DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果和分析 3.1. 叶生长动态 图1和图2分别为各处理叶数生长动态和叶长生长动态变化。药剂处理具有延迟叶片衰老的作用，使叶生长期延长，其中A4处理特别明显，使夏季枯叶时间缩短。 图1. 长筒石蒜各处理叶数生长动态 图2. 长筒石蒜各处理叶长生长动态 3.2. 对叶生长量的影响 对 2016 年 4 月 5 日 盛叶期叶数和叶长方差分析，结果显示，叶数、叶长各处理皆无显著性差异。对 2017 年 4 月 6 日 叶数方差分析结果显示，药剂处理叶数比CK处理有所增加，而且用量越大，叶数越多，但处理间尚未达到显著性水平(P = 0.065)。A4处理(3200 mg∙kg −1 浇施)叶数特别多，是由于个别鳞茎分生子球，多达14个子球而造成的，可能是由于使用浓度过高，引起鳞茎分裂成小球。处理间叶长也无显著差异(表1)，其中A5(CK)叶长最大，说明药剂处理未增加叶长度，反而叶喷浓度越高，叶长度越小(r = −0.874)。 从2年叶数的变化看(比值)，6-BA用量越大，叶数比值越大，即6-BA促使叶数增多，A4叶数比值极显著地大于其它处理。叶长比值变化处理间无显著差异，在各处理间变化趋势不明显。 从叶数与叶长的相互关系看，2016年表现出叶数和叶长呈正相关(r = 0.65)，现示两者的一致性，但第2年的叶数与叶长没有呈正相关，反而呈负相关(r = −0.162)，叶数增加，叶长度变小。 3.3. 对净光合速率(Pn)的影响 图3为所有测定日期的净光合作用变动情况。 Table 1 Leaf count and length (cm) in every treatmen 日期 处理 A1 A2 A3 A4 A5 P 2016-4-5 (L1) 叶数 5.7 6.0 6.3 6.2 6.5 0.685 叶长 26.8 27.2 30.5 27.9 28.3 0.351 2017-4-6 (L2) 叶数 8.0 7.8 6.9 14.1 6.2 0.065 叶长 23.2 27.4 28.0 27.5 30.5 0.410 比值(L2/L1) 叶数 1.43b 1.31b 1.11b 2.14a 0.99b 0.024 叶长 0.84 1.04 0.93 0.99 1.08 0.320 表1. 各处理叶数和叶长(cm) 注：相同字母表示差异未达5%显著性水平(分别在同一因素、不同水平间比较)，下同。 图3. 6-BA处理净光合速率 从 2016 年 3 月 11 日 至 2016 年 5 月 27 日 17次测定中，各测定日各处理间Pn匀无显著性差异，即使是 2016 年 5 月 27 日 ，A5处理有的样本已经处于枯萎阶段，A5的Pn比较小，但处理间Pn差异仍未到显著性水平(P = 0.255)。 净光合速率的日变化，从原因上分析，既有补水引起的变动，又有本身随季节的变动，还有施用药剂引起的变化。按施药后的日数进行归类取平均，如表2所示。看上去施用浓度高的，净光合速率大，但经双因素方差分析，处理间无显著性差异(P = 0.186)，而日期因素有极显著性差异(P = 0.000)，本试验中长筒石蒜浇水后第6天，净光合速率达最大，从净光合角度，说明浇水间隔≥1 w也是合适的，结果与红蓝石蒜浇水频率基本一致 [ 3 ] 。 净光合速率与起始状态时的大小有关，或者说不同的单株净光合速率本身就有差异，如果减去各次施药前(0 d)的Pn，可得表3。可以看出除去施药前初期Pn的影响，药剂处理的净光合速率相对增加值皆比CK处理大，且趋势性良好，其中以A2最大，A3次之，但处理间并无显著性差异，考虑距施药日数的影响，即以距施药日数作为协变量作方差分析，处理间仍然未达到显著性差异(P = 0.135)。 3.4. 对鳞茎生物量的影响 各处理鳞茎原始鲜重如表4所示，各处理、各重复初始鲜重无显著差异。 2017 年 5 月 25 日 收获结果显示，鲜重(g)及与种植时的初始鲜重比值皆无显著性差异(表5)。但A3处理鲜重比略高。 Table 2 Pn of L. longituba in different day for each treatment and ANOVA (μmol∙m−2∙s−1 处理 距施药日数 平均 0 3 6 14 A1 6.30 8.66 8.63 6.83 7.61a A2 5.13 7.69 7.97 5.89 6.67a A3 5.12 7.08 7.82 5.87 6.47a A4 6.48 8.07 8.47 6.57 7.40a A5 5.98 7.85 7.74 5.48 6.76a 平均 5.80x 7.87y 8.13y 6.13x 表2. 各处理施药后的净光合速率Pn (μmol∙m −2 ∙s −1 ) Table 3 The relative increments of Pn with treatments in different da 距施药日数 处理平均 3 6 14 A1 2.36 2.33 0.53 1.74a A2 2.57 2.84 0.77 2.06a A3 1.97 2.71 0.76 1.81a A4 1.59 1.99 0.08 1.22a A5 1.87 1.76 −0.50 1.04a 施药处理平均 2.07 2.33 0.33 表3. 各处理Pn相对增加值 Table 4 Initial average fresh bulb biomass of L . longituba (g A1 A2 A3 A4 A5 平均 重复1 11.2 10.1 10.1 11.1 11.7 10.84a 重复2 10.8 11.0 12.0 12.7 11.5 11.59a 重复3 11.5 10.8 10.3 10.5 11.0 10.81a 平均 11.14a 10.62a 10.79a 11.42a 11.41a 表4. 长筒石蒜鳞茎原始鲜重平均值(g) Table 5 Fresh weight and fresh weight ratio of bulb biomas A1 A2 A3 A4 A5 P 鲜重 17.8 22.1 20.6 18.9 22.8 0.790 鲜重比 1.65 2.02 2.14 1.74 2.07 0.531 表5. 长筒石蒜鳞茎收获鲜重与鲜重比
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user: 4. 结论与讨论 试验结果表明，6-BA使长筒石蒜叶生长期有所延长，特别是高剂量的6-BA浇施更明显，其延缓叶片衰老的作用与显著延缓水稻整个生育期中各叶片的衰老 [ 4 ] 、延缓水稻叶片衰老过程中叶绿体的降解速度，延长叶片的功能期作用 [ 5 ] 类似。喷施6-BA后不但未显著增加叶长度，反而呈现浓度越高，叶长度越小的趋势，与魏绪英等(2013)以NAA、GA和KT-30对石蒜生长进行叶面喷施，促进叶长和叶宽的生长结果 [ 6 ] 有些差别，有可能是本试验中药剂喷施的频度太高或其它未明原因所造成。高剂量6-BA的浇施造成鳞茎分裂成子球，也有可能是高剂量状态下不利于鳞茎生长的自保性应变措施，亦或与组培中6-BA促进植株再生、诱导芽的分化有关 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 本试验中6-BA处理未显著增加叶片净光合速率，相对增加值虽然有所增加，但也未达到显著性水平，收获鳞茎的结果显示，鳞茎鲜重和鲜重比无显著性差异，最终药剂处理未增加鳞茎产量。 6-BA的处理，达到了延长绿叶期的结果，净光合能力也有些许增加，叶长变小，叶片数量也有些增加，但为什么鳞茎生物量没有相应体现？分析原因可能是由于枯叶期(休眠期)不适合进行光合生产的缘故。根据以往的研究，石蒜类植物在叶初期或叶盛期最适最高温度较高，而后期不耐高温 [ 10 ] ，过高的气温不但不能产生净光合产物，反而由于呼吸作用消耗了净光合产物，从而没能相对应增加产量，为此，可能不宜在临近枯叶期使用药剂，除非能改变生长环境条件。 通过植物生长调节剂增加光合或产量的在农业生产上报道比较多 [ 11 ] - [ 17 ] ，然而在生产上，提高产量方面多数是通过调整各部分的构成或者通过细胞膨大来实现。石蒜属植物叶生物量很小，枯萎前叶生物量或营养基本回收于鳞茎中 [ 2 ] ，没有可调节的余地；细胞膨大不能增加鳞茎干物质，也不适用于鳞茎栽培。在适合的环境下，石蒜类植物净光合速率很高，但由于叶生长期太短，造成生长缓慢。除了给予合适的环境条件外，寻求既能增加叶生物量，又增加净光合速率的方法，最终提高鳞茎生长速度，尚有待进一步的研究。
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user: 摘 要 为准确评价大豆蛋白质含量在不同环境的稳定性和适应性，本研究应用GGE双标图对2002年到2011年种植于哈尔滨试验点的147个F 10-19 代重组自交系材料及其亲本Charleston (♀)和东农594 (♂)的10个年份(环境)蛋白数据进行分析和评价。结果表明，第1主成分解释了37.7%的效应，第2主成分解释了15.3%的效应，第1主成分和第2主成分共解释G与GE互作效应的53.0%。10个环境被分为4个区域，第一个区域主要有2003HRB环境，株系80的蛋白质含量表现最好；第二个区域有2002HRB、2004HRB、2006HRB和2008HRB共4个环境，株系24的蛋白质含量表现最好；第三个区域主要有2011HRB，株系10的蛋白质含量表现最好。第四个区域有2007HRB、2009HRB和2010HRB，株系23位于顶点，蛋白质含量表现最好。通过环境的代表性和鉴别能力分析，得出2008HRB最具有代表性，2002HRB鉴别能力最好。在连续10年哈尔滨环境下，环境因子对蛋白质含量的影响顺序为：日照时数 > 降水量 > 平均温度。该结果对多环境下指导大豆栽培及地区适宜气象因子的评估具有重要意义。 关键词 :大豆，蛋白质含量，环境因子，GGE双标图 Copyright © 2018 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 大豆发源地于亚洲，是重要的粮食作物之一，大豆的蛋白质提供了人体蛋白的主要来源。含有20多种自然界普遍存在的氨基酸，营养价值比较高，与动物蛋白相比不含有胆固醇，为很好的保健食品，豆类蛋白还具有降血压，降血脂，减少心脑血管病以及促进营养吸收等功效 [ 1 ] 。大豆蛋白质含量性状为数量性状，遗传机制比较复杂，很容易受到如温度、光照和水分等外界环境条件影响，环境因素的变化会导致数量性状基因的表达方式或表达程度发生变化，进而影响蛋白质含量品种在各地点的不一致。因此，将环境因子多元化有助于发掘真正影响大豆蛋白质含量的因素，为大豆品质育种奠定了基础。 目前，基于环境因子与表型的分析研究相对较少，大多数都是研究QTL与环境的互作分析效应，研究多采用QTL与环境互作的分析软件 [ 2 ] [ 3 ] ，但这些分析软件并不能直观地综合反映区域试验品种(系)的高产稳产性、试验点评价和品种生态区划分情况。1971年，双标图(Biplot)的概念被Gabriel等提出以来 [ 4 ] ，很多研究应用双标图进行了品种试验的有效区分 [ 5 ] [ 6 ] 。 近些年来，GGE-Biplot双标图分析方法应用广泛。在小麦 [ 7 ] 、燕麦 [ 8 ] 、大豆 [ 9 ] 、小豆 [ 10 ] 、玉米 [ 11 ] 、棉花 [ 12 ] 和甘蔗 [ 13 ] 等作物都有研究。张勇等 [ 14 ] 对我国春麦区10个试点20个品种淀粉糊化特性的峰值粘度进行稳定性分析。罗俊 [ 15 ] 等对5个试点中的7个品种的甘蔗产量性状进行稳定性和适应性的分析。杨进文等 [ 16 ] 用GGE双标图及隶属函数综合分析山西小麦地方品种抗旱性。张春明等 [ 17 ] 也利用该分析方法，对3个年份的10个品种19个试验点的小豆进行高产、稳产性和适应性分析。韩英鹏等在2014年利用GGE-Biplot方法分别对大豆的亚麻酸 [ 18 ] 和脂肪酸 [ 19 ] 性状表现进行分析。 本研究利用GGE双标图分析软件(GGE biplot)针对以Charleston和东农594为亲本的147个F 10-19 重组自交系群体，分析其连续10年的蛋白质含量数据。揭示RIL群体147个株系在多环境下的品质性状表现及其稳定性，同时评价环境的区分力与代表性，能够为大豆栽培生产提供指导性依据。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 试验材料 本研究以美国半矮杆品种Charleston (♀)和东农594 (♂)构建的RIL群体繁殖得到的147个F 10-19 代重组自交系为试验材料，其中Charleston是高油材料，其油分含量为22.7%；东农594是高蛋白材料，蛋白质含量为44.3%。 2.2. 材料种植 将Charleston (♀)和东农594 (♂)及其147个F 10-19 代重组自交系材料从2002年到2011年种植于黑龙江省农垦科研育种中心试验地(哈尔滨，126˚38'E，45˚45'N)。2002~2006年间种植两次重复，2007~2011年间种植三次重复，田间管理同常规大田。 2.3. 品质性状及环境因子测定 通过FOSS-1241红外线谷物分析仪对RIL群体147个F 10-19 代重组自交系进行蛋白含量测定，每个株系随机取5株，保证其在安全含水量范围内测定蛋白质含量，取其均值作为该行的蛋白质含量，三次重复种植的均值作为该环境下蛋白质含量表型值。 平均温度、降水量和日照时数等主要环境因子是影响大豆蛋白含量的主要因素。《中国地面气候资料日值数据集数据格式》统计记录哈尔滨10年(2002年~2011年)的环境因子平均温度、降水量和日照时数等数据。 2.4. 分析方法 采用GGE-Biplot软件 [ 5 ] 进行大豆蛋白质含量位于多环境下的GGE-Biplot分析，利用以环境中心化的双标图，分析G与GE的效应，G：表示表型的主效应，GE表示：表型与环境互作的效应，所得的图示化结果用于评价重组自交系群体在试验环境上的表现。 GGE双标图采用平均环境坐标(Average environment coordinate， ACE)法能够使两向数据表中的信息清晰、全面的显示出来。AEC是用圆圈表示的环境平均值，AEC的PC1和PC2得分分别等于所有指标的PC1和PC2的平均得分。AEA (Average-environment axis)即AEC的横轴，通过原点和AEC，AEC的纵轴就是通过原点垂直于AEA的直线。GGE双标图上同时给出蛋白质性状和环境图标，可更直观地进行蛋白质性状品质的分析，AEA表示大豆的平均含油量，箭头方向为正，各株系在AEA上的投影越靠右，其蛋白质品质越高，纵轴代表了株系的稳定性，箭头方向株系的稳定性差，AEA上垂线的长短显示稳定性的大小，长短越短，稳定性越好。 将GGE双标图结果中显示出的各环境最优定点点用直线连接起来，形成一个多边形囊括所有环境。以原点为顶点向各边出发，作各边垂线将图分为若干区域，每个环境自然落于某个区域内，靠近原点的株系对环境变化迟钝，而“顶点”所代表的株系是该区域内在每个环境都表现最优的株系。并解析大豆蛋白质性状品质在哈尔滨10年环境受主要环境因子(平均温度、降水量和日照时数)的影响，找出影响大豆蛋白质含量的最优环境因子。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 环境因子统计分析 对哈尔滨10年(2002~2011年)间的环境因子数据进行分析，其中，大豆生育期降雨量的变化范围为356.9 mm~529.2 mm，其中2002年的降雨量较高，其余年份近于平稳；生育期日照时数的变化范围为1104 h~1439.5 h，2003年日照时数最少为1104 h。2002和2004年日照时数偏高，在1400 h左右，其余年份稳定在1300 h左右；生育期的平均气温较为平稳，在17℃到18℃之间，变动幅度接近于1℃ (表1)。 3.2. RIL群体的表型统计分析 重组自交系群体蛋白质性状表型分析列于表2中。母本Charleston的蛋白质含量变化范围在38.06%到42.38%之间，父本东农594的蛋白质含量变化范围在41.80%到43.94%之间。群体的均值变化范围在36.24%到42.24%之间。该群体在各年份/环境的变幅较大，适合做QE分析。 3.3. RIL群体蛋白性状在哈尔滨地点10年的品质分析 通过分析哈尔滨10年10个环境得到GGE双标图，其中横坐标为表型值增大的方向，纵向坐标轴 Table 1 Environment factors of Harbin from 2002 to 201 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 生育期降雨量GP (mm) 529.2 466.6 447.8 408.6 454.6 356.9 368 441.3 455.5 401 生育期日照时数ASH (h) 1377.3 1104 1439.5 1233 1347.9 1385.9 1318.2 1316.1 1308.6 1298 生育期平均气温AT (℃) 16.9 17.4 18.1 17.5 17.8 18.1 18.2 17.4 18.3 17.9 表1. 哈尔滨2002~2011年环境因子 Table 2 Summary of RIL and parents protein conten 亲本Parent RIL重组自交系RIL population 环境 东农594 Charleston 均值 标准差 变异系数 偏度 峰度 最小值 最大值 变幅 Environment dongnong594 Charleston Average SD CV Steve Kurt Min Max Range 2002HRB 42.38 40.35 39.30 1.56 0.04 0.52 0.80 35.75 44.45 8.71 2003HRB 42.95 41.21 36.24 2.52 0.07 0.04 0.52 29.86 43.55 13.69 2004HRB 43.94 42.38 36.31 1.61 0.04 0.70 1.40 31.48 42.09 10.61 2005HRB 42.68 41.21 39.66 1.48 0.04 0.74 0.38 36.84 44.71 7.87 2006HRB 41.80 40.20 39.02 1.50 0.04 0.42 −0.06 35.82 43.06 7.24 2007HRB 42.93 38.43 42.24 1.62 0.04 0.09 −0.43 38.43 46.42 7.99 2008HRB 43.04 38.06 39.17 1.57 0.04 0.42 −0.43 35.90 43.06 7.16 2009HRB 43.37 38.78 41.60 1.10 0.03 −0.02 −0.55 38.98 44.36 5.38 2010HRB 42.42 40.72 41.90 0.95 0.02 −0.24 −0.38 39.74 44.00 4.29 2011HRB 42.13 40.80 41.35 0.99 0.02 −0.09 −0.26 38.97 43.63 4.66 表2. 重组自交系群体及亲本蛋白含量总结 为整体数据的均值，群体内多年数据均匀分布。其中AEA代表株系的蛋白质含量均值，以箭头方向表示正方向，所有株系均向AEA轴上投影，各个材料的垂线越靠近箭头方向表示其蛋白质品质含量越高，反之亦然。如图1所示，株系24和株系10都位于AEC纵轴的最右侧，其蛋白含量远大于均值。株系10与株系24相比更接近横坐标，所以株系10的蛋白含量年度间的稳定性更高。 3.4. 环境的最优适应个体 应用环境最适个体模型，将位于边缘的株系标志位点用直线连接起来，形成一个封闭的多边形。从原点出发对各个材料做垂线，所有10个环境分成了4个区域，每个多边形的顶点为最优个体。环境向量与箭头所在向量夹角越大表示环境代表性越弱。应用主成分分析，其中第1主成分解释了37.7%的效应，第2主成分解释了15.3%的效应，PC1和PC2共解释G与GE互作效应的53.0%，推断具有较大的可靠性(图2，图3)。 图1. RIL群体蛋白性状在HRB 10个环境表型分布图 图2. IL群体蛋白性状在HRB 10环境的分组 3.5. 最优环境因子的挖掘 如图4所示，SUNSHINE的向量与目标向量夹角最小，其对蛋白质品质影响最大；RAINFALL的夹角略大于SUNSHINE，说明其对品质影响相对较小；AT对蛋白质的影响最小。对哈尔滨10年的环境来说，环境因子对品质数据的影响顺序为：日照时数 > 降水量 > 平均温度。第1主成分解释了55.8%的效应，第2主成分解释了31%的效应，PC1和PC2共解释环境因子影响效应的86.8%，据此，推断分析的可靠性较大。 图3. RIL群体蛋白性状在HRB 10环境的区分力和代表性图 图4. HRB环境的环境因子的GGE-biplot分析
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user: 4. 讨论 大豆蛋白质含量是数量性状，外界环境影响因素众多，若利用传统的二维数据，很难解释出性状与各个环境的关系，而GGE双标图法可把各环境因素与性状之间的复杂关系直观的表现出来。对多环境及多品种进行整体性评价，能够清晰鉴别筛选出高品质性状的大豆品系，为目标区域筛选出高产优产的大豆新品种提供参照依据，为推广优质、优质新品种提供指导依据。 作物多点测验(或试验)是农业实验的基础，是最经常使用的实验设计。各个省市的农作物管理部门每年都会组织各育种单位和种子公司进行各种农作物品种试验，为育种提供依据和数据，并通过审定。由于存在品种和环境之间的相互作用(GE)，因此多点试验是必要的。双标图法不用关注模型的适应性等问题，可以于直接比较品种的稳定性。考虑到一年内的数据多是平衡的(相同的品种出现在所有试验点)，而年际间数据大多不平衡，通常先每年逐一分析，最后整合分析的思路 [ 20 ] 。 本研究利用GGE双标图法对连续10年的147个RIL群体的油分含量数据进行分析，筛选出蛋白质含量较高的5个株系是株系5、株系10、株系24、株系80和株系102，其中株系5和株系10的稳定性也较好，这些株系的表型远优于双亲，可以为大豆品种性状遗传育种提供丰富类型的材料，可以进一步挖掘应用。大豆参试环境中的2008HRB的代表性最好，2010HRB代表性最差；2002HRB的鉴别能力最好，2011HRB的鉴别能力最差。环境因子对大豆蛋白质含量品质数据的影响顺序为：日照时数 > 降水量 > 平均温度，针对该蛋白质含量数据来说，各环境因素中日照时数相对最重要，应用同一群体，通过环境的代表性和鉴别能力分析，在连续10年哈尔滨环境下，环境因子对油分含量的影响顺序为：日照时 > 数降水量 > 平均温度，与本文获得的研究结果完全一致 [ 21 ] 。另外，王志新等 [ 22 ] 研究遮光对大豆种子的影响大小排序是产量 > 蛋白质 > 脂肪 > 蛋质总量，这与本研究的日照对蛋白质的影响较大一致。GGE双标图法能更清晰鉴别和筛选出品质性状好，稳定性高的大豆株系，并综合考虑基因型和基因型与环境互作的总体表现，关注主要环境因子对大豆蛋白质含量的影响，为指导大豆栽培生产提供科学依据和决策支持。
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user: 5. 结论 在RIL群体的多年环境品质性状分析中，株系10、23、24与80的蛋白质品质好，株系10具有较高的稳定性。就环境的代表性而言，2008HRB最好，环境的鉴别能力是2002HRB最好。在哈尔滨环境下，环境因子对品质数据的影响顺序为：日照时数 > 降水量 > 平均温度。
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user: 摘 要 随着健康问题越来越受到人们的重视，运动健身越来越被广大人民所接受。如何更有效的运动健身并合理减少身体伤害，是现今科学健身运动的研究热点之一。本文利用Kinect收集健身动作数据，对动作进行自动分类，与标准动作进行比对评分，计算出易受伤程度。具体的，首先通过对骨架点的收集和预处理，从骨架点数据中提取特征值，计算权重并对特征值归一化，得到健身动作的动作测试数据集和模板数据集。通过KNN算法对测试数据进行分类与识别，得到测试动作的分类结果。对应分类结果，利用评价和易受伤害计算模型，最终得到健身动作的评分和建议。实验表明，提取的骨架数据特征对所有动作识别仅配合微调的KNN算法就能有较好的效果，并比神经网络算法更具有广泛性。动作评价和易受伤分析可以减少运动伤害，提高健身运动趣味性。 关键词 :KNN算法，静态动作分类，骨骼数据，标准化评分 Copyright © 2018 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 随着信息化时代的快速发展，新型科技在传统领域的应用也愈发广泛。传统的体育行业中，人们愈来愈注重提高身体素质，健身日渐成为青年人运动的首选方式。但是，青年人在运动时，多因热身不充足、动作不标准而造成运动伤害。如何规范动作，减少运动伤害，更加健康、有效并具有趣味性的运动成为了热门的研究内容。 规范运动动作需要对动作进行识别分类，与模板对应计算评分结果。因此动作规范化的重点是动作识别分类和动作评分。动作识别分类中，常见的方法有支持向量机(support vector machine， SVM) [ 1 ] ，K最近邻(K-nearest-neighbor， KNN) [ 2 ] ，人工神经网络(Artificial Neural Networks， ANN) [ 3 ] 等。Lin L等 [ 4 ] 提出基于Kinect的静态人体姿势评分方法，李红波等 [ 5 ] 对评分进行修改，能够有效对动作进行评分。 KNN算法能够有效分类静态动作，神经网络具有较高的自学习和自适应能力。评分方法基于模板数据和测试数据特征向量的角度差，对一般常见健身动作可评分。 本文选取KNN算法和神经网络算法作为识别算法并将两者计算结果进行对比，对于基于个人的运动识别领域样本数据不宜选取过多而影响用户体验的原则，选择能够准确识别错误特征并推广性更佳的KNN算法作为模型最终方法。在进行运动分类后，针对运动的标准性和易受伤性，通过获取24维特征值并对评分公式进行修改，最终对用户动作是否易受伤和是否有锻炼效果进行综合评分，为用户的运动提供了有效的科学指导。
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user: 2. 相关技术 2.1. 基于Kinect的骨架特征选取 Kinect设备是由微软公司研发，能够在不使用控制器的情况下进行人机交互。在硬件上，从左往右依次是红外线发射器、RGB彩色摄影机和红外线摄影机。中间的镜头用来采集彩色图像，两边的镜头则用来采集深度数据。 建立模板所用的数据，依据骨架关节点提取 [ 6 ] 。由Kinect获取的人体骨架图，如图1所示。其中包括头、肩、肘、脊柱、髋、膝、脚踝等20个三维关节点。获取到的关节点不可直接使用，需要对60维数据进行预处理。将跳动点、异常值等与常规骨架点不相符的一帧数据去掉，提高骨架数据的可靠性、稳定性，增强匹配率并降低误差。 2.2. 动作分类与评分方法 2.2.1. 动作分类 KNN (K最近邻，k-Nearest Neighbor)算法，即一个测试数据在特征空间中到模板的距离，在距离最小的K个数据中，属于某一类的数量最多，测试数据也属于此类别，并具有此类模板具有的特性。KNN算法结合其他领域的方法，在众多方向均有应用 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。 假设由Kinect收集模板数据集M和测试数据集T，测试数据共有k个。将数据集处理后，得到距离特征和角度特征，组合形成特征值。其中有u类动作，v维特征值，对每个特征设置权重w。将测试数据与模板数据集中某一动作的特征值对应相减，特征距离差添加权重，将其相加计算出的距离差，代表了两动作之间的差距。 D l 是测试动作与模板动作之间的距离差。 D l = s q r t { [ C test ( 1 ， v ) − C model ( u ， v ) ] 2 ⋅ w } (1) 2.2.2. 动作评分 运动评分是为了减少运动损伤的情况，现有研究包括了针对运动损伤风险因素与目标之间的关联度，对运动受伤风险进行评估 [ 11 ] ；基于大数据的运动损伤程度评估 [ 12 ] ；利用SVM建立运动损伤与运动强度之间的关系模型 [ 13 ] 等方面。 图1. 人体骨架关节 针对Kinect获取的静态人体姿势，Lin L等 [ 4 ] 提出了一种静态动作的评分方法。计算模板的特征向量与测试数据的特征向量之间的夹角作为特征角度，对每个特征角度赋予不同权重，得到归一化角度值，并加入分段惩罚因子。将两者综合，得到准确度计算公式。李红波等 [ 5 ] 对惩罚因子进行了修改，使评分更佳合理。评分公式与惩罚因子如下。 1) 提出的静态姿势识别准确度计算公式( α max 为最大的 α i ) S = { f ( α max ) ⋅ [ ( Z s t − Z ) ⋅ 100 − S s t Z s t + Z s t ]             0 ≤ Z ≤ Z s t 0                                                                                                                     Z ≥ Z s t (2) 2) 设置肢体偏移极限函数作为惩罚因子(M为预设肢体偏移最大角度阈值) f ( α max ) = { 1 − 0.3 M 2 ⋅ α max 2           0 ≤ α max ≤ 10 / 3 M 0                                             α max ≥ 10 / 3 M (3)
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user: 4. 实验与结果分析 4.1. 实验步骤 实验中主要是将骨架关节点转化为24维特征值，录入6种健身动作的评分模板数据和测试数据。依据KNN算法，计算测试动作到分类模板动作的特征值距离和，距离和最小的为分类结果。综合易受伤情况，最终得出健身动作的分类结果和运动评分建议。 实验步骤如下： 1) 录入6种健身动作测试数据和标准模板数据； 2) 对数据进行预处理，并根据3.2.中公式提取健身动作特征值； 3) 根据公式11计算测试动作与分类模板动作特征值的距离差之和，得出分类结果； 4) 根据公式12计算易受伤惩罚函数的值； 5) 根据公式11计算测试动作与对应标准模板动作特征值的距离差之和，得出标准化程度； 6) 由公式12、13及14，综合计算标准化程度和易受伤程度； 7) 输出健身动作的评分和建议。 4.2. 实验设计与实验环境 为规范健身动作，减少健身运动产生的意外伤害。本文对20组动作进行了分类并评分，对600个动作进行分类，使用神经网络与KNN进行对照，证明本文所提出的的特征值与权重可分类健身动作。 实验的硬件平台为：Kinect for Windows一台，实验所用计算机为dell Inspiron 5548，主要配置包括：Intel(R) Core(TM) i5-5200U，2.20 GHz主频双核处理器，内存为4GB；系统开发环境为Windows 10操作系统，Visual Studio 2013和Kinect SDK v1.7.0。 获取人体关节点数据时，将从摄像头获取的展示在界面中的骨架数据skeletonFrame传输到skeletons数组。设置复选框，点击复选框一次，用文件流输出skeletons数组中各个关节点的数据，再次点击复选框，停止数据输出。 4.3. 健身动作分类与对比实验 通过在KNN算法中设定特征值的权重，对测试数据进行分类。分别计算距离特征和角度特征的权重，距离特征与角度特征权重和的比例为6:4。12维距离特征均分0.6权重，角度特征除去12维角度特征中后4维评分角度。剩余8维特征角度使用公式(5)~(8)进行加权角度特征计算，将得到角度权重和设为0.4。 选择模板在分类中有重要意义，若模板选择不合理，因此得到的分类结果和评分结果也将与动作不符合。为得到合理的分类结果，在6个动作的对应测试动作数据集中，每类随机抽取5个数据作为模板，对5个数据取均值得到最终模板。 此方法选择的模板，因测试动作大多标准程度不高，分类结果随模板的变动而变动，因此取10次随机模板分类结果的平均值作为最终分类结果。如表3所示。 Table 3 KNN classificatio 动作一/% 动作二/% 动作三/% 动作四/% 动作五/% 动作六/% 动作一 100 动作二 100 动作三 0.6 98.8 0.6 动作四 0.5 98.5 0.25 0.5 动作五 100 动作六 1.33 0.67 98 表3. KNN分类情况 由表3可知动作三、四、六均出现少量分类错误的情况。在平均值的计算中，部分动作显示分类错误次数较多，发现不标准动作固定出现在两三个测试者中。绘制6个动作模板特征的折线图，将随机模板与在测试数据中人工挑选动作较标准动作进行对比，如图7、图8所示。 通过二维图像的显示这些动作特征，发现距离特征平稳且两种模板的趋势较为一致，角度特征则存在较大差异性。在距离特征中，“o—”折线(动作三)在特征9、10存在较大误差。在角度特征中，“—”折线(动作四)在特征5存在较大变动，“o-”折线(动作六)在特征4和特征6存在误差。因此，在动作三、四、六中分类结果存在误差的可能性较大。 将上述KNN算法结果与神经网络计算结果进行比较，得到表4的对比结果。 选择除评分所用标准模板数据，其余600组动作数据，选择400组进行神经网络训练，200组测试。 由表4可知，KNN算法与神经网络算法的分类结果对比，即神经网络在第六类有少量错误数据。因此在MATLAB中显示错误动作六的图像，由图像可知，动作确实存在错误，即识别正确。因测试动作的不标准，导致动作三和动作四的分类错误。 KNN能够准确找出错误动作与不标准动作，并识别错误角度给出提示。因此选择KNN算法进行分类，并在分类的基础上对健身动作进行评分。 4.4. 健身动作评分结果 评价中特征值23和24已在评分中定义易受伤角度函数，剩余22维特征平分评分权重。添加惩罚函数，对表2中减分范围内角度进行提示，并减去对应分数。最终，使用公式14得到测试健身动作的评分。在评分的过程中，存在分数上的差异。将评分结果大于80分，标记为“优秀”；评分大于60且小于80，标记为“合格”；评分小于60为“不合格”。 同时，将评分结果为“合格”的数据再次进行判断，当对应模板与测试数据的四肢角度特征值相差过大，则直接对评分结果减去20分，判定为不合格，并给予对应关节错误的提示。图9使用本文的评分方法，对动作评分的效果和评分是否正确合理进行对比展示。 使用文献 [ 5 ] 中公式，用于判断动作是否标准，而本文关注关节是否易受伤、动作是否标准，因此有大量错误评分，不利于健身动作的评分，未予展示对比评分。 选取部分动作展示，包括了不同分数段的标准动作和测试动作对比。动作不标准扣分，关节点角度在易受伤范围内，扣分的同时给予运动提示。动作三对比图中，测试动作不标准，对测试动作不同程度扣分，动作四对比图中，测试动作左肘过于拉伸导致左肩向后拉伸过度，易产生运动伤害，因此给予运动建议。 4.5. 实验可修改方向 1) 由于录入数据样本时，Kinect对识别衣物的遮挡和动作中骨架的重叠会有影响，导致骨架点确立 图7. 距离特征挑选模板与随机模板对比 图8. 8个角度特征挑选模板对随机模板对比 图9. 评分结果 Table 4 Comparison results between KNN algorithm and neural networ 使用算法 动作一 动作二 动作三 动作四 动作五 动作六 KNN算法 100 100 98.8 98.5 100 98 神经网络 100 100 100 100 100 97.56 表4. KNN算法与神经网络的对比结果 而骨架无法确定，运动过程中骨架点定位不准确，骨架信息无法正确表示，问题源自于运行系统的鲁棒性； 2) Kinect对体型不同的人骨架识别效果不同，对身材匀称、体重适中的健身者辨识度较高。对过高过瘦、或略微肥胖的健身者来说，收集数据时易产生数据异常 [ 17 ] ； 3) 运动模板包括了标准的动作模板和分类模板，因未经过锻炼的人动作大多不标准。是否模板可以自适应调整，在收集到的动作模型中，挑选更好的模板进行替换； 4) 可以对评分类别、易受伤部位等进行细化，更为准确的判定运动受伤情况。
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user: 5. 结论 本文利用Kinect，使用KNN算法对健身动作进行，并提出健身运动中易于受伤的关节角度，并对其进行识别和提示，给予相应的建议。本方法收集六种健身动作的数据，提取骨架关节点角度特征，使用KNN算法对动作进行分类，评价分类成功率99.06%。 最终通过实验，得到测试动作对应的分类结果与评分，并给予运动建议。 本文提出了一种易受伤的评分标准，易受伤惩罚函数以及易受伤角度的选取，达到规范动作、减少运动伤害的目的。最终实验表明，本文方法能够进行分类与评分，效果良好。静态动作分类的效果一般，下一步实现对错误动作能够识别，增加部分特征的权重，提高错误动作识别程度，为更准确的对健身动作进行评分评价。
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user: 摘 要 延寿地震台钻孔倾斜自正式观测以来运行良好，取得了连续完整且高质量的数据资料。通过对延寿钻孔倾斜的运行状态进行评价，并结合以往的研究结果，归纳总结出可对延寿地震台竖直摆倾斜观测造成干扰的主要因素为仪器零漂干扰、电压突变干扰、同震干扰、气压干扰、降水干扰和水库库容变化干扰等。通过对2005~2015年期间延寿钻孔倾斜及相关资料进行数据分析，结果表明影响仪器曲线形态和观测质量的主要因素为仪器零漂，水库库容变化、短期内降雨对钻孔倾斜观测影响不大。 关键词 :钻孔倾斜，干扰分析，荷载计算，水库库容变化 Copyright © 2018 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 延寿地震台钻孔倾斜于2004年12月正式开始观测，观测仪器为CZB-1型竖直摆倾斜仪。CZB-1型竖直摆倾斜仪是高精度地倾斜观测仪器，分辨率达10 − 10 m，灵敏度高，具有较好的应震能力。延寿台钻孔倾斜经过十多年的观测，期间出现多次转折、曲线斜率加速等异常变化特征，且异常出现之后基本都有近震随与之对应。但观测多年以来，同样发现竖直摆倾斜仪受一些干扰因素的影响，如人为引起的干扰，仪器零漂干扰，周围环境和天气干扰等 [ 1 ] 。通常来说，地壳形变观测资料主要受降雨、地下水、气压、温度、海潮、水库蓄水等因素的影响，这些因素造成的干扰程度会在不同的环境下有不同的影响程度，在某些观测环境下某种因素占主导地位，在另一种观测环境下可能只是次要因素而已 [ 2 ] [ 3 ] 。
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user: 2. 台址概况 延寿地震台位于哈尔滨市延寿县长寿乡，地理位置位于松嫩平原和东部山区之间的丘陵地带，属于张广才岭余脉。台址周围岩性主要以花岗岩类为主，台基岩性是完整的燕山期花岗岩。该台大地构造位置属兴安岭–内蒙古地槽褶皱、伊春–延寿地槽褶皱北段。观测井位于依兰–舒兰断裂带的东部，依兰–舒兰断裂带贯穿整个东北，由北向南延伸，经过延寿县，属挤压型断裂带。延寿县西部还发育有北西向断裂和北北东向铁力–尚志断裂 [ 4 ] 。
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user: 3. 仪器工作状态 延寿地震台钻孔倾斜观测仪器为河南省地震局研制的CZB-1型竖直摆倾斜仪(图1)，该观测井井深71.6 m，井孔直径152 mm，传感器距离井口距离为61 m，仪器输出信号线性范围≤5，数字记录的范围为±2 V，测量精度1‰ ms，分辨率10 −10 m。 M2波潮汐因子中误差是一项用来评定固体潮观测内在质量优劣的定量指标。中误差可以反映数据观测质量和观测环境的影响，同时观测环境的变化也可以影响中误差，对异常的判别有参考作用。延寿竖直摆潮汐因子、潮汐因子中误差、相对误差和相位滞后变化幅度都比较小，相对稳定。通过对2007年仪器工作状态较好的数据进行计算分析发现：EW、NS两个分项M2波的潮汐因子中误差分别可达0.0021和0.0024，属一类台站观测标准 [ 5 ] 。12个月的潮汐因子中误差中，除了一月、五月、六月以外其他月份都低于5% (潮汐因子低于5%为一类台站标准)，延寿竖直摆2007年达到一类台站的标准百分比为79.2%。
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user: 4. 竖直摆倾斜主要干扰因素分析 钻孔倾斜观测作为一种高精度的形变观测手段，河流、湖泊、仓库(货场、列车编组站)和铁路是几种主要的影响钻孔倾斜观测的地面载荷变化干扰源 [ 2 ] 。竖直摆倾斜观测是利用一个竖直悬挂的重力摆来检测地球表面的倾斜变化，钻孔倾斜观测也会不同程度地受到气象、仪器系统噪声等因素的影响。
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user: 4.1. 仪器零漂 延寿地震台钻孔倾斜2004年开始观测以来，由于受周围环境、地质环境、井孔介质特性等原因，仪器出现较大幅度的零漂现象。表1列出了2005~2015年各年度的漂移速率变化(通过每年年末的月均值和 图1. 竖直摆倾斜仪 Table 1 2005-2015 year vertical pendulum zero drift and annual amplitude chang 年度 年零漂值 年幅度变化 NS EW NS EW 2005 6.55 7.87 11.7 8.18 2006 6.81 7.92 15.2 8.32 2007 5.79 7.25 10.9 8.21 2008 5.44 6.88 9.89 6.88 2009 5.22 6.17 9.04 5.69 2010 4.97 5.54 8.26 5.02 2011 4.39 5.37 7.47 3.73 2012 3.67 5.48 7.39 3.92 2013 3.58 5.26 6.65 3.37 2014 2.88 4.41 6.04 3.65 2015 2.45 3.88 5.93 3.54 表1. 2005~2015年竖直摆零漂和年幅度变化 年初月均值来求得)。通过计算可以得出2005~2015年期间，NS向年漂零值由2005年6.55降到2015年2.45，年幅度变化由2005年11.7降到2015年5.93，EW向年漂零值由2005年7.87降到2015年3.88，年幅度变化由2005年8.18降到2015年3.54，研究期间段内，两个分向整体上呈逐步下降趋于稳定的曲线形态。
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user: 4.2. 气压干扰 气压的变化体现在负荷效应上，气压使得地表负荷改变致使对井孔的垂直附加应力的改变，从而干扰观测结果。经过多年的观测发现，气压对延寿竖直摆的观测影响并不是十分显著，究其原因是延寿竖直摆倾斜安装于井下50~70米深，因此气压的变化对于观测的干扰非常小。在观测期间多次出现气压发生巨大变化的情况，但同时间段或者滞后时间段，竖直摆曲线并无出现相应异常现象，如2009年5月18~19日观测气压变幅可达17.6 hpa，但对应时段的倾斜固体潮未受其影响(如图2，图3)。当然气压对竖直摆的干扰程度也会因台站的岩石介质、地理位置不同会有不同的响应。
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user: 4.3. 电压干扰 电压的突然变化或不稳定也是影响观测结果的因素之一。由于台站位于偏远山区，经常会出现突然停电现象或雷电天气，都会造成台站电压的突变或不稳定，从而影响仪器观测质量。但电压造成的干扰一般是短时间或瞬间的，通过对观测数据的分析可以发现，电压造成干扰的主要表现形式为“阶跃”式(如图4，图5)，日常观测中对电压造成的干扰比较容易识别。
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user: 4.4. 水库库容变化造成荷载变化影响因素分析 荷载是指地表重物负荷的变化，如物资集散、建筑兴废和雨雪河流的变化等等。在仪器观测井西南方约100米有一个新城水库，水库的库容量达到2500万m 3 。本文依据邱泽华研究的三维集中荷载分析方法建立模型，从而求得水库库容变化造成的荷载变化这种干扰源对竖直摆的影响程度。这种模型的特点是只考量水库重量变化程度，而不考量水库的面积和分布情况等。我们把库容的变化直接定义成重量 图2. 气压变化量 图3. 气压变化当日竖直摆曲线 图4. 电压不稳定造成的干扰 图5. 雷电造成的干扰 的变化，在这种情形下，可以利用以下的位移解公式 [ 2 ] ： u = F x z 4 π G R 3 − F x 4 π ( G + λ ) R ( R + z ) (1) 式中， x 为观测井到水库中心的距离， y = 0， z 为探头深度， u 表示在 x 的水平方向上的位移， F 为集中力， λ 和 G 是拉梅常数， R = x 2 + y 2 + z 2 。我们只需计算水平方向的倾斜 w x = ∂ u ∂ x 即： w x = − 3 F x z 2 4 π G ( x 2 + y 2 + z 2 ) 5 / 2 − F ( 2 G + λ ) x 4 π G ( G + λ ) ( x 2 + y 2 + z 2 ) 3 / 2 (2) 对于E = 5.0 × 10 10 Pa，v = 0.25， G = E 2 ( 1 + v ) = 2.0 × 10 10 Pa， λ = v E ( 1 + v ) ( 1 − 2 v ) = 2.0 × 10 10 Pa。式中E是杨氏模量，v是岩石泊松比。探头深度z = 60 m，可绘制出 ω X 随x变化的曲线图，如图6所示： 2011年观测井周边的新城水库的最大库容变化量为902万m 3 ，最大的变化范围出现在6月9日~6月16日期间，库容变化幅度达到778万m 3 ，我们取这段时间的数据来分析库容的变化对竖直摆造成的影响程度。观测井距离水库中心约100 m，在库容变化F = 778 × 10 4 t时，利用公式(2)可以计算出倾斜的变化量 ω X = 0.45 × 10 −9 。倾斜干扰限定指标日变化为1.45 × 10 −8 (或3 × 10 −3 ) [ 2 ] ，通过把计算结果和限定标准进行对比可知，2011年最大库容变化的期间对竖直摆的影响程度低于限定标准，即竖直摆倾斜未受到水库库容变化的干扰。 6月9日~6月16日期间，新城水库受降水影响库容发生巨大变化，变化量达到778万m 3 ，但是竖直摆倾斜固体潮实际变化范围为0.0476~0.328之间(如表2)，低于理论限定标准。以上可以看出新城水库 图6. 倾斜- ω X 随距离x的变化曲线 Table 2 June 9， 2011-June 16 reservoir capacity and tilt change rang 起止时间 库容变化趋势 库容变化量(万m 3 ) 倾斜变化量 2011~06~09 库容量上升 778 NS 0.328 2011~06~16 EW 0.0476 表2. 2011年6月9日~6月16日水库库容及倾斜变化范围 库容的增加或减少与倾斜趋势性异常无直接关系。
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user: 4.5. 降雨变化影响因素分析 延寿县属于温带大陆性季风气候，冬季这里受来自高纬内陆偏北风的影响，盛行极地大陆气团，气候寒冷干燥。夏季受极地海洋气团或变性热带海洋气团影响，盛行东风和东南风，暖热多雨，雨热同季。本地区年降水量可达500~1000 mm，约有2/3集中于夏季。由于冬季无降雨，所以选择每年的5~10月来进行计算降雨对观测的影响，取其整点值进行相关和对比分析，计算长度选取2009~2011年的每年5~10月，尽量避免随机因素和年周期的影响。 大气降水分析以小时值为基本单位，将中间无间断的连续降雨视为一次降雨过程；采用一次降雨过程量≥2 mm，能补给地下水的大气降水时间段为研究样本。假设在该短时间域内，大气降水因素对倾斜观测的影响是线性的，通过计算得出EW向相关系数0.00136，NS向相关系数−0.15603，可以看出大气降水因素对倾斜观测的影响并不大 [ 6 ] 。 大气降水分析以小时值为基本分析单位，将中间无间断的连续降雨视为一次降雨过程；采用一次降雨过程量≥2 mm，能补给地下水的大气降水时间段为研究样本。假设在该短时间域内，大气降水因素对倾斜观测的影响是线性的，取EW向分量观测值资料来计算与大气降水的线性相关系数。当相关系数lrl > 0.8时，视为高度相关；当0.5 ≤ lrl < 0.8时，视为中度相关；当0.3 ≤ lrl < 0.5时视为低度相关。从图7可以看出，在2010年5~10月期间，并没有相关系数lrl> 0.5(中高度相关)的时候，可以表示降雨与竖直摆间并无明显的相关性。 图7. 2010年5~10月竖直摆倾斜EW分量观测值与大气降水的相关系数
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user: 5. 结论与讨论 通过对延寿竖直摆的主要干扰因素进行分析，可以得出以下初步结论： 1) 电压变化、同震现象、天气因素、水库蓄水等干扰因素是客观存在的，也分别对观测仪器造成一定的影响，但影响极为有限，均不是主要干扰源。 2) 通过对降雨量和倾斜观测值的线性关系分析发现，短期内降雨对竖直摆倾斜观测的影响不大。 3) 通过三维集中荷载模型对新城水库库容变化对延寿竖直摆影响的定量分析发现：在水库库容量变化最大的期间(变化量达到778万m 3 )，倾斜的变化量 ω X = 0.45×10 −9 ，略低于限定标准1.45 × 10 −8 ，认定库容变化对仪器是有影响的，但影响程度很小。 4) 影响仪器曲线形态和观测质量的主要因素为仪器零漂，但研究期间，零漂值及年幅度变化量整体上呈下降和趋于稳定的情形发展。
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user: 摘 要 干旱是最严重的自然灾害之一。本文基于1982~2016年NOAA/AVHRR气象卫星资料，以植被状态指数(VCI)为干旱监测指标，采用频率分析、趋势率分析、距平指数分析等方法，分析了中国南方地区干旱时空变化特征与发展趋势。结果表明，南方地区是干旱高发区，但绝大部分区域以轻旱与中旱为主，仅在四川盆地以及湖南少部分区域重旱发生频率稍高。1982~2016年间，南方地区VCI总体呈上升趋势，即大部分区域旱情趋于缓解。且VCI序列并非单向的变化，而是波动式上升，大致可分为1981~1990的缓慢上升期、1991~2000年的剧烈震荡期、2001~2016年的稳定上升期。本研究分析了中国南方地区旱情时空变化的规律，可为抗旱减灾相关措施与政策的制定提供科学依据。 关键词 :干旱，植被状态指数(VCI)，趋势分析法，距平指数 Copyright © 2018 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 干旱作为一种严重的自然灾害，给社会经济及人民生活造成严重影响 [ 1 ] 。因此，通过干旱监测及时了解旱情并掌握旱灾发生规律，对于提高农业生产效率、保护生态环境以及促进社会经济的可持续发展具有重要意义。 传统的干旱监测方法通过利用地面观测站点获得的降水量、气温、土壤湿度等数据进行监测，获取的系点源数据，虽然可对其进行插值以得到空间连续的数据，但由于站点数量有限且空间分布不均，监测结果存在很大的不确定性 [ 2 ] [ 3 ] 。遥感技术能够快速准确地获取大面积、多尺度以及多时相的地表空间综合信息，具有宏观高效、实时动态等优势，已逐渐成为干旱监测领域的前沿与热点 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。目前，可进行干旱监测的遥感指标包括归一化植被指数(NDVI)、全球环境监测指数(GEMI)、温度状态指数(Temperature Condition Index， TCI)、温度植被干旱指数(TVDI)、植被状态指数(VCI)等 [ 8 ] - [ 18 ] 。其中Kogan等 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 在NDVI基础上提出的VCI指数，具有计算简单、可获得长时间序列数据，能减弱甚至消除由于地理位置与土壤条件等因素导致的差异等优势，在大面积干旱监测和分析中得到了广泛的应用 [ 15 ] - [ 21 ] 。如管晓丹等 [ 22 ] 利用VCI指数对中国西北地区进行了分析，发现这一指数可以较好地反映该地区历年旱情的空间分布及其演变特征；沙莎等 [ 23 ] 利用VCI对河南、河北两省的旱情进行了分析，结果表明VCI适应于较大范围的干旱监测；王圆圆等 [ 24 ] 则通过分析西藏VCI和标准降水指数SPI之间的相关性，评估了植被对气象干旱的响应特征。 但目前，相关文献更多地侧重于研究中国北方或西北等干旱区域，利用长时间序列遥感数据对南方地区干旱时空变化规律的研究尚不够充分。近年来，中国南方地区干旱频发，在全国干旱事件中的比例呈上升趋势 [ 25 ] [ 26 ] 。本文拟采用VCI作为监测指标，分析中国南方地区干旱时空变化特征，旨在探讨中国南方地区旱情时空变化的规律，为抗旱减灾相关措施与政策的制定提供科学依据。
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user: 2. 研究区域与数据 2.1. 研究区域 本文研究区为中国南方地区，系指位于我国秦岭–淮河以南，青藏高原以东的区域(图1)。包括有上海、浙江、福建、广东、广西、贵州、湖北、湖南、重庆、江西、海南、台湾、香港、澳门等省、直辖市、自治区和特区，以及四川、江苏、河南、安徽、云南、甘肃、陕西等省市的部分地区。南方地区的大陆海岸线长度大约占全国海岸线总长度的三分之二，面积大约占全国的四分之一，人口占中国总人口的一半以上 [ 27 ] 。 2.2. 数据资料 本文所用VCI数据源于美国国家海洋和大气局提供的(NOAA)提供的VHP数据集 (ftp://ftp.star.Nesdis.noaa.gov)。空间分辨率是4 km，时间分辨率的是7 d。根据Kogan等 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 的定义，VCI计算公式如下： VCI = 100 × NDVI i − NDVI min NDVI max − NDVI min (1) 式中， NDVI i 为特定年第i个时期的NDVI值， NDVI max 和 NDVI min 分别为多年第i个时期NDVI的最 大和最小值。分子部分差值可表示了第i年气象与植被的综合信息；分母部分的最大和最小值则反映了植被生长的最好和最差条件，其差值表征当地植被的生境 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。因此，VCI其取值范围在0到100之间，数值越低，说明植被生长状况越差，旱情越严重 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 。