Encoder-Decoder)结构的网络相比，U-Net的区别是加入skip-connection，对应的featuremaps和decode之后的同样大小的featuremaps按通道拼(concatenate)一起，用来保留不同分辨率下像素级的细节信息，U-Net对提升细节的效果非常明显。 3.3. 图像判别卷积神经网络结构设计 图像判别网络G为PatchGAN [ 12 ]，该网络不是以整个图像的作为输入，而是以小的patch来进行的。把一副图像划分为N × N个patch后，对于每一块进行上述的那个操作。可以发现当N = 1的时候，相当于逐像素进行了，当N = 256 (图像大小为256的话)，就是一幅图像的操作。最后将一张图片所有patch的结果取平均作为最终的判别器输出。实验发现当N = 70的时候，效果最好 [ 10 ]。 3.4. 超分辨网络的目标函数 构建好生成网络和判别网络结构后，设定目标函数。生成器G不断的尝试最小化下面的目标函数，而D则通过不断的迭代去最大化这个目标函数。目标函数分为两个部分，第一部分为生成对抗网络的损失函数，公式为： L c G A N ( G ， D ) = E x ， y [ log D ( x ， y ) ] + E x ， z [ log ( 1 − D ( x ， G ( x ， z ) ) ) ] 第二部分为L1正则化补偿函数，公式为： L L 1 ( G ) = E x ， y ， z [ ‖ y − G ( x ， z ) ‖ 1 ] 所以最终的目标函数是： G = arg min G max D L c G A N ( G ， D ) + λ L L 1 (G)