DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 审美救赎的现实语境 世界一体化的浪潮下，任何国家都不可避免卷入其中，全人类在技术革命中也不可避免走向消费主义，人类将面临共同的困惑：“人何为人”，后现代的“日常生活审美化”，让人类感到周遭都是美的事物，产生了审美疲劳，在这样的境遇下，马尔库塞用“审美艺术”能否消解“日常生活审美化”带来的庸俗化，能否真正救赎人类，使人类回归自我，这种命题的提出本来就是一种有益的尝试，应当给予肯定。但马尔库塞的“本我爱欲”是人类真实的自我，还是虚假的自我，值得商榷。马斯洛把人的需要概括为五类：生存需要、安全需要、归属需要、尊重需要和自我实现的需要。前三项属于低级的需要，对应于弗洛伊德的“本我”，后两项是高级需要。从个人角度说，如果人仍旧停留在生存、安全、归属需要未能满足的阶段，他的生活质量是低下的；人追求高级需求时，要通过劳动实践获得。通过个人的劳动获得他人对自身的尊重，并使实践主体将智慧、审美、悲悯、理性融入实践中，实现了内心冲动，从中获得快乐。这种劳动也是产生“力比多”的劳动，也是以快乐为原则的，但绝对不是人类为了实现“本我”而做的努力，所以，对于马尔库塞的“本能爱欲”应该从不同角度理解，而且马尔库塞并没有指出是什么让人产生快乐，只说了“本我”是趋向于快乐，快乐的产生是建立在劳动的基础上的，劳动产生快乐，而不是为了快乐而劳动，在劳动中人们获得感知，体验到快乐，由感知、经验引导后续的劳动，实现人高需求的快乐追求。 不但发达工业社会的人面临消费主义的侵蚀，发展中国家依然也会面临这种问题。党的十九大报告提出，“中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾” [ 10 ]。虽然我国当下的社会矛盾和马尔库塞认为的晚期资本主义社会矛盾并不一致，但可以发现，物质财富与精神财富发展的不平衡性是人类社会普遍面临的问题。从社会角度来说，人民群众不仅对物质需要提出更高的要求，而且更需要美好生活的全方位实现，马克思在需求方面曾指出人有“生存、享受、发展”等方面的需要。我国在实现人民群众美好生活需要的过程中，如何避免消费主义的侵蚀，就显得极其严肃，马尔库塞的理论为发展中国家人类进入现代化面临的新问题敲响了警钟，及时关注人在科技革命下的“异化”。 在马克思看来，人要想回归人本身，就要使人成为人的本质，在奴隶社会、封建社会，人的本质被不同程度的僭越，资本主义社会，“人的本质力量完全被资本逻辑所控制，只要不摆脱资本逻辑的控制，‘回到人的本质’便无法实现” [ 11 ]。唯物史观认为，“一切社会变迁和政治变革的终极原因应当到生产方式和交换方式的变更中去寻找；应当到有关时代的经济中去寻找” [ 12 ]。由此，我们可以剖析，马尔库塞看到了经济导致的问题，却没有从资本入手，而从艺术角度入手，这充其量只能是调和人的矛盾，但不能真正解决“人性压抑”的矛盾，马尔库塞没有从唯物史观出发，而陷入了唯心主义救世的困境。因此审美救赎的解读系存在着“乌托邦”成分。
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user: 摘 要 本研究以多孔泡沫陶瓷催化材料为研究对象，将经催化剂改性的多孔泡沫陶瓷板置入空气净化设备中，在30 m 3 环境试验舱中测试了该材料对臭氧的净化效果。实验结果显示，专用于降解臭氧的多孔泡沫陶瓷催化材料在空气净化设备中有较好的净化效果。30立方舱密闭环境内，空气净化设备工作2小时，将臭氧的浓度由0.731 ppm降解到0.02 ppm，催化降解效率为96.90%。对自然衰减和催化氧化实验数据进行线性拟合计算后，可得洁净空气量CADR = 0.8580 m 3 /min。 关键词 :臭氧，多孔泡沫陶瓷，催化，降解，净化 Copyright © 2020 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 随着社会和经济发展以及人民生活水平的提高，室内臭氧污染越来越严重，长期暴露于臭氧中会引起呼吸疾病，损伤肺功能，加剧哮喘，刺激眼鼻，削弱人体对感冒等疾病的抵抗能力，加快肺组织老化 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，因此对污染气体臭氧的去除进行研究具有重要意义。 存在于大气平流层中的臭氧是有益的物质，但在近地面上，臭氧的强氧化性却是对人体和环境都是有害的 [ 5 ]。可引起机体的生理变化的敏感症状和其他机体症状指标变化的臭氧作用阈值浓度大约是0.10~0.14 mg/m 3 ，当室内环境臭氧浓度超过0.2 mg/m 3 时，人体健康就会受到危害。暴露于臭氧中，可引起机体的呼吸道、机体生化代谢及肺功能的变化，并对肺脏的防御体系和机体的免疫功能造成危害后果 [ 6 ]。臭氧可以将甲苯氧化成苯甲醇，苯甲醇易于继续被氧化成苯甲酸或者苯甲醛 [ 7 ]，会产生更严重的二次污染物。 Bell [ 8 ] 等人在美国95个城市社区臭氧短期暴露于人群死亡风险关系研究中采用了多种浓度度量方式，结果显示日浓度每增加5.1 µg/m 3 (10 ppb)、每日8 h浓度每增加7.65 µg/m 3 (15 ppb)和每日1 h浓度每增加10.2 µg/m 3 (20 ppb)，人群死亡风险分别增加0.52% (95%CL:0.27%~0.77%)、0.64% (95%CL:0.41%~0.86%)、0.67% (95%CL: 0.42%~0.92%)。 臭氧净化技术 [ 9 ] - [ 14 ] 目前主要的分解方法热分解法、电磁波辐射分解法、药液吸收法、活性炭法、催化分解法大多数均停留于实验室研究阶段，投入市场生产应用还存在一定的困难。因此，还需进一步研发更为高效、实用、经济的净化技术来解决室内臭氧污染问题。 多孔陶瓷由于具有透过性高、比表面积大、低密度、低热传导率以及耐高温、耐腐蚀等优点而被应用于汽车尾气处理。工业污水处理，熔融金属过滤，催化剂载体，隔热隔音材料等；近年来，多孔陶瓷的应用领域又扩展到航空领域、电子领域、医用材料领域及生物化学领域等 [ 15 ]。其在臭氧净化方面也有一定的应用。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验系统与设备 2.1.1. 实验系统 实验系统——30 m 3 实验舱。环境舱的容积为30 m 3 ，尺寸为3.5 m × 3.4 m × 2.5 m，均匀度不小于80%，相交的二平面处采用不小于100 mm的圆弧过渡，内壁采用化学惰性的，无吸附的不锈钢材料，双采样管设置，设有双回样管，采样管和回样管均为不锈钢管，采样点位于实验舱中心，回样点在距离舱内壁不大于0.5 m处。其结构如图1所示。 图1. 30 m 3 环境实验舱示意图 2.1.2. 实验设备 1) 臭氧发生器(OA-Y) 臭氧产量为7 g/h，臭氧浓度为15~30 mg/m 3 ，臭氧气源为空气源，设备电源(220 V-50 Hz)，设备功率为130 W，工作定时由欧姆龙DHC48S-S循环型继电器控制，工作时长约10~60分钟，青岛艺博净化设备有限公司生产。 操作方法：将臭氧发生器放置在平稳、散热良好的位置，与环境舱进气孔连接；将臭氧发生器电源线与220 V交流电连接；开启控制面板上的黑色开关。 设备中的空气压缩泵和臭氧发生单元及散热风扇开始工作运转，臭氧出气孔会有臭氧气体吹出。 2) 臭氧气体检测仪 GT901臭氧分析仪为深圳市科尔诺电子科技有限公司生产。 3) 空气净化设备 本研究使用额定风量160 m 3 /h的空气净化设备来测定30 m 3 舱内泡沫陶瓷催化材料对臭氧的净化效果。实验条件为室温和当地大气压。 2.2. 催化剂的表征方法 本研究采用扫描电子显微镜技术(SEM)探测催化剂的形貌和颗粒度大小。 电子显微镜： a) 型号：JSM-7500F(日本电子株式会社(JEOL)生产)； b) 分辨率：3.0 nm@1 kV，1.2 nm@30 kV； c) 加速电压：0.1~30 kV连续可调； d) 溅射电流：10，20，30，40 mA； e) 溅射：铂金。 2.3. 催化剂的评价方法 净化效果评价指标主要可分为两类：一类是对空气净化产品自身性能的评价，如一次通过效率(single-pass efficiency)、洁净空气量(clean air delivery rate， CADR) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 和有害副产物产生量等性能；另一类是对净化产品在实验舱中对于污染物的去除效果的评价，如24小时的污染物去除率等。 洁净空气量是表示空气净化器所能提供不含某一特定污染物的空气量(m 3 /h)，它实际上是对污染物浓度的稀释效果，将其定义为净化器一次通过效率与通过净化器的空气流量的乘积，如下(公式1)所示： C A D R = G ε (1) 其中G表示空气净化器的风量，m 3 /h。 关于一次通过效率和CADR的测量，现有标准或规范主要采取环境舱检测法 [ 16 ] [ 18 ] [ 20 ]，通过获得污染物在环境舱中的衰减曲线来求解一次通过效率，进而得到CADR。具体计算方法如下(公式2，3)： C t = C 0 e − k t (2) ε = V C ( K e − K n ) (3) 其中，t表示时间，C t 表示在时间t时的污染物浓度，C 0 表示在初始时刻的浓度，V表示环境舱体积，G表示净化器体积风量，k表示衰减常数，下标n表示没有净化器时的自然衰减，e则表示有净化器时的总衰减。
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user: 3. 实验结果及分析 3.1. 催化剂的表征 为探测专用于降解臭氧的催化的形貌和颗粒度，对其进行电子显微镜图扫描(SEM)，如图2。 图2(a)扫描电镜图(10 4 倍)、图b扫描电镜图(2 × 10 4 倍)，可以看出该催化剂大体呈球状结构；图2(c)和图2(d)是扫描电镜图(5 × 10 4 倍)，可以看出该催化剂是由小球体结构结合而成的，粒径大小不一。图2(e)扫描电镜图(10 5 倍)，图2(f)是扫描电镜图(1.5 × 10 5 倍)，可以看出球体结构由杆状堆叠而成。 3.2. 30 m 3 实验舱内的实验结果与分析 多功能复合催化剂改性多孔泡沫陶瓷可降解甲醛、臭氧、苯等空气污染物，将其与专用于降解臭氧催化剂改性多孔泡沫陶瓷，利用空气净化设备，在相同标况下，进行除臭氧对比测试实验。图3为其在30立方舱中120分钟内两者的净化效率变化情况。 从图3中可以看出，在120分钟内，使用多功能催化剂时，空气净化设备将臭氧的浓度由0.753 ppm降解到0.09 ppm，催化降解效率为88.30%；使用降解臭氧的陶瓷催化剂时，空气净化设备将臭氧的浓度由0.731 ppm降解到0.02 ppm，催化降解效率为96.90%。专用于降解臭氧的多孔泡沫陶瓷催化剂净化效果比多功能型催化剂更为显著。 图2. 催化剂(专用于降解臭氧) SEM表征(a， b， c， d， e， f) 图3. 多功能催化剂与专用降解臭氧催化剂分别改性的多孔泡沫陶瓷催化剂的净化效果比较 3.3. 30 m 3 实验舱内多孔泡沫陶瓷板的性能评价 催化剂反应净化效果的评价方法采用洁净空气量法(CADR)，表1是某空气净化设备的实验数据说明洁净空气量法的具体应用。 Table 1 County level planning schedul 自然衰减 催化氧化 t/min Ct/ppm Ln t/min Ct/ppm Ln 0 0.991 — 0 0.731 — 10 0.989 −0.0020 10 0.515 −0.3502 20 0.986 −0.0051 20 0.388 −0.6334 30 0.982 −0.0091 30 0.292 −0.9177 40 0.98 −0.0112 40 0.226 −1.1739 50 0.977 −0.0142 50 0.173 −1.4411 60 0.974 −0.0173 60 0.132 −1.7116 70 0.973 −0.0183 70 0.094 −2.0511 80 0.972 −0.0194 80 0.075 −2.2769 90 0.97 −0.0214 90 0.058 −2.5340 100 0.968 −0.0235 100 0.044 −2.8102 110 0.966 −0.0256 110 0.034 −3.0681 120 0.965 −0.0266 120 0.02 −3.5987 表1. 县域等级规划一览表 对自然衰减和催化氧化实验数据进行线性拟合，即可得到：Ke = 0.0288，Kn = 0.0002，计算可得洁净空气量CADR = 0.8580 m 3 /min。
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user: 4. 结论 本文在30 m 3 的环境实验舱内进行了催化降解臭氧的实验。主要结果如下： 文章主要分析了专用于降解臭氧的多孔泡沫陶瓷催化材料对于臭氧的降解效果，实验结果显示专用于降解臭氧的多孔泡沫陶瓷板在该空气净化设备中有较好的净化效果，60 min净化效率达到了80%。 同时对比了专用于降解臭氧催化剂改性的多孔泡沫陶瓷板与多功能型催化剂改性的多孔泡沫陶瓷板在2 h内对臭氧的净化效果，结果表明专用于降解臭氧的多孔泡沫陶瓷催化剂净化效果比多功能型催化剂更为显著。 采用洁净空气量法对实验数据进行处理，评价催化材料去除臭氧污染物的能力，经计算得到洁净空气量CADR为0.8580 m 3 /min。 负载催化材料的多孔泡沫陶瓷板用于空气净化设备中具有良好的性能，在室内空气污染日益严重的情况下，多孔泡沫陶瓷催化材料必将会在空气净化领域发挥较为重要的作用。
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user: 摘 要 2019年8~9月，超强台风利奇马、强台风玲玲、强台风塔巴分别过境黄海海域，影响范围均覆盖山东省荣成市周边海域。本文跟踪调查了台风影响前后桑沟湾、爱莲湾典型养殖海区的海表水文、营养盐、微生物等参数的变化，结果表明：三次台风过境均对调查海域产生显著影响，将硝酸盐平均提升了43.62%，对磷酸盐的影响不一致，将N/P比平均提升了144.73%，在短时间内加剧了磷限制现象；台风发生与叶绿素浓度呈现极显著负相关(p < 0.01)，利奇马和塔巴的过境分别将水体中叶绿素的含量显著降低了47.41%、81.52%；养殖对象能够影响养殖区的水质和生物构成，台风过境后，无藻类养殖区的N/P值提升程度要高于藻类养殖区。 关键词 :桑沟湾，爱莲湾，台风，营养盐，磷限制 Copyright © 2020 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 台风是一个剧烈的海气相互作用过程，其过境能够引起海水水文动力环境的显著变化，包括垂直混合和水平混合，对海洋水文、营养盐、及渔业养殖、沿岸经济等产生重大影响 [ 1 ]。杜俊民等的研究表明台风“碧利斯”显著提升了台湾海峡西部表层海水溶解无机氮浓度，而对磷酸盐影响则较小 [ 2 ]。王腾等跟踪调查了台风“苏力”、“潭美”登陆后闽江口营养盐的变化，结果发现无机氮、无机磷在两次台风登陆后均显著提升 [ 3 ]。台风过境所引发的上升流也能够促进浮游植物的生长 [ 4 ] [ 5 ]。Shi和Wang的研究表明，2005年台风Katrina在登陆墨西哥海湾后，叶绿素a浓度从0.3 mg·m −3 升到1.5 mg·m −3 [ 6 ]。付东洋等对中国近海以及西北太平洋海域在2000~2007年发生的近百次台风进行了系统分析，结果表明台风过境能够使叶绿素a的浓度平均增长1.426倍，个别区域在5倍以上 [ 7 ]。Son等的研究表明，台风过境后叶绿素浓度、无机氮、无机磷浓度分别增加70%、90%、40% [ 8 ]。但到目前为止，针对台风对表层海水的影响多基于卫星遥感数据，实测值依然不足。 桑沟湾和爱莲湾位于山东半岛东部，均属半封闭性内湾，与黄海相连，是我国北方重要的海水养殖基地。从20世纪80年代起桑沟湾就开始进行大规模浮筏养殖，主要养殖种类有海带(Laminaria japonica)、江蓠(Gracilaria)、栉孔扇贝(Chlamys farreri)、长牡蛎(Crassostrea gigas)和鲍(Haliotis discus hannai)等。近年来，由于受国内外水产品市场需求量日益增长的刺激，桑沟湾和爱莲湾海域的海水养殖越来越受重视。而海水中的氮、磷、硅等营养盐是海洋生产力的基础，也是桑沟湾和爱莲湾养殖水产养殖业的基石。根据历史气象数据，荣成市是山东省台风登陆的最主要区域之一，季节主要集中在7~9月份，而有关台风对荣成周边海区的影响则极少见报告，不利于深入探究该区域的养殖密度、元素循环等。 本文推测台风过境会对表层水体产生显著影响，跟踪调查了8~9月份桑沟湾、爱莲湾的环境参数，分析了台风对桑沟湾和爱莲湾的海表水文、营养盐、微生物等的影响，初步认识和探究了养殖海域对台风过程的响应规律和机制，具有重要的科学意义和应用价值。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 研究海域和采样站位 2019年7月31日~9月19日搭载快艇在桑沟湾、爱莲湾海域挑选典型养殖站位进行了现场采样及样品处理，共设12个采样站位(表1)。采样周期为每周一次。采用美国YSI556型多参数水质监测仪测定海水表层温度、盐度、溶解氧、pH等环境参数。海水透明度为赛克(Secchi)深度，采用直径为30 cm的白色赛克盘测定。 Table 1 Characteristics of sampling station 站位 经度 纬度 描述 养殖类型 AL-1 122˚34'7.99“ 37˚10'25.38“ 爱莲湾低区 扇贝 AL-2 122˚34'13.87“ 37˚10'17.94“ 爱莲湾低区 海参 AL-3 122˚34'32.41“ 37˚10'12.17“ 爱莲湾低区 扇贝 + 江蓠(海带) AL-4 122˚34'56.71“ 37˚9'59.69“ 爱莲湾中区 江蓠(海带) AL-5 122˚35'49.17“ 37˚9'26.66“ 爱莲湾中区 鲍 + 江蓠(海带) AL-6 122˚36'30.04“ 37˚8'32.66“ 爱莲湾高区 鲍 + 江蓠(海带) SG-1 122˚35'6.41“ 37˚8'48.51“ 桑沟湾低区 江蓠(海带) SG-2 122˚35'46.32“ 37˚8'46.31“ 桑沟湾中区 江蓠(海带) SG-3 122˚37'21.54“ 37˚8'20.39“ 桑沟湾高区 江蓠(海带) SG-4 122˚33'23.16“ 37˚8'49.53“ 桑沟湾低区 无 SG-5 122˚33'30.61“ 37˚8'15.61“ 桑沟湾中区 无 SG-6 122˚33'39.04“ 37˚7'42.39“ 桑沟湾高区 无 表1. 调查站位特征 注：低区指水深在10 m以内；中区指水深在10~20 m之间；高区指水深在20 m以上。江蓠(海带)指在海带收获后(4~6月份)，轮养江蓠，在调查期间，养殖区域以江蓠养殖为主，另有小部分未收获海带与野生小海带。 2.2. 营养盐测定 每个站位均采集深度为1.5 m的表层水，在2 h内运回实验室在，测定营养盐浓度和生物参数。NH 4 + -N浓度测定采用次溴酸钠氧化法(GB/T 12763.4-2007)，NO 3 − -N浓度测定采用重氮–偶氮法(GB/T 12763.4-2007)，NO 2 − -N浓度测定采用锌–镉还原法(GB/T 12763.4-2007)，总磷浓度(PO 4 3− -P)测定采用磷钼蓝分光光度法(GB/T 12763.4-2007)。总无机氮浓度为氨盐、硝酸盐和亚硝盐浓度之和，无机氮磷氮/磷(N/P)比值为总无机氮浓度和总磷浓度的比值。 2.3. 生物参数测定 叶绿素浓度测定采用丙酮萃取分光光度法，可培养细菌丰度测定采用2216E平板稀释涂布计数，可培养弧菌丰度测定采用TCBS平板涂布计数。弧菌/细菌数量比(Ratio of vibrio to bacteria，V/B)为可培养弧菌丰度和可培养细菌丰度的比值。 2.4. 数据分析 采用SPSS 19.0软件进行单因素方差分析(One way ANOVA)、相关性分析(Spearman)和配对样品T检验，p < 0.05为差异显著，p < 0.01为差异极显著。采用Sigma-Plot 12.0软件作图。
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user: 4. 讨论 本文跟踪调查了三次台风，即超强台风利奇马(Lekima) (8月10~12日)、强台风玲玲(LINGLING) (9月7~8日)及强台风塔巴(TAPAH) (9月21~24日)，对桑沟湾和爱莲湾海域产生的影响。调查结果表明台风过境对调查海域产生了显著影响。其中，营养盐的影响较为显著，三次台风过境将硝酸盐平均值提升了43.62%，利奇马台风过境将磷酸盐提高90.64% (玲玲和塔巴过境降低了磷酸盐浓度)，N/P比平均值提升了144.73%。本文结果与已有的调查结果基本一致 [ 2 ] [ 3 ]。值得一提的是，在调查中，仅3个采样点(2.78%)的N/P值低于16，绝大部分远高于16，平均值高达126.17 (图3、图4)，这说明调查海域总氮严重超标，无机磷严重受限，N/P比值严重失衡，尤其低区(134.96)和中区(137.85)，但也表明外海输入可能是调查海域重要的磷酸盐输入来源之一。这也与已有的大部分调查结果一致 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。在三次台风过镜后，营养盐浓度均显著提升，其中对无机氮的提升效果要显著高于无机磷，台风过后的N/P也显著提高。杜俊民等的调查结果也表明台风“碧利斯”显著提升了无机氮浓度，而对磷酸盐影响较小 [ 2 ]。但在台风过境后的第二次采样中(约10 d)，N/P比均显著下降，而磷酸盐浓度在整个监测过程中呈现缓慢升高的趋势，至采样结束，相比最初采样点磷酸盐的浓度提升了410.00%，N/P比的平均值也降低为初始值的14.88%。综合说明，在调查海域，台风过境能够显著提高营养盐的浓度，在短时间内加剧了磷限制；后续N/P比的显著降低可能与台风引发的海水变化有关，但具体机制仍不明了。 一般认为，台风过境所引发的上升流能够促进浮游植物的生长 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 12 ]。除强台风玲玲过境后叶绿素浓度有所提升70.25% (但差异并不显著)外，超强台风利奇马和强台风塔巴的过境均显著降低了水体中叶绿素的含量(分别降低47.41%、81.52%，p < 0.05) (图2)，而且相关性分析的结果也支持叶绿素浓度与台风发生呈现极显著负相关(p < 0.01)。这可能与江蓠的养殖有关，大型海藻具有超积累营养盐的能力，被称为“生物净化器” [ 13 ] [ 14 ]，杨红生等发现在围隔实验中江蓠对无机氮、无机磷的去除率高达80%以上 [ 15 ]。调查时间正处于江蓠的快速生长期，江蓠在一定程度上竞争了N和P，不利于浮游植物的生长。此外，在调查期间，N/P值高达126.17，严重高于适宜浮游植物生长的16:1；并且25.92%的采样点磷酸盐浓度低于浮游植物生长的阈值(0.1 μM) [ 16 ] [ 17 ]，说明极可能缺乏浮游植物生长所必需的磷酸盐。 按照养殖品种对采样站位划区分析，结果可发现养殖对象能够影响周围海水的水质和生物构成。其中，藻类养殖区(贝藻混养区和纯藻养殖区)的大部分营养盐浓度、叶绿素浓度均低于无藻养殖区(贝参养殖区和无养殖区)，验证了藻类养殖具有“生物净化器”的作用，能够与浮游植物竞争营养盐，抑制后者生长 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。台风过境后，无藻类养殖区的N/P值提升程度要显著高于藻类养殖区，无机氮的提升效果也要高于其他区域(差异不显著)。这可能与藻类对水流的阻挡作用有关，浮筏本身会影响水体流动，而大型藻类的养殖则会加剧水流的不通畅 [ 18 ]，减缓了引台风引起的上升流运动等 [ 7 ]。此外，大型藻类对无机盐的去除作用相对较为迅速，可在24 h内去除环境中64.2%~97.1%的无机氮 [ 19 ]，而本文的调查是在台风平息(2~3 d)后，这也可能导致结果的不准确性，具体仍有待进一步的深入研究。
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user: 5. 小结 1) 相比过境前，三次台风过境将硝酸盐浓度平均提升了43.62%，对磷酸盐的影响不一致，将N/P比平均提升了144.73%，短时间内加剧了磷限制现象。 2) 利奇马和塔巴的过境分别将水体中叶绿素的含量显著降低了47.41%、81.52%，统计学分析表明台风发生与叶绿素浓度呈现极显著负相关(p < 0.01)。 3) 养殖对象能够影响养殖区的水质和生物构成，藻类养殖区的营养盐浓度、叶绿素浓度低于无藻养殖区；台风过境后，无藻类养殖区的N/P值提升程度要高于藻类养殖区。
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user: 摘 要 为揭示扬州城区古运河三湾风景区河段的水质时间变化特性，自2018年10月至2019年6月，选取该河段的上下游两个断面及支流入口断面对其水质参数水温(WT)、pH、电导率(EC)和溶解氧浓度(DO)以及NH 4 + 浓度进行观测，采用变异系数法、单因子水质标识指数法与多元线性回归法分析水质参数的时间变化特性，并构建 N H 4 + 浓度随流分散模型对河段 N H 4 + 的运移过程进行模拟。结果表明：研究期间内，各断面的WT呈季节性变化；2019年4月之前pH与EC呈上升趋势，之后pH与EC有所下降；大部分时段支流同期的DO低于干流，EC高于干流；各水质参数的总变异系数与权重从大到小依次为DO > WT > EC > pH；下游断面以DO为指标的水质类别受支流排水影响较大，水质劣于上游断面，支流断面的pH与水质标识指数变化随机性较强；多元线性回归分析结果表明：DO与WT、pH均呈负相关，且pH的变化对DO的影响比WT更大； N H 4 + 随流分散模型的模拟结果显示，当WT较低且变化较小时，模型的模拟精度较高，单日河段上游 N H 4 + 浓度逐渐降低，下游逐渐增大，各断面的 N H 4 + 浓度逐渐趋于同一水平。 关键词 :古运河，水质参数，单因子水质标识指数，多元线性回归，数值模拟 Copyright © 2020 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 城市河流是城市重要的自然资源和环境载体 [ 1 ]，是城市生态环境的重要组成部分，可为城市提供诸多社会和经济服务 [ 2 ]。随着城市化进程的加速，水资源日趋紧张，同时由于工业废水与生活污水的排放，导致许多城市的河流水质污染严重，生态功能退化。城市河流的污染问题越来越受重视，针对城市河流水质问题开展的研究也越来越多，如Kannel等 [ 3 ] 利用4种水质指数评估尼泊尔Bagmati河流域的水质时空变化特性；Oginni [ 4 ] 对尼日利亚Atuara河城区内河段的常规水质参数以及重金属等污染物浓度进行观测，并评估其河水水质；Brion等 [ 5 ] 引入流域尺度评价方法研究污水处理对小型城市河流系统水质的影响；Glińska-Lewczuk等 [ 6 ] 对波兰北部Lyna河城市化，环境变量，物理化学和微生物学数据进行了检验，研究了五个城镇对河流水质的影响。在河流水质模拟研究方面，李如忠等 [ 7 ] 提出了运用未确知数学理论进行河流水质模拟预测的未确知数学模型，该模型可计算河流污染物预测浓度区间及其对应的主观可信度；武周虎 [ 8 ] 对河流移流离散水质模型进行简化，并对分类判别条件进行分析；刘悦忆等 [ 9 ] 建立了基于蒙特卡洛模拟的水质概率预报模型，该模型可统计分析计算时段内河流水质的范围及其概率。由以上研究实例可知，对城市河流水质时间变化特性及结合水质模型对河流水质进行模拟预测的研究是当前及未来一段时间内水文与水资源领域的研究热点之一。 自2014年中国大运河成功入选世界文化遗产名录以来，大运河文化带建设成为国家文化战略的重要组成部分，对大运河生态环境的保护越来越受到重视。扬州市古运河是大运河的开端，是大运河最古老的一段 [ 10 ]。古运河连通扬州城区多条河道，在扬州市排水、航运、旅游等方面发挥重要作用。随着扬州市工业的发展，古运河沿河建立了数十家工业企业单位，其中扬农化工厂由于存在时间较长，排污量较大，对河段水质的影响较大，在化工厂下游约200 m为运河三湾风景区。为揭示古运河三湾河段的水质时间变化特性，本文选取古运河三湾风景区河段为研究区，对其水质参数与 NH 4 + 浓度进行观测，分析其时间变化特性，并构建污染物随流分散模型对该河段的 NH 4 + 运移过程进行数值模拟，以期为古运河水质和水生态的研究提供部分基础数据，以及为城市河流水质监测及污染物运移过程的数值模拟提供方法上的参考。
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user: 4. 结论 本研究基于扬州城区古运河三湾风景区河段2018年10月至2019年4月常规水质参数与污染物离子浓度的观测数据，采用变异系数法、单因子水质标识指数法与多元线性回归法对水质参数进行分析，并构建污染物随流分散模型对研究河段 NH 4 + 运移过程进行数值模拟，得出主要结论如下： 1) 研究期间WT表现为季节性变化；2019年5月之前研究河段的pH与EC呈上升趋势，之后pH与EC呈下降趋势；大部分时段支流的DO低于干流，EC高于干流。 2) 研究期间各断面常规水质参数的总变异系数与权重从大到小依次为DO > WT > EC > pH；各断面的EC和pH的逐月变异系数基本小于0.1，波动程度较小；大部分时段内P3、P4断面同期的EC、DO、pH的逐月变异系数大于P1、P2。 3) 2018年10月至11月P1、P2断面水质类别多为Ⅲ类水；2018年12月至2019年1月P2断面受支流排水影响导致P i 升高，水质多为Ⅳ、Ⅴ类水；P3、P4断面除2018年10月，其余时段水质类别多为IV、V甚至劣V类水；支流受沿河工业生活污水随机排放影响，pH与P i 变化的随机性较强。 4) 根据P1、P2断面的多元线性回归模型，DO随WT、pH升高而减小，且pH的变化对DO的影响大于WT；P3、P4断面水质由于受沿河工业生活污水随机排放影响较大，因此仅考虑WT和pH这两个因子的多元线性回归模型不能较好地反映三者之间的线性关系。 5) NH 4 + 随流分散模型对研究河段2018年11月至2019年1月的 NH 4 + 模拟精度较高，之后时段由于未考虑WT对降解系数K的影响，P2断面的模拟精度较低；单日内河段上游 NH 4 + 浓度逐渐降低，河段下游 NH 4 + 浓度逐渐增大，各断面 NH 4 + 浓度逐渐趋于同一水平。
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user: 摘 要 空气质量好坏对人们的生活健康影响重大。经济不断飞速发展、人民生活水平不断提高，空气污染也越来越受重视。因此在经济飞速发展的今天，关注省会石家庄的空气状况是人们的期待也是石家庄可持续发展的重要条件。在分析石家庄市的空气污染状况基础上，从地形、地貌、工业状况、经济发展程度等对空气污染的影响综合考虑石家庄市的自然地理条件，认为人口密集、经济发展、工业布局、交通繁忙、排放污染物质过多，以及地形的阻挡是空气污染的主要原因。在防治污染方面，提出同时着手于污染源的排放情况，提倡清洁生产，净化排放；污染过程的空气净化、防护措施、绿化带的建设；及提高人们的环保意识等措施。以期从根本上解决空气的污染问题。 关键词 :石家庄，空气污染，污染状况 Copyright © 2020 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 最近几年河北省的大气质量每况愈下，尤其是省会石家庄。时代的前进，人类的发展，经济科技的不断进步，使得人口密度增大，工业与交通运输业的发展，产生大量污染物质造成空气质量下降。如今空气污染已然成为城市面临的一个严峻问题 [ 1 ]。 由于大气污染也会对人类的健康产生严重的危害 [ 2 ]。一些发达国家相继从70、80年代开始进行大气污染综合分析和预报研究，为当地政府提供依据，对可能出现的空气污染提前采取措施 [ 3 ]。Helmut Maye [ 4 ]，Jeong-Sook Heo [ 5 ]，Peliccioni [ 6 ] 等研究者运用各种模型方法对大气质量进行评价。美国从上世纪70年代初开始开展大气污染潜势业务预报 [ 7 ]。近年来关于石家庄市雾霾天气的研究有所增加 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。从国内来看，研究多关注区域和城市范围的霾变化趋势、形成机制、时空变化特征及低能见度天数的主要成因与气候关系等 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。石家庄市的大气污染的根源在市区内，治理市区内的污染源是解决该城市大气污染的关键所在 [ 16 ]。其中气象因素也与污染有重大关系，气压与大气污染程度表现为极显著正相关关系，其他气象要素与大气污染程度表现为负相关关系，但影响大小程度有所不同 [ 17 ]。造成石家庄市大气污染的原因除了气象和地理条件等内在原因外，工业污染排放、燃煤排放、扬尘、机动车尾气以及外来污染物的迁移等外在原因是主要因素 [ 18 ]。市区环境空气以“煤烟型”污染为主，呈现由“煤烟型”污染向“复合型”污染转化的趋势，可吸入颗粒物、二氧化硫为主要污染物 [ 19 ]。综合来看，研究石家庄市的大气污染状况和治理措施，需要根据该城市的特点来具体分析污染原因，在此基础上具体问题具体分析，寻找缓解大气污染的治理措施。 本文通过对石家庄市的大气污染状况的研究，分析石家庄市的总体大气污染特征、现状，并探讨大气污染气象因子之间的关系。对于改善石家庄城市大气质量、形成有效的防治措施具有重要意义。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 石家庄市是河北省的省会城市。石家庄市位于河北省中南部，东接衡水市，南于邢台市毗邻，西连山西省，北接保定市。其绝对位置为北纬37˚27'~38˚47'，东经113˚30'~115˚20'之间。总面积达20，235平方公里。石家庄市域范围跨华北平原和太行山地两大地貌单元。西部处于太行山中段，约占城市面积50%；东部是滹沱河冲积平原。整体地势明显呈现东南低、西北高的特点，高差较大，各种地貌形态复杂多样。石家庄市的地形地势特点易于大气污染物的积聚，不利于大气污染物的扩散稀释。石家庄市属于温带季风气候。四季、寒暑分明，降水多集中在夏秋季节，夏季受温暖湿热海洋气流影响潮湿多雨，降水量到达500毫米以上，冬季易受蒙古西伯利亚高压影响，寒冷干燥，降水以下雪为主。石家庄年总降水量达401~752毫米，夏季降水占总的65%左右。年均温度为13℃ [ 1 ]。有明显的干湿季，夏季、冬季时间较长，春季、秋季较短。 2.2. 数据采集 为使所获得的数据更加精准确切，石家庄市共设置有八个空气质量监测站，分别是：① 封龙山监测站；② 高新区；③ 西北水源；④ 人民会堂；⑤ 职工医院；⑥ 化工学校；⑦ 西南高教；⑧ 世纪公园。八个监测站都具备SO 2 、NO 2 、PM 10 、PM 2.5 、CO、和O 3 的监测能力。其中监测站的选址在一定程度上也有严格的要求，监测站必须根据城市的功能布局合理分布，要建在所在区域内具有代表性且可以反映区域环境空气质量总体水平的地方。
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user: 3. 石家庄市空气质量分析 3.1. AQI指数和大气主要污染物特征 AQI指数即空气质量指数，根据环境空气质量标准和各项污染物对人体健康、生态、环境的影响，将常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式。AQI指数越大则代表空气质量越差，由此根据AQI指数划分的等级将空气质量状况从优划分到严重污染。参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、臭氧和一氧化碳等六项。其分级状况见表1。 Table 1 Air quality rating shee AQI指数 0~50 51~100 101~150 151~200 201~300 >300 空气质量等级 I II III IV V VI 空气质量状况 优 良 轻度污染 中度污染 重度污染 严重污染 表1. 空气质量等级表 图1. 2017年石家庄各月首要污染物统计图 AQI所对应的污染物就是该区域的首要污染物；如果污染指数小于50，不报告首要污染。根据石家庄市2017年的大气质量数据(见图1)，可以看出2017年石家庄市的大气污染物主要有细颗粒物(PM 2.5 )、颗粒物(PM 10 )、臭氧8小时三种，共计345天。主要细颗粒物(PM 2.5 )的天数占全年总天数的三分之一以上。其他几种主要污染物出现的频率较低，对城市大气质量影响作用较弱。 3.2. 石家庄大气污染的程度趋势 如图2所示，2014~2017年石家庄市主要大气污染物浓度变化趋势。可以看出，2014~2017年之间，污染物的具体变化状况。石家庄市SO 2 年均浓度总体而言略有下降，并且在2015和2016年下降趋势最为明显，2017年有所回升；全市NO 2 年平均浓度，在2015年之前总体呈下降趋势数值较低，2017年呈上升趋势，但是上升幅度较大。全市PM 10 年均浓度除2017年有所上升外，总体呈下降趋势，2015年下降最多，并在2015年达到最低值，2015年到2016年有所上升，2017年最高。CO的浓度总体较低且变化幅度不大，大体也呈下降趋势。在2017年O 3 在几种污染物中下降速度最快最为明显。PM 2.5 在这四年中虽有波动回升的单总体呈下降趋势，并在2015年达到最低，2015年到2017年有所升高，但并未超过2014年的数值。总体来看2014~2017年所有污染物指标中到2015年和2016年都呈波动下降趋势，到2017年PM 2.5 等部分指标虽略有下升总体与之前相比还是较高。依据数据判断整体还是污染较重。 图2. 2014~2017年石家庄市主要大气污染物浓度变化趋势 3.3. 石家庄市空气污染的总体状况 通过对2014年、2015年、2016年、2017年四年PM 2.5 和PM 10 日均浓度变化的分析可以得出，PM 2.5 和PM 10 日均浓度和重污染峰值都在一定程度有所降低，但是冬季重污染天气仍然较多。以2015年为例，把冬季重度污染、严重污染天气排除在外，石家庄市PM 2.5 年均质量浓度为120 µg/m 3 ，PM 10 年均质量浓度为73 µg/m 3 ，冬季极端天气对当地PM 2.5 年均浓度抬升率达到23%，PM 10 年均浓度抬升率达到22%。所以冬季或是重污染天气下削减污染物浓度将是控制颗粒物污染的重要时间窗口。2014~2017年石家庄市PM 2.5 和PM 10 日均浓度变化趋势如图3所示。石家庄市PM 2.5 、PM 10 在时间上具有演变规律，主要集中在秋冬季节，在空间上具有分布不均衡的现象，分析其时空变化规律有助于其成因分析 [ 20 ]。 图3. 2014~2017年石家庄市PM 2.5 、PM 10 日均浓度变化趋势 3.4. 石家庄市空气污染与气象因子的关系 表2反映了石家庄市2017年AQI指数与月均温度之间的关系。从表中可以明显看出，月最均温较低的月份，AQI指数越高。石家庄市冬季气温低，空气对流运动较弱，在这种情况下，大气中的污染物不能很好的扩散开来，导致城市的中污染物浓度增加，AQI指数较高。加之冬季燃煤等外界因素的影响，加剧了空气污染程度，冬季成为全年大气污染最为严重的季节。夏季温度较高，空气对流运动显著，夏季AQI指数较小，空气质量较好。综合来看，石家庄市2017年全年温度较高的月份空气质量较好，温度较低的月份空气质量较差。二者大体呈现负相关关系。 Table 2 Comparison table of AQI index and monthly mean temperatur 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 AQI指数 255 173 113 103 140 129 123 97 114 109 110 134 月均温℃ −0.8 4.2 10.1 18.5 24.5 26.2 28.5 26.6 24 13.6 6.5 1.9 表2. AQI指数与月均温对照表 图4. 石家庄月均降水量与AQI指数对比图 降水对大气污染物有清洗和稀释的作用，它是净化环境空气中污染物的有效气象因素 [ 8 ]。降水量较大，对大气污染有清晰稀释作用，污染物浓度降低，大气质量好；反之，大气质量较差。石家庄市年均降水量为570毫米，夏季降水最多。8月降水量为全年降水量最多的月份，AQI指数最低，二者呈负相关关系(见图4)。表明在8月份，由于降水的原因，空气湿度大，烟尘等污染物被吸附，故大气质量较好。在降水量低的季节，如9月、11月等，AQI指数并非完全处于较高状态，从而可以看出，降水量和AQI指数有一定关联度。
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user: 4. 结论 (一) 石家庄市2017年整体的空气质量处于中等水平(轻度污染)，年均AQI指数约为133.3，以良、轻度污染两级居多。部分时间，石家庄市的空气质量达到了严重污染等级，空气质量情况很差，需要引起相关部门的注意。 (二) 2017年石家庄市的大气污染物主要有细颗粒物(PM 2.5 )、颗粒物(PM 10 )、臭氧8小时三种，共计345天。其他几种主要污染物对石家庄市空气质量影响较小。 (三) 各季节石家庄市的主要污染原因不同，春季首要污染物为颗粒物(PM 10 )。春季是沙尘天气的高发季节，风扬起的尘土会导致颗粒物(PM 10 )增大。夏季空气中氮氧化物含量增加，加之高温和强烈的光照辐射作用，加剧了臭氧的产生，故石家庄市的夏季大气首要污染物为臭氧8小时。秋冬季节，石家庄市整体处于较干燥状态，降水量较少，使得空气中的污染物能够较长时间漂浮于空中，细颗粒物(PM 2.5 )成为秋冬季节石家庄市的首要污染物。 (四) 石家庄市总体空气质量与气温、风力及降水呈负相关关系。在气温低、风力大、降水量大的月份，空气质量较好。但是，各气象要素与AQI指数之间的关联程度不同。 (五) 面对石家庄市的大气污染问题，城市管理者、公民等应该从多角度入手，深入剖析城市污染原因，根据原因采取相应措施。如制定相关法律法规、提高公民意识，调整产业结构、促进产业结构优化升级，使用清洁能源，改善交通状况及完善城市绿化，增加城市绿地面积等治理措施。
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user: 摘 要 本文主要研究了在响应变量随机缺失同时非参数分量带测量误差的条件下，部分线性变系数模型的统计推断。利用局部线性光滑、profile最小二乘及偏差纠正方法，构造了模型中参数分量和非参数分量的估计；另外，为了避免使用近似正态方法构造参数置信域时估计渐近协方差，我们又利用经验似然方法研究了参数置信域的构造问题，进而给出了参数分量的置信区间，模拟研究表明经验似然方法相比正态近似方法具有更好的有限样本性质。最后使用超市生鲜产品销售量数据集进行了实例分析，得到了更好的结果。 关键词 :缺失数据，部分线性变系数模型，协变量含误差，经验似然 Copyright © 2020 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 半参数部分线性变系数模型是近几十年来发展起来的一种统计模型，既含有线性模型部分，又含有变系数模型部分，是线性模型与变系数模型的结合，因此其具有线性模型便于解释和非参数模型稳健的特征。部分线性变系数模型的形式如下： Y = X τ β + Z τ α ( T ) + ε ， (1.1) 其中Y是响应变量，X，Z和T为协变量，为了避免“维数祸根”，我们一般假设T为单变量， β = ( β 1 ， β 2 ， ⋯ ， β q ) τ 是 q × 1 维的未知参数向量， α ( ⋅ ) = ( α 1 ( ⋅ ) ， α 2 ( ⋅ ) ， ⋯ ， α p ( ⋅ ) ) τ 是 p × 1 维未知的系数函数向量， ε 为模型误差并且满足 E ( ε | X ， Z ， T ) = 0 ， Var ( ε | X ， Z ， T ) = σ 2 。这个模型是一般的且包含许多重要 的统计模型，比如：当 α ( ⋅ ) ≡ α ，其中 α 是一个常数向量时，模型(1.1)就变成通常的线性回归模型，这个模型被用到实际生活的许多方面，现在已经研究的非常成熟；当 q ≡ 1 且 Z ≡ 1 时，模型(1.1)就变成了部分线性回归模型，这个模型也用的相当广泛，Engle等 [ 1 ] 用此模型研究了气温与用电量关系之后，部分线性模型受到了统计学家的重点关注，在理论和应用中都得到了更深入的研究，并取得了一系列突破性成果；当 X ≡ 0 时，模型(1.1)就变成著名的变系数模型，由于其良好的解释能力，变系数模型得到了广泛的应用，被成功应用到非线性时间序列建模、函数型数据和纵向数据分析、空间分析以及金融计量分析等相关问题的研究中。针对此模型，Fan和Huang [ 2 ] 对参数分量提出了Profile最小二乘估计，并且基于广义似然比检验方法研究了该模型参数和非参数函数的假设检验问题；Huang和Zhang [ 3 ] 则利用经验似然方法研究了非参数分量 α ( ⋅ ) 的统计推断问题。 在实际问题分析中经常会遇到数据缺失的现象。因此，在数据缺失下的研究是非常有必要的。随机缺失(MAR)的基本思想是观测到响应变量的概率仅仅依赖于其他观测变量的值，而不依赖于那些缺失值。例如，假设得到来自 ( X ， Y ， δ ) 的一个不完全观测样本 { ( X i ， Y i ， δ i ) ，1 ≤ i ≤ n } ， (1.2) 其中 X i 为可完全观测到的协变量， Y i 为响应变量且带有随机缺失(MAR)， δ 为指示变量。即，如果 δ i = 0 ，则表示 Y i 缺失；如果 δ i = 1 ，则表示 Y i 不缺失。随机缺失机制意味着给定X的条件下Y和 δ 是相对独立的，即 P r ( δ = 1 | Y ， X ) = P r ( δ = 1 | X ) ， (1.3) 随机缺失是在分析缺失数据时的一种常用假设，这在许多实际情况下是较为合理的。针对缺失数据的研究和处理一直被统计学家所重视，对模型(1.1)，Wei [ 4 ] 研究了在因变量随机缺失情形下参数的统计推断问题以及基于广义似然比检验方法研究了该模型参数的假设检验问题；Wei和Mei [ 5 ] 是基于广义似然比检验对参数部分X带测量误差和因变量Y随机缺失下考虑了参数的估计问题。 在许多实际应用中，我们往往无法得到协变量的精确值，只能采集到含有误差的观测值，比如在工程计算、经济学、生物医学和流行病学等领域，由于实验仪器的原因采集到的数据经常含有测量误差。在模型(1.1)中，非参数协变量Z是可精确观测的，我们所考虑的问题是 Z i 含有测量误差，即我们所观测到的是 W i 而不是 Z i ，两者之间的关系满足 W i = Z i + U i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n . (1.4) 其中 U i 是测量误差，且独立于 ( X τ ， Z τ ， U ， δ ) τ ，其协方差阵为 Cov ( U ) = Σ U 。为了模型的可识别性，我们假设 Σ U 是已知的，如果该协方差未知，则可以利用W的重复观测数据得到 Σ U 的估计值。对于上述情况，Yang等 [ 6 ] 研究了带测量误差的部分线性模型参数的两步估计以及参数的经验似然置信域；针对模型(1.1)，You和Chen [ 7 ] 研究了当协变量X含误差时参数的估计问题；Zhang和li等 [ 8 ] 研究了在约束条件下协变量X含误差时参数的统计推断问题；Fan和Liang等 [ 9 ] 基于经验似然方法研究了当自变量X含误差时参数的估计问题，构造了参数的经验似然置信域；Feng和Xue等 [ 10 ] 研究了在约束条件下协变量Z含误差时的参数的估计和假设检验问题；Fan和Xu等 [ 11 ] 考虑了协变量Z含误差时基于带辅助信息的经验似然的参数和非参数函数的估计问题，并证明了估计的渐近性质。本文则针对模型(1.1)同时考虑响应变量随机缺失和非参数部分带测量误差。
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user: 2. 模型与参数估计 我们首先基于完整数据给出模型(1.1)中系数函数 α ( ⋅ ) 的估计，假设 { Y i ， δ i ， X i ， Z i ， T i } i = 1 n 为来自模型(1.1)的观测数据，则有 δ i Y i = δ i X i τ β + δ i Z i τ α ( T i ) + δ i ε i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， (2.1) 假定 β 已知，则模型变为如下形式的变系数模型 δ i ( Y i − X i τ β ) = δ i α 1 ( T i ) Z i 1 + δ i α 2 ( T i ) Z i 2 + ⋯ + δ i α p ( T i ) Z i p + δ i ε i ， (2.2) 利用局部线性光滑的局部最小二乘法来估计未知系数函数。给定T领域内的一点t，对 { α j ( T ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， q } 利用Taylor展开有 α j ( T ) ≈ α j ( t ) + α ′ j ( t ) ( T − t ) ≡ a j + b j ( T − t ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ， (2.3) 其中 α ′ j ( t ) = ∂ α j ( t ) / ∂ t 为 α j ( t ) 的一阶导数，对 a j ， b j 极小化 ∑ i = 1 n { ( Y i − X i τ β ) − ∑ j = 1 p [ a j + b j ( T i − t ) ] Z i j } 2 K h ( T i − t ) δ i ， (2.4) 其中 K h ( ⋅ ) = K ( ⋅ / h ) / h ， K ( ⋅ ) 为核函数，h为带宽。为了表示方便，引入下面记号 a = ( a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a q ) τ ， b = ( b 1 ， b 2 ， ⋯ ， b q ) τ ， Y = ( Y 1 ， Y 2 ， ⋯ ， Y n ) τ ， X = ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n ) τ ， W = ( W 1 ， W 2 ， ⋯ ， W n ) τ ， Z = ( Z 1 ， Z 2 ， ⋯ ， Z n ) τ ， ε = ( ε 1 ， ε 2 ， ⋯ ， ε n ) τ ， ω t δ = diag ( K h ( T 1 − t ) δ 1 ， K h ( T 2 − t ) δ 2 ， ⋯ ， K h ( T n − t ) δ n ) ， D t Z = [ Z 1 τ T 1 − t h Z 1 τ ⋮ ⋮ Z n τ T n − t h Z n τ ] ， M = [ Z 1 τ α ( T 1 ) ⋮ Z n τ α ( T n ) ] ， 则式(2.4)的解为 [ a ^ τ ， h b ^ τ ] τ = { ( D t Z ) τ ω t δ D t Z } − 1 ( D t Z ) τ ω t δ ( Y − X β ) ， (2.5) 上面在估计时假定了数据Z可以精确观测。如果我们简单的用W来代替Z，而没有考虑测量误差的情况，可以证明这样得到的估计是不相合的，为了解决这个问题，我们需要对估计进行“校正衰减”，纠偏之后的估计为 [ a ^ τ ， h b ^ τ ] τ = { ( D t W ) τ ω t δ D t W − Ω δ } − 1 ( D t W ) τ ω t δ ( Y − X β ) ， (2.6) 其中 D t W 和 D t Z 有相同的形式，仅仅用 W i 替代 Z i ，并且 Ω δ = ∑ i = 1 n     Σ u ⊗ [ 1 T i − t h T i − t h ( T i − t h ) 2 ] K h ( T i − t ) δ i ， 其中 ⊗ 为Kronecker乘积。因此当 β 已知时，纠偏后的系数函数 α ( t ) 的估计为 α ˜ ( t ) = ( I q 0 q ) { ( D t W ) τ ω t δ D t W − Ω δ } − 1 ( D t W ) τ ω t δ ( Y − X β ) ， (2.7) 其中 I q 为q阶单位阵， 0 q 是 q × q 的0矩阵。令 Q i = ( I q 0 q ) { ( D T i W ) τ ω T i δ D T i W − Ω δ } − 1 ( D T i W ) τ ω T i δ ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 Q = ( Q 1 τ ， Q 2 τ ， ⋅ ⋅ ⋅ ， Q n τ ) τ ， S = ( Q 1 τ W 1 ， Q 2 τ W 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， Q n τ W n ) τ ， Y ˜ = ( I − S ) Y ， X ˜ = ( I − S ) X ，通过极小化下式 ∑ i = 1 n     δ i { Y i − X i τ β − W i τ α ^ ( T i ) } 2 − ∑ i = 1 n     δ i α ^ τ ( T i ) Σ u α ^ ( T i ) ， (2.8) 可以得到参数 β 的估计 β ^ = { ∑ i = 1 n     δ i ( X ˜ i X ˜ i τ − X τ Q i τ Σ u Q i X ) } − 1 { ∑ i = 1 n     δ i ( X ˜ i Y ˜ i − X τ Q i τ Σ u Q i Y ) } ， (2.9) 参数 β 估计的矩阵形式为 β ^ = { X ˜ τ Δ X ˜ − X τ Q τ Δ ⊗ Σ u Q X } − 1 { X ˜ τ Δ Y ˜ − X τ Q τ Δ ⊗ Σ u Q Y } ， 其中 Δ = diag ( δ 1 ， δ 2 ， ⋯ ， δ n ) 。 再由(2.7)式，我们可以得到系数函数 α ( t ) 的估计为 α ^ ( t ) = ( I q 0 q ) { ( D t W ) τ ω t δ D t W − Ω δ } − 1 ( D t W ) τ ω t δ ( Y − X β ^ ) . (2.10)
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user: 3. 经验似然推断 下面我们给出模型(1.1)回归参数的经验似然比，由(2.9)式可知， β ^ 是下面方程的解 ∑ i = 1 n     δ i [ X ˜ i ( Y ˜ i − X ˜ i τ β ) − X τ Q i τ Σ u Q i ( Y − X β ) ] = 0 ， (3.1) 由此我们引进辅助随机变量 η i ( β ) = δ i X ˜ i ( Y ˜ i − X ˜ i τ β ) − δ i X τ Q i τ Σ u Q i ( Y − X β ) ， (3.2) 通过Qin和Lawless [ 12 ]，基于经验似然方法，关于 β 的经验对数似然比函数可以定义为 L ( β ) = − 2 max { ∑ i = 1 n log ( n p i ) | p i ≥ 0 ， ∑ i = 1 n     p i = 1 ， ∑ i = 1 n     p i η i ( β ) = 0 } ， (3.3) 使用Lagrange乘子法可以算出 p i = 1 n 1 1 + λ τ η i ( β ) ， (3.4) 其中 λ 是下面方程的解 1 n ∑ i = 1 n η i ( β ) 1 + λ τ η i ( β ) = 0. (3.5) 由上可知，经验对数似然比可以表示为 L ( β ) = 2 ∑ i = 1 n log { 1 + λ τ η i ( β ) } . (3.6)