DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 暴雨概况 2.1. 降水实况 表1是降水量的标准 [ 6 ]，以下是关于暴雨的一些定义：区域性暴雨过程的标准：暴雨过程总数大于等于15个县(市)，暴雨过程开始和结束期大于等于5个县(市) [ 5 ]；极端性暴雨过程的标准：有10个或以上国家站24小时累计降水量大于等于100 mm，并且至少有1个站点日降水量大于等于250 mm；持续性暴雨过程的标准：以24小时降水量有5个及以上站点大于等于50 mm作为过程起止时间，持续达到48小时以上的暴雨过程 [ 7 ] [ 8 ]。 Table 1 The grade of precipitation unit: m 24 h降水量 <0.1 0.1~10 10~25 25~50 50~100 100~250 >250 等级 微量 小雨 中雨 大雨 暴雨 大暴雨 特大暴雨 表1. 降水量的等级 单位：mm 从图1中可以看到，7月9日至12日的降水落区呈东北西南向集中在四川盆地西部。7月9日08时图1(a)成都的崇州市和德阳的绵竹市达到暴雨标准；都江堰市达到大暴雨标准。7月9日20时图1(b)成都的北部和东部，以及德阳的西部和东南部，24小时降水量大于等于50 mm的已超过5个站点；都江堰市、绵竹市、安州区达到大暴雨标准。7月10日08时图1(c)可以看出暴雨强度较之前有所增加，范围扩大，成都东部的部分地区，德阳的西北和东南地区，绵阳的市区以及广元的市区均达到暴雨标准；德阳的旌阳区、罗江县，绵阳的安州区、江油市达到大暴雨标准。7月10日20时图1(d)降水范围稍微有所缩小，但降水强度并没有减弱，绵阳、广元多地达到暴雨标准；德阳的旌阳区、罗江县，绵阳的江油市，广元的青川县达到大暴雨标准。7月11日08时图1(e)暴雨强度显著增强，范围明显扩大，成都北部和东部的局部地区，德阳全市，绵阳西部和北部的局部地区，广元的市区等都达到大暴雨标准；其中成都的彭州市、德阳的广汉和绵竹市，绵阳的江油市以及广元的青川县24小时降水量超过180 mm。7月11日20时图1(f)降水强度达到最强，范围扩至最广，成都北部、中部和东部的部分地区，德阳中部和东南部的部分地区，绵阳的中部和广元的北部，累计10余个国家站24小时降水量超过100 mm，达到大暴雨标准；彭州市24小时降水量253 mm，广汉市24小时降水量322 mm，达到特大暴雨标准(以下简称“7·11”特大暴雨)。综上分析，截止7月11日20时，本次暴雨过程已达到极端性暴雨过程的标准。7月12日08时图1(g)暴雨强度显著减弱，暴雨范围有所缩小，成都东部、德阳中部和东南部、绵阳中部等局部地区有暴雨；金堂县和广汉市仍然达到大暴雨标准。在7月9日20时至7月12日08时期间，有超过5个站点24小时降水量大于50 mm并且持续48小时以上，达到持续性暴雨过程的标准。7月12日20时图1(h)暴雨强度继续减弱，暴雨范围进一步缩小，暴雨过程逐渐结束。 综上分析，本次暴雨过程是一次区域性、持续性、极端性的暴雨过程。 图1. 24小时降水填图 单位：mm 2.2. 灾情概况 2018年7月9日至7月12日在成都、德阳、绵阳、广元等地发生了一次区域性的暴雨天气过程。本次暴雨造成了江河溢出、洪水泛滥，并且还引发了诸多次生灾害。截止11日上午，四川境内有数十个干流站和支流站出现超警戒或超保证水位。其中，沱江内江段水位急速上升，迎来了37年来的最强洪峰，涪江干流更是出现了50年来最大的洪水，防汛形势十分严峻。持续的强降水使低洼地段洪涝严重，道路大面积积水甚至出现坍塌，多处建筑被淹，公园、商铺、公共交通等设施均遭到不同程度的损毁，直接经济损失超过10亿元。不仅如此，本轮暴雨导致60余万百姓受灾，大量居民、游客被困，水、电、气、通讯中断，车辆无法正常通行，消防官兵只能划船救人，政府通过无人机投递物资，并派遣直升机转移受困人员。 2018年7月10日20时至11日20时，四川发出当年第一个地质灾害红色预警。11日10时起，全省启动了近年首个II级防汛应急响应。根据记录，自2005年四川建立防汛应急响应制度以来，还没有启动过I级防汛应急响应，II级也只启动过4次，说明此次暴雨防汛形势的严峻程度非常罕见。
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user: 3. 环流形势分析 3.1. 200 hPa分析 通过200 hPa的环流形势可以看出，南亚高压呈东西向带状分布，脊线在30˚N附近。7月9日图2(a) (b)四川盆地位于南亚高压的东北部，在四川盆地的北侧有强而窄的气流带，即高空急流，风速极大值中心大于44 m/s。高空急流是产生高空辐散的机制之一，从图中可以看到四川盆地处于200 hPa高空急流的右侧，盆地上空为反气旋性环流，呈现出辐散型的风场。高空辐散机制有“抽气”和“通风”的作用，有利于上升气流的维持、加强和对流云的维持、发展，从而促进降水强度增加 [ 9 ]。7月11日图2(c) (d)四川盆地仍然受高压控制，处于200 hPa高空急流的右侧，盆地高空长时间维持着辐散型的风场，抽吸作用明显。200 hPa高空这种持续稳定的环流形势有利于深厚对流的发展和维持，为本次四川盆地西部的强降雨过程提供了有利的条件。 图2. 200 hPa 3.2. 500 hPa分析 从7月9日20时500 hPa高度场图3(a)可以看到，亚洲地区中高纬度呈现出“两脊一槽”型的环流形势：乌拉尔山脉以东、巴尔喀什湖以北的地区为一高压脊，东西伯利亚和鄂霍次克海地区受高压控制，中间的贝加尔湖地区为一个宽广的低槽。从图3(b)可以看到低槽伴随着有深厚的温度槽，并且温度槽落后于高度槽，温压场这样的配置使高度槽中有正热成风涡度平流，即冷平流，有利于高度槽长时间的维持、发展和加强，从而影响四川地区。在青藏高原上有从贝加尔湖分裂南下的低槽，冷空气随着槽后的西北气流南下。西太平洋副热带高压(以下简称“副高”)脊线位于28˚N左右，500 hpa以5880 gpm线在脊线上最西端的位置表示副高的西脊点 [ 10 ]，此时副高的西脊点在111˚E附近。四川盆地位于副高的西北方向。这时，西北太平洋上的风王“玛莉亚”在130˚E，23˚N地区活动。7月10日图3(c) (d)乌拉尔山的高压脊发展加深，原处于青藏高原上的低槽已东移到甘孜、阿坝一带，槽后西北干冷空气不断东移南下。台风“玛莉亚”向西北方向移动，已经靠近我国台湾省东部的洋面。台风推动副高西伸，此时副高西脊点伸至109˚E附近，四川盆地正处于副高的西北部，台风和副高相互配合，持续不断地为四川盆地输送南海和东海的水汽。7月11日图3(e) (f)乌拉尔山以东的高压脊发展成为阻塞高压，中心强度为576 hPa，位于我国东北地区的高压脊在副高的推动下也明显加深。左右两侧的高压加深加强和北方的冷空气的影响，使巴湖低压加强并东移，低压中心达到560 hPa，有利于冷空气持续地从高纬向低纬输送。此时高原低槽已东移至四川盆地西部上空。“玛莉亚”在副高南侧引导气流的推动和自身内力的作用下继续向西北方向移动，在11日09时10分左右以超强台风级在福建连江黄岐半岛登陆 [ 11 ]。由于华南地区高温高热的天气和台风的推 图3. 500 hPa 动，副高在整个台风周期中都比较强盛，此时西脊点已伸至107˚E附近(四川境内)，为四川带来了丰富的水汽以及对流不稳定能量。同时，由于副高的阻挡，低值系统长时间稳定在四川盆地上空，为成都等地持续的强降水天气提供了有利条件。7月12日图3(g) (h)“玛莉亚”登陆后减弱消失，没有了台风的推动，副高东退，西脊点退至115˚E附近。巴湖低压东侧的高压脊随着副高的东退而减弱，西侧乌拉尔山阻高崩溃，低压系统继续向东移动。盆地上空的低槽不再受副高的阻挡，东移出四川边境，此次暴雨过程结束。 3.3. 700 hPa和850 hPa分析 形成暴雨的三个条件分别是充分的水汽供应、强烈的上升运动和较长的持续时间 [ 6 ]。从图4可以看出台风“玛莉亚”对本次暴雨过程的这三个条件都具有重大的贡献，简单来说有两个作用：一是“抽水机”的作用，东海和南海的水汽顺着台风外围强的偏东南风持续不断地向四川盆地输送；二是“拦路虎”的作用，台风顶住副高不退，将降水系统拦截在四川盆地上空且长时间维持不动，从而造成持续性的强降水。综上，本次暴雨过程是一次典型的台风远距离暴雨。同时，在海南岛的上空有一个低涡系统，南海的水汽在气旋性环流的影响下沿着偏南气流向四川盆地输送。500 hPa上高原槽向东移动，槽前正涡度平流诱导低空西南涡的生成，引发暴雨。在图4(a) (b) 700 hPa和850 hPa都可以看到，低空偏南气流与偏北气流在四川盆地辐合交汇，冷空气从西南涡北部侵入，促进低涡发展加强。西南涡的气旋式环流使从洋面来的水汽在四川盆地形成强烈的辐合，暖湿空气强烈的上升运动有利于暴雨的形成、发展和加强。从图4(a) 700 hPa环流形势可以明显看到，由于冷暖空气的交汇，沿着低空切变线一带都有强降水过程发生。在四川盆地上空西南低涡的右侧有一支西南低空急流，中心风速大于16 m/s，有利于输送低层暖湿平流，从而产生位势不稳定层结。四川盆地西部位于低空急流轴的左侧，低空切变线的右侧，是正切变涡度区，即气旋式辐合区，所以对流发展旺盛，有利于大暴雨到特大暴雨的发生。图4(b) 850 hPa环流形势可以看出，盆地上空东南风比较大，在盆地形成气旋性辐合。500 hPa低槽、700 hPa西南急流和西南低涡的位置，以及850 hPa盆地偏东风分量导致暴雨的落区集中在四川盆地西部。此外，四川盆地西部位于青藏高原以东，秦岭、大巴山脉以南，所以除了上述因素外，偏东气流和偏南气流受到地形的抬升作用也会对降雨产生增幅作用 [ 12 ] [ 13 ]。 图4. 11日08时700 hPa和850 hPa 3.4. 小结 肖递祥等将四川盆地暴雨的环流形势分为“东高西低”型和“两高切变”型 [ 8 ]，综上分析，本次暴雨过程属于典型的“东高西低”型。四川盆地东侧，台风推动副高西伸北抬(副高西脊点伸至110˚E左右，平均脊线位于25˚N附近)，有利于输送水汽并且阻挡低值系统东移出川；青藏高原到四川盆地上空都为低值系统控制，高原低槽向东移动，槽前的正涡度平流诱导低空西南涡生成，引发暴雨。200 hPa南亚高压、高空急流，500 hPa低槽，700 hPa和850 hPa西南低涡、低空切变线、西南急流，地形的抬升作用等多种因素相互配合，使四川盆地西部上空低层辐合和高层辐散，形成了深厚的对流，有强烈的上升运动，加上水汽和不稳定能量的影响，使暴雨过程持续发展增强。
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user: 5. 卫星云图分析 暴雨的形成、发展和结束是由大气中不同尺度的影响系统共同作用的结果，其中常规天气图上无法发现的一些中小尺度系统，可以利用卫星云图监测、分析。在影响本次暴雨过程的中小尺度系统中，最值得关注的是7月10日晚上至7月11日白天四川盆地上空形成的中尺度对流复合体(MCC)。下面将FY-2G卫星IR1和IR3通道所生成的红外云图和水汽图进行分析，总结暴雨过程中对流云团的发展和水汽的情况。 5.1. 红外云图 红外云图表示红外辐射的分布，若云图上的色调很深，表示卫星接收到的红外辐射大，说明云顶高度低，云顶亮温高；若云图上的色调很浅，表示卫星接收到的红外辐射小，说明云顶高度高，云顶亮温低，对流发展旺盛 [ 20 ]。7月10日22:00图11(a)在四川盆地上空有多个小颗粒状的积雨云团生成，初生阶段每个云团的范围都不大，云顶亮温在205 K (−68.15℃)左右。7月10日23:00图11(b)云团范围逐渐发展扩大，云顶亮温下降到200 K (−73.15℃)左右，云顶高度升高，对流发展旺盛。7月11日01:00图11(c)随着云团的不断发展，形成了A、B、C三个成熟的积雨云团，A云团和C云团云顶亮温在200 K (−73.15℃)左右，B云团云顶亮温最低达到190.44 K (−82.71℃)。7月11日02:00图11(d)积雨云团相互合并，连成一片，云罩红外温度小于等于−32℃的面积大于100，000 km²，内部小于等于−52℃的冷云区面积大于50，000 km²，截止7月11日08:00图11(e)对流云系仍然达到上述标准，维持时间超过6小时，满足Maddox [ 21 ] 定义的α中尺度对流复合体(MCC)的特征。中尺度对流复合体(MCC)发展期间，持续稳定在四川盆地上空，云顶亮温最低小于190 K (−83.15℃)，对流发展旺盛，伴随着四川盆地大面积强降水。到7月12日13:00图11(f)四川盆地西部上空已经几乎没有对流云团，暴雨过程随之减弱。 图11. 红外云图 5.2. 水汽图 水汽图反应了大气中水汽的含量，若大气中水汽含量少，吸收的红外辐射就少，达到卫星的辐射多，云图上的色调就很深；反之，云图上的色调就很浅 [ 20 ]。图12(a) (b) (c)在中尺度对流复合体(MCC)发展期间，四川盆地上空色调亮白，说明四川盆地上空水汽含量充足，存在明显的湿区，对应着上升运动，有利于暴雨发展增强。7月12日13:00图12(d)四川盆地西部上空色调较暗，水汽少，降水强度随之减弱。 图12. 水汽图
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user: 6. 结论 通过2018年7月9日至7月12日环流形势、物理量以及卫星云图的分析，可以得到以下结论： 1) 通过对环流形势的分析可以得知，本次暴雨环流形势属于“东高西低”型。“东高”指四川盆地东侧台风推动副高西伸北抬，向四川盆地源源不断地输送水汽，并且阻挡低值系统东移出川，使其长时间稳定在盆地上空；“西低”指青藏高原到四川盆地上空均为低值系统控制，500 hpa青藏高原上的低槽向东移动，导致槽前正涡度平流诱导低空西南涡的生成，引发暴雨。南亚高压、高空急流、低槽、西南涡、低空切变线、低空急流以及地形抬升等共同作用，使四川盆地上空形成深厚的对流，暖湿气流强烈地辐合上升。“充分的水汽条件、强烈的上升运动、稳定的环流形势下较长的持续时间”全部具备，符合暴雨生成的所有条件。 2) 通过对水汽通量和水汽通量散度的分析可以得知，在整个暴雨过程中四川盆地西部水汽充沛，并且有强烈的辐合；散度、涡度和垂直速度的分布可以看出四川盆地低层辐合、高层辐散，具有强烈的上升运动；假相当位温θ se 和T-logP图表明，除了10日和11日有不稳定能量明显的积累和释放，其他时候大气层结都比较稳定。显然，动力作用在本次暴雨过程中占据主导地位，充分的水汽供应和强烈的上升运动是本次暴雨发生的关键。 3) 通过对卫星云图的分析可以得知，“7·11”特大暴雨发生时，四川盆地上空水汽含量高、对流云团发展旺盛，有中尺度对流复合体(MCC)生成。
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user: 摘要 阿拉山口夏季易出现高温酷暑天气，给该地区经济建设带来了一定程度的影响。本文通过统计该地1971至2017年高温天气气候特征得出高温日数随时间变化基本维持略下降。高温在5至9月均有出现，主要出现在6至8月，而7月既是高温日峰值又是极端高温日峰值出现的月份。高温初日平均日为5月29日，近47年总体呈缓慢推后的趋势；阿拉山口高温终日平均为8月27日，高温终日总体呈提前趋势。高温天气在1971年至1973年偏少，1974年至1986年偏多，1987年至1996年偏少，1997年至2009年为震荡期即年高温日数偏多与偏少交替出现，2010年开始年高温日数呈现偏少趋势；极端高温年与高温年的趋势大体相同。欧亚范围内三槽两脊的环流形势对阿拉山口出现极端高温有很好的指示意义。
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user: 1. 引言 阿拉山口，隶属于新疆博尔塔拉蒙古自治州(简称博州)，位于新疆西部，属荒漠区，夏季高温炎热，冬季漫长严寒，冬夏冷热悬殊，昼夜温差大。阿拉山口地处喇叭口地形，南部为博尔塔拉谷地，东南部艾比湖盆地，下垫面为荒漠戈壁区域，极易吸收太阳辐射造成高温酷暑天气。这给阿拉山口地区经济建设带来了一定程度的影响。 目前，我国在高温天气研究方面已取得较多成果 [ 1 ] [ 2 ]。例如：高荣等 [ 3 ] 发现新疆的高温日数有准3天的周期变化。徐金芳等 [ 4 ] 研究表明：造成高温热浪的重要原因是气候变暖，根本原因是大气环流异常。 另一方面从天气环流特征和气候特征等方面来研究：苗爱梅等 [ 5 ] 研究了影响山西高温的3类500 hPa主要环流形势。郭渠 [ 6 ] 发表的文章挖掘了重庆高温日数的异常空间分布关键区。以上，各地相关的研究进展均对本次研究有指导意义，但针对新疆阿拉山口的高温特征还有待进一步研究。
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user: 2. 资料与方法 本文运用1971至2017年阿拉山口气象站日最高气温观测值分析高温的年纪、年代际、月、日分布特征，运用MICAPS资料中100 hPa、500 hPa高度场分析高温期间欧亚范围的环流形势特征，分析500 hPa、700 hPa和850 hPa上高温日博州范围内温度场以及风场特征。将高温 [ 7 ] [ 8 ] (日最高气温 ≥ 35℃)进一步划分：35℃(包含)至37℃为一般高温，37℃(包含)至40℃为强高温，大于(包含) 40℃为极端高温。将持续高温时间进一步划分：一级为3天(包含)至5天；二级为5天(包含)至7天；三级为7天(包含)至10天；四级为高温日数大于等于10天。
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user: 3. 高温日分布及其变化特征 3.1. 高温的年际变化特征 由历年高温日数时间折线(图1)可以看出：阿拉山口年高温日数随时间变化基本维持略下降(通过0.1显著性检验)：1997至1998年作为一个高温峰值，随后高温日数逐年减少，但在1997至2017年极端高温发生的平均频次是1971至1996年的1.6倍，说明1997年之后气温更具有极端性。 近47年，阿拉山口出现高温日1612天，平均每年34天，其中一般高温日837天，占高温日数的51.9%，强高温日数为647天，平均每年14天，极端高温日数为130天。高温日数最多年为1974年和1997年为55天，1997年强高温日最多，为25日，极端高温日数最多年份为2015年有10天。 以年平均高温日数为标准，年高温日数偏多20%的年份定义为高温偏多年，则2008、2001、2000、1998、1997、1991、1987、1982、1980、1978、1975、1974共12a为高温偏多年，逐十年出现3次高温偏多年。以年平均极端高温日数为标准，偏多20%的年份定义为极端高温偏多年，则2015、2002、2000、1998、1997、1987、1983、1981、1980、1979、1978、1977、1975、1974、1973共15年为极端高温偏多年，呈现逐十年减少趋势。其中2000、1998、1997、1987、1980、1978、1975、1974年是极端高温和高温日数均偏多的年份，平均逐十年出现2次持续时间长的极端高温。 图1. 阿拉山口近47年高温日数年变化图(单位：天) 3.2. 高温的月分布特征 1971至2017年阿拉山口共出现高温1517天，在5至9月均有出现，主要出现在6至8月：其中，6月中旬和下旬、7月及8月上旬和中旬又相对集中，7月高温日数占总高温日数的41.3%，为峰值有665天。强高温总日数的96.9%出现在6至8月，有645天；99.2%的极端高温亦出现在此段时间内(129天)。极端高温日中，又尤以7月出现次数最多，占总极端高温日数的58.5%。由此可见，7月既是高温日峰值又是极端高温日峰值出现的月份(图2)。 图2. 阿拉山口高温日数月变化图(单位：次) 3.3. 高温初、终日年际变化特征 阿拉山口高温初日平均日为5月29日，近47年总体呈缓慢推后的趋势(通过0.1显著性检验) (图3)。从年代变化特征看：上世纪70年代高温初日多出现在5月下旬；到80年代高温初日大部提前至5月中、上旬，30%集中在5月第4候，其他初日分散分布；90年代高温初日大部分发生在5月，60%集中在5月中、上旬；而到本世纪高温初日又有所推后，高温初日再次回归到6月并且65%集中在6月中上旬。近47年中高温最早初日出现在1997年5月1日，比常年提前了28天；最晚初日比常年推后29天，是1993年6月27日；1980年5月26日为最早极端高温日(40.2℃)。 图3. 阿拉山口高温初日 阿拉山口高温终日平均为8月27日，高温终日总体呈提前趋势(通过0.1显著性检验) (图4)。从年代变化特征来看，上世纪70年代高温终日主要在8月下旬，历年基本相当；80至90年代高温多结束在8月第4候至第6候，占比为80%；21世纪以来高温终日多在8月下旬至9月上旬，较80至90年代偏晚。高温最早终日比常年提前了16天，出现在2017年8月11日，该年度高温日数仅有4天；最晚终日出现在1989年9月16日，比常年推后了20天；极端高温日最晚出现在1999年8月27日，为40.4℃。 图4. 阿拉山口高温终日 3.4高温天气的年代际分布特征 以阿拉山口年高温平均日数(34天)为标准，分析高温天气分布情况，一共分五个阶段：1971年至1973年偏少，1974年至1986年偏多，1987年至1996年偏少，1997年至2009年为震荡期即年高温日数偏多与偏少交替出现，2010年开始年高温日数呈现偏少趋势。统计近47年极端高温的分布情况可以发现，年平均出现2.8次，呈逐年减少的趋势：1971至1981年偏多，1982至1996年偏少，1997至2003年处于震荡期，2004至2017年偏少。结合高温和极端高温日数分布的年代际特征可知：极端高温年与高温年的趋势大体相同。
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user: 4. 持续高温日统计与极端高温过程温压场特征分析 统计阿拉山口近47年持续高温(≥3天)次数可以得出：一级(3至4天)：115次；二级(5至6天)：55次；三级(7至9天)：43次；四级(大于等于10天)：19次。1982年7月23日至8月11日出现持续20日的高温天气，突破近47年高温持续日极值。阿拉山口出现四级高温次数占持续高温总次数的8.2%，超过10天的持续高温带来的影响不容小觑。 运用MICAPS资料分析博州持续高温≥10天且日最高温≥40℃(共计27次)的温压场特征，可以得到以下共同点： 100 hPa上高压南亚高压为西部型，高压主体位西藏至伊朗高原附近，主体在22˚N至51˚N，40˚E至113˚E范围内，南亚高压中心强度1680 hPa至1696 hPa之间。 500 hPa高度场上欧洲通常为低槽区，咸海到新疆为强高压脊，脊线在65˚E至100˚E范围之间，博州地区受脊控制。 海平面气压场上，热低压中心通常位于吐鲁番、哈密即东疆、巴州博斯腾湖即南疆北部、蒙古国中东部附近，热低压中心强度在991 hPa至1006 hPa之间，博州地区海平面气压强度在1010 hPa至1000 hPa之间，位于低压前沿或热低压的控制之下。 温度场上，对流层中低层(即500 hPa，700 hPa和850 hPa)均受温度脊控制，500 hPa受温度脊控制，脊线位于70˚E至100˚E之间；700 hPa西藏为暖中心、北疆大部受脊控制，当巴州北部以及东疆出现暖中心或者暖中心压在博州上空时，更易出现极端高温天气；850 hPa暖中心基本位于阿克苏至阿勒泰、博州至甘肃中部以及西藏西部上空。出现高温时，博州上空温度满足500 hPa温度 ≥ −10℃，700 hPa温度 ≥ 11℃，850 hPa温度 ≥ 26℃。 风场上风随高度顺转：500 hPa，700 hPa一般为偏西、偏南风，850 hPa一般为偏北风。 进一步对欧亚范围内500 hPa环流形势进行分型可以得到：欧亚范围内三槽两脊型出现极端且持续性高温天气的概率较大，占总次数的51.9%。该型影响系统为伊朗高压或新疆脊，环流形势特征为：黑海及新疆北部为脊区；欧洲为低值系统，乌拉尔山，华北地区为低槽。副热带地区在欧洲以及南疆至青海为高压脊，中心强度588 hPa至596 hPa，西太平洋副热带高压脊顶至110˚E。
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user: 5. 结论 1. 近47年阿拉山口年高温日数随时间变化基本维持略下降，但20世纪末至21世纪气温更具有极端性。年高温日数最多为55天，出现在1974年和1997年，出现极端高温日数最多年份为2015年是10天。年代际变化上看高温日数呈少–多–少–震荡–少的趋势，极端高温呈现多–少–震荡–少的趋势，并且平均每十年中有3次高温日数偏多年，2次持续时间长的极端高温年。 2. 近47年阿拉山口高温天气集中出现在6至8月，而6月中、下旬、7月及8月上、中旬为高温天气的相对集中期，其中7月多高温日、多极端高温日。 3. 近47年来，阿拉山口高温初日总体呈缓慢推后的趋势，高温初日从上世纪70至90年代的5月下旬提前至5月中、上旬；21世纪以来，推后至6月中、上旬。高温终日总体呈缓慢提前的趋势，上世纪70至90年代高温终日出现在8月中下旬，21世纪以来，推后至8月下旬至9月上旬。 4. 100 hPa高度场上南亚高压为西部型；博州地区在500 hPa高度场上受脊控制；在海平面气压场上位于热低压的前沿或热低压的控制之下；温度场上：500 hPa温度≥−10℃，700 hPa温度≥11℃，850 hPa温度≥26℃，博州均受温度脊控制；风场上风随高度顺转：850 hPa一般为偏北风，500 hPa，700 hPa博州一般为偏西、偏南风。500 hPa欧亚范围三槽两脊的环流形势是造成阿拉山口高温持续时间长且极端的主要形势。
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user: 摘要 选取对华东造成严重灾害的2007年0716号超强台风“罗莎”和2013年1323号强台风“菲特”，采用诊断分析方法，分析台风环境场、要素场及暴雨分布情况，研究两个台风个例变性期间的冷空气入侵过程，探讨冷空气与台风相互作用的演变特征及与台风暴雨生消关系。分析表明，变性台风会受到弱冷空气和海上环流系统的双重影响，形成了有利于暴雨的水汽条件和热力、动力结构，如台风“罗莎”受北部的温度浅槽和海上方头高压，台风“菲特”北部的温度浅槽、高压带和海上丹尼斯台风。弱冷空气分别从不同层次入侵两个台风，强迫台风低层暖空气抬升，垂直上升运动加剧，台风上暖下冷并向西倾，大气斜压能增加并释放，导致降水增幅。台风“罗莎”(“菲特”)台风高低层涡度、散度配置较好(不好)，有(不)利于台风系统强度的维持。
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user: 1. 引言 通常台风登陆后，受到地面摩擦影响，入流减弱，动量和水汽通量减小，强度会迅速减弱 [ 1 ]。但是当登陆台风与中纬度冷空气相互作用，可以使减弱的台风低压环流获得能量，可以再次引起局地暴雨的发生。登陆台风的移动路径，持续时间和海上暖湿气流输送强度是影响台风暴雨的主要因子。双台风的相互作用与台风间距、台风半径和台风强度等因素有关 [ 2 ] [ 3 ]。登陆台风受双台风相互作用的影响，其自身如外围环流、移动路径、移动速度和与入侵冷空气的作用过程都会发生改变。台风倒槽是我国东部沿海地区台风的主要降水天气型 [ 4 ]。台风低压倒槽的空间结构、持续时间、移动速度和路径决定着暴雨的落区与强度。以往的研究关注重点是登陆台风变性后，大陆温带气旋的再发展阶段，而在台风变性阶段中，对引发暴雨的台风倒槽的结构演变的研究目前较少。在台风变性过程中，斜压冷空气与台风倒槽和台风残涡的结构影响和强度维持的机制还不清楚，其中冷空气的路径、斜压系统与台风相对位置对变性台风锋生作用有待进一步研究。因此，进一步加强对秋季登陆我国华南沿海台风的过程演变特征和暴雨发生发展机理与规律的研究，对提高此类台风及在该地区造成的暴雨的预报准确率、预防和减轻台风带来的灾害和损失具有深远意义。 本文主要关注浙江地区的台风暴雨情况。我们选取了2007年0716号台风“罗莎”和2013年1323号台风“菲特”，利用常规观测资料、自动气象站资料和分辨率0.5˚ × 0.5˚ 6 h间隔的ECMWF再分析资料，对比分析两次台风变性期间的冷空气入侵过程，来进一步了解冷空气与台风相互作用的演变特征及与台风暴雨生消关系。
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user: 2. 台风个例概况对比 2.1. 台风主要特征和移动路径 台风“罗莎”是2007年0716号超强台风，台风“菲特”是2013年1323号强台风，我们总结两次台风登陆前后的台风中心强度、台风尺度、移动路径等特征，分析发现两个台风在相近的季节给浙江沿海带来了严重的暴雨灾害，但它们的生消特征、暴雨强度和空间分布存在很大的差异。 相似点：1) 生成源地相近；2) 登陆月份相近，都属于秋台风，都为十月上旬；3)登陆地相近，都在浙闽沿海附近登陆。不同点：1) 移动方向(图1)：“罗莎”在台湾北部登陆后，朝西北偏北方向移动，穿过福建省境内北上再次进入浙江温州，强度继续减弱，穿过台州后，移入东海，向东北方向移动；“菲特”陆福建省后减弱为热带低压，停滞内陆，最后消散；2) 移动速度：“罗莎”整体较快，“菲特”慢；3)台风强度：“罗莎”登陆台湾前位于西北太平洋洋面上，强度为超强台风，中心最低气压值930 hPa，中心附近最大风力达到55米/秒(16级)；“菲特”登陆前强度为强台风，中心最低气压值945 hPa，近中心最大风力达45 m/s (14级)。 图1. 925 hPa上台风“罗莎”(实心)和台风“菲特”(空心)的移动路径 2.2. 台风过程降水情况 我们分别选取杭州站和余姚站作为代表站点来分析罗莎台风和菲特台风不同阶段的降水特征。 2007年10月受台风“罗莎”和冷空气共同影响，浙江省东部沿海出现了10~13级大风，大部分地区暴雨到大暴雨，局部特大暴雨。6~8日浙江省平均雨量为163.0 mm，其中浙江东部和北部地区雨量超过200 mm，舟山8日233.8 mm [ 5 ]。6日08时至9日08时浙江省累计雨量(图2(a))分布特征为，从西到东增大，沿海大部分地区3日累计雨量达100 mm以上，局地甚至高达600 mm，均打破当地历史之最。而台风“菲特”呈现了秋季登陆我国台风的降水特点：短时雨量大、影响范围大。6至8日浙江省出现罕有的短期暴雨及以上级别的天气。6日到8日(图2(b))，浙江省平均雨量达207毫米，浙北、浙东、浙北和浙南大部分地区3日累计雨量达200 mm以上，其中沿海的奉化、余姚等地3日累计雨量超500 mm以上，均超当地历史之最。狂风暴雨过程，又逢天文大潮，城市内涝、山体滑坡和泥石流等次生灾害十分严重。 分析杭州单站2007年10月6~9日3 h降水情况，7日13时至8日00时，受台风“罗莎”外围雨带的远距离降水影响，杭州出现累计65 mm以上连续降水。8日07时起至8日22时，台风螺旋雨带云系和台风倒槽云系北移，杭州地区台风主体强降水过程开始。该台风过程强降水持续一定时间，降水效率高，杭州出现持续性暴雨，最大小时雨量超40 mm以上。之后由于附近环流场作用，台风倒槽移动速度快，台风的强降水时间短，向东北方向移动入海(图3(a))。 图2. 浙江省累计雨量(单位：mm)；(a) 2007年10月6日08时至9日08时；(b) 2013年10月6日08时至9日08时 图3. (a) 罗莎台风暴雨过程杭州单站3 h累计降水量实况；(b) 菲特台风过程余姚单站3 h累计降水量实况 分析余姚单站2013年10月6~8日3 h降水情况，通常在台风主体降水前约24 h，在台风前缘1000 km左右、台风倒槽风切变下游地区，会发生台风外围降水 [ 6 ]。如图3(b)，6日02时前后，余姚出现10~20 mm连续降水。当西风槽后冷空气侵入台风倒槽时，会使台风降水的强度增加 [ 7 ] [ 8 ]，因而7日下午至晚上20时，受东南急流的影响，余姚出现第三次强降水，此次降水出现局地持续性暴雨。8日凌晨菲特台风残留云系和南下冷空气相互作用，西移降水雨带缓慢东移。通过与冷空气相互作用 [ 9 ] [ 10 ]，台风逐渐变性为半冷、半暖的斜压系统，变性后冷锋结构主要决定台风暴雨的强度。
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user: 3. 台风环境场特征对比 3.1. 罗莎台风环境场分析 罗莎台风登陆前，高层200hPa上，中高纬度以北有多条带状高空急流，西起中亚，东至日本，向南伸展至36°N，稳定少动(图4(a)、图4(c))，急流中心最大风速超过70 m/s。高空急流主体位置对应500 hPa为纬向低压槽(图4(e))，低压槽相对台风登陆点，整体位置偏北。温度槽从台风北部南压，台风和冷空气在浙江中北部、安徽和江苏南部相遇(图4(g))。西太平洋副高位置偏北，黄海海域有方头高压存在，登陆台风东侧有持续偏南气流，水汽条件充沛。之后黄海海域高压主体向东北移动，至日本海域附近，致使弱冷空气从东路下来，方头高压的影响范围被冷空气南压，海上高压中心强度稍有减弱，但西侧向台风靠近，成西北–东南走向，北侧与西风带重合，盛行西风。后期高压南侧明显西南伸展至湘粤大陆、登陆台风南侧，与台风低压之间的气压梯度增大。 对流层中低层(图4(b)、图4(d))上，西太副高主体东北移，其西侧西伸至日本西部。罗莎台风登陆前后，浙江省有台风倒槽维持，有较强偏北风并继续增强。台风倒槽前850 hPa上(图4(f))，中高纬地区有低槽东移。对流层中高层，台风系统保持相对孤立，槽后的弱冷空气向台风低层北部渗透(图4(h))，浙江北部的冷空气主要对应东北风与500 hPa上的东南风和台风东侧的东南低空急流相互作用。冷锋锋区南压至浙江北部至江西北部东北-西南走向，锋前台风东侧大量暖湿空气被迫抬升，对流不稳定加剧。锋区等温线更密集，强势向东南方向推进，加强了水汽在浙闽沿海的辐合，水汽能量堆积。 3.2. 菲特台风环境场分析 菲特台风登陆前，高层500 hPa上蒙古高原有冷槽(图5(a))，弱冷空气活动南压，它与西太平洋副热 图4. (a) (c) (e) (g)罗莎台风500 hPa位势高度(实线)、温度(虚线)、风场和200 hPa高空急流(阴影部分)叠加图；(b) (d) (f) (h)罗莎台风850 hPa 位势高度(实线)、温度(虚线)、假相当位温(阴影区≤65℃)和风场叠加图；(a) (b) 2007年10月6日08: 00；(c) (d) 2007年10月6日20: 00；(e) (f) 2007年10月7日08: 00；(g) (h) 2007年10月7日20: 00 带高压间的气压梯度加大。台风低压北部是风速很小的鞍形场(图5(c))，中纬度地区新疆北部至蒙古国西部为低压槽后部，槽后与副高西北侧的西南气流汇合增强，在对流层中高层形成西南风急流，且急流风速随着位势高度的增加而增大，200 hPa急流中心最大风速超过60 m/s。Grams等 [ 11 ] 指出高空急流会增加台风倒槽的强度和水平尺度。菲特台风登陆后(图5(e)、图5(g))，200 hPa高空急流一直位于日本海峡上空，且稳定少动，其入口区位于胶东半岛以南，与台风外围环流距离较近。高空急流对台风的水汽补充和抽吸作用，有利于台风低压强度增强，台风暴雨增幅。 菲特台风登陆前后，西太副高主体位于海上，高压系统深厚。中低层850 hPa上(图5(b))，台风北部有浅薄的温度槽，大陆上的152 dagpm等高线与副高西侧打通形成高压带，带状高压在内陆地区温度低，比海上同纬度地区低2℃~3℃，属于浅薄的冷性高压带。高压带南部和台风之间吹偏东气流(图5(d))，台风北部和西部有弱冷性温度槽，不利于登陆台风向西向北移动，致使台风停留在福建、浙江靠近海岸的地区。冷空气南压时(图5(f)、图5(h))，杭州湾南部沿海存在偏东风，内陆地区东北风，对应500 hPa吹东南风，在对流层中低层有明显的切变辐合，干冷空气渗进台风低压，抬升作用加强。台风倒槽始终位于浙沪地区。 图5. (a) (c) (e) (g)菲特台风500 hPa 位势高度(实线)、温度(虚线)、风场和200hPa高空急流(阴影部分)叠加图；(b) (d) (f) (h)菲特台风850 hPa 位势高度(实线)、温度(虚线)、假相当位温(阴影区≤65℃)和风场叠加图；(a) (b) 2013年10月6日08:00；(c) (d) 2013年10月6日20:00；(e) (f) 2013年10月7日08: 00；(g) (h) 2013年10月7日20:00 对流层中低层，丹娜丝台风逐渐靠近，受其影响双台风产生一定程度的互旋作用，菲特台风稍有南折，其东侧海上东南气流加强，东南气流将西太平洋上的水汽持续输进台风低压环流中，水汽条件得以持续增强，暴雨增幅。 综上所述，结合表1的罗莎台风与菲特台风的冷空气特征的不同点可知，冷空气是从罗莎台风外围西北侧接触并入侵台风内部的。而冷空气从菲特台风外围北侧和西侧接触并入侵台风内部的，菲特台风的低层环流基本被冷空气破坏，双台风之间的相互作用也使菲特台风高层暖型低压环流维持，使位势不稳定加剧，充沛的水汽条件得以维持，造成了短时局地暴雨的发生。 Table 1 Comparison of cold air differences between Typhoon Rosa and Typhoon Fito 台风 200 hPa急流 与500 hPa冷空气 台风北部 500 hPa环流 500 hPa环流 名称 南界(˚N) 南界纬距(˚N) 有无冷槽 系统(大陆) 系统(洋面) 罗莎 36 14 不明显 温度槽 方头高压 菲特 33 7 明显 温度槽和高空槽 台风 表1. 罗莎台风与菲特台风的冷空气不同点对比
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user: 4. 台风要素场特征对比 4.1. 垂直温度距平场 丁治英等 [ 12 ] 研究冷空气与台风的相互作用发现弱冷空气的侵入有利于台风的发展和维持，而强冷空气则使台风低压快速减弱消亡。张兴强等 [ 13 ]，陆佳麟和郭品文 [ 14 ] 指出台风变性的基本特征为台风受到冷空气入侵的热力结构倾斜不对称，呈特征为半冷、半暖的温带气旋。 罗莎台风变性期间，停滞于27˚N有小波动。在8日02时(图6(a))，罗莎台风登陆后，在边界层摩擦作用下，暖中心随高度向西倾斜。温度距平小值区代表的冷空气从900 hPa附近，罗莎台风的西北部侵入，迫使该处暖空气抬升，热力结构变成对称不稳定结构。到8日14时(图6(c))入侵冷空气主体强度加大，逐渐占据台风低压底部，暖中心环流进一步抬升，高层暖空气稍有减弱。到8日20时(图6(e))，高层暖中心变弱，台风低压底部被冷空气占据，变性成半冷、半暖的温带气旋。 菲特台风在登录后高空向西侧倾斜。台风气柱位于120˚N附近(图6(b))，暖中心位于350 hPa附近，500 hPa以下暖空气强度较台风高层偏弱，冷空气主体在对流层底层，114˚N以西。菲特台风变性期间，冷空气入侵至台风中低层(图6(d))，强迫该处暖空气抬升，高层暖中心被抬至300 hPa以上，台风气柱的热力结构变成对称不稳定结构。由于丹娜丝台风的靠近，菲特台风暖空气强度略有补充。到7日20时(图6(f))，冷空气继续向台风中低层入侵，台风低层被填塞，台风气柱被冷空气切断成两个弱暖中心，一个位于大陆上空的300 hPa左右，另一个位于洋面上800 hPa附近。台风附近出现三个冷空气中心，台风高层暖中心的西侧。冷、暖空气相互作用，高层暖中心变弱，台风低压底部环流被冷空气占据，变性发展成为半冷、半暖的温带气旋。 图6. 台风变性时期，过台风中心的温度距平(℃)纬向垂直剖面图(a) (c) (e)罗莎台风2007年10月(a)8日02时；(c) 8日14时；(e) 8日12时;(b) (d) (f)菲特台风2013年10月(b)7日02时；(d)7日14时；(f) 7日20时 4.2. 台风内部对流活动 罗莎台风登陆后，低层正涡度中心一直位于121˚E左右(图7(a))，高层正散度中心一直位于123˚E左右(图7(c))，对称的动力结构发生倾斜。6日20时至9日08时，低层一直保持大于1 × 10 −5 s −1 的正涡度高值，从罗莎台风第二次登陆到出海，高层散度稍有减弱后加强，一直保持大于0.2 × 10 −5 s −1 的正散度高值。涡度与散度最大值均有增加，表明低层涡度与高层散度区范围不断扩大加深，造成低层扰动加剧，垂直上升运动变强，降水增幅。而菲特台风6日14时之前正涡度中心及正散度中心均与各层台风环流中心存在较好的对应关系(图7(b)，图7(d)。14时之后，低层涡度与高层散度的位置发生偏差，散度中心向西偏。上下层中心发生偏离，此时台风强度开始迅速减弱。台风登陆后到7日20时，低层一直保持大于3 × 10 −5 s −1 的正涡度高值，7日08时到8日20时，高层一直保持大于0.2 × 10 −5 s −1 的正散度高值。低层正涡度中心和高层正散度中心对应关系不好，对称的动力结构发生倾斜，大气斜压能增加，上升下沉运动加剧，降水增幅。 图7. 850 hPa涡度与200 hPa散度沿27˚N时间纬向分布(10 −5 s −1 ，世界时)；(a) (c)罗莎台风；(b) (d)菲特台风
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user: 5. 结论 1) 罗莎台风受引导气流的影响，整体移速较快，弱冷空气与暖空气交绥，台风低层温度有所降低；菲特台风由于北侧的高压带，移动速度较慢，菲特台风登陆后则停滞内陆少动，弱冷空气逐渐占据台风低层环流，而高层仍残留大量暖湿云系，并且在双台风相互作用的影响下，暖空气强度略有补充。受冷空气抬升作用，低层的切变辐合，与台风高层残留的暖心形成热力不对称系统，位势不稳定增加并得到释放。 2) 台风登陆后低层环流均衰减且高空向西侧倾斜。冷中心分别从900 hPa、1000 hPa附近入侵罗莎台风和菲特台风，填塞台风低层，强迫该处暖空气抬升，台风暖中心变弱，热力结构不对称，位势不稳定能量增加，变性成具有半冷、半暖特征的温带气旋。 3) 台风西北部等温线、等θ se 线密集，台风高低层冷暖空气团梯度加大，冷暖空气相互作用释放斜压能。罗莎(菲特)台风高低层涡度、散度配置较好(不好)，有(不)利于台风系统强度的维持。
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user: 摘要 本文主要针对一般线性模型中存在复共线性的情况，结合随机约束条件下的混合估计和基于先验信息的两参数估计提出了一种新的有偏估计，即随机约束改进两参数估计。并在均方误差矩阵准则的意义下研究了随机约束改进两参数估计相对于两参数估计、改进两参数估计混合估计、随机约束岭估计和随机约束两参数估计的优良性。进一步，讨论了偏置参数的选择。同时，通过一个数值算例对所提出的估计的性能进行了说明。
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user: 1. 介绍 考虑线性回归模型的一般形式为： y = X β + ε (1) 其中y为 n × 1 的观测向量；X为 n × p 的设计矩阵； β 为 p × 1 的未知参数向量； ε 为 n × 1 的随机误差向量。在这里，我们假定 ε 的均值向量和协方差矩阵分别为 E ( ε ) = 0 和 C o v ( ε ) = σ 2 I n ，其中 I n 是n阶单位矩阵。 在模型(1)中参数向量 β 的最小二乘估计(OLSE)定义为： β ^ L = ( X ′ X ) − 1 X ′ y (2) 当自变量之间出现复共线性时，最小二乘估计不再是良好的估计。为此，相关学者提出了有偏估计作为OLSE的替代估计，以克服复共线性问题。如：岭估计，Liu估计以及两参数估计(TPE)。分别表示如下： β ^ ( k ) = ( X ′ X + k I ) − 1 X ′ X β ^ L (3) β ^ ( d ) = ( X ′ X + I ) − 1 ( X ′ X + d I ) β ^ L (4) β ^ ( k ， d ) = ( X ′ X + k I ) − 1 ( X ′ X + k d ) β ^ L (5) 其中 k > 0 ， 0 < d < 1 。 关于参数向量 β 的估计，相关学者考虑存在一个关于 β 的先验信息b，结合其他有偏估计提出了一系列的改进估计。如Swindel [ 1 ] 提出了改进岭估计(MRRE)，Li和Yang [ 2 ] 提出了改进Liu估计(MLE)等。运用类似的方法，Adewale [ 3 ] 结合先验信息和两参数估计(Özkale和Kaciranlar [ 4 ] )提出了改进两参数估计(MTPE)。分别表示如下： β ^ ( k ， b ) = ( X ′ X + k I ) − 1 ( X ′ X β ^ L + k b ) (6) β ^ ( d ， b ) = ( X ′ X + I ) − 1 ( ( X ′ X + d I ) β ^ L + ( 1 − d ) b ) (7) β ^ ( k ， d ， b ) = ( X ′ X + k I ) − 1 ( ( X ′ X + k d ) β ^ L + k ( 1 − d ) b ) (8) 其中 k > 0 ， 0 < d < 1 ，b是 β 的先验信息。 另一方面，可以通过对模型(1)添加等式或随机约束的方式来克服多重共线性对参数估计的影响。本文我们假设参数向量受如下随机线性约束： r = R β + e (9) 其中r为 m × 1 的已知随机向量；R为 m × p 的已知元素矩阵；e为 m × 1 的随机误差向量。在这里，我们假定e的均值向量和协方差矩阵分别为 E ( e ) = 0 和 C o v ( e ) = σ 2 V ，并假定V是已知的正定矩阵。进一步，我们还假设随机向量 ε 随机独立于e。 Theil和Goldberger [ 5 ] 通过构建下面的增广矩阵模型： ( y r ) = ( X R ) β + ( ε e ) (10) 或表示如下： y m = X m β + u m (11) 其中 y m = ( y r ) ， X m = ( X R ) ， u m = ( ε e ) ， E ( u m ) = 0 ， C o v ( u m ) = σ 2 N = σ 2 ( I 0 0 V ) 。 并运用最小二乘法得到了 β 的混合估计(OME)： β ^ m = ( S + R ′ V − 1 R ) − 1 ( X ′ y + R ′ V − 1 r ) (12) 其中 S = X ′ X 。混合估计 β ^ m 也可以通过求解以下极值问题而得到： Ψ 1 = ( y m − X m β ) ′ ( y m − X m β ) + ( r − R β ) ′ V − 1 ( r − R β ) 运用类似的方法Özkale等人 [ 6 ] 得到模型(11)中 β 的随机约束岭估计(SRRE)。Hu Yang等人 [ 7 ] 提出了一种新的估计方法，称为随机约束两参数估计(SRTPE)。分别表示如下： β ^ S S R E = ( S + R ′ V − 1 R + k I ) − 1 ( X ′ y + R ′ V − 1 r ) (13) β ^ y − m ( k ， d ) = ( S + R ′ V − 1 R + k I ) − 1 ( X ′ y + R ′ V − 1 r + k d β ^ L ) (14) 结合带随机约束的线性模型和基于先验信息的改进两参数估计，我们提出了新估计，即基于先验信息的改进随机约束两参数估计(SRMTPE)，如下： β ^ y − m ( k ， d ， b ) = ( S + R ′ V − 1 R + k I ) − 1 ( X ′ y + R ′ V − 1 r + k d β ^ L + k ( 1 − d ) b ) = ( S + R ′ V − 1 R + k I ) − 1 ( ( S + k d I ) β ^ L + R ′ V − 1 r + k ( 1 − d ) b ) (15) 已知： β ^ y − m ( 0 ， 0 ， b ) = β ^ m ； β ^ y − m ( k ， 1 ， 0 ) = β ^ y − m ( k ， d ) ； β ^ y − m ( k ， d ， 0 ) = β ^ y − m ( k ， d ) β ^ y − m ( k ， 1 ， b ) = β ^ m ， k ∈ R ， k ≠ 0 ； β ^ y − m ( k ， 0 ， 0 ) = β ^ S S R E ； β ^ y − m ( 0 ， 0 ， b ) = β ^ y − m ( 0 ， 1 ， b ) = β ^ L ； R = 0 ， β ^ y − m ( k ， d ， b ) = β ^ ( k ， d ， b ) 。 因此，可以认为随机约束改进两参数估计 β ^ y − m ( k ， d ， b ) 是OLSE、ME、SRRE、SRTPE、MTPE估计的推广。 我们可以得到的新估计 β ^ y − m ( k ， d ， b ) 的均值向量和协方差矩阵分别为： E ( β ^ y − m ( k ， d ， b ) ) = ( X ′ X + R ′ V − 1 R + k I ) − 1 β ( X ′ X + R ′ V − 1 R + k d I ) + k ( 1 − d ) b ( X ′ X + R ′ V − 1 R + k I ) − 1 = M ( k ) ( ( S ( k d ) + R ′ V − 1 R ) β + k ( 1 − d ) b ) (16) C o v ( β ^ y − m ( k ， d ， b ) ) = σ 2 M ( k ) ( S + k 2 d 2 S − 1 + R ′ V − 1 R ) M ( k ) (17) 其中 M ( k ) = ( X ′ X + R ′ V − 1 R + k I ) − 1 。 从式(16)可知 β ^ y − m ( k ， d ， b ) 是有偏估计。
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user: 3. 参数k和d的选择 在本节中，我们将讨论用均方误差(MSE)准则选择参数k和d。我们可以首先计算SRMPTE的MSE： f ( k ， d ， b ) = M S E ( β ^ y − m ( k ， d ， b ) ) = t r [ M S E M ( β ^ y − m ( k ， d ， b ) ) ] = σ 2 t r [ M ( k ) ( S + k 2 d 2 S − 1 + R ′ V − 1 R ) M ( k ) ] + k 2 ( d − 1 ) 2 ( β − b ) ′ M ( k ) M ( k ) ( β − b ) 通过使函数 f ( k ， d ， b ) 最小化，可以得到d和k的最优值。对于固定的k，函数 f ( k ， d ， b ) 关于d求偏导有： ∂ f ( k ， d ， b ) ∂ d = 2 σ 2 k 2 d [ t r ( M ( k ) S − 1 M ( k ) ) ] + 2 k 2 ( d − 1 ) [ t r ( M ( k ) ( β − b ) ( β − b ) ′ M ( k ) ) ] 因此，我们可以通过 ∂ f ( k ， d ， b ) ∂ d = 0 得到d的最优值，这是由： d ^ o p t = t r ( M ( k ) ( β ^ − b ) ( β ^ − b ) ′ M ( k ) ) t r [ M ( k ) ( σ ^ 2 S − 1 + ( β ^ − b ) ( β ^ − b ) ′ ) M ( k ) ] 其中 β ^ ， σ ^ 2 是 β ， σ 2 相应的估计。对于固定的d值，关于参数k的最优选择同样通过对函数 f ( k ， d ， b ) 求偏导得到。接下来我们考虑通过一个实证进一步探讨随机约束改进两参数估计的优良性。
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user: 4. 数值例子 我们考虑Gruber (1998)中讨论的数据资料，即1972~1986年法国、德国、日本、前苏联与美国国家研究与开发支出占国民生产总值的百分比，分别记为 x 1 、 x 2 、 x 3 、 x 4 与y，以用来分析随机约束改进两参数估计的优良性。数据资料矩阵如下： X = ( x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ) = ( 1.9 2.2 1.9 3.7 1.8 2.2 2.0 3.8 1.8 2.4 2.1 3.6 1.8 2.4 2.2 3.8 2.0 2.5 2.3 3.8 2.1 2.6 2.4 3.7 2.1 2.6 2.6 3.8 2.2 2.6 2.6 4.0 2.3 2.8 2.8 3.7 2.3 2.7 2.8 3.8 ) ， y = ( 2.3 2.2 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.6 2.7 2.7 ) 我们可以计算出如下 β ， σ 2 的最小二乘估计(OLSE)： ， 在这里考虑如下随机线性约束： ， ， 在几组不同的参数k，d值下，通过计算相应的均方误差表达式，容易得到与之相应的两参数估计、改进两参数估计、混合估计、随机约束岭估计和随机约束两参数估计的均方误差值，见表1。 从表1可以看出，当参数(k， d)取以上几组参数值时，随机约束改进两参数估计的均方误差值均小于两参数估计、改进两参数估计、混合估计、随机约束岭估计和随机约束两参数估计的均方误差值。即随机约束改进两参数估计在均方误差意义下优于两参数估计、改进两参数估计、混合估计、随机约束岭估计和随机约束两参数估计。这表明我们提出的随机约束改进两参数估计在实际中是有意义的。 Table 1 Estimated MSE values of the TPE， MTPE， ME， SRRE， SRTPE and SRMTP k 0.001 0.005 0.009 0.01 0.05 0.1 0.5 d 6.96E−06 8.31E−06 9.78E−06 1.02E−05 3.09E−05 6.83E−05 0.000530593 TPE 0.07541796 0.06498914 0.05979485 0.05907371 0.08542528 0.1245714 0.2085444 MTPE 0.07541793 0.06498901 0.0590059 0.05907345 0.08542411 0.1245693 0.2085384 ME 0.04451125 0.04451125 0.04451125 0.04451125 0.04451125 0.04451125 0.04451125 SRRE 0.04223229 0.0347367 0.02916421 0.02799484 0.009558632 0.00541058 0.009136187 SRTPE 0.04223229 0.0347367 0.02916421 0.02799484 0.009558621 0.005410494 0.00912773 SRMTPE 0.0422322 0.03473457 0.02915746 0.02798656 0.009380233 0.004780808 0.001174785 表1. TPE、MTPE、ME、SRRE、SRTPE和SRMTPE估计的MSE值
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user: 5. 结论 本文在带随机约束的线性模型中结合了考虑先验信息的参数向量的两参数估计，以克服线性回归模型中存在复共线性的问题。并分别通过理论和实证分析，在均方误差矩阵和均方误差意义下探讨了随机约束改进两参数估计的优良性。在理论分析中，得到了随机约束改进两参数估计在均方误差矩阵优于两参数估计、改进两参数估计、混合估计、随机约束岭估计和随机约束两参数估计的充要条件。实证结果表明，在均方误差意义下，随机约束改进两参数估计相对于两参数估计、改进两参数估计、混合估计、随机约束岭估计和随机约束两参数估计具有一定的优越性。
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user: 摘要 本文以有机废气中二甲苯为目标污染物，采用低温等离子体技术耦合铁改性钙钛矿催化剂(LaMn x Fe 1−x O 3 )降解二甲苯，研究了低温等离子体放电过程中不同电压，铁改性钙钛矿催化剂中不同铁掺杂比例对二甲苯处理效率、CO x 选择性和副产物O 3 产生量的影响。结果表明：在仅低温等离子体放电时，放电电压在24~40 kV区间时，提高放电电压对二甲苯的降解效率有明显的促进作用，当放电电压达到40 kV时，二甲苯的降解效率可达50.6%。当低温等离子体耦合铁改性钙钛矿催化剂时，催化剂也可进一步提高二甲苯的去除效率，催化剂中不同铁掺杂比例对二甲苯去除率有较大的影响，其中LaMn 0.9 Fe 0.1 O 3 具有最强的催化活性，其耦合低温等离子体去除二甲苯的效率在电压为40 kV和二甲苯进口浓度为455 ppm时，二甲苯的降解效率可达84.1%，同时也表现出较好的CO x 选择性(CO 2 和CO的选择性分别为78.0%和22.0%)和较高副产物O 3 的抑制效率(66.9%)。