DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. C-vine Copula贝叶斯分类器 2.1. Copula函数 根据Sklar定理可知，一组n维随机向量，其联合概率分布可以分解为n个一元的边缘分布函数与一个n维Copula函数的乘积。设 X = ( X 1 ， ⋯ ， X n ) 为一组n维随机变量，其联合概率分布 F ( x 1 ， ⋯ ， x n ) 与边缘分布 F 1 ， ⋯ ， F n 的关系可以表示为： F ( x 1 ， ⋯ ， x n ) = C ( F 1 ( x 1 ) ， ⋯ ， F n ( x n ) ) ， 如果各边缘分布函数都是连续的，则Copula函数是唯一的。若 F k 的逆函数 F k − 1 存在，则 C ( u 1 ， ⋯ ， u n ) = F ( F 1 − 1 ( u 1 ) ， ⋯ ， F n − 1 ( u n ) ) ， 其中 u k = F k ( x k ) ∈ ( 0 ， 1 ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 。当Copula函数可微时，可以得到F的联合概率分布 f ( x 1 ， ⋯ ， x n ) = ∏ k − 1 p f k ( x k ) ⋅ c ( F 1 ( x 1 ) ， ⋯ ， F n ( x n ) ) ， f k ( x k ) 是 F k 的边缘密度，c是C的Copula密度。 f ( x 1 ， ⋯ ， x n ) = f n ( x n ) ⋅ f ( x n − 1 | x n ) ⋅ f ( x n − 2 | x n − 1 ， x n ) ⋯ f ( x 1 | x 2 ， ⋯ ， x n ) (1) 根据Aas [ 6 ] 等的论述，可以再次分解条件概率密度函数式(1)，可得 f ( x | ν ) = c x ， v j | ν − j ( F ( x | ν − j ) ， F ( v k | ν − j ) ) ⋅ f ( x | ν − j ) ， 其中，条件分布的表达式为 F ( x | ν ) = ∂ C x ， ν j | ν − j ( F ( x | ν − j ) ， F ( v j | ν − j ) ) ∂ F ( v j | ν − j ) ， ν 是随机变量x去掉 x i 后的 n − 1 维向量； ν − j 是 ν 中去掉 ν j 后的向量； ν j 为 ν 中任意一个成分； c x ， ν j | ν − j 为相应条件下的二元Copula条件概率密度函数。 当 ν − k = Φ ，x和 ν 都是均匀分布时，式(6)可简化得到 h ( x ， ν ) = F ( x | ν ) = ∂ C x ， ν ( x ， ν ) ∂ ν ， (2) 其中 h ( ⋅ ) 称为h-函数，是用于生成伪观测值的函数，之后将用它来拟合C-Vine结构的模型 [ 7 ]。 2.2. C-Vine Copula Imputation算法 在构建多维变量的联合概率分布函数时，可以用多种二元Copula结构描述变量之间的相关性，其中C-vine Copula和D-vine Copula是最典型的两种 [ 8 ]。本文采用C-vine Copula结构对随机变量的复杂相关性进行建模。图1为一个4维C-Vine的分解实例。 图1. 4维C-vine结构 逆采样方法是较为常见的生成随机数的方法，令F是 ℜ 上连续递增的分布函数，它的逆函数 F − 1 定义为： F − 1 : ( 0 ， 1 ) → ℜ ， F − 1 ( x ) : = inf { y ∈ ℜ : F ( y ) ≥ x } 。 如果 U ~ U [ 0 ， 1 ] 是在 [ 0 ， 1 ] 上的均匀分布随机变量，则 F − 1 ( U ) 有分布函数F。如果X有分布函数F，则 F ( X ) 是 [ 0 ， 1 ] 上的均匀分布。 Bedford和Cooke [ 5 ] [ 9 ] 以及Kurowicka和Cooke等 [ 10 ] 对Vine抽样算法都有讨论。Aas等 [ 6 ] 给出C-Vine和D-Vine的一般性算法。对于 X = ( X 1 ， ⋯ ， X n − 1 ， X n ) 这组n维随机变量， X n 上有缺失数据。首先，生成与缺失数据数量相等的随机数 v n ；再根据条件分布函数和h-函数可以得到 F ( x n | x 1 ， ⋯ ， x n − 1 ) = ∂ n − 1 C n ， n − 1 | 1 : n − 2 ( F ( x n | x 1 ， ⋯ ， x n − 2 ) ， F ( x n − 1 | x 1 ， ⋯ ， x n − 2 ) ) ∂ F ( x n − 1 | x 1 ， ⋯ ， x n − 2 ) 。 所以，缺失数据 X n 可以表示为 X n = F n | 1 : n − 1 − 1 ( V n | X 1 ， ⋯ ， X n − 1 ) 。 2.3. C-Vine Copula分类器 在n维C-Vine结构中，有 n − 1 颗树 T j ( j = 1 ， ⋯ ， n − 1 ) ，每棵树由节点和边组成。每条边对应一个二元Copula，树 T j 的边是树 T j + 1 的节点。整个分解由n个边缘分布和 n ( n − 1 ) / 2 个二元Copula的乘积得到的。由此可知，C-vine Copula结构的联合概率分布函数可以分解为 f ( x 1 ， ⋯ ， x n ) = ∏ k = 1 n f ( x k ) × ∏ i = 1 n − 1 ∏ j = 1 n − i c i ， i + j ; 1 : ( i − 1 ) ( F ( x i | x 1 ， ⋯ ， x i − 1 ) ， F ( x i + j | x 1 ， ⋯ ， x i − 1 ) ) ， (3) 其中， F ( ⋅ | ⋅ ) 是条件分布函数，可由式(2)得到； c i ， i + j ; 1 : ( i − 1 ) 为二元Copula条件概率密度。 根据贝叶斯准则，向量 X = ( X 1 ， ⋯ ， X n ) 是类别 e ∈ E 的概率为 Pr ( e | x ) ∝ Pr ( x | e ) ⋅ Pr ( e ) ， (4) 其中E是类向量， E = ( e 1 ， ⋯ ， e l ) ′ ，l是类别总数。结合联合概率分布函数式(3)，式(4)写作 Pr ( e | x ) ∝ ∏ k = 1 n f k ( x k | e ) ∏ i = 1 n − 1 ∏ j = 1 n − i c i ， i + j ; 1 : ( i − 1 ) ( F ( x i | x 1 ， ⋯ ， x i − 1 ) ， F ( x i + j | x 1 ， ⋯ ， x i − 1 ) | e ) ︸ f ( x | e ) × Pr ( e ) 。 根据最大后验决策规则(MAP)，可以得到 classify ( x ) = { e : arg max f ( x | e ) ⋅ Pr ( e ) } 。 本文采用核函数方法估计边缘概率密度函数。核函数方法是一种非参数方法， x 1 ， ⋯ ， x n 是独立同分布的n个样本点，设概率密度函数为f，则测试样本x的概率密度估计值为 f ^ n ( x ) = 1 n ∑ i = 1 n K n ( x − x i ) = 1 n h ∑ i = 1 n K ( x − x i h ) ， 其中， K ( ⋅ ) 是高斯核函数； h > 0 称为带宽 [ 11 ] [ 12 ]。
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user: 3. 实证分析 为验证本文提出方法的有效性和可行性，用UCI数据库中的数据集对比不同填补缺失数据方法下的分类结果。 3.1. 实验设计 首先，对数据集某一列 X n 做完全随机缺失，缺失率分别为5%、10%、20%、50%和70%，将数据集分为完整数据(complete)和缺失数据(missing)。然后，根据CVI得出缺失数据 u n ，并将 u n 与70%的完整数据(complete)放在一起作为新的训练集，剩下的30%完整数据作为测试集，依据新的训练集用C-vine Copula分类器对测试集进行分类。接下来，分别用样本丢弃法(NADel)、均值归因法(Mean)、预测平均匹配插补法(PMM)、贝叶斯线性回归归因法(Norm)、分类回归树归因法(Cart)及从观测值中随机抽样归因法(Sample)填补缺失数据，再在C-Vine Copula分类器上对测试集分类。最后，重复以上步骤100次，得到不同填补算法的平均分类准确性。各个填补算法的分类结果如下。 3.2. 结果分析 对UCI中的2个数据集分别在缺失率为5%、10%、20%、50%和70%的情况下，用CVI、NADel、Mean、PMM、Norm、Cart和Sample做填补处理。分类准确率的测试结果如表1和表2所示。由表1、表2可知，相比其他填补算法，CVI算法在大多数情况下均能得到更高的分类准确率。 Table 1 Classification accuracy for Iris data se 缺失率 CVI NADel Mean PMM Norm Cart Sample 5% 0.95644 0.81200 0.94800 0.95778 0.78556 0.95578 0.95667 10% 0.95778 0.81244 0.94778 0.95533 0.72733 0.95556 0.95489 20% 0.95489 0.86022 0.95022 0.95156 0.56889 0.95422 0.95067 50% 0.94733 0.86044 0.95289 0.94867 0.46089 0.94844 0.94667 70% 0.93711 0.85356 0.94667 0.93733 0.41422 0.94356 0.93267 5% 0.95644 0.81200 0.94800 0.95778 0.78556 0.95578 0.95667 10% 0.95778 0.81244 0.94778 0.95533 0.72733 0.95556 0.95489 表1. Iris数据集填补算法分类性能表 Table 2 Classification accuracy for Breast Cancer data se 缺失率 CVI NADel Mean PMM Norm Cart Sample 5% 0.94443 0.92057 0.94352 0.92567 0.76876 0.91319 0.94067 10% 0.94529 0.93729 0.94429 0.90848 0.71419 0.91381 0.93948 20% 0.94686 0.93729 0.94638 0.92533 0.69410 0.92014 0.94100 50% 0.95129 0.90781 0.94343 0.92614 0.65114 0.87686 0.92571 70% 0.95252 0.91243 0.94867 0.89952 0.65752 0.87848 0.90086 5% 0.94443 0.92057 0.94352 0.92567 0.76876 0.91319 0.94067 10% 0.94529 0.93729 0.94429 0.90848 0.71419 0.91381 0.93948 表2. Breast Cancer数据集填补算法分类性能表 图2描绘了数据集Breast Cancer在5种不同数据缺失率的情况下，用7种填补算法得到的分类性能比较图。由折线图可知，CVI算法在7种填补算法中具有最好的分类性能。 图2. Breast Cancer的分类性能图
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user: 4. 结论 本文针对数据集中存在缺失数据的情况，结合C-vine Copula函数，利用条件分布函数填补缺失数据，再将变量的联合概率分布分解成二元Copula函数与边缘概率密度函数乘积的形式，分别对二元Copula函数和边缘概率密度函数进行优化估计，将特征变量之间的复杂相关性构建在条件概率密度函数中。与其他算法相比，提高了贝叶斯分类器处理具有复杂相关性特征变量数据的分类性能，在实际应用中得到了较好的分类结果。
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user: 摘要 本文对新型冠状病毒感染的确诊人数进行了数据可视化，然后采用非线性模型、logistic增长函数、SEIR模型三种模型对新型冠状病毒感染的确诊人数数据进行拟合和预测。通过研究表明，模型分析与疫情发展的真实情况基本相符，但仍需进一步改进。
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user: 1. 引言 从2019年12月开始，武汉市出现了未知肺炎的病例，2020年1月7日，一种新的冠状病毒发现了，该病毒以飞沫和接触为主，传播速度极快。春运很快到来，新型冠状病毒肺炎(简称“新冠肺炎”)迅速蔓延到全国，多地受新冠病毒影响。自疫情暴发以来，人们对新型冠状病毒的了解逐渐深入，国家对疫情应付手段的调整也随之而变，并且对疫情的信息掌控越来越丰富。在此过程中，学者们对疫情开展了预测研究，付新苗 [ 1 ] 等人基于2020年1月21日至2月14日的全国及其各省累计病例用Boltzmann函数拟合并且估计临界日期(R 2 接近0.999)。耿辉 [ 2 ] 等人基于SEIR模型分析了相关的措施在防控疫情中起到的作用，此外我们的SEIR模型将基于耿辉等人的模型对参数进行了改进。金启轩 [ 3 ] 基于1月23日至2月12日的全国30个省份(不包括湖北省以及港澳台地区)的数据对中国新冠肺炎疫情进行预测建模，我们接下来将使用更新后的数据使用该方法进行建模。 由于前期疫情的诊断治疗流程很繁琐、时间很长，人手，设备和场地也不足，导致每天只能对一定数量的患者进行诊断，因此，湖北省确诊人数的资料反映了目前检测水平，而非实际情况。目前这种情况实际上是医疗能力和诊断标准的问题，本文以相关预测估计中的不足为基础，选择了全国30个省(不包括湖北省和港澳台)的资料，综合了国家防控疫情的措施，并对疫情研究的进展作了建模分析，预测了符合目前实际疫情的发展状况，从而预测了疫情发展的进程，对疫情控制有一定的参考价值。
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user: 2. 疫情发展现状及特点 疫情数据来源于国家卫健委及其各个省市卫健委。 图1. 3月13日全国疫情图 以2020年3月13日的数据为例，图1为3月13日全国疫情图，从该图我们可以看出每个省市的当日的累计确诊病例，也可以看出各个省市的情况。我们看到与湖北临近的河南、安徽、浙江、湖南、广东等地确诊患病人数非常多，它们的颜色更接近于红色。由黄到红体现了地区患病人数的多少，我们可以清楚的看到这一点。 同样我们可以看到以3月27日数据为基准的，全球疫情图。由图2所示： 图2. 3月27日全球疫情图 我们从1月20号到3月7号选择了每日确诊的人数，以及湖北省的累计确诊人数。从图3中可以看出，从1月20号到2月16号左右，新型肺炎的每日确诊病例，虽然略有上升，但总体表现出上升趋势，而累计确诊病例上升趋势为肉眼可见。可观察到1月27日至之后的一段时期，每天新增的确诊病例有明显的增加，这与病毒检查试剂箱的充分供应有关。2月17日之后，新增病例仍有波动，但我们能看到整体呈下降趋势，而且累积确诊病例上升趋势也逐渐平缓，我们可以认为这种情况已经达到了增速的拐点。由图3可以看出，3月7日后每天新增的确诊病例数已经达到个位，累计确诊人数也逐渐平缓。 图3. 全国与湖北地区每日新增病例和累计确诊人数折线图
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user: 3. 模型 3.1. 关于全国30个省的相关数据进行建模 我们从1月20日至2月30日分别搜集了全国和湖北省及武汉市的每日新增确诊病例和累计确诊病例，数据来自国家卫健委 [ 4 ]、湖北省卫健委 [ 5 ] 以及武汉市卫健委 [ 6 ]。 全国30省份疫情的性质 对数据观察发现，1月23日前，湖北省之外的其余省份疫情是可控制的。且像武汉市一样的“人传人”现象大都局限在有接触的人之间。之后，国家采取措施，让湖北省内的各市先后禁止开展大型聚集活动且尽量不出门，这极大的限制了病毒的传播。出于一般性考虑，我们只对全国30个省份(除湖北省)，因为相对来说，30个省份的数据可靠、及时，只有人传人，初始基数是确定的。我们用1月23日之后的增长率进行了统计和建模。此时增长率=每日新增确诊病例/前一天累计确诊病例，我们记1月25日为第一天，对1月25日至2月20日的增长率进行建模。 由散点图我们可以看到它们是非线性的，根据散点图我们可以尝试用三次函数对其进行拟合。此时模型拟合优度R 2 为0.959，高度拟合，说明用三次函数来拟合是合适的。此时模型为： 增 长 率 = 0.665 + − 9.5 * 10 − 5 * t 3 + 5.317 * 10 − 3 * t 2 − 0.099 t 。 3.2. Logistic增长函数 病毒在传播初期，由于政府和民众重视程度不够，传染数据呈指数增长，增长不受抑制。在疫情呈现之后，全国各地隔离了确诊和疑似病例，这一措施阻止了部分病毒的传播，因此传染的速度会逐步遭到压制。我们觉得logistic增长模型 [ 7 ] 可用于疫情传播前中期的趋势，因此，我们只选取了1月20日至2月9日的全国累计确诊病例对其进行建模。logistic增长函数的一般形式为： N ( t ) = K N 0 e r t K + N 0 ( e r t − 1 ) 其中，K为环境容量， N 0 为初始容量，r为增长速率。 此时，我们将1月20日至2月9日的数据进行拟合，可以得到拟合的模型为： N ( t ) = 49410 * 606.1 * e 0.2907 t 49410 + 606.1 * ( e 0.2907 t − 1 ) 由拟合的模型我们可以看到确诊人数将会在5万左右收敛，而且实际情况远远不止，此时我们要考虑这个模型是否合适。从图4我们看到拟合效果是不错的，残差分布接近均匀，模型拟合的结果还是可以的，并且我们对2月10日至2月15日的累计确诊病例人数进行了预测，预测结果为：43，555.64，44，897.10，45，955.40，46，779.91，47，416.02，47，903.07，我们可以看到对于10日至12日的预测与实际的是非常接近的，但是13日至15日的预测就不那么好了，远小于实际的。因此我们认为此模型对于这些数据来说是不合适的，我们需要考虑到实际的情况，对模型进行修正。 图4. Logistic增长函数拟合图 3.3. SEIR模型 此处尝试用SEIR模型揭示2019-nCov的传播过程，模型涉及4类人群：易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、移除人群(R)，假设康复概率是 γ ，易感染者的感染概率是 β ，感染者接触的人数是r，潜伏者会传染易感者的概率为 β 2 ，潜伏者每天接触的人数是 r 1 ，另假定易感者的感染概率与潜伏者的传染概率相同，则微分方程组如下： S i = S i − 1 − r β I i − 1 S i − 1 N − r 1 β 2 E i − 1 S i − 1 N E i = E i − 1 − r β I i − 1 S i − 1 N − α E i − 1 + r 1 β 2 E i − 1 S i − 1 N I i = I i − 1 + α E i − 1 − γ I i − 1 R i = R i − 1 + γ I i − 1 我们根据耿辉 [ 2 ] 等人的研究，对模型的参数进行了一些修正，此时我们令 r = 12 ，这个时候我们可以将模型看作是在未干预情况下的爆发趋势。 武汉市卫健委在12月12日对第一例患者发病时间进行了调查，各个领域专家进行了研究探讨，推断该患者的感染时间大致发生在本月初甚至更早，因此，根据SEIR模型，如图5，我们可以预测到在未干预的情况下疫情在二月下旬出现高峰。并且我们用在未干预情况下的预测确诊病例与实际的相比，我们可以看到实际的确诊病例数比预测的值要小得多，特别是越到后面相差越大，出现这种情况是因为国家出台的相关政策起到了作用。 图5. SEIR模型拟合图 图6. 有政府干预时的SEIR模型拟合图 接下来，我们可以考虑在政府进行干预情况下的模型，如图6。此时，有关的参数我们也要进行修正，并且在政府进行强制干预后，感染曲线的减缓趋势明显变得平缓，感染人群的峰值降低了大约1/3、潜伏人群的峰值下降了大约1/2，我们还发现在时间上两者的峰值数据大致相差了七天，从中我们也今天观察到政府的干预以及治疗经验和手段的不断丰富，疫情得到了很大的控制。
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user: 4. 结论 由上述拟合我们可以看到，对于增长率而言，1月23日之后，日增长率以三次形式作为模型可高度拟合，并且增长率逐渐趋于零。此时模型为： 增 长 率 = 0.665 + − 9.5 * 10 − 5 * t 3 + 5.317 * 10 − 3 * t 2 − 0.099 t 。且可以知道，增长率将在3月上旬为0，这与我们的实际情况还是有一些偏差。这是因为国家和整个社会对于病毒的防控起到了作用，当增长率趋于0时，确诊人数就会达到高峰值，之后逐渐减少，最后趋于平稳。我们从logistic增长函数仍可以看出这种趋势，当确诊人数达到一定峰值之后，就会逐渐下降，最后趋于平稳。由拟合的结果我们可以看到确诊人数将会在5万左右收敛，而且实际情况远远不止，累计确诊人数峰值远远高于5万，因此我们认为此模型对于这些数据来说是不合适的，我们需要考虑到实际的情况，对模型进行修正。对于国家的防控疫情措施，我们从SEIR模型可以清楚地观察到，感染人群和潜伏人群的峰值都降低了，这说明政府的强制干预措施对防控疫情起到了很大的作用。
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user: 摘要 改革开放以来，随着我国经济发展、文化建设以及基础设施的不断完善，为我国继续教育事业的迅速发展提供了有利条件，但是由于发展进程的不一致，导致各地方院校开展继续教育工作的内容和方法不一致，从对应分析结果可知，东部和北部更注重继续教育学院办学形态，中部更注重自学考试制度办学形态，西部更注重函授教育办学形态。从多维标度法结果可知，东部和南部地区更注重实践培训，其他学术氛围较浓的地区，如北京，更注重技术钻研。尽管各院校的继续教育工作有差异，但都充分考虑了当地发展环境后选择了合适的方式，为我国终身教育事业做贡献。
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user: 1. 背景 继续教育是一种特殊形式的教育，是终身教育和现代化教育的重要组成部分。相比于欧美发达国家，我国继续教育事业起步得比较晚，但是跟随着改革开放的脚步，全国各地部分高校相继开展继续教育工作，如今办学体系越来越健全，规模也不断扩大。继续教育为社会成员提供了职业技能培训、学历补偿教育和社会文化生活教育，缓解了社会成员普遍增长的教育需求与高等教育资源相对不足之间的矛盾，提高了劳动者的素质，成为推进国家经济社会发展的重要力量。20世纪50年代，随着成人教育的出现我国开始进入继续教育的创建阶段，自20世纪80年代，我国第一所继续教育学院成立于清华大学，完成了国家发展过程中赋予高校继续教育的阶段性任务，在我国开展继续教育事业70多年来，教育体系不断完善，被越来越多的人认识与接受。 继续教育的办学形式主要有函授教育、自学考试、广播电视大学、继续教育学院、企业大学、网络教育学院等6种不同办学形态，他们都有自己的办学特点，而且发展时间也不一样，见图1所示。陈丽 [ 1 ] 等人基于中国知网文献与继续教育相关的关键词检索得到的文献进行内容分析，作者发现从国家继续教育理论研究开始的时间来看，80年代左右出现了对函授教育、自学考试、继续教育学院(前身夜大)的理论研究，广播电视大学、网络教育学院、企业大学随后出现，函授教育、网络教育的理论研究在2004~2008年达到顶峰之后呈下降趋势，而其他办学形态的理论研究呈上升趋势。 图1. 继续教育各种办学形态发展时间图 函授教育，1951年东北实验学校设立函授部，北京成立函授部，标志着我国函授教育的开端。函授教育的办学理念以自学为主，学用结合，为在职人员提供了新的技术教育的机会。教学模型从开始的四段函授“自学–函授–自学–考试”，到21世纪初创新了教学模式与学习评价方式，以学生为主、认知主义、多媒体辅助教学，加入导向性、有效性、灵活性评价。随着科学技术和互联网的发展，函授教育受到了网络教育的冲击，又因为函授教育以自学为主，实际上是一种无人监督流放的状态，慢慢地导致函授教育的质量下降，社会认可度也低，发展到最近高等函授教育有向现代远程教育整合的趋势，调整教学体系以适应企业需求。 自学考试制度，1980年教育部着手组织建立高等自学考试制度，是对自学者进行的以学历考试为主的高等教育国家考试，考生可以在高等院校举办的助学点学习或进入本校进行全日制学习，又可以在社会举办的助学单位学习或自学。近年来自学考试制度逐渐实现培养定位转型，转向应用型人才培养，转向职业型、发展性教育，非学历与学历并重。学历教育与非学历教育的区别是学历教育参加全国统一考试录取入学，并脱产全日制教育，结业可获得结业证书，非学历教育要求学生不需要参加入学考试，结业只有结业证明。由于自学考试制度的高度开放、灵活和工学矛盾少的特点，因此如今还是继续教育办学的流行形态。 广播电视大学，简称“电大”，也叫开放大学，包含1978年批准创办的中央广播电视大学和地方各级广播电视大学，学习模式是由学生自行选择的，学生根据自己的情况选择课程。学习方式方法如媒体教材、学习方法、时间地点、学习进度等都是灵活的。电大办学可以共享优秀教育资源，全国高校和科研院所优秀教师和专家担任讲教师和教材主编。学生可以利用音像教材、CAI课件和计算机网络等学习媒体，再结合文字教材进行自习，所以电大办学形态和远程教育有些许类似，都是以教育技术和媒体手段为课程载体，使教与学的过程不一定在同一个地方和同一进度。 继续教育学院，前身为成人教育学院、夜大学和培训中心等，随着继续教育事业不断规范，各高校设立二级学院，专门从事高起本、高起专、专升本、专插本等高等教育、短期培训等学历教育与非学历教育。 远程教育，从1998年教育部批准清华大学，北京邮电大学等作为现代远程教育试点开始，教师与学生时空上分离，多媒体教学，自学为主助学为辅。随着互联网在21世纪初的快速发展，网络开始成为教育的有利工具，2002年教育部批准了全国68所重点大学为试点高校开办网络学历教育。 企业大学，1993年摩托罗拉中国区大学的成立是我国企业大学发展的开端。由企业出资，企业高管、商学院教授以及专业培训师为老师，通过实战模拟、案例研讨、互动教学、实战模拟等具有实效性的教育手段，培养企业中、高级管理人才和企业供销合作者，是一种新型教育和培训体系。
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user: 3. 结论 随着我国经济的发展，继续教育越来越受重视，人们可以通过再教育跟上时代的步伐，本文旨在研究我国继续教育是否会有地域差异，从对应分析的结果可以看出，我国各院校继续教育的办学形态存在差异，中部地区以自学考试制度形态进行继续教育，表明他们更注重应用型人才的培养，东部和北部更注重规划化的继续教育学院办学形态，西部则采用比较传统的函授教育办学形态。 从多维标度法结果分析可以看出多数南部和东部地区的课程以培训为主，而且学术氛围较浓厚的地区如北京则比较注重技术钻研。 尽管采用的办学形态或者授课形式不同，但是我国的各个有条件的院校在考虑本地大环境下积极开展继续教育事业，为我国终身教育事业努力。
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user: 摘要 退耕还林可以在一定程度上改善土壤的物理性质。本文选取晋南典型丘陵沟壑区退耕还林16年后形成的三种不同植被类型：自然恢复山杨林(Populus davidiana)、油松刺槐(Pinus tabuliformis Carriere × Robinia pseudoacacia L.)人工混交林、刺槐(Robinia pseudoacacia L.)人工纯林，并以玉米耕地作为对照，采用野外调查与实验室分析相结合的方法对不同土层深度土壤容重、土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度进行对比分析。结果显示：自然恢复林和两种人工林较耕地相比，土壤容重显著变化分别发生在0~80 cm土层和0~60 cm土层(P < 0.05)。与耕地相比，自然恢复林、混交林、纯林的土壤容重分别平均增加33.96%、17.27%、12.94%；变化程度最大的土层为20~40 cm。与耕地相比，3种退耕林地的土壤总孔隙度在0~80 cm土层显著增加(P < 0.05)，自然恢复林、混交林、纯林分别平均增加36.96%、14.02%、17.76%。变化程度最大的土层为20~40 cm。与耕地相比，自然恢复林和两种人工林土壤毛管孔隙度在0~80 cm土层和0~60 cm土层显著增加(P < 0.05)。自然恢复林、混交林、纯林分别平均增加41.70%、13.28%、12.76%。变化程度最大的土层在40~60 cm处。本研究表明退耕还林16年后的自然恢复山杨林和两种人工林都可以有效地改良土壤物理性质，但是自然恢复林的影响程度更大。
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user: 1. 引言 黄土高原位于中国的中部偏北，占地面积约64万平方千米，是地球上分布比较集中的黄土区 [ 1 ]。由于黄土高原特殊的地貌形态，加之黄土质地比较疏松，易受流水侵蚀，地表植被受到了严重破坏，土壤物理性质也遭到很大程度的退化 [ 2 ]。黄土高原地区的雨季大多集中在七到八月份，大量的降水对土地表面的冲刷加重了水土流失 [ 3 ]。同时，由于人类盲目地进行毁林开垦，在一些陡坡地和沙化地实施耕种，加剧了生态环境的恶化，致使一系列自然灾害频频发生，也使得人民群众的生产、生活及国家的生态安全遭到了严重威胁 [ 4 ] [ 5 ]。 为遏制环境继续恶化，2002年我国正式开启了退耕还林工程。2014年我国制定一系列重大决策，准备实施新一轮的退耕还林，并且对于在坡耕地上种植农作物制定出更加严格的管控措施 [ 6 ] [ 7 ]。为了保护和改善黄土高原地区的生态环境，退耕还林将在一些容易发生水土流失的地方有计划地停止耕种，尽可能地扩大植树造林的面积从而恢复森林植被 [ 8 ]。退耕还林可以有效地控制水土流失和防止土壤退化，可以增强土壤涵养水源的能力并且影响土壤表层物质的迁移，从而导致土壤物理性质的改变 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。土壤的容重、质地和孔隙、结构、水分、热容量等性质与土壤物理性质紧密相关 [ 12 ] [ 13 ]。土壤物理性质在一定程度上可以反映土壤结构和土壤的水文状况，也可以作为评价土壤质量的一项重要指标 [ 14 ] [ 15 ]。不同的植被其根系分泌物和凋落物都存在差异，但都可以有效改良土壤性质，从而对植被的生长发育过程产生影响 [ 16 ]。张晓霞等人的研究表明，退耕还林可以有效地改善晋西黄土区土壤容重以及土壤孔隙度，使水土流失得到一定缓解 [ 17 ]。张恒硕等人对晋西黄土区退耕还林后的土壤物理性质进行了23年的定位观测，研究发现随退耕年限的增加，土壤物理性质都在不同程度得到改善，刺槐侧柏混交林对土壤物理性质的改善最明显 [ 18 ]。但是目前的研究大多针对土壤表层的理化性质，对土壤表下层的研究报道相对较少，对于不同植被类型退耕还林后如何影响土壤物理性质的研究不够深入 [ 19 ]。 另外，植被类型对土壤性质的影响具有区域差异性。之前尽管有黄土高原地区的相关研究报道，但由于区域间地形、气候、土壤等生态因素的差异，从而会导致出现不同的结果与规律，因此在晋南地区开展此类研究，不但能填补该区域此类研究空白，也能比较区域间差异，深化相关理论。本文选取晋南典型丘陵沟壑区，对该地退耕还林16年后的土壤物理性质进行研究，通过三种典型乔木林地的对比分析，从土层深度和影响程度两方面去探究土壤物理性质的改变，拟在为晋南典型丘陵沟壑区植被的恢复、水土流失严重地区的生态重建模式以及该区域的可持续发展提供一定的理论参考 [ 20 ]。
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user: 2. 研究区概况 研究区位于山西省运城市平陆县圣人涧镇，地理坐标：111˚26′E，34˚89′N，属暖温带大陆性季风气候。年平均日照2272 h，年平均气温13.8℃，无霜期238 d。该区极端温度超过40℃，1月平均温度最低，七月平均温度最高。该区年平均降雨量600 mm左右，冬季多西北风，其它季节多东南风。 平陆县地处黄土高原东部边缘，是晋南典型的黄土丘陵沟壑区。全县地貌轮廓呈东西狭长、北高南低的扇形断面。境内水土流失严重，平均每年流入黄河的泥沙量占全县土地总面积的77.2%。自2002年实行退耕还林以来，境内水土流失逐渐改善，生态环境有所好转。退耕形成的林地主要有自然恢复的山杨林(Populus davidiana)，人工的刺槐(Robinia pseudoacacia L.)、侧柏(Platycladus orientalis L.)、山杏灌木林地(Prunus armniaca L.)、桃树(Prunus persica)经济林地等纯林以及刺槐 × 侧柏，油松 × 刺槐等混交林。该区农业资源丰富，主要种植小麦、玉米和杂粮等。
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user: 3. 研究方法 3.1. 实验方法 2018年7月下旬，采用野外调查与实验室分析相结合的方法 [ 21 ]，遵循典型性和代表性原则，在试验区即山西省运城市平陆县圣人涧镇，以玉米耕地作为对照，选取坡向坡度海拔等立地条件相近的样地，包括退耕还林16年后的自然恢复山杨林(natural recovery Populus davidiana) (NR)、油松 × 刺槐人工混交林(Pinus tabuliformis Carriere × Robinia pseudoacacia L. artificial mixed forest) (MF)、刺槐人工纯林(Robinia pseudoacacia L. artificial pure forest) (PF)。每种林型分别选取3块标准重复样地，样地面积均为20 m × 20 m，共12块标准样地并对其进行基本的测树调查。其中海拔利用GPS检测，坡度坡向通过地质罗盘仪测定，胸径的测量采用树木胸径尺，树高利用勃鲁莱测高器测量，郁闭度采用郁闭度测定器法。样地基本情况见表1。在上述12块选好的实验样地中，每处随机选取3个样点，每个点分层采集0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm、40~60 cm、60~80 cm、80~100 cm的土壤样品进行分析并重复三次 [ 22 ] [ 23 ]。四种林型共取得216个分析土样和648个环刀样品，在实验室对其进行测定与分析。 Table 1 Basic situation of the sample plo 序号 植被类型 海拔 坡度 坡向 平均胸径 平均树高 密度 郁闭度 1 NR1 663 18 NW43 8.44 7.2 1850 0.85 2 NR2 665 19 NW42 8.19 7.3 1846 0.82 3 NR3 664 18 NW43 8.26 7.5 1859 0.84 4 MF1 657 17 NW23 7.15 8.26 6.43 1204 720 0.87 5 MF2 657 18 NW23 7.05 8.41 6.72 1210 730 0.87 6 MF3 659 18 NW25 7.34 8.58 6.57 1219 750 0.88 7 PF1 676 17 NW41 9.13 7.78 1812 0.84 8 PF2 677 17 NW42 9.52 7.98 1817 0.83 9 PF3 677 18 NW41 9.34 7.85 1823 0.85 10 CK1 644 13 NW32 3.92 2.55 73500 0.87 11 CK2 645 13 NW31 3.87 2.46 73600 0.86 12 CK3 645 14 NW31 3.96 2.58 73400 0.85 表1. 样地基本情况 注：NR：自然恢复山杨林；MF：油松 × 刺槐人工混交林；PF：刺槐人工纯林；CK：玉米耕地。 3.2. 数据测定与分析 采用环刀法对土壤容重、土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度进行测定 [ 24 ]。用Excel2017软件和Origin9.0进行数据整理与作图，采用SPSS17.0软件进行单因素方差分析，用Duncan’s法进行多重比较(P < 0.05)。
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user: 4. 结果与分析 4.1. 不同土层土壤容重的变化 与玉米耕地相比，三种不同植被类型退耕林地的土壤容重在不同土层发生不同的变化。玉米耕地的土壤容重在土层深度20~40 cm之间最大，土壤容重整体随着土层的加深先增加后降低。而退耕16年后的自然恢复山杨林、油松刺槐混交林以及刺槐纯林的土壤容重随土层深度的增加逐渐增加(表2)。 在0~60 cm土层中，三种不同类型退耕林地的土壤容重与玉米耕地相比差异显著，均低于玉米耕地的土壤容重，自然恢复山杨林与两种人工林相比差异显著，而两种人工林差异不显著。在60~100 cm的土层中，自然恢复山杨林与混交林并无明显差异(表2)。在0~10 cm土层中，相对于耕地，自然恢复林、混交林、纯林的土壤容重各减少了41.60%、13.86%、8.02%；在10~20 cm土层中，三种植被类型的土壤容重各减少了41.84%、15.60%、9.92%；在20~40 cm土层中，土壤容重各减少了46.15%、23.07%、18.58%，在该土层相对于玉米耕地三种不同植被类型的容重变化率均最大；在40~60 cm土层中，土壤容重各减少了25.82%、16.55%、15.23%，自然恢复林与两种人工林相比变化明显，但两种人工林之间无显著差异；在60~80 cm土层中，土壤容重各减少了14.38%、10.27%、8.90%，与自然恢复林相比，混交林的土壤容重变化不明显，纯林与玉米耕地的土壤容重均高于自然恢复林并且变化显著；在80~100 cm土层中，三种不同植被类型土壤容重都低于对照组，但这四种林分之间无显著差异。 就变化程度而言，自然恢复林的土壤容重在20~40 cm土层中变化最明显，变化率高达46.15%，在40~100 cm土层中变化率逐渐降低，容重变化率最小值达到7.48%。与玉米耕地相比，油松刺槐混交林的土壤容重变化率随着土层的加深先上升后下降，由土壤上层的13.86%增加至40 cm处的23.07%，又降至60 cm处的16.55%，最小值为9.52%。刺槐纯林相对于耕地的变化率在0~40 cm土层逐渐增加，最大值达到18.58%，在40 cm土层之后变化率逐渐下降。整体来看，自然恢复林对土壤容重的影响深度可达80 cm，混交林对土壤容重的影响深度可达60 cm，纯林对20~60 cm土层土壤容重影响显著(见图1)。 Table 2 Changes in soil bulk density at different soi 土层深度/cm 土壤容重/g∙cm −3 NR MF PF CK 0~10 0.80 ± 0.02c 1.18 ± 0.04b 1.26 ± 0.03b 1.37 ± 0.05 a 10~20 0.82 ± 0.03c 1.19 ± 0.03b 1.27 ± 0.02b 1.41 ± 0.03 a 20~40 0.84 ± 0.05c 1.20 ± 0.02b 1.27 ± 0.03b 1.56 ± 0.03 a 40~60 1.12 ± 0.02c 1.26 ± 0.04b 1.28 ± 0.03b 1.51 ± 0.03 a 60~80 1.25 ± 0.04b 1.26 ± 0.02b 1.33 ± 0.04a 1.46 ± 0.04 a 80~100 1.36 ± 0.03a 1.33 ± 0.03a 1.35 ± 0.02a 1.47 ± 0.04 a 表2. 不同土层土壤容重变化表 注：同一土层不同字母代表不同植被类型土壤容重差异显著(P < 0.05)。 图1. 不同土层土壤容重变化率 4.2. 不同土层土壤总孔隙度的变化 不同植被类型的退耕林地使土壤总孔隙度在垂直方向上较玉米耕地有明显变化。玉米耕地的土壤总孔隙度在整体上呈现出先降低后增加的趋势，在0~20 cm土层中，玉米耕地的土壤总孔隙度最大，在20~60 cm处总孔隙度最小(图2)。而退耕16年后的自然恢复山杨林、混交林、纯林的土壤总孔隙度随着土层的加深逐渐降低。 在0~10 cm土层中，三种退耕林地与玉米耕地相比总孔隙度均有明显差异，但两种人工林之间差异不显著。相对于耕地，自然恢复林、混交林、纯林的土壤孔隙度变化率分别为36.90%、6.58%、10.90%；在10~20 cm土层中，四种植被类型之间均差异显著，土壤总孔隙度NR > PF > MF > CK。相对于耕地，退耕的三种林型的土壤总孔隙度分别增加了35.79%、9.30%、15.46%；在20~80 cm土层中，三种退耕林地与玉米耕地的土壤总孔隙度均差异显著，自然恢复林与两种人工林地土壤总孔隙度差异显著，两种人工林之间无显著差异。在20~40 cm土层中，相比于对照三种退耕林地的土壤总孔隙度分别增加了49.35%、25.93%、29.09%，达到了各自土壤总孔隙度的最大变化率。在40~60 cm土层中，三种退耕地的土壤孔隙度分别增加了45.70%、24.09%、24.85% (图3)。在60~80 cm土层中，自然恢复林、混交林和纯林的土壤总孔隙度相对于玉米耕地分别增加了17.06%、4.23%、8.52%。在80~100 cm土层中，相比于对照组，三种退耕地土壤总孔隙度变化均不太明显，平均变化率低于10%。综上所述，相对于耕地，自然恢复林在0~80 cm土层的土壤孔隙度变化明显，两种人工林在20~60 cm土层的土壤孔隙度变化明显但低于自然恢复林(图3)。 图2. 不同土层土壤总孔隙度变化图 图3. 不同土层土壤总孔隙度变化率 4.3. 不同土层土壤毛管孔隙度的变化 三种不同类型退耕林地的土壤毛管孔隙度随土层深度的增加都有所下降但幅度不大。在0~60 cm土层中，三种退耕林地与对照相比均有显著差异，自然恢复林的毛管孔隙度均高于其他三种植被类型且差异显著，但是混交林和纯林之间无明显差异。在60~80 cm土层中，自然恢复林与其他三种林地差异显著，而混交林、纯林与玉米耕地之间无显著差异。在80~100 cm土层中，四种林分之间均无显著差异(图4)。 不同类型退耕林地的土壤毛管孔隙度在不同土层深度变化也不同。在0~10 cm土层中，相比对照自然恢复林、混交林和纯林的土壤毛管孔隙度分别增加了48.95%、10.89%、9.40%；在10~20 cm土层中，三种退耕林地相比对照分别增加了42.83%、12.51%、9.70%；在20~40 cm土层中，三种退耕林地相比对照分别增加了49.21%、13.05%、13.70%；在40~60 cm土层中，三种植被类型的毛管孔隙度分别增加了50.20%、16.68%、18.26%，均达到了土壤毛管孔隙度变化率的最大值；在60~100 cm土层中，三种植被类型的毛管孔隙度变化不明显，平均变化率小于10% (图5)。就变化率而言，在0~60 cm土层中，自然恢复林的毛管孔隙度相比耕地变化显著，最大可达到50%以上。两种人工林的毛管孔隙度变化率随土层深度增加呈现出先增加后降低的趋势，在20~60 cm土层中变化明显。 图4. 不同土层土壤毛管孔隙度变化图 图5. 不同土层土壤毛管孔隙度变化率
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user: 5. 讨论 土壤物理性质受地上植被类型的影响，由于枯枝落叶的增加，树木的根系活动，地上与地下生物量的分配 [ 25 ]，对微气候的影响 [ 26 ]，固氮的能力 [ 27 ]，土壤的水热状况以及人为干扰的减少，退耕还林可以有效改良土壤理化性质 [ 28 ]。其主要的原因在于退耕还林可以增加土壤有机质和土壤粘粒，并对土壤结构、土壤水肥起到一定的改善作用，这也反过来促进了地上植被的生长发育 [ 29 ] [ 30 ]。土壤容重和土壤孔隙度可以反映土壤涵养水源的能力，也能够作为评价土壤松紧程度的指标，同时也受到土壤质地、人为干扰的影响 [ 31 ]。 本文通过对晋南典型丘陵沟壑区退耕还林16年后的不同植被类型的土壤物理性质进行研究，发现随退耕年限的增加，土壤容重、总孔隙度、毛管孔隙度等物理性质均发生改变。三种植被类型的土壤容重随退耕年限的增加都明显减少，土壤总孔隙度和毛管孔隙度都明显增加。不同林分的退耕地都表现出对土壤物理性质的改善作用。从影响程度来看，自然恢复林可以明显改善土壤的物理性质，两种人工林次之。自然恢复林对土壤容重、土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度的影响最大可达到46.15%、49.35%、50.20%。油松刺槐混交林对土壤容重、土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度的影响最大可达到23.07%、25.93%、16.68%。刺槐纯林对土壤容重、土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度的影响最大可达到18.58%、29.09%、18.26%。在0~60 cm土层中，自然恢复林与两种人工林以及玉米耕地的土壤物理性质差异显著；两种人工林与玉米耕地的土壤物理性质差异显著，但是两种人工林差异不显著。影响程度分别是自然恢复山杨林 > 人工林 > 玉米耕地。 邢菊香等人 [ 23 ] 通过对陕西省吴起县退耕还林后土壤理化性质的研究表明，退耕还林可以有效改良土壤性质，不同的植被类型其改善程度也不同，这与本研究的结论一致；彭文英对陕西安塞县退耕还林后的土壤进行研究，结果发现刺槐林地对土壤改良作用比较明显，与其他林地相比，退耕13年的刺槐林地土壤养分含量较高，对土壤物理性质有明显的改善。与耕地相比，刺槐林地的土壤容重在退耕13年后减少了13%，孔隙度约增加了8% [ 32 ]。这与本研究所得出刺槐纯林容重较耕地最大减少18.58%，总孔隙度最大增加29.09%有一定差别；张晓霞等人在晋西黄土区展开研究，结果发现退耕22年后土壤物理性质得到改善，土壤粘粒和土壤有机质的含量都增加。其中自然恢复林对土壤性质的影响深度可达80 cm，人工林对土壤性质的影响深度可达60 cm，不同的植被对土壤质量的影响明显不同 [ 17 ]。这与本文得出的结论基本一致。由此可见，随着退耕年限的增加，不同的植被对土壤物理性质都有一定的改善。但是不同地区、不同林分的改善程度存在差异，这可能与不同地区的地形、土壤质地、气候条件密切相关。由于不同林分的凋落物的输入以及树木根系微生物的活动，形成比较稳定的团聚体，从而进一步改善土壤的物理性质。本研究对将来研究典型丘陵沟壑区不同年限退耕还林对土壤物理性质的影响可以起到一定的参考作用。
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user: 6. 结论 晋南典型丘陵沟壑区退耕还林16年后的土壤容重、土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度等物理性质相对于玉米农田变化显著，具体为： 1) 自然恢复山杨林和两种人工林相比玉米耕地土壤容重的变化深度主要分别发生在0~80 cm和0~60 cm土层中(P < 0.05)。其中自然恢复山杨林土壤容重平均下降了33.96%，混交林和纯林土壤容重分别平均下降了17.27%和12.94%。三种退耕林地容重变化最大的土层深度是20~40 cm处。 2) 随着土层深度的变化，三种退耕林地的总孔隙度也发生改变。与耕地相比，自然恢复林对土壤总孔隙度的影响深度发生在0~80 cm土层中，两种人工林对土壤总孔隙度的影响深度发生在0~60 cm土层中(P < 0.05)。自然恢复山杨林土壤总孔隙度平均增加36.96%，混交林和纯林土壤总孔隙度分别平均增加14.02%和17.76%。三种退耕林地土壤总孔隙度变化最大的土层深度是20~40 cm处。 3) 自然恢复山杨林土壤毛管孔隙度影响深度可达0~80 cm，两种人工林土壤毛管孔隙度影响深度为0~60 cm (P < 0.05)。相对于耕地，自然恢复人工林、混交林、纯林的土壤毛管孔隙度分别平均增加了41.70%、13.28%、12.76%。三种退耕林地土壤毛管孔隙度变化最大的深度为40~60 cm处。 综上所述，随着退耕年限的增加，三种不同类型的退耕林地都可以在一定程度上改善土壤的物理性质，其中自然恢复山杨林对土壤物理性质的改善效果最明显。在不同地区，不同植被类型的退耕林地对土壤物理性质的影响不同。因此在黄土高原丘陵沟壑地区生态恢复的实践当中，应当因地制宜，充分考虑当地的气候和土壤等生态要素，采取人工林和自然林相结合的方式，以达到有效改善土壤性质，恢复植被的目的。本研究主要考虑了地上植被因素对土壤物理性质的影响，而缺乏对地下生物因素的探讨。地上植被的不同，会极大影响地下根系微生物的种类和数量，从而对土壤理化性质产生影响。今后的研究当中，应当在考虑地上环境和生物因素的基础上，结合地下微生物因素，从机理上更加深入系统地阐释生物因素对土壤物理性质的影响。
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user: 摘要 综合分析治理巢湖、消除蓝藻爆发的成效、问题和原因，提出治理巢湖的目标和相应的技术集成措施。治理成效：控制外源和清除内源，使入湖河道水质改善，巢湖水质提升，由劣V类提升为V类；水面蓝藻的堆积程度有所减轻。存在问题：控制外源内源力度不够；巢湖现状水质距目标III类要求仍有相当距离；蓝藻爆发仍严重。建议目标：2025~2035年期间分水域消除蓝藻爆发。保障措施：深入推进河长制湖长制，把治理巢湖融入长江大保护战略中，加大科研力度，重新修编巢湖治理方案。创新治理巢湖技术集成思路：① 治理富营养化：控源截污，积极治理污水厂、工业、生活、规模畜禽养殖点源和农业农村等面源，其中重点是建设足量的污水处理能力和提高污水厂处理标准；减少内源，主要是清除蓝藻和湖底淤泥。② 除藻：全面打捞、清除水面、水体和水底的蓝藻。③ 恢复湿地：大规模恢复沿岸等水域湿地，人工修复促进自然修复，使巢湖植被覆盖率由5%恢复至原来的25%~30%。结论：发挥中国特色的集中力量办大事的体制优势、建立目标、技术创新集成，一定消除巢湖蓝藻爆发。
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user: 1. 前言 政府出巨资、全力治理巢湖二十多年，富营养化程度减轻，巢湖2018年水质为V类，TN、TP分别较历史最大值1995年削减68.8%、75.1%，保证东巢湖水源地的供水安全。但蓝藻仍年年爆发，叶绿素a和藻密度升高，如蓝藻爆发最大面积2017、2018年分别占巢湖面积的44.5%、57.9% [ 1 ]。应认真研判巢湖富营养化程度减轻而蓝藻爆发程度没有减轻的现象。目前国家尚未建立消除蓝藻爆发的目标及国内缺乏消除蓝藻爆发应用性技术集成的相应研究。巢湖现建立了湖长制河长制，国家提出了长江大保护战略，这是推进巢湖水生态环境治理的良好机制和机遇，消除蓝藻爆发应是其中的重要内容，也是巢湖流域乃至全国百姓的迫切愿望。巢湖应建立消除蓝藻爆发目标，以提高领导和部门的责任心和积极性，推进巢湖分水域治理消除蓝藻爆发技术集成的研究创新。
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user: 2. 概况 2.1. 巢湖及流域 巢湖为中国第五大淡水湖 [ 2 ]，長江安徽段北岸的一个人工控制型浅水湖泊，水域面积765 km 2 、平均容积18亿m 3 、平均水深2.35 m，岸线总长182 km。其中西巢湖面积约占33%；巢湖流域总面积1.35万km²，其中有52%的流域面积及巢湖在安徽合肥境内。 2.2. 蓝藻爆发原因 蓝藻爆发是蓝藻水华爆发的简称。蓝藻爆发总体原因：巢湖存在的大量蓝藻种源，在有适合的富营养化、水文水动力等生境下快速生长繁殖且达到一定密度而发生爆发现象。巢湖蓝藻爆发始于20世纪80年代中期，至今仍年年爆发，爆发程度西部重于东部。其危害性：具有藻毒素；损害生物多样性；存在发生类似太湖2007年供水危机的潜在危险。 蓝藻爆发具体原因：① 巢湖流域特别是合肥人口稠密社会经济发达，2018年GDP 7823亿元，人均GDP 9.67万元，常住人口809万，入湖污染负荷大，这是造成巢湖富营养化和蓝藻爆发的基本原因； ② 巢湖为人工控制型浅水湖泊，环境容量小、水体交换次数少，易发生蓝藻爆发。 ③ 水生植物覆盖率大幅减少。巢湖以往由于水污染、围垦，特大洪大水淹死芦苇，建设巢湖水闸使最低水位升高1.5 m等原因，使得芦苇湿地大幅减少，巢湖的植被覆盖率从1931年的30%减少至目前的5% [ 3 ]。 ④ 鲢鳙鱼等食藻鱼类及浮游动物从1952年的38.3%减少至2002年2.6% [ 4 ]，减少了滤食蓝藻量。 ⑤ 长江入湖水量减少。1962年建设巢湖水闸，长江入湖水量由原来每年13.6亿m³减少为1.7亿m³，减少88%，换水次数减少，流速减慢 [ 5 ]，水流带走的蓝藻减少，更适合蓝藻生长。 ⑥ 若干年来温度和CO 2 浓度升高。如据地理与湖泊研究所监测，其在太湖站测定的年平均水温，2005年为16.9℃，2017年为19.5℃，升高2.6℃，升高比15.4% [ 5 ]，可作为巢湖参考。
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user: 3. 巢湖治理成效和存在问题 治理巢湖1999年12月31日的“零点行动”取得一定效果，减慢了污染发展速度，后进一步加强治理，采取了控源、打捞水面蓝藻、生态修复、清除底泥等措施。同时调整了行政区域，撤销巢湖市，由合肥市统一管理巢湖，并成立巢湖管理局和环巢湖生态示范区领导小组及其办公室管理巢湖；制定、完善治理巢湖的有关法规；流域全面建立河长制和湖长制。巢湖治理取得明显效果，但蓝藻爆发的问题依然严重存在。 3.1. 治理成效 ① 巢湖水质改善。由于加大控制外源和清除内源的力度；湖体湿地面积恢复至30 km 2 ；使巢湖水质得到相当程度提升。巢湖有关部门资料：2018年巢湖水质平均V类，其中西巢湖水质为V-劣V类；巢湖年均TN 1.44 mg/L、TP 0.102 mg/L (表1)，分别较历史最大值1995年4.62 mg/L、0.41 mg/L [ 2 ] 削减68.8%、75.1%。 Table 1 Water quality of Chaohu Lake in Main Year 年份 TN TP 1995 4.62 0.41 2005 1.98 0.22 2010 1.80 0.21 2018 1.44 0.102 表1. 巢湖主要年份水质 ② 减少水面蓝藻的堆积。近几年，巢湖实施打捞水面蓝藻措施，在南淝河、塘西河、派河等入湖河口及忠庙附近建设了4个蓝藻的打捞和藻水分离系统，现年打捞蓝藻水24万t，减少了水面蓝藻的堆积，有效改善了蓝藻爆发期间不良的视觉效果。 3.2. 存在问题及原因 ① 蓝藻爆发程度严重。十年来巢湖富营养化、气候水文水动力条件不尽相同，每年爆发面积大小有差异，虽目前富营养条件有所改善，但仍在发生蓝藻爆发的范围内，蓝藻爆发总体仍处于较严重阶段。如每年爆发最大面积达到2016年237.60 km 2 、2017年3380 km 2 、2018年440 km 2 ，分别占巢湖面积的31%、44.5%、57.9%；又如2018年东巢湖的叶绿素a、藻蓝素分别较2012年增加159%和404% [ 5 ]。其原因：巢湖治理规划方案缺失消除蓝藻爆发目标，没有此目标，就难以提高各级领导和科研工作者的治理积极性；由于仅注重治理富营养化和打捞水面聚集的蓝藻，没注重彻底清除水面水体和水底的蓝藻；生态退化严重现象没有得到根本扭转，所以总体上巢湖的蓝藻爆发程度没有得到减轻。 ② 巢湖水质现状为Ⅴ类距Ⅲ类目标还有相当差距。其原因：控制外源(点源、面源)和内源(底泥、蓝藻等)的力度不足，特别是蓝藻持续爆发加速底泥中磷的释放；巢湖P本底值高等。总之，削减入湖污染负荷的速度仍然达不到总量控制要求的削减速度，致使入湖污染负荷仍大幅度超过环境容量。 ③ 应用性技术研究比较薄弱。目前全国的各类研究机构一般仅注重进行蓝藻和湖泊治理的基础理论研究；很少研究巢湖等大中型浅水湖泊有关消除蓝藻爆发的目标及应用性技术的综合集成研究。
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user: 4. 几个概念 4.1. 消除蓝藻爆发不能仅依靠治理富营养化 “湖泊水污染，根子在岸上，治湖先治岸”的说法对治理水污染而言完全正确；但“治理富营养化就是、能消除蓝藻爆发”这个观点不妥。因蓝藻年年规模爆发后根子已延伸到湖中，须同时大量削减蓝藻数量才能消除爆发。已经发生蓝藻爆发的浅水型湖泊，若是仅依靠治理富营养化以达到消除蓝藻爆发的目的，专家一般认为主要营养指标应达到TN 0.1~0.2 mg/L、TP 0.01~0.02 mg/L [ 3 ]。今后巢湖难以达到此N P标准。所以全面消除蓝藻爆发必须治理富营养化与削减蓝藻数量结合才能做到。 4.2. 仅依靠打捞水面蓝藻不能消除蓝藻爆发 打捞蓝藻是目前控制蓝藻爆发取得良好视觉效果的重要措施，并能同时清除一定数量的N、P有机质。据计算，太湖每年打捞蓝藻的数量仅占全太湖蓝藻数量的2%~4%，巢湖情况基本与此类似。所以应创新完善除藻技术，实行全面打捞消除水面水体和水底蓝藻的策略，及配合其他措施，才能消除巢湖蓝藻爆发。
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user: 5. 建立消除蓝藻爆发目标 治理巢湖的最终目标应是消除蓝藻爆发，建议2025~2035年期间分水域消除巢湖蓝藻爆发，先用10年时间分水域消除西部巢湖蓝藻爆发，其后或同时消除东部巢湖蓝藻爆发或保持蓝藻不爆发；巢湖水质达到III类 [ 6 ]。有了此目标，才能提高各级领导和科研人员的责任性和主动性，才能加大治理蓝藻爆发的力度。