DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数学模型 2.1. 气相模型 本次模拟采用欧拉-拉格朗日方法 [ 13 ]。气体被视为连续相，用纳维尔-斯托克斯方程求解，而颗粒物被视为离散相，用牛顿第二定律求解。包括两个步骤：连续相流场模拟和颗粒跟踪。 由于风洞管道中流动雷诺数很高，处于紊流状态，因此使用基于雷诺平均方程的RNG k-ε [ 14 ] 湍流方程求解流场。 当气流处于稳定状态时，空气被认为是不可压缩的，连续性方程和动量方程表示为： ∂ ( ρ u ) ∂ x + ∂ ( ρ v ) ∂ y + ∂ ( ρ w ) ∂ z = 0 (1) ∂ ∂ t ( ρ u i ) + ∂ ∂ x j ( ρ u i u j ) = − ∂ p ∂ x i + ∂ ∂ x j [ ( μ + μ t ) [ ∂ u j ∂ x i + ∂ u i ∂ x j ] ] (2) 对于RNG k-ε方程，k方程为： ∂ ( ρ k u i ) ∂ x i = ∂ ∂ x j ( α k μ e f f ∂ k ∂ x j ) + G k + G b − ρ ε (3) 其中，k代表湍动能，m 2 /s 2 ， α k 代表湍动能的有效普朗特数的倒数，取1； μ e f f 为黏性系数；G k ，G b 分别为由平均速度梯度和浮力引起的湍动能；ε为湍动能耗散率，m 2 /s 3 。 方程为： ∂ ∂ x i ( ρ ε u i ) = ∂ ∂ x j ( α ε μ e f f ∂ ε ∂ x j ) + C 1 ε ε k ( G k + C 3 ε G b ) − C 2 ε ρ ε 2 k − R ε (4) μ e f f = μ t + μ (5) μ t = ρ C μ k 2 ε (6) 其中C 1ε ，C 2ε ，C 3ε 为经验常数，C 1ε = 1.44，C 2ε = 1.92，C 3ε = 0.09；μ t ，μ为湍流和层流的粘性系数；α ε 为耗散率的有效普朗特数的倒数，取0.769。 2.2. 颗粒相模型 颗粒物被认为是离散相，颗粒物的求解由牛顿第二定律得到 [ 15 ]。在笛卡尔坐标系下表示为： u p = d x d t (7) m d u p d t = F D + m g ( ρ p − ρ f ) ρ p + ∑ F (8) 式中，u p 为颗粒的速度，m/s；u f 为气流速度，F D 为颗粒所受的曳力，N；g为重力加速度，m/s 2 ；ρ p 为颗粒密度，kg/m 3 ；ρ f 为流体密度，kg/m 3 ； ∑ F 为颗粒受到的其他作用力的合力，因为本文使用的颗粒密度远大于空气，所以考虑曳力和重力，而忽略其他次要力 [ 16 ]。 F D = 18 μ ρ P d p 2 C D R e P 24 (9) R e p = ρ f d p | u p − u f | μ (10) C D = { 24 R e p ( R e p < 1 ) 24 R e p ( 1 + 1 6 R e p 2 / 3 ) ( 1 ≤ R e p < 10 3 ) 0.44 ( R e p ≥ 10 3 ) (11) 式中，μ为流体的动力粘度，Pa·s；Re p 为颗粒的雷诺数；C D 为阻力系数。
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user: 3. 数值模拟方法 3.1. 物理模型及网格划分 本次模拟基于上海北分风洞实验室的实际布置方式，管道分为矩形入口扩散段、过渡段、弯管段1、直圆管测量段、弯管段2和排出段，其中矩形管道尺寸为0.4 m × 0.56 m，弯管角度为90˚，曲率为R/D = 2，圆形管道尺寸为D = 0.56 m，将第二个弯管对测量段的影响考虑在内，所以在solidworks中建立何模型，在ICEM软件 [ 17 ] 中采用结构网格方式划分，对矩形管道向圆形管道过渡的地方以及两个弯管和壁面附近进行加密处理。图1(a)为风洞管道的整体网格示意图，图1(b)为矩形管段截面和圆管截面网格示意图。具体尺寸见图2。测量段法兰位置具体安排见图1(a)和表1。其中 X * = ( X − 0.84 ) / 0.56 代表法兰距离弯管段1出口的距离。 图1. 风洞管道的整体网格示意图 图2. 管道压降和法兰⑨平均压力随网格数量的变化 Table 1 The specific location of the flang 法兰编号 法兰位置X(m) X * /D ① 5.14 7.7 ② 6.34 9.8 ③ 7.84 12.5 ④ 9.84 16.1 ⑤ 11.38 18.8 ⑥ 12.78 21.3 ⑦ 14.18 23.8 ⑧ 15.38 26 ⑨ 16.18 27.4 表1. 法兰的具体位置 3.2. 网格无关性验证 为了在确保仿真模拟的准确性的前提下，提高计算效率。在网格质量符合要求的情况下划分了232，224、309，504、864，020、1，382，776和2，292，569个网格进行网格无关性验证。根据图2，发现在网格数量大于1382776时，管道整体压降和法兰⑨监测的平均压力变化均小于1%，表示计算结果趋于稳定，所以选取数量为1，382，776的网格进行计算。 3.3. 边界条件和算法 使用速度入口边界条件，壁面采用无滑移，出口定义为自由流出。颗粒在入口和出口设置为逃逸，壁面条件设置为反弹。压力–速度耦合求解采用Simple算法，压力，动量，湍动能，湍动能耗散率均采用二阶迎风差分格式。先计算稳态流场至收敛，再加入颗粒物继续计算。 3.4. 模型验证 为了验证模拟模型的准确性，将入口风速为8.76 m/s，颗粒质量流率为13 mg/s的条件下的模拟结果和已有的实验数据进行对比。图3为直管测量段管道中心轴线上颗粒物浓度值的数值模拟结果和实验结果的对比。可以发现，在直管测量段的中心轴线上，无论是数值模拟还是实验结果，颗粒物浓度随着管长都是先增加后下降，再趋于平稳，发展趋势高度吻合。数值模拟结果的颗粒物浓度曲线平稳时候是处于震荡的，这主要是因为拉格朗日方法的限制，颗粒物被认为是离散相，颗粒物与管壁的每一次碰撞都会造成计算结果的颗粒物浓度变化。图4为法兰⑥处沿管道Z轴方向(Z*为在管道径向测点距离管道内壁的距离)颗粒物浓度和带误差棒(误差范围为30%)的实验结果对比图。发现模拟结果在误差范围内，说明模拟方法是可行的。 图3. 模型验证：直管测量段中心轴线上的颗粒物浓度 图4. 模拟验证：法兰⑥截面上Z轴方向的颗粒物浓度分布
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user: 4. 仿真结果及分析 4.1. 流场分布 直管测量段是此风洞用于标定的工作段，因此本文主要关注此段的速度和浓度分布。图5为入口风速为8.76 m/s时的速度云图和速度矢量图。气流从风洞方形入口进入，形成壁面速度低，管道中心速度大的湍流充分发展状态，随后进入对气流影响最大的弯管部分。由于正压力梯度，管道内壁附近的气流被加速，而管道外壁附近的气流由于负压力梯度而减速，在弯曲的中点45˚附近后，这种行为开始逆转。并且在弯管出口处气流由于惯性力和离心力的共同作用向管道外壁面运动，靠近内壁附近形成气流低速区。在弯管出口形成了由两个反向旋转的漩涡，这两个漩涡被称为迪恩涡 [ 18 ]。随着管道的延长，漩涡面积才能减小并逐渐消失。 图5. ZX截面和不同位置管道YZ截面速度云图和速度矢量图 选取截面 (弯管段1的出口)和法兰①、④、⑦、⑨为目标，图6和图7显示了沿管道径向的速度和压力分布图，可以看到截面处沿管道径向气流速度和压力波动十分明显，这主要是因为此处二次流强度大，两个反向旋转的漩涡扰乱了流场，法兰①处速度和压力波动虽然减小，但还未稳定下来，法兰④正好处于向稳定流动状态发展的过渡阶段，法兰⑦和法兰⑨速度，压力变化基本消失，流场已经稳定下来。 图6. 不同位置沿管道径向的速度分布 图7. 不同位置沿管道径向的压力分布 4.2. 浓度场分布 图8为颗粒物浓度分布云图，颗粒物进入弯管后，在离心力，惯性力和气流曳力的共同作用下，颗粒物聚集在弯管出口外壁附近，而在内壁的低速区，几乎看不到颗粒物的存在。颗粒物的聚集现象在离开弯管在之后就逐渐消失，这主要是因为二次流漩涡的存在扰动流场，颗粒物跟随漩涡运动，沿管道截面半径呈对称分布，漩涡核心区域颗粒物难以进入，所以形成两个低浓度区。结合图5的速度分布云图和图8的浓度分布云图看出，在法兰①~④，漩涡逐渐消失，漩涡核心处的低浓度区域面积逐渐减小，颗粒物浓度分布均匀性也显现出来。从法兰⑤~⑨可以看到，漩涡消失后，颗粒物均匀的分布在管道中。因此提出了一个评估因子Φ来判断整体颗粒物浓度均匀性的好坏，定义如下： Φ = | C 1 − C 2 | C 1 × 100 % (12) 图8. 管道ZX截面和不同处管道截面浓度分布云图 其中C 1 代表截面的颗粒物面积加权平均浓度，kg/m 3 ；C 2 代表截面上line-z和line-y上得到的颗粒物平均浓度，kg/m 3 。图9为管道截面上line-z和line-y的位置分布关系，图10为评估因子Φ的变化曲线，法兰①~⑨所处截面Φ值是逐渐下降，然后趋于平稳，距离弯管出口越远，Φ值越小，表明浓度分布逐渐均匀，法兰④之后，Φ都低于5%，说明整体分布已经达到初步均匀，从图8的浓度分布云图的也能看出这一点。 图11为法兰①管道截面上管道截面上line-z和line-y的浓度分布图，结合图8发现法兰①的line-z正好处于两个漩涡中间，而颗粒主要随着漩涡运动，所以浓度并不高，管道壁面附近浓度大于管道中心处。且line-y正好穿过两个漩涡，可以发现两个浓度波谷正好处于漩涡中心处，颗粒很难进入漩涡核心，所以浓度接近于0 mg/m 3 。图12为法兰⑨截面上line-z和line-y的浓度分布图，此时流场已经发展稳定下来，外壁面附近整体速度相比于内壁偏高一点，因此从line-z上可以看到内壁面浓度更高，从line-y上可以看到因为重力的存在，管道下部颗粒聚集得更多，浓度更高。并且法兰⑨截面上漩涡已经完全消失，z方向和y方向上在管道中心附近浓度差别不大，整体均匀性很好。 图9. line-y、line-z的位置分布 图10. 沿管道轴向方向上各管道截面Φ值大小 图11. 法兰①截面上line-y和line-z浓度分布曲线 图12. 法兰⑨截面上line-y和line-z浓度分布曲线 4.3. 气流风速和颗粒质量流率的影响 图13为颗粒质量流率固定为13 mg/s时，不同风速下，不同法兰截面上line-z的平均浓度规律基本一致，先上升再下降后趋于平稳。先上升是因为弯管出口二次流很强，大量颗粒物随着漩涡移动道管道中心部分。随着漩涡强度减小，颗粒物开始扩散到整个管道，当漩涡完全消失，颗粒物充满整个管道，所以line-z上的平均浓度会再下降然后趋于平稳。 在不同风速下可以发现，随着风速的提高，颗粒物平均浓度下降，这是湍流增强的原因，由于流体速度的增加，湍流强度增加，颗粒受到的曳力增加，高速区的颗粒物更容易被流体带走。并且随着流速的增加，平均浓度下降趋势也逐渐减弱，这主要是因为气流速度的增加，湍流强度增加，颗粒受到的的曳力增加，高速区的颗粒物更容易被流体带走。并且随着流速的增加，平均浓度下降趋势也逐渐减弱，这主要是因为气流速度的增加，湍流强度增加，漩涡寿命也越长，完全消失的距离也越远，所以line-z上的平均浓度下降得更慢。 图14为风速固定为8.76 m/s时，随着颗粒物质量流率的增加，颗粒物平均浓度上升，这也与质量守恒相符。并且在越小的颗粒质量流率情况下发现平均浓度上升和下降趋势越缓慢，特别是在3.25 mg/s时，平均浓度的下降趋势特别小。原因主要是颗粒质量流率减少，相同时间进入管道内的颗粒量也降低，减少了颗粒与气流的动量交换，更有利于颗粒跟随气流运动，从而使得颗粒浓度场紧随流场发展趋势，更快的发展开来，从而看到line-z上的平均浓度下降趋势减弱。 图13. 不同风速下不同法兰截面line-z上平均浓度变化曲线 图14. 不同颗粒质量流率下不同法兰截面line-z的平均浓度变化曲线
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user: 5. 结论 1) 使用RNG k-ε湍流模型和欧拉–拉格朗日模型模拟了细小颗粒在风洞管道中的运动扩散情况，将模拟结果与实验数据比较，误差在可接受范围内，说明本次的模拟方法具有可靠性。 2) 基于气流流场、速度云图，速度矢量图和颗粒物浓度图说明了细微颗粒物的扩散规律。影响颗粒物分布均匀性的最大因素是经过弯管之后形成二次流的漩涡，漩涡起到了混动颗粒的作用，但也是造成颗粒分布不均匀的直接原因，颗粒分布的均匀程度与漩涡的强度呈反比关系。 3) 颗粒物浓度随着气流速度的增加而下降；随着入口颗粒物质量流率的增加而增加。为了保证颗粒浓度分布的均匀性，在风速8.76 m/s和颗粒质量流率3.5 mg/s时，平均颗粒浓度曲线变化更加平缓。
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user: 摘要 作为苏格兰渔业经济支柱的鲱鱼，正在随着全球变暖而向北迁移。为研究鲱鱼种群分布位置的变化，把北大西洋苏格兰海域划分成28个区域，将过去167年间捕鱼季的海洋表面温度视为时间序列，建立了基于差分自回归移动平均法的海洋表面温度预测模型，得到了未来50年海表温度变化情况。结合鲱鱼的适宜生存条件，分析了鲱鱼的迁移路径及未来最有可能聚集的地点。研究结果为苏格兰地区的渔业经济管理与规划提供了参考和指导。
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user: 1. 引言 鲱鱼是苏格兰渔业的主要捕获品种之一 [ 1 ]。然而，随着全球海洋温度的升高，未来鲱鱼可能会向北迁移到温度更适宜自身繁衍生息的地方。研究海洋温度变化情况和鲱鱼的迁移路径，对渔业经济管理而言意义重大。 时间序列是指对某种统计指标依次按照时间顺序进行排列而形成的数值序列 [ 2 ]。与其他的评估模型相比，通过分析时间序列构造的模型，不仅更简单，而且拟合效果也更好 [ 3 ]。差分自回归移动平均法(ARIMA)是George Box和Gwily M Jenkins所创建的Box-Jenkins (B-J)方法 [ 4 ] 的进一步发展和改进 [ 5 ]。该方法将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，通过数学模型近似描述这个序列，模型一旦被识别，就可以从时间序列的过去值及现在值预测出未来值 [ 6 ]。由于ARIMA结合了一组复杂的参数，如自回归(AR)、积分(I)和移动平均(MA) [ 7 ]，它对未来趋势的预测较为精确。 此前已有一些预测海洋温度和鱼群迁移的研究，李昊达等 [ 8 ] 通过反演得到了过去21年的海洋表面温度(SST)间断数据，并以此为基础建模预测未来50年的SST，此方法误差较大；范昊林等 [ 9 ] 建立了逐步灰色GM (1， 1)模型，处理后的温度数据中存在异常值，对后续预测造成了一定的干扰，不能准确表示出鱼群迁移的实际情况。 在前人研究的基础上，本文提取了过去167年鲱鱼捕鱼季的平均海洋表面温度，将其视为时间序列，通过ARIMA建立了SST预测模型。结合苏格兰鲱鱼的适宜生存条件，推测了未来50年鲱鱼最有可能出现的位置。
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user: 2. 数据处理 鲱鱼是浅层鱼类，在一段相当长的时间内，鲱鱼在经纬度上的水平迁移范围，远大于深度上的纵向迁移范围，因而海洋表层的水温变化是影响鲱鱼游动的主要因素。海洋表层温度数据来源于美国国家海洋和大气局在其网站上提供的NOAA ERSST V5 data [ 10 ] 数据集。该数据集给出了海表温度和经纬度、时间(月)的关系。 目前鲱鱼主要分布在欧洲西北部的大不列颠岛周围和挪威海海岸附近。根据鲱鱼的分布情况，把苏格兰附近的海洋按经度线和纬度线划分为网格状，一共得到了28个区域，如图1所示，每个区域选择一个观测点，观测点位置见表1，并用这一观测点的SST代表此区域的温度。 图1. 观测点分布图 Table 1 Position of observation point 序号 位置 序号 位置 序号 位置 序号 位置 1 (72˚N， 18˚W) 8 (72˚N， 10˚E) 15 (68˚N， 10˚E) 22 (60˚N， 2˚W) 2 (72˚N， 14˚W) 9 (68˚N， 14˚W) 16 (64˚N， 10˚W) 23 (60˚N， 2˚E) 3 (72˚N， 10˚W) 10 (68˚N， 10˚W) 17 (64˚N， 6˚W) 24 (56˚N， 14˚W) 4 (72˚N， 6˚W) 11 (68˚N， 6˚W) 18 (64˚N， 2˚W) 25 (56˚N， 10˚W) 5 (72˚N， 2˚W) 12 (68˚N， 2˚W) 19 (64˚N， 2˚E) 26 (56˚N， 0˚) 6 (72˚N， 2˚E) 13 (68˚N， 2˚E) 20 (64˚N， 6˚E) 27 (56˚N， 6˚E) 7 (72˚N， 6˚E) 14 (68˚N， 6˚E) 21 (60˚N， 6˚W) 28 (52˚N， 2˚E) 表1. 观测点的位置 另一方面，虽然鲱鱼在整个生命阶段中进行着南北洄游，其资源量会发生季节性变化，但鲱鱼在捕鱼季的迁移情况与渔业经济有着更直接且紧密的联系。考虑到苏格兰鲱鱼的捕鱼季主要集中在每年的6月至9月，因此提取了28个观测点在1854~2020年间每一年6~9月的平均温度数据，并将每个观测点这167年间的SST视为一个时间序列。目标海域内标记捕鱼点的第i个SST序列数据编号为 { u l t } ( l = 1 ， 2 ， ⋯ ， 28 ;   t = 1 ， 2 ， ⋯ ， 167 ) 。图2绘制出了各区域过去167年间的SST变化曲线，可以看出海洋表面温度的整体变化趋势呈现弱平稳性。 图2. 过去167年的海洋表面温度 为了便于分析，做出以下假设。 1) 假设北大西洋的水质将保持在一个相对稳定的区间内，28个不同区域的海水盐度差异不大。 2) 假设未来50年不会爆发大规模致死鱼类的传染病，也不存在外来物种的入侵或天敌的影响。因为以上任何一种情况都可能导致鲱鱼的灭绝。 3) 假设鲱鱼在迁移过程中，种群整体数量相对稳定，不存在其他新的物种与鲱鱼构成捕食关系致使鲱鱼数量激增或锐减。
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user: 3. 海洋表面温度预测模型 一般地，差分自回归移动平均法记作ARIMA(p， d， q)，其中p为自回归项数，d为时间序列成为平稳序列时所做的差分阶数，q为移动平均项数 [ 11 ]。ARIMA (p， d， q)的数学表达式为 ( 1 − ∑ i = 1 p ϕ i L i ) ( 1 − L ) d y t = c + ( 1 + ∑ i = 1 q θ i L i ) ε t (1) 式中， y t 是t时刻观测值； L i y t = y t − i 是滞后的时间序列，c是常数项， ϕ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) 是自回归系数， θ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ) 是移动平均系数， ϕ p θ q ≠ 0 ， ε t 是随机误差，满足 E ( ε t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = σ ε 2 ， E ( ε s ε t ) = 0 ， ∀ s < t 。为了使用该方法建立海洋表面温度预测的数学模型，必须先确定p， d， q的值。 3.1. 平稳性检验 为了确定d的值，还需要采用平滑法进一步验证SST时间序列的平稳性，即对弱平稳时间序列进行差分。由于每进行一次差分运算，都会损失掉一部分的有效信息，所以对差分的阶数有所控制，一般情况下不会超过二阶差分。 分别取 l = 1 ， 2 ， ⋯ ， 28 ，对原始序列 { u l t } ( t = 1 ， 2 ， ⋯ ， 167 ) 进行了一阶差分和二阶差分，发现时间序列均呈现出了二阶差分波动幅度大，一阶差分更为平稳的现象。比如，任意取四个观测点3、15、17和28，它们的时间序列的一阶差分和二阶差分如图3所示。所以ARIMA选定一阶差分，即d =1。 图3. 一阶差分和二阶差分时间序列 3.2. 模型定阶 海洋表面温度预测模型中q通过观察自相关系数(ACF)确定，p通过观察偏自相关系数(PACF)确定。利用差分后的数据生成ACF和PACF图像，其中，在四个观测点8、18、19和22的图像如图4和图5所示。不难发现，ACF和PACF分别在最初的一阶和五阶内明显大于2倍标准差范围，而后全部处于2倍标准差范围内。观察所有的观测点，结果显示95%的观测点的ACF和PACF具有相同现象，从而确定q = 1，p = 5，即海洋表面温度预测模型为ARIMA (5， 1， 1)，任取 l = 1 ， 2 ， ⋯ ， 28 ，表达式为 ( 1 − ϕ l 1 L − ϕ l 2 L 2 − ϕ l 3 L 3 − ϕ l 4 L 4 − ϕ l 5 L 5 ) ( 1 − L ) u l t = c l + ( 1 + θ l 1 L ) ε l t (2) 满足 E ( ε l t ) = 0 ， V a r ( ε l t ) = σ l ε 2 ， E ( ε l s ε l t ) = 0 ， ∀ s < t 。 图4. 自相关系数 图5. 偏自相关系数 比如，在观测点7处，模型参数取值如表2所示，其中自回归系数 ϕ 7 i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 5 ) 和移动平均系数θ 71 对应的P值都比较小，说明了采用ARIMA (5， 1， 1)模型是可行的。 Table 2 Model parameters of the 7th observation poin 参数 值 标准差 t统计值 P值 c 7 0.0329 0.0418 0.7875 0.4310 ϕ 71 −0.4151 0.1740 −2.3855 0.0171 ϕ 72 −0.3716 0.1385 −2.6838 0.0073 ϕ 73 −0.3061 0.1130 −2.7081 0.0068 ϕ 74 −0.2625 0.0945 −2.7777 0.0055 ϕ 75 −0.2794 0.0778 −3.5909 0.0000 θ 7 1 −0.4371 0.1646 −2.6554 0.0079 σ 7 ε 0.7254 0.0665 10.9092 0.0000 表2. 观测点7处的模型参数 3.3. 白噪声检验 上面建立的海洋表面温度预测模型为ARIMA (5， 1， 1)。为判断模型建立的是否准确，对残差序列进行白噪声检验。如果残差序列通过了白噪声检验，就说明时间序列中有用的信息均提取完毕，可以使用模型进行预测，否则需要进一步提取信息。取横坐标为正态分布的分位数，纵坐标为残差的分位数，对每一个观测点画出残差分位数图。任取四个观测点8、11、16和23，它们的残差分位图如图6所示。可见，残差序列基本满足正态分布，可以通过白噪声检验，由此表明海表温度预测模型ARIMA (5， 1， 1)构建良好，精度很高，在此基础上进行的分析较为可靠。 图6. 残差分位数
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user: 4. 鲱鱼迁移预测 4.1. 海洋表面温度变化情况 利用ARIMA (5， 1， 1)模型对海洋表面温度进行预测，在未来50年内，28个观测点的温度大部分呈现出了升高的趋势，往往随着纬度的升高，温度逐渐降低。部分观测点的温度变化如图7所示，50年后28个观测点海洋表面温度热力图如图8所示。但是也有例外的点，比如在观测点7处，50年后的温度要比现在的温度低，推测这可能是受到了洋流的影响。 图7. 未来50年海洋表面温度预测 图8. 50年后海洋表面温度热力图 4.2. 鲱鱼迁移区域 根据全球鱼类信息系统的资料 [ 12 ]，鲱鱼的最低生存温度为1℃，最高生存温度为18℃，虽然保持在这一生存范围内鲱鱼就可以存活下来，但是还是存在一个最佳的生存温度区间。考虑到自然界尤其是生物界中，大多数事物的发展与因果规律都符合正态分布，因而假定鲱鱼的最佳生存温度区间为9℃~11℃。 根据预测的海洋表面温度未来50年内的变化情况，28个观测点中温度变化在9℃~11℃范围内的为观测点1、10、11、12、15、18和19，所以苏格兰鲱鱼将从目前的栖息地逐步迁移到最佳生存区域。鲱鱼的迁移路径最有可能为，先向北移动到挪威海62˚N~66˚N、4˚E~4˚W区域，然后一部分鲱鱼向66˚N~70˚N、8˚E~12˚E迁移，另一部分鲱鱼向66˚N~70˚N、0˚~12˚W迁移，并最终迁移至靠近格陵兰岛的70˚N~74˚N、16˚W~20˚W区域，如图9所示。因此建议苏格兰的渔业公司将现有资产逐步转移到苏格兰港口的北岸，从迁移路径可见未来那里的鱼类资源会更加丰富。 图9. 鲱鱼迁移路径
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user: 5. 结论 1) 基于28个观测点在1854~2018年6~9月的平均海洋表面温度数据，采用时间序列分析法建立了ARIMA (5， 1， 1)模型。预测海洋表面温度未来50年内整体呈现上升趋势，且纬度越高，温度越低。但也有一些例外的观测点，推测这些观测点的温度变化不符合一般规律可能是由于受到了洋流的影响。 2) 在足够长的时间内，鲱鱼会有向北迁移到挪威海的趋势。根据鲱鱼的适宜生存温度区间和海洋温度变化情况，预测了未来50年鲱鱼最有可能向66˚N~70˚N、8˚E~12˚E或66˚N~70˚N、0˚~12˚W迁移，还有一部分鲱鱼会迁移至靠近格陵兰岛的70˚N~74˚N、16˚W~20˚W区域。 3) 海洋表面温度预测模型的建立，是以过去167年的温度数据为基础的，庞大的数据量能够支撑起模型的精确度和可靠性。模型的优势在于使用了差分自回归移动平均法，从而有效消除SST预测中出现的随机波动。此模型具有一定的普世价值，将其应用到鱼群迁移和渔业经济预测中，有助于渔民更好的掌握鱼群分布情况以及未来的业务前景。
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user: 摘要 以某火车站两种不同型式的张拉膜结构(流线型椭球面膜结构和上翘式弧形膜结构)为研究对象，研究两种不同型式的张拉膜结构各自典型测点的风压系数随风向角变化的规律；在典型风向角下屋盖表面各自的风压分布规律的异同；两种不同张拉膜结构风压分布规律的异同。结果表明：对测点而言，椭球面膜结构上表面典型测点的风压系数随风向角在迎风面时为正，转到背风面时为负，下表面中心测点的风压系数随风向角的变化过程中一直为负；弧形膜结构典型测点的风压系数波动范围较小，随风向角的变化不明显；在任意风向角下，椭球面膜结构风压系数的绝对值大于弧形膜结构。对风压分布规律而言，椭球面膜结构在105˚和195˚风向角下，迎风面受压，背风面受吸，下表面最大负压系数出现在结构中部；弧形膜结构在0˚风向角下迎风面受压，背风面受吸，而在270˚风向角下，结构表面以吸力为主下表面最大负压系数出现在结构边缘。通过对比分析，两种不同型式的张拉膜结构在风顺着矢跨比较大的方向吹来时，都表现为迎风面受压，背风面受拉；在风顺着两种张拉膜结构矢跨比最小的方向吹来时，椭球面膜结构下表面的迎风面以负压为主，背风面以正压为主，而弧形膜结构下表面以正压为主。
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user: 1. 引言 近年来，随着大跨屋盖结构被广泛使用于火车站、机场航站楼等公共建筑中，而其自振频率低和质量轻等特点，导致在进行其结构设计时风荷载就成为了主要控制荷载 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。对于结构新颖、造型独特的张拉膜结构，其风压分布情况也有显著差异，因此用现行的建筑结构设计规范 [ 6 ] 提供的数据或解析方法难以确定其风荷载特性 [ 7 ] [ 8 ]，必须通过风洞试验 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 获得的风压系数进行分析。 对于不同型式的张拉膜结构，风压分布具有不同特点。文献 [ 12 ] [ 13 ] 探讨了球壳结构的风压分布特性，提出了分布形式受矢跨比影响显著。矢跨比较小时，来流在迎风面分离，因而在迎风区产生风吸力；而矢跨比较大时，屋面的气流分离主要发生在背风面，迎风面可能产生风压力。文献 [ 14 ] 探讨了上翘式弧形结构的风压分布规律，提出结构受上翘影响，使得结构迎风面上表面负压增大，下表面正压增大。而对于火车站同时存在这两种型式的膜结构比较少见，本试验刚好对出现在同一场地、同一风场的流线型椭球面膜结构和上翘式弧形膜结构进行风荷载特性研究，对以后研究风荷载作用在这两种不同型式膜结构各自的风荷载特性，以及比较它们风压分布规律的异同提供了更具有参考价值的依据。 本文以某火车站为工程背景，其巨大的张拉膜结构外形特殊、结构自重轻，在强风作用下，以及周边地形及建筑结构相互干扰，导致风荷载分布非常复杂。通过风洞试验的方法，获取两种不同型式膜结构屋盖表面的风压系数，进而研究其各自的风荷载特性，并进行对比分析。
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user: 2. 试验概况 2.1. 试验模型及设备 试验在西南交通大学风工程试验研究中心XNJD-3边界层风洞中进行。该风洞的试验段尺寸为22.5 m (宽) × 4.5 m (高) × 36 m (长)，位居世界同类风洞第一，风速范围为1.0~16.5 m/s，主要技术指标均已达到世界先进水平。试验段配备有大气边界层模拟装置。风洞底壁设有转盘，可实现风向角0˚到360˚范围内的变换。压力测量仪器采用美国Scanvalve电子扫描阀，风速测量仪器采用澳大利亚TFI100眼镜蛇脉动风速仪。 崇州站由大小不尽相同的6个膜结构组成，周围建筑和建筑结构复杂，综合考虑需要模拟的结构几何尺寸和风洞试验段尺寸，模型的几何缩尺比取为1:50。模型在风洞中的阻塞比小于5%，满足风洞试验要求。模型根据设计院提供的建筑设计图纸，按几何外形相似要求制作，试验模型如图1所示。 图1. 风洞试验模型 2.2. 大气边界层模拟 大气边界层是指地球表面之上几百米到一千米范围内的大气层，此范围内的建筑物风效应较为显著，因而需要在风洞试验中对其主要特性予以模拟。大气边界层内空气流动的特性受很多因素影响，如地表粗糙度、地形地物等。其主要特性表现为平均风速和紊流度沿高度的分布 [ 15 ]。 建筑结构荷载规范中用指数α作为区分不同地表的指标。针对该结构所处的位置，其边界层应属B类地区，即α = 0.15的流场。流场校测试验结果表明，本项目试验采用的大气边界层风速剖面指数α为0.15，与目标值十分吻合，见图2；大气边界层底部紊流度为16%，稍高于目标值，但仍符合测压试验要求，但仍符合测压试验要求，见图3。 图2. 平均风速剖面 图3. 湍流度剖面 2.3. 典型膜结构的选取 本研究选取不同几何外形的张拉膜结构，即流线型椭球面膜结构和上翘式弧形膜结构进行风洞试验，试验共设置378个测点，234个测点布置在流线型椭球面膜结构表面，如图4，144个测点布置在上翘式弧形膜结构的上表面和下表面，如图5，为更方便获取膜结构的表面风压系数，对每个测点，采样时间为120秒，采样频率为200 Hz。所有压力测点的脉动压力时程将同步获得。试验风向按24个罗盘方向设置，即每间隔15˚设置一个试验风向，顺时针转动，如图6所示。试验参考点(取模型顶面高度：大约25 cm)风速为6.5 m/s。为保证数据准确性，每风向重复测量两次。 图4. 流线型椭球面膜结构典型测点布置及分区示意 图5. 上翘式弧形膜结构典型测点布置及分区示意 图6. 试验风向示意 2.4. 风压系数处理 将风洞试验中所获得的各测压点的压力值进行编程处理，以计算获取各测压点的风压系数，且计算公式如下： C p ¯ i = p ¯ i − p H 1 2 ρ V H 2 式中： C p ¯ i 为各测压点的平均风压系数， V H 为模型前方来流未扰动区、相当于航站楼最大高度处的平均风速， p H 为该高度处参考静压， p ¯ i 为模型各测压点处的压力， p 为空气密度。
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user: 3. 流线型椭球面膜结构风压规律分析 3.1. 典型测点风压系数变化规律 由于模型结构对称，且测点过多，根据结构自身特点分别选取上表面和下表面两个典型测点，绘制出流线型椭球面膜结构风压系数随风向角变化的图形，如图7。 由图7可以看出膜结构上、下表面的风压系数随风向角的变化规律，总结如下： 1) 流线型椭球面膜结构上表面典型测点的风压系数有正有负，随风向角的变化过程中，当处于迎风面时，风压系数为正，转向背风面时，风压系数为负，测点7-1的风压系数随风向角变化波动较小，范围基本都在−0.3~0.3，且低于典型测点3-5，在逆风向，即195˚方向达到最小风压系数值−0.2487。 2) 膜结构下表面典型测点的风压系数随风向角的变化规律基本一致，但中心测点7-14的风压系数一直为负，最小的风压系数值为−1.664，而远离中心的测点2-18的风压系数在迎风面时为负，在背风面时为正，且大于测点7-14。 3) 流线型椭球面膜结构上下表面的风压系数随风向角的变化较为明显，整体处于迎风面受压，背风面受吸的情况，且靠近结构中心点的区域受到较大的压力。 图7. 流线型椭球面膜结构表面典型测点风压系数 3.2. 典型风向角下屋盖表面的风压分布规律 在测点过多时，虽然对典型测点的风压系数进行的分析具有一定的代表性，但不能反映结构整体的风压分布情况。根据风洞试验获取的相关风压参数，有Origin软件绘制关于流线型椭球面膜结构在105˚风向角下的上表面风压系数等值线图和下表面风压系数等值线图，如图8；膜结构在195˚风向角下的上、下表面风压系数等值线图，如图9。 通过分析膜结构上、下表面风压系数，可以得出如下规律： 1) 流线型椭球面膜结构在105˚风向角下，上表面的迎风面基本为正压，背风面基本为负压，且数值都较小，接近0值，结构的最小风压系数出现在结构的边角部，这是因为来流在迎风边角发生较严重的分离。 图8. 流线型椭球面膜结构表面在105˚风向角下的风压系数等值线图 图9. 流线型椭球面膜结构表面在195˚风向角下的风压系数等值线图 2) 结构下表面在105˚风向角下，迎风侧基本为负压，背风侧以正压为主，出现小范围负压，但结构整体受到的上、下表面风压的作用，在迎风侧表现为压力，在背风侧表现为吸力，有被掀翻的趋势。 3) 在195˚风向角下，结构上表面以负压为主，最大负压系数在结构中部一个涡的中心，为−0.84，而西侧有建筑物遮挡，出现小范围的正压。下表面的风压力主要集中背风侧，受到周围建筑物影响，背风面西侧出现小范围的负压，迎风侧基本为负压，最大负压系数发生在膜结构中部，为−1.43。结构整体迎风面以承受吸力为主，而背风面以承受压力为主。 3.3. 两个相互垂直风向角的风压分布对比分析 不同风向角下的风压系数表明，在相互垂直的两风向角下，结构的风压分布规律呈现出异同，总结的规律如下： 1) 结构整体在相互垂直的两风向角下，迎风面主要受到向下的压力作用，而背风面主要受到向上的吸力，这是因为结构的矢跨比较大，气流分离主要发生在背风面，形成分离泡，而分离泡中剧烈的湍流运动具有较高的吸力作用，进而在背风面形成一个负压区。 2) 105˚风向角时，结构上表面的风压系数在迎风面为正，在背风面为负，而195˚时，上表面的风压系数基本为负，这是因为结构在105˚方向的弧度较大。 3) 下表面的风压系数在两个风向角下基本都为负，最大负压系数都出现在结构中部，结构中部承受较大的压力，195˚时背风面受到吸力相对105˚时较小，所以105˚为结构的最不利风向角。
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user: 4. 上翘式弧形膜结构风压规律分析 4.1. 典型测点风压系数变化规律 根据上翘式弧形膜结构的结构特点选取了4个典型测点，绘制出的风压系数图如图10。 通过分析膜结构上、下表面的风压系数，得出如下规律： 1) 上翘式弧形膜结构上表面典型测点风压系数的变化趋势基本一致，系数值较小，基本处于−0.2~0.4，这是因为上翘式弧形膜结构比较平整，在265˚时出现的最大负压系数。 2) 下表面典型测点风压系数的变化趋势相对上表面较为平缓，结构中部的测点5-12的风压系数有正有负，在−0.3~0.3范围内波动，在265˚时出现了最大正压系数。 3) 上翘式弧形膜结构上、下表面典型测点的风压系数绝对值较小，下表面典型测点的风压系数随风向角的变化相对上表面较明显，但上下表面典型测点的风压系数随风向角的变化都不明显。 图10. 上翘式弧形膜结构表面典型测点风压系数 4.2. 典型风向角下屋盖表面的风压分布规律 图11给出了0˚风向角下上翘式弧形膜结构的上表面和下表面的风压系数等值线图，可以看出： 上翘式弧形膜结构上表面在0˚风向角下正压区出现在迎风面，负压区出现在背风面，受膜结构上翘影响，负压区与正压区之间有明显的分割圈，结构边角部的风压系数都较小，在0值附近。下表面最大负压系数在迎风面前缘，且风压分布平行于膜结构迎风边缘，背风面的风压系数较小，接近0值。膜结构上、下表面的风压系数均较小，受到风荷载的作用，在迎风面是向下的压力，在背风面是向上的吸力。 图11. 上翘式弧形膜结构表面在0˚风向角下的风压系数等值线图 图12. 上翘式弧形膜结构表面在270˚风向角下的风压系数等值线图 由图12可知，在270˚风向角下，膜结构上表面基本为负压，个别区域出现正压，靠近迎风边缘的部位负压系数较大，随着距离的增大，负压系数逐渐减小，膜结构上表面形成的每个涡的中心都是一个很大的负压区。下表面的风压系数基本为正，个别人区域为负，膜结构整体受到的上、下表面的合力作用方向向上，即膜结构受到向上的吸力，且平均风压系数较小。 4.3. 两个相互垂直风向角的风压分布对比分析 基于以上分析，可以发现上翘式弧形膜结构在0˚和270˚风向角下的风压分布有明显差异和共同点。0˚时，大部分迎风面上表面产生压力，下表面产生吸力，背风面上表面产生吸力，下表面产生压力，有被掀翻的趋势。270˚时，整体承受向上的吸力作用，平均风压系数较小，接近0值，这是由于270˚时风顺着无变化的曲面吹来，不受膜结构上翘影响。
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user: 5. 两种典型结构风荷载特性对比分析 5.1. 典型测点风压系数随风向角变化规律对比分析 由于风荷载特性不但受到地形、地貌和周边建筑环境影响，还与结构自身的特性有关，比如几何形状、矢跨比和建筑物是否开敞有关，故对流线型椭球面膜结构和上翘式弧形膜结构的风压系数随风向角变化的规律进行了对比分析，从图13可以得知： 1) 流线型椭球面膜结构风压系数的变化规律较为明显，基本都在迎风面受压，背风面受吸，且风压系数波动范围较大，在下表面中心测点II 7-14的风压系数全为负；而上翘式弧形膜结构风压系数随风向角的波动范围较小，基本在−0.3~0.3范围内波动，风压分布规律不明显，膜结构中部测点VI 5-12的风压系数有正有负，这是由于上翘式弧形膜结构在一些风向角下有风直接灌入。 2) 一种型式的膜结构不同测点的风压系数随风向角的变化趋势基本一致，只是波动范围不同。 图13. 不同膜结构表面典型测点风压系数 5.2. 两种典型结构在典型风向角下风压分布规律对比分析 为更全面对比分析流线型椭球面膜结构和上翘式弧形膜结构的风荷载特性，对两种不同型式的张拉膜结构屋盖表面的风压分布规律进行了对比分析，如图14和图15。 通过分析膜结构不同几何形状、不同风向下的风压系数，可以得出如下规律： 1) 相同点在于：两种不同型式的膜结构在风顺着矢跨比较大的方向吹来时，都表现为迎风面受压，背风面受吸。 图14. 流线型椭球面膜结构在典型风向角下的屋盖表面风压系数等值线图 图15. 上翘式弧形膜结构在典型风向角下的屋盖表面风压系数等值线图 2) 不同点在于：流线型椭球面膜结构上、下表面的风压系数大于上翘式弧形膜结构，椭球面膜结构下表面的最大负压系数出现在结构中部，弧形膜结构下表面的最大负压系数出现在结构边缘；上翘式弧形膜结构在270˚风向角下，即风顺着矢跨比最小的方向吹来，膜结构屋盖表面的风荷载以吸力为主，而风顺着流线型椭球面膜结构矢跨比最小的方向吹来时，上表面以负压为主，而下表面的迎风面以负压为主，背风面以正压为主。 3) 当风顺着两种张拉膜结构矢跨比较大的方向吹来，它们在风荷载作用下都有被风从背风面掀翻的趋势；当风顺着流线型椭球面膜结构矢跨比最小的方向吹来，由于风压系数值较大，即风荷载作用较明显，在风荷载作用下整体又表现为迎风面受压，背风面受吸，故这种结构可能被风从背风面掀起；当风顺着上翘式弧形膜结构矢跨比最小的方向吹来，风压系数值较小，风荷载作用不明显，且屋盖上表面以负压为主，下表面以正压为主，整体承受向上的升力，受力较均匀，故这种结构较为安全。
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user: 6. 结论 1) 对典型测点风压系数随风向角的变化规律而言：椭球面膜结构上表面典型测点的风压系数随风向角在迎风面时为正，转到背风面时为负，下表面中心典型测点II 7-14的风压系数随风向角的变化过程中一直为负；弧形膜结构典型测点的风压系数波动范围较小，基本处于−0.2~0.4，随风向角的变化不明显；在任意风向角下，椭球面膜结构风压系数的绝对值大于弧形膜结构。 2) 对风压分布规律而言：椭球面膜结构在105˚和195˚风向角下，迎风面受压，背风面受吸，下表面最大负压系数出现在结构中部；弧形膜结构在0˚风向角下迎风面受压，背风面受吸，而在270˚风向角下，结构表面以吸力为主下表面最大负压系数出现在结构边缘。 3) 通过对比分析，两种不同型式的张拉膜结构在风顺着矢跨比较大的方向吹来时，两种型式的膜结构表面在迎风面受压，背风面受吸，最易被掀翻；在风顺着两种张拉膜结构矢跨比最小的方向吹来时，弧形膜结构整体承受向上的升力，受力均匀，而椭球面膜结构表现为迎风面受压，背风面受吸，故这种结构在此情况下有被风从背风面掀翻的趋势。因此对这两种膜结构进行结构设计时，应使它们矢跨比最大和最小的方向偏离城市的主风向，在强风地区宜采用椭球面膜结构，而在低风速地区宜采用弧形膜结构。
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user: 摘要 目的：本研究通过对年龄相关性白内障患者术前及术后不同时间点的黄斑部OCT检查，来观察黄斑部不同部位视网膜厚度及黄斑容积等超微结构的变化，为白内障术前风险评估与术后临床治疗提供一定的参考。方法：选取在我院进行白内障手术的患者34例(68眼)，分别检查患者术前、术后1 d、1 w、1 m、3 m的黄斑中心区直径1 mm范围的厚度、黄斑中心区直径1 mm范围的容积、黄斑中心区直径3 mm的平均厚度、黄斑中心区直径3 mm的容积、黄斑中心区直径6 mm的平均厚度、黄斑中心区直径6 mm的容积及黄斑中心区直径的总体积，对上述不同时间点黄斑部超微结构的变化进行评估。结果：和术前比较，术后1 d的黄斑中心区直径1 mm范围的厚度、黄斑中心区直径1 mm范围的容积、黄斑中心区直径3 mm的平均厚度、黄斑中心区直径3 mm的容积、黄斑中心区直径6 mm的平均厚度、黄斑中心区直径6 mm的容积及黄斑中心区直径的总体积均增加p < 0.05；和术后1d比较，术后1 w的上述指标均增加p < 0.05；和术后1 w比较，术后1 m的上述指标均显著增加达到峰值p < 0.0001；和术后1 m比较，术后3 m的上述指标均显著降低p < 0.05。和术前比较，术后3 m的上述指标均无显著变化p > 0.05。结论：本研究通过对白内障手术患者术前及术后不同时间点黄斑部超微结构的分析，发现术后1 d、1 w、1 m时的黄斑中心区直径1 mm范围的厚度、黄斑中心区直径1 mm范围的容积、黄斑中心区直径3 mm的平均厚度、黄斑中心区直径3 mm的容积、黄斑中心区直径6 mm的平均厚度、黄斑中心区直径6 mm的容积及黄斑中心区直径的总体积均显著增加，在术后1 m的上述指标增加均达到峰值，而后逐渐下降在术后3 m时基本恢复到术前水平，故进行白内障超声乳化术时应及时观察术前术后患者的眼底变化，将超声乳化术对患者的副损伤降到最低程度。
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user: 1. 引言 随着白内障手术技术的进步，手术可明显提高患者的最佳矫正视力(Best Corrected Visual Acuity， BCVA)，同时手术的副损伤越来越小，但并发症仍不能完全避免，因此越来越多的眼科医生开始重视白内障手术对黄斑部超微结构(Macular Ultrastructure， MUS)的影响，以避免手术细小副损伤，使患者获得最佳视觉效果质量 [ 1 ] [ 2 ]。 本研究通过对年龄相关性白内障患者术前及术后不同时间点的黄斑部OCT检查，来观察黄斑部不同部位视网膜厚度及黄斑容积等超微结构的变化，现报道如下。
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user: 2. 临床资料 2.1. 一般资料 选取2019年1月~2019年12月在北京市和平里医院眼科就诊的符合以下纳入及排除标准的白内障患者34例(68眼)。其中，男19例(36眼)，女15(30眼)例；年龄为50岁~80岁，平均为75.28 ± 6.42岁。平均眼轴为23.47 ± 0.83 mm。 2.2. 研究对象纳入标准 1) 裂隙灯检查确诊为白内障的患者； 2) 晶状体混浊，最佳矫正视力 ≤ 4.7的患者； 3) 根据Emery晶状体核硬度分级，所入选患者均为晶状体核为II~III级； 4) 患者视轴屈光介质混浊，但OCT扫描黄斑部可获得较为清晰的图像； 5) 术前3天内应用OCT对患者黄斑部扫描，无黄斑部病变的患者。 2.3. 研究对象排除标准 1) 有角膜病变或眼内炎症的患者； 2) 曾患有眼外伤、眼手术史的患者； 3) 白内障超声乳化手术时间长于20分钟的患者； 4) 术中发生后囊膜破裂的患者； 5) 有糖尿病、高血压、肾脏疾病及血液系统疾病的患者。
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user: 3. 检查方法 3.1. 研究对象术前检查 1) 标准视力表行裸眼视力检查，电脑自动验光仪验光行最佳矫正视力检查； 2) 裂隙灯显微镜检查眼前节情况； 3) Zeiss光学生物测量仪IOLmastor5.5测量眼轴长度； 4) 裂隙灯显微镜联合前置镜或间接眼底镜检查眼底情况； 5) OCT测量黄斑部视网膜厚度及容积。 3.2. 研究对象术后检查 术后检查在术后1 d、1 w、1 m、3 m时进行，包括： 1) 标准视力表行裸眼视力检查，电脑自动验光仪验光行最佳矫正视力检查； 2) 裂隙灯显微镜检查眼前节情况。其中包括对角膜有无水肿、有无角膜内皮失代偿、前房有无闪辉、瞳孔有无粘连、人工晶体位置是否正常、后囊膜是否完整、后囊膜有无混浊等进行检查； 3) 裂隙灯显微镜联合前置镜或间接眼底镜检查眼底情况。其中包括对是否发生眼底出血、视网膜脱离、黄斑囊样水肿等严重眼底并发症的检查； 4) 使用OCT对黄斑部超微结构进行测量，包括黄斑中心区直径1 mm范围的厚度(thickness central subfield， 1 mm TCS)、黄斑中心区直径1 mm范围的容积(volume central subfield， 1 mm VCS)、黄斑中心区直径3 mm的平均厚度(thickness avg cube， 3 mm TAC)、黄斑中心区直径3 mm的容积(volume Cube， 3 mm VC)、黄斑中心区直径6 mm的平均厚度(thickness avg cube， 6 mm TAC)、黄斑中心区直径6 mm的容积(volume Cube， 6 mm VC)以及黄斑中心区直径的总体积(Overall volume Cube， OVC)。上述测量均由同一名技师完成。
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user: 4. 主要设备仪器 1) 光学相干断层扫描仪：德国海德堡Spectralis OCT + Multicolor OCT。 2) 白内障手术超声乳化仪：Alcon Centurion超声乳化系统。显微系统：Zeiss OPMI Lumera T显微镜。 3) 眼轴测量：Zeiss光学生物测量仪IOLmastor5.5。 4) 裂隙灯显微镜：苏州六六视觉科技股份有限公司生产YZ5Z型裂隙灯显微镜。 5) 眼底镜：苏州六六视觉科技股份有限公司生产YZ6F型检眼镜。 6) 电脑自动验光仪：日本TOPCON公司生产，型号8800。
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user: 5. 手术方法 手术由同一名技术熟练的医生完成，所有病例均行常规白内障超声乳化吸除联合人工晶体(Rayner 920H， UK; Alcon IQ， USA)植入术。所有病例手术顺利，无一例手术意外。 同时记录手术时累计释放能量(cumulative dissipated energy， CDE)及超声乳化时间(ultrasound time， UST)。
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user: 6. 统计方法 采用SPSS24.0软件进行统计分析，一般资料采用描述性分析。计量资料符合正态分布者以(x ± s)表示，术前术后比较采用采用配对t检验，两组之间治疗前后比较分别采用独立样本t检验。P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 8. 讨论 随着白内障手术技术的提升，其术后并发症显著下降，但MUS的厚度及容积均有轻微增加，虽此变化达不到有临床意义黄斑水肿(clinical significant macular edema， CSME)的诊断标准，这种黄斑厚度增加被称为亚临床黄斑水肿(subclinical macular edema， SCME) [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。白内障手术后黄斑部视网膜厚度改变可能的机制为手术机械性损伤激惹前列腺素等炎症因子引起的炎症反应及免疫复合物引起的免疫反应，又因血–房水屏障的破坏，炎症因子通过晶体后囊膜进入玻璃体视网膜界面，同时白内障手术后睫状体的泵机制超负荷被抑制，不能清除过多的炎症因子，其中尤以具有扩张血管、增加视网膜微血管通透性的前列腺素为甚，破坏血–房水–视网膜屏障，以及前移玻璃体对黄斑部的牵拉，多因素综合作用均可导致MUS改变，甚至发生SCME或CSME [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 眼科医生一直关注超声乳化手术对MUS是否存在影响。Gharbiya等 [ 10 ] 研究显示白内障术后1 m时3 mm TAC和6 mm TAC增加达最高值，1 mm TCS在2 m时达峰值；术后2 m时6 mm TAC与术前相比，其厚度仍然明显增加，但1mmTCS已无明显变化。Giansanti等 [ 11 ] 研究也显示白内障术后1 mm TCS在2 m时达峰值。而Pašová等 [ 11 ] 研究显示MUS的厚度及容积在术后显著增加，峰值出现在术后1 m时，在术后6 m时逐渐消退。本研究显示：同术前比较，白内障术后1 d、1 w、1 m时的黄斑部1 mm TCS、1 mm VCS、3 mm TAC、3 mm VC、6 mm TAC、6 mm VC及OVC的参数均显著增加(p < 0.05)，术后1 m时上述参数达到峰值(p < 0.001)，术后3 m时上述参数基本恢复到术前水平(p > 0.05)。本研究结果与Gharbiya、Giansanti等 [ 10 ] [ 11 ] 研究结果有一定差异，与Pašová等 [ 6 ] 研究结果基本一致。白内障术后SCME对BCVA无影响 [ 12 ] [ 13 ]。本研究与上述结果一致。说明手术及术后炎症因子及免疫复合物引起的反应对MUS的影响仅仅处于SCME状态而未进展成CSME，所以本研究纳入的病例术后未发现对BCVA影响。 影响MUS的因素有很多，主要有以下几个方面。首先，年龄对MUS的影响存在着一定的争议，多数研究观点认为年龄对白内障术后黄斑部影响不大，而Pareja-Esteban等研究结果显示年龄在74岁以下者术后中心凹区视网膜厚度(Central Foveal Thickness， CFT)增加明显，其原因可能是不同年龄的患者促进炎症发生的能力不同 [ 9 ] [ 13 ]。本研究纳入的病例年龄平均为75.28 ± 6.42岁，均超过74岁，随着年龄的增加其炎症因子及免疫复合物引起的反应均会降低。其次，高度近视对MUS的影响，有学者认为高度近视及长眼轴是影响术后1 mm TCS的重要因素，但部分研究显示其与白内障术后MUS的改变没有必然联系 [ 11 ] [ 14 ] [ 15 ]。本研究纳入的病例均为远视眼，眼轴平均为23.47 ± 0.83 mm，均在生理性正常范围，统计学显示未出现上述对1 mm TCS的差异性结果。最后，超声乳化能量与时间对MUS的影响，有学者认为超乳能量与时间不会对白内障术后黄斑部视网膜厚度造成影响 [ 10 ]，而累积能量复合参数可能对MUS产生影响 [ 13 ]。本研究所选取的病例白内障核硬度均为II~III级级核，超声乳化手术采用Alcon Centurion超声乳化系统，设备先进，超乳能量设定60%，CDE平均为5.26 ± 2.42，UST平均为56.60 ± 18.77 s，术者手术技巧娴熟，术中前房深度维持良好，所使用的CDE值及UST值均较小，对术后MUS的影响轻，故术后3 m时MUS即可恢复到术前水平。因此，在白内障超声乳化手术过程中，尽可能缩短UST、降低CDE；手术时动作要轻柔，尽量减少超乳头及能量对角膜内皮的骚扰及损伤，粘弹剂及后囊上的皮质尽量抽吸干净，术后规律使用妥布霉素地塞米松滴眼液及普拉洛芬滴眼液控制和预防术后炎症及免疫反应；定期复查及早发现白内障术后并发症并及时处理，可减少CSME的发生率。另外，粘弹剂对MUS的影响，目前粘弹剂主要使用Viscoat及Visthesia两种，有研究通过对两者术后不同时间点的CFT的检测，显示粘弹剂对白内障术后MUS有影响，而且后者对MUS的影响更加明显 [ 16 ]。本研究仅使用Viscoat粘弹剂，未使用Visthesia粘弹剂，故未做对照研究。 英国一项81984眼排除术后并发症、糖尿病及黄斑水肿危险因素研究发现白内障术后CSME的基线发生率为1.17% [ 8 ]。国内尚缺乏大样本多中心的研究。本研究纳入的病例32例64眼，样本量较少，观察期内未发现CSME。后续将继续扩大样本量进行多中心研究，同时延长随访时间，对白内障超声乳化术对MUS的影响进行深入研究。 综上所述，本研究通过对行超声乳化术的白内障患者MUS的研究，发现术后1 d、1 w、1 m时的黄斑部1 mm TCS、1 mm VCS、3 mm TAC、3 mm VC、6 mm TAC、6 mm VC及OVC的参数均显著增加，术后1 m时上述参数达到峰值，随后逐渐下降至术后3 m时上述参数基本恢复到术前水平，故行白内障超声乳化术时应及时观察术前术后患者的眼底变化，娴熟规范的手术技巧及术后的精细化管理均可将超声乳化术对MUS的影响降到最低，避免发生SCME或CSME，同时为术前风险评估与术后临床治疗提供一定的参考。
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user: 摘要 WOX5和mir160过量表达均可在拟南芥根冠中诱导未分化的细胞累积，但这些根冠细胞间是否存在差异目前并不十分明了。本研究发现在mir160和WOX5过表达诱导产生的根冠细胞对秋水仙素呈现出不同的响应模式。在相同秋水仙素浓度处理条件下，WOX5过表达诱导产生中央根冠细胞(即柱细胞和柱干细胞)显著膨大(p < 0.01)，而侧根冠细胞无明显膨大；相反，经秋水仙素处理后mir160过量表达的幼苗中侧根冠细胞明显膨大，而柱细胞膨大的幅度相对较小。mir160和WOX5过表达诱导的根冠细胞对秋水仙素的不同响应表明该两条途径诱导产生的根冠细胞间存在差异，暗示其诱导机理可能不同。
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user: 1. 引言 与其它所有陆生植物一样，拟南芥的根尖分生组织的顶端有一个保护性器官，称之为根冠，里面含两种不同类型的细胞，即柱细胞和侧根冠细胞。这两类根冠细胞虽然源于不同的干细胞，但在正常根的发育过程中它们的分裂与分化活动保持高度同步 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 前期研究发现根冠细胞的调控牵涉很多基因，如WOX5 (WUSCHEL-RELATED HOMEOBOX5)、mir60、ARF10 (AUXIN RESPONSE FACTOR10)、ARF16、FEZ、SMB (SOMBRERO)、ACR4、CLE40 (CLAVATA3/Endosperm surrounding region-related40)等 [ 4 ] - [ 10 ]。其中WOX5和mir60的调控功能比较特殊，它们单独过量表达后均可抑制根冠细胞的分化，导致未分化细胞在根冠区中累积 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。WOX5编码一个同源异型域(homeobox)转录因子家族蛋白 [ 4 ]，在静止中心细胞中特异性表达。该基因功能的缺失导致柱干细胞和侧根冠细胞分化，而其过量表达可抑制根冠细胞分化 [ 4 ] [ 5 ]。mir160编码一个microRNA，在拟南芥中下调两个目标基因，ARF10和ARF16。由于该两个目标基因编码生长素信号响应通路中的重要转录因子，mir160在根冠细胞中的调控作用是生长素调控功能的一部分。arf10/arf16功能缺失性双突变体和mir160过量植株都呈现与WOX5过量表达植株有非常相似的表型，即未分化细胞在根冠中累积，mir160和WOX5介导的根冠细胞调控通路间的关系是植物发育学研究中的一个热点问题。现有主流观点认为ARF10/ARF16可能通过直接调控WOX5的表达参与对根冠细胞的调控，即ARF10/ARF16和WOX5可能在同一条调控通路中起作用 [ 7 ]。 我们实验室在前期研究中发现WOX5过量表达对未分化的柱细胞与侧根冠细胞对秋水仙素的敏感性有不同的影响 [ 11 ]。在WOX5过量表达幼苗中，秋水仙素处理可导致未分化的柱细胞膨大，但对未分化的侧根冠细胞形态的影响相对较弱 [ 11 ]。本研究中我们比较了WOX5和mir160过量表达对根冠细胞的秋水仙素响应的影响，发现该两个基因过量表达诱导的根冠细胞间呈现出不同的响应模式，表明这些根冠细胞具有不同的细胞学特性，暗示mir160和WOX5对根冠细胞的调控可能经由独立的调控通路。