DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 城市与城市化所面临的风险 2.1. 城市功能与发展 在人类发展历史过程中，城市从早期人类躲避自然灾害和人为灾害的避难所，逐渐演化为一个国家甚至一个地区创造、传承和延续人类文明的政治、文化、经济以及科学技术的中心。城市人口空间上的相对高密度聚集，为人与人之间进行高强度的思想交流提供了有利条件，促进了科技和文化艺术的创新和发明。 联合国将现代城市的功能总结为下面四个方面：1) 城市是一个地区、一个国家，乃至世界的经济、贸易和交通增长的发动机；2) 城市通过提供高密度和高效的分工服务，以及高质量的交通，通讯，电力等基础设施，所产生的规模化、集聚化和本地化效应，驱动着地区和全球经济的发展；3) 城市是社会变革的发源地，也是促进和加强社会公平的领导者；4) 城市不仅为居民提供更多的商品和服务的选择，更是在思想上为社会、文化、经济、技术乃至政治上的变化和进步提供了环境。 在二十世纪的一百年间，人类社会完成了城市人口超越农村人口的重要关口。1900年，全球都市人口只有两亿两千万，2002年增至三十亿，2008年达三十三亿，城市人口首次突破全球总人口的50%，发达国家更是有80%左右的人口生活在城市和大都市地区。在人类世时代，世界人口指数型增长在相当长一段时间将是不可逆的。据联合国预估，2050年全球总人口将达到90亿人，而这其中的70%人口将居住在城市(图1， [ 6 ] )。从全球范围看，传统城市发展历程不外乎以下七个原始起因：经济(包括矿产、制造业、商贸、交通运输、服务业)、政治、宗教、教育、娱乐、健康和休闲。工业化革命以来，以英美为代表的发达国家绝大部分现代城市的出现和发展主要是与大工业生产的发展紧密交织在一起的，越来越多的人和资本被不断新生的行业和机遇吸附、聚集到一起。在以化石燃料为基础能源的经济发展模式中，城市更是以消耗全球大部分自然资源为代价，使其经济产出占全球GDP的比例不断增加。 经过工业化革命两百年多来的建设发展，现代城市已经从初期相对简单功能的集合体，发展成为由不同类型、不同范围、不同层次子系统所组成的复杂系统 [ 7 ] (图2)。随着城市自身发展日趋复杂，城市在一个国家社会经济发展过程中的地位不断提高，城市作为人类社会发展的高级阶段并且是一个完全由人类掌控的综合体，已经主导着人与地球自然生态系统相互影响、相互作用的过程。随着经济全球化的进一步深入，在信息通讯和计算机网络技术的推动下，城市，特别是那些承担着全球和区域政治、经济、科技中心功能的国际大都市，都将负有人类文化、社会和环境管理卫士，以及维护本国、本地区，乃至世界的经济、社会和政治稳定的责任。 图1. 城市人口与农村人口 (联合国人居署，2011) 图2. 城市复杂系统的组成 [ 7 ] 2.2. 以化石燃料为基础能源的城市发展过程中的风险 在以化石燃料为基础能源的工业化时代，城市的发展和规划更多的是考虑基础设施、生命线工程的建设，以满足人口和财富大量集聚的需要。而在建立城市的文化精神，包括应对灾害风险的理念方面则要滞后得多。虽然各国的现代城市和大都市区荟萃了地区或国家政治、经济和文化的精华，但由于城市文化准备不足，城市所面临的包括“城市病”在内的社会问题，以及缺乏与自然协调发展所导致的灾害增多所复合叠加的综合风险日趋严重，而应对城市所面临的多种风险更需要与解决许多紧迫的全球环境威胁，包括气候变化、水资源短缺、生物多样性丧失，资源稀缺等途径协同一致 [ 8 ]。 以我国城市为例。首先，1978年改革开放后，我国城市化进入迅速推进阶段。由于缺乏科学、合理和前瞻性的人口及产业的空间活动的规划及政策引导，我国城市化发展具有发展水平非典型性、地区发展不平衡、公共服务水平低、基础设施建设难以跟上城市发展等特点 [ 9 ]，以交通拥堵、环境污染、贫困失业、住房紧张、健康危害、城市灾害、安全弱化等为特征的一系列社会问题，在我国不同规模城市，尤其是大和特大城市(群)都有程度不同的表现。 其次，中国大部分城市分布在自然致灾因子的多发区，70%以上的大城市、半数以上的人口、75%以上的工农业产值，分布在气象、海洋、洪水、地震等自然灾害严重的地区。60%以上城市的防洪标准低于国家的规定；在50万人以上的大中城市中，54%的城市处于地震烈度VII度以上地区，随着人口继续增长、经济快速发展，城市中受各类灾害影响所形成的风险还将进一步提高 [ 10 ] [ 11 ]。 第三，城市规划，特别是适应气候变化规划缺乏对人类世时代城市化和高新技术迅猛发展所引发的新型灾害风险的防范。但一方面我国在各个领域还严重缺乏具备多学科、系统思维能力的相关人员，另一方面，由于长期投入的不足，导致许多城市没有能力开展相关制度、政策、标准的研究，也缺乏建立相应综合城市综合灾害风险评价指标体系的技术能力，因此，尽管绝大部分城市已制定了包括适应气候变化的规划，但在实际实施过程中由于缺乏综合集成，往往导致规划、设计、实施、监测、评估等各阶段的脱节，无形中又带来了新的风险。 城市在人类世时代的地位和作用不断提高，并将在人与地球自然生态系统相互影响、相互作用过程中起到主导作用，而城市系统自身的复杂性以及推动城市发展的创新也带来了包括系统性风险在内的多种新型灾害风险。目前，我国城市适应气候变化在风险管理方面主要注意力仍然集中在对自然灾害、事故灾难、公共卫生、社会安全等传统的风险领域进行条条防范的阶段，对由高科技发展带来的新近凸现的风险、新的生物灾害、网络时代的金融风险、全球变化与全球化引发的自然资源与市场安全风险，以及有关国民经济决策如大型工程决策失误等带来的风险关注不足。由于城市系统的复杂性，城市应对包括气候变化在内的综合风险必须以系统科学为基础，对所面临的问题开展系统分析，并依据分析结果，构建相应的政策和决策综合模拟与评估模型。总之，城市适应气候变化行动必须将风险防范与城市可持续发展建设融合在一起，在为当前城市安全提供保证的同时，也为城市未来发展提供新的机遇。
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user: 3. 从灾害风险综合防范角度看城市适应气候变化过程中的挑战和机遇 3.1. 挑战 世界气象组织的统计发现，全球90%的自然灾害，70%的伤亡人数，75%的经济损失都是由水文气象灾害引起的。从全球范围看，随着全球气候变化的影响日渐明显，由其引发的各类自然灾害无论在发生频率、强度还是影响范围将会出现显著变化 [ 11 ]。城市的人口和物质资产集聚程度高，在全球气候变化背景下，城市，特别是发展中国家的城市所受灾害风险将会明显上升。因此，如何将城市适应气候变化行动与风险防范与可持续发展建设融合在一起，为城市防范灾害、保障安全提供刚性保证的同时，也为城市未来发展提供相应的韧性规划，是人类世时代开展城市适应气候变化行动所必须高度关注的热点。 在人类世时代，城市适应气候变化与综合灾害风险防范的融合面临着以下几个方面的挑战： 首先，在应对城市灾害风险时，需要必要的信息数据，特别是定量化的灾害信息和相关指标，以建立相关的灾害风险模型，对灾害风险及其影响进行模拟评估。但是，由于城市社会和经济发展日新月异，不但组成城市系统的要素在不断变化，他们之间的相互作用关系更是多变。这使得许多社会生态系统要素，特别是社会要素难以定量测量。缺乏定量化的科学观测数据，就难以建立相应的政策模拟和评估模型，最终导致对于政策实施的可能效果也无法进行科学评估。 其次，城市系统是典型的复杂非线性系统。从硬件设施而言，城市功能和布局往往呈现强时空非均匀性和强不对称性。例如，城市功能区划分使得各区所面临的风险大相径庭。如北京按照金融区、商务区、学院区、高新技术开发区等功能规划建设。同时，行业经营方式，特别是服务行业的经营方式不断变化，如各种服务的连锁化，以及而城市居民，特别是所谓“新人类”的年轻一代，在生活和工作中大量使用高科技产品，从根本上改变了旧的生活和工作方式也给辨识和评估风险因素带来了困难。 第三，在信息技术的支持下，许多城市正在逐步实现各个环节上的动态监测，包括能源、水、交通、物流等方面的全监控。但是，城市各个子系统之间协同和竞争关系同时存在，特别是城市具备非常强的自组织、自学习、自适应能力，在其发展过程中，许多子系统从形态到功能都在不断变化。如何将某些子系统的变化及时反映到其他子系统，形成协同行动，也需要城市适应气候变化规划和行动必须具备对这些快速变化有足够的弹性空间和应对能力。 3.2. 机遇 城市适应气候变化与综合灾害风险防范融合在面临以上新挑战的同时，通过两者之间的融合也可以为城市可持续发展带来了新机遇。 例如，从制度和机制层面上看，由于两者的融合必须建立在为可持续发展目标服务的基础上，因此，这就为城市管理各个部门信息共享和协同行动提供了将适应气候变化长期规划与应对各种灾害风险应急与平时防范相结合的工作基础和实际需求。通过制度设计、防范风险标准体系的建立，以及不同情景(时空尺度不同、成因机制不同、承灾体脆弱性与恢复性差别突出等)下的城市灾害风险模拟及高风险区划分等工作促进城市的刚韧性(Resilience)建设。 从经济层面上看，城市适应气候变化与防范灾害风险对信息服务、保险金融等行业有巨大的需求。由于城市适应气候变化与综合灾害风险防范融合过程需要从学科交叉的角度，全社会各利益相关者，包括政府、企业、科学界、社会公众、媒体等的相互沟通和合作，才能共同防范城市灾害风险，因此，这将催生能够准确传达灾害风险信息，为社会提供服务的新型信息产业队伍。而将保险机制引入到适应气候变化和防范风险，也可以一方面为政府在减少灾害风险对财政的冲击，另一方面，可以帮助企业辨识、监测、预警和缓解不同时空尺度、成因机制各异的灾害风险。
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user: 4. 小结 城市是人类社会发展的高级阶段。工业化革命以来，人类赖以生存的地球系统已经进入了一个新的地质时期——人类世。随着全球人口持续增加，城市自身发展的日趋复杂，以及自上世纪九十年代以来的信息通信技术高速发展等不可逆过程的驱动下，城市在未来数十年发展过程中，将面临全球气候变化影响与城市快速发展两者叠加，使城市灾害风险日趋复杂化、综合化和多样化。城市适应气候变化急需在可持续发展目标指导下与城市灾害风险综合防范融为一体。 本文提出，在人类世时代开展城市适应气候变化规划与行动应以系统科学的理论、方法和模型为基础，针对所面临的新型风险，联合多学科的科学工作者，通过与全社会利益相关者的沟通合作，从制度、经济、社会、生态和技术五个方面分析构建城市系统的核心要素；遵从“协同设计、共同生产、共同提交“3Co原则”(Co-design， Co-produce and Co-deliver)，通过多行业、多领域和多部门的交流梳理要素之间的关系，并利用系统科学建立相应的政策和决策模拟模型，帮助城市政策制定者和企业决策者提高决策能力，使城市在适应气候变化中不断提高自身的刚韧性。
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user: 摘要 以温室效应为主要表现的全球气候变化已经成为21世纪国际社会共同关注的焦点问题之一，中国作为世界上最大的二氧化碳排放国，必须做出应有的贡献。因此根据中国的实际国情，合理界定中国应承担的碳排放减排义务，促进中国的节能减排工作顺利开展就成为了当前学术界关注的重点问题之一。本文利用1997~2018年间全球33个具有代表性的国家的宏观季度数据，以EKG理论作为支撑，构造全球向量自回归模型(Global VAR模型)，探究在全球环境下中国产业结构升级对于中国二氧化碳排放量的动态影响。本文研究的结论表明：由于中国粗放式的经济发展模式，中国的经济增长会显著地促进自身碳排放量的增长；而驱动产业结构升级，转变经济发展模式是促进中国碳减排的最为有效的方法之一。
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user: 1. 绪论 全球气候变暖已经成为近年来全世界共同关注的焦点所在，某种程度上可谓当前人类社会面对的最严峻的生态环境危机之一。如何应对全球气候变暖及其带来的危害已经成为各国政府高度重视的问题。要解决这一问题首先必须弄清楚问题的根源所在，显然导致全球气候变暖的根本原因是近代以来以二氧化碳为主的温室气体的大量排放，因此想要遏制全球气候变暖就必须要在全球范围内实现有组织、有目的的大范围节能减排，降低二氧化碳等温室气体的排放量。中国作为世界第一大二氧化碳排放国与世界上最大的发展中国家，必须承担起较以往更加重大的降低温室气体排放的义务与责任。党的十八大和十九大都提出要把节能减排和环境治理放在工作的突出位置，坚持人与自然和谐发展，着力治理环境污染，降低中国巨大的二氧化碳排放量。近年来中国一直都承受着来自发达国家的巨大压力与指责，部分发达国家甚至要求中国为全球气候变暖承担主要责任，回顾近代以来的历史，西方发达国家自工业革命以来便就开始以破坏环境为代价发展工业，产生了大量的碳排放，全球气候变暖是一个长期积累的过程，而为这一过程做出了最大“贡献”的无疑就是西方发达国家。如今西方国家却枉顾历史，试图把全球气候变暖的主要责任强加给仅仅改革开放四十余年的中国，这是有失公允的，庞军，张浚哲(2012) [ 1 ]、张红，李洋(2014) [ 2 ] 等学者都曾提到过这一点并呼吁要明确界定全球碳减排的责任划分。 因此基于全球视角，本文的研究目的为研究产业结构升级对中国二氧化碳排放量的影响，探究当前中国进行降低二氧化碳排放的可行路径。
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user: 2. 国内外文献述评 中外学术界对于碳排放的关注主要在于明确碳排放量与各因素之间的关系，而研究影响碳排放量的驱动与抑制因素也是近年来经济学界的关注焦点之一。根据文献阅读，可以看出当前国内外学术界研究的方法众多，但通过归类分析可以大体分为以下几类：第一，运用KAYA恒等式与IPAT与STIRPAT两个模型。KAYA恒等式由日本学者Yoichi Kaya提出，他的方法是将碳排放运用因式分解法，将碳排放同经济发展程度，人口规模，能源消费量与能源消费结构联系在一起，成功建立起了较为成熟的相关关系。随后这一恒等式在学界逐步流传开来并被广泛应用，Duro (2006)通过研究，成功将KAYA恒等式的四个解释变量进行逐一分析，发现能源消费与能源消费结构对人均碳排放具有极强的影响。近年来一些学者在KAYA恒等式的基础上进行了扩展，加入了新的解释变量，例如城市化水平，与产业结构变动。徐丽杰(2014)在其研究中侧重讨论了我国城市化对于碳排放的影响，其研究表明，短期内中国的城市化对碳排放的强度有正向影响，但是不是绝对的，从中长期看城市化有利于抑制碳排放的强度，短期内过快城市化会不利于节能减排，城市化应当循序渐进才能最大程度上有利于抑制碳排放。IPAT模型最早由Ehrlich & Holdren (1971)提出，即环境质量的影响因素是人口、富裕程度和技术因素作用的结果。由于IPAT模型存在一些局限性，国外学者Dietz & Rosa (1997)在IPAT模型的基础上建立了STIRPAT模型，从而使得该模型得到广泛运用。陈邦丽、徐美萍(2018) [ 3 ] 利用STIRPAT-Alasso模型实证研究了影响我国碳排放量的因素，其研究表明人均GDP、我国城镇化水平及第二产业所占工业比重对碳排放具有明显的驱动作用，而外商直接投资FDI与创新水平能显著减少碳排放。第二，采取计量经济学分析方式进行，主要包括回归模型，协整检验，Granger因果检验及向量自回归模型及向量误差误差修正模型，以上方法较为常见本文便不一一赘述。崔百胜，朱麟等(2015) [ 4 ]，基于内生增长理论，建立全球向量自回归模型研究了能源消费控制目标下经济增长与碳减排之间的动态关系，其研究发现通过研发可再生能源、提高碳排放清洁技术水平、增加碳基能源的边际产出，可在不影响经济增长且受碳排放约束条件下完成能源消费总量考核的目标。李金凯，程立燕等(2017) [ 5 ] 则从FDI视角出发，研究了外商直接投资是否具有“污染光环”效应。孙攀、吴玉鸣(2018) [ 6 ] 等利用SDPDMFE模型回归分析了我国产业结构变迁对碳排放得影响。施亚岚等(2014) [ 7 ] 则检验法研究了城市化与经济增长对相关温室气体排放的影响关系，提出政府应当避免短期内过度城市化，通过合理推进城镇化进程，提高资源利用效率来抑制温室气体排放。曲晨瑶、李廉水等(2018) [ 8 ] 则是省级面板数据，研究了产业聚集对中国制造业碳排放效率的影响及其区域差异，从时间跨度上看我国的总体碳排放率是呈现逐步下降的趋势；而从地域空间上看，我国的碳排放率自西部、中部向东部呈现递增的态势。第三、采用因素分解法进行，因素分解方法主要指SDA与IDA，SDA指结构分解方法而IDA即为指数分解法。往往为了追求更为精确的分析，SDA需要依据真实可信的投入产出表，如Butnar (2011) [ 9 ] 借助分析西班牙的投入产出表，研究各服务部门的投入产出比的影响因素，进而得出了推进技术革新能促进减少碳排放量的结论。郭炳南，林基等(2017) [ 10 ] 则将碳排放作为非期望产出，采用非径向、非角度的SBM模型测度了1997~2014年长三角地区的碳排放效率水平，比较了碳排放效率的动态变化，研究发现：从投入与产出冗余率来看，长三角地区各省市均存在一定程度的冗余，上海的要素投入冗余率最小，能源配置与劳动力配置冗余是造成江苏与浙江碳排放效率低的主要原因。应当注意的是结构分解法SDA其数据要求都是较高的，容易造成数据收集上的不便，且其区域间比较性的可靠度一般，因此近年来不少学者更为偏好于IDA，外国学者Grossman等(1991) [ 11 ] 是最早利用该方法成功将影响碳排放的因素分解为三个要点：技术，结构，规模。张志高、袁征等(2017) [ 12 ] 利用LMDI模型，成功对河南省的碳排放量进行因素分解，发现全省碳排放量具有日渐均匀化的趋势，而提高生产效率与优化劳动力结构是推进河南省节能减排的首选方式。 综上所述，当前学界，无论国内或是国外学者，主要集中于单个国家或经济体碳排放驱动因素的研究，而缺乏将这些驱动或抑制因素置于国际交互关系的角度中进行深入研究。本文将采用GVAR模型即全球向量自回归模型，从全球视角来探究影响我国碳排放量的因素。
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user: 3. 影响碳排放量的GVAR模型构建 3.1. 模型构建 Garratt (2006) [ 13 ] 的研究指出，全球向量自回归模型应当统筹考虑三大彼此联系而又相互独立的传导路径： 路径一：与国内变量 x i j 对应的国外变量 x ′ i j 的当期值与滞后值会对国内变量产生影响。 路径二：全球性外生变量对于各国的所有变量会产生共同的影响。 路径三：第i个国家当期受到的冲击会对第j个国家产生影响，这种影响会反映在相关的协方差矩阵中。 认真这三个路径可以发现，构建GVAR模型，实质上就是首先构建所选取的各个国家的VARX模型，然后经过识别检验构建对应的VECMX模型，然后再将各国的VECMX模型通过权重矩阵整合为GVAR模型，具体过程将分布论述： 1) 各国变量的选取 根据上文的简介部分，在GVAR模型中包含三类变量：国内变量，国外变量与全球变量。 国内变量：设定为 X i j ，由各国国内宏观变量组成，如GDP等。 国外变量：设定为 X ′ i j ，根据相应的权重矩阵构建。如：建设第i个国家的真是GDP为y，则其国外产出 y ′ = ∑ j = 0 N w i j y ，其中 y ′ = ∑ j = 0 N w i j y 为对应的权重矩阵。Garratt (2006) [ 13 ] 指出GVAR模型必须要求假定 X ′ i j 具有弱外生性。 全球变量：例如石油价格，粮食价格，原料价格等，是外生冲击变量。 2) 建立各国的VARX模型 现将第i个国家的VARX(1， 1)模型设定为如下形式： X i j = α i 0 + α i 1 + Ψ i X i ， j − 1 + Λ i 0 X ′ i j + Λ i 1 X ′ i ， j − 1 + ε i j       ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J ; i = 0 ， 1 ， ⋯ ， N ) 在上式中， Ψ i 为 k i × k i 的系数矩阵， Λ i 0 与 Λ i 1 为 k i × k ′ i 的系数矩阵， ε i j 为各国自发冲击的 k i × 1 的系数矩阵。 3) 建立各国的VECMX模型 根据上一步建立好的模型，通过对各国的VARX模型进行识别与协整检验，建立相应的VECMX模型，此步骤主要有计量软件运行，过程就不再赘述。不过需要注意的是，协整关系不仅要存在于国内变量间，更要存在于国内变量与对应的国外变量间。 4) 构建GVAR模型 在上一步构建了各国的VECMX模型后，通过相应的权重矩阵，各国的VECMX模型将被整合为GVAR模型： α 0 = [ α 00 α 10 ⋮ α N 0 ] ，   α 1 = [ α 01 α 11 ⋮ α N 1 ] ，   ε t = [ ε 0 t ε 1 t ⋮ ε N t ] ，   G = [ A 0 W 0 A 1 W 1 ⋮ A N W N ] ，   H = [ B 0 W 0 B 1 W 1 ⋮ B N W N ] G X t = α 0 + α 1 t + H X t − 1 + ε t 对于上式， A i = ( I k i ， − Λ i 0 ) ， B i = ( Ψ i ， Λ i 1 ) ； W i 是权重矩阵构成的系数连接矩阵。接下来将在此的基础上加入全球变量，从而得到扩展性的全球向量自回归模型： G X t = α 0 + α 1 t + H X t − 1 + Φ 0 d t + Φ 1 d t − 1 + ε t 在上式中 d t 为s × 1的向量，也就是全球变量的向量，具有弱外生性，其系数矩阵为： Φ 0 = [ Φ 00 Φ 10 ⋮ Φ N 0 ] ，   Φ 1 = [ Φ 01 Φ 11 ⋮ Φ N 1 ] 至此全球向量自回归模型即GVAR模型基本构建完毕，经过相应的模型估计检验后，便能借助广义脉冲相应函数等方式对模型中包含的所有国家进行动态分析。 3.2. 根据模型应选取的国家 本次研究采用全球向量自回归模型的初创者Smith (2014)推出的GVAR Toolbox 2.0模型。由于全球经济系统过于庞杂，难以在单一GVAR模型中逐一反应全球所有国家和地区的状况，因此本文根据2010~2018年世界银行数据库的数据，选取了33个典型国家，其GDP(按购买力平价计算)之和占全球GDP总和达到百分之70以上，能在一定程度上反映全球经济总体运行状况。国家具体选取状况如表1所示： Table 1 33 countries or regions included in the GVAR mode 模型主要国家 欧盟国家 非欧盟的欧洲国家 亚洲其他国家 北美其他国家 拉丁美洲国家 其他国家 中国 美国 法国 德国 比利时 意大利 西班牙 瑞典 芬兰 荷兰 奥地利 英国 挪威 瑞士 日本 韩国 印度 马来西亚新加坡 菲律宾 泰国 印度尼西亚 加拿大 墨西哥 智利 秘鲁 阿根廷 巴西 土耳其 澳大利亚 沙特阿拉伯 新西兰 南非 表1. GVAR模型包含的33个国家或地区 3.3. 变量选取与数据来源 考虑到可行性与数据可得性，本文选取工业增加值比率(工业增加值占GDP之比)作为产业结构的代理变量；同时将实际GDP (按照购买力平价计算)、实际汇率及外商直接投资数据加入模型，选取国际石油价格作为全球变量。分别用in、y、co2、poil、fdi表示国内变量 x i j 包含的工业增加值比率、实际GDP、二氧化碳排放量、国际石油价格、外商直接投资等变量，同时用in'、y'、co2'、poil'、fdi'表示国外变量 x ′ i j 对应的工业增加值比率、进口比率、实际GDP、二氧化碳排放量、国际石油价格、外商直接投资等变量。 结合数据可得性，本文所有数据均为1997~2017年间的季度数据。实际GDP、国际石油价格来自于经济合作与发展组织(OECD)的数据库，并进行了季节调整。工业增加值比率、二氧化碳排放量取自世界银行数据库。对于所有数据都采取了取对数处理以消除潜在的异方差干扰。
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user: 5. 结论与对策建议 中国经济增长会显著促进自身碳排放量的增长，同对照国美国相比，中国的经济的增长对自身碳排放量的促进作用要更为显著。这与中国经济长期的粗放式发展，以及长期以低附加值高能耗的资源密集型和劳动力密集型产业为主状况是密不可分的。产业结构的调整升级对于降低中国的碳排放量具有极大的意义，中国粗放经济下大量的高耗能、高排放产业是碳排放量巨大的主要贡献者之一，推进产业结构调整升级，淘汰落后的高排放污染产业，将极大的有益于中国的节能减排工作。 根据以上结论，结合中国实际情况，本文认为要实现中国节能减排必须着力于产业结构的优化升级，加快推进转变经济发展模式等。具体建议如下： 第一，加快推进中国的产业结构升级。中国目前尚处于工业化的初级阶段，产业结构仍以劳动力密集型和产业密集型为主，技术含量低，造成的污染严重。要实现节能减排就必须淘汰掉落后产业，推进产业结构由第二产业向第三产业转变。 第二，加快转变经济发展方式，坚持走可持续发展之路，以绿色GDP作为地方政府考核的标准。我国碳排放量高企的重要原因之一便是我国粗放的经济发展模式，地方政府的考核只追求GDP，忽视环境保护，使得不少地方政府为盲目追求GDP增量而对环境污染不管不顾。因此必须坚持低碳经济发展，贯彻落实将绿色GDP纳入地方政府考核指标体系。 第三，积极提升低碳环保的先进技术。在国际交流中，积极引进先进技术是中国减排的一大捷径，建议有关部门积极推进节能减排的新技术引进和研发，并促进其生产应用，将科技成果迅速向商品化和现实生产力转化。
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user: 摘要 利用新疆塔城地区北部5个气象观测站1960年~2019年逐年、月、日气温资料，从中筛选出符合条件的24 h寒潮、强寒潮、特强寒潮天气频数，运用合成分析、回归分析等方法，研究了塔城地区北部寒潮天气的气候统计特征及变化特征，结果表明：近60a塔城地区北部24 h寒潮频数最多，强寒潮次之，特强寒潮最少；寒潮均以11月出现最多，9月、5月或10月最少；寒潮均以冬季出现最多，秋季次之，春季最少；寒潮基本以1960年代或1970年代出现最多，1980年代、21世纪初年或10年代最少；24 h寒潮频数以0.56次/10a的速率显著减少，托里24 h寒潮、强寒潮频数分别以0.36次/10a、0.08次/10a的速率显著减少，特强寒潮频数以0.01次/10a的速率显著增加；塔城地区北部寒潮天气的发生与三面环山向西开口的喇叭状盆地地形有密切关系。
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user: 1. 引言 寒潮是冬半年来自极地或寒带的寒冷空气大规模向中、低纬度的侵袭活动，常造成剧烈降温，有时伴有大风、暴雪、低温冷害等灾害性天气，是冬春季影响我国北方地区农牧业生产、林果安全越冬、交通运输以及公众出行等的常见灾害性天气之一。国内众多学者对寒潮天气进行了诸多研究，王遵亚、康志明、钱维宏、朴春兰 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 利用各项气象资料，研究了中国寒潮的时空变特征、活动特征、可能原因及其与冬季增暖的关系。新疆西北部寒潮天气发生频率高、影响范围广，秋冬春季受寒潮影响严重，新疆的气象工作者对寒潮进行了各种研究，张俊兰等 [ 5 ] 利用20场北疆典型寒潮天气过程的高空、地面和数值预报产品资料，对北疆寒潮天气进行了环流分型和区域分型，毛炜峄等 [ 6 ] 研究了近65a乌鲁木齐寒潮频数和强度的气候变化特征，白松竹 [ 7 ] 利用多种资料分析了新疆北部阿勒泰地区寒潮天气过程强降温及强降雪成因，文献 [ 7 ] - [ 12 ] 利用多项资料对新疆北部地区、阿勒泰地区、博州地区强寒潮天气特征及成因、寒潮天气过程强降温及强降雪成因进行了诊断分析，得出一些对预报工作有指导意义的结论。 塔城地区位于新疆西北部，属于大陆性干旱和半干旱气候区，辖区内共分布有7个气象观测站，境内地形复杂，四季气候差异较大，结合实际业务需求，将塔城地区划分为塔城地区北部(包括：塔城、额敏、裕民、托里、赛尔谷地(简称“和丰”))、地区南部(包括：乌苏、沙湾)，地区北部夏季炎热短促，冬季寒冷漫长，积雪深厚，每年春秋冬季多寒潮天气，给农牧业生产、公路交通运输、公众出行、城市运行造成较大影响。本文重点分析塔城地区北部寒潮天气的气候变化特征，以期为提高寒潮预报预警准确率提供技术支撑。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 寒潮标准 寒潮标准根据国家标准(GB/T 21987-2008)中相关规定 [ 13 ]，本文仅讨论和分析日平均气温24小时内降幅≥8℃，且日最低气温≤4℃的寒潮；某地日平均气温24小时内降幅≥10℃，且日最低气温<2℃的强寒潮；某地的日平均气温24小时内降幅≥12℃，某地日平均气温24小时内降幅≥12℃，且日最低气温<0℃的特强寒潮。 2.2. 资料和方法 利用塔城地区北部5个气象观测站1960年~2019年逐年、月、日气温资料，按照24小时寒潮标准定义，以寒潮频数作为定量表征指标，统计分析了近60a塔城地区北部及5站24 h寒潮、强寒潮、特强寒潮频数的年、季、月气候统计特征及变化特征；以3~5月为春季，9~11月为秋季，12月~次年2月为冬季。 采用线性趋势法，对寒潮天气频数时间序列进行变化特征分析，采用F检验方法对频数进行显著性检验，统一以显著性水平达到0.05作为通过检验的标准。
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user: 3. 寒潮统计特征 3.1. 寒潮频数 从图1可以看出，近60a塔城地区北部各类寒潮天气频数为755次，其中24 h寒潮最多达496次，其次为强寒潮206次，特强寒潮最少为153次；除额敏以24 h寒潮最多，其次为特强寒潮，最少为强寒潮外，其余4站均以24 h寒潮频数最多，其次为强寒潮，最少为特强寒潮，其中托里24 h寒潮最多，达125次，其后依次为塔城110次，额敏100次，裕民87次，和丰73次；24 h强寒潮频数仍以托里最多，达53次，其后依次为塔城、裕民46次，额敏42次，和丰19次；24 h特强寒潮频数以额敏最多，达47次，其后依次为塔城42次，托里31次、裕民26次，和丰7次。 图1. 近60a年塔城地区北部寒潮天气频数 3.2. 寒潮最大降温率 从表1可以看出，塔城地区北部5站24 h寒潮、强寒潮最大降温率均分别为9.9℃、11.9℃(或11.7℃)，而24 h特强寒潮差异较大，其中额敏降温率最大，达22.9℃，出现于1960年11月18~19日，最低气温−33.1℃，其次为塔城降温率21.5℃ (1960年11月18~19日)，最低气温−30.6℃，托里降温率20.1℃ (1960年11月17~18日)，最低气温−29.5℃，居第三，裕民降温率19.3℃ (1960年11月18~19日)，最低气温−25.8℃，和丰降温率15.2℃ (1960年11月18~19日)，最低气温−26.2℃。 Table 1 The maximum cooling rate of cold wave in northern Tacheng area in recent 60 24 h寒潮 24 h强寒潮 24 h特强寒潮 降温率 时间 最低气温 降温率 时间 最低气温 降温率 时间 最低气温 塔城 9.9 1988年2月10~11日 −30.0 26 1962年12月26~27日 −28.6 21.5 1960年11月18~19日 −30.6 裕民 9.9 1974年5月15~16日 −2.2 11.9 2003年1月23~24日 −23.8 19.3 1960年11月18~19日 −25.8 额敏 9.9 1962年1月13~14日 −23.8 11.8 2010年1月17~18日 −29.2 22.9 1960年11月18~19日 −33.1 托里 9.9 1976年2月11~12日 −29.1 11.9 1975年10月30~31日 −33.4 20.1 1960.11月17~18日 −29.5 和丰 9.9 1974年2月17~18日 −23.3 11.7 2003年4月14~15日 −17.3 15.2 1960年11月18~19日 −26.2 表1. 近60a年塔城地区北部寒潮最大降温率
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user: 4. 寒潮频数变化特征 4.1. 寒潮频数月际分布 从表2可以看出，塔城地区北部24 h寒潮频数月际分布表现为：11月最多，其后依次为2月、1月、12月、10月、3月、4月、9月、5月，最少为8月，仅1次；强寒潮频数以11月最多，其后依次为12月、1月、2月、10月、4月、3月、9月和5月最少；特强寒潮频数以11月最多，其后依次为1月、12月、2月、4月、3月、9月和10月最少；就站点而言，24 h寒潮基本以11月、12月或10月最多，5月、9月、8月最少仅1次，强寒潮基本以11月、12月、1月或10月最多，4月、5月、9月、3月最少仅1次，特强寒潮基本以11月、1月最多，9月、3月、2月、8月最少仅1次。在统计中发现塔城地区北部海拔最高的托里、和丰(海拔高度分别为1077.7米、1293.0米)，于8月末出现过寒潮和特强寒潮天气，托里于1996年8月29日~30日出现一次寒潮天气，24 h降温15.5℃，日最低气温2.5℃，和丰于1996年8月29日~30日出现一次特强寒潮天气，24 h降温13.1℃，日最低气温−0.7℃，其他测站均未出现过。由于8月寒潮出现极少，故仅做统计，不对其做具体分析。 Table 2 Monthly distribution of cold wave frequency in northern Tacheng area in recent 60 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 合计 塔城 寒潮 6 11 16 24 17 23 7 5 1 110 强寒潮 4 12 9 10 6 4 1 46 特强寒潮 1 12 9 12 4 1 3 42 裕民 寒潮 2 7 24 11 15 10 7 9 2 87 强寒潮 5 9 9 8 6 4 5 46 特强寒潮 1 2 7 4 4 4 2 2 26 额敏 寒潮 2 7 22 16 16 21 8 7 1 100 强寒潮 1 3 7 9 12 5 3 1 1 42 特强寒潮 1 10 11 15 7 1 2 47 托里 寒潮 1 10 21 20 12 17 16 15 8 6 125 强寒潮 3 12 8 8 4 9 6 3 53 特强寒潮 1 2 8 5 4 1 4 6 31 和丰 寒潮 4 10 13 8 10 5 4 14 5 73 强寒潮 1 7 2 1 1 2 4 1 19 特强寒潮 1 3 1 1 1 7 表2. 近60a年塔城地区北部寒潮频数月际分布 4.2. 寒潮频数季节分布 从表3可以看出，塔城地区北部24 h寒潮冬季频数最多，达221次，占总频数的44%，秋季次之，达175次，占总频数的36%，春季最少，为99次，占总频数的20%；强寒潮冬季频数最多，达99次，占总次数的50%，秋季次之，达72次，占总频数的32%，春季最少，为35次，占总频数的18%；特强寒潮冬季频数最多，达82次，占总频数的55%，秋季次之，达47次，占总频数的30%，春季最少，为22次，占总频数的14%；就站点分布而言，冬季塔城、裕民、托里、和丰均表现为24h寒潮频数 > 强寒潮 > 特强寒潮，仅额敏表现为24 h寒潮频数 > 特强寒潮 > 强寒潮，秋季、春季塔城、裕民、额敏、和丰均表现为24 h寒潮频数 > 强寒潮 > 特强寒潮，仅托里表现为24 h寒潮频数 > 特强寒潮 > 强寒潮。 塔城地区北部24 h寒潮、强寒潮、特强寒潮频数均以冬季最多，秋季次之，春季最少，冬季仅额敏表现为24 h寒潮频数 > 特强寒潮 > 强寒潮，秋季、春季仅托里表现为24 h寒潮频数 > 特强寒潮 > 强寒潮。 Table 3 Seasonal distribution of cold wave frequency in northern Tacheng area in recent 60 春季 秋季 冬季 寒潮 强寒潮 特强寒潮 寒潮 强寒潮 特强寒潮 寒潮 强寒潮 特强寒潮 塔城 13 5 4 33 16 13 64 25 25 裕民 18 9 4 33 14 10 36 23 12 额敏 16 5 3 31 11 11 53 26 33 托里 29 9 10 5 23 10 45 21 10 和丰 23 7 1 27 8 3 23 4 2 表3. 近60a年塔城地区北部寒潮频数季节分布 4.3. 寒潮频数年代际分布 从图2(a)~(c)可以看出，塔城地区北部24 h寒潮频数年代际分布为：1960年代最多，1970年代次之，21世纪10年代居第三，1990年代居第四，最少为1980年代和21世纪初年；强寒潮以1970年代最多，1990年代次之，1960年代居第三，21世纪10年代居第四，21世纪10年代居第五，1980年代最少；特强寒潮以1960年代最多，1980年代次之，1990年代和21世纪初年居第三，1970年代居第四，21世纪10年代最少。 就站点而言，5站24 h寒潮、强寒潮在1960、1070、1980年代均呈“多–少–少”、“少–多–少”的分布，之后出现多或少的差异，5站24 h特强寒潮频数在1960、1970年代均呈“多–少”，21世纪10年代均呈“少”的分布，其他年代呈多或少的差异。 图2. 近60a年塔城地区北部区寒潮频数年代际分布。(a) 24 h寒潮；(b) 24 h强寒潮；(c) 24 h特强寒潮 4.4. 寒潮频数线性变化趋势 从表4可以看出，塔城地区北部24 h寒潮、强寒潮、特强寒潮频数均呈减少趋势，尤以24 h寒潮频数减小最明显，以0.31次/10 a的速率显著减少(通过了0.05的显著性水平检验)；就站点而言，塔城、额敏24 h寒潮均呈不显著减少趋势(未通过了显著性水平检验，下同)，和丰呈不显著增加趋势，仅托里以0.36次/10a的速率显著减少(通过了0.001的显著性水平检验)；裕民、额敏、和丰24 h强寒潮呈不显著增加趋势，塔城呈不显著减少趋势，仅托里以0.08次/10a的速率显著减少(通过了0.001的显著性水平检验)；除托里24 h特强寒潮以0.01次/10a的速率显著增加(通过了0.001的显著性水平检验)外，其余各站均呈不显著减少趋势。 Table 4 The linear trend of cold wave frequency in northern Tacheng area in recent 60a (unit: times/10a 塔城 裕民 额敏 托里 和丰 塔城北部 倾向率 倾向率 倾向率 倾向率 倾向率 倾向率 寒潮 −0.02 − 0.01 − −0.01 − −0.36 *** 0.02 − −0.31 * 强寒潮 −0.01 − 0.01 − 0.01 − −0.08 *** 0.02 − −0.0 − 特强寒潮 −0.01 * −0.03 − −0.13 − 0.01 *** −0.01 − −0.12 − 表4. 近60a年塔城地区北部区寒潮频数线性倾向率(单位：次/10a) 注： * 通过0.05的显著性检验； *** 通过0.001的显著性检验；−未通过检验。
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user: 5. 小结 1) 近60a塔城地区北部24 h寒潮频数最多，强寒潮天气次之，特强寒潮最少。 2) 塔城地区北部24 h寒潮、强寒潮最大降温率均分别为9.9℃、11.9℃，而24h特强寒潮差异较大，其中额敏降温率最大，达22.9℃，其后依次为塔城(21.5℃)、托里(20.1℃)、裕民(19.3℃)。 3) 塔城地区北部寒潮频数均以11月出现最多，9月、5月或10月最少。 4) 塔城地区北部寒潮频数以冬季最多，秋季次之，春季最少，冬季仅额敏表现为24 h寒潮频数 > 特强寒潮 > 强寒潮，秋季、春季仅托里表现为24 h寒潮频数 > 特强寒潮 > 强寒潮。 5) 塔城地区北部寒潮频数基本以1960年代或1970年代出现最多，1980年代、21世纪初年或10年代最少。 6) 塔城地区北部寒潮频数均呈减少趋势，其中24 h寒潮频数以以0.31次/10a的速率显著减少，5站中仅托里24 h寒潮、强寒潮分别以0.36次/10a、0.08次/10a的速率显著减少，特强寒潮以0.01次/10a的速率显著增加。 7) 塔城地区北部寒潮天气的发生与三面环山向西开口的喇叭状盆地地形有密切关系。
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user: 摘要 利用黔南州2005~2019年近15a来的气象资料，对影响黔南州的主要气象灾害暴雨、冰雹、大风、霜冻、凝冻的发生的特征及灾害发生成因进行分析。结果表明：暴雨的发生主要集中在5~9月，6月发生频率最高，以暴雨造成的区域洪涝或者局地性洪涝灾害为主；冰雹、大风发生日数最多在春季，近15a来整体呈增加趋势；凝冻和霜冻，两者近15a来整体呈波动减少趋势，凝冻以2008年最为严重。
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user: 1. 引言 我国地域辽阔，地形地貌复杂，是世界上气象灾害最严重的国家之一。气象灾害一直是广大气象工作者以及相关学者开展的主要研究课题之一。廖敏等 [ 1 ]、张继峰等 [ 2 ]、祁如英等 [ 3 ]、王华银等 [ 4 ]、李积芳 [ 5 ] 分别对高安市、漯河市、青海省、马鞍山、五道梁气象灾害进行探讨。黔南州隶属于贵州省，位于贵州省中南部，气候多样，地形北高南低，地区差异以及垂直差异明显，气象灾害种类繁多，暴雨、冰雹、霜冻、凝冻、大风等气象灾害经常给工农业生产以及人们日常生活带来不利影响。所以本文主要对黔南州近15a来气象灾害变化特征进行分析，以掌握黔南州气象灾害发生发展规律，对树立防灾意识增强减灾观念，为部门联动提供防灾减灾决策服务具有指导意义 [ 6 ]。
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user: 2. 资料来源 本文气象灾害数据来源于黔南州辖区内所属12个国家站点都匀、独山、福泉、贵定、惠水、荔波、龙里、罗甸、平塘、三都、瓮安、长顺，主要为各测站2005~2019年的暴雨、冰雹、大风、凝冻、霜冻气象灾害观测数据资料，灾情数据主要统计暴雨和冰雹，以本地民政部门统计、应急管理部门及气象部门自己调查为主。本文主要采用数理统计方法对黔南州气象灾害变化特征进行分析。
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user: 3. 气象灾害变化特征分析 3.1. 暴雨灾害特征分析 暴雨指24 h累积降雨量大于或等于50 mm以上的降雨过程。统计分析黔南州近15年暴雨日数情况，图1，近15年来暴雨日数整体上呈增加趋势，气候倾向率为1.012 d/10a，年最多暴雨日数是2008年、2015年和2018年，暴雨日数较少有2005年、2012年、2014年、2016年。 从地域分布特征来看，黔南州年暴雨日数出现最多的是州的西面长顺，近15年来累计出现暴雨日数68 d，年平均暴雨日数4.5 d；累计暴雨日数出现最少的是州的北面瓮安，出现暴雨日数33 d，年平均暴雨日数为2.2 d，15年累计暴雨日数次之的是都匀站、三都站、罗甸站、惠水、独山超50 d以上的6个站点，全州暴雨日数总体呈中西部偏多北面偏少分布趋势。从季节分布特征来看，黔南暴雨大部分集中于5~9月，该时间段黔南州暴雨出现频率为90.64%，暴雨出现频率最高的月份为6月，出现频率为35.39%。 图1. 2005~2019年黔南州年平均暴雨日数变化趋势 3.2. 冰雹特征分析 冰雹属于一种固态降水物，它是由强对流天气系统引起的一种剧烈的气象灾害。通过图2对2005~2019年黔南州冰雹日数观测资料进行统计分析可知，黔南州近15年来冰雹日数整体上呈波动增加趋势。黔南州年冰雹日数出现最多的站点为都匀，累计出现冰雹日数18 d，年平均冰雹日数为1.2 d。福泉站、龙里站、平塘站、长顺站冰雹日数出现频率也较次之，累计冰雹日数均超过10 d，分别为12 d、13 d、11 d、13 d。黔南州冰雹日数出现最少的站点为瓮安，该站15年累计出现冰雹日数仅为1 d。 2005~2019年黔南州逐月冰雹日数出现频率进行统计分析可知，黔南州冰雹日数大部分集中于2~5月，该时间段冰雹出现频率为94.44%，冰雹日数出现频率最高的月份为3月，出现频率为40.74%，4月次之，出现频率为33.33%，黔南州冰雹日数出现频率最高的为春季。 图2. 2005~2019年黔南州年平均冰雹日数变化趋势 3.3. 大风特征分析 大风天气在气象上主要指瞬时风速 ≥17 m/s (风力达8级或以上)的风。统计2005~2019年黔南州大风日数可知，黔南州近15年来大风日数整体上呈增加趋势，图3。年最多大风日数为6 d，分别是2007年、2019年，年最少大风日数为0 d分别是2005年、2006年。黔南州大风出现频率以州中北部偏多南面偏少特征分布，大风日数出现最多的站点为都匀，该测站15年来累计出现大风日数44 d，年平均大风日数为2.93 d，瓮安大风日数出现频率也较高，15年来累计大风日数为43 d。黔南州大风日数出现最少的为荔波，近15年来累计出现大风日数仅为1 d，从2005~2019年黔南州逐月大风日数出现频率进行统计分析可知，图3，黔南州各个月份均可能出现大风天气，但是大部分集中于2~8月，该时间段大风出现频率为90.86%；大风日数出现频率最高的月份为4月，出现频率为28.49%，5月次之，出现频率为17.74%。 图3. 2005~2019年黔南州年平均大风日数变化趋势 从季节分布特征来看，黔南州春季、夏季、秋季、冬季大风日数出现频率分别为55.91%、26.88%、5.38%、11.83%。 3.4. 霜冻特征分析 霜冻是主要指空气温度急剧下降，地表温度地骤降到0℃以下的天气现象，经常会使得农作物受到损害，甚至死亡。通过对2005~2019年黔南州霜冻日数观测资料进行统计分析可知，黔南州近15年来霜冻日数整体上呈波动减少的趋势，图4，年最多霜冻日数为16 d分别是2009年、2014年，年最少霜冻日数为2 d分别是2012年。黔南州年霜冻日数出现最多的站点为独山，15年来累计出现霜冻日数145 d，年平均霜冻日数为9.7 d，福泉、贵定、瓮安霜冻日数出现频率也较高，15年来累计霜冻日数均超过100 d，分别为115 d、103 d、125 d。黔南州霜冻日数出现最少的站点为罗甸，15年累计出现霜冻日数仅为15 d。 从2005~2019年黔南州逐月霜冻日数出现频率进行统计分析可知，黔南州霜冻日数大部分集中于11~次年3月，该时间段霜冻出现频率为99.69%，10月出现较少，4~9月在近15年来没有出现霜冻天气。从季节分布特征来看，霜冻日数出现频率最高的月份为12月，出现频率为30.07%，1月次之，出现频率为33.51%，黔南州霜冻日数出现频率最高的为冬季，出现频率为87.73%；春季、秋季较少，出现频率分别为6.08%、6.19%。 图4. 2005~2019年黔南州年平均霜冻日数变化趋势 3.5. 凝冻特征分析 凝冻主要指的是在强冷空气的作用下使得冰雪混下而成，有时甚至是雨雪混下而形成。通过图5对2005~2019年黔南州凝冻日数观测资料进行统计分析可知，黔南州近15年来凝冻日数整体上呈波动减少的趋势，年最多凝冻日数为35 d (2008年)，年最少凝冻日数为4 d是2017年。黔南州凝冻日数出现最多的站点为瓮安站，15年来累计出现凝冻日数223 d，年平均凝冻日数为14.9 d，都匀、独山、福泉凝冻日数出现频率也较高，15年来累计凝冻日数均超过120 d，分别为150 d、129 d、126 d。黔南州凝冻日数出现极少的站点为荔波站、三都站，15年累计出现凝冻日数均只有1 d，罗甸站近15年来无凝冻天气出现。 图5. 2005~2019年黔南州年平均凝冻日数变化趋势 从2005~2019年黔南州逐月凝冻日数出现频率进行统计分析可知，凝冻日数出现频率最高的月份为11月，出现频率为24.03%，1月次之，出现频率为16.16%。
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user: 4. 主要气象灾害成因分析 4.1. 暴雨灾害 黔南州的暴雨洪涝灾害具有明显的季节性，发生的范围广、频繁高、持续时间长，持续的引发山洪内涝、滑坡、坍塌等衍生灾害，使人民的生命财产受到威胁。据不完全统计黔南州近15a年来因暴雨洪涝灾害受灾人口88.98万人，农业受灾面积2.62万公顷，直接经济损失75.12亿万元，其中农业经济损失9.91万元，暴雨是所有黔南州气象灾害损失最重的灾害。 4.2. 冰雹和大风灾害 黔南州属山区，地形呈北高南低，每年的发生冰雹天气过程发生由强对流天气引起，同时伴有大风、雷电、短时强降水等灾害天气。冰雹灾害的发生具有一定的衍生性，会同时叠加大风、雷电、短时强降水等引起的灾害。冰雹路径方向大多以西北路径进入黔南境内，以系统性影响为主，地形热力条件影响为辅，发生受季风气候的影响，黔南州冰雹多发生在春季3~4月，而此时农作物春耕春播期，据不完全统计黔南州15年来因冰雹受灾人口87.03万人，农业受灾面积7.77万公顷，直接经济损失7.22万元，其中农业经济损失5.62万元。 4.3. 凝冻和霜冻灾害 近l5a黔南州在全球气候异常的背景下，天气变化趋于频繁．灾害天气增多，创历史记录多。2008年罕见低温雨雪冰冻灾害波及的范围非常广，造成全州电力输送、交通运输几乎全部中断，部分县市停水、停电长达1个多月，同时引发各种物品价格的上涨，给人民生产生活带来严重影响，导致人民生活压力的增大。霜冻天气是黔南州较为常见的农业气象灾害，以白天气温高于0℃，夜间气温骤降至0℃以下的低温危害，黔南州霜冻秋冬春三季都有发生，尤其对秋收作物成熟前期非常敏感，从而影响作物品质和产量。
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user: 5. 气象灾害的防御 1) 提高灾害性天气预警预报的准确率，加大预警信号发布时间提前量。 2) 扩大气象信息的覆盖范围，通过电视字幕、大喇叭、网络、微信、短信等多手段传播和发布，提高公众的防灾主动性 [ 7 ]，是减少气象灾害的有效措施之一。 3) 做好气象科普知识宣传，提高全民气象灾害防御意识 [ 8 ]，提醒公众和相关部门提前采取预防措施，减少气象灾害造成的影响和损失。 4) 保护生态环境，退耕还林，改变自然条件，减少山洪、泥石流等灾害。
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user: 6. 结论 1) 黔南州近15年来暴雨、冰雹、大风日数整体上呈增加趋势，凝冻、霜冻日数整体上呈波动减少的趋势。 2) 黔南暴雨大部分集中于5~9月，出现频率为90.64%，夏季暴雨日数最多；冰雹大部分集中于2~5月，出现频率为94.44%，春季出现最为频繁；大风大部分集中于2~8月，出现频率为90.86%，但各个月份均可能出现大风天气；霜冻大部分集中于11~次年3月，出现频率为99.69%，霜冻出现频率最高为冬季；凝冻日数大部分集中在11月~3月，发生频率为24.03%。 3) 气象灾害具有突发性、频繁性、全年性、衍生性等多种特性，黔南州气象灾害暴雨、冰雹发生的频率增加、强度增大，极端天气气候事件造成的灾害损失呈增大趋势 [ 9 ]。 4) 在全球气候异常的背景下，气象部门做到监测精密，预警精准，预报精细，坚决筑牢防灾减灾第一道防线。
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user: 摘要 土茯苓为百合科植物光叶菝葜的根茎，具有抗氧化、抗炎抑菌等广泛的药理活性，在疾病防治、营养保健等方面具有潜在研发优势。本文基于土茯苓主要药效物质，综述了土茯苓主要活性成分及土茯苓的药理作用，发现其具有抗氧化、抗肿瘤、抗炎抑菌、免疫调节、治疗皮肤病、保护肾脏等多种作用，以期为土茯苓的临床应用提供理论依据。
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user: 1. 引言 土茯苓又名禹余粮，是药食同源的中药，有赤、白二种，主要分布于四川、海南、浙江、云南等地。《本草纲目》记载土茯苓“性味甘淡平，无毒，食之健脾胃，强筋骨，祛风湿，利关节，止泄泻，治拘挛骨痛，恶疮痈肿，解汞毒” [ 1 ]。现代药理研究 [ 2 ] [ 3 ] 表明土茯苓具有广泛的生物活性，主要活性成分有黄酮类、萜类、有机酸类、甾醇类、皂苷类等，具有解毒利湿 [ 4 ]、祛风止痛 [ 5 ]、抗炎抑菌、抗肿瘤、抗氧化 [ 6 ]、免疫抑制 [ 7 ] 等药理作用，有良好的药用价值。此外，土茯苓因其丰富的营养成分、毒副作用小、经济价值高等特点，被广泛应用于疾病防治 [ 8 ]、食品 [ 9 ]、养殖 [ 10 ]、护肤品 [ 11 ] 等多个领域，具有良好的应用前景。本文对中药土茯苓的主要活性成分及药理作用进行综述，旨在为土茯苓的系统研究和开发提供理论依据。
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user: 2. 土茯苓的活性成分 查阅文献，收集与土茯苓活性成分相关的报道，发现土茯苓的活性成分主要包括黄酮类、有机酸类、苯丙素类、甾醇类、挥发油、芪类、酚酸类、萜类、皂苷类及糖类等 [ 12 ] [ 13 ]，进一步从TCMSP数据库(https://tcmspw.com/tcmsp.php)中获得土茯苓活性成分相关数据，除糖类外其他主要活性成分分子量、口服生物利用度(oral bioavailability， OB)和类药性(drug-like， DL)详见表1、化学结构式详见图1。 Table 1 The main active componentsof Smilacis glabrae Roxb 结构类型 英文名称 中文名称 分子量 OB DL 黄酮类 astilbin 落新妇苷 450.43 36.46 0.7 taxifolin 花旗松素 304.27 57.84 0.27 neoastilbin 新异落新妇苷 450.43 40.54 0.74 isoastilbin 异落新妇苷 450.43 27.05 0.74 engeletin 黄芪苷 434.43 2.65 0.70 quercetin 槲皮素 302.25 46.43 0.28 naringenin 柚皮素 272.27 59.29 0.2 有机酸类 linoleic acid 亚油酸 280.50 41.90 0.14 oleic acid 油酸 282.52 33.13 0.14 ferulic acid 阿魏酸 194.20 39.56 0.06 苯丙素类 smiglaside C 土茯苓苷C 820.82 4.21 0.31 smiglaside D 土茯苓苷D 966.97 3.05 0.19 smiglaside E 土茯苓苷E 924.93 3.17 0.22 甾醇类 sitosterol 谷甾醇 414.79 36.91 0.75 beta-sitosterol β-谷甾醇 414.79 36.91 0.75 stigmasterol 豆甾醇 412.77 43.83 0.76 挥发油 methyl linolenate 亚油酸甲酯 292.51 46.15 0.17 palmitic acid 棕榈酸 256.48 19.30 0.10 芪类 resveratrol 白藜芦醇 228.26 19.07 0.11 dihydroresveratrol 二氢藜芦醇 230.28 87.27 0.11 酚酸类 syringic acid 丁香酸 198.19 47.78 0.06 萜类 baimuxinol 白木香醇 238.41 98.38 0.14 enhydrin 沼菊素 464.51 40.56 0.74 alpha-eudesmol α-桉叶醇 222.41 25.02 0.10 beta-eudesmol β-桉叶醇 222.41 26.09 0.10 皂苷类 diosgenin 薯蓣皂苷 414.69 80.88 0.81 sitogluside 提果皂苷 576.95 20.63 0.62 表1. 土茯苓主要活性成分 图1. 土茯苓各结构类型化合物母核
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user: 4. 结论与展望 土茯苓的多种药理功效，如抗氧化、抗肿瘤、抗炎抑菌、免疫调节、治疗皮肤病、保护肾脏等，揭示了土茯苓作为药食同源中药在化妆品、食品、保健品、养殖、临床研究等多个领域中的发展潜力。目前土茯苓的活性成分还未全部明确，并且单个活性成分的药理作用机理也尚未完全明确，进一步探究土茯苓活性成分及其药理作用的作用机制对其应用空间的发展具有重要意义。
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user: 摘要 为解决铁路隧道施工对环境造成的严重威胁，有效推进绿色施工在铁路隧道施工中的应用，本文提出基于改进Vague相似汇总理论的评价方法。依据PSR(压力–状态–响应)框架模型，结合指标构建绿色建筑评价体系的三个原则，从指标生成机制方面构建绿色建筑评价指标体系；然后利用C-OWA算子进行赋权，削弱专家主观偏好的影响，利用改进的Vague集构建绿色施工评价模型，将专家主、客观权重和Vague值相结合，对隧道工程绿色施工进行评价；最后，在兰新铁路二线祁连山隧道工程绿色施工评价模型中进行了应用，验证了模型的合理性和可行性。