DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实证分析 利用预警模型(2)对表1的气象数据进行预警时，在21次的预警中，准确预测17次，准确率达到80.95%，其余4次的预警等级偏差都在1以内。我们再利用预警模型(2)进行2019次预警分析。这里，定义正向误差(Positive Error)为根据模型得到的最高预警等级与实际发生等级之差。而误差(Error)则定义为模型的预警等级与实际发生等级之差。这里模型得到的最高预警等级，则为模型直接计算得到的结果；而由于水稻的实际稻瘟病流行程度与是否存在致病病原菌体，水稻是否是抗性品种，水稻的田间管理都有关系，此外由于没有稻田病原菌体和水稻抗性品种的方面数据，因此这里模型的预警等级设定为模型得到的最高预警等级下调2级。正向误差大于零，则表示得到的最高预警等级是正确的，而正向误差小于零，则表示得到的最高预警等级出错。图3给出了在2019此预警中的正向误差和误差。由图3左图可知，正向误差中，大部分都是大于零的，大于零的部分占了98.56%，说明最高预警等级的准确率达98.56%。而在实际预警的误差中，完全准确的比例为24.70%，偏差1个等级的比例为70.73%，见图3右图。稻瘟病的发生程度是人为性划分为5个等级，实际上，如果两个地区的稻瘟病的发生程度偏差一个等级时，两者的发病情况并没有太明显的差异，所以我们认为偏差一个等级也是较准确的预警。 图3. 预警结果
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user: 5. 结论 本文将旬平均气温，旬平均降水量，旬平均水汽压作为预警气象因子，研究建立稻瘟病发生程度的数学模型。实证分析表明，该模型在最高等级的预警具有很高的准确性，准确率达到98.56%。由于稻瘟病表现出明显的“直角三角形”现象，即在一定气象条件下得到的稻瘟病最高流行程度等级，在该等级之下的所有流行程度等级都会等可能出现。在预警稻瘟病发生程度的最高等级时，该模型表现出很高的准确性。在预警某地区稻瘟病的实际发生程度时，该模型也表现出较好的准确性，实际发生程度等级比预警等级只相差一个等级的次数比例，占到70.73%。如果能够获得田间管理数据，如稻田病菌数量、前期叶瘟病的发生程度、上一年稻瘟病的发生程度等，则可以在该模型中进一步提高稻瘟病预测的准确性。
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user: 摘 要 根据淮河流域30个国家基本气象站近50年的月降水量资料，采用标准化降水指数(SPI)作为干旱指标，从干旱频率、干旱站次比、干旱强度三个角度并结合气象要素倾向率对淮河流域的干旱时空分布特征进行分析。结果表明：年度与夏季干旱站次比和强度均呈轻微减少趋势，春季、秋季和冬季干旱站次比呈增加趋势，干旱强度呈轻微增加趋势；年度和各季节发生的主要是全局性和局域性干旱，干旱强度都以轻度干旱为主；流域西部的河南境内的年度、季节性的各类干旱频率相对较高。夏季的干旱(轻旱及以上)、中旱、重旱的相对较高频率的分布范围最广，各季节各类型干旱发生频率地区分布规律不太明显。 关键词 :标准化降水指数，干旱指标，时空分布，淮河流域 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 干旱通常指淡水总量少，不足以满足人的生存和经济发展的气候现象，或是指因长期少雨而空气干燥、土壤缺水的气候现象，一般是长期的现象，其本质是水分的持续性短缺。干旱不能等同于旱灾，干旱和旱灾是因果关系。美国气象学会 [ 1 ] 将干旱分为四种类型：气象干旱、农业干旱、水文干旱、社会经济干旱，一般而言气象干旱是造成旱灾的主要原因，对于气象干旱机理和规律的研究对于水资源的管理和农业生产实践的指导是很有必要的。 气象干旱作为一种气象异常现象，长期困扰着工农业生产。据估计每年因干旱造成的全球经济损失高达60~80亿美元，远远超过了其它气象灾害 [ 2 ]。我国除了西北部分地区属于永久性干旱气候区外，大部分地区受季风气候和地形等因素影响使得水热分布很不均匀导致干旱频繁地出现。有统计表明我国干旱地区面积占全国自然灾害影响面积的60%，平均每年受旱面积约2159.3万公顷，每年因旱灾损失粮食100亿公斤 [ 3 ]。学术界对于干旱的研究主要聚焦于西北和华北地区，对于干旱的成因、特点、时空分布和趋势做了大量的研究 [ 4 ]。近年来随着南方地区干旱的频率和强度逐渐增加，越来越多的学者开始研究南方地区的干旱状况。研究的尺度既有省级区域 [ 5 ]，也有区域性干旱研究 [ 6 ] [ 7 ]，从降水量和土壤质地等多个角度分析了南方干旱的成因，对南方地区的干旱时空分布特征和演变特征进行了有意义的探索研究。淮河流域是我国重要的农产品基地，由于淮河修建了大量闸坝使洪涝灾害已经得到了有效的控制，干旱成为了制约该区域农业发展的主要因素，因而很有必要对淮河流域的干旱分布特征进行研究。 目前不少学者已经对干旱指标进行了大量的探讨研究，袁文平等 [ 8 ] 从是否能够如实客观精确地阐述干旱强度、范围、频率及历时，是否具有明确的物理机制，是否实用三个方面对国内外的干旱指标进行了评价分析。具有较为明确物理机制的干旱指标通常计算繁琐，需要大量的资料，某些参数还只能通过经验估计，对计算的精度构成了挑战，此外干旱时空的变异也限制了这类指标的适用范围(这类指标主要原理是依据水分平衡求解储水量变化，典型的如综合考虑地表前期降水量、土壤含水量、径流和潜在蒸散量的Palmer干旱指数PDSI，计算过程相对复杂，所需参数较多，往往涉及SPAC系统的各个部分，需要对SPAC各个环节有较好的理解和掌握 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ])；而另一类指标通过气象学方法研究降水量的统计分布规律，反映干旱的频率、强度和历时，虽然物理机制不够明确但简便易行且适应性强 [ 6 ]。第二类指标中的标准化指数适用于月尺度以上相对当地气候状况的干旱监测与评估，能较好地反映干旱强度和持续时间，而且具有多时间尺度应用的特性，得到了广泛的应用。本文选择标准化指数作为干旱评价指标，从干旱频率、站次比和干旱强度三个方面，对淮河流域近50年来的干旱时空分布特征进行研究，以期为该区域水资源的管理和农业的生产实践提供参考。
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user: 2. 资料 本文从淮河流域366个气象站点中选30个国家基本气象站，收集到其建站以来(1951~1960年)到2013年的逐月降水量资料，站点分布如图1所示。数据主要来自中国气象局国家气象信息中心，其中28个站点的资料系列长度在50a以上，只有两个站点(菏泽1954~1994年、临沂1951~1997年)的系列长度少于50a但是也超过了40年。根据该区域主汛期在6~8月，取每年的11月到次年11月作为水文年比较合适，即2~4月为春季、5~7为夏季、8~10为秋季、11~1月为冬季。 图1. 淮河流域气象站点分布
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user: 3. 研究方法 3.1. 标准化指数(SPI)及其计算方法 标准化指数是就是在计算出某时段内降水量的Γ分布概率后，再进行正态标准化处理，最终用标准化降水累积频率分布来划分干旱等级 [ 12 ]。《气象干旱等级GB/T 20481-2017》的规定我国统一采用Γ函数作为拟合函数，尽管部分地区采用Γ函数的拟合效果并不如皮尔逊III型分布、正态分布、对数正态分布、广义Pareto分布、广义逻辑斯蒂分布和威布尔分布的效果好 [ 6 ]，但在多数情况下Γ函数的拟合效果还是优于其它分布函数的。基于Γ函数的SPI计算公式如下： S P I = S t − ( c 2 t + c 1 ) t + c 0 [ ( d 3 t + d 2 ) t + d 1 ] t + 1.0 (1) 式中： t = ln 1 G ( x ) 2 ，G(x)为与Γ函数相关的降水分布概率；x为年或季降水量样本；S为概率密度正负系数。当G(x) > 0.5时，S = 1；当G(x) ≤ 0.5时，S = −1。G(x)由Γ分布函数概率密度积分公式计算： G ( x ) = 1 β λ Γ ( γ ) 0 ∫ 0 x x γ − 1 e − x / β d x ，   x > 0 (2) 式中：γ、β分别为Γ分布函数的形状和尺度参数：c 0 = 2.515517，c 1 = 0.802853，c 2 = 0.010328，d 1 = 1.432788，d 2 = 0.189269，d 3 = 0.001308。 根据SPI的计算公式计算出年尺度和季尺度的标准化降水指数，再根据《气象干旱等级GB/T 20481-2006》中的分级标准划分为无旱(SPI > −0.5)、轻旱(−1 < SPI ≤ −0.5)、中旱(−1.5 < SPI ≤ −1)、重旱(−2 < SPI ≤ −1.5)和特旱(SPI ≤ −2.0)，干旱通常是指轻旱及以上发生的年份。 3.2. 干旱评估指标 为了评价淮河流域干旱时空分布特征，本文从干旱频率、干旱站次比、干旱强度和变化趋势率四个方面进行分析。 1)干旱频率(P i )：干旱频率是用来评价某站有资料年份内发生干旱频繁程度，计算公式为： P i = ( n / N ) × 100 % (3) 式中：N为某站有气象资料的年数；n为该站发生干旱的年数；下标i代表不同的气象站点。本文计算干旱(轻旱及以上)、中旱、重旱和特旱四种情况下的干旱频率。 2)干旱站次比(P j )：P j 是用某一区域内干旱发生站数多少占全部站数的比例来评价干旱影响范围的大小，计算公式为： P j = ( m / M ) × 100 % (4) 式中：M表示研究区气象站点总数；m表示发生干旱的气象站点数；j表示不同年份。干旱站次比可以表示一定区域干旱发生范围的大小，能间接反映干旱影响范围的严重程度。通常定义：当P j ≥ 50%时，为全域性干旱；当50% > P j ≥ 33%时为区域性干旱；当33% > P j ≥ 25%时为部分区域性干旱；当25% > P j ≥ 10%时为局域性干旱；当P j < 10%时为无明显干旱发生 [ 1 ]。 干旱强度(S ij )：干旱强度用于评价干旱的严重程度，单站某时段内的干旱强度可用SPI值反映，计算公式为： s i j = | 1 m ∑ i = 1 n S P I i | (5) 式中：m表示发生干旱的站数，SPI i 为发生干旱时SPI的绝对值。当S ij < 0.5时干旱强度不明显；1 > S ij ≥ 0.5为轻度干旱；当1.5 > S ij ≥ 1时为中度干旱；当S ij ≥ 1.5时为重度干旱。 3)变化趋势率：变化趋势率也称作气象倾向率，表示气象要素的线性趋势。把气候要素的变化写成时间t的线性函数 x = a t + b (6) 式中：a为回归系数，b为回归常数，可以用最小二乘法确定 [ 13 ]。以a的10倍作为气象要素倾向率，反映十年尺度的气象要素变化。在实际计算中，可以将计算结果按时间建立序列，在Excel中用Slope函数拟合计算 [ 14 ]。
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user: 5. 结论 通过对淮河流域近50年来30个国家基本气象站收集的月尺度降水量资料进行分析。在标准化降水指数的基础上，利用干旱频率、干旱站次比和干旱强度三个指标对本研究区的干旱时空分布特征进行研究，通过气象变化趋势率分析干旱的演变规律，研究时间尺度有年尺度和季尺度。 研究结果表明：(1) 干旱随时间的分布演变特征：夏季的干旱频率和中旱频率在季尺度中是最高的，而秋季的重旱频率是最高的，冬季的特旱频率最高，年尺度的重旱频率高于季节性频率，年度的干旱频率也高于春、秋、冬三季；夏季的干旱站次比最低，同其在重旱频率和特旱频率中的分布相一致，在一定程度上说明重旱及以上的干旱发生时一般其覆盖范围会比较广；干旱强度也是夏季最小，这与夏季的干旱频率分布正好相反。夏季的干旱与中旱频率最大，表明发生干旱时的SPI值并不高使得干旱强度较低。(2) 干旱空间分布特征：年度的中旱和重旱频率在流域西北部河南境内都相对较高，干旱和特旱频率在流域西南部较高；西南部河南省信阳、驻马店一带春季中旱、重旱频率都相对较高，总体而言干旱频率较高的地区是流域东北部地区；夏季中旱、重旱和特旱频率较高的地区分布范围较小，且没有哪个区域三种类型干旱频率都相对较高，干旱频率较高的地区贯穿流域东西分布范围很广；山东菏泽一带的秋季中旱、重旱和特旱频率相对较高，其它地区各种类型干旱频率分布规律不明显；安徽霍山一带冬季的中旱、重旱和干旱频率都相对较高，中旱和重旱频率较高地区主要分布在流域南部而特旱频率较高地区则分布在流域北部。(3) 干旱站次比和干旱强度演变规律：年度干旱站次比和干旱强度均有轻微减少趋势；春季干旱站次比呈增加趋势、干旱强度轻微增加趋势；夏季均呈轻微减少趋势；秋季干旱站次比呈增加趋势，干旱强度轻微增加趋势；冬季干旱站次比也呈增加趋势，干旱强度轻微增加趋势。本研究区域发生的干旱类型主要是全局性和局域性干旱。从干旱强度的角度出发，本研究区域主要发生的轻度干旱，其中年度、秋季和冬季发生轻度干旱的年份占研究年份的50%以上，春季和夏季轻度干旱占40%以上。 本文利用干旱频率、干旱站次比和干旱强度三个指标系统分析了淮河流域干旱的时空分布特征，揭示了淮河流域干旱的年度和季节性特点。但这三个指标均都是以标准化降水指数为基础的，虽然SPI指数有着其它干旱指标不具备的优点，但毕竟只是考虑了降水因素，因而并没有深刻地揭示淮河流域的干旱时空分布特征，有待于建立起更全面的干旱指标。
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user: 摘 要 提出并研究具有反馈控制和Beddington-DeAngelis功能反应的离散竞争系统，利用差分不等式，并通过构造适当的Lyapunov函数，得到了该系统具有持久性和全局吸引性的充分条件。利用泛函概周期的壳理论，得到了保证该系统存在唯一全局吸引概周期解的充分条件。所得结果补充了相关文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 的工作。 关键词 :概周期解，全局吸引性，离散，反馈控制，竞争系统 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1975年Beddington [ 6 ] 和DeAngelis [ 7 ] 提出了Beddington-DeAngelis功能反应模型，很多学者对其加以研究，得到了许多很好的结果。近期，S. Yu，F. Chen [ 8 ] 提出了如下具有Beddington-DeAngelis功能反应的连续竞争系统： { x ˙ 1 ( t ) = x 1 ( t ) ( r 1 ( t ) − a 1 ( t ) x 1 ( t ) − b 1 ( t ) x 2 ( t ) α 1 ( t ) + β 1 ( t ) x 1 ( t ) + γ 1 ( t ) x 2 ( t ) ) x ˙ 2 ( t ) = x 2 ( t ) ( r 2 ( t ) − a 2 ( t ) x 2 ( t ) − b 2 ( t ) x 1 ( t ) α 2 ( t ) + β 2 ( t ) x 1 ( t ) + γ 2 ( t ) x 2 ( t ) ) (1) 并对该系统的动力学行为进行了研究。 众多研究表明，当种群世代不重叠或数量很少时，用差分方程来刻画离散时间模型比连续的更符合实际。考虑到在实际生态系统中，生态系统经常被不可预测的因素所干扰，这将可能使某些生物参数发生改变，破坏生态的平衡，这就需要人类对其进行开发和管理，从而更好的预测和控制生态系统所受的干扰。因此，把反馈控制考虑进生物数学模型中，是必要且相当有意义的。因此，我们在文 [ 8 ] 的基础上研究如下差分系统： { x 1 ( n + 1 ) = x 1 ( n ) exp { r 1 ( n ) − a 1 ( n ) x 1 ( n ) − b 1 ( n ) x 2 ( n ) α 1 ( n ) + β 1 ( n ) x 1 ( n ) + γ 1 ( n ) x 2 ( n ) − c 1 ( n ) u 1 ( n ) } x 2 ( n + 1 ) = x 2 ( n ) exp { r 2 ( n ) − a 2 ( n ) x 2 ( n ) − b 2 ( n ) x 1 ( n ) α 2 ( n ) + β 2 ( n ) x 1 ( n ) + γ 2 ( n ) x 2 ( n ) − c 2 ( n ) u 2 ( n ) } Δ u 1 ( n ) = − e 1 ( n ) u 1 ( n ) + d 1 ( n ) x 1 ( n ) Δ u 2 ( n ) = − e 2 ( k ) u 2 ( n ) + d 2 ( n ) x 2 ( n ) (2) 这里 x 1 ( n ) 和 x 2 ( n ) 分别表示两竞争种群在第n代的种群密度， r i ( n ) ( i = 1 ， 2 ) 表示两种群的内禀增长率， a i ( n ) ( i = 1 ， 2 ) 为种内竞争系数， b i ( n ) ( i = 1 ， 2 ) 为种间竞争系数 r i ( n ) ， a i ( n ) ， b i ( n ) ， c i ( n ) ， d i ( n ) ， e i ( n ) ， α i ( n ) ， β i ( n ) ， γ i ( n ) ( i = 1 ， 2 ) 均为非负有界的概周期序列，并且 0 < e i ( k ) < 1 。本文的目的旨在通过适当的分析手法，得到保证系统(2)永久持续生存、概周期解的存在唯一性和全局吸引性的充分条件。 从生物种群意义上考虑，设系统(2)满足初始条件 x i ( 0 ) > 0 ， u i ( 0 ) > 0 ，则对任意的 n ≥ 0 都有 x i ( n ) > 0 ， u i ( n ) > 0 。对于任一有界序列 { h ( n ) } ，定义 h l = inf n ∈ N { h ( n ) } ，     h u = sup n ∈ N { h ( n ) } .
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user: 摘 要 非线性规划一直是优化理论研究的热点问题。本文将求解无约束非线性规划的三种常用方法(梯度法，牛顿法和拟牛顿法)进行对比分析，改进原有方法从而给出两种新算法，并说明改进算法的收敛性。在此基础上对基于竞争的配送中心选址问题进行了实证研究。 关键词 :梯度，收敛，选址问题 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 非线性规划是最优化问题中的重要一类。一般的最优化问题可以表达成一个二元组 ( D ， f ) ，D为任一集合，是问题的可行区域；f为目标函数，是由集合D到一维欧式空间 R 1 的一个映射。问题是求出D中的一个元素 X * ，使对 ∀ X * ∈ D ，有 f ( X * ) ≤ f ( X ) ，此时 X * 称为全局最优解。 对于无约束非线性规划问题： min f ( X ) 其中 X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) T 是n维空间中的向量点。
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user: 2. 梯度法 梯度法是1847年法国著名数学家Cauchy最早提出 [ 1 ]。梯度法的基本原理：若目标函数 有一阶连续偏导数，在 X * 取得极小点，通过在迭代点 X ( k ) 负梯度方向上的一维搜索，来确定使得 f ( X ( k + 1 ) ) = f ( X ( k ) + t k d ( k ) ) 最小的 t k (即最佳步长)，得到逐渐趋近于极小点 的序列 { X ( k ) } ，这种梯度法就是所谓的最速下降法。 梯度法方法简单，每迭代一次的工作量较小，所需要的存储量也小，即使从一个不好的初始点出发，也能保证算法的收敛性。而缺点是在极小点附近收敛的很慢。由于梯度是函数的局部性质，从局部看，在一点附近下降或上升的快，但从总体看可能走许多弯路。事实上，若 X ( k + 1 ) 是沿方向 d ( k ) = − ∇ f ( X ( k ) ) 用一维搜索求得的，即 t k 为 φ ( t ) = f ( X ( k ) + t d ( k ) ) 的极小点，那么 φ ′ ( t k ) = 0 ，即 ∇ f ( X ( k + 1 ) ) T ⋅ ∇ f ( X ( k ) ) = 0 说明相邻的两个迭代方向正交，迭代路线呈锯齿状，尤其在最优解附近，锯齿现象尤为严重，从而影响迭代速度，如图1。另外，梯度法产生的序列是线性收敛的，而且收敛性质与最优解处的Hessian阵的特征值关系很大，且关于小的扰动是不稳定的，任何小的扰动都可能破坏算法的收敛性。 图1. 梯度法迭代路线图 例1. 用梯度法求 min f ( X ) = − 2 x 1 x 2 − 2 x 2 + x 1 2 + 2 x 2 2 初始点 X ( 0 ) = ( 0 ， 0 ) T ，   ε = 0.1 。 图2. 例1中目标函数的函数图像 解：图2为目标函数的函数图像，从图上可以看出二次函数的精确最优解 X ∗ = ( 1 ， 1 ) T ，目标函数的 梯度为 ∇ f ( X ) = − ( 2 x 2 − 2 x 1 ， 2 x 1 + 2 − 4 x 2 ) T ，所以 ∇ f ( X ( 0 ) ) = ( 0 ， − 2 ) T ， ‖ ∇ f ( X ( 0 ) ) ‖ = 2 > 0.1 。 第一次迭代： 从 X ( 0 ) = ( 0 ， 0 ) T 出发，沿方向 d ( 0 ) = − ∇ f ( X ( 0 ) ) = ( 0 2 ) 进行一维搜索， t 0 = 1 4 ，在直线上的极大点 X ( 1 ) = X ( 0 ) + t 0 d ( 0 ) = ( 0 0 ) + 1 4 ( 0 2 ) = ( 0 1 2 ) 如此重复进行迭代，会如图所示，得到点列 ( 1 2 ， 3 4 ) ， ( 3 4 ， 3 4 ) ， ( 3 4 ， 7 8 ) ， ⋯ 逐渐趋近于问题的最优解 X * = ( 1 1 ) ，可以验证 ∇ f ( X * ) = 0 。具体迭代情况如图3及表1所示。 图3. 梯度法求解例1时迭代点及迭代路线图 Table 1 Initial value points and iteration table of example 1 were solved by gradient metho 初值 最优解 最优值 迭代次数 精度 (0， 0) (0.9469， 0.9718) −0.9986 39 ε 1 = 0.1 (100， 100) (0.9201， 0.9506) −0.9966 305 ε 1 = 0.1 表1. 梯度法求解例1的初值点和迭代次数表
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user: 5. 物流配送中心选址问题 假设在某区域内有8个需求点，需求点位置坐标如表6所示，选址区域D内已有2个配送中心，配送中心坐标分别为 ( x j ， y j ) ，(4， 4)，(6， 5)，现欲在该区域内选择一个配送中心，问该如何选择配送中心的位置才能使总收益达到最大? Table 6 Information table of the demand point 需求点 位置 ( a i ， b i ) 需求量 v i 需求点 位置 ( a i ， b i ) 需求量 v i 1 (4， 6) 70 5 (3， 3) 50 2 (2， 8) 40 6 (5， 1) 40 3 (7， 7) 50 7 (7， 3) 80 4 (8， 9) 60 8 (9， 2) 60 表6. 需求点信息表 假设新建配送中心的位置在 ( x ， y ) 处，根据Huff引力模型 [ 4 ]，在选址区域D内，已存在多个配送中心，新建一个配送中心，采用配送中心利润最大原则进行，则问题模型为求新建配送中心利润的最大值 [ 5 ]。 max ( x ， y ) ∈ D F ( x ， y ) = ω ∑ i = 1 n p i ( x ， y ) ⋅ v i = ω ∑ i = 1 n 1 1 + ∑ j = 1 m e − λ ( d i j − d i ) ⋅ v i ，其中 表示新建配送中心 ( x ， y ) 分担需 求点i的需求量的比例， ( a i ， b i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 8 表示8个需求点的位置坐标， v i 表示需求点i的需求量， ω 表示配送单位需求量的利润， λ 为距离调节系数， d i 表示新建配送中心到需求点i的距离， d i j 表示已有配送中心j到需求点i的距离，即 d i j = ( a i − x j ) 2 + ( b i − y j ) 2 ; d i = ( x − a i ) 2 + ( y − b i ) 2 取 ω = 1 ， λ = 0.5 ，于是该问题可表示为如下非线性规划 [ 6 ]： max ( x ， y ) ∈ D F ( x ， y ) = ∑ i = 1 8 1 1 + ∑ j = 1 2 e − 1 2 ( d i j − d i ) v i ， 该问题目标函数如图5所示，若利用Nelder-Mead simplex direct search方法可求出该问题的最优解为 x * = ( 6.9201 ， 3.1403 ) ，在该处建立配送中心可获得利润的最大值为：157.6933。 图5. 物流配送中心问题目标函数图像 接下来，我们分别使用梯度法、牛顿法、拟牛顿方法以及改进的两种算法来求解此问题。 Table 7 Comparative analysis table of the five method 方法 初值点 最优解 最优值 迭代次数 精度 梯度法 (1， 1) (6.9011， 3.1754) 157.6921 20 ε = 0.1 (7， 4) (6.9473， 3.0935) 157.6910 17 ε = 0.1 (18， 18) (6.8988， 3.1761) 157.6920 25 ε = 0.1 阻尼牛顿法 (1， 1) (−9.3054， −5.9231) 0.1573 5 ε = 0.1 (5， 4) (6.9216， 3.1381) 157.6933 5 ε = 0.1 (7， 4) (6.9205， 3.1383) 157.6933 4 ε = 0.1 (18， 18) (20.9756， 20.7512) 0.0812 2 ε = 0.1 DFP拟牛顿法 (1， 1) (6.9201， 3.1403) 157.6933 11 ε = 0.1 (7， 4) (6.9201， 3.1403) 157.6933 11 ε = 0.1 (20， 20) (6.9201， 3.1403) 151.8361 190 ε = 0.1 GN算法 (1， 1) (6.9202， 3.1402) 157.6933 10 ε 1 = 0.1 ， ε 2 = 1 (5， 4) (6.9206， 3.1399) 157.6933 5 ε 1 = 0.1 ， ε 2 = 1 (7， 4) (6.9303， 3.1271) 157.6929 5 ε 1 = 0.1 ， ε 2 = 1 (18， 18) (6.9214， 3.1393) 157.6933 25 ε 1 = 0.1 ， ε 2 = 0.2 GNN算法 (1， 1) (6.7779， 3.3778) 157.6579 10 ε 1 = 0.1 ， ε 2 = 0.2 (5， 4) (6.8070， 3.3347) 157.6579 5 ε 1 = 0.1 ， ε 2 = 0.2 (7， 4) (6.9608， 3.0714) 157.6883 5 ε 1 = 0.1 ， ε 2 = 0.2 (18， 18) (6.8112， 3.3338) 157.6574 20 ε 1 = 0.1 ， ε 2 = 0.2 表7. 五种算法对比分析表 由表7的对比分析可以看出，五种算法中效率最差的是梯度法，一般而言梯度法只具有线性收敛速度，而阻尼牛顿法和DFP算法在极值点的充分小邻域内具有至少二阶的收敛速度。但是对于本问题而言，在极值点附近阻尼牛顿法的效率明显高于DFP算法，是因为该问题的运算量不大，各迭代点处Hessian矩阵的逆存在，阻尼牛顿法在有限步内迭代简单可逐渐收敛到极值点，而DFP算法在此邻域内因为要叠加误差，所以收敛的速度反而没有阻尼牛顿法快，但是当迭代点到达(18， 18)时，受Hessian矩阵的逆的存在性影响，阻尼牛顿法已经不能收敛到极值点，但此问题显然借助DFP算法可以解决。而毫无疑问改进的两种算法无论从迭代速度还是初值点的选择上都增加了问题的实用性，对初值点的选择没有那么强，同时迭代速度对比DFP算法有明显提升。
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user: 6. 结论 本文结合梯度法和阻尼牛顿法提出了GN算法，结合梯度法和变尺度法提出了GNN算法，从理论上解释算法的收敛性，用测试函数进行了收敛速度的验证。同时将几种算法应用于有竞争机制的物流中心选址问题，验证算法的实用性，同时给出算法的对比分析。
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user: 摘 要 根据生态翻译学观点，将源语文本转换为译语是在翻译生态圈中进行“适应性选择”和“适应性转换”的动态移植过程。翻译生态圈通过语言、文化、交际等三个维度对译者行为进行制约和优化，从而使译文与目的语文化生态相适配。中国古典诗歌以独特的艺术气质在世界文化独树一帜，其海外译介在构建世界文化生态圈举足轻重。在推动中国古典诗歌海外译介的过程中，既要保持其自身文化特色，又要与目的语生态圈实现良性兼容，生态翻译学为这一目标的实现提供了可供操纵的范式。本文拟以唐代边塞诗歌为例，从语言、文化、交际维度探究中国古典诗歌在目的语生态圈中的“适应性转换”策略。 关键词 :生态翻译学，适应性转换，中国古典诗歌英译，边塞诗 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 生态翻译学(Eco-translatology)的提出旨在从生态视角构建“综观和描述翻译的研究范式”，并通过提出一系列与之相适配的概念，如“翻译生态环境”“翻译群落”“文化语境”“文本移植”“三维转换”等，突破了翻译研究理论的“泛文化”倾向和传统二元论的桎梏。在该理论范式中，翻译过程需同时涉及源语生态圈和目的语生态圈。胡庚申教授(2008)从“生态”视角出发将翻译定义为“译者适应翻译生态环境的选择活动” [ 1 ]。这一定义强调了移植后的文本对于目的语生态圈的联动影响，即译文对目的语言生态系统、语言文化多样性和文化形象塑造等多个方面产生的影响，并未将翻译研究囿于文本移植本身。在这一过程中，译者首先需要对译文在目的语生态圈中的兼容和适应程度作出合理预判，结合预判从语言、文化、交际等三个维度对译文进行适应性调节，从而确保译文在目的语生态圈中延续生命力，构建动态平衡、多元多样的生态理性。因此，翻译生态环境因素也就成为了译者进行优化选择的主要根据之一。 自本世纪初生态翻译学提出以来，其理论构建和阐发应用已经取得较大发展。胡庚申(2011)从生态范式、译者中心、关联序链、生态理性、事后追惩和“三维”转换等方面廓清了生态翻译学的理论视角和研究焦点 [ 2 ]。此后，该理论便开始进行纵深全面发展，着重体现在从生态视角出发探究译文对翻译生态圈的联动影响。例如李黎(2014)探究了生态翻译学视角下的电影字幕英译，并总结道“三维”转换不是割裂独立的层面 [ 3 ]。魏雷(2020)等从翻译管理生态系统、翻译教育生态系统、翻译市场生态系统和翻译本体系统等四个方面探讨了公示语译写的生态构建，从“三维”构建角度提出了公示语外宣功能的传达策略。这些研究是佐证从生态视角探究翻译理论可行性的有力理据 [ 4 ]。 古典诗歌作为中华民族的瑰宝，其海外译介对于世界文化生态构建有着重大意义。唐代边塞诗以其雄浑的意境，多样的体裁而著称。在边塞诗的海外译介中，其恢弘的意境的传达不仅涉及到语言层面的转换技巧，还涉及到译文与目的语文化生态的兼容性和相融性。此外，考虑到交际意图的传递，诗歌译介在交际维度的传达同样也是考量的重要方面。因此，从生态翻译学探究唐代边塞诗的“适应性转换”策略具有理论适用性。
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user: 3. 结语 生态翻译学是将生态学观点引入到翻译研究的有效尝试，强调了源语和目的语言生态系统的互动关系，而语言、文化、交际的“三维”转换理念也为翻译各个主体之间实现良性互动提供了可供操作的范式。从“三维”操纵的目的来看，翻译研究的生态取向旨在实现译语与目的语生态圈的“和谐共生”，但并不意味着译者要将译文以顺应目的语生态为导向进行调节，而是要对译文在目标语生态圈的适应性和联动影响进行预判，以确保译文生命力。在调节两种语言生态系统的过程中，译者在具有主体性地位。生态翻译学中的“三维”转换模式为边塞诗在译语中重现其艺术价值提供了可供操作的范式，通过从语言、文化、交际等三个维度的调整使译文在源语生态圈和目的语生态圈之间保持合理的张力，从而实现边塞诗歌英译中的意义转换和传递。
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user: 摘 要 当前，面临新冠肺炎传播给全球带来的灾难性危机，有必要探寻并深度思考重大疫情流行的社会因素。本文通过对影响重大疫情流行的科学技术、人口、卫生服务和政府管控等社会因素进行分析，阐述社区在重大疫情防控中的作用和优势，提出了不同阶段的应对策略，以期充分发挥社区干预在外防输入、内防扩散中的关键作用。 关键词 :重大疫情，社会因素，社区防控 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2020年初爆发的新冠肺炎疫情是新中国成立以来面临的传播速度最快、感染区域最广、防控难度最大的重大突发公共卫生事件，也是全球共同面对的亟待解决的难题。疫情初期，国内及时采取了最严格的防控举措，全国动员、全力以赴，并逐步呈现出疫情防控形势不断向好、生产生活秩序有序恢复的态势；但当前疫情仍在全球蔓延，国外形势更为严峻，国内也存在疫情反弹的巨大风险。古今中外，大疫大灾往往导致国家社会失序，社会失序又促使抗击灾疫雪上加霜，这表明抗灾抗疫的艰巨性，因此我们必须具备精准迅速有效的应急防控能力，真正把问题解决在萌芽之时。 重大疫情，是指高致病性或者发病率、死亡率高的传染病突然发生、传播，给公众身体健康与生命安全造成严重威胁，严重影响社会正常运转的情形 [ 1 ]。随着时代的发展变迁，重大疫情的流行与社会因素的关系更加密切。因此，只有了解社会因素对重大疫情发生流行的影响机制，才能从社会根源上探究其发病原理并进行有效防控。重大疫情的流行与其它传染病一样有其发生发展和消亡的客观规律。近些年疫情的陆续爆发主要是由病毒本身进化与变异的内因和人类社会环境的外因共同作用造成的。社会环境因素有自然因素与社会因素，当人类的生产生活对自然进行改造、改变生态环境时，社会因素便作用于自然因素，自然环境因素的变化会促使病原微生物本身的改变，同时滥用抗生素使抗生素耐药性增强、病毒致病性增强等。社会因素既是促使重大疫情传播蔓延的重要因素，又是有效防治传染病的关键所在。社区作为社会治理的基本单元，是控制疫情蔓延的第一道关口 [ 2 ]。因此，通过认识重大疫情发生发展的社会影响因素并利用社区干预进行有针对性的防控，守住首关，斩断疫情传播链条，是打赢这场没有硝烟战争的关键。
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user: 2. 社会因素对重大疫情流行的影响 研究发现，科学技术、人口因素、卫生服务和政府管控对重大疫情流行的影响最为显著，具体表现是： 2.1. 科学技术的影响 科学技术一直对重大疫情的控制起着关键性的作用。自20世纪以来，在100年间完成了医学史上近95%的发现与发明，使得造成人口大量死亡的重大疫情能够有效的抑制 [ 3 ]。科技的进步发展，使人类对重大疫情从病原到发病再到人体如何抵抗的过程有了更加客观深入的了解、不断促成高新医药生物领域的革命和发展，与重大疫情防控相关的基因工程药物、疫苗相继问世，极大地帮助了人类对重大疫情的抗争，可以很明显的看到现代医学技术与科技飞速发展给重大疫情防治带来的深刻变化。人类从发现艾滋病到不断深入研究并发现有效治疗方法，经过了10多年时间；2003年与SARS病毒的斗争中，中外科学家仅用2个月的时间成功找到了病原，而在2019年末的新冠病毒流行中，中国科学家更是在不到一个月的时间内分析出病毒的自然宿主 [ 4 ]，这为疫情防控和药物研制提供了强有力的科学支持。在这次抗疫作战中，中医科技发挥了功不可没的作用，中药的干预缩短了病人痊愈时间、重症转化率几乎为0；同时，西医科技对重症病人的呼吸支持、循环支持等生命支持起了不可替代的作用；中医药参与救治的病例达96.37%，事实证明，中医深度介入诊疗过程、中西医结合的方案极大地提高了治愈率 [ 5 ]。除此之外，当下的大数据、人工智能、物联网等技术通过多维度数据分析，帮助实现了对潜在被感染对象的识别和筛选、对隔离人员活动轨迹的监测和预警、实现智能门禁等，极大地实现了对重大疫情的精准治理和管控 [ 6 ]。 2.2. 人口因素的影响 人口作为社会存在和发展的重要因素，与人类的健康息息相关。世界卫生组织(WHO)指出迅速增长的人口正在威胁着健康、人口和发展之间构成的平衡 [ 7 ]。人口的快速增长，对重大疫情的预防工作提出了空前的挑战，主要表现在以下几个方面：一是加重社会负担，对卫生资源需求更大。在世界很多地区，由于人口的增长速度远超过社会经济增长速度，大批居民生活条件恶劣、营养不良、健康水平低，社会卫生资源的投入无法满足居民需求，社会卫生条件难以预防和抵抗重大疫情。二是加重环境破坏，引发新旧疫情的爆发。由于人类的生活和生产需要，生活垃圾和工业废物对自然界造成了严重破坏、打破了生态平衡，干预了生态系统中各类生物的栖息地。环境破坏导致的全球气候变暖和旱涝灾害等问题都是重大疫情发生的重要影响因素。近几十年，人类发现了多种从未了解的新发疫情，在现代医疗技术进步、重大疫情能得到有效控制的同时，新发疫情产生的速度也在变快，这与现代社会发展对生态环境的破坏有很大关系。三是人口流动，加剧了重大疫情的传播范围。经济全球化背景下，人口流动促使重大疫情在全球范围内传播。 2.3. 卫生服务的影响 卫生服务是公共卫生部门向居民提供卫生资源和服务的过程，重大疫情期间主要是指提供疫情防治所需的服务。与重大疫情相关的卫生服务有疾病防治服务、卫生资源配置与利用情况、应急管理以及服务机制等 [ 8 ]。我国在面对这次新冠肺炎重大疫情中，社区卫生中心积极参与，有效保障了社区隔离中群防群控、联防联治的进行。专业的全科医师对社区进行健康宣传、指导居民个人防护与环境消毒；对于从国外或疫区归来人员，卫生工作人员严格实施医学观察、居家监测以及解除隔离三个规范的流程 [ 9 ]；在疫情的不断发展中，及时对传染病的特征、防控信息和措施进行更新，帮助居民对疫情形成客观的认知。 2.4. 政府管控的影响 任何传染病的流行都需要三个基本条件：传染源、传播途径和易感人群，在疫情管控中破坏其中任何条件，都可以预防重大疫情的流行 [ 10 ]。经历2003年的SARS危机之后，党中央、国务院加快了对突发事件应急机制的建设，出台了突发公共卫生事件应急条例、高致病性禽流感疫情处置技术规范(试行)、国家突发公共事件总体应急预案等方面的防治法规，不断建立健全社会预警体系、增强公共安全和处置突发事件的能力。在2019年末2020年初的新冠病毒防控中，中国政府不惜一切代价采取了认真负责的措施，在10天内以“中国速度”建造起火神山、雷神山医院以及各类方舱医院，及时有力地对疫情流行的传染源、传播途径进行控制和切断，并对易感人群提供保护和治疗措施，为“应收尽收，应治尽治”创造了条件；据不完全统计，全国各省份共派出190支医疗队、23103名医疗队员支援湖北，湖北接受各地捐赠资金达57.62亿元、捐献物资达4万件、近4400吨 [ 11 ]，这显示出中国政府在疫情面前积极有效的管理和应对能力。
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user: 3. 社区在重大疫情防控中的优势 社会因素对重大疫情发生影响作用的土壤和条件主要体现在社区方面，需要依靠社区在重大疫情防控中具有的独特优势来落实科技进步的成果、消化人口增长的不利影响、落实卫生服务措施和政府管控的实施。 3.1. 社区防控是抗击疫情的最有效防线 3.1.1. 社区作为防控疫情的坚强堡垒，具有较强凝聚力 社区作为组成城市和村庄的最基本单位，是居民的共同生活空间，具有居民共享的互惠机制 [ 12 ]。社区中密集的人流、物流接触构成的日常生活使居民的健康安全更易受到各种新发疫情的侵害。由于重大疫情主要通过呼吸道传播，在社区稠密且无特异性免疫力的人群中，疫情传播的速度更快、范围更大，社区人群在突如其来的新发疫情面前普遍具有高度的易感性。因此社区的防控能力是阻断重大疫情发生和流行的关键所在。在疫情防控关键时期，社区作为全体居民命运的共同体，疫情防控效果关系到每个人、每个家庭的切身利益，任何一个个体的感染，都会严重威胁到整个社区人群的健康安全。这次抗击阶段居民在疫情面前具有较强的防控重大疫情的主人翁意识，展现出空前的团结一致，形成的强大凝聚力筑起一道防控重大疫情的坚强堡垒，共同抗击疫情。 3.1.2. 社区卫生服务中心是保障社区群众健康的前哨阵地 社区卫生服务中心主要承担预防、健康教育、康复和常见病的诊治等功能 [ 13 ]，在重大疫情防控中具有独特作用和地位：在疫情期间与群众距离最近，能在第一时间获取群众的健康信息并及时预警提示，是保护社区群众健康的前哨阵地。在患者出现疾病早期症状时，通常会先到社区卫生服务中心就诊，社区医务人员最先与病例接触，更能了解掌握与疫情疾病相关的早期症状。社区卫生服务中心的全科医生可以第一时间发现病人、管理传染源、并不断追踪疾病康复病人。在社区开展疾病预防管理行动，积极消除各种危险因素、切断传播途径，将潜在的疫情消灭在萌芽状态。医疗与防疫系统通常属于平行级别，二者之间的业务联系并不多，而社区卫生服务中心可以将二者的功能有机地结合，使预防和医疗同步进行。无论是2003年的SARS还是2020年的新冠病毒，在疫情进入快速增长时期，公共卫生行政部门充分依靠具有良好群众基础的社区卫生服务机构进行群防群控，开展各项早期干预，将疫情控制在最小范围内，取得了显著成效。 社区干预重大疫情的防控如图1所示。 图1. 社区干预的防控过程 3.2. 社区干预在重大疫情发生和流行中的防控作用 3.2.1. 社区干预对传染源的危险因素防控 传染源中的危险因素包括与病例或病毒携带者的密切接触。要对传染源进行早期控制，最大限度地减轻新发病毒对人群健康产生的危害。要对已确诊病例实行强制隔离和治疗；对密切接触者及疑似病例实行集中的医学观察或居家医学观察，社区医疗机构每日实行随访、报告；对普通公众，通过宣传普及相关知识，增强其疫情防控和自我保护意识，避免与疫区归来者或病毒携带者接触。 3.2.2. 社区干预对传播途径的危险因素防控 传播途径中的危险因素包括个人卫生不到位，如手部卫生和上呼吸道的口鼻部卫生，以及暴露在外的眼部和破损皮肤、频繁的交际活动等。对于传播途径，社区通过理性、务实、科学的早期干预，宣传新发重大疫情的防控知识，使广大居民能主动了解接受科学的防治知识，并转化为防控疾病的自觉行动，养成健康文明的生活素养和行为习惯；对公共场所消毒要做到全方位无卫生死角，彻底切断病原体在这些途径中的传播，从而有效阻断疫情传播的各种途径。 3.2.3. 社区干预对易感人群的危险因素防控 易感人群中的危险因素包括免疫力低或缺乏、身体有基础性疾病(如高血压、糖尿病、哮喘等)、孕妇、肥胖、过度担心和恐慌等 [ 14 ]。对于易感人群，社区卫生服务中心通过进行良好的医患沟通，提供相应的健康指导；通过科普宣讲防治知识，消除群众不必要的恐慌心理。对于身患基础性疾病的人群促使其谨遵医嘱，提高诊疗的依从性，使原有疾病稳定和康复，以增强免疫力，提高其防治疾病的能力。重大疫情的防控作为公卫系统的重要部分，具有正外部性，保护易感人群就等同于筑起健康人群维护自身的一道强有力的社会屏障 [ 15 ]。在有效疫苗和特效药物出现之前，社区干预针对以上三个方面的防控措施最具有可操作性并且能够有效节约卫生资源、可以最大限度地维护群众身体健康和生命安全。
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user: 4. 社区在重大疫情防控中的应对策略 社区在重大疫情防控中以其独特优势来促进科技成果转化、化解人口影响和落实卫生服务及政府管控措施，因此应进一步采取积极策略，推动其发挥更积极的作用。 4.1. 社区在疫情发生前的防控措施：严防输入，延缓疫情传入社区 第一，在防控的准备阶段，社区应充分运用网格化工作优势，不断加大疫情防控的宣传力度，利用社区网格微信群、宣传栏、电子屏、广播和宣传册等方式深化普及重大疫情防控的相关知识，进行及时且有效的信息沟通，以提高居民自我保护意识、养成良好的个人卫生习惯、注意观察个人健康状态，并引导社区居民形成对待重大疫情的正确态度、积极配合防控工作；招募与医学、心理学等专业相关的大学生志愿者，进行相关培训后充实到社区疫情防控的应急队伍中；充分发挥下沉干部、社区党员和楼门长作用，组建战疫先锋队，积极参与疫情防控工作；积极动员社区内学校、企事业单位等大力开展防控重大疫情的准备工作，多方联动，群防群治抗击疫情。第二，社区防控工作的实施方面，应采取全人口管理措施，实行小区封闭管理。制作并发放车辆、居民出入证，严格落实居民进出社区的信息登记；重点加强疫区归来人员的症状监测、详细了解疫区归来人员的基本情况，严格落实居家隔离和体温检测相关要求，及时向卫生防疫部门汇总报告，以分析并预警可能发生的疫情传播风险。第三，疫区归来人员中出现病例时，要第一时间送往定点医院接受诊治并及时上报，同时根据流行病的传播脉络，配合调查密切接触者的排查工作。 4.2. 社区在疫情散发时的防控措施：外堵内防，阻止疫情扩散蔓延 第一，外堵方面，即从疫情严重地区归来或与本社区病例有直接接触的疑似病例要自觉如实汇报近期行程并进行相关医学检测，社区卫生服务机构要对疑似病例高度关注，社区物业需进一步加强对疫情地区返回人员的排查登记和症状检测工作，及时发现可能的输入病例以及被传染的二代病例；对可能出现的个别未遵守疫情防控要求的居民进行及时有效的劝说教育，必要时采取一定的管控措施。第二，内防方面，对已确诊病例做好隔离控制并送往定点医院诊治，确诊病例的密切接触者应严格落实居家隔离观察或进行集中医学观察；社区卫生服务机构要大力宣传疫情防治知识，引导社区居民正确适度地采取必要的预防措施，切断疾病传播途径、消除危险因素，提高居民预防疾病的能力和意识，总之要最大限度地阻止疫情的扩散。 4.3. 社区在疫情暴发流行时的防控措施：控制感染源，分类诊治 第一，在控制传染源方面，社区要配合省、市卫健委和疾病预防控制中心开展疫情暴发的流行病学调查，确定疫情分布范围，对密切接触者进行追踪调查和管理；对社区养老院、照料中心等重点场所和易感人群加强管理防护和症状监测，协助企事业单位启动晨检制度并设定安全工作距离；对存在病毒隐患的场所进行随时终末消毒。第二，在分类诊治方面，进一步加强预检分诊工作，引导有疾病相关症状者及时到分诊点就诊以免错过最佳治疗阶段；对确诊病例实行分类诊治和规范管理，轻症病人和重症病人应分别送往不同的定点医院进行集中收治。 4.4. 社区在疫情好转时的防控措施：保持警惕，做好与疫情长期斗争的思想准备 人类与疫情的斗争是一个自然且漫长的过程，历史中多次出现的重大疫情表明疫情不会绝迹，新发的未知且多元的传染病还会不断出现；人口流动和经济全球化的现代社会，加剧了疫情的传播，使得传播范围更广，疫情会呈现出此起彼伏状态，导致防疫战斗延长。当社区疫情出现好转时，仍然需要保持警惕和防备心理，严防疫情再次输入，做好长期防控的准备；要从疫情发生及暴发的原因中及时总结有益经验，以有效应对疫情的发展变化，为彻底打赢疫情防控阻击战做好准备。
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user: 5. 结语 我国对本次重大疫情的成功应对，充分反映出社区在基层治理中的显著优势，社区防控正在将影响疫情流行的社会因素转化成积极的正能量，彰显了我国的制度优势和治理效能。这为世界其他国家和地区抗击疫情提供了有益的经验借鉴，也为今后发生类似这样重大的疫情或灾害积累了宝贵经验。
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user: 摘 要 正常状况下，伤口愈合是一个动态且复杂的过程，包括凝血，炎症，增殖以及重塑四个阶段，涉及多种细胞、细胞因子、细胞外成分以及生长因子间的相互作用。糖尿病患者由于血糖异常等多种因素，导致伤口愈合的一个或多个阶段受到抑制，因而愈合缓慢，可能发展成为糖尿病足溃疡。同时，糖尿病足溃疡是一种致残性溃疡，患者截肢及死亡率很高。鉴于糖尿病患者伤口愈合的复杂性，本文综述了伤口愈合不同阶段的特点，以及糖尿病伤口愈合的病理生理学机制，为糖尿病足溃疡的治疗提供切入点。 关键词 :糖尿病足，伤口愈合，溃疡，发病机制 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 糖尿病在世界各国的发病率逐年上升，预估到2030年，世界范围内糖尿病发病率将增至7.7%，影响4.39亿成年人 [ 1 ]。据有关统计，糖尿病患者足部出现伤口时，由于伤口愈合缓慢而后续发展为糖尿病足溃疡(DFU)的概率为25% [ 2 ]。与糖尿病的其他并发症相比，患者因DFU住院的几率更大 [ 3 ]。同时，DFU患者的全球年平均医疗成本为44，200美元，是其他慢性溃疡病的两倍多，这给社会带来巨大的经济负担 [ 4 ]。 伤口愈合是一个复杂的过程，包括可溶性介质(如生长因子、细胞因子和趋化因子)、细胞外基质(ECM)和不同细胞之间的广泛协调，可分为以下几个阶段：最开始的凝血阶段；早期发生炎症反应；中期，角质形成细胞和成纤维细胞发生增殖和迁移，同时有血管生成和基质沉积；晚期包括表皮重塑和再上皮化 [ 5 ]。 血管生成减少，骨髓衍生内皮祖细胞(EPCs)的募集减少，以及成纤维细胞和角质形成细胞的增殖和迁移减少，是糖尿病患者伤口延迟愈合的主要原因 [ 6 ]。同时，糖尿病患者体内免疫水平受到影响，对伤口愈合也是不利的 [ 7 ]。因此，糖尿病患者伤口愈合的机制复杂。即使在最好的临床环境中，由于对糖尿病人伤口愈合缓慢的机制了解不够深入，提供给DFU患者的治疗方案也受到很大限制。鉴于DFU治疗给社会带来的经济压力，以及糖尿病患者伤口愈合的复杂性与多因素性，本文就伤口愈合的特点和糖尿病足溃疡发病的病理生理机制进行综述。
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user: 2. 伤口愈合的过程 伤口愈合是一个动态而复杂的过程，从组织完整性被破坏开始，愈合可分为四个部分重叠的阶段：凝血期、炎症期、增殖期和重塑期。 2.1. 凝血期 此过程发生在伤口出现后数小时内，血小板在伤口愈合的第一步凝血中起着重要作用。循环血小板暴露于损伤组织的胶原蛋白，导致其活化、聚集并粘附于受损内皮细胞 [ 8 ]。凝血过程激活后，纤维蛋白原转化为纤维蛋白，并最终转化成血栓，临时细胞外基质(ECM)同时形成，这些为抵御细菌入侵等形成了一道简单的防线，也为细胞迁移提供基本的骨架。与此同时，血小板活化，释放相关蛋白，诱导中性粒细胞和单核细胞的迁移和粘附。同时伤口处会释放一些生长因子，如血小板衍生生长因子(Platelet derived growth factor， PDGF)和转化生长因子-β (Transforming growth factor-β， TGF-β)，来促进伤口愈合 [ 9 ]。 2.2. 炎症期 伤口愈合的炎症阶段在受伤后立即开始，持续两到三天，且涉及多种细胞。这一时期是机体为了去除有害物质或使其失活，清除坏死组织并为随后的增生阶段创造良好条件的一种复杂防御机制 [ 10 ]。首先渗入受伤组织的细胞是中性粒细胞，由于受损组织周围血管内皮表面的粘附分子被激活，因此中性粒细胞可以粘附在内皮细胞上。中性粒细胞随后穿过破裂的毛细血管或内皮细胞之间的间隙，进一步进入伤口组织中。中性粒细胞不仅在控制感染和组织清创中起着重要作用，还参与伤口愈合过程，发挥该作用的基础与其产生的促进细胞增殖的生长因子和降解细胞外基质的蛋白酶有关 [ 11 ]。单核细胞随后进入组织空间，并迅速分化为成熟的巨噬细胞。M1型巨噬细胞(促炎细胞)通过吞噬作用，清除伤口中的细菌、异物、凋亡性中性粒细胞和受损组织成分，以阻止伤口的进一步损伤。此外，巨噬细胞还表达多种促炎介质和细胞因子。肥大细胞对组织损伤也反应迅速，在创面愈合过程中起着重要作用 [ 11 ] [ 12 ]。肥大细胞可释放降解细胞外基质的蛋白酶，以及各种细胞因子，诱导中性粒细胞的聚集。T淋巴细胞在炎症反应的后期进入创面，对组织重建具有调节作用 [ 13 ]。 2.3. 增殖期 创伤后一周内，炎症消退，M1型巨噬细胞向M2型巨噬细胞(抗炎细胞)转变，意味着伤口增殖期正式开始，通常维持两到三周。该时期主要特点为各种细胞迁移速度增加，增殖速度加快。内皮细胞迁移增殖速度增加可以促进新生血管的形成，成纤维细胞迁移增殖速度增加可以促使肉芽组织的形成增加，角质细胞迁移增殖速度增加则可以促进再上皮化 [ 14 ] [ 15 ]。 2.4. 重塑期 创面愈合的重塑阶段开始于初始损伤后约两至三周，肉芽组织逐渐转化为成熟瘢痕组织。在此时期伤口开始明显收缩，伤口收缩是伤口边缘新生的肌纤维母细胞的牵拉作用引起的 [ 11 ]。而胶原在成熟瘢痕组织形成中有重要作用。从肉芽组织向瘢痕转化过程中的胶原重构依赖于胶原以较低的速率持续合成和分解。瘢痕组织内的胶原纤维含量和排列被调整，使其软化而不影响张力强度，从而适应生理功能 [ 10 ]。胶原蛋白在伤口中的降解是由基质金属蛋白酶(MMPs)和组织基质金属蛋白酶抑制剂(TIMPs)控制的 [ 14 ]，巨噬细胞，表皮细胞，内皮细胞等都可以分泌 [ 11 ]。
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user: 4. 结语 综上，伤口愈合是一个复杂的生物学过程，涉及到大量的细胞类型、生长因子和细胞因子。糖尿病可影响伤口愈合中的多个过程而导致愈合受损。随着研究的深入，有关糖尿病足溃疡的发病机制正不断被阐明，这些为预防糖尿病足这一后期并发症的出现提供了理论基础，也为开发新型治疗方法指明了方向。
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user: 摘 要 缺资料流域的水文计算是目前工程项目应用中的难点。本文在对Siran沿线水文资料的收集与分析基础上，并在实地调查测量获取河道特征水位的情况下，计算桥梁设计洪峰流量。小流域洪水暴涨暴落，历时短，很少能留下明显的痕迹，往往不会引起人们的注意，故难以调查到较为可靠的历史洪水资料，且没有水文站的观测资料。采用非连续水文观测资料推算法和暴雨推理公式计算法进行流量计算，结果表明暴雨推理公式计算法较合理，研究结果可用于指导本项目的桥梁设计，为巴基斯坦印度河流域水文计算提供了参考依据。 关键词 :缺资料，设计流量，暴雨洪水，推理公式，印度河流域 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/