DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 近年来，阶段结构种群模型的动力学行为研究引起了学者们的极大关注，见文 [ 1 ]- [ 18 ]以及所引文献。著名学者王稳地和他的学生于宇梅，张勇 [ 16 ]在构造阶段结构捕食者-食饵种群模型时，原创性的提出如下假设：捕食者种群通过捕食活动不增加生育能力，只是增加体质减少死亡，且幼年捕食者没有捕食能力，在这样的假设下，作者们提出了如下强身型的捕食者-食饵模型： x ˙ ( t ) = x ( t ) ( r − b x ( t ) − a y 2 ( t ) ) ， y ˙ 1 ( t ) = e y 2 − ( d 1 + c ) y 1 ( t ) ， y ˙ 2 ( t ) = e y 1 ( t ) − d 2 y 2 ( t ) + k a x ( t ) y 2 ( t ) ， (1.1) 其中 x ( t ) 为时刻t的食饵种群密度； y 1 ( t ) 为幼年捕食者在单位时间、单位面积内的生物量； y 2 ( t ) 为成年捕食者在单位时间、单位面积内的生物量，系统的各个参数的生态学含义见 [ 16 ]。 作变换 x ¯ = b x r ， y ¯ 1 = a y 1 e ， y ¯ 2 = a y 2 r ， t ¯ = r t ，并重新用 x ， y 1 ， y 2 ， t 表示 x ¯ ， y ¯ 1 ， y ¯ 2 ， t ¯ ，则系统(1.1)可以变换为 x ˙ ( t ) = x ( t ) ( 1 − x ( t ) − y 2 ( t ) ) ， y ˙ 1 ( t ) = y 2 ( t ) − c 1 y 1 ( t ) ， y ˙ 2 ( t ) = c 2 y 1 ( t ) − c 3 y 2 ( t ) + c 4 x ( t ) y 2 ( t ) ， (1.2) 计算易知系统可能有三个非负平衡点， ， E 0 ( 1 ， 0 ， 0 ) ，此外，进一步假设 0 < c 3 − c 2 c 1 < c 4 (1.3) 成立下，系统存在正平衡点 ( x * ， y 1 * ， y 2 * ) ，其中 x * = c 3 − c 2 c 1 c 4 ，     y 1 * = y 2 * c 1 ，     y 2 * = 1 − x * . (1.4) 有关系统(1.2)正平衡点的稳定性和系统的持久性等，作者得到了如下四个结果(见原文定理1，定理2，定理4和定理5)。 定理A 当(1.3)成立时，正平衡点 E ( x * ， y 1 * ， y 2 * ) 是局部渐近稳定的。 定理B 若条件 (1.5) 成立，则系统(1.2)是一致持续生存的。 定理C 若条件 c 3 − c 1 c 2 > c 4 (1.6) 成立，则捕食者种群绝灭。 定理D 若条件 c 3 > c 4 + c 1 c 2 + c 4 y 1 * (1.7) 成立，则是 E ( x * ， y 1 * ， y 2 * ) 全局渐近稳定的。 这里有两个问题。1)条件(1.6)成立时，必有条件(1.5)成立，由定理B此时系统(1.2)是一致持续生存的，而由定理C此时捕食者种群是绝灭的，这是两个相互矛盾的结论，所以，定理B和C必然有一个是 错误的；2)条件(1.7)隐含 c 3 − c 1 c 2 > c 4 ，也就是说，在(1.7)成立下，(1.3)不可能成立，从而系统(1.2)不可能 有正平衡点，更不要说其稳定性了。既然在条件(1.3)成立下，系统(1.2)存在正平衡点，而文 [ 16 ]所给条件是错误的，那么，到底什么条件才能保证系统(1.2)正平衡点的全局稳定性呢?此外，保证系统一致持久的条件是什么呢?定理B和定理C到底哪个会成立?哪个不成立呢? 本文的目的在于给出这些问题的肯定回答。我们首先给出保证系统的正平衡点全局渐近稳定性的充分性条件并给予严格证明，其后探讨了系统的持久性问题。本文所得结果补充和完善了文 [ 16 ]的主要结果之一。
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user: 2. 主要结果 下面叙述本文的主要结果。 定理2.1. 当(1.3)成立时，系统(1.2)的正平衡点 E ( x * ， y 1 * ， y 2 * ) 是全局渐近稳定的。 证明：我们将通过构造适当的 函数来证明这一结论。 今构造 函数 V ( t ) = K 1 ( x − x * − x * ln x x * ) + K 2 ( y 1 − y 1 * − y 1 * ln y 1 y 1 * ) + K 3 ( y 2 − y 2 * − y 2 * ln y 2 y 2 * ) (2.1) 其中 K i ， i = 1 ， 2 ， 3 是待定的正常数。注意到 x * ， y 1 * ， y 2 * 满足方程 1 − x * − y 2 * = 0 ， y 2 * − c 1 y 1 * = 0 ， c 2 y 1 * − c 3 y 2 * + c 4 x * y 2 * = 0. (2.2) 沿着系统(1.2)的正解计算导数，借助(2.2)，有 D + V ( t ) = K 1 x − x * x x ( 1 − x − y 2 ) + K 2 y 1 − y 1 * y 1 ( y 2 − c 1 y 1 )       + K 3 y 2 − y 2 * y 2 ( c 2 y 1 − c 3 y 2 + c 4 x y 2 ) = K 1 ( x − x * ) ( x * + y 2 * − x − y 2 )       + K 2 y 1 − y 1 * y 1 ( 1 y 1 * ( y 2 y 1 * − y 1 y 2 * ) + y 1 y 2 * y 1 * − c 1 y 1 )       + K 3 y 2 − y 2 * y 2 ( c 2 y 2 * ( y 1 y 2 * − y 1 * y 2 ) + c 2 y 1 * y 2 y 2 * − c 3 y 2 + c 4 x y 2 ) = − K 1 ( x − x * ) 2 + K 1 ( x − x * ) ( y 2 * − y 2 )       + K 2 y 1 − y 1 * y 1 ( 1 y 1 * ( y 2 y 1 * − y 2 y 1 + y 2 y 1 − y 1 y 2 * ) )       + K 3 y 2 − y 2 * y 2 ( c 2 y 2 * ( y 1 y 2 * − y 1 y 2 + y 1 y 2 − y 1 * y 2 ) − c 4 x * y 2 + c 4 x y 2 ) = − K 1 ( x − x * ) 2 + K 1 ( x − x * ) ( y 2 * − y 2 )       + K 2 y 1 − y 1 * y 1 ( 1 y 1 * ( y 2 y 1 * − y 2 y 1 + y 2 y 1 − y 1 y 2 * ) )       + K 3 y 2 − y 2 * y 2 ( c 2 y 2 * ( y 1 y 2 * − y 1 y 2 + y 1 y 2 − y 1 * y 2 ) − c 4 x * y 2 + c 4 x y 2 ) = − K 1 ( x − x * ) 2 + K 1 ( x − x * ) ( y 2 * − y 2 ) + K 2 y 1 − y 1 * y 1 y 2 y 1 * ( y 1 * − y 1 )       + K 2 y 1 − y 1 * y 1 y 1 y 1 * ( y 2 − y 2 * ) + K 3 y 2 − y 2 * y 2 c 2 y 2 * y 1 ( y 2 * − y 2 )       + K 3 y 2 − y 2 * y 2 c 2 y 2 * y 2 ( y 1 − y 1 * ) + K 3 y 2 − y 2 * y 2 y 2 ( − c 4 x * + c 4 x ) = − K 1 ( x − x * ) 2 − K 1 ( x − x * ) ( y 2 − y 2 * ) − K 2 y 1 * y 2 y 1 ( y 1 − y 1 * ) 2       + K 2 y 1 * ( y 1 − y 1 * ) ( y 2 − y 2 * ) − K 3 c 2 y 2 * y 1 y 2 ( y 2 − y 2 * ) 2       + K 3 c 2 y 2 * ( y 2 − y 2 * ) ( y 1 − y 1 * ) + K 3 c 4 ( y 2 − y 2 * ) ( x − x * ) = − K 1 ( x − x * ) 2 + ( K 3 c 4 − K 1 ) ( x − x * ) ( y 2 − y 2 * ) − K 2 y 1 * y 2 y 1 ( y 1 − y 1 * ) 2       + ( K 2 y 1 * + K 3 c 2 y 2 * ) ( y 1 − y 1 * ) ( y 2 − y 2 * ) − K 3 c 2 y 2 * y 1 y 2 ( y 2 − y 2 * ) 2 (2.3) 今取 K 1 = c 4 ， K 2 = c 2 y 1 * y 2 * ， K 3 = 1 ， (2.4) 则有 (2.5) 因此，对所有的 x ， y 1 ， y 2 > 0 ，且 ( x ， y 1 ， y 2 ) ≠ ( x * ， y 1 * ， y 2 * ) ，均有 D + V ( t ) < 0 。且仅在 E ( x * ， y 1 * ， y 2 * ) 处 D + V ( t ) = 0 。由此可知 E ( x * ， y 1 * ， y 2 * ) 是全局渐近稳定的。 定理2.1证毕。 作为定理2.1的直接推论，我们立即得到如下有关系统(1.2)持久性的结论。 推论2.1. 当(1.3)成立时，系统(1.2)是一致持久的。
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user: 3. 结论 于宇梅等学者 [ 16 ]提出了强身型的捕食者-食饵模型(模型(1.1))，在作适当变换后，变成了系统(1.2)，作者探讨了系统的各个平衡点的存在性，正平衡点的局部稳定性和全局稳定性，系统的持久性和捕食者种群的绝灭性。我们注意到作者的主要结果：定理B和C是互相矛盾的；定理D的条件跟正平衡点存在的条件也是矛盾的，也就是说，文 [ 16 ]的结果是否成立都需要进一步验证。本文中，我们证明了正平衡点如果存在，则必是全局吸引的，从而必有系统是一致持久的，我们的这一结果非常简洁完美，我们的结果补充和完善了文 [ 16 ]的主要结果。
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user: 摘 要 利用1981~2013年海南岛18个市县气象台站的地面常规观测资料，分析了霾日数的时空变化特征，并结合《海南省天气预报技术手册》对霾日数进行天气型分类，结果发现：1) 年平均霾日数空间分布呈现为北半部高于南半部的分布特征，最大值出现在五指山山脉北麓的屯昌和儋州。2) 霾日数近33年来主要呈现明显的上升趋势，其回归系数为0.355 d·(10 a) −1 ，趋势系数为0.355，达到98%的显著性检验。3) 海南岛霾日数分布有明显的季节变化特征，高值主要出现在冬季，其次是秋季和春季，而夏季霾日数最低。4) 冷空气类的天气型是海南岛出现霾污染的主要影响天气类型，占所有霾污染天数的73.2%，其次为副热带高压(或脊)内部，占所有天数的20.4%。 关键词 :霾，气候特征，天气型，海南 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 近些年来，随着经济的发展和城市化进程的加快，全国各地霾污染事件频繁发生 [ 1 ]，这不仅对交通、旅游等行业造成不利影响，更引起人们对身体健康的忧虑 [ 2 ]。全国各级政府根据当地的实际情况，纷纷制定了各种大气污染防治条例或空气清洁计划等。我国学者从21世纪初开始系统的研究霾污染问题 [ 3 ]，从霾的观测识别 [ 4 ][ 5 ]、时空分布 [ 6 ][ 7 ]、气候特征 [ 8 ]、成因分析 [ 9 ][ 10 ]以及数值模拟 [ 11 ][ 12 ]、气溶胶特性 [ 13 ][ 14 ]等方面做了大量的工作。其中关于我国霾污染的长期变化方面结果较为一致，即我国大部分地区霾现象呈现较快的上升趋势，并伴随着大气能见度的下降。尤以经济较为发达的区域更为明显 [ 15 ]。 霾的组成和形成与雾有着本质的区别，其定义是指大量细微的干颗粒物等均匀地浮游在近地面空气中，使得地面水平能见度小于10 km，并造成空气普遍浑浊的天气现象 [ 16 ]。其形成原因除了与气溶胶漂浮物的增加有密切关系以外，风场、水汽、温度以及降水等大气环流条件的变化也是霾天气演变的重要条件之一 [ 17 ]。海南岛地处于南海北部，与广东省和广西自治区毗邻，属于热带岛屿季风性气候 [ 18 ]。海南省是我国旅游大省之一，空气质量优良，城市空气质量排名在全国城市中经常名列前茅。海口市是海南省的省会城市，北面隔琼州海峡与雷州半岛相望。随着海南省经济的快速发展和城市建设的加快，特别是近年来国际旅游岛的建设，海口市城市大气环境问题也逐渐突出 [ 19 ][ 20 ][ 21 ]，海南省政府也高度重视海口市的大气环境问题。本文主要利用海南地区18个气象站点1981~2013年地面水平能见度、相对湿度、日降水量、天气现象等常规气象观测数据，分析了霾日数的时空变化特征，并结合《海南省天气预报技术手册》对海南岛霾日数进行天气型分类，以期全面了解海南岛霾污染现状以及有利于霾天气发生的天气形势，为进一步开展海南省大气污染物监测预警、业务开发和科研等工作提供参考。
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user: 2. 资料及分析方法 2.1. 资料 本文所用的地面观测资料来源于海南省气象局信息中心，其中包括逐日4次地面水平能见度、日平均的相对湿度、日降水量和天气现象等常规气象观测资料，且均经过了海南省气象局信息中心资料室质量检验。资料年限为1981年1月至2014年2月，站点选取为海南岛18个市县地面观测站，站点分布如图1所示。由于1980年以前的地面水平能见度的气象业务观测以等级的形式记录，而1980年以后能见度观测为具体的距离数值，考虑到资料的连续性，本文只选用1981年之后的观测数据进行处理分析。 2.2. 分析方法 目前国内外利用地面水平能见度资料，同时辅助上相对湿度阈值来区分雾日和霾日的方法已经被广泛应用于讨论雾霾天气的研究中 [ 22 ][ 23 ][ 24 ]。本文使用霾日均值法来区分霾日和雾日 [ 25 ]。即对每日观测的4次能见度值及对应时次的相对湿度分别作日平均，当所得日平均能见度小于10 km，且日平均相对湿度小于90%，并排除降水、吹雪、雪暴、扬沙、沙尘暴、浮尘和烟幕等的影响，则定义为一个霾日。这样既可把雾中被误报的霾分离出来，又可把霾中被误报的雾分离出去 [ 25 ]。此外，为了了解海南岛霾日数的长期趋势变化，本文还计算了气象要素的时间序列与自然数序列之间的相关系数 [ 26 ]，称为气候趋势系数，并进行统计检验。在对海南岛霾日数的长期变化进行讨论时，还用到了回归分析、11年二项式滑动平均、相关分析等统计方法 [ 27 ]。
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user: 4. 结论 本文利用1981~2013年海南岛18个气象台站的地面观测资料，分析了霾日数的时空变化特征，同时结合《海南省天气预报技术手册》对发生霾污染的天数进行天气型分类，得出以下主要结论： 1) 近33年海南岛霾日数空间分布呈现为北半部高于南半部的分布特征，最大值出现在五指山山脉北麓的屯昌和儋州，分别为13.9 d和儋州11.6 d，这可能与地形条件有关。 2) 海南岛霾日数在过去33年来主要呈现明显的上升趋势，其回归系数为0.355 d∙(10 a) −1 ，趋势系数为0.355，达到98%的显著性检验，最大值出现在2008年，为3.34 d。年代际变化表现为20世纪80年代维持在1 d附近，90年代有所下降，随后显著的上升，在2000年以后可达1.5 d以上。 3) 海南岛霾日数分布有明显的季节变化特征，高值主要出现在冬季，其次是秋季和春季，而夏季霾日数最低。夏季海南岛几乎没有观测到霾污染，春季、秋季和冬季霾日数的年代际变化特征与年平均霾日数基本一致。 4) 霾天气的出现与气象条件密切相关。普查海南岛近33年500个霾日天气型发现，冷空气类的天气型是海南岛出现霾污染的主要影响天气类型，占所有天数的73.2%，其中去趋势后霾日数与冷空气影响日数的相关系数为0.45，达到99%的信度检验。其次为副热带高压(或脊)内部，占所有天数的20.4%。
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user: 摘 要 企业信息披露对于缓解资本市场中的信息不对称起着重要作用，而企业在新兴社交媒体上的信息披露行为又具有新的特点，除在信息披露内容方面进行不断改善外，企业在信息披露时间选择方面的策略也值得探究。本文通过对推特平台上180家公司官方账户151天的信息推送情况进行实证分析，发现相比交易结束后发布信息，企业在交易时间内发布信息对股票流动性的影响更大，单位时间内企业发送推文数量多，交易量越大，交易价差扩大。企业在选择信息发布时间上，对于可能引发投资者情绪波动的各类敏感信息最好选在交易结束后公布，且要控制交易时间内发布信息的频率，有助于保持股票适当的流动性。 关键词 :社会化媒体，信息披露，流动性 Copyright © 2018 by author 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 现代资本市场的高度发展为企业开展融资活动提供极大的便利的同时也伴随着一些痼疾，其中由信息不对称产生的一系列诸如柠檬问题、逆向选择等妨碍资本市场发挥作用的问题较为显著。企业公开披露信息可以减少信息不对称，有助于降低公司的融资成本，投资者运用源于社交媒体的信息也有助于其提高收益，对于确保公司与其投资者之间的共同利益至关重要。反之，当一个公司的信息披露失去了公众信任，公司股价乃至资金流动性会首先给予消极反馈。因此企业大多会致力于扩展信息披露的渠道，以期提高其流动性。 从传统的报刊、专门的上市公司信息披露系统，到互联网兴起后的电子化信息披露，再到Web2.0时代社交媒体平台的披露，企业信息披露渠道愈加丰富。为了传播信息，除强制性披露之外，公司还参与一定的自愿披露。即使坐拥众多的信息披露渠道，企业依然不能确定披露的信息是否能较准确传达给目标受众，且从严格的价值创造角度来看，社交媒体披露与传统的披露方式不同，其产生成本可以忽略不计，加上新式的社交媒体特有的交互性使得其信息披露具有更独特的优势，企业得以更即时地向投资者传递信息，加强与投资者的互动；投资者参与度的增强也使得其投资意愿提高，同时社交媒体上发布的相关内容对于投资者也有着重要参考价值 [ 1 ] 。越来越多的企业选择通过网络社交平台直接面向用户公布相关信息。推特作为最早成立的、受众最广的网络社交平台之一，其上企业用户的信息发布行为对于本研究问题具有一定的代表意义，因此本文选择推特平台作为具体的研究环境。 具体来讲，企业在信息披露方面存在一定的披露技巧或策略，其中信息披露的时间选择(Strategic Timing of Disclosures)实际上暗藏玄机。以往针对传统的信息披露方式对市场流动性影响的研究发现，投资者对价格反应的强烈程度会因公告发布的时间有差异，这些差异会反映到交易行为上，从而对市场流动性产生影响 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。但结合社交媒体不同于以往披露形式的特点，企业在社交媒体上的披露行为或有不同。本文即是探究企业在社交媒体上进行信息披露的时间选择是如何影响市场流动性的，以此为企业在社交媒体信息披露的实践方面做参考。
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user: 2. 理论基础和假设提出 媒体作为一种市场信息中介，具有引导投资者有限的注意力的功能，是投资者获得资本市场信息的重要渠道。如今Web 2.0应用程序和社交媒体正在从根本上改变投资者和公司之间的互动过程。社交媒体已成为投资者获取相关信息的重要来源之一，其价值除了体现在展示内容可以被投资者和市场广泛接收外 [ 5 ] ，还体现在这些信息可以被用于预测股价并反映企业价值，如雅虎金融板块当日某只股票的讨论频率可以预测其下一日的交易量和异常收益状况 [ 6 ] ，维基百科的信息整合功能能够有效缩短企业发布不利消息的延迟时间，从而减少信息不对称 [ 7 ] ；投资者运用源于社会化媒体的信息，相比不使用各种披露平台获取信息的投资者其收益性约高10%。对于企业方来说，经过对大量推文内容的分析可以了解投资者情绪的变动状况 [ 8 ] ，便于企业更好地把握整体市场状态。国内学者也针对新兴社交媒体上的信息传播与金融市场关系做了研究。如在有微信披露时，公司股票换手率、成交金额和波动量都显著上升 [ 9 ] ；微博信息披露强度越大，披露信息密度越高，市场反应越强 [ 10 ] 。综上，可以认为社交媒体在减少投资者与企业间的信息不对称、增强股票市场流动性方面发挥着日益重要的作用。 近年许多针对企业社交媒体发布信息情况与股票股市表现相关性的研究应时而生。行为金融学认为投资者情绪对其投资行为及决策具有深刻的影响，经过对大量推文内容的分析可以了解公众情绪的变动状况，且衡量公众情绪状况的各个指标的变化与3至4天后的道琼斯工业指数的变化相一致，据此我们推断推文发布时间与市场流动性间的关系存在一定的滞后效应，因为t日闭市后发布的信息对流动性产生的影响只能在t + 1日的交易中得以体现(假设H2)。公司通过推特进行信息披露活动期间，公司股票买卖差价降低 [ 11 ] ，但该结论采用的样本数据来自多家高新技术类公司的推特内容，而本文选取标准普尔500指数，该指数在行业配比上相对更加均匀，结论或更具普适性。 早在互联网还未充分发展的时代，企业对于披露信息的时间选择上已经堪称谨慎。虽然有研究证明企业信息披露的时间选择与市场流动性间存在相关性，但都是基于传统的信息披露方式(多为杂志、报刊新闻稿)，缺乏对新兴社交媒体平台上企业信息披露行为的研究。一方面有调查显示交易结束后的时间是投资者查看推特信息更新的高峰，按照这一结论我们推断交易时间段外发布的信息对于市场流动性的影响或较交易时间内发布的信息显著及(假设H3)；另一方面，有研究表明，披露时间的选择是企业信息披露策略中的重要环节，会影响公司股价，企业管理者更愿意在交易时间内发布企业利好消息 [ 12 ] ，且在交易时间内披露信息引起的股价变动效应要比交易时间外发布的公告引起的股价变动效应强(假设H1)。 综合以上研究成果，我们提出以下假设： H1：交易时间内发布信息会对市场流动性产生影响。企业方倾向于在交易时间内发布利好消息，投资者或由此对股票走势产生好的预期，本文假定企业选择在交易时间内发布信息有助于提高市场流动性。 H2：t日交易结束后发布的信息对于市场流动性的作用于t + 1日得以显现，企业选择交易结束后发布信息会对下一交易日的市场流动性产生负向影响。 H3：企业在交易时间外发布信息对流动性产生的影响要比交易结束后发布消息显著。因为企业多选择在交易结束后发布负面信息，且投资者对负面信息的反应比正面信息的反应敏感。
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user: 4. 结论 本文基于推特平台上标准普尔指数500成分企业发布信息的情况统计，对企业在社会化媒体上发布信息的时间选择对其发行股票的市场流动产生何种影响进行研究。在控制其他因素的情况下，企业在交易时间内发布信息对股票流动性的影响更大(相比交易结束后发布信息)，尤其是对股票交易量这一变量影响最为显著，因为投资者对不同消息的反应首先是体现在选择是否交易及交易多少的。在推文数量方面，单位时间内企业发送推文数量多，交易量越大，交易价差也扩大，这一结果可以应证信息披露的程度并非越高越好，据此也可以推断信息的推送量和股票流动性间并非是简单的线性关系，这一问题在本文中未能探讨，留待进一步研究。无论对于交易价差还是交易量，交易时间内信息发布产生的影响都较交易时间外显著，我们推断投资者在交易期间会倾向于保持对各项披露信息的高度关注，希望能在第一时间内获得信息。 本文结论对于企业管理社交媒体账户的启示：企业在选择信息发布时间上，对于可能引发投资者情绪波动的各类敏感信息最好选在交易结束后公布，且要控制交易时间内发布信息的频率，有助于保持股票适当的流动性。
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user: 摘 要 本文首先给出了Hamilton矩阵 H = ( A B C − A ∗ ) 在一定条件下Drazin逆 的表达式，其次给出了当广义Schur补 S = − A ∗ − C A D B = 0 时Drazin逆 H D 的表达式。 关键词 :Hamilton矩阵，广义逆，Drazin逆，Schur补 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 Hamilton体系是由19世纪爱尔兰数学家兼物理学家W. R. Hamilton从几何光学着手创建起来的理论模式，而后他将此模式创造性的应用于经典力学，得到了在经典力学范畴内的又一种力学描述形式—Hamilton力学 [ 1 ]。作为Hamilton系统中最简单且最基本的形式，有限维线性Hamilton系统所对应的系数矩阵如下： H = ( A B C − A * ) ， 其中 B ， C 是Hermite矩阵， A * 是A的共轭转置，此时称H是Hamilton矩阵 [ 2 ]。Hamilton矩阵作为一种特殊的分块矩阵，在数学以及力学的很多方面都有重要的作用，如谱的计算、Riccati方程的解以及相关的不变子空间刻画等 [ 3 ]。 设矩阵 A ∈ C n × n ，A的Drazin逆是满足以下条件的唯一复矩阵 A D ： A D A A D = A D ， A A D = A D A ， A k + 1 A D = A k ， 其中k是使得 r a n k ( A k ) = r a n k ( A k + 1 ) 成立的最小非负整数，记 k = i n d ( A ) 为A的指标 [ 4 ]。当 i n d ( A ) = 1 时，则称 A D 为A的群逆。如果A是非奇异的，则 i n d ( A ) = 0 且 A D = A − 1 ，本文中令 A π = I − A A D 。 Drazin逆在Markov链、奇异微分方程和差分方程、迭代方法等各领域起着重要作用 [ 5 ]。本文主要研究了Hamilton矩阵在一定条件下的Drazin逆，并给出了一些 H D 的表达式。
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user: 2. 引理 为了得到本文的主要结论，首先给出以下引理。 引理1 ( [ 6 ]). 令 P ， Q ∈ C n × n ，如果 P 2 Q = 0 ， P Q + Q P = 0 ，那么 ( P + Q ) D = P D + ( P + Q ) ( Q D ) 2 。 引理2 ( [ 6 ]). 令 P ， Q ∈ C n × n ，如果 P 2 Q = 0 ， Q P π = 0 ，那么 ( P + Q ) D = P D + Q ( P D ) 2 + P Q ( P D ) 3 。 引理3 ( [ 7 ]). 令 T ∈ C n × n ，如果 T = ( 0 B C 0 ) ， B ∈ C p × ( n − p ) ， C ∈ C ( n − p ) × p ，则 T D = ( 0 B ( C B ) D ( C B ) D C 0 ) 。 引理4 ( [ 8 ]). 令 P ， Q ∈ C n × n ，如果 P Q = 0 ，P是l-幂零的，则 ( P + Q ) D = ∑ i = 0 l − 1 ( Q D ) i + 1 P i 。 如果 P Q = 0 ，Q是s-幂零的，则 ( P + Q ) D = ∑ i = 0 s − 1 Q i ( P D ) i + 1 . 引理5 ( [ 9 ]). 令 M = ( A B C D ) ， A ∈ C m × m ， D ∈ C p × p 。若 S = D − C A D B = 0 ， A π B = 0 ， C A π = 0 ，则 M D = ( I C A D ) [ ( A W ) D ] 2 A ( I A D B ) ， W = A A D + A D B C A D .
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user: 3. 主要结论及证明 定理1. 令 H = ( A B C − A * ) ，其中A为方阵，如果 A 2 B = 0 ， ( A ∗ ) 2 C = 0 ， − B ( A ∗ ) π = 0 ， C A π = 0 ，那么 H D = ( A D B ( ( A ∗ ) D ) 2 − A B ( ( A ∗ ) D ) 3 C ( A D ) 2 − A ∗ C ( A D ) 3 − ( A ∗ ) D ) . 证明：将矩阵H分解，得 H = ( A 0 0 − A * ) + ( 0 B C 0 ) ， 令 P = ( A 0 0 − A * ) ， Q = ( 0 B C 0 ) ， 通过条件我们得到 ， ， 因此，矩阵P和Q满足引理2，得到 H D = ( P + Q ) D = P D + Q ( P D ) 2 + P Q ( P D ) 3 = ( A D 0 0 − ( A ∗ ) D ) + ( 0 B ( ( A ∗ ) D ) 2 C ( A D ) 2 0 ) + ( 0 − A B ( ( A ∗ ) D ) 3 − A ∗ C ( A D ) 3 0 ) = ( A D B ( ( A ∗ ) D ) 2 − A B ( ( A ∗ ) D ) 3 C ( A D ) 2 − A ∗ C ( A D ) 3 − ( A ∗ ) D ) . 定理2. 令 H = ( A B C − A * ) ，其中A为方阵，如果 B C A = 0 ， − C B A ∗ = 0 ， A ( B C ) π = 0 ， − A * ( C B ) π = 0 ，那么 H D = ( A ( B C ) D − B A * ( ( C B ) D ) 2 C B ( C B ) D ( C B ) D C − A * ( C B ) D + C A B ( ( C B ) D ) 2 ) . 证明：将矩阵H分解，得 H = ( 0 B C 0 ) + ( A 0 0 − A * ) ， 令 P = ( 0 B C 0 ) ， Q = ( A 0 0 − A * ) ， 通过引理3，我们可以得到 P D = ( 0 B ( C B ) D ( C B ) D C 0 ) ， P π = ( ( B C ) π 0 0 ( C B ) π ) . 通过条件得 P 2 Q = ( B C A 0 0 − C B A * ) = 0 ， Q P π = ( A ( B C ) π 0 0 − A * ( C B ) π ) = 0 ， 因此，矩阵P和Q满足引理2，得到 H D = ( P + Q ) D = P D + Q ( P D ) 2 + P Q ( P D ) 3 = ( 0 B ( C B ) D ( C B ) D C 0 ) + ( A ( B C ) D 0 0 − A * ( C B ) D ) + ( − B A * ( ( C B ) D ) 2 C 0 0 C A B ( ( C B ) D ) 2 ) = ( A ( B C ) D − B A * ( ( C B ) D ) 2 C B ( C B ) D ( C B ) D C − A * ( C B ) D + C A B ( ( C B ) D ) 2 ) . 定理3. 令 H = ( A B C − A * ) ，其中A为方阵，如果 A 2 B = 0 ， ， A B = B A * ， C A = A * C ，那么 H D = ( A D + A B ( ( C B ) D ) 2 C B ( C B ) D ( C B ) D C − ( A * ) D − A * ( C B ) D ) . 证明：将矩阵H分解，得 H = ( A 0 0 − A * ) + ( 0 B C 0 ) ， 令 P = ( A 0 0 − A * ) ， Q = ( 0 B C 0 ) ， 通过条件我们得到 P 2 Q = ( 0 A 2 B ( A * ) 2 C 0 ) = 0 ， P Q + Q P = ( 0 A B − B A * − A * C + C A 0 ) = 0 ， 因此，矩阵P和Q满足引理1，得到 H D = ( P + Q ) D = P D + ( P + Q ) ( Q D ) 2 = ( A D 0 0 − ( A * ) D ) + ( A B C − A * ) ( 0 B ( C B ) D ( C B ) D C 0 ) 2 = ( A D + A B ( ( C B ) D ) 2 C B ( C B ) D ( C B ) D C − ( A * ) D − A * ( C B ) D ) . 下面我们给出A在矩阵H的广义Schur补 S = − A * − C A D B = 0 时 H D 的表达式。 定理4. 令 H = ( A B C − A * ) ，其中A为方阵，如果 S = − A * − C A D B = 0 ， A π B C = 0 ， C A π B = 0 ， A B − B A * = 0 ，那么 H D = ( A B C − A * ) E 2 ， 其中 E l = F l + ∑ i = 1 k F i + l ( A i A π 0 C A i − 1 A π 0 ) ， l ≥ 1 ， F l = ( Q 2 D ) l = ( I C A D ) [ ( A W ) D ] l + 1 A 2 A D ( I A D B ) ， W = A A D + A D B C A D . 证明：由 S = − A * − C A D B = 0 可得 H = ( A B C C A D B ) = ( 0 A π B 0 0 ) + ( A A A D B C C A D B ) ， 令 P = ( 0 A π B 0 0 ) ， Q = ( A A A D B C C A D B ) ， 通过条件可得 P Q + Q P = 0 ， P 2 = 0 ， P D = 0 。由引理，我们得到 H D = ( P + Q ) ( Q D ) 2 ， (1) 接下来我们求 Q D 。 我们将Q分解为 Q = Q 1 + Q 2 ，其中 Q 1 = ( A A π 0 C A π 0 ) ， Q 2 = ( A 2 A D A A D B C A A D C A D B ) ， 可以得到 Q 1 是 k + 1 阶幂零的， k = i n d ( A ) ，并且 Q 1 Q 2 = 0 ，由引理4可得 Q D = ∑ i = 0 k ( Q 2 D ) i + 1 Q 1 i ， 其中 Q 1 i = ( A i A π 0 C A i − 1 A π 0 ) ， ∀ i ≥ 1 。 下面求 Q 2 D ，由引理5， ， W = A A D + A D B C A D ， 再由 A 2 A D ( I A D B ) ( I C A D ) = A W ，可以得到 ( Q 2 D ) i = ( I C A D ) [ ( A W ) D ] i + 1 A 2 A D ( I A D B ) ， W = A A D + A D B C A D ， 令 E = Q D ， F = Q 2 D ，则 E l = F l + ∑ i = 1 k F i + l ( A i A π 0 C A i − 1 A π 0 ) ， l ≥ 1 ， 将 E = Q D 代入(1)，证毕。
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user: 摘 要 首先以考虑地形遮蔽的分布式可照时间理论模型结合气象台站观测的日照时间计算了日照百分率，然后对我国第二代静止气象卫星(FY-2G)的总云量遥感影像产品重采样后，根据日照百分率和云量的负相关性，分别建立了基于遥感总云量和观测站云量(总云量、低云量)的日尺度日照百分率估算模型，并以气象站点分布稀疏的新疆区域为例，对两种估算模型使用IDW和Kriging插值方法的模拟效果进行了检验，得出以下结论：1) 实际地形下新疆区域可照时间的空间分布受地形影响较大，全区四季平均可照时间分别为：春季1165 h，夏季1286 h，秋季964 h，冬季823 h。2) 基于遥感云量的条带状重采样方案考虑了日照轨迹和云的区域移动变化，重采样后的云量值与日照百分率的相关性有所提升，相关系数为0.756。3) 建立的单站分季节遥感集成日照百分率模型相关系数冬夏差异明显，夏季最高，春秋次之，且分布形态较为一致，冬季最低，低值主要集中在北疆沿天山一带。4) 从模拟的效果来看，遥感集成日照百分率模型(平均绝对误差为14.8%)要明显优于基于观测站云量模型模拟的结果，由于遥感集成日照百分率充分发挥了卫星在空间上连续观测的优势，空间分布更为连续，通过检验后的该方法可以在站点稀少的西部地区进行业务应用。 关键词 :新疆，遥感，日照时间，重采样 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 日照百分率是表征气候变化的主要气象要素之一 [ 1 ] ，同时也是影响太阳辐射的重要因子，常常被用来构建地面太阳辐射推算模型 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。气象站点观测的日照百分率资料可信度较高，但没有连续性，将气象站点观测值推算至整个区域时，最常用的方法是基于气象要素的2维空间关系，采用数学方法插值得到平面上格点的值，如反距离加权、克里金、样条函数等，平面插值方法没有考虑气象要素自身的分布特性，估算结果无物理意义 [ 7 ] 。 近些年随着空间技术的发展，卫星所提供的资料在空间和时间上弥补了地面观测的局限性，越来越多的学者开始将卫星遥感数据应用于地面太阳辐射有关参量的反演 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。有研究表明 [ 11 ] ，日照百分率和云量之间存在着良好的负相关关系，卫星遥感器可连续观测到大范围区域的云覆盖状况，可以克服气象台站观测资料代表性不足的缺点，因此引入卫星云量数字产品参与日照百分率的估算具有实际应用意义。目前，国外主要卫星遥感云量资料有：NOAA系列卫星云产品、国际卫星云气候计划ISCCP云产品、地球观测系统EOS系列卫星云产品等。国内外学者们对卫星和气象站总云量也进行过大量的比较研究 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。其中搭载在Terra和Aqua卫星上的中等分辨率成像光谱仪(MODIS)具有多光谱通道和高空间分辨率的优点，因此近几年常常被用于日照和辐射的模拟研究 [ 15 ] ，Cao [ 16 ] 和Shi [ 17 ] 等分别使用MODIS月、日云量观测数据建立了基于一元和多元回归的日照百分率模型，取得了较好的模拟效果。 我国也有自主研发的风云卫星云产品，对本国卫星数据质量进行检验和评估，可以为数据进一步改进提供科学依据。风云二号气象卫星(FY-2)是我国自行研制的第一代地球静止轨道气象卫星，与极地轨道气象卫星相辅相成，构成我国气象卫星应用体系。王怀清等 [ 7 ] 建立了基于FY-2C云分类资料的日照百分率估算模型，经过检验模拟效果好于站点插值的结果。FY-2G是风云二号(03批)卫星中的第二颗卫星，也是目前风云系列中最新的静止卫星，于2014年12月31日成功发射。FY-2G每小时采样一次，具有较高的时间分辨率，可对大范围区域的云覆盖状况进行连续观测，能够以时间尺度上的富余弥补空间尺度上的稀缺，比较适合用来估算日照百分率。目前，对于使用FY-2G云量资料来模拟日照百分率的研究鲜见报道，因此本文拟使用FY-2G的总云量资料和地面云量观测资料分别构建日照百分率估算模型，采用通用要素插值方法反距离加权法(IDW)和克里金法(Kriging)对模型系数和常数项进行空间插值，完成日照百分率估算试验，对比分析不同方法的估算结果。
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user: 2. 研究区概况及资料 2.1. 研究区概况 新疆地处亚欧大陆腹地，位于我国西北部，面积约占我国陆地面积的六分之一，其四面被高山所环绕，中部有天山横亘，从而形成了“三山夹两盆”的特殊地貌格局。由于新疆远离海洋，使得湿润的海洋气流难以进入，形成了极端干燥的大陆性气候，是世界典型干旱区之一，同时，新疆具有得天独厚的水土光热资源，日照时间长、积温多、昼夜温差大、无霜期长，年太阳能辐射量在全国范围内仅次于西藏，具有丰富的太阳能光热资源 [ 18 ] 。但由于其地形复杂，下垫面条件多样，不同地区接收辐射条件相差悬殊，进而影响整体气候的多样性和复杂性。因此，对于了解区域内辐射空间分布特征，合理开发利用区域太阳能资源而言，日照百分率的计算是一项必要的基础性工作。 2.2. 资料来源 本文所用的地面观测资料包括新疆维吾尔自治区境内的102个气象站2015年6月1日-2016年5月31日(以下称为全年)逐日日照时数的观测数据。其中65个气象站具有总云量、低云量的观测数据，因此用于建立日照百分率估算模型，剩余37个气象站作为检验站点。图1出示了新疆区域建模站点和检验站点的间分布。 FY-2G静止卫星主要搭载扫描辐射计和空间环境监测器两个有效载荷，其可见光红外自旋扫描辐射仪(VISSR)具有5个通道，可以获取白天可见光云图、昼夜红外云图和水气分布图 [ 19 ] ，其总云量数据来自于国家卫星气象中心(NSMC)网站，使用同期(2015年6月1日~2016年5月31日) FY-2G逐小时总云量数据作为卫星遥感观测资料，将08时至20时(北京时间)共12个时次的数据平均后作为逐日可照时段内的总云量数据，空间分辨率为0.1˚ × 0.1˚。
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user: 3. 研究思路及计算结果分析 3.1 研究思路 基于FY-2G总云量的日照百分率计算主要考虑三个方面：复杂地形下的可照时间的计算、基于FY-2G总云量重采样方案的确定和日照百分率估算模型的建立。首先利用分布式天文可照时数理论模型，结合地形遮蔽的分析计算复杂地形下可照时间，气象站观测的日照时间与对应的地理可照时间的之比值就是该站点的实际日照百分率。然后对FY-2G总云量遥感数据进行重采样分析，确定最优重采样方案，最后利用云量与日照百分率之间良好的负相关关系，使用FY-2G总云量遥感数据建立估算模型得到日照百分率栅格数据。图2给出了计算流程示意图。 3.2. 可照时间的计算及分析 日照百分率是台站观测到的日照时间与相应时段可照时间的比值，“可照时间”定义有两种，即天文可照时间和地理可照时间，前者是指不考虑大气影响和地形遮蔽的最大可能日照时间，后者是指考虑地形遮蔽而不考虑大气影响的可能日照时间，某地的天文可照时数可根据有关太阳轨迹方程精确计算得到 [ 20 ] ，地理可照时数也可通过天文可照时数减去地形遮蔽量精确计算得到 [ 21 ] 。本文计算的“可照时间”就是指“地理可照时间”。地理可照时间常常用在地形起伏较大的区域中应用。有研究证明新疆三大山区及高原地区可照时间受地形的影响较大 [ 22 ] [ 23 ] ，计算方法采用曾燕、邱新法等描述的分布式模型。其基本思想是任意一点P在一天中的任意时刻是否可照，主要由该时刻太阳光线投射方向上的地形对P点有无造成遮蔽而决定。当太阳高度角大于地形对P点造成的遮蔽角时，P点可得到日照，反之，则被遮蔽，没有日照。图3为地理可照时间模型示意图。在本文的计算过程中基础数据为新疆区域500 × 500 m的DEM数据，在分布式模型基础参数的设定中，地形遮蔽半径取20 km，时间步长为10 min。使用程序计算得到了新疆区域全年每日可照时间的栅格数据集。 图1. 新疆气象站点分布图 图2. 基于FY-2G总云量的日照百分率计算流程图 图3. 地理可照时间模型示意图 图4为新疆区域春季(3~5月)、夏季(6~8月)、秋季(9~11月)及冬季(12月、1~2月)可照时间的空间分布。实际地形下新疆各季可照时间的空间分布差异明显，具有明显的季节变化特征。全区四季可照时间平均分别为：春季1165 h，夏季1286 h，秋季964 h，冬季823 h，可照时间以夏季最长，春秋季次之，冬季最短，区域内春秋两季变化差异较夏冬两季平缓，表现出四季分布的不对称性。从夏季和冬季的可照时间空间分布中可以看出有较为显著纬向分布特征，夏季可照时间表现出自北向南的递减，而冬季则表现出相反分布特点。无论哪一个季节，在三大山脉中由地形对可照时间造成的影响都非常明显。 3.3. 遥感云量重采样方案及分析 气象站观测到的总云量是指云遮蔽天空视野的成数，其物理意义是“视云量”，也就是云在观测者“视角”中占的比例，与卫星资料中的云量具有不同的物理意义。实际情况下，某一格点周围一定区域范围内的云都有可能对该格点的日照情况产生影响，因此，为了寻求影响日照的最佳云覆盖范围，通常使用重采样分析方法。常用的遥感重采样方法为窗口分析，以对应格点为中心，按东西和南北两个方向上等距的正方形区域为窗口进行采样。Shi等 [ 17 ] 提出了考虑日照轨迹的云量条带状取样试验方案，对云可能所经路径范围进行重采样，以求用到全且准的可照时段内的云量数据。本文通过对云量条带状重采样方案进行统计实验，来确定云对日照的影响区域。考虑到FY-2G总云量遥感数据的分辨率较粗，首先将其插值为0.05˚ × 0.05˚的分辨率，然后进行重采样，云量区域重采样试验方案为：分别考虑东西和南北两个方向上的平滑轨迹来选取范围，假设w是东西向重采样的取值方案，h为南北向取值方案，递增单位是一个网格点分辨率(格点大小0.05˚ × 0.05˚)。w和h起始都为1个格点距离，最大为10个格点，这样一幅FY-2G总云量影像将有100幅重采样影像。图5是格点重采样示意图。图中的粗线框内为1个格点 × 3个格点的采样范围(包含P(x， y)点)，此时h取1个格点，w取3个格点，以此类推，对采样范围内格点求取均值，赋给P(x， y)点作为P(x， y)点的重采样值。 对于重采样后的云量数据，以全年FY-2G总云量与日照百分率相关系数的绝对值为指标来选取最优重采样方案。图6为全年3种网格采样方案下FY-2G总云量与日照百分率的线性相关变化，h代表采样方案中南北方向的网格递增数量，w代表采样方案中东西方向上的网格递增数量，从图中可以看出，随着采样方案中南北向网格的递增整体相关系数呈减小趋势，其中南北向递增1个网格的相关系数整体最大。3种采样方案的相关系数随着东西向网格的递增呈现出先增大后减小的趋势，均在网格递增量为3个时达到顶点，当采样方案中南北向网格递增量取1、东西向网格递增量取3时全年总云量与日照百分率的相关系数最大，为0.756，因此，选取气象站所在位置南北方向各递增1个像元，东西方向各递增3个像元共21个像元为采样区域，其算术平均值作为该点的总云量值。 3.4. 日照百分率估算模型建立及分析 根据日照百分率与云量之间较好的负相关关系，建立两种日照百分率估算模型，模型I为一元线性 图4. 新疆区域四季可照时间空间分布(a：春季；b：夏季；c：秋季；d：冬季) 图5. 网格点重采样示意图 图6. 不同采样方案的相关系数变化 回归模型，以使用重采样方案后的FY-2G日总云量数据作为日照百分率的影响因子，模型II为二元线性回归模型，以观测站的总云量和低云量同时作为影响日照百分率的因子。 有基于MODIS云量的研究指出 [ 16 ] ，虽然总云量与日照百分率具有良好的负相关性，但相关性在不同的季节有明显的差异。所以，本文在建模时采用单站分季节的模式来建立遥感集成日照百分率模型，单站分月季节模式是将单个气象站，同季节每日的遥感观测云量和日照百分率作为一个样本，分别建立各气象站各季节日照百分率估算式(样本容量为每季节包含的日数)。图7是单站分季节回归模型的相关系数的空间分布，整体来看，相关系数在夏季最高，春秋次之，冬季最低；从分布形态来看，夏季全疆范围内的相关系数都较高，单站相关系数都在0.7以上，春秋季节的分布形态较为一致，北疆相关系数整体要高于南疆，模型相关较低的地方主要分布在南疆中部及阿克苏地区周边，这可能与春秋季天气系统过境引起的浮尘和扬沙，从而对日照的影响有关，冬季南疆的相关系数要高于北疆，相关系数分布最低的地方主要集中在北疆沿天山一带。
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user: 4. 模拟结果检验 按上述确定的最优重采样方案，对全年每日的FY-2G总云量影像数据进行重采样，利用建立的基于遥感云量的日照百分率模型，完成全年每日的日照百分率的估算，同时使用模型II完成基于观测站云量的日照百分率估算，在计算过程中模型系数和常数项的插值方法分别采用IDW和Kriging，从空间分布和模拟误差两个方面来分析不同模型不同插值方案对日照百分率的模拟程度。 图8是使用不同插值方案下的遥感模型与观测站模型日照百分率空间分布对比图，(a)~(d)分别为2015年7月15日，2015年10月15日，2016年1月15日，2016年4月15日遥感集成的日照百分率空间分布，(e)~(h)为对应日期观测站云量模型计算的日照百分率空间分布，1为使用IDW插值方案，2是使用Kriging插值方案，从图中可以看出，不论使用何种插值方案使用遥感集成与观测站云量模拟的日照百分率在空间分布上吻合度都较高，但是遥感集成日照百分率的空间分布更加连续，结果更加客观。 图7. 不同季节模型I的相关系数分布(a：春季，b：夏季，c：秋季，d：冬季) 图8. 遥感集成与观测站插值日照百分率空间分布对比 使用未参与模型运算的37个验证站点全年各月15日的日照百分率观测数据，与两种模型计算的日照百分率数据进行检验。为了直观和全面地评估不同方法对日照百分率的模拟能力，引入泰勒图分析方法，它是由不同模型模拟的结果与实际观测的相关系数及其均方差比值(均方差比值是模拟和观测之间离散程度的比值，1代表与实际观测一致)组成的极坐标图。图9显示了使用不同插值方法的遥感云量集成模型和观测站云量模型模拟的日照百分率与实际观测场的泰勒图分布，圆点代表不同方法模拟的结果，距离原点(黑色实心方块)的越近，表示模拟的效果越好(图中不同方法的表示：ST代表基于观测站云量模型、RS代表遥感云量模型、IDW和Kriging代表不同插值方法)。从图中可以看出，使用观测站云量模型模拟的结果相关系数都在0.6以下，使用遥感云量模型模拟结果相关系数都超过了0.7，其中使用Kriging插值方案的相关系数最高，达到了0.72。从均方差之比(黑色虚线)来看，使用遥感云量集成模型要比观测站云量模型更接近1，这说明使用遥感集成模型模拟的空间变率更加接近实际观测。对于标准化均方根误差来说，使用观测站云量模型模拟的日照百分率与实际观测的均方根误差都在0.8以上，而使用遥感云量模型的均方根误差减少至0.7左右，说明基于遥感集成模型模拟的日照百分率要比基于观测站云量模型模拟的偏差幅度明显降低。对于不同的插值方法，使用IDW和Kriging插值方案的遥感集成日照百分率模型的平均绝对误差为15.1%和14.8%，整体来说小于基于观测云量模拟的日照百分率(平均绝对误差分别为19.09%和19.77%)，其中Kriging插值方案的结果要略优于IDW插值方案，最后将本文计算结果 图9. 四种方法模拟的日照百分率与实际观测场的泰勒图分布。(弧度轴表示模拟场和观测场的相关系数，黑色虚线表示均方差之比，圆点到observed的距离(绿色实线)为模拟场与观测场的标准化均方根误差；字母序号代表不同模拟方法，见右上角) 与国内相关研究做了比对，Shi等 [ 17 ] 将MODIS日云量数据与日照百分率建立一元线性模型，使用中国区域气象加密站检验的绝对误差为9.71%，明显优于使用FY-2G总云量模拟的新疆区域日照百分率误差(14.8%)，其主要原因可能与不同卫星的传感器质量、通道数量以及空间分辨率有关 [ 24 ] 。FY-2G总云量产品的分辨率相对较低，中高纬的区域反演误差在所难免。同时，FY-2G总云量资料2015年6月至今才有两年的时间，用于建模的资料十分有限，相信随着今后遥感资料的延长及云量重采样方案的优化模拟效果会有所改善。根据当前的研究显示使用FY-2G总云量遥感资料对日照百分率进行模拟已经具有一定的稳定性，本文的主旨在于对我国自主研发的FY-2G卫星的总云量资料的检验和应用，以期为今后其他学者研究提供借鉴。
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user: 5. 结论 本文首先计算了考虑地形遮蔽的气象站日照百分率，同时引入FY-2G的总云量遥感影像产品，对遥感总云量数据在一定范围内重采样后，根据云量和日照百分率的负相关性，分别建立了基于FY-2G总云量和观测站总云量、低云量的日尺度日照百分率模型，并使用IDW和Kriging两种插值方法完成新疆区域全年各月15日的日照百分率空间模拟，得出以下结论： 1) 实际地形下新疆四季可照时间的空间分布差异明显，具有明显的季节变化特征。全区四季可照时间平均分别为：春季1165 h，夏季1286 h，秋季964 h，冬季823 h。冬、夏两季的可照时间空间分布有较为显著纬向分布特征。三大山脉中由地形对可照时间造成的影响全年都非常明显。 2) 基于遥感云量的条带状重采样方案考虑了日照轨迹和云的区域移动变化，通过实验得出的最优重采样方案为选取气象站所在位置南北方向各递增1个像元，东西方向各递增3个像元，共21个像元的算术平均值作为该点的总云量，与日照百分率的相关系数为0.756。 3) 本文建立的单站分季节的遥感集成日照百分率模型相关系数在夏季最高，单站相关系数均在0.8以上；春秋次之，北疆相关系数整体要高于南疆，且分布形态较为一致，相关较低的地方主要在南疆中部及阿克苏地区周边；冬季最低，南疆的相关系数普遍高于北疆，相关系数分布最低的地方主要集中在北疆沿天山一带。 4) 使用检验站点对估算结果的检验分析显示，基于遥感集成模型的模拟结果与实际观测值的相关系数、均方差比值以及标准化均方根误差三个指标都要明显优于基于观测站云量的模型模拟的结果，使用遥感集成日照百分率模型的平均绝对误差为14.8%，小于基于观测云量模拟的日照百分率(平均绝对误差分别为19.09%)，其中Kriging插值方案的结果要略优于IDW插值方案。同时，使用两种模型两种插值方案模拟的日照百分率空间分布都较为一致，但是，基于遥感集成的日照百分率模型充分发挥了卫星在空间上连续观测的优势，克服了气象站点分布不规律的限制，模拟结果更为客观，该方法可以在站点稀少的西部地区进行业务应用。
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user: 摘 要 为分析邢台市区普通民众对厨余垃圾问题的认知现状，设计了调查问卷，共计15道题目，于2018年3月面向邢台市区民众进行了相关调查。本论文对调查结果进行讨论分析并提出建议。主要研究结果如下：调查结果显示民众对垃圾分类和厨余垃圾了解程度不高，但对这一话题较为关注，具有较强的潜在分类意愿。退休人员和高校学生对于垃圾分类的接受程度和积极性均较高，民众对政府部门有很大期待。 关键词 :厨余垃圾，调查，垃圾分类 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/