DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 话语资源构成现状 围绕“习近平思想”话语原文，衍生出如图1所示六大类不同类型的文献，这些文献按照用途被整合在不同的资源平台上。以宣传平台为例，目前收录“习近平思想”文献的权威数据库有三个。分别是由中央网信办指导、人民网·中国共产党新闻网建设的“学习路上——习近平总书记系列重要讲话大型网络数据库”(2014年建成) [ 4 ]；由人民出版社开发建设的“中国共产党思想理论资源数据库”(2010年建成)；以及由中宣部(2018年建成)推出的“学习强国”学习平台 [ 5 ]。除这三家外，还有大量的类似的习近平话语数据库工具或网页，广泛存在于各类党建数字资源中。这些资源的创建为学习和研究习近平话语带来了便利。 图1. 话语资源构成与组织现状 但是，从为数众多的分散的数据库中筛选查询自己需要的资源，并获取到具体时空场景下的话语文本，却并不容易。主要原因在于这些数据库，在功能上缺乏基本的文本统计、计量、分析手段；在内容上以衍生文献为主，多为新闻通稿而非话语原文；从信息的组织形式上看仅仅完成了各类文件的分类、归纳和保存，粗粒度数据无法支持话语文本研究，如基于时空场景的词频分析、文本挖掘等场景的需要。因此，只有通过建立时空场景话语元数据，将来自不同平台的话语资源充分整合，才能够建立起“习近平思想”话语的全面图景。
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user: 4. 话语元数据设计遵循的原则 为更好的适应“习近平思想”宣传和研究的现实需要，确保话语元数据的科学性和通用型，在话语元数据设计过程中应遵循四项原则： (一) 核心性原则 话语元数据的设计应充分遵循核心性原则。话语元数据应作为思想理论宣传资源的核心元数据，应独立于具体系统的设计，以保证元数据的独立性。同时，应能够以话语元数据为核心，在其基础上向不同类型的话语资源扩展差异化的元素或元素子集。 (二) 扩展性原则 话语元数据的设计应充分遵循扩展性原则。话语元数据设计应具备前瞻性，为将来话语资源的丰富和发展预留空间，元数据应具备向后兼容能力。对于难以获取的字段，在设计过程中可适当留白(暂不取值)，以便留待将来使用。 (三) 抽象性原则 话语元数据的设计应充分遵循抽象性原则。抽象性体现在包括需求分析、研究设计和模型建立等，话语元数据设计的各个环节。在需求分析阶段必须对话语资源使用场景充分抽象，才能兼顾话语资源当下的组织利用和未来的深度挖掘；在研究设计阶段应充分调研现有话语资源平台的数据模型，充分抽象使话语元数据充分适应现有各类系统；在模型建立阶段应对话语资源发展趋势充分抽象，使话语元数据模型能够适应未来系统建设和资源利用。 (四) 丰富性原则 话语元数据的设计应充分遵循丰富性原则。话语载体的形式随时代发展而日趋多样 [ 6 ]。话语研究的场景也随着技术的进步而愈发复杂和深入。这些客观现实都不断为话语资源的组织提出新的要求。只有遵循丰富性原则，使话语元数据尽可能多的囊括资源的描述维度，才能延续话语元数据的生命周期。
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user: 5. 基于时空场景的话语元数据核心标准设计 基于时空场景的话语元数据核心标准是这项研究的最终落脚点。通过对话语元数据的需求开展分析，结合前期数据库研究基础，开展话语元数据标准设计。 (一) 基于时空场景的话语元数据需求分析 基于时空场景的话语元数据需求分析，从话语资源的保存视角和利用视角两个维度展开分析。 1. 推进话语资源的妥善保存 为了科学的组织话语资源，呈现话语产生和发展的真实状态，需要对话语资源自身属性信息和时空场景等各种相关信息妥善保存，以保证话语及其时空场景要素的完备。因此，话语资源的元数据应既包括话语本身的描述，也包括话语产生时空场景主题的描述。 2. 推进话语资源的高效利用 对话语进行描述、分类、保存和管理的最终目标在于利用话语资源开展研究和宣传工作。就话语研究而言，用户的检索维度千差万别，为提高检索效率，要求元数据能够从不同检索维度进行资源描述。就话语宣传而言，为更好的阐释话语，需要重构话语产生和主题演化的时空场景，这就需要元数据能够描述资源的静态特征和动态变化。 (二) 自底向上的元数据设计思路 基于前期构建的“基于时空场景的话语文本数据库”，将已经收集到的话语资源及其时空场景数据，再次提取，并优化元数据和原模型，提炼出基于时空场景的话语元数据核心标准。 (三) 基于时空场景的话语元数据核心标准 基于前述话语资源现状的梳理，本文遵循前述话语元数据设计原则，立足于话语元数据的现实需求，建立了话语资源元数据核心标准，如图2所示。在该核心标准中，元数据既包含话语文本的描述类数据，也包含话语产生的时空场景描述类数据。 其中话语文本描述类数据包括语言、主题分类、摘要、来源、责任者、题名、类型等七类元素；时空场景描述类数据包括时间、地点、受众、场景等四类元素。这11类元素共同描述话语文本的核心属性、话语产生和演化的时间、空间和场景等属性。 再将11类元素分成若干子集，以场景元素为例。话语的表述方式与场景密切相关，可将场景元素的子集做进一步扩充，包括出访、会见、致函、致电、考察、活动、会议、讲话等。其中，致函、致电为书面语形式，出访、会见多为外事场景，考察和会议类场景的话语常常以新闻通稿为主要来源，活动和讲话场景的话语则以活动讲话全文为主。 在核心性方面，话语元数据标准可以嵌入到现有三大权威话语资源数据库字段中，以最小公约数的方式为话语资源平台对接提供数据接口。以场景为例，核心元数据标准包括图2所示八大类字段。以此为基础，在资源组织过程中，可将对场景的描述做进一步扩充。 在扩展性方面，话语元数据在都柏林核心基础上可以较好的与其它元数据标准耦合扩展，这一点在数据库整合工作中尤为重要，可从数据库结构建模层面减少系统整合的工作量和风险，也为后续与其它资源和前期研究基础相融合奠定了基础。 图2. 话语资源元数据核心标准 在抽象性方面，话语元数据核心标准沿用的都柏林标准的设计思想，将抽象性置于标准的核心地位，为更好的与现有系统和其它数据库资源对接，立足于当下宣传思想政治工作的资源现状，同时面向此类资源未来的发展趋势，话语资源元数据核心标准将数据抽象为11个大类和若干个可扩展的元素集合。 在丰富性方面，话语元数据核心标准囊括了当下宣传思想政治工作和话语研究的各类场景中的不同维度和类型。面向习近平新时代中国特色社会主义思想，话语元数据可以充分满足该领域资源的组织和管理要求。
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user: 6. 结语 话语元数据核心标准既符合都柏林元数据标准的实用性和简单性，也满足了以“习近平思想”话语为代表的中国特色社会主义理论话语资源科学组织的现实需求，融入了时空场景的维度，为后续针对话语资源开展研究奠定了基础。未来随着5G技术的普及和媒体融合发展，基于话语元数据建立的数据库平台将有力地推动话语的传播和宣传。
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user: 摘要 [目的/意义]近年来，将注意力机制与LSTM模型结合的方法常被用于要素类情感分类任务，但是该方法存在参数多、训练时间长的弊端。门控卷积神经网络模型不仅结构简单、参数少、运行时间短，还能分别提取要素特征和情感特征、具有较高的分类精度，但是该模型采用的要素类嵌入是预定义的、与上下文无关。对要素类情感分类任务来说，要素类的质量对预测文本在要素类上情感极性的准确率的重要性不言而喻。[方法/过程]本文关联要素类提取和要素类情感分类任务，提出融合自注意力机制下的要素类特征的门控卷积神经网络模型，通过结合自注意力机制的神经网络提取出基于上下文优化的要素类嵌入，然后将优化后的要素类向量和文本词向量通过门控卷积神经网络进行训练。[结果/结论]在2014年至2016年的SemEval数据集上的实验结果表明，本文提出的模型能有效改善要素类提取的效果和提高要素类情感分类的分类准确率。
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user: 1. 引言 伴随着移动端互联网的快速发展，越来越多的人通过评论在社交平台和电商平台来表达自己的观点与情感，这种行为也越来越日常化，从而产生了海量的文本数据。如何利用这些评论文本，挖掘用户的观点和分析用户的情感，具有重要的实践意义与实用价值。根据评价文本的层次不同，情感分类任务可以分为文档级情感分类、句子级情感分类和要素级情感分类三种。相较于前者，面向细粒度的要素级情感分类属于更深层次的情感分类任务，需要提供要素从而预测句子在特定要素上所传达的情感倾向性。 如果根据要素的种类进行划分，要素级情感分类可分为要素项情感分类(Aspect Term Sentiment Classification， ATSC)和要素类情感分类(Aspect Category Sentiment Classification， ACSC)两种 [ 1 ]。以句子“这家的面包很不错，就是太远了”为例，文本中出现的“面包”是要素项，“不错”反映出评价者对该要素项具有正向的情感极性；“面包”和“远”在语义上分别属于“食物”和“距离”这两个要素类，“不错”和“太远”反映出评价者对“食物”和“距离”分别具有正向和负向的评价。一般来说，要素类可以通过对提取出的要素项进行聚类来得到，如从语料库中提取出的“面包”、“蛋糕”、“牛排”等要素项会被聚类为“食物”这一要素类。不同于要素项情感分类的是，要素类情感分类所针对的要素类不一定会出现在评论文本，因此需要挖掘更深层的信息。 传统的文本情感分类技术主要分为基于规则的方法和基于统计的机器学习方法 [ 2 ]，然而前者没有考虑上下文的语义信息、容易受限于人工制定的规则与提供的情感词典，后者存在表达能力弱、高度依赖特征工程、无法自动从数据中提取有意义的特征的缺点。深度学习凭借其强大的特征学习能力，大大减少了特征的设计与抽取工作量，近年来被广泛应用于情感分类任务，取得了比传统方法更优的分类效果 [ 3 ] [ 4 ]。例如，Socher等人 [ 5 ] 提出的递归神经网络模型，在正负情感倾向性分类和细粒度情感分类任务上都取得了优异表现；Kim [ 6 ] 将文本转化为word2vec词向量并输入CNN模型，显著提高了分类精度；Wang等人 [ 7 ] 采用LSTM模型来保留文本中词语之间的依赖关系，实现文本情感分类；Mnih等人 [ 8 ] 将注意力机制与LSTM模型结合，以解决远距离词的情感信息获取问题。 本文以深度学习相关网络模型作为研究方法，以要素类情感分类作为研究任务，提出融合自注意力机制下的要素类特征的门控卷积神经网络模型，先后进行要素类提取和要素类情感分类实验。具体地，本文首先在结合注意力机制的神经网络模型的基础上，引入自注意力机制提取要素类，然后将基于上下文优化后的要素类嵌入与文本词嵌入输入基于门控机制的卷积神经网络模型，对要素类进行情感极性的预测。该模型在SemEval的Restaurant数据集上的实验结果表明，自注意力机制的引入能有效提高结合注意力机制的神经网络模型的要素类提取效果，以及将基于上下文优化后的要素类嵌入与文本词嵌入引入门控卷积神经网络能有效提高要素类情感分类的精度。
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user: 2. 相关工作 在之前的研究中，要素类提取的方法主要分为三种，分别是基于有监督学习的序列模型、基于语言规则的方法和基于无监督学习的主题模型 [ 9 ]。一般来说，要素类提取，可以拆解成先提取要素项和再对要素项聚类的两个过程。无监督学习由于不需要提供带标注的数据，在要素类提取任务上的应用比较广泛。例如，LDA主题模型在不需要单独执行要素项提取以及要素项聚类的情况下，就能直接获得要素类。基于LDA的模型识别出的要素类虽然能较好地描述语料库，但质量不佳、连贯性较差。考虑到主题的连贯性主要受词共现统计的影响 [ 10 ]，Yan等人 [ 11 ] 提出能够生成共现词对的双项主题模型。Wang等人 [ 12 ] 提出基于受限玻尔兹曼机的模型，同时提取句子中的要素类和要素类对应的情感极性，但是存在依赖大量的先验知识的缺点。He等人 [ 13 ] 指出可以通过神经网络模型中的词嵌入来统计词共现分布，通过注意力机制来降低对无关单词的关注，在提取要素类的同时还能得到要素类的代表词。 早期的要素级情感分类研究大多首先借助情感词典，得到与上下文无关的情感词所在句子的情感极性，然后再根据与要素有关的相应分句的情感极性来推断该要素的情感极性 [ 14 ]。然而，许多情感词的情感倾向在不同的上下文中是不同的 [ 15 ]。这种方法没有对上下文和要素间的语义相关性进行建模，而这恰恰是要素级情感分类的难点，与提高分类精度的关键。Mnih等人 [ 8 ] 指出神经网络可以捕获要素和上下文词语之间的语义联系，即首先分别表示要素和上下文，然后通过模型为要素识别重要的与情感相关的上下文。表1总结了近年来一些具有代表性的基于深度学习的要素级情感分类研究。 Table 1 Summary on aspect-level sentiment classification research based on deep learnin 研究工作 模型简称 区别上下文的方式 研究亮点 任务级别 Tang等人 [ 16 ] TD-LSTM TC-LSTM 无 将上下文按照分成两部分； 将要素项表示和词嵌入表示合并作为输入 ATSC Wang等人 [ 17 ] AT-LSTM ATAE-LSTM 单层注意力 将注意力机制与LSTM模型结合 ACSC Liu和Zhang [ 18 ] BiLSTM-ATT BiLSTM-ATT-C BiLSTM-ATT-G 单层注意力 采用双向LSTM模型； 将左右上下文与整句结合； BiLSTM-ATT-G的门控单元 ATSC Tang等人 [ 19 ] MemNet 多层注意力 采用多层注意力机制； 应用端对端记忆网络； 内容信息和距离信息结合 ATSC Ma等人 [ 20 ] IAN 单层注意力 要素项和上下文交互； 分别计算要素项和上下文注意力； ATSC Chen等人 [ 21 ] RAM 多层注意力 加权记忆机制； 将注意力结果与GRU结合 ATSC Li等人 [ 22 ] TNet 卷积特性与距离特征 用CNN取代注意力机制； 用CPT模块捕捉要素项信息； 动态生成要素项向量 ATSC Tang等人 [ 23 ] / / 提出渐进自监督注意力机制算法 且成功应用于现有模型 ATSC Xue和Li [ 1 ] GCAE 门控机制和卷积特性 提出的门控卷积神经网络能够有效、 高效的实现ATSC和ACSC ATSC & ACSC 表1. 基于深度学习的要素级情感分类研究总结 上述文献反映出：第一，要素特征的有效提取是深度学习模型在要素级情感分类任务上的关键；第二，注意力机制能够使模型区分不同的上下文词对要素的重要性，从而将注意力集中在与特定要素相关的文本上；第三，CNN模型的卷积特性和池化操作可在一定程度上起到注意力机制的作用，具有并行化训练优势；第四，要素级情感分类的研究集中在要素项情感分类任务上，要素类情感分类任务亟待研究。
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user: 5. 总结 针对要素类情感分类任务中，大多数方法没有对要素类信息和情感信息进行有效的结合，本文构建了融合自注意力机制下的要素类特征的门控卷积神经网络模型，通过引入自注意力机制获得基于上下文优化后的要素类向量表示，然后将优化后的要素类向量和文本词向量通过门控卷积神经网络模型进行训练，从而进行特性融合。当给出文本中不同的主题时，该模型能够获取到文本中的不同信息。通过在SemEval数据集上的消融实验表明，本文提出的模型所提取的要素类更一致、可解释性更强，对要素类进行情感分类的准确率更高。 本文以流水线的形式先实现要素类提取，再对提取的要素类进行情感极性预测，没有完全利用两个子任务的联合信息。因此，本文的下一步研究重点是多任务学习，同步提取要素类和进行要素类的情感分类。
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user: 作者贡献 张颖：数据获取和论文撰写；郑建国：提出研究方向和方法。
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user: 摘要 在生物种群中，由于食饵会对天敌的捕食产生恐惧，所以他们会降低自身出生率来抵抗捕食者的捕抓，针对这一情况研究了一类具有恐怖因子和羊群效应的捕食者–食饵模型，首先证明了解的一致有界性；然后由Routh-Hurwitz准则讨论了系统平衡点的存在性和存在时平衡点的类型，以及稳定性；并且根据Poincare’-Andronov-Hopf分支定理得到了系统产生Hopf分支的条件。最后，通过Matlab软件仿生所得到的定理，并得出了只要选取恰当的参数便可使系统中的两类种群一直稳定存在下去的结论。
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user: 1. 引言 食饵–捕食者模型在动力学系统中的研究越来越受关注，并得到了很多相关的结论。比如文献 [ 1 ] 在确定性和随机环境下，对一种具有牧群效应的捕食者食饵模型进行了分析，得出在随机环境下，捕食者的死亡率和食饵的出生率均会受高斯白噪音的干扰的结论；文献 [ 2 ] 研究了具有时滞的捕食者–食饵模型，分析了系统平衡点稳定性，且讨论了单时滞和双时滞下系统产生Hopf分支的条件；文献 [ 3 ] [ 4 ] 讨论了各种捕食者–食饵模型的Hopf分支情况；后来很多学者考虑到人类在生态系统中的影响，文献 [ 5 ] 研究了食饵具有常数收获率的捕食者–食饵模型，而文献 [ 6 ] 则考虑了捕食者和食饵皆具有线性收获率的生态模型。在2011年，Zanette et al.通过实验发现，由于对天敌的恐惧，哥雀减少了约40%的出生率 [ 7 ]，之后各界学者 开始越来越关注恐惧因子对生态系统的影响。文献 [ 8 ] 研究了带恐惧因子 F ( f ， v ) = 1 1 + f v 的单物种模型、捕 食者–食饵模型和生态流行病学模型的动力学性质和生物学意义。生物学上的研究表明，捕食者的存在会减少猎物的能量储备，因为猎物会对捕食者的捕食行为产生应激激素的分泌 [ 9 ] [ 10 ]。这种应激反应可能因此“吓死猎物”，进一步增加猎物的死亡率 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 更多关于由于对捕食者的恐惧而导致的食饵死亡增加的讨论可以在 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 中找到。 受文献 [ 8 ] 的启发，对具有羊群效应的捕食者–食饵模型 [ 17 ]，我们引入了恐惧因子 F ( f ， v ) = 1 1 + f v 对 食饵出生率的影响，新的模型如下： { d x d t = r 1 + f y ( 1 − x k ) x − a x y ， d y d t = a α x y − m y . (1) 其中x为食饵，y为捕食者，r为食饵的最大出生率，k为环境容纳量，f为恐惧水平，a为捕食者对食饵的捕捉能力， α 为捕食者将食饵转化的能力，m为捕食者的自然死亡率。 为了研究方便，对系统(1)进行了如下无量纲变换 u = x k ， v = f a r k y ， T = r 2 t ， 此时系统(1)可化为 { d u d T = 1 1 + R v ( 1 − u 2 ) u − f v ， d v d T = e v ( u − ρ ) . (2) 其中 e = 2 a α k r ， M = 2 m r ， ρ = m a α k = M e ， R = r k a ， f = 1 f 。 考虑到生物学的意义，系统(2)只考虑 u > 0 ， v > 0 的情况。
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user: 2. 解的有界性 定理1 在系统(1)中，所有从 R + 2 出发的解都是一致有界的。 证明 d x d t = r ( 1 − x k ) x − a x y ≤ r ( 1 − x k ) k = r k − r x . (3) 由积分不等式理论得 d x d t ≤ k + e − r k ( x ( 0 ) − k ) ， (4) 故 x ( t ) 有界。 定义函数 Γ = α x ( t ) + y ( t ) ，那么 d Γ d t = α d x d t + d y d t = α r ( 1 − x k ) x − α a x y + a α x y − m y = α r ( 1 − x k ) x − m y . (5) 因此， d Γ d t + m Γ = α r ( 1 − x k ) x − m y + m α x + m y = α r ( 1 − x k ) x + m α x ≤ α k ( r + m ) 2 4 r . (6) 由微分不等式得 Γ = α x ( t ) + y ( t ) ≤ α k ( r + m ) 2 4 r m + ( α x ( 0 ) + y ( 0 ) − α k ( k + m ) 2 4 r m ) e − m t . (7) 所以，系统(1)中，所有从 R + 2 出发的解都是一致有界的。
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user: 3. 模型的平衡点分析 下面由常微分方程定性理论 [ 18 ] 讨论系统(2)的平衡点存在条件和稳定性。 系统(2)具有三个平衡点，分别是平凡平衡点 E 0 = ( 0 ， 0 ) ，边界平衡点 E 1 = ( 1 ， 0 ) 和非负平衡点 E 2 = ( u * ， v * ) 当且仅当 0 ≤ ρ ≤ 1 。其中 u * = ρ ， (8) v * = − f + Δ 2 f R ， Δ = f 2 + 4 f R ρ ( 1 − ρ 2 ) . (9) 定理2 平衡点 E 0 为鞍点，平衡点不稳定。 证明：系统(2)在 E 0 点的雅可比矩阵是： J 0 = ( 1 − f 0 − e ρ ) . (10) 那么矩阵 J 0 的特征方程为 λ 2 − T 0 λ + D 0 = 0. (11) 因为 D 0 < 0 ，此时 E 0 为不稳定的鞍点。 定理3 当 ρ > 1 时，平衡点 E 1 为稳定的结点。当 ρ < 1 时，平衡点 E 1 为鞍点。 证明：系统(2)在 E 1 点的雅可比矩阵是： J 1 = ( − 2 − f 0 e ( 1 − ρ ) ) . (12) J 0 的特征方程为 λ 2 − T 1 λ + D 1 = 0. (13) 所以当 D 1 > 0. (14) ( − T ) 2 − 4 D 1 = [ 2 − e ( 1 − ρ ) ] 2 + 4 × 2 e ( 1 − ρ ) = 4 + e 2 ( 1 − ρ ) 2 + 4 e ( 1 − ρ ) = [ e ( 1 − ρ ) + 2 ] 2 . (15) 显然 ( − T ) 2 − 4 D 1 > 0 ，所以当 ρ > 1 时，平衡点 E 1 为结点。 进一步地，此时 ( − T ) > 0 ，此时平衡点为稳定结点。而当 ρ < 1 ，此时 D 1 < 0 ，故平衡点为鞍点。 定理4 当 0 < ρ < 3 3 且 T 1 2 − 4 D 1 < 0 ，此时平衡点 E 2 是不稳定的焦点；当 3 3 < ρ < 1 且 T 1 2 − 4 D 1 < 0 ，此时平衡点 E 2 是稳定的焦点。当 0 < ρ < 3 3 且 T 1 2 − 4 D 1 > 0 ，此时平衡点 E 2 是不稳定的结点；当 3 3 < ρ < 1 且 T 1 2 − 4 D 1 > 0 ，此时平衡点 E 2 是稳定的结点。 证明：系统(2)在 E 2 点处的雅可比矩阵为 J 2 = ( − 3 ρ 2 + 1 1 + R v * − R ( 1 − ρ 2 ) ρ ( 1 + R v * ) 2 − f e v * 0 ) . (16) 其特征方程为 λ 2 − T 1 λ + D 1 = 0 ，其中 T 1 = − 3 ρ 2 + 1 1 + R v * ， D 1 = e v * ( R ( 1 − ρ 2 ) ρ ( 1 + R v * ) 2 + f ) ，所以当 0 < ρ < 1 时， 有以下结论： H1：当 0 < ρ < 3 3 且 T 1 2 − 4 D 1 < 0 ，此时平衡点 E 2 是不稳定的焦点；当 3 3 < ρ < 1 且 T 1 2 − 4 D 1 < 0 ， 此时平衡点 E 2 是稳定的焦点。 H2：当 0 < ρ < 3 3 且 T 1 2 − 4 D 1 > 0 ，此时平衡点 E 2 是不稳定的结点；当 3 3 < ρ < 1 且 T 1 2 − 4 D 1 > 0 ， 此时平衡点 E 2 是稳定的结点。
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user: 4. Hopf分支分析 定理5 当 ρ 2 = 1 3 时，系统(2)在 E 2 附近产生超临界的Hopf分支。 证明：系统(2)在 E 2 = ( u * ， v * ) 处的特征矩阵为 ( λ − 1 − 3 ρ 2 1 + R v * R ( 1 − ρ 2 ) ρ ( 1 + R v * ) 2 + f − e v * λ ) . (17) 特征方程为 λ 2 − 1 − 3 ρ 2 1 + R v * λ + e v * [ R ( 1 − ρ 2 ) ρ ( 1 + R v * ) 2 + f ] = 0 ，当 1 − 3 ρ 2 1 + R v * = 0 时，特征方程存在一对纯虚数特征值 λ = ± ω 0 ，此时 ρ = 3 3 = ρ 0 。取 ρ 0 作为分支参数。 令 u ( ρ ) = 1 − 3 ρ 1 + R v * ， w ( ρ ， e ) = Im λ = e v * [ R ρ ( 1 − ρ 2 ) ( 1 + R v * ) 2 + f ] ，则 u ′ ( ρ ) = − 6 ρ 1 + R v * ，当 ρ 0 = ρ 2 = 1 3 时，有 u ( ρ 0 ) = 0 ， ω 0 = e v * ( 2 3 R 9 ( 1 + R v * ) 2 + f ) ，易证 u ′ ( ρ ) = − 2 3 1 + R v * < 0 知系统(2)产生Hopf分支的横截条件 [ 19 ] 满足，所以当 ρ 2 = 1 3 时，系统(2)在 E 2 附近产生Hopf分支。下面计算Hopf分支的方向。 令 w 1 = u − ρ 0 ， w 2 = v − v * ，则系统变为 { d w d T = [ − 2 3 R 9 ( R v * + 1 ) 2 − f ] w 2 − 2 3 R v * + 1 w 1 2 + 4 3 9 ( R v * + 1 ) 3 w 2 2 − 6 R v * + 1 w 1 3                 + 2 3 R R v * + 1 w 1 2 w 2 − 4 3 3 ( R v * + 1 ) 4 w 2 3 + ⋯ d w 2 d T = e v * w 1 + e w 1 w 2 . (18) 再做变换 ξ = − e v * w 1 ， η = − ω 0 w 2 . (19) 系统(3)再次变为 { d ξ d T = − ω 0 η + 2 3 e v * ( R v * + 1 ) ξ 2 − 4 3 e v * 9 ( R v * + 1 ) 3 ω 0 2 η 2 − 6 ξ 3 ( e v * ) 2 ( R v * + 1 )                 + 2 3 ω 0 e v * ( R v * + 1 ) ξ 2 η − 4 3 e v * 3 ( R v * + 1 ) 4 ω 0 3 η 3 + ⋯ d η d T = ω 0 ξ − 1 v * ξ η . (20) 引入复变量： z = ξ + i η ，则 d z d T = i ω 0 z + ∑ 2 ≤ k + l ≤ 3 g k l z k z ¯ l . (21) 其中： g 20 = 1 ( R v * + 1 ) 3 ( R 3 v * 2 + 3 R 2 v * + 3 R 4 + 3 R ( R v * + 2 ) 2 e + 3 e v * 9 ω 0 2 + 3 2 e v * + 1 4 v * ) ; g 11 = 3 ( 9 R 2 v 2 ω 0 2 + 18 R v ω 0 2 − 2 e 2 v 2 + 9 ω 0 2 ) 9 e v * ( R v * + 1 ) 3 ω 0 2 ; g 21 = 1 4 ( R v * + 1 ) 4 e 2 ( − 9 R 3 v * − 27 R − 27 R v * − 9 v * 2 )                 + i [ 3 4 ( R v * + 1 ) 4 ω 0 e ( R 3 v * 2 + 3 R 2 v * + 3 R + 1 v * ) − 2 3 e v * 4 ( R v * + 1 ) 4 ω 0 3 ] . (22) 将以上结果通过一阶Lyapunov系数计算公式 [ 19 ] l 1 ( 0 ) = 1 2 ω 0 2 Re ( i g 20 g 11 + ω 0 g 21 ) . (23) 可得 l 1 ( 0 ) = − 9 8 ω 0 v 2 e 2 ( R v * + 1 ) . (24) 所以 l 1 ( 0 ) < 0 ，故系统(2)在 E 2 附近产生超临界的Hopf分支。
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user: 5. 数值模拟 我们选取合适的参数值之后，对定理2进行了数值模拟。取 R = 0.1 ， e = 3 ， f = 0.1 ， ρ = 1 ，此时平衡点 E 0 是鞍点，如图1所示。在生物学意义上，若 ρ = 1 ，那么随着时间的推移，无论捕食者或食饵种群取何种初始条件，随着时间的流逝，捕食者和食饵最终都不能共存，最终捕食者种群灭绝而食饵种群生存下去。 对定理3进行了数值模拟。取 R = 0.2 ， e = 3 ， f = 0.1 ， ρ = 1.5 得到平衡点 E 1 为稳定结点的轨线走向(图2)，取 ρ = 0.5 时，得到平衡点 E 1 为鞍点的轨线走向(图3)。在生物背景下，当 ρ > 1 时，任意取初始值，捕食者种群最终走向灭绝。 图1. E 0 鞍点附近的轨线图 图2. E 1 稳定结点附近的轨线图 图3. E 1 鞍点附近的轨线图 选取合适的参数值之后，对定理4进行了数值模拟。取 R = 0.1 ， e = 3 ， f = 0.1 ， ρ = 0.3 得到不稳定的焦点(图4)，当 ρ = 0.8 时，得到稳定的焦点(图5)。此时捕食者和食饵最终共存。取 R = 0.1 ， e = 0.4 ， f = 0.1 ， ρ = 0.3 得到不稳定的结点(图6)，当 ρ = 0.8 时，得到稳定的结点(图7)。 图4. E 2 是不稳定焦点的轨线图 图5. E 2 是稳定焦点的轨线图 图6. E 2 是不稳定结点的轨线图 Hopf分支数值模拟：取 e = 3 ， R = 0.1 ， f = 0.1 ， ρ = 1 3 ，得到极限环，如图8所示。此时两物种呈周 期性变化而共存。 图7. E 2 是稳定结点的轨线图 图8. ρ = ρ 0 2 时得到极限环
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user: 6. 结论 文献 [ 9 ] 提出了具有羊群效应的捕食者–食饵模型，在此基础上，本文考虑到食饵具有反捕食的行为从而引入恐惧因子。文中的定理1证明了模型的一致有界性，定理2~4分别研究了系统平衡点的存在性和稳 定性，并进行了数值模拟证明；定理5得出了当 ρ 2 = 1 3 时，系统产生Hopf分支，为超临界Hopf分支的 结论，并且发现通过Hopf分支可产生稳定的极限环，表明恰当选取参数，便可使系统中的被捕食者和捕食者最终共同存在且呈周期性变化而稳定下来。 时得到极限 Fig.8 gets the limit cycle. 态系统加以控制，便可使系统中的食饵和捕食者最终共同存在且可使两物种呈周期性变化而稳定下来。
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user: 摘要 本文旨在建立新零售的精准预测模型，首先通过对新零售目标商品的主要指标数据进行数据预处理，接着建立Pearson相关系数模型，使用Python分析得到热力图，确定销售量具有较好的预测性并存在自相关性，将其作为本文预测模型的重要决策变量，然后建立差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average model，简称ARIMA)，同时考虑商品由于季节所造成的影响，并优化成季节性ARIMA预测模型，最后使用平均绝对百分比误差(MAPE)评估模型，得到预测误差百分比均值为19.33%。本文模型预测误差小，对新零售商品的预测具有指导意义。
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user: 1. 引言 在市场发展日新月异的背景下，市场上诞生出了新零售的模式，新零售将电商与线下结合在一起，运用大数据、云计算、人工智能、物流系统等新技术，大大地提升了服务质量，同时又解决了传统零售模式下消费者购物体验痛点 [ 1 ]。而在这种模型下，顾客的需求不仅仅局限于追求实用性，更考虑了时尚性、个性化、用户体验等等特殊需求。基于这些需求，新零售企业的生产模式逐渐变得复杂且凌乱，既要满足“量”上的需求，又要迎合“质”、“感”、“美”的追求，这给零售行业的库存管理带来了极大的挑战。如何根据层级复杂，品类繁多的历史销售数据，以区域层级，小类层级乃至门店skc (单款单色)层级给出精准的需求预测，是当前大多数新零售企业需要重点关注并思考的问题。 在众多的预测方法中，时间序列预测模型以连续性原理作为依据，适用于对新零售商品销量的预测。以Box-Jenkins (ARIMA)方法为代表的现代时间序列预测方法以随机过程理论为理论基础，其结构简单，建模速度快，且预测误差小 [ 2 ]。因此，本文基于中国优选法统筹法与经济数学研究会举办的竞赛提供的数据，根据Box-Jenkins方法建立季节性ARIMA模型，对新零售目标商品的主要指标数据进行数据处理及分析，并建立相应模型，为解决新零售行业的精准需求预测提供较有意义的思路。
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user: 3. 季节性ARIMA的预测模型 通过建立了销售量的时间序列模型，即SV-ARIMA模型，可以发现小类的销售量在2019年6月1日至10月1日有部分时间点有突变，目标小类的销售量变化也是如此，通过对目标小类销售量的分析，判断这段时间的销售量一定程度上是因为节假日人们的购物欲望较强和季节性突变。 ARIMA的一个优化版就是季节性ARIMA [ 9 ] (即SARIMAX模型 )。用于建模和预测时间序列未来点的Python中的一种方法被称为SARIMAX，其代表具有eXogenous回归的季节性自动反馈集成移动平均值。 SARIMAX模型 把数据集和序列的季节性考虑进去，每个小类一共有122天的销售量数据，把销售量为0的天数进行剔除处理，并且每一个小类选择75%的数据为训练集，25%的数据为测试集。使用Python对SV-ARIMA模型进行优化建模，建立目标小类销售量的季节性 ARIMA ( 2 ， 1 ， 4 ) 预测模型(即Sales Volume-Season-SARIMAX预测模型，所以简记作SV-SARIMAX预测模型)。 得到目标小类中的10个小类预测2019年10月1日后三个月每一天的销售量的预测值，并使用Python进行可视化，如图12所示。 图12. 目标小类销售量SARIMAX预测曲线 通过季节性ARIMA模型得到10月、11月和12月的预测销售量，如表2所示。 Table 2 Sales volume reality and forecast results of target sub categor tiny_class_code 27050401 27217089 27196225 27164944 27060804 真实 预测 真实 预测 真实 预测 真实 预测 真实 预测 10月份 19445 16489 2500 1815 4018 4246 7524 9101 9302 11530 11月份 16360 12703 1524 1642 2583 2954 6245 6695 7325 8518 12月份 17573 14444 1517 1879 2620 3052 6343 7668 8954 9790 tiny_class_code 27206656 27112849 27092025 27071209 27102436 真实 预测 真实 预测 真实 预测 真实 预测 真实 预测 10月份 635 627 5391 3689 1301 1374 1046 983 616 733 11月份 388 388 6255 3777 967 1067 587 760 403 547 12月份 494 453 6421 4032 1315 785 634 874 418 301 表2. 目标小类销售量真实及预测结果
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user: 4. 预测模型的检验 由于得到了预测数据，结合真实数据，对预测模型进行检验。引入平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error)的计算公式： MAPE = ∑ i = 1 n | y i − y ^ i | n ∗ y i = ∑ i = 1 n 1 n | y i − y ^ i | y i (11) 其中， y i 表示真实值， y ^ i 表示预测值，APE为百分比误差，n为指标集个数，i表示目标小类。范围 [ 0 ， + ∞ ) ，MAPE为0%表示完美模型，MAPE大于100%则表示劣质模型。 根据MAPE的计算公式，得到目标小类预测效果检验表，如表3所示： 总体来看，MAPE维持在一定范围上，三个月的MAPE指标平均值为19.33%，预测模型合理可靠。 Table 3 Test table for prediction effect of target subclas 月份 MAPE 10月 0.1566 11月 0.1831 12月 0.2400 预测销售量MAPE平均值Average = 0.1933 表3. 目标小类预测效果检验表
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user: 5. 结束语 为了探讨国庆节、双十一、双十二与元旦这个节假日的各种相关因素对销售时间处于2018年7月1日至2018年10月1日内累计销售额排名前50的skc (即目标skc)销售量的影响，选取了四个节假日的销售量、总销售量、销售单价、库存、折扣和标签价格的数据，建立Pearson相关系数模型，计算6个因素与skc销量的皮尔逊相关系数来进行分析，得到节假日的这6个相关因素对目标skc的影响程度。得到结论：节假日销售量、库存和标签价格这3个因素对目标skc的相关性强，影响较大。所以说，保证销售量与库存的统一和产品的定价是比较重要的。 时间序列模型是常用的定量预测模型，可以预测发展趋势。根据层级复杂，品类繁多的历史销售数据，以小类层级和门店skc (单款单色)层级给出精准的需求预测，是当前大多数新零售企业需要重点关注并思考的问题。由于通过相关系数模型得到销售量的相关性是比较强的，所以依据产品销售量进行建立时间序列模型。根据销售数据、销售量出现概率，对新零售目标产品的精准需求建立优化的SARIMAX模型，也称季节性时间序列模型。 通过拟合季节性时间序列模型进行预测，考虑了季节的影响。对两个不同的层级进行预测。拟合季节性时间序列模型，得到历史销售时间处于2019年6月1日至2019年10月1日内且累计销售额排名的前10小类(即目标小类)的销售量的预测值。研究结果的方法具有合理性和一定程度的效果，相信本文所建立的时间序列预测模型一定程度上可以进行产品需求的精准预测。
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user: 摘要 基于2015年四川省PM 2.5 地面监测数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)数据和地面气象站点数据，采用简单线性回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型、线性混合模型预测近地面PM 2.5 浓度，并利用地面监测站点数据评估模型的拟合结果。同时利用GIS分析技术，得到四川省2015年空间连续的PM 2.5 年均、季均浓度分布。结果表明：(1) 利用线性混合模型反演的PM 2.5 浓度精度最高、效果最好，其可以解释四川省PM 2.5 浓度75.77%的变异。(2) 线性混合模型预测的PM 2.5 浓度与地面实测PM 2.5 浓度在时空变化趋势上基本一致，即东高西低，其中成都平原经济区、川南经济区的PM 2.5 浓度最大，其次为川东北经济区，最低的为攀西经济区和川西北经济区。PM 2.5 浓度大小关系为：冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季。
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user: 1. 引言 随着工业和城镇化的快速发展，区域大气污染日益严重，城市空气质量越来越受到人们的关注 [ 1 ]。其中细颗粒物(PM 2.5 ，空气动力学直径 ≤ 2.5 μm)已经被大量流行病学研究证明和心血管、呼吸疾病等息息相关 [ 2 ]。目前利用地面PM 2.5 监测站点对PM 2.5 浓度进行监测是获得PM 2.5 浓度信息的主要方法，然而地面监测站点数量有限且主要分布在经济较发达的地区，许多郊区特别是中西部地区的郊区没有站点分布，难以对大区域的PM 2.5 浓度获得准确的观测信息，因此卫星遥感监测地面PM 2.5 浓度具有十分重要的意义 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。 气溶胶光学厚度(aerosol optical depth， AOD)作为大气气溶胶重要的参数，是表征大气浑浊度或大气气溶胶含量的重要物理量，卫星遥感是目前唯一可提供区域和全球尺度气溶胶特性的探测手段，为大范围遥感监测气溶胶提供了可能 [ 7 ]。已经有研究表明：卫星遥感反演的AOD与地面监测站观测的PM 2.5 浓度之间有较强的相关性 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。在研究卫星遥感反演PM 2.5 浓度时，大多数学者主要以气溶胶光学厚度(AOD)与气象数据为自变量，通过建立线性回归模型或非线性回归模型来预测PM 2.5 浓度。王旭等 [ 12 ] 以京津冀为研究区域，利用MODIS气溶胶光学产品，构建了AOD与PM 2.5 浓度之间的线性回归模型；付宏臣等 [ 13 ] 利用地理加权回归模型预测了新疆地区2016年PM 2.5 和PM 10 浓度；孙成等 [ 14 ] 利用MODISAOD产品和气象等数据通过线性混合模型预测的河北省2013~2014年PM 2.5 浓度；夏晓圣等 [ 15 ] 利用随机森林模型分析了影响PM 2.5 浓度的因素；孙梦竹等 [ 16 ] 利用BP神经网络模型预测了中国区域PM 2.5 污染时空分布；刘林钰等 [ 17 ] 利用Himawari气溶胶光学厚度(AOD)数据和气象数据运用深层神经网络(DNN)模型预测了华东地区PM 2.5 质量浓度。 目前利用卫星遥感数据估算近地面PM 2.5 质量浓度的研究主要集中在中东部地区和京津冀地区，对于西南地区相关的研究甚少，且研究主要的遥感数据源为MODIS 10 km AOD产品。已有学者研究表明MODIS 3 km AOD产品与AERONET地基观测的AOD相关性比MODIS 10 km AOD产品的相关性要高 [ 18 ]。 本文运用MODIS 3 km AOD产品、气象数据和地面监测站点获取的PM 2.5 浓度数据建立起适合四川省遥感监测PM 2.5 浓度的简单线性回归模型、多元线性回归模型、线性混合模型、BP神经网络模型用于估算四川省2015年PM 2.5 浓度，并用PM 2.5 地面监测站点数据拟合模型的预测精度，通过对比4种模型反演的PM 2.5 浓度效果确定最适合遥感监测四川省PM 2.5 浓度的最佳模型，从而为大气污染治理提供科学依据。
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user: 2. 研究区概况和数据来源 2.1. 研究区概况 四川省位于中国西南部，地处长江中上游，位于我国大陆地势三大阶梯中的第一级和第二级，全省地貌东西差异大，地形复杂多样，高差悬殊，西高东低的特点明显，介于东经92˚21'~108˚12'和北纬26˚03'~34˚19'之间。东连渝，南邻滇、黔，西接西藏，北界青、甘、陕三省。全省气候类型复杂，区域差异较为显著。东部盆地主要为亚热带湿润气候，西部为高原气候区。东部四川盆地是我国四大盆地之一，其北部为秦岭，东部为米仓山、大巴山，南部为大娄山，西北部为龙门山、邛崃山等山地环绕，阻断了相关气流扰动平原，不利用大气污染物的扩散，且该区域气候温暖湿润，加重了平原地区的污染程度，这导致了四川省是继京津冀、长三角、珠三角地区之后我国第四大灰霾地区 [ 19 ]。 2.2. 基础数据 2.2.1. 遥感数据 本文使用的遥感数据来源于美国NASA网站(http://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov)公开的MODIS Aqua Level 2级气溶胶产品——MYD04_3K，其空间分辨率为3 km，时间分辨率为1 d，版本为C006。下载四川省2015年1月1日~12月31日时间段内的MYD04_3K AOD产品。通过利用ENVI的MCTK插件对下载的数据进行投影转换、边界剪切等预处理，提取出四川省波段为0.55 um的AOD值用于本文研究。 2.2.2. 气象数据 气象数据来源中国气象网(http://data.cma.cn)，获取四川省2015年1月1日~12月31日时间段内各气象站点的风速、温度和相对湿度的日均值。 2.2.3. PM 2.5 数据 四川省2015年地面PM 2.5 浓度数据来源于全国城市空气质量实时发布平台(http://106.37.208.233:20035/)发布的94个监测站点的每小时空气质量数据。图1为四川省94个监测站点的位置分布图。
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user: 3. 模型构建与验证 3.1. 数据处理与匹配 由于各种数据来源不同，需将AOD、气象数据、地面PM 2.5 数据做如下处理以便后续建模。MODIS Aqua卫星的过境时间约为下午13:30，选取PM 2.5 地面监测站点每天下午13:00~14:00的平均PM 2.5 浓度。在Arcgis10.3中以MODIS AOD数据的分辨率为准，创建四川省范围内3 km × 3 km的格网。根据地面PM 2.5 监测站点的位置，分别提取各站点对应格网的非空白AOD值，如果有多个地面监测站点位于同一个格网内，则对每个站点的PM 2.5 浓度取平均值再与AOD值进行匹配。由于获取的气象数据是站点数据为了能与所有地面PM 2.5 监测站点进行空间匹配，需要对气象数据进行插值处理，以获取研究区域3 km × 3 km分辨率的面状数据，插值方法为普通克里金插值。 图1. 四川省地面PM 2.5 监测站点分布图 3.2. 模型方法 为了建立起适用于四川省卫星遥感估计近地面PM 2.5 浓度的统计回归模型，本文将从以下几个模型来预测近地面PM 2.5 浓度。 由于AOD值与地面监测站点的PM 2.5 浓度具有较好的相关性，因此使用AOD值和地面监测站点PM 2.5 浓度值建立简单线性模型。该模型的数学表达式如公式(1)所示： P M 2.5 = α + β A O D (1) 式中，α和β分别为简单线性回归模型的截距和斜率。 根据相关的研究表现：AOD与PM 2.5 的关系受风速、湿度、温度等气象因子的影响，本文将建立多元线性回归模型来预测地面PM 2.5 浓度，其数学表达如公式(2)所示： P M 2.5 = α A O D + b W I N + c R H U + d T E M + e (2) 式中：PM 2.5 代表平均PM 2.5 浓度值；WIN为风速值；RHU为相对湿度值；TEM为温度值；e为残差值；α、b、c、d为相应的系数，其残差值和系数由最小二乘法(OLS)确定。 BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称，它由一个输入层，一个或多个隐含层和一个输出层构成，每一次由一定数量的神经元构成。它是一个高度复杂的非线性动力学习系统，适合处理多因素、多条件、不精确和模糊的问题 [ 20 ]。 线性混合模型包含了固定效应和随机效应，其中固定效应表示影响因子对PM 2.5 的平均影响状态，而随机效应表示PM 2.5 与AOD及其他影响因子之间的日差异性，以随机截距和随机斜率的形式表示，本文建立的线性混合模型如公式(3)： P M 2.5 i j = ( a + μ j ) + ( β 1 + b j ) A O D i j + ( β 2 + c j ) W I N i j     + ( β 3 + d j ) R H U i j + ( β 4 + e j ) T E M i j + ε i j (3) 式中：PM 2.5ij 为平均浓度值；α和µ j 为固定效应和随机效应的截距；AOD ij 表示第i个站点第j天的气溶胶光学厚度值，对应的β 1 和b j 分别表示AOD的固定效应和随机效应的斜率；WIN ij 表示第i个站点第j天的风速值，对应的β 2 和c j 分别表示WIN ij 的固定效应和随机效应的斜率；RHU ij 表示第i个站点第j天的相对湿度值，对应的β 3 和d j 分别表示RHU ij 的固定效应和随机效应的斜率；TEM ij 表示第i个站点第j天的气温值，对应的β 4 和e j 分别表示TEM的固定效应和随机效应的斜率；ε ij 第i个站点第j天的最大误差项，其中线性混合模型的相关参数通过R-language软件计算得到。 3.3. 模型精度验证 本文通过计算地面监测站点实测的PM 2.5 浓度值与模型预测的PM 2.5 浓度值之间的R 2 (决定系数)、RMSE (均方根误差)对模型精度进行验证。决定系数(R 2 )一般用于回归模型中评估预测值与真实值之间的符合程度，一般地，R 2 越接近1，说明回归分析中自变量对因变量的解释越好。其计算公式如下(4) R 2 = ∑ i = 1 n w i ( y ^ i − y ¯ i ) 2 ∑ i = 1 n w i ( y i − y ¯ i ) 2 (4) 式中，n为数据总量i为每个数据的编号； y ^ i 为预测值， y ¯ i 为原始数据均值， w i 为权重。 均方根误差(RMSE)是预测值与真实值偏差的平方与观测参数比值的平方，用来衡量预测值与真实值之间的偏差。其值越小，预测值就越接近真实值，精度就越高，其计算公式如下(5) R M S E = ∑ i = 1 n ( y o b s ， i − y m o d e l i ， i ) 2 n (5) 式中，y obs，i 为第i个监测格网PM 2.5 的真实值，单位为：µg/m 3 ；y modeli，i 为第i个监测网格的模型预测值，单位为µg/m 3 ；n为参与建模的总个数。
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user: 5. 结论 本文利用MODIS 3 km AOD、气象数据和地面监测实测的PM 2.5 数据，构建了4种模型来预测PM 2.5 浓度，并利用最佳预测模型进行PM 2.5 浓度时空变化分析，其主要结论如下： (1) 通过计算4种模型预测的PM 2.5 浓度与地面实测的PM2.5浓度的R 2 与RMSE，最终确定了线性混合模型预测的PM 2.5 浓度精度最高、效果最好，其全数据集R 2 = 0.7577，RMSE = 17.58 µg/m 3 。 (2) 利用地面预测的PM 2.5 浓度年均值和线性混合模型预测的PM 2.5 浓度年均值分别进行空间插值生成2015年四川省年均PM 2.5 浓度时空分布图，其空间分布格局基本一致，即PM 2.5 浓度高值区主要分布在成都平原经济区、川东北经济区和川南经济区。通过对线性混合模型预测的PM 2.5 浓度值按季节进行空间分析发现：2015年四川省PM 2.5 浓度均值在冬季最高，在夏季PM 2.5 浓度均值最低。
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user: 摘要 在工业化的程度不断提高，科学技术水平节节攀升的背景下，人类改造自然能力的逐渐增强，政府在促进经济快速稳定增长的同时，也严重破坏了生态环境。C市处于我国中部和西部地区的连接处，在我国经济社会发展格局以及西部大开发中处于战略性的地位并起到无法替代的作用。随着经济建设和城市化进程的加快，C市的生态环境问题日益突出，这大大制约了C市经济进一步增长，并直接影响到C市社会经济的可持续发展。因此，面临“一带一路”建设和C市成为新的经济特区这一契机，治理生态环境已迫在眉睫。
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user: 1. 引言 1.1. 选题来源 在工业化的程度不断提高，科学技术水平节节攀升的背景下，人类改造自然能力的逐渐增强，政府在促进经济快速稳定增长的同时，也严重破坏了生态环境。人口数量的不断增多、自然资源的濒临枯竭、生活和工业垃圾等的肆无忌惮地排放等因素，造成人类与自然之间的矛盾急剧上升，人类社会生活中的环境问题开始逐渐突显出来，而且由环境问题导致的生态系统破坏给人类带来的影响在逐渐扩大，已经成为威胁人类生存的普遍性问题。C市接壤我国中部和西部地区，是我国经济的新增长点，C市的建设在我国经济社会发展格局构建以及“一带一路”建设中处于战略性的地位，随着经济建设和城市化进程的加快，C市的生态环境问题日益突出，尽管有关部门给予了足够的重视并采取了一定的治理措施，但是生态环境仍然呈现日益恶化的趋势，这大大制约了C市经济的下一步的发展。治理生态环境不仅是习近平总书记提出的“两点”定位、“两地”“两高”目标、营造良好政治生态和做到“四个扎实”的重要指示要求，同样是C市迫在眉睫的战略任务 [ 1 ]。 1.2. 研究意义 2019年6月，C市制定实施了《生态环境领域基础设施补短板工作方案(2019~2020年)》，两年投入110余亿元，为全面打好打赢污染防治攻坚战夯实基础保障，充分肯定了生态环境治理的重要性。文章的研究意义体现在：第一，通过借鉴C市政府在生态文明建设中的相关做法和成功经验，拓展我国各级地方政府的研究思路，从而为我国在生态文明建设方面地方政府职能转变提供借鉴和启示。第二，有助于丰富和完善地方政府执政理论体系，通过具体案例来分析地方政府职能角色定位和发展模式，有利于政府查找问题及原因，总结经验教训，完善政府发展模式。第三，在生态价值理念的指引下，对地方政府职能的发展模式进行分析研究，有利于深入贯彻落实新时代生态建设理论，解决日趋严重的生态环境问题。
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user: 摘要 为了摸清“一带一路”沿线国家的基本情况，更好地推进“一带一路”战略的实施，本文在对“一带一路”沿线国家进行资本存量估算的基础上，采用基于DEA的Malmquist指数法测算样本国1995~2018年的全要素生产率(TFP)，并对研究期间资本投入、劳动投入及TFP增长对经济增长的贡献率进行了计算。结果显示1996~2018年，“一带一路”国家TFP平均增长率为0，其中技术效率平均增长率为0.4%，技术进步增长率为−0.4%；资本投入对于经济增长的贡献率远高于TFP。此外，通过建立VAR模型分析了GDP增长对各因素冲击的响应，结果证明TFP对GDP增长具有显著影响。本文认为，经济增长从依赖资本投入转向依赖TFP增长是发展的必然，“一带一路”国家应注重技术创新，早日实现经济增长动能转换；中国在对外投资过程中应准确把握沿线各国特点，进行有选择性的投资。