DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 杨树年龄效应引起的插穗生根困难是无性林业系发展的一个难题。本文通过对杂交三倍体新品种“北林雄株2号”不同年龄五天插穗的转录组分析，研究了母株年龄对插穗生根的分子调控机制。 由GO功能分析可知，在D5_2/D5_1组中，涉及线粒体呼吸作用的基因出现显著上调，而差异下调基因主要涉及植物激素。D5_3/D5_1组差异上调的基因主要涉及植物细胞壁和类黄酮，下调表达的基因在植物激素和蛋白代谢相关的功能富集。D5_3/D5_2组差异上调的基因多富集在植物细胞壁和激素和信号分子代谢，差异下调的基因主要富集在线粒体呼吸作用和蛋白质代谢。呼吸作用是产生活性氧(reactive oxygen species，ROS)的主要途径，呼吸作用的增强可导致ROS的增多，ROS在植物的生长、发育和在胁迫下的反应以及细胞程序性死亡(PCD)调控过程中是一个重要的信号分子 [ 16 ]。油菜素内酯(brassinolide，BR)是属于甾醇类化合物的植物激素，很低浓度的BR就可以诱导植物细胞的伸长和分裂，BR通过促进细胞膜系统质子泵对氢离子的泵出，导致自由空间酸化，使细胞壁松弛从而促进生长。BR还可以抑制生长素氧化酶的活性，提高植物内源生长素的含量 [ 17 ]。乙烯(Ethylene)在不同植物中起的作用不同，包括抑制、促进不定根的形成，也可能不起作用 [ 18 ]，但已知参与调节生长素和细胞分裂素的合成 [ 19 ]。水杨酸(salicylicacid，SA)可以促进绿豆下胚轴不定根的发生 [ 20 ]，并与过氧化氢(H 2 O 2 )和茉莉酸甲酯存在相互作用 [ 21 ]。木葡聚糖是存在于所有高等植物细胞壁的具有生物活性的半纤维素多糖，能够控制植物的生长和代谢。类黄酮(flavonoids)可以清除ROS，研究表明类黄酮的含量与不定根形成呈负相关。赤霉素(gibberellin)在许多研究中被证实在不定根生根的起始阶段抑制不定根生成，而在伸长阶段则促进不定根形成 [ 21 ]。丝氨酸型内肽酶主要作用是促进蛋白质降解，其活性增强被认为是植物衰老过程中蛋白质含量下降的主要原因 [ 22 ]。通过对D5_2/D5_1、D5_3/D5_1、D5_3/D5_2三个比较组的分析可知，与幼龄插穗相比，老龄插穗中上述不定根形成的正调控基因下调，负调控基因上调。 由KEGG pathway富集分析可知，在1、2、3年生的插穗中涉及糖、蛋白质、植物激素和次生代谢产物的基因发生富集。在插穗衰老过程中，部分富集到代谢通路的基因表达量呈先下调后上调的趋势。 以上结果说明，不定根的形成是一个复杂的同时受到内外源多因素调控的过程 [ 23 ]。随着母株年龄的增长，杨树不定根生根受到抑制。本研究获得的不同年龄插穗中不定根形成相关基因表达谱变化，可以较好地解释杨树插穗的年龄效应。同时，转录组分析发现的共差异表达基因，可为“北林雄株2号”扦插不定根生根能力下降的问题提供新的解决思路。
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user: 5. 结论 雄性杨树杂种三倍体新品种“北林雄株2号”的插穗易受母株年龄的影响。随着杨树母株年龄的增长，不定根形成的正调控基因下调，负调控基因上调，导致插穗不定根生根受到抑制。
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user: 摘 要 本研究采用低共熔溶剂微波辅助蒸馏法获得油樟精油，在传统水蒸气蒸馏的溶剂水中加入了由氯化胆碱和1，4-丁二醇熔融制成的低共熔盐，通过优化氢键受体与氢键供体的摩尔比，得到低共熔盐的最佳配比(氯化胆碱与1，4-丁二醇的摩尔比为1:5)；通过优化低共熔盐与水的体积比(低共熔盐与水的体积比为5:5)，得到水蒸气蒸馏的最佳溶剂。然后通过单因素试验及响应面优化微波辅助蒸馏的过程参数为：微波功率700 W，操作温度120℃，微波时间20 min。所得油樟精油萃取量为25.0 mL/Kg，在同样的微波辅助萃取条件下，水蒸气蒸馏所得精油萃取量为21.3 mL/Kg。对微波时间、微波功率、微波温度、料液比进行响应面优化实验，利用多元线性回归方程进行数据分析，可知微波时间与微波功率具有较强的交互作用。利用GC-MS分析精油的成分，并与水蒸气蒸馏、微波水蒸汽蒸馏精油得分成分做出对比。在DPPH阴离子、ABTS阳离子自由基清除实验中，50%浓度的精油对DPPH阴离子清除率为55.47%，5%浓度的精油对ABTS阳离子清除率为98.78%。可见，油樟精油对两种自由基具有较高的清除率，且对ABTS阳离子的清除能力远高于DPPH阴离子。 关键词 :油樟，精油，低共熔溶剂，微波辅助萃取，清除自由基，响应面，气质联用法(GC-MS) Copyright © 2019 by author(s) 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 油樟(拉丁名：Cinnamomum longipaniculatum (Gamble))是樟科、樟属常绿乔木，具有生长速度快、萌蘖强、载叶多、病虫少，树形美观、姿态雄伟、木质柔韧、纹理致密等特点，其主要分布于宜宾、川南以及盆周、重庆、湖南、江西等省，又称“宜宾油樟” [ 1 ] 。叶互生，卵形或椭圆形，基部楔形至近圆形，边缘软骨质，内卷，薄革质，上面深绿色，光亮，下面灰绿色，晦暗，两面无毛，羽状脉。油樟精油是一种植物源天然活性物质，具有抗氧化活性，清除体内自由基，且对人体副作用少、毒性小、不易产生耐药性，对高效低毒的天然抗氧化剂及低副作用的天然抗炎活性成分的研发有重要意义 [ 2 ] 。 植物精油的提取方法多种多样，且不同用途的精油产品需要不同的提取方法来生产。目前主要提取精油的技术有水蒸气蒸馏法 [ 3 ] ，同时蒸馏压榨萃取法 [ 4 ] ，超临界流体萃取法 [ 5 ] ，亚临界水萃取法 [ 5 ] ，无溶剂微波萃取法 [ 6 ] 和及时控制降压萃取法 [ 5 ] 。传统的水蒸气蒸馏法具有设备简单、容易操作、成本低、对环境友好等特点。但由于植物材料长时间的处于高温之下，可能会使其含有的热敏性成分发生热分解，易水解成分发生水解及原料焦化等，对精油产品质量造成不利影响 [ 7 ] 。索氏提取与溶剂萃取存在有机溶剂残留以及回收成本过多等问题 [ 8 ] [ 9 ] 。微波辅助提取法是利用植物样品在微波场中吸收大量的电磁辐射能量，细胞内部含水量及其他极性物质的存在，对微波有选择吸收特性，而周围的非极性萃取剂则吸收少，从而在细胞内部产生热应力 [ 7 ] ，强化了提取过程；超声波辅助提取处理具有促进超混相之间的不混溶相之间的传质的机械效应 [ 10 ] 。 本实验以微波辅助为加热方式，采用水蒸气蒸馏法提取精油，在水中加入由氢键受体季铵盐(氯化胆碱)和氢键供体(多元醇)所组成的低共熔绿色溶剂(Deep Eutectic Solvents， DES)。DES 具有与传统离子液体相似的物理和化学特性(可作为传统萃取溶剂的绿色替代品，用于从多种基质中分离和预浓缩分析物。DES一般由氢键受体和氢键供体组成。因此，DES是一种由混合物组成的溶剂，这种混合物形成的共晶熔点远低于单个组分 [ 11 ] 。它们具有新的有利特征。其中，化学稳定性好，粘度范围广，室温挥发性小，制备简单 [ 12 ] 。)但它们的制备在适当的温度下混合两种成分，无需进一步纯化，具有100%的原子经济性 [ 13 ] 。与传统的有机溶剂相比，DES不仅具有环保、无毒的、可生物降解性的性质而且具有成本低，易于在实验室合成等优点 [ 14 ] 。 本实验在研究现状的基础上，采用低共熔溶剂微波辅助提取方法。以氯化胆碱和1，4-丁二醇按比例配成的低共熔盐溶于水为低共熔溶剂提取精油。通过单因素试验探究了低共熔溶剂最佳配比条件和微波萃取法的最优条件。提取后的精油清除DPPH阴离子、ABTS阳离子自由基实验探究了油樟精油的抗氧化活性。
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user: 2. 实验 2.1. 材料与仪器 油樟叶子原料2018年9月采自四川宜宾，粉碎至40~60目待用。 紫外分光光度计采用T6系列紫外分光光度计(北京普析通用仪器有限责任公司)，微波合成萃取仪(XH300A，北京祥鹄科技发展有限公司)，Agilent气质联用仪。 2.2. 实验方法 2.2.1. 低共熔溶剂的配制 选取氢键受体氯化胆碱和氢键供体多元醇以一定的摩尔比加热熔融，配制成低共熔盐，将其与水分别以一定体积比混合均匀配制成低共熔溶剂，根据精油的提取率，确定低共熔溶剂最佳的组成。 2.2.2. 微波辅助萃取法提取油樟精油 精密称取8.00 g (绝干)风干样品，转移至圆底烧瓶中，加入80mL低共熔溶剂，室温浸渍12 h，使原料与溶剂充分浸润，然后放入微波辅助萃取仪，接上精油提取器收集蒸馏出的精油。 2.2.3. 清除自由基能力测试 清除DPPH阴离子自由基能力测定。DPPH即1，1-二苯基-3-硝基苯肼，是一种很稳定的氮中心的自由基。DPPH检测法的原理是通过DPPH分子中一个稳定的自由基与抗氧化剂提供的一个电子配对结合，生成无色产物，使自由基溶液的典型紫色变浅 [ 3 ] 。用95%乙醇配制浓度为0.0%、10.0%、20.0%、30.0%、40.0%、50.0%的精油样品和150 mg/L的DPPH阴离子溶液，取0.1 mL不同浓度样品与3.9 mL DPPH阴离子溶液混合，在黑暗处放置30 min后，在517 nm处测定吸光值，浓度为0.0%的样品的吸光值为A对照，所有吸光值均测定三次，取平均值。DPPH阴离子溶液吸光值与浓度有很好的线性关系，吸光值可以反映不同浓度的精油对自由基的清除率 [ 3 ] 。SC% = (1 − A样品/A对照) × 100%，其中A样品为样品溶液在固定波长下的吸光值，A对照为不加样品的溶液在t = 0处的吸光值 [ 15 ] 。 清除ABTS阳离子自由基能力测定。ABTS 经活性氧氧化后生成稳定的蓝绿色阳离子自由基ABTS阳离子，如果加入其中的样品溶液有抗氧化成分，那么该物质就会与 ABTS 阳离子自由基发生反应而使溶液褪色 [ 16 ] 。精密称取ABTS阳离子0.0406 g和过硫酸钾0.0070 g，分别用去离子水定容到10 mL，等量混合两种溶液，在室温黑暗条件下反应12 h。取1.0 mL溶液，在744 nm处获得用甲醇稀释10倍的ABTS阳离子溶液的吸光值。分别取0.150 mL浓度为0.0%、1.0%、2.0%、3.0%、4.0%和5.0%的精油样品与2.850 mL的ABTS阳离子溶液混合，在室温黑暗条件下放置2 h，测定吸光值，所有吸光值均测定三次，取平均值。SC% = (1 − A样品/A对照) × 100%，其中A样品为样品溶液在固定波长下的吸光值，A对照为不加样品的溶液在t = 0处的吸光值 [ 15 ] 。 2.2.4. 油樟精油化学组成分析方法 使用Agilent气质联用仪对三种方法提取所得的油樟精油进行化学组成分析，操作条件：毛细管石英色谱柱(0.25 mm × 0.25 μm，长30 m)，气化室和进样温度分别设定为230℃和280℃；升温程序：先以60℃维持5 min，接着以10℃/min的升温速度从60℃升高到120℃保持5 min，然后以10℃/min的升温速度从120℃升高到200℃并维持5 min，再以10℃/min的升温速度从200℃升高到280℃并维持15 min；载气为高纯度氦气，流速1.0 mL/min；样品稀释到乙醚中，比为1:100 (v/v)，进样量1 μL；分流比为1:2。质谱条件为：电子轰击(EI)离子源；电子能量为70 eV；原子量范围为15~500 amu；油樟精油的各化学组成与NIST11质谱库信息进行比对确认。
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user: 4. 结论 本研究采用低共熔溶剂微波辅助萃取法提取油樟精油，在传统水蒸气蒸馏的溶剂水中加入了由氯化胆碱和1，4-丁二醇组成的低共熔溶剂，通过筛选低共熔溶剂的条件得知氯化胆碱与1，4-丁二醇的摩尔比为1:5，低共熔溶剂与水的体积比为5:5，通过单因素试验和响应面优化法优化了微波萃取的过程参数为：微波时间20 min，微波功率700 W，操作温度120℃，微波时间20 min，最佳料液比为1:10。所得油樟精油萃取量为25.0 mL/Kg，在同样的微波辅助萃取条件下，水蒸气蒸馏所得精油萃取量为21.3 mL/Kg。对微波时间、微波温度、微波功率、料液比进行响应面测试实验，得到多元线性回归方程，分析数据可得知微波时间与微波功率具有较强的交互作用。利用GC-MS对精油的成分进行分析，并对比水蒸气蒸馏、微波水蒸汽蒸馏的精油成分，得知三种方法获得精油成分相同但含量不同。低共熔溶剂微波水蒸馏法获得的精油中，含量最高的为桉叶油醇，相对含量为63.43%；其次是桧烯，相对含量为12.54%；α-松油醇的含量也较高，相对含量为10.28%。微波水蒸馏法获得的精油中，含量最高的也为桉叶油醇，相对含量为62.81%；其次是桧烯，相对含量为12.23%；α-松油醇的含量也较高，相对含量为9.45%。传统水蒸馏法获得的精油中，含量最高的也为桉叶油醇，相对含量为54.55%；其次是α-松油醇，相对含量为19.87%；桧烯的含量也较高，相对含量为10.22%。在DPPH阴离子、ABTS阳离子自由基清除实验，50%浓度的精油对DPPH阴离子清除率为55.47%，5%浓度的精油对ABTS阳离子清除率为98.78%。可见，油樟精油对两种自由基具有较高的清除率，且对ABTS的清除能力远高于DPPH。微波低共熔溶剂蒸馏对ABTS和DPPH的清除率高于微波水蒸汽蒸馏和传统水蒸汽蒸馏。
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user: 致 谢 作者感谢东北林业大学大学生创新训练(CL201801)项目，东北林业大学双一流建设启动金(YQ2015-02)和黑龙江省博士后启动金(LBH-Q16001)的资助。
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user: 摘 要 雪菊种质资源丰富，具有较高的营养成分及药理作用。近年来，随着人们对其进一步的开发利用，其栽培地区越来越广泛。但作为具有一定道地性的高寒野生型植物，适宜雪菊生长的环境与其他植物有所不同，本文综述了雪菊在不同的温度、湿度、盐浓度、海拔高度、种植密度、施肥条件下生长状况及活性物质积累的变化，为雪菊在保持优良品质条件下的进一步扩大种植范围奠定基础。 关键词 :雪菊，引种栽培，品质 Copyright © 2019 by author(s) 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 雪菊(Coreopsis tinctoria)是菊科(Compositae)金鸡菊属(Coreopsis)草本植物，学名蛇目菊、双色金鸡菊，维吾尔语“古丽恰尔”，在昆仑山一带又称清三高花，在我国广泛分布于新疆和田及3000 m海拔的昆山山麓一带，生长环境温度较低、降水稀少、光照充足，属于高寒野生型植物。雪菊具有多种生物活性和较高的营养价值，富含芳香类、醇类、萜类、黄酮类、皂苷类、烯类等多种对人体有益的成分，具有调节血糖、降血压血脂、清热解毒、活血化瘀、抑制肿瘤、抗衰老、抑菌消炎、保肝利胆等作用 [ 1 ] - [ 6 ]，是新疆目前唯一与雪莲齐名的植物 [ 7 ]，现逐渐作为茶饮和保健品普及开来。市场上对雪菊的需求量日益剧增，推动了雪菊在引种栽培方面的研究。
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user: 2. 雪菊种质资源 雪菊，是一年或多年生草本植物，茎直立，叶对生，花序较大。我国常见的金鸡菊属植物有7种：大花金鸡菊(Coreopsis grandiflora)、剑叶金鸡菊(Coreopsis lanceolata)、雪菊(Coreopsis tinctoria)、金鸡菊(Coreopsis tinctoria Nutt)、大叶金鸡菊(Coreopsis major Watt)、三叶金鸡菊(Coreopsis tripteris)和轮叶金鸡菊(Coreopsis verticillata) [ 8 ]。 这些品种多从北美引种，在中国各地常栽培，是一种侵占性非常强的草本植物，生命力和繁殖力较强，对土壤条件几乎没有任何要求 [ 9 ]。可用于高速公路绿化，有固土护坡作用；从中提取的色素可作为食品添加剂，有益人身健康；从其中提取的活性成分有抑制植物病原菌、清热解毒、降脂降压、活血化瘀等作用 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。其中以雪菊价值最高，生长耐寒耐旱 [ 13 ]，含有黄酮、挥发油、多糖、氨基酸等多种化学成分，其中蛋白质、糖类和总黄酮含量明显高于其他菊类 [ 14 ]，其活性成分的含量普遍高于市售菊花 [ 15 ]，营养价值也明显高于金鸡菊属的其他植物。
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user: 3. 雪菊的栽培现状 由于雪菊在医疗保健和美容养颜方面的价值，因此发展空间广阔。目前，新疆的皮山县、沙湾县，内蒙古自治区的三股泉村、呼和马场，四川省的松潘县等地区，拥有大规模的昆仑山雪菊种植项目，利用土地规模化的优势，提供了就业机会，增加了就业率，并借此给当地居民开辟了一条金灿灿的致富之路。
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user: 4. 不同因素对雪菊引种的影响 4.1. 环境条件对雪菊种子萌发、生长及品质的影响 环境条件对雪菊种子萌发、生长及品质的影响主要包括：光照、温度、湿度及盐浓度。植物主要通过光合作用对光能吸收和转化，植物光合色素受体感知光谱变化，引发植物如光合色素合成、开花等生理和形态结构的变化。雪菊的生长与光照无明显关系，是光不敏感植物。温度通过影响植物的酶的活力及生长素的分布而影响植物的生长。朱军等关于温度对雪菊种子萌发影响的研究表明，雪菊种子萌发的温度范围在10℃~35℃，在恒温条件下20℃~25℃较好，变温条件下则在15℃~25℃条件下好，温度低于10℃和高于3℃时，雪菊萌发率较低 [ 16 ]，秦勇等 [ 17 ] [ 18 ] 做了类似实验，两者结果无明显差异，说明雪菊适宜温凉的气候条件。水分是植物各种生理活动的必要条件也是细胞扩张的动力，水分缺乏会使植物生长矮小。水分对雪菊种子萌发的影响体现在浸种时间和环境的相对湿度上，随着浸种时间的延长，雪菊种子的发芽率先升高后降低，浸种4小时左右雪菊发芽率最高 [ 17 ] [ 19 ]，不浸种的条件下，雪菊在相对湿度为20%~100%均可萌发，具有耐旱性，且随着相对湿度的增加，雪菊种子发芽率、活力指数、干重等先升高后降低，其中最适萌发的相对湿度为65%~75% [ 16 ]；干旱条件对雪菊萌发的影响可以用不同浓度的PEG来模拟，作为一种渗透调节剂，随着PEG浓度的增加，雪菊种子的各种生理指标呈现先增加后降低的趋势，表明轻度干旱有利于雪菊种子的萌发及活性物质的积累，当将雪菊种子的PEG胁迫解除后，种子在适宜的水分条件下仍能萌发生长，这使得适宜雪菊的生长范围扩大 [ 20 ]。 盐浓度的不同对雪菊种子萌发、生长及品质方面有明显影响。盐分胁迫主要通过盐离子的离子胁迫和脱水作用影响植物的生长，质量分数为0.3%的盐浓度对雪菊种子萌发有促进作用，高于此浓度随着盐浓度的增加，雪菊种子的发芽率、发芽势等各种指标有所降低，雪菊耐盐最高质量分数为3.83% [ 21 ]。不同种类盐浓度对雪菊种子抑制作用的强度不同，叶尔根·夏依木拉提等人用NaCl、Na 2 SO 4 、Na 2 CO 3 以不同比例配制成混合盐，与NaCl和Na 2 SO 4 比较其不同浓度对雪菊种子萌发的影响，结果表明：同种浓度下混合盐对雪菊种子萌发抑制作用最强，其次是NaCl，最后是Na 2 SO 4 ，并且在一定的盐浓度范围内，解除盐胁迫雪菊种子仍能正常萌发生长 [ 22 ]；古宁宁等人将NaCl、Na 2 SO 4 、KCl、K 2 SO 4 、NaHCO 3 、Na 2 CO 3 以不同比例混合，以不同浓度处理雪菊种子，结果表明：低浓度混合盐对雪菊生长无明显影响，浓度为100 mmol/L的混合盐对雪菊品质影响较小，并且可以增加雪菊中黄酮和茶多酚的积累，高浓度的混合盐会显著降低雪菊中糖类、绿原酸、氨基酸、黄酮类和酚类化合物等有效成分的积累 [ 23 ]；叶尔根∙夏依木拉提也发现不同种类及浓度的盐处理雪菊幼苗对其生长的影响表现在：随着盐浓度的增加，雪菊幼苗的株高、地上部分干鲜重等生长指标均受盐胁迫的影响而下降，幼苗叶片中的可溶性糖、可溶性蛋白、脯氨酸(Pro)和丙二醛(MDA)含量增加，而超氧化物歧化酶(SOD)和过氧化物酶(POD)的活性呈现先上升后下降趋势 [ 19 ]。综上所述，一定范围的盐浓度有促进种子萌发的作用，雪菊种子对高浓度盐胁迫具有很强的萌发耐受力 [ 21 ]，为扩大雪菊适宜栽种地区(例如盐碱地)提供了理论依据。 4.2. 海拔高度对雪菊生长发育及品质的影响 雪菊具有道地性，其品质与气候、海拔高度、栽种方式等有重要关系 [ 24 ]。海拔高度不同，其土壤性质、光照、温度、氧气浓度等均有差异，温度随海拔升高而降低。高海拔地区的植物常遭受极端低温、干旱、强季风等不良环境因素的影响，在这样的自然选择下植物有较强的抗逆能力。海拔高度对雪菊的影响主要表现在生长发育的时间及活性物质的积累上。高海拔比低海拔病害发生率低，产量高，植株粗壮，开花期延后5 d [ 25 ]。适宜的海拔(1300 m左右)有利于雪菊黄酮类、绿原酸等活性物质的积累，高于或低于1300 m，其含量均呈下降趋势。但其活性成分的种类与海拔无明显关系 [ 15 ]，对比发现不同地区、海拔的雪菊水提物均能有效地清除自由基，只是效果不同 [ 26 ]，这为雪菊扩大种植地区并保持优良品质提供了保障。 4.3. 种植密度对雪菊生长发育、产量及品质的影响 合理的种植密度可以最大效率地利用地力、空间、热能和光能，不同的种植密度及处理方式使雪菊产量及品质有差异，适宜的种植密度可以提高雪菊的产量及品质。种植密度大的植株产花量虽高，但花朵较小，易受病虫危害，行距50 cm × 44.5 cm的条件下植株产量和品质均较高 [ 25 ]。不同的栽培措施对雪菊品质和产量均有明显影响，在江虹等人的实验中，种植密度40 cm × 25 cm，不摘心，每天采收和40 cm × 20 cm，摘心2次，每天采收，花的产量较高，而种植密度为40 cm × 15 cm，不摘心，每天采收，花的产量和品质均较高，且适宜大面积种植 [ 27 ]。 4.4. 营养元素(肥料)对雪菊品质的影响 营养元素如钙、镁、硫、硼等有些作为植物细胞内许多物质的组成元素，适量的添加有增强细胞的稳定性、成为某些酶的活化剂、调节胞内介质的生理调控、传递信息、消耗某些离子的毒害等作用。如氧化钙的施用可以调节土壤酸碱性，消灭毒害，改善土壤物理结构。不同的肥料对雪菊生长和品质有不同方面的影响：施磷可以促进雪菊的生长和花芽的分化，使花期提前，提高鲜花产量，使经济效益提高，雪菊中的可溶性糖随着施磷量的增加而增加，但花朵中的总黄酮和茶多酚含量则因施磷的影响而降低；施钾可加快总黄酮的积累；硫酸钾对雪菊总黄酮和绿原酸的合成有促进作用；氯化钙有助于雪菊增产；硫酸镁能促进雪菊生长；喷施镁肥的雪菊生长及开花表现较好。根据雪菊中活性物质的含量变化，雪菊生育期内磷肥施用量为0.2~0.3 g/kg较适宜，喷施叶面肥的雪菊适宜采摘时间为8月初至8月底 [ 16 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ]。综上，为提高品质，可根据不同需要对雪菊进行适宜浓度的施肥。
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user: 5. 展望 雪菊发展前景广阔，在医疗保健上具有降血压、降血脂、抗肿瘤、抗衰老等作用，使得其价格随着市场需求量的增加而大大提高。环境对雪菊的影响主要体现在种子萌发、植株生长的速度和活性物质的积累上。其在一定范围内对湿度、盐浓度和海拔高度具有的较强适应性，使得适宜雪菊种植的范围扩大，同时在不同环境条件下，在不同的发育时期可通过使用不同的肥料保持其优良品质并扩大药源，这不仅可以满足人们的需求，也可以使农民的经济收益得到提高。
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user: 摘 要 研究羌塘国家级自然保护区水资源现状和利用前景，可为自然保护区生态环境保护提供重要的参考价值。本文利用1971~2017年自然保护区5个气象站逐月蒸发皿蒸发量、日照时数、平均风速等资料，采用线性回归、完全相关系数和Mann-Kendall等方法，分析了自然保护区年、季蒸发皿蒸发量的气候变化特征及其影响气象因子。结果表明：1) 近47a自然保护区年蒸发量呈显著的减少趋势，为−34.4 mm·(10a) −1 ，特别是近27a年蒸发量减少更明显；主要表现在春、夏两季，以春季减幅最大，为−15.1 mm·(10a) −1 。2) 影响蒸发量的主要气象因子气温和降水量都呈上升趋势，而气温日较差、日照时数和平均风速均趋于下降。平均风速和气温日较差的显著减小是引起蒸发量下降的主要因素。3) M-K检测显示，自然保护区只有年和春季蒸发量发生了气候突变，突变时间均出现在2011年。 关键词 :蒸发皿蒸发量，变化趋势，气候突变，羌塘国家级自然保护区 Copyright © 2019 by author(s) 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 蒸发是全球能量和水循环的关键环节，也是决定各地区天气与气候状况的重要因子。蒸发作为潜热通量是决定天气与气候的重要因子，是水循环中最直接受土地利用和气候变化影响的一项，对气候变化的响应十分敏感，是地球系统中最活跃的因子之一。 近30 a来学者们在分析蒸发皿蒸发量(以下简称蒸发量)变化趋势时发现蒸发量不升反降 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，这种现象在北半球表现的尤为明显。Michael等 [ 4 ] 将全球气温升高与潜在蒸散量减少同时发生的水文气候现象称之为“蒸发悖论”。这种“蒸发悖论”现象在我国也存在 [ 5 ] - [ 18 ]，至于“蒸发悖论”产生的原因，不同学者持有不同的观点，归纳起来包括：由于大气中云量的增加，造成太阳辐射量的下降 [ 4 ] [ 6 ] [ 9 ] [ 10 ]；由于大气中气溶胶等污染物的增加，造成太阳辐射量的下降 [ 7 ]；由于空气湿度的增加，造成水汽压差减小 [ 5 ] [ 13 ]；由于夏季季风的变化，引起陆面风速的下降 [ 6 ] [ 15 ] [ 17 ] [ 18 ]；等等。 青藏高原作为“第三极”和“世界屋脊”，在全球暖化的大背景下，近几十年来青藏高原存在明显的暖湿化趋势 [ 19 ] [ 21 ]，蒸发作为地气系统之间能量和水分交换的纽带，分析蒸发量的变化及成因有助于正确分析和认识气候变化的事实及其对青藏高原生态环境产生的影响。鉴于此，国内学者对青藏高原蒸发量的时空变化及成因也进行了广泛的研究 [ 6 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ]，不过研究成果年限大多截止于21世纪初，而近10 a最新变化的研究尚未见报道，尤其是针对羌塘自然保护区蒸发量的变化特征更是鲜有报道。羌塘高原作为典型的青藏高原内流区，其降水、蒸发的变化直接影响自身及其周边区域冰冻圈与生态系统的变化。当前全球变暖日益显著，分析近47 a (1971~2017年)自然保护区蒸发皿蒸发量变化的时空分布，并对造成蒸发量变化的气候因子进行讨论，这不仅有助于更好地了解自然保护区对气候变化的响应，也可为该区域的水资源管理和生态环境保护提供重要的参考依据。
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user: 2. 研究区概况 羌塘国家级自然保护区位于西藏自治区西北部，昆仑山、可可西里山以南，冈底斯山和念青唐古拉山以北，地处北纬32˚12'~36˚29'，东经79˚59'~90˚26'之间，平均海拔5000 m以上，被称为“世界屋脊的屋脊”。保护区面积约29.8 × 10 4 km 2 ，它是我国面积最大的自然保护区，是仅次于格陵兰国家公园的世界第二大陆地自然保护区，也是平均海拔最高的自然保护区。行政隶属西藏那曲市西部三县(安多、尼玛、双湖)和阿里地区北部三县(改则、日土、革吉)。 自然保护区空气稀薄，自然环境严酷，气候寒冷而干燥，属于高原寒带季风干旱的气候类型。年平均气温大都在0℃以下，高原的西北边缘属寒带气候，年平均气温可低达−5℃以下。南羌塘海拔4200~5000 m亚寒带地区，最暖的7月份平均气温为6℃~10℃，局部地区可达12.8℃；北羌塘海拔5000 m以上的寒带地区为3℃~6℃，最冷月平均气温都在−10℃以下。年降水量50~460 mm，其中80%以上集中于6~9月，干湿季分明，但多为雪、霰、雹等固态降水形式。自然保护区光照条件充足，全年日照时数2800~3600 h，年太阳辐射总值在6100 MJ/m 2 以上，远超过同纬度地区。羌塘草原冬春多大风，高原风力强，频度高，年大风日数大于100 d，如安多站大风日数平均每年有123 d，最多可达283 d (1976年)。
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user: 3. 资料和方法 自然保护区内无气象站，只能选取自然保护区边缘的狮泉河、改则、申扎、班戈和安多5个气象站(图1) 1971~2017年逐月蒸发皿蒸发量(E20)、日照时数、平均风速、相对湿度、降水量、平均气温、平均最高气温、平均最低气温等资料，按12~2月为冬季，3~5月为春季，6~8月为夏季，9~11月为秋季生成逐季气象要素序列，并通过算术平均法建立自然保护区的年、季气象要素序列。多年平均值采用1981~2000年的标准气候平均值。 由于各站先后在2002年以后，5~9月使用了E601B型大型蒸发皿进行观测蒸发量，为了保证E20资料的延续性和可比性，笔者采用等比方法 [ 23 ] 对其进行了折算转化，即： E s = E b × E ¯ s E ¯ b (1) 式(1)中，E s 为E20型蒸发皿蒸发量(mm)，E b 为E601B型蒸发皿蒸发量(mm)； E s 为1971~2000年E20型蒸发皿蒸发量的平均值(mm)， E s 为2002~2017年E601B型蒸发皿蒸发量的平均值(mm)。 线性变化趋势 [ 23 ] 采用公式(2)进行计算： Y = a 0 + a 1 t (2) 式(2)中，Y为气象要素；t为时间；a 0 为常数项；a 1 为线性趋势项，把a 1 × 10年称为气象要素每10年的气候倾向率。对于变化趋势的显著性，采用时间t与原序列变量y之间的相关系数进行不同程度的显著性检验(P < 0.10，P < 0.05，P < 0.01和P < 0.001)。 由于影响蒸发量的因子较多，为准确分析其主要影响因子，文中采用完全相关系数法 [ 9 ] [ 20 ]，即该因子既与蒸发量有较高的相关性又随时间发生显著变化，完全相关系数见公式(3)。 R = r e × r t (3) 式(3)中：R为完全相关系数，r e 为气象要素与蒸发量的相关系数，r t 为气象要素与时间的相关系数。因而，只有当某气象要素既与蒸发量相关性较强，且随时间发生显著变化时，它与蒸发量的完全相关系数才比较大。r e 与r t 必须通过P < 0.05。 应用Mann-Kendall方法(简称M-K法)进行突变检验 [ 26 ]，以分析蒸发量的气候突变特征。 图1. 羌塘自然保护区气象站点分布图
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user: 5. 讨论与结论 对于蒸发量的观测，我国常规观测中使用E601B和E20两种类型的蒸发皿，分别在非冻结和冻结情况下使用 [ 27 ] 。由于E20测得的蒸发量比同期E601B测得的蒸发量明显偏大，为了得到同一种蒸发皿测得的蒸发量，国内学者多采用折算系数 [ 18 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] 方法进行订正。由于自然保护区各站先后在2002年以后，5~9月使用了E601B型大型蒸发皿进行观测，为了保证蒸发量资料的延续性和可比性，笔者采用等比方法 [ 23 ] 对其进行了折算转化，但蒸发量仍存在偏差，对分析结果会产生一些影响，E20、E601B型蒸发皿蒸发量合理的折算还需有待进一步探讨。鉴于此，本文利用折算转化后的蒸发皿蒸发量，分析了近47a (1971~2017年)其变化的时空分布特征，并对造成其减少的气候因子进行了讨论，得到如下主要结论： 1) 近47a自然保护区无论是年蒸发量还是季蒸发量均呈现不同程度的减少趋势，其中年蒸发量每10年减少34.4 mm，四季蒸发量以−3.8~−15.1 mm·(10a) −1 的速度趋于减少，以春季减幅最大。除西部的狮泉河站外，悖论影响的区域主要出现在保护区的中东部，且以春、夏两季最为明显。从年代际变化来看，保护区年蒸发量呈现出“增加–减少”的年代际变化特征，20世纪70~90年代为正距平，21世纪最初10年为负距平。 2) 影响蒸发量的气象因子变化趋势表现为：平均气温、平均最高气温、平均最低气温和降水量都是上升趋势，相对湿度变化不大，而气温日温差、日照时数和平均风速均呈下降趋势，这些气象因子变化的综合影响最终造成了近47a自然保护区蒸发量的减少。从完全相关系数法分析表明，气温日较差和平均风速的减小与蒸发皿蒸发量的减少具有最显著的相关性，是蒸发量减少的主要影响因子。此外，夏季蒸发量的显著减少，还与日照时数变小密切相关。 3) M-K突变检验显示，近47a自然保护区只有年和春季蒸发量发生了气候突变，突变时间均出现在2011年，蒸发量由偏多跃变为偏少。
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user: 摘 要 在传统的NJW谱聚类算法中，样本间的相似性度量由欧式距离和高斯核函数公共决定；而欧式距离是基于整个样本集合的，忽略了局部样本之间的关连；且高斯核函数的值也是通过多次实验获得，容易陷入局部最优使得聚类结果大受影响。针对以上问题，提出了一种新的谱聚类算法，算法引入K邻域、最短路径以及标准差的概念；重建样本间的相似性度量的参数，并且用样本标准差重新构建样本间的联系进而修正高斯核函数的值，使其更接近样本本身的特性。通过实验分析，该算法不但继承了谱聚类算法的收敛于全局的特性，适用于各种形状的数据，而且还克服了欧式距离和高斯核函数造成的相似性度量的局限，提高了算法准确率，增强聚类结果的可信度。 关键词 :欧式距离，高斯核函数，K邻域，最短路径，标准差 Copyright © 2019 by author(s) 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 聚类分析是机器学习和模式识别领域中的一个重要分支，在人们认识和探索事物内在联系的过程中扮演着重要的角色；它能发现输入数据集的内在属性，并可以将其“分类” [ 1 ] ；聚类是无监督的，它可以根据事物内在的联系将其分到不同的簇中 [ 2 ] ；聚类和传统的分类方法虽相似但却不同；聚类是通过挖掘数据内在联系将其分成多个簇，使得位于同一个簇中的数据具有较高的相似性，而不同簇中的数据有较大差异性 [ 3 ] 。传统的聚类算法有：K-means、EM聚类法、硬聚类、模糊聚类法等 [ 4 ] ，但这些算法都是建立在凸球形的样本空间上，因此，当样本空间不为凸时，聚类算法就会陷入局部最优；为了克服这一缺点，谱聚类算法被提出 [ 5 ] 。 相比于其它聚类算法，谱聚类是利用原始数据集的亲和矩阵的特征分解矩阵对数据进行分类 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ；且它不易受数据形状影响，不易陷入局部最优，算法框架简明，容易执行。但其自身也存在一些缺点，例如：计算量较大，构造相似度矩阵时对参数较为敏感等，这些问题至今还没有得到有效的解决。 为了解决谱聚类算法存在的一些缺点，科研工作者们做出了许多的探索与研究。Donath和Hoffman提出基于邻接矩阵的特征向量的图划分方法 [ 11 ] ；Fiedler指出了图的二分性与图的Laplacian矩阵的第二特征向量之间的关系 [ 12 ] ，且在各个领域得到了广泛的应用。Xin-Ye Lin和Li-jie Guo提出离散非负谱聚类算法 [ 13 ] ，利用邻域关系传播原理提出了一种新的亲和矩阵生成方法，并给出了相应的邻域关系传播算法。Yessica Nataliani和Miin-Shen Yang提出基于幂高斯核函数的谱聚类算法 [ 14 ] ，此算法用一种改进的相关比较方法来估计高斯核相似度函数中的幂参数，利用数据点间最小距离的最大值以获得更好的聚类结果。本文基于多路规范割集准则，提出了一种新的谱聚类算法。
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user: 2. 谱聚类算法 谱聚类算法的思想源于谱图理论 [ 15 ] ，将每个数据样本看作是图中G中的顶点V，根据样本间的相似程度，将顶点间的边E，赋予权值W，这样就得到一个基于样本相似度的无向加权图 G = ( V ， E ) [ 16 ] ，因此，聚类问题就转化为对图G的划分问题；基于图论的划分准则的优劣直接影响着聚类结果的好坏。常见的划分准则有：最小割集准则，平均割集准则，规范割集准则 [ 17 ] 、最小最大割集准则 [ 18 ] 、比例割集准则 [ 19 ] 、多路规范割集准则等。 谱聚类算法根据其所使用的划分准则可以分为二路谱聚类算法和多路谱聚类算法；二路谱聚类算法使用2-way划分准则，例如：PF算法、SM算法、SLH算法、KVV算法、Mcut算法等；多路谱聚类算法使用k-way划分准则，例如：MS算法、NJW算法等；其中NJW算法是由Ng，Jordan等人提出的，它选取拉普拉斯矩阵的前k个最大特征值对应的特征向量构造新的向量空间R，在这个新的空间内建起与原始数据的对应关系，然后进行聚类。 在传统的NJW谱聚类算法中，样本间的相似性可由包含欧几里德距离的高斯核函数表示，可由公式(1)表示；当高斯核函数确定时，样本间相似性随样本间距离的增加而减小。但欧几里德距离由于其自身局限并不适用于各向异性样本；马氏距离的引入很好的克服了这一点；但对应的协方差矩阵求解却为谱聚类带来巨大的计算量，使谱聚类算法更为复杂。基于以上谱聚类算法中的不足，本文提出来一种新的谱聚类算法——基于K阈值的谱聚类算法，简称为NEW-SC谱聚类。其继承了谱聚类算法的收敛于全局的特性，适用于各种形状的数据，而且克服了欧式距离造成的相似性度量局限，提高了算法准确率，增强聚类结果的可信度。 由于NEW-SC谱聚类算法是基于传统的谱聚类(NJW)上的算法优化，所以NEW-SC与NJW谱聚类的框架有很多相通点。谱聚类算法(NJW)的框架简单且明确，简单可以分为两部分，一是特征提取，二是利用K-means [ 20 ] 聚类特征向量空间；这也是该算法的一大优势，下面就是NJW算法的基本框架： 输入：样本集 X = { X 1 ， X 2 ， X 3 ， ⋯ ， X n } ， X 1 = [ X 11 ， X 12 ， ⋯ ， X 1 m ] ，n为样本数，m为样本维度，聚类数为C； 1) 由输入样本集合X计算样本间欧氏距离D d ； D = { d i j } ；d ij 为样本X i 与X j 之间的欧氏距离，由公式(2)可得； 2) 相似度矩阵 S = { S i j } ，可以根据给定的公式(1)计算得到；D为度矩阵，是由相似矩阵S得到的对角阵，同时由公式(3)得到拉普拉斯矩阵L； 3) 选出L矩阵中的前C个最大特征值所对应的特征向量，构成新的特征向量空间Z； 4) 用K-means算法对特征向量空间Z进行聚类，得到聚类结果Y。 输出：Y d i j = ( x i 1 − x j 1 ) 2 + ( x i 2 − x j 2 ) 2 + ⋯ + ( x i m − x j m ) 2 (1) S i j = exp ( − ‖ x i − x j ‖ 2 2 σ 2 ) (2) L = D − 1 2 S D − 1 2 (3)
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user: 3. NEW-SC谱聚类算法 谱聚类算法的核心思想是将输入数据转换为新的特征空间，然后在新的特征空间中应用K-means聚类方法 [ 21 ] ；而NEW-SC算法主要是在NJW的算法框架上的算法改进；在新方法中，主要针对相似度量函数进行优化，通过对函数中的距离度量、高斯核函数以及加权项三个方面的分析研究，优化提升，使得我们的算法较原算法更具有优越性。 欧式距离只考虑两两样本之间的相关性，不但忽略了与其他样本之间的整体关连，而且欧式距离对于多维样本的不同维度“一视同仁”，不利于样本特征的提取；而马氏距离引入很好的克服这一缺点，它的协方差矩阵给样本的特征提供权值，使得样本特征更加鲜明；却为聚类算法引入巨大的计算量。K近邻的引入不但可以克服马氏距离计算量大的问题，还可以克服欧式距离点与点的关联模式，建立邻域相关性。 即使引入了K近邻，但也需要距离度量来建立样本与样本集合以及与局部样本之间的联系；先由欧式距离建立联系，在由K近邻选定每个样本前K的近邻值，但是对于不同的样本周围的样本稀疏程度不一，而基于K值的限定也得保留K个有效值，就使得每个样本的近邻域范围小各不相同，即：稀疏样本集的近邻域范围大而稠密样本集的近邻域范围却小，范围的大小仅仅与K值又关。而K阈值的提出便能很好的解决这一问题；在K近邻的基础上选定所需要的近邻的样本值，针对每个样本取其K近邻样本集合中的标准差，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量，该值就是每个样本的K阈值；使得邻域范围不但与K值相关，还与样本自身属性紧密相关。 对于K近邻，每一个样本都是统一的，没有考虑样本间的个体差异性；通过K阈值筛选后，每个样本根据自身属性保留了各自K范围内的样本间的相关性，消除了由统一定量而忽略对局部的影响。在K阈值范围内的样本联系中，引入最短路径建立连通图；全图的连接路径都是在已定K阈值路径基础上生成的，所以一些样本间的联系是在其余某些样本间关系形成的，这就使得样本间，样本与集合间的关系都更为紧密。 高斯核函数不确定性导致了聚类结果的不确定性；即：不同的高斯核取值使得实验结果区别很大，在以往的实验中高斯核函数的取值有0.1、0.5、1、1.5等；一般是经过大量实验，由最佳的实验结果来决定取值范围，无法说明核函数取值与样本之间的关联。而且这种取值方法耗时，得到的值也可能是局部最优。也有学者提出自动选择高斯核值σ，其实就是对一些σ值重复运行它们的聚类算法，从中选择聚类失真最少的σ值 [ 21 ] 。 我们提出用样本标准差给高斯核函数取值，不但避免了大量的重复实验，而且还使影响实验结果的因素更多与样本本身相关。在之前取K阈值时，对每个样本都定义了相应的“邻域”，此时的标准差的取值就来自于“邻域”的样本集合；将样本与“邻域”样本集合之间的关系也加入到影响聚类结果的因素之中，减少了聚类结果的随机性。 相似性度量更多的依赖距离度量函数和高斯函数，但在此基础上如果变更相应的权值函数，也会对实验结果产生明显影响。所以新的权重参量引入就很关键；新的权重参数是基于K近邻算法提出的。K近邻算法确定了每个样本的K阈值，取各个阈值范围内的样本的度N i ，再取K阈值下样本集的度N，因此，权值为：Q=N/N i 。对于一个具体的样本集合，当K阈值确定以后，N值就是一个固定值，而局部度N i 也会因此确定；对于一个较为“稀疏”的局部，Q值较大；而较为“稠密”的局部，Q值较小；将其引入相似性度量就越大，使得局部的相关性更强。 通过以上三点，对谱聚类算法的优化提升，使得我们的算法较原算法更具有优越性，使信息量中包含的相似性更加全面，也提高了聚类算法的性能。其中，最短路径的应用也是关键，它能使我们的流行数据算法具有良好的聚类效果。下面是我们基于以上改进后提出的新算法(NEW-SC)的基本思想，其基本的步骤如下： 输入：样本集 X = { X 1 ， X 2 ， X 3 ， ⋯ ， X n } ， X 1 = [ X 11 ， X 12 ， ⋯ ， X 1 m ] ，n为样本数，m为样本维度，聚类数为C；K为K近邻值； 1) 由输入样本集合X计算样本间欧氏距离D； D = { d i j } ；d ij 为样本X i 与X j 之间的欧氏距离，由公式(2)可得； 2) 根据给定的K值，对每个样本的K近邻样本集合取标准差B i ； 3) 对每个样本X i 以其对应的标准差B i 作为阈值，并保留阈值内的样本集合；此时，每个样本X i 中保留的样本数量与样本集本身性质和K值有关； 4) 每个样本仅在其阈值范围内保留了其与其他样本的距离度量，与阈值之外设为样本间距离是间接获得的，即：利用最短距离方法来保持样本集可以成为一个完整的连通图； 5) 用3中得到的标准差B i ，代替相似性度量中的高斯核函数，消除核函数的取值难问题； 6) 于样本X i 在阈值K中的近邻样本数目为N i ，D i 是阈值K中的近邻样本集到X i 的距离均值；而于所有样本集X，在其阈值K中的近邻样本数目为N，其中 N = N 1 + N 2 + ⋯ + N n ；D是阈值K中的近邻样本集到分别到其对应的X i 的距离均值；权重值是Q = D/D i 是对局部距离和全局距离的统一调整参数，通过每次建立局部与整体的关系，将所有局部距离建立起相关性，使得相似性度量更具有全局性； 7) 把上述各变量带入为相似度计算公式(4)得相似性矩阵S； 8) 将S矩阵带回谱聚类算法(NJW)的第2步后继续执行后续实验步骤； 输出：Y。 S i j = exp ( − ‖ x i − x j ‖ 2 2 ∗ B i B j Q ) (4)
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user: 5. 实验结论 本文提出了一种新的SC聚类算法，首先考虑欧几里得距离矩阵在计算过程中的相似局限性，引入K邻域的概念，然后根据K邻域中的基本概念对标准差进行聚类，最后根据标准差进行聚类。利用最短路径算法求出样本间的最短路径，从而克服了欧几里德距离的诸多缺点，提高了同一聚类中样本在不同聚类之间的相似性和样本对异性之间的相似性，提高了聚类的精度。结果。此外，我们还认为在问题处理过程中很难确定高斯核相似矩阵的值，因为不同的值会严重影响聚类性能，在此基础上提出了每个样本的相关标准来代替高斯核，使得两个样本之间的相似性不仅与他们相关，还与数字本身、与周围样本和样本的距离有关。通过对人工数据集的实验，可以看出我们的算法不仅能够实现一些其他的算法，精确的方式使得流形数据集合为1，而且在其他形状数据集合中也达到了较高的精度；实验用UCI数据集合更证明了这一点。
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user: 致 谢 光阴似箭，日月如梭，自从2016年9月入学至今，三年的研究生生涯即将结束。回顾在陕西师范大学所经历的点点滴滴，除了满满的收获之外，带给我更多的是对人生的思考与感悟，我相信三年的研究生经历将成为我人生中浓墨重彩的一部分，将帮助我在以后的道理上勇敢前行。在这里，我要向三年来给予我指导、帮助和鼓励的人表达诚挚的感谢！ 感谢我的父母，感谢父母对我无私的付出和养育之恩，感谢父母对我学业的鼓励与支持，感谢父母教会我做人做事的道理，是他们无私的辛苦与付出才换来我如今的成绩，谁言寸草心，报得三春晖，我将努力提高自己，不负父母所望，为家庭、社会做出力所能及的贡献。 感谢我的导师王晅教授。王老师是一位品德高尚、认真负责、学识渊博、勇于创新、关心学生的导师，他具有严谨的学术态度、踏实认真的钻研精神以及丰富的工程实践经验。三年来，刘老师给予我无数次的耐心指导，无数次的关心与帮助。他踏实刻苦、忘我的工作态度是我学习的榜样，和蔼可亲、平易近人的待人态度深深影响这我。在这里，衷心感谢我的导师王老师。 感谢李娇师姐、叶爽师姐、感谢我的师弟师妹们，是你们的鼓励与陪伴，才能使我顺利完成今天的学业。与你们在一起的点点滴滴将成为我人生中重要的一笔财富，衷心感谢你们。
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user: 摘 要 随着科技不断进步，汽车的使用越来越普及，对交通的管理越来越严格。普通的车牌识别系统已无法满足不同情况下对公路上汽车的管制，本文基于matlab软件，设计实现了一种在雾天下能够准确实现车牌识别的系统。主要包括去雾模块，图像预处理模块，车牌定位模块，字符分割模块，字符识别模块，进行多种图像处理技术，实现图像清晰化并进行信息准确提取等功能。通过分析实验表明，该系统优点突出，可以实现雾天以及恶劣天气下的车牌识别，弥补了传统车牌识别的劣势，能进一步减轻交通监管工作，具有广泛的应用前景。 关键词 :车牌识别，去雾，Matlab，图像处理 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济的发展和社会的进步，人民生活水平不断提升，人民对物质生活和精神生活的需求也逐渐高涨，个人拥有机动车辆的数量迅速增加。车辆的逐渐普及对交通设施和相关监管部门提出了更高的要求。传统的依靠人工管理手段和加大建设交通基础设施的方法已经无法解决现有的交通拥挤、堵塞及各类交通事故的频频发生。为实现高效、快速、智能地对路面车辆进行监督和管理，人们利用高科技相继开发和研制出各类交通道路监控系统、管理系统，通过一系列的车辆检测装置和车辆实时监控仪器设备，获取道路交通车辆数据信息，实现交通治理自动化、智能化 [ 1 ] 。 智能交通系统ITS是将计算机技术、传感器技术、图像处理技术、通信技术等相关技术结合使用到其交通运输的管理体系，从而，建立起来一种高效、实时、精准的综合运输与管理系统。从90年代的兴起，到近30年后的今天，各个国家都在根据国家的法制特征研究优化适合本国的智能交通系统。我们知道智能交通系统的研究，必然离不开车辆作为其目标对象。谈到车辆，我们要对其作区分，达到管理与辨认的目的，就需要给每辆车一个特定身份标识，这就是车牌。因此，在智能交通系统中，车牌识别技术就显得十分重要 [ 2 ] 。 车牌识别系统是以计算机为基础操作平台，应用图像处理和图像识别的技术而设计的针对汽车牌照的智能识别系统。车牌就如同人的身份证一样，独一无二，具有唯一性。根据这一特征来分析和处理汽车牌照的图片，并对其进行预处理、定位计算、分割，最终再一一识别车牌上的每一个字符，然后，得出识别的结果 [ 3 ] ，通过查询就能获得该车的相关身份信息。从外界截取的车牌图像多多少少存在着噪声与干扰，因此在对原始图像进行识别之前，需要对其进行预处理，实现一系列增强减噪功能。再分别利用阈值分割法和垂直投影法进行车牌定位与字符分割，最终将得到的多个字符与字符库进行比对，得到最终的车牌信息。 在现实中，存在超各种各样的客观因素影响着车牌信息的可视性，大大增加了车牌识别工作的难度。如何将处在模糊的复杂场景中的车牌识别出来可能是许多现实世界应用中的主要考虑问题。例如，在城市道路上的图像监视系统，在恶劣天气条件下得到的退化图像会对判断车辆信息和监控交通情况造成极大的困难。因此，开发准确而强大的车牌识别至关重要，特别是对于复杂的场景 [ 4 ] 。本文针对雾天中车牌信息的难提取性，设计了一种可去雾的车牌识别系统。将处于雾天中的车牌图像进行直方图均衡化，增加图像对比度，以达到去雾的效果，将图像信息在模糊场景中提取出来。 车牌识别技术是车辆检测系统中的一项关键性技术，是实现交通智能化和自动化的前提条件。目前，车牌识别可采用智能IC卡识别或者条形码识别技术，尽管IC卡识别准确度高，运行平稳、可靠，但机器硬件设备较为复杂，且设备成本较高，不适合异地作业。而条形码识别对扫描仪器要求较高。 在车牌识别技术使用的过程中，通过对技术形式的分析，可以将汽车牌照在复杂的环境背景中提取出来，并通过对车牌提取、图像处理、特征分析以及车牌字符识别技术的运用，实现对汽车车牌号的识别。在我国车牌识别技术使用的过程中，其字母以及数字的分辨率可以达到96%，而且，汉字的识别率可以达到95%，因此，车牌识别技术在高速公路管理中得到了十分广泛的运用，在电子收费(ETC)系统中，有效结合了这种技术形式，并在车主做出违章行为时可以快速作出提醒，从而，为车辆出行的安全性提供了有效支持，并且，也降低了交通监管人员的工作强度。也有一些运用于停车场管理中，为车辆的停放提供了良好帮助 [ 5 ] 。
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user: 2. 图像去雾技术 在雾天环境下实现去雾效果的图像处理算法可以根据不用角度划分为多种方法，例如暗通道先验去雾算法，直方图均衡化算法，Retinex算法。本文采用直方图均衡化算法。 基于直方图均衡化算法 数字图像的灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度级分布的统计。能有效的体现像素值的分区情况。经过对直方图的调整，是图像灰度值均衡化，优化图像视觉效果。 一幅对比度较高且色彩多变的图像往往具有一个占有多灰度级同时像素值分布均匀的直方图。直方图与图像清晰性的关系可以总结如下： 1) 灰暗的图像的直方图中主要成分集中在像素值较小的一侧； 2) 明亮的图像的直方图中主要成分倾向于像素值较大的一侧； 3) 对比度低的图像的直方图所占灰度级较少且主要成分集中于中部的灰度级； 4) 对比度高的图像的直方图所占灰度级较多且主要成分分布均匀。 通过对图像直方图的调整，减少个数较多的灰度级，增加个数较少的灰度级，实现直方图均衡化，提升图像整体对比度和色调变化程度，使图像变得清晰。 一幅给定的图像的灰度级通过归一化处理可以认为分布在 0 ≤ r ≤ 1 的范围内，对[0， 1]区间内的任一灰度级r可以进行如下形式变换： s = T ( r ) (1) 根据式(1)的变换，原始图像每一个像素点的灰度值r都有一个变换灰度值s对应，假定式(1)表示的变换函数满足以下两个条件： 1) 在 0 ≤ r ≤ 1 区间内， s = T ( r ) 值为单调增加。 2) 对于 0 ≤ r ≤ 1 ，有 0 ≤ s = T ( r ) ≤ 1 。 上述条件1)用于保证原始图像各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的单调排列顺序，条件2)用于在理论上严格保证变换之后，灰度值范围的一致性。根据数学函数关系，从s到r的逆变换用下式表示： r = T − 1 ( s ) ， 0 ≤ s ≤ 1 (2) 由于变换关系T满足上述两个条件，根据数学分析， T − 1 ( s ) 也满足这两个条件。 由概率论知识可知，如果已知随机变量r的概率密度为 P r ( r ) ，而随机变量s是r的函数，则s的概率密度 P s ( s ) 可以由 P r ( r ) 求出，主要过程如下： 1) 根据分布函数的定义可以求得随机变量s的分布函数 F s ( s ) ，即 F ( s ) = ∫ − ∞ r P r ( x ) d x (3) 2) 根据分布函数与概率密度函数之导数关系，可得出 P s ( s ) ，即 (4) 综上所述，通过直方图均衡化来增强图像可视化的技术基础是通过s与r之间的变换函数T(r)控制图像灰度级的概率密度函数，从而改善图像的灰度分布情况 [ 6 ] 。