DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 目前国内在如下几个方面开展了初步的工作 第一，认识到大数据应用于公共政策分析的重要作用，在信息化时代，数据作为一种客观存在有效地连接了人、事、物，于互联网及智能化的今天是一种基础性的存在，在公共政策分析中亦发挥着不可逾越的作用。王博韬(2014)认为，大数据不仅能够有一定的预测能力，还能够在决策议程中扩大公众议程，让公众参与其中，提高决策的民主性与科学性，而且这种决策过程的公开化、民主化不仅会优化政府的服务能力也能够改善和提升政府在公众心中的形象 [ 1 ] 。胡税根等人(2015)赞同前者的观点，并且认为大数据搭建的信息平台为各地区或领域协同治理提供了可能性，因为大数据能够有效地提供共同经验和行动逻辑，并且大数据使得决策能够及时且具有连续性 [ 2 ] 。胡键(2017)认为大数据带来的态度上的转变是极具意义的，从之前的被动的公共决策转变为现在的主动优化，这将会缩短政府对于外部环境的反应时间，提升政府政策制定的科学性与适应能力 [ 3 ] 。段忠贤等人(2018)看来大数据的应用俨然成为国家战略的选择，目前的政府决策已经成为大数据驱动型政府决策，从问题的发展到最终决策结果的评估，大数据使得公共政府的制定和实施更具有综合性、开放性、让决策更加的权威独立，反映及时 [ 4 ] 。 第二，大数据时代共政策分析的风险与挑战，大数据对于公共政策的分析带来的影响是毋庸置疑的，但是我们也不能否认在实际的操作和应用中给我们带来的给风及挑战。孙轩等人(看来2019)传统以数据处理能力和计算方法的核心带来的数据应用，有时难免陷入数据之中，而且数据的增多和方法技巧的不断更新换代可能带来在数据的深挖和背后价值的研究不够透彻 [ 5 ] 。王春福(2017)认为即使大数据带来的积极一面不可否认，应当认识到大数据应用于公共政策分析的技术风险，因为大数据处理和分析难度大且极其复杂，另外还存在道德风险的问题 [ 6 ] 。石婧等人(2018)也认为这些风险都应该予以关注，并且由于数据输入方并不能代表所有人的意志，那么政策供给的公平性也有待考量 [ 7 ] 。韩振燕等人(2018)总结了大数据时代来临使得我们政策问题的构建、数据的整合处理分析、数据的管理的欠缺可能带来的信息孤岛问题及应用方面潜在的公共参与及监督的无序化风险隐患、信息安全及个人隐私得不到有力保障变得不可忽视 [ 8 ] 。 第三，如何利用大数据来支持公共政策及其路径研究。蔡剑桥(2017)认为大数据通过提供及时有效的数据信息使得公共管理者对于各种因素的改变实现能够量化，并且依据量化的结果对于未来进行一定程度上的预测 [ 9 ] 。乌云娜和武荣(2018)认为大数据使得公共决策模式从经验决策到数据决策转变、从封闭到开放、主动到被动、普惠到精准，这也就要求大数据在公共决策的应用中应该需要更多地帮助从物质支持到精神支持，而且要注意规范对数据的使用，这种规范应该从最初的收集到最后的挖掘使用 [ 10 ] 。杜孝珍(2018)认为随着大数据的不断发展，应该要更好地发挥其在公共决策中的作用。首先在信息系统中，利用大数据促使信息收集、加工、处理机制不断优化；其次大数据对决断子系统的优化，体现在前瞻性的规划和政策的智能化广域性；最后在反馈子系统方面，利用实时的信息反馈使政策评估更加客观科学 [ 11 ] 。在总结大数据应用于公共政策的路径方面。张楠(2015)认为需要通过对大数据分析方法的探索、修正及扩展；围绕特定公共议题相关的公共衍生大数据展开分析，从分析结果中提炼关键知识规律；重构政府决策范式与过程；并探索与之相配套的政策过程评估方法与社会选择模拟方法来完善大数据在公共政策中的方法探究 [ 12 ] 。石婧、艾小燕和操子宜(2018)总结大数据应用于公共政策分析有一定的共性，大致经历了数据的收集、数据的清洗、数据的选取、数据的挖掘、数据核实评估、展示输出这几个过程 [ 7 ] 。孙轩和孙涛(2019)认为在公共管理应用决策中，应建立4M思维：即通过微观探究 (Microscope)，发掘数据的内在价值；凭借复合利用 (Mixability)，提升数据的知识挖掘广度；以语义为导向(Meaning)，实现数据与应用的有效结合；采用多维分析(Multidimension)，保证数据应用结论的有效性 [ 13 ] 。 第四，分析大数据在公共政策各阶段的具体应用。公共政策的制定是民意的表达，如何更好的代表人们意愿关键在于民意的收集，这便是政策制定的第一步：政策的制定，而大数据也是挖掘和甄别政策问题的重要工具，其中马宝军等学者也提出通过概率统计的模型来对纷繁复杂的问题进行甄别和有效提取 [ 14 ] 。但是不可否认的是全盘的认可所提取的问题也是不理智的，因为对于信息的真伪等还需经核实做实际的考量。在决策阶段，胡海波和娄策群(2019)大数据让政府的决策更加智慧，通过对数据进行一系列的分析，聚焦于问题为政府决策提供更为系统和精准的参考依据，不单单是就问题而讨论问题，因为我们是为了解释问题，解决问题而出发的 [ 15 ] 。政策的制定与改进是相辅相成的，没有一成不变和永远有效的政策。所以政策改进与优化也是重要的问题，大数据在今日已能够在政策的评估和优化上起到重要作用。谢明和刘爱民(2017)认为大数据对于公共政策评估的作用不可忽视且需进一步挖掘。他们通过构建“数据收集–数据分析”矩阵划分四个不同模式来揭示如何利用大数据作为政策评估的依据 [ 16 ] 。
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user: 3. 对目前研究现状的评价 概括来说目前对于大数据技术应用于公共政策分析这一主体的研究还是处于上升态势，而且在未来一定的时间内将会持续受到关注。在公共管理中从数据收集问题的锁定到后期的政策评估的反馈的阶段，大数据在各阶都发挥了重要的作用。在研究主题上大数据应用于公共政策制定的环节上研究成果较多，来自不同的学科领域的研究在相互的借鉴和交流中促进了公共政策的优化。但是，目前大数据应用与公共政策的评估的潜力还未充分的发挥出来，如何根据政策掌握的信息进行政策的追踪和优化是政策创新的重要途径。在研究方法上，更多地采用量化的数据分析，这对于更好地分析大数据在公共政策领域中应用是强有力的支持。但是面对碎片化的信息时代，如何甄别并进行核实都对大数据的应用提出挑战，这些问题都需要进一步的探索。而且大数据带来的道德风险及公平问题需要采取合理的方式进行化解。 在实践中，大数据技术不仅广泛应用在智能交通、环境质量监测、灾难的预警等方面，在公共管理领域也有很大贡献，通过利用大数据的方法提升国家决策及服务水平、应急管理能力等。大数据通过多维数据的采集并且进行动态调整，使得量化的数据尽可能地接近现实，这对于公共政策分析而言无疑是一个重要的武器，同时对于推进国家治理能力现代化建设具有重要意义。
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user: 摘 要 纠缠辅助量子码利用发送器和接收器之间预先存在的纠缠来提高信息速率。本文通过刻画常循环码纠缠态的数量与定义集大小的关系，构造了六类纠缠辅助量子MDS码。 关键词 :纠缠辅助量子码，常循环码，MDS码，定义集 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 在量子信息和量子计算中，非常重要的任务就是构造好的量子纠错码。近年来，诸多研究者通过经典纠错码来构造量子纠错码(见 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] )。一个参数为 〚 n ， k ， d 〛 q q元量子码Q是Hillbert空间 ( C q ) ⊗ n 的一个 q k 维子空间。参数为 〚 n ， k ， d 〛 q 量子码C满足量子Singleton界： k ≤ n − 2 d + 2 ，如果 k = n − 2 d + 2 ，则称量子码C为量子极大距离可分离码(量子MDS码) (见 [ 4 ] )。 在量子纠错码中，纠缠辅助量子纠错码(简写为EAQEC码)扮演重要的角色。在 [ 5 ] 中，给出对EAQEC码纠缠辅助Singleton界，并把达到这个界的码称为纠缠辅助量子MDS码(简写为EAQMDS码)。在 [ 6 ] 中，在经典MDS码的基础上，通过加入一个或者更多的纠缠态，构造五类新的EAQMDS码。在 [ 7 ] 中，提出分解定义集的概念，并用这个方法分解BCH循环码的定义集，得到了一些好的EAQEC码。近年来，负循环码经常被用来构造EAQMDS码。在 [ 8 ] [ 9 ] 中，通过分解负循环码的定义集，得到新的EAQMDS码。在 [ 10 ] [ 11 ] 中由基于负循环码扩充到基于常循环码来构造新的EAQMDS码。本文通过分解常循环码的定义集构造了六类新的EAQMDS码。本文采用不同于 [ 10 ] [ 11 ] 的方法来计算纠缠态的数量c，在同样的长度n下定义集具有更一般的形式，从而可构造更多的EAQMDS码。 由于EAQMDS码的性能优劣是通过速率 k − c n 来评价的，已知 k − c n = n − ( δ + 1 ) − c n = 1 − δ + c + 1 n ，c随着 δ 增大而增大，就其性能而言 δ 越小越好。而EAQMDS码的纠错能力与最小距离d有关，d越大纠错能力越强，正如在 [ 12 ] 中给出最小距离大于 q 2 + 1 时，码具有较好的纠错能力。d随着 δ 增大而增大，因此在实际问题中 δ 尽可能大时保证c尽量小，我们有必要弄清楚c与 δ 的关系，本文将讨论这一问题。
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user: 2. 预备知识 2.1. 常循环码 令q为一个奇素数的方幂，设 F q 2 为具有 q 2 个元素的有限域，给任意两个向量 X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 和 Y = ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) ∈ F q 2 n ，定义Hermitian内积为 〈 X ， Y 〉 H = ∑ i = 1 n x i y i q 。如果 〈 X ， Y 〉 H = 0 ，则称这两个向量Hermitian正交。 F q 2 n 为 F q 2 上的n维向量空间，一个参数为 [ n ， k ， d ] q 2 的线性码C是指 F q 2 n 空间中最小距离为d的k维子空间。定义线性码的Hermitian对偶码为 C ⊥ H = { X ∈ F q 2 n | 〈 X ， Y 〉 H = 0 ， ∀ Y ∈ C } ，如果 C ⊆ C ⊥ H ，则C称为Hermitian自正交码。 设 ( n ， q ) = 1 。对于 η ∈ F q 2 * ，如果 ( c 0 ， c 1 ， ⋯ ， c n − 1 ) ∈ C ，有 ( η c n − 1 ， c 0 ， ⋯ ， c n − 2 ) ∈ C ，称线性码C为 η -常循环码。一个码字 c = ( c 0 ， c 1 ， ⋯ ， c n − 1 ) 也可以用一个多项式 c ( x ) = c 0 + c 1 + ⋯ + c n − 1 x n − 1 表示。因此每个 η -常循环码都是商环 F q 2 [ x ] / 〈 x n － η 〉 的一个主理想，即 C = 〈 g ( x ) 〉 ，其中 g ( x ) | x n − η ，且 g ( x ) 是首1多项式。假设 ω ∈ F q 2 * 是rn次本原单位根且 ω n = η ，令 ζ = ω r ，则 ζ 是一个n次本原单位根。那么就有 x n − η = x n − ω n = ∏ j = 0 n − 1 ( x − ω 1 + j r ) . 令 Ω = { 1 + j r | 0 ≤ j ≤ n − 1 } 。对于 ∀ j ∈ Ω ，设C是 η -常循环码，且 C = 〈 g ( x ) 〉 ，称 Z = { j ∈ Ω | g ( ω j ) = 0 } 为C的定义集，因而 Z ⊥ H = { j ∈ Ω | − q j ( mod   r n ) ∉ Z } 为 C ⊥ H 的定义集。称 C j = { j q 2 i ( mod r n ) | i ∈ Z } 为j模rn的 q 2 -分圆陪集。 引理2.1 [ 13 ] 设 C = 〈 g ( x ) 〉 是一个在 F q 2 上，长度为n的 η -常循环码，其中 η 是一个r次本原单位根。如果 g ( x ) 的根为 { ω 1 + r j | j 1 ≤ j ≤ j 1 + d − 2 } ，那么C的极小距离至少为d。 引理2.2 [ 14 ] 设 η ∈ F q 2 ∗ 和 o r d ( η ) = r ，其中 r | q + 1 。C是一个在 F q 2 上，长度为n的 η -常循环码，其定义集为 Z ⊆ Ω ，那么 C ⊥ H ⊆ C 当且仅当 Z ∩ ( − q Z ) = ∅ ，其中 − q Z = { − q z ( mod   r n ) | z ∈ Z } 。 2.2. 纠缠辅助量子码 引理2.3 [ 15 ] 如果在有限域 F q 上存在一个参数为 [ n ， k ， d ] 的线性码C，则有Singleton界： k ≤ n − d + 1 。当达到Singleton界，即 k = n − d + 1 ，则称C为MDS码。 令H为C的 ( n − k ) × n 的校验矩阵，则 C ⊥ H 有 n × ( n − k ) 的生成矩阵 H ∗ ，其中 H ∗ 为H的共轭转置矩阵。 引理2.4 [ 16 ] 如果C为有限域 F q 上参数为 [ n ， k ， d ] 的线性码，H为C的校验矩阵，则存在参数为 〚 n ， 2 k − n + c ， d ; c 〛 q 的EAQEC码，其中 c = r a n k ( H H ∗ ) 。 引理2.5 [ 5 ] C为有限域 F q 上带参数为 [ [ n ， k ， d ; c ] ] q 的EAQEC码，如果 d ≤ ( n + 2 ) / 2 ，则C满足纠缠辅助Singleton界： n + c − k ≥ 2 ( d − 1 ) 。如果对于 d ≤ ( n + 2 ) / 2 ，C满足 n + c − k = 2 ( d − 1 ) ，则C称为EAQMDS码。 定义2.6 [ 8 ] 设 η ∈ F q 2 ∗ 和 o r d ( η ) = r ，其中 r | q + 1 。C是一个在 F q 2 上，长度为的n的 η -常循环码，其定义集为Z。假设 Z 1 = Z ∩ ( − q Z ) ， Z 2 = Z \ Z 1 ，其中 − q Z = { − q z ( mod   r n ) | z ∈ Z } 。则 Z = Z 1 ∪ Z 2 称为C的定义集的分解。 引理2.7 [ 8 ] C是一个在 F q 2 上，长度为的n的 η -常循环码，其定义集为Z，且 Z = Z 1 ∪ Z 2 为定义集Z的分解，则纠缠态的数量为 c = | Z 1 | = | Z ∩ ( − q Z ) | 。 本文未指明的符号、概念参见 [ 11 ] 。
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user: 摘 要 本文针对灾难应急响应系统问题，以波多黎各城市2017年发生的严重飓风灾难为例，在满足无人机种类组合最佳、系统响应时间最短、无人机运输救生包最大量的前提下，建立了动态多目标规划模型，得到最优无人机舰队配置。基于最小圆覆盖法，将波多黎各区域离散化，确定三个货物集装箱的最佳安置位置，即无人机舰队从三个集装箱位置出发运输货物以及巡航的路径最短。我们将波多黎各地图主要道路化曲为直，得到波多黎各主要路迹的线路图，基于欧拉回路和Dijkstra算法，得到最优无人机巡航路线，其侦察范围覆盖率达90%以上，遍历路径距离最短。 关键词 :动态多目标规划模型，最小圆覆盖法，欧拉回路，Dijkstra算法 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 飓风的风暴潮和海浪作用对建筑、房屋和道路会造成极大的破坏，尤其是靠近海岸的地区，飓风造成大部分输电线路和蜂窝通信网络被严重损坏，导致大部分区域断电数月。另外，洪水的泛滥会使公路和道路阻塞损坏，许多地区会被孤立，无法正常得到医疗救生。以2017年史上最严重的飓风为例，飓风袭击了美国领土波多黎各使该岛人员伤亡惨重，现为提高救灾响应能力，试图设计可移动式灾难响应系统，通过无人机来完成医疗供应交付和高分辨率的视频侦察。计划给出多个无人机类型、不同医疗套餐等设备，现需根据波多黎各2017年的具体情况来设计一个灾难响应系统。应急系统是以无人机为主要配置来进行医疗供应交付和高分辨率的视频侦察，需得到灾难响应系统的最优的选址以及无人机最优航巡策略。因此，我们将从以下几方面进行考虑，以最优化理论为基础，研究多无人机协同巡查、救援以及侦察问题。建立动态多目标规划模型，考虑在无人机数量最少、无人机种类组合最佳、系统响应时间最短、巡航覆盖率最大等目标的前提下，得到最优无人机舰队配置。选择最优无人机舰队，得到无人机的最优巡航最优方案；从而进一步得到将整个应急响应系统运输到波多黎各的方案。
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user: 2. 动态多目标规划模型 在有目标和无目标下的搜救航迹规划需要细致划分，不同环境模型和约束要区别对待，系统将根据救灾实际情况，构建以下航迹规划目标 [ 1 ] ，在对任务目标的基础上对航线进行重要性排序，再进行航迹规划的策略进行规划，并规划处大致的救灾航迹。航迹规划目标主要有以下几个，一、在无人机数量最少，二、无人机种类组合最佳，三、系统响应时间最短，四、巡航覆盖率最大的前提下，得到最优无人机舰队配置。 2.1. 动态多目标规划模型–区域划分 满足医疗套餐和无人机配置要求的前提下，三个货物集装箱到各自区域最远点的距离最小，即货运无人机和巡航无人机从此集装箱到目的地的总距离最小。在有目标和无目标下的搜救航迹规划需要细致划分，不同环境模型和约束要区别对待，系统将根据救灾实际情况，构建航迹规划目标，在对任务目标的基础上对航线进行重要性排序，再进行航迹规划的策略进行规划，并规划出大致的救灾航迹。 2.2. 约束条件 1) 周期短 多机协同搜救的无人机分为两部分，第一部分为送货的无人机，使得全部满足需求且最后一架无人机到达交付位置的时间最短，第二部分为只执行侦察的无人机，在最短的时间之内侦察到受灾地区和交通公路网的损坏情况，即完成搜救任务的时间最短，两部分均完成为一个周期。 min T 2) 无人机数量少 在节约成本的前提下，对进行救灾的无人机数量进行确定，救援机数量应尽量合理。 min N H 3) 运输医疗包总量多 由于所需医疗保运输总量有一个上限，所以在满足需求的情况下，提供尽可能多的医疗包。 max N P a c k a g e 4) 时间短 在灾情发生之后，医疗中心的受灾人员将持续激增一段时间，救援物资的紧缺要求第一时间送达所需医疗包。 min t 综上所述，结合规划目标和约束条件，可建立航迹规划的数学模型如下式所示： G = { min : t ， T ， N H max : P f ， N P a c k a g e s .t .   { T ≤ T min t ≤ t max 1 ≤ N H ≤ N H min P min ≤ P f ≤ 1 N P a c k a g e min ≤ N P a c k a g e ≤ N H ⋅ N P P 2.3. 实例分析 就目前的应用情况来看，无人机主要应用于两种场景，情况一：侦察目标个数和位置都已知；情况二：目标个数及位置均未知，受灾情况不明。在不同的搜救任务情况下，对上述四个航迹规划目标1)、2)、3)、4)的重要性程度进行排序，如表1所示。 Table 1 Planning goal importance ranking tabl 任务情形 搜救任务要求 目标排序 情况一 最短时间送达救灾医疗用品 4)，2)，3)，1) 情况二 最短时间、最少无人机侦察灾情 1)，2)，4)，3) 表1. 规划目标重要性排序表 在实际案例中，在航空侦察目标不定及交付位置已知的大面积区域覆盖侦察情境下，搜索150组数据 [ 2 ] 模拟了波多黎各的三维地势图，见图1，发现其平均海拔为900km，于是无人机飞行高度的假设合理，模拟无人机飞行侦察方式 [ 3 ] 见图2，此时扫描半径为 S = π ( h tan α ) 2 。 符合情况一的任务要求，以最短时间送达救灾医疗用品为目标确定了三个集装箱的第一次放置的位置，我们采取的策略方式是先进行区域划分再指派；区域划分时，我们考虑主要城市居住人口密集、交通运输路线复杂度，于是选择了阿瓜迪亚、卡瓜斯、乌马考等19个城市和5个交付位置作为主要侦察位置，基于任务均衡率为最大为目的求解。 图1. 模拟波多黎各的三维地势图 图2. 无人机模拟侦察图 2.4. 求解方法 先根据灾区的分布特点将灾区大体划分在三个区域之内，并使三架侦察机分别对这三个区域进行侦察，求取各自的最短时间。然后对任务不均衡区域之中的点做适当调整，划分子区域，要达到比较均衡，应使每架飞机的巡航时间基本相同，由于侦察点的分布较均匀，可以将侦察目标的地理位置图分成面积基本相同的三部分。如过点 ( − 66.52 ， 17.9 ) 以斜率 k 1 = − 2.8 作一条斜线，过点 ( − 66.27 ， 17.9 ) 以斜率 k 2 = 6.7 作一条斜线，把基地所在的地区划分成左，中，右三部分。 对每个子图分别运用禁忌搜索算法求得其最短侦察路线，和最短侦察路径 φ i ，和最短侦察时间 t ( φ i ) ( i = 1 ， 2 ， 3 ) 。 均衡任务，定义均衡率Equilibrium task， define equalization rate η = min { t ( φ 1 ) ， t ( φ 2 ) ， t ( φ 3 ) } max { t ( φ 1 ) ， t ( φ 2 ) ， t ( φ 3 ) } × 100 % 若 η 接近于1，则上面划分的任务就可以接受。否则的话，根据大小用局部搜索算法，调整 k 1 ， k 2 的斜率，从而调整各分区内点的个数，直至任务达到均衡。最后计算结果如下： 两直线的斜率分别为： k 1 = − 2.5 ， k 2 = 4.8 ，均衡率 η = 169.3 195 × 100 % ≈ 86.82 % 。 A，B，C三个区域分别代表左，中，右三部分，如下图3所示： 图3. 区域划分图
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user: 3. 基于最小圆覆盖法的集装箱定位 基于前面区域划分进行多目标规划，将波多黎各区域离散化后 [ 4 ] ，要确定货物集装箱的最佳安置位置，即使无人机舰队从三个集装箱位置出发运输货物以及巡航的路径最短。则此问题转化为已知平面上有限个点，求一个半径最小的圆能够覆盖平面上所有的有限个点，即最小圆覆盖问题 [ 5 ] 。 3.1. 算法介绍 给定有限点集S，包含所有点S的最小圆B满足： B = B ( c ， r ) : = { x : ‖ x − c ‖ ≤ r } 。 1) 输入n个数据点，在点集n中任取3点A，B，C； 2) 作一个包含三点的最小圆C1； 3) 在点集中找出距离C1最远的点D，若点D在圆C1的圆内或圆周上，则该圆即为所求的最小圆，算法结束，否则继续下一步； 4) 在A，B，C，D中选3个点，求解使包含这四个点的圆最小，所选取的三点成为新的A，B，C三点，返回执行第二步。具体算法操作步骤见图4。 图4. 最小圆覆盖法算法流程图 3.2. 实例分析 将地球看作规则球体进行计算，地球的平均半径作为其半径R，设地球上某点的经度为A，纬度为B，则这点的空间坐标是 x = cos B ∗ cos A ， y = cos B ∗ sin A ， z = sin B 。设地球上两点的空间坐标分别为 ( x 1 ， y 1 ， z 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ， z 2 ) ，则它们的夹角为 C = arcos ( x 1 ∗ x 2 + y 1 ∗ y 2 + z 1 ∗ z 2 ) ，则两地距离 d = C 180 ∗ π ∗ R ，其中R为地球平均半径6371 km。 这样，我们将波多黎各划分成的三个区域分别记为A，B，C，每个区域的主要城市分别记为 A i ， B j ， C k ， i ， j ， k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ，根据各点的经纬度数据，最终编程得到三个区域各点之间的距离。 3.3. 结果求解 根据以上计算得到的各区域各点间的距离，选取最短路径，根据最小圆覆盖原理，编程得到三个货物集装箱的最佳安置位置，见图5。 图5. 最小圆覆盖图 在区域A集装箱1应安置在马里考(Maricao)，与此区域的最远距离为39.94 km；在区域B集装箱2应安置在巴兰基塔斯(Barranqultas)，与此区域的最远距离为27.67 km；在区域C集装箱3应安置在拉斯彼德拉斯(Las Piedras)，与此区域的最远距离为31.96 km。具体位置分布见图6。 图6. 货物集装箱安置位置图
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user: 4. 基于欧拉回路和Dijkstra算法的最佳巡航路线 为使无人机舰队进行高分辨率的视频侦察来评估主要公路和道路，根据所给波多黎各的地图，采用化曲为直的思想，将原地图进行简化，得到波多黎各主要路迹的线路图。无人机舰队巡航的最佳线路，即满足无人机架数最少、巡航覆盖率最大、遍历路径最短的巡航路径。这样，我们将求巡航最佳飞行计划问题转化为：从某个点出发，经过每条边至少一次，然后回到原点，求可达到要求最短的总路径。 4.1. 算法介绍 欧拉回路：如果图G中的一个路径包括每个边恰好一次，则该路径称为欧拉路径(Euler path)。如果一个回路是欧拉路径，则称为欧拉回路。本题中，我们在将地图简化后得到的路径分布图的基础上增加一些边，使得这个图是欧拉回路，即每个点的度都是偶数。由于点很少，我们可以用状态压缩，相应位置1表示这个点度数是偶数，0表示这个点的度数是奇数。对于一个状态，加一条边则两个点奇偶性变了，相应位置取反，到达下一给状态。最终求dis[ 11111 ]时的边的总长度，从而得到最短的飞行距离； Dijkstra算法：利用不断松弛得到最小的加边状况，并记录下算法中所添加的边。将初始边和添加的边建图，遍历一遍欧拉回路，得到飞机的最短巡视路线。具体如下： 设 G = ( V ， E ) 是一个带权有向图，顶点集合记为V，已求出最短路径的顶点集合用S表示，其余未确定最短路径的顶点集合用U表示 1) 初始时，S只包含源点，即 S = { v } ，v的距离为0。U包含除v外的其他顶点，即：U = {其余顶点}，若v与U中顶点u有边，则 〈 u ， v 〉 正常有权值，若u不是v的出边邻接点，则 〈 u ， v 〉 权值为∞。 2) 从U中选取一个距离v最小的顶点k，把k，加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)。 3) 以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。 4) 重复步骤2)和3)直到所有顶点都包含在S中。 4.2. 结果求解 1) 飞行路径以及最短距离 采用以上欧拉回路思想和Dijkstra算法，将求波多黎各无人机最佳飞行计划问题巧妙的转化为了由边缩点的求最短路径问题，编程得到最短路径遍历回路，即确定了无人机巡航最优路线，见图7。 图7. 无人机赋权飞行线路图 结合已得到的各区域各点间的距离，从而得到无人机遍历路径的最短距离： 区域A的无人机飞行最短距离：316.8 km； 区域B的无人机飞行最短距离：235.752 km； 区域C的无人机飞行最短距离：215.004 km。 2) 无人机舰队视频侦察覆盖率 我们定义无人机舰队视频侦察覆盖率为遍历过的路径距离总和与所有路径距离总和之比，并记覆盖率为 λ ，记遍历过得路径距离总和为m，记所有路径距离总和为n，则： λ = m n ， m = 564.1371 ， n = 625.2681 ， 则： λ = m n = 564.1371 625.2681 ≈ 90.22 % ，即无人机舰队视频侦察覆盖率为90.22%。 综上所述，我们制定的无人机飞行计划，使无人机视频侦察效率大大提高到90.22%，并且最大可能节约无人机资源，使巡航线路最短。
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user: 摘 要 本文采用全球陆面数据同化系统(GLDAS)中陆面过程模型(CLM)的1981~2016年逐月土壤湿度资料，利用线性回归和小波分析方法分析了青藏高原0~10 cm和10~50 cm土层土壤湿度的空间分布和时间变化特征，结果表明：青藏高原不同深度年和四季土壤湿度的空间分布特征基本相同，从东南到西北均呈下降趋势，且土壤湿度在高原大部分地区呈增加趋势。高原土壤湿度的季节变化显示出夏季最为湿润，冬季最为干燥，在垂直方向上，青藏高原土壤湿度有明显的区域结构差异变化，0~10 cm土层土壤湿度往往小于10~50 cm。年内变化表明8月是高原土壤最湿润的月份，20世纪80年代到90年代，高原年和四季的土壤湿度基本上都有所下降，从21世纪初开始则缓慢增长。土壤湿度变化的周期会随着研究时间尺度的不同而发生相应的变化，这种变化一般表现为小时间尺度的变化周期往往嵌套在大尺度的变化周期之中。 关键词 :土壤湿度，青藏高原，空间分布，时间变化，小波分析 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 土壤湿度是一个用于表示土壤干湿程度的物理量，它在气候系统中是一个很关键的变量，又称为土壤水分含量 [ 1 ] 。土壤湿度对陆面过程来说非常重要，是其研究过程中的一个重要物理参数，土壤湿度通过各种作用，如改变地表反照率、影响植物生长等，进而对陆气之间的能量交换造成影响，从而引起气候的变化和异常 [ 2 ] 。近年来，许多学者对土壤湿度时空分布特征等相关方面进行了评估和研究，并获得了许多有益的成果。张文君等 [ 3 ] 指出，中国土壤湿度空间分布呈现从西北向东北和东南增加的趋势，整体为东北和华南湿润，华北和西北干燥。师春香等 [ 4 ] 得出，土壤湿度的分布特征在陆面模式模拟和陆面土壤湿度同化系统所得到的结果中都能被合理地体现出来。吴徐燕 [ 5 ] 研究认为青藏高原东部地区为中国土壤湿度空间分布的高值区，西北沙漠地区为低值区。孙夏 [ 6 ] 等指出夏季青藏高原上表层、浅层、中层土壤湿度整体上均为下降趋势，其中表层土壤湿度的年际波动比深层明显。Chow， K. C. [ 7 ] 等利用区域气候模式(RCM)做敏感性试验，发现高原春季土壤偏湿，夏季南方降水减少，长江流域降水增加。 以往，对青藏高原土壤湿度时空分布的研究多侧重于高原中部，所采用资料多为单点观测试验数据和卫星反演产品，而很少涉及高原整体土壤湿度的时空分布和垂直结构特征。本文利用全球陆面数据同化系统陆面过程模型(GLDAS-CLM) 1981~2016年逐月的土壤湿度资料，对青藏高原不同深度土壤湿度的空间分布和时间变化特征进行了对比分析，进而对高原不同区域0~10 cm和10~50 cm土层土壤湿度的变化有更深刻的了解。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料概况 本文采用全球陆面数据同化系统陆面过程模型(GLDAS-CLM) 1981~2016年的NetCDF土壤湿度资料，其空间分辨率为1˚ × 1˚，时间分辨率为1 mo。由于GLDAS土壤湿度产品的单位为kg·m 2 ，因此需要根据下式将其转换为土壤体积含水量(m 3 ·m −3 ) [ 8 ] ： kg m 2 m 3 1000   kg 1000   mm 1   m 1 土 壤 层 厚 度 ( mm ) = 体 积 含 水 量 (1) 节点深度：指CLM在每一层的节点计算的位置，土壤湿度一共10个节点，其深度分别为0~0.0018，0.018~0.045，0.045~0.091，0.091~0.166，0.166~0.289，0.289~0.493，0.493~0.829，0.829~1.383，1.383~2.296和2.296~3.433，单位为m。 则本文所需青藏高原不同深度采用的节点分别为：高原0~10 cm (第1~3层节点)、高原10~50 cm (第4~6层节点)。 2.2. 研究方法 本文用土壤土层的厚度作为加权因子，对土壤体积含水量进行加权平均，得到所需深度(0~10 cm和10~50 cm)的土壤体积含水量，把GLDAS-CLM土壤湿度资料中各节点深度的土壤体积含水量作为分析不同深度土壤湿度时空分布特征的基础数据。用所得到的土壤湿度来分析高原土壤湿度在不同深度、不同时间段的时空分布特征，并进行对比得出异同。 在分析青藏高原土壤湿度的空间分布时，将青藏高原所在的区域北纬25˚~40˚，东经73˚~105˚划分成33 × 16的正方形网格，每个网格边距为1˚ × 1˚，空间变化趋势用线性趋势表示。在分析青藏高原土壤湿度的时间变化时，使用了1981~2016年逐月的资料。土壤湿度变化的小波分析为Morlet小波分析，由Morlet小波变换工具对青藏高原不同深度不同季节的时间序列进行处理，并绘制出图。 Morlet在20世纪80年代早期提出了Morlet小波分析方法，这是一种具有时频多分辨功能的小波分析，通过改变尺度因子a对小波进行伸缩来调整小波的频率，该方法为更好地研究时间序列问题提供了可能性，它可以清晰地把隐藏在时间序列中的各种变化周期揭示出来，反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并且可以对系统的未来发展趋势进行定性估计 [ 9 ] 。本文采用Morlet小波为母波，运用连续小波变换分析青藏高原1981~2016年0~10 cm和10~50 cm土层土壤湿度的周期性特征。 小波变换： 时间序列： χ ( t ) (2) 子波： ψ a ， b ( t ) = a ψ 0 ( t − b a ) (3) 小波系数： W ( a ， b ) = ∫ − ∞ ∞ x ( t ) ψ a ， b * ( t ) d t (4) (4)式中*代表共轭，通过改变a不断调整小波的频率，以及变化b平移小波的位置，就可以得到不同时间上各频率的信息。 头部影响： 由于实际信号是有限长度的，当小波接近信号两头时，小波的一部分就会“伸出”信号外部而产生估计误差。通常可以通过补0或者进行信号合理延拓等方式减弱头部影响，但延拓并不是真实信号，会导致两端得到的小波系数变得不可信，即受头部影响，受影响的时间段称为e-折时间。Morlet小波的e-折时间为 2 。 置信度检验： 对于许多自然随机的时间序列，他们大多是满足红噪声或白噪声模型，则某个频率序号上的功率： (5) 其中，k是频率序号 ，当 α = 0 时，模型为白噪声模型；当 时，模型为红噪声模型。 提出以下零假设： H 0 ：时间序列的功率谱拥有一个平均的背景噪声(底噪) χ ( t ) = 底 噪 + 真 实 信 号 (6) 则对于尺度为s的小波变换功率，其底噪功率应该有以下分布： (7) 其中， χ 2 是自由度为2的卡方分布分位数； σ 2 是时间序列的方差；n为时间；尺度s与频率序号k相对应。 如果实际的小波变换功率比底噪功率大，则接受零假设，并且表明真实信号更明显。
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user: 3. 土壤湿度的空间分布特征 3.1. 空间分布 图1、图2分别为1981~2016年青藏高原0~10 cm和10~50 cm土层的平均土壤湿度空间分布图。在喜玛拉雅山南缘亚热带及北缘山地森林、西藏东南部及川西针叶林、祁连山脉东部山地草甸及针叶林等区域，表层土壤常年湿润。在西藏东部山地灌丛草原区域和长塘高寒草甸地区，土壤湿度则相对较低。在次荒漠和阿里沙漠、昆仑山高寒次荒漠和沙漠、柴达木盆地荒漠等区域，全年土壤湿度相对干燥。这种分布对应青藏高原气候分区的分布，从东南到西北依次为高寒湿润、高寒半湿润、高寒半干旱和高寒干旱气候 [ 10 ] 。青藏高原0~10 cm土层年土壤湿度的空间分布(图1(a))表明，高原土壤湿度在这36年以来，空间分布特征呈现从东南向西北下降的趋势 [ 2 ] 。土壤湿度最大值在青藏高原东南部边缘区域，可以达到0.24 m 3 ·m −3 ，高原东南部及南部湿度值次之；高原北部柴达木盆地一带，土壤湿度值最小，仅为0.08 m 3 ·m −3 。青藏高原东南部相较于西北部，其降水与植被明显更多，而高植被覆盖区域固水能力相对较强，对应土壤湿度高值区。青藏高原0~10 cm土层四季土壤湿度的空间分布图(图1(b)~(e))与年的空间分布特征基本相同：土壤湿度由东南向西北递减，而对于湿度极值地区的分布，二者基本相同，只在数值上有所不同。其中，高原0~10 cm土层夏季土壤湿度(图1(c))最高，湿度值为0.04~0.32 m 3 ·m −3 ，其原因可能是高原正值雨季，且积雪和冻土因气候变暖、温度回升而融化，这些水分渗透进土壤，导致高原土壤湿度增加；高原冬季温度急剧降低，其0~10 cm土层土壤湿度(图1(e))最低，土壤湿度处于0.04~0.20 m 3 ·m −3 之间；高原0~10 cm土层春季土壤湿度(图1(b))较小，土壤湿度值为0.04~0.24 m 3 ·m −3 ，春季低温少雨，为较干燥的季节；高原0~10 cm土层秋季土壤湿度(图1(d))较夏季有所减少，土壤湿度处于0.04~0.28 m 3 ·m −3 之间，由于高原雨季较长，秋季土壤湿度与夏季土壤湿度有相似的量级；总而言之，青藏高原0~10 cm土层不同时间段的土壤湿度空间分布特征基本相同：从东南向西北递减，青藏高原土壤湿度表现出显著的季节性差异和区域性特征。 图1. 1981~2016年青藏高原0~10 cm土层土壤湿度空间分布(单位：m 3 ·m −3 )；(a.年b.春季c.夏季d.秋季e.冬季) 青藏高原0~10 cm土层土壤湿度的空间分布(图1)与青藏高原10~50 cm土层土壤湿度的空间分布(图2)相比较，可以看出，前者土壤湿度较小，即随着土壤深度的增加，土壤湿度逐渐增大，原因可能是高原海拔高，导致所受到的太阳辐射强，造成土壤表层的蒸发量较大，土壤湿度减少 [ 11 ] 。中间层固水能力较强，且有地下水及融水的补充，导致土壤湿度的增加 [ 12 ] 。但总体来说，青藏高原不同深度土壤湿度的空间分布特征比较一致，趋势均为从东南向西北递减，四季的土壤湿度值从小到大分别为：冬季 < 春季 < 秋季 < 夏季，可以看出，青藏高原10~50 cm土层四季的土壤湿度比0~10 cm土层四季的土壤湿度大，从垂直方向上体现出青藏高原土壤湿度区域结构的差异变化。 3.2. 空间变化趋势 图3、图4分别为1981~2016年青藏高原0~10 cm和10~50 cm土层的平均土壤湿度空间变化趋势图。青藏高原0~10 cm土层年土壤湿度的空间变化趋势(图3(a))表明，这36年以来高原大部分区域土壤湿度呈增加趋势，增加幅度在0~0.004 m 3 ·m −3 ·a −1 之间，其中高原西北部增加最为明显，增加幅度最大值可以达到0.004 m 3 ·m −3 ·a −1 ；而高原北部和东南部土壤湿度呈减少趋势，减少幅度在绝大部分地区为0.001 m 3 ·m −3 ·a −1 ，其中减少最为明显区域在高原东部边缘，可以达到0.002 m 3 ·m −3 ·a −1 左右。四季青藏高原0~10 cm土层土壤湿度36年以来的变化趋势(图3(b)~(e))的空间分布特征与年变化趋势空间分布较为一致，仅在变化幅度的数值上有所差异。其中，高原0~10 cm土层春季土壤湿度增加幅度在四季中最大，最大值可达到0.007 m 3 ·m −3 ·a −1 ，夏季和冬季增加幅度最大值均为0.005 m 3 ·m −3 ·a −1 ，而秋季土壤湿度增加幅度最小，最大值仅为0.003 m 3 ·m −3 ·a −1 。 图2. 1981~2016年青藏高原10~50 cm土层土壤湿度空间分布(单位：m 3 ·m −3 )；(a.年b.春季c.夏季d.秋季e.冬季) 图3. 1981~2016年青藏高原0~10 cm土层土壤湿度空间变化趋势(单位：m 3 ·m −3 ·a −1 )；(a.年b.春季c.夏季d.秋季e.冬季) 图4. 1981~2016年青藏高原10~50 cm土层土壤湿度空间变化趋势(单位：m 3 ·m −3 ·a −1 )；(a.年b.春季c.夏季d.秋季e.冬季) 青藏高原0~10 cm土层土壤湿度的空间变化趋势(图3)与青藏高原10~50 cm土层土壤湿度的空间变化趋势(图4)相比较，可以看出，前者变化的幅度较大，即随着土壤深度的增加，土壤湿度空间变化趋势幅度梯度减小，原因可能是浅层土壤是陆地–大气相互作用非常活跃的区域，而随着土壤深度的增加，土层所受到外界的影响越来越小，导致10~50 cm土层土壤湿度变化幅度比0~10 cm土层小 [ 12 ] 。但总体来说，青藏高原不同深度土壤湿度空间变化趋势特征基本相同：大部分区域呈增加趋势，但土壤湿度空间变化趋势增加幅度大小在不同深度、不同时段有所不同，其中，高原10~50 cm土层夏季土壤湿度增加幅度在四季中最大，最大值可达到0.004 m 3 ·m −3 ·a −1 ，春季和秋季增加幅度最大值均为0.003 m 3 ·m −3 ·a −1 ，而冬季土壤湿度增加幅度最小，最大值仅为0.002 m 3 ·m −3 ·a −1 。
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user: 4. 土壤湿度的时间变化 4.1. 月变化 青藏高原平均逐月土壤湿度变化曲线(图5)表明，0~10 cm土层土壤湿度从1月到4月逐渐减少，在4月土壤湿度为0.148 m 3 ·m −3 ，5月土壤湿度开始增加，并在8月达到0.208 m 3 ·m −3 ，为一年中的最大值，随后又逐渐减少。从整体上看，土壤湿度变化曲线呈现明显的“单峰”型，土壤湿度较大值在夏半年，较小值在冬半年，表明土壤湿度有明显的季节性变化，降水增多有利于土壤湿度的增加，雨季结束，土壤湿度则减少，降水对土壤湿度有明显的影响 [ 13 ] 。10~50 cm土层土壤湿度逐月变化曲线与0~10 cm土层相比，其变化趋势比较一致，但其1~4月土壤湿度减小曲线较为平缓，并在4月份达到一年中的最小值，为0.183 m 3 ·m −3 ，8月达到最高峰，为0.221 m 3 ·m −3 ，且其每月的土壤湿度数值均比后者大，其原因可能是因为浅层蒸发量较大，受外界影响也较大，土层深度越深所受到外界的影响越小，且有地下水与融水的补充，导致10~50 cm土层土壤湿度比0~10 cm土层大。 图5. 1981~2016年青藏高原0~10 cm和10~50 cm土层土壤湿度的月变化(单位：m 3 ·m −3 ) 青藏高原地区土壤湿度季节性变化较大，1~4月份青藏高原土壤最为干燥。1月到4月，青藏高原大部分地区被积雪覆盖，土壤湿度大多在0.15 m 3 ·m −3 以下；5月份，随着高原雨季的到来，且有冰雪和冻土融化，土壤湿度开始急剧增加，并在8月份达到一年中的最高值，土壤湿度在0.16~0.21 m 3 ·m −3 之间；季风在8月开始从青藏高原撤出，9月青藏高原开始冻结，土壤湿度开始减少，与之前的4月、5月相比，9月、10月的雨季高值区面积较大 [ 13 ] ；11月高原降水偏少，土壤湿度明显下降，冬季，土壤进入封冻时期，土壤湿度减弱，土壤湿度的变化幅度也减弱。 4.2. 年代际变化 从1981~2016年青藏高原土壤湿度的年代际分布(表1)可以看出，0~10 cm土层年土壤湿度范围在0.166~0.175 m 3 ·m −3 之间。土壤湿度在20世纪80年代(0.173 m 3 ·m −3 )到90年代(0.166 m 3 ·m −3 )略有所下降；21世纪初，土壤湿度则有所增加，到2011~2016年土壤湿度增加到0.175 m 3 ·m −3 ；从土壤湿度不同季节的年代际分布可以看出，四季的土壤湿度值从小到大分别为：冬季 < 春季 < 秋季 < 夏季，这与青藏高原土壤湿度四季的土壤湿度空间分布值大小和四季的年际变化范围大小相一致，而其变化趋势也与土壤湿度四季的空间变化趋势相一致。由此可见，不同时间段高原土壤湿度极值所在的年代相同，最小值均出现在20世纪90年代，最大值出现在2011~2016年，这一结论与前文近36年以来青藏高原土壤湿度呈增加趋势这一结论相一致，原因可能是高原的土壤湿度受融水的影响较大，而地球当前正处于全球变暖这一大背景之下，高原温度显著增加，导致高原的土壤湿度明显增大 [ 14 ] 。 1981~2016年青藏高原0~10 cm土层土壤湿度的年代际变化与青藏高原10~50 cm土层土壤湿度的年代际变化相比较(表1)，可以看出，后者土壤湿度在不同时段的变化特征与前者一致，仅在数值大小上有所差异，后者土壤湿度值比前者大，其中10~50 cm土层年土壤湿度处于0.191~0.200 m 3 ·m −3 之间，夏季最大值为0.217 m 3 ·m −3 ，最小值为0.206 m 3 ·m −3 ，在垂直方向上体现出青藏高原土壤湿度有显著的季节性差异。 Table 1 Interdecadal variations of soil moisture in the 0 - 10 cm and 10 - 50 cm soil layers of the Tibetan Plateau from 1981 to 2016 (unit: m3·m−3 时段 土壤湿度(m³/m³) 0~10 cm 土壤湿度(m³/m³) 10~50 cm 年 春季 夏季 秋季 冬季 年 春季 夏季 秋季 冬季 1981~1990年 0.173 0.158 0.202 0.183 0.149 0.200 0.188 0.216 0.211 0.187 1991~2000年 0.166 0.153 0.190 0.171 0.148 0.191 0.180 0.206 0.199 0.180 2001~2010年 0.172 0.160 0.201 0.180 0.150 0.198 0.187 0.213 0.206 0.188 2011~2016年 0.175 0.163 0.205 0.181 0.153 0.200 0.188 0.217 0.208 0.188 表1. 1981~2016年青藏高原0~10 cm和10~50 cm土层土壤湿度的年代际变化(单位： 3 ·m −3 )
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user: 5. 土壤湿度的小波分析 由1981~2016年青藏高原0~10 cm土层土壤湿度年的小波分析(图6(a))可以看出，其有两种截然不同的年际变化周期：2~5 a、准8 a，2~5 a的周期在整个气候时间段内均表现显著，从20世纪90年代末到21世纪前期，准8 a周期表现显著，通过了95 %信度检验。但是由于小波分析方法在进行小波变换时存在一个头部影响区(图中黄线)，影响区外的区域不可信，因此，2~5 a的周期在20世纪80年代中期至21 图6. 1981~2016年青藏高原0~10 cm土层土壤湿度的小波分析；(a.年b.春季c.夏季d.秋季e.冬季) 世纪前期才是显著可信的；春季的小波分析(图6(b))可以看出，其2~5 a的周期在20世纪80年代至21世纪前期表现显著，通过95%信度检验。准8 a的周期在20世纪90年代中后期是显著可信的；夏季的小波分析(图6(c))可以看出，其有明显的年际变化周期：2~6 a，2~6 a的周期在20世纪80年代中期至21世纪前期通过95%信度检验；秋季的小波分析(图6(d))可以看出，其2~4 a的周期在20世纪80年代至21世纪前期(除2003年)是显著可信的；冬季的小波分析(图6(e))可以看出，其有明显的两个年际变化周期：2~4 a、5~8 a，由于头部影响区(图中黄线)外的区域不可信，故，2~4 a的周期在20世纪80年代中期至21世纪前期才是显著可信的(除2003年)，5~8 a的周期在20世纪90年代中期至21世纪初才是显著可信的。 同高原0~10 cm土层土壤湿度变化的小波分析结果的分析方法一样，由1981~2016年青藏高原10~50 cm土层土壤湿度的小波分析(图7)可以看出：年的2~5 a的年际变化周期在20世纪80年代中期至21世纪前期表现明显；春季有明显的两个年际变化周期：2~4 a、5~8 a，2~4 a的周期在20世纪80年代中期至21世纪初显著可信，而5~8 a这一周期在头部影响区外，是不可信的；夏季2~6 a的年际变化周期在20世纪80年代中期至21世纪前期是显著可信的；秋季准4 a的年际变化周期在20世纪90年代中期至21世纪初显著，通过95%信度检验，而2~4 a的周期在20世纪80年代中后期和21世纪00年代中后期才是显著可信的；冬季的小波分析(图7(e))可以看出，其有明显年际变化周期：2~4 a，2~4 a的周期在20世纪90年代前和20世纪90年代中期至21世纪初表现显著，其中，2~4 a的周期在20世纪90年代中期至21世纪初通过95%信度检验，而20世纪80年代中期以前2~4 a的周期在头部影响区之外，故，2~4 a周期在20世纪90年代中期至21世纪初和20世纪80年代中后期才是显著可信的。 图7. 1981~2016年青藏高原10~50 cm土层土壤湿度的小波分析；(a.年b.春季c.夏季d.秋季e.冬季) 对比青藏高原不同深度年和四季的土壤湿度变化的小波分析可知：土壤湿度变化的周期将随着研究的时间尺度而相应变化，这种变化一般表现为小时间尺度的变化周期往往嵌套在大尺度的变化周期之中，而土壤深度不是影响变化周期的主要因子 [ 15 ] 。其中，青藏高原0~10 cm和10~50 cm土层土壤湿度年的小波分析可以看出它们具有相同的年际变化周期：2~5 a，从20世纪80年代中期到21世纪前期，2~5 a的周期都是显著可信的。也就是说，不同深度高原的土壤湿度年的年际变化周期在头部影响区内都是可信的。
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user: 6. 结论 本文利用全球陆面数据同化系统中陆面过程模型(GLDAS-CLM)的1981~2016年逐月土壤湿度资料，利用线性回归和小波分析方法分析了青藏高原0~10 cm和10~50 cm土层土壤湿度的空间分布和时间变化特征，主要得出以下结论： 1) 青藏高原0~10 cm和10~50 cm土层年和四季的土壤湿度空间分布特征基本相同，趋势均为从东南向西北递减，仅在土壤湿度值上存在差异，前者土壤湿度小于后者。分析高原四季的土壤湿度空间分布图，可以得出高原土壤夏季最为湿润，冬季最为干燥的分布特征。近36年以来，青藏高原土壤湿度的空间变化趋势在不同深度、不同时间段内基本一致，大部分区域呈增加趋势。 2) 近36以年来青藏高原0~10 cm和10~50 cm土层土壤湿度的时间变化特征基本一致，其中逐月变化曲线呈明显“单峰”型，1~4月土壤湿度逐渐减少，5月开始显著增加，并在8月达到最高值，随后又逐渐减少；年、四季的土壤湿度在20世纪80年代到90年代略微减少，从21世纪初开始缓慢增加。 3) 以青藏高原近36年以来0~10 cm和10~50 cm土层土壤湿度年和四季的时间序列为对象，利用Morlet小波变换分析了不同时间尺度下土壤湿度的周期性特征。结果表明，土壤湿度变化周期将随着研究时间尺度的不同而发生相应的变化，这种变化一般表现为小时间尺度的变化周期往往嵌套在大尺度的变化周期之中，而土壤深度不是影响变化周期的主要因子 [ 15 ] 。
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user: 摘 要 以往研究关于多媒体呈现速度对于学习效果和眼动指标的影响模棱两可。所以本研究采用实验方法，利用tobii tx300，以心理学中的视崖实验的微课作为实验材料，探究动画呈现速度对学习效果的影响。实验研究发现，微课速度对知识识记没有影响，但对知识的理解具有影响，相比于快速、中速呈现速度，慢速呈现下的迁移测验的学习效果最好；微课不同播放速度下学习者的眼动指标有差异，不影响兴趣区的搜索效率和注意转移，但影响兴趣区的信息提取。 关键词 :学习效果，动画呈现速度，心理学实验微课 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/