DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结语 痤疮是一种临床常见病、多发病，针灸治疗痤疮的文献报道频次较高。针灸治疗主要起到平衡阴阳、调和脏腑、疏通经络的作用，通过对机体激素水平的调节抑制皮脂腺的过度分泌，改善血液循环而实现对炎症性痤疮的治疗，针灸还具有抗炎作用。 针灸治疗痤疮，十二经脉按照使用频率，依次为足太阳膀胱经、督脉、足阳明胃经、足太阴脾经、手阳明大肠经、足厥阴肝经等；使用频率最高的穴位依次为大椎、足三里、三阴交、合谷、曲池以及肺俞等背俞穴。选穴原则突出了远部取穴为主，采取针刺、刺络放血、穴位注射、穴位埋线等疗法。耳穴常取肺、心、内分泌、皮质下、神门，采取针刺、放血、耳豆贴压等疗法。穴位注射用药有丹参注射液等，自体血穴位注射应用也很多。针具选择多样，包括毫针、火针、梅花针等。 从报道的文献看，针灸治疗痤疮有着丰富的理论基础和治疗经验，临床疗效显著。目前针灸治疗痤疮仍存在缺陷，如各家辨证分型及选穴不一，治疗方案缺乏的标统一准；不同干预措施的依据及差异尚不清楚，针灸对不同类型、不同严重程度的痤疮疗效的差异需要我们今后进一步研究。
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user: 摘 要 大菊头蝠(Rhinolophus luctus)是湘西及武陵山地区体型最大而典型的洞栖型菊头蝠，2016年1~4月对其冬眠期间在喀斯特洞穴中的栖点选择模式进行了初步调查。在湘西州境内所调查的28个洞穴中，仅于11个洞穴中发现并记录了其孤居倒挂的20个个体。冬眠期间，多数大菊头蝠的栖点高度介于0.5~3 m，安全性低，易受到人为干扰或其他动物可能的捕食。栖点位置主要选择在离洞口距离20~40 m的范围内，该洞段的微环境易受到洞外天气或气象因子的影响，其体温变化的幅度也较大，介于7℃~17℃之间，并与该洞段栖点的微环境温度呈正相关。针对该物种的生存现状及生态特征，提出了相应的种群保护建议。 关键词 :大菊头蝠(Rhinolophus luctus)，栖点选择，喀斯特洞穴(溶洞)，冬眠期，武陵山，种群保护
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user: 1. 引言 大菊头蝠(Rhinolophus luctus)是翼手目(Chiroptera)菊头蝠科(Rhinolophidae)中体型最大的种类，其前臂长可达70 mm左右，模式产地虽远在爪哇(Temminck， 1835)，却广泛分布于我国的南方(包括台湾省) [ 1 ] 。近年，由于全球气候变暖及人类的频繁强度干扰，大菊头蝠的分布区还似乎呈现向北温带地区扩散的趋势 [ 2 ] 。已知大菊头蝠有7个亚种，分布于我国境内的属于喜马拉雅亚种(R.l. perniger)、华南亚种(R.l. lanous)和海南亚种(R.l. spurcus)，本次调查对象中的大菊头蝠为华南亚种 [ 3 ] 。有关大菊头蝠的研究已涉及亚种分化、核型、分子特征、系统发育关系、回声定位声波特征及相关的原理与应用等诸多方面 [ 4 ] - [ 11 ] ，但对于其栖息地选择模式的研究尚缺乏系统的报道。全球范围内，现已知200种以上的蝙蝠利用洞穴作为它们的冬眠及育仔场所 [ 12 ] ，栖居于洞内恒黑且相对稳定的处所可避免对自身不利的洞外环境因子的胁迫，并远离捕食者 [ 13 ] ，菊头蝠科正是典型的洞栖型类群。鉴于大菊头蝠在菊头蝠科中的典型性和代表性，以及冬眠在蝙蝠生命周期中的重要作用，本文对其在冬眠洞穴中的栖点选择模式进行了初步的调查与研究。
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user: 2. 调查区域与方法 2.1. 调查区域简况 湘西土家族苗族自治州(以下简称湘西州) (109˚10'~110˚22.5'E， 27˚44.5'~29˚38'N)位于湖南省的西部，地处酉水河的中游和武陵山脉的东部。武陵山脉地处云贵高原的东缘，属于我国第二阶梯向第三阶梯的过渡地带，由西南向东北斜向延伸，东南面地势较低，西北面地势较高。地貌的总体轮廓是一个以山原山地为主，兼有丘陵和小平原，并向西北突出的弧形山脉。行政区划上，湘西州包括吉首市、龙山县、永顺县、花垣县、保靖县、凤凰县、古丈县、泸溪县，与重庆市、贵州省和湖北省交界。州内生物资源丰富，具有许多孑遗植物及珍稀濒危动物 [ 14 ] 。境内石灰岩分布广泛，岩溶发育充分，多溶洞和伏流，属亚热带向暖温带过渡的季风性湿润气候，适合于蝙蝠，特别是洞栖型蝙蝠种群的栖息及繁衍。 2.2. 调查方法 2.2.1. 样洞选择 结合地图、文献及前期工作，随机访问当地群众，初步掌握所调查的区域内溶洞分布的基本情况，然后在向导的带领或指引下找到溶洞所在的位置，并对洞口周围的情况进行观察记录，之后进洞调查，直至人体很难再深入洞穴为止。调查范围涉及湘西州境内除泸溪县(因溶洞少而没有前往调查)以外的其他所有县市。根据调查结果，将溶洞简略地划分为四种类型： I类洞：洞穴环境不适合(如洞道浅小，洞穴内的气象因子与外界相似，或虽洞道较深但洞内的气温较高、湿度较低)，或者洞内旅游活动(如灯光照射、人流频繁)或洞穴周边资源开发利用(如采石场机器昼夜轰鸣、粉尘污染严重)等人为干扰强度很大，菊头蝠不在洞内栖居冬眠。 II类洞：很少或几乎无人为干扰，但洞道相对简单，仅发现个别菊头蝠栖居。 III类洞：人为干扰强度中等(偶尔有人进入洞内)，但环境因子比较适合于菊头蝠栖息，有少数菊头蝠栖挂冬眠。 IV类洞：总体上，洞道结构较为复杂，洞内的环境因子比较适合于菊头蝠冬眠，菊头蝠的数量相对较多。 2.2.2. 野外鉴别 主要参考王应祥(2003)《中国哺乳动物种和亚种分类名录与分布大全》所记载，结合张佑祥(2008)、张婵(2013)等论文中描述的特征及《中国哺乳动物图鉴》(盛和林2005)进行蝙蝠物种鉴别、分布区核查及大菊头蝠鉴定。在野外调查期间，大菊头蝠较易辨别，其个体大，前臂长通常介于66~75 mm，马蹄叶发达，覆盖鼻吻部，两侧不具小附叶，鼻孔内外缘突起，并衍生成杯状的鼻间叶；鞍状叶基部向两侧扩展成翼状，使鞍状叶呈三叶形；连接叶先端低而圆，始于鞍状叶后面甚下方；顶叶狭长，呈舌状；翼膜黑褐色，不甚延长，起始于趾部上缘 [ 1 ] - [ 3 ] 。大菊头蝠不仅体型大，具有独特的鼻吻部构造，而且其栖息行为也很特别，几乎总是单只栖居，倒挂在位置较低的岩洞侧壁，并且翼膜常紧紧地包裹着身体，仅留背部长条形缝隙，易于识别，为本研究带来了方便。 2.2.3. 研究方法 使用高性能的智能手机GPS详细记录洞穴的经纬度和海拔高度，利用激光测距仪UT391+ (量程60 m，精确度±1.5 mm)测量洞穴的洞道长度、蝙蝠离地面的高度等数据，使用标智GM700 (测量范围−50℃~700℃，精确度±1.5℃)手持式激光测温仪测量蝙蝠的体温以及蝙蝠栖挂点的洞壁温度(栖点温度)。测温时，一般将测温仪置于离蝙蝠2 cm处(不能触碰到蝙蝠以免其受到刺激后惊醒)，分别在翼膜、背毛、鼻及耳区测量其体温，通常在距离蝙蝠栖挂点5~15 cm的地方测定栖点温度(在该距离范围内的栖点温度不存在显著性差异P > 0.05)。 根据洞道内的人类活动痕迹、洞口植被情况，以及通过与向导和周边群众的交流访谈情况分析确定目前人类活动对洞穴的干扰强度。进洞调查期间，用强光灯扫视洞内人眼视力能够到达之处，观察记录蝙蝠的种类、悬挂方式、栖点特征，特别留意其独处或集群的方式，以及栖点处是否有滴水及其与附近水源的距离等可能影响蝙蝠冬眠的生态因子，同时观察评价蝙蝠在栖点冬眠的安全性。安全性评价分为高、中、低三级：若蝙蝠栖点离地面高，需借助从洞外带进洞内长度为1.5米以上的长树枝、长竹杆、伸缩杆或用石头投掷才可能伤害蝙蝠，或者栖点的隐蔽性很强，很难发现时，评定为“安全性高”；若栖点离地面较高，进洞之人可用1米左右的短木棍、短树枝或用石块能较为容易地伤害到蝙蝠时，评定为“安全性中”；若人可直接用手触碰到蝙蝠时，评定为“安全性低”。 采用Excel、Spss22.0等软件对数据进行统计处理。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 大菊头蝠的分布与数量 2016年1~4月间，在湘西州除泸溪县以外的所有县市调查了28个溶洞，但仅在吉首市、古丈县、永顺县、龙山县的11个溶洞内发现了大菊头蝠，总共记录到20个孤居冬眠的个体(表1)。 在湘西州境内，大菊头蝠分布于海拔约420~1220 m的范围内(表1)，平均海拔高度约为758 m，所栖溶洞多处于人为干扰相对较少的深山，II类洞占64%，在IV类洞中均有大菊头蝠栖居，但IV类洞数量很少，仅占所调查洞穴的10%。大菊头蝠均为单只倒挂栖息，且每个洞穴中的数量很少，约82%的洞穴仅发现1只，但在永顺县境内的湖南小溪国家级自然保护区七里溪的黄泥洞记录到4只，而在大坪岗金鸡洞还记录到了7只，该洞海拔较高(约920 m)，有三个洞口，洞口相距15~30 m，洞道具有明显的层级，洞道宽窄高低变化多样，洞壁凹凸、皱褶及岩层纹缝繁多，洞道结构非常复杂，人为干扰也相对较小。调查期间，我们未发现大菊头蝠群居冬眠的现象。 3.2. 大菊头蝠的栖点特征 大菊头蝠冬眠期的栖点多选在洞道避风处、离洞口近、离地面低的位置，离洞口的平均距离为38 m (7~87 m， SD = 26.93)。以孤居式栖挂于离洞口较近的洞道内，主要集中于离洞口20~40 m的洞道区域，占总数(仅记录了14个个体，图1(a))的71%。冬眠期间，大菊头蝠栖点离地面的平均高度为2.24 m (0.73~6.69 m， SD = 1.73)，集中栖挂于0.5~3 m高度的洞穴侧壁，占总观察数的80% (图1(b))。 从表2可见，大菊头蝠选择在洞壁凹窝处栖息的占35%，洞侧壁占40%，洞顶壁占20%。调查期间，也记录到一例选择特殊栖点冬眠的大菊头蝠，该蝠栖挂于洞道地面岩石堆成的狭小空间内，位置低矮却十分隐蔽。 多数大菊头蝠冬眠期间呈现双足垂直倒挂的姿势，但也有例外，记录到两例仅用左足悬挂的姿态(表2)。虽然其栖点周围无滴水，但选择栖息的洞穴中的空气湿度一般较高(通常在70%以上)，洞内的其他区域常有滴水或积水。综合分析和评价大菊头蝠冬眠期的安全性，结果显示“安全性低”的个体占65%，“安全性高”和“安全性中”的分别为20%和15%。 3.3. 大菊头蝠的体温及栖点温度 对大菊头蝠冬眠期间身体四个部位(翼膜、背毛、耳、鼻)的温度进行测量(表3)，数据经统计分析，所测量的四个部位的温度并不存在显著性的差异(P > 0.05)，并且这4个部位温度的变化也不存在规律性。冬眠期间，大菊头蝠的体温介于7℃~17℃之间，与栖点温度也不存在显著性的差异，但体温与栖点温度的平均值分别为11.26℃ ± 2.4336℃ (n = 14)和10.62℃ ± 2.0517℃ (n = 14)，并且呈现显著的正相关，体温与栖点温度之间的关系式为：Y = 1.12X − 0.6318 (Y-体温，X-栖点温度，X∈[7，15]) (图2)。
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user: 摘 要 单端辐射状配电网发生单相接地故障时，单端行波法故障测距的难点在于第二个到达测量点的故障行波波头的正确辨识。针对上述难点，本文提出了一种基于支持向量机的单端行波故障测距方法。首先，利用支持向量机正确地识别出故障段，然后根据行波传播的网格图确定第二个到达测量点的故障行波波头是来自于故障点还是来自于对端母线。通过相模变换消除电磁耦合的影响，通过对小波变换相关知识的研究，选择最优小波基进行小波变换，对故障行波波头进行识别，检测故障行波波头模极大值对应的时刻，进而利用相应波头到达测量点的时间差结合波速实现故障点的精确测距。 关键词 :支持向量机，单端行波法，故障测距，小波变换
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user: 1. 引言 我国中压配电网中，大多采用中性点非有效接地方式。中性点非有效接地电网中，单相接地又是最常见的一种故障，当配电网中发生单相接地故障时，由于其三相线电压仍然保持对称和大小不变，故可继续运行1~2 h，若不及时找出故障点，易导致故障扩展为两点或多点接地短路，破坏系统的安全运行，因此，为了防止故障进一步加剧和蔓延，需要快速、准确地进行故障定位，以便及时对故障点进行排除，确保配电网的可靠性和稳定性，为此提出了针对配电网的单相接地故障定位问题 [ 1 ] - [ 3 ] 。 行波测距方法从实现原理上可以划分为单端行波测距法和双端行波测距法。双端行波测距法是在线路的两端均安装测量装置，利用故障点产生的初始行波波头到达两端测量装置的时间差进行故障距离的计算 [ 4 ] 。由于双端行波法是利用故障点产生的初始行波波头传播到线路两端的时间差进行故障测距，由于需要对线路两端的电压或电流行波进行同步测量，因此在母线侧和每条线路的末端均需要设置测量设备，为了保持测量的同步性，双端行波法还需要严格的时间同步装置，对设备要求较高，实现比较困难，并且设备投入较多，显著增加了故障测距的成本，本文采用单端行波法进行故障测距的研究。单端行波测距法是在线路的一端安装测量装置，利用故障点产生的初始行波波头和故障点的反射行波波头到达测量装置的时间差进行故障测距，也可以利用故障点产生的初始行波波头和对端母线的反射行波波头到达测量装置的时间差进行故障测距 [ 5 ] 。单端行波发的难点在于到达测量点的第二个行波波头的辨识问题，针对上述难点，本文提出了一种基于支持向量机的单端行波故障测距方法，即首先利用支持向量机识别出故障段，在正确识别出故障段的基础之上，根据行波的网格图确定到达测量点的第二个行波波头是来自于故障点还是来自于对端母线，然后再利用单端行波法计算出故障点的精确位置。
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user: 2. 支持向量机 2.1. 支持向量机简介 支持向量机(Support Vector Machine， SVM)是由Vapnik领导的AT&T Bell实验室研究小组提出来的一种两类分类技术，该技术在小样本、非线性以及高维模式识别等多个方面均表现出了一些特有的优势，被广泛地应用于统计分类、模式识别和回归分析等诸多问题中 [ 6 ] - [ 8 ] 。 首先，给出训练样本 ，其中， 为 维的输入向量， 表示类别，并且 ，代表两个不同的类。支持向量机的目的就是要在 维的数据空间中找到一个能够将两个不同的类分开的 维的超平面(即分离超平面)，该分离超平面的方程可以表示为 (1) 式中： 为权值向量； 为偏置。 假设训练样本中所有的输入向量均满足如下约束条件： (2) 上式可以综合改写成如下形式 (3) 以二维特征空间为例，可以得到一种典型的情形如图1所示。使得约束条件 取等号的一些输入向量(这些输入向量均位于超平面 或 上，如图1中圆圈包围的数据点所示)对于支持向量机分离超平面的确立至关重要，这些输入向量被称为支持向量 [ 9 ] 。 为了使得分类正确的可能性尽可能的大，我们总是希望分离超平面的分离间距能够最大化，即 (4) 式(4)等价于 (5) 图1. 二维线性可分模式分类最优分离超平面 式(5)是一个凸二次优化问题，可以应用拉格朗日乘数法将上述凸二次优化问题转化为拉格朗日对偶问题： (6) 假设输入向量中有 个向量为支持向量，则可求得 和为 分别为 (7) 于是，可得分类函数为 (8) 如果训练样本中的数据是非线性的，一般采取的方法是利用映射 将非线性数据映射到高维空间中的线性数据。在高维空间中，决策函数成为 (9) 在高维空间中，向量之间的点积很难计算，此时，可以通过找到一个满足条件 的核函数 ，用 代替 ，而不必过多地了解 。用 替换式(9)中的 可得分类函数 (10) 常见的核函数有线性核函数、多项式核函数以及高斯径向基核函数等，其中，高斯径向基核函数比较常用，本文采用高斯径向基核函数。高斯径向基核函数表达式为 (11) 其中， 为高斯标准差。通过调整 ，高斯径向基核函数可以获得比较高的灵活性，因此它是使用得最广泛的核函数之一 [ 10 ] [ 11 ] 。 2.2. 故障特征提取 选取三相和零模下暂态电压小波变换能量和暂态电流能量作为支持向量机的输入。特征量提取步骤如下： (1) 首先在母线处采集三相信号，并对采集到的三相电压进行相模变换，以获得零模电压分量； (2) 分别对采集到的三相电压和零模电压分量进行小波变换，以获得相应的电压小波变换系数； (3) 分别计算一个周期内的电压小波系数能量 和电流能量 ，计算方法如下： (12) 式中： 是电压小波系数能量； 是电流能量；M是一个周期内样本的数量。 (4) 为了防止支持向量机的权向量 过大和过度拟合，将电压小波系数能量和电流能量进行标准化处理： (13) 式中： 是标准化的电压小波系数能量； 是标准化的电流能量。 SVM需要在一个给定的拓扑结构下，采用不同的故障情况下的特征量构成的训练样本进行训练，支持向量机的训练过程如图2所示。 将输入要素 和 储存在一个N × 8维的训练矩阵中作为支持向量机分类器的训练样本，训练矩阵的每一列代表一种要素，每一行代表一个训练样本点，N是不同故障情况(如不同故障位置、不同故障电阻和不同故障初始相角等)的总数。
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user: 3. 单端行波法测距原理 通过上一部分介绍的利用支持向量机进行故障段的识别，可以准确地确定故障是位于线路的前半段还是后半段，在识别出故障段之后，利用单端行波法进行故障测距，可以有效地解决第二个反向行波波头的正确辨识问题。故障位于线路不同位置时的行波网格图如图3所示 [ 12 ] 。 图3中：S为母线，M为测量点，Z为线路中点，T为线路端。 和 分别表示位于线路前半段和后半段的故障。根据故障位于线路前半段或后半段，可以分为以下两种情况： 图2. 支持向量机的训练过程 (1) 当故障位于线路的前半段时(如图4中的 )，初始行波波头到达母线S的时刻是 ，故障点处的第一个反射行波波头到达母线S的时刻是 。于是，可求出初始行波波头和故障点的反射波波头到达时刻之间的时间差为 ，因此，结合行波的传播速度即可求出故障点距离母线的距离为 (14) 式中： 为故障点距离母线的距离； 为行波在线路中的传播速度； 可通过行波小波变换系数在母线处的第一个和第二个峰值之间的时间差求出，这两个峰值分别对应初始行波波头和故障点的反射行波波头。 (2) 当故障位于线路的后半段时(如图4中的 )，初始行波波头到达母线S的时刻是 ，线路端的第一个反射波波头到达母线S的时刻是 。于是，可求出初始行波波头和线路端的反射波波头到达时刻之间的时间差为 ，因此，结合行波的传播速度即可求出故障点距离母线的距离为 (15) 式中： 为线路全长； 为行波在线路中的传播速度； 可通过行波小波变换系数在母线处的第一个和第二个峰值之间的时间差求出，这两个峰值分别对应初始行波波头和线路端的反射行波波头。
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user: 4. 仿真分析 采用PSCAD/EMTDC和MATLAB进行仿真分析，其中PSCAD/EMTDC作为仿真平台，仿真数据的后续处理在MATLAB中进行。 4.1. 仿真模型的搭建 在PSCAD搭建有四条架空出线的35 kV单端辐射状配电网模型进行仿真分析，其中，一号到四号 图3. 故障位于线路不同位置时的行波网格图 图4. 单端辐射状配电网拓扑结构 线路的长度分别为28 km、33 km、36 km和42 km，其拓扑结构如图4所示。 由于行波是在分布参数电路上形成并传播的，所以线路模型采用基于行波原理的Bergeron模型。根据《35~110 kV输电线路设计》中35 kV拔梢单杆模型，建立线路模型，PSCAD/EMTDC仿真中线路的参数设定如图5所示，包括线路高度、相间距离、分裂导线、架空地线以及大地电阻率等参数。 4.2. 仿真算例分析 首先对采集到的故障信号进行相模变换，消除电磁耦合的影响。由于行波零模分量具有较强的依频特性，与行波零模分量相比，行波线模分量参数较稳定，在沿线路传播的过程中衰减较小，因此，本文利用线模分量进行故障测距 [ 13 ] [ 14 ] 。 行波传播速度的确定，本文利用的是电压行波的线模分量进行故障测距，对于线模分量，正序参数基本上与频率无关，故可忽略频率变化对线模波速的影响 [ 15 ] ，根据行波速度公式有可得 式中：L = 2.96 mH/km，C = 3.86 nF/km是在线路模型中设置。 设置两种不同故障条件的仿真算例进行分析，故障条件见表1。 (1) 算例一：SVM输出1，表明故障位于线路的前半段。对线模电压行波分量进行小波变换， 层结果如图6所示。 由上图可知，到达母线的初始行波波头与故障点的反射行波波头之间的时间差为 ，结合线模电压行波分量的传播速度 ，根据式(14)即可计算出故障距离为11.96 km，误差为−40 m。 (2) 算例二：SVM输出-1，表明故障位于线路的后半段。然后利用单端行波法进行故障定位，在母 图5. 线路结构参数模型 Table 1 Fault condition corresponding to different simulation example 仿真算例 故障距离/km 故障电阻/Ω 故障角/度 SVM 算例一 12 50 45 1 算例二 32 100 90 −1 表1. 仿真算例故障条件 线侧采集三相电压信号，故障相电压行波如图7所示。 由上图可知，到达母线的初始行波波头与故障点的反射行波波头之间的时间差为 ，结合线模电压行波分量的传播速度 ，根据式(15)即可计算出故障距离为31.948 km，误差为−52 m。 4.3. 不同故障情况的影响 (1) 故障距离的影响 假设单相金属性接地故障分别位于线路四上距离母线S 5 km、12 km、17 km、24 km、32 km和38 km处。通过小波变换求出每种故障距离下初始行波波头和第二个行波波头之间的时间差，利用支持向量机分类器SVM进行故障段的识别，然后结合行波的传播速度，根据相应公式计算出故障距离，结果如表2所示。 由表2可以看出，针对不同的故障距离，本文所采用的故障定位方法均能实现故障测距，并且都达到了一定的精度，因此，证明了该方法不受故障距离的影响。 (2) 故障电阻的影响 假设单相接地故障分别位于线路四上距离母线S 5 km、17 km和32 km处，对应每种故障距离分别设置四种不同的故障电阻，即0 Ω、50 Ω、100 Ω和200 Ω。通过小波变换求出每种情况下初始行波波头和第二个行波波头之间的时间差，利用支持向量机分类器SVM进行故障段的识别，然后结合行波的传播速度，根据相应公式计算出故障距离，结果如表3所示。 由表3可以看出，在不同的故障电阻下，本文所采用的故障定位方法均实现了故障测距，并且都达到了一定的精度，因此，该方法不受故障电阻的影响。 (3) 故障初始相角的影响 图6. 算例一小波变换结果 图7. 算例二小波变换结果 假设单相接地故障分别位于线路四上距离母线S 12 km、24 km和38 km处，对应每种故障距离分别设置两种不同的故障初始相角，即0˚和18˚、36˚和54˚、72˚和90˚。不同故障初始相角下的定位结果如表4所示。 由表4可以看出，在不同的故障初始相角下，本文所采用的故障定位方法同样都能实现故障测距， Table 2 Fault location result corresponding to different fault distanc 故障距离/km SVM 波头时间差/μs 测距结果/km 测距误差/m 5 1 34.6 4.962 −38 12 1 83.4 11.96 −40 17 1 118.8 17.036 36 24 −1 125.8 23.961 −39 32 −1 70.2 31.934 −66 38 −1 27.9 37.999 −1 表2. 不同故障距离时的定位结果 Table 3 Fault location result corresponding to different fault resistanc 故障距离/km 接地电阻/Ω SVM 波头时间差/μs 测距结果/km 测距误差/m 5 0 1 34.6 4.962 −38 50 1 34.6 4.962 −38 100 1 34.6 4.962 −38 200 1 34.5 4.947 −53 17 0 1 118.8 17.036 36 50 1 118.7 17.021 21 100 1 118.8 17.036 36 200 1 118.9 17.05 50 32 0 −1 70.2 31.934 −66 50 −1 70.2 31.934 −66 100 −1 70.1 31.948 −52 200 −1 70.3 31.919 −81 表3. 不同故障电阻时的定位结果 Table 4 Fault location result corresponding to different fault inception angle 故障距离/km 故障角/度 SVM 波头时间差/μs 测距结果/km 测距误差/m 12 0 1 83.5 11.974 −26 18 1 83.6 11.988 −12 24 36 −1 125.8 23.961 −39 54 −1 125.8 23.961 −39 38 72 −1 27.9 37.999 −1 90 −1 27.8 38.013 13 表4. 不同故障初始相角时的定位结果 并且都达到了一定的精度，因此可知，该方法也不受故障初始相角的影响。
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user: 5. 结论 1) 单端行波法测距的难点在于第二个到达测量点的行波波头的辨识问题，本文利用的支持向量机可以可靠地识别故障段，在正确识别故障段的基础上根据行波的网格图辨识行波波头，有效地解决了第二个行波波头的辨识问题； 2) 通过仿真分析，验证了本文采用的方法的有效性和测距精度，并且在各种不同的故障情况下(包括不同的故障位置、故障电阻和故障初始角)对提出方法的性能进行了测试，都得到了令人满意的结果； 3) 本文仅对典型的单端辐射状配电网结构进行了研究分析，对于复杂结构配电网中存在的测量点布置、测量信号的特征随电网结构的不同而发生变化的问题未做深入探讨，有待进一步研究。
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user: 摘 要 以吉林大学课程中心服务平台和国家级生物实验教学示范中心为依托，通过建立“生物学实验”的网络课程优质资源学习平台，引导学生利用各类终端学习，开展网上课前预习与技术培训相结合、课中重点在线观看和实验实际操作相结合、课后网上扩展学习和实验讨论相结合的混合式教学模式，使传统学习的优势和网络化学习的优势相互结合，进而提高本科实践教学的质量和水平。 关键词 :网络环境，生物学实验，混合式教学
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user: 1. 引言 随着高等教育信息化的迅速发展，信息技术正以惊人的速度改变着大学生的学习方式，如何充分调动学生在线学习的主动参与性，以及如何充分发挥教师和专家的引导作用 [ 1 ] ，把传统学习方式的优势和网络化学习的优势结合起来，已经成为大家共同关注的问题。笔者结合生物学实验教学特点，在网络环境下建立了“生物学实验”混合式教学模式，既发挥教师引导、启发、监控教学过程的主导作用 [ 2 ] ，又充分体现学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性，以优势互补来提高学生的认知水平，从中取得了较好的实验教学效果。
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user: 2. 目前网络环境下实验教学存在的主要问题 2.1. 没有结合课堂学习的网络学习效果不突出 在信息技术发达的今天，网络环境下在线学习的方式具有丰富的多媒体资源、便捷的协同交流、友好的互动等独特优势，但是仍然不能完全替代教师的课堂教学，特别是实验教学，如果缺乏了教师的引导参与和课堂的实验操作有机结合，实际学习效果并不像预期的那么理想 [ 3 ] 。 2.2. 网络教学设备和资源缺乏 因经费投入和知识产权和精力的投入等诸多因素的影响，能应用于高校实验教学平台的网络教学设备和资源乃远远达不到学生在线学习的需求 [ 4 ] ，更无法满足不同层次学生的需要，无法最大限度地发挥其学习潜能，学生的学习兴趣也就很难长时间维持下去。 2.3. 学生网络自主学习的监控不到位 很多高校自己开发了网络学习资源库，库中资源非常丰富，但教师对学生学习情况监控力不够，仅仅是查看学生对某个训练模块的点击率，对学生自主学习的进展状况、掌握程度等了解不够，导致了学生网络学习与实际教学脱节，学习积极性不高 [ 5 ] 。
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user: 3. 网络环境下“生物学实验”混合式教学模式的建立 针对上述问题，如何改变学生的学习效果。 3.1. “生物学实验”网络优质资源学习平台的建设 1) 生物学网络优质资源结构构建 依托吉林大学课程中心服务平台和国家级生物实验教学示范中心，利用已有的国家精品课程资源，组织制作网络优质资源的学习内容，构建一个内容丰富、方便实用，可操作强的生物学网络优质资源学习平台。其资源结构见图1。 2) “生物学实验”网络课程体系的构建 网络课程内容的设置应在教学大纲的前提下，选择真正适合学习者学习需求的内容。因此我们在确定课程内容之前，主要站在学习者的角度来思考和总结他们的需求，而不是从设计者的角度或者以往的经验进行臆断。难度重点考虑学习者认知的基础能力，使学习者通过一定的标签找到可能对自己有价值的信息，下一步会仔细的阅读这些内容。按照“生物学实验”课程的特点，建立了“生物学实验”课程体系，具体见图2。 图1. 生物学实验资源结构 图2. 生物学实验课程体系 3) “生物学实验”网络资源制作技术规范要求 制作所用的软件版本不低于Microsoft Office 2003；版面内容的分布美观大方，颜色适宜，便于长时间观看；在版面的适当位置标明课程名称和章节的名称，每页版面的字数不宜太多；正文字号应不小于24磅字，使用Windows系统默认字体，不要使用仿宋、细圆等过细字体，不使用特殊字体，如有特殊字体需要应转化为图形文件；可利用educreations、showme、Cooledit、explaineverything或Camtasia Studio等常用软件，完成视频编辑、音频处理和动画合成技术等制作。 3.2. 网络环境下“生物学实验”混合式教学模式的建立 网络环境(尤其是网络教学平台和教育教学资源库)为混合式教与学提供了有效的支持，将教师的教学行为由课堂内扩展到了课堂外，可以大大提高学生的学习效率和学习效果。基于网络教学平台及优秀教育教学资源库开展混合式教与学，既可以发挥教师的主导作用，又可以发挥学生的主体性作用 [ 5 ] 。教师在课前引导学生通过网络资源进行课前预习，在课堂教学中可以利用网络教学资源进行教学演示，课后学生可以借助网络教学资源和网络交互工具进行学习和讨论交流。 1) 课前指导学生自主学习，激发学生自学潜能 在课程准备阶段应重点培养学生的自主学习意识和能力，充分利用学习网站和多媒体的交互性，激发学生的学习兴趣和体现学生的认知主体作用。教师引导学生利用网上理论讲解视频、实验技术培训视频等资料对学生进行实验前的预习，其实验前的基本仪器训练也可以通过网上视频，先预习后再面对仪器设备实际训练；利用课程学习网站给学生提供网络学习材料；布置预习要求提出探究性问题，让学生在老师的引导下进行网上自主学习，使网上课前预习与技术培训相结合。 2) 课中优化教学内容，营造形象生动的课堂环境 实验教学不同于理论教学，实验操作的技巧、掌握的重点难点、正确操作的手法等都可以通过网络学习课程中的重点操作视频、多媒体课件、重点难点习题指导、微课程等声像优势，形象的带领学生进入主题，激发学生学习兴趣，再通过学生课堂实际实验操作，进一步理解加深印象，使学生在发现问题，提炼问题，引导思维，启迪智慧，培养悟性上下工夫，做到课中重点难点网络在线观看演示讲解和实验实际操作相结合 [ 6 ] 。 3) 课后利用多种交互渠道延伸课堂教学，帮助学生实现知识输出 利用网上多媒体课件、视频录像帮助学生复习，教师在课堂教学中，往往会补充大量课件以外信息，但是如果学生在短时间里接受超量的知识信息，往往会影响信息的理解和吸收因此，实验教师在应用网络课件时，要有意识地精选课堂教学内容，突出重点难点对于那些由于课内教学时间有限，无法一一呈现的次要信息，教师再考虑课堂与课外形式的相互补充。同时利用课后网上练习检测教学效果。每一个单元学习后，在网上设有阅卷的习题，直接让学生练习，检测学生掌握知识点的程度。 同时还可利用网上交流实现学生合作互助。利用网络论坛，提问解答等网上交流区，帮助师生实现网络实时与非实时的互动，作为学生相互交流的园地，弥补课堂上时间有限互动不足的缺陷。教师还可以发布一些与本单元内容有关的讨论题，供学生在交流区进行讨论，利用交流区来实现教师与学生之间的互动交流：学生将在学习中发现的问题在讨论区发布，其他同学可以给予解答，最 后 老师再给予正确的指导，解决了课堂教学中无法实现的师生、生生互动。实验教师定期做网上答疑，把一些带有普遍性的“生物学实验”问题统一进行解答。另一方面还可利用网络课程的拓展资源，如建立与课程内容相关的动画、图片等网络课程链接数据库，并实时更新与完善，为学生拓展相关知识提供空间。使学生真正实现网上课内课外相结合的实验教学。 4) 跟进式教学评价促进教与学混合式研究与建设 教学模式的最后一个环节是根据网上学生学习过程的电子档案记录，对教与学的结果进行分析，形成跟进式教学评价 [ 6 ] ，既帮助教师了解学生的学习情况，又有助于促进学生的自主学习发展性评价。不仅要关注学生的学业成绩，而且要发现和发展学生的多方面潜能，帮助学生认识自我，建立自信，同时注重发挥评价的教育功能，促进学生在原有水平上的发展，根据评价结果，教师既可以了解学生自主学习进度督促其学习，又可以改进教学方法调整教学进度强化学生知识的薄弱环节。 总之，开展网络环境下的“生物学实验”混合式学习模式研究，不仅在授课方式上打破传统的教学模式，寓教于乐，有趣实用，充分调动学生的自主学习积极性，更将教学方法、教学模式、教学资源、教学环境、教学媒介、教学目标等各种教学要素的有机结合，既对“生物学实验”教学改革研究的具有重大意义，更对其它实验教学具有参考和示范作用。
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user: 摘 要 新型职业农民不仅是农业生产经营的主体，也是解决农村“无人种地”问题的关键。本文从分析新型职业农民培育所需的外部环境入手，从社会地位、土地流转、公共服务等五个方面进行了探讨，以期能够对我国新型职业农民培育有所帮助。 关键词 :新型职业农民，培育机制，外部环境
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user: 1. 引言 伴随着我国农业的现代化发展越来越快，迫切的需要大量地能够掌握现代科技和经济管理方法的新型职业农民来从事农业相关的生产和经营管理工作。从2012年首次提出了“培育新型职业农民”后，我国的中央“一号文件”已经连续五年聚焦“培育新型职业农民”问题，农民作为现代新型农业生产和经营的主体，其素质如何直接关系到农业现代化进程的快慢，也关系到自身收入水平的高低。农民素质的陶铸，端赖教育，因此，培育新型职业农民势在必行。 新型职业农民，不同于传统农民，是充分的进入市场，有较高的科学技术涵养以及专业技能水平，能够与时俱进，将从事农业作为自身长期职业并获得相对较高的经济报酬的农业从业人员 [ 1 ] 。新型职业农民作为近几年的新兴职业，尽管我国给予很大的重视，但是培育好新型职业农民并不是一朝一夕就能完成的，还存在许多的问题亟待解决。比如：国内多个地区认识不到位，没有给予足够重视；机制不健全，没有形成合力；措施不完善，制度建设较为滞后 [ 2 ] 等。要想培育出符合现代需要的优质新型职业农民，就需要创造出特定的社会环境，目前来说，为了促进新型职业农民的成长，需要构建以下五个方面的外部环境条件。
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user: 3. 结论 虽然我国目前的新型职业农民发展势头较好，队伍日渐壮大，但是针对我国的国情来说，还是有很长的路要走，且面临各种各样的问题和挑战，因此我们的首要任务便是从以上五个方面构建完善的新型职业农民培育环境，给新型职业农民的培育建立一个良好的平台。
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user: 摘 要 商品批发与零售业销售价格是影响人们生活水平的重要因素之一，因此对商品批发和零售业销售总额进行预测有着积极的意义，时间序列分析提供了一套具有科学依据的动态数据处理方法，就是通过对模型的分析研究去了解数据的内在结构和复杂特性，从而达到预测其发展趋势并进行必要的控制的目的。本文利用Box-Jenkins法的ARIMA模型，对1979~2014年山东省批发和零售业销售总额数据序列进行分析，建立了1979~2014年山东省批发和零售业销售总额的自回归移动平均模型ARIMA(0，1，6)。检验结果显示，ARIMA(0，1，6)模型对原始数据序列有着较好的拟合效果，可用于短期内山东省批发和零售业销售总额的预测，为政府部门制定经济计划提供依据和参考。根据建立的模型预测结果，山东省批发和零售业销售额在未来几年仍将保持较高的增长趋势。 关键词 :ARIMA模型，批发零售业，销售总额预测，时间序列分析
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user: 1. 引言 改革开放以来，我国的批发和零售业得到了较快发展，促使社会消费品零售总额持续较快增长。我国批发和零售业无论从繁荣发展的程度看，还是从对国民经济的贡献率看，都是我国国民经济十分重要的行业，对拉动和扩大我国内需，促进我国经济快速平稳发展起到了越来越大的作用 [ 1 ] - [ 5 ] 。国外大型批发和零售业全面进入我国，对我国本土批发和零售业带来了强大冲击和市场压力，不仅使我国批发和零售业的国际化程度越来越高，还使我国境内的批发和零售业的市场竞争变得越来越激烈，批发和零售业的演变和发展趋势越来越复杂 [ 6 ] [ 7 ] 。面对国际上批发和零售业在我国零售市场上的规模化扩张，我国的批发和零售行业能否在“同台竞争”中不断发展壮大自己，还有我国零售和批发业未来的发展趋势，都是我们长久以来十分重视的问题。 本文以山东省批发和零售业为研究对象，以此来研究山东省批发和零售业未来的发展趋势。批发和零售业销售总额数据序列受到许多因素的影响，这些因素之间存在着很多复杂的联系，往往会表现出某种随机性，但是它们彼此之间也存在着统计上的依赖关系。本文把山东省批发和零售业的销售总额作为一个时间序列，根据时间序列的性质 [ 8 ] ，再以以前的资料为依托得到它的变化规律，以此来预测批发和零售业未来发展的趋势。为了准确的预测山东省批发和零售业的发展趋势，要求所建模型必须符合实际情况，并且满足统计理论的要求，这就需反复使用自回归单程移动平均模型ARIMA(p，d，q)调整模型 [ 9 ] - [ 12 ] ，选择出最适合山东省批发和零售业销售总额预测的模型，并应用此模型为山东省批发与零售业销售总额进行预测，预测结果可以为相关政府部门就此行业发展计划的制定提供一定的依据和参考价值。
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user: 2. 山东省批发和零售业销售总额模型方法 2.1. 数据查询 首先从山东省统计局网站查询数据，得到山东省从1979年到2014年的批发和零售业的销售总额数值(用 表示)。随着时间的推移，山东省批发和零售业的销售总额是逐年增大的。具体数值如表1所示。 按此表1，山东省批发和零售业销售总额数据作散点图，如图1，从图中可以清晰的看出，批发和零售业销售总额序列 整体呈现一定的上升趋势，即山东省批发和零售业销售总额是逐年递增的。特别是2010年以后，呈现出强劲的增长势头。该序列为非平稳序列 [ 13 ] ，有明显的上升趋势。 Table 1 Total sales in wholesale and retail industry (unit: one hundred million yuan 时间 销售总额 时间 销售总额 1979 78.38 1997 1425.50 1980 94.61 1998 1600.27 1981 107.10 1999 1807.00 1982 112.90 2000 2075.94 1983 127.67 2001 2340.68 1984 147.25 2002 2691.49 1985 173.62 2003 3836.66 1986 194.85 2004 4444.04 1987 217.34 2005 5173.89 1988 287.09 2006 6044.60 1989 315.80 2007 7205.96 1990 338.02 2008 9314.97 1991 392.19 2009 10，348.40 1992 471.87 2010 16，105.60 1993 617.53 2011 20，586.70 1994 813.17 2012 24，366.90 1995 1024.82 2013 31，193.4 1996 1226.57 2014 32，112 表1. 批发和零售业销售总额（单位：亿元） 图1. 批发和零售业销售总额趋势 2.2. ARIMA模型原理 ARIMA(p，d，q)模型，即自回归单程移动平均模型具有如下结构 上式中， 为ARMA(p，q)模型的自回归系数多项式， ， 为ARMA(p，q)模型的移动平均系数多项式，并且上式可以简记为 。 式中 是时间序列 的均值， 为零均值的白噪声序列。由此可知，ARIMA1 模型实质上就是差分运算与ARMA 模型的组合。 以时间序列的自相关分析为基础，ARIMA(p，d，q)模型在经济预测的过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性，又考虑了其随机波动的干扰性，此模型对于经济运行短期趋势的预测准确率较高，是应用比较广泛的时间序列分析方法之一。 若时间序列 通过 次差分后可转换成平稳时间序列，即 ，则 ， 为平稳序列，即 ，于是可建立ARMA(p，q) 模型 ， 经 阶差分后的ARMA(p，q)模型称为ARIMA(p，d，q)模型，即自回归单程移动平均模型，其中 为自回归模型的阶数， 为移动平均的阶数， 为白噪声过程。模型参数估计可采用条件最小二乘估计(CLS)或最大似然估计(ML)。 而本文对山东省批发和零售业销售总额的研究，通过往年的历史数据随着时间的变化是如何变化的，进而建立一个模型，使得此模型有效的反映出销售总额随时间变化规律。从而进行未来发展趋势以及销售总额的预测。ARIMA模型法完全符合我们的研究对象，所以我们本文选用ARIMA模型法进行建模分析与预测。
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user: 3. 山东省批发和零售业销售总额ARIMA模型 3.1. 数据处理 山东省批发和零售业的销售总额数据变动幅度比较大，是非平稳序列。为了消除原始数据序列的非平稳性，使数据更为平稳，本文采用对山东省批发和零售业销售总额取对数形式(记为 )，并利用EXCEL对 序列作一阶差分(记为 )，对 序列作二阶差分(记为 )，所得数据对一阶差分后的数据 作序列趋势图，见图2 ，从图中可以看出，时间趋势基本消除，可认为是平稳性序列。但序列的趋势图只能粗略地判断序列具有平稳性，理论上应用单位根检验法检验。 序列的趋势图只能粗略地判断序列是否具平稳性不能准确地判断该序列是否为平稳性序列，为了更加准确的判断批发和零售业销售总额数据是否为平稳序列，我们对 进行平稳性检验(ADF 检验)， 序列检验 ，分别小于三个检验水平不同的临界值 ，拒绝了存在单位根的零假设， 是平稳时间序列。 图2. 的序列趋势图 在建模过程中，没有必要进行二阶差分。取对数的山东省批发和零售业销售总额序列为1阶单整序列，即 。 3.2. 模型建立与检验 由以上对序列 的ADF检验，可确定ARIMA(p，d，q) 模型中d的取值为1。同时序列 的 ，说明序列 不存在自相关。为了确定ARIMA模型中的p和q的值，我们作序列 的自相关(ACP) 和偏自相关(PACF) 图，见图3。 由图3 序列的自相关与偏自相关图可以看出，ACF表现截尾，但PACF表现拖尾，故选用模ARIMA(0，1，q)型。自相关系数在滞后阶数为时6显著不为零，在滞后阶数大于6时基本都处于置信带内，所以可取 。我们对时间序列 反复拟合，进而得到一个较好的时间序列模型。回归结果如表2。 故估计的ARIMA(0，1，6)模型如下： . 山东省批发和零售业销售总额随时间演化的模型即得到。对模型的Q统计量进行白噪声检验，即模型检验如图4。 对残差序列进行白噪声检验，可以看出ACF和PACF都没有显著异于零，Q统计量的P值都远远大于0.05，因此可以认为残差序列为白噪声序列，模型信息提取比较充分。常数和滞后六阶参数的P值都很小，参数显著；因此整个模型比较精简，山东省批发和零售业销售总额的ARIMA模型较优。能有效地反应批发与零售业销售总额随时间的变化趋势。 山东省批发和零售业销售总额随时间演化的模型即得到。对模型的Q统计量进行白噪声检验，即模型检验如图5和图6。 对残差序列进行白噪声检验，可以看出ACF和PACF都没有显著异于零，Q统计量的P值都远远大于0.05，因此可以认为残差序列为白噪声序列，模型信息提取比较充分。常数和滞后六阶参数的P值都很小，参数显著；因此整个模型比较精简，山东省批发和零售业销售总额的ARIMA模型较优。能有效地反应批发与零售业销售总额随时间的变化趋势。 Table 2 Parameter estimatio Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.181642 0.007415 24.49518 0.0000 MA(6) −0.860269 0.058949 −14.59342 0.0000 R-squared 0.327539 Mean dependent var 0.173912 Adjusted R-squared 0.305847 S.D. dependent var 0.082022 S.E. of regression 0.068337 Akaike info criterion −2.470036 Sum squared resid 0.144769 Schwarz criterion −2.379339 Log likelihood 42.75559 Hannan-Quinn criter. −2.439519 F-statistic 15.09936 Durbin-Watson stat 1.749398 Prob (F-statistic) 0.000501 Inverted MA Roots 0.98 0.49 − 0.84i 0.49 + 0.84i −0.49 − 0.84i −0.49 + 0.84i −0.98 表2. 参数估计 图3. 的自相关图 图4. 的偏自相关图 图5. 白噪声的自相关图 图6. 白噪声的偏自相关图 3.3. 模型预测 根据检验和比较的结果，选择最后的方程模型，使用EVIEWS软件中的预测功能对模型进行预测时，如果预测误差较小，就可以用这个模型预测，即可得到原时间序列的将来走势。但是如果预测误差较大，我们就需要重新调整模型，直到选择出合理的预测模型。EVIEWS软件中，预测2007年至2012年的 序列值，预测情况如图7所示。 图中左边是预测值与置信区间，右边是预测的误差。Root mean squared error代表均方误差方，MAE表示平均绝对误差，MAPE表示平均绝对误差百分比。Theil inequality coefficient表示不等系数，bias proportion表示偏误，即预测均值与真实均值的偏离程度；variance proportion表示方差误，用来反映预测波动与真实波动之间的差异；covariance proportion表示协方差误，反映残存非系统性预测误差，该误差占比越大，预测效果越好。本例中的协方差误(0.552111)远远大于方差误(0.367295)，因此预测效果较好。 利用ARIMA(0，1，6)模型对山东省2011~2014年批发和零售业的销售总额作预测，并与真实值比较，进一步检验模型的适应性。具体结果见表3。 由表3可知，实际值和预测值相差较小，预测的相对误差都不超过5% ，说明模型非常适合短期预测。通过模型还预测出山东省2015年至2017年批发和零售业销售总额，具体结果见表4。 图7. 序列的预测图及相关统计量 Table 3 Comparison between real and predictive values of total sales in the wholesale and retail industry of Shandong provinc 年份 真实值 预测值 相对误差% 2011 20，586.70 20，372.03 1.05 2012 24，366.90 24，540.27 0.71 2013 31，193.4 31，586.6421 1.26 2014 32，112 31，868.4486 0.76 表3. 山东省批发和零售业销售总额真实值和预测值的对照 Table 4 2015-2017 predictive value of the total amount of wholesale and retail sales of Shandong province (unit: one hundred million yuan 年份 预测值 2015 43，498.9005 2016 46，002.4426 2017 54，669.2012 表4. 2015年~2017年山东省批发和零售业销售总额的预测值（单位：亿元）
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user: 4. 结束语 ARIMA(0，1，6)模型对于山东省批发与零售业销售总额的预测结果显示其预测值与真实值相对误差小于5% ，从而可以判断此模型对原序列有较好的预测效果。同时预测结果表明，山东省批发和零售业年度销售总额保持较快增长；其中批发和零售业销售总额是社会消费品零售总额的主要组成部分，故社会消费品零售总额也保持较快增长。社会消费品零售总额可以很好的反映人民物质文化生活水平，还能够反映出商品购买力的实现程度和市场规模，批发和零售业销售总额是社会消费品零售总额的主要组成部分，故山东省未来几年的经济将处于快速发展的阶段。
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user: 摘 要 根据宇宙飞行器对月面的考察，发现月球的正面和背面的结构有很大不同。根据月球形状模型(CE-1)，表明月球的平均形状中心偏离质量中心达1117米。月球的双面性结构和形心的偏离在太阳系中是非常特殊的，一定有共同的演化原因。作者认为；在约35亿年前，在月球形成同步自转之后，由于地球强大的引力场以及月球离地球比较近，只有较少的陨石落在了月球正面，而绝大多数陨石落于月球背面，并且形成了较厚的堆积层。根据月球形心相对于质心的偏差，我们可以估计这个堆积层的厚度可达二千多米，其总质量大约只有月球质量的1.1 × 10 −4 。 关键词 :月球的双面性结构，月球形心相对于质心的偏离，月球背面覆盖层
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user: 1. 引言 月球的直径是地球的1/3.67，质量是地球的1/81，在太阳系所有卫星中按质量排位月球为第四，地球能够拥有这么大的一个卫星是十分幸运的，几十亿年来月球总是以固定的一面对向地球。近年来根据宇宙飞行器对月面的考察，发现月球的正面和背面的结构有很大不同。月球的正面有许多大面积的月海，而在月球背面，只有很小的月海。基于对月球正面岩石的分析，月球正面的月海覆盖着由溢出的岩浆形成的富含铁元素的玄武岩，而在月球背面就没有这样的演化过程。月球正面被富含铁元素的密度较大的玄武岩和斜长岩所覆盖，月球背面则被富含镁元素的密度较小的斜长岩覆盖。月球正面地势较为平坦，月球背面山峦险峻，月面最高点就处于月球背面(图1)。在太阳系19个巨大的椭球形卫星中，只有月球的形心相对于质心偏离达到1117.32米，月球的形心偏离和双面性结构在太阳系中是非常特殊的，一定有一个共同的演化原因，在本文中将此做一个初步的探讨。