DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 研究结果与分析 3.1. 茎段诱导培养 龙葵的离体培养和植株再生情况如图1所示。接种后几天茎段伤口处出现组织膨大，12 d后愈伤组织开始分化出浅绿色小芽，30 d后植株长至4 cm左右(图1(a)、图1(b))。由表1可知，3号培养基龙葵茎段诱导率最高为92.5% (见图1(c))，有效芽个数最多为488个，植物激素6-BA是决定龙葵茎段分化的关键因素，而不同浓度的NAA对茎段诱导培养影响并不明显。综上，MS + NAA 0.5 mg/L + 6-BA 2.0 mg/L为龙葵茎段最佳诱导培养基。 3.2. 叶片诱导培养 以叶片为外植体接种到愈伤组织诱导培养基中(表2)，接种7 d后，带柄全叶伤口有卷曲和瘤状物形成。接种20 d左右，所有浓度均有部分愈伤组织产生，叶柄处最为明显，并分化出不定芽。其中2号产生的愈伤组织最大且为乳白色，而1号产生的愈伤组织较少，3号产生的愈伤组织呈绿色，4号产生的愈伤组织出现了褐化(见图1(c)~(f))。40 d后带柄全叶都形成嫩绿色愈伤组织，茎段粗壮，叶片卷曲。由表3可知，带柄全叶在2号浓度的培养基中的诱导率最高为100%，3号浓度次之，4号浓度最低，且 Table 1 Effects of different concentration of hormone combination on stem inductio 茎段培养基编号 植物激素(mg/L) 接种数 长出丛生芽的外植体数 诱导率/% 有效芽总个数 增殖系数 6-BA NAA 1 2.0 0 40 26 65.00 ± 1.23d 168 4.20 ± 0.13c 2 2.0 0.1 40 32 80.00 ± 1.25c 260 7.50 ± 0.15b 3 2.0 0.5 40 37 92.50 ± 1.67a 488 12.20 ± 0.22a 4 2.0 1.0 40 34 85.00 ± 1.46b 276 6.90 ± 0.23b 表1. 不同浓度激素组合对茎段诱导的影响 Note: Each value in table represented Mean ± SE， and the difference between different letters in the same column is significant (P < 0.05). 注：表中数据表示平均数 ± 标准误差，同列中不同字母表示差异显著性(P <0.05)。 图1. 龙葵离体培养及再生植株情况。(a) 茎段接种后20 d；(b) 接种后30 d；(c) 1号形成的愈伤组织；(d) 2号形成的愈伤组织；(e) 3号形成的愈伤组织；(f) 4号形成的愈伤组织；(g) 移栽后1 d；(h) 移栽后15 d；(i) 移栽后20 d Table 2 Effects of different concentrations of hormone-inducing medium on leave 编号 植物激素(mg/L) 接种数 长出丛生芽的外植体数 诱导率 有效总芽个数 增殖系数 6-BA NAA 1 2.0 0 40 37 92.50 ± 1.21bc 210 5.25 ± 0.28c 2 2.0 0.1 40 40 100.00 ± 0.00a 668 16.70 ± 0.32a 3 2.0 0.5 40 38 95.00 ± 1.05b 430 10.75 ± 0.30b 4 2.0 1.0 40 36 90.00 ± 1.32c 250 6.40 ± 0.25c 表2. 不同浓度激素诱导培养基对叶片的影响 Note: Each value in table represented Mean ± SE， and the difference between different letters in the same column is significant (P < 0.05). 注：表中数据表示平均数 ± 标准误差，同列中不同字母表示差异显著性(P < 0.05)。 Table 3 Effects of different concentrations of hormone-inducing medium on root formatio 编号 激素NAA (mg/L) 接种数 出现新根时间/d 平均生根数 平均根长(cm) 生根率/% 1 0 30 20 0.6 2.30 ± 0.51bc 30b 2 0.4 30 14 6.4 3.50 ± 0.44a 100a 3 0.8 30 10 4.5 2.10 ± 0.28c 100a 4 1.0 30 16 4.1 2.60 ± 0.36b 100a 表3. 不同浓度激素诱导培养基对生根形成的影响 Note: Each value in table represented Mean ± SE， and the difference between different letters in the same column is significant (P < 0.05). 注：表中数据表示平均数 ± 标准误差，同列中不同字母表示差异显著性(P < 0.05)。 在MS + NAA 0.1 mg/L + 6-BA 2.0 mg/L培养基中，诱导叶片产生的不定芽均能达到40个以上，与其他浓度诱导出的增殖系数存在显著差异。故叶片以MS + NAA 0.1 mg/L + 6-BA 2.0 mg/L为最佳诱导培养基。 3.3. 生根培养 龙葵丛生芽的生根统计结果见表3，其中1~4号平均生根数依次为0.6、6.4、4.5、4.1；平均根长分别为2.3 cm、3.5 cm、2.1 cm、2.6 cm。可见其根长相差不大，对于生根数而言，2号培养基效果最好，2号、3号、4号生根培养基的生根率均达到了100%。数据表明：添加适量NAA有助于诱导生根。可见MS + NAA 0.4 mg/L为丛生芽的最佳生根培养基。 3.4. 驯化炼苗及移栽 当龙葵根系发展成为完整植株时，可进行炼苗。在组培室中将组培罐盖半敞着放置3 d，将空气的相对湿度控制在90%左右并逐渐降低，用镊子取出完整的龙葵组培幼苗，用清水洗净根上黏附的琼脂 [ 18 ] 。再将其移栽至蛭石：营养土为1:1的基质炼苗盘中，培养15 d左右。最后将经过驯化的龙葵苗转移到室外自然环境下适应7 d左右移栽于土壤中，注意保持土壤湿润。在室外环境下，需进行适当遮光处理，慢慢让龙葵组培苗适应外界光强，以保证存活率 [ 18 ]，移栽后存活率高达98% (见图1(g)-(i))。
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user: 4. 结论与讨论 龙葵种子多具有休眠特性 [ 19 ]，生产生活中龙葵繁殖常采用播种方式，种子萌发慢，且萌发率较低。本研究采用龙葵种子萌发无菌苗的茎段和叶片作为外植体，有效减少了培养基及外植体与外界环境的接触，染菌率大大降低，种子的萌发率得以提高。 从研究结果来看，激素浓度的高低对龙葵外植体的诱导分化、生根都有直接影响。其中茎段诱导培养结果表明：由于组培苗高度在3~8 cm，茎尖细小且优势不明显，而底端茎段粗而茁壮，故茎段底端比茎尖的诱导率和增值系数大，与孙诚志等 [ 20 ] 得出的结论相同。本试验研究的是茎段综合诱导丛生芽数，所以不分茎尖和茎底端的诱导差异，只求平均值。但对于茎段底端效果好于茎尖这一结论可为后续研究提供更便捷的方向。许良政等研究发现诱导分化的培养基中MS + NAA 0.5 mg/L + 6-BA 2 mg/L [ 21 ] 与本试验茎段诱导培养基效果一致。在叶片诱导培养研究中表明：全叶带柄有伤口的叶片诱导率和增值系数高，且较高浓度的6-BA与较低浓度的NAA配合使用时，能快速诱导出愈伤组织，这与朱有光等 [ 22 ] 以龙葵的茎尖为外植体的LS培养基保持一致。在龙葵叶愈伤组织中，3号培养基中的愈伤组织为乳白色，分化芽的能力较高；1号与2号愈伤组织呈深绿色、质地坚硬、分化芽能力低。这与张世瑜 [ 11 ] 在龙葵果肉培养植株再生的研究中描述的愈伤组织状态相吻。 实验结果表明：茎段的诱导效果相对较差，诱导出的不定芽数量较少，带柄全叶诱导丛生芽效果最好，可能是因为叶片形成的愈伤组织面积大于茎段。试验中所用的6-BA浓度高于NAA时可提高龙葵诱导率及增殖系数，但浓度过高，则会抑制丛生芽的增殖。与熊友华等研究圆瓣姜花种子胚的组培结果相同 [ 23 ] 。 通过本实验研究，最终得出茎段最佳诱导培养基为MS + 6-BA 2.0 mg/L + NAA 0.5 mg/L；叶片最佳诱导培养基为MS + 6-BA 2.0 mg/L + NAA 0.1 mg/L；最佳生根培养基为1/2MS + NAA 0.5 mg/L。本实验研究结果可为龙葵组培快繁体系的建立提供理论依据，为实现优质种苗的工厂化生产提供技术支持，以满足大规模生产的需求。
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user: 摘 要 在 L 2 ( ℝ ) 空间，对于时频格 Λ = ( a ℤ × b ℤ ) ，存在超Gabor框架的充要条件是 | a b | ≤ 1 L 。在 L 2 ( ℝ 2 ) 空间，已知如何构造一个 K = ℤ 2 ， L = A ℤ 2 的超Gabor框架。本文的目的是构造 K = A ℤ 2 ， L = B ℤ 2 意义下的超Gabor框架(特别是当A = I的时候，存在正交的超Gabor框架， K ， L 是满秩的格)，这样就能构造出任何满秩的格的超Gabor框架，并且给出矩阵格变换算子的概念和充要条件。在构建超Gabor框架的方法之上，矩阵格变换算子能帮助我们更好的理解超Gabor框架的基础理论。最后，给出了关于构造超Gabor框架的还有矩阵格变换算子的例子。 关键词 :满秩格，超Gabor框架，正交超Gabor框架，矩阵格变换算子 Copyright © 2018 by authors 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 本篇文章的目的是在 Λ = ( A ℤ 2 × B ℤ 2 ) 上构造超Gabor框架并且研究一维空间的矩阵格变换算子。我们先介绍下关于本文的基本概念： 若 是希尔伯特空间。一个 里的序列 { f n } 称作框架，如果存在常数 C 1 ， C 2 > 0 ，使得： 当 C 1 = C 2 = C 时，框架 { f n } 叫做紧框架；当 C 1 = C 2 = 1 时，框架 { f n } 叫做正规紧框架。 若 K 和 L 是 ℝ 2 中两个满秩的格。那么 ℝ 2 × ℝ 2 中满秩的格 Λ = K × L = { ( k ， l ) | k ∈ K ， l ∈ L } 通常被视为可分的时频格： K 作为频域格， L 作为时域格 [ 1 ] 。在 ℍ = L 2 ( ℝ 2 ) 情况下，序列有下面这种形式： G ( g ， Λ ) = { g k ， l | g k ， l = e i 2 π k x g ( x − l ) : k ∈ K ， l ∈ L } 其中 g ( x ) ∈ L 2 ( ℝ 2 ) 。并且 G ( g ， Λ ) 是Gabor (或Weyl Heisenberg)族定义的由 g 的时频偏移获得的函数集合 [ 2 ] 。我们称 g 是Gabor框架生成元，当序列 g i ( x ) ∈ L 2 ( ℝ 2 ) 是一个Gabor框架的时候。即当存在常数 C 1 ， C 2 > 0 使得对于全部 时，我们有 C 1 ‖ f ‖ 2 ≤ ∑ k ∈ K ， l ∈ L | 〈 f ， g k ， l 〉 | 2 ≤ C 2 ‖ f ‖ 2 当 C 1 = C 2 = 1 ，该框架叫做Parseval Gabor框架生成元。 本文的焦点在超Gabor框架的构建以及矩阵格变换算子上，一个向量 g ( x ) = ( g 1 ( x ) ， g 2 ( x ) ， ⋯ ， g L ( x ) ) 叫做长度为L的超Gabor框架生成元，如果 G ( g ， Λ ) = { g k ， l ( 1 ) ( x ) ⊕ g k ， l ( 2 ) ( x ) ⊕ ⋯ ⊕ g k ， l ( L ) ( x ) } 是希尔伯特直和空间 ⊕ j = 1 L L 2 ( ℝ 2 ) 上的一个框架，其中 g ( i ) ( x ) ∈ L 2 ( ℝ 2 ) 。 在一维空间如果存在长度为L的超Gabor框架，那么 | a b | ≤ 1 L ，此时 K = a ℤ ， L = b ℤ 。事实上任何 Parseval框架生成元 g 都满足范数条件 ‖ g ‖ = | a b | [ 3 ] 。
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user: 2. 引理准备 一些超Gabor框架L = 1即Gabor框架时的一些引理： 引理2.1：存在前框架函数族 { f α : α ∈ ℤ } (当格 K = a ℤ ， L = b ℤ 时)，使得 ∑ α G f α * G f α = 1 以及 ∑ α ‖ f α ‖ 2 2 = | a b | 。 引理2.2：如果 | a b | ≤ 1 ，则存在函数 g ∈ L 2 ( ℝ ) ，使得 G ( g ， Λ ) 是 L 2 ( ℝ ) 中的一个框架 [ 4 ] 。 引理2.3：令 K = a ℤ 和 L = b ℤ 是 ℝ 中两个满秩的格，因此： 1) 存在长度为L的超Gabor框架的充要条件是 | a b | ≤ 1 L ； 2) 存在长度为L的正交超Gabor框架的充要条件是 | a b | = 1 L [ 5 ] 。
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user: 4. 算例 论文在本节给出有关如何构造超Gabor框架的例子。同时我们也使用矩阵格变换算子得到新的超Gabor框架。 例4.1：1) 令 a = 2 ， b = 1 4 。那么 | a b | − 1 = 2 ，令 Ω = [ − 1 4 ， 1 4 ] 是通过 1 2 ℤ 为瓦格覆盖了 ℝ 的区间。令 g i = χ Ω i ， i = 1 ， 2 ，其中每一个 Ω i 就像图1中所示。那么由定理3.1， { g k ， l ( 1 ) ⊕ g k ， l ( 2 ) } 是长度为2的超Gabor框架。 2) 令 a = 1 4 ， b = 2 。那么 | a b | − 1 = 2 ，令 Ω = [ − 2 ， 2 ] 是通过 4 ℤ 为瓦格覆盖了 ℝ 的区间。令 g i = χ Ω i ， i = 1 ， 2 ，其中每一个 Ω i 就像图2中所示。那么由定理3.1， { g k ， l ( 1 ) ⊕ g k ， l ( 2 ) } 是长度为2的超Gabor框架。 例4.2：1) 存在长度为6的超Gabor框架： G ( g ， Λ ) = { g k ， l ( 1 ) ⊕ g k ， l ( 2 ) ⊕ ⋯ ⊕ g k ， l ( 6 ) : k ∈ K 1 ， l ∈ L 1 } ( K 1 = − 2 ℤ ， L 1 = 1 12 ℤ ) 存在另一个长度为6的超Gabor框架： G ( h ， Λ ) = { h k ， l ( 1 ) ⊕ h k ， l ( 2 ) ⊕ ⋯ ⊕ h k ， l ( 6 ) : k ∈ K 2 ， l ∈ L 2 } ( K 2 = 1 2 ℤ ， L 2 = 1 3 ℤ ) 它们的格是同构的，因为 | − 2 × 1 12 | = 1 6 = | 1 2 × 1 3 | 。 2) 存在对角矩阵 A = [ − 1 / 4 0 0 4 ] 是一个矩阵格变换算子，使得 [ − 1 / 4 0 0 4 ] [ − 2 1 / 12 ] = [ 1 / 2 1 / 3 ] 并且 | d e t ( A ) | = 1 。上述框架可见图3和图4。 最后我们给出一些 L 2 ( R 2 ) 上构造超Gabor框架的例子： 例4.3：令 A = [ 1 1 2 1 2 1 2 ] ， B = [ 1 2 1 − 1 0 ] 。 A B = [ 0 1 − 1 4 1 2 ] ， | d e t A B | − 1 = 2 ， | d e t A B | − 1 = 2 。令 Ω = [ − 2 ， 2 ] 2 是 ℝ 2 的一个瓦格。令 g i = χ Ω i ， i = 1 ， 2 ，其中每一个 Ω i 就像图5中所示。那么由定理3.2， { g k ， l ( 1 ) ⊕ g k ， l ( 2 ) } 长 度为2正交超Gabor框架。 例4.4：令 A = [ 1 3 0 1 2 1 ] ， B = [ 1 0 − 1 2 − 1 3 ] 。 A B = [ 1 3 0 0 − 1 3 ] ， | d e t A B | − 1 = 9 。令 Ω = [ − 3 2 ， 3 2 ] 2 是 ℝ 2 的一个瓦格。令 g i = χ Ω i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 9 ，其中每一个 Ω i 就像图6中所示。那么由定理3.2， { g k ， l ( 1 ) ⊕ g k ， l ( 2 ) ⊕ ⋯ ⊕ g k ， l ( 9 ) } 长度为9的超Gabor框架。
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user: 5. 结论 本文给出了如何构造任意满秩格的超Gabor框架。发现超Gabor框架必格同构到一个正交超Gabor框架。奇妙的是，可以采取矩阵格变换算子使它们有联系。通过构造方法可以很容易地得到一个 图1. 例4.1 (1) 图2. 例4.1 (2) 图3. 例4.2 (1) 图4. 例4.2 (2) 图5. 例4.3 图6. 例4.4 K = ℤ ， L = a ℤ 正交的超Gabor框架，任何超Gabor框架都可以和它是格同构的。因此，可以更好地理解超Gabor框架和正交超Gabor框架。
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user: 摘 要 古树茶具有重要的科学和社会经济文化价值，但目前对其遗传多样性研究较少。本文利用8对SSR引物对古树茶种质资源进行遗传多样性分析，共检测到18个等位基因，居群的平均观察杂合度(Ho)为0.392，期望杂合度(He)为0.353，shannon信息指数(I)平均为0.578，多态位点百分率(P%)平均为75%，说明这些地区的古树茶资源具有丰富的遗传多样性。根据Nei’s遗传距离和遗传一致度来看，翁基和芒景遗传距离最小，为0.019，两者的一致度最高，为0.982；南糯山和大平掌的遗传距离相差最大，为0.303，一致度最低，为0.739。AMOVA分析显示，古茶树之间的遗传分化系数(Fst)为0.133，古茶树群体间属于中度分化，87%的遗传变异来自居群内，13%的遗传变异来自居群间。用UPGMA法，进行聚类分析，可将10个地区的古茶树资源分为2大类：一类是以老班章为代表的翁基、芒景、滑竹梁子和大平掌聚；另一类是以南糯山为代表的小勐宋、落水洞、麻黑和高山寨。本文研究结果将为古树茶遗传图谱构建、基因定位、亲缘关系和种质鉴定等研究提供理论依据，为珍稀古茶树资源的鉴定、保护和利用提供一定的遗传基础。 关键词 :西双版纳，古茶树，遗传多样性 Copyright © 2018 by authors 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 云南省是中国乃至世界上保存古茶园面积最大、古茶树最多，资源最集中的地区。古树茶包括古老野生型、过渡型、栽培型古茶树群落和茶树王，据不完全统计，云南省目前在47个境县内发现大约130处古茶树群落 [ 1 ] ，古树茶具有重要的科学和社会经济文化价值，是世界重要的农业文化遗产。研究表明，山茶科植物起源已有6000~7000万年的历史 [ 2 ] ，在漫长的古地质和气候变化历史中，茶树形成了独特的形态特征、生理生化特性、生长发育和遗传规律。西双版纳、普洱、临沧、保山等地区是云南野生型、过渡型大茶树和栽培型古茶园的集中分布区，是古茶树、古茶园的典型代表，受到国内外专家学者的高度评价。陈进等 [ 3 ] 对云南不同地区的地方栽培品种与野生亲缘关系的遗传多样性的研究表明，古茶园茶树遗传多样高于台地茶，说明云南的地方品种在长期的栽培驯化中并未造成遗传多样性的丧失。古茶树资源具有丰富的遗传多样性，几乎包括了原始和进化的各种类型，是研究茶树起源和进化必不可少的材料 [ 4 ]。云南古茶树存活了数百年甚至上千年，除了得天独厚的自然环境和本身丰富的遗传多样性为古茶树的生存提供保障以外，通过调查发现 [ 5 ] ，古茶园通常不施肥翻耕，由于山区交通不便，茶叶向外运输困难，古茶树仅在春季采摘，从而保证了有充足的时间积累养分。此外，云南海拔高，生态环境良好，环境污染少，植被覆盖率高，阳光充足且多云雾，古茶树根深干粗，吸取日月精华，接受大地滋养，无需施化肥农药，与此同时，古茶树的树大、冠大、根深，能最大限度地吸收和储存土壤中的丰富养分。这一定程度上符合了现代人对于食品安全与生态的追求。消费者对茶叶消费的质量和生态意识的追求，扩大了古茶树的知名度与影响力。消费者对传统的古树茶需求量的增加，使得云南古茶园、古茶林的社会经济价值得以体现。 近年来SSR术成为研究茶树遗传多样性、目的基因定位、种质资源鉴定和遗传育种等研究的重要手段。刘振等人 [ 6 ] 用SSR引物揭示出60份茶树拥有丰富的遗传多样性；段云裳 [ 7 ] 分别用40、39和58对引物对乌龙茶品种(系)，红绿茶品种(系)以及无性品种分析，均表现出较高的遗传多样性；此外，尚卫琼等人 [ 8 ] 用28对SSR引物对94份大叶茶种质材料进行遗传多样性分析，结果表现出丰富的遗传多样性。本文通过SSR分子标记进一步对西双版纳部分茶区的古树茶资源进行了遗传多样性分析，明确不同地区古树茶个体之间的亲缘关系，结果将为古树茶遗传图谱构建、基因定位、亲缘关系和种质鉴定等研究提供理论依据。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 实验材料 本实验的材料均为云南大叶种栽培型古茶树，共计164个样品，来源于西双版纳地区不同的10个地点，材料名称来源及编号见表1，10个不同地点取样的地理位置见图1，将采集好的样品储存于-80°C冰箱里备用。 2.2. DNA的提取和SSR-PCR的扩增及电泳 DNA提取方法及PCR扩增检测参照王磊 [ 9 ] 、黄建安 [ 10 ] 等人的方法进行，选择引物参考王磊硕士论文 [ 9 ] ，对众多引物进行扩增预实验，从中选择了8对多态性较好的引物进行下一步扩增。SSR引物由昆明硕擎生物技术公司合成，引物序列序列见表2。 PCR总反应体系为15 μl (dd H 2 O 9.1 μl，10× buffer 1.5 μl，dNTPs 1.2 μl，Primer F 0.5 μl，Primer R 0.5 μl，DNA 2 μl，Taq酶0.2 μl)，按顺序依次加入以上试剂，混匀后，按照以下程序进行PCR扩增：94℃预变性5 min，94℃变性1min，57℃~59℃退火1 min，72℃延伸1 min，32个循环，72℃延伸5 min，4℃保存。扩增结束后，取2.5 μl的PCR产物进行聚丙烯酰胺凝胶电泳。 Table 1 Information of samples from 10 ancient tea populations for genetic diversity analysi 编号 采样时间 居群(Population) 经度(˚E) 纬度(˚N) 样本数 MS 2017.10.13 景洪市，勐宋村 100.49 21.49 20 MMS 2017.10.15 勐海县，滑竹梁子 100.53 22.12 18 NNS 2017.10.17 勐海县，南糯山 100.6 21.95 15 LBZ 2017.10.18 勐海县，老班章 100.41 21.28 17 GSZ 2017.10.19 勐腊县，高山寨 101.49 22.01 12 MH 2017.10.20 勐腊县，麻黑寨 101.49 20.01 14 LSD 2017.10.20 勐腊县，落水洞 101.49 20.01 4 WJ 2017.10.22 澜沧县，翁基 100.01 22.19 20 MJ 2017.10.22 澜沧县，芒景 100.01 22.19 20 DPZ 2017.10.23 澜沧县，大平掌 100.01 22.19 24 表1. 用于遗传多样性分析的10个古树茶居群信息 图1. 10个不同古树茶茶区地理位置 Table 2 Information list of primers used in this stud 重复单元 引物名称 序列(5'~3') 长度(bp) 退火温度(℃) (TTAT)5 G2-F AAAGATTGGGTTTCGTGGTG 20 57.5 G2-R CCGTATCAGGGTATTTCAACTT 22 (AG)9 G3-F CCTTGCTTGACTTGCCTCT 19 57.5 G3-R CTTACCCTCAACCCAACATTA 21 (AT)10 G4-F TCACCACCTTCTGGCTCATCA 21 57 G4-R ACTCGGTTCATCCCTTGATTTTG 23 (AAAT)5 G5-F AGAGGCATCTAAGCCACAACAG 22 58.5 G5-R GTTTGGATTCAGGGTGGACAT 21 (TTTTAT)5 G6-F AGCGACGGCGAGAAACTA 18 58 G6-R CTTTTGCCCACTTATGTCCC 20 (TC)11 G7-F GGGAAGGTAGCGGGAATG 18 59 G7-R GGCA ATACGGAGATGGTGTC 20 (AG)14 G8-F GATTCAAGCCTCCGAACCTG 20 59 G8-R CGATGGCAAACAAACTCAAAG 21 (TC)17 G10-F GGTCCACTATTCAACACCAACA 22 57.5 G10-R CTTGAAGCCCAACTGACCC 19 表2. 引物信息列表 2.3. 数据处理和分析 采用人工计读条带的方法，在电泳胶上不同位置的清晰条带上从上到下依次记为“1，2，3，4”，例如MS1样品在G2引物下的基因型为“23”，MS2样品在G2引物下的基因型为“123”，依次类推，制作成基因型Excel表，把基因型导入CONWERT软件中，把原始数据矩阵转换成基因型数据类型，再采用GeneAlEx 6.502软件分析计算出观察等位基因的数目(Na)，有效等位基因数目(Ne)，shannon多样性指数(I)，观察杂合度(Ho)，遗传分化系数(Fst)，基因流(Nm)等遗传多样性参数，使用Popgene2软件进行聚类分析图绘制。
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user: 4. 讨论 4.1. 古茶树的遗传多样性 从物种水平上看，多态性百分数是衡量一个种群遗传变异水平高低的一个重要指标，一个种群多态性分数高说明这个物种适应不良环境能力较强，种群多态性百分数低说明物种难以适应不良环境从而在自然选择过程中就会有被淘汰的可能 [ 15 ]。Shannon信息指数(I)能反应供试材料的遗传多样性水平，西双版纳地区不同居群古茶树的多态性百分数(P = 75%)、Shannon信息指数(I = 0.578)，期望杂合度(He = 0.353)与观察杂合度(Ho = 0.392)的平均值比较接近，说明西双版纳地区古茶树群落遗传多样性高 [ 11 ]。推测古树茶遗传多样性丰富的原因可能是：第一，人为保护自然，特别是保护古茶树的意识强；第二，茶树是多年生异花授粉植物，具有自交不亲和性 [ 16 ] ，野生茶树长期进行着天然杂交，基因交流频繁，具有高度 图2. 基于遗传距离的不同地区古茶树UPGMA聚类图 杂合性和异质性，导致遗传背景复杂，呈现较高的遗传分化；第三，云南的西南部是茶树的原产地，茶树的起源可能影响不同地区的茶树遗传多样性水平 [ 17 ] ；第四，遗传多样性的高低与温度和复杂的生态环境有密切的关系 [ 18 ] ；第五，SSR分子标记技术具有可靠性高，多态性好，操作程序简单等优点，在植物遗传育种中广泛应用，SSR标记也在茶树分子领域中广泛利用，是茶树遗传领域的热点，在茶树的品种鉴定、遗传图谱构建及遗传多样性中广泛应用，而当前研究所采用的引物较少，所采样本也存在着一定的局限性，在物种水平上容易导致遗传多样性指标偏高，今后应进一步开发增加SSR标记的数量，为茶树种质资源的应用提供更多的标记材料。 4.2. 古茶树的遗传分化 居群遗传结构是指遗传多样性在居群内和居群间的分布，即遗传分化。遗传分化主要用来衡量种群大小、组成、差异、繁育系统、隔离程度和迁移格局的时空动态 [ 19 ]。有研究表明 [ 20 ] ，不同的物种其分布地区、环境因素、生态习性，自然选择，突变、演化阶段等的变化都会影响着种群的遗传结构。种群在遗传结构上的差异能够体现出一个种群的遗传多样性水平，一个物种对恶劣环境的适应能力与种群内的遗传变异和种群结构有关 [ 21 ]。Wright等 [ 13 ] 指出群体分化系数(Fst)处于0~0.05之间群体分化较小，可忽略不计，Fst处于0.15~0.25之间，属于中度分化，当Fst处于0.25时，出现了很大程度的分化。本研究中，古茶树群体间存在中等分化(Fst = 0.133)，而AMOVA分子变异分析也显示了古茶树居群间产生了一定的遗传分化(13%)，古茶树的遗传多样性主要源于居群内(87%)。据有关研究表明 [ 22 ] ，其部分原因是异质生境导致的地理隔离和因生态破坏导致的基因流等因素。唐探 [ 19 ] 对镇沅县野生型茶树的AMOVA分子方差分析也表明，在野生茶树居群间，有16.32%的个体发生了变异，其余大部分的变异均发生在居群内，野生茶的居群间出现了一定程度的遗传分化。季鹏章等 [ 23 ] 通过ISSR对云南古茶树遗传多样性AMOVA分子方差分析，发现在变种水平上，大部分的遗传变异存在于居群内，少部分的遗传变异存在于居群间，居群之间表现出中度的遗传分化。遗传变异大决定了物种的进化能力强，抵御外界不良环境的能力强 [ 24 ]。此外，基于RAPD、AFLP、ISSR等分子标记对于茶树资源的研究均发现 [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] ，绝大部分的遗传变异存在于居群内，居群间的遗传差异对整体遗传多样性的贡献较小。这可能是因为一方面在地理区域的划分上存在着人为因素或者突变等因素影响；另一方面可能是由于茶树是异花授粉的植物，不同地域间的茶树不断异交，导致不同种质类型的茶树和不同的群体间基因交流频繁，不同群体间基因分化系数低，遗传差异大，导致遗传背景复杂。因此，在采样过程中要根据茶树遗传结构特点，在地理间隔大的基础上，在同一个群体内多取样，而少取群体。 基因流(Nm)是影响植物遗传变异的重要因素，也是影响植物种群遗传结构的主要因素，对于保护濒危植物具有重要的意义 [ 30 ]。Wright [ 31 ] 表明若Nm < l，则是群体间的遗传分化是由于遗传漂变导致的，本研究中，基因流Nm=1.624 > 1，说明群体间的遗传分化不是由于遗传漂变产生的，有可能是与群居所处的人文环境和人为因素的干扰有关，气候、温度、土壤等生态因子的差异性也可能是导致品种问遗传分化的主要内因。 4.3. 古茶树遗传距离 本研究的结果中，基于遗传距离和遗传一致度的分析结果表明，翁基和芒景遗传距离最小，麻黑和高山寨之间的遗传距离也相对较小，遗传距离最大的是南糯山和大平掌两个地区，从地理区域来看，南糯山位于勐海县格朗和乡，大平掌位于澜沧县惠民乡，翁基和芒景距离较近，同属澜沧县惠民乡景迈山，麻黑和高山寨则隶属于勐腊县易武乡，地理距离和遗传距离具有显著的相关性。遗传距离越远，遗传的一致度越低，遗传距离越近，遗传的一致度越高。在黄晓霞等 [ 32 ] 对千家寨不同海拔野生茶的遗传多样性研究中，在不同海拔上野生茶树居群的遗传距离越小(0.09)，一致性越高(0.91)，遗传距离越大(0.56)，一致性越低(0.57)，这和本研究中遗传距离和遗传一致度的关系基本一致。李赛君等 [ 33 ] 对16个茶树品种进行遗传距离分析，高芽齐和湘红茶2号一致度最小(0.37)，相反遗传距离远。季鹏章等 [ 34 ] 用AFLP标记分析古茶园与台地茶园遗传多样性，西双版纳6个阿萨姆茶的是南糯山和云抗10号的遗传距离为0.1674，居群间的Nei’s遗传距离最大，最小的是小勐宋和易武为0.0122；遗传一致度最大的是小勐宋和易武武为0.9879，最小的为南糯山和云抗10号为0.8459。在本研究中，南糯山和大平掌的遗传距离最大，一致度最小，小勐宋和易武三个地区(落水洞、麻黑、高山寨)的遗传距离分别为0.139、0.102和0.119，两个研究结果基本趋于一致，差值较小，仅为0.1左右，说明小勐宋和易武古茶树之间存在一定的亲缘关系，在聚类图中聚成一个小类的古茶树又可能存在着独特的遗传关系。 姚明哲 [ 35 ] 对中国茶树资源的遗传结构分析也得出了同样的结论。说明了西双版纳地区古茶树资源的遗传多样性广泛存在，因此要进一步对古茶树种质资源开发与利用，合理选择遗传多样性高，遗传结构有差异的古茶树种质资源，在育种方面高度重视不同地理区域的种质资源，拓宽同一地理区域不同种质资源的遗传多样性基础性作用。对于遗传多样性水平高的古树茶资源要加以重视和保护，近几年由于古树茶价格不断攀升，部分地区保护不当导致采摘严重、开发不当，造成了一些古茶树资源破坏。 古茶树种质资源是云南的特色资源，如果一旦遭到破坏，将严重威胁着整个居群的丧失繁衍，从而影响到云南古茶树种质资源的遗传多样性和种群居群规模。所以，古茶树的遗传多样性研究可以为珍稀古茶树资源的鉴定、保护和利用提供一定的遗传基础。
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user: 摘 要 布朗运动在金融工程、生物医药、物理以及管理科学中都有着重要的应用，而布朗运动又和数学物理中的扩散方程紧密相关。本文将详细的介绍扩散方程的三种导出方式，也就是从物理、随机以及泛函的角度导出扩散方程，为大家深入研究布朗运动提供参考。 关键词 :布朗运动，扩散方程，泛函 Copyright © 2018 by authors 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 扩散方程是物理中描述液体流动，气流渗透的模型。它和布朗运动有着密切的关系，它的推导对理解布朗运动这样一个起源于生物学的问题有着重要的意义。推导扩散方程的方法很多，比如大家可以参考文献 [ 1 ] [ 2 ] ，以下我们主要分别从物理学，随机过程以及泛函分析的角度来推导扩散方程。
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user: 2. 物理上的推导 考虑某种物质在一种介质中的扩散现象，比如染料在水或者水晶中的扩散。我们还假设介质初始状态是各向同性的，也就是说，介质具有没有特定方向且在空间里面是均匀的。现在考虑与染料分子运动方向垂直的一个平面，该平面被染料分子从平面的一面到另一面持续的穿过。如果平面左边的浓度高于右边，将会有更多的染料粒子，也就是有染料粒子净流从左边流向右边。两边的浓度差越高，就会有更多的染料粒子从左边流向右边。反向亦然。 不妨将 u ( t ， x ) 记作染料在时间t的所处位置 x = ( x 1 ， x 2 ， x 3 ) 的浓度，根据菲克定律，单位时间粒子流通过与粒子流运动方向垂直平面的单位截面积的向量场为 F ( t ， x ) = − 1 2 a ∇ u ( t ， x ) 这里 F ( t ， x ) 反映出染料净流的方向和强度，a为扩散系数， ∇ 为梯度算子。这样，垂直于扩散方向的单位向量n的流量就为 F ( t ， x ) ⋅ n 。 现在我们考虑环绕点x的任意体积V，那么在体积V中的染料粒子 数为 ∫ V u ( t ， x ) d x 。在体积V中染料粒子数的变化率 ∂ ∂ t ∫ V u ( t ， x ) d x = − ∫ ∂ V F ( t ， x ) ⋅ d n = − ∫ V ∇ ⋅ F ( t ， x ) d x ， 最后一步用到了散度定理。因为V是任意的，我们就导出了扩散方程 ∂ u ∂ t ( t ， x ) = 1 2 ∇ ⋅ ( a ∇ u ) ( t ， x ) . 当 a = 1 且x为二维向量时，我们得到柯尔莫格洛夫向前方程 ∂ ∂ t u t ( x ， y ) = 1 2 Δ y u t ( x ， y ) . (1) 其中， u t ( x ， y ) = 1 2 π t e − ( x − y ) 2 2 t 为布朗运动的转移密度方程。
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user: 3. 随机过程上的推导 以下的推导我们需要用到切普曼–柯尔莫格洛夫方程和离散性的随机行走的知识，见参考文献 [ 3 ] 。 我们现在考虑整点的一维对称随机行走。令 u k ( m ) 表示随机行走从原点出发在时刻m到达原点右边第k步的概率。由切普曼–柯尔莫格洛夫方程，我们得到 u k ( m + 1 ) = 1 2 u k + 1 ( m ) + 1 2 u k − 1 (m) 由此得到 u k ( m + 1 ) − u k ( m ) = 1 2 [ u k + 1 ( m ) − 2 u k ( m ) + u k − 1 ( m ) ] (2) 上式左边是时间导数的离散化，而右边是空间二阶导数的离散化的一半。通过两边取极限，把两次位移间的时间缩短到0，同时位移步数也缩短到0，我们就可以从(2)式过渡到(1)式，也就是说，假设两次位移间的时长为Δ，并且每步的长度为ξ，那么(2)变为 u k ξ ( ( m + 1 ) Δ ) − u k ξ ( m Δ ) Δ = 1 2 [ u ( k + 1 ) ξ ( m Δ ) − 2 u k ξ ( m Δ ) + u ( k − 1 ) ξ ( m Δ ) ] Δ (3) 现在令Δ和ξ趋于0，并且同时让m和k趋于∞使得 k ξ → x 而 m Δ → t 。则 u k ξ ( n Δ ) → u ( t ， x ) ，那么(3)式形式变成了(1)式。
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user: 4. 泛函分析上的推导 以下用到泛函分析和马氏过程的知识大家见参考文献 [ 4 ] [ 5 ] 。 我们先通过上面提到的布朗运动的转移密度方程构造转移密度半群 ( u t ) t ≥ 0 定义如下 u t f ( x ) = { ∫ − x x u t ( x ， y ) f ( y ) d y ，     ( t > 0 ) f ( x ) ，                                               ( t = 0 ) 我们可以验证 ( u t ) t ≥ 0 是一个半群： u t + s = u t ⋅ u s = u s ⋅ u t ( s ， t ≥ 0 ) (4) 这就是所谓的C-K方程。利用(4)可推出 d d t u t = lim s → 0 1 s ( u t + s − u t ) = u t Γ = Γ u t ， (5) 在这里，定义 Γ = lim s → 0 1 s ( u s − I ) 是 ( u t ) t ≥ 0 的生成元，其中I是单位算子。对于合适的f，我们定义 Γ f 为 Γ f = lim t → 0 1 t ( u t f − f ) 实际上，如果 f ∈ C b 2 ( R ) ，也就是f的二阶导数有界，那么 lim t → 0 1 t ( u t f − f ) ( x ) = lim t → 0 ∫ − ∞ ∞ f ( x + y t ) − f ( x ) t e − 1 2 y 2 d y 2 π = lim t → 0 ∫ − ∞ ∞ 1 t { y t f ′ ( x ) + 1 2 y 2 t f ″ ( x + θ y t ) } e − y 2 2 d y 2 π = 1 2 f ″ ( x ) . ( 这 里 θ ∈ ( 0 ， 1 ) 取 决 于 y t ) 上式中我们用到了泰勒公式。由上式我们得到布朗运动的生成元是 Γ = 1 2 d 2 d x 2 ， 至少在 C b 2 ( R ) 的意义下。从(5)我们发现，对于 f ∈ C b 2 ( R ) ， ∂ ∂ t u t f ( x ) = u t Γ f ( x ) = 1 2 Γ t f ″ ( x ) ， 对上式分部积分，我们得到(1)式。
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user: 5. 结论 本文介绍了三种从不同角度推导扩散过程的方法，利用物理学，随机过程及泛函分析的方法揭示了布朗运动和扩散方法的关系，为随机方程理论在金融工程、生物医药等方面的应用奠定了坚实的理论基础。
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user: 摘 要 自精准扶贫政策实施以来，我国各地扶贫部门根据当地的实际情况，探讨并开展了多途径的扶贫模式，取得了显著的成效。但在实施精准扶贫的过程中，暴露出了诸如识别不准确、帮扶有困难和执行不到位等问题。本文在分析精准扶贫实施过程中存在实际问题的基础上，提出了相应的解决对策和建议，以期为精准扶贫政策的顺利实施提供依据。 关键词 :精准扶贫，小康社会，贫困 Copyright © 2018 by authors 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 党的十九大报告中明确指出：“中国特色社会主义进入了新时代，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” [ 1 ] 。而精准扶贫政策的实施是解决新时期社会主要矛盾的重要途径之一 [ 2 ] 。20世纪90年代的改革开放政策是让一部分人先富起来，现在的精准扶贫政策就是要带动剩下的人富起来，以实现共同富裕的最终目标，这也体现了精准扶贫的历史意义 [ 3 ] 。因此，研究精准扶贫政策实施过程中存在的问题并提出解决对策，对于该政策的顺利实施具有重要的意义。
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user: 2. 精准扶贫实施过程中存在的问题 精准扶贫主要包括精准识别、精准帮扶和精准管理。精准识别是基础，精准帮扶靠措施，精准管理看效果，精准扶贫的每个环节都很重要 [ 4 ] 。在我们实际调研和工作中发现，精准扶贫的实施过程中仍存在以下亟待解决的问题。 2.1. 政策执行标准不好界定 从政策本身进行解释，认为精准扶贫政策本身具有内在悖论，由于忽略了扶贫对象的内部差异性，从而引发执行标准不好界定与统一的问题 [ 5 ] 。精准扶贫的目的不是为贫困户“输血”，而是为其植入“造血”功能，这样才能使贫困户通过自身努力实现脱贫 [ 6 ] 。但实地调研中发现，目前的贫困户多数是老弱病残，或是因子女不孝而造成的收入不达标、生活困难。像贫困户中的老弱病残人群就无法为其植入“造血”功能，因为他们基本上丧失劳动能力或无劳动能力，无法靠自身劳动脱贫，只能依靠社会保障政策，实施政策兜底。然而，社会保障政策的标准与扶贫政策的标准存在不兼容的问题，像低保户的认定标准与贫困户的认定标准存在差异，按标准贫困户均符合低保户的标准，但是并不是所有的贫困户都享受低保政策，所以这就增加了政策执行中的难度。另一种情况就是因子女不孝导致贫困的不占少数，像这种情况子女多数在外打工，子女的生活条件不好评估，对于此类人群的认定标准比较模糊。所以复杂多变的基层情况给政策标准的制定增加了难度，特别是在精准识别阶段的识别标准不好界定，从而造成数据失真。 2.2. 精准扶贫时间紧、任务重、效果不理想 精准扶贫政策要求帮扶措施当年实施，当年见成效，且成效要显著，脱贫要稳定。现实中上级政府帮扶资金有限，主要靠地方配套，这增加了地方政府的财政困难。我们在实地调研过程中发现，有很多地方实施产业扶贫，但由于精准扶贫的时间要求比较紧，从而增加了产业扶贫的难度。即使产业扶贫项目当年能见成效，其成效也非常低。因此，多地政府实施提前预支收益，由于扶贫专项资金在产业中未产生收益就要预支收益，从而使产业扶贫的负担加重。此外，农村经济基础薄弱为基层选择帮扶措施增加了困难，特别是没有合适的产业项目，更没有合适企业，所以帮扶措施难以达到理想的效果。 2.3. 政策执行“脱轨” 结合近期扶贫领域出现的违法违纪现象，通过公共政策学分析，政策执行“脱轨”现象主要体现在以下几个方面：一是扶贫政策宣传不到位，使得扶贫政策知晓率低。许多贫困户都不知道自己是贫困户，更不知道享受了哪些政策，对待扶贫一无所知，使得前期扶贫劳而无功；二是“上有政策，下有对策”的现象普遍存在，精准扶贫的精准识别阶段识别不准，仍有一些该纳入贫困户的未纳入，不该纳入的反而纳入了贫困户行列，更有一些村干部拿着政策优亲厚友，欺上瞒下，瞒报虚报，还有一些村干部搞平均主义，变相执行扶贫政策。譬如，山东枣庄就通报了一起扶贫物资未发放到位的情况，某村支书将领到的扶贫物资进行了二次分配，还有部分贫困户未领到扶贫物资，经纪委调查属实，给与该村支书“双开处分”；三是一些村干部因扶贫工作繁琐、怕担责任，实施“一刀切”，一个贫困户都不上报，使得一些该享受政策的无法享受政策，导致扶贫政策落实不到位；四是部分基层领导将扶贫仅仅是作为一项政治任务对待，而不是一项惠民工程，导致基层对扶贫政策象征性执行、选择执行、替换执行的现象还不同程度的存在。上述问题给精准管理带来了困难。
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user: 3. 对策与建议 3.1. 细化扶贫政策 结合农村贫困户的复杂情况，细化扶贫政策标准。一是建立“瞄准”机制，细化识别标准，精准识别扶贫对象。解决这一问题的核心是细化识别标准和摸清家底。首先是要明确“两不愁、三保障”的标准，特别是危房的标准与界定；其次是细化收入标准，分清等级，为贫困户划清界限；然后是利用标准摸清贫困户的“两不愁三保障”情况、收入情况、人员变动情况，并核算准人均年收入；最后是确保精准扶贫到个人。这就需要自上而下的从“贫困区域一贫困县一贫困村一贫困户”逐级细化扶贫对象，全面准确地把贫困对象锁定到每一户人家、每一个人头，做到应纳尽纳、应扶尽扶 [ 3 ] ，同时利用大数据信息对比，精准识别，排除滥竽充数的贫困户。二是严格基层识别程序，明确基层责任。透明程序，规范操作，充分发挥基层民主，实施公示公告，把贫困户识别权交给当地居民，让居民按照自己的识别“标准”推荐出真正的贫困居民。 3.2. 科学制定脱贫计划 精准扶贫不能仅仅作为政治任务，只追求数字成效，搞一些数字脱贫，一定要结合基层贫困户的实际情况，科学合理的制定脱贫计划，应该把工作计划提前一个工作年度，避免当年实施产业项目，当年脱贫，这样很不合理。如果把工作计划提前一个工作年度，这样产业项目可以在获得收益后发放收益，减轻了企业的负担。同时，一定要科学合理地运用好贫困户动态管理办法。一是扶贫信息真实可靠；二是每年根据扶贫对象、扶贫地区的发展实际，有进有出，做到应扶尽扶，应纳尽纳；三是不能盲目追求脱贫进度，说脱贫就脱贫，应做到能脱才脱，不能脱贫的一定不能脱。要严格执行脱贫程序，经村两委召开民主评议会议，并将结果公示、公告，由镇级严格审核，达不到脱贫标准的一定不能脱贫。 3.3. 明确责任，防微杜渐 为了防止政策执行“脱轨”，一是明确各级责任，加大处罚力度。各级要明确自己的责任，并签订责任状，时刻警醒着各级领导，要用真心扶贫，扶真贫，真扶贫。同时检察院、纪委要全程介入，充分利用好自身的监督权力，防止扶贫数据失真，扶贫资金流失，扶贫成果虚假，及时纠正扶贫中的错误，为精准扶贫的每个阶段保驾护航；二是对扶贫领域里的腐败问题，一定要严察严办，经实地调查，部分地区在扶贫领域仍然存在着腐败问题，这与以往的地方保护思想有关，以为上级会为其协调保护，仗着这种思想，我行我素，腐败到底；所以对腐败问题一定要严查、严办、严处理，改变以往的保护性思想；同时对不作为、懒政、庸政等作风问题，一定要严肃问责 [ 7 ] ；三是防止基层对扶贫政策象征性执行、选择执行、替换执行的现象的发生。对各项扶贫政策要层层压实，对扶贫政策执行情况要时时跟踪，对扶贫政策的执行结果要严格审核。 3.4. 扶贫政策，宣传到户 扶贫政策要得到顺利实施，首先就要让目标群体对扶贫政策有所了解，而要做到这一点，必须加大扶贫政策宣传力度，提高贫困户的知晓率。一定要将扶贫政策到户到人，充分发挥好第一书记、包村干部和村干部结对帮扶作用，将扶贫政策解说到位，将扶贫信息调查到位，将扶贫措施落实到位，让贫困户心知肚明。同时，要加大版面宣传，做到村村有专栏，户户有标语，营造良好的社会扶贫氛围。主要宣传内容包括：一是要强调扶贫政策是国家的一项惠民政策；二是强调扶贫先扶志，营造靠自身脱贫的社会氛围。充分利用多媒体的优势，通过电视、网络等手段加大宣传力度，将扶贫政策宣传到位，同时树立脱贫典型，营造良好扶贫氛围。让所有人知道扶贫不仅是一项惠民政策，更是一项伟大的民生工程。
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user: 4. 结语 政策的实施是一项复杂、反复的工程，所以我们要边执行政策，边学习试点成功经验，边发现问题，边完善政策的落实方法。扶贫政策的实施也是如此，由于农村贫困户的情况复杂多变，而一项政策不可能面面俱到，所以，在扶贫政策实施的过程中，要多从基层收集问题，以问题为导向，不断完善扶贫政策，这样才能使扶贫政策顺利有效地实施。
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user: 摘 要 本文通过分析“线路损失电量”的“内涵”，发现在降(升)温负荷出现明显变化的月份，线路损失电量会因服务业和居民部门“供售电量抄表不同期”出现剧烈波动，导致工业用电与工业增加值增速发生偏离。为更好地发挥工业用电量作为经济“晴雨表”的作用，本文利用定性和定量分析相结合方法，分析了气温对“线损电量”和工业用电量的影响。研究结果表明：1) 温度负荷与“线损电量”之间存在显著的相关性；2) 剥离“线损电量”的工业用电量增速与工业增加值增速变化一致；3) 提出了将工业用电量分离为“经济电量”和“温度电量”的核算方法。 关键词 :工业用电量增速，工业增加值增速，线损电量统计，回归分析 Copyright © 2018 by authors 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 电力是工业部门的主要能源利用方式，“工业用电量”常被视为工业经济的“晴雨表” [ 1 ]。通常认为工业用电量的同比增速为工业增加值增速的一致指标，但近年来工业增加值增速与工业用电增速严重偏离的情况时有发生 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。以安徽省为例，几乎在每年的12~2月、7~9月(即冬、夏两季)，工业增加值增速与工业用电量增速均出现严重偏离(图1)。分析工业用电结构可知，线路损失电量的剧烈波动是造成这一现象的直接原因。同时，工业增加值增速与工业用电量增速的背离集中发生在“冬、夏”两季的时间特征，使得“气温”成为了分析这一现象时不可忽视的因素。 事实上，在目前的工业分类用电统计核算体系下，线路损失电量主要反映的是“统计线损电量”，即供、售电量之差。供电系统执行供电量与售电量两种抄表制度 [ 7 ] ，即将自然月视为月度供电量抄表时间段，售电量的抄表时间段则规定在每月某日至下月对应日，这就导致在计算本月份的售电量时，有 图1. 2010年1月~2016年12月安徽省工业用电累计增速与工业增加值累计增速 一部分是用户上月份的，同时有一部分本月份的电量计算在下月的售电量中。在此情形下，如果相邻月度间用电负荷发生较大变化，“供售电量不同期”因素自然会造成统计线损电量的剧烈波动 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 通过上述分析可知，“气温”是导致线路损失电量短期剧烈波动的主要原因。一方面是由于“负荷电流引起的导线温升”、“平均气温偏离一定的范围”均会引起电网元件的电阻发生显著变化 [ 10 ] [ 11 ] ，从而增大电网电能损耗。但更为重要的是，在出现“极端气温”的情况下(例如，2016年3、7~9月)，“供售电量抄表不同期”因素会显著放大(缩小)线路损失电量。 显然，如何科学地处理线路损失电量和工业用电量的关系，影响到工业用电量能否继续发挥工业经济“晴雨表”的功能，是构建工业用电量统计核算体系的重要课题。然而现有文献对这方面的论述较为罕见。陈红、池照 [ 12 ] 指出线损电量对工业用电量有一定的影响，但其并没有透彻地分析出线损电量剧烈波动的根本原因。本文以分析安徽省工业用电量增速和工业增加值增速为例，深入分析了气温对线损电量的作用机制，探讨了如何处理线损电量和工业用电量的统计关系。在此基础上，提出了剥离线损电量的工业用电量和分离“经济电量”和“温度电量”的两种核算线损电量的统计方法。