DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 水平温差计算 因季节温差作用时间长、对整体结构影响大，故分析时，温度效应可不考虑骤降温差和日照温差作用，仅考虑混凝土材料的徐变、收缩效应和季节温差效应两部分 [ 3 ]，其中混凝土材料的徐变、收缩效应等效为当量温差。 1) 混凝土收缩当量温差计算： 混凝土收缩应变的形成和发展与混凝土龄期密切相关，根据混凝土收缩应变计算公式 [ 4 ] 有： ε s h ( t ) = M ( 1 − e − 0.01 t ) ε y 0 (1) 式中 ε s h ( t ) 为龄期t(d)混凝土收缩应变； 为混凝土极限收缩应变，可取 ；t根据后浇带封闭时间确定，对收缩后浇带t可取45 d~90 d [ 1 ]；M为考虑各种非标条件的修正系数，一般取1.01。 混凝土收缩当量温差： (2) 式中 α c —混凝土线膨胀系数，取1 × 10 −5 /℃。 2) 季节温差计算 Δ T t ：根据结构的合拢温度区间，按《建筑结构荷载规范》(GB50009-2012) [ 3 ] 规定进行计算。本工程结构合拢温度取T 0 = 16℃~18℃；当地最低基本气温约−2℃，最高基本气温 36 ℃ ，季节温差 Δ T t = ± 20 ℃ 。 3) 总水平温差 Δ T ： 。 4) 混凝土徐变应力松弛效应：可计入混凝土徐变应力松弛系数k = 0.3，构件刚度折减系数取0.85。
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user: 4. 结构分析 设置收缩后浇带是减小混凝土徐变、收缩效应的常用措施。为分析收缩后浇带及其封闭时间对结构温度效应的影响，分别取未设置收缩后浇带、收缩后浇带封闭时间45 d和90 d三种工况进行计算。 1) 未设置收缩后浇带(工况1)：假定混凝土自浇筑3天后开始收缩，混凝土收缩当量温差 Δ T y = 31℃，则总水平温差 = −51℃ (降温)/−11℃ (升温)。 2) 后浇带按45 d后封闭(工况2)，封闭后混凝土收缩当量温差为 Δ T y = 20℃，则总水平温差 = −40℃ (降温)/0℃ (升温)。 3) 后浇带按90 d后封闭(工况3)，封闭后混凝土收缩当量温差为 Δ T y = 13℃，则总水平温差 Δ T = −33℃ (降温)/7℃ (升温)。 上述结果可知，由于混凝土收缩当量温差表现为负温差，故设计计算温差主要由负温差控制。通过设置或延长后浇带封闭时间，可明显减小混凝土收缩当量温差。 采用PMSAP软件进行温度效应计算。对室内构件仅考虑混凝土收缩当量温差，对室内外相交处构件考虑季节温差和混凝土收缩当量温差之和。按节点温差输入。荷载标准组合取重力荷载(含永久荷载和可变荷载)标准值+温差效应标准值，荷载基本组合中温差效应分项系数取1.5，组合值系数取0.6 [ 3 ]。按弹性楼板假定进行内力计算。 4.1. 竖向抗侧力构件内力对比 当楼层出现负温差时，梁板因收缩而受拉，由于竖向构件抗侧刚度较大，对楼板和梁在水平方向的变形产生较大约束，竖向构件会受到相应的水平剪力作用。特别是对于水平跨度较大，核心筒分布于结构两侧的双筒连体结构，核心筒对连体部位楼板水平变形的约束更强，温度效应十分显著。在水平负温差作用下(工况1)，竖向构件的内力变化如图3、图4所示。 结果显示：剪力墙和柱沿高度分布的最大剪力出现在连体底部(转换桁架层)；沿平面分布的最大剪应力出现在端柱和两侧核心筒外周剪力墙部位；同时与连体相邻下层的剪力墙和柱也出现较大的附加剪力和弯矩。以6层、7层为例，选取转换桁架支承柱(编号1)和邻近核心筒剪力墙(编号2)的构件内力作对比，见表1。 图3. 工况1降温作用下竖向构件弯矩云图 图4. 工况1降温作用下竖向构件轴力云图 Table 1 Analysis of internal forces in supporting columns of transfer truss and adjacent shear wall member [Unit: kN (kN·m) 构件 考虑温度效应最大剪力 (最大弯矩) 不考虑温度效应最大剪力 (最大弯矩) 差值百分比 6层支承柱(编号1) 371 (382) 355 (347) 4.5% (10.1%) 7层支承柱(编号1) 3712 (7866) 3483 (7215) 6.4% (9%) 6层剪力墙(编号2) 1662 (9964) 1538 (9743) 8.1% (2.2%) 7层剪力墙(编号2) 1634 (9874) 1485 (9385) 10% (5.2%) 表1. 转换桁架支承柱与邻近剪力墙构件内力分析[单位：kN (kN·m)] 4.2. 楼板应力 温度变化下，楼板在水平方向的膨胀和收缩受到约束产生拉应力。特别是对于纵向平面尺寸较长和跨度较大的连体结构的室内外相交楼板(如7层)，楼板温度应力最大。选取7层、8层楼板进行温度应力分析(工况1)，降温作用下楼板正应力云图如图5、图6所示。 图5. 7层楼板温度应力分布云图(工况1) 图6. 8层楼板温度应力分布云图(工况1) 结果显示：两侧核心筒外周剪力墙附近楼板出现较大拉应力，最大拉应力值8.6 Mpa，7层连接体与两侧塔楼连接处楼板最大拉应力值3.6 Mpa，连接体部位的楼板应力呈梯度分布，两端区域楼板应力最大，中间区域楼板应力最小；而8层连接体与两侧塔楼连接处楼板最大拉应力值为2.7 Mpa。当按工况3计算时，温度应力分布与工况1呈现相同的规律，但两侧核心筒外周剪力墙附近楼板最大拉应力值减小为5.1 Mpa，7层连接体与两侧塔楼连接处楼板最大拉应力值2.2 Mpa。需要指出的是，在基本组合工况下，转换桁架下弦层楼板较大的拉应力，而上弦层楼板受到较大的压应力，因此，对转换层的楼板，尤其是下弦层楼板，需采取必要的加强措施。基本组合工况下楼板正应力云图如图7、图8所示。 图7. 7层楼板基本组合应力分布云图(工况1) 图8. 8层楼板基本组合应力分布云图(工况1)
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user: 5. 结论及建议 综上所述，水平温差效应对于超长连体结构的竖向抗侧力构件内力和楼板应力均有较大影响，直接影响内力计算结果和构件截面设计，设计应予以重视。通过算例分析，可以得出如下结论及建议： (1) 设计计算温差等于季节温差与混凝土收缩当量温差之和，而混凝土收缩当量温差表现为负温差，因此当季节正温差和负温差绝对值大致相同时，总水平负温差计算值大于正温差计算值，结构裂缝一般由负温差控制。 (2) 水平温差效应对水平跨度较大，核心筒分布于结构两侧的双筒超长连体结构的竖向构件内力产生显著影响(见表1)。整体结构应进行水平温度效应组合分析，复核各塔楼竖向构件的承载力是否满足。 (3) 水平温差效应对与连体相邻下层(薄弱层)的竖向构件也产生一定的附加剪力和弯矩(见表1)。剪力墙和柱截面设计时，应计入附加内力，并提高剪力墙和柱的截面配筋，同时适当控制两侧塔楼核心筒外周剪力墙和支承连接体转换柱的轴压比，有利于提高其抗剪承载力和抗震延性性能。 (4) 水平温差作用下，楼板最大拉应力出现在两侧核心筒外周剪力墙附近，与两侧塔楼相连的连接体楼板也出现较大的拉应力，该部位楼板除协调两侧塔楼的变形，承担两侧塔楼楼层地震作用力外，还承受水平温差产生的附加拉力，应提高连接处楼板、水平梁的配筋率，控制楼板拉应力。 (5) 连接体转换桁架下弦杆属拉弯构件，在竖向荷载作用下，下弦杆附近两侧楼板承受较大拉应力，且属室内外相交楼板，相对其他楼层而言，楼板温度应力最大，应力叠加值最大，为避免楼板混凝土开裂可能导致桁架刚度退化的影响，建议除加强连接体部位楼板配筋外，宜按“零楼板假定”复核转换桁架杆件内力。 (6) 设置或延长后浇带封闭时间可明显减小混凝土收缩当量温差和楼板拉应力。在两侧塔楼的连接跨设置收缩后浇带，可提前释放楼层混凝土的部分收缩应变。对温度收缩效应明显的楼层(如转换桁架上、下层等)，可采取延长后浇带封闭时间的措施，减少收缩当量温差。
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user: 摘 要 目前新冠肺炎在全球爆发，本文以西班牙，意大利和英国为例，使用Python中的回归函数对新冠肺炎总确诊人数，新确诊人数，总死亡人数和新增死亡人数的数据进行拟合以及预测。分析了新冠疫情在欧洲爆发的原因，对新冠疫情未来发展趋势做出了预测，同时针对欧洲目前的情况提出了相应的建议。 关键词 :新冠病毒，欧洲，医疗，防控措施 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着新冠病毒在全球范围内的不断传播，各个国家的疫情都正在经历不同程度的发展，并采取相应的措施应对。1月24日欧洲第一例确诊病例在法国被发现后，直到2月中旬很长的一段时间内，欧洲的疫情一直波澜不惊。然而，从进入三月份以来，新冠病毒在欧洲的传播突然加快，令许多人感到措手不及。目前新冠肺炎疫情在欧洲持续蔓延，本文选取了欧洲区域在疫情期间受到影响程度较为强烈的三个具有代表性国家：西班牙、意大利和英国，分析新冠病毒在欧洲区域未来一段时间的蔓延趋势，通过对比不同国家间采取的不同防范措施，提出相关的防范建议。
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user: 2. 数据来源及研究方法 本文从世界卫生组织(WHO)官网获取西班牙、意大利和英国自2月1日至4月12日新冠病毒总确诊人数，每日新增确诊人数，总死亡人数以及每日新增死亡人数的数据 [ 1 ]。由于数据量较大，新冠病毒疫情数据(表1)仅呈现最近15天疫情数据，完整数据参见附录1。 本文选取不同了的拟合函数模型对取得的数据进行回归分析，分别为幂函数、指数函数等，函数模型参考厦门国家会计学院Python教学讲义 [ 2 ]。利用Python语言对取得的数据在函数模型中进行回归分析，选取了样本数据中的10天作为对比区间来检验预测效果，预测新冠病毒在未来一个阶段的发展情况。本文通过对比不同函数的拟合程度，最终选取拟合程度较好的函数进行预测和分析，拟合过程在文中不做一一展示。 Table 1 New Coronavirus’s statu 时间 西班牙 意大利 英国 总确诊人数 新增确诊人数 死亡人数 新增死亡人数 总确诊人数 新增确诊人数 死亡人数 新增死亡人数 总确诊人数 新增确诊人数 死亡人数 新增死亡 2020/3/26 57，786 9271 4365 718 74，386 5210 7505 685 9533 1452 463 41 2020/3/27 65，719 7933 5138 773 80，539 6153 8165 660 11，662 2129 578 115 2020/3/28 73，235 7516 5982 844 86，498 5959 9136 971 14，547 2885 759 181 2020/3/29 80，110 6875 6803 821 92，472 5974 10，023 887 17，093 2546 1019 260 2020/3/30 87，956 7846 7716 913 97，689 5217 10，781 758 19，526 2433 1228 209 2020/3/31 95，923 7967 8464 748 101，739 4050 11，591 810 22，145 2619 1408 180 2020/4/1 104，118 8195 9387 923 105，792 4053 12，430 839 25，154 3009 1789 381 2020/4/2 112，065 7947 10，348 961 110，574 4782 13，157 727 29，478 4324 2532 743 2020/4/3 119，199 7134 11，198 850 115，242 4668 13，917 760 33，722 4244 2921 389 2020/4/4 126，168 6969 11，947 749 119，827 4585 14，681 764 38，172 4450 3605 684 2020/4/5 131，646 5478 12，641 694 124，632 4805 15，362 681 41，907 3735 4313 708 2020/4/6 136，675 5029 13，341 700 128，948 4316 15，889 527 47，810 5903 4934 621 2020/4/7 141，942 5267 14，045 704 132，547 3599 16，525 636 51，612 3802 5373 439 2020/4/8 148，220 6278 14，792 747 135，589 3039 17，129 604 55，246 3634 6159 786 2020/4/9 153，222 5002 15，447 655 139，422 3836 17，669 757 60，737 5491 7097 938 2020/4/10 158，273 5051 16，081 634 147，577 3951 18，849 570 65，081 4344 7978 881 2020/4/11 163，027 4754 16，606 525 152，271 4694 19，468 619 70，276 5195 8958 980 2020/4/12 166，831 3804 17，209 603 156，363 4092 19，899 431 78，995 8719 9875 917 表1. 新冠病毒疫情数据
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user: 4. 结论与建议 由前文分析，可以知道西班牙和意大利的疫情影响已接近峰值阶段，新增确诊人数和新增死亡人数开始波动下降，预测在未来一段时间也将呈下降趋势，累计确诊和死亡人数增速减缓，英国每日新增确诊人数和每日新增死亡人数均未达到峰值，累计确诊人数和累计死亡人数将呈现持续上升的趋势，而每日新增确诊人数和每日新增死亡人数将呈波动上升的趋势。 在2月19日之前，欧洲确诊病例仅44例，且来源清晰。直到意大利伦巴第大区出现37例病例群，随后疫情在意大利蔓延开来，并传播至欧洲多国，导致包括西班牙、英国在内的欧洲国家疫情大面积爆发。相较于亚洲一些国家(新加坡、韩国、日本)而言，欧洲各国防疫失败基本可以归咎于以下两点：其一、防疫措施不够严格，政府采取的策略是基于尽量不影响百姓生活的基础上，见招拆招，被动防疫。同时，出于防疫策略不够严格和长期扎根在人民心中自由的理念，使部分民众难以遵循防疫相关政策。其二、欧洲各国检测比例仍然较低，导致未出现症状者和无症状感染者成为传播疫情的源头，并且没有对患者集中收治隔离或严格隔离监控。 面临传播性极强的新型冠状病毒，各国都应齐心协力，互相参考与借鉴防范有效的经验，共同应对这场公共突发事件。根据世界各国目前采取的有效防疫措施，对于欧洲地区的疫情防范建议有如下几点： 严防死守，最大程度减少公众聚集性活动，避免聚集性疫情发生。采取最严格的发热人员排查措施，对发热人员实行医学观察，防止疫情进一步向外扩散。 加大疫情防控科研攻关力度。充分发挥专家力量，尽快查明传染来源、传播途径，有针对性地做好抗病毒药物的研发和筛选。 整合医疗资源和专家资源，加大卫生医疗设备的生产与进口，并由国家统一调配。加强患者医疗救治费用保障，确保患者得到及时救治。同时做好后勤保障，合理安排休息，防止医务人员在救治病人过程中受到感染。 做好信息发布和国际合作，及时、公开、透明发布疫情信息。各国都理应客观报道疫情进展和政府采取的防控措施，主动加强与世界卫生组织的疫情信息沟通，及时分享疫情监测、调查、防治信息和风险评估意见，分享并完善疫情防控措施。
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user: 摘 要 图像纹理复杂度是隐写分析在攻击自适应隐写时常常关注的问题，而空域富模型(Spatial Rich Model)常用于针对传统非自适应图像空域隐写的攻击，但空域富模型却没有考虑图像纹理的纹理特征。考虑到空域富模型的准确率及图像纹理复杂度对自适应算法的作用，兼顾效率与准确率，本文结合两种思路，将图像纹理复杂度引入到空域富模型中，提出了一种基于图像纹理的空域富模型隐写分析方法。用MATLAB搭建了测试环境进行测试，通过实验结果可以看出，该方法能提高对于自适应隐写算法的检测准确率。 关键词 :隐写术，隐写分析，空域富模型，空纹理复杂度 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 图像隐写是将秘密信息按照一定的规律嵌入到载体图像中，生成含密图像，使得秘密信息传输难以被人察觉。传统的空域隐写算法LSB [ 1 ] 或者JPEG域图像隐写方法Outgess [ 2 ]、nsF5 [ 3 ] 等，他们通过修改空域或DCT域系数，将二进制比特流嵌入到图像中。然而这样的隐写算法难以抵挡SRM [ 4 ]、DCTR [ 5 ] 等方法的攻击。 为抵抗隐写分析者的检测，隐写算法的设计者在设计隐写算法时引入STC编码方法 [ 6 ] 及嵌入失真函数 [ 7 ]，将秘密信息嵌入到图像中难以被统计建模的位置，而这些位置大多为纹理复杂度较高的区域，如HUGO [ 8 ]、WOW [ 9 ]、UNIWARD [ 10 ] 等方法。为了针对此类自适应隐写算法，基于DCTR的SCA-DCTR [ 11 ] 隐写分析方法也相应产生，此方法是由DCTR加入对于像素嵌入概率的估计，从而使得针对自适应隐写方式有着较高的检测准确率。但是基于SRM隐写分析方法却没有类似的方式提高其对于自适应隐写算法的分析准确率。 其中SRM是一种准确度较高的空域高维度图像特征，通过各种滤波器对图像进行滤波处理后得到相应的特征量。然而SRM只考虑的像素点及其相邻位置像素的相关性，并没有考虑图像的纹理特征，没有对隐写时的未知进行预测，故在对于自适应隐写方法进行分析的时候对于准确率会有一定的降低。 针对此问题，本文在SRM特征上进行一定的改进，将其与图像的纹理特征进行快速结合，使其对于自适应隐写算法进行隐写分析时准确率有所提高。
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user: 2. 空域富模型 SRM是于2012年由Fridrich等人提出的一种高维度的空域隐写分析图像特征，是一种传统的通用隐写分析方法。通用隐写分析是不针对一种隐写算法的隐写分析方法，其步骤是通过提取已知图像的统计特征训练分类器，再利用训练好的分类器判别未知图像是否含密，隐写分析的步骤如图1所示。其中特征提取及分类器训练为传统通用隐写分析中较为重要的步骤，SRM即为一种建模的特征。 在文献 [ 4 ] 中指出，SRM隐写分析特征的抽取步骤分为：提取残差图像、残差图像的量化及截断、提取共生矩阵。 2.1. 提取残差图像 由于图像隐写是将二进制比特流嵌入到载体图像的空域或JPEG域中，等同于是将一个微弱的噪声与载体图像叠加，生成一个含密图像。这样将噪声叠加进来就会改变原始图像中相邻像素的相关性，残差图像亦然，故使用残差图像作为特征抽取的基底，这样可以减少图像内容对于隐写分析特征抽取的影响。 图1. 通用隐写分析步骤 若灰度图像为 X = X i ， j ∈ R n 1 × n 2 ， i = 1 ， ⋯ ， n 1 ， j = 1 ， ⋯ ， n 2 ，经过SRM高通滤波器滤波可以得到残差图像 R = ( R i ， j ) ∈ R n 1 × n 2 ： (2.1) 公式2.1中即为对图像进行高通滤波后得到的残差图像，其中 X ⌢ i ， j 是根据图像中像素点 X i ， j 的领域对 X i ， j 的估计。 不同的高通滤波器可以对像素点的不同领域进行估计，所以Fridrich设计了多种多样的高通滤波去使对像素的评估模型更加全面和丰富，滤波器模型如图2所示。 在图2中 • 表示滤波器的中心，也就是待估计的像素点，其余的符号则为各式滤波器，相同符号表示相同的滤波器。 图2. 高通滤波器(文献 [ 4 ] 中的Fig. 2) 2.2. 提取共生矩阵生成特征 残差图像中一个像素点的幅值越大，则说明该像素点对应于领域像素的相关性较弱，由于残差图像中每个像素点的幅度各不相同，首先对图像进行量化及截断，希望能够将残差图像的范围限定在某一个区间，这样能够降低之后步骤的计算量。其量化及截断的步骤如下： R i ， j ← t r u n c T ( r o u n d ( R i ， j Q ) ) ， i = 1 ， ⋯ ， n 1 ， j = 1 ， ⋯ ， n 2 r o u n d ( ⋅ ) (2.2) 式2.2中Q为量化因子，T为截断阈值， 表示截断， r o u n d ( ⋅ ) 表示取整。根据不同的量化因子及截断阈值，可以改变SRM的检测性能，本文中取Q = 1，T = 2。 共生矩阵是统计某一距离上的一类像素的数量。由量化截断后的残差图像提取共生矩阵，得到的共生矩阵即为SRM最终想要抽取的隐写分析特征。所提取共生矩阵阶数的大小会直接影响特征抽取的结果，阶数过高会使得特征的统计无意义；阶数如果过低，又会使得特征不够丰富，降低分析准确率。本文中提取残差图像的四阶共生矩阵作为隐写分析特征，且Q = 1， T = 2，在文献 [ 4 ] 中被称作SRMQ1，即Q = 1，T = 2，d = 4。
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user: 3. 论加入图像纹理的空域富模型隐写分析方法 图像纹理 [ 12 ] 是一种能够反映物体表面的变化的属性，图像纹理复杂的区域像素变化大、周期性小，纹理平滑区域则像素变化平缓，周期性大，如图3。纹理在性质上来说是一种难以描述的视觉属性，但现在多采用由1973年Haralick [ 13 ] 等人提出的灰度共生矩阵来描述图像的纹理特征。灰度共生矩阵与共生矩阵的生成方法相同，是衡量图像空域中相隔某距离的两个像素之间的灰度关系，其中方向包括水平、竖直、对角线、逆对角线方向。最后再通过计算生成的灰度共生矩阵的特征参数，由此来描述图像的纹理信息。 图3. 复杂纹理图像(左)与平滑纹理图像(右) Haralick等人定义了14个由灰度共生矩阵生成的特征参数来描述图像的纹理特征，而14个特征参数中有4个是非相关的，多被用于纹理特征的提取，本文中还加入另一个特征参数作为纹理特征，分别为能量、熵、对比度、相关性、均质性。通过取各个方向上灰度共生矩阵各个特征参数的均值及方差，就可以得到图像一个有较高分类精确度的10维特征。 如今自适应隐写多采用STC编码或损失函数来估计隐写对图像造成的改动，而在纹理复杂区域的改动往往对图像整体的影响较小，不易与被统计特征发现，这样损失函数最终确定的位置多位于纹理复杂的区域，所以自适应隐写的最终嵌入区域多处于纹理复杂区域。例如对图3中两幅图像进行S-UNIWARD方法以0.1嵌入率嵌入秘密信息，嵌入点如图4所示，其中黑色点为进行−1修改，白色点为进行+1修改。 图4. S-UNIWARD嵌入位置 由于SRM无法对图像的纹理信息进行辨识，遗漏了图像的纹理信息，而自适应隐写改动多位于纹理复杂区域。对此本文采用将图像进行2 × 2分割，对每一块图像进行SRM判别。判别结果−1代表载体图像，+1代表含密图像，再将判别结果乘以相依块的10维纹理特征，最后按顺序拼接为，则可得到图像的40维纹理特征，最后再按照40维纹理特征进行分类。同理可将图像进行4 × 4或更高数量的切割，以提高对局部纹理特征的辨识度。其具体隐写分析步骤如图5。 本文所使用的特征分类器使用由Fridrich等人提出的集成分类器(Ensemble Classifer) [ 14 ] [ 15 ]，此分类器对于大样本训练集训练速度快，分类效果好，能够明显缩短训练分类器的时间。集成分类器是以FLD 图5. 结合纹理复杂度的SRM隐写分析步骤 (Fisher Linear Discriminator)为基本分类器，通过有微弱差异的训练集对每个FID进行训练，最后将通过所有分类器的判决进行无加权投票，以投票数量为多数的结果作为最终结果。
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user: 4. 实验与结果分析 4.1. 实验配置 本文的采用的图片源自不同手机型号拍摄的原始未经处理的JPEG格式的照片(图片源自http://www.cihw.org.cn/index.php/9/)，原始照片按最短边裁剪成正方形，然后统一缩放成1024 × 1024大小，筛选出品质因子分布在90~95之间的图像。将图像库统一使用matlab转换为BMP图像格式，并生成两组图像相同、品质因数分别为75和95的图像库。隐写方法使用S-UNIWARD及WOW，类似文献 [ 4 ]，检测嵌入率使用0.1~0.5及0.05。由于修改式隐写方法在嵌入率低于0.05时已较难被发现，且在嵌入率大于0.5时多种隐写分析方法均能检测出图像已被隐写，故不使用低于0.05和大于0.5的嵌入率。 对于不同品质因数下的不同嵌入率，分别使用相同的2000张图像作为训练集，1000张图像作为测试集，分别嵌入后进行得到载体图像和含密图像，测试模拟已知隐写环境分类器效果。 4.2. 结果分析 通过测试对1000张图片进行分类后的错误率来对分类器性能进行评断，其错误率： P = N F + N M N (4.1) 在式4.1中， 、 和 N 分别代表虚警样本数、漏警样本数、总样本数，这样就可以得到相应的分类器结果，从而判别分类器性能。 将通过纹理特征结合的SRM和原始SRM隐写分析性能进行对比，其中模拟已知隐写环境在S-UNIWARD隐写算法下，在载体图像品质因数QF为75及95的情况下错误率如图6及图7所示；其中模拟已知隐写环境在WOW隐写算法下，在载体图像品质因数QF为75及95的情况下错误率如图8及图9所示。 图6. QF = 75时对S-UNIWARD隐写分析错误率 图6中横轴为隐写嵌入率，纵轴为分类器进行分类后的错误率。可见本文结合图像纹理复杂度后的SRM隐写分析方法，在嵌入率为0.2、0.3时，对于采用S-UNIWARD为嵌入算法、载体图像品质因数QF = 75的图像对，检测错误率降低较为明显；而在0.05、0.1及0.5时降低不明显。 图7. QF = 95时对S-UNIWARD隐写分析错误率 类似于图7，可见本文算法在嵌入率为0.05和0.1时，相对于SRM错误率降低较少，其他嵌入率下错误率降低更为明显。且相比于选择载体图像品质因数QF = 75时，本文方法及SRM方法错误率均有所上升，且本文算法相对于SRM错误率的降低没有品质因数QF = 75时那么明显。所以品质因数高的图像更加能够抵抗隐写分析检测，本文的算法对于高品质因数下图像的隐写方法检测性能提升一般。 图8. QF = 75时对WOW隐写分析错误率 由图8可见，其隐写分析性能曲线与图6曲线类似，说明S-UNIWARD与WOW隐写算法的隐写性能较为相近。而本文结合图像纹理复杂度后的SRM隐写分析方法，对于在嵌入率适中时，性能提升优于在嵌入率较高或较低的情况。因此，使用本文方法对采用WOW进行隐写的图像进行检测时，类似于S-UNIWARD，在嵌入率适中时相对于SRM隐写分析方法性能提升更加明显。 图9. QF = 95时对WOW隐写分析错误率 由图9可见，在嵌入率大于0.1时，本文方法相对于SRM错误率有一定的降低，且在嵌入率适中时降低更加明显，与以S-UNIWARD作为隐写嵌入算法时的曲线类似。 可见在隐写嵌入率为0.2到0.4的时候，本文中的与纹理特征相结合的SRM隐写分析方法判别错误率，相较于SRM降低得更加明显。这说明本文提出的方法对于自适应隐写方法下隐写分析的检测性能有一定的提高，但是对于低嵌入率隐写或者图像高品质因数下的判别性能提升并不明显，所以本文方法适用于对中等嵌入率、图像品质因数不高的隐写图像进行隐写分析检测。
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user: 5. 总结与展望 本文从SRM隐写分析方法未考虑自适应隐写算法嵌入信息于图像纹理复杂区域的角度出发，提出了一种将图像纹理特征与SRM快速结合的图像隐写分析方法。先将图像进行分块判别，并将判别结果与块12维纹理特征结合，最后将纹理特征拼接，通过与判别结果结合后的纹理特征对图像进行分析。从实验结果中可以看出，在隐写嵌入率适中、图像品质因数不高时，此方法对针对于自适应隐写算法的检测错误率有一定的降低。 下一步，可以考虑如何将SRM特征与RGB通道等其他未考虑到的特征进行快速结合，提高隐写分析系统的性能，降低判别错误率。
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user: 摘 要 本文采用高温煅烧法合成了异质结构的LaFeO 3 /g-C 3 N 4 纳米复合材料，在可见光照射下光催化降解亚甲基蓝的活性。结果表明：材料具有Z型光催化体系的特点；3瓦LED灯照射15分钟，在25毫克EDTA-2Na存在下，5%-LaFeO 3 /g-C 3 N 4 异质结构的纳米复合材料使100 mL亚甲基蓝(MB)溶液超过95%得到降解。结论：LaFeO 3 /g-C 3 N 4 的异质结构与纯LaFeO 3 和纯g-C 3 N 4 相比，异质结构的LaFeO 3 /g-C 3 N 4 光催化性能得到较大的提高。 关键词 :异质结构，Z型光催化体系，光催化降解 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，石墨碳氮化合物(g-C 3 N 4 )被发现是一种前景广阔的非金属材料，具有较大的表面积、高热稳定性和化学稳定性，因有合适的禁带宽度2.7 eV [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，其电荷转移率迅速等特点，g-C 3 N 4 被认为是未来在可见光下降解污染物的优良光催化剂。然而，由于其对可见光的响应范围很窄，光生电子–空穴对很快复合，量子效率限制了它的进一步应用，使g-C 3 N 4 的光催化效率较低。因此，研究人员专注于对g-C 3 N 4 材料不同的改性方法上，包括共聚 [ 5 ]、形态控制 [ 6 ] 与掺杂 [ 7 ]，提高其光催化活性。实验证明，搭建g-C 3 N 4 -半导体异质结构是一种有效的方法，可促进光生–电子分离，从而提高光催化性能。 LaFeO 3 在催化剂、传感器、环境监测和膜的合成生产中得到广泛的应用，LaFeO 3 对含氯的挥发性有机物降解中展现出优异的活性 [ 8 ] [ 9 ]。因LaFeO 3 的能隙为2 ev，能吸收可见光，具有较高的热稳定性和高效催化活性 [ 10 ]。
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user: 2. 实验 2.1. 化学试剂 Fe(NO 3 ) 3 ，La(NO 3 ) 3 ，三聚氰胺，对苯二甲酸，MB，三乙醇胺(TEOA)，EDTA-2NA等均为分析纯，均购于上海阿拉丁生化科技有限公司。实验中所用仪器设备型号和厂家见表1。 Table 1 Equipment 仪器 型号 厂家 可见分光光度计 722型 上海元析仪器有限公司 离心机 80-1型 金坛市中大仪器厂 3 W LED灯 Nov-15 中山市小榄镇夜思照明有限公司 电子天平 FA1004N 上海精密科学仪器有限公司 光催化室、暗室 − 自行搭建 马弗炉 型号SX2-10-12 邦西仪器科技(上海)有限公司。 表1. 仪器设备 2.2. LaFeO 3 /g-C 3 N 4 的制备 三聚氰胺在500℃马弗炉中进行缩聚反应4小时得到g-C 3 N 4 。称取2克g-C 3 N 4 ，0.1700克硝酸铁和0.1800克硝酸镧溶解在50毫升去离子水中搅拌1小时，然后，将溶液蒸发，产生固体产物磨成粉末。粉末置于坩埚中，在450℃马弗炉中，2小时后冷却至室温，得到5%LaFeO 3 /g-C 3 N 4 的纳米粉末。同理，改变Fe(NO 3 ) 3 和La(NO 3 ) 3 的量合成了5%，10%，20%，40%，60%的LaFeO 3 /g-C 3 N 4 5种纳米复合材料，分别标记为LF1~LF5，见表2。 Table 2 C3N4和LaFeO3的配 样品编号 LaFeO 3 百分含量 C 3 N 4 Fe(NO 3 ) 3 La(NO 3 ) 3 样品总量 CN-1 0.00 2 g − − 2.0 g LF-1 0.05 2 g 0.17 g 0.18 g 2.1 g LF-2 0.10 2 g 0.34 g 0.36 g 2.2 g LF-3 0.20 2 g 0.68 g 0.72 g 2.4 g LF-4 0.40 2 g 1.36 g 1.44 g 2.8 g LF-5 0.60 2 g 2.04 g 2.15 g 3.2 g 表2. The ratio of C 3 N 4 and LaFeO 3 2.3. 表征 通过透射电镜(TEM)和扫描电镜(SEM)，EDS能谱，2500 Cu Ka辐射X射线衍射仪(λ = 1.5406˚A)，红外光谱(IR)，紫外光谱对合成的LaFeO 3 /g-C 3 N 4 的纳米粉末进行定性和形态尺寸进行表征。 2.4. LaFeO 3 -g/C 3 N 4 光催化降解亚甲蓝活性的研究 分别测定g-C 3 N 4 、LaFeO 3 、LaFeO 3 /g-C 3 N 4 对5mg/L的亚甲基蓝(MB)光催化降解的活性。取0.1 g光催化剂置于100 mL MB溶液中，于暗室条件下磁力搅拌30分钟达到吸附—解吸平衡。然后在3 W LED照射下测定其光催化降解。每隔一定时间取5 mL反应液进行离心分离光催化剂，用瓦里安可见分光光度计在664 nm处测定MB的吸光强度。
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user: 4. 结论 采用高温煅烧法成功地制备了新型异质结构的LaFeO 3 /g-C 3 N 4 。它具有Z型光催化体系的特点。立方体LaFeO 3 上的光激发电子通过固–固紧密接触界面转移至g-C 3 N 4 的VB，电子和空穴被重组，从而改善了g-C 3 N 4 的光生电子和空穴的分离。LaFeO 3 和g-C 3 N 4 也形成了密切接触的界面，这种界面相互作用可以改善光生电子的转移，并提高其光催化性能。3 W LED光照下，在100 mL的MB溶液，在25 mg EDTA-2Na存在下，5%-LaFeO 3 /g-C 3 N 4 光降解率最高，超过95%的MB在15分钟内降解。光生的·OH自由基是MB降解的主要氧化物种。其二级反应速率常数约为49.7，比纯g-C 3 N 4 和LaFeO 3 高86.9倍。该实验为制备异质结构LaFeO 3 /g-C 3 N 4 纳米复合材料提供了一种简便的方法，对亚甲基蓝具有较好的光催化降解活性。
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user: 摘 要 投资者在互联网上留下的有关投资的言论，往往可以反映其目前的投资行为、投资偏好和市场情况等信息。因此，本文基于Python强大的数据挖掘功能，分析股票市场和期货市场下投资者的投资行为。分析市场行情，发现近期投资者热点关注话题，再分析相关行业的市场表现，挖掘相关评论、讨论相关性。最后，得出通过Python对不可量化的文字信息进行挖掘处理，得到的数据信息，可以帮助投资者更直观了解市场行情再进行决策这一结论。 关键词 :股票市场，期货市场，肺炎，黄金，原油 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 绪论 1.1. 研究背景与意义 词云(Wordcloud)是Python语言所提供的一种数据搜索功能，它能够帮助我们对文本数据进行词汇挖掘，并按照词汇出现的频率进行统计。词云的文本搜索结果，常常可以按照可视化的形式表现出来，那些出现频次较高的词，将成为词云图反映的核心。利用Python的词云功能进行投资者行为分析，通过聚焦表现投资者行为的高频词汇，从而能够帮助我们分析投资者投资行为的某些特点。 例如，投资者在某论坛中发表言论提及某概念，则表示他近期特别关注与该概念有关的投资机会。又如，投资者经常阅读的投资信息中那些高频词汇，有可能在投资者投资时，影响到他的决策。如果说一个投资者对股票市场所发的评论反映了他对当前股市的投资态度，那么，与股票市场相关的所有评论则反映了大部分投资者对当前股市的投资态度。 本文将以Python词云功能的应用为例，以包括股票、基金、债券、外汇、期货等有关的金融市场作为研究对象，以有关网络论坛上所发表的与金融投资有关的评论文本作为搜索重点，通过对相关文本的高频词汇信息进行分析，来进一步分析投资者的投资行为，试图发现中国A股市场投资者的行为是否与外在影响有关以及这种关系是否会反应在其网络留言上等联系。 1.2. 国内外研究现状 1 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML，HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。——百度百科 随着互联网的迅猛发展，如今几乎已经是各行各业的基础设施之一。而互联网由于其特性，每天都产生了海量的信息数据，其中产生的90%信息由非结构化数据 1 构成的，文本数据是非结构化数据的主要来源。而通过文本挖掘技术将难以量化的大规模文本数据整合转换为结构化数据，并抽取有价值的情报信息已广泛应用于商业、医疗和金融等多个领域。 Jun等 [ 1 ] 研究人员致力于从Google Insights收集的搜索流量信息来进行消费者行为态度研究。目的是评估使用搜索流量信息来分析消费者对产品的真实态度的有效性，并试图预测消费者对产品的偏好。而Preis等 [ 2 ] 利用海量财经搜索文本内容和搜索频率建立股票市场波动性预警信号的判别模式，说明了结合大量行为数据进行分析可以更好地理解人类的一些集体性行为。 张博凯 [ 3 ] 认为将数据挖掘运用于股票预测项目中具有非常重要的现实意义；李源和李杰 [ 4 ] 通过行为金融学对个人投资者的心理、投资行为进行了分析，认为在中国A股市场下个人投资者的行为数据有一定共性。 综上所述，在信息膨胀、大数据分析兴起的时代，文本挖掘作为分析互联网使用者的舆情关注、情感倾向等方面的工具和方法已经得到了广泛重视和应用。本文试图利用Python对互联网论坛中国A股投资者评论发言进行文本挖掘与分析。 1.3. 研究思路与方法 范珈瑜 [ 5 ] 通过Rwordseg (基于Java的程序包)，对从旅游评论挖掘到的大量游客留言回复等共6647条评论进行分词处理，并使用了Python的SnowNLP组件对文本进行了情感分析，判断游客选择旅游景点的主要倾向。廖勇毅、丁怡心 [ 6 ] 使用Python实现股票定向爬虫，展示爬虫开发的基本思路以及Python的简洁高效。赵光亮等 [ 7 ] 探讨了BBS类论坛网页的文本数据的爬取与分析，他们对该类论坛网页的HTML结构进行了研究分析。 2 http://guba.eastmoney.com/，截止时间2020年3月15日15:00。 通过借鉴上述文献的研究思路，本文结合正则表达式、Xpath函数和其他Python函数库构建算法，抓取了东方财富网股吧里面的前2000页评论 2 ，以Python语言平台中专门处理汉字字库的库函数Jieba为工具，对这些网页进行词云搜索和词频排序，通过汇总分析，筛选掉无意义的词汇，最终得到频率最高的50个词，据此用Wordcloud生成了词云图。 因为进行词云制作时，英语语言由于其所有的句子均是一个一个单词构成的，且每个单词之间都存在空格，因此在进行分词统计词频时候较为简单，只需考虑抽取每两个空格直接的单词就能轻松完成分词；但是中文就不能如此操作，盖因为中文的语句构成都是由单音节词加上多音节词组成，还存在多音字、歧义、标点符号等诸多问题，因此对中文分词并不能简单效仿英文分词。而Jieba是专门用于中文分词的一个优秀Python语言第三方库函数。Jieba分词原理主要是利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率；汉字间概率大的组成词组，形成分词结果；除了分词，用户还可以添加自定义的词组。本文采用Jieba的全模式(cut_all=True)分词，例如“股市跌企业就能复工吗”，分词效果为“股市”“企业”“就能”“能复”“复工”“股市跌”“吗”，即相比Jieba的默认模式分词会多出更多词汇，以防有分析价值的词汇遗漏。
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user: 2. 中国股票市场 从整体市场中的词云中，本文发现“疫情”、“新冠”、“肺炎”是出现频率最高的三个词，说明了疫情是当前投资者最为关注的因素，参见图1。这是在不区分行业下，对整体市场的投资者情绪进行的刻画，由此可以发现疫情是近期股票市场最为重要的影响因子。 图1. 东方财富网股吧全部帖子前2000页图 股市之外，如图2所示，根据微博指数图可以看出，“疫情”、“湖北”、“全球”、“在家办公”等关键词在疫情席卷后，讨论度出现爬坡式提高，这说明了人们对疫情的关注度十分高。总体来看，此次疫情讨论度很高，影响很大。 受疫情影响，股市并未出现恐惧性大跌。相反，在年后2月3日开盘之后，大盘形势大好，一路高歌猛进；到3月5日，上证指数高达3071.68。个股表现良好，尤其是医药股、无接触行业等表现亮眼，一路收红。因而，本文选择了受疫情影响而大涨的几个典型行业进行研究，分别是口罩股、医药行业及在线教育与云办公行业。 2.2. 疫情拉动口罩股跑赢大盘 口罩股是疫情在当前市场中投资情绪的集中体现，本文选取了泰达股份(N95口罩)、道恩股份(口罩上游熔喷布)、容尚医疗(防护服)三支股票，将其与深证指数进行趋势对比分析，结果如口罩股与深证指数趋势对比图3所示。 结合口罩股与深证指数趋势对比图与微博指数图进行分析，从2020年1月19日始，肺炎引爆微博热搜，三只口罩股相对大盘均出现上涨。期间无论A股沉浮，或是疫情在全球蔓延，口罩供需缺口扩大。在2020年1月1日至3月15日，三只口罩股均跑赢了大盘，股价不断上涨。这说明在新冠肺炎疫情下，口罩等最基础的防护物资吸引了投资者大量的注意力，投资者对口罩股的讨论也越来越多。正是这样的投资情绪，使得资金大量涌入口罩股，拉动口罩股的股价一路飞涨并且跑赢大盘，A股暴跌也难以阻其涨势。 2.3. 医药行业成为投资者关注的焦点 3 http://scitech.people.com.cn/n1/2020/0131/c1007-31566098.html。 除了口罩这类最基础的防护物资之外，相关医药也成了大家关注的焦点。比如前段时间(2020年01月31日深夜)，网传双黄连口服液可以预防新冠肺炎 3 ，网上、线下药店的双黄连口服液几乎一瞬间售空，甚至连兽用的双黄连口服液也有人抢购(当然最后辟谣双黄连口服液对新冠肺炎没有作用)，可见国民对新冠肺炎的恐惧以及在特殊时期对能治疗或缓解病症的药物相当程度的信任和依赖。 图2. 微博指数图 图3. 口罩股与深证指数趋势对比图 由图4可知，医药行业指数(2019年12月1日至2020年3月13日)自2019年12月份以来，总体是上升的。最高点在2020年2月7日，接近复工的时候，比2019年12月1日高出5000多点，涨势惊人。 图4. 医药制造指数图 为了进一步分析投资者关注医药行业的偏好，本文摘取以岭药业(002603)的评论数据，筛选掉无意义的高频词后，制成了以岭药业的词云，参见图5。从图中可以很直观的发现，连花 4 清瘟胶囊是以岭药业投资者关注的焦点，被讨论的次数最多。 4 莲花 = 连花，部分评论出现的别字。 5 以岭药业：驰援战“疫”一线24小时生产“不打烊”，http://he.people.com.cn/n2/2020/0313/c192235-33875160.html。 据以岭药业的统计数据显示，由该企业研发的连花清瘟胶囊(颗粒)先后被国家和20个省市列为诊疗方案临床推荐用药 5 。截至2月底，连花清瘟胶囊(颗粒)已在包括武汉方舱医院在内的湖北省1600余家医院(社区)应用。中药连花清瘟产品列入《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》，增强了人们抗击新型冠状肺炎疫情的信心，也给市场带来了利好消息。 图5. 以岭药业股吧前1000页图 由图6所示，进入2020年以来，以岭药业股价持续走高，市值也从2020年初的145.92亿元最高上涨至239.18亿元。 图6. 以岭药业股票走势图 2.4. 在线教育与云办公异军突起 疫情不仅威胁着人们的身体健康，同时也阻碍了社会的正常运转。由于疫情愈发严重，国家不得不下命令推迟复工和开学时间。但是，职工不上班便没有工资；企业也因缺少员工无法正常运营，同时还需支出大量的固定成本；学生不上学则影响到其教育，于是，云办公和在线教育这些目前解决这些问题的最有效方法，理所当然地成为了投资者的宠儿。 由图7和图8所示，在线教育指数(2019年12月1日至2020年3月13日)和云办公指数(2020年2月3日至2020年3月13日)在疫情期间总体是上升的，而且云办公指数是在疫情发生之后才形成。在线教育指数极差大约为500，云办公指数极差约为800，医药指数极差约为5000，前两者指数上涨绝对值比医药上涨的低很多，但是上涨幅度均超过医药，说明在线教育和云办公在疫情下热度很高，关注度甚至要超过医药。 图7. 在线教育指数走势图 图8. 云办公指数走势图 以在线教育和云办公的概念股二六三为例，在2020年1月1日至2020年2月1日期间，二六三的股价是下降的，因为是春节期间，在线教育和云办公的重要性还没有体现出了；在2020年2月1日往后，因为即将复工，投资者开始意识到在线教育和云办公会成为发展趋势，二六三股价大幅上升，并成功赶超深证指数，参见图9。说明，二六三受疫情的推动影响很大。 图9. 二六三股票走势图
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user: 4. 总结与未来展望 本文在对股市、货币市场的评论采用Python文本挖掘与分析处理之后，很清晰明了地得出两点：其一是近期股市热点为“新冠”“肺炎”，进一步分析发现与之相关的口罩、医药、在线教育和云办公市场表现突出；其二是期货市场上黄金和原油大受关注，而且黄金和原油价格之间存在正向的相关性。 可以发现，在如今互联网迅猛发展的时代，投资者可以在互联网论坛、APP评论区等地方进行投资者与投资者间交流、投资者与上市公司董事会秘书交流等，从而会导致投资者很容易在不经意间留下大量的语言文本数据，如评论、问答、分析等等。而这些数据完全可以作为大数据分析的原始材料。在进行数据挖掘与分析中，Python因其强大的挖掘能力，能够使纷繁复杂的文本信息转化为简单易懂的图像，一目了然地展示了投资者的投资关注点。故而，本文认为，Python分析股票市场上投资者的投资行为具有强大的分析作用，未来能够继续在文本挖掘、数据分析、数据可视化等方面得到广泛应用。 图14. 原油、黄金近期走势图 综上所述，虽然互联网上文本资料信息量大、没有规律和重点不突出常常被人们忽视，但是通过Python等软件充分挖掘、量化之后，能较高程度地转化成有分析价值的信息，可以帮助投资者判断和决策。
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user: 摘 要 本文采用2003至2017年江西省环境经济数据，选取其中具有代表性的环境污染与经济发展指标，构建了江西省人均废水排放量、人均工业废气排放量、人均工业固体废物排放量与人均GDP的计量模型，从而对江西省环境污染物排放的库兹涅茨曲线特征进行了实证分析。结果表明：江西省2003至2017年人均废水排放量、人均工业废气排放量、人均工业固体废物排放量与人均GDP拟合曲线呈现倒“U”型曲线关系，环境状况总体向好发展。 关键词 :环境库兹涅茨曲线，江西省，环境污染，经济发展 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1995年诺贝尔奖获得者、经济学家库兹涅茨提出收入不均现象会随经济增长先升后降而呈倒U型曲线关系。基于此，1993年帕纳约托首次提出环境质量与人均收入之间的关系曲线——环境库兹涅茨曲线(EKC)，该曲线得出环境质量刚开始随着人均GDP的上升而恶化，但人均GDP上升到一定程度后又随收入增加而改善，即环境质量与收入间呈倒U型关系。此后，EKC进入广大学者视野，实证研究层出不穷且研究结论不一，得出倒U型、U型、N型等形状曲线，这也正面印证了环境与经济发展间的关系是个复杂的问题，因为曲线形状可能因对象、环境污染指标、时期的不同而不同。根据相关定义及研究不难得出，EKC是一条经验曲线，描述的是一种普遍规律而不是必然规律，并不能说明人均GDP和广泛存在的各种环境之间存在必然联系。虽然环境具有一定的自动净化功能，但毕竟能力有限，优化环境更有赖于全社会环保意识的提高、限制污染的环境政策的实施，同时还需要技术进步的支持。所以本文将对江西省经济和环境指标间的关系进行拟合，并对拟合结果进行分析，以期对江西省的经济合理发展提供相关建议。
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user: 2. 环境库兹涅茨曲线 2.1. 文献综述 通过查阅相关文献得出，目前关于库兹涅茨曲线的研究多跟环境有关。颜蕾(2014)引用重庆市1995~2012年的经济增长与工业三废的数据构建模型后，得出重庆市的环境库兹涅茨曲线(EKC)呈倒“U”型和倒“N”型，并对该市提出调整能源结构的建议 [ 1 ]。张冬咏、唐恬(2018)通过研究郑州市指标，得出的拟合曲线形状基本符合EKC的“N”形和倒“U”型，最后给郑州市提出了可持续发展的政策建议 [ 2 ]。李水平、张丹(2014)通过研究湖南省1997~2011年间的GDP和多个污染指标数据发现，该省城镇化发展与6类污染指标呈现了N型、倒U型和倒N型关系，分析各市区发展情况后得出城镇化发展中的环境保护问题依然至关重要 [ 3 ]。周雪晴(2015)对我国西南部5省农业污染情况与经济的EKC关系进行实证分析，最终拟合得出的EKC呈现“N”型或倒U型，并根据结论提出了相关的政策建议 [ 4 ]。郭嘉铭(2015)等分析了呼和浩特市经济增长和工业废气排放量的关系后，发现工业废气和工业固废排放量与经济增长呈正相关，建议该市政府应该优化产业结构和增加环境投资，以实现经济环境协调发展 [ 5 ]。杨丽霞(2010)通过对浙江省的环境和经济进行实证研究得出，污染排放工业三废指标并不呈现倒“U”型走势，但却符合“N”型和向右上倾斜的直线趋势 [ 6 ]。Berna Aydoğan， Gülin Vardar (2020)研究了E7国家的人均二氧化碳排放量、经济增长、农业增加值、可再生能源和不可再生能源消耗之间的动态联系，并调查了1990~2014年间一组E7国家的环境EKC假设的存在性，最终发现EKC呈倒“U”型 [ 7 ]。Chen Xi等(2020)基于碳库兹涅茨曲线(CKC)作为预测峰的理论模型，研究预测了我国四大碳排放行业(即工业、建筑、交通和农业)的峰值，得出我国碳排放量将在2036年达到峰值 [ 8 ]。沈琼、邓文刚(2020)以河南省2000~2017年的数据为样本，对水污染与经济发展之间的关系进行分析，最终拟合的EKC呈现出波浪型和倒“N”型两种情况，得出在推进城市化与工业化发展的同时应兼顾水治理问题 [ 9 ]。 2.2. 模型原理 根据环境库兹涅茨曲线的倒“U”型假说的理论、相关文献，以及江西省环境污染现状可以推断出，一个区域的环境污染与经济增长之间并非简单的线性关系，故本文选取EKC的一次曲线模型、二次曲线模型、三次曲线模型分别对自变量(经济指标：调整得到的江西省2003~2017年实际GDP)和因变量(环境指标：工业废气排放量、工业固体废物产生量、废水排放量)进行拟合，其计量模型为： y = α 1 x + α 0 (1) y = α 2 x 2 + α 1 x + α 0 (2) y = α 3 x 3 + α 2 x 2 + α 1 x + α 0 (3) 在上述方程中，y代表江西环境三大指标值，x代表江西省实际GDP， α 0 为常数项， α 1 、 α 2 、 α 3 为待定系数， 、 α 2 、 α 3 的取值不同， 即可得到不同的经济水平和环境污染之间相关关系及曲线型态。环境库兹涅茨曲线的系数、曲线形状、环境和GDP之间的关系可得出表1： Table 1 Relations between EKC， curve shape， environment and GD 待定系数 EKC曲线形状 环境和GDP间的关系 1 α 1 = α 2 = α 3 水平线 不相关，无影响 2 α 1 > 0， α 2 = α 3 = 0 线性正相关 GDP增长，环境恶化 3 α 1 < 0， α 2 = α 3 = 0 线性负相关 GDP增长，环境改善 4 α 1 > 0， α 2 < 0， α 3 = 0 倒“U”型 环境随GDP增加先恶化后改善 5 α 1 < 0， α 2 > 0， α 3 = 0 “U”型 环境随GDP增加先改善后恶化 6 α 1 > 0， α 2 < 0， α 3 > 0 “N”型 一定范围内，跟第4种情况类似，GDP超出范围后环境进一步恶化 7 α 1 < 0， α 2 > 0， α 3 < 0 倒“N”型 一定范围内，跟第5种情况类似，GDP超出范围后环境进一步改善 表1. 环境库兹涅茨曲线的系数、曲线形状、环境和GDP之间的关系 在了解模型原理后，找出相关数据，然后进行拟合，通过看相关系数R_Square和预测结果来选定最优模型和方程。
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user: 4. 结论及建议 江西省2003至2017年人均废水排放量、人均工业废气排放量、人均工业固体废物排放量三种指标与人均GDP之间有相关关系且均符合环境库兹涅茨曲线。三种类型的污染物排放量与人均GDP之间呈现倒“U”型曲线关系，表明安徽省环境污染问题正在得到改善。这与江西省公民环保意识的加强、政府部门的重视是密不可分的，针对江西省目前的环境问题提出以下建议： 第一，加强公民的环保意识。提高公民对环境保护的认识水平和自觉程度，法律、法规与媒体宣传是是公民提高环境意识的有力保障，政府应建立和完善相关的法律法规，并充分利用公共媒体加强宣传，增强公民的环保意识。 第二，调整优化产业与能源结构。重工业是江西省环境污染的最大来源，政府需要优化产业结构与能源结构，以改善环境污染。在产业结构方面，有关部门应当支持节能环保的新兴产业发展，淘汰重污染企业，对高耗能、高排放的项目严格把关。此外，优化产业结构不能仅限于淘汰重污染企业，强制性的限产停产，更重要的是发展高新技术，改造传统产业，倒逼传统企业转型升级。在能源结构方面，加快水电、核电、风电等新型能源替代传统能源的步伐，产业结构与能源结构优化双管齐下使环境质量改善。 第三，调整优化工业布局。目前江西省各市常见的环境问题是工业用地与生活用地缺乏合理划分。例如，南昌市经开区麦园垃圾处理场常在夜间焚烧垃圾，气味刺鼻呛人，严重影响周边住户的正常生活。江西其他城市也存在类似问题，可见调整优化工业布局的重要性。相关部门应在工业用地及生活用地之间加设环保隔离带，逐步有序地推进重污染企业的搬迁改造，进而优化工业布局。 第四，推广PPP模式治污。PPP (Public-Private-Partnership)是政府与民间资本对某一具体项目签订相关协议，并相互合作、共担风险、共负责任、共享收益的模式。PPP模式利用民间资本，能够有效地改善政府资金不足的问题，江西省财政收入较低，用于环境保护及环境治理的专项资金匮乏，采用PPP模式使社会资本介入，能够填补环境保护及环境治理的资金缺口 [ 11 ]。此外，社会资本与政府效能的互补还可以优化制度安排，提高治理效果，实现城市环境与经济、社会的协调发展。