DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 降水状况 在水平距离不太远的各站点，可以认为同处在相同大气环流背景下，降水量的多年平均变化趋势是基本稳定的。本文除引用文献3资料外应用盘州市红豆杉自然保护区及其周边直线距离50 km范围内气象站多年降水实测资料进行统计分析。 5.1. 年降水量分布 本文引用文献3中盘州市年降水量分布图(见图3)可见：盘州市距以晴隆为中心的贵州省年降水量最多地区较近，以老厂、乐民为多雨中心，年降雨量大于1600 mm，有自南向北递减之趋势。图3显而易见，红豆杉自然保护区位于盘州市东北部该区年降水量1200 mm~1400 mm之间。 5.2. 降水量的月、季分布 盘州市红豆杉自然保护区邻近台站年降水量为单峰型变化曲线，最少降水月在1月，月雨量仅16.8~30.9 mm，占年雨量的1%~2%；最大降水月在6月，月雨量达243.1~306.4 mm，占年雨量的20%~22%。该区11月~3月月降水量均不高于50 mm，4月中旬降雨量有所增加，但4月降雨量仍未高出80 mm，5月~10月月降水量均在100 mm以上，说明该地区具有云南高原气候特征，雨季降雨丰沛，冬春季严重干旱，干、湿季明显(见图4)。 表4可见，该区降水量以夏季最多，冬季最少，秋季多于春季。夏季(6~8月)降水量597.0~798.6 mm，占年雨量的52%~55%；冬季(12~1月)降水量仅50.7~94.5 mm，占年雨量的4%~6%；春季(3~5月)降水量为187.0~302.2 mm，占年雨量的17%~20%；秋季(9~11月)降水量246.0~343.1 mm，占年雨量的22%~24%。分析该区干、湿季降雨量分布也明显反映该区具有云南高原气候特征，该区干季(11月~4月)降水量161.0~264.2 mm，占年雨量的12%~17%，湿季(5月~10月)降水量923.0~1274.2 mm，占年雨量的83%~88%。干、湿季极其明显，冬春降雨稀少，干旱严重，影响春季植物生长，严重时人畜饮水困难。雨季降水过于丰沛，多大雨、暴雨，易产生山洪爆发，引发泥石流等地质灾害。这种灾害天气是动植物生长发育的不利气候条件。 图3. 盘州市年降水量分布图 图4. 红豆杉自然保护区邻近台站降水量年变化图 Table 4 Seasonal distribution of precipitation at the Taxus chinensis nature reserv 地名 春季 (3~5月) 夏季 (6~8月) 秋季 (9~11月) 冬季 (12~2月) 干季 (11~4月) 雨季 (5~10月) 总量 % 总量 % 总量 % 总量 % 总量 % 总量 % 富源 187.0 17 597.0 55 246.0 23 54.0 5 161.0 15 923.0 85 盘州 245.1 17 776.4 55 336.9 24 55.2 4 174.1 12 1239.5 88 水城 232.2 19 658.4 54 285.9 23 50.7 4 177.7 14 1049.5 86 普安 265.6 19 739.0 52 330.7 23 76.4 5 220.0 16 1191.7 84 晴隆 302.2 20 798.6 52 343.1 22 94.5 6 264.2 17 1274.2 83 表4. 红豆杉自然保护区邻近台站降水量的季节分布
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user: 6. 气象灾害 据文献3，盘州市红豆杉自然保护区主要气象灾害有春旱、暴雨、低温冷害、秋绵雨、凌冻和冰雹灾害，常给当地农林牧生产、动植物生长发育和人民生活造成重大损失。 春旱：由于该区位于贵州省西部，冬春季节易受西南暖湿气流控制而晴朗少云，春季，北方冷空气到达该地区较少，冷暖气团相遇成云致雨的机遇减少，气候性干旱–春旱严重，有时伴有西南大风加剧了春旱。据当地多年气候资料，每年3~5月均有20天以上旱情，连续30天以上旱象的年份占72%，4月份出现严重干旱的机率为44%。 暴雨：由于该区雨季降雨量比较丰沛，加之海拔高差大，空气对流旺盛，形成暴雨强度大，次数多，年均暴雨日数4.2天，最多年份达8天(1965年)，暴雨引发山洪爆发、泥石流等地质灾害，造成植被破坏和人民生命财产损失。如2007年5月31日晚~6月1日晨，保基、羊场、旧营三乡镇日降雨量突破该县历史记录，保基乡达179 mm。虽无人员伤亡，据县民政局统计，全县13.88万人受灾，农作物受灾面积6477 hm 2 ，其中绝收面积520 hm 2 ，毁坏耕地210 hm 2 ，毁损房屋330间，冲毁桥梁12座，毁损河堤35 km，毁损公路38 km，因灾直接经济损失3880万元，其中农业直接经济损失1440万元。 低温冷害：由于该区海拔较高，在本身温度比较低的情况下一遇冷空气南下就易形成低温冷害，秋季导致喜温植物不能正常扬花授粉，即为秋风。据当地多年气候资料，秋风出现几率84%，重秋风出现几率42.2%，8月15日~31日出现秋风的频率高达73%。春季倒春寒造成农作物烂秧烂种和已萌发的植物幼芽遭冻坏冻伤，当地67.8%的年份出现倒春寒，平均每年发生1次，最多3次。 秋绵雨：由于该区海拔较高，秋季只要冷空气南下就易形成静止锋面导致当地秋绵雨天气。以9月中旬~11月上旬连续≥5日阴雨天为秋绵雨指标统计，出现秋绵雨年份几率为86.2%，历年出现秋绵雨最多最重的时段为9月上旬~10月上旬，影响秋收秋种。 凌冻：该区海拔高，凌冻是该区常见气象灾害天气，1月中下旬常有发生，对农、林植物生长影响较大，造成植物断枝断梢，翻根倒树，对交通运输、邮电通信、电力设施均破坏严重。 冰雹：由于该区地形复杂，海拔高差大，加之该区处在贵州西部向云南高原的地势爬升过渡地带，空气对流旺盛，故该区多冰雹发生，平均每年2.8天。
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user: 7. 结语与讨论 盘州市红豆杉自然保护区位于贵州西部，是北盘江流域水源涵养地，是红豆杉、穗花杉和珙桐等珍稀植物聚集分布地。该区年日照时数在1453~1704 h之间，年日照百分率在33%~39%，太阳辐射年总量在4125.7 mJ/m 2 ~4408.8 mJ/m 2 之间，是贵州省内日照和太阳辐射较多且各月差异较小地区之一。该区年均温在9.1˚C~17.3˚C之间，冬冷夏热，春温略高于秋温，表现出春季升温和秋季降温都较快的云南高原气候特色。年极端最高气温29.2˚C~36.7˚C之间，无对植物的伤害性高温。年极端最低温0.6˚C~−18.2˚C。高大山顶已构成贵州省最低气温地区之一。该区日均温≥10˚C的持续日数在118~309 d之间，稳定高于10˚C的积温在1451.4~6002.1˚C-d之间。故保护区主体区域属北亚热带高原季风湿润气候，海拔1800 m以上高山地区属暖温带高原湿润季风气候区。该区年降水量1200 mm~1400 mm之间，具有南部多于北部，夏季最多，冬季最少，秋季略多于春季的季节分布规律。尤其是有干季(11月~4月)降水量占年雨量的12%~17%，湿季(5月~10月)降水量占年雨量的83%~88%的干、湿季明显的云南高原气候特征，该区具有丰富的动、植物资源，是科学研究的物种基因库。
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user: 摘 要 本文以1981~2010年四川省气象站逐日降水数据资料为基础，并依据四川省地形特点，将四川分为两个研究区域，一是川西高原地区，二是除川西高原以外的其他地区，并采用加权平均方法得到四川省降水量标准化距平序列和平均降水天数距平的变化序列。结果表明：四川多年来夏季降水的天数累计达到2600天，而冬季的降水天数仅有1767天；降水区域明显集中在四川东部和四川西部靠近云南和西藏的地区，同时，秋季是所有季节中降水量最少的季节，四川南部的冬季降水较多；多年以来，春季的川东和川西地区降水分别以0.017/10a和1.3/10a的速率增长，其余季节的降水均为降低，且川东地区秋季降水下降最快。 关键词 :降水量，时空变化特征，降水距平 Copyright © 2018 by authors 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 降水量是气象要素中最为重要的因子之一，其时空分布是气象、气候、水文、生态以及经济、农业和其他相关学科研究的基础和必要支撑 [ 1 ] 。降水变化趋势对水资源研究至关重要 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，特别是在全球变暖的大趋势下，降水的变化在某种程度上反映了全球气候变化与迁移的情况 [ 5 ] ，而通过对四川省多年来降水变化的研究能够得知四川省在过去数十年中降水区域的变化特点，以及各个季节降水的特点。长久以来，关于我国的降水研究众多 [ 6 ] [ 7 ] ，针对四川省长时间的降水研究还不够全面 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。因此，本文选取1981~2010年四川省气象站日降水数据作为标准，并依据四川省地形特点，先计算降水信息与地理因子的相关性，然后再将四川分为两个研究区域，一是川西高原地区，二是除川西高原以外的其他地区，采用加权平均方法得到四川省降水量标准化距平序列和平均降水天数距平的变化序列。
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user: 2. 研究区域及数据来源 2.1. 研究区域 四川省位于我国的西南部，得名于“四条沟壑和四条河流的土地”，素有“天府之国”的美誉，其经纬度范围为97˚21'E~108˚31'E和26˚3'N~34˚9'N，面积485，000 km 2 ，省会位于成都，同时成都也是中国西南地区的经济中心。四川省的地形比较复杂(见图1)，境内海拔在−270米至7700米之间(图1中高程是绝对高度，非海拔高度)，差异巨大，川东和东北部以丘陵为主，土地肥沃，西部以高原为主，高山众多，夹杂着冰川、草原等地形地貌，复杂的地形地貌造就了四川省丘陵和高原两种不同的地理环境；在气候方面，季风对四川的气候影响较大，造成四川省的降水主要集中在夏季。按照气候分类方法，四川的东 图1. 四川省行政区划及高程图 部地区(包含成都平原在内)属于湿润的亚热带气候，夏季较长并且湿润燥热，冬季较短，但是干燥、多云、寒冷；西部地区则寒冷，冬季较长，基本没有夏天，日照充足，降水集中，干雨季分明。 2.2. 数据来源 本章的站点数据来自中国地面气候资料日值数据集(V3.0) (http://data.cma.cn/site/index.html)，该数据集的代码是：SURF_CLI_CHN_MUL_DAY，数据集版本是V3.0，数据集建立时间：20120804，数据集中1951~2010年数据基于地面基础气象资料建设项目归档的“1951~2010年中国国家级地面站数据更正后的月报数据文件(A0/A1/A)基础资料集”研制。数据集中的PRE-13011表示降水。降水量的特征值包括四个，分别是32，700，表示降水“微量”；32XXX，XXX为纯雾露霜；31XXX，XXX为雨和雪的总量；30XXX，XXX为雪量(仅包括雨夹雪，雪暴)。数据经过质量控制后，1951~2010年各要素数据的质量及完整性相对于以往发布的地面同类数据产品明显提高，各要素项数据的实有率普遍在99%以上，数据的正确率均接近100%。 从该数据集中提取出四川省的基本、基准气象站为41个，时间是1981~2010年。按照季节的划分规则，将12月到2月设置为冬季，其它按每三个月一季的时间间隔依次划分。具体的站点分布可见图1。
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user: 3. 研究方法 3.1. 多年降水距平的计算方法 介于多年的站点数据量较少，在计算区域降水的时候采用加权平均法，将四川省划分为1˚ × 1˚的网格，计算每个网格中所包含站点的平均值，得到每个网格的降水平均值，再利用Jones提出的公式(1)计算网格的加权平均值，从而获得四川省川西及川东地区的平均序列。 x j ¯ = ∑ i = 1 n cos γ i x i j / ∑ i = 1 n cos γ i (1) 其中 x j 为第 j 年降水的川西或川东平均值， n 代表全省范围内1˚ × 1˚的网格个数， x i j 是第 i 个网格中的第 j 年降水的平均值， γ i 为第 i 个网格的中心经纬度。 3.2. 变化速率与变化趋势分析方法 在分析降水变化速率时，采用最小二乘法计算气象要素值与时间的线性回归系数，即得到变化速率。 趋势系数是指降水时间序列与自然数列之间的相关系数，目的是反映降水气候特征的长期趋势变化。由于消去了气象要素的均方差和单位对线性回归系数数值大小的影响，从而可在不同地理位置、不同气候要素之间比较趋势变化的大小，同时对计算的趋势系数还可以进行相关系数的统计检验。趋势系数为正(负)时，表示气候要素在所统计的时间内呈线性增加(减少)的趋势。
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user: 4. 四川省多年降水数据的时空分布变化特征 4.1. 降水天数的特征 图2是1981~2010年的降水天数累积量，四张图依次是春季、夏季、秋季和冬季的降水天数。从图中可知，四川在中部地区存在一个从上而下的降水天数较少区域，同时，四川的南部地区降水的天数明 图2. 四川省1981~2010年累积降水天数分布 显小于其他地区。四个季节中，夏季的降水天数最多，降水最多的地区累计降水天数有2600天，冬季降水最少，累计降水天数最多的地区仅有1767天，明显低于其他季节的降水总天数。四川西部地区是高原，由于高原的特殊地形影响，其降水天数相比较其它地区少很多。但是这种情况在夏季不明显，甚至夏季的累计降水天数比四川东部地区还多，这样的原因可能有两个，一是站点数据少，无法准确统计非高原地区的降水情况；二是夏季高原比较湿润，雨滴不易在空中被蒸发，能够被准确记录。冬季由于冰雪覆盖的影响，高原地区所记录的降水累计天数明显下降。 4.2. 每日平均降水量空间分布变化特征 图3是四川省三十年间的每日平均降水的分布情况，依次是春季到冬季，由于日降水较少，做了扩大一万倍的处理。夏季的平均降水量明显高于其他季节，这是季节特征所决定的，而且降水区域主要集中在西部和东部地区，并且在西部降水量较高的地区呈带状分布，这一特点也同样体现在其他四个季节。在四川的中部地区从上到下有一个降水量较低的区域，并在春季最为明显，只有在冬季这个区域的降水量才有所增加，考虑到该区域不处于有任何地形变迁的位置上，造成这种现象的原因只能是因为这个区域的地面站数据少，从而影响了对这一区域量降水的记录，从图3中所反映的情况来看，该区域只有 图3. 1981~2010年每日平均降水量分布 一个站点，从而导致这种现象发生。四川的西北部石渠县降水量少，其中春季降水是四个季节中最少的，四川中部的大片区域，包括川西高原和非平原地区的日平均降水量都不多，而四川的东部地区日降水量很客观，除秋季有所偏低，其余时节都有一定量的降水，而川南地区在春季和冬季降水较多，夏季和冬季降水较少。
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user: 5. 降水距平的变化特征 由于高原地区特殊的地形，高原降水一直是降水研究中的难点：首先，高原地区气象站建立和维护不便，所以对降水的实施监测能力不足，无法准确反映真实的降水情况；其次，高原地区由地形差异引起的降水不多，而且在冬季以降雪为主，从积雪转换成雪水当量的过程中又会出现误差，因而更不容易探测降水的情况；第三，高原地区干燥蒸发量大，雨滴从空中落下，可能在未到达地面之前就已蒸发，从而没有被地面站探测到。基于以上原因，在研究过程中，将四川省分为川西高原和非川西高原两片区域分别研究，以便规避高原地形带来的影响。高原的定义是海拔在1000米以上、面积相对广大、地势相对高差不大而海拔高度很高的地区，高原占据了地球总面积的45%。针对四川省，根据前一节降水量与高程的相关系数，将平均海拔高度在2000米以上的区域划分为川西高原，这样划分是考虑到四川高原本身的海拔高度相对较高，从非高原地形转换到高原地形的过渡区域少，第二是海拔在2000米以上的地区，其降水变化情况和低海拔地区存在显著差异。 5.1. 四川东部降水距平变化特点 图4是川东地区三十年间的每年春夏秋冬四个季节的降水距平情况。从图中可以看出，春季的降水在正向和负向分别有15年，正向代表了该年的降水比多年平均降水多，负向代表了该年降水比多年平均降水少，这一点在夏季表现地也非常明显。在春季时，1998年之前降水距平正负变化各有交替，而98之后正距平年份比负距平年份多，说明降水量比以往有所增多。1998年夏季暴雨对中国的影响至今仍让人记忆犹新，而1998年夏季的降水距平也反映了这一现象，而且从1998年到2002年，降水量均高于多年的平均水平，2002年之后的降水量明显少于之前的二十年降水。秋季的降水量同夏季类似，在2002年之后的降水量基本上均低于多年平均值，2002年之前的降水在多数年份高于平均值，说明春夏两季降水量是在下降的。冬季降水量本身要小于其他三个季节，从前面的结果也可以知道这一点，特别是在1996年之后，降水量一直维持在三十年的平均水平，在2007和2009年，降水量更明显地低于平均值。 5.2. 四川西部降水距平变化特点 从图5可以看出，四川西部地区春季的降水量在近些年有增多的趋势，这一点在1998年后表现的非常明显，而1998之前的7年，降水量全部低于多年平均值，在1981到1990年的降水量年际波动特别大，说明西部地区在这段时间内降水量逐年相异。夏季的降水在2000年之后是呈现下降趋势的，在2006年的降水量远远低于其他时候的降水，而这也和2006年西南地区干旱的事实相吻合，从1981到1999年的降水，先是连续性的低于平均水平，而后是连续性的高于平均水平，后面就有着间歇性的变化，如果某个地区连续多年降水量都高于平均水平或者低于平均水平，则说明该地区处于某种“小气候”的环境之中。 秋季降水情况在某些连续的年份如1981~1985年均低于平均降水量，而从1986~1993年的降水量则高于多年平均降水量，而后到2001年止，降水距平有着高低变化的特点，2002~2006年，平均降水量低于年均降水，从2002年开始降水量呈下降趋势。冬季的降水则明显是常年低于平均水平，降水量一直在下降，特别是1993年之后，降水量持续走低。 图4. 四川东部地区降水距平 从上面的事实可以看出，降水量在近些年，特别是2000年之后，在各个季节均是下降的，这种情况和全球气候变化是有关系的，可能的原因之一是全球变暖导致了地区性的水汽分布的变化，从而造成了一定区域内降水的增加或减少。 5.3. 降水年变化率和趋势系数 表1是东部和西部地区的降水年变化率和趋势系数，从中所反映出来的数据表明，除了在春季，川东地区和川西高原有着0.017/10a和1.3/10a的增长速度外，其余三个季节降水量一直在减少，并且四川东部地区秋季降水量下降的速率最快。在统计学中，一般将趋势系数超过0.05就称之为明显变化，从趋势系数的统计上来看，四川东部地区在秋季和冬季的降水减少非常明显，而四川西部地区则是在春季降水量增加明显，在冬季减少明显。 5.4. 多年降水的空间分布变化趋势 图6是川东地区多年降水变化趋势图，值小于零代表降水在三十年间是减少的区域，大于零代表了 图5. 四川西部地区降水距平 降水增多的区域。可以发现在川东的中部地区从1981到2010年间降水量在减少，川东的东部地区降水在各个季节均为增多。川东的南部地区在春季降水基本不变，夏季和秋季降水增多，冬季降水明显减少。 图7是四川西部多年降水的日变化情况，可以发现图中左上角的石渠县多年降水是减少的，降水增加的区域主要位于西部地区，分别是白玉县和德格县。在春季和冬季，川西东部地区降水量明显减少，夏季和秋季在这一区域的减小趋势并不明显，特别是在川西南部，夏秋冬的多年平均降水是增多的。高原地区春季和冬季降水之所以较少的主要原因是这两个季节以降雪为主，雨量计能记录到的降水并不多，而夏季降水则相对较多。
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user: 6. 结论和讨论 本文利用1981~2010年四川省41个气象站所记录的日降水信息，在分析了多年降水数据的时空分布变化特征后，计算了降水信息与地理因子的相关性。为了规避高程的影响，我们将四川省分为川西高原和川东平原两个部分进行多年降水变化的研究，分别分析了川西和川东的降水距平和多年降水变化率情况，获知了四川省降水的整体情况和过去三十年降水变化的情况，主要结论可总结如下： 图6. 川东多年降水变化趋势 1) 多年降水天数变化情况：将时间细分为四季，研究所涉及到的年份当中，夏季降水的天数累计达到2600天，而冬季的降水天数仅有1767天。四川西部地区受地形的影响，降水天数明显少于非高原地区。 2) 降水量情况：夏季的平均降水量明显高于其他季节，这是季节因素决定的，从图3中可知，四川的降水区域明显集中在四川东部和四川西部靠近云南和西藏的地区，同时，秋季是所有季节中降水量最少的季节，四川南部的冬季降水较多。 3) 降水距平的变化：在四川东部，春季的降水在正向和负向各有15年，正向代表该年降水比多年平均降水量多，反之则少。细分到季节，1998年前，春季降水距平正负变化各有交替，1998之后正距平年份多于负距平年份；夏季，从1998年~2002年，距平皆为正，而2002年之后的降水量少于之前的降水量；秋季情况与夏季类似；冬季降水量一直维持在三十年平均水平，在2007和2009年，降水量明显低于平均量。西部的春季降水近些年在增加，特别是1998年以后，而从1991~1997年，降水量全部低于多年平均值，且从1981~1990年的降水量年际波动特别明显；川西夏季降水从2000年开始下降，而之前的变化特点是连续多年低于平均水平，又连续多年高于平均水平。 4) 多年降水变化情况：多年以来，春季川东和川西地区的降水量分别以0.017/10a和1.3/10a的速率增长，其余季节的降水均为降低，且川东地区秋季降水下降最快。若趋势系数超过0.05则可称为明显变化， 图7. 川西多年降水变化趋势 Table 1 Precipitation change rates and trend factors in eastern and western Sichua 变化率(东部/西部) 趋势系数(东部/西部) 春季 0.0017/0.1345 4E−05/0.0795 夏季 −0.097/−0.0336 0.0268/0.003 秋季 −0.1112/−0.0677 0.1074/0.0108 冬季 −0.0256/−0.0489 0.0631/0.0657 表1. 四川东部地区和西部地区降水变化率及趋势系数 那么川东地区秋季和冬季的降水减少就非常明显。同时，多年来，降水在四川的不同地区呈现不同的变化特征。
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user: 摘 要 云南省有91个县种植烟草，种植面积和收购量占全国的35%~40%，烟田套种菜豆已成为云南高原特色种植的重要组成部分。为有效利用云南烟区烟后(8~12月)光照充足、干热适中的晚秋气候资源，发展烟后套种食米豌豆的特色种植，本文以云南中北部烟区姚安县烟后套种晚秋豌豆生育期气候特征分析为例，用EOF经验正交、气候倾向、Mann-Kendall突变检验和小波周期法分析了姚安县1961~2014年(8~12月)气温、降水、日照、结冰日数等气候因子的综合气候影响及降水和温度变化特征，结果得出：烟后套种豌豆生育期间，光日照因子成分、湿因子成分和热量因子成分对豌豆生长影响呈正贡献、结冰日数影响呈负贡献；近56年8~12月降水量呈21.2/10a减少趋势，且变化趋势显著，1977、2002年分别发生突变；积温呈23.0/10a d增加变化趋势显著，1997年产生突变；霜日数呈1.1˚C/10a减少趋势变化最显著，1964、1966和1976年发生突变；冷时段平均最低气温呈0.2˚C/10a上升趋势不明显；综合气候影响指数、干湿因子和热量因子主成分影响主振荡周期分别为17a、16a和7a；时段降水量主振荡周期29a、次振荡周期16a，00年以后2~4a左右周期最明显；积温主振荡周期7a；豌豆生长后期平均最低气温存在11a的主振荡周期和7a的次振荡周期；豌豆产量形成关键期霜日数存在19a、3a的并联主振荡周期和7a的次振荡周期。 关键词 :姚安县，烤烟后套种豌豆，主成分分析，Mann-Kendall突变检验，小波分析 Copyright © 2018 by authors 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 云南是我国烟草面积最大、产量最高的省份，种植面积稳定在36.7万hm 2 左右，全省现有618.7 hm 2 耕地面积中，有次适宜以上烤烟种植面积达497.1万hm 2 占80.34% [ 1 ] 。图1哀牢山及以东以北的大理、楚雄、昆明、玉溪、曲靖、红河、文山等地区海拔1300~2000 m的大部分区域是云南烤烟种植的适宜区和 图1. 云南烤烟种植的适宜气候区和最适宜气候区分布 为调整传统农业种植结构，带动农民致富，云南各地积极探索以烤烟后套种秋白菜、青豌豆、马铃薯等为主的烟后晚秋作物种植让农民得到了实惠 [ 3 ] - [ 8 ] 。姚安县地处云南省中北部烟区，东经100˚56'~101˚34'、北纬25˚13'~25˚45'之间的山间坝子，平均海拔1870 m，面积119 km 2 ，是云南省1650~2000 m高原山间盆地、坡地烤烟种植区中典型的代表地区。气候温暖，干湿分明，日照丰富，年平均气温15.2˚C，最热月平均气温20.8˚C，最冷月平均气温8.0˚C，极端最高气温34.0˚C，极端最低气温−8.4˚C；全年无霜期240 d，稳定通过10˚C的积温4987˚C∙d；年降雨量776 mm，雨季降水占全年降水量的89%，干季降水量占全年降水量的11%，雨季开始期介于5月5日至6月26日之间，结束于10中旬；年日照时数2400 h；干旱、局地洪涝和低温冻害是主要的气象灾害 [ 9 ] 。2009~2014年连续5年姚安县按集成品种、种植时间、种植密度、水肥管理、病虫害综合防治措施统一的种植技术在全县烤烟、玉米后套种长寿仁食米豌豆实现了平均纯收入53，580元/hm 2 。其中2013年烤烟(玉米)后套种长寿仁食米豌豆1466.67 hm 2 ，实现经济收入1.1亿元，2014年套种2200 hm 2 ，实现经济收入1.65亿元，仅栋川镇清河村委会烟后套种100.97 hm 2 ，实现总产1073 t、总产值813万元，按7.58元／㎏均价计算，平均产值80，590.5元/hm 2 。姚安县合理利用气候资源，优化烤烟、玉米后套种长寿仁青豌豆种植模式，在云南省楚雄州、玉溪市、临沧市、昭通市等多地的烤烟、玉米后套长寿仁食米豌豆种植推广中，推广种植规模和经济效益影响突出 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，推广潜力巨大，种植模式正规模化逐步向周边地区辐射，并向云南全省烤烟种植区辐射。 为合理、充分利用烟后晚秋气候资源、推广烤烟、玉米后套种豌豆，深入分析烟后套种豌豆生育期的气候、气候变化特征和气象灾害发生规律，科学引导云南烤烟种植区推广烟后套种，本文以姚安县烟后套种食米豌豆生育期气候特征分析及影响为例，用经验正交EOF分析、小波周期分析、气候倾向分析和Mann-Kendall趋势突变检验方法对姚安县1961~2014年食米豌豆生育期(晚秋8~12月)的气温、降水、日照、结冰日数等多气候因子拟合的综合气候影响指数、期间降水和温度变化特征和影响进行分析。基于云南省烤烟种植区，特别是适宜种植区和最适宜种植区，高原季风气候特征高度相似的特点，分析结论适用于云南除滇东北、滇东和滇南湿热区以外的绝大部分烟区。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料来源 云南全省近30年(1981~2010年)平均值资料来源于云南省气候中心统计数据，姚安县1961~2014年8~12月合计降水量、5毫米以上降水日数、日照时数、积温、晴天日、结冰日数，低温时段气温，照百分率资料来源于楚雄州气候资源管理与查询系统。 2.2. 分析时段和因子的选取 根据姚安县连续5年烤烟、玉米后套种长寿仁食米豌豆种植试验结论，选取了8~12月时段降水量、积温，11月20日至12月20日结冰日数、时段平均最低气温，11~2月平均气温，12月上旬至2月上旬时段平均气温，年相对湿度，日照时数和日照百分率。适当的降水量和时段积温是晚秋作物能否正常生长的必要条件、晚秋作物生长后期结冰日数的多少和最冷时段平均最低气温的年际变化直接影响着烟后套种豌豆食米青豆采收期长短，最终影响总产量。 2.3. 分析方法 2.3.1. 主成分分析法的计算 [ 10 ] - [ 15 ] 主成分分析原理是以降维的思想，把众多变量转化为少数几个综合指标，这几个综合指标均为原始变量的线性组合；综合指标保留了原始变量的主要信息，彼此之间又不相关，从而使复杂的问题简单化，使原始变量的信息集中到几个主要指标因子上进行分析。步骤如下： 数据的标准化处理： Y i j = X i j − X j ¯ S j ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， I ;   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J 式中X ij 为第i个样本的第j个指标的原始数据； X j ¯ ，S j ，分别为第j个指标原始数值的平均值和标准差。 计算相关矩阵(R)； 求R的第j个特征值 ( λ 1 ， λ 2 ， ⋯ ， λ j ) 及对应的特征量 ( U 1 ， U 2 ， ⋯ ， U j ) ； 计算主成分：主成分分量个数通过累积方差贡献率E确定； E = ∑ k = 1 m λ k / ∑ j = 1 j λ j 一般当E > 85%时的最小m，可得主超平面维数m，对m个主成分进行综合分析，得到主分量Z k ： Z k = ∑ j = 1 j U k j X j ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J ; k = 1 ， 2 ， ⋯ ， m 式中U jk 为特征量U k 的第j个分量；X j 为评价的综合指数所选的评价指标。 求主成分权重e k ： e k = λ k / ∑ j = 1 j λ j ，   k = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， j 。 综合评价指数Z： Z = ∑ k = 1 m e k Z k 。 2.3.2. 小波分析基本原理 [ 16 ] - [ 20 ] 小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。因此，小波函数是小波分析的关键，它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数，即小波函数 ψ ( t ) ∈ L 2 ( R ) 且满足： ∫ − ∞ + ∞ ψ ( t ) d t = 0 (1) 式中 ψ ( t ) 为基小波函数，它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系： ψ a ， b ( t ) = | a | − 1 / 2 ψ ( t − b a ) 其中， a ， b ∈ R ， a ≠ 0 (2) 式中 ψ a ， b ( t ) 为子小波；a为尺度因子，反映小波的周期长度；b为平移因子，反应时间上的平移。若 ψ a ， b ( t ) 是由(2)式给出的子小波，对于给定的能量有限信号 f ( t ) ∈ L 2 ( R ) ，其连续小波变换(Continue Wavelet Transform，简写为CWT)为： W f ( a ， b ) = | a | − 1 / 2 ∫ R f ( t ) ψ ¯ ( t − b a ) d t (3) 式中 W f ( a ， b ) 为小波变换系数； f ( t ) 为一个信号或平方可积函数；a为伸缩尺度；b平移参数； ψ ¯ ( t − b a ) 为 ψ ( t − b a ) 的复共轭函数。地学中观测到的时间序列数据大多是离散的，设函数 f ( k Δ t ) ，( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ； Δ t 为取样间隔)，则式(3)的离散小波变换形式为： W f ( a ， b ) = | a | − 1 / 2 Δ t ∑ k = 1 N f ( k Δ t ) ψ ¯ ( k Δ t − b a ) (4) 由式(3)或(4)可知小波分析的基本原理，即通过增加或减小伸缩尺度a来得到信号的低频或高频信息，然后分析信号的概貌或细节，实现对信号不同时间尺度和空间局部特征的分析。将小波系数的平方值在b域上积分，就可得到小波方差，即 V a r ( a ) = ∫ − ∞ ∞ | W f ( a ， b ) | 2 d b (5) 小波方差随尺度a的变化过程，称为小波方差图。由式(5)可知，它能反映信号波动的能量随尺度a的分布。因此，小波方差图可用来确定信号中不同种尺度扰动的相对强度和存在的主要时间尺度，即主周期。 2.3.3. K-M检验法(Mann-Kendall) [ 21 ] [ 22 ] S k = ∑ i = 1 k ∑ j j − 1 α i j       ( k = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n ) 其中， α i j = { 1         x i > x j 0       x i ≤ x j ( 1 ≤ j ≤ I ) 定义统计变量 U F k = | s k − E ( s k ) | | V α γ ( S k ) |         ( k = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n ) 式中 E ( S k ) = k ( k + 1 ) / 4 ； V a r ( S k ) = k ( k − 1 ) ( 2 k + 5 ) / 72 。 UF k 为标准正态分布，给定显著水平а(а = 0.05， u 0.05 = 1.96)，若 | U F 1 | ≥ U a / 2 ，则表明系存在明显的趋势变化。将时间系列按逆系排列，再按照上式计算，同时使 { U B k = − U F k k = n + 1 − k         ( k = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n ) 。 通过分析统计量UF k 和UB k 可进一步分析系列X的趋势变化，并明确突变时间，指出突变的区域。若UF k 值大于0则表示系列呈上升趋势，小于0则表示呈下降趋势；当它们超过临界值时，表示上升或下降趋势显著。若UF k 和UB k 这两条曲线出现交点，且交点在临界值线之间，则交点对应的时刻就是突变开始时刻。 2.3.4. 气候趋势(倾向)分析方法 [ 23 ] [ 24 ] 气候趋势(倾向)分析方法是分析气象要素随时间变化趋势倾向和变化幅度特征，x i 为样本量为n的气象要素变量，t i 为x i 所对应的时间，用一元一次回归方程描述 x i = a + b t i       ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n ) 其中，a为回归常数，b为回归系数，a和b可用最小二乖法进行估计，趋势系数用相关系数进行显著性检验。
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user: 4. 讨论与结论 云南烤烟种植区分布广，种植适宜区和最适宜区绝大部分分布在哀牢山及以东、以北的大理、楚雄、昆明、玉溪、曲靖、红河、文山等地海拔1300~2000 m地带，滇中及以西的烤烟种植区晚秋气候及特征度高相似，雨季基本结束期于10月中下旬。烤烟后(8~12月)降水适中，气候温凉，日照丰富，秋后气温下降速度慢，霜期稍偏晚，适宜豌豆生长。姚安县属云南省烤烟种植适宜气候区内纬度较高、海拔较高(1650~2000 m)的典型代表区，干湿分明的北亚热带季风气候及特征在一定程度能代表云南省大部分烤烟种植区的平均气候状况 [ 25 ] 。云南滇中以西烟区因地形和昆明静止锋的阻挡作用，烟区内西部受冷空气侵袭次数和强度低于东部 [ 24 ] [ 26 ] [ 27 ] ，霜冻天气危害风险小于东部。姚安县充分利用烤烟后(8~12月)日照丰富、干热适中的温凉气候套种豌豆，获得连年丰产、农民增收效益明显，在云南中部烟区具有很好的推广前景，发展潜力大。 图4. 烟后套种豌豆生育期间时段(8~10月)综合气候指数、干湿因子、热量因子的小波周期和小波方差 本文用经验正交EOF分析、气候倾向分析、Mann-Kendall趋势突变检验和小波周期分析法分析了姚安县1961~2014年烤烟后套种食米豌豆生育期间(8~12月)气温、降水、日照、结冰日数等气候因子拟合的综合气候影响指数及期间降水量、积温和气温的年际变化特征。基于云南烟集中种植区气候特征相似度高、姚安县地理和晚秋气候特征在云南植烟区处于纬度偏北、气温偏低、降水偏少、霜日数偏多的特点及烟后套种食米豌豆主要的气候风险是晚秋季干旱和收获期重霜冻，透过对姚安烟后套种豌豆生育期间的气候特征分析，可以清晰地了解云南省烤烟种植区烤烟后套种豌豆的气候可利用资源和气候风险，分析结论可应用于云南省绝大多数烤烟种植区推广烟后套种食米豌豆，研究结论还在一定程度上提高了 图5. 烟后套种豌豆生育时段积温、降水、最冷时段气温和结冰日数的小波周期变化和小波方差 云南烤烟集中种植区内烟后套种豌豆的抗风险信度检验标准。 本文用气候因子对比法分析了姚安县烤烟后套种食米豌豆生育期间气候与全省烤烟集中种植的适宜气候区和最适宜气候区相同时段主要气象影响因子的差异性，论证了以姚安的烟后套种豌豆生育期间气候及变化做云南省烤烟集中种植区烤烟后套种豌豆生育期间气候及变化特征分析的可行性。用经验正交EOF分析、气候倾向分析、Mann-Kendall突变检验、小波周期分析方法分析了姚安县1961~2014年(8~12月)气温、降水、日照、结冰日数等气候因子的气候倾向变化趋势分析、突变分析、气候因子主成分的综合气候影响指数和期间降水和温度的周期变化特征分析，结论如下： 姚安县地处哀牢以东、以北的云南省烤烟集中种植区中的气候适宜区，地理纬度和海拔高度较高，烟后套种食米豌豆生育期间(8~12月)属有霜日数多，时段积温较低、平均气温偏低、降水量偏少区域，豌豆生育期间气候风险高于云南烤烟集中种植气候适宜区的其它县市，以姚安县为例分析云南烟后套种豌豆生育期间时段气候及变化特征分析可行。 主成分分析结论，烟后套种食米豌豆生育期间(8~12月)光照因子对豌豆生育期间综合影响呈正贡献，即光日照越长对豌豆生长越有利；湿度(降水量和降水日数)因子对豌豆生育期间综合影响呈正贡献，即降水量越多、降雨日数越多，对豌豆生长越有利；热量因子中，积温和最冷时段平均气温对豌豆生育期间综合影响呈正贡献、结冰日数呈负贡献，即期间积温和最冷时段平均气温越高对豌豆生长越有利、霜日数越多对豌豆生长越不利。 烤烟后套种豌豆生育期间时段(8~12月)降水量呈21.2/10a减少趋势明显，变化趋势显著，通过了0.01的信度检验；降水量下降趋势明显，1977、2002年分别发生突变；积温呈23.0/10a∙d增加趋势明显，变化趋势显著，1997年产生突变；有霜日数呈1.1˚C/10a减少趋势最明显，变化趋势显著，1964、1966和1976年发生突变；冷时段平均最低气温呈0.2˚C/10a上升趋势不明显，变化趋势不显著。 烤烟后套种豌豆生育期间时段(8~10月)综合气候影响指数、干湿因子和热量因子主成分分别存在17a、16a和7a的主振荡周期变化。 烤烟后套种豌豆生育期间时段(8~10月)降水量存在29a主振荡周期和16a的次振荡周期变化，00年以后2~4a左右周期最明显；时段积温存在7a的主振荡周期变化；豌豆生育期间时段(11月21日~12月10日)平均最低气温存在11a的主振荡周期，7a的次振荡周期；豌豆生育期内产量形成关键期间霜冻日数存在19a、3a的并联主振荡周期和7a的次振荡周期。
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user: 摘 要 通过绕丝和滚压成型工艺在聚合物薄膜上压印出U形沟槽，滚压过程中钢丝的直径和滚压成型工艺决定了沟槽的尺寸和形状。在实际成型效果的基础上，对微沟槽表面进行减阻数值模拟，研究了三维不可压缩湍流流动条件下不同尺寸和形状的微沟槽对减阻特性的影响，研究表明在微沟槽尺寸足够小时微沟槽表面才会表现出湍流减阻的特性。当沟槽直径是0.02 mm时，减阻率最高可达10%。为了进一步研究外界干扰对微沟槽面减阻特性的影响，通过加涡流发生器产生扰流的方法可以更直观的表现涡结构对减阻效果的影响，研究表明在产生扰流的情况下，微沟槽面的减阻效果更加明显。 关键词 :绕丝，滚压，微沟槽结构，减阻，涡结构 Copyright © 2018 by authors 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 大自然的物种多样性指引着人类向更高的高度发展和创新，纵观人类的发展历程，飞机的发明与创造、潜艇的出现和雷达等高科技的诞生无不与大自然的启发息息相关。为了利用生物特殊的结构和功能发展制造新材料和新技术，美国的斯蒂尔在1960年提出了仿生学的概念 [ 1 ] [ 2 ] 。在节能减阻方面，仿生鲨鱼皮结构已经被越来越多的人认可，而学者们对仿生鲨鱼皮的研究也没有停止过。各种各样的仿生鲨鱼皮结构和复制方法也层出不穷。并且该项研究已经被国内外各领域投入到了实际应用中，例如悉尼奥运会上鲨鱼皮泳衣的出现就使大家眼前一亮。 目前较多的仿生鲨鱼皮结构有盾鳞结构、凹坑非光滑结构和沟槽结构 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，沟槽结构又有各种形状，如三角形，矩形，半圆形，梯形等 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。比较常见的仿生鲨鱼皮复制方法有如下几种：滚压法、模具复制法、浇注翻模法、复型翻模法、表面微细加工、微纳米压印和微塑铸法等 [ 3 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。大连理工大学的赵丹阳教授提出了真空浇铸法和热压电铸法实现了仿生鲨鱼皮盾鳞结构的复制 [ 12 ] [ 13 ] 。哈佛大学的研究员通过3D打印技术制造出鲨鱼皮盾鳞结构并贴附在机翼表面进行了空气动力性能测试，结果发现仿生鲨鱼皮结构不仅可以减小阻力，还能有效的提升机翼升力 [ 14 ] 。 随着实验条件和计算机技术的不断发展，仿生鲨鱼皮的减阻效果也越来越多的通过实验和数值模拟得到了验证。在减阻实验中，比较常用的方法是将仿生鲨鱼皮蒙皮贴附在模型表面，通过压差法或测力天平法直接通过压差的变化或阻力的变化来验证仿生鲨鱼皮表面的减阻特性 [ 15 ] [ 16 ] 。热线风速法和氢气泡流动显示法在探究仿生鲨鱼皮减阻机理上也比较常用 [ 17 ] [ 18 ] 。在数值模拟中，二维横向沟槽结构被验证减阻率可达到9% [ 19 ] ，U形，三角形，梯形，矩形等三维纵向沟槽结构、肋条状结构和凹坑状结构表面也被证明了可实现减阻效果。Boomsma等 [ 20 ] 通过数值模拟比较了皮齿状结构表面和沟槽表面的减阻效果，结果表明皮齿状结构可以增加44%~50%的阻力，而沟槽表面可以实现5%的减阻效果。 本文通过绕丝工艺，将不同直径的钢丝缠绕在滚筒表面来代替传统模具，利用滚压成型技术在聚合物薄膜上压印出微沟槽结构，不同的滚压工艺会对成型结果造成不同的影响，可以压印出不同结构的微沟槽结果，在此基础上对不同成型结构的微沟槽进行湍流减阻数值模拟，验证滚压成型的微沟槽结构在湍流流动下的减阻效果。
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user: 2. 微沟槽结构的确定 2.1. 滚压成型 滚压成型技术是目前实现微沟槽结构大面积复制的最有效的方法之一。将不同直径的钢丝缠绕在压印轮上，如图1所示，不仅可以实现微沟槽结构的连续压印，还减少了微沟槽结构模具的开发时间以及模具贴附在滚筒表面发生变形造成的形状误差。当对聚合物薄膜进行滚压成型实验时，不同直径的钢丝可以压印出不同尺寸的沟槽结构，同时滚筒温度、滚压速度和压缩比等滚压成型工艺会对聚合物成型产生影响，使微沟槽结构的形状发生变化，因此微沟槽结构是直径不同的圆弧状结构。 2.2. 流体域网格的划分 随着计算机技术的飞速发展，数值模拟不仅可以弥补理论难以求解的难处，还可以弥补苛刻的实验条件的要求。为了得到满意的数值模拟结果，又不至于计算量过大，将流体域模型简化为矩形管流动湍流减阻模型，流体域底部分别采用光滑平面和微沟槽面结构，微沟槽面结构采用顺流向微沟槽结构，通过与光滑平面结构的对比来分析讨论微沟槽面的减阻效果。在实际滚压成型结果的基础上，根据微沟槽直径和形状的不同，以沟槽直径为0.5 mm、0.2 mm、0.1 mm、0.05 mm和0.02 mm和深宽比为0.5、0.41、0.33、0.25和0.17为基础建立三维流体域模型，如图2所示。 流体域的长宽高设置为25 × 15 × 1 mm，底面分别用光滑平面和微沟槽面表示。流体域采用非结构四面体网格，网格太密会使计算机运算速度减慢，网格太稀疏又会导致运算结果不准确，因此只对流体域底部的光滑平面和沟槽面结构进行面网格加密处理即可，如图3所示。 2.3. 边界条件的设置 利用Fluent软件对仿生鲨鱼皮表面进行减阻模拟。由于鲨鱼皮沟槽表面的流场状态比较复杂，因此为了提高数值模拟的精度，本文采用RNG k-ε湍流模型。RNG k-ε模型不仅考虑了湍流涡旋，而且在ε方程中加了一个条件，提高了模拟的精度和可信度。考虑到鲨鱼皮沟槽表面流体的不可压缩湍流流动，本文采用压力基稳态求解器进行求解，采用水作为流体介质。具体的边界条件设置如下： 1) 流体域的入口设置为速度入口； 2) 流体域的出口设置为自由流出口； 图1. 滚压成型示意图 图2. 流体域模型 图3. 流体域网格划分结果 3) 流体域的其他壁面设置为无滑移壁面条件。
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user: 4. 结论 通过对不同直径和形状的沟槽面结构进行减阻数值模拟分析可以得出结论：湍流中产生的涡结构与表面相互作用，发生接触摩擦产生能量损失，导致阻力增加。沟槽结构可以减小涡结构与表面的相互作用，起到减阻的效果，并且与涡结构尺寸和沟槽结构尺寸有关，所以只有在一定条件下，沟槽面才可以表现出减阻效果。1) 当半圆形沟槽结构的尺寸足够小时，沟槽面结构才表现出减阻效果，并且半圆形沟槽的尺寸越小，减阻效果越明显，流速越高，减阻效果越明显；2) 当滚压过程中由于聚合物填充不充分压印出圆弧沟槽结构时，沟槽结构的尺寸越小，深宽比越小，减阻效果越明显，流速越高，减阻效果越明显；3) 当流动受到外界扰动，流动发生不规则变化时，沟槽面结构的减阻效果有明显提升，沟槽的尺寸越小，深宽比越小，流速越大，减阻效果越好。
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user: 摘 要 近年来，国内发生了很多起出租房火灾事件。目前出租房已经成为了我国火灾的重灾区。这是因为市场上的房屋租赁系统通常只给出房屋的图片、位置、价格等信息。而这些信息并不能使用户很好的在房屋租赁平台了解该建筑的构成、火灾预防、设备设施的维护情况。这也是火灾发生的一个致命的原因。因此在房屋租赁平台中引入BIM技术(Building Information Modeling，简称BIM，是以三维数字的形式展示工程项目中每个对象的内在成分和外在特征的工程技术)就显得十分重要。我们可以利用BIM的可视化、可出图性等特点，将BIM技术应用于租赁平台中。本文就房屋租赁系统引入BIM技术进行描述，重点是讲BIM技术用于消防。解决了传统的房屋租赁系统只展现房屋图片、价格的缺点。实现了房屋预防火灾级别查看、消防设施维保信息查看、消防的实时监管等功能。达到了租赁房建筑、消防设施在界面的可视化的效果，满足了用户在足不出户的情况下比较房屋的外观及安全性，从而选择自己心仪的出租房的需求。 关键词 :BIM技术，火灾预防，设备设施，租赁系统 Copyright © 2018 by authors 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 随着中国市场经济的快速发展，房价的不断攀升及政府大力推广廉租房和公租房政策，特别是自2016年起，从国家到地方出台了一系列鼓励租购并举的政策，党的十九大报告中首次明确提出“加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度”，将租赁市场的重要性提升到新的高度 [ 1 ] 。国内市场上有琳琅满目的房屋租赁系统，这些系统使我们能够快速有效的找到合适的房屋。但这些平台往往只是单一的查询、交易系统。在房屋的具体介绍中往往只是简单的描述及图片展示。随着中国高新技术产业的蓬勃发展，BIM技术已经摆脱了原先单纯为建筑项目提供基础模型的局面 [ 2 ] 。BIM技术依据建筑全生命周期内的各项工程信息作为基础数据，在虚拟信息世界中建立模型。而这一进步对于建筑全生命周期内的每个环节都具有指导意义。简而言之，BIM就是建设项目物理和功能特性的可计算性数字表达，共享的知识资源，能够在建筑全生命周期内，为所有建设利益相关方所使用 [ 3 ] 。BIM技术的核心是信息的集成和共享，根据这个特点BIM技术的研究必将成为设备维护及火灾预防的一种主流方式。 随着中国特色社会主义进入新时代，这个时代的主要矛盾是人民日益增长的美好生活需求和不平衡、不充分的发展之间的矛盾 [ 4 ] ，国民对于生活质量的要求也日益提升，对安全的意识也有一定的提高。传统的房屋租赁平台不能提供建筑的内部结构、消防设施使用情况和维保情况。在房屋租赁系统中引入BIM技术用于消防，构成了“租赁平台”+“BIM”+“消防”相结合的结构，实现了查看房屋所在建筑的三维模型、楼层的内部结构、消防设施等功能，解决了传统租赁平台不能满足国民消防安全的需求。
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user: 2. 房屋租赁系统的现状与发展 2.1. 房屋租赁系统研究现状 进入新世纪，我国的互联网企业得到快速发展，一大部分互联网企业掌握了核心技术并结合我国市场的特色都已发展长较大的企业。房屋租赁市场也都称为各大第三方平台业务的一部分，得到了快速发展。国内市场上有琳琅满目的房屋租赁系统，这些系统使我们能够快速有效的找到合适的房屋。但是这些平台往往只是单一的查询、交易系统，在房屋的具体介绍中往往只是简单的描述及图片展示。例如搜房网、58同城等著名网站。 我国很多学者对目前的房屋租赁系统做了一些研究并提供了系统设计方案。胡世民结合互联网+的思维，设计房屋租赁管理系统时使用Web开发技术JSP [ 5 ] 。董莹基于用户意向分析的房屋租赁系统的思想，借助用户意向的推荐混合算法和JSP语言进行设计和开发 [ 6 ] 。张浩从垂直搜索引擎原理入手，结合Scrapy爬虫技术与朴素贝叶斯分类器进行房屋租赁系统的设计 [ 7 ] 。张哲采用MVC框架设计，C#、.NET开发环境设计实现了房屋销售与租赁信息网站 [ 8 ] 。方义从房屋租赁管理系统的设计与开发中的问题出发，进行了相关研究 [ 9 ] 。 从以上研究中可以发现，目前学者们的研究和市场上的网站都停留在数据的来源、数据的正确性、系统操作的方便性等方面。并没有考虑到房源的安全性，特别是消防安全。在高度重视安全的今天，传统的租赁平台已经不能满足客户的需求。租赁用户更渴望在租赁平台上看到该房屋所在建筑的安全性问题特别是消防安全及火灾的防范措施。 2.2. BIM技术对房屋租赁消防安全的影响 目前BIM技术已经得到广泛的运用，从最开始时候只运用在设计、施工阶段到现在运用在运维阶段。基于BIM的空间管理、资产管理、设施故障的定位排除、能源管理、安全管理等功能实现，在可视化、智能化、数据精确性和一致性方面都大大优于传统的运维软件 [ 10 ] 。BIM具有可视化、协调性，模拟性，优化性和出图性五大特点。对房屋租赁平台的消防安全提供以下支持： 准确的建筑数据录入：建筑数据录入包含BIM模型数据录入与手工数据录入两种方式，准确保证建筑模型数据的准确性，其中手工录入是防止模型录入时数据缺失。 可视化的消防设施定位：房租租赁系统中建筑中消防设施以三维模型的形式表现，可以直观的查看其分布的位置，方便业主们的使用。 便携的消防设施故障上报：消防设施出现故障时，BIM模型可将消防设施的ID传递给后台，减少了人工的关注。 实时的消防监管：消防设备接口实时的传递接口数据到后台，一旦数据异常会及时发现。
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user: 3. 基于BIM消防的房屋租赁平台 3.1. 技术路线 该租赁系统主要是通过Autodesk Revit2016录入BIM模型数据，通过BimServer将BIM模型上传到云端。通过BIM模型整合了建筑及建筑消防设备管理、物业管理、维保管理、消防监管、房屋租赁等功能。基于BIM消防的房屋租赁平台系统以“BIM”+“消防”+“租赁管理”为核心，对租赁平台中的房屋及其所在建筑进行三维展示，对房屋及其所在建筑中的消防设施进行动态管理。基于MVC框架进行设计开发，实现了基于BIM消防的可视化房屋租赁平台。所涉及的技术还有WebGIS、WebServer、Socket、TPC协议等。 3.2. 功能模块 传统的租赁平台只提供房源的图片、位置、价格等信息，对消防问题的查看是缺失的。为了解决这一问题，本系统通过BIM三维可视化界面整合了建筑及建筑消防设施管理、物业管理、维保管理、消防监管、房屋租赁等功能，实现了基于BIM消防的房屋租赁系统。系统功能模块如图1所示。 其中所涉及到BIM技术的模块有：建筑楼层BIM模型录入与展示、项目消防设施及消防设施故障管理、设备故障管理、消防监管、房屋租赁前端展示等。下面重点介绍这几个功能模块。