DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 光缆线路温度监测处理方法 1) 专家系统 这种方法是依赖专家的知识，但这个知识是与人工智能联系起来的，基于建立好的数学模型，在信息不够完整的、可能还会伴随着信息采集过程中的噪声等现象，依然可以得出重要的结论且结论客观 [ 10 ] 。专家系统拥有一定的知识库，通过调用知识库的内容去解决现存的问题，这种系统和多年的专家相比，仍是有一定的差距的，原因如下： a) 知识“瓶颈”，学者们对于有些知识难于用语言表达出来并转化称文字。 b) 实时性很差，电力系统发生故障时间间隔短暂，一旦发生，就希望系统可以很快做出决策，但是采用这种方式的话，当系统的规则过多的时候，速度就会减慢，实时性很差。 c) 知识领域窄，只限于本知识领域，有超出范围的结果就会出错，性能不佳。 d) 知识难于维护。当配置发生变化的时候，就要将很大一部分进行重新修改。知识的维护难于进行。 2) 人工神经网络 人工神经网络的原理为：将传感器检测到的报警信号进行A/D转化，然后用ANN进行故障诊断，输出即为诊断结果。当发生故障时，将信号输入神经网络之中，得出诊断的结果。但是较电力网络庞大的结构使得将故障检测出来并输送到融合中心所需的时间较长，收敛速度缓慢。可以采用多个ANN，低层ANN面向各个子系统。将结果再传给上面一层的ANN输入，通过这种方式简化计算，节省时间。 综合以上分析，如图4是综合分析了光缆线路实现温度监测的流程框图。
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user: 6. 仿真实验 6.1. 仿真平台 基于MATLAB平台进行仿真验证，主要功能模块包括“MATLAB”和“Simulink”两大部分。 MATLAB是matrix与laboratory两个词的组合，主要功能涉及数值解析、数值和符号计算、科学工 图4. 光缆线路温度监测流程框图 程的绘图、控制与通讯系统的设计与仿真、数字信号与图像处理等相关计算。 本文中选取3组温度传感器进行温度监测仿真。3组温度传感器设置如表1所示。 6.2. 仿真结果 用光纤传感器对温度进行仿真，在不同的温度下用光纤传感器采集到的光谱如下： 1) 0度时(见图5)。 2) 80度时(见图6)。 3) 100度时(见图7)。 应用光栅传感器，在不同的温度条件下，不同温度会让传感器采集到不同的反射，采集到的会在反射谱中显示出来，在温度为0度时，光栅反射谱中显示出一条反射线，温度为20度时，光栅反射谱同样也是一条，只是波形更为规整；温度为40度时，光栅反射谱中会出现两条线；温度为60度时，则会出现3条不同的线；80度时出现4条；100度时出现5条，在不同的温度下，出现的线的条数不同，大概呈现出的规律就是在20以后到100度，每增加20度时，在光栅反射谱中就会多出一条线，以此根据光栅传感器采集到的光谱，即，线的条数来推断此时温度处于什么范围以及温度大概是多少度，从而起到监控温度的作用。然后根据对温度大数据的处理得到相关信息，最后结合实际即可实现对光缆安全评定管理。
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user: 7. 结论 本文首先构建了光纤传感网光缆线路温度监测系统架构，由应用层、传输层、检测层构成。接着研究了光纤传感检测技术，并建立了包含传感子系统、数据采集处理子系统的光缆线路温度监测系统，最 Table 1 Temperature sensor setting 传感器 工作区间设置 工作电流(微安) 电池供电时间(年) 温度传感器1 绝对温度 <10 10 温度传感器2 绝对温度 <10 10 温度传感器3 绝对温度 >100，000 0.5 表1. 温度传感器设置 图5. 0度时波形 图6. 80度时波形 图7. 100度时波形 后进行了仿真实验，对光缆线路温度或异常信息进行监测分析，为实现对光缆安全评定管理奠定基础。本文研究对光缆线路的监测及其安全运行有一定的指导意义。
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user: 摘 要 开发大规模图像库的搜索和浏览算法，使得图像自动标注的重要性日益增强。基于隐马尔科夫模型(HMM)与卷积神经网络(CNN)，我们提出了一种新的图像标注方法HMM + CNN。首先，训练一个多标签学习的CNN网络作为概念分类器；其次，通过一阶HMM模型把图像内容与语义相关性相结合以精炼该CNN的预测分数；最后，为改善对稀疏概念的标注性能，应用梯度下降算法来补偿在真实应用中不平衡图像集上标注概念的频率差。在IAPR TC-12标准图像标注数据集上对比了其他传统方法，结果表明我们的标注方法在查准率和查全率上性能更优。 关键词 :图像自动标注，隐马尔可夫模型，卷积神经网络，多标签学习 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着互联网技术与多媒体共享社区的不断发展，大量的多媒体内容已进入我们的日常生活，如何高效准确地对海量的未标注图像等媒体内容进行搜索、浏览、管理变得尤为重要，这也使得图像自动标注的重要性日益增强。近年来众多学者对图像自动标注方法做了大量的研究，取得了若干阶段性成果，例如浅度学习方法：支持向量机SVM [ 1 ] 、核典型相关分析KCCA-2PKNN [ 2 ] 、稀疏核学习SKL-CRM [ 3 ] 、快速标注FastTag [ 4 ] 、离散多重伯努利模型SVM-DMBRM [ 5 ] 、图像距离尺度学习NSIDML [ 6 ] 、生成判别联合模型GDM [ 7 ] ；以及最近流行的深度学习方法：渐进式深度自动图像标注ADA [ 8 ] 、图像标签对齐模型SEM [ 9 ] 和图拉普拉斯正则化深度神经网络HQ-III [ 10 ] 等。这些传统的图像标注方法考虑了视觉特征与语义概念之间的关联，而在标注概念之间语义关联方面还存在诸多未得到很好解决的问题。很多方法仅在平衡的小概念字典上完成，而在带有大概念字典的数据集上，语义概念分布或者语义概念出现频率呈现较大差异(即概念的不平衡性)，这大大影响了标注方法的效果。因此，研究在不平衡图像库上的自动图像标注很有必要也很有意义。 在图像标注领域，深度学习方法(如卷积神经网络CNN)比传统浅度学习方法在性能上大大提升，然而，其并未很好考虑语义概念之间的关联，这影响了其性能的进一步改善。本文针对该问题，提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)与卷积神经网络(CNN)的自动图像标注方法HMM + CNN，该方法使用HMM模型来校正语义标签：把图像标注过程视为检索有相互关联的隐藏语义概念序列过程，它提高了高度关联的相关概念语义分数而弱化了毫无关联的概念语义分数，提高了标注精度。在HMM模型里，所有的隐状态可以构成一条一阶马尔可夫链，而每个隐状态代表一个隐藏语义概念，两个隐状态之间的边权重表示它们的语义相关性，隐状态到可观测状态之间的边表示由CNN分类器产生的视觉语义分数。在学习过程中，考虑到真实图像集上语义概念分布的不均衡性，引入了语义概念的权重学习，其在计算发射概率和转移概率的过程中减弱了频繁概念的权重，而提升稀疏概念的权重，于是大大提高了稀疏概念标注的性能。最后，把我们的标注方法HMM + CNN应用于标准标注图像集IAPR TC-12 [ 11 ] ，结果表明我们提出的标注方法HMM + CNN标注精度比较高，是自动图像标注的一种有效方法。
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user: 2. 隐马尔科夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，简称HMM) [ 12 ] 可表达离散时间序列状态数据，它的隐状态X i (隐变量)不能直接观察到，但能通过观测向量O i 序列间接观察到。每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程——具有一定隐状态数的马尔可夫链和随机函数集，即两个状态集合与三个矩阵。两个状态集合是指隐状态集{X 1 ， X 2 ， …}和观察状态集{O 1 ， O 2 ， …}。HMM的假设是隐状态X 1 之间是一个马尔可夫链，对应一个初始状态矩阵π、隐藏状态转移矩阵A = (a ij )和发射矩阵B = (b ij )。如图1所示，虚线箭头与实线箭头分别表示转移概率a ij 与发射概率b ij ，当前隐状态X 1 (隐变量)不是独立被确定出来，而是依赖于前x个观测向量的隐藏状态X i -1 。通过使用双重随机过程，HMM模型可以寻找到最合适的隐藏变量序列。在本模型HMM + CNN中，为了简化求解，仅考虑x = 1时候的一阶情况。 假若分别使用隐语义标注w和未标注测试图像I替换HMM模型中的隐状态与可观测向量，则转移矩阵A与发射矩阵B分别体现了语义概念信息与视觉内容信息。我们提出的标注方法HMM + CNN把图像标注过程视为一个关联隐语义检索过程，与经典的标准HMM模型相比较，HMM + CNN不需要传统的复杂的维特比算法，也不需要估算观测向量I的概率分布。
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user: 4. 实验和评价 4.1. 数据集 评价实验采用了公开标注数据集IAPR TC-12 [ 11 ] 。它包含有19，627张图像，每张图像含有1~23个标注，单词表D含有291个语义概念。采用随机抽样，17，665张图像作为训练集，余下1962张图像作为测试集，约75%概念频率低于平均概念频率。我们采用与文献 [ 8 ] 相同的评价指标：平均准确率P、平均召回率R、调和均值F1与正召回概念数N + 。所有指标值越高表示标注性能越好。 4.2. 实验结果与分析 为观测发射概率和转移概率的语义权重{p 1 ， p 2 }的影响，考虑使用交叉验证方法：训练图像被随机分成等份5组，当每组图像集交替构成验证集时，其余4组图像集则组成一个训练集。 首先，考虑第一种情况：忽略图像集上语义概念的不平衡性，直接给权重参数{p 1 ， p 2 }赋经验值，观测其对于标注性能的影响。该方法记为HMM + CNN (without weight learning)。在第二种情况，考虑语义概念分布并非是平衡的，对不同出现频次的语义概念给予相同的经验权重会导致标注性能的下降，因此，对于不同的语义概念w i Î D给予不同权重{p 1 ， p 2 }，全部概念权重组成不同的发射概率向量P1与转移概率向量P2，{P1， P2}可在验证集上用如下方法求出来。 1) 初始化权重向量，即P1 = 0， P2 = 1 − P1； 2) 对于任意的i(1 ≤ I ≤ N)： 2a) 对于不同的权重p 1 Î {0， 0.1， ∙∙∙， 1}执行算法1获得标注结果集O并记录最大F1性能分数，写入相对应的权重值pm i ：P1 i = pm i ， P2 i = 1 − P1 i ； Table 2 Performance comparisons of multi-label image annotatio 标注方法 平均准确率P 平均召回率R 调和均值F1 正召回概念数N+ SVM [ 1 ] 0.27 0.31 0.29 157 KCCA-2PKNN [ 2 ] 0.59 0.30 0.39 259 SKL-CRM [ 3 ] 0.47 0.32 0.38 274 FastTag [ 4 ] 0.47 0.26 0.34 280 SVM-DMBRM [ 5 ] 0.56 0.29 0.38 283 NSIDML [ 6 ] 0.57 0.37 0.45 282 GDM [ 7 ] 0.32 0.29 0.30 252 ADA [ 8 ] 0.42 0.30 0.35 280 SEM [ 9 ] 0.41 0.39 0.40 - HQ-III [ 10 ] 0.43 0.41 0.42 281 HMM + CNN (Ours) 0.64 0.45 0.53 285 表2. 多标签图像标注性能比较 2b) i值加一，即i = i + 1； 3) 输出权重向量P1， P2。 显然，上述权重提升方法的时间复杂度是O(11 × N)。从实验结果见，第二种情况下的基于权重学习方法的HMM + CNN图像标注方法效果优于第一种情况下的HMM + CNN (without weight learning)标注方法。 表2列出了与最新图像标注方法的对比实验结果。 从表2中可见，我们的HMM + CNN方法超越了其他对比方法，获得了更好的标注性能。与表中最好的对比标注方法NSIDML比较，HMM + CNN方法的平均准确率、平均召回率、调和均值F1分别提高了12%、22%、18%。一方面，视觉内容的相关性(发射概率)可以挖掘视觉内容与语义概念的相关性，另一方面，语义关联性(转移概率)反映出隐标注概念之间的语义关联，其更准确地描述了图像的“故事”线索。在图像标注任务中，这两种类型的相关性都提供了有用的信息，具有一定的互补性，从这个角度上说我们的HMM + CNN方法可提高图像标注的性能。此外，在隐语义标注检索中使用了语义权重学习方法来获得合理的语义权重，所以，在不平衡数据集上，我们的HMM + CNN方法具有更好的标注效果。
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user: 摘 要 互联时代的背景下，随时随地的签到需求日趋强烈，尤其是在教室上课的应用场景下，互动式签到的弊端已经非常明显，不仅耽误了宝贵的上课时间，也会影响学生上课的状态。多模式智能签到系统是基于手机mac地址，后台利用wifi探针技术，组网扫描技术，以及市场上较为流行的交互模式，辅助用户完成签到。针对大规模用户的签到场景的解决方案，提出利用wifi探针技术，动态扫描和识别用户手机的mac地址，很好的解决了大规模访问带来的网络拥塞，热点IP分配不足等问题。在学校实际场景运用，效果良好，已证明实用性。 关键词 :Wifi探针，签到，多模式 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在互联网时代的今天，签到行为已经成为社会生活中不可回避的话题 [ 1 ] 。而在目前已知的签到系统中多数是以交互方式为主，比如利用手机号签到，人脸识别签到等 [ 2 ] ，往往都需要签到方主动与签到系统发出交互行为。而这种签到方式一般建立在较为稳定的网络环境，良好的并发处理和负载均衡的基础上，这也就造成签到系统在使用上的局限性，不适用于大规模会议，演讲等应用场景。 多模式签到系统，提出全新的签到模式，利用wifi探针和组网扫描技术作为解决方案，可以很好的支持大规模用户访问，针对不同的应用场景，适配多种模式，完成签到工作。
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user: 2. 改变当前签到模式 2.1. 签到系统的发展现状 随着机器学习，AI等智能应用的发展，物联网技术的普及使用，利用自适应人脸识别DCT算法、RFID标签技术的签到系统层出不穷 [ 4 ] ，但是在这些签到系统中，都很难做到真正的实用性。基于物联设备的签到需要以可穿戴设备作为签到基础，成本高昂，普及度低。而基于人脸识别的签到，需要高度自适应的算法作为依靠 [ 5 ] ，在当前研究发展过程中，想做到对大规模的人群完成签到工作显然也是不现实的。 2.2. 基于智能手机的签到模式 而在智能手机普及的今天，利用较为普及的智能手机作为签到的客户端设备显然是不错的选择 [ 3 ] 。在以往技术的运用中，大多签到系统显然把智能手机与签到系统进行交互作为签到工作方式，这种签到方式显然是不值得提倡。 考虑到智能手机的mac地址具有唯一的标识性，以此作为切入点，让签到系统主动识别智能手机的mac地址，从而完成签到。
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user: 3. Wifi探针的运用 3.1. Wifi探针原理 无线网卡在运用时具有多种模式，具体可分为master、managed、ad-hoc、monitor等工作模式，而wifi探针技术是基于无线网卡的monitor模式。 在master/managed的模式，无线网卡为了向一定范围内的终端发送请求接入帧之后，收到反馈帧信息，一般情况下，无线网卡会将这些反馈帧过滤，找到需要接入点热点AP完成接入工作。 monitor模式，又称为监测模式，当无线网卡开启后，在未接入无线网的情况下，设备会在1~12信道拦截此间所有可探测范围内的数据交互行为，在没有对应处理相关信息的机制情况下，获得的数据在1~2个T的时间内将被丢弃。而wifi探针技术将会在monitor模式开启的第一时间，完成对可探测范围内所有数据的收集工作，通过后台的比对算法生成相应的dsv文件，在这种状态下，无线网卡既不会自启动作为热点AP，也不会接入wifi网络。对应的智能设备只要处在正常开机状态就会被探测到。 智能设备在准备接入无线网络(或已经接入无线网络)，都会循环(或定期4~6个时钟周期内)发送一802.11的管理帧——probe request。如图3所示，第一行和第二行数据可以明显看出，无论终端设备是否接入无线网络，都会被探针技术准确的探测到。 如图1所示，智能设备(或终端设备)会向周围所有的AP，网卡设备广播这种数据帧。 如图2所示，这种数据帧格式会主动暴露发送方的mac地址，通过与已经在签到系统中注册的mac地址进行比对，过滤无关mac地址，完成签到。 如图3所示，多模式签到系统后台wifi探针运行的扫描截图： 如图4所示，展示的是wifi探针扫描服务流程： 图1. 终端设备发送probe request数据帧 图2. Probe request管理帧结构 图3. Wifi探针的扫描结果 图4. Wifi探针侦听服务流程图 3.2. Wifi探针技术的先进性 wifi探针技术相对于传统嗅探方式是具有创新性的，对于定期会发送请求帧的终端设备，在速度和效率上很好的完成嗅探工作，后期将进一步将探针技术应用于流量访问，无人机侦测等领域。 3.3. 签到场景中Wifi探针的优势 由于wifi探针是嗅探一定范围内所有的数据帧，在签到上并不需要考虑用户连接数和并发访问的问题，还很好的避免了交互签到模式带来的时间上的延迟，由原先的客户端主动交互过程，转变成客户端被签到系统主动扫描的过程。 在硬件上，依赖于无线网卡和智能手机，成本低廉，具有普及性和推广价值。
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user: 4. 自组网扫描技术 4.1. 技术原理 SoftAP，又叫软AP。无线网卡使用专用软件在PC上实现AP功能的技术，它可以取代无线网络中的AP (Access Point，无线接入点)，从而会降低无线组网的成本 [ 6 ] 。 当无线网卡切换到AP/master模式下，修改一定的配置信息，可以实现软AP (Soft AP) [ 3 ] ，自主建立一个以无线网卡为中心的WEP/WAP/WAP2的无线网络。将该无线网络作为签到热点，签到人员需要连接到临时搭建的SoftAP，后台通过扫描该网络下所有连接的智能设备的mac地址，完成签到。 4.2. 适用场景 该模式比较适用于无网络覆盖区域，利用无线网卡自组搭建Soft AP，结合在SoftAP下扫描上的手机mac地址。 如图5所示，多模式签到系统后台自组网扫描截图： 图5. 自组网后台扫描结果
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user: 5. 多模式智能签到系统设计 5.1. 主要模块设计 准备工作阶段：学生在注册阶段上传包含自己的照片、学号、班级、姓名等基础信息到服务器，教师可以在服务器上下载包含学生信息的资料文件，以便在不同的教室导入学生信息到签到系统(图6)。 签到模式选择：在不同的应用场景下，系统管理员可以在交互模式，组网模式，wifi探针模式，这三种模式中进行合适的签到模式。 wifi探针模式适用于用户规模较大，多重无线网络覆盖区域下的签到场景。 如图7所示，为wifi探针模式下，侦测阶段的序列图。 组网模式适用于用户规模适中，无网络覆盖区域的应用场景。 交互模式适用于网络状态良好，用户规模适中，主要用于前两种签到方式的备选方案，或针对单一用户进行确认性签到。 签到信息管理： 目前签到信息管理部分主要针对的是为学生上课的应用场景而设计 1) 实时显示： 当后台扫描到学生智能手机的mac地址，会实时显示学生注册时上传的照片、姓名、学号等信息。 2) 签到信息查看： ① 在签到过程中，教师可以依照班级查看学生的签到信息。 ② 教师可以针对突发情况，比如学生未带手机等，修改学生的签到状态。 ③ 导出单次签到。 3) 签到模板编辑： 编辑/修改学校名称、年度、授课学院等变动信息。 4) 导入/导出： 教师首次登录系统时，需要注册，填写授课信息等，在关闭系统前，教师可以导出这些资料文件。在下一次登录系统时，教师只需导入整个资料文件。 教师每次导入上一次的签到情况表，签到系统会提供在签到总表分栏中对应班级的按钮，可以在上次签到的情况下，记录本次签到情况，整个学期之后，生成的签到表是班级学生整个学期的签到情况(图8)。 5.2. 数据库设计 学生表(Student)如图9所示，主键smac字段用于绑定学生手机的mac地址到数据库，利用wifi探针或组网扫描技术获取的mac，都需要与该字段进行比对。sclass用于在签到系统上将学生按照班级进行分 图6. 注册阶段序列图 图7. Wifi探针侦测阶段序列图 图8. 签到实现流程图 图9. 学生表 组。其他字段主要用于实时显示功能，提供给教师参考。 签到表(regeister)如图10所示，由签到表编号(rid)字段作为主键，设置为自动增长。 classname和classtime等字段作为课程信息录入到签到表中。 其他数据库表，诸如教师信息表，签到_学生表等限于篇幅，不再赘述。
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user: 6. 多模式智能签到系统的展示 如图11所示，展示的是学生Android客户端，图11(a)为学生注册，图11(b)为在交互模式下，学生进行手动签到的方式。 如图12所示，展示的是组网模式和wifi探针模式下分别对手机mac的侦测结果。图12(a)展示的是基于SoftAP的组网模式扫描结果。图12(c)展示的是wifi探针模式下对手机mac的扫描结果。其中用粗线标出的均是图12(b)中签到手机的mac地址。 如图13所示，展示了签到管理的部分功能，图13(a)展示的是实时显示界面，在各种签到模式下，每当管理模块接收到MAC地址，就会在签到系统上显示出该用户的信息。图13(b)展示的是签到信息管 图10. 签到表 图11. 系统展示图1 图12. 系统展示图2 图13. 系统展示图3 理界面，加了红标的是该班还未签到的学生，在手机mac已经被签到系统确认之后，操作栏的按钮功能给教师二次确认使用。图13(c)和图13(d)是签到系统中生成的单次签到表和多次签到表，多次签到表的形成主要依赖于教师在开始使用系统前迭代导入之前的签到表。
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user: 7. 结论 多模式智能签到系统，将智能手机mac地址的唯一性作为判定条件，通过wifi探针技术、组网扫描技术将以往的交互签到模式改变为被动扫描侦测的方式，由签到系统主动去寻找区域中的智能设备，不仅提高了签到的效率，还减少了签到人员的负担。在wifi探针模式下，无需考虑连接数，网络拥塞和设备性能等问题。在组网模式下，因为是基于SoftAP，所以可以在任何具备电脑主机的地方实现搭建自组网络，比较适用于无网络覆盖的区域。而且不需要在固定的场所进行签到。系统中仍然存在一些问题：1) wifi探针必须要依赖于具有monitor模式的无线网卡，合适的芯片主要有RT8171和Rt3070等。2) 组网模式下需要考虑连接数的问题，不适合大规模的签到需求场合。在本系统的基础上，下一步将提高wifi探针获取数据的稳定性和持久性，改进mac比对算法的效率，提高组网扫描获取数据的速度，这些都是系统需要持续改进的地方。
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user: 摘 要 教育兴则国家兴，教育强则国家强，辅导员作为大学生入校后最信任的一个群体，是开展大学生思想政治教育的主干力量，是大学生日常思想政治教育和管理工作的组织者、实施者和指导者，辅导员应当努力成为大学生的人生导师和健康成长的知心朋友，辅导员肩负着特殊使命与重大职责。本文将从关注思想动态、加强理论教育、正确引导三个方面阐述高校辅导员如何做好学生思想政治工作。通过辅学生成长，导学生成才，圆学生梦想，用真心感动学生，用细节启发学生，用激情燃烧学生，用行动带动学生。 关键词 :高校，思想政治工作，辅导员 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调，高校思想政治工作关系高校培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人这个根本问题。作为高校思想政治工作者，面对高校学生日趋个性化、多元化、易变化的特点 [ 1 ] 。我们必须要清醒认识到高校学生思想政治工作的重要意义，坚持把立德树人作为中心环节，把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面。习总书记还指出，思想政治工作从根本上说是做人的工作，必须围绕学生、关照学生、服务学生，不断提高学生思想水平、政治觉悟、道德品质、文化素养，让学生成为德才兼备、全面发展的人才。高校学生工作一线的辅导员老师肩负着培养教育引领学生的重要责任。
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user: 2. 掌握思想动态，建立工作台账 学生思想政治工作的主要对象是学生，掌握学生思想动态是做好思想政治工作的前提。要掌握学生的思想动向，就必须注意多与学生沟通。要尊重关心学生的尊严、价值和需求。高校学生来自五湖四海，农村城市贫富有差，性格也参差不齐，面对学生个体的差异性，我们要努力将人文关怀与思想沟通相结合，就是在尊重和关心学生的基础上加强与学生在心理、观念和思想方法上的沟通和引导，用多种方式关心学生诉求 [ 2 ] 。高校思想政治工作者必须充分尊重学生的主体地位和个性差异，关注特殊学生的个体需求，从学生的心理认知、情绪、行为和意志等多方面，调节、消除心理问题和心理障碍，将学生的现实世界与精神世界沟通起来，与学生建立相互信任和良好的互动关系，努力做学生教育的引导者、生活的知心人。 其次是在沟通时机上要把及时性、长期性和反复性结合起来。高校思想教育工作者要针对国内外重大事件发生、学生个人家庭情况变化、个人情感波动的重要时间节点，及时与学生进行沟通，了解学生的思想情况，必要情形下与家长沟通，和家长两方面双管齐下，及时化解可能出现的问题。对一次沟通没有明显效果或效果不太理想的学生，要做好长期打算，将其列为重点沟通对象，有耐性地进行二次甚至多次沟通，要关注每次沟通过程中学生所表现的不同状态，并且还要做到反复性，在解决学生各种问题后，定期对恢复正常的学生做“复查”工作，避免只是暂时性解决问题和“后遗症”等，作为一线辅导员必须要将学生工作做到透彻，做到全面掌握学生的思想状态。 再者是在沟通方式上要将“线上”和“线下”结合起来。“线上”是指借助网络载体进行交流，“线下”是指传统的面对面交流，要将两者有机结合起来 [ 1 ] 。高校思想政治工作者要充分利用易班、QQ、微信、朋友圈、学校官网、微博等新媒体技术了解、掌握学生的思想动态、关注的热点问题和他们对人对事的不同看法。“线下”与学生加强面对面的交流，实行每周一谈，一对一交谈，办公室交谈，寝室等多地交谈，了解学生更真实的想法，及时做好工作台账，为下一次更好的开展工作做好铺垫和准备工作。这样“线上”与“线下”无缝对接，才能更全面了解学生的思想状态，及时高效的解决学生各方面问题，并且为做好学生思想工作奠定基础。
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user: 3. 加强理论教育，增强知识才干 我国的高校必须坚持以马克思主义指导，坚持不懈传播马克思主义科学理论，抓好马克思主义理论教育。积极在马克思诞辰200周年纪念活动上向同学们传播马克思主义思想，让学生真真正正理解什么是马克思主义。习总书记在马克思诞辰200周年纪念会上指出：“马克思的一生，是胸怀崇高理想、为人类解放不懈奋斗的一生”。我们高校大学生是祖国的希望，是民族的未来，大学生肩负着伟大的历史使命，我们思想政治教育工作者要不断向学生们传播马克思主义，学习马克思不懈奋斗、牺牲自我的精神。习近平总书记在北京大学师生座谈会上还指出：“大学是立德树人、培养人才的地方，是青年人学习知识、增长才干、放飞梦想的地方”。我们要积极向学生传达习总书记的关于青年一代的重要讲话精神和习总书记对于青年一代的信心，鼓励学生加强理论学习，强化理想信念教育在学生思想政治教育中的核心地位，通过不同种形式的教育，用先进理念武装学生，增强学生社会责任感，将社会理想与个人远大抱负相结合，用社会理想来引导大学生的个人理想，使大学生在实现社会理想的过程中实现个人远大抱负，在实现个人抱负的过程中促使整个社会理想的实现。 作为一线辅导员，在对学生进行理论教育的同时，还要与实践相结合，在学生的思想政治教育中，不能只是“纸上谈兵”，在提高自身的理论素养的同时，要注重与各类实践相结合，用正确的理论指导学生的学习和工作，把理论与实践统一到学生的学习工作中 [ 3 ] 。例如：组织并号召学生广泛参与创建文明校园、学雷锋活动、“志愿者”活动、科技创新活动、“三下乡”、公益活动等丰富多彩的社会实践活动。通过这些活动，正确认识时代责任和历史使命，用中国梦激扬青春梦，将理论知识与实践相结合，为学生点亮理想的灯、照亮前行的路。将社会理想与个人理想相结合，激励学生自觉把个人的理想追求融入国家和民族的事业中，在走出校园的那一刻能够勇敢积极地投身到国家最需要的地方，我们要为祖国培养的是一代有担当、有本领的新时代青年，勇做走在时代前列的奋进者、开拓者。
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user: 4. 加强正确引导，树立责任意识 做好高校学生思想政治工作，掌握学生思想动态是辅导员的工作基础，有针对性的理论教育是手段，加强正确引导是关键。 随着高等教育改革的进一步深化，学生工作面临着更严峻的挑战，传统的学生管理思维和模式、教育方法已经不足够解决新形势所带来的各种问题。随着科技的迅速发展，以互联网为代表的高新传媒在为我们提供新的便捷手段的同时，也使一些错误思潮和不良信息有了可乘之机，对于这些新情况、新问题给传统的思想政治工作带来的许多新课题、新挑战，在正确引导上，只有将危机感、舒适度、引领性感相结合，方能取得实效。 一是“危机感”，危机感就是要利用规章制度来规范学生日常行为，给学生一条“示警线”。促使大学生养成规矩，所谓“无规矩不成方圆”，让学生真真正正在养成教育上有所提升。一方面，要健全学校规章制度，使制度可松可紧，既不能让制度限制学生的思想，又不能让学生无所顾忌，要让学生有危机意识。另一方面，要强化制度的实行力度，加强警示作用，让学生怀有敬畏之心，不敢跨越红线。 二是“舒适度”，舒适度就是要在相关法律法规允许的范围内，对学生的思想和想法不过多做制约，而是进行合理劝导，允许学生多元思想的碰撞。一方面，对过于保守的守旧思想，要通过妥善方式予以指出；另一方面，对有理有据的创新思想，要善于鼓励，给予指点，引导其在合理合法范围内进行创新；第三，对于明显过于偏激的思想，要在尊重其个性的基础上，给予一定的肯定，润物无声、潜移默化地将学生思想引回正轨。 三是“引领性”，引领性就是要发挥辅导员、老师、党员、团学联的模范引领作用。作为思想政治教育的老师，不仅要“言传”，更要提高自身思想道德素质，在学生面前为人师表，努力提升自己的内涵，不断学习最新的理论和思想，为引导学生树立正确世界观、人生观、价值观做好积极的铺垫作用；要通过利用党员帮扶的形式，发挥学生党员的模范带头作用，引导学生树立正确的政治观；通过支持团学联、社团开展积极向上的工作，从学生参与活动中引导其树立正确的责任意识和担当精神，为以后步入社会，努力工作打下坚实的基础。
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user: 摘 要 运用平面波赝势结合广义梯度近似的密度泛函理论方法计算了氢化钾同位素化合物(KH x D 1−x ， KH x T 1−x ， KD x T 1−x ; x = 0， 0.25， 0.5， 0.75， 1.0)的物理性质，包括晶格常数、密度及H(D)T的密度。计算结果显示KH(D，T)的晶格常数和密度与实验值非常接近；随着x值增加，晶格常数几乎没有发生变化，而密度减小。KD 0.25 T 0.75 中DT密度的计算值大约为0.13 g/cm 3 ，表现出了良好的储氢性能。 关键词 :密度泛函理论，晶体结构，储氢性能，氢化钾 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着化石燃料越来越少，人们正在寻找新能源来补充或替换正常能源。氢作为一种储量丰富的能源，被人们广泛认为是一种潜在的理想能源 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。许多金属和合金能够可逆地吸收大量的氢 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。碱金属如锂、钾和钠能与氢反应生成类似KCl的结构。这些氢化物具有氢密度大、原子序数小等特点，被许多人研究 [ 9 ] [ 10 ] 。我们已经证明了LiD x T 1−x 可以提高融合燃料容量不增加体积或充电点火目标的通胀压力在LiD x T 1−x DT的密度等于DT冰 [ 11 ] 。由于氢化钾与氢化锂具有相同的性质，本文将研究氢化钾的晶体结构和储氢性能。到目前为止，科学家们主要研究了KH (氢化钾)，KD (氘化钾)和KT (氚化钾)的性质，如晶格常数和密度 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。然而，几乎未见有对KH x D 1 −x ，KH x T 1 −x ，KD x T 1 −x 的晶格参数、密度研究的公开报道，缺乏晶格常数、密度的数据。而系统研究x值对密度影响尚属首次。
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user: 2. 理论方法 本文的计算是基于密度泛函理论的第一性原理方法，利用MS4.1软件中的量子力学模块CASTEP软件包完成 [ 16 ] [ 17 ] 。在CASTEP软件包中，采用掺杂的方式 [ 18 ] 构建了KH x D 1 −x ，KH x T 1 −x ，KD x T 1 −x (x = 0， 0.25， 0.5， 0.75， 1.0)的晶体结构，运用平面波赝势结合广义梯度近似的密度泛函理论方法来优化不同x值的晶体结构，得到晶格常数。交换相关函数是GGA-RPBE [ 19 ] ，电子和离子间的相互作用采用超软赝势采用超软心赝势(ultrasoft) [ 20 ] ，几何优化计算的精确性由下面的条件控制：能量偏差5.0 × 10−6e V/atom；计算使用的截止能是330 eV；布里渊区积分采用Monkhorst-Pack形式的特殊K点方法，使用了6 × 6 × 6个特殊K点。
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user: 3. 结果与讨论 利用CASTEP软件包构建KH x D 1−x ，KH x T 1−x ，KD x T 1−x (x = 0， 0.25， 0.5， 0.75， 1)结构。显然，三钾氢同位素化合物具有面心立方对称。K原子占据(0， 0， 0)网点和H(D，T)原子占据±(1/2， 1/2， 1/2)网点。 我们对晶格参数进行了优化。在下面的计算中，使用了优化结构。首先计算了零压力下的平衡体积，然后计算了单元中所有原子的总质量或H(D，T)的质量。最后，密度可以确定。 平衡晶格常数和氢化钾密度可以通过公式(1)计算得出。它们与其他理论值一起列于表1中。 ρ = M V (1) 其中，M指晶体一个单胞中原子的总质量，V指单胞的体积，由于KH、KD(KT)晶体都属于面心立方结构，故 V = a 3 。 晶格常数和密度的计算值与其它理论值接近，说明计算方法可行，结果可靠。 用同样的方法计算了三元氢化钾同位素的晶格常数和密度。这些数据列于表2中。 从表2中可知，不同x值下的KH x D 1−x ，KH x T 1−x 和KD x T 1−x 晶格常数变化非常小，这可能是因为H及其同位素的原子半径变化小的原因。密度随x值的变化关系见图1。可以看出x值相同时，KH x D 1−x 的密度值最小，KH x T 1−x 的密度值居中，KD x T 1−x 的密度值最大；且随着x值的增大，它们的密度都减小。这是因为x值几乎对晶格常数没有影响，而x值不同，晶体中掺杂的H同位素不同，原子量发生了变化，这就使得公式(1)中，V值无变化，M值发生变化，从而使得密度ρ变化。 从上述方法可知，要计算KH x D 1−x ，KH x T 1−x 和KD x T 1−x 中HT、HD和DT的密度值，只需将公式(1)中的M代换为一个原胞中H(D)、T原子的总质量即可。KH x D 1−x ，KH x T 1−x 和KD x T 1−x 中HT、HD和DT的密度值随x的变化关系如图2所示。 Table 1 Comparison of lattice constants， densities and experimental values of KH (KD， KT KH (氢化钾) KD (氘化钾) KT (氚化钾) a/nm ρ/g/cm 3 a/nm ρ/g/cm 3 a/nm ρ/g/cm 3 Present calculation 0.5625 1.47 0.5627 1.53 0.5626 1.60 Exp. 0.5704 [ 12 ] 1.44 [ 12 ] 0.5704 [ 12 ] 1.51 [ 12 ] --- --- Error (%) 1.38% 2.1% 1.35% 1.32% --- --- 表1. KH (KD， KT)晶格常数，密度与实验值的比较 Table 2 Lattice constants and density values of three potassium hydride isotopes with different x value KH x D 1−x KH x T 1−x KD x T 1−x x a/nm ρ/g/cm 3 a/nm ρ/g/cm 3 a/nm ρ/g/cm 3 0 0.5627 1.53 0.5625 1.60 0.5625 1.60 0.25 0.5625 1.51 0.5625 1.587 0.5625 1.586 0.5 0.5625 1.50 0.5625 1.543 0.5625 1.565 0.75 0.5625 1.49 0.5625 1.503 0.5625 1.55 1.0 0.5625 1.47 0.5625 1.47 0.5627 1.53 表2. 不同x值的三元氢化钾同位素化合物晶格常数和密度值 图1. 三元氢化钾同位素化合物密度值随x值的变化关系 图2. 不同x值下的H(D)T密度 从图2中可以看出，x值相同时，KH x D 1−x 的HD含量最少，KH x T 1−x 的HT含量居中，KD x T 1−x 的DT含量最大；随着x值的增加，H(D)T密度减小。对于KD x T 1−x ，计算的结果显示它其中的DT密度值较大，大约为0.136 g/cm 3 ，这个值小于激光惯性约束聚变中DT冰的密度，但它具有优良的储氢性能。
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user: 4. 结论 我们采用掺杂的方式构建KH x D 1−x ，KH x T 1−x 和KD x T 1−x (x = 0， 0.25， 0.5， 0.75， 1.0)的晶体结构，运用平面波赝势结合广义梯度近似的密度泛函理论方法计算了x = 0， 0.25， 0.5， 0.75， 1.0时，它们的晶格常数、密度值及其H(D)T的密度值。计算结果显示KH(D， T)的晶格常数和密度与实验数据符合的很好。首次通过理论计算得到了KH x D 1−x ，KH x T 1−x 和KD x T 1−x (x = 0.25， 0.5， 0.75)的晶格参数、密度的数据，这是研究金属氢化物储氢材料的储氢性能的一个重要理论基础。
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user: 摘 要 本文利用2013~2015年四川省814个自动站的逐小时降水观测数据对同期CMORPH、TRMM和PERSIANN卫星反演降水估计产品进行了检验和评估。经过对比分析得出：CMORPH在各个时间尺度上对降水的探测都是最准确的，并且CMORPH所记录的逐日降水量与地面雨量计的值变化趋势一致，特别是在逐月尺度上，CMORPH与雨量计数据相关性很高，说明该数据具有良好的探测四川省降水情况的能力。TRMM对三种时间尺度降水的记录不如CMORPH准确，但仍具有一定的探测能力，例如TRMM的逐日降水变化趋势与雨量计所记录的情况类似。PERSIANN数据是三种降水产品中探测效果最差的，在三种时间尺度上均高估降水量，而且在逐日降水变化趋势上也和真实情况相差甚远。 关键词 :CMORPH，TRMM，PERSIANN，检验评估，适用性 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 降水量是气象要素中最为重要的因子之一，其时空分布是气象、气候、水文、生态以及经济、农业和其他相关学科研究的基础和必要支撑 [ 1 ]。近几十年来，随着气象卫星技术的发展，利用卫星红外、被动微博和可见光等信息可以对降水进行监测、反演和融合。目前已发展出了很多高时空分辨率卫星降水估计产品，并在气候监测分析、数值天气预报和水文研究等领域得到了广泛的应用。卫星降水产品的出现，可以弥补台站稀疏和无雷达覆盖地区降水资料的不足，更好地帮助我们了解降水的空间和时间上的分布特征，对天气形势的分析也具有重要意义。由于各种卫星降水估计产品所采用的卫星资料和反演算法不尽相同，他们的精度也有一定的差异，近年来国内外对不同的卫星降水产品开展了一些检验和评估研究。成璐等 [ 2 ]利用年中国个站点的逐小时降水观测数据对同期和卫星降水估计产品进行了检验和评估。结果表明，CMORPH和TRMM卫星降水资料与地面台站资料的日平均降水量空间分布具有较好的相似性。 三种高分辨率卫星反演降水数据(CMORPH， TRMM， PERSIANN)在全球应用广泛，但是该类数据在四川省的降水探测是否能达到应用的要求还有待研究，因此，本文利用2013~2015年四川省内814个地面台站的降水资料对CMORPH、TRMM 3B42V6和PERSIANN三种卫星降水产品进行检验评估，将在三种不同时间尺度上进行，分别为3小时、逐日、逐月，可以探究卫星反演降水产品对短时间和长时间降水的探测情况，并在一定程度上了解三种产品对四川省降水反演的准确性。检验评估这些卫星降水产品在四川省的精度可以为产品的开发者提供依据，以便找到误差产生的原因，进而提高卫星降水产品的精度，同时为产品的使用者提供借鉴，从而更好地应用和研究。
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user: 2. 资料与分析方法 2.1. 台站资料介绍 本文研究所使用的地面台站降水资料包括2013~2015年四川省内814个自动站逐小时雨量计数据。此套降水量数据经过了气候学界限值、区域界限值、时间一致性、空间一致性等质量控制和检查后，国家级自动站资料可用率达98.9%，区域自动站的可用率也达到81.6% [ 3 ]，足以满足对基本气象要素的探测。图1是四川省地面站的分布情况。 2.2. 卫星降水产品 CMORPH是一种仅提供空间降水信息的数据，该数据的来源主要是两个方向，其一是高时空分辨率的红外数据，另一种是低空间分辨率、高探测精度的微波降水数据，红外数据主要为CMORPH提供的云移动矢量数据，而微波数据则根据云移动矢量数据补充该空间矢量位置的降水信息，这个过程称为“变形融合”(Morphing) [ 4 ]。 为了研究观测热带及亚热带地区的降水和能量交换过程，美国航空航天局(NASA)和日本空间开发局(JAXA)在1997年底共同发射了一颗近赤道太阳同步轨道卫星TRMM。本文中将用到的是TRMM 3B42V6降水数据，它利用包括TRMM本身降水数据加上其他非TRMM卫星所搭载的传感器数据(包括微波和红外数据)生成的 [ 5 ]。PERSIANN是由加州大学Irvine分校研发的一种实时降水数据，开始时期只有热红外和可见光两种数据，所用的红外数据与CMORPH和TRMM所用的红外数据大同小异，而可见光数据主要来自于TRMM的VIRS数据 [ 6 ]。 图1. 四川省自动站分布情况 2.3. 精度验证方法及参数介绍 卫星反演的降水数据精度会受到多种因素的影响，反演数据本身的算法是不同的，因此性能和精度也会有差距。不同来源的卫星反演降水数据在同一地点会有差异，同一卫星反演降水数据在不同地区的反演效果也会有所差异，因此对数据进行全方面的验证就是卫星反演降水研究中的必行工作。本章将利用四川省2013~2015年的814个自动站降水数据，采集数据的时间间隔为1小时。由于三种卫星反演降水数据的最小时间分辨率为3小时，所以首先将站点数据“加工”成3小时数据，再与卫星数据进行对比。此外三种卫星反演降水数据代表的是降水率(单位：mm/h)，因此为生成降水量数据，都做了乘以3小时的处理。三种卫星数据的分辨率为0.25˚ × 0.25˚，可视为格点数据，在一个格点中，存在一个或者多个站点数据，如图2所示，将每个格点中的站点数据做平均处理以作为与地面站数据的对比值，这种对比方法的有效性在研究中已得到印证 [ 7 ]。此外，在某些对卫星反演降水的验证中，有将雨量计插值成与卫星相同的空间分辨率再进行评价的方法 [ 8 ]，但这种方法只适合于小范围内的验证，如只是一个市的精度验证，并不适用于如一个省的验证分析 [ 9 ]。 为了定量评估卫星反演降水产品的精度，本文选择六个参数对反演降水进行定量分析，分别是评价降水产品与雨量计相关性，反应其与雨量计同步效果的相关参数CC (Correlation Coefficient)，CC若为正，代表卫星反演降水数据与雨量计数据正相关，否则为负相关；反应两者降水总量差别和卫星反演降水产品系统误差的偏差参数(BIAS)，偏差如果越接近1，越能说明降水产品精度越高；第三个是均方根误差RMSE (Root Mean Square Error)，其作用是评估降水产品与雨量计的偏差，其中CC和BIAS是无量纲参数，CC一般用百分数表示，RMSE的单位在本文中为毫米(mm)，这三个参数是为说明卫星反演数据的误差而设定。为对卫星反演降水所反应的事件可能性做定量评估，引入Heidke指数(Heidke’s Skill Score， HSS)、漏演率指数PD (Probability of Detection)和空报率参数FH (Frequency of Hit)，其中HSS是一项综合描述降水事件是否发生的相对指标，PD值越高，卫星反演降水的漏演程度越低，FH值越高，卫星反演降水的空报率越低。六个参数的表达式如公式(1)~(6)，HSS、PD及HSS各项所表达意义见表1。 图2. 格点中的站点示意图 Table 1 Definition of four rainfall issue 卫星反演降水产品 站点降水 站点探测有降水事件 站点探测无降水事件 卫星探测有降水事件 n 11 n 10 卫星探测无降水事件 n 01 n 00 表1. 四类降水事件定义表 C C = ∑ i = 0 n ( G i − G ¯ ) * ( S i − S ¯ ) ∑ i = 0 n ( G i − G ¯ ) 2 * ∑ i = 0 n ( S i − S ¯ ) 2 * 100 % (1) B I A S = ∑ i = 0 n S i ∑ i = 0 n G i (2) R M S E = ∑ i = 0 n ( S i − G i ) 2 n (3) H S S = 2 * ( n 11 n 00 − n 10 n 01 ) ( n 11 + n 01 ) * ( n 01 + n 00 ) + ( n 11 + n 10 ) * ( n 10 + n 00 ) (4) P D = n 11 n 11 + n 01 (5) F H = n 11 n 11 + n 10 (6) 式(1)、(2)、(3)中，n代表某时刻数据的总量，i代表第几个数据，G i 代表雨量计的第i个观测值，S i 代表第i个卫星反演降水产品的降水值， G ¯ 与 S ¯ 分别代表雨量计和卫星反演降水产品在某时刻的平均值。
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user: 4. 卫星反演降水数据对降水事件记录的验证 根据公式(4)~(6)中计算Heidke技巧参数、漏演率PD与空报率FH的表达式，可以验证卫星反演降水数据对降水事件记录的准确性。图12~图14是2013~2015年三种验证参数的变化趋势图。 图12. 2013~2015年漏演率参数PD的变化趋势 图13. 2013~2015年空报率参数FH的变化趋势 图14. 2013~2015年Heidke技巧参数HSS CMORPH的PD、FH和HSS在三年中都有着先升高后降低的变化趋势。CMORPH呈现这样变化特征与每年的降水多集中在年中有关，这个时段的降水量多，CMORPH对降水的记录也更准确，这与前文中所提到的降水量越大，卫星反演数据误差越低的结果一致。图12中，3B42V6的PD值在三年中变化波动较大，特别是在年初和年尾，由于这个时间段的降水量少，且强度不大，也反映了3B42V6在探测小降水事件上存在着不稳定的特点。PERSIANN的PD值在全年中的波动都较大，说明了PESIANN数据的漏报率在全年的变化波动较大，这也说明了为何PERSIANN所反演的降水在全年的变化与站点差异较大的原因。 图13是三种卫星反演降水数据的空报率参数FH在三年中的变化，三种反演数据都有着类似先上升后下降的特点，空报率公式的分母是由“站点有探测事件卫星有探测事件、站点无探测事件卫星有探测事件”组成。CMORPH的FH所呈现出的变化与PD类似，原因和所反映的结果也类似。3B42V6的FH在年初和年末明显比PD的值低，而两个数据的唯一差异就在于分母的区别，由于FH的值低，因此在年初和年末反演数据所不能记录到而站点能记录到的降水事件比卫星能记录到而站点不能记录到的降水事件多，同样的情况也适用于PERSIANN的结果，这也证实了两种数据对降水量存在高估的现象。 图14是Heidke技巧参数随时间的变化情况，且CMORPH的变化情况与该数据PD和FH的变化相似，且HSS大于0的情况多出现在年中，说明了在年中n 11 * n 00 大于n 10 * n 01 ，前者代表了数据的稳定性，后者代表了数据对降水事件探测结果的误差，这种情况和PD和FH一样，都说明了CMORPH在降水量大的情况下漏报和空报的情况较少。3B42V6与PESIANN的技巧参数在全年波动变化大，即数据的不稳定性明显，与前文中所计算的偏差及降水逐日变化情况相互说明，进一步说明了两种数据探测结果与真实降水有着一定差异。
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user: 5. 结论 结合四川省2013~2015年的地面雨量计数据，对比验证了CMOPRH、TRMM和PERSIANN三种目前应用较广的高分辨率卫星反演降水数据在四川省的探测精度，分别在3小时、逐日和逐月的时间尺度上对三种数据进行了精度研究。主要内容与结论可总结如下： 1) 当时间尺度为3小时，三种卫星反演降水产品的探测精度都不高，误差明显，这与短时间降水的特点有关，短时间降水有着太多不确定因素，如卫星探测到了降水，但如果是小降水又加之下垫面影响，那么降水在到达地面之前蒸发的可能性就会存在，又比如暖云降水，降水产品非常容易高估此类降水，但随着研究的时间尺度增加，三种降水产品与雨量计数据的吻合度也随之升高。 2) 虽然三种数据都对降水有着一定的探测能力，但CMORPH在各个时间尺度上对降水的探测都是最准确的，并且CMORPH所记录的每日降水量与地面雨量计的值变化趋势一致，特别是在逐月尺度上，CMORPH与雨量计数据相关性很高，说明该数据具有良好的探测四川省降水情况的能力。 3) TRMM对三种时间尺度降水的记录不如CMORPH准确，但仍有着一定的探测能力，例如TRMM的日降水变化趋势就与雨量计所记录的情况类似。 4) PERSIANN数据是三种降水产品中，探测效果是最差的，在三种时间尺度上均高估降水量，而且在每日降水变化趋势上也和真实情况相差甚远。
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user: 摘 要 雷达水平风廓线资料可以很直观地显示随时间变化风场的垂直结构。为了利用风廓线雷达进行降水研究，分析了2010年7月南京风廓线雷达探测降水的个例。通过风廓线雷达提供的大气折射率结构常数、水平速度、垂直速度等多种资料，可从多种角度了解降水过程，清楚地反映降水的开始、结束以及降水的强度，得出了强降水预报的着眼点和定性指标。 关键词 :风廓线雷达，水平风场，垂直速度，大气折射率结构常数 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 风廓线雷达简介 风廓线雷达是利用大气湍流对电磁波的散射原理对大气三维风场进行连续性探测的设备。作为一种新型无球高空气象探测设备，风廓线雷达已成为当前常规气象探测体制的重要补充。它能够不间断地提供大气风场、垂直气流、大气温度、大气折射率结构常数等气象要素随高度的分布，具有时空分辨率高、连续性和实时性好的特点 [ 1 ] 。 国内外对风廓线雷达资料的处理和应用也开展了多项研究。阮征等 [ 2 ] 利用风廓线雷达对测站上空的降水云体进行探测，获取了降水回波强度垂直剖面结构及云中含水量等信息。张征宇等 [ 3 ] 分析了降水期间 C n 2 随时间的变化趋势与降水的发生、发展和结束的相关性。许敏等 [ 4 ] 研究了低空急流指数的脉动与强降水间的关系。汪学渊等 [ 5 ] 对雨滴谱仪与风廓线雷达反射率进行了对比试验。侯武威等 [ 6 ] 基于软件无线电，运用中频数字化技术，提出了一种数字化接收机的设计方案。美国中部也建成了风廓线雷达网来弥补常规高空站网空间密度和时间密度上的不足。
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user: 3. 结论 风廓线雷达资料在降水预报中有很好的应用。利用风廓线雷达提供的多种垂直廓线探测资料，可以从水平速度、垂直速度、速度谱、SNR、 C n 2 等数据多种角度分析。通过这次对2010年7月12日南京强降水天气的研究，利用水平速度做出风羽图，对整个降水过程的发展有很好的指示作用。同时可以看出降水来临时， C n 2 以及最大探测高度都会增加， C n 2 最大值达到5e−14反映了降水的开始和结束，最大探测高度在降水来临前迅速增大并保持在最大探测高度。垂直下落速度达到4 m/s可以作为降水产生和消失的标志，垂直下落速度大的时间段雨强也较强。但是需要说明一点，降水过程很复杂，这只是通过一次降水过程进行分析得到的结果，需要更多的资料分析才能得出更准确的风廓线雷达资料与降水间的关系。