DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 近五年高校思想政治教育创新研究的热点分析 5.1. 高校思想政治教育创新研究的热点主题分析 关键词作为文献内容的高度概括，能够简洁明了的体现出研究内容的核心和关键。因此，通过对文献中出现频率较高的关键词进行分析，能够找出当前研究的热点。并且，透过高频关键词之间的链接关系，能够揭示出该领域研究的知识结构 [ 3 ]。具体操作如下：选择“Keywords”为节点类型，将时间切片定位为1，设置Top N = 35，运行结果显示“Nodes = 145；Links = 619”，网络密度为0.0165，选择“Visualize”后呈现出如图6所示的知识图谱。 图6中的每一个节点都是一个关键词，节点越大代表出现的频率越高，节点之间的连线则体现了关键词之间的共现关系。从图6和图7可以看出，近五年关于高校思想政治教育创新的研究视角极为丰富，频次在2以上关键词共有145个，其中频次在20以上的高频关键词共有19个。从中心性分布图可以看出当前关于高校思想政治教育创新的研究主要围绕高校思想政治理论课、思想政治教育工作、立德树人、新媒体等层面展开。 图6. 研究关键词共现图谱 5.2. 高校思想政治教育创新研究的核心领域分析 高校思想政治教育创新研究的热点带有鲜明的时代印记，是随着思想政治教育实践与需求的发展而不断更迭演进的。为深入了解高校思想政治教育创新在不同时段内研究热点的发展境况与脉络演进，本研究运用CiteSpace软件绘制了关键词突发性图谱。通过CiteSpace 软件的Burstness功能对关键词进行突发性检测，可以导出145个突发性关键词，同时对这些突发性关键词进行筛选，可以得到6个突发强度最高的关键词，如图8所示。 图7. 高频关键词与高中心性关键词 图8. 研究领域关键词突发性检测 据图8关键词突发性图谱可知，在6个突发强度最高的关键词中，策略、政治、思想政治教育教学三个关键词的研究热度均不超过两年，其中策略这一关键词为对应年份的研究热点内容。余下的思想政治工作、高校思想政治工作、立德树人三个关键词的研究热度均超过了3年且均为当前高校思想政治教育创新研究的热点话题。此外，除了高校思想政治工作这一关键词的突发性强度高于10，剩余5个关键词的突发性强度均低于10，说明对这5个热点的研究还较为分散，还未能形成比较集中的研究趋势。通过以上对关键词突发性图谱的分析可以总体上了解到近五年来我国高校思想政治教育创新研究热点的整体跃迁和转换过程。 5.3. 高校思想政治教育创新研究的热点走向分析 通过对研究热点的演化趋势进行分析，观察文献资料中高频关键词的时间分布及变动趋势，可以把握该领域的研究前沿和发展态势 [ 1 ]。为科学揭示2014~2019年以来学界关于高校思想政治教育创新研究的前沿热点与研究走向，本研究借助于CiteSpace，对高频关键词进行时序“抓拍”。具体操作如下：选定“Timezone View”成像方式，将时间切片设置为1，得到网络密度为0.0504的关键词时序图，如图9所示。 图9. 研究领域高频关键词时序图 时区视图，是以时间为横坐标进行时区分割，通过对某个知识领域进行时序“抓拍”，并将这些分时抓拍的图片连接起来，形成历时性研究视角下的知识图谱 [ 4 ]。据图9研究领域关键词时序“抓拍”成像显示，2014~2019年学界关于高校思想政治教育创新研究文献中高频关键词与高中心性关键词出现时间集中在2014年，其中包含高校思想政治理论课、大学生思想政治教育、立德树人、媒体时代、实效性、实践育人、自媒体、网络、微信等；2015年，高频关键词较之2014年有所减少，主要包含政治、高校党建、微时代、教育者、思想政治理论课教师等；2016年，高频关键词主要为意识形态、思想政治教育教学、思想政治教育实践教学等；2017年，高频关键词相较于2016年有所增加，主要包含德育、习近平总书记、高校辅导员、主渠道、思想政治教育队伍、会议、话语权、日常思想政治教育等；2018~2019年，高频关键词主要包含新时代、以文化人、红色文化、质量评价、文化自信、习近平新时代中国特色社会主义思想等。分析2014~2019年关键词分布的时序图谱，是为从直观的可视化成像中找寻规律性的认识，即：高校思想政治教育创新研究与国家政策和重要会议精神紧密结合，具有鲜明的时代性和实践性，反映了各个阶段党中央对高校思想政治教育工作的方向指引。
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user: 6. 总结与展望 由于党中央对高校思想政治教育工作的高度重视，当前学界对高校思想政治教育创新研究已成绩斐然，取得了一系列具有开创新的成果。本研究借助于信息可视化分析软件CiteSpace，对2014~2019年之间发表在中国知网中北大核心期刊及CSSCI来源期刊上的研究成果进行深度挖掘，通过数据量化分析呈现出的知识图谱，梳理当前研究的热点和焦点，展现未来研究的趋势和动态，研究结论如下。 从研究作者上看，学者对高校思想政治教育创新的研究较为重视，出现了一些较为高产的作者群体，发挥了较为显著的引领作用。但是，通过作者合作网络图谱呈现出的关系网络可以看出，当前对于高校思想政治教育创新研究的合作关系并不紧密，多数文献资料都是独立作者撰写而成，尚未形成大范围的合作网络。而高校思想政治教育创新是一个包含多个主体、多重要素的系统工程，实现高校思想政治教育创新要求各个要素的高度协同。因此，未来关于高校思想政治教育创新研究必须加强学者之间的交流沟通，避免低水平的重复，争取通过作者之间协作生产出更具有开创性和前瞻性的理论成果。 从研究机构上看，根据普赖斯定律的计算公式，当前有22家核心发文机构，形成了高产作者单位群，在高校思想政治教育创新研究中发挥了一定的示范作用。并且，通过发文机构共现图谱可知，当前发文机构之间存在较为密切的合作关系，已经形成了较为成熟的合作网络。 从研究热点上看，近5年关于高校思想政治教育创新的研究成果紧密联系党中央的重要指示。2014~2015年，研究热点聚焦在新媒体、网络、微信、微时代等方面。2016~2017年，随着习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上发表重要讲话，学界关于高校思想政治教育创新的研究逐渐转移到习近平总书记讲话精神、话语权、隐性思想政治教育等视角上。2018~2019年，十九大的胜利展开，推动了学界对高校思想政治教育创新研究的又一波热潮，研究成果主要聚焦在新时代、习近平新时代中国特色社会主义思想、文化自信、以文化人、课程思政、中国特色社会主义等层面。 从研究趋势上看，2014~2019年，学界关于高校思想政治教育创新的研究已取得丰硕成果。并且，截止到2019年8月，2019年度的发文量创近五年新高，究其根源，发文量激增与习近平在学校思想政治理论课教师座谈会上的重要讲话有密切关系。这也表明，党和国家对高校思想政治教育工作的愈发重视，催化了学界不断寻求理论创新的内在动力。并且，随着党中央对高校思想政治教育工作规律认识的逐步深入，未来学界对高校思想政治教育创新研究仍有巨大的突破空间。
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user: 摘 要 健康一直以来受到人们广泛的关注，而人们的健康在很大程度上取决于医疗资源是否完善以及在各地区之间的配置情况。本文主要从空间视角对医疗机构空间分布进行相关研究。通过运用上海市医疗服务机构数据，第六次人口普查数据以及上海市各区县地理信息数据采用Moran’s I检验和LISA集聚图分析来对上海市医疗机构的空间分布情况和空间相关性进行分析，建立OLS回归模型，空间滞后模型和空间误差模型分析各地区人口结构对医疗机构空间分布的影响。实证结果表明，上海市医疗机构空间分布具有空间正相关性，从模型的分析结果中可以看出相邻区域医疗机构的数量，总人口数，性别比和该区域是否位于中心城区这些变量会影响医疗机构的空间分布。 关键词 :人口结构，医疗机构，空间分析 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着时代的进步和发展，人们越来越重视自身的健康问题，然而人们的健康在很大程度上取决于基本医疗卫生状况和医疗保障制度。由于各地区之间存在医疗资源分布不均，医疗保障不完善等问题，导致了部分居民看病难和看病贵 [ 1 ]。在党的十九大报告中提出了要提高保障和改善民生水平，实施健康中国战略。人民健康是国家富强的重要标志，因此，要加强基层医疗卫生服务体系和医生队伍的建设，深化医疗体制改革，建立起更加全面的医疗保障制度和医院管理制度，另外，要不断促进社会公平正义，让每个人都能享有最基本的医疗卫生服务。由此可见，医疗服务的基本宗旨是为了确保人们的健康，提高人们的生活质量，而实现各地区医疗资源的合理分布和配置是实现这一宗旨的基础所在 [ 2 ]，因此，从科学的角度分析医疗机构空间分布的影响因素对于医疗改革与发展具有极为重要的意义。 早期，学者们在对某一社会现象进行研究时很少考虑到空间效应在其中起到的作用，但随着研究的不断深入，他们渐渐发现有许多现象存在着空间上的相互影响，而以往的研究由于缺少对空间效应的讨论和分析，这会导致最后的结果是存在偏差甚至是错误的，由此诞生了空间分析。空间分析方法使得部分学者在他们原有的研究基础上开始纳入并分析空间效应的影响 [ 3 ]，这使得他们的研究更加完善，研究结论也变得更加准确。 本文的主要研究核心在于分析医疗机构的空间分布及其影响因素，一个区域内医疗机构的分布情况可能会受到周围相邻区域内医疗机构分布的影响，如果不考虑空间效应的统计方法会使我们忽略区域与区域间的相互作用，从而得出不准确的结论。因此，空间分析是本文主要的研究方法。 综上所述，医疗机构空间分布及其影响因素的研究对于实现医疗资源在空间上的合理配置具有重要意义。本文将运用空间分析的方法对医疗机构分布的空间相关性进行分析，运用空间回归模型对医疗机构空间分布的影响因素进行分析。
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user: 2. 文献综述 对于医疗机构空间分布影响因素的分析最早起源于国外学者对于城市公共服务问题的研究，学者们从多个视角对公共服务问题进行探究，其中一个研究视角主要是对公共服务设施的空间分布及其影响因素进行分析，早期由于空间分析技术不够成熟，公共服务设施空间分布的研究并不深入，但随着空间分析技术的兴起，学者们再次展开了对于这类问题的研究，空间分析技术被广泛应用于研究中。医疗机构作为众多公共服务中不可或缺的一类受到了学者们的关注，于是，学者们开始对其进行深入的研究。纵观已有的文献，国外学者们对于医疗机构的研究主要是从其空间分布和医疗资源配置的公平性及其影响因素这些视角展开。 Timothy等人通过运用美国肯塔基州的医疗卫生机构相关数据研究了居民出行时间与医疗服务使用率和空间分布的关系，通过将居民出行时间的空间分布情况和医疗服务的使用情况进行空间上的统计比较发现居民身体状况与医疗机构的空间可达性之间存在联系 [ 4 ]；Lairson对澳大利亚医疗卫生资源利用的公平性进行了研究，通过运用直接和间接标准化两种分析方法，以公众对医疗资源的享受为基础发现了穷人与富人对于医疗卫生资源的使用存在较大的不公平，富人占有的医疗资源相对较多而穷人占有的医疗资源相对较少 [ 5 ]；Wagstaff对部分国家的公平性进行了相关研究，通过运用kakwani指数对这些国家进行比较后发现，在实现全民医疗保障的英国和医疗保险覆盖率相对较高的一些国家中，医疗卫生较为公平 [ 6 ]；Anand S.研究了中国和印度医生人力资源配置的公平性，通过运用2005年中国的相关数据与2001年印度的相关数据使用Gini系数和Theil指数进行分析比较，结果发现，相较于印度，中国医生人力资源的总量和在空间分布上的公平性相对更高 [ 7 ]。 相较于国外，国内学者对于医疗机构空间分布的研究相对较少，较大一部分原因源于对空间分析和GIS技术的了解和运用还不够完善，已有的文献主要关注的是各地区医疗机构的分布情况及其影响因素。 许昕等人运用镇江市最新一轮行政区划和医疗机构的相关数据，构建优势度模型对镇江市医疗机构的分布特征进行了研究分析，结果发现，镇江市医疗机构的空间分布以润州区为中心，优势度由内向外呈现递减趋势，表明了镇江市医疗机构的分布不能满足边缘区居民的需求，有待进一步改善 [ 8 ]；陈建南以重庆市基层医疗资源为研究对象运用空间统计，计量分析等方法对重庆市医疗资源的空间分布及影响因素进行了分析，主要研究了重庆市医疗资源的空间自相关性和空间分布情况以及影响重庆市基层医疗资源的自然因素和社会经济因素，结果发现，重庆市医疗资源在空间上不均等，具有明显的空间差异，此外，医疗资源的分布呈现明显的正向空间自相关性，医疗资源的空间分布也与自然因素和社会经济因素密切相关 [ 9 ]；党华敏通过建立街区人口分布，空间路网，妇产医疗卫生机构等数据库，运用GIS对北京市城六区妇产医疗资源的空间分布和可达性状况进行了研究，结果发现，北京市城六区妇产医疗资源的空间分布存在着不均衡的情况，妇产医疗资源的空间可达性程度同样存在着明显不均衡的情况 [ 10 ]；杜凤姣研究和描述了2002~2011年我国医疗卫生资源配置在区域和省际两个层面的时空变化及其公平性分析，同时运用回归分析探究了医疗卫生资源配置的影响因素，研究结果发现，总体而言，我国医疗卫生资源配置较为公平，十年间，医疗卫生资源配置的公平性逐步提升，地区间的差异也在逐步降低，另外，医疗卫生资源的配置与地区发展水平之间也有着紧密的联系，一个地区的经济发展水平越高，城镇化进程越快，社会保障水平越高，那么该地区的医疗卫生资源配置水平也就越高 [ 11 ]。 虽然，学者们已经从多个方面对医疗资源的空间分布进行了研究，但这些研究依然存在着有待完善的地方如已有的文献对各个地区的医疗机构空间分布情况进行了研究但对于空间分布的影响因素分析的较少，另外在研究方法上学者们也较少运用到空间相关性Moran’s I检验，LISA聚集图和空间回归模型，而本文将在已有研究的基础上，运用上述这些方法对上海市医疗机构的空间分布及其影响因素进行研究。
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user: 3. 人口结构与医疗机构空间分布 对于医疗机构空间分布的影响分析主要涉及以下两个理论：公平理论与福利经济学理论。公平理论提倡的并非绝对的相等，而是考虑了多种因素后的相对平等。在公共服务领域中，公平意味着公共服务要实现均等化即我们每个人都能平等的享有公共服务。医疗卫生服务是公共服务领域中的一部分，它是为了保护人民的健康，而人民在享有医疗卫生服务这一权利上应该是平等的，这是实现医疗卫生公平的重要前提 [ 12 ]。在我国，由于存在各地区间经济和资源分配不均衡的问题导致了各地区的人在平等的享有医疗卫生服务这一点上存在较大差距，而这样的差距也给我国社会的公平性和社会的稳定发展带来了巨大的隐患；福利经济学理论认为判断资源在各地区间是否配置均衡的标准在于资源的变化是否会造成社会福利的损失。当每一个人没有限制，随时随地都能够享受医疗服务同时有充足的医疗资源可以进行自由选择时可以认为医疗卫生服务在各地区实现了合理分配。合理的资源分配可以促进社会福利，因此，实现资源合理分配具有极为重要的意义 [ 13 ]。 基于上述两个理论我们可以发现，医疗卫生服务的根本目的在于保障人们的健康，因此，医疗机构空间分布情况在很大程度上会取决于某个地区的人口结构，因此，本文将从人口结构这一视角出发来分析人口结构对于医疗机构空间分布的影响。人口结构表示的是人口的构成情况，我们可以通过计算某个地区的人口总数，男女比例，外来人口与本地人口的隔离指数等指标来对该地区的人口构成情况进行描述。在这里提出本文的研究假设即如果一个地区的人口总数越多，那么该地区的医疗机构数量越多，拥有的医疗资源越多；如果一个地区外来人口与本地人口的隔离程度越小，那么该地区医疗机构分布越密集，拥有更多的医疗资源。为验证假设的准确性，在文章之后的部分将运用相关数据进行空间分析，通过建立空间回归模型来分析医疗机构空间分布的影响因素。
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user: 4. 数据、变量及相关模型 4.1. 数据 本研究所采用的数据包括了上海市医疗服务机构数据，第六次人口普查数据以及上海市各区县地理信息数据。其中上海市医疗服务机构数据包含了上海市所有医疗机构的位置信息和经纬度，运用该数据可以绘制出上海市医疗机构的分布图；第六次人口普查对全国范围内各个地区的人口和家庭情况进行了详细的统计调查，调查内容涉及了年龄，性别，受教育程度，就业状况，婚姻状况以及户口状况等，运用第六次人口普查数据可以计算各地区的人口指标，从而对各地区的人口结构进行描述和分析；上海市各区县的地理信息数据主要包含了上海市的地理信息如上海市各区面积大小等，运用该数据可以进行更加深入的空间分析。基于上述这些数据将展开人口结构对医疗机构空间分布的影响分析。 4.2. 变量 有关本研究所涉及的变量，其中被解释变量为医疗机构空间分布情况，一个地区内医疗机构的分布情况主要是通过考察该地区内医疗机构的密集程度和医疗机构的数量来进行描述。 图1为医疗机构在上海市各区县的地理位置和分布情况，从图中我们可以看出，在上海市的几个中心城区如黄浦区，静安区，虹口区，这些区域内的医疗机构分布的较为集中，密集度较大，而在上海市的几个郊区如闵行区，青浦区，金山区，医疗机构分布的较为分散，密集度较小。 关于解释变量，因为本文主要考察人口结构对医疗机构空间分布的影响，因此本文所关注的解释变量为人口结构，有多个指标可以对一个地区内的人口结构进行描述，为了描述的更加详尽，通过参考相关文献，选取了以下指标：各地区总人口数，性别比，外来人口与本地人口的隔离指数，14岁以下的人口比例和60岁以上的人口比例。 本文对于外来人口与本地人口的隔离情况的衡量选用了较为常用的D指数，D指数又被称为分异指数，它考察的是均质性即城市中不同群体人口分布的均匀程度。分异指数又分为整体分异指数和局部分异指数，其中整体分异指数衡量的是隔离的整体情况，如果要衡量城市内部不同区域间的隔离情况要选用局部分异指数，本研究用到的D指数即为局部分异指数，该指数的计算公式为： D i = 100 × ( x i / X − y i / Y ) 图1. 上海市医疗机构分布图 该式中D i 为局部分异指数，x i 与y i 表示的是在区域i中a群体与b群体各自的人数，X与Y表示的是城市中a群体与b群体的总人数，D i 的取值范围在−100与100之间，D i 为0表示的是在区域i中a与b这两个群体是均匀分布的，D i > 0则表示区域i中a群体比例要高于b群体比例。 图2是通过运用第六次人口普查数据中上海市各地区外来人口与本地人口数来计算局部分异指数后所绘制的隔离指数图，图中颜色越深的区域表示该地区的隔离指数越大，从图中我们可以看出嘉定区，青浦区，松江区，闵行区的隔离指数要高于其它区表示在这几个区域中，外来人口相对聚居。 此外，本研究还纳入了一些地理信息变量，这些变量包括各地区的面积和这个地区是否位于中心城区，如果该地区位于中心城区将其赋值为1，反之则赋值为0。 表1给出了各主要变量的描述性统计包括了各变量的均值，标准差，最小值和最大值。从表中的数值我们可以看出各地区医疗机构数量的均值为374.69且有着相对较大的标准差表明了各地区间医疗机构的数量存在较大差别；从总人口数的均值和标准差的数值中我们同样可以看出各地区的人口数有着较大差异；对于性别比，隔离指数，14岁以下人口比例和60岁以上人口比例这些变量，其中各地区间的性别比和60岁以上人口比例差异相对较大，而隔离指数和14岁以下人口比例的地区差异相对较小；此外，各地区面积的均值为254.84 km 2 ，约有38%的区域位于中心城区。 4.3. 模型 本文对于医疗机构空间分布影响因素的分析主要涉及以下三种模型：OLS回归模型，空间滞后模型和空间误差模型。 图2. 上海市各区县外来人口与本地人口隔离指数图(D指数) Table 1 Descriptive statistics of major variable indicator 变量 均值 标准差 最小值 最大值 医疗机构数量 374.69 397.81 167 1879 总人口数 885392.20 1084114 246788 5044430 性别比(女 = 100) 103.21 5.89 92.85 115.81 隔离指数(D指数) 0.00 1.95 -3.37 4.58 14岁以下人口比例(%) 8.27 1.28 6.41 10.87 60岁以上人口比例(%) 15.07 4.93 9.27 25.44 面积(km 2 ) 254.84 387.75 7.62 1375.80 中心城区 0.38 0.50 0 1 表1. 主要变量指标的描述性统计 OLS回归模型的基本形式为： Y = β 0 + ∑ β i X i + u 其中Y为被解释变量，X为解释变量，u表示误差项，当医疗机构空间分布影响不存在空间效应时，可直接使用该模型进行分析，但当空间效应存在的时候，运用OLS回归模型得到的OLS估计量不是无偏估计量，会导致最终的结果产生误差，因此，这时就要用到空间回归模型来进行分析。 空间滞后模型和空间误差模型是空间回归模型的两个基础模型。其中，空间滞后描述的是空间实质相关，该模型的基本形式为： Y = ρ W Y + X β + ε 其中Y为被解释变量，X为解释变量，ρ为空间效应系数，W为空间矩阵。空间滞后模型的含义是一个地区的Y会受到周围其它地区Y的平均值对它造成的影响，这时仅考虑解释变量X的影响不能进行准确的估计，在模型中考虑空间结构的影响可以更好的控制空间效应造成的影响从而得出更加准确的结论。 空间误差模型描述的是空间扰动相关和空间总体相关，该模型的基本形式为： Y = X β + ε ，     ε = λ W ε + u 其中λ为空间误差相关系数，表示的是相邻区域关于Y的误差对区域本身观察值的影响程度，W为空间矩阵，这时我们将空间相关认为是一种统计干扰，这时误差项包含两个部分即具有空间因素的误差项和空间不相关的误差项。 接下来，本文将对医疗机构空间分布的空间相关性进行检验，并运用相关模型进行更进一步的分析。
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user: 5. 实证分析结果 5.1. 医疗机构空间分布空间相关性分析 在对医疗机构空间分布的空间相关性进行分析之前需要对空间权重进行设定，有许多不同类型的空间权重矩阵如基于邻近概念的空间权重矩阵，基于地理距离标准构建的空间权重矩阵以及社会经济特征空间权重矩阵等，当我们设定不同的空间权重时有时会得出不同的结果。本文设定的权重矩阵为邻近矩阵中的Rook邻近，Rook邻近主要是根据共同边界来对邻近进行定义。 在设定完权重后就可以对医疗机构分布的空间相关性进行检验。本文运用Moran’s I检验来检验空间相关性，Moran’s I反映的是空间邻近的区域单元属性值的相似程度，其取值范围在−1和1之间，数值越大表示区域间的关系越密切，越相似，0表示的是空间不相关。 图3为上海市各区县医疗机构Moran散点图，从图中可以看出，经Moran’s I检验后，Moran’s I统计量为0.185925且具有显著性，表明了上海市医疗机构空间分布具有空间正相关性即医疗机构数量多的区域其周围区域医疗机构的平均数也高。 图3. 上海市各地区医疗机构数量Moran散点图(p-value: 0.008) 此外，本文还用到了LISA集聚图来更进一步的对空间相关性进行分析。 LISA集聚图主要描述的是局部空间自相关性，从图4中我们可以看出有5个区域呈现高-高集聚，它们分别是浦东新区，奉贤区，闵行区，徐汇区，杨浦区，表示医疗机构数量多的区域集聚在一起，黄浦区的一部分(原卢湾区)呈现低-高集聚，表明了该区域医疗机构数量较少，但周围区域医疗机构数量较多。 图4. 上海市各地区医疗机构LISA空间集聚图 从之前的分析中得知上海市医疗机构空间分布存在空间相关性，由于空间效应的存在，用OLS回归模型进行分析最后得到的结果是不准确的，因此，之后对于医疗机构空间分布影响因素的分析将用到空间回归模型。 5.2. 人口结构对医疗机构空间分析影响分析 接下来，通过运用OLS回归模型，空间滞后模型和空间误差模型来对医疗机构空间分布的影响因素进行分析，分析结果如下表所示， 表2为医疗机构空间分布影响因素模型估计结果，从OLS回归模型的分析结果来看，总人口数和是否位于中心城区这两个变量对于医疗机构的空间分布具有显著影响；而从空间滞后模型的分析结果中我们发现系数ρ具有显著正向的影响，这表明了周围区域医疗机构的数量会对该区域自身医疗机构的数量产生显著影响且周围区域医疗机构数量越多，那么区域自身医疗机构的数量也越多。这也再一次证明了医疗机构的空间分布存在着空间效应，OLS回归模型的估计结果存在偏差，我们可以看到总人口数在这两个模型中都具有显著影响，而原本不具有显著性的性别比这一变量和常数项在空间滞后模型中变得显著了，原本具有显著影响的是否位于中心城区这一变量在空间滞后模型中不具有显著影响，因此，根据空间滞后模型的结果，总人口数和性别比这两个变量会影响医疗机构的空间分布情况，其中性别比具有显著负向的影响；从空间误差模型的分析结果中我们可以看出系数λ具有显著负向的影响，表明了相邻区域医疗机构数量的误差会对区域本身的观察值产生影响，将该模型与OLS回归模型的分析结果相比可以发现，总人口数和是否位于中心城区这两个变量在两个模型中均具有显著影响，而原本不具有显著影响的性别比和常数项在该模型中产生了显著影响。综上所述，医疗机构空间分布会受到相邻区域医疗机构的数量以及区域内部的总人口数，性别比和该区域是否位于中心城区的影响。 Table 2 Estimation results of influencing factors model in spatial distribution of medical institution 变量 OLS回归模型 空间滞后模型 空间误差模型 b SE Pr b SE Pr b SE Pr ρ 0.19*** 0.07 0.01 λ −0.83*** 0.30 0.00 总人口数 0.00*** 0.00 0.00 0.00*** 0.00 0.00 0.00*** 0.00 0.00 性别比(女 = 100) −1.92 5.42 0.73 −7.70* 4.65 0.10 −6.60** 3.32 0.05 隔离指数(D指数) 1.27 13.51 0.93 −8.97 10.76 0.40 0.87 9.19 0.92 14岁以下人口比例 1.29 24.23 0.96 −19.70 19.83 0.32 2.18 17.85 0.90 60岁以上人口比例 −2.38 8.05 0.77 −9.92 6.61 0.13 −1.85 6.75 0.78 面积(km 2 ) 0.07 0.10 0.47 0.12 0.07 0.10 0.06 0.08 0.45 中心城区(中心 = 1) 188.79* 99.52 0.07 93.85 83.00 0.26 135.50* 79.12 0.09 常数项 222.69 631.93 0.73 1056.15* 575.97 0.07 686.00* 396.27 0.08 表2. 医疗机构空间分布影响因素模型估计结果 注：***，**，*分别为在1%，5%，10%置信水平下显著。
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user: 6. 结论与启示 本文基于上海市医疗服务机构数据，第六次人口普查数据以及上海市各区县地理信息数据对上海市医疗机构的空间分布，医疗机构空间分布的空间相关性以及医疗机构空间分布的影响因素进行了分析，通过运用Moran’s I检验和LISA集聚图分析发现上海市医疗机构空间分布具有空间正相关性，浦东新区，奉贤区，闵行区，徐汇区，杨浦区呈现高-高集聚，黄浦区的一部分(原卢湾区)呈现低-高集聚，此外，通过建立OLS回归模型，空间滞后模型和空间误差模型对医疗机构空间分布影响因素进行分析后发现空间效应的存在使得OLS估计结果存在偏差，从空间滞后模型的结果中看出总人口数和性别比这两个变量具有显著影响，而从空间误差模型的结果中可以看出影响医疗机构空间分布的因素有总人口数，性别比和是否位于中心城区这三个变量。 由于数据的限制，本文主要是从上海市地区层面上对医疗机构空间分布及其影响因素进行分析，缺少对各地区内部医疗机构的分布情况的探究，因此，在今后的研究中可以收集上海市各居委会的相关数据，从居委会这一层面上对医疗机构的空间分布进行更进一步的研究。
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user: 摘 要 利用四川省103个台站1980~2015年7~8月日平均气温数据、日最高气温数据资料，采用数理统计方法统计高温热害的天数，并计算出不同等级发生的频次，以此探究四川地区水稻高温热害发生的空间分布特征；采用Morlet小波分析研究高温热害周期变化，以探究四川地区水稻高温热害发生的时间分布特征。结果表明：1) 四川省水稻高温热害集中在水稻生长期的抽穗结实期，所以灾害大部分发生在每年7、8月份，其中以7月下旬和8月上旬最为严重；2) 水稻高温热害在1980~1987年里总频次呈现出下降趋势，1988~2015年呈现出平稳上升趋势，不同等级程度的高温热害发生频次的年际变化特点与总频次变化趋势一致；3) 不同等级高温热害次数呈现了不同时间尺度的周期震荡，轻度高温热害表现为5年、10年左右的周期变化，中度高温热害以4年、10年左右的周期震荡表现显著，重度高温热害则表现出5年、16年左右的周期震荡；4) 总体来说，热害灾害与纬度和地势有明显联系，四川盆地东部附近是水稻高温热害灾害重灾区，中部从西南往东北方向发展，主要分布于泸州市、达州市、广安市、宜宾市、南充市等，每年7、8月发生次数都在2次以上。 关键词 :高温热害，水稻，时间分布，空间分布，热害指数 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着世界气温变暖的加剧，水稻热害的灾害问题渐渐引起全球人类的重视 [ 1 ]。水稻是地球上最重要的粮食作物之一，为50%以上的世界人口提供了稳定的粮食来源。特别是位于亚洲地区，水稻种植面积占全球水稻总种植面积的90%以上 [ 2 ]。其中，四川地区是中国十三个粮食主生产区之一，也是西南地区唯一的粮食主产地区，水稻常年种植范围和总体产量都位列全国各省前茅 [ 3 ]。然而，极端天气会导致水稻产量出现波动，特别是极端高温引起的高温热害事件已经成为水稻生产的首要威胁。水稻对温度十分敏感，而随着全球气温升高这一趋势，四川的水稻产量和品质都将会受到不同程度影响，主要原因是水稻的授粉时间很短，仅仅只有几个小时，如果长期处于高温状态下，授粉将无法成功。同时，处于灌浆结实期的水稻会因高温而极大加快灌浆的速率，导致灌浆时长减短，毁坏籽粒应有的充实度，降低水稻精米率，糊化程度上升，胶稠度变高，食质变差。 近年来，诸多研究学者对中国不同地区水稻高温热害开展了研究。例如，熊伟 [ 4 ] (2013)等根据全国水稻生产对往年气候变化的敏感性和脆弱性研究，运用产量与气候要素之间的线性回归模型和逐步回归模型，得出高温、太阳辐射以及日较差这三类气候因子对水稻生长期的发育和产量有严重影响。杨炳玉 [ 5 ] (2012)根据江西省气象台站的气温资料进行了江西省水稻热害灾害的统计分析，运用气候倾向率和小波分析方法，得出我国江西省水稻高温热害发生规律。周虹 [ 3 ] (2015)在四川稻谷生产情况调查中发现，2013年7月中旬至8月初四川东北局部区域出现了严重高温干旱事件，影响水稻正常抽穗灌浆，导致部分地区水稻减产，甚至绝收。何永坤 [ 6 ] (2011)等就因此进行了大约50年四川盆地东部地区水稻的高温热害灾害发生规律分析，文中运用二项式系数加权平均法和ArcGIS软件中的kriging模块进行气象要素插值，得出四川盆地东部附近是水稻高温热害灾害重灾区，中部从西南往东北方向发展的结论。此文的分析在时间条件上具有一定的代表性，但是局限性比较强，区域地理位置太窄。谢志清 [ 7 ] (2013)等人在前人关于水稻高温热害规律探究的基础上，构建了一个综合考虑高温强度与灾害时间的高温热害综合指数指标，这与水稻产量的损失具有很好的相关联系。 综上，对四川地区高温热害的研究，有助于对水稻高温热害进行有效防范，使水稻减产得到有效缓解。研究高温热害的时空分布特征，不仅仅针对于四川水稻的灾害研究，还对四川各种其他农作物的防护有重要意义。
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user: 2. 资料概况与研究方法 2.1. 资料概况 气象数据来自于四川省103个气象台站1980~2015年日最高气温和日平均气温资料(缺测资料用五日滑动平均法进行插补)。农业气象资料主要来源于四川省1980~2012年24个农业气象观测站和两个农业气象试验站数据的生长期(移栽、分蘖、拔节、孕穗、抽穗、成熟)资料。 2.2. 研究方法 2.2.1. 水稻分区及生育时间的界定 四川地区水稻主要种植在盆地、盆地附近山区及西南部山地区域，因此根据四川省地形地貌特点及种植区域形成的条件，将其划分为七处种植区和一处非种植区 [ 8 ] (图1)。 图1. 四川省水稻种植区域划分 结合农业气象观测站和农业气象试验站对水稻生长发育状况的观测记录，参考大田生产调查，确定各区域水稻移栽–成熟期及水稻移栽–分蘖期、分蘖–拔节期、拔节–孕穗期、孕穗–抽穗期、抽穗–成熟期的时间(表1)。 Table 1 Division of rice development periods in different regions of Sichuan Provinc 区域 移栽——成熟 移栽——分蘖 分蘖——拔节 拔节——孕穗 孕穗——抽穗 抽穗——成熟 盆西平丘区 5中~9上 5.11~9.10 5中~5下 5.11~5.31 6上~6中 6.1~6.20 6下~7中 6.21~7.20 7下~8上 7.21~8.10 8中~9上 8.11~9.10 盆中浅丘区 5中~9上 5.11~9.10 5中~5下 5.11~5.31 6上~6中 6.1~6.20 6下~7中 6.21~7.20 7下 7.21~7.31 8上~9上 8.1~9.10 盆南丘陵区 4中~8上 4.11~8.10 4中~5上 4.11~5.10 5中~5下 5.11~5.31 6上~6下 6.1~6.30 7上 7.1~7.10 7中 ~8上 7.11~8.10 盆东平行岭谷区 5中~8下 5.11~8.31 5中~5下 5.11~5.31 6上~6中 6.1~6.20 6下~7中 6.20~7.20 7下~8上 7.21~8.10 8中~8下 8.11~8.31 盆周边缘山地区 5下~9下 5.21~9.30 5下~6上 5.21~6.10 6中~6下 6.11~6.30 7上~7中 7.1~7.20 7下~8中 7.21~8.20 8下~9下 8.21~9.30 川西南中山山地区 5上~9上 5.1~9.10 5上~5中 5.1~5.20 5下~6中 5.21~6.20 6下~7中 6.21~7.20 7下~8上 7.21~8.10 8中~9上 8.11~9.10 川西南中山宽谷区 5中~9上 5.11~9.10 5中~5下 5.11~5.31 6上~6下 6.1~6.30 7上~7中 7.1~7.20 7下~8上 7.21~8.10 8中~9上 8.11~9.10 表1. 四川省不同地区水稻发育时段划分 2.2.2. 高温热害灾害等级指标的界定 因为高温热害灾害主要集中发生于水稻生长周期中的孕穗–抽穗期、抽穗–成熟期，所以从表2中研究得出，本文的研究时间范围定于7月到8月之间。 从四川省气象部门所采用的关于水稻高温热害灾害判定方式来看，采用日最高气温 ≥ 35℃，日平均气温 ≥ 30℃，并且持续3天以上为一次高温过程的研究指标对于四川地区来说比较合适 [ 4 ]，因此本文采用日最高气温和日平均气温作为研究对象。另外，本研究将高温热害根据其持续日数的长短，将它分为3个等级(轻、中、重度)，如下表所示： Table 2 Sichuan high temperature heat damage grade inde 等级 轻度 中度 重度 日最高气温 ≥35℃ ≥35℃ ≥35℃ 日平均温度 ≥30℃ ≥30℃ ≥30℃ 持续时间/d 3 d~5 d 6 d~8 d >8 d 表2. 四川省水稻高温热害等级指标 2.2.3. 统计分析方法 根据表2水稻热害灾害等级指标的界定，用数理统计的方法统计了四川省各地区共103个气象台站1980年~2015年高温热害灾害发生的总次数和不同等级(轻、中、重度)的总频次。 1) 水稻高温热害的时间分布(发生年份的频次、概率)，采用数理统计的方法来筛选和计算。 2) 水稻高温热害的时间变化，包括年际变化与周期变化。利用二项式9点滑动平均法 [ 9 ] [ 10 ] 结合高温热害频次来研究年际变化特点，周期变化采用Morlet小波分析 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 的方法。 运用以下公式来进行小波方差分析，判断每个时间序列中的主要周期，即 W f ( s ， τ ) = ∫ f ( t ) φ ( s ， t − τ ) d t (1) 该式中，t为时间，s为伸缩的尺度， τ 为平移的参变量， W f ( s ， τ ) 是小波系数， W p ( s ) 是小波的方差，i是虚数的单位， ω 是圆频率。 3) 水稻高温热害的空间分布(对典型灾害等级的频次和总发生次数做空间分布分析)，运用数理统计分别计算各个站点轻度、中度、重度热害灾害发生频次，作出不同等级高温热害空间分布图。
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user: 3. 水稻热害灾害时间变化规律 3.1. 高温热害灾害发生时间段分析 因为高温热害具有延时效应，即每次高温热害灾害都是在一个时间段内发生才记为一次而不是针对某天来说，因此按旬作为时间单位，这样才对本研究来说更有意义。另外，对于跨月或者跨旬的情况，则将其纳入下月或者下一旬中。如某年7月30日至8月5日满足一次高温热害灾害指标，则将其记录为8月上旬发生过一次高温热害灾害。 图2. 1980~2015年7~8月各旬不同等级高温热害总次数 图3. 1980~2015年7~8月各旬不同等级高温热害灾害逐旬发生概率 从每旬各等级高温热害总次数(图2)分析，轻度高温热害除了7月上旬，其他各旬频次都在200次以上，其中7月下旬发生频次最多，达到563次；中度高温热害在7月下旬到8月上旬的次数总和达289次，远远超过其他各旬的总和，属于中度高温热害的高发期；而重度高温热害在8月上旬发生次数最多，36年来一共发生了126次，其余各旬发生频次都相对较少，总次数几乎都在50次以下。从图3中可以看出，近36年来，7月份中、下旬以及8月份上旬发生概率最大，分别达到17%、26%和29%，属于水稻高温热害的重灾期，其中8月上旬最为严重。 3.2. 水稻高温热害时间变化特征 3.2.1. 水稻高温日数的年际变化 在1980~2015年之间，四川省水稻抽穗扬花期至灌浆成熟期的高温热害总次数和不同等级高温热害次数的变化趋势具有大致相同的性质，四者展示出相似的变化规律(图4~图7)，103个不同地区的气象台站都在每年中出现了不同等级程度的高温热害灾害事件，36年里共出现高温热害2823站次，平均每站出现高温热害灾害为0.76次/年。出现站次最多的年份为2006年，这一年中全省各地区一共出现不同程度的高温热害达333次；其次是2013年，总计出现了203次；高温热害灾害出现次数最少的年份为1987年，仅仅发生了3次轻度灾害。 从不同程度的高温热害时间变化图(图5~图7)来看，轻度高温热害在统计的36年里所有年份都有发生，其中2002年和2001年发生频次最多，分别达到202次和163次轻度高温热害，1983年和1987年最少，都只有3次轻度高温热害发生；中度高温热害除了1980年、1985年、1989年外，整个80年代发生频次相对较少，90年代只有在1992年有个突出峰值，总计发生了33次中度高温热害，但从2000年以后，发生中度高温热害的次数比之前更多、更频繁；重度高温热害在整个80年代和90年代初几乎从 图4. 在1980~2015年高温热害的发生的总频次 图5. 在1980~2015年高温热害的发生的轻度累计频次 图6. 在1980~2015年高温热害的发生的中度累计频次 图7. 在1980~2015年高温热害的发生的重度累计频次 未发生，只是在1994年以后发生频次相对较多，三个较明显的峰值出现在1994年、2006年和2011年，其中2006年是发生次数最多的年份，属于重灾年。 通过二项式九点滑动平均曲线分析，随着年际的变化，轻度高温热害发生的频次有波动上升的趋势；中度高温热害发生的频次有波动上升的趋势，但上升趋势不及轻度灾害；重度高温热害发生的频次在1994年以后同样也有波动上升趋势，但趋势相对来说比其他等级更加平缓。 3.2.2. 高温热害的周期变化 1) 轻度高温热害。由图8分析可知，轻度高温热害频次的年际中尺度的周期震荡比年际小尺度的周期变化更加显著(图8a)，其方差值在5年、10年左右时间尺度上出现波峰(图8b)。其中在10年时间尺度中，周期性变化特点十分显著，出现了2个偏多期和1个偏少期，根据等值线的变化分析，预计在2015年后，轻度高温热害灾害次数在未来一段时间内偏少，之后将进入高温热害灾害偏多期。在5年尺度中，1998年~2008年前后，小波系数等值线密集，周期性变化特征明显，并且小尺度的一些变化表现为嵌套在较大尺度的一些结构里，使得轻度高温热害的周期更为复杂。 图8. 四川省1980年~2015年7月~8月轻度热害灾害小波变换(a)和方差(b) 2) 中度高温热害。四川省中度高温热害频次的小波分析如图9所示。从图9b可知，方差值在4年、10年左右时间尺度上出现波峰，结合图9a可以说明，在10年时间尺度上，经历了发生频次“偏少–偏多”6个循环交替，且在整个分析时段内均表现稳定，预计2015年以后未来一段时间中度高温热害的发生次数将偏少。在4年时间尺度上的周期变化在2002年往后比较明显且等值线密集，另外，它的中心周期几乎没有发生偏移 3) 重度高温热害。四川省重度高温热害频次的小波分析如图10所示。由图10b发现，方差值在5年、16年左右时间尺度上出现峰值。结合图10a可以分析出，在16年时间尺度上，直到2015年以后等值线未闭合，表明未来一段时间上，重度高温热害频次将有所降低。在5年时间尺度上，周期变化非常显著，且在2003年以后的时间段内中心周期几乎未发生偏移。 图9. 四川省1980年~2015年7月~8月中度热害灾害小波变换(a)和方差(b) 图10. 四川省1980年~2015年7月~8月重度热害灾害小波变换(a)和方差(b)
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user: 4. 水稻高温热害空间分布特征 4.1. 高温热害总体分布特征分析 由图11可以看出，四川省水稻高温热害总体空间分布特征在空间格局上大体呈现出东西向分布，与各个地区所在经度有明显联系；四川盆地东部附近是水稻高温热害灾害重灾区，中部从西南往东北方向发展。结合前文四川省地理概况来看，从地形分布上说，高原地区基本不会发生热害灾害，四川省整体呈现出高原少，平原多；山地少、丘陵多的格局。 图11. 四川省水稻高温热害36年总频次空间分布 4.2. 不同等级热害灾害的空间分布特征及分析 由图12(a)~图12(c)这三类不同等级分布特征中可以发现，四川省水稻高温热害轻度、中度、重度发生频次空间分布特征基本与总体灾害特点大致相同。分别观察来看，1980~2015这36年中，轻度热害灾害发生最频繁的地方位于四川省东南部的泸州市叙永地区，有67次轻度灾害；中度热害灾害发生最频繁的地方位于四川省东北部的达州市渠县地区，有20次中度灾害；而重度热害灾害发生最频繁的地方位于四川省东北部的南充市高坪地区，有15次重度灾害。 其中典型灾害站点合江、叙永、渠县、武胜、高坪这五个地区年均发生次数达2次以上，轻、中、重度高温热害发生总次数分别为48~67次，12~20次，4~14次，即每0.5~0.75年出现一次轻度高温热害，每1.8~3年出现一次中度高温热害，每2.5~9年出现一次重度高温热害。从南充、达州、广安等地区不同等级高温热害来看，其发生频次均高于四川省其他地区，属于重灾区；四川省东南部的泸州、宜宾等地则以轻度高温热害为主，中度、重度热害灾害并不常出现，属于一般灾害区。 另外，统计的数据中值得注意的是，南充市南部县、泸州市泸县这两个城市，发生灾害的总频次并不多，一共仅发生46次和43次，但重度热害灾害分别有8次和7次，所占比重特别高，频次并不比重灾区低很多，所以，在防范水稻热害灾害上面，也不能够忽略这些地区。 总体来说，四川省水稻高温灾害频次在空间分布特征上与地形地势和经纬度有明显关联。因此科学的选择水稻种植区域十分关键，有助于对水稻高温热害进行有效防范，使水稻减产得到有效缓解。 图12. 四川省36年水稻各等级高温热害发生次数空间分布：(a) 轻度；(b) 中度；(c) 重度
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user: 5. 结论 本文利用了四川地区水稻高温热害灾害指标的界定和计算统计方法，分析了在气候变化背景下，四川省水稻高温热灾害的时间分布规律和空间分布规律，初步研究出了四川地区水稻高温热害的特点。结果表明： 1) 绝大部分水稻热害灾害发生在生育期中的抽穗-成熟期，其中，7月份中、下旬以及8月份上旬发生概率最大，为水稻热害灾害发生最频繁的时期。 2) 整个四川水稻种植地区高温热害总频次和各个等级发生频次都表现出缓慢增加的年际变化特征。其中轻度高温热害和中度高温热害上升趋势明显，重度高温热害上升趋势则相对平缓。在统计的36年里，2006年出现过一次大规模的灾情，全省103个台站总发生频次达333次，属于重灾年。 3) 通过小波分析发现，在四川省各个等级高温热害发生频次中均有体现出明显的周期震荡变化规律。轻度高温热害表现为5年、10年左右的周期变化，中度高温热害以4年、10年左右的周期震荡表现显著，重度高温热害则表现出5年、16年左右的周期震荡。除此之外，根据5年时间尺度的周期变化趋势可推测，2015年以后一段时间范围内，轻、中、重度高温热害将处于偏少期。 4) 四川省水稻高温热害轻度、中度、重度发生频次的空间分布特征基本一致相同，空间格局大体上呈东西向分布，与地区所在经度有明显联系。从地形关系上来看，整体呈现出高原少，平原多；山地少、丘陵多的格局。四川盆地东部附近是水稻高温热害灾害重灾区，中部从西南往东北方向发展。
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user: 摘 要 利用常规观测、T639、EC数值预报、FY2D卫星等资料，从大尺度环流、影响系统、高低空配置、水汽条件及物理机制等方面分别对2017年8月3~4日出现的强降水，从大尺度环流背景及物理量场进行了分析，结果表明：此次降水发生在南亚高压为双体型的大尺度环流背景下，500 hPa影响系统为咸海至巴湖的低槽，配合低层有明显的风幅合，物理量场表现为，暴雨发生区比湿最大值位于850 hPa，为8~10 k/kg，水汽通量散度场在阿图什市及阿合奇县一带，幅合中心最强，为−24 × 10 −7 g/(cm 2 ·hPa·s)，充足的水汽供应，强烈的上升运动，不稳定能量的释放，是此次强降水出现的重要条件。 关键词 :克州，强降水，环流背景，物理量特征 Copyright © 2019 by author(s) 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 克州位于塔里木盆地的西北边沿，西、北、南部为海拔3000米以上的高山环绕，东面是塔里木盆地的边沿戈壁沙漠，地形地貌较为复杂，属于大陆干旱性气候，年降水量在80~200 mm之间，在时间和空间分布上极不均匀。克州是强对流性天气的多发地域之一，尤其短时强降水造成的灾害更严重。因强对流天气局地性强，具有历时短、发展快、突发性强、破坏性大等特点，因此，把克州作为一个强对流天气(强降水)多发区，进行强对流性天气预报短时临近监测预报方法研究具有一定的代表性。从国内外强对流性天气预报研究现状分析，强对流天气预报是天气预报业务的难点和重点 [ 1 ] - [ 10 ]。本文对2017年8月3~4日的降水天气，从大尺度环境场、水汽条件、不稳定条件及雷达资料分析及模式预报等方面分析了此次短时强降水天气的成因，为本地今后强对流天气的预报提供一定的经验和依据。
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user: 2. 天气概况 8月3日午后开始，阿图什及周边乡镇出现了短时强降水，已导致阿图什的部分街道积水严重，对交通造成了一定的影响。阿图什城区9.2毫米，阿湖乡阿其克村20.3毫米，托帕口岸12.3毫米，巴仁乡巴克村11.8毫米，克孜勒陶乡塔尔克其克村10.7毫米。
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user: 3. 大尺度天气背景和影响系统分析 由图1可看出，3日20时，200 hPa南亚高压呈双体型，有两个中心存在，分别位于里黑海以南及青藏高原一带，中心数值为1256 dagpm、1264 dagpm，西西伯利亚一带为长波槽控制下，南疆西部处于夏季降水多发的大气候背景下。3日20时，500 hPa伊朗副高和西太副高发展活跃，咸海至巴湖一带为低涡控制，槽前西南气流较强，我州处于槽底分裂短波影响，3日20时，低涡减弱成槽快速东移并分裂为南北两支，北支控制在北疆偏西一带，南支则在中亚附近滞留，南疆西部受槽前西南气流影响，伊朗副高稳定，西太副高略西伸北挺，4日20时，南北两支东移同位向叠加，槽曲率较大，槽底南伸明显，同时西太副高也继续西伸北挺，控制在东疆一带，南疆西部处于槽底强的西南气流控制，高空槽前偏南气流携带的水汽与低层偏东气流输送的孟加拉湾水汽汇合，为此次降水建立了水汽通道。低槽携带的冷空气与副高外围暖湿空气交汇，是造成大降水的关键系统。3日20时，700 hPa我州阿图什附近有切变乌恰到阿图什一带存在幅合区，盆地东部有偏东急流建立，4日20时，偏东急流略有加强，我州仍受切变线影响，偏东急流使孟加拉湾水汽源源输送到暴雨区，同时促进了低空不稳定能量释放。 图1. 强降水中尺度环流场分析
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user: 4. 水汽条件分析 3日08时，探空资料显示，暴雨发生区从850 hPa~500 hPa温度露点差均在3℃以下，比湿场我区处于4~8 k/kg的控制下，20时湿舌进一步西伸，范围有所加大，南疆西部大部处于8~10 k/kg比湿区内，垂直分布大值区位于850 hPa。水汽通量散度场上，降水发生前3日08时，700 hPa~850 hPa上，我区阿图什、阿克陶一带处于辐合区，最大中心值为−24~−36 × 10 −7 g/(cm 2 ∙hPa∙s)，4日08时，500 hPa~700 hPa上，辐合区位于阿图什到阿合奇一线及阿克陶附近，中心数值为−24 × 10 −7 g/(cm 2 ∙hPa∙s)，5日08时，幅合中心东移，位于阿克苏偏东地区，我区转为辐散区控制，降水随之趋于结束。
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user: 5. 动力条件分析 3日08时，200 hPa~850 hPa散度场上，我区阿图什市和阿合奇县一带处于高层辐散、低层辐合区内，最大辐合中心位于700 hPa~850 hPa上，中心强度为−36 × 10 −5 s −1 ，200 hPa上为辐散区，中心值为12 × 10 −5 s −1 ，31日08时，辐散中心加强为24 × 10 −5 s −1 ，最大辐合中心位于500 hPa，中心值为−72 × 10 −5 s −1 ，辐散、辐合最大时段与强降水出现时间一致。垂直速度场上，30日08时，500 hPa阿图什市至阿克陶县一带为上升运动区，中低层700~850 hPa为下沉运动区，30日20时，500~850 hPa整层都为上升运动区，中心数值为−24 × 10 −3 hPa/s，强的上升运动将低层水汽和不稳定能量带到高空，导致强降水发生。
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user: 6. 不稳定条件分析 由于本地强对流天气多出现在午后，因而08时探空资料不能完全反映对流发展情况，需用14点最高气温和露点温度进行订正 [ 11 ]。从8月3日08时，喀什探空资料来看，k指数为33，沙氏指数为−2.67，对流有效位能cape值为677.1 J/KG，低层风随高度逆转，有冷平流，高层为暖平流，说明此时的层结稳定，经14时探空订正后，表明850到500 hpa风随高度顺转，400 hPa以上，风随高度逆转，对应k指数为24℃，沙氏指数为−1.08℃，对流有效位能cape值为372 J/KG，说明大气处于不稳定，是强对流天气发生的有利条件。3日08时T639k指数预报场，我区处于20~24的范围内，3日20时，k指数增强为28，影响范围变化不大，最大中心位于阿合奇至阿图什一带，中心数值为32，T639k指数预报与探空图基本一致，对强对流预判及预报强对流落区有一定的指示意义。
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user: 7. 雷达回波特征分析 强对流天气发生初期，雷达回波演变图(见图2)上看，0.50仰角的反射率3日08:00，克州阿图什上空为大片的层云覆盖，有几个结构松散的对流单体发展，在其偏北方，有一个40 dbz的对流单体，08:17，对流单体合并加强东移，与偏北方的对流单体连成一片，其中心最大回波强度在50 dbz，在1.50对应的径向速度表现有一对正负速度中心，最大中心速度值为−7.3 m/s，并且有气旋性幅合，到08:57，回波继续加强，中心最大强度增大为45 dbz，最大中心速度值也增加为−10 m/s。 图2. 雷达回波演变图 从4日08时00分，降水刚出现时，垂直液态水含量VIL看，阿图什偏北吐古买提乡和东北方哈拉峻乡有大值中心存在，数值为10 kg∙m −2 ，随着回波东移，降水加强，08:40~08:57，17 min垂直液态水含量范围加大，逐渐东移，中心数值加强为15 kg∙m −2 左右，可以看出该因子变化趋势与强降水出现时间成正比。 从回波顶高ET图(图略)上看，4日08:12，阿图什上空回波顶高处于3 km左右，阿图什东北方哈拉峻一带回波顶高为4 km，随着回波加强，08:57位于阿图什上空的回波顶高变化不大，东北方回波顶高增加为5 km，表明此时对流发展较强，云顶较高。
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user: 8. 小结 1) 南亚高压呈双体型，500 hPa伊朗副高和西太副高发展活跃，是造成此次降水的有利大环流背景。 2) 强的比湿中心长时间维持在我区上空，水汽通量散度大值区位于阿合奇及其南部地区，使水汽在此迅速汇合集中，加之低层偏东急流输送的水汽，是此次降水的重要水汽条件。 3) 低层辐合，高层辐散，最大辐散辐合时段及中心位置与强降水出现时间一致，且配合强的上升运动，使低层水汽和不稳定能量抬升到高空，造成强降水，同时ec细网格10米风场预报阿合奇附近有明显辐合，对强降水落区有较好的指示意义。 4) 850 hPa、700 hPa上的偏东气流不仅是克州地区降水区的水汽输送带，还是降水区的不稳定能量的输送带。这一过程在K指数分布图上有很好的反映，K指数的大值区一般位于大降水中心的上风区。 5) 本次过程的大降水落区主要出现在克州西部山区的乌恰，这表明地形对降水的影响是巨大的。乌恰地处帕米尔高原的东侧，在降水过程中，来自塔里木盆地较强的偏东气流在遇到帕米尔高原的阻挡后，产生强烈的上升运动。同时，乌恰处于东风气流的迎风坡上，对增加降水十分有利。 6) 本次过程在雷达回波图上表现为高空槽云系和由南边北上的云系在帕米尔高原相遇并叠置，云层变厚，云区亮度增加，出现对流云团，从而激发次天气尺度的发生发展。
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user: 摘 要 本文以某轨道交通企业物流中心立体仓库自动化改造为例，介绍了一种相较于传统堆垛式自动化立体仓库，空间利用率更高的穿梭式全自动立体仓库。该系统在实现仓库高度自动化的同时，达到了更高密度存储的效果。基于该类穿梭式自动化立体仓库的设计理念，提出一套自动化立体仓库货架系统的设计方案，并总结了主要的制造和安装精度指标，用以指导自动化立体仓库的建设。 关键词 :自动化立体仓库，穿梭式货架系统，高密度存储，安装精度 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/