DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着二十一世纪电子、计算机、机械以及人工智能等多门科学技术的发展，研究者们在机器人领域也有了重大的突破，与原先的功能单一的机器人相比，现如今的机器人具有决策、自主感知和执行功能等。移动机器人的路径规划问题一直是移动机器人的一个重要组成部分，是当下研究的重点和热点。路径规划问题是指在特定约束条件下，可以找到一条从初始位置到目的地的最佳或者接近最佳性能的路径，是机器人可以无碰撞地，更快地到达目的地。 路径规划的核心是算法的选择和设计。常用的解决算法有人工势场法 [ 1 ] 、图形学算法 [ 2 ] 、PRM (Probabilistic Roadmaps概率路线图)算法 [ 3 ] 和RRT (Rapidly-exploring random tree)算法 [ 4 ] 等。 人工势场法是将机器人看作是人工受力场中的质点 [ 5 ] ，运动方向为人工受力场中合力的作用方向；目标点会对机器人产生吸引力，障碍物会对机器人产生排斥力，吸引力和排斥力的合力决定机器人的运动速度，以此得出机器人的移动位置；图形学算法，其是以图论为基础构建环境模型的一种方法。用具体的图来表示机器人运动的环境状态空间，然后在该图中查询最优路径；PRM是一种多查询的方法，基本思想是在给定图的自由空间里随机撒点(自定义个数)，构建一个路径网络图，从而查询到一条起点到终点的路径；RRT方法，是一种基于采样的单查询方法，以起始点和目标点为根，两个树相向生长，直到合并在一起，以找到一条从起始点到目标点之间的路径。 近年来随着智能仿生学算法 [ 6 ] 的发展，粒子群算法 [ 7 ] 、蚁群算法 [ 8 ] 、蜂群算法 [ 9 ] 等也应用于机器人路径规划中，梁晓丹 [ 10 ] 提出了自适应觅食策略，最终不但有效避开障碍而且找到目标地点；同时能有效地节约行走时间，从而减少能量的损耗、节约成本。陈刚 [ 11 ] 等人在遗传路径规划的基础上，提出了一种新的度量路径规划的个体适应度值的计算方法，在复杂环境下，该算法有很强的鲁棒性。 每种算法都有一定的局限性，传统的人工势场法和图形学算法容易陷入局部最优。PRM算法和RRE算法虽然计算速度较快，但路径搜索具有随机性，往往得不到最佳路径。智能算法需要多次迭代后才能形成规则。 本文针对智能算法收敛速度慢的缺点，拟融合差分进化算法和粒子群算法，并加以改进变异规则，在不牺牲多样性的情况下，提高全局搜索能力，增加算法的收敛速度，使移动机器人可以获得性能更佳的路径。 本文结构如下：第二节基本算法介绍，第三节改进的算法介绍，第四节为改进算法的基础函数测试，第五节为应用于路径规划的仿真实验介绍，第六节总结全文。
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user: 2. 基本算法介绍 2.1. 差分进化算法 差分进化算法是一种新兴的优化技术，是由Storn和Price于1995年提出 [ 12 ] ，是一类基于群体的自适应全局优化算法，英文简称为DE算法。DE算法能够有效地解决复杂优化问题，被广泛地应用关于工业设计、信号处理、人工神经网络及机器人等领域中。DE算法有变异、交叉、选择三个步骤： 变异：DE算法通过差分策略实现变异，在DE中常见的差分策略是从种群中随机选取两个个体，将其向量差进行缩放，再与待变异个体进行向量合成。变异完成后，得到一个中间个体v i = (g + 1)，如式1所示： v i ( g + 1 ) = x r 1 ( g ) + F ( x r 2 ( g ) − x r 3 ( g ) ) ，     i ≠ r 1 ≠ r 2 ≠ r 3 (1) 其中，F为缩放因子，x i (g)为第g代种群的第i个个体。变异过程中，需要判断合成向量的有效性，不可以超过边界范围。如果不满足边界条件，则将其删除，使用初始化的方法得到新的个体。 交叉：交叉的两个初始个体为，第G代种群中的个体x ij 和其变异的中间体v i = (g + 1)，如式2所示： u i j ( g + 1 ) = { v i j ( g + 1 ) ， if r a n d ( 0 ， 1 ) ≤ C R or j = j r a n d x i j ( g ) ， othersize (2) 其中，CR为交叉概率，j rand 为随机整数，v ij 则就表示第i个个体的第j维。为了确保中间体至少有一个基因遗传给下一代，第一个交叉基因从中间体随机选出，作为新个体的等位基因。后续的交叉过程，通过公式产生，通过随机数与交叉概率CR的比较，判断选取x还是中间体v，遗传给下一代。 选择：在DE算法中通常采用贪婪算法来选择个体，如式3所示： x i ( g + 1 ) = { u i ( g + 1 ) ， if   f ( u i ( g + 1 ) ) ≤ f ( x i ( g ) ) x i ( g ) ，   othersize (3) 通过比较变异后的个体u i (g + 1)与x i (g)的适应度函数值，选择适应度优秀的个体遗传到下一代。 2.2. 粒子群算法 粒子群算法(Particle Swarm Optimization)，简称PSO，是由Kenned和Eberhart于1995年提出的 [ 7 ] 。比较特别地是，PSO算法没有交叉和变异算子，而是根据当前粒子群中的最优解来更新。 更新：粒子在N维空间的位置为矢量x i ，飞行速度表示为矢量v i 。PSO的目标函数将决定粒子的适应度值，同时记录每个粒子目前为止发现的最好位置pbest，pbest中的最佳值为gbest，gbest则为整个种群中粒子发现的最好位置。 最基本的PSO的更新规则如式4所示： v i = c 1 ∗ r a n d (   ) ∗ ( p b e s t − x i ) + c 2 ∗ r a n d (   ) ∗ ( g b e s t − x i ) x i = x i + v i (4) 其中，v i 是粒子的当前速度，rand()表示0~1之间的随机数，x i 表示粒子的当前位置，c 1 、c 2 是学习因子，通常c 1 、c 2 为0~2之间的数。v i 的最大值为V max ，如果v i > V max ，则v i = V max 。v i 的第一项称为自身认识项，第二项称为群体认识项。其中，pbest反映粒子可以通过自身经验学习，gbest表明粒子间的协同合作。由此可以得出，PSO是通过经验学习来决定下一代的位置。
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user: 3. 改进的差分进化和粒子群算法的算法 基于前面提到的DE和PSO 算法，我们提出一种新的算法。它融合并改进DE算法和PSO算法，称为改进的DEPSO (pDEPSO)，旨在进一步加强这两种算法的全局搜索能力并加快收敛速度。 改进的算法主要包括两个阶段。第一阶段为PSO算法的更新，第二阶段为DE算法的更新。 3.1. 改进的PSO算法 本文采用自适应性权重PSO算法 [ 13 ] 。当粒子的目标趋于一致局部最优时，将惯性权重增大；而粒子的目标值比较分散时，将惯性的权重减少，同时对于目标函数优于平均目标值的函数，其对应的惯性权重因子较小，从而保存了改粒子，反之，低于平均适应度的粒子，其对应的惯性权重较大，使得该区域向较好的区域靠拢。 常用的PSO更新公式增加了改进，在当前粒子速度项中加入了惯性因子，更新后如式5所示： v i = c 1 ∗ r a n d (   ) ∗ ( p b e s t − x i ) + c 2 ∗ r a n d (   ) ∗ ( g b e s t − x i ) x i = x i + ω i ∗ v i (5) 相比较式4而言，新增加的动态ω能获得更好的寻优结果。动态的ω在PSO搜索过程中线性变化，采用线性递减权值策略，如式6所示： ω i ( t ) = ( ω i n i − ω e n d ) ( G k − g ) / G k + ω e n d (6) 其中，G k 代表最大迭代次数，ω ini 表示初始惯性权值，ω end 表示迭代至最大进化代数时的惯性权值。 3.2. 改进的DE算法 3.2.1. 基于K均值聚类的多种群策略 多种群技术被认为是一种很有前途的方式，可以促进子种群的开发，而不需要牺牲种群的多样性。聚类是根据数据的属性，把相似的数据进行分类在组合的过程。K均值聚类 [ 14 ] ，是一种经典的聚类方法，以欧式距离作为相似度评价指标，即两个粒子的距离越近，相似度也就越大。根据需要认为的确定K个点作为初始聚类中心，然后计算每个粒子都中心的距离，粒子将划分给距离它最近的中心点Ci。K均值算法伪代码如表1。 如果第i类包含n i 个个体，这些个体在这里设定为x 1 ，x 2 ，x ni ，这时聚类中心Cen(i)的计算公式为： Table 1 Pseudo-code for k-means clusterin 算法1：K均值聚类 1 选择K个点作为初始质心 2 Repeat 3 将每个点聚类到最近的质心Ceni，形成K个簇 4 重新计算每个簇的质心 5 Until簇不发生变化或达到最大迭代次数 表1. K均值聚类的伪代码 c e n ( i ) = ∑ i = 1 n i x i n i (7) 算法没隔T代进行重新聚类，为了增强算法的开发能力，前期T的值设定较小；在算法后期，需要算法有较强的探索能力，T的值设定较大。 T = { f l o o r ( 0.02 ∗ i t e r max ) if i t e r ≤ 0 .5 ∗ i t e r max f l o o r ( 0.05 ∗ i t e r max ) if i t e r > 0 .5 ∗ i t e r max (8) 3.2.2. 变异：双变异规则 考虑到利用优秀的个体来交换信息的方式是一种很有前途的方法，我们提出来了一种新的变异机制。一方面旨在加强每个多种群之间的信息交流，另一方面加快收敛速度。变异机制如下： t i ， j = F b e s t ⋅ x 1 b e s t ， j + F k 1 ⋅ x k ， j F l b e s t + F k 1 v i ， j = t i ， j + ϕ i ， j ( t i ， j − x k 2 ， j ) (9) t i ， j = F b e s t ⋅ x g b e s t ， j + F k 1 ⋅ x k ， j F g b e s t + F k 1 v i ， j = t i ， j + ϕ i ， j ( t i ， j − x k 2 ， j ) (10) 其中 j ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， N P } ，NP为整个种群的大小φ i ，j 是[−1，1]的随机数，k 1 和k 2 是[1，M]中的随机数，其中M为子种数大小且 k 1 ≠ k 2 ≠ i ，lbest是当前子种群的最佳个体索引值，gbest是所有种群中最佳个体的索引值，T i 是中间向量，F ki 是第i个个体在当前个体在种群中从最差到最优的排序值。 从式9和式10中可以看出，两个变异机制的主要区别是：式9包含的是子种群中的最优个体，式10包含的是整个种群中的最优个体，这两种变异规则的主要差别就是中间向量。 一方面，通过这种方式将最优个体的信息加入到变异规则中，可以引导该区域其他粒子的搜索，加快收敛速度。另一方面，在邻近区域选择个体出入到中间向量中，可以保持种群的多样性，避免陷入局部最优，因此，这种变异机制比原始的DE算法和PSO算法更优。 本文将DE算法和PSO算法 [ 15 ] 结合在一块，使得算法更新种群时，从理论上讲，DE算法的性能通过结合PSO算法而得到改善，pDEPSO的算法性能可能比PSO算法和DE算法要更优秀。 总而言之，这种变异机制结合的DE算法和PSO算法的优点，改善了容易陷入局部最优的缺点，提高了收敛速度，是一种值得深入研究的方法。 3.3. 算法整体流程介绍 pDEPSO算法的运行该过程如下： 1) 初始化粒子； 2) 计算每个粒子的适应度值，使用公式(5) (6)更新粒子； 3) 重新评估每个粒子的适应度值； 4) 更新个体最佳pbest和全局最佳gbest； 5) 采用K均值聚类方法，分为N个子种群，参照表1、公式(7) (8)； 6) 使用公式(9) (10)对粒子进行变异，交叉、选择按照公式(2) (4)更新； 7) 重新更新pbest和gbest； 8) 重复进行(2)~(7)，直到达到迭代次数。
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user: 4. 算法性能测试 4.1. 函数测试 为了测试改进算法的性能，这里选取了五个测试函数，见表2。四个测试函数都选自基本测试函数，其中F1、F2为单峰函数函数，F3、F4为多峰函数。测试维度都选为30维。 4.2. 参数设置 为了公平比较，所有算法都使用相同的固定数量的函数评估作为停止条件；每个实验运行5000次目标函数评估，相当于使用群体大小为50的100次迭代；对于每个算法，运行十次求得平均值和方差。 为了测试函数性能，这里选择典型的DE算法、PSO算法与本文所提出的pDEPSO进行比较，DE算法的参数包括：F = 0.3，Cr = 0.8；PSO算法的参数包括：c 1 = c 2 = 1.5，ω ini = 0.9，ω end = 0.7；pDEPSO算法设置为：c 1 = c 2 = 1.5，ω ini = 0.9，ω end = 0.7，F = 0.3，Cr = 0.8，M = 3。 4.3. 分析与讨论 图1给出了DE算法、PSO算法和pDEPSO算法对于测试函数F 1 -F 4 的收敛曲线。其中a线代表pDEPSO算法，b线代表PSO算法，c线代表DE算法。 从图中可以明显看出，pDEPSO算法的收敛速度明显快于DE算法和PSO算法，收敛结果也优于DE算法和PSO算法。这主要是因为多种群策略的效果。而表3也给出了各算法对于函数测试的静态统计结果。统计结果为十次运算结果平均是。从结果可以看出，pDEPSO算法的搜索精度明显高于其它两个算法，且鲁棒性较好，这主要是因为双变异策略可以很好的控制种群多样性，而且同时很好的避免了种群陷入局部最优。 Table 2 Benchmark function tes 问题编号 名称 维度 下限 上线 F 1 Sphere 30 −100 100 F 2 Rosenbrock 30 −500 500 F 3 Rastrigrin 30 −5.12 5.12 F 5 Griewank 30 −600 600 表2. 基准函数测试 Table 3 Testing results of each algorith 测试函数 DE PSO pDEPSO F 1 Mv 1.3563E+000 3.5319E−007 0 Std 6.3609E−001 5.0083E−008 0 F 2 Mv 4.7248E+001 2.3083E−004 0 Std 2.5433E+001 1.0890E−005 0 F 3 Mv 4.3504E−003 5.7463E−001 1.9533E−018 Std 9.8941E−004 1.6404E−001 1.1258E−018 F 4 Mv 92942E+003 1.3589E+001 3.3442E−005 Std 3.6260E+002 3.2099E+001 0 表3. 各算法的测试效果 图1. 不同测试函数下的收敛图。(a) Sphere测试函数的收敛图；(b) Rosenbrock测试函数的收敛图；(c) Rastrigrin测试函数的收敛图；(d) Griewank测试函数的收敛图
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user: 5. pDEPSO算法在机器人路径规划中的应用 5.1. 仿真实验设置 本实验是在二维空间中进行，目标地点定为坐标[10， 10]处，采用Sphere函数作为目标函数： f g ( x ， y ) = ( x − 10 ) 2 + ( y − 10 ) 2         x ， y ∈ [ 0 ， 10 ] (11) 障碍物越多则环境越复杂，本文采用3个障碍物(简单环境)，5个障碍物(复杂环境)、10个障碍物(困难环境)来测试算法。图2为障碍物图形。 5.2. 运行结果 pDEPSO算法的参数设定如下：NP = 80， c 1 = c 2 = 1.5，ω ini = 0.9，ω end = 0.7，F = 0.3，Cr = 0.8，M = 3，最大迭代次数为2000。对于不同障碍的环境，基于提出pDEPSO算法，优化的路径图和函数收敛曲线如图3，我们可以看出pDEPSO算法的区域搜索和自适应搜索机制可以使机器人避开障碍并且朝目标方向前进。同时，该算法能够使机器人更快地到达目的地，从而能有效的节省时间。
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user: 6. 结论 智能算法在路径规划中有广泛应用，经典的算法存在收敛速度慢、适应性差的特点。本文在DE算法和PSO算法的基础上，提出了一种新型的优化算法(pDEPSO)，该算法融合了DE算法和PSO算法的优点，并针对收敛速度慢提出了改进。同时，应用经典测试函数，验证了pDEPSO算法在收敛速度和鲁棒性两个测试标准上性能突出，具备优化能力。此外，应用pDEPSO算法求解了机器人路径规划问题。 图2. 障碍物示意图 图3. 模拟结果。(a 1 ) 简单环境–机器人避障路线；(b 1 ) 简单环境–收敛曲线图；(a 2 ) 复杂环境–机器人避障路线；(b 2 ) 复杂环境–收敛曲线图；(a 3 ) 困难环境–机器人避障路线；(b 3 ) 困难环境–收敛曲线图 在将Sphere函数作为机器人路径寻优环境的仿真研究中，该算法能够使机器人大范围搜索周围环境，最终不但能有效避开障碍而且找到目标地点；同时新算法能有效地节约行走时间，从而节约成本。
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user: 摘 要 目的：探讨肩袖不完全撕裂经小切口手术治疗的临床疗效。方法：分析自2014年6月至2016年6月在山东省立医院创伤骨科采用小切口手术治疗肩袖不完全撕裂的患者36例及保守治疗肩袖不完全撕裂的患者11例，其中手术治疗组：男性20例，女性16例，年龄35~64岁，平均48.4岁；保守治疗组：男性6例，女性5例，年龄28~55岁，平均39.5岁。治疗前拍摄肩关节正位、冈上肌出口位X线片及MRI检查，手术治疗组中28例患者术中行肩峰下滑囊切除及肩峰成形术。手术全部采用气管插管全麻，沙滩椅体位，经三角肌小切口入路，选用不同大小锚钉缝合固定撕裂肩袖，术后肩关节外展位支具固定，并严格规范进行肩关节功能锻炼。保守治疗组给予休息制动(外展枕、肩人字石膏等)、理疗、封闭等保守治疗6~8周，后早期进行肩关节功能锻炼。结果：所有患者均获得随访，随访时间8~18月，平均11.2月。手术治疗组(36例)：术前及术后8月使用美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)肩关节功能评定方法进行功能评价，术前UCLA评分：13~24 (17.2 ± 3.4)分，术后8月UCLA评分：18~34 (33.6 ± 4.1)，优12例，良20例，可3例，差1例，术后优良率为88.9%，术前与术后8月差异明显，具有统计学意义(P < 0.05)；保守治疗组(11例)：治疗前UCLA评分：16~28 (24.2 ± 4.6)分，治疗后8月UCLA评分：21~35 (32.2 ± 3.4)，优3例，良6例，可2例，差0例，治疗后优良率为81.8%，治疗前与治疗后8月有差异，具有统计学意义(P < 0.05)；其中1例患者因疼痛等原因没有进行规范的术后肩关节功能训练，致后期肩关节功能恢复不甚理想，其余46例患者后期功能恢复尚可，日常活动及工作不受明显影响。本研究手术组所有患者刀口均一期愈合，并且刀口瘢痕小而美观，无刀口感染、腋神经损伤及术后修补肩袖再撕裂等并发症。患者对治疗效果均为满意。结论：经小切口手术治疗肩袖不完全撕裂，不仅具有创伤小、操作视野清晰、手术时间短、固定可靠、住院费用低等优点，而且术后并发症发生率低，相较于保守治疗，手术治疗消除疼痛效果更好，从而能更早的恢复肩关节功能活动，是一种很好的治疗方式。 关键词 :肩袖损伤，不完全撕裂，小切口手术，保守治疗 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 肩袖不完全撕裂是临床上比较常见的肩关节疾患，是导致肩关节疼痛、肩关节功能受限的重要原因。近几年来随着手术技术的提高，肩袖不完全撕裂的手术治疗引起了人们的重视。开放性手术以前被认为是治疗肩袖损伤的“金标准” [ 1 ] ，但其具有创伤较大，并发症较多等缺点，临床应用相对减少；近几年关节镜下肩袖修复应用较多，但其学习曲线长，较难掌握 [ 2 ] ；而小切口手术治疗肩袖损伤不仅可避免损伤大、并发症多等缺点，而且学习曲线短，容易在基层医院开展 [ 3 ] 。自2014年6月至2016年6月，我院创伤骨科对36例肩袖不完全撕裂患者采用小切口手术治疗，对11例肩袖不完全撕裂患者给予保守治疗，均取得良好效果，现报告如下。
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user: 2. 临床资料与方法 2.1. 一般资料 2014年06月~2016年06月，我院创伤骨科共收治肩袖不完全撕裂的患者47例，其中手术治疗组(36例)：男性20例，女性16例，年龄35~64岁，平均48.4岁；保守治疗组(11例)：男性6例，女性5例，年龄28~55岁，平均39.5岁。所有病例均为闭合性损伤，致病原因：运动伤15例，摔伤11例，劳动伤11例，撞伤4例，无明显诱因6例。其中26例患者于伤后1月至1年不等时间来院就诊，21例患者急诊就诊，其中10例急诊患者有住院并手术治疗的意愿，余11例患者接受保守治疗。所有患者均有不同程度的肩部疼痛、局部压痛，并肩关节活动受限。外展、上举功能接近正常5例，疼痛弧试验阳性36例，撞击试验阳性28例，落臂试验及0度外展抗阻试验阳性16例。治疗前除详细询问病史及仔细体格检查，以便明确诊断。所有患者均拍摄肩关节正位、冈上肌出口位X线片及MRI检查。 2.2. 纳入标准 1) 肩袖损伤Neer分期(1972)不超过2期；2) 根据Fuchs等利用MRI分级 [ 4 ] 为2级：MRI表现为形态变薄或不规则，肌腱连续性尚可，见局限性高信号影；3) 肩关节疼痛伴活动受限；4) 急诊患者接受保守治疗者；5) 急诊患者自愿手术者。 排除标准：1) 肩袖损伤Neer分期(1972) 2期以上；2) 根据Fuchs等利用MRI分级 [ 4 ] 为2级以上；3) 合并严重内科系统疾病或精神疾病；4) 受伤前患侧肩关节功能差者；5) 术中探查肩袖完全撕裂者。 2.3. 治疗方法 1) 保守治疗：根据肩袖损伤患者实际情况选择合适的治疗方法，如休息制动(外展枕或肩人字石膏固定4~6周)、局部痛点活血止痛药膏外贴、口服非甾体抗炎药及局部压痛点封闭治疗3~4周等。 2) 手术治疗：手术治疗患者均采用气管插管全身麻醉，沙滩椅体位，患肩内侧放置一手术巾，以便于手术操作；用普通记号笔在患肩标记肩峰、锁骨、喙突等骨性体表投影；常规消毒，铺无菌手术单；以患侧肩峰下缘为中心做一长约2.5~3 cm的纵形切口，然后依次切开皮肤、筋膜，暴露三角肌，沿三角肌纤维方向钝性分离三角肌纤维，显露肩峰下间隙，切除增生肥大的肩峰下滑囊，显露肩袖，通常可以看到肩袖撕裂。 所有手术患者术中可见肩袖不完全撕裂，活动肩关节探查肱骨大结节与喙肩弓撞击情况，并用手指检查肩峰下骨赘等突起。其中28例患者并有不同程度的肩峰撞击，根据Bigliani分型：II型肩峰(弯曲型) 19例，III型肩峰(钩型) 9例，旋转活动肩关节，在适当位置用磨钻和骨刀行肩峰成形术，去除肩峰外侧缘及肩峰下增生的骨赘，使II型肩峰(弯曲型)和III型肩峰(钩型)成形为I型肩峰(扁平型)，必要时可切断肩峰外侧部分喙肩韧带，以彻底的消除肩峰撞击综合征。 将不完全撕裂的肩袖牵拉复位，合并有肩袖变性的患者，用咬骨钳去除部分变性肩袖，必要时可游离肩袖避免缝合后肩袖张力过大。清创显露冈上肌在肱骨大结节足印区，游离冈上肌的止点，并用磨钻轻微打磨肱骨大结节表面至渗血，在关节面外侧并肩峰外侧部位(足印区中部)，拧入1~2两枚不同大小锚钉(带缝线金属骨锚钉由美国强生公司提供，规格：3.5和5.0)，锚定拧入方向与肱骨干成45˚，再根据肩袖不同的撕裂方向以前后方式无张力缝合修补，必要时加用可吸收缝线加强固定。冲洗切口、止血，间断缝合三角肌，最后逐层关闭伤口。 2.4. 治疗后处理 术后常规抗感染治疗24 h，术后第1天开始适度的被动肩关节功能锻炼2~3次/天，下床活动时佩戴肩关节外展枕(一般术后外展位支具固定3~4周)，并适度握力球肌力训练。术后1周开始主动肩关节功能锻炼，自行辅助患肩关节内收、外展、背伸；术后4~6周左右可主动前屈超过肩关节(患肢爬墙训练)。保守治疗组治疗3~4周后循序渐进地肩关节功能锻炼。手术及保守治疗组治疗后，3月内每月门诊复查，3月~1年每3月门诊复查，1年后每半年门诊复查，查看功能恢复情况，并指导下一步功能训练。以上肩关节功能训练均由同一个主任医生指导完成。 2.5. 疗效评价 采用美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)肩关节功能评定方法 [ 5 ] 进行功能评价。UCLA评分总分35分，其中关节功能评分10分，疼痛评分10分，关节前屈角度评分5分，前屈肌力评分5分，患者满意度5分。优：34~35分，良：28~33分，可：21~27分，差：0~20分。 2.6. 统计方法 采用SPSS 17.0统计学软件对手术前后的评分结果进行处理，数据采用配对t检验分析，以 P < 0. 05 为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 本研究47例患者均获得随访，随访时间8~18月，平均11.2月。手术治疗组(36例)：术前及术后8月使用美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)肩关节功能评定方法进行功能评价，术前UCLA评分：13~24 (17.2 ± 3.4)分，术后8月UCLA评分：18~34 (33.6 ± 4.1)，优12例，良20例，可3例，差1例，术后优良率88.9%，术前与术后8月差异明显，具有统计学意义(P < 0.05)；保守治疗组(11例)：治疗前UCLA评分：16~28 (24.2 ± 4.6)分，治疗后8月UCLA评分：21~35 (32.2 ± 3.4)，优3例，良6例，可2例，差0例，治疗后优良率81.8%，治疗前与治疗后8月有差异，具有统计学意义(P < 0.05)；其中1例患者因疼痛等原因没有进行规范的术后肩关节功能训练，致后期肩关节功能恢复不甚理想，其余46例患者后期功能恢复尚可，日常活动及工作不受明显影响。本研究所有手术患者刀口均一期愈合，并且刀口瘢痕小而美观，无刀口感染、腋神经损伤及术后修补肩袖再撕裂等并发症，患者对治疗效果均为满意。
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user: 4. 讨论 肩袖又称旋转袖，是附着于肱骨大结节上的冈上肌、冈下肌、小圆肌和附着于肱骨小结节上的肩胛下肌组成的袖口状组织。其上方有肩峰、肩锁关节、喙肩韧带构成的喙肩弓，中间有肩峰下滑囊，是支持和稳定肩关节的重要结构 [ 6 ] ，在肩关节的正常生理活动中起重要的稳定和动力作用。 肩袖损伤是临床常见的肩关节病变，约占肩关节疾患的5%~40%，而在60岁以上人群中占17%~41% [ 7 ] ，肩袖损伤的患病率随着年龄的升高而增加 [ 8 ] 。早期Neer等 [ 9 ] 认为95%肩袖撕裂与反复的肩峰下撞击导致的肩袖慢性磨损有关。随着影像技术的进步，Lindblom等 [ 10 ] 通过肩胛显微血管造影研究，发现肩胛上下动脉的分支和旋肱前动脉的分支在距离冈上肌止点处有个乏血管区。Godman称此区为“乏血管危险区”，此区有明显的缺血表现，损伤多发生于此部位 [ 11 ] 。而冈上肌腱前缘和肩胛下肌腱上缘的肩袖间隙是整个肩袖结构中最薄弱的地方 [ 12 ] ，此处容易发生肩袖损伤。 在临床上，肩袖不完全撕裂的患者患肩外侧疼痛明显，外展时疼痛加剧，肩关节外展受限，肱骨大结节压痛明显，疼痛弧试验阳性 [ 13 ] 。肩袖不完全撕裂会引发肩关节疼痛，功能活动受限等，影响患者的日常生活，手术治疗目的在于减轻疼痛以及恢复肩关节功能 [ 14 ] 。Elman [ 15 ] 将肩袖不完全撕裂根据撕裂的深度分为三级：I级：撕裂厚度<3 mm；II级：撕裂厚度3~ 6 mm；III级：撕裂厚度>6 mm或者超过肌腱厚度的50%。对于手术患者常采用50%作为处理界限，<50%的撕裂采用清创治疗，>50%的撕裂采用修复治疗 [ 16 ] 。然而对于小于50%或者超过50%厚度的肩袖部分损伤，单纯进行肩峰下成形及关节镜清理的失败率越来越高，术后患者症状改善及功能恢复不甚理想。 对于症状不明显的肩袖不完全撕裂的患者，可以先行保守治疗，但是相比较于手术治疗，保守治疗对于肌力的恢复不甚理想，并且术后疼痛改善较慢。有人认为，对于MRI分级为I级的患者，尤其是新鲜损伤者，首先采取保守治疗，症状改善不明显者可改为手术治疗，可能更好。但是，有部分保守治疗患者因为治疗时间长或者活动不当，导致撕裂程度加重，反而增加手术治疗难度，影响治疗效果。 2010年张春刚等 [ 17 ] 对Elman Ⅲ级肩袖不完全撕裂患者采用关节镜下显露冈上肌肱骨大结节足印区，完全游离冈上肌在肱骨大结节的止点，然后用缝合锚钉单排褥式缝合冈上肌肌腱足印区止点以修复此型肩袖不完全撕裂，取得较好的效果。汪滋民等 [ 18 ] 对12例肩袖不完全撕裂患者进行原位缝合修补，术后随访22个月，ASES评分、Constant评分与术前比较差异具有统计学意义，认为经肌腱原位修补技术具有最大限度保留正常的肩袖组织、解剖重建肩袖足印、稳定的腱骨界面固定等优点。 据Zwaal、Köse等 [ 19 ] [ 20 ] 研究显示，小切口治疗肩袖损伤相比较于肩关节镜，最大的优点在于手术时间更短和住院费用更低，可能与肩关节镜的手术技术复杂、学习曲线长及操作不熟练有关。本研究中，我们采用小切口治疗肩袖不完全撕裂，使用锚钉缝合技术，必要时使用骨隧道穿线技术来固定肩袖，使得肩袖撕裂固定更加牢靠，从而减少肩袖修补术后再撕裂的发生，同时，使用骨隧道穿线技术可以减少锚钉的应用，从而尽可能的减少患者的住院费用。然而，随着双排锚定缝合技术的发展，缝合锚钉比骨隧道穿线技术更加-坚固牢靠 [ 21 ] 。本研究中的手术治疗组(36例)优良率88.9%，保守治疗组(11例)优良率81.8%，两组治疗后期肩关节功能恢复良好，日常活动及工作不受明显影响，说明了小切口治疗肩袖不完全撕裂可获得满意的疗效，同时也显示了术后正确进行肩关节功能锻炼对于患者肩关节功能恢复极其重要。 本研究也有不足，我们观察的病例数相对较少，对于本研究的结论缺乏强有力的论证，以后在临床做更进一步的研究。随着对该病的逐渐了解，对肩袖不完全撕裂患者越来越多的关注，手术治疗的方式也会不断改进，从而更好地改善患者的症状及功能活动。
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user: 5. 结论 总而言之，经小切口手术治疗肩袖不完全撕裂可以获得良好的临床效果。其不仅具有创伤小、操作视野清晰、手术时间短、固定牢靠、住院费用低等优点，而且术后并发症发生率低，相较于保守治疗，手术治疗能很好的改善肩关节疼痛及尽早地恢复肩关节运动功能，是一种很好的治疗方式。其过程中手术者熟练操作很重要，但更为重要的是术后患者积极而规范的功能锻炼，这是患者术后日常生活是否达到满意的重要因素。
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user: 摘 要 土壤活性有机碳是陆地生态系统的重要组成成分，是土壤中活跃的化学组分，在陆地碳循环研究中具有非常重要的意义。很多的研究表明，土壤活性有机碳能够灵敏、准确、真实地反映土壤有机碳的存在状况以及土壤质量变化，近年来土壤活性有机碳已成为土壤、环境和生态科学领域所关注的焦点和研究的热点。土壤活性有机碳可用溶解性有机碳(DOC)、微生物量碳(SMBC)、可矿化碳(PMC)、轻组有机碳(LFC)和易氧化有机碳(LOC)表征。本文综述了这5种活性有机碳的测定方法和影响因素，并展望了今后的研究重点，为土地的科学管理和土壤养分的有效利用奠定基础。 关键词 :活性有机碳，测定方法，影响因素 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. 前言 土壤覆盖面广，土壤碳库是仅次于海洋和地质库的全球第三大碳库，在全球碳循环中有着十分重大的地位，对空气中的CO 2 的含量影响很大 [ 1 ] 。土壤中储存了大量的有机碳，任何微小的环境变化都有可能对土壤碳库造成巨大影响，进而造成大气中二氧化碳浓度的巨大改变。因此，准确认识土壤有机碳的变化是农业生态系统保持可持续性发展的需要。然而，有着高背景值的土壤有机碳，在土壤管理措施、土地利用方式、气候变化的反应方面，都表现出了一定的滞后性，因此，在短时间内，要想检测出它所发生的微小变化是很不容易的。而活性有机碳主要含有大量的游离有机物，如根系分泌物、动植物残体、微生物生物量及其渗出物和真菌菌丝等，是很容易被微生物转化利用的非生物、生物的有机混合物 [ 2 ] [ 3 ] 。土壤活性有机碳并不是单纯的一种化合物，而是土壤中具有相似特性，即较高有效性的那部分有机碳 [ 4 ] 。虽然活性有机碳在土壤有机碳总量中所占比例较小，但是其能准确、真实和灵敏地反映出土壤质量和土壤有机碳存在状况的变化，能及时反映土壤的微小变化 [ 5 ] 。因此土壤活性有机碳具有很大研究潜力和研究价值，是目前以及未来几十年研究的焦点。
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user: 2. 土壤活性有机碳库的概念 根据碳库功能的差异，如化学属性、库的大小、不同周转时间等划分土壤有机碳库，将其分为慢性库、惰性库、活性库。在一定条件下，受微生物、植物影响很大，并且还具有一定溶解性，在土壤中移动比较迅速，不稳定、易氧化、矿化、分解，其空间位置、形态对植物、微生物来说，活性比较高的那一部分土壤碳素，被称为土壤活性有机碳库 [ 6 ] 。国外常描述为微生物生物量碳。
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user: 3. 土壤活性有机碳的表征及其测定方法 3.1. 溶解性有机碳(Dissolved Organic Carbon) 溶解性有机碳主要包含土壤溶液中悬浮着的胶体状大分子量有机质，以及不同种类的低分子量有机物。广义的溶解性有机碳是指在用水、稀盐等提取剂提取后，用0.45 μm孔径滤膜过滤出来的有机碳，因为土壤表面的吸附平衡能够被稀盐溶液所打破，并且释放出被矿物颗粒表面吸附的有机碳 [ 7 ] 。用渗漏计或吸杯来提取溶解性有机碳时，土壤溶液中能够通过0.45 μm直径滤膜的那部分有机碳，定义为狭义的溶解性有机碳，这部分溶解性有机碳主要来源于土壤中的大孔隙 [ 8 ] 。 对于溶解性有机碳的测定，有几种方法： 紫外分光光度法：使用TOC仪测定法获得DOC提取液，测定其原液的浓度并稀释至5~15 mg/L，在254 nm波长下使用紫外分光光度计测得稀释液吸光度，最后利用浓度和吸光光度值建立回归方程计算结果 [ 9 ] 。 TOC仪测定法：水溶性有机碳是以水作为提取剂提取出来的。提取操作：水土比为10:1的土样混合物置于容器中，恒温(温度为25℃)间歇震荡5 h，然后用离心机离心10 min (离心机转速为12，000 r/min)，而后抽滤(0.45 μm微孔滤膜)得到上清液 [ 10 ] ，最后测定水溶性有机碳含量。 湿氧化法：采用K 2 Cr 2 O 7 -H 2 SO 4 外加热氧化法进行测定 [ 11 ] 。首先吸取10 mL上清液于硬质消化管中(150 mL)，加入10 mL 0.10801/6 mol/L重铬酸钾-15.7 mol/L1/2浓硫酸混合溶液，在消化管中加入玻璃珠30颗，油浴加热5 min，加3~4滴邻啡罗啉指示剂后，用0.05 mol/L硫酸铁标准溶液进行滴定。 比色法：在试管(10 mL)中，加入提取液0~5 mL，使有机碳含量为0~25 mg，如果提取液不到5 mL，加蒸馏水至5 mL，然后加2.5 mL 10 mol/L Mn(III)-H 4 P 2 O 7 和2.5 mL H 2 SO 4 ，静置一小时后在波长为500 nm处进行比色 [ 12 ] 。 3.2. 微生物量碳(Soil Microbial Biomass Carbon) SMBC指在土壤中体积小于5 × 103~105 × 103 μm 3 活的土壤微生物、细菌、真菌和藻类体内所含的有机碳，在土壤有机质中易矿化且活性较高 [ 13 ] 。SMBC在土壤碳库中所占比例为1%~4% [ 14 ] ，虽然比例不大，却是土壤有效养分的重要库源。微生物量碳既可以直接也可间接的参与到土壤生物化学转化过程中，可通过SMBC来体现土壤总碳含量的变化。由于SMBC的周转速率较快，所以在评价土壤肥力和植物营养调控时具有重要的参考作用。SMBC测定方法如下： 预培养：先将土壤中的枯枝残体清除，过 2 mm 筛备用。用去离子水调节土壤水分至田间持水量的45%左右，称取 60 克 样品于一次性塑料杯中，在密闭收纳箱中加入一定量的水以保持相对湿度恒定，置于 100 ℃ 培养箱培养。 熏蒸：称取预培养处理新鲜土壤 12.5 g 至烧杯(50 mL)，放在干燥器里并抽成真空，安放装有约2/3的去乙醇氯仿烧杯和稀NaOH溶液，以吸收释放出来的二氧化碳，在干燥器底部加入少量的水。开启真空泵，使烧杯中的氯仿沸腾3~5 min，关闭干燥器阀门，避光条件储放一天。 提取：将熏蒸后的土壤转移至100 mL的塑料瓶，加入50 mL 0.5 mol/L硫酸钾溶液，转速为300 r/min震荡30 min，然后过滤，同时做对照。用TOC碳自动测定仪测定熏蒸和未熏蒸的土壤提取液中的有机碳含量，最后进行计算 [ 15 ] [ 16 ] 。 3.3. 可矿化碳(Potentially Mineralizable Carbon) 微生物分解有机物质过程中，每单位微生物量产生的CO 2 量为可矿化碳，又名为生物可降解碳。在低值时，它可反映出稳态土著性微生物区系的活性，在高值时，可反映发酵微生物区系的活性，可用于评估土壤微生物活性 [ 17 ] 。PMC的测定方法比较多，如熏蒸培养法、直接镜检法、底物诱导呼吸、三磷酸腺苷分析法、以及熏蒸提取法等等 [ 18 ] 。在实验室中，常用氯仿熏蒸提取法，实验操作：称取一定量的土壤样品放入密封容器中，样品称取前需过 2 mm 筛，并保持田间持水量，约为百分之五十，在有氧环境下，室温培养7天，而后在容器中放入装有0.1 mol/L NaOH溶液的烧杯，以吸收二氧化碳，培养一段时间后取出烧杯，用稀盐酸进行滴定，而后计算出PMC含量 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] 。每次取出烧杯后又换上新的NaOH碱液培养。 3.4. 轻组有机碳(Light Fraction Organic Carbon) 土壤中相对密度低于 2.0 g /cm 3 的组分称为轻组有机碳。通常认为土壤经过一定程度的分散或完全分散后，在密度为1.2~2 .0 g /cm 3 的液体中，用浮选法分离得到的有机物质为轻组，主要包括处于不同分解阶段的植物残体、微生物、小的动物，周转速率较高、碳氮比较高相对密度显著低于土壤矿物。主要是游离态的有机质，含有76%~96%的活性有机质。LFC的变化可以指示土壤肥力的变化，与土壤呼吸速率、土壤矿化碳和微生物量氮等呈显著正相关，潜在生物活性较高，能体现土壤碳的活性 [ 23 ] 。 测定方法：在离心管中放入40 mL 1.7 g /cm 3 的碘化钠悬浮液，称取10 g (过0.25 mm筛)土壤样品于离心管中，继而用10 mL碘化钠溶液清洗离心管，静置后离心20 min，将表层液体过0.45微升的滤膜，同时用去离子水洗涤至滤液为无色，然后将0.45 μm膜上的成分转移至铝盒中烘干( 120 ℃ )，此组分为LFOC，最后用重铬酸钾–浓硫酸外加热法测定 [ 24 ] 。 3.5. 易氧化有机碳(Labile Organic Carbon) LOC是指能够被333 mol/L的高锰酸钾溶液氧化的有机碳，其土壤有机碳中属于不稳定的一类，周转时间较短，而且是植物营养的主要来源，也被叫做土壤活性有机碳 [ 25 ] 。高锰酸钾能氧化氨基糖、氨基糖简单糖类、等有机碳，但是纤维素却不能被它氧化。 测定LOC的KMnO 4 氧化法：1) 自然风干土壤样品过 0.25 mm 筛；2) 在三支离心管中称入三份每份大约含有15 mg碳壤样品，然后加入25 mL 333 mol/L高锰酸钾溶液振荡1 h (25℃， 25 r/min)，空白对照一起进行；3) 振荡后离心5 min (离心管转速为2000 r/min)，取上清液用去离子水以1:250稀释；4) 在565 nm波长下，使用分光光度计测定稀释液吸光度，其标准液的浓度必须包含1 mg碳；5) 以KMnO 4 的消耗量，计算出样品的LOC含量 [ 26 ] [ 27 ] 。
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user: 4. 土壤活性有机碳库含量的影响因素 4.1. 水分和湿度 土壤有机碳损失的途径很多，其中水溶性有机碳(Water Soluble Organic Carbon)的淋失很重要的一个途径。对森林土壤来说，随着淋溶过程次数的增多，土壤中淋洗出来的WSOC总量增加，随着温度的升高，土壤中淋洗出的WSOC的量也增加。冻融过程和淹水处理能增加土壤中WSOC的淋溶损失，淋溶物主要是低分子量的有机质中，表明冻融过程和淹水处理都能够增加土壤中的WSOC含量。降雨量特别少的年份采集的土壤样品中，WSOC的含量比其它年份增加约33%，上涨幅度与每年施N 175 kg /hm 2 的有机肥料基本一致 [ 23 ] 。在湿样品中，随H 2 O含量增加，活性有机碳组分产生量也增加。风干过程对测定结果有一定的明显影响，该过程中活性有机碳析出为固体，而且此过程不可逆，因此使得活性有机碳含量降低。对比干样和湿样，干样中测得的结果远远低于湿样。研究表明，风干褐土和棕壤样品活性有机碳实测值要低60.2%和17.3%于新鲜样。红壤新鲜样品含水量很低(6%)，风干过程对于实验结果的影响相对较小。但是也有研究表明 [ 26 ] ，不管烘干还是风干均可使活性有机碳浓度上涨，并且风干的要比烘干的小。 4.2. 温度和季节 在 4 ℃ 时，对活性有机碳浓度不产生任何影响，与新鲜样品中浓度相同 [ 28 ] 。低温或水分不适当所造成的缺氧，都会使微生物的活动受到限制，使土壤WSOC积累含量较高，土壤有机质分解的最佳温度是25℃~55℃。 研究表明 [ 29 ] 供试土壤溶液中活性有机碳会随季节变化而变化，无论是针叶林还是阔叶林，不管是非根圈土还是根圈土溶液中活性有机碳含量都会有变化，其变化为：夏季 < 春季 < 秋季 = 冬季。在非根圈土溶液中平均含量可达夏季的百分之一百到百分之两百。王连峰等 [ 30 ] 测得庐山酸沉降影响下WSOC浓度为150~700 mg/kg，且因植物生长期、活动和季节变化而不同。Mcdowell等 [ 31 ] 同时测得土壤中活性有机碳浓度变化最低的季节为夏季。 4.3. 土地利用方式 Moore [ 7 ] 和McDowell [ 31 ] 等经研究发现，采伐森林过后土壤活性有机碳的含量基本没有变化。徐秋芳等 [ 28 ] 的研究表明，土壤WSOC含量杉木林的要低于毛竹林，毛竹林大于马尾松林的含量，马尾松也低于阔叶林以及杉木林的。姜培坤等 [ 32 ] 的研究指出，因为雷竹林地增温覆盖措施，增加了活性有机碳的量，且连续覆盖五年的比一年的上涨一倍。 4.4. 土地管理措施 4.4.1. 耕作 耕种措施会使得作物残体和土壤的接触较为充分，并且作物残体分解速度比表层覆盖更大，由此对土壤中的活性有机碳有很大的影响。张金波等 [ 33 ] 的研究表明，土壤中的活性碳含量，会跟随土地利用的变化，同时也会发生显著变化，土壤活性有机碳含量降低的因素很多，其主要是因为土地的开垦耕作。自然土壤耕向农田土壤后发生转变，使土壤活性有机碳含量显著减小，耕作年数的增长，减少的趋势也就会更加明显 [ 34 ] 。 4.4.2. 土壤pH值 在一定的土壤pH值范围内，土壤中活性碳含量和pH值是呈线性负相关的。在pH值较高时，活性有机碳更容易移动，并且石灰的施用，也会使得微生物的活性得以提高，也使得含量增加。但也有研究 [ 33 ] 表明，使用石灰对活性碳含量无明显影响，或者就是使其含量减小。另一方面，长期施用氯化钾、普钙、硫酸铵等酸性、生理酸性肥料后，使得土壤的pH值降低，造成微生物的生命活动减弱，并且活性碳的含量减少。
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user: 5. 土壤活性有机碳的生态环境意义 5.1. 土壤活性有机碳与土壤养分的关系 土壤活性有机碳对调节土壤养分具有重大影响，与土壤内在的生产力关系密切。土壤生物量碳、LOC、土壤碳素和PMC有效率与土壤有机质、全N、全P、全K、碱解N、速效N、速效P、速效K、pH值呈显著或极显著关联。同时，土壤活性有机碳对调节阳离子矿物风化、淋洗、酸性阴离子的吸附-解吸、土壤微生物活动、和其它土壤生物学、化学、以及物理过程意义重大，而且它是联系地球化学循环、水域生态系统元素和陆地的重要环境化学物质 [ 35 ] 。 5.2. 土壤活性有机碳对土壤中重金属行为的影响 作为重金属的有机配体的土壤中活性有机碳，对土壤溶液中的微量重金属的迁移过程、可移动性和金属复合物的形成起到了不可忽视的重要作用。它们通过与土壤、水体以及沉积物中的氧化物、矿物、金属离子以及有机物之间的絮凝、离子交换、氧化还原、络合、螯合和吸附等一系列反应，从而使重金属的迁移转化规律发生改变、最终归宿与金属毒性。通过李淑芬等 [ 34 ] 研究表明，由于有机质层淋溶液中含有很多含量的活性有机碳成分，有机质层的淋溶液以及森林生态系统中的枯枝落叶层对土壤金属元素具有较大的解吸作用，并且和土壤里的活性羟基Al、有机络合态Fe、有机络合态Al之间呈明显的正相关。黄泽春等 [ 36 ] 研究表明，有机肥的活性有机碳能明显抑制土壤对铜、镉的吸附作用，并且在较大pH值条件下，这种抑制表现更加突出，但在有些情况下并不明显，并且有可能导致负效应。在Cu污染砂性土壤上施入泥炭，使得铜的毒害降低明显。但是，施绿肥和猪粪的土壤上，Cu的毒害作用反而加大，其中不可低估活性有机物的作用。同时，土壤溶液中的活性有机碳也会在液、固之间分配，并且会很快被土壤吸附，通常使得土壤中活性有机碳浓度减小，在几小时后就会达到平衡。在土壤形成的过程之中，土壤矿物强烈吸附活性有机碳，其酸性基团与金属发生络合作用，进而使矿物的风化作用受到影响 [ 37 ] 。 5.3. 土壤活性有机碳对温室气体排放的影响 微生物生长的速效基质是土壤活性有机碳，其含量大小对土壤微生物的活性产生直接影响，从而温室气体的排放也受到影响。其含量与甲烷产生量关系密切，增加淹水土壤活性有机碳含量，可以使CH 4 生成量提高。当施用尿素于种植的水稻时，甲烷、二氧化氮的排放量增加，其原因是尿素的施用，使得水稻植株的生长得到促进，活性有机碳增多，CH 4 细菌和NO 2 产生的相关细菌的活性提高，以及植株渗出更多的根分泌物，同时，也提供了更多的CH 4 基质，故N 2 O和CH 4 排放量增大了 [ 34 ] 。 5.4. 土壤活性有机碳对水体的影响 土壤有机碳损失的重要途径是WSOC的淋失。流动水中带有活性有机碳是水生生物代谢和流体化学受到陆地生态系统影响的一个很重要的一个方面，溪流和土壤中活性有机碳含量的增加对水质的影响极具重要。土壤活性有机碳中易被氧化的化合物，可以充当生物和化学的所需氧化生物，从而水中氧浓度减小 [ 34 ] 。
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user: 6. 展望 活性有机碳可以更实际、准确地反映土壤物理性质以及土壤肥力的变化，也可作为各种有机物的矿化率的指示，评价各种耕作方式对土壤质量的影响，指示土壤的综合活力水平，为农业的可持续发展提供理论依据，成为了陆地生态系统中碳移的热点问题。目前，活性有机碳的研究在国内外虽多，但是在土壤有机碳库的数量和动态变化过程的研究方面，还有很大的不确定性因素，虽然在土壤活性有机碳的影响因素方面的研究已经有很多，但这些研究大都只是在阐述定性方面，或者只是考虑局部因素影响，从而使得对土壤活性有机碳源和汇，以及动态过程的了解不够深入，这样也制约着对碳收支系统评估中的准确性。由于具有复杂性的土壤活性有机碳库在研究方法上具有不统一性，使得不同方法研究出的结果相互之间不能进行较为准确的比较，因此，对土壤活性有机碳研究的未来预测研究关键部分为：1) 组分准确化，并对其状态、过程进行定量描述；2) 测定方法需得到进一步完善，使其加强方法间的可比性、依据性、规范化、系统化；3) 加强形态研究，应用先进仪器精确地研究它的结构与形态；4) 加强土壤活性有机碳、氮沉降的影响、土壤养分循环与可持续发展之间的适用性方面研究；5) 重视土壤活性有机碳内部变化的研究；6) 固有的模型不能有效地反映其综合因素对土壤活性有机碳产生的影响，光靠动态模型固有的模型是不行的，这样反映土壤活性有机碳变化内在机理过程及其对环境响应的关键问题是较为困难的；7) 加强土壤活性有机碳与温室气体的排放、水体富营养化等之间关系的探索与研究；8) 在测定时可以根据不同的土地管理措施选择合适的分组方法。
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user: 摘 要 纳税评估是一项重要而复杂的工作。针对目前尚无十分有效的纳税评估预警模型的情况，提出利用递归神经网络(RNN)建立纳税评估预警模型的方法，利用RNN的方法选出有涉税疑点的企业，解决了预警模型无疑点指向性的问题。通过建立行业的纳税评估预警模型，并进行验证分析，表明该方法可行。 关键词 :递归神经网络，预警模型，纳税评估 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 纳税评估是对纳税人纳税能力的估测，并据此对纳税人实际缴纳税款的真实性做出评估。虽然，纳税人的真实纳税能力很难准确计算出来，但其纳税异常虚假情况却能通过纳税人相关纳税指标分析评估出来 [ 1 ]。纳税评估是一种在信息化条件下的风险审查纠错机制，是申报征收与税务稽査之间的一道屏障，也是构建税收征管体系架构之关键。纳税评估已经成为税务机关新时期强化税源管理、为纳税人提供深层次的服务、促进诚信纳税的一种具有综合效益的征管手段，运用科学、合理的评估手段，降低评估风险和成本，提高纳税评估工作的整体效率和效果，成为了纳税评估工作的关键问题 [ 2 ]。 纳税评估在发达国家已形成成熟的系统理论，Allingham和Sandmo首次提出了“主动纳税行为评估”问题，建立了规范性计量经济模型 [ 3 ] ，其研究结果从理论上证明逃税规模与稽查处罚的概率存在负相关等有意义的结论，然而工作远未结束，这个数学模型方法的先行者受到很多批评，比如Graetz等 [ 4 ] ，Alm等 [ 5 ] 以及Frey和Feld [ 6 ] 等，其主要原因是依法纳税在理论上的评估和实际情况下的事实相差很大，所以这种经济模型对逃税的预测能力较弱，不具有实用价值。根据Graetz和Wilde，Alm，McClelland和Schulze的研究结果，美国“风险厌恶Arrow-Pratt测度”基本上只介于1和2中，但是实际观察到的依法纳税率却高达30%，存在很大的差距；而且，根据实证结果显示，多数情况下纳税人的营业收入申报额要高于模型的预测值，所以为了解决这个问题，很多专家把道德因素添加到此模型中，希望能得出更为合理的结论，但是在Andreoni [ 7 ] 的文中，他指出这个问题没有得到很好的解决，仍然需要研究。 能对纳税评估问题进行定量分析首先要得益于计算机数据库的建立和计量经济学的发展，在文献 [ 8 ] 中，Erard对来自IRS的数据分析，建立回归方程来研究违规行为、纳税准备方式和稽查效率之间的关系，得到了边际税率、税务中介及遵从度之间的相关度。在文献 [ 9 ] 中，Frey等人用加权有序Probit模型给依法纳税相关变量排序，并可解释变量之间的相互影响程度，测算出边缘效果。这一指标能定量反映纳税人依法纳税程度变化的趋势与规模。但在文献 [ 10 ] 中，Frey指出模型中的威慑因素还是起的作用不大，这一问题在学术界还有争论。 在我国，政府部门积极地与科研院和高等院校合作，相继推出了一系列理论和应用成果。值得一提的是国家自然科学基金课题“金融数学、金融工程及金融管理”的子课题“税收系统工程研究” [ 11 ] ，从理论和应用层面上加强了对纳税评估的深度研究。李选举用判别分析法建立了逃税额估测模型，这是国内首次应用数学统计的方法来建立税务稽查模型，具有很好的借鉴意义 [ 12 ]。钱澄鉴等学者在研制的税务稽查决策支持中，运用峰值分析和推断方法，建立了税负模型、偷漏增值税模型 [ 13 ]。上海财经大学“税收征管系统工程研究”课题组则运用贝叶斯、函数变换方法建立税收诚实申报识别指标体系 [ 14 ]。中国台湾大学管理学院会计系在“台湾收入署”协助下，基于神经网络方法进行诚实申报的判别研究，取得较好效果 [ 15 ]。马庆国、王卫红、陈健等通过建立网络模型对企业纳税人申报情况的诚实度进行识别和预测，效果显著 [ 16 ]。 在进行纳税评估时，有一个很重要的环节，即纳税评估指标的选取，选择的指标合理才能公正地对企业进行评估。吴曲峰将财务报表与纳税评估相结合，将纳税指标进行分类，从财务指标的异常变动中，发现企业存在的税务风险 [ 17 ]。崔丽对整个指标体系进行了完善，不仅考虑了财务指标，还添加了非财务指标，对本文的指标选取有很重要的借鉴意义 [ 18 ]。李奇以超级市场零售行业为例进行了纳税评估研究，分析了该行业的行业特点，结合税源监控和纳税评估模型对具体案例进行了应用分析 [ 19 ] ，对本文选取的厦门地区超市零售行业的纳税评估研究有指导作用。 黄哲指出健全的纳税评估法制是进行纳税评估工作的基础，所以国家颁布的《税收征管法》应严格规定纳税评估的法律地位，健全评估制度，使各部门之间的工作能够统一衔接 [ 20 ]。尽管目前纳税评估实践在慢慢趋于成熟，但是要解决的问题还有很多，洪江指出了当前亟需解决的四个主要问题，分别是纳税评估的信息化建设、评估工作的方式方法、评估机构设置和评估队伍的整体素质的提升 [ 21 ] ，本文在建立模型时也会参考这几点突出问题。