DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 由于喀斯特环境本身的脆弱性和人类活动的影响，会导致植被退化、基岩裸露，形成石漠化景观。因此，喀斯特石漠化区域的植被恢复是科学界的研究热点和核心内容之一 [ 1 ]。目前喀斯特植被生态学研究充分运用3S技术(如激光雷达)、进化与系统发育分析、植被动态模型构建等手段，多关注气候变化和人类扰动环境下的喀斯特植被恢复重建、植物多样性时空格局与保护、植物群落构建机制等研究方向 [ 1 ]。遥感影像由于时间序列长、间隔周期短的特点，已成为研究植被动态变化的重要数据源之一 [ 2 ]。其中，运用归一化植被指数(The Normalized Difference Vegetation Index， NDVI)对植被生长的动态监测较为广泛 [ 3 ]。植被覆盖度作为衡量地表植被状况的一个重要指标 [ 4 ]，其随地形特征而变化，对于区域环境变化和监测研究具有重要意义 [ 5 ]。喀斯特地区地貌复杂多样，地形破碎 [ 6 ]，影响着太阳辐射和降水的空间再分配。不同喀斯特地区土壤质地、水分和养分的差异造成植被生境的高度异质性，对植被变化产生重要影响 [ 7 ]。高程、坡度和坡向是衡量地形分异的3个主要属性特征，也是决定植被生境其他要素分异(如土壤、小气候和水文等)的主导因子 [ 8 ]。 目前，不少学者从不同区域尺度出发，从多个角度对植被覆盖与地形的关系进行了研究；其中，利用多时相卫星遥感影像进行植被制图，并与DEM模型数据进行叠加分析，定量分析了植被覆盖度与地貌因子间的关系，得出了植被随地形变化的规律 [ 9 ]；从数理统计的角度分析不同植被覆盖度与地形等级因子的相关性，并就相关强度进行排序 [ 10 ]，研究不同植被类型在各种地形因子单元上的分布格局及变化特点 [ 11 ]。可见，通过地形因子的差异来研究植被空间分布规律，已成为揭示植被与地貌因子关系的重要途径 [ 9 ]。目前国内有关植被动态变化的研究重点区域是西北、东北以及包括青藏高原、蒙古高原、黄土高原在内的三大高原 [ 12 ]，有关西南喀斯特山区的研究虽有所涉及，也大多以省域县域为研究单元 [ 13 ] [ 14 ]，鲜有以自然地貌划分的研究区。此外，以往的研究大多聚焦于气候变化和人类活动对植被变化的影响 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]，在生境脆弱、地形复杂的喀斯特山区，植被变化也受特殊地形影响 [ 7 ]。 中国南方喀斯特地区生态环境脆弱，石漠化分布广泛，植被是陆地生态系统中的重要成分，对生态系统物质能量流动与养分循环具有重要作用，是反映区域石漠化变化的重要信息 [ 18 ]，植被修复也是喀斯特地区生态建设与石漠化治理的根本 [ 19 ]。因此，本文以云南石林为研究区，根据不同地形条件下研究区的植被分布及变化特征，探讨植被覆盖变化对地形因子的响应，为喀斯特地区植被恢复和生态环境保护提供科学参考。
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user: 2. 研究区概况 石林县属云南省昆明市，地处24˚30'N~25˚03'N、103˚10'E~104˚40'E，面积1777 km 2 [ 20 ]。研究区地层以碳酸岩类为主，境内低山、盆地、洼地、石丘、石芽及峰丛等地貌类型齐全 [ 21 ]。地势东高西低，由东北向西南倾斜，海拔范围1451~2613 m (见图1)。属低纬高原山地季风气候，四季如春，雨量充沛，气候湿润。年平均气温16.3℃，年平均降雨量939.5毫米，年平均日照2096.8小时，年平均风速2.1米/秒。石林地区喀斯特地貌形成于2.7亿年前，经历长时间演化，类型齐全，范围广，发育完整，是世界惟一位于亚热带高原地区的喀斯特地貌，溶岩发育的独特性、地质演化的复杂性世界罕见。 图1. 研究区概况
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user: 3. 数据来源与研究方法 3.1. 数据来源及处理 本研究所用到的数据包括石林县DEM数据(分辨率30m)和Landsat7影像，分别下载于MODIS遥感数据网(https://modis.gsfc.nasa.gov/)和地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)。卫星使用的是极地轨道环境遥感卫星Terra，遥感数据来自于MODIS集合6-1大气陆地级中的MOD13Q1产品，时间从2000到2017年，该区域覆盖了云贵高原，中南半岛的部分区域。 因为遥感影像有云覆盖，为了保证提取到的植被数据精度，需要对数据进行预处理。首先将来源于MODIS的遥感图像进行裁剪，之后借助辐射定标来消除传感器本身的误差，接着进行大气校正来消除大气散射、吸收、反射引起的误差。最后，通过选取控制点、建立整体映射函数和重采样内插来完成几何校正。 3.2. 研究方法 3.2.1. 归一化植被指数(NDVI) 归一化植被指数NDVI又称标准化植被指数，具有可以消除地形和群落结构的阴影和辐射干扰、太阳高度角、大气条件有关辐照度的变化等方面的优点，是植被遥感中使用最广泛的指数模型之一 [ 22 ]，其计算公式为 [ 23 ]： V F C = ( N D V I − N D V I s o i l ) / ( N D V I v e g − N D V I s o i l ) (1) 其中，VFC为植被覆盖度，NDVIsoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIveg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。两个值的计算公式为 [ 23 ]： N D V I s o i l = ( V F C max * N D V I min − V F C min * N D V I max ) ( V F C max − V F C min ) (2) N D V I v e g = ( ( 1 − V F C min ) * N D V I max − ( 1 − V F C max ) * N D V I min ) ( V F C max − V F C min ) (3) 其中，NDVImax和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。由于不可避免存在噪声，NDVImax和NDVImin一般取一定置信度范围内的最大值与最小值。对于云量可能造成的误差，可以通过下载极低云量的遥感图来消除，因此未考虑云量对NDVI值的影响。 3.2.2. 地形因子选择 根据研究区实际情况，选取坡度、坡向、高程三个指标来表现石林地区喀斯特地貌的特点。运用ARCGIS软件进行分析，分类依据如表1所示 [ 24 ]，将研究区划分为7个坡度，分别是平坡，缓坡，斜坡，陡坡，急陡坡，急坡和险坡；坡向则划分了4个，分别是阴坡，半阴坡，阳坡和半阳坡。 Table 1 The classification basis of slope and directio 类别 范围 坡度 平 0˚~5˚ 缓 6˚~15˚ 斜 16˚~25˚ 陡 26˚~35˚ 急陡 36˚~40˚ 急 41˚~45˚ 险 46˚以上 坡向 阴坡 0˚~45˚，315˚~360˚ 半阴坡 45˚~135˚ 阳坡 135˚~225˚ 半阳坡 225˚~315˚ 表1. 坡度和坡向的分类 3.2.3. 地形分布指数 采用分布指数DI分析不同地形上植被的概率分布特征。因为DI是一个无量纲的单位，可以消除地形梯度间的面积差异的影响，其公式为 [ 25 ]： D I = ( T i j / T i ) / ( T j / T A ) (4) 式中： D I ——某种地形下植被分布指数； T i j ——某种地形下植被覆盖面积； T i ——植被覆盖总面积； T j ——某种地形的面积； T A ——总面积。若DI > 1，表示该地形下植被覆盖度高，即该地形是植被覆盖空间分布的优势地形位；若DI值越大，说明优势程度越高。反之，若DI < 1，表示该地形下植被覆盖度低，即该地形是植被覆盖空间分布的劣势地形位；DI值越小，优势程度越低。
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user: 4. 结果与分析 4.1. 植被覆盖度的时空变化特征 从时间变化来看，植被覆盖度在不同坡度和不同坡向上均呈现在1999至2008年间明显减少的趋势(图2)，主要原因是由于这段时间内石林县城镇化发展迅速。而在2009至2018年间植被覆盖有增加趋势，由于政府干预加大，植树造林成果开始凸显；尤其是险坡的植被覆盖度在此期间上升明显。 图2. 植被覆盖度的时间变化 再从空间变化来看(图3)，1999年植被覆盖极少或无植被的区域，如建设用地、裸露地等所占比重为27%，有植被覆盖地区占73%，其中林地占该地区总面积35%，是主要植被类型；另外，植被覆盖度总体上在西部低海拔地区呈现较低值，中部地区呈现较高值。2018年植被覆盖极少或无植被的区域所占比重为51%，有植被覆盖地区占49%，其中林地占该地区总面积20%。对比1999年植被覆盖空间分布可以发现，植被覆盖空间上总体呈现破碎化和片段化。 4.2. 植被分布的优势地形位变化特征 根据计算得出1999年和2018年的各坡度上植被的地形分布指数曲线，如图4所示。可见，1999年分布指数总体随坡度升高而增加，陡坡、急陡坡、急坡三种坡度的分布指数均在0.95附近；唯一分布指数大于1的坡度为险坡，即最大值1.02，成为植被生长的优势地形位，这与当时城镇化发展速度快，其他坡度植被减少较明显，而险坡的坡度稍大，人为破坏越轻，植被保存越好有很大关系。2018年，地形分布指数存在波动，而波峰出现在极陡坡处，达到1.02，同时险坡处也超过1.0，达到1.01，说明急陡坡、险坡为优势地形位。坡度较低地区由于开发早，开发程度高，故植被破坏严重，而急陡坡、险坡部分由于人为干预少，植被保存良好，所以植被覆盖度高，反而成为优势地形位。 图3. 1999年和2018年植被覆盖度的空间分布 图4. 1999年和2018年植被分布的优势坡度 就坡向而言(图5)，1999年在坡向上分布指数大于1的为半阳坡与阳坡，数值分别为1.04和1.02；半阴坡的分布指数最小，为0.96，说明半阳坡、阳坡为优势地形位，该地形下水热条件好，适合植被生长。2018年，主要优势集中于半阳坡，其分布指数达到1.2，半阴坡仍旧最小，为0.87。地形分布的坡向曲线总体形状与1999年类似，说明开发建设过程对植被的破坏与坡向关系并不大，不同坡向上的植被均遭受较为相似的破坏，优势地形位集中在半阳坡。 图5. 1999年和2018年植被分布的优势坡向
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user: 5. 结论与讨论 5.1. 结论 从1999年到2018年，云南石林地区植被覆盖度总体呈下降趋势，尤其是1999年~2008年间，植被覆盖度平均值由70%降为50%左右；2009年~2018年植被覆盖有增加趋势。 云南石林地区植被覆盖度总体上在西部低海拔地区呈现较低值，中部地区呈现较高值。2018年植被覆盖极少或无植被的区域所占比重为51%；与1999年相比较，植被覆盖空间上总体呈现破碎化和片段化。 云南石林地区在不同坡度条件下植被生长状况差距较小，相比之下急陡坡和险坡占比较大，即表示该坡度条件下植被生长相较于其他地区有优势，该地区人为干扰小，植被保护良好。各坡向间植被分布状况总体差距不大，但阳坡与半阳坡植被占比相对较高，植被长势较好。 5.2. 讨论 植被覆盖的变化是一个地区生态环境质量的综合反映，1999年石林县地区开发程度较低，加之该地区山地众多，平地相对较少，其植被分布状况更接近于自然条件。就坡向而言，不同坡向植被长势均良好，主要优势地形位集中在半阳坡。就坡度而言，占少数的低坡度地区植被覆盖度低，这是由于少量开发和人为因素影响造成的，而较高坡度的山地受人为影响小，植被保存良好。而在从2000年开始，由于石林县发展速度快，植被破坏严重，总体植被覆盖度迅速降低。自2002年国家正式启动退耕还林工程以来，石林县也实施以天然林保护、退耕还林为主的生态环境保护和建设工程，极大地增加了石林县的植被覆盖。据《石林年鉴》统计，2002~2015年石林县退耕还林总面积为226.93 km 2 ，其中退耕还林面积为36.85 km 2 ，封山育林面积为86.2 km 2 ，荒山、人工和石漠化造林面积为103.88 km 2 [ 21 ]。 由于坡向因素对开发选址等的影响较低，所以仅坡向而言，开发建设过程对植被带来无差别破坏，导致不同坡向条件下的植被均有相似程度的降低，优势地形位依旧保留在半阳坡。而就坡度而言，总体上各坡度植被覆盖度都有一定程度降低，这是由于较快的发展和广泛的土地开发利用造成的。较低坡度开发难度低，故植被破坏严重，导致该部分植被覆盖度迅速下降，而较高坡度的山区一方面开发难度高，另一方面受相关政策保护，植被保护相对较好，使得险坡成为优势地形位。 因此植被覆盖的变化与人类活动的影响息息相关，在喀斯特地区，生态环境极其脆弱，地形因子对生态修复过程有限制，直接体现在各地形因子上植被变化的特征。该地区在今后的生产活动、建设活动中，要更加注重生态环境的建设、保护、修复和恢复，特别是要注重协调好石林地区的人地关系，更加落实植被保护政策，对现存植被提供保护并推进植树造林、退耕还林政策的实施，以达到生态恢复的目的，推进石林地区的可持续发展。
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user: 摘要 生态地质调查是为生态文明建设服务的一项基础性工作。其目的，是要维持生态系统稳定运行、健康运行、绿色运行；其任务，是从生态系统的视角对全球各区域生态地质环境的生态功能做出评价。生态地质调查评价的内容，其主体对象应当包括生态系统生物成分的生产者、消费者、分解者；其客体对象应当包括生态系统的非生物成分，重点是与生态有关的各个地质要素。工作部署中可分为植物群落生态地质调查、动物群落生态地质调查、微生物群落生态地质调查、人类聚落生态地质调查、人为地质作用生态后果调查等五大内容。预期成果图件应包含生态地质条件图、生态地质评价图、生态地质预测图、生态地质建议图四大部分。所依据的基础理论主要是地质学、生态学、地球系统科学、生态系统生态学理论；方法技术主要是地质调查方法与农林调查、生态调查等相关学科的方法技术相结合。
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user: 1. 引言 2019年3月5日，自然资源部中国地质调查局印发了《生态地质调查技术要求(试行)》 [ 1 ]，标志着中国的生态地质调查工作将陆续展开。 上世纪30年代末K. Troll即提出了“生态地质学”的概念，但研究进展较慢，工作做得较早较多的是解体前的苏联和继承的俄罗斯，上世纪九十年代即开展了大量的生态地质研究和填图工作，美、加、澳、英等进展也较快 [ 2 ] - [ 12 ]。 我国从上世纪九十年代开始做过少量尝试，如大巴山区、黄河源区、杭嘉湖平原等生态地质环境调查以及一些理论探讨 [ 13 ] - [ 22 ]。正式命名“生态地质调查”并推出《技术要求》尚属首次。一方面说明这方面的工作将逐渐多起来；另一方面说明要有一个探索的过程才能形成统一的《规范》。 笔者从1978年开始对地质与生物之间的关系产生兴趣；1979年提出“生物地质”的命题，并进行持续性探讨；1992年开设“农业地质”课；2004年起开设“生态地质”课 [ 23 ]；2010年编印校内教材《生态地质环境学》，2013年出版校本教材《生态地质》 [ 24 ]，2016年出版“十二五”职业教育国家规划教材《生态地质(第二版)》 [ 25 ]。做过一些相关课题研究 [ 26 ] - [ 36 ]，目前也在参与生态地质调查试点项目工作。经40年断续而持续的探索，形成了一些粗浅的认识，加上近一年多的试点项目工作实践，认为对“生态地质调查”的界定、设计，思路应当拓宽一些，故谈一点自己对新时期“生态地质”、“生态地质调查”中国化的理解和思考，与地学同仁们商榷，并藉此向业界专家们请教。
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user: 3. 目的任务 生态地质学的研究目的，是了解岩石圈近地表部分和土壤圈、水圈、大气圈(下部)的生态功能；主要研究任务是揭示各种生态格局和生态过程的地质学影响机理，并从地质学角度提出相应的生态保护、管控措施。 生态地质调查的目的，是要维持生态系统稳定运行、健康运行、绿色运行；是为人类的生产生活服务，为社会的绿色发展、可持续发展服务，为生态文明建设合理利用地质环境提供科学依据。 为达此目的，确定它的任务：大而言之，要从生态系统的视角对全球各区域生态地质环境的生态功能做出评价；小而言之，要对项目区各区域、各地质单元、各地质要素的生态功能、生态价值做出评价，要对项目区人为地质作用的生态效应做出评价并对其生态后果做出预测。在调查、评价、预测的基础上，为项目区政府部门对管辖区国土空间统筹规划，为当地居民生产生活对地质环境的适应、调控、改良、管理等提出合理化建议。
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user: 6. 方法技术创新和理论建设 6.1. 借用相关学科领域的方法技术 在对传统地质调查方法技术改造创新的基础上，大胆、随机、灵活地借用、融合相关学科成熟的调查方法技术： 1) 生态调查方法技术 2) 农林调查方法技术 3) 畜牧渔业调查方法技术 4) 微生物调查研究方法技术 5) 流行病学现场调查方法技术 鉴于生态地质调查内容、指标要素的复杂多样性，决定了实际调查评价的方法应是传统地质工作方法与多学科多行业的方法技术的多重组合。 如某一项目区有多个不同的地质建造，承载多个不同的生物群落，形成不同的生态格局。在调查评价林地时，要结合林业调查评价方法；调查评价农用地时，要结合农业调查评价方法。要做出正确的评价，即要在已有的各种地质资料、农业资料、林业资料基础上开展实地调查，采集岩样、土样、水样、植物样，从岩石地球化学、土壤地球化学、生物地球化学角度分析其元素迁聚、物质循环的作用关系。还要调查土壤质地、土壤结构，实测土壤固液气三相比、土壤温度、土壤水分、土壤电导率、氧化还原电位、土壤PH值、土壤紧实度、空气温度、空气湿度、露点温度、二氧化碳等参数；林地还要调查植被盖度、郁闭度，实测光照强度、光量子、总辐射等参数。调查人类聚落生态地质问题，如某区域出现一个地方病、多发病的病岛，则要结合生态调查、流行病学现场调查方法技术，从食物链各个环节追索地质环境→地方病(多发病)的致病物质流。不同地质建造所承载的生态格局差异，如从地层岩性、地形地貌、植物群落(农作物)、人类聚落追踪到微生物，即要结合微生物调查研究方法技术，探查微生物与地质环境、与植物、与动物如何相互作用、交互作用于人。系统的化学分析数据、物理测试参数，经过科学的数理分析，论证地质环境影响生物的生态地质学影响机理，找到解决的办法。 此外，涉及到特殊地类生态地质调查、人为地质作用剧烈区生态地质调查、棕地生态地质调查等等，则要与更多学科、更多行业的方法技术相结合。总之，要以生态地质问题为导向，随机结合、有机整合，在不断探索中实现融合，逐步形成系统的生态地质调查方法。 6.2. 沿用相关学科成熟的理论 由于生态地质学不是一门独立的学科而是地质学的一门新兴的分支学科，所以它的逻辑结构应该包括用于解决生态问题的地质学逻辑结构的单元和生态学自身的逻辑基础。生态学自身的逻辑基础指的是一种逻辑的支点，它使生态地质学可能应用其它学科的理论、思想和定律(V. T. Trofimov， 2001)。可用于生态问题的地质逻辑结构单元包括水文地质学、工程地质学、环境地质学、地球化学、地球物理学、矿山地质学、新构造学、地震大地构造学、地貌学、地史学和古生物学、岩石学、矿物学以及新兴的农业地质学、医学地质学等。同时，由于生态地质学是地质学与生物学、环境科学等多学科的交叉、融合的边缘学科，要解决的是各学科不能独立解决的生态地质环境问题，因此，可用于生态地质环境问题的其他学科逻辑结构单元还包括生物学、生物化学、生物地球化学、环境学、毒理学、环境毒理学、生态学、生态毒理学、环境生态学、土壤学、土壤肥料学、土壤环境学、植物学、植物地理学、植物生理学、植物生态学、植物营养学、动物学、动物生理学、动物生态学、动物营养学、气象学、海洋学、水文学、农学、林学、医学、地方病学等等相关学科的理论、思想和定律。当然，各单元渗入的多少，依生态地质学自身的特征以及研究中所遇到的生态地质环境问题的复杂程度而定。 作为一门新的学科，生态地质学有以下特征： 1) 从地质学的角度看生物在不同地质环境下生存、发展状态的差异； 2) 从生物学、农学、医学、毒理学、环境科学的角度看地质环境对不同生物生存状态(生态格局、生态过程、生态问题)的影响、制约； 3) 从宏观到微观，从微观到宏观，展示地质环境对生物界的基础性、依存性、决定性作用及其相互作用。从宏观到微观，用地球系统科学、生态系统生态学的视角看生物的生存发展状态；从微观到宏观，先从某个点研究，先用局部原因解释，等到许多点都有雷同发现，就找出了区域性甚至全球性的普遍规律； 4) 以地质学的理论、定律为主线，生态系统生态学的思想观点为依托，在地球系统科学的大框架下研究现代地质作用产生的生态地质环境问题与效应，多学科的研究方法反串、交替、渗透、综合应用：研究生物的生存状态(生态格局、生态过程)，使用地质学的方法，从根子(地质环境)上找原因；研究地质问题，又使用生物学、生态学的方法，如利用指示植物去找矿、找水、划分地质界线；研究地方病(地球化学性疾病、生态环境地质病)则是地质学、生物学、医学、毒理学、环境科学各学科研究方法综合应用；研究生物群系、生物群落与地质环境的协同演化，则遵循地球系统科学和生态系统生态学的研究思路。原来不同学科分头研究无从理解的一些现象，地质学、生态学及其他相关学科的理论、方法有机融合即可给出全新的答案。 因此，笔者认为，生态地质学虽然尚未形成自身的系统理论，但作为众多学科交叉的边缘学科，基于生态地质学自身的逻辑支点，依托相关学科的理论、方法，灵活应用，即可游刃于各学科之间，更有效地解决地球村日益恶化的生态地质环境问题。 生态地质学要形成一套自身的、系统的理论，会有一个较长的过程。学科形成的初级阶段，主要是参考、借用相关学科的方法技术指导生态地质调查，依托相关学科的理论、思想和定律指导实用问题研究，在大量的生态地质调查、长期的实用问题研究中，不断积累、不断提炼、不断升华，逐步建立一个相对独立的生态地质理论体系——这将是今后业内几代人持续努力才能逐步完成的系统工程。
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user: 7. 多学科联合调查评价 生态地质调查，将是复杂的系统工程，涉及多学科的基础知识、理论指导、方法技术，任何一个学科领域的专业工作者单打独斗，都不可能全面完成任务；需要地球科学、生命科学不同领域多学科的专门人才协同作战，才能完整实现设计目标。 因此，接受任务后，在按项目要求设计调查内容的基础上，项目组应按调查内容融合相关学科专门人才，形成多学科专门人才联合组成的团队，优势互补，形成多棱多向的合力，以求解决多学科边缘的复杂问题。
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user: 8. 人才培养 1) 地质工作者的知识更新 2) 地质教育知识面要拓宽 美国国家航空与航天局(NASA) 1988年出版《地球系统科学》一书，1991年开始，NASA即以大学为基地，开始实施地球系统科学教育计划(ESSE)，包括斯坦福大学、加州大学洛杉矶分校及普林斯顿大学等著名学府入选的首批共22所大学参加了ESSE第一阶段的4年计划。1995年，另有23所大学加入了ESSE第二阶段计划。由此，美国在地球系统科学研究领域储备了人才，取得先机。 人类生存环境是当今世界面临的重大问题，也是新一代地质填图工作首要涉足的领域，因而国家级地质生态图则应运而生，诸如俄、美、加、澳、英等各地质大国将其列为国家级中、大比例尺地质图的构成部分 [ 8 ]。 我国鲜明地命名为“生态地质调查”的项目工作目前刚起步，还在试点阶段。从试点调查，到面上调查；从重点的点上调查，到面上的生态地质填图，将是今后长期的、大量的、常态化的工作。我们的地质队伍，需要有知识的储备、人才的储备。所以，我们一部分地质工作者需要加强生态地质相关知识的学习、更新；地学相关的一些院校，应当设立生态地质专业，需要加强生态地质人才的培养，以适应今后生态文明建设对生态地质工作的需求。
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user: 9. 展望 生态文明是人类向往的一个全新的文明形态，地质环境是生态文明的空间载体，地质环境友好是生态文明建设的基础。要打好地质环境友好这个基础，需要先摸清全球生态地质环境的家底。 人类从工业文明走向生态文明，是一个漫长的历史过程。生态地质调查作为生态文明建设的基础性工作，将贯穿生态文明建设的整个历史过程。 鉴于生态地质调查是一项庞大、复杂、涉及面广、费时漫长的工作，具体的实施中，要区分轻重缓急，从易到难、循序渐进。三年试点调查工作之后，生态地质调查将逐渐在面上铺开，从长远考虑，可分近期、中期、远期规划，由点到面、由浅入深，如： 近期规划：选择重点区域，针对生产生活中急需解决的生态地质问题，如生态地质敏感区/脆弱区调查、优越生态地质环境调查、大型工程活动前后人为地质作用生态后果的评价性/预测性调查等。在这个过程中，形成生态地质调查规程规范，为生态地质填图打好基础。 中期规划：选择经济发展较快的区域，为区域性国土空间规划提供科学依据的中、大比例尺生态地质填图。 远期规划：国土全疆域生态功能分区的生态地质填图，为全国性国土空间规划或区域性国土空间规划提供生态地质适宜性的科学依据。 像前苏联、俄罗斯1:50万、1:100万那种小比例尺填图、概略图，对我国意义不大。我国中东部、西部人类活动较多的疆域，应以中、大比例尺为宜，如面上按1:5万填图，重点区域按1:2.5万填图；生态地质问题明显区则应针对实际需要做1:1万或更大比例尺的详查；西部人类活动少、生物稀少的疆域，比例尺可小一些，如1:10万或1:25万不等。 随着全疆域生态地质填图的推进、完成，系统、完整的生态地质数据库建立，形成相对透明的生态地质环境图集，国家、地方相关部门对人类聚落和工、农、牧、渔、林各业如何规划布局，如何趋利避害，如何改良、改造、管控、保护、开发，国土空间依不同生态地质条件合理利用、不同生态地质资源充分利用，让生态地质环境友好、人与自然和谐相处便有个明确的方向。 盼望在地学界同仁的努力下，新兴的生态地质学逐渐成熟，新生的生态地质调查工作顺利推进。 管窥之见，期待读者同仁教正。
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user: 摘要 目前火山岩油气藏正在引起广泛关注，其复杂程度超过其他油藏类型。针对二连盆地、准噶尔盆地复杂火山岩油气藏，其岩性具有复杂多变的特点，常规方法难以准确识别的问题，本文提出利用机器学习的方法对研究区岩性进行智能识别，获得了良好效果。研究中，在分析研究区火山岩储层地质特点基础上，根据取芯描述、薄片分析、成像测井等信息，分析不同岩性的测井响应特征。并根据测井信息，构造M，N两个对火山岩岩性极为敏感的参数，确定了识别岩性的8个敏感特征参数为：GR，DT，RHOB，CNL，RT，RI，M，N。根据测井特征参数和岩性标签，利用机器学习中的决策树、随机森林、梯度提升树、贝叶斯四种不同方法，建立了四种岩性识别预测模型。对不同模型进行了对比评价研究，优选出最优的随机森林岩性识别模型，岩性识别的准确率达到0.9以上，为火山岩油气藏评价奠定了基础。
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user: 1. 引言 1957年中国火山岩油气藏在准噶尔盆地第一次被成功发现，到目前为止，该油气藏已勘探50年以上，在准噶尔盆地等11个含油气盆地中找到了火山岩油气藏存在 [ 1 ]。能够准确认识火山岩岩性是研究火山岩油藏的重要基础，但火山岩岩性复杂，矿物成分复杂多变，测井响应特征不明显，岩性识别难度极大。 前人在这方面做了很多的研究。Sanyal等人(1980)利用声波时差，中子测井曲线的交会图识别岩性 [ 2 ]。Benoit等(1980)总结了声波时差测井、中子测井等常规测井在花岗岩，玄武岩等上的响应特征 [ 3 ]。范宜仁等(1998)在新疆准噶尔盆地，根据交会图技术有效识别火山岩岩性 [ 4 ] [ 5 ]。张莹(2007)根据成像测井资料识别火山岩。谭伏霖，王志章等人(2010)鉴于取芯样本有限，采取样本扩充法识别火山岩岩性 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。由于火山岩岩石类型多，仅根据单一的测井曲线很难将岩性准确识别出来，近几年许多人利用综合的信息来识别岩性，主要利用地质结合测井和数学算法方法来识别岩性。田艳等(2010)根据逐步分析法和fisher判别的方法进行岩性识别 [ 10 ]。程国建等(2010)为了提高测井在岩性识别的准确率，将粒子群优化算法(PSO)与最小二乘支持向量机相结合对实际测井资料进行岩性识别。鞠武等(2012)利用有序聚类分析方法识别岩性。李建国等(2015)利用深度神经网络结合测井资料进行岩性的识别。牟丹等(2015)基于最小二乘支持向量机识别岩性 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。 本文综合利用取芯，薄片，成像资料解释的岩性标签标定测井资料，形成测井和岩性标签的样本库。将样本库分为训练集(占70%)和测试集(占30%)两部分。结合机器学习中的决策树，随机森林，梯度提升树和贝叶斯方法，利用训练集建立4种火山岩岩性识别模型，利用测试集评价这4种模型的稳定性，选择最优模型。结果表明，随机森林和梯度提升树方法模型最优，可作为该研究区利用常规测井曲线识别火山岩岩性的有效方法。
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user: 3. 研究思路及流程 以关键井，作为重要标签井，利用常规测井和非常规测井资料、取芯资料、通过交会图来判断不同测井开展岩性特征分析，选取对岩性敏感的常规测井系列，如选取“GR”、“SP”、“CAL”、“AC”、“RT”等，以取心井岩心描述组为标签数据。 建立岩性知识库组成训练集，利用机器学习的决策树、随机森林、梯度提升树、贝叶斯等算法，根据优选的测井参数和机器学习建立岩性分类模型，对所建立的各种算法模型进行评价，优选出较好的算法模型，再对未知井段的岩性利用该模型进行预测。见图2、图3流程如： 图2. 机器学习流程图 图3. 复杂火山岩岩性智能识别及预测流程图
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user: 5. 预测效果 根据前面建立的模型对未知井段进行预测，为验证预测的准确性，采用前面未参与建模的取芯井进行预测验证。本文选取JIN204井和KE301井。JIN204有三段取芯，第一段深度为4193.3~4198.1 m，厚度为4.8 m，取芯描述为安山岩。根据统计在该段随机森林方法预测为安山岩厚度为4 m，预测准确率为83%。决策树方法预测厚度为3.45 m，预测准确率为72%。贝叶斯方法预测厚度为4 m，预测准确率为83%。梯度提升树(GBDT)方法预测安山岩厚度为2.88 m，预测准确率为60%。第二段取芯深度为4289.4~4294.2 m，厚度为4.8 m，从图上可知，随机森林、决策树、贝叶斯和梯度提升树(GBDT)都预测准确为流纹岩，准确率为100%。第三段取芯深度在4329.3~4329.9 m，取芯描述该段岩性为流纹岩和凝灰岩，在深度为4329.9~4330.5 m的凝灰岩，随机森林和梯度提升树准确预测，而贝叶斯和决策树则预测错误。由于该段的测井曲线变化较大，流纹岩部分均未预测出来。在KE301井中(见图13)，在图片道中，从上往下，深度为3852.83 m、3854.28 m和3855.03 m处的薄片定名均为安山岩，与四种方法预测均吻合。在3849.0~3852.75 m的深度段内，自然伽马，电阻率测井数据均有较明显的变化，在该段随机森林方法较好预测出来，见图14。 图13. KE301井岩性预测 图14. JIN204井岩性预测 图15. 多井火山岩油藏岩性智能识别成果图 通过对四种方法的模型评价与优选表明，较好的模型有随机森林和梯度提升树两个模型。随机森林方法的准确率为0.96，梯度提升树方法准率为0.94，相差不大，根据盲井预测的统计结。如图15所示，利用常规方法进行复杂火山岩油藏岩性识别，符合率为70%左右，而通过机器学习，特别是随机森林方法识别，符合率提高到93%以上，效果显著。
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user: 6. 结论 1) 结合取芯，薄片，成像，实验分析化验数据确定岩性，并跟据测井响应特征分析标定测井曲线对应的岩性，形成测井曲线和岩性对应样本库，为后面机器学习训练预测打下基础。 2) 根据建立的样本库数据，对数据进行归一化处理，利用机器学习中的决策树，随机森林，梯度提升树和贝叶斯方法，采用交叉验证和网格搜索优选每个模型的最优参数，建立四种机器学习模型，并对这四种不同模型评价优选，优选出最优的随机森林方法模型。 3) 利用前面优选出学习最优的随机森林模型，对该研究区45口井岩性智能解释，通过对取芯井段的统计验证，与井段取芯的符合率在90%以上。
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user: 摘要 不同耕作措施对土壤的扰动不同，从而对土壤性质也会产生不同的影响，本研究从水平和垂直两个方向，测定关中农田土壤有机质、活性有机碳、碳酸钙等理化性质。结论如下：谢家村和辛庄村之间农田在接近村庄部分受人为干扰影响较大，农田土壤中的碳酸钙含量稳定，有机质含量发生变化后，活性有机碳部分始终保持一定含量，推测农田中土壤结构较稳定，农田中的微生物活性较高。
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user: 1. 引言 陕西关中地区土层深厚、土体疏松、气候条件优越，拥有悠久的农耕历史文明，是陕西乃至全国重要的粮食主产区。该地区的塿土是典型的土垫旱耕人为土，是两千年来人类施加土粪、农业耕作与粉尘堆积同时作用的综合产物，其特征主要受人类活动强度和方式的影响 [ 1 ] [ 2 ]。随着城市化、工业化进程推进，大量耕地被占用，农田土地集约化利用成为保障粮食安全的重要方式，而技术与投入密集型的集约化生产模式必然引起土壤质量退化、土壤养分利用率低等问题。土壤理化性质作为影响农田土壤质量最为显著的因素 [ 3 ]，对于维持土壤生产力、保障动植物健康意义重大。 土壤理化性质受气候、耕种、灌溉等影响 [ 4 ] [ 5 ]，处于动态变化中，且改变土壤理化性质可以相应地改变土壤生物学特性 [ 6 ] [ 7 ]。因此掌握农田质量及其演变规律，已成为农业可持续发展的研究热点，受农田承包制影响，关中农田土壤理化性质在人为管理水平及农业利用历史尺度上存在空间变异性，开展关中农田土壤理化性质的空间变异研究，对关中农田土壤质量提升和精确管理具有重要的理论和实践意义。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究内容 通过现场实地考察及奥维地图地位技术，最终确定取样点位于富平县谢家村、辛庄村中间平原区农田区域，按照试验方案初步确定了土样研究的实验区域，如图1所示，取样时选择了三条分别间隔平行线，在每条平行线上分别定位6~7个点，每个点间隔80米，取样深度为表层土壤向下20 cm左右。另选择其中一条平行线，分别间隔200米进行深度取样，共取4个点分别标记为B1、B2、B3、B4，每个点取样深度分别为0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm，共取土样12个，检测其相关指标参数。 2.2. 实验方法 选取关中地区两个典型村庄，由村庄a到村庄b选取三条平行线，在每条线品谈的地面上选取未经人为扰动的采样点。采样时间为2019年4月17日。图示中的村庄a和村庄b分别为富平县谢家村和富平县辛庄村(见图1)。 土样采集方法：历史尺度(剖面)土样采集：每间距100 m确定一个采样点，确定4~6个采样点，采集100 cm深土壤剖面样品，采样深度为0~20、20~40、40~60 cm。每块地采三个点，混匀后立即装入无菌塑料袋中。现代尺度(耕作层)土样采集：每间距50 m确定一个采样点，确定20~21个采样点，采集0~20 cm表层土壤，每块采样地采三个点，混匀后立即装入无菌塑料袋。 图1. 关中农田土壤质量空间变异及其驱动因子研究试验方案采样图
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user: 3. 结果与分析 本研究从水平和垂直两个方向，测定土壤有机质、活性有机碳、碳酸钙理化性质，分析关中农田土壤表层和剖面土壤理化性质的变化特征，掌握关中农田土壤质量变化规律。 3.1. 土壤水平方向上理化性质的空间分布 水平方向上对土壤样品进行了碳酸钙、活性有机碳和有机质的测定，其结果分别如图2、图3、图4所示。 图2. 水平方向上不同取样点碳酸钙含量的变化 如图2所示，谢家村到辛庄村之间的碳酸钙含量值位于45~85 g/Kg之间。从横向的取样线上看，a线上的碳酸钙含量变化浮动普遍较b线和c线含量大，a线和c线上的碳酸钙含量平均高于b线含量。从谢家村到辛庄村，含量在维持一个相对稳定距离后，在接近辛庄村时b线碳酸钙含量逐渐降低；a线突然升高，纵向对比，a线、b线上相同距离的采样点在距离谢家村50 m (a1、b1、c1)、100 m (a2、b2、c2)、150 m (a3、b3、c3)、200 m (a4、b4、c4)时碳酸钙含量差别不大，而在250 m (a3、b3、c3)时，a线上的碳酸钙含量骤升，成为所有取样点中含量最高的一个位置点。总体来看，采样点在距离辛庄村越近时，碳酸钙含量波动越明显，可能由于辛庄村的人为扰动造成。 图3. 水平方向上不同取样点活性有机碳的变化 如图3所示，谢家村到辛庄村之间的活性有机碳含量值位于0.68~2.71 mg/Kg之间。从横向的取样线上看，a线上的活性有机碳含量变化大致呈现这样的规律，即从谢家村到辛庄村含量降低到某一值，在距离谢家村250 m后升高。c线上的活性有机碳含量也有同样现象，但最低值位于距离谢家村150 m处。而b采样线却有所不同，从谢家村到辛庄村，含量在维持一个相对稳定的值200 m距离后，在接近辛庄村时逐渐降低；纵向对比，相同距离的采样点在距离谢家村50 m (a1、b1、c1)、100 m (a2、b2、c2)、250 m (a5、b5、c5)时活性有机碳含量差别不大，在150 m时，c线上的活性有机碳含量(c3)显著低于a线(a3)和b线(b3)。在200 m时，b线上的活性有机碳含量(b4)显著高于a线(a4)和c线(c4)。在300 m和350 m时，b线上的活性有机碳含量(b6、b7)显著低于a线(a6、a7)和c线(c6)。总体来看，采样点在距离谢家村越远，整体活性有机碳含量降低，但在接近辛庄村时，活性有机碳含量波动明显，推测村庄附近，由于人为扰动，影响了土壤中的活性有机碳的分布。 图4. 水平方向上不同取样点有机质含量的变化 如图4所示，谢家村到辛庄村之间的有机质含量值位于8.05~22.2 g/Kg之间。从横向的取样线上看，b线上的有机质含量变化相较a线和c线上较稳定，在距离谢家村250 m时，b线上该位置点的有机质最高，达到22.2 g/Kg。a线上的有机质含量也有同样现象，但最高点值位于距离谢家村300 m处。而c采样线却有所不同，但最高点值位于距离谢家村仅仅100 m处。纵向对比，相同距离的采样点在距离谢家村50 m (a1、b1、c1)时有机质含量差别不大，在100 m时，c线上的有机质含量(c2)显著高于a线(a2)和b线(b2)。在350 m时，b线上的有机质含量(b6)显著低于a线(a6)和c线(c6)。总体来看，采样点在距离谢家村越远，整体有机质含量降低，但在接近辛庄村时，有机质含量波动较明显，和土壤中活性有机碳含量变化趋势相近，推测村庄附近由于人为扰动，影响了土壤中有机质的分布。 3.2. 土壤垂直方向上理化性质的空间分布 垂直方向上对土壤剖面进行了采样及碳酸钙、活性有机碳和有机质的测定，其结果分别如图5、图6、图7所示。 图5. 垂直方向上不同取样点碳酸钙含量的变化 如图5所示，B1取样点处，0~20 m、20~40 m、40~60 m深度处碳酸钙含量分别为83 g/kg、80 g/kg和72 g/kg，在B2取样点处，0~20 m、20~40 m、40~60 m深度处碳酸钙含量分别为77 g/kg、77 g/kg和79 g/kg，在B3取样点处，0~20 m、20~40 m、40~60 m深度处碳酸钙含量分别为85 g/kg、87 g/kg和75 g/kg，在B4取样点处，0~20 m、20~40 m、40~60 m深度处碳酸钙含量分别为46 g/kg、45 g/kg和52 g/kg，每个取样点碳酸钙含量变化趋势受土层深度影响较小。水平来看，在距离谢家村200 m的c线上的B3采样点，碳酸钙含量相对较高，在距离谢家村400 m的c线上的B3采样点B4点为最低。而a线上的B1、B2点上的碳酸钙含量没明显变化趋势。 图6. 垂直方向上不同取样点活性有机碳的变化 如图6所示，B1取样点处，0~20 m深度的活性有机碳含量为2.6 mg/kg，大大高于20~40 m深度的含量(0.9 mg/kg)和40~60 m深度处的含量(0.7 mg/kg)。B2取样点处，20~40 m深度的活性有机碳含量为1.9 mg/kg，高于0~20 m深度的含量(1.0 mg/kg)和40~60 m深度处的含量(0.7 mg/kg)。在B3取样点处，0~20 m深度的活性有机碳含量为1.7 mg/kg，大大高于20~40 m深度的含量(1.0 mg/kg)和40~60 m深度处的含量(0.6 mg/kg)。而在B4取样点处，0~20 m深度的活性有机碳含量极低，另外两个深度的含量也相对较低，20~40 m深度的含量约为0.8 mg/kg，40~60 m深度处的含约为0.7 mg/kg。c线上的B2、B4相对a线上的B1、B2点，活性有机碳含量较低，且在表层(0~20 m)时的含量远远低于a线上的B1、B2点表层(0~20 m)的活性有机碳含量。说明在谢家村和辛庄村之间的农田中南部活性有机碳低于北部，表层(0~20 m)土壤中含量明显发生变化。 图7. 垂直方向上不同取样点有机质含量的变化 如图7所示，B1取样点处，0~20 m深度的有机质含量为21.1 g/kg，大大高于20~40 m深度的含量(8.74 g/kg)和40~60 m深度处的含量(8.82 g/kg)。B2取样点处，0~20 m深度的有机质含量为16.5 g/kg，高于20~40 m含量(8.05 g/kg)和40~60 m深度处的含量(7.04 g/kg)。在B3取样点处，0~20 m深度的有机质含量为14.9 g/kg，高于20~40 m深度的含量(9.37 g/kg)和40~60 m深度处的含量(7.61 g/kg)。而在B4取样点处，0~20 m深度的有机质含量极低，另外两个深度的含量也相对较低，20~40 m深度的含量约为8.36 g/kg，40~60 m深度处的含约为8.40 g/kg。
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user: 4. 结论 综上分析，该部分研究主要得出以下结论。 1) 谢家村和辛庄村之间农田在接近村庄部分受人为干扰影响较大，主要体现在土壤中有机质、活性有机碳、碳酸钙的含量变化趋势较为明显。 2) 作为有机质的活性部分，活性有机碳的变化趋势和有机质一致，说明有机质含量发生变化后，活性有机碳部分始终保持一定含量，为土壤中微生物的新陈代谢提供营养元素，可以推测，农田中的微生物活性较高。 3) 土壤中碳酸钙含量分布较为稳定，且在不同的深度其含量分布也较为均匀。说明农田土壤中的碳酸钙含量稳定，不易受外界环境变化发生改变，碳酸钙中的钙离子，作为土壤胶结剂，可以改变酸性土壤结构差的问题，可以推测，农田中土壤结构也较稳定。
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user: 摘要 非裔美国人白话英语(AAVE， African American Vernacular English)，也被称为黑人英语，是为非裔美国人所使用的一种英语变体。自二十世纪初，在英语口语(colloquialism)范畴之外，AAVE也广泛存在于英语世界的各类文学，尤其是音乐作品中。在网络时代，黑人英语所衍生出的种种模因(meme)也在世界范围流行，其中黑人英语中极具特色的否定结构(negative)也被广泛使用、传播；对黑人英语中的否定结构进行分析，可加深我们对此特定用法的理解，提供一种不同于标准美国英语(SAE， Standard American English)的视角和翻译选择。
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user: 1. 引言 作为最具影响力的非标准英语之一，对于AAVE的现存研究方向较为多元，如语音学、词汇学方向，皆既存相当完备之论述。除此之外，黑人英语所表现出的句法特点较为突出，例如对系动词“be”的特定省略、与标准美国英语区别显著的时态结构等。而黑人英语中常见具特色的否定结构(negative)，分布相当广泛，在音乐作品中也十分常见。二十世纪中期，在摇滚歌手查克·贝利(Chuck Berry)和蓝调巨匠雷·查尔斯(Ray Charles)、爵士歌手埃拉·菲茨杰拉德(Ella Fitzgerald)等艺术家之引领下，非裔美国人音乐(African-American music)达到在美国艺术界举足轻重的地位，并带有丰富的AAVE元素。二十世纪九十年代至今，经由嘻哈音乐(Hip-hop Music)和灵魂乐(Soul music)等丰富流派之传播，黑人音乐成为英语世界艺术主流。值得注意的是，AAVE作为一种非标准语(nonstandard dialect)，在书面记录、会议记录、与书面英语(SWE， standard written English)的标准下存在局限性，很少被使用；但AAVE在贴近日常用语的黑人音乐作品中保留完整、丰富。故在分析AAVE时，常选取不同时间维度下、有源可依的非裔美国人音乐之曲名为例，作为具一定可靠度的参考样本。本文将针对黑人英语中的否定结构，将其分为单重否定、双重否定及多重否定三种情况进行背景与含义分析，提供翻译选择。
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user: 3. 结语 归纳AAVE中否定结构的产生背景，可以发现此类不同于标准美国英语的文法虽看似独特，实皆有迹可循，且很大一部分与美国南部英语重合，此中原因不难利用相关殖民史寻到。虽然Donald Winford于1992年指出AAVE在否定结构方面与克里奥尔语存在大量相似之处 [ 12 ]，但Howe和Walker也在之后利用数据证明AAVE中的否定结构只是殖民地英语的继承 [ 13 ]。早期AAVE继承自克里奥尔语(Creole)及西非皮钦英语(West African Pidgin English)的文法亦确存在，但长时间来，对AAVE造成影响最深的主体依旧是早期在美国南部定居的殖民者所使用的各种英语方言。 值得注意的是，AAVE的使用群体虽然在早期被认为社会阶级地位较低，AAVE的使用群体一直在以比非裔美国人群体本身更快的速度扩大。在全球化的网络时代，英语世界其他族裔、方言区，甚至是非英语世界的英语学习者也在这一过程中起到了传播作用，在这一过程中接受到了相当数量的AAVE元素。而选取语料时所得到之结果，从早期常见于黑人歌手的内容，到现今已不是黑人群体的专属日常用语，而是趋于模因(meme)，如美国黑人女子Sweet Brown在2012年接受电视台KFOR-TV采访时所使用的AAVE表达“Ain’t Nobody Got Time for That”，借助赫芬顿邮报(The Huffington Post)等新闻媒体和社交媒体的传播，一度引起英语世界广泛的关注与模仿。从此可见一斑，AAVE中的种种结构，在非以AAVE为母语的模仿者中，以语码转换(code-switching)的方式激起使用者的好奇 [ 14 ]。 在对AAVE中的否定结构进行翻译时，关于翻译选择方面，可以秉持原则：只强调，无肯定。AAVE中的双重与多重否定结构，多不呈现句法逻辑中的负负得正与否定抵消功能；一般情况下，无论语句含几重否定，都只将其作为语气强调的关系，还原至单重否定。 如今AAVE不仅在美国社会文化中占据主流位置，也在英语世界的流行文化中占据重要位置。英语学习者在接受以标准美国英语为准的教学后，了解AAVE等非标准英语是非母语者深刻理解英语世界的必经之路。虽然AAVE不为正式记录与演说使用，但掌握AAVE的否定结构，无疑可以更好地理解其使用群体及其衍生出的文化世界。
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user: 摘要 目的：观察SMILE术中角膜层间冲洗对高度近视治疗术后24小时内疗效。方法：回顾性分析在我院先后手术的近视患者50例100眼，其中根据是否进行层间冲洗分为未冲洗组25例50眼，冲洗组25例50眼。观察时间点为术后2 h、4 h、24 h。分别观察两组术后眼部刺激感、雾视感、裸眼视力。结果：两组术后2 h、4 h、24 h患者刺激感差异无统计学意义(P > 0.05)；术后4 h两组雾视感差异无统计学意义(P > 0.05)；术后24 h两组裸眼视力差异无统计学意义(P > 0.05)。结论：在术后24小时内SMILE术中层间冲洗与否不影响患者早期舒适感、雾视感及视力恢复，层间不冲洗可以减少手术步骤，节约手术时间。
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user: 1. 引言 飞秒激光微小切口角膜基质透镜取出术(small incision lenticule extraction， SMILE)近年已成为治疗屈光不正的主要方式之一，其治疗近视、散光的有效性、安全性、可预测性等方面已经得到证实 [ 1 ] [ 2 ]。随着手术技术的提高，术后效果越来越好，手术过程越来越简洁。而SMILE术中透镜取出后是否进行层间冲洗，国内专家意见不一，喜爱不同。SMILE术后患者常诉有雾视感，层间冲洗是否影响SMILE术后早期刺激感及雾视感，对患者术后早期视力恢复是否有影响。针对以上临床疑惑，本文通过研究观察SMILE术中角膜层间冲洗对治疗高度近视效果的影响，为临床提供参考。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 一般资料 回顾性分析2018~2019年就诊于我院眼科，并手术的高度近视患者50例100眼。男24例，女26例，年龄17~38岁。未冲洗组25例50眼，冲洗组25例50眼，术前等效球镜分别为−7.19 ± 0.65D、−7.3 ± 0.59D，其差异无统计学意义(P > 0.05)；角膜厚度分别为539.95 ± 23.40、536.69 ± 21.30，其差异无统计学意义(P > 0.05)。无其它眼部疾病或手术史。排除圆锥角膜及顿挫型圆锥角膜，排除干眼症患者，均取得患者知情同意，签署知情同意书。获医院伦理委员会批准。 2.2. 手术方法 2.2.1. 手术设计 采用VisuMax飞秒激光系统(德国蔡司公司)。手术设计：手术切口长度为2 mm，位于120˚，角膜帽的厚度为均110 μm，边切角90˚，透镜直径6.4~6.7 mm，帽直径为7.4~7.7 mm。 2.2.2. 手术步骤 术前10分钟用0.4%盐酸奥布卡因滴眼液行角膜表面麻醉。层间冲洗组：嘱患者注视绿色指示灯，并将绿色指示灯置于角膜反光环中央，逐渐接触角膜至80%，启动负压(如绿色灯SMILE组按预定程序行透镜下层、透镜边切、透镜上层、边切口扫描后，水浸润法分离并完整取出透镜，自切口注入适量生理盐水冲洗囊袋。未冲洗组：激光扫描完成后，清除结膜囊及角膜表面水分，分离并完整取出透镜，整个分离过程层间无任何水分进入囊袋，囊袋内未行冲洗。 2.2.3. 术后用药 两组术后用药相同，术毕妥布霉素地塞米松滴眼液点术眼。术后1 h开始，0.3%左氧氟沙星滴眼液点术眼；10分钟后，0.1%氟米龙滴眼液点术眼；10分钟后，玻璃酸钠滴眼液，然后至10 pm，均分时间，分别各点用3次；术1日始6 am~10 pm，0.3%左氧氟沙星滴眼液、0.1%氟米龙滴眼液、玻璃酸钠滴眼液，每4小时1次点术眼，共用2周。 2.2.4. 术后检查 分别在术后2 h、4 h、24 h观察两组术后眼部刺激感(疼痛、异物感、畏光)；于术后24小时观察雾视感、裸眼视力，并记录。患者不适感(疼痛、异物感、畏光) [ 3 ] 分别根据程度分为无：0分；轻度：1分；中度2分；重度3分。 2.2.5. 统计学分析 应用SPSS 13.0统计软件进行统计学处理，术后24 h雾视感采用X 2 检验及两组裸眼视力比较采用独立样本t检验进行统计学分析，术后各时间点角膜刺激症状采用重复测量资料方差分析，检验标准为(p = 0.05)。
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user: 3. 结果 3.1. 术后一般情况 术中未见负压丢失，术中无切口出血、层间异物、角膜帽切口撕裂，无术后DLK。 3.2. 术后24小时logMAR视力比较 术后24小时，未冲洗组和冲洗组的裸眼logMAR视力分别为0.01 ± 0.04、0.00 ± 0.05，差异无统计学意义(t = 0.497， P = 0.25)；有效指数分别为1.06 ± 0.22、1.05 ± 0.19，差异无统计学意义(t = 0.320， P = 0.45)。 3.3. 术后24 h内刺激症状 观察术后2 h、4 h、24 h角膜刺激症状综合评分，未冲洗组和冲洗组分别为4.80 ± 0.93、4.98 ± 1.05；2.00 ± 1.01、2.36 ± 1.03；0.16 ± 0.42、0.18 ± 0.44，两组各时间点刺激症状差异均无统计学意义(P > 0.05)。术后不同时间点两组之间角膜刺激症状差异均无统计学意义(F = 27.38， P = 0.18)，各组内术后不同时间点角膜刺激症状差异有统计学意义(F = 42.33， P = 0.00)。 3.4. 术后24 h患者雾视感 通过询问术后24 h患者是否有雾视感并记录，未冲洗组和冲洗组分别有35眼(70%)和37眼(74%)，两组有雾视感的差异无统计学意义(X 2 = 0.31， P = 0.578)。
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user: 4. 讨论 SMILE手术为患者角膜屈光手术中采用飞秒激光新的突破，可维持角膜前表面完整，进而避免存在角膜瓣所造成的并发症 [ 4 ]，提高了屈光手术的安全性和有效性。但术后早期雾视感在SMILE术后患者感觉明显，影响患者的满意程度。而飞秒激光(femtosecond laser-assisted excimer laser in situ keratomileusis， FS-LASIK)术后早期较少有患者抱怨雾视感存在。景聪荣研究显示 [ 5 ] 术后2、4、6、8、12、24 h，FS-LASIK组患者裸眼视力均优于SMILE组，差异均有统计学意义。Liu [ 6 ] 等研究显示SMILE术后第一天裸眼视力较FS-LASIK差，两者之间有统计学差异，而随访1周，1、3、6个月，两者裸眼视力并无明显差异。SMILE透镜取出后角膜帽与角膜基质的锲合和重塑 [ 7 ] 与FS-LASIK不同，FS-LASIK瓣下冲洗后，角膜瓣锲合更佳。SMILE术后雾视感与角膜帽贴合后产生的微皱褶有关。Shetty [ 8 ] 等在SMILE术中利用刮铲轻压角膜帽使其与下方基质床贴合复位，并用OCT进行观察，术后1天，进行复位的前弹力层是光滑的，未行复位的呈现微变形状态。屈光度越高，微变形发生率越高 [ 9 ]。这种微形变有可能是患者术后早期产生雾视感的原因之一。 Agca [ 10 ] 等对同一患者分别实施SMILE和FS-LASIK手术，并应用共聚焦显微镜及测量术后角膜前基质层的反向散射，发现SMILE的散射要高于FS-LASIK，这种散射提示角膜基质细胞的活跃性，也可能是患者出现雾视感的原因之一。吴丹 [ 11 ] 研究显示，SMILE术后4 h角膜炎症尚未完全消退，存在轻度水肿，视力相比术前最佳矫正视力可能出现下降。 有人推测SMILE术中层间冲洗使角膜帽微水肿是否有利于角膜帽的锲合，有没有可能减少患者术后早期的雾视感。关于囊袋内冲洗，各方观点亦不同，有人在透镜取出术后囊袋内冲洗 [ 12 ]。吴丹 [ 11 ] 认为SMILE术后不冲洗层间弥漫性层间角膜炎的发生率少于FS-LASIL。在本研究中冲洗组和未冲洗组各50眼，分别有37眼和35眼患者诉有雾视感，两组有雾视感的差异无统计学意义(P > 0.05)。本研究通过术后24小时视力检测发现，未冲洗组和冲洗组的裸眼logMAR视力分别为−0.01 ± 0.04、0.00 ± 0.05，差异无统计学意义；有效指数分别为1.06 ± 0.22、1.05 ± 0.19，差异无统计学意义。提示SMILE术中层间冲洗与否与患者术后雾视感并无因果关系，层间冲洗并不能减少患者早期的雾视感，对术后早期的视力并没有太大影响。 SMILE尽管切口微小，但还是会对角膜表面的结构造成破坏，导致眼涩不适 [ 13 ]。患者仍会有术日几个小时眼酸、流泪、异物感。姚佩君 [ 14 ] 等应用连续撕囊技术能够减少透镜取出过程中对前弹力层的打扰，术后视觉质量更高。周行涛 [ 15 ] 采用透镜连续撕镜技术对角膜组织的侵扰相对较少，可有效减轻术后角膜水肿，缩短术后患者的恢复时间。理论上SMILE术中操作时间越短、操作步骤越少，对角膜损伤越小，术后反应越轻。而术中囊袋内冲洗和棉签拭去多余水分意味着操作步骤多一些，对角膜表面上皮可能稍有影响，这可能会加重患者早期眼部刺激反应。本研究通过观察术后2 h、4 h、24 h角膜刺激症状综合评分，发现两组在各个时间点角膜刺激症状差异均无统计学意义(P > 0.05)，也就意味着囊袋内冲洗并不会增加术后早期角膜刺激症状，另一方面，囊袋内冲洗意味着手术步骤多，手术时间的延长。各组内不同时间点角膜刺激症状差异有统计学意义(P < 0.05)，因为随着术后恢复、激素的使用角膜水肿及炎性反应减轻及消失，角膜刺激症状得到改善。 总之，在术后24小时内SMILE取出透镜后层间冲洗与否不影响患者早期舒适感及视力恢复，与患者术后雾视感并无关系，角膜层间不冲洗可以减少手术步骤，节约手术时间。患者雾视感具体机制及解决方案有待进一步研究。本研究仍存在一定局限性如观察例数偏少、缺少角膜的客观检查情况等，有待进一步观察。