DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 实验装置和实验结果 2.1. 实验回路 图1. 实验回路示意图 实验回路主要由上游高压气瓶组，梳齿结构模拟件，下游高压气瓶组和二氧化碳供气装置组成，如图1所示。实验开始前，供气装置将纯度为99.5%以上的二氧化碳泵入上、下游高压气瓶组内，通过高精度电子秤以及加热带控制上、下游气瓶内的二氧化碳达到预设热工参数。上游气瓶组容积为100 L，下游气瓶组容积为240 L，较大的容积为整个实验保证了上游滞止压力以及背压的稳定性。进行实验时，将管道上球阀打开约20秒。因为上、下游压差的存在，上游二氧化碳将流经梳齿结构模拟件实验段。通过测量流体的质量流量即可得到相应热工参数条件下的实时泄漏量。 测量泄漏量选取科氏力质量流量计，加装在实验段的上游进行质量流量的测量，测量精度为±0.2%。上游滞止压力由智能压力变送器进行测量，型号为HPS401-NHA3NN1N。测点位置位于高压气瓶出口，流量计上游管道上。测量精度为0.075%。上、下游腔室内分别布置有热电偶以及压力变送器对梳齿结构进出口温度和压力进行测量。腔室内温度由T型热电偶进行测量，精度为I级。压力由智能压力变送器进行测量，型号为MIK-P300，精度为0.5级。 2.2. 梳齿模拟件结构参数 图2. 梳齿结构示意图 图2是旋转机械中典型的梳齿式密封二维结构示意图，中间部分是转动轴，上下部分为梳齿状结构。图中给出了梳齿结构的主要结构参数，包括梳齿与转动之间的径向间隙Cr，齿厚t，齿高h，腔长L，齿间距s等。 图3. 梳齿结构流道示意图 为了保证梳齿结构的对中度，保证实验段良好的密封性能以及便于根据实验需求更换实验段的需求，将梳齿密封结构模拟件设计为转子与定子一体式配合结构，将梳齿结构流道设计为30˚开口，如图3所示。 梳齿结构的几何结构参数在三坐标仪的尺寸检测下，得到了如表1的几何机构参数。影响梳齿密封效果的主要结构参数包含腔长与径向间隙。径向间隙参数直接影响过流面积以及齿顶节流效应；腔长参数主要影响流体在空腔中的涡动耗散。该5个梳齿结构模拟件主要是为了研究腔长与径向间隙对泄漏量的影响规律。如1、2号主要结构差别在径向间隙不同；1、3、4号主要结构差别在腔长不同。 Table 1 Structural parameters of the labyrinth sea 结构参数 1号梳齿模拟件 2号梳齿模拟件 3号梳齿模拟件 4号梳齿模拟件 齿数N 5 5 5 5 轴直径(mm) 98 97.9668 98.003 98.0315 径向间隙Cr (mm) 0.2588 0.3868 0.24085 0.20005 腔长L (mm) 2.9362 2.965925 0.982725 1.967125 齿宽t (mm) 1.03474 1.03394 1.01356 1.03546 流道开口 30° 30.1498° 30.1891° 30.2485° 结构参数 1号梳齿模拟件 2号梳齿模拟件 3号梳齿模拟件 4号梳齿模拟件 表1. 梳齿模拟件结构参数
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user: 3. 计算模型 3.1. 快速计算模型 3.1.1. Hodkinson计算模型 [ 6 ] Hodkinson后来在Egli方程的基础上进行修正，引入一个半经验系数代替Egli方程的动能携带系数，见式(1)，式(2)。Hodkinson考虑了气体射流结构的影响，假设齿顶的喷流的形状是一个小角度的锥形，其中一部分射流撞击在下游梳齿上使流体动能耗散，部分没有耗散的动能被带入到下一个腔室中。研究中假设气体喷射角度是密封结构的函数。Hodkinson给出了以下泄漏量计算半经验公式： m ˙ = μ i A ∗ P i n R ∗ T 1 − ( P o u t P i n ) 2 n − ln ( P o u t P i n ) (1) μ i = 1 1 − ( n − 1 n ) ∗ ( C r i / L i ( C r i / L i ) + 0.02 ) (2) 3.1.2. Vermes计算模型 [ 7 ] Vermes利用射流边界层理论推导了动能携带系数，对Martin方程进行了非绝热条件下的修正。式(3)即Martin方程原型，式(4)即考虑了梳齿结构中径向间隙，齿间距，齿宽等参数对动能携带系数的影响。 m ˙ = μ i A ∗ P i n R ∗ T 1 − ( P o u t P i n ) 2 n − ln ( P o u t P i n ) (3) μ i = 1 1 − α i 其中 α i = 8.52 s i − t i C r i + 7.23 (4) 3.2. 迭代式计算模型 3.2.1. De Saint Venant计算模型 [ 9 ] Vennard和Street [ 12 ] 推导出一个一维流动的能量守恒方程，其一维模型如图4所示，同时获得了欧拉方程(5)。将方程中高度势能项gdz忽略掉，并且将等熵关系方程(6)代入到欧拉方程中得到速度项表达式(8)。 图4. 流线上的微分流体能量守恒 [ 9 ] d P ρ + u ⋅ d u + g ⋅ d z = 0 (5) P i ρ i γ = P i + 1 ρ i + 1 γ (6) u i 2 − u c a v 2 2 = ∫ P i + 1 P i d P ρ = P i ρ i ⋅ γ γ − 1 ⋅ [ 1 − ( P i + 1 P i ) γ γ − 1 ] (7) u i = 2 ⋅ γ γ − 1 ⋅ P i ρ i ⋅ [ 1 − ( P i + 1 P i ) γ γ − 1 ] (8) m ˙ i = ρ i ⋅ A i ⋅ u i (9) m ˙ i = P i ⋅ A i R ⋅ T i ⋅ 2 ⋅ γ γ − 1 ⋅ [ ( P i + 1 P i ) 2 γ − ( P i + 1 P i ) γ + 1 γ ] (10) 对于流体流过密封结构，在密封结构上游的空腔中流体的速度和密封间隙中流速相比小到可以忽略。得到了St. Venant流量公式，其中速度项定义为(8)。简化后得到了最终的流量公式(10)。 3.2.2. Neumann计算模型 [ 9 ] Neumann建立了一个泄漏量的经验公式(12)。包含了半经验流量系数Cf和动能携带系数μ，如式(13)(14)。Cf是利用气体方程计算出来，解释了流体流过梳齿的进一步收缩。 m ˙ = C f i ∗ μ i ∗ A i P i 2 − P i + 1 2 R T (12) C f i = π π + 2 − 5 β i + β i 2 其中 β i = ( P i P i + 1 ) γ − 1 γ − 1 (13) μ i = n n ∗ ( 1 − α i ) + α i 其中 α i = 1 − 1 ( 1 + 16.6 ∗ C r i s i ) 2
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user: 4. 实验数据与现有计算模型比较结果 将上述实验装置开展得到的5种压比Pr (1.1至1.3)、5种上游滞止压力P in (7.5 MPa至14 MPa)、4种腔长与间隙比L/Cr (4.0至11.35)共计27种工况条件下得到的实验数据与4种计算模型对比评估。 4.1. 不同压比参数下模型评估 图5. 不同压比参数下模型比较示意图 将在上游滞止压力条件为8.3 MPa，温度为318.15 K，压比从1.1到1.3，梳齿模拟件1等参数条件下泄漏量数据G EXP 与模型计算得到数据G MOD 进行对比，得到了不同压比参数下模型比较示意图，如图5所示。 压比参数对2种快速计算模型的计算误差影响不大。Vermes模型精准度最高误差不超过1.1%，Hodkinson模型计算准度相对较低约有25%误差。快速计算模型公式考虑的是梳齿结构外上下游压比参数，因此该参数对快速计算模型误差影响不大。Hodkinson模型计算值相对于Vermes模型偏高，是由于Vermes模型针对绝热假设条件进行了模型修正。 在压比参数条件的影响下，2种迭代式模型约有10%的计算误差增长。在压比较低条件下，迭代式模型可信度较高，随着压比增加迭代式模型误差有增大趋势。其中De Saint Venant模型，最大误差不超过14%，Neumann模型计算误差不超过10%。 4.2. 不同上游滞止压力参数下模型评估 在上游滞止压力条件为7.5 MPa、8.3 MPa、9.8 MPa、10.8 MPa、14 MPa，温度为318.15 K，压比为1.1， 图6. 不同上游滞止压力参数下模型比较示意图 梳齿模拟件1等参数条件下泄漏量数据G EXP 与模型计算得到数据G MOD 进行对比，得到了不同上游滞止压力参数下模型比较示意图，如图6所示。 快速计算模型如Hodkinson模型及Vermes模型的精确度随着上游滞止压力条件变化有着明显的变化趋势。2种快速计算模型随着上游压力增大，都呈现出模型误差减小的情况。上游滞止压力超过10.8 MPa范围内Hodkinson模型误差不超过4%。Vermes模型在上游滞止压力低于10.8 MPa范围内误差不超过12.9%。 在压比为1.1条件下，迭代式计算模型变化趋势更为平缓，整体误差不超过9.3%。同时可以看出De Saint Venant模型与Neumann模型计算值非常接近，在8.3 MPa时精准度最高。在该结构参数条件下，低压比的迭代式计算模型在不同上游滞止压力条件下适用性更好。 4.3. 不同腔长与径向间隙比参数下模型评估 图7. 不同腔长与径向间隙比下模型比较示意图 在上游滞止压力条件为8.3 MPa，温度为318.15 K，压比为1.1至1.3，梳齿模拟件1、梳齿模拟件2(径向间隙为0.3868 mm)、梳齿模拟件3 (腔长为0.982725 mm)、梳齿模拟件4(腔长为1.967125 mm)等参数条件下泄漏量数据G EXP 与模型计算得到数据G MOD 进行对比，得到了不同腔长径向间隙比下模型比较示意图，如图7所示。 在腔长与径向间隙比为11.35时，Hodkinson模型误差约为25%，其余3个模型仅略高于实验值，四种模型中Vermes模型在该结构参数下误差最小适用性最好，误差不超过1.1%，如图7(a)所示。 如图7(b)~(d)所示，在腔长与径向间隙比较小的情况下，Hodkinson模型的误差随着腔长与径向间隙比减小而减小。在腔长与径向间隙比为9.833时，Hodkinson模型最大误差不超过11.5%；在腔长与径向间隙比为7.668和4.080条件下，误差分别不超过8%和4%。Vermes模型则在四种腔长与径向间隙比条件下误差均不超过10%。迭代式计算模型在腔长与径向间隙较小的情况下，都呈现出低于实验值的情况，其中Neumann模型误差范围在5%至15%之间；De Saint Venant模型范围在15%至25%之间。
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user: 5. 结论 本文基于已有梳齿密封结构实验数据，对现有De Saint Venant模型、Neumann模型、Vermes模型Hodkinson模型进行评价。研究了4种模型在5种压比Pr (1.1至1.3)、5种上游滞止压力P in (7.5 MPa至14 MPa)、4种腔长与间隙比L/Cr (4.0至11.35)共27种不同结构参数及热力学参数条件下的预测能力和适用范围。得到以下结论： 1) 压比约为1.1时，De Saint Venant模型与Neumann模型适用性较好，误差均不超过9.3%。 2) 在压比超过1.1情况下，上游滞止压力超过10.8 MPa范围内Hodkinson模型误差不超过4%。Vermes模型在上游滞止压力低于10.8 MPa范围内误差不超过12.9%。 3) 在上游滞止压力条件8.3 MPa条件下，腔长与径向间隙比为11.35时，Vermes模型预测与实验值契合度较高，误差不超过1.1%。腔长与径向间隙比小于11.35时，Hodkinson模型预测能力最优，误差不超过11.5%。 以超临界二氧化碳为工质的梳齿结构理论模型评估，弥补了现有理论模型仅在水、水蒸气、空气等低压条件下适用的问题，将模型适用性范围拓展至高压条件下超临界二氧化碳。在工程实际应用中通过本文研究结果可以快速选择适用参数条件下的理论模型，快速得到精准度较高的泄漏量预测，进而指导设计梳齿密封结构，为准确评估整个循环系统的泄漏量提供理论支持。
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user: 摘要 从神经网络模型的特点入手，详细介绍了神经网络模型在水华预警中的研究进展。通过梳理神经网络模型在藻类生物量预测和水华风险评估两方面的应用情况，分析其在应用中存在的问题及优化方法，并展望未来研究方向，以期推动和深化水华预警模型研究。
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user: 1. 引言 神经网络模型是一种模拟大脑神经网络结构和功能的信息处理方式，具有自适应性、自组织性、容错性和不需人为确定模型参数等特征，适合解决高维非线性问题，常用于分类、识别、预测等问题 [ 1 ] [ 2 ]。神经网络最初是人工智能领域的一种方法，目前已经发展成为一类多学科交叉的学科领域，为各领域各专业的研究提供了新的思路和方法。 20世纪40年代M-P神经元的提出标志着神经网络模型的诞生。随着计算平台和学习算法的发展，神经网络模型由传统的生物网络简化形式的浅层神经网络逐渐向模拟人脑复杂的层次化认知特点的深层神经网络发展，到今天已经衍生出了上百种神经网络模型，通过模拟其他行业，如计算机、经济、医学、环境等，实现数据分析和利用，在数据预测、图像分类、智慧城市等领域取得非常成功的应用。目前的神经网络模型的功能大都局限在对数据的理解层面，缺乏环境感知和推理决策功能。另一方面，深层神经网络在理论上存在很多局限，加之呈指数增长的海量复杂数据，给统计学习意义下的神经网络模型的结构设计、参数选取、训练算法，以及时效性等方面都提出了新的挑战 [ 3 ] [ 4 ]。 水华是当水体中出现富营养状况并具备适宜的温度、光照、气候及适宜的水动力条件等有利于藻类生长或聚集的环境条件时，水体中藻类大量生长繁殖或聚集并达到一定浓度的现象 [ 5 ]。浮游藻类过量增长会降低水体透明度，恶化水质(色、臭)，形成缺氧，有时还产生毒素等，严重破坏水生态系统，威胁人类的饮水安全，已成为水环境保护中亟待解决的首要问题。水华的发生具有突发性，一旦发生控制难度会加大，治理成本成倍提高，如果能够预见水华的发生，及时采取相应措施，会取得事半功倍的效果。水华预警是在水华暴发前，根据历史记录和实时监测数据对水华发展趋势、强度及风险进行分析，判断水华发生的可能性，预先进行警示，以便采取有针对性的防控措施。利用模型被认为是研究及预报水华的有效手段，其中神经网络模型是最主要的水华预警模型之一 [ 6 ]。
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user: 3. 结论 近年来，神经网络模型在水华预警研究中取得了很大发展，其成功应用于各类水体藻类生物量预测和水华风险评估。神经网络模型结构设计存在随意性，具有黑箱特性，且需要大量数据训练模型。为了克服这些缺陷，在模型输入变量选取、敏感性分析和混合模型等方面对模型进行了优化。
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user: 4. 展望 结合当前神经网络在水华预警中的研究现状及存在问题，神经网络水华预警模型亟待在以下方面强化： 1) 随着实时在线监测技术、遥感监测技术等监测技术的发展，快速、大范围、动态的水华监测越来越普及，进而产生了更丰富、更密集、更庞大的数据 [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ]。杨斌等 [ 36 ] 为提高RBF神经网络水华预测模型的预测精度，将遥感监测信息作为预测因子之一。赵文喜等 [ 17 ] 以海河干流段典型断面的水质在线监测及气象站高频、实时数据为基础构建了基于BP神经网络的叶绿素a日变化量预测模型。石野等 [ 37 ] 将基于灰色–神经网络的水华预测模型嵌入到水质无线远程监测系统中，实现对湖库水华的智能预测。因此，在线监测、遥感监测、物联网等高新技术与神经网络水华预警模型的融合取得了较好的应用效果，已引起了极大的关注。 2) 水华发生的复杂性决定了任何一个模型很难精准模拟水华发生。加强对水华发生影响因素的分析、筛选，将有助于进一步提高模型对复杂输入的处理效率和预测精度，仍是未来应用的研究重点之一。同时，神经网络模型是黑箱模型、机理不明，将神经网络模型与机理模型相结合的水华预警研究思路将是一个可行的方向。
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user: 摘 要 株树桥水库饮用水水源地作为国家重要湖库型饮用水水源地，是长沙市区的重要备用水源。为了评价株树桥水库水资源建设和保护工作情况，以内梅罗污染指数(I p )来评价株树桥水库水源地综合治理前后的水质状况，并进一步对其湖库营养化的整体情况进行分析。结果表明，与治理前2011年比较，2017年至2019年株树桥水库I p 值逐年平稳下降，COD Mn 、TP和NH 3 -N浓度也逐年下降。作为典型的湖库型饮用水水源地，水资源综合治理有效的控制了入湖排污，促进了库区水生态环境修复，水质总体上趋于良性发展。 关键词 :株树桥水库，饮用水源，水质评价，内梅罗污染指数 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 饮用水水源地是指提供城乡居民生活及公共服务用水和取水工程的水源地域。加强饮用水源地保护和达标建设，是关乎人们健康和生命安全的重大事情。当前，由于经济的发展，人类活动对许多“人工湖泊”的污染日趋严重，水库水源地水资源建设和综合治理已经刻不容缓。为贯彻《中共中央国务院关于加快水利改革发展的决定》(中发[ 2011 ]1号)关于水源地水资源保护的要求，全国从2011年开始陆续进行重要饮用水水源地安全保障达标建设，饮用水源地的水质研究工作也同步展开。洞庭湖水污染特征及水质评价 [ 1 ] 和湖南段长江干流排污口的水质污染研究 [ 2 ] 都为洞庭湖的水资源保护提供了科学依据，周晓铁等 [ 3 ] 研究了安徽省31个湖库型饮用水源地水资源状况，李恒鹏等人以天目湖的水资源治理经验推动了中国东南山丘优质水库群保护工作 [ 4 ]，唐哲等人采用了内梅罗污染指数评价了湖南省铁山水库国家级饮用水水源地水资源建设前后的水质发展变化趋势 [ 5 ]，王智源等 [ 6 ] 从水资源量、富营养化指数等12项指标来综合评价江苏省13个湖库型饮用水源地的安全状况。现在，开展水源地水资源保护和研究是提高人民群众幸福生活指数的根本任务之一。 株树桥水库作为长沙的第二水源，是全国重要的饮用水源地。2011年后，政府开始组织编制了《湖南省株树桥水库饮用水水源地安全保障达标建设方案》并对株树桥水库开始了大规模综合治理。本文主要针对株树桥水库水源地治理前后的水资源进行水质分析和评价，以促进行政区内水资源有限开发和良性循环。
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user: 2. 株树桥水库概况 株树桥水库位于浏阳市境内、浏阳河南源小溪河下游，地处东经113˚51'~114˚19'，北纬28˚10'~28˚29'之间，距长沙市东郊区约80 km，见图1。株树桥水库是一座大II型水库，坝址控制流域面积564 km 2 ，占小溪河流域面积的75.30%，坝址多年平均径流量5.55 m 3 ，多年平均流量17.8 m 3 /s，水库总库容2.78亿m 3 。株树桥水库流域处于我省湘东暴雨区，出现暴雨的几率高，强度大，多年平均降雨量1601 mm，最大年降雨量达2165 mm。受季风环流影响，株树桥水库流域2~8月一般占全年的77%左右，连续最大3个月降水量一般出现在4~6月，占全年的44%左右 [ 7 ]。根据长沙水环境监测中心提供的监测数据，株树桥水库监测断面汛期、非汛期、全年各项目监测指标值均可达到《地表水环境质量标准》(GB3838-2002) II类水质标准，水质状况良好。
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user: 3. 水源地污染源分析 株树桥水库饮用水水源地污染源主要是工业污染源、农业污染源、城乡生活污染源以及三产污染源。其中工业污染主要包括张坊镇复膜纸厂的化工排污，中和镇的食品加工厂和保护区内各镇的木材加工工业排污；农业污染主要是使用农药化肥产生的污染，以及城乡生活污水排放污染、生活垃圾堆放等；三产污染则是包括餐 图1. 株树桥水库位置图 馆、修理店、医疗卫生等特种污染情况。大部分的生活垃圾缺乏管理，大多直接堆放在保护区的周边，通过雨水淋溶和冲刷汇入地表径流流入水库。 根据《浏阳市污染源普查技术成果》及株树桥水库管理局2012年对株树桥水库水源保护区流域污染源情况调查报告，株树桥水库周边工业废水产生量及排放总量约为4373 t，废水中COD排放量35.89 t、氨氮排放量3.51 t；库区禽畜养殖业造成的COD排放量为21.53 t/年，氨氮排放量为4.31 t/年；而株树桥水库流域乡镇生活污水和三产污染都是以化学需氧量、氨氮、总磷为主。
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user: 4. 水源地综合治理 4.1. 水源地饮用水水源保护区划分 株树桥水库属于II型水库，根据饮用水水源地生态系统结构，依照《饮用水水源保护区划分技术规范》(HJ/T338-2007)的要求 [ 8 ]，2014年，划分了三级株树桥水库饮用水水源地保护区域： 一级保护区(对应《条例》中的核心保护区)：丁家湾水电站大坝至株树桥水库大坝水域及两岸至第一层山脊线以内的株树桥水库集水区域； 二级保护区(对应《条例》中的一级保护区)：张坊镇小河河口至丁家湾水电站大坝及两岸水平外延500米以内的株树桥水库集水区域； 准保护区(对应《条例》中的自然保护区)：小溪河源头(上洪七星岭)至张坊镇小河河口。 4.2. 生活污水、垃圾治理 株树桥水库饮用水水源地保护区加强对农村及城镇生活污水处理，处理后排放水质达到《污水综合排放标准》(GB8978-1996)一级标准。农村生活污水采用“先收集、后处理”模式，收集系统主要分单户收集系统和集中收集系统两大类。生活污水收集后根据保护区内村庄分布呈现大分散、小集中的格局的特点和人口分布、土地条件等具体实际因素，采用分散 + 集中相结合的方式进行组合技术处理。因为株树桥水库区内土地资源较为丰富，具体组合技术采用预处理 + 人工湿地工艺，投资、运行成本较低，维护管理简单。 农村生活垃圾合理布局后，以“无害化、减量化、资源化”的原则处理废弃物。根据实际情况，株树桥水库保护区采用“户分类–村集中–乡镇处理”的技术模式，镇建设大型焚烧净化炉，将乡镇街道收集的垃圾集中起来，运送到焚烧净化炉进行焚烧，个别乡镇如张坊镇因焚烧不了的量，用专门的垃圾转运车辆运送至浏阳市填埋场处理。 4.3. 库区底泥污染治理 在水体没有大范围的外来污染源的情况下，水体污染主要来自于水体底泥中的污染物质释放 [ 9 ]。所以，对株树桥水库水源地保护区的沉积物疏浚是保护水质的一项重要举措。清理对象主要是沿岸生活垃圾、入库口夹水流携带泥沙形成的污染底泥和养殖场产生的禽畜粪便。 4.4. 农田径流控制 株树桥水库饮用水水源地一级保护区内没有农田分布，二级保护区小河、田心至皇碑连片约1200亩耕地及张坊镇江口村洪沙组约1000亩耕地。农田径流控制主要包括结合农村生活污染源治理，综合利用农作物秸秆，农用残膜的集中回收再利用；削减农药使用量，提高农药利用率；推广应用有机肥，削减化肥使用量。
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user: 5. 结果与分析 5.1. 水质分析 5.1.1. 内梅罗水质评价方法 采用内梅罗污染指数水质评价公式 [ 10 ]： I p = ( I max i ) 2 + ( I ¯ ) 2 2 I ¯ = 1 n ∑ i = 1 n I i ，   I i = C i C o i (1) 式中：I p 代表内梅罗污染指数，其中 I max i 是指污染指数最大值，而其中的 I ¯ 指污染指数平均值；C i 是指第i项评价因子的实际测量值；C oi 是指参考标准中第i项评价因子的水质标准值； I t 是指关于第i项评价因子的污染指数值 [ 9 ]。 对于评价因子中的溶解氧，我们这里采用的是金士博的修正公式 [ 11 ]： 溶 解 氧 ( C i / L i ) = C m − C i C m − L i (2) 式中：L i 是指溶解氧的评价标准，而C m 是指饱和溶解氧值。 采用内梅罗污染指数评价法，水质评价通常分为三类：当I p ≤ 1时候，表示评价水体是清洁；当1 < I p ≤ 2的时候，表示评价水体是轻度污染；当水体2 < I p ≤ 3的时候，表示评价水质是受污染的 [ 9 ]。 5.1.2. 评价因子与水质标准的选择 根据长沙市河湖水质监测中心历年来对株树桥水库饮用水水源地开展的每月水质监测成果，本文综合考虑株树桥水库作为国家级水源地实际情况和2011年建设前统计的污染状况，以《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)的II类标准来衡定水源地水质标准。本文选择溶解氧、高锰酸盐指数、阴离子表面活性剂、氨氮、总氮、总磷、五日生化需氧量、铜、锌、砷、汞、硒、铅、镉、氟化物、六价铬、石油类、氰化物和挥发酚等21个监测指标为评价因子。 5.1.3. 水质评价 根据历年来水质监测成果，株树桥水库饮用水水源地2011年的各月I p 值在0.38~1.04之间，平均值为0.64，而2017年的各月I p 值在0.37~0.73之间，平均值为0.58，2018年的各月I p 值在0.37~0.66之间，平均值为0.44，2019年的各月I p 值在0.37~0.74之间，平均值为0.48。对照水质污染分级标准，株树桥水库饮用水水源地经过2014年~2016年的水质达标建设后，水质整体良好，趋于水体清洁的良性转变。相对于2011年，2017年后各月I p 值逐年下降，月变化平稳，水质趋好(图2)。 图2. 2011年和2017~2019年株树桥水库I p 值月际和k i 年际变化图 2011年，株树桥水库的水质评价因子中，我们发现污染分担率比例排前的主要是高锰酸盐指数(COD Mn ， 11.16%)、总磷(TP， 8.87%)和氨氮(NH 3 -N， 5.74%)，具体单因子水质数据见表1。株树桥水库进行水源地水质达标建设后，2019年，高锰酸盐指数(COD Mn )污染分担率下降到9.60%，氨氮(NH 3 -N)污染分担率年平均值达到了3.67%，总磷(TP)污染分担率年平均值下降到了3.74%。 Table 1 Annual variations of factors for water quality in Zhushuqiao Reservoi 年份 COD Mn (mg/L) TP (mg/L) NH 3 -N (mg/L) 水质评价 2011 1.86 0.038 0.12 Ⅱ 2017 1.25 0.017 0.06 Ⅱ 2018 1.22 0.021 0.05 Ⅱ 2019 1.35 0.013 0.06 Ⅱ 表1. 株树桥水库水质多因子年度变化 对比2011年，图2中2011年和2017年至2019年株树桥水库I p 值月际和k i 年际变化表明，COD Mn 、TP浓度和NH 3 -N浓度都总体呈现下降趋势，和同时间段的I p 值变化情况具有同向性。作为湖库型饮用水水源地的典型代表，株树桥水库通过2014年至2016年的水源地水资源综合建设和治理后，以高锰酸盐指数、总磷和氨氮为主要污染源情况得到明显好转，整体污染物水体浓度呈现稳步下降趋势，水资源水质建设得到良性的发展。 5.2. 水源地营养化分析 5.2.1. 综合营养状态指数 湖库型水源地株树桥水库的水质污染主要是富营养化，根据《地表水资源质量评价技术规程》SL395-2007中的湖库营养状态评价方法 [ 12 ]，以氨氮、总磷、叶绿素a等5项指标因子综合考虑，计算公式为： E I = ∑ n = 1 N E n / N (3) 式中：EI为综合营养状态指数；其中的En是第n种指标因子的营养状态指数 [ 12 ]。 湖泊水库营养状态分级通常以0~100的数值进行区分：EI指数越大，湖泊水库的富营养程度越大；其中当综合指数小于20时候，湖泊水库处于贫营养状态；当综合指数大于20小于50时候，湖泊水库处于中营养状态；当综合指数大于50的时候，此时的湖泊水库处于富营养化状态 [ 12 ]。 5.2.2. 湖库营养化状态评价 Table 2 Annual variations of eutrophication in Zhushuqiao Reservoi 年份 营养状态指数 营养状态分级(EI) 水质评价 2011 41.90 中营养20 < EI ≤ 50 良好 2017 34.60 中营养20 < EI ≤ 50 良好 2018 34.75 中营养20 < EI ≤ 50 良好 2019 32.85 中营养20 < EI ≤ 50 良好 表2. 株树桥水库富营养状态年际变化 株树桥水库综合营养状况评价项目为：高锰酸盐指数、透明度、总磷、叶绿素a和氨氮共5项指标 [ 12 ]。2011年、2017年至2019年的评价对比表详见表2。评价结果表明，2011年株树桥水库的综合营养状态指数接近50，经过2014年至2016年的水源地水资源达标建设和综合治理后，2019年株树桥水库的综合营养状态指数接近30，株树桥水库水体的营养状态整体良好，处于中营养状态，且营养状态指数逐年下降平稳，水质趋于转好。
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user: 6. 结论 株树桥水库水源地经过2014年至2016年的水资源综合建设后，污染物来源和治理得到有效的控制，破坏的生态环境也在逐步有效的修复。以COD Mn 、TP和NH 3 -N为主要污染源的株树桥水库通过水资源综合治理后，水体污染物浓度近几年稳步下降，营养状态指数也在逐年下降，趋于水质总体良性发展，水质得到进一步改善。为支撑长株潭一体化发展和人口的增长，还需要进一步加强对水源地污染源的控制，完善一级保护区的封闭隔离措施，提高水源地的植被覆盖率和综合环境修复能力，不断改善饮用水水源区的水质，为社会经济发展和城市建设提供有力的水资源保障。
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user: 摘要 旅游人数是发展旅游业的重要指标，对河北省未来接待旅游人数的预测一直受到河北省旅游局的重视。本文通过以1990年~2019年河北省旅游数据为依托，首先，从市场、景区、政策三个方面分析了河北省旅游业现状，然后进行了河北省历年来旅游接待人数数据的平稳性和白噪声检验，分别运用非平稳时间序列的两种残差自回归模型方法(因变量关于时间的回归模型和延迟因变量回归模型)对以往河北省旅游接待人数建立模型。研究结果发现，前者模型拟合效果较好，并对未来旅游人数进行短期预测。最后为促进河北省旅游业的发展提出了一些相关建议。
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user: 1. 引言 随着时代的进步，社会和经济的不断发展，我国人均消费水平急速上升，在五花八门的消费模式中更多的人青睐于旅游，如今旅游业已经进入了蓬勃发展时期。旅游业的发展不仅带动了经济的发展，同时对旅游地区的发展也具有重要的战略性意义。但是随着旅游业规模的扩大，旅游人数的激增，人们在外出旅游的同时也遇到了不少阻碍。为了让旅游业得到持续稳定的发展，必须先搞清楚客源现状和未来的客源发展趋势，建立科学的、具有现实意义的旅游人数预测模型。而河北省作为我国地势地貌最齐全的省份，其先天的旅游条件尤为优越，研究河北省旅游业可以为我国旅游事业的发展提供依据。因此研究河北省旅游接待人数的现状和未来发展状况显得更为重要。 目前，对旅游人数进行预测是相关部门和研究人员关注的重点。国外方面，Michael D.G [ 1 ] 利用Box-Jenkins方法对夏威夷旅游接待人数进行预测，来证明该方法作为短期预测方法的有效性。Colladon A F [ 2 ] 等人对欧洲7个城市旅游论坛的相关数据进行了分析，提出了因子增强的自回归模型来分析旅游相关的大数据，对预测国际机场抵达人数起到了更大的作用。国内方面常用的预测方法有时间序列预测法、回归分析方法和神经网络，此外还有灰色预测法等。如孔朝莉 [ 3 ] 利用2011年1月至2018年8月共104个月的海南旅游人数数据建立ARIMA(1，1，1) × (1，1，1)12模型，对2018年9月旅游人数进行预测，相对误差为2.06。徐萍丽 [ 4 ] 等在将基于直觉模糊的时间序列模型应用到对杭州宋城主题公园旅游收入的预测上，此外，他们还针对提高预测的精准度这一问题对算法进行了改进研究。杨伟芳 [ 5 ] 采用Regress函数对海南省2007年至2011年旅游人数进行回归分析，该方法具有方便快捷和实用性强等特点。张峰 [ 6 ] 等人构造了具有较好的准确性和鲁棒性的BP神经网络模型，用来预测国内旅游人数。路相林 [ 7 ] 在BP神经网络的基础上，使用经过改良的BP神经网络对我国旅游收入总量和旅游人次数进行了预测，验证了BP神经网络模型在研究旅游收入问题上的适用性。程军锋 [ 8 ] 根据2009年至2017年的陇南市游客数据建立GM(1，1)模型对未来六年的旅游人数进行了预测，模型精度较高。余耀峰 [ 9 ] 等人为了弥补传统的统计数据不能实时反映旅游需求变化的不足，尝试基于Google趋势数据对中国入境外国游客的数量进行预测，并通过将随机森林(RF)模型应用于此任务，获得了更高的预测精度。 本文研究的主要目的是把时间序列中的残差自回归方法应用到旅游业的人数预测中，通过对历年河北省旅游接待人口总数的分析，找到合适的残差自回归模型，并对河北省未来旅游接待人数的变化趋势进行预测，为相应的管理者提供决策依据，做好下一步管理工作。
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user: 2. 河北省旅游业现状 2.1. 市场方面 本文河北省旅游业收入数据均来自2010年至2019年各地的《国民经济和社会发展统计公报》，具体数据如下表1所示。 Table 1 Table of the tourism revenue in Hebei province from 2010 to 201 年份 旅游业收入 年份 旅游业收入 2010年 914.60亿元 2015年 3434.00亿元 2011年 1221.30亿元 2016年 4654.50亿元 2012年 1588.30亿元 2017年 6140.90亿元 2013年 2010.10亿元 2018年 7636.40亿元 2014年 2561.50亿元 2019年 9313.40亿元 表1. 2010~2019年河北省旅游业收入表 根据上表数据绘制2010~2019年河北省旅游收入折线图： 图1. 2010~2019年河北省旅游业收入 从图1可知，2010~2019年河北省旅游业收入呈现出持续上升的指数增长趋势。自2014年起增长速度加快，旅游业收入逐渐成为河北省经济发展中不可或缺的一部分。 2.2. 旅游景区方面 通过Python软件，爬取了“去哪儿”网站的共计获取到136个3A级以上景区的相关数据(景区类型、景区名称、景区ID、景区等级、景区门票的月销量、景区热度)，本文数据截取时间：2019年12月25日。调用“高德地图”的API来处理经纬度的换算实现河北省旅游景区的可视化，如下图2所示。 图2. 河北省3A级以上景区分布 由图2可以看出河北省3A级以上的旅游景区大多数集中以秦皇岛市为代表的东部沿海地区和保定市–石家庄市–邯郸市走向的西南部地区。由此可以初步判断石家庄市、秦皇岛市、保定市和邯郸市在河北省内形成了广阔且集中的旅游区域范围，具有绝对的旅游资源优势。 根据景区热度数据，本文把收集到的河北省3A级以上景区分为3个梯度：第1梯度为0.7 ≤ 景区热度 < 0.8、第2梯度为0.8 ≤ 景区热度 < 0.9、第3梯度为0.9 ≤ 景区热度 < 1。并依此绘制河北省3A级以上旅游景区热度图，图上颜色越深的区域反映景区的热度就越高，如图3所示。 图3. 河北省3A级以上景区热度分析 图3所示景区热度较高的城市有：张家口市、承德市、石家庄市、邯郸市，结合河北省3A级以上旅游景区分布图可知：石家庄市、邯郸市本身旅游景区的基数较大所以热度也相对较高。但是旅游出行受季节温度影响较大，本文收集数据时是正值冬季，那么以清凉避暑为营销目的的东部沿海景区的热度就相对较低，而对于打造冰雪运动休闲区为目标的张家口市和承德市正是吸引游客的最佳季节，所以景区的热度较高。 2.3. 机遇与政策方面 (1) 2022年北京冬季奥运会为旅游业发展提供机遇 第24届冬季奥林匹克运动会将在2022年2月4日至2022年2月20日由中华人民共和国首都北京市和河北省张家口市联合举行，这也是中国历史上首次举办冬季奥运会。京津冀地区则以冬奥会为契机，完成交通路网、基础设施的全面升级，将冰雪旅游资源与体育、娱乐、休闲相结合，打造冰雪旅游产业的新兴地区。 (2) 京津冀协同发展战略——河北省雄安新区 为了疏解北京市的非首都功能、优化京津冀的空间格局和功能定位、构建一体化现代交通网络、扩大环境容量和生态空间、推动公共服务共建共享，在京津冀协同发展战略的大环境下，中共中央、国务院于2017年4月1日决定设立河北省雄安新区。而雄安新区的设立必将促进京津冀三地城际间交通更加便捷、旅游资源更加集中、旅游协作更加密切、旅游市场更加融合，对促进京津冀地区旅游业的协同发展和进一步调整和优化河北省旅游产业的布局，都起着至关重要的作用。 (3) 全面建成小康社会，实现第一个百年奋斗目标 在中国实习小康社会这一伟大构想是早在1979年12月6日由改革开放的总设计师邓小平首次提出，2012年党的十八大报告中首次正式提出全面“建成”小康社会，而2020年则是全面建成小康社会目标实现之年，也是全面打赢脱贫攻坚战的收官之年。这些年以来在中国共产党的带领下我国紧密结合新的时代条件和人类社会发展的规律出台了众多相关文件大力推进市场经济，同时带动了我国旅游业发展。
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user: 3. 方法介绍 残差自回归模型 [ 10 ] (Auto-Regressive)是研究具有显著的确定性趋势序列时，为了防止残差信息的浪费而提出的一种时间序列拟合模型。本文研究的旅游接待人数是具有明显趋势性的非平稳时间序列模型，因此利用残差自回归模型进行拟合。 Auto-Regressive的基本形式： x t = T t + S t + ε t ，其中， T 为趋势效应拟合； S t 为季节效应拟合； ε t 为残差序列。首先检验残差序列 { ε t } 的自相关性，若自相关性不显著(回归模型提取信息充分)，分析结束。若自相关性显著(信息没有提取充分)则需对残差序列 { ε t } 进行自回归模型拟合，进一步提取相关的信息 [ 11 ]。拟合的模型如下： ε t = ϕ 1 ε t − 1 + ⋯ + ϕ p ε t − p + a t d (1) 其中 a t 为残差序列 { ε t } 的残差。若 a t 为纯随机序列，则模型构造完成，得到的残差自回归模型如下 [ 12 ]： x t = T t + S t + ε t ε t = ϕ 1 ε t − 1 + ⋯ + ϕ p ε t − p + a t E ( a t ) = 0 ，   V a r ( a t ) = σ 2 ，   C o v ( a t ， a t − i ) = 0 ，   ∀ i ≥ 1 (2)
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user: 4. 数据及平稳性白噪声检验 4.1. 数据来源 本文河北省接待旅游人数数据来自河北省统计局官方网站中《河北经济年鉴》(仅有2019年以前数据)，2019年数据来自中商情报网讯。具体数据如下表2所示。 Table 2 Table of the number of tourist receptions in Hebei province from 1990 to 201 年份 人数 年份 人数 年份 人数 年份 人数 年份 人数 1990年 1537万 1996年 2808万 2002年 5985万 2008年 9747万 2014年 31，368万 1991年 2101万 1997年 3615万 2003年 4477万 2009年 12，164万 2015年 37，060万 1992年 2238万 1998年 4016万 2004年 7227万 2010年 14，851万 2016年 46，532万 1993年 2412万 1999年 4428万 2005年 8068万 2011年 18，627万 2017年 57，234万 1994年 2792万 2000年 4859万 2006年 9053万 2012年 22，911万 2018年 67，786万 1995年 3083万 2001年 5316万 2007年 10，029万 2013年 26，988万 2019年 78，188万 表2. 1990~2019年河北省旅游接待人数表 4.2. 平稳性与白噪声检验 本文将河北省旅游接待人数的年度数据序列简记为X序列。图4是该序列自1990年至2018年的时序图。该图显示出河北省接待旅客人数呈现出不断上升的趋势，尤其是近几年涨幅速度大大加快。 图4. 河北省历年旅游接待人数 对X序列进行白噪声检验，检验结果如下表3所示： Table 3 Table of white noise test resul 延迟阶数 卡方 自由度 Pr > 卡方 6 51.11 6 <0.0001 表3. 白噪声检验结果表 检验结果显示，在延迟6阶情况下P值小于0.0001，即X序列为非白噪声序列。 综上所述，可以看出河北省旅游接待人数序列是具有明显的趋势性，但不具备季节性趋势的非平稳非白噪声时间序列。所以该模型实际应为： x t = T t + S t + ε t 。其中对于 T t 的拟合可分为两种方式 [ 13 ]： (1) 自变量为时间t的幂函数，称作因变量关于时间的回归模型。 (2) 自变量为历史观测值，称作延迟因变量回归模型。 下面分别用这两种方式对该序列进行模型拟合。
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user: 5. 因变量关于时间的回归模型 由图4可以看出，X序列的趋势并不呈现出线性特征，而是斜率逐渐增大的曲线。因此，本文尝试用   t 2 − t 5 拟合模型。经过比较   t 2 − t 5 回归拟合输出统计量的值进行筛选，本文决定用无趋势项的 t 5 拟合模型。下图5为X序列的 t 5 模型拟合效果图，表4为X与 t 5 的最小二乘法线性回归拟合表。 图5. X序列的t 5 模型拟合效果图 Table 4 Table of X and t5 least squares linear regression fittin 统计量 数值 n 28 Durbin-Watson 0.7321 AIC 476.289132 AICC 476.769132 MSE 477.103669 回归R方 0.9939 总R方 0.9939 表4. X与t 5 的最小二乘法线性回归拟合表 从表4显示的数据可以发现R方的值较高，说明趋势拟合效果较好，但是DW的值为0.7321，证明残差序列 { ε t } 显著正相关，由此可知残差序列中信息未提取充分。应对残差序列拟合自相关模型。 由于模型趋势拟合效果较好，以下仅判定残差部分。如下表5和表6所示，残差自相关图显示出拖尾性，逐步回归消除报告结果显示除了延迟1阶的序列值外，其他延迟阶数均不具有显著的自相关性，因此延迟2~9阶的自相关项被剔除 [ 14 ]。确定1阶残差模型为： ε t = ϕ 1 ε t − 1 + a t (3) Table 5 Table of residual sequence autocorrelatio 自相关估计值 滞后 协方差 相关 −1， 9， 8， 7， 6， 5， 4， 3， 2， 1， 0， 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9， 1 0 8，927，566 1.000000 **************** 1 8，459，459 0.947566 *************** 2 7，937，452 0.889095 ************** 3 7，430，496 0.832309 ************* 4 7，039，787 0.788545 *********** 5 6，778，762 0.759307 ********** 6 6，240，352 0.698998 ******** 7 5，630，773 0.630718 ****** 8 4，734，864 0.530364 ***** 9 3，953，276 0.442817 **** 表5. 残差序列自相关表 Table 6 Table of stepwise regression elimination repor 自相关估计值 滞后 估计值 t值 Pr > |t| 9 0.032114 0.08 0.9390 3 −0.058267 −0.17 0.8684 4 0.058559 0.23 0.8199 2 0.125700 0.55 0.5860 6 0.233031 0.87 0.3950 7 −0.153035 −0.68 0.5038 5 −0.258143 −1.94 0.0646 8 0.111728 1.41 0.1710 表6. 逐步回归消除报告表 本文选择最大似然估计法来估计具有相关性的趋势参数和残差序列参数，结果如下表7。 Table 7 Table of maximum likelihood estimatio 统计量 数值 n 28 Durbin-Watson 1.6894 AIC 467.313674 MSE 899568 SSE 23388780.8 回归R方 0.9581 总R方 0.9977 表7. 最大似然估计拟合表 可以看出整体的R方为0.9977，AIC = 467.313674说明该模型的拟合度较高。DW的值等于1.6894，查表知 d U < 1.6894 < 4 − d U ，即残差序列 { ε t } 已经不具有相关性。参数的估计值及相应的t检验结果如表8所示。 Table 8 Table of parameter estimate (1 变量 自由度 估计值 标准误差 t值 Pr > |t| t 5 1 0.003284 0.000136 24.19 <0.0001 AR1 1 −0.9339 0.0586 −15.93 <0.0001 表8. 参数估计值表(一) 通过表8，可以发现t 5 和AR1的P值均小于0.0001，均通过了参数检验。因此可以得到最终模型为： { x t = 0.003284 × ( t − 1989 ) 5 + ε t ε t = 0.9339 ε t − 1 + a t E ( a t ) = 0 ，   V a r ( a t ) = 899568 ，   C o v ( a t ，   a t − i ) = 0 ，   ∀ i ≥ 1 (4) 因变量关于时间的回归模型最终拟合效果如图6所示，其中圆圈为实际值，红色虚线为拟合值，上下两条线为置信区间。 图6. 最终模型拟合效果
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user: 6. 延迟因变量回归模型 首先利用SAS中的延迟函数生产序列X的1阶延迟序列，然后建立带有延迟因变量的回归模型： x t = a + b x t − 1 + ε t ，并对截距项和延迟一阶系数进行参数估计，参数估计值及t检验结果如下表9所示。 Table 9 Table of parameter estimate (2 变量 自由度 估计值 标准误差 t值 Pr > |t| a 1 −397.501 259.4228 −1.53 0.1374 b 1 1.2140 0.0135 90.02 <0.0001 表9. 参数估计值表(二) 在显著性水平0.05的条件下，截距项的P值为0.1374 > 0.05，即不显著，因此使用逐步回归法继续对模型进行拟合，拟合统计量的部分结果如下表10所示。 Table 1 0 Table of delay dependent regression analysi 统计量 数值 n 28 Durbin h −0.1039 Pr < h 0.4586 AIC 469.617822 MSE 1087212 SSE 29354720.8 回归R方 0.9980 总R方 0.9980 表10. 延迟因变量回归分析表 延迟因变量回归分析结果显示总R方为0.9980，AIC = 469.617 822说明本模型的拟合度较高。由于含延迟因变量，所以回归结果输出Durbin h统计量，由上表知Durbin h统计量的数值已达到0.4586，表示残差序列 { ε t } 显著相关性消除，即不需要考虑对 { ε t } 继续拟合自回归模型 [ 15 ]。最终的参数估计值及相应的t检验结果如下表11。 Table 1 1 Table of parameter estimate (3 变量 自由度 估计值 标准误差 t值 Pr > |t| b 1 1.2002 0.0102 117.16 <0.0001 表11. 参数估计值表(三) 通过表11，可以发现延迟1阶系数变量b的P值小于0.0001，通过了参数检验。由此可以确定最终拟合模型为： x t = 1.2002 x t − 1 + ε t ，   ε t ~ N ( 0 ，   1087212 ) (5) 延迟因变量回归模型最终拟合效果如图7所示，圆圈线为实际值，红色虚线为拟合值。 图7. 模型拟合效果
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user: 7. 模型比较与选择 模型的比较与选择主要是根据误差平方和最小原则和最小信息量准则，两个模型的SSE值和AIC值之前的分析结果已经给出，现整理到表12。 根据误差平方和最小原则和最小信息量准则检验结果显示，因变量关于时间的回归模型的SSE值和AIC值均小于延迟因变量回归模型，说明该模型拟合效果更好。从直观的角度考虑因变量关于时间的回归模型也更容易解释原序列河北省接待旅游人数拥有一个长期的曲线增长趋势的波动规律，所以本文更倾向于选择因变量关于时间的回归模型进行预测。 Table 1 2 Table of test resul 模型 SSE AIC 因变量关于时间的回归模型 { x t = 0.003284 × ( t − 1989 ) 5 + ε t ε t = 0.9339 ε t − 1 + a t 23388780.8 467.313674 延迟因变量回归模型 x t = 1.2075 x t − 1 + ε t 29354720.8 469.617 822 表12. 检验结果表
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user: 8. 河北省旅游接待人数预测 由图5可以看出，拟合值与实际值基本重合，模型的拟合效果良好。通过模型预测得到2019年的河北省旅游人数数据为80，200万人，与2019年的实际值78188万人仅仅相差了2.57%，误差较小。所以认为该模型拟合效果较优异。下面对2020年至2021年未来两年的河北省旅游人数进行预测。预测结果如下表13所示。 Table 1 3 Table of forecast of the number of tourists in Hebei province from 2020 to 202 年份 预测结果 2020年 94，391万 2021年 110，541万 表13. 2020~2021年河北省旅游人数预测表
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user: 9. 结论 残差自回归模型是一种拟合具有显著的确定性趋势或季节效应的非平稳时间序列方法。它不仅提高了模型的精确度还使结果更切合实际，兼具了时间序列确定性分析和随机性分析的优点。在本文河北省旅游人数的案例中，时间序列呈明显的非线性上升趋势，若仅用一般的时间序列模型进行拟合，残差序列将可能存在自相关性，对信息的提取不够充分，采用残差自回归模型方法大大地降低了拟合误差从而提高了模型的拟合精度。 本文利用残差自回归模型对河北省未来三年的旅游接待人数进行了预测，模型预测效果比较理想。预测结果表明，河北省在未来三年接待的旅游人数将持续上涨，从而河北省旅游业的发展在面临机遇的同时也将承受巨大的压力。旅游人数的增加无疑是河北省经济发展的一个重要增长极。政府和相关旅游管理部门应及时把握机遇大力发展旅游业，为河北省未来的全域旅游发展增加动力的同时也要注意宏观调控，走旅游业的可持续发展道路。
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user: 10. 展望 由于2020伊始新冠肺炎疫情的爆发给我国国民经济和社会发展造成了不可避免的负面影响，对旅游行业来说更加是一次重创。上述的研究与结论均是在未考虑新冠肺炎疫情影响的前提下得出，接下来的研究工作将尽可能收集疫情后的旅游业相关数据，争取更及时、准确的分析出此次疫情对河北省旅游业的具体影响。
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user: 摘要 冠心病常高发于老年人，病程长，反复发作，号称“第一杀手”。冠心病的治疗方法中，药物治疗是冠心病患者的根本治疗方法，此外，还要结合健康的饮食和生活方式，以及积极乐观的心理。空巢老人长期缺少子女照顾，心理适应能力差，生理机能、反应能力显著减退，生活自理能力下降，记忆力减退，住院期间病情得到有效控制，出院后由于知识缺乏，依从性差，未能按时、按量服药，病情更容易反复加重。
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user: 1. 引言 截止2019年，我国老年人65岁及以上占总人口比重11.47%，据推算，2020年我国65岁及以上的老年人口占总人口比例上升至13%，随着我国经济的快速发展，人口老龄化日趋严重。农村外出务工人员逐年增多，“空巢老人”也逐渐增多 [ 1 ]。冠心病在老年群体中属常见的慢性疾病，死亡率居高不下 [ 2 ]，而空巢老人缺少子女照顾，部分患者知识缺乏，依从性差，生活质量堪忧。
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user: 2. 空巢老年冠心病患者现状 冠心病常高发于老年人，病程长，反复发作，号称“第一杀手” [ 2 ]，空巢老人长期缺少子女照顾，心理适应能力差，生理机能、反应能力显著减退，生活自理能力下降，冠心病的治疗方法中，药物治疗是冠心病患者的根本治疗方法，还要结合健康的饮食和生活方式 [ 3 ]，和积极乐观的心理，空巢老人记忆力减退，住院期间病情得到有效控制，出院后由于知识缺乏，依从性差，未能按时、按量服药，病情更容易反复加重。 农村空巢老人收入大部分来源于外出务工子女，没有稳定的收入来源，得不到健全的医疗保障，冠心病急性发作更加重患者的焦虑情绪，长此以往，疾病不但得不到有效的控制，更容易合并更严重的并发症。
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user: 3. 常见护理干预 对于空巢老年冠心病患者在积极治疗的同时，实施护理干预，目的不仅仅是降低死亡率，提高治疗效果，更能改善他们的生活质量，减少并发症，也能降低心肌梗死、心绞痛的急性发作。冠心病属于慢性疾病，病程长，除了长期的药物治疗，同时也跟患者生活饮食及心理健康因素有着密切的关系。 (1) 指导规律合理用药 部分老年患者住院期间得到有效的监督和护理，能够准确服药，但是出院之后的准确服药得不到很好的保障，所以指导老年患者出院期间仍然能够按时按量服药对于冠心病病情的控制起着至关重要的作用。对于个别视力下降、记忆力下降的空巢老年患者，应在药盒上做上醒目标记，放在显眼的位置，这样可以避免漏服，错服药物，同时告知患者服用药物的不良反应及注意事项，如患者服用阿司匹林等抗血小板聚集类药物，应向患者说明定期到院复查血常规，检查血小板的数值。 (2) 养成良好的生活饮食习惯 在准确用药的情况下，冠心病患者要合理，少吃高脂肪，高胆固醇食物，如动物内脏，蛋黄，肥肉等，多吃蔬菜，水果，粗纤维，优质蛋白，鱼肉等 [ 4 ]，保证每天蛋白的摄入，避免便秘，养成定时排便的习惯。同时要限制盐的摄入量，每天控制在5 g左右 [ 5 ]，生活中要戒烟，戒酒，长期饮酒会降低心肌的弹性和收缩力，造成脂类物质在血管壁堆积，管腔狭窄，吸烟也会导致交感神经兴奋，诱发血压升高，进一步加重心脏负担，诱发心绞痛。老年冠心病患者平时要适当运动，注意休息，保证睡眠，保持良好的情绪，根据研究发现，良好的情绪会降低冠心病心绞痛的急性发作。 (3) 定期随访 护士可以根据患者的情况选择电话随访和上门随访，电话随访经济有效，对生活能够自理，听力良好的空巢老年冠心病患者可以起到良好的指导督促效果，并且可以及时发现问题，及时指导，有利于提高老人依从性。一般第一次电话随访可以在患者出院后一个星期后进行，后期再根据患者情况调整下一次随访的时间，对于电话随访效果不好，听力和沟通存在一定障碍的空巢老人，可以不定期进行上门随访，同时也可以检查患者的服药情况，自我管理和生活居住情况，现场提出指导。 老年群体是社会的弱势群体，尤其是空巢老年患者，缺少家庭和社会支持，目前针对空巢老年冠心病患者的常见问题，采取相应的护理措施，实施护理干预，控制某些危险因素，可以使患者降低病死率，减少并发症，促进康复，提高生活质量，但是针对一些经济条件落后，缺少生活自理能力，温饱堪忧的空巢老人有很大的局限性，我国针对空巢老年冠心病患者的护理研究及干预还处在一个较新阶段，还需要结合医院，社区，家庭进行综合研究和改进，共同促进空巢老年冠心病患者的康复。