DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 高校武术赛事可持续发展策略 4.1. 完善竞赛体系 除了选拔优秀运动员参加更高级别的武术比赛外，在高校中开展武术的传承工作、推动高校武术快速发展才是高校武术比赛举办的主要目的，因此完善竞赛体系是省级高校武术比赛可持续发展的首要工作。建议应固定四年一届省运会、每年一次锦标赛的周期竞赛计划，这样有利于各高校成立固定的武术运动队，有效提高武术队的运动水平。竞赛项目设置上体现出安徽的传统武术特色；竞赛分组充分考虑各受教育层次学生的武术基础；竞赛奖励方面可以淡化金牌，考虑按比例设奖，鼓励运动队的参赛积极性。在参考全国比赛竞赛规则的基础上，要充分考虑我省高校武术开展的实际，科学合理的设置竞赛规则，让省级高校武术的竞赛体系更加规模化和专业化，从整体上改善我省高校武术运动的发展环境 [ 7 ]。 4.2. 提高竞技水平 当今时代赋予武术新的历史价值，观赏性和娱乐性在高水平的武术比赛得以较好体现，因此提高高校武术比赛的竞赛水平是赛事良性发展的必要条件。针对目前安徽省甲、乙组大部分运动员是零基础学习武术，高校运动队教练员的水平对运动员的技术起到决定性影响。故建议至少每两年举办一次省级高校武术教练员培训班，做好教练员的技术规范和教学提升。运动员是竞技水平的直接展现者，2019年丙组比赛中，世界冠军赖晓晓参加枪术和剑术比赛时，所有运动员都全神贯注的观看和拍摄她的比赛，她完成套路后获得全场掌声。尽管技术水平上存在差距，并不影响热爱武术的学生们欣赏和学习她的现场表现，大家也以和世界冠军同场比赛感到荣幸，这就是“明星效应”。教育部门可以参考大学生联赛模式，在招生方面给予学校一定的自主权。安徽高校武术比赛中如果能多一些“明星”，既可以提高竞技水平，也可以在高校学生中起到较好的武术宣传和推广作用。 4.3. 扩大赛事影响 高校武术比赛的受众主要是高校学生，他们年轻有活力、熟悉网络媒体，高校武术赛事可以根据受众的特点，改变传统武术比赛的模式，充分运用现代网络技术，通过“两微一端”进行赛前宣传、比赛视频直播、专家讲解、观众互动评选、比赛视频和成绩共享等形式调动场内、外观众的参与热情 [ 8 ]，从而发掘武术赛事的社会效益和经济效益。同时以武术比赛为主体，举办武术文化论坛、武术社团展示、武术明星选秀等系列活动，进一步丰富武术赛事活动的内容，吸引更多武术爱好者的加入，扩大赛事的影响力，从而推动武术项目在高校的开展。
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user: 5. 结语 目前，安徽省高校武术比赛已初具规模，但也暴露出开展中存在的不少问题。并不仅是比赛本身的问题，应更深入地在安徽高校武术教育中寻求答案。例如武术练习人口不足、学生喜爱武术但不喜欢学武术、武术教师本身技术有限等问题，都是在高校武术教学中迫切需要解决的问题。竞技体育和高校教育的融合是时代发展的趋势，两者之间相辅相成的关系决定了他们必须共同进步，任何一方的“短板”都会影响他们的发展。
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user: 摘要 本文运用文献资料法、问卷调查法、观察法和数据统计等方法对自然水域皮划艇与泳池皮划艇体验进行对比实验研究，目的在于发现两种环境中皮划艇的体验问题，从而找出相应的对策，以便更好地普及两种方式的皮划艇运动，为今后皮划艇的开展和发展提供理论依据，为皮划艇运动培养后备人才，为国家水上运动项目做贡献。通过调查研究得出以下结论：1) 自然水域皮划艇的开展现状要好于泳池皮划艇，目前泳池皮划艇多用于皮划艇的技术训练。2) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇开展环境存在巨大差异，但两者都具备开展皮划艇运动的条件、都能增强体质、提高运动技能、获得身心愉悦。3) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇在视觉、听觉及触觉感官体验上有区别也有联系，二者体验存在较大差异。4) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇情感体验上略有差别，基本上给体验者留下了积极、向上的正面情感，但有极少数人会产生负面情感。5) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇精神体验上区别不大，都能给人成功喜悦、很自豪、很满足和很自信的体验。6) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇满意度体验有略微差别，但满意度都能达到85%以上。
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user: 2. 研究对象和研究方法 2.1. 研究对象 2.1.1. 调查的对象 以北京体育大学泳池皮划艇和奥林匹克森林公园自然水域皮划艇俱乐部的现状为调查对象。 2.1.2. 实验的对象 招募自愿者作为实验对象，根据实验要求筛选出120名符合实验条件的自愿者参加实验，实验者主要来源分为以下三类，其一、初次体验皮划艇的高校大学生40人；其二、有皮划艇运动经历的大学生及社会人群40人；其三、初次体验皮划艇的社会人群40人，将不同来源的实验者混合在一起分别在北京体育大学游泳馆和奥林匹克森林公园自然水域进行皮划艇运动体验，体验实验结束后对每一名实验者进行现场问卷调查，对实验后收集的调查问卷数据进行归纳整理及对比分析。 2.2. 研究方法 2.2.1. 文献资料法 本人通过采用文献资料法，对有关自然水域和泳池皮划艇体验以及有关体验的文献、书籍、报纸等资料进行收集、筛选、整理，并将已有的研究成果分别进行归纳、整理和分析，学习文中的思路和研究方法，为本论文的撰写提供理论支撑。 2.2.2. 问卷调查法 本研究的调查时间主要为2017年9月至2017年11月，主要调查方式采用现场问卷调查。本研究调查的人群来源分为以下几类：1) 初次体验皮划艇高校的大学生40人。2) 有皮划艇运动经历的大学生及社会人群40人。3) 初次体验皮划艇的社会人群40人。共计120人。 2.2.3. 观察法 为了进一步充分了解自然水域皮划艇和泳池皮划艇体验的差异性，本文除了运用基础的问卷调查法外，还进行采用了观察法，观察体验者的表情、神态，以及体验者与他人交流和反馈的语气外，也对环境中的事物进行实地观察及调查，以便对自然水域皮划艇和泳池皮划艇体验真实感受、精神状态、影响程度及其他想法进行了解和探究，来弥补调查问卷定量分析的缺点和不足。 2.2.4. 数理统计法 本人利用Excel 2003对现场所回收的调查问卷数据进行整理，并运用SPSS 18.0和Excel 2003对数据进行相关统计分析，对自然水域皮划艇和泳池皮划艇感官体验、情感体验、精神体验和体验满意度分别进行图表量化处理分析，并对得出的结果做相应的差异性对比统计分析。
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user: 4. 结论和建议 4.1. 结论 1) 自然水域皮划艇的开展现状要好于泳池皮划艇，目前泳池皮划艇多用于竞技皮划艇的技术训练。 2) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇开展环境存在巨大差异，但两者都具备开展皮划艇运动的条件、都能增强体质、提高运动技能、获得身心愉悦。 3) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇在视觉、听觉及触觉感官体验上有区别也有联系，二者体验存在较大差异。 4) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇情感体验上略有差别，基本上给体验者留下了积极、向上的正面情感，但有极少数人会产生负面情感。 5) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇精神体验上区别不大，都能给人以成功喜悦、很自豪、很满足和很自信的体验。 6) 自然水域皮划艇与泳池皮划艇体验满意度有略微差别，但满意度都能达到85%以上。 4.2. 建议 1) 建议可开展泳池皮划艇运动的场馆，充分利用泳池淡季和课余时间多开展泳池皮划艇的活动、比赛，提升皮划艇的影响力和认知度。 2) 社会和高校要成立相应的皮划艇协会或组织，也要加强自然水域皮划艇和泳池皮划艇之间的联系，两者共同协调发展，服务社会。
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user: 摘要 本构理论描述的是宏观和细观微观尺度下材料或结构在外载荷作用下的响应，是力学研究中不可忽视的研究方向，是材料力学中经久不息的研究课题。本文重点以非均匀介质如岩石或者岩土体、混凝土等准脆性材料为研究对象，针对采动和强动载环境过程中的关键科学问题，系统的阐述国内外关于准脆性材料的动态本构关系的繁衍历程、构建起源、发展适用范畴及基本原理。同时，对常用的几类表征准脆性材料动态力学响应的本构模型进行了系统的理论推导。最后，针对准脆性材料的动态本构进行了细化分类，并研究了其相互关系的演化过程。
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user: 1. 引言 针对岩石或岩土体、混凝土这类准脆性材料，其材料内部存在大量微观裂纹和细观裂纹，这些微、宏观裂纹既有天然生成的，也有人为导致的，这最终形成了准脆性材料复杂的力学性质。这种准脆性材料的非线性变形，破坏和断裂过程归因于弹塑性，如果仅仅用经典力学和弹塑性理论来解释这类材料的损伤与破坏，这不足以表达准脆性材料在整个变形过程的复杂性，而且材料微观结构的不均匀性也同样被忽略。岩石或岩土体是自然界中各种矿物质与自然地质过程的产物的组合，同时也是由多种胶结物、矿物晶粒等组成的复杂混合物。深部资源开发、智能开采是我国深地科学未来科技发展的重要方向之一。我国埋深1000 m以下的煤炭资源非常丰富，主要分布在中东部地区，这类煤矿属于深地矿，其最大的特点就是采动效应强烈以及地应力较高，这对煤炭开采带来了太多的不确定性。煤岩体不仅作为开采的对象，而且也是冲击地压等地质灾害最直接的受体，因此研究动载下煤岩的动力学性能，不管是对提高煤炭的成块率还是从动力灾害的预防来讲都具有重要的指导作用。由于煤岩体自身因素及所处地质条件都具有较大的差异性和复杂性，为研究其在复杂应力状态下的动态力学性能和本构关系，必须进行大量的理论、实验和工程实践的研究。对煤岩体的冲击动力学性质展开研究，这不仅有益于揭示由矿山扰动引起的动力灾害，而且对地下资源的开采也具有深刻的意义，因此国内外学者对煤岩体的动力学特征的研究从来没有停止过。截至目前，相关岩体介质在静载作用下的研究已经取得了丰富的成果，然而在矿岩破碎、油井致裂、隧道开挖和核爆炸防护等研究领域中，这些涉及爆炸荷载或冲击荷载作用下的岩石动态力学性能以及其动态损伤问题的研究上仍然存在很多的问题，因此有必要进一步研究岩石或者岩土体的动态力学本构关系。另一方面，混凝土具有诸多的优点(如抗压强度高、耐久性良好)，并且混凝土与钢筋之间可以达到很好的黏结程度，能够制作钢筋混凝土结构复合材料。制作混凝土的材料主要包括砂、石、土和水等，非常容易就地取材，故混凝土材料成为了建筑行业不可缺少的材料之一。如今混凝土已经不仅仅应用于单纯的房屋、桥梁、隧道等基础工程建造，混凝土材料在国防军事方面的应用也很广泛，例如工程防护材料、国防装备掩体等的工程防护结构的构建。因此研究爆炸、冲击荷载下混凝土的力学响应并建立相应的动态力学本构关系亦显得尤为重要。 目前，国内外主要采用霍普金森杆(SHPB)研究准脆性材料动载荷作用下动态力学响应，这归结于SHPB装置能够满足应变率为10 −2 ~10 4 六个数量级别的动态力学试验，测试范围满足大多数研究课题，包括了一般的机械冲击和爆炸等动载作用情况。根据前人理论研究、试验研究及数值计算研究结果可知，非均匀准脆性材料的本构关系根据其组成成分、结构类型、孕育环境及赋存多场特征的不同，其物理特性、力学特性等存在着显著地区别。文章将主要总结归纳了岩石或者岩土体以及混凝土类材料动态力学本构关系及其构造起源、繁衍发展、动态演化关系及应用范畴。
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user: 2. 准脆性材料 岩土体、混凝土和煤等材料之所以被称为准脆性材料 [ 1 ] [ 2 ]，是因为这类材料在静、动荷载下，当自身力学性质，例如，应力、应变和弹性模量超过某一临界值后，材料会出现明显软化现象。准脆性材料的断裂包含几个渐变过程，首先是微观裂纹和细观裂纹的扩散，其次是由宏观裂纹所产生的能量耗散，最后到损伤演变过程 [ 3 ]。准脆性材料毁坏、损伤一直是固体力学研究中不可规避的问题。 特征长度对应材料微观结构不均匀性的尺度，也就是说，在该尺度范围内，材料的是均质的，若超过该范围，则认为材料是不均质的。在多数情况下，准脆性材料的特征长度在微米和毫米之间，比普通构件的尺寸要大得多。因此，准脆性材料是典型的不均匀材料。另外需要特殊说明的是，随着均匀度的增加，材料的性能会从准脆性变为脆性。 岩石或者岩土体、混凝土作为准脆性材料，其力学性能主要有如下特征：1) 岩石和混凝土达到某一临界条件后，会存在明显的应变软化特性；2) 岩石和混凝土的结构不具有一般性；3) 岩石和混凝土本构力学行为存在时效性；4) 岩石和混凝土具有围压–强度效应；5) 岩石和混凝土是多孔的不均质材料；6)岩石和混凝土结构在受力破坏后具有分形特性 [ 4 ]。基于上述特点，描述准脆性材料的动态本构模型大致可分为基于经弹塑性理论模型、弹塑性损伤模型、黏弹性模型、黏弹性损伤模型、黏塑性模型、黏塑性损伤模型以及经典的过应力模型。
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user: 5. 结论与展望 综上所述，本文主要阐述了岩石或岩土体、混凝土等材料动态本构关系的构造规律和重要性，详细的叙述了准脆性材料的繁衍规律及发展历程，相关研究的水平和态势很大程度上标志着岩土工程及力学研究理论高度和研究活力及其工程设计基础的水平，力学的重要概念对深入理解自然界所发生现象的规律和机理是及其有用的，材料的动态本构关系理论的研究与生产实践和工程应用是息息相关的。通过对非均匀准脆性材料的动态本构关系的系统科学分析，基于非线性连续介质力学理论，复杂岩土介质材料的动态本构关系理论繁衍和发展具有如下特征：注重实验技术应用和力学理论相结合；注重岩土材料宏观力学和细微观力学相结合；注重介质环境和动力学相结合。复杂的岩土介质材料与均匀材料力学行为的区别主要在于动态响应方面，虽然相关研究取得了一定的进展，经过对比分析不同动态本构关系构建发展及应用领域的局限性，目前依然存在诸多问题。由于动态荷载作用下准脆性材料的破坏机理非常复杂，以致于岩土介质材料的动态本构参数较多，其中大多的材料参数都是通过实验数据的拟合得到的，缺乏一定的理论依据；另外由于实验条件的局限，尚无法准确描述动载下岩土介质变形及破坏机理的实验研究以及各种因素对岩土介质动态力学性能的影响，因此，未来仍需进一步发展和构建多场复杂环境条件下岩土介质的动态本构关系的统一理论研究。
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user: 摘要 用户一般需要使用帐户和密码来访问各种平台和系统，如果用户使用弱密码的话，虽然很容易记住，但比较容易受到攻击；如果使用强密码，则使用起来不太方便，不容易记住。所以，我们提出了一种基于区块链的去中心化身份认证机制。该机制使用以太坊的Whisper协议来取代http/https协议；更具体地的说，接入该机制的网站通过接收来自Whisper的内容来验证用户的身份信息，不再需要让用户填写用户名与密码进行验证。这种机制也能防御“重放攻击”、“网络钓鱼攻击”和“模拟攻击”，最后本机制与“OAuth2.0”，“OpenID”和“SAML”进行对比，在“网络钓鱼攻击”方面更比其他机制更优，能够很好的防御此类攻击。
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user: 1. 引言 随着互联网的快速发展，也诞生了各种各样的服务，例如电子邮件、购物、社交聊天、银行服务，娱乐等。人们可能同时拥有相当多的网络身份(往往采用帐户和密码进行登录)，从而导致一个称为“密码疲劳”的安全问题。大多数应用程序都会要求用户在访问其资源之前进行身份验证，为了方便起见，人们通常使用比较容易记住的弱密码。但是，一个普通的CPU可以在20秒内破解包含6个小写字符的密码；对于更长的密码，黑客通常使用可预测的单词对其进行破解 [ 1 ]。 单一登录机制(SingleSignOn， SSO)是一种广泛使用的机制，它通过依赖诸如Facebook、QQ、微博等提供的授权接口对用户身份进行验证。SSO减轻了密码疲劳，使访问应用程序更加轻松快捷，但是，SSO是集中式身份验证机制，当提供者的服务出现宕机的话就无法完成识别与授权操作。这些问题促使我们寻找更加有效且更加安全的身份识别服务解决方案。 在本文中，我们提出了一种基于区块链的去中心化身份识别机制。更具体地说，每个网站都是区块链网络的一个节点，这样避免了单点故障。Whisper [ 2 ] 是以太坊基于身份的消息传递协议，本机制中不同节点之间的通信就采用Whisper协议，并且内容都是已加密的，以确保安全性。IPFS [ 3 ] 是一个具有持久性且去中心化存储和共享数据的网络系统；由于Whisper包的大小可能会影响其在区块链网络上广播的速度，节点先把需要传递的内容上传至IPFS服务，IPFS则返回该内容的hash值，节点之间传递的内容仅为hash值，由于Whisper仅广播hash，所以传播的内容就变得很小。使用IPFS还具备另外一个优点就是数据不会丢失，传统集中式服务的话，如果内容丢失则很难再找会，但是采用去中心化存储系统(例如IPFS [ 3 ]，Storj [ 4 ]，Sia [ 5 ] 等)不依赖中央服务提供商，使得内容存储更加安全。 本文的主要贡献概述如下： 1) 我们提出了一种去中心化身份识别机制，该机制不再依赖于中央节点并且可以做到高并发；使用此机制的网站不再需要提供一个登录接口(登录接口往往也是会比较容易受到攻击的)，这可以使网站更加安全。 2) 我们针对该机制做了相关的攻击实验，在实验结果中发现可以更好地抵御“重放攻击”、“网络钓鱼攻击”和“模拟攻击”等攻击方式。
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user: 2. 预备知识 在传统的基于密码身份识别与授权方案中，通常采用输入用户名和密码来验证用户的身份，尤其是在Web或App上。此方案容易实现且对用户方便，但是一旦用户名和密码被盗，用户的信息就会被盗，给用户带来重大的损失。 OAuth2.0是用于身份识别与授权的行业标准协议，并允许服务在与其他服务交互时代表用户执行操作 [ 6 ]。它使第三方应用程序可以代表资源所有者访问服务器资源，而无需共享其凭据(通常是用户名和密码)，这样对用户来说也是较安全的。OAuth2.0专注于简化客户端开发人员的工作，同时为Web应用程序、桌面应用程序、移动端应用提供特定的授权流程。但是在Avinash Sudhodanan发表的这篇论文 [ 7 ] 中，提到在133个采用OAuth2.0机制的网站(选自Alexa全球排名最高的网站，属于三个不同等级范围)中，有70%的网站未实施CSRF防御策略。网络钓鱼攻击 [ 8 ] [ 9 ] 是一种犯罪攻击，黑客模仿可信赖的实体(例如，知名网站)，并哄骗用户提供用户名、密码和/或其他个人信息；OAuth2.0也不能很好的抵御网络钓鱼攻击 [ 10 ]，黑客模仿搭建一个假冒“微信”、“QQ”、“微博”这样的网站，用户则很难分辨这是一个假冒的网站，有可能在假冒的网站输入用户名和密码，最后被黑客窃取了信息。 数字签名采用称为公钥基础结构(PKI)的标准，是具有比较高的安全性和通用性。数字签名可以在不安全的环境发送消息，并为该消息创建了一层验证和安全性；数字签名使接收者有理由相信该消息是由声明的发送者发送的。数字签名保证了消息或文档的内容在传输过程中没有被更改，接收者可以使用发送者的公钥验证签名的有效性，如果接收者事先知道发送者的公钥则不需要中央服务器获取发送者的公钥。 中心化身份认证是当前最常用的方法，其中中央节点具有最高的控制权，但是，一旦集中式服务器宕机，则身份识别机制就无法提供服务。区块链技术可以使身份识别机制去中心化，而不再依赖中心服务器。Blockstack ID [ 11 ] 是一款去中心化的计算网络和应用生态系统，接入该机制的网站对用户身份识别时候则不再有中心化服务器宕机而无法完成身份识别的问题。uPort [ 12 ] 是一个自我主权的身份和数据平台，用户能够向以太坊区块链注册一个全球唯一的标识符，从而使用户可以控制其身份、私钥、用户帐户和私有数据。目前Blockstack ID和uPort在去中心化的身份识别与授权机制都取得了一定的市场占有量。
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user: 3. 基于Whisper的身份识别机制 3.1. 架构设计 如前所述，基于密码的Web身份认证有被盗的风险，而类似SSO的中心化身份认证则依赖于中央节点的可靠性。为了验证不同节点通讯数据的有效性，我们需要一些权威节点进行验证，因此我们使用POA机制。本机制使用数字签名代替传统基于密码的方式。使用数字签名技术，用户登录不再需要输入密码，避免了由于密码在网络上传输时被偷取的风险。 我们提出的机制包含4个角色，即“权威节点”、“完整节点”、“轻型节点”、“IPFS服务器”。权威节点负责数据上链并进行打包。在本机制中，智能合约的拥有者为权威节点，只有权威节点才能对智能合约进行修改的权力。如果网站信誉良好，则可以将其升级到权威节点，并且如果该网站的行为不当或存在作恶行为，那么则撤消其“权威节点”的职责。任何网站都可以成为完整节点，轻节点可以是移动应用程序，因此我们开发了一个“LoginAuth”移动端应用程序来存储用户的私钥。IPFS服务器提供去中心化的高吞吐量分布式存储系统，IPFS中存储的所有数据都经过加密，以确保数据安全。该机制中的所有角色都可以相互通信。更具体地说，“权威节点”，“完整节点”和“轻型节点”之间的通信采用以太坊的Whisper协议，而权威节点，全节点和轻型节点可以使用https访问IPFS服务，如图1。 3.2. 基于区块链身份识别算法 本机制中的各个节点通信不是使用传统的Http/Https，而是使用以太坊Whisper协议，传送的信息都是加密的，以广播的形式进行快速传播 [ 13 ]。 图1. 架构概要 本机制创建“WebsiteManager”和“UserManager”这两个智能合约分别存储网站和用户的信息。 WebsiteManager合约包括域名和其对应公钥的信息。由于用户信息内容的大小相对较大，因此用户信息将通过其自己的公钥进行加密并上传到IPFS，且UserManager合约仅存储来自IPFS的hash，UserManager合约存放用户的信息。只有“权威节点”有权限调用WebsiteManager合约和UserManager合约的修改方法修改数据。 例如，用户希望使用此机制登录网站。用户已将其信息上载到IPFS，IPFS返回对应密文的hash，UserManager合约保存了该hash。WebsiteManager合约存储网站的公共密钥。交互图如图3所示，它描述了用户身份识别过程。该机制的身份识别过程具有四个重要算法，分别是“生成QR码算法”，“QR码签名验证算法”，“广播身份验证算法”和“验证身份算法”。 3.2.1. 生成QR码算法 QR码主要用于将网站的登录信息传递给“LoginAuth”，网站的登录信息已二维码的形式呈现出来，“LoginAuth”通过扫描二维码，获得二维码的内容。在该算法中，我们将生成一个随机字符串作为topic参数，以使用以太坊whisper协议与网站进行通信。网站开始根据topic参数监听其对应频道的信息，然后生成当前时间戳以表示该登录时间；为了防止数据被篡改，网站使用私钥对数据进行签名，如图2 (表1和算法1)。 图2. 身份识别的交互图 Table 1 Symbols and function Symbol or function Description || 与操作 M 网站域名 H() hash方法 SK w 网站的私钥 PK w 网站的公钥 SK u 用户的私钥 PK u 用户的公钥 Rand() 生产随机字符串的方法 Time() 生产当前时间戳的方法 Sign() 签名方法 Verify() 验证方法 Encrypt() 用公钥进行加密的方法 Decrypt() 用私钥进行解密的方法 UserManagerGet() 从UserManager合约中根据用户的公钥获取用户信息的方法 WebsiteManagerGet() 从WebsiteManager 合约中根据网站域名获取网站信息的方法 IPFSPost() 上传信息到IPFS系统的方法 IPFSRequest() 从IPFS系统中获取信息的方法 WhisperBroadcast() 通过Whisper进行广播的方法 表1. 符号和方法描述 Algorithm 1. Generation QR code algorithm 算法1. 生成QR码算法 3.2.2. QR码签名验证算法 作为轻型节点的“LoginAuth”可以通过WebsiteManager合约获取网站的公钥，以验证内容的有效性。QR码的有效期仅为几秒钟，可以保证QR码数据的可信度 [ 13 ]，以下的算法设置的有效期为10秒，算法2中显示了其详细信息。 Algorithm 2. QR code signature verification algorithm 算法2. QR码签名验证算法 3.2.3. 广播算法 采用Whisper发送的内容越小，那么再网络中传输就会越快，所以我们的算法旨把广播的内容体积最小化。“LoginAuth”使用该网站对应的公钥加密用户信息，并将其上传到IPFS，“LoginAuth”则广播该IPFS返回的密文对应的hash即可。算法3中显示了详细信息。 Algorithm 3. Broadcast algorithm 算法3. 广播算法 3.2.4. 身份识别算法 网站(“权威节点”或“完整节点”)通过接收Whisper协议收到内容来验证用户身份。此时，Whisper的topic为随机字符串，与QR码算法1生成的随机字符串一致。如果身份验证成功，则网站可以获得用户信息并在页面上显示验证结果。算法4中显示了详细信息。 Algorithm 4. Verify identity algorithm 算法4. 身份识别算法
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user: 4. 实验与分析 4.1. 攻击模型 根据文献 [ 10 ] 的安全实验，我们建立了多个攻击模型实验来验证我们提出的机制。该模型包含“重放攻击模型”、“模拟攻击模块”和“网络钓鱼攻击模块”。我们将本机制与OAuth2.0、OpenID [ 14 ] 和SAML2.0 [ 15 ] 进行比较，以显示其安全性。各个攻击模型是基于以下条件进行假设构建的： 1) 攻击者可以随意加入本区块链网络。 2) 攻击者可以知道哪个Whisper请求是属于身份识别的。 3) 攻击者可以通过Whisper随意广播。 4) 攻击者可以拦截网络中的数据包。 5) 受害者无法区分钓鱼网站。 4.1.1. 重放攻击模型 当用户网站登录页并打开“LoginAuth”应用程序进行身份识别时，攻击者窃听了来自应用程序的请求，并窃取了Whipsper的请求包；然后攻击者用偷来的Whisper请求包使用受害者的会话登录网站并尝试窃取受害者的私人信息，如图3。 图3. 重放攻击模型 4.1.2. 钓鱼攻击模型 网络钓鱼攻击试图获取敏感的机密信息，例如用户名，密码，访问代码和其他安全信息。攻击者创建网络钓鱼网站，然后将QR码从合法网站转发给受害者。最后，攻击者开始从“LoginAuth”应用程序监听Whisper消息包以窃取受害者的私人信息，如图4。 图4. 钓鱼攻击模型 4.1.3. 模拟攻击模型 模拟攻击也称为欺骗攻击。在本机制中，“LoginAuth”应用程序将使用Whisper协议广播用户请求授权，攻击者可以通过拦截此请求并与网站建立会话，攻击者再修改了Whisper包的内容，将topic参数更改为自己的topic参数，最后广播了被篡改的Whisper包，如图5。 图5. 模拟攻击模型 4.2. 分析 4.2.1. 重放攻击漏洞 攻击者使用被盗的请求包进行身份识别请求，当网站接收到请求的数据，并验证数据签名也是有效的，但在防御此攻击的机制上，网站会将whisper的主题参数绑定到用户会话中，不同的会话拥有不同的主题参数，所以无法成功通过重放攻击的请求来进行身份识别。我们建议使用本机制的网站将topic参数设置为只能使用一次，并且有效期较短，这会使该机制更安全。遵循相同的防御策略，OAuth2.0、OpenID和SAML请求参数绑定到用户会话也可以防御重放攻击 [ 16 ]。 4.2.2. 钓鱼攻击漏洞 根据此机制，“LoginAuth”应用程序扫描QR码以获取网站信息，并使用Whisper协议进行身份识别请求。攻击者窃取了受害者要求进行身份授权的数据，但是由于攻击者没有合法网站的私钥，因此无法解密密文。这种机制可以防御网络钓鱼攻击。对于OAuth2.0、OpenID和SAML，一般比较容易向服务提供商申请应用ID，以假装它是合法的第三方企业，攻击者可以将此应用ID用于网络钓鱼站点，网络钓鱼网站成功地伪装成合法网站。受害者假如无法区分钓鱼网站的话，那么受害者就会被攻击成功。 所以OAuth2.0、OpenID和SAML无法防御类似这样的网络钓鱼攻击。 4.2.3. 模拟攻击漏洞 攻击者成功窃取了受害者的授权请求，然后篡改了Whisper的主题。攻击者广播了篡改后的Whisper的请求包，当网站收到了Whisper身份识别请求时，因为根据算法4，D1 (topic)已被修改，则D11和D12不相等，所以验证无法成功。OAuth2.0和OpenID可以通过比较状态字段来防御模拟攻击。对于SAML，数据是在加密后传输的，难以实施攻击。 表2总结了此机制的实验结果，OAuth2.0、OpenID和SAML在针对重放攻击，网络钓鱼攻击和模拟攻击在防御中的比较。为了提高此机制的安全性，Whisper每个包的有效期应该尽可能短，例如10秒。Whisper信封的主题参数必须至少为64个字符，并且为随机字符串，这使攻击者很难知道主题参数。区块链中的节点还可以不规则地广播一些无效的Whisper包，这可能会干扰攻击者的攻击，如表2。 Table 2 Defense attack result Our mechanism OAuth2.0 OpenID SAML2.0 Replay attack √ √ √ √ Phishing attack √ × × × Impersonation attack √ √ √ √ 表2. 防御对比
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user: 5. 总结 在本文中，我们介绍了一种基于区块链的身份授权机制，并且我们的实验也证明了我们的机制在生产环境的可行性。使用此机制的网站不再需要实现类似OAuth2.0的回调机制，并且也能很好防御“重放攻击”，“网络钓鱼攻击”和“模拟攻击”。用户的信息被加密并存储在去中心化的文件系统(IPFS)中，以确保信息存储是去中心化的，没有单点漏洞。此机制可用于确保在不同节点之间通信具有可用性，机密性和隐私性，可应用于对网络身份识别具有更高要求的身份识别系统中；在之后，我们将继续基于Whisper协议在即时通讯安全方面的研究，并和现有的安全传输协议TLS进行对比，让信息在网络传输中更加安全和可靠。
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user: 摘要 提出了基于DO-Conv改进的端到端车牌识别算法，该算法引入一种新颖的深度过参数化卷积(Depthwise Over-Parameterized Convolutional Layer， DO-Conv)，用于替换常规卷积，提升图像特征提取的有效性，从而提高车牌识别的准确率。研究结果表明：改进后的算法在合成数据集和SYSU数据集上的识别准确率分别为97.42%和95.08%，均优于使用传统卷积的端到端识别算法。
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user: 1. 引言 随着我国汽车保有量的增加，城市面临的交通管理压力也越来越大，智能交通系统的建设迫在眉睫。车牌识别作为智能交通系统的重要组成部分，广泛应用于高速公路收费管理、停车场出入管理、道路交通监控等场景。 传统的车牌字符识别方法首先需要分割车牌字符，输出一组单个的字符图像，然后使用模板匹配 [ 1 ]、特征提取 [ 2 ] 和神经网络 [ 3 ] 等识别算法对其进行识别，将各个字符图像的识别结果顺序组合起来便得到车牌的识别结果。这些方法很大程度上依赖字符分割的准确性，而且在识别时需要对大量的车牌特征进行提取，识别效率低。近年来，由于强大的特征学习能力，卷积神经网络(CNNs)在解决许多经典的计算机视觉问题上取得了巨大的成功，例如图像分类和语义分割。基于CNN的车牌识别算法 [ 4 ] [ 5 ] 也相继被提出来，用于解决错误的字符分割导致车牌识别率下降的问题。Li等人 [ 6 ] 将车牌识别问题看作一个序列建模问题，利用CNN提取车牌区域特征，然后送入LSTM [ 7 ] 网络提取上下文关联信息，最后利用CTC [ 8 ] 算法进行判别得到车牌序列信息。Zherzdev等人 [ 9 ] 提出一种无需使用递归神经网络(RNN)的轻型卷积神经网络，用于快速识别车牌字符。Zhang等人 [ 10 ] 提出一个端到端的模型，直接通过CNN完成整个车牌的识别，比文献 [ 6 ] 中的方法更为简单。 上述基于CNN的车牌识别算法主要研究不同的网络结构对识别准确率的影响，他们由传统的卷积层组成。卷积层是CNN的核心构建模块。因此，这些核心模块的改进通常可以提高CNN的性能。一些用于替代传统卷积层的方法相继被提出来，这些方法可以提高CNN的特征学习能力或效率 [ 11 ] [ 12 ]。深度过参数化卷积 [ 13 ] (Depthwise Over-Parameterized Convolutional Layer， DO-Conv)由Cao等人提出，可以提高CNN在许多经典视觉任务上的性能，如图像分类、检测和分割。本文将其应用于车牌识别任务中，提出一种融合DO-Conv的车牌识别算法，用于提升车牌特征提取的有效性，从而提高车牌的识别准确率。
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user: 2. 深度过参数化卷积 与常规卷积不同，深度过参数化卷积DO-Conv在常规卷积的基础上添加一个用于过参数化的组件：深度卷积。一般认为，通过在网络中添加线性层和非线性层来增加网络深度可以提高网络的表达能力，提升网络性能。但是使用更深层次的网络结构往往会增加神经节点的计算量。过参数化的一个明显优势就是过参数化使用的多层复合线性操作在训练阶段之后可以折叠为紧凑的单层形式。然后在推理阶段仅使用单层计算，从而减少了计算量。此外，DO-Conv不仅可以提升融合模型的性能，还可以加快CNN的训练速度。 深度过参数化卷积的结构如图1所示。深度卷积算子 ∘ 首先应用于深度卷积内核D和输入特征P，生成变换后的特征 P ′ = D ∘ P 。然后常规卷积运算符 ∗ 应用于常规卷积内核W和特征 P ′ ，生成变换后的特征 O = W ∗ P ′ 。因此，深度过参数化卷积的输出可表示为： O = W ∗ ( D ∘ P ) 。在图1中，M和N为输入向量的空间维度， C i n 为输入向量的通道数， C o u t 为输出的通道数， d m u l = M × N 为深度卷积的深度乘数。 图1. 深度过参数化卷积结构
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user: 3. 基于DO-Conv改进的端到端识别网络 本文提出的基于DO-Conv改进的端到端车牌识别模型包含3个模块：基于DO-Conv改进的特征提取模块、特征序列化模块和序列解码模块。图2给出了所提模型的流程图，图3给出了所提模型的网络结构，模型中3个模块说明如下。 图2. 所提模型流程图 图3. 所提模型网络结构 3.1. 基于DO-Conv改进的特征提取模块 随着卷积神经网络的发展，其网络结构使用的卷积层数也在不断增加，在增强网络的表达能力时也带来了更大的计算量。针对这种情况，本文设计了一种基于DO-Conv改进的卷积神经网络，通过引入DO-Conv替换传统的卷积方式，可以在不增加网络层数的情况下提升网络的特征提取能力。 本文网络结构以VGG网络作为基础网络框架，其网络结构如图3所示。其中，输入图像统一处理为110 × 32大小的灰度图像。就网络卷积过程而言，整个卷积网络由7个DO-Conv层及最大池化层构成。此外，Batch Normalization和ReLU函数被用来加速训练过程，提高网络的泛化能力。该网络通过对样本进行卷积、池化操作进行特征提取。 DO-Conv层：卷积网络中的特征提取层。卷积过程如第1章所述，卷积操作之后传递给激活函数，得到的结果是一组特征图。不同的特征图提取不同的特征。 池化层：也叫下采样层，本文采用最大池化，主要操作是取区域上的一个值做下采样；其目的是进一步减少网络的参数，保持某种不变性(旋转、平移等)。 网络的具体参数设置如表1所示，其中filters表示卷积核的个数，k表示卷积核的尺寸，s表示步长，p表示填充。 Table 1 Fusion of CNN parameter settings for DO-Con Type Configuration Input 110 × 32 × 1 gray-scale image DO-Conv， ReLU filters: 64， k: 3 × 3， s: 1 × 1， p: 1 Max pooling k: 2 × 2， s: 2 × 2 DO-Conv， ReLU filters: 128， k: 3 × 3， s: 1 × 1， p: 1 Max pooling k: 2 × 2， s: 2 × 2 DO-Conv， BatchNorm， ReLU filters: 256， k: 3 × 3， s: 1 × 1， p: 1 DO-Conv， ReLU filters: 256， k: 3 × 3， ， s: 1 × 1， p: 1 Max pooling k: 2 × 2， s: 2 × 2 DO-Conv， BatchNorm， ReLU filters: 512， k: 3 × 3， s: 1 × 1， p: 1 DO-Conv， ReLU filters: 512， k: 3 × 3， s: 1 × 1， p: 1 Max pooling k: 2 × 2， s: 2 × 2 DO-Conv， BatchNorm， ReLU filters: 512， k: 3 × 3， s: 1 × 1， p: 0 表1. 融合DO-Conv的CNN参数设置 3.2. 特征序列化模块 特征序列化模块是将提取出来的图像特征进行序列化，并实现与输入标签的序列到序列映射。本文采用长短时记忆网络(Long Short-Term Memory， LSTM)来进行序列化。整个模块由两层双向LSTM和全连接层组成，如图2所示。其中，每个双向LSTM层均由两个相对的LSTM构成，每个LSTM都有128个隐藏节点。全连接层有71个由Relu激活的神经元，对应71个类别(即37个中文字符，10个数字，24个字母，不含“I”、“O”)。当输入特征序列X时，全连接层的输出可表示为 C = { c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c T } ，其中 c t ∈ R 71 为第t个特征序列对应的序列标签。 3.3. 序列解码模块 本文采用链接时序主义分类(Connectionist Temporal Classification， CTC)来对特征序列化模块的输出进行解码，预测最终的识别结果。CTC通过使用Softmax层将循环层的输出 C = { c 1 ， ⋯ ， c T } 转换成概率序列 Y = { y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y T } ，其中T是特征序列的长度且 y t = softmax ( c t ) (1) 首先，用L表示任务中的所有标签。定义一组长度为T的序列 L ′ ， L ′ = L ∪ ∅ 。 L ′ 包含所有预定义的标签，包括一个“blank”标签 ∅ 。我们将在全部时间步长里依次观察到的标签作为路径π。 为了处理路径π和目标序列l之间的关系，CTC定义了多对一映射β。β首先删除重复的标签，然后删除所有的空白标签。给定标签序列l，将可行路径定义为能够从l映射到β的所有π。每个目标的条件概率被定为所有可行路径概率的和，即： p ( l | Y ) = ∑ π ∈ β ( π ) = l p ( π | Y ) (2) 其中 p ( π | Y ) = ∏ t = 1 T y t π t ， ∀ π ∈ L ′ (3) 其中 π t 是路径 π 中的第t个元素， y t π t 是标签 π t 的评估概率。
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user: 4. 实验结果分析 4.1. 数据集 由于没有公开的大型中文数据集，本文使用opencv根据国内车牌规则生成各种类型的合共12万张车牌图像的合成数据集，图像的分辨率均为110 × 32。部分生成图像如图4所示。训练集和测试集之比为8:2，即训练集104，000张，测试集26，000张。 图4. 合成车牌图像 为了验证所提模型在真是环境中的性能，本文还使用了开源中文车牌数据集SYSU [ 14 ]。SYSU数据集采集了超过3000张来自道路交通监控探头的车牌图像样本。由于该数据集未标注车牌位置，采用开源软件HyperLPR对车牌区域进行定位，成功定位3671张图像，其中2939张被用于训练，剩余732张被用于测试。 4.2. 实验设置 本文实验算法采用编程语言Python、C++编写，使用pytorch框架实现。其他软硬件配置如下：Intel Core i7-8700k 3.70 GHZ 12核8G内存，NVIDIA 1080ti显卡，显存11 GB，ubuntu16.04LTS系统。 网络训练的学习率为1e-5，模型的batch size为128，模型使用RMS优化器进行优化。 4.3. 评价指标 本文采用识别准确率(RA) [ 15 ] 来评估车牌识别模型的性能，计算公式如下： R A = R N (4) 其中R是正确识别所有字符的车牌数量，N是用于测试的车牌数量。 4.4. 实验结果 为了探讨DO-Conv卷积层对车牌识别准确率的影响，本文将模型中的DO-Conv层替换为常规卷积，然后分别在SYSU数据集和合成车牌数据集上进行消融实验。实验结果如表2所示。 Table 2 Comparison of structural performance of different model 模型结构 SYSU数据集识别准确率 合成数据集识别准确率 使用常规卷积的模型 94.81% 96.90% 本文模型 95.08% 97.42% 表2. 不同模型结构性能对比 由表2可知，本文所提模型在SYSU数据集和合成数据集上分别比使用常规卷积的模型高0.27%和0.52%，两者的性能差距证实了本文提出的识别模型有助于提升车牌识别的准确率。绘制了合成数据集中测试准确率与训练次数关系图，如图5所示。从该图中可以看出，在训练过程中使用Do-Conv卷积层的网络的准确率上升速度更快，且明显高于使用传统卷积层Conv的准确率曲线，表明使用DO-Conv层不仅可以提高车牌识别的准确率，还可以加快神经网络的训练。 图5. 合成数据集中测试准确率与训练次数关系 此外，为了进一步验证本文模型的有效性，还与文献 [ 9 ] 的方法进行了对比，实验的结果如表3所示。与文献 [ 9 ] 的方法相比，本文提出的基于DO-Conv改进的端到端车牌识别方法在两个数据集里都获得了较高的准确率。 表3. 不同方法性能对比
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user: 5. 结论 由于大多数基于CNN的车牌识别算法主要研究不同网络结构对车牌识别准确率的影响，很少有方法研究不同卷积层对识别准确率的影响。本文提出了基于DO-Conv改进的端到端车牌识别算法。该算法对传统的端到端算法进行改进，在特征提取阶段将原有的卷积方式替换为为深度过参数化卷积DO-Conv，提升图像特征提取的有效性，然后使用LSTM网络对提取的特征进行序列化，最后使用CTC算法进行解码输出。通过在合成车牌数据集和SYSU数据集上的实验表明，改进后的网络模型对于车牌识别的准确率更高，分别达到了97.42%和95.08%。同时，改进后的模型的训练效果更好。与现有方法的对比也进一步表明了本文所提方法的有效性。
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user: 摘要 为了进一步研究南疆沙尘暴天气过程的主要成因，探讨沙尘暴发生的有利环流形势和具有指示意义的主要物理量场，利用常规气象观测资料，以及1˚ × 1˚ NCEP/NCAR格点分析资料，从环流形势，中低层影响系统及客观物理量场对2010年3月12日发生在新疆和田地区的强沙尘暴天气过程进行了天气学分析和诊断，得出如下结论：1) 沙尘发生前，3月上旬极涡较往年偏强，并偏向东半球，这有利于极涡中心分裂的冷空气不断南下侵袭我国，为沙尘暴天气的爆发提供了有利的环流背景条件，3月12日北半球环流形势发生明显调整，新地岛附近的强冷空气爆发向南侵袭，从而造成南疆和田地区本次强沙尘暴天气。巴尔喀什湖附近冷涡及强锋区是这次新疆和田区域强沙尘暴天气的主要天气系统。2) 沙尘来临前，和田地区为热低压控制，之后随着地面冷高压和冷锋不断东移，和田地区形成很强的气压梯度，沙尘暴过境时，造成气压猛升，气温骤降，相对湿度增加，风速突增等基本气象要素变化特征。3) 物理量场分析表明：本次沙尘暴发生在高空急流右侧，高空急流的存在使得高空动量下传，引起近地面大风，当大风经过沙尘源区时，形成沙尘暴天气。沙尘发生前，和田上空处于能量高值区，低层大气处于对流不稳定状态，容易形成强烈的上升运动。
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user: 1. 引言 沙尘暴是起源于干旱半干旱和荒漠化地区的一种灾害性天气，是指大风把地面上大量沙粒和尘埃卷起，从而使空气变得浑浊，水平能见度明显下降的恶劣天气现象 [ 1 ]。沙尘暴不仅带来人畜伤亡和财产损失，还会造成很严重的大气环境恶化并且会加快土地荒漠化。随着人类对自身生存环境的关注和环境意识的提高，沙尘暴越来越受到社会各界的重视。 新疆和田地区是全国沙尘暴频发地区之一，位于塔里木盆地的南缘，东经77˚E~84˚E，北纬34˚N~39˚N。西、北、东三面被世界第二大沙漠即塔克拉玛干大沙漠包围着，全地区总面积为24.78万平方公里，其中沙漠戈壁占63%，山地占33.3%，绿洲面积仅占3.7%。七县一市均处于被沙漠包围或半包围状态。受沙漠气候影响，每年春夏两季常遭受风沙肆虐，风沙中含尘量极高，全地区有荒漠化土地面积278.35万km 2 ，其中土地沙漠化面积274.44万km 2 ，土壤盐碱化面积3.91万m 2 。另外，由于全球变暖、气候异常的影响，和田地区干旱和暖冬现象日益加剧。近年来每年的2~5月，和田地区气温普遍偏高，土壤解冻时间提前。偏高的气温加速土壤水分的蒸发，使原本干旱的土质更加疏松，一起大风便容易扬尘；土地沙漠化也为强沙尘暴的形成提供了物质基础 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 和田地区的强沙尘暴天气按冷空气的移动路径可以分为5种类型 [ 5 ]：一为西北入侵型：这类沙尘暴主要是由于来自西北方的冷空气在巴尔喀什湖附近，来自于极地的冷空气，不断南下，在乌拉尔山形成一个高压脊，脊前形成一支较强的西北气流。冷空气沿脊前偏北气流不断南下，使巴湖槽不断加强。地面冷高压中心在盆地西北方向，随着巴湖槽的东移，冷空气从西北方向进入进南疆盆地。二为西侵型：这类沙尘暴主要是由于来自西方的冷空气东移到中亚一带，冷空气在帕米尔堆积，随着中亚槽或南支槽的东移，冷空气进入南疆盆地。三为北翻山型：这种类型较少，这是地面冷高压在天山北侧堆积，与之配合的是巴尔喀什湖横槽，冷空气沿乌拉尔山脊前偏北气流南下，使横槽加深加强，随着横槽转竖，在天山北侧堆积的冷空气进入南疆盆地。四为东灌型：这类型的沙尘暴由于地面冷空气的强度不强无法翻越天山，沿天山北侧东移至东疆一带进入南疆盆地，有时在500 hPa高空图中，影响北疆的低槽东移到东疆北部，也会形成东灌型天气，若地面冷高压和高空槽同时存在，东灌天气就强一些。这种类型的天气对民丰影响较大，而到了和田往往就变成浓浮尘天气了。五为局地热低压发展型：这种类型的沙尘暴是由于春夏季沙漠腹地白天升温较快，在南疆盆地内形成热低压，地面图中，盆地外无冷高压中心，高空500 hPa若有槽东移，就会形成沙尘暴天气。 刘海涛等 [ 6 ] 对和田地区沙尘暴天气的时空分布特征进行了研究。田庆明等 [ 7 ] 对强沙尘暴天气高空温湿风结构和大气稳定度进行了分析。刘彩红等 [ 8 ] 对一次区域性强沙尘暴天气过程成因做了分析。本文在前人工作的基础上，从天气背景及天气形势等方面分析了此次沙尘天气的成因，并进一步作了物理量诊断(涡度、散度、温度平流等)，讨论大气稳定度，高空急流与沙尘暴发生发展的关系，对认识此类沙尘暴的成因和发生发展机制有一定意义，也为今后的沙尘天气预报提供一定的思路和参考。
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user: 2. 天气实况及灾情 2010年3月12日，新疆和田地区发生了继2000年以来首次范围极大，突发性强，沙尘强度强，能见度极差的强沙尘暴天气。3月12日14时左右(表1)，冷空气从中亚翻越帕米尔高原进入南疆沿塔里木盆地东移，14时35分皮山县最先出现了沙尘暴，沙尘暴持续了54 min，极大风速为15.6 m∙s −1 ，风力6级，最低能见度为20 m。随着冷空气向东推进，16时57分墨玉县出现了沙尘暴，持续时间为2小时37分钟，极大风速为19.2 m∙s −1 ，风力为5级，最低能见度20 m。随后到17时08分时沙尘暴来到了和田市，持续了3小时左右，极大风速为18.8 m∙s −1 ，风力5级，最低能见度0 m。随着冷空气不断向东推进，17点33分至23点22分，洛浦、策勒、于田和民丰县陆续出现了沙尘暴，平均风力为6~8级，最低能见度均为0 m。13日02时左右冷空气完全灌入盆地，和田地区沙尘天气基本结束各地转为浮尘天气。 本次沙尘暴天气来势凶猛，导致和田地区交通、电力、通信中断，地膜、塑料大棚等农业设施严重受损。受这次沙尘暴天气的影响，在全地区范围内22，903户76，283人受灾，农作物受灾面积3428.3公顷，刮倒树木3296棵，损坏大棚草帘5557个，死亡牲畜2头，倒塌房屋9户10间，损坏房屋5间，倒塌畜圈9间，刮倒电线杆5个，全地区直接经济损失2150.8万元。强沙尘暴天气出现前，也即3月12日17时以前，TES (总悬浮颗粒物)、PM10 (可吸入颗粒物)、沙尘总浓度、降尘量均未超过国家环境空气质量3级标准，强沙尘暴天气出现后(3月12日17时08分以后)，TES为12.442 mg∙m −3 ，超过国家环境空气质量3级标准24.9倍，PM10为9.57 mg∙m −3 ，超标38.3倍，沙尘总浓度为9.939 mg∙m −3 ，超标39.8倍，降尘量为149.915 g∙m −2 ，超标29倍，突然变浊的空气对和田各族人民的身心健康特别是眼、鼻、喉、呼吸道和肺部造成很大的危害。 Table 1 Weather situation of severe sandstorm in Hotan on March 12， 201 站名 开始时间 结束时间 持续时 间/h 极大风 速(m/s) 风向 (m/s) 风力 (级) 最低能见度(m) 皮山 12日14:35 12日15:29 0:54 15.6 NW 6 20 墨玉 12日16:57 12日19:34 2:37 19.2 SW 5 20 和田 12日17:08 12日20:15 3:07 18.8 W 6 0 洛浦 12日17:33 12日20:00 2:27 17.3 W 8 0 策勒 12日18:29 12日20:00 1:31 16.8 W 6 0 于田 12日19:35 12日22:05 2:40 18.1 W 6 0 民丰 12日21:21 12日23:22 2:01 18.5 WSW 6 0 表1. 和田地区2010年3月12日强沙尘暴天气实况表
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user: 3. 资料与方法 3.1. 资料来源 分析中所用的资料为2010年3月12~13日新疆和田地区气象台常规气象观测资料及地面加密观测资料，美国NCEP/NCAR提供的每6 h一次的1˚ × 1˚再分析资料。该次沙尘暴灾情取自新疆省气象决策服务中心气象灾情快报。 3.2. 研究方法 根据现代天气分析理论，应用MICAPS系统分析了新疆沙尘暴的环流形势的变化特征、地面气压场变化特征和地面气象要素变化特征。应用具有气象数据分析功能强、地图投影坐标丰富、高级编程语言使用容易、图形显示快速、已成为国内外气象数据显示的标准平台的Grads绘图软件对该次强沙尘暴天气的涡度、散度、垂直速度等物理量场的空间分布进行绘制，利用天气诊断方法对各物理量场的空间分布特征进行了分析。