DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. M公司生产作业计划规划模型 4.1. 建模的基本内容和假设 经过前期的基本研究，M产品生产线半成品作业计划内容可以简化为以下描述：根据长期计划中的包装成品需要，结合半成品生产线和包装机的生产能力，获得包装成品和涂层制作半成品生产线的最优生产计划排产。建模所需的参数说明见表1。 为了顺利进行建模工作，对模型实现的前提做一些假设：1) 主生产计划的时间跨度为周。2) 建模的频率为每月一次。3) 包装机标准班产进行同一包装种类的合并。4) 包装机及包装组合以实际匹配为准，不考虑建模过程和实验过程中产生的新组合和变化。根据系统中的数据和机器组合，得出标准班产矩阵如表2。 从中可以看出，实际的产品/包装机组合有9种。 4.2. 建模的目标 生产作业计划的目标通常有两个大的方向，一是生产线利用率的最大化，一是生产线费用的最小化。由于近几年产能扩张已经完全能够满足市场需求，目前的生产作业计划，正在从生产线利用率的最大化，逐步向生产费用的最小化进行转移(淡季时尤其如此)。我们将与生产开班直接相关的人工、能源、易耗品部分组成的总生产费用(与排产相关的可变成本)最小，作为作业计划的决策目标。 2014年实际每单位班组生产费用的可变费用如表3。 4.3. 决策变量和约束条件 由于需要平衡包装线与生产作业计划，在此将一周的计划作为已知变量，将每台包装机每种产品的 Table 1 List of argument 参数名 参数意义 设备与产品组合编号，包括涂层与包装组合共10种 班次编号，包括一周内白班、夜班共14个班 X ij i包装组合/涂层间在第j班生产的班数/批次数 R i i组合的标准产量 C i i组合的生产费用 O i 当期i组合的目标产出 E j j班生产后的半成品库存 表1. 参数说明列表 Table 2 MD production line packaging machine standard clas 标准班产单位/班 40 g 100 g 200 g 13.5 g 14.5 g BB Pouch R包装机 5.54 5.4 5.28 E包装机 4.5 1.36 1.48 K包装机 1.29 B包装机 3.75 P包装机 2.88 表2. MD生产线包装机标准班产矩阵 Table 3 MD production line of each process area variable cost per shif Line 2014年每班生产可变成本 P包装机 1758 K包装机 873 E包装机 613 B包装机 1576 R包装机 1578 喷涂3线 628 喷涂4线 609 表3. MD生产线各工艺区域每班组可变成本 注：由于成本信息属于商业机密，此数字经过了数倍缩小化处理，相对关系不变。 运行时间(连续型生产)以及半成品线的批次计划(批次型生产)作为决策变量。 因为包装机的计划对应班产，其决策变量应为每班内运行时间，这一时间在每台包装机的加总应该是非负且小于1的一个数(最多开一个班)。而对于半成品线，其批次性生产决策变量应为小于等于5(最大生产批次)的整数批次；最佳的生产计划是严格按照订单生产，也就是说，既不能多也不能少，这样可以最大程度地减少库存成本和减少损失销售；同时，还需要考虑到半成品的遗留和物料平衡。 综上，建立模型如下： 在每个班次j内，根据物料平衡，涂层半成品产量大于等于包装产量，式(2)；每台包装机生产班数≤1，式(3)；涂层生产批次≤5，式(4)；每种产品满足当周订单，式(5)；每班的物料平衡，式(6)；非负性约束，式(7)： (1) 满足约束： (2) (3.1) (3.2) (3.3) (4) (5) (6) (7) 4.4. 应用软件对生产作业计划建模 将各种包装产品组合和涂层间计划以矩阵形式表示，每行的总班数为前面一周开班数的汇总，总产量为班数与每班标准产出的乘积。最终应得出每种产品与当周的成品计划相等。其中，当期的成品与半成品差距成为期末库存，而本期成品需求减去上期库存，则为当期半成品需求。之后，将包装机计划进行汇总(将同样设备的生产计划进行加总)，以便添加每台设备的限制条件(单台设备每班开班数最多为1)，和计算总成本。其中，此处将每种设备的总开班数与设备的单班成本分别相乘，其加总结果即为总成本。显然，将包装机与涂层成本加总后，即为生产总成本。接下来，打开软件规划求解模块，在对话框当中分别对目标单元格、可变单元格、约束条件进行定义。 4.5. 以样本数据进行原始求解 为了对模型进行初步检验，我们选取了在淡旺季转换期间7月份的数据进行均衡化之后，对模型进行规划求解。可变参数O i 根据每段实际生产目标确定，见表4。 经过线性规划求解后，得出以下结果如图3。 其中，黄色单元格是决策的开班组合，蓝色是固定参数，橙色是组合出最小化的总费用。从结果可以看出，包装区域的总可变费用为35，564，涂层区域的总费用10，793，总费用为46，357。
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user: 5. 运行结果分析 通过将模型运行的结果与去年该生产线同期费用的比对，以及与6月份另外一条批次/连续混合生产线的比较，相对于现行排产规则的总费用(5万以上)，总费用实现了7%左右的节省，是一个相当不错的结果。 对于整体生产线的瓶颈——涂层间来说，开班率为100%，批次利用率61.4%。而对几台包装机的利用，也符合生产实际，可见模型规划的结果，在实现对包装产量支持的同时，基本实现了对设备的最大化利用。 Table 4 Variable parameter O i O i i = 1 (40 g， Rovema) 60 i = 2 (100 g， Rovema) 5.25 i = 3 (200 g， Rovema) 4.25 i = 4 (13.5 g， EJ) 17.1 i = 5(13.5 g， Korin) 1.9 i = 6 (14.5 g， EJ) 0 i = 7（40 g， EJ） 0 i = 8(100 g， BB) 15.9 i = 9 (Pouch) 0 表4. 可变参数O i 图3. 数学模型原始求解结果 虽然整个设备的利用率看来趋于合理，但是实际上包装机都出现了一些“断续”的开班和换产，在实际操作当中造成了一些困难。例如，B包装机4.2个班的生产任务，却断断续续开了8个班。对于这个问题，最好的解决方式是将换产次数统计后直接折算成相应的成本，加入进整体成本当中。但是，目前由于建模的复杂性所限，换产的成本尚未折算进整体的成本计算当中。但可以引入一个向上取整的“开班数”计数函数，将其做一个最小化的考量。 与上面提到的问题类似，目前的产品生产安排建模当中，很多都突破了现行的“最小订单”的限制，有的包装机甚至出现了0.02个班的生产(实际生产只有12分钟)。解决这一问题的最好办法是为每一个订单设定最小生产量的限制，即“为0，或者是在最小生产量到1之间”。目前在规划求解软件初级版当中暂时无法实现这一逻辑设置，最简便的方法就是进行一些合并调整，取得次优解。 其实，由于此线性规划的最优解不唯一，通过多次求解，可以在目标值不变的情况下，比较几个最优解，得出一个相对更易于操作的解，例如下图4。 图4. 数学模型二次求解结果 从上图显示的这个解，在总生产费用保持46，357不变的情况下，B机的开机班数从原来的断续8个班次，减少为5个班次，大大减小了操作的复杂性和不必要的浪费。类似的，也可以结合企业和生产线的实际情况，对其他机器的运行指数进行评价。 从模型本身看来，涉及70，000多次的运算，对于一些基本设备来看，运算速度相对较慢。为了进一步提高模型求解速度，还可以对模型本身进行优化，包括减少不必要的约束条件，将相等性限制条件改为开放性限制条件，保持线性求解，降低精度等。 综合看来，这套模型求解的结论，具有一定的实际借鉴意义。但由于模型本身的设计所限，还有一些不尽如人意之处。这些不足，有些可以通过建模优化进行解决，有些暂时还没有好的解决方案，可以考虑在软件计算得出最优解之后，进行智能调整处理，得出一个次优解，从而最大程度地在保留其最优设计的同时，能够在生产实际当中得以顺利实施。 这次数学模型的构建启发我们，在生产计划模型构建过程中，不但需要生产视角，还需要生产计划的视角，甚至面向整个供应链，而不是面向单一的部门。同时，在模型构建当中，需要及时考虑到可能出现的问题和阻力，并且在模型构建当中尽可能予以考虑和解决。在这个过程当中，需要进行不同的关键人物访谈，换位思考也很重要。在数学模型的构建中，也需要采取创新思维，比如进行相似订单的合并，加入二级评价指数，以及在模型无法实现的情况下进行智能调整等。在线性规划模型的使用中，体会到“最优解”不是万能的，数学模型有时候只能得到局部最优解，而需要多次的运行和调整才能找到“系统最优”，这当中不但需要智慧，更需要耐心。希望今后继续类似的实践，使生产作业计划中数学模型的应用更加深入，更为有效。
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user: 摘 要 基于直接法、广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)和马尔科夫转换模型对上证50ETF年对数收益率的波动率进行估计，并通过Black-Scholes期权定价模型计算期权价格。实证分析的结果显示GARCH模型适用于标的资产比较稳定的情况而马尔科夫转换模型在标的资产表现出明显上升或下降趋势时表现良好，从而给出选取定价方式的标准。然后采用VaR方法衡量在期权投资中产生的金融风险。其中具体的计算方法包括历史模拟法以及采用波动率序列的参数解析法，我们也讨论两种方法的优缺点。 关键词 :Black-Scholes方法，马尔科夫转换模型，VaR方法
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user: 1. 引言 2015年我国证券市场开始了股票期权的试点工作，华夏上证50ETF期权于2月9日在上海证券交易所正式上市交易，从而结束了之前中国股票期权一直处于“空白”的状态。由于在我国证券市场，完全意义的期权交易开始时间晚，交易也基本局限于机构之间，很少有散户参与买卖，因此相应地导致了对国内期权市场的研究处于起步阶段，特别是缺少适合中国股票期权合理定价的拟合方法，也使期权没有在风险控制中起到其应有的作用。 在中国这样一个新兴的期权交易市场，可能存在很多与西方发达交易市场不同的特征，为了能更好的使期权起到相应的风险控制的作用，有必要寻找适合中国期权定价的方法。
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user: 2. Black-Scholes定价模型及其适用性 Black-Scholes定价模型是以欧式期权行权方式(到期日行权)为基础的，与上证50ETF期权的行权方式相同，并且B-S模型的基本假设也和上证50ETF期权基本相符，所以应用B-S模型定价公式作为基本定价公式是比较合理的。 Black-Scholes期权定价公式： (1) 其中C和K分别是期权初始合理价格和期权执行价格，S代表所交易金融资产现价，T是期权有效期。r和s分别是连续复利计无风险利率和股票连续复利(对数)回报率的年度波动率(标准差)。 显然，上述公式中只有s是不能通过数据直接得到的，它需要通过对标的证券的价格拟合来得到，所以定价的关键也在于s的确定。(Black-Scholes模型相关理论及期权定价请参考文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] )。
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user: 3. 证券年对数收益率的波动率σ的估计 3.1. 直接法 直接法指采用隐含波动率σ，即第一天证券隐含的年对数收益率的波动率，来对未来的期权价格进行预测。直接法有一个比较大的优势在于，其计算起来比较方便，结果直接得出。同时由于间隔时间不长，σ一般不会相差很大，因此有一定的合理性。 但缺点也是巨大的，直接法是利用第一天的数据来当作后面所有的数据，虽然可能相差不大，但还是有一定的系统误差，并且在证券价格变幻莫测的情况下，采用这种方法的可信度不是很高。 3.2. 条件异方差模型 GARCH模型又称广义的ARCH模型。收益率序列 ，令 为t时刻的新息，即为资产收益率在t时刻的扰动。称 服从GARCH(m， s)模型，若 满足 (2) 式中 是iid且均值为0，方差为1的随机变量序列： 。若s = 0，则简化为一个ARCH(m)模型。 GARCH模型在刻画波动率上的性质： 1) 时间序列方差不是一个常数，以GARCH(1，1)为例： (3) 大的 或者 都会引起大的 ，即一次大的扰动之后或紧接着出现下一次扰动。 2) 若 ，则 的峰度会大于3，偏离正态。 3) GARCH模型对于正负干扰有相同效应，不能刻画出波动率的杠杆效应。 可知，GARCH模型的第一条性质与证券市场中证券收益率波动情况还是比较类似的，但同样上述第三条性质也造成了GARCH模型本身的一个巨大缺陷，即当收益率本身不对称性极强时，用GARCH模型拟合效果会大大变差，因此，在GARCH模型的基础上，我们还引入了第三种模型。 3.3. 马尔科夫转换模型 Markov Switching AR (MAR)模型是一种非线性的模型。MAR模型强调一个经济量会有不同的状态，并且以一定的概率在各个状态之间转化。 定义：称时间序列 满足服从MAR模型，如果 满足 (4) 式中 是体制变量常在在1，2中取值，是代表不同经济状态的变量，其转移概率为 ， 。 优点：通过MAR模型的定义可以发现，MAR模型的两种状态可以很好的对应证券市场中常常会出现的牛市与熊市，如果可以合理判断当前市场处于什么情况，利用MAR模型可以起到非常良好的效果。同时MAR模型很好的考虑到了杠杆效应。 缺点：MAR模型也有一个巨大的缺点在于它拟合出来的结果的方差是不随时间变化而变化的，是一个常数，虽然这个可以使计算变得方便，但也有着很大的不合理性，因为当时间区间比较长的时候，取一个相对平均的方差并不能起到很好的效果。(关于GARCH模型和马尔科夫转换模型相关理论参考文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] )。
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user: 4. 实证分析 在这部分中，我们将开始正式使用第三部分中的方法来进行拟合和预测，其中510050C1503M02200期权合约数据取自2012/1/04-2015/2/9，510050C1510M02200期权合约数据取自2015/8/28-2015/10/28。 4.1. 510050C1503M02200期权合约 5100050C1503M02200期权的价格拟合我们比较两种方法，直接法和条件异方差模型。 4.1.1. 510050C1503M02200期权合约的直接方法 首先计算第一天证券隐含的年对数收益率的波动率σ，接着均利用根据第一天价格算出的σ对期权价格进行预测。最后用计算拟合结果和真实结果之间的每日偏差和平均偏差的方式来对拟合方式的好坏进行定量度量。其公式如下： (5) 其中 为每日偏差，即实际每日价格与每日拟合数据的差。 最终计算结果得平均偏度为3%左右。 4.1.2. 510050C1503M02200期权合约的条件异方差拟合 由于观察发现上证50ETF指数在2012/1/04-2015/2/9波动不是十分的剧烈，基本处于比较平稳的状态，因此利用2012/1/04-2015/2/9的上证50ETF的日对数收益率的波动率来进行拟合。 由图1可知日对数收益率的波动率(SR)的自相关系数以及偏相关系数基本不相关，只有时滞4阶，7阶有一定的相关性，因此采用比较简单的GARCH(1，1)拟合。由图2可知AIC = −5.72以及最后的残差分析显示拟合效果较好，因此直接用动态分析计算2月9日标准差为0.00067。 由于根据条件异方差模型计算得到的波动率是一个关于t的函数，而在B-S公式中假定波动率为常数，所以我们需要通过一定的转换来得到最终的波动率。我们采用在参考文献 [ 2 ] 中看到的计算公式来进行转换，公式如下： (6) 其中 ； 。 通过上述公式可以将其换算成年对数收益率标准差以及计算之后每天的动态标准差，最后得到拟合结果，并计算偏度(图3，图4)。 通过观察图5和图6两张图，可以发现两种拟合方法的偏度在价格波动不大的情况下均比较小，而GARCH方法平均偏度只有0.8215%，并且偏离度还是小于直接法，因此在大部分时间还是有效改善了拟合结果。 4.2. 510050C1510M02200期权合约 5100050C1503M02200期权的价格拟合比较两种方法，直接法和马尔可夫转换模型。 图1. 原数据AC，PAC 4.2.1. 510050C1510M02200期权合约的直接方法 首先计算第一天证券隐含的年对数收益率的波动率σ，接着均利用根据第一天价格算出的σ对期权价格进行预测。最后利用拟合结果以及真实价格的比较，算出各天偏差以及平均偏差来判断拟合效果的好坏。最终计算得到的平均偏差为21.256%。 4.2.2. 510050C1510M02200期权合约的马尔可夫模型拟合 由于观察发现上证50ETF指数在2015/1/05~2015/8/28波动十分的剧烈，基本处于一个大牛市到熊市 图2. 拟合结果 图3. 残差分析 图4. 对比图 图5. 误差图 图6. 误差箱线图 的情况，因此本文建议利用2015/1/05~2015/8/28的上证50ETF的日对数收益率来进行拟合。根据图7日对数收益率的相关图：发现时滞2阶、4阶和6阶比较显著，因此先采用SR(−2)，SR(−4)，SR(−6)来拟合，残差诊断发现11阶自相关系数过大(图8)，因此，尝试加入SR(−1)，SR(−11)。得到的拟合结果如下： 拟合结果的残差检验图9和图10显示残差基本互不相关同时残差平方也互不相关，因此基本消除了AR效应。同时，根据拟合结果中估计出的日对数收益率标准差，通过转换之后变成年对数收益率标准差，后得到拟合结果并且计算偏差。 通过观察图11~图13可发现拟合效果还可以接受，除了小部分点偏度比较大外，大部分点和真实价格还是很接近的，平均偏度也只有8.59%。与直接法对比大大的改进，说明在这种情况下使用马尔可夫转换模型可以显著提高拟合效果。 4.3. 其他期权合约的拟合 除了之前比较有代表性的两个例子，我们还做了很多其他合约的拟合，例如510050C1509M01800期权合约用马尔可夫模型效果都比较好，平均偏差分别为4.1781%，510050C1509M01800期权合约用GARCH(1，1)模型拟合效果比较好，平均偏差为0.0838，还有众多例子，限于篇幅，不在此列出。 图7. 原数据相关图 图8. 拟合结果图
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user: 5. 经验总结 在经过了大量的实证分析之后，本文对于上证50ETF期权价格的拟合积累了一些经验，也总结出了 图9. 残差相关性分析图 图10. 残差平方相关性分析图 一些规律，主要有以下两条(图14)。 规律一：GARCH模型适用于标的资产价格比较平稳的情况。 规律二：马尔可夫模型在标的资产表现出明显上涨或下跌趋势时表现良好。 选取510050C1603M02650和510050C1506M02350，利用Matlab计算了他们前30天的隐含波动率，排除一些无解的情况，用Eviews将最终结果进行均值差异比较的t-检验，结果列表如下图15。 图11. 拟合结果图 图12. 误差图 图13. 误差箱线图 以上假设中可以很明显发现，2015年2月到6月之间的波动率明显比7月到12月的波动率小，也就是说标的资产价格在7月到12月之间波动率发生了比较明显的改变。在3月份左右的波动还与之前比较相近，因此用2012年开始的大量数据做拟合效果很不错。但进入2015年5，6月份之后，明显波动规 图14. 收盘价 图15. SER01 = σ 1 − σ 2 的假设检验 律与之前不同，因此用之前数据拟合明显不合理，并且对就近数据用GARCH拟合，由于波动剧烈效果不是很好。但GARCH模型的优点在于波动率的计算是随价格和时间变化而变化，可以自我调整，有一定的合理性。 在2015年大半年时间里的数据明显处于一个牛市到熊市的阶段，因此用马尔可夫转换模型的两种体制分类来预测效果不错，虽然最后得到的波动率是一个常数，但仍然能使拟合效果达到很好。同时由于马尔可夫转换模型是对于多种不同体制做出不同的拟合，和股市中的牛市和熊市相匹配，因此本身有一定的合理性，因此认为在有明显上涨或下跌趋势时应采用马尔可夫模型做拟合。
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user: 6. 风险价值以及风控讨论 6.1. VaR方法 假设给定一个置信水平α，以及一定的投资时期，在这段时期内某资产组合的损失记为∆V，则该资产组合的VaR即为满足以下式子的值： (7) 本文采取绝对VaR作为衡量标准。AC为原始数据，C为利用模型模拟得到的数据。(VAR文献相关理论请参考文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] )。 6.1.1. 两种计算方法 历史模拟法：根据已知的过去信息来进行推测未来的可能，假设过去的每单位时间的收益率是独立的，把一段时期所有数据作为总体样本，并且假设未来的收益率规律也服从过去的规律。则当取定置信水平α时，即取α作为该样本的分位数，计算得到的位于分位数的值即为VaR。 解析法：主要手段是利用波动率模型以及Black-Scholes公式模拟期权的价格。假设每日收益率波动率不是独立的，则采用序列模型对其进行模拟，计算得到参数，得到估计的收益率波动率，代入公式(1)中得到每日的期权价格，再同样利用分位数来得到VaR值。 6.1.2. 具体计算 对于历史模拟法，根据过去N+1个时期的价格时间序列，计算期权N + 1个时期价格水平的实际变化，我们将可能出现的N种变化幅度从涨幅最大到涨幅最小排序，在置信水平为95%时，我们可以选择第N × (1 − 95%)处的波动率为最差的情况，再通过前一天的价格即可算出VaR值。对于解析法，价格时间序列采用之前模型模拟得到的数据即可(图16~图21)。 各合约计算结果如下。 图16. 510050C1503M02200期权历史法 图17. 510050C1503M02200期权解析法 图18. 510050C1506M03500期权历史法 图19. 510050C1506M03500期权解析法 图20. 510050C1510M02200期权历史法 6.2. VaR模型效果分析 VaR模型是基于正常的金融市场环境下建立的，它有一定的良好的假设条件。所以当计算情况出现在金融市场上时，VaR方法就可能失去了部分参考价值。由所得到的收益率波动率分布图，我们发现存在一个比较极端的数据。510050C1506M03500合约从图22上观察基于过去的数据，预测未来的VaR时，会有比较极端的情况发生，也就是损失极大的情况，大部分重要的信息被隐藏，影响决策结果。该段时 图21. 510050C1510M02200期权解析法 图22. 510050C1506M03500期权合约解析法波动率 间股价处于大起大落的状态，因此VaR对于相对稳定的金融市场预测效果更加有效。
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user: 摘 要 低照度环境下拍摄的图像往往会出现细节模糊不清的情况，传统的Retinex算法可以有效提高图像质量，然而当图像亮度整体较低时可能会出现过增强现象。为了改善低照度环境下拍摄图像的质量，本文提出了一种基于HSI颜色空间的改进的多尺度Retinex图像增强算法，采用引导图像滤波消除应用Retinex算法所产生的“光晕伪影”现象，并利用原图像的亮度信息对多尺度Retinex算法增强后的图像进行了亮度重构，有效地抑制了过增强等失真现象，进一步提高了图像增强质量。实验结果表明，本文算法与传统的多尺度Retinex算法相比在低照度图像亮度增强、对比度增强和图像细节信息保护方面具有更好的表现效果。 关键词 :低照度，Retinex，引导滤波，亮度重构
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user: 1. 引言 在低照度环境下拍摄的图像由于光线条件和照度不均匀的影响，经常会存在图像细节模糊不清的状况，使人难以分辨感兴趣区域，对图像的存储价值以及图像的进一步处理都带来了负面的影响。在某些专业的图像应用领域，如智能监控、图像检索 [ 1 ] 、信息鉴定等，有效增强低照度图像质量具有重要的意义。 目前常用的图像亮度增强算法有基于直方图均衡化的全局图像增强算法 [ 2 ] 、基于取反的图像增强算法、基于Retinex理论的图像增强算法 [ 3 ] 等。其中基于Retinex理论的图像增强算法对于亮度比较复杂的图像具有较好的增强效果，因而受到了研究者的广泛关注。Retinex理论是Land在20世纪70年代提出的，该理论提出之后，许多研究者对其进行了深入的研究，提出了很多改进算法 [ 4 ] ，如随机路径Retinex算法 [ 5 ] 、基于中心/环绕的Retinex算法 [ 6 ] 等。其中基于中心/环绕的Retinex算法指出：当前像素点的亮度可由其周围环绕像素点的亮度来进行估计，环绕像素的权重取决于所选择的环绕函数。在研究过程中，学者们提出使用高斯函数、指数函数等作为环绕函数，并论证了使用高斯环绕函数的合理性，先后提出了单尺度Retinex算法(single scale Retinex， SSR) [ 7 ] [ 8 ] 和多尺度Retinex算法(multi-scale Retinex， MSR) [ 9 ] 。MSR算法是多个SSR算法处理结果的融合，图像增强质量相对于SSR算法有一定的提高，然而MSR算法是在RGB颜色空间中对各颜色通道直接进行处理，这样往往会造成各通道增强幅度不一致从而引起失真现象；同时对于亮度普遍较低的低照度图像，使用MSR算法进行增强后，经常出现对比度减弱、图像细节模糊、过增强等现象，严重影响了增强图像质量。 针对MSR算法存在的上述问题，本文提出一种基于HSI空间的改进的多尺度Retinex算法。该算法先将原图像从RGB转换至HSI空间，然后在MSR算法中使用引导滤波 [ 10 ] 代替高斯滤波作为环绕函数进行照度估计，最后利用原图像的亮度信息对增强后的图像进行亮度重构，重构后的图像经过空间反变换得到目标图像。
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user: 2. Retinex理论及分析 在Retinex模型中，图像 是由场景中物体的反射亮度和光照亮度两部分组成的，也称之为反射图像和亮度图像，分别用 和 表示。Retinex图像增强的思想就是从原图像中剔除环境亮度的影响，求解出物体本身的颜色特性，从而实现图像增强的目的。在SSR算法中，亮度图像是平滑的， 用来表示高斯卷积函数，则有： (1) (2) 其中，高斯卷积函数可表示为： (2) 其中 由归一化函数决定： (4) 在式(3)中， 代表尺度参数，即高斯模版的半径，它的大小会直接影响图像的增强效果。 SSR算法控制使用单一的尺度参数来进行图像增强，因而图像的增强效果受所选择的尺度参数影响；利用SSR算法增强图像时，往往不能使图像的局部细节信息、色彩保真性能及动态压缩范围等特性达到一个比较好的综合视觉效果。因此，在研究过程中人们又提出了MSR算法。相对于SSR算法，MSR算法引入了多个不同的SSR算法，然后通过带权重求和的方式将经过SSR算法处理的结果融合起来，得到最终的增强图像。 MSR算法的计算公式如下： (5) 式中， 表示MSR算法中所选择的尺度个数，通常情况下 取值为3； 在这里代表权重， ； 表示所选择的环绕函数， 和单尺度中表示的意义相同。在MSR算法中，不同的SSR算法一般选择不同的尺度参数。
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user: 3. 基于HSI空间的Retinex图像增强算法 MSR算法可以实现图像的动态范围压缩，同时较好地保证了图像的色感一致性。MSR算法实质上是在对数空间用原图像减去高斯函数与原图像的卷积的值，图像被减去了平滑的部分，剩下了图像中变化较快的部分，从而突出了图像的细节信息，实现了图像增强的目的。然而对于低照度图像，使用MSR算法进行增强后，虽然能够突出图像的细节信息，但是增强后的图像往往对比度减弱，颜色与原图偏移较大甚至出现过增强等失真现象，因此有必要对该算法进行改进。 针对MSR算法在处理低照度图像时存在的上述缺陷，本文提出了一种基于HSI空间的改进的MSR算法。该算法先将原图像从RGB转换至HSI颜色空间，在HSI颜色空间对亮度分量单独进行处理；为了缓解采用Retinex算法可能产生的“光晕伪影”现象，同时使增强后的图像具有更多的边缘细节信息，本文算法选择使用引导滤波作为MSR算法的环绕函数来进行照度估计；针对MSR算法在低照度图像增强时可能产生过增强等失真现象的问题，本文算法提出使用亮度重构的方法来进行亮度调整；最后将经过亮度重构的图像由HSI空间转换至RGB空间进行显示。 3.1. HSI颜色空间 传统的MSR算法对R、G、B三个颜色通道图像分别进行增强，然后将增强后的结果合成图像。增强前三原色间存在一定的比例关系，增强后这种比例关系被破坏，即RGB色彩空间三原色间强烈的相关性影响了处理结果的色彩重现，从而产生了色彩失真，影响了图像的增强效果。 HSI颜色空间反映了人的视觉系统感知色彩的方式，以色调(H)、饱和度(S)和强度(I)三种基本特征来感知颜色。相对于RGB颜色空间，HSI颜色空间具有以下优点：其一，亮度分量与色调、饱和度三者相互独立，可以分开进行处理，亮度分量的变化对图像的颜色信息不会产生影响；其二，HSI颜色空间更符合人类的视觉习惯和知觉特性，同时有利于进行图像处理。因此，本文选择将图像从RGB转换至HSI颜色空间进行处理。 3.2. 引导滤波 应用Retinex算法处理图像时，由于假设光照是平缓变化的，因此在图像的高对比度边缘区域往往会产生“光晕伪影”现象，常见处理该问题的方法是采用具有边缘保持性能的滤波器如双边滤波器来代替高斯滤波器进行照度估计。图像引导滤波是近年来提出的一种局部线性图像滤波器，它在实现平滑滤波的同时具有良好的边缘保持性能，同时相对于双边滤波器具有较低的时间复杂度，实时性较好，因此被广泛应用于图像增强领域。本文使用引导滤波代替高斯滤波作为环绕函数来进行照度估计以缓解“光晕伪影”现象对图像增强效果的影响。 分别定义滤波输入图像为 ，滤波输出图像为 ，引导图像为 ，则引导滤波过程可以描述为： (6) 其中， 是像素索引值， 和 是两个常数， 是方形窗口内中心像素的索引值。滤波输入图像 和输出图像 之间的最小重构误差可描述为： (7) (8) 其中 和 是引导图像 在窗口 内的均值和方差， 是控制滤波平滑程度的参数， 代表邻域窗口内像素点的个数， 是输入图像在窗口 内的均值。滤波器的输出可表述如下： (9) (10) 在这里 和 分别是 和 在以像素 为中心的邻域窗口 内的平均值。因此，主要的滤波过程就是把这个局部线性模型应用到整幅图像。 3.3. 亮度重构 由于HSI空间中的亮度信息与色调、饱和度信息无关，因此我们对亮度信息的处理并不会改变图像原本的色调、饱和度信息。图像的亮度被增强后，亮度与饱和度间的相对关系发生变化，可能导致增强后的图像在色彩感知上发生变化从而引起失真。因此，对于经过MSR算法增强后的图像，有必要利用原图像的亮度信息对其进行亮度重构。亮度重构的方法可表示为： (11) 其中，其中 是原始输入图像像素的亮度， 是使用引导滤波作为环绕函数进行MSR算法增强后像素的亮度， 是经过重构后像素的亮度。这里 是调节参数，取值范围在0到1之间。当像素的亮度越低时， 的取值应该更接近于0，这样才能增大 在重构像素值中所占的比重；反之，当像素的亮度较高时， 的取值应该更接近于1。假设像素点的像素最大值是 ，则调节参数 的值可以表示为： (12) 其中 是用来调节 大小的参数，本文中 取经验值3；当 越小时， 越小。
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user: 4. 实验结果与对比 4.1. 增强效果主观评价 本文编程实现了所提出的基于HSI颜色空间的Retinex算法，并选取了动态范围较小的低照度图像进行了图像增强算法测试。同时为了验证本文所提算法的有效性，本文将MSR算法、限制对比度自适应直方图均衡化算法(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization， CLAHE) [ 11 ] [ 12 ] 和本文算法进行了对比性实验。图1、图2和图3分别给出了古镇背景、手机背景以及街景三张低照度图像采用不同算法的图像增强效果。 在图1中，原图(a)中古镇街道以及两旁的建筑在低照度环境下无法识别，在图(b)中可以较明显地看清楚街道以及两旁建筑的相对位置，但图像整体对比度较低；图(c)和图(d)都具有相对较高的对比度，然而图(d)细节信息更加丰富，图像具有较高的分辨率。 在图2中，图像(b)虽然提升了左侧暗区域图像的亮度，但是仍然存在着失真问题，图像较为模糊。对比图像(c)和图像(d)可以发现，本文算法不仅有效提升了图像亮度，而且增强后的图像明显具有较高的 图1. 不同算法古镇低照度图像增强对比 图2. 不同算法手机低照度图像增强对比 图3. 不同算法街景低照度图像增强对比 Table 1 Objective evaluation of image enhancement quality by different algorithm 图像 评价标准 原图 MSR算法 CLAHE算法 本文算法 古镇 图像标准差 67.398 72.452 91.726 126.263 信息熵 5.922 6.779 6.812 7.261 手机 图像标准差 47.270 53.923 69.257 72.351 信息熵 5.996 7.211 7.251 7.565 街景 图像标准差 47.182 59.417 57.631 63.321 信息熵 6.590 6.761 7.354 7.251 表1. 不同算法图像增强质量客观评价 对比度，图像增强质量有了进一步的提高。 在图3中，原图(a)具有较小的亮度区分，通过MSR算法增强后的图像(b)出现了明显的过增强现象，图像的色彩信息丢失严重；图(c)则出现了较为明显的色彩失真，严重影响了图像的视觉效果。本文算法通过亮度重构有效地抑制了过增强现象并改善了色彩失真问题，从而在图像增强质量上有较明显的提高，获得了更好的视觉效果。 上述对不同算法图像增强效果的分析表明，本文算法在增强图像亮度的同时有效地保护了图像的细节信息和对比度，提高了增强图像质量。 4.2. 客观评价 本文采用了标准差和信息熵作为评价图像质量的客观指标。图像的信息熵可以有效表示图像所包含的信息量，其值越大表示所包含的信息越多；而图像的标准差能够有效反映图像的对比度，其值越大表示图像对比度越高。表1给出了采用MSR算法、CLAHE算法和本文算法对上述三张低照度图像进行增强后的图像标准差和信息熵。 由表1中可以看出，采用本文算法增强后的图像其标准差明显较高，表明增强后的图像具有相对较高的对比度；同时使用该算法增强后图像的信息熵也高于传统的MSR算法和CLAHE算法，表明使用本文算法增强的图像包含更多的信息量。 主观和客观实验结果均表明本文算法对低照度图像具有较好的增强效果，能够在提升图像亮度和对比度的同时有效地保护图像的细节信息并防止产生过增强等失真现象，对于低照度图像的处理具有重要意义。
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user: 5. 结论 本文在传统的多尺度Retinex算法的基础上，提出了一种基于HSI空间的改进的多尺度Retinex算法，用于低照度图像增强。在算法中采用引导滤波代替高斯滤波作为MSR算法的环绕函数以缓解“光晕伪影”现象，同时利用原图像的亮度信息对MSR算法增强后的图像进行了亮度重构。实验结果表明，本文算法在增强图像亮度的同时有效地保护了图像的细节信息，提高了增强图像的对比度，对低照度图像具有较好的增强效果。
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user: 摘 要 对标管理可为卷烟工厂提供优秀的管理方法和工具，提供不断追求改进的思路。科学、合理的对标指标分析是对标管理的基础。本文对卷烟行业工厂的对标指标达标和提升情况进行描述和分析，了解全行业的发展状况；将16个卷烟工厂对标指标进行合理地分类，运用改进后的功效系数法计算出卷烟工厂在各个指标上的水平得分和提升得分，并求出各个类别的综合得分；再引入象限图来直观、形象展示各个工厂在对标指标的表现情况。本文对于卷烟工厂的对标指标评价方法有利于各工厂的合理定位、树立标杆、顾全大局、精益管理和科学决策。 关键词 :对标指标，功效系数法，象限图
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user: 1. 引言 为加强卷烟工厂管理，突出成本费用控制，进一步提高效率、降低成本、降低费用、降低消耗、保证质量、减少排放、节约资源。国家烟草专卖局办公室就2015年卷烟工厂对标指标情况进行了通报，期望各单位深入开展对标工作，把对标工作当作加强卷烟工厂基础管理的重要措施，精心组织开展对标工作，充分发挥对标工作的目标引领作用，指标水平不断取得突破。 由于16个对标指标数量较多，各个指标之间存在一定的联系。独立、片面地对单个指标进行分析既繁琐又缺乏全局性，可能引起对标指标不均衡发展。不利于工厂对总体发展情况的把握，进而影响管理、生产的决策失效，甚至出现工作方向的重大失误。现有的关于烟草工业企业对标指标分析文献很少，在这些文献中，对于对标指标的分析都是基于整个烟草行业的视角，运用描述性统计方法，通过对比等基础手段来对工厂的对标指标情况进行简单的分析，没有形成一套系统、科学、全面的对标指标分析方法。本文提出了一种具有普适性、合理性、可扩展性的工厂对标指标分析方法，并从全烟草行业的视角对2015年93家工厂对标指标表现情况进行分析，同时本文提出的方法也可引入各工厂所处规模的角度来综合分析，有利于发现工厂在各个维度的表现情况，形成对标指标的总体认识，该方法具有较强的可移植性。
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user: 2. 数据信息及指标分类 本文采用2015年烟草行业各生产规模(80万箱以上、30~80万箱和30万箱以下)全部93家工厂的16个工厂对标指标本期、同期、同比和产量规模数据进行分析。为形成有针对性的对标指标分析思路，本文将16个卷烟工厂对标指标进行分类，具体分类信息如下表。 由于表1中重要对标指标数量达到16个之多，对于精益化管理的卷烟厂要同时把控此16项指标很可能出现顾此失彼的情况。为科学、有效地对各卷烟工厂的生产、管理等方面的运营情况进行评价，本文将16个重要对标指标构建如表1的卷烟工厂对标指标体系。各个明细层指标都有对应的准则层类别信 Table 1 The benchmarking index system of cigarette factor 总目标层 准则层 明细层指标 对标指标综合水平 效率类 在岗职工人均劳动生产率 卷接设备运行效率 包装设备运行效率 质量类 卷烟焦油量值与实测值偏差 包装与卷制质量检验加权平均值 烘丝机出口水分偏差 烟支单支克重偏差 费用类 单箱可控制造费用 单箱可控管理费用 业务招待费 消耗类 单箱耗烟叶量 单箱耗嘴棒量 单箱耗盘纸量 单箱耗商标纸(小盒)量 能耗排放类 单箱卷烟综合能耗 单箱化学需氧量排放量 表1. 卷烟工厂对标指标体系 息，便于了解工厂在各个方面的表现情况。
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user: 3. 研究方法 3.1. 功效系数及其评分方法 本文采用功效系数法旨在将涉及多个维度不同量纲的16个对标指标值转换成具有可比性和可综合性的功效系数得分 [ 1 ] 。功效函数实质上就是无量纲化公式，它把各指标实际值转化成可比的功效系数 [ 2 ] 。功效系数的一般公式为： ， 或者 (1) 其常用的转换公式为： (2) 其中， 为第 个指标的实际值； 是第 个指标的满意值，表明经过努力第 个指标应获得的非常满意的结果； 是第 个指标的不允许值，表明指标 的变动不应差于此值 [ 3 ] 。 3.2. 改进功效系数方法 3.2.1. 改进功效系数及其评分方法 本文通过采用横向和纵向相结合的办法来综合评价工厂在各指标上的表现情况以期达到客观、全面评价各工厂的状态。横向维度上，通过计算2015年工厂相对行业平均的水平得分来考量工厂的绝对发展情况；纵向维度上，通过求出工厂同比提升得分来反应工厂的相对发展情况。两个维度的评价得分为水平得分和提升得分，分别用 、 表示。为评价在本期和同比角度各个工厂在各指标上与行业平均的相对情况，本文对功效系数公式进行适当改进。 、 都通过公式(3)进行转换。 (3) 其中， 为第 个指标的本期(或同比)值； 是第 个指标的行业均值，本文将此值设定为第 个指标特定范围内的最优值； 是第 个指标的满意值，本文将此值设定为第 个指标特定范围内的最优值。 工厂对标指标体系包括的16个明细指标均为定量指标，既有正向指标也有逆向指标；指标值间具有不同的量纲，不能直接进行对比，需要将指标进行标准化处理。通过公式(3)可完成无量纲化处理，且其对正、逆指标具有通用性。如果指标(水平、提升)达到行业平均水平，该指标得分为60分及以上；如果指标(水平、提升)为行业最优水平，该指标得分为100分；如果指标(水平、提升)与行业平均水平差距过大，该指标得分可能为负分。 3.2.2. 改进功效系数方法功效权重的确定 由于16个对标指标都是卷烟工厂生产、管理过程中的重点关注对象，故在计算各工厂总目标层综合得分或各准则层(质量、效率、费用、消耗和能耗排放)综合得分时，各个指标给予的权重是相等的。 本文采用线性综合法来计算总目标层(或各准则层)水平(或提升)功效系数得分 (或 )，其公式为： (4) 总目标层综合得分 的计算公式为： (5) 3.3. 象限图 象限是平面直角坐标系(笛卡尔坐标系)中里的横轴和纵轴所划分的四个区域，每一个区域叫做一个象限 [ 4 ] 。象限以原点为中心，x、y轴为分界线。右上区域称为第一象限，左上区域为第二象限，左下区域为第三象限，右下区域为第四象限 [ 5 ] 。坐标轴上的点不属于任何象限 [ 6 ] 。示例象限图见图1。 由于各个工厂在绝对发展能力和相对发展能力上不是完全均衡的，即工厂在水平和提升上的得分很可能差异很大。本文引入象限图以期直观、准确地对93家卷烟工厂在水平和提升方面的优劣及合格情况进行评价。特对象限图进行如下改进： 图2象限图横向维度水平得分表示的是工厂绝对发展能力，越往右水平越好；纵向维度提升得分表示的是工厂相对发展能力，越往上水平越好；图中以60分(行业均值)及格线为分界线。图中分成了四个象限：第I象限(绿色区域)表示在此区域内工厂的水平和提升得分都合格，即这样的工厂两个维度的情况都在行业均值之上；第III象限(黄色区域)表示在此区域内的工厂，其水平和提升得分都是不合格的，即这样的工厂两个维度情况都差于行业均值；第II、IV象限(橙色区域)表示在此区域内的工厂，水平和提升得分中一方面合格，而另一方面不合格。 图1. 示例象限图 图2. 改进后象限图
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user: 5. 结论与讨论 1) 2015年卷烟工厂对标指标达标数量大致呈两峰分布，出现两极分化现象，全行业对标指标达标有较大的提升空间；2) 2015年卷烟工厂对标指标提升情况较好，16个对标指标中有14个指标的提升率达到了50%以上。但需要特别关注的是在单箱可控管理费用指标上仅有6家工厂得到了提升；3) 当卷烟工厂的本期水平达到一定程度时，其提升难度在加大；4) 在质量、费用、消耗和能耗排放准则层方面，存在少数工厂表现情况远低于行业平均水平的情形；5) 质量、效率、费用、消耗和能耗排放方面的表现是可以同时追求的。
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user: 摘 要 通过对路桥区湿地资源现状调查分析，认为生产生活、海涂围垦、输入性污染、保护工作薄弱是影响湿地资源存在的主要问题。提出以划定湿地保护红线、加快湿地公园建设、开展湿地生态恢复、开展河流湿地综合整治和加强面源污染治理五方面对策措施，来改变路桥当前湿地保护存在的不足，使路桥湿地保护工作取得较好成效。 关键词 :路桥区，湿地资源，保护，对策
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user: 1. 引言 湿地是具有独特生态功能的水陆复合生态系统，与海洋、森林一起并列成为全球三大生态系统。在维持生态平衡、保持生物多样性和珍稀物种资源以及涵养水源、蓄洪防旱、降解污染调节气候、补充地下水、控制土壤侵蚀等方面均起到重要作用，被誉为“地球之肾” [ 1 ] 、“生命的摇篮”和“物种的基因库”。 路桥地处浙江中部沿海，我国黄金海岸中段；境域东濒东海，南接温岭，西邻黄岩，北接椒江。陆地东西最长33.3千米，南北最宽18.8千米；介于北纬28˚27'~28˚38'和东经121˚13'~121˚40'之间；内陆总面积274平方千米，是台州市三个市辖区之一。湿地资源是路桥重要的自然资源，自古以来路桥人民世世代代依水而生，其海洋渔业、农业、水运、盐业无不与湿地息息相关，素有“水乡泽国”之称。
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user: 2. 湿地资源现状 2.1. 湿地类型与面积 路桥区范围的现状湿地，具体可以划分为近海与海岸湿地、河流湿地、人工湿地3类6型 [ 1 ] [ 2 ] ，总面积15，093.53公顷。其中近海与海岸湿地3型，共计13，343.95公顷。分别为浅海水域12，877.63公顷、淤泥质海滩456.41公顷、海岸性淡水湖9.91公顷。河流湿地1型，为永久性河流，面积236.97公顷。人工湿地2型，共计1512.61公顷，其中运河、输水河477.95公顷、水产养殖场1034.66公顷。 2.2. 湿地生物资源 全区湿地共有维管植物88科254属380种，其中栽培植物173种 [ 3 ] [ 4 ] 。列入国家级保护的有14种，其中国家I级保护植物的有3种，国家Ⅱ级保护植物的有11种。有脊椎动物106种。其中：兽类12种，鸟类53种，爬行类28种，两栖类13种。国家一级保护动物1种；国家二级保护动物49种。无脊椎动物142种，其中：软体动物59种，棘皮动物4种，节肢动物15种，腔肠动物8种，另外还有扁虫、线虫、沙蚕等 [ 2 ] 。 2.3. 湿地空间分布 2.3.1. 近海与海岸湿地 主要分布在东部沿海的蓬街镇和金清镇。其中蓬街镇分布浅海水域3039.88公顷；金清镇分布有浅海水域9837.75公顷，淤泥质海滩456.41公顷。另外在螺洋街道分布有小面积的海岸性淡水湖湿地9.91公顷。 2.3.2. 河流湿地 主要分布在南部地区，螺洋街道7.08公顷、峰江街道52.15公顷、新桥镇41.18公顷，金清镇127.79公顷。主要河流包括金清港、新桥浦、东江河、安溶泾、三坑泾等。 2.3.3. 人工湿地 主要以输水河和水产养殖场的形式存在。人工输水河主要分布在东部蓬街镇、金清镇的滨海平原农区，是历史上长期人工开挖以农业灌溉为主要目的的人工河，河道平直、水面窄、密度高，村落也基本沿河道呈线形布局，总面积477.95。水产养殖场主要布局在东部滨海滩涂区，以围塘养殖为主要形式，面积1034.66公顷。
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user: 3. 湿地资源保护工作 3.1. 开展湿地环境和生物多样性保护宣传 利用野生动植物保护宣传月、“爱鸟周”等时间节点，采用鸟类摄影展、科普知识宣传等形式，在城市广场、中小学中积极开始湿地生态保护工作，有效的提高了市民对湿地保护重要性的认识水平。同时，积极开展湿地调查，编制了《台州市路桥区湿地保护与利用规划(2010~2020年)》，公布了《路桥区湿地保护名录》。 3.2. 开展水环境整治 以区“五水同治”办牵头，水利、农林、建设、环保、城市执法等部门为成员的水环境整治机制，有力地推动水环境整治工作。生活污水治理方面，建成了日处理9万吨和1.95万吨的污水处理厂各一座，完成了一大批企事业单位、居住区的污水纳管；畜禽养殖治理方面，全区划分禁养区和限养区，养殖污水统一进行处理。在完善污水处理设施的同时，路桥区重视从源头开始解决污染治理。对化工、印染、造纸等污染大户，关停淘汰了一批重污染企业。加大对酸洗行业、金属资源再生行业的整治力度，全面完成66家工业企业达标整治，部分地段水质明显好转。 在环境执法上，路桥区持续开展“整治违法排污企业，保障群众健康”专项行动，以“三改一拆”和推进产业转型升级为抓手，近两年，开展执法行动60多次，拆除环境违法场点950多个、面积约30万平方米。立案查处各类环境违法行为150多起，有力地打击了各类环境违法行为。 3.3. 开展湿地水环境监测 在全区设置22个跨行政区域河流交接断面监测点，对各镇(街道)进出水质进行定期监测，及时掌握水环境质量情况。全年共获取各类监测数据超过十万个，累计出具监测报告500多份，为湿地污染来源和治理策略提供科学数据支撑。
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user: 4. 湿地保护存在的主要问题 4.1. 湿地水环境质量面临很大压力 随着国民经济的快速增长，工农业生产和生活污水排放基数增量大 [ 2 ] ，使得整体湿地环境面临着巨大压力。区域内主要河流湿地水质还处于劣V类，近海湿地环境水质均为超IV类，局部海域特别是入海港湾石油类的超标率也较高。总体污染治理任务还十分繁重。 4.2. 海涂围垦对近海湿地影响较大 路桥区对湿地利用开发的最主要方式是滩涂围垦造地 [ 2 ] 。从汉代开始到现今，海岸线向外拓展了20千米 [ 4 ] ，开发了大量滨海平原。随着经济发展与城市化进程的加快，土地紧缺是制约地方经济发展的一个主要瓶颈。天然湿地急剧减少，严重影响湿地生态系统的结构和服务功能及其生物多样性的维持能力，导致该地区生态系统的失衡。 4.3. 湿地污染治理受区域整体水环境质量不佳的制约 路桥区地处区域河网水系下游，上游来水水质差直接影响河道水质。从水质监测结果看，从黄岩方向流向的南官河、山水泾水质相比较而言较好，但从椒江方向流向的永宁河、三才泾、七条河，温岭方向流向的金清港河道水质差，直接影响本区域河道水质。因为需要与上一级部门协同，统一协调区域内其他区县进行统一规划治理，才能有效提升区域湿地水质。 4.4. 湿地保护基础工作薄弱 湿地调查体系，监测体系，评价体系，科研体系是湿地保护利用与管理的基础性工作。由于管理体制、资金、技术水平等的限制，路桥区的调查监测体系还不完善，目前对湿地调查监测，仅限于在固定水质取样点进行水质监测。而对湿地面积、湿地动植物、湿地生态系统的监测还基本处于空白状态。各部门之间的监测体系目前尚不能做到信息共享，公众也缺乏了解参与的渠道，湿地生态效益评价也非常缺乏。同时，各部门湿地保护相关的技术人员较为缺乏，全区湿地管理保护水平有待提高。
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user: 5. 湿地保护对策 5.1. 划定湿地保护红线 为遏制湿地面积减少、功能退化的形势需要，推进生态文明、建设美丽路桥、实现可持续发展，以第二次全国湿地资源调查数据为基础，按照“将至少90%的湿地面积纳入湿地保护红线”要求，结合土地利用总体规划，对总面积进行平衡，确定全区湿地资源保护面积，列为重点保护对象。 5.2. 加快湿地公园建设 一是利用桐屿街道北部在建的台州市栅岭汪排涝调蓄工程形成的调蓄人工湖区，建设飞龙湖湿地公园。规划飞龙湖湿地公园，近期开始全面建设，远期完善后，申报省级湿地公园。二是在三山围涂东青龙浦出海口，利用调蓄人工湖，建设滨海湿地公园，重点在滨海围垦区开展湿地生态恢复与重建，保护滨海区域的湿地生态系统，维护生物多样性。 5.3. 开展湿地生态恢复 5.3.1. 加强近海及围垦区湿地生态恢复 在围垦区内，保留20%的生态用地，其中12%的面积应保留为湿地水域。在保留的湿地水域和生态用地内，依据生态系统自身的自然演替规律，运用工程技术手段恢复和重建湿地生态系统，为珍禽鸟类和其他动物提供栖息地、避难所和繁殖场。在近海区，主要以近海湿地鱼类、两栖类、贝壳类资源为主要保护内容。在近海岛屿构建鱼礁群，为湿地动物营造栖息地、产卵场与避难所，为鱼类生息繁殖提供良好条件；在鱼类繁殖季节，严格执行禁渔期制度，在一切自然水域禁渔。进行鱼类、蟹类等湿地动物资源人工增殖放流工作。 5.3.2. 开展平原区湿地生态恢复 路桥区平原区，是极具地方特色的平原水网湿地区。目前湿地污染较为严重。一是结合五水共治、三改一拆建设，完成零散污染企业的拆迁整改，进行统一入园，污水纳管。开展城镇及农村生活污水和畜禽养殖污水处理，消减外源性污染输入。二是利用区块内的长期污染不适宜进行粮食蔬菜种植的低洼弃耕地、污染企业拆迁后污染无用地、终端小河汊、并结合在农区输水渠道中段开挖小面积人工湿地，栽植芦苇、蒲草等本地原生湿地植被，形成小型人工湿地区，治理面源污染，并形成相应的湿地生态小环境。三是进行河道保护与生态恢复。在河流治理中，满足防洪需求前提下，不进行截弯取直、硬化浆砌石驳岸等改变河道自然形式的模式。重点区段采用生态驳岸、双层驳岸等形式，为湿地植被建立生长空间。四是近期重点开展峰江街道下陶、新桥镇金大田等地的湿地生态恢复试点，摸索经验；远期开展全区块的湿地生态恢复。 5.4. 开展河流湿地综合整治 5.4.1. 划定河道管控范围 规划控制河流湿地宽度，两侧蓝线控制宽度和缓冲保护宽度。严禁违反规划，随意占用建设与湿地保护无关的工程。对区域内的非法违章建筑，一律予以拆除。利用蓝线控制用地和缓冲用地，建设滨水绿地系统。综合利用乡土乔木、灌木、地被植物、湿生植物，建立绿地生态湿地廊道。 5.4.2. 加强对河道清淤和保洁 对区域内的分级分类推进河道疏浚清淤重点整治黑河、臭河，定期开展河道疏浚。开展辖区内河道日常保洁和长效管理工作，清除占用河道的各类垃圾，并建设各级垃圾集中收集处理中心。 5.4.3. 扩大污水处理能力 路桥区建有城区污水处理厂和滨海污水处理厂。城区污水处理厂位于城区东南部，现状处理能力9.0万m 3 /d。受用地规模限制，未来无法进行扩建。城区新增污水量超过设计负荷后，污水分流至扩建后的滨海污水厂。要加快污水管网向滨海污水处理厂接入，使全区处理出水水质全部达到一级A标准。 5.5. 加强面源污染治理 5.5.1. 做好农村畜禽养殖污染治理 严格执行禁养区、限养区制度。对禁养区畜禽养殖场和主要河道200米范围内未经治理的养殖场一律关停；对主要河道沿岸200米范围内已治理，但无法达标排放或生态消纳的养殖场一律限期整改，限期整改不到位的一律关停。 5.5.2. 做好种植业面源污染治理 实施种植业“肥药双控”，全面推广农药减量控害工程与测土配方技术。发展以植保专业合作社为主体的植保服务组织，大力推广农作物病虫专业化统防统治，实施科学防控和绿色防治。 5.5.3. 做好水产养殖污染治理 促进水产养殖尾水净化处理，渔业产业转型升级。创新新型生态养殖模式，扩大高标准池塘、设施大棚等集约化生产设施建设，新建养殖排放尾水处理设施和设备配置，逐步实现养殖尾水排放净化处理和循环利用。
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user: 6. 结论 湿地资源是路桥重要的自然资源，自古以来路桥人民世世代代依水而生，其海洋渔业、农业、水运无不与湿地息息相关，其河流、水库、海域的环境质量对路桥区的日常生活、城市景观面貌、工业运转和农业、养殖业的发展都有重要影响。保护湿地资源，防治各种工农业污染，做好湿地生态恢复，有利于保护水环境，维护山清水秀的自然风貌，形成生态系统良性循环，实现社会的可持续发展。
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user: 摘 要 梯度金属多孔材料、有序金属多孔材料及纳米金属多孔材料既具备金属材料的优良特性，又因内部大量特征孔隙结构的存在而拥有不同的功能特性，在工程中得到广泛的应用。本文主要介绍了上述几种具有特征孔隙结构金属多孔材料的制备方法及其相关应用情况。 关键词 :金属多孔材料，特征孔结构，制备方法，应用
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user: 1. 引言 金属多孔材料由金属骨架和内部孔隙共同组成，这使得金属多孔材料既承接了金属导电导热性好、抗热震、可焊接以及易加工成型等特性；又由于大量内部孔隙结构的存在，而具备一系列的功能特性，如优良的透过性、大的比表面积、高比强度及高阻尼等。近年来，金属多孔材料作为一种结构与功能复合材料，解决了多孔陶瓷材料固有脆性和加工困难的问题，因此在环保、生物医学、航空航天等领域内得到广泛的应用 [ 1 ] [ 2 ] 。 根据不同的制备方法所制成的金属多孔材料具有不同的孔隙结构、孔隙形貌、孔径与孔径分布，这使得各类金属多孔材料在性能上表现出巨大的差异。因此研究具备不同孔隙特征金属多孔材料的结构和性能特点，并依据各自特点将其应用于各个领域，是金属多孔材料走向成熟与普及的关键性问题。目前，具备特征孔结构的金属多孔材料正在成为研究热点，主要包括梯度金属多孔材料、有序金属多孔材料和纳米金属多孔材料。