DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 本文考虑如下带有符号的线性乘积和规划问题： ( G L M P ) { min f ( x ) = ∑ j = 1 p δ j n j ( x ) d j ( x ) s . t . x ∈ D = { x ∈ R n | A x ≤ b } 其中 n j ( x ) ， d j ( x ) ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) 为 R n 上的线性函数， δ j = + 1 或 − 1 ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ， A ∈ R m × n ， b ∈ R m ，p，m，n都是正整数，D是非空有界的凸多面体。 乘积规划问题在用于经济、交通等众多领域具有广泛的使用价值，如金融优化 [ 1 ] 、鲁棒优化 [ 2 ] 、证券投资 [ 3 ] 等。乘积规划问题的多极值性(多个局部最优解)，使得求其全局最优解变得十分困难。所以，有许多学者关注于乘积规划问题的全局最优值的求解。近年来，一些求解乘积规划问题的方法相继被提出，包括外逼近方法 [ 4 ] ，割平面法 [ 5 ] ，分支定界方法 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 等。本文针对一类带有符号的线性乘积和规划问题(GLMP)，采用二级松弛技术和超矩形缩减策略，提出了一种新的分支定界算法，并进行了数值分析。 本文的结构安排如下：第2节利用二级松弛技术，确定(GLMP)问题全局最优值的下界；第3节利用超矩形的剖分与缩减技术，给出分支定界算法，通过数值算例验证算法的可行性与有效性。
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user: 2. 松弛定下界方法 本节首先利用凸包络技术给出(GLMP)问题中乘积函数的一个下界函数，进一步，通过二次松弛得到原问题的线性松弛规划问题，进而给出(GLMP)问题的下界。 不失一般性，我们假定 δ j = + 1 ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 1 ； δ j = − 1 ， j = p 1 + 1 ， p 1 + 2 ， ⋯ ， p 。因(GLMP)问题的可行域D是非空有界集，我们可构造包含D的超矩形 H 0 = [ v 0 ， h 0 ] ， v 0 = ( v 1 0 ， v 2 0 ， ⋯ ， v n 0 ) T ， h 0 = ( h 1 0 ， h 2 0 ， ⋯ ， h n 0 ) T ，其中 v i 0 = min x ∈ D ∩ H 0 x i ， h i 0 = max x ∈ D ∩ H 0 x i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n . 下面确定乘积函数 n j ( x ) d j ( x ) 的凸包络，首先求解如下线性规划问题： { min n j ( x ) s . t . x ∈ D ∩ H 0 ， { max n j ( x ) s . t . x ∈ D ∩ H 0 ， { min d j ( x ) s . t . x ∈ D ∩ H 0 和 { max d j ( x ) s . t . x ∈ D ∩ H 0 (1) 设问题(1)的最优解分别为 x j 1 ， x j 2 ， x j 3 ， x j 4 ，最优值分别为 ε _ j ， ε ¯ j ， η _ j ， η ¯ j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p )，从而有 ε _ j ≤ n j ( x ) ≤ ε ¯ j ， η _ j ≤ d j ( x ) ≤ η ¯ j (2) 显然 x j 1 ， x j 2 ， x j 3 ， x j 4 均为(GLMP)问题的可行解，设 Q = Q ∪ { x j 1 ， x j 2 ， x j 3 ， x j 4 : j = 1 ， ⋯ ， p } ，其中Q表示(GLMP)问题目前可行解的集合。 令 Ω j = [ ε _ j ， ε ¯ j ] × [ η _ j ， η ¯ j ] ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 。下面确定乘积函数 n j ( x ) d j ( x ) 在 Ω j 上的凸包络 [ 8 ] ： 由(2)式可得： 1) 若 ( n j − ε _ j ) ≥ 0 且 ( d j − η _ j ) ≥ 0 ，则 ( n j − ε _ j ) ( d j − η _ j ) ≥ 0 展开得 n j d j ≥ η _ j n j + ε _ j d j − ε _ j η _ j 2) 若 ( n j − ε ¯ j ) ≤ 0 且 ( d j − η ¯ j ) ≤ 0 ，则 n j d j ≥ η ¯ j n j + ε ¯ j d j − ε ¯ j η ¯ j 3) 若 ( n j − ε _ j ) ≥ 0 且 ( d j − η ¯ j ) ≤ 0 ，则 n j d j ≤ η ¯ j n j + ε _ j d j − ε _ j η ¯ j 4) 若 ( n j − ε ¯ j ) ≤ 0 且 ( d j − η _ j ) ≥ 0 ，则 n j d j ≤ η _ j n j + ε ¯ j d j − ε ¯ j η _ j 为了表达方便，令： η _ j n j + ε _ j d j − ε _ j η _ j ≜ f _   j 1 ( x ) ， η ¯ j n j + ε ¯ j d j − ε ¯ j η ¯ j ≜ f _   j 2 ( x ) η ¯ j n j + ε _ j d j − ε _ j η ¯ j ≜ f ¯ j 1 ( x ) ， η _ j n j + ε ¯ j d j − ε ¯ j η _ j ≜ f ¯ j 2 ( x ) 即 max { f _   j 1 ( x ) ， f _   j 2 ( x ) } ≤ n j d j ≤ min { f ¯ j 1 ( x ) ， f ¯ j 2 ( x ) } 由此，我们可以得到(GLMP)问题在超矩形 H k ⊆ H 0 上的松弛规划问题(SLMP)： ( S L M P ) { min ∑ j = 1 p 1 max { f _   j 1 ( x ) ， f _   j 2 ( x ) } − ∑ j = p 1 + 1 p min { f ¯ j 1 ( x ) ， f ¯ j 2 ( x ) } s . t . x ∈ D ∩ H k 又因 ∑ j = 1 p 1 max { f _   j 1 ( x ) ， f _   j 2 ( x ) } ≥ max { ∑ j = 1 p 1 f _   j 1 ( x ) ， ∑ j = 1 p 1 f _   j 2 ( x ) } ∑ j = p 1 + 1 p min { f ¯ j 1 ( x ) ， f ¯ j 2 ( x ) } ≤ min { ∑ j = p 1 + 1 p f ¯ j 1 ( x ) ， ∑ j = p 1 + 1 p f ¯ j 2 ( x ) } 所以我们可得到(GLMP)问题在超矩形 H k ⊆ H 0 上的二级松弛规划问题(SSLP): ( S S L P ) { min f _ ( x ) = max { ∑ j = 1 p 1 f _   j 1 ( x ) ， ∑ j = 1 p 1 f _   j 2 ( x ) } − min { ∑ j = p 1 + 1 p f ¯ j 1 ( x ) ， ∑ j = p 1 + 1 p f ¯ j 2 ( x ) } s . t . x ∈ D ∩ H k (SSLP)问题的最优解为(GLMP)问题的一个可行解，其最优值恰好为(GLMP)问题在超矩形 H k 上全局最优值的一个下界，该可行解记为 x k ，令 Q = Q ∪ { x k } ，其中Q表示(GLMP)问题目前所有可行解构成的集合。 进一步，我们可以得到与(GLMP)问题等价的线性规划问题(LP)： ( L P ) { min f _ ( x ， t 1 ， t 2 ) = t 1 − t 2 s . t . ∑ j = 1 p 1 f _   j 1 ( x ) − t 1 ≤ 0 ， ∑ j = 1 p 1 f _   j 2 ( x ) − t 1 ≤ 0 ， ∑ j = p 1 + 1 p f ¯ j 1 ( x ) − t 2 ≥ 0 ， ∑ j = p 1 + 1 p f ¯ j 2 ( x ) − t 2 ≥ 0 ， x ∈ D = { x ∈ R n | A x ≤ b } ∩ H k = [ v k ， h k ] 显然，(LP)问题在 H k 上的最优值是(GLMP)问题全局最优值的一个下界，它也是(GLMP)问题在 H k 上全局最优值的一个下界。
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user: 3. 分支定界算法 本节利用超矩形的剖分与缩减技术，给出确定(GLMP)问题全局最优值的分支定界算法，并进行数值实验。 3.1. 超矩形的剖分 不失一般性，假设第k次剖分的超矩形为 H k = [ v k ， h k ] ⊆ H 0 ： 步骤1： 1) 选择 H k 的最长边，即 h ξ k − v ξ k = max { h i k − v i k : i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } ； 2) 令 x ξ k = v ξ k + h ξ k 2 ， x ¯ = ( v 1 k ， v 2 k ， ⋯ ， v i − 1 k ， x ξ k ， v i + 1 k ， ⋯ ， v n k ) 步骤2：将超矩形 H k 沿着 x ¯ 剖分为子超矩形 H 1 k + 1 = [ v k + 1 ， 1 ， h k + 1 ， 1 ] ， H 2 k + 1 = [ v k + 1 ， 2 ， h k + 1 ， 2 ] 其中 v k + 1 ， 1 = ( v 1 k + 1 ， 1 ， v 2 k + 1 ， 1 ， ⋯ ， v n k + 1 ， 1 ) T ， h k + 1 ， 1 = ( h 1 k + 1 ， 1 ， ⋯ ， h i − 1 k + 1 ， 1 ， x ξ k ， h i + 1 k + 1 ， 1 ， ⋯ ， h n k + 1 ， 1 ) T ， h k + 1 ， 2 = ( h 1 k + 1 ， 2 ， h 2 k + 1 ， 2 ， ⋯ ， h n k + 1 ， 2 ) T ， v k + 1 ， 2 = ( v 1 k + 1 ， 2 ， ⋯ ， v i − 1 k + 1 ， 2 ， x ξ k ， v i + 1 k + 1 ， 2 ， ⋯ ， v n k + 1 ， 2 ) T 。 令 P = { H 1 k + 1 ， H 2 k + 1 } ， T = ( T \ { H k } ) ∪ P 。 3.2. 超矩形的缩减 为了叙述方便，缩减后的超矩形仍记为 H k 。对(GLMP)问题中的线性不等式约束条件 ∑ j = 1 n a i j x j ≤ b i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m )，利用文献 [ 6 ] [ 9 ] 中超矩形缩减技术进行缩减。 3.3. 分支定界算法 给出以下记号(假定算法迭代到第k步)： D：(GLMP)问题的可行域；Q：当前可行解的集合； H k ：选择剖分的超矩形； T：剪支剩余超矩形的集合； τ ：(GLMP)问题全局最优值的上界； η ：(GLMP)问题全局最优值的下界。 下面给出算法过程的具体描述。 步骤1：(初始化) 构造包含 D 的超矩形 H 0 = [ v 0 ， h 0 ] ，在超矩形 H 0 上求解问题(LP)，其对应最优解和最优值分别记为 x d 和 η ， η 就是(GLMP)问题全局最优值的一个下界，显然 x d ∈ D ，令 Q = Q ∪ { x d } ，初始上界为 γ = min { f ( x ) : x ∈ Q } ，并找一个当前最优解 x * ∈ arg min γ ，给定精度 σ ， T = { H 0 } ，置k = 1。 步骤2：(终止规则) 若 γ − η ≤ σ 或 T = Φ ，则终止，输出(GLMP)问题的全局最优解 x * 、全局最优值 f ( x * ) ; 否则，转步骤3； 步骤3：(选择规则) 在 T 中选择 H k ， H k 为 η 所对应的超矩形，即 η = η ( H k ) ； 步骤4：(剖分及缩减技术) 运用2.1中超矩形的剖分方法，将 H k 剖分为 H 1 k + 1 与 H 2 k + 1 两部分， int H 1 k + 1 ∩ int H 2 k + 1 = Φ ；再应用2.2 中超矩形的缩减技术，将 H 1 k + 1 和 H 2 k + 1 缩减后的超矩形仍记为 H i k + 1 ，令 T = T ∪ { H i k + 1 } ( i ∈ Γ )，缩减后的超矩形的指标集，记为 Γ ⊆ { 1 ， 2 } 。 步骤5：(剪支规则)让 T = T \ { H : η ¯ ¯ ( H ) ≥ γ ， H ∈ T } 。 步骤6：(定界)定下界： η = min { f _ ( H ) : H ∈ T } ； 定上界： γ = min { f ( x ) : x ∈ Q } ，当前最好的可行解： x * ∈ arg min { f ( x ) : x ∈ Q } 置 k ← k + 1 ，转步骤2。
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user: 4. 数值实验 为了检测新算法的可行性与有效性，做以下的数值实验，算法编程在Pentium(R)4，CPU3.20 GHZ，1.00 GB内存微机上运行，精度取为 σ = 10 − 6 。 例1 [ 7 ] { min ( 2 x 1 − 2 x 2 + x 3 + 2 ) × ( − 2 x 1 + 3 x 2 + x 3 − 4 ) + ( − 2 x 1 + x 2 + x 3 + 2 )                 × ( x 1 + x 2 − 3 x 3 + 5 ) + ( − 2 x 1 − x 2 + 2 x 3 + 7 ) × ( 4 x 1 − x 2 − 2 x 3 − 5 ) s . t . x 1 + x 2 + x 3 ≤ 10   x 1 − 2 x 2 + 3 x 3 ≤ 10 − 2 x 1 + 2 x 2 + 3 x 3 ≤ 10 − x 1 + 2 x 2 − 3 x 3 ≤ 10 − x 1 + 2 x 2 + 3 x 3 ≥ 6 x 1 ≥ 1 ， x 2 ≥ 1 ， x 3 ≥ 1 运用本文所提出的算法得到：最优解为(5.5556; 1.7778; 2.6667)，最优值为−112.7531，迭代次数为3，计算时间为1.586198。文献 [ 7 ] 的最优解为(5.5556; 1.7778; 2.6667)，最优值为−112.7531，迭代次数为54。 通过以上计算所得结果显示，本文所提出的方法是有效可行的。
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user: 摘 要 本文首先解析了英语专业美国文学课程通识化改革的前瞻性和可行性，接着分析了当前美国文学课程设计中存在的问题，包括知识体系陈旧、重内容轻思维、对美国文化过分渗透缺乏警惕等。在此基础上，提出美国文学通识化改革的可行路径，即“时代化与相对化”、“思维与内容并重”、“中美价值并蓄，培养健康价值取向”等。并介绍了实践中的一些具体做法。这些理念与方法不仅为美国文学课程改革提供一种思路，同样适用于英语专业的类似课程，如英国文学、西方思想经典等，并为其他课程提供借鉴。 关键词 :通识教育，美国文学，通识化改革 Copyright © 2017 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 英语专业新国标尚未正式发布，但业已传递出英语高等教育未来将从既往偏重语言训练，向专业、通识与语言教育并重发展的改革理念。作为专业类指导文件，新国标在通识教育方面的步子相对审慎。力求将专业教育与通识教育水乳融合，未像一些高校那样要求一年级甚至一二年级大类教学，修习统一的通识课程。这一转向为英语专业的教学改革指明了方向，也提出了更高的要求。 无论国内还是国外，通识教育的通常做法是开辟专门的通识课程，由此又引发了侵蚀专业教育的担忧。周光礼教授曾经专门探讨了两者融合的可能性，并做出了肯定的回答，认为“如果我们实现了对专业教育的扩充调整，那么通识教育的目的便可以通过专业科目来实现……经过通识教育充实的专业教育，将使学生从学习的深度进而走向学习的广度，使他们不仅受到良好的学术训练，而且还受到最好的人文教育” [ 1 ] 。 事实上，近年来有不少学者对发挥外语教学的通识教育功能进行了探讨研究。原因正如王鲁男教授所指出的那样，因为“语言教育天然就是通识教育的组成部分，语言的人文和心智属性就是外语与通识教育之间的接口” [ 2 ] 。具体到英语专业，通识与专业教育融合的最佳平台莫若英美文学。如郭英剑教授所言，英美文学是英语专业少有的，能同时满足学生阅读、人文精神培养，及批判性思考的场所 [ 3 ] 。遗憾的是，当前美国文学的教学内涵远远无法满足通识教育的要求。 回顾改革开放以来国内美国文学教学理念，从所使用的教材体例中可一窥端倪。孙璐、金衡山在《二十世纪九十年代高校美国文学教材述评》 [ 4 ] 中，对国内较有影响的教材进行了系统梳理。归结起来，这些教材大同小异。差异性更多体现在是偏重文学史还是赏析，及收录哪些流派、作家和文本方面。这些教材折射出的教学目的基本有两点：一是传授有关美国文学与历史文化的知识；二是提高学生阅读欣赏文学作品的能力。诸如《读史与读文，孰轻孰重？——谈英语专业美国文学课教学》 [ 5 ] 这样的教学论文，可以印证上述判断。“史”与“文”大体是美国各大学英文系传统教学内容，似乎没有偏差可言。但若从通识教育的高度审视，则会暴露出诸多不尽人意的地方。 本文将从传统教学存在的问题入手，探讨美国文学教学通识化的可能的路径，以期为新国标背景下文学课程的改革提供一种思路。
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user: 2. 通识教育的理念及美国文学传统教学的误区 虽然通识教育已成高等教育的共识——国内几乎所有大学培养方案中都有通识教育模块，但对于其究竟该如何进行，达成何种目的，各高校及专业未见得有清晰的思路。因此，在探讨美国文学教学通识化路径之前，有必要明确一下通识教育的理想目标。 通识教育是一种西方教育理念，常被树为榜样的是哈佛模式。几经革新，如今的哈佛通识教育着意于：“帮助学生发展推理能力和决断能力……培养学生对艺术和文学具有明达的反应能力和自主的创造能力……提供给学生在一个日益全球化并且关联化、同时又不失多元化以及破碎化的世界中生活所必需的广泛知识” [ 6 ] 。上述目标可简单概括为“三个能力、一个知识”。从中不难看出，哈佛力求在能力教育与知识教育两级间，建构一种微妙的平衡。因为设计者清醒意识到，通识教育领域始终存在“优先传授知识”与“优先传授认知方式”的道路之争(参见 [ 6 ] )，而哈佛的选择显然是以能力为重，同时兼顾知识面。 应该说，“远离内容、注重方法”是通识教育的一个基本原则。通识课程设计不应“建立在课程内容或者主题的基础上、而是(应该)建立在‘知识方法’和‘思维方式’基础上” [ 6 ] 。而我们的通识教育以及美国文学课程的误区，恰恰出在“重内容、轻方法”上面。例如，《中国传统文化》课传授的是相关的“知识”——哲学流派、服饰、艺术成就等，而不是中国传统的思维方式和审美方式，或是我们看待中国传统文化的视角。同样地，现有美国文学的课程设计也无法满足通识教育的要求。虽然选读部分不乏对学生审美能力的培养，但就整个课程而言还存在两大主要问题。 首先，虽然通识教育要求轻内容重思维，但先进的思维方式也要以前沿的知识内容为载体，而现有美国文学课程知识体系相对而言较为陈旧。文学史部分主要基于旧历史主义观点，介绍不同时期文学流派的沿革，同时，将文学思想简单归结为某种社会现实的反映——不同流派体现了不同的时代精神。赏析部分则主要遵循新批评文本细读的理念，将对意义的解读主要归结为对创作技法的理解。 这些简化论的视角未能充分反映近二三十年文学批评的新发展——包括当代批评界对文学作品在价值建构、身份建构、话语博弈等方面功能的理解。按照这种传统的视角进行教学，即使强化对思维方式的传授，学生所获得的也是机械、片面的思维方式。我们的学生只要进行作品主题分析，就喜欢介绍时代背景、作家生平，就是这种上述认知方式的体现。 其次，现有美国文学课程设计的核心问题在于重内容、轻思维，无法有效承担通识教育的功能。这与美国文学课程的传统定位有关。教师通常以传授静态的文学知识，培养文学鉴赏能力为宗旨。因此，关注的重点在于“介绍”各主要文学流派、作家的主题内涵与风格特征，并且指导学生在阅读过程中“验证”、品味上述知识点。尤其值得警惕的是，许多教师作为文学爱好者，在课堂上往往传递一种伟人崇拜的认知倾向，将一些作家奉为超越常人经验的大师，将他们的思想奉为真知灼见。 这在很大程度上扭曲了文学的本来面目，将文学中包含的丰富的社会、经济、文化、人性、价值建构、话语博弈等方面的信息，归结为一些简单、确定的知识，甚至是真理。按照这样的模式授课，学生的收获不外乎对于美国文学的一般(且常常是片面的)常识，难以起到塑造学生用更为成熟的认知方式看待文学、文化现象的作用，也无助于学生批判性地接受各种价值观念。 最后，现在的美国文学课程在应对美国文化过分渗透方面，也缺乏应有的警惕。由于承袭了美国文学教学的视角与教材体例，当今美国文学教学内容更多反映了美国的意识形态和价值取向。其中一个突出的方面是对个人主义和感性的宣扬。并不是说，我们在教学中需要像过去曾经做过的那样，用中国视角完全取代美国视角。但当今教学中的一个普遍问题是，教师对文学史和作品中包含的美国价值观缺乏反思与制衡，几乎毫无保留地将其当作一种正确的价值观传授给学生，存在误导学生价值取向的风险。也不利于培养学生批判性思维和兼容并蓄的人生观、价值观。
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user: 4. 结论 前文论证了美国文学通识化的前瞻性、可行性，现有课程设计的弊端，以及通识化改革的路径，即“时代化与相对化”、“思维与内容并重”、“中美价值并蓄，培养健康价值取向”等。要实现上述变革，重点在于教师要不断更新自己的观念和认知方式。只有教师用系统的眼光看待文学、文化现象，学生才可能学会用相应的视角审视周围的世界。 通常美国文学只有一个学期的课程，要通过这一门课程取得多么显著的通识教育效果，有些不切实际。上述改革思路同样适用于英语专业的其他一些课程，如英国文学、西方思想经典等。也可以为基础英语、高级英语、阅读、听力等课程提供借鉴。通识教育是一个系统工程，需要所有任何教师齐心协力，营造一种大学精神、校园文化，才能更好地实现“育人”的使命。
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user: 摘 要 为了更有效地使用石膏改良碱土，结合田间持水量、碱化度、碱性盐的含量，考虑最佳灌水量、石膏转化率、石膏与土的处理方式、改良深度等因素，本文通过室内土柱模拟实验，设计了27种处理方式。对所得滤液的离子进行分析后换算成盐分。将滤液中的可溶盐与改良前的盐分相比，运用推理计算方法求得石膏改良碱土的不同效果。结果表明：1) 随着灌水量的增加，石膏的溶解量、转化量都有所增加，碱化度也相应地降低。但是这种线性关系达到一定程度后，相关关系将会逐渐变得不明显。因而，对各种处理要控制不同的水量，达到合理利用。2) 上部20 cm部分混匀这一处理，经过与其他两者的对比，石膏改良碱化土壤的最优处理方案能够达到自上而下逐步脱碱。而且石膏与浅层土壤混匀在生产上比较切实可行。 关键词 :石膏，改良碱土，灌水量，施用方式 Copyright © 2017 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 盐碱土是在气候干旱、蒸发强烈、地势低洼、含盐地下潜水位高的条件下，土壤表层及土体中积聚过多的可溶性盐类及致碱物质，以可溶性碳酸盐(以NaHCO 3 和Na 2 CO 3 形式存在)、代换性钠离子为主，pH值较高，导致土壤的粘粒含量大，土壤的透水透气性能差。许多学者从生物措施、物理措施、化学措施等方面对盐碱土改良进行了尝试，取得了许多成功经验 [ 1 ] - [ 6 ] 。其基本思路是：首先提供二价阳离子(Ca 2+ 、Mg 2+ )来置换交换性Na + (土壤胶体中)和可溶性碳酸盐，达到降低pH值、钠吸附比的目的，进而降低碱化度，起到改良碱化土壤的作用；其次是要考虑灌溉水量的问题，洗盐排盐是改良盐碱土的外界支撑条件 [ 7 ] 。 盐碱土壤的改良的实质是关注溶质在土壤中的移动规律，调节水盐运动 [ 1 ] ，其中对流－弥散方程模型、可动水－不动水体模型、黑箱模型 [ 8 ] 应用最广。我国学者利用这些相关模型，深入研究了土壤改良盐碱问题，陈丽湘等通过模拟盐渍土壤的水盐运动状态，得出忽略水分迁移速度的情况下，盐分迁移的主要形式是水动力弥散 [ 9 ] 。土壤积盐与潜水埋深呈负相关 [ 10 ] 。 一般进行农田实验时，石膏施用量按着30 t/hm 2 来确定 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。肖国举通过分析表明，采用犁翻后再旋耕，将有利于提高改良效果 [ 15 ] [ 16 ] ；在松嫩平原、宁夏西大滩内蒙古西部，秋季作物收获后对土壤进行25 cm的深耕，施用脱硫石膏，并进行冬灌 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 。 本文基于上述思路的启发，结合当地实际条件，设计了室内土柱模拟盐碱土改良实验，主要针对石膏的施用方式、灌水量等主要因素进行对比，运用质量守恒定律指导下的盐分配对法，分析改良内蒙古地区盐碱土的温度、灌水量、混合方式等关键因素。
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user: 2. 数据来源与研究方法 土样采自内蒙古呼和浩特市托克托县伍十家乡毡匠营村村西的苏打化-硫酸盐氯化物轻度盐化草甸碱土，经过采集处理土壤样品、制作实验土柱、分析滤液物质组成 [ 20 ] ，进而得到改良效率的差异。 2.1. 改良控制条件的设计 1) 含钙物质需求量的确定 英国科学家V. Valles等人进行了耕作的钠质土壤石膏需求量的地球化学测定，模拟灌溉水—土壤化学反应研制了热力学模型GYPOSL [ 7 ] 。能够快速计算和评价钠质土壤的石膏需求量，以及预测施入土壤中的石膏量所表现的行为。 本文根据土样内Na 2 CO 3 、NaHCO 3 、Mg(HCO 3 ) 2 、交换性钠、交换性镁的总量(将所有碱性物质作为石膏需要量的参考值)计算石膏的施用量。 2) 施用方式 结合农业耕作上的犁翻、旋耕等方式，本文设计了三种施用方法的处理，分别用字母A、B、C表示。 A处理 [ 21 ] 是将石膏与60 cm土柱内土壤全部混匀。施用5.85克石膏，与906.9克的土充分混匀，装入70 cm管内，按着1.4 g/cm 3 的容重制成60 cm的土柱。 B处理 [ 22 ] 是将同量的石膏与表层20 cm的土混匀，40~60 cm不加石膏所制成的土柱。 C处理 [ 23 ] 是将同量的石膏撒在60 cm土层的表面。 3) 灌水量的三种处理 经过测定，该碱化土壤的田间持水量为29%，按改良层的深度为60 cm计算，本次试验进行三种灌水量的处理 [ 24 ] ，其灌水量分别是828 ml、1278 ml和1736 ml，分别用a、b、c表示。 4) 改良深度的三种处理 本实验增加了0~20 cm、0~40 cm两种柱长同时观测其理化性质的变化，可以进一步推断60 cm土柱内各层次所发生的变化。 2.2. 数据分析方法 在土柱内加入定量的土壤和石膏，经过定量的灌水后接取滤液。对滤液进行化验后得到滤液的离子数量，并计算出各种盐分的数量，将这些数据分别与原土的各盐分数量对比，推断滤液在土柱内所发生的各种化学变化 [ 20 ] ，判断各种措施的效果。
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user: 4. 讨论 4.1. 灌水量的确定 从整体上说，随着灌水量的增加，石膏的溶解量、转化量都有所增加，碱化度也相应地降低。但是这种线性关系达到一定程度后，相关关系将会逐渐变得不明显。这时加入过大的水量，会造成大量的渗漏损失，同时交换性镁也大量地消耗石膏，石膏用于消耗交换性钠的数量减少，因而改良效果也较差。 对于A处理的各段柱长，随着灌水量的增加石膏所起到的改良作用未见显著增加，但是其渗透量却大量增加。浪费了大量溶解的石膏、水量，造成无谓损失；但是B处理和C处理的改良效率大致随着灌水量的增加而增加。说明A处理，灌水量越多其改良效果越差，大量溶解的石膏还未发生改良反应就被下渗水流带到计划层以下；而B处理和C处理的改良效率大致随着灌水量的增加而增加。 因此，对各种处理要控制不同的水量，达到合理利用，应将灌水量控制在不超过1278 ml (即791方/亩)为宜。 4.2. 石膏施用方式 对石膏与土全部混匀这一处理对石膏的利用很充分，石膏的溶解量大，转化量大，改良碱化土壤的效率高，经过改良后土壤的碱化率低，但是存在的问题是计划改良层存在石膏的渗漏问题，不能完成预定深度的改良计划。 把定量的石膏施在碱化土壤的表面这个处理，因其不与土壤混合，全靠上部灌溉水分的一次性溶解，使得石膏的溶解量很少，但随着时间的延续，改良效率十分理想。因其渗漏量、交换性镁消耗石膏的数量都很小，导致它的转化量大，脱碱率高，利于改良；而且60 cm处理的石膏发生改良反应后，降低了pH值，使得固相CaCO 3 发生溶解，CaCO 3 、Ca(HCO 3 ) 2 与交换性钠发生化学反应，也利于碱化土壤的改良工作。 利用石膏与不同深度土柱的上部20 cm部分混匀这一系列处理，揭示石膏改良碱化土壤的最优方案。各处理的改良效果特点是自上而下逐步脱碱。究其原因一是“石膏的再溶解作用”使得改良向正反应方向进行；二是土柱下部1/2或2/3深度的大量碱化土壤对0~20 cm土层的下渗石膏不饱和溶液起到顶托作用，相当于延长反应时间，相对增加石膏的溶解量，利于改良过程的进行。而且石膏与浅层土壤混匀在生产上比较切实可行。 4.3. 温度的影响 高温比低温时，石膏的溶解量增加1.47~1.50倍，这是因为分子热运动增强，石膏的活化能提高所致。高温比低温时，交换性钠的脱出量高出2.98~4.7倍，交换性镁的脱出量高出2.07~2.9倍。这是因为交换性钠处在胶体的扩散层位置，易于活化又易于发生反应；交换性镁处于胶体的非活性离子层，不易活化又不易于发生反应。因此温度升高时，交换性钠的脱出量比交换性镁的脱出量高。土壤中的碱性盐存在于液相中，并且含量极低，石膏在短时间内足以与其全部反应。因此，温度的变化不能显示这些化学反应的变化；然而交换性钠、交换性镁的数量很大，与石膏发生的化学反应比较缓慢，当温度升高时，交换性钠和交换性镁的活化能都显著提高，有利于石膏的交换反应的进行；同时生成物又不断被下渗水流带走，也使化学反应正向进行速度加快。 图2. 季节差异对石膏改良的影响 夏季各处理发生了大量的渗漏损失，石膏溶解后，还未来得及与碱性物质发生化学反应，便以CaSO 4 的形式被淋洗到计划层以下的现象。石膏溶解量大，碱化土壤得到改良的机会就会多一些，其物理、化学性质就会得到改善。透水性能加强，使水流的下行速度很大，溶解的石膏未能充分发生代换反应，便被水流带到计划层以下，造成无益损失(图2)。
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user: 5. 结论 对比两季节各处理的石膏效率问题，发现石膏的溶解率夏季的普遍比冬季的高，各处理中被石膏改良后土壤的碱化度一般也是冬季比夏季的高，这定量地说明了改良的最适宜季节应该选择在夏季。 本次试验土柱中作为重力水的运行通道，只有6.4%的空间。石膏溶解后扩散到胶体表面需要一定的时间，同时Na 2 SO 4 和MgSO 4 扩散到重力水运行通道上也需要时间，这就决定了交换反应是一个缓慢的过程。若滤液下渗过快，就会造成反应速度小于下渗速度，当计划改良层比较深时，就避免了这种情况，所以计划层越深越利于改良。计划层越深越利于改良是室内模拟的理想状态，但在野外耕作无法保证0~60 cm深度范围内石膏与土能够全部混匀，因而针对本处理石膏改良碱化土壤的效果，确定计划改良层深度的至关重要。 因此，为了达到既要改良碱化土壤的效果好，又要节约水的目的，可将A、B处理的灌水量控制在198 ml (头二份滤液100 ml，再加上测得的土壤持水量98 ml)，即134.47方/hm 2 。三种处理方式各有特点。因此建议将其优化组合，先将一定量的石膏混匀的方式施入表层土壤，灌入134.47方/hm 2 的水，然后采用将剩余的石膏表施于地表、灌水的方式，比较经济。
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user: 资助项目 国家自然科学基金项目(41401559)、湖北省科技厅项目(2014CFB558)、湖北省教育厅项目(D20141001)等项目共同资助。
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user: 摘 要 利用1951~2010年湛江气象站(59658)的逐日平均气温资料，结合趋势分析法、M-K检验和小波分析等方法分别对湛江平均气温的趋势变化、突变检验和周期变化进行研究。得到主要结论如下：(1) 近60年的平均气温均值为23.3℃，标准差为0.48℃，倾向率为0.097℃/10a。(2) 在季节变化上，春季的平均气温变化幅度最大(1980~1989年代，STD = 4.4℃)，夏季的均值最大(1990~1999年代，MEAN = 28.9℃)，但变化幅度却最小(1951~1959和1960~1969年代的STD = 1.3℃)。(3) 湛江平均气温在1986年前后发生一次增加的突变。(4) 湛江年均气温存在2~3 a的和4~6 a的显著性震荡周期。 关键词 :全球变暖，M-K检验，小波分析，湛江 Copyright © 2017 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 进入20世纪以来，由于全球气候变暖，气候变化问题越来越受到科学家的关注。IPCC第4次报告指出，最近100年(1906~2005年)全球平均气温上升了0.74℃ [ 1 ] 。随着全球气候的变暖，区域性气温的变化对人们的生活生产以及军事活动等方面产生重要影响 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。气象学家针对区域地表气温展开了大量研究，并得到许多具有实际意义的结论 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。本文主要研究广东省湛江市1951~2010年平均气温趋势变化、年际和年代际的变化、突变检验和小波周期变化。旨在全球气候变化的大背景下，为研究区域气候变暖提供参考依据和数据支持。
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user: 2. 数据与方法 本文数据来源为1951~2010年湛江气象站(59658)日均气温、日最高(最低)气温资料。季节划分为：春季(3~5月)，夏季(6~8月)，秋季(9~11月)和冬季(12~翌年2月)。本文主要用到的方法有趋势分析法 [ 10 ] 、M-K突变检验 [ 11 ] 和小波分析 [ 12 ] 等方法。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 逐年变化 图1为湛江市1951~2010年年均气温的变化趋势图。从中可以看出，湛江近60年的平均气温均值为23.3℃，标准差为0.48℃，倾向率为0.097℃/10 a。总的来看，平均气温变化主要分为四个阶段：(1) 波动变化阶段(1951~1966年)：在该阶段，平均气温围绕近60年的均值波动变化；(2) 逐年减小阶段(1967~1986年)：在此阶段，平均气温呈现逐年减小的趋势；(3) 逐渐增加阶段(1987~2000年)：在该阶段，平均气温为逐年增加的趋势；(4) 波动减小阶段(2001~2010年)：由于2008年和2010年为冷年，造成在此阶段，平均气温在全球变暖的大背景下，呈现出波动减小的趋势。 3.2. 季节和年均年代际变化 表1为湛江1951~2010年四季和年平均气温的年代际变化。从该表可以看出，在季节变化上，春季 图1. 湛江年平均气温变化(1951~2010)，单位：℃ Table 1 Variations of seasonal and annual decadal mean surface air temperature in Zhanjiang， unit: ˚ 年代际 春季 夏季 秋季 冬季 全年 MEAN STD MEAN STD MEAN STD MEAN STD MEAN STD 1951~1959 23.2 4.3 28.3 1.3 24.4 3.3 16.5 3.4 23.2 5.3 1960~1969 23.2 4.1 28.4 1.3 24.6 3.1 16.3 3.7 23.1 5.5 1970~1979 23.2 4.2 28.3 1.4 23.9 3.7 16.4 3.6 23.0 5.4 1980~1989 23.0 4.4 28.6 1.4 24.7 3.3 16.3 3.4 23.2 5.6 1990~1999 23.4 4.2 28.9 1.4 25.1 3.1 17.1 3.5 23.6 5.3 2000~2009 23.6 4.1 28.6 1.4 24.6 3.3 17.0 3.7 23.5 5.3 表1. 湛江季和年平均气温年代际的变化，单位：℃ 的平均气温变化幅度最大(1980~1989年代，STD = 4.4℃)，夏季的均值最大(1990~1999年代，MEAN = 28.9℃)，但变化幅度却最小(1951~1959和1960~1969年代的STD = 1.3℃)。对于全年的变化而言，1990~1991年代的均值最高(MEAN = 23.6℃)，平均变化幅度最大出现在1980-1989年代(STD = 5.6℃)。 3.3. M-K突变检验 Mann-Kendall (M-K)方法是一种非参数检验方法，其优点是不需要样本遵循一定的分布，也不受少数异常值的干扰。利用M-K方法对时间序列进行突变分析，以考察不同时间尺度上的突变状况。图2为1951~2010年的M-K突变检验曲线，UF为ET0顺序列的统计变化曲线，UB为逆序列的统计变化曲线，并且根据给定的显著水平α = 0.05计算出M-K检验统计量所对应的两条临界直线Z ɑ = 1.96和−Z ɑ = −1.96。从图2中可以看出，曲线UF和UB在1986年左右相交于两条临界曲线之间，随后曲线UF逐渐上升，至2000年，超出了临界直线Z ɑ = −1.96，随后UF波动下降。通过分析，湛江平均气温在1986年前后发生一次增加的突变(与前面分析的四个阶段的特征结论一致)。 3.4. 小波分析 本文利用Morlet小波方法对1951~2010年湛江平均气温进行周期分析，以考察不同时间尺度的周期变化特征。图3为我国西北地区1951~2010年湛江平均气温年均值序列的Morlet小波功率谱，其中，黑 图2. 1951~2010年湛江市平均气温M-K检验 图3. 1951~2010年湛江市平均气温小波分析 色粗实线圈出的部分为置信度95%的红噪声检验，带圈的实线(COI：Cone of Influence，影响锥)以下区域受边际效应的影响功率谱减小。小波变换图中蓝色等值线表示负值，代表要素值偏低；绿至红色等值线表示正值，代表要素值偏高。小波分析的结果显示，湛江平均气温存在多重时间周期尺度的嵌套复杂结构。可以看出，湛江年均气温存在2~3 a的和4~6 a的显著性震荡周期。其中，2~3 a的震荡周期主要出现在1960~1980年代，4~6 a的震荡周期主要出现在1985~2009年。值得注意的是，在超过32年的分析中，没有闭合的中心，由于平均气温时间序列仅为60年，超过30年的周期不能明显地表示出来。
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user: 4. 结论 (1) 湛江近60年的平均气温均值为23.3℃，标准差为0.48℃，倾向率为0.097℃/10 a。其变化主要分为四个阶段：波动变化阶段(1951~1966年)，逐年减小阶段(1967~1986年)，逐渐增加阶段(1987~2000年)和波动减小阶段(2001~2010年)。 (2) 在季节变化上，春季的平均气温变化幅度最大(1980~1989年代，STD = 4.4℃)，夏季的均值最大(1990~1999年代，MEAN = 28.9℃)，但变化幅度却最小(1951~1959和1960~1969年代的STD = 1.3℃)。 (3) M-K检验结果表明，湛江平均气温在1986年前后发生一次增加的突变。 (4) 小波分析结果表明，湛江年均气温存在2~3 a的和4~6 a的显著性震荡周期。
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user: 摘 要 采用托克逊国家一般气象观测站新、旧站址2015年1~12月同期气温观测资料，进行了对比分析。发现新、旧站的气温存在显著差异，新站与旧站平均气温、平均最高气温、平均最低气温存在显著性差异的月份占到78%，表明迁站导致托克逊站的观测气温出现了非均一性。初步分析表明，地理环境、下垫面性质、城区的热岛效应是造成气温出现显著差异的主要原因。用一元线性回归方法，把新站的气温资料订正到旧站，可以得到较准确的代表当地气温真实变化特点的均一性气温资料。 关键词 :均一性，迁站，对比观测，t-检验 Copyright © 2017 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 托克逊县隶属于新疆维吾尔自治区吐鲁番市，位于新疆维吾尔自治区中东部，天山南麓，吐鲁番盆地西部，地理坐标为：东经为87˚14'05''~89˚11'08''，北纬为41˚21'14''~43˚18'11''，东与吐鲁番市高昌区为邻，南与巴州尉犁县相接，西与巴州的和硕，和静县相连，北与乌鲁木齐市毗邻。县城托克逊镇距乌鲁木齐市公路里程162千米。托克逊是我国降水最少的地方 [ 1 ] ，气候特征具有鲜明的地方特色。 托克逊国家一般气象站建于1958年6月，近年来，由于城市建设进程的加快，观测环境受到很大影响。为了保证气象观测资料的准确性、代表性和比较性，改善地面气象观测环境，于2014年开始新站的筹建工作，2015年新、旧站址同时做对比观测，2016年1月1日正式搬迁到新站。 如果一个测站得到的气象记录序列仅仅是天气和气候实际变化的反映，那么，这样的资料就是均一的。测站位置的迁移、周围环境的改变、观测仪器和安装方法的更新、观测时次的改变、观测者的习惯性误差、定义指数时所用观测台站数量的变化等，都可能使观测序列发生改变，这些改变都不是实际天气和气候变化的反映，因而破坏了资料的均一性。气候资料序列的非均一性，制约了气候模式预报、预测和预估的准确性，影响气候变率和气候极端事件研究的统计评估，影响数值模式效果检验，对不均一的资料应该加以订正或者在分析中注意到使均一性破坏的那些因素的作用，才能作出恰当的分析结论 [ 2 ] 。 那么对于温度序列而言，托克逊站的迁站会导致资料的非均一性吗？新旧站之间观测环境存在哪些差异呢？如何才能合并新旧观测站的数据，得到均一性的温度序列呢？这都是本文需要研究的问题。
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user: 2. 新、旧站址观测环境对比 新站址为托克逊县夏乡色日克墩村，地理环境为乡村。旧站址为托克逊县丝绸路，地理环境为市区，观测场围墙东面为白杨河广场，围墙南面为白杨河，围墙西面为白杨河宾馆，北面为新建的政府大楼。新站址位于旧站址的南方，新站址距旧站址约4.8 km，四周无建筑物遮挡，视野开阔。新站址观测场海拔高度比旧站址高约48.5 m，气压传感器海拔高度比旧站址高48.7 m，新、旧站风速感应器距地高度均为10.5 m，干湿球温度表距地高度1.5 m。表1为托克逊气象站新、旧观测场地理位置比较。
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user: 3. 资料与方法 3.1. 资料 资料来自托克逊站2015年1~12月新、旧站址同期气温，包括月平均气温、平均最高气温、平均最低气温。这些资料已经进行了逻辑、界值和空间一致性的审查。 3.2. 方法 气象资料均一性检验的方法有很多 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，文献 [ 7 ] - [ 12 ] 主要针对温度做非均一性检验和订正，这些方法各有优缺点。本文主要研究对比观测期间新、旧站之间平均值的差异是否显著，考虑到方法的简洁实用性，所以采用常用的t-检验对新、旧站气温资料平均值的差异进行显著性检验。用相关分析对新、旧站之间气温的相关性进行了分析，对新、旧站存在非均一性的气温资料采用一元线性回归方法进行订正。
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user: 4. 新、旧站日和月气温年内变化趋势对比分析 由于只有一年的对比观测资料，所以我们对这一年中各月的气温变化做对比。图1为托克逊2015年1~12月新、旧站各月平均气温、平均最高气温、平均最低气温对比。从图1可见，各月月平均气温、最高气温和最低气温变化趋势高度一致，那么在日序列上变化趋势是怎么表现的呢？因此图2以代表冬季 Table 1 Comparison of old and new field location at Toksun statio 项目 经度 纬度 海拔高度(m) 气压传感器海拔高度(m) 地理环境 新站 88˚36'E 42˚46'N 49.5 50.7 乡村 旧站 88˚38'E 42˚48'N 1.0 2.0 市区 表1. 托克逊新、旧观测场地理位置比较 图1. 为托克逊2015年1~12月新、旧站平均气温、平均最高气温、平均最低气温对比 的1月为例，对新、旧站日平均气温、日最高气温、日最低气温做了对比；图3以代表夏季的7月为例，对新、旧站日平均气温、日最高气温、日最低气温做了对比。从图2和图3可以看出，气温日变化趋势也是高度一致的。
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user: 5. 新、旧站气温各月比较 有上节分析可见，虽然新旧站年内变化趋势一致。但却存在差异，那么这种差异是否显著呢？我们用新站观测值减旧站观测值得到1~12月的差值，列成表2。 图2. 托克逊2015年1月新、旧站日平均气温、日最高气温、日最低气温对比 图3. 为托克逊2015年7月新、旧站日平均气温、日最高气温、日最低气温对比 由表2可以看出：月平均气温差值为−0.6℃~1.1℃之间；月平均最高气温差值为−0.6℃~1.3℃之间；月平均最低气温差值为−1.0℃~1.3℃之间；7月份月平均温度、月平均最高气温、月平均最低气温差值均>1.0℃，其余月份差值均≤1.0℃。月平均气温差值变化幅度为1.7℃，月平均最高气温差值变化幅度为1.9℃，月平均最低气温差值变化幅度为2.3℃，最低气温两站的温差变化较为明显。新、旧址气温日变化、各月极值出现日期基本一致，新站址月平均气温、月平均最低气温与旧站址对比表现为冬、春季偏低，夏、秋季偏高。平均最高气温除夏季新站比旧站偏高外，其它季节偏低，而且最高和最低气温都出现在新站。图4为托克逊2015年1~12月新、旧站址气温差值对比。 新、旧站气温存在差异，但这种差异是否显著呢？这里我们取显著性水平 α = 0.05 ，采用t-检验对新、旧站月平均气温、月最高气温、月最低气温的差异进行显著性检验，检验结果见表3。 由检验结果得知，新、旧站各月平均气温、平均最高气温、平均最低气温有显著差异的月份为28个月，占总月数的78%。可见，迁站导致温度出现了非均一性。 迁站导致的资料非均一性，除了来自平均值之外，振幅(即方差)也有可能出现非均一性。对新、旧站的日平均气温、日最高气温、日最低气温的方差差异进行F-检验，均未达到显著性差异的标准。也就表明新、旧站的日平均气温、日最高气温、日最低气温的变化幅度无显著性差异。
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user: 6. 新、旧站气温产生差异的原因分析 新、旧站气温产生差异的原因是什么呢？考虑到托克逊站的具体情况，我们从以下三个方面进行分 图4. 托克逊新旧站2015年1~12月气温各要素差值比较 Table 2 Differences of the elements of temperature between new and old Toksun station from January to Decembe 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 平均气温 −0.5 −0.6 −0.6 −0.2 0.1 0.5 1.1 0.8 0.1 0.6 −0.1 −0.5 平均最高 −0.1 −0.3 −0.4 −0.4 0.1 0.3 1.3 0.6 −0.3 −0.5 −0.2 −0.6 平均最低 −0.8 −0.8 −1.0 −0.1 0.2 0.7 1.3 0.9 0.3 0.8 0.0 −0.3 表2. 托克逊新、旧测站1~12月气温各要素差值表 Table 3 T-test of significance of differences between new and old Toksun station; √ significance， × no significanc 1月 2月 3月 4月 5月 6月 订正前 订正后 订正前 订正后 订正前 订正后 订正前 订正后 订正前 订正后 订正前 订正后 月平均气温 √ × √ × × × × × √ × √ × 月最高 × × √ × √ × √ × × × × × 月最低 √ × √ × √ × × × × × √ × 7月 8月 9月 10月 11月 12月 订正前 订正后 订正前 订正后 订正前 订正后 订正前 订正后 订正前 订正后 订正前 订正后 月平均气温 √ × √ × × × √ × √ × √ × 月最高 √ × √ × √ × √ × √ × √ × 月最低 √ × √ × √ × √ × √ × √ × 表3. 新、旧站差异显著性的t-检验。显著性水平 α = 0.05 ；√ 显著，×不显著 析：一是海拔高度，二是下垫面性质，三是周围环境。 6.1. 海拔高度 在近地面层中，气温随海拔高度的升高而降低，气温随海拔高度变化可按平均气温垂直递减率0．65℃/100 m来计算，由于新站址观测场海拔高度比旧站址观测场海拔高度高48.5 m，运用该公式计算得气温下降0.32℃，其结果与所统计的实测差值有差异，这说明两站气温的差别不仅仅是由海拔高度变化引起的。 6.2. 下垫面性质 冬季，旧站址周围下垫面有植被覆盖，热容量比砂石大，下垫面储存热量高于地处乡村的新站址，白天城区储存热量多，夜晚地面降温比乡村慢，通过地-空气热交换，城区气温仍比乡村高。夏季，旧站址周围有植物绿地覆盖，植物的蒸发具有降温增湿的作用，夜晚风速较小，而新站址观测场周围多为戈壁砂石覆盖，砂石热容量小，升温降温快，温度日较差大，太阳日落晚而日出早，夜晚风速较旧站址大，从而导致最高气温、最低气温、平均最高气温、平均最低气温都出现在新站。如图4所示。所以两地下垫面性质不同，也是导致新、旧站气温产生差异的原因之一。 6.3. 周围环境 旧站址位于城区，由于旧站周围建筑物逐年增加，人口日益密集，居民生活、较强的热岛效应导致气温升高。而新站址位于比较开阔的乡村，离居民生活区有一定的距离，且人口比较稀少，受人类活动影响较小，因此周围地理环境不同也是造成新、旧站气温在不同季节产生差异的原因之一。
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user: 7. 非均一性订正 7.1. 相关分析 相关分析可以确定新、旧站两组气温数据是否具有相关性。只有新、旧站两组气温数据有相关性并达到显著性标准，才能建立有意义的回归方程。经过比对新、旧站日气温变化趋势，发现新、旧站日气温要素变化趋势高度一致，计算各月各要素相关系数，经检验均达到 α = 0.05 显著水平，相关系数见表4。图5为2015年12月新、旧站最高气温相关分析。 7.2. 数据订正 根据相关分析结果，可以对新、旧站气温做一元线性回归分析，对资料进行订正。以新站日平均气温、日最高气温、日最低气温资料作为自变量，旧站订正后资料作为因变量做回归分析。即新站向老站订正，因为老站记录有近60年，把新站订正为老站，工作量小，而且现在沿用的是老站记录。结果见表4~表6。 新、旧站之间气温相关系数的大小，反映了新、旧站气温变化趋势的一致性程度。比较月平均相关系数、月平均最高气温相关系数、月平均最低气温相关系数的大小，各月平均最高气温相关性最好，平 图5. 2015年12月新、旧站最高气温相关分析 Table 4 Simple linear regression equations and correlations between new and old station daily average air temperature in 201 月份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 方程 Y = 0.999*x + 6.064 Y = 1.003*x + 5.239 Y = 1.050*x − 3.446 Y = 0.96*x + 8.701 Y = 0.961*x + 9.012 Y = 0.927*x + 15.24 R 2 0.982 0.992 0.911 0.992 0.95 0.969 月份 7月 8月 9月 10月 11月 12月 方程 Y = 0.860*x + 34.99 Y = 0.867*x + 32.85 Y = 0.960*x + 6.924 Y = 0.953*x − 0.379 Y = 0.957*x + 3.330 Y = 0.982*x + 4.318 R 2 0.894 0.880 0.961 0.983 0.984 0.991 表4. 2015年各月新、旧站日平均气温一元线性回归方程和相关系数 Table 5 Simple linear regression equations and correlations between new and old station daily maxmimum air temperature in 201 月份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 方程 Y = 0.935*x + 1.686 Y = 1.002*x + 2.986 Y = 0.987*x + 6.176 Y = 0.989*x + 6.535 Y = 0.956*x + 14.12 Y = 0.943*x + 18.39 R 2 0.983 0.990 0.989 0.995 0.948 0.947 月份 7月 8月 9月 10月 11月 12月 方程 Y = 0.775*x + 83.37 Y = 0.854*x + 51.42 Y = 1.015*x − 1.573 Y = 0.952*x + 15.29 Y = 0.921*x + 13.11 Y = 0.980*x + 5.234 R 2 0.938 0.921 0.990 0.982 0.964 0.996 表5. 2015年各月新、旧站日最高气温一元线性回归方程和相关系数 Table 6 Simple linear regression equations and correlations between new and old station daily minimum air temperature in 201 月份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 方程 Y = 0.959*x + 3.226 Y = 1.072*x + 10.97 Y = 0.968*x + 10.74 Y = 0.923*x + 11.77 Y = 1.032*x − 9.183 Y = 0.933*x + 9.309 R 2 0.959 0.975 0.969 0.97 0.882 0.943 月份 7月 8月 9月 10月 11月 12月 方程 Y = 0.849*x + 29.49 Y = 0.920*x + 10.86 Y = 0.999*x − 3.234 Y = 0.98*x − 6.276 Y = 0.922*x + 3.366 Y = 0.959*x + 1.993 R 2 0.897 0.880 0.950 0.964 0.966 0.979 表6. 2015年各月新、旧站日最低气温一元线性回归方程和相关系数 均气温相关性次之，平均最低气温相关性最小。利用一元线性回归方程对旧测站资料做出订正后，再与实测值做差值进行t检验。检验结果见表3，可见订正后，新、旧站气温差异均达不到显著水平，显著性差异的百分比由订正前的78%下降到0%，订正后的资料与实测值的方差做F-检验，经检验均未达到 α = 0.05 显著水平，订正效果较为理想，这样便可以考虑合并统计了。