DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 讨论与展望 在上述研究中，通过研究者设计特征提取算法实现的肺结节分类任务取得了不错的结果，相对于深度学习方法提取特征更有针对性，但是目前利用人工提取的特征还存在一些局限性：1) 在放射组学中，非标准化获取的数据集会增加特征描述噪声，影响预测的准确性；2) 提取放射组学特征时，需要对图像进行分割，分割算法的不同，会造成后续提取特征的差异性；3) 利用CT图像的底层特征，如灰度特征、纹理特征、几何特征等，这些特征一般是人工设计的，存在着主观差异性；4) 需要考虑到临床中系统水平的变化，扫描仪的参数设置和操作员的精确度都需要考虑到。 深度学习模型相对于基于人工特征的模型受主观因素影响更少，获取特征更便捷。上述研究中的SADE是多个AE堆叠而成的，可以获得更抽象的特征，由于加了噪声，训练后的模型对噪声信息不敏感，泛化能力更好，鲁棒性能更强，但是相对于CNN模型，SADE的输入对维度有一定的要求，需要将肺结节图像通过维度变换降为一维数据，才能进一步提取肺结节特征或者进行分类。Sun [ 39 ] 等设计并实现了三种基于多通道ROI的深度结构算法：卷积神经网络(CNN)、深度信念网络(DBN)和堆叠去噪自编码器(SDAE)，数据来自于LIDC-IDRI数据库1018例病例，对于每个样本的感兴趣区域(region of interest， ROI)，生成三幅图像，分别是包含结节及其周围区域的原始ROI图像、仅包含结节的ROI和梯度图像，最后将三幅图像组合生成一个RGB图像作为每个样本最终的ROI，通过比较三个模型的性能，CNN的曲线下最高面积(AUC)为0.899 ± 0.018，明显高于传统CADx的AUC = 0.848 ± 0.026。DBN的结果也略高于CADx，而SDAE略低于CADx。由此说明，基于CNN的架构模型相对于DBN和SADE具有不可替代的优势。由于肺部CT可以展示肺部的空间形态信息，且肺结节是一个立体的组织，所以获得空间信息更加的重要，2D-CNN与3D-CNN相比较，不能够充分地学习肺结节的空间信息，目前3D-CNN具有提取的特征多，训练时产生的参数多等弊端，未来对于3D-CNN的研究应该从优化参数等方向着手改善算法，这样才可以在减少参数量的同时不至于丢失需要的立体结构信息。Transformer目前在计算机视觉领域掀起一阵浪潮，由于其在自然语言处理领域强大的表示能力，许多研究者将其扩展到计算机视觉任务中，将Transformer与CNN进行比较，目前在图像分类方面，Generative Pretraining from Pixel (iGPT) [ 40 ] 和Vision Transformer (ViT) [ 41 ] 是使用Transformer进行图像分类的两个模型，在Chen [ 40 ] 等人的研究中发现Transformer更适用于大型数据集，若能够将Transformer结构的网络在大规模图像数据集上进行预训练，然后迁移至目标数据集中，效果可以与当前最好的CNN算法的网络相媲美。Dosovitskiy [ 41 ] 等人在研究中发现Transformer相比CNN缺少一些归纳偏差，例如平移等变和局部性，但在数据集足够的情况下，泛化能力同样也是可以达到很强。若要利用Transformer进行图像的分类，那么在图像预处理阶段，需要对图像进行维度的转换，相对于CNN网络可以直接将图像作为输入相比较，Transformer更复杂，但是Transformer相较于CNN其更关注全局信息，能建模更加长距离的依赖关系，而CNN较关注局部信息，全局信息的捕捉能力弱。Transformer由于缺少CNN的归纳偏差问题的同时，同样也避免了CNN中存在的归纳偏差等问题。在肺结节分类的任务中，未来可以尝试去使用Transformer算法，先在大规模数据集中进行预训练，再迁移至肺部CT图像数据集，如果想要直接在目标数据集中使用Transformer算法，就要求大型的肺部CT图像数据集的出现，所以若想要在目前存在的肺部CT图像数据集上利用Transformer算法进行肺结节分类研究，还需要进行一定的预处理。 在进行肺结节分类研究时，数据的选择也是至关重要的，选择具有“金标准”的数据比医生主观评估的数据更具与临床意义。对于区分原发性肺癌和转移性肺癌，是一个临床难题，但是这两个诊断又相当重要，极大影响了患者肺癌分期、后续治疗手段选择，也影响了患者预后处理选择，因此肺结节的多分类具有必要性。 综上我们认为在未来利用具有金标准的肺结节CT图像数据，运用3D-CNN提取的特征和人工提取的肺结节特征相结合的方法，对肺结节实现多分类将具有更好的发展前景。
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user: 摘要 本文使用第一性原理计算方法研究了极性苯分子4-氰基苯胺和4，5-二氨基邻苯二腈夹钒原子三明治团簇的结构和磁学性质。计算结果表明三明治团簇中极性苯分子以反铁电形式排列，且钒–钒平均间距随着分子层数的增加显著减小。团簇的热力学稳定性随着分子层数的增加逐渐减小，但迅速趋于平稳。极性苯分子构成的团簇呈现半金属或者是金属性质，而它们的磁基态及其稳定性强烈地依赖于分子层数，这与苯分子构成的团簇存在很大的差异。本文的研究结果对于调控有机分子和过渡金属原子复合物的磁电特性具有重要的借鉴作用。
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user: 1. 引言 1952年Wilkinson和Fishcher合作确定了二茂铁FeCp 2 的化学结构 [ 1 ]，由此开启了金属夹心三明治团簇研究的序幕。迄今为止已有很多不同种类的金属夹心三明治团簇结构被实验合成或者理论研究。在金属夹心三明治团簇中，我们将其中的环状化合物称为配体，配体种类从早期的C 5 H 5 到苯环C 6 H 6 再到C 7 H 7 、C 8 H 8 等有机环状分子。1995年，Kaya和Nakajima [ 2 ] 课题组使用激光蒸发技术合成了稳定的线性苯夹钒三明治团簇结构V n Bz n +1 (Bz = benzene = C 6 H 6 )。上世纪末，Kurikawa [ 3 ] 等研究者对过渡金属和苯环组成的三明治团簇结构进行了实验研究分析。随后的研究扩展到双环有机结构配体，比如萘环C 10 H 8 。Li等对V n −1 Np n (n = 2~5)团簇结构和一维无限长纳米线结构进行了理论分析和研究 [ 4 ]。随着研究的深入，无机环状配体也进入了研究者的视野，将无机环状化合物环硼氮烷B 4 N 4 H 8 和C 60 作为配体研究金属夹心三明治团簇的结构与性质。有研究者还对Eu n (B 4 N 4 H 8 ) n +1 (n = 1~4)及其一维纳米线的结构和电子性质进行了系统的研究 [ 5 ] - [ 23 ]。 有趣的是，在对金属夹心团簇的研究中发现，它们的几何结构主要决定于夹心金属的种类，早期研究的(Sc， V， Ti)与苯分子构成的团簇多为线性多层结构，后期研究的(Fe， Co， Ni)构成的团簇多为米团结构。我们研究金属夹心三明治团簇是由于其在自旋电子学、分子识别，生物传感器等方面具有广泛的应用潜力。 我们在苯分子夹钒原子三明治团簇的基础上，将极性苯分子(4-氰基苯胺、4，5-二氨基邻苯二腈)作为配体与钒原子构建三明治团簇，并对其结构和磁学特性进行了系统的研究。在下面的讨论中，4-氰基苯胺简称为C 7 N 2 H 6 或者单CN分子，4，5-二氨基邻苯二腈简称为C 8 N 4 H 6 或者双CN分子。我们一方面探究官能团修饰对磁性的影响，另一方面探究极性分子在三明治结构中的排列行为。本研究不仅有助于丰富配体种类，而且为寻找具有新颖磁电性质的有机材料提供了一条途径。
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user: 2. 研究方法 所有计算均采用了DFT计算程序——Dmol 3 ，以Dmol 3 的2017版本为主程序，计算采用广义梯度近似下的PBE (Predew-Burke-Ernzerhof)交换关联泛函 [ 24 ]。对结构进行优化时，K点选择1 × 1 × 1，截断能设置为450 eV，能量收敛判据设置为10 −5 eV，力的收敛判据设置为2*10 −3 eV/Å，对各个结构计算充分弛豫得到收敛结构。我们随后对各结构采用Gaussian 16w进行验证，所有体系采用密度泛函理论的B3LYP方法以及6-311G**基组，精度采用Gaussian 16w的默认精度，对所有团簇结构充分地进行弛豫得到能量更稳定的基态结构。两种计算结果在排除了基组和计算方法的误差之后其结果质量等价。
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user: 4. 结论 本文采用第一性原理计算方法对比研究了V m Bz n 、V m (C 7 N 2 H 6 ) n 、以及V m (C 8 N 4 H 6 ) n (n = 1~4， m = n + 1)三明治团簇的结构和磁学性质。计算结果表明C 7 N 2 H 6 和C 8 N 4 H 6 构成的团簇中极性苯分子呈反铁电排列。随着三明治团簇层数的增加，配体为苯分子的团簇中钒–钒平均间距变化不大，而配体为极性苯分子构成的团簇中钒–钒平均间距明显减小，且C 8 N 4 H 6 形成的团簇中钒–钒平均间距减小的趋势最为明显。这是由于带正电的官能团-NH 2 和带负电的官能团-CN相互吸引所导致的结果。团簇的结合能均为较大正值，说明团簇具有热力学稳定性。我们还发现V m (C 7 N 2 H 6 ) n 和V m (C 8 N 4 H 6 ) n 团簇在n = 2，4，5时呈现铁磁基态，而n = 3时为反铁磁基态。电子态密度的结果清晰地显示团簇呈现出半金属或者金属态，其中钒原子的3d轨道以及碳和氮原子的2p轨道在费米能级处具有重要的贡献。
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user: 摘要 溪流是非常脆弱的生态系统，其容易遭受人类的干扰和破坏。帽儿山溪流流经黑龙江省帽儿山国家森林公园，由于人类活动的影响，一些河段的生境发生了改变，溪流生态系统面临着非常严重的压力。蜉蝣目(Ephemeroptera)、襀翅目(Plecoptera)和毛翅目(Trichoptera)幼虫是溪流生态系统中对水环境非常敏感的三类昆虫，简称EPT。2019年春，在帽儿山溪流上游划分了三个不同河段(干扰段、恢复段和自然段)，并进行EPT水生昆虫的采集和水环境因子的检测和分析。对EPT水生昆虫的摄食功能群(Functional Feeding Groups: FFGs)进行了研究，利用冗余分析(RDA)探讨了FFGs与主要水体理化因子的关系。研究结果表明，溪流不同河段水环境理化因子中水温(WT)和电导率(Cond)具有显著性差异(p < 0.05)，干扰段化学需氧量(COD Cr )、总磷(TP)、总氮(TN)值均高于恢复段和自然段。共鉴定出EPT水生昆虫13科15属，共计116头，划分出4个摄食功能群类型，分别为直接集食者(GC)、刮食者(SC)、捕食者(PR)和过滤收集者(FC)，其中GC广泛分布于3个河段，其密度在自然段表现最大，为52个/m 2 。RDA分析表明，SC与TP表现出一定的负相关性；PR与Cond表现出正相关关系。
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user: 1. 引言 世界淡水总面积仅占地球表面积的0.8% [ 1 ]，却分布着地球上近9.5%的物种 [ 2 ]。不协调的栖息地面积与物种丰富度导致淡水生态系统所面临生物多样性下降的风险远比陆地及海洋生态系统严重，而溪流生态系统通常会更具有脆弱性和敏感性 [ 3 ]。近年来全球气候变化、土地利用、外来物种入侵等对溪流生态系统的健康带来了极大的威胁。我国90%以上流经城市的溪流遭受污染，超过一半的主要城镇水源不适合饮用 [ 4 ]。 蜉蝣目，襀翅目和毛翅目(EPT)是大型底栖动物中对环境干扰非常敏感的三个类群，是监测淡水生态系统健康的常用指标之一 [ 5 ]。EPT是森林溪流生态系统的典型物种，是水生态系统食物链和食物网的重要环节，与其他水生昆虫共同在水生食物网中发挥重要作用 [ 6 ]，将落叶、藻类等有机物碎屑与较高营养级联系起来 [ 7 ]。摄食功能群(Feeding functional groups， FFGs)是根据摄食对象和方法的差异对水生动物进行的一项生态分类 [ 8 ]。其强调的是大型底栖动物的取食策略 [ 9 ]，这一生物特性在季节更替、栖息地改变及水生昆虫不同生长阶段均保持不变 [ 10 ]，能更精确地表达不同水环境压力与大型底栖动物群落的之间的关系 [ 11 ]。 帽儿山国家森林公园位于黑龙江省尚志市东北林业大学帽儿山实验林场，近些年旅游业逐渐在帽儿山兴起，并对其生态资源和人文资源进行了开发。但公园内环境保护设施滞后，检测和评估体系较为缺乏 [ 12 ]，生态环境遭受到了一定程度的影响。其中，为了使帽儿山溪流到达漂流效果，河道被重型机械挖掘，致使溪流堤岸岩石裸露，河道自然生境受到搅动和发生很大改变，部分河段渠道化(Channelize)。人为干扰带来的溪流渠道化造成了栖息地结构的改变，溪流周围生境类型趋于均质和破碎化。部分河段生境异质性程度降低，导致溪流重要的功能丰富度和多样性的减少或丧失 [ 13 ]。同时，溪流生境异质性改变会影响栖息在河道和河岸带等地的水生昆虫的多样性 [ 14 ]，而要使其恢复到相对自然的状态需要花费很长时间 [ 15 ]。溪流的栖境受损严重，周围村屯居民生活也对帽儿山国家森林公园溪流生态系统带来一定的影响。然而EPT水生昆虫是对溪流环境非常敏感的类群，对水环境有特殊的要求，可以指示环境受干扰程度。因此，本文通过对帽儿山溪流EPT水生昆虫功能性状进行划分，探讨EPT在溪流的分布与水环境之间的关系，为帽儿山国家森林公园的保护提供依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究地概况 帽儿山国家森林公园建园始建于1992年，隶属长白山系支脉，张广才岭西坡小岭余脉，平均海拔300 m，拥有典型温带大陆性季风气候 [ 16 ]，在7~8月降水充沛。帽儿山溪流流经东北林业大学野外实习基地——帽儿山实验林场内(127˚30'~127˚34'E，45˚20'~45˚25'N)，该溪流属于松花江一级支流阿什河的上游，其与帽儿山镇毗邻，周围零散分布着几个小型村屯，水质清澈见底，是帽儿山镇及各村屯居民的重要水源 [ 17 ]。而村庄生活污水、畜禽粪便等的倾倒，使帽儿山溪流面临水环境污染的威胁。此外作为旅游热点地区，缺少旅游项目检测和评估体系、改进与反馈机制等原因也使帽儿山溪流的自然生境受到旅游开发的影响。近年来，在帽儿山国家森林公园溪流开发旅游漂流活动，漂流河段主要分布于吕家围子、富民村、红明桥、头号桥区域，毗邻国道301景观带 [ 18 ]。 2.2. EPT的采集与鉴定 依据研究地所处气候条件，选择2019年春季在帽儿山溪流进行大型底栖动物的采集，并使用ArcGIS 10.3进行采样点示意图的绘制。根据溪流受到干扰程度的不同，划分为3个不同河段进行研究，分别为干扰段、恢复段和自然段(图1和表1)。其中，干扰段是指进行漂流的河段，位于研究河段的下游，共设置3个样点(S1~S3)。其中，S1距离村庄较近，河岸上正进行施工，岸边堆有河沙；S2、S3为漂流点，在水流较深、较急的夏季(7月和8月)会开展漂流活动。恢复段是指三年前曾经进行过漂流活动的河段，现由于某种原因已经废弃，处于自然恢复的过程中。恢复段位于研究河段的中游，共设置2个样点(S4~S5)，其中S4与红明村毗邻，水较深，淤泥和有机腐殖质较多，有很多小卵石；S5溪流水体深度较S4浅，并且水质清澈，砾石和细沙较多。自然段指未受到认为干扰、环境较好的水体，位于研究河段的上游，共设置3个样点(S6~S8)，溪流郁闭度大，远离村落，无人类干扰，其中S6水体腐殖质等沉积物较多；S7和S8水质清澈，水流较浅，但后者河道中具有较多的大块岩石，腐殖质也较多。 EPT昆虫的采集使用D型网(直径0.3 m，40目尼龙纱)进行，采样涉及到溪流不同的小生境，主要包括不同类型的底质(卵石、砾石、砂石、岩石、淤泥等)、枯枝落叶堆、倒木处、激流、静水区、泥沙沉积处等，每个样点采样总面积约为1 m 2 ，并使用40目分样筛洗涤污泥，EPT昆虫在白瓷盘中进行现场挑选，之后存放入质量分数为85%的酒精中保存。 在实验室中使用Motic SMZ-168解剖镜将采集的EPT样本主要依据Morse J.C.等 [ 19 ]、周长发等 [ 20 ] 专业书籍，通过形态学的方式对照检索表和图谱将物种全部鉴定至属。 图1. 帽儿山国家森林公园溪流采样点示意图 Table 1 County level planning schedul 分布河段 采样点 地理坐标 干扰类型 生境特征 干扰段 S1 45˚17'16.20''N， 127˚31'12.54''E 村屯 河岸几乎无乔木灌丛覆盖，河流郁闭度低 S2 45˚19'4.03''N， 127˚34'14.67''E 漂流 河岸乔木茂盛，河道人为拓宽，堤岸岩石裸露，少植物覆盖覆盖 S3 45˚19'4.67''N， 127˚34'24.55''E 漂流 河岸几乎无乔木灌丛覆盖，泥沙、堤岸岩石裸露 恢复段 S4 45˚20'53.55''N， 127˚34'14.49''E 村屯 河岸乔木灌丛茂盛，河流郁闭度高 S5 45˚22'14.67''N， 127˚35'39.66''E 漂流废弃 河岸乔木灌丛茂盛，河流郁闭度高 自然段 S6 45˚23'51.45''N， 127˚37'34.81''E 无 河流一侧乔木灌丛茂盛，另一侧以草、灌木居多 S7 45˚24'10.02''N， 127˚37'58.86''E 无 河岸乔木灌丛茂盛，河流较宽，岸边倒木大岩石多 S8 45˚24'18.87''N， 127˚38'57.44''E 无 河岸乔木灌丛茂盛，河流郁闭度高 表1. 县域等级规划一览表 2.3. 栖境质量定性评价标准 参考Barbour等 [ 21 ] 和王备新 [ 22 ] 的方法以及评价标准，对不同河段采样点生境情况进行栖境质量定性评价。评价指标包括底质、栖境复杂性、静水区质量、堤岸稳定性、堤岸保护和覆盖度，并根据栖境的实际情况附上分值。评价标准：好：16~20，较好：11~15，一般：6~10，差：1~5。 2.4. 水体理化指标测定 在采集EPT样本的同时，使用YSI-6600多功能水质分析仪进行现场水体理化指标的测定，包括水温(WT， ℃)、电导率(Cond， us/cm)、浊度(Tur， NTU)。在每个采样点取水样500 ml带回实验室使用哈希DRB200消解仪和DR1900 COD试剂进行总磷(TP， mg/L)、总氮(TN， mg/L)和化学需氧量(COD Cr ， mg/L)的测定。 2.5. EPT功能群的划分 参考Yoshimura [ 7 ]、刘建康 [ 8 ]、Cummins [ 9 ] [ 23 ] 等对底栖动物摄食功能群的划分方法，根据水生昆虫的取食方法和策略，将其划分为直接集食者(Gather-collectors， GC)、刮食者(Scrapers， SC)、捕食者(Predators， PR)、杂食者(Omnicorous， OM)、过滤收集者(Filter-collectors， FC)和撕食者(Shredders， SH)等。 2.6. 数据处理 使用Canoco 5.0对EPT摄食功能群和水环境参数之间的关系进行冗余分析(RDA)；使用SPSS 22.0进行单因素方差分析(One-way ANOVA)和多重比较，以检测溪流不同河段TP、TN、COD Cr 、WT、Cond、Tur的差异。
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user: 4. 讨论 淡水生态系统是世界上最易受影响和濒临灭绝的生态系统 [ 25 ]，而山溪是最脆弱的生态系统，其水生昆虫等无脊椎动物物种多样性通常受到多种自然环境条件的限制，对人类干扰亦敏感，也被广泛用于研究淡水生物多样性和生物功能性状 [ 26 ]。水生昆虫具有种类多，生活周期长；活动场所比较固定，易于采集；不同种类对水质的敏感性差异大，受外界干扰后群落结构的变化趋势经常可以预测等特点，经常被作为反映溪流水环境变化的重要指示生物 [ 27 ]。 帽儿山国家森林公园溪流上游是大青山东坡尖石砬子沟，平均海拔311 m，流经红明村、进德村、富民村、元宝顶子、粉坊屯、帽儿山镇等村屯小镇，以及在溪流河口具有一段漂流景观带，与301国道毗邻 [ 18 ]。然而本次研究发现溪流受到严重的干扰，在粉坊屯、富民村是旅游的漂流河段，溪流堤岸被挖掘过，溪流基本都是细沙底质，水体浑浊，致使帽儿山溪流部分河段被渠道化，原本自然的溪流受到人类的改变。根据Timo Muotka等 [ 15 ] 的研究，渠道化导致溪流结构复杂性丧失，简化流动模式，同时也会降低一些生物微生境的可用性，而栖境异质性和复杂性的下降可能导致大型底栖动物生物多样性丧失 [ 28 ]。 在进行帽儿山溪流不同河段栖境质量进行定性评价中发现，在干扰段的溪流的栖境复杂性非常差，沿岸带仅零星斑块状分布一些莎草科植物，溪流两岸几乎没有高大的乔木和灌从分布，植被覆盖度非常低，而溪流中的大型底栖动物会受到溪流两侧林冠有无的强烈影响 [ 29 ]。除此之外，在刘曼红等 [ 30 ] 的前期研究中也发现，漂流活动因其会对溪流造成人为搅动的特性，也会对EPT昆虫的生存造成负面影响。 对帽儿山国家森林公园溪流不同河段(干扰段、恢复段和自然段)进行水环境理化因子的分析。从结果来看，在干扰段，由于受人为干扰较大，溪流环境受到一定程度的破坏，其所有理化参数数值均是最高的；恢复段包括红明桥和头号桥，前者与红名村相邻，但生境情况较好，栖境复杂性较高，溪流两岸是针阔混交林，同时灌木及莎草科植物丰富，覆盖度较高。此处COD Cr 比较高，但仍然处于GB 3838-2002《地表水环境质量标准》中的I类或II类水质标准；头号桥是一个漂流的废弃点，在河道一岸有木制港口造景，此外生境恢复较好，两岸为针阔混交林，溪水较浅，覆盖度高。自然段包括三号桥、十号桥和九号桥，溪流较浅，九号桥河宽较窄，但两岸覆盖度高，以阔叶乔木和灌木为主。自然段COD Cr 、WT、Cond和Tur为最低，单因素方差分析WT和Cond在不同河段有明显差异(p < 0.05)，这与李强等 [ 31 ] 关于EPT的研究相似。而温度会对包括EPT在内的底栖动物群落结构组成造成一定的影响 [ 32 ]，这可能是干扰段与自然段EPT群落组成存在差异有关，同时溪流自然段的温度偏低，与溪流两岸植被导致溪流的郁闭度较高、水体接受光照较少、高的海拔等因素有关。 摄食功能群(FFGs)是指生物的摄食策略，是生物的重要的功能性状。应用生物性状的方法可以预测某种环境胁迫对水生无脊椎动物(尤其EPT)生物群落的影响 [ 33 ]，本研究发现的EPT的四种FFGs，其中直接集食者(GC)功能群在干扰段和自然段均具有明显的优势，为52个/m 2 ，同时，使用RDA分析发现GC功能群与水环境中各因子均无很强的相关性，说明GC功能群不能很好地反应水质情况；PR与Cond表现出正相关关系，说明其能够忍受电导率较高的水环境；刮食者(SC)功能群与TP呈现负相关关系，结果均与李强等 [ 31 ] 的研究相似。滤食者(FC)功能群仅有一属Brachycentrus在恢复段中的头号桥出现，通过观察其巢穴，发现其巢材主要是粒径很小的沙粒，而在所有河段中，这样细密的沙粒仅在头号桥存在，且头号桥河道两岸为针阔混交林，覆盖度大，有足够的有机食物碎屑供给FC，与事实相符。
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user: 5. 结论 1) 在干扰河段，仅底质处于较好状态、堤岸稳定性处于一般状态，栖境复杂性、静水区质量、堤岸保护、覆盖度均很差；在恢复河段，仅静水区质量处于一般，其他各项指标均处于较好状态；在自然段，除了堤岸稳定性是较好之外，其他各项均处于好的状态。 2) 溪流干扰段、恢复段、自然段的水环境理化因子中，水温(WT)和电导率(Cond)在不同河段间差异性显著(p < .05)，其中干扰段的化学需氧量(COD Cr )、总磷(TP)、总氮(TN)值均最高，且COD Cr 超过地表水环境质量标准中的II类，水体呈现富营养化趋势。 3) 共鉴定出EPT水生昆虫13科15属，共计116头，划分出4个摄食功能群类型，分别为GC、SC、PR和FC，其中GC广泛分布于3个河段，在自然段其密度最大，为52个/m 2 。 4) RDA分析表明，GC与所有水环境因子之间均没有很强的相关性；SC与TP表现出一定的负相关性；PR与Cond表现出正相关关系。
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user: 摘要 为降低糖尿病患者用药安全隐患，本文利用金纳米表面增强拉曼散射效应，使用785 nm便携式拉曼光谱仪，旨在建立一种表面增强拉曼技术检测唾液中盐酸二甲双胍含量的方法。实验选取200~1000 cm −1 的光谱波段，收集不同浓度盐酸二甲双胍表面增强拉曼谱图，将其特征峰强度与盐酸二甲双胍浓度进行线性拟合，两者具有较好的相关性。故而，利用金纳米粒子表面增强拉曼技术定量检测唾液中盐酸二甲双胍含量的方法具有一定的可行性，且能为糖尿病患者治疗期间提供新的药物监测方法，以便为患者制定个性化的给药方案。
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user: 1. 引言 近年来，随着生物信息技术的进步，唾液作为一种容易采集且无损伤性的体液进入了人们的研究视角。唾液中含有大量的蛋白质和人体代谢产物，其中某些蛋白质与血液中影响老年痴呆症、乳腺癌和糖尿病等疾病中蛋白质相匹配 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。研究表明，糖尿病可以通过对唾液成分的分析进行初步诊断 [ 5 ]。其中，常用于治疗Ⅱ型糖尿病及胰岛素治疗患者的盐酸二甲双胍降糖药能有效降低糖化血红蛋白 [ 6 ]。但服用量超过一定范围时容易导致患者乳酸性酸中毒、消化道不良、损伤肝肾，严重的可引起加重酮症酸中毒。因此，在治疗过程中根据个体差异，制定个体化给药方案，并对用药效果进行监测至关重要。 目前，糖尿病用药的主要监测方法是高效液相色谱法，但该方法需要复杂的预处理，分析成本高，所需时间长，专业操作技能要求较高，导致检测过程极难达到快速、连续的监测 [ 5 ]。且盐酸二甲双胍药物动力学表明，其药物结构稳定，很少与血浆蛋白结合，在唾液中的浓度约为血药浓度的2倍。因此，可以通过表面增强拉曼技术对唾液中盐酸二甲双胍含量进行药物监测 [ 7 ] - [ 12 ]。本实验通过对不同浓度盐酸二甲双胍与特征峰强度关系的普通拉曼谱图及表面增强拉曼谱图的分析，旨在建立一种表面增强拉曼技术检测唾液中盐酸二甲双胍含量的方法，使其可应用于患者基数庞大的糖尿病患者日常药物监测中。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验仪器及药品 便携式拉曼光谱仪(广州标旗)、超声波震荡仪(江苏昆山)、台式高速离心机(盐城安信)、比色皿、移液枪。 蒸馏水、金纳米溶胶、盐酸二甲双胍片(北京中惠)。 2.2. 实验方法 刮去药片外层糖衣，用研钵研磨成粉末，并过50目筛。配置一定浓度药物溶液放入超声波震荡仪促溶，等待冷却得到样品。 测试前调节便携式拉曼光谱仪参数，激发波长785 nm，积分时间1 s，平均次数1次，平滑宽度2，测试范围0~4000 cm −1 ，功率500 mw，扣除背景。 测试时，将待测溶液注入比色皿检测得普通拉曼谱图；使用移液枪注入400 µL金纳米溶胶与待测溶液混合在相同条件下扫描，得表面增强拉曼谱图。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 盐酸二甲双胍的普通拉曼谱图分析 图1为固体与不同浓度盐酸二甲双胍的普通拉曼谱图对比，其中黑色曲线为盐酸二甲双胍固体，可以明显观察到在254.16 cm −1 、356.85 cm −1 、424.25 cm −1 、474.23 cm −1 、513.87 cm −1 、553.23 cm −1 、642.62 cm −1 、729.89 cm −1 、789.54 cm −1 、851.58 cm −1 、891.51 cm −1 、934.16 cm −1 处有一系列谱峰。图2为不同浓度盐酸二甲双胍之间的普通拉曼谱图对比，由于在固态和水溶液状态下各基团频率的贡献不一样，个别特征峰发生较小的错位，如固体盐酸二甲双胍中的729.89 cm −1 处特征峰与盐酸二甲双胍溶液中的704.57 cm −1 处特征峰。 图1. 固体盐酸二甲双胍与不同浓度盐酸二甲双胍普通拉曼谱图对比 图2. 不同浓度盐酸二甲双胍之间的普通拉曼谱图对比 参考相关文献 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]，结合图3盐酸二甲双胍机构式解析普通拉曼光谱特征峰，结果见表1。 图3. 盐酸二甲双胍结构式 Table 1 Resolution of common Raman spectrum characteristic peaks of solid metformin hydrochloride and metformin hydrochloride solutio 固体盐酸二甲双胍 盐酸二甲双胍溶液 特征峰解析 254.16 cm −1 254.16 cm −1 C-C扭摆 356.85 cm −1 、424.25 cm −1 、474.23 cm −1 、 346.68 cm −1 、367.03 cm −1 、474.23 cm −1 C-N-C骨架变形 642.6 cm −1 、729.89 cm −1 、789.54 cm −1 637.49 cm −1 、659.94 cm −1 、704.57 cm −1 、739.35 cm −1 、786.41 cm −1 、814.44 cm −1 叔胺骨架伸缩 934.16 cm −1 、 934.16 cm −1 对称的C-N-C伸缩 表1. 固体盐酸二甲双胍与盐酸二甲双胍溶液普通拉曼光谱特征峰解析 3.2. 盐酸二甲双胍的表面增强拉曼谱图分析 在盐酸二甲双胍浓度为1000 μg∙L −1 时，其普通拉曼信号十分微弱，为进一步获得较低浓度下盐酸二甲双胍的拉曼信号，利用金纳米溶胶的表面增强拉曼散射效应，采集较低浓度的盐酸二甲双胍的表面增强拉曼谱图。 取2 mL蒸馏水于比色皿中，再用移液枪注入400 μL金纳米溶胶混合均匀进行扫描，得到金纳米溶胶本身表面增强拉曼信号，由图4红色曲线可知，对于金纳米溶胶本身拉曼信号十分微弱，对实验干扰性较小。 如图4所示，黑色曲线为盐酸二甲双胍标准溶液(1000 μg∙L −1 )表面增强拉曼谱图，由图可知，在254.16 cm −1 、346.68 cm −1 、377.17 cm −1 、470.90 cm −1 、513.87 cm −1 、553.23 cm −1 、585.79 cm −1 、618.16 cm −1 、637.49 cm −1 、659.94 cm −1 、704.57 cm −1 、739.35 cm −1 、783.29 cm −1 、817.54 cm −1 、845.40 cm −1 、882.32 cm −1 、937.19 cm −1 有一系列的拉曼特征峰。其中254.16 cm −1 为C-C扭摆，346.68 cm −1 、377.17 cm −1 、470.90 cm −1 为C-N-C骨架变形，659.94 cm −1 、704.571 cm −1 、739.35 cm −1 、783.29 cm −1 为叔胺骨架伸缩，937.19 cm −1 为对称的C-N-C伸缩，其中704.57 cm −1 信号较强，将其用于后续定量检测分析。 3.3. 盐酸二甲双胍的定量分析 为证明表面增强拉曼技术用于盐酸二甲双胍定量分析的可行性和准确性，本文进一步采集了不同浓度的盐酸二甲双胍的表面增强拉曼谱图。以1 g∙L −1 的盐酸二甲双胍溶液为标准溶液，依次稀释配制1000 μg∙L −1 、800 μg∙L −1 、600 μg∙L −1 、400 μg∙L −1 、200 μg∙L −1 、100 μg∙L −1 的盐酸二甲双胍标准溶液。取2 mL配置好的盐酸二甲双胍标准溶液于比色皿中，再用移液枪注入400 µL金纳米溶胶混合均匀进行扫描，得盐酸二甲双胍表面增强拉曼谱图。如图5(a)可知，随着盐酸二甲双胍浓度的降低，特征峰强度也随之降低。当浓度为200 μg∙L −1 时仍可明显观察到特征峰。表明表面增强拉曼技术最低检测浓度为200 μg∙L −1 ，具有较高的灵敏度。 图4. 盐酸二甲双胍的普通拉曼谱图与增强拉曼谱图对比 根据拉曼位移为704.57 cm −1 处叔胺骨架伸缩特征峰强度，对盐酸二甲双胍进行定量分析。如图5(b)所示，在200~1000 μg∙L −1 浓度范围内，其浓度与特征峰强度具有相关系数为0.94的线性关系，表明该方法适用于盐酸二甲双胍的定量分析。 图5. (a) 盐酸二甲双胍的表面增强拉曼谱图；(b). 盐酸二甲双胍浓度与特征峰强度的关系 图6. 含盐酸二甲双胍唾液样品的表面增强拉曼谱图 3.4. 唾液中的盐酸二甲双胍含量分析 取待测样品中空白唾液样品和含盐酸二甲双胍唾液样品各1 mL分别加入0.5 mL的饱和氯化钠溶液和0.5 mL的蒸馏水，强烈震荡2 min，在离心机上以4000 r∙min −1 的转速离心5 min，取上清液。然后将含盐酸二甲双胍唾液样品用常规拉曼检测得普通拉曼谱图，再用移液枪分别注入400 μL金纳米溶胶混合均匀进行扫描，得空白唾液样品与含盐酸二甲双胍唾液样品的表面增强拉曼谱图。结果如图6所示，空白唾液样品得表面增强拉曼谱图中并未出现明显谱峰，表明唾液中其他成分对实验干扰较小。其中蓝色曲线为含盐酸二甲双胍唾液样品的普通拉曼图，并未观察到明显拉曼特征峰，而含有盐酸二甲双胍唾液样品的表面增强拉曼谱图与标准样品波形相似，结合盐酸二甲双胍浓度与特征峰强度的线性相关，可得该唾液样品中盐酸二甲双胍含量为941.5 μg∙L −1 。上述实验结果表明，用金纳米粒子表面增强拉曼光谱定量检测唾液中盐酸二甲双胍含量的方法具有一定的可行性。
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user: 4. 结论 实验结果表明，盐酸二甲双胍在浓度为200~1000 μg∙L −1 范围内与特征峰强度相关性较好，其皮尔逊积矩相关系数为0.98，调整后趋势线拟合程度为0.94。表明建立一种利用金纳米粒子表面增强拉曼光谱定量检测唾液中盐酸二甲双胍含量的方法可行，为糖尿病患者治疗过程中对药物监测提供新思路。
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user: 5. 展望 针对表面增强拉曼技术的机制理论的进一步研究，有助于制备出稳定性更高、重现性更好的基底；并扩大不同唾液环境个体样本例数，建立广泛的唾液样本库，完善对检测唾液中盐酸二甲双胍含量的相关基础研究，以期增强检测过程的可靠性和准确性。
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user: 摘要 维生素D 3 羟化酶(Vdh)是生物法合成维生素D 3 (VD 3 )活性形式25(OH)VD 3 和1α，25(OH) 2 VD 3 的关键酶之一。然而，至今对Vdh的天然底物了解甚少，限制了其工业上的应用。为了提高Vdh的商业价值，找到Vdh的最佳底物，探究Vdh与底物的作用机制，深入挖掘Vdh的应用潜力。本研究以VD 3 与Vdh的结合模型为基础，利用Autodock分子对接技术对ZINC化合物数据库进行筛选，结合打分，性质筛选以及广义伯恩表面积法(MM/GBSA)计算结合自由能，最终从中挑选出4个小分子进行了实验验证。实验结果与筛选结果一致，4个小分子均能与Vdh发生反应，范德华力是Vdh与小分子结合的主要驱动力，推测Vdh是生产类固醇类药物的潜在生物催化剂。我们的研究为生物合成类固醇药物提供了新思路，也为深入了解Vdh提供了理论基础。
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user: 1. 引言 从自养假诺卡氏菌中分离得到的维生素D 3 羟化酶(Vdh)是一种细胞色素P450酶(CYP107BR1)，能将VD 3 转化为其生理活性形式，即25(OH)VD 3 或1α，25(OH) 2 VD 3 [ 1 ]。研究表明，Vdh可以对VD 3 进行持续羟化，第一步把初底物VD 3 羟化为25(OH)VD 3 ，再以25(OH)VD 3 为底物，进一步反应生成1α，25(OH) 2 VD 3 。Vdh现已在大肠杆菌，酵母和红球菌等工程菌中成功表达 [ 2 ]，它操作简单，生长速度快，转化率也进一步提高，是目前微生物转化VD 3 中活性最高的酶，已被逐渐运用在工业上，具有很大的商业价值。但VD 3 并不是Vdh的天然底物，Vdh对它的催化活力并不高，因此探寻Vdh的最佳催化底物是提高Vdh催化效率的一种策略。VD 3 属于类固醇类，类固醇又称甾体类激素，主要由1个五元环和3个六元环组成，对生物的内分泌具有重要的调节作用。目前，以类固醇为基础的药物制剂被广泛使用，是仅次于抗生素市场化程度最高的一类药品，年产量超过100万吨 [ 3 ]。大多数类固醇物质都具有消炎和抗过敏的功能，可作为抗炎、抗肿瘤、抗过敏的药物，也可作为性激素治疗生殖系统疾病等 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。另外，在预防和治疗许多严重疾病，如癌症、肥胖症、糖尿病、类风湿性关节炎、哮喘、激素代谢综合征、神经退行性疾病等方面类固醇也发挥着重要的作用。羟化的类固醇是类固醇发挥作用的重要形式，与极性较小的非羟基化类似物相比，羟基化的类固醇通常表现出更高的生物活性 [ 7 ]。虽然目前大量运用化学法得到羟化类固醇，但研究人员依旧在寻找对类固醇工业羟化的新型生物催化剂，生产出具有更强治疗性的新型羟基类固醇。 虚拟筛选(Virtual Screening， VS)是借助计算机技术对特定的疾病或靶标，以药物设计理论为基础，从化合物小分子数据中搜寻出与指定受体结合较好的配体的技术。该方法可以在少量的实验基础上，探究酶可能催化的未知底物。有助于提高Vdh的利用范围，降低实验操作的工作量，节省大量资金成本。目前已经成为了新药发现的实用工具，是各大药物公司必不可少的一项技术 [ 8 ]。虽然虚拟筛选技术已经日趋成熟，但目前采用此方法拓宽Vdh底物谱的研究还比较缺乏。本研究以拓宽Vdh底物谱为目的，利用分子对接，分子动力学等虚拟筛选化合物的方法，开展了Vdh潜在未知底物的研究。
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user: 4. 讨论与总结 本文通过分子模拟对接技术与实验结合的方法从ZINIC数据库中筛选Vdh的底物谱。运用AutoDock 4.2分子对接程序包从ZINC库中筛选到176个潜在底物小分子。筛选的结果表明，小分子和VD 3 的结构具有相似性，说明对接倾向于把具有相似结构的小分子确定为最佳配对。之后又结合了AMBER中的MM/GBSA程序计算了结合自由能进一步筛选。研究结果表明，范德华力是Vdh与小分子结合的主要作用力。实验结果显示从四个分组中挑选出4种化合物小分子都能与Vdh发生反应催化，证明了筛选出的底物库与Vdh有较好的结合效果，也说明了分子对接技术对于新底物的预测是可取的。结果表明，范德华力是Vdh与小分子结合的主要作用力。Vdh具有羟化类固醇物质的潜力，是分子对接技术操作简单、筛选潜在底物、发现新的可催化物质的一个好方法，现在已经有越来越多的研究者开始运用在蛋白质工程中了。我们的结果拓展了Vdh的底物谱，为Vdh更加广泛地应用于工业生产提供了理论基础。
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user: 摘要 从民航航班延误问题出发，收集我国主要机场和航空公司的准点率以及延误时间的信息，先从时间尺度，整理出现相关的数据，并利用统计图呈现，分析我国主要机场和航空公司延误发生的时间变化规律以及航空公司和机场延误特征的关系，并得到相关结论；从空间尺度，整理出现相关的数据，并将该数据实现可视化，分析我国主要机场延误发生的空间变化规律并得到相关结论；根据数据得到的结论和将时间特征和空间特征耦合得到的结论综合，得到一个完整的时空特征；最后基于ARIMA模型，分别选取北京首都机场作为样本进行拟合分析，分别选取2018年与2019年每月准点率与平均延误时间作为样本数据，对航班准点率与平均延误时间进行预测。
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user: 1. 引言 民航业的快速发展，使我国空域日趋拥挤、机场更加繁忙。近年来航班延误现象愈演愈烈，严重影响了机场、航空公司和旅客的利益，全国范围内整体的延误程度究竟如何，不同航空公司、不同机场在不同时段和不同地理位置的延误情况需要定量的数据进行刻画，以便了解我国机场和航空公司的延误情况。 目前，国内外对航班延误的文献有很多，基本上是利用不同的模型和方法对航班延误进行分析，例如航班延误波及分析模型，当某事件被延误时，该模型可以对该事件引起的后续波及进行分析 [ 1 ]；还有通过静态贝叶斯网络分析模型，仿真航班延误影响因素所带来的影响，同时还指出影响航班延误的多种因素的重要意义 [ 2 ]；还有对不正常航班进行预警，并将预警级别分为五个等级，选取延误人员数量、延误率及可用资源等指标建立预警评价指标体系 [ 3 ]。前三种模型及方法，仅仅从导致航班延误的因素，或者通过对航班延误的预警来分析，没有从数据本身出发进行研究分析；还有基于动态贝叶斯网络的航班运行风险预测模型，该模型主要针对单个航班的进近、着陆阶段的风险预测，且预测精度仅为80.4% [ 4 ]。因此本文基于机场及航空公司的数据，进行时间和空间上的延误特征分析，得到相关结论，并基于ARIMA模型进预测，根据预测结果与理想准点率比较，从多个方面提出提高准点率的策略。
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user: 2. 研究方法 本文对收集到的数据进行整理，并基于准点率和延误时长进行研究，准点率是指航空旅客运输部门在执行运输计划时，航班实际出发时间与计划出发时间的较为一致的航班数量(即正常航班)与全部航班数量的比率 [ 5 ]，通过100%-延误率得到，此外，本文还涉及延误时长，延误时长即航班发生延误的时间长度，虽然准点率与延误时长存在一定的关系，即准点率低(高)对应于延误时长长(短)，但是这不是完全的关系，这种关系仅适应于部分机场和航空公司，仍有机场和航空公司不满足这种关系，因此同时研究准点率和延误时长，可以了解各机场和航空公司延误情况的复杂性。 首先从时间尺度，将我国主要机场和航空公司的延误时长和准点率通过统计图呈现，使得数据更加清晰易懂，并计算我国主要机场和航空公司的延误时长和准点率的平均值、方差 [ 6 ] [ 7 ]、极差，通过这些参数，可以挖掘延误的规律，从而为决策做参考；再从空间尺度，也计算出对应的平均值、方差、极差进行研究，除此之外，还将数据可视化，使得数据更加直观；将时间特征和空间特征耦合，并从数据本身出发，研究时空特征；最后利用ARIMA模型 [ 8 ] [ 9 ] 对数据进行分析。 使用ARIMA模型时，为避免针对某一时间序列有多种模型符合，需要对时间序列进行AIC和BIC信息准则(最小信息量准则)选择模型，最后基于ARIMA模型，对航班准点率与平均延误时间预测。ARIMA模型为自回归移动平均模型。ARIMA模型可把任意时间序列看作随机过程，选择合适的数学模型将其表达并进行模拟预测 [ 10 ]。使用ARIMA模型时，为避免针对某一时间序列有多种模型符合，需要对时间序列进行AIC和BIC信息准则选择模型。AIC值最小的模型为最有效模拟模型，SBC准则是在AIC基础上进行调整。选择模型时，应选择AIC与SBC函数值最小进行模拟预测。本文选取北京首都机场作为样本进行拟合分析，分别选取2018年与2019年每月准点率与平均延误时间作为样本数据进行预测。
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user: 3. 我国主要机场和航空公司准点率及延误时长的时间特征 3.1. 航空公司准点率及延误时长的的时间特征 本次共收集了20家航空公司近五年的延误时长，准点率的具体数据。各航空公司的平均延误时长和准点率从2015到2019年的年变化如下图1、图2所示，各个航空公司的延误情况随着年份的增加而逐渐好转，中间亦有一些波动，如2017年，延误情况却在恶化，2019年延误情况比较复杂，每个航空公司的延误情况都不一样；2016年南航、成都航空、春秋航空，吉祥航空，川航的平均延误时长和准点率都在增加，这说明这些公司的长延误时间的航班占比较大；2017年春秋航空，上海航空的延误时长和准点率都在减少，说明这些公司的短延误时间航班占比较大。 图1. 航空公司平均延误时长的年变化 图2. 航空公司准点率的年变化 通过分析以上航空公司五年间的延误时长和准点率的方差，平均值，极差可以看出，延误时长和准点率的相对情况是一致的，春秋航空和中联航方差最高，二者间的平均值也处于较高的水平，但是准点率相对较高，说明该航空公司一直都是长时间延误的航班较多，并且各年间波动很大。总的来说大部分航空公司的延误时长，准点率平均值都基本处于同一水平，但是方差的区别却比较明显，即反映出各航空公司五年间的稳定性不相同，方差小(大)的五年间变化幅度小(大)，各个航空公司的发展情况不尽相同。 为了分析一年间1到12月航空公司延误时长和准点率的变化情况，本次统计了20家航空公司2019年12个月的延误情况，各航空公司的平均延误时长和准点率从1月到12月的月变化如图3、图4所示以及各航空公司的极差、方差和平均值。延误时长和准点率具有一定的联系，当延误时长增加时，准点率通常是降低。2月、4月、6月、7月的延误相较于前一个都是在恶化，尤其是6、7、8三个月，延误情况很糟糕，但是2月祥鹏航空和上航的延误时长减少，4月，天航的延误时长减少，这说明这些航司短延误时长的占比较大，此外，7月祥鹏航空的准点率有所增加，说明该航司能在大范围延误的情况下控制自己的延误情况。3月、5月、8月、9月为各航空公司延误状况的恢复期，8月虽然准点率再增加但延误时长变化不大，说明该月长时间延误还是存在且有一定的比例，5月昆明航空、华夏、国航、首都航空和9月的祥鹏航空变化特征相似。 图3. 航空公司平均延误时长的月变化 图4. 航空公司准点率的月变化 3.2. 机场准点率及延误时长的时间特征 本次共收集了22个千万级的机场近五年的延误时长和准点率。 各机场的延误时长和准点率从2016年到2020年6月的变化情况如下图5、图6所示，各机场的延误时长和准点率基本上都是负相关，2016到2020年的延误情况总体上呈向好趋势，除了上海浦东和虹桥机场外，其余机场的变化趋势具有高度一致性。2016至2017年大部分机场延误情况在恶化，但上海虹桥和上海浦东的延误情况是在变好，2018年至2019年延误情况较复杂，不同机场延误情况不尽相同。 通过统计计算各机场的延误五年间的延误时间和准点率的平均值，方差以及极差。可以得到如下结果：1) 五年间所有机场延误时间和准点率的平均值差别不大，说明大多数机场延误情况差别很小，但是仍有少部分机场差别偏大。2) 各机场的方差各不相同，即各机场的波动情况各不相同，其中波动最大的为上海虹桥，波动最小的为西安咸阳3) 西安咸阳机场的延误时长和准点率平均数，方差，极差基本上都最小的，说明该机场的延误时间很短，并且在五年间保持的很好。而结合具体的数据可知，上海虹桥机场虽然方差很大，但是一直是下降趋势，延误情况一直在变好。4) 在2017年的延误情况是最严重的；而在2016年各机场之间的差距最大，同时2020年不仅延误时长最短，各机场间差距也很小。 图5. 机场延误时长的年变化 图6. 机场准点率的年变化 此外，为了分析一年中不同时期机场的延误情况，本次共分析了22个机场2019年12个月的延误情况，各月的平均延误时长和准点率如图7、图8所示，大部分机场不同月份的延误时长和准点率呈负相关，但仍有不同机场不同月份不满足这种关系，因此延误特征具有多样性。全年变化波动明显，所有机场都在6，7，8月份达到延误的峰值，而10至12月份是延误情况的最好。2，4，6月延误情况都是明显的恶化，到9月明显变好之后一直保持良好，仅有微弱的波动。 图7. 机场延误时长的月变化 图8. 各机场平均延误时长的月变化 3.3. 驻场航空公司与机场延误特征的关系 通过对比机场与主要驻场航空公司从15年到19年延误特征的变化情况，可以发现机场的平均延误时长和准点率的变化和主要驻场航空公公司的相应数据有很大关系，即机场与驻场航空公司的延误情况具有一定的正比关系。由图9可以看出，在16到19年期间，北京首都机场和中国国际航空公司的年平均延误时长和准点率的曲线基本是平行的，说明二者的延误时长和准点率是呈正相关的，这体现了机场的延误特征是很大程度上受到主要驻场航空公司的影响的，不过由于一个机场的驻场航空公司很多，因此数据具有相同的变化趋势，并不是完全相同。此外，如图10、图11，通过分析天津滨海机场和天航，广州白云机场和南航有相同的结果。 图9. 首都机场和国航的年延误特征 图10. 天津机场与其驻场航司的年延误特征 图11. 广州机场与其驻场航司的年延误特征 在一年间，机场和航空公司的延误特征也有一定的相关性，如下图12，首都机场在19年各个月份的延误时长和准点率的曲线和国航的相应曲线也是基本保持平行的，说明在各个月份机场主要驻场航空公司的延误特征也很大程度上影响机场的延误特征的。同样，如图13、图14，分析天津滨海机场和天航，广州白云机场和南航都有相同的规律。 图12. 首都机场和国航的月延误特征
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user: 4. 我国区域准点率的空间特征 以2019年我国主要机场准点率和区域准点率(各空管局管辖区域内主要机场准点航班数所占总航班数的比例)进行分析，并利用该数据通过ArcGIS进行可视化，区域准点率高低通过区域块颜色的深浅表示，机场准点率高低通过黑点大小表示，得到如图15。全国准点率的平均值为75.57%，平均数是反映数据集中趋势的一项指标，即反映出全国准点率的集中趋势是75.57%，其中准点率最低的为南京禄口国际机场，比全国平均水平低了10.77%，准点率最高的为西安咸阳国际机场，比全国平均水平高了9.2%。地区平均准点率比全国平均准点率低仅有华东、华北两个地区，最低的为华北地区，比全国平均水平低了3.57%，最高的为西北地区，比全国平均水平高了8.05%，且新疆地区的准点率也较高，其值也大于80%。方差来度量随机变量和其数学期望(即平均值)之间的偏离程度，通过比较各地区的方差，可以反映出各地区内各机场的偏离程度和一致性，方差最大的为华东地区，其值为0.43%，其余地区方差差别不大且最小为东北地区(由于新疆地区只选取了一个机场，故方差为0且不与其他地区进行比较)，其值为0.004%。由此可见，延误状况最严重的地区是华东和华北地区，并且华东地区内各机场的延误情况没有表现出一致性且具有较大的差别性，延误情况较好的地区是中南、西南、西北和新疆地区，东北地区的延误情况与全国平均水平相差不大，并且除华东地区，各地区内各个机场的延误情况差别不大，表现出各地区延误情况的一致性。导致这种地域差异现象，与空域、气象和技术等一系列因素有关，华北和华东地区的机场分布密集，且大型机场较多，导致空域紧张，且气象条件不稳定，华北地区常出现梅雨天气，华北地区则常出现雾霾天气，这些原因都是导致准点率低于全国平均水平的几个原因之一。 图13. 天津机场与其驻场航司的月延误特征 图14. 广州机场与其驻场航司的月延误特征 图15. 区域及机场准点率可视化图
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user: 5. 我国区域准点率的时空特征 以2019年的数据进行分析，将2019年分为4个季度，并根据各机场所在的空管局所划分的地区，得到各机场和各地区在各季度的准点率及平均值，全国准点率的平均值为75.57%，其中准点率最高的为第四季度的广州白云国际机场，其值为89.47%，准点率最低的是第三季度的天津滨海国际机场，其值为58.02%。各地区中准点率最高的为第二季度的新疆地区，其值为87.77%，此外第四季度的西北地区和中南地区准点率与最高值相差不大于2%，准点率最低的是第三季度的华北地区，其值为65.20%，此外第二季度的华北地区和华北地区的准点率与最小值相差不大于2%。各机场和各地区准点率的情况基本上能够相互对应，虽然第四季度的中南地区准点率不是最高，但是与最高准点率相差不大。根据前文结论，将时间特征和空间特征耦合可得，准点率最高的为10、11、12月的西北地区，同时期新疆地区的准点率也较高，准点率最低的为6、7、8月的华北地区，同时期华东地区的准点率也较低，这与根据数据所得的时空特征略有些区别，由于新疆地区范围内的机场仅有一个，数据单一，误差较大，且经过耦合得到的结论是根据多个数据得到的，可信度更高。而准点率最低的时间及地区的结论基本上没有差别，只是第三季度指的是7、8、9月份，与耦合中的6、7、8月份不相符，这说明，其他季度中6月份，准点率也低，但第三季度中9月份准点率并没有很低，所以，准点率低的特征是跨季度的。因此，全年全国范围内，准点率较高的且延误情况较好的为第三季的西北地区和第二季度的新疆地区，准点率较低且延误情况较差为第三季度以及6月的华北地区。