DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 问题的提出 自2018年8月“淘汰水课，打造金课”首次正式写入教育部文件以来，各高校都在认真贯彻文件精神，建设五大类型“金课” [ 1 ]。打造“金课”的关键在教师。高校教师教学发展中心承担着教师教学发展的重大责任，目前举办的研修活动相对单一传统，一般采用专家讲座、教学观摩、技能竞赛、访问学者等形式来培养教师的教学能力，但培训后缺乏强化与巩固，难起成效。 实训室是高校重要的教学和科研场所，每所高校都应建设相应的实训室。高校经常鼓励学生“进实验实训室”，并通过实验实训提高动手能力，强化专业技能，却很少鼓励教师“进实验实训室”。信息技术与设备中心一般负责全校各类实验实训室的管理工作，却少有对教师开放；教师教学发展中心拥有优质的教育资源，却缺少一个可供教师实践的平台；两者能否发挥各自优势，并通过整合资源，搭建平台，帮助教师快速提升教学能力，打造高水平“金课”？本文将结合教师教学发展实训室的特点和功能，探讨其建设思路，试图解决这一问题。
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user: 2. 教师教学发展实训室建设的现状 教师教学发展实训室是为高校教师教学发展而设置的专用实验实训室。此类实训室设置多个功能区域，整合校内外优质教育资源和先进实训设备，有助于提高教师运用现代教育技术开展信息化教学的能力。为掌握当前该类实训室的建设现状，借助问卷星对广东58所高校进行调查，其中本科高校35所，大专院校23所。 调查结果显示，仅有18.97%的高校(11所)有建设教师专用实训室，67.24%高校(39所)没有，另有13.79% (8所)被调查者并不清楚所在高校是否有教师专用实训室。通过深入了解有建设教师专用实训室的高校，得知部分被调查者将师生共用的实训室理解为教师专用实训室，如华南师范大学、韩山师范学院等师范院校。由此可知，目前广东省许多高校没有建立教师教学发展实训室。进一步查阅文献和相应高校官网发现，师范类院校一般设置“教师教育实训中心”“教师技能实训中心”“教师教育实验实训中心”等实训室。尽管师范教育肩负着培养教师的责任，但不论中等师范教育还是高等师范教育，都是以中小学教师为培养对象的，并不涉及大学教师培养 [ 2 ]。这也形成大学教师培养的真空地带，然而教师对提升教学技能与建设专用实训室的诉求却非常强烈，因此，建设教师教学发展实训室必将成为培养教师教学技能，提升教学水平的趋势。
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user: 3. 教师教学发展实训室的特点和功能 3.1. 教师教学发展实训室的特点 1) 专一性。指面向对象与目标的专一性。高校教师教学发展实训室仅对教师开放，使用对象也是教师，可以是本校教师，也可以是外校教师。建设的目的是为教师提供专业的实训平台，帮助其解决实际问题，促进其教学发展。建设初期主要服务于本校教师，运行稳定、管理规范后可适当对外校教师开放，实现高校间的资源共享。 2) 综合性。教师教学发展实训室虽然不大，却综合了各个学科专业知识，教育教学基本理论，教师教学培训资料，现代教育技术工具以及各种仪器设备，能够最大程度实现资源的有效整合和共享，满足大部分教师的共同需求。对于专业性较强或者不具备共性的专业实训室并不适合广大教师，不在本文探讨之内，但可在未来根据具体需求建设教师专业发展实训室。 3) 开放性。开放式是一种新型的实训室运行模式，即对特定对象和时间开放。首先，教师教学发展实训室初期对本校教师开放，待其运行稳定、管理规范后对其他学校教师预约开放。其次，除特殊实训任务和特殊设备体验要在网上预约外，教师可以根据实训室开放时间自主选择实训时间，凭借指纹、人脸识别或刷工作证等方式进入实训室开展教学训练、实践观摩与项目研究等。 4) 先进性。《中国教育现代化2035》指出“加快信息化时代教育变革” [ 3 ]。随着Big Data、IOT、VR、AI、云计算等技术在教育领域的广泛应用，高校在建设教师教学发展实训室必须充分考虑其先进性，将各种先进教育理念、方法、手段、工具、设备等融合在一起，为教师打造了一个网络化、数字化和智能化的学习空间，不断提高教师的信息化教学能力，从而更好地促进教育改革。 3.2. 教师教学发展实训室的功能 1) 促进教师学习交流。打造“金课”，强调课程应具有高阶性、创新性与挑战度，这对教师的专业能力与教学技能提出了更高的要求。教师需要不断学习和充电，才能更新原有知识架构，完善知识体系，提升教学水平。教师教学发展实训室为教师提供了大量精品资源，遴选了历年教师教学发展中心开展的教师教学发展培训资料，又有各种教育经典书籍、期刊杂志。在这里，可以体验名师风采、教学新星的独特魅力，可以接触教育技术的前沿知识和信息热点，可以学习各种教学工具的使用技巧，可以与同事共同研讨科研项目……可以说，教师教学发展实训室是教师快乐学习和自由交流的空间，是快速提升教师教学能力的常态化交流研讨平台。 2) 辅助教学和科学研究。一方面教师教学发展实训室能为教师提供教学辅助。实训室是教师参加短期进修、培训和讲座的重要场所，也是教师开展教学技能竞赛、说课比赛、示范课、公开课等实践基地，能够帮助教师实施微课设计、线上教学、课程建设等。另一方面教师教学发展实训室能为教师提供科研辅助。教学创新是教师打造“金课”的动力源泉 [ 4 ]，教学创作是产生科研成果的有效途径。教师可在实训室学习Big Data、IOT、VR、AI、云计算、3D打印、5G等新一代信息技术，并结合相关科研项目，开展教学作品创作。例如制作动态思维导图、教学视频和文创产品，开展虚拟仿真实验、3D手办设计、3D打印，设计海报、电子产品线路图等。总之，教师教学发展实训室能为教师教学和科研提供高效全面的辅助。
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user: 4. 建设教师教学发展实训室的思路 4.1. 借鉴师范院校成功经验 为提高师范生和教师的教学技能，师范类院校一般会建设师生共用的实训室，如华南师范大学设置教师教育教学技能实训中心，它以“互联网+”教育实践空间为核心，“技能实训”“见习”“研习”“实习”等环节相互交融，形成“U-S”协同育人的教师教育新模式 [ 5 ]；广东技术师范大学设置教学训练微格教室、虚拟教学学习资源中心、普通话与外语训练测试室、数码影视制作实训室、多媒体素材采集与处理实训室、视频技术实训室、陶艺实训室等，多种资源相融合，主动迎合学校教师技能培训需要，已成该校一大特色。可见，师范类院校在建设类教师教学发展实训室具有成功经验，值得借鉴和参考。当然，这也要结合教师的实际需求和学校的具体情况，开展有针对性的调研论证，才能建设出具有校本特色的教师教学发展实训室。 4.2. 整合校内外优质资源 首先，教师教学发展中心、教务处、各个二级学院，信息技术与设备中心等部门应形成合力，整合零散资源，汇聚优质资源，并结合Big Data、IOT、VR、AI、云计算等现代信息技术，构建功能齐全、技术先进的教师教学发展实训室，以便教师学习信息化教学手段。其次，高校可通过引入、购买等方式收集校外优质资源，如引入师范院校师范生培养的实践课程，并结合校本实际进行本土化改造，形成特色鲜明的校本培训课程。最后，推进校企合作，通过试用、购买、租赁、无偿宣传等方式引入企业的先进设备和教育软件，推动信息化改革与课程建设，激发教师的创新活力，提高其教学实操技能。 4.3. 与创客空间相互融合 目前，创客空间和图书馆的融合应用 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 最为普遍，教师教学发展实训室和创客空间相互融合也是一种新的尝试。雒亮、祝智庭(2013)认为创客空间包含三层含义：环境层面——创客空间是一种能共享所有资源，具备分享特质的氛围；精神层面——创客空间并非资源和空间本身，而是一种协作、分享、创造的人生理念；功能层面——创客空间能促进技能学习和人类知识创新 [ 9 ]。创客空间具有协作性、分享性、实践性和创新性等优势，与教师教学发展实训室促进教师合作、分享、实践、创新的目标相一致，两者相互融合，有利于营造“做中学”的氛围。在这个空间里，教师可以根据个人兴趣爱好、能力强弱以及项目要求难度参加不同的“创客项目”，并运用各种技术手段去发现、分析与解决问题。 4.4. 构建教师学习共同体 钟志贤认为学习共同体是为完成真实任务或问题，学习者和其他人相互依赖、探究、交流和协作的一种学习方式 [ 10 ]。目前，许多教师通常一下课就回家，很少与其他教师一起备课、讨论、交流，严重影响了教师群体的综合能力。借助教师教学发展实训室构建教师学习共同体，能够为共同体提供良好的学习空间、网络空间、社交空间和资源共享空间，不仅能够帮助共同体共同商讨解决问题的逻辑思路与科研项目的申报和研究，而且能够帮助共同体中的个体学习各种信息化教学方法、技巧，总结教学经验，解决教学难题，有效提升教学水平，弥补教师个体在学习与教学过程中存在的不足。总之，以教师教学发展实训室为平台，构建教师学习共同体，能够方位提升教师综合能力，助力高校“金课”建设。
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user: 5. 结语 在全国“淘汰水课，打造金课”的巨浪中，教师教学水平的高低决定着教学效果与人才培养的质量。建设教师教学发展实训室是提升高校教师教学水平的有效途径。因此，高校应为教师搭建教学发展平台，鼓励教师积极“进实验实训室”学习充电，不断提升教学水平，推动高等教育改革。
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user: 摘要 课程思政是进行学生思想教育的一项重要实践活动。“武器装备系统概论”课程是一门综合性较强的公共课程，其中蕴含着丰富的思想教育元素。结合课程的特点，从思政教学的教学目标、教学内容和教学设计等方面进行教学研究和改革实践，实践表明教学改革取得较好的效果。
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user: 1. 引言 人才是当今国家之间竞争的关键因素。高等教育作为高端人才培养的重要基地，培养立志为中国特色社会主义奋斗的又红又专、德才兼备、全面发展的有用人才是首要任务。在世界政治、经济发展不断变化的过程中，社会的各类思潮不断地冲击大学生群体。互联网+时代给广大学生提供更广泛的信息资源，当代大学生所认识的世界更为广泛和丰富，特别是00后的大学生从小生活在互联网和自媒体高速发展的环境中，获取不同思想和知识的渠道很多，思维也十分多元和活跃，传统的思政课程难以满足时代对大学生思想修养培养的要求。如何坚持传统思政课堂优势，同时探索新的渠道，发挥大学教学中“潜移默化”的育人功能是当下高校思想教育面临的难题。 针对人才培养的新特点和要求，2016年召开了全国高校思想政治工作会议，教育部在2017年和2020年分别印发《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》 [ 1 ] 和《高等学校课程思政建设指导纲要》 [ 2 ]。纲要提出要积极推动以课程思政为目标的课堂教学改革，要求广大教员用好课堂教学这个主渠道，专业课程应承担起课程思政建设载体的作用，充分发挥育人作用，将课程思政教育教学理念融入专业课教学各环节，将课程思政常态化、制度化，引导学生在学习知识的同时，树立正确的人生观和价值观，使广大学生拥有强烈的家国情怀和使命担当意识。目前各大学都在积极开展课程思政的教学探索和实践，本文针对武器装备系统概论课程教学开展课程思政的教学改革研究。
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user: 2. 武器装备系统概论课程思政教学分析 2.1. 教学内容组成 武器装备系统概论是一门的公共基础课程，旨在让学生了解各类武器装备，在掌握典型装备基本技术原理的基础上，了解武器装备的形态和类型、战术技术性能，建立对武器系统整体认知，并熟悉典型作战样式中武器装备的运用原则与方法。 武器装备系统概论课程以战争和武器、不同作战样式对武器的需求为切入点，课程知识点内容设计采用“四纵四横”的总体框架。“四纵”结构按照力量投送观点将武器装备系统划分为弹药、武器、平台和体系四个层次，如图1所示。其中平台是对武器的综合集成，体系侧重平台和武器的综合运用。 2.2. 课程思政的分析 在现有知识教学目标和能力目标的基础上，进一步明确思政育人目标。课程思政基本教学目标是价值导向和知识传授相融合，将思想教育贯穿主要教学环节，在传授知识和培养能力的同时，在教学中融入社会主义核心价值观和人生观，传播正能量，帮助学生树立正确理想信念。 图1. 武器装备系统概论教学内容的“四纵”结构 结合课程思政的基本要求和武器装备系统概论课程特点，武器装备系统概论课程思政的教学目标是：使学生在学习武器装备系统知识的同时，增强民族自豪感和忧患意思，增强“四个自信”，坚定学生扎根军营的信念和敢打必胜的信心。 基于武器装备系统概论课程思政的教学目标，积极探索和寻找思政教育与课程内容的结合点，不断完善教学大纲和教学要求，明确身心素质、军人素养的基本要求。 对照文献 [ 3 ] 提出的思政元素，武器装备系统概论课程重点培养的思政元素具体包括：优越高效的国家制度、心系中华的爱国情怀、工业强国的民族追求、居安思危的家国记忆、科技创新的拼搏斗志、恪尽职守的职业道德、精诚合作的团队意识和锐意敢为的创业精神。
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user: 3. 课程思政的教学设计 以修改后的武器装备系统概论教学大纲为指导，结合武器装备系统概论知识体系中的各知识点的内容和特点，围绕思政教学内容积极开展课堂教学设计，使得思政教学内容与知识点的内容有机融合，使思政教学进入课堂润物细无声，避免生搬硬套。 结合“四纵四横”的总体框架，以概述、技术原理、典型装备及体系和作战运用“四横”为主线，分析各部分内容的特点，对各部分思政内容开展教学设计。 3.1. 概述部分 概述部分主要讲授基本概念、历史发展沿革以及装备的发展趋势等内容。在教学中，直接结合国内外装备发展进程，从以下方面进行思政教学。一方面通过介绍建国以来我军武器装备发展取得的巨大进展，例如，在介绍空中作战平台时，可以通过对比国产四代机与国外四代机的对比分析，展现我军装备的战斗力，以此增强学生的民族自豪感，弘扬爱国主义精神，增加制度自信。另一方面通过宣传武器装备研发中的典型人物先进事迹和高尚精神，如介绍弹药这一章的概述中，宣扬两弹一星，培养学生科技创新的拼搏斗志以及恪尽职守的职业道德。具体的教学形式可以通过课后资料阅读和课堂讨论形式组织。 3.2. 技术原理 技术原理部分主要结合不同武器装备的特点，介绍其中运用的基础技术原理。这部分内容可结合技术突破过程知识点的讲授，穿插介绍国内外科学家敢为人先的创新精神、艰苦奋斗的奉献精神和严谨治学的科学精神。例如，在介绍海上作战平台中航母舰载机弹射技术，可介绍我军电磁弹射装备的研制艰苦过程，马伟明院士的创新精神和严谨治学的科学精神。在介绍空间作战平台中火箭发射技术和回收技术时，可结合我国的载人航天、探月工程和探火工程，介绍我国航天人如何勇于创新、无私奉献和严谨治学的精神。 3.3. 典型装备 典型装备部分主要介绍国内外典型先进装备。在思政教学中，一方面通过对比国内外典型装备的差异，例如，我军指挥信息系统与美军C4ISR系统的差距，加强学生的忧患意识，激发学生科技攻关、创新潜力。另一方面，通过视频和照片等资源，介绍最新阅兵展出的我军新型装备，增强学生的自豪感和增强敢打必胜的信心。例如，针对国庆阅兵上出现的最新东风导弹系列、最先进的四代战机歼20等先进装备，可以通过视频、图片等资料，以课后阅读、课堂讨论、资料库自学等形式结合知识点学习引导学生的价值观。 3.4. 作战运用 作战运用部分主要结合装备的特点，介绍装备的典型作战运用场景和典型运用的案例。除了分析经典战例外，可结合近期的局部战争分析武器装备的运用。通过信息化战争等先进的作战样式和概念的介绍，从忧患意识、爱国主义、人道主义、革命乐观主义等方面进行课程思政。如介绍我军创新装备运用方法，击落我军利用防空导弹击落美军先进的U-2高空侦察机，提升学生们的战斗意志，激发学生探索和创新武器运用模式。结合无人作战平台的作战运用，组织学生课后观看电影“天空之眼”，讨论无人作战装备使用对人类伦理、道德的挑战，以及叙利亚战争中的生化武器等霸权主义认识等。 在教学中，针对不同的思政教学内容，不断创新和选择教学方法。通过构建线上与线下混合教学模式，通过慕课、雨课堂、微信、网站、公众号、建立相应的案例库、视频库等手段及时准确地将思政方面的知识传递给学生。
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user: 4. 结束语 在武器装备系统概论课程中，我们按照上述设计开展了初步教学实践。在课程结束后，绝大部分学生都对课程思政的效果给予了肯定。学生普遍反馈增加了课程的兴趣，通过学习不仅感觉到国家强大，同时也深深感到自己承担的责任重大。 通过课程实践，我们也发现课程思政内容和题材还有待进一步挖掘，需要不断丰富相关的案例和资源库。同时，教师本身也要进一步提高思想认识和政治觉悟，树立正确的人生观和价值观，把家国情怀、爱国、爱党、爱人民的思政元素深深植入教学理念中。此外，由于课内学时有限，为保证知识点学习和课程思政内容都能够收到较好的效果，要进一步合理化教学方法，发挥学生自学能力，同时加强课内的检查和讨论。
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user: 摘要 利用龙泉驿区气象局1980~2019年近40年逐日降水观测资料与2009~2019年19个自动站的逐时降水观测资料，采用多项式插值和反距离权重插值等方法，分析了龙泉驿区暴雨的时空变化特征，得到以下结果：1) 近40年来暴雨量、暴雨日数、暴雨强度存在明显的年际变化，其旬、候变化呈现单峰型。2) 近40年来夏季暴雨量、暴雨日数在多年来暴雨中占比最高，暴雨主要集中在7、8月份。3) 在空间上，暴雨量、暴雨日数整体呈现南北高中西低，暴雨强度整体呈现东高西低。
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user: 1. 引言 根据联合国政府间的气候变化委员会在第五次科学评估的发现，在以往的几十年中，极端天气如强降水、热浪等呈增多趋势，未来极端天气出现的次数将会更多 [ 1 ]。中国处于亚欧大陆东部，暴雨天气在中国十分常见，其原因与夏季东亚季风有关，并且许多暴雨过程都存在季风水汽输送带，因夏季风从海上带来的水汽充足很容易形成洪涝灾害 [ 2 ]。中国的暴雨降水量自1951年开始逐年增加，降水的范围也在扩大 [ 3 ]，到了1990年代暴雨天气有所减少，在21世纪又开始增多，这种现象在南方地区表现明显 [ 4 ]。 在四川省，暴雨洪涝是发生频率最高、造成危害最重的自然灾害之一，其特点有范围广、强度大等，影响四川暴雨的系统有青藏高原低压、西南涡、西太平洋副热带高压、低空急流等 [ 5 ]。对于一些暴雨个例，来自孟加拉湾、阿拉伯海、西太平洋以及高原地区的水汽输送对其影响十分明显，由于水汽来源多样，处于盆地的四川暴雨过程机制复杂 [ 6 ] [ 7 ]。近几十年来，川渝地区暴雨主要发生在四川盆地，川西高原地区暴雨较少，四川盆地年暴雨发生频数大于2次 [ 8 ]。成都龙泉驿区地处成都市东部，被国务院命名为“中国水蜜桃之乡”，其境内包含国家经济技术、生态园、汽车基地等产业，在四川省内其发展潜力巨大 [ 9 ]。以全球气候变暖为背景，成都市龙泉驿境内暴雨灾害事件增多 [ 10 ]，据统计，暴雨洪灾造成的人口死亡、经济损失的数量在全球各种灾害排序中居首位，因此暴雨天气受各国普遍关注 [ 11 ]。在暴雨的变化特征的研究中，鲍名等人结合暴雨与洪涝的关系以及暴雨的气候背景，分析了暴雨日数的气候分布与暴雨日数及其距平的逐年变化 [ 12 ]。黄明策通过常规的统计分析方法，分析了广西暴雨量、暴雨日数的空间分布与时间分布 [ 13 ]。林爱兰等人通过新指标下的广东暴雨日和持续性暴雨的定义，分析了广东暴雨的变化特征及其环流形势 [ 14 ]。周长艳等人运用不同级别的降水事件频率和强度，揭示了四川暴雨以及其他降水的变化特征 [ 15 ]。在前人对暴雨的研究中，其研究的区域大多以省或国家为代表，并且对于暴雨的旬、候变化分析较少，而本文研究的龙泉驿区暴雨其空间范围小，且对暴雨量、日数、强度都做出了分析，在暴雨的时间演变部分细化到了旬、候变化，通过1980~2018年龙泉国家站的逐日降水量资料以及2009~2019年龙泉驿区内19个自动站的逐时降水量资料，分析暴雨量、暴雨日数、暴雨强度数据，以此对龙泉驿区暴雨的时空变化特征进行概括、总结。
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user: 2. 资料与方法 龙泉驿区位于四川省成都市平原东部，由图1可知：龙泉驿处于北纬30˚27'52~30˚43'23与东经104˚08'19~104˚27'09之间，境内东西长29.8 km、南北宽28.75 km，最高海拔为1050 m左右，最低海拔450 m左右。其总面积达556.98 km 2 ，境内龙泉山位于东南部，呈东北–西南走向，平坝、丘陵、低山等地貌在龙泉都有表现，各地貌面积占比平坝最大、低山与丘陵次之。 2.1. 资料来源与地形概况 本文选用1980~2018年龙泉驿区气象局的逐日降水量观测资料，以及如图1所示的黄土、柏合、西河、万兴、大面、茶店、洪安、洛带、桃花故里、七里、红花、照壁、天公山、梨园村、同安、十陵、经开区、大佛村、成龙一号共19个自动站的2009~2019年逐时降水量观测资料，得到暴雨量、暴雨日数、暴雨强度的时间演变和空间演变的数据。 图1. 龙泉驿区地形和自动站分布 2.2. 研究方法 2.2.1. 多项式插值 通过沈剑华 [ 16 ] 编著的数值计算基础得知，在许多实际的问题中我们可以用函数 y = f ( x ) 来表示变量间的一些内在规律的数量关系。但是在科学研究或工程技术中，对于函数 f ( x ) 有时只能通过实验或观测等手段得到它有限个不同点上的函数值，即表现为 y = f ( x i ) ( i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 的情况，有时虽然函数有明确的表达式但是过于复杂，这些情况都不便于我们计算、使用。 为了研究上述函数的性质，我们希望做出一个能反映原函数特性，且便于计算的简单函数 P ( x ) 来近似代替 f ( x ) ，对于函数 P ( x ) 要满足 P ( x i ) = y i ( i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 的条件，称这类问题为插值问题， P ( x ) 为插值函数。设函数 y = f ( x ) 在区间 [ a ， b ] 上有定义，并且它在 n + 1 个不同点 a < = x 0 < x 1 < x 2 < ⋯ < x n < = b 上的函数值 y 0 ， y 1 ， ⋯ ， y n 都已知，若存在一个次数不超过 n 次的多项式(其中 a i 为实数)： P n ( x ) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 + ⋯ + a n x n (1) 满足条件： P n ( x i ) = y i ， ( i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (2) 称 P n ( x ) 为函数 f ( x ) 的 n 次代数插值多项式。本文通过1980~2018年近40年的龙泉驿区气象局逐日降水量观测资料，得到暴雨的时间演变数据，利用绘图工具绘制暴雨量、暴雨日数、暴雨强度的时间演变图形，并用多项式插值来叠加曲线，分析暴雨随时间变化的特征，最后得到龙泉驿区暴雨的时间演变概况。 2.2.2. 反距离权重插值 通过已知样品点采集的数据来推算未知点的数据称为空间插值，这种方法常用于气象领域，反距离权重法作为一种常用于气象要素的空间插值方法，其原理简单、使用方便，在气象等领域被广泛使用。反距离权重插值其插值结果好坏与搜索半径以及样品点数量等因素有关系，搜索半径越大差值结果越光滑，效果越好。若样品点数量少，则反距离权重插值结果随机性大，会出现较大差异 [ 17 ] [ 18 ]。反距离权重插值法是由Tobler定理为基础提出的空间插值方法。通过推算未测量点附近各点的测量值的加权平均来进行插值是其原理，在空间上越相近的事物其相似性越大，在附近已测点取得的权重越大，对于反距离权重插值法，其表达式为： Z o = ( ∑ i = 1 n z i d i r ) / ( ∑ i = 1 n 1 d i r ) (3) 式子中 z o 为 O 点估算值， z i 控制点 i 的值， d i 为控制点 i 与点 O 的距离， n 为估算时所用控制点数量， r 为指定的幂次数 [ 19 ]。 本文通过2009~2019年近10年的龙泉驿区内19个自动站点逐时降水量观测资料，得到暴雨的空间演变数据，利用GIS等软件的反距离权重插值，绘制出暴雨量、暴雨日数、暴雨强度的空间分布图，通过分析不同时间下暴雨的空间变化特征，最后得到龙泉驿区暴雨的空间演变概况。
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user: 3. 龙泉驿区暴雨时间演变特征 3.1. 暴雨量时间演变特征 根据图2(a)~(c)龙泉驿区春、夏、秋各季暴雨量的时间演变图来看：春季暴雨量最高值为1997年的91.0 mm，最低值为1983年的50.2 mm，平均春季暴雨量为5.2 mm。39年间只有1983、1986、1997年这3年存在春季暴雨，因此春季暴雨的变化趋势参考性不大；夏季暴雨量最高值为1984年的364.0 mm，最低值为1986年的51.8 mm，平均夏季暴雨量为113.4 mm。夏季暴雨量在1980~1989年左右呈上升趋势，在1990~2002年左右呈下降趋势，2003~2018年夏季暴雨量波动较平稳；秋季暴雨量最高值为2001年的116.6 mm，最低值为2012年的50.9 mm，平均秋季暴雨量为24.8 mm。39年间秋季暴雨量呈先增再减趋势；冬季无暴雨，故不讨论。从图2(d)龙泉驿区年暴雨量的时间演变曲线来看：龙泉驿区暴雨量最高值为1984年的364.0 mm，最低值为1993年的59.3 mm，平均暴雨量为143.4 mm。差值曲线上，暴雨量在1985~1990年左右呈上升趋势在1991~2002年左右呈下降趋势，2005~2015年暴雨量升降趋势较为平稳。从图2(e)~(f)暴雨量的旬、候变化来看：8月中旬的暴雨量最高，8月第4候的暴雨量最高，暴雨量的旬、候变化都呈现单峰型，且只在4~10月有暴雨量其他月份无暴雨量。 综合来看，暴雨量存在明显的年际变化，且暴雨量的旬、候变化都呈现单峰型，夏季暴雨量约占总暴雨量的79%，而秋季暴雨约占17%，春季暴雨约占4%，冬季无暴雨出现。近40年间1~12月中7、8月份暴雨量占比最高。 图2. 龙泉驿区暴雨量的时间演变。(a)~(c)：春、夏、秋季暴雨量(单位：mm)，(d)：年暴雨量(单位：mm)，(e)：旬暴雨量(单位：mm)，(f)：候暴雨量(单位：mm) 3.2. 暴雨日数时间演变特征 从图3(a)~(c)龙泉驿区春、夏、秋各季暴雨日数的时间演变曲线来看：春季暴雨日数最高、最低值都为1 d，平均春季暴雨日数为0.1 d。由于春季暴雨日数较少，不讨论其变化趋势；夏季暴雨日数最高值为1984年的5 d，最低值为1 d，平均夏季暴雨日数为1.7 d。在1980~1989年左右夏季暴雨日数呈上升趋势，1990~2003年左右呈下降趋势，2004年~2018年暴雨日数波动不明显；秋季暴雨日数最高值为2 d，最低值为1 d，平均秋季暴雨日数为0.4 d。插值曲线显示，39年来秋季暴雨日数变化波动不大。冬季无暴雨，故不讨论。从图3(d)龙泉驿区年暴雨日数的时间演变曲线来看：暴雨日数最高值为1984、2018年的5 d，最低值为1 d，平均暴雨日数为2.2 d。在1985~1989年左右暴雨日数呈上升趋势，1990~2000年左右呈下降趋势，2001~2015年左右暴雨日数波动平稳。从图3(e)、图3(f)暴雨日数的旬、候变化来看：8月中旬的暴雨日数最高，8月第4候的暴雨日数最高，暴雨日数的旬、候变化都呈现单峰型，且只在4~10月有暴雨日数其他月份无暴雨日数。 综合来看，暴雨日数存在明显的年际变化，且暴雨日数的旬、候变化都呈现单峰型，夏季暴雨日数约占总暴雨降水日数的77%，秋季暴雨日数约占18%，春季暴雨日数约占5%，而冬季无暴雨出现。近40年间1~12月份中只有4~10月份存在暴雨日数，其中7、8月份暴雨日数占比最高。 图3. 龙泉驿区暴雨日数的时间演变。(a)~(c)：春、夏、秋季暴雨日数(单位：d)，(d)：年暴雨日数(单位：d)，(e)：旬暴雨日数(单位：d)，(f)：候暴雨日数(单位：d) 3.3. 暴雨强度时间演变特征 从图4(a)~(c)龙泉驿区季暴雨强度的时间演变曲线来看：春季暴雨强度最高值为1997年的91.0 mm/d，最低值为1983年的50.2 mm/d，平均春季暴雨强度为68.2 mm/d。由于39年间春季暴雨数量少，因此不分析其降水强度的升降趋势；夏季暴雨强度最高值为1987年的91.4 mm/d，最低值为1986年的51.8 mm/d，平均夏季暴雨强度为65.2 mm/d。差值曲线显示，在1983、2002年左右夏季暴雨强度存在波动谷值，1991、2011年左右夏季强度存在波动峰值；秋季暴雨强度最高值为1995年的96.9 mm/d，最低值为2015年的50.0 mm/d，平均秋季暴雨降水强度65.6 mm/d。差值曲线显示，39年来秋季暴雨强度呈多次波动状态。冬季无暴雨，故不讨论。从图4(d)龙泉驿区年暴雨强度的时间演变曲线来看：近40年来，龙泉驿区年暴雨强度最高值为1987年的91.4 mm/d，最低值为1994年的53.8 mm/d，平均暴雨强度为57.8 mm/d。差值曲线显示，1980~1994年左右暴雨强度呈下降趋势，1985~1993年左右暴雨强度呈上升趋势，1994~2018年左右暴雨强度主要呈下降趋势。从图4(e)、图4(f)暴雨强度的旬、候变化来看：4月下旬暴雨降水强度最高，5月下旬暴雨降水强度最低，6月第2候的暴雨降水强度最高，5月第5候的暴雨降水强度最低。 综合来看，暴雨强度存在明显的年际变化，且暴雨强度的旬、候变化都呈现单峰型，龙泉驿区暴雨主要集中在7、8月份，近40年间平均暴雨强度为66.3 mm/d。春、夏、秋季平均暴雨强度都超过了60.0 mm/d。 图4. 龙泉驿区暴雨强度的时间演变。(a)~(c)：春、夏、秋季暴雨强度(单位：mm/d)，(d)：年暴雨强度(单位：mm/d)，(e)：旬暴雨强度(单位：mm/d)，(f)：候暴雨强度(单位：mm/d)
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user: 4. 龙泉驿区暴雨空间演变特征 4.1. 暴雨量空间演变特征 从图5(a)~(c)龙泉驿区春、夏、秋季总暴雨量的空间分布来看：春季暴雨量呈现三点分布，这三点为西北部的西河和龙泉山北部的梨园村南部的红花，这三处附近暴雨量在49.61~74.39 mm之间，其余地区降水量基本在0.00~12.40 mm间，无暴雨；夏季暴雨量呈现南北高中西低，在龙泉北部黄土、洛带和龙泉山南部的红花附近暴雨量最高达到1393.38 mm，南北大部分地区暴雨量在830.57 mm以上，龙泉西部十陵暴雨量最低，在267.77~455.37 mm间，龙泉中西部暴雨量基本在830.58 mm以下；秋季暴雨量呈现东北高西南低，龙泉北部洪安、洛带附近暴雨量最高达到302.07 mm，龙泉东北半区暴雨量基本在151.09 mm以上，西南部最低暴雨量在0.10~50.43 mm间，龙泉西南半区暴雨量基本在151.10 mm以下。冬季无暴雨，故不讨论。从图5(d)龙泉驿区总暴雨量的空间分布来看：龙泉驿区总暴雨量呈现南北高中西低，近10年间龙泉驿区北部黄土、洛带、洪安和龙泉山南部红花的暴雨量最高，在1371.31~1563.94 mm之间，中西部地区暴雨量偏低，西部十陵暴雨两最低达到408.10 mm，南北大部分地区暴雨量在986.02 mm以上，中西大部分地区暴雨量在986.03 mm以下。 综合来看，暴雨量在龙泉驿区的分布特点为北部、东南部多，西部和中部少。在北部黄土、洪安、洛带以及东南部的七里、红花、茶店附近暴雨量较高，西部十陵中部成龙一号附近暴雨量较低。 图5. 龙泉驿区暴雨量的空间分布。(a)~(c)：春、夏、秋季总暴雨量(单位：mm)，(d)：总暴雨量(单位：mm) 4.2. 暴雨日数空间演变特征 从图6(a)~(c)龙泉驿区春、夏、秋季总暴雨日数的空间分布来看：春季暴雨日数主要分布在龙泉西北部的西河以及龙泉山北部的梨园村和南部的七里、红花，暴雨日数最高达到1 d，其余地区基本上无暴雨存在；夏季暴雨日数呈现南北高中西低，在龙泉北部的黄土和龙泉山南部的红花附近暴雨日数最高达到22 d，南北大部分地区暴雨日数在13 d以上，中西大部分地区暴雨日数在14 d以下，龙泉西部的十陵暴雨日数最低达到4 d；秋季暴雨日数呈现东北高西南低，在龙泉北部的洛带附近暴雨日数最高达到5 d，东北半区的大部分地区暴雨日数在3 d以上，西南半区暴雨日数基本在3 d以下，西南部的柏合等地无暴暴雨；冬季无暴雨，故不讨论。从图6(d)龙泉驿区总暴雨日数的空间分布来看：龙泉驿区暴雨日数整体呈现南北高中西低，暴雨日数最高的地区为龙泉北部的黄土、洛带附近，其暴雨日数在23~25 d之间，暴雨日数最低的地区为龙泉西部的十陵附近，在6~9 d之间，南北大部分地区暴雨日数在16 d以上，中心部地区暴雨日数基本在17 d以下。 综合来看，暴雨日数在龙泉驿区的分布特点为北部、东南部多，西部和中部少。在北部的黄土、洛带附近以及龙泉山南部的红花、七里、茶店附近较高，在西部的十陵和中部成龙一号附近较低。 图6. 龙泉驿区暴雨日数的空间分布。(a)~(c)：春、夏、秋季总暴雨日数(单位：d)，(d)：总暴雨日数(单位：d) 4.3. 暴雨强度空间演变特征 从图7(a)~(c)龙泉驿区春、夏、秋季暴雨强度的空间分布来看：春季暴雨强度在西北部的西河以及龙泉山北部的梨园村、南部的红花附近最高，在62.00~74.39 mm/d之间，其余地区基本无暴雨；夏季暴雨强度整体呈现东高西低，龙泉山南部的桃花故里附近暴雨降水强度最高，在71.18~73.45 mm/d之间，东部大部分地区暴雨强度在66.62 mm/d以上，西北部西河的暴雨强度最低，在59.80~62.08 mm/d之间，西部大部分地区暴雨强度在66.63 mm/d以下；秋季暴雨强度整体呈现东北高西南低，在东北大部分地区暴雨强度在63.97~76.75 mm/d之间，西南部柏合附近降水强度最低在0.05~12.84 mm/d之间，其余地区暴雨强度基本在51.19~63.96 mm/d间。冬季无暴雨，故不讨论。从图7(d)龙泉驿区暴雨强度的空间分布来看：龙泉驿区暴雨强度整体呈现东高西低，在北部万兴和龙泉山南部大佛村、桃花故里、茶店附近暴雨强度最高，在68.08~69.68 mm/d之间，龙泉山一带暴雨强度在66.48 mm/d以上，龙泉西北西河附近暴雨强度最低，在60.05~61.66 mm/d之间，西部大部分地区暴雨强度在64.87 mm/d以下。 综合来看，5~9月暴雨强度在龙泉山北部的梨园村和南部的茶店、桃花故里附近最高。4月和10月暴雨强度在北部的西河、黄土、万兴附近最高，其余地区基本无暴雨。 图7. 龙泉驿区暴雨强度的空间分布。(a)~(c)：春、夏、秋季暴雨强度(单位：mm/d)，(d)：暴雨强度(单位：mm/d)
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user: 5. 结论 综合上述对龙泉驿区暴雨的时间和空间演变的分析，得到以下结论： 1) 近40年间，暴雨量、日数、强度存在明显的年际变化，其旬、候变化表现为单峰型，在四季中，夏季暴雨量、日数最高，春秋两季较低。近40年间的各月中，4~10月存在暴雨，且暴雨主要集中在7、8月份。 2) 近10年间龙泉驿区暴雨量、日数呈现南北高中西低，强度呈现东高西低。龙泉驿区北部和龙泉山南部暴雨量、日数较高。北部和龙泉山南部附近暴雨强度较高，西北部的暴雨强度较低。 本文主要从暴雨量、日数、强度三个方面来分析龙泉驿区的暴雨时空变化特征，探究了龙泉驿区暴雨的时空变化规律。在暴雨的形成、发展等方面还未进行探讨，对于这些方面还应采用更加多样的分析方法进行详细研究，这是我下一步的研究目标。
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user: 摘要 为了分析抗剥落剂对酸性集料(花岗岩)沥青混合料性能改善效果，本文通过粘附性试验、汉堡车辙试验、冻融劈裂试验、低温弯曲试验和四点弯曲疲劳试验，对花岗岩沥青混合料(是否添加抗剥落剂)的路用性能分析评价，研究结果表明：与常规花岗岩沥青混合料相比，抗剥落剂可以有效改善提升花岗岩与沥青的黏附等级和延迟沥青的剥落时间；掺加抗剥落剂后，花岗岩沥青混合料的高温性能、水稳定性、低温性能和抗疲劳性能均有明显提升。
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user: 1. 引言 在我国公路工程中，沥青混合料所用石料常选用与沥青粘附性较好的碱性石灰岩集料和偏中性玄武岩集料 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，然而，伴随着我国公路事业的高速发展及当前严峻社会大环境，优质集料已远远不能满足供应需求，给公路建设带来了极大压力和挑战，针对玄武岩和石灰岩集料紧缺现状，开展弱碱性、中性、弱酸性石料的适用性研究成为公路建设发展的迫切需求，而石质坚硬、致密、耐磨性好、骨架嵌挤作用及力学性质优良的花岗岩集料映入眼帘。 花岗岩集料一般规模较大、分布较广。在我国，花岗岩广泛分布在26个省、自治区和直辖市。花岗岩是一种深成火成岩，主要成分SiO 2 ，含量约为65%～85%。由于花岗岩系属酸性，在不经过特殊处理工艺的情况下，与沥青的粘附性极差，作为路用集料铺筑沥青路面很难保证其水稳性，易出现沥青膜剥离，产生掉粒、松散、坑槽等水损破坏，极易导致花岗岩沥青路面的耐久性低下。因此，在充分发挥花岗岩的这些优势的基础上，采取何种有效措施，改善花岗岩集料与沥青的粘附性，提高花岗岩沥青混合料的抗剥落能力，防止花岗岩沥青路面过早出现水损坏及疲劳破坏等问题 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，是高速公路建设中一项亟待解决的研究课题。 鉴于此，本文主要通过粘附性试验、冻融劈裂试验、汉堡轮辙试验、低温弯曲试验和四点弯曲疲劳试验，对掺加抗剥落剂的花岗岩集料粘附性及其沥青混合料的水稳定性、高温性能、低温性能和疲劳寿命全面评价，分析抗剥落剂对花岗岩集料及混合料路用性能影响。
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user: 2. 花岗岩沥青混合料设计 2.1. 原材料 2.1.1. 集料 粗、细集料选用洁净、干燥，无风华的花岗岩石料，填料选用优质石灰岩集料磨得的矿粉，经室内试验验证，本次实验所用花岗岩集料性能指标均满足规范(公路沥青路面施工技术规范JTG F40-2004)要求。 2.1.2. 沥青 为了更好地评价抗剥落剂对酸性集料花岗岩沥青混合料的性能影响，沥青胶结料选用最普通的70号A级道路石油沥青，沥青的主要技术指标见表1，由下表可知，沥青各项指标均满足JTG F40-2004规范要求。 Table 1 Main technical indicators of 70#-A base asphal 指标 单位 检测结果 技术要求 针入度( 25 ℃ ， 100 g， 5 s) 0.1mm 68 60~80 针入度指数PI 0.03 −1.5~+1.0 软化点(R&B) ℃ 49 ≮46 60 ℃ 动力粘度 Pa·s 195 ≮180 10 ℃ 延度 cm >27.6 ≮20 15 ℃ 延度 cm >100 ≮100 蜡含量(蒸馏法) % 1.8 ≯2.2 闪点 ℃ 315 ≮260 溶解度 % 99.92 ≮99.5 密度 g/cm 3 1.033 实测记录 TFOT或RTFOT后 质量变化 % −0.06 ≯±0.8 残留针入度比(25℃) % 72 ≮61 残留延度( 10 ℃ ) cm 7.4 ≮6 残留延度( 15 ℃ ) cm 16.6 ≮15 表1. 70#-A基质沥青主要技术指标 2.2. 配合比设计 本文选用SMA-13和AC-20两种级配型花岗岩沥青混合料，进过室内马歇尔试验验证，最终混合料合成级配见表2。 Table 2 Gradation of each layer mixture of the optimized asphalt surface laye 级配 通过下列筛孔尺寸(mm)的百分通过率(%) 筛孔 31.5 26.5 19 16 13.2 9.5 4.75 2.36 1.18 0.6 0.3 0.15 0.075 AC-20 - 99.6 94.9 88.9 79.0 63.9 38.8 27.0 20.8 14.5 9.0 6.2 3.9 SMA-13 - - - 100.0 96.9 68.3 27.7 18.2 16.1 14.1 12.4 11.5 10.7 表2. 优化后沥青面层各层混合料的级配
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user: 3. 性能评价 3.1. 集料粘附性 对于抗剥落剂的选用主要为胺类与非胺类两大类，本文我们主要初选A、B、C三种应用较多的非胺类抗剥落剂，选用的三种抗剥落剂主要参数见表3。 Table 3 Technical parameters of anti-stripping agen 检测项目 A B C 密度(g/cm 3 ) 1.02 0.97 0.98 推荐掺量 0.3%~0.6% 0.4%~0.6% 0.4%~0.7% 类型 非胺类 非胺类 非胺类 表3. 抗剥落剂技术参数 将A、B、C三种抗剥落剂按沥青用量的0.4% (参照实际工程应用)掺入，并对花岗岩骨料进行水煮法黏附性试验，试验结果如图1所示。 图1. 花岗岩与沥青黏附性试验结果 从以上试验结果可以看出，在掺加3种抗剥落剂后，花岗岩骨料与70#沥青的黏附性都增加到了5级，表明抗剥落剂可以有效改善酸性集料–花岗岩的粘附性；从沥青开始从骨料剥落的时间分析，C型抗剥落剂的抗剥落效果最好，初始滑落时间比为1:2:3:2 (不添加：A:B:C)，表明C型抗剥落剂对花岗岩改善效果更佳。 3.2. 混合料性能评价 为了全面分析抗剥落剂对酸性集料花岗岩沥青混合料路用性能影响，本文通过混合料冻融劈裂试验、汉堡轮辙试验、低温弯曲试验和四点弯曲疲劳试验，对掺加抗剥落剂(C类抗剥落剂，0.6%掺量)的花岗岩沥青混合料(SMA-13、AC-20)的水稳定性、高温性能、低温性能和疲劳寿命全面评价。 3.2.1. 水稳定性 按照试验规程(公路工程沥青及沥青混合料试验规程JTG E20-2011)，对两种类型花岗岩沥青混合料进行冻融劈裂试验，试验结果见图2所示。 图2. 不同种类花岗岩沥青混合料的冻融劈裂强度 由图2分析可知，添加抗剥落剂后，每种类型花岗岩沥青混合料的冻融劈裂强度显著提高，SMA-13和AC-20型沥青混合料的劈裂强度比约提升20.9%和17.7%，混合料均表现出良好的水稳定性，表明抗剥落剂可以有效改善酸性集料花岗岩沥青混合料的水稳定性。 3.2.2. 高温性能 汉堡车辙试验作为一种评价沥青混合料高温抗车辙性能和水稳定性的试验方法，其评价结果与实际路用性能相关性较高，与传统的轮辙试验相比，汉堡轮辙试验是目前测试沥青混合料水敏感性和抗车辙性能试验条件最苛刻的试验设备之一。本次汉堡轮辙试验按照ASSHTO T324和美国德克萨斯州的Tex-242-F的试验要求(试验条件：碾压次数20，000次，50℃水浴)进行，试验结果见图3所示。 图3. 不同种类花岗岩沥青混合料的汉堡轮辙深度 由图3分析可知，在50℃高温浸水、20，000次碾压条件下，掺加抗剥落剂的SMA-13、AC-20两种类型花岗岩沥青混合料表现出具有较好的高温抗车辙性能和水稳定性。根据以往工程经验，沥青路面中面层极易车辙病害，在经过20，000次的轮载后，两种类型花岗岩沥青混合料的轮辙深度都小于规范要求的轮辙深度不大于12.5 mm的要求；相同碾压次数下，掺加抗剥落剂的花岗岩沥青混合料轮辙深度更小，混合料在碾压20，000次后，车辙深度约降低15.%和13.7%，表明抗剥落剂有效改善了花岗岩沥青混合料的高温抗车辙性能和水稳定性。 3.2.3. 低温性能 按照JTG E20-2011试验规程要求，对SMA-13和AC-20两种类型花岗岩沥青混合料进行小梁低温弯曲试验，对混合料的低温性能评价分析，试验结果如图4所示。 图4. 不同种类花岗岩沥青混合料的最大弯拉应变 在JTG E20-2011试验规范中，我国以沥青混合料在低温时的最大弯拉应变来表征其低温性能，因而对两种类型、是否掺加抗剥落剂的4种花岗岩沥青混合料的最大弯拉应变数据分析可知，花岗岩沥青混合料最大弯拉应变均大于2000 με，均满足规范要求，相同试验环境下，SMA-13最大弯拉应变比(掺加：不掺假)为1.04:1，AC-20最大弯拉应变比(掺加：不掺假)为1.09:1，掺加抗剥落剂后，花岗岩沥青混合料的最大弯拉应变虽有提升，但改善效果不明显。 3.2.4. 疲劳寿命 按照试验规程，采用四点弯曲疲劳试验对花岗岩沥青混合料的疲劳寿命分析，试验结果如图5所示。 图5. 不同种类花岗岩沥青混合料疲劳寿命 对图5分析可知，以上4种花岗岩沥青混合料的疲劳寿命变化趋势一致，随着应变水平增加，混合料疲劳寿命减小；同一应变水平下，掺加抗剥落剂的花岗岩沥青混合料承受的荷载作用次数更大，混合料疲劳寿命更佳；对拟合的疲劳曲线分析，对于同一级配类型，相同试验条件下，掺加抗剥落剂的花岗岩沥青混合料疲劳曲线斜率更小(SMA-13：5.3268 < 5.4305；AC-20：5.5334 < 5.5703)，表明混合料对与应变水平变化的敏感性更小，疲劳曲线截距更大(SMA-13：19.329 > 19.107；AC-20：19.008 > 18.839)，表明混合料的抗疲劳性能更佳。
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user: 4. 结论 通过对是否掺加抗剥落剂的花岗岩沥青混合料性能对比可知： 1) 抗剥落剂可以有效改善酸性集料(花岗岩)与沥青的粘附性，提升花岗岩骨料与沥青的黏附等级和延迟沥青的剥落时间； 2) 与常规花岗岩沥青混合料相比，掺加抗剥落剂后，混合料的高温性能、水稳定性、低温性能和抗疲劳性能均有明显提升。
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user: 摘要 为了了解四川省降雨变化特征，本文利用1982~2011年四川省37个观测站点的降雨资料对年季气候变化特征进行了分析，结果表明：四川省年平均降雨量在453~1578 mm之间，各季平均降雨量依次为夏季最多，秋季次之，冬季最少；年平均降雨量呈线性减少趋势，减小幅度为2.0 mm/a；除春季呈线性增多外，其余各季均呈线性减少，且减少幅度不尽相同，夏季最大，秋季次之；年季降雨量空间分布特征具有相似性，整体呈西北部偏少，东部–南部一线偏多的分布特征，强中心位于盆地西南部一带；各地年季降雨量除东南部呈线性减少外，其余各地随季节不同而不同。通过分析明确了四川省降雨变化特征，可为气候论证和气候资源利用提供参考依据。
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user: 1. 引言 二十世纪以来，全球气温总体呈上升趋势，特别1981~1990年全球平均气温比100年前上升近0.5℃。随着全球气温不断升高，大范围异常气候事件在世界各地频发，给全球带来了重大的经济损失和人员伤亡。气候变暖对环境、水资源等各方面的影响也愈发突显，而降雨量作为研究气候变化的重要组成部分也备受广大学者关注。 四川省位于青藏高原东部，地形地貌复杂，受高原低值系统东移影响，具有极其独特的天气气候特征。随着气候变化研究的不断展开，对于四川省降雨的气候特征方面的研究取得了一系列重要成果。徐裕华 [ 1 ]、陈淑全 [ 2 ] 根据1951~1980年基本气候资料整编出四川盆地的一些降雨特征。邵远坤等 [ 3 ]、孙云华等 [ 4 ] 研究指出：四川盆地降雨分布不均，且呈线性递减趋势。马振锋等 [ 5 ] 和刘晓冉等 [ 6 ] 研究指出：川西高原年降雨量呈显著增多趋势，而盆地降雨量呈线性减少趋势。周长艳等 [ 7 ] 利用1961~2008年四川逐日降雨资料研究指出：四川盆地中西部降雨明显减少。熊光洁等 [ 8 ] 研究指出：川东和川西高原夏季降雨明显增加，而四川盆地则明显减少。赵旋等 [ 9 ] 利用EOF、REOF、趋势分析、M-K突变检验和Morlet小波分析方法分析四川夏季降雨，结果表明：四川夏季降雨呈减小趋势，各区域降雨周期与变化趋势各不相同。蒋兴文等 [ 10 ] 和陈偌怡 [ 11 ] 研究西南地区冬季气候特征发现：1980s以前四川地区降雨偏少，1980s前期偏多、后期偏少，1990s以来明显偏多。胡豪然等 [ 12 ] 利用四川盆地1961~2006年逐日降雨资料分析表明：四川盆地汛期极端降水自西向东呈阶梯状递减，川西高原与四川盆地之间、盆地东部和西部之间呈反位相变化。任小玢等 [ 13 ] 利用1960~2010年四川盆地逐日降雨资料进行定量分析表明：四川盆地降雨发生日数总体呈减少趋势；盆地年均降雨日数总体呈现西部、南部偏多，东部、北部偏少，且盆地西部和北部降雨日数减少趋势较快。赵衍斌等 [ 14 ] 利用1966~2013年逐日降雨资料统计表明：四川盆地较其他地区强降雨事件次数偏多，强度偏强；且与夏季降雨相关性最好，与冬季降雨的相关性最差。毛冬艳等 [ 15 ] 利用近30年逐时降雨资料分析指出：西南地区短时强降雨呈频次增多、强度增强的趋势；降雨主要集中在4~10月，并具有明显的夜发性。陶威等 [ 16 ] 利用1960~2014年的西南地区93个站的逐月降水资料，统计分析了西南地区全年和春、夏、秋、冬季降水的时空分布特征。 总的说来，已有大量学者对四川地区的降雨进行了研究，但对降雨的空间分布，特别是季节性的分布特征研究相对较少。因此，本文在前人的研究基础上应用1982~2011年的降水资料，分析年和四季平均降雨量的时空分布特征，进一步加强对四川地区降雨气候特征的认识。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料简介 本文使用的资料来源于四川省气象信息共享平台。资料选择范围为97˚~109˚E，26˚~35˚N范围内四川省的基本站或基准站。为了保证资料客观真实，对所用资料按以下条件进行筛选：1) 鉴于四川省各基本站或基准站建站时间不一，且建站初期缺值较多，资料起始时间选为1982年；2) 删除有明显错误的记录值，如连续多年总降雨为0。最终我们选取1982~2011年四川省37个观测站(图1)资料来研究四川省近30年来降雨变化的气候特征。季节按气象学方法进行划分：春节为3~5月，夏季为6~8月，秋季为9~11月，冬季为12月~次年2月。 图1. 四川省降雨量观测站点分布图(黑点表示站点所在位置) 2.2. 计算方法与原理 本文采用双线性插值法和气候倾向率法 [ 17 ] 对四川省年平均降水和各季节降雨的变化特征进行分析。 2.2.1. 双线性插值法 双线性插值法在内陆气象要素插值中，有较好的适应性，能够得到较高的准确度 [ 18 ]，因此本文采用双线性插值法对降雨量进行插值。 在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。线性插值的结果与插值的顺序无关。首先进行y方向的插值，然后进行x方向的插值，所得到的结果是一样的。 图2. 线性插值算法图示 假设已知函数f在 Q 11 = ( x 1 ， y 1 ) 、 Q 12 = ( x 1 ， y 2 ) ， Q 21 = ( x 2 ， y 1 ) 以及 Q 22 = ( x 2 ， y 2 ) 四个点的值，想得到函数f在点 P = ( x ， y ) 的值。首先在x方向进行线性插值，得到 R 1 和 R 2 ，然后在y方向进行线性插值，得到P。这样我们就得到所想得到的结果 f ( x ， y ) 。其中， Q 11 、 Q 12 、 Q 21 、 Q 22 为已知的4个像素点。第一步：x方向的线性插值，在 Q 12 、 Q 22 中插入 R 2 ， Q 11 ， Q 21 中插入 R 1 ；第二步：y方向的线性插值，通过第一步计算出的 R 1 与 R 2 在y方向上插值计算出P点(图2)。 2.2.2. 气候倾向率 本文采用一元线性回归进行趋势线分析，通过线性回归方式计算各网格的降雨量变异倾向特征，从而反映降雨量空间变异倾向特征，趋势斜率计算公式为： Slope = n ⋅ ∑ i = 1 n i ⋅ R i ¯ − ∑ i = 1 n i ⋅ ∑ i = 1 n R i ¯ n ⋅ ∑ i = 1 n i 2 − ( ∑ i = 1 n i ) 2 式中，n为总年数，i为第i年； R i ¯ 为第i年平均降雨量；slope为趋势线斜率。其中，slope < 0时，说明降雨量在n年间呈现增加趋势；slope = 0时，说明降雨量没有变化；slope < 0时，降雨量呈现减少趋势。
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user: 3. 四川省降雨变化特征分析 3.1. 四川省年平均降雨量变化特征 基于四川省年平均降雨量统计基础上(表1)，在1982~2011年期间，四川省年平均降水量851 mm，最多出现在1998年，为978 mm，最少出现在2006年，为723 mm，年平均降水量最多年和最少年相差达255 mm。年平均降雨量总体上呈线性减少趋势(图3(a))，减小幅度为2.0 mm/a。其中，1982~1991年期间和1992~2001年期间，四川省降雨量分别以2.8 mm/a和9.1 mm/a的幅度呈线性增多的趋势，而2001~2011年期间，降雨量以−3.4 mm/d的幅度呈线性减少的趋势。造成这种差异的原因可能与四川特殊地形和气候背景有关。 Table 1 System resulting data of standard experimen 时期 年平均降雨量/mm 距平降雨量/mm 趋势值/(mm/a) 1982~2011 851 0 −2.0 1982~1991 880 29 2.8 1992~2001 843 −7 9.1 2001~2011 828 −23 −3.4 表1. 标准试验系统结果数据 *注：距平降雨量表示各时间段年平均降雨量与30年总年平均降雨量之差。 图3. 各年段四川省年际变化图(mm) 3.2. 四川省平均降雨量四季变化特征 从表2可知，四川省各季平均降雨量排序依次为夏季、秋季、春季、冬季，其中，夏季降雨量占全年一半以上，高达56.8%，而冬季最少，仅占全年平均降雨量的2.4%。 Table 2 Statistics of four seasons rainfall in Sichuan Provinc 季节 均值/mm 占年平均降雨量比例(%) 趋势值/(mm/a) 春季 154 18.1 0.6 夏季 483 56.8 −1.8 秋季 193 22.7 −0.8 冬季 21 2.4 −0.1 表2. 四川省四季降雨量统计表 从图4可知，1982~2011年期间，四川省除春季平均降雨量呈线性增多趋势外，其余各季平均降雨量呈线性减少趋势，且减少幅度不尽相同。其中，夏季年降雨量减少幅度最大，达1.8 mm/a，秋季次之。 图4. 1982~2011年四川省四季平均降雨量变化图 3.3. 四川省年季平均降雨量空间分布特征 1982~2011年期间，四川省各站年平均降雨量在453~1578 mm之间，年最大降雨量出现在1990年的峨眉山为2324 mm，最小出现在1994年的巴塘，仅255 mm，年最大值和最小值相差高达2069 mm，说明四川省各地降雨量分布极其不均。从四川省各站年平均降雨量分布图(图5)可知，西南部明显偏多，东部和川西高原明显偏少，强中心位于盆地西南部一带。 图5. 四川省年平均降雨量分布图 图6为四川省37个观测站四季年平均降雨量分布图。从图中可知：四川省春季年平均降雨量在47~302 mm之间，其中，年最大降雨量出现在2008年的达川为517 mm，最小出现在1982年的稻城，仅10 mm，各地降雨分布不均，降雨量强中心位于盆地西南部一带(图6(a))。夏季年平均降雨量在325~627 mm之间，年最大降雨量出现在1984年的峨眉山为1488 mm，最小出现在2006年的巴塘为111 mm，呈西北部偏少，东部——南部一线偏多，强中心位于盆地西南部一带(图6(b))。秋季年平均降雨量在100~323 mm之间，年最大降雨量出现在2011年的万源为715 mm，最小出现在1994年的巴塘为255 mm，强降雨量中心位于盆地西南部一带(图6(c))。冬季年平均降雨量在1~87 mm之间，川西高原西北部降雨量明显偏少，四川盆地和攀西地区降雨量偏多，年最大降雨量出现在2006年叙永为119 mm (图6(d))。 图6. 四川省四季平均降雨量分布图 3.4. 四川省年季降雨量趋势系数变化特征 计算四川省各个观测站的降雨量趋势系数，统计结果显示，在四川省37个观测站中有10个观测站是正值，27个观测站是负值，这说明近30年四川省大部分地区年降雨量的变化趋势是减少的。从四川省1982~2011年各观测站年降雨量趋势系数分布图(图7)上可知，西北部和东北部降雨量呈线性增多趋势，中心位于稻城和阆中，中心强度分别为2.8 mm/a和2.2 mm/a；其余各地均呈线性减少的趋势，强度位于东南部的峨眉山，减少幅度为−11.6 mm/a。这与马振锋等 [ 6 ] 和刘晓冉等 [ 7 ] 研究结果一致。 图7. 四川省各观测站年降雨量趋势系数分布图 从四季各站降雨量趋势系数分布图上看，春季在东北部个别地方和东南部降雨量呈线性减少趋势外，其余大部地方呈线性增多趋势(图8(a))。夏季在西北部降雨量呈线性增多趋势，其余大部地方均呈线性递减趋势(图8(b))。秋季降雨量在东北部呈线性增多趋势，其余大部地方均呈线性递减趋势(图8(c))。冬季降雨量较其余三季相对较弱，除攀西地区到东北部为线性减弱趋势外，西北部和北部呈较弱的线性增多趋势，增多幅度接近0.1 mm/a (图8(d))。 图8. 四川省各观测站四季降雨量趋势系数分布图(单位：mm/a)