DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 总结 4球正交球心间连线间一至四维外接球半径、外心坐标、及其幂集间距算法及其互补对角的正弦、余弦的代数值的算法分别归纳如下： 3.1. 一至四维的外接球半径的平方具有同构的公式 一至四维球心间外接球半径的平方：等于同态维数与重心球半径之积方与同态维数减2与垂心球半径的积方之差的四分之一。一至四维(点、线、面、体)外接球半径与重心球半径、垂心球半径相关。其中二维外接球半径与二维重心球半径共球。 3.2. 一至四维的外心坐标具有同构的公式 一至四维球心间同态外心坐标：三个外心分坐标均为维数与同态重心分坐标积减维数减2与同态垂心分坐标之积的差的二分之一。一至四维(点、线、面、体)外心坐标与重心球垂心球球心坐标相关，其中：一维外心与同态重心、垂心共点；二维外心与同态重心共点。 3.3. 一至四维及其幂集的任意子集外接球球心间距(免坐标)的同构公式 一至四维及其幂集的任意子集外心间距(免坐标)同构计算公式为：其外心间距的平方等于外接球半径与其幂集的任意一个非空子集的外接球半径的平方差，幂集间均为垂直关系。 一至四维15点外心的间距数应有 ( 15 − 1 ) × 15 2 = 105 个。 其中： 任意维非零幂集存在外心间距数65个(其中：一维：4个、二维：3个 × 6棱 = 18个、三维：7个 × 4面 = 28个、四维：15个 × 1体 = 15个)，均可(免坐标)用公式(3)计算； 因一维、二维共10点外心均与一维、二维10点重心共点，间距数 ( 10 − 1 ) × 10 2 = 45 个，可(免坐标)用文 [ 3 ] 重心球球心间距公式计算(属幂集部分也可用公式(3)计算)； 其余无法使用上述(免坐标)计算间距的，均用2点坐标距离公式计算。 3.4. 一至四维的外心连线含有18组4点所围的4边形符合托勒密定理 其中：维数1 (2、2) 3间连线12组、维数2 (3、3) 4间连线6组四边形间，均可用4点共面的平面方程证明，因各组均存在一组对角各为90度，所以均可用托勒密定理：四边形两对对边乘积的和等于两条对角线的乘积，其18组线段关系等式，可以重新组合成新等式。 还可以根据文 [ 6 ] 用已知的棱角、面角的正弦余弦的代数值，直接得出其互补对角的相同正弦和负余弦的代数值。因此上述互补对角(钝角)也可以借用文 [ 6 ] 的相关棱正弦、余弦定理；和相关面角正弦、余弦定理。
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user: 摘要 本文利用2013~2015年成都市8个空气监测站点(金泉两河、十里店、三瓦窑、沙河铺、梁家巷、草堂寺、人民公园、灵岩寺)的PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 ，O 3 和CO逐小时观测资料，分析各类污染物的时空分布特征，并对颗粒物的来源，时空变化原因进行了分析。研究表明：1) 2013~2015年成都市各监测点PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 的年均浓度逐年显著降低。除灵岩寺外各监测点PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 和CO的月变化、季节变化趋势一致，这表明成都市污染物来源具有相似性，其中PM 2.5 和PM 10 超标严重。清洁对照点灵岩寺的PM 2.5 ，PM 10 ，NO 2 和CO质量浓度都要低于成都市区各监测点，O 3 高于市区各监测点，SO 2 与市区各监测点相差不大。2) PM 2.5 和PM 10 质量浓度存在显著的空间关联，即相近监测点的PM 2.5 和PM 10 质量浓度在空间上具有相似的聚集特征。成都市及其周边地区PM 2.5 和PM 10 年均质量浓度在空间上表现为西北低、东南高，市区西北部PM 2.5 和PM 10 污染最为严重。高浓度的PM 2.5 和PM 10 在秋季显著南压，向市中心增大的趋势明显。3) 成都市大气颗粒物污染以细粒子为主。各监测点的PM 2.5 /PM 10 值季节变化规律相同，即PM 2.5 /PM 10 值冬季 > 秋季 > 夏季 > 春季。PM 2.5 和PM 10 在春季受工业燃烧等固定污染源影响较大，在秋季受机动车尾气等移动污染源影响较大。
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user: 1. 引言 大气污染和防治是近十多年来世界最为关注的气象问题，日趋严重的污染天气对人们的身体健康、生产生活、交通运输等都产生了不同程度的影响，引起了市民的广泛关注，政府的高度重视。其中主要污染物为PM 2.5 和PM 10 ，PM 2.5 和PM 10 的空气动力学直径(粒径)分别小于2.5微米和10微米，PM 2.5 可称为细颗粒物、可入肺颗粒物。这些粒子在很大程度上决定着空气质量和大气能见度。PM 2.5 和PM 10 可以在大气中漂浮很长时间，将吸附到的有毒和有害物质带到很远的地方。它们是不同污染物的催化剂和载体，能直接进入人体的上呼吸道，易引起心血管疾病、哮喘、慢性鼻咽炎、支气管炎 [ 1 ] [ 2 ]，PM浓度升高，这些疾病的死亡率也随之增加 [ 3 ]，在老人和儿童身上表现尤为突出。 近年来，国内多数城市对PM 2.5 ，PM 10 的时空变化已展开了一系列研究，但前人的研究主要集中在单一污染物(PM 2.5 或PM 10 等) [ 4 ] [ 5 ]，对时间尺度的划分也比较粗略，且污染物在空间上的区域相关性分析较少 [ 6 ] [ 7 ]。成都独特的地理位置使其扩散条件较差，尤其是进入秋冬季，该地区风速减小，大气层结趋于稳定，污染物容易聚集在近地层，对市民的生产生活、交通运输，乃至经济发展带来危害 [ 8 ]。目前，对成都市大气颗粒物污染的研究多局限于某特定时段对特定污染物(PM 2.5 ，PM 10 )进行，缺少对SO 2 ，NO 2 ，O 3 和CO等污染物的多点位、长时间尺度的综合对比分析，不能客观评价成都及周边地区污染物的互相作用与影响 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。因此，本文利用2013~2015年成都及周边地区8个空气监测站的空气污染物观测资料，在不同时间尺度上分析多种污染物(PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 ，O 3 和CO)的时空变化特征，并初步探讨了污染物的来源及变化原因，各污染物的空间关联性，为客观描述成都及周边地区的污染特征，进而进行科学的大气污染防治、大气环境规划提供理论依据 [ 12 ]。
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user: 2. 资料来源与方法 2.1. 资料来源 本文资料来源于2013~2015年成都市8个气象空气监测站点(金泉两河、十里店、三瓦窑、沙河铺、梁家巷、草堂寺、人民公园、灵岩寺)的PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 ，O 3 和CO逐小时观测数据。 2.2. 方法 首先利用逐小时数据，分析计算得到各类污染物浓度月平均、季节平均和年平均值 [ 13 ] [ 14 ]，进而分析污染物的时空变化特征。其次利用比值法来判断成都主要颗粒物的来源、污染类型和污染程度 [ 15 ]，最后利用相关分析法计算相关系数研究污染物间相关性。研究选取的相关因子有PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 季节浓度(μg·m −3 )，公式(1)为相关系数的计算公式。 r = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 (1) 式中，r为污染物浓度相关系数；i = 1，2，3，4分别表示春季、夏季、秋季、冬季，故n = 4； x r ，   y i 分别为污染物各季节平均浓度， x ，   y 为污染物年平均浓度。若r表示PM 2.5 和SO 2 相关系数，则 x 1 ，   x 2 ，   x 3 ，   x 4 ( y 1 ，   y 2 ，   y 3 ，   y 4 )分别表示春、夏、秋、冬PM 2.5 (SO 2 )的季节平均浓度，x、y分别表示PM 2.5 、SO 2 的年平均浓度；且在计算过程中，PM 10 ，NO 2 的浓度作为控制变量，以排除其他污染物对PM 2.5 与SO 2 相关系数的影响。同理可得到，PM 2.5 和NO 2 、PM 10 和SO 2 、PM 10 和NO 2 的相关系数。当r > 0时为正相关，表明这两种污染物具有同源性；当r < 0时为负相关，两种污染物浓度存在“此消彼长”的关系，一种污染物可能是另一种污染物的前体物质。
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user: 3. 污染物浓度变化 3.1. 污染物浓度年变化 如图1所示，2013~2015年成都市PM 2.5 ，PM 10 浓度逐年降低。其中沙河铺监测点的PM 2.5 年均浓度下降最多，下降了35.48%，梁家巷监测点的PM 10 年均浓度下降最多，下降了30.58%。2013~2015年各监测点PM 2.5 的年均值为85.92 μg·m −3 ，72.93 μg·m −3 ，62.05 μg·m −3 ，PM 10 年均质量浓度为139.07 μg·m −3 ，114.99 μg·m −3 ，103.97 μg·m −3 ，均超过了PM 2.5 和PM 10 年平均浓度二级标准。由此可见，PM 2.5 和PM 10 浓度虽逐年降低，但年均质量浓度依然超标严重，需要引起重视。 图1. 六种污染物浓度的年变化 除灵岩寺外的各监测点SO 2 年均浓度逐年降低，其中金泉两河监测点的SO 2 下降最多，较上一年下降了52.24%。根据有关研究报告，这可能和当时市区居民生活用煤改为用天然气和大批的燃煤企业的衰败相关。2015年灵岩寺SO 2 年平均质量浓度升至最高(17.34 μg·m −3 )。灵岩寺监测点虽然远离市区，工业排放的SO 2 少，但它周围众多的寺院带来的香火燃烧、寺院燃煤产生了大量的SO 2 ，升高了SO 2 浓度。 NO 2 的年均浓度变化略有不同，金泉两河、三瓦窑、沙河铺、梁家巷监测点的NO 2 的年均浓度先升高后降低，人民公园、灵岩寺监测点NO 2 的年均浓度先降低后升高，其余两个站点的NO 2 的年均浓度逐年下降。2015年，除灵岩寺外的各监测点的NO 2 年均浓度都超过了国家NO 2 二级浓度限值。 2013~2015年各监测点CO的年均浓度变化不大，各监测点CO的年均浓度均低于国家二级浓度标准。 2013~2015年除灵岩寺外的各监测点的O 3 年均浓度都稍有下降，市区各监测点O 3 的年均浓度值相差不大。植物释放的VOCs 在大气中经过光化学过程生成的二次污染物O 3 和成都市区较多的汽车排放的NO x 对O 3 的消耗都是灵岩寺O 3 浓度高于其他站点的重要原因 [ 15 ]。 3.2. 污染物浓度季节变化 为了研究成都地区年污染物浓度变化的季节变化，将2013~2015年的逐小时污染物数据分为春季(3~5月)、夏季(6~8月)、秋季(9~11月)、冬季(12~翌年2月)四个季节，分别得到六类污染物质量浓度的季节变化(图2)。由图2可知，各监测点的PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 和CO季节变化规律相同，即污染物质量浓度都在冬季最高，最高质量浓度分别为130.30 μg·m −3 ，195.62 μg·m −3 ，33.84 μg·m −3 ，74.07 μg·m −3 ，1.60 mg·m −3 ，春秋次之，夏季最低 [ 16 ]。这是因为夏季气候高温高湿，夏季降水增多，清除了一部分大颗粒污染物 [ 17 ]，而冬季低温干燥、居民生活用煤和工业燃煤的使用增多，导致污染物堆积。O 3 的季均浓度在各监测点都呈现出春夏高，秋冬低的特点，这是因为春夏季温度高湿度大，充足的日照促进了光化学反应的发生。 图2. 六种污染物浓度的季节变化 除灵岩寺外成都市区监测点的PM 2.5 ，PM 10 ，O 3 ，SO 2 ，NO 2 和CO浓度季均变化趋势一致。灵岩寺的PM 2.5 ，PM 10 ，NO 2 和CO污染物质量浓度都要低于市区监测点，O 3 浓度的季均变化高于市区监测点，SO 2 浓度的季均变化与市区监测点相差不大。 3.3. 污染物浓度月变化 由图3可知，各监测点的PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 和CO月均浓度在1~4月逐月递减，在5~9月趋势平稳，10~12月逐月递增，都呈现出“U”型的单峰曲线。PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 和CO最低月均浓度在6~8月份，最高月均浓度在12~次年1月。造成这样“U”型变化趋势与成都市的各月降水量不均匀有关。6~8月是四川盆地一年中的强降水时段，雨水对大气中的大颗粒污染物具有显著的湿沉降作用 [ 4 ]；此外，该时段大气湍流运动强，垂直方向上的夏季对流稀释了污染物浓度，因此6~8月污染物浓度最低。10月后，城市进入秋冬季，大气上界形成的逆温层阻碍了污染物的扩散，故12~次年1月污染物浓度达到最高。从整体上看，成都市区各监测点的O 3 的月均浓度变化趋势都是“双峰”结构，峰值分别在5月和7月，最低值出现在12月~次年1月。5月份成都地区日照时数和强度增多，促进了植物大气中经过光化学过程生成的二次污染物O 3 。到了6月，成都地区进入一年中的强降水时段，增多的降水减弱了光化学反应，O 3 浓度稍有下降。7月份进入盛夏，因此出现了第二个O 3 峰值。 此外灵岩寺外各监测点PM 2.5 ，PM 10 ，NO 2 ，O 3 和CO月均变化曲线差别不大。灵岩寺监测点的SO 2 与市区监测点月均曲线变化趋于一致，PM 2.5 ，PM 10 ，NO 2 和CO月均浓度都要低于市区监测点，O 3 月均浓度要高于市区监测点。 图3. 六种污染物浓度的月变化
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user: 4. 污染物浓度空间变化特征 4.1. 成都市PM 2.5 和PM 10 浓度的空间变化 根据前文对六种污染物质量浓度在时间变化的分析，成都地区PM 2.5 和PM 10 超标最严重(PM 2.5 年均浓度超标145.49%，108.37%，77.29%，PM 10 年均浓度超标98.67%，64.27%，48.53%)，因此选择PM 2.5 和PM 10 作为成都市区首要污染物分析污染物的空间分布特征(图4、图5)。PM 2.5 和PM 10 年均浓度在成都及周边地区表现为西北低、东南高。这种污染物分布时空差异与不同监测站点的人口密度、交通流量、工业园区的分布与数量有关。此外，这也可能与成都市西北高、东南低的特殊地势有关，海拔高度能在一定程度上影响污染物的传输和扩散 [ 5 ]，海拔越高，空气越稀薄，引起空气对流，促进了污染物的稀释和扩散。 4.2. 成都市区PM 2.5 和PM 10 年均浓度的空间变化 由于监测站点较少，选取监测点集中分布的成都市区作为重点分析对象。图6为2013~2015年的PM 2.5 ，PM 10 质量浓度的空间分布图。2013~2014年成都市区PM 2.5 年均浓度在空间分布上表现为北高南低，且2014年成都市区北部PM 2.5 年均浓度较前一年有所降低，但整体上市区北部的PM 2.5 年均浓度还是比市区南部高。2015年PM 2.5 年均浓度表现为西北高、东南低的特征， PM 10 年均浓度在空间上表现为市区东部、西部高，中部低。造成这种PM 2.5 和PM 10 污染的空间差异与各监测点地理位置差异、污染源的排放类型和强度有关。位于下风向的金泉两河、十里店和梁家巷监测点处污染较重，三瓦窑、沙河铺虽处于城市主导风向的下风向，但其离市区特定工业区、商业交通混合区较远交通流量相对较低，因而受到的污染也较轻。 图4. PM 2.5 浓度空间分布 图5. PM 10 浓度空间分布 图6. 2013~2015年成都市区PM 2.5 和PM 10 浓度的空间变化(图(a) ~ (c)为PM 2.5 ，图(d)~(f)为PM 10 ) 4.3. 成都市区PM 2.5 和PM 10 季均浓度的空间变化 由图7可知，各季节PM 2.5 和PM 10 的空间分布也在变化。成都市区在春季、夏季和秋季较高的PM 2.5 浓度主要分布在金泉两河、梁家巷和十里店监测点，PM 2.5 存在明显的高浓度分布带，即市区北部PM 2.5 浓度高于南部。冬季市区中部PM 2.5 浓度低，市区西北部(金泉两河)和东北部(十里店) PM 2.5 浓度高。春季、夏季和冬季PM 10 浓度在空间分布上表现为市区中心PM 10 浓度低，周围PM 10 浓度高，即市区西北部(金泉两河)和东北部(十里店)和南部(三瓦窑) PM 10 浓度高。秋季成都市区PM 10 质量浓度在空间上表现为北高南低。 秋季较高浓度的PM 2.5 、PM 10 向南压，向市中心增大的趋势明显；冬季较高浓度的PM 2.5 、PM 10 主要分布在市区东部和西部，向市中心增大的趋势不明显。这可能和成都市冬季稳定的大气层结有关，在冬季大气流动性较差，层结稳定的大气阻碍了PM 2.5 、PM 10 的传输和扩散，PM 2.5 、PM 10 颗粒物在部分区域聚集，造成了少部分监测点冬季PM 2.5 、PM 10 浓度高。由此可推测，粗颗粒物与细颗粒物相比，粗颗粒物不容易扩散和传输，PM 10 更容易在部分地区聚集。此外，PM 2.5 、PM 10 浓度空间分布上的差异可能与工业区分布、交通排放的机动车尾气、季节性气候有关。 图7. 成都市区各季PM 2.5 和PM 10 浓度的空间变化(图(a)~(d)为PM 2.5 ，图(e)~(h)为PM 10 )
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user: 5. PM 2.5 和PM 10 来源分析 5.1. 比值法 由PM 2.5 和PM 10 空气动力学直径可知，PM 10 包含PM 2.5 ，因此同一地点同一时间监测到的浓度值PM 2.5 浓度应当小于PM 10 浓度，即PM 2.5 /PM 10 < 1。细颗粒物污染越重，PM 2.5 /PM 10 越大。因此PM 2.5 /PM 10 可以在一定程度上反映颗粒物的来源、污染的类型和污染程度。由图8可知，2013~2015年PM 2.5 /PM 10 高值主要集中在1~2月、9~11月。这可能与秋冬季污染物的排放和扩散条件有关。PM 2.5 /PM 10 最大值为0.78，最小值为0.47。2013~2015年仅有一个月PM 2.5 /PM 10 值小于0.5 (2013年3月)，因此2013~2015年成都市大气污染以细粒子为主。WHO (世界卫生组织)规定一般情况下发展中国家PM 2.5 /PM 10 超过0.5就认为该地区大气严重污染 [ 18 ]，因此成都地区细颗粒污染物的治理需要引起重视。 由表1可知，各监测站点PM 2.5 /PM 10 季节变化趋势相同。以金泉两河监测点为例，PM 2.5 /PM 10 在四季的比值为0.53，0.55，0.63，0.65。由此可见，PM 2.5 /PM 10 值在春季最低，冬季最高。结合各季节PM 2.5 /PM 10 的算术平均，PM 2.5 /PM 10 分别为0.55，0.59，0.63，0.69，即冬季 > 秋季 > 夏季 > 春季，这可能与成都季节性气候差异有关。春季湿度较小，增多的地面扬尘升高了PM 10 粗颗粒物质量浓度；夏季温度高湿度大，促进了生成二次粒子的光化学烟雾的发生，PM 2.5 升高；此外，夏季的多降水天气也有助于稀释粗颗粒物PM 10 的浓度，夏季PM 2.5 /PM 10 值稍大于春季。秋季，大气环流开始向冬季型调整，形成的静稳天气有利于粗颗粒物沉降，升高了PM 2.5 /PM 10 。冬季，气温较低，建筑施工活动大量减少，减少了工业中的粗颗粒物污染，PM 10 浓度降低，因此PM 2.5 /PM 10 升高。 图8. PM 2.5 /PM 10 月均变化 Table 1 Seasonal changes of PM2.5/PM1 金泉两河 十里店 三瓦窑 沙河铺 梁家巷 草堂寺 人民公园 灵岩寺 春季 0.53 0.53 0.44 0.55 0.56 0.58 0.62 0.57 夏季 0.55 0.58 0.52 0.59 0.60 0.59 0.62 0.66 秋季 0.63 0.60 0.54 0.64 0.62 0.65 0.65 0.69 冬季 0.65 0.68 0.68 0.67 0.71 0.69 0.69 0.76 表1. PM 2.5/ PM 10 季节变化 5.2. 偏相关分析 如表2所示，成都市PM 2.5 、PM 10 在春季与SO 2 显著相关，相关系数最大，为0.537和0.546。PM 2.5 、PM 10 在秋季与NO 2 显著相关，相关系数最大，为0.548，0.548和0.648。成都市各季节的PM 2.5 都与SO 2 呈正相关；除春季外，各季节的PM 10 与SO 2 、NO 2 呈正相关。由此可见，春季的PM 10 主要源自固定污染源的直接排放，夏季、秋季和冬季PM 2.5 、PM 10 主要源自机动车尾气的排放。PM 2.5 、PM 10 年均相关系数与SO 2 、NO 2 呈正相关，表明成都市的PM 2.5 、PM 10 主要源自固定污染源和移动污染源的双重排放。普遍的正相关系数表明成都市的PM 2.5 、PM 10 主要为一次颗粒物 [ 19 ] [ 20 ]。此外，PM 2.5 、PM 10 与SO 2 、NO 2 的相关系数相差不大，表明成都市移动污染源和固定污染源对PM 2.5 、PM 10 的贡献相差不大。 Table 2 Partial correlation analysis of PM2.5， PM10， SO2 and NO2 in Chengd SO 2 相关系数 SO 2 显著水平 NO 2 相关系数 NO 2 显著水平 PM 2.5 春季 0.537 ** 0.000 0.447 ** 0.000 PM 2.5 夏季 0.453 ** 0.000 0.395 ** 0.000 PM 2.5 秋季 0.517 ** 0.000 0.548 ** 0.000 PM 2.5 冬季 0.222 ** 0.000 0.447 ** 0.000 PM 10 春季 0.546 ** 0.000 − − PM 10 夏季 0.516 ** 0.000 0.468 ** 0.000 PM 10 秋季 0.552 ** 0.000 0.648 ** 0.000 PM 10 冬季 0.142 * 0.024 0.583 ** 0.000 表2. 成都市PM 2.5 、PM 10 和SO 2 、NO 2 的偏相关分析 ** 表明在在0.01水平(双侧)上显著相关； * 表明在0.05水平(双侧)上显著相关；—为显著性水平>0.05，相关系数无统计学意义。 成都市四季受到的工业污染都比较严重，燃煤厂通过燃煤来发电、冶金，在工业燃煤的过程中会排放大量的NO x 和SO 2 等前体物，另一方面会直接排放次颗粒物PM 2.5 和PM 10 ，升高了PM 2.5 、PM 10 和SO 2 浓度。此外，在市区汽车尾气排放更多，废气中的前体物NO x 经二次转化形成颗粒物，升高了PM 2.5 的质量浓度。此外，偏相关分析的季节差异可能与季节性气候、季节燃煤量和季节废气排放量有关。
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user: 6. 结论 本文利用2013~2015年成都市8个空气监测站点(金泉两河、十里店、三瓦窑、沙河铺、梁家巷、草堂寺、人民公园、灵岩寺)的PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 ，O 3 和CO逐小时观测资料，进行统计分析后得到如下结论。 1) 2013~2015年PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 浓度逐年降低，NO 2 年均浓度变化不大，O 3 浓度先减小后增加。PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 和CO在冬季浓度最高，夏季最低；月变化均呈“U”型变化趋势，最高值大多出现在12月~次年1月，最低值在6~8月。O 3 浓度在春夏高、秋冬低；月变化趋势在各监测点都呈现出“双峰”结构，峰值分别在5月和7月，最低值在1月和12月。 2) 灵岩寺作为成都市的清洁对照点，它的PM 2.5 ，PM 10 ，NO 2 和CO浓度都要低于市区监测点，O 3 浓度高于市区监测点，SO 2 浓度与市区监测点相差不大。 3) 成都及其周边地区的PM 2.5 和PM 10 年均浓度在空间上表现为西北低、东南高。成都市区PM 2.5 和PM 10 质量浓度存在着显著的空间关联，即相近地监测点PM 2.5 和PM 10 质量浓度在空间上集聚特征相似。秋季较高的PM 2.5 、PM 10 浓度向南压，市中心增大的趋势明显。 4) 各监测点的PM 2.5 /PM 10 值季节变化规律相同，即冬季 > 秋季 > 夏季 > 春季；PM 2.5 /PM 10 值较大，成都市大气颗粒物污染以细粒子为主。PM 2.5 、PM 10 在春季与SO 2 的相关性比较强，在秋季与NO 2 的相关性较强，其他三个季节也存在着不同程度的相关性。 5) 观测期间成都市区有复合型污染特征，大气中六类污染物相互叠加污染，污染物来源具有相似性。成都市PM 2.5 ，PM 10 ，NO 2 ，O 3 等大气污染物浓度处于较高水平，尤其要重视PM 2.5 和PM 10 的防治。
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user: 摘要 本文以Web of Science和中国知网(CNKI)收录的国内外旅游驱动力研究学术论文为基础，对1985~2020年间的325篇文献进行梳理、归纳与总结，比较国内外年度载文量、来源期刊类型、案例地分布、研究方法、研究热点等。研究发现：国外的研究已进入提升阶段，表现为研究时间早，基础理论扎实，以构建模型研究为主的特征；而国内的研究正处于扩展阶段，起步较晚，刊文波动量较大。研究方法上，国内外均经历了由定性分析到定量分析再到定性分析与定量分析相结合的研究历程，国外研究热衷于构建理论模型与因子分析的定量分析，国内研究则在提出系统的理论模型之后结合案例地进行量化分析，部分学者还运用了复杂数理建模方法。目前，旅游驱动力研究成为国内外学者研究重点之一，避寒旅游驱动力、城市旅游驱动力及乡村旅游驱动力研究已全面展开，研究与比较不同类型的旅游驱动力，展望国内外旅游驱动力研究发展趋势，建议应加强基础理论研究、创新量化的研究方法、丰富研究内容、优化研究体系，提升旅游领域的理论研究水平，促进旅游业的健康发展。
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user: 1. 引言 随着人民物质生活水平不断提高，中国旅游业已成为支柱产业，旅游业市场规模巨大，旅游人数剧增，促进旅游经济高速发展。旅游业作为绿色第三产业，已成为我国经济可持续、健康发展的重要产业。当前旅游正朝着大众化、多元化、品质化、优质化方向发展，城市旅游、乡村旅游、特别是新兴的避寒旅游丰富了当前旅游活动的类型，满足了不同人群的旅游需求。 旅游驱动力已成为国内外研究热点之一。驱动力概念一词出自于物理学中，指发动机产生动力推动轮子转动，从而对地面产生作用力，地面对轮子又产生反作用力叫做驱动力。就如人们常见的蒸汽机是将高压蒸汽产生的能量转变成机械能等。 对于旅游驱动力，学术界并未形成统一的定义，大多研究者则根据各自的研究目的对其界定(表1)。总的来说，就是驱使旅游者(旅游主体)通过旅游媒介前往旅游目的地(旅游客体)的无形的力，其中包含了各种因素，吸引了许多学者来研究与分析。 国内著名学者彭华教授在20世纪90年代最早提出了旅游驱动力的概念 [ 1 ]，第一次阐明了旅游发展机制、动力系统等概念，并围绕旅游驱动力开展了相关的研究 [ 2 ]。王函、林锦屏2019年提出旅游驱动力的概念是驱动或促使游客进行旅游的内在动机与旅游地所具备的外在吸引力等各种作用力。 20世纪80年代，国外学者开始重视旅游驱动力的研究，并备受他们的关注，而我国学者对旅游驱动力的研究始于20世纪90年代末。实际上，国内外学术界对于旅游驱动力的探讨已有三十余年， Table 1 Some domestic scholars differentiate the concepts of related tourism driving force 研究者 概念辨析 陈德广 [ 3 ] 旅游者参与旅游活动的原因与动力，着重研讨旅游者群体参与旅游活动的各种促进因素及其对旅游者出游的实际影响 刘立平 [ 4 ] 旅游驱动力系统是一个由旅游者牵动和旅游产品吸引所构成的，并由消费引导和发展条件所联系的互动型动力系统 保继刚 [ 5 ] 驱动城市旅游发展的因素可以归结为：外部推动力和内部推动力，它们是推动城市旅游发展的动力源泉，同时受到城市旅游相关决策的控制和影响。 杨军 [ 6 ] 乡村旅游动力系统是一个由城市居民(旅游主体)需求动力、农民(占有旅游客体)需求动力、旅游业(旅游媒体)营销动力、政府组织(旅游支持体)扶持动力诸子系统构成的复杂核心系统。 表1. 部分国内学者对于相关旅游驱动力概念辨析 相继发表大量论文，本文基于比较国内外研究热点、年度载文量、来源期刊类型、案例地分布、研究方法等，最终提出旅游驱动力研究趋势与发展方向。
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user: 2. 国内外旅游驱动力文献基本情况比较 2.1. 文献数据来源 本文英文文献数据来源于Web of Science电子期刊数据库平台，文献检索选定“Web of Science所有数据库”，以“英语”为限定语种，文献类型选择为“Article”，检索年限为“1985~2020年”(截止于2020年10月1日)，以“Tourist Driving Force”为主题进行检索，最终检索到1985~2020年间英文文献292篇。中文文献数据来源于中国知网数据库，选择“高级检索”，以“旅游驱动力”为主题检索词，以“全部期刊”为期刊来源类别，文献检索时间范围为截止到2020年(截止于2020年10月1日)，共检索到1985~2020年相关文献33篇，检索结果见图1。因此，本文共获取了325篇关于国内外旅游驱动力相关文献。 2.2. 年度载文量比较 年度载文量时间变化能够反映一个研究领域的发展历程，从年度载文数量(图1)可将国内外研究大致分为三个阶段： 1) 起步阶段(中国：20世纪90年代；国外：1985~2008年) 国内学者在旅游驱动力研究领域晚于国外学者，20世纪90年代才将旅游驱动力纳入研究视野，最早的论文发表于1998年，此阶段的论文刊发总量少，研究水平较低。国外学者在旅游驱动力研究领域起步较早，但文献量甚少，年均发文量为3篇/年，研究方法上以定性分析为主。 2) 拓展阶段(中国：1998~2006年；国外：2009~2014年) 国内学者开始初步探讨旅游驱动力，研究水平逐步提升，重视定性与定量相结合，提高了论文质量。国外年度载文量增至12篇/年，处于稳步拓展阶段。 3) 提升阶段(中国：2007~2020年；国外：2015~2019年) 国内刊发量增长缓慢，关于旅游驱动力研究的硕博论文仅有8篇，但量化研究方法增势明显，深入探讨旅游驱动力的相关概念、动力机制、系统结构模型、城市与乡村旅游驱动力等。因此，开展关于旅游驱动力研究具有一定的前景。国外刊发量在该阶段明显增加，载文量为27篇/年，说明旅游驱动力研究备受国外学术界的重视，且该领域的研究已逐渐趋向成熟。 图1. 国内外旅游驱动力研究载文数量年度分布图 2.3. 来源期刊类型及载文量比较 从来源期刊类型及载文量(表2)得知，国内外有关旅游驱动力文献主要刊发在200种期刊上，且多数仅刊1篇论文，总体来看，本文统计到研究旅游驱动力的国外旅游学术期刊达60余种，载文量前9位的期刊中有4种为旅游学术期刊，另有79种环境科学生态学类、43种地理类以及其他社会科学类也刊载了较多与旅游驱动力相关论文，可反映出旅游驱动力研究多学科、多领域交叉融合程度较高；国内载文量第一的期刊为《中国农业资源与区划》，刊登了3篇，《旅游学刊》、《旅游科学》和《旅游论坛》三种旅游期刊共刊出4篇，另有8篇硕士论文研究旅游驱动力。 Table 2 The names of the main source journals and the percentage of articles published in the research on the driving force of tourism at home and abroa 国内期刊名称 载文量 占比 国外期刊名称 载文量 占比 中国农业资源与区划 3 9.37 Tourism Management 6 2.30 旅游学刊 2 6.25 Annals of Tourism Research 4 1.53 人文地理学 2 6.25 Current Issues in Tourism 4 1.53 安徽农业科学 1 3.13 Sustainability 4 1.53 旅游科学 1 3.13 Advances in Social Science Education and Humanities Research 3 1.15 旅游论坛 1 3.13 Journal of Mountain Science 3 1.15 地理研究 1 3.13 Landscape and Urban Planning 3 1.15 资源科学 1 3.13 Ocean Coastal Management 3 1.15 统计与决策 1 3.13 Tourism Geographies 3 1.15 其他 19 59.37 The Others 228 87.36 表2. 国内外旅游驱动力研究主要来源期刊名称及载文量占比 资料来源：文献资料整理所得。 总之，《中国农业资源与区划》、《旅游学刊》、《人文地理学》3种国内期刊和《Tourism Management》、《Annals of Tourism Research》、《Sustainability》、《Current Issues in Tourism》4种国外期刊载文量位于前列，且《旅游学刊》、《Tourism Management》和《Annals of Tourism Research》三种期刊均为旅游相关领域影响力较大的期刊，反映出国外旅游驱动力研究领先于国内。 2.4. 国内外研究方法比较 梳理、归纳与总结旅游驱动力相关文献，将研究方法分为定性研究与定量研究(见表3)。国内外研究方法均经历了定性分析到定量分析，再到定性与定量分析相结合的研究历程。学者运用最多的定性方法包括文献研究法、德尔菲法(专家意见法)、问卷调查法等，研究结果的适用性和科学性有待加强；运用最多的定量方法包括描述性分析法、层次分析法、因子分析法等，多采用统计分析软件实现，更具科学性和实用性。总体来看，国外运用定量方法进行研究早于国内，且使用频率高，建立的模型更具代表性与科学性；国内学者常提出系统的理论模型并结合案例地量化分析，注重借鉴国外的定量研究方法，但研究缺乏深度。 Table 3 Statistics on the main research methods of tourism driving forces at home and abroa 分类 研究方法示例 实现技术 代表学者 定性研究 文献研究法、德尔菲法(专家意见法)、调查问卷、案例分析法等 / 彭华 [ 1 ] [ 2 ] 、刘立平 [ 3 ] 、陈德广 [ 4 ] 、李建 [ 7 ] 、陈谅闻 [ 8 ] 、李宁 [ 9 ] 、罗赟敏 [ 10 ] 、夏兆林 [ 11 ] 定量研究 描述性分析法、统计分析法、主成分分析法(PCA)、多元线性回归方程、层次分析法(AHP)、旅游系统模型、城市旅游发展驱动机制模型、城市旅游发展动力模型、乡村旅游动力系统模型、指数评价法、加权评价法、因子分析法、 Bartlett检验、SPSS 刘苏衡 [ 12 ] 、陆书建 [ 13 ] 、保继刚 [ 5 ] 、钟韵 [ 14 ] 、郭来喜 [ 15 ] 、罗成德 [ 16 ] 、黄宇宸 [ 17 ] 、罗松英 [ 18 ] 、林锦屏 [ 19 ] 、罗菊英 [ 20 ] 、谭益民 [ 21 ] 、ISO-Ahola S. E. [ 22 ] 、Anne-Mette Hjalager [ 23 ] 、Uysal M. [ 24 ] 、Backman K. F. [ 25 ] 、Formica S. [ 26 ] 、Choong-Ki L. [ 27 ] 表3. 国内外旅游驱动力的主要研究方法统计
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user: 4. 结论与展望 本文通过对国内外旅游驱动力相关文献的归纳、梳理与总结得出，国外学者的研究领先于国内。在此，提出国内学者应进一步加强与深化旅游驱动力研究： ① 加强对旅游驱动力基础理论研究，注重理论与实践相结合。尽管国内外学者对旅游驱动力研究已有三十余年，但对旅游驱动力的概念、分类以及对旅游驱动力的认识尚未达成学术共识，理论研究滞后于实际发展。因此，在未来的研究中，国内外学者应加强对基础理论的研究，建立完善的基础理论体系，为旅游驱动力研究奠定坚实的理论基础。此外，实践是检验理论可靠性的绝佳工具，案例研究是实践的最好呈现方式。在未来的研究中，国内学者还应不断加入具体案例地的实证研究内容，在理论基础上加强对案例地的解释与剖析，实现旅游驱动力理论与实践的相互支撑。 ② 完善旅游驱动力的研究方法，将定性分析与定量分析相结合，形成以定量分析为主，定性分析为辅的研究思路。国外学者主要采用因子分析法、层次分析法等量化方法，并叠加旅游驱动力相关结构模型。而国内学者采用量化方法的研究频率较低。所以在未来研究中，国内学者应结合中国的实际，借鉴国外研究方法，建立科学的研究体系，逐渐走向细化、深化与科学化。 ③ 丰富旅游驱动力研究内容，优化旅游驱动力研究体系，推进旅游驱动力研究进程。随着中国旅游业迅猛发展，在国内旅游驱动力研究获得了长足进步，从现有的文献资料来看，总体研究成果偏少，研究主题不够丰富。因此，旅游驱动力研究的潜力与价值巨大，譬如避寒旅游驱动力等。在未来的研究中，国内学者应加强对旅游活动主体的研究，特别是旅游者的旅游消费需求特征，剖析各驱动力因子及其组成要素的驱动力强度，以此丰富旅游驱动力研究内容，优化旅游驱动力研究体系，带动旅游业健康与蓬勃发展。
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user: 摘要 城市战略定位是我国经济社会发展和规划中关注的焦点，更是国土空间规划中的核心内容之一，深刻地影响着我国城市和区域发展的空间格局。在城市流动性凸显的新形势下，有必要从城市之间的关系对其进行研究。为此把城市战略定位分为城市主要职能和城市等级两个部分，主要职能又分为竞争职能和战略职能，计算城市输出与输入的企事业和行政单位的数量，以关系商和关系差两个指标进行判别，把具有输出优势的行业列为主要职能，把总输出比总输入大的城市列为相对较高的城市等级。研究表明，南宁市应该继续保持食品制造与制糖业、农产品批发业、建筑机械研发与制造业等竞争职能，将农药研发与制造、仓储与货运、工程技术研究与服务等行业列为战略职能，构建研发、设计、制造与物流的大区域发展新中心。
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user: 1. 引言 城市战略定位是我国经济社会发展关注的焦点，是国土空间规划的核心内容之一，深刻地影响着我国城市和区域发展的空间格局。城市战略定位一般是指一定时期内一个城市在更大的区域范围内所发挥的作用、所承担的分工和所占据的地位，与城市性质基本同义，本文将二者视为同义词。虽然解放前个别城市的城市规划项目中有城市性质的内容，但我国的城市性质的真正研究开始于20世纪80年代。当时的研究方法多为区域比较方法或区位分析法(如区位商)，侧重分析城市的工业职能，根据工业的主要职能来确定城市性质，周一星等人为此提出了城市职能的三要素概念 [ 1 ] [ 2 ] 。20世纪90年代末到21世纪初，在学界中城市功能定位、城市发展战略定位等术语代替了城市性质，研究方法也基本上变成了竞争力评价法，侧重分析城市的竞争地位或等级 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。不管是区位分析法还是竞争力评价法，都是基于城市本身的属性值来进行的，都是通过对比各个城市的人口、产值、基础设施等指标值来分析和确定城市战略定位。近几年有学者应用泰勒(Taylor P. J.)的联锁网络模型，基于城市之间的关系值来研究城市等级或地位 [ 6 ] [ 7 ] 。 纵观40年来的研究，城市战略定位(城市性质)的研究前后可以划分为两大范式：属性研究范式和关系研究范式，前者利用城市自身的属性值进行研究，后者利用城市之间的关系值进行研究。属性关系模式有其固有的缺陷，应向关系模式转变 [ 8 ] 。本文借鉴和扩展泰勒的联锁网络模型，从城市之间的行业关系对城市战略定位进行研究。
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user: 2. 基于行业关系的城市战略定位理论探讨 从定义上看，城市战略定位是通过城市的主要职能和城市等级(城市地位)来进行表达的，因此可将其分为城市主要职能和城市等级两个方面进行研究，又以城市主要职能为基础和核心。泰勒的联锁网络模型(interlocking network model)是专门针对国际级别的城市构建的，因此他自己也说这个模型是特殊的。该模型以一个城市的四个行业中的世界著名企业在其它城市的分支机构的规模来衡量城市之间的关系，以规模大小来确定城市在国际城市体系中的等级 [ 9 ] 。这个模型还有另一个特殊性，即它关注的是全球经济组织中的战略地点(strategic place) [ 10 ] 。行业是城市职能的具体表征，城市的主要职能和城市等级又是城市战略定位的两大内容，所以实质上这个模型与城市战略定位是相关相通的。因此本文从该模型得到启发，并对其进行改进，扩展到一般城市，扩展到所有行业，从城市之间的所有行业关系，分职能和等级两方面对城市战略定位进行研究。 2.1. 城市主要职能 城市主要职能是城市对外输出或辐射的职能。城市输出的职能可以分为领地职能、竞争职能和战略职能三个层次。领地职能指城市为周边腹地提供的职能，领地即周边腹地，相当于克里斯泰勒中心地模型中的六边形区域，城市在其中占据绝对的支配地位，没有同级别的竞争对手。领地职能显然不在城市战略定位的研究范畴之内。城市的竞争职能指城市越过领地进入其它城市(一般是同级的)领地的职能，这种职能一般是城市之间互为输出或渗透的，它一般是邻域的，但也可以是飞地的。竞争职能覆盖的区域可称为竞争区域。城市的战略职能指城市越过领地和竞争区域，向更广阔的区域渗透和扩散的职能，也就是向更高级别城市渗透的职能，它可以是邻域，也可以是飞地。战略职能所延及的区域可称为战略区域。城市战略定位研究应该在竞争和战略两种职能及其对应的两种区域中进行，即城市主要职能只包括竞争职能和战略职能，不包括领地职能。 城市职能是通过行业来加以体现的。从城市主要职能角度看，可以把一个城市的国民经济行业体系分为只有输出而没有输入的行业、同时有输出和输入的行业、只有输入没有输出的行业等三类。输出指一个城市在其它城市中设立分支机构，输入指该城市中有其它城市设立的分支机构。城市主要职能是对输出行业而言的，因此可以从输出优势对主要职能加以研究，把输出的企事业和行政单位多、输至的城市多的行业界定为优势行业，作为城市的主要职能。 优势行业又可以分为纯输出优势行业和竞争优势行业两部分。纯输出优势行业指在只有输出而没有输入的行业中占据企事业和行政单位数量优势的行业，即输出数量越多、输至的城市越多，则该行业越具有输出优势，这是很显然的。竞争优势行业指在同时有输出和输入的行业中具有数量比较优势的行业。参照传统区位商概念，本文提出关系商概念，用于确定城市的竞争优势行业。关系商指某城市某行业的输出与城市网络中其它所有城市的该行业输入该城市的数量对比关系。 暂且把企事业和行政单位数量简称为数量。设某城市输出的某行业i的数量为EI i ，该城市所有输出行业的数量为SEI，城市网络中所有其它城市同一行业i输入的数量为NII i ，所有输入行业的数量为SNII，则关系商RQ为： R Q = ( E I i / S E I ) / ( N I I i / S N I I ) ，或 R Q = ( E I i ∗ S N I I ) / ( S E I ∗ N I I i ) 若关系商大于1，则说明该行业在城市网络的行业体系中占有优势，可以考虑将其列入该城市的优势行业。由此，城市战略定位中的主要职能就可根据纯输出优势行业和关系商两方面进行权衡和确定，即把纯输出行业数量多和输至城市多的行业、把关系商值大且输至城市多的行业确定为主要职能。 2.2. 城市等级 通常把城市等级定义为一城市在城市网络中占有的地位或重要性，但如何衡量等级却还没有统一的认识和方法。一般而言，城市等级基本上取决于城市主要职能的等级，两者为正相关关系。职能等级高和输出数量多，意味着该城市辐射能力强，则城市等级高。但输入的行业也会影响等级的划分，输入多意味着该城市吸引力强，其等级可能会高。因此从完备意义上看，城市等级取决于输出和输入数量，由此提出衡量城市等级的指数——城市等级度。 城市等级度 = (城市总输出+城市总输入)/(城市网络中其它城市总输出 + 城市网络中其它城市总输入) 将等级度排序和分级，即得到城市等级。 由于等级度涉及城市网络所有城市的所有输出和输入行业，在数据采集和处理上会非常耗时耗力，故可以适当变通和简化。城市战略定位关注的是某城市与相关城市的等级关系，而不是城市网络中所有城市的等级，因此可以用一个简单指标——关系差来衡量城市等级，关系差等于城市输出的企事业和行政单位数量减去城市输入的企事业和行政单位数量。 R D i j = F i − F j RD ij 为关系差，F i 为城市i输出到城市j的企事业和行政单位数量，F j 为城市i从城市j输入的企事业和行政单位数量。 输出与输入有四种组合和理论推断：1) 低输出与低输入，推断两个城市之间缺乏联系，可将其排除在定位研究范畴之外不予考虑；2) 低输出与高输入，RD为负值，推断所研究城市(低输出的城市)受另一个城市(高输入的城市)影响大，所研究城市的等级低于另一个城市；3) 高输出与低输入，RD为正值，推断所研究城市对另一个城市影响大，所研究城市的等级高于另一个城市；4) 高输出与高输入，RD的绝对值较小，推断所研究城市与另一个城市处于相同等级。一般而言，关系差的绝对值越大则两个城市的等级相差越大，绝对值越小则等级相差越小。 从RD中可以看出所研究城市与其他城市的差距，按差距大小对其进行分级，就可以知道所研究城市处于什么等级。 由于主要职能和城市等级中都包含所研究的城市与其它城市的关联，因此也就反映了该城市的影响范围或联系区域，即定位所涉及的区域范围，也就是说基于行业关系的城市战略定位研究方法还顺带获得了定位所需的区域范围。
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user: 4. 结论和讨论 我国的城市正在从工业化阶段向信息化阶段发展，城市要素的流动性和关联性显著增加，因此应该围绕着城市之间的关系来寻找城市的战略定位。基于行业关系的城市战略定位对此进行了初步的探讨，提出了竞争职能、战略职能、关系商、关系差等概念，并将之运用于南宁市，认为南宁市在保持现有的竞争优势和与周边城市的联系外，应大力拓展战略优势，加强与东部高等级城市和发达城市的联系，构建大区域发展新高地。 但行业是一个复杂体系，国家标准《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2017)把全社会经济活动分为20个大类，基于行业关系的城市战略定位可能不必对它们逐一去研究，因为与城市战略定位关系密切的应该还是采矿业、制造业、批发和零售业、交通运输仓储和邮政业、信息传输软件和信息技术服务业、金融业、科学研究和技术服务业、教育、文化体育和娱乐业、国际组织等10大类。如此则可节省研究的投入。例如在表4中，兰州市的城市等级很高，因为兰州拉面店馆在南宁市很多，这就提出了餐饮业是否适合作为主要职能的问题。传统上餐饮业是不列为主要职能的，但在新形势下应该认真加以研究才能做出判断。再如政府派驻其它城市的机构也可以考虑排除在外。 显然，基于行业关系的城市战略定位与区位商、竞争力评价等一样，都是假定未来的格局与现状相同，现在强的城市未来也一样强，这显然是不合理的。因此严格来说，城市战略定位的研究框架里应该有预测成分，只有这样才能突破未来与现状相同的不合理假定。
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user: 摘要 在急性缺血性脑卒中的临床治疗中，直接抽吸除栓术作为一种新兴的微创介入治疗方法，在除栓效率、安全性、花费等方面相比于以前的方法均具有优势。为了促进直接抽吸除栓术在技术上的发展成熟，目前需要大力加强在对该技术所涉及的血流动力学机理的研究。本文回顾了当前应用计算机仿真对抽吸除栓过程进行血流动力学基础研究的相关进展，介绍和评注了文献中这方面研究的一系列研究工作，总结了当前工作所存在的问题，并对将来提出了具体的指导建议。
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user: 1. 引言 近年来，心脑血管疾病成为威胁人类生命健康的主要疾病，而急性缺血性脑卒中更是临床上比较常见的心脑血管系统危急重症。该病的发病机制是由于血栓或者从病变的血管壁脱落的动脉硬化斑块堵塞了脑动脉血流，造成远端脑组织由于缺血而产生从功能性到器质性的损伤 [ 1 ]。其临床治疗原则是尽早除栓以开通受阻塞的脑血管，恢复受影响脑组织的供血 [ 2 ]。临床科采用的治疗方案包括使用溶栓药比如重组组织型纤溶酶原激活剂(rt-PA)进行静脉溶栓、通过介入导管实现局部高浓度药物溶栓、以及机械除栓术 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。考虑到各种治疗方法的时间窗、有效性、以及效费比等因素，国际国内相关医学组织都推荐对患者施行经导管的微创介入机械取栓治疗 [ 1 ] [ 3 ] - [ 8 ]。各种机械除栓术中，当前正在发展的直接抽吸除栓术相比于前几代的机械除栓术，从手术器械的简便和可靠性、手术操作时间和操作过程的安全性、治疗的花费等方面都具有很大优势，代表着急性缺血性脑卒中临床治疗方法的发展方向 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。 直接抽吸除栓术施行中，一般通过股动脉入路，将大内径导管借助导丝推送到受阻塞的脑动脉的近端，用外接的抽吸泵自动抽吸或者用注射器手动操作，在导管内形成足够的负压和抽吸力以吸除血栓。粘度较小的血栓可以被直接吸入导管排出体外，而粘度较大的血栓将被吸附在导管头，随导管的回收而被撤出体外。 当前临床上对直接抽吸除栓术的应用还处于探索和积累经验的阶段，一线医生的相关操作知识基本上来源于对抽吸过程的直观感受、对有经验同行的操作进行观摩学习、阅读专业刊物中的经验介绍、以及个人的经验积累。对该技术涉及的深层次的血流动力学机理缺乏认识，是目前制约这一技术的临床应用和推广的主要瓶颈，同时这也是限制介入导管的器材优化、临床操作规程改进、以及临床效果进一步提升的主要瓶颈。为了推动直接抽吸除栓术的发展成熟和扩大应用，当前亟待加强对直接抽吸除栓过程中血流动力学机理的深层次定量化认识。鉴于脑血管的狭小内径和复杂形状以及导管介入操作的高精细度要求，开展所需的血流动力学机理研究很难通过动物实验和人体实验进行。可行的研究方法包括：1) 对患者的脑血管血流状况和抽吸除栓过程建立数学模型，采用计算机仿真来模拟其中的血流动力学变化；2) 构建符合患者脑血管血流状况和特征的机电系统，进行体外模拟研究以测量血流动力学参数和流场的变化情况。对于相关的血流动力学机电模拟研究进展已有文献报道 [ 13 ]。本研究主要关注应用计算机仿真进行抽吸除栓过程的研究。
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user: 2. 采用计算机仿真进行研究的优点 对各种自然和社会现象和过程进行定量化研究，可以采用数学解析法、计算机数值仿真法和实验测量法这三种中的一种或几种。数学解析法通过分析研究对象的支配规律，建立描述研究对象的控制方程，并对控制方程直接求解的办法来描述和预测研究对象的动力学状态。数学解析法具有简洁、直接的优点，但是限于数学领域的发展，该方法只能处理那些相对简单、其控制方程存在解析解的研究对象，所以在工程实践中应用不多。当需要考虑各种实际存在的影响因素以获得更符合现实的研究结果时，就需要采用计算机数值仿真法。计算机数值仿真法也需要分析研究对象的支配规律和建立描述研究对象的控制方程，但是研究对象往往比较复杂，其控制方程不存在解析解，所以需要通过应用数值分析技术和计算机编程或程序来求取方程的数值解，来描述和预测研究对象的实际运动变化。实验测量法则构建模拟研究对象的实验装置或者直接在研究对象上进行实验，设计和开展一系列影响因素可控的实验过程，观测研究对象在不同条件下的动态响应和变化并进行统计学分析，来形成对研究对象的定量化理解和认识。 实验研究通常耗时费钱，而且实验结果的获取经常受测量装置和测量方法的限制，但是其结果的展示比较直观和形象，除了用来直接观察研究对象的特征特性外，也经常用来作为对计算机数值仿真法的结果的验证。应用计算机数值仿真法进行研究比较省时省钱，其研究精度主要取决于研究者愿意花多大代价来推导和建立控制方程，只要控制方程建立得当而且模型足够细化，理论上就可以获取研究对象的任意信息而不像实验研究法那样受测量装置限制。但是，应用计算机数值仿真法时必须保证所建立的控制方程有效地考虑到了研究对象的主要特征，否则计算的结果就会偏离实际。所以，应用计算机数值仿真法时经常需要和实验研究法的结果来对照，以检验控制方程的正确性。实践中计算机数值仿真法和实验研究法常结合使用以取长补短。计算机数值仿真法经过数十年的发展和在工程实践(尤其是航空航天、核物理等尖端应用)中的反复检验，已经成为非常成熟的定量化研究方法。它在心脑血管血流动力学的研究中也得到了广泛应用，极大地促进了心脑血管生理病理学领域的研究 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。
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user: 4. 当前研究存在的技术缺陷及将来工作建议 总体来看，对于抽吸除栓过程的计算机仿真研究当前还很欠缺，目前有限的研究工作在这方面做出了有益的探索，但是工作中还存在着各种技术缺陷，从数量和质量上都严重不足。首先，当前研究大多考虑的是导管头和血栓非接触情况下的抽吸除栓 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 24 ] [ 32 ] [ 33 ]，对接触情况下的除栓涉及较少。这可能与接触情况下抽吸作用直接施加在粘度比血液更高的血栓上，计算过程收敛的难度增大有关。其次，现有研究较多地注重于开发新颖的血栓计算模型，但是又考虑不很全面以至常常忽略有些不该忽略的力学作用因素，同时又对这样的处理缺少解释 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 33 ]。这可能是因为血栓建模本身比较复杂，作者开展研究时还未清楚认识研究对象的力学特性。另外，一些研究采用了多维度混合建模，用较高维度模型来模拟血栓附近血管段内的血流动力学过程，而用较低维度模型来描述更大范围的附近血管段的血流情况并以此作为较高维度模型的边界条件 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 24 ]。这一处理的本意是为了使计算模型更符合实际同时更有利于计算过程的收敛，但是，这些研究对于较低维度部分的处理中未能恰当考虑流动状态对流阻的影响、血管的顺应性和血流的惯性效应，反而容易人为地引入误差而较低计算的精度和准确度。 将来的研究工作可以考虑从以下几个方面进行改进： 1) 鉴于非接触式抽吸除栓过程所要求保持的导管头和血栓之间的有效距离在临床操作上难以精确控制，而且临床上基本采用接触式除栓，今后的研究应大力加强接触式除栓过程的计算机仿真。 2) 探索新的血栓模型固然重要而且有用，但是应该在深入理解血栓的物理和生化性质以及在抽吸过程中的受力情况的基础上开展。如果对这些情况认识不清不全，不如采用传统的两相流模型来踏踏实实地进行仿真计算。 3) 采用多维度计算模型时应该先对各维度的模型独立检验测试，保证各部分都能独立可靠运行后再进行分部模型的耦合集成。 4) 研究者应该同时加强提高在计算机仿真和血流生理学两方面的知识，补齐短板，在避免出现计算错误的同时，也防止因为缺少生理学知识而在分析计算结果时信口开河。 5) 将计算机仿真研究与机电模拟实验研究进一步相结合，用实验测量的结果来验证计算机仿真研究产生的数据，同时用计算机仿真研究的结论引导机电模拟系统实验研究，二者相得益彰，融合发展。
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user: 5. 小结 本文回顾了用于急性缺血性脑卒中治疗的直接抽吸除栓术的相关计算机仿真研究的当前进展，指出了目前研究中偏重于开发新模型、使用新方法，而研究基础缺乏扎实的缺陷，提出了针对具体问题的改进建议。总体来看，目前的相关计算机仿真研究工作对于直接抽吸除栓术的发展以及相应导管设备的改进还没有充分发挥应有的引领作用。这方面工作的开展仍然前路漫漫，任重道远。
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user: 摘要 新冠肺炎疫情爆发之后，中小学在线教学乱象暴露出我国教育信息化仍存在硬件资源建设不足、软件资源建设滞后、潜件资源缺乏丰富应用实践等问题。基础教育信息化建设区域不均衡、重硬件轻软件、重建设轻应用、过分依赖自由的市场资源以及培训效果欠佳是导致这些问题的主要原因。要转危为机，需要推动在线教学和混合式教学逐步常态化，统筹城乡与校际信息化资源建设，软硬并举，建设与应用并重，完善资金投入机制并增强教育信息化培训实效性。
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user: 1. 引言 新冠肺炎疫情爆发后，全国各级各类学校为响应教育部“停课不停教，停课不停学”要求，先后制定了在线教学的应对策略。在线教学实行多月有余，我们看到了教育信息化带来的时代变化。教育信息化改变了知识的获取与传播方式，重构了师生教育活动的时空关系，创新了教学方式，重塑了教育形态，但也暴露出一些问题，表明我国基础教育信息化的发展尚不能完全满足突发公共危机下在线教学的需求。借此机会梳理我国基础教育信息化建设问题不仅有利于疫情管控期间针对在线教学问题的相机治理，也有利于疫情过后逐步推进在线教学常态化。