DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 描述性统计 首先对23个土壤样点的3种重金属元素的检测结果(表1)和检测结果统计表(表2)进行分析，了解样品数据的分布状况。变异系数 [ 13 ] 反映了采样总体中各样点之间平均变异程度。其中，样点之间重金属元素含量差异最大的是Hg (变异系数为1.33)，最小的是Mn (变异系数为0.14)，3种重金属元素含量的总体平均变异程度由小到大依次为Mn、Zn和Hg。而且3种重金属元素含量的极差均比较大，表明土壤重金属元素含量存在着明显的空间分布差异 [ 14 ]。 3.2. 空间分布特征 克里金(Kriging)插值法是利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未采样点的区域化变量的取值进行线性无偏最优估计的一种方法，也是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法，采用普通克里金插值，对不符合正态分布的采取反距离加权插值进行空间可视化表达 [ 14 ] [ 15 ]。Surfer8.0基于windows操作系统的三维绘图软件，可以轻松制作基面图、数据点位图、分类数据图、等值线图、线框图、地形地貌图、趋势图、矢量图以及三维表面图等 [ 16 ]。Surfer8.0软件自带有克里金插值功能，则在确定克里金插值模型后，利用Surfer8.0软件绘制出土壤重金属元素Mn、Hg和Zn的空间区域分布点位图、等值线图，清晰地呈现出各重金属元素含量的空间分布情况。土壤重金属含量的空间分布特征如图3~5所示。 由图3可知Mn相对富集于20号、22号和23号采样点所围成范围内和以及2号、10号和17号采样点附近；在2号、4号、5号、9号、12号、13号和16号采样点所在的区域出现相对贫化。由图4可知相对富集于8号和19号采样点所围成范围内以及4号和18号采样点附近；在研究区的西部、西南、 图3. Mn元素空间分布(mg∙kg −1 ) 图4. Hg元素空间分布(mg∙kg −1 ) 图5. Zn元素空间分布(mg∙kg −1 ) 西北区域以及中部的3号、9号、10号、17号和21号采样点出现相对贫化。由图5可知Zn的空间分布相对于Mn和Hg总体上较集中，在研究区中部区域含量较高，相对富集于17号和19号采样点所围成范围内。由图3~5可知，17号采样点的Hg元素和19号采样点的Mn元素与另二者相比都呈现出明显的富集与贫化的两极差异。 3.3. 人为活动与元素富集的关系 根据国家土壤元素背景值和土壤环境质量标准进行多方面分析，全部样点重金属元素含量低于国家土壤环境质量二级标准，总体上受外源物质影响和富集程度较低。Hg元素的环境质量指数异常较大，且变异系数较大，说明某些样点受高密度人口活动影响较大，富集较为明显。而且Mn、Hg和Zn元素含量较高的样点主要集中在人口密度较大，交通活动比较繁忙的功能区附近。 通过土壤重金属的描述性统计分析、地积累指数法、内梅罗综合指数法和元素空间分布特征对Mn、Hg和Zn在研究区内不同区域的污染程度及相对富集程度进行了分析，土壤环境质量总体上较好，有轻微的污染程度。Mn、Hg和Zn在地表土壤中的元素含量均受到高密度人口活动下一定程度的影响，高密度人口活动对Mn、Hg和Zn的影响都较大。 4号采样点位于三食堂，样品土壤潮湿，土质疏松，Hg元素含量最高，所以Hg出现较强的负异常；18号和19号采样点位于校园河流柳溪，样品实际为河流底泥，所以Hg出现较强的正异常。Mn、Hg和Zn均表现为正异常的9、10、11、12号采样点等处，9、11、12号采样点日常人流量和车流量都很大，且都位于停车位附近；10号采样点位于操场，空间相对较小，人流量较大。几乎全部采样点的Mn和Zn元素的污染程度较小，均表现为正异常。
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user: 4. 结论 (1) 研究区地表土壤重金属元素含量的统计结果和空间分布特征表明，重金属Hg元素含量的变异系数和极差均较大，空间分布差异显著。 (2) 从地累积指数法内和梅罗综合指数法可以看出3种重金属元素的污染程度顺序为Hg > Zn > Mn，宿州学院教育园区的地表土壤已受到不同程度的重金属污染，处于轻度污染水平，校园重金属污染问题亟需解决； (3) 对宿州学院教育园区校区地表土壤中Mn、Hg和Zn含量的检测结果进行了污染评价分析，发现地表土壤中重金属元素含量与分布特征会受到高密度人口活动的影响，不同元素受高密度人口活动影响的程度也存在差异，Mn、Hg和Zn三种元素受人为活动的影响都较大，一般表现为重金属元素富集。
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user: 摘要 通过报道1例发生在第三脑室的毛细胞型星形细胞瘤的临床信息及影像表现，提高对此病的诊断水平。
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user: 1. 基本信息 性别：女年龄：8岁主诉：头痛、视力下降1月余，检查发现鞍区占位5天。现病史：患者诉1月前无诱因开始出现视力明显下降，视野无缺损，伴右枕部头痛，期间出现2次呕吐，呕吐物为胃内容物，无喷射状，无恶心，无发热、畏寒等不适。发病来，精神、饮食、睡眠较一般，小便正常，大便干结，体重无明显变化。既往史：2018年诊断“幽门螺杆菌感染”，予阿莫西林联合奥美拉唑治疗，未定期复查，否认高血压、糖尿病、脑血管意外等病史，否认乙肝、肺结核等传染病史，否认地方病、性病等病史，有预防接种史，但具体不详。无输血史。否认手术史、外伤史，否认药物、食物和其他接触物过敏史，其他系统未发现异常。个人史、家族史无特殊。尚未来月经，未婚。实验室检查：泌乳素(PRL) 0.9 ng/ml (5.18~26.53)，促甲状腺激素(TSH) 0.02 uIU/ml (0.35~4.94)。 影像所见：鞍上区可见一不规则异常信号肿块影，大小约4.6 cm × 3.7 cm × 5.0 cm，信号混杂，T1WI呈等稍低信号，内可见斑片状高信号影；T2WI呈稍高信号，内可见环状、片状低信号及斑点状高信号影；DWI呈等信号，ADC呈稍高信号，增强扫描明显持续强化，肿块压迫双侧大脑脚及第三脑室，双侧侧脑室明显增宽。垂体未见明确异常信号灶，垂体柄居中，双侧海绵窦未见增宽。中线结构无偏移，余所见脑沟、脑池及脑室未见明确异常。扫描所及脑实质内未见异常信号影及强化影。诊断提示：鞍上区肿物：颅咽管瘤与生殖细胞瘤待鉴别，前者可能性大，伴双侧侧脑室梗阻性脑积水。 术中所见：探查见肿瘤位于第三脑室内，堵塞双侧室间孔及中脑导水管口，大小约4.6 cm × 3.7 cm × 5.0 cm，鱼肉样，灰红色，质脆，血运一般，部分肿瘤与周围脑组织边界清楚，基底部位于第三脑室底部，未见明确边界。将肿瘤分块切除。大体病理：(第三脑室肿瘤)暗红碎组织一堆，共大0.5 × 0.5 × 0.3 cm。诊断提示：(第三脑室)毛细胞型星形细胞瘤(WHO I级)。 毛细胞星形细胞瘤(PA)是儿童及青少年最常见的颅内良性肿瘤，约占颅内肿瘤的4%~5%。新的WHO肿瘤分类中将其归为I级星形细胞瘤。临床上该肿瘤分为两种类型，一种多见于成年人的幕上系统，以大脑半球的脑叶多见，肿瘤多为单发，复发率较高。一种多见于儿童及青少年的幕下系统，以小脑蚓部多见，复发率低 [ 1 ] [ 2 ]。 毛细胞星形细胞瘤在MRI下具有一定的特征，囊变者多见，由于肿瘤生长缓慢，钙化及出血常见，MRI表现分为：1) 完全囊变型：肿瘤一般有完整的囊壁，呈单囊或多囊、分隔样改变，囊内为液性信号，增强扫描囊壁及分隔多呈明显强化或不强化，囊腔不强化。2) 囊实性：是肿瘤最常见的类型，囊变的部分其内可见钙化及出血，增强部分实性部分多有明显强化，囊变部分不强化。3) 实性肿块型：肿块密度多不均匀，信号较混杂，钙化及出血常见。增强扫描多有不均匀环状、结节状强化 [ 3 ] [ 4 ]。
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user: 2. 鉴别诊断 1) 颅咽管瘤：颅咽管瘤是6~18岁青少年和50~60岁中老年人最常见的鞍区肿瘤，占颅内脑外肿瘤的4%左右，颅咽管瘤好发于鞍区、鞍上池和第三脑室。按照颅咽管瘤实性和囊性结构比例不同，分为囊性、囊实性和实性三类，以囊实性多见。病灶的囊性部分平扫大多呈长T1、长T2信号，短T1信号主要是由于囊内含角化蛋白、液态胆固醇或亚急性出血，长T2信号是由囊内胆固醇含量决定的，部分患者囊内见有结晶、附壁结节及分层现象。增强后，囊壁常见弧形或环形强化，囊液不强化，囊内结晶及附壁结节强化为其特征性征象。病灶的实性部分，多表现为等T1或长T2信号，DWI常呈现低信号，增强后明显均匀或不均匀强化 [ 5 ] [ 6 ]。 2) 室管膜瘤：是室管膜起源中最常见的肿瘤，好发于四脑室及侧脑室内，少数发生在脑实质内。①完全实性型多为WHO分类Ⅱ级，好发于邻近脑膜的区域，边界较清，瘤周多无水肿，平扫与脑灰质信号类似，增强扫描呈中度不均匀性强化。② 部分实性型多为WHO分类I级(即间变性室管膜瘤)，好发于脑实质深部邻近脑室区域，形态欠规则，可见浅分叶，边界欠清，瘤内含多发囊性结构且出血常见，瘤周有轻中度水肿。实性部分在T1WI以混杂稍低信号为主，T2WI以混杂稍高信号为主。增强扫描实性部分可见不均匀强化。③ 大囊型多为WHO分类Ⅱ级，相对少见，好发于脑表面与脑膜有较长的接触面，边界多清楚，水肿常见，而出血少见。增强扫描可见实性部分及囊壁呈中度不均匀性强化 [ 7 ] [ 8 ]。 3) 生殖细胞瘤：颅内生殖细胞瘤是一种恶性肿瘤，仅占颅内肿瘤的0.5%~2.0%，好发于儿童和青少年。颅内生殖细胞瘤常发生于中线部位(如松果体区及鞍区)，有时发生在非中线区(如丘脑基底节区)，也有报道见于第四脑室、中脑等。颅内生殖细胞瘤通常发生于年轻男性，而鞍上区则是年轻女性的好发部位。生殖细胞瘤通常表现为T1WI稍低信号或等信号，T2WI等或稍高信号，信号较均匀，当蛋白含量高时囊变区表现为T1WI高信号。生殖细胞瘤较少发生出血，周围无水肿或水肿较轻。增强扫描实性部分可见均匀一致的强化。
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user: 摘要 应用武汉市5个国家气象观测站有观测记录以来的气温资料，从历年、常年和近年气温背景入手，分析了军运会所在10月和会期18~27日的平均气温、平均最高、最低气温以及极端高、低温时空特征，同时对军运会期间气温日变化以及开闭幕式晚会时段的气温作了简单，并分析了极端气温出现的天气形势。结果表明：武汉气温总体呈上升趋势，空间分布南高北低。武汉军运会同期，武汉市气温具备典型的秋季气温变化特征，10月处于一年中气温下降阶段，逐旬气温呈稳定下降趋势，下旬气温下降明显，气温日变化显著，气温日较差平均8℃左右。开闭幕式晚会时段气温适宜，军运会历史同期出现了30℃以上极端高温和10℃以下极端低温，具有时空分布不均的特点。
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user: 1. 引言 为更好开展2019年武汉军运会气象保障服务，市台针对军运会期间不同气象要素如秋季降水、气温、大风降温、雾和霾等进行了专题研究，本文主要分析了军运会期间的历史气温特征、出现极端气温的可能性以及产生的天气形势背景，得到了一些具有参考价值的分析结论。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 本文分析应用的资料为武汉国家气象观测站(武汉57494、蔡甸57489、黄陂57491、新洲57492、江夏57493)有观测记录以来的气象观测报表数据和MICAPS资料等。要素包括气温定时值、平均气温、平均最高和最低气温、极端最高和最低气温、天气现象，以及MICAPS相关资料等。 2.2. 方法 时间划分为历年：1951~2018年(各站起始时间略有不同)；常年：1981~2010年(30年)；近年：2001~2018年(18年)。应用统计学分析方法。
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user: 3. 武汉市常年气温气候背景分析 3.1. 武汉秋季气候特征 秋季(9~11月)是夏季风向冬季风转换的时期。秋季影响长江流域的冷空气开始活跃起来，气温下降迅速。武汉市秋季是一年中气候最适宜的季节，10月是最舒适月份 [ 1 ]。 武汉市入秋平均日期为9月22日，入冬平均日期为11月25日(老标准)，常年秋季平均时长仅64天，秋季时间最长为1994年的91天。按照新标准，入秋日期为9月27日；入冬平均日期为11月26日，秋季平均2个月左右。 3.2. 武汉年平均气温时空分布特征 武汉年平均气温、平均最高、最低气温总体随时间呈上升趋势(图1)。80年代中后期开始上升趋势明显，2010年前后气温出现一个断层，之后仍然保持上升趋势。出现断层的主要原因为站址迁移，依据是新站和旧站气温对比观测资料分析结果以及区域气候中心的订正分析研究结论 [ 2 ]。 图1. 武汉气温(平均、平均最高、平均最低)变化曲线 图2. 武汉各站历年、常年及近年平均气温 武汉年平均气温空间分布差异较大，北部黄陂、新州较低，南部江夏、蔡甸较高；不同统计时段各站平均气温：历年最低，近年最高，常年居中(图2)。 3.3. 武汉月平均、旬平均气温时空分布特征 图3. 武汉站历年、常年及近年逐月平均气温 图4. 武汉各站常年逐月平均气温 武汉月、旬平均气温分布：1月最低，7月最高(图3)。具体为1月中旬、下旬最低，7月下旬、8月上旬最高。10月前后气温降幅较大，10月逐旬气温下降趋势明显。 不同统计时段比较：历年各月、旬平均气温较近年低，多数月份常年居中。其中1月下旬、8月各旬、12月中旬二者相差不明显；9月上旬、12月下旬近年较历年低。 武汉月平均气温空间分布南高北低(图4)，北部黄陂、新州较低，南部武汉、江夏、蔡甸较高(图中柱组中间下凹，凹槽为黄陂和新洲)。
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user: 4. 武汉10月气温特征分析 4.1. 武汉10月月平均气温时空分布特征 武汉10月平均气温年际波动较大，武汉站为14.9℃~21.1℃(图5)。近18年来10月平均气温为18.0℃(黄陂)~19.1℃(江夏)；较常年平均值偏高0.3℃(武汉)~0.7℃(江夏)。月平均气温空间分布：南高北低(图6)。南部江夏最高，蔡甸、武汉站较高；北部黄陂最低、新州次低；月均温近年较常年高。 图5. 武汉站1981~2018年10月平均气温年际变化 图6. 武汉各站常年及近年10月平均气温分布 4.2. 武汉10月平均最高、最低气温时空特征 图7. 武汉站38年10月平均最高、最低气温变化 图8. 武汉各站常年10月平均最高、最低气温 武汉站10月平均最高、最低气温年际波动较大，变化幅度达6℃~7℃。平均最高18.9℃(1981)~26.0℃(2009)，平均最低11.3℃(1992)~17.9℃(2006) (图7)。各站10月平均最高气温空间分布较均匀，平均最低气温北部低于南部(图8)，平均最高气温常年：22.8℃~23.2℃，近年：23.4℃~23.9℃；平均最低气温常年：13.6℃~15.0℃，近年14.1℃~15.8℃。 4.3. 武汉10月逐旬气温时空分布特征 武汉站10月各旬平均气温年际波动较大，部分年份各旬气温也有交叉，表明同一年份各旬平均气温起伏也较大，跟旬内天气主要影响系统有关(图9)。近18年来，武汉10月各旬平均气温分别为上旬20.2℃~21.2℃、中旬18.1℃~19.1℃、下旬16.0℃~17.1℃，呈逐旬稳步下降的趋势，常年资料类似，表明天气逐步转凉。空间差异不大，南部气温略高于北部，最高为江夏，最低是黄陂区(图10)。 图9. 武汉站1981~2018年10月各旬平均气温变化 10月各旬极端最高气温分别为：上旬33.8℃~34.6℃、中旬31.8℃~32.3℃、下旬29.4℃~30.3℃；呈稳定下降的趋势，上旬极端高温都在34℃左右，中旬32℃左右，下旬30℃附近，各旬高温极端最高值空间分布差异并不大。 10月各旬极端最低气温分别为：上旬8.2℃~11.1℃、中旬8.0℃~8.6℃、下旬3.5℃~6.8℃；总体看也呈下降趋势，上、中旬降温趋势北部并不明显，其余各站均有2℃~3℃降幅；下旬低温极值降幅较大。 图10. 武汉各站常年10月逐旬平均气温分布 4.4. 武汉10月逐日最高、最低气温时空分布特征 图11. 武汉站1981~2018年10月逐日极端高低温曲线 图12.各站1981~2018年10月极端高低温分布 Table 1 Occurrence frequency and time of high temperature ≥30˚C in October in all districts of Wuhan (1981 - 2018 ≥34.0℃天数 ≥33.0℃天数 ≥32.0℃天数 ≥31.0℃天数 ≥30.0℃天数 极高值℃ 出现时间 年.日 武汉 0 1 10 30 49 33.9 1992.02 蔡甸 1 6 15 30 51 34.3 2007.04 黄陂 2 4 7 23 45 34.4 2007.04 新洲 3 4 16 37 59 34.6 2007.04 江夏 4 6 13 31 55 34.9 1992.02 表1. 武汉各区10月高温 ≥ 30℃出现频次及时间(1981~2018年) 武汉10月逐日极端最高、最低气温呈波动变化，总体上呈现出随日期推延而下降的趋势(图11)。各站高温极值为33.9℃~34.9℃，空间分布较为均匀(图12)，高温(≥30.0℃)日数，南北差距也不太显著，详见(表1)。各站极端低温值为1.5℃~3.7℃，低温(≤10℃， ≤5℃)日数呈现出北多南少的分布特征，统计数据见(表2)。 Table 2 Occurrence frequency and time of the lowest temperature ≤10˚C in October in All districts of Wuhan (1981 - 2018 ≤10.0℃天数 ≤5.0℃天数 ≤3.0℃天数 极低值℃ 时间 年.日 武汉 120 8 3 1.5 1986.29 蔡甸 113 3 1 2.6 1986.29 黄陂 164 9 3 1.6 1991.28 新洲 141 7 0 3.7 1991.28 江夏 83 2 0 3.5 1986.29 表2. 武汉各区10月最低气温≤10℃出现频次及时间(1981~2018年)
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user: 5. 武汉军运会历史同期(18~27日)气温特征 5.1. 军运会期间(18~27日)逐日气温及日变化 图13. 武汉站近年军运会同期逐日气温走势图 分析近18年来武汉军运会同期(10月18~27日)逐日平均气温、平均最高、平均最低气温变化趋势(图13)，结果表明：军运会期间武汉市气温总体呈平稳下降趋势，三者降幅均在3℃内，20日开始气温稳定下降。期间，平均气温为16.0˚C~18.7℃，平均最高气温为20.8˚C~23.9℃，平均最低气温为12.8˚C~15.0℃。 近年来，军运会同期武汉气温日变化显著：白天较高，夜间较低，昼夜温差8℃左右。日最高气温出现在16时前后，最低气温出现在早晨7时左右。 5.2. 军运会开闭幕式当日历史气温 武汉军运会开、闭幕式分别为10月18日和27日，分析武汉站近18年来单日逐小时气温变化情况(图14)，可见：18日气温较27日气温高2℃左右，两天气温日变化显著，白天气温较高，夜间气温相对较低，昼夜温差7˚C~8℃，日最高气温都出现在15时前后，最低气温出现时间都在早晨7时左右。 图14. 武汉站(2001~2018年)10月18日和27日气温日变化曲线 18、27日开、闭幕式晚会期间(18~24时)，武汉市气温分别在17˚C~20℃和15˚C~18℃之间，变化平稳，有利于活动开展。 5.3. 军运会同期极端气温 Table 3 Occurrence frequency and extreme value time of high temperature in all districts during the same period of Wuhan Military Games from 1981 to 2018 (October 18 - 27 ≥34.0℃天数 ≥33.0℃天数 ≥32.0℃天数 ≥31.0℃天数 ≥30.0℃天数 极高值℃ 出现时间 年.日 武汉 0 0 0 1 2 31.2 1997.23 蔡甸 0 0 0 2 3 31.1 1997.22/23 黄陂 0 0 0 0 1 30.1 1997.23 新洲 0 0 0 1 2 31.0 1997.23 江夏 0 0 0 0 4 30.9 1997.23 表3. 1981~2018年武汉军运会同期(10月18~27日)各区高温出现频次及极值时间 1981年来，军运会同期高温(≥30.0℃)日数各站1~4天，高温极值：30.1℃~31.2℃。高温日数及极端最高气温值较10月数据明显减少或降低(表3)。 此外，近18年来高温统计结果表明：军运会期间高温范围更小(仅江夏和蔡甸)、强度更弱(30.1℃~30.4℃)，其余测站和时间均未出现。其中蔡甸仅1天，江夏出现3天。 1981年来，军运会同期低温(≤10℃)日数北多南少，低于3℃的日数为零，低温极值为3.3℃~6.3℃(表4)。跟10月统计数据相比较，10℃以下低温日数比重加大，低温极值较高，原因是10月气温极低值出现于月底的几率较大，军运会结束日为27日，距离月底还有4天。 Table 4 Occurrence frequency and extreme value time of low temperature in all districts during the same period of Wuhan Military Games from 1981 to 2018 (October 18 - 27 ≤10.0℃天数 ≤5.0℃天数 ≤3.0℃天数 极低值℃ 出现时间 年.日 武汉 56 2 0 3.3 1981.24 蔡甸 53 0 0 5.1 1981.24 黄陂 80 1 0 3.4 1981.24 新洲 65 2 0 3.8 1981.24 江夏 39 0 0 6.3 1981.23 表4. 1981~2018年武汉军运会同期(10月18~27日)各区低温出现频次及极值时间 近18年，军运会同期低温极值5.5℃~8.1℃。极端低温总体看呈逐旬下降趋势，上、中旬降温趋势北部不明显；下旬低温极值降幅较大。
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user: 6. 武汉军运会同期极端气温个例浅析 6.1. 极端高温个例形势分析 图15. 2014年10月25~26日天气形势图((a) 26日08时500 hPa形势场；(b) 26日08时700 hPa形势场；(c) 25日08时海平面气压场；(d) 26日08时海平面气压场；(e) 26日08时地面风场；(f) 26日08时红外云图) 近18年军运会同期，武汉境内仅2014年江夏和蔡甸站出现了30℃以上极端高温，其余测站和时间均无，高温极值30.1℃~30.4℃。蔡甸1次(10.26)，江夏3次(10.19、10.20和10.26)。以2014年10月26日为例分析。 2014年10月26日500 hPa欧亚中高纬呈两槽一脊型。其中位于贝湖地区的高压脊强烈发展，带动极地冷空气南下，使其前侧低槽不断加深并东移。副高588线也有所北抬，中低层暖湿气流发展旺盛。2014年10月25~26日的海平面气压场显示，原本位于贝湖以西的冷高压迅速发展东移，至26日08时，其中心强度已达1050 hpa，武汉市主要受其前侧的暖低压外围暖槽控制，下沉增温明显。同时，从地面填图来看，地面风场较弱，早晨出现轻雾，大气层结稳定，有利于高温天气的形成，且从卫星云图上看，我市范围内天空少云，白天辐射增温明显，对于高温天气的形成有一定的影响因素(图15)。 对另两次10月中下旬极端高温天气形势分析，结果表明，10月中下旬武汉极端高温形成的天气背景为：高空处于暖脊前下沉增温区，中低层为暖湿系统控制，地面暖槽或切变发展、地面风场较弱(温度平流弱)；大气层结相对稳定(早晨有轻雾或霾)，白天晴空或少云(太阳辐射强)。 6.2. 极端低温个例天气形势分析 近18年军运会同期，武汉境内出现10℃以下的极端低温个例4次，为20021024、20051023、20131026、20181027，低温极值5.5℃~8.1℃。以2013年10月26日和2005年10月23日极端低温为例分析。 图16. 2013年10月26日08时500形势场、海平面气压场和红外云图 2013年10月26日，在地面冷空气南下影响之后，武汉站出现了近18年军运会同期极低气温5.5℃。从天气形势场分析，24~26日，武汉上空处于高空西北气流控制，天气晴到多云，有霾，24日武汉气温13.5℃~25.7℃；地面冷空气于24日晚开始南下影响武汉，25日冷空气补充南下，北风风力较强，气温降至9.9℃~20.3℃。26日清晨武汉受地面冷高压控制，天气晴朗，红外卫星云图显示，武汉上空无云，最低气温降至5.5℃(图16)。 2005年10月23日，受前期降水和地面较强冷空气南下影响，黄陂和蔡甸出现近18年军运会同期极低和次低气温6.3和7.6℃。天气实况，19~21日，武汉受高空低槽东移和中低层切变线影响，出现了降水天气，北部中雨(黄陂13.8 mm)，南部小雨，全市伴有3℃左右的降温(从20℃左右降至16℃~17℃)。 图17. 2005年10月23日08时500形势场、05时红外云图以及08、20时海平面气压场 22日随着地面较强冷空气南下，北风增强，降水系统东移南压，武汉多云，气温稳步下降。23日晨，武汉高空受西北气流控制，地面处于较强冷高压控制区，红外卫星云图显示，武汉上空少云(图17)，辐射降温显著，早晨气温较低，黄陂出现近18年军运会同期极端低温6.3℃，蔡甸最低气温7.6℃，过程最低气温降幅达9℃~10℃，19~23日，武汉站低温降幅9.2℃，蔡甸9.6℃，黄陂10.3℃。
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user: 7. 武汉军运会期间气温影响因子及预报着眼点 7.1. 气温影响因子 武汉军运会举办时间属于秋季，影响气温的因子有季节背景、地理条件(南北方位、有无水体、是否山区等)、前期天气实况、预报时段内天气影响系统和天气现象(如云量、云高、降水、雾和霾、大风)，等等。 其中云和雾：白天影响地面接收太阳辐射，间接影响最高气温；夜间影响长波辐射，对低温影响较大。秋季降水，雨滴降落过程中蒸发吸收大气热量，属降温因子。冷空气大风为温度平流影响项。 7.2. 气温预报着眼点 分析实况资料(气温，天气系统)、关注短期天气影响系统(高压、低压、冷性、暖性、系统强度、带来的天气类型、影响范围、影响时间等)、注重气温数值预报的解释应用、利用本地气温日较差规律预报最高和最低气温、根据影响系统考虑气温局地变化和平流变化因子订正，等等。
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user: 8. 小结 一年中，武汉秋季最适宜，10月最舒适。武汉气温随时间呈上升趋势，空间上南高北低。10月处于气温降幅较大时段，气温逐旬明显下降，上、中旬降温趋势北部不明显，下旬低温极值降幅较大。气温的旬、月平均值年际波动大，最高气温空间分布均匀，平均气温和平均最低气温南高北低，近年气温较常年高。日极端最高、最低气温总体呈下降趋势，高温(≥30.0℃)日数南北差距不大，低温(≤10℃， ≤5℃)日数北多南少。 武汉军运会期间(10月18~27日)逐日最高、最低及平均气温总体呈下降趋势，平均气温为16.0℃~18.7℃；气温日变化显著：白天较高，夜间较低；最高气温出现在16时前后，最低气温出现在早晨7时左右。18、27日开、闭幕式晚会期间(18~24时)，武汉市气温变化平稳，有利于活动开展。极端高温范围小、强度弱；极端高温出现天气背景：高空暖脊前，中低层暖湿系统中，地面暖槽发展、风场弱(温度平流弱)；大气层结稳定，白天晴空或少云(太阳辐射强)。极端低温天气背景：高空西北气流，地面冷高压；夜间少云或晴空(利于地表和大气长波辐射降温)。
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user: 摘要 2019年5月12~13日，长沙地区发生了连续暴雨天气，利用常规观测资料、FY-2G卫星TBB资料，自动站降水量以及NCEP/NCAR再分析资料，着重分析此次暖区暴雨的特征及成因，得出以下结论：1) 此次暖区暴雨为低层暖平流强迫型，对流条件弱，水汽条件好，持续时间长，降水落区上游有明显的水汽通量大值区。2) 此次过程低空急流较弱，长沙位于高空急流南侧300 km左右，为暴雨提供了良好的条件。3) 此次暴雨以层积云降水为主，主要降水落区与TBB大值区配合较好。
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user: 1. 引言 一次暴雨过程受诸多复杂条件影响，相较于锋面暴雨而言，暖区暴雨的机理更为复杂，预报难度较大、准确率较低，因此对暖区暴雨天气过程的研究尤为重要。 目前气象学者针对华南暖区暴雨做了大量工作 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。华南是中国短时强降水的两大高发地之一，并且此类降水往往没有明显的天气系统影响。黄士松 [ 6 ] 对华南前汛期的“暖区暴雨”研究得出此类暴雨有雨量大且集中、突发性强等特点。丁治英等 [ 7 ]、陈翔翔等 [ 8 ] 等研究指出了副热带高压、西风槽、西南季风等形成系统与华南暖区暴雨的关系。 2019年5月12日~13日白天，长沙地区暴雨，部分大暴雨(暴雨105站，大暴雨145站)。最大累积雨量175.1毫米(长沙县建新村)，最大小时雨量26.5毫米(浏阳市大围山中塅村)。此次过程具有持续时间长、强降水范围广、雨强较大等特点。如图1所示。 图1. 5月12日08~13日20时长沙地区累积降水量(单位：mm)
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user: 2. 资料和方法 文中使用多种资料进行综合分析：1) 利用常规观测资料、地面自动站资料进行天气形势、雨强等分析；2) FY-2G卫星资料、雷达资料用于分析中尺度系统及对流云团演变；3) 一天四次的NCEP 1˚ × 1˚再分析资料用于物理量分析。取2019年5月12日08时~13日14时的资料，着重分析此次暖区暴雨的降水特点及成因。此次暴雨过程主要分为三个阶段：第一阶段为12日08时至18时；第二阶段：12日19时至13日04时；第三阶段：13日05时至11时。
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user: 3. 环流背景 3.1. 大尺度环流形势 图2. (a) 5月12日08时、(b) 5月12日20时和(c) 5月13日08时高空主要影响系统配置综合图 2019年5月12日08时(如图2)，500 hPa切断低压位于蒙古地区，有冷中心与之配合；贵州地区有一低槽，东移过程中逐渐减弱；700 hPa在重庆地区有一低涡，低涡的暖切延伸至长江中下游地区，长沙位于暖切南侧，云南、贵州地区存在西南低空急流，向降水区提供能量及水汽；850 hPa低涡位置较700 hPa稍偏南，暖切位置与700 hPa相当，在低涡的暖区也存在西南低空急流，湖南、湖北地区有一暖舌，高空低槽配合低涡东移造成了第一阶段的暖区暴雨。 12日20时，500 hPa切断低压东移至河北以北，温度槽落后于高度槽；700 hPa暖切移动缓慢；850 hPa低涡东移至湖南北部，长沙位于低涡的暖切南侧，暖平流较强，湖南地区有一湿舌，第二阶段的强降水主要受低涡东移的影响。 综上所述，第一、二阶段的暖区降水主要为低层暖平流强迫型。 13日08时，500 hPa切断低压继续东移，冷空气取中路南下，700 hPa华南地区低空急流加强，长沙位于急流轴附近；850 hPa低涡东移，第三阶段长沙降水主要受低涡后冷切的影响。 3.2. 单站探空 12日08时(图3a) T-LogP图可知，近地层存在逆温，中低层有暖平流，高层温度平流不明显；抬升凝结高度位于900 hPa；低层风切变小，层结总能量为负，对流强度弱。12日20时(图3b)、13日08时(图3c)，中低层显著增湿，存在暖平流；低层风切变弱，能量条件为负，对流性不强；地面湿度基本达到饱和，整层都为湿绝热上升。由此可见，此次过程对流条件弱，为系统性降水，水汽条件好，持续时间长是造成本次暴雨的主要原因。 图3. (a) 5月12日08时、(b) 5月12日20时和(c) 5月13日08时长沙站探空图
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user: 4. 物理量诊断分析 利用NCEP逐6小时1˚ × 1˚的再分析资料，取5月12日08时至13日08时进行物理量诊断分析。 4.1. 水汽条件 4.1.1. 850 hPa水汽通量 图4. (a) 5月12日08、(b) 12日20时、(c) 13日02时和(d) 13日08时850 hPa水汽通量(风向杆，单位：g∙cm −1 ∙hPa −1 ∙s −1 ) 本次暖区降水过程，水汽来源主要有两个：一是来自印度洋的水汽经孟加拉湾输送到长沙地区；二是从南海输送到长沙区域。水汽通量大值区主要集中在贵州北部、广西南部，最高达到18 g∙cm −1 ∙hPa −1 ∙s −1 。湖南地区水汽通量分布湘南大于湘北。如图4所示。 4.1.2. 850 hPa水汽通量散度 图5. (a) 12日08时、(b) 12日14时、(c) 12日20时和(d) 13日08时850 hPa水汽通量散度(阴影，单位10 −7 g∙s −1 ∙cm −2 ∙hPa −1 ) 12日08时(图5(a))强的水汽辐合区位于湘西北、贵州地区，辐合区随着系统东移(图5(b))，12日20时，辐合区移至长沙东部、广西地区，最强辐合中心值大于−8 × 10 − 7 g∙s − 1 ∙cm − 2 ∙hPa − 1 (图5(c))。13日08时，湖南地区水汽辐合中心位于邵阳地区，与低涡冷切位置对应(图5(d))。 通过以上水汽条件的分析，本次暖区暴雨过程具有良好的水汽输送通道，长沙地区存在明显水汽净流入。 4.2. 动力条件 4.2.1. 高低空急流配置 图6. (a) 12日08和(b) 12日20时200 hPa(蓝)和850 hPa(红)的急流分布 本次降水过程低空急流较弱，12日08时(图6(a))和12日20时(图6(b)) 850 hPa低涡南侧暖区有急流存在(贵州及湖南地区)，长沙区域没有明显的低空急流。200 hPa高空急流较为稳定，急流轴位于江淮一带，风速为45 m/s左右，长沙位于高空急流南侧。Matsumoto等(1971)研究表明暴雨主要发生在高空急流轴南侧300 km附近，可见高空急流为暴雨的形成提供了有利条件。 4.2.2. 涡度和散度 分析散度场和涡度场纬向(28˚N)剖面特征得出，12日08时在110˚E~110.5˚E范围内，低层为辐合区，850 hPa附近辐合最强(图7(a))；中高层600 hPa和350 hPa左右各有一个辐散中心。辐合、辐散中心随着低涡系统向东移动。12日20时辐合、辐散中心移至113˚E~115˚E范围内，低层气旋中心与辐合中心配合较好，在200 hPa附近表现为反气旋(图7(c))。在13日08时，上游系统移至本站，在110˚E~112.5˚E范围内出现三个辐合中心和两个辐散中心(图7(d))。由此看出此次过程表现出明显的“低层辐合，高层辐散”特征，为暴雨源源不断的输送水汽。 图7. (a) 12日08、(b) 12日14时、(c) 12日20时和(d) 13日08时沿28˚N涡度(线条)和散度(色斑)的垂直剖面(长沙位于111˚E ~114˚E) 4.3. 热力条件 图8. (a) 12日08、(b) 12日14时、(c) 12日20时和(d)13日08时沿28˚N假相当位温(线条)和垂直速度(色斑)的垂直剖面(长沙位于111˚E~114˚E) 垂直速度及假相当位温的纬向剖面分析可见，12日08时在110˚E~110.5˚E范围内有明显的上升运动(图8(a))，随着低涡自西向东移动，上升运动中心也向东移动(图8(b))，12日20时上升运动中心移至112.5˚E~115˚E范围内，假相当位温值达到344 K (图8(c))，与前面分析的强烈辐合区及低涡系统移动有很好的一致性。到了13日08时(图8(d))，随着850 hPa系统东移，110˚E~110.5˚E范围又表现为强烈的上升运动，假相当位温在342 K左右，可看出本次降水过程在整个发展、移动过程中都具有强的上升运动，但整体能量条件不强。
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user: 5. 中尺度特征分析 5.1. 对流云团的演变特征 利用FY-2G卫星逐小时的0.1˚ × 0.1˚的TBB的资料，中尺度对流云团活动特点进行分析。 图9. 2019年5月12日09时～17时FY-2G的TBB云图演变 第一阶段：从12日08时至18时(共13小时，如图9所示)，主要降水区域为TBB小于−20℃的区域，系统自西向东移动，TBB小于−40℃的区域在东移过程中不断增大，可看出系统在东移过程中不断发展。12日13时对流主体(小于−40℃的区域)分裂为两个对流单体，后一个对流单体又分裂出许多小的单体，到17时小于−40℃的区域已基本移出长沙地区。 图10. 2019年5月12日19时~13日04时FY-2G的TBB云图演变 第二阶段，从12日19时至13日04时(共10小时，图10所示)，主要降水区域为TBB小于−10℃的区域，最低温度小于−30℃，可看出对流活动不强，向上发展高度不高。降水系统呈带状，自北向南移动。 第三阶段，从13日05时至结束(共6小时，图11所示)，850 hPa低涡系统东移，02时对流系统(TBB小于−40℃的区域)位于重庆地区南部，自西向东移动，05时开始影响长沙地区，初生时TBB小于−40℃，在东移过程中稍有发展，07时最强区域温度小于−50℃，但范围很小，10时对流系统完全移出湖南地区，转为冷切影响。 图11. 2019年5月13日05时~10时FY-2G的TBB云图演变 5.2. 雷达回波特征 图12. (a) 12日08：33、(b) 12日14:35、(c) 12日18:40时单站雷达图 第一个阶段从12日08时至18时(共13小时，图12所示)，系统呈片状覆盖长沙地区，系统呈自西向东移动，在移动过程中不断加强，与低涡东移的方向一致，系统移动缓慢。 图13. (a) 12日20：02、(b) 13日00:07、(c) 13日4:00时单站雷达图 第二个阶段从12日19时至13日04时(共10小时，图13所示)，系统呈东西带状，宽度约50 km，系统从北向南移动，13日02时后系统很快减弱消散，系统移动速度较慢，约17 km/h。 第三个阶段从13日05时至结束(共6小时) (图略)，850 hPa低涡移近后带来新的降水系统，系统主体在长沙北部，呈片状，自西向东移动，低涡移过后转为冷切影响，系统从北向南压，移速加快。 图14. 5月12日14:06 雷达反射率因子(a)和沿a中白线的反射率因子垂直剖面(b) 5月13日02:03 雷达反射率因子(c)和沿c中白线的反射率因子垂直剖面(d) 结合图10整个降水过程主要以层积云降水为主，最强反射率因子为45 dbz左右，对流单体的垂直高度位于3 KM以下(图14)，且范围很小，没有发展。结合T-lnP图来看，12日08时图中可看出雨带两侧有明显的湿度梯度，雨带压至长沙后湿度从地面至700 hPa基本达到饱和。
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user: 6. 结论 利用常规观测资料、自动站资料、FY-2G卫星资料以及NCEP再分析资料，通过对2019年5月12~13日暖区暴雨的分析，得出以下结论： 1、此次暖区暴雨为低层暖平流强迫型，稳定的西南气流及暖平流形成了持续稳定的降水，降水落区主要在低涡暖切南侧。水汽条件好，持续时间长是造成本次暴雨的主要原因。 2、“低层辐合、高层辐散”、强烈的上升运动、明显的高空急流为此次暴雨提供了动力条件，但能量条件较弱，从而形成了稳定而持续的降水。 3、对流云团特征显示此次暖区暴雨主要降水落区与TBB大值区配合较好。
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user: 摘要 为研究高空数值预报产品在中国的适用性，本文收集了目前在我国气象服务中采用的主要数值预报产品(GRAPES、ECMWF)、气象台站大气探空数据，利用数理统计方法，分析了高空数值预报产品与实况场在2018年夏季的差异，进行不同数值预报产品在不同时效的预测能力综合评估，得出了以下结论：在温度预报上，模式对于北部的预报效果优于南部地区，其中ECMWF的平均偏差、均方根误差和相关系数在不同层次的12 h和24 h预报时效的对比中均小于GRAPES的结果，且在对流层低层的700 hPa和850 hPa，ECMWF结果的优势明显。在位势高度预报上，模式对于北部的预报效果优于南部地区，12 h预报时效的结果优于24 h预报时效的结果，在对流层低层的700 hPa和850 hPa，ECMWF结果的优势明显，且这种优势主要表现在我国西部地区。在风速预报上，GRAPES在平均误差、相关系数和均方根误差上明显优于ECMWF的结果，反映了GRAPES在风速预报中的优势。
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user: 1. 引言 数值天气预报是根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法，其数据产品在天气预报、环境监测、生态功能评价和交通安全运行等领域有广泛的应用。随着预报技术的不断发展，数值预报已经成为预报员制作天气预报不可或缺的工具 [ 1 ]。 目前全球已有许多国家或地区的气象研究中心或管理部门发布数值天气预报产品并得到广泛应用，如欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF)、美国环境预报中心(the National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System， GFS)、日本气象厅(Global Spectral Model， GSM)和德国马普气象研究所(ICOsahedral Nonhydrostatic Model， ICON)等发布的数值预报产品在气象服务中发挥了重大的作用。但由于数值模式的预报结果受到了边界条件、地形、物理过程及初始场等诸多条件的影响，所以数值模式预报结果的精度在量级和时空分布上都与观测结果存在不同程度的差异 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。因此了解数值预报产品的预报性能、掌握模式存在的问题和不足，可以有效提高数值预报产品的应用水平，从而取得更好的预报效果 [ 5 ]。 关于GRAPES和ECMWF两款数值预报产品的检验已经开展了很多 [ 5 ] - [ 10 ]，但过去的研究多是就一个模式的地面预报结果进行检验，而综合多个数值预报产品进行高空数值预报产品对比的研究相对较少。基于此种考虑，本文利用数理统计方法，分析GRAPES和ECMWF两款数值预报产品与实际观测值在高空要素预报中的差异，评价其精度和相关特征等统计关键参量，给出不同数值预报产品在不同时效的预测能力的综合评估，从而为更好的使用数值预报产品提供技术支撑。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料概况 2.1.1. 观测数据 观测资料来自气象台站的高空观测数据，台站分布如图1所示，共191个站点，具体包括各等压层的风场、温度场、位势高度场等资料。对比时段为2018年6月1日至2018年8月31日的08时、20时共184个时次，对比层次为200 hPa、500 hPa、700 hPa和850 hPa共四个层次。 图1. 观测台站分布图(图中，黑色实心点为站点位置) 2.1.2. 采用的数值预报产品介绍 GRAPES模式是我国自主研发的数值天气预报系统，而其中尺度区域集合预报业务系统GRAPES_MESO在2015年升级到4.0版本 [ 11 ]。本文采用GRAPES_MESO区域集合预报业务系统产生的东亚区域模式预报产品(下文简称GRAPES)，模式产品空间分辨率0.1˚ × 0.1˚，时间分辨率3 h。预报时效为72小时。 本文采用欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报产品ECMWF_HR (下文简称ECMWF)。模式产品空间分辨率0.125˚ × 0.125˚，时间分辨率3 h。预报时效为240小时。 2.2. 研究方法简介 2.2.1. 数据预处理方法 由于预报产品数据与观测数据在时空上的不对应，所以在进行研究前，需要对数据进行预处理，在空间上，采用双线性插值法将预报场的格点数据插值到了如图1所示的站点位置。而在时间上，由于探空资料只有08时和20时有观测数据，所以数值预报产品也选择08时和20时起报的预报产品，并对比12 h和24 h的预报产品与观测数据的精度。 2.2.2. 数值模式预报性能的定量检验分析方法 · 平均误差：平均误差计算时正负误差抵消，它反映的是统计区域内的某种系统性误差。 M E = ∑ ​ ( A f i − A a i ) / N (1) · 均方根误差：反映了预报值与实况值的平均偏离程度，因而能反映总误差情况，它是衡量预报误差最常用的一个统计参数。 R M S E = [ ∑ ​ ( A f i − A a i ) 2 / N ] 1 / 2 (2) · 相关系数：相关系数能反映预报与实况值距平之间的相关程度。 C O R = [ ∑ ​ ( A f i − A f m i ) ( A a i − A a m i ) ] / [ ∑ ​ ( A f i − A f m i ) 2 ( A a i − A a m i ) 2 ] 1 / 2 (3) 其中 A f i ， A a i 分别为检验区域预报、实况值， A f m i ， A a m i 分别为检验区域预报、实况平均值，N为总站点数。
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user: 4. 结论 本文利用GRAPES中尺度模式和ECMWF高分辨率模式资料与实际探空资料对比分析，使用平均偏差、均方根误差、相关系数等数理统计方法，分析了数值预报产品与实况场在2018年夏季的差异，检验了两种模式在我国高空预报中的预报能力，主要结论如下： 在温度预报上，ECMWF的平均偏差、均方根误差和相关系数在不同层次的12 h和24 h预报时效的对比中均小于GRAPES的结果，且在对流层低层的700 hPa和850 hPa，ECMWF结果的优势明显。 在位势高度预报上，模式对于北部的预报效果优于南部地区，且模式对于位势高度的预报效果优于温度场的预报效果。两个模式都是12 h预报时效的结果优于24 h预报时效的结果，且在我国西部地区的差异更为明显。分层次来看，在对流层低层的700 hPa和850 hPa，ECMWF结果的优势明显，且这种优势主要表现在我国西部地区。 在风速预报上，GRAPES在平均误差、相关系数和均方根误差上明显优于ECMWF的结果。模式对于高层的预报效果优于低层的结果，而在对流层高层的200 hPa，北方的预报效果也优于南方的效果。
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user: 摘要 本文研究了一类具有对数非线性项的四阶抛物型方程的初值问题。通过运用势阱法及构造相应的能量泛函，证明了低初始能量条件下方程解的渐近性和爆破性，并给出了爆破时间的下界估计。
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user: 摘要 目的：研究上海社区老年人健康促进生活方式现状及其影响因素。方法：采用一般情况调查表和中文版老年人健康促进生活方式量表对上海社区老年人基本情况和生活方式现状进行调查。结果：老年人健康促进生活方式量表平均得分为(96.63 ± 16.91)分。各量表得分依次为：饮食营养维度得分为(13.06 ± 2.00)分，运动锻炼维度得分为(10.22 ± 2.61)分，精神成长维度得分为(14.17 ± 3.34)分，健康责任维度得分为(22.08 ± 5.59)分，压力应对维度得分为(19.24 ± 3.96)分，人际关系维度得分为(17.86 ± 3.03)分。年龄、健康关注度、健康自我效能、公共健康设施健全程度和公共健康服务开展情况对老年人健康促进生活方式存在显著影响。结论：上海社区老年人健康促进生活方式水平为中等偏上，可通过提升健康自我效能、增加健康关注度、开展多种公共健康服务，健全公共健康设施来提高老年人健康促进生活方式水平，从而改善其健康状况。
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user: 1. 引言 2016年，全国老龄办调查发现我国80%的老年人患有慢性类疾病 [ 1 ]。老年人患病不仅会影响老年人生活质量，同时对养老医疗服务和社会经济造成沉重的负担 [ 2 ]。随着老龄化程度加深，由老年人健康问题引起的社会问题在不断加剧。目前，老年人健康问题已成为全社会关注的焦点 [ 3 ]。世界卫生组织的专家一致认为，在决定人体健康的诸多因素中，健康生活方式居首要位置 [ 4 ]。健康促进生活方式作为个体维持或促进健康的一系列行为活动 [ 5 ]，具有预防慢性病发生，减缓身心问题，提升生活质量的作用 [ 6 ]。研究老年人健康促进生活方式的影响因素，对有效因素进行干预，使得老年人的健康促进生活方式水平显著提高，进而改善其健康状况。本文旨在分析上海社区老年人健康促进生活方式的影响因素。
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user: 2. 对象和方法 2.1. 研究对象 采用方便抽样的方式在上海多个社区内选取60岁及以上的老年人作为研究对象。纳入标准：(1) 在该社区居住时间在1年以上；(2) 在说明研究目的后，被调查者愿意配合；(3) 意识清楚，沟通无障碍。由经过统一培训的调查员进入社区进行现场调查。调查共发放问卷308份，收回有效问卷288份，有效率为93.5%。 2.2. 方法 2.2.1. 研究工具 (1) 一般情况调查表：自编一般情况调查表，包括性别、年龄、文化程度月收入、子女探望频率、日常活动能力、自觉健康状况、健康关注程度、健康自我效能、公共健康设施健全程度、公共健康服务开展情况。 (2) 中文版老年人健康促进生活方式量表(HPLP-CE) [ 7 ]。该量表由大陆学者曹文君在HPLP-C的基础上研制而成，包括36个条目，分属于饮食营养(4)、运动锻炼(4)、精神成长(5)、健康责任(10)、压力应对(7)和人际关系(6) 6个维度。采用Likert4级评分法(从未 = 1分、偶尔 = 2分、经常 = 3分、总是 = 4分)，进而计算出老年人健康促进生活方式得分。总分范围为36~144分，得分越高，代表健康生活方式水平越高。36~72分、73~108分、109~144分分别代表健康促进生活方式低水平、中等水平、高水平。 2.2.2. 统计处理 数据采用SPSS22.0软件进行描述性分析、单因素分析和多元回归分析。
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user: 4. 讨论 上海社区老年人健康促进生活方式量表得分为96.63分，处于中等偏上水平，反映出其生活方式较为健康。按照条目平均得分，各维度排名由高到低为饮食营养、人际关系、精神成长、压力应对、运动锻炼和健康责任。 在各维度中，饮食营养维度得分最高，说明老年人普遍重视自己的日常饮食，注重膳食搭配、营养成分，并按时进餐，具有良好的饮食习惯。人际关系体现了人与人互相交往过程中心理关系的亲密性、融洽性和协调性。良好的人际关系能使人心情愉悦、乐观豁达，而不良的人际关系则会让人产生焦虑、不安等负面情绪，更有甚者，出现恐慌、痛苦或者一些心身疾病。受访老年人的人际关系得分仅次于饮食营养得分，反映出老年人在处理日常人际关系中表现较好。虽然老年人离开了工作岗位，交往对象以社区中其他老年人为主，人际关系变得简单，但是，拥有丰富人际交往经验的他们通常根据共同的兴趣爱好结伴活动，满足精神需要 [ 8 ]。精神成长是对生命价值的诉求，反映了一个人对生活的热爱和对未来的信心。受访老年人的精神成长得分较高，反映出老年人对目前的生活比较满意，对未来是有信心的。有如下几个原因：首先，老人都经历过上世纪那段艰苦的岁月，他们更能够体会到当下生活的美好，也更懂得珍惜，也对未来更加的期盼；其次，老人的人生阅历更为丰富，面对各种生活中的困难，能够从容应对和坦然处之；还有就是，老年阶段是享受人生的阶段，有着充裕的自由时间，可以投身于自己感兴趣的事，并且子孙满堂，享受天伦之乐。生活中的压力无处不在，不同的态度以及应对方式会产生截然不同的结果。压力应对方式会影响一个人的心理健康，所以常常将其作为一个反映心理健康的重要指标。受访老人在这一维度得分较好，一方面是因为老年人的压力较少，且生活节奏较慢，日常生活中的娱乐活动可以促进他们缓解压力，另一方面是老年人群在这个世界上呆的时间比任何人群都长，他们经历过的也就越多，生活阅历更丰富，更清楚如何处理生活中的事务，从容化解生活的压力。在运动锻炼维度，老年人得分较低。这是由于老年人身体功能衰退，运动能力有限，加上缺乏专业人员指导，其在选择运动方式和运动强度时较为保守，造成运动不足。在各维度中，得分最低的是健康责任，说明老年人缺乏健康防范意识，也从侧面反映了我国在老年人健康防范方面宣传不到位。 上海社区老年人健康促进生活方式的影响因素按照从大到小的顺序依次为健康自我效能、年龄、健康关注度、公共健康服务、公共健康设施。自我效能是健康促进生活方式的首要因素，与西方观点相一致 [ 6 ]。生活方式是一种习惯，改变生活方式是一个渐进的过程，需要我们拥有坚定的信念和毅力。自我效能感好的老年人对维护自身健康较有信心，能较好执行健康行为。年龄越大，老年人健康促进生活方式得分越高。反映出老年人年龄越大，健康风险越高，其更加重视日常生活习惯。健康关注程度能够反映一个人对其健康的重视程度。老年人的健康关注度越高，积极实施各种促进健康的行为，健康促进生活方式得分也就越高。公共健康服务包括公共卫生服务、健康文化宣传，公共文体娱乐活动等 [ 9 ]。开展公共健康服务，有利于老年人健康生活方式的发展。公共健康设施对健康促进生活方式有影响，但影响较弱。公共健康设施主要是指体育设施，主要影响老年人的运动锻炼行为。社区体育设施健全，能够激发老年人参与体育锻炼的兴趣，满足老年人的锻炼需求，其运动锻炼得分也就越高。所以，提升健康效能、增加健康关注度、开展多种公共健康服务，健全公共健康设施能够有效促进老年人采取健康生活方式，进而改善其健康状况和生活质量。 研究结果显示，上海社区老年人健康生活方式水平处于中等偏上，仍有很大的提升空间。在健康生活方式的6个维度中，应重点关注老年人的运动锻炼和健康责任。要想提高老年人健康生活方式水平，我们首先要帮助他们建立信心，提高他们的自我效能感。同时，还应开展各式各样的社区健康服务，帮助他们提升对自我健康的重视程度。除此之外，还要不断加强社区健康设施的建设，从而支持老年人的健康生活行为。总之，我们应该重视老年人的生活方式，积极采取各种措施来提高老年人的健康生活水平。
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user: 摘要 话语承载思想，为推动话语资源的科学组织，促进话语的传播、宣传、研究和阐释，文章对话语元数据开展研究，梳理了话语资源现状，确立话语元数据设计的核心性、扩展性、抽象性和丰富性原则，并基于这些原则建立了一套基于时空场景的话语元数据标准。
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user: 1. 引言 随着移动互联网的普及和信息技术的快速发展，网站、APP等数字信息资源已成为人们主要的知识来源渠道。在党的思想理论建设领域，数字资源的科学建设和高效利用关乎宣传思想政治工作的成效。党的十九次全国代表大会指出习近平新时代中国特色社会主义思想(下文简称“习近平思想”)是全党全国人民实现中华民族伟大复兴的奋斗指南。当前，研究“习近平思想”是解读我国当前各类政策、顶层设计的基础和重要切入点。承载“习近平思想”的话语是这项研究的原始对象和起点。 本文通过建立“习近平思想”话语元数据(以下简称“话语元数据”)核心标准，为构建思想理论领域话语知识库，整合和开发利用话语资源，突破当下以全文本为主的数据库资源模式奠定基础，并助力于宣传思想政治工作，推动理论思想的研究和传播。
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user: 2. 话语元数据的概念和功能 “话语”是对象在各类正式、非正式场合，以官方、半官方的渠道，产生的承载思想的书面或口语化的文献记录。元数据是描述信息或数据资源自身属性和特征的数据，在信息资源组织和管理过程中发挥重要作用 [ 1 ]。话语元数据是一套通用的，独立于平台的，建立在目录学理论基础上，能够描述话语文本数据属性的模型。建立话语元数据旨在识别话语资源并追踪话语资源在时空场景语境下的发展和变化，从而支撑话语研究、解读和宣传。 话语元数据是通过独立于平台、规范统一的方式对话语文本数据的模式予以描述，通过一套资源模型结构来表达话语的通用信息 [ 2 ] [ 3 ]。话语元数据的功能体现在以下几个方面： 第一，话语元数据独立于当下各类“习近平思想”资源数据库平台工具，提供的是一套基于时空场景的话语数据库模型基础建构方案，可以通过编码将话语元数据转换成话语数据库； 第二，话语元数据为现有系统提供对照参考模型，可为现有“习近平思想”宣传数据库系统提供对照和完善参考。话语元数据并不包含数据库或平台特性，提供一种针对“习近平思想”话语资源的通用的元数据描述，助力于该领域资源的科学组织和合理利用。 第三，话语元数据将话语产生的时间、空间和场景抽象为元数据模型，用于还原在线话语产生和发展的时空场景，为开展“习近平思想”话语研究提供拓展空间。