DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 智能变电站二次设备云模型评价方法 2.1. 智能变电站二次设备状态等级划分 采用相对劣化度来表征指标偏离正常状态的程度，相对劣化度值为介于0和1之间的数，0和1分别为两种极端状态。不同指标一般分为两类：越大越优型和越小越优型。其对应的计算式分别为(1) (2)式： (1) (2) 其中：z 0 为二次设备的出厂值，即正常值；z 0 可根据《电力设备预防性试验规程》查得，z 1 为指标处于严重劣化状态的值，即注意值；z m 为指标测量值，采用 ，可以有上面两式计算得出相对劣化度为 。 相对劣化度的采用可以为智能变电站二次设备的状态评估提供等级划分基础，为了使状态指标更好的反映各二次设备运行状态的优劣程度，且减小状态等级划分模糊程度，将评估对象的运行状态划分为4个等级，即“严重状态”、“异常状态”、“注意状态”、“正常状态”，对应的维修策略及分值见表1。 2.2. 云模型评价方法 云是使用语言值来表示某个定性概念与其定量之间不确定性的转换模型，以达到反应自然世界中事物或者人类知识概念的不确定性：模糊性与随机性，不仅从随机理论和模糊集合理论中给出解释，而且也反映了模糊性与随机性之间的关联性，构成了定量与定性之间的映射。正态云的生成算法可以用下流程表示：在正向云发生器的计算中，主要由以下两步，输入：表示定性概念云的3个数字特征值E x ，E n ，H e 以及云滴的个数N；输出：N个云滴的定量值以及每一个云滴所代表的确定值。其具体算法为： 1) 根据云的数字特征，(E x ， E n ， H e )生成以期望为E n ，标准差为H e 的正态随机数 ； 2) 生成一个以期望为E x ，标准差为En的绝对值的正态随机数x，x就称为论域空间U上的一个云滴； 3) 根据1)和2)计算x属于定性概念C的确定度u： ； 4) 重复1)~3)步，直到产生N个云滴为止。 若给定以上三个参数，就可以得到指定参数和云滴个数的正态云模型。若参数E x = 89；E n = 4；H e = 0.5可得一个正态云模型(如图4)。 Table 1 Graded table of condition indicator 评分 0~0.2 0.2~0.5 0.5-0.8 0.8~1 状态描述 正常(d 1 ) 注意(d 2 ) 异常(d 3 ) 严重(d 4 ) 维修策略 延期维修 计划维修 尽快检修 立即维修 表1. 状态指标评分表 图4. 正态云模型 2.3. 基于云模型智能变电站二次设备状态评估 2.3.1. 指标权重 智能变电站二次设备状态评估是分层次多指标综合评判，不同指标对设备重要程度不尽相同，故其权重也不一致。采用层次分析法对不同指标赋予相应权重，如表2。层次分析法根据问题的性质和预期目标将问题分解为不同组成元素，并按因素间的相互关联度及隶属度关系将因素以不同层次聚集结合，形成一个多层次的分析评判模型。 采用层次分析法的弊端在于各指标权重值固定，不会随着二次设备的状态变化而改变。而当设备某个指标严重偏离正常值时，该指标应当提高相应权重，才能真正刻画该指标在严重变化时对设备带来的影响。采用文献 [ 7 ] 的方法进行变权处理，可得公式： (3) 2.3.2. 智能变电站二次设备状态评估流程 评估二次设备状态的指标有定性和定量两类。定量指标可以通过二次设备测量值带入隶属度函数，再乘以相应权重就可得到处于不同状态的隶属度。而定性指标则通过专家调查的形式，根据评价对状态指标进行打分，可得相应的隶属度。这样通过对定性指标和定量指标的评定可以对智能变电站二次设备进行综合状态评估，流程如图5。 2.3.3. 单因素评估方法 根据二次设备状态等级与相对劣化度的关系。将各指标的四劣化度分别划分为[0， a]、[a， b]、[b， c]、[c， 1]四个区间。云的数字特征根据四个区间可求出，如表3。对于q值，取0.01，则可根据给出的数字特征得出正态云模型。 以测量回路温度为例，生成的云模型如图6。从左到有分为四种状态等级，第一个半云为代表隶属度为第一等级的概率，依次类推。 因此，基于云模型的智能变电站二次设备状态评估的算法流程可归纳为如下：按给定云模型数字特征生成给定数量云滴，读取二次设备指标数据X 0 ，设该值与云多在一定范围误差内有M个云滴相交，则取M个云滴隶属度均值作为该指标隶属度。形成隶属度矩阵A p ×k 的行表示不同的指标，列表示指标处于不同的状态，如A m ，k 表示第m个指标隶属于第k个状态的隶属度。最后归一化隶属度矩阵的每行，从而构建模糊评判矩阵R。 利用已得到的指标变权矩阵W与评判矩阵R进行综合评价，得到评语集D： (4) 2.4. 状态等级确定 对项目层进行模糊综合评判后得到对各状态的隶属度b j (j = 1， 2， 3， 4)后，可采用最大隶属度原则判断二次设备状态等级，也可对状态的4个等级分别赋予分值1、2、3、4，然后根据评判结果对这4种状态的隶属度加权平均，可表示为： (5) Table 2 Weights of assessment indice 项目名称 权重 项目下指标权重 基本监测指标U 1 0.2596 0.2351，0.1538，0.1538，0.2274，0.2299 保护装置U 2 0.1326 0.4953，0.1391，0.3656 测控装置U 3 0.1269 0.2163，0.1793，0.3520，0.2524 合并单元U 4 0.1358 1.0000 智能终端U 5 0.1085 0.4206，0.5794 交换机U 6 0.1021 0.5126，0.1589，0.3285 检修历史U 7 0.1345 0.4135，0.5865 表2. 项目及指标权重 Table 3 Digital characteristic of cloud mod E x E n H e g 1 E x 1 = 0 E n 1 = (E x 2 − E x 1 )/6 q g 2 E x 2 = (a + b)/2 E n 2 = (E x 2 − E x 1 )/6 q g 3 E x 3 = (b + c)/2 E n 3 = (E x 3 − E x 2 )/6 q g 4 E x 4 = d E n 4 = (Ex 4 − E x 3 )/6 q 表3. 云模型特征值 图5. 状态评估流程图 图6. 隶属云模型图 2.5. 定性状态指标隶属度 通过专家调查的形式，根据评价依据对给定的状态指标进行评分，由此确定各指标的隶属度，其表达式为： (6)
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user: 3. 算例分析 3.1. 基本监测指标评估 以文献给出的实例进行分析 [ 8 ] [ 9 ] ，带入前述越大越优型指标劣化度函数和越小越优型指标劣化度函数，求得基本监测指标相应的劣化度值 ；由表2可知，指标权重为 ，经过式(4)变权后权值为 。根据2.2节进行计算，基本监测指标的隶属度计算结果见于表4。 通过以上数据可知，基本监测指标中对时误差和直流电源输出电压隶属于d 4 状态的隶属度分别为0.8977和0.9342，即为处于严重状态的概率。因此，应将该两类指标视为处于严重状态，需尽快安排停电检修。 3.2. 其他各项指标评估 按照以上方法分别对其他各项指标进行隶属度计算，保护装置指标劣化度值 ，根据表2中保护装置指标常权值为 ，通过式(4)计算变权值为 。同样方法可得到U 3 至U 6 的数据，如下： 以上数据可以看出，变权计算能够增大偏离正常值严重指标的权重值，这样能够更加准确反映实际情况，说明该指标严重偏离正常值时对二次设备带来危害更大。此外，对于定性指标进行专家打分，分数如表5 。 根据专家打分结果利用公式(6)可计算得测试装置和冷却系统的隶属度值： 根据以上方法进行计算，智能变电站二次设备各指标隶属于不同状态的隶属度计算结果见于表6。 从表中数据可以看出，U 6 中第一个指标通信负载率，该指标正有从d 2 状态向d 3 状态恶化的趋势，需安排检修。其他各指标的隶属度可以反映出相应二次设备状态演变。判定二次设备所处状态方法如下：二次设备整体状态的评估按单项指标的最严重状态评估。例如当任一单项指标达到严重状态时，系统整体评估应视为严重状态。由表6综合以上分析可以判定智能变电站二次设备处于d 4 状态，即严重状态，应尽快安排维修系统。 Table 4 Degree of U1 membershi 隶属度 d 1 d 2 d 3 d 4 u 1 0 0 0.1023 0.8977 u 2 0 0.0759 0.9241 0 u 3 0 0.9253 0.0747 0 u 4 0 0 0.0658 0.9342 u 5 0 0 0.6891 0.3109 表4. U 1 隶属度计算值 Table 5 Evaluation of expert group on output accuracy inde 状态 d 1 d 2 d 3 d 4 测试装置 2 3 7 3 冷却系统 4 6 4 1 表5. 专家打分值 Table 6 Degree of all indices membershi 隶属度 d 1 d 2 d 3 d 4 U 1 u 1 0 0 0.1023 0.8977 u 2 0 0.0759 0.9241 0 u 3 0 0.9253 0.0747 0 u 4 0 0 0.0658 0.9342 u 5 0 0 0.6891 0.3109 U 2 u 1 0.9245 0.0755 0 0 u 2 0 0 0.1345 0.8655 u 3 0 0.8452 0.1548 0 U 3 u 1 0.1153 0.8124 0.0723 0 u 2 0 0.1095 0.8905 0 u 3 0 0 0 1.0000 u 4 0.7532 0.1458 0.1010 0 U 4 u 1 0 0 0.1023 0.8977 U 5 u 1 0.7103 0.2897 0 0 u 2 0 0.9012 0.0988 0 U 6 u 1 0.2451 0.6346 0.1203 0 u 2 0 0 0.0438 0.9562 u 3 0 0.3561 0.6314 0.0125 U 7 u 1 0.133 0.200 0.467 0.200 u 2 0.267 0.400 0.267 0.066 表6. 各指标隶属度值 与文献[ 8 ] 中数据相比较，看可以看出采用云模型方法使得评估结果隶属度值更集中于某个区间，评估结果更为准确。由各项目权重值与模糊评判矩阵值，通过式(4)计算可得智能变电站二次系统状态评估向量为 。根据最大隶属度判断原则，系统状态等级为d 4 ，即注意状态，与第一种判定方法一致。
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user: 4. 结论 提出了智能变电站二次设备状态评估的一种有效精准的方法。首先建立了反应智能变电站二次设备状态的指标体系，进行二次设备状态等级划分。在劣化度函数基础之上提出基于云模型的智能变电站二次设备状态评估方法并给出进行评估的具体方法流程。对于定性指标的评估，采用专家打分方法进行量化分析。整个评估过程采用了层次分析法对常权值进行优化，使得变权值能准确反应二次设备实际情况。最后，经过对单项指标和整个指标体系的实例分析，验证了该方法的有效性。
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user: 摘 要 太阳能是人类取之不尽用之不竭的可再生能源，具有充分的清洁性、绝对的安全性、相对的广泛性、确实的长寿命和免维护性、资源的充足性及潜在的经济性等优点，在长期的能源战略中具有重要地位。本文综述电网中性点不同接地方式的比较，为光伏电站中性点选择合适的接地方式，并以某光伏电站为实例，计算中性点接地电阻值，以供以后的工程参考。 关键词 :并网光伏电站，电力系统，中性点接地方式
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user: 1. 引言 开发利用新能源和可再生能源是解决中国能源和环境问题的重要措施之一，光伏是可再生能源的重要组成部分。我国太阳能资源丰富，全国大部分地区年日照小时数在2000 h以上，年辐照量约为5900 MJ/m 2 ，太阳能利用条件良好。太阳能利用的主要方式是太阳能光伏发电，即利用太阳能光伏电池的光伏效应将太阳能转换为电能[ 1 ] 。 随着光伏组件价格的降低，国家对发展清洁能源的重视，并网型光伏发电站的建设取得了快速的发展，装机规模也越来越，由最初的1 MWp、10 MWp级别发展到现阶段的20 MWp、30 MWp、50 MWp、100 MWp级别。随着装机规模的扩大，电网对光伏电站中性点接地方式也提出了新的要求。 本文对比了电网常用的中性点不同接地方式的，提出了大规模并网型光伏电站的中性点接地方式，以某光伏电站为实例，计算中性点接地电阻值，以期为今后大型并网光伏电站接地电阻计算提供一定的参考。
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user: 2. 并网光伏发电系统 光伏发电系统将太阳能转换为电能。根据光伏系统与电网的关系，可以分为独立系统和并网系统。独立于电网的光伏系统，常用在远离电网的偏远地区。并网光伏电站及其接入系统运行特性的研究正逐渐成为光伏发电产业和电力领域共同关心的重要课题之一。在并网系统中，光伏发电系统代替电网给用户提供电力，也把功率馈送回电网。系统通要加入蓄电池，以保证光照不足时能持续提供电能。由于系统受外界因素影响较大，为获得持续的额定功率输出，通常要加上控制器来调节、控制和保护系统。所以，光伏发电系统基本包括光伏电池、变换器、蓄电池、控制器四大部分，如图1所示。变换器将系统所发直流电逆变成正弦交流电，并经过连接装置并入电网，控制器控制系统最大功率点、逆变器输出的电压波形和功率等。控制器一般是由单片机或数字信号处理芯片作为核心器件构成 [ 2 ] - [ 4 ] ，光伏并网发电系统基本结构示意如下图： 图1. 光伏并网发电系统基本组成框图
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user: 3. 光伏电站中性点接地方式选择原则 3.1. 中性点接地方式介绍 在电网系统中性点即为变压器、发电器形成的星形绕组公共点，中性点接地方式即为中性点和大地之间的连接方式。中性点运行方式一般可分为有效接地和非有效接地两大类。有效接地方式是指中性点直接接地和经低电阻接地；中性点非有效接地主要分为两种：不接地、经消弧线圈接地。 3.2. 中性点不同接地方式的比较 ① 中性点不接地 若三相电源电压呈现为对称，则电源中性点的电位表现为零，但由于架空线路三相排列呈现为不对称，并且各相对地电容也表现为不相等，因此电网中性点表现出位移电压，该值通常不会超出电源电压3%~5%，这给运行带来了较大的影响。 在中性点不接地电网出现单相接地故障的情况下，非故障相的对地电压会随之提升到线电压，单相接地电流表现为正常情况时，其为相对低电容电流的3倍左右。 35 kV配电网单相接地电流超过规定的10 A，就非常容易导致出现不稳定的间歇性接地电弧，致使幅值较高的弧光接地过电压出现。 ② 中性点经消弧线圈接地 这种接地方式在出现单相接地故障时，消弧线圈的电感电流可能导致系统对地电容电流进行相应的补偿，使通过故障点的电流变得更小或者接近于零。除此之外，消弧线圈还会导致故障相的恢复电压上升速度减缓。 中性点经消弧线圈接地电网出现故障时，仍然能够继续持续一段时间，有利于提高供电可靠性。中性点经消弧线圈接地电网单相接地电流非常小，其对邻近的信号系统以及通信电路造成的影响较小。通常情况下，中性点经消弧线圈接地系统应当运用补偿方式，脱谐度应当控制在5%~10%之间。 若线路的不对称弧度并不大，尤其是出现断路器非全相动作或者出现线路两相、单相断线的情况时，在特定条件下非常容易导致串联谐振，需要进行防止。 ③ 中性点直接接地 中性点直接接地的系统属于较大电流接地系统，一般通过接地点的电流较大，可能会烧坏电气设备。发生故障后，继电保护会立即动作，使开关跳闸，消除故障。目前我国110 kV以上系统大都采用中性点直接接地。 ④ 中性点经电阻接地 中性点经由电阻接地，就是经由系统中性点接入相应的电阻，并与这个电阻形成并联回路。 中性点经由电阻接地，可将其简化为继电保护，其在检测接地故障线路中非常方便，通常依靠零序电流保护将单相接地故障迅速切除，过电压较低有利于降低绝缘水平及投资。但较大的电流流经故障点，将使接触电压和跨步电压显著升高，对人身及设备造成威胁。因此，为保证供电可靠及安全，需装设自动重合闸，为瞬时性故障立即恢复供电 [ 5 ] 。 3.3. 光伏电站中性点接地方式选择原则 ① 电气设备和绝缘水平 和配电网中性点接地方式一样，光伏电站交流系统(指光伏电站10 kV，35 kV交流系统)中性点接地方式的选择是一项重大的技术决策，它不仅涉及到系统本身的安全可靠性、过电压绝缘水平的选择，而且对通讯干扰、人身安全有重要影响。 光伏电站交流系统中电力设备和配电网差异不大，主要为电缆、负载，变压器等。确定中性点接地方式应主要限制系统中可能产生的过电压，尤其是工频过电压，以防止发生绝缘击穿或由单相接地发展成多相短路的现象。 对于6~10 kV的架空线路电网，运用中性点直接接地方式可使绝缘水平得到有效降低，但经济意义并不明显；对于电缆网络，若运用中性点有效接地方式，其电缆绝缘水平会出现明显下降，工程造价也会有较为显著的改变 [ 6 ] 。 ② 继电保护工作的可靠性 中性点不接地或者经消弧线圈接地等方式接地保护较为困难。而在中性点有效接地电网中，实现接地保护相对更为容易。 为充分接受太阳能资源，光伏电站内汇集系统多采用直埋电缆方式，造成光伏电站交流系统中的电力设备耐热能力相对较低，因此应限制单相接地时的故障电流幅值，以防止发生烧损；同时，对发生不可恢复性故障的设备应尽快将其退出运行，防止设备损坏或故障扩大。 根据光伏电站设计规范(GB50797-2012)，场内电缆汇集线发生单相接地后，如不快速切除，容易演变为三相短路，加剧事故程度，导致并网点电压大幅跌落，使光伏电站低电压穿越失败，进而脱网。根据西北电监办[ 2011 ]165号《西北区域并网光伏电站管理暂行规定》要求：“光伏电站10 kV~35 kV馈线发生单相接地故障时，须可靠、快速切除故障”。 因此，为提高光伏电站运行水平，快速且故障回来，减少电量损失，光伏电站内汇集线单相接地故障时应具备快速切除的能力，光伏电站汇集线系统多采用接地电阻接地。
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user: 4. 实例计算分析 4.1. 光伏发电站建设方案 1) 光伏电站建设方案 某光伏电站计划安装容量为100 MWp，全部采用305 Wp多晶硅电池组件，电站共设100个1 MWp的子方阵。每500 kWp太阳电池经一台一体化500 kW逆变器构成一个光伏发电单元，每个光伏发电单元经500 kW逆变器将直流电转换为低压交流电(0.315 kV)，一体化逆变器两个光伏发电单元经1台1000 kVA双分裂绕组升压变压器将逆变器输出交流电压升压至35 kV。每10台双分裂箱式变在高压侧并联为并联为一个联合进线单元，共计10回电源汇集线，分别经电缆接入110 kV升压站35 kV母线侧。然后再通过1回110 kV线路接入公用电网。 2) 站内电缆线路 逆变器与35 kV箱式变低压连接采用1 kV电力电缆连接，每台逆变器采用3根YJV-3 × 185 mm 2 的低压电缆并联后与箱式变连接。 35 kV集电线路采用直埋电缆敷设，每10回并联为1回，共计10回汇集线路，引入35 kV配电室，集电线路采用ZR-YJV22-3 × 70 mm 2 、R-YJV22-3 × 95 mm 2 、ZR-YJV22-3 × 120 mm 2 等型号35kV直埋电缆。 箱变至35 kV配电室之间的汇集电缆总长约23.2 km。 4.2. 中性点经小电阻接地计算 1) 单相接地电容电流 本工程电缆线路单相接地电容电流为： 按经验值，升压站增加的接地电容电流在35 kV电压等级约为13%，即： 2) 中性点小电阻计算 在选择中性点接地电阻R n 时，要保证每条线路的零序保护都有足够的灵敏系数。线路的零序保护动作电流是按躲过本线路的对地电容电流进行整定的。即：零序电流保护动作电流： 其中K k 为可靠系数，它的大小与保护的动作时间有关，为保护为瞬时动作，则为防止接地电容电流的暂态分量使保护误动作，一般取为4~5。 为了保证发生单相接地故障时，零序保护能可靠动作，快速切除故障，建议流经接地电阻最小接地电流取为370 A。 接地电阻阻值为： 因此，本光伏电站110 kV升压站的35 kV侧采用经小电阻接地方式，即主变35 kV侧母线规划装设一组接地电阻，经测算，接地电阻选择为55 Ω，接地变容量选择为750 kVA，若选择与所用变一体的接地变压器，还需加上所用电负荷容量。
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user: 5. 结论 本文对比了电网中性点不同接地方式，根据光伏电站的特点，提出了光伏并网发电系统中性点接地方式的选择原则，并以某100 MWp光伏电站为实例计算中性点小电阻值，并对选择的小电阻值和接地变压器容量进行了分析。光伏电站升压变压器中性点采用小电站接地系统，能够保证发生单相接地故障时迅速切除故障，避免故障范围化，保障光伏电站及电力系统稳定、安全运行。
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user: 摘 要 目的：从一起污染的饮料中分离未知微生物并对其进行种类鉴定。方法：将分离出的微生物接种于人工培养基上培养，肉眼观察其菌落特征；挑取部分菌落用棉兰染色，镜下观察其形态；用DNA提取试剂盒提取其总DNA，并以此为模板，PCR方法扩增其ITS区基因片段，将该基因片段纯化后，由测序公司对其进行序列测定；将测序结果用BLASTn工具进行比对，找出其序列的相关菌种；最后用MEGA5.1软件对该测定序列菌种及其序列相关菌种进行进化分析。结果：肉眼菌落特征、镜下形态观察结果显示该未知微生物属真菌；ITS区测序及BLASTn比对结果显示其为黄曲霉菌，该未知菌与黄曲霉菌同源性高达94%~ 95%；进化树构建结果显示其与黄曲霉菌在同一分支上。结论：污染该饮料的未知微生物为黄曲霉菌。 关键词 :饮料，黄曲霉菌，ITS区基因鉴定，食品污染
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user: 1. 引言 饮料是目前市场上非常畅销的产品，为了满足人们需要，各种各样口味的饮料随之出现。目前饮料一般是采用巴氏杀菌工艺，有的同时采用紫外线灭菌，但是，有些饮料仍会有微生物污染；因此，寻找快速、准确鉴别污染饮料微生物的方法对于饮料生产厂家有效解决该问题具有重要的意义。传统的真菌分类学主要按照真菌的形态学、生理生化特点、抗原构造等特征；由于真菌的种类众多、个体多态性明显，因此传统的分类学指标常会得出假阳性或假阴性结果，给真菌的分类鉴定带来了一定的难度；近些年来，利用真菌的基因型，特别是核糖体DNA(rDNA) (18S、28S或5.8S)基因及内转录区间隔序列(ITS， intervening internal transcribed spacer)的序列比对和分析的方法进行微生物分类鉴定已开始凸显出自身的优势；该法简便易行，事先无需对微生物特性有所了解，快速而可靠，特别是在表性特性鉴定失败时(如突变菌株的鉴定)有优势，所以在医学、食品等微生物鉴定上也崭露头角，正成为微生物分类鉴定的重要方法之一[ 1 ] -[ 3 ] 。陈剑山等提出利用PCR扩增病原菌核糖体ITS (Internal Transcribed Spacer)基因区段进行真菌鉴定、检测及病害诊断的方法因其快速、准确、简便而得到迅速地发展 [ 4 ] 。总结以上方法优缺点，该实验将传统的微生物鉴定方法结合现代分子生物学研究技术对未知微生物的形态、基因等进行鉴定，以确保准确鉴定出污染该饮料的微生物；以下为我们对该未知微生物进行鉴定的一系列的方法及结论。某饮料厂的功能饮料在2012年1月到6月期间持续遭未知微生物污染，采取多种防控措施无效，故委托本实验室对该未知微生物污染事件进行鉴定，以解决饮料污染问题；同时也为饮料行业中饮料污染问题的解决提供了一系列的理论依据和方法。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 样品 用已污染的瓶装饮料B1-B5、未污染的饮料G1-G5接种到培养基中进行培养；随机取B2和B5接种的培养基中生长成熟的微生物，对其进行分子生物学技术的实验诊断。 2.2. 培养基 沙氏培养基、营养肉汤培养基、普通琼脂培养基。其中沙氏培养基主要用于真菌培养，普通琼脂培养基、营养肉汤培养基主要用于细菌培养。 2.3. 试剂 DNA提取试剂盒为BioFluX公司的Biospin Fungus Genomic DNA Extraction Kit (cat.No:BSC14S1)；引物为通用引物ITS1、ITS4，由宝生物公司合成；PCR反应液为宝生物公司的PerfectShot TM Taq，内含loading dye mix，(code:D308A)；DNA纯化试剂盒为TaKaRa DNA Fragment Purification (code:DV807A， lot:CA2001.)；溴化乙锭(北京鼎国)，BIOWST AGAROSE (上海GENETECH)，1X TAE电泳缓冲液，液氮，棉兰染色液。 2.4. 仪器设备 盖玻片，载玻片，接种环，研钵，酒精灯，1.5 ml、0.5 ml离心管，1000、200、10 μl移液枪(GILSON)及枪头，高速离心机(美国Sigama)，PCR仪(杭州博日)，电热恒温水浴箱(上海医疗器械)，压力蒸气灭菌器(上海博迅)，电泳仪(BAYGENE BG-Power 600i)，T6紫外可见分光光度计(北京普析通用)，生物安全柜(Thermo)。 2.5. 实验方法 2.5.1. 培养方法 取污染饮料和未污染的饮料分别接种到沙氏肉汤琼脂、营养肉汤琼脂、沙氏肉汤和营养肉汤培养基中，其中一组四种培养基放在阴暗、潮湿处2周后观察结果，另一组四种培养基放在37℃温箱中，培养24~48小时后观察结果。 2.5.2. 棉兰染色法 用接种环从菌落的边缘挑取少量带有孢子的菌丝，置于载玻片中央，先用另一载玻片使劲挤压有菌部分，使得菌群铺成一薄层；然后在载玻片的中央有菌部分滴加乳酸石炭酸棉兰染色液，再轻轻盖上盖玻片，注意避免气泡产生。显微镜下镜检，先低倍镜后高倍镜。 2.5.3. 基因组DNA提取及ITS区PCR扩增与序列测定 引物：为通用引物ITS1 (5’-TCCGTAGGTGAACCTGCGG-3’)、ITS4 (5’-TCCTCCGCTTATTGATATGC-3’) [ 5 ] [ 6 ] ，由宝生物公司合成。 DNA模板制备：取培养基中对数期菌落放入研钵，将其用液氮进行研磨均匀后，按照试剂盒上步骤说明进行DNA的提取；琼脂糖凝胶电泳检测DNA产物，用分光光度计对DNA进行定量。 PCR体系和条件：PCR反应液25 μL，ITS1 1 μL (浓度为20 μM)，ITS4 1 μL (浓度为20 μM)，DNA模板0.5 μL，蒸馏水22.5 μL，总反应体系为50 μL。反应条件：94℃预变性5 min；94℃ 1 min，55℃ 30 s，72℃ 1 min，循环扩增36次；72℃ 7 min终延伸，4℃保存。用1%琼脂糖凝胶电泳对PCR扩增产物进行检测。PCR产物的纯化：TaKaRa纯化试剂盒对PCR产物进行纯化，操作步骤按说明书进行；琼脂糖凝胶电泳检测纯化产物。 PCR产物测序：由昆明滇工科技有限公司代理上海生工对纯化后的PCR目的片段进行测序。 2.5.4. 序列比对和系统发育树的构建 将ITS区序列在GeneBank核酸序列数据库(即在http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST进行BLASTN比对)中进行比对，获取相关序列，并与测定序列一起用Clustal W(1.83)软件进行序列比对。以MEGA5.1的p-distance模型计算进化距离，用Neighbor-Joining法构建系统发育树，并计算bootstrap值。
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user: 3. 结果 3.1. 培养结果 用未污染的饮料接种的培养基中，均无微生物生长；用污染的饮料接种的培养基中，37℃温箱中，各培养基均无微生物生长，从而排除是细菌污染；阴暗/潮湿环境中，均有微生物生长，其中比较典型的菌落如下。 3.1.1. 肉眼观察菌落 从左到右依次是沙氏、营养琼脂培养基未知菌生长情况。根据菌落及生长环境初步鉴定为真菌污染。 该菌菌落生长较快。菌落正面色泽也随其生长由白色变为黄色及黄绿色，呈半绒毛状；孢子成熟后颜色变为褐色；表面平坦或有放射状沟纹，反面无色或带褐色，见图1。 3.1.2. 镜下观察真菌 取少量真菌用棉兰染色法将其染色后，镜下观察在低倍显微镜下观察可见分生孢子头呈疏松放射状，继而为疏松柱状；制片镜检观察，可见分生孢子梗很粗糙，顶囊呈烧瓶形或近球形；分生孢子在小梗上呈链状着生，分生孢子的周围有小突起、球形、粗糙；见图2；进一步显示该未知微生物属于真菌，但具体是真菌中哪一类，还需进一部鉴定。 3.2. 总DNA提取 用DNA提取试剂盒，严格按照其说明书步骤，提取的该真菌的DNA，经分光光度计检测其浓度为B2为19 ng/μL，B5为11 ng/μL，琼脂糖凝胶电泳并经紫外光检测其分子量大小如图3。 图1. 未知菌菌落特点 图2. 未知菌的形态学特点 图3. 未知菌DNA、ITS区PCR扩增产物、纯化后ITS区基因片断琼脂糖凝胶电泳分析 3.3. PCR产物 用总DNA作为模板，ITS1、ITS2为引物，进行PCR反应，扩增出目的条带(包括ITS1、5.8S和ITS2的全长ITS区域序列)，大小约600 bp，经琼脂糖凝胶电泳及紫外光检测结果如图3。 3.4. PCR纯化结果 用PCR纯化试剂盒对PCR扩增后产物进行纯化，以备测序时用；纯化结果经琼脂糖凝胶电泳及紫外光检测，结果如图3。 3.5. 测序结果 对纯化后的目的条带由测序公司进行测序，B2菌序列结果如图4；B5菌序列结果如图5。 3.6. 序列比对结果及进化树的构建结果 3.6.1. 采用Blastn工具进行的序列比对结果 B2菌比对结果如表1，B5菌比对结果如表2。比对结果显示，B2与B5未知菌与黄曲霉菌同源性高达94%~95%。 3.6.2. 进化树构建结果 将比对相关序列与测定序列进行进化分析，结果如图6；结果显示，B2、B5未知菌与黄曲霉菌同在一个分支上。根据同源性比较和系统发育分析，可以看出，污染该饮料的未知菌是黄曲霉菌。 图4. B2菌ITS区PCR扩增产物测序序列结果 图5. B5菌ITS区PCR扩增产物测序序列结果 Table 1 BLASTn comparison of B2 microb Sequences producing significant alignments Accession Description Max score Total score Query coverage E value Max ident Links AAIH02002862.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287687353， whole genome shotgun sequence 394 394 47% 6e−107 95% AAIH02001955.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287688027， whole genome shotgun sequence 398 398 48% 5e−108 95% AAIH02002526.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287687663， whole genome shotgun sequence 366 366 44% 1e−98 95% AAIH02002456.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287688741， whole genome shotgun sequence 446 446 56% 2e−122 94% AAIH02002900.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287689053， whole genome shotgun sequence 446 446 56% 2e−122 94% AAIH02002979.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287691753， whole genome shotgun sequence 446 446 56% 2e−122 94% 表1. B2菌BLASTn比对结果 Table 2 BLASTn comparison of B5 microb Sequences producing significant alignments Accession Description Max score Total score Query coverage E value Max ident Links AAIH02002862.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287687353， whole genome shotgun sequence 394 394 46% 6e−107 95% AAIH02001955.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287688027， whole genome shotgun sequence 398 398 47% 5e−108 95% AAIH02002526.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287687663， whole genome shotgun sequence 366 366 44% 1e−98 95% AAIH02002456.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287688741， whole genome shotgun sequence 446 446 55% 2e−122 94% AAIH02002900.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287689053， whole genome shotgun sequence 446 446 55% 2e−122 94% AAIH02002979.1 Aspergillus flavus NRRL3357 gcontig_1106287691753， whole genome shotgun sequence 446 446 55% 2e−122 94% 表2. B5菌BLASTn比对结果 图6. 未知菌与相关黄曲霉菌ITS区序列的系统发育分析
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user: 4. 讨论 我们通过培养特性、形态学和分子系统学鉴定表明，此次饮料污染属于黄曲霉菌污染。分子系统学是鉴定食品饮料微生物污染的有效手段。林晓民等描述核糖体基因中内转录间隔区包含2个不同的非编码区域，即内转录间隔区1 (ITS1)和内转录间隔区2 (ITS2) [ 7 ] 。ITS1和ITS2常被合称为ITS，并且5.8 S RNA基因也被包括在ITS之内。ITS序列在物种属内、近缘属间乃至科内系统进化关系研究中有一定的价值。 郑雪松等总结真菌核糖体基因(rDNA)由小的亚单元(18 S)、ITS1区、5.8 S区、ITS2区和大的亚单元(28 S)构成，rDNA上的5.8、18和28S rRNA基因有极大的保守性，即存在着广泛的异种同源性 [ 8 ] 。而由于ITS区不加入成熟核糖体，所以ITS片段在进化过程中承受的自然选择压力非常小，因此能容忍更多的变异。在绝大多数的真核生物中表现出了极为广泛的序列多态性，即使是亲缘关系非常接近的2个种都能在ITS序列上表现出差异，显示最近的进化特征。ITS1和ITS2是中度保守区域，其保守性基本上表现为种内相对一致，种间差异比较明显，这种特点使ITS适合于真菌物种的分子鉴定以及属内物种间或种内差异较明显的菌群间的系统发育关系分析；由于ITS的序列分析能实质性地反映出属间、种间以及菌株间的碱基对差异，此外ITS序列片段较小、易于分析，目前已被广泛应用于真菌属内不同种间或近似属间的系统发育研究中；根据这些基因上高度保守区段设计出通用引物，借助PCR技术扩增rDNA的目的片段进行序列分析。 郝天婷，周帼萍在已知真菌污染果汁饮料的情况下，利用26S rDNA基因序列分析鉴定出橙汁和葡萄汁中的污染菌为费希新萨托菌和出芽短梗霉菌 [ 9 ] ，由于其是果汁中常见耐热污染菌之一，故没有对其进行进化树构建以对比其系统发育；李辉等利用形态学方法和ITS区序列分析法分离并鉴定出2株霉菌，进化树构建结果显示该2株霉菌分别为黄暗青霉和光孢青霉 [ 10 ] ；该2例研究均是对特定饮料中已知真菌进行的分离及鉴定研究，且该真菌为饮料中常见污染菌，具有一定的参考价值。郭伟鹏等在果汁饮料中耐热霉菌的分离和鉴定研究中，运用传统微生物检测方法对污染饮料中微生物进行了分离、纯化、鉴定及耐热霉菌检测，结果鉴定出3种耐热霉菌，该实验主要是对耐热霉菌的检测 [ 11 ] 。由此可见，饮料中的微生物污染，尤其是真菌，极为常见；寻找适用于各种微生物检测的系统、快速、准确的检测方法尤其必要。 黄曲霉是温暖地区常见的占优势的霉菌，其生长温度范围在4℃~50℃之间，最适生长温度为25℃~40℃。黄曲霉毒素形成的最低温度为5℃~12℃，最高为45℃，最适温度为20℃~30℃ (28℃)。黄曲霉菌主要污染粮油食品、动植物食品等；如花生、玉米，大米、小麦、豆类、坚果类、肉类、乳及乳制品、水产品等均有黄曲霉毒素污染；其中以花生和玉米污染最严重。黄曲霉菌产生的黄曲霉毒素具有很强的毒性，特别是它的强致癌性，世界各国对于其污染食品的情况都很重视；因此，如果饮料的原材料中涉及易被黄曲霉污染的材料时应引起人们的高度关注，严格杜绝黄曲霉污染，以防该毒素对人们的健康产生更大的危害。
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user: 5. 结论 我们利用真菌的通用引物ITS1和ITS4扩增了污染该饮料真菌的部分ITS序列，长度为600 bp左右，包括18S DNA部分序列，ITS1-5.8S-ITS2全序列和28S DNA部分序列；利用这个片段开展的BLASTN比对，发现其对应NCBI上大量曲霉属(Aspergillus flavus)真菌的相应序列，长度约400 bp左右；将这些相关序列与我们所测定的序列构建进化树发现，它们同属曲霉菌属。结合前面的形态学观察结果，我们推断，实验中所测的真菌为黄曲霉菌。
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user: 摘 要 当前我国处在城市化的快速发展阶段，城市化的推进又会促进经济的进一步增长。山区的人口变化对这一过程有很大影响。本研究主要探讨如下四个问题：1) 山区的人口结构是否仍然年轻？2) 山区人口下降和快速老龄化的原因？3) 中长期的山区人口结构会是怎样的变化？4) 如何平衡城市化过程中的土地利用、产业转型，及农村人力资源与社会服务？本文意在分析人口数量和结构变化的原因和现状，预测可能的变化趋势，引起决策者对山区人口问题的重视，以实现平衡发展的目的。研究数据主要为人口普查数据和重庆市相关统计数据，以及土地利用数据和相关GIS数据。本研究综合使用了队列人口统计分析和地理信息系统(GIS)方法，以重庆市山区为例，对人口结构变化和人口空间分布进行分析与预测。 关键词 :老龄化，城市化，农村人口迁移，土地利用，城乡融合
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user: 1. 引言 从上世纪90年代起，我国就把城市化作为推动其经济社会发展的强大引擎。近年来，由于经济发展不平衡，东西部差距进一步拉大，西部地区的发展成为中央和地方政府的关注焦点。而山区受地形所限，交通不便，发展水平远落后于平原地区。因此，本研究将重点放在我国西部山区，将重庆地区的区县作为分析讨论的基础。 从城市地理学的角度讲，我国“市”的概念包含大多数农村地区，它不同于英文意义上的“市”。我国的“市”分成不同的等级，即使是最小的县级市，也包括这“镇”和“乡村”。对于西部地区，市内主要区域属于农村地区，而不是英文意义上的土地利用类型和城市土地覆盖。 根据我国人口统计的概念，“市人口”分为城镇人口和农村人口，流动人口以其在居住地停留时间的长短进行统计，如第五次(2000年)和第六次(2010年)全国人口普查是按照居住某地超过6个月统计常住人口的。我国的山区人口主要生活在西部和南部地区。在东部经济快速发展的驱动下，山区人口正经历着结构性的变化，尤其体现在年龄结构的改变。大量青年人口放弃农业，流向东部地区寻求更好的生活机会。山区农村人力资源是经济活动的参与者，是利用和保护山区资源的行为主体。为此，在国家经济实力增强的背景下，政府政策应向山区倾斜，加大开发山区农村人力资源。当前关于农村人力资源开发的研究比较多，但山区农村人力资源开发方面，特别是山区老年人口的研究更不多见。 伴随山区人口正经历着结构性变化的同时，山区土地也出现了结构性的变化——耕地减少，城市用地扩张，在农地流转市场日趋完善的背景下，农户间的耕地流转无疑会缓解因部分农户劳动力不足造成的耕地撂荒现象[ 1 ] [ 2 ] 。对山区人口结构变化，人口变化的机制的研究往往被忽视，事实上，分析山区人口结构性的变动，并联系山区土地利用方式的变化(主要是农业用地)，也许会为政府的决策提供合理的判断依据，即什么样的政策才会促进山区的平衡与可持续发展。 重庆市行政关系上与北京、天津、上海一样属于直辖市，其土地面积大约8.24万平方公里，相当于欧洲的奥地利，为直辖市中面积最大的市。重庆是我国城市化发展较快的地区之一，但其目前仍不能算是国际大都市。重庆市常住人口仍以农村人口为主，城市用地面积只占总面积的1/100，城市人口是其总人口的1/4。 从发展的角度出发，重庆作为国内和国际大都市，其城市化健康稳定的向前推进具有重要的现实意义。尤其是在中央政府推出“一带一路”的战略背景下，重庆地处丝绸之路经济带、中国–中南半岛经济走廊(连接21世纪海上丝绸之路)与长江经济带“Y”字形大通道的联接点上，具有承东启西、连接南北的独特区位优势，这些地理优势，将重庆推到中国近期开放的前沿。无疑这些会促进重庆地区城市规模和形态的形成，如培育重庆大都市的集聚辐射力，构建差异化的城镇群，优化产业结构等等。 本文重点放在山区人口结构的变化，预测其未来可能的变化趋势，探讨相关的土地转变、人口迁移等问题。以期为山区城镇化的平衡发展，提供人口–经济–社会重庆大都市相协调的政策建议。
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user: 2. 研究数据与方法 本文选择2010年为研究基期，分析了重庆市乡村人口数量与结构的变化趋势，并分别在山区县与山区居民点尺度上对乡村人口的时空变化趋势进行了分析。 2.1. 研究数据 基期人口数据：本研究中的基期人口数据涵盖的范围是基期县级乡村人口数据，来源于由国家统计局重庆调查总队进行的重庆市第六次人口普查数据(2010年)以及由重庆市统计局在2012~2014年发布的重庆市1%人口抽样调查主要数据公报(2011~2013年)。 重庆流动人口的数据则根据2013年的国家卫生计生委流动人口动态监测调查发布的2012年全国流动人口动态监测调查数据。 山区县：根据《中国县域统计年鉴》第四章主要类型区域县(市)名单“山区县”部分，将重庆市各县区分为山区县与非山区县(图1)。 图1. 重庆市山区县分布 地理数据：本研究中重庆市县级行政区划以2010年为准；县界矢量数据来源于1:400万国家基础地理信息系统；用以提取乡村居民点的土地利用数据来源于1:1万的重庆市全国第二次土地调查矢量数据。 2.2. 人口预测模型 在本研究中，使用由国际应用系统研究所(IIASA)开发的多状态人口预测模型进行预测。该模型把人口按照年龄和性别，教育程度等分为不同的状态(states)进行预测。它的主要特点是在人口预测中以不同的教育水平作为多种“状态”，加入各教育水平间由低到高的转换率，并考虑教育水平对人口的影响。按照模型需要，根据以上数据设置基期数据。以5岁年龄组收集年龄别、性别、受教育程度和城乡的人口数据，从0岁到85及85岁以上人口。城市人口为居住地为城市和镇的人口，农村人口为居住地为乡村的人口；教育水平分为文盲、小学、初中、高中和大学及以上的5个状态，文盲为未上过学和扫盲班人口之和，小学水平为小学人口，初中水平为初中人口、高中为高中和中专人口之和，大学及以上为大学专科、大学本科和研究生之和。 教育转换的公式为： 6~9岁组和10~14岁组的文盲－小学转换率： (1) (2) 10~14岁组和15~19岁组的小学－中学转换率： (3) (4) 15~19岁组和20~24岁组的中学–大学转换率： (5) (6) 其中，T i，j 是从教育程度i状态到j状态的转换率，pop r i是状态i的人口占该年龄组总人口的比例。 模型除了可以对生育、死亡进行预测外，还可以对迁移模式进行很细致的设定，包括迁移人口的性别、年龄和教育程度。强调迁移，是由于重庆是一个劳动力输出省份，特别是山区县地区，外出务工人口较多，对山区人口的规模和特征产生影响。因为从农村到城市的迁移人口与城市人口的年龄和性别构成不同，年龄和性别模式对地区人口年龄结构变化、人口自然增长率和迁移率比较敏感 [ 3 ] 。 2.3. 县级乡村人口的空间匹配 要将重庆市的乡村人口预测结果匹配到县级水平上，首先，假定在一定时期内，重庆市各县(区)城市化进程保持协调，乡村人口在各县(区)间的分布比重保持相对稳定。具体匹配方法为： (7) 其中：P i，k 为第k年i县的乡村人口预测数据；s k 为第k年重庆市乡村人口；q i，j 第j年i县的乡村人口实际数据。 2.4. 基于居民点尺度的乡村人口分布预测 研究采用杨小唤等 [ 4 ] 改进的基于农村居住地重分类的人口数据空间化方法，以巫山县为例，将县级人口预测结果分配到农村居民点的水平上，并在一定程度上展现不同类型居民点间未来人口分布的差异。 杨小唤等 [ 4 ] 研究发现，农村居民地的居住密度尤其与农村居民地面积占比关系最为密切。因此，本研究中选择农村居民地百分比(农居%)为依据对居民地进行重分类，并在此基础上进行人口数据的空间化计算。对于农村居民地重分类，根据农村居民地面积占周围3 km范围土地面积的百分比，农居%低于5%的部分对应的是山地丘陵地区，此类地区人口密度较低，村落分布较分散；高于5%的部分多为山前平地、河流谷地等较平坦的地区，人口较密集，村落多成片分布。其公式为： (8) P i，k 为重庆市第k年i县(区)的乡村人口；D j，k 为第j类农村居民地的人口居住密度；A ij 为第i县第j类农村居民地的面积；考虑到人口仅分布在居民点上的现实，截距b设置为0；n为所选重庆市县区的数目。
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user: 4. 加速山区人口老化的驱动力：迁移，土地弃耕及城市土地扩张 人口学家认为，城市增长在发展中国家的速度加快是两个驱动力量的结果：在人口自然增长和净移民城市的速度上升 [ 3 ] 。中国不同于其他发展中国家，自1987年，计划生育政策带来了人口自然增长率在城市地区的下降，在过去30年，正是农村向城市的人口流动和农村居民点改造成为快速城市化的最重要的推动。根据2000年人口普查，全国有4242万人口已经发生跨省迁移，其中48.71%的人口搬到了上海，北京和广东。虽然在人口普查年，这三个地区的人口只占全国人口的9.27%，在这些地区的社会经济发展和更多的就业机会，造成了大规模的移民，而这，反过来又导致了城市的迅速发展并增加了城市土地利用。重庆地区的城市化过程显现同样的路径。不同的是，重庆地区的农村山区人口不仅向该地区城市迁移，更多的是向东部发达地区转移。 根据中国科学院地理所在重庆三个山区县的调查数据，随着2000年以来的持续农业劳动力减少，约15%的农田已被摒弃，其中不包括退耕还林计划(GGP)失去了的耕地。山区，特别是生态脆弱区，土地弃耕与劳动力的减少有着很强的相关关系。张英等运用重庆市武隆县17个乡镇40个自然村的308份农户调查数据 [ 6 ] ，通过二分类Logistic回归模型、简单相关和偏相关分析，从农户和村庄两个层次上探讨农业劳动力对耕地撂荒的影响程度及农地流转对两者关系的影响。结果显示：① 农户尺度上亩均农业劳动力对耕地是否撂荒的影响不显著，而在村庄尺度上显著。② 亩均务农劳动力与耕地撂荒规模的偏相关回归分析中，控制耕地流转和不控制流转条件下，农户尺度上两者的偏相关系数和简单相关系数分别为−0.138和−0.027，前者在1%水平上显著，而后者不显著；村庄尺度上，控制流转和不控制流转的相关系数分别为−0.273和−0.294，均在5%水平上显著。
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user: 5. 讨论：向包容性的城市化和城乡一体化发展 中国城市化的发展进入相对稳定阶段。伴随中国社会的大转型，近2.6亿的农民工从农村迁徙到了城市。城镇化给这些背井离乡的农民工在城市中提供了相对较高收入的工作。在这一进程中，中国成功保持了的不断增长及生产力的提高，在减贫方面也达到了前所未有的规模。在城镇化的驱动下，中国城市人口预期在2030年将会增长到10亿。 城市和农村是相互依存的。但现在的中国很多地区是不完整的城乡一体化，其源于中国长期60多年的城乡分离发展的二元系统。因此农村人口向城市的迁移基于传统的“推”和“拉”力。“推”的因素是导致人们离开农村，如贫困，低收入，或干旱，洪水气候的原因。“拉”的因素是指吸引人们到城市，为了获得就业和医疗，教育等基本社会服务 重庆农村山区人力资源趋势和分布的分析表明：由于快速度壮年劳动力的外出迁移，加速了山区的人口老化速度，其年龄分布呈“哑铃状”，即青壮年比例低，未成年人和老年比例高，山区县的乡村人口至2050年减少47%，即接近一半的农村人口将会从山区县迁出。与平缓地区和平原区相比，山区人口降低最快，如重庆的山区，在2010~2050年间，在山区居住的农村人口预计将减少42.13%，与整个山区县的乡村人口平均减少速度的47%相接近。我们认为，重庆山区人口的演变，很大程度上显示着全国山区人口变化的趋势(我们对全国山区县的劳动力预测正在进行)。 我国需要的是采取社会政策改革的视野，需要包容性的城市化和城乡一体化向前发展，健全在全国以及地区范围内公平地向社会成员提供公共服务体系，逐步建立以确保具有包容性和生产劳动市场。尤其是社会政策的改革，探讨实现城镇一体化和在全国范围内实现社会服务均等化的必要性。 什么样的政策将支持建立一个包容性的城市化和城乡一体化发展呢？除了经济，环境系统外，我们强调两点： 1) 社会政策。在第十二个五年计划和中国2030年的报告中，强调了社会发展，提出了社会政策，确定了十二五规划的挑战包括提高的收入，缩小城乡不平等和财富差距的机会。为此社会政策应连接农村和城市系统，特别是向更落后的山区提供或确保基本公共服务。鉴于这些挑战，该计划的目标是建立，完善，促进均等化基本公共服务(如教育，就业，健康.护理，养老保险，社会救助和住房)，为所有公民，构建和谐社会。同样，政府2030年的报告设想促进通过为所有公民获得高质量的公共服务的平等机会，经济基本保障不被剥夺(即不按出生地，性别或其他因素的限制)，这种设想应确实体现在地区的发展计划中，并置于有效的监督制度下。名义上社会化服务体系已在中国成立了，但它是局部的，地区分离的，农村和城市分离的。因而导致了低效的管理财政资源，降低社会服务的可持续性。目前中国需要整合和统一的社会政策和方案。 2) 提高农村人力资源质量，迫切关注山区人口老化及急剧减少的问题。山区农村人力资源质量和数量不仅对山区农村发展重要的影响，而且也影响着山区农村农户的经济投资，以及山区农民遇到经济上或生活上的风险时的应对能力。为此，在国家经济实力增强的背景下，政府政策应向山区倾斜，加大开发山区农村人力资源。我们应借鉴国外和国内地区有益于提山区农村人力资源水平的经验，把开发山区农村人力资源列入地方的策略和政策中，其中包括确保农村环境卫生，制定农民健康保障政策，以提高农村劳动力的体质；完善山区农村基础教育和农民职业培训政策，提高劳动人民的教育水平和技术能力。
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user: 摘 要 仔猪早期断奶已成为规模化养殖生产中采取的一项重要手段。早期断奶技术可提高母猪生产性能，也有利于提高仔猪的成活率。饲粮蛋白质是制约早期断奶仔猪生产成绩的主要因素。仔猪适宜的蛋白质水平是保证仔猪健康生长的必要条件。日粮蛋白水平对早期断奶仔猪生产性能有重要影响。由试验结果可知，日粮蛋白质水平在14%~20%的范围内，平均日增重、平均日采食量都逐渐增加，料重比与腹泻率都逐渐降低。在蛋白质为20%条件下，平均日增重与平均日采食量达到最大，料重比与腹泻率都达到最小。蛋白质水平继续升高各指标趋势相反。 关键词 :蛋白质，早期断奶仔猪，生产性能
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料 60头28日龄断奶、窝别不同、体质均匀，体重约8.0 kg的健康仔猪，充足的清洁饮水，试验饲粮。 试验饲粮的营养标准参照NRC(1998)推荐的5~10 kg仔猪的营养需要，5种饲粮的饲粮蛋白质水平依次为：14%，17%，20%，23%，26%，饲粮组成见表3。 2.2. 实验方法 本实验采用单因子随机设计，分为5个组，分别为1，2，3，4，5组，每组12头仔猪。试验预试期5天，正式期28天。 Table 3 The feed formulation of different protein leve 原料 1 2 3 4 5 玉米 11.15 12.60 13.92 16.05 15.57 豆粕 9.00 11.00 13.00 15.00 17.00 膨化大豆 5.40 6.60 7.80 8.80 10.00 鱼粉 2.40 2.90 3.45 4.00 4.50 谷壳 2.48 1.84 1.20 0.60 —— 玉米蛋白粉 4.90 6.00 7.00 8.50 9.00 小麦 15.60 19.00 23.00 26.50 30.00 乳清粉 5.35 6.50 7.70 8.90 10.00 碳酸氢钙 1.55 1.35 1.15 0.90 0.70 膨润土 1.50 1.50 1.00 —— —— 碳酸钙 0.65 0.65 0.68 0.70 0.73 氯化胆碱 0.10 0.10 0.10 0.10 0.10 食盐 0.20 0.20 0.20 0.20 0.20 DL-蛋氨酸 0.03 0.04 0.04 0.05 0.06 L-赖氨酸 0.19 0.22 0.26 0.30 0.34 预混料 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 玉米淀粉 38.50 28.50 18.50 8.50 —— 表3. 不同蛋白质水平饲料配方 2.2.1. 试验动物及分组 选取60头28日龄断奶、窝别不同、体质均匀，体重约8.0 kg的健康仔猪，随机分配到每个处理，公母各半。各处理组间起始体重无显着差异。 2.2.2. 饲养管理 试验在江苏连云港正大泰和牧业有限公司进行。试猪按猪场正常程序免疫，清洁和消毒工作按常规进行，保持圈舍通风、卫生、干燥，温度控制在25℃~28℃采用温箱控温。饲喂颗粒饲料，采用定时饲喂方式，每天饲喂四次，分别在7:00，11:00，13:00，19:00。每次添加饲料直止槽内有少量余料为止。自由饮水，每日清扫圈一次。每隔三天对圈舍周围用百毒杀喷雾消毒。其它按照常规饲养管理进行。各实验组饲养管理条件一致。 2.3. 生产性能测定指标及测定方法 2.3.1. 平均日增重(ADG) 日增重在试验期间的第1天、第15天、第29天清晨8:00称量仔猪空腹体重。并计算试验1~2周、3~4周及全期(1~4周)各阶段的平均日增重(ADG)。 平均日增重(ADG) =(末重 − 始重)/天数 2.3.2. 料重比(F/G) 料重比根据各阶段的平均日采食量与平均日增重之比来计算各阶段的料肉比(F/G)。 料重比(F/G) = 平均日采食量/平均日增重 2.3.3. 平均日采食量(ADFI) 采食量试验期间以圈为单位准确测定和记录每天饲料喂量，并计算试验1~2周、3~4周及全期(I~4周)各阶段的平均日采食量(ADFI)。 平均日采食量(ADFI) = 采食量/天数 2.3.4. 腹泻率 腹泻率反映发病率，测定天数共28天。记录每天每组仔猪腹泻头数，计算每组腹泻发病率。 腹泻率 = 腹泻头数/总头数*100%