DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 结论与展望 (一) 模型结论 1) 本文利用朴素贝叶斯分类模型对文本型数据进行舆情倾向识别，加权识别精度达到0.73。 2) 本文将舆情倾向重新编码为负面舆情及其他和正面舆情及其他，重新编码后的识别精度相比之前有了较大提升，加权识别精度分别达到了0.88和0.84，并且本文发现负面舆情相比正面舆情更容易识别。 3) 车企应更多地关注负面舆情相关文章，进行词云分析，以找到消费者的迫切需求和需要提升的具体方面。 (二) 模型展望 1) 文本型数据具有一定的复杂性，在本文中，直接借用了已有研究的停用词列表，之后应该根据实际数据的词频统计等相关信息，构建自己的停用词列表。 2) 本文利用分词结果构建词频矩阵进而对文章的舆情倾向进行分类，然而，有些词汇可能大量出现在各种倾向的文章中，这些词汇本身没有明显的舆论倾向，但是组合成一定的词组和短句后便具有了明显的舆情倾向，因此利用词组和短句构建预测矩阵也将是以后需要研究的方向。 3) 文中所给的数据中，没有舆情倾向的中性数据占比较大，造成中性舆情的过度识别，在进行训练集数据选取时应尽量使得各类样本的数据占比均衡，避免造成过度识别问题。 4) 本文运用朴素贝叶斯分类方法对文本数据进行分类，该方法要求各样本之间互相独立，对于大量数据的预测效果可能不佳，本文应该进一步采取其他分类方法加以比较。
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user: 摘要 在社会保险制度不断发展、国家经济水平持续提升的过程中，我国的老龄化问题也逐渐加剧，而健康、医疗和养老是老年人关注的热点问题，直接影响着老年人的生活质量。本文以2015年中国综合社会调查的数据实证检验了养老保险和医疗保险对老年人主观幸福感的影响，以及身体健康和心理健康在其中发挥的中介作用。研究发现：社会养老保险和社会医疗保险对于老年人主观幸福感都有显著的正向影响，并且医疗保险对于幸福感的作用强于养老保险的作用；身体健康和心理健康在社会保险与老年人主观幸福感会发挥部分中介作用，且身体健康的中介作用强于心理健康的作用；对比分析发现，在非农业户口中，社会医疗保险对于老年人主观幸福感的影响通过了显著检验，社会养老保险则没有通过显著性检验，农业户口表现出相反的结果，即养老保险更能提升农村居民的幸福感，医疗保险更能提升城镇居民的幸福感。
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user: 1. 问题的提出 党的十八大以来，我国社会保障体系改革不断推进，参保人数逐年增多，社会保险覆盖范围不断扩大。2018年的最新数据显示，基本养老、失业、工伤、生育保险参保人数分别达到9.42亿人、1.96亿人、2.39亿人、2.04亿人，基本医疗保险覆盖人数超过13.44亿人，社会保险基本实现全民参与。有研究指出，社会保险在一定程度上能调节不同阶层的收入水平，降低贫困的发生率，对于社会发展和人民幸福具有重要的作用(Arabica， 2010)。 在社会保险制度不断发展、国家经济水平持续提升的过程中，我国的老龄化问题也逐渐加剧。截至2018年底，60周岁及以上老年人口总人数超过2.45亿，所占比重达到17.9%，并且这一比例还在逐年上升。健康、医疗和养老是老年人关注的热点问题，直接影响着老年人的生活质量。2017年出台的《关于制定和实施老年人照顾服务项目的意见》明确提出要提升老年人的幸福感和获得感，党的十九大报告也指出要积极应对人口老龄化。在这一背景下，如何让老年人安度晚年、有效提升老年人的幸福感，是政府和社会各界都在思考的问题。 本文将目光投向社会保险领域，试图探讨社会保险对老年人幸福感存在怎样的影响？其中的解释机制是什么？不同类型保险对幸福感的影响是否存在差异？同一类型保险对其的影响是否存在户籍差异？针对这些问题的研究，能够为我国社会保险制度的发展和完善提供参考，进一步增强我国老年人的幸福感。
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user: 2. 文献综述与研究假设 (一) 文献综述 学术界通常用人们对生活的整体主观评价作为对幸福感的反映，即主观幸福感(Subjective Well-being)。自20世纪70年代Easterlin将主观幸福感引入经济学领域，提出著名的“幸福–收入”悖论后(Easterlin， 1974)，国外学者对幸福感的影响因素进行了诸多有益研究，主要集中在收入(Easterlin， 1995; Graham， 2005)、收入差距(Hagerty & Veenhoven， 2003)、婚姻状况(Tiefenbach & Kohlbacher， 2014)、社会关系(Litwin & Shiovitz-Ezra， 2011)以及身体和心理健康(Mackerron， 2012)等方面。 幸福感在国内同样受到广泛关注。不断提升人民群众的幸福感、增进民生福祉是发展的根本目的。大量研究表明，中国人的主观幸福感并没有随着经济的高速增长而显著上升(Easterlin， Morgan， Switek et al， 2012; Li & Raine， 2014)，社会的急速转型也使得幸福感的影响因素变得更加复杂(周绍杰，王洪川，苏杨，2015)。在这种情况下，国内学者开始探讨收入以外因素与幸福感的关系，包括价值观(张学志，才国伟，2011)、收入不平等(胡洪曙，鲁元平，2012)、住房(李涛，史宇鹏，陈斌开，2011)等。有学者研究发现公共物品的供给对居民幸福感存在显著影响(陈刚，李树，2012)，尤其是社会保险(Oishi， Schimmack， & Diener， 2012)。学术界对于社会保险与幸福感的关系研究存在一定争议。Hayo和Seifert发现社会保险在西欧国家对于幸福感没有显著影响(Hayo & Seifert， 2003)；Bjørnskov等学者认为社会保险是一种典型的收入再分配手段，如果社会保险覆盖面越广或水平越高，说明政府集中的财富越多，公共支出越大，居民的初次收入占社会财富比例就越低，这可能会降低居民幸福感(Bjørnskov et al.， 2007)。相反，阳义南和章上峰研究发现社会保险覆盖面缺口对国民幸福感会产生负面影响(阳义南，章上峰，2016)，侯志阳也发现社会保险能够显著影响公众的主观幸福感，且阶层认同在社会保险与主观幸福感之间发挥了部分中介作用(侯志阳，2018)。 因而，社会保险对于幸福感的影响仍需要进一步验证。同时，现有的研究大多聚焦于二者直接的关联，部分研究探讨了阶层认同、公共服务的影响，但忽视了健康在其中发挥的作用。相比于阶层认同和公共服务等因素，一个健康的身心对于老年人的生活体验有更直接的影响。本文基于现有的研究成果，充分考虑各种可能影响幸福感的因素，在探讨不同类型社会保险对幸福感影响的同时，深入分析身体和心理健康在其中发挥的作用，以期为完善我国社会保险制度、加强老年人身心健康水平和提升城乡居民幸福感提供参考。 (二) 研究假设 医疗保险和养老保险的发展好坏往往会影响人们对整个社会保障制度的信心，从而是至关重要的社会保障制度安排(郑功成，2019)。现有研究中，不少学者将这两种保险的参保率作为社会保险水平的衡量标准。在针对医疗保险和养老保险的研究中，亓寿伟和周少甫研究发现不论是职工医疗保险还是合作医疗保险，都能显著提升城乡老年人的主观幸福感(亓寿伟，周少甫，2010)；黄秀女则持不同观点，认为以往的研究忽视了医疗服务价格的影响，研究发现医疗保险对于幸福感的影响对于在较高与最高收入阶层以补贴效应为主，但在农村最低收入阶层以挤出效应为主，原因可能在于医疗服务价格的上涨，致使农村最低收入阶层就医时仍具较高家庭负担(黄秀女，2019)。邓大松和杨晶基于中国家庭金融调查(CHFS)数据研究发现养老保险对中国农村老年人主观幸福感具有显著的促进作用，通过提高心理获得感和收入分配效应给农村老年人带来更高幸福感(邓大松，杨晶，2019)；刘瑜运用2010年的中国综合社会调查数据库研究发现社会保障制度的完善能够提高居民的幸福感，养老保险和医疗保险都能对幸福感产生影响，并且医疗保险的幸福效应比养老保险更大(刘瑜，2015)。由此，本文提出第一个假设。 假设1：参与社会医疗保险和对社会养老保险的都能显著提升老年人的主观幸福感，且医疗保险的作用强于养老保险。 刘威和刘昌平的研究表明，社会保险会对农村老年人的身体健康和心理健康产生显著影响(刘威，刘昌平，2018)，Etxebarria和Urdaneta、潘杰等以及周钦等学者的研究也证实了这一观点(Etxebarria & Urdaneta， 2019; 潘杰，雷晓燕，刘国恩，2013；周钦，蒋炜歌，郭昕，2018)，而健康同样会对幸福感产生积极的影响(Alleyne， 2001; Smith， Borchelt， Maier et al.， 2002)。本文在探讨社会保险对老年人主观幸福感的影响过程中，也主要将身体健康和心理健康两个变量作为中介变量进行分析。随着年龄的不断增加，老年人的身心健康状况会不可避免的出现下降趋势，不仅影响到他们的工作，也常常会被子女或亲属认为是负担，造成老年人在家庭中的地位和受尊敬程度下降(Smith， Borchelt， Maier et al.， 2002)，进而影响他们的幸福感，并且心理健康对主观幸福感的影响较大，身体健康的影响相对较小(Dolan， Peasgood， & White， 2008)，有学者分析指出差异的原因在于心理健康和幸福感受到主观认知的影响程度较一致，而调查被试的身体健康状况时，容易受到适应性效应的影响，自发与其他身体更差的人相对比，从而对自己的身体健康水平做出更积极的评价(郑功成，2019)。医疗保险和养老保险则可以通过提高参保人对医疗卫生服务的利用、增加他们的预期收入，从而提升老年人的健康水平(Finkelstein & Mcknight， 2008; 周小菲，薛建礼，陈滔，2019；程令国，张晔，刘志彪，2013)。由此，本文提出第二个假设。 假设2：身体健康和心理健康在社会保险与居民幸福感间发挥部分中介作用。 我国长期存在的城乡二元结构导致公共资源分配不均，城市的社会保障财政支出水平远高于农村，政府支持力度上的差异直接影响到农村居民的参保动力(李胜会，熊璨，2016)，从而使得城乡居民社会保险的幸福效应差异较大。亓寿伟和周少甫的研究在一定程度上证实了老年人主观幸福感存在显著的城乡和地区差异，指出在城镇地区和经济发展较好的地区，老年人所享有的医疗保险以及对老年人精神上的关怀等社会保障措施更加完善，这些措施对于幸福感会产生更大的影响(亓寿伟，周少甫，2010)。Baker等学者的研究也在一定程度上证实了社会保险对幸福感影响的户籍差异(Bakeret al.， 2010)。杨秀丽和谢文娜实证发现参加养老保险的农村居民更容易感受到幸福，但养老保险对于幸福感的促进作用在城镇居民中效果不明显(杨秀丽，谢文娜，2018)。霍鹏等学者认为健全的社会保障体系、持续提升的公共服务质量相对于城市居民而言更能农村居民对于风险的抵抗能力(霍鹏等，2018)。由此，本文提出第三个假设。 假设3：社会保险对于老年人主观幸福感的影响存在显著的户籍差异，对非农业户口老年人主观幸福感的影响更强。 综上所述，本文的研究模型如图1所示。 图1. 假设模型
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user: 3. 研究设计 (一) 数据来源 本文采用2015年“中国综合社会调查(CGSS)”的数据作为数据来源，该调查是由中国人民大学在全国除港澳台以及西藏地区之外的所有直辖市和省份进行的，涉及个人、家庭、社会和社区等多个方面，是国内公认的较为权威的微观调查数据。调查采用多层次分层抽样的方式在从全国各个区县抽取一定数量的区县，再从区县中抽取居委会和村委会，再从中抽取某些家庭，最后从每个家庭中随机抽一人填写该问卷。在剔除缺失值和“不适用”的情况后，共获得3899个样本。 (二) 变量设置 1) 被解释变量 老年人主观幸福感。按照我国的标准，60岁以上的公民是老年人。本文选取中国综合社会调查(CGSS) 2015年数据中的“总的来说，您觉得您的生活是否幸福？”这一问题测量老年人的居民主观幸福感，分别是“非常不幸福”“比较不幸福”“说不上幸福不幸福”“比较幸福”“非常幸福”，用1~5进行赋值，数值越大，则表示老年人的主观幸福感越强。表1是各层次幸福感的样本分布情况，基本符合正态分布。 Table 1 Distribution of subjective well being of the elderl 老年人主观幸福感 样本数 百分比 农业户口 百分比 非农业户口 百分比 非常不幸福 40 1.0% 25 1.2% 15 0.8% 比较不幸福 246 6.4% 166 8.1% 80 4.4% 说不上幸福不幸福 511 13.2% 291 14.2% 220 12.1% 比较幸福 2292 59.2% 1194 58.1% 1098 60.5% 非常幸福 781 20.2% 378 18.4% 403 22.2% 总样本量 3870 2054 1816 表1. 老年人主观幸福感的分布情况 2) 解释变量 社会保险。本文的解释变量是通过“您是否参加以下社会保障项目?”来询问，选项包括“是否参加城市或农村基本养老保险”和“是否参加城市基本医疗保险、新型农村合作医疗保险或公费医疗”两个，在剔除“不适用”的情况后，答案分为参加和没有参加，将这两个答案处理为虚拟变量，“1”表示参加，“0”表示没有参加。 3) 中介变量 身心健康。基于世界卫生组织关于健康的定义，健康是指身体和心理同时保持良好状态，因此，本研究从身体健康和心理健康等2个维度来衡量老年人的健康状况。身体健康主要通过询问“在过去的四周中，由于健康问题影响到您的工作或其他日常活动的频繁程度”来衡量，选项分为总是、经常、有时、很少、从不，依次赋值为1、2、3、4、5，得分越高代表居民身体越健康。心理健康主要通过居民在过去四周内感到心情抑郁或沮丧的频繁程度来衡量，选项分为总是、经常、有时、很少、从不，依次赋值为1、2、3、4、5，得分越高代表居民心理越健康。 4) 控制变量 根据前面的文献综述，有很多变量会影响居民的主观幸福感。本文选取性别、户籍、婚姻状况、工作状况、年收入、政治面貌、宗教信仰、受教育程度等因素作为控制变量。各变量描述统计如表2所示。 (三) 研究工具及方法 本文主要通过spss21检验社会保险对老年人主观幸福感的影响，在多元线性回归分析的基础上探讨身体健康和心理健康在社会保险与老年人主观幸福感之间分别发挥的中介作用，并分析社会保险对于不同户籍老年人主观幸福感影响的差异。 Table 2 Description statistics of each variabl 变量 具体含义 均值 标准差 最小值 最大值 被解释变量 老年人 主观幸福感 1 = “非常不幸福”，2 = “比较不幸福”，3 = “说不上幸福不幸福”，4 = “比较幸福”，5 = “非常幸福” 3.91 0.821 1 5 解释变量 社会养老保险 0 = “没有参加”，1 = “参加” 0.80 0.399 0 1 社会医疗保险 0 = “没有参加”，1 = “参加” 0.94 0.243 0 1 中介变量 身体健康 依次赋值为1、2、3、4、5， 得分越高代表老年人身体越健康 3.49 1.092 1 5 心理健康 依次赋值为1、2、3、4、5， 得分越高代表老年人心理越健康 3.74 0.926 1 5 控制变量 性别 0 = “女性”，1 = “男性” 0.48 0.500 0 1 户籍 0 = “农业户口”，1 = “非农业户口” 0.47 0.499 0 1 婚姻状况 0 = “无配偶”，1 = “有配偶” 0.77 0.422 0 1 工作状况 0 = “无工作”，1 = “有工作” 0.34 0.473 0 1 年收入 1 = “2万以下”，2 = “2~4万”，3 = “4~6万”， 4 = “6~8万”，5 = “8~10万”，6 = “10万以上” 1.51 0.868 1 6 政治面貌 0 = “非党员”，1 = “党员” 0.15 0.353 0 1 宗教信仰 0 = “没有宗教信仰”，1 = “有宗教信仰” 0.11 0.317 0 1 受教育程度 0 = 没有受过任何教育，1 = 私塾或小学，2 = 初中， 3 = 中专或高中，4 = 大专、大学及以上 1.43 1.182 0 4 表2. 各变量描述统计 资料来源：作者自制。
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user: 5. 结论与建议 本文的研究目的在于探讨社会保险会对老年人主观幸福感产生何种程度的影响，会通过什么机制来产生影响。基于中国综合社会调查(CGSS) 2015年的调查数据，运用多元线性回归模型，本文实证分析了社会保险对老年人主观幸福感的影响，并深入探讨了影响机制，得出以下研究结论：1) 社会养老保险和社会医疗保险对于老年人主观幸福感都有显著的正向影响，都在0.05的置信水平下通过了显著性检验，并且医疗保险对于幸福感的作用强于养老保险的作用。2) 身体健康和心理健康在社会保险与老年人主观幸福感会发挥部分中介作用，即社会保险会通过影响老年人的身体健康状况和心理健康状况，从而影响他们的主观幸福感。身体健康的中介作用强于心理健康的作用。3) 对比分析发现，在非农业户口中，社会医疗保险对于老年人主观幸福感的影响通过了显著检验，社会养老保险则没有通过显著性检验，农业户口表现出相反的结果。这说明对于农村居民来说，养老保险更能提升他们的幸福感；对于城镇居民而言，医疗保险更能提升他们的幸福感。在所选的控制变量中，女性的幸福感高于男性，有配偶的老年人幸福感高于没有配偶的，年收入更高的幸福感也更高，党员比非党员更感到幸福，有宗教信仰的比没有宗教信仰的老年人幸福感更高。 基于上述研究结论，本文提出以下对策建议： 一是持续提高养老保险、医疗保险等社会保险的待遇和水平。现阶段，我国已经逐渐建立起了覆盖全民的社会保险体系，但保障的力度仍需要进一步提升，基础养老金的水平可以适度提高，医疗和护理服务也要求更高品质、精细化，切实发挥社会保险对老年人主观幸福感的积极作用。 二是全方位、全周期维护和保障老年人健康。健康中国战略的提出，意味着政府对民众健康问题的重视上升到了前所未有的高度(何文炯、杨一心，2017)。本文的研究也表明，身体和心理的健康会直接影响老年人的生活质量。要进一步完善医疗保障和救助体系，培养全社会尊老亲老的氛围，提升老年人的获得感，使他们的身体健康和心理健康两个方面都能得到有效保障。 三是统筹城乡社会保险体系均衡发展。城乡资源分配不均的问题使得城乡社会保险体系发展不充分不均衡，直接影响到城乡老年人的幸福感。要让所有老年人都能“老有所养、老有所依、老有所乐、老有所安”，就要注意缩小城镇和农村之间社会保险的差距，结合地区的发展需求，有针对性地加强相应制度的供给，逐步实现城乡一体化发展。
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user: 摘要 针对当前不使用三分图作为先验知识的人像抠图算法在远景人像抠图任务中存在多余的干扰信息、人像边缘轮廓粗糙、人体携带物品易与背景混淆等问题，提出了人像抠图无监督语义精修算法。该算法由人像边框感知模块与无监督语义精修模块组成。人像边框感知模块首先使用了行人检测模型识别出所有人像，并结合边框感知算法来去除多余的干扰信息。无监督语义精修模块利用了无监督语义分割模型提取特征，然后使用语义精修算法进行人像轮廓的修复。实验表明，在自制的远景人像数据集中，使用主流的人像抠图算法作为基线，并加入人像抠图无监督语义精修算法后，效果得到了明显的提高，人体携带物品也能精准识别，人像轮廓也更加清晰。同时在半身人像数据集中，效果也有一定的提升，表明了该算法也具有泛用性。
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user: 1. 引言 随着相机、手机等硬件设备的发展，需要后期处理的图像也越来越多。但由于图像具有多样性与复杂性，无论传统图像处理方法还是深度学习方法，都难以做到对任何输入完全鲁棒。所以，针对特定类别的图像抠图算法 [ 1 ] 更具有实际应用意义。 人像抠图是语义分割 [ 2 ] [ 3 ] 的一种，是从图像或者视频中提取出人像前景，使人像与背景准确分离的一种技术。该技术在现实中有着广泛的应用，比如虚拟现实、增强现实、电影制作和摄影合成，这些应用主要基于图像合成技术。在图像合成技术中，通过人像抠图技术可以得到所需要的mask，mask中每一个像素点的值表示了原始图像每个像素是否属于人像前景，其精度直接影响合成图像质量的优劣。 对于图像I，人像抠图旨在找到人像前景F与背景B的最佳线性组合。对于任意的像素点i，可以满足以下公式： I i = α i F i + ( 1 − α i ) B i ， α i ∈ [ 0 ， 1 ] (1) 其中I i 为图像I的像素点i，α i 表示在像素点i的前景不透明度。对于RGB图像，有7个未知变量： F i ( r ) ， F i ( g ) ， F i ( b ) ， B i ( r ) ， B i ( g ) ， B i ( b ) ， α i ，而已知变量仅有3个： I i ( r ) ， I i ( g ) ， I i ( b ) 。由于已经变量远小于未知变量，因此需要用户提供额外的先验知识才能求解，所以多数图像抠图算法 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 利用三分图(trimap)作为先验知识，再进行图像抠图任务。比如Cho [ 8 ] 等人结合了CF抠图 [ 9 ] 与KNN [ 5 ] 抠图两种方法，以两种方法的输出和RGB图像作为CNN网络的输入来学习图像与mask的映射关系。Xu等人 [ 10 ] 用RGB图像与三分图来输入并集成了编码解码器结构和细化网络来预测mask。Lutz [ 11 ] 等人则使用生成式对抗网络进行图像抠图任务。三分图是用户指定一部分已知的前景区域与已知的背景区域，然后求解未知的区域α。然而这个方法需要用户有一定水平的专业知识而且可能需要很长的时间才能得到满意的效果。因此近年来有学者尝试舍弃三分图作为先验知识并以端到端的方式学习图像与对应的mask之间的映射关系。比如Chen [ 12 ] 等人从图像中学习隐性语义约束而不是用三分图或者涂鸦等先验知识来生成mask。Liu等人 [ 13 ] 利用粗糙注释数据与精细注释数据相结合的方法，在不使用三分图的情况下，实现端到端的mask生成。但是这些方法在远景人像抠图中并不能达到满意的效果，原因有三个，首先是远景容易出现多余的干扰信息、其次是人体边缘轮廓的细化，最后是人体的携带物体容易与背景进行混淆。 因此，本文自制了远景人像数据集来进行实验。并提出了人像抠图无监督语义精修算法对mask进行语义精修。为了验证算法的效果，本文以SHM算法作为基线，并加上人像抠图无监督语义精修算法进行对比实验分析，表明了本文算法的优越性能。本文贡献如下：1) 为了去除人像背景噪音，结合了行人检测模型并提出了人像边框感知算法。2) 把无监督语义分割网络应用于人像抠图，并提出了人像精修模块来细化人体边缘轮廓和分离背景与人体携带物。3) 自制了远景人像抠图数据集，并使用充足的实验验证了算法的有效性。
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user: 2. 人像抠图无监督语义精修算法 由于使用当前主流的人像抠图模型对远景人像进行人像抠图得到的mask存在噪音以及语义缺失问题。针对这些问题，本文提出了人像抠图无监督语义精修算法，该算法可以对人像抠图后的mask进行图像去噪和语义精修。算法如图1所示，由人像边框感知模块与无监督语义精修模块组成。人像边框感知模块通过行人检测模型与人像边框感知算法对输入的mask进行去噪。无监督语义精修模块则通过无监督语义分割网络并结合人像精修算法对去噪后的mask进行语义精修，得到更为精细完整的人像抠图。 2.1. 人像边框感知模块 如图1中的人像边框感知模块所示，人像边框感知模块的输入为RGB图像和mask，首先使用行人检测模型 [ 14 ] 对RGB图像进行行人检测，得到人像边框 B = ( x 1 ， x 2 ， y 1 ， y 2 ) ，其中 ( x 1 ， y 1 ) 表示人像边框左上角的坐标， ( x 2 ， y 2 ) 表示人像边框右下角的坐标。随后，使用人像边框感知算法对边框B进行修正并同时对mask进行去噪。如图2所示，该算法主要分为两个部分：人像边框内的修正算法与人像边框外的噪音去除方法。人像边框内的修正算法用于边框B没有完全框住人像的场景，该算法可以对人像边框B进行修正以达到完全框住人像的目的。 如图2(a)所示，行人的乐器在行人检测模型没有检测出来的情况下，人像边框内的修正算法可以很好地进行边框修正。具体实现方法如算法1所示。在得到完整的人像边框后，本文使用人像边框外噪音去除方法进行去噪。如图2(b)所示，该方法只保留面积最大的人像边框内的前景信息，并把该边框之外的前景信息设为背景信息，以去除人像背景的噪音。 算法1. 人像边框内的修正算法 Input: B = ( x 1 ， x 2 ， y 1 ， y 2 ) 表示人像边框，mask表示透明度遮罩。 Output: B'表示修正后的人像边框。 1) initialize set B ′ = 0 2) for i ← x 1 to x 2 do 3) while m a s k i ， y 1 > 0 4) do y 1 ← y 1 + 1 end 5) while m a s k i ， y 2 > 0 6) do y 2 ← y 2 − 1 end 7) end for 8) for i ← y 2 to y 1 do 9) while m a s k x 1 ， i > 0 10) do x 1 ← x 1 − 1 end 图1. 整体流程图 图2. 人像边框感知算法流程图 11) while m a s k x 2 ， i > 0 12)do x 2 ← x 2 + 1 end 13) end for 14) B ′ ← ( x 1 ， x 2 ， y 1 ， y 2 ) 2.2. 无监督语义精修模块 如图1中的无监督语义精修模块所示，该模块包括无监督人像语义分割网络与人像精修算法，它的输入为人像边框感知模块的输出和RGB图像，输出为精修后的mask。 无监督语义分割网络 [ 15 ] 如图3所示，输入RGB三通道图像P，表示为 P = { x n ∈ ℝ 3 } n = 1 N ，其中N为像素点的个数。每个像素点先正则化到[0， 1]区间内，再使用无监督聚类算法f对图像P的像素点进行语义预分类，分成k类，即 y n = f ( x n ) ，y n 是一个1 × k的矩阵，该矩阵元素为1的下标即为该像素点n的类别。给每个像素分配标签后，卷积神经网络可以根据该标签实现无监督学习。该网络包括特征提取部分与特征分类部分。特征提取部分由M个特征提取块组成，特征提取块包括卷积层，批归一化层(BN)和线性激活层(ReLU)，其中在卷积层上使用的是3 × 3的卷积核。 图3. 无监督人像语义分割网络 h i = Re LU ( BN ( c o n v 3 × 3 ( h i − 1 ) ) ) (2) 其中 h i 为第i个特征提取块的输出。批归一化层可以使输入到ReLU的图片接近正态分布。特征分类部分由使用1 × 1卷积核的卷积层，BN层和全连接层组成。 G = classification ( BN ( c o n v 1 × 1 ( h M ) ) ) (3) 其中G为 k × N 维的矩阵。最后网络的训练需要计算矩阵G与标签Y的损失，本文使用Softmax Loss作为损失函数。 Loss = 1 N ∑ i = 1 N ( − ∑ j = 1 k y i ， j log e G i ， j ∑ l = 1 k e G i ， l ) (4) RGB三通道图像经过无监督人像语义分割网络后每个像素点被分为q类。相同类别且连续的像素点构成区域P k ，其中 k ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， q } 。人像精修算法的核心在于统计mask在每个区域P k 中前景与背景的个数，本文把像素点为黑色设为背景，像素点为白色设为前景。如果mask在区域P k 中前景的数量与背景的数量的比值大于θ，则把mask在区域P k 中的值都设置为前景的值，如果前景的数量与背景的数量的比值小于 ( 1 − θ ) ，则把mask在区域P k 中的值都设置为背景的值。其中θ为超参数。该算法可以修改mask中的属于背景信息的前景信息，同时可以细化人像及携带物品的边缘轮廓。
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user: 3. 实验设计及结果分析 3.1. 实验准备 由于目前人像抠图数据集大多为半身人像图片，因此本文自制了一个远景人像数据集来进行实验设计与分析。该数据集的图像均采集于互联网，而且大多选择人像前景与背景变化较小的并且有携带物体的图片。数据集共有2000张图片，分辨率为1920像素 × 988像素，标注内容包括2703个行人目标框，2000张mask图。本文将该数据集按8:1:1分为训练集、验证机、测试集。因此随机抽取1600张图像所为训练集，200张图像作为验证集，200张图像作为测试集。 本文的实验环境：ubuntu16.04操作系统，Intel i7中央处理器，1 TB固态硬盘，32 GB内存，NVIDIA GTX2080Ti GPU × 2，并使用Pytorch深度学习框架进行训练。 3.2. 实验结果与分析 由于SHM算法是在人像抠图任务中率先舍弃用三分图作为先验知识的算法，并且是广泛使用的人像抠图算法，因此本文选择把SHM算法当作基线进行对比实验分析。 本文采用2个广泛使用的评价指标进行评测，分别为均方误差MSE (mean-square error)和绝对误差SAD (sum of absolute differences)。这2个指标的值越低表示效果越好。公式如下： MSE = 1 n ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2 (5) SAD = 1 n ∑ i = 1 n | x i − y i | (6) 其中x i 为实验获得的图像；y i 是ground true图像。 在人像边框感知模块的实验中，本文使用YOLOv3算法 [ 14 ] 在自制数据集上训练行人检测模型。对输入图片进行行人检测得到人像边框后，使用人像边框感知算法对标签图片进行去噪。 在无监督语义精修模块的实验中，迭代次数为500，学习率设为0.0001，并选用Adam算法 [ 16 ] 作为优化器进行优化。对于不同的超参数θ，在表1中展示了使用Felzenszwalb算法 [ 17 ] 和SLIC算法 [ 18 ] 作为无监督聚类算法的实验效果，评价指标为使用语义精修算法后与使用之前降低均方误差。 Table 1 The results of two pre-classification algorithms in different hyperparameters 预分类算法 θ取值 MSE (×10 − 3 ) SLIC 0.6 3.1 SLIC 0.7 5.6 SLIC 0.8 5.4 Felzenszwalb 0.6 4.2 Felzenszwalb 0.7 7.5 Felzenszwalb 0.8 6.8 表1. 两种预分类算法在不同超参数θ的实验结果 该数据显示，使用Felzenszwalb算法在θ为0.7的时候，实验效果最好，MSE平均降低0.0075。因为Felzenszwalb算法相比于SLIC算法，对于变化幅度小的照片，能很好地处理细节；对于变化幅度大的照片，也能很好地忽略一些细节。同时发现当θ取值0.6时，MSE降低最少，因为在区域P k 中前景与背景像素点数量的比值相差较小的话，改变前景或者背景的值可能会得到错误的结果。而当θ取值较大时，很有可能会忽略一些本应该改变的前景(背景)像素点。 为了验证人像抠图无监督语义精修算法(SHMR)在远景人像数据集的性能效果，在表2展示了具体的实验数据，该实验是预分类算法使用Felzenszwalb算法，θ取0.7时，在有无人像抠图无监督语义精修算法(SHMR)的情况下，用SHM算法的实验效果，可以看出在加上了SHMR算法后效果得到了明显的提升。 Table 2 Comparison of experimental results in the perspective portrait datase 方法 MSE SAD SHM 0.0142 0.0203 SHM + SHMR 0.0067 0.0114 表2. 在远景人像数据集中的对比实验结果 为了验证在远景人像数据集中人像边框感知模块以及无监督语义精修模块的作用，本文进行了消融实验。如表3所示，在只使用人像边框感知模块的情况下，效果也有一定的提升。但是只使用无监督语义精修模块，效果反而变差，原因是在没有完全去除环境噪音的情况下使用无监督语义精修模块，会让噪音放大，使实验效果变差。 Table 3 Results of two module ablation experiment 方法 MSE SAD 只使用人像边框感知模块 0.0106 0.0179 只使用无监督语义精修模块 0.0230 0.0338 都使用 0.0067 0.0114 表3. 两个模块消融实验的实验结果 图4为在远景人像数据集中，使用SHM算法进行人像抠图以及SHM加上SHMR人像精修算法的实验效果图。可以看出，在有行人的环境中，SHM算法容易产生额外噪音，而本文提出算法的人像边框感知模块可以很好地去除噪音。在人像有携带物的情况下，人像整体也难以识别出来，在引入无监督语义精修模块后，人体携带物体也能准确识别，人像边缘轮廓也更加清晰。 图4. 在远景人像数据集的实验效果图 为了验证SHMR人像精修算法的泛用性能，本文同时在半身人像抠图数据集进行实验分析。使用的数据集为爱分割(aisegment.com)高质量标注并开源的人像抠图数据集。该数据集包含34，427张图像和对应的matting结果图，分辨率为600像素 × 800像素，超参数的设置与远景人像数据集相同。表4展示了在半身人像数据集中的对比实验结果。 Table 4 Comparison of experimental results in the data set of half-length portrait 方法 MSE SAD SHM 0.0086 0.0132 SHM + SHMR 0.0071 0.0119 表4. 在半身人像数据集中的对比实验结果 由表4可以看出，在半身人像数据集中，加入SHMR算法后效果同样得到提升，但是MSE的降低并没在远景人像数据集中那么多，原因是：在远景人像数据集中存在很多环境噪音，由于SHMR有人像边框感知模块，环境噪音可以得到去除，最后再进行人像边缘的精修。然而在半身人像数据集中，环境噪音非常少，主要侧重了人像边缘的精修，所以MSE的降低并没有在远景人像数据集中那么多。 图5为在半身人像数据集中，使用SHM算法进行人像抠图以及SHM加上SHMR人像精修算法的实验效果图。对比远景人像数据集的实验可以看出，半身人像数据集中环境噪音明显大幅度减少，并且主要侧重于人像轮廓的修复。而加入SHMR人像精修算法后人像轮廓修复得更加完整清晰，这也验证了该算法的泛用性。 图5. 在半身人像数据集的实验效果图
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user: 4. 结束语 本文针对远景人像抠图存在噪音、人体边缘轮廓粗糙、人体携带物易与背景混淆等问题，提出了人像抠图无监督语义精修算法。通过人像边框感知模块进行去噪并使用无监督语义精修模块优化细节，以达到人像前景与背景完整分割的目标。实验表明，在远景人像数据集中，在主流的人像抠图算法中加入人像抠图无监督语义精修算法后，效果有明显的提高，并且在半身人像数据集中，效果也有一定的提高。但由于本文将去噪模块与精修模块分割开来，也会导致误差的传递，接下来将针对端到端的人像抠图精修算法展开研究。
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user: 摘要 目的：探讨膨肺对不停跳冠脉搭桥患者过肺静脉和二尖瓣血流及血压的影响。方法：择期全麻下行冠脉搭桥患者30例，年龄55~70岁，ASA II~III级。所有患者均于麻醉诱导后常规放置经食道心脏超声探头。然后根据搭桥过程中心脏所处的位置分为：心脏正常位(Nor)、前降支位(Ant)、回旋支位(Cir)和后降支位(Pos)，所有患者均在心脏的不同位置时采用超声的连续多普勒技术评价膨肺前后肺静脉血流和过二尖瓣血流的变化，同时记录不同心脏位置时二、三尖瓣的反流与膨肺前后平均动脉压的变化情况。结果：1) 相比较于Nor，Cir和Pos单位时间内通过肺静脉血流明显减少(P < 0.01)；但膨肺仅使Cir位的肺静脉血流增加(P < 0.01)；2) 相比较于Nor，Ant、Cir和Pos位通过二尖瓣的血流均减少，同样膨肺增加了Cir位时通过二尖瓣的血流(P < 0.01)；3) 相比较于膨肺前，膨肺后仅Cir组MAP升高有统计学意义(P < 0.05)。结论：不停跳冠状动脉搭桥的操作会使通过肺静脉或二尖瓣的血流减少，膨肺能够增加搭回旋支时通过肺静脉及二尖瓣的血流，升高血压。
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user: 1. 前言 膨肺即使用正压向肺内通气，正常情况下，膨肺可以增加肺内压，减少静脉回心血量 [ 1 ]，使右心室充盈量减少，从而导致心输出量降低，血压下降。但是本院的1例不停跳冠脉搭桥的患者，术中出现顽固性低血压，给予血管活性药物后血压无明显改善。TEE (Transesophageal Echocardiography，经食管超声心动图)显示三尖瓣出现中重度反流，根据三尖瓣反流测得肺动脉压明显升高。在使用正压膨肺后却明显升高了血压，维持了循环的稳定。为了进一步证实膨肺对于不停跳冠脉搭桥患者的升压作用的内在机制，本试验拟通过经食道心脏超声评价不停跳下搭前降支、回旋支和后降支时膨肺对左肺上静脉和二尖瓣的血流的影响。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 本研究已经医院伦理委员会批准([ 2016 ]YK020-01)，从2017年1月至2019年12月，患者均签署知情同意书。择全麻下行不停跳下冠脉搭桥患者30例，年龄55~70岁，ASAII~III级。纳入标准：所有患者的搭桥类别至少包括前降支、回旋支和后降支；排除标准：心功能不全，需要放置球囊反搏的患者，原本存在瓣膜病变或肺动脉高压的患者。 2.2. 麻醉方法 麻醉前静脉注射盐酸戊乙奎醚注射液0.01 mg/kg和盐酸吗啡0.15~0.2 mg/kg。入室后常规心电监护外，予以局麻下行左桡动脉穿刺置管持续监测血压，经右颈内静脉置管入右心房监测右房压。麻醉诱导：咪达唑仑0.1 mg/kg，依托咪酯0.2 mg/kg，异丙酚初始血浆靶浓度为2 μg/mL，根据患者脑电双频指数(BIS)的变化调整异丙酚靶浓度，待BIS降至75以下时静脉注射罗库溴铵0.6 mg/kg，舒芬太尼1 μg/kg，待BIS降至50以下后进行气管插管，插管后行机械通气，同时放置经食道心脏超声探头，所有操作均由同一麻醉医师实施。术中采用七氟烷、舒芬太尼、丙泊酚和右美托咪定维持麻醉，并使患者BIS在40~60之间，顺式阿曲库铵0.15 mg/kg/h维持肌松。如麻醉过程中血压下降低于100 mmHg时，立即给予去氧肾上腺素40~60 μg。 2.3. 过肺静脉和二尖瓣血流的测量 分别在心脏的正常位、前降支、回旋支和后降支时通过食道心脏超声显示左上肺静脉和二尖瓣，PW置于肺静脉内距离入口约1 cm处获得肺静脉频谱：S波、D波和Ar波。然后采用Trace技术计算三个波的VTI值，同时测量肺静脉内距离入口约1 cm的宽度，最后根据公式πr 2 × (VTI S + VTI D − VTI Ar )计算每次搏动时通过左上肺静脉的血流量；PW置于二尖瓣环的中点位置获得过二尖瓣的血流频谱：E波、A波和反流波。然后采用Trace技术计算三个波的VTI值，同时测量二尖瓣瓣环的大小，最后根据公式πr 2 × (VTI E + VTI A − VTI 反流 )计算每次搏动时通过二尖瓣的血流量 [ 2 ]。 2.4. 统计学处理 本试验主要采用配对检验设计，对同一患者心脏处于不同位置时血流动力学数据进行比较。数据分析采用SPSS23.0统计软件进行处理，计量资料以均数±标准差( x ¯ ± s )表示，组内比较采用多因素方差分析。P < 0.05有统计学意义。
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user: 3. 结果 1) 当患者心脏处于Nor位时，TEE示肺静脉血流频谱呈正负四相型者9人、正负三相型者15人、正向两相型者6人。根据公式πr 2 × (VTI S + VTI D − VTI Ar )计算过肺静脉血流，相比较于Nor位，Cir位和Pos位单位时间内通过肺静脉明显减少(F = 187.6， P = 0.000)；但相比较于膨肺前，膨肺后Cir单位时间内通过肺静脉的血流增加(F = 15.2， P = 0.000)，见表1。 Table 1 The pulmonary venous flow from the different positions of the heart (n = 30， x ¯ ± s Nor Ant Cir Pos 膨肺前 17.6 ± 1.9 17.0 ± 1.9 10.9 ± 1.7 * 11.3 ± 1.4 * 膨肺后 17.3 ± 2.0 17.0 ± 1.7 14.0 ± 1.4 # 11.8 ± 1.5 表1. 不同心脏位置下膨肺前后的肺静脉血流(n = 30， x ¯ ± s ) 注：与Nor组相比较， * P < 0.05表示有统计学意义；与膨肺前比较， # P < 0.05表示有统计学意义。 2) 正常心脏位时二尖瓣血流E/A ≥ 1者20人、E/A < 1者10人，根据公式πr 2 × (VTI E + VTI A − VTI 反流 )计算过二尖瓣血流，相比较于Nor组，Ant组、Cir组和Pos组单位时间内通过二尖瓣的血流均减少(F = 133.5， P = 0.000)；但相比较于膨肺前，膨肺后Cir组单位时间内通过二尖瓣的血流增加(F = 13.4， P = 0.000)，见表2。 Table 2 The mitral flow from the different positions of the heart (n = 30， x ¯ ± s Nor Ant Cir Pos 膨肺前 79.8 ± 14.6 72.8 ± 14.8 * 41.5 ± 7.6 * 43.1 ± 7.1 * 膨肺后 79.4 ± 13.4 72.6 ± 14.0 60.2 ± 6.7 # 46.3 ± 6.5 表2. 不同心脏位置下膨肺前后的过二尖瓣的血流(n = 30， x ¯ ± s ) 注：与Nor组相比较， * P < 0.05表示有统计学意义；与膨肺前比较， # P < 0.05表示有统计学意义。 3) 相比较于膨肺前，膨肺后仅Cir组MAP升高，见表3。进一步分析发现膨肺后血压升高大于10%的患者在搭回旋支时均有二尖瓣或三尖瓣的反流。 Table 3 The mean artery pressure from the different positions of the heart (n = 30， x ¯ ± s Nor Ant Cir Pos 膨肺前 80.7 ± 6.9 73.2 ± 6.8 * 59.7 ± 6.7 * 69.1 ± 4.4 * 膨肺后 80.0 ± 6.4 72.4 ± 7.0 66.3 ± 8.1 # 68.8 ± 4.2 表3. 不同心脏位置下膨肺前后的平均动脉压(n = 30， x ¯ ± s ) 注：与Nor组相比较， * P < 0.05表示有统计学意义；与膨肺前比较， # P < 0.05表示有统计学意义。
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user: 4. 讨论 不停跳冠脉搭桥手术是冠心病患者较常选用的一种手术方式。虽然该方式避免了体外循环所致的创伤，但不停跳状态下心脏位置的变化及心脏固定器的直接压迫可直接影响心脏的泵血通道：一方面右心室充盈受限、右心流出道受阻、左室的舒张功能受限，充盈量明显减少，进而使心输出量下降；另一方面二、三尖瓣可因为受压而变形，从而引起功能性狭窄或关闭不全。最终导致患者在围术期血流动力学不稳定，表现为血压下降 [ 3 ] [ 4 ]。常规的处理方法是血管活性药物的使用、复合体位的调节 [ 5 ]。大多数的患者均能够升高血压并维持稳定，但也有少部分患者的血压改善不明显。膨肺是通过一定的正压向肺内通气，肺部膨胀后会对心脏产生一定的挤压作用，常用于体外循环后复跳过程中的心脏排气。为了评估膨肺对心脏泵血通道的影响，本研究主要考察了不同心脏位置下膨肺前后肺静脉和二尖瓣血流的变化情况。 肺静脉血流的变化与左房压力及左心室舒张功能密切相关 [ 6 ]。TEE可以直接、动态观察肺静脉血流频谱的变化。肺静脉血流频谱可以由S、D和Ar波组成 [ 7 ]，其中S波为收缩期肺静脉血回流入左房的血液流速波形，当左室收缩时二尖瓣关闭，左房压力下降血液由肺静脉流向左房形成S1波，随着左房压的逐渐升高，肺静脉自身的收缩促使血液进一步向左房回流从而形成了S2波。D波为舒张期肺静脉血回流入左房的血液流速波形。Ar波为舒张晚期左房收缩返流入肺静脉的血流波形。根据本研究结果表明由于受心脏位置和固定器的影响，左上肺静脉S、D波的VTI明显减少，特别是回旋支减少最为明显。根据泊肃叶公式计算发现在搭前降支、回旋支和后降支时的肺静脉血流都有一定的减少，但是以回旋支最为明显，而膨肺能够明显增加过搭回旋支时过肺静脉的血流，改善此时的血压。这可能与膨肺对心脏的挤压促使右心的血流入左心有关，而且根据本临床观察发现当心脏受压越明显时，膨肺的挤压作用更加突出。 通过二尖瓣的血流变化与左心室的舒张功能和左心房的收缩功能有关 [ 8 ]，主要代表了左室的前负荷。二尖瓣的血流频谱由E峰和A峰组成，E峰表示左房血液快速进入左室，A峰表示左房收缩，缓慢进入左室，正常情况是E/A大于1 [ 9 ]。根据本研究结果表明搭前降支时，E峰和A峰的VTI变化不明显，搭回旋支和后降支时，E峰和A峰的VTI下降，且大部分患者E/A小于1，这说明心脏位置的改变和固定器的压迫使左室舒张功能减退同样以回旋支最为明显，最终使过二尖瓣的血流减少，但膨肺后可以增加回旋支时过二尖瓣的血流。 对于不停跳冠脉搭桥的患者来说，由于心脏受到外科操作和固定器的压迫作用，心室的充盈量受到严重的影响，血压很难通过血管活性药物维持，但是膨肺通过增加胸内压，给予右心室一个挤压作用，促进右室的血液向左室的流动，表现为肺静脉和二尖瓣血流量的增加；另外，胸内压的增加也给予左室一个挤压作用，促进了血液的搏出，从而改善了血压。同时，我们的结果表明，膨肺只对搭回旋支的患者有作用，这是因为回旋支相对于其他冠脉血管的位置来说不易于操作，固定器的压迫作用更明显，血流难以从右心流向左心，并从左心泵出。膨肺给予了一个挤压作用，促进了血液的流动，改善了血液循环，对于此类患者来说起到了有益的作用。 综上所述，膨肺能够改善不停跳冠脉搭桥搭建回旋支患者的肺静脉及二尖瓣血流，有助于维持循环的稳定。
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user: 摘要 本文基于2017~2018年专题性地理省情监测得到的冬小麦种植成果数据，结合年度基础性地理省情监测成果数据，采用热点分析、核密度分析、破碎度分析以及相关性分析等分析方法，针对山东省冬小麦种植空间形态开展了全省冬小麦热点分析、种植破碎度分析及与水域及水利设施的相关性分析，深入挖掘了山东省冬小麦种植的空间分布特点，分析成果可为农业政策的调整提供具体参考。
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user: 1. 引言 山东省作为我国非常重要的冬小麦主产区之一，查明其种植分布特点对粮食安全至关重要。特别是随着遥感信息提取技术 [ 1 ] [ 2 ] 的发展，可以快速地提取冬小麦种植信息 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，如何应用这些冬小麦种植信息，深入挖掘冬小麦种植空间形态，查明分布情况，找出问题，对农业政策调整等政府决策有重要作用。本文综合利用多源数据，根据已有冬小麦的种植信息开展统计分析 [ 7 ]，采用破碎度分析 [ 8 ] [ 9 ]、核密度分析 [ 10 ] 及相关性分析 [ 11 ] [ 12 ] 等多种综合分析方法查明了冬小麦的种植规律、破碎度及与水系及水利设施的相关性。
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user: 2. 监测区概况 山东省位于华北平原东部，濒临黄海和渤海，地处北纬34˚22.9′~38˚24.01′、东经114˚47.5′~122˚42.3′之间，总面积15.71万km²。地形格局表现为山地丘陵为骨架、平原盆地交错环列其间，中部山地突起，西南、西北低洼平坦，东部缓丘起伏。 山东省冬小麦、玉米等粮食作物在全国占有重要地位。按区域来看，西南、西北平原地区是冬小麦的主产区，掺杂种植蔬菜大棚、大蒜和棉花等经济作物。丘陵区域主要种植果树，冬小麦往往与花生、芋头、土豆、菜地等作物间作。山区冬小麦主要种植在梯田内，与其他经济作物间作种植。北部渤海湾盐碱地(滨州市沾化区、无棣县和东营市)粮食作物虽以冬小麦种植为主，但是因为土壤盐碱化，冬小麦出苗、返青和收割都比其他区域要晚，总体长势较差，死苗、毁苗情况较严重。
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user: 3. 数据源情况 收集了2017~2018年山东省冬小麦空间分布数据及基础性地理省情监测成果数据。其中，冬小麦空间分布数据为山东省遥感技术应用中心2017~2018年专题性地理省情监测成果数据，数据成果已通过验收，成果可靠，其矢量数据用作冬小麦种植空间形态分析的主要数据源。基础性地理省情监测成果数据，包含行政区划数据、地表覆盖数据集LcrDataset (Land cover dataset)、水系数据。其中行政区划数据作为冬小麦种植面积按行政区划裁切和统计的参考数据，地表覆盖数据用于提取水浇地数据，结合水系数据，用于相关性分析。
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user: 4. 分析指标及方法 4.1. 热点分析与核密度分析 热点分析是指通过空间聚类原理，识别具有统计显著性的高值(热点)和低值(冷点)，因而获得冬小麦种植聚集度高的区域。在使用热点分析工具前，首先需要将各市、县、区冬小麦图斑转为带有面积属性的点要素，在热点分析时选择面积属性作为分析字段，聚合方法为相反距离法(inverse distance)，要素间距离测量方法为欧式距离(Euclidean Distance)，然后通过运行热点分析获得带有p值和z值的冷热点要素类作为输出结果。为使热点分析结果更加清晰明了，对于热点分析获得的点要素类再次进行密度分析。核密度分析可以获得某一范围内的热点密度，通过统计该范围内的冬小麦像元值，可将热点拟合为连续表面，如图1所示。 利用冬小麦图斑的热点分析和核密度分析结果，可分析各个区域的冬小麦种植聚集情况。热点区域代表冬小麦在这些地区种植的空间连接性比较强、密度比较大，单个地块冬小麦种植面积比较大的区域；冷点区域代表冬小麦种植空间连接性比较弱、种植相对分散，单个地块冬小麦种植面积比较小的区域。 图1. 核密度分析拟合结果示例图 通过热点分析和核密度分析，利用冬小麦图斑空间分布的拓扑属性和面积属性，可计算分析得出各个区域的冬小麦种植聚集情况，便于之后分析冬小麦空间分布差异以及造成差异的原因。基本统计分析中，冬小麦面积以县为最小单元统计，而热点分析、核密度分析不受行政区划单元限制，可以提供更加宏观的空间分析结果。通过空间分析工具，可以获得县内部的冬小麦空间分布结果，有助于提升冬小麦种植面积分析的维度和数据的实用性。 4.2. 破碎度分析 破碎度用于表征景观的破碎化程度，并反映景观空间结构的复杂性。冬小麦种植破碎度与冬小麦种植图斑面积、冬小麦种植图斑之间的空间连接性有关。当单个冬小麦种植图斑面积越小、冬小麦种植图斑空间连接性越弱，空间破碎度则越高；当单个冬小麦种植图斑面积越大、冬小麦种植图斑空间连接性越强，空间破碎度则越低。低破碎度冬小麦种植更有利于冬小麦的播种、灌溉、管理和收割，提高生产效率。所以通过破碎度分析可以探寻冬小麦种植空间分布差异，为高破碎度区域提供相关管理建议，以实现冬小麦的高效种植与产量增长。 破碎度计算公式如下： C i = N i / A i (1) 式中，Ci代表第i个统计单元的冬小麦景观破碎度，Ai代表第i个统计单元的冬小麦景观总面积，Ni代表第i个统计单元的的冬小麦景观斑块数。 4.3. 相关性分析 为了分析冬小麦种植面积和水利设施及水资源条件之间的关系，以各地级市冬小麦种植面积、河渠数据和水浇地数据为基础，对山东省的冬小麦种植空间分布和水资源分布开展相关性分析，定性化的分析两者之间的关系。以寻找影响冬小麦种植面积的因素。 基于山东省各市的河渠数据，计算出每平方千米内河渠的修建长度，并与对应区域冬小麦种植面积占耕地面积的比例进行相关性分析。主要采用相关系数R 2 反映其相关性的高低，R 2 计算公式 [ 13 ] 如下： R 2 = ( ∑ ​ ( x − x ¯ ) ( y − y ¯ ) ) 2 ∑ ​ ( x − x ¯ ) 2 ∑ ​ ( y − y ¯ ) 2 (2) R 2 的取值区间为0~1，越接近0说明其相关性越低，越接近于1说明其相关性越高。