DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 近年来，我国旅游业伴随着国民收入的提高而进入高速发展阶段。我国的旅游地的竞争方式已经进入到旅游地形象的竞争，旅游地形象成为吸引旅游者前往旅游地旅游的关键 [ 1 ]。旅游形象的研究开始于20世纪70年代，1971年美国学者Hunt认为形象对旅游地建设和发展起到重要作用 [ 2 ]。Gartner认为旅游地形象由认知形象、情感形象、意动形象三部分组成 [ 3 ]，这成为众多学者研究旅游形象的重要依据。国内学者也对旅游形象进行了研究，谢朝武等认为旅游资源、旅游地服务、旅游地设施、行业管理和社区参与等影响着旅游形象 [ 4 ]。刘智兴等认为，旅游氛围、旅游设施、旅游环境、旅游服务和旅游价格影响着城市的旅游形象 [ 5 ]。国内外学者从各个方面研究了旅游形象的影响因素，但是对于节庆活动期间旅游目的地的形象较少。 节庆活动由于自身的参与性和体验性，被广泛用于旅游产品的开发。举办旅游节庆不仅可以吸引大量的客流，而且可通过有目的、主题性的策划活动展现和传播当地文化，给游客留下美好的回忆和体验，从而强化甚至提升旅游地形象。 国外关于旅游活动对目的地旅游形象影响的研究较早，并已取得较为丰富的成果。Andrew发现节庆活动对目的地形象会产生积极作用 [ 6 ]。而国内旅游节庆的研究和旅游形象的研究较晚，始于20世纪90年代。季群华等研究节庆活动对旅游城市目的地形象建设的促进作用 [ 7 ]。李祗辉以旅京欧美游客为研究对象，探讨北京奥运会期间北京形象影响因素 [ 8 ]。秦衍等以游客作为研究群体，从旅游地的认知形象、情感形象、整体形象及相对形象地位四个方面分析上海世博会对上海旅游形象的影响 [ 9 ]。冯咏以开封菊花会为例，分析得出影响节事期间旅游形象的因素依次是游览价值、社会环境、设施环境以及旅游环境 [ 10 ]。 本文以台儿庄古城为研究案例地，以游客为研究对象，研究节庆活动期间台儿庄古城旅游形象的影响因素，并为古城旅游形象的建设和未来的景区管理提出可参考的建议。
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user: 2. 问卷设计与数据来源 本文将从认知、情感、意动三个方面测度旅游目的地形象的影响因素。本文将选取旅游基础设施、服务质量、目的地氛围、休闲娱乐、特色文化活动五个维度为认知形象测度指标。本文将节庆活动期间旅游者对台儿庄古城形象感知的情感维度设置为愉悦的–不愉快的、放松的–压抑的、激动人心的–无聊的、兴奋的–沉闷。本文的意动形象主要是指旅游者对某地未来的旅游意向，相关学者的研究主要集中在是否会推荐给自己的亲朋好友以及再次来该地旅游两个方面，本文的测度指标也是以此为依据(表1)。本研究将以调查问卷形式进行调查，所调查的三部分将通过李克特五级量表进行测度。 Table 1 Attribute list of cognitive components of tourism imag 一级指标 二级指标 文献依据 旅游基础设施 住宿价格合理 就餐干净卫生 古城街道干净整洁 旅游纪念品有特色 餐馆数量多 吴宜进，2005 [ 11 ] ； 刘智兴等，2015 [ 5 ] ； 刘茜茜，2013 [ 12 ] ； 于海波，2008 [ 13 ] ； 服务质量 工作人员服务质量好 活动组织完善 古城人民态度友好 古城治安环境良好 吴宜进，2005 [ 11 ] ； 谢朝武等，2002 [ 4 ] ； 刘智兴等，2015 [ 5 ] ； 目的地氛围 节日感染气息重 营造了良好的目的地氛围 为地方文化注入新活力 王昕等，2011 [ 14 ] ； 刘智兴等，2015 [ 5 ] ； 季群华，2006 [ 7 ] ； 休闲娱乐 节庆活动参与性强 活动项目娱乐体验性强 娱乐活动丰富 旅游吸引物和旅游产品丰富 刘茜茜，2013 [ 12 ] ； 冯读玉，2017 [ 15 ] ； 李祗辉，2011 [ 8 ] ； 特色文化活动 节庆活动有特色 体现了独特的文化特色 充分感受当地民族风情 丰富精彩的表演 冯读玉，2017 [ 15 ] ； 李祗辉，2011 [ 8 ] ； 陈建明，2007 [ 16 ] ； 表1. 旅游形象认知成分属性表 本研究将以问卷发放形式进行调查，主要在所选旅游节庆期间进行调研，分别在春节、五一、暑假、中秋以及国庆期间进行现场实地调研。本调查共发放问卷650份，回收问卷644份，问卷回收率99.07%，有效问卷601份，问卷有效率93.32%。本文的信度α > 0.80，这表明该问卷的内在信度较高，可靠性较高，问卷效果较好。
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user: 3. 数据描述性统计分析 调查数据已通过信度检验，将对其进行描述性统计分析(表2)。本文主要利用频数、频率、均值等统计方法，对旅游者人口学特征进行总体统计。 Table 2 Tourist population attribute characteristic 指标描述 频数 频率(%) 指标描述 频数 频率(%) 性别 男 311 51.7 工人 15 2.5 女 290 48.3 军人 2 0.3 年龄 18岁以下 43 7.2 农民 7 1.2 18~25岁 319 53.1 在校大学生 173 28.8 26~44岁 201 33.4 公司职员 71 11.8 45~59岁 30 5.0 退休人员 10 1.7 60岁及以上 8 1.3 其他 24 4.0 学历 初中及以下 49 8.2 月 收 入 3000元及以下 250 41.6 高中/中专 137 22.8 3001~5000元 187 31.1 大专 175 29.1 5001~7000元 97 16.1 本科 224 37.3 7001~9000元 28 4.7 硕士研究生及以上 16 2.7 9000元以上 39 6.5 职业 公务员/事业编制人员 52 8.7 企业高级管理人员 23 3.8 自由职业者 171 28.5 专业技术人员 53 8.8 表2. 旅游者人口属性特征 从性别结构来看，男性旅游者稍多于女性，但总体上二者数量基本相当。在年龄结构方面，被调查者大多数集中于18~25岁年龄段，占总数的53.1%，这主要因为台儿庄古城对大学生游客采取一定的票价优惠政策。受访者中本科学历居多，月收入大多在3000元及以下和3001~5000元之间。大部分被调查的旅游者来源于省内(山东)地区，占样本总数的77.52%而省外仅占样本总数的22.48% (图1)。 图1. 台儿庄古城游客客源地空间分布比例(以省/直辖市为统计单位)
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user: 5. 研究结论 本文从旅游地形象的认知、情感和意动三个维度研究节庆活动期间台儿庄古城旅游形象的影响因素。首先，通过对台儿庄古城认知形象研究发现，节庆活动期间其认知形象的影响主要为四个维度，分别为“特色文化活动””、“休闲娱乐”“旅游基础设施”及“服务质量”，其中“特色文化活动””为主要因素。然后，本文通过对台儿庄古城情感形象的分析发现，旅游者对正向情感评价较高，对负向情感的评价都较低，且情感形象与认知形象有相关性较强，其中“特色文化活动”与旅游者正向情感相关度最高，“服务质量”与负向情感相关度最强。最后，本文通过对台儿庄古城意动形象的研究发现，该旅游地节庆活动期间口碑良好，重游意愿较高。
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user: 6. 对策建议 结合台儿庄古城节庆活动的研究结果，本文为促进台儿庄古城旅游节庆的发展及旅游地形象的提高，提出以下建议： 6.1. 增强节庆活动的文化性 台儿庄古城景区本身就具有先天的文化优势和独特的文化底蕴，节庆活动也应依托当地独有的文化特色，在文化表演中展现当地独特的文化魅力，进而才能与游客产生认知上、情感上的共鸣，留下难忘的经历和体验，进而获得再次游览的欲望，甚至将该地推荐给他人。因此文化是该地借助节庆活动塑造旅游形象的重要抓手。 6.2. 增强节庆活动的参与性和娱乐性 节庆活动的参与性和娱乐性很容易吸引到游客参与其中，融入整体的文化氛围之中。因此本文认为应增强节庆活动的文化性的同时，增强参与性和娱乐性，就相当于给具有文化特征的节庆活动增添了“助燃剂”，强化节庆活动在整个旅游过程中的形象塑造作用，使得文化形象深深印入游客的脑海之中，进而形成独特的文化形象。 6.3. 提高节庆活动期间旅游地服务质量 本文在研究情感形象时发现服务质量的不尽人意，成为旅游者负面情感的主要影响因素。因此，本文认为提高节庆活动期间的旅游服务质量，对旅游地形象塑造具有积极的促进作用。 总之，本文通过研究发现文化底蕴是节庆活动期间的旅游形象之根，服务是形象之保障，娱乐和参与性是旅游形象塑造之助燃剂。未来台儿庄古城的旅游形象塑造，要通过文化活动，进一步借助娱乐性和参与性互动带给游客的真情实感，借助红色文化和运河文化讲故事，塑造集体的情感共鸣，同时保障节庆期间的服务质量和整体的环境氛围，才能塑造良好的旅游形象，防止出现形象误差和形象不良的现象。
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user: 摘 要 Fe-Mn/H-BEA催化剂上甲烷催化还原NO x 的动力学研究表明，脱硝催化反应为NO x 的拟一级反应，在350℃和400℃时，脱硝反应速率的NO反应级数分别为0.91和0.95。O 2 的反应级数为0.21~0.31，当温度范围在300℃至450℃时，脱硝催化反应与甲烷和二氧化碳的浓度无关，即主要以NO x 催化分解为主。NO氧化是催化反应的限速步骤。Fe-Mn/H-BEA催化剂上甲烷催化还原NO x 反应包括2个途径：一个是NO x 的催化分解(主反应)，另一个是甲烷催化还原NO x (CH 4 -SCR)。 关键词 :催化脱硝，动力学参数，反应机理，Fe-Mn/H-BEA Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 甲烷是天然气的主要成分，且存在于大多数燃烧废气中，因此，利用甲烷作为还原剂催化还原NO x 一直是近年来环境催化领域的研究热点 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。自Li和Armor [ 4 ] 率先报道Co-ZSM-5是高效的甲烷催化还原NO x (CH 4 -SCR)催化剂，分子筛基催化剂收到了学者们的广泛关注，如ZSM-5 [ 5 ] [ 6 ]、镁碱沸石(ferrierite) [ 7 ] [ 8 ]，BEA [ 9 ] [ 10 ] 和丝光沸石(mordenite) [ 11 ] [ 12 ] 等。 虽然学者们对于最具发展前景的分子筛基催化剂，已经做了很多工作来阐明催化剂的活性位点的特性和催化反应机理。但另一方面，已发表的关于分子筛基催化剂上甲烷催化还原反应的动力学研究主要集中在ZSM-5和丝光沸石分子筛基催化剂上 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。Sowade等人 [ 13 ] 发现在CeO 2 /In-ZSM-5催化剂上，干进料和湿进料反应条件之间动力学参数的差异反映了CH 4 -SCR过程中反应物和水之间在催化剂上的吸附竞争。Shimizu等 [ 14 ] 观察到CH 4 -SCR在Pd-H-MOR催化剂上的反应速率与 d [ NO x ] / d t = − k [ NO x ] a [ CH 4 ] b [ O 2 ] c [ CO 2 ] d 数量密切相关，这表明 P d ( O Z ) n 2 + 是NO催化还原过程中的活性位点。Ribotta等人 [ 16 ] 研究了H-丝光沸石上CH 4 -SCR反应动力学和酸性位点，他们认为在450℃~550℃温度范围内，NO、甲烷和氧浓度的反应级数不同，酸性位点不是决定CH 4 -SCR选择性(NO转化/CH 4 转化)的主要因素。 在本文中，我们考察了Fe-Mn/H-BEA催化剂上甲烷催化还原NO x 反应动力学，与其他研究相比，我们在较宽的温度范围(300℃~450℃)内计算了NO、甲烷和氧浓度的反应级数等动力学参数和反应活化能，并考察了CO 2 对反应动力学的影响，并通过动力学结果中推断了脱硝反应机理。
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user: 2. 实验 2.1. 催化剂的制备 H-BEA分子筛(SiO 2 /Al 2 O 3 = 25)购自南开大学催化剂厂。Fe-Mn/H-BEA催化剂是将H-BEA分子筛浸渍在Fe(NO 3 ) 3 和Mn(NO 3 ) 2 的混合溶液中，在室温下浸渍24小时后，在120℃下干燥8小时，最后在马弗炉中500℃的空气中煅烧2小时。煅烧的升温速率为10℃/min。催化剂中Fe:Mn:H-BEA = 1:1:20 (重量比)。将制得的催化剂压片、粉碎并筛分成40~60目的颗粒用于催化活性测试。 2.2. 催化活性测试 将0.61 g (1 mL)的催化剂颗粒置于石英管固定床反应器(内径为10 mm、长为300 mm)中进行常压动力学实验。从反应器顶部嵌入催化剂床内的k型热电偶与PID温控仪相连接，从而控制催化剂床内反应温度。将5 vol.% NO/N 2 、5 vol.% CH 4 /N 2 、CO 2 、O 2 和高纯N 2 等5种气源通过各自质量流量计独立控制，混合得到实验所需的反应气体组成。 在动力学实验中，温度范围为300℃~450℃，NO体积分数为2 × 10 −4 ~1.5 × 10 −3 、NO 2 体积分数为5 × 10 −5 ~4.1 × 10 −4 、CH 4 体积分数为0~1.57 × 10 −3 、O 2 体积分数为0~8 vol.%、CO 2 体积分数为0~12.8 vol.%。反应进气总流量为500ml/min，空速为30000 h −1 。NO x 体积分数用美国Thermo Scientific的42i-HL型化学发光NO-NO 2 -NO x 分析仪进行在线分析，通过气相色谱仪测量CH 4 体积分数。催化反应中NO x 浓度变化速率的动力学方程为式(1)： d [ NO x ] / d t = − k [ NO x ] a [ CH 4 ] b [ O 2 ] c [ CO 2 ] d (1) 式(1)中：[NO x ]、[CH 4 ]、[O 2 ]和[CO 2 ]分别NO x 、CH 4 、O 2 和CO 2 的体积分数；t为催化反应的停留时间；k，a，b，c，d是根据在不同条件下获得的经验动力学参数。
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user: 4. 结论 1) Fe-Mn/H-BEA催化剂上甲烷催化还原NO x 的动力学反应在300℃~450℃时为NO x 的拟一级反应(反应级数为0.91~0.95)，O 2 的反应级数为0.26~0.30，当温度范围在300℃至450℃时，脱硝催化反应与甲烷和二氧化碳的浓度无明显相关性。 2) Fe-Mn/H-BEA催化剂上脱硝催化反应以NO x 催化分解为主。甲烷催化还原NO x 为辅。NO氧化是催化反应的速率决定步骤。 3) Fe-Mn/H-BEA催化剂上脱硝催化反应机理为第一步NO催化氧化为NO 2 ，生成的NO 2 进入第二步NO 2 的催化分解形成N 2 (主反应)，同时部分NO 2 进入第三步与CH 4 发生氧化还原反应生成中间产物[X]，最后中间体[X]通过在第四步中与NO x 反应生成N 2 完成CH 4 -SCR过程。
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user: 摘 要 采用集合经验模态分解(EEMD)与差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型相结合的方法对年均气温数据进行建模预测。首先对年均气温做加噪处理后进行经验模态分解(EMD)，使其分量平稳化，然后再对各分量采用ARIMA模型预测，最后将各预测结果叠加得到年均气温的预测值。通过比较发现，EEMD-ARIMA模型比EMD-ARIMA模型及ARIMA模型的预测结果具有更高的精确度。 关键词 :经验模态分解(EMD)，集合经验模态分解(EEMD)，ARIMA模型，年均气温，预测 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 气温是描述某一地区气候特征的一个主要因素，通过对气温进行预测，可以在极端天气来临前起到预警作用，并及时采取预防措施。传统的预测方法主要有多元线性回归法 [ 1 ]、自回归移动平均法 [ 2 ] 和灰色预测法 [ 3 ] 等，这些方法的预测结果比较趋于平均值，不仅难以应付海量的数据和天气的动态变化，而且用于预测的气象数据多为时间序列，传统预测方法没有将数据的时间相关性考虑在内，导致出现预测准确率低的问题，因此正逐渐被淘汰 [ 4 ]。目前，应用较广泛的是以支持向量机、人工神经网络等为代表的人工智能算法。如小波分析和非线性自回归(NVR)神经网络结合技术 [ 5 ]、多元时间序列局部支持向量回归方法 [ 6 ]，这些研究都能考虑到气象要素的时序多元性，却没实现精细化的气温预测，只能对相对稳定的平均气温进行预测，限于研究的手段限制，最终得到的精度有限。 1998年，N.E. Huang提出了一种新的信号分析方法——经验模态分解(EMD) [ 7 ]。该方法在处理非平稳非线性的数据上具有很大的优势，一经提出后，就在不同的工程领域得到了迅速有效的应用，例如在海洋、大气、天体观测资料与地震记录分析、机械故障诊断 [ 8 ]、密频动力系统的阻尼识别以及大型土木工程结构的模态参数识别等方面。但是，如果数据出现模态混叠现象，该方法的性能会出现大幅度下降的情况，因此N.E. Huang为了改进EMD的不足，提出了EEMD方法 [ 9 ]，用以解决EMD中的模态混叠问题，该方法在气候、工程等领域有较多的应用。 气温数据具有非平稳非线性、时间相关性的特征。为了提高气温预测的准确性，本文提出EEMD和ARIMA模型相结合的方法对气温数据进行预测。EEMD能对非平稳数据进行平稳化处理，并且能有效解决数据中存在的模态混叠问题，使其达到时间序列数据分析的要求，ARIMA时间序列分析又充分考虑到了气温数据的时间相关性，将两种方法结合起来对气温数据进行处理及预测，将会有效提高预测的准确性。
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user: 2. EEMD基本原理 1998年N.E. Huang [ 7 ] 提出了EMD方法分析非线性、非平稳序列，此方法的基本思想是把一个频率不规则的波转化为多个单一频率的波(本征模态函数IMF)和残波的形式。但有时EMD会出现不同程度的模态混叠现象，为了解决这个现象，WU等 [ 9 ] 提出了集合经验模态分解方法(EEMD)。EEMD是一种基于EMD，用噪声进行辅助的数据分析方法，EEMD的核心思想是将白噪声加入原始信号中进行多次分解，把分解多次的本征模态函数(IMF)和趋势项取均值，该值为最终的IMF分量和rs余项。利用EEMD分解原始信号的具体步骤如下： 1) 添加白噪声的次数(即试验总次数) n e 和幅值系数 ε 。 2) 将白噪声加入原始信号 x ( t ) 中， w ( t ) 是第i次加入的白噪声序列，可得到信号 X ′ ( t ) ： X ′ ( t ) = x ( t ) + ε ∗ w ( t ) (1) 3) 找出要分解的时间序列 X ′ ( t ) 所有的局部最大值点和最小值点，利用三次样条函数的方法拟合 X ′ ( t ) 所有的最大值点和最小值点，构成上包络线和下包络线。 4) b 1 ( t ) 为上下包络线的平均值。将信号 X ′ ( t ) 与 b 1 ( t ) 相减，得到新序列： X ″ 1 ( t ) = X ′ ( t ) − b 1 ( t ) (2) 5) 判断 X ″ 1 ( t ) 是否满足IMF分量的条件，如果满足，则 X ″ 1 ( t ) 是筛选出的第一个IMF分量为 IMF 1 ；如果不满足， X ″ 1 ( t ) 将作为新的原始序列重新回到步骤(3)和步骤(4)继续进行筛选，直到满足IMF分量的条件。 6) 把 IMF 1 从信号 X ′ ( t ) 中减去得到 x 1 ，如式(3)所示。把 x 1 作为要分解的新信号，重复步骤(3)至步骤(6) n次，直到 x n 或者 IMF n 小于给定的数值或 x n 为单调函数，即可结束分解。 x 1 = X ′ ( t ) − IMF 1 (3) 7) 用SD (限值标准差)判断筛选是否终止。当SD小于阈值 α 时，筛选结束。 的一般取值范围是0.2~0.3。 X ′ ( t ) 经步骤(3)至步骤(7)处理后即可得到不同尺度的IMF和余项。 SD = ∑ t = 0 T ( X ″ k − 1 2 ( t ) − X ″ k 2 ( t ) ) 2 ∑ t = 0 T X ″ k − 1 2 ( t ) (4) 8) 利用白噪声频谱的均值为零，将 n e 次分解得到的各IMF进行均值处理，得到EEMD分解后最终的IMF分量 c n ( t ) 和趋势项 r ( t ) ： c s ( t ) = 1 n e ∑ i = 1 n e IMF i s ( t ) (5) r ( t ) = 1 n e ∑ i = 1 n e r i ( t ) (6) 9) 最后 x ( t ) 的分解结果为： x ( t ) = ∑ s = 1 n c s ( t ) + r ( t ) (7)
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user: 3. EEMD-ARIMA预测模型基本原理 3.1. ARIMA模型 ARIMA(p， d， q)是最常用的时间序列模型 [ 10 ] [ 11 ]，其中AR是自回归过程，参数p是其自回归项项数；MA是移动平均过程，参数q是其移动平均项数；参数d是使研究对象的时间序列达到平稳状态的差分次数。ARIMA(p， d， q)模型结构为： { Φ ( B ) ∇ d x t = Θ ( B ) ε t E ( ε t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = σ t 2 ， E ( ε t ε s ) = 0 ， s ≠ t E ( x s ε t ) = 0 ， ∀ s < t (8) 式中， ∇ d = ( 1 − B ) d ; Φ ( B ) = 1 − ϕ 1 B − ⋯ − ϕ p B p ，为平稳可逆ARMA(p， q)模型的自回归系数多项式； Θ ( B ) = 1 − θ 1 B − ⋯ − θ q B q ，为平稳可逆ARMA(p， q)模型的移动平滑系数多项式。ARIMA(p， d， q)模型可 简记为： ∇ d x t = Θ ( B ) Φ ( B ) ε t ，式中 { ε t } 为零均值白噪声序列。 3.2. EEMD-ARIMA模型 气温是一个非平稳序列，所以在预测之前要先对序列进行平稳化处理。因此，本文建立基于EEMD分解的EEMD-ARIMA预测模型。模型的建模流程如图1所示。 图1. EEMD-ARIMA预测模型流程图 EEMD-ARIMA预测模型的具体步骤如下： 1) 首先，将原始信号 X ( t ) 输入EEMD中进行分解， X ( t ) 会被分解成若干个IMF和余项rs。 2) 其次，因为通过EEMD分解得到的若干个IMF和rs之间相互独立，所以，对每一个IMF和rs进行ARIMA建模，并求出相应的预测值。 3) 最后，将所求得的每个分量的预测值相加，其和为最终的气温预测数据。
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user: 4. 模型应用 本节利用EEMD-ARIMA模型对沈阳市年平均气温数据建模分析。采用1951至2013年的年平均气温数据作为训练样本，并用2014年至2018年的年均气温作为测试集。将EEMD-ARIMA的结果与EMD-ARIMA和ARIMA的结果对比分析。 4.1. EMD与EEMD去噪效果分析 用EMD和EEMD分别对沈阳1951至2013年的年平均气温数据进行处理。对原始信号进行EMD处理后得到4个IMF分量和1个残余分量，如图2所示。在图2中，分量IMF1代表着信号高频成分，含有的噪声成分最多；分量IMF2和分量IMF3尺度区分不明显，存在模态混叠现象。 图2. 沈阳年平均气温 EMD 分解分量 对原始信号进行EEMD处理，其中EEMD加入了一个20dB的白噪声且总体白噪声集成次数为25次。处理后得到4个IMF分量和1个残余分量，如图3所示。其中IMF1为信号高频成分，频率沿时间 图3. 沈阳年平均气温 EEMD 分解分量 轴基本不发生较大的变化，且幅值很小，可以视为信号噪声。各个IMF分量具有不同的时间尺度且时间尺度区分较为明显，说明EEMD在一定程度上解决了EMD存在的模态混叠问题。其中IMF1和IMF2不具有规律性，为随机分量，IMF3和IMF4为周期分量，rs为趋势分量。为了查看EEMD分解原始信号的完备性水平，对沈阳年平均气温和用EEMD分解得到的IMF分量与rs (残余分量)进行逐步拟合，得到不同平滑程度的重构序列，如图4所示。随着依次添加IMF分量，重构序列与原始信号越来越接近，直至最后与原始信号差不多完全拟合，说明EEMD分解该原始信号的完备性很好。 图4. EEMD分解分量的序列重构 利用均方误差(MSE)对EMD和EEMD的去噪结果进行量化评价。均方误差是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量，所以MSE越小，表示估计量的可靠性越大，去噪效果会更好。其定义式如式(9)所示： MSE = ∑ t = 1 n | x ( t ) − x ′ ( t ) | 2 n (9) 式中： x ( t ) 为原始时间序列， x ′ ( t ) 为去噪后的时间序列。 计算MSE得出的结果如表1所示。EEMD的均方误差更小，其去噪效果优于EMD。 Table 1 MSE calculation valu 方法 MSE EMD 9.4838 EEMD 8.9211 表1. 均方误差(MSE)计算值 4.2. 年均气温预测结果及分析 如上，用EMD、EEMD对原始信号进行分解，得到两组不同的IMF，对两组中不同的IMF选择合适的ARIMA模型建模预测。EMD-ARIMA模型、EEMD-ARIMA模型和ARIMA模型的预测结果如图5所示，可以看出，EEMD-ARIMA预测模型的预测结果最接近原始值。 图5. 三种模型的气温预测图 利用平均绝对误差(MAE)评价三种模型的预测效果。平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均，其中MAE越小，说明预测值与原始值的偏差越小，预测模型的准确性越高。MAE的定义式如式(10)所示： MAE = 1 n ∑ t = 1 n | x ( t ) − x ′ ( t ) | (10) 式中 x ( t ) 为原始值， x ′ ( t ) 为预测值。 三种模型MAE的计算结果如表2所示。从表2中可以看出EEMD-ARIMA预测模型的MAE最小，其次是ARIMA模型，EMD-ARIMA预测模型的MAE最大，故EEMD-ARIMA预测模型的预测效果最好。 Table 2 Calculated value of mean absolute error (MAE 模型 MAE EEMD-ARIMA模型 0.227 EMD-ARIMA模型 0.489 ARIMA模型 0.286 表2. 平均绝对误差(MAE)计算值
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user: 5. 结论 气温时间序列数据具有非线性、非平稳的问题，故本文用EMD和EEMD对原始信号进行分解，对分量进行分析，然后对各分量分别建立ARIMA预测模型。通过比较EEMD-ARIMA预测模型、EMD-ARIMA预测模型和ARIMA模型的预测结果，发现针对沈阳地区的年均气温预测，EEMD-ARIMA模型预测结果均优于EMD-ARIMA模型和ARIMA模型。
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user: 摘 要 基坑内支撑支护体系中通常用立柱来保证内支撑的整体稳定性。本文研究了典型地铁基坑开挖过程中立柱隆起造成的混凝土支撑的弯矩以及对安全性的影响。首先结合结构力学计算模型提出了立柱临界隆起量的概念以及计算方法。并结合一个工程案例，讨论了边界条件和参数取值对临界隆起量计算分析结果的影响。结果表明，混凝土支撑中部的弯矩可用来计算临界隆起量、评估支撑的安全性。固接情况下的临界隆起量较小而竖向作用力较大，设计计算中建议采用固接分析的结果。采用短期刚度B s 替代弹性抗弯刚度EI计算得到的结果更为合理。计算结果与现场情况较为吻合，能够很好的解释现场部分混凝土支撑出现明显裂缝的现象。最后对立柱隆起控制措施也进行了探讨。 关键词 :基坑开挖，立柱，混凝土支撑，隆起，安全性 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 深基坑开挖中，立柱作为竖向承载结构承担支撑的自重荷载，并与系杆联合成为一个约束支撑自由度的体系，避免因压杆稳定问题造成的支撑失稳，从而起到提高支撑整体稳定性的作用。而通常平衡立柱隆起的仅有支撑自重，造成软土地区深基坑开挖过程中坑底隆起的现象较为普遍(布兰德 [ 1 ]，Terzaghi等 [ 2 ])甚至导致工程事故(Chen等 [ 3 ]，李忠超等 [ 4 ])。坑底土体隆起带动立柱桩产生向上的位移，对基坑支撑和围护结构的整体稳定性产生不利影响。Tanaka [ 5 ] 讨论了日本软土基坑工程中观测到的立柱隆起现象，以及对工程造成的危害。目前来讲，在基坑工程的相关规范和设计手册中，也未给出立柱隆起对支撑安全性影响的分析方法 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。在立柱隆起对支撑体系安全性影响方面，冯虎 [ 9 ] 等研究立柱隆起对钢支撑承载力和拼接面受力特性的影响、初始安装偏心距对钢支撑承载力的影响。研究表明，钢支撑承载力随立柱竖向位移的增大而明显减小，设计轴力越大，允许的立柱竖向位移越小。于宁 [ 10 ] 针对立柱隆起对立柱承载力、混凝土支撑稳定性的影响进行了分析，指出立柱隆起对混凝土支撑的影响非常显著。 典型的地铁车站基坑多为宽度约20 m左右的狭长基坑，由于基坑宽度较窄，一般采用对撑方式，并在支撑中部位置设置立柱。由于立柱与混凝土支撑浇筑在一起，因此设计计算中正确评价立柱隆起对混凝土支撑的影响就显得尤为重要。在上海地区，按照设计要求，地铁车站基坑立柱桩的隆起量要求控制在20 mm以内。但一些工程中有多个车站出现50 mm~80 mm的立柱隆起，影响到混凝土支撑的安全。以往的分析中大多集中在立柱隆起对钢支撑的承载力的影响方面，结合算例详细分析立柱隆起下混凝土支撑的弯矩以及安全性的研究还较为匮乏。本文结合结构力学分析模型，详细分析了混凝土支撑自重、支撑轴力和立柱隆起三部分弯矩的大小，根据混凝土支撑的承载力提出了临界隆起量的概念以及计算方法，并对比分析了边界条件以及参数取值对分析结果的影响。研究结果对立柱隆起下地铁车站基坑围护体系的安全性评估和保障有重要的意义。
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user: 2. 计算模型与方法 2.1. 计算模型 立柱隆起情况下地铁车站基坑混凝土支撑的计算分析可简化为图1所示的两跨连续梁模型。假定立柱位于支撑的中部，混凝土支撑与地下连续墙连接的边界考虑为铰接和固接两种极端情况(后面会结合计算结果讨论边界的影响)。图中均布荷载q为作用于混凝土梁上的自重q 1 以及活荷载q 2 ，N为支撑轴力。立柱的隆起量为δ，对混凝土支撑产生竖直向上的作用力为P。这种情况下，混凝土支撑的总弯矩M为： M = M δ + M N + M q (1) 其中： M δ 为立柱隆起产生的弯矩，M g 为均布荷载q产生的弯矩， M N 为轴力N产生的弯矩。 图1. 立柱隆起情况下混凝土支撑计算模型 2.2. 混凝土支撑弯矩与立柱隆起量的关系 在图1所示的计算模式下，混凝土支撑属于偏心受压受力状态，因此首先需要分析混凝土支撑的弯矩，而立柱隆起造成的弯矩是其中的重点。采用如图2所示的半结构分析法对图1所示的两种边界条件下的混凝土梁的变形和弯矩进行分析。取半结构的长度为 l ′ ，即 l ′ = l / 2 ，跨中位置为半结构的固定边界。根据结构力学方法得到均布荷载q作用下以及立柱隆起量为δ情况下的弯矩图见图2所示。支撑轴力N产生的跨中弯矩按照 M N = N δ 计算。这样得到跨中和端部的各部分弯矩以及总弯矩见表1所示。 图2. 半结构分析模型及弯矩图 Table 1 Bending moment at the middle and end of concrete strut ( l ′ = l / 2 弯矩分类 边界条件 铰接 固接 立柱隆起 M δ M δ 跨 中 = 3 E I δ l ′ 2 = 1 2 P l ′ M δ 端 部 = 0 M δ 跨 中 = 6 E I δ l ′ 2 = 1 4 P l ′ M δ 端 部 = − 6 E I δ l ′ 2 = − 1 4 P l ′ 自重荷载 M g 跨 中 = q l ′ 2 8 M g 端 部 = M g 跨 中 = q l ′ 2 24 轴力 M N M N 跨 中 = N δ M N 跨 中 = N δ 总弯矩M M 跨 中 = 3 E I δ l ′ 2 + q l ′ 2 8 + N δ M 端 部 = 0 M 跨 中 = 6 E I δ l ′ 2 + q l ′ 2 24 + N δ M 端 部 = − 6 E I δ l ′ 2 + q l ′ 2 24 竖向作用力P P = 6 E I δ l ′ 3 + 5 q l ′ 4 = 2 M δ / l ′ + 5 q l ′ 4 P = 24 E I δ l ′ 3 + q l ′ = 4 M δ / l ′ + q l ′ 表1. 混凝土支撑中部和端部弯矩表( l ′ = l / 2 ) 2.3. 临界隆起量 可以看出，混凝土支撑最大弯矩产生在中部。在无立柱隆起的情况下，支撑的弯矩主要由均布荷载q造成，由于弯矩M g 较小，支撑整体上属于小偏心受力状态。随着立柱隆起量的增大，混凝土支撑的跨中弯矩M δ 和M N 均增大，混凝土支撑由小偏心受力状态转化为大偏心受力状态；随着隆起量δ的进一步增大，混凝土支撑中部(也就是弯矩最大的位置)首先达到极限状态，然后中部的弯矩维持在其极限抗弯承载力M u 。对于两端固接的情况，随着隆起量δ的进一步增大，端部最终也达到极限状态。将当混凝土支撑的中部抗弯承载力时达到极限状态时的立柱隆起量定义为临界隆起量δ u 。显然，当立柱隆起量时 δ < δ u ，混凝土支撑的弯矩M与隆起量δ u 呈线性关系；当立柱隆起量 δ > δ u 时，混凝土支撑中部的弯矩M维持在极限状态，即 M = M u 。 根据混凝土支撑中部的弯矩M达到其抗弯承载力M u 时的条件，就可以根据表1来得到两种不同边界条件下的临界隆起量。 a) 铰接情况下： 由 M 跨 中 = 3 E I δ l ′ 2 + 1 8 q l ′ 2 + N δ = M u ，可得到临界隆起量 δ u = M u − 1 8 q l ′ 2 3 E I l ′ 2 + N (2) b) 固接情况下：由 M 跨 中 = 6 E I δ l ′ 2 + 1 24 q l ′ 2 + N δ = M u ，可得到临界隆起量 δ u = M u − 1 24 q l ′ 2 6 E I l ′ 2 + N 。 (3)
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user: 4. 控制措施 本文涉及的立柱隆起计算均是立柱相对围护结构的隆起量。在工程实践中，地下连续墙围护结构在承压水作用下也有隆起，而极个别墙趾注浆不到位的地下连续墙还会产生下沉的现象，建议用立柱隆起的相对隆起量进行控制。可以按混凝土支撑极限承载力或者有害裂缝的临界指标作为立柱隆起控制的依据，计算得到临界隆起量。 由现场立柱隆起监测数据的统计规律，立柱隆起的大小与基坑的开挖深度和放置时间密切相关。在常规的设计和施工措施下，软土基坑的立柱隆起不可避免。而增加支撑自重来减少立柱隆起显然不够经济，通常设计单位采取加长立柱桩长度措施，增加立柱桩抗隆起的能力，有个别车站基坑的立柱桩长度甚至达到2倍基坑开挖深度，需要深化分析计算。而在施工措施方面，可以根据开挖深度和立柱隆起量，适当加强基坑的疏干降水，可以缓解立柱隆起的趋势。 此外，为减少压杆稳定的计算长度，当前地铁基坑的立柱普遍布置在基坑中部，而该位置是立柱隆起的最大位置，成为基坑的安全隐患。在保障16 m计算长度前提下 [ 8 ]，适当调整立柱位置，也可作为有效避免立柱隆起问题的一个措施。
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user: 5. 结论 1) 立柱隆起情况下混凝土支撑中部的弯矩最大，可用来评估支撑的安全性。总弯矩包括自重荷载产生弯矩M g 、支撑轴力产生的弯矩M N 以及立柱隆起造成的弯矩M δ 三部分，其中对混凝土支撑安全性影响最重要的是立柱隆起造成的弯矩M δ 。实际工程中建议用立柱隆起的相对隆起量分析M δ ，按混凝土支撑极限承载力或者有害裂缝的临界指标计算得到临界隆起量。 2) 固接情况下的临界隆起量较小而竖向作用力较大，设计计算中建议采用固接分析的结果。采用弹性抗弯刚度EI计算得到的临界隆起量δ u 偏小，计算准确性差；采用考虑钢筋混凝土结构非线性的短期刚度B s 替代弹性抗弯刚度EI计算得到的结果更为合理，计算准确性更高。 3) 一个典型地铁基坑的典型实例表明，当立柱隆起量约47 cm时，混凝土支撑跨中就会达到极限状态，此时的立柱轴力约为619 kN。计算结果与现场情况较为吻合，现场部分混凝土支撑出现了明显的裂缝，验证了本文提出的分析方法的适用性。另外，地铁车站混凝土支撑结构的设计与本文的设计方案相近的情况下，可以参考这个典型案例，尽量将立柱隆起量控制在40 mm以内，以保证混凝土支撑的安全。
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user: 摘 要 传统的农产品溯源系统的实现依赖于中心化存储，数据不透明，易被篡改。而现有的区块链溯源系统与农产品溯源的需求结合不紧密，且对大规模溯源信息的管理和查询较为低效。提出并实现一种基于Hyperledger Fabric构架的农产品联盟区块链溯源方案，在保证溯源可信的基础上，针对农产品溯源流程和联盟区块链技术的特点，设计系统架构及链操作方法，提升大规模数据上链和查询的速度，使其满足农产品溯源应用的需求。结果表明，基于该方案实现的区块链溯源系统优化了大规模溯源信息的存储与查询流程，覆盖农产品的全生命周期，具有一定的实用性。 关键词 :联盟区块链，农产品溯源，超级账本，智能合约 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 农产品溯源系统是对农产品从种植到销售的全生命周期进行跟踪的系统。基于农产品溯源数据对相关人员进行追责是保障农产品食品质量安全的重要手段。目前，许多地区已经使用信息系统实现了农产品的溯源跟踪，但相关数据易篡改，溯源信息难可信，事故责任难落实。溯源系统的信用危机严重影响了优质企业的发展。 区块链作为一种去中心化的数据存储技术，其维护的数据具备公开透明、不可篡改等特性。利用区块链技术为相关企业建立信任中心，可以有效地解决农产品溯源系统不安全不可信的问题。 本文总结区块链和溯源技术的发展现状，分析农产品溯源的需求特点，基于Hyperledger Fabric构架 [ 1 ]，设计一种改进的联盟区块链农产品溯源方案。方案的实施可以进一步巩固相关企业在农产品产销领域的领先地位，对提升全社会农产品安全具有重要意义。
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user: 2. 相关研究 近年来，许多科研人员对农产品溯源技术进行了深入研究。文献 [ 2 ] 中实现了基于USB Key的水产品企业监管溯源系统，解决了水产品企业的溯源身份认问题；文献 [ 3 ] 利用猪肉生产和 HACCP体系相结合的方法筛选出溯源信息，实现了基于HACCP体系的绿色猪肉生产质量监管与溯源系统；文献 [ 4 ] 对我国种子质量可追溯系统进行了深入的分析和研究。上述溯源系统将数据存储于常见的集中式数据库内，容易遭到破坏或是企业自行篡改：掌握了集中式数据库的企业，可以为了自己的利益而随意修改数据；数据也可能被黑客窃取，或是因数据库单点故障而受损。这些问题会导致消费者无法溯源到真正的原始信息，使溯源系统失去可信度。 自比特币诞生起，区块链技术不断发展演进并逐渐成熟。目前，区块链生态形成了基于分布式账本、共识信任、非对称加密、智能合约等主要特征的应用范式 [ 5 ]。最为核心的特征是，区块链可在无中心权威机构的情况下，可使互相协作的参与方建立起基于数学模型的相互信任，实现去中心化 [ 6 ]。区块链的上链过程，是不断地将新数据转化为链上的历史数据的过程；而数据溯源的过程，就是将链上的历史数据按照时序还原为溯源数据，并将其可视化呈现的过程。Ramachandran等基于区块链实现了科学数据溯源管理框架SmartProvenance。该框架利用智能合约、开放溯源模型记录溯源信息，而区块链在其中承担数据的收集、验证和管理任务，以避免数据遭受恶意篡改 [ 7 ]。 区块链系统利用共识机制来维护多地数据一致。目前成功应用于公有链、联盟链和私有链中较为典型的共识机制有：工作量证明PoW机制、实用拜占庭PBFT机制、Paxos共识及其各类改进机制等 [ 8 ]。区块链天然具有的诸多特性，例如去中心化、流程透明、不可篡改，使得它成为数据溯源领域一大重要的技术趋势。不少研究人员注意到了区块链的特性，将研究方向转移到了基于区块链技术的溯源系统开发上 [ 9 ]。 文献 [ 10 ] 在区块链的语义下对当前物联网设备中常见的RFID标签数据定义了物联网大数据溯源安全模型。该模型采用了去中心化的思想分析RFID射频识别标签数据及其溯源信息，实现高信任度的权限验证和分布式管理。京东所开发的“智臻链BaaS平台”可以让用户通过简单、灵活的配置方式，快速搭建安全可靠的区块链网络，将商品相关的交易信息加密存储于区块链当中 [ 11 ]。天猫国际利用区块链技术、药监码技术以及大数据跟踪进口商品全链路，给进口商品打上唯一的身份证码，将商品生产、检测、运输、通关等环节的信息完整展现在用户面前 [ 12 ]。区块链企业VeChain发布了全球第一款基于区块链技术的NFC防伪芯片，并开发了一站式区块链BaaS (Blockchain as a Service)服务平台ToolChain [ 13 ]。 区块链溯源虽然已经被诸多企业应用到生产环境当中，但这些方案并没有很好地结合区块链和溯源需求的特点对方案流程及系统架构以进行整体改良。使用区块链技术虽然提高了溯源数据的可信度，但系统本身的可信管理以及弹性部署能力依旧有较大的提升空间。现有的区块链实现中，其数据查询、数据分析功能较为简单，随着区块链平台上应用与数据规模的增长，如何更高效地管理和查询溯源信息将是区块链溯源所要解决的重要问题 [ 14 ]。本文提出的基于Hyperledger Fabric构架的区块链溯源系统，充分结合农产品溯源的需求特点，在保证溯源可信的前提下，对系统构架及其查询方法进行了设计，有效提升了大规模数据上链和查询的速度。
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user: 3. 方案系统构架 本文实现的基于区块链的农产品质量安全溯源设计方案的系统构架如图1所示。该构架包括：区块链网络层、中间应用服务层、前端应用层。 图1. 基于联盟区块链的农产品溯源系统构架 3.1. 联盟区块链 参与农产品溯源链条的各方成员是权限角色地位不等的机关和企业，每个成员都是得到准入许可的可信参与方，这些成员组成拥有共同目的的企业联盟。联盟区块链的共识过程受若干个主要参与方管理，这种形式既能够保证系统运行的效率，又可以兼顾系统安全性和成员共同维护的特性。因此，联盟区块链也被称为“多中心”区块链。选用联盟链的具体原因有：1) 降低去中心化程度，减少共识过程中的资源浪费。2) 维护农产品安全溯源系统是联盟链中各参与节点的责任，区块链系统的运行无需激励机制。使用联盟区块链可以不依赖数字货币，简化记录账簿，降低系统运行所需算力与带宽。Hyperledger Fabric是开源的联盟区块链，提供完善的准入与安全机制。本文的联盟区块链构架基于Hyperledger Fabric。 本文的系统将农业基地、物流、销售、监管机构等参与方规划进入Hyperledger Fabric 联盟区块链的相应Channel，对相应信息进行查询和管理。Channel的结构如图2所示。每一个Channel都是一个虚拟的区块链网络，Channel和Channel之间相互隔离；Peer是参与区块链网络的服务节点。对于每一个Channel里的所有Peer，都会为该Channel维护相同的账本数据。此外，Channel中还运行着链码。链码是运行在区块链上的不可篡改的代码，是一种智能合约。Channel的账本数据分为两部分，一部分数据是链码调用记录，这部分数据以区块链的形式存储；另一部分数据是账本的当前状态，这部分数据以key-value数据库的形式存储。 图2. Channel结构 对于消费者，第三方监管机构是数据可信的基础，因此，在联盟链中引入第三方监管机构的成员角色，任何数据都应该与监管机构共享。农业基地、物流、销售三方组织都和监管机构单独建立Channel，以分享需要被监管的信息。为维护农产品的声誉，农业基地也将大部分信息公开给所有用户。根据上述特征，本文的方案建立了四个Channel。 Channel1：农业基地、监管机构； Channel2：物流、监管机构； Channel3：零售、监管机构； Channel4：农业基地、物流、零售、监管机构。 所有新加入系统的参与方都需要通过Fabric-CA (Certificate Authority)证书管理服务器为自己的节点和管理员用户创建证书。证书管理服务器基于非对称秘钥签名技术。服务器向每个参与方分发一对公钥和私钥，参与方在数据上传过程中使用私钥签名，以此来保证数据的可验证性。其他成员将可以用其公钥验证该参与者的身份与信息的来源是否真实。上传的每块数据均采用哈希算法给出校验，来判断数据内容是否被篡改。 所有溯源信息均存储在区块链中，并且支持被授权的节点对其进行访问。参与方在供应链中所拥有的职能决定其在区块链中所拥有的权限。每一次对区块链数据的操作都必须得到有权进行该操作的参与方的背书签名，才能够通过判断，分发到其他参与成员所在的区块链分布式存储模块中，因此数据的存储公开、透明。此外，区块链的协议规则由代码定义并存储在区块链中，无法被区块链中的某一参与者所篡改，从而保证数据的真实性与有效性。 每一方组织各自维护自己的Orderer和Peer节点。Orderer节点是用于对事务进行排序的节点。事务主要是对链码的调用记录。事务记录被Orderer节点排序后打包成区块，分发给对应的Channel上链。Kafka是开源的分布式消息队列。所有组织的Orderer节点都在同一个Kafka集群中，以此确保在复杂的网络环境下所有的Orderer节点都能得到一致的事务记录排序、分发相同的区块。Peer节点加入对应的Channel，作为区块链网络的成员维护账本数据，并对外提供服务。 数据的上链和查询通过Channel中的链码进行。在本文的设计中，联盟链中的每一个成员方根据自身的业务需求，选择需要进行上链的数据，编写链码。区块链存储相较于传统的数据库，操作耗时更长。因此，仅选择最关键的农产品溯源数据存储其中，其他溯源无关的业务数据则由对应的应用层来维护。 3.2. 中间层与前端应用 本文所提出的方案中，任何一个参与方都可以在联盟区块链存储的基础上，维护自己的B/S架构的应用服务。gRPC是一种高性能的开源的RPC框架 [ 15 ]，应用服务通过gRPC来向底层的区块链网络来请求服务。 在本文的样例应用服务中，通过Hyperledger Fabric提供的SDK来向底层的区块链网络发送gRPC请求，调用智能合约，以实现业务逻辑。业务逻辑位于中心位置，和所有的数据源交互，满足实际的业务需求。 系统中的数据有多个来源，并通过不同方式采集和存储。基础数据来源于农产品种植养殖、生产加工、包装、运输、销售和消费的完整生命周期。对于这些溯源相关的基础数据，其一部分是来自生产加工的数据，该部分数据可以通过智能传感器和物联网设备采集，经由udp通信发送到中间应用服务层中。中间应用服务层对数据进行结构化处理之后，通过gRPC请求将该部分数据发送给联盟区块链网络进行上链。而另一部分数据是难以通过物联网设备采集的数据，该类数据由相关企业的员工使用客户端扫描产品二维码，输入产品溯源信息。另外，对于现存于其他系统的信息，例如物流信息，则通过物流联盟提供的统一接口，定期获取，自动上链。 Web服务器对外提供Restful API接口。Restful API是一种通用性强的Web API规范，易于开发人员理解，方便调用。提供给终端用户使用的应用，如小程序、安卓应用、Web网页等，都可以通过Web服务器开放的接口，调用业务逻辑。
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user: 6. 结束语 本文设计并实现了一种联盟区块链农产品溯源系统，充分结合农产品溯源的需求特点，有效提升了大规模数据上链和查询的速度，形成多方参与的多层次、多中心农产品安全解决方案。该系统的区块链存储网络基于超级账本，未来将跟随相关技术的发展状况进行维护。下一步拟将该方案进一步在农产品种植基地推广，并结合实际业务需求加以优化。
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user: 摘 要 目的：探究脑小血管病(Cerebral Small Vessel Disease， CSVD)对轻型卒中后认知障碍的影响。方法：收集2017年10月到2019年9月期间在青岛大学附属医院神经内科就诊的轻型卒中患者，进行CSVD评分及认知障碍评分，将发病3个月的患者分为认知障碍组和非认知障碍组，采用logistic回归分析筛选发病3个月时认知功能障碍的独立危险因素。结果：多因素logistic回归分析显示，教育年限、PVS数量、脑白质高信号Fazekas评分、CSVD总体负担是轻型卒中后3个月认知障碍的独立危险因素。结论：综上所述，教育年限、PVS数量、WMH Fazekas评分、CSVD总体负担是轻型卒中后3个月认知障碍的独立危险因素。 关键词 :轻型卒中，脑小血管病，认知障碍 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 脑小血管病(Cerebral Small Vessel Disease， CSVD)是指由于各种病因影响脑内小动脉、微动脉、毛细血管、微静脉和小静脉所导致的一系列临床、神经影像、病理综合征 [ 1 ]。脑小血管病的磁共振影像学表现有新发小的皮质下梗死(Recent Small Subcortical Infarct， RSSI)、可能为血管起源的脑白质高信号(White Matter Hyperintensity of Presumed Vascular Origin， WMH)、脑微出血(Cerebral microbleeds， CMBs)、血管周围间隙(Perivascular Space， PVS)、可能为血管起源性腔隙(Lacune of Presumed Vascular Origin， Lacune) [ 2 ]。CSVD是老年人中最常见的脑血管疾病，也是一种全身性、全脑性的慢性重大疾病，为老龄化社会带来沉重的疾病负担。CSVD不仅可以引起急性症状，如腔隙性脑梗死、脑出血等，占症状性卒中的20%，同时也可隐匿起病，如痴呆、步态障碍、尿潴留及情绪障碍等 [ 3 ]。20%~40%的老年性痴呆与CSVD相关 [ 4 ]。轻型卒中患者常合并不同程度的CSVD，CSVD会影响卒中后认知障碍的形成及预后 [ 5 ] [ 6 ]。
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user: 2. 对象和研究方法 2.1. 研究对象 前瞻性收集2017年10月到2019年9月期间在青岛大学附属医院神经内科就诊的轻型卒中患者221例患者作为研究对象。本研究入选患者资料获得受试者的知情同意，并在我院伦理委员会备案。 纳入标准：1) 轻型卒中定义为美国国立卫生研究院卒中量表(National Institutes of Health Stroke Scale， NIHSS)评分≤3分的急性缺血性脑卒中 [ 7 ]，并经颅脑CT或颅脑磁共振证实；2) 年龄 ≥ 18岁，临床资料完整，发病至就诊时间≤7天；3) 意识清楚，无精神疾病史，无药物依赖史；4) 患者与家属充分知情，同意签署确认书。排除标准：1) 接收溶栓或血管内治疗的患者；2) 有神经系统其他疾病(如颅内感染、帕金森病、癫痫、脑肿瘤、脱髓鞘病、遗传变性病等)的患者；3) 合并其他影响认知功能的疾病(如阿尔兹海默病、癫痫等)和服用药物或酗酒影响认知功能者；4) 功能性精神异常，包括焦虑、抑郁状态的患者；5) 有其他严重的心、肝、肾及血液系统等内科疾病的患者；6) 因各种原因(语言障碍、听力障碍、视力障碍、运动障碍等)不能完成神经心理学检测的患者；7) 因心脏起搏器、支架置入、右臂恐惧症等不能行头部磁共振检查者；8) 合并心肺、肝肾功能障碍者；9) 随访缺失； 2.2. 基线资料收集 所有患者在收入院后由两名经验丰富的神经内科医师明确轻型卒中诊断。详细记录患者基线资料：① 患者的一般情况：姓名、性别、年龄、BMI、受教育年限；② 脑血管病危险因素：高血压、收缩压、舒张压、糖尿病、血脂水平、缺血性心脏病、同型半胱氨酸水平、吸烟、饮酒)；③ 常规实验室检查：甘油三酯、血清总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇(Low Density Lipoprotein Cholesterol， LDL)、高密度脂蛋白胆固醇(High Density Lipoprotein Cholesterol， HDL)、同型半胱氨酸及空腹血糖。④ 影像学资料记录：入院7天完善颅脑磁共振检查，记录小血管病分布情况；⑤ 入院完善蒙特利尔认知评估量表(Montreal Cognitive Assessment， MoCA)进行认知功能评估。 2.3. CSVD总体负担评分 根据Staals等 [ 8 ] 提出的CSVD总体负担评分法包括：早期融合的深部WMH (Fazekas score 2/3) [ 9 ] 或不规则的已延伸到深部白质的脑室旁WMH (Fazekas score 3)评为1分；≥1个腔隙(<15 mm)评为1分；≥1个CMBs (<5 mm)评为1分；中–重度基底节区PVS (半定量量表2~4分级) [ 10 ] 评为1分。CSVD总评分为0~4分，评分越高，表示CSVD病情程度越重。 2.4. 影像学检查方法 全部入组患者均完善颅脑MRI，MRA检查及头颈部CTA检查。 2.5. 神经心理学评估 所有研究对象入组时应用蒙特利尔认知评估量表(Montreal Cognitive Assessment， MoCA)进行认知功能评估，总分共30分，≥26分为认知正常，<26分为存在认知损害，若受教育年限 ≤ 12年者，则加1分，总分越高，说明认知功能越好 [ 11 ]。 2.6. 统计学分析 所得数据应用SPSS 25.0统计软件进行分析，计量资料符合正态分布的用均数 ± 标准差( x ¯ ± s)表示，不符合正态分布的用中位数及四分位数间距表示，组间比较，用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验；计数资料以频数或百分率表示，组间比较采用卡方检验；应用单因素logistic回归分析筛选轻型卒中后认知障碍的危险因素，应用多因素logistic回归分析确定轻型卒中后认知障碍的独立危险因素，P < 0.05有临床意义。