DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 目的：观察疏肝安神类中药复方松郁安神方防治失眠的作用与多巴胺受体的相关性。方法：利用失眠大鼠模型，造模成功后分别给予松郁安神方(SYF)、多巴胺受体激动剂pergolide、多巴胺受体拮抗剂spiperone以及联合用药1周。治疗结束后通过酶联免疫吸附测定(Elisa)方法检测大鼠脑组织和血浆中神经递质多巴胺(DA)的含量。运用Western Blotting实验检测脑组织多巴胺受体D2DR蛋白表达水平。结果：同对照组相比较，模型组和pergolide组大鼠脑组织和血浆中DA含量显著升高(P < 0.01)，脑组织中D2DR蛋白表达水平同样显著上调(P < 0.01)。而SYF组、spiperone组则使得大鼠脑组织和血浆中DA含量以及D2DR蛋白表达水平均被显著性的降低(P < 0.01)，联合用药组也呈现了同样的结果。SYF组 + pergolide组同pergolide组比较，大鼠脑组织和血浆中DA含量以及D2DR蛋白表达水平均被显著性的下调(P < 0.01)。结论：肝郁型失眠的发生机制同多巴胺受体激动剂作用相似，松郁安神方能够抑制多巴胺受体激动剂诱导的D2DR蛋白表达和DA的释放，与多巴胺受体拮抗剂作用相似，表明了疏肝安神法防治失眠的作用可能与多巴胺受体途径相关。 关键词 :疏肝安神法，失眠，多巴胺受体 Copyright © 2019 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 随着社会不断发展，人们的生活节奏加快，睡眠问题日益凸显，失眠是最常见的睡眠问题。中医学认为失眠的病机以肝郁为主，故对应的治疗应该是以疏肝解郁为主，兼以镇静安神之法。近几年关于此类方药治疗失眠的报道也在不断增加，临床也收到了不错的疗效 [ 1 ] [ 2 ]。但是它们的作用机制研究还是很薄弱的。松郁安神方即是 黄俊山 教授结合多年临床经验，依据失眠多肝郁，按照疏肝解郁安神的治法而组方的。该方目前是临床治疗失眠的经验校方。本研究通过肝郁失眠大鼠模型，采用疏肝解郁类的中药复方和西药进行干预，以兴奋性神经递质DA及其受体途径为切入点，探讨肝郁型失眠的机制，以及疏肝安神类方药的作用机理。为中医临床治疗肝郁型失眠提供部分实验依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验动物 实验选用雄性SD大鼠，8周龄，体重250 ± 10 g，56只，购于上海斯莱克实验动物有限责任公司，实验动物生产许可证号：SCXK(沪)2007-0005，质量合格证号：2007000525946，于福建省中医药研究院比较医学中心实验动物清洁级饲养室喂养。 2.2. 实验药物 中药复方松郁安神方由甘松10 g，郁金15 g，玫瑰花 10 g ，生龙骨30 g (先煎)，珍珠母30 g (先煎)，夜交藤 30 g ，丹参 15 g ，酸枣仁15 g组成 [ 3 ]。中药饮片购于鹭燕(福建)药业股份有限公司。药物由药物室一次性煎煮，分装后−20℃保存备用。大鼠用量为成人6倍(按体重计算)剂量，按15 mL/kg灌胃给药，1次/天，给药时间1周 [ 4 ]。 2.3. 主要试剂 多巴胺受体抑制剂spiperone (Catalogue Number: S682000)，多巴胺受体激动剂pergolide mesylate (Catalogue Number: P287200)均购于TRC公司；D2DR Antibody (B-10) (sc-5303)购于Santa Cruz公司。GAPDH (14C10) Rabbit mAb (CST: #2118S)；Anti-mouse IgG，HRP-linked Antibody (CST: #7076S)购于CST公司；Anti-rabbit IgG，HRP-linked Antibody (CST: #7074S)购于CST公司。Anti-rabbit IgG， HRP-linked Antibody (CST: #7074S)购于CST公司。Rat DA ELISA Kit (货号：ml9003201)购于mlbio公司。 2.4. 失眠大鼠模型的建立 参考关于肝郁证失眠模型文献 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，采用夹尾刺激法致大鼠肝郁：用大弯止血钳夹住大鼠的尾巴，令其与其他大鼠撕打，从而激怒全笼大鼠，令全笼大鼠处于对峙状态。每次夹尾刺激30 min，1天2次，持续1周。将形成肝郁的实验大鼠放在改良多平台上进行睡眠剥夺，连续剥夺3天，建立肝郁失眠复合型模型。实验在福建省中医药研究院动物实验室进行，湿度79% RH，室温 22 ℃ ，自然昼夜光照。 2.5. 实验大鼠的分组、给药及取材 造模成功后分成以下几组：对照组、模型组、松郁安神方组(SYF组)、spiperone组、SYF + spiperone组、pergolide组以及SYF + pergolide组，每组8只。SYF组大鼠用量为成人6倍(按体重计算)剂量，按15 ml/kg灌胃给药，1次/天，1周 [ 4 ]。spiperone按1 mg/kg剂量，pergolide按1 mg/kg剂量，均腹腔注射给药，1次/天，1周 [ 8 ]。对照组和模型组给予同等体积的生理盐水灌胃，1次/天，共7天。实验结束，将实验大鼠用戊巴比妥钠腹腔注射麻醉(40 mg/kg)，腹主动脉取血5 mL装到抗凝管中，离心取上清，分装EP管中冻存备用。取血后，断头，剪开头皮，用血管钳揭去颅骨和硬脑膜，剪断双侧视神经后用眼科镊子迅速取出大鼠的整个脑组织。用0.9%氯化钠溶液冲洗干净，置于液氮或−80℃保存备用。 2.6. 神经递质的检测 神经递质的检测方法按照Rat DA ELISA Kit (货号：ml9003201)检测试剂盒说明书进行 [ 9 ]。取所需检测的大鼠血浆样本各50 μL，不同浓度标准品各50 μL分别加入96孔酶标板中。标准品孔和样本孔中每孔加入辣根过氧化物酶(HRP)标记的检测抗体100 μL，封板，37℃温育60 min。然后洗板5次。每孔加入底物A、B各50 μL，37℃避光孵育15 min。每孔加入终止液50 μL，15 min内，450 nm测OD值，计算样本的浓度。 2.7. Western blotting蛋白检测 将取材的大鼠脑组织按10 mg/100 μL加入Western细胞裂解液，经匀浆，超声粉碎后12000 r/min低温离心5 min，取上清液。采用BCA法定蛋白浓度，95度变性。配置5%的浓缩胶，10%的分离胶，待PAGE胶凝固后，按照样本顺序上样进行PAGE凝胶电泳，浓缩胶80 V，30 min和分离胶120 V，90 min。电泳结束后，取与凝胶大小一致的PVDF膜和滤纸，PVDF膜先在100%甲醇溶液中浸泡5 s，然后在转移缓冲液中浸泡10 min，按照负极、转印滤纸、凝胶、PVDF膜、转印滤纸、正极的顺序放入电泳槽，接通电源300 mA，120 min转移到PVDF膜上。转膜结束后，5%脱脂奶粉室温封闭PVDF膜60 min。弃去封闭液，加入一抗D2DR (1:200)或GAPDH (1:1000)，4℃摇床反应过夜。次日，洗膜后加入HRP标记的二抗(1:2000)室温孵育2 h，洗膜后加入ECL显色，图像分析。应用Image J分析软件分析上述结果，计算每个蛋白印迹的密度与内参蛋白密度的比值，然后用药组再同对照组相比，作为被检测蛋白的相对表达量。 2.8. 统计学方法 实验结果用数据和图表显示，实验数据以X ± S表示，用SPSS16.0统计分析软件进行数据处理，多组间比较用单因素方差分析，组间两两比较用t检验。以P < 0.05为差异存在统计学意义，P < 0.01为差异显著。
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user: 3. 结果 3.1. 给予不同药物处理的大鼠脑组织中DA含量的变化情况 为了检测松郁安神方、多巴胺受体激动剂和拮抗剂单独及联合应用对实验大鼠DA含量的影响，运用Rat DA ELISA Kit检测用药处理后各组大鼠脑组织中DA含量，检测结果如图1所示：对照组大鼠脑组织中DA的含量为218.58 pg/mL，模型组为281.43 pg/mL，pergolide组DA的含量为294.06 pg/mL。与对照组相比较，模型组和pergolide组的DA含量显著升高(P < 0.01)。中药复方SPF组DA的含量为178.91 pg/mL，spiperone组DA的含量为149.61 pg/mL，同模型组相比较，这两组DA含量显著下降(P < 0.01)。spiperone组与SPF组之间具有用统计学差异(P < 0.05)，药物联合应用组SYF + pergolide组(211.73 pg/mL)，SYF + spiperone组(164.87 pg/mL)，同样跟模型组具有显著差异(P < 0.01)。SYF + pergolide组与pergolide组相比，差异显著(P < 0.01)。 3.2. 不同药物处理对大鼠血浆中DA含量的影响 检测了大鼠脑组织中DA含量变化之后，我们对各组大鼠血浆中DA的含量进行了Elisa检测，结果如图2所示：与对照组大鼠血浆中DA的含量(195.28 pg/mL)相比较，模型组(244.18 ng/mL)和pergolide组(258.84 ng/mL)显著升高，具有显著的统计学差异(P < 0.01)。与模型组相比较，SYF组(165.80 ng/mL)和spiperone组(145.90 ng/mL)的血浆DA含量均显著降低(P < 0.01)，药物联用组SYF + pergolide组(213.99 pg/mL)，SYF + spiperone组(155.15 pg/mL)，同模型组差异显著(P < 0.01)。SYF组与SYF + pergolide组比较具有显著地统计学差异(P < 0.01)。SYF组、spiperone组及SYF + spiperone组三组间无统计学差异。 3.3. 松郁安神方药理作用与多巴胺受体的相关性 通过上述对实验大鼠不同用药处理后DA的含量变化的检测结果，我们想进一步证实具有疏肝安神作用的中药复方松郁安神方是否对多巴胺受体具有调节作用。因此，我们运用Western Blotting实验检测各组大鼠的脑组织中D2DR的表达变化，检测结果如图3和图4所示：同对照组相比较，模型组和多巴胺受体激动剂pergolide组的D2DR的表达水平被显著的上调(P < 0.01)，多巴胺受体抑制剂spiperone组，中药复方SYF组以及SYF + pergolide组则显著的下调了脑组织中D2DR的蛋白表达水平(P < 0.01)。SYF组与spiperone组间比较具有显著统计学差异(P < 0.01)，SYF + pergolide组与spiperone组间比较具有统计差异(P < 0.05)。SYF + pergolide组与pergolide组相比，D2DR的表达水平被显著的下调(P < 0.01)。 图1. 各组实验大鼠脑组织中DA含量比较 图2. 各组实验大鼠血浆中DA含量比较 图3. 各组大鼠脑组织D2DR蛋白表达情况 图4. 各组大鼠脑组织D2DR蛋白表达半定量分析
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user: 4. 讨论 睡眠是人类不可缺少的生理过程，失眠会引起一系列不良反应。偶尔的失眠会造成第二天疲倦和动作不协调，长期失眠则会严重影响生活质量。目前，对睡眠调控机制研究还不是很明确，临床上缺乏安全有效的失眠治疗药物 [ 10 ]。中医药在治疗失眠上有一定优势，应该加强关于中医药治疗失眠的研究。 DA是最常见的兴奋性神经递质，对维持觉醒起着重要的调节作用。本研究发现：肝郁失眠模型组同对照组比较，大鼠脑组织和血浆中的DA含量均显著的增加(P < 0.01)，肝郁失眠模型组跟多巴胺受体激动剂pergolide组的作用相似。同时，我们发现中药复方SYF组效果同多巴胺受体拮抗剂spiperone组的作用一致。中药复方SYF能够显著性的抑制肝郁失眠模型和多巴胺受体激动剂对DA的释放促进作用(P < 0.01)。 大脑中多巴胺受体主要有Dl类和D2类两种受体，并且研究发现D2类多巴胺受体对内源性的多巴胺的亲和力大于Dl类多巴胺受体 [ 11 ]。D2类受体包括D2、D3、D4 3种亚型 [ 12 ] 多巴胺配体与多巴胺受体结合后活化，改变与其偶联的G蛋白构象，可以激活或抑制AC，引起cAMP生成增加或降低，调控cAMP调节的蛋白激酶A活性，进一步影响核内cAMP的反应元件结合蛋白和fos、jun等早基因的表达，调控生理或病理反应 [ 13 ] [ 14 ]。多巴胺D2受体是维持觉醒状态的主要受体 [ 15 ]。本研究发现：夹尾刺激结合改良水平台睡眠剥夺造成的大鼠肝郁失眠模型同多巴胺受体激动剂pergolide组的作用一致，均能够使大鼠脑组织中的D2DR的蛋白表达水平显著上调，同对照组比较，具有显著的统计学差异(P < 0.01)。而中药复方SYF组效果同多巴胺受体拮抗剂spiperone组的作用一致。中药复方SYF能够显著性的抑制肝郁失眠模型和多巴胺受体激动剂pergolide引起的D2DR的蛋白表达水平上调(P < 0.01)。 以上这些实验结果部分证实了，夹尾刺激结合改良水平台睡眠剥夺造成的大鼠肝郁失眠模型发生机制可能与多巴胺受体激动剂引起的睡眠觉醒作用一致。依照疏肝安神法组方的松郁安神方能够抑制肝郁失眠和多巴胺受体激动剂诱导的大鼠D2DR蛋白表达和DA的释放，与多巴胺受体拮抗剂作用相似，表明了疏肝安神法防治失眠的作用可能与多巴胺受体途径相关。 本研究的新颖性在于利用肝郁失眠大鼠模型，证明了肝郁型失眠的形成和多巴胺受体具有相关性，并通过按照疏肝解郁安神的治法而组方的松郁安神方得到验证，进而丰富了失眠的中医理论基础。但是，失眠的机制目前还没有研究清楚，影响因素很多。我们的中医药组成也是非常的复杂，多成分，多靶点是它们的显著特点。以至于松郁安神方具体有哪些主要成分可以作用于多巴胺受体系统还不是很清楚，另外，这些主要成分可能还会作用于其他影响睡眠的因素。这些问题还需要继续探索。
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user: 5. 结论 综上所述，临床上常见的肝郁型失眠的机制可能与多巴胺受体途径相关，疏肝安神的中药复方松郁安神方能够通过调节D2DR受体，进而降低多巴胺的释放，达到治疗失眠的目的。关于中药复方松郁安神方是通过什么信号通路调控D2DR受体的机制以及松郁安神方主要的药效成分是什么还需要更深入的研究去证实。
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user: 摘 要 应用工程地质钻探、水下浅层地震和海底地形测量等工程技术手段，对西南沙珊瑚礁浅部(百米范围)地层、三维形态进行综合分析，结果表明：西南沙珊瑚礁浅部地层具有典型的“二元”地质结构特征，其三维形态为上小下大的“塔型”形态；综合珊瑚礁的生物生长属性、珊瑚礁地层沉积演化特点和深部地质钻孔资料，分析认为西南沙珊瑚礁整体(千米范围)地层具有泻湖相至礁坪相不同相带交错穿插叠置堆积结构特征，其三维形态仍为“塔型”。进一步提出西南沙珊瑚礁在地层沉积和形态发育方面具有“自相似”特征。 关键词 :西南沙，珊瑚礁，三维形态，地层结构 Copyright © 2019 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 西南沙珊瑚礁大部分从南海北部陆坡、南部陆坡生长发育而来，分布范围广，沉积厚度大，且基本隐伏在现代海平面之下，出露的灰沙岛和干出礁部分只占整个珊瑚礁的很小比例。长期以来，人们对其研究多侧重于成因、沉积年代、成岩机理和第四纪等方面 [ 1 ] - [ 11 ] ，而对工程建设所关注的珊瑚礁三维形态和礁盘地层结构方面研究不多。达尔文、德利等传统珊瑚礁理论也多从宏观角度对珊瑚礁的成因发育进行论述解释，对整体三维形态问题也未曾正面论及 [ 12 ] [ 13 ] 。自上世纪70~80年代，我国科学家开始对海南岛及西南沙珊瑚礁展开多学科综合考察，涉及到珊瑚礁形态的内容零星见于地理地貌方面的研究成果 [ 14 ] - [ 24 ] ，集中在珊瑚礁二维平面形态、环礁发育程度、礁坪地貌分区等。2015年，赵焕庭 [ 25 ] 等综合国内外珊瑚礁研究成果，特别是南沙地区综合科考资料，分析推断珊瑚礁地貌模型为“上截锥型”，并从珊瑚礁动力作用、外坡形态、碎屑堆积物生成和地貌等几个方面进行具体论证。 珊瑚礁的三维形态和地层结构对于工程建设十分重要，涉及到项目总体规划论证、地下空间利用以及工程安全等许多方面。随着岛礁建设规模的扩大，建设场地从礁盘的局部向整体扩展，这一问题变得尤其突出和迫切。上述研究成果为我们深入认识和尝试解决这一问题提供了基础，但从工程实际需求来看，更倾向于一种学理上的推断，还缺乏现场实际测量勘探数据的有力支撑。 结合工程需求，我们针对这一问题进行了专项论证，结果认为西南沙珊瑚礁无论是浅部(百米范围，下同)还是珊瑚礁整体(两千至三千米范围，下同)，其三维形态均为上小下大的“塔型”形态，不同深度处发育有大小不等的坡折平台；浅部地层具有“二元”地质结构特征，整体地层具有泻湖相至礁坪相不同相带交错穿插叠置堆积结构特征。
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user: 2. 浅部三维形态及地层结构特征 2.1. 浅部地层结构 分析对比西南沙珊瑚礁工程地质钻探和水下浅层地震资料，发现珊瑚礁浅部的岩土体类型、分布基本一致。上部地层为松散未胶结的珊瑚碎石、砾石、砂，局部(多在外礁坪、潮间带)有零星的硬壳层(生物或化学胶结，统称海滩岩)分布，下伏地层为胶结较好、多孔的珊瑚礁灰岩，这种上土下岩的“二元”结构在西南沙地区具有普遍性。 “二元”地层结构特征的形成演化过程与第四纪以来气候变化和海平面的升降密切相关。前人研究表明 [ 13 ] ，第四纪以来发生过数次全球规模的冰川，海平面全球性下降60 m~70 m，晚更新世期间，西南沙珊瑚礁普遍暴露在海平面之上，接受降水淋滤和风浪剥蚀作用。按照Purdy观点 [ 14 ] ，侵蚀面整体为四周凸出，中间下凹的岩溶平台洼地，称为“先成平台”。全新世以来，海平面上升，珊瑚礁以“先成平台”为基础继续生长，沉积了10 m~20 m左右的松散碎屑地层，侵蚀面之下为早期(更新世及以前)胶结较好的礁灰岩，形成了西南沙珊瑚礁浅部地层独特的“二元”结构。 以琛航、永兴、美济、华阳为例，综合工程地质钻探、水下浅层地震和海底地形测量成果，绘制了西南沙部分珊瑚礁的典型工程地质剖面(图1(a)~(d))，图中明确显示了珊瑚礁“二元”地层结构特征。 图1. 典型工程地质剖面 (a 西沙琛航岛，b 西沙永兴岛，c 南沙美济礁，d 南沙华阳礁) 琛航岛松散珊瑚碎屑厚度为4 m~15 m左右，港池处较薄，灰沙岛处较厚，成份为松散的珊瑚碎石、砾石和中粗砂沉积物，下伏为胶结较好的礁灰岩，局部潮间带见有海滩岩分布，厚度1 m~2 m。从勘察揭露情况看，侵蚀面起伏不大(图1(a))。 永兴岛松散珊瑚碎屑厚度为13 m~24 m左右，下伏胶结较好的礁灰岩，外礁坪Yk17号钻孔揭露表层胶结硬壳层达7 m。侵蚀面略有起伏(图1(b))。 美济礁属于封闭式环礁，松散珊瑚碎屑厚度变化稍大，为8 m~24 m左右，泻湖中心处较薄，点礁和泻湖斜坡处较厚；下伏地层为胶结较好的礁灰岩。侵蚀面在两侧礁坪区域上抬，在泻湖区域下凹，为典型的盆状(图1(c))。 华阳礁属于台礁，揭露松散珊瑚碎屑厚度13 m左右，礁坪局部见海滩岩，侵蚀面起伏不大(图1(d))。 2.2. 浅部三维形态 从地质剖面图(图1)可以看出，珊瑚礁浅部三维形态大致为上小下大的“塔型”。 琛航岛50 m水深范围内，西侧礁前坡坡度为5˚，东侧礁前坡坡度为3˚，南侧坡度为11˚，北侧坡度为4˚，属于不对称的塔形。 永兴岛60 m水深范围内，西南侧礁前坡坡度为6˚，45 m水深处有明显的坡折平台，东北侧礁前坡坡度2.5˚，同样具备塔状形态。 美济礁100 m水深范围内，西侧礁前坡坡度约为25˚，东侧礁前坡坡度约为27˚，塔型剖面形态十分对称。西侧向海坡在40 m水深处有明显的坡折平台。 华阳礁100 m水深范围内，西南侧礁前斜坡平均坡度约为31˚，最陡峭处75˚，近似直立；北侧平均坡度约为21˚，最陡峭处48˚。为陡峻的塔状形态。 利用海底地形多波束测量技术，在部分岛礁150 m深度范围内，进行海底地形高精度测量，比较精细的对岛礁浅部三维地形形态进行还原，结果明显看出，其形态为上小下大的“塔型”形态(图2、图3)。 图2. 南沙南薰礁150米水深范围内三维形态 图3. 南沙永暑礁120米水深范围内三维形态 以上成果(图1、图2、图3)比较直观的揭示出，西南沙珊瑚礁浅部三维形态为“塔型”，浅部地层具有上土下岩的“二元”地质结构特征。
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user: 3. 珊瑚礁整体三维形态及地层结构特征 珊瑚礁体量巨大，又隐伏于海水之下，对其整体进行高精度水下测量和系统的深部地质勘探几乎是一项难以完成的工作。利用有限的资料来把握其整体三维形态，难免有盲人摸象、管窥蠡测之弊。但是，我们仍然可以通过分析珊瑚礁生长发育过程的主要因素，利用现有的深孔地层信息和珊瑚礁沉积原理对其整体形态和地层结构特征进行合理的分析判断。 珊瑚礁的生长发育是一个复杂的过程，是地质构造、气候变化、海洋环境和珊瑚生物群落诸因素共同作用的结果。地质构造在相对大的时间尺度上(千万年~百万年)，保持区域地壳总体下沉，保证大的地质时间尺度和大范围海域内珊瑚礁总体沉积增长；气候变化在小的时间尺度上(十几万年~几万年)影响海平面升降，进而对珊瑚礁的发育沉积施加影响(垂直或水平生长，加积或剥蚀)；珊瑚生物群落根据外部环境(盐度、阳光、温度、水质等)选择适宜的海域生长，保证珊瑚礁沉积增长所需要的沉积物质源源供给；海洋环境为珊瑚生物群落的生长提供适宜场所，同时又受珊瑚生物群落生长的影响改变自身，从而改变珊瑚礁沉积物的物质组成。几种因素中，地质构造和气候变化的作用是决定性的，但也是粗线条的，二者相互作用，决定珊瑚礁是否生长，在哪里生长；珊瑚生物群落和海洋沉积环境是活跃和灵敏的，二者相互作用，决定珊瑚礁怎样生长，对珊瑚礁形态和地层发育产生直接影响。 3.1. 生物属性对珊瑚礁三维形态的影响 珊瑚生物群落是包括以造礁石珊瑚为主体的造礁生物和附礁生物的庞大生态系统，生物属性是珊瑚礁的显著特殊性。一般的地质沉积体都是在地球内外营力作用下自然形成的，是自然的物理或化学过程，但是珊瑚礁体除了具有自然沉积特征之外，在沉积过程中始终与珊瑚生物群落相伴相生。生物属性决定其在沉积过程中不完全被动的受自然过程控制，而是具有一定的主动选择性。 生物生长常常具有这样的特性，就是以最小的代价获取最大的资源，在这一原则下，珊瑚生物群落的生长往往会自然的形成平面上的圆形几何形态，这样才能保证在最小的外部边界下，所圈占的海面面积最大，占有的资源(阳光、浮游生物等)最多。所以，保持平面圆形几何形态是珊瑚生物群落的生物生长特性。当然，在生长发育过程中，这一特性还受到地质构造、海底地形、海洋环境和其他条件的限制和改造，其平面形态成为亚圆形、椭圆形甚至是不规则形状。 前人研究很少考虑生物属性对珊瑚礁发育沉积形态的影响，从而忽略掉了沉积过程中这一活跃顽强的因素。达尔文认为环礁的发育是先天继承了火山岛屿的圆形地形轮廓。但是笔者认为，珊瑚礁沉积的特殊性就在于珊瑚生物一直伴随着沉积过程的始终，珊瑚的生长首先不断的为其后续残骸的堆积预先划定了基本的轮廓，后续残骸的堆积也为珊瑚的后续生长提供了有利场所。 3.2. 珊瑚礁地层沉积旋回及其指向意义 海洋环境决定珊瑚礁沉积物的物质组成特点，珊瑚礁的不同部位具有不同的沉积水动力环境，现代珊瑚礁一般可以划分为外礁坪、内礁坪和泻湖等几个沉积相带。梳理珊瑚礁几个深部钻孔资料，可知珊瑚礁地层在垂向上也有类似的相带变化。南永一井152.1 m深度范围内，由下到上沉积相带从泻湖到礁坪共经历四次沉积旋回 [ 11 ] ，显示珊瑚礁沉积具有明显的韵律变化特征，沉积旋回过程反映了气候变化和地壳升降叠加后，海平面总体连续上升的变化过程。对每一次旋回进行独立分析：上部地层(年代相对较新)为礁坪相，其下地层(年代相对较老)是泻湖相，与此泻湖相(年还相对较老)同时代的礁坪在其外侧，也就是说，在较新的地质历史时期沉积环境为礁坪的位置在较老地质历史时期却为泻湖所占据，其外侧才是较老时代的礁坪，即较老时代的珊瑚礁面积比较新时代的珊瑚礁面积更大。多次旋回沉积的结果使得礁体在平面上一次次收缩，不同沉积相在横向上穿插移动，垂向上叠置堆积，整体形成上小下大的“塔型”形态(图4)。 图4. 珊瑚礁沉积演化分析 通过分析西琛一井和西琛二井两个深部钻孔资料，可以对琛航岛珊瑚礁整体三维形态和地层结构进行示意性表示(图5)。 图5. 琛航岛珊瑚礁整体剖面形态示意 通过上述简要分析可知，珊瑚礁整体三维形态仍然保持“塔型”形态，其整体地层具有不同沉积相带交错穿插叠置堆积的结构特征。
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user: 4. 珊瑚礁沉积生长的“自相似”性 西南沙珊瑚礁沉积生长具有明显的“自相似”性。 首先是平面轮廓具有“自相似”性。西南沙珊瑚礁以环礁为主(台礁、灰沙岛是环礁发育的后期形态)，环礁在平面上有不同尺度的表现，规模大的表现为复合大环礁形态，即多个小的环礁在平面上断续围成一个规模较大的环礁，中间为封闭或半封闭的大泻湖，在大环礁的环链上发育有小环礁，小环礁中间亦有小泻湖，小环礁作为大环礁环形礁链上的一环存在，成为大环礁的“具体而微”者。在小环礁的礁坪上，见有尺度更小的礁塘，也略具环礁平面形态。 沉积相带发育具有“自相似”性。珊瑚礁垂向与水平方向沉积相带具有一定的相似性。珊瑚礁平面上可划分为外礁坪、内礁坪、泻湖等沉积相带，深部钻探表明，垂向上沉积相带也具有这样的变化，表现为水平方向不同沉积相带的移动、穿插和叠加。 局部和整体具有“自相似”性。局部和整体的三维形态相似，均为“塔型”；浅部地层结构与整体地层结构也相似，“二元”地层结构特征正是整体不同相带叠加在较短地质时期(晚更新世以来)的简单表现。 这种“自相似”性也可以称为珊瑚礁的分形特征，与珊瑚礁生物群落和海洋沉积环境以及二者的相互作用有关，但其内部驱动机理有待于结合全球气候变化和海洋沉积环境来进一步分析。根据上文分析，我们以西沙永乐大环礁为例，将该大环礁整体形态特征概略表示如图6所示。 图6. 西沙永乐大环礁整体概略图
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user: 5. 讨论 1) 珊瑚礁浅部地层结构和三维形态是根据海底地形测量、水下浅层地震和工程地质钻探综合对比分析得出的结论，基础数据详实，能够基本反映客观事实。 2) 珊瑚礁整体地层结构和三维形态主要根据西沙两个深孔地质资料、珊瑚礁地层沉积特点和生物生长特性分析论证得出，结果是初步的，有待于进一步深入分析和验证。 3) 本文以解决工程实际问题为目的，是工程建设的现实需求倒逼科学问题的解释论证。观点首次提出，希望能够为我国珊瑚礁科学研究提供借鉴和参考。
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user: 摘 要 本文针对线性定常系统，在执行器无故障的前提下，研究了扇形区域极点配置的状态反馈H ∞ 控制问题，以解决外部的扰动和限定闭环极点的区域位置对被控输出的影响问题。利用求解线性矩阵不等式的方法，将两类指标约束的状态反馈控制器设计问题转化成一组LMI的可行解问题，借助MATLAB-LMI工具箱进行有效求解，完成了状态反馈控制器的设计。所得结论不仅使极点配置在扇形区域内，而且能够使闭环系统保持稳定性且达到给定的H ∞ 性能指标，保证了系统的性能，实现了期望的闭环极点。最后的数值仿真验证了本文结果的有效性和可行性。 关键词 :扇形区域极点配置，H ∞ 控制，状态反馈，线性系统，线性矩阵不等式(LMI) Copyright © 2019 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 鲁棒控制研究的主要内容是系统存在模型不确定性和外界干扰时，如何设计控制器使得相应的闭环系统具有期望的性能。 H ∞ 鲁棒控制理论对外部扰动具有较强的抑制能力，扇形区域内的极点指标，具有实际工程意义，因此极点配置和 H ∞ 控制是设计控制器的重要方法，在实际应用中有广泛应用。本文求解了同时满足上述两项指标要求的状态输出反馈控制器。 文献 [ 1 ] 研究了扇形区域下具有执行器故障的区域极点配置的状态反馈可靠控制问题。文献 [ 2 ] 给出了线性系统 H 2 可靠跟踪控器存在的充分条件，利用求解LMI完成对 H 2 可靠跟踪控制器的设计。文献 [ 3 ] 提出了更实际的带有执行器故障扰动的保成本可靠控制问题。文献 [ 4 ] 在连续故障的前提下，基于LMI方法给出了反馈控制器存在的充分条件，并且提出了考虑执行器和传感器双故障系统的完整性设计方法。文献 [ 5 ] 针对线性定常系统，在不考虑输出的情况下，以执行器故障为前提，给出了扇形区域极点配置的可靠控制率。文献 [ 6 ] 针对不确定系统，研究了在混合故障的前提下使极点配置在扇形区域的可靠控制问题。以上文献都是基于单一性能指标的控制问题。文献 [ 7 ] 针对具有不确定性的线性定常系统，提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器设计问题．文献 [ 8 ] 是控制理论的基础和概要。文献 [ 9 ] 将极点配置和鲁棒控制相结合，研究了含区域极点配置的 H 2 / H ∞ 控制在舰载机自动着舰控制器设计。文献 [ 10 ] 提出一种加权的 H ∞ 优化设计方法来设计挠性系统的鲁棒控制器，以解决采用 H ∞ 回路成形法设计时控制器不稳定且鲁棒性差的问题。文献 [ 11 ] 提出了基于 H ∞ 鲁棒控制的光伏并网逆变器控制策略。文献 [ 12 ] 利用混合 H 2 / H ∞ 控制设计某重载车辆悬架控制器，较好的解决了悬架系统性能与系统鲁棒性之间的优化控制问题。文献 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 均是单一或多个性能指标控制下的物力学和工程上的建模和应用，可见选题的实用价值。文献 [ 14 ] 是针对静态输出，解决区域极点和方差约束的控制问题。文献 [ 15 ] 是针对动态输出，解决多指标的满意控制问题。 系统的 H ∞ 控制器可分为次优 H ∞ 控制器和最优 H ∞ 控制器。次优 H ∞ 控制器是指给定的一个上界，寻求一个小于这个上界的范数，且使系统内部稳定的控制器。而最优 H ∞ 控制器是寻求最小的上界，如何使外部扰动对被控输出影响的增益传递函数的无穷范数的上界最小，且使系统内部稳定的控制器。这里考虑次优 H ∞ 控制器问题。 H ∞ 控制能够让系统具有很强的抗有界能量干扰的能力。扇形区域极点配置是指闭环系统的极点配置在左半平面的某个扇形区域内，限制极点的实部和虚部的大小，能够解决系统的不确定等因素的影响下准确的极点配置问题。本文主要研究了在扇形区域下，极点配置的状态反馈 H ∞ 控制的一些问题，数值仿真验证了本文结果的有效性和可行性。
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user: 2. 问题描述 考虑线性定常系统： x ˙ ( t ) = A x ( t ) + B 1 ω ( t ) + B 2 μ ( t ) z ( t ) = C 1 x ( t ) + D 11 ω ( t ) + D 12 μ ( t ) (1) 其中 x ( t ) ∈ R n 为系统的状态变量； z ( t ) ∈ R r 为控制输出； u ( t ) ∈ R m 为控制输出； ω ( t ) ∈ R L 为平方可积的外部有界干扰输入； A ， B 1 ， B 2 ， C 1 ， C 2 ， D 11 ， D 12 为适维矩阵。 对线性系统(1)引入状态反馈控制器： u ( t ) = K x ( t ) (2) 由此得到闭环系统： { x ˙ ( t ) = ( A + B 2 K ) x ( t ) + B 1 ω ( t ) z ( t ) = ( C 1 + D 12 K ) x ( t ) + D 11 ω ( t ) (3) H ∞ 控制器的设计目的是设计一个控制器 u ( s ) = K ( s ) x ( s ) 使得闭环系统满足内部稳定，即闭环系统状态矩阵的所有特征值均在左半开复平面中；对于给定的 γ > 0 ，从扰动输入 z 的闭环系统传递函数 ‖ G ω z ( s ) ‖ ∞ 的范数小于 γ ，且使得系统内部稳定，从而约束了外部的有界干扰。 系统的 H ∞ 控制器可分为次优 H ∞ 控制器和最优 H ∞ 控制器。次优 H ∞ 控制器为：给定的 γ > 0 ，寻求一个 ‖ G ω z ( s ) ‖ ∞ < γ ，且使系统内部稳定的控制器。最优 H ∞ 控制器为：寻求最小的 γ > 0 ，使 ‖ G ω z ( s ) ‖ ∞ < γ ，且使系统内部稳定的控制器。这里考虑次优 H ∞ 控制器问题。 考虑如下系统： { x ˙ ( t ) = A x ( t ) + B ω ( t ) z ( t ) = C x ( t ) + D ω ( t ) (4) 其中 x ( t ) ∈ R n 为系统状态； y ( t ) ∈ R p 为系统的测量输出， z ( t ) ∈ R r 为系统被调输出； ω ( t ) ∈ R L 为外部有界干扰输入； A ， B ， C ， D 为适维矩阵。 引理1 [ 7 ] ：(有界实引理)设常数 γ > 0 ，则系统(4)是渐近稳定的且 ‖ G ω z ( s ) ‖ ∞ < γ 的充分必要条件是存在一个正定对称矩阵 P > 0 满足： [ A T P + P A P B C T B T P − γ I D T C D − γ I ] < 0 引理2 [ 8 ] ：对于闭环系统系统(3)，存在状态反馈 H ∞ 控制器，当且仅当存在正定对称矩阵 X 和矩阵 W 使得下列线性矩阵不等式(LMIS)： [ A X + B 2 W + ( A X + B 2 W ) T B 1 ( C 1 X + D 12 W ) T B 1 T − γ I D 11 T C 1 X + D 12 W D 11 − γ I ] < 0 X > 0 (5) 成立，如果可行解为 ( X ， W ) ，则相应的状态输出反馈控制器为 K = W X − 1 。 引理3：对于闭环系统(3)，存在状态反馈控制器(2)使得闭环系统(4)极点配置在夹角为 2 θ 的扇形区域内的充分必要条件为对于正定对称矩阵 X 和矩阵 W 使得下列线性矩阵不等式(LMI)： [ sin θ ( Π + Π T ) cos θ ( Π T − Π ) cos θ ( Π − Π T ) sin θ ( Π + Π T ) ] < 0 (6) 存在可行解。如果可行解为 ( X ， W ) ，则相应的状态输出反馈控制器为 K = W X − 1 。 其中： Π = A X + B W 。
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user: 3. 主要结论 定理1：对于系统(3)，存在一个状态反馈控制器(2)，当且仅当存在一个正定矩阵 X 1 ， X 2 和 ，使得以下的线性矩阵不等式组(LMIS)： [ A X 1 + B 2 W + ( A X 1 + B 2 W ) T B 1 ( C 1 X 1 + D 12 W ) T B 1 T − γ I D 11 T C 1 X 1 + D 12 W D 11 − γ I ] < 0 X 1 > 0 [ sin θ ( ( A X 2 + B 2 W ) + ( A X 2 + B 2 W ) T ) cos θ ( ( A X 2 + B 2 W ) − ( A X 2 + B 2 W ) T ) cos θ ( ( A X 2 + B 2 W ) T − ( A X 2 + B 2 W ) ) sin θ ( ( A X 2 + B 2 W ) + ( A X 2 + B 2 W ) T ) ] < 0 (7) 成立，如果(7)存在一个可行性解 ( X ， W ) ，则对于给定的 γ > 0 ，系统的状态反馈控制率为 K = W X − 1 。此时，闭环系统的极点在限制区域内，且 ‖ G ω z ‖ ∞ = ‖ ( C 1 + D 12 K ) [ s I − ( A + B 2 K ) ] − 1 B 1 + D 11 ‖ ∞ < γ 。 证明： 由于式(7)对于变量不是凸的，所以可以令 X = X 1 = X 2 ，这样含区域极点配置的 H ∞ 控制可以转化为凸优化问题。 根据有界实引理，闭环系统(3)是渐近稳定的，且满足性能条件 ‖ G ω z ( s ) ‖ ∞ < γ ，当且仅当存在一个正定矩阵 P ，使得： [ ( A + B 2 K ) T P + P ( A + B 2 K ) P B 1 ( C 1 + D 12 K ) T B 1 T P − γ I D 11 T C 1 + D 12 K D 11 − γ I ] < 0 成立。对上述不等式的左右两端分别左乘右乘矩阵 diag { P − 1 ， I ， I } ，可得等价的矩阵不等式： [ P − 1 ( A + B 2 K ) T + ( A + B 2 K ) P − 1 B 1 ( C 1 P − 1 + D 12 K P − 1 ) T B 1 T − γ I D 11 T C 1 P − 1 + D 12 K P − 1 D 11 − γ I ] < 0 设 X = P − 1 ， W = K X ，即可得到不等式： [ A X + B 2 W + ( A X + B 2 W ) T B 1 ( C 1 X + D 12 W ) T B 1 T − γ I D 11 T C 1 X + D 12 W D 11 − γ I ] < 0 同时，由引理2可知把闭环系统(3)的极点配置在规定的扇形区域内必须满足： [ sin θ [ ( A + B 2 K ) X + X ( A + B 2 K ) T ] cos θ [ ( A + B 2 K ) X − X ( A + B 2 K ) T ] cos θ [ X ( A + B 2 K ) T − ( A + B 2 K ) X ] sin θ [ ( A + B 2 K ) X + X ( A + B 2 K ) T ] ] < 0 整理可得： [ sin θ [ ( A X + B 2 K X + X A ) T + ( B 2 K X ) T ] cos θ [ ( A X + B 2 K X − X A ) T − ( B 2 K X ) T ] cos θ [ X A T + ( B 2 K X ) T − ( A X + B 2 K X ) ] sin θ [ ( A X + B 2 K X + X A ) T + ( B 2 K X ) T ] ] < 0 设 K = W X − 1 ，故有： [ sin θ [ ( A X + B 2 W + X A ) T + ( B 2 W ) T ] cos θ [ ( A X + B 2 W − X A ) T − ( B 2 W ) T ] cos θ [ X A T + ( B 2 W ) T − ( A X + B 2 W ) ] sin θ [ ( A X + B 2 W + X A ) T + ( B 2 W ) T ] ] < 0 即 [ sin θ ( Π + Π T ) cos θ ( Π − Π T ) cos θ ( Π − Π T ) sin θ ( Π + Π T ) ] < 0 状态输出反馈控制器为 K = W X − 1 。其中 Π = A X + B 2 W 。 综上有： [ A X 1 + B 2 W + ( A X 1 + B 2 W ) T B 1 ( C 1 X 1 + D 12 W ) T B 1 T − γ I D 11 T C 1 X 1 + D 12 W D 11 − γ I ] < 0 X 1 > 0 [ sin θ ( ( A X 2 + B 2 W ) + ( A X 2 + B 2 W ) T ) cos θ ( ( A X 2 + B 2 W ) − ( A X 2 + B 2 W ) T ) cos θ ( ( A X 2 + B 2 W ) T − ( A X 2 + B 2 W ) ) sin θ ( ( A X 2 + B 2 W ) + ( A X 2 + B 2 W ) T ) ] < 0 定理得证。
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user: 4. 数值仿真 本文正常的线性定常系统在无故障的情况下，通过设计状态反馈控制器使闭环系统的极点在扇形区域内且满足 H ∞ 性能指标，同时系统达到稳定。 考虑如下系统： [ x ˙ 1 x ˙ 2 x ˙ 3 ] = [ − 1 0 1 1 − 2 1 1 2 − 1 ] [ x 1 x 2 x 3 ] + [ − 1 0 1 1 0 2 ] ω + [ 1 0 0 1 1 2 ] μ z = [ 1 1 0 1 − 1 0 ] [ x 1 x 2 x 3 ] + [ 0 1 1 0 ] ω + [ 0 1 1 1 ] μ y = [ 0 2 2 1 0 2 ] [ x 1 x 2 x 3 ] 图1表示的是正常的线性系统的开环极点部分不在扇形区域内，可见此系统是不稳定的。其结果是通过MATLAB-LMI工具箱求解了引理2中的线性矩阵不等式得到的，能够保证计算结果的准确性。 图1. 开环系统部分极点不在扇形区域内 图2表示通过设计 H ∞ 控制器，令式(6)中 γ = 1.1 ，其中 K = [ − 0.0186 1.9515 0.1243 − 0.9726 − 0.9039 − 0.2042 ] ，此时系统 H ∞ 范数为1.0356。 图2. 闭环系统所有极点均在扇形区域内 通过求解符合定理1的矩阵不等式的数值仿真，极点配置在了给定的扇形内，且求得的传递函数的 H ∞ 范数小于给定的 γ 值达到了性能指标的要求，说明此系统的极点均配置在扇形内且满足 H ∞ 性能指标，验证了本文定理的可行性。
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user: 5. 结论 本文研究了扇形区域下无故障的区域极点配置的状态反馈 H ∞ 控制问题。通过设计控制器使所有极点稳定且可以配置在扇形区域下，并满足具鲁棒 H ∞ 性能水平 γ 。文章中的数值仿真以及极点配置图像证明了可靠控制器的有效性。
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user: 摘 要 颠覆性低碳技术创新是深入实施创新驱动战略，推动全社会低碳转型的重要手段。基于EPO与USPTO联合公布的CPC-Y02低碳专利分类，首次采用POT模型对中国2004~2013年264，444件低碳技术专利的被引次数进行分析，识别潜在的颠覆性低碳技术，并分析技术的领域与地域分布特征。结果显示，中国潜在颠覆性低碳技术专利共计306件，约占申请总量的千分之一；此类技术专利主要集中于建筑业、污染处理、产品生产、交通、能源等5个与经济社会发展高度相关领域，而在温室气体处理这一高技术领域则存在明显短板；地域上约60%颠覆性技术专利产生于北京、江苏、广东、山东、上海等5个东部省市，且呈现出较其他一般专利更为集聚的特征。 关键词 :颠覆性创新，低碳技术，专利被引次数，POT模型 Copyright © 2019 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 我国十九大报告已将颠覆性技术创新正式提上日程。作为对已有主流技术体系产生整体性替代作用的新型创新形式，颠覆性技术创新为国家和企业在众多领域实现“弯道超车”提供了可能。Christensen在其《创新者困境》一书中最早提出“颠覆性创新”概念 [ 1 ] ，指的是通过向原有主流市场所忽视的非主流客户提供低价、简单、功能更丰富的产品或服务，形成新市场、新需求与新偏好，在市场中不断攀升并最终替代原有主流市场的过程 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。研究者 [ 5 ] [ 6 ] 逐渐意识到，中国等新兴国家发展颠覆性创新可能具有比较优势。这些国家的快速经济发展并不足于使大多数人具备发达国家产品的支付能力，但可能使这些国家成为发展与测试更低成本同类创新的理想场所。而这些创新又可能被带回发达国家，最终颠覆这些产品的高端与更昂贵版本 [ 7 ] 。事实上，作为全球“金字塔底部”收入群体，这些新兴国家的大众市场引发了全世界企业的注意，为这些市场开发颠覆性产品提供了大量创业机会。颠覆性产品在这些国家已经建立了稳固基础，而且也创造了能够带回发达市场的新版本 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 当前国内外低碳转型的系统性与紧迫性使研究者关注到颠覆性技术创新研究，并提出颠覆性低碳型技术创新(disruptive low-carbon innovation)概念 [ 9 ] [ 10 ] 。2017年Geels等 [ 11 ] 在美国《科学》杂志发出号召，快速的深度低碳转型需要重构现有技术社会体系，以实现更具颠覆性的低碳技术创新。研究者 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 普遍认为，现有技术与生产体系环境效率的连续与增量式提升并不减少总体能源使用，难以实现大规模低碳化，不足以应对低碳转型的紧迫挑战。据此，研究者 [ 12 ] [ 15 ] 提出，突破式、激进式乃至颠覆性低碳技术创新(breakthrough， radical and disruptive Innovation)在当前背景下至关重要，这些更高层次、更具渗透性的创新有利于低碳技术体系的整体转型，从而大规模减少碳排放。 尽管颠覆性创新与颠覆性低碳创新的重要性已毋庸置疑，但如何识别此类创新仍缺乏科学合理的有效办法，对于潜在的颠覆性技术尚不具备预测能力 [ 16 ] [ 17 ] 。事实上，颠覆性创新理论的早期工作是建立于技术创新如何具有颠覆性的案例研究基础之上 [ 6 ] 。尽管Christensen本人认为颠覆性理论也可用于预测，具有颠覆性应用潜力的前沿备选技术的研发策略也开始吸引研究者的注意。但相关研究目前仍停留于基于案例的经验研究，是对颠覆性创新的识别主要还是事后分析。值得注意的是，面对日益增加的专利申请数量，以专利数量衡量创新水平的意义下降，专利质量问题研究日益深入，为颠覆性创新的识别提供了重要思路。要全面科学地衡量创新水平，本身就需要剔除质量低、不具应用价值的专利，识别出具有潜在重大经济与社会影响的突破性、激进式乃至颠覆性的高质量专利。该项研究中，专利被引次数(forward citation number)成为衡量专利质量的一个重要方法 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 。近期，研究者进一步采用专利被引次数的统计规律来区分一般专利与更具颠覆性质的“超级明星”(superstar)专利 [ 21 ] [ 22 ] ，为缩小颠覆性技术搜索范围提供一个更为科学合理的量化方法。 据此，本文采用专利被引次数衡量专利质量的统计分析方法，基于EPO与USPTO联合公布的CPC-Y02低碳专利分类，对2004~2013年中国低碳专利进行分析，以识别中国的颠覆性低碳技术，并分析其领域与地域分布特征。由于使用这一方法识别颠覆性低碳技术专利具有较强的创造性，且不能把专利完全等同于包含技术应用过程的创新概念，因此，谨慎起见，将所识别的技术称为潜在颠覆性低碳技术。
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user: 2. 潜在颠覆性低碳技术判别原理 2.1. 方法论来源 Trajtenberg [ 23 ] 提出，专利被引次数是衡量专利价值的重要指标，反映了技术的影响力大小。据此，许多研究者 [ 24 ] [ 25 ] 对更具突破性发明的衡量依据的是最高被引次数，即高被引专利是高质量专利。在此基础上，可以判别出某一领域与某一时间段的高质量专利群。这一方法提供了不同时间专利申请与不同领域专利之间的公平比较，因为申请更迟的专利被引概率更低，而且不同领域专利被引概率也不一样，如化学领域被引的概率要高于计算机通信领域 [ 22 ] [ 26 ] 。然而，这一方法最主要的问题是难以准确划定一般专利与高质量专利之间的断点，即到底专利被引的数量达到多少才能成为高质量专利。大多数研究目前采用的办法是使用外生的固定标准来区分，如将高质量专利定义为某一领域中被引次数前10%、5%或1%的专利 [ 22 ] 。但是，研究者 [ 21 ] 批评指出，如果企业利用专利申请取得优势的战略得到广泛采用，筛选出的这部分专利的质量就可能得不到保证。 为克服这一方法存在的问题，Silverberg和Verspagen [ 27 ] 创造性地将极值统计应用于专利数据分析，发现了专利被引次数的统计特性：大部分专利的被引数据符合对数正态分布，而分布尾部的高被引专利的引用次数则呈现帕累托分布。Castaldi和Los [ 21 ] [ 22 ] 在对Silverberg和Verspagen [ 27 ] 估算程序做出修改的基础上，引入Hill估计将在美国专利商标局注册的美国专利分类为“超级明星”和其它一般专利，并提出概率方法来解决明星专利和普通专利被引次数在最初几年差异不明显的问题。在此基础上，运用其所提出的精炼方法来确定他们所称的超级明星专利。这一处理方法背后的基本思想是，通过利用专利被引数量频率分布的统计特性来内生地获得某一领域高质量子群体的份额，其分布特点是厚尾。即高质量专利受到的被引数量远超正态分布规律所能预期到的。此方法目前在金融领域的风险研究中已得到广泛应用，认为股市、债券、衍生品等市场中的此类小概率黑天鹅事件具有巨大破坏力。而将这种思想应用于专利领域，借助统计规律寻找极值，就规避了人为划分专利的主观性，更为科学合理。据此，本文采用极值理论的POT模型对专利被引次数进行分析。 2.2. 方法论原理 极值理论(EVT)目前已被广泛应用于金融经济学、生物学和地质学等领域。其主要包括两类模型：BMM (Block Maxima Method)模型和POT (Peaks-Over-Threshold)模型。其中，BMM模型针对大量同分布的样本分块后的极大值建模，而POT模型则是对所有样本观测值中超过某个足够大的门槛值的数据建模。POT模型被认为是实践中最有效的模型之一，目前对POT模型主要应用在金融数据中阈值选择。POT模型优点包括：第一，对于具有充分大阈值的数据拟合效果理想；第二，不受整体分布的影响，不需要对整体概率分布形式做出假设；第三，受数据残缺性影响不大，对数据要求相对较低 [ 28 ] 。由于颠覆性创新的发生同样具有不确定性和风险性 [ 29 ] ，但一旦产生将具“颠覆性力量” [ 30 ] ，其被引次数相比同年同一领域的专利要多得多。鉴于专利被引和金融风险事件的相似性，本文将Castaldi和Los [ 21 ] [ 22 ] 处理方法与POT模型相结合，寻找阈值，并将被引数超过阈值的专利视为潜在颠覆性技术。 2.3. POT模型方法 基于极值理论而提出的POT (Peak-Over-Threshold)模型主要应用于在总体分布未知的情景中，研究给定观测样本大于某一阈值的数量的渐进分布。具体建模过程如下： 假定随机变量 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n 满足独立同分布(iid)，且具有相同的分布函数 F ( X ) ，当给定一个阈值u，若X i > u，称X i 为超阈值(exceedence)，y i = X i − u为超阈量(excess)。F u (y)表示超阈量y的分布函数： F u ( y ) = Pr ( X − u ≤ | X > u ) = Pr ( u < X < y + u ) Pr ( X > u ) = F ( y + u ) + F ( u ) 1 − F (u) 在此基础上，对于充分高的阈值 u ( u → ∞ ) ，y i 近似服从广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution， GPD)，即： lim i → u sup | F k ( y ) − G ξ ， β ( y ) | = 0 ， ( 0 < < y < x − u ) 其中，k表示超越给定阈值的极值数据， F k ( y ) 表示极值分布函数， G ξ ， β ( y ) 表示GPD: G ξ ， β ( y ) = 1 − ( 1 + ξ y β ) ( 1 ξ ) ， 1 + ξ y β > 0 (1) 其中，ξ表示GPD的形状参数， β > 0 为标度参数。当ξ > 0，时， y > 0 ；当ξ<< 0时，0 ≤ y ≤−β/ξ。 由于 G ξ ， β ( y ) 只是对原始分布的厚尾部分进行拟合，但实际需要其与原始分布的结合来考虑问题。由上易得： F ( x ) = G ξ ， β ( x − u ) * [ 1 − F ( u ) ] + F ( u ) (2) 其中， F ( u ) 原始数据中阈值前面的数据分布，与尾部分布无关。此外，对 F ( u ) 的一个合理估计： F ( u ) = ( n − N u ) / n (3) 其中，n为样本总数，N u 表示超越阈值的样本数，将(1)、(2)带入(3)式中有尾部分布在整个分布中的表达式： F ( x ) = 1 − N u n [ 1 + ξ β ( x − u ) ] ( − 1 ξ ) ， x > u