DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 胃癌系指源于胃黏膜上皮细胞的恶性肿瘤，主要是胃腺癌。目前，胃癌在全球发病率位居第四位、病死率位居第二位，是严重危害人类健康的恶性肿瘤之一 [ 1 ]。胃癌的发生与人群不良环境、生活方式、饮食结构的改变以及幽门螺旋菌感染具有密切的联系，早期胃癌症状不明显，部分患者可有消化不良症状，晚期胃癌可有上腹痛、餐后加重、纳差、厌食、乏力及体重减轻等症状。待患者出现明显症状时入院检查，疾病多已发展至胃癌晚期，丧失最佳手术治疗时机。如果能早期诊断出胃癌，其5年生存率将上升到95% [ 2 ]，这提示着改善胃癌预后的根本方法在于早发现、早诊断、早治疗。目前一些血清生物标志物被用于早期胃癌的筛查，如CA19-9和CEA，但是这些肿瘤标志物的敏感性和特异性较低 [ 3 ]。因此，寻找一种新的有效的早期胃癌生物标志物，进一步探索胃癌的发病机制，以寻找潜在的诊断和治疗靶点，实现早发现、早诊断与靶向治疗，具有重要的临床意义。 生物信息学是将生命科学和计算机科学结合的新兴的交叉学科，主要研究生物信息的采集、存储、处理、传播、分析和解释。通过利用生物和信息学技术能够处理分析大量复杂的生物数据。微阵列数据信息分析技术已经广泛应用于肿瘤等疾病的研究，以探索其中的遗传相关性 [ 4 ] [ 5 ]。微阵列分析技术能够同时获取数万个基因的表达信息，进而发掘与疾病发生发展相关的基因组学改变。目前已有大量研究 [ 6 ] [ 7 ] 使用生物信息学技术来分析肿瘤进展中的差异表达基因，进而研究其在生物过程、分子功能和信号通路方面的作用，并阐明疾病的发病机制，为早期诊断及治疗提供理论依据。 本研究应用生物信息学技术，对比胃癌患者标本与正常人的基因数据，进而筛选差异表达基因和核心基因。这些发现将提高我们对胃癌的潜在机制的认识，为寻找新的诊断标志物及靶向治疗提供基础。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 数据集 我们从gene Expression Omnibus (GEO) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)数据库下载了GSE109476和GSE118916两个基因表达谱。GSE109476包括5个胃癌样本和5个正常样本，GSE118916包括15个胃癌样本和15个正常样本。 2.2. DEGs的鉴别 我们使用了GEO2R (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r)，这是一个基于GEOquery和limma R包的在线工具来识别胃癌和正常组之间的差异表达基因。截止条件是P-value < 0.05和log (FC) >1或log (FC) < −1。 2.3. DEGs注释 DAVID (https://david.ncifcrf.gov/home.jsp)和Metascape (http://metascape.org/gp/index.html)是两个功能强大的注释工具，可以对基因进行生物过程(BP)、细胞成分(CC)、分子功能(MF)和KEGG分析。我们通过DAVID和Metascape注释了DEGs的功能。 2.4. 蛋白质互作网络的构建 互作基因检索工具(STRING) (http://string-db.org)可以将DEGs转化为表达蛋白并构建PPI网络。我们通过STRING得到了DEGs的PPI网络，并通过Cytoscape(3.8.0版本)将其可视化。 2.5. 关键基因的鉴别和表达 使用Cytoscape的开放插件——MCODE(1.6.1版)来识别PPI网络中的重要模块。评分标准：the maximum depth = 100，MCODE scores > 5，cut-off = 2，k-score = 2，node score cut-off = 0.2。此外，我们还利用cytoHubb从MCODE的关键模块中筛选出核心基因，并通过MCC和DMNC对其进行排序。
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user: 3. 结果 3.1. 差异表达基因 两个火山图呈现出GSE109476和GSE118916中的DEGs (图1(A)、图1(B))。维恩图显示了两个数据集共有229个DEGs (图2)。 3.2. 差异表达基因的注释 Metascape的富集分析结果如图3所示。分别以气泡图显示DEGs相关的生物过程(BP)、细胞成分(CC)、分子功能(MF)和KEGG富集分析的结果(图4(A)~(D))。 3.3. 蛋白质互作网络和核心基因 PPI结果如图5(A)所示。MCODE分析的关键模块如图5(B)所示。通过cytoHubb分析筛选出的前10个基因如图5(C)，图5(D)所示。Veen diagram计算出了算法之间的四个相互基因(图6)。两张热图分别显示了核心基因在GSE109476 (图7(A))和GSE118916 (图7(B))中的表达情况。 图1. 两个火山图呈现差异表达基因。(A) GSE109476中的差异表达基因；(B) GSE118916中的差异表达基因 图2. GSE109476和GSE118916中共有的差异表达基因 图3. 通过Metascape做差异表达基因的富集分析。(A) 在Metascape中，通过输入差异表达表达基因列表的丰富项热图，用p值着色；(B) 用集群标识着色的富集术语的网络，其中共享相同集群标识的节点通常彼此靠近。(C) 由p值着色的富集术语网络，其中包含更多基因的术语的p值往往更显著 图4. 基于DAVID，差异表达基因的功能注释。(A) 生物过程；(B) 细胞组分；(C) 分子功能；(D) 通路 图5. 蛋白–蛋白互作网络分析和核心基因。(A) 蛋白–蛋白互作网络分析；(B) MCODE分析；(C) 通过cytoHubb中MCC算法找到的10个核心基因；(D) 通过cytoHubb中DMNC算法找到的10个核心基因 图6. 韦恩图显示两种算法之间的5个共有基因，包含：SERPINH1， SPARC， FSTL1， DCN， COL4A1 图7. 核心基因的表达量分析。(A) 热图显示出GSE109476中核心基因的表达情况；(B) 另一个热图显示出GSE118916中核心基因的表达情况
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user: 4. 讨论 胃癌是一种具有高度异质性的恶性肿瘤，其发病机制主要与遗传物质改变、幽门螺杆菌及EB病毒(Epstein-Barr virus， EBV)感染及表观遗传学改变相关 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。目前，手术切除后辅以化疗是胃癌患者常规治疗手段之一，一系列化疗药物和分子靶向药物，如奥沙利铂、5-氟尿嘧啶及赫赛汀等 [ 11 ] 提高胃癌患者的临床治疗效果，但由于其普遍存在药物毒副作用，胃癌患者的预后水平仍不容乐观 [ 12 ]。因此，有必要寻找新的胃癌分子治疗靶点并探讨其与胃癌预后的相关性，进一步优化胃癌患者的精准治疗。 生物信息学技术已经被广泛用于寻找与肿瘤发生发展相关的遗传分子，进而找到可以作为治疗靶点的基因和分子。Cao等通过该技术找到与胃癌相关的分子PLEKHG1，通过进一步验证证实该基因与胃癌的相关性，提示该分子作为诊断和预测转归的生物标志物 [ 13 ]。Wang等通过生信技术找到与结直肠癌增殖和转移相关的分子Linc01194，提示其可能作为潜在治疗靶点 [ 14 ]。本研究通过分析2个mRNA微阵列数据集，获得胃癌组织与非癌组织间的DEGs。在2个数据集中共鉴定出229个DEGs。通过生信分析发现胃癌患者中COL4A1、DCN、FSTL1、SPARC、SERPINH1高表达。同时，通过Gene Ontology (GO)分析和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)分析及Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)找到多个明显上调及下调的gene set。 COL4A1 (collagen type IV alpha 1，即Ⅳ型胶原蛋白α1)属于IV型胶原蛋白家族，包含三个结构域，是构成基底膜的重要成分 [ 15 ]。近期研究发现COL4A1与肿瘤侵袭、转移等生物学进程密切相关。Jin等 [ 16 ] 研究发现，与正常乳腺上皮细胞相比，乳腺浸润性导管癌中存在478个差异表达基因；功能富集分析结果表明，大部分差异表达基因与ECM受体相互作用有关；进一步实验结果证实，下调COL4A1基因的表达可以显著抑制乳腺浸润性导管癌细胞的集落形成，抑制癌细胞的增殖能力。COL4A1基因作为关键枢纽基因，在浸润性导管癌的增殖和集落形成中起重要作用。Miyake等 [ 17 ] 运用原位肿瘤模型分析人尿路上皮癌细胞系MGH-U3、UM-UC-14和UM-UC-3显示的结节、小梁和浸润模式，并通过基因微阵列芯片鉴定出COL4A1和COL13A1两种胶原蛋白，siRNA靶向干扰COL4A1和COL13A1可显著抑制肿瘤浸润，肿瘤细胞产生的COL4A1和COL13A1通过诱导肿瘤出芽，在肿瘤侵袭中起关键作用。Miyake等 [ 18 ] 研究发现，尿液中COL4A1和COL13A1高表达是尿路上皮癌患者膀胱内复发的独立危险因素。Huang等 [ 19 ] 采用生物信息学方法预测到COL4A1在曲妥珠单抗耐药胃癌患者中的mRNA表达水平较未耐药者显著升高，提示COL4A1高表达可诱导胃癌患者耐药。本研究发现COL4A1在胃癌组织中高表达，且较低表达者预后差。同样有两项生物信息学挖掘研究 [ 20 ] [ 21 ] 均揭示COL4A1在胃癌中高表达，并与患者预后密切相关，与本研究的结果一致。COL4A1高表达可以促进胃癌的增殖、侵袭和迁移能力，而低表达的细胞可抑制胃癌细胞增殖，延缓细胞迁移，因此COL4A1可以作为一种潜在的生物标志物和治疗靶点。 FSTL1 (卵泡抑素样蛋白1)是由多种细胞分泌的分泌性细胞外糖蛋白，主要由间充质来源的细胞产生，其在人体组织中广泛表达，在细胞生存、增殖、分化、迁移和胚胎脏器成熟过程中起着重要的调节作用 [ 22 ]。其编码与卵泡抑素相似的蛋白，可激活NF-κB并参与TGF-beta/BMP信号通路，调节细胞的分化与凋亡 [ 23 ]。Bae等研究发现敲除FSTL1基因可诱导肺癌细胞凋亡 [ 24 ]。相反，Chan等研究发现FSTL1可以抑制卵巢癌和子宫内膜癌的发展 [ 25 ]。张等 [ 26 ] 的体外实验结果表明，FSTL1可促进肺癌、乳腺癌等多种恶性肿瘤细胞生长。FSTL1在不同类型的肿瘤中发挥的作用完全相反，可能与他们都参与在肿瘤发生发展的不同阶段发挥截然相反作用的TGF-beta相关信号通路有关 [ 27 ]。目前FSTL1与胃癌的关系的研究尚少，本研究发现其在胃癌组织中高表达，且预后较差，它可能有促进胃癌发生发展的作用。 SPARC (Secreted Protein Acidic And Cysteine Rich，富含半胱氨酸的酸性分泌蛋白)是一种相对分子质量32，000的细胞外非结构分泌基质糖蛋白，由一个单一的多肽(285个氨基酸)组成，最早由美国TERMINE等于1981年在人和胎牛骨中分离提纯 [ 28 ]。研究发现，在一些具有高转移特征的肿瘤中，如胶质母细胞瘤、黑色素瘤、乳腺癌和前列腺癌，SPARC能促进骨转移和上皮–间质转化(EMT)，促进肿瘤的发展，但在胰腺癌、结直肠癌、胃癌等低转移性肿瘤中可作为抗血管生成、促凋亡、抑制细胞增殖和抑制细胞周期的抗肿瘤因子 [ 29 ] [ 30 ]。其在GC细胞中的作用备受争议。Tsutomu等 [ 31 ] 研究发现与正常对照组相比，胃癌组织中SPARC mRNA表达水平升高，且与低SPARC表达相比，高SPARC表达预后较差。Chen等 [ 32 ] 也表明，在140名卵巢癌患者中，高SPARC表达与低SPARC表达相比，其预后更差。而Chew等和Liang等分别报道了SPARC低表达与120例和114例结直肠癌患者较差的长期生存相关 [ 33 ] [ 34 ]。SPARC可能在不同的癌症和同一癌症的不同发展阶段发挥不同的作用。本研究发现在胃癌组织中SPARC表达高于癌旁组织，且预后较差。 尽管本研究进行了严谨地生物信息学分析，但其中仍有不足：1) 数据集中样本量较少，需进一步扩大样本量来得到更为准确的结果。2) 需用大量的临床样本、动物实验进行综合验证，以便更加深入地了解原发性结直肠癌的发病机制。 总之，我们通过生物信息分析，从胃癌患者与正常组织基因样本中鉴定出了5个明显差异表达基因。DEGs中的关键基因可能为胃癌的诊断及靶向治疗提供新的思路及证据。
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user: 摘要 本文利用2019年河北唐山大棚葡萄开花坐果期(3月29日至4月30日)共33天曹妃甸唐海镇农研所试验基地气象观测站及小气候站所观测的棚外相对湿度、1.5 m棚内湿度、棚内日照指数、棚外2分钟平均风速的资料，利用图表相关分析以及相关系数，分析了当地温室大棚对湿度的调控效果，并研究了其影响因子。结果表明：1) 白天大棚平均增湿11%，夜间平均增湿25.2%，日均增湿18.1%。每日增湿作用最强的时间多处在0:00~2:00，最强增湿作用平均为38.6%。每日增湿作用最弱的时间多处在9:00~13:00，最弱增湿作用平均为−1.3%。大棚对湿度的调控效果在0:00-7:00有较小波动但总体保持稳定，增湿作用平均保持在21.9%~25.1%。每日的7:00~9:00大棚的增湿作用迅速减弱。9:00~16:00达到最低为一天中最弱的时候，增湿作用平均保持在5.2%~9.5%，16:00~19:00增湿作用迅速增强，19:00后持续减弱。2) 大棚对湿度的调控效果与棚外相对湿度在白天呈中等程度的负相关，在夜间呈极强负相关；大棚对湿度的调控效果与棚外2分钟平均风速在白天呈正相关；在夜间呈弱的正相关；大棚对湿度的调控效果与棚内日照呈中等程度的正相关。
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user: 1. 引言 众所周知，葡萄是一种受人们喜欢的水果，色香味俱佳，且具有很高的营养价值及保健作用，在我国有多年的种植经验。葡萄的主要物候期包括树体营养贮存期、休眠期、催芽期、萌芽及新梢初期、开花坐果期、果实膨大及浆果成熟期，其中开花坐果期易受高温热害、低温冷害等影响，导致坐果率下降使得葡萄减产。葡萄是世界上种植历史最为悠久的果树之一，原产于西亚，种植范围分布于全球各地，约有95%的种植地区分布在北半球。温室大棚对湿度的调控可以使温室大棚内部与外部的气象要素产生差异 [ 1 ]，通过调控使本不适宜作物生长发育的湿度条件变得适宜，使作物能够顺利生长与生产。 对于温室大棚对湿度的调控效果的分析，国内外气象工作者已经有大量的分析和研究。有一些学者得出了温室的棚内外温差的值为晴天最大，阴天最小，在变化幅度上气温大于地温，并且温差与大气温度、太阳高度角相关性显著的结果(刘可群等，2008 [ 2 ]；黎明锋等，2004 [ 3 ]；胡绵好等，2004 [ 4 ] )。符国槐等(2011) [ 5 ] 分析了棚内和棚外的最高、最低温度的联系，构建了温室大棚小气候模型，结果表明，棚内气温与相对湿度呈线性负相关，棚内外气温白天的相关程度小于晚上，阴天晚上棚内外气温的相关程度最强。袁静等(2015) [ 6 ] 研究了此作物下温室大棚内的小气候变化特征，指出棚内相对湿度最小值与气温最高值出现的时刻相近，棚内相对湿度最大值与气温最低值出现的时刻相近。阴天棚内气温、相对湿度的日较差最小，晴天时最大。孟力力等(2009) [ 7 ] 通过在塑料大棚不同高度、不同部位建模，较全面地考虑了水分相变、植物潜热、塑料大棚结构等因素对棚内热环境模型的影响。吉中礼等(1997) [ 8 ] 选取西北农业大学蔬菜试验站温室大棚的气象资料，分析了温室大棚的温度、相对湿度和风速的变化特征，结果表明，上午9时至11时时温室大棚内外温差增大，温差会随棚内高度的升高而增大，棚内相比棚外相对湿度平均高17.8%，温室大棚约需三至四小时自然通风才能使棚内外的温湿度达到相同水平。何南思(2014) [ 9 ] 研究了具体大棚作物的大棚小气候环境参数设置，以及温室控制系统的控制方法和控制策略，根据质量、能量守恒定理建立了大棚环境的机理模型，实现了对棚内温度、湿度的精确控制。陈丹等(2008) [ 10 ] 对广西农业职业技术学院现代农业展示园夏季单栋塑料大棚、三连栋塑料大棚、六连栋塑料大棚、大棚附近裸地的气象要素资料进行了分析，结果表明，大棚相对湿度的值的大小与塑料大棚体积为负相关，晴天晚上单栋大棚棚内气温会有逆温现象，棚内平均相对湿度低于棚外，各观测时次棚内增、减湿现象共存，白天以减湿为主，晚上会出现增湿。 研究借鉴其他学者研究成果的基础上，对河北唐山温室大棚湿度调控效果进行了深入的分析研究。 进行温室大棚调控效果分析的目的在于确立温室大棚对棚内湿度的调控作用强弱以及其与棚内外湿度的相关关系，更好地利用温室大棚来调控农作物的生长环境，发挥大棚种植的优势，预测棚内气象条件，为作物带来良好的生长环境。本文主要针对河北唐山大棚葡萄进行温室大棚调控效果分析，其目的和意义在于： 玫瑰香葡萄的开花坐果期易受高温热害、低温冷害等影响，会导致坐果率下降，使得葡萄减产。大棚对湿度的调控效果对于棚内湿度的影响极其重要，可以直接影响棚内作物是否受到气象灾害 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，进行河北唐山大棚葡萄的大棚调控效果分析，可以避免盲目种植，为创造葡萄良好的生长发育气象环境提供依据。
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user: 2. 资料来源和方法 2.1. 资料来源 本论文所采用资料均来源于河北省唐山市气象局。主要包括河北唐山地区2019年3月29日至4月30日曹妃甸唐海镇农研所试验基地气象观测站及小气候站所观测的逐小时棚外相对湿度、1.5m棚内湿度、棚内日照指数、棚外2分钟平均风速的资料。 2.2. 研究方法 1) 利用河北唐山地区2019年3月29日至4月30日曹妃甸唐海镇农研所试验基地气象观测站及小气候站所观测的逐小时棚外相对湿度、1.5 m棚内湿度的资料，计算出逐小时大棚内外温差、内外湿度差。 2) 利用图表相关分析法分析河北唐山葡萄大棚对湿度的调控效果的总体趋势以及棚外相对湿度、棚外2分钟平均风速、棚内日照指数对其的影响。 3) 利用相关系数法和线性回归对比分析日夜间大棚内外湿度差和棚外相对湿度，白天和夜间大棚内外湿度差随棚外2分钟平均风速的变化趋势，棚内有日照的时段逐小时大棚内外湿度差和棚内日照强度。通过相关系数来分析各个气象因素对大棚湿度调控的影响，通过方差分析来检验其显著性。
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user: 4. 结论 通过综合分析，最终得出以下结果： 1) 大棚对温度的调控效果在每天的0:00~6:00保持稳定，增温作用平均保持在2.5℃~2.7℃，每日的7:00~10:00大棚的增温作用迅速增强，10:00~13:00为一天中最强，增温作用平均保持在9.9℃~11.3℃，13:00后增温作用持续减弱。白天大棚平均增温8.0℃，夜间平均增温2.7℃，日均增温5.3℃。每日增温作用最强的时段以10:00~13:00为最多，占开花坐果期总天数的66.7%，每日最强增温作用平均为13.3℃；每日增温作用最弱的时间以23:00为最多，占开花坐果期总天数的21.2%，每日最弱增温作用平均为0.4℃。 2) 大棚对温度的调控效果与棚外气温在白天几乎没有相关性，在夜间呈强相关，且呈负相关。大棚对温度的调控效果与棚外2分钟平均风速在白天呈极弱相关，在夜间呈弱相关，且呈负相关。大棚对温度的调控效果与棚内日照在白天呈中等程度相关，且呈正相关。 3) 大棚对湿度的调控效果在每天的0:00~7:00保持稳定，时有小的波动，增湿作用平均保持在21.9%~25.1%，每日的7:00~9:00大棚的增湿作用迅速减弱，9:00~16:00增湿作用最弱，增湿作用平均保持在5.2%~9.5%，16:00~19:00增湿作用迅速增强，19:00后持续减弱。白天大棚平均增湿11%，夜间平均增湿25.2%，日均增湿18.1%。每日增湿作用最强的时间多在0:00~2:00，每日最强增湿作用平均为38.6%。每日增湿作用最弱的时间多在9:00~13:00，每日最弱增湿作用平均为−1.3%。 4) 大棚对湿度的调控效果与棚外相对湿度在白天呈中等程度相关，且呈负相关；在夜间呈极强相关，且呈负相关。大棚对湿度的调控效果与棚外2分钟平均风速在白天呈弱相关，且呈正相关；在夜间呈弱相关，且呈正相关。大棚对湿度的调控效果与棚内日照呈中等程度相关，且呈负相关。
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user: 摘要 使用四川省1979~2018年逐小时风速观测资料，通过统计分析的方法研究四川省10 m和100 m处平均风速的水平分布特征，季节平均的风速分布特征，并且选取平均风速大值区为代表研究平均风速大值区的小时平均风速的变化趋势，月平均风速的变化趋势以及年平均风速的变化趋势。通过计算风功率密度，分析风功率密度的分布特征，选取风功率密度大值区为代表的研究其月变化特征和年变化特征从而得出适合风能利用的年月以及地区。并研究了风的无量纲幂指函数。结果表明：(1) 年平均风速在四川省表现出西南至东北的空问分布特征，这和四川省季节平均的风速水平分布是一致的。且春天的平均风速高于其他季节。(2) 通过分析风速大值区平均风速可知，最大值均出现在8时左右，最小值出现在10~12时。三地月平均风速最小值均出现在5~6月，月平均风速成最大值出现在10~12月。(3) 四川省年平均风功率密度呈东西型的空间分布特征，四川省年平均风功率密度也呈现出东北–西南型的空间分布特征。(4) 选取丹巴和德昌两个风功率密度大值区研究风功率密度大值区月平均风功率密度和年平均风功率密度的变化，通过分析可知德昌和丹巴两地的月平均风功率密度最大值均出现在10月左右，前半年即1~6月相比于后半年即7~12月的平均风功率密度的值较小。(5) 四川省平均风速的无量纲幂指函数a在低风速下较不平定，表现出很强的随机性，随着风速的增大，幂指数a呈现出明显增大的趋势并趋于平定。
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user: 1. 引言 日照引起地表不均匀的加热，使大气中的压力分布不均匀，从而使空气沿水平方向移动，空气流动形成的动能被称为风能。风能是太阳能的变形，是清洁可再生的自然能源。风能的开发和利用有几千年的历史。在制造蒸汽发动机之前，风能被用作船舶航行、饮用水和灌溉、排水和野外生产、表面抛光和木材切断的重要动力。20世纪70年代中期以后，受化石能源、能源供应安全保障、环境保护贫困加剧的影响，主要发达国家和世界上一些发展中国家重视风能资源的开发和利用 [ 1 ]。风能开发利用的成本比太阳能开发利用的成本要低。研究表明 [ 2 ]：风能发电基本上不影响地方的使用。风能作为一种可持续利用的能源，将产生明显的生态效益和社会效益。目前，风力发电的成本已经降到了20世纪80年代的六分之一，并且继续下降 [ 3 ]。风力能源是21世纪最有希望的绿色能源，也是人类社会和经济可持续发展的新能源之一。 大风天气给人们带来了经济和人员损失 [ 4 ]。但同时，风能也是一种可再生的资源 [ 5 ] [ 6 ]。合理开发和使用风能，是解决资源短缺，实现可持续开发的有效途径 [ 7 ] [ 8 ]。目前我们正在普遍关注和研究这一重要的气象因子——风速 [ 9 ] [ 10 ]。目前，许多国内学者都在研究其他地区的风能，帅士章 [ 11 ] 等对贵州省风能数据进行了普查与评估。李德友 [ 12 ] 等利用四川茂县地区平均风速资料，研究了四川省茂县风速的变化，研究得出，茂县年平均风速具有显著的季节性差异。李艳 [ 13 ] 等使用传统的风速测定数据，采用线性测绘，趋势分析及其他方法研究中国的年平均风速变化，发现中国的年平均风速在过去40年间逐年下降。王婷 [ 14 ] 等利用风力能源数据评估系统，改善了每个变量系统，以研究广东省风能资源的变化趋势。张素云 [ 15 ] 等发现，河北省地面平均风速在4个季节里均呈递减的变化趋势。田莉 [ 16 ] 研究表明，西北的风速，根据地区有相当大的差异，北方的风速高，南方的风速低，中蒙边境的风速达到最高值。任国玉 [ 17 ] 等以日平均风速数据为基础，分析研究中国平均风速的季节性差异，结果显示中国的平均风速存在相当大的季节性差异。可见以前对风力能源进行了很多研究，风力能源的时间变化和空间分布会根据各种地形变化，这是研究的困难之一。 风功率密度指的是气流在单位时间内垂直通过单位截面积的风能，是在一个地方说明风能潜力最便利、最有价值的量。评估一个地方风能资源的丰富可以用风功率密度的大小来评估。从图1中可以看出，四川的风能资源状况相对较差，满足风力能源利用水平的地区主要在西部四川省高原、西南山区和北部山区。特别是山脊及河谷地区；盆地东侧地形具有明显的屏风效果和较低的风功率密度，西北部四川省高原具有较高的高度、较低的空气密度和较低的风功率密度。四川省的年平均风功率密度显示出东西类型的空间分布。四川省年平均风功率密度也呈现出东北–西南型的空问分布特征。风能资源的开发利用领域，不仅取决于风能资源的丰富，而且与地貌、地形、交通状况等有关。 图1. 50 m处四川省年平均风功率密度的分布 [ 9 ] 中国的风能资源主要集中于西北、华北、东北、青藏高原及东部沿海地区 [ 1 ]，由于高原阻挡效应，四川盆地在中国拥有相对较高的静风频率，是中国最小的风能区之一 [ 11 ]，但在四川高原盆地周边和西部地区的山区，有高山、溪谷等特殊地形，也有潜在的风能开发区。四川省风力能源资源的详细调查主要在四川西部高原山区和流域周边山区进行。本文分析四川省风速的空间分布特征，包括多年平均分布、不同季节分布；分析风场的时间演变特征，包括日变化、年变化、年际变化和长期趋势；分析风功率密度的空间分布特征以及时间演变特征。分析风速的无量纲幂指函数特征。研究结果能够通过平均风速的时间和空间的分布特征对四川省风能资源进行很好的利用。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 数据介绍 收集最新的欧洲中期数值预报中心(ECMWF)风速再分析数据即ERA5风速再分析数据，本文使用四川省1979~2018年逐小时风速观测资料，包括10 m和100 m高度上u和v方向上的风速。 ERA5在其前身ERA-Interim的基础上实现了很大晋级。首先是时空分辨率的大幅提升，用户将首次在水平分辨率为31 km、从地表开始降至0.01 hPa (距地面约80 km)共137模式层的情况下获取大气变量的每小时估计数据，再次，ERA5将更多的历史观测数据尤其是卫星数据利用到先进的数据同化和模式系统中，用以估计更为准确的大气状况，最终这些同化数据以及它们如何被使用的信息也将全部公开供用户使用。此外，ERA5提供的变量将由ERA-Interim的100种增加到240种，这其中包括由耦合的海浪模式所提供的波高、波向等变量，方便用户更准确地分析过去的大气甚至海洋状态 [ 18 ]。 通过ERA5风速再数据来研究风速的空间和时间上的分布。在计算风功率时根据《Q/GDW 588-2011风电功率预测功能规范》计算风功率。季候划分范围为：春季(3~5月)、夏季(6~8月)、秋季(9~11月)，冬季(12月~次年2月)。 2.2. 方法 使用四川省1979~2018年逐小时风速观测资料，分析风速的空间分布特征，包括多年平均分布、不同季节分布；根据空间分布特征，选取2~3个风速大值区，分析风速和风向的时间演变特征，包括日变化、年变化、年际变化和长期趋势。 其中风功率密度的计算公式为ρv3A/2 (其中ρ为空气的密度，因为空气的密度随着不同因素的变化而变化不太容易确定，而且密度的变化相对于速度的三次方的变化来讲小的可以忽略故在此密度选用标准海平面密度1.29 kg/m 3 。A为气流通过的面积，这里为计算简便当作单位面积即1来计算，单位为m 2 。v为气流速度的大小即风速的大小，单位为m/s。平均风功率密度的计算公式为(1)。从现有气象站10米高的观测数据中获得的四川省风能资源属于贫乏地区，不能满足风力能源利用地区的相关要求。故在接下来的研究中选用100 m处的风速资料来研究风功率密度。分析风功率密度的空间和时间分布特征，包括多年平均分布、不同季节分布；在风功率大值区，分析风功率的时间演变特征，包括月平均风功率密度的变化，年平均分功率密度的变化以及长期的变化情况。 在大气边界层，风速从地表向上逐渐增大。基于理论推导和经验修正，研究人员提出了风速曲线的各种表现。这个主要分为指数型和对数型。其中我们现在要用的表达式为(2)。这里利用10 m和100 m高度处的平均风速计算。无量纲幂指函数的计算方法为α = logU100[i] − logU10[i]。式中：U1和U2分别为高度Z1 (10 m)和Z2 (100 m)处的平均风速，α为考虑地表粗糙度影响的无量纲幂指数。
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user: 4. 风功率密度的时间变化特征 4.1. 风功率大值区的变化趋势 4.1.1. 风功率大值区的年变化趋势 由国际“风力发电风力能源资源评价法”等级标准，由现有的气象观测10米高的观测数据计算，四川省的风力能源资源属于贫困地区，风力能源资源可利用地区的相关条件达不到标准。故在接下来的研究中选用100 m处的风速资料来研究风功率密度。由图1可知风功率大值区主要分布在德昌县为中心的安宁河谷、以茂县为中心的岷江河谷和以丹巴县为中心的大渡河谷。选取丹巴和德昌两个风功率密度大值区研究风功率密度的年变化。通过对100 m处数据的处理得到40年100 m处风功率密度的月平均变化即月平均风功率密度的变化。 图11. 无量纲幂指函数随风速的变化 由图12可知丹巴月平均风功率密度最大值出现在10月，月平均风功率密度最大值为24 W/m 2 。月平均风功率密度最小值出现在1月，月平均风功率密度最小值约为8.4 W/m 2 。月平均风功率密度从一月到十二月有递增的趋势。由图13可知德昌月平均风功率密度的最大值出现在10月，月平均风功率密度最大值约为87 W/m 2 。月平均风功率密度最小值出现在6月左右，月平均风功率密度最小值不到10 W/m 2 。 图12. 丹巴月平均风功密度的变化趋势 图13. 德昌月平均风功率密度的变化趋势 由上面两地月平均风功率密度的分析可知，各个月的平均风功率密度有很大的差异。其中德昌和丹巴两地的月平均风功率密度最大值均出现在10月左右，说明10月更适合风能发电和风能的利用。前半年即1~6月相比于后半年即7~12月的平均风功率密度的值较小说明后半年更适合风能的开发利用。通过分析可知年平均风功率密度的最大值和风功率密度的最小值和年平均风速的最大最小值是对应的。 4.1.2. 风功率密度大值区的年际变化 由图1可知风功率大值区主要分布在德昌县为中心的安宁河谷、以茂县为中心的岷江河谷和以丹巴县为中心的大渡河谷。选取丹巴和德昌两个风功率密度大值区研究风功率密度的年季变化。 如图14所示，100 m处丹巴年平均风功率密度最大值出现在2012年左右，最大年平均风功率密度值约为21.5 W/m 2 ，最小年平均风功率密度出现在1990~1991年左右，最小年年平均风功率密度值约为6.3 W/m 2 。从一元线性回归方程可以看出100 m处丹巴年平均风功率密度在波动中呈现递增的趋势，求出的年平均风功率密度气候倾向率为0.0532 (W/m 2 )/5年，即每5年年平均风功率密度增加0.0532 W/m 2 。可以看出年平均风功率密度的变化极其慢。年平均风功率密度存在两个峰值分别位于1994年左右和2012年，近几年的年平均风功率密度并未达到最大值。 图15研究的是100 m处德昌年平均风功率密度的变化趋势，由图可知，德昌年平均风功率密度最大值出现在2012年左右，年平均风功率密度最大值约为44 W/m 2 ，年平均风功率密度最小值出现在2008年左右，年平均最小风速值约为24 W/m 2 。从一元线性回归方程可以看出100 m处德昌年平均风功率密度在波动中呈现递减的趋势，求出的年平均风功率密度气候倾向率为−0.0697 (W/m 2 )/5年，即5年年平均风功率密度减少0.0697 W/m 2 。 通过分析可知年平均风功率密度的最大值和年平均风功率密度的最小值和年平均风速的最大最小值是对应的。且近年来风功率密度即风能资源未达到开发利用的最高值。
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user: 5. 结论 1. 通过对10 m和100 m处风速资料的处理得到四川省年平均风速的空间分布特征即四川省年平均风速也呈现出东北–西南型的空问分布特征，即东北域年平均风速较高，而西南部区域年平均风速较小。 2. 通过求季节平均的风速水平分布可以看出，四川省季节平均的风速水平分布和年平均风速的水平分布是一致的即东北域季节平均风速较高，而西南部区域季节平均风速较小。且春季的平均风速相对于其他季节较大。 图14. 100 m处丹巴年平均风功率密度的变化趋势 图15. 100 m处德昌年平均风功率密度的变化趋势 3. 通过上面对四川省风速空间分布的分析可以确定风速大值区的位置，选取丹巴，石渠，德州三个风速大值区为代表研究风速大值区的小时平均风速，月平均风速，以及年平均风速的变化。通过分析可知丹巴，德昌，石渠的小时平均风速最大值均出现在8时左右，最小值出现在10~12时。说明8时左右三地的风力资源开发利用较好，而10~12时风能的开发较贫乏。三地月平均风速最小值均出现在5~6月，月平均风速成最大值出现在10~12月，说明10~12月开发利用风能较好。三地年平均风速的变化幅度相当小，年平均风速的值也较小。通过对风速大值区的年平均风速，月平均风速，小时平均风速的变化分析可知四川盆地各个地方平均风速相较于我国的其它地方的平均风速都较小且风速的波动也范围小。 4. 风功率密度指的是气流在单位时间内垂直通过单位截面积的风能，他是描述一个地方风能潜力的最方便最有价值的量。通过对四川省年平均风功率密度的分析可知四川省年平均风功率呈东–西型的空间分布特征，即西部区域年平均风速较高，相应的年平均风功率密度也较高。而东部区域年平均风速较小，相应的年平均风功率密度也较小。四川省年平均风功率密度也呈现出东北–西南型的空问分布特征，即东北域年平均风速较高，相应的年平均风功率密度也较高。而西南部区域年平均风速较小，相应的年平均风功率密度也较小。 5. 选取丹巴和德州两个风功率密度大值区研究风功率密度大值区月平均风功率密度和年平均风功率密度的变化，通过分析可知德昌和丹巴两地的月平均风功率密度最大值均出现在10月左右，说明10月更适合风能发电和风能的利用。前半年即1~6月相比于后半年即7~12月的平均风功率密度的值较小说明后半年更适合风能的开发利用。通过分析可知年平均风功率密度的最大值和年平均风功率密度的最小值和年平均风速的最大最小值是对应的。两个风功率密度大值区年平均风功率密度的值很小，可知四川省大部分地区风能资源状况较差，无法满足风能资源的相关要求。 6. 四川省平均风速的无量纲幂指函数α在低风速下较不稳定，表现出很强的随机性，随着风速的增大，幂指数α呈现出明显增大的趋势并趋于平定。当无量纲幂指函数超过了一定的界线可能就会有强风的发生。由于四川省常年平均风速较小，所以无量纲幂指函数也较小。
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user: 摘要 精准脱贫是当前党中央最为关心的问题之一，也是社会关注的热点问题。自精准扶贫战略实施以来，我国贫困人口大幅减少，贫困发生率持续降低，为全球扶贫做出了巨大贡献。然而随着精准扶贫的深入，实践中存在的技术落后、数据失真以及资源分散等问题，影响了精准扶贫的成效，随着物联网技术的普及，运用大数据来推动精准扶贫引起了大家的关注。本文将从大数据的视角出发，分析贵州省“扶贫云”系统中大数据技术的应用，在肯定其成功经验的同时指出其中存在的不足，探究如何运用大数据技术推动我国精准扶贫工作的发展，以进一步提高精准扶贫的工作效率。
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user: 1. 引言 新中国成立以来，我国政府一直将扶贫开发作为一项重要的工作内容，尤其是改革开放以来，政府不断加大在扶贫领域的投入，“一穷二白”的普遍贫困问题得到了解决。2013年习近平总书记高屋建瓴地提出了精准扶贫思想，以解决仍待脱贫的7500万人口的生活问题。相对于传统扶贫而言，精准扶贫是一种符合治理现代化趋势的新型贫困治理机制，理论上有其科学合理性 [ 1 ]。但是在实践运行中，由于技术落后难以通过有效的数据分析精准识别贫困人口，从而提供精准帮扶，贫困治理方式多以主观经验决策为主，精准管理、精准考核也不到位，这些成为了我国贫困人口精准脱贫的制约因素之一。贵州作为我国第一个“国家级大数据综合试验区”，于2015年推行了“扶贫云”工作系统，利用大数据技术提升了当地政府的贫困治理能力，在全国具有示范引领作用。 大数据技术在扶贫开发领域的应用体现了政府治理理念的转变，有助于推进国家治理体系与治理能力现代化。同时大数据技术在扶贫开发领域的应用有利于构建“大扶贫”格局，为贫困治理的精准性提供保障。很多学者从理论层面论证了大数据技术与精准扶贫相结合的可行性与发展空间，运用大数据技术推进扶贫开发作为实现精准脱贫目标的有效路径，得到了专家学者的一致认可。但是在具体实践中如何落实，在全国范围内推动大数据扶贫的技术普及还有待进一步探讨。
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user: 2. 大数据在贵州精准扶贫工作中的应用 2.1. 利用大数据技术采集数据，精准识别贫困群体 贵州运用大数据技术，建立了“贫困人口识别模型”。首先由居民自愿申请，政府通过问卷调查以及现场访谈的方式收集第一手数据，收集的数据以结构化数据为主，以减少人为因素的干扰，建立扶贫信息源数据库。接着通过“云上贵州”系统，收集公安、卫计、教育、人社、工商、住建等19个部门有关贫困人口的相关数据，将现场收集到的源数据与这些部门统计的数据进行自动化对比，确保数据的真实有效。之后采用“四看法”构建脱贫指标体系，即一看房，二看粮，三看劳动力强不强，四看有没有读书郎，贵州贫困人口衡量指标体系具体包括7项一级指标和199项二级指标，以此为依据得出个体的脱贫指数，其中处于60分以下的为真正的贫困群体，处于60~80分的为可能贫困的群体，而处于80分以上的为已稳定脱贫的群体，将脱贫指数作为参考，甄选出贫困人口，完善建档立卡登记表 [ 2 ]。最后按照传统的“两公示一公告”程序，鼓励群众对精准识别结果进行监督。 2.2. 分析数据，精准识别致贫原因，制定扶贫方案 精准识别出贫困人口之后，将他们的有关数据在“扶贫云”系统中进行整合分析，判断贫困人口致贫的根本原因。一方面政府通过“扶贫云”平台，发布贫困人口的需求信息，政府、社会组织以及企业、公众等能够通过平台对口提供帮助，制定具有针对性的扶贫方案，实现精准帮扶。另一方面政府在平台上发布一些教育培训等为贫困人口提供的服务信息，通过平台实现扶贫主体与扶贫客体的互动交流，提高贫困治理的效率。 2.3. 完善大数据管理平台，实现精准管理 贵州通过“云上贵州”系统整合了19个部门的信息，与“扶贫云”平台实时进行数据交换共享，打破部门间信息壁垒，及时更新贫困人口的信息。“扶贫云”平台利用GIS技术，对贵州现有贫困人口以及脱贫人口进行动态监测，以自然村为单位绘制贵州的“扶贫地图”，将不同的贫困程度以颜色的深浅加以区分，将地区的贫困人口数量、贫困发生率、致贫原因以及帮扶方案、帮扶效果等在地图上反映出来 [ 2 ]。“扶贫云”平台通过可视化分析，对帮扶责任人、帮扶方案的落实情况、资金使用情况进行跟踪监控，通过数据自动比对发现履职风险、资金风险等可能出现的问题，及时发出预警。政府工作人员通过电脑、手机等移动终端随时接收信息，及时调整扶贫对象与扶贫方案，实现动态管理。 2.4. 完善扶贫考核数据系统，实现精准考核 贵州建立了扶贫工作移动巡检系统，实行责任追究制。在“扶贫云”平台设有责任链、任务链以及资金链三大版块，对扶贫人员的工作进行全程监控。全省扶贫工作考核采取网上审核与实地考察相结合的方式，扶贫干部通过“扶贫云”平台实时上传数据，必要时拍照片作为佐证，省去了基层干部提交材料作报告的程序，运用大数据进行定量分析，使考核效率更高，考核结果更精准。实地考察除了采用干部访谈，入户调查等常规方式外，贵州省都匀市还推出以精准扶贫为主题的现场观摩会，现场观摩会以季度为周期召开，现场观摩的领导作为评委打分，分数将计入扶贫干部考核成绩之中。
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user: 3. 大数据在贵州精准扶贫应用中存在不足 3.1. 数据采集效率低 贵州将采集到的源数据与各部门提供的统计数据进行对比分析，能够精准识别出贫困人口。然而贵州省数据采集多为人工统计，数据自动采集比例低，再加上扶贫开发领域涉及大量数据，数据变动较为频繁，造成数据采集效率低，成本高。 3.2. 数据整合能力有限 贵州通过“云上贵州”平台推动了政府部门间数据的交换共享，将精准扶贫所需信息在“扶贫云”平台整合，建立精准扶贫数据库，作为贵州贫困治理的重要依据。同时通过电脑手机等网上平台，实时更新相关数据，在政府部门之间、上下级之间形成“大扶贫”格局，避免资源的浪费。然而目前贵州“扶贫云”平台还尚未能够将市场、社会组织以及公众等参与扶贫的数据整合起来，将所有扶贫主体的力量凝聚起来。 3.3. 数据分析能力较低 贵州通过大数据分析，精准识别致贫原因，为贫困人口制定精准的帮扶方案，比常规性精准扶贫在资源配置、提供帮扶方面效率更高。然而贵州大数据分析多运用统计学中的柱状图、折线图进行线性回归分析，还无法运用更加复杂的分析技术，深入挖掘变量之间的非线性关系，因此还无法通过系统分析预测贫困人口脱贫所需要的资源数量以及脱贫目标实现期限，无法制定更加精确细致的帮扶计划。 3.4. 数据利用率不高 从精准扶贫这一视角来看，贵州“扶贫云”平台运用大数据技术更侧重于精准识别贫困人口，在精准帮扶领域也发挥了一定作用，但还不能整合所有资源，制定出最佳帮扶方案，另外在精准管理与精准考核领域应用力度不够。从大数据应用这一视角来看，贵州“扶贫云”平台还偏向于数据采集整合阶段，还尚未实现真正的数据治理，尚未充分挖掘大数据技术在精准扶贫领域的潜能。
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user: 4. 大数据助力精准扶贫优化的对策建议 4.1. 提高认识，构建大数据精准扶贫平台 中央政府要做好典型做法的宣传工作，比如贵州“扶贫云”平台的构建，提高对大数据技术在精准扶贫领域应用的重要性与紧迫性的认识。同时典型做法的推广，能够起到示范作用，激发各地结合当地实际情况认真研究，在精准扶贫工作中应用大数据技术。另外各地开展精准扶贫大数据平台的研发工作属于技术创新，需要高昂的研发成本以及一定的技术人才支撑。国家应当制定合理的政策加以引导 [ 3 ]，并且提供适当的财政补贴，鼓励各地突破技术难题，加强大数据技术在精准扶贫领域应用的深度与广度，充分发挥大数据在精准扶贫领域的应用价值。 4.2. 完善大数据精准扶贫系统的基本功能 第一，完善数据采集功能。精准扶贫工作的开展依赖于大量真实可靠的数据，为工作人员决策提供重要依据。同时在精准扶贫工作进行中，这些数据具有较大变动性，需要及时更新。因此一方面要保证数据的真实可靠，推行“谁采集、谁录入、谁负责”的责任追究制，另一方面要提高数据的自动化采集比例，提高数据采集更新效率，一些地区构建了便捷的客户端平台，联网实时采集更新数据，减少政府工作人员人工录入的工作量 [ 2 ]。 第二，完善数据共享功能。贵州省通过“云上贵州”平台打破了部门间的信息壁垒，促进部门间信息共享，这一举措值得推广。不过在精准扶贫工作中，一方面我们还应当将市场、社会组织的扶贫数据整合进来，构建真正的“大扶贫”格局，另一方面还应当实现全国数据的共享，推动精准扶贫工作的统筹协同发展。 第三，完善数据分析功能。除了运用柱状图、回归分析等低端的分析方法之外，还应当运用人工神经网络、支持向量机、决策树、K-Means以及用于分类的Naive Bayes等算法进行深度研究 [ 1 ]。通过数据分析不仅有助于制定更加精准有效的帮扶方案，而且可以对帮扶方案的实施进行监控，及时发现其中存在的风险，发出预警提供工作人员及时调整减少损失。 第四，完善精准考核功能。在精准扶贫工作中，精准考核往往容易被大家忽视，大数据精准扶贫系统应当能够提供扶贫干部的工作记录，以便对其工作的落实情况进行监督。通过电脑手机等客户端平台，能够受理群众信访举报，作为绩效考核的重要依据 [ 4 ]。另外还应当引进第三方评估，保证考核结果的客观公正。多种渠道结合进行考核，并对违法乱纪行为进行严惩 [ 5 ]。 4.3. 加强监管，保证数据安全 运用大数据技术，必须保证数据的安全性，在精准扶贫领域，贫困人口的个人信息一旦泄露，不仅造成隐私安全问题，还可能对贫困人口造成心理负担。因此政府必须保证精准扶贫大数据平台的安全性，首先政府应当以法律法规形式明确信息公开以及信息共享的范围与条件，其次应当明确对泄露数据行为的惩治措施，加大惩戒力度，最后还应当加大对大数据的监管力度，制定完善有效的监管政策，鼓励部门之间互相监督。 4.4. 注重大数据人才培养，为大数据扶贫提供支持 一方面国家要培养专门的大数据人才。政府要加大投入力度，提供必要的设施设备，在大学高校开办相关专业，培养专业人才。另一方面政府要对现有工作人员开展培训工作，使扶贫人员具有基本的大数据应用技术，确保基层干部能用会用大数据精准扶贫平台，在日常工作中，能够完成数据的采集、录入、分析等基本工作。
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user: 摘要 本文利用洞口国家基本气象观测站1960~2019年观测气象资料及邵阳市柑桔研究所2015~2019年柑橘数据，对洞口县雪峰蜜桔的气候适应性进行了研究。发现洞口县柑桔产区年平均风速总体呈减小趋势，减小速率为0.2 (米/秒)/10年。1979~2017年，洞口县柑桔产区平均最大风速也呈减小趋势，且减少速率较年平均风速更大，为0.4 (米/秒)/10年。年积温有增多趋势，但夏季呈减少趋势。洞口县柑桔产区年平均气温、平均最高气温和平均最低气温总体均呈上升趋势。未来极端高温事件增加，极端低温事件减少，连续干日减少，大雨日数增加。未来连续干日的变化呈现显著的年代际波动。大雨日数表现为增加，但增加值不超过2天。
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user: 1. 引言 柑桔是全球第一大果树，我国是世界柑桔生产第一大国。柑桔是亚热带果树，喜温暖湿润天气，易受低温危害。研究柑桔冻害发生发展规律对于柑桔产业健康发展具有重要意义 [ 1 ]。在全球升温趋势之下，极端温度变幅加大，低温灾害性天气发生频率不减反增 [ 2 ] [ 3 ]。突发性低温冻害易对柑桔生产造成严重影响，甚至毁灭性打击。例如：2008年1月持续低温雨雪和冰冻天气对亚热带地区特别是北缘地区柑桔生产造成了严重影响。研究山地农业地形气候特别是对作物气候生态进行定量研究，有助于山地区域农业气候资源的合理开发与利用 [ 4 ]。 通过分析邵阳市洞口县雪峰蜜桔生长期的年平均气温、年积温、风等气候因子，掌握柑桔生长发育期对气温、降水、日照的需求，有效利用气象条件，防范气象灾害，结合生产实际，加强果园管理，提高柑桔产量，为柑桔产区品种规划及防寒减灾提供参考。
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user: 2. 资料和方法 本文所用资料，来源于洞口国家基本气象观测站1960~2019年观测气象资料及洞口区域气象站。柑橘数据来源于邵阳市柑桔研究所，观测地段能代表当地地形、地势、土壤及生产管理水平，观测植株为挂果3年以上、长势中等、有代表性的蜜桔树，按照农业气象观测方法进行。当观测株上有一朵花开放(雌雄蕊可见)，即表示该植株进入开花始期，有半数或以上树枝的花开放，表示该植株进入开花普遍期，开放现象基本结束，表示该植株进入开花末期。采用常规统计方法、线性趋势分析法对洞口县平均气温、最高气温、最低气温、积温、平均风速、最大风速的年变化规律做出分析。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 柑桔品质指标 对2015年~2019年洞口柑桔资料进行统计，从表1可看出，柑桔开花期出现在4月15日至4月18日，最早出现在4月15日，最晚出现在4月18日。开花末期观测数据表明尾张开花始期的平均日期是4月16日，平均开花持续时间为7天。其中不同年份差异较大，开花末期最早出现在4月19日，最晚出现在4月24日，不同年份相差3~4天；开花持续时间最短的只有4天，最长的有8天。果实膨大期都集中出现在7月中旬~8月中旬。 Table 1 Tangerine flowering and fruit expansion tim 年份(年) 开花始期(日) 开花末期 果实膨大期 2015 4月15日 4月20日 7月中~8月中 2016 4月18日 4月26日 7月中~8月中 2017 4月15日 4月19日 7月中~8月中 2018 4月17日 4月24日 7月中~8月中 2019 4月18日 4月22日 7月中~8月中 表1. 蜜桔花期和果实膨大期时间 含酸率、VC、可食率及出汁率关系到蜜桔的品质，从表2近五年的数据来看，洞口雪峰蜜桔的含酸率在0.56~0.64之间，光照状况直接影响柑橘果实的品质，日照时数对柑橘的可溶性固形物和总糖含量影响较大，雪峰蜜桔的含酸率先下降后在2019年又上升，这于2019年日照时数偏少有关；降水量则对果实形体大小、味道浓淡有直接影响，果实膨大期降水量大，水分供应充裕，则有利于果实膨大，使得柑橘果形大，果实含水量高，味淡，果实成熟期降水少，水分供应不足，果实含水量低，味浓。因此，在柑橘果品气候资源评价指标中考虑影响果品的主要气候因子。 Table 2 Tangerine quality inde 含酸(%) 可固(%) VC (%) 可食率(%) 出汁率(%) 横径(毫米) 纵径(毫米) 皮厚(毫米) 年份 0.64 13.2 52.23 82.13 75.12 60.1 42.6 1.2 2015 0.56 12.9 52.47 83.42 75.31 66.7 47.1 1.3 2016 0.61 13.3 54.67 85.51 76.74 65.4 45.4 1.4 2017 0.59 13.1 53.46 85.33 76.12 66.5 46.9 1.1 2018 0.61 13.5 57.58 86.31 75.89 62.5 43.7 1.2 2019 表2. 蜜桔品质指标 3.2. 气象因子特征 图1为1960~2017年，洞口县柑桔产区年平均气温、平均最高气温和平均最低气温总体均呈上升趋势，升温速率分别为0.09℃/10年、0.14℃/10年和0.10℃/10年。1960~2017年，洞口县柑桔产区冬、春季平均气温升温幅度相对较大，升温速率接近0.2℃/10年，秋季升温幅度较小，夏季气温甚至有略微下降的趋势。平均最高气温，除夏季有略微下降趋势外，其余三个季节均呈升高趋势，其中春季最为明显，升温速率达0.31℃/10年，其次分别为冬季和秋季，升温速率分别为0.23℃/10年和0.17℃/10年。平均最低气温，升温幅度较平均气温和最高气温小，其中冬季和春季升温趋势相对较为明显，升温速率分别为0.19℃/10年和0.14℃/10年，但秋季和夏季没有明显的变化趋势。 从图2中可以看到洞口县柑桔产区≥10℃积温常年值为5656.5度日，最多年为6083.6度日(2013年)，最少年为5290.4度日(1970年)。最近58年以来，洞口县柑桔产区≥10℃积温有56年处于柑桔生长发育需要的最适年积温范围。1960~2017年，产区年积温总体呈增多趋势，增幅为30度日/10年。四个季节中，除了夏季积温有减少趋势，减幅为4.7度日/10年外，其余三个季节均呈增多趋势，其中春季增幅最大，为19.2度日/10年。年积温有增多趋势，但夏季呈减少趋势。 图1. 1960~2017年洞口县平均及最高、最低气温历年变化 图2. 1960~2015年洞口县柑桔产区积温 风能促使空气中氧、二氧化碳和水汽分布均匀，并加速它们的循环，形成有利于植物正常生长的大气环境。风力的扩散作用，可降低大气污染对植物的危害，但风力过大会对作物生长造成一定的伤害，导致果树掉果，从而造成减产。从图3可以看到洞口柑桔产区平均风速较小，大风日数较少。洞口县柑桔产区年平均风速1.5米/秒；最大年为2.5米/秒(1964年)，最小年为1.0米/秒(2000年)。洞口县柑桔产区四季平均风速变化不大，其中春季和夏季相对较大，而秋季和冬季相对较小。春季，洞口县柑桔产区平均风速1.4米/秒，最大2.8米/秒(1963年)，最小0.5米/秒(2005年)；夏季，洞口县柑桔产区平均风速1.4米/秒，最大2.7米/秒(1972年)，最小1.0米/秒(2008年)；秋季，洞口县柑桔产区平均风速1.2米/秒，最大2.4米/秒(1971年)，最小0.9米/秒(1999年)；冬季，洞口县柑桔产区平均风速1.3米/秒，最大2.6米/秒(1967/1968年)，最小0.8米/秒(1999/2000年)。各月中，7月平均风速最大，为1.6米/秒，其次是4月，为1.5米/秒；10月至次年1月相对较小，为1.2米/秒，其余各月平均风速在1.3~1.4米/秒之间。 图3. 1960~2017年洞口县柑桔产区年平均风速历年变化 图4为1970~2017年洞口县柑桔产区年平均最大风速4.1米/秒；最大年为5.1米/秒(1980年)，最小年为3.3米/秒(2012年)。日最大风速最大值24.7米/秒，出现在1985年4月10日。产区常年日最大风速大于6级(10.8米/秒)的日数较少，仅为1.8天。 图4. 1970~2017年洞口县柑桔产区年平均最大风速历年变化 春季，洞口县柑桔产区平均最大风速为4.4米/秒，最大年为5.6米/秒(1980年)，最小年为3.3米/秒(2005年)；夏季，洞口县柑桔产区平均最大风速为4.7米/秒，最大年为5.9米/秒(1979年)，最小年为3.6米/秒(2015年)；秋季，洞口县柑桔产区平均最大风速为3.7米/秒，最大年为4.7米/秒(1980年)，最小年为2.9米/秒(2013年)；冬季，洞口县柑桔产区平均最大风速与秋季一样，也为3.7米/秒，最大年为4.6米/秒(1980/1981年)，最小为2.8米/秒(2011/2012年)。 各月平均最大风速，7月最大，为5.1米/秒，其次是8月和4月，分别为4.7米/秒和4.6米/秒；12月最小，为3.5米/秒。 1960~2017年，洞口县柑桔产区年平均风速总体呈减小趋势，减小速率为0.2 (米/秒)/10年。1979~2017年，洞口县柑桔产区平均最大风速也呈减小趋势，且减少速率较年平均风速更大，为0.4 (米/秒)/10年。
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user: 4. 未来气候变化及气象灾害预估 使用CMIP5模式数据进行了RCP4.5中等温室气体排放情景下中国区域1980~2099年的长时间分析。以1986~2005年为基准期，对邵阳洞口未来气候变化预估进行了分析。从图5中可以看到，受人为温室气体排放等外强迫的影响，未来邵阳洞口气温将持续上升，夏季气温上升的幅度比冬季略大。到2050年附近，年平均气温将升高接近1.4℃，到2100年附近，升高接近2.2℃。未来冬、夏季和年平均降水的年代际变化波动都较大，并且冬季降水的相对变化值高于夏季，变化幅度在−20%~30%之间。夏季和年平均降水变化均以增加为主，大多数年份增加值都在10%以内。 图5. 未来邵阳洞口气温的变化(单位：℃，相对于1986~2005年。黑色是年平均，蓝色和红色分别是冬夏季) 从图6中可以看到未来极端高温事件增加，极端低温事件减少，连续干日减少，大雨日数增加。到2050年，每年日最低气温大于20℃的全部天数增加17天，而霜冻日数(每年日最低气温小于0℃的全部天数)减少7天。到2100年，热带夜数增加近25天，而霜冻日数减少近10天(图7)。未来连续干日的变化呈现显著的年代际波动，在2070~2080年附近出现明显增加，其他年份总体以微弱减少为主，减小值不超过2天。大雨日数则表现为增加，但增加值不超过2天(图8)。 图6. 未来邵阳洞口降水的相对变化(%，相对于1986~2005年。黑色是年平均，蓝色和红色分别是冬夏季) 图7. 未来邵阳洞口极端气温的变化(单位：天，相对于1986~2005年。蓝色和红色分别是热带夜数和霜冻日数) 图8. 未来邵阳洞口极端降水的变化(单位：天，相对于1986~2005年。蓝色和红色分别是大雨日数和连续干日日数)
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user: 5. 结论 1960~2017年，洞口县柑桔产区年平均风速总体呈减小趋势，减小速率为0.2 (米/秒)/10年。1979~2017年，洞口县柑桔产区平均最大风速也呈减小趋势，且减少速率较年平均风速更大，为0.4 (米/秒)/10年。年积温有增多趋势，但夏季呈减少趋势。洞口县柑桔产区年平均气温、平均最高气温和平均最低气温总体均呈上升趋势。未来极端高温事件增加，极端低温事件减少，连续干日减少，大雨日数增加。未来连续干日的变化呈现显著的年代际波动。大雨日数表现为增加，但增加值不超过2天。
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user: 摘要 为探讨围棋盲棋中的专长效应及不同棋局容量中不同经验水平棋手的记忆差异，研究通过“专家–新手”范式，对比了围棋经验棋手与新手在盲棋中不同棋局容量的记忆表现。实验1要求被试在视觉及语义条件下进行盲棋对弈，结果发现围棋盲棋中存在专长效应，棋局容量影响棋手在不同条件中的记忆表现；实验2探究棋局对弈顺序与棋局容量的关系，结果发现，容量较小的棋局中能够完成同时对弈与逐步对弈，容量较大时，无法完成。实验3探究棋子位置与颜色在不同棋局容量中的记忆差异，结果发现，经验棋手在不同容量棋局中并不受棋子位置的干扰。棋手的记忆表现受棋局容量的影响，在棋局容量较小的棋局中记忆表现较好。