DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 场地土层模型与地震波选取 3.1. 场地土层 选取某典型深覆盖土层场地 [ 5 ] (表1)，利用流固耦合单元建立有限元模型 [ 6 ] ，研究饱和两相介质在地震作用下的响应结果。饱和土体的抗液化强度和振动孔隙水压力与振前应力状态有关，应首先计算初始应力场，得到各个单元的初始应力水平。地震动时程作用持续时间很短，可认为地表位置的孔隙水来不及排出，在分析中采用不排水边界。 3.2. 地震波选取 地震动的选取对计算结果的影响不容忽视，深覆盖软土场地通常对长周期地震动亦有放大作用。本 Table 1 Material parameters of deep soil layer sit 编号 土层名称 层顶埋深/m 厚度 /m 密度 /kg∙m −3 剪切波速 /m∙s −1 /kPa (˚) /m∙s −1 1 黏性土 0 3 1900 110 10 23.8 0.33 1.5 × 10 −8 2 淤泥质粉质黏土 3 7 1750 190 15.6 14 0.35 1.5 × 10 −9 3 淤泥质黏土 10 10 1750 170 13.4 12 0.38 1.5 × 10 −9 4 黏性土 20 5 1820 160 10 23.8 0.30 5.8 × 10 −7 5 黏性土 25 5 2000 180 26 22.3 0.30 1.2 × 10 −8 6 粉细砂 30 15 1920 250 0 34 0.28 1.2 × 10 −5 7 粉质黏土夹粉砂 45 30 1900 230 10 25 0.33 5.8 × 10 −7 8 细、中、粗砂 75 20 1950 320 0 32 0.28 6.0 × 10 −5 9 黏性土 95 15 2000 388 10 23.8 0.33 5.8 × 10 −7 10 含砾中、粗砂 110 30 2020 350 0 35 0.28 2.3 × 10 −4 11 黏土 140 30 2040 380 26 28 0.35 1.2 × 10 −8 12 含砾中、粗砂 170 60 2060 400 0 35 0.28 1.8 × 10 −4 13 黏土 230 30 2080 430 26 28 0.35 1.2 × 10 −8 14 中、粗砂 260 20 2100 520 0 33 0.28 2.3 × 10 −8 15 基岩 280 — — — — — — — 表1. 典型深覆盖场地土层的力学参数 文从太平洋地震工程研究中心和日本地球科学与防灾研究中心的强震记录库中选取5条不同频率成分的地震波(见表2)，并将峰值统一调整为100 gal，其中普通地震动时程记录包括El Centro波和Taft波，长周期分量丰富的地震动时程纪录包括Loma Prieta波、Chi-Chi波和Tokachi-oki (十胜冲)波。图1中分别列出了5条地震波的加速度反应谱，从图中可以看出，普通地震波反应谱谱值主要集中在0~2 s之间，2 s后谱值迅速下降；长周期地震波反应谱谱值分布则更为宽泛，2 s后长周期部分依然具有较大的谱值，Tokachi-oki波的谱值长周期特征更为明显，周期到达4 s后谱值仍然保持在0.5左右。
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user: 4. 深覆盖饱和土层场地地震响应分析 图2中列出了单相介质自由场和饱和两相介质自由场在不同地震动作用下场地沿深度方向的加速度幅值。可以看出，两种介质得到的曲线规律基本一致，但加速度幅值结果不尽相同。这可能是由于振动过程中孔隙水压力变化对计算体系刚度的影响造成的。为明显起见，将两种分析方法得到的地表水平向加速度反应幅值和位移反应幅值列入表3中。可以看出，饱和两相介质自由场的地表响应幅值均大于单相介质自由场。相差最大的是Taft波作用下的结果，加速度幅值和位移幅值分别达到了单相介质场地的1.21倍和1.09倍。但无论是基于单相介质还是饱和两相介质，长周期地震动作用下的加速度和位移反应均大于普通地震波，而且长周期对于地表位移反应的放大效应也强于加速度反应，深覆盖土层的滤波效应明显。 流固耦合单元随着地震作用产生的孔压比是影响场地地震响应结果的重要指标，图3中列出了场地不同土层的孔压比结果曲线。限于篇幅，图中仅列出了第3层淤泥质黏土、第4层黏性土和第6层粉细砂中点位置处的孔压时程曲线。由图3可知，埋深越浅的位置孔压比越大，由于场地土层有效应力随着观测点位置埋深增大而增大，而土层的地震响应又随着埋深的增大而减小，这与实际的地震震害调查经验相一致。 Table 2 Seismic wave records selecte 地震名称 时间 测站信息 PGA (gal) 持时(s) Imperial Valley 1940/5/18 El Centro #9 341.695 53.73 Kern Country 1952/7/21 Taft， Lincoln School 175.9 54.40 Loma Prieta 1989/10/18 Upper Crystal Springs Res 84.782 40.00 Chi-Chi，Taiwan 1999/9/21 Taichung， TCU085 63 75.00 Tokachi-oki 2003/9/26 Asahi， HKD031 33.84 132.00 表2. 文中所选的典型地震动记录 图1. 选取地震动的加速度反应谱 地震动持时也对孔压比有明显的影响，Tokachi-oki波由于持时是其它地震波的两倍(80 s)，流固耦合单元的孔压比也相比其它地震动时程有明显的积累。孔压比增长的速率，与地震波能量在整个时间历程内的分布也有直接关系，幅值出现得晚，孔压比增加得也较缓。 将输入的地震动幅值统一调整为220 gal，得到的场地土层的孔压比时程曲线列于图4中。可以看出随着地震输入能量的增大，孔压比也明显增加。Tokachi-oki地震时程结束后，淤泥质黏土层的孔压比达到了0.56。
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user: 5. 结论 1) 饱和土体场地地震反应分析时，基于流固耦合单元的两相饱和土介质模型可以考虑孔隙水的影响，比采用单相固体介质来研究饱和土体的动力反应更为合理，更具有实际意义； 2) 输入地震动时程的频率特性对结果有明显影响，长周期地震动作用下的场地地震加速度和位移反应均大于普通地震波； 3) 孔压比时程曲线受土层埋深与地震动强度、持时和能量分布的影响。埋深较浅的土层孔压比较大，在强震作用下的饱和土场地地震响应分析时，应充分考虑地震动特性综合分析； 图2. 场地地震加速度响应幅值对比结果 Table 3 Amplitude of seismic responses of site surfac 地震波 水平向加速度(gal) 水平向位移(cm) 单相介质 两相饱和介质 单相介质 两相饱和介质 El Centro 78.98 80.20 6.64 7.06 Taft 59.58 72.18 4.68 5.12 Loma Prieta 103.44 117.17 15.69 16.56 Chi-Chi 81.16 94.06 14.75 15.76 Tokachi-oki 117.15 124.62 21.48 22.56 表3. 二维场地地震反应地表结果幅值 图3. 孔压比时程曲线的对比结果 图4. 孔压比时程曲线的对比结果 4) 由于采用了不可压缩的流固耦合单元，饱和土体场地地震反应过程中无法考虑土体震陷和地震动峰值过后孔隙水的消散过程，需要在后续工作中进一步研究。
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user: 摘 要 本文采用数值模拟方法，建立考虑人体模型的室内气流参数计算模型。针对不同的空调通风方案，应用所建立的计算模型对隔离病房室内三维紊流流动和热舒适性参数进行了研究，得到不同通风方案时室内热舒适性指标PMV值分布情况。通过对不同方案下室内热舒适性对比分析，给出隔离病房内最佳的通风方案。 关键词 :热舒适，服装热阻，隔离病房，数值模拟 Copyright © 2017 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 在呼吸内科隔离病房，呼吸道疾病主要通过空气传播，对医护人员和其他病人构成很大隐患。医护人员必须穿上多层严密的防护服，防护服热阻较大，夏季长时间穿这些防护装备时容易引起胸闷、大量出汗、中暑甚至虚脱晕倒等生理现象。本文针对隔离病房这一特殊场所，建立数值模拟计算模型，对机械通风、空调方案热舒适性进行了研究，并给出合理的通风方式。
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user: 2. 物理模型 选择某医院典型隔离病房结构及通风系统布置如图1所示，病房包括了医护人员、病人、病床、通风系统、灯光及其它设备等标准特征，其中天花板通风系统由天花板散流器、天花板及洗手间排气装置构成。新鲜空气经位于病床斜上方入风口进入隔离病房，带走房间内的热负荷及含有病毒的污染空气，再从天花板通风系统的回风口排出病房，由此，构成循环系统。病房内的热负荷主要有灯光、医疗设备、电视机、病人以及护理人员。
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user: 3. 通风换气方案 由于隔离病房医护人员服装热阻大，按照国家标准 [ 1 ] [ 2 ] 进行空调设计时，难以满足人体热舒适性要求，因此本文提出两种新的空调通风方案，通过降低空调送风温度达到改善热舒适性的目的。计算方案及参数见表1。 图1. 隔离病房几何模型 Table 1 Ventilate schemes and parameter 种类 通风方式 温度\℃ 流量\m 3 ∙s −1 方案一 机械通风 33 0.06 方案二 传统空调方案 18 0.06 方案三 改进空调方案 15 0.10 方案四 改进空调方案 10 0.10 表1. 四种通风换气方案及参数
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user: 4. 数学模型 在笛卡尔坐标系下，适用于隔离病房三维流动数学模型可用下述方程组表示 [ 3 ] [ 4 ] ： 连续性方程： (1) 动量守恒方程: (2) 能量方程： (3) 上式适用于不同压缩流动与可压缩流动计算。 为密度， 为速度，源项 为分散相或其他用户自定义源项附加到连续相的质量， 为静压， 为应力张量， 及 为重力及外部体力， 同时包含了模型相关的源项。 网格建模与求解利用大型商业流体软件FlowEFD计算。其中网格数量总共为201，932个，图2为各截面网格，采用六面体网格进行建模。方程组求解采用有限体积法进行计算。其中热舒适性参数结合P. O. Fanger提出的人体热平衡原理，确定衡量人体热感觉的PMV参数数学计算公式 [ 5 ] ，根据该参数将人体热感觉划分为不同的等级，PMV = 0时表明处于舒适状态，PMV > 0且越大时表明人感觉越热，PMV < 0且越小时表明人感觉越冷。
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user: 5. 边界条件 外部气流参数采用西安地区夏季空调室外设计参数，室内医护人员的能量代谢率 [ 6 ] [ 7 ] 取80 W/m 2 ，服装热阻取0.35 m 2 ∙℃/W，热源条件：室内照明负荷(三盏日光灯，共120 W)、人员散热(定员数2人，共200 W，按照均布热源处理)、墙体热负荷及太阳辐射。除送、回风口外，壁面边界取无滑移边界条件。 方案1 入口边界：进口流量V = 0.06 m 3 ∙s −1 ，t = 33℃。出口边界：P = 101325 Pa。 方案2 入口边界：进口流量V = 0.06 m 3 ∙s −1 ，t = 18℃。出口边界：P = 101325 Pa。 方案3 入口边界：进口流量V = 0.10 m 3 ∙s −1 ，t = 15℃。出口边界：P = 101325 Pa。 方案4 入口边界：进口流量V = 0.10 m 3 ∙s −1 ，t = 10℃。出口边界：P = 101325 Pa。
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user: 6. 结果及分析 根据上述4种计算方案，分别进行了计算，本文列出每个方案在室内50%高度截面的计算结果，见图3~6。 图2. 计算网格 图3. 方案1计算PMV分布(50%截面) 图4. 方案2计算PMV分布(50%截面) 图5. 方案3计算PMV分布(50%截面) 图6. 方案4计算PMV分布(50%截面) 图7. 医护人员身体周围PMV分布 图3为通风状态下计算的截面PMV数值，可以看到，室内整体PMV值偏高。气流通过入风口进入到室内时，由于垂直入风口平面进入至室内气体来不及扩散，与室内周围空气热量交换较少，该区域气流速度大，温度低，因此PMV值相对较小，最小值为3.05。当气体在室内扩散时，由于医护人员人体散热及对气流的阻滞作用，使得人体周围温度相对较高，气流速度相对较低，使得医护人员身体附近PMV值相对较高，最大值达到了5.14，表明该状态下人体热舒适性较差。 图4为方案2传统空调工况下计算的截面PMV数值，可知该工况下医护人员的热舒适性仍然很差，达到了3.91，室内最低热舒适性指数为2.01，说明室内人体热感觉偏热。 图5为方案3计算结果。可知人体周围PMV为0.71左右，室内其余位置PMV值主要分布在-0.28至0.71之间，室内基本处于热舒适范围。 图6为方案4计算结果。可知人体周围PMV为−0.88左右，室内其余位置PMV值主要分布在-1.93至−0.88之间，表明室内热感觉偏冷。且耗能最大。 图7给出了四种工况计算得到的医护人员身体周围热舒适性参数分布，可以看出，方案1至方案3对应的人体PMV主要分布大于0，且参数依此减小，表明人体热舒适性逐步提高。方案4对应的人体PMV参数在人体表面主要分布在-0.88左右，人体热感觉偏冷。在人体腋下及大腿根部附近由于气体流动速度较低，热交换不充分，使得该位置人体热舒适性相对较差。
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user: 7. 结论 本文建立了考虑人体模型的热舒适性计算模型，针对某隔离病房，计算获得不同空调通风方案下室内热舒适参数分布，结果表明，由于隔离服装热阻较大，采用传统空调方案已不能满足人体热舒适性需要，在设计隔离病房空调系统时，应考虑医护人员服装热阻的影响。在4种送风方案中，方案3改进后的空调送风方式下，室内热舒适性最佳，表明该送风状态下送风方式最合理。
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user: 摘 要 一般情况下，上市公司财务数据指标越多，预警效果越好，但由于多种因素影响，财务指标过多会导致变量间具有多重共线性。本文提出一种基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务预警模型。首先应用Lasso法对高维数据进行变量选择，达到降低数据维度和消除变量间共线性的目的，再用Logistic回归法实现对上市公司财务状况的预警。仿真实验结果表明，本文提出的方法能够有效地消除数据的冗余性，提高预警的精确性，为企业经营者提供有效的参考意见。 关键词 :高维数据，Lasso方法，Logistic回归，财务预警 Copyright © 2017 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 近几年，我国A股市场中出现的一些上市公司，由于各种财务问题被证券交易所执行特别处理(Special Treatment， ST)。被特别处理的股票，除了涨跌幅度受限制以外，证监会要求在其股票名称前加上提醒性注释“ST”。此外，这些上市公司的中期报告必须审计。如果一个ST企业持续亏损，那么它将面临退市的风险。因此，利用上市公司财务数据，建立有效、稳定的财务危机预警模型具有重要的现实意义，为企业投资者制定合理的财务制度，锁定财务风险提供有价值的参考。 本文根据上市公司财务数据的特征，将Lasso方法引入到财务危机预警模型中，与Logistic回归进行有机结合，提出一种基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务预警模型。仿真实验结果证明了本文所提出的方法能够提高预警的准确性，有效地反映上市公司财务危机状况，为上市公司财务预警提出新的方法。
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user: 2. Lasso方法 Tibshirani于1996年提出最小绝对收缩选择法(Least absolute shrinkage and selection operator， Lasso)，它是一种基于系数压缩方法的新的变量选择方法。Lasso方法的基本思想是在约束各个回归系数的绝对值之和小于某个特定值的情况下，求解使得回归方程的残差平方和达到最小的回归系数的估计值。Lasso方法能够有效地降低数据的维度，非常适用于高维数据的变量选择。Lasso方法的数学表达式如下所示： (1) (2) (3) 其中， 表示第 个样本对应的输入变量， 表示第 个样本对应的输出变量， 表示模型的惩罚函数， 为惩罚参数， 取值越大，剔除掉的变量越少；反之， 取值越小，剔除掉的变量越多。 通过控制调和参数 ，使回归系数总体变小，即自动压缩回归系数。当 取一定值时，一些相关程度较低的系数减小为0，得到一些稀疏解，从而达到变量选择的目的。 定义为回归模型的最小二乘估计， 表示正则化参数，则在区间 上，用 的取值对预测误差 进行估计 [ 1 ] 。预测误差如下所示： (4) 当 取适当值时，使误差达到最小，此时，即可确定回归系数。 求解Lasso模型的方法也层出不穷，最初，Tibshirani提出用二次规划进行求解，一些学者又提出了新的算法，例如shooting算法，同伦算法等。目前应用较为广泛的是最小角回归算法(Least Angel Regression，即Lars)。 Lars算法的过程是一个残差拟合的过程，即对变量进行最小二乘回归，它的主要思想是：最初令所有变量系数为0，从所有自变量中寻找出与因变量相关性最强的一个，记为 ，引入回归方程；然后在 的方向上搜索另一个自变量 ，使 与当前残差的相关系数和 与当前残差的相关系数相同，引入回归方程；接着，沿着 和 的等角线方向继续搜索，找到变量 ，使 与当前残差的相关系数相同，引入回归方程；再沿着平分变量 、 和 的夹角方向搜索到满足相关性最强的第四个变量，以此类推，直到所有变量进入方程即可。具体过程详见参考文献 [ 2 ] 。 本文采用 准则作为变量选择的标准，它是基于残差平方和的准则，目前得到广泛应用 [ 3 ] 。假设有 个自变量 ，从中筛选出 个变量 ，其中 为 的一个子集，则 准则公式如下所示： (5) 其中， 是变量 与因变量的残差平方和， 为样本容量， 是Y与 方差的无偏估计量，其公式如下： (6)
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user: 3. 基于Lasso方法的Logistic回归模型 Logistic回归模型是一种非线性概率模型，它具有对自变量类型无限制，不要求数据满足方差齐性和正态性，系数有较强的可解释性等优势，因此，Logistic回归模型广泛应用于医学、经济学、社会学以及地理研究等领域。 Logistic回归分析是将求解自变量与因变量之间关系问题转化成求解某一事件发生的概率问题。结合本文研究的内容，上市ST公司和非ST公司作为因变量是二元离散型变量，这里将被执行特别处理的ST公司视为发生了财务危机，没有被执行特别处理的非ST公司视为没有发生财务危机。定义如下： (7) 其中， 为假设的连续变量，代表事件发生的概率。 由于Lasso不仅适用于线性模型，也适用于广义线性模型和半参数模型等其他一些统计模型，因此，本文采用基于Lasso方法的Logistic回归模型，假设 与自变量 之间存在某种线性关系，具体形式如下： (8) 由式(8)得到 (9) 其中， 表示公司是否发生财务危机； 表示第 家公司的第 个财务指标。 通常，误差项 服从Logistic分布，属于对称分布，因此，公式(9)等价于下面的公式： (10) 公式(10)称为Logistic函数，它呈现S型曲线分布，且值域为0到1之间。将公式(10)转换成如下形式，得到Logistic回归模型： (11) 其中， 表示第 家公司发生财务危机的概率，它是由变量 组成的非线性函数，并且可以转换成线性函数。 定义第 家公司不发生财务危机的概率为 (12) 由上面可以得到，第 家公司发生财务危机与不发生财务危机的概率之比为 (13) 将公式(13)称为事件的发生比，其取值范围为0到 ，因此，通过Logit变换，可以将上式非线性函数转换成线性函数，如下所示： (14) Logistic回归模型将上市公司发生财务危机概率的预测问题转化成预测某个公司发生财务危机的发生比问题，该模型不仅能够预测上市公司是否发生财务危机，还能够直观地反映出公司发生财务危机的概率，客观地反映公司经营现状 [ 4 ] 。
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user: 5. 结语 由于上市公司财务数据指标较多，变量之间往往具有多重共线性，应用Logistic回归模型对上市公司进行财务预警时，当变量之间相关程度较高时，往往得不到理想的预警结果。针对此，本文提出一种基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务预警模型。应用2014年~2016年间我国A股上市公司财务数据进行拟合，仿真实验结果表明，本文提出的上市公司财务预警模型能够合理地分析和预警公司的财务状况，提高预警的精确性，帮助企业经营者有效地应对企业的财务状况。 图2. 训练数据对比结果 Table 7 Hosmer and emeshow tes 步骤 卡方 df Sig. 1 9.615 8 0.293 表7. Hosmer和Lemeshow检验 Table 8 Training sample return resul 已观测 已预测 企业性质 百分比校正 ST 非ST 企业性质 ST 13 4 76.5 非ST 2 49 96.1 总计百分比 91.2 表8. 训练样本回判结果 Table 9 Testing sample return resul 已观测 已预测 企业性质 百分比校正 ST 非ST 企业性质 ST 4 1 80.0 非ST 0 15 100.0 总计百分比 95.0 表9. 测试样本回判结果 图3. 测试数据对比结果
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user: 摘 要 随着时间(生命时期、年龄、胎次等)或其他可以量化的因素(生理状态、生产水平、代谢率和环境条件等) 变化的性状，称为动态性状，如身高、体重、胸围、产奶量等等。由于动态性状在育种和生产中特殊的经济地位，揭示这类性状遗传及其改良提高的研究工作尤显重要。体型性状的选择有利于奶牛整体健康和产奶性状的提高。本文基于B样条插值函数，建立检测调控动态性状基因位点的随机回归模型，实际数据分析表明模型的合理性和适应性。 关键词 :动态性状，B-样条插值，检测，拟合 Copyright © 2017 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 表型值随着时间(生命时期、年龄、胎次等)或其他可以量化的因素(生理状态、生产水平、代谢率和环境条件等) 变化的性状称为动态性状。这些性状的表型值有无限个，而且其变化可用一些连续的函数(或随机过程)来描述，在指定时间点观测动态性状的有限变化点就获得了实验所需的重复记录 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 为检测控制动态类型的数量性状位点(QTL)，学者们采用参数和非参数的模型来描述表型和基因型效应随时间的变化。大多数采用具有生物学意义的数学模型去拟合数量性状位点(QTL)的表型效应。然而，这样的参数方法具有局限性，因为数学函数是非线性的。相反，学者们较青睐于将非参数的Legendre多项式嵌入随机回归模型中作为子模型检测动态性状位点。Legendre多项式的优点除了能够拟合任何性状的生物曲线之外，更重要的一点是它是线性模型，这样的理论和方法论促使它能够广泛地应用于QTL定位的线性模型用来估计QTL参数。高阶的Legendre多项式能够很好地拟合均值和方差的变化，但是，这样的多项式经常在曲线的极值点过高地估计观测值，导致Runge(龙格)现象，也就是说，由于曲线上极值点处的震荡，曲线的拟合度随着阶数的升高而显著降低。相反，B-spline [ 4 ] 能够更广泛地应用于非参数的数据分析去推断变量的经验分布。样条插值函数应用于检测QTL是杨于2006提出的 [ 5 ] 。 目前，奶牛育种的总体趋势是在保持奶牛产奶量以及乳成分等优良遗传性状的同时，兼顾奶牛的躯体结构、趾蹄健康、使用寿命、繁殖性能等综合遗传性能的选育，以获得奶牛养殖的最大经济效益。有研究表明-加强体型性状的选择对奶牛产奶量以及乳成分的提高有利，也有利于降低体细胞数，增强个体乳房炎的抗性，鉴于此，本文研究了检测调控奶牛动态性状基因位点的检测方法 [ 6 ] 。 应用B-spline函数检测调控动态性状QTL的关键是结点个数、结点位置以及阶次的选择。对于样本容量较小，观测值较少的数据集仍然是用较简单的多项式作为子模型拟合效果更好。根据文献资料显示，对于奶牛的身高、体重这些体尺性状选择5、6、7阶的，结点个数为3个的B-spline拟合效果更好。
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user: 2. 方法 以BC群体为例，动态性状表型值和QTL的遗传效应及环境效应的关系可由如下模型描述 (1) 这里 为群体均值， 为QTL基因型指示变量，取值1和−1分别为对应着QTL基因型QQ和Qq. 为加性效应， 为剩余误差，服从正态分布 记 ， ，从而模型(1)记为矩阵形式如下： (2) 2.1. Legendre多项式嵌入随机回归模型中 用k阶Legendre多项式描述动态性状随时间的变化规律，“从而第i个体在第t个测定日”动态性状表型值的遗传模型可表示为 (1) 其中， ，n为个体数； 为时刻t的群体均值， 为基因型指示变量，当基因型为QQ时，指示变量为1，当基因型为Qq时，指示变量为−1； ( )为第j个QTL的遗传值，q为基因组上观测到的QTL的最大个数， 为指定个体依赖于时间的环境效应，服从正态分布 ； 为指定个体随时间独立的环境效应，服从正态分布 。可知该模型为固定效应模型， 和 为固定效应， 为随机效应。 2.2. B-spline函数嵌入随机回归模型中 模型中的所有参数，除了 都是时间的函数。而参数和时间之间的函数关系可用B样条(B-spline)来描述。1974年，Gordon和Riesenfeld用B样条基线函数代替了Bernstein基线函数，构造了B-spline样条曲线。B-spline样条曲线分段组成。每一段的参数t的区间为[0，1]。这样就克服了Bezier曲线的缺点：改变Berier曲线任意一个控制点，曲线上的所有点都变换。B-Spline曲线的优点：修改某一控制点只引起与该控制点相邻的曲线形状发生变化，远处的曲线形状不受影响。 定义 为B样条的协变量，带有 个节点， 阶多项式， 。定义 为随时间独立的群体均值做成的向量。在这里我们可以视B样条为权重，构造 的线性组合来描述随时间独立的群体均值 。其他的参数可以用同一个B样条来描述，具体为 ， ， ； ， ， 。由于 为随机回归效应，我们可以假设服从正态分布 ， 为指定个体随时间独立的随机回归效应做成的协方差矩阵，这样我们利用B样条重新参数化后，(1)改写成如下线性模型 (2) 在t + 1个固定时间点测得每个个体的表型值， ，从而这t+1个向量作成向量形式如下 定义 为 矩阵，这样 的线性模型记为矩阵形式 (3) 这里， 为 剩余效应向量，服从正态分布， 。 2.3. 参数估计 模型(3)的数学期望为 协方差矩阵为 似然函数为 (4) 的先验分布为常数，即为均匀先验。 所有参数的联合先验分布函数为 (5) 结合数据的条件概率密度和参数的先验分布得到数据和参数的联合分布为 (6) 与参数的联合后验分布成比例。此联合后验分布即为目标分布函数。 对似然函数取对数，求偏导，即可得到每个参数的极大似然估计的对数形式，由于每个参数都是待估计参数的函数，因此需要迭代算出。
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user: 3. 实例分析 动物资源群体来源于大庆本地牧场-红骥牧场。奶牛品种为中国荷斯坦奶牛，重要经济性状为体重、体长动态性状，测定时间从2010年1月至2013年13月。具体为2010年出生的60头奶牛、2011年出生的70头奶牛及2012年出生的80头奶牛。由于奶牛早期生长发育状况与日后的产奶量、繁殖问题和健康问题有着密切关系，因此对奶牛生长性状的研究主要针对的是从出生到第一个泌乳期结束这段时间，分为初生、断奶、周岁和头胎分娩这四个时间点。在实际牛场管理过程中，这几个时间点正是牛只转群的时间，饲料成分、管理方式、饲养环境都发生了明显变化，这样的划分方式也与生产实际相契合。所以特别关注初生、断奶、周岁和头胎分娩这四个时间点的体重记录，将它们视为一组。共4组数据。处理数据，去掉异常值后剩余143个个体的4组数据。 分别用3，4，5，6阶Legendre多项式和5、6、7阶的B-spline插值函数(结点个数为3)拟合。对体重、体高的具体分析结果如表1~表3所示。 表中易见，阶数越高，拟合效果越好，而且B-spline函数的拟合效果要比Legendre多项式的好。 由拟合结果可见，一般而言，阶数越高，拟合结果与真值越接近，标准差也越来越小。通过将Legendre多项式和B-spline函数视为自模型，比较可见，前者的5阶和6阶的估计结果要比后者的估计结果有较大的标准差，且后者的7阶的估计结果更接近于真值(表2)。 由于荷斯坦奶牛的产奶量主要在体高的三个时期最大，所以我们只关注了三个阶段的体高，为156~167 cm，此时产奶量最高，120~135 cm时比136~155 cm产奶量高。我们只拟合了这三个阶段的体高的生长轨迹。由于3阶Legendre多项式的拟合效果不好，所以我们略去了该结果(表3)。 表中易见，阶数越高，拟合效果越好，而且B-spline函数的拟合效果要比Legendre多项式的好。 Table 1 Fitting accuracy of body weight growth trajectory for individuals under different model 最小值 最大值 平均值 标准差 3阶Legendre多项式 0.7460 0.8380 0.7630 0.0345 4阶Legendre多项式 0.8190 0.8900 0.8342 0.0217 5阶Legendre多项式 0.8850 0.9210 0.8990 0.0097 6阶Legendre多项式 0.9120 0.9350 0.9243 0.0761 5阶B-spline函数 0.8960 0.9210 0.8970 0.0218 6阶B-spline函数 0.9140 0.9300 0.9160 0.0196 7阶B-spline函数 0.9340 0.9680 0.9516 0.0432 表1. 不同模型下个体的体重增长轨迹的拟合精度 Table 2 Results under different model 模型 QTL位置(cM) 3阶Legendre多项式 4 - 13.0 38.96 (19.36) 8.45 (2.11) 12.35 (2.58) 3.98 4阶Legendre多项式 7 - 55.0 37.33 (12.48) 9.63 (1.96) 15.85 (2.47) 3.65 5阶Legendre多项式 2 - 60 37.96 (13.68) 9.48 (1.57) 17.84 (2.39) 3.44 6阶Legendre多项式 3 - 28.7 40.68 (11.55) 10.25 (1.26) 19.64 (1.38) 2.48 5阶B-spline函数 4 - 105.0 36.58 (9.56) 10.87 (0.92) 19.64 (1.14) 3.96 6阶B-spline函数 6 - 19.4 39.87 (8.28) 8.23 (0.54) 19.28 (0.85) 2..38 7阶B-spline函数 4 - 67.8 34.33 (5.36) 9.35 (3.48) 18.25 (2.45) 3.78 表2. 不同模型的体重检测结果 Table 3 Fitting accuracy of body height growth trajectory for individuals under different model 最小值 最大值 平均值 标准差 4阶Legendre多项式 0.4468 0.7233 0.5652 0.0460 5阶Legendre多项式 0.5344 0.8791 0.7836 0.0182 6阶Legendre多项式 0.8743 0.9261 0.8365 0.0562 5阶B-spline函数 0.8907 0.9397 0.8643 0.0325 6阶B-spline函数 0.9467 0.9823 0.9543 0.0205 7阶B-spline函数 0.8798 0.9560 0.476 0.0478 表3. 不同模型下体高的增长轨迹的拟合精度
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user: 4. 总结 本文应用B-spline函数作为随机回归模型的子模型分析了控制动态性状QTL的检测。比较了B-spline函数与Legendre多项式在参数估计(包括均值和标准差)上的精确性，从对比结果可见，前者的5阶和6阶的估计结果要比后者的估计结果有较小的标准差，且前者的7阶的估计结果更接近于真值，说明用B-spline函数估计模型参数更准确。用所提出的方法分析了来源于当地农场奶牛的关于身高体重的实际数据集，对实际育种工作者具有一定的指导意义。
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user: 摘 要 本文以大庆江37区为例，利用CMG软件内的STARS热采模块对浅薄层稠油油藏进行蒸汽吞吐数值模拟开发动态规律研究，对蒸汽驱转蒸汽吞吐参数优化，主要包括对转蒸汽驱时机、注汽井注汽速度、井底蒸汽温度与压力的优选，并得出转蒸汽驱推荐方案，对于提高稠油油藏的采收率具有一定的指导作用。 关键词 :蒸汽吞吐，蒸汽驱，数值模拟，历史拟合 Copyright © 2017 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 目前在蒸汽驱数值模拟领域的应用软件有很多，如SSI公司的THERM软件，ECLIPSE公司的热采模块，CMG公司的STARS模块，其中STARS模块是国际上较为成熟且应用广泛的数值模拟软件。邢景奎应用STARS模块对辽河油田高3-4-066试验区进行蒸汽驱开发研究；殷代印、张湘娟在大庆朝阳沟油田蒸汽驱试验区地质研究基础上，利用STARS模块对不同蒸汽驱开发方案开发指标进行预测；石晓渠利用CMG三相多组分软件对河南井楼油田三区LZ27井区进行蒸汽驱先导实验。 本文的特点为应用动态拟合后的精细地质模型和数值模型，开展浅薄层稠油油藏蒸汽吞吐开发动态规律及转蒸汽驱时机优化研究；对薄层稠油油藏蒸汽吞吐开发规律形成准确认识，并推荐了转蒸汽驱最优方案。 大庆江37试验区块稠油油田含油面积0.19 km 2 ，原油地质储量682.8 × 10 4 t，平均渗透率为1435.9 × 10 − 3 µm 2 ，平均孔隙度为33.0%，埋藏深度范围为580~600 m，区块特点为砂体小，厚度薄且分布零散，属于高孔隙度、高渗透率稠油油藏 [ 1 ] [ 2 ] 。该区块主力油层为高台子组，平均地层厚度为22.7 m，储层平均厚度为6.9 m，平均含油饱和度为69.0%。利用数值模拟方法对该区蒸汽吞吐 [ 3 ] 转蒸汽驱 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 进行开发指标预测及方案优选，从而为该技术在稠油油藏的应用中奠定一定的基础。
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user: 2. 地质模型的建立 应用地质建模软件Petrel，结合数字化沉积相结果，根据研究数据和地质开发生产需要，对江37全区建立油藏数值模型。平面网格长度按5 m划分为93 × 145的均匀网格系统(图1)。为了进行精细油藏数值模拟研究 [ 7 ] [ 8 ] ，垂向根据分层数据以及射孔等数据分为10个层，结合主力油层在蒸汽吞吐与蒸汽驱过程中的蒸汽超覆影响的情况将其分为3个模拟层，因此模型网块总数为93 × 145 × 10 = 134，850个。图2至图4分别给出油藏数值模型孔隙度的三维显示图、渗透率的三维显示图和初始含油饱和度的三维显示图。
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user: 3. 蒸汽吞吐历史拟合 根据各井的数据结合平面网格划分结果，利用CMG数值模拟软件STARS模块对该区进行数值模拟计算，建立江37块的非均值的精细油藏数值模型。在历史拟合过程中进行适当调整。 适当调整包括油层厚度、原始含油饱和度、油层条件下原油粘度与温度关系数据等在内的地质模型参数，调整相渗曲线，得出江37试验区块的蒸汽吞吐累产油曲线、累产液曲线(图5)。累产油量拟合误差为0.62%，累产液量拟合误差为1.39%，达到高精度拟合标准。 图1. 平面网格划分图 图2. 孔隙度分布三维显示图 图3. 渗透率分布三维显示图 图4. 初始含油饱和度分布三维显示图 图5. 江37试验区块蒸汽吞吐累产油、累产液拟合曲线
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user: 4. 蒸汽吞吐转蒸汽驱 对2013年没有进行过蒸汽吞吐的井先后进行蒸汽吞吐试验，各井蒸汽吞吐最大产液量根据以往最大产业量以及油层厚度计算给出，蒸汽吞吐设计注汽强度为150 t/m；自2014年3月，对2013年三口已吞吐井(平1井、斜32井、斜24井)先后开始蒸汽吞吐注蒸汽生产。自该年4月，对其他井进行蒸汽吞吐注蒸汽生产；自2014年7月，三个井组的3口注汽井参照标准注汽速度开始注汽，从而进行转蒸汽驱开发。 4.1. 转蒸汽驱时机优选 由现场实验数据对比表可知，后续吞吐一周期有效后再进行转蒸汽驱的效果明显优于直接转蒸汽驱。因此转蒸汽驱最佳时机推荐使用方案2 (表1)。 4.2. 注汽井注汽速度优选 井底蒸汽干度 [ 9 ] 每上升5%，蒸汽驱降到极限油汽比0.10 t/t。整体趋势为随着井底蒸汽干度的上升，累注汽量也随之上升，但当蒸汽干度大于或等于25%时，累积注汽量将不需增大，累产油、油气比、累产液、采注比等参数也只是小幅度增大，可以忽略不计(表2)。综合考虑试验区实际情况与经济因素，选择方案2作为最优注汽速度。 4.3. 井底蒸汽温度优选 整体趋势为随着井底蒸汽温度 [ 10 ] 的上升，累注汽量保持不变，累产油与油气比小幅度上升，累产液先上升明显后变为缓慢上升(表3)。综合考虑试验区实际情况与经济因素，选择方案2作为最优井底蒸汽温度，即井底蒸汽压力达到6.4 MPa以上。 Table 1 System resulting data of standard experimen 方案 阶段 累注汽 (t) 累产油 (t) 油汽比 (t/t) 累产液 (m 3 ) 采注比 (m 3 /m 3 ) 1 蒸汽驱阶段 138，772 2 224 6.8 0.160 156，119 1.125 2 后续吞吐一周期 12，625 5189.3 0.411 25，792 2.057 蒸汽驱阶段 151，139 22922.9 0.152 167，684 1.109 3 后续吞吐一周期 12，625 5189.3 0.411 25，792 2.057 后续二次吞吐一周期 17，449 5063.0 0.290 28，930 1.658 蒸汽驱阶段 155，342 21550.2 0.139 166，794 1.074 表1. 转蒸汽驱时机优化结果对比表 Table 2 Comparison of bottom-hole steam quality in steam driv 方案 井底蒸汽干度 (%) 生产时间 累注汽 (t) 累产油 (t) 油汽比 (t/t) 累产液 (m 3 ) 采注比 (m 3 /m 3 ) 1 20、28、36 2年 + 6月 146，640 21823.0 0.149 161，775 1.103 2 25、33、41 2年 + 7月 151，139 22657.4 0.150 167，475 1.108 3 30、38、46 2年 + 7月 151，139 22922.9 0.151 167，684 1.109 4 35、43、51 2年 + 7月 151，139 23069.5 0.152 167，840 1.111 表2. 蒸汽驱井底蒸汽干度研究结果对比表 Table 3 Comparison of bottom-hole steam temperature in steam driv 方案 井底蒸汽温度 (℃) 生产时间 累注汽 (t) 累产油 (t) 油汽比 (t/t) 累产液 (m 3 ) 采注比 (m 3 /m 3 ) 1 260 2年 + 7月 151，139 22814.3 0.151 157，546 1.109 2 280 2年 + 7月 151，139 22922.9 0.152 167，684 1.109 3 300 2年 + 7月 151，139 23118.0 0.153 168，158 1.113 表3. 蒸汽驱井底蒸汽温度研究结果对比表
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user: 5. 结论 1) 蒸汽吞吐加热范围较小，未达到油层温度基本连通对转蒸汽驱是不利的，需继续进行蒸汽吞吐，提高采注比，降低油层压力，增加加热范围，为转蒸汽驱创造有利条件。 2) 由于低采注比低，致使注入蒸汽向采油井驱替慢，加热范围较小。 3) 后续吞吐一周期待吞吐引效后进行转蒸汽驱效果明显优于直接转蒸汽驱。 4) 随着注汽井注汽速度、井底蒸汽温度的提高，蒸汽驱的效果逐渐变好，超过最优选定参数，蒸汽驱的效果提升变得不明显。
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user: 摘 要 以田间试验方法研究了两种控盐施肥模式对滨海引黄灌区中度盐渍土土壤养分、盐分和作物产量的影响。结果表明，常量化肥 + 有机肥模式(化肥N-P 2 O 5 -K 2 O：278.4-98.55-180 kg/hm 2 ，有机肥3600 kg/hm 2 )与习惯施肥模式(化肥N-P 2 O 5 -K 2 O：274.2-345-0 kg/hm 2 )相比使返青期土壤水溶性盐分含量降低16.5%，全生育期土壤碱解氮含量平均提高3.8%，速效钾含量平均提高15.7%，有效磷含量未出现明显降低，冬小麦产量提高29.03%；减量化肥 + 增量有机肥模式(化肥N-P 2 O 5 -K 2 O：185.6-65.7-120 kg/hm 2 ，有机肥7200 kg/hm 2 )与习惯施肥模式相比，能显著降低中度盐渍土中的水溶性盐含量(返青期可减少18.3%，平均减少12.6%) (P < 0.05)，同时未造成土壤有效养分含量的降低和冬小麦产量的下降。施用有机肥能够有效降低中度盐渍土土壤容重(平均降低1.8%)，增加土壤有机质(平均增加5.8%)，减缓有效磷、速效钾损失，是减少土壤盐分、改善土壤结构、改良滨海盐渍土的有效措施。 关键词 :肥料运筹模式，有机肥，盐渍土，土壤养分，产量 Copyright © 2017 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 滨海盐碱地由于土壤贫瘠，盐分含量较高，加上农民施肥不合理，导致耕地的盐碱程度逐步加重，不仅严重影响作物的产量和品质，而且对农田、大气、水体等生态环境也造成了很大的负担 [ 1 ] 。山东省在20世纪50年代开始大规模改良利用滨海盐碱地的试验 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。2012年中科院李振声院士提出“渤海粮仓”计划，旨在利用当地资源优势，集合科学技术，构建适度规模经营的现代农业生产技术体系，大幅提升环渤海中低产田粮食增产能力 [ 5 ] 。 黄河三角洲地区作为重要的农业生产区，同时也是典型的滨海盐碱地区，引黄灌溉对发展该区农业生产和改善农业生态环境起到了重要作用，但其产生的负面效应也是显著的：大水漫灌导致地下水位居高不下，潜水蒸发严重，诱发下部盐分向表层聚集，矿化度增大，产生土壤次生盐渍化 [ 6 ] [ 7 ] 。近年来，不少专家学者都已经认识到了控盐培肥对于改良盐碱地的重要作用，魏由庆 [ 8 ] 通过对黄淮海平原水盐均衡的分析，指出盐害无法根治，应当对其进行调控，强调利用施肥来调控土壤水盐。陈恩凤 [ 9 ] 也曾提出应用水肥结合的综合措施来改良盐碱地的观点。车军平等 [ 10 ] [ 11 ] 研究指出，在滨海盐碱地施加复合肥料经过一段时间后，盐碱土中的碱解氮、速效钾、有效磷、有机质含量都有明显提高，刘国伟 [ 12 ] 研究表明施用生物有机肥一段时间后盐碱土的水溶性盐含量比对照处理下降38.5%~57.7%。经调查，当地农民多习惯在浇“冻水”和“返青水”前按照2/3、1/3的比例底施和追施化肥，由于冬小麦在苗期到返青期作物生长缓慢，对肥料的吸收很少 [ 13 ] [ 14 ] ，而底施的大量化肥无疑会增加土壤中水溶性盐离子含量从而抑制作物出苗。同时，在引黄大水漫灌的灌溉模式下，大量浇灌“冻水”和“返青水”，基肥施用多会造成土壤中的养分则因养分更多地淋失，不仅造成了化肥的浪费，而且影响作物产量。 本试验以滨州沾化典型的滨海盐化潮土为研究对象，在明确当地传统耕种模式、灌溉制度和施肥运筹模式的基础上，针对传统施肥模式下中度盐渍土小麦种植过程中缺苗断垄严重、产量表现不理想这一问题，增施有机肥并调整和改进冬小麦化肥底追施的比例，通过两种不同肥料运筹模式对盐化潮土的养分、盐分以及冬小麦产量的影响进行研究，以期为滨海盐渍土引黄灌区施肥提供有益的指导。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验区基本概况 试验在山东省滨州市沾化县冯家镇李家村“渤海粮仓”示范区(37˚48'08N，118˚0'54E)中度盐化潮土上进行，试验区年降水量为600 mm，强烈蒸发期在春季和秋季，地下水矿化度为6.86 g/L，年平均气温11.5℃，无霜期200 d左右。土壤养分含量低、保水保肥性能差，土地瘠薄，受干旱威胁大。当地灌溉习惯为浇过冬水和返青水，分别于每年11月底和3月中旬进行引黄灌溉，灌溉方式为大水漫灌。 2.2. 供试材料 供试土壤：试验区土壤为滨海盐化潮土，全盐含量为0.38%，土壤pH为8.02，有机质含量为15.30 g/kg，全氮含量0.59 g/kg，碱解氮含量47.45 mg/kg，有效磷含量18.59 mg/kg，速效钾含量为188.00 mg/kg。耕层(0~20 cm)土壤容重为1.45 g/cm 3 。 供试肥料：氮肥为普通尿素(含N 46.4%)；磷肥为磷酸二铵(N-P 2 O 5 ：18%-46%)；钾肥为硫酸钾(K 2 O 51.0%)；有机肥为“清大巨人”牌有机肥料，有机质含量为43.62%。 供试作物：小麦(Triticumaestivum)，品种为小堰60。 2.3. 试验方法 试验设四个处理，即CK (不施肥)、NF (习惯施肥，化肥，2/3基肥 + 1/3追肥)、NF + NOM (常量有机肥 + 化肥，化肥分配为1/2基肥 + 1/2追肥)、RF + IOM (增量有机肥 + 减量化肥，化肥分配为1/2基肥 + 1/2追肥)，每个处理三次重复。具体处理见表1。基肥在冬小麦播种之前施用，追肥在冬小麦返青期施用，施肥方式均为撒施后进行灌溉，按照当地灌溉习惯，在小麦的生长期内进行越冬水、返青水、灌浆水三次灌溉。 土样的采集与测定：分别在小麦苗期、返青期、灌浆期、成熟期用五点法取耕层(0~20 cm)农化样，取回后风干、处理，待用。 2.4. 测定方法 土壤全盐用烘干残渣法(土水比1:5)；土壤全氮用半微量凯式定氮法；土壤有效磷用0.5 mol/L NaHCO 3 浸提钼蓝比色法；土壤速效钾用NH 4 OAC浸提火焰光度法；土壤有机质用重铬酸钾容量法 [ 15 ] 。 Table 1 Details of winter wheat fertilizer management mode 处理 代号 有机肥量 kg/hm 2 化肥量(N-P 2 O 5 -K 2 O) kg/hm 2 化肥分配比例 基肥:追肥 对照 CK 0 0 - 习惯施肥 NF 0 274.2-345-0 2:1 常量有机肥 + 化肥 NF + NOM 3600 278.4-98.55-180 1:1 增量有机肥 + 减量化肥 RF + IOM 7200 185.6-65.7-120 1:1 表1. 冬小麦肥料运筹模式试验处理 小麦产量的测定方法：在小麦收获时，以小区为单位，在小区中间部位量取1 m 2 面积区域测定穗数；随机抽取100穗调查穗粒数；收获1 m 2 籽粒经自然风干，测定籽粒含水量后，折合成公顷产量，并测定千粒重。 2.5. 数据处理与分析 数据分析采用Excel 2013和SPSS16.0软件，采用方差分析(One-way ANOVA)比较不同处理间的差异，显著性水平设为P < 0.05。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 不同控盐施肥模式对土壤容重的影响 试验区土壤初始容重为1.446 g/cm 3 ，由图1是冬小麦成熟期土壤容重，从图中可以看出，对照处理在作物生长期土壤容重几乎没有变化，NF处理在作物生长期土壤容重比对照增加了0.58%，NF + NOM处理土壤容重比对照减少了0.90%，RF + IOM处理土壤容重比对照减少了1.5%，与对照差异达显著水平。由此可以得知，施用有机肥并减少化肥用量会有效降低土壤容重。 3.2. 不同控盐施肥模式对土壤有机质含量的影响 有机质是土壤的重要组成部分，它不仅含有各种营养元素，而且还是土壤微生物生命活动的能源，可以改善土壤结构，调节水、气、热等各种因素。由图2可以看出研究中施入有机肥处理的有机质含量均高于对照，各处理在作物生长期变化趋势基本相同，RF + IOM处理有机质含量比NF处理平均提高了4.1%，在成熟期提高6.6%，NF + NOM处理有机质含量比NF处理提高了2.9%，在成熟期提高5.0%。 3.3. 不同控盐施肥模式对土壤全氮和碱解氮含量的影响 由图3可以看出，土壤全氮含量在冬小麦生长不同时期有一定变化，各施肥处理较对照都有一定程度提高。随着作物的生长，不同处理土壤全氮的变化走势相似，在返青期之前都呈缓慢下降趋势，由于返青期的追肥，除对照外的各处理在灌浆期全氮含量有所回升，到成熟期又缓慢下降。对照处理随着作物的生长，土壤中全氮含量呈缓慢下降趋势。在整个作物生长期NF + NOM处理土壤全氮含量最高，其次是NF处理，但差异并不显著。 由于碱解氮在短时间内可被植物吸收利用，因此，碱解氮能较好地反映出近期内土壤氮素供应状况和氮素释放的速率。由图4可见，NF处理、NF + NOM处理、RF + IOM处理均能提高土壤中碱解氮的含量。CK由于在生长过程中养分得不到补充，碱解氮逐渐被消耗，呈下降趋势，其余处理的碱解氮含量由于返青期追肥的作用在灌浆期有所回升后继续下降，灌浆期NF + NOM处理碱解氮含量高于NF处理和RF + IOM处理，在返青期、灌浆期和成熟期分别比NF处理提高了2.2%、3.4%、3.8%。NF处理碱解 图1. 不同处理小麦成熟期耕层土壤容重 注：图中不同小写字母代表在0.05水平差异显著。 图2. 小麦各生育期耕层土壤有机质含量 图3. 小麦各生育期耕层土壤全氮含量 图4. 小麦各生育期耕层土壤碱解氮含量 氮在作物的生长期内变化比较大，在灌浆期以后由于作物的吸收和雨水的淋洗下降速率比较快，在成熟期含量低于NF + NOM处理。RF + IOM处理虽然氮肥施入量低于NF处理，但是到成熟期碱解氮含量差异并不显著，原因可能是有机肥的施入可以减缓土壤碱解氮的消耗。 3.4. 不同控盐施肥模式对土壤速效钾含量的影响 由图5可以看出，随着作物的生长，CK和NF处理作从物苗期到成熟期土壤中钾含量都呈下降趋势，在返青期由于追肥的作用，NF + NOM处理和RF + IOM处理中速效钾含量在灌浆期左右有所上升，而后到成熟期由于作物的吸收，速效钾含量有所下降。在作物的生长期间，NF + NOM处理速效钾含量始终最高，在成熟期比CK提高了12.91%，比NF处理提高了15.7%。RF + IOM处理速效钾含量比NF平均提高了9.5%，在成熟期提高12.6%。 3.5. 不同控盐施肥模式对土壤有效磷含量的影响 由图6可以看出随着植物的不断生长，需磷量的不断增加，盐碱土有效磷含量逐渐递减，其中对照处理的有效磷含量下降最快。各处理土壤有效磷含量在越冬期时达到最高值，以后开始逐渐减少，由于追肥的作用，在灌浆期各个处理的含磷量有所增加，然后随着作物成熟期需磷量的增加，土壤中含磷量又缓慢下降。其中，NF + NOM处理磷含量下降比较缓慢，虽然磷肥施入量较NF处理低，但是在作物成熟期NF处理、NF + NOM处理土壤中的有效磷含量并无明显差异，原因可能是NF + NOM处理施用了有机肥。虽然RF + IOM处理比NF + NOM处理施用有机肥多，但是由于化肥施用量较低，有机肥在短时间内并未完全转化为有效磷，土壤有效磷含量仍较NF处理、NF + NOM处理低。 3.6. 不同控盐施肥模式对耕层全盐含量的影响 众所周知，长期过量施用化肥是造成土壤盐渍化的重要原因。表层土壤全盐含量随化肥施用量增加呈明显升高趋势 [ 16 ] 。 由图7可以看出，在施用有机肥条件下，NF + NOM处理比NF处理表层土壤全盐含量在返青期、灌浆期和成熟期分别低16.5%、7.8%、8.0%，RF + IOM处理比NF处理表层土壤含盐量在返青期、灌浆期和成熟期分别低18.3%、13.9、12.8%，原因可能有两个：一是有机物料对土壤结构产生影响，有利于盐分的淋洗。二是有机肥中的腐植酸类有机大分子物质对无机离子的络合作用。 图5. 小麦各生育期耕层土壤速效钾含量 图6. 小麦各生育期耕层土壤有效磷含量 图7. 小麦各生育期耕层土壤全盐含量 3.7. 不同控盐施肥模式对小麦产量的影响 小麦产量由亩穗数、穗粒数、千粒重三个因子共同决定。穗数由基本苗、分蘖数、分蘖成穗率三部分决定。由表2可知：NF + NOM、RF + IOM处理小麦千粒重显著高于其它处理，分别比NF处理高6.2%、6.3%；NF + NOM处理亩穗数显著高于其它处理分别比NF处理和CK处理高15.6%、58.2%；NF处理、NF + NOM处理、RF + IOM处理穗粒数均显著高于对照处理。 从产量结果看，各施肥处理均高于对照，其中NF + NOM处理最高，NF + NOM处理和RF + IOM处理分别比习惯施肥处理增产29.03%、6.15%，表明有机肥和化肥配施可提高小麦单产，增量使用有机肥而减少化肥用量在短时间内虽然没有显著提高冬小麦产量，但是也并未造成冬小麦产量的下降。NF处理施用大量氮磷化肥，不利于小麦产量增加，还会造成资源浪费，带来严重的环境问题。