DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 中国是一个岛屿众多的国家，拥有面积大于500平方米的海岛7300多个，海岛陆域总面积近8万平方千米，海岛岸线总长14，000多千米 [ 1 ]。目前，中国正处于海岛旅游发展的起步阶段，旅游海岛开发模式比较单一，典型的开发案例较少。在当前以东南亚、太平洋等海岛为目的地的旅游掀起热潮的背景下，开发我国的海岛资源，发展海岛旅游是当前海洋经济开发的重要内容。我国海岛众多，横跨温带、亚热带、热带，自然条件各异，做好海岛旅游开发就必须因地制宜，结合海岛的特点进行设计和建设。基于此，需要系统研究旅游海岛的开发模式，以为我国海岛开发提供经验借鉴。 国内外许多学者针对旅游海岛开发模式和岛屿分类做出了研究。例如：Klaus de Albuquerque等 [ 2 ] 研究了加勒比海地区小型岛屿的旅游开发模式及可持续发展策略，通过提出“旅游目的地生命周期模型”来解释旅游强度和生态脆弱性之间的关系；杨洁、李悦铮 [ 3 ] 提出了国外旅游海岛的开发“有生态的旅游理念”和“有各自的发展特色”，说明选择符合岛屿特点的开发模式十分重要；马丽卿 [ 4 ] 提出了四种单岛开发模式：特色主题旅游岛开发模式、大旅游产业开发模式、城市(镇)旅游化开发模式、海岛生态旅游开发模式；伍鹏 [ 5 ] 提出“目前， 世界上旅游经济发达国家的度假休闲产品都是其旅游产品的强项和开发重点”。高建 [ 6 ] 在其硕士学位论文中提出了3种旅游海岛开发模式：海岛休闲旅游，海岛专题旅游和海岛特种旅游。 本文在前人研究的基础上，从投资者的角度出发，整合分析并补充了各位学者对于旅游海岛的分类，并对世界范围内20个典型旅游海岛开发案例进行了评价和分析，总结了每个旅游海岛类型所适宜的海岛条件和要求。旨在为中国海岛开发模式的选择提供参考。 本文案例数据来源于携程、private islands online等各旅游网站。在全球重要的旅游目的地范围内兼顾位置、大小等因素的差异性原则选取了20个海岛，如亚洲四季岛、圣陶沙岛、济州岛等，非洲桑给巴尔岛、莫留尼旺岛等。对每个岛屿收集其岛屿参数(面积、离岸距离等)和自然风光、基础设施、旅游方式等资料。离岸距离根据谷歌地图进行量算，其他资料来自private islands的图片和介绍以及lonely planet等游记。
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user: 2. 分类 1) 度假型旅游海岛 度假型旅游，是“利用假日外出进行令精神和身体放松的康体休闲方式”。海岛度假旅游是以海岛及相关资源为依托，以消磨闲暇、健身康体、公务休闲为主要目的，在具有良好环境的海岛地区进行的一系列旅游活动。度假旅游产品具有消费水平高，停留时间长，能充分发挥旅游设施的综合作用，经济效益高的特点。 [ 6 ] 按旅游的目的可以将度假游分为商务旅游、私人度假、婚礼蜜月游等，所要求的配套设施各有不同，比如商务旅游要求配备商务活动所需设施如会议室等，婚礼蜜月游则要求场景浪漫，配备教堂，宴会场所等设施。 度假型旅游岛又可分为专属度假旅游岛和非专属度假旅游岛。专属度假旅游岛即岛屿和设施每次都只限于一个私人团体，游客可以享受短期的岛主体验。而非专属度假旅游岛对每次是否是一个私人团体没有限制。 2) 观光型旅游海岛 观光旅游是通过观赏自然风光、名胜古迹、社会风情等获得美的享受和扩大眼界、增长知识为目的的一种旅游形式，国外称之为“单纯的观景旅游”。 [ 7 ] 观光旅游产品就是以满足观赏游览自然风光、城市风光、名胜古迹为目的的旅游产品。于海岛来讲，海岛本身的风貌以及周边海域风情都为观光旅游提供了绝好的观赏资源。 3) 生态旅游海岛 生态旅游，是一种将环境保护、社区参与和可持续发展相融合的旅游形式。 [ 8 ] 它的要点为：其一是生态旅游的物件是自然景物；其二是生态旅游的物件不应受到损害。生态旅游的内涵强调的是对自然景观的保护，以创造可持续发展的旅游事业。 4) 专项旅游海岛 专项旅游，是指游客带着特定目的所进行的旅游活动。其特点是目的清晰，游客偏好突出，兴奋点集中；旅游客源单一，产品多样化。 5) 私人海岛 一些岛屿并不对外开放，而是作为岛主的私享岛屿，为其居住，度假以及家人、朋友的聚会提供场所。
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user: 3. 评价 3.1. 评价因子选择 宋国琴 [ 9 ] 提出了27个评价因子，分别为：交通状况、住宿条件、娱乐设施、地貌、气候等。薛纪萍等 [ 10 ] 提出了45项评价因子，包括海岛生态系统完整性、交通运输状况、旅行社、饭店数量和星级等。经过对比、总结，可以发现，前人对海岛的评价主要体现在六个方面，分别为：气候，离岸距离，岛屿面积，自然资源(沙滩、植被、特殊地形地貌、清澈海水等)，人文资源(建筑、宗教、文化遗产等)，基础设施(酒店、交通等)。 3.2. 评价结果 在20个海岛评价结果中，选取其中的7个进行列表展示。评价结果示意表见表1。 Table 1 Schematic table of evaluation result 序号 岛屿名称 气候带 离岸距 离(km) 岛屿面积(公顷) 自然资源 人文资源 基础 设施 海岛类型 1 大四季岛 热带 远离大陆 18 沙滩、野生动物、人与生物圈保护区等 无原住民及相关文化 较完善 非专属度假、观光 2 圣淘沙 热带 0.7 347 沙滩、雨林、动植物等 有原住民、宗教、电影节、游乐场、时装、美食等 完善 观光、非专属度假 3 济州岛 亚热带 50 184，550 火山、洞窟、汉拿山、瀑布、橘子 有原住民、博物馆、民俗村、美食等 较完善 观光、非专属度假 4 蜜月岛 热带 远离大陆 10 沙滩、珊瑚礁、清澈海水、 无原著居民及相关文化 完善 非专属度假 5 巴哈马群岛小岛 亚热带 远离大陆 18 沙滩、珊瑚礁、植被茂密 无原著居民及相关文化 基本完善 私人海岛 6 鲁滨逊岛 亚热带 643 7511 植被丰茂，火山 有少量居民，鲁滨逊漂流遗址 一般完善 专项旅游(探险) 7 拉尼亚岛 热带 远离大陆 0.47 沙滩，植被丰茂，清澈海水 无原著居民及相关文化 较完善 专属度假 表1. 评价结果示意表
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user: 4. 讨论 4.1. 不同类型旅游海岛的要求分析 根据表1评价结果可知，度假型旅游海岛由于其游客放松休闲的需求一般气候适宜，风景秀美，基础设施完善。其中专属度假型旅游海岛一般要求岛屿面积较小，离岸距离较远。对于面积和离岸距离的要求是由它的专属性决定的。考虑到岛屿利用率以及岛屿一次只接待一个旅游团体的性质，岛屿面积太大会导致投入和回报不成正比。离岸距离较远利于满足专属度假旅游游客对于隐蔽性的追求。而非专属度假旅游对岛屿面积和离岸距离要求不大。 观光型旅游海岛一般要求岛屿面积较大，离岸距离较近，气候适宜，基础设施完善，有一定的自然及人文景观。观光旅游海岛的游客对于自然及人文景观的观赏和娱乐设施的体验有一定的需求，同时节奏较快不做过多停留。面积较大能保证其自然和人文景观的数量，离岸距离较近能满足其交通的方便性，便于游客来往。 生态旅游海岛对于岛屿面积、基础设施等没有过多要求，一般岛上有较为特殊的生态系统或地形地貌，即对自然风光的要求比较高。游客采取绿色方式游览。 专项旅游，根据其特色旅游的种类对于岛屿的自然风光、人文景观或者基础设施有特定要求。比如观鲸和探险对于自然风光要求比较高，历史遗迹观赏体验对于人文景观要求较高而健康疗养等对于基础设施要求较高。 私人海岛一般面积较小，气候适宜，离岸距离较远，自然分光秀丽，人文遗迹较少，对基础设施要求不高。由于个人拥有的特点，个人往往不需要特别大的岛屿面积而且面积过大会造成成本高昂；距离较远能满足岛主对于岛屿隐蔽性的需求；由于岛主得到岛屿的使用权后会自行进一步开发所以对于基础设施要求不高。 4.2. 多种海岛类型兼容性分析 依据海岛评价结果，一个海岛有时并不是只对应一种海岛类型。比如圣陶沙岛以观光为主同时兼顾非专属度假旅游。一个海岛根据其具体条件及市场需求可以选择一种或同时选择多种相容的开发模式。下面对五种模式的兼容性进行讨论。不同类型开发模式在同一海岛上的兼容性结果见表2。 Table 2 Compatibility table of tourism island types based on development mod 非专属度假型旅游海岛 专属度假型旅游海岛 观光型旅游海岛 生态旅游海岛 特种旅游和专项旅游海岛 私人海岛 非专属度假型旅游海岛 √ × √ √ √ × 专属度假型旅游海岛 × √ × √ √ × 观光型旅游海岛 √ × √ √ √ × 生态旅游海岛 √ √ √ √ √ × 特种旅游和专项旅游海岛 √ √ √ √ √ × 私人海岛 × × × × × √ 表2. 基于开发模式的旅游海岛类型兼容性一览表 表2为旅游海岛开发模式兼容性一览表，其中“×”表示不可兼容，“√”表示可兼容。
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user: 5. 结论 1) 基于开发模式可将旅游海岛分为五种类型，分别为：度假型旅游海岛、观光型旅游海岛、生态旅游岛、专项旅游海岛、私人海岛。其中度假型旅游海岛又分为专属型和非专属型两种模式。专项旅游海岛包括探险、潜水、疗养等。 2) 一个海岛可以选择一种或同时选择多种相容的开发模式即某旅游海岛可以只属于一种海岛类型也可以同时属于多种相容的岛屿类型。 3) 在选择上述某一种岛屿类型作为旅游海岛类型时，应根据其岛屿的具体条件、市场需求等进行综合分析和决策。比如： ① 中国面积比较大的有人居住的岛屿可以开发为观光旅游海岛，同时兼顾非专属度假旅游； ② 有特殊生境和地形地貌的适合根据情况开发为生态旅游海岛； ③ 有特别历史遗迹、特殊生物出没(海豚、珊瑚等)的适合开发为专项旅游海岛； ④ 东南海海区没有以上特色的小型岛屿，可依据情况发展为度假旅游海岛、专项旅游海岛(疗养等)或私人海岛。
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user: 摘要 致密气藏常采用多段压裂水平井技术进行储层改造以实现商业开发，目前主要有三种致密气藏动态分析方法：解析法、半解析法和数值模拟法。解析法和半解析法运算速度较快但仅适用于均质储层，数值模拟法可以准确地计算非均质储层的复杂几何形状井(如压裂水平井)但费时费力。为提高致密气藏动态分析的准确性和高效性，提出一种针对致密气藏压裂水平井的动态分析半解析新方法，即快速推进法(Fast Marching Method，简称FMM)。首先考虑气体的高度压缩特性，建立致密气扩散方程。然后根据快速推进法求解压力波的传播时间，进一步结合几何近似法量化泄气体积随时间的变化关系。接着采用商业数值模拟软件CMG验证了新方法的准确性和可靠性，结果表明，基于快速推进法的动态分析方法比常规动态分析方法准确，比商业软件计算速度提升了10%以上。最后阐述了快速推进法开展致密气藏压裂水平井动态分析的工作流程。快速推进法对构造条件简单的致密气藏生产动态分析，具有很好的应用价值。
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user: 1. 引言 中国致密气勘探开发经历了探索起步阶段、规模发现阶段，目前正处于快速发展阶段，是接替常规油气能源的重要力量，具有巨大的经济价值与社会价值 [ 1 ] [ 2 ]。致密气藏具有储集层物性差、渗流能力差、经济效益差等特点 [ 3 ]，需要通过水力压裂技术和水平井钻井技术产生增产改造体积(SRV)，提高致密气藏资源的开发效益。采用Arps产量递减等传统分析方法对于非常规气井已经不再适用 [ 4 ]，因此有必要探索新的方法和技术，能高效进行致密气藏压裂水平井的生产动态分析，为致密气藏产能优化服务，提高经济效益。 致密气藏压裂后生产动态分析方法主要有三种。第一种是解析法 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，其优势是求解简单、计算速度快。但该类方法对于复杂裂缝形态刻画多以均匀和对称裂缝为主，裂缝间干扰采用设置不渗透边界进行分区，因此，该方法在储层非均质性和复杂结构井的刻画方面存在很大局限性。第二类方法是在源函数基础上建立的半解析方法 [ 9 ] [ 10 ]，通过划分微元体离散裂缝，建立储层及裂缝系数矩阵，迭代计算稀疏矩阵进行求解，该类方法考虑了裂缝的形态对生产动态的影响，但在裂缝三维非平面研究以及外边界区域划分方面存在局限。第三类是数值模拟方法 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]，该类方法结合微地震数据刻画近似的增产改造体积模型，再利用网格离散技术和数值计算方法，能准确地描述压裂后复杂缝网的形态及储层渗流特征，可以分析裂缝大小、裂缝间距、裂缝传导率等参数对生产动态的影响 [ 14 ] [ 15 ]。但是数值模型计算复杂，耗时耗力。 总体而言，以上提到的解析法/半解析法运算速度较快但仅适用于均质储层，数值模拟法可以精确地计算非均质储层的复杂几何形状井，但非常耗时。本文通过深入认识致密气藏的储层和流体流动特征，提出一种致密气藏生产动态分析的新方法 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]，即快速推进法(FMM)。FMM最早是由Sethian J. A.于1999年提出来的一种计算波前运移情况的方法 [ 18 ]。快速推进法是一种高效追踪边界运移情况的方法，经过几十年的发展，广泛应用于医学、地质学等领域 [ 19 ]。Jiang Xie等利用波前快速推进法对储层的动用情况进行预测，即使针对百万级的网格，也仅仅需要十几分钟的时间，大大提高了网格计算的效率 [ 20 ]。快速推进法既能准确计算非均质储层复杂结构井的生产动态，又能提高计算效率，这对于致密气藏的高效开发和评价意义重大。
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user: 2. 数学模型 采用快速推进法分析致密气藏的动态，首先是建立考虑流体特征的扩散方程，然后采用快速推进法求解致密气藏扩散方程，结合几何近似法圈定扩散时间内的泄气体积，进一步分析生产动态。相比水和油，气体是高度可压缩流体，气藏的孔隙度、压缩系数和粘度等参数高度依赖孔隙压力，致密气藏的高度可压缩性表现尤为明显。以拟压力和拟时间形式代表压力和时间，可以充分地考虑气体的高度压缩性。 2.1. 扩散方程的建立 致密气的密度随压力的变化明显，具有高度压缩性，引入气体状态方程，根据质量守恒定律，推导得到物质平衡方程： ∇ ⋅ [ k ( x → ) μ ( p ) Z ( p ) p ∇ p ] = ϕ ∂ ∂ t [ p Z ( p ) ] (1) 式中，p为气体压力，Mpa； k ( x → ) 为渗透率，mD；μ(p)为气体粘度，mpa·s；Z(p)为天然气偏差因子，无因次； ϕ 为储层孔隙度，无因次。 已知，气体压缩系数C t (p)表达式如下： C t ( p ) = 1 ρ d ρ d p = Z ( p ) p d d p [ p Z ( p ) ] (2) 方程(2)进一步推导得到 d d [ p Z ( p ) ] = C t ( p ) p Z ( p ) d p d (3) 定义气体拟压力和拟时间如下式所示： m ( p ) = ( μ g Z p ) i ∫ 0 p p d p μ g Z (4) t p = ( μ g c t ) i ∫ 0 t d t μ g C t (5) 其中，i代表原始地层压力条件下。将方程(3)~(5)带入方程(1)，可以得到致密气藏的渗流微分方程如式(6)所示： ∇ ⋅ [ k ( x → ) ⋅ ∇ m ( x → ， t p ) ] = ϕ ⋅ [ μ ( p ) C t ( p ) ] i ∂ m ( x → ， t p ) ∂ t p (6) 将方程(6)进行傅里叶变换得到： ϕ ⋅ [ μ ( p ) C t ( p ) ] i ⋅ ( − i ω ) m ¯ ( x → ， ω ) = k ( x → ) ∇ 2 m ¯ ( x → ， ω ) + ∇ k ( x → ) ⋅ ∇ m ¯ ( x → ， ω ) (7) 方程(7)的渐进解为： m ¯ ( x → ， ω ) = e − − i ω ⋅ τ ( x → ) ∑ k = 0 ∞ C k ( x → ) ( − i ω ) k (8) 进一步推导得到方程(8)的程函方程形式： α ( x → ) ⋅ | ∇ τ ( x → ) | = 1 (9) 其中， τ ( x → ) 描述了拟压力m(p)的压力波前缘传播时间， α ( x → ) 代表扩散系数，其定义式如下： α ( x → ) = k ( x → ) ϕ ⋅ [ μ ( p ) C t ( p ) ] i (10) 2.2. 压力波传播时间的求解 高效求解压力波前缘传播的程函方程是快速计算致密气井生产动态的关键。快速推进法(FMM)通过沿压力传播轨迹积分计算传播时间，然后采用有限差分迎风格式快速计算扩散时间，定量表征压力波在非均质储层中传播速度。具体的计算过程为首先在笛卡尔坐标网格中，将方程(10)写成有限差分格式，对τ值进行校正 [ 21 ]，校正结果如方程(11)所示。标准有限差分因子D在±x方向可写成 D i j − x τ = ( τ i ， j − τ i − 1 ， j ) / Δ x 和 D i j + x τ = ( τ i + 1 ， j − τ i ， j ) / Δ x 。±y方向可写成 D i j − y τ = ( τ i ， j − τ i ， j − 1 ) / Δ y 和 D i j + y τ = ( τ i ， j + 1 − τ i ， j ) / Δ y 。式(11)中认为“未知点”的τ值是无穷大，用最大方程以保证迎风格式。可根据常规有限差分公式计算四个象限(底左，底右，顶左，顶右)的τ值，选择最小τ值作为“已得到点”传播时间。 max ( D i j x τ ， D i j + x τ ， 0 ) 2 + max ( D i j y τ ， D i j + y τ ， 0 ) 2 = 1 α (11) 图1为FMM计算流程示意图。首先将所有网格节点标记为“未知点”，生产井位置节点赋τ值为0，标记为“已得到点”(红色实心点)如图1(a)所示。接下来定位“已得到点”的邻近未知节点A，B，C和D，标记为“考虑点”(圆圈)，同时计算这四个点的压力前缘传播时间，将传播时间值标记在图1(b)线，“考虑点”圆圈里面的数字是压力波从原点传播到该节点的累计τ值。图1(c)中选择最小τ值点(如点A)，标记为“已得到点”，同事添加A点相邻的E，G和F点为“考虑点”，计算它们的τ值如d所示。经过计算，D点的τ值最小，作为新的“已得到点”。以此类推直到压力波前缘传播到整个网格。 图1. 笛卡尔坐标网格中FMM计算示意图。(a) 标记压力波传播起始点；(b) 标记邻近未知节点；(c) 标记压力波第二步传播点A；(d) 标记A点邻近未知节点；(e) 标记压力波第三步传播点D；(f) 标记D和H点邻近未知节点 根据几何近似法，扩散方程传播时间τ和实际时间t之间的关系如方程(15)所示 [ 22 ]，以此可计算每个单元网格的实际传播时间，式中V p (τ)为泄气体积，m 3 。 t = τ 2 2 d ln τ d ln V p ( τ ) (12) 2.3. 致密气井生产动态分析 常规方法通过计算压力波传播速度来表征生产动态，而快速推进法是通过标记压力波传播时间来开展生产动态分析，具有准确和速度快的特点，这是快速推进法分析致密气井生产动态的核心优势。基于压力波扩散时间的计算，通过圈定和总和压力波前缘传播的网格作为生产井泄气体积，结合压力波前缘传播位置与实际传播时间的关系，可定量计算储层泄气体积随着时间的变化关系。而定产条件下压力和定压条件下产量的表达式分别为方程(13)和(14) [ 22 ] [ 23 ]，从而开展致密气藏生产动态分析。 定产条件下压力解： δ p ≅ δ p ¯ = − 1 C t q well δ t V p ( t ) (13) 定压条件下产量解： q g ( t p ) = T sc T p sc ⋅ ( p μ g Z ) i ⋅ m ( p i ) − m ( p ) ∫ 0 V p ( t ) 1 k ⋅ ϕ ⋅ A 2 ( 1 − V p V p ( t p ) ) ⋅ d V p (14)
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user: 3. 模型验证 3.1. 物理模型 致密气藏多采用多级压裂水平井进行商业化开采，基于致密气藏储层的致密性和人工裂缝大幅提高储层渗透性的基础理论，假设人工裂缝渗透率远远高于致密气藏储层渗透率，构建如图2所示的增产改造三维模型，模型假设图中水平井的长度L = 1000 m，裂缝半长x f = 110 m，裂缝条数M = 3，裂缝间距250 m，其他储层参数如表1所示。 图2. 致密气多级压裂水平井模型示意图 Table 1 Basic reservoir parameters of fractured horizontal wells in tight gas reservoir 模型参数 数值 储层尺寸(m) 1010 × 303 × 110 网格尺寸(个) 101 × 101 × 11 裂缝半长(m) 110 裂缝条数(条) 3 储层孔隙度(小数) 0.05 气体粘度(mPa·s) 0.02 原始地层压力(MPa) 30 基质渗透率(mD) 5 × 10 −3 ~8 × 10 −5 裂缝渗透率(mD) 100 总压缩系数(MPa −1 ) 5 × 10 −3 表1. 致密气藏压裂水平井储层基本参数 3.2. 模型验证 为了验证快速推进法的准确性，对比了快速推进法(FMM)和商业数值模拟软件CMG在定产条件下的井底压力响应，气井以q = 5 × 10 4 m 3 /d的产量稳定生产，相关参数同表1所示，图3为快速推进法(FMM)和CMG的井底压力响应结果，可以看出快速推进法(FMM)和CMG的模拟结果得到了很好的吻合，并且FMM方法的运算速度比CMG提高了11%，验证了快速推进法(FMM)的准确性与高效性。
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user: 4. 生产动态分析工作流程 根据致密气藏的储层特征，建立一个具有5条无限导流裂缝的压裂水平井理想模型，相关储层参数如表1所示。运用Matlab软件编程实现压力波前缘传播时间的计算和可视化。对于致密气藏，储层非常致密，只有经过压裂改造，才能取得工业油气流。在增产体积区域的渗透率普遍高于未改造区域(基质)，因此基质中的压力波前缘传播的速度明显慢于增产改造区域部分。从图4(a)中可以看出，压裂改造区域的扩散时间远远小于非改造区域。图4(b)和图4(c)分别展示了该理想模型在生产1个月和10年的泄气区域。 图3. 非常规气井FMM和CMG计算的井底压力结果对比 图4. 致密气藏压裂水平井泄气体积计算过程。(a) 扩散时间(106 s)；(b) 1个月的泄气区域；(c) 10年的泄气区域 根据几何近似法的相关理论，圈定特定时间内压力波前缘传播到的储层体积，找出压力波及体积与生产时间的关系，可将跟储层物性参数紧密相关的压力波传播时间与生产压力、产量有效地联系起来。根据方程(13)，可以计算出该理想模型井在定产条件下的压力响应。根据油田实际生产经验，假设该井在q = 4.5 × 10 4 m 3 /d，5 × 10 4 m 3 /d和5.5 × 10 4 m 3 /d三种定产条件下生产，预测了压裂水平井井底压力随着生产时间的变化趋势，如图5所示。从图中可以看出，随着生产的进行，井底压力在生产初期阶段压力下降速度很快，后期下降速度不断变缓。且配置的产量越大，压力下降越快。假设该井合理生产时间为20年左右，配产5 × 10 4 m 3 /d较为合适。 图5. 致密气藏压裂水平井定产条件下压力预测 同理，根据公式(14)可预测致密气藏压裂水平井在恒定生产压差的条件下的产量递减情况。图6为致密气藏理想模型在生产压差为2 MPa，4 MPa和6 MPa的条件下的产量递减响应情况。从图中可以看出，生产压差越大，初期产量越高，递减速度越快，后期产量趋于平稳，但生产压差越大，后期的稳产产量越低。这主要是由于致密气压裂水平井为封闭边界，总可采储量一定，生产压差越大，早期产出的气体越多，后期的供应不足导致后期的产量偏低。根据定产条件下的压力预测结果，稳产20年的合理配产量为5 × 10 4 m 3 /d (图5)，基于图6的预测结果，稳产产量5 × 10 4 m 3 /d的生产压差设置为2 MPa较为合适。 图6. 致密气藏压裂水平井定压条件下产量预测
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user: 5. 结论 结合快速推进法，以致密气藏为研究对象，提出了一个分析致密气藏的复杂结构井(压裂水平井等)生产动态的半解析方法。首先考虑了气体的高度压缩特征和储层非均质性，推导出致密气藏压力波前缘扩散方程的程函方程形式，通过运用快速推进法可快速、有效地解方程。然后总和所有压力前缘波及到的孔隙体积，定量表征了该井的泄气体积随时间的变化关系。将扩散时间转化为实际时间以后，通过Matlab编程软件实现扩散时间和动用孔隙体积可视化，有效地分析了致密气藏生产动态，主要得出以下几点结论： 1) 常规方法通过计算压力波传播速度来表征生产动态，而快速推进法是通过标记压力波传播时间来开展生产动态分析，具有准确和速度快的特点，这是快速推进法分析致密气井生产动态的核心优势。 2) 致密气藏生产动态分析新方法具有准确性和高效性。基于笛卡尔坐标网格开展压力波前缘传播时间计算，能同时考虑储层的非均质性和井的复杂结构，能较准确地模拟致密气藏的流体流动。并且新模型与数值模拟软件CMG计算结果吻合程度高，计算速度提高了11%，验证了计算模型高效性。 3) 快速推进法(FMM)具有灵活的运用形式，结合几何近似法，分别在定压条件下预测产气量和在定产条件下预测井底流压，根据产量压力动态响应进行合理配产。可快速地估算定压生产和定产生产情况下的井动态特性。快速推进法对构造条件简单的致密气藏生产动态分析，具有很好的应用价值。
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user: 摘要 为了探究风蚀和植被的系统动力学，本文构建了一个离散的风蚀–植被动力学模型，并通过平衡点的稳定性分析以及分岔分析，得到了系统产生Neimark-Sacker分岔的条件。通过数值模拟，展示了由Neimark-Sacker分岔引起的复杂动力学行为，这些行为能为风蚀–植被系统的复杂动态变化提供解释。
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user: 1. 引言 风蚀是侵蚀生态系统中的一种驱动因素。为了研究侵蚀生态系统中风蚀的动力学机制，本文建立了风蚀–植被动力学方程。研究表明，时间离散的系统会产生Neimark-Sacker分岔，并且进一步能形成周期环、倍周期分岔等非线性过程 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。动力学分析是探究系统分岔方式的常用手段，基于理论进行分岔分析，并结合数值模拟可以得到系统的分岔图与相位图。分岔图与相位图能够直观展现风蚀–植被系统中Neimark-Sacker分岔引起的各种动力学过程。
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user: 2. 模型构建与分岔分析 在地表风力侵蚀过程中，植被的存在可以减弱风力强度。并且植被的根茎部分能够增强土壤的凝聚力从而减小风力对地表的剥蚀 [ 4 ]。在风蚀地区，植被与沉积沙的相互作用关系复杂。本文将植被对沉积沙的影响分为两个部分。1) 植被的阻沙作用：植物的繁茂枝叶对风沙流中的沙粒具有拦截作用。植被的存在使得风成沙的沉积率增加 [ 5 ] [ 6 ]。2) 植被的固沙作用：改变了沙表性质，使其起动风速阈值大于当地最大风速值等条件。同样的，空气中的沙子沉积到植被所覆盖的区域后，也会对植被的生长产生影响。例如，风力对地表的剥蚀作用可以给植物带来生长所需的无机营养物质。从这方面上讲，风蚀的分离作用会对植被起到一定的促进作用。另一方面，沉积沙的增加对植被有一定的掩埋作用，则植物就需要进一步的生长以裸露出足够多的部分，以保证地面部分进行光合作用。风力侵蚀分为风蚀、搬运和沉积过程，这三个过程对植被均有不同的作用影响。 根据植被–沉积沙相互作用关系与先前的研究工作 [ 7 ] [ 8 ]，将植被的覆盖度和沉积沙的高度作为状态变量，得到了离散的风蚀–植被动力学模型映射关系： ( s v ) → ( s + t ( k m ( V + k 0 D ) ε ( V + k m D ) − a S e − b V ε ) v + t h V ( 1 − V V m − c S f + V − g ∂ S ∂ t ) ) (1) 其中，k m ：最大植被覆盖度下沉积沙沉积速率(cm year −1 )；D：植被对沉积沙的影响系数(cm −1 year)；a：沉积沙对自身高度的抑制系数(year −1 )；b：植被对沉积沙的固定作用系数(cm −1 )；g：沉积沙高度变化对植被生长的抑制系数(month cm −1 )； 本文中依据Guckenheimer和Holmes [ 9 ] 述的Neimark-Sacker分岔定理，解得系统(1)的两个平衡点分别为 E 0 ( k 0 a ， 0 ) ， E 1 ( s 1 ， v 1 ) 。因此，映射(1)在点(s， v)所对应的雅克比矩阵为： J = ( J 11 J 12 J 13 J 14 ) (2) 其中 J 11 = ∂ F ∂ S | S 1 ， V 1 ， J 12 = ∂ F ∂ V | S 1 ， V 1 J 21 = ∂ G ∂ S | S 1 ， V 1 ， J 22 = ∂ G ∂ V | S 1 ， V 1 (3) F ( S ， V ) = s + t ε ( k m ( V + k 0 D ) V + k m D − a S e − b V ) ， F ( S 1 ， V 1 ) = 0 G ( S ， V ) = v + t h V ( 1 − V V m − c S f + V − g ∂ S ∂ t ) ， G ( S 1 ， V 1 ) = 0 (4) 将 E 0 ( k 0 a ， 0 ) 代入方程(2)可得： J 0 = ( 1 − a t ε t ( k m − k 0 ε k 2 D + k 0 b ε ) 0 1 ) (5) 在给均匀定态解 E 1 ( s 1 ， v 1 ) 加入微扰后，将 E 1 ( s 1 ， v 1 ) 代入雅可比矩阵可得： J 1 = ( 1 + t a 11 t a 12 t a 21 − t g h v 1 ( 1 + t a 11 ) 1 + t ( a 22 − t g h v 1 a 12 ) ) (6) 其中 a 11 = − k m ε s 1 v 1 + k 0 D v 1 + k m D ，     a 12 = k 2 D ( k m − k 0 ) ε ( v 1 + k m D ) 2 + k m b ε v 1 + k 0 D v 1 + k m D a 21 = − c h v 1 f + v 1 ，     a 22 = h v 1 V m − f − 2 v 1 V m ( f + v 1 ) (7) 结合上述方程，我们分别可以得到雅克比矩阵J 1 的迹和行列式： t r ( J 1 ) = 2 + t p Δ ( J 1 ) = 1 + t p + t 2 q p = a 11 + a 22 − t g h v 1 a 12 q = a 11 a 22 − a 12 a 21 + g h v a 12 (8) 从而解得对应的雅克比矩阵的特征值： λ 1 ， 2 = t r ± t r 2 − 4 Δ 2 (9) Neimark-Sacker分岔条件之一是方程(9)的特征值为一对模为1的共轭复数 [ 10 ]。这就要求： t r 2 − 4 Δ ，且 Δ = 1 。解得 h n s = − a 11 t ( a 11 A 22 − A 21 a 12 ) + A 22 (10) 其中 A 21 = − c v 1 f + v 1 ， A 22 = v 1 V m − f − 2 v 1 V m ( f + v 1 ) 。 然后我们通过下式将均匀定态平衡点 E 1 ( s 1 ， v 1 ) 平移至原点，令 x = s − s 1 ，     y = v − v 1 (11) 将式子(11)代入式子(2)中，经泰勒展开可以得到如下映射， ( x y ) → ( d 11 x + d 12 y + d 13 y 2 + d 14 x y + d 15 x y 2 + d 16 y 3 + O ( ( | x | + | y | ) 4 ) d 21 x + d 22 y + d 23 y 2 + d 24 x y + d 25 x y 2 + d 26 y 3 + O ( ( | x | + | y | ) 4 ) ) (12) 其中 d 11 = 1 + t a 11 ，     d 12 = t a 12 ， d 13 = − t ε ( k m D ( k m − k 0 ) ( v 1 + k m D ) 3 + a b 2 s 1 e − b v 1 ) ，     d 14 = t a b ε e − b v 1 ， (13) Neimark-Sacker分岔的第二个条件是 (14) (15) 方程(14)等价于式子(8)中的 。由于在方程(9)中 ，则进一步改写条件为 ，即 (16) 再基于映射(12)的规范型进行Neimark-Sacker分岔分析，应用可逆变换： (17) 代入映射(12)后得， (18) 其中 (19) 当条件(19)被满足时 [ 11 ]，系统(17)在点(0， 0)处产生Neimark-Sacker分岔。 (20) 其中 (21) 且 和 在 处的二阶偏导数与三阶偏导数为： (22) 结合方程(19)、(20)、(21)，可以解得， (23) 其中， (24) 当条件(10)，(14)，(16)和(23)都被满足时，系统(1)在 处产生Neimark-Sacker分岔。如果式子(14)、(20)满足 ，产生的Neimark-Sacker分岔是超临界的，系统在平衡点 处失稳，进而导致系统中周期环的出现。
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user: 3. 数值模拟结果 在上一节内容中我们已经得到了系统的分岔条件，即当 时，系统达到临界点，当 时，系统发生Neimark-Sacker分岔。本节通过数值模拟展现参数变化时风蚀–植被系统的Neimark-Sacker分岔以及由分岔所引起的复杂动力学行为。当我们令参数值分别为k 0 = 5; k m = 30; D = 0.1; a = 1; b = 0.04; V m = 100; c = 0.5; f = 10; ε = 12; g = 0.01，便可以得到如图1所示的特征值曲线图。红色曲线代表的是随着植被生长系数h的增大，系统从均匀稳定态过渡到不稳定状态的过程。 图1. 特征值曲线图 在图1的基础上，我们绘制了如图2所示的系统(1)随着参数h变化的分岔图。其中图2(a)和图2(c)分别为沉积沙与植被的分岔图，图2(b)和图2(d)为与其对应的局部放大图，展示了离散系统在趋于混沌过程中所产生的倍周期分岔过程。从图2(a)和图2(c)中可以看到，当h < 0.1489时，沉积沙变量S与植被变量V处于渐进稳定状态。当系统越过临界点即h > 0.1489时，系统的稳定态消失，并开始在渐进不动点附近产生分岔。如图2(b)和图2(d)所示，随着参数h的不断增大，系统会经历倍周期分岔过程。 图2. (a)和(c)为分岔图，(b)和(d)为对应的局部放大图 为了更直观地观察在混沌路径上，离散系统的吸引子是如何随着参数而发生改变的，我们得到了如图3所示的相位图。图3(a)与图3(b)清晰地展示了系统从不动点到拟周期的转变过程。再随着参数h的增大，又经历了不变环(图3(c))以及倍周期过程(图3(d))。 大量研究成果表明 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，在离散动力学系统研究领域中，Neimark-Sacker分岔是最重要的分岔之一。本文在时间离散风蚀–植被模型中，应用Neimark-Sacker分岔来探究植被与风成沙的复杂动力学机制。从图3可以观察到，对于不同生长速率的植被而言，存在与沙丘的动态平衡机制。风蚀地区的植被生长受当地气候影响，在不同时期有着较大的区别，这意味着风蚀–植被系统很难保持在稳定平衡状态。且从图3可以看到植被覆盖度越高，沙丘则越大，表明了植被覆盖促进了沙丘的增长与稳定存在。在本文中，我们通过改变植被生长系数h的大小，发现植被生长系数与沙丘的大小成正相关。动力学分析作为一种重要的研究方法，其可以通过大量的数值模拟来展现出各个环境因素对整个系统的影响。 图3. 相位图
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user: 摘要 为探明滇近62 a的干湿变化特征，本文利用Penman-Monteith法计算了1958~2019年滇的潜在蒸散发量(PET)，并计算了以3个月为步长的标准化降水蒸散指数(SPEI)。利用Manner-Kendall突变检验、Morlet连续复小波变换(CCWT)分析了1958~2019年滇均值SPEI-3的变化趋势、突变点及干湿变化周期，利用经验正交函数(EOF)基于23个站点的SPEI-3指数对滇干湿变化的时空特征进行提取。研究结果显示，①滇西北、东北降水增多，其他地区降水均呈不同程度减少。滇南部降水逐年减少、蒸发强烈、滇南部变干趋势极显著。滇南部是干旱发生的重灾区。② 滇均值SPEI-3呈显著下降趋势，全省变干趋势显著，变点发生在2007年。滇干湿变化周期以26、3年为尺度的变化周期最为显著，以26年尺度周期震荡最强，为滇干湿变化的第一主周期。在26、3年特征时间尺度上，滇干湿变化的平均周期分别为49、9年左右。③ 滇干湿变化的空间场主要有6种表现类型，在1958~2019年间有19 a全滇变湿、17 a全滇变干、滇东南变湿西北变干有6 a、有13 a滇东南变干西北变湿。在1958~2019年滇干湿变化以变干为主，其中西南、东南部的变干趋势极显著。滇SPEI-3指数的空间变化与滇农作物旱灾受灾面积变化趋势较一致，说明SPEI-3计算结果指示性强，可用于预测滇干湿变化。
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user: 1. 引言 干旱事件发生的长度、周期、空间范围对地球表面生物的活动影响巨大，干旱事件的发生是地表物质对太阳辐射的综合反馈 [ 1 ]。受行星运动及大气环流影响，广布于地球表面的陆地因地理位置不同当干旱事件发生时所表现的上层气候性状也不同 [ 2 ]。相较于长期干旱，短期干旱对地球生物的影响更为致命，短期干旱考验地球生物体供水系统的能力，短期干旱所反映出的气象干旱进一步发展会导致农业干旱发生，对气象干旱所呈现的时空特征进行分析解读对人类生产生活极为重要 [ 3 ]。气象干旱通常用季、年、几十年降水不足与蒸散减少的关系来衡量，国内外学者利用多种指数的对比来分析不同区域的干旱特征 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，当前国际主要使用的是标准化降水指数(SPI， Standardised Precipitation Index)和标准化降水蒸散指数(SPEI， Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)等 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，也有学者引入气象要素、归一化植被指数(NDVI， Normalized Difference Vegetation Index)，参与潜在蒸散发量(PET， Potential Evapotranspiration)及SPEI的释因分析及相关性分析 [ 10 ] [ 11 ]。但PET、SPEI的计算流程已考虑气象要素，在对二者的释因分析上还需结合区域大气环流因素。对SPEI的计算常用的有基于Thornthwaite、Hargreaves、Penman-Monteith等模型来计算PET [ 12 ]，不同的模型对不同地形条件的地区适应性不同。Penman-Monteith法是计算PET的优良模型 [ 13 ]，而以3个月步长为基础的SPEI指数相较其他步长的SPEI指数能更准确地反映区域短期气象干旱特征，即干湿变化 [ 14 ] [ 15 ]。滇干旱事件频发 [ 16 ]，对其干湿变化特征分析有助于理解低纬度、近洋高原山地的干湿变化，为当前本区供水、低纬内陆区水循环研究提供数据支持。有国内学者利用相对湿润度指数(M)、降水气温均一化指数(I s )等对滇干旱特征分析 [ 17 ] [ 18 ]。高瑞等 [ 19 ] 基于SPEI指数对滇中部的季节性干旱时空特征分析，但未指明计算PET的方法及SPEI使用的步长。但多数研究结果都指出一个事实，西南地区在新世纪变干趋势显著 [ 20 ]。基于以上的研究工作，作者采用Penman-Monteith法计算滇PET、计算步长为3个月的SPEI指数并以此提取滇近62 a干湿变化的时空特征。
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user: 2. 数据和方法 2.1. 研究区概况 云南省(21˚8'~29˚15 N， 97˚31'~106˚11' E) (以下简称滇)位于青藏高原东南部与云贵高原的结合处，全省地势西北高、东南低，自西北向东南海拔逐级降低。四季温差小、干湿季明显、垂直变异气候显著 [ 21 ]。水汽输送途径的来源既有西南方向的印度洋，又有东南方向的太平洋。 2.2. 数据来源与处理 云南省气象站观测资料选取于中国气象科学数据网(http://data.cma.cn/) 1958~2019年日气象观测数据。对一年内单一站点缺测数据超过样本量5%的站点剔除后，保留23个较完整气象站的观测资料(图1)。参与PET、SPEI-3计算的气象要素主要有日降水量(RP， mm)、日日照时数(SD， h∙d −1 )、日大气压(P， hpa)、日相对湿度(RH， %)、日2 m风速(WS， m∙s −1 )、日气温(T a ， ℃)等。对缺失的日气象数据用该年份对应月份的平均值补齐。基础气象数据的单位换算、计算、整理在Microsoft Excel 2019软件中实现。 图1. 云南省地理位置及气象站点分布 2.3. 研究方法 2.3.1. SPEI-3的计算流程 1) 采用1998年FAO修正后的Penman-Monteith公式计算逐日PET [ 22 ]，计算PET的公式如下， P E T = 0.408 Δ ( R n − G ) + γ 900 T a + 273 u 2 ( E − e ) Δ + γ ( 1 + 0.34 u 2 ) (1) 式中：PET为潜在蒸散发量(mm∙d − 1 )；Δ为饱和水汽压曲线斜率(kPa∙℃ − 1 )；R n 为地面净辐射(MJ∙m − 2 ∙d − 1 )；G为土壤热通量(MJ∙m − 2 ∙d − 1 )；g为干湿常数(kPa∙℃ − 1 )；u 2 为地表2 m高处的风速(m∙s − 1 )；T a 为平均气温(℃)；E为饱和水汽压(kPa)；e为实际水汽压(kPa)。 2) 计算气候水平衡量， D i = R P i − P E T i (2) 式中，D i 为气候水平衡量(mm)；RP i 为月降水量(mm)；PET i 为月潜在蒸散发量(mm)。 3) 建立时间尺度为3个月的水平衡累积序列， D n k = ∑ i = 0 k − 1 ( R P n − i − P E T n − i ) ，     n ≥ k (3) 式中，k为时间尺度–月，n为计算次数。 4) 对D i 进行正态化，并利用三参数log-logistic方法计算概率分布 F ( x ) = [ 1 + ( α x − γ ) β ] − 1 (4) 式中，参数a、b、g分别为尺度参数、形状、位置参数，用线性矩的方法拟合得到。 对累积概率密度进行标准化处理 P = 1 − F ( x ) (5) 当累积概率密度P £ 0.5时， { W = − 2 ln P S P E I = W − c 0 + c 1 W + c 2 W 2 1 − d 1 W + d 2 W 2 + d 3 W 3 (6) 当累积概率密度P > 0.5时， { W = − 2 ln ( 1 − P ) S P E I = c 0 + c 1 W + c 2 W 2 1 − d 1 W + d 2 W 2 + d 3 W 3 − W (7) 其中，c 0 = 2.5155；c 1 = 0.8029；c 2 = 0.0103；d 1 = 1.4328；d 2 = 0.1893；d 3 = 0.0013。 2.3.2. 干旱评估指标 对SPEI-3的划分(表1)。 2.3.3. 干湿变化的时空特征提取方法 对23个站点RP、PET、SPEI-3的逐年变化斜率通过反距离权重插值(IDW， Inverse Distance Weight) Table 1 SPEI-3 index drought ratin 极端干旱 中等干旱 轻度干旱 正常 轻度湿润 中等湿润 极端湿润 SPEI-3 £−2.0 −2.0~−1.0 −1.0~−0.5 −0.5~0.5 0.5~1.0 1.0~2.0 ³2.0 表1. SPEI-3干旱等级划分 得到滇境内的RP、PET、SPEI-3在1958~2019年的逐年变化斜率的空间分布特征。对23个站点的SPEI-3做平均化处理得到滇SPEI-3均值，基于滇均值SPEI-3利用Manner-Kendall突变检验(以下简称M-K检验)及Morlet连续复小波变换(CCWT， Complex Continuous Wavelet Transform)提取滇干湿变化在1958~2019年的周期特征 [ 23 ]。基于23个站点SPEI-3值利用经验正交函数(EOF， Empirical Orthogonal Function)提取滇干湿变化在1958~2019年的时空变化特征。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 滇RP、PET、SPEI-3的变化 滇RP变化斜率由东南向西北逐阶梯增加；除西北、东北部降水逐年增多外，滇其他地区降水均呈不同速率减少；滇南部降水量减少明显。滇PET的变化斜率由南向北减少，东北部PET减小趋势明显；滇大部分地区PET增加且以南部PET增加趋势大，滇南部降水少、蒸发强烈。滇SPEI-3的变化斜率由南向北呈增加趋势，即除滇西北变湿外，其他地区变干趋势明显，滇南部是干旱发生的重灾区(图2)。 图2. 滇1958~2019年降水量(RP)、潜在蒸散发量(PET)、标准化降水蒸散指数(SPEI-3)的变化斜率 3.2. 滇均值SPEI-3指示的干湿变化 在a = 0.05的置信水平下，参与M-K突变检验的23个站点中，有15个站点SPEI-3下降趋势明显且通过M-K显著性检验，其他8个站点的SPEI-3既无上升也无下降趋势，变化趋势不明显且Z值未通过显著性检验(表2)。滇均值SPEI-3的M-K检验结果表明，滇均值SPEI-3显著下降，即变干了，变点发生在2007年(图3(a))。小波变换的结果显示，当时间尺度为26、3年时，上述2个周期的波动控制着1958~2019年滇的干湿变化(图3(b)~(c))。以26年为尺度的周期特征明显，为滇干湿变化的第一主周期，同时又存在以3年为尺度的第二周期。在26年特征时间尺度上，滇干湿变化的一个周期为49 a，并在1958~2019年间经历了不到1个干湿转换周期。在3年特征时间尺度上，滇干湿变化的一个周期为9 a，并在1958~2019年间经历了不到8个干湿转换周期(图3(d))。 3.3. 滇站点SPEI-3指示的干湿变化 滇站点SPEI-3指数经EOF分解后的前5个特征向量特征值的累计方差贡献率为77.19%，从特征根误差范围看，前3个特征根可以较好解释1958~2019年滇干湿变化的3种分布类型(表3)。 模态1特征向量的方差贡献率为46.15%，是滇干湿变化空间场分布的主要形式。模态1中站点的特征值为正，即1958~2019年全滇干湿变化趋势一致性强，即全滇全年变干或变湿。整个滇中部的干湿变化率高于其他地区，且以同心圆的形式向其他地区扩散。滇中部是高值中心，四周低且低值中心位于滇 Table 2 The years in which drought occurred significantly at 15 site 站点 会泽56684 腾冲56739 保山56748 大理56751 昆明56778 景东56856 玉溪56875 泸西56886 临沧56951 澜沧56954 思茅56964 元江56966 勐腊56969 江城56977 广南59007 年份 2008 2005 2007 2009 2009 2011 2016 2004 2011 2015 2017 2007 2017 1991 2002 1980 1984 1998 2005 1984 1986~ 2000 2001 表2. 15个站点中干旱显著发生的年份 图3. 滇均值SPEI-3的M-K突变检验及Morlet连续复小波变换(CCWT)提取周期结果 Table 3 The top 5 eigenvector contribution rates of SPEI-3 index after EOF decompositio 模态 特征值 方差贡献率 累计方差贡献率 特征根误差范围 下限 上限 1 2.8638 0.4615 0.4615 2.0193 3.7083 2 0.9581 0.1543 0.6159 0.6755 1.24058 3 0.3962 0.0638 0.6797 0.2793 0.5131 4 0.3188 0.0513 0.7312 0.2247 0.4128 5 0.2529 0.0407 0.7719 0.1783 0.3275 表3. SPEI-3经EOF分解后的前5个特征向量贡献率 西北角，即滇西北干湿变化率小(图4(a))。模态2特征向量的方差贡献率为15.43%，以临沧–昭通线为界，向西南为正值区，向西北为负值区，正值中心出现在以澜沧、景洪、砚山为代表的滇西南，负值中心出现在滇西北角。模态2呈现西北东南反向分布，滇东南变湿、滇西北变干或滇东南变干、滇西北变湿。特征向量值从西北向东南依次增加，即滇干湿变化由西北向东南递增或递减(图4(b))。模态3特征向量的方差贡献率为6.4%，也是滇干湿变化空间场的主要形式。以华坪–元江线为界，向东北为正值区，向西南为负值区，正值中心出现在以昭通为代表的滇东北，负值中心出现在滇西南角。模态3呈现西南东北反向分布，即滇西南变湿、滇东北变干或滇西南变干、滇东北变湿。特征向量值从西南向东北依次增加，即滇干湿变化也是由东北向西南递增或递减(图4(c))。 图4. 滇23个站点SPEI-3经EOF分解后的主模态 EOF分解后的主模态时间系数显示，滇干湿变化的空间场有6种表现类型。模态1为全年全滇变干或全滇变湿2种类型；模态2为全年滇西北变干东南变湿，或滇西北变湿东南变干2种类型；模态3反映全年滇东北变干西南变湿，或滇东北变湿西南变干2种类型。在1958~2019年间，有19 a全滇变湿，17 a全滇变干；滇东南变湿西北变干有6 a，滇东南变干西北变湿有13 a。滇干湿变化场的分布以模态1为主，有36 a，占总年数58.07%，且模态1的时间系数变化斜率小于零，即滇62 a来全滇整体有变干趋势。模态2出现19 a，占总年数30.65%，模态2时间系数变化斜率小于零，即62 a来滇东南有变干趋势、西北有变湿趋势。模态3出现7 a，占总年数11.3%，模态3时间系数变化斜率大于零，即62 a来滇东北有变湿趋势、滇西南有变干趋势(表4)。 Table 4 The slope of the change of the time coefficient of the main mode and the six types of dry and wet field performance and corresponding year 模态 时间系数变化斜率 干湿场分布类型 年份 1 −0.0334 全区变湿 1959， 1961， 1962， 1965， 1966， 1968， 1970， 1971， 1973， 1974， 1983， 1985， 1990， 1991， 1993， 1997， 1999， 2000， 2001 全区变干 1958， 1960， 1963， 1969， 1979， 1987， 2003， 2005， 2006， 2009， 2010， 2011， 2012， 2013， 2014， 2018， 2019 2 −0.012 东南变湿，西北变干 1964， 1972， 1976， 1981， 1982， 2015 东南变干，西北变湿 1977， 1980， 1984， 1988， 1989， 1992， 1995， 1996， 1998， 2002， 2004， 2007， 2016 3 0.0162 东北变湿，西南变干 1978， 1986， 1994， 2008， 2017 东北变干，西南变湿 1967， 1975 表4. 主模态的时间系数变化斜率及六种干湿场表现类型及对应年份
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user: 4. 结论与讨论 本文研究结果显示，在1958~2019年研究时间段内： ①滇西北、东北降水增多，其他地区降水均呈不同程度逐年减少。滇南部降水少、蒸发强烈、滇南部变干趋势极显著。滇南部是干旱发生的重灾区。 ②滇均值SPEI-3呈显著下降趋势，全省变干趋势显著，变点发生在2007年。滇干湿变化周期以26、3年为尺度的变化周期最为显著，以26年尺度周期震荡最强，为滇干湿变化的第一主周期。在26、3年特征时间尺度上，滇干湿变化的平均周期分别为49、9年左右。 ③滇干湿变化的空间场主要有6种表现类型，在1958~2019年间有19 a全滇变湿、17 a全滇变干、滇东南变湿西北变干有6 a、有13 a滇东南变干西北变湿。62年来滇干湿变化以变干为主，其中西南、东南部的变干趋势极显著。 滇干湿变化以变干为主，这与任菊章等的研究结论较一致 [ 17 ] [ 20 ]。滇在19世纪80年代至今干旱事件越来越频繁，这与郑建萌的研究结论较一致 [ 18 ]。在蒸散和降水综合作用下，滇南部变干趋势极显著，而以滇西北为代表的横断山区变湿趋势却极显著。通过从中华人民共和国农业农村部查阅云南省近年农作物旱灾受灾面积数据发现，滇六种干湿场的逐年变化情况与滇旱灾受灾面积对应较一致，以西双版纳地区为代表的勐腊等地近年旱情明显从侧面印证了滇南部干旱增加(图5)。横断山区生物多样性的增多、植被覆盖度的改善也可印证滇西北变湿对地区生物活动的影响 [ 24 ]。滇西北高东南低的逐级阶梯地势，加之下方向两侧水汽来源作用，使得在地势较高的滇西北迎风坡形成降水丰区。而滇生产活动多集中在中部、南部、及东南部地势平坦区，用水量大，降水却逊于滇西北，以上因素的综合作用形成当前滇干湿变化时空分布特征。以西双版纳地区为代表的滇南部从上世纪50年代至今，因原始雨林的采伐、人工橡胶林的培育、城市发展等多种人类活动对地表理化性质的改变无不在对该区域蒸散的增加出力。作者在对元江干热河谷林地内外潜在蒸散发的研究中发现，无稀树灌丛植被影响下的PET大于有植被影响下的PET约0.86 mm∙d −1 [ 25 ]。由此可见，地表理化性质的变化对蒸散的影响显著。但对当前滇干湿变化的时空分布格局同时也存在另一种解读即来自西南、东南方向的洋面季风的风力有增强趋势使得大规模团的洋面水分在不同风力的作用下难以在滇南部地势低洼处停留从而造成滇南部供水不足，同时滇南部因地表理化性质的变化造成蒸散增强从而使得滇南部在研究时间段内变干趋势显著。 图5. 滇六种干湿场的逐年变化与滇旱灾受灾面积变化趋势对应图 鉴于滇特殊的西北高、东南低的山地地形，干湿变化在空间分布上同样也受制于地形条件的影响。在未来对基于SPEI指数滇干湿变化的原因分析上仍需进一步收集长时间段印度洋、太平洋的洋面季风路径及季风强度变化信息、洋面气象事件信息加强对滇干湿变化的原因解读。
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user: 摘要 文章以安徽省高校武术比赛为研究对象，通过现场观摩2018年安徽省第十四届运动会高校组武术比赛和2019年安徽省学生体育联赛大学生武术比赛，并对两届比赛的竞赛规程、秩序册、成绩册进行分析，以期了解安徽省高校武术比赛的开展情况及影响因素，据此提出：完善竞赛体系、提高竞技水平、扩大赛事影响的可持续发展策略。
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user: 1. 引言 在我国从体育大国向体育强国迈进的过程中，体育赛事改革和体育市场培育应是未来发展的重点 [ 1 ]。武术作为我国独具特色的传统体育项目，在体育强国梦的进程中应发挥重要的作用。大学生武术比赛既是在高校内弘扬、推广武术运动的一个重要手段，也是对高校武术教学、训练成果的检验，同时还为酷爱武术的大学生们搭建了展示交流、实现人生价值的舞台 [ 2 ]。在这样的时代背景下，安徽省高校武术比赛开始举办，受到广泛的关注。这一赛事的长久、健康开展将对安徽高校武术运动的发展起到深远的影响。因此，以安徽省高校武术比赛为研究对象，通过现场观摩和数据分析，研究赛事的开展现状、存在问题及影响因素等。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究对象 本研究以安徽省高校武术比赛的发展为研究对象，以参加2018年、2019年安徽省高校武术比赛的高校运动队为调查对象。 2.2. 研究方法 2.2.1. 文献资料法 查阅文献资料，了解全国和其他省对于高校武术运动、武术赛事的研究现状和动态。 2.2.2. 观察法 通过现场观摩2018年安徽省第十四届运动会高校组武术比赛和2019年安徽省学生体育联赛大学生武术比赛，对影响安徽省高校武术赛事的各方面因素进行综合分析。 2.2.3. 数据分析法 对两届比赛的竞赛规程、秩序册、成绩册的数据进行统计、处理和分析。