DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 作物育种的进展和突破很大程度上依赖于优异种质资源发掘和利用 [ 9 ] 。四川晾晒烟距今已有300多年的种植历史 [ 10 ] 四川的地理和气候均较复杂，在不同的土壤、气候和环境等多方面的综合影响下，烟草的农艺性状会产生不同程度的变异，从而影响其生长特性，甚至影响烟草的经济价值。对晾晒烟农艺性状进行研究，发掘优异基因资源，对烟草遗传改良具有重要的意义。 变异系数反映的是性状遗传变异的相对大小，变异系数愈大，选得优良遗传型的潜力愈大 [ 11 ] 。从测定晾晒烟的7个主要农艺性状的变异系数看，其变异范围达10.87%~63.02%，说明晾晒烟表现出丰富的遗传多样性。 相关性分析表明，株高、节间距与单株烟叶重显著正相关，同时株高与叶数、节间距、茎围显著正相关，这与以往学者研究结果一致 [ 12 ] - [ 14 ] 。株高是影响烟草株型的重要农艺性状，植株高大，茎秆粗壮，叶片繁茂，植株通过光合作用积累更多的有机物质，有利于产量的提高 [ 15 ] 。长期以来，晾晒烟生产处于自发状态，没有进行有意识的品种改良，近年来，晾晒烟作为发展混合型卷烟的重要原料越来越受到重视。然而相对烤烟，晾晒烟植株较为矮小 [ 16 ] ，因此，有必要选育一些高大粗壮品种类型，以满足卷烟工业对此类原料的需求，促进晾晒烟生产发展。烟草作为重要的经济作物，叶片是收获器官，叶片数直接控制着产量的高低 [ 17 ] 。本研究中，叶数与单株烟叶重显著负相关，可能的原因在于叶片过多，叶面积系数过大，尤其是中、下部叶片光照不足、通风不良，从而导致光合产量下降，呼吸消耗增加，干物质积累不足 [ 18 ] 。申宴斌 [ 19 ] 等人研究发现单叶重随留叶数的增加而逐渐降低，最高与最低相差21.31%~34.95%。前人 [ 20 ] [ 21 ] 研究发现留叶数在18~22片之间植株的经济性状最好。王付峰 [ 22 ] 以云烟87为材料，研究了留叶数对烤烟化学成分和农艺性状的影响，发现留叶数对烟草的单叶重、产量、产值等均有显著影响，因此筛选适宜叶数的烟草品种对烟草育种具有重要意义。本研究中，叶数在18~22片之间的晾晒烟，如品种2、16、19、36、44、45，品种1，品种18、27，品种22、39、43，品种23、24、38、48、49，品种25，品种26，品种9，品种12，品种17，品种25、35等是叶数较为适宜的种质。 本研究主成分分析表明，影响四川晾晒烟单株烟叶重的第一主成分为株型因子，因此，育种时应首先考虑节间距、株高、茎围等株型因子。从聚类图可知，49份晾晒烟材料划分为各具特征的5类，说明供试材料表现出一定的遗传多样性。第II类群仅有两份材料，单株烟叶重最低，植株弱小，叶数最少，叶片最长也最宽，即叶面积最大，而第V类群的种质单株烟叶最重，株型因子以烟株较高，茎围较宽，节间距较大为主要特点，叶形因子表现为叶数和叶宽适中，叶片较短。比较类群II和类群V的聚类结果显示，高大粗壮的烟株有利于烟叶产量形成，叶数在一定程度上影响烟叶产量，但并不是叶数越多，叶面积越大越有利于烟叶增重。 49份材料聚成5类，但与地理分布没有严格的一致性，产生这种现象的原因：一是地区之间存在种质资源的交流；二是不同地方品种来源地的小生境存在一定的遗传相似性；此外，许多民间晾晒烟品种资源来源不清。长期以来，地方晾晒烟品种资源的选育和改良主要由烟农自行完成，存在同名异种问题，因此一些晾晒烟品种名相同，来源相近，但农艺性状聚类距离较远。“同名”是否“异种”，还需要通过表型和分子生物学方法鉴定。
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user: 5. 结论 综上，结合性状相关性分析、主成分分析和聚类分析，以植株高大、节间距大、茎围较粗，叶数在18~22片以及单株烟叶重较重为目的的育种选择亲本，应从V类材料中进行筛选，如品种2、品种15、品种17、品种22、43、品种24、38、49、品种35是比较适宜的育种材料。
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user: 摘 要 全球定位系统(GPS)因其高精度三维定位测速及定时的功能在精密工程测量中得到迅速广泛的应用。利用高精度GPS载波相位实时动态差分(RTK)定位技术的特点，在机动车驾驶技能考试中，可精确地计算考车的轮廓位置点，解决了考车行驶过程中的距离测量问题。根据RTK技术在考车上架设的双GPS天线和具体考试项目里车线之间距离的检测方法，并结合考场电子地图各项目的特征点和各项目的评判规则，华众设计的全自动智能驾考系统，可实现精确评判。 关键词 :GPS定位，驾考系统，载波相位差分，车载评判系统，HZ9050-GPS
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user: 1. 引言 我国驾考系统行业的发展与汽车产业发展、道路交通安全管理工作发展密切相关 [ 1 ] 。随着近年来汽车保有量的提高和社会对道路安全重视程度的提高，驾考系统行业也在快速发展中。 由于科学技术的快速进步，驾考的评判方法也不断在发展和进步当中。传统的科目二和科目三考试方法是由现场的考官依靠人眼或感觉来判断考车边缘是否触碰设置在考试场地内的地面标志或边界标杆等标志物，进而人为判定考试结果 [ 2 ] 。然而，这种传统的考试方式随着考生数量的日益增长以及考试标准的不断修订早已不能够满足需求。后来研究的红外探测设备应用于驾考系统的评判中 [ 3 ] ，但这种设备属于被动接触，其主要功能的实现需要通过车辆的违规触碰来得到，并且没法完成考车行驶轨迹的记录，不能提供考车事后行驶轨迹的查询。采用这种设备进行长期的室外作业受到的干扰比较多，而且对于考核区域前期的施工以及后期使用维护的工作量较大，在驾考评判中也存在许多不公行为。 因此，这就需要更为方便和精确的测定方法改进以上的不足，使得驾考系统的建设和使用能够更科学便利。为了消除和杜绝上述所述因为人为因素在驾考评判中带来的影响，根据公安部发布修订后的《机动车驾驶证申领和使用规定》(部第139号令) [ 4 ] 和《机动车驾驶人内容和方法》(GA/T 1026-2012) [ 5 ] ，西安华众电子科技股份有限公司利用高精度GPS (Global Positioning System) [ 6 ] 载波相位动态差分(RTK) [ 7 ] 定位技术设计的HZ9050-GPS联网型机动车驾驶人场地驾驶技能(科目二)考试系统和HZ9050-KM3联网型机动车驾驶人实际道路驾驶技能(科目三)考试系统 [ 8 ] ，能够实现考试过程的自动化和智能化，从而减少误判率，体现公平、公正的原则。
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user: 2. GPS定位技术 近年来，随着卫星导航定位系统的不断发展和完善，其应用领域也进一步开拓，人们对利用卫星导航差分技术来改善定位性能变得越来越重视。 GPS定位的实质是：GPS卫星发射测距信号和导航电文，导航电文中含有卫星的位置信息，由GPS接收机在某一时刻，同时接收四颗以上的GPS卫星信号，测量出GPS接收机到GPS卫星的距离，根据空间距离后方交会的方法求测站点的位置 [ 9 ] [ 10 ] 。观测方程为： (1) 式(1)中： 为卫星的坐标； 为测站的坐标； 为接收机钟差； 为伪距； 为电离层改正项； 为对流层改正； 为卫星钟差。由于接收机钟差 未知，则观测方程中含有四个未知数，需一并求解。通过解算方程式则可得到测站点的三维坐标位置。 2.1. GPS载波相位差分(RTK)定位原理 载波相位差分(RTK)定位技术其基本思想是：将一台GPS接收机安置在基准站上，对卫星进行连续观测，然后通过无线电传输设备实时地将基准站观测数据以及基准站已知的精密坐标信息传送给移动站；移动站一方面通过接收机接收GPS卫星信号，同时，另一方面还通过无线电接收设备接收来自基准站的观测数据，最后，根据相对定位原理解算两站间的基线，实时地处理数据，并能实时地提供厘米级精度的移动站三维坐标。GPS RTK定位系统数据流程如图1所示，这里转换参数是指利用最小二乘法，选三个已知点且分别有WGS-84地心坐标、国家坐标(或工程坐标)通过计算求解得到的。坐标转换参数直接关系到测量结果的准确性，因此，必须准确输入测区的坐标转换参数。移动站参数是用户用于功能性测量输入的数据。 也就是说，RTK技术是全球卫星导航定位技术与数据通讯技术相互结合的载波相位实时动态差分定位技术，它能够实时地给出测站点在指定坐标系统中的三维定位结果。 RTK可使定位精度达到厘米级或毫米级，该方法大量应用于移动物体需要高精度位置的领域 [ 3 ] 。如此高精度的定位技术恰好满足现今驾考科目要求精确定位内容的需求，因此被应用于驾考系统中 [ 11 ] 。在驾考系统中，需要通过三维坐标转换将解算得到的WGS-84坐标系下的值换算到所采用的坐标系中，这里的坐标转换是采用高程拟合的方法得到的 [ 12 ] 。GPS得到的是在WGS-84坐标系下的大地高高程，然而，一般所用的高程数据是正常高高程，这两者之间存在高程异常，因此可以通过拟合的方式进行高程 图1. GPS RTK定位系统数据流程 异常的结算，从而用大地高取代正常高进行使用。用户指的是运行中的考车，即得到的是考车在相应坐标系的三维位置。 2.2. 载波相位测量的观测量 作载波相位测量时，载波相位实际观测方法是：在信号接收时刻，GPS信号接收机既要接收和解释GPS卫星发送的载波信号，又要模拟或者复制一个与卫星端卫星载波信号相位相同的载波信号，前者称为被测载波信号，后者称为基准载波信号。载波相位测量值的观测量就是基准载波相位与被测载波相位之差。 设 为接收机在时刻 的基准载波相位， 为 时刻j号卫星的被测载波相位，则载波相位观测量为 (2) 式(2)中： 是整波长的相位尾数，可由接收机测得；N为整周未知数，不能直接由接收机测得，可采用三差法进行确定 [ 13 ] 。所谓三差法是在接收机、卫星和历元之间求三次差，这里不对算法做过多介绍。 载波相位观测距离，即卫星至接收机间的伪距为 (3) 式(3)中： 为光速； 为载波频率； 为载波波长。这里的载波是L1、L2载波或它们的某种线性组合，其中L1载波的频率和波长为 和 ；L2载波的频率和波长是 和 ，然后利用解算的载波相位伪距代入式(1)可测定出观测站的位置坐标。载波相位观测因其波长比C/A码波长(C/A = 293 m)短得多，所以GPS测量采用载波相位观测值具有比伪距(C/A码或P码)精度高得多的优点，一般可以达到一个波长的1/100以上，即零点几个毫米，这将能够应用在需要精密测量的地方。
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user: 3. RTK技术在驾考系统中的应用 华众机动车驾驶人考试系统包含HZ9050-GPS型场考系统和HZ9050-KM3型路考系统。两种系统其考车的定位原理是相同的，都是采用RTK定位技术来确定考车的状态。 3.1. 基于RTK的双天线定位 GPS动态定位测量是利用GPS信号测定相对于地球运动的用户天线的状态参数，这些状态参数包括三维坐标、三维速度和时间共七个参数。 在实际应用中，基站和车载移动站上的GPS接收机同时接收来自卫星的信号 [ 14 ] ，用于差分定位考车的位置和方向。得到的考车高精度位置信息是考车GPS天线的位置，考车可采用一个立方体来近似模拟，并将其投影到平面作为长方形来处理 [ 15 ] 。GPS天线安装如图2(a)所示，在对位置信息进行定位评判时，有两种实现方式。第一种是在考试路段的电子地图上设置GPS天线所在位置的评判边界线，如图2(b)所示，如果车载GPS移动站输出的位置越界即判该考试项目为不合格；第二种是通过GPS天线安装的具体位置及距前后左右的距离，可以反算考车边缘或轮胎的精确位置，在考试路段电子地图上设置考车边界或轮胎位置的评判边界线用于考试项目的评判，考车边缘位置越界即判该考试项目为不合格，如图2(c)所示。 然而，采用第二种评判方法，为了得到考车在任意时刻更精确的位置和方向，需使用双GPS天线定 图2. GPS天线车辆安装和评判方案(红线为评判边界线) 位，如图2(d)所示，利用双GPS天线获得考车的实时坐标确定车辆的准确方位。 HZ9050-GPS800双天线定位定向GPS接收机是西安华众电子科技股份有限公司专为高精度定位定向驾考系统而设计，该接收机拥有基于220信道的Maxwell 6芯片的定位天线和矢量天线，可以实现在恶劣环境和高动态情况下的高精度快速定位和定向 [ 16 ] 。一般情况下，GPS接收机的两个天线在安装好后，其相对位置基本不发生改变，因此，两天线在载体坐标系中的相对坐标位置是确定的。两个GPS天线组成一条基线，可以确定考车的三维姿态角，两天线延考车的主轴方向配置，通过融合算法，可以确定出考车的偏航向角、横滚角和俯仰角等姿态信息。 3.2. 基于RTK的考车评判 考场电子地图的精确测绘非常重要，它是评判的标杆。根据科目内容各项目的实际安排，利用RTK技术按要求对相对固定的场地进行精确测绘，将整个考试区域进行数字化处理，由场地测绘结果数据生成虚拟传感器文件 [ 17 ] ，以代替传统物理传感器来判断考车的具体位置坐标，并将每个路段所属的基本考试项目准确的在地图上标识出来。华众设计的驾考系统中的车载评判系统是基于RTK技术 [ 18 ] ，实时获取考车运行中的准确位置和考车状态传感器数据，通过无线数据传输测得的考车坐标，结合考场电子地图与虚拟传感器进行对比，快速、准确进行各项目的检测并实时输出各项目的评判结果，实现考车在驾考中的实时评判。该系统使考场摆脱了对大量模拟传感器设备的依赖，简化了系统硬件设施的同时提高了稳定性和可靠性，并且精度可以达到±1 cm，为精确评判提供保证。 这里以科二中的“坡道定点停车”考试项目为例，其它考试项目采用相类似的方法进行检测评判。如图3所示，为检测“坡道定点停车”项目考试软件流程。当驾驶员驾驶考车进行坡道定点停车项目时，需检测的内容是车载GPS客户端自动识别进入项目，进入相应的区域则表示本项目的开始或者结束。在程序的控制下，根据考试进程判断，评判标准是1) 考车停止后，考车的前端距桩杆线的距离前后不得超出50 cm，否则按评判标准进行扣分或判为不合格；2) 考车停止后，车身距离路边缘线不得超出30 cm，否则按评判标准进行扣分或判为不合格。 图3. 检测“坡道定点停车”考试项目软件流程 车载评判软件是以车载GPS RTK接收机的天线得到的本车实时位置坐标 为基础的，然后，由考车端点到接收机天线的距离是确定的，经过计算求得考车左前端 、右前端 、左后端 和右后端 的坐标，当考车进入坡道定点停车区域后，按照评判标准进行检测。 在检测考车与桩杆线之间的距离时，实际上检测的是考车左前端和右前端距桩杆线的距离，取其大者作为考车与桩杆线的距离。同样，检测考车与路边缘线之间的距离时，检测的是考车右前端和右后端距路边缘线的距离，取其大者作为评判距离。 华众的车载评判系统可直接输出各项目的判定结果，如考车是否压线、车身是否出线、考车是否溜车或中途停车等信息，非常适用于机动车驾驶人科目二、科目三或培训。
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user: 4. 结语 GPS RTK定位技术为驾驶人在驾考中对高精度、实时测量考车位置提供了较好的解决方案，在公安部139号令规定的机动车驾驶人考试检测项目中，利用GPS RTK定位技术可实现多数项目的自动检测，这极大的提高了整个驾考系统的自动化考试程度，并且能够保证驾考提出的高检测精度和实时性的要求。华众研究的驾考系统采用高精度实时定位技术和GPS设备，可准确进行压线判断，确定各考试项目是否合格，减少驾考过程中因人为因素对考试结果造成的影响，提高了驾考评判的准确性和客观性，体现出驾考过程的公正和公平。
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user: 摘 要 作为第三代海浪模式的典型代表，WAVEWATCHIII (WWIII)应用广泛，被诸多海洋部门用作预报模式，其版本已于2014年更新至4.18版。新的版本中添加了诸多过程，且安装方案更为细致，对于海洋波浪要素的分析也更为具体。本文简要阐述了WWIII v4.18和v3.14的不同点，同时以建立v4.18的版本模型，计算2015年8月份的一次海浪过程。 关键词 :WWIII，4.18版本，海浪模式
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user: 1. 引言 我国滨临太平洋，有逾300万平方公里的海上疆域和1.8万余公里的海岸线，所属海区地处中低纬度带，该区域台风活动频繁，台风巨浪对东南沿岸的经济、军事等领域影响甚巨。对于海浪的研究和模拟，多以经验统计或动力等方案为主，随着计算机的出现，数值模拟成了解决这一问题的有力手段。WAM模式的诞生标志着第三代海浪模式的出现，此后，海浪的模拟和研究多以第三代海浪模式为主要参考。 随着计算方案和物理过程的不断更新，以WAM、WW-III和SWAN为代表的第三代海浪模式也不断发展，作为较为成熟的海浪计算和预报手段，WW-III应用广泛 [ 1 ] - [ 5 ] 。其稳定性及预报能力已经获得了广泛的认可，并广泛的应用于大浪生成传播 [ 5 ] - [ 7 ] 、波浪能资源评估 [ 8 ] 等方面。WW-III的优越的性能能为我国的“21世纪海上丝绸之路”战略的推进、拓展海上活动范围和提升远海保障能力提供支撑和参考 [ 9 ] 。
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user: 2. WW-III控制方程 作为第三代海浪模式的代表，WW-III从波作用量出发，模式综合考虑了地形、海流、海气温差、波浪浅水形变等多种要素，其基本方程 [ 10 ] 如下： (1) 式中 为波作用的密度谱， 为输入源函数， 表示时间， 为水平拉普拉斯算子， 为波数， 为波向， 为圆频率， 为波包群速， 为环境流速， 为水深， 与波向同向， 与 垂直，方程与v3.14 版本的基本不变，式中正体为矢量，算子“ ”表示 。较为不同的是方程(1)中第四式与 v3.14版本在等式右端中括号内符号相反，在3.14 [ 11 ] 中，该项等式为： (2) 该处的推导过程如下： (3) 对流场考虑不可压近似，同时将考虑 以及 关系式： (4) 展开可得： (5) 式(5)可以化为： (6) 式中 ，同时考虑 ， ， 为波数的方向角， ： (7) 将式(6)、(7)代入式(3)第二式： (8) 此时，等式两边同时乘以 或者 ，即可得到式(1)的第三、四式。 此外，在v3.14中，源函数的输入项为： (9) 在v4.18当中，相较于(9)，源函数的输入项为： (10) 式(10)相较于式(9)多出了 与 两项，两项分别涉及海冰和近岸及冰山对海浪的作用。 此外，相较于3.14版本，v4.18许多过程都有了改进，这些改进使得海浪的分析更为具体，海底和海气及表层对海浪的影响也更为直观，同时，尤为值得注意的是，v4.18版本增加了潮汐分析的过程，这将有利于风暴潮的研究。
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user: 3. V4.18版本特点 相较于3.14 [ 11 ] 等早期版本，v4.18 [ 10 ] 不仅提供了传统的安装方式，还提供了更为流行的svn安装手段 [ 12 ] ，相较于v3.14，新版WWIII在安装上显得更为人性化，同时也有利于使用者对版本进行更新。 3.1. 数据接口 在3.14版本中，外强迫场输入一般采用十进制文件的形式，同时在inp文件中配置网格、时间步长等信息，inp文件中还含有对外强迫场的输入文件的描述信息；此外，文件的输入和配置一般是比较让人头疼的，而在新版本当中，对于输入的强迫场数据形式增加netcdf的选项，同时在WWIII编译的过程当中提供了NetCDF的编译选项，下面，我们将介绍这一新增的数据输入方案。 WWIII所支持的NetCDF版本包括NetCDF version 3.x及4.x两个系列，在模式当中分别被简写成NC3和NC4，在编译前，使用者所要做的是设置一个描述型的环境变量WWATCH3_NETCDF，其值为WWATCH3_NETCDF=NC3或者NC4。当选取NC3时，在环境变量当中需要包含NETCDF_LIBDIR和NETCDF_INCDIR这两个变量，两个变量的值分别对应NetCDF-3的libraries和include的位置；当选取NC4时，NETCDF_CONFIG为所需设置的环境变量，该信息对应NetCDF-4的“nc-config utility program”路径信息。 在此基础之上，模式编译完成后的数据接口便是基于NetCDF数据格式的。相较于3.14版而言，v4.18增加了NetCDF数据输出的选项，这一功能为数据发布和共享以及耦合接口等的编辑提供了一个较为便捷的处理方式。 WWIII提供NetCDF接口功能的位置包括ww3_bound边界处理程序，其inp文件名称为ww3_bound.inp，在inp文件当中边界文件可以写为SPECTRA_NC/ww3.62163_spec.nc，这一处理过程在v4.18当中可以独立处理。 改动较大的是强迫场的输入，在v3.14当中，输入文件处理程序为ww3_prep，这一处理程序在v4.18被保留下来，同时，增加了含有相同功能的ww3_prnc处理程序。其inp文件对于变量的描述也较为简洁，例如：文件当中需要描述维度名称信息，如longitude和latitude，对于所需变量也需进行描述；当所需的是文件当中的风矢量时，只需给出对应在NetCDF当中的名称，如U及V；最后只需给出文件的名称，如“wind.nc”即可。 对于输出文件的处理，v4.18增加了与ww3_outf功能相似的输出为NetCDF格式的ww3_ounf处理程序，及ww3_ounp处理程序。程序及数据流程见图1。 V4.18在模式输出的变量种类上也较v3.14丰富，v3.14的输出变量包含：波高、平均波长(周期/波向)等海浪信息，而v4.18的输出则包含有上述信息，同时还对涌浪、平均波周期进行了更为细致的划分，此外还包含能流、风能输入、白冠破碎、波浪辐射应力、斯托克斯输运等信息，这些信息对于海浪分析和工程应用有着重要的意义。 图1. 基本过程及数据流 3.2. Switch 在早期版本中，网格的设置采用编译和ww3_grid.inp相结合的方式，当在switch当中选择LLG时，则采用经纬度网格坐标；而在v4.18中，这一处理过程被从switch当中移出，改在ww3_grid.inp进行设置，设置选项包括RECT(正交)和CURV(曲线)两种网格，其中还存在经纬网格和笛卡尔网格的调整，此外，还在设置当中加入了闭合条件。 同时，新版WWIII提供了多种方案，在传播方案中增加了二阶和三阶方案；在通量计算中增加了新的拖曳系数计算方案，其计算公式如式(11)： (11) 对于输入和耗散项的处理，v4.18提供了ST4 (Ardhuin et al. (2010) source term package)和ST6 (BYDRZ source term package)两种方案，对于非线性相互作用的过程则提供了广义多步DIA算法，选项对应于NL3。底摩擦项则增加了SHOWEX bottom friction formulation等处理方案，较原来的处理过程更为丰富。 模式还新增了海冰对海浪的影响，在switch当中增加了海冰过程选项，及折射选项，这些选项的加入使得WWIII对于近岸的海浪折射现象和海冰对海浪影响等物理过程的描述更为细致。新增的switch选项还包括TIDE(潮汐)的相关选项。
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user: 4. v4.18模拟个例 4.1. 模拟区域、风场数据及个例简介 在此，我们利用4.18版本建立经纬度范围为(100˚E~140˚E， 0˚~40˚N)的中国近海区域，网格采用正交经纬度网格，模拟区域地形数据采用Etopo5地形，地形如图2所示。模拟区域包含渤海、黄海、东海、南海及西太平洋海区部分海区，模拟区域内ETOPO5识别最大水深为9383 m，平均水深为2695 m左右。模拟区域模式空间分辨率为0.25˚，可以较好的反映模拟区域的地形特点。 模式所采用的风场为欧洲中心高分辨率风场，其空间分辨率为0.25˚，时间分辨率为6小时，所选取时间段为 2015 年 8 月 14 日 08 时 至26日02时(北京时)，该时段为台风“天鹅”的活动期，时间步长分别设为900 s、950 s、900 s、300 s。其余设置采用基本设置。 台风“天鹅”：台风“天鹅”为2015年第15号台风， 8 月 12 日 于西太平洋低纬海区生成的热带扰动，于14日发展成热带低压，15日17时在马里亚纳群岛附近加强为热带风暴，并被命名为“天鹅”。台风“天鹅”经历了三次增强和三次减弱，三次增强的时间分别为17日、19日、23日，且三次均达到超强台风级。台风路径也较为异常：21日移向右偏近90˚，台风后期，在高纬区域路径发生较为少见的西折现象。本次台风过程，沿海区域降水较为显著，例如：台风“天鹅”影响期间，上海嘉定曾录得日降水量170.1 mm，小时雨强则达58.2 mm，其大风对于近岸风浪影响较为显著，是今年来较为少见的台风。 4.2. 模拟效果检验分析 本文的对比数据采用多卫星融合资料的有效波高数据，数据来源于AVISO (Archiving Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data)的有效波高资料，该资料利用Loess滤波方案和空间平滑外插得到1˚ × 1˚的全球海浪每日一次的有效波高数据，资料下载地址： http://www.aviso.oceanobs.com/en/data/products/wind-waves-products/mswhmwind/index.html。周水华等利用该资料分析对比浮标站资料发现，该资料精度与浮标站资料相当 [ 13 ] 。 由于AVISO资料空间分辨率较低，有些区域资料缺失，在此，我们将21日至23日有效波高分布绘制如图3 (图中黑色实线为4 m波高线)： 图2. 模拟区域地形 图3. 实况有效波高与模拟有效波高对比(左侧为实况，右侧为模拟) 在这里，我们将模式输出的数据采用逐日平均与AVISO数据进行比对，从图3可以看到，本次模拟基本还原了模拟区域的台风浪过程。由于AVISO数据来自多星融合，且时空分辨率存在优化，所以该数据所反映的实况可以反映当天海浪的分布状态，由于卫星轨道及分辨率等问题，AVISO数据无法完整还原海浪过程，这点我们从图3当中的陆点数据可以看出。在20日08时，台风抵近巴士海峡，南海西南部地区受西南季风影响，有明显大浪区生成；此后，受西南季风和台风抽吸作用，南海南部风浪逐渐加大和台风涌的传入，南海海区海浪逐渐增大；至23日08时，南海西北部海区海浪逐渐减小，南海海区海浪回落，东南部受季风影响依然维持一个较强的海浪场。
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user: 5. 结论 相较于WWIII v3.14，v4.18考虑了更为详尽的物理过程，在模式控制方程上，修改了存在于手册上的一个错误，同时，简化了初始网格生成的编译和设置问题，将曲线网格引入模式当中。在数据接口和输出上，采用了气象海洋上较为常用的NetCDF格式，并支持多种格式输出。在处理涉及海浪的物理过程上，增加了海冰过程和反射作用等涉及高纬海区和近岸的物理过程，考虑更为详尽，输出的参数更为详细。在未来的研究中，可将先进海浪模式应用于“21世纪海上丝路”建设 [ 14 ] - [ 18 ] 、南海岛礁建设 [ 19 ] - [ 21 ] 等，为迈向深蓝、人类的共同繁荣进步作贡献。
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user: 摘 要 本文探讨大学生的人际关系和社会支持对其学习幸福感的影响，检验人际关系是否作为调节变量起作用，为提高大学生的学习幸福感提供理论参考。采用人际关系综合诊断量表、社会支持评定量表和自编大学生学习幸福感量表对450名大学生进行测评。研究结果显示缓解人际关系困扰和完善社会支持可以提升学习幸福感的水平。 关键词 :大学生，人际关系，社会支持，学习幸福感
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user: 1. 问题的提出 幸福感作为一个古老而永恒的话题，无论任何时代都被人予以高度的关注，甚至将其视为人生追求的最高目标。随着学习型社会的提出和建设，学习幸福感的研究也日益具体化和丰富化。因为对于学生而言，学习不仅是贯穿于学生整个学习生涯和受教育过程中最主要、最重要的活动，也是学生投入时间和精力最多的活动。由此，学习幸福感的重要性也随之凸显。 Gallagher与Vella-Brodrick (2008) 认为社会支持是主观幸福感的必要条件，而学习幸福感是主观幸福感在学习过程中这一特殊生活领域中的体现  (姜毅超等，2009) 。而诸多研究者发现社会支持对主观幸福感有显著预测作用(  Gallagher， E.N. &Vella-Brodrick， D.A.， 2008 ;  Zhang et al.， 2009 )，  Burns和Machin (2010) 认为社会支持的增加能提升主观幸福感。良好的人际关系是幸福生活的一个标志，而在大学这个特殊的阶段和环境之中，人际关系的和谐主要体现在师生关系和同学关系上。研究指出，中学生的学习幸福感会受到同学关系的影响  (陈洪岩，2007) ，  Lee等人(2008) 认为调节个体的人际关系和情感需要，可使个体生活感到幸福和满意；而教师对学生的关注与期待也对学生的学习幸福感有显著影响  (付丽丽，2010) 。 因此找到影响大学生学习幸福感的主要因素及其作用机制，并进行针对性的干预具有重要的教育意义。基础上述，本研究主要考察大学生在校园学习过程中的人际关系与社会支持对其学习幸福感的影响力和作用过程。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 采取随机整群分层的取样方法，选取第三军医大学、中国人民解放军后期工程学院、重庆广播电视大学、重庆师范大学的450名学生作为研究对象，回收有效问卷426份，有效回收率94.7%。 2.2. 工具 大学生学习幸福感问卷：采用自编的大学生学习幸福感问卷，问卷包括学习主观幸福感和学习心理幸福感两个分量表，认知幸福、情感幸福、品质幸福和成长幸福四个维度。采用从“完全不符合”到“完全符合”的1~5分计分方式，问卷的分半信度为0.891，克隆巴赫α系数为0.880，效度指标良好。 人际关系综合诊断量表：使用郑日昌编制的人际关系综合诊断量表，该量表由人际交谈、人际交友、待人接物和异性交往四个维度组成，共28个题。量采用“是”和“否”的方式进行作答，答“是”计1分，回答“否”计0分，得分越高说明个体人际关系的困扰程度越高。量表的a系数为0.788，分半信度是0.764  (洪艳萍等，2013) 。 社会支持评定量表(SSRS)：采用肖水源编制的社会支持评定量表，该量表由客观支持、主观支持和支持利用度三个维度组成，共10个题  (郭念锋，2005) 。量表第1~4、8~10题选择1~4项分别计1~4分，第5题分5个选项计总分，每项从无到全力支持分别记1~4分，第6、7题回答“无任何来源”计0分，回答“下列来源”，有几个来源计几分。量表的重测信度为0.92，各题项重测信度在0.89~0.94之间。本研究根据大学生的实际情况，对某些词汇做了适当的修改。 2.3. 施测与数据处理 以班级为单位统一施测，被试在课堂上接受测验，并当场回收问卷。运用SPSS16.0对收集的有效数据进行数据统计与处理。
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user: 3. 研究结果 3.1. 大学生社会支持、人际关系与学习幸福感的相关分析 分别将人际关系、社会支持与大学生学习幸福感各分量表及因子进行两两相关分析，结果见表1。 表1的结果表明：大学生人际关系与社会支持、学习幸福感各分量表及因子之间呈显著的负相关；社会支持除与品质幸福因子的相关不显著外，与学习幸福感其余各分量表及因子的相关均达到显著水平，表现为正向相关。 3.2. 大学生人际关系在社会支持与学习幸福感间的中介效应 相关分析基础上，为进一步考察大学生社会支持、人际关系对学习幸福感的影响及可能存在的人际关系的中介效应，首先以社会支持、人际关系为预测变量，大学生学习幸福感的2个分量表为因变量进行三者之间的回归分析。运用强迫进入法，根据  Baron等(1986) 提出的检验中介效应的三步回归法进行验证：第一步检验社会支持对人际关系的预测性，建立回归方程1；第二步分别考察社会支持对学习主观幸福感和学习心理幸福感及各因子的预测作用，建立回归方程2；第三步同时纳入社会支持和中介变量人际关系变量，检验对学习主观幸福感和学习心理幸福感的预测效应，建立回归方程3。若三个步骤的检验结果均显著，且社会支持在第三步中对学习幸福感的预测值比第二步中小，则可以说明人际关系中介效应的存在。具体结果见表2和表3。 表2结果表明：社会支持对中介变量人际关系存在显著的影响，可解释变异的15.1%；社会支持对学习主观幸福感及各因子有显著的预测效应，解释学习主观幸福感6.1%的变异量，解释认知幸福3.3%的变异量，解释情感幸福4.0%的变异量。纳入人际关系变量，其对学习主观幸福感及各因子同样有显著预测性，解释学习主观幸福感变异的9.6%，社会支持增加了解释率的1.9%；人际关系解释认知幸福变异的5.2%，社会支持增加了解释率的1.1%；人际关系解释情感幸福变异的6.1%，社会支持增加了解释率的1.3%。 具有分析发现，当纳入人际关系变量后，对学习主观幸福感社会支持的解释率从6.1%降到1.9%，β值从0.247降到0.150；对情感幸福的解释率从4.0%降到1.3%，β值从0.199降到0.122；对认知幸福的 Table 1 Correlations matrix between interpersonal relation， social support and learning well-being of undergraduate 学习主 观幸福感 认知 幸福 情感 幸福 学习心 理幸福感 成长 幸福 品质 幸福 人际 关系 人际关系 −0.309 ** −0.229 ** −0.247 ** −0.226 ** −0.227 ** −0.153 ** 1 社会支持 0.247 ** 0.182 ** 0.199 ** 0.114 * 0.127 * 0.054 −0.389 ** 表1. 大学生社会支持、人际关系与学习幸福感的相关矩阵 注： * 表示p<0.05， ** 表示p<0.01， *** 表示p<0.001，下同。 Table 2 The return of the factor analysis between interpersonal relation， social support and learning well-being of undergraduate 因变量 预测变量 R2 F Beta t 人际关系 社会支持 0.151 62.11 *** −0.389 −7.88 *** 学习主观幸福感 0.061 22.70 *** 0.247 4.76 *** 认知幸福 0.033 11.95 *** 0.182 3.46 ** 情感幸福 0.040 14.38 0.199 3.79 *** 学习主观幸福感 人际关系 0.096 36.79 *** −0.251 −4.58 ** 社会支持 0.019 22.47 *** 0.150 2.73 ** 认知幸福 人际关系 0.052 19.27 *** −0.186 −3.30 ** 社会支持 0.011 11.60 *** 0.110 1.94 情感幸福 人际关系 0.061 22.60 *** −0.200 −3.56 *** 社会支持 0.013 13.77 *** 0.122 2.17 * 表2. 大学生社会支持、人际关系与学习主观幸福感及因子的回归分析 Table 3 Regression analysis between interpersonal relation， social support and learning well-being of undergraduate 因变量 预测变量 R2 F Beta t 人际关系 社会支持 0.151 62.11 *** −0.389 −7.88 *** 学习心理幸福感 0.013 4.58 * 0.114 2.14 * 成长幸福 0.016 5.68 * 0.127 2.38 * 品质幸福 0.003 1.01 0.054 1.00 学习心理幸福感 人际关系 0.051 18.79 *** −0.214 −3.78 *** 社会支持 0.001 9.52 *** 0.031 0.54 成长幸福 人际关系 0.052 18.94 *** −0.210 −3.70 *** 社会支持 0.001 9.78 *** 0.045 0.80 品质幸福 人际关系 0.023 8.36 ** −0.156 −2.71 ** 社会支持 0.000 4.17 * −0.007 0.91 表3. 大学生社会支持、人际关系与学习心理幸福感的回归分析 解释率从3.3%降到1.1%，β值从0.182降到0.110。说明因受到人际关系的影响，社会支持对学习主观幸福感及因子的作用性有所下降，且下降部分是由人际关系引起的；因此，可以认为人际关系在社会支持与学习主观幸福感及因子间起到部分中介作用(路径关系图，见图1)。 表3结果表明：社会支持对中介变量人际关系存在显著的影响，可解释变异的15.1%；社会支持对品质幸福没有显著的预测效应，但对学习心理幸福感和成长幸福有显著的预测力，能够解释学习心理幸福感1.3%的变异量，解释成长幸福1.6%的变异量。纳入人际关系变量，其对学习心理幸福感及各因子均有显著预测性，解释学习心理幸福感变异的5.1%，社会支持增加了解释率的1.9%；解释成长幸福变异的5.2%，社会支持增加了解释率的0.1%；解释品质幸福变异的2.3%，社会支持没有增加解释率。 具有分析发现，当纳入人际关系变量后，对学习心理幸福感社会支持的解释率从1.3%降到0.1%，β值从0.114降到0.031；对成长幸福的解释率从1.6%降到0.1%，β值从0.127降到0.045；但社会支持的标准回归系数都不显著。对品质幸福，虽然社会支持进入了回归方程，但是其对品质幸福的解释率没有任何的贡献，回归系数也不显著。说明社会支持对学习心理幸福感及成长幸福的作用在很大程度上是受到人际关系的调节，人际关系在社会支持与学习心理幸福感及成长幸福间近乎为完全中介效应，对品质幸福是完全中介变量(路径关系图，见图2)。 图1. 社会支持、人际关系与学习主观幸福感及各因子的路径关系图 图2. 社会支持、人际关系与学习心理幸福感及各因子的路径关系图
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user: 4. 分析与讨论 相关分析结果显示，大学生人际关系与学习幸福感各分量表及因子的相关密切，均呈显著负相关；而社会支持除与品质幸福因子相关不显著外，与学习幸福感其余各量表及因子的正相关系数均达到统计学水平。说明大学生的人际困扰越少，得到的社会支持越多，其学习幸福感水平就越高。单独检验人际关系、社会支持与学习主观幸福感关系的显著性结果，与以往  张晨，班兰美等(2009) 、  张灵，郑雪等(2007) 和  宋佳萌，范会勇(2013) 、  丁新华(2007) 等，分别探讨两者与主观幸福感的结论趋于一致。另外，研究发现，大学生的社会支持与人际关系之间有显著的负相关，说明个体的社会支持越多，其人际关系上的困扰就越低。 大学生社会支持、人际关系与学习幸福感彼此之间的相关紧密，而  孔风和陈抗等人(2012) 的研究发现，孤独感在大学生社会支持和主观幸福感的关系间有显著的中介效应，而孤独感是人际关系的一个重要反映指标。因此，我们以人际关系作为中介变量，运用路径分析的回归原理，进一步考察三者间的关系。结果显示：社会支持与人际关系对大学生学习主观幸福感及各因子均有显著预测性，它们共同解释了学习主观幸福感总变异的11.5%、认知幸福变异的6.3%和情感幸福变异的7.4%。当纳入人际关系变量后，社会支持对三者的解释率分别从6.1%降至1.9%、从4.0%降至1.3%、从3.3%降至1.1%；说明当出现人际关系后，社会支持虽然仍对学习主观幸福感及各因子有预测效应，但其预测力明显下降，且下降部分是由人际关系引起的，人际关系在两者间起部分中介作用。另外，结果还显示：人际关系对学习心理幸福感及各因子的预测作用明显，而社会支持仅对学习心理幸福感和成长幸福因子的影响性显著，分别解释了变异量的1.3%和1.6%，对品质幸福因子的影响不明显。当纳入人际关系后，两变量对大学生学习心理幸福感及各因子的回归模型均有意义，分别共同解释了变异的5.2%、5.3%和2.3%；与此同时，社会支持对学习心理幸福感和成长幸福因子的解释量都降至0.1%，预测力很低；对品质幸福虽然社会支持进入了回归方程，但对其的解释为0，此时它对品质幸福的作用完全是由人际关系引起的。这说明人际关系对社会支持与学习心理幸福感和成长幸福的作用接近于完全中介，而在社会支持和品质幸福之间起完全中介作用。 总体结果表明，当大学生获得或体验到较多的社会支持，他们的人际困扰就会越轻，面对学习能更好的融入和适应，产生较高的幸福体验。另外，从结果中不难发现，虽然社会支持和人际关系对学习幸福感有显著预测力，但是它们的解释率都十分小。这一方面说明影响大学生学习幸福感的因素是多样且复杂的，需要进行不断地探讨。另一方面也说明社会支持与人际关系对大学生学习幸福感的影响力相对较小，可以接受不用将其归入大学生学习幸福感的结构模型中，而只考察其影响性；这在一定程度上与前面我们对大学生学习幸福感结构的探索与验证结果相印证。
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user: 5. 研究结论 1) 大学生人际关系与社会支持、学习幸福感各分量表及因子之间呈显著的负相关；社会支持与品质幸福因子的相关不显著，与学习幸福感其余各分量表及因子均为显著的正向相关。 2) 社会支持对学习主观幸福感及各因子既有直接预测效果，又通过人际关系有间接效应，人际关系可作为两者间的中介变量。 3) 社会支持对学习心理幸福感和成长幸福有直接预测作用，人际关系是社会支持与学习心理幸福感及成长幸福间的中介变量，社会支持对品质幸福的影响完全通过人际关系起作用。
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user: 摘 要 中国城市起源于新石器时代，到农业文明时期关于城市选址的风水理论已经相当成熟，发展于农业文明时期的城市要求相对封闭的外部环境形势，这有利于避开寒冷的偏北风。新中国成立以后，随着工业化在城市中的发展，城市功能增加，城市规模扩大，城市中空气污染物的排放量增大，相对封闭的环境形势有不利于污染物扩散，造成空气污染的加重和雾霾的产生，进而危害人类健康。可见，农业文明时期关于城市选址要求相对封闭的外部环境形势已成为城市空气污染物扩散的不利因素，不适应工业化以后城镇化发展的现实。本文分析了中国城市污染的现状及原因，并针对当前中国城镇化的发展提出了城市空气污染防治对策。 关键词 :城镇化，空气污染，城市规划，城市选址
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user: 1. 引言 目前中国的城镇化率已达到了较高水平，城镇化也已经进入了高速发展阶段。城镇化和工业化的发展提供了大量就业岗位，而且城镇中相对完善的基础设施和社会保障体系相对于农村来说对人类居住有着更大的吸引力。我国很多学者和政府人员把城镇化看成是促进农村居民生存条件改善的一条重要途径，把城镇化水平作为衡量一个国家现代化水平的重要指标。但是，随着城市的扩大以及城市中工业的发展，城市的交通拥堵、环境污染等问题日益严重，使城市人居环境恶化 [ 1 ] 。其中，城市环境空气污染以及由此引起的雾霾，已经对居民的健康造成了一定程度的危害，城市环境空气污染治理已成为我国当前面临的最大挑战之一。防治城市空气污染，建设良好的城市人居环境，是我国城镇化过程中需要特别重视的问题。
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user: 2. 城镇化及其对空气污染的影响 城市是人类历史发展到一定阶段的产物，是人口、资源、资金、技术、信息等各种要素和各种经济活动的集中地。西方古希腊和古罗马城邦文明形态的城市起源，主要是由战争促成的，那时候，欧洲的一个城市就是一个战斗堡垒，就是一个军事和政治、经济的混合体。相比之下中国城市的起源和文化传统与西方大不相同。 中国古代的城和市是两个不同的概念。古汉语中，“城”是指在一定地域上用作防卫而围起来的墙垣，是军事设施和统治中心。早在距今4000余年以前的新石器时代晚期，中国已经出现了城堡。考古发现中国新石器时代最典型的城堡是龙山文化城址，其中河南新密古城寨龙山时代城址面积达17万平方米，内有大型宫殿基址和大型廊庑式建筑基址，表明该城的建造是事先经过统一规划和精心设计的。“市”是指进行交易的场所。在生产力发展的驱动下，商品生产日渐发达，商品交换日趋频繁，成为日常生活之必需。客观上要求为这种交换提供一个安全、通达、固定的环境，于是产生了“市”。随后城与市相互结合并最终走向统一。文字记载，中国古代城市的出现始于夏启时期，当时已有“筑城以卫君，造廓以守民”之说。夏、商、西周是中国城市发展的最初阶段。商周开始有了大规模营建城邑活动，出现了商城、洛邑这样的规模宏大的都城。在距今3000余年以前的商代，城市建设技术已经非常发达，可以建设厚高的城墙和高大的宫殿。春秋战国时期，城市数量和规模有了更大的发展，出现赵邯郸、齐临淄、楚鄂都、魏大梁等盛极一时的都城。秦统一天下划41郡，置县千余，中国城市建设得到进一步发展，随后两汉、隋唐、五代时期营造了像西汉长安、北魏洛阳、南朝建康、隋唐长安等天下名都。宋、元、明、清时期城市数量增多、规模扩大，类型、功能更加齐全，在黄河流域、长江流域和沿海地带出现了一系列经济和文化发达、功能更加齐全的城市。但自清朝末期至民国，由于中国闭关锁国，导致国力衰退，在饱受外国入侵和殖民掠夺的情况下，城市建设基本处于停滞状态。 新中国成立后，中国开始了真正意义上的城镇化。1949年至1957年，我国城市数量从13座增加到176座，年均增加5座，城镇化水平自10.64%提高到15.39%。相当于年均提高0.59个百分点。1958年至1977年，我国经历了大跃进、文化大革命、知识青年上山下乡等运动，城镇化水平出现剧烈波动，到1978年，我国城镇化水平仅增加到17.92% [ 2 ] 。此后，中国经改革开放，城镇化速度加快，1978年到1995年，城镇化率由17.9%上升为29.04% [ 3 ] ，年均递增0.65%；1996年到2012年，城镇化率由30.48%上升为52.6%，年均递增1.38% [ 4 ] 。 城镇化造成人员、产业在城市空间的集聚，工业粉尘、烟尘、建筑扬尘、污染气体、汽车尾气等空气污染物的排放远较农村地区集中，加上城市地区植被覆盖率低、城市建筑高度大因而城市地区空气污染程度远高于农村。
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user: 3. 中国城市环境空气污染现状 3.1. 中国城市环境空气质量现状 在我国城镇化高速发展的同时，城市环境问题却日益严重。据2013中国环境状况公报 [ 5 ] ，依据《环境空气质量标准》京津冀、长三角、珠三角等重点区域及直辖市、省会城市和计划单列市共74个城市(GB3095-2012)对SO 2 、NO 2 、PM 10 、PM 2.5 年均值，CO日均值和O 3 日最大8小时均值进行评价，74个城市中仅海口、舟山和拉萨3个城市空气质量达标，占4.1%；超标城市比例为95.9%。空气质量相对较差的前10位城市是邢台、石家庄、邯郸、唐山、保定、济南、衡水、西安、廊坊和郑州。2013年，依据《环境空气质量标准》(GB3095-1996)对SO 2 、NO 2 和PM 10 三项污染物年均值进行评价，256个尚未执行新标准的地级及以上城市环境空气质量达标城市比例为69.5%。SO 2 年均浓度达标城市比例为91.8%，劣三级城市比例为1.2%；NO 2 年均浓度均达标，其中达到一级标准的城市比例为86.3%；PM 10 年均浓度达标城市比例为71.1%，劣三级城市比例为7.0%。 3.2. 雾霾及我国城市雾霾现状 城市空气中气溶胶粒子浓度严重超标，导致城市地区雾霾灾害频繁发生。雾霾的主要成分由大气气溶胶组成。大气气溶胶(也称颗粒物)是悬浮在大气中的液态或固态粒子，主要包括六大类7种气溶胶粒子：沙尘气溶胶、碳气溶胶(黑碳和有机碳气溶胶)、硫酸盐气溶胶、硝酸盐气溶胶、铵盐气溶胶和海盐气溶胶。它作为一种城市污染物，成分复杂、性质多样、危害最大。可将其分为TSP、PM 10 和PM 2.5 (分别指空气动力学直径 ≤ 100 mm、10 mm和2.5 mm的颗粒物)。PM 10 是雾霾的罪魁祸首，它们对人体健康构成直接威胁。PM 2.5 是现今治理雾霾危害的重点工程，雾霾天气频发的主要诱因源于空气中PM 2.5 含量超标，超过了大气自净化能力 [ 6 ] 。据2013中国环境状况公报 [ 5 ] ，2013年新标准第一阶段监测实施城市PM 10 、PM 2.5 不同浓度区间城市比例见图1。 图1. 2013年中国74个城市PM 10 、PM 2.5 不同浓度区间城市比例 中国气象局基于能见度的观测结果表明，2013年全国平均霾日数为35.9天，比上年增加18.3天，为1961年以来最多。中东部地区雾和霾天气多发，华北中南部至江南北部的大部分地区雾和霾日数范围为50~100天，部分地区超过100天。
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user: 4. 中国城市环境空气污染原因分析 造成中国当代城市空气污染日益严重的原因是多方面的，概括来讲主要是污染物排放量大和污染物扩散能力低两个方面。 4.1. 污染排放量大 随着经济社会的发展，人类在城市中进行工业生产，工业生产过程中向大气排放了大量的烟尘、粉尘等颗粒物，尽管我国近年来对环境空气污染排放实行了严格的控制措施，全国烟尘和工业粉尘排放量自2005年以来已经逐渐降低，但是直到2010年全国烟尘和工业粉尘排放量仍然分别高达829.1万吨和448.7万吨，而在2000年全国烟尘和工业粉尘排放量曾分别高达1165.4万吨和1092.0万吨(见图2)。 除了工业生产过程中产生的烟尘、粉尘外，工业生产还排放一些有毒、有害的气体成分，如SO 2 、NO 2 等，另外，汽车排放的尾气、居民生活产生的烟尘、建筑施工产生的扬尘等都是造成空气质量下降的原因。 4.2. 城市选址的形势不利于污染物扩散 城市是在漫长的历史过程中形成的，我国古代先民在见证城市选址、城市布局对城市兴衰和城市居民的祸福影响中，逐渐认识到城市选址和布局对于城市安全、适用以及城市自身发展的重要性，在实践的基础上形成了城市选址和布局的理论——风水理论。风水理论追求城市选址在生态环境良好、取水方便、便于防守且交通便利的位置。我国地处北温带为主，风水理论在城市聚落选址、布局上要求以北、东、西三面环山，南面开敞，近水不受水淹而用水方便、排水容易的相对封闭空间模式。同时城址也要求有一定的宽阔平坦或缓坡之地，工程地质条件要适于建房，不过于潮湿，植被条件好 [ 7 ] 。风水理论的科学性和合理性经受了时间考验，北京、西安、洛阳、南京等古都的选址即为风水理论的成功应用，这些城市已成为我国历史文化名城。这些城市属于农业文明时期的产物，其选址与农业文明时期的经济社会发展条件是相适应的。因为农业文明时期城市的主要功能是居住、商贸、政治、教育文化等。城市执行这类功能时排放的空气污染物数量相对较少，不会超过城市区域的大气环境容量，因而不会造成明显的空气污染。 图2. 全国近年来烟尘、工业粉尘年排放量 英国工业革命及其延伸的全球范围工业化，在推进人类社会汲取自然资源、满足物质生活需求进程的同时，也给人类社会尤其是人居环境制造了非常大的麻烦 [ 8 ] 。工业集中在城市中，工业生产产生的废气、烟尘、粉尘排放量巨大，在相对封闭的外部环境形势下，污染难以迅速扩散，造成城市上空污染物浓度增大，并导致雾霾的形成。中国的工业化也主要是在城市中进行的，其结果是造成城市空气中气溶胶数量增加，而我国在农业文明时期形成的关于城市选址的风水理论是追求相对封闭的环境形势，这种相对封闭的形势非常不利于空气污染物的扩散。 4.3. 城市空间结构不合理造成居住区空气污染严重 城市空间结构是城市的各种要素的空间组织分布形式和相互作用的过程。优化的城市空间结构将促进城市功能协调、适合人居和社会的可持续发展，容易吸引人流，从而聚集物流、资金流乃至信息流，最终促进城市合理、健康、快速发展 [ 9 ] 。城市空间结构能对城市环境产生影响，理想的空间结构是达到环境目标的必要条件 [ 10 ] 。但是，中国改革开放之前，中国城市发展经历了“变消费型城市为生产型城市”为主的过程，许多城市变成了功能不全、结构失调的工业基地，形成了生产、生活混杂的城市功能结构 [ 8 ] ，改善这种城市空间结构需要付出一系列环境、经济、社会代价，而且这种改善需要花费较长的时间。 由于城市中生产、生活功能区的混杂，使得工业生产过程中产生的空气污染物(污染气体和烟尘、粉尘等)很容易进入居住区上空，造成居住区环境空气质量下降，进而危害居民身体健康。
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user: 5. 城市空气污染防治的对策 严重的城市空气污染给城市居民身体健康带来威胁，治理城市空气污染的根本措施是减少城市中空气污染物的排放。但是必须根据不同城市的具体情况采取有针对性的措施。 5.1. 合理规划，减轻城市居住区污染 由于历史原因，我国的许多城市发展为重要的工业基地，甚至在一些历史文化名城中也存在着不少工业企业。即使达到国家规定的废气排放标准的工业企业，其排放物的空气污染物仍对大气产生严重的污染。历史悠久的城市中，部分城区形成了工业用地、居住用地、文化教育科研用地混杂的空间结构，城市内部工业区对居住区、文教区的环境空气质量产生不利影响，导致居住区、文教区空气质量难以达到功能区环境质量要求。因此，对老城市需要对城区内部空间进行合理规划，逐步将工业企业迁出城区，使工业区与居住区之间保留一定的卫生防护距离，并在工业区与居民区之间合理布置防护林带，以减轻居民区空气污染 [ 11 ] 。 对于正在崛起的小城镇，应该搞好规划，明确城镇主导功能定位，以居住为主导功能的城镇禁止在城镇用地上发展工业，以保证新兴的城镇发展成为环境友好的人居环境。而工业园区选址，要远离以居住为主导功能的城镇，使工业园区对居住区的影响尽可能降低。 合理进行城市规划，控制城市规模，以避免人口、产业过度集中于大城市的状况，缓解交通拥挤、环境污染等“大城市病”，努力为城市“减负”。引导城镇人口合理分布，改善城镇经济社会发展环境。妥善推进区域协调发展，分散中心城区部分职能，优化产业体系和空间布局，引导城市由生产型向服务型的转型。 5.2. 加强监管，减少空气污染物排放 即使没有工业企业的城市中，居民生活和餐饮服务业排放的燃煤燃气，城市道路上行驶的汽车造成的道路扬尘和排放的尾气，城市建设施工造成的扬尘、城市生活垃圾存放产生的恶臭等都是重要的空气污染。这类空气污染的产生与排放不可避免且随着城市的发展而增加，只有加大执法力度，改进空气污染监督和治理技术，如加强对餐饮服务业饮食油烟排放的监督、对汽车尾气检测、对建筑施工场地的监管等，控制大气污染源，有效减少污染排放。 随着机动车数量的增加，我国城市地区大气污染发展的趋势，是由单一的煤烟型污染向煤烟型污染与机动车污染并重发展，少数特大城市已明显表现出机动车尾气型(即光化学烟雾型)大气污染 [ 12 ] 。因此，加强汽车尾气管理是现阶段城市污染控制的重点。 5.3. 发展科技，加强空气污染治理 城市环境空气污染的治理除了从城市的选址、空间结构等方面进行合理规划外，还可以通过对城市中现有企业加大技术改造力度，进一步严格清洁生产的审核环节，对重点耗能、污染企业加大检查惩罚力度，利用“高标准、严管控”的环保管理机制，倒逼企业加快技术创新和产业升级。积极鼓励发展战略性新兴产业、环保产业和现代服务业，研究出台购买新能源汽车的补贴政策，不断优化产业结构。积极开展城市绿化建设，控制污染物排放总量，有效防治大气污染。规划建设高效便捷、节能环保的交通体系，缓解交通拥堵现象，减少尾气排放。发展智慧交通，提高城市交通的畅达程度，以治堵促进城市空气质量的提升。
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user: 6. 结束语 城市是一个历史发展的产物，当人类社会发展到工业文明阶段后，由于城市规模扩大、城市污染物排放量增加，引起城市环境空气污染，使城市人居环境恶化，进而危害人类健康。农业文明时期要求相对封闭的外部环境形势的城市选址不利于空气污染物的扩散，而且当代城市的扩展已大大超过了农业文明时期的城市规模。大量空气污染物的排放和不利于污染物扩散的城市外部环境形势相结合，是造成城市空气污染并进而影响城市人居环境和人类健康的主要原因。只有通过合理规划、发展环保科技、加强污染监督与治理等多方面的协作，才能有效改善城市环境空气质量，保障人类健康和城市可持续发展。
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user: 摘 要 国内外学者对于发展分布式能源的重要意义已形成基本共识。国外学者的研究起步早，形成了一系列研究成果，研究成果的内容已涵盖了分布式能源的技术研发、产品生产、产品销售等阶段；几年来的研究还注重评估分布式能源政策实施的效果，进而提出现有政策的改进方向和措施。国内学者的研究尚未对分布式能源、新能源、可再生能源有明确的界定，现有的少量研究成果主要集中在三个方面：发达国家分布式能源发展的经验及对我国的启示，我国各个地区分布式能源发展的必要性和可行性分析，我国各个地区分布式能源发展的具体政策(政策体系、财税、金融、国际合作等)。总体而言，国外的研究成果针对性较强，内容丰富，为国内学者的研究提供了有益的借鉴与参考。国内学者还需要从分布式能源发展政策的研究内容、研究视角和研究方法等方面开展深入细致的研究，为完善中国分布式能源发展政策提供有价值的参考。 关键词 :分布式能源，发展政策，研究综述