DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 电磁场模拟结果及分析 图5为匀压力线圈上的电流密度分布图。由图可见，板料上产生大于线圈电流值的感应电流，而 图1. 匀压力线圈示意图 图2. 匀压力线圈实物图 图3. 线圈、外壳及板料划分网格后有限元模型 图4. 匀压力线圈电磁场有限元分析图 图5. 匀压力线圈成形过程电流密度分布 Table 1 Element type and material characteristic 实体 单元类型 相对磁导率 电阻率 线圈 SOLID97 1 1.673E−8 线圈外壳 SOLID97 1 1.673E−8 板料 SOLID97 1.0002 4.7E−8 空气场 SOLID97 1 - 远场 INFIN111 1 - 表1. 单元类型及材料特性 外壳上产生的感应电流值小于线圈电流值，且它们的方向与线圈上激励电流相反。这是因为感应电流所产生的磁场是阻碍原磁通量发生变化的，因此感应电流方向与线圈上激励电流相反。感应电流在外壳的厚度方向上分布不均匀，沿厚度方向由靠近线圈一侧向外衰减，可以看出感应电流几乎只存在于靠近线圈的一层，再向外电流值很小，这是电流的集肤效应造成的。 3.1. 匀压力线圈匝间距对电磁力均匀性的影响 图6为匝间距为3 mm的匀压力线圈示意图，从图7~9可以看出，在线圈匝间距为3 mm时，板料主要受力区域的节点力大小不是均匀的，不同大小的电磁力相间排列，随着线圈匝间距减小，电磁场产生的节点力大小逐渐分布均匀(图中红色十字叉的分布即为电磁节点力的分布)，这是因为线圈匝间距越小，磁场线分布越均匀，因此产生的电磁力分布越均匀。而且线圈匝间距越小，磁场线分布越密集，磁场强度越大，产生的电磁节点力越大。 3.2. 匀压力线圈截面积对电磁力均匀性的影响 图10为截面尺寸为4 mm*6 mm的匀压力线圈示意图，在不改变线圈高度，匝间距，及其与外壳和 图6. 匝间距为3 mm的匀压力线圈 图7. 匝间距3 mm时电磁节点力分布 图8. 匝间距2 mm时电磁节点力分布 板料间隙的条件下，只对线圈截面形状进行调整，分别对截面为4 mm*6 mm，5 mm*6 mm，7 mm*6 mm的长方形和截面为6 mm*6 mm的正方形的线圈进行模拟分析。从图11~14可以看出，在线圈厚度尺寸不变条件下，随着长度方向尺寸增加，一定区域内电磁场节点力分布逐渐均匀化(从图中的红色十字叉的 图9. 匝间距1 mm时电磁节点力分布 图10. 截面尺寸为4 mm*6 mm的匀压力线圈 图11. 截面尺寸为4 mm*6 mm节点力分布 图12. 截面尺寸为5 mm*6 mm节点力分布 图13. 截面尺寸为6 mm*6 mm节点力分布 图14. 截面尺寸为7 mm*6 mm节点力分布 分布可以看出)，而当截面尺寸为正方形时，电磁节点力均匀性分布进一步增加。因此，匀压力线圈正方形截面尺寸能够提高电磁力均匀性。 3.3. 匀压力线圈高度对电磁力均匀性的影响 图15匀压力线圈高度示意图，在不改变线圈截面积，匝间距及外壳与线圈间距条件下，只对线圈高度调整，分别对线圈高度为20 mm、30 mm、40 mm、50 mm和60 mm进行模拟分析。从图16~20中可以看出，随着线圈高度的增加，在一定区域内电磁节点力均匀性逐渐提高，电磁节点力的大小也逐渐增大，这是由于随着线圈高度增加，磁场线的分布更加均匀，环形跑道式的线圈形状逐渐向圆形线圈转变，电磁节点力大小更加趋向一致。因此，节点力分布更加均匀。并且随着线圈高度增加，电磁节点力的大小逐渐增大。 3.4. 线圈与外壳间距对电磁力均匀性的影响 图21为匀压力线圈外壳与线圈间距示意图，在不改变线圈高度、匝间距及截面积，只对外壳与线圈间距调整，分别对线圈高度为2 mm、3 mm、4 mm、和5 mm进行模拟分析。从图22~25中可以看出，随着线圈与外壳间距的增加，在一定区域内电磁节点力均匀性逐渐降低，其大小也在逐渐减小，这是由于随着线圈与外壳间距增加，作用在外壳上的感应电流逐渐减小，磁感应线分布越稀疏，节点力分布均匀性降低，电磁节点力大小减小。 图15. 匀压力线圈高度示意图 图16. 线圈高度20 mm时电磁节点力分布 图17. 线圈高度30 mm时电磁节点力分布 图18. 线圈高度40 mm时电磁节点力分布 图19. 线圈高度50 mm时电磁节点力分布 图20. 线圈高度60 mm时电磁节点力分布 图21. 匀压力线圈外壳与线圈间距示意图 图22. 间距2 mm时电磁节点力分布 图23. 间距3 mm时电磁节点力分布 图24. 间距4 mm时电磁节点力分布 图25. 间距5 mm时电磁节点力分布
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user: 4. 结论 1) 随着线圈匝间距减小，电磁场产生的节点力大小逐渐分布均匀，磁场线分布越密集，磁场强度越大，电磁节点力值越大。 2) 在线圈厚度尺寸不变条件下，随着长度方向尺寸增加，一定区域内电磁场节点力分布逐渐均匀化，当截面尺寸为正方形时，电磁节点力均匀性分布增加。 3) 随着线圈高度的增加，电磁节点力均匀性逐渐提高，电磁节点力的大小也逐渐增大。而当线圈与外壳间距增加，在一定区域内电磁节点力均匀性逐渐降低，电磁节点力大小逐渐减小。
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user: 摘 要 层状云是新疆主要的降水云系，是开展人工增水作业的主要对象。利用2009~2010年CloudSat卫星2B-CLDCLASS和2B-CWC-RVOD数据集提供的云分类产品和冰粒子等效半径(IER)、冰粒子数浓度(INC)、冰水含量(IWC)三种微物理量，对新疆层状云季节变化的分析表明，层状云冬季云层厚度较薄为7 km，其他季节云层较厚为10 km。IER低(0~50 μm)、中(50~80 μm)、高(≥80 μm)三种值段年出现频率分别为18.0%、72.9%、9.2%，INC低(0~50 L − 1 )、中(50~100 L −1 )、高(≥100 L −1 )三种值段年出现频率分别为85.7%、12.7%、1.5%，IWC低(0~50 mg·m −3 )、中(50~100 mg·m −3 )、高(≥100 mg·m −3 )三种值段年出现频率分别为92.4%、6.5%、1.3%。在垂直高度上三种微物理量低、中值段出现频率随高度呈单峰分布，在云层中部出现较多。 关键词 :CloudSat，层状云，微物理属性，垂直分布，季节变化
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user: 1. 引言 新疆深处欧亚大陆腹地，远离海洋，是水资源匮乏的干旱半干旱地区，水资源的短缺严重制约着社会和经济的发展 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。通过人工增水开发空中云水资源是缓解水资源短缺的一种有效途径。王旭等对2009年~2010年新疆的人工增水作业进行评估后发现，与1981年~2008年相比，在人工增水作业影响区域，天山山区、天山以北地区、天山以南地区的年平均降水量分别增加了4%、9%和8% [ 4 ] 。层状云是我国北方地区的主要云类，云水路径值较大的层状云的云量多寡与降水多寡相一致 [ 5 ] ，层状云单独出现时常伴随间歇性或连续性降水 [ 6 ] 。因此层状云是缓解我国北方干旱，开展人工增水作业的主要对象。 随着航天技术的发展，卫星遥感观测尤其是主动遥感技术已成为云及相关的天气与气候研究的重要手段。2006年4月CloudSat卫星发射成功，其唯一有效荷载仪器94GHz的云剖面雷达(CPR)于2006年6月开始运转，它能够测量云的垂直剖面特征，实现了云高、云厚、云顶类型等宏观物理属性以及云粒子云滴数浓度、液态水路径等微观物理属性垂直分布的探测，相比地面常规观测和星载被动式遥感观测而言，这种主动式卫星遥感在云系垂直结构特征监测方面取得了历史性的突破。 利用CloudSat卫星资料对云层进行科学研究，在国内外已有一些成果，如邓军英等采用CloudSat卫星云廓线雷达反演资料对新疆天山及其附近地区云中冰粒子等效半径的垂直分布特征及其与地面降水量的相关性进行了分析 [ 7 ] ，常倬林等利用CERES/Terra资料分析宁夏空中云水资源分布特征 [ 8 ] ，王胜杰 [ 9 ] 等利用CloudSat卫星的回波信息分析了青藏高原云的高度和厚度，杨大生 [ 10 ] 等利用CloudSat卫星数据分析了我国夏季云水含量的垂直分布，赵姝慧 [ 11 ] 等利用CloudSat卫星资料分析了冰云粒子的垂直结构，彭杰 [ 12 ] 等利用CloudSat和CALIPSO卫星资料分析发现东亚地区云垂直分布具有明显的季节变化。Haynes [ 13 ] [ 14 ] 等利用CloudSat卫星数据研究了全球热带海洋区域的云，讨论了产生降水的云模式及降水效率的地区差异。Luo [ 15 ] 等利用CloudSat资料对比分析了东亚地区和印度季风区，云垂直结构及其季节变化特征。Wu [ 16 ] 等通过对比CloudSat、MLS和MODIS、ECMWF、AMSU-B等数据集，分析了冰云物理量的全球分布情况。这些研究证明了卫星反演结果的可靠性，对深入了解和掌握我国空中水资源的时空分布和变化规律以及局部地区的增雨作业有着重要意义。因而，本文采用CloudSat卫星资料，分析新疆地区四季层状云(层云与层积云)冰粒子等效半径、数浓度、含水量等微物理属性的垂直分布规律，以期为降水预报和实际播云作业提供参考依据。
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user: 2. 资料与方法 CloudSat卫星可以测量云的垂直剖面特征，包括云顶和云底高度、云层厚度，观察云层的形成和演变过程，确定云对气候环境的影响程度；还可以反演得到云水含量等剖面图以及云的光学特征 [ 17 ] 。CloudSat卫星2B-CLDCLASS产品提供云分类信息，2B-CWC-RVOD产品 [ 18 ] 能够提供云水含量数据，包括云液态水含量(LWC)、云冰水含量(IWC)，以及对应的云滴液态有效粒子半径(LRE)和云滴冰晶有效粒子半径(IRE)的廓线信息。在对冰相云的反演中，当滴谱分布符合对数正态分布时，根据滴谱分布可反演得到含水量、等效半径、粒子数浓度等微物理属性参量。 本文采用CloudSat卫星资料2B-CLDCLASS和2B-CWC-RVOD数据集，对2009~2010年春、夏、秋、冬四个季节层状云(层云和层积云)微物理属性的垂直分布特征进行分析。在对卫星数据进行处理的过程中，首先根据各季节的分布特征，将冰粒子等效半径、冰粒子数浓度、冰水含量分别划分为低、中、高三种值段。冰粒子等效半径的三种值段范围分别为小于50 μm、50~80 μm、大于等于80 μm，冰粒子数浓度的三种值段范围是小于50 L −1 、50~100 L −1 、大于等于100 L −1 ，冰水含量的三种值段范围是小于50 mg∙m −3 、50~100 mg∙m −3 、大于等于100 mg∙m −3 。然后统计各值段在四个季节中的百分比，最后分析得出四个季节中各值段在垂直高度上的分布情况。
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user: 4. 结论 新疆层状云主要出现在春季和夏季，冬季出现较少。春季、夏季、秋季层状云云层较厚，厚度达10 km，冬季云层较薄，厚度达7 km。层状云冰粒子等效半径(IER)低(0~50 μm)、中(50~80 μm)、高(≥80 μm)三种值段的年平均值分别为43.7 μm、63.1 μm、88.3 μm，三种值段出现频率分别为18.0%、72.9%、9.2%。在垂直高度上，IER低、中值段分布在整个云层，高值段分布在云层下部和中部。IER三个值段出现频率集中在云层中部。 层状云冰粒子数浓度(INC)低(0~50 L −1 )、中(50~100 L −1 )、高(≥100 L −1 )三种值段的年平均值分别为21.7 L −1 、62.1 L −1 、117.6 L −1 ，三种值段出现频率分别为85.7%、12.7%、1.5%。INC低值段分布在整个云层，中值段分布在云层上部和中部，INC低、中值段出现频率集中在云层中部。 层状云冰水含量(IWC)低(0~50 mg∙m −3 )、中(50~100 mg∙m −3 )、高(≥100 mg∙m −3 )三种值段的年平均值分别为14.5 mg∙m −3 、66.2 mg∙m −3 、163.8 mg∙m −3 ，三种值段出现频率分别为92.4%、6.5%、1.3%。IWC低值段分布在整个云层，中值段分布在云层中部和下部，IWC低、中值段出现频率集中在云层中部。
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user: 摘 要 泥石流灾害作为当今世界上爆发频率较高的地质灾害之一，严重威胁到了国家及人民的生命财产安全。本文对国内外暴雨型泥石流监测预警技术研究现状进行了梳理，对陕北黄土高原泥石流监测预警现状进行了总结，对未来暴雨型泥石流监测技术的发展趋势进行了展望，提出了比较科学的临界降雨量阈值的确定方法。认为陕北黄土高原暴雨型泥石流监测预警不能只停留在对降雨量的监测和预报上，应结合流域水文模型和地理信息系统，综合地形地貌因素，这样才能大大提高监测和预报的精度。 关键词 :暴雨型泥石流，监测预警系统，陕北，黄土高原
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user: 1. 引言 我国泥石流灾难频发，已逐渐成为泥石流受灾最为严重的国家之一，这使得我国的经济发展受到一定程度的制约。就泥石流的类型来说，暴雨型泥石流，是世界上分布最广泛、活动最频繁并与人类工程活动最为密切的自然灾害之一。在由暴雨引发的泥石流灾害中，我国在数量和灾害损失上，均占这类灾害总数的90%以上 [ 1 ] 。尤其在西部山区每年雨季都有泥石流发生，不少沟道年年爆发。我国每年因此造成巨大经济损失。泥石流灾害爆发日益频繁，形势十分严峻。特别是在2008年汶川8.0级特大地震和2013年芦山7.0级大地震以后，强烈的地震活动造成山体松动 [ 2 ] ，为诱发震区大量的地质灾害提供了丰富的物质条件，加上近几年的环境恶化，降雨条件也发生了明显的变化，洪涝灾害频率增加，暴雨型泥石流发生的环境也有显著的变化，因而在地震影响区范围内，泥石流爆发的频率也显著提高。因此，为了有效的预防和减少泥石流灾害的损失，泥石流监测预警越来越受到国内外学者、减灾科技工作者和政府部门的广泛关注，目前这方面的研究很多，监测手段等方面也得到了不断的提高和完善。但对于陕北黄土高原暴雨型泥石流监测预警方面，还需要进一步深入研究。 陕北地区是革命老区，是中国黄土高原的中心部分，包括陕西省的榆林市和延安市，它们都在陕西的北部，所以称做陕北。地势西北高，东南低。总面积92，521.4平方公里，是在中生代基岩所构成的古地形基础上，覆盖新生代红土和很厚的黄土层，再经过流水切割和土壤侵蚀而形成的。基本地貌类型是黄土塬、梁、峁地形，是黄土高原经过现代沟壑分割后留存下来的高原面。陕北地区沟壑纵横，谷床纵坡降较大，山体地形破碎，地表基本为松散的黄土，加上结构松散的岩层，风化严重节理裂隙发育，为泥石流提供了物源，在强降雨条件下，就会诱发泥石流。陕北地区每年都要发生规模大小不同的泥石流灾害，其中占很大比例的就是坡面沟谷型泥石流。坡面松散的黄土层，降雨进行一段时间后，土压力和孔隙水压力上升，基质吸力降低，斜坡的负荷加大，等坡面土体饱和以后，土体重力作用下就形成了泥石流。由于气候等各种因素的影响，近几年来，暴雨型泥石流地质灾害频发。 针对暴雨型泥石流的监测预警，本文在主要分析了暴雨型泥石流的成灾原理基础上，对泥石流监测的内容、预警技术和方法进行了分析讨论，在总结现状同时对未来的发展提出了一些建议，为暴雨型泥石流未来的研究工作奠定基础。
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user: 2. 暴雨型泥石流监测和预警的研究 2.1. 暴雨型泥石流的监测方法研究 目前，世界各国都把降雨作为泥石流预报指标来重点观测研究，这一领域也有不少研究成果。19世纪80年代初期，日本学者Takahashi提出了基于经验的计算模型用来预测泥石流冲出的最大距离，该计算模型考虑速度、深度、坡度和沟坡冲积扇等其他因素 [ 3 ] ；之后，Takahashi进行了泥石流堆积模型模拟实验，从水力学对泥石流危险范围进行了探讨，第一次采用流体方程构建了泥石流危险区域的数学模型 [ 4 ] ；Adam综合考虑了泥石流形成的规模以及发生处与堆积区的相对高差 [ 5 ] ；Ikeya将泥石流体积和流通区坡度作为影响因素，提出泥石流最大堆积长度的计算方法 [ 6 ] ；Hungr认为泥石流最大物源长度与泥石流体积、冲出角和堆积扇形态密切相关 [ 7 ] ，他根据划分的危险性结论，认为对造成灾害性较大泥石流沟道应有选择性的实施监测。以上的研究对泥石流的监测和预报有很大的推进作用，但降雨仅是泥石流发生的诱发条件，泥石流的发生和发展还要考虑其地形地貌和物源等条件。 固体物质来源是泥石流爆发的基础，在泥石流流域内需要对物源进行全面的监测。水源作为泥石流爆发的动力来源和最直接的激发因素，对其的监测和预警都是必要的。在国际上，主要是通过建立泥石流的预警模型来研究这一问题，泥石流的预警模型主要是根据对激发泥石流的降雨特征(如前期雨量、降雨量、降雨强度、降雨历时等)进行统计分析，然后在符合泥石流发生的条件的区域确定泥石流的临界雨量建立。1980年Caine给出一个指数经验表达式，通过对泥石流及浅层滑坡的发生与降雨强度-历时经验关系进行统计分析而得出 [ 8 ] ；1972年日本学者奥田莭夫提出激发泥石流的关键因素为10 min降雨强度 [ 9 ] 。中国对于泥石流的降雨条件的监测稍微晚一点，但仍旧提出了很多可行的判别方程、分析方法等。田冰等将蒋家沟泥石流分为前期降水型、强降水型和特殊型三种，是以泥石流爆发的前期雨量与日降雨量的权重关系为基础 [ 10 ] ；文科军等建立泥石流判别方程，是以降雨强度与当日激发雨量和前期有效雨量为基础 [ 11 ] 。在以上的研究中，临界降雨量阈值的确定方法一直是一项非常重要的核心技术。这些预警模型的陆续出现，极大的促进了泥石流监测预警的精度。同时也为泥石流预警系统的开发奠定了数学模型基础。 2.2. 暴雨型泥石流的预警系统研究 根据暴雨型泥石流监测预警的手段，可划分为人工监测预警、自动监测预警两大类。人工监测预警，主要是通过人力的方式对泥石流进行监测预警。此预警手段花费大量的人力物力，并且对于监测员也有较高的要求。虽然该手段直观可信，但是对于现今不断发展的预警手段来讲，更加侧重于预警手段的自动化。自动监测预警，主要是通过多个子系统共同作用对泥石流活动进行监测，该方法较为可靠。 对于泥石流的预防来说，应该把其形成的原理和降雨量作为防灾减灾的重点研究对象。降水强度、降水持续时间、降水量、降水峰值等因素是当场降雨过程中我们需要关注的问题。在当日降水过程的峰值降水时段最易激发暴雨型泥石流，泥石流爆发的直接驱动力是泥石流形成的有效降水量，降水强度可用来衡量峰值雨量的大小。泥石流爆发以后的降水量和降水持续时间则决定着泥石流爆发的时间长短和规模的大小 [ 12 ] 。 泥石流自动监测预警系统一般以预报、反演、估算和监测地面降水为目标，根据泥石流层次的不同，预警模型提供的地面降水参数的时空尺度各异。通过卫星云图、雷达回波与研究区中的下垫面耦合，构建出满足不同精度和不同时间尺度的降水预报监测体系。一般来说，大区域的中短期预报可由数值天气预报模式进行，反演和估算大区域的地面降水以卫星云图为优，小范围内强对流天气的连续监测以雷达回波较为精准，监测降水的最为有效的手段是雷达回波测量降水，而自动气象站则是通过无线电来传送观测到的遥测雨量的降水数据。这几种方法相互配合，可以组成较为完整的降水预报监测体系，在时空尺度和预报精度方面得以满足要求，支持了多层结构泥石流预报系统中降水预报的建立 [ 12 ] 。 九十年代初期，美国地质调查局和美国国家气象局建立自动监测预警泥石流的系统，并且在旧金山湾地区取得试验成功 [ 13 ] ；香港 [ 14 ] 、南非 [ 15 ] 、日本 [ 16 ] 、新西兰 [ 17 ] 等相继建立了类似的泥石流预警系统。这些泥石流监测预警系统相对于暴雨型泥石流的预警和预报比较准确，效果良好 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] ，但是在山区和丘陵等地形复杂，降水不均匀的地区，由于降水难以准确测量且成本较高且管理难度大，泥石流监测预警系统有待进一步发展和完善。
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user: 3. 对暴雨型泥石流监测预警技术方法的展望 暴雨型泥石流的发生必须同时具备物源、降水和适宜地形和地貌这三个必要的发生条件。降雨对于暴雨型泥石流而言，不但是泥石流体的主要组成部分，也是激发泥石流的决定性因素。有效的降雨量是暴雨型泥石流爆发的主要诱发件，在流域内降雨条件的变化极大，流域内的降雨条件完全决定泥石流的爆发时间以及成灾大小，所以激发泥石流最活跃的主导因素为降雨条件。因此，未来陕北黄土高原暴雨型泥石流监测预警系统中的关键因素仍然是降雨因子。 由于泥石流形成环境和成灾机理的复杂性，许多理论、技术、方法仍处于资料积累、试验探索阶段，因此，为了满足防灾减灾的需求，可以将专家系统技术及计算机模拟技术与暴雨型泥石流的预警系统相结合，起到深入研究泥石流早期预警的作用。 在对暴雨型泥石流的早期监测和预警研究中，临界降雨量阈值的确定方法一直是一项非常重要的关键技术，阈值的准确性直接关系到监测预警结果的真实性。如果能结合流域水文模型(SWAT模型等)建立降雨和径流之间的关系，然后利用地理信息系统软件(如ArcGIS等软件)嵌入淹没分析模块(如HEC-RAS等)模拟不同径流状态下对下游农田、工矿企业、县城和村镇的淹没和破坏范围。在此基础上，反过来根据破坏的范围和受灾的程度，推求各级损失程度下的临界降雨量。这样就可以大大提高临界降雨量阈值确定的准确性，最终提高泥流的监测预报精度。以此为基础就可以构建出高精度高集成的大型泥石流自动监测预警系统，为泥石流防灾减灾决策提供技术支持。
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user: 摘 要 疼痛被称为“五大生命体征”，对个体的生存和健康有十分重要的意义。与此同时，慢性疼痛等常见的疼痛相关疾病常常难以治愈，患者长期受到疼痛的折磨，给个体和社会造成了巨大的影响。对疼痛的深入了解有助于认识并减轻疼痛的负面影响。疼痛是一种复杂的生理现象，与心理有着密切的关系。本文通过对疼痛和心理之间的关系进行整理，有助于我们对二者的关系形成系统的认识，进而提高疼痛的临床治疗效果。 关键词 :疼痛，慢性疼痛，心理
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user: 1. 引言 疼痛是一种普遍存在的生理现象，对个体的生存和健康有着十分重要的意义，与呼吸、脉搏、体温、血压并称为“五大生命体征”(Merboth & Barnason， 2000)。国际疼痛研究协会(IASP)将疼痛定义为“与组织损伤或潜在组织损伤相关的不愉快的主观感觉和情感体验”(Merskey & Bogduk， 1994)。疼痛是大脑对伤害性刺激或信号进行编码和加工的结果，使个体能够有效地避免和减轻伤害，是一种复杂的主观感受和情感体验，不仅会引起生理上的不适感，而且还会对个体的认知、情绪等心理方面产生消极影响(孟景，沈林，陈红，2011)。特别是近些年来，随着人们对疼痛的日益重视，越来越多的研究开始关注疼痛，不断的从生理科学、神经科学、心理科学等方面对疼痛展开研究工作，揭示疼痛的内在机制。慢性疼痛是疼痛在日常生活中最常见的表现形式，相关的临床研究为我们认识疼痛提供了一个非常重要的依据和手段。本文通过对疼痛与心理的关系进行全面的梳理，有助于增强我们对疼痛的认识，提高对疼痛的治疗效果。
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user: 2. 疼痛对个体心理的影响 疼痛是个体的一种复杂体验，包括个体的生理感觉和心理体验。生理感觉是指个体对疼痛刺激信息的编码和加工，如疼痛刺激的强度、位置等；心理体验是指疼痛引起的情绪情感等，如疼痛刺激所引发的焦虑、恐惧等负性情绪。疼痛刺激的信号从外周感受器传到大脑皮层的传导通路主要有两条：外侧通路和内侧通路。外侧通路的神经传导从脊髓和延髓背角出发，经丘脑的腹后外侧核投射到大脑皮层的初级感觉皮层和次级感觉皮层，被称为外侧疼痛系统，主要负责传递疼痛刺激的物理信息，与疼痛的感觉成分密切相关；内侧通路的神经传导是从脊髓和延髓背角出发，经过内侧丘脑／髓板内核群，下丘脑、杏仁核，到达前扣带回和脑岛，被称为内侧痛系统，主要负责传递疼痛的情绪反应和相关的记忆信息等，与疼痛的情绪情感成分密切相关(Almeida， Roizenblatt， & Tufik， 2004)。慢性疼痛病人长期遭受疼痛的折磨，疼痛对个体心理的影响在慢性疼痛病人的身上体现得比较明显。研究发现，长期的疼痛经历会对慢性疼痛病人的认知和情绪情感方面产生显著影响(Gatchel， Peng， Peters， Fuchs， & Turk， 2007)。 2.1. 疼痛对情绪情感的影响 疼痛往往会使个体产生大量的负性情绪反应(Gaskin， Greene， Robinson， & Geisser， 1992)。长期的疼痛会引起个体的焦虑、抑郁、生气、自我关注和孤独等负面情绪，慢性疼痛往往会给个体造成巨大的精神困扰。 疼痛作为个体受到伤害的信号，会引起个体对自身健康的焦虑和担心情绪。临床研究发现，在慢性疼痛患者中存在非常高比例的焦虑症状(Campo et al.， 2004; Wolfe et al.， 1990)。Schellinck等(2003)发现，小鼠早期的慢性疼痛经历会显著提高其焦虑水平，而焦虑水平则不会受到早期的急性疼痛经历影响。急性疼痛与慢性疼痛对焦虑水平的作用不同可能由于慢性疼痛持续时间较长，可能会导致大脑结构和功能的改变，从而影响到相应的心理功能。Banik等(2010)的动物实验发现疼痛会引起焦虑，而当疼痛减轻时老鼠的焦虑水平也下降。 慢性疼痛病人的疼痛往往很难得到有效的治疗和缓解，长期的疼痛体验和对疼痛控制感的缺失会使个体的抑郁水平升高。Turk等(1995)认为疼痛与抑郁之间的关系通过个体对疼痛影响的评估和个体对疼痛的控制感调节。Dersh等(2006)发现疼痛与抑郁之间的关系可能比疼痛和焦虑的关系要更加密切，慢性致残性脊柱病人中56%存在重度抑郁障碍，14%存在物质使用障碍和11%的焦虑障碍。患者的抑郁水平会随疼痛程度的增加而增加，这说明疼痛可能是诱发个体抑郁的原因(Parmelee， Harralson， Smith， & Schumacher， 2007)。 愤怒也是慢性疼痛个体中非常显著的一种情绪。Schwartz等(1991)发现慢性疼痛患者中普遍存在愤怒和敌对情绪。慢性疼痛患者的疼痛感觉反复出现并且不能够通过药物治疗有效地减轻，长期的疼痛折磨会使个体体验到强烈的挫折感，变得更容易愤怒(Fernandez & Turk， 1995; Okifuji， Turk， & Curran， 1999)。许多研究都发现愤怒和挫折感与疼痛感知之间存在很大程度的相关(Gaskin et al.， 1992; Wade， Price， Hamer， Schwartz， & Hart， 1990)。 疼痛作为一种提示个体有伤害刺激的信号，往往会引起个体对疼痛的恐惧反应，即疼痛恐惧(fear of pain) (Asmundson， Norton， & Norton， 1999)。疼痛恐惧是指个体对疼痛刺激所产生的害怕和紧张的情绪反应，会使个体产生恐惧相关的行为，其原因是个体对疼痛的灾难化解释和把疼痛看作是伤害的不正确信念(Turk & Wilson， 2010)。疼痛恐惧可以通过个体自身的疼痛经历直接获得，也可以通间接经验如过观察学习和替代学习获得(吕振勇，纪晓蕾，黄丽，Jackson，陈红，2013)。 2.2. 疼痛对认知的影响 疼痛感知是个体对外界刺激进行认知–评估的过程，需要个体学习或提取已有的知识经验对当前的刺激或情景进行评估，并做出相应的反应(Moriarty， McGuire， & Finn， 2011)。许多研究表明疼痛会对慢性疼痛病人的注意、信息加工速度、学习记忆和执行功能等认知方面产生影响。 长期的疼痛会对慢性疼痛个体的注意功能造成损伤。慢性疼痛病人经常会报告自己出现注意困难的状况，并且慢性疼痛患者的注意功能，如注意转换和注意干扰任务等，会受到损伤(Alanoğlu et al.， 2005; Bosma & Kessels， 2002; Buffington， Hanlon， & McKeown， 2005; Dick & Rashiq， 2007; Dick， Eccleston， & Crombez， 2002; Kewman， Vaishampayan， Zald， & Han， 1991; McCracken & Iverson， 2001)。慢性疼痛病人在加工面孔时更容易选择性地注意疼痛面孔(Khatibi， Dehghani， Sharpe， Asmundson， & Pouretemad， 2009)。疼痛对个体注意的损伤会影响个体信息加工的速度，疼痛会降低个体信息加工的速度，使个体在认知任务上的反应时增长(Antepohl， Kiviloog， Andersson， & Gerdle， 2003; Calandre， Bembibre， Arnedo， & Becerra， 2002; Harman & Ruyak， 2005; Lee et al.， 2010)。 慢性疼痛不仅会影响个体的工作记忆，也会对长时记忆产生显著的影响(Luerding， Weigand， Bogdahn， & Schmidt-Wilcke， 2008; Park， Glass， Minear， & Crofford， 2001)。疼痛对记忆的影响可能与其对注意的影响相关(Oosterman， Derksen， van Wijck， Veldhuijzen， & Kessels， 2011)。Leavitt & Katz (2006)的研究发现，纤维肌痛病人常常会抱怨记忆力的下降已经影响到他们的日常生活，并且认为记忆力的下降是可能是由于注意力分散引起的。Munoz & Esteve (2005)则认为慢性病人的记忆损伤与情绪障碍和灾难化思维等有密切关系。 慢性疼痛也会影响个体的执行功能。Grisart和Van der Linden (2001)的研究发现慢性疼痛患者在在记忆任务上的控制能力显著减弱。Karp等(2006)发现疼痛程度越强个体在数字–字母转换任务的表现越差。Verdejo-Garcia等(2009)的研究也发现肌纤维肌痛病人在执行功能任务上的表现比控制组要差。
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user: 4. 疼痛与心理关系对临床的意义 通过对疼痛和心理之间关系的梳理，我们证实了疼痛不仅仅是个体对机体组织损伤信号的生理感受，而且疼痛也会对个体认知、情绪情感等心理活动产生显著的影响。与此同时，改变个体认知、情绪等心理因素也会对个体的疼痛感知产生影响。安慰剂止痛效应就是通过改变个体对疼痛的预期来调节个体的疼痛感知(Ploghaus， Becerra， Borras， & Borsook， 2003)。个体心理因素和疼痛感知之间相互影响，这就提示我们在疼痛研究中要注意心理因素的作用，特别是在临床治疗中更应该注意心理对疼痛感知的影响。 临床上，疼痛患者往往都伴随着一定的精神困扰。对疼痛的治疗应当在关注个体的疼痛感觉治疗的同时也要注意个体的心理问题。慢性疼痛的心理因素会影响个体的治疗动机和个体是否服从治疗，进而影响个体的疼痛治疗效果。在慢性疼痛的治疗过程中，我们在使用药物减轻个体疼痛感受的同时要注意个体的心理因素。通过心理方面的治疗来补充和增强药物治疗的效果，在最大程度上减轻患者的疼痛感受，改善治疗效果。
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user: 摘 要 传统的土地变化分析方法中注重对土地数量变化信息的探究。本文研究将土地变化信息分解为两种不同的变化成份：第一，由于地类数量变化而引起的土地利用变化成份，记为数量差；第二，由地类空间分布不匹配而引起的土地利用变化成份，记为分配差。以泉州市1995~2010年15年间的土地变化分析为例，从市域、县域两个尺度，研究区总变化、特定地类变化两个方面对泉州市土地变化信息进行分析。结果表明：1) 数量差和分配差之间的关系受空间尺度的影响。在市域尺度下，不同时间段之间的研究区整体及各地类的土地变化信息呈现相同的变化规律。而在县域尺度下，则表现出差异化的变化规律，说明市域尺度下的相对稳定是由县域尺度补偿变化的结果；2) 数量差和分配差之间的关系在空间上呈现明显的区域聚集现象。西北地区分配差大于数量差，且随着时间延长两者之间差异逐渐增加；东南地区分配差小于数量差，且随着时间延长两者之间差异逐渐减小。 关键词 :土地变化，数量差，分配差，泉州市，GIS
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user: 1. 引言 土地变化是全球变化的重要组成部分和原因，是全球变化领域中重要的研究方向之一 [ 1 ] 。了解土地变化的模式和过程已成为研究人类和环境之间复杂相互作用的一个基本目标 [ 2 ] 。土地变化的研究内容主要包括三个方面：动态变化的监测，驱动力与模拟预测，以及其生态环境效应 [ 3 ] 。动态变化的监测是理解土地变化的第一步，是进行模拟以及生态环境效应评估的基础 [ 2 ] 。因此，从多个角度准确深入的描述土地的时间和空间动态变化是必要的。 以往刻画土地时空动态变化的典型研究方法是分类后比较法，即通过遥感影像解译得到不同时期的土地利用分类图，再构建不同的模型对不同时期土地利用分类图中的变化信息进行分析 [ 4 ] 。目前衡量土地利用变化信息最常用的模型是王秀兰等于1999年提出的土地利用动态度模型，该模型包括单一土地利用动态度K和综合土地利用动态度LC [ 5 ] 。之后很多学者认为该模型存在一定的不足并对模型进行了改进。张镱锂等认为单一土地利用动态度仅使用地类的净变化量不能对土地变化的实际情况进行衡量，将变化量改进为地类的减少量与增加量之和 [ 6 ] 。刘盛和等认为动态度模型仅考虑了土地利用动态变化的空间转移过程，而忽略了其新增过程，从而严重地低估了那些转移慢、但增长快的土地利用类型，特别是城市用地的动态变化程度与速率。进而将土地利用变化过程细分为未变化部分、转移部分和新增部分 [ 7 ] 。王志宏等认为单一土地利用动态度模型衡量的是各土地利用类型面积的净变化结果，损失了土地利用类型变化过程的重要信息。进而提出了单一土地利用动态度双向模型，认为结合两个模型能对变化信息进行更精确的探测 [ 8 ] 。朱会议等认为综合土地利用动态度试图对转入转出变化进行平均化处理，这样的处理，这对于热点地区的研究效果反而不好，所以建议将综合土地利用动态度分母项表示为区域土地总面积，而不是区域土地总面积的2倍。并把单一土地利用动态度中对土地利用类型年变化的线性假设去除 [ 9 ] 。郝慧梅等认为上述两个指标仅关注研究期始末地类面积，不能反映地类的实际动态变化，将分子变化量改进为研究时间段内土地利用类型i转为非i的总面积 [ 10 ] ；Pontius提出了强度分析方法从间隔层次、类别层次、转移层次三个层次对地类的变化信息进行了全面的探测 [ 2 ] 。刘明皓等基于“源”“汇”理念从总动态度、地类活跃度、用途转换波动度层面构建了土地利用动态分析模型 [ 11 ] 。 虽然上述改进模型对变化信息中的数量差信息进行了深入的分析，但并未对由于地类空间重新分配引起的变化信息进行深入探究。泉州市坐落于福建东南部经济发达地区，是福建省三大中心城市之一。以其为代表的海西经济区人口密集，港口众多，旅游资源丰富，经济发展水平及城市化水平较高。本文以泉州市1995~2010年15年间的土地变化信息为例，探究仅采用传统的数量分析模型进行分析丢失了什么信息及尺度效应对土地利用变化信息会产生怎样的影响，我们将土地变化信息分为数量差和分配差两个相互独立的部分，从地类空间重新分配角度研究不同尺度下的土地利用变化信息，以期为泉州市的经济建设和土地利用开发提供科学依据。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究区概况 泉州市(24˚22'N~25˚56'N， 117˚25'E~119˚05'E)土地总面积11，016 km 2 ，地处福建省东南部，是福建三大中心城市之一。北承省会福州，南接厦门特区，东望台湾宝岛，西毗漳州、龙岩、三明(见图1)。泉州市是国务院首批公布的24个历史文化名城之一，是古代“海上丝绸之路”东方起点 [ 12 ] 。 图1. 泉州市行政区划图 泉州市现辖鲤城、丰泽、洛江、泉港4个区，晋江、石狮、南安3个县级市，惠安、安溪、永春、德化、金门5个县和泉州经济技术开发区、泉州台商投资区。近几年，泉州市国民经济保持较快增长，泉州将连续第16年位列福建经济榜首位，并且也是海峡西岸经济区的第一名，是东南沿海经济第一强市。2014年全市实现GDP 5733.36亿元，按可比价格计算，比上年增长10.1%。2014年末常住人口844万人，城镇化率达到了62.9% [ 13 ] 。 2.2. 遥感数据来源 本研究采用1995、2000、2005、2010年的Landsat TM影像对研究区的土地利用类型进行提取 [ 14 ] 。遥感影像预处理包括波段合成、大气校正、几何精校正、投影转换、图像裁剪。为了地表信息表达更加清晰，提取更加准确，研究采用ENVI 4.8中Basic Tools→Layer Stacking Parameters对TM影像进行波段合成，FLASSH模块对TM影像进行大气校正。选择研究区1:10万地形图作为参考影像，使用ERDAS IMAGINE 9.2中Auto Sync模块→Resample Settings→Nearest Neighbor 重采样→自动采集控制点的方法，对TM影像进行正射校正，控制点误差控制在0.5个像元以内。为了精确计算景观类型的面积，将各时期遥感影像转换为Albers投影。用研究区的矢量边界对TM影像进行掩模裁剪。 研究采用eCognition Developer 8面向对象分类方法，对TM影像进行分类，包括两个步骤分割和分类。分割将TM影像分解为基本对象，分类通过自定义算法规则集将对象进行分类。 分割时结合研究区面积和分类精度要求，经过反复试验和对比确定对象分割和合并的阈值(颜色、形状、紧致度、光滑度异质性)。分类算法规则集的选定我们考虑了光谱、色调、纹理、明亮度、长宽比及对象的形状。此外还采用了以下指数：归一化植被指数(NDVI)，改进型NDVI (MNDVI)，土壤调节植被指数(SAVI)，以及归一化水体指数(NDWI)，这些指数都可以在ENVI中计算得到。采用最近邻模糊分类器，通过调整不同算法规则下阈值的范围，逐一提取地物。最初分割对象被分为21个二级地类，随后将其合并为6个一级地类，分别为耕地、草地、林地、建设用地、水域、未利用地，得到泉州市1995、2000、2005、2010年4期土地利用分类数据(见图2)。 2.3. 数量差与分配差 在创建了每一层次的转移矩阵之后，我们采用总变化、数量差、分配差对各层次的变化信息进行分析 [ 15 ] 。表1给出了本文公式中所用到的标识及其含义。 2.3.1. 总变化 总变化指的是在研究时间段内土地利用类型发生变化的区域总面积占研究区域总面积的百分比 [ 15 ] 。在研究中从两个方面对总变化进行探究：第一，研究区域k某一特定地类j在时间段[Y t ，Y t +1 ]内的总变化，记为d ktj ；第二，研究区域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内的总变化，记为D kt 。总变化又可以分解为两种不同的变化成份：数量差和分配差。 (1) (2) 图2. 泉州市土地利用和土地覆被变化图 Table 1 Mathematical notatio 标识 含义 J 土地利用类别总数 i 时间段内起始时间点的土地利用类别 j 时间段内结束时间点的土地利用类别 k 泉州市的某一县域 Y t 时间点t时的年份 C ktij 县域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内由地类i转变为地类j的土地总面积 d ktj 县域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内特定地类j的总变化 D kt 县域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内的总变化 q ktj 县域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内特定地类j的数量差 Q kt 县域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内的数量差 a ktj 县域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内特定地类j的分配差 A kt 县域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内的分配差 Q′ kt 县域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内数量差占总变化的百分比 A′ kt 县域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内分配差占总变化的百分比 表1. 标识及其含义表示 2.3.2. 数量差 数量差指的是不同时期土地利用图中由于各地类的数量差异而引起的土地利用变化成份 [ 15 ] 。在研究中从两个方面对数量差进行探究：第一，研究区域k某一特定地类j在时间段[Y t ，Y t +1 ]内的数量差，记为q ktj ；第二，研究区域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内的数量差，记为Q kt 。研究区域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内数量差占总变化的百分比为数量差成份记为Q′ kt 。 (3) (4) (5) 2.3.3. 分配差 分配差，是总变化与数量差之差，指的是在不同时期土地利用图中由于地类空间分布不匹配而引起的土地利用变化成份 [ 15 ] 。在研究中从两个方面对分配差进行探究：第一，研究区域k某一特定地类j在时间段[Y t ，Y t +1 ]内的分配差，记为a ktj ；第二，研究区域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内的分配差，记为A kt 。研究区域k在时间段[Y t ，Y t +1 ]内分配差占总变化的百分比为分配差成份记为A′ kt 。 (6) (7) (8) 在公式(2)、(4)、(7)中计算时都除以2是因为分子中计算了双倍的变化量。因为我们所说的“变化”的含义是指研究区内同一区域在研究期初和研究期末土地利用类型不同，所以变化本身就包含了研究期初地类的减少和研究期末地类的增加。从单一地类的角度进行计算时只需考虑某一地类的变化，但从整个研究区发生变化角度来看，一个地块代表了双向的变化信息。以总变化为例，在单一地类的总变化计算时，地类的增加和减少都算做该地类的变化，但在整个研究区内的总变化计算时只能从一个方向考虑地类的变化，这是由于一种地类在某处的减少也意味着另一地类在该处的增加。公式(2)、(4)、(7)中计算时都除以2抵消了这种双向变化的双倍计算。
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user: 3. 结果 3.1. 市域尺度变化信息 3.1.1. 研究区的变化信息 图3表示泉州市市域尺度的变化信息。横坐标表示不同的时间段，纵坐标表示不同变化成份占泉州 图3. 泉州市市域尺度下三个时间段内研究区的土地变化信息 市总面积的百分比，深色表示数量差，浅色表示分配差。由图3可得，总变化、数量差、分配差三者整体变化趋势一致：在2005~2010年间变化最少，在2000~2005年间变化最大。三个时间段内的分配差远大于数量差：1995~2000年数量差、分配差分别占总变化的19%、81%，2000~2005年数量差、分配差分别占总变化的20%、80%，2005~2010年数量差、分配差分别占总变化的20%、80%，分配差约为数量差的4倍。 3.1.2. 各地类的变化信息 图4表示市域尺度下地类层次的变化信息。横坐标表示不同变化成份占泉州市总面积的百分比，深色表示数量差，浅色表示分配差，纵坐标表示不同的土地利用类型。图中“+”表示地类数量增加，“−”表示地类数量减少。由图4可得，建设用地是净增加的地类，其他地类变化主要以分配差成份为主。林地在3个时间段内的总变化量都最大，耕地在3个时间段内的数量差成份都大于林地。 3.2. 县域尺度变化信息 3.2.1. 研究区的变化信息 图5表示县域尺度研究区的变化信息。横坐标表示在各县中数量差和分配差在该县总变化中所占的比例；深色条形表示数量差，浅色条形表示分配差；深色条形上的标签表示数量差，浅色条形上的标签表示分配差；纵坐标表示不同县域。由图5可得，德化县、安溪县、永春县、南安市以及洛江区在3个时间段内的数量差小于分配差，并且随着时间的推进，数量差和分配差之间的差异逐渐增大；丰泽区、鲤城区、晋江市、石狮市、金门县以及惠安县在3个时间段内数量差大于分配差，并且随着时间的推进，数量差和分配差之间的差异逐渐减小；石狮市随着时间的推进数量差占总变化的比例逐渐增大，在1995~2000年数量差和分配差几乎相等，在2000年之后数量差大于分配差；泉港区数量差和分配差之间的关系成波动变化，但数量差和分配差相差不大。 3.2.2. 各地类的变化信息 图6表示县域尺度下地类层次的变化信息。0刻度线左侧的条形表示地类的分配差信息，0刻度线右侧表示地类的数量差信息。图中“+”表示地类数量增加，“−”表示地类数量减少。由图6可得，不同 图4. 泉州市市域尺度下三个时间段内各地类的变化信息 图5. 泉州市县域尺度下三个时间段内研究区的土地变化信息 图6. 泉州市县域尺度下三个时间段内各地类的变化信息 县域各地类之间的变化存在明显的差异：1) 丰泽区、鲤城区、石狮市、晋江市、惠安县数量差明显表现为建设用地的增加和耕地的减少；2) 德化县、安溪县、永春县、和南安市各地类发生的数量差基本均衡，没有突出的增加地类和减少地类；3) 在各县的分配差中耕地、林地、和草地为主要的变化地类；4) 水域的变化较少。
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user: 4. 讨论 由图3和图5可得县域尺度和市域尺度下不同变化成份的变化规律不一样。由图3可知在市域尺度不同时间段内数量差和分配差在总变化中所占的比例基本不变，而由图5可知不同县各变化成份占该县 图7. 按照 和 之间的大小关系对泉州市县域进行分区显示 总变化的比例随时间不断变化。综合图3和图5可得，泉州市整体各变化成份的稳定是各县不同成份不断变化的一种动态的稳定。由图4和图6可得县域尺度和市域尺度下各地类不同变化成份的变化规律存在差异性。由图4可知市域尺度下不同时间段内各地类的数量差和分配差表现出相同的规律，即建设用地数量增加，其他地类分配差远大于数量差，耕地的数量减少最多。综合图4和图6可得，泉州市整体各地类的各变化成份的稳定是各县各地类变化成份不断变化产生的一种动态的稳定。 图7表示泉州市各县按照 和 之间的大小关系进行空间分区的结果。深灰色区域表示该区域的 ，浅灰色区域表示该区域的 。由图可得 的县包括德化县、永春县、安溪县、南安市、以及洛江区，位于泉州市的西北部地区； 的县包括泉港区、惠安县、鲤城区、丰泽区、石狮市、晋江市、以及金门县位于泉州市的东南部地区，呈现明显的空间聚集现象。这可能与泉州经济发展模式相关，泉州经济表现出发达的集群经济，特色的县域经济，形成区域化的“块状经济”格局 [ 16 ] 。所以，数量差和分配差可能由不同的经济驱动原因引起，在之后的研究中可以结合经济数据进行进一步的探究。
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user: 5. 结论 本研究弥补了土地变化数量分析模型未考虑由于地类空间位置重分配引起的变化信息，将总变化分解为两种变化成份：数量差和分配差。以泉州市15年间的土地变化信息分析为例，从市域和县域两个尺度，研究区总变化和各地类变化两个方面对变化信息进行了探究。得出以下结论：1) 数量差和分配差之间的关系受空间尺度的影响：市域尺度下研究区整体以及各地类在不同时间段内表现出相同的变化规律，县域尺度下不同县及其地类在不同时间段内表现出不同的变化规律，说明市域尺度下相对稳定的模式是县域尺度补偿变化的结果。2) 数量差和分配差之间的关系呈现显著的空间分区：西北区域分配差大 于数量差，东南区域分配差小于数量差。传统的数量分析模型忽略了土地利用空间区位的固定性与独特性，分配差指标的引入弥补了传统的土地利用变化模型中仅考虑地类数量差的不足，加深了对土地变化信息的理解。
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user: 摘 要 水作为动物赖以生存的基本要素，对动物健康非常重要。本实验旨在通过对动物生活区的水质进行监测，进而为动物饲喂管理提供科学依据。经过对苑区内5处采样点pH、总磷(TP)、总氮(TN)、细菌总数(TVC)及粪大肠菌群(COLI)等水质指标进行监测，发现6月份氮磷含量为三个月中最高，平均值分别达到1.19 μg/mL与0.36 μg/mL，这主要是因为6月份时水中溶解氧降低，大量水生植物与鱼类死亡，植物分解时，会产生大量的氮磷；5月份的细菌总数和粪大肠菌群为三个月中最高，5月份细菌总数的含量是4600个/mL；5月份的粪大肠菌群含量231，500个/L，这主要是因为6、7月份雨水增加，对水中的细菌总数与粪大肠菌群数量起到了稀释作用。 关键词 :pH，总磷，总氮，细菌总数，粪大肠菌群
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user: 1. 前言 国际上普遍认为，动物应享有五项基本福利(亦称五大自由)，其中“免受饥渴的自由”是指：为动物提供适当的清洁饮水、保持健康和精力所需的食物，使动物不受饥渴之苦，实验动物的饮水质量与动物的健康密切相关 [ 1 ] 。因此，保证水的充分供给和饮水卫生，在动物饲养与管理工作中必须引起足够的重视。
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user: 2. 研究区概况 北京南海子麋鹿苑博物馆(以下简称“麋鹿苑”)位于北京市大兴区亦庄镇、旧宫镇、瀛海镇三地交汇处(N39˚42'~39˚52'，E116˚20'~116˚32')，平均海拔31.5 m，占地60 hm 2 ，其中水域面积(表流湿地)逾8.3万m 2 ；四季分明，属典型暖温带半湿润气候区。麋鹿苑承担着国家一级保护动物——麋鹿的繁衍与保护研究工作，是我国第一座以半散养方式为主的麋鹿自然保护区 [ 2 ] 。麋鹿苑表流湿地的水源一部分来源于小红门污水处理厂处理后的再生水，一部分靠自然降水获得，苑区表流湿地水深平均1 m。
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user: 3. 采样及检测方法 3.1. 采样方法 研究人员分别于2016年5月27日、6月21日、7月25日上午8点~9点之间赴苑区文化桥东等5处采样点采集水样(见图1)。具体采样方法如下：科研人员佩戴无粉乳胶手套，着白大褂，精心操作、避免水体被人为污染。使用不透明塑料采样瓶进行采集，每处水样采集3个重复，每个水样采集250 mL。采集水样时需保证采样瓶口低于水平面30公分，采集后盖紧瓶盖立即送往实验室进行检测。 3.2. 分析指标介绍 pH值是水化学中常用和最重要的检验项目之一，水在净化处理过程中，由于投加混凝剂和消毒剂等，可使pH 值下降或升高 [ 3 ] ，水的酸碱度直接影响动物的身体健康。总磷、总氮是水体富含有机质的重要指标。氮磷含量过多会引发藻类植物过度生长．水体富营养化，发生水华或赤潮，打乱水体的平衡，因此水中总氮总磷含量的测定尤为重要 [ 4 ] 。细菌总数：水体受到生活污水、工农业废水或人和动物粪便的污染后，水中的细菌数量可大量增加，其中病原菌也随之增加，引发传染，危害健康，因而水中细菌总 图1. 麋鹿苑水样采集地点示意图 数和大肠菌数量可反映水体受微生物污染的程 [ 5 ] 。粪大肠菌群：粪大肠菌群是水质污染的重要指标之一 [ 6 ] ，水域若遭受到粪大肠菌群的严重污染可能会引起流行疾病发生 [ 7 ] 。 3.3. 检测方法 水样送到实验室后进行检测，在监测前需左右轻轻晃动采样瓶，使瓶中水样得到充分均匀。 pH值检测采用pH计检测法：先用蒸馏水仔细冲洗电极，再用样水冲洗，然后将电极浸入水样中，待读数稳定后记录pH值 [ 8 ] 。 总磷采用钼锑抗分光光度计法：每个样品吸取25 mL水样放入5个试管中，加过硫酸钾4 mL，加塞后管口用纱布包紧，放入高压灭菌锅，保持锅内压力120℃ 30 min，待压力指针降至零后，取出放冷，向试管内加入1 mL 10%抗坏血酸，混匀。30后加入2 mL钼酸盐溶液，放置15 min。用10 nm比色皿，于700 nm波长处，测量吸光度 [ 8 ] 。 总氮采用过硫酸钾氧化紫外分光光度计法 ：每个样品吸取10毫升水样放入5个试管中，加碱性过硫酸钾5 ml，加塞后管口用纱布包紧，放入高压灭菌锅，保持锅内压力120℃ 30 min，待压力指针降至零后，取出放冷，向试管内加入(1 + 9)盐酸，用无氨水稀释至25 mL。用10 nm比色皿，分别在220 nm及275 nm波长处，测量吸光度 [ 8 ] 。 水中粪大肠菌群采用多管发酵法：每个样品至少用三个不同的水样量接种。同一接种水杨量要有五管。将水样充分混匀后，将水样分为10 mL、稀释10倍的1 mL、稀释100倍的1 mL三种水样量；10 mL水样的试管内应装有三倍浓度乳糖蛋白胨5 mL，其它两种水样可放到普通浓度的乳糖蛋白胨溶液10 mL中 [ 3 ] ，试管在37℃下培养24 h，试管产酸产气为阳性，根据不同接种量的发酵管所出现的阳性结果的数目，从MPN表中查出相应指数，计算结果 [ 8 ] 。 细菌总数的测定法：以无菌操作方法用1 mL吸管吸取充分混匀的水样或2~3个适宜浓度的稀释水样1 mL，注入灭菌平皿，注入15 mL营养琼脂培养基，晃动平皿，待琼脂冷却后，翻转平皿，使底面朝上，置于37℃恒温箱中培养24 h，进行菌落计数 [ 8 ] 。 3.4. 检测标准 如表1所示。
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user: 4. 检测结果与分析 5月(5月27日)，天气晴，20℃。 根据表2可以看出，该月pH值均值为7.78，总体呈现1 < 3 < 2的变化趋势。原因是茅草屋出水口的水是从外面引来的中水，中水pH值较高，中水进入麋鹿苑后，经过植物的影响，数值变得较小。 水中的病原菌多数来源于病人和病畜的粪便，通过表2可以看出，茅草屋出水口与文化桥西，两处检测出来的粪大肠菌群数量是相当的，东区石桥处最少，可能是因为，大部分麋鹿跑到这两处生活，它们的排泄物使这两处的粪大肠菌群与细菌总数大量增加。 6月(6月21日)，天气，闷热，摄氏度25℃。 6月采样当日天气情况，根据表3可以看出，6月份总磷含量最高的是东保护区0.44 μg/ml，最低处为文化桥西0.26 μg/ml，本月麋鹿开始回到东边保护区生活，只在文化桥西处留有几头麋鹿，麋鹿回到东边保护区生活，影响到水中粪大肠菌群数量，东区粪大肠菌群数量高于西区。 7月(7月25日)，7月20日暴雨，23℃。 根据表4可以看出，东边保护区水质好于西边，可能是因为西边植被比东边植被茂盛，大量降雨使植物叶片凋零，加剧了氮磷含量的增加。7月份的数值大都低于6月份的，这可能是因为7月份的雨水多，稀释了水中的各项元素。 根据表5可以看出6月份的氮磷含量超过5月、7月，这可能是因为在6月份时水中含氧量降低，湖面漂浮大量死鱼以及水生植物死亡，在植物分解时会产生氮磷，从而影响氮磷含量。水生植物在分解前期，水体总磷浓度迅速升高． 随着分解的进行，水体总磷浓度逐渐下降 [ 10 ] ，加上降雨增多降雨尤其是暴雨随降雨历时的延长，总氮含量呈现降低趋势，降雨不但使河流流量发生变化 [ 11 ] ，而且伴随着降雨对河流的稀释、降解，河流中总氮含量明显减少 [ 12 ] 。5月份的细菌总数和粪大肠菌群数量高于6、7月份主要是因为进入6、7月份后雨水量增多，通过查询天气预报可知6月雷阵雨14次、7月下雨16次，大量的雨水稀释了水中的细菌总数，与粪大肠菌群。经过检测，这三个月大肠杆菌种类为E. coli和肺炎克雷伯氏杆菌。