DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 寒潮个例分析 3.1. 寒潮个例1分析 2018年12月25日，四川省气象台发布了寒潮蓝色预警，一直持续到31日。此次寒潮天气过程降温覆盖面积较大，降温幅度高于6℃的强降温主要集中在四川东部地区，以及南部部分地区，全省大部分地区降温幅度均达到了4℃以上，而最高降温幅度达到15.0℃，主要分布在西部部分区域，直接经济损失达62.6万元，降温分布图及降温幅度见图1(a)。 图1. 2018年12月25日，(a) 降温分布情况、(b) 降温幅度与面积直方图、(c) 24 h降温幅度 ≥ 2℃分布情况、(d) 日平均气温低于0℃分布情况 本次寒潮过程降温总面积为463，157.83 km 2 ，降温幅度与面积的分布情况呈单峰型，见图1(b)，4℃ ≤ 降温 < 6℃的面积占比最大，占降温总面积的63.53%，降温 ≥ 10℃占比最小，占降温总面积的0.12%，总体呈现出Gamma分布，面平均降温 T ¯ 1 即期望值为5.5℃，方差为28.29。24 h最大降温幅度为7.9℃，24 h降温最大的区域主要分布在四川东北部以及中部大部分地区，所占面积为259，661.40 km 2 ，图1(c)为24 h降温幅度 ≥ 2℃分布情况。最低日平均气温为−16.9℃，即256.25 K，日平均气温低于0℃所占面积为274，380.85 km 2 ，图1(d)为日平均气温低于0℃分布情况，主要集中在四川省西北部及北部大部分区域。 3.2. 寒潮个例2分析 2016年01月19日，四川省气象台发布了寒潮蓝色预警，强冷空气南下，全省遭受寒潮灾害侵袭，此次寒潮降温强度较大，全省大部分区域降温幅度高于6℃，降温幅度高于8℃主要集中在四川省中南部区域，降温幅度高于10℃集中在四川省南部区域，最高降温幅度达到15.2℃，直接经济损失达25，356.77万元，降温分布图及降温幅度见图2(a)。 本次寒潮过程降温总面积480，571.84 km 2 ，降温幅度与面积关系呈单峰型，见图2(b)，7℃ ≤ 降温 < 8℃的占比最大，15℃ ≤ 降温 < 16℃占比最小，总体呈现出Gamma分布，面平均降温 T ¯ 2 即期望值为7.0℃，方差为20.33。24 h最大降温幅度为14.4℃，24 h降温最大的区域覆盖四川绝大部分地区，所占面积为392，180.24 km 2 ，其中四川北部区域24 h降温幅度 > 10℃，图2(c)为24 h降温幅度 ≥ 2℃分布情况。最低日平均气温为−18.9℃，即254.25 K，日平均气温低于0℃所占面积为385，090.90 km 2 ，图2(d)为日平均气温低于0℃分布情况，主要分布在四川省中部，西部，北部大部分区域。 图2. 2016年01月19日，(a) 降温分布情况、(b) 降温幅度与面积关系直方图、(c) 24 h降温幅度 ≥ 2℃分布情况、(d) 日平均气温低于0℃分布情况 3.3. 寒潮个例3分析 四川省2019年02月07日至10日发布寒潮蓝色预警，降温分布见图3(a)，本次寒潮降温幅度高于4℃覆盖面积最广，主要集中在四川省东部及中部，降温幅度高于8℃区域主要集中在，四川中南部及东南部，最高降温幅度达到15.8℃，直接经济损失达32.7万元。 图3. 2019年02月07日(a) 降温分布情况、(b) 降温幅度与面积关系直方图、(c) 24 h降温幅度 ≥ 2℃分布情况、(d) 日平均气温低于0℃分布情况 本次寒潮过程降温总面积361，813.65 km 2 ，降温幅度与面积关系呈单峰型，见图3(b)，4℃ ≤ 降温 < 5℃所占比例最大，其次为3℃ ≤ 降温 < 4℃；15℃ ≤ 降温 < 16℃的占比最小。降温幅度与面积关系总体呈现出Gamma分布，面平均降温 T ¯ 3 即期望值为4.5℃，方差为34.57。24 h最大降温幅度为8.0℃，24 h降温最大的区域主要分布在四川中东部地区，所占面积为183，563.18 km 2 ，其中四川东南部区域24 h降温 > 6℃，图3(c)为24 h降温幅度 ≥ 2℃分布情况。最低日平均气温为−9.9℃，即263.25 K，日平均气温低于0℃所占面积为46，304.43 km 2 ，图3(d)为日平均气温低于0℃分布情况，主要集中在四川西北部分区域，以及北部部分区域。 3.4. 寒潮个例4分析 2016年11月05日，冷空气南下，四川省将出现一次明显的降温天气过程，日平均气温将累计下降7℃~9℃，降温幅度分布图如图4(a)。此次寒潮降温覆盖全省，降温幅度6℃覆盖范围最大，主要分布在四川北部与南部，其中降温幅度高于10℃主要集中在四川北部部分区域，最高降温幅度达到15.4℃，直接经济损失达6500万元。 本次寒潮过程降温总面积为465，772.50 km 2 ，降温幅度与面积关系呈单峰型，见图4(b)，6℃ ≤ 降温 < 7℃占比最大，5℃ ≤ 降温 < 6℃占比次之，15℃ ≤ 降温 < 16℃占比最小。降温幅度与面积关系总体呈现出Gamma分布，面平均降温 T ¯ 4 即期望值为6.2℃，方差为24.20。24 h最大降温幅度为11.1℃，24 h 图4. 2016年11月05日，(a) 降温分布情况、(b) 降温幅度与面积关系直方图、(c) 24 h降温幅度 ≥ 2℃分布情况、(d) 日平均气温低于0℃分布情况 降温 ≥ 2℃区域覆盖四川中绝大部分地区，所占面积为471，101.76 km 2 ，四川北部区域24 h降温幅度最大，图4(c)为24 h降温幅度 ≥ 2℃分布情况。最低日平均气温为9.8℃，即263.35 K，日平均气温低于0℃所占面积为1818.52 km 2 ，图4(d)为日平均气温低于0℃分布情况，大部分地区最低日平均气温气温均在0℃以上，仅在中北部，及东部小部分地区日平均气温达到了0℃以下。
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user: 5. 致灾指数计算 由上述对于寒潮参量的计算，可得以下统计参量(表6)： Table 6 Table of statistical paramete 经济损失/万元 面平均降温 幅度/℃ 最大降温 幅度/℃ 24 h最大降温 面积/km 2 24h最大降温 幅度/℃ 最低日平均 气温/K 最低日平均气温 达到0℃面积/km 2 方差 62.6 5.5 15.0 259，661.40 7.9 256.25 274，380.85 28.29 25，356.77 7.0 15.2 392，180.24 14.4 254.25 385，090.90 20.33 32.7 4.5 15.8 183，563.18 8.0 263.25 46，304.43 34.57 6500 6.2 15.4 471101.76 11.1 263.35 1818.51 24.20 表6. 统计参量表 利用灰色关联度计算方法，以经济损失作为参考数据，计算各个参量之间的灰色关联度，列出矩阵： ( X ′ ) = [ 25356.77 32.7 6500 62.6 7.0 4.5 6.2 5.5 15.2 15.8 15.4 15.0 392180.24 183563.18 471101.76 259661.40 14.4 8.0 11.1 7.9 254.25 263.25 263.35 256.25 385090.9 46304.43 1818.51 274380.85 20.33 34.57 24.20 28.29 ] 将矩阵无量纲化 X = X ′ i j / X ′ i 1 ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， 6 ， 7 ， 8 ; j = 2 ， 3 ， 4 )： ( X ) = [ 1 0.0013 0.2563 0.0025 1 0.6812 0.8986 0.7681 1 1.0395 0.9935 0.9677 1 0.4681 1.2012 0.6621 1 0.5556 0.7708 0.5486 1 1.0354 1.0358 1.0079 1 0.1202 0.0047 0.7125 1 1.7004 1.1904 1.3915 ] 确定参考数据列(经济损失)： X 0 = ( 1 0.0013 0.2563 0.0025 ) 计算 | X 0 − X i | ： ( Δ ) = [ 0 0.6799 0.6422 0.7656 0 1.0382 0.7372 0.9653 0 0.4668 0.9449 0.6596 0 0.5543 0.5145 0.5461 0 1.0341 0.7794 1.0054 0 0.1190 0.2516 0.7100 0 1.6992 0.9340 1.3891 ] 得到最值： Δ min | X 0 ( k ) − X i ( k ) | = 0 Δ max | X 0 ( k ) − X i ( k ) | = 1.6992 计算关联度系数： ξ i ( k ) = Δ min | X 0 ( k ) − X i ( k ) | + ρ ⋅ Δ max | X 0 ( k ) − X i ( k ) | | X 0 ( k ) − X i ( k ) | + ρ ⋅ Δ max | X 0 ( k ) − X i ( k ) | 式中 ρ 为分辨系数，在(0，1)内取值，若 ρ 越小，则关联系数间差异越大，区分能力越强，通常 ρ 取0.5。可得表7： Table 7 Correlation coefficient calculation resul ξ 1 ξ 2 ξ 3 ξ 4 1.0000 0.5555 0.5695 0.5260 1.0000 0.4500 0.5354 0.4681 1.0000 0.6454 0.4734 0.5629 1.0000 0.6052 0.6228 0.6087 1.0000 0.4510 0.5215 0.4580 1.0000 0.8772 0.7715 0.5447 1.0000 0.3333 0.4763 0.3795 表7. 关联度系数计算结果 根据关联度系数，分别计算各个参量的关联度(r)： r 1 = ( 1 + 0.5555 + 0.5695 + 0.5260 ) / 4 = 0.6627 r 2 = ( 1 + 0.4500 + 0.5354 + 0.4681 ) / 4 = 0.6134 r 3 = ( 1 + 0.6454 + 0.4734 + 0.5629 ) / 4 = 0.6704 r 4 = ( 1 + 0.6052 + 0.6228 + 0.6087 ) / 4 = 0.7092 r 5 = ( 1 + 0.4510 + 0.5215 + 0.4580 ) / 4 = 0.6076 r 6 = ( 1 + 0.8772 + 0.7715 + 0.5447 ) / 4 = 0.7984 r 7 = ( 1 + 0.3333 + 0.4763 + 0.3795 ) / 4 = 0.5473 可得各个参量之间的灰色关联度，见表8： Table 8 Grey correlation degree of each paramete 面平均降温 幅度/℃ 最大降温 幅度/℃ 24 h最大降温 面积/km 2 24 h最大降温 幅度/℃ 最低日平均 气温/℃ 最低日平均气温 达到0℃面积/km 2 方差 0.6627 0.6134 0.6704 0.7092 0.6076 0.7984 0.5473 表8. 各参量灰色关联度 计算各个参量的权重(a、b、c、d、e、f、g为参量)： 权 重 a = a a + b + c + d + e + f + g 可得各个参量在灾害过程中所占权重，见表9： Table 9 The weight of the paramete 面平均降温 幅度/℃ 最大降温 幅度/℃ 24 h最大降温 面积/km 2 24 h最大降温 幅度/℃ 最低日平均 气温/℃ 最低日平均气温 达到0℃面积/km 2 方差 0.1438 0.1331 0.1455 0.1539 0.1318 0.1732 0.1187 表9. 参量所占权重 进行致灾指数(I)的计算(设R为参量，Q为参量权重)，即： I = R 1 ∗ Q 1 + R 2 ∗ Q 2 + R 3 ∗ Q 3 + R 4 ∗ Q 4 + R 5 ∗ Q 5 + R 6 ∗ Q 6 + R 7 ∗ Q 7 Table 1 0 Disaster inde 个例 个例1 个例2 个例3 个例4 致灾指数I 85，340.92 123，792.40 34，766.92 68，886.54 表10. 个例致灾指数 由表10可知，4个个例中，个例2致灾指数最大，即致灾能力最强，个例3致灾指数最小，即致灾能力最弱。
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user: 6. 结论 本文利用4123个自动观测站及加密自动观测站的气象数据，根据熵最大原理，以降温2℃为边界统计4个寒潮灾害个例发生时的降温面积，并统计面平均降温幅度、最大过程降温幅度、24 h最大降温面积、24 h最大降温幅度、日平均气温低于0℃面积、最低日平均气温、方差7个参量，拟合出寒潮灾害分布函数，即四川省寒潮灾害整体呈现出Gamma分布，并可通过t检验。拟合函数结果如表11。 Table 1 1 Fitting results of cold wave disaster distribution functio 个例 分布函数 个例1 f ( x ) = ( 0.36 ) 2 ( x − 2 ) e − 0.36 ( x − 2 ) 个例2 f ( x ) = ( 0.29 ) 2 ( x − 2 ) e − 0.29 ( x − 2 ) 个例3 f ( x ) = ( 0.44 ) 2 ( x − 2 ) e − 0.42 ( x − 2 ) 个例4 f ( x ) = ( 0.32 ) 2 ( x − 2 ) e − 0.32 ( x − 2 ) 表11. 寒潮灾害分布函数拟合结果 上述寒潮强度分布律可表征四川省4个寒潮灾害个例发生时的能量释放情况，及寒潮强度分布律。 根据灰色关联度法，计算7个参量之间的关联度以及权重，最终得出4个个例的致灾指数，见表12： Table 1 2 Disaster index compariso 个例 个例1 个例2 个例3 个例4 致灾指数I 85，340.92 123，792.40 34，766.92 68，886.54 表12. 致灾指数对比 由上表可知寒潮个例2的致灾指数最大，即致灾能力最强，寒潮个例3的致灾指数最小，即致灾能力最弱。其中，寒潮个例2的面平均降温，即 T ¯ 2 最大，日平均气温低于0℃面积最大，降温幅度 ≥ 6℃覆盖面积最大，且总体经济损失最大，故个例2致灾能力为4个个例中最强，致灾指数符合预期。 灾害性天气的致灾能力评估，是指导精准防灾减灾的重要科学技术手段，相较于过去对于寒潮灾害过程只采用降温幅度、站数进行描述，此次研究统计了寒潮灾害天气过程的7个参量，根据熵最大原理，以及灰色关联度法，对寒潮灾害天气进行致灾指数计算，得出寒潮灾害评估模型，其表述更为客观、全面，是对寒潮灾害致灾能力评估方法的一次探索和延展。
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user: 摘要 为研究春末夏初时期南支槽对下游广西地区降水的影响情况，本文采用NCEP/NCAR Reanalysis 1提供的资料，通过定义南支槽强度指数、标准化方法划分南支槽强弱年、做出5月南支槽强度指数与广西地区春末夏初降水的相关分析以及对比分析强弱年的背景场，结果表明：1) 近41年南支槽整体强度出现逐渐减弱的趋势，弱南支槽有6年，有9年表现为强南支槽特征。2) 广西地区降水与南支槽强度指数相关性较强，相关度是从桂西往东递减的趋势。3) 强弱年槽前西南气流来源不一，与南亚高压的配合，对广西地区降水也有较大的影响。4) 强年的槽前上升运动较为强烈，弱年的表现较弱，甚至出现下沉运动，且地面往高层方向，上升速度递减率高于强年。5) 强年湿度大值区控制范围较弱年广，弱年里，广西地区只有西北部处于较大的比湿区。
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user: 1. 引言 南支槽通常也被称副热带南支西风槽，是低纬度地区活跃的低压槽。被称为“世界屋脊”的青藏高原，介于北纬26˚00'~39˚47'，东经73˚19'~104˚47'之间，是中纬度大气环流的巨大障碍物。关于南支槽的形成研究，早在上个世纪六十年代，就有相关研究学者指出，由于冬半年(10月~次年5月)期间，庞大的青藏高原迫使西风出现了分支以及汇合的现象，从而高原北边的西风就形成动力性高压脊，对应的南支西风便形成了动力性低压槽 [ 1 ]。这里生成的半永久性低压槽，在孟加拉湾地区，人们称它为南支槽，该低压槽是冬半年影响南亚地区以及东亚地区的一个主要天气系统。这一个个低压槽系统，是由上游波动向下游传播移动过来的，也就是在印度的西北部地区 [ 2 ]。另一个形成原因在二十一世纪初也被有关学者证实，那就是青藏高原的表面的感热加热作用，该加热作用与低压槽的形成密切相关 [ 3 ]。关于南支槽源地的探究也极为成熟，有关的研究方法，是利用30年的时间尺度，将500 hPa高度场进行逐日资料分析，统计的是北半球低纬度地区相对应的低槽活动频数，相关结果发现，在地中海、孟加拉湾、北美西海岸和非洲西海岸这四个地区，南支槽活动的频率是最大的，其中在这里边，孟加拉湾地区居最为大 [ 4 ]。可见，孟加拉湾地区是南支槽活动的一个重要源地。在南支槽的演变特征上的研究，也有相应的研究，研究方法是在气候学角度上，对冬半年副热带南支西风槽进行探讨它的结构和演变特征，研究表明，南支槽的建立，是在孟加拉湾的北部地区，时间是10月份时期，加强时期是在冬季(11~次年2月)，在春季的3到5月份最为活跃，6月份南支槽就消失，并转换为孟加拉湾槽 [ 5 ]。活跃时期南支槽这个低压槽系统，对华南地区的降水，有着重大的贡献。南支槽槽前，对应着气流的辐合上升运动，以及导致降水的云区，因此可造成大雨至暴雨天气，有时还会有雷暴、冰雹、大风等灾害性现象。与槽前的上升气流相反，槽后表现为气流的辐散下沉，相应的通常是晴朗无云的天气 [ 6 ]。南支槽导致地区发生降水的主要原因，有三个，那就是热力、动力以及水汽条件 [ 7 ]。关于南支槽对广西地区的影响研究也不少，1977年，广西壮族自治区气象局气象台天气研究室，对初夏时期南支槽影响广西的过程进行分析，探讨研究南支槽初夏时期的特征和活动规律，研究表明，初夏广西出现的暴雨天气，是由于南支槽与锋面共同配合下产生的。要想形成全区性的暴雨天气，靠单一的南支槽或锋面是产生不了的。锋面的活动，和中纬度西风槽的活动有着紧密的关系，当发生一次中纬度西风槽活动，就会有一次锋面天气过程的产生。锋面的强弱和移速的快慢，直接关系到降水的大小 [ 8 ]。南支槽物理量的研究，也属于天气过程分析的重要一部分，降水产生的物理量，冷槽型比暖槽型更有利 [ 9 ]。有关学者，利用历史天气图、广西气象局雨量图以及相关资料，对春季南支槽和广西暴雨的关系进行了研究，此次研究表明，在春季南支槽活动时，大约有一半的南支槽活动过程，可对华南地区产生明显的降雨影响 [ 10 ]。还有的没有采用天气学方法进行研究，而是运用卫星云图进行分析，指出，春季影响广西产生降水的原因，除了与南支槽的强弱有关以外，还与低槽相配置的云系演变以及其特征有关，如果配置不同，将对广西地区天气影响明显不同 [ 11 ]。 虽然关于南支槽的研究较为成熟，但春末夏初时期，南支槽对广西地区降水的影响的相关分析还是很少，关于强弱年还需进一步研究南支槽相关背景场，是如何影响春末夏初时期的降水的，了解其不同于相同性，对春末夏初广西降水的预报预测有很重要的意义。
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user: 2. 资料与方法 此次研究选用的数据包括高度场、经纬向风速度、垂直速度、比湿以及降水资料，数据均采用NCEP/NCAR Reanalysis 1提供的资料，这些资料都是空间分辨率为2.5˚ × 2.5˚经纬网格点数据。高度场数据使用时间范围是1950~2019年，经纬向风速度、垂直速度、比湿以及降水数据均为1979~2019年。在气象部门，一般以阳历来划分四季，3~5月为春季，6~8月为夏季，5月为春末，6月为初夏。中国的二十四节气中的立夏就代表进入了夏季，是每年的阳历5月5日到7日之间，在广西地区，进入春季的最后一个节气谷雨后，夏天的气息就渐渐浓郁起来，此时意味着春色即将退去，“雨生百谷夏将至”，因此又有谷雨节气“春将尽，夏将至”一说，所以本文选取5月份代表广西地区春末夏初。 本文利用高度场资料做出1950~2019年5月500 hPa平均位势高度场，定义出南支槽的位置以及低槽强度指数，作出强度指数年际分析，根据标准化的数据划分出南支槽强弱年。将1979~2019年降水资料与相应时间范围的低槽强度指数做相关分析求出相关系数值，再通过查询相关系数表来判别置信度，进而得出相应的影响分析结果。为了探究5月南支槽强弱年分别对广西降水背景场的影响，本文从经纬向风矢量流场、垂直速度经向剖面、比湿场进行对比分析，从而得出强弱年时期导致广西地区春末夏初时期降水的背景场的异同之处。
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user: 3. 南支槽位置定义、强度指数以及广西地区降水与南支槽强度指数相关检验 3.1. 南支槽的位置及定义 南支槽是出现在低纬度地区的低压槽，它的出现，对我国南方天气有着重要的影响，是时常造成降水的天气系统之一。南支槽的另外一种称法是副热带西风槽，气象上一般是指在南支西风气流上，处于500 hpa上的短波槽。为了定义出南支槽及其位置，本文将1950~2019年5月份500 hPa高度场，做出如图1西风带上位势高度等值线图。图中黑细线代表等高线，红粗线代表槽线，黑色矩形框内为槽的主要发生区。由图可以看出该低压槽南北跨区有12个纬距，东西走向跨区为23个经度，它的槽前西南风与槽后的西北风形成的了气旋性切变，切变宽度约为23˚个经纬度。槽区的位置为18˚N~30˚N，87˚E~110˚E，5月份出现在该位置的槽为半永久性低压槽，定义为南支槽。 图1. 1950~2019年5月平均500 hPa位势高度场 3.2. 南支槽强度指数的定义 关于南支槽强度指数的定义，已经有学者在对冬半年南支槽的结构特征上，做出了较全面认识，采用冬半年(10月~次年5月)南支槽主要活动发生区域，即15˚N~27.5˚N、80˚E~100˚E上，做出平均500 hPa位势高度场，将其作为衡量南支槽强、弱的指数，从而判定该年南支槽的强弱 [ 12 ]；有关研究表明，在22.5˚N~27.5˚N、85˚E~95˚E主槽区范围内，500 hPa上的南支槽的强度和中国降水的关系表现得更显著 [ 13 ]。本文参照以往研究，做出500 hPa位势高度场，从而定义出5月份南支槽的强度指数：采用1950~2019年5月平均500 hPa位势高度场，在槽区范围内，及18˚N~30˚N，87˚E~110˚E，由于该高度场数据为空间分辨率为2.5˚ × 2.5˚经纬网格点数据，可采用经度每隔2.5˚取值，计算纬度范围为18˚N~30˚N内，该经度上的平均位势高度值，从而可得出10个点相应的10个值，取最小位势高度值代表5月份南支槽强度指数，该指数值越大(小)，代表5月春末夏初时期的南支槽强度越弱(强)。 3.3. 南支槽强度分析 由于降水资料的时间范围是1979~2019年，所以本文做南支槽强度分析选用的时间范围与降水的相对应，及为1979~2019年。按照南支槽强度指数的定义，求出了41年5月份南支槽的强度指数，并作出如图2所示南支槽强度指数年际变化图。图中实线代表强度指数年际变化，虚线代表1979~2019年强度的线性趋势。从图中我们可以看出5月南支槽强度指数逐年不同，并且具有比较明显的年际变化。但整体看到强度指数线性变化比较平缓，指数值呈小幅的增大趋势，说明对应的南支槽强度呈现出减弱的现象。强度指数最大值在1998年，说明该年在这41年里强度最弱；强度指数最小值在2002年，说明该年在这41年里强度最强。 图2. 南支槽强度指数年际变化 为了进一步分析南支槽强度年际变化特征，特此求出了41年里南支槽强度指数距平及距平百分比并做出如图3，蓝色柱状代表该年相对于41年平均低槽强度指数的距平值，橙色折线代表强度指数距平百分比年际变化状况。由图可以看出距平及距平百分比变化较多的年份是1986、1998、2002、2003、2008、2015、2017年，距平超过15个位势米，相应的距平百分比超过了0.25%。在这41年里，有21年为负距平，20年为正距平，负距平年说明其南支槽强度指数相对于平均值偏小，对应南支槽强度偏强，相反，正距平年说明南支槽强度指数相对于平均值偏大，对应强度偏弱。可以看出，21世纪以后，南支槽强度逐渐减弱，强度指数从比较小的负距平慢慢增加到较大的正距平上，说明目前南支槽处于逐渐变弱的状态。 采用z-score标准化方法(正规划方法)将近41年南支槽强度指数标准化： y i = x i − x ¯ s ，其中 x ¯ = 1 n ∑ i = 1 n x i ， s = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ，标准化后取大小于正负一的年份作为南支槽 强年和弱年的划分，结果如下：呈现出弱南支槽特征有6年，即1979、1987、1998、2015、2017、2019年，而1985、1986、1992、1999、2001、2002、2003、2005、2008年表现为强南支槽特征，共9年。结合图3可以看出，1979、1987、1998、2015、2017、2019这六年弱南支槽年相应的强度指数距平百分比均大于0.2%，相应的，划分为强南支槽年的强度指数距平除了1999、2001年这两外，均低于0.2%。 图3. 南支槽强度指数距平及距平百分比图 3.4. 广西地区降水与南支槽强度指数相关检验 将1979~2019年每年5月的南支槽强度指数与相应时间的广西地区降水求出相关系数，做出如图4。图可以看出整个广西地区南支槽强度指数与降水的相关系数几乎为负值，在110˚E以东才出现系数值大于0，所在地区为桂东，及贺州的大部、梧州整个地区、贵港的东北部、玉林的东部和东北部。也就是说整个广西地区降水与南支槽强度指数几乎呈负相关关系。系数值的分布呈东西走向，越往东，数值越大。相关系数在桂西地区及百色大部，崇左西部、西北部、南部，河池的西北部达到了−0.4~−0.3，查看相关系数界值表可以看到其在0.01水平上显著相关，及通过了置信度为99%的显著性检验。也就是说南支槽强度指数值越小(大)，相应的南支槽强度越强(弱)时，桂西地区及百色大部，崇左西部、西北部、南部，河池的西北部这些地区降水会偏多(少)。广西的中部地区，河池大部、百色右江河谷地区、崇左的东部、南宁市、防城港市、钦州市的大部、北海市的西部、来宾市的北部、柳州市、桂林市的大部、桂港市的西部的相关系数值在0.1水平上显著相关，及通过了置信度为90%的显著性检验，相应的，当南支槽强度指数越大(小)，南支槽强度越弱(强)，这些地区降水量会偏少(多)。从中我们可以看出桂东地区春末夏初时期的降水与南支槽相关性较弱。
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user: 4. 南支槽强弱年背景场对比分析 4.1. 低、中、高平均环流场 图1高度场上同时我们还可以看出5月份春末夏初时期，南支槽位置相对偏东(与大多数槽区经度范围为80˚E~100˚E相比)，对广西地区降水有着重要的影响。同时槽前西南气流相对偏东，可将孟加拉湾、印度洋上的暖湿空气更好的向广西地区输送，从而为广西地区的降水提供了充足的水汽条件。 图5为强、弱年850 hPa平均环流场，从图上我们可以看到，强弱年的风场环流有显著的不同。强年低层上，(a)图可以看到，南支槽槽前的西南气流非常强烈，上升气流辐合明显，低层的辐合源源 图4. 5月南支槽强度指数与广西地区降水相关系数填色图 不断地往上空输送，正涡度在高层上连续不断的积累和增加。南支槽槽前的西南气流，源于孟加拉湾地区，气流经过中南半岛后，直接送达至我国云南、贵州、广西、广东一带，并且将印度洋上的暖湿水汽带到这些地区。同时我们可以看到，在南海地区，有较强的气流沿着越南的海岸界由东南转西南方向，而后直击我国的华南地区至长江中下游一带。可见，强年里从孟加拉湾、印度洋强烈的西南气流和南海上转向形成的西南气流带来的水汽，为广西地区春末夏初降水提供了充沛的水汽条件。弱年的低层上，(b)图上可以看到，与强年相比，槽前的西南气流较弱，孟加拉湾至中南半岛一带的气流接近于较平直的西风气流，到越南、老挝一带才偏转为西南气流，延伸到我国的西南、华南地区。相应的，到达广西地区的水汽会大大减少。槽前的辐合上升较弱，也不利于高层正涡度的积累。广西处于槽前位置，可见低层槽前的辐合以及西南气流的强弱，对广西地区春末夏初时期降水有着非常重要的影响。 图6与图5类似，但为500 hPa上强、弱年的平均环流场。(a)图为强年，中纬度的平直西风在90˚E左右出现了小的波动，低纬地区上，南海上及槽前位置出现了反气旋辐散中心，而我国的西南、华南地区仍表现为显著的西南气流，可见槽前西南气流深厚。而弱年(b)图上，中低纬度大陆上为较平直的西风，广西地区上空也以平直西风为主，槽前的辐散表现不明显。 与图5，图6类似，图7为100 hPa上强、弱年的平均环流场。图上可以看到，强弱年上，青藏高原及其临近地区的上空都有一反气旋环流，弱年上的反气旋环流较强年的控制范围大。强年的反气旋环流控制着我国的西南、华南一带，广西地区处于反气旋边缘，而弱年的反气旋环流除了控制着我国的西南、华南的地区外，还影响到我国的中部、东部以及长江中下游地区，相应的，广西地区处于反气旋控制中心。该反气旋为南亚高压，在100 hPa上表现最强，属于暖性高压，它的活动，与我国大部分地区的降水有很大的影响。 图5. 1979~2019年5月850 hPa平均环流场，(a) 强年，(b) 弱年 图6. 1979~2019年5月500 hPa平均环流场，(a) 强年，(b) 弱年 图7. 1979~2019年5月100 hPa平均环流场，(a) 强年，(b) 弱年 4.2. 垂直上升速度 垂直速度对于降水也有很好的指示作用，大气垂直运动，是天气分析和预报中必须经常考虑到的物理量之一。盛行的上升气流，一般容易发生强烈的对流天气。对流天气多为阵雨、雷暴甚至大风冰雹。相反，当盛行下沉气流时，近地表通常较为晴好、少风的天气。为了更好的了解春末夏初南支槽强年和弱年的垂直结构，做出了100˚E强年和弱年5月平均经向垂直速度垂直剖面图如图8填色图。垂直速度为正时，表示下沉运动，垂直速度为负数时，代表上升运动。强年和弱年垂直上升运动显著不同。整体来看，强年(a)图的垂直上升较弱年(b)图强烈，且分布更为连续以及深厚。强年在0˚N~40˚N、60˚N附近均表现为上升运动，其中30˚N附近出现最小负的垂直速度，及最大升速度，达到了−0.12 Pascal∙s −1 ，说明此处的上升运动最为强烈，而且厚度大，地面到100 hPa上层仍表现为上升运动，强度呈逐渐递的状态。在北纬50˚N附近和80˚N附近均表现为从地面到高层为弱的下沉运动。总体看，上升运动较下沉运动显著，南支槽槽前及广西地区上升运动较强烈。弱年里，0˚N~20˚N为连续的上升运动，20˚N~90˚N间为弱的、间断性的上升与下沉运动。在30˚N附近出现最强的上升速度，达到−0.16 Pascal∙s −1 ，同强年类似，上到100 hPa高层上仍为上升运动，较为深厚，但在500 hPa以下，弱年的上升速度较强年递减率大。总体来看，弱年里下沉运动较上升运动显著，南支槽槽前及广西地区的上升运动较强年弱，甚至出现下沉运动，如20˚N~30˚N之间的700 hPa往高层地区。 图8. 1979~2019年5月平均经向垂直剖面图，(a) 强年，(b) 弱年 4.3. 湿度 比湿是判别空气湿度常用的物理量，它的大小对降水也有很好的指示作用，比湿值越大，说明单位空气中含有水分越多，湿度更大，可决定理论可降水量。为了对比强弱年的湿度特征，做出了850 hPa高度上的5月份的平均比湿场，如图9。(a)为强年，(b)图为弱年。强年可以看到，高值区(大于13 g∙kg −1 )在中南半岛的北部、我国西南地区、华南地区等表现显著，其中四川地区的西部、西南部比湿最大，超过了17 g∙kg −1 。广西地区的比湿呈西北东南走向，这与西南气流的传递有关，沿西北—东南，比湿是减小的，但是均在12~14 g∙kg −1 内。南支槽走向与湿度分布相对应，槽前对应大比湿区，槽后比湿相对较小，槽前槽后比湿可相差10 g∙kg −1 ，越靠近槽中心，比湿值越大。弱年上，整体来看，比湿要比强年的弱，且湿度大值分布区域较强年窄。比湿大值区(超过13 g∙kg −1 )范围缩小到只有中南半岛的北部、我国的西南地区以及广西的西北部。广西地区比湿分布呈东西走向，越往东，比湿值越小，整体比湿在11~13 g∙kg −1 。南支槽前后比湿值比强年弱的多，只相差5 g∙kg −1 ，比湿值相差不大，但整体湿度值是小的，也就是说所得的理论降水量更小。 图9. 1979~2019年5月850 hPa平均比湿场，(a) 强年，(b) 弱年
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user: 5. 主要结论 本文利用高度场资料做出1950~2019年5月500 hPa平均位势高度场，定义出了南支槽的位置以及低槽强度指数，做出强度指数年际、强度指数距平百分比分析，并根据标准化正负一来划分出了强弱年。将1979~2019年降水资料与相应时间范围的南支槽强度指数做相关分析并求得相关系数，查找出相关系数表上的置信检验，进而得出相应的影响分析。为探究5月南支槽强弱年对广西降水的影响机制，从背景场(经纬向风矢量流场、垂直速度经向剖面、比湿场)去探讨研究，得出强弱年影响下，春末夏初时期广西地区降水对应的大的环流背景、垂直上升运动以及湿度分布的异同点，并得出以下结论： 1) 在这41年里，5月南支槽呈现减弱的状态，呈现出弱南支槽特征有6年，即1979、1987、1998、2015、2017、2019年，而1985、1986、1992、1999、2001、2002、2003、2005、2008年表现为强南支槽特征，共9年。 2) 5月南支槽强度指数与广西地区降水的相关性较高，大约三分之二的地区都通过90%的信度检验，通过99%的信度表明：南支槽强度指数值越小(大)，相应的南支槽强度越强(弱)时，桂西地区及百色大部，崇左西部、西北部、南部，河池的西北部这些地区降水会偏多(少)。通过90%的信度表明：广西的中部地区，河池大部、百色右江河谷地区、崇左的东部、南宁市、防城港市、钦州市的大部、北海市的西部、来宾市的北部、柳州市、桂林市的大部、桂港市的西部当南支槽强度指数越大(小)，南支槽强度越弱(强)，这些地区降水量会偏少(多)。当然，从中我们可以看出桂东地区春末夏初时期的降水与南支槽相关性较广西区内其他地方弱。 3) 850 hPa平均环流上，强年较弱年槽前的西南气流大，且来源也有显著不同：强年由孟加拉湾、印度洋暖湿海面以及南海两部分带来的暖湿西南气流，而弱年只有孟加拉湾地区经由中南半岛转向成西南气流，槽前及广西地区相应的得到的暖湿气流会较小；500 hPa平均环流上，强年槽前西南气流仍显著，南海上有一反气旋，而弱年上表现为槽前的平直西风；100 hPa上，强弱年上均存在南亚高压，并且弱年控制我国的范围大于强年。 4) 强年与弱年在30˚N附近均出现强烈的上升运动，都表现为较深厚，但弱年上升速度递减率大于强年，南支槽附近，强年的上升运动较下沉运动强烈，而弱年的上升速度相对较弱，甚至出现下沉运动。 5) 强年高湿区控制我国的地区比弱年的广。强年里，广西地区处于比湿大值控制区，而在弱年，比湿大值区在广西地区的西北部较明显。
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user: 摘要 目的：动脉粥样硬化(Atherosclerosis， AS)是一种常见的血管疾病，是冠心病、缺血性心肌病、心力衰竭、血栓栓塞病的病理基础，具有较高的发病率和死亡率。近期大量的研究证明microRNAs (miRNAs)在AS的诊断和预后中发挥着至关重要的作用。本研究通过检测miR-744在AS中的表达情况，进一步评估miR-744对AS诊断和预后价值的影响。方法：采用荧光定量PCR技术检测120例AS患者和58例健康对照人群血清中miR-744的表达情况。通过受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析miR-744的诊断的价值。使用Spearman相关系数评估miR-744与颈动脉内膜–中膜厚度(CIMT)的相关性，利用Kaplan-Meier生存曲线和多因素Cox回归分析miR-744在AS中的预后价值。结果：相较于健康对照组，AS患者血清中miR-744的表达水平显著降低(P < 0.001)，且miR-744的表达水平与CIMT值呈显著负相关性(r = −0.776， P < 0.001)。ROC曲线的AUC为0.887，特异性为93.33%，敏感性为82.85%，证实miR-744可能是AS的潜在的良好诊断标志物。生存分析表明miR-744低表达的患者发生心血管事件的概率较高(log rank P = 0.005)，miR-744可能是AS的潜在预后标志物(HR = 2.680， 95%CI = 1.105~6.503， P = 0.029)。结论：miR-744的低表达可能是良好的AS诊断标志物，并且与AS的不良预后相关。
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user: 1. 引言 动脉粥样硬化(Atherosclerosis， AS)作为全球老年人发病和死亡的主要原因，是一种涉及到动脉血管内皮下层的脂质充盈和巨噬细胞积累的全身慢性炎症性疾病。AS的特征包括高脂血症、巨噬细胞的聚集、泡沫细胞的形成以及炎症的发生。脂质巨噬细胞泡沫细胞会首先聚集在动脉壁上，并引发炎症，促进斑块的形成，最终导致AS的发生 [ 1 ] [ 2 ]。部分AS患者的前期是没有任何症状，当AS发生后会引起心肌梗死、中风和外周动脉疾病等常见的并发症，具有较高的发病率和死亡率。因此需要对该病进行准确的诊断和预后评估，为AS的治疗提供新的治疗手段。 MicroRNAs (miRNAs)是一种内源性、非编码的单链RNA，长度约为22~25个核苷酸，通过与靶基因的3’非翻译区结合来抑制基因的表达，从而抑制其翻译或促进降解。miRNA的主要作用在癌症中已经被大量研究和报道，而最近的研究表明，这些小分子与心血管疾病的发生和发展密切相关，是良好的诊断和预后生物标志物以及治疗靶点。比如：miR-155通过靶向SOCS1增强STAT3和NF-κB信号通路从而增强AS的发生 [ 3 ]。上调miR-206可以通过调控FOXP1诱导血管平滑肌细胞的凋亡，降低AS发生的风险 [ 4 ]。 最近Wang等人报道指出miR-425和miR-744通过调控TGFβ1的表达作为心肌纤维化的负调控因子，同时血浆外泌体中的miR-425和miR-744的水平成为预测心肌纤维化和心力衰竭的生物标志物 [ 5 ]。既然miR-744和miR-425可以显著的影响AS的常见并发症心力衰竭，因此我们推测miR-744和miR-425可以影响AS的发生和进展。miR-425通过抑制Notch和激活VEGF/p38信号通路阻断抗血管生成，从而影响AS已经被证实 [ 6 ]，而miR-744在AS中的作用及其机制是未被证明以及阐述。 在本研究中，我们检测了58名健康对照人群和120名无症状的AS患者血清中miR-744的表达情况，通过分析受试者的临床数据对miR-744在AS患者中的诊断和预后价值进行评估。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究总体和样本收集 研究对象为从2008年1月份至2013年1月份在青岛大学附属医院检测的120名无症状AS患者以及58名健康志愿者，并以健康志愿者作为对照组。研究中纳入的受试者人群排除了被诊断为血管瘤、急性心肌梗死、心力衰竭、高血压、心绞痛、中风等具有严重心血管疾病的患者。本研究在经过青岛大学附属医院医学伦理委员会批准，所有受试者知情同意下进行。对所有受试者进行体格检查，记录所有受试者的年龄、体重、身高以及颈总动脉内膜–中膜厚度(CIMT)，采集所有受试者的血液并离心保存血清。 2.2. RNA提取及实时荧光定量PCR 根据说明书的要求，使用TRIzol (Invitrogen， USA)提取AS患者和健康对照人群血清中总RNA，通过逆转录试剂盒将提取的RNA反转成cDNA，并使用SYBR green I Master Mix 试剂盒(Invitrogen， USA)在ABI 7300 qRT-PCR仪上进行扩增反应。反应条件为：95℃ 15 min；94℃ 15 s；55℃ 30 s，共40个循环。反应以U6作为miRNA表达量的内参，且其相对表达量用2−ΔΔCt的方法进行计算。使用的引物序列如下：miR-744正向：5′-ACACTCCAGCTGGGT GCGGGGCTAGGGCTAAC-3′；反向：5′-CTCAACTGGTGTCGTGGA-3′，U6正向：5′-GCTTCGGCAGCACATATACTAAAAT-3′；反向：5′-CTCAACTGGTGTCGTGGA-3′。 2.3. 随访方案及内容 本研究的随访事件终点为2018年1月31日，通过为期5年的随访调查，并以最新发布的心血管终点事件的定义，记录AS患者因为发生心血管终点事件情况，包括心肌梗死、卒中、急性心衰、不稳定型心绞痛、短暂性脑缺血发作、冠状动脉介入治疗等心血管事件引发的的住院、死亡。在随访结束后绘制患者发生心血管不良事件的生存曲线。 2.4. 统计学分析 本实验所有数据和分析均采用SPSS 21.0软件以及GraphPad Prism 7软件进行，组间比较采用Student’s t test，ROC曲线对诊断价值进行评价，Spearman相关系数分析检测两个变量之间的关联程度及方向，通过Kaplan-Meier法和log-rank法检测miRNA对患者发生心血管终点事件的影响，Cox回归模型评估预后价值。所有数据当P < 0.05时差异具有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 人口及临床资料 受试者的人口学特征和临床数据如表1所示：健康对照人群和AS患者在体质量指数、年龄、性别、总胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、收缩压、舒张压、甘油三酯等指标并无显著差异(P > 0.05)，但是炎症标志物C反应蛋白在两组之间存在显著性差异，且AS患者组的浓度显著高于健康对照组(P < 0.05)。 Table 1 Demographic and clinical characteristics between group 变量 健康对照 (n = 58) AS患者 (n =120) P value 年龄(岁) 55 ± 2 54 ± 3 0.658 性别(男/女) 27/31 59/61 0.745 体质量指数(kg/m 2 ) 24.27 ± 2.66 23.86 ± 1.72 0.289 总胆固醇(mg/dl) 209.07 ± 8.59 208.11 ± 13.29 0.562 高密度脂蛋白(mg/dl) 49.76 ± 7.71 51.96 ± 13.29 0.166 低密度脂蛋白(mg/dl) 118.55 ± 15.49 117.08 ± 16.07 0.557 甘油三酯(mg/dl) 148.33 ± 24.43 150.13 ± 12.57 0.599 收缩压(mmHg) 135.33 ± 10.14 133.83 ± 12.24 0.389 舒张压(mmHg) 88.45 ± 5.92 89.54 ± 5.63 0.234 C反应蛋白(mg/l) 6.20 ± 1.74 10.07 ± 1.79 0.000 表1. 组间的人口统计学和临床特征 3.2. AS患者血清中miR-744的表达水平 为了研究AS患者与健康对照组血清中miR-744表达水平是否存在差异，我们首先测量了178例受试者血清中miR-744的表达水平。如图1所示：与健康对照组相比，AS患者样本血清中miR-744的表达水平显著降低(P < 0.05，图1)。说明miR-744在AS的进展中发挥着至关重要的作用。 图1. miR-744在AS患者中的相对表达量。 *** P < 0.001 3.3. CIMT与AS患者血清中miR-744表达量之间的相关性 AS是一种脂质物沿动脉壁聚集的情况，这种脂质物质会变厚、变硬(形成钙沉淀)，最终可能阻塞动脉。CIMT是美国心脏协会和美国心脏病学会推荐的一种超声检查，可定量测量颈动脉内膜–中膜厚度用于评估个体心血管疾病的风险，因为它的非侵入，快速，可复制，无风险的特点，许多流行病学研究证实，CIMT是亚临床AS的一个指标。本研究中无症状的AS患者CIMT均值为0.8157 ± 0.1920 mm，进一步通过Spearman相关系数分析检测miR-744与CIMT之间的相关性，研究结果证明miR-744的表达量与CIMT值为显著负相关(r = −0.776， P < 0.001，图2)。 图2. AS患者中miR-744的表达水平与CIMT值之间的相关性 3.4. miR-744在AS患者血清中的诊断价值的评估 ROC曲线在医学研究中普遍存在，可用于常见疾病包括肿瘤、心血管等疾病的评估筛选、诊断、预后和预测生物标志物，旨在同时显示连续诊断试验的每个可能值，作为评价生物标志物诊断能力最常用的图形工具，它能提供了生物标志物的敏感性和特异性。在本研究中我们通过ROC曲线评估miR-744在AS患者中的诊断价值，结果显示：ROC的截止值为1.31，曲线下面积AUC为0.887，敏感度为82.85%，特异性为93.33% (图3)，评估结果预示着miR-744在AS患者中具有较高的诊断价值。 图3. ROC曲线分析AUC为0.887，敏感性为82.85%，特异性为93.33% 3.5. miR-744在AS患者中的预后作用 将miR-744表达水平的中位数作为截断值，将患者分为血清miR-744高低表达两组，同时根据患者在5年随访过程中发生心血管终点事件的情况绘制生存曲线，探讨AS患者发生心血管不良事件与miR-744表达量之间的关系，并对miR-744的预后价值进行评估。研究结果表明：相较于miR-744高表达，miR-744低表达患者发生心血管不良事件的概率显著增高(log rank test P = 0.005，图4)。 图4. 不同miR-744表达量的AS患者Kaplan-Meier生存曲线图 根据受试者的临床特征和miR-744的表达情况采用多因素Cox回归分析miR-744在AS中的预后价值。研究结果显示：miR-744是AS患者良好的预后标志物(P < 0.05，表2)。 Table 2 Multivariate Cox regression analysis for the overall survival of AS patients ( x ¯ ± s ， n = 120 参数 多因素分析 HR 95%CI P value miR-744 2.680 1.105~6.503 0.029 年龄 0.707 0.320~1.561 0.3.91 性别 0.929 0.448~1.923 0.842 体质量指数(kg/m 2 ) 0.830 0.339~2.032 0.683 总胆固醇(mg/dl) 0.597 0.262~1.359 0.219 高密度脂蛋白(mg/dl) 0.891 0.430~1.846 0.757 低密度脂蛋白(mg/dl) 0.433 0.152~1.230 0.116 甘油三酯(mg/dl) 0.768 0.317~1.860 0.559 收缩压(mmHg) 0.886 0.430~1.825 0.742 舒张压(mmHg) 0.442 0.161~1.217 0.114 C反应蛋白(mg/l) 2.978 1.029~8.615 0.044 CIMT (cm) 3.723 1.131~12.255 0.031 表2. AS患者总体生存率的多因素Cox回归分析( x ¯ ± s ， n = 120)
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user: 4. 讨论 AS的过程可以在出生后就开始，并在早期被发现 [ 7 ]。随后AS往往表现为更严重的临床事件，比如急性和慢性形式的动脉粥样硬化、缺血性中风、外周动脉疾病。且AS首次发生时大数是致命且无任何征兆的 [ 8 ]。因此对AS临床表现前的高危人群检测是研究的重点，在适当的时机采取有效的干预措施至关重要的。 miR-744位于17号染色体上。据报道miR-744参与了导致人类疾病发生发展的多个过程，包括癌症和心血管疾病等。比如Tan等人证明miR-744是肝癌患者的一个潜在预后标志物 [ 9 ]。Fang等人证明miR-744通过转录调控ARHGAP5在鼻咽癌进展和转移中发挥原癌基因的功能 [ 10 ]。值的注意的是Chavali等人筛选了在心力衰竭病人中异常表达的miRNA，其中包括了miR-744 [ 11 ]。同样Wang等人发现miR-425和miR-744通过抑制TGFβ1表达而起到了心脏纤维化的负调控作用，并且血浆外泌体中的miR-425和miR-744的水平有可能成为预测心脏纤维化和心力衰竭的生物标志物 [ 5 ]。有趣的是我们首次证实了与健康对照人员相比，miR-744在AS患者中的表达水平显著下降，而这与已有研究中miR-744在AS常见并发症中的结果一致。研究结果证实miR-744在AS的进展中可能发挥着重要的作用。 研究结果还证实了与健康对照人员相比，患者中的炎症非特异性标志物CRP浓度显著升高。既往的研究已经证实AS是由炎症反应引起的多因素疾病，炎症过程有助于急性AS血栓事件的发生，与心血管疾病密切相关，例如AS、高血压、心肌梗死等。此外，CIMT是美国心脏协会和心脏病学会推荐的超声检测，可作为AS早期检测和跟踪的工具，因具有实时、方便、快速、安全、无创的优点，越来越受到医生的青睐，CIMT的增加被认为是亚临床AS的重要指标，在我们的研究中血清miR-744较低的患者CIMT值较高，两者呈显著的负相关性。实验结果再次证实了AS与miR-744的低表达密切相关。 miRNA在AS中的诊断和预后价值已经被广泛的研究，因此我们进一步评估miR-744在AS进展中的临床作用和意义。通过构建ROC曲线评估miR-744的诊断价值，AUC值为0.887，特异性为93.33%，敏感性为82.8%截止值为1.31，提示miR-744可能是AS的良好诊断标志物。Kaplan-Meier生存曲线分析显示，miR-744表达相对较低的患者具有较高的发生心血管不良事件的概率。多因素Cox回归分析证实miR-744的低表达是AS不良预后的重要指标。实验结果进一步证实了miR-744也是AS的良好预后标志物。虽然通过一系列实验证明了miR-744可能是AS潜在的诊断和预后标志物，但是本研究还存在一些局限性，首先样本量相对较小，这可能会降低我们研究的统计价值，其次miR-744在AS发生发展中的机制尚不清楚，还需要进一步研究。 总之，我们结合临床资料和实验研究确定了miR-744在AS进展的临床意义和作用，研究结果证实miR-744在AS患者血清中是低表达的，同时miR-744表达水平的下降与AS的不良预后相关，且是AS诊断的潜在良好标志物。
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user: 摘要 本文考虑一类时滞BAM神经网络系统的全局渐近同步问题。利用Lyapunov泛函和分析方法，给出了两个能够保证所考虑系统的全局渐近同步的充分判据，所得结果一定程度上比本文的主要参考文献有较为广泛的适应性。