DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 外汇汇率预测的一种前馈神经网络方法及其应用 本文将外汇汇率收盘价数据作为一组时间序列，下面介绍常见的时间序列模型以及应用的前馈神经网络模型。 2.1. 时间序列模型 在统计研究中，常用的按时间序列排列的一组随机变量 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X t ， ⋯ 来表示一个随机事件的时间序列，简记为 { X t ， t ∈ T } 或 { X t } 。用 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x t ， ⋯ 或 { x t ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } 表示该随机序列的n个有序观察值，称为序列长度为n的观察值序列，有时也称第一个式子为第二个式子的一个实现。 常见的时间序列模型有：AR (p)——(p阶自回归模型)、MA (q)——(q阶移动平均模型)、ARMA (p， q)——(自回归移动平均过程)、ARIMA (p， d， q)——(该模型是ARMA (p， q)模型的扩展)。其中，模型AR(p)——(p阶自回归模型)写成 x t = δ + ϕ 1 x t − 1 + ϕ 2 x t − 2 + ⋯ + ϕ p x t − p + u t 。 其中， u t 是白噪声序列， δ 是常数(表示序列数据没有0均值化)， ϕ 1 ， ϕ 2 ， ⋯ ， ϕ p 是常数。 半个多世纪以来，上述四种时间序列模型包括自回归综合移动平均(ARIMA)模型一直是时间序列预测的主流模型。随着人工智能技术的发展，人工神经网络模型受到追崇。 2.2. 前馈神经网络 人工神经网络(artificial neural network)是最精确、应用最广泛的预测模型之一，在预测社会、经济、工程、外汇、股票问题等方面有着卓有成效的应用。人工神经网络的几个显著特点使其对预测任务具有价值和吸引力。首先，人工神经网络是数据驱动的自适应方法，对于所研究问题的模型很少有先验假设。其次，人工神经网络可以推广，在学习了呈现的数据(样本)之后，即使样本数据包含有噪声信息，神经网络也能正确地推断出群体中不可见的部分，神经网络是通用的函数逼近器。而且网络可以将任意连续函数近似到任意精度。最后，人工神经网络是非线性的。 前馈神经网络是一种人工神经网络，与递归神经网络不同于其各单元之间的连接不形成一个循环。在这个网络中，信息只朝一个方向移动，从输入点通过隐藏节点(如果有的话)，再到输出节点。神经网络中的基本元素是神经元，每层都有一定数量的神经元，神经元组合的多样性决定了神经网络的丰富性。下面给出一个简单的前馈神经网络例子，如图1所示，从左到右三层分别是输入层、隐层和输出层。输入层的x 1 和x 2 表示这个样本有两个特征(自变量)，由于通常不包含输入层，这是一个与第一级有4个神经元和仅一个在所述第二电平的两层神经网络。(隐层可以不止一层，隐层设置得越多，整个神经网络越庞大。)用nl来表示网络的层数，例，nl = 2，第ι层记为L1，于是L1是输入层，输出层是Lnl。 图1. 三层前馈神经网络模型 神经网络的工作原理：给定一个样本数据，将数据传输到第一层，先进行线性变换，再通过激活函数进行激活变换，将得到处理后的数据再传到第二层，最终输出的是对该样本的预测值。
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user: 3. 建立模型 3.1. 研究问题 设： y t = y ( t ) 为汇率某时刻的价格，t表示某时刻。 问题：若给定整数p，以及某一天(第t天)之前的p天数据 y t − 1 ， y t − 2 ， ⋯ ， y t − p ，能否预测 y t 的值? 3.2. 利用人工神经网络建立时间序列预测模型 利用前馈神经网络模型来构造时间序列模型关键是找 y t = f ( y t − 1 ， y t − 2 ， ⋯ ， y t − p ) 。 令函数 F ( a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a q ) = ∑ t = p + 1 N ( y t − f ( y t − 1 ， y t − 2 ， ⋯ ， y t − p ) ) 2 。 (1) 其中， a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a q 是 f ( y t − 1 ， y t − 2 ， ⋯ ， y t − p ) 中所含有的待定系数，参数 a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a q 为任意常数，N为给定的较大整数。 利用人工神经网络模型所建立的时间序列预测模型需要求解下述最小值问题： 求 a 1 ∗ ， a 2 ∗ ， ⋯ ， a q ∗ = arg ( min a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a q F ( a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a q ) ) 。 或求 a 1 ∗ ， a 2 ∗ ， ⋯ ， a q ∗ ，使得 F ( a 1 ∗ ， a 2 ∗ ， ⋯ ， a q ∗ ) ≤ F ( a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a q ) 。 其中，参数 a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a q 为任意常数。 将得到的 a 1 ∗ ， a 2 ∗ ， ⋯ ， a q ∗ 代入函数 f ( y t − 1 ， y t − 2 ， ⋯ ， y t − p ) 中。则可以用它来做时间序列预测。 3.3. 前馈神经网络模型参数 单隐层前馈神经网络是时间序列建模和预测中应用最广泛的模型形式。该模型的特点是通过非循环的链接简单的处理单元的三层网络连接(图2)。 图2. 单隐层前馈神经网络 本文假定(1)中 f ( y t − 1 ， y t − 2 ， ⋯ ， y t − p ) 为 f ( y t − 1 ， y t − 2 ， ⋯ ， y t − p ) = ω 0 + ∑ j = 1 q w j ⋅ g ( ω + 0 j ∑ j = 1 q w i j ⋅ y t − i ) (2) 其中， w i ， j ( i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， p ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ) ， w j ( j = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， q ) 这两个参数通常被称为连接权重，p为输入节点个数，q是隐藏节点个数。激活函数的类型由神经元在网络中的位置来决定，类型不同功能不同。输入层的作用是将输入传递到隐藏层，在大多数情况下，输入层神经元没有激活功能。因为非线性激活函数会造成预测输出失真，所以输出层最常用的激活函数是线性函数。逻辑函数和双曲函数常被用作隐层传递函数。还有一些其他的激活函数，例线性函数和二次函数。 g ( ⋅ ) 函数可以选用下面两个特殊函数来表示： S i g ( x ) = 1 1 + e − x ， T a n h = 1 − e − 2 x 1 + e − 2 x 。 因此，公式 y t = ω 0 + ∑ j = 1 q w j ⋅ g ( ω 0 j + ∑ j = 1 q w i j ⋅ y t − i ) 的ANN模型实际上是从过去的观测值到未来值 y t 的 非线性函数映射。即， y t = f ( y t − 1 ， y t − 2 ， ⋯ ， y t − p ) 。本文统一用参数 a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a q 表示(2)中的所有待定参数 ω 0 ， ω 1 ， ⋯ ， ω q ， w i ， j ( i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， p ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ) 。
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user: 5. 结论 本文对比四组模型数据的真实值与预测值，发现关于外汇汇率预测的一种人工神经网络方法所建立的前馈神经网路模型能准确预测汇率的变化以及变化趋势，而且误差都很小，控制在−0.7%至0.3%之间，实验结果表明，将该模型数据用于外汇汇率预测上是切实可行的。 运用定量方法预测和协助投资决策在商业实践中比以往任何时候都更加不可或缺。时间序列预测是近年来备受关注的最重要的定量模型之一。人工神经网络(ANNs)已被证明是一种有效的、通用的模式识别、分类、聚类方法，特别是用于时间序列预测具有较高的精度。本文对于外汇汇率的预测只选取了收盘价，数据可能不具有很强的代表性，而且影响汇率的因素有很多，如国际收支、利率、经济增长率、通货膨胀率、外汇储备、政策因素等，该模型没有将这些因素考虑进去，因此该方法做出的预测精度受到了一定的影响。之后预测时将考虑上述影响汇率的因素。 目前已经有很多关于外汇汇率预测的人工神经网络方法被提出。因此，下一步的工作就是将一些改进的时间序列模型用到更复杂的人工神经网络模型中，期望能提高人工神经网络的预测效果。
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user: 摘要 针对当前文本挖掘情感分析缺乏系统性分析研究，建立综合评价指标，系统的分析产品间优劣势，明确改进方向。构建基于细粒度情感分析的模型，首先通过对评论文本进行预处理及分词，再运用LDA主题模型构建属性词典，运用知网情感词词库结合网络新词构建情感词典；接着建立评论有用性规则与情感打分规则，对有用短语打分，获取情感数据集；最后建立四大评价指标，对三款手机进行综合评价及可视化分析。模型数据结果表明，四大指标能够显著突出产品间优劣势，可以帮助生产者更快更准确的了解重点发展方向，也可以帮助消费者更便利的选择钟爱的产品。
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user: 1. 引言 随着20世纪的结束，电子商务在中国迅速发展，截至2019年6月，我国网络购物用户规模达6.39亿 [ 1 ]。数量庞大的网络购物用户在电商平台购买商品并对商品做出的评价后，留下了巨量的评论信息，这些评论信息就被学者们称为电商的在线评论 [ 2 ]。在线评论中的文本数据传达了消费者对于电商平台和商品等多方面的信息，这些信息不仅是其他潜在消费者决策前的重要参考，对于商品生产厂商的产品改进与研发也是十分重要。 本文通过运用LDA主题模型与完善补充产品属性及情感词典，构建细粒度情感分析模型，建立基于文本挖掘的评价指标，并通过实证，进行评价、建议与可视化分析。
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user: 2. 基于细粒度情感分析的模型构建 在线评论分析研究模型如下图1所示。 模型共包含五个步骤，分别是评论数据爬取及预处理 [ 3 ]，Jieba分词，运用隐含狄利克雷主题模型(LDA) [ 4 ] 获取产品属性及属性词 [ 5 ]，在线评论情感词典构建 [ 6 ]，有用短语及情感打分，数据分析及可视化。
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user: 4. 结束语 手机产品种类繁多、更新换代快，如何不断地获取消费者多方面的反馈，并从繁杂的信息中获得有用数据，分析产品优势劣势，是手机产品正确改进的重点。本文通过对爬虫获取的手机在线评论数据进行细粒度情感分析，建立四大评价指标，进行数据可视化，直观了解消费者情感趋势与产品优劣势，并给出相关建议，指明正确的改进方向与策略。
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user: 摘要 通过共沉淀方法制备稀土镧基生物炭(La-BC)，并对LA-BC对水体磷酸盐的吸附性能及吸附机制进行研究。结果表明，XRF证明了镧元素成功负载到La-BC上，LA-BC对磷酸盐吸附4 h达到平衡。Langmuir等温线及准二级方程对磷酸盐的吸附过程拟合性更好。负载镧玉米生物炭(La-CBC)、负载柳树生物炭(La-WBC)的饱和吸附量Qm分别为15.86和13.31 mg∙g −1 。pH对吸附过程影响显著，高pH导致La-BC对磷的去除效能下降。实验结果证明了La-BC可以有效的去除水体磷酸盐，本研究为废水中磷酸盐的去除提供一定的理论和技术参考。
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user: 1. 引言 水体富营养化是我国自然水体常见的污染问题 [ 1 ] [ 2 ]。磷是富营养化的制约因素，因此需要降低自然水体中磷的浓度。其中以吸附法的研究最为广泛 [ 3 ] [ 4 ]。如何研制低成本，高效率的磷酸盐是现在的研究热点。 其中生物炭作为近年来热点的吸附材料，原料来源广、成本低，且具有多孔结构、官能团丰富等优点，在废水处理中得到了广泛的研究与应用 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。但生物炭表面呈负电，对磷酸根等阴离子的吸附能力不佳，这需要对生物炭进行改性处理，以提高其对磷酸盐的吸附能力 [ 8 ] [ 9 ]。 镧等稀土元素可以对水体阴离子污染物有较强的去除效果，可用来对阴离子的吸附 [ 10 ]。但是，镧等物质在水体中一般以粉末状存在，难以回收利用，并且镧的氧化物也容易堆积导致传质阻力 [ 11 ]。针对上述问题，将生物炭上负载其他元素进行改性，将镧等轻稀土负载到生物炭上，用于去除水体磷酸盐，以提高生物炭效能以及降低环境风险。 因此本文的目的是：1) 采用共沉淀方法将生物炭材料、稀土元素镧结合起来，开发一种制备简易、低成本和高效能的载镧生物炭吸附剂(La-BC)。2) 分析La-BC的理化特性，并调节磷溶液的浓度、时间、pH，用来评价La-BC的吸附能力。3) 通过各种理化分析探索可能的吸附机制。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 载镧生物炭的制备 农业废弃物玉米秸秆、以及柳树树枝于秋季采集自抚顺市望花区，经去离子多次水洗后风干，并用植物粉碎机将原材料粉碎后过100目筛，过筛原材料在氮气气氛条件下，在500℃条件下的炉中经4℃∙min −1 的速度提高至500℃，进行恒温热解2 h，再将固体材料清洗后置50℃的烘箱内烘干即分别制得玉米生物炭(CBC)、柳树生物炭(WBC)。 然后通过共沉淀方法制备镧磁性生物炭(La-BC)，首先将1 g LaCl 3 放到250 ml的水中充分混匀后，再加入50 ml乙醇形成混合溶液。称取10 g的La-BC放入混合溶液中，然后以30 r∙min −1 的速度搅拌30 min。向搅拌的液体中放入2 mol∙L −1 的NaOH，至pH > 11时停止，静置一段时间后，在90℃条件下进行恒温烘干。得到载La玉米生物炭(La-CBC)、载La柳树生物炭(La-WBC)。 2.2. 吸附实验 2.2.1. 吸附动力学 配50 mg∙L −1 的磷酸盐溶液，量25 mL装进分别有0.1 g的La-CBC和La-WBC的管中。于25℃，150 r∙min −1 条件下震荡。在2、4、6、12、24、48 h取出过滤后测定浓度。 2.2.2. 吸附等温线 配5、10、20、30、40、50 mg∙L −1 的磷酸盐溶液，准确量取25 mL不同浓度溶液至分别装有0.1 g的La-CBC和La-WBC离心管中。于25℃，150 r∙min −1 条件震荡48 h。取出过滤后测定磷酸盐浓度。 2.2.3. 溶液pH的影响 配50 mg∙L −1 的磷酸盐溶液，取25.0 mL装进分别有0.1 g的La-CBC和La-WBC的管中，调节溶液pH，使溶液pH范围在2~10间。于25℃，150 r∙min −1 条件下震荡48 h。取出过滤后测定磷酸盐浓度。 2.2.4. 分析 采用钼锑抗分光光度法分析磷酸盐的浓度。通过分析SEM确定La-BC表面形态及结构(JSM-6360LA， JEOLCorporation)。进行X射线荧光(XRF)分析以鉴定La-BC的化学成分(S8 Tiger， Bruker Corporation)。进行X射线衍射(XRD)分析以鉴定La-BC中的晶体结构(D8 Advance， Bruker Corporation)。傅里叶变换红外光谱(FT-IR)光谱用于鉴定400~4000 cm −1 (IS50 FT-IR， Thermo Corporation)波数范围内La-BC的官能团。 2.2.5. 数据分析 用SPSS 19.0软件处理数据，制图采用Origin 8.0软件。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. La-BC的表征 XRF实验表明，除了C、O、N、H外，La-BC表面镧氧化物所占比最高，为48.45%~54.5% (图1)。证明稀土生物炭成功负载了较多量镧元素，制备材料过程中镧氧化物被结合进La-BC中。 图1. La-BC的XRF 由图2的XRD谱图可知，LA-BC在20˚~30˚有一个较宽的衍射峰，这是因为生物质热解后的芳构化和有机物质的石墨化。另外值得注意的是，通过XRF分析LA-BC存在大量La，图2并未发现相应衍射峰。这可能与La是无定型形态有关。 图2. La-BC的XRD 通过图3的红外分析可知，La-BC位于3400 cm −1 有吸收峰，系由La-BC上羟基中O-H键的特征峰。1640 cm −1 处主要是由于羟基(-OH)和酯内物质中酯基(C=O)的弹性波动引起。1435 cm −1 为羧基(-COOH)的振动，580 cm −1 与碳氢间(-CH)的伸缩振动有关。波长1121 cm −1 附近的吸光率带显示的是碳氧键(C-O)的波动，而781 cm −1 可能是由于材料中的芳香类物质的存在造成的。 图3. La-BC的红外光谱 3.2. 吸附动力学 对吸附动力学进行深入研究，可充分对吸附机理进行理解，吸附动力学涉及吸附剂对溶质吸附速率 [ 12 ]。为了解吸附过程，使用准一阶方程和准二阶方程进行拟合研究。 准一阶方程： q t = q e ( 1 − e − k 1 t ) ；(1) 准二阶方程： q t = K 2 q e 2 t 1 + K 2 q e t ；(2) q t 和q e 分别为t时和吸附平衡的吸附量，单位为mg∙g −1 ；t是吸附时间，单位为min；k 1 和k 2 是准一阶方程和准二阶方程常数，单位分别为min −1 和g∙mg −1 ∙min −1 。 La-CBC和La-WBC均对磷有明显的吸附性，但是LA-BC吸附性能更显著。La-BC在试验前期(前2 h)对磷酸盐吸附速率高，并在4 h趋向稳定(图4)。 这是因为实验前期，La-BC与磷酸盐的交界面，磷的浓度大，这样将会有大的吸附动力产生，磷酸盐被La-BC表面吸附位吸附，当磷进入La-BC大孔径内部后，经过中孔并进入小孔，在此过程中磷酸盐浓度降低，吸附动力也随之降低，速率逐渐减慢至稳定。 图4. La-CBC和La-WBC对磷酸盐的吸附动力学拟合曲线 通过拟合结果可看出，准二级动力学方程能很好拟合LA-BC对磷酸盐的吸附行为，拟合相关系数(R 2 )更接近1，理论平衡吸附量也与实验平衡吸附量接近，能更好描述LA-BC对磷酸盐的吸附行为(表1)。 Table 1 Adsorption kinetic parameter 动力学模型 参数 LA-CBC LA-WBC pseudo-first-order k 1 /min −1 1.3435 1.1967 q e /mg∙g −1 11.2879 11.0299 R 2 0.9791 0.9746 pseudo-second-order k 2 /g·mg −1 ∙min −1 0.3135 0.968 q e /mg∙g −1 11.6702 5.5798 R 2 0.9876 0.9993 表1. La-CBC和La-WBC对磷酸盐的吸附动力学参数 3.3. 吸附等温线 根据La-CBC和La-WBC设置梯度浓度，并对磷的去除绘制等温吸附线，如图5所示，La-CBC和La-WBC对磷吸附量随浓度变化而变化，当浓度增大，吸附量也随之变大，并当浓度达到一定值后，趋于稳定。 并采用Langmuir和Freundlich方程进行拟合 [ 13 ]： Langmuir Equation: q e = b Q m c e 1 + b c e ； (3) Freundlich Equation: q e = K f c e 1 / n ； (4) 其中q e 是平衡吸附容量，单位为mg∙g −1 ；c e 是平衡浓度，单位为mg∙L −1 ；b是Langmuir平衡常数，单位为L∙mg −1 ；Q m 是最大理论吸附容量，单位为mg∙g −1 ；K f 是Freundlich常数，单位为mg −1/n ∙g −1 ∙L −1/n ；1/n是Freundlich指数。 图5. La-CBC和La-WBC对磷酸盐的吸附等温线 La-BC对磷的去除率随浓度增加而变大，表明高浓度梯度是吸附发生的推动力。由图6还可看出，随浓度增大，La-BC对磷酸盐的去除率迅速增高，并在高浓度条件下趋于饱和。这是因为La-BC提供的吸附面积是一定的，低浓度条件下较多吸附位空余，磷酸盐接触吸附位后可以被吸附。随浓度增加，空置位已被利用，吸附达到饱和 [ 14 ] [ 15 ]。 两种等温线均可以较好拟合La-CBC和La-WBC的吸附过程。其中Langmuir等温线拟合度更高，表明吸附过程是单分子吸附的过程 [ 16 ]。 La-CBC和La-WBC的饱和吸附量Q m 分别为15.86和13.31 mg∙g −1 (表2)。 Table 2 Adsorption isotherm parameter Biochars Langmuir model Freundlich model Q m /mg∙g −1 b/L∙mg −1 R 2 K f /mg 1−1/n ∙g −1 ∙L −1/n n R 2 La-CBC 15.8571 0.4221 0.9758 4.4769 1.7511 0.9731 La-WBC 13.3122 0.5741 0.9637 4.5878 2.1956 0.8929 表2. La-CBC和La-WBC对磷酸盐的吸附等温线参数 3.4. pH的影响及吸附机制 许多研究表明，水体pH是吸附剂对磷去除效果的最活跃因素 [ 17 ] [ 18 ]。它不仅影响吸附剂表面性质，还决定磷酸盐在水体存在形态。本文开展不同pH下LA-BC对磷去除效率的影响实验(图6)。结果发现与pH值相关性显著，磷酸盐在LA-BC上吸附负荷随pH增加而降低，在pH = 2，La-BC对磷的去除率达到最大，且随pH增大，去除率减小。 这是因为pH值不仅会影响磷的形态，而且会改变La-BC表面官能团，进而改变溶液磷和La-BC表面的反应 [ 19 ] [ 20 ]。当pH值3到8，La-BC中镧表面的基团主要以 La-OH 2 + 和La-OH形式存在，总体上La-BC表面带正电荷。当pH由3增加到8，首先表现为H 3 PO 4 含量下降而 H 2 PO 4 − 含量增加，随后表现为 H 2 PO 4 − 含量下降而 HPO 4 2 − 含量逐渐增加。H 3 PO 4 不利于与La-BC表面发生静电吸引作用 [ 21 ]。 H 2 PO 4 − 和 HPO 4 2 − 则有利于与La-BC发生静电吸引作用。与 H 2 PO 4 − 比， HPO 4 2 − 负电荷量更大，促进带正电荷的La-BC所吸附。因此当pH由3到8，磷形态越易被La-BC吸附，使La-BC对溶液磷去除性能增强。当pH值8~12时，La-BC中氢氧化镧表面的基团以 La-OH 2 + 和La-O − 存在，总体上La-BC表面呈负电，因此当pH在8~12时，La-BC表面和磷酸盐间静电斥力增大，进而使磷酸盐的吸附下降。此外高pH使溶液OH − 与磷存在竞争效应，使La-BC对磷的去除率降低。 图6. pH对吸附作用的影响
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user: 4. 结论 1) 通过共沉淀方法可制备负载镧的镧基生物炭(La-BC)。 2) La-BC对磷酸盐的吸附是先快速增加并趋于稳定的过程，并在4 h达到平衡。 3) 准二级方程及Langmuir等温线可符合La-BC对磷的吸附。负载镧玉米生物炭(La-CBC)、负载柳树生物炭(La-WBC)的最大吸附量Q m 分别为15.86和13.31 mg∙g −1 。 4) pH对La-BC对磷酸盐的吸附影响显著，高pH不利于La-BC对磷酸盐的吸附。
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user: 摘要 本文研究了一个倒向随机微分时滞方程的最优控制问题。利用三个正倒向耦合的伴随方程，文中得到了最优控制满足的充分条件并给出一个最优消费选择的例子来说明理论结果的应用。
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user: 1. 引言 近来，Delong，Imkeller [ 1 ] 研究了一种含有状态延迟的新型倒向随机微分方程，本文称之为倒向随机微分时滞方程。随后，对于这种方程的最优控制问题也陆续展开，涌现出一些有代表性的成果。比如：Chen，Huang [ 2 ] 研究了倒向随机微分时滞方程的最优控制问题并给出相应的最大值原理；而Shi，Wang则在文献 [ 3 ] 中研究了一个倒向随机微分时滞方程的非零和微分对策，他们得到了纳什均衡点满足的必要和充分条件。本文的特点是采用两个倒向和一个正向随机微分方程作为伴随方程，这和文献 [ 2 ] [ 3 ] 中的不同，那里的伴随方程是时间超前的正向随机微分方程。借助于伴随方程，文中给出最优控制满足的充分条件。最后，通过一个金融市场中的最优消费问题来说明主要结果的应用。
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user: 2. 问题描述 本文以R来表示一维欧式空间；以 T > 0 表示终端时间；以 ( Ω ， F ， { F t } t ≥ 0 ， P ) 表示具有 σ -代数族的完备的概率空间； W ( t ) 表示一维标准布朗运动，且有 F t = σ { W ( s ) ， 0 ≤ s ≤ t } ， F = F T ；此外： L 2 ( r ， s ; R ) = { φ ( t ) | φ ( t ) 是   R   值 确 定 性 的 函 数 且 ∫ r s φ 2 ( t ) d t < + ∞ } ; L 2 ( F t ; R ) = { ζ | ζ   是   R   值   F t   可 测 随 机 变 量 且   E ζ 2 < + ∞ } ; L F 2 ( r ， s ; R ) = { ψ ( ⋅ ) | ψ ( ⋅ ) 是   R   值   F t   适 应 的 随 机 过 程 且 E ∫ r s ψ 2 ( t ) d t < + ∞ } . 现在从下面的状态方程开始： { − d y v ( t ) = f ( t ， y v ( t ) ， y δ v ( t ) ， y ¯ v ( t ) ， z v ( t ) ， v ( t ) ) − z v ( t ) d W ( t ) ， t ∈ [ 0 ， T ) y v ( T ) = ξ ， y ( t ) = φ ( t ) ， t ∈ [ − δ ， 0 ) . (1) 这里， f : [ 0 ， T ] × R × R × R × R × R × R → R 是连续函数； y δ v ( t ) = y v ( t − δ ) ； y ¯ v ( t ) = ∫ − δ 0 e λ s y v ( t + s ) d s ； ξ ∈ L 2 ( F T ; R ) ； φ ( t ) ∈ L 2 ( − δ ， 0 ; R ) ； v ( ⋅ ) ∈ L F 2 ( 0 ， T ; R ) 是控制过程。价值泛函如下： J ( v ( ⋅ ) ) = E ∫ 0 T l ( t ， y v ( t ) ， y δ v ( t ) ， y ¯ v ( t ) ， z v ( t ) ， v ( t ) ) d t + h ( y v ( 0 ) ) ， 我们的问题是寻找控制 u ( ⋅ ) ，使得： J ( u ( ⋅ ) ) = max v ( ⋅ ) ∈ L F 2 ( 0 ， T ; R ) J ( v ( ⋅ ) ) 。 以下给出两个假定： (H2.1) f是连续可微的；偏导 f y ， f y δ ， f y ¯ ， f z ， f v 是一致有界的； (H2.2) l和h是连续可微的，且存在 C > 0 ，使得： | l y | + | l y δ | + | l y ¯ | + | l z | + | l v | + | h y | ≤ C ( 1 + | y | + | y δ | + | y ¯ | + | z | + | v | ) 。 然后有以下解的存在唯一性结果。 引理 [ 2 ] 如果(H2.1)成立，则对于任意的 v ( ⋅ ) ∈ L F 2 ( 0 ， T ; R ) 以及充分小的 δ ，方程(1)有唯一的解 ( y v ( ⋅ ) ， z v ( ⋅ ) ) ∈ L F 2 ( − δ ， T ; R ) × L F 2 ( − δ ， T ; R ) 。
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user: 3. 充分条件 本节将建立最优控制 u ( ⋅ ) 满足的充分条件，为此，我们先定义Hamiltonian函数 H : [ 0 ， T ] × R × R × R × R × R × R × R → R 如下： H ( t ， y ， y δ ， y ¯ ， z ， v ， p ， p ¯ ) = l ( t ， y ， y δ ， y ¯ ， z ， v ) − p ⋅ f ( t ， y ， y δ ， y ¯ ， z ， v ) + p ¯ ⋅ ( y − λ y ¯ − e − λ δ y δ ) ， 并引入伴随方程： { d p ( t ) = − H y ( t ) d t − H z ( t ) d W ( t ) ， p ( 0 ) = h y ( y u ( 0 ) ) ， (2) { d p ¯ ( t ) = − H y ¯ ( t ) d t − q ¯ ( t ) d W ( t ) ， p ¯ ( T ) = 0 ， (3) { d p ˜ ( t ) = − H y δ ( t ) d t − q ˜ ( t ) d W ( t ) ， p ˜ ( T ) = 0. (4) 为简化，记 θ u ( t ) = ( y u ( t ) ， y δ u ( t ) ， y ¯ u ( t ) ， z u ( t ) ) ， H ( t ) = H ( t ， θ u ( t ) ， u ( t ) ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) ) 。然后我们有以下主要结果。 定理 假设(H2.1)和(H2.2)成立，而 u ( ⋅ ) 是某个给定控制。假设有：(i) 对任意 t ∈ [ 0 ， T ] ， H v ( t ， θ u ( t ) ， v ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) ) 在 v = u ( t ) 处连续；(ii) 对于 p ( t ) 和 p ¯ ( t ) ， H ( t ， ⋅ ， ⋅ ， ⋅ ， ⋅ ， ⋅ ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) ) 和 h ( ⋅ ) 是凸的；(iii) 方程(2)~(4)有解且 ( p ˜ ( ⋅ ) ， q ˜ ( ⋅ ) ) = 0 ；(iv) H ( t ， θ u ( t ) ， u ( t ) ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) ) = max v ∈ R H ( t ， θ u ( t ) ， v ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) ) 。那么 u ( ⋅ ) 是最优的。 证明：对于任意控制 v ( ⋅ ) ，由Hamiltonian函数H的定义，可以验证： J ( v ( ⋅ ) ) − J ( u ( ⋅ ) ) = E ∫ 0 T { H ( t ， θ v ( t ) ， v ( t ) ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) ) − H ( t ， θ u ( t ) ， u ( t ) ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) )     + p ( t ) ( f ( t ， θ v ( t ) ， v ( t ) ) − f ( t ， θ u ( t ) ， u ( t ) ) )     − p ¯ ( t ) ( y v ( t ) − λ y ¯ v ( t ) − e − λ δ y δ v ( t ) − ( y u ( t ) − λ y ¯ u ( t ) − e − λ δ y δ u ( t ) ) ) } d t     + h ( y v ( 0 ) ) − h ( y u ( 0 ) ) (5) 对 p ( t ) ( y v ( t ) − y u ( t ) ) + p ¯ ( t ) ( y ¯ v ( t ) − y ¯ u ( t ) ) + p ˜ ( t ) ( y δ v ( t ) − y δ u ( t ) ) 利用伊藤公式，可得： 0 = E ∫ 0 T { − H y ( t ) ( y v ( t ) − y u ( t ) ) − p ( t ) ( f ( t ， θ v ( t ) ， v ( t ) ) − f ( t ， θ u ( t ) ， u ( t ) ) )     − H y ¯ ( t ) ( y ¯ v ( t ) − y ¯ u ( t ) ) − H y δ ( t ) ( y δ v ( t ) − y δ u ( t ) ) − H z ( t ) ( z v ( t ) − z u ( t ) )     + p ¯ ( t ) ( y v ( t ) − λ y ¯ v ( t ) − e − λ δ y δ v ( t ) − ( y u ( t ) − λ y ¯ u ( t ) − e − λ δ y δ u ( t ) ) ) } d t     − h y ( y u ( 0 ) ) ( y v ( 0 ) − y u ( 0 ) ) (6) 结合(5)和(6)可知 J ( v ( ⋅ ) ) − J ( u ( ⋅ ) ) = E ∫ 0 T { H ( t ， θ v ( t ) ， v ( t ) ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) ) − H ( t ， θ u ( t ) ， u ( t ) ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) )     − H y ( t ) ( y v ( t ) − y u ( t ) ) − H y ¯ ( t ) ( y ¯ v ( t ) − y ¯ u ( t ) ) − H y δ ( t ) ( y δ v ( t ) − y δ u ( t ) )     − H z ( t ) ( z v ( t ) − z u ( t ) ) } d t + h ( y v ( 0 ) ) − h ( y u ( 0 ) ) − h y ( y u ( 0 ) ) ( y v ( 0 ) − y u ( 0 ) ) . (7) 由(7)，然后利用H和h的凸性有 J ( v ( ⋅ ) ) − J ( u ( ⋅ ) ) ≤ E ∫ 0 T H v ( t ， θ u ( t ) ， u ( t ) ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) ) ( v ( t ) − u ( t ) ) d t 再由假设(ii)和(iv)可知： H v ( t ， θ u ( t ) ， u ( t ) ， p ( t ) ， p ¯ ( t ) ) ( v ( t ) − u ( t ) ) ≤ 0 这说明 J ( v ( ⋅ ) ) − J ( u ( ⋅ ) ) ≤ 0 ，从而 u ( ⋅ ) 是最优的。证毕。 方程(2)是一个正向随机微分方程，而(3)、(4)是两个倒向随机微分方程，它们是相互耦合的，因此解的存在性并非显然，读者可参考文献 [ 4 ] 来进一步了解正倒向随机微分方程解的存在性问题。然而在某些特殊的情况下，方程(2)~(4)的解确实存在，从而可以利用以上定理来确定最优控制，让我们来看一个例子。
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user: 摘要 本文利用全球陆面数据同化系统(GLDAS)CLM陆面模式的土壤温度月资料，对1982~2019年中国区域土壤温度时空变化特征进行研究。采用线性回归、Morlet小波分析以及MK趋势检验方法，分析中国区域两个深度土壤层(0~10 cm、10~50 cm)的年、四季土壤温度的空间变化特征，月、年际、年代际变化趋势和周期变化特征。结果表明：1) 中国区域两个深度层土壤温度时空变化特征基本一致；2) 年、四季土壤温度空间分布均为中国东南部大于西北部，青藏高原西北侧土壤温度变化趋势会随着季节发生明显变化；3) 土壤温度月变化呈现“倒U型”，春夏季大于秋冬季。年际变化中土壤温度最高值出现在1998年，最低值出现在2003年。年代际变化最高值出现在20世纪90年代，最小值出现在21世纪初；4) 年、四季土壤温度均存在两类尺度的周期变化，其中春、夏季时间尺度周期相似，秋、冬季时间尺度周期相似；5) 20世纪末，年、春季、夏季、秋季土壤温度有增暖的突变现象。21世纪初，冬季有降温的突变现象。
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user: 1. 前言 陆地作为大气环流的下垫面之一，陆面过程是气候系统的重要成分 [ 1 ] [ 2 ]。通过陆面与大气之间的水汽、热量和动量的交换从而影响极端天气发生和气候变化 [ 3 ] [ 4 ]。土壤温度是指地表以下土壤的温度，又称地中温度 [ 5 ]，是表征土壤热力状况的重要参量，也是陆面影响大气的重要因子。土壤生态常与植物群落相互联系 [ 6 ]，土壤温度可影响土壤中水分的相变，改变大气湿度从而影响降水，通过改变地表反照率、土壤容量影响植被的生长情况，进一步影响地气之间的辐射平衡 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。同时，土壤温度的改变会伴随着土壤向大气输送的潜热、感热能的变化从而影响大气环流。故深入研究土壤温度的时空变化特征对研究陆面过程、陆气相互作用有非常重大的意义，也对理解天气和气候变化有重要意义 [ 10 ]。由于陆地表面的地形复杂，造成土壤温度观测资料的缺失，使得陆面过程的研究落后于海气相互作用研究 [ 1 ] [ 11 ]。但近年来，由于人类活动在很大程度上改变了陆地表面的原始状况 [ 12 ]。这一改变所带来气候变化和对人类造成的影响，使陆面过程研究成为了大气科学研究的热门话题 [ 13 ]。而地面气象站的土壤温度资料在空间上是不连续的，不利于研究土壤温度的空间变化特征。因此陆面模式成为研究土壤温度变化的重要手段，陆面模式资料被广泛应用于陆面过程、陆气相互作用、天气和气候变化的研究 [ 4 ]。 随着陆面模式的发展，对陆面模式资料的适用性研究也越来越多。在全球陆面数据同化系统GLDAS的四个陆面模式(NOAH、CLM、MOSAIC、VIC)中，CLM模式是发展最完善、被广泛应用的陆面模式之一 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]，它能很好地体现出各种复杂下垫面类型 [ 17 ]。研究表明，GLDAS的CLM陆面模式对东亚区域的陆面过程研究有很强的适用性 [ 13 ]，中国作为东亚区域最大的国家，地势复杂多样，同样具有东亚区域典型的下垫面 [ 18 ]。而国内外对土壤温度的研究主要是从国家尺度和典型区域两方面进行，国外大多研究全国土壤温度的季节变化，国内大多集中在青藏高原特殊地形上研究土壤温度与气象因子之间的关系，系统分析中国区域土壤温度时空变化特征的研究不多，因此进行本文的研究十分有必要 [ 18 ]。本文采用CLM10陆面模式土壤温度资料，研究中国区域年土壤温度、季节土壤温度的时空变化特征，采用具有非正交性的指数复值Morlet小波函数 [ 19 ] [ 20 ]，通过小波变换分析土壤温度的周期变化。采用MK突变分析，分析两个统计量变化曲线图，从而分析土壤温度的突变特征 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]。
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user: 2. 土壤温度空间分布特征 从图1可看出，两个深度层土壤年温度的空间分布特征相似。均是我国东南部整体大于西北部，土壤温度最值中心分布基本呈现“两低一高”。最高值中心位于华南地区，在青藏高原的西北部有一个最低值中心区，另一最低值中心区位于我国东北的北部。值得注意的是，四川省东部年土明显大于西部，几乎相差10℃。两个深度土壤年温度不同点在于，10~50 cm土壤温度值在全国范围内低于0~10 cm。 图1. 中国区域土壤年温度(a)是0~10 cm深度、(b) 10~50 cm是深度的空间分布。单位：℃ 从图2可以看出，两个深度层季节土壤温度空间分布特征一致，只是10~50 cm土壤温度值小于0~10 cm。春季，华南地区土壤温度最高，华中地区土壤温度次之，东北地区最北端的土壤温度最低。四川东部大于西部的特点在春季也明显。夏季，西北地区、华东地区相比于春季土壤温度有明显的升高，成为全国高值区。由于青藏高原的热力作用，使得其西北侧土壤温度明显升高。四川东西部土壤温度差增大。秋季，全国大部分地区相比于夏季土壤温度有所下降，东北、华北、西北地区降温最明显，华南地区成为全国土壤温度高值区。此时，四川东西部仍存在较大的温度差。冬季，冷空气南下影响地表的热量，使得土壤温度在全国范围内显著下降，青藏高原西北侧、东北部的北部土壤温度低值区范围扩大，但四川东西部温度差相比于其他三季是在减小的。
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user: 3. 土壤温度空间变化趋势 从图3中可看出，两个深度层土壤年温度空间变化趋势分布特点一致，只是10~50 cm整体变化趋势值均小于0~10 cm，即增温和降温不如0~10 cm明显。四川东部、新疆南部和青海、甘肃交汇地区土壤年温度增加趋势最明显，变化趋势在0.08~0.16℃/a之间。华北、西南、东北地区大部分呈现减小的趋势，其中西藏南部、云南西北部减小趋势最明显，变化趋势小于−0.16℃/a。华南大片区域为负值，但减小趋势不明显，变化趋势在−0.08~0℃/a之间。 图2. 0~10 cm土壤温度(a)是春季、(c)是夏季、(e)是秋季、(g)是冬季空间分布图。10~50 cm土壤温度(b)是春季、(d)是夏季、(f)是秋季、(h)是冬季空间分布图。单位：℃ 图3. 1982~2019年中国区域土壤年温度(a) 0~10 cm、(b) 10~50 cm线性变化趋势的空间分布图。单位：℃/a 从图4可知，两个深度层四季土壤温度变化趋势空间分布特点相似，只是10~50 cm增温和降温的趋势都不如0~10 cm明显。春季，全国大部分地区是正值，其中四川东部、青海东部、新疆南部地区土壤温度增加趋势最明显，变化趋势在0.2~0.3℃/a之间，青藏高原西北侧、喜马拉雅山附近有明显减小趋势，变化趋势在−0.3~−0.1℃/a之间。夏季，除长江流域以南地区、西藏西北侧是负值区，全国其他地区大部分为正值。青藏高原西北侧减小趋势最明显，变化趋势在−0.5~−0.4℃/a之间。华东、华北、东北、西北具有明显的增大趋势，变化趋势在0.1~0.2℃/a之间，在春季具有明显增大趋势的四川东部、青海东部、新疆南部，在夏季仍具有明显增大趋势，而且四川地区具有增大趋势的区域范围扩大。秋季，全国范围内土壤温度均有减小的变化趋势，虽然四川东部、新疆南部、青海东部仍是增温最明显的区域，但变化趋势减小至0.08~0.15℃/a，华中大部分地区、青藏高原有弱的增大趋势，广东广西出现大范围弱的土壤温度减小趋势。冬季，华中、华东、西部大部分地区土壤温度具有增大趋势，其中青藏高原西北侧增大趋势最明显，变化趋势在0.3~0.4℃/a，四川东部具有次明显的增加趋势，变化趋势在0.2~0.3℃/a。东北地区减小变化趋势在−0.2~−0.1℃/a之间，华北地区土壤温度有弱的减小趋势，在−0.1~0℃/a之间。春季喜马拉雅山附具有减小趋势的区域范围在冬季有所扩大。 图4. 0~10 cm土壤温度(a)是春季、(c)是夏季、(e)是秋季、(g)是冬季空间分布趋势图。10~50 cm土壤温度(b)是春季、(d)是夏季、(f)是秋季、(h)是冬季空间分布趋势图。单位：℃/a
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user: 4. 土壤温度的时间变化 从图5可知，0~10 cm深度土壤温度月变化呈现一个“倒U型”，12、1、2月份土壤温度都是低值，三个月平均温度值均不超过7℃，1月份达到最低值。这种变化趋势与史学正等人 [ 18 ] 分析土壤温度月变化结果一致。从3月份开始土壤温度在逐渐升高，直到7月份也就是盛夏时期土壤温度达到最大。进入夏季的尾声8月份土壤温度又开始逐渐减小，这一变化与由于四季更替导致入射到地面的太阳辐射变化有关。10~50 cm深度土壤温度月变化特征与0~10 cm一致，但秋季和冬季的土壤温度大于0~10 cm，春夏两季土壤温度小于0~10 cm。表明变化幅度会随着深度增加而减小，这可能与土壤和外界热量交换发生变化有关。 图5. 1982~2019年土壤温度的月变化图。黑实线是0~10 cm深度层，黑虚线是10~50 cm深度层。X轴为时间，单位为月。Y轴是土壤温度，单位为单位：℃ 由图6(a)可知，两个深度层土壤年温度的年际变化都呈现出波动变化。对于0~10 cm：年土壤温度在1982~1984年是单调递减的，在1985~1998年是呈现波动变化的，到1998年土壤年温度达到最大值。1998~2000年经过两年单调递减的变化，这一阶段是年土壤温度的年际变化最大的阶段，变化约2℃。2001~2019年是波动变化，在2003年出现最小值。对于10~50 cm：年土壤温度的年际变化趋势与0~10 cm相似，但由于地表向下传输给土壤的热量会随着深度增加而逐渐减小，使得10~50 cm土壤温度值比0~10 cm土壤温度值小，故10~50 cm年土壤温度的年际变化曲线整体是位于0~10 cm的下方。 由图6(b)~(e)可知，两个深度层季节土壤温度的年际变化特点均是波动变化，但10~50 cm深度层春季、夏季土壤温度的年际变化曲线整体位于0~10 cm下方，秋季、冬季土壤温度年际变化曲线整体位于0~10 cm上方，这与图5分析结果对应。两个深度层土壤温度春季在1997年出现最大值，在1988年出现最小值。夏季在1996年出现最大值，在2003年出现最小值。秋季在1998年出现最大值，在2002年出现最小值。冬季在1998年出现最大值，在2013年出现最小值。同时，两个深度层四季土壤温度在20世纪末都有约2℃大幅度的变化。 从年代际分布表(表1)中可以看出两个深度层(0~10 cm、10~50 cm)的土壤温度年代际的变化特点都是波动变化且趋势一致。以20世纪80年代为基准，两个深度层的土壤温度在20世纪90年代呈现出增加的趋势，21世纪初呈现减小趋势，21世纪10年代依旧是减小趋势但相比于21世纪初土壤温度有上升。10~50 cm土壤温度年代际最大值、最小值、平均值均小于0~10 cm。结合图7，两个深度层年、四季土壤温度最高值均出现在年代际变化最大值的20世纪90年代中。 图6. 1982~2019年中国区域土壤温度的年际变化图。黑实线代表0~10 cm深度土壤层，黑虚线代表10~50 cm土壤深度层。(a)是年，(b)是春季，(c)是夏季，(d)是秋季，(e)是秋季。X轴为时间，单位为月。Y轴是土壤温度，单位为单位：℃ Table 1 Interdecadal distribution of soil temperature in China from 1981 to 2018 (unit: ˚C 20世纪80年代 20世纪90年代 21世纪初 21世纪10年代 最大值 最小值 平均值 0~10 cm 15.3 15.6 14.9 15.2 15.6 14.9 15.25 10~50 cm 15.2 15.5 14.8 15.1 15.5 14.8 15.15 表1. 1981~2018年中国区域土壤温度年代际分布表(单位：℃)
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user: 5. 小波分析结果分析 在小波系数实部等值线填色图中，正值区代表土壤温度是高值，负值区代表土壤温度是低值。两个土壤深度层的小波分析依旧相似，以0~10 cm深度层为主要分析对象。图7(a)看出，年土壤温度存在3~10年、12~30年两类尺度的周期变化，在12~30年尺度上出现低~高温交替的准两次震荡。从图7(b)方差图可看出，方差次大值对应的10年为两个深度土壤层的第二主周期，方差最大值对应的24年为两个土壤深度层的第一主周期，说明24年左右的周期震荡最强，代表年土壤温度未来的变化周期以24年为主。 从图7(c)~(j)可看出，春季土壤温度有2~8年、10~29年两类尺度的周期变化。其中10~29年尺度上两个深度都存在温度的低−高准两次震荡，2~9年尺度周期变化在1998年以后表现稳定的高−低震荡变化。春季土壤温度第二主周期是7年，第一主周期是20年，代表春季土壤温度未来的变化周期以20年为主。夏季土壤温度有1~8年、10~29年两类尺度的周期变化，10~29年尺度上存在低~高准两次震荡。夏季土壤温度的第二主周期是5年，第一主周期是18年。秋季土壤温度存在4~14年、15~37年两类尺度周期变化，其中4~14年尺度土壤温度均存在低~高值震荡，15~37年尺度存在高~低值震荡。秋季土壤温度的第二主周期是10年，第一主周期是32年。冬季土壤温度存在1~10年、14~38年两类尺度周期变化，两类时间尺度均存在高~低值震荡变化。冬季土壤温度第二主周期为7年，第一主周期为35年。 图7. 0~10 cm土壤温度小波分析。(a)是年、(c)是春季、(e)是夏季、(g)是秋季、(i)冬季小波系数实部等值线填色图，(b)是年、(d)是春季、(f)是夏季、(h)是秋季、(j)是冬季小波方差图
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user: 6. MK检验结果分析 由图8可知，两个深度层土壤年温度的UF统计量曲线变化趋势十分相似。均是20世纪80年代温度先减小，后增加到21世纪中前期，其中20世纪90年代中期到21世纪初UF值超过了显著性水平0.05的临界线，表明土壤温度具有明显的增加趋势。从21世纪初中期至今土壤温度具有减小趋势。根据UF与UB的交点位置，确定20世纪90年代中期至21世纪初的增暖是一种突变现象，具体突变时间分别为1983年和1987年。UF与UB还有一个交点位于90年代末期，但超过了显著性水平0.05的临界线，因此不具备显著性。 图8. 土壤年温度的MK检验，UB、UF统计量曲线变化图。(a)是0~10 cm深度层、(b)是10~50 cm深度层 同理，从图9可以看出，两个深度土壤层四季土壤温度UF统计量曲线变化趋势均相似。春季：在20世纪90年代之前土壤温度有减小趋势，20世纪90年代至今，土壤温度变化趋势为先增加后减小然后再增加，减小趋势出现在21世纪初中期。其中20世纪90年代末期到21世纪初期有明显的增加趋势。根据UF与UB的交点位置，这种明显增暖趋势是一种突变现象。0~10 cm两个统计量连续相交于1994、1995年，这是MK突变检验自身具有的一个系统误差，实际情况是不能在短时间内连续突变，故具体突变时间为1994年。10~50 cm突变时间是1992年。夏季：土壤温度在20世纪90年代中期之前是波动变化，之后到21世纪初中期为增加趋势，其中20世纪90年代末到21世纪初这几年的增加趋势最明显，且这种增暖趋势是一种突变现象，具体突变时间为1987年。秋季： 20世纪80年代为减小趋势，20世纪90年代初到21世纪初为增加趋势，之后是减小趋势。其中20世纪90年代中期到21世纪初增加趋势明显是一种突变现象。根据UF与UB交点位置，0~10 cm具体突变点为1987年，而10~50 cm不具有具体的突变时间点。冬季：20世纪80年代土壤温度有减小趋势，20世纪90年代初到21世纪初有增加趋势，21世纪初后期至今具有明显的减小趋势，且为一种突变现象，具体突变点为2000年。 图9. 四季土壤温度的MK检验，UB、UF统计量曲线变化图。0~10 cm土壤温度(a)春季、(c)夏季、(e)秋季、(g)冬季。10~50 cm土壤温度(b)春季、(d)夏季、(f)秋季、(h)冬季
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user: 7. 结论 与史学正等人 [ 18 ] 分析中国土壤温度变化一致，本文利用全球陆面数据同化资料，同样从时间纬度上分析土壤温度月变化，也与王倩茹等人 [ 24 ] 一样研究两个不同深度层土壤温度空间变化趋势。但在年际变化分析中发现1998~2000年有一个土壤温度单调递减2℃，经过MK突变检验，发现这是一个突变现象。还利用小波分析，研究全国土壤温度的周期变化，进一步得到未来的变化趋势。具体结论如下： 1) 中国区域两个深度层年、四季土壤温度的空间分布特征一致。土壤年温度有“两高一低”的最值中心分布特点，华南出现土壤年温度最高值中心区，东北北部和青藏高原西北部出现最低值中心区。局地土壤温度和高低值区会随着季节变化而发生变化，其中我国西北、华东地区土壤温度随季节变化最明显。四川地区受到地形影响，其东西部年、四季土壤温度相差较大。 2) 中国区域两个深度层年、四季土壤温度变化趋势的空间分布特征一致，但10~50 cm土壤温度的变化不如0~10 cm明显。青藏高原土壤温度变化趋势随季节发生明显变化，尤其是其西北侧。四川地区受到地形影响，不论是年土壤温度还是季节土壤温度，四川东部地区在全国范围内都是明显增温的区域。 3) 中国区域两个深度层土壤温度月变化、年际变化、年代际变化规律一致。土壤温度月变化是春夏季大于秋冬季。土壤年温度最高值出现在1998年，最低出现在2003年，与年代际变化最高值出现在20世纪90年代，最小值出现在21世纪初相对应。 4) 两个土壤深度层的年、四季土壤温度均存在两类尺度的周期变化。通过小波方差图分析，两个深度层的年土壤温度变化的第一主要周期位于12~30年尺度上，春夏季土壤温度变化的第一主要周期位于10~29年尺度上。而秋冬季土壤温度变化的第一主要周期位于14~38年尺度上。 5) 两个深度层土壤年温度与春、夏、秋季温度在20世纪末到21世纪初会有一次增暖的突变现象，但突变现象维持的时间和突变开始时间点都有所差别。冬季没有突变增暖现象，而是21世纪初后期至今为突变降温现象，具体突变时间为2000年。
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user: 摘要 针对矿井机电运输(人员)事故率频发实际情况，研制出一种新型架空乘人装置防断轴保护，并详细地介绍了该新型架空乘人装置防断轴保护的工作原理、特点和应用过程中所要注意的事项。同时对新型架空乘人装置防断轴保护的应用效果进行了认真的分析，分析结果表明新型架空乘人装置防断轴保护效果好、原理简单、拆卸安装使用方便，大大提高了机电运输(人员)的安全防护性，极大地保障了矿工的身体健康和生命安全，具有很好的市场推广价值。
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user: 1. 引言 煤炭是我国工业发展不可或缺的重要能源被称为工业的粮食。煤炭持续供应的基础在于煤矿的安全高效生产。另外在我国煤矿开采过程中井工开采煤矿的数量占我国煤矿数量的90%以上。因此，矿井安全高效生产是原煤生产的非常重要的环节 [ 1 ] [ 2 ]。然而，煤矿运输事故是井下机电安全事故中最主要的因素之一，尤其是在人员运输系统中更为重要 [ 3 ] [ 4 ]。煤矿运输安全是煤矿安全管控的重要环节，它对煤矿安全生产来说是至关重要的。由于现代化矿井机械化水平越来越高，随着机械化、自动化、信息化、智能化程度的不断提高，煤矿企业需要投入大量的资金用来购买相当多的机电运输设备，然而随着煤矿机电运输设备的不断增加，机电运输事故也越来越多 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。经过长期的思考，怎么才能研制一种设备装置解决上述问题显得迫在眉睫。传统的架空乘人装置都是通过加强现场的巡视检查，提高工作人员的敬业精神，来预防机电运输事故，在实际工作中起到了一定的效果，但工作量大、人员劳累，达不到全时段监控防护，机电事故的难题依然存在 [ 8 ]。基于以上研究背景，一种新型防断轴保护装置的研制应运而生。该新型防断轴保护装置在老石旦煤矿第二部架空乘人装置使用两年以来没有发生过一起伤人事故，确保了矿井的人员运输安全，为矿井的安全生产做出了突出的贡献，同时也为公司其他相似煤矿架空乘人装置防断轴保护提供了值得借鉴的宝贵经验。
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user: 2. 提出问题 在煤矿工程实践中广泛地采用了架空乘人装置来运输人员，为了确保架空乘人装置安全运行研制出了该新型断轴保护装置。架空乘人装置机头和机尾一般安装在巷道支架上，形成一个架空装置运输乘人设备由主驱动轮带动从动轮运行这就是其运行的基本原理。主驱动轴驱动着架空乘人装置的驱动轮。同时，它还在纵向方向上承载着驱动轮的重量。当传动轴老化或受力过大时，就会断裂，导致驱动轮脱落，给人员的生命安全带来巨大的威胁。通过充分论证和探讨，设计和加装了驱动轮。该防断轴保护装置就完全符合了《煤矿安全规程》(2016年)关于“架空乘人装置应有断轴保护措施”的相关规定，同时以非常低廉低成本就能够满足当前煤矿人员辅助运输系统的安全需求，并为之构筑了一道坚固的安全防线。
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user: 3. 分析问题 结合我国煤矿井下巷道特点，研制、开发煤矿架空乘人装置的断轴保护装置，该装置解决了架空乘人装置一旦断轴的情况下能够保障人员的人身安全问题，具有高效、安全、易操作、维护量小等特点。近几年煤矿井下大量架空乘人装置投入运行，据不完全统计全国安装各种形式的架空乘人装置近5000余套。近几年架空乘人装置事故频发，特别是莲花山事故，造成4人死亡，26人受伤，更是造成很大影响 [ 9 ]。主要存在架空乘人装置钢丝绳脱落、主动轴断裂、钢丝绳绳轮卡架空乘人座椅、紧急停车装置失灵、人员甩出等事故。为此，就架空乘人装置存在的隐患和危害进行分析，并有针对性研究应用了断轴保护装置，收到良好效果。