DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 模型建立 本节根据需解决问题建立地区间商品配送模型——最短距离模型，地区内商品配送模型——节约里程模型。 3.1. 地区间商品配送模型——最短距离模型 假设A地区缺少某件商品x件，该商品充足地区(即该商品即能满足本地需求，还能对外供应)有 B 1 ， B 2 ， ⋯ ， B n 这n各地区，对应的商品储存量分别为 y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n 。 d i j 表示 B i 地到 B j 地之间的距离，其中 d A B j 表示A地到 B j 地的距离。 y ( j ) 表示根据商品储存量对应的商品充足地区与A地之间的距离进行排序的次序统计量。若距离最近的商品充足地区无法满足A地区缺少的x件商品，则继续寻找距离第二近的商品充足地区进行补充，依次循环，直至满足A地所需。 我们的目标是在满足缺少商品地区需求的前提下使运输商品的距离综合达到最小，减少运输成本，建立目标函数为： 要保证从商品储存量充足的地方运送到缺少商品的地区的货物能满足其需求，建立约束条件： ∑ j = 1 k y ( j ) ≥ x 同时要求优先选择距离缺少商品地区最近的商品充足地区进行配送，若无法满足需求选择距离次之的地区，如此下去，直至满足需求，建立约束条件： max { d A B ( 1 ) ， d A B ( 2 ) ， ⋯ ， d A B ( k ) } ≤ min { d A B ( k + 1 ) ， ⋯ ， d A B ( n ) } 提供商品地区个数不能超过总个数，即 k ≤ n 。 最终得到地区间最短距离调配模型为： min ∑ j = 1 k d A B j { k ≤ n ∑ j = 1 k y ( j ) ≥ x max { d A B ( 1 ) ， d A B ( 2 ) ， ⋯ ， d A B ( k ) } ≤ min { d A B ( k + 1 ) ， ⋯ ， d A B ( n ) } 3.2. 地区内商品配送模型——节约里程法 3.2.1. 节约里程法简介 节约里程法是用来解决运输车辆数目不确定的问题的方法，其核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小的幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。优化过程分为并行方式和串行方式两种。并行方式是指对于某一地区内部运输车辆的优化；串行方式是指对于某一地区内部某一个运输车辆的优化 [ 2 ]。 此法根据配送中心的运输能力和配送中心到各地以及各地之间的距离来制定使总的车辆运输的吨公里数最小的配送方案 [ 3 ]。 需要满足以下条件： 1. 各地的需求量必须满足，且每条路线由一辆车配送； 2. 各配送路线上地区的需求量不超过一辆车运载量； 3. 每辆车的总运行时间或行驶路程不超过其上限； 4. 满足各地到货时间要求。 本项目假设商品全部运送到了某地的某一最高级别的物流中心，只需考虑物流中心继续向其下一级物流站或仓库运送商品，根据物流站的不同等级依次循环地将商品运输到下一级别物流站。 3.2.2. 节约里程法原理 节约里程的基本思想就是使配送的时间最短、距离最小，成本最低并提高配送的效率 [ 4 ]，我们直接采取运送路线最短，节约里程数最多作为规划路线的目标。 假设P为物流配送中心，其下级物流站M，N都需要从P运送某商品，两个物流站到物流中心的距离分别为L 1 和L 2 ，两个物流站间的距离为L 3 。 最简单的配送方案就是派两辆车分别去往两地送商品，再回到物流中心，但是这种配送方案成本高，浪费资源，所以想到派出一辆车，依次经过两物流站运送货物，相比前一种方案不仅减少了车辆的使用，还节约了车辆行驶的距离，减少了成本，如图1。 第一种运送方案，需要派出两辆车，行驶总路程为 2 ( L 1 + L 2 ) 。 第二种运送方案，只需派出一辆车，行驶总路程为 L 1 + L 2 + L 3 。 2 ( L 1 + L 2 ) − ( L 1 + L 2 + L 3 ) = L 1 + L 2 − L 3 > 0 可见第二种方案比第一种方案车辆的行驶距离小，且只需一辆车。 L 1 + L 2 − L 3 即为此配送方案节约的里程数。 图1. 节约里程法原理图 在现实生活中，物流中心要给数十个下一级物流站配送货物，节约路程远离不变，需要先计算包括物流中心在内的互相之间的最短距离，然后计算个物流站之间可节约的运行距离，按照节约距离的大小连接各物流站，找出最优配送路线。 假设物流中心为C，已知每个物流站 的需求量分别是 Q 1 ， Q 2 ， ⋯ ， Q m 。假设对于地区内部共有m辆车，每辆车载量为t，第i辆车的路程为 L i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， u ) ，第i辆车行驶路过 k i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， u ) 个城市，节约的路程距离为 P j ，每两个地点之间的距离用 d i j 表示。 根据我们的目标有： min ∑ i = 1 m L i 或 max ∑ i = 1 m P i { k 1 + k 2 + ⋯ + k m = n Q 1 + Q 2 + ⋯ + Q m ≤ t P i = ∑ j = 1 k i d C S j − L i
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user: 4. 实际应用——以湖南省长沙市为例 4.1. 最短距离模型实际应用 假设根据之前的商品预测模型，预测出湖南省长沙市缺少A商品57，648件，需从湖南省其他地级市调配A商品到长沙市，如图2。已知各地商品A的储存量，根据百度地图，我们搜集了各地级市距离长沙市的公里数，如表1。 Table 1 The distance between each prefecture-level city and Changsha Cit 地级市 距离/km 地级市 距离/km 株洲市 74.4 邵阳市 234.3 湘潭市 55.7 岳阳市 167.0 衡阳市 191.2 常德市 171.9 张家界市 321.0 益阳市 78.0 郴州市 324.5 永州市 311.4 怀化市 385.0 娄底市 133.5 湘西土家族苗族自治州 387.7 表1. 各地级市与长沙市距离 图2. 湖南省地区间配送图 从表2可以看出，岳阳市、郴州市和娄底市的储存量为负，这三个市不能为长沙市提供A商品，所以考虑从剩余城市调运商品。 Table 2 Stock of Commodity A in various place 地级市 储存量/件 地级市 储存量/件 株洲市 24028 邵阳市 52415 湘潭市 19748 岳阳市 −40839 衡阳市 112 常德市 34738 张家界市 37489 益阳市 883 郴州市 −2039 永州市 30806 怀化市 15914 娄底市 −348 湘西土家族苗族自治州 69278 表2. 各地A商品储存量 运用模型得到最终运送方案如表3和图3所示。 Table 3 The shippin 地级市 运送数量/件 距离/km 湘潭市 19748 55.7 株洲市 24028 74.4 益阳市 883 78.0 常德市 12989 171.9 表3. 运送方案 图3. 配送方案图 4.2. 节约里程法实际应用 我们以湖南省长沙市为例运用节约里程法，已知长沙市共缺少A商品57，648件，现商品已送达最高级别物流中心，已知长沙各物流站需求量，运用节约里程法规划最优配送路线。 以下是长沙市主干路和高速公路路网图，可以看到长沙市环线有两层，根据长沙市交通管理方案，二环以内不允许大货车通行，固本次线路优化方案只考虑长沙绕城高速和二环线，主要路网如图4所示。 图4. 长沙市主路网 由于物流园区选址时往往选择高速枢纽附近，物流货物集散点也集中于高速路网附近，所以本次配送起点为黎江物流园区，此处集中于长沙绕城高速与机场高速互通立交，故将各个区的配送位置选择为高速路网上的节点。 配送点为黎江智能物流园，黎江国际智能物流园由湖南黎江国际智能物流管理有限公司开发，是湖南省交通运输“十三五”发展规划重点物流园区，长沙市政府规划的重点工程之一，项目总用地400余亩，选择此处为配送点具有典型意义。 我们选取长沙市内各地区的物流园区为黎江物流园区的下一级物流园区，长沙市共包含芙蓉区、天心区、岳麓区等六个区和长沙县、浏阳市和宁乡市三个县级市，共选取8个物流园区为配送终点。由于雨花区物流园区和芙蓉区物流园区距离很近，故视为一个物流园区进行商品配送。各物流园区具体分布图如图5所示。 图5. 各物流园区分布图 将物流园编号如表4所示。 Table 4 Number of logistics par 物流园区 所在枢纽或高速 编号 需求 雨花区 荷花物流园 雨花枢纽 A 9676 天心区 长沙市环融物流城 中意交叉 B 1935 岳麓区 丰树长沙物流园2期 金桥互通 C 1332 芙蓉区 禾丰物流园 雨花枢纽 A 473 开福区 新港互通集散地 新港互通 E 21434 望城区 新城物流集散地 星城互通 F 7628 浏阳市 浏北物流集散地 G5513 G 2125 长沙县 星沙物流园 星沙互通 K 10050 宁乡市 经开区集散地 G6021 H 3421 表4. 物流园区编号 依据路网得到路网情况和物理园区如图6所示。 图6. 物流园区路网图 使用Dijkstra算法求出各物流园区及配送中心的最短距离，结果见表5所示。 Table 5 The shortest distance from the logistics park to the distribution cente P A B C E F G K H P 0 9.2 21 39.6 34.7 40.3 57.8 16.5 69.3 A 0 11.8 30.4 30.5 37.1 68 7.2 60.1 B 0 28.8 35.3 39.4 78.8 20 58.5 C 0 17 10.4 91.4 26.2 29.7 E 0 6.6 80.9 23.3 46.7 F 0 87.5 29.9 40.1 G 0 65.2 121.1 K 0 55.9 H 0 表5. 各物流园区到配送中心的最短距离 运用节约里程模型得到如下每两个物流园区间节约里程排序(表6)： Table 6 Mileage saving sor 序号 地区 节约里程数/km 序号 地区 节约里程数/km 1 1--6 −1 15 2--4 20.4 2 2--6 0 16 2--5 21.9 3 3--6 6 17 5--7 26.9 4 6--8 6 18 4--7 28 5 6--7 9.1 19 7--8 29.9 6 5--6 10.6 20 3--7 30 7 4--6 11.6 21 2--3 31.8 8 1--5 12.4 22 2--8 31.8 9 1--4 13.4 23 3--4 57.3 10 2--7 17.5 24 4--8 57.3 11 1--7 18.5 25 4--5 68.4 12 1--2 18.5 26 3--5 69.5 13 1--3 18.5 27 5--8 69.5 14 1--8 18.5 28 3--8 79.2 表6. 节约里程排序 假设已知配送中心在给各物流园区配送货物时使用最大装载量20，000件的货车，距离限制100 km。夜间配送无拥堵现象，在每个物流园区装卸货物的时间为10 min。 通过节约里程算法计算结果如表7所示(其中P为黎江物流园区)。 Table 7 Route planning schem 路线 路程/km 路线 具体路线 1 18.4 [P， A， P] 黎江物流园区→雨花区(芙蓉区)物流园区→黎江物流园区 2 69.4 [P， E， P] 黎江物流园区→开福区物流站→黎江物流园区 3 159.9 [P， F， C， H， B， P] 黎江物流园区→望城区物流园区→岳麓区物流园区→宁乡市物流园区 →天心区物流园区→黎江物流园区 4 139.5 [P， G， K， P] 黎江物流园区→浏阳市物流园区→长沙县物流园区→黎江物流园区 表7. 路线规划方案
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user: 摘要 为了能确保电力系统能够稳定运作，电网的调节能力以及对于各种能源本身电力间歇性、多变性以及不确定性的补偿是必须的，以避免在中心INA故障时不会影响接受端系统的安全性与当地系统的稳定性。文中提出如何建构自动组织的电力输送架构，以及利用灰色理论GM(1，1)模式来预测每个智能网络代理(INA)分配所管理的电力分配输送能力的预测模型。最后也提出当一个或两个中心INA故障时，其所原先提供的这些电力如何落到其他中心INA来输送，以及对电力输送的路由(路径)采用最小生成树Prim的决策路由。其中我们也提到当建设这些系统时所必须考虑的一些条件。
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user: 1. 引言 随着温室效应造成环境气候逐渐恶劣，以及光伏组件以及储能电池价格趋于便宜 [ 1 ]，因此未来的民众极有可能实现电量自给自足。然而在此之前，电力的主要供给来源还是在于公用电力公司的基础传输电网。一般公用电网对于来自不同能源的电力可能因为不同能源本身的属性造成间歇供电或中断供电(例如太阳能发电的电力取决于光照度强度，而光照度强度则随着季节更替，灰尘、云层、霜雪、以及铺设地点而有所变动)，也可能因为能源的输出量不如预期(例如风力发电则因风力、风速难以预测其电力传输)。为了能确保电力系统能够稳定运作，电网的调节能力以及对于各种能源本身电力间歇性、多变性以及不确定性的补偿是必须的，以避免在输电线故障时不会影响接受端系统的安全性与当地系统的稳定性 [ 2 ]。 2003年IEEE 1547 [ 3 ] 针对分布式能源制定了标准规范，其主要目的就是为了减少不同能源之间对电网造成不良的影响。因为分布式电源是将不同电源接入一般公用电网，所以当电网出现供电异常时，分布式电源会依据保护设施对电网的电压以及运作周期做出适当的响应，且能够在一定的电压范围和时间间隔之内不会脱离电网而继续供应电力，以避免电网造成安全稳定带来极大的风险 [ 4 ]。 电力系统互联是能够让相邻电力公司之间进行电力交换，以达到全系统的发电电力能够实时与系统负荷需求相互配合，使系统的电力扰动可以维持在一定的可接收的波动变化准位之间。在紧急状态下，互联电力系统可以共享备用储存电力。为了完成系统电力负荷需求互相配合，因此每个区域电力系统必须紧密地追踪它们的电力总负荷量，将系统维持在一定的波动范围内。为了能够降低连锁停电的风险，解决能源电网上的安全稳定，提高电力传输效率，以及提高电力系统韧性，因此更具有智慧化的电网 [ 5 ] 便应运而生。 智慧电网 [ 6 ] 的基本需求是要能够结合各种不同的能源供应，且须可以预测和遥感电力系统运作的状态以及可以依据预测与实际情况自动重新建构电网，防止或降低停电的潜在风险，同时满足消费者的需求。在 [ 7 ] 中智能配电网切割成许多胞(cell)，而两个胞之间可以依据事先规划来进行彼此之间的电力交换，而在每一个胞之中可以收集系统讯息与信息交换分享，以及对局部控制做出自主决策的智能网络代理来分配所管理的电力。虽然每一个胞可以是一个微网，但是这样的方式之中每一个胞的INA只有透过一主干电力网线将电力传向另一个胞的INA。也就是说它能够分享的空间扩展率并不足够，这也就造成对于实现电力互联让彼此之间都能够分享所拥有的电能无法彻底地达成。 在 [ 8 ] 中提出GRIP (a smart grid with intelligent periphery for the future)的智慧电网概念，他是属于一种层级结构的输电网管理系统。在这种架构中，一个核心的输电网群之间包含了很多个变电站。如何减少这些变电站，但却能满足发电计划确是一个极为主要的设计点。提高用户高阶入电量的可靠性，以及降低电力传输的损耗性也是一个议题。一般电网的输送距离较长，所以电网传输损耗较大。为了维持电力净功率的平衡，发电调度与安排也牵涉到传输网络路由(routing path)的规划与自动调节。 本文结构如下：在第二章我们将提出蜂巢式智能电网的系统架构观念。在第三章中，电力供需的电力预测则以灰色理论GM(1，1)模式来进行预测用户所需要的电量。在第四章则提出智能网络电力输送路由调节算法。最后于第五章做一总结。
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user: 2. 蜂巢式智能电网的系统架构 配电系统连接了配电变电站，以及使用电力的用户。在电力供电中为了减少电能于传输过程中的电力损耗，一般会以升压变压器将电力提高成高电压以减少电流，再将高压电网的输送线连接到高压变电站。INA主要功能包括电力保护、分布式发电与储能设备、以及分布式电源配电调度等功能 [ 9 ]。在本智能电网架构系统中我们是以蜂巢式的架构为主。每一个蜂巢与另一个蜂巢相连接的INA称为边缘INA，而每一个蜂巢的中心INA称之为中心INA。每一个中心INA可以利用主干配电线与本地发电电力网相连接，再依据蜂巢边缘INA的用电需求以一定额度的备电量比例供给每一个边缘INA的电力。当然边缘INA以及中心INA的电力可以是不同的电力来源所组成的。很显然地，每一个边缘INA的电力供给来源最大是来自N个中心INA (在图1中，N = 4)。由图1中，为了避免边缘INA与中心INA的脚色重迭，不同颜色的蜂巢各自组成一个电力供应网，只有在该颜色区域中心的INA才是中心INA，其他的都是属于边缘INA。而第i个蜂巢的第j个边缘INA (令为 INA i ， j )电力与其他蜂巢k的中心INA (令为 CINA k )电力供给关系则为 P i ， j = ∑ k = 1 N P k α k + P i ， j ˜ 其中 α k 为来自第k个蜂巢中心之INA包含提供给第i个蜂巢的第j个边缘INA备电能力在内的电力供应权重； P i ， j ˜ 则为第i个蜂巢中第j个边缘INA自己由不同电力能源所产生的总电力。 图1. 蜂巢式智能电网架构 因为每一个蜂巢中心INA最大可提供M个(在这里M = 6)边缘INA的电力，但是其所能提供的电力最大值则为中心INA自身所拥有的电力储存值，因此 ∑ m = 1 M P k ， m α k ， m ≤ max ( P k P i ， j ˜ ) 且(i， j) = (k， m)的意思是指第i个蜂巢的第j个边缘INA就是第k个蜂巢的第m个边缘INA。 电力系统安全性 [ 10 ] 是电力系统调度的一个重要议题，其主要是避免电网在失去一个或两个中心INA之后仍然能够正常的运作。在这里我们必须考虑到某一个中心INA其所能供应的电力在边缘INA电力需求突然增加时，无法再加以额外提高电力的供应能力，此时考虑要能使电网仍然能够正常运作。假设 α k 是来自 INA i ， j 的电力预测需求，而于 CINA k 计算后所能提供的决策供电权重。为了避免 INA i ， j 中电力不足造成供电不稳定的风险，所以必须满足 ∑ k = 1 N α k ≥ 1 而 INA i ， j 所接收的电力若超过总需求量 ∑ k = 1 N α k = 1 时，则其余的电力能源均可储存在自己的储能设备中，以减少 INA i ， j 中供电不稳定的风险。当然， INA i ， j 所需的能源需求则可以 CINA k ， k ∈ { 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N } ，互相沟通，而 CINA k 之间也可以互相依各蜂巢中心INA目前的电力供应能力互相协调，以做出最好的调配。事实上，如果有需求的话，我们也可以规划 INA i ， j 与 INA i ， r 之间的电力互相调配供给。
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user: 3. 预测理论 智慧电网需要持续不断地预测需求变化，并且评估变化中的收益与成本，针对预测理论本节以灰色理论GM(1，1)模型来作为探讨的依据。灰色理论是研究少量数据以及具有贫穷讯息下问题不确定的方法，它是在1982年由邓聚龙教授所建立的。此一理论产生之后便受到极大的关注。日常生活中不确定的系统是常常存在的，通常我们对某一属性的归类、讯息的预测、结构讯息的完整性、以及边界讯息的不确定性都是时常产生的。灰色预测 [ 11 ] 就是在一定范围之中的变化对系统的行为特征发展趋势的时间序列进行预测，目前最常用的灰色模型为GM(1，1)。假设有作为预测对象的数据列 X ( 0 ) = { X ( 0 ) ( i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } 为一非负数的单调原始资料列。为了建立灰色预测模型，首先对原始数据列作一次累加生成(记为1-AGO)，得到一新的数据列为 X ( 1 ) = { X ( 1 ) ( k ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } 其中 X ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 1 k X ( 0 ) ( i ) = X ( 1 ) ( k − 1 ) + X ( 0 ) ( k ) (1) 假设 X ( 1 ) 的紧邻平均值生成序列为 Z ( 1 ) = ( z ( 1 ) ( 1 ) ， z ( 1 ) ( 2 ) ， z ( 1 ) ( 3 ) ， ⋯ ， z ( 1 ) ( n ) ) (2) 其中 z ( 1 ) ( k ) = 1 2 [ x ( 1 ) ( k ) + x ( 1 ) ( k − 1 ) ] ， k = 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n (3) 此时可以获得GM(1，1)模型的基本形式为 x ( 0 ) ( k ) + a z ( 1 ) ( k ) = b (4) 分别将 k = 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n 代入得 { x ( 0 ) ( 2 ) + a z ( 1 ) ( 2 ) = b x ( 0 ) ( 3 ) + a z ( 1 ) ( 3 ) = b                     ⋮ x ( 0 ) ( n ) + a z ( 1 ) ( n ) = b (5) 或 { x ( 0 ) ( 2 ) = b − a z ( 1 ) ( 2 ) x ( 0 ) ( 3 ) = b − a z ( 1 ) ( 3 )                       ⋮ x ( 0 ) ( n ) = b − a z ( 1 ) ( n ) (6) 若以矩阵的方式加以表示，令矩阵Y以、矩阵B、以及矩阵A分别如下所示： Y = [ x ( 0 ) ( 2 ) x ( 0 ) ( 3 ) ⋮ x ( 0 ) ( n ) ] ， B = [ − z ( 1 ) ( 2 ) ， 1 − z ( 1 ) ( 3 ) ， 1 ⋮ − z ( 1 ) ( n ) ， 1 ] ， A = [ a b ] 此时方程式(6)可以用矩阵的方式表达成为 Y = B A (7) 现在我们要估计出参数a及参数b的值。令 A ^ 为其估计值数组，所以可得 A ^ = ( B T B ) − 1 B T Y (8) 此时在GM(1，1)模型中 x ( 0 ) ( k ) + a z ( 1 ) ( k ) = b 中所建立的时间响应序列为 X ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = ( X ( 0 ) ( 1 ) − b a ) e − a k + b a (9) 接着由 X ^ ( 1 ) 还原为原来的 X ^ ( 0 ) 。因为 X ^ ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 1 k X ^ ( 0 ) ( i ) = ∑ i = 1 k − 1 X ^ ( 0 ) ( i ) + X ^ ( 0 ) ( k ) = X ^ ( 1 ) ( k − 1 ) + X ^ ( 0 ) ( k ) (10) 所以可得 X ^ ( 0 ) ( k ) = X ^ ( 1 ) ( k ) − X ^ ( 1 ) ( k − 1 ) (11) 以台湾经济部能源局 [ 12 ] 所提供的每年能源需求表，如表1，则利用灰色GM(1，1)我们可以求得 Table 1 Electricity demand of Taiwan in 1990~10 年度 需求电力 90 188530.4 91 198828.9 92 209072.4 93 218396.6 94 227427.0 95 235530.1 96 243116.6 97 238305.4 98 230037.2 99 247058.9 100 252167.0 101 250373.4 102 252340.8 103 259963.9 104 258141.9 105 264107.7 106 270256.4 107 275548.9 108 274058.7 表1. 台湾90年度至108年度用电需求量 此时求得的时间响应序列为 X ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = ( X ( 0 ) ( 1 ) + 14609593.81 ) e 0.0147 k − 14609593.81 根据公式(11)可以得到109年度所预测的需求电量为277578.42。我们提到原始序列为 X ( 0 ) = { x ( 0 ) ( 1 ) ， x ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 0 ) ( n ) } ，而对应所建立的时间响应序列所对应的估测值为 X ^ ( 0 ) = { x ^ ( 0 ) ( 1 ) ， x ^ ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ^ ( 0 ) ( n ) } 。这两个序列之间的相对应元素均存在一误差，若定义残差序列 ϵ ( 0 ) = { ϵ ( 1 ) ， ϵ ( 2 ) ， ⋯ ， ϵ ( n ) } 为原始序列 X ( 0 ) 与估测序列 X ^ ( 0 ) 之间的误差序列，则 ϵ ( k ) = x ( 0 ) ( k ) − x ^ ( 0 ) ( k ) ， k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (12) 根据公式(12)可以求得 ϵ = [ 0.0 87257 0 7     0.0 493 0 5 0 2     0.0 1938745     0.00 6587     0.0 2655337     0.0 4295876     0.00 917243     0.0 41647 0 7     0.0 1575125     0.0 214 0 313     0.000 2 0 862     0.00 711254     0.00 793726     0.0 1386559     0.00 56446     0.00 267592     0.00 734 0 48     0.0 1284294 ] 很显然地，原始值与估计值之间的误差非常小，所以其预测准度非常高。
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user: 4. 电网络由传输 当第x个中心INA故障时，如图2所示，则第x个中心INA所负责的供电量便得分配到相邻蜂巢(记为d = 1)的中心INA中。因为每一个中心相邻的INA同时也供应了边缘INA，因此，很显然地，若令 D s − { x } 代表第x个蜂巢中心INA故障导致无法供应足够的电力时，第s个蜂巢之中心INA所必须提供第x个蜂巢第j个边缘INA的电力，此时 D s − { x } = ( ∑ j ∈ x     α x ， j INA x ， j ) + D s 0 也就是第s个蜂巢中心INA的电力供电量为 D s − { x } ≤ C s 其中C s 为第s个蜂巢中心INA所能提供的最大电力供应储存量，而 D s 0 则是代表原先在第x个蜂巢中心INA没有故障下，第s个蜂巢中心INA的电力供电量。 图2. 第x个蜂巢中心INA故障蜂巢供电示意图 要特别注意的是：有可能协调后的电力供给量会由于第s个蜂巢中心INA (CINA)因为要求的总能量超过他所能提供的最大储存电力而造成无法加以提供，所以必须经由离该蜂巢x距离s次近中心CINA (记为d = 2之CINA)来加以提供。因此每一个CINA本身电力是互相独立的，此时就必须透过边缘INA来加以执行这项任务。此时必须考虑两个因素，即是离该蜂巢x距离s次近中心CINA所能提供的电力容量，以及边缘INA的电力接收能力。此时藉由边缘INA将d = 2之CINA的供应电力输送到 INA x ， j 的路径选择问题，则可以视为每个d = 2之CINA的最小生成树问题。 某个无方向图的生成树是由原图的所有顶点和部分边缘线的集合所构成的子图。而生成树中的边线是指能将各顶点连接成为树状结构，而集合中的边线不准让途中有形成回路的现象。对于图结构而言，生成树可能不只一种，而我们则想要找出途中边线权重之合为最小的生成树 [ 13 ]，亦即要找出最小生成树。至于边缘的权重则可以令为该接收INA目前电力所使用的量。在没有任何CINA故障的情况下，所有蜂巢边缘INA的电力是由原CINA所供应的，此时可以令边线的权重为无限大，如此作法便不会造成邻近蜂巢需支持邻近蜂巢的电力供应，意思就是不会有最小生成树的产生。 因为只考虑相邻的边线，且只会反复执行在可选的边线之中选择权重值最小的边线操作，所以我们可以采用普里姆(Prim)最小生成树算法。Prim算法 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 是贪婪算法的一种，在这里要维护两个顶点集，其中一个是已经被访问过的顶点，另一个是未被访问的顶点。我们再给定图的距离第x个蜂巢(故障蜂巢CINA) d = 2的中心原点开始，持续在答案树中添加最小权重的边，直到通达目标的边缘INA为止。有关Prim算法的计算如下所示： 初始：假设R为一个具有n个顶点的图树，M为各个顶点对应之间每顶点之间的路径权重矩阵。 步骤1：选择M中的最小项，记为m i，j ，且所对应的顶点中，相对应于第i行的顶点为a，相对应于第j列的顶点为b。 步骤2：路由顶点替换。 1) 将矩阵第i行的元素以下列法则替换 m i ， k = { m i ， k ，                                               m j ， k = 0 m j ， k ，                                               m i ， k = 0 min ( m i ， k ， m j ， k ) ，         m i ， k ≠ 0 且 m j ， k ≠ 0 0 ，                                                 m i ， k = m j ， k = 0 2) 将矩阵第i列的元素以下列法则替换 m k ， i = { m k ， i ，                                                 m k ， j = 0 m k ， j ，                                               m k ， i = 0 min ( m k ， i ， m k ， j ) ，       m k ， i ≠ 0 且 m k ， j ≠ 0 0 ，                                                 m k ， i = m k ， j = 0 删除第i行和第j而得到新矩阵M'。 步骤3：令MßM'，重复步骤1以及步骤2计算，直到只剩下单独的一个顶点为止。每一个阶段计算中保留原始顶点集合的每项纪录，如此的纪录便可以生成最小生成树。 当电网启动电力网络路由时，则CINA与边缘INA会有特定的网络协议互相通知。当路由建立后，电力输送便会依据最小生成树及所提供的电力分配输送到相关的边缘INA之中。至于d = 2的INA要如何知道则有几种方式可以获得。1) 智慧网规划时各CINA已经建立起数据库了；2) 由供应的蜂巢CINA之上一层INA来指挥下命令完成；3) 由各边缘INA彼此交换CINA信息而得。 当有相邻的两个蜂巢CINA故障时，如图3所示，会产生由边缘INA r将电力输送到边缘INA a及边缘INA c的情况。此时为了能同时将电力传送到边缘INA a及边缘INA c则势必建立出电力线段be要能承受电力量，另外，我们如果把以INA r为起点的最小生成树与n为起点的最小生成树看成是两个独立的不同图，则就没有所谓的问题产生了。 图3. 两个蜂巢CINA故障之电力供应路由示意图 一个具有n个顶点(边缘INA)的图G = (V， E)，若w i，j 表示顶点v i 与顶点v j 之间的电路传输权重，T为G的生成树。因为两边缘INA (顶点v i 与顶点v j )之间的电力传输电力为P i，j 不能超过其最大电力容量C i，j ，所以电力路由策略为： min w ( T ) Such that D s − { x } = ( ∑ j ∈ x α x ， j INA x ， j ) + D s 0 ≤ C s w i ， j = { P i ， j ≤ C i ， j ，       ( INA i ， INA j ) ∈ E 0 ，                             ( INA i ， INA j ) ∉ E
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user: 5. 结论 本文涉及主动配电划分与实现配电自动化的多个子网协调控制，同时也提出灵活可重构的配电网络拓朴，实现智能电网自愈与优化的功能。其中自愈功能包括权重重构、故障定位与隔离 [ 17 ]。在这里我们也可以透过学习来预测每年度，甚至每个月中哪一个CINA会产生故障的机率，以大幅降低停电时间和停电频率，甚至有效地消除区域性大停电。当然在学习过程中，我们可以知道那些CINA所需的电力线段容量需要加以提高，并且依据电力干线的输入与接收量可以改善网损的状况。在高级配电自动化系统中的技术也包括了系统拓朴、通信架构和信息模型开发、智能监视、与智能配电控制。本文也提供一电力需求预测模型以提供各INA需求预测，此模型也可以用作停电时间与停电频率的预测。由本文提出的各项技术，相信对智能电网能提供最佳的服务与技术解决方案。
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user: 摘要 “天道酬勤”的观念在现代商业社会被广泛接受，深深影响着每一个经济活动参与者的行为方式。销售人员花费很多时间和精力进行产品推介，希望产品被更多的消费者接受，从而提高产品销量。但当销售人员的销售目的太明显时，消费者会对销售人员的努力动机产生怀疑，甚至认为销售人员是为了获得销售提成不惜牺牲消费者的利益。本文通过对733份有效调查样本进行效度、信度和相关性等方面的分析得出，销售人员的努力程度与消费者对销售人员的道德评价发生关联，并在此基础上产生作用机制，即当销售人员以较高的移情水平与消费者沟通时，销售人员越努力，消费者对销售人员的道德评价越高，该过程是通过感知激励的中介作用实现的；相反，当销售人员以较低的移情水平与消费者沟通时，销售人员越努力，消费者对销售人员的道德评价越低，该过程是通过感知压力的中介作用实现的。本结论对我国企业和营销人员在销售过程中进行营销沟通、获取顾客认同等方面具有较大的启示意义。
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user: 1. 现实背景及理论背景 中国企业家和管理者深受中国传统文化的影响，普遍相信“一分耕耘，一份收获”，顾名思义，付出总有汇报，付出的努力越多，得到的回报也越多，即便当前没有看到直接的利益，将来也会得到相应的回报。通常情况下，销售人员的努力会带来正面影响。但是，在另外一些情况下，销售人员的努力却得不偿失，甚至给销售人员和企业带来了负面影响。分析其原因，是消费者对销售人员的动机产生了怀疑。商场促销时，消费者认为销售人员努力是出于提高销售业绩的目的，是为了获得更高的销售收入；当销售人员努力过度时，消费者也会推测销售人员付出努力有“真诚服务”之外的其他原因。此时，消费者会感受到销售人员的操纵意图，与自己原本的意愿产生冲突，进而产生心理压力，同时不真诚的努力让消费者对销售人员的道德品质产生怀疑，形成较低的道德评价。 学者们充分讨论了销售人员努力所带来的正面影响，却忽视了销售人员努力可能带来的负面影响。Mohr和Bitner作为少数研究努力负面影响的代表(Mohr & Bitner， 1995)，在其深度访谈研究中讨论了几种销售人员努力无效的情况，包括当销售人员的工作能力很差的时候、当努力是不持续的时候、当努力没有解决顾客的问题的时候、当努力以一种负面的粗鲁的方式呈现在顾客面前的时候，这些情景下的销售人员的努力不仅不会给消费者带来愉悦，甚至会带来负面影响。Kumar等也指出当销售人员尽最大努力为消费者提供产品时(Kumar， Venkatesan， & Reinartz， 2008)，可能被消费者误会为，“这个销售人员如此努力，很可能企图将我不需要的产品卖给我”。有关销售人员努力的负面影响尚未得到充分的关注，有关实证研究也亟待补充。 说服知识理论认为，消费者根据销售人员的动机将销售人员的努力分为两种：内因驱动的努力和外因驱动的努力。当消费者认为销售人员的努力由内因驱动时，销售人员发自内心的真诚对消费者是一种激励，促使消费者对销售人员产生积极的正面评价；当消费者认为销售人员的努力由外因驱动时，销售人员完成销售的目的对消费者则是一种压力，促使消费者对销售人员产生消极的负面评价。该理论还指出，能否站在消费者的角度为消费者的利益考虑是影响消费者动机推测的重要因素。
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user: 2. 研究模型及理论假设 销售过程中，销售人员的移情主要表现为：倾听消费者的需求，关注消费者的情绪，跟随消费者的心理变化，理解消费者的需求，最终站在消费者的立场思考，将消费者的利益放在心中，为消费者提供最合适的消费建议。总体来说，销售人员的移情有四个方面的作用；1) 帮助销售人员理解消费者的心理需求；2) 促使消费者披露自己的真实情况，有利于销售人员解决消费者的问题；3) 促进消费者与销售人员之间的互动交流，提高消费者对销售人员的信任感；4) 促进消费者的自我探索，有助于消费者重新认识自己，以更为积极的态度追求更高的目标。 2.1. 高移情水平下感知努力对消费者的影响 销售过程中，当销售人员以较高的移情水平与消费者沟通时，总是以消费者为中心，倾听理解消费者的需求，时刻将消费者的利益放在心中，权衡利弊为消费者提供最合适的产品购买建议。此外，高移情水平的销售人员在精力分配上总是向消费者倾斜的，即分配较多的精力关注消费者的情感需求和利益诉求，分配较少的精力用于自己销售目的的达成。因此，销售人员的移情可以在一定程度上减少消费者对销售人员销售目的的感知。 Mohr认为销售人员的努力是影响消费者认知反应的重要因素(Mohr， 1991)，销售人员的努力程度能够影响消费者对销售人员的信任以及消费者感知到的关心程度。相关研究也显示，努力能够促进消费者的正面推测(Kennedy， Ferrell， & LeClair， 2001)。认知心理学认为，个体对他人的认知受到“光环效应(Halo Effect)”的影响，即当观察者对被观察者的某种特征形成好或坏的印象后，也倾向于据此推论被观察者其他方面的特征。 受到激励的消费者会产生积极正面的行为和评价。营销领域的研究显示，受到激励的消费者心理需求得到满足，会产生积极的情绪，提高对自己的期望，也更愿意听从销售人员的建议(Forgas， 1995)。此外，消费者在受到激励后，更易将销售人员当作其目标实现的伙伴，认为销售人员是在帮助自己解决问题，是值得信赖的人。因此，消费者对销售人员的信任和认可会增加，受到“光环效应”的影响，消费者自然而然会对销售人员产生较高的道德评价。 据此，本文提出如下假设： 假设1：在高移情组中，感知努力通过感知激励的中介作用正向影响消费者的道德评价。 2.2. 低移情水平下感知对消费者的影响 当销售人员以较低的移情水平与消费者沟通时，销售人员的核心关注点不是消费者的心理需求，而是自身的销售目的。此外，沟通过程中销售人员没有以消费者的需求为中心，对消费者的需求和利益关注也不够。低移情水平的销售人员在精力分配上总是向自己倾斜的，即分配较少的精力关注消费者的情感需求和利益诉求，分配较多的精力用于自己销售目的的达成。因此，销售人员的销售目的显而易见，消费者对销售人员的操纵意图非常敏感。 根据说服知识理论，当消费者感知到销售人员试图影响自己的行为时，会积极运用已有的说服知识应对销售人员的说服。此时，消费者的行为可以用“意义转变原则”(change of meaning principle)来解释，消费者会对销售人员产生质疑，扭曲销售人员所传递的信息，原本无害的信息对消费者来说都是有企图的，消费者会放弃购买，并对销售人员产生负面评价。同时，当销售人员以较低的移情水平付出努力时，消费者对销售人员努力的动机推测倾向外部动机推测，即销售人员并不是真诚的付出努力，而是为了有所回报或实现销售。外部动机的推测也促使消费者对销售人员形成负面的评价。由于“光环效应”的存在，对销售人员的负面评价促使消费者对销售人员的道德品质产生怀疑，进而对销售人员产生较低的道德评价。 当消费者的感知压力较高时，会产生逆反心理和较多的负面情绪。心理逆反理论的研究成果证明，如果消费者在销售过程中承受较大压力，会对目标产品产生较差的态度评价(Wicklund， Slattum， & Solomon， 1970)。此外，如果销售人员给消费者施加了较大的压力，消费者会认为销售人员在逼迫自己购买，甚至认为销售人员以牺牲消费者利益的方式换取自己的利益，因此对销售人员评价较低。受到“光环效应”的影响，消费者已经形成的负面评价会扩散到销售人员的道德品质，促使消费者对销售人员形成较低的道德评价。 据此，本文提出如下假设： 假设2：在低移情组中，感知努力通过感知压力的中介作用负向影响消费者的道德评价。 综上，本文的研究模型如图1所示。 图1. 研究框架与研究模型
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user: 4. 研究结论及其启示 4.1. 结果与讨论 实证分析表明，当销售人员以较低的移情水平付出努力时，会给消费者带来压力，给销售人员或公司带来负面影响。具体来说，当销售人员以较低的移情水平与消费者沟通时，销售人员的努力会降低消费者对销售人员的道德评价，其原因是销售人员在付出努力的过程中对消费者的需求关注不足，产品销售的目的太明显，会给消费者带来压力，消费者能清晰感受到销售人员的影响意图和销售目的，进而会揣测销售人员的意图，甚至怀疑销售人员的诚实，最终导致消费者对销售人员产生较低的道德评价。 在另一种情况下，销售人员的努力会带来更多的积极影响。当销售人员以较高的移情水平与消费者沟通时，销售人员充分关注到消费者的个性化需求，消费者对销售人员的操纵意图不敏感，认为销售人员是可靠的、真诚的，消费者将销售人员当成伙伴，加深彼此之间的沟通与信任。因此，销售人员的移情增加销售人员与消费者之间的理解和信任，提高消费者对销售人员的道德评价。 此外，本文还检验了感知压力在低移情水平下的中介作用，以及感知激励在高移情水平下的中介作用。实证研究表明，当销售人员以较低的移情水平与消费者沟通时，销售人员的努力程度会提高消费者的感知压力，进而降低消费者对的道德评价。当销售人员以较高的移情水平与消费者沟通时，销售人员的努力程度会提高消费者的感知激励，进而提高消费者对销售人员的道德评价。 4.2. 管理启示 本文主要研究了在销售活动中销售人员的努力对消费者道德评价的影响，研究结果对我国企业和营销人员在销售过程中实施营销沟通、获取顾客认同等方面具有一定的启示。 4.2.1. 重新认识努力在营销活动中的作用 从本文研究结果看，只有在高移情的时候，销售人员付出的努力才能提高消费者对销售人员的道德评价，在低移情的时候，销售人员付出的努力越多，消费者对销售人员的道德评价越低。因此，“努力”与“回报”的因果关系只在一定条件下成立。销售管理者应认识到，并不是所有的努力都能带来回报，盲目的投入时间和精力甚至会带来负面影响。销售人员的努力固然是对消费者的关心和帮助，但是消费者更关心的是销售人员努力的动机，只有发自内心真诚的努力才能获得消费者的认可和赞赏，才能维持长久的客户关系。 4.2.2. 重新定位销售人员在营销活动中的角色 研究结果显示，当销售人员以较高的移情水平付出努力时，消费者将其视为提供更多信息的“帮助者”；但是当销售人员以较低的移情水平付出努力时，消费者将其视为不断施加购买压力的“说服者”。消费者对销售人员两种不同角色的识别取决于销售人员的移情水平，并对消费者的行为产生影响。当消费者认为销售人员是“帮助者”的时候，销售人员能够更容易的建立信任，获取更多的认同和顺从；当消费者认为销售人员是“说服者”的时候，可能会被其吓走，并产生抵制情绪。因此，在营销过程中，销售人员应该从消费者的视角出发，以帮助者的角色与消费者相处，在销售过程中为消费者提供更多的信息，站在消费者的角度，用真诚打动他们，获取更多的认同，潜移默化的影响其购买意愿，得到其肯定，帮助其做出正确的抉择。 4.2.3. 重新审视消费者在营销活动中的主动性 根据说服知识理论，消费者能够运用已有的说服知识主动应对说服信息。可见，以往消费者被企业营销人员牵着鼻子走的局面已经不复存在，取而代之的是消费者在营销过程中的主动性越来越凸显，积累了越来越多的企业营销策略的应对知识。随着说服知识和经验不断积累，消费者在营销活动中越来越具有更多的积极性和主动性，并以自身利益最大化为目标来进行消费行为。消费者既会寻求更多有关产品的信息，又会避免销售人员的说服意图影响自身的购买意愿。对此，销售人员应积极提升自身综合素质，丰富产品知识，以真诚的态度了解消费者需求，解决消费者的问题，解除消费者的担忧。 总之，作为与消费者直接接触的关键人物，销售人员的一言一行都直接影响消费者的态度和行为。销售人员应了解自己所处的关键位置，明确自己的角色定位，充分发挥自己的主观能动性，沟通中应始终以消费者的利益为先，尊重其思想，倾听其想法，获得其信任，发展长久的客户关系。
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user: 摘要 本文针对风积沙资源化开采形成的大面积采沙迹地土壤性状恶化，进而导致植被恢复困难的问题，尝试用毛乌素沙地采沙迹地风沙土与其下覆砒砂岩复配，并结合小麦种植试验分析小麦对复配土的响应机制，以期为采沙迹地植被恢复与重建及生态环境改善提供科学依据。结果表明：复配土种植的小麦株高适中，复配比为1:2处理种植的小麦旗叶叶绿素含量(SPAD值)明显高于其他两种配比，复配比为1:2以及1:5处理种植的小麦叶片LAI值均较高。复配比例为1:2处理的小麦产量高达6203.58 kg·hm −2 ，比复配比为1:1和复配比为1:5高3.82%和7.86%。因此，我们认为砒砂岩与沙复配比为1:2时最有利于作物生长，小麦产量达到最高。
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user: 1. 引言 小麦是我国重要的粮食作物，也是一种在世界各地广泛种植的谷类作物，在我国和世界粮食安全中具有重要的战略地位 [ 1 ] [ 2 ]。小麦产量除受品种遗传特性的影响外，还受环境条件包括施肥、气候、灌水、土壤等因素的影响。处于鄂尔多斯境内的毛乌素沙地，地表风沙土层厚度一般为2 m或更深，风沙土下覆母质以黄绵土和砒砂岩为主，有些地方会有少量的白浆土。风沙土中大颗粒含量多，土壤机械组成整体较粗而且结构相对松散，通透性强，持水保肥弱。黄绵土和砒砂岩则恰好相反，细颗粒含量高、结构均为致密、胶体含量大，通透性差，持水能力远大于风沙土。风沙土及其母质土壤的物理性质处于两个“极端”，若将两类性状“极端”的土壤混合形成新型的复配土，理论上可以对两类性状相反的土壤起到改良作用。从而为当地植被恢复、生态建设创造了可能 [ 3 ]。 因此，本研究以沙地生态恢复为出发点，以土壤改良为目标，利用毛乌素沙地现有的两类土壤根据不同比例混合形成不同类型的复配土，在分析复配土壤新特性的基础之上，通过种植小麦，观测其生长指标，从原理上揭示小麦对复配土的响应机制，经综合评判分析和生长指标验证，筛选出最适于小麦生长的配土类型及比例，以期提高沙地土壤生产力，增加沙区居民收入，并为沙地植被恢复与重建及生态环境改善提供科学依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验区概况 试验区位于陕西省富平县杜村镇褚源村，该区位于县城南荆山塬上，属大陆性温带半干旱、半湿润气候区。年平均气温13.1℃，累年极端最高气温40.9℃，最低气温−15.7℃。年均降水量533.3 mm，夏、秋两季降水相对集中，占年总量的74.1%，7~9月降水占全年的53%。蒸发量1000~1300 mm，全年无霜期225天。 2.2. 试验模型设计 试验开始于2018年，模型为200 × 200 × 100 cm (长、宽、深)的单块小区组成，共计12块。本试验共设四个处理，砒砂岩与沙的复配比例分别为0:1 (C0)、1:1 (C1)、1:2 (C2)和1:5 (C3)，为模拟毛乌素沙地状况，将每个小区下层70 cm完全用沙充填，上层30 cm为砒砂岩与沙混合层，每个处理重复三次，随机排列。 实验用砒砂岩和沙均来自榆林市榆阳区小纪汗乡大纪汗村，供试小麦品种为冠麦1号。播量为150 kg∙hm −2 ，行距为20 cm，采用人工开沟条播，播深5 cm，播种时间为9月28日。各小区施肥量相同，施肥量分别为N 255 kg∙hm −2 ，P 2 O 5 180 kg∙hm −2 ，K 2 O 90 kg∙hm −2 ，以尿素、磷酸二铵和氯化钾作为氮、磷、钾肥源。肥料均作为基肥，播种时随同平整土地一次性施入。冬季小麦分蘖前灌溉一次。 2.3. 指标的测定 小区定苗后，每个小区选取5株具有代表性的植株挂牌标记，在出苗15天后量取株高(从小麦基部到穗的顶部，不连芒)，取其平均数；用冠层分析仪(英国生产的Sunscan)测定小麦叶面积指数，测定时将作物冠层分析仪探杆与小麦种植行向呈45度角斜穿于小麦行间，置于冠层底部进行测量 [ 4 ]；用叶绿素仪测定小麦旗叶叶绿素含量(SPAD值)。 收获前在每小区选定的1 m双行调查穗数，计算单位面积有效穗数。每个小区取30穗，计算穗粒数，取平均值。于成熟期进行脱粒，自然风干至含水量为12.5%时称重测产，三次重复，用晒干的籽粒测定千粒重。 2.4. 数据分析 采用Microsoft Excel 2003软件和Origin 8.5软件进行数据整理和绘图，用SPSS 23.0统计分析软件分析进行统计分析。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 不同比例复配土对小麦株高的影响 由图1可知，小麦株高在生育期内平稳均匀升高，复配土为0:1处理的小麦株高在生长中期(1月2日)以后均高于其他三种处理，说明砒砂岩添加到沙土中会使小麦株高降低。而其他三种处理下的小麦株高差异不明显。 图1. 不同比例复配土种植的小麦株高的变化 3.2. 不同比例复配土对小麦相对叶绿素含量的影响 如图2可知，小麦的SPAD值在生育期内呈现升高的趋势，但是在1月6日有轻微的降低，可能在此期间由于降雪原因，小麦叶片被覆盖，叶绿素合成速率低于降解速率。砒砂岩与沙复配比为1:2处理的小麦SPAD值在整个生育期内均高于其他三种处理，复配比为0:1处理的小麦SPAD值在生长中期(1月2日)之前均低于其他三种处理，说明沙土对小麦生长前期光合作用产生不利的影响。其他两种比例处理的小麦SPAD值位于上述两者之间，并且差异不明显。 图2. 不同比例复配土种植的小麦旗叶SPAD值的变化 3.3. 不同比例复配土对小麦叶面积指数的影响 如图3可知，小麦的SPAD值在生育期内呈现先升高后降低的趋势，峰值出现在2月16日。12月16日之前，各个处理的小麦叶片LAI值相差不大，但是随着小麦生长，沙土处理的小麦叶片LAI值明显低于添加砒砂岩的处理，并且增长速率也较低。复配比为1:2处理的小麦叶片LAI值除了在3月16日以及4月2日分别高于复配比为1:5处理18.22%、19.08%，其他时间相差不大。砒砂岩与沙复配比为1:1处理的小麦叶片LAI值明显低于其他两种配比。 图3. 不同比例复配土种植的小麦叶片LAI值的变化 3.4. 不同比例复配土对小麦产量的影响 小麦产量构成因素见表1。不同复配土壤比例的小麦产量由大到小依次为1:2 (C2)、1:1 (C1)、1:5 (C3)和0:1 (C0)。其中1:2处理的小麦产量比1:5处理的小麦产量显著高7.86% (P < 0.05)，比0:1处理的小麦产量显著高22.97% (P < 0.05)。砒砂岩与沙复配土比例为1:2处理的小麦有效穗数最高，高达475.6210 4 ·hm −2 ，显著比复配比为1:1以及1:5处理高4.82%、13.75%。沙土处理的小麦穗粒数在几种处理中最低，而千粒重达到了最高。 Table 1 The grain yield components of whea 处理 Treatment 有效穗数(10 4 ·hm −2 ) Spike number 穗粒数 Kernels per spike 千粒重(g) 1000-kernel weight 产量(kg·hm −2 ) Yield CK 462.96 ± 43.21ab 33.11 ± 8.03c 38.13 ± 1.34a 5044.93 ± 812.31c C1 453.73 ± 48.45b 34.48 ± 6.54a 37.51 ± 2.14b 5975.55 ± 956.41ab C2 475.62 ± 54.12a 34.25 ± 7.16b 38.03 ± 3.23ab 6203.58 ± 132.25a C3 418.11 ± 21.12c 34.12 ± 7.25bc 37.21 ± 1.45b 5751.59 ± 945.63b 表1. 小麦产量构成因素 注：表中数据为3个重复的平均值，同列不同字母表示处理间在0.05水平上差异显著。
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user: 4. 讨论 植物生长是一个综合复杂的过程，可受多种因素的影响。土壤水分、孔隙度、通气状况均影响作物生长进程 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。小麦茎秆兼有“源”和“库”的部分功能，并且是叶片、籽粒之间“流”的通道，其形态和功能对小麦高产、抗倒等具有相当重要的作用 [ 8 ]。本文研究表明，将砒砂岩添加到风沙土中，小麦株高适中，这样不会出现严重倒伏而减产，并且植株也不会过度矮化，否则小麦冠层密集，相互遮阴，导致群体内光照不足、通风不畅、植株早衰、病虫害加重等一系列不良反应 [ 9 ]。 叶片作为植物光合作用的主要同化器官，其全生育期内的动态变化与作物生产力的关系甚为密切。旗叶是小麦一生中的最后一片叶，因其处在特殊的空间位置和生长发育时期，在漫长的进化过程中形成了独特的结构和生理功能，在后期籽粒灌浆中起着至关重要的作用 [ 10 ]。小麦进行光合作用的场所是叶绿体，而叶绿素作为叶绿体的重要光合色素，其含量和持续时间是衡量产量高低的重要指标 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。小麦叶面积指数的大小影响冠层光截获，从而影响产量 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。本文研究表明，砒砂岩与沙复配比为1:2处理种植的小麦旗叶SPAD值明显高于其他两种配比，复配比为1:2以及1:5处理种植的小麦叶片LAI值均较高。产生以上的结果，原因可能是土壤复配后改善了原来不利于植物生长的土壤结构，从而不同程度的提高了土壤含水率和小麦养分利用率，叶肉细胞因渗透作用吸水量增大，养分吸收达到最大，促进小麦叶片生长，接受光能的面积达到最大，光反应程度最强，最有利于积累碳水化合物，当配土比例过高时，土壤结构更致密，有效孔隙更多，容重更小，保水能力更强，含水率更高，土壤通气性更差，阻碍了苜蓿根系活动，从而降低了叶绿素合成速率 [ 3 ]。
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user: 5. 结论 本试验通过用不同比例的复配土种植小麦，发现在生育时期内可不同程度提高叶面积以及叶绿素含量，而在成熟期可提高小麦的有效穗数、穗粒数、千粒重，从而提高小麦的产量，具有良好的开发和应用前景，对更多小麦品种的作用及其明确的促生长机理还需更多研究。
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user: 摘要 为改善某重载型商用车在中东市场夏季高温工况下发动机冷却水温偏高以及发动机舱整体热环境较差的现象，采用气液联合(即三维与一维耦合)热平衡仿真方法对发动机舱内部流场与温度场特征进行了仿真模拟，获取导致发动机水温过高的主要原因以及一维仿真所需的物理参数，输入一维仿真模型后计算得到极限工况下的许用环境温度，并通过与试验结果对比验证了仿真方法的准确性。综合发动机舱的布局和考虑开发成本，提出了在散热器两侧增加阻流板的改进方案，结果表明：增加阻流板可以有效减轻热回流现象，明显改善了发动机的散热环境。
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user: 1. 引言 随着市场对重载型商用车大马力、高能效的需求越来越强烈，发动机热负荷将大幅提高 [ 1 ]，发动机舱散热问题日益严峻，若冷却系统匹配不合理，发动机在极限工况下作业易出现冷却水“开锅”现象，导致车辆无法正常使用。 重载型商用车出口中东市场过程中，由于当地气候炎热，对产品的散热性能提出了许用环境温度高于55℃的严苛要求。前期样车通过多轮试验验证优化，发动机水温仍然偏高，许用环境温度无法满足技术要求。在项目任务紧迫的前提下，依赖传统的热平衡试验方法无法直观判断引起散热性能不足的原因，反复整改周期长且费用昂贵。为提高重载型商用车散热性能优化效率，缩短开发周期，提出基于一维与三维耦合的气液联合热平衡仿真方法，通过三维仿真获取冷却系统的实际流量、系统阻力和温度场数据修正一维仿真边界条件，计算得到发动机水温和许用环境温度等。通过试验验证，仿真准确度达到90%以上。在此基础上提出了在散热器两侧增加阻流板的优化方案，结果表明增加阻流板可以有效减轻热回流现象，明显改善了发动机的散热环境。