DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 江苏省中小微企业的融资现状分析 1、江苏省中小微企业的融资渠道分析 企业的融资渠道可以分为内源融资和外源融资。企业处于不同的发展阶段采用的融资方式也会不同。江苏省中小微企业大部分是独资企业或合伙制企业，企业资产与企业主资产挂钩，很多时候它并不会追求融资结构最优化，其选择的融资方式多为内源融资或企业的留存收益 [ 2 ]。这主要是受融资成本、企业控制权等因素的影响。虽然经济学家主张将全国资本市场对外开放，满足中小微企业的融资需求，但实际上中小微企业非常看重融资成本且受其规模、信用等因素影响，很难实现资本市场融资，因此中小微企业在内源融资无法满足其需求时，更多地转向了民间借贷。 江苏省经济的发展有很明显的区域差别，中小微企业的融资状况也是这样。苏南地区是江苏省经济发展较快的区域，很多指标都领先全省，中小微企业的占比能达到90%以上，其贷款余额占全部企业的70%以上，其他融资方式占比也较高，可见苏南地区的中小微企业融资结构较为合理，其大部分依靠银行信贷，这主要受中央调控政策、银行信贷政策、地方政府服务等因素的影响。苏中地区的中小微企业占全部企业数的90%左右，其融资状况在各方政策扶植下有一定改善，但其融资难的问题还是比较突出。苏北地区是江苏省经济发展较为缓慢的区域，中小微企业的主要融资来源超过50%以上是自由资金，其余主要依靠内源融资和民间借贷，很少依靠信贷，且在近几年融资方式并没有发生多大的改变。 2、江苏省中小微企业融资问题分析 首先，融资信息不对称因素。一方面，金融机构未建立中小微企业信用信息系统，对不同的中小微企业，金融机构掌握的信息不全面，没有统一的审核标准，有一部分中小微企业可以获得金融机构的贷款，但不同的银行对企业处于不同的行业、不同的时期采取的标准不同，这就导致中小微企业和银行的信息不对称，最终可能无法获得贷款。另一方面，有部分中小微企业为了获得贷款会提高自身的盈利水平，金融机构无法真实掌握企业的财务状况，很难做出决策，最终导致审批贷款耗时长、贷款额度不匹配的问题。 其次，融资风险因素。首先江苏省中小微企业存在信用风险问题，中小微企业从成立到发展是一个不断优化的过程，但在这期间其信息披露能力不足就会导致信用风险，银行不得不投入更多的成本获得企业的真实信息。其次江苏省中小微企业的风险承受能力较低，江苏省中小微企业易受地方市场和政策的影响，同时由于其规模较小，不能承受资金的短时短缺，这都会让中小微企业承受较大的经营风险。再次还有市场风险，我国的资本市场包括江苏省的资本市场不够发达，江苏省的中小微企业的直接融资渠道狭窄，虽然我国的资本市场在不断完善中，但江苏省的中小微企业债权市场还是很小，很多中小微企业仍然在股权市场之外。 再次，融资成本因素。由于信息不对程，银行搜集信息成本的提高、资金管理成本的提高等导致了贷款利率的提高。虽然有部分中小微企业享受贷款优惠利率，可实际上超过50%的中小微企业的贷款利率仍高于正常的利率水平，加上部分中小微企业需要担保机构的担保，融资成本成倍增加。甚至有的金融机构会设置隐形条款，导致中小微企业需求和金融机构供给不匹配。 最后，融资主体因素。一方面是江苏省中小微企业自身的问题，中小微企业往往所有权较为单一，管理和决策较为集中，利益倾向于少数人身上，且较难吸引优秀的创新人才，企业较难长远发展，因此很多融资渠道根本无法启用 [ 3 ]。另一方面是金融机构的问题，金融机构是营利性企业，难免会追求收益高、安全性高的资产业务，因此他们较为偏好高端客户，难以达到中小企业融资需求，而江苏省的小型金融机构较少，且也不愿也不敢涉及太多中小微企业贷款需求。
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user: 5. 金融科技背景下江苏省金融机构解决中小微企业的融资难问题分析 金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业等特点，是大数据、人工智能、区块链技术等前沿颠覆性科技与传统金融业务与场景的叠加融合。主要包括大数据金融、人工智能金融、区块链金融和量化金融四个核心部分 [ 4 ]。这四个部分的发展就可以解决江苏省中小微企业融资的问题。 (一) 大数据金融有利于建立中小微企业信用数据系统，解决信息不对称问题 大数据金融重点关注金融大数据的获取、储存、处理分析与可视化。基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务 [ 5 ]。 江苏省中小微企业融资难的第一大问题就是信息不对称，从而导致资金的供给方与需求方很难匹配。大数据金融促使数据共享，并且在机构之间相互流通。2018年初，由央行牵头组建的国家级网络金融个人信用基础数据库信联(百行征信有限公司)，就是把央行征信中心未能覆盖到的个人客户金融信用数据纳入，实现行业的信息共享。但这还远远不够，中小微企业每年增加的数量较多，信息滞后，大数据金融利用互联网技术可以及时有效地搜集中小微企业的信用信息，并且利用大数据预测技术可以有效解决风险管控的可靠性和效率。 大数据金融不仅包括商业银行关注的财务信息，还包括非财务信息，例如企业管理人员素质、商业信誉、关联企业状况等。这些信息不仅商业银行可以获得，互联网金融公司也可以获得，互联网金融公司可以利用这些信息考察中小微企业的信用状况，从而有利于持续获得金融服务。 (二) 人工智能有助于监督中小微企业信用行为，降低融资风险，加强金融监管 在金融领域，目前人工智能已经运用到信贷业务的贷前、贷中、贷后全流程，依托大数据和人工智能构建的风控体系，将大幅提升审核效率，降低订单成本。目前我国人工智能金融服务企业排名前20名见表2。 Table 2 Top 20 of China’s AI Financial Service Companies 201 1 蚂蚁金融 把人工智能运用于互联网小额贷款、保险、资产配置等领城，推出“蚁牛”风控产品 2 微众银行 微众银行AI团队在前沿科研领域有诸多探索，包括联邦学习、迁移学习等 3 京东数科 是一家将人工智能技术服务于金融机构的科技公司，推出“京保贝”电商金融产品 4 马上金融 广泛应用人脸识别、机器视觉、语音识别，自主研发唇语识别活体检测系统 5 苏宁金融 打造“幻识”大数据反欺诈平台，构建全方位反欺诈手段 6 金融壹账通 为金融机构提供智能营销、智能产品、智能风控、智能运营等端到端解决方案 7 众安保险 以大数据为基础，利用知识图谱、图像识别等技术提升风控精细化程度和自动化率 8 陆金所 基于人工智能、大数据等技术。研发出智能理财交互体系、KYI意图识别系统等金融科技成果 9 连连数字 凭借电子支付数据交易风险防控关键技术及应用摘得浙江省科学技术进步奖一等奖 10 度小满金融 度小满以金融大脑为基础，对外输出连接、风控和服务三大能力 11 同盾科技 将A1与普惠金融、金融风控等领域结合 12 闪银奇异 依托数据挖掘分析和机器学习技术，实现快速精准的信用评估 13 明略数据 推出人工智能“金融风控大脑” 14 360金融 与上海交大联合成立人工智能联合实验室，将智能风控扩展至客户全生命周期 15 云从科技 承建国家“人工智能基础资源公共服务平台”，国内第一大银行人脸识别供应商 16 天云大数据 为金融机构提供人工智能大数据模型，深入信用风险欺诈等金融业务领域 17 艾融软件 2019年推出基于大数据、人工智能技术的“互联网银行2.0整体解决方案” 18 文因互联 利用知识图谱技术对金融数据进行结构化提取和智能化分析 19 数联铭品 通过人工智能与大数据进行信贷风控服务 20 集奥聚合 金融大数据服务公司，依托自身大数据技术优势，为金融行业服务 表2. 2019中国人工智能金融服务企业排行榜TOP20 有了人工智能的加持，金融服务可以更加准确地识别、判断客户的需求，同时可以全过程地监管客户的信用行为，准确及时地记录中小微企业的贷前、贷中、贷后的全过程，同时也为资金供给方准确获得中小微企业的相关信息，从而解决中小微企业的短时频繁的资金需求。人工智能对江苏省的资本市场进一步开放发展也起到了非常重要的作用，从而使中小微企业的融资风险可以有效降低，金融监管体系更加完善。 (三) 区块链金融不仅实现信息共享，还可以降低融资成本 区块链的本质特征是去中心化、信息不可篡改、匿名性和可追溯性，它与金融相结合可以建立一个没有中央节点的融资平台，可以实现跨境金融核算 [ 6 ]。区块链带来的最大价值是信任机制，提高了网络平台的信息透明度，降低了信息不对称，不仅可以保护客户的信息隐私，又可以为信贷主体提供安全可靠的信息 [ 7 ]。通过区块链技术与金融的结合，大大提高了融资效率，降低融资成本，而且中小微企业进入门槛低，促使资金供给方和需求方达到双赢。区块链金融提高了中小微企业直接融资的比重，有利于对中小微企业的监管、降低融资风险、建立征信透明化体系，从而降低征信运营成本。此外，区块链技术还可以追本溯源，这是传统金融很难实现的，特别是对于中小微企业，资金供给方通过区块链技术可以有效了解资金投放对象、资金用途、资金还款来源等，从而保证资金安全，实现资金精准投放。 (四) 量化金融综合定量解决中小微企业融资问题 量化金融是金融科技里科技含量最高的领域，它强调用数理手段和计量统计知识定量地开展工作，它甚至可以将政策进行量化，因此我们可以将投融资平台进行量化处理，它不仅可以对中小微企业融资收益成本进行量化，也可以将融资风险进行量化，还可以将融资政策进行量化。 量化金融解决中小微企业融资问题需要多方面的共同努力，首先技术进步是关键，当然目前人工智能、5G技术的快速发展都为量化金融提供了强有力的技术支撑；其次金融市场的开放是基础，我国金融市场特别是资本市场正在逐步开放，为量化金融的发展提供了适宜的土壤环境；再次人们收入水平的提高是保障，我国经济近几年都是平稳增长，人们的收入水平也随之平稳增长，越来越多的人注重理财，为量化金融的发展提供了巨大的市场；最后人才是保障，这里不仅是科技人才还包括金融等专业人才都为量化金融的发展提供了保障 [ 8 ]。 综上所述，随着金融科技的发展，金融市场将迎来前所未有的变革，整个信用监管体系将逐步完善，金融机构将发展成长，中小微企业融资难问题将进一步得到解决。当然这一切的实现都离不开相关配套设施的跟进。
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user: 摘要 为研究全生物降解地膜对南疆农业生产中玉米农艺性状及土壤理化性质的影响，采用PBAT (中文名称：聚己二酸/对苯二甲酸丁二酯)型聚酯全生物降解地膜(以下简称：降解膜)为处理、普通农用聚乙烯PE地膜为对照(简写：CK)，研究全生物降解地膜对南疆玉米种植区土壤养分、水分、温度以及玉米产量等相关试验因子的影响。结果显示：1) 降解膜的破损率表现为在玉米生育期6~8月较小(1.4%~2.0%)，进入10月收获期显著增大(49%)。2) 降解膜处理的玉米出苗率、生育时期、生物量(包括秸秆、玉米棒和籽粒以及地上部整株)以及产量与CK之间均无显著差异。3) 玉米生育期内，降解膜膜下5 cm、15 cm和25 cm的平均土壤温度较CK分别低0.67℃、0.54℃和0.50℃，平均土壤含水率较CK分别高11.08%、6.18%和4.02%，但处理间均差异不显著。4) 玉米生育期内，土层0~20 cm和20~40 cm，降解膜和CK间土壤速效NPK、土壤总盐、土壤pH以及土壤容重差异均不显著。在南疆玉米生产中使用PBAT型全生物降解地膜替代普通聚乙烯PE地膜是可行的。
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user: 1. 引言 在我国农业生产中，普通聚乙烯PE地膜因具有增温、保墒、抑制杂草生长和提高作物产量等作用而被广泛使用 [ 1 ] [ 2 ]，但随着地膜使用年限的增加，其“结构稳定、不易降解” [ 3 ] [ 4 ] 等特性又对其所使用的环境造成了“白色污染” [ 5 ] [ 6 ]，形成了负面影响。当前，应用降解膜尤其是完全生物降解膜是解决我国农田土壤“白色污染”的一条重要而有效的途径 [ 7 ]。 当今，国内关于降解膜在玉米上的应用与研究，主要集中在降解膜材料的性能、组分、降解膜类型对比以及与裸地栽培对比等 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]、降解膜和普通膜的玉米产量对比等领域 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]，对降解膜尤其是完全生物降解膜对南疆玉米大田应用的系统性、整体性研究(尤其是从土壤盐分、土壤养分、土壤pH和土壤容重等指标)还较少。本试验以阿克苏拜城农业试验站为研究区，以PBAT型全生物降解膜(简称：降解膜)为处理、研究降解膜在玉米生育期的降解率特征以及它对玉米生物量、产量、出苗率、生育期、土壤容重、土壤养分和土壤温湿度等指标的影响。本研究成果将为南疆地区玉米栽培过程中，PBAT型全生物降解膜的应用与推广提供一定的理论依据和数据支撑。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 试验区位于却勒塔格山北缘山间盆地、天山中部南麓、渭干河上游的阿克苏拜城农业试验站。该区属于温带大陆性干旱气候，冬季寒冷、夏季凉爽，极端最低与最高温度分别为−28℃和38.3℃，年均降水量和温度分别为171 mm和7.6℃、日照时长2790 h，无霜期133~163天。试验区土壤基础性状见表1。本试验为定位观测的第2年，前茬为玉米、覆盖PBAT型全生物降解膜。 Table 1 Basic soil propertie 土壤深度 (cm) Soil depth pH值 pH 土壤有机质 (g/kg) Organic matter 土壤速效氮 (mg/kg) Available N 土壤有效磷 (mg/kg) Available P 土壤速效钾 (mg/kg) Available K 土壤总盐 (g/kg) Total salt 0~20 8.36 23.830 110.8 84.4 216 1.4 20~40 8.60 18.650 73.7 49.9 182 1.2 表1. 土壤基础性状 注：土壤为播前采集样品。 Note: Soil sample is the base soil before sowing. 2.2. 试验设计 供试作物为玉米(品种是新玉31)。处理为PBAT型全生物降解地膜(简称：降解膜、购自新疆康润洁环保科技股份有限公司)，普通聚乙烯PE膜为对照(CK)，2处理、3次重复。试验区总面积0.13 hm 2 ，膜宽105 cm、厚度0.010 mm；一膜四行、机械覆膜、滴灌灌溉、滴灌带间距70 cm，株行距分别为20 cm和35 cm。试验田间播种方式、施肥量、管理与种植等与当地农业生产一致。2017年4月22日播种、10月15日收获。田间试验灌水时间与用量见表2。 Table 2 Irrigation time and dosage in field experimen 滴灌次数 Irrigation times 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 合计Total 滴灌时间 Irrigation time 5-10 May， 10 5-25 May， 25 6-5 June， 5 6-15 June， 15 6-25 June， 25 7-5 July， 5 7-15 July， 15 7-25 July， 25 8-10 August， 10 8-20 August， 20 9-1 September，1 9-15 September，15 灌溉量 (m 3 /hm 2 ) Irrigation 600 m 3 /次 600 m 3 /time 7200 表2. 田间试验灌水时间与用量 2.3. 测试项目与方法 2.3.1. 地膜降解率(破损率) 每隔15天定位采集试验区地膜图片，用《地膜孔洞面积提取软件V2.0》对采集的地膜图像处理，得到地膜降解率。 2.3.2. 测产 每处理随机选取5个点测定玉米产量。 2.3.3. 土壤温湿度 采用土壤温度水分记录仪(上海发泰L99-TWS-3型)测定并记录膜下5 cm、15 cm和25 cm的土壤温湿度，间隔2 h、24小时连续测定，监测时间段为6月2日到9月22日。 2.3.4. 土壤理化性质 玉米播前及生育期按照0~20 cm与20~40 cm土层取样、3次重复，测定土壤pH、土壤速效N (氮)、土壤速效P (磷)、土壤速效K (钾)、土壤有机质和土壤总盐。 土壤pH、土壤速效NPK、土壤总盐和土壤有机质分别用pH计电位法、碱解扩散法、0.5 mol/L碳酸氢钠法、乙酸铵提取火焰光度法、残渣烘干-质量法和重铬酸钾容量-外加热法测定 [ 16 ]。 2.3.5. 数据处理与分析 试验数据用Excel和SPSS软件分析和作图，数据比较采用独立样本T检验法。
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user: 4. 讨论 降解膜一般会因材料、应用区域光、温、水、气等因素以及农业生产措施和种植作物类型等而在降解时间上有很大差异。如钱亚光等(2019) [ 17 ] 在内蒙古喀喇沁旗锦山镇驼店村进行的玉米降解膜试验，光氧化-生物降解膜的降解速度和降解时间比全生物降解膜的要快和早，当覆膜后65 d左右时，基本均处于开裂至大裂期，75 d后基本全部进入大裂期，即玉米封垄后，再无显著地降解现象。而本研究中，降解膜的降解率10月前一直较小(1.4%~2.0%)，到10月收获期后显著增大(49%)。其主要原因是玉米生育期茎杆、叶片遮挡阳光(降解膜处于诱导期)，而收获期叶片干枯、萎蔫，阳光直接照射到膜面、降解膜加速分解的结果。 玉米生育期，降解膜与普通膜膜下的土壤温度和湿度对作物产量影响较大。本研究中，降解膜与CK在膜下土层5 cm、15 cm与25 cm的土壤温度与土壤含水率随玉米生育进程变化趋势基本上一致。虽然降解膜在膜下5~25 cm的平均土温较CK低0.50℃~0.67℃、平均土壤含水率(水分)较CK高出4%~11%，但两处理间均未达到显著差异水平，所以两处理之间玉米产量也无显著差异。这一结论与李海萍等(2017) [ 1 ]、申丽霞等(2012) [ 2 ] 的一致。降解膜对作物农艺性状和土壤养分、土壤盐分等相关指标的影响，其对作物产量也有较大影响。本试验中，降解膜对玉米出苗率、生育时期、生物量和土壤养分、盐分、pH以及土壤容重等农艺及土壤理化指标均无显著影响。表明全生物降解地膜对南疆玉米农艺性状和土壤理化性质均无显著影响。在南疆玉米生产中使用全生物降解地膜替代普通聚乙烯PE地膜是可行的。这一结论与申丽霞等(2011) [ 2 ]、苏海英等(2020) [ 18 ]、王斌等(2020) [ 19 ] 的一致。
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user: 5. 结论 在南疆玉米生产过程中，降解膜处理的降解率在6~8月较小(1.4%~2.0%)、10月收获期显著增大(49%)。玉米生育期中，降解膜和CK处理的土壤含水率和土温变化趋势基本一致。膜下土层5 cm、15 cm、25 cm和0~30 cm的平均土温，降解膜处理比CK分别低0.67℃、0.54℃、0.50℃与0.57℃，而平均土壤含水率比CK高11.08%、6.18%、4.02%和7.09%，但处理间土壤含水率和土温两项指标均无显著差异。 玉米不同生育期和不同土层(0~20 cm与20~40 cm)，降解膜与CK在土壤容重、土壤速效NPK养分、土壤盐分及土壤pH等指标间均无显著差异。玉米的生育期进程、出苗率、生物量(包括秸秆、玉米棒和籽粒)以及产量，两处理间也无显著差异。
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user: 摘要 与作为犯罪积极主动的行为样态相比较，不作为犯罪的消极性和隐蔽性使得其在实务当中难以辨别，尤其是先行行为导致的不作为犯罪。德国著名刑法学家斯特贝尔首次提出的先行行为作为不作为犯罪的义务来源之一的说法目前虽未纳入我国的刑法典，但这一理论已被我国刑法界所广泛认可，要深刻研究先行行为导致的不作为犯罪就必须首先了解不作为犯罪的定义、特点以及义务来源，对先行行为导致的不作为犯罪理论的研究深度体现了一个国家刑法体系的水平，同时也体现了一个国家在规范打击犯罪和保障人权之间的平衡程度，是研究不作为犯罪，完善刑法体系，明确刑法未来在不作为犯罪方面的改革方向的必经之路。
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user: 1. 引言 目前，在整个的犯罪体系中，犯罪的行为方式被分为两种，一种是作为型犯罪，以积极的行为样态为表现形式，而另一种是不作为型犯罪，以消极的行为样态为表现形式 [ 1 ]。显而易见二者的相同点是对他人的合法法益都具有实质性的侵害，其中大众对于作为型犯罪认知度高，因此该犯罪类型易被识别，而不作为的犯罪往往涉及到道德低标准层面的谴责，其背后与法律维护的社会公共秩序善良风俗有关。在不作为的义务来源中，先行行为导致的不作为犯罪往往更加具有不作为犯罪的特征，所以探讨区分作为型犯罪与不作为犯罪之间的差别与联系、不作为犯罪的成立条件、先行行为产生的作为义务的来源以及不作为犯罪的违法阻却事由至关重要，而对此具有突破性的进展也可以体现一个国家立法体系的完善程度，同时可以更好的打击犯罪，维护社会公共秩序，保障公民的合法权益不受侵害，让无罪之人无需承担刑事责任，减少冤假错案的发生。
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user: 3. 先行行为导致的不作为犯罪 先行行为导致的不作为犯罪是指行为人的先行行为使得他人处于危险状态，此时行为人对他人负有救助义务，若行为人不履行其救助义务造成严重后果，则行为人构成不作为犯罪 [ 4 ]。行为人的先行行为并不要求一定是非法的，合法的先行行为同样也可能会产生法律上的作为义务，如行为人甲发现乙溺水，在救助时发现乙是自己的仇人，于是中断了救助行为，由于甲救助的先行行为产生了自愿接受行为产生的保护义务并且乙对甲形成了特定的依赖关系，此时甲放弃救助的行为构成不作为犯罪。从先行行为导致的不作为犯罪的定义中可以看出其在不作为犯罪的体系中具有十分特殊的地位。
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user: 4. 先行行为产生的作为义务 先行行为产生的作为义务往往是由于行为人合法或者非法的先行行为，导致行为人对先行行为所作出的对象负担起一定的作为义务，尽管法律对于先行行为的作为义务来源没有具体明确的规范，但是在理论界，“先行行为是作为义务的重要来源之一”这一理论得到大部分学者的认可，属于多数说。 (一) 义务来源的判断 作为义务的来源不能仅仅只关注法律的规定，在一些情况下，即使行为人不履行法律规定的义务我们也不能当然的认为其构成不作为犯罪，例如在《消防法》第五条中规定，任何人都有报告火警的义务，但是如果个人发现了火情，即使他没有向有关部门报告火情，我们也并不能依此对其进行刑法上的惩罚。除此之外，我们也不能认为没有法律的规定，行为人的作为义务就不存在，所以法律规定不能成为行为人义务来源的唯一标准。笔者认为，作为义务的来源应当是源自于公序良俗原则的延伸，是社会一般人盖然性的认为你负有应当作为的义务。一个子女遇见危及其生命的危险时，社会一般人不会认为一个路过的陌生人会做出积极且紧迫的救助行为，但如果子女的父母对面临危险的子女置之不理，则会超出一般人预料。无论是偷税、抗税，亦或是具有看管义务的人没有切实履行其看管义务，这些行为方式通常会超出社会一般人的预料，同样也会受到谴责，至此就可以认定判断作为义务的主要来源应该是社会一般人的盖然性的相信。先行行为产生的作为义务同样如此，社会一般人普遍的相信先行行为人应当承担起保护他人因其先行行为而处于危险状态的责任，如交通肇事罪当中，驾驶者将他人撞成重伤，此时社会一般人会盖然性的认为肇事者应当拨打救助电话，将受害者及时送进医院抢救，而此时如果肇事者逃逸了，则其就构成交通肇事罪加上不作为的遗弃罪，最后构成交通肇事后逃逸，属于法定刑升格条件，刑罚加重。所以，判断不作为犯罪中作为义务的来源不能只根据法律的表述，还应该尊重社会大众朴素的法感情，站在社会一般人的角度去评价分析其观点，然后适当加以采纳。 (二) 先行行为导致犯罪的构成要件 主客观相统一是犯罪构成的重要条件，在不作为犯罪中也是如此，但是由于不作为犯罪消极性、危险的平和性、义务性的特点，不作为型犯罪与作为型犯罪之间有着明显的区别。在因先行行为导致的不作为犯罪中，往往需要行为人首先作出一个合法或非法的先行行为，使得他人处于一个危险状态，而因先行行为产生作为义务的义务人不积极履行救助义务，最终导致发生严重后果，所以在对于先行行为导致的不作为犯罪的分析中，最重要的就是研究行为人的先行行为是否会导致应当有行为人履行的作为义务。由此可得，先行行为导致犯罪的构成要件应当满足以下要件： 首先，现实中的先行行为很多会产生作为义务，但是不能片面的认为所有的先行行为都会产生作为义务。判断一个先行行为是否会产生作为义务主要看权利人之后处于的危险状态是否有直接的因果关系，以及社会一般人是否会盖然性的认为应该由先行行为人救助，而不是判断先行行为是否合法。如甲擅自进入某煤矿工地的危险作业区，煤矿工人在正常施工的过程中致甲受伤，并引发生命危险。此时，虽然煤矿工人的作业行为是合法行为，但是仍然产生救助甲的义务，因为甲的危险状态与煤矿工人的作业行为有直接的因果关系，并且社会一般人会认为即使煤矿工人是合法的正常作业，但是此时已经造成甲产生生命危险，因此煤矿工人负有救助义务，如果不进行救助，将受到谴责。先行行为产生的作为义务需要与被害人自陷风险相区分，被害人自陷风险是被害人在危险结果发生之前就已经知道风险的存在，却仍然将自己处于危险的状态中，此时即使先行行为人存在过错，法律也不应该过于谴责。 其次，先行行为人有履行义务的能力却选择消极地不履行。先行行为导致的作为义务的产生要求先行行为人积极主动的地履行义务，但应该从行为人自身能力和客观条件两方面进行判断。如果行为人自身不具有履行能力，也就无需受到法律谴责。如某老师带着学生去郊游，其中一名学生掉入河中，但是由于老师自身也不会游泳，最终导致溺水的学生死亡，由于老师带学生去郊游的先行行为导致学生处于危险状态之中，因此老师对于溺水的学生有救助义务，但老师不会游泳，没有救助能力，所以不符合不作为犯罪中“能为”的条件，因此老师的不作为不构成犯罪。综上，不作为犯罪中救助义务即“应为”只是构成要件之一，此外还要求行为人满足“能为”而“不为”要件。只有当行为人有能力作为却不作为，行为人才可能构成不作为犯罪。 再次，不作为的行为需要产生严重后果，不作为犯罪才成立。不作为犯罪是在“应为、能为、不为”的条件下并且造成严重后果，不作为犯罪才成立，否则，不作为犯罪只能处于未遂或者中止的状态下。除此之外，不作为犯罪的行为表现形式主要是消极放任的，因此我们很难从行为上找到证据证明行为人正在逃避其应该履行的义务。所以，不作为犯罪是结果犯。 最后，从主观上看，不作为犯罪既可以故意持故意心态，也可以持过失。对犯罪量刑的标准既要考虑客观上的法益侵害性以及可谴责性，也需要考虑主观上的人身危害性，此时关键是判断行为人的主观意识如何。在客观上，不作为犯罪的形态和其他犯罪一样，都具有预备、中止、未遂、既遂四个犯罪形态；在主观上，不作为犯罪也具有故意或者过失的主观心理 [ 5 ]。当然，并不是所有的不作为犯罪都会有过失，过失的不作为犯罪通常表现在行为人因疏忽大意的过失或者过于自信的过失而没有认识到自己负有作为义务，而导致发生严重结果。过失的不作为犯罪通常表现在不真正不作为犯罪中，真正不作为一般只存在故意，如遗弃罪、丢失枪支不报罪、拒不支付劳动报酬罪等，行为人都明知自己具有作为义务而依旧不作为，所以在真正不作为犯罪中，一般只存在故意。但是在交通肇事罪中存在例外，如汽车驾驶员违反交规，将一人撞至重伤昏迷，但是汽车驾驶员以为被害人已经死亡，因此逃逸，此时汽车驾驶员对于后面的遗弃行为持主观过失，但是交通肇事罪中的不作为属于法律特别规定的例外情形，由此不影响对其他真正不作为犯罪要求主观故意的条件。在不真正不作为犯罪中，就有可能存在过失的不作为犯罪，如某仓库管理员，在仓库发生火情期间擅离职守，没有及时发现火情，导致火势扩大最终造成严重后果。仓库管理员对仓库具有看管保护义务，而由于仓库管理员的擅离职守，导致危害结果的发生，应当承担失火罪的相应责任。
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user: 5. 先行行为导致的不作为犯罪的免责事由 先行行为导致的不作为犯罪的免责事由是行为人在做出先行行为后，即使他人因先行行为陷入危险状态，行为人仍然无需承担责任的违法阻却事由，是行为人为自身免除法律责任的抗辩事由。 第一，先行行为与发生的危险状态没有直接的因果关系，即先行行为人无需对处于危险状态的他人进行救助 [ 6 ]。当先行行为并不会产生作为义务时，行为人自然也就不需要承担相应的责任，如一名顾客在饭店吃饭，结果被噎住，即使饭店老板看见不救助，在该情形下也不能认为老板构成不作为犯罪，因为做饭的先行行为并不会有产生被噎住危险的直接可能性。 第二，行为人缺乏履行义务的能力 [ 7 ]。法律不强人所难，当行为人确有困难不能履行义务的情形下，法律不能强迫其履行，在不作为犯罪中，行为人会在“能为”的环节中切断其犯罪的构成。 第三，行为人积极的履行其义务。先行行为导致的不作为犯罪的免责要求行为人在知道他人由于自身行为的影响而处于危险状态时积极地实施救助行为，而不是消极的放任危险继续扩大，如行为人主观上并没有逃避责任的意图，而积极主动的承担责任，并在客观上寻求有效的救助措施，避免危害结果的发生或恶化。此时，同样不应认为行为人构成不作为犯罪。 第四，无法避免结果发生的可能性，即行为人的先行行为已经对他人的法益造成无法弥补的侵害，此时，尽管行为人采取救助措施积极作为，危害结果依然无法避免，因此，不构成先行行为导致的不作为犯罪。如在医疗事故罪中，医生意外地给病人注射过量的麻醉剂，导致病人无论如何抢救都无济于事，此时，医生即使消极地等待危险结果的发生，也不能认为医生是不作为犯罪。所以，当先行行为导致的对他人的“危险链接”无论如何都无法切断时，同样也不能认为行为人之后的不作为行为构成不作为犯罪。 先行行为导致的不作为犯罪的免责事由主要是从“应为、能为、不为”的三个环节出发，从中发现行为人可以免责的相关事由。同时还包括避免结果发生的可能性，如果行为人对他人的因先行行为而陷入危险的状态无法消除，行为人即使消极地不作为，也满足不作为犯罪的构成要件。
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user: 6. 结语 长期以来，对于不作为犯罪的研究难以取得新的进展，如何规范不作为犯罪中的义务来源、先行行为、以及因果关系等问题始终困扰着刑法学者。在构建完整的、与时俱进的刑法体系和犯罪体系，研究道德标准与违法标准的界限中，对于不作为犯罪原理层面的深入探索必不可少。在我国社会主义核心价值观的指引下，发展中国特色社会主义法治成为时代的新课题。对于不作为犯罪的探讨，特别是先行行为导致的不作为犯罪的定性与研究必须跟上时代的脚步，紧密的贴合中国特色社会主义的发展道路以及依法治国的发展理念，让国民更加清楚犯罪的边缘线，了解义务的承担也是守法的具体要求，同时司法机关也能更加清晰客观地评价犯罪行为，减少错判误判的发生率，使刑法在社会规范价值和保障人权价值中得到平衡与协调。
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user: 摘要 华北设施农田磷淋失的问题严重，本文通过不同用量生物炭配合糯玉米，即CK (0%)、C1 (0%)、C2 (0.5%)、C3 (2%)、C4 (4%)、C5 (8%)，研究在夏季如何阻控和缓解磷淋失以及减少磷累积的问题。结果表明，随着生物炭用量增加，填闲糯玉米生物量以及吸磷量均出现先增加后减小的特点，其中C2 (0.5%)处理最大，土壤全磷及水溶性磷均有减少，C2 (0.5%)为最优处理，其全磷降低了2.68%，水溶性磷0~30 cm表层下降了37.8%，90~120 cm土层下降幅度达到85.3%。因此，在本试验条件下得出0.5%~2%生物炭施用水平为最佳用量范围，即添加185~750 kg·hm −2 最有利于阻控和缓解磷素的淋失问题。
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user: 1. 引言 华北设施农田的磷素淋失问题严重，不合理施肥导致土壤磷素过量累积，并通过地表径流、侵蚀、淋溶和农田排水进入地表和地下水，从而给环境造成巨大威胁 [ 1 ]。过量的磷不利于设施土壤的继续种植，对作物生长和养分吸收产生不利影响 [ 2 ]。由于气温与降水的影响，在夏季磷素淋失的问题上更为突出 [ 3 ]，降低磷素环境污染的关键，需要提高磷素的资源利用率，同时控制菜田土壤磷素累积，降低其移动性 [ 4 ]。针对该问题有研究者提出，在夏季休闲期种植玉米可作为缓解和阻控设施菜田土壤磷面源污染的有效途径 [ 5 ]，尤其是对0~30 cm的浅层设施土壤中有效磷和水溶性磷具有良好的淋失阻控效果 [ 6 ]。除此之外，生物炭作为一种土壤调理剂，具有多孔结构、比表面积大且吸附性强，能够增加土壤中的磷素容量，控制磷素的运移，改善土壤的物理性状，利用生物炭解决磷面源污染问题也是研究的热点。Laird等 [ 7 ] 报道，在土壤中施用20 g/kg橡木和山核桃混合生物炭后，可溶性全磷(Total Dissolved Phosphorus，简称TDP)的淋失量减少了69%，可以阻控和缓解磷的淋洗。考虑填闲与生物炭施用都分别在磷淋失的问题上起到了有益的作用，但单一研究效果有限，只能解决部分问题，所以将二者结合是我们研究的主要方向。赵思文等 [ 8 ] 研究，生物炭与甜高粱的配合使用有利于土壤改良，但现阶段的报道中对生物炭用量的研究较少且不深入，缺乏对最佳施用量的研究。基于此，本文研究与填闲配合作用下生物炭最佳用量，旨在为控制设施土壤磷素面源污染、降低磷环境风险提供参考依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 供试材料 供试作物：糯玉米，品种为澳早60。生育期为65~68 d，高191.0厘米，穗位74.1厘米，穗长18.2厘米，穗粗4.8厘米，秃尖长1.8厘米，穗行数16.4，行粒数30.7，籽粒白色，穗轴白色，每亩适宜密度3500~4000株。产量表现：2017年天津市鲜食糯玉米区试，平均亩产鲜果穗804.6千克。 供试调理剂：木本生物炭(果木炭)。 供试土壤：来自天津市武清区大孟庄镇后幼庄村集约化设施菜田。土壤质地为中壤土。 2.2. 试验处理 在试验棚中设计五个处理，分别为C1 (生物炭0%)、C2 (生物炭0.5%)、C3 (生物炭2%)、C4 (生物炭4%)、C5 (生物炭8%)。其百分比根据每亩耕层土重中生物炭的质量折算所得。试验时间为2020年6~8月，每个处理重复三次。试验小区面积0.067亩。 2.3. 采样与分析方法 每一处理同一土层取三钻土进行混合，共取四层，分别为0~30、30~60、60~90、90~120 cm，收获时，将小区糯玉米植株分为地上部与根部，分别称重，并随机抽取处理中具有代表性的植株和根系，测定含水量，以计算干生物量。 糯玉米吸磷量：分别将糯玉米样株地上部样品与根部样品烘干后经粉碎过筛，利用浓硫酸–双氧水法消解后，用钒钼黄比色法测定出各部位全磷含量。 土壤全磷含量：将土壤样品过筛，浓硫酸–高氯酸消解后，利用钼蓝比色法测定。 土壤有效磷：碳酸氢钠浸提，钼蓝比色法比色。 试验数据采用WPS方法进行处理，采用SPSS17.0软件进行统计分析。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 不同用量生物炭处理糯玉米干生物量状况 由图1可知生物量由大到小分别是C2 > C3 > C4 > C5 > C1。不同处理间显著性差异明显随着施炭量的增加，生物量先增加后减少，C2为五个处理中的最大值，达到了428.95 kg。最小值为C1，其生物量为336.52 kg。地下根系生物量情况与地上部相似，生物量也是先增大后减少，最大值为C3达到了50.78 kg，最小值为C1，其生物量为31.01 kg。地上部生物量在0.05水平上存在显著性差异，根部情况与地上部情况相同，都在0.05水平上存在显著性差异。 图1. 不同处理糯玉米总干生物量状况 总干生物量状况C2 > C3 > C4 > C5 > C1，其变化趋势与地上部干生物量相同，先增大后减少在C2时达到最大值，即476.9 kg。最小值为C1，其总干生物量为367.53 kg。综合考虑地上部与地下部其最优处理为C2。 3.2. 不同用量生物炭处理糯玉米磷素吸收状况 由表1可知，地上部的最优为C2，最差为C1，从大到小排列C2 > C3 > C4 > C5 > C1。而根部最优为C3，根部最差为C1。从大到小排列C3 > C2 > C4 > C5 > C1。总体趋势先增加后减少在C2处理时到达最大值。 Table 1 Phosphorus absorption status of waxy corn in different treatments (kg/667 m2 处理 地上部 根部 总植株 C1 1.405 ± 0.014D 0.065 ± 0.005c 1.470 ± 0.019d C2 2.010 ± 0.015A 0.207 ± 0.009ab 2.217 ± 0.021a C3 1.673 ± 0.051B 0.208 ± 0.018a 1.881 ± 0.056b C4 1.463 ± 0.026C 0.153 ± 0.030c 1.616 ± 0.054c C5 1.411 ± 0.013D 0.071 ± 0.025d 1.482 ± 0.030d 表1. 不同处理糯玉米磷素吸收状况(kg/667 m 2 ) 注：同列数值后不同字母均表示差异达5%显著水平，表中数值表示平均值 ± 标准偏差。 3.3. 种植前后不同用量生物炭处理土壤水溶性磷状况 由图2可知，从图中可以发现水溶性磷主要存在于0~60 cm土层中，种植填闲糯玉米后土壤中各层水溶性磷的含量在种植前后均有所下降，其中下降最多的为C2，其0~30 cm表层水溶性磷下降了37.8%。下降幅度最大的为90~120 cm土层，其下降幅度达到了85.3%。下降幅度最小的为C1，其0~30 cm土层的水溶性磷仅下降了22.5%，90~120 cm土层的下降幅度为34.3%。综合各层土壤中水溶性磷含量，在抑制水溶性磷累积和降低其层间运移的能力上，C2是最优。 图2. 不同处理土壤不同土层水溶性磷状况 3.4. 种植前后不同用量生物炭下土壤全磷状况 由图3可知，土壤全磷整体先增大后减小。C2减少了2.68%，而C1处理减少了0.95%。减少量从大到小的顺序是C2 > C3 > C4 > C5 > C1。从土壤全磷来看处理效果最好的为C2，而处理效果最差的为C1。 图3. 不同土层土壤全磷状况
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user: 4. 讨论和结论 最佳用量与其他人的不同，张雪莲等 [ 9 ] 研究，其生物炭的最佳用量范围为750~2250 kg·hm −2 ，其试验地点位于北京通州区与武清区接近具有可比性，考虑其种植作物为结球生菜且种植时间非夏季，因此与本研究最佳用量范围存在差异。郭帅等 [ 10 ] 研究表明，1%生物炭最有利于土壤养分含量累积，土壤有效磷的增幅为15.5%，最佳用量范围类似，其试验地点较为贫瘠且为红壤，所以导致与本试验在生物炭的最佳用量上出现轻微区别。黄雁飞等 [ 11 ] 研究，生物炭最佳施用量为4.5%时降幅最大，与本试验有明显不同，这可能与土壤质地、种植作物不同有关，其供试土壤类型为第四纪红土母质发育形成的潴育性水稻土，且种植作物为水稻。 与吴荣等 [ 12 ] 磷素水平不同，最大影响因素可能是该试验地点长期进行定位试验，长期不同施肥方式下有效磷呈显著或极显著正相关，因此可以认为起始磷素的不同是由长期定位试验引起的。 生物炭作为土壤调理剂并不是越多越好，刘超等 [ 13 ] 研究，过量施加生物炭则会抑制玉米的生长发育，导致减产，同时也降低了玉米的日耗水量、全生育期耗水量及水分利用效率。这与本试验相符，生物炭在施加量不断增加的过程中土壤改善效果先增大后减少。 在生物炭0.5%处理下的糯玉米植株生物量最高，且养分吸收情况最好，生物炭2%的处理仅次于0.5%生物炭。0.5%的生物炭处理下的土壤全磷和水溶性磷含量降低量均最大，2%的生物炭处理为次之。综合考虑植株生长以及阻控和缓解土壤磷的实际效果，确定生物炭最佳施用量水平为187.5~750 kg·hm −2 ，该范围内既能促进填闲糯玉米生长，与此同时还阻控和缓解了土壤磷素的淋失。但是此次试验得出的适宜范围太宽，还需进一步试验，得出更精确的生物炭施用水平。
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user: 摘要 煤炭洒水降尘对煤炭清洁利用和实现绿色能源港口意义重大，而港口堆场风速、湿度和温度等是影响煤垛含水分含量变化的主要因素。本文基于影响煤炭含水率变化的温湿度和风力等主要天气因素，研究了一种基于深度学习的含水率预测方法，该方法通过建立LSTM循环神经网络煤炭含水率预测模型，通过收集和处理黄骅港的气象数据，通过对采集到的港口天气数据和不同煤种煤堆的表层含水率数据融合处理，使用LSTM模型对训练数据集进行训练之后用来测试测试数据集。研究结果表明，通过使用这种数据驱动的方法，可以制定出节省人力和水资源的智能洒水计划，既能节约港口用水、减少污水量，又能提高煤炭清洁利用效率，对绿色生态港口建设具有重要意义。
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user: 1. 引言 煤炭港口的粉尘一直是环保整治的难点。粉尘直接危害现场作业人员身体健康，造成难以估量的健康经济损失。在澳大利亚、南非等国家的大型煤炭港口，煤炭均是洗精煤，外含水量较高，基本没有扬尘。港口在作业过程中通过粉尘在线监测与堆场喷枪洒水相结合的方式控制煤尘，同时在皮带机头部设置洒水装置对皮带表层黏附的粉尘进行湿润和清扫即可解决粉尘污染难题。国内煤炭受各方面条件制约，煤炭外含水普遍较低，从产地到港口的运输过程中基本不采取措施，造成港口在作业过程中环保压力巨大。同时，国外在气候条件、煤种、煤质方面都与我国不同，其除尘经验很难满足我国港口特别是北方煤港的需要。随着环保要求的不断提高，必须通过生态港口建设解决难题，推动煤港转型升级，实现高质量发展 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 近年来，黄骅港着力加强绿色生态港口建设，建成了生态水系统和环境监测网，实现了各水系统站点的远程集中自动化控制和堆场垛位的自动洒水控制，实现了粉尘、水质及管网的实时在线监测，并收集了现场大量的环境数据。如何做好煤炭港口的粉尘治理和含煤污水处理，提高清洁生产水平，促进港口绿色健康发展，已经成为黄骅港发展必须解决的问题之一。 为了抑制港口静置的堆垛扬尘，需要对堆垛进行洒水来抑制起尘。由于传统的洒水方式是由人工控制，有经验的工作人员凭借他们多年的工作经验来判断是否需要洒水，但是这种人工控制的方法经常不够精准、智能，如果洒水过少会造成煤炭含水率过低，煤堆扬尘，如果洒水过多会造成水资源浪费，而且会产生大量的含煤污水，造成二次污染，洒水过多或者过少都会对环境造成污染，很难掌握一个度来使洒水既不会使煤堆起尘又不会产生过量含煤废水。 鉴于此，本文以黄骅港为例，研究煤炭含水率变化的规律和智能洒水降尘的方法，通过建立煤炭含水率变化模型，利用模型来分析预测煤堆含水率的变化，从而制定智能的洒水降尘方法，自动调节煤炭含水率，减少扬尘和含煤污水污染。旨在提高污染预防能力、改善港口环境质量。
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user: 2. 问题描述 黄骅港智能洒水抑尘主要通过建立堆场含水率预测模型、堆场起尘预测模型和智能洒水模型，利用实时数据驱动，实现智能洒水抑尘。其洒水抑尘分为三步，第一步通过从黄骅港露天堆场的粉尘监测仪的数据库中获取露天堆场周围的实时气象数据，然后测得堆场中煤堆表层初始的含水率，将气象数据和初始含水率数据传入建立好的数据模型中，模型就可以根据此数据预测出下一时刻煤堆的含水率。第二步将预测出来的下一时刻的含水率的起动风速与实时的风速对比，如果此时的实时风速大于等于当前含水率的起动风速，说明当前风速会导致煤堆起尘，现在需要洒水，那么将数据反馈给现场的洒水系统，洒水系统开始洒水抑尘，达到智能抑制起尘的效果。第三步通过洒水量计算出煤炭含水率会变化多少，将变化后的含水率再当作此时的含水率跟气象数据一起输入到模型中继续预测下一时刻含水率。如此循环，便可以自动调节煤炭含水率，降低煤堆扬尘量和污水量，达到智能洒水降尘的目的。智能洒水抑尘的流程图如下(图1)： 图1 含水率预测与智能洒水抑尘流程图
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user: 3. 模型建立 港口煤垛含水率变化主要跟气象条件有关，如风速、温度、湿度、风向等。这些气象数据可以利用粉尘监测仪获取，而如何建立煤炭含水率和风速、温度、湿度、风向之间的关系的模型是关键，由于用来测量煤垛含水率而采取的煤样本是固定时间间隔的，从而根据气象数据来通过模型预测煤炭的含水率变化，因此可以采用LSTM模型来对煤垛含水率进行预测。 3.1. LSTM概述 时间序列预测(Time Series Forecasting， TSF) [ 4 ] 是一种利用历史数据预测给定序列的未来值的方法。在本文中，提出一种长短期记忆(LSTM)模型的深度学习方法，可以克服传统预测模型的局限性，做出准确的预测。LSTM是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)模型 [ 5 ]。图2为基于LSTM状态的计算模型。 图2. 基于LSTM状态的计算模型 LSTM有两种传递状态，一种是 c t (单元状态)，另一种是 h t (隐藏状态)。利用LSTM的当前输入 x t 和前一状态传递下来的输入 h t − 1 进行拼接训练，得到状态时步t的输入门 i t 、遗忘门 f t 、输出门 o t 和候选记忆单元 c ˜ t 分别计算如下： i t = σ ( x t W x i + h t − 1 W h i + b i ) (1) f t = σ ( x t W x f + h t − 1 W h f + b f ) (2) o t = σ ( x t W x o + h t − 1 W h o + b o ) (3) c ˜ t = σ ( x t W x c + h t − 1 W h c + b c ) (4) 式中，W为权重参数，b为偏差参数。 隐藏状态下的信息流动可由输入门、遗忘门和输出门控制，其元素范围为[0，1]。当前时间步长t将前一个时间步长记忆细胞的信息与当前时间步长候选记忆细胞的信息结合，通过遗忘门和输入门控制信息流动： c t = f t ⋅ c t − 1 + i t ⋅ c ˜ t (5) 遗忘门控制上一时间步长的记忆单元 c t − 1 中的信息是否被传输到当前时间步长 c t 的记忆单元，而输入门控制当前时间步长的输入 x t 通过候选记忆单元流入当前时间步长的记忆单元 c ˜ t 。如果遗忘门总是大约为1，而输入门总是大约为0，那么过去的记忆单元将总是存储在时间中，并传递到当前的时间步长。因此，LSTM在设计架构上解决了循环神经网络的梯度衰减问题，更好地捕捉了时间序列中时间步距的依赖性。 遗忘门控制上一时间步长的记忆单元 c t − 1 中的信息是否被传输到当前时间步长 c t 的记忆单元，而输入门控制当前时间步长的输入 x t 通过候选记忆单元流入当前时间步长的记忆单元 c ˜ t 。如果遗忘门总是大约为1，而输入门总是大约为0，那么过去的记忆单元将总是存储在时间中，并传递到当前的时间步长。该设计解决了循环神经网络的梯度衰减问题，更好地捕捉了时间序列中时间步距的依赖性。 从存储器单元到隐藏状态 h t 的信息流由输出门控制： h t = o t ⋅ tanh ( c t ) (6) 3.2. 工作流程 根据上文中的LSTM模型和算法，本文构建了一个预测煤炭含水率的深度学习算法框架。此深度学习的工作流程图如图3所示： 图3. 建立模型的工作流程 3.3 算法流程 根据上文中的LSTM模型，本文构建了一个预测煤炭含水率的深度学习网络，此深度学习模型的算法工作流程如下： 1) 数据预处理。获取数据之后，由于含水率数据有可能测量错误，所以画出含水率数据的箱线图，把箱线图中的离群值当作异常值剔除。然后由于煤堆作业等其他因素，会暂停采样一次，这样就会使数据缺少一个数据样本，失去连续性，但是为了保证模型的准确性，需要每天的数据尽可能的连续，时间间隔相同，所以需要填充缺失值，本文使用的方法为插值法，取前后两个时刻的含水率平均值作为缺失数据当前时刻的含水率数据 [ 4 ]。 2) 据进行标准化处理，标准化之后数据的分布趋向于正态分布 [ 5 ]，就不会因为各个数据不同的值域分布而对模型训练造成影响。这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化，新数据 = (原数据 − 均值)/标准差。其公式为： x ∗ = x − μ σ (7) 式中， μ 为数据的均值， σ 为数据的标准差。 3) 划分数据集。由于获取的数据集是按天采样的，所以把数据集以天为单位划分为若干个序列，以天为单位随机取出其中百分之八十的数据作为训练集，剩下的百分之二十作为测试集。 4) 模型设计。本文建立的模型是基于LSTM循环神经网络，根据上文的LSTM概述建立层数为4的神经网络，分别为输入层、两层隐含层和输出层，输入层神经元个数为5，隐含层的神经元个数为16，输出层神经元个数为1 [ 6 ]。 5) 训练模型。经过步骤(1)~(4)的准备，现在已经准备好了数据和模型，可以开始训练模型。把处理好的训练集数据输入到模型中，对模型进行训练，通过不断修改和调整学习率和隐含层神经元个数使loss值收敛到一个较低的值。 6) 测试模型。神经网络模型学习的效果需要通过误差大小来衡量，本文中采用均方误差MSE、平均绝对误差MAE (Mean Absolute Deviation)和决定系数R 2 (Coefficient of Determination)来对模型训练的效果做出定量的评价： MAE = 1 T ∑ t = 1 T | y t − y ^ t | R 2 = 1 − ∑ t = 1 T ( y t − y ^ t ) 2 / ∑ t = 1 T ( y t − y ¯ t ) 2 模型训练完成之后，把测试集数据输入到训练好的模型中进行测试，通过模型输出的预测值与真实值的比较，判断模型训练的效果，预测值与真实值之间相差越小模型精确度越高。 7) 模型优化。为了提高模型的准确性，需要对模型的学习率和权重等各个参数进行不断地调整，并可以使用L1正则化、L2正则化、Dropout等来防止过拟合。深层神经网络的参数量大，模型比较复杂，容易出现过拟合现象，而Dropout方法 [ 7 ] [ 8 ] 就是一种用来防止过拟合的技术，即在训练时以一定的比例随机使部分神经元失去活性，不会向前传递任何信息。本文使用的就是Dropout方法来防止过拟合。应用Dropout方法的神经网络结构示意图如图4所示。 图4. Dropout方法神经网络结构
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user: 4. 实验结果 神经网络模型学习的效果需要通过误差大小来衡量，通过对训练集进行训练，模型的均方误差(MSE)的收敛曲线如图5所示。 由图5可以看出，经过大量训练之后模型的均方误差逐渐降低并稳定到较低值。模型训练完成之后，需要对模型进行测试，把测试集输入到模型中，通过模型计算出预测值，比较预测值和真实值之间的误差，来判断模型的准确率。通过测试，得到的模型的预测值和真实值之间的平均绝对误差MAE为1.03，LSTM模型的决定系数R²为0.85。 测试集通过LSTM模型计算出的预测值和真实值的部分数据如图6所示。由图6可以看出，LSTM模型对煤炭含水率的预测较为准确，对含水率变化趋势的预测与实际相符，没有出现位移偏差，预测值与真实值的误差较小，绝对误差的最大值与最小值分别为4.68和0.01，绝对百分比误差的最大值与最小值分别为107%和0.1%，而且没有出现波谷过低和波峰过高，对波峰和波谷的预测较为准确。 图5. 模型的MSE收敛曲线 图6. LSTM模型的预测值与真实值的比较 通过本文建立的LSTM模型，我们根据当前煤炭含水率和气象数据可以预测出下一时刻煤炭的含水率，通过下一时刻含水率对应的起动风速和实际风速进行对比，如果实际风速大于当前风速，那么控制洒水设备进行洒水抑尘，洒水之后，通过洒水量可以计算出煤炭含水率变化后的值为多少，把此含水率当作当前含水率跟气象数据一起继续使用模型进行预测，就可实现自动洒水调节煤炭含水率，抑制煤炭起尘，实现智能洒水降尘。
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user: 5. 结论 本文通过建立了基于LSTM循环神经网络的煤炭含水率变化模型，提出了制定露天煤场智能洒水的方法，据此方法实现了煤堆含水率根据温度、湿度、风速、风向变化的自动调整。通过建立的LSTM模型，根据当前煤炭含水率和气象数据可以预测出下一时刻煤炭的含水率，通过下一时刻含水率对应的起动风速和实际风速进行对比，当实际风速大于起尘阈值风速，那么控制洒水设备进行洒水抑尘，洒水之后，通过洒水量可以计算出煤炭含水率变化后的值为多少，把此含水率当作当前含水率跟气象数据一起继续使用模型进行预测，就可实现自动洒水调节煤炭含水率，抑制煤炭起尘，从而实现智能洒水降尘。 研究表明，与传统的人工控制洒水相比，本文提出的方法预测模型精准，对露天堆场实现智能洒水抑尘，自动调节煤炭含水率，降低露天堆场的扬尘量，具有实用意义，为建设绿色生态港口提供了理论方法借鉴。
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user: 摘要 在地形条件极其复杂的黄土高原地区，土地利用方式转化和地形位置均是影响土壤有机碳的重要因素，但是在该区域地形如何调控土地利用方式转化对土壤有机碳的影响目前尚不清楚。本研究综合黄土高原地区土地利用方式转化[农田转化为林地(NW)、农田转化为草地(NG)、农田转化为果园(NO)]和地形位置条件(沟道、塬面、坡地)对土壤有机碳影响的研究论文，利用Meta分析技术，研究土地利用方式转化后土壤有机碳在不同地形位置条件下如何分布。研究结果显示：土地利用方式转化对土壤有机碳影响显著，基本呈现出NW > NG > NO的趋势，NW、NG和NO导致土壤有机碳的增加量在0~20 cm土层内依次为46.9%、26.5%和6.1%；在20~40 cm土层，NW条件下土壤有机碳的增加量为34.4%，NG条件下土壤有机碳的增加量为12.3%，NO条件下土壤有机碳的增加量为4.9%；NW、NG和NO在40~100 cm土层内对土壤有机碳的影响不显著。土地利用方式转化后，土层深度也是影响土壤有机碳的一个重要因素，土壤有机碳的增加量呈现出随着土层深度的增加而减少的趋势，且在0~20 cm、20~40 cm和40~60 cm土层内，土壤有机碳分别增加了33%、20.4%和19.7%。此外，土地利用方式转化后土壤有机碳的增加量基本呈现出沟道大于坡地大于塬面的趋势。在0~20 cm土层，土壤有机碳的增加量在沟道位置条件下高达59.2%，在塬面位置条件下仅为17.1%，而在坡地位置条件下为29.1%；在20~40 cm土层，土壤有机碳的增加量在沟道和坡地位置条件下依次为37.1%和24.0%；在40~100 cm土层，土壤有机碳的增加量仅在沟道位置条件下影响显著。因此，在黄土高原地区，除了土地利用方式和土层深度以外，地形位置条件也是影响土壤有机碳的一个重要因素。
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user: 1. 引言 土壤是陆地生态系统最大的有机碳库，据估计全球0~100 cm土层内的土壤有机碳储量大约为1500 Gt，且土壤有机碳库是植被碳库(560 Gt)的3倍和大气碳库(760 Gt)的2倍 [ 1 ] [ 2 ]。因此，土壤有机碳库的微小变化将会对大气二氧化碳浓度产生显著的影响，进而会对全球气候变化产生重要的影响 [ 3 ]。大量的研究结果显示，土壤有机碳储量的变化与气候 [ 4 ]、植被类型或者土地利用方式转化 [ 5 ] [ 6 ]、土壤母质 [ 7 ]、人类管理措施 [ 8 ]、地形 [ 9 ] [ 10 ] 等因素密切相关。 黄土高原地区，地形破碎、沟壑纵横，水土流失严重，生态环境极其脆弱，为了抑制水土流失和恢复生态环境建设，“七五”期间和1999年前后在该区域先后进行了小面积的“小流域综合治理”和大面积“退耕还林还草”工程措施，而这些措施实施以后，黄土高原的植被覆盖率由治理前的31.6%提高到现在的65%，水土流失状况和生态环境得到显著的改善 [ 11 ] [ 12 ]。已有的Meat分析结果显示，大面积的土地利用方式转变(农田转化为林地和草地)后显著增加了了黄土高原地区的土壤有机碳储量 [ 5 ] [ 6 ]，但是这些整合分析均没有考虑地形因素对土壤有机碳的制约作用。地形因素是影响土壤有机碳的一个重要因素 [ 10 ] [ 13 ]，地形控制着地区的水土流失状况 [ 14 ] [ 15 ]，支配着地区水热资源的空间分布 [ 16 ] [ 17 ]，决定着地区植被群落的空间配置 [ 18 ] [ 19 ]，最终导致不同地形部位的土壤有机碳储量差异显著 [ 9 ] [ 10 ] [ 13 ]。因此，不考虑地形因素对土壤有机碳储量的制约作用将会高估或者低估复杂地区的土壤有机碳储量 [ 10 ] [ 13 ]，这对准确估算复杂地形条件下的土壤有机碳储量具有重要的限制意义。在黄土高原地区，目前虽然已有大量的研究探究地形因素或者土地利用方式转化亦或二者交互作用对土壤有机碳的影响 [ 9 ] [ 20 ] [ 21 ]，但是至今没有研究综合考虑地形因素如何调控土地利用方式转化对土壤有机碳的影响，而这对准确理解黄土区的土壤有机碳储量具有重要的现实意义。基于此，本研究收集了黄土高原地区有关土地利用方式转化–地形因素–土壤有机碳含量之间相互关系的科研论文，利用Meta分析进一步探讨地形因素如何调控土地利用方式转化对土壤有机碳的影响，以期为准确理解地形复杂地区的陆地生态系统碳循环理论提供重要的理论支撑和现实意义。