DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 创业激情的内涵、维度及测量 2.1. 创业激情内涵 在已有研究中，由于创业主体的不同，创业激情可以被划分为个体、团队以及组织创业激情。 个体创业激情。关于创业激情内涵的研究前人已经从不同的视角进行了探索，目前，对个体创业激情概念的界定可以从特质、情绪、认知以及动机四个视角进行梳理。 首先，从特质视角来看，Baum等(2001)认为创业激情是创业者与生俱来的一种个人特质，创业激情通过作用于个人特质来影响个人行为以及企业的发展。有学者认为，一个人的基本人格特征有助于其创业激情的形成，强调了人格特质对于创业激情的重要影响(Obschonka et al.， 2018)。 第二，从情绪视角来看，创业激情通常被学者认为是一种强烈的积极情绪，能够激发个人的斗志与能量(Cardon et al.， 2009a)，可以直接或间接地对个人行为产生重大影响。另外，创业激情与其他积极情绪体验不同，首先它是在创业背景下产生的，创业者通过参与相关的创业活动来体验创业激情；同时，其他情绪的转变往往是由外部事件引发的，持续时间很短，并且是对刺激的无意识反应，而相比之下，创业激情是一种有意识的情绪和感觉，并且持续时间较长。 第三，从认知视角出发，创业激情不仅包含积极情感，同时还包含认知的成分(Ho & Pollack， 2014)，Cardon等(2009a)强调了创业激情中角色认同的重要性，根据三种不同的与创业相关的活动，可以将创业角色分为三类：创建者角色、发明者角色以及开发者角色，创业激情对创业活动的影响取决于被激活角色的性质，当相对应的角色认同被激活并占据主导地位时，创业激情能够对创业效果发挥积极的影响，这种特定身份的角色认同还能够使创业者体验到自我实现的社会价值。 第四，借鉴Vallerand等(2003)的研究，有学者从动机视角对创业激情进行了界定，加入了动机的成分，根据动机内化到活动中的不同方式将激情划分为和谐创业激情与强迫创业激情(Ho & Pollack， 2014)。创业激情往往是由情感上的某些目标所激发的，这些目标会控制和引导人们的思想与行为，并且持续时间较长。从动机理论的角度来看，人们对于工作的热情是一种内在的力量，它能够促使人们进行持续地思考和工作以获得成功(Chen et al.， 2015)。 团队/组织创业激情。在个体创业激情的研究基础上，Drnovsek等(2009)对团队创业激情的内涵定义为创业团队内各成员感受到的创业激情的集合，其认为团队创业激情主要考察团队凝聚力、认知冲突和情绪冲突三方面；另外，Cardon等(2017)借鉴了前人的研究，他们认为团队创业激情是一个共享概念，强调团队成员的集体身份与共同情绪。 关于组织层面的激情研究较少，仅有少数学者进行了探索，谢雅萍，陈小燕(2014)将组织层面的创业激情划分为组织认同、组织氛围、组织规则和人际互动四个维度，然而没有进行深入的研究。张剑等(2017)认为组织层面的创业激情将成为一种组织文化，组织成员乐于尝试新技术与新方法，这不仅体现了对创业的热爱，更体现了对创业的强烈认同。 2.2. 创业激情的维度及测量 如表1所示，目前对于创业激情维度的划分存在多种方式，已有研究中对于个体创业激情的维度与测量通常存在以下四种方式。 第一种是借鉴工作激情的量表。Ho & Pollack (2014)认为创业激情属于特定创业情境下的一种工作激情，他们将创业激情分为和谐创业激情与强迫创业激情两个维度，并引用一般工作激情的测量方式对创业激情进行测量，他们沿用Vallerand等(2003)开发的激情量表，后来受到了很多学者的引用。 第二种是Chen等开发的创业激情量表。Chen等(2009) 认为创业激情有别于一般的工作激情，他们从投资人的角度出发，将创业激情分为情感维度的激情与认知维度的准备两个维度，量表共包括11个条目。但不足的是，该量表主要考察的是投资者对于创业激情的感知程度，可能未必普遍适用于一般情境下的创业激情(张剑等，2017)。 第三种测量方式是Cardon等(2013)以问卷调查的方式开发的量表。他们在研究中将创业激情划分为强烈的积极情绪和身份认同两个维度，并形成了13个具体的条目，该量表专门用于测量与区分创建者、发明者与发展者三种角色的创业激情，得到了广泛的认同。为了评估员工对创业激情的感知，Breugst等(2012)在Cardon量表的基础上将该量表改编为员工感知到的创业激情量表，测量员工对于个体创业激情的感知程度。 第四种是基于中国情境开发的量表。谢雅萍等(2016)通过对不同背景的20名中国创业者进行深入访谈，最终得出了创业激情的五个维度，包括身份认同、愉悦、心流、韧性、冒险。而王转弟等(2020)在此基础上对其量表进行了部分修改，提出了创业激情的四个维度，即身份认同、创新、乐观、心流，用以测量农民工的创业激情。 此外，大多数研究集中于个体创业激情的维度研究，忽视了对团队及组织创业激情研究潜力的挖掘，仅有少数学者将个体创业激情的维度研究延伸到团队创业激情，Cardon等(2017)将团队创业激情划分为共同积极情绪与集体身份认同两个维度，实现了对团队层面创业激情的开发与测量，后来很多研究团队激情的学者均采用或修改了此量表来测量团队创业激情(朱秀梅，王天东，2019)。 Table 1 Dimension division of entrepreneurial passio 时间 代表学者 维度划分 2009年 Chen等 情感维度的激情、认知维度的准备 2013年 Cardon等 强烈的积极情绪、创业身份认同 2014年 Ho等 和谐创业激情、强迫创业激情 2016年 谢雅萍等 身份认同、愉悦、心流、韧性、冒险 2017年 Cardon等 共同积极情绪、集体身份认同 2020年 王转弟等 身份认同、创新、乐观、心流 表1. 创业激情的维度划分
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user: 3. 创业激情的理论模型 目前大多数关于创业激情的研究都是以企业家或领导者个体为研究主体，Cardon等从提出了两个经典的企业家创业激情模型：创业激情体验概念模型(Cardon et al.， 2009a)和企业家激情感染模型(Cardon， 2008)，从企业家个人如何通过创业激情的影响机制来提高企业家效能以及企业家如何将创业激情传染给他人并产生积极影响两个方面为后续的创业激情研究奠定了相关理论模型的基础。此外，基于前人的研究，Chen等(2015)学者提出了一个创业激情研究的整合框架，系统地提炼出创业激情研究的关键路径，对于未来研究中新路径的拓展以及丰富和完善创业激情研究具有重要意义。 3.1. 创业激情体验概念模型 已有研究发现，根据企业家对特定身份活动的不同投入，可以将企业家的角色身份划分为三类：即创建者、发明者与发展者。Cardon等(2009a)提出了如图1所示的创业激情体验概念模型来理论化与角色认同相关的特定激情对企业家的认知、行为与效能的影响机制，从而揭示了创业激情的作用。创业激情会通过其对目标相关认知的中介作用影响企业家行为，并最终影响企业家效能的效应来反映目标追求过程中创业激情与认知的协调作用。 图1. 创业激情体验概念模型 该模型认为，由于创业激情中包含着与角色身份相关的强烈的积极情感，对某些问题有固定的反应模式，因此随着经验与学习过程，创业激情可以直接影响企业家行为；与企业家角色身份相关的目标认知(目标挑战、目标承诺与目标实现)对于创业激情与特定身份活动中的企业家行为(创造性问题的解决、持续性、专注)之间的关系起到中介作用；在特定的身份活动中，企业家的行为能够对有身份关联的企业家效能的直接效应较强，而对缺乏身份关联的企业家效能的直接效应较弱，也就是说，当企业家的某种特定身份占据主导地位时，在特定身份的活动中，创业激情所引发的创业行为将影响相应企业家身份角色的创业效能。 3.2. 创业激情感染模型 图2. 创业激情感染模型 由于企业家的创业激情会在企业内部表现出来，因此其激情可能会传染给其他利益相关者，尤其是企业的员工。基于基础心理学的研究，Cardon (2008)提出了如图2所示的创业激情感染模型，研究了创业激情如何从企业家传递到员工身上。 基于情绪传染理论，创业激情通过情绪模仿和社会比较两条途径向员工传递，而员工感知的激情分为员工情感和对组织的意义两个维度。基于企业家所处环境的刺激，企业家可能会在员工面前展示或不展示积极和消极的情绪，据此可以将企业家分成四种类型，即过于自信的企业家，封闭的企业家，开放且具有感染力的企业家以及可怕的企业家，企业家的情绪表现会激发员工的情感，或者模仿这种表现，员工通过模仿企业家表现的积极情绪从而对企业产生积极的、强烈的情感，虽然创业激情的情感表达(积极和强烈的感受)可能会导致员工产生类似的感受，对员工激情的情感维度产生影响，但并不会影响员工对组织的意义和认同感这一维度。因此可以发现，员工的激情取决于员工对企业的积极情感和对组织的认同感两个维度，而这两个维度与创业激情间的关系可以通过变革型领导来加强，拥有激情的企业家更有可能向其员工展示变革型领导力，而变革型领导将增强社会比较过程，能够提高员工和组织目标的一致性，增强员工的认同感，使其成为创始团队的一部分，从而增强组织对员工的意义。 创业激情感染模型初步探索了创业激情情绪传染的可能性，研究了企业家将自己的激情传染给他人的关键路径，启示了情绪传染发生在企业环境中的其他行为者之间的可能性，为后续创业激情的跨层次研究提供了启示与基础。 3.3. 创业激情研究整合框架模型 图3. 创业激情研究整合框架模型 根据已有研究，Chen等提出了图3中的创业激情领域的整合研究框架，考察了创业激情的前因与后果变量，加深了对于创业激情总体研究的理论化理解。 在该框架中，创业激情主要包括情感与认知两个维度，Chen等(2009)通过论证激情的情感和认知成分的不同影响来分析创业激情对创业相关后果的影响。有学者强调了创业角色认同对于激发创业激情的重要性，发现创业热情对创业成果的影响取决于被激活的创业角色认同的性质，而且只有当相应的角色认同被激活并占主导地位时，创业激情才有可能对创业效能产生积极影响(Cardon et al.， 2009a)，例如，当企业家的发明者身份占主导地位时，创业激情会影响企业家的机会识别效果；当企业家的创始人身份占主导地位时，创业激情会影响企业家在创业创造中的有效性；当企业家的开发者身份占主导地位时，创业激情将影响企业家在企业成长中的有效性。已有研究发现，创业激情不仅可以直接影响创业者的创业行为，还能通过目标相关认知、创业自我效能等机制影响创业行为，进而影响员工产出与创业效果(Murnieks et al.， 2014)。 以上三个模型所代表的研究能够为未来创业激情领域的深入研究提供借鉴意义。第一个模型聚焦于个体层面，关注个体创业激情对企业家创业效能的内在作用机制；第二个模型主要关注创业激情在组织内部的影响，探索了企业家的创业激情向员工传递的路径；第三个模型通过构建创业激情领域研究的整合框架，能够明晰现有创业激情研究的主要脉络，寻找未来研究的方向并拓展相关理论，完善创业领域的理论研究。
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user: 摘要 交通标志是城市道路交通设施的重要组成部分，对行人行车安全起着重要作用。本文融合激光点云和全景影像提出一种基于图像纹理、颜色、语义信息辅助的交通标志提取方法。本文方法在多个城市场景进行了定性与定量分析，实验结果表明本文方法能适应城市不同场景，点云标志平均提取正确率达97.9%，提取结果可以为城市交通标志规划验收、监测维护以及自动驾驶等领域提供科学辅助方案。
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user: 1. 引言 道路交通设施在保障行车与行人安全、充分发挥道路功能中扮演着不可或缺的角色。作为道路交通设施的一部分，交通标志通过其文字或符号传递交通指示信息，在保证道路交通安全、顺畅方面起着重要作用。交通标志从设立到运行阶段，需要进行合格验收及不间断的监测与维护，以防止因其标记模糊、损坏而导致的交通问题。针对上述问题，基于图像的高精度交通标志检测和分类的方法层出不穷，但是检测结果缺少几何信息，无法对交通标志进行精准的绝对定位，也不能对其设置的合理性进行监测与评价。因此，对交通标志的检测、分类和几何定位显得至关重要。 随着自动驾驶技术和驾驶辅助系统的发展，对于道路交通标志的识别技术要求也相应提高。以图像为数据源进行交通标志检测与分类方法众多，其中基于图像的颜色特征和形状特征 [ 1 ] 等低层的视觉特征传统方法由于天气、光照条件、图像形变等原因而导致不理想的识别结果。基于机器学习的方法(如随机森林 [ 2 ]，Kd树 [ 3 ] 和支持向量机 [ 4 ] 等)则由于特征设计具有分类针对性，需要大量的实验测试，在时效性上低于预期。而近年来出现的卷积神经网络在交通标志的检测和分类方面表现出非常好的性能优势。用于识别交通标志的最常见的卷积神经网络方法包括：多尺度操作和深度智能可分卷积 [ 5 ]、改进的Lenet-5 [ 6 ]、多尺度Cap-Net [ 7 ] 和级联R-CNN [ 8 ]。为了提升算法对于交通标志尺寸变化的鲁棒性，Zhang等 [ 9 ] 通过双线性插值将符号大小调整为36 × 36图像；同时为了减少数据量，他们在交通标志识别网络架构的卷积层中使用了Gabor滤波器内核，在每个卷积层之后添加了一个归一化层。Chen等 [ 7 ] 认为道路上的交通标志在采集过程中会发生倾斜、旋转和模糊现象，因此提出了一种改进的可保留位姿等细节信息的胶囊网络用于交通标志识别，相比于卷积神经网络，胶囊网络在空间位置上具有更好的学习能力。上述深度学习算法处理能力取决于其训练程度，进而需要庞大的图像数据集 [ 10 ]。通常，训练阶段海量标记数据和大量神经元连接以及反复试验是一个耗时且劳动密集的过程。增加训练数据集的大小往往需要更大的存储空间，并且需要高端图形处理单元(Graphics Processing Unit， GPU)，但提供如此大的数据集来识别符号较为困难，因此，所有交通标志检测和识别方法一般仅适用于某些国家的交通标志图像数据库 [ 11 ]。 以点云为数据源进行交通标志检测与分类方法由于点云处理的代价较图像大而少于基于图像的方法。Soilan等 [ 12 ] 利用点云的几何信息进行交通标志的分割与提取，结合影像对提取结果进行基于机器学习的分类，但是该方法具有场景依赖性且点云处理较复杂，对于大场景数据处理的效率不高。Balali等 [ 13 ] 基于手机拍摄的影像将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients， HOG)和颜色特征描述子输入支持向量机(Support Vector Machine， SVM)进行线下训练从而对交通标志进行检测和分类，最后利用运动恢复结构(Structure from Motion， SfM)重建得到交通标志的位置特征并进行可视化。杨凯等 [ 14 ] 提出一种利用全景影像光谱特征与形状特征定位，并利用机器学习算法SVM分类器分析纹理特征从而识别交通标志类型的方法，识别正确率93.27%，但对于发生遮挡的情况无法取得较好的结果。翁升霞等 [ 15 ] 和吴爽等 [ 16 ] 综合运用基于分割和特征识别以及基于反射强度的方法对点云中的交通标志进行检测但未进行语义信息的识别。刘力荣等 [ 17 ] 基于全景影像、激光点云和导航等多源数据，采用改进的卷积神经网络对目标进行检测，点云生成深度图以建立和全景影像的对应关系，从而将影像中检测到的目标位置映射到三维地理空间中实现交通标志的地理定位和矢量化。 上述方法在影像或点云中检测和识别交通标志的精度有限且效率不高，而成熟的深度学习目标检测方法可以在图像中准确高效地识别交通标志，本文借助YOLOv3网络对城市场景下全景影像中的交通标志进行检测和识别，并利用已有的配准融合工作实现交通标志点云快速定位和粗提取，在此基础上完成标志点云的精确提取工作。具体创新性如下： 1) 利用基于深度学习的二维图像目标检测方法，通过点云和影像的对应关系确定兴趣区域，减小交通标志牌搜索空间，提升了检测效率和精度； 2) 利用二维图像中的目标检测结果对因扫描仪视角限制和遮挡造成的缺失交通标志牌进行补全，提升交通标志牌提取的几何完整性。
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user: 3. 实验结果与分析 3.1. 实验数据 实验所用设备为由Rigel VUX-1激光扫描系统、NOVATEL SPAN-FSAS定位定姿系统及iStreet高清全景采集系统组成的车载激光扫描系统。该设备最大观测距离为920 m，测距精度可达5 mm，单个相机像素3600万，拼接后像素7200万。实验所用数据为武汉市内两份不同场景的街景数据。其中一份是淮海路(图6) 3.0公里街道车载点云、对应的203张全景影像以及相机标定文件，第二份是建设大道3.2公里街道车载点云数据，对应211张全景影像。实验区域1是视野相对开阔的双车道城市路段，交通标志较单一；区域2场景包含双向四车道以及单向两车道、立交桥等较复杂的城市路段，具有类型丰富的交通标志。按照城市道路交通标志出现频率，本文主要讨论以下三种类型：警告标志(3.1%)、禁令标志(57.7%)和指示标志(39.2%)。 3.2. 参数设置 实验中数据处理参数取值见表2。对于2.3 ROI内的点进行聚类时，选择容差距离1 m，最小聚类点50和最大聚类点4000，聚类后筛选前景聚类结果作为标牌候选点，同时对于候选点的反射强度也进行限制，以剔除错误前景点。将标牌点云进行正投影的单位米转换成为100像素。 图6. 实验区域及车载点云数据 Table 2 Experiment parameter 参数名称 参数意义 参数取值 pixel d 单位点距投影像素 100 cluster tolerance 聚类容差距离 1.0m min cluster size 最小聚类点数 50 maxclustersize 最大聚类点数 4000 intensity 交通标志强度阈值 27，000 表2. 实验参数 3.3. 评价指标 由于车载激光扫描仪的安装位置和扫描角度限制，部分位于车辆顶部的悬臂式交通标志未被采集，所以本文在进行点云交通标志检测结果的时候对于未被采集的交通标志不计入真值统计。 对于实验使用的两个数据，本文利用精确度(Precision = TP/(TP + FP))和召回率(Recall = TP/(TP + FN))对点云交通标志提取结果进行质量评价，其中，TP、FP和FN分别为识别正确的目标个数、错误识别的目标个数和漏识别的目标个数。召回率越高，说明本方法对正样本的标注性能越好；精确度越高，说明本方法对负样本的区分能力越强。 3.4. 点云交通标志提取 本文利用YOLOv3对上述实验区域的全景影像进行交通标志识别，得到影像中每一个交通标志的包围盒、类别，识别统计结果如下所示。 Table 3 Result of panoramic images traffic sign recognition in test are 错误识别 正确识别 精确度 召回率 漏识别 误识别 数据1 46 39 247 86.36% 84.30% 数据2 3 18 128 87.67% 97.70% 表3. 实验区域全景影像交通标志识别结果(个) (漏识别：指本该识别却没有识别；误识别：本该是一种却识别成了另一种，或者把纹理特征类似的广告牌识别成交通标志) 根据对两份实验数据交通标志检测的统计结果，对YOLOv3目标检测算法精度进行分析。表3中数据1是城市双向六车道场景，道路宽敞，无高大树木遮挡，光照强度一致，视野开阔，对于出现在视野中的交通标志精确度和召回率较低，其中漏识别主要是因为视野中目标距离较远，误识别则因为有类似目标的广告牌和路向指示等30处，占误识别的76.9%。数据2主要为双向四车道，3个漏识别的标志是由于距离原因，18个误识别的主要是限高标志和警告标志，误检测的主要原因是距离较远和交通标志较小，在距离较近的影像中误识别率大大降低。 针对同一真实场景下的多帧影像，即对于同一标牌，存在远近多个检测结果，远距离使得影像较小，分辨率较低从而造成漏识别或者误识别，这是导致精确度和召回率低的根本原因。通过下文结合点云，对影像进行距离筛选，取较近的作为识别结果以提高目标检测精度，这也是本文影像结合点云的优势之一。具体参数值见表2。 由于在全景影像的某些区域存在像素级别的误差见图3，遂将该初始融合结果用作ROI建立的初始输入，在缓冲区内寻找对应的标牌点，进行滤除后投影到二维平面上寻找中心位置。基于几何中心和相应的模板尺寸参数对标牌点云进行插值，再将模板的语义信息赋值给加密后的交通标志点云，得到对应的交通标志点云信息提取结果(图7)，该结果表明尽管城市道路场景复杂，光照条件不同，但依旧有效提取了各类别的交通标志。这说明该方法能够为大规模城市场景三维点云交通标志提取提供有效的解决方案。 图7. 原始点云和交通标志信息提取结果 本文分别在武汉市的两个街道场景数据上试验本文提出的点云交通标志提取结果，验证了所提出方法具有较强的普适性。车载激光扫描仪的扫描时间窗口限制、角度限制、地物遮挡等缺点会造成点云缺失。对于部分缺失的标牌，本文可以利用模板匹配基于残缺的散点拟合出该标牌的中心位置，但是对于点云完全缺失的标牌，本文目前不做讨论。故本文以相机能够拍摄到且点云中存在的标牌作为真实值，对点云中标牌检测结果进行评价，对于完全缺失的点云不予统计。 Table 4 Precision on urban dataset (% GT TP FP FN Precision Recall 1 34 34 0 0 100.0 100.0 2 24 23 1 0 95.8 100.0 表4. 城市场景实验精度(%) 为检测在本方法在点云中提取标牌的有效性，以手工标记的结果作为真值。实验结果见表4，提出的方法对道路交通标牌的平均提取精度达97.9%，其精度取决于全景影像标牌检测结果，将全景影像交通标牌检测识别结果映射到点云空间前，对相对于整张影像较小的检测框进行了过滤，从而大大降低了由于远距离和低分辨率造成的误识别率和漏提取率。
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user: 4. 结语 由于复杂场景中目标间的遮挡、气候条件的改变等因素影响，基于点云的交通标志牌提取是一项具有挑战性的工作，而基于全景影像提取标牌由于距离远和广告牌混杂造成的误识别问题也无法避免。本文通过点云和影像两者之间的映射关系，将两者优势互补，提升点云中交通标志的识别和定位正确率，并在此基础上以检测中心点进行精确提取，得到具有丰富语义信息和完整几何边界的交通标志，平均提取精度达97.9%，可辅助服务于基本设施施工质量验收、交通标志损坏危害评估、交通违章检测等城市管理方面。
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user: 摘要 随着网络RTK技术的普及，测量作业可采用RTK的形式布设图根控制点，传统方法会将WGS-84坐标通过网络平台转为地方坐标，然后手动输入全站仪进行摆站测绘地物点坐标。针对全站仪数据后处理问题，以南方测绘NTS-391R全站仪数据为例，本文提出一种基于Fortran语言的后处理解算碎部点方法，该方法利用Fortran语言开发了一套软件，该软件仅由外业输入虚拟控制点坐标代号，就可通过内业后处理的方式解算碎部点坐标。实验表明，该方法大大节省了外业作业时间，提高了工作效率，同时减少了人为出错的可能，为全站仪数据后处理提供了一种新思路。
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user: 1. 引言 全站仪作为集光、机、电为一体的高技术测量仪器，在测绘行业中具有极为重要的应用，可以直接测量出测站点至目标点的水平角、垂直角、斜距、平距以及高差。 随着网络RTK技术的普及，在几分钟甚至更短时间内即可获得图根控制点的WGS84坐标，为了测量碎部点的坐标，传统的作业思路是：首先需要将WGS-84坐标转为地方坐标，然后手动输入全站仪进行摆站测绘地物点坐标。 然而，上述作业流程存在两个明显的缺点，一是需要等待坐标转换完成后才可以进行全站仪作业，大大增加了外业作业时间；二是每一次摆站都需要手工输入或导入控制点和后视点的地方坐标系坐标，极大增加了外业观测的繁琐程度和出错可能 [ 1 ]。针对以上存在的问题，本文通过数据后处理的方式通过内业解算所有地物碎部点的坐标，全站仪外业测量过程中只需输入控制点的代号即可，不需要输入准确的控制点坐标，控制测量和碎步测量得以同步进行 [ 2 ]，简化了外业操作步骤，缩短测量时间，减少了人为出错的可能。传统方法与本文方法外业流程对比如图1所示。 图1. 传统方法与本文方法外业流程对比
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user: 2. 南方测绘NTS-391R全站仪数据简介 本模板仅针对采用A4纸型的论文版式。请务必确保您的论文采用A4幅面(21厘米 × 28.5厘米)进行排版。从全站仪中导出的原始数据为txt文本的形式，里面含有基本的作业信息，另外还含有摆站点坐标、后视点坐标以及至目标点的角度、距离等信息，具体数据格式如表1所示。 Table 1 NTS-391R raw data forma 标注符 标识符中含有的信息 JOB 工作名，文件保存路径的描述 DATA 日期，时间 NAME 测量员姓名 INST 仪器型号标识 UNITS (单位)米/英尺，度、哥恩、密尔 SCALE 格网因子，比例因子，高程 ATMOS 温度(℃)，气压(hPa) STN 点号，仪器高，测站点标识符 XYZ X (东坐标)，Y (北坐标)，Z (高程) BKB 点名，后视方位角，后视角度 BS 点号[，目标高] FS 点号，目标高，点号编码[，串号] SS 点号，目标高，点号编码[，串号] SD HA (水平角)，VA (垂直角)，SD (斜距) 表1. NTS-391R原始数据格式 计算碎部点三维坐标，主要依据的是极坐标原理和三角高程原理，用到的参数是表一中的STN、XYZ、BKB、SS、SD五个参数，这五个参数依次代表测站点代号、测站点和后视点坐标、后视点代号、碎部点代号及目标高、测站点到后视点的水平角、垂直角及斜距。
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user: 3. 坐标计算原理 图2. 极坐标原理示意图 如图2所示，为了计算碎部点C的平面坐标，首先需要计算出 A B → 的坐标方位角 α A B ，如式(1)所示 [ 3 ] (为了公式表达的简洁性，本文所有公式均忽略π以及弧度和度之间的相互转换)。 α A B = α tan y B − y A x B − x A (1) 根据 A B → 所在象限的不同，编写程序时需要分多种情况进行判断，具体情况见表2。 Table 2 Azimuth calculatio A、B坐标关系 α A B x A < x B y A < y B α A B = α tan | y B − y A | | x B − x A | y A = y B 0 y A > y B α A B = 360 − α tan | y B − y A | | x B − x A | x A = x B y A < y B 90 y A = y B 任意值(程序忽略此种情况) y A > y B 270 x A > x B y A < y B α A B = 180 − α tan | y B − y A | | x B − x A | y A = y B 180 y A > y B α A B = 180 + α tan | y B − y A | | x B − x A | 表2. 方位角计算 方位角计算程序： function azimuth(x1，y1，x2，y2) implicitnone real(8) ：： x1，y1，x2，y2 real(8) ：：azimuth real(8)，parameter ：：pi=3.1415926 if (x1==x2) then if (y1 azimuth=90 else if (y1>y2) then azimuth=270 end if else if (x1 if (y1 azimuth=atan2(abs(y2-y1)，abs(x2-x1)) azimuth=180*azimuth/pi else if (y1==y2) then azimuth=0 else if (y1>y2) then azimuth=atan2(abs(y2-y1)，abs(x2-x1)) azimuth=360-180*azimuth/pi end if else if (x1>x2) then if (y1 azimuth=atan2(abs(y2-y1)，abs(x2-x1)) azimuth=180-180*azimuth/pi else if (y1==y2) then azimuth=180 else if (y1>y2) then azimuth=atan2(abs(y2-y1)，abs(x2-x1)) azimuth=180+180*azimuth/pi end if end if end 原始数据中直接给出的是A、C之间斜距SD，此时需要根据A、C之间的垂直角VA计算得到A、C之间的平距SP，如式(2)所式： S P = sin ( V A ) ∗ S D (2) 设A、C在X方向的坐标增量为dx，在Y方向的坐标增量为dy，则坐标增量的计算需要分以下几种情况进行考虑，具体如表3所示。 Table 3 Calculation of coordinate increment of broken point 碎部点方位角 α A B + θ 碎部点坐标增量dx、dy 0 ≤ α A B + θ ≤ 90 or 0 ≤ α A B + θ − 360 ≤ 90 d x = S P ∗ | cos ( α A B + θ ) | d y = S P ∗ | sin ( α A B + θ ) | 90 < α A B + θ ≤ 180 or 90 < α A B + θ − 360 ≤ 180 d x = − 1 ∗ S P ∗ | cos ( α A B + θ ) | d y = S P ∗ | sin ( α A B + θ ) | 180 < α A B + θ ≤ 270 or 180 < α A B + θ − 360 ≤ 270 d x = − 1 ∗ S P ∗ | cos ( α A B + θ ) | d y = − 1 ∗ S P ∗ | sin ( α A B + θ ) | 270 < α A B + θ ≤ 360 or 270 < α A B + θ − 360 ≤ 360 d x = S P ∗ | cos ( α A B + θ ) | d y = − 1 ∗ S P ∗ | sin ( α A B + θ ) | 表3. 碎部点坐标增量计算 根据坐标增量此时可按式(3)计算得到碎部点C的平面坐标： x C = x A + d x y C = y A + d y (3) 依据三角高程原理，如图3所示，碎部点C的高程计算式为 [ 3 ] [ 4 ]： H C = H A + h A C = H A + S ⋅ tan α + i − ν (4) 式中： A C 、 H C 分别代表A点和C点高程，S代表A、C两点间水平距离， h A C 代表A、C两点间高差，i代表仪器高， ν 代表目标高。 图3. 三角高程原理示意图
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user: 4. 实例应用 外业在某测区内采用网络RTK模式测得两个控制点坐标KZ1，KZ2，然后分别以KZ2和KZ1作为摆站点和后视点，量取仪器高随便输入两个虚拟的三维坐标后开始测量，分别测量一个房角点FJ和一个支点Z1；然后在Z1上摆站，以KZ2作为后视，量取仪器高再次随便输入两个虚拟的三维坐标，测量一个围墙点WQ。 内业处理数据时，首先利用解算平台将KZ1、KZ2的WGS84坐标解算为地方平面坐标系坐标，然后直接运行软件调用程序所在文件夹内的控制点坐标文件，即可直接解算出所有碎部点坐标。由于Fortran语言是面向数值计算和工程计算领域的高级语言 [ 5 ]，本文没有在混合界面的开发上花费大量时间，而是采用VS2015平台将其编译为Release形式的可运行程序，只要将EXE程序、控制点坐标文件、全站仪原始文件放在一个文件夹下，双击运行即可直接输出结果。 图4显示的是原始数据以及程序运行后所输出的过程检查文件，图5是最终输出的成果文件。 图4. 全站仪导出的部分原始文件及程序输出的过程检查文件 图5. 标准试验系统结果曲线
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user: 5. 结语 城市测量用的最多的仪器就是全站仪，全站仪在建筑工程施工等领域都有着不可替代的应用。本文使得在外业没有已知点坐标的情况下虚拟观测成为可能，全站仪外业测量主要是记录保存必要的边、角信息，而把坐标的解算留到内业处理，极大地提高了外业测量的效率，减少了人为出错的可能，为全站仪数据后处理提供了一种新思路。
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user: 摘要 森林是陆地地表生态圈的重要组成部分，树高在一定程度上反映了森林生态系统的多样性与稳定性。为了提升广域的树木测高的可靠性与处理效率，本文提出了一种多源数据的树高反演方法。为验证算法的可行性，本文选取内蒙古乌兰察布市为典型实验区，利用2景2017年Sentinel-1影像和2景2004年RaderSAT-1影像开展典型性验证，根据冠层顶面数字模型(TCDSM)生成的DEM，选取林区20个采样点，经试验，sentinel-1的原位和估计高度之间的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为1.3和1.34，结果可靠性强，具有一定的实践价值，本文提出的方法及研究结果可为林业调查、基础建设等领域的相关研究及应用提供参考。
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user: 1. 引言 森林作为一种自然资源，在全球碳循环、生物量估计、水文调节和水土流失等方面扮演着重要的角色，满足了人类、动物和环境保护的各种需要。对于森林管理和碳储量评价而言，树高是一个重要的生物物理参数，与森林生物量和碳循环密切相关。传统的树高调查方法通常是在样方上进行抽样统计，不能满足大区域或全球尺度上森林变化和碳循环研究需求。为了解决此类问题，遥感技术成为了森林资源的调查关键工具，并且在大面积森林信息获取上遥感技术已成为大势所趋。 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader， SAR)是一种高分辨率微波成像系统，通过多普勒锐化和脉冲压缩，获得观测图像沿传感器运动方向和视线方向上的二维高分辨率斜距图像 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。利用SAR系统提取树高的技术主要通过计算的数字高程模型(Digital Elevation Model， DEM)差分获得，目前常用的DEM获取方法包括雷达立体测量技术(Synthetic Aperture Rader Radergrametry)、合成孔径雷达干涉测量(Interferometry Synthetic Aperture Rader， InSAR)技术、极化SAR (Polarimetric SAR， PolSAR)技术 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。已有研究表明，计算的高程精度与所使用的方法和环境类型有很大的关系，最常用的是InSAR法提取DEM，由于InSAR能够提供全天时、全天候影像的能力，并能快速生成高分辨地形模型 [ 8 ] [ 9 ]，因此，本文中使用InSAR技术反演树高。 TerraSAR-X和Tandem-X传感器X波段极化SAR数据已广泛应用于PolSAR技术估算落叶林生物量和树高 [ 10 ]。Persson和Fransson对比分析了利用InSAR和机载激光雷达点云数据估算森林参数的方法。Balzter等研究了InSAR结合激光雷达点云数据估算冠层高度的方法。 利用InSAR技术反演森林树高是一个新的且具有挑战性的领域，重复通道合成孔径雷达的主要不确定因素是森林地面和植被层的时间变化和体散射效应。森林区域InSAR的相干性随时间减小，树高的干涉度越高，植被的相干性越高，反之，树高的干涉度越低，地面的相干性越高。然而，相干性还取决于其他各种因素(时间基线、几何基线、两次获取的植被冠层变化、降雨引起的地表湿度和大气效应)。本文利用多时相Radarsat-1和Sentinel-1SAR干涉数据对乌兰察布地区进行树高估计和验证。通过多时相SAR数据减去相对意义上的地面高度，得到冠层顶部数字地表模型，从而得到树高。
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user: 2. 原理与方法 2.1. 干涉模型 针对获取的SAR SLC影像运用ERDAS进行干涉处理，首先根据主、副影像进行配准，从两幅SAR影像中识别出少量的同名点，基于同名点间的像素坐标偏移量，通过影像平移使得主、副影像基本对应地面同一分辨单元。为了保证相位的相关性和干涉测量的精度，配准精度要求达到子像素级，实现主、副影像同名像点精确对应于地面同一分辨单元。 经上述处理后，将主、副影像对应像元的相位值进行差分，得到一个相位差图，通常称为干涉相位图，干涉相位是参考椭球、大气延迟、地形起伏和地表形变贡献和的体现，干涉相位可以表示为： ψ = φ r e f + φ t o p + φ d e f + φ a t m + φ n o i (1) 其中， ψ 为干涉相位， φ r e f 为参考椭球面相位， φ t o p 为地形相位， φ d e f 为形变相位， φ a t m 为大气相位， φ n o i 为噪声相位。 参考椭球面相位是参考椭球面本身引起的干涉相位，在InSAR干涉相位图中，参考椭球面相位占主要分量，表示为： φ r e f = − 4 π λ ( r 1 − r 2 ) (2) 其中， λ 为波长，r 1 ，r 2 为主、副影像的斜距。 由于SAR观测的实际不在参考椭球面上，而在具有一定大地高h的地面点，此时干涉相位应包含大地目标高引起的地形相位，可表示为： φ t o p = − 4 π B ⊥ h λ R 1 sin θ (3) 上式中， B ⊥ 表示为垂直于视线方向的基线分量，R 1 表示为卫星雷达在主影像位置到目标点观测成像时的斜距， θ 表示为雷达侧视角。 卫星在两次成像时，如果地表发生了形变，将会造成地形形变相位。 φ d e f = 4 π λ Δ r (4) 其中 Δ r 表示观测目标位移造成的沿雷达视线方向的斜距变化量。 随后，依据相位模型去除参考椭球面相位，得到对应地形信息的干涉相位，经相位滤波和解缠处理便可获得直接反映地形起伏的地形相位，最终得到干涉测量的DEM。成像目标的地形高程h可表示为： h = − λ 4 π R 1 sin θ 0 B cos ( θ 0 − α ) ⋅ φ t o p (5) 式中， φ t o p 表示地形干涉相位，h表示观测目标高程， λ 表示雷达波长， α 为基线B与水平方向的夹角， R 1 为对应于此目标的主影像斜距， θ 0 表示对应于此目标的主影像雷达侧视角。图1为InSAR三维重建流程图。 图1. InSAR三维重建流程图 2.2. 树高估计 假设干涉测量方法估计的冠层顶部数字地表模型基本覆盖了冠层顶部，在此假设下，从推导的冠层顶部数字地表模型中减去真实地面高度以实现树木测高。 h t r e e = H T C D S M − H D E M (6) 其中， h t r e e 表示树木高度， H T C D S M 表示InSAR技术推导计算的冠层顶部高程， H D E M 表示真实的地形高度。 为了保证估算的准确性，利用高度计和全球定位系统接收机分别测量树的高度和位置。高度计测量物体的高度、仰角和坡度。采用三种统计指标：平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和相关性指数(R)对干涉测量树高和地面实测树高进行比较。这些指标的定义为： MAE = 1 N ∑ i = 1 N | x i − s i | (7) RMSE = 1 N ∑ i = 1 N ( X i − S i ) 2 (8) R = 1 − [ ∑ i = 1 N ( X i − S i ) 2 ∑ i N ( | X i − μ s | + | S i − μ s | ) 2 ] (9) μ s = 1 N ∑ i = 1 N S i (10) 其中 X i ， S i ， μ s 分别为干涉结果值，地面测量树高和地面测量树高的均值。一致性指标d的变化范围从0到1，无量纲，MAE和RMSE越小，R越高，结果精度越高。
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user: 3. 实验与结果分析 3.1. 研究区域 实验区域选择内蒙古乌兰察布市，如图2所示，该地区坐标为北纬39.9˚~43.0˚，东经111.9˚~115.0˚，平均高程1344米，地势起伏南高北低，多低山丘陵，实验区树种主要为白桦。实验数据选用Radarsat-1 2004年2、3月两景升轨数据，Sentinel-1 2017年12月两景降轨数据，如表1所示。 图2. 研究区域图 Table 1 Attribute information of satellite SAR image dat Sensor 日期1_日期_2 (日~月~年) 升降轨 极化方式 ⊥基线 Radarsat-1 07~03~2004 12~02~2004 升轨 HH 491 m Sentinel-1 09~12~2017 21~12~2017 降轨 VV 90 m 表1. 卫星SAR影像数据属性信息 3.2. 结果与结论 图3为sentinel-1干涉图与相干系数图，由图中可以看出，相干性与树高呈负相关关系，树高越高，相干性越低。图4为InSAR技术生成的DEM图，表2为两种数据反演的树高和实测对比数据。计算可得，Radarsat-1数据反演的树高MAE和RMSE分别为1.48 m和1.53米，Sentinel-1数据反演的树高MAE和RMSE分别为1.3 m和1.34 m。 图3. Sentinel干涉图与相干系数图 图4. Sentinel DEM图 Table 2 InSAR tree height inversion result March 7， 2004 Dec 21， 2017 序号 真实树高(m) RS-1所测 树高(m) 真实树高(m) S-1所测 树高(m) 1 6.5 7.6 10.12 11.19 2 21 22 21 23.03 3 12 10.5 12 13.56 4 16.85 15 18.85 19.64 5 16.9 18 16.9 18.67 6 17 15 9.5 10.62 7 12.5 14.6 21 19.76 8 11 12.7 20 18.86 9 9.6 10.65 17 15.83 10 8.5 6.76 16.5 15.47 11 7.5 8.64 13.5 12.09 均值 12.66818 12.85909 16.03364 16.24692 表2. InSAR反演树高结果 由表2和图5可知：由于2004年和2017年树木高度的变化，利用Sentinel-1和Radarsat-1估计的树木高度相关性有0.486，这主要由于十多年来树木高度变化造成的，在2004年到2017年间，树木高度的变化超过50%。 本文利用三个指标(MAE、RMSE、R)评估了冠层顶部数字地表模型反演树高的精度。值得注意的是2004年Radarsat-1数据反演的树高MAE、RMSE、R分别为1.48 m、1.53 m和0.8862，但是在2017年MAE和RMSE分别减小到1.3 m和1.34 m。结果表明，树木高度对InSAR计算的DEM有显著的影响，因此，使用重复通道合成孔径雷达可以提高丘陵地形上树高反演的精度。 图5. 相关性评价 本文选取Randarsat-1和Sentinel-1数据联合反演树木高度，成功提取了实验区域的树木测高结果，对比验证实测数据表明反演精度较高，将InSAR技术与多源影像相结合，进一步减小了高精度树高估计的不确定性，为广域树木测高、林业调查、基础建设等领域的相关研究及应用提供了参考。
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user: 摘要 本文在 ( p ( u ) ， q ( u ) ) 为局部的情况下考虑下列变量指数椭圆方程的存在性： { − d i v ( | ∇ u | p ( u ) − 2 ∇ u ) − d i v ( | ∇ u | q ( u ) − 2 ∇ u ) = f ( x ) ， x ∈ Ω ， u = 0 ， x ∈ ∂ Ω ， 其中 Ω ⊂ ℝ d ( d ≥ 2 ) 是一个光滑有界区域， f ( x ) 是给定的函数并且 p ， q : ℝ → [ 1 ， + ∞ ) 为变指数函数，利用了扰动技术及不动点定理证明 ( p ( u ) ， q ( u ) ) -Laplacian方程在 ( p ( u ) ， q ( u ) ) 为局部的情况下弱解的存在性。
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user: 2. 局部问题解的存在性 2.1. 引言 本章研究在 为局部情况时，如下变量指数椭圆方程： (2.1) 其中 是一个光滑有界区域， 是给定的函数并且 为变量指数函数。利用奇异摄动技术和Schauder不动点定理证明了局部问题(2.1)的弱解的存在性。 2.2. 准备知识 首先定义方程(2.1)弱解的集合如下： 若 ，对所有的 ，则这个集合为Banach空间。 范数 定义为： 同时，若 ，则范数等同于 。另外，若对于常数 ，满足 ，p连续，则由方程(1.8)可知， 是 的闭子集，且 是可分的和自反的。 另外，对 ，定义 为 的对偶空间。 2.3. 主要结论 这一部分，简述本章的主要结论。 定义2.3.1假设方程(2.1)中的 连续，且满足对任意 ， 和 为常数，有 且f满足 。若u满足 则 为方程(2.1)的弱解。 其中 为 与 的内积。 定理2.3.2 令 为有界区域，且边界 满足Lipschitz连续。同时，假设 为Lipschitz连续函数，对任意 ，有 (2.2) 且f满足 ，则方程(2.1)至少有一个弱解。 2.4. 局部问题解的存在性 首先，考虑以下方程：对任意 ，有 (2.3) 这里 为方程(2.2)的常数。接下来，我们给出方程(2.3)弱解的定义。 定义2.4.1 假设 为Lipschitz连续函数，且满足方程(2.2)，若u满足对任意的 ，有 则u为方程(2.3)的弱解。 其中 为 和 的内积。 引理2.4.1 假设 为Lipschitz连续函数，且满足方程(2.2)，f满足 ，则方程(2.3)存在一个弱解 。 证明：给定 。由方程(2.2)及f的假设条件，可得对几乎处处的 ，有 (2.4) 且 因此固定 ，由算子的单调性，可知方程对任意的 (2.5) 存在唯一弱解 。将 代入上式，利用Holder不等式，得 其中正常数 。因此，若对 ， 为方程(2.2)中的上常数，则得到 (2.6) 其中正常数 ，与w无关。 并且，由 ，可知 紧嵌入 中，即得 ，其中正常数 与w无关。因此，考虑映射 ，其中 及 ，下面证明映射B是连续的： 事实上，假设 为 中的序列，使得 在 中，当 ，有 (2.7) 当 时，在 中几乎处处有 (2.8) 对 ，令 为方程组(2.5)的解，且令 ，也就是满足对任意 ， (2.9) 结合方程(2.6)，可得到 ，其中C不依赖于n。 因此，由 的自反性，这里我们将序列记作 ，可知存在 使得 在 中，当 时，有 (2.10) 在 中，当 时，有 (2.11) 考虑到方程组(2.9)的第二行，可得对任意的 (2.12) 由单调性，可得对任意的 (2.13) 将 代入方程(2.12)，并且利用方程(2.13)，可知对 ，有 (2.14) 根据 的假设及勒贝格定理可知对任意的 在 中，当 时，有 (2.15) 在 中，当 时，有 。 利用方程(2.10)和方程(2.15)，在方程(2.14)中取极限，即 ，则对任意的 ，有 (2.16) 令 ，其中 ， 。由方程(2.16)，可得 即 上式中，令 ，则容易得到任意的 ，有 即由唯一性可知 。故由方程(2.11)可知，在 ，当 时， 。 由极限的唯一性可得，在 ，当 时， 。 所以 是连续的。 因此，有Schauder不动点定理，映射B有唯一的不动点，故引理2.4.1成立。 定理2.3.2的证明。由引理2.4.1，可得对任意的 ，存在 ，有任意的 满足 (2.17) 且对任意的 几乎处处的 ，有 令 代入方程(2.17)，得 (2.18) 根据方程(1.6)，得 因此由Holder不等式(1.7)得 (2.19) 这里 。因此有 (2.20) 由杨不等式，可知 结合方程(2.18)和方程(2.20)，得到 由 ，得 方程两边同时除以 ，得 因此，由 的有界性，得 (2.21) 这里常数C不依赖于 。方程(2.19)有 从而得到 (2.22) 这里常数C不依赖于 。由于 紧嵌入 ，表明对于序列 ，这里存在 ，使得 在 中，当 时， (2.23) 在 中，当 时， (2.24) 在 中，当 时， 。 在 中，当 时，几乎处处有 (2.25) 根据方程(2.2)和 的假设，得 ， 为Holder连续。利用方程(2.25)，得到当 时 (2.26) (2.27) 和 (2.28) 在方程(2.21)中，令 ，结合方程(2.21)，(2.24)，(2.26)，(2.27)和(2.28)，由引理1.3.1可得 和 因此可得 (2.29) 在方程(2.17)中，令 和 ，得到对于任意的 ，有 (2.30) 且有单调性，可得对任意的 ，有 (2.31) 将方程(2.30)代入方程(2.31)，得到对任意的 (2.32) 结合方程(2.15)和方程(2.25)，可得对于任意一个v，在 中，当 时，有 (2.33) 结合方程(2.22)，(2.23)和方程(2.33)，在方程(2.32)中取极限 ，得到对任意的 ，有 (2.34) 根据方程(2.2)和 的假设， 和 为Holder连续函数，因为稠密性，得 在 中稠密，进一步得到对 (2.35) 此外在方程(2.35)中令 ，这里 ， ，得 因此 结合方程(2.29)可知，定理2.3.2成立。
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user: 摘要 为探究不同海拔柑橘园土壤养分特征，阐明海拔对土壤养分与果实品质的影响，为果园土壤养分实行精准管理提供理论依据。采集不同海拔的柑橘园土壤与果实，按海拔高低划分为五个等级：海拔I (<150 m)、海拔II (150~200 m)、海拔III (200~250 m)、海拔IV (250~300 m)、海拔V (>300 m)。分析了柑橘园土壤pH、有机质、有效养分及其果实品质的化学计量特征。研究结果表明：80%柑橘园土壤呈酸性至强酸性，有机质、碱解氮含量适宜土壤比例分别为76.67%和63.33%，有效磷、速效钾含量过量土壤比例占55.56和41.11%。柑橘园土壤养分在不同海拔高度存在显著差异，海拔高度为200~250m柑橘园土壤pH最高，均值为5.64，最适合柑橘生长；土壤有机质含量随着海拔高度增加而增加，拟合方程为y 有机质 = 0.0484x + 15.07，R² = 0.1639；有效磷含量随着海拔高度增加而降低，拟合方程为y 有效磷 = 484528x − 1.624，R² = 0.2236。果实可溶性固形物含量随着海拔高度增加呈先上升后下降趋势，拟合方程为y 可溶性固形物 = −0.0001x 2 + 0.0545x + 5.8462，R² = 0.1433，土壤pH和有机质含量与果实品质有显著相关性，p < 0.05。在今后果园管理中可对土壤养分实行分海拔精准施肥，及时控肥、追肥，以达到提高土壤肥力、提高果实品质的目的。
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user: 1. 引言 土壤是柑橘的生存之本，土壤养分状况直接影响着土壤的保肥供肥能力，大量研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 表明，土壤养分与柑橘树体及果实品质有密切关系。柑橘对生长环境具有广泛的适应性，我国柑橘主要分布在南方丘陵、山地地区，生产模式多为农户生产经营，其土地利用方式、施肥水平和管理措施有着一定差异，以及海拔、土壤类型、气候和生物等因素，致使各柑橘园土壤肥力状况存在较大差异 [ 2 ]。 海拔所涵盖地形、气候、成土母质、植被结构、温度、水分和光照等环境因子是影响土壤养分含量的重要要素 [ 5 ]。目前针对海拔与土壤养分相关性的研究已有诸多报道，并取得丰富成果，但由于研究的作物、区域的差异，所得出的研究结论也不尽相同。李长燕等 [ 6 ] 对雅安不同海拔地区的珙桐群落土壤养分特征研究中得出，随着海拔梯度的增加土壤中有机碳、全氮、全磷、全钾含量增加；任启文等 [ 7 ] 对冀北山地土壤养分和肥力对海拔梯度的响应研究指出，随海拔梯度升高，土壤有机质、碱解氮和C/N、C/P、C/K、N/K升高，SFI指数显示小五台山海拔越高土壤肥力越好；赵明珠 [ 8 ] 等对小粒咖啡不同海拔土壤肥力现状及变化特征研究指出，pH和碱解氮含量于海拔高度增加而降低，有机质和有效磷含量随海拔高度增加而增加；罗钰颖 [ 9 ] 等对哀牢山不同海拔表层土壤理化性质变化规律研究中发现，表层土壤理化性质在不同海拔梯度范围差异明显，且各理化性质存在密切相关性。然而，海拔对柑橘园土壤养分的影响及其与果实品质的关系研究却鲜少报道，大多是单一研究柑橘果实营养元素及其品质对海拔的响应，较少研究对土壤进行研究。彭良志等 [ 10 ] 对海拔高度和气象因子对脐橙果实品质的影响研究指出，果实含酸量随海拔高度的升高而增加。孙果超等 [ 11 ] 研究中指出，黄果柑果实总糖与可溶性固形物含量随海拔高度的增高而增高，黄果柑果实可滴定酸含量与维生素C含量随海拔升高而降低。柑橘主产区由于地理条、海拔高度也不一，随之土壤养分及果实品质也各不相同。因此，海拔对柑橘园土壤养分的影响及其与果实品质的关系的研究对丰富土壤养分及果实品质随海拔变化的响应规律认知具有重要意义。本文以柑橘主产区为对象，选取了90个具有代表性柑橘园样点，分析不同海拔高度下柑橘园土壤养分特征及果实品质的响应规律，旨在为丘陵、山地地区柑橘合理施肥、优质生产提供理论依据和生产指导。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 研究区位于湖南省郴州市，湖北省宜昌市、江西省抚州市和赣州市、重庆奉节县、广东省梅州市，地域跨N24˚16'40''~N31˚19′32''，E109˚24′1''~E116˚32′23″之间。在研究区域内选取90个具有代表性的样点，将其按海拔大小划分为五个等级：海拔I (<150 m)、海拔II (150~200 m)、海拔III (200~250m)、海拔IV (250~300 m)、海拔V (>300 m)。各样点均属丘陵地区，亚热带大陆季风型气候，土壤类型主要为红壤、还有少量潮土、红色石灰土和黑色石灰土，柑橘园主栽品种为密广、纽荷尔、沙糖桔、伦晚等。 2.2. 土壤和果实样品的采集 在2018年11~12月，各个品种果实成熟期时于各果园取样(以S型布设5个取样点)，同时取土壤和果实样品。果实样品的采样点应与土壤采样点相对应，选择树形和长势基本一致的5株柑橘树，在树冠四周随机采集果实10个；在树冠滴水线内侧10 cm的位置，避开施肥穴，取深0~40 cm的土壤样品(见图1)。同一采样点的土壤和果实样品分别混合后以4分法取足量样品用于土壤养分和果实品质分析。 图1. 土壤采集方法 2.3. 土壤养分和果实品质的测定 土壤样品指标测定参照鲍士旦 [ 13 ] 的方法，土壤pH值的测定采用电位法；有机质含量的测定采用重铬酸钾容量法；土壤碱解氮采用扩散法测定；土壤有效磷采用氟化铵–盐酸浸提–钼锑抗比色法测定；土壤速效钾采用乙酸铵浸提–火焰光度法测定。 果实样品品质测定参照李玲 [ 14 ] 的果实品质分析方法，用TZ-62手持折光仪测定可溶性固形物(TSS)含量；氢氧化钠滴定法测定可滴定酸(TA)含量；碘量法测定维生素C含量。 2.4. 数据处理 利用Excel 2010和SPSS进行数据处理及统计分析。采用SPSS对数据进行描述性分析、方差分析以及Pearson相关分析，同时采用Excel 2010对数据进行线性回归分析并绘制散点图。