DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 20世纪90年代以来，土地利用/覆被变化(LUCC)作为全球变化的重要组成部分，成为全球变化研究的前沿 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。土地利用/覆被变化数据的获取是研究的一项重要基础工作，通过遥感影像处理和解译分类提取LUCC信息是研究中必不可少的步骤 [ 4 ]。LUCC与人类的生产和生活密切相关，而人类活动正以空前的速度改变着陆地环境 [ 5 ]。由于人类活动引起的土地利用的变化是全球环境变化的重要因素 [ 6 ]，所以土地利用的动态监测成为国内外研究的热点，对LUCC的研究是国家和地方社会经济可持续发展的需求，具有极其重要的现实意义和科学价值 [ 7 ]。 随着遥感平台的多样化图像分辨率的提高以及计算机技术的迅速发展，遥感技术已成为LUCC研究的重要手段 [ 8 ]。因而通过遥感图像处理、解译分类提取LUCC信息已成为LUCC研究必不可少的一步 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。利用遥感手段获得LUCC信息的一个重要的中间环节就是分类。遥感图像分类就是把图像中的每一个像元或区域划分为若干类别中的一种，即通过对各类地物的光谱特征分析来选择特征参数划分为互不重叠的子空间后将影像内各个像元划分到各子空间中去，从而实现遥感影像的分类 [ 12 ]。 本文对近年来出现的基于遥感影像的土地利用/覆盖变化分类技术的研究进展作了综述，并在最后做了简单的展望。
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user: 2. 传统方法 2.1. 目视解译 目视解译主要是专业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器，在遥感影像上确定分类系统、建立解译标志，以此对图像进行判读识别，获取特定目标地物信息 [ 13 ]。目视解译主要依照从已知到未知，先易后难，先山区后平原，先整体后局部，先宏观后微观的顺序；采取直判法、对比法、邻比法、动态对比法、逻辑推理法等方法 [ 14 ] 开展解译工作。它是人们通过遥感技术获取目标信息最直接、最基本的方法，目前仍然被广泛使用 [ 15 ]。但目视解译虽然简单易操作，有很强的灵活性，但由于解译人员的专业知识水平以及解译经验的限制，解译结果也会存在明显差异，受个人主观等因素影响大，李镇等 [ 16 ] 通过对切沟形态参数的目视解译，发现解译面积与解译相对误差呈明显负相关。杨军义 [ 17 ] 提出目视解译中易将林地产生的阴影判定为林地范围。 2.2. 基于统计的分类方法 基于统计的分类方法是在数理统计的基础上，进行遥感图像的自动分类，因而又称为计算机自动分类方法。它主要包括监督分类和非监督分类。 2.2.1. 监督分类 监督分类又称为训练区分类。它是利用对地面样区的实况调查资料，从已知训练样区得出实际地物的统计资料，然后再用这种统计资料作为图像分类的判别依据，并依一定的判别准则对所有图像象元进行判别处理，使得具有相似特征并满足一定识别规则的象元归并为一类 [ 18 ]。在训练区分类中，由于训练样区所提供的判别资料是与一定的地物相对应，则计算机便将满足该类条件的象元识别为与训练样区相一致的地物，如此完成对整幅图像的处理。其中最大似然法得到最广泛的运用，孙坤等 [ 19 ] 对监督分类的6种分类器(最大似然、神经元网络、支持向量机、最小距离、马氏距离、平行六面体)分类方法进行分类后的精度比较，发现最大似然分类法具有较好的分类效果。同时随着科技的发展，监督分类方法也得到不断的发展，洪洲 [ 20 ] 提出基于纹理特征的遥感影像监督分类可以提高遥感影像的分类精度。 2.2.2. 非监督分类 非监督分类方法并不要求具体地物的已知知识，它是依赖于图像的统计特性作为基础的。假定相同的地物特征反映为相同的光谱反射值，在多维图像空间中，则考虑为同一地物在多维空间中存在着一个聚集点所构成的“点群”，即同点群的象元彼此相似 [ 21 ]。但由于同谱异物和同物异谱的现象，影像预处理后再进行非监督分类的方法运用国家广泛，王利民等 [ 22 ] 提出一种基于先分层后进行非监督分类的油菜监测新方法大大降低了直接非监督分类中非油菜区被错判为油菜的现象。 监督分类和非监督分类是最基本的两种分类方法，两者的比较如表1所示，由于两者都是单一的依靠地物的光谱特征，因此对某些地物和某些地区分类效果并不理想，随着遥感技术和计算机技术的发展及人们实践经验的增多，科学研究工作者在此基础上发展了很多其它分类方法。 Table 1 Comparison of supervised and unsupervised classificatio 优点 缺点 适用范围 监督分类 精确度高，准确性好，与实际类别吻合较好，避免了非监督分类众对光谱集群组的重新归类 工作量大，训练去的选取需花费较多的人力，同时识别样本具有选择性 有先验知识 非监督分类 工作量小，易于实现，人工输入参数少，大大降低了人为误差，所有区域均能被识别 分类结果与实际类别相差较大，准确性差，无法排除同谱异物和同物异谱现象的干扰 无类别先验知识 表1. 监督分类与非监督分类的比较
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user: 3. 基于算法的分类方法 3.1. 神经网络法 人工神经网络是以模拟人脑神经系统的结构和功能(如图1所示)为基础而建立的一种数据分析处理系统，如图2所示。具有对信息的分布式存储，并行处理、自组织、自学习等特点 [ 23 ]，主要通过许多具有简单处理能力的神经元的复合作用而具有复杂的非线性映射能力 [ 24 ]，采用合适的神经网络算法进行遥感影像分类，可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。戚王月等 [ 25 ] 将神经网络中的激励函数添加偏置参数、学习率进行自适应调整后发现分类精度比最大似然法提高了15.35%。肖让等 [ 26 ] 提出由于数据集时常受到客观条件的限制，可以利用权值迁移的输入的方式，对网络权重随机初始化进行替代，使训练效果提高。张猛等 [ 27 ] 提出一种基于主成分分析的卷积神经网络草地遥感分类网络结构，分类精度达到94.65%。 图1. 人工神经网络基本模型 图2. 人工神经网络结构图 3.2. 决策树分类 分类树算法可以像分类过程一样被定义，依据规则把遥感数据集一级一级往下细分以定义决策树的各个分支。如图3所示，决策树由一个根结点、一系列内部结点及终极结点组成，每一结点只有一个父结点和两个或多个子结点。决策树的每一个内部结点对应一个非类别属性或属性的集合，每条边对应该属性的每个可能值 [ 28 ]。决策树的叶结点对应一个类别属性值，不同的叶结点可以对应相同的类别属性值。孙静雯等 [ 29 ] 通过提取实验区域NDVI、MNDWI和森林郁闭度来建立决策树并执行分类，得出导致该地区土地利用变化的驱动力因子。刘晓娜等 [ 30 ] 基于Landsat数据和MODIS-NDVI数据，采用决策树分类的方法提取中老挝和缅甸交界地区的橡胶林地。 3.3. 专家系统法 专家系统是一种智能化的计算机程序或软件系统，能够像专家一样进行分析和解决复杂的实际问题。如图4所示，它是采用人工智能语言如：C、LESP、PROLOG语言，将某一领域的专家分析方法或经验运用于对地物的多种属性进行分析判断，从而确定各地物的归属 [ 31 ]。汪善勤等 [ 32 ] 通过设计专家系统，模仿专家的思维过程实现土壤自动分类。范俊川等 [ 33 ] 利用遥感影像判读专家的专家知识和经验构建了震害识别专家系统。李百寿等 [ 34 ] 基于特征对象的专家系统技术来完成线性影纹信息的简单类别提取，设计并实现了线性影纹理解专家系统。专家系统方法由于总结了某一领域内专家分析方法，可容纳更多信息按某种可信度进行不确定性推理，因而具有较强大的功能。 图3. 决策树基本模型 图4. 专家系统的一般结构示意图
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user: 4. 其他分类方法 4.1. 遥感与GIS结合法 GIS具有强大的空间数据处理和分析功能，遥感图像在GIS支持下能够获得较高的分类精度 [ 35 ]。GIS作为辅助数据与遥感图像结合进行分类已广泛的应用于遥感分类。陈怡君等 [ 36 ] 借助ENVI遥感软件，获得研究区的土地利用/覆被分类图，运用ARCGIS和Excel的运算功能分析各土地利用类型的相互转化关系，探讨了其用地变化原因。李盟等 [ 37 ] 采用遥感和GIS相结合的方法，对江苏省水土流失重点治理区和预防区代表县进行水土流失定量监测。魏悦等 [ 38 ] 以RS和GIS作为技术支撑对东钱湖镇的景观格局做动态的监测和定量的分析。 4.2. 分层分区法 分层分区法是根据各类目标的不同特征，采取相应的信息提取方法，分别建立专题信息层，最后把各专题层合并得到整体分类图 [ 39 ]。从某一类地物的光谱、空间、时间特征分析入手，找到反映这些特征的典型波段，采取适合此类地物的信息提取方法进行专题信息提取。当一种地物成功提取后，通过图像处理方法，将其从原始图像中去除，以避免它对其他地物提取的影响，从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。这样在每层处理时目标明确，只针对一类目标进行提取，以达到提高最终结果的精度。张翊涛等 [ 40 ] 在地物光谱分析基础上实现遥感影像的自动分区，然后运用多光谱图像主成份变换前后的地物光谱特征实现地物的分层提取。于菲菲等 [ 41 ] 利用归一化植被指数NDVI对实验区数据进行植被分区后进行土地利用/覆盖信息的提取，极大地提高了分类精度。李文莉等 [ 42 ] 根据地物的空间分布进行“分区分类处理”后发现总体分类精度提高19.34%，Kappa系数提高了0.247。 4.3. 模糊数学法 由于遥感图像有时所具有的不确定性，针对不确定的数学方法自然成了遥感图像分析人员所注意的目标 [ 43 ]。模糊数学方法是一种针对不确定性事物的分析方法。它以模糊集合论为基础，有别于普通集合论中事物归属的绝对化 [ 44 ]。孙厚云等 [ 45 ] 通过模糊数学综合评价建立了适用于戈壁荒漠区矿山地质环境评价指标体系。刘一哲等 [ 46 ] 基于模糊数学方法建立了遥感干旱的划分标准，实现了对藏北区域范围内春夏旱情的动态连续监测。 4.4. 多源信息复合法 遥感信息是地球表面信息的反映，由于地球系统的复杂性和开放性，地面信息是多维的、无限的，而通过信息传输，遥感信息是简化的二维信息，因此遥感信息在进行地学空间分析和反演过程中具有模糊性和多解性的特点，需要依赖于地面辅助信息和人的知识，给出假设和约定，以求最优解。因此，多源信息复合分类法可以充分利用已有遥感影像信息资源，可以有效提高遥感分类精度。周义等 [ 47 ] 以江苏南京江宁区为试验区，融合遥感影像的光谱信息、纹理信息、空间分布特征等辅助性信息进行基于知识规则的水稻田信息提取，并将提取结果与传统的非监督分类和逻辑通道法的提取结果进行了比较，发现基于知识规则的多源信息水稻田提取方法的精度最高。郭茉苒等 [ 48 ] 通过多源信息融合，突出人工草地与其他地物之间的差异，使人工草地面积识别精度达到96.52%。王体雯等 [ 49 ] 通过多源遥感数据融合，大大提高影像提取的植被信息精度。
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user: 5. 结论与展望 1) 在土地利用/覆盖变化分类中，传统的遥感图像分类方法如目视解译、基于统计的分类方法，算法非常简单，应用最为成熟，仍然是目前应用较多的方法。但是由于存在同物异谱和同谱异物的现象，制约了分类精度。 2) 随着人工智能技术和算法的发展而发展起来的人工智能算法分类方法，如神经网络分类方法、决策树分类方法、专家系统分类方法，分类精度都比传统的分类方法高，但目前只适用于小范围研究，应用于大面积的工作还有一定的距离。 3) 遥感和GIS结合的分类方法、分层分区法、模糊数学分类法、多源信息复合分类法等新的分类方法通过多源数据分析，能够有效地提高遥感影像在土地利用/覆盖分类中的精度，目前得到了广泛的应用，同时也将会是未来研究的重点。 4) 尽管目前为止学者们提出了许多的分类方法，但还是没有一种分类方法能够满足所有的分类要求。因此在土地利用/覆盖变化分类中，应充分利用各种方法的优势，各种方法相互结合，取长补短，以提高遥感图像分类精度。
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user: 摘 要 目的：探讨品管圈(Quality control circle， QCC)在外科重症监护病房(Surgical intensive care unit， SICU)护士临床护理工作中的应用效果。方法：由9名SICU护士成立品管圈，选取2018年10月至2019年3月未采取品管圈护理管理模式，2019年4月至2019年8月采取品管圈护理管理模式，比较品管圈管理前后SICU护士病情知晓率、临床素养评分、综合素质评价及护理服务满意度。结果：开展QCC活动后SICU护士对患者病情知晓率从56.5%提高至82.5%，具有统计学差异(P < 0.05)；在分级护理、危重症护理、消毒隔离、护理文书书写、交接班制度、临床操作规范、基础理论考试、病情变化判断能力、服务态度、责任心等临床素养评分均显著提高(P < 0.05)；活动前护理服务满意度由(75.63 ± 10.52)分上升至(91.20 ± 4.63)分(P < 0.05)；QCC运用手法、活动信心、责任荣誉感、脑力开发、团体精神及和谐沟通6个方面得到显著提高。结论：将QCC活动应用于SICU护理中，可显著提高护理工作质量及护理服务满意度，值得临床护理工作中推广。 关键词 :品管圈，SICU，病情知晓率，临床素养评分 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 外科重症监护病房(Surgical intensive care unit， SICU)是医院中对急危重患者进行抢救、集中治疗和护理的场所，也是对围手术期患者进行观察治疗的重要科室，在挽救病情危急患者中起到重要作用。由于SICU中患者病情重、周转快、突发事件多、病种较为复杂，对护理工作要求高，有效提升SICU护士管理效率和护理质量，实施预见性护理，防范治疗护理风险，降低并发症，促进患者早日康复，提高护理服务满意度。因此，我科从2019年3月引进品管圈(Quality control circle， QCC)的工作方法，以进一步提高临床护理工作质量。QCC指由相同、相似或互补之工作场所的人们自发组成数人一圈的小圈团体，以互相合作和集思广益的形式开展活动，并以品管圈、科学统计工具为活动手法，对工作上管理及文化等内容中存在的问题与课题进行有效解决 [ 1 ]。QCC具有明显的自主性、高度的民主性、严密的科学性，将以往的“自上而下的”的行政命令式管理方式改变成采用自下而上管理方法，组成小组，通过全体合作、集思广益、发现讨论并解决工作中存在问题，给予圈员自主与尊重，激发聪明才智与管理潜能，加强团队合作，推动临床护理工作质量改进 [ 2 ]。
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user: 2. 方法 2.1. 一般资料 抽取2018年10月至2019年3月未采取品管圈护理管理模式为对照组，以2019年4月至2019年8月采取品管圈护理管理模式为研究组。本研究为对全科护士对病情知晓掌握情况的管理变革，不涉及伦理问题。本科室护士由1名主管护师、17名护师、29名护士共47名组成，人员年龄23~36岁，平均(29.73 ± 6.10岁)。成立“QCC”活动小组，遵循自愿参加、上下结合、实事求是及灵活多样的QCC组建原则。本小组圈员9名，1名副主任护师，1名主管护师、4名护师、3名护士，圈内人员年龄25~43岁，平均30.5岁。由主管护师担任圈长，负责整体统筹规划；副主任护师担任辅导员，负责相关业务指导。 2.2. 管理方法 2.2.1. 选定主题 圈员对本科室内存在的或有待解决的问题进行调查，收集资料，按照上级政策、迫切性、可行性、圈能力进行主题评价，兼顾对患者、科室、个人的意义进行评分，最高分5分，最低分1分。最后确定圈主题为“提高护士对患者病情知晓率及临床护理综合能力”。 2.2.2. 患者病情知晓率的现况调查 活动前按照本院优质护理季度检查表进行调查，统计2018年10月至2019年3月6个月期间责任护士对患者病情知晓情况。得出责任护士对患者病情知晓缺失率：相关专业知识37.93%、阳性体征29.89%、观察重点16.09%、护理重点13.79%、一般情况、既往史2.3% (图1)。 图1. 责任护士对患者病情知晓缺失项目柏拉图 2.2.3. 对患者病情知晓率低的原因分析 “QCC”成员采用脑力激荡法，针对病情知晓率低可能的原因进行收集，通过鱼骨图，由表及里，逐步深入的解析问题，确定关键因素(图2)。 2.2.4. 影响临床护理质量的原因分析 常见的影响因素为对患者病情知晓率、护士个体的临床素养及病患自身原因。影响对患者病情知晓率的因素如图2所示，护士个体的临床素养评价内容主要包括分级护理、危重症护理、消毒隔离、护理文书书写、交接班制度、临床操作规范、基础理论考试、病情变化判断能力、服务态度、责任心。病患自身因素包括病情重、周转快、自身不配合治疗。 图2. 责任护士对患者病情知晓率低的原因分析 2.3. 改进措施 2.3.1. 设计应用责任护士病情汇报模板 针对责任护士未掌握病史汇报的标准和要求，病情汇报缺乏条理性这主要因素，组织学习护理部规定的病情汇报标准及要求；根据SICU特点，制定SICU规范的病情汇报模板；将病情汇报模板发送至科室微信群平台让每位护士了解，并培训责任护士按模板汇报病情。 2.3.2. 规范责任护士工作流程，设立责任组长督察指导制度 针对责任护士工作流程不规范，护士长每日对责任护士病情知晓率的督察指导得不到保证这主要因素，完善并规范责任护士岗位职责与工作流程，明确要求责任护士提前到岗，了解患者病情；每日增设日间护理组长岗位，协助护士长对责任护士工作进行督查指导，并将督察结果纳入护士工作考核；对于病情汇报较差的护士要求书写书面病史并由组长修改指导。 2.3.3. 实施责任护士分组包干责任制 针对护士三班倒，在班期间负责床位不固定，护士了解病情和熟悉患者得不到时间保证以及患者周转快等原因，实施分组包干责任制，全科47名倒班护士分成6组，每7~8人为一组固定监护床位；增加各班次辅助护士数量，由主班护士负责实时调整。这样主班护士实时调整责任护士工作量，确保护理力量；且责任护士无论白班、晚夜班均在同一监护病房，增加了护士与患者相互熟识的时间。 2.3.4. 加强业务培训，建立并开展SICU床旁交接班汇报模式 针对SICU患者病情重、病种复杂，再加上护理队伍年轻，3年内护士占50%，业务培训力度不够及护士学习主动性不够这主要因素，修订业务学习培训计划，将培训与考核相结合并做到常态化；请外科医生针对科室收治病种每月讲课，并做到常规化；建立并开展SICU床旁交接班汇报模式，即SBAR交接班模式 [ 3 ]，它是situation (现状)、background (背景)、assessment (评估)、recommendation (建议)四个单词首字母的缩写，“S”主要包括患者的床号、姓名、诊断、手术名称以及入ICU原因；“B”包括患者目前的治疗和生命体征情况，本班观察和处理的病情变化；“A”包括分析患者出现上述病情的可能原因以及还将出现的情况；“R”包括交待接班护士应该关注或医生沟通的事项等。还要求责任护士参加医生床旁查房，及时了解病情关注重点。 2.4. 评价指标 1) 对患者的病情知晓程度 使用医院护理部优质护理季度检查表就护士对患者病情知晓程度进行测评，总分100分，得分越高代表知晓率越高。该表各维度内部一致性Cronbach’s a范围为0.86~0.91。 2) 护士个体的临床素养评分 主要包括分级护理、危重症护理、消毒隔离、护理文书书写、交接班制度、临床操作规范、基础理论考试、病情变化判断能力、服务态度、责任心，每项10分，由3名专业素质强的教员进行评分。 3) 综合素质评价 QCC活动开展前后，圈员对自己发现和解决问题的能力、运用QCC手法的能力、团队协作、责任心和荣誉感、自信心和沟通技巧6个方面以自评方式客观评价每人每项得分为1~10分，满分为60分，将其结果绘制成雷达图。 4) 护理服务满意度测评 使用院内自制的护理服务满意度评测问卷就患者对护理服务的满意度进行评测，调查问卷包括护理态度、日常操作、疑问解答、生活指导等7个方面，总分100分，得分越高代表满意度越高。 2.5. 统计学方法 使用SPSS16.0软件对采集的数据实施分析，计数资料采用均数±标准差( x ¯ ± s )表示，两组间比较采用t检验，以P < 0.05具有统计学差异。
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user: 3. 结果 3.1. 对患者病情知晓率比较 研究结果显示，2018年10月~2019年3月SICU护士对患者病情知晓率平均为56.5%，2019年4月~2019年8月平均为82.5%，具有统计学差异(P < 0.05)。比较QCC活动前后SICU护士对患者病情知晓缺失率，在相关专业知识、阳性体征、观察重点、护理重点方面差别具有统计学意义(表1)。 Table 1 The rate of nurses’ lack of awareness of patients’ condition before and after quality control circle activities (% 项目 护士对患者病情缺失项目情况 相关专业知识 阳性体征 观察重点 护理重点 一般情况既往史 QCC活动前 33 (16.5%) 26 (13%) 14 (7%) 12 (6%) 2 (1%) QCC活动后 14 (7%) 12 (6%) 5 (2.5%) 4 (2%) 0 (0) P 0.003 * 0.017 * 0.034 * 0.037 * 0.095 表1. 品管圈活动前后护士对患者病情知晓缺失率(%) * 表示QCC活动前后比较P < 0.05。 3.2. 护士个体的临床素养评分比较 与QCC活动前比较，我科SICU护士的临床素养评分均显著提高，差异具有统计学意义(P < 0.05，表2)。 Table 2 Comparison of clinical quality scores of nurses before and after quality control circle management ( x ¯ ± s ， score 项目 QCC活动前 QCC活动后 t值 P值 分级护理 8.18 ± 1.55 9.21 ± 1.24 3.595 0.0005 ** 危重症护理 7.79 ± 1.81 8.89 ± 1.32 3.649 0.0004 ** 消毒隔离 8.21 ± 1.48 9.17 ± 1.33 3.343 0.0012 ** 护理文书书写 7.94 ± 2.07 9.13 ± 1.85 3.070 0.0028 ** 交接班制度 8.29 ± 1.58 8.97 ± 1.33 2.281 0.0248 * 临床操作规范 8.05 ± 1.66 9.07 ± 1.71 2.820 0.0059 ** 病情变化判断能力 7.53 ± 1.96 8.37 ± 1.53 2.341 0.0214 * 基础理论考试 7.81 ± 2.16 8.55 ± 1.88 2.516 0.0136 * 服务态度 8.22 ± 2.02 9.11 ± 2.07 2.132 0.0356 * 责任心 8.31 ± 1.64 9.05 ± 1.48 2.321 0.0225 * 表2. 品管圈管理前后护士个体的临床素养评分的比较( x ¯ ± s ，分) * 表示QCC活动前后比较P < 0.05； ** 表示QCC活动前后比较P < 0.01。 3.3. 综合素质评价比较 通过QCC活动后，我科护士综合素质得到明显提高(图3)。 图3. 品管圈活动前后团队综合能力表达图 3.4. 护理服务满意度的比较 经医院护理服务满意度调查问卷，患者对活动后护理服务满意度得分为(91.20 ± 4.63)分，活动前得分为(75.63 ± 10.52)分，两组差异具有统计学意义(P < 0.05)，提示通过QCC活动后显著提高了患者对护理服务的满意度。
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user: 4. 讨论 4.1. 开展品管圈活动提高了护士对患者病情知晓率 全科护理人员特别是责任护士对患者病情知晓率直接影响临床护理工作质量、患者治疗及预后状况、患者服务满意度。本圈通过QCC活动找出科室存在的问题，拟定改进措施，不断进行PDCA循环，总结经验，对问题不断重新评估和分析，及时改进完善措施，使得建立了SICU病情汇报模板，优化了工作流程及交班模板，排班更加人性化，使护士病情知晓率从开展活动前56.5%上升至82.5% (P < 0.05)。 4.2. 开展品管圈活动提高了护士个体的临床素养 设计采用SICU病情汇报模板及SBAR交接班汇报模式，建立SICU病情汇报模板后，护士能够更短的时间内全面掌握、深入了解患者病情，责任护士才能更好的服务患者，增强患者的信任感，从而提高护理服务满意度，提升专业形象。建立SBAR交接班汇报模式后，避免了以往临床交接过程中经常出现的问题，大半部分护士只陈述表面问题、交班内容不准确、不全面、调理不清晰、重点不突出、不对问题深入思考，不能将所有相关信息准确汇报给医护人员，使接班者不能对病人的病情及可能发生的问题有所了解，从而影响下一班护士不能及时准确的对病情作出判断 [ 4 ]。实施过程中，使护士能够正确评估病情，对医护人员提出合理的建议，并提醒下一班护士的关注重点，培养了护士分析问题和解决问题的能力，从而促进护士评判性思维的提高，并得到医生团队的认可 [ 3 ]。同时，通过开展临床操作比赛、理论考试、知识竞猜等多种形式的活动，不断加强理论和基础知识学习，强化了自己专业化的形象，提升了护士的认可度和社会地位。 4.3. 开展品管圈活动提高了护士综合素质和护理质量 实施QCC不仅可以锻炼和提高护士自身管理能力，而且可增强团队责任荣誉感及沟通能力，同时也增强了护士的自信心 [ 5 ]。本科室在开展QCC活动过程中，每位圈员的自身价值得到最佳发挥，将评判性思维贯穿整个活动中，使护士发现问题，解决问题的能力得到提高；成员间能够进行有效的沟通；学会运用如流程图、柏拉图、检查表、鱼骨图、雷达图等各种品管工具，并且学会数据收集分析，并将成果报告进行撰写，提升了科研能力和论文写作能力 [ 6 ]。通过QCC活动护士后综合能力增强，使其在工作中获得满足感与成就感，从而提高护理工作质量。 4.4. 开展品管圈活动提高了护理服务满意度 患者对护理服务满意度检测是“以患者为中心”服务理念的具体实践，是反映医疗质量的重要渠道，是医疗质量考核系统中不可缺少的重要环节 [ 7 ]。通过调查QCC活动前后患者对护理服务满意度，实施后护理服务满意度评分明显升高，表明QCC可有效提高患者对SICU护理工作的满意程度，与先前范芬 [ 8 ] 等人的研究结果相一致，再次证明了开展QCC活动的价值。
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user: 5. 结论 QCC护理模式顺应持续改善医疗质量时代的要求，使护理管理实现了从以物为中心的传统管理转变成以人为中心的现代管理模式，这种自上而下的管理模式强调全员参与，群策群力思考并分析工作中的问题，提出整改措施并对措施进行跟踪及持续质量改进。本次活动不仅有效提高SICU护士对患者的病情知晓率，还提高了护理工作质量及护理服务满意度，值得进行临床推广。
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user: 摘 要 概述了植保无人机喷药技术在福建省光泽县烟叶生产中的推广应用情况，总结了主要措施和成效，为下一步提升植保无人机喷药技术的应用提供参考。 关键词 :植保，无人机，烟叶生产，应用 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 农药是重要的农业生产资料，是当前应用最广、最快捷有效、易于推广应用的防治技术，特别是在控制危险性、爆发性病虫害时，农药更显示出不可替代的作用 [ 1 ]。无人机喷药作业具有节省劳力、效率高、效果好等特点，相比人工作业具有特别明显的优势 [ 2 ]。近十年来，植保无人机迎来了高速发展期 [ 3 ]。烟叶种植过程中遇到的病虫害较多，包括烟蚜、烟青虫、根茎类病害、叶斑类病害等等，合理做好农药的喷施，对于降低病虫害损失，解决烟叶农残问题具有重要意义 [ 4 ] [ 5 ]。光泽县森林覆盖率高，水质资源良好，生态条件得天独厚是福建省较早批复的“中国生态食品城”新型城镇化试点县 [ 6 ]，常年烟叶种植面积稳定在4万亩左右，2020年烟叶种植面积2.78万亩，本文介绍了该县植保无人机喷药技术的探索与应用，为下一步提升植保无人机喷药技术的应用提供参考。
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user: 2. 指导思想 以新发展理念引领烟叶产业高质量发展，坚持生态绿色发展为先，减轻烟叶病害对烟叶质量影响，从源头控制农药使用量，提高农药利用率，减少农业对生态环境污染。积极探索引入社会化服务组织，推进烟农合作社服务与社会化组织服务相结合的办法。
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user: 3. 防治对象及时间 根据花叶病和赤星病集中爆发时间点，第一次实施时间为3月20日至4月5日，使用吗胍乙酸铜防治花叶病，使用剂量为250 g/亩；第二次实施时间为6月5日至15日(上部叶充分开面后)，使用咪鲜胺锰盐防治赤星病，使用剂量为40 g/亩。
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user: 4. 实施原则 4.1. 坚持与绿色防控区相结合 根据2020年光泽烟草绿色防控重大专项工作安排，将专业化植保服务嵌入绿色防控项目，通过把专业化植保服务与绿色防控示范区和辐射区相结合，配套土壤改良、烟蚜茧蜂防治烟蚜、废弃地膜回收等项目，打造全县烟草绿色防控体系。 4.2. 坚持与产能区发展相结合 根据《关于做好永久烟田建设工作的通知》(闽烟〔2019〕16号)精神，把专业化植保服务与永久烟田与水稻生产功能区相融合，加强优质烟叶产区资源保护，推进烟叶产业高质量发展。 4.3. 坚持与无废城市建设相结合 围绕光泽县“无废城市”建设相关要求，减少农业废弃物产生，实施农药化肥减量控量。把专业化植保统防统治作为农业农药减量的重要措施，在各乡镇相对集中区域进行病虫害统防统治，增强无废农业重要模式渠道。 4.4. 坚持与烟农积极性相结合 始终坚持工作落脚点在烟农，加大宣传力度，始终保持烟农主动参与的积极性，在烟农有意愿且积极性高的村组开展作业，通过组织烟农集中观摩，提高烟农参与积极性。坚持以减少烟农投入成本和劳动用工为目的，让统防统治成为烟农看得见、摸得着的实在得惠，进一步提高烟农参与今后专业化的积极性。 4.5. 坚持与有利于发展相结合 把专业化植保服务作为破解全县专业化服务短板的一个重要举措。坚持把专业化植保作为专业化服务、社会化服务的一个突破口，以一个服务带动作用，切实提高全县专业化服务水平。
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user: 5. 主要措施 5.1. 领导高度重视 县委、县政府将专业化植保工作纳入《中共光泽县委光泽县人民政府关于2020年烟叶生产工作的意见》(光委〔2019〕50号)，明确政府按15元/亩对专业化植保进行补贴。同时，为确保工作顺利实施，成立以县烟草局局长(经理)为组长、烟叶分管领导为副组长、烟叶办相关人员和各烟草站站长为成员的专业化植保工作领导小组，制定了总体发展规划和年度实施方案，协调解决专业化植保实施过程中的具体问题，为全县专业化植保工作的开展提供有力的保证。 5.2. 多方协作配合 随着保护生态环境绿色发展理念的深入贯彻，烟草部门带着绿色发展思路和烟农减工降本的思路与各级各部门对接政策、资金、技术，该项工作得到了各方面的大力支持和帮助。县委、县政府将该项工作纳入《中共光泽县委光泽县人民政府关于2020年烟叶生产工作的意见》(光委〔2019〕50号)，并在资金上给予了大力支持；农业农村局委派植保专家全程对专业化植保工作给予技术支持；光泽县通仙烟叶专业化合作社安排专人全程对专业化植保工作进行管理、监督。 5.3. 坚持市场运作 坚持市场化统防统治队伍运作。工作领导小组根据需求，选择服务能力强、设施完备、配合度高的社会化服务组织，对其资质进行严格审核，确保专业化植保工作顺利。同时安排烟农、烟技员、合作社三方对实施效果进行现场检查验收，验收内容包括：烟叶叶片均匀喷施、药剂浓度适合、实施面积准确等方面，对验收不合格的要求专业化服务组织现场重新服务。 5.4. 督促考核落实 专业化植保工作涉及面广，目标任务明确，时间流程紧凑，一个环节遗落都会影响工作开展，因此我司抽调专门技术力量，选择精干烟技员队伍负责该项工作落实，建立以烟叶办为指导考核主体、烟草站站长为实施主体、网格烟技员为落实主体的工作垂直管理机制，从烟草站考核分值中单列10分对专业化植保工作进行考核，在每月绩效工作中兑现考核结果，促进顺利实施。
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user: 6. 取得成效 6.1. 补齐专业化短板 2020年分别于3月和6月对花叶病和赤星病进行综合防治，防治面积分别达2.69万亩和2.7万亩，分别占烟叶种植面积比例96.7%和97.1%，植保效果显著，烟农满意度高，圆满完成专业化植保任务。 6.2. 提升工作效率 据统计，一台无人机每时可喷洒烟叶面积40~80亩，一天可以喷洒烟叶面积300~600亩，人工每时可喷洒烟叶面积1~2亩，一天可以喷洒烟叶面积8~10亩，无人机喷药是人工喷药效率的几十倍，作业效率大大提升。 6.3. 烟农减工降本 烟农每亩可降低人工成本15元，同时无人机雾化程度较喷雾器精细，加之无人机旋翼产生的强大气流可以将药物直接压迫于烟株叶片的正反面上，叶片受药均匀，药物利用率高，可节约农药成本30%以上。 6.4. 减轻烟叶病害 2020年光泽县花叶病和赤星病普查的病株率分别为5%和4%，较2019年8%和6%有所降低，同时由于无人机在烟株上空作业，无需植保人员直接进入烟田，减少带入性病原体。 6.5. 保证人员安全 无人机的远处操作，实行人、药分离，避免了植保作业人员暴露于农药的危险，保障了人员安全，同时减少因人员操作带来的烟叶折损。
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user: 7. 小结 光泽烟区主要以丘陵、山地为主，地块大小不一、不规则，2020年使用无人机喷药技术可以不受地形地貌限制，实现均匀作业，避免漏喷、重复喷施，实施效果显著。同时在县委、县政府的大力支持下，积极探索“烟草部门 + 合作社 + 社会化服务组织”的运作模式，多方协作，相互配合，组织运行有力，为今后无人机喷药技术的应用推广提供了参考。
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user: 摘 要 为了了解宿州学院附近公路环境噪声的现状，本文通过实地监测和问卷调查的方法对学府大道交通环境噪声进行研究。选用合适的公路噪声预测模型对学府大道20:00 pm~6:00 am的交通噪声进行预测，预测的等效连续A声级为62.81~67.40 dB，普遍低于昼间时段。实地监测和问卷调查结果显示学府大道在6:00 am~20:00 pm时段的等效连续A声级为64.5~69.3 dB，TNI值为83.5~105.8，人们对交通噪声污染普遍不满，交通噪声对人体健康影响较大。等效连续A声级和评分值相关系数为0.824，显著性检验结果Sig为0.023 < 0.05，二者关系紧密，相关性分析具有统计学意义。 关键词 :噪声污染，公路环境噪声，等效连续声级，公路噪声预测模型 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 随着经济社会的快速发展，城市机动车保有量不断增加，城市道路交通噪声已成为城市发展相关的主要环境污染公害之一，对城市居民的日常生产生活以及身心健康都将产生重要影响 [ 1 ]。城市道路交通噪声是由道路交通中各类运输器具发出的噪声。随着近些年城市道路、高架桥、轻轨、高铁等基础设施建设，道路交通噪声问题也日益严重，其中影响较大的是地面交通噪声 [ 2 ]。 据相关数据显示，2018年全国新注册登记机动车3172万辆，机动车保有量已超过3.27亿辆。截止2018年底，全国汽车保有量达2.4亿辆，相比2017年同比增长了10.51%。汽车数量的急速增长，在为人们出行带来便利的同时，还在持续加重环境污染。对于城市环境噪声污染来讲，道路交通噪声具有源强高、移动性大，影响范围广等特点，治理起来难度较大。为此，必须重视道路交通噪声污染问题，根据当前发展现状，采取科学、有效的措施，才能实现降噪效果最优化 [ 3 ]。 国内外在噪声控制预测方面已有20多年历史，随着电子科技的发展，自动监测代替手工监测已成必然趋势，很多学者利用噪声的监测数据，陆续开发了相关的噪声预测、评价和制图软件，提高城市噪声管理的水平 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。国内许多城市也积极进行噪声自动监测探索和试验，哈尔滨、广州、珠海等城市一直致力于噪声自动监测技术的研究 [ 7 ]，但还是有许多城市未建立完善的噪声监控系统，特别是在一些中小型城市，手工监测和基础研究仍是开展城市噪声污染现状研究的必要手段。 本文通过对宿州学院东校区附近学府大道交通环境噪声的监测，分析其噪声污染现状，了解人们对公路交通噪声的主观感受，此次研究有助于及时了解大学附近道路交通的噪声污染状况，为减少和预防噪声污染有针对性地谏言献策，为环境主管部门相应决策的制定提供更好的科学支撑。
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user: 2. 研究方法 2.1. 实地监测 在宿州学院东侧的学府大道上布设长期观测的固定点位，如图1所示，在进行噪声测量时，测点的选择和监测过程严格按照国家《GB/T 14623环境噪声监测规范》 [ 8 ] 进行，道路监测点设置在道路路段中部位置，避开固定声源的干扰，远离道路交叉口，声级计传声器距离道路第一条行车道中心线7.5 m，声级计传声器距离建筑物外墙1 m，距离地面高度1.2 m [ 9 ]，用仪器监测出一段时间间隔内连续的噪声分贝值。本次研究监测时间为每天早6:00~晚20:00，每2小时收集100组数据，持续监测60天。所使用的仪器为声级计(型号：GM1357)和手持式GPS (型号：麦哲伦explorist110)，声级计精度达到了GB/T3785.1-2010《电声学声级计第1部分：规范》 [ 10 ] 中1型的要求。 在数据采集过程中，避免受天气因素的影响，比如刮风、雷雨等恶劣天气。 图1. 研究区域及观测点位置 2.2. 问卷调查 对学府大道周边人群进行问卷调查，调查群体间隔10岁分段，每段选择20人。5~15岁为第一分段，按顺序分为8分段。调查人群涉及社会各界劳动学习群体。调查内容为对不同时间段噪声大小进行评分，并收集人们对噪声污染的看法和他们对噪声污染治理的一些意见。参考评分标准 [ 11 ] 如表1所示。 Table 1 Standard for evaluatio 感知 标准 很静，几乎感觉不到 安静，犹如轻声絮语 一般，普通室内谈话 吵闹，有损神经 很吵，神经细胞受到伤害 吵闹加剧，听力受损 分值 0~20 20~40 40~60 60~70 70~90 90~100 表1. 评分标准
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user: 3. 公路噪声预测模型 采用美国的FHWA模型对学府大道公路交通噪声进行预测，根据下列公式计算不同类型机动车在受声点r处的噪声级和各类车辆在受声点r处的噪声预测值的总和。 不同类型的机动车辆，距行驶路面中心7.5 m处的平均辐射噪声级为： 小型车 L S = 59.3 + 0.23 v s (1) 中型车 L M = 62.6 + 0.32 v m (2) 大型车 L H = 77.2 + 0.18 v h (3) 各类车型在受声点处的噪声为： L e q i = L i + 10 I g ( Q i v i ⋅ T ) + K ⋅ I g ( 7.5 r ) 1 + a + Δ S − 13 (4) Δ S = 5 I g r 10 (5) 各类车辆在受声点r处的噪声预测值的总和： L e q = 10 I g ( ∑ i = 1 n 10 0.1 L e q i ) (6) 式中，L eqi 为第i类车辆在受声点r处的噪声级，dB (A)；L i 为第i类车辆距行驶路面中心7.5 m处的平均辐射噪声级，dB；Q i 为第i类车辆的车流量，辆/h；V i 为第i类车辆的平均行驶速度，km/h；T为评价小时数，取T = 2；r为受声点距路面中心距离，m；K为车流密度修正系数，按线-点声源考虑，取10~20；a为地面吸收，衰减因子；ΔS为附加衰减，含路面性质坡度及屏障等影响。 学府大道噪声预测值如下表2所示，6:00 am~20:00 pm噪声预测值为67.10~69.37 dB，噪声监测值和噪声预测值二者相差0.02~2.59 dB，在误差允许范围之内，故该模型可用于对宿州学院东校区附近学府大道公路交通噪声的预测。使用公路噪声预测模型对20:00 pm~6:00 am时间段进行预测，预测噪声值在20:00 pm~4:00 am时段逐次降低，由67.40降到62.81 dB，随后噪声值在4:00~6:00 am时段逐次增大到64.43 dB。小型车辆的数量和车速的变化是昼夜间噪声值变化的主要原因。 Table 2 Predictive value of road traffic nois 时段 Q s (辆/h) Q m (辆/h) Q h (辆/h) 速度(km/h) ΔS 噪声预测值(dB) 噪声监测值(dB) 差值(dB) V s V m V h 6:00~8:00 653 13 5 41 33 31 −1.51 67.10 64.51 2.59 8:00~10:00 873 20 7 36 39 47 −1.51 69.14 67.35 1.79 10:00~12:00 756 18 9 32 34 43 −1.51 68.40 68.57 0.17 12:00~14:00 912 20 8 31 35 42 −1.51 68.80 66.78 2.02 14:00~16:00 972 23 9 33 36 44 −1.51 69.37 69.35 0.02 16:00~18:00 879 18 6 31 33 44 −1.51 68.60 69.17 0.57 18:00~20:00 732 14 7 32 35 46 −1.51 68.29 65.76 2.53 20:00~22:00 486 15 10 34 35 44 −1.51 67.40 22:00~24:00 312 11 6 35 36 48 −1.51 65.76 24:00~2:00 214 6 4 37 40 50 −1.51 63.40 2:00~4:00 93 5 4 40 42 55 −1.51 62.81 4:00~6:00 246 6 5 48 40 37 −1.51 64.43 表2. 道路交通噪声预测值 注：参数取值K = 15，a = 0，r = 5 m。
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user: 4. 研究结果与分析 4.1. 实地监测结果与分析 对声级计监测的数据进行整理，将每个时间段的100组数据按从大到小的顺序排列，分别得到L 10 ，L 50 ，L 90 ，L eq 的计算公式为： L e q = L 50 + d 2 / 60 (7) 其中d = L 10 − L 90 ，L 10 —测量时间内，10%的时间超过的噪声级，相当于噪声的平均峰值；L 50 —测量时间内，50%的时间超过的噪声级，相当于噪声的平均值；L 90 —测量时间内，90%的时间超过的噪声级，相当于噪声的背景值。得出各时段的噪声级如表3所示。 Table 3 Noise index of each time perio 时间 6~8 am 8~10 am 10~12 am 12~14 pm 14~16 pm 16~18 pm 18~20 pm L 10 69.0 71.0 70.8 70.2 72.7 72.0 67.9 L 50 59.7 61.7 62.6 58.8 64.5 64.6 61.9 L 90 52.1 52.5 51.8 48.3 55.5 55.3 52.7 L eq 64.5 67.4 68.6 66.8 69.3 69.2 65.8 表3. 各时段噪声指数 噪声的起伏性是环境噪声的重要特点。以L eq 等效连续A声级、L 10 峰值噪声、L 50 中位噪声和L 90 背景噪声为指标，分析其噪声波动情况。如图2所示。 图2. 噪声污染指数 L 10 峰值噪声在67.9~72.7 dB之间波动，噪声值在6:00~10:00时段上升，10:00~14:00时段下降，随后在14:00~16:00出现最大值，之后逐渐下降至L 10 最小值。L 90 背景噪声在48.3~55.5 dB之间波动，在12:00~14:00出现最小值，14:00~16:00出现最大值。各时段L 10 与L 90 最大相差24.4 dB，L 50 中位噪声在58.8~64.6 dB之间波动，L eq 等效连续A声级在64.5~69.3 dB之间波动。L 90 背景噪声、L 50 中位噪声、L 10 峰值噪声和L eq 等效连续A声级有类似的波动趋势。噪声值的波动与监测地居民的生活作息规律相吻合，如6:00~10:00时段是接送学生上学、上街买菜、工作等主要时段，车辆出行较多，交通较拥挤，噪声值相对较高，由此所造成的噪声污染影响道路交通的安全，干扰人耳在行驶过程中对汽车鸣笛及行人说话声的听取，误导驾驶员对所处交通情况的正确判断和采取相应措施等。12:00~14:00时段是人们午休的时间，公路上的车辆和行人较少，交通噪声环境相对较好。14:00~16:00时段，随着又一次的上学和上班高峰，交通噪声值再次升高，并达到一天中的最高值。依据声环境质量标准，研究区域属于4a类声环境功能区，昼间环境噪声等效声级限制为70 dB，研究区交通噪声环境在一定程度上满足标准，这主要是因为监测区域不在城市内部，交通状况相对良好，但其是通向城郊的主要道路，而且生活在公路两侧的人越来越多，包括学校和居民区，所以交通噪声污染对人们的工作和生活产生的影响也不容忽视。 交通噪声对人体健康的影响可以通过交通噪声指数来反应，其原理就是交通噪声的声级在一定时间内是变化的，它的变化程度大小会对人们引起不同程度的干扰，由如下公式计算得到道路交通噪声指数，如表4所示。 T N I = 4 ( L 10 − L 90 ) + L 90 − 30 (8) TNI值大小主要和L 10 和L 90 的差值有关，即噪声的涨落对人的健康的影响，而且限于车流量较多及附近无固定声源的环境。以建议的交通指数TNI = 74为评价标准 [ 12 ]，TNI值小于74对人体健康有害影响较小，TNI值大于74对人体健康有害影响较大。监测区TNI值在83.5~105.8之间波动，各时段L 10 和L 90 的差值普遍较大，与道路上大型车辆通过所导致的L 10 值较大和背景噪声L 90 相对较小有关，其中，12:00~14:00达到最大值105.8，对人体健康的有害影响最大，主要是L 10 和L 90 的差值较大，夸大了噪声的干扰程度，因此引起的烦恼也较大。 Table 4 Road traffic noise index TN 时间 6~8 am 8~10 am 10~12 am 12~14 pm 14~16 pm 16~18 pm 18~20 pm TNI 89.8 96.4 97.8 105.8 94.1 91.9 83.5 表4. 道路交通噪声指数TNI 4.2. 问卷调查结果与分析 对问卷调查所获得的160份数据进行处理，求其各时段的评分平均值，如表5所示。 Table 5 Average score value for each time perio 时间 6~8 am 8~10 am 10~12 am 12~14 pm 14~16 pm 16~18 pm 18~20 pm 分值 62 76 72 60 83 79 67 表5. 各时段评分平均值 问卷调查所得不同时间段噪声评分变化情况如图1所示。分值分布在60~83分之间，其中评分值在14~16 pm时段最高，12~14 pm时段最低。评分在8~10 am时段达到小峰值后又降低到最低值，并在14~16 pm时段又上升最大峰值，然后降低。两个评分峰值所处评分时段是家长送学生上学和上班工作出行高峰期。道路较为拥堵，部分车辆和人员不遵守交通规则，车辆鸣笛及行人闯红灯现象较多。评分值下降所处评分时段为居民在家吃饭，进行午休和夜间休息的时间段。道路上出行车辆和行人明显减少，道路交通较为畅通。人对噪声污染的主观感受越强烈，所得分值越大。由分值分布可看出所调查地区人群对噪声污染主观感受总体偏强烈。评分值变化如图3所示。 图3. 评分值变化图 4.3. 实地监测数据与问卷调查的相关性研究结果与分析 对等效连续A声级和问卷调查评分值两个变量进行Pearson相关分析，分析结果如表6所示。 Table 6 Correlation analysis of equivalent continuous A-level and score valu 评分值 等效A声级 评分值 Pearson相关性 1 0.824* 显著性(双侧) 0.023 N 7 7 等效A声级 Pearson相关性 0.824* 1 显著性(双侧) 0.023 N 7 7 表6. 等效连续A声级和评分值相关性分析 *在0.05水平(双侧)上显著相关。 等效连续A声级和评分值的相关系数为0.824，右上角有*号，二者关系紧密，显著性检验结果sig为0.023 < 0.05，等效连续A声级和评分值相关性分析结果具有统计学意义。
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user: 5. 结论 本文对宿州学院东校区附近学府大道交通环境噪声进行问卷调查和实地监测。通过研究得出结果如下： 1) 利用公路噪声预测模型所得的预测值与实地监测值相差0.02~2.59 dB，使用公路噪声预测模型对20:00 pm~6:00 am时间段的交通噪声进行预测，结果显示夜间时段的噪声值普遍低于昼间时段，其主要是小型车辆的数量和车速变化所致。 2) 通过实地监测和数据分析得出学府大道在6:00~20:00时间段的噪声值在48.3~72.7 dB之间，等效连续A声级在64.5~69.3 dB，噪声值大小满足4a类声环境功能区的限值。 3) TNI值在83.5~105.8之间，其值高于评价标准，TNI值普遍过高表明噪声的涨落波动较大，对人的健康有害。 4) 问卷调查分值分布在60~83分之间，结合评分标准可知问卷调查结果反应出人群对交通噪声污染的不满。 5) 实地监测数据分析所得等效连续A声级和问卷调查所得评分值相关系数为0.824，显著性检验结果sig为0.023 < 0.05，可看出人对是否产生噪声污染的主观判断与实际监测所得出的结论有一定关联性。
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user: 摘 要 针对传统的密文策略属性基加密(Ciphertext Policy Attribute-Based Encryption， CP-ABE)方案在云存储访问控制过程中存在的安全和开销问题，提出一种云存储中基于多授权中心的CP-ABE访问控制方案。在CP-ABE的基础上对用户进行信任计算判断用户的可信度，利用多授权中心为合法用户生成全局密钥与属性密钥，同时使用代理服务器承担大部分解密计算与存储用户属性密钥的工作。安全性分析表明本方案是选择明文攻击安全的并且能够抵抗合谋攻击，性能分析表明本方案具有高效性，能减少用户端的开销。 关键词 :CP-ABE，云存储，访问控制，多授权中心，信任 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 云计算 [ 1 ] 是一种新的计算范式，为用户提供随需部署、动态优化与恢复、随需计费以及随时随地在互联网上可获得的海量存储和计算资源等服务 [ 2 ]。云计算的快速发展和用户数据的爆炸式增长使云存储成为云环境中不可或缺的一部分 [ 3 ]。在通过云存储实现数据存储与共享的过程中，数据拥有者一旦将数据上传至云端，将会失去对数据存储与访问的物理控制和直接控制 [ 4 ]。因此，云存储中最重要的安全问题是云向未授权用户泄露敏感数据和未授权的用户非法访问数据。 由于安全和隐私方面存在的挑战，需要加密来保护敏感信息并且只允许授权用户访问数据。2005年，Sahai和Waters首次提出属性基加密(Attribute-Based Encryption， ABE)机制 [ 5 ]。ABE是一种将属性与访问控制策略、用户和数据相互关联的加密方案，用户如果想要访问云数据，必须拥有访问控制策略所定义的属性。 ABE根据访问策略嵌入位置的不同，可以分为密钥策略属性基加密(Key-Policy Attribute-Based Encryption， KP-ABE) [ 6 ] 和密文策略属性基加密(Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption， CP-ABE) [ 7 ]。在KP-ABE中，只有当与密文关联的属性集满足与用户解密密钥相关联的访问策略时，才能解密密文。而CP-ABE允许数据拥有者使用有效的访问结构或策略加密数据并将其存储到云中，用户只有在其属性满足密文的访问结构时才能访问数据。由于CP-ABE具有可扩展性、灵活性、支持细粒度访问等特点，成为云计算中一种有效的数据访问控制解决方案 [ 8 ]。 在复杂多变的云计算环境中，信任管理可用于用户身份安全管理中的可信访问控制以及对非授权用户的身份认证，确保云存储数据服务的安全，在提高云计算的可靠性、可用性和安全性方面发挥着至关重要的作用 [ 9 ] [ 10 ]。而访问控制技术又是解决云安全问题的核心，所以如何将信任与CP-ABE结合，实现对云存储数据进行安全高效、灵活和细粒度的访问控制成为云安全问题的重中之重。
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user: 2. 相关工作 传统情况下，直接将CP-ABE方案应用于云环境中，通常会在访问控制过程中产生较大的计算、存储通信开销问题以及安全性问题。大多数CP-ABE方案在解密阶段往往会涉及到双线性配对运算，该运算计算量大、耗时较长导致用户解密效率的低下。为了减少用户的计算开销，文献 [ 11 ] [ 12 ] 提出将密钥分发与解密阶段过程中涉及到的所有与访问策略和属性相关的操作分别外包给密钥生成服务器和代理服务器，来降低用户端的计算开销问题。 由于存在单个属性授权机构(Attribute Authority， AA)与用户通过合谋攻击造成密钥泄露的问题，且无法满足大规模分布式应用对不同机构协作的需求。文献 [ 13 ] [ 14 ] 依赖于一个中央授权机构(Central Authority， CA)来生成相关的系统参数和用户密钥，并使用CA管理和分发密钥。但CA在该方案中能够拥有足够的权限去解密密文，当CA不可信或遭受恶意攻击的情况下可能会造成密钥泄露，大大地降低了云存储数据的安全性和保密性。 为了解决此问题，Chase等人最早在文献 [ 15 ] 中提出了多授权机构CP-ABE方案，防止用户之间进行合谋攻击，降低单个授权中心的负担和提高系统的效率。但该方案只支持门限算法，加密算法缺乏灵活性。文献 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 通过使用多个属性授权机构对用户属性进行分组来共同生成密钥，从而避免授权中心被恶意攻破或合谋攻击问题的发生。文献 [ 20 ] 通过在访问结构和用户密钥中依赖一个基本属性来解决密钥分发的问题，利用用户全局标识符来抵抗属性授权机构间的合谋攻击，但该方案没有考虑计算量的转移，用户存在较大的计算开销问题。 针对上述问题，本文提出一种云存储中基于多授权中心的CP-ABE访问控制方案，利用多个属性授权机构分别管理不同的属性，AA通过用户所拥有的属性计算用户的信任值并对用户进行身份认证，实现用户密钥的生成与分发。为防止用户、代理服务器与属性授权机构之间的合谋攻击，解密密钥由全局密钥和属性密钥两部分组成，以此增强用户密钥的安全性。同时将属性密钥存储在代理服务器中并将其用于执行外包解密操作，减少用户的计算和存储开销。