DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于问题解决的课堂学习环境设计的实践探究 如果教学以学生对教师所教内容的最初记忆为起点，那么，学生还需要理解知识的目前状态，并从实际出发去建设之、改进之，而且能够在不确定的情形下做出决定，当学生能够掌握更为复杂的概念的时候，就需要教师以恰当的发展方式展现给学生。以下用具体的实例来介绍如何根据教学内容来设计问题。 方阵的特征值和特征向量是线性代数中非常重要的内容，除了给定一个方阵会计算它的特征值和特征向量这种单纯的运算能力之外，我们可以引入以下问题，在引导学生解决的过程中加深概念的理解与应用，激发学生的学习动力和创造性。 3.1. 斐波那契数列 斐波那契数列是一个非常著名的数列，学生也比较熟悉，由数学家列昂纳多·斐波那契引入，它指的是如下的数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89……斐波那契数列在现代物理、准晶体结构、化学等领域都有直接的应用。它的递推公式是 F n + 2 = F n + 1 + F n ， n ∈ N + 。 问题是：如何利用所学得到此数列的第100项？如何分析它的增长速度？ 分析并引导学生思考： 1) 递推公式是一个代数方程不是方程组，如何转化为 u n + 1 = A u n 的形式？即如何用2 * 2的方程组来代替原来的差分方程？ 2) 如何定义向量 u n ？ 具体过程如下： 建立方程组 { F n + 2 = F n + 1 + F n F n + 1 = F n + 1 ，设 u n = ( F n + 1 F n ) (这一步是关键)，于是得到 u n + 1 = ( F n + 2 F n + 1 ) = ( 1 1 1 0 ) ( F n + 1 F n ) = A u n 这样的问题就需要学习者必须重新识别并重构当前所学知识，并推断出当前所学的方阵的特征值与特征向量与所要解决的问题之间的关系，从而深入主动思考，加深概念的理解和运用。 3.2. 微分方程中的应用 在许多的应用问题中，有些量是随时间连续变化的，它们与下面的微分方程组有关： x ′ 1 = a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n x ′ 2 = a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n                                       ⋮ x ′ n = a n 1 x 1 + a n 2 x 2 + ⋯ + a n n x n 其中， x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 是关于 的可导函数， a i j 是常数，该方程组最主要的特征是线性性质，于是，我们可以把它写成如下形式： x ′ ( t ) = A x ( t ) 。 在课堂上，关键是要引导学生怎么将解一阶导数常系数线性方程转化为方阵求解特征值和特征向量的问题。 分析问题并转化：对于一般的方程 x ′ = A x ，它的解是形如 x ( t ) = v e λ t 的函数的线性组合，其中 λ 是数，v是非零向量，注意到 x ′ ( t ) = λ v e λ t ， A x ( t ) = A v e λ t ， 由于 e λ t ≠ 0 于是有 x ′ ( t ) = A x ( t ) ⇔ λ v = A v ， 即当且仅当 λ 是矩阵的特征值，而v这个非零向量正是其所对应的特征向量。 这样就在当前所学与已有经验之间建立起了联系，为了加深理解，课堂上还可以通过例题来强化。 比如求解 { d x 1 d t = − x 1 + 2 x 2 d x 2 d t = x 1 − 2 x 2 ，当然也可以放到一定的情境中练习，比如一些动力系统等等。
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user: 摘 要 页岩气在开采过程中会消耗大量水资源，不少学者认为会对当地水资源承载力造成负担。本文以四川地区某典型页岩气区块为研究对象，通过分析当地水资源现状及页岩气耗水情况，研究页岩气开采对当地水资源承载力的影响程度。结果表明，该区块页岩气开采对当地水资源可利用量影响较小，且符合当地用水总量控制指标。 关键词 :页岩气，水资源，承载力，四川地区 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 页岩气是指从页岩层中开采出来的一种非常重要的非常规天然气资源，较常规天然气相比，页岩气开发具有开采寿命长和生产周期长的优点。全球页岩气资源量为456.2万亿m 3 ，约占非常规天然气资源量的50% [ 1 ]。 目前，页岩气作为一种非常规能源已经被国土资源部定义为第172个独立矿种，成为了新能源开发的重要组成部分，但是在页岩气开发带来诸多机遇的同时，所造成的环境问题也引发了大量的争议 [ 2 ]，主要有以下几个方面：1) 污染空气；2) 影响当地气候；3) 引发地质灾害；4) 消耗大量水资源 [ 3 ]。尤其是在耗水量方面，不少学者认为，页岩气的开采势必会对当地水资源承载力造成影响 [ 4 ]。 我国页岩气开采目前所采用的压裂技术主要是水力压裂技术，该技术用水量较大，是常规天然气开采用水量的10 2 ~10 5 倍。一个典型的页岩气水平钻井在钻探和水力压裂过程中需使用100万~400万gal的水(约0.38万m 3 ~1.5万m 3 ) [ 5 ]。据调研，国外各大页岩气田的单井用水量也均在1万m 3 以上(详见表1)。加之页岩气开采用水时段较为集中 [ 6 ]，短时间内的大量用水有可能会对当地水资源承载力造成影响。 Table 1 Statistics on single well water consumption in foreign shale gas field 页岩气田 单井用水量 Marcellus页岩气田 1.5万m 3 Barnett页岩气田 1.0万m 3 Fayetteville页岩气田 1.2万m 3 Haynesville页岩气田 1.4万m 3 表1. 国外页岩气田单井用水量统计表 [ 4 ] 由于我国页岩气开采技术尚在起步阶段，各种节水节能措施尚未跟上步伐，在水力压裂过程中，水资源的消耗量更大，加之水循环利用技术的不成熟，更进一步加大了水资源的浪费。并且根据EIA统计，我国已探明的页岩气富集区主要处于水资源并不富裕的地区，页岩气开发势必会加重当地水资源利用负担，影响当地居民正常生产生活以及生态系统的可持续循环发展 [ 7 ]。 目前，国内学者对页岩气研究主要还是集中在增产、增效上，对于页岩气开发对水资源承载力等方面研究较少。Luo， X. [ 8 ] 通过生态足迹法计算分析了岑巩县五个重点页岩气勘探区的水资源承载力，算出研究区内现有水资源量可以支持页岩气勘探，但会对生态环境的水资源承载力造成一定影响。姜孟等 [ 9 ] 采用系统动力学方法，构建了以水资源、人口、产业发展和页岩气4大子系统为支撑的系统动力学模型，用以评价页岩气开发区域水资源承载力，并结合美国Marcellus页岩气地的Bradford郡实证数据进行了不同情景下的仿真模拟。 为探讨页岩气开采对水资源承载力的影响，本文以四川地区某典型页岩气区块为研究对象，拟通过分析当地水资源可用量以及页岩气开采用水量的关系，研究页岩气开采对当地水资源承载力的影响程度，并提出相应水资源影响减缓建议。
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user: 2. 典型区块水资源承载力分析 2.1. 区块简介 四川地区拥有非常可观的页岩气资源，总量在15万亿m 3 以上，储量大，分布广，是我国页岩气主要储备区。当地水资源丰富、降雨量大，但是由于降雨时空分布不均，仍有不少地区深受干旱困扰。 该典型区块位于四川省南部，地处云贵高原与四川盆地边缘山地过渡区域的斜坡地带，属于高、中山地地貌，区域内沟谷纵横，地形崎岖，地面海拔一般在400 m~1300 m左右，属川中亚热带温暖湿润季风气候，冬冷夏热，春暖秋凉，四季分明。年均气温12.6℃~19℃，1月份最冷，一般气温为3℃~8℃，7月份最热，一般气温为26℃~39℃。年降水量丰沛，达1000~1200 mm，但时空分配不均。 2.2. 区块页岩气开采用水情况 根据调查，该区块页岩年最大取水量约为200万m 3 (日最大取水量为3万m 3 ，折合流量为0.34 m 3 /s)，页岩气开采耗水量为20 m 3 /万m 3 (水/气)，满足四川省用水定额30 m 3 /万m 3 的要求 [ 10 ]。该区块取水点采用岸边式取水泵房，取水功能和配套设施完善。 2.3. 当地水资源状况 该区块所在河段内共有5个水文站。其中A水文站距离取水口较近，控制流域面积1214 km 2 ，与取水口处干流控制集雨面积接近，差别仅有6.26%。因此，本文将A站作为依据站。 根据该水文站的水位资料以及综合水位流量关系曲线，通过插补延长，已具有1959~2010年52年完整连续的月平均、最枯径流量系列资料。 1) 参证站多年平均径流频率分析 采用1959~2010年的月平均径流系列进行频率计算，经验频率按数学期望公式 p = m n + 1 × 100 % 计算， 理论曲线采用 p − III 型，目估适线确定 p − III 型分布的统计参数，适线时侧重考虑平水和枯水年。各频率年径流量设计成果见表2。 Table 2 Annual average flow result 均值Q (m 3 /s) 径流深H (mm) 径流量 (万m 3 ) Cv Cs/Cv 各频率设计值Q p (m 3 /s) p = 5% p = 10% p = 50% p = 90% p = 95% 41.1 1067.2 129，558 0.20 2 58.9 55.1 43.0 32.9 30.3 表2. 多年平均流量成果 根据上述计算成果可见，该水文站站多年平均流量为41.1 m 3 /s，相应年径流总量129，558万m 3 ，多年平均径流深1067.2 mm。 2) 参证站最枯月平均流量频率分析 依据1959~2010年月最枯流量连续系列，对最小流量系列进行频率分析，方法同前。计算得该站最枯月平均流量均值为18.0 m 3 /s，在p = 95%保证率时，最枯月平均流量为8.92 m 3 /s，该站最枯月平均流量设计成果见表3。 Table 3 Results of average flow in the driest mont 均值Q (m 3 /s) 径流深H (mm) 径流量 (万m 3 ) Cv Cs/Cv 各频率设计值Qp (m 3 /s) p = 5% p = 10% p = 50% p = 90% p = 95% 18.0 38.3 4650 0.38 2 32.4 28.8 18.2 10.6 8.92 表3. 最枯月平均流量成果 3) 取水口径流计算 该区块取水口以上控制流域面积1290 km 2 ，距上游的A水文站7.5 km，区间集雨面积76 km 2 ，区块取水口与参证站之间面积差别为6.26%。因此，取水口处天然径流依据A站的成果采用面积修正进行计算，修正系数为1.06。取水口断面径流频率计算成果见表4。 Table 4 Calculation results of runoff frequency of water intake sectio 时段 均值Q (m 3 /s) 径流深 H (mm) 径流量 (万m 3 ) Cv Cs/Cv 各频率设计值Qp (m 3 /s) p = 5% p = 10% p = 50% p = 90% p = 95% 年(5~4月) 43.6 1067.2 137，331 0.20 2 62.43 58.41 45.58 34.87 32.12 历年最枯月 19.1 38.3 4929 0.38 2 34.34 30.53 19.29 11.24 9.46 表4. 取水口断面径流频率计算成果 2.4. 页岩气开采对水资源承载力影响论证 1) 对水资源可利用量的影响 通过水文分析计算，该区块取水口处多年平均流量为43.6 m 3 /s，多年平均径流量为137，331万m 3 ，最枯月平均径流量4929万m 3 。区块取水口最大年取水量为200万m 3 ，仅占取水口断面多年平均来水量的0.04%，占最枯月平均径流量的4.05%。取水河段来水完全满足本区块取水要求。 由于参证站至本区块取水口之间河段较短，无集中取水口，考虑多年平均流量的10%作为河道生态基流(即4.36 m 3 /s)，用以保障河道生态景观用水需要。扣除生态流量后，区块取水口处多年平均可供水量为123，598万m 3 ，区块取水口最大年取水量仍仅占取水口断面多年平均可供水量的0.16%。取水河段可供水量完全满足取水口取水要求。 结合本区块钻井施工期用水的实际，在分析年可供水量的同时，对历年最枯月来水满足区块需水最大的极端不利情况进行分析。在枯水期，考虑历年最枯月平均流量的20%作为河道生态基流(即3.82 m 3 /s)，扣除生态流量后，区块取水口处历年最枯月可供水量为3943万m 3 ，区块取水口最大年取水量占取水口断面最枯月可供水量的5.07%。取水河段最枯月可供水量完全满足取水口取水要求。 2) 对区域用水总量控制指标的影响 依据四川省人民政府《关于实行最严格水资源管理制度的实施意见》(川府发﹝2014﹞31号文)的要求，区块所在市2015年、2020年、2030年用水总量控制指标分别为13.1亿m 3 、16.9亿m 3 、19.5亿m 3 。依据该市用水总量控制，到2020年，区块所在县用水总量控制目标为14314万m 3 ，对当地用水量进行扣减后，该县可利用量水量为6785万m 3 。本工程最大年取水总量为200万m 3 ，占余水量指标的2.95%，因此，该区块页岩气开用水量与所在县用水总量控制指标是相符合的。 3) 对水生态的影响 该区块的取水、用水虽在一定程度上减小了所在水功能区的水资源量，但这种影响很小，区块取水不会对水功能区原天然河道的水文情势及水资源分配产生大的影响，不会对水功能区水流的流量、流速产生大的影响，取水也不会对水功能区的水质产生影响。
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user: 3. 结论及建议 3.1. 结论 综上所述，该典型页岩气区块开采对当地水资源可利用量影响较小，且符合当地用水总量控制指标。 3.2. 建议 虽然该区块页岩气开采对当地水资源承载力影响较小，但为进一步降低这种影响，下面给建设单位提出几点建议： ① 建设单位应根据相关的法律法规，切实与当地政府、当地群众做好相关的协调和补偿工作。 ② 页岩气压裂取水特点是时段短且较灵活，应尽量调整工期以避免在最枯年最枯月取水。 ③ 尽量采用蓄水池屯水，夜间取水等方式； ④ 水源输送尽量采用管道输送，可有效减少输送过程中的蒸发，且便于压裂后管道拆除。
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user: 4. 不足与展望 通过对四川地区典型页岩气区块开采对水资源承载力的分析研究，可以得知该区块对当地水资源承载力影响较小，也可以推论页岩气开采对四川地区水资源承载力的影响也较小。但是，由于四川地区本身具有降雨量大，地表水资源丰富等特点，本文结论不足以支撑省外、国外页岩气田开采对水资源承载力的影响。 为得到页岩气开采对水资源承载力的具体影响，在接下来的工作中，应以本研究为基础，逐步建立页岩气开采用水量与当地水资源量的影响模型，用以更准确的预测页岩气开采对当地水资源承载力的影响程度。同时，还应发展新的、用水量更少的压裂技术，并加快研发水资源循环利用技术，从源头减少水资源用量，最大程度降低对水资源承载力的影响。
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user: 摘 要 车牌识别技术为交通调查的数据挖掘和应用提供了便捷高效的数据来源。本文基于城市各卡口测点获取的车牌信息，结合交通特性分析需求，主要利用Python、SQL进行相关程序设计和数据可视化处理，实现了车辆行驶轨迹的生成、测点间车辆OD分布的获取、测点间车辆行程时间分布曲线图的生成等较为实用的功能。通过连接数据库的方式实现了对数据的及时更新和较大批量处理，为各项车辆出行特性的进一步分析研究提供了数据源，为交通规划和管理提供直观参考，进而帮助设计和管理部门进行交通系统的分析和问题解决措施设计，使交通系统的运行得到改善。 关键词 :车牌信息，路径生成，OD分布，可视化 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. 设计背景与目的 交通调查的主要内容包括出行起讫点调查(OD调查)、交通量与交通设施调查、道路通行能力调查等，而进行交通调查需要耗费大量的人力物力，调查过程中各种不确定因素将直接影响调查结果的可信度，所得到的数据也不具有多样性和扩展复用性，这些都促使了现代科学技术与交通调查方法的不断融合与进步。 在交通信息化管理技术日益发展成熟的今天，车牌识别技术也逐步完善与成熟。城市道路网络中，各交通视频监控测点通过车牌识别技术，可将车辆通过测定地点的时间、地点等信息存入交通信息管理中心的数据库中，从而进一步进行数据的挖掘与分析应用。在基于车牌数据进行车流特性分析的研究工作中，以下几项较为具有代表性： 郭昕 [ 1 ] 等人基于车牌识别数据，以上海市快速路非沪车牌识别数据为例对车辆使用特征进行了多维研究，从时间、空间、车辆属性等多个方面，对车牌识别技术所得到的车辆出行时间与空间信息进行了深度挖掘与分析，采用新的分析技术来对决策者与管理层进行信息反馈，对城市交通出行特性分析来说具有重要的参考意义。马金麟 [ 2 ] 等人通过测点卡口获取得到的车牌信息数据，利用VBA编程实现对车牌数据的分析与挖掘，获取并计算出到各个卡口间的车辆行程时间，并在所得行程时间的基础上，利用递归算法完成对卡口的聚类划分，以进行交通小区的自动划分，加以人工经验修改，最终得到交通小区间的车辆OD分布矩阵。胡旭峰 [ 3 ] 针对现在较多应用的交通信息采集技术以及车牌识别技术所获得的信息数据特点，分析并给出了可能出现的数据错误或缺失处理方法，提出且验证了运用车牌识别数据来进行城市道路交通运行状态判断分析的方法，并对行程时间的分布特性进行了研究和指标可靠性分析。 本系统基于数据库中的大量车牌信息数据，通过对其进行清洗、分类、集成、解析，得到城市机动车的出行路径、OD分布、测点间的通行时间分布等特性，并以图表、分布图等形式进行可视化呈现，提高交通调查数据的获取与车辆出行特性的分析效率，为交通的管理与设计提供直观、有效且合理的参考。
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user: 2. 设计方法与技术 全桂林市各测点每天收集并传回桂林市智能交通管控中心的车辆信息数据多达150余万条，如此庞大的数据量，只有结合数据库进行查询与分析，才能保证数据分析与处理的效率，保证结果与期望的符合度，也是更为便捷和高效的方法。 与传统的数据分析系统不同，本系统采用Python和SQL编写程序对数据库进行连接，在指定数据表中对数据进行整合分析，在保护数据的同时最大限度的保证了数据的时效性，减小了数据源与数据分析的时间差和滞后性，且运行结果将以新数据表的形式另存在数据库中，为进行各方面、多层次的后续数据挖掘提供了保障。首先对原始数据进行清洗与整合，剔除掉未能成功识别或数据严重不完整的车辆信息，以使后续分析的可靠性和准确性得到保证。其后，通过对数据表的结构进行优化，建立外键缩小数据表体积，提高数据表之间的相关性和程序的运行效率。在上述工作进行完成之后，系统便可以对数据库中的数据进行操作，实现车辆路径的查询、测点OD分布、OD矩阵获取，以及相邻测点间车辆通行时间分布曲线图的生成，系统设计框架构成如图1所示。 图1. 系统设计框架构成 车牌信息的清洗与整合依照模糊匹配中的编辑距离算法，利用Python、SQL和正则表达式完成。数据表结构的优化通过SQL进行多表更新和表内连接实现。车辆路径的可视化通过调用高德地图API接口完成。测点间OD分布的动态呈现以及相邻测点建车辆通行时间分布曲线的绘制则通过Python的numpy扩展库和pyecharts类库完成。
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user: 3. 数据清洗与整合 由于受到光照、车牌磨损、表面污渍等因素的影响，车牌识别技术的读取结果中往往存在部分无效数据，而这些没有能够正确识取的车牌信息散落在存有大量车辆信息的数据库中，将会对系统的运行效率以及数据分析结果的可信度造成不可忽视的影响。若要保证系统运行结果的有效性，采用车牌信息数据精准匹配的方法无疑是最佳选择，但其直接后果是系统会对大量未能完全成功识别的车牌信息进行舍弃，这对原始数据的完整性造成了破坏。因此，需要依靠一种方法，适当“放宽”对车牌数据信息完整度的要求，在允许的阈值范围内实现对车牌数据的模糊匹配。 本系统采用编辑距离算法对数据库中存放的车牌数据信息进行模糊匹配，以达到对现有数据较大程度的挖掘和应用。编辑距离是指将两个字符串编辑至相同所需要的最少操作次数，从原始字符串中添加、更改、删除一个字符，即称为一个编辑距离。故两字符串之间的编辑距离越小，此两字符串的相似程度就越高 [ 4 ]。 将相邻测点间的车牌数据两两进行匹配，初始编辑距离设为d = 0。由于车牌数据的字符串长度在7至9个字符之间，且格式相对较为固定，故可将车牌数据字符串分解为长度为9的元组，依次对元组对应数位进行比较，若字符相同则编辑距离d = 0不变，并继续比较下一位；若字符不同则d = d + 1，继续进行后一位比较。计算公式如下： D ( A i ， B j ) = { 0                       i = 0 ， j = 0 min { d k − 1 a k = b k d k − 1 + 1 a k ≠ b k R = 1 − D ( A i ， B j ) 9 式中：A i 、B j 分别表示测点A的第i个车牌信息字符串元组，测点B的第j个车牌信息字符串元祖；a k 、b k 分别表示元组A i 和B j 中的第k个字符；d k−1 表示两元组中第(k − 1)个字符前的编辑距离；D(A i ， B j )表示A i 与B j 之间的编辑距离；R表示A i 与B j 之间的相似度，R ≤ 1。 为减轻系统运算负荷，并保证清洗后数据的可信度，设置相似度阈值R s = 0.7。当R > R s 时，可判定两车牌信息相似，赋予相同车辆ID；当R < R s 时，立即停止继续比较，判定两车牌信息数据不可合并，继续比较下一组车牌信息。 此次设计依据的车牌信息数据来源于桂林市智能交通管控中心的信息数据库，所得数据覆盖桂林市108处卡口测点，分布在桂林市各级城市道路、公路视频监控处。首先对原始数据中的测点名称和车牌号码进行编号，将路网拓扑结构与车辆的通行信息数据结合起来，以达到进行时间与空间数据挖掘的目的。采用Python、SQL结合正则表达式，利用模糊匹配中的编辑距离算法，对所得车牌数据进行清洗，剔除掉无效信息，并将清洗后的数据存入数据库中，完成数据集成。数据表中具体的字段名及其含义如表1所示。 Table 1 Data set meaning and forma 数据库字段名 含义 示例 rec_id 此条记录的编号 32 car_id 车牌号码 桂C77777 spot_id 测点卡口编号 12 direction 车辆通行方向 北→南 pass_time 车辆经过时间 2016-10-17 08:00:00 表1. 数据字段含义及格式
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user: 4. 系统功能及应用 4.1. 数据描述 本文采用自广西桂林市智能交通管控中心获取的桂林市各卡口测点在2016年10月19日00:00:00至23:59:59所收集的全部车牌信息数据为数据源，共计1，017，972条。将原始数据进行清洗整合与初步统计后，得到桂林市在2016年10月19日当天的车辆出行时间分布规律，如图2所示。 图2. 桂林市车辆出行时间分布 4.2. 车辆路径查询与生成 在路径查询界面输入目标车辆的车牌号，程序即运用SQL查询语句在表中进行检索，得到该车辆在区域中的所有出行信息数据。对所获得的车辆出行数据，以时间为序列进行排序并列表输出，即可得到车辆的出行路径。同时调用高德地图API的轨迹回放和轨迹纠偏接口，将查询获得的车辆行径测点在HTML文件中以路径形式呈现，便可以完成车辆的出行路径生成与展示。示例查询结果展示截图见图3。 4.3. 相邻测点间通行时间分布曲线图绘制 获取两测点间车辆的通行时间分布，即要统计行经测点信息中包含有此两点信息的车辆个数，并统计出通过此两测点的所有车辆所用的时间差。对数据表进行自身连接的SQL查询，在Python语言中运用二重循环嵌套，实现对数据的遍历，将有效结果保存至新的数据表中，最终得到所查询两点对间的车辆通行时间分布矩阵，运用numpy扩展库进行矩阵运算处理，借助pandas类库实现车辆通行时间分布图的绘制，并计算出该两测点间所有车辆平均通行时间。具体流程如图4所示，示例数据运行结果见图5。 图3. 车辆路径查询结果示例 图4. 通行时间计算及分布曲线绘制流程图 图5. 示例测点间车辆通行时间分布曲线 4.4. 测点间OD分布与矩阵生成 车辆的出行OD数据在交通特性分析和交通规划等方面都是必不可少的关键数据，有着极为重要的研究意义和价值。为了获取区域中各车辆的出行OD，最基础也最为直接的思路即为先获取到所有车辆的出行路径信息，进而判断该车辆路径信息的起点与讫点。这种解决问题的思维方式映射到计算机编程中，便可表述为：获得车辆ID对应的、以时间为序列的测点数据，并提取出位于此项数据列表首尾的测点信息，将其保存于新建的车辆OD数据表中，即可完成车辆OD的获取。 由于要对数据表中所有车辆信息进行检索，出于对系统运行效率保证的考虑，在进行车辆OD查询前需对数据表进行一定的处理。通过在数据库中设置外键，得到一张测点名称及位置与ID 的对应关系表，为每一个测点设立了专属于自身的ID号码，通过多表更新与表内连接，将测点ID存放与数据表中，对车辆路径信息进行检索排序，将所得列表数据首尾的测点ID以“O_id”、“D_id”为字段名，以车辆ID为主键进行排序，得到一张存放车辆OD信息的数据表。之后，对表中起点、讫点数据相同的车辆ID个数进行统计，并生成储存有测点之间车辆OD矩阵数据信息的Excel文件。与此同时，程序调用pyecharts将各测点间的OD量从文件中读取，并在HTML文件中进行动态地图展示，直观的将OD分布在区域地图中进行呈现。此部分运算过程流程图如图6所示。 4.5. 实例应用与分析 为保证系统运行效率和数据分析结果的可靠性，结合桂林市车辆出行时间分布特征，选取桂林市2016年10月19日早7时至8时之间各测点采集到的车牌信息进行车辆OD分布的分析和具体应用，此时段即将迎来出行早高峰，具备高峰期交通流分布的初步趋势又没有大量的交通拥堵干预分析结果，是较为合理的数据分析对象。分析最终得到的车辆OD分布结果如图7、图8所示。 由宏观结果可知桂林市车辆OD分布主要以秀峰、叠彩、象山、七星、燕山五大辖区为中心向周边各县区辐射。微观来看，主要的OD点分布在环城北一路、环城北二路、普陀路、漓江路、环城西二路所围成的桂林市老城中心区内部，且具有较高的聚合性。选取桂林市老城中心区为研究区域，结合车辆OD分布结果，对老城中心区进行交通小区的划分，进一步对现状OD分布进行分析。 结合桂林市路网规划及主要的土地利用性质分布(图9)，对桂林市老城中心区进行交通小区的划分，并通过对各小区内测点信息的整合得到各交通小区的车辆OD分布矩阵。小区划分示意图见图10，各小区的交通发生吸引量统计见表2。 图6. OD矩阵获取流程图 图7. 测点间OD分布动态示例结果宏观及中观截图 图8. 测点间OD分布动态示例结果微观截图 图9. 桂林市老城中心区土地利用性质及路网分布 图10. 桂林市老城中心区交通小区划分 Table 2 Measurement points and occurrence attraction in traffic districts (times/hour 交通小区 所含测点编号 小区发生量 小区吸引量 1 28， 31， 43， 47， 96， 97， 98 219 167 2 23， 25， 26， 27， 39， 48， 61， 101， 102， 103 361 222 3 22， 35， 41， 65， 66， 86， 88 94 126 4 24， 40， 76， 77， 94 87 87 5 53， 54， 56 178 145 6 71 113 194 表2. 小区所含测点及发生吸引量(次/小时) 依据现有数据，采用双约束重力模型进行交通出行分布预测，在TransCAD中将各小区质心间的距离最短路作为各小区间的阻抗矩阵，平衡后的各交通小区PA量分布如图11所示。 图11. 平衡后各小区交通发生吸引量分布 结合外部小区以及现状各交通小区的PA分布，用重力模型对将来年桂林市老城中心区OD分布进行预测，并绘制期望线如图12所示。 通过对现状OD分布以及预测OD期望线的比较分析，可以看出2号交通小区内车辆出行发生和吸引量明显高于其他几个小区，4号小区的OD点分布也较为密集，这与两个交通小区的土地利用性质和特殊地理位置关系密切。商业服务区和市民居住地在该两个小区密集分布，其中包括了中心广场、象山公园、工人文化宫、东西巷、七星公园等重要的商旅服务业分布，是重要的交通发生和吸引点。且自中山中路开始，经过十字街、解放桥、栖霞路、六合路，共同构成了连接漓江的东西两岸的重要交通干道，承载过江的绝大部分交通流。 基于此前经数据分析得到的OD分布以及PA量，对桂林市老城中心区进行交通分配(结果如图13所示)，可发现自解放桥经自由路、东江二路、栖霞路到六合路路段为拥堵路段。其中，解放桥为连接东西 图12. 桂林市老城中心区车辆出行OD期望线 图13. 桂林市老城中心区交通分配路段饱和度结果 区域的主干道，交通压力大，经常发生拥堵。六合路为连接城区中心与环城路的一条重要道路，进入和驶离市中心区的车辆有大量会经过六合路至栖霞路一段，而由于小东江上的栖霞桥路幅所限，导致六合路、栖霞路的通行能力严重不足，拥堵也成为常态。
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user: 5. 功能扩展 为体现系统的功能性与实用性，本系统内置了小型OD矩阵预测计算功能。将现有的交通小区OD矩阵数据文件以CSV格式导入，并设置目标年交通发生与吸引量，系统将运用预先设置好的福莱特(Fratar)法对各交通小区将来年的OD分布进行预测及收敛判别，并以CSV文件另存为系统根目录中，便于后续操作(程序预设的收敛标准为ε = 3%)。 本系统的设计初衷是便于交通调查数据的获取与车辆出行特性的分析。通过对数据库中存放的数据进行清洗、集成、解析，以获得车辆短时出行特性，包括车辆行驶路径、测点间OD分布、相邻测点间车辆通行时间分布等。若在条件允许的情况下，与智能交通管控中心的数据库进行连接，即可为系统提供大量实时的数据来源，系统的运行结果将会进行实时更新，这为进行道路交通运行状态判别、道路通行状态短时预测等研究提供了具有参考价值的基础数据 [ 5 ]。
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user: 6. 总结与展望 通过对桂林市智慧交通管理中心的车牌识别信息进行数据挖掘，从中对桂林市车辆交通运行状态进行部分特性的分析，并进行了分析数据的可视化呈现，减少了人员的调动和前期准备，使交通调查在人事物力上的消耗都有了很大程度的降低，提高了交通数据获取与分析整个过程的效率。程序支持数据的可视化呈现，可以方便决策者直接形象的了解交通系统中车辆的出行特征，为决策者更好地进行道路规划设计、交通规划与管理提供了有效的帮助。系统所需数据可从中心库中拷贝，或直接连入数据库进行创建查询等操作获取，运用程序进行分析，十分高效便捷，保证了研究人员可以将更多的精力投入数据的挖掘与信息获取中。同时，实现了路段车辆通行时间分布曲线的生成，对进一步判别道路运行状态和短时预测提供了数据来源与基础。
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user: 摘 要 为了研究电动汽车在实际道路中的能耗，本文采用六辆纯电动汽车进行为期一年的固定路线测试，道路条件分为市区拥堵、市区通畅、郊区通畅、郊区高速等四条路线。在实际道路试验中，春季和秋季不开启空调进行测试，夏季和冬季分为开启空调和关闭空调两种情况进行测试，研究了季节、空调、路况、驾驶习惯等对能耗的影响。结果表明：1) 电动汽车对郊区畅通路况适应性较好；2) 开空调后能耗增长10%以上；3) 夏季能耗比其它季节低；4) 驾驶习惯会影响电动汽车能耗。 关键词 :电动汽车，固定路线，季节，能耗，空调 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. 前言 随着我国经济持续高速发展，人民生活水平日益提高，机动车保有量逐年上升，石油需求量巨大，导致能源消耗量激增，时刻威胁着国家的能源安全，同时造成持续的环境污染。据统计，2017年全国机动车排放污染物为4359.7万吨 [ 1 ]。机动车污染已成为中国空气污染的重要来源，是造成细颗粒物、光化学烟雾污染的重要原因，机动车污染防治的紧迫性日益凸显。纯电动汽车因“零排放、无污染、低能耗”而被认为是解决能源危机和交通排放污染的有效方法，政府也出台各种政策加大电动汽车推广力度 [ 2 ]。据公安部公布的数据，截至2018年6月底，新能源汽车保有量达199万辆，其中纯电动汽车162万辆，占新能源汽车总量的81.4%。然而，在电动汽车高速发展的同时，仍然存在着续航不足、充电时间长等诸多问题。 为了研究道路条件对能耗的影响，相关学者做了大量研究。李礼夫等人研究了电动汽车续驶里程与行驶工况的关系，分析了速度和加速度对能耗的影响 [ 3 ]。解难等人研究了环境温度对电动汽车续驶里程的影响，找到了电池容量、整备质量和环境温度等因素对续驶里程的影响规律 [ 4 ]。武仲斌等人研究了空调能耗对电动汽车性能的影响，对空调系统主演参数优化匹配方法进行了研究并在Matlab/Simulink平台上进行了仿真验证 [ 5 ]。 为了研究实际道路中影响电动汽车能耗的因素。本文采用了六款电动车型在四条不同路线进行了为期一年的实际道路试验，分析了季节、路况、空调、驾驶习惯等对能耗的影响。
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user: 2. 试验方案 2.1. 车辆的选择 选择了市场销量及消费者关注较高的六款纯电动车型，基本覆盖了常见车型和品牌，具有一定的代表意义，车辆的基本参数如表1所示。同时挑选了两名驾驶经验丰富的司机作为试验驾驶员。 2.2. 路线选择 为了排除不同路况的干扰，更深入的研究纯电动汽车的整车性能以及影响因素，根据天津市交通状况制定了四条固定路线，包括市区拥堵、市区通畅、郊区通畅和郊区高速。每种路况的路跑试验均要求覆盖四季，其中在夏季和冬季进行空调开关对比路跑试验。四条固定路线说明如下： 1) 固定路线1 (后文简称R1，如图1)：拥堵路线。 往返距离：57 km；平均车速：18.21 km/h。 路线特点：市中心、车多、人多、灯多、学校医院多。此条要求必须在上下班高峰期开展路试。 Table 1 Vehicle basic parameter lis 车型 车长mm 整备质量kg 公告续航km 车型一 4740 1950 300 车型二 4631 1598 253 车型三 4620 1610 200 车型四 4582 1583 260 车型五 4467 1494 175 车型六 4135 1310 251 表1. 车辆基本参数表 图1. 固定路线R1示意图 2) 固定路线2 (后文简称R2，如图2)：市区路线。 往返距离：49 km；平均车速：30.63 km/h。 路线特点：城郊结合，在非上下班高峰期间比较畅通。 图2. 固定路线R2示意图 3) 固定路线3 (后文简称R3，如图3)：郊区路线。 往返距离：46 km；平均车速：36.22 km/h。 路线特点：路线处于郊区，比较顺畅。 图3. 固定路线R3示意图 4) 固定路线4 (后文简称R4，如图4)：郊区路线。 往返距离：52 km；平均车速：73.61 km/h。 路线特点：高速公路，车辆处于高速工况，最高车速在100 km/h~120 km/h之间。 图4. 固定路线R4示意图 2.3. 数据采集和记录 为了及时的收集有效数据，试验中为每辆车配备平板电脑。并装有为记录路跑试验数据开发的APP，驾驶员在每次路跑之前都需要记录相关数据，并上传到云端储存。由于每辆车都配备了GPS，因此在数据网站可以实时查询车辆位置和速度等相关信息。在路跑结束后，立刻到充电桩充电，充电结束后记录充入电量，从而形成车、桩、网全方位的数据采集存储系统。整体采集系统如图5所示，采集的主要数据参见表2。 2.4. 试验过程 路跑试验开始时，驾驶员在启动车辆之后，马上用随车平板电脑记录相关数据，然后选择路线，随后进行路跑试验，在试验结束后，再次用平板电脑记录相关数据，然后用充电桩充电，充电结束后用平板电脑记录充入电量，至此试验结束。试验流程如图6所示。 图5. 数据采集系统 Table 2 Data recording projec 序号 内容 序号 内容 1 充电方式(快充、慢充) 13 室外温度 2 充电开始时间 14 到达时间 3 充电结束时间 15 档位模式 4 开始充电电量 16 行驶路况 5 结束充电电量 17 路面状况 6 充入电量 18 空调(OFF\ON) 7 出发时间 19 结束后总里程 8 乘客数量(含主驾) 20 结束后剩余里程 9 驾驶员 21 结束后剩余电量 10 出发前总里程 22 表显电耗 11 出发前剩余里程 23 空调温度 12 出发前剩余电量 表2. 数据记录项目 图6. 试验流程图
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user: 3. 试验结果 3.1. 路跑试验实施情况 固定路线6辆车目前共行驶了703车次，固定路线R1、R2、R3及R4的路跑试验实施情况参见表3。 Table 3 Statistics on the implementation of fixed route tes 车辆 设定 路线 总体 R1 R2 R3 R4 车型一 空调ON 13 11 10 11 45 空调OFF 15 15 16 14 60 小计 28 26 26 25 105 车型二 空调ON 13 13 15 14 55 空调OFF 24 22 24 27 97 小计 37 35 39 41 152 车型三 空调ON 13 13 13 14 53 空调OFF 26 27 23 23 99 小计 39 40 36 37 152 车型四 空调ON 17 13 11 13 54 空调OFF 27 27 26 24 104 小计 44 40 37 37 158 车型五 空调ON 13 16 13 12 54 空调OFF 18 18 19 14 69 小计 31 34 32 26 123 车型六 空调ON 15 15 15 17 62 空调OFF 24 25 27 27 103 小计 39 40 42 44 165 表3. 固定路线试验实施情况统计 固定路线试驾人员目前覆盖春、夏、秋和冬四季。春秋两季不开空调，夏季、冬季空调ON/OFF交替行驶。对于自动控制式空调，设定为“自动模式”，空气循环开关设置为内循环，温度定为25℃；对于手动控制式空调，空气循环开关设置为内循环，将温度和风量调节开关置于中档。 3.2. 固定路线路跑试验能耗 这六辆车均参与了固定路线R1、R2、R3、R4的春季、夏季、秋季和冬季试验，其中夏季、冬季试验中空调开/关交替行驶。 为了排除空调对能耗的影响，整理得到了不同季节下各车型在关空调情况下的平均能耗，如图8所示。 图7是春季、夏季、秋季和冬季在不开空调情况下四条路线的平均能耗。从图7中可以看出各车型冬季能耗最高，夏季能耗最低，六个车型冬季能耗比夏季能耗平均增长了39.5%，其中车型五夏季与冬季能耗相差最大为62.4%，车型一夏季与冬季能耗相差最小为27.4%。六个车型春季能耗与秋季能耗最大相差4.9%，由此可知电动汽车的春季能耗与秋季能相差不大。夏季能耗最低是因为夏季平均温度较高，电池包等效率高。春季与秋季能耗相差不大是因为秋季与春季的平均温度相差不大，由于气温比夏季低，电池包效率有所下降，所以能耗相对较大 [ 6 ] [ 7 ]。冬季能耗最高是因为冬季气温最低，电池工作条件最差，因此冬季时能耗最大。 图7. 固定路线不同季节下各车型的能耗 3.3. 不同状态下的路况适应性 3.3.1. 季节对能耗的影响 综合整理六个车型在夏季、冬季开空调状态时的平均能耗，如图8所示。从图中可以看出，六个车型冬季的平均能耗比同一路况下的夏季平均能耗高，在R3路况下冬季能耗增长率最大，增长了34.5%；在R2路况下冬季能耗增长率最小，增长了20.10%。从中可以看出在夏季电动汽车对R3路况适应性较好 [ 8 ]，在冬季电动汽车对R2路况适应性较好。这是因为在夏季电池等部件等工作效率较高，而且在R3路况下，电动机工作在高效率区，因此夏季车辆在R3路况能耗最低。 综合整理六个车型在夏季、冬季关空调状态下的平均能耗，如图9所示。从图中可以看出，关空调时冬季能耗比夏季高，在R1路况下能耗增长最大，增长了41.3%。在R4路况下能耗增长最小，增长了24.6%，这是因为无论夏季还是冬季在R4路况下能耗都比较高，能耗增长相对较小，这也说明温度对电动汽车能耗的影响大于路况对能耗的影响。 3.3.2. 空调对能耗的影响 综合整理六个车型在夏季开/关空调时的平均能耗对比，如图10所示。从图中可以看出，夏季时开空调能耗高于关空调能耗，在R4路况下开空调能耗增长最小，增长了13.94%，这是因为无论是否开空调在R4路况下，电动汽车的能耗是最大的；在R1路况下开空调能耗增长最大，增长了30.05%，这是因为在R1路况下，电动汽车速度较慢，同样距离内空调工作时间较长增加了能耗 [ 9 ] [ 10 ]。 图8. 夏季、冬季开空调时六车平均能耗 图9. 夏季、冬季关空调时六车平均能耗 综合整理六个车型在冬季开关空调平均能耗对比，如图11所示，从图中可以看出R2路况下，开空调时平均能耗增加最小，增加了9.91%，这是因为在冬季无论是否开空调，R2路况下能耗最低；在R4路况下开空调能耗增加最大，增加了14.3%，这是因为冬季在R4路况下，不管是否开空调能耗都是最大的，开空调后电池工作条件进一步恶化。 图10. 夏季开关空调六车平均能耗 图11. 冬季开关空调六车平均能耗 3.4. 路况适应性分析 综合六辆车的路跑试验，得出了四条路线中六个车型不同季节平均能耗对比，如图12所示。为了排除空调对能耗的影响，数据中不包括开空调时的能耗。 从图12中可以看出，无论在哪个季节R3路况下各车型能耗最低，R4路况下各车型能耗最高。从四季平均数据来看，电动汽车在中速区间30~50 km/h (R2及R3的正常行驶速度)的连续行驶路况下能耗最低；对低速区间20 km/h以下(R1的正常行驶速度)的行驶路况下能耗稍大；对于高速70 km/h以上(R4的正常行驶速度)的连续行驶路况下能耗最大。 图12. 不同季节路况适应性对比 3.5. 驾驶习惯对能耗的影响 选取了车型四在冬季的数据，对比了两个驾驶员在不同路况的能耗，如图13所示。从图中可以看出，在R1、R3路况时，无论是否开空调驾驶员1的能耗低于驾驶员2的能耗；在R2路况时，无论是否开空调，驾驶员1的能耗高于驾驶员2的能耗；在R4路况时，开空调时驾驶员1的能耗低于驾驶员2的能耗，关空调时，驾驶员1的能耗高于驾驶员2的能耗。这就表明个人的驾驶习惯会影响电动汽车的能耗。 图13. 驾驶员与能耗的关系 实际交通状况也会影响驾驶员的驾驶行为 [ 11 ]，由此即使在同一路线或者相似路线上也会出现一定程度的能耗差异。在电动汽车的驱动过程中保持稳定的、平顺的驾驶习惯将是优质能效的驾驶行为。
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user: 4. 结论 本文开展了路跑实证试验。固定路线分别选择了拥堵、市区、郊区和高速路线，并针对空调开、关进行对比试验。最终得出了路况、空调、季节和驾驶习惯对能耗的影响规律。其结论如下： 1) 电动汽车在夏季时能耗最低。 2) 在郊区通畅的路况下，四季平均能耗最低。 3) 在关空调状态下，冬季能耗比夏季能耗高25%~45%；在开空调状态下，冬季能耗比夏季能耗高20%~35%。 4) 夏季开空调能耗比关空调高14%~30%，冬季开空调能耗比关空调能耗高10%~14%。 5) 个人驾驶习惯也会影响电动汽车能耗。
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user: 摘 要 通过在基础日粮中添加不同形态的硒源，探讨对旧院黑鸡血清中抗氧化酶活性、组织中黑色素和硒含量的影响。试验选择120只公母各半的5周龄旧院黑鸡，随机分为4组，每组3个重复，每个重复10只。4组分别为基础日粮组、添加亚硒酸钠组、添加蛋氨酸硒组和圈地散养组。添加亚硒酸钠组和添加蛋氨酸硒组的基础日粮中分别添加0.5 mg/kg不同形态的硒，试验周期为6周。结果表明，添加蛋氨酸硒组GSH-Px的活性极显著高于基础日粮组(P < 0.01)，圈地散养组GSH-Px的活性显著高于基础日粮组；SOD活性仅有添加蛋氨酸硒组才表现出一定的显著性；添加蛋氨酸硒组和圈地散养组T-AOC的抗氧化能力极显著高于基础日粮组(P < 0.01)，添加亚硒酸钠组T-AOC的抗氧化能力显著高于基础日粮组；添加蛋氨酸硒组MDA含量水平显示出显著降低，圈地散养组MDA含量水平显示出极显著降低(P < 0.01)；添加蛋氨酸硒组和圈地散养组的鸡胸肉和皮中黑色素的含量差异性均达到了极显著水平(P < 0.01)；添加蛋氨酸硒组和圈地散养组中鸡血清、鸡胸肉和鸡胸皮中硒含量水平均达到极显著水平(P < 0.01)。通过散养等方式养殖的旧院黑鸡，有机硒和黑色素含量较高，有较大的补硒和滋补养生价值。 关键词 :旧院黑鸡，抗氧化酶活性，黑色素，硒 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 硒(selenium， Se)是一种生物体必须的微量元素，硒在机体内起到一定功效的形态是有机硒，而无机硒功效较差、生物活性低、不易被肠道吸收、毒性较大，食入过量的无机硒会导致机体急、慢性中毒等病症 [ 1 ]。动物机体内，谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)、超氧化物歧化酶(SOD)、总抗氧化能力(T-AOC)活性的大小及黑色素含量高低和机体内硒含量有密切的关系 [ 2 ]。硒缺乏时会引起机体抗氧化能力降低、产品品质下降、免疫力低下、营养不良、体弱多病等症状。研究表明，在动物基础日粮中添加硒能够提高鸡、猪、牛、羊等血浆中抗氧化酶的活性，提高机体的免疫力和改善肉质 [ 3 ]。黑色素具有抗氧化、调节内分泌和提高机体免疫力等作用，组织中黑色素含量越高其滋补功效越好，研究表明，机体内黑色素的合成与硒含量有紧密关系 [ 4 ] [ 5 ]。黑色素含量研究大都与乌骨鸡有关，旧院黑鸡中同样含有与与乌骨鸡相同的黑色素 [ 6 ] [ 7 ]，然而，对旧院黑鸡在抗氧化酶活性、黑色素含量与硒含量上的研究鲜有报道。因此，本试验旨在研究在基础日粮基础上添加无机硒、有机硒和圈地散养模式对旧院黑鸡血清中抗氧化酶活性、组织中黑色素和硒含量进行评价和分析，探讨不同形态的添加硒对旧院黑鸡血清中抗氧化酶活性、组织中黑色素和硒含量的影响和变化规律，为进一步开发具有补硒和滋补养生价值的旧院黑鸡提供实验依据。
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user: 2. 实验材料和方法 2.1. 试验材料和试验设计 选择120只体重相近、发育健康、公母各半的5周龄旧院黑鸡，随机分为4组，每组3个重复，每个重复10只。前3组采用单因子实验设计，第4组采用自然散养状态设计，分别定义为试验I组(基础日粮组)、试验II组(添加亚硒酸钠组)、试验III组(添加蛋氨酸硒组)、试验IV组(圈地散养组)，试验II组和试验III组的基础日粮中分别添加0.5 mg/kg不同形态的硒(亚硒酸钠和蛋氨酸硒)。试验周期为6周。前3组鸡均采用室外通风和充足阳光的篱笆圈养，每天上午和下午定时投食和喂水两次(均足量)，自由采食和饮水，水中不含硒，并隔离从土壤刨食的可能；第4组试验鸡采取室外圈地散养模式，饮水为本地地表水。 2.2. 基础日粮 参考NRC (1994) [ 8 ] 禽类饲养标准，以玉米-豆粕型为基础日粮，并加以改进。本试验鸡的基础日粮配比和营养水平见表1。 Table 1 Basic diet ratio and nutritional leve 配比 含量/% 主要营养水平 含量/% 玉米 63.6 代谢能(MJ/Kg) 11.7 豆粕 26.5 粗蛋白 15.0 菜粕 5 赖氨酸 0.75 鱼粉 2 蛋氨酸 0.26 磷酸氢钙 1.2 磷 0.53 石粉 1.0 钙 3.2 食盐 0.3 硒(mg/kg) 0.043 预混料 0.4 表1. 基础日粮配比和营养水平 注：硒含量为实际测定值；预混料为维生素、微量元素等。 2.3. 采样 第6周末于清晨空腹从每个重复中取接近平均体重、健康的试验鸡2只，颈静脉宰杀放血，在低温高速离心机中8000 r/min离心13 min，取血清并分装，于冰箱−20℃保存备用。分别取鸡胸肉和皮，放入冰水浴的生理盐水中漂洗，除去血液后滤纸吸干水分，称重均等分装，于冰箱−20℃保存备用。 2.4. 测定指标和方法 2.4.1. 血清中抗氧化酶活性测定 血清中谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)活性、超氧化物歧化酶(SOD)活性、总抗氧化能力(T-AOC)和丙二醛(MDA)含量采用化学生物试剂盒进行测定，所用试剂盒购买于南京建成生物工程研究所，操作严格按照所购试剂盒说明进行。 2.4.2. 黑色素含量测定 黑色素含量测定参照许兰娇 [ 9 ] 等人的方法并加以改进。分别称取鸡胸肉和皮组织10 mg于具塞试管中，加入10 ml含水为10%的Soluene-350溶液，放入沸水浴中使组织完全溶解后，取出，冷却，微孔滤膜过滤，在500 nm处测定滤液的吸光度值(A500)，根据吸光度值比较不同鸡胸肉和皮的黑色素含量。 2.4.3. 组织中硒含量测定 血清、鸡胸肉和皮中硒含量采用石墨炉原子吸收法进行检测分析，操作方法和样品处理过程参照刘海燕 [ 10 ] 等人的方法进行，并绘制硒标准曲线。 2.5. 数据分析 采用SPSS13.0数据分析软件对测定结果进行方差分析，采用Duncan’s法进行多重比较分析。
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user: 4. 结论 在适宜的硒添加浓度范围内，基础日粮中添加亚硒酸钠组对鸡组织中抗氧化酶活性、黑色素含量和硒含量水平提高不明显，基础日粮中添加蛋氨酸硒能有效的提高鸡组织中抗氧化酶活性、黑色素含量和硒含量水平，圈地散养组也能提高鸡组织中抗氧化酶活性、黑色素含量和硒含量水平，但硒含量水平波动较大。表明有效提高机体内硒含量的主要方式为有机硒的添加，同时表明旧院地区硒含量高，通过散养等方式养殖的旧院黑鸡，有机硒和黑色素含量较高，有较大的补硒和滋补养生价值，可进一步开发研究，创造更大的经济价值。
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user: 摘 要 本文根据ANSS和EMSC等地震目录资料，采用地震地热说的原理和方法，对地中海地震柱的伊朗地震柱分支进行数据处理，做出了伊朗地震柱分支的总体地震、壳下地震、壳内强震和火山活动的平面分布图像、三维立体图像、壳下地震时序图，以及它们与伊朗山字型构造体系关系的理论解释，对研究区内6个主要地震子柱构造逐项分析，并就I01和I04地震子柱构造时序图给出了壳下地震活动具有警示意义的趋势虚线，值得关注。 关键词 :地震地热说，地震柱构造分支，地震子柱构造，壳内强震，壳下地震，火山 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 全球地震学界在地震与火山的预测领域有两大主流学派，一是所谓的板块构造学，一是地震的断层成因说。前者将地震与火山成因归结于板块的碰撞，但是并不知道碰撞的能量从何而来，也不知道板块何时会碰撞，因而陷入了地震不可知论。后者将地震成因归结于断层的闭锁与解锁，同样不知道闭锁的能量从何而来，也无法理解解锁的突发性，因而也陷入了地震不可知论。二者的共同点在于将地震与火山的成因归结于地表构造运动使然。譬如医学界，如果只是依靠皮肤的动态来研究皮肤病，这样的话，带状疱疹与红斑狼疮将始终无解。这方面的参考文献比比皆是，因而从略。 作者(陈立军，2012)所提出的地震地热说 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 基于地震柱构造的平台，解决了地震与火山成因上的能源问题，并且以壳下地震活动为表征的地震柱构造运动解决了地震与火山灾难的突发性问题，因而在预测方面大大地前进了一步。地震地热说原理认为，全球90%以上的壳内强震与火山活动，都是源于地球深部的热能沿着地震柱构造自下而上逐层积累、逐层驱动，以致最后驱动地表构造运动突发的结果。地震柱构造是依据高精度地震目录的震源深度资料所划分的全球24个倒立的直下型圆锥体，最大深度200~650 km，是地震地热说的物质基础和能源平台。地震子柱构造则是能够独立控制自身影响区内壳内强震与火山活动规律的个体，是地震柱构造的最小地质构造单元。 本文运用地震地热说原理与工作方法，研究伊朗的强地震活动与地震柱构造的关系。地中海地区是全球第19号地中海地震柱构造，也是全球死亡地震(造成1000人以上死亡的)最为密集的地区之一(图1)。地中海地震柱又划分为19-1号意大利地震柱分支、19-2号土耳其地震柱分支和19-3号伊朗地震柱分支。作者运用地震地热说原理，曾经讨论过前面两个分支 [ 5 ] - [ 11 ]。本文专论19-3号伊朗地震柱构造分支。该地震柱分支位于25˚N~50˚N，38˚E~65˚E，涉及伊朗、阿塞拜疆和土库曼斯坦的全境，以及伊拉克、土耳其、俄罗斯、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、阿富汗和巴基斯坦的相邻区域(图2)。 本文研究结果表明，地震子柱构造内壳下地震活动的时空特征具有重大的警示意义，或许能够成为地震与火山预测的突破口。