DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 应急生态调度措施分析 1月20日，长江委组织委内联合会商，会商分析认为：沙洋及以下河段的藻密度、溶解氧、pH值等指标尚处于爆发前期状态，藻类处在快速生长阶段，相关河段发生水华的风险较大，为保障汉江中下游供水安全，应尽快研究并采取相关应对措施。 为此，长江委会同湖北省水利厅采取综合应急调度，并要求湖北省水利厅协调生态环境厅和汉江中下游沿岸相关地区做好区域污染控制和水环境应急监测工作。 4.1. 兴隆水库 根据现场监测，本次水华最先爆发的河段为兴隆水库库区沙洋段，兴隆库区水体已经积攒了大量藻类，必须采取相应措施消除兴隆库区“藻源”。经与湖北省水利厅协调，自1月19日开始调度兴隆水库按“冲蓄结合”方式运行，白天加大出库流量降低水位，夜晚减小出库流量逐步回蓄，出库流量在550~1500 m 3 /s之间波动，水位在35~35.5 m之间波动，改善兴隆水库库区水动力条件。 4.2. 引江济汉工程 协调湖北省水利厅自1月21日开始逐步加大引江济汉工程调水流量，以改善兴隆水库以下河段水力学条件，避免兴隆以下河段水华现象加重。具体为将调水流量自60 m 3 /s逐渐加大，最大调水流量达到200 m 3 /s，后期因引江济汉入口泵站抽水含沙量较大，调水流量逐步减小至130 m 3 /s左右后维持。 4.3. 丹江口水库 1月23日，长江委向汉江水利水电(集团)有限责任公司(丹江口水利枢纽管理局)下发调度令(长水调电[ 2021 ]2号)，调度丹江口水库于1月24日开始将日均下泄流量自620 m 3 /s加大至800 m 3 /s并持续6天。 4.4. 汉江中下游其他水工程 在兴隆、丹江口、引江济汉工程开展应急调度期间，调度兴隆以上的崔家营、王甫洲等工程做好配合，同步增加水库下泄流量，以保证应急调度效果。 图5. 仙桃断面流量和藻密度变化过程 4.5. 本次应急生态调度特点分析 1) 应急反应及时 2021年1月18日仙桃站出现水华迹象，19日组织实施兴隆水库生态调度。 2) 调度方式进一步优化 本次在水华爆发前的敏感时期，兴隆库区出现水华迹象，首先加大兴隆的下泄流量，降低库水位，拉升库区及坝下游河段的水面流速，以控制藻类繁殖的总体水文环境；然后再加大丹江口下泄流量，进一步增加库区水面流速，补充库区水量，稀释藻类密度。仙桃断面调度效果见图5。图5显示，仙桃断面在1月21日左右出现流量小幅波动，这是由于1月19日首先实施兴隆水库生态调度，丹江口水库并没有加大流量，兴隆水库先放后蓄，加上兴隆水库水量有限，到仙桃站时，出现了小幅上升和下降波动。而1月23日后丹江口水库开始加大下泄，仙桃断面的流量开始逐步增大。 从此次水量调度的经验来看，先降低中下游沿程水位，提升水面流速后，再增加丹江口的下泄水量对水华抑制的效果良好，也节约了宝贵的南水北调水源。 3) 天气配合较好 1月15日后仙桃白天气温呈波浪下降趋势，降低了光照强度。在生态调度条件下汉江水华抑制效果明显。
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user: 5. 主要结论 1) 通过仙桃水质自动监测指标分析，2018年仙桃河段从1月12日起，水温持续3天升高，藻类开始生长繁殖，13~17日为“无明显水华”；18~26日为“轻度水华”；26~31日为“无明显水华”，基本恢复正常。 2) 1月18~23日，皇庄–沙洋–兴隆水库坝上–泽口–仙桃大桥–武汉宗关水厂沿程断面藻密度基本呈现增大的趋势；自1月19日开始采取应急生态调度，即兴隆水库按“冲蓄结合”方式运行；1月23日沙洋、兴隆水库坝上、仙桃大桥、武汉宗关水厂4个断面藻密度处于本次连续应急监测的峰值。1月24日丹江口水库加大下泄后，汉江中下游藻密度呈现整体波动降低趋势。1月29日，沿程断面均达到“无明显水华”标准。 汉江“水华”问题已存在多年，在预防和治理方面至今未取得较好的效果 [ 5 ]，“水华”形成的原因分析将是下一步研究的重点，这将为保障汉江用水安全、为流域生态调度提供依据。
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user: 摘要 工程的修建对河段水文特性影响较大，黄家港水文站作为丹江口水库出流控制站，其观测项目齐全、资料系列冗长。本文根据黄家港水文站及上下游相关站点的水文系列资料，就丹江口建库前后、王甫洲电站蓄水后、环库公路桥建成后及近期中线调水后等各种客观影响因素，对比分析了上述工程修建前后对本河段水文要素的影响，总结了本河段河床冲刷下切及水流特性等变化情况，同时确定出不同时期、不同影响因素下本站水位流量综合关系线，较好地代表了本河段水文特性变化情况。
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user: 1. 引言 水库蓄水后，将改变河流原有的水文水力特性，进而改变河流原有的水量平衡和能量平衡。黄家港水文站位于丹江口水库坝下游6.8 km处，是丹江口水库的重要出库控制站，也是汉江干流丹江口河段的中央报汛站。近年来，随着所在河段上下游涉河工程的修建，黄家港水文站水文特性再次发生改变，河段基本情况如图1所示，由图可见，主要工程和水文站点分别为：丹江口水库、丹江口大坝下游约0.75 km的王家营水位站、下游约1.1 km的水都大桥、下游约3.1 km的步行桥、下游约6.1 km的均州大桥、下游6.2 km的黄家港水文站和下游7.1 km的环库公路桥。坝下游29.9 km处的王甫洲电站虽然不在本河段内，但受其回水影响，本河段水位流量关系也随之发生改变 [ 1 ]。 本文根据黄家港水文站实测资料，分析涉河工程的修建对丹江口坝下河段水文特性的影响。 图1. 丹江口坝下游河段基本情况示意图
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user: 3. 结论 本文分析了近年来丹江口坝下河段受工程影响下水文特性，得出如下结论： 1) 丹江口水库对坝下河段影响较大，河床发生冲刷下切，流量在15，000 m 3 /s以下，同流量下水位有所下降。 2) 近年来，涉河工程的修建对丹江口坝下河段影响较大，其中王甫洲电站和环库公路的修建对黄家港水文站产生顶托作用，与工程修建前相比，水位流量关系线偏左偏上。 3) 王甫洲电站蓄水运用后，当黄家港站水位达94.80 m以上时，与建库前相比，同流量级别的水位有所抬升 [ 9 ] [ 10 ]。
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user: 摘要 丙烯酰胺是一种有机化合物， 可通过消化道、呼吸道、皮肤黏膜等途径被人体吸收，具有潜在致癌性、神经、遗传、生殖发育毒性等。无论植物药还是动物药，中药材来源自然，成分复杂，富含氨基酸、多肽、蛋白质等氨基类化合物与还原糖等羰基类化合物，并且几乎大部分中药材都需要经过高温炮制后才能使用，这两个条件的共同作用导致中药材在加工过程中存在丙烯酰胺的污染风险。因此研究丙烯酰胺的污染状况和检测方法，对中药材的安全风险控制、提高中药材的安全质量和用药安全水平具有科学指导意义。本文对现有的丙烯酰胺的前处理和仪器测定方法予以概括和总结，并对未来中药材现代化检测前景进行展望，以期为中药材的科学安全加工提供参考，进一步提高中药饮片质量，保障用药者安全。
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user: 1. 引言 丙烯酰胺(Acrylamide， AA)在生产生活中用途广泛，其聚合物在造纸中用作干强剂和助留助滤剂 [ 1 ]，在外科手术中用作人体软组织的填充剂 [ 2 ] [ 3 ]，在废水的净化处理中用作絮凝剂 [ 4 ] [ 5 ]，在农业方面用作可耕作土壤的防侵蚀保护剂 [ 6 ] 及在油田开发中用作驱油剂 [ 7 ] 等，有“百业助剂”之称。2002年以来，随着瑞典国家食品管理局和瑞典斯德哥尔摩大学研究人员首次在一些热加工淀粉类食品中检测出丙烯酰胺 [ 8 ]，以及同年欧洲两个研究组研究发现了高温下Maillard反应驱动丙烯酰胺产生机理以来 [ 9 ] [ 10 ]，人们逐渐意识到丙烯酰胺的毒性作用对人类健康造成的潜在不良影响，相关研究迅速引起国际社会和各国政府的高度关注。
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user: 2. 丙烯酰胺的毒性 丙烯酰胺是一种有毒化合物，具有潜在致癌性、神经、遗传、生殖发育等毒性，同时也具有极强的渗透性，在用药过程中，可通过皮肤、消化道、呼吸道等途径直接进入人体，且人体对丙稀酰胺的安全剂量仅为0.2 mg/kg，丙烯酰胺对生命健康的隐患不容小觑 [ 11 ]。 2.1. 致癌性 早在1994年，国际癌症机构就把丙烯酰胺归类为2A类致癌物 [ 12 ]。虽然截止目前丙烯酰胺对人类的致癌性仍尚未被证实，但现有的流行病学研究表明丙烯酰胺的暴露与多个器官的癌症如女性子宫内膜癌、卵巢癌以及男性皮肤黑色素瘤、多发性骨髓瘤、滤泡性淋巴瘤肾癌等恶性肿瘤的发生存在正剂量反应关系。研究发现，我国老年人群摄入的来自饮食中的丙烯酰胺与癌症死亡率的增加有关 [ 13 ]。同时，丙烯酰胺能使动物致癌已经是公认的事实。Johnson等研究发现接受2.0 mg/kg/d丙烯酰胺的雌性大鼠，在乳腺、甲状腺、中枢神经、口腔组织、子宫等中可观察到上升的肿瘤发生率；在雄性大鼠中，甲状腺和阴囊间皮的肿瘤发生率也有显著增加 [ 14 ]。 2.2. 神经毒性 丙烯酰胺对人体最主要的毒性作用是表现在对神经系统的影响，长期低剂量接触丙烯酰胺所致的慢性中毒会使人四肢乏力、头晕头痛、多汗湿冷、食欲不振、皮肤脱皮产生红斑 [ 15 ]，累及小脑时还会出现运动迟缓、步态异常、四肢震颤觉、深反射减退等 [ 16 ]，甚至还可能引起学习记忆能力明显下降 [ 17 ]。小鼠等动物实验结果显示，实验动物经口摄入丙烯酰胺的半数致死量在150 mg/kg (bw)左右，其中日摄入40 μg/kg (bw)便可引起神经毒性 [ 18 ] [ 19 ]，其神经毒性机制与细胞骨架蛋白异常改变、氧化应激、蛋白结合、神经末梢轴突病变、离子作用等有关联。 2.3. 遗传毒性 丙烯酰胺会对人体遗传系统造成损伤，但目前其确切作用机制尚未完全清楚。有研究表示，丙烯酰胺是通过它的主要遗传代谢产物环氧丙酰胺发挥毒性作用的。丙烯酰胺进入生物体后，其中10%左右在肝脏中被线粒体细胞色素P450中的氧化酶转变成为环氧丙酰胺 [ 20 ]。环氧丙酰胺是一种具有强基因毒性和细胞毒性的物质，在低浓度下就可直接与DNA分子碱基(G， A)上的氮原子结合形成DNA-GA加成物，破坏肺细胞、肝脏以及肾脏的正常功能，且其遗传毒性具有明显的累积效应 [ 21 ]。 2.4. 生殖发育毒性 据文献报道，丙烯酰胺可通过破坏曲细精管中Sertoli细胞的DNA修复功能而间接产生毒性，使得精子生成减少、质量受损，降低男性生殖能力 [ 22 ]。同时，有研究者在人脐带血和母乳中检测到丙烯酰胺，通过建立斑马鱼 [ 23 ]、昆明小鼠 [ 24 ] 等实验动物模型，证实了孕妇特别是处于妊娠早期的孕妇，丙烯酰胺的暴露会对胎儿造成心血管系统、神经系统、运动系统等的发育损害。其中，心脏毒性是早期发育毒性的直接靶点，会导致胎儿心脏形态和功能失常，对婴儿早期的心脏发育产生严重不良影响，严重时可直接导致心力衰竭。 2.5. 其他毒性 丙烯酰胺的毒作用是多器官多系统的，除了上述的毒作用外，其还会对脾脏、肝脏、肠道、胸腺等造成损害。Komoike等在丙烯酰胺脾毒性的研究中，发现成年斑马鱼连续一个月饮食摄入一定浓度的丙烯酰胺后，不仅会出现包括出血、囊肿在内的脾脏损害，而且还会伴发一些免疫反应，如巨噬细胞的活化、脾脏主要炎症细胞因子的上调等 [ 25 ]。Ansar等在对成年雄性大鼠进行50 mg/kg (bw)的丙烯酰胺连续暴露后，发现大鼠肝脏内谷胱甘肽S转移酶活性显著降低(p < 0.05)，8-OHdG显著升高(p < 0.05)，肝脏氧化应激和抗氧化活性出现不平衡，正常代谢被严重破坏 [ 26 ]。此外，Aljahdali等在Maillard反应产物对营养和健康的影响的研究中，发现丙烯酰胺的暴露还会对人体肠道菌群产生包括消化不良在内的不良影响 [ 27 ]。
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user: 3. 丙烯酰胺的形成机制 丙烯酰胺所致的毒性作用受到全世界的广泛关注，为深入了解其毒性资料以及从源头上出发建立抑制或预防措施，不少研究人员对丙烯酰胺的产生机制进行了探索。 丙烯酰胺的形成是一个复杂的过程，形成途径多、反应方式复杂。目前研究成果普遍认为Maillard反应的天冬酰胺途径是丙烯酰胺形成的主要方式之一 [ 28 ]。如图1所示，在高温下，天冬酰胺中的自由氨基和还原糖如葡萄糖中的羰基脱水缩合形成极不稳定的Schiff碱，Schiff碱再以Strecker降解途径或N-糖苷途径形成丙烯酰胺 [ 9 ] [ 10 ]。通过Strecker途径，Schiff碱在弱酸条件下发生Amadori重排，重排产物在不同pH环境下发生不同的降解并形成一些重要的二羰基化合物 [ 29 ]。此外，在葡萄糖单独存在时，葡萄糖可直接经过逆羟醛反应生成乙二醛等二羰基化合物，并进一步与天冬酰胺脱羧脱氨形成丙烯酰胺 [ 30 ]。N-糖苷途径是指N-糖苷或Schiff碱作为丙烯酰胺的直接前体物质，在中性或碱性的环境下通过不同的方式脱羧形成脱羧Schiff碱。脱羧Schiff碱和Amadori产物能够直接生成丙烯酰胺，或经过3-氨基丙酰胺中间产物后生成丙烯酰胺 [ 31 ]。 图1. 丙烯酰胺的主要形成途径 多项研究表明，Maillard反应中的天冬酰胺途径并不是丙烯酰胺的唯一来源，在缺乏天冬酰胺的情况下也能形成丙烯酰胺 [ 32 ]。脂肪和碳水化合物受热后可产生甲醛、乙醛等小分子醛类物质 [ 33 ] [ 34 ]，这些醛类物质在适合的条件下重新组合或者通过形成丙烯醛 [ 35 ]，进而形成丙烯酰胺。此外，蛋白质代谢和有机酸如乳酸，柠檬酸，苹果酸等的脱羧途径也会产生丙烯醛和丙烯酸，导致丙烯酰胺的形成。也有研究表示，氨基酸在热解的过程中生成α-丙胺酸和β-丙胺酸，这两种丙氨酸的同分异构体在有氨基的存在下会生成丙烯酰胺 [ 38 ]。然而，由于Maillard反应中丙烯酰胺的前体物质天冬酰胺活性远高于上述途径中的丙烯醛或丙烯酸，因此天冬酰胺途径是Maillard反应中丙烯酰胺产生主要途径 [ 37 ]。
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user: 4. 丙烯酰胺在中药材中的污染状况 在中药材中，植物药源于植物的根、茎、叶、花、皮等，动物药来源于动物的全体、脏器、组织、生理产物、病理产物等，这些中药材的来源中有效成分多是碳水化合物、氨基酸、蛋白质等能发生Maillard反应的物质。而中药材投入临床使用前必须经过合理的炮制才可充分发挥药用价值[ 38 ]，大多数中药炮制过程中涉及到炮、炒、焙、熬等系列化高温处理方法以缓和、增强或者改变药物的偏性，降低或消除药物的毒性或副作用 [ 39 ]。因此，中药材中潜在丙烯酰胺的污染风险，会给用药者带来一定的安全隐患 [ 40 ]。 当前关于丙烯酰胺污染状况的研究多集中在食品领域 [ 41 ] [ 42 ]，中药材领域中的相关报道很少。李辉等在对15种市售炮制中药材进行检测时发现，除焦枳实外其余14种中药材中都有检出一定含量的丙烯酰胺 [ 43 ]。谭丽霞在研究消食药麦芽在其入药即炒香过程中麦黄酮、儿茶素、阿魏酸、槲皮素等“有效成分”，以及丙烯酰胺、5-羟甲基糠醛、还原糖、氨基酸等传统意义上的“无效成分”的动态含量变化规律过程中，发现炒制过程对传统意义上的“有效成分”影响很小，而对包括Maillard反应物糖、氨基酸的“无效成分”甚至毒性成分如丙烯酰胺的影响很大 [ 44 ]。赵淑军在炒谷芽中检测到丙烯酰胺含量为959 μg/ kg。Alejandra等发现烤制的芦笋中丙烯酰胺含量高达1469 μg/kg [ 45 ]。Zhu等通过在80℃~210℃温度范围和5~100 min时间范围内调整温控烘箱的温度和时间参数来设计正交实验，以评估炒制的热处理对白术中丙烯酰胺形成的影响。结果表明，热处理后的白术中丙烯酰胺含量显著增加，最高浓度可达9826 μg/kg，对人体有较高的健康风险 [ 46 ]。 近些年来，随着国内外消费者对中医药的认可度逐渐提升，中药的使用日益广泛，鉴于丙烯酰胺的毒性以及丙烯酰胺在中药材中存在的普遍性，有必要对中药材中的丙烯酰胺进行持续的检测与控制。
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user: 5. 丙烯酰胺的前处理方法 由于中药材样品基质的复杂性，样品前处理是中药材成分分析的核心步骤，对保证结果的可靠性和准确性具有极其重要的影响 [ 47 ]。 5.1. 溶剂萃取法 丙烯酰胺可以溶解于水或极性强的有机溶剂如甲醇、乙醇、正丙醇、乙酸乙酯等，因其在水中的溶解度最大，且水廉价易得，所以水是目前常用的丙烯酰胺萃取剂。由于中药材富含多肽、蛋白质等有机物，在萃取操作中，容易发生乳化，因此一般用氯化钠溶液代替纯水来作为丙烯酰胺的萃取剂 [ 48 ]。在丙烯酰胺样本的前处理过程中，常用的溶剂萃取法包括超声提取法、索氏提取法、加速溶剂提取法等。 超声提取法是目前较为常用的溶剂萃取法，在超声波的作用下，样品中的待测组分能够迅速溶入提取剂中，具有快速简便、提取效率高等优点。李振球等在测定燃香中丙烯酰胺含量的研究中，选用阳性样品在一定条件下进行超声提取法、水浴振荡抽提法等多种常用提取方式的比较，结果表明超声提取法提取率更高，更易获得燃香样本中的丙烯酰胺 [ 49 ]。 索氏提取法是将研磨细的固体样本放于索氏提取器中，加入抽提剂加热回流一定时间，利用溶剂回流和虹吸原理，实现对固体样本的反复多次浸提以获得待测组分。在此方法中，最重要的是抽提剂的选择，应结合特定中药材与丙烯酰胺的相似性，选择合适的抽提剂。研究报道显示，将水或盐溶液与有机溶剂混合作为抽提剂可有效提高丙烯酰胺的回收萃取率 [ 50 ]。但该方法操作复杂，耗时较长，在实际应用中存在一定局限性。 加速溶剂萃取法克服了包括索氏提取法在内的溶剂萃取传统方法的缺点，采用高温(50℃~200℃)、加压(10~15 MPa)的处理方法进行待测物质的提取，由于具有机溶剂用量少、快速、回收率高、便于自动操作等突出优点而被广泛地应用于中医药领域中，如党参中多糖的提取、枸杞中农药残留的预处理 [ 51 ] 等。但该萃取分离技术所需装置价格昂贵，检测成本高。 5.2. 固相萃取法及其衍生技术 固相萃取的萃取相为固体吸附剂，样品为溶液，是利用被萃取物质在液–固两相间的分配作用进行物质分离的技术。与溶剂萃取法相比，固相萃取具有很多优势，如不会出现溶剂萃取中的乳化现象，能处理小体积样品，操作简单、快速等。正是因为这些优点，这一技术应用广泛，特别是在医药、食品等样品前处理中成为受欢迎的技术之一，韩康等采用固相萃取法提取、净化、浓缩获得高温炮制下焦山楂中的丙烯酰胺 [ 52 ]；李河山选用HLB固相萃取小柱对丙烯酰胺目标物进行提取和纯化 [ 53 ]；曾凡逵等在活性炭固相萃取柱对丙烯酰胺的回收率测定过程中，发现该固相萃取技术平均回收率可达91.1%，一定程度上证明了固相萃取技术具有高回收率的优势 [ 54 ]。 为了满足食品药品检测行业的发展，近年来，在固相萃取技术的基础上发展而来的分散固相萃取技术 [ 55 ]、磁固相萃取技术 [ 56 ]、碳纳米管固相萃取技术 [ 46 ]、固相微萃取技术 [ 57 ] 等新型固相萃取技术发挥了重要的作用。在芦笋中丙烯酰胺及其代谢产物的快速测定中，分散固相萃取法被用作传统的固相萃取法的替代，简化提取过程的同时提高了回收率 [ 58 ]。分散固相萃取技术在实际应用中已经优化出相对固定、通用的方法，其中最典型的应用就是QuEChERS法。DePaola等采用QuEChERS法提取测定杏仁、松子仁、榛子等中的丙烯酰胺，该方法在灵敏度、准确度、线性方面都有较好的表现 [ 59 ]。Bagheri等基于绿色合成策略制备了以丙酰胺为模板的新型虚拟分子印迹聚合物，并在温和条件下进行磁固相萃取以获得样品中的丙烯酰胺。该技术减少了有机试剂的消耗，分离速度快，所用的吸附剂材料可以重复使用，现已被广泛应用于中药材等复杂基质中的样品预处理 [ 56 ]。
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user: 7. 讨论与展望 中药炮制是中医药的核心机密，是我国几千年传统文化的瑰宝，我国严禁任何外资进入该领域。丙烯酰胺的生成在中药材高温炮制过程中是不可避免的。虽然目前国内外均无医药领域中丙烯酰胺含量限量的规定，但各国均开展对丙烯酰胺含量的监控，并制定提出一系列降低丙烯酰胺含量的措施 [ 31 ] [ 92 ]，然而这些措施并不能从根本上完全阻止丙烯酰胺的生成。因此，为了最大限度地保证中药饮片的质量安全，结合实际情况引入现代化的丙烯酰胺检测方法和建立健 全科学合理的中药饮片质量检验体系具有十分重要的意义和价值。 现阶段国内外关于丙烯酰胺检测方法的相关研究成果颇丰，但大部分适用于食品中丙烯酰胺的含量检测，针对“药食同源”的中药材中的研究甚少，并且现有的检测方法各具优缺点，没有一种固定可行的方法能完美地适合于各种复杂基质的中药材中丙烯酰胺的检测。目前研究人员对丙烯酰胺的标准/传统检测方法主要为GC-MS、LC-MS/MS、HPLC-MS/MS、毛细管电泳法等，这些方法对仪器设备、实验操作人员的熟练度等的要求高，检测时间长，检测成本高，不适合在普通基层实验室推广应用，气质法尚需要复杂且存潜在一定毒性的衍生化前处理过程。除上述这些传统/标准方法外，一些基于丙烯酰胺自身理化性质和物质对丙烯酰胺的特异性作用而建立的具有简便性和便携性的新型快速检测方法也受到越来越多研究者的关注，如光谱法、酶联免疫吸附试验法、电化学生物传感器法、分子印迹技术、计算机视觉法等，尽管这些方法普遍操作简单、耗时短，但依旧存在成本高昂、重现性低、灵敏度低等缺陷。一系列问题亟待解决，相关监控措施的探索有待进一步完善，以使未来中药材中丙烯酰胺的检测向着简化样品前处理，现场即时、迅速、低价的方向发展，填补该领域的空白，为中药饮片质量安全提供数据和技术支持，进而保护用药者安全，促进中药产业的健康发展，加快中药的现代化进程。
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user: 摘要 糖尿病溃疡是糖尿病常见的并发症之一，不仅影响病人生理及心理健康，其愈合周期长、复发率高等也是临床治疗中难以攻克的问题。因此，糖尿病溃疡的治愈仍旧是海内外医学界关注的重点及难点。近年来，各类新型敷料在临床上的应用逐渐广泛，在治疗糖尿病溃疡方面，功能也在逐渐完善。本文针对糖尿病溃疡的难愈因素，促糖尿病溃疡愈合材料的研究现状等方面进行了综述，为促糖尿病溃疡愈合材料的开发、优化提供参考依据。
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user: 1. 前言 本中国现有约1.14亿糖尿病患者，大约10%~15%的糖尿病患者在病程的某个阶段会并发溃疡创面，尤其是足部溃疡，约有15%~20%的患者需要进行截趾或截肢手术 [ 1 ] [ 2 ]。这不仅增加了患者身心上的痛苦，也带来了严重的社会问题，给个人和国家造成了巨大经济负担。现阶段临床应用的促糖尿病溃疡愈合材料的疗效尚无法满足患者需求。研制能够加速溃疡愈合，并提高溃疡修复质量的材料一直是糖尿病溃疡治疗领域的重难点问题。理想的敷料应该既可维持局部潮湿环境，又能释放药物，并兼备抗炎杀菌、促进细胞增生和皮肤重建的功能。本文将介绍糖尿病溃疡难愈因素，系统的阐述目前市场上促糖尿病溃疡愈合材料的优缺点，对未来促糖尿病溃疡愈合材料的研发趋势做出展望。
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user: 2. 糖尿病溃疡难愈因素 研究证实糖尿病患者溃疡创面难以愈合与糖基终末化产物(AGEs: Advanced Glycation End Products)密切相关。AGEs可以和人体的各种组织细胞相结合并破坏其结构，引起细胞、组织的功能紊乱。糖尿病患者体内的血糖波动、胰岛素敏感性降低等都可以使非酶促糖基化反应加速，AGEs水平升高。AGEs与其受体RAGE的结合，干扰内皮细胞和白细胞的相互作用，影响细胞因子的分泌，抑制内皮细胞增殖并诱导其调亡，影响碱性成纤维细胞生长因子促有丝分裂的活性，抑制成纤维细胞合成胶原的能力，以致创面难愈 [ 3 ]。 此外，炎症反应的失调，血管新生障碍，外周神经病变等因素也会对糖尿病溃疡创面的愈合产生不同程度的影响。糖尿病溃疡的发展转归在炎症期最为关键。促炎和抗炎调节失常可破坏组织内环境的稳态，导致创面组织的稳态失衡和愈合延迟 [ 4 ]。糖尿病足溃疡患者新生血管减少主要是因为高糖环境下的氧化应激损伤了血管的内皮细胞，创面组织的新生血管数量过少导致局部营养供应不足，炎症细胞难以迁移至伤口处，从而导致血管生成因子合成受限，进一步抑制伤口的血管新生 [ 5 ]。有研究显示 [ 6 ]，糖尿病患者体内高糖环境下产生的大量氧自由基和细胞因子，可引起神经内膜滋养血管的病变，从而导致神经缺血、缺氧，促进和加重糖尿病神经病变的发生和发展，使得溃疡创面难以愈合。
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user: 3. 促糖尿病溃疡愈合材料的分类 糖尿病是一种严重的终身性疾病，随着糖尿病发病率的快速上升，糖尿病溃疡已成为难愈性创面的首要病因。糖尿病溃疡难愈受多方面因素影响，包括AGEs的产生 [ 3 ]、炎症反应的失调 [ 4 ]、血管新生障碍 [ 5 ] 和外周神经病变 [ 6 ] 等。许多学者致力于促糖尿病溃疡愈合材料的研究，从其难愈因素、临床诊断、治疗结果到预后等都有大量的研究成果。研发促糖尿病溃疡愈合材料是糖尿病溃疡领域面临的一大挑战。本部分将对促进糖尿病溃疡愈合的材料进行综述，分析各类敷料对促糖尿病溃疡愈合的治疗现状，发现治疗中存在的问题。 3.1. 传统敷料 普通的纱布、脱脂棉、棉垫等均属于传统敷料。贺万强等 [ 7 ] 人分别采用凡士林纱布和银离子敷料对80例糖尿病足溃疡患者进行治疗，发现银离子敷料不仅能促进肉芽组织生成，还能缩短创面愈合的时间。对糖尿病足局部溃疡患者采取中药溻渍进行治疗，能有效改善患者血液循环，缩短伤口愈合时间。此类敷料成本低，易生产，常用于治疗表浅伤口或有轻微渗出的伤口。但吸收渗出液能力不佳，导致治疗效果有限，因此这些敷料通常与其他抑菌药物结合，达到促进糖尿病溃疡愈合的效果。 3.2. 天然生物敷料 3.2.1. 胶原类 胶原敷料是一种以胶原蛋白为主要成分，富含多种氨基酸的新型敷料。胶原负载神经生长因子(NGF)治疗糖尿病足溃疡能够维持溃疡创面湿润环境，减轻换药时的疼痛，同时促进神经元细胞的修复、分化和再生，加速胶原蛋白沉积和血管生成，改善神经病理性糖尿病足患者溃伤口难以愈合的现状 [ 8 ]。对糖尿病溃疡患者来说，由于胶原蛋白降解增多或生成减少，溃疡愈合周期被不断延长。通过胶原敷料治疗能明显改善糖尿病溃疡创面胶原蛋白生成速率较慢的症状，缩短愈合时间 [ 9 ]。胶原敷料具有促凝血性质，有利于组织修复，在临床上被广泛应用于治疗慢性伤口、烧伤、糖尿病溃疡等，然而人类胶原蛋白是有限的，在使用的过程中具有一定的局限性，应用动物源性胶原又存在着免疫问题，解决这一问题的方法可能是生产重组人源胶原蛋白 [ 10 ]。 3.2.2. 藻酸盐类 藻酸盐敷料是一种具有高吸湿性和止血性能的敷料。目前有许多关于藻酸盐敷料在植皮、压疮和治疗腿部溃疡伤口等方面的研究。郑雪晶 [ 11 ] 等人制备的海藻酸盐银离子敷料具有良好的杀菌、保湿和促进伤口愈合等功效，能够对老年糖尿病足溃疡起到良好的治疗效果。但是普通的藻酸盐敷料在弹性和吸收力方面仍有不足，通过将无毒弹性蛋白酶抑制剂与藻酸盐敷料结合，J Vincent Edwards [ 12 ] 团队成功增加了敷料的咬合力和弹性，使藻酸盐敷料在保持吸收力的同时提高弹性。在糖尿病足溃疡早期，藻酸盐敷料能够促进创面修复、缩短创面愈合时间，提高疗效；糖尿病患者血糖过高，容易导致创面细菌增生，在伤口敷料中加入抗菌成分，可以提高敷料促进伤口愈合的作用，利用高压氧联合银离子藻酸盐抗菌敷料治疗糖尿病足溃疡患者，有助于抑制病菌增殖，促进创面愈合，缩短康复病程。但藻酸盐敷料需用另一块敷料加以固定，有异味，呈脓液样外观，使用时需告知患者敷料的特征，以免与伤口感染混淆，增强患者的认同感。 3.2.3. 壳聚糖类 壳聚糖类敷料是一种以壳聚糖作为主要成分的天然生物敷料，因具有良好的生物相容性、抑菌性、止血性被广泛应用于临床。壳聚糖是甲壳素经化学处理脱乙酰基后的多糖，具有止血消炎的理化性质，且毒性较低、免疫应答风险较弱。Saeed Ahmadi Majd [ 13 ] 等人利用PVA/壳聚糖纳米纤维伤口敷料治疗糖尿病溃疡，发现创面的表皮间隙长度和真皮病变长度减少，该实验结果表明PVA/壳聚糖纳米纤维伤口敷料在糖尿病溃疡伤口愈合过程具有积极作用，且该敷料具有良好的粘附性，能与创面紧密贴合、减少污染、促进愈合，进而达到抗感染的功效。此外，李阳勇等 [ 14 ] 也发现壳聚糖敷料具有良好的透气性和吸水性，可保持创面的湿润环境。避免因渗出液过多或伤口干燥导致的频繁换药，减轻患者的痛苦。与其他敷料相比，壳聚糖敷料在抑制感染方面有独特的优势，但壳聚糖存在强度较差，可纺性不佳等缺点，限制了壳聚糖敷料的发展，因此壳聚糖敷料较难适应临床上多样的创面伤口。 3.3. 新型合成敷料 3.3.1. 薄膜类 薄膜类敷料是由聚氨酯类材料和脱敏医用粘胶所构成的，可方便观察伤口变化。该类敷料通过紧密粘附于创口表面，有效保持创面的渗出液，因此能够提供利于伤口愈合的湿润环境，进而达到促进伤口愈合的效果，在临床治疗中有广泛的应用。Woan Sean Tan等 [ 15 ] 将SA水解胶体干燥制备出的水胶体薄膜能够吸收创面的渗出物形成凝胶，创造一个对创面愈合来说不可或缺的潮湿环境。但此类敷料吸收渗透能力差、弹性低，在使用时存在一定的局限性。然而Asif Ahmed等 [ 16 ] 通过加入GLY作为增塑剂成功获得了柔软、有弹性的薄膜，解决了传统薄膜不易弯曲的问题，这使得该薄膜能够适用的部位更加广泛。唐睿 [ 17 ] 研发出的具有PLGA–明胶–PLGA三明治结构的多层复合薄膜材料，解决了明胶薄膜质地脆弱的问题，并且可以通过控制薄膜上药物缓释的时间，使其更加贴合糖尿病小鼠溃疡愈合的进程。但存在其粘性过高而造成的不适用于周围皮肤脆弱的创口的局限性。 3.3.2. 水凝胶类 水凝胶敷料是一种由高含水量的高分子凝胶组成的新型伤口敷料。水凝胶是一种高度交联、以水为分散介质的亲水性网络结构，具有改善创面微环境、减轻患者疼痛、提高愈合质量等特点。刘京等 [ 18 ] 在中药外洗治疗糖尿病溃疡的基础上制备出以羟甲基纤维素为基质的冰黄药凝胶敷料，为创面提供低氧、湿润且抑制细菌生长的微环境，从而促进创面的愈合。Jong-Seok Park等 [ 19 ] 通过结合利用栗子蜂蜜(CH)和CMC水凝胶的优势，制作出的CH-CMC水凝胶具有很好的抑菌和杀菌作用，为创面提供一个洁净的微环境，同时在临床使用过程中，凝胶不会与患者的创面组织产生粘连作用，从而最大限度地避免了换药对患者创面新生组织的损坏。但由于其粘附性不高，故需要第二层材料固定。谢间英等 [ 20 ] 通过研究发现水凝胶在吸收创面渗出液后银离子敷料能够形成柔软的脂质水胶的凝胶组织，形成密闭的无大气氧环境，加速新生微血管增生，提升表皮再生能力及表皮细胞移动，促进创面愈合。虽然在不断的研究进程中，水凝胶类敷料流动性过强的问题有所改善，但无法固着在创口表面这一问题仍然有待解决。 3.3.3. 静电纺丝类 静电纺丝纳米纤维是运用静电纺丝技术制备的纳米级分子纤维，具有高比表面积、高孔隙率、良好的生物组织相容性等优点。静电纺丝纳米纤维的高性能使其在促糖尿病溃疡愈合方面有独特的优越性。Yan Liu等 [ 21 ] 人采用先进技术，将生物活性小分子、大分子和细胞加载到纳米纤维中得到了具有透氧能力和细胞外基质(ECM)重建能力的纳米纤维敷料，可用于治疗糖尿病溃疡。通过在电纺材料中加入具有抗糖尿病、抗微生物和抗炎作用的小ber碱，Hadi Samadian等 [ 22 ] 人制造出了含有黄连素的CA/Ge1电纺纳米纤维毡，对糖尿病伤口愈合有很好的促进效果。虽然静电纺丝技术对控制药物释放、细胞培养等生物医学领域发挥了极为重要的作用，但制备纳米纤维的过程仍受到多种因素的干扰(如聚合物浓度、粘度、电压等)。如何稳定、大量、经济地制备纳米纤维材料仍是静电纺丝产业化的一大挑战。
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user: 4. 展望 糖尿病是一种严重终身性代谢疾病，会诱发严重的并发症，大约有25%的糖尿病患者会发展成糖尿病溃疡。糖尿病溃疡的治疗需要全方位系统的合作，要做到早发现、早治疗，使患者血糖达标，最大可能地改善局部血流灌注，有效控制感染，以标准治疗为主，并根据每个患者的自身条件合理选择新型治疗方法和合适的敷料，最大程度的减少截肢的可能，降低糖尿病足溃疡患者的致残率和死亡率。 目前敷料种类多样，各类新材料不断问世，但与真正意义上的理想敷料的目标相比还有一定的差距，大多数敷料的功能比较单一，不能同时具备抗炎，止血，抗菌，促进伤口愈合，防止敷料与伤口黏连等作用，对糖尿病溃疡的治疗效果也差强人意，因此未来新型敷料还需在复方药物治疗，多功能性敷料制备等方面进一步探索。为了满足日益增多的糖尿病溃疡患者的生理需求，我们需对现有的促糖尿病溃疡愈合材料进行更加深入的研究，制备出效果更好、安全性更高的新型多功能促糖尿病溃疡愈合的材料。
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user: 摘要 随着流域水文气象资料观测手段的进步和数据的不断积累，采用数据驱动的方式来研究水库流域入库径流问题，已成为一种可行的思路。本文建立了一种基于LSTM (Long Short-term Memory)网络深度学习算法的入库洪水预报模型，该模型以水库前期入库流量序列、流域前期降雨序列和上游站前期出库流量序列等多个维度作为模型输入，水库预报入库流量作为输出，进行实时洪水预报。安康水库洪水预报的实例验证表明，LSTM网络模型可以很好地模拟入库洪水过程，并在实时洪水预报中也有较好的表现。本研究可为水库防洪及兴利调度提供技术支撑。
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user: 1. 引言 水库的洪水预报系统是整个水库防洪和发电调度决策系统的核心组成部分，可靠的洪水预报是做好水库防洪及兴利调度的前提。入库洪水预报通常基于流域降雨、蒸发、下垫面条件等建立的洪水预报模型来进行 [ 1 ]。目前，洪水预报模型主要分为3种类型：一是通过对流域产汇流机理与过程进行概化描述而建立的概念性或集总式水文模型，二是基于数学物理方程、以空间离散方式详细描述径流形成与转化过程的分布式水文模型，三是通过建立相关前期影响因素与当前径流要素之间的“输入–输出”关系进行预测的数据驱动模型 [ 2 ]。 概念性水文模型和分布式水文模型都是依据历史数据率定模型参数然后用于预报，由于模型结构及参数所限，往往难以完全反映流域水文规律，且所需的下垫面条件等数据不易实时获取。同时，流域产汇流过程是高度复杂和不确定的，复杂的水文模型并不一定能显著提高预报精度，还会遇到“异参同效”等问题 [ 3 ]。 随着信息技术的进步和推广应用，流域水文气象资料的观测手段也已取得了很大提升，一些学者尝试采用数据驱动的方式来研究流域产汇流问题。数据驱动方法不着重于描述具体的水文物理机制，而是依赖于历史观测资料，特别适合已积累了较多实测数据、但流域产流机制复杂难以理清的水库入库洪水预报。 早在20世纪90年代初期，人工神经网络(Artificial Neural Network， ANN)就被应用于降雨径流模拟当中 [ 4 ] [ 5 ]。近几年来，由于递归神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)和长短期记忆网络(Long-Short Term Memory， LSTM)结构特别适用于时间序列数据的关系模拟，也被引入流域降雨产流模拟的研究中。但是，在水文预报领域，基于LSTM网络和深度学习的洪水预报研究才刚刚兴起，不同的研究者在不同的流域、从不同的角度做了许多探索性的尝试 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 可以预期，随着大数据分析技术和深度学习智能算法的不断完善，基于大数据、传统水文模型以及深度学习算法相结合的洪水预报理论及方法将会逐步发展起来，并在未来有着广阔的应用前景 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。
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user: 2. 研究方法 长短期记忆网络是一种在循环神经网络基础上构建长时记忆结构的特殊神经网络。RNN是一种具有重复神经网络模块的链式网络，但其在处理长序列数据时会存在梯度消失、梯度爆炸和时序相关性较差等问题，而LSTM在RNN的基础上增加了输入与输出的控制转换规则来处理记忆单元状态，将先前的序列样本特征与当前时间步长的输入信息建立相关性，从而在一定程度上弥补了循环神经网络的缺陷。 LSTM网络的详细结构如图1所示，网络内部结构通常由输入层、多个LSTM单元以及输出层组成。其中多个LSTM单元共同组成了网络中的隐藏层，每个单元内部拥有三个已定义的门控结构，用于提取和保存时序特征，并通过逻辑运算调整各单元的相关状态 [ 8 ]。 图1. LSTM网络内部结构示意图 设输入的时间序列样本为 X = { x 0 ， x 1 ， ⋯ ， x n + 1 } ，定义时间步长为n + 1，则对于任意时间步n，其输入 x n 将由输入层保存到LSTM计算单元内。另外，网络会将前一个时间步n − 1得到的单元状态(Cell State) C n − 1 与输出值(HiddenState) h n − 1 同时作为输入应用到本次的计算流程中。计算单元内的遗忘门负责从输出单元状态 h n − 1 与当前输入 x n 中决定删除或保留哪些信息，其计算公式如下： f n = σ ( W f h ⋅ h n − 1 + W f x ⋅ x n + b f ) (1) 其中： W f h 和 W f x 分别为遗忘权重矩阵和遗忘隐藏权重矩阵， b f 是遗忘门的偏置，而 σ 为sigmoid函数且 σ ( x ) = ( 1 + e − x ) − 1 ，该激活函数会将输出矩阵中的各元素取值范围将被约束在区间[0， 1]之间，通过与 C n − 1 按位乘操作后，从而决定了长期记忆流的保留程度。 输入门负责将哪些信息添加到当前时间步的细胞状态 C n 中，具体计算公式如下： i n = σ ( W i x ⋅ x n + W i h ⋅ h n − 1 + b i ) (2) C ˜ n = tanh ( W c x ⋅ x n + W c h ⋅ h n − 1 + b c ) (3) 其中： W i h 和 W i x 分别为输入门中不共享参数的权重矩阵， b c 是输入门的偏置。通过将 x n 与 h n − 1 带入式(2)可计算求得输入门矩阵或向量 i n ，用于决定候选记忆单元 C n 的更新程度。 C n 由式(3)求得，其计算原理与门限控制单元相同，并在最后使用双曲正切激活函数代替sigmoid用于对状态和输出进行限定，使矩阵中各元素的取值范围约束在[−1， 1]区间内，从而使候选记忆单元 C n 中各元素的值便于后续处理。 接下来，LSTM单元状态会通过公式(4)进行参数更新。首先上一时刻的记忆单元 C n − 1 与遗忘门计算得到的 f n 临时变量之间进行逐元素乘法运算，从而可将无用的长时信息遗忘且维持有用信息，同理 i n ⋅ C ˜ n 可以保留当前时间步中输入的有效信息，最后对齐进行加法运算，使得历史信息与当前信息共同保留在新的矩阵 C n 中，此时更新LSTM中时间步长为n的记忆单元状态为 C n 。 C n = f n ⋅ C n − 1 + i n ⋅ C ˜ n (4) 算法最后需要根据记忆单元状态求出输出值 h n 。该过程同样分为两个步骤，具体如下所示： 第一步：输出门会读取当前输入 x n 和上一时间步长的输出值 h n − 1 ，经过sigmoid激活函数得到一个值为0~1之间的激活向量或矩阵，以此来决定输入值以及上一时间步长的输出值中哪些部分可以输出； 第二步：利用tanh函数得到−1~1范围之间的激活向量或矩阵来处理LSTM单元当前的记忆状态单元 C n ，并与第一步输出的结果进行矢量逐元素相乘，最终得到输出 h n ，该值中包含有n个时间步长内的所有隐层信息。 o n = σ ( W o x ⋅ x n + W o h ⋅ h n − 1 + b o ) (5) h n = o n ⋅ tanh ( C n ) (6) 因此LSTM模型在洪水预报中的应用可以看作是较为复杂的时间窗函数，依赖给定的历史洪水数据，并以有监督的训练方式来迭代更新计算单元内的权重参数，最终得到最拟合训练数据的一种表征算法，并进一步将其应用于新数据的预测。
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user: 3. LSTM预报模型的建立 3.1. 模型结构 LSTM网络同其他循环神经网络一样，需要根据样本量大小和数据稀疏程度来合理搭建网络结构，再传入相应的数据进行批处理计算。本研究选用TensorFlow2.0深度框架来搭建LSTM网络模型，可以直接调用其高级的API接口Keras。整个网络模型搭建过程可分为以下几个步骤： 1) 数据预处理 研究中使用的数据主要是流量和降雨数据，由于不同类型的数据取值范围差异较大，为使算法更快且更易正确地收敛到最优解，使模型具有更好的模拟性能，需要对数据进行归一化处理，归一化处理一般有0均值归一化和最大最小值归一化两种方法，其计算公式见下： 最 大 最 小 值 归 一 化 ： X n o r m = X − X min X max − X min (7) 0 均 值 归 一 化 ： Z = X − μ σ (8) 经过多次试验，发现最大最小值归一化的建模能力更强，且使用该类型线性的变换后对原始数据中洪峰和水量平衡的影响更小。因此本文最终采用的是最大最小值归一化公式(7)。 2) 输入层参数的选取 神经网络的输入层往往决定了网络的预测能力，通过选用不同的输入层参数组合，上游水库的出库径流、流域平均降雨、流域平均蒸发、之前时刻的入库径流等，不同的组合方法具有不同的效果。 3) LSTM网络结构的搭建 网络结构主要是指网络层数以及不同层数的大小，先后尝试过一层网络、二层网络和三层网络，经过多次试验后，发现两层LSTM层加一层全连接层的网络模拟效果最好，激活函数选用ReLU。 4) 损失函数的选取 深度学习中可供选择的损失函数有多种，本次研究最终选择了较为常用的两种，均方误差损失(Mean Squared Error， MSE)和平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error， MAPE)。其误差计算公式见下： MSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y − y p e r ) 2 (9) MAPE = 1 n ∑ i = 1 n | x i − m ( x ) | (10) 同样的，通过多次试验，最终选择了表现较好的均方误差损失(MSE)作为模型的损失函数。 5) 优化器的选择 合适的优化器可以减少参数更新带来的变化，从而带来更加稳定的收敛。本次研究选择了较为常见的两种，分别是RMSProp算法和Adam算法。经过多次试验后发现差别并不大，最终选择了相对稳定的Adam算法。 3.2. 模型参数 在LSTM网络的计算中往往还需要通过堆积LSTM隐藏层来模拟较为复杂的水文时间序列。本研究在使用的双层LSTM计算结构如图2所示，输入前n个时段的特征值向量，计算第n + 1个时段的目标值。 图2. LSTM网络计算结构图 经过比选，研究中采用安康水库前期入库流量序列、前期面雨量序列和上游站(石泉水库)前期出库流量序列3个维度作为模型输入，以下一时段安康预报入库流量作为输出。 为使得模型能够正常运行，还需要初始化其他的一些参数。单批训练样本个数为50，为保证充分收敛，迭代代数设置为300。 3.3. 评价指标 预报计算过程与实测过程之间的吻合程度可用确定性系数DC来评定。DC是一个标准化统计指标，其值介于(−∞， 1]之间，等于1表示模型结果完美拟合实测值。计算公式如下： D C = 1 − ∑ i = 1 n [ y c ( i ) − y 0 ( i ) ] 2 ∑ i = 1 n [ y 0 ( i ) − y ¯ 0 ] 2 (11) 式中：DC为确定性系数，又称纳西效率系数(NSE)； y 0 ( i ) 为实测值(m³/s)； y c ( i ) 为计算值(m³/s)； y ¯ 0 为实测值的均值(m³/s)；n为资料序列长度。 另外，还选择洪峰相对误差和洪量相对误差两个指标来评定预报精度。根据《水文情报预报规范(GB/T22482-2008)》 [ 13 ] 及安康预报工作实际状况，研究中以确定性系数 ≥ 0.7、洪峰相对误差 ≤ 20%、洪量相对误差 ≤ 20%作为合格要求。
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user: 4. 研究区域及数据 4.1. 研究区概况 安康水库位于汉江上游陕西省境内，是一座以发电为主，兼顾防洪、航运等综合利用的大型水利枢纽。坝址位于安康市城西18 km处，控制流域集水面积35，700 km 2 。地理上属南北过度的亚热带地区，夏季受太平洋副高控制，多暴雨。汉江安康水库坝址以上洪水特别频繁、陡涨陡落，同流域的地理条件以及形成洪水的暴雨移动方向密切相关。由于流域内水系条件较为特殊，常遇降雨往往形成稀遇洪水。 汉江上游支流众多，水系分布不对称，安康水库上游共有河流221条(不含汉江干流)，其中一级支流62 条，二级以下支流159条。流域面积200 km 2 以上的一级支流共26条，其中褒河、湑水河、子午河、牧马河、任河、岚河6条较大一级支流流域面积均在2000 km 2 以上，年径流量都超过10亿m 3 。任河是汉江石泉–安康区间的最大支流，流域面积4870 km 2 ，年均径流量41.3亿m 3 ，在重庆市城口县境内建有巴山水电站工程。岚河流域面积2130 km 2 ，年均径流量13.50亿m 3 ，干流上建有控制性工程蔺河水库。石泉–安康流域主要水系情况，可概化如图3所示，其中括号内的数字为多年平均流量(m 3 /s)。 图3. 石泉–安康区间主要水系概化图 安康水库的入库流量组成大体可划分为2个部分，即：石泉以上流量和石泉–安康区间流量。由于石泉以上部分的洪水受石泉水库控制，且喜河水库又无调节能力，故石泉出库流量即可代表石泉上游的产流。而石泉–安康区间支流众多，少数支流上虽设有水文站，但在做实时预报时无法及时获取其数据，故研究中暂未将其纳入模型计算。因此，整个区间按一个产流单元考虑。 4.2. 数据资料 研究中收集到安康水库2010~2019年间共21场的洪水资料，包括石泉–安康区间流域内各遥测站的降雨量、石泉水库出库流量及安康水库入库流量等。各测站雨量按算术平均法转换为区间面雨量，流量均按1 h整理。为了率定参数和检验效果，将前15场洪水用于模型训练，后面6场洪水用于检验。 4.3. 入库流量平滑处理 在数据整理过程中，发现安康水库逐小时入库流量资料锯齿状严重，有的时段甚至出现负值，与实际物理过程不符，通过下面方式进行平滑修正处理： 1) 首先进行3 h滑动平均处理，如果处理之后还不满足要求，就继续做4 h平滑处理，直到流量曲线相对光滑，一般最长不会超过6 h； 2) 然后将滑动之后的流量进行修正，保证滑动之后的洪峰流量与原洪峰流量发生时间是同一时刻； 3) 最后，缩放处理洪峰流量使之与原洪峰流量保持一致，并保证整体水量平衡，即该场次洪水的洪量修正前后也保持一致。
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user: 5. 精度评价及分析 在模型训练时，所有时段的安康入库流量、区间面雨量和石泉出库流量均为已知值，但在实时预报时，后期的安康入库是未知的。为便于区别两种计算模式，本文将前者称为模拟计算，后者称为预报计算。模拟计算的任务主要是根据建立的预报模型，输入实际发生的降雨量、前期入库流量等数据，通过深度学习后，得到LSTM洪水预报模型神经元参数并保存为记忆文件，以此参数作为预报计算的基础。预报计算时，输入区间面雨量和石泉出库流量，而安康入库则滚动使用前期预报计算得到的流量。因此，由于两种计算模式的输入不同，所以结果的精度会有差异。 5.1. 模拟计算精度评价 5.1.1. 率定期结果 对率定期的15场洪水模拟计算，确定性系数DC最高为0.993，最低为0.919，平均为0.967。洪峰误差最大值为−15.1%，最小值为0.2%，误差绝对值平均为4.8%，误差小于20%的有15个场次，占100%。洪量误差最大值为3.6%，最小值为0.03%，误差绝对值平均为1.4%，误差小于20%的有15个场次，占100.0%。整体模拟精度较好，其中20150629号洪水模拟结果见图4。 图4. 20150629号洪水模拟计算结果图 5.1.2. 验证期结果 对验证期的6场洪水模拟计算，确定性系数DC最高为0.981，最低为0.783，平均为0.931。洪峰误差最大值为−34.4%，最小值为−1.8%，误差绝对值平均为11.6%，误差小于20%的有5个场次，占83.3%。洪量误差最大值为−8.3%，最小值为1.0%，误差绝对值平均为3.8%，误差小于20%的有6个场次，占100%。整体模拟精度较率定期有所下降，其中20190915号洪水模拟结果见图5。 图5. 20190915号洪水模拟计算结果图 从率定期和验证期的模拟计算结果来看，建立的LSTM网络洪水预报模型能很好地模拟历史洪水过程，接下来将其应用于实时洪水预报计算。 5.2. 预报计算精度对比分析 实时预报计算时，除初始几个时段外，安康入库改为输入前期预报计算得到的流量。将全部21场洪水均用来进行预报计算，确定性系数DC最高为0.991，最低为0.371，平均为0.863。洪峰误差最大值为−46.9%，最小值为−0.2%，误差绝对值平均为11.5%，误差小于20%的有16个场次，占76.2%。洪量误差最大值为28.6%，最小值为0.7%，误差绝对值平均为8.6%，误差小于20%的有19个场次，占90.5%。精度较模拟计算有所下降，但整体上也可满足安康水库实时预报精度的要求。模拟计算与预报计算的误差比较情况如表1所示。 由于模拟计算的区间面雨量、石泉出库、前期安康入库等输入均为已发生值，故LSTM网络模型能很好地模拟历史洪水过程。而预报计算时，安康入库的输入改用前期预报得到的流量，与实际值本就存在一定误差，因此预报精度有所降低，特别是洪峰相对误差偏大。 预见期方面，在模拟计算时，用前n个时段的多维输入预报第n + 1个时段的入库流量，故预见期只有一个时段。而预报计算时，利用预报流量不断向后滚动计算，可以明显延长预见期。另一个优势是，在实际预报时LSTM模型可以直接利用前期多个时段的已发生数据，不断对后期预报进行修正，进行实时滚动预报。 Table 1 Comparison table of effects of flood simulation and forecast calculatio 历史洪水 模拟计算 预报计算 洪号 洪峰(m 3 /s) 洪量(亿m 3 ) 洪峰误差 洪量误差 确定性系数 洪峰误差 洪量误差 确定性系数 20100718 25，549 26.3 −2.7% −1.6% 0.981 −24.5% −13.2% 0.894 20100724 11，865 24.72 7.5% −0.3% 0.967 4.0% −3.0% 0.933 20110707 13，145 15.65 −0.3% 1.2% 0.980 2.3% 6.3% 0.960 20110801 12，202 21.93 −5.3% 1.0% 0.969 3.9% 7.2% 0.913 20110805 11，826 19.43 0.2% 0.2% 0.986 2.4% 1.2% 0.978 20110913 14，589 40.52 −4.0% 1.6% 0.965 −6.5% 5.7% 0.920 20110918 18，952 33.19 −0.4% 0.0% 0.993 −0.4% 0.7% 0.991 20120704 12，130 9.58 5.2% 2.9% 0.985 −4.5% 7.5% 0.951 20120710 9271 20.01 2.4% 0.8% 0.968 0.3% 2.9% 0.910 20120902 16，451 16.78 −6.5% 1.9% 0.981 −0.2% 7.4% 0.973 20120908 10，278 8.43 1.5% 1.4% 0.954 1.1% 6.4% 0.895 20130719 10，355 11.23 6.6% 3.6% 0.919 10.8% 14.3% 0.836 20130723 10，094 13.94 −0.4% 1.6% 0.964 5.8% 6.0% 0.936 20140912 10，881 51.81 −14.3% −2.3% 0.926 −18.4% −8.7% 0.792 20150629 15，766 16.09 −15.1% 0.1% 0.961 −20.0% 0.9% 0.950 20161025 4123 5.40 −34.4% −8.3% 0.783 −46.9% 26.3% 0.371 20170912 7475 30.55 −12.1% −1.3% 0.951 −32.3% 4.1% 0.788 20170924 9245 19.19 −3.6% −6.5% 0.953 −33.5% 28.6% 0.641 20171012 8753 50.26 −15.7% −4.7% 0.967 −5.1% 17.9% 0.745 20180704 6812 15.69 −1.8% 1.1% 0.951 14.6% 6.7% 0.811 20190915 15，772 52.30 −1.9% 1.0% 0.981 4.3% 6.1% 0.932 绝对值平均 / / 6.8% 2.1% 0.956 11.5% 8.6% 0.863 合格率 95.2% 100% 100% 76.2% 90.5% 90.5% 表1. 场次洪水模拟与预报计算效果对比表
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user: 6. 结论 本文基于LSTM网络建立了入库洪水预报模型，并应用于安康水库实际洪水预测。确定了模型输入、输出、隐层结构及主要参数，比较了有无实际前期入库输入影响的两种预报计算模式，得到主要结论如下： 1) LSTM网络模型可以很好地模拟逐小时入库洪水过程，模拟计算精度较高。 2) 实时预报时将前期计算得到的入库流量作为后期预报的输入，预报计算精度会有所下降。 3) 基于LSTM网络的实时入库洪水预报方法具有一定实用性。 当然，受限于实时预报时获取资料的时效问题，本研究依然存在不足。如模型可进一步增加输入维度，水库区间可考虑划分为多个子流域等，这些都有待下一步深入开展研究。
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user: 摘要 紫外光电探测器在空间天文望远镜、军事导弹预警、非视距保密光通信、野外火灾遥感和生化检测等方面具有非常广泛的应用前景。本文介绍了一种基于GaN纳米孔阵列/MoO 3 异质结紫外光电探测器。通过简单的光电化学刻蚀方法，将平面u-GaN刻蚀成均匀的纳米孔，以减少表面缺陷，增强光吸收。在多孔GaN材料上沉积MoO 3 薄膜，制成多孔GaN/MoO 3 异质结。实验结果表明，该紫外光探测器在−3 V偏压下的光开/关比超过10 3 ；与纯多孔GaN器件相比，异质结器件的响应度和外量子效率均提高了两个数量级。此外，该异质结器件具有窄带响应，半峰宽度仅10 nm。这种具有高开关比、高量子效率和窄带响应特性的光电探测器有望实现在荧光检测、成像和紫外光通信方面的应用。
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user: 1. 引言 紫外光电探测器在空间天文望远镜、军事导弹预警、非视距保密光通信、野外火灾遥感和生化检测等方面具有非常广泛的应用前景[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。基于半导体的光伏效应，半导体在光照作用下产生光生载流子，在外加或者内建电场作用下进行扩散或漂移运动，形成光电流，从而可实现光电信号的转换[ 5 ] [ 6 ]。 GaN作为第三代半导体材料，具有禁带宽度大、耐高温、载流子迁移率高等特点[ 7 ] [ 8 ]。目前GaN基高性能紫外光电探测器已实现商用，其光吸收材料普遍采用外延生长的GaN薄膜，但异质外延生长的GaN薄膜仍然具有较大的残余应力和晶格缺陷，这对器件性能进一步提升存在限制[ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。为了降低缺陷密度和残余应力，采用化学或电化学方法在缺陷处进行刻蚀，形成多孔结构是改善材料质量的一种可行方法[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]；而且多孔GaN具有更大的表面/体积比和更优异的光吸收/发射特性，这些特性使多孔GaN在气体和光电探测器、发光器件和太阳能电池等领域有潜在应用[ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。 基于此，我们报道了一种多孔GaN/MoO 3 异质结紫外光电探测器。我们采用离子液湿法光电化学刻蚀制备多孔GaN，与干法刻蚀相比，降低了GaN材料表面缺陷和残余应力的同时，保证材料晶体不受刻蚀损伤。通过在多孔GaN上热蒸发的MoO 3 层，形成多孔GaN/MoO 3 异质结，进一步增强光生载流子的分离过程。所构建的紫外光电探测器，对紫外光表现出高光电响应、高开关比，并具有优异的窄带响应特性。