DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论 (1) 对GF-1影像数据采用多项式函数模型进行几何校正，通过分别选择16个点进行比较，控制点分布均匀，能够控制整个工作区，采用三阶函数时，残差达到0.4202，小于1个像素，满足相关规范要求。 Table 2 Statistical table of landscape destructio 占地类型 数量(处) 占地面积(公顷) 开采面 2 2.7 中转场地 72 79.96 固体废弃物 25 32.59 矿山建筑 6 32.76 表2. 地形地貌景观破坏统计表 Table 3 Land resources occupation statistic 土地利用现状 分类(一级类) 耕地 园地 林地 交通运 输用地 水域及水利 设施用地 其他土地 住宅用地 工矿仓 储用地 公共管理与公 共服务用地 占地面积(公顷) 44.59 1.27 14.73 0.74 7.03 3.35 29.67 37.99 0.12 表3. 土地资源占用统计表 图3. 地形地貌景观破坏分布图 图4. 土地资源占用面积分布图 (2) GF-1影像纹理清晰，层次分明，信息丰富，地物识别度高，可以有效的提高遥感解译的准确率。 (3) GF-1影像完全可以准确、客观、实时地解译出矿山地质环境要素及环境恢复治理状况，能够为相关的管理部门提供基础数据和决策依据。
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user: 摘 要 本文提出了一个微信传播力评价的基于灰色关联度的方法，应用于华东师范大学(ECNU)微信订阅号的传播力评价分析。结果表明：留言权——留言点赞/阅读量与微信传播指数(WCI)呈正相关性，且增加了WCI聚类的辨识度。加强留言的筛选与回应是提高订阅号黏度和传播力的重要举措。 关键词 :高校官网微信，高校官网传播力，高校官网留言权
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user: 1. 引言 高校官网微信订阅号在新闻宣传工作中越来越起到优势媒体的作用。鉴于微信新媒体“互动性”的根本性特征 [ 1 ] ，取得“留言权”倍受微信订阅号们的重视，因此奋力于各自传播力的提升。然而，具体到一个订阅号有了“留言权”，它将会给传播力带来多大程度的正向影响？有必要进行一定的分析考量。本文以华东师范大学微信订阅号为例，获得新增“留言权”的前38天，划分7个发布内容，分别计算其微信传播指数(WeChat Communication Index， WCI) [ 2 ] ——传播力；同时，提出基于灰色关联度图的对不同发布内容的有否“留言点赞率”——留言点赞/阅读总量，进行绘景。来表征留言权对传播力的影响，并提出了提升微信传播力的几点建议。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究对象 本文以ECNU微信订阅号2015年11月24日至12月31日(11月24日起获得新增“留言权”)38天的运营情况为研究对象。将所发布内容划分成社会新闻、校园新闻、对外交流、校园文化、服务资讯、校园风物和大学精英7部分。按内容划分对发布的条数、阅读量、点赞量(包括留言点赞)进行数据采集。 2.2. 主要计算方法 微信传播指数法WCI的测算V12.0版 [ 2 ] ，本文在计算时，利用MATLAB语言 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 编写function函数文件mywci()来实现(计算过程从略)。以下灰色关联度图法的实现亦利用MATLAB完成。 关于灰色关联度图法用于微信传播力评价模型简述如下： 1) 灰色关联分析。对于某个事物的描述既有已知信息又有未知信息，灰色系统理论把“已知”称为“白”，“未知”称为“黑”，并将该事物表征为灰色系统。对于某一新闻信息传播现象，亦可以当成一个灰色系统。灰色关联分析是对灰色系统中不同事物之间的相关关系进行分析。这和在数理统计中应用相关系数来分析不同事物之间的相关关系没有什么不同 [ 6 ] 。 设有将某一事物的发展特征数列记为参考数列x 0 (n维)，称该事物为参考事物。有多个事物的发展与该事物相关，将多个事物的发展特征数列(对比数列)记为 (n维)，它们与参考事物之间的相互关系，表示为： ， (1) 称为x i 对x 0 在k时刻的关联系数。 (2) 称为x i 对x 0 在k时刻的加权关联度 [ 7 ] ， 为权系数。 (3) 2) 灰色关联度图法。灰色关联度图的构建分为四个步骤：第一步，将不同微信内容设为m个对比数列，分别为：社会新闻、校园新闻、对外交流、校园文化、服务资讯、校园风物和大学精英计7个，即 ；每部分微信内容相应的运营设有n个指标，分别是发布的条数N、阅读量R、阅读平均R/N、阅读最大R max 、点赞量Z、点赞平均Z/N和点赞最大Z max 计7个，亦即 。于是形成对比矩阵： (4) 其中x ik 表示第i个对比数列中在k时刻指标的值。 第二步，对X按列求最大值和最小值，分别得x(k)——最优参考数列；和y(k)——最劣参考数列。 第三步，计算各对比数列与参考数列的灰色关联度，为表示方便，在二维空间以x轴代表最优关联度，以y轴代表罪劣关联度。 第四步，由于灰色关联度都小于1，将y轴数据作y’ = 1 − y的变换，为方便表示，仍作为y轴；得到2维平面内点P(x，y)即沿着x、y增大的方向即为最优方向。至此灰色关联度图构造完毕。
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user: 3. 实例与分析 ECNU微信订阅号2015年11月24日至12月31日38天的运营情况列于表1。 3.1. 灰色关联度图法与WCI测算V12.0版的比较 据表1中的统计数据，经计算各内容的WCI列于表1、图1，灰色关联度图见图2。WCI排序从大到小为：{总体、校园文化、校园风物}，{校园新闻、社会新闻、大学精英}，{服务咨询、对外交流}；相应的灰色关联度图则为{校园文化、校园风物}，{校园新闻、社会新闻、大学精英、服务咨询}，{对外交流}。显然二者的评价结果是可比的。因灰图法只是采用了WCI的指标，而未引用WCI法的二级权重，所以更增添了评价结果的客观性。 3.2. 发布内容对WCI的影响 由表1和图1，图2可看出，发布总数52条，其中校园文化、校园咨询和校园新闻分别以13、12、11条居前3位，占近70%，阅读和点赞分别占总量的65%和58%。这说明发布、阅读、点赞对WCI存在正相关性。而校园风物发布仅3条，却创平均阅读和平均点赞的最高，WCI也仅次于校园文化。这说明发布内容对WCI为优势影响因素。 3.3. “留言权”对WCI的影响 根据表1计算WCI的指标和增加“留言点赞率”指标分别作灰色关联度图，见图3。可看出：首先， Table 1 The operation situation of ECNU WeChat public platfor 发布内容 条数 阅读 点赞 点赞率 * (%) WCI 总量 篇均 最大 总量 篇均 最大 社会新闻 4 16，736 4190.8 8215 327 81.8 208 1.95/0.69 574.14 校园新闻 11 39，899 3627.2 12，520 475 43.2 127 1.19/0.85 604.43 对外交流 3 8827 2942.3 7510 67 22.3 49 0.76/0.66 490.76 校园文化 13 106，704 8208.0 28，573 954 73.4 224 0.89/3.52 720.16 校园咨询 12 20，071 1672.6 6280 224 18.7 51 1.12/1.44 510.03 校园风物 3 43，167 14389.0 23，170 526 175.3 342 1.22/3.31 710.62 校园精英 6 22，445 3740.8 6391 263 43.8 73 1.17/1.56 570.98 总体 52 257，876 4959.2 28，573 2836.0 54.5 224 1.10/1.10 747.77 表1. ECNU微信公共平台运营情况 图1. 2015年11月24日~12月31日华东师大微信订阅号各内容的传播情况 图2. 不考虑留言点赞率影响的灰色关联度图 图3. 考虑留言点赞率影响的灰色关联度图 微信传播力及其影响评价不仅可采用灰色关联的方法，而且灰色图法在指标选择上是开放的，即所得结果具有较好的客观性和将多维空间降维到2维平面来直观绘景。其次，由于图2为不考虑留言点赞的影响，图3考虑这种影响。对比发现，如果把内容WCI分为3类，即{校园文化、校园风物}、{校园新闻、社会新闻、大学精英、服务资讯}和{对外交流}，显然“留言权”增加了WCI聚类的分辨度(类内、类间的距离分别减小和增大)。
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user: 4. 建 议 1) 微信内容对其WCI为优势指标，内容的合理划分、精准聚焦、深入挖掘、恰分表达等等，都需要动态评价和分析。 2) 留言点赞与WCI呈正相关性，因此订阅号应加强留言的筛选工作，通过及时回应和选登，提高互动性和增加订阅号的黏度。 3) 可以明朗，微信发布量是每个订阅号传播力提高的基础工作，应在讲求内容的过程中增加发表数量，并通过WCI的动态分析，好整以暇地增量提质。
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user: 摘 要 近些年来，医患关系受到广泛关注。如何准确地挖掘异常用药是制约医生和缓减医患关系的关键。本文提出了一种检测医生用药异常的总体框架。该框架集成处方数据的耦合相似度度量和变色龙聚类算法，并分为三个阶段，定性分析，定量分析和异常检测。在真实处方数据上进行了充分的实验，实验验证了该框架能够有效地检测出医生用药异常。 关键词 :耦合关系，聚类，异常分析 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 近些年来，医患关系越来越引起人们的重视，尤其是对医生滥开检查单、过度用药、开大处方等问题。究其原因，一是医学的复杂性和医生的诊治水平因素；二是经济原因。医院过于市场化的发展，医务人员的收入与医院的经济效益直接关联，开单提成、药物回扣等以药养医行为屡见不鲜；三是法律规章制度。例如在医疗事故鉴定法中规定了医生在鉴定过程中举症倒置的制度，这可能导致医生对病人做大量检查、开具较多药物等“防御性”的行为 [ 1 ] 。 针对上述问题，本文提出一种检测医生用药异常的框架。此框架包含三个阶段，第一阶段，定性分析，将处方划分为相似团体，在相似团体下进行医生用药异常检测。第二阶段，定量分析，首先，针对复杂的处方数据，提出了基于耦合关系的处方相似度度量方法。然后，应用变色龙算法对处方数据进行聚类。第三阶段，异常检测，应用自定义的聚类指标检测医生用药异常。 大多数相似性度量都是基于数据之间相互独立的假设，但是在处方数据中，药物之间存在紧密配合与相互影响的关系，即耦合关系。考虑了耦合关系之后的医生处方用药异常检测，能够更准确地挖掘到医生用药异常情况。 论文其余部分的组织如下：第2节描述相关工作和相关概念，包括耦合相似度计算和变色龙聚类等。第3节给出了基于耦合关系的医生用药异常分析框架，包括定性分析，定量分析和异常检测。第4节在真实处方数据上进行了充分的实验，验证了所提出的框架和挖掘方法的有效性。
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user: 2. 相关工作和相关概念 2.1. 相关工作 相似度用于衡量对象之间的相似程度，是数据挖掘和自然语言处理的基础，在诸如聚类、异常点检测等数据挖掘技术中广泛使用。由于描述数据对象的属性多种多样，相似度计算方式也分为很多种。计算数值属性的相似度常用欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离。离散属性有二值属性和多值属性，Jaccard系数 [ 2 ] 是计算具有非对称二元属性的对象间的相似度的常用方法。序数属性是指其属性值之间具有意义的序或排位，而相继值之间的量值是未知的 [ 3 ] 。余弦相似度是查询检索中常用的相似度计算方法，可用来计算文档之间的相似度，也可以计算词条间的相似度 [ 4 ] [ 5 ] 。耦合相似度是不承认属性间以及对象间的相互独立，认为属性间以及对象间存在耦合关系。耦合相似度可以对离散属性 [ 6 ] 和数值属性 [ 7 ] 进行度量，针对不同类型的数据，使用的具体度量公式不同。关于离散属性的耦合相似度的具体内容在2.2.1节有详细介绍。 聚类分析简称聚类，根据数据对象及其关系的信息，将数据对象划分成子集的过程 [ 8 ] 。每个子集是一个簇，簇中的数据对象更加相似。因为没有提供类标号信息，所以聚类分析有时被称为无监督分类。通常情况下，主要的基本聚类算法可以分为层次聚类算法、划分式聚类算法、基于密度和网格的聚类算法和其他聚类算法等。变色龙算法 [ 9 ] 通过一个图划分方法将数据对象聚类为大量相对较小的子簇，然后用层次聚类算法通过反复合并子簇得到结果簇。此算法利用动态模型的层次聚类方法，不需要提前设定参数，可发现任意形状和密度的簇。K-means聚类算法 [ 10 ] 是最经典的划分式聚类算法的代表，但此算法通常会在获得一个局部最优值时终止，仅适合对数值型数据聚类，只适用于聚类结果为凸形(即类簇为凸形)的数据集。为克服K-means聚类算法的不足，研究者们提出了K-modes-CGC算法 [ 11 ] ，K-modes-Huang算法 [ 12 ] ，K-means-CP算法 [ 13 ] 等很多新的改进的K-means 算法。DBSCAN算法 [ 14 ] 是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法，与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。Derya等人 [ 15 ] 对DBSCAN进行了与辨识核对象、噪音对象和邻近类簇相关的3个边缘扩展，进而提出一种新的基于密度的聚类算法。 聚类分析常被用于异常检测。目前异常检测已经应用到诈骗检测、入侵检测、医疗、纳税等方面 [ 16 ] 。在股市中，一群隐藏的操纵者之间相互合作操纵证券价格，CHMM-CBA方法用耦合关系来检测操纵行为。此外，一种更通用的CBA框架通过捕获更广泛的耦合关系去检测基于团体的市场操纵行为 [ 17 ] 。在医疗方面，针对社会上存在的一些不法分子在医疗行为上虚构事实，隐瞒真相，以骗取医保基金或医疗待遇的情况，潘 [ 18 ] 、王 [ 19 ] 和梁等 [ 20 ] 建立数据挖掘模型，预测各种医疗消费费用，并通过一系列的数据分析和挖掘，检测到医疗消费费用的异常记录。但是，将聚类分析应用到医生用药的异常检测的相关研究还很少。本文引入耦合相似度度量和变色龙聚类算法，检测医生用药异常。 2.2. 相关概念 本节主要介绍在定量分析中采用的耦合相似度 [ 6 ] 计算和变色龙聚类算法 [ 9 ] 。 2.2.1耦合相似度 本小节以信息表为例，介绍如何计算属性值的耦合相似度(CASV)，以及对象的耦合相似度(CASO) [ 6 ] 。信息表如表1所示。 表示第i个对象， 表示第j个属性。 使用耦合关系进行相似度度量时，不承认信息表中属性间、对象间相互独立的假定。耦合分为属性内耦合和属性间耦合。 1) 属性内耦合相似度(IaASV) 同一个属性内，属性值出现的次数差异反映的是值的频率分布，同一个属性内的两个值出现的频率越相近，它们的相似度越高 [ 3 ] 。两个对象 和 的第j属性的属性值 和 的属性内耦合相似度(IaASV)可以通过下式计算： (1) 其中， 表示属性值 对应的集合， 表示属性值 出现的次数，因此 ， ，且 ，m为信息表的规模。在表1中， ， 。 。 Table 1 An example of information tabl U A a 1 a 2 a 3 u 1 A 1 B 1 C 1 u 2 A 2 B 1 C 1 u 3 A 2 B 2 C 2 u 4 A 3 B 3 C 2 u 5 A 4 B 3 C 3 u 6 A 4 B 2 C 3 表1. 信息表的例子 2) 属性间耦合相似度(IeASV) 属性间耦合是指属性之间的相互影响。属性 的属性值 (x表示此属性值在 行)和 的相似度，是由 和 受其他属性 的影响来计算求得。 其中， 是属性 的值， ，而 表示属性值 出现的次数。 表示 ，而 表示与属性值 出现在同行的属性 的值的集合。 例如，计算 的两个属性值 受属性 影响下的相似度 。其中， ， 。 属性 的属性值 和 的属性间耦合相似度(IeASV)被描述为： (2) 其中， 是一组属性 的属性值， ，n为属性个数。 是属性 的权重系数， ，并且 。例如在表1中，当 等于0.5时， 。 综上，IaASV强调的是属性内的属性值出现的频率，而IeASV强调的是属性间的相互影响。属性值耦合相似度(CASV)则通过这两种度量结合得到。 3) 属性值耦合相似度(CASV) 属性值 和 的耦合相似度(CASV)定义如下： (3) 其中 和 分别是IaASV和IeASV。在表1中，属性值B 1 和B 2 的CASV是 。 4) 对象耦合相似度(CASO) 对象耦合相似度(CASO)可以由属性值耦合相似度(CASV)累计得到。对象 和对象 的耦合相似度(CASO)被定义为： (4) 其中 是指CASV， 分别指对象 在属性 上的值，并且 。 在表1中，对象 和 的耦合相似度 。 2.2.2. 变色龙(Chameleon)聚类算法 变色龙聚类算法是利用动态模型的层次聚类算法，可以发现同构、自然的簇。它采用动态建模的方法来确定一对簇之间的相似度，不依赖于一个静态的、用户提供的模型，能自动地适应被合并簇的内部特征。所以，当簇具有不同的形状、大小和密度时，变色龙算法也能够有效地聚类。 变色龙算法可分为构造k-最近邻图，用最大生成树划分该k-最邻近图和合并子簇形成最终簇三个阶段。在第三阶段，通过子簇C i 和C j 之间的相对互连性RI{C i ， C j }和相对近似度RC{C i ， C j }来决定两个子簇之间的相似度，然后选择使得相似度函数取值最大的两个子簇合并。
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user: 3. 基于耦合关系的医生用药异常分析 本文提出的框架(如图1所示)由三个阶段组成：定性分析，把现有的医院的真实处方转换成合适的表示形式，处方按相似团体进行划分，为下阶段定量分析做准备。定量分析，利用耦合关系度量处方间的相似性，用变色龙算法对处方进行聚类。异常检测，利用自定义的聚类指标检测医生用药异常。 3.1. 定性分析 为方便说明，先给出一些相关概念。 定义1 (专向科室)：是指专门诊治某一类疾病或某一身体部位病症的科室。例如，眼科、皮肤科。 定义2 (综合科室)：除了专向科室的科室均视为综合科室，它不具体诊治某一类疾病或某一身体部位病症。例如，简易门诊、急诊。 定义3 (相似团体)：综合科室中相同疾病为一个相似团体，是跨门诊的；而专向科室中每一个科室中相同疾病为一个相似团体。 在相似团体内的处方中进行异常检测，才有意义，还可以减少计算时间，减少结果偏差。 3.2. 定量分析 定量分析由相似度计算和聚类两部分组成。相似度计算引入了耦合。考虑药物和药物之间的耦合关系，更真实地反应药物间的相互影响。如有些药品之间是有相互辅助作用的，它们往往同时出现。 3.2.1. 相似度计算 本文以处方为数据对象，药物为属性。为方便计算相似度，采用1或0表示此处方是否使用该药物。数据组织如图2所示，其中第一列代表处方编号。 利用信息表中属性及对象的耦合相似度度量方法(2.2.1节中已介绍)对处方数据进行相似度度量，其步骤如下： 1) 使用公式(1)计算属性值 和 的内耦合相似度(IaASV)； 2) 使用公式(2)计算属性值 和 的间耦合相似度(IeASV)； 图1. 医生用药异常分析框架 图2. 数据组织 3) 使用公式(3)计算属性值 和 的耦合相似度(CASV)； 4) 使用公式(4)计算对象 和对象 的耦合相似度(CASO)。 计算CASO的时间复杂度为 ，n为属性个数，R为各属性中不同属性值个数的最大值，即： 。 下面举例说明CASO的计算过程，表2是由三个处方构成的实例，利用CASO计算得到各处方之间的相似度，如表3所示，表2中的处方之间越相似，表3中的相似度值越大。 3.2.2. 聚类 本论文采用变色龙算法进行聚类，如算法1所示，变色龙有两个关键步骤：图划分和层次聚类。 本文中一个处方表示一个数据点。若点 是点 的k最邻近(或点 是点 的k最邻近)，则两点之间存在一条边。变色龙算法第一阶段(第1，2步)是将处方聚类成若干子簇，每个子簇含有足够多的处方以满足动态建模生成子簇。将k-最近邻图划分成几部分，极大减少割边。由于k-最邻近图中的每条边表示处方之间的相似度，最小割边的划分可以有效减少不同子簇的处方间的关系。第二阶段(第3~5步)，使用动态建模架构层次聚类数据项，合并成簇。找到子簇之后，变色龙算法使用相对接近度和相对互连度框架对子簇进行合并。 假定m是数据对象(处方)的个数，p是子簇的个数。划分图需要的时间复杂度 [ 9 ] 是 (第2步)，在图划分得到的p个子簇上进行凝聚层次聚类需要 时间(第3~5步)。 Table 2 Examples of descriptio 处方编号 诊室 病患 医生 处方 1 儿科门诊 马** 刘** 1、氯化钠注射剂；2、氨溴索注射液；3、5%葡萄糖注射剂； 4、炎琥宁注射剂；5、头孢硫脒注射剂(限儿童) 2 儿科门诊 党** 王* 1、布洛芬缓释混悬液；2、四季抗病毒合剂； 3、肺力咳合剂(乙) (限儿童)；4、阿莫西林克拉维酸钾分散片 3 儿科门诊 叶** 邹* 1、布洛芬缓释混悬液；2、四季抗病毒合剂； 3、肺力咳合剂(乙) (限儿童)；4、阿莫西林干混悬剂 表2. 处方实例 Table 3 The CASO similarity between description 1 2 3 1 0 0.218 0.119 2 0.218 0 0.873 3 0.119 0.873 0 表3. 处方间CASO相似度 Algorithm 1. Chameleon 算法1. 变色龙 3.3. 异常检测 利用变色龙算法对处方聚类后，再对结果进行统计，将处方的聚类结果映射到医生。通过处方异常点率PO和簇内处方比率CP对医生用药进行异常检测，PO和CP定义为： (5) (6) 其中 为聚类后相似团体t中第i个医生的异常点处方数， 为相似团体t中第i个医生的处方总量， 为在相似团体t中，第i个医生在j簇中的处方数， 为相似团体t中j簇包含的处方总数。 公式(6)主要检测：某医生诊治某相似团体次数较多，且使用的处方大致相似(医生一般都有自己的用药习惯)，会导致该医生的处方可能自成一簇。将自成簇的医生按异常报告出来，由领域专家鉴别。 在异常检测中，PO和CP的大小分别与异常点率阈值C 1 和簇内处方比率阈值C 2 进行比较，如果PO或CP大于相应阈值，即可认定该医生在此相似团体中用药异常。其中，C 1 应大于该相似团体所有异常点数量与该相似团体处方总量的比值，C 2 的值需要考虑到该医生在此相似团体中处方比重较大的情况，因此C 2 应大于该医生在此相似团体中的处方数量与该相似团体中总的处方数量的比值。 例如在数据规模为500的情况下，A医生在综合诊室的上呼吸道感染这个相似团体中所开设处方104个，经聚类后该相似团体共有62个异常点，其中A医生共有5个异常点，将处方的结果映射到医生后，对A医生的聚类统计结果如表4所示。 按照上述阈值C 1 和C 2 的取值原则，C 1 大于62/500 = 0.124，取0.3，C 2 大于104/500 = 0.208，取0.4。A医生的处方群点率为5/104 = 0.048小于C 1 。A医生在簇2中处方比率为60/113 = 0.53大于0.４，因此可以把A医生在该相似团体的簇2中的用药情况报告出来，待专家鉴别。
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user: 4. 实验结果与分析 本论文中对象间耦合相似度(CASO)的计算由MATLAB 2012b完成，变色龙算法由JAVA语言实现。所有实验均在主频2.4 GHz的因特尔酷睿2处理器，1 GB内存，windows7操作系统的PC机上运行。 4.1. 数据集 本实验使用的是某医院的真实处方数据。本着实验数据全面、准确的原则，采用的是有多名医生诊治且每名医生都诊治较多次的相似团体——综合诊室的上呼吸道感染和消化内科的慢性胃炎两个相似团体，其中综合诊室的上呼吸道感染共涉及93个药品，经预处理后有50个药品，消化内科的慢性胃炎共涉及49个药品，即两类处方数据分别有50和49个属性，处方规模均为1000。 4.2. Jaccard和CASO对比分析 实验利用离散属性相似度计算中应用比较广泛的Jaccard相似度与对象耦合相似度CASO进行相似度度量，对比使用两者进行变色龙聚类得到的异常处方数和子簇个数，结果如图3，图4所示。 从图3中可以看出，使用Jaccard的异常点明显多于使用CASO的异常点。且随着数据集规模的增加，使用Jaccard的异常点数量增长速度明显大于使用CASO的增长速度。但不论使用哪种方法，上呼吸道感染的异常点数量均大于慢性胃炎，这是因为慢性胃炎的治疗药物主要集中在少数几个药品中，且处方的重复率较高。从图4可以看出，使用Jaccard的簇数量多于使用CASO的簇数量。经领域专家对聚类结果进行鉴定，由CASO得到的簇和异常点更合理和准确。这是由于Jaccard仅仅考虑两个对象间同时出现的属性个数是完全不够的，还需要考虑属性间耦合作用和属性内耦合作用，比如氨溴索注射液和氨溴索注射剂是不可能在同一处方中出现的，CASO就会考虑到这种情况。 从上述实验结果可以看出，CASO计算处方间相似度时充分考虑了属性以及对象的耦合作用，在聚类时有较好的效果。但是，正因为CASO充分考虑了耦合作用，其计算时间复杂度较高，并且其时间复杂度受属性个数影响很大，3.1节已阐述。 4.3. CASO的计算时间随着属性数量增加的变化 本节对CASO的计算时间随着属性数增加的变化情况进行了实验。从图5可以看出随着属性数量的 Table 4 The clustering results of doctor 簇中的处方数量 该簇中A医生的处方数量 簇1 54 9 簇2 113 60 簇3 87 8 簇4 184 22 表4. A医生聚类结果 图3. 数据规模增加对异常点数量的影响 图4. 数据规模增加对簇数的影响 增加，CASO的计算时间增长较快。改善CASO计算复杂度也是未来工作中的主要任务之一。 4.4. 异常结果分析 将处方的聚类结果映射到医生，检验医生在该相似团体中用药是否异常。本文在消化科室的慢性胃炎的1000个处方中进行检验。表5为将处方聚类后的簇映射到医生时的聚类情况。而表6为每个医生的异常点数及其在该相似团体内的处方总数。 表7为异常检测结果，其中的异常情况列若为“异常点”，表示此医生所开的处方异常点比率(公式(5)所示)大于阈值C 1 。异常情况列若为“簇*、簇*”，表示此医生在这几个簇中的处方比重很大，被怀疑是自成簇。从表中可以看出医生B、C、D、E、F、G均有所异常，对簇中包含的主要药品进行分析可以发现，B医生偏于使用的药品有莫沙必利分散片、瑞巴派特片、泮托拉唑钠肠溶胶囊；C医生偏于使 图5. 数据规模增加对簇数的影响 Table 5 The clustering results after matching to doctor 簇1 簇2 簇3 簇4 簇5 簇6 簇7 簇8 簇9 簇10 A医生 48 0 14 0 0 13 2 2 0 3 B医生 53 2 16 30 24 18 10 16 1 0 C医生 52 0 4 11 4 3 1 33 2 3 D医生 152 110 1 85 1 3 0 3 42 0 E医生 11 0 1 0 4 4 1 5 0 1 F医生 32 0 17 0 17 2 24 2 0 0 G医生 2 0 0 0 0 0 0 0 0 11 总计 350 112 53 126 50 43 38 61 45 18 表5. 映射为医生后的聚类结果 Table 6 The distribution of outliers after matching to doctor 异常点数 处方总数 A医生 4 86 B医生 19 189 C医生 10 123 D医生 37 434 E医生 14 41 F医生 18 112 G医生 2 15 慢性胃炎相似团体 104 1000 表6. 异常点映射为医生后情况表 Table 7 The results of abnormal detectio 阈值C 1 阈值C 2 异常情况 A医生 0.2 0.3 无 B医生 0.2 0.3 簇3、簇5、簇6 C医生 0.2 0.3 簇8 D医生 0.2 0.6 簇2、簇4、簇9 E医生 0.2 0.2 异常点 F医生 0.2 0.35 簇7 G医生 0.2 0.1 簇10 表7. 异常检测结果 用养蔚灵颗粒；D医生则更加偏于使用胶体果胶铋干混悬剂、曲美布汀胶囊、猴头菌颗粒、复方尿囊素片、二氯乙酸二异丙胺片、伊托必利片；G医生虽然关于慢性胃炎的处方较少，但大部分都集中在复方聚乙二醇电解质散；而E医生虽然因为异常点认定为在诊治慢性胃炎时用药异常，但并没有为病人使用固定药物。
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user: 5. 结束语 本文针对医患矛盾中的医生用药异常问题，提出一种医生用药异常检测的框架。该框架包括定性分析，定量分析和异常检测三部分。其中定量分析中集成了处方数据的耦合相似度度量方法和变色龙聚类算法。实验验证了所提出的框架能够较好的发现医生用药异常的情况。未来的工作是改进利用CASO计算处方耦合相似度的效率，以及在此框架下提出更高效的算法进行医生用药异常检测。
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user: 摘 要 为实时了解通信连路状态、设备的实时运行状况，本文给出了通信网络运行监测管理平台设计的功能，以及几个难点技术的解决方案。为了兼容不同检测设备和数据收集设备，系统使用Docker虚拟化技术，对底层的数据采集进行抽象，然后进行标准化处理。为了方便数据实时展示和分析，系统建立了一个Docker集群，实现对整个检测系统的统一管理。目前该平台已投入运行。 关键词 :通信网络，监测管理，虚拟化，Docker 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 通信网络运行监测管理平台可以对集团业务及数据网络中各业务系统服务的通讯网络设备、数据网络设备、视频监控、主机系统。对集团IT基础资源统一监控以及业务系统数据监控，相关运维人员或者业务人员可以直观的从管理平台看到所负责IT基础资源以及业务单据等的当前运行状态和服务状态。 但一般集团信息中心的数据网络设备、承载网设备、云隐通信设备较多，且都通过各自的网管平台软件进行管理，整体网络结构不可掌控，不能实时的了解各通信设施等运行情况。此外，原有监控软件不能对虚拟化进行可视化的监管 [ 1 ] [ 2 ] 。 为将通信机房、数据中心机房及外围通信机房的通信链路、机房环境、设备的运行状态进行实时监测，做到故障隐患提前发现、减少故障的发生，对于突发事件及时发现，做到第一时间赶赴现场进行勘察、修复工作，从而缩短恢复时间，提高服务质量。建立综合、有效、快速反应的调度指挥中心管理平台势在必行。
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user: 2. 功能分析 平台设计主要包含：光纤链路监控、通讯网络监控、机房环境监控、视频监控、运维管理等模块。通过对设备和网络的运行状态、告警信息的实时采集、综合处理和数据存储，实现以可闻、可视等方式从多个角度实时监视全网；以各种组合条件对全网性能和故障信息进行查询和统计分析，达到对通信网络全网运行状况进行监测、统计、分析和评估的目的，为全网运行、管理和规划提供参考依据。 (1) 光纤链路监控：通过平台展现光纤设备的运行状态和故障告警信息。例如，在光缆中断时告警，同时提供光缆中断的光缆段、距最近地标的距离和位置及告警的级别，方便抢修人员快速到达故障点。 (2) 通讯网络监控：对现有网络设备、服务器、存储等设备进行监控，实时检测各系统的告警信息。 (3) 机房环境监控：能实现对机房内所有设备的统一监控与管理，及时发现设备故障并自动通过短信息和电话语音及声光等方式通知到管理人员; (4) 视频监控：通过平台将基层公司以及公共监控的视频统一纳入平台管理。 (5) 运维管理：能够将电信运维业务接入调度指挥中心管理平台，查询监控或者报警的历史记录。 (6) 大屏展示系统：对各业务系统状态进行可视化数据呈现，可以改变大屏的分割状态及视屏投射状态，使应急指挥更加及时、准确。 (7) 统计分析：主要包含服务器统计、进程统计、数据库分类统计、服务器故障统计、动环配电监测统计、UPS设备监测统计、精密空调监测统计、温湿度趋势分析、漏水监测统计、红外监测统计、故障分类统计、故障率统计，摄像头统计、电话业务工单统计、故障业务工单统计、满意度统计。
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user: 4. 总结 通信网络运行监测管理平台具有极好的兼容性，Docker虚拟化技术使我们对数据采集点的运行环境 图4. TLS通信过程 图5. 数据分析过程 图6. 数据库集群抽象 图7. 数据分析过程 有极大的适应性，我们只需要专注于对数据采集节点数据的格式处理。同时Docker技术带来的另一个好处是，它极易安装，很多时候安装部署只需要简单的复制操作，因为Docker包含我们需要的整个运行环境。最重要的是Docker对集群的支持能节省我们许多的安装调试消耗，且不需要特别专业的技术人员支持，极大的节省了成本。
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user: 摘 要 发泡催化剂是聚氨酯泡沫材料生产过程中的关键技术之一。针对发泡催化剂的分子结构设计及其生产工艺，国内外的研究不断深入。本文根据聚氨酯泡沫材料的发泡原理及其对催化剂性能要求，系统地总结了有机胺类发泡催化剂在聚氨酯工业中的应用，并着重推荐了在发泡、环保性能等方面具有潜力的新型聚氨酯发泡催化剂品种。 关键词 :聚氨酯，发泡，催化剂，分类 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 聚氨酯是主链含-NHCOO-重复结构单元的一类聚合物，一般由多元有机异氰酸酯和氢供体经过扩链、起泡、凝胶反应得到 [ 1 ] 。在泡沫塑料、橡胶、合成革、纤维、涂料、胶粘剂和功能高分子等领域具有重要应用价值 [ 2 ] - [ 7 ] 。根据不同生产工艺，可得到不同官能团种类和数量的聚氨酯产品，以满足应用要求。据统计，2014年全球聚氨酯总产销量达到2150万吨左右，其中泡沫塑料1150万吨，占53.5% [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。目前主要的聚氨酯消费集中在西欧、美国和中国，占总消费量的63%。未来随着汽车行业、基础设施建设和住房市场的发展，会驱动聚氨酯泡沫快速发展，特别在寝具、家具和建筑领域。预计2016~2018年聚氨酯材料的复合年均增长率达7%左右。 在聚氨酯泡沫材料的生产过程中，发泡催化剂起到关键作用。它不仅控制着扩链反应(NCO-OH之间)和起泡反应(NCO-H 2 O之间)二者的平衡 [ 13 ] ，还能使体系达到理想的起泡和固化时间，使泡沫达到最佳的升起高度，且使泡沫不塌泡、不收缩，获得优良的机械和物理性能 [ 14 ] 。 常用的聚氨酯发泡催化剂有：有机金属化合物和叔胺催化剂(包括其季铵盐)两大类。有机金属化合物包括羧酸盐、金属烷基化合物等，可以促进链增长和加速交联速度；其催化NCO与OH反应的能力要比催化NCO与H 2 O反应的能力要强 [ 15 ] [ 16 ] 。而叔胺类催化剂对促进异氰酸酯与水的反应效率高，能加速异氰酸酯和水、多元醇之间的反应。有机胺类聚氨酯发泡催化剂按其结构可大致分为胺醚类、多胺类、醇胺类和杂环类等；按其功能又可分为硬质、半硬质、软质发泡催化剂。本文将对有机胺发泡催化剂的研究状况和发展趋势进行总结。
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user: 2. 有机胺类聚氨酯发泡催化剂 2.1. 催化机理 有机胺类化合物分子结构中的氮原子与异氰酸酯络合使异氰酸酯的反应活化能降低，同时又使羟基化合物(聚酯或聚醚)活化而形成氢正离子和相应的负离子基团，然后氢正离子转移到异氰酸酯的氮原子上与其结合使异氰酸酯的碳氮双键打开而形成碳正离子，碳正离子与失去氢的羟基化合物(聚酯或聚醚)电负性基团进行离子反应形成聚氨基甲酸酯 [ 14 ] ： 因此，胺类化合物的催化活性大小与其氮原子上的电子云密度大小(碱性)成正比，与氮原子所结的基团体积大小(空间效应)成反比 [ 17 ] 。 2.2. 胺醚类聚氨酯发泡催化剂 胺醚是一类分子结构中含有醚键的胺类化合物，一般由醇胺分子间脱水得到 [ 18 ] 。常见的胺醚类催化剂有2，2'-二吗啉二乙基醚(1-1)、N，N，N'-三甲基-N'-羟乙基-二氨基乙醚(1-2)组分、双-(二甲氨基乙基)醚(1-3)和2-(2-二甲氨基乙氧基)乙醇(1-4)等，详细结构如下图1所示。 例如，双-(二甲氨基乙基)醚(1-3)简称BDMAEE，外观为淡黄色透明液体，可无限溶于水，水溶性呈碱性，沸点为189℃，凝固点低于−70℃，是聚氨酯行业重要的胺类催化剂之一。它对发泡反应有极高的催化活性和选择性，纯品活性很高，人们通常用二醇把它稀释成溶液使用。 总的来说，胺醚类聚氨酯发泡催化剂对聚氨酯发泡和凝胶反应均具有催化活性，尤其对发泡反应有非凡的效力，对调节和控制发泡和凝胶反应灵敏度高。作为高效叔胺催化剂，胺醚几乎适用于所有泡沫塑料制品的生产，主要用于软质泡沫制品的生产，特别适合高回弹及RIM制品。它的特点是催化活性大，发泡平稳，对锡宽容大，配方易于调整，用它生产的制品回弹率，伸长率等理化性能优于其它产品。 2.3. 多胺类聚氨酯发泡催化剂 多胺是一类含有两个或更多氨基的化合物，一般由卤代甲烷法合成。它是使用最早的一类催化剂，大多数易燃有毒并有很强的刺激性，但它的高活性使其在国际销售中占巨大的优势。常见的多胺类催化剂有四甲基乙二胺(1-5)、三亚乙基二胺(1-6)、N-[3-(二甲氨基)丙基]-N，N'，N'-三甲基-1，3丙二胺(1-7)、五甲基二亚乙基三胺(1-8)等，详细结构如下图2所示。 例如，五甲基二亚乙基三胺(1-8)简称PMDETA，外观为无色至淡黄清透液体，易溶于水，沸程为196℃~201℃，凝固点低于−20℃，是聚氨酯软质泡沫的高效催化剂。它的特点是高活性、强发泡，同时也用于平衡整体发泡及凝胶反应。此外，五甲基二亚乙基三胺还能够改善泡沫的流动性，能够改善产品生产工艺和提高制品质量。它的季铵盐是软质泡沫延迟催化剂，用于延长发泡乳白时间，适合复杂形状泡沫制品以及箱式发泡工艺，改善泡孔结构，提高模塑质量。 图1. 典型胺醚类聚氨酯发泡催化剂 图2. 典型多胺类聚氨酯发泡催化剂 多胺类聚氨酯发泡催化剂一般来说活性较高，用于冰箱硬泡、板材、涂料、现场灌注聚氨酯硬质泡沫以及模塑软质泡沫和半硬泡等。它对水与异氰酸酯的反应(起泡反应)的催化强，同时对多元醇和异氰酸酯的反应也有适中的催化性，是泡沫反应的初始催化剂。 2.4. 醇胺类聚氨酯发泡催化剂 醇胺类的催化活性不如胺醚和多胺，普遍较低，它通常可有环氧化合物胺化、醇胺的烷基化或醛(酮)的还原胺化法 [ 19 ] - [ 28 ] 制备得到。由于醇胺中的羟基上有活性氢原子，能够聚合到聚氨酯上，使得制品的胺散发性和雾化性都很低，是低气味的发泡催化剂，具有低挥发，低散发、绿色环保的特点。常见的醇胺类催化剂有N，N-双(3-二甲氨基丙基)-N-异丙醇胺(1-9)、N-(3-二甲氨基丙基)-N，N-二异丙醇胺(1-10)、N，N-二甲基乙醇胺(1-11)、二甲氨基乙氧基乙醇(1-12)等，详细结构如下图3所示。 例如，二甲基乙醇胺(1-11)简称DMEA，外观为无色或浅黄色液体，沸程为133℃~135℃，凝固点低于−59℃。它在聚氨酯泡沫塑料中是一种辅助催化剂，也是一种反应型催化剂。它的催化活性很低，对泡沫上升和凝胶反应影响很小，但碱性较强，可以有效地中和发泡组分中的微量酸，特别是异氰酸酯中的酸值，因而保住了体系中的其它有机胺。此外，二甲基乙醇胺的分子中有一个羟基，能与异氰酸酯基反应，因此它可以结合在聚合物分子上，是一种低VOC低雾化催化剂。 总的来说，高活性的低气味的醇胺类催化剂是近几年发展极快的一个种类，受到高度重视。其发泡过程和发泡产品的性能优良，绿色环保，具有极大的市场竞争力。多数低气味的发泡催化剂的分子结构较复杂，合成工艺长，难度大，开发其绿色高效的生产工艺，意义重大。 图3. 典型醇胺类聚氨酯发泡催化剂 2.5. 杂环类聚氨酯发泡催化剂 杂环类聚氨酯发泡催化剂包括哌嗪衍生物、吗啉类、咪唑衍生物以及三聚化合物等。一般都由哌嗪、吗啉和咪唑等经N-烷基化合成 [ 29 ] 。 哌嗪衍生物催化剂都可用作软质和模塑泡沫的催化剂，如N-甲基-N'-羟乙基哌嗪(1-13)是低散发的反应型催化剂。它的活性较弱，用在泡沫中无迁移和残留气味，还具有热敏性，对异氰酸酯–多元醇反应非常有效。吗啉类催化剂常用作共催化剂，特别适用于聚氨酯软质聚氨酯泡沫塑料的生产。如N-乙基吗啉(1-14)是中等强度的叔胺催化剂。它参与的发泡反应和凝胶反应速率不会因催化剂的浓度不同而有显著改变，但是缺点就是臭味很大。咪唑衍生物催化剂一般应用范围广，用于多种聚氨酯材料。如1，2-二甲基咪唑(1-15)是一种凝胶催化剂，能够应用于聚氨酯硬泡、半硬泡、软泡和微孔弹性体等(图4)。 杂环类聚氨酯发泡催化剂品种多用途广，若是能在未来的研究中降低气味降低毒性，那么它们的潜力就无穷。 2.6. 其它聚氨酯发泡催化剂 DBU，化学名称为1，8-二氮杂二环-双环(5，4，0)十一烯-7，外观为无色至淡黄色透明油状液体，挥发性相对较低，几乎无臭无味。它的沸点为259℃，熔点低于−78℃。DBU属双环脒类化合物，是一种催化活性很强的低气味凝胶催化剂，主要用于需要强凝胶催化作用的场所。它与有机酸结合，可制备延迟催化剂，具有优异的后期固化性能。 三乙胺，简称TEA，外观为无色至见黄色液体，微溶于水，挥发性较强。它的沸点为89℃。三乙胺作为聚氨酯的平衡性叔胺催化剂，偏于发泡。它可与TEDA并用作为模塑半硬泡配方催化剂，有形成表皮的功能，来源广泛，缺点是气味大，目前在聚氨酯工业使用不多，已基本被其它叔胺取代。
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user: 3. 总结 本文根据结构上的差异对聚氨酯泡沫的有机胺催化剂进行了分类。总结出其分子结构的共性是含有叔胺基团。叔胺的氮原子与异氰酸酯的络合作用，降低了异氰酸酯的反应活化能，又使羟基化合物(聚酯或聚醚)活化而形成氢正离子和相应的负离子基团，从而催化聚氨泡沫的形成。它的另一个结构特点是叔氮原子连接了烷基基团，特别是连接甲基，因此在多数的有机胺发泡催化剂的生产上，常采用了甲基化 图4. 典型杂环类聚氨酯发泡催化剂 合成技术。如以甲醛为原料的还原甲基化工艺、或以甲胺或二甲胺为原料的甲基化工艺，当然也离不开相关有机胺基础原料，如环氧乙烷、丙烯腈、吗啉、哌嗪、二乙烯三胺、三乙烯二胺等。因此，提高有机胺发泡催化剂生产的技术经济水平，必须重视相关的机合成技术发展。 目前巴斯夫，亨斯迈，空气产品公司，东曹化学，迈图高新材料等公司是主要的聚氨酯发泡催化剂生产企业。其中以亨斯迈、空气产品公司的牌号和品种最齐全，以空气产品公司为例，用于聚氨酯发泡催化剂的牌号达一百多种，根据不同的复合调配，生产出性能各异的聚氨酯泡沫塑料制品。国内企业起步较晚，以生产较低档的发泡催化剂为主，在新品种开发、通过复合调配来提高产品性能等方面，与外国公司相差较远，应在吸收国外公司经验基础上加强研发，发挥国内基础原料价格较低等优势，提高国产发泡催化剂技术经济竞争力。 选择聚氨酯的发泡催化剂，不仅要考虑催化活性(与使用的最低浓度相关)、选择性，还要综合考虑物理状态、操作方便性、与其它原料组分的互溶能力、稳定性、毒性、价格、催化剂在制品中的残留毒害性等因素 [ 30 ] 。近年来，随着高环保要求，限制重金属催化剂的使用，对发泡催化剂得出新要求，如汽车、家用器具所用聚氨酯泡沫塑料中，已要求使用低挥发性的叔胺催化剂替代气味大的催化剂，因此，低气味发泡催化剂受到高度重视 [ 30 ] [ 31 ] 。开发性能优异的发泡催化剂，应重视催化剂分子结构的设计和优化，作者将对发泡催化剂的合成工艺做后续总结。
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user: 摘 要 土壤有机质和氮素是土壤肥力的重要物质基础，对土壤生产力和土地可持续利用具有重要意义。以江西庐山5种典型森林土壤为研究对象，对5种不同森林土壤SOC、N贮量及垂直分布格局进行分析。结果表明，5种森林土壤全N含量和贮量同SOC分布格局一致，以0~10 cm最大，表现为随土层深度增加逐渐减小；表层土壤明显高于深层土壤，且不同土层的差异显著性不同；5种森林土壤C/N差异性极显著，其中落叶阔叶林地土壤C/N高于其它4种林地。 关键词 :森林土壤，碳氮贮量，碳氮比，分布格局 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 土壤有机碳(Soil Organic Carbon， SOC)和氮(Total Nitrogen， TN)的含量和分布直接关系到生态系统的生产力和规模，进而影响到温室气体的组成与含量，温室气体对全球气候变化的影响又反作用于土壤SOC和N的转化与迁移 [ 1 ] [ 2 ] 。森林土壤SOC是土壤SOC的重要组成部分，在土壤有机碳库研究中有着重要作用；森林土壤N的转化与循环不仅是N生物地球化学循环的重要组成部分，也是森林生态系统N循环最活跃的过程 [ 3 ] [ 4 ] 。土壤SOC和N含量及其动态变化直接影响到土壤肥力和林地生产力，森林生态系统中C循环和N循环紧密联系，表现出相互耦合作用 [ 5 ] 。国内外对林地利用方式下土壤SOC和N分布特征和空间变异研究较多，但以生态功能区域为单元对森林土壤SOC和N进行小尺度上的空间异质性研究甚少 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。近年来，随着全球变化影响研究的加强，特别是对于人类活动及人地关系研究的深入，对于森林土壤SOC和N的贮量及分布特征的研究已经越来越受到关注。本文以江西庐山典型性森林土壤为研究对象，对其土壤物理性质、土壤SOC和N含量等测定分析，系统研究其森林土壤SOC、N贮量及分布格局。期望为庐山森林土壤SOC、N贮量形成机理研究以及估算我国东部亚热带山地森林土壤SOC、N库的储量提供科学参考。
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user: 2. 研究区域自然概况 庐山位于江西省北部，距九江市约13 km，东及东南临鄱阳湖，北濒长江，地理坐标29˚28'N~30˚53'N，115˚50'E~116˚10'E，总面积30，493 hm 2 ，海拔跨度为40~1474 m，主峰大汉阳峰海拔1474 m。该地区地处亚热带东部季风区域，具有鲜明的季风气候特征；且面江临湖，山高谷深，与周围平原地区相比较，具有鲜明的山地气候特征。年平均温度11.4℃，1月均温−0.3℃，7月均温22.5℃，极端低温−16.8℃，极端高温32.8℃，年平均降水量1929.2 mm。降雨集中于4~7月，约占全年降水量的70%，年均相对湿度80%。庐山系块垒式山地，在新构造运动的影响下，仍在继续抬升，地层较复杂。该区计有维管束植物2400种，其中国家重点保护的珍贵、稀有、濒危植物44科57属93种(包括引种部分)，被子植物有150科800属1900多种，主要科属为壳斗科5属23种、樟科23种，山茶科19种、木兰科12种。该地区森林植被在海拔700 m以下主要为常绿阔叶林带，海拔700~1000 m之间为常绿–落叶阔叶混交林带，海拔1000 m以上为落叶阔叶林带。其中常绿阔叶林带由于人类活动的干扰、破坏比较严重，仅存小片分布，从灌草丛中首先恢复起来的是马尾松(Pinus massoniana)林，在山麓中分布很广；落叶阔叶林带破坏比较严重，在海拔800 m以上主要为黄山松(Pinus taiwanensis Hayata)林。山上植被相对保存完好，对水源的涵养、径流的调节有一定作用。该地区土壤从山麓到山顶依次分布着红壤和黄壤、山地黄壤、山地黄棕壤和山地棕壤。
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user: 3. 样地设置与研究方法 3.1. 样地设置 2014年8~9月在庐山典型森林植被下设置6块测试样地(表1和图1)，分别代表该区内不同的森林植被类型和土壤类型，调查其上的主要植物种类及地形因子(坡向、坡度、坡形等)；每块样地设置3个重复，样地面积根据森林类型而定，阔叶林取为40 m × 50 m，针叶林取为20 m × 25 m，各样地的土壤剖面选在靠近测试样地的位置(样方为1 m × 1 m)，这样既保证土壤调查的代表性，又不破坏样地的完整性。每块样地内按对角线随机布点挖取一个土壤剖面，调查其相应的土壤特性，并按由下向上的顺序分层取环刀土样和采集混合样(按0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm分层重复采样3次混均)，带回实验室分析。 图1. 庐山6块标准测试样地分布示意图 Table 1 The basic situation of six standard test plots in Lushan Mountai 采样地点 森林类型 主要层优势植物 坡向坡度/˚ 海拔/m 土壤类型 白鹿洞 马尾松林 马尾松 NW15~25 250 红壤 观音桥 常绿阔叶林 苦槠、大叶拷树 E15~20 500 黄壤 黄龙寺 常绿–落叶阔叶混交林 青岗栎、化香 SW30~40 900 山地黄壤 铁船峰 落叶阔叶林 茅栗、短柄枹 NE25~30 1000 山地黄棕壤 含鄱口 玉山竹林 玉山毛竹 SW35~40 1100 山地黄棕壤 五老峰 黄山松林 黄山松 NW20~25 1250 山地棕壤 表1. 庐山6块标准测试样地的基本概况 3.2. 研究方法 将土样置于阴凉处自然风干，去除枯枝落叶、石子等杂物后研磨粉碎，过100目(<0.1 mm)筛备用，测定 > 2 mm的砾石含量。环刀法测定土壤容重；105˚C ± 2˚C烘干法测定土壤含水率；土壤SOC采用浓硫酸–重铬酸钾容量法——稀释热法–硫酸亚铁滴定法测定，土壤全N采用半微量凯氏法测定。具体测定方法参照《土壤农业化学分析方法》 [ 11 ] 。每个样品重复测定3次。根据土壤SOC和N含量、土壤容重以及土层厚度，用公式(1)、(2)计算土壤SOC和全N贮量： (1) (2) 式中SOCD为土壤SOC贮量(t∙hm − 2 )，SND为土壤全N贮量(t∙hm −2 )，n为土壤剖面分割的层数，SOC i 、TN i 、B i 、H i 和G i ，分别为第i层土壤SOC含量(g∙kg − 1 )、全N(g∙kg − 1 )、土壤容重(g∙cm − 3 )、土层厚度(cm)和砾石含量(%)。对庐山不同森林土壤以及不同土层的SOC和N含量、贮量采用SPSS软件比较其差异，检验不同森林土壤SOC、N含量和贮量的相关性。
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user: 5. 结论与讨论 1) 5种森林土壤0~30 cm平均自然含水率的排序为落叶阔叶林 > 常绿阔叶林 > 针叶林 > 常绿–落叶阔叶混交林 > 玉山竹林；土壤容重平均值排序为玉山竹林 > 常绿–落叶阔叶混交林 > 针叶林 > 常绿阔叶林 > 落叶阔叶林，而土壤孔隙度则相反。不同森林土壤容重随土层深度增加而逐渐增大，土壤孔隙度随土层深度增加而逐渐减小。 2) 5种森林土壤对SOC与N含量影响极显著，不同土层的影响也极显著，两者交互作用显著。同一森林土壤不同土层SOC含量及贮量均以0~10 cm最大，随土壤深度增加而逐渐递减，表明土壤SOC主要集中分布在土壤表层。其森林土壤表层(0~10 cm)SOC较高，且高于平均值，其表层土壤SOC明显高于深层土壤，但不同土层SOC差异显著性不同。 图5. 不同森林土壤各土层N贮量及垂直分布 Table 3 Correlation among SOC concentration， soil total N concentration and C/N in different forests soil 项目 针叶林 落叶阔叶林 常绿阔叶林 常绿–落叶阔叶混交林 玉山竹林 SOC TN C/N SOC TN C/N SOC TN C/N SOC TN C/N SOC TN C/N SOC 1.000 - - 1.000 - - 1.000 - - 1.000 - - 1.000 - - TN 0.926** 1.000 - 0.941** 1.000 - 0.785** 1.000 - 0.565** 1.000 - 0.513** 1.000 - C/N 0.897** 0.703** 1.000 0.695** 0.384* 1.000 0.157 0.003 1.000 0.707** 0.034 1.000 0.278* 0.013 1.000 表3. 不同森林土壤SOC、TN含量及其C/N之间的相关性 注：*相关性显著，**相关性极其显著。 3) 5种森林土壤全N含量及贮量同SOC分布格局一致，表现为随土层深度增加而逐渐减小。5种森林土壤0~10 cm SOC贮量差异显著，其他两个土层的差异不明显；N贮量0~10 cm最大，其中落叶阔叶林地N贮量最高，而且N贮量差异显著明显，在10~20 cm土层差异比较明显，在20~30 cm土层差异不太明显。另外，5种森林土壤C/N差异性极显著，其中落叶阔叶林地土壤C/N高于其它4种林地，主要与落叶阔叶林地枯落物量大且容易分解，归还土壤的养分含量高，即落叶阔叶林地土壤N含量及贮量最高有关。
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user: 资助信息 江苏省大学生创新训练项目(编号:201510320082Y)；国家自然科学资助项目(41201213)。
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user: 摘 要 本文采用语料库研究方法，自建小型语料库，对方重、罗经国、林语堂和A. R. Davis的《桃花源记》英译本进行对比研究，分别从语言层面与非语言层面考察四位译者的翻译风格。分析结果表明，由于受文化背景、翻译思想等因素影响，四位译者翻译风格有明显差异，如Davis在词的选用上更地道、灵活多样；林语堂先生的译文中带有浓厚的殖民色彩；方重先生在处理译本时，倾向将信息具体化，减轻读者负担；罗经国的译文忠实原文，简单易懂。 关键词 :语料库，《桃花源记》英译本，对比分析，译者风格 Copyright © 2017 by author 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 自Mona Baker利用语料库研究译者风格后 [ 1 ] ，国内外学者都采用这一方式进行译者风格调查和研究。Saldanha [ 2 ] 将译者风格研究诠释方式分为两种，即为目标文本型(target-text type， T-型)译者风格研究和源文本型(source-text， S-型)译者风格研究。前者是Baker所研究的译者风格，而后者关注的是译者如何在译文中表现源文本的某些特征，不同于以往的是，关注对象是译者规律性的处理方式 [ 3 ] 。 目标文本型与源文本型译者风格研究均关注语言层面(如词汇、句法、语篇等)的研究，而目标文本型译者风格研究以非语言层面(如选篇、翻译策略)为侧重点 [ 3 ] 。相比较而言，国内大多数学者的研究青睐前者，如侯羽、刘泽权、刘鼎甲 [ 4 ] 考察了莫言五部小说英译本中各种语言形式参数(包括标准类符/形符比、句子数和平均句长、高频实词、汉英句子翻译对应类型)和强调斜体词的使用来揭示葛浩文翻译风格；蒋郁 [ 5 ] 从高频词、类符/形符比、词汇密度、平均句长等语言层面探究《荷塘月色》两译本的译者风格在译文中如何体现。笔者认为译者风格研究应当属于对译者综合性的研究，译者风格是译者有意识与无意识翻译行为的综合表现。因此，本篇文章将结合语言层面与非语言层面整体把握译者风格。