DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 中低速磁浮列车作为一种新型的轨道交通形式，以低噪声、无污染、能耗低、速度快、爬坡能力强、转弯半径小等优势，较为适合于城市轨道交通。磁浮列车是通过电磁力达到无接触的悬浮、导向和驱动的车辆系统，悬浮电磁铁作为磁浮列车走形机构的关键部件，对其电磁特性的深入研究关系到列车运行的安全性、稳定性、可靠性。 对于悬浮电磁铁的电磁特性分析，国内学者也作了很多相关研究。詹佳雯 [ 1 ] 建立了悬浮电磁铁3D有限元模型，研究了横向偏移、励磁电流对电磁力的影响；刘慧敏等 [ 2 ] 对悬浮电磁铁二维有限元分析，搭建二维简化模型，探究了悬浮力与悬浮间隙在不同励磁电流下的关系；刘少克等 [ 3 ] 建立悬浮电磁铁三维数值模型，仿真分析了在磁铁发生位置变化时导向力和悬浮力的变化情况。罗芳等 [ 4 ] 建立了悬浮电磁铁二维有限元模型，对电磁场进行二维有限元分析，得到了在起浮工况和额定工况下励磁电流、磁力线分布和磁场饱和状态等数据。 可以看到，对于电磁特性的分析方法主要是建立二维或三维的有限元模型，通过对悬浮电磁铁施加电流激励，探究其各项参数间的变化关系。本文采用的是建立3D有限元模型，设计了两种不同规格的铁芯尺寸和线圈材料，通过对比仿真，探究在额定工况下保证悬浮力不变时，励磁安匝数、导向力、导向刚度与磁极侧向偏移距离之间的变化关系，以及起浮工况下悬浮电磁铁所需的励磁安匝数与额定工况下所需励磁安匝数的数量关系。
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user: 2. 磁浮车辆动力学建模 2.1. 车辆结构原理 中低速磁浮列车一般采用三节编组，每节车辆包含两个主要组成部分：车体和走形机构。走形机构的作用类似轮轨交通车辆的转向架，用于支承车体并传递载荷与各种作用力。5个悬浮架模块共同组成走形机构，如图1所示，悬浮架的作用是装载悬浮电磁铁，并通过滑台、迫导向机构等二系悬挂系统与车体相连接，将悬浮力、导向力、牵引力以及制动力传递至车体 [ 5 ]。单个悬浮架模块主要由4套托臂、2套纵梁、2套抗侧滚梁、2套牵引拉杆装置和2套悬浮电磁铁模块组成，如图2所示。 图1. 磁浮车辆走形机构 图2. 单个悬浮架结构 当列车在线路上运行时，由于轨道不平顺、侧向风干扰等因素的影响，悬浮架与轨道之间的位置状态会发生变化，尤其是在通过小半径曲线时，又叠加受到离心力、重力横向分力、二系悬挂力等的共同作用，悬浮电磁铁磁极与F轨之间的相对位置会产生较大的变化。极面间磁场的变化会使得悬浮力和导向力不能满足车辆的动力学要求，严重时甚至会出现掉点等情况，对于磁浮列车的运行安全性有较大的隐患，所以对列车曲线通过时悬浮电磁铁的电磁特性研究具有重要意义。 2.2. 动力学建模 磁浮车辆动力学模型的建立利用的是多体动力学仿真分析软件SIMPACK，在开始搭建模型前，首先对磁浮车辆各个构件之间的连接构造方式及各构件间相对自由度进行分析，得到车辆的拓扑结构示意图，如图3所示。图中最下方的横线代表轨道面，悬浮架通过电磁吸力浮于轨道面之上，悬浮架与车体之间由空气弹簧悬挂系统连接，主要包含空气弹簧和滑台两个构件。从横向视图可以看到，每个滑台坐于两个空气弹簧之上，滑台共有六位，其中1、3、4、6位为滑动滑台，车体与悬浮架之间有横向平动的自由度；2和5位为固定滑台，与车体固结在一起。从纵向视图来看，悬浮架左右两侧纵梁之间由抗侧滚梁连接，两片抗侧滚梁之间由两个吊杆连接，存在竖向平动及绕纵向转动的自由度。 此外，由于磁浮车辆是一个复杂的系统，为了避免在仿真分析中计算机出现内存不足而卡顿死机的情况，对车辆模型作适当的简化，将车体、悬浮架各模块、悬浮电磁铁及F轨等视为刚体，忽略其自身的弹性形变；将空气弹簧及抗侧滚梁吊杆等效为弹簧阻尼元件 [ 6 ]。 车辆模型的搭建主要分三个部分：首先建立悬浮架模块，使用弹簧阻尼元件模拟悬浮磁铁产生的电磁吸力，利用移动标志点(作用等同于轮对)来模拟磁浮列车沿轨道的运动；然后将车体模型简化为一个具有6个自由度的刚体，定义好标志点并建立迫导向机构模型；最后为了减少重复性工作量，可将悬浮架模块作为子模块导入车体模型中，重复5次后得到磁浮车辆整车动力学模型，如图4所示。 图3. 车辆拓扑结构图 [ 6 ] 图4. 整车动力学模型
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user: 3. 悬浮电磁铁技术特征及原理分析 悬浮电磁铁通电产生电磁吸引力，用于将磁浮列车吸引至与轨道无接触的状态。不同于常导磁吸式高速磁浮安装有独立的导向电磁铁，中低速磁浮列车采用的悬浮电磁铁是同时具备悬浮和导向功能的U型磁铁以及配套的F型悬浮导轨。每节车5个悬浮架模块共10个电磁铁，每个电磁铁上安装有4个铁芯，绕制四组相同的线圈。 3.1. 悬浮电磁铁结构 悬浮电磁铁装置由托臂连接件、内外侧极板、横向止挡滑橇、垂向防吸死滑块、磁轭、极板间支承、以及若干传感器安装座组成 [ 7 ]，电磁铁及部件总装三维模型示意图如图5所示。 图5. 悬浮电磁铁总装示意图 3.2. 悬浮控制及导向原理 悬浮系统作为中低速磁浮列车上的关键系统，肩负着列车起浮与运行中稳定悬浮的重要任务。悬浮控制技术是悬浮系统中最为核心的一项技术，它主要包含两个主要装置：悬浮传感器和悬浮控制器。悬浮传感器用于测量电磁铁与F轨间隙大小及垂向加速度信号，悬浮控制器接收到传感器信号后根据悬浮间隙的给定值对悬浮电磁铁的励磁工作电流做出及时调整，电流变化引起磁场变化使得电磁力发生变化，使悬浮间隙保持在允许的范围内。中低速磁浮每节车的走形机构有5个悬浮架，对应装配了20个悬浮控制器，每个悬浮控制器控制半个电磁铁(即两个电磁铁线圈)，一节车的悬浮控制系统配置如图6所示。 图6. 一节车的悬浮控制系统配置 [ 7 ] 图7. 被动导向原理图 中低速磁浮列车在垂向上设置有多个悬浮间隙传感器，由悬浮控制器对垂向悬浮进行主动控制。而在横向上的导向采用的是被动控制，当列车通过曲线时，悬浮电磁铁发生横向位移，如图7所示，由于磁力线发生倾斜，电磁力在垂向和横向上分为两个分力，垂向的悬浮力使列车悬浮，而横向的导向力也称为复原力会促使电磁铁回到正确的位置，达到导向的目的。
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user: 4. 电磁模型建立及仿真分析 悬浮电磁铁电磁模型的建立利用的是ANSYS Maxwell，该软件在磁场分析中既可以建立二维模型也可以建立三维模型，在分析工业电磁元件中应用较为广泛。 4.1. 电磁模型 在本节的分析中，建立的是三维分析模型。根据实际的需要，建立了两种不同底铁尺寸下的模型，具体参数规格如表1所示，主要区别如下： 1) 规格1 (励磁线圈用铜扁线)：420 mm (底铁长度) * 56 mm (底铁高度)； 2) 规格2 (励磁线圈用铝箔)：390 mm (底铁长度) * 60 mm (底铁高度)。 建模的时候，在基本不影响磁路的基础上，作了适当的简化。一方面，根据磁极模块的对称性，只建立两个线圈的半磁极模块模型；另一方面，对F铁和磁极铁芯的圆角进行钝化处理(方便剖分)，具体的模型如图8所示。 Table 1 Electromagnetic design parameters of suspension electromagne 设计参数 规格1 规格2 导线材料 扁铜线 铝箔 线圈匝数 340 340 铁芯材料 Q235 Q235 磁铁长度/mm 2800 2800 磁极宽度/mm 28 28 铁芯高度/mm 56 60 铁芯长度/mm 420 390 额定电流/A 32 32 表1. 悬浮电磁铁电磁设计参数 图8. 悬浮电磁铁三维有限元模型(半个) 4.2. 电磁仿真结果 4.2.1 . 磁极侧向偏移分析 在列车实际运行中，通过曲线工况时，悬浮电磁铁磁极与F轨的相对位置关系是复杂多变的，在空间内有六个运动自由度，分别是沿横向、纵向和垂向的平动，以及绕三个坐标轴的侧滚、俯仰和偏航运动。为了便于分析，将模型简化为仅考虑横向平动，即磁极侧向偏移时的工况。在保证悬浮力不变的情况下，改变侧移量的大小，可以得到各工况下两种不同规格电磁铁的励磁安匝数大小、导向力大小及导向刚度大小。具体仿真结果如图9，图10，图11所示。 图9. 保证悬浮力时安匝数与侧移量的关系 图10. 保证悬浮力时导向力与侧移量的关系 图11. 保证悬浮力时导向刚度与侧移量的关系 由图可知，磁极发生侧向偏移时，在保证悬浮力的情况下，励磁电流和导向力的大小均随偏移量增大而增大，而导向刚度随偏移量增大呈下降趋势。比较两种规格电磁铁可知，在磁极侧向偏移一定时，规格2电磁铁所需励磁电流远大于规格1电磁铁，究其原因，初步认为是线圈材料和铁芯尺寸两方面因素共同作用导致的；而导向力与导向刚度差别不大，这是因为中低速磁浮列车采用被动导向，导向力是电磁吸力在横向的分力，其大小受悬浮力的影响，而与线圈材料和铁芯尺寸无关。 另外选取磁极无侧向偏移和磁极偏移14 mm两种工况，对悬浮电磁铁的磁场分布情况进行有限元分析，可以得到磁场分布情况如图12，图13所示。由磁场分布云图可以看出，内外侧极板上靠近线圈部分较远离线圈部分的磁感应强度更大；当磁极无侧移时，可以看到在同一位置上的磁感应强度规格2电磁铁比规格1电磁铁较大，且当磁极发生侧移时，电磁铁整体磁感应强度都急剧增加，这是由于通入线圈的励磁电流增大引起感应磁场的强度增大所导致的。 图12. 规格1电磁铁磁场分布图 图13. 规格2电磁铁磁场分布图 4.2.2. 起浮工况仿真 理论上，设计起浮间隙是稳定悬浮间隙的2倍，稳定悬浮气隙长度为8 mm，起浮气隙长度为16 mm，根据公式： f m a g = k ( i δ ) 2 起浮时的励磁电流是稳定悬浮时悬浮电流的2~3倍(考虑向上加速度)。经仿真分析得到的起浮工况励磁安匝数如表2所示。 Table 2 Ampere-turns under floating condition 方案 扁铜线 铝箔 额定安匝数/AT 9840 10，520 起动安匝数/AT 23，704 33，138 起动电流/A 2.41 I 0 3.15 I 0 表2. 起浮工况下的安匝数 规格1 (420 * 56)的电磁铁要在起浮时产生2吨/沿米的悬浮力，需要的励磁安匝数为23，704安匝，约为8 mm时产生相同悬浮力所需安匝数的2.409倍；规格2 (390 * 60)的电磁铁要在起浮时产生2吨/沿米的悬浮力，需要的励磁安匝数为33，138安匝，约为8 mm时产生相同悬浮力所需安匝数的3.15倍。之所以规格2电磁铁(短铁芯)所需励磁电流远大于规格1电磁铁(长铁芯)，初步认为是由于侧板磁饱和后到某一程度后，增加励磁电流对悬浮力的影响很小。
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user: 5. 结论 根据上面的仿真分析结果可以得出以下结论： 1) 当悬浮电磁铁相对F轨发生横向偏移时，所需的励磁电流和导向力都随偏移量增加而增大； 2) 对比分析两种规格电磁铁的电磁仿真特性，可以得出，采用铜扁线作为线圈材料且铁芯尺寸为420 mm * 56 mm的电磁铁，达到相同的工况所需的励磁电流均远小于采用铝箔为线圈材料的电磁铁，从节能和安全方面考虑，应选用规格1电磁铁作为中低速磁浮列车电磁铁方案。 本文通过增设一组对比试验规格的悬浮电磁铁，利用Maxwell对悬浮电磁铁进行三维有限元建模并对比仿真，分析总结了悬浮电磁铁各关键参数与其电磁特性之间的影响关系，得到了一些有价值的结论，对悬浮电磁铁设计参数的优化提供了一定的技术支持。 目前国家正推动新一代160~200 km/m中速磁浮列车的研发，悬浮系统作为其中的核心技术在更高的速度等级下必然面临更大的挑战，对于悬浮电磁铁电磁特性的研究也会得到更广阔的发展和应用。
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user: 摘要 在交通工程学范畴，车速不仅反映了车辆的行驶状态，还反应了交通设施的服务水平。以分布特征为切入点，可以深入对交通流特性进行研究。本文基于现有的研究成果，从车速分布与交通流参数的关系、车速分布特征、影响因素及其与交通安全的关系四个方面归纳分析了目前关于交通流车速分布的研究，并从车速离散性的角度提出了提升道路交通安全的思路，希望能够为后续车速分布内容的研究和交通管理决策部门提供一定的借鉴和参考。
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user: 1. 引言 随着城市化进程的加快和人民生活水平的提升，机动化出行的需求使得道路交通负荷饱和、交通拥堵、环境污染、交通安全等交通问题日趋严重，交通流特性的研究是解决交通问题的基本内容。长久以来，大多数学者都是以交通流速度、流量和密度三个参数表示的平均状态指标宏观描述道路交通流的特性，忽略了车辆个体之间的差异，因此车速分布特征的探索成为了挖掘交通流特性的新方向。车速分布特征可以从车速分布类型和集中、离散趋势三个方面来描述 [ 1 ]。掌握车速分布特征可以全面认识交通流的变化规律，进而完善交通流理论、为交通安全与交通管理控制等提供科学的理论支持，同时还可以通过减少车辆尾气排放来改善交通环境、解决交通拥堵来提升道路通行能力、降低事故发生率来保障交通安全等。总之，车速分布的探讨不仅对交通流研究具有重要的理论意义，还对交通规划设计与管理和交通安全具有重要的实际应用价值。本文从车速分布与交通流参数的关系、车速分布特征、车速分布特征的影响因素以及车速分布与交通安全的关系四个角度梳理分析目前关于交通流车速分布的研究，揭示车速分布与交通流特性之间关系的同时为道路交通安全提供建议。
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user: 2. 车速分布与交通流参数的关系 车速分布与交通流稳定相互影响的关系体现车速分布与交通流参数紧密相关。交通流参数是指描述交通流特性的物理量，其中宏观参数有交通流量、速度和密度，微观参数有车头时距和车头间距等。 当交通流处于白由流状态时，车速分布特征取决于驾驶人本身的期望速度，与交通流量、速度和密度无关。交通量増加会使车头间距逐渐减小，当处于临界值时，自由驾驶将转变为跟驰行为，车辆会因此受到一定程度的约束，车速离散性也会由于超车换道行为増多而最大。当处于交通拥堵时，车速离散性会因为车辆之间速度相近而降低。此时如果有交通流扰动现象出现，交通流波动会随扰动效应向后传播，车速离散性会因为交通流处于偏离稳定状态而又增大。车辆的超车换道行为是交通扰动的来源之一，但当交通密度超过临界值时，车距限制了驾驶员超车换道行为。故车速分布与交通流参数密切相关。近年来，有许多学者试图将车速分布特征与交通流参数联系起来，起初学者们只是挖掘两者数据的表面变化规律，比如Del Castillo [ 2 ] 等通过拟合速度标准差与速度密度函数发现车速离散性小的数据与基本图吻合效果较好；Wang [ 3 ] 等利用随机建模方法建立了速度标准差与交通流参数密度和速度之间的关系；陈曦 [ 4 ] 通过确定速度离散度在基本图上的分布规律，得到了两者存在相关关系的理论范围等。随着深入研究，学者们发现数据的变化规律可以有效反映交通流的稳定和安全，比如陈清元 [ 5 ] 基于分析两者之间的关系提出了交通流平稳性的判别方法；吕贞 [ 6 ] 为了降低车速离散性分析了车速离散性与交通流微观参数车头时距的关系，并提出了提高交通安全的措施。
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user: 3. 车速分布特征 本文从车速分布类型与车速分布描述方式两个角度分析车速分布特征。 3.1. 车速分布类型 常见的车速分布类型如表1所示。这些分布均呈现单峰分布的形式，但是不同的是正态分布和Logistic分布具有对称性，计算相对简单且适应性广，而Gamma分布和Weibull分布具有不对称性，计算较为繁琐且适应性窄，但对偏态分布的数据有更好的拟合性 [ 7 ]。 Table 1 Vehicle speed distribution typ 公式 约束条件 注释 正态分布 f ( x ) = 1 2 π σ e − ( x − μ ) 2 2 σ 2 − ∞ < x < + ∞ x：随机变量 μ ：位置参数 σ ：尺度参数 对数正态分布 f ( x ) = e − ( ln x − θ ) 2 2 σ 2 ( x − σ ) σ 2 π x：随机变量 μ ：位置参数 σ ：尺度参数 Weibull分布 f ( x ) = L U [ x U ] L − 1 e − ( x U ) L x：随机变量 L：形状参数 U：尺度参数 Gamma分布 f ( x ) = { λ α γ ( a ) x α − 1 e − λ x         x ≥ 0 0                                           x < 0 x：随机变量 α ：形状参数 λ ：尺度参数 Logistic分布 f ( x ; μ ， σ ) = e − x − μ σ σ [ 1 + e − x − μ σ ] 2 − ∞ < x < + ∞ x：随机变量 ：位置参数 σ ：尺度参数 表1. 车速分布类型 车速分布类型的拟合方法有定性法(P-P)和定量法(K-S)两种。P-P图是根据变量累积比例与指定分布累积比例之间的关系所绘制的图形，可直观地判断样本是否符合某分布。K-S检验属于非参数检验的方法，可以检验样本理论分布与实际分布相符合的程度 [ 8 ]。周子一 [ 9 ] 提出车速分布类型会因条件的变化而变化，没有哪一种分布完全特定适合于一种情况，而且仅通过直观观察是不能精确判别车速分布服从的类型，因此分析每种分布类型的适合领域和程度是有必要的。车速数据是研究车速分布特征的基础，对于数据的收集，起初学者们大多是基于人工路段实测采集，随着网络信息技术的发展，姚铮 [ 8 ] 基于浮动车GPS数据得出了不同等级的道路服从的车速分布特征。为了更全面、高效收集数据，深度学习等机器学习方法逐渐渗入，例如刘贺子 [ 10 ] 等借鉴深度学习的多目标跟踪网络技术，设计视频识别方法代替人工采集，对混行非机动车的车速分布特征进行了研究。 3.2. 车速分布描述方式 由统计学知识可知，车速分布的描述方式一般可以从车速的集中程度和离散程度两个方面来表示。本文主要针对离散性分析车速的分布描述方式。 车速离散性 车速离散性是指同一时空下车辆由于车速差异所表现出来的特征 [ 11 ]，反映了交通流的非稳定状态。为了具体研究车速离散性的规律，需要将车速进行定量化描述。基于研究目的、研究方法以及数据采集与处理的差异，学者们提出了多种车速离散性指标。本文回顾了目前常用的描述方式，如表2所示。 Table 2 Discrete description of vehicle spee 公式 注释 含义 车速标准差 S D = ∑ i = 1 n v i − v ¯ n − 1 ：第i辆车通过观测点的车辆速度 v ¯ ：统计时间内所有通过观测点车辆速度的平均值 n：统计时间内观测车辆的总数 统计时间内所有车辆的个体速度偏离平均速度的平均值。车速标准差越大，数据越离散。 变异系数 C V = σ v ¯ σ ：观测样本车速标准差 v ¯ ：观测车辆速度样本均值 车速标准差与车速样本平均值的比值。变异系数越大，数据越离散。 平均速差 A S D = ∑ i = 1 n − 1 | v i − v i − 1 | n − 1 v i ：第i辆车通过观测点的车辆速度 统计间隔内通过观测地点所有车辆中相邻两车速度差值的平均值。平均速差越大，数据越离散。 归一化车速离散度 v 85 ：样本中第85%位车速 Δ v s = v 85 − v 15 v 85 ：样本中第15%位车速 将样本中第85%位和第15%位的车速差值作为车速离散度，并进行归一化处理。 表2. 车速离散性描述方式 起初学者们都会选用车速标准差来反映车速离散度，车速标准差能直观的反映出统计间隔内车辆个体与整个交通流之间的关系，但无法反映车辆个体之间的关系。王昊 [ 12 ] 基于车速标准差不能很好的反应跟驰车辆车速离散性的缺点，提出用相邻两车的平均速差来描述车速的离散度，但是平均速差局限于路段断面的研究，并没有涉及到路段的整体。车速变异系数可消除由于平均速度的差异而对车速离散度产生的影响，特别是在对两组或两组以上数据离散度进行比较时，车速变异系数较车速标准差更为适合。车速样本中极值之差反映了车速分布的范围与离散的幅度，由于车速样本的随机性，大多数研究采用车速样本中的第85%位车速与第15%位车速作为极值，归一化处理是为了实现不同路段车速离散度的比较。周旦 [ 11 ] 等就选用了变异系数和归一化离散度两种描述方式分析了车速离散性与影响因素之间的关系。 信号交叉口是道路主要组成成分之一，其运行效率直接影响整个交通系统。车队离散是指车队主要在交叉口信号的影响下，从上游交叉口停止线出发至下游交叉口停止线之间时，由密集趋于分散的现象。车队离散会明显降低道路交叉口的通行效率，因此车队离散现象的研究与交叉口信号协调控制和优化设计紧密相关。关于车队离散性，早期就有许多国内外学者对其研究，具有代表性的模型主要是早期被提出的Pacey [ 13 ] 和Robertson模型 [ 14 ]。Pacey模型是假设车队车辆行程速度恒定不变且均服从正态分布，Robertson模型是假设车辆行程时间服从移位几何分布。但Polus [ 15 ] 发现用正态分布、对数正态分布拟合车辆的行程时间效果好于移位几何分布。王殿海 [ 16 ] 认为二者在准确性和效率方面没有什么差别，但是前者对车速分布拟合具有广泛的适应性，适合长距离的相邻交叉口，而后者适合于较短距离。 为了使模型假设趋于实际，后期学者们不断增加了相关约束。例如Pacey模型假设的车速大部分是服从−∞到+∞的正态分布，缺乏实际性，所以魏明 [ 17 ]、巫威眺 [ 18 ] [ 19 ] 提出了车速在合理范围内的截断正态分布模型和截断对数正态分布模型。姚志洪 [ 20 ] 等也考虑到车速的范围约束而提出了截断分布模型，鉴于交通流组成的复杂性，他还研究了由小汽车与公交车组成的异质交通流的车队离散性，提出了混合截断的车队离散模型 [ 21 ]，并在此基础上利用Robertson模型优点和异质交通流特性，建立异质交通流车队离散模型，而且与Robertson模型进行了比较分析 [ 22 ]。 然而现有的车队离散模型参数均是通过历史调查数据来获取，并不能反映出交通流实时变化的特征。随着智能网联技术的发展，我们得到了获取车辆动态信息的条件，基于此，姚志洪 [ 23 ] [ 24 ] 等通过智能网联环境获取了实时数据并建立了服从截断正态分布的动态车队离散模型，研究结果证明该模型具有更高的准确性。
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user: 4. 车速分布的影响因素分析 除了车速分布特征，其影响因素也是目前的研究热点，以往学者们大多数是从交通系统人、车、路和环境四角度划分，本文基于已有的研究成果，将其细分为内外两种因素，如图1所示。 图1. 车速分布影响因素划分 4.1. 内部因素 4.1.1. 驾驶员个性 驾驶员由于驾驶技术、年龄和性格等因素，会呈现出不同的驾驶状态。例如性格激进与性格保守的驾驶员会因为其反应能力与接受能力的不同，使得车速不一，亦表现出车速离散的现象。郝亮 [ 25 ] 通过研究车速对驾驶员视野的影响，发现车速是影响驾驶员视野大小和对周围感知能力的重要因素。 4.1.2. 交通量 由车速分布与交通流参数的关系可知不同的流量提供给车辆运行的条件是不同的。车速离散程度会随交通量的增加呈现先上升后下降的趋势。A.S. Al-Ghamdi [ 26 ] 以车流量为1200 vph为界限研究高速公路的车速分布特征，结果发现600 < 车流量 < 1200 vph和车流量 > 1200 vph两种交通状态情况下的车速分布服从不同的类型。诸葛敬敏 [ 27 ] 将交通流状态划分为自由流、部分受限及受限交通流，并通过实测数据研究了相应的车速分布类型，并证明了交通量是影响车速分布的重要因素。 4.1.3. 车种混合 车辆类型决定车辆本身的性能，车型大小影响车辆的灵活性，道路中不同类型车辆混合及其混合比例是影响车速分布的重要因素。谢恩怡 [ 28 ] 研究了混入不同比例的大型车和非机动车交通流的车速演变特征，证实了车速离散性与混入率成正比的关系，并通过选用因子分析法综合分析了车速分布的影响因素，得到了交通条件因子中的大型车混入率是最大的影响断面车速离散性因素的结论。王笑笑 [ 29 ] 以高速公路为研究对象，通过统计分析发现了速度标准差随大车比例的增加呈现先增加后减小的趋势，说明在路段车速离散性研究中，大车混入率的增加起初会因限制小车行驶自由度而增加路段车速的离散性，当增加到一定程度后，会因道路行车安全激发驾驶员注意力，进而降低路段车速的离散性。如今，随着我国自动驾驶技术的发展，道路中会呈现人工—自动驾驶混合交通流，自动驾驶技术影响车辆环境感知和决策规划，因此混入自动驾驶车辆也会对车速分布产生影响。胡月豪 [ 30 ] 基于建立和仿真普通车辆与自动货车队列混行的交通流模型，发现自动货车队列长度的增加可通过有效降低普通车辆的速度波动提升普通车辆的行驶稳定性，而对于自动货车而言，速度波动范围会因队列长度的增加而变大，即不利于自动货车行驶的稳定性，所以合适的混合比例将是我们未来需要深入研究的问题。 4.2. 外部因素 4.2.1. 天气因素 天气变化可以通过改变驾驶员行为、路面状况、车辆特性、交通环境等影响车速。例如，风速会增加车辆的侧向受力，雾雨雪会降低道路的能见度，这种状况下驾驶员的反应时间和车辆的制动距离会显著延迟和增加等。张存保 [ 31 ] 基于调查数据分析了雨对交通流特性的影响，并通过建立雨天道路宏观交通流模型表明降雨强度是影响车速的主要因素。刘芳丽 [ 32 ] 选取车速标准差指标表征车速离散性，通过采取上海某交通数据对降雨条件下车速离散性进行了分析，明确了降雨与车速离散性的关系。 4.2.2. 道路因素 车道设计包括等级、线型和数量的设计。车道管理包括车道功能的划分、车道限速控制、交通标志标线静态控制和信号动态控制。限速控制包括标志限速、特殊路段和时段限速、法定限速等，早期Knoop [ 33 ] 等就发现，可变限速标志是影响路段车速分布的重要原因。车道的等级规定了车速的高低限制，车道的数量及功能的划分决定了车辆超车变道的空间，孙逢春 [ 34 ] 等就是针对不同等级的道路，研究了公交车平均车速的分布特征。任彦铭 [ 7 ] 等基于道路内外侧定性分析了不同车道服从的分布类型，以及孙祥龙 [ 35 ] 和朱建全 [ 36 ] 等基于实测数据统计分别从车道内外侧位置、数量和车道内外侧、交通状态两个角度，对车速的分布特征进行分析，都得出了车道内外侧会影响车速分布的结论。在道路线型、速度限制产生变化以及发生超车变道行为的路段，车速分布会因交通流扰动而受影响，周宏敏 [ 37 ] 等和宁俊明 [ 38 ] 就是通过道路线形及其组合研究了线形元素与车速之间的关系，得出了道路线形对车速及交通安全都有直接影响的结论。当然，由车队离散性形成机理可知道路交通信号标志是引发交叉口车队离散的直接原因。
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user: 5. 车速离散性与交通安全的关系 根据已有的研究成果发现，交通安全与车速离散性的关系主要以交通事故的形式表示，而且一般从交通事故的发生率和严重程度两个角度分析。由国家统计数据可知，2018年约有25万起交通事故发生，其中因为交通事故造成的死亡人数就有6.3万 [ 39 ]，由此可看出我国交通的安全形势非常严峻。交通事故发生的原因涉及到整个交通系统人、车、路和环境各个方面，车速离散性是重要原因之一 [ 40 ]。 车速离散性大，就会加大超车换道行为出现的概率，事故率也会因此上升。起初Solomon [ 41 ] 提出的“U”型曲线，直观的表示车辆保持的车速与平均车速最相近时，事故率才能最低，车辆车速越远离平均车速，事故率越高。英国交通研究实验室等研究机构 [ 42 ] 基于Solomon的研究分析了车速离散性与事故率的关系，也得出了相同的结论。裴玉龙 [ 43 ] 等对车速标准差与亿车公里事故率进行了回归分析并建立了关系模型，其中亿车事故率是能够描述道路整体的交通安全状况的事故率指标 [ 44 ]。侯典建 [ 45 ] 也采用亿车公里事故率对两者的关系进行了统计分析，后期钱国敏 [ 46 ]、吕晓宇 [ 47 ] 等都基于裴玉龙的研究分析了车速对事故的影响机理并建立两者关系模型，均证明了事故率随着车速离散性的增大而增大的结论。 车速离散性与交通事故严重度的关系可以利用物理学知识进行分析，即车辆的能量的大小用速度平方和质量的乘积表示，事故过程中能量转换的大小由速度决定 [ 48 ]。张锁 [ 40 ] 和黎毅 [ 49 ] 都通过分析车速与交通事故率和事故严重程度之间的关系，发现事故率和严重度随车速离散性增大而增大。张瑞琴 [ 50 ] 用建立车速与交通风险系数和人员伤亡概率之间的关系分别表征了事故率和严重程度，表明了车速与交通安全密切相关的观点。 然而研究车速离散性与交通事故之间的关系只是对交通安全较表层的分析，缺乏深层次的数据挖掘，研究会因为数据受限而只能得出大致的规律结论。事故数据是交通安全研究的基础，体现事故数据价值的有效路径就是对数据进行全面剖析。因此我们目前如果想要深入研究交通安全问题，有必要从有限的数据中提取出隐含的信息，并有效服务于交通安全管理。牛毅 [ 51 ] 等就通过对道路交通事故的数据挖掘，为进行高速公路中货车交通事故影响因素关联的深层次分析提供了更完整的数据支撑，使研究更全面和科学。 虽然国内外学者们采取的研究方法和对数据的分析方式等各有不同，但都得出了一致的结论，即车速离散性与事故发生率之间存在着正相关的关系。孟静 [ 52 ] 通过分析高速公路车速特征及其与交通安全的关系，提出想要提升道路交通安全，控制车速离散性是重中之重。因此为了保证交通安全，应该制定相关措施控制车速的离散性。 关于车速离散性的控制措施有很多种，车速的差别是车速离散性的核心，因此车速管理对降低车速离散度尤为重要。首先车速管理最常用的手段是车速控制，包括固定控制和可变控制。固定控制目前最常用的方法是采用15%位和85%位车速法，可变限速控制是基于实时交通流数据进行实时限速控制。二是根据车型设置车速限制值，不同车型采取不同的车速限制值可以降低事故的严重度 [ 53 ]。三是加强交通设计与管理措施，比如对车速起引导和管制作用的限速标志标线的设置间距与密度，是影响车速的直接原因，因此合理设计限速标志标线可以有效起到速度控制的作用，同时交通管理力度也是控制车速十分有效的方式。
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user: 6. 结语 由城市化进程的加快造成的城市交通问题是我们如今面临的重大难题，为解决这样的难题，交通流特性的研究势在必行。车速是评估道路交通水平运行状态的重要指标，掌握车速分布可深入分析道路交通流特性。本文结合交通流特性对道路车速分布的相关研究进行了全面回顾，其研究内容主要是对车速分布与交通流参数关系的分析、车速分布特征及影响因素的介绍，以交通事故的表现形式和事故发生率和事故的严重程度两个角度分析车速离散性与交通安全的关系，并基于此提出了通过控制车速来提升交通安全的方法和目前关于交通事故研究中存在的不足。后续可以针对这些细分领域展开详细探索，进一步挖掘道路交通流车速分布的深度和广度。
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user: 摘要 本文研究了一类集合生态系统内部双向资源交换的动力学行为，利用比较原理研究它的一致持久性，得到了该系统一致持久性的充分条件。
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user: 1. 引言 生物种群的持续生存问题一直是很多生物数学家所关注的重要课题之一，很多学者研究系统的一致持久性 [ 1 ] - [ 10 ]。持久性的动力系统方法为处理这类数学问题提供了非常有用的工具，例如平均Lyapunov函数 [ 3 ]，正常或外部Lyapunov指数 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，不变概率测度 [ 3 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]，或链递归，与莫尔斯分解或无环理论 [ 6 ] [ 8 ] [ 9 ] 结合使用。 最近，Messan和Kopp等人为了研究集合生态系统中两个生态系统之间的双向资源交换的动态产出，在 [ 11 ] 中建立了如下生态模型： { d P d t = r p P [ 1 − P K p + a p Q ] − b p Q P d Q d t = r q Q [ 1 − Q K q + a q P ] − b q Q P 其中， P ( t ) ， Q ( t ) 是在时间t进行资源交换的两个相邻生态系统的产出， r i ， i = p ， q 是生态系统中生物量的内在增长率， K i 是在没有资源交换的情况下生态系统i的承载能力； a i 表示从贡献者生态系统转移到接收系统i的资源数量； b i 表示生态系统层面上供体生态系统i的资源枯竭率。 [ 11 ] 指出上述系统当 β i = b i r i K j < 1   ( i ≠ j ) 时为一致持久的。 由于受气候、环境等因素变化的影响， r i ， K i ， a i ， b i 不一定是常数，而是会随着时间的推移而发生变化，即为时间t的函数。 同时，如 [ 12 ] [ 13 ] 中指出，时滞现象是生物学中另外一种重要现象，说明了群体在成长或消化吸收时的延迟规律。由于种群的相互影响普遍存在滞后现象，近年来具有时滞阶段结构的生物模型得到了广泛的研究。考虑到进行双向资源交换后生物种群的发育时间，生态系统的产出受到生物种群发育情况的影响，即生态系统的资源产出对生物种群数量存在时间滞后现象。基于以上两点考虑，建立如下带有时滞的模型： { d x d t = x ( t ) [ r 1 ( t ) − r 1 ( t ) x ( t − τ 1 ( t ) ) K 1 ( t ) + a 1 ( t ) y ( t ) − b 1 ( t ) y ( t ) ] d y d t = y ( t ) [ r 2 ( t ) − r 2 ( t ) y ( t − τ 2 ( t ) ) K 2 ( t ) + a 2 ( t ) x ( t ) − b 2 ( t ) x ( t ) ] ， (1) 其中 r i ( t ) ， K i ( t ) ， a i ( t ) ， b i ( t ) ， i = 1 ， 2 是定义在R上的非负连续有界函数。据我们所知，系统(1)的一致持久性未有相应结果，受 [ 14 ] [ 15 ] 启发，本文将研究这一问题。我们首先给出一些记号与定义：对定义于R上的非负连续有界函数 g ( t ) ，令 g u = sup t ∈ R g ( t ) ，   g l = inf t ∈ R g ( t ) ，   g ∗ = lim sup x → ∞ g ( t ) ，   g ∗ = lim inf x → ∞ g ( t ) ，   τ = max ( τ 1 u ， τ 2 u ) ∀ φ = ( φ 1 ， φ 2 ) ∈ C + = { ( φ 1 ， φ 2 ) ∈ C [ − τ ， 0 ] ， R 2 | φ i ( θ ) ≥ 0 ， φ i ( 0 ) > 0 ， i = 1 ， 2 } ，由 [ 12 ] 定理2.1知，方程有唯一满足初始条件 x 0 = φ 的解 x ( t ， 0 ， φ ) = ( x 1 ( t ， 0 ， φ 1 ， φ 2 ) ， x 2 ( t ， 0 ， φ 1 ， φ 2 ) ) 且 x i ( t ， 0 ， φ 1 ， φ 2 ) > 0 ( ∀ t > 0 ， i = 1 ， 2 ) 。
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user: 摘要 首先，对修正的两指标Camassa-Holm方程的周期边值问题建立局部适定性。其次，得到有关该方程强解的一些爆破结果。
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user: 1. 简介 这篇文章我们考虑如下周期边值问题(MCH2) { y t + u y x + 2 y u x = − g ρ ρ ¯ x ，         t > 0 ， x ∈ ℝ ρ t + ( ρ u ) x = 0 ，                                     t > 0 ， x ∈ ℝ u ( 0 ， x ) = u 0 ( x ) ，                                       x ∈ ℝ ρ ( 0 ， x ) = ρ 0 ( x ) ，                                     x ∈ ℝ u ( t ， x ) = u ( t ， x + 1 ) ，                         t > 0 ， x ∈ ℝ ρ ( t ， x ) = ρ ( t ， x + 1 ) ，                       t > 0 ， x ∈ ℝ (1.1) 其中 y = u − u x x ， ρ = ( 1 − ∂ x 2 ) ( ρ ¯ − ρ ^ ) ， u ( t ， x ) 表示流动的水平速度， ρ ¯ ( t ， x ) 表示平均密度， ρ ^ 是一个常数。g代表浅水波的竖直向下重力加速度，为了方便起见，本文中令 g = 1 。 令 γ = ρ ¯ − ρ ^ ，那么 γ = G ∗ ρ ，其中符号 ∗ 代表空间卷积， G ( x ) 是算子 ( 1 − ∂ x 2 ) − 1 的格林函数。 G ( x ) = cosh ( x − [ x ] − 1 / 2 ) 2 sin ( 1 / 2 ) ， x ∈ S ， S = ℝ / ℤ 那么方程(1.1)等价为如下方程 { u t + u u x + ∂ x ( G ∗ ( u 2 + 1 2 u x 2 + 1 2 γ 2 − 1 2 γ x 2 ) ) ，           t > 0 ， x ∈ ℝ γ t + γ x u + G ∗ ( ( u x γ x ) x + u x γ ) = 0 ，                                         t > 0 ， x ∈ ℝ u ( 0 ， x ) = u 0 ( x ) ，                                                                                               x ∈ ℝ γ ( 0 ， x ) = γ 0 ( x ) ，                                                                                               x ∈ ℝ u ( t ， x ) = u ( t ， x + 1 ) ，                                                                             t > 0 ， x ∈ ℝ γ ( t ， x ) = γ ( t ， x + 1 ) ，                                                                             t > 0 ， x ∈ ℝ (1.2) 该方程有守恒量 E ( t ) = ∫ S u 2 + u x 2 + γ 2 + γ x 2 d x 本文主要应用Hu、Yin [ 1 ]，Guo [ 2 ] 的解法，参考Ma、Jin [ 3 ] 和Guan、Karlsen、Yin [ 4 ] 中对格林函数和第二个分量的估计，做出适应MCH2周期边值问题的估计。 Hu、Yin [ 1 ] 给出了带有涡度的两分量的Camassa-Holm方程周期边值问题的爆破判别条件和存在条件，该文应用解常微分不等式的方法给出了3个判别定理，并且讨论了两个分量的奇偶性。Guo [ 2 ] 给出两分量的Camassa-Holm方程周期边值问题的爆破解的判别条件，同样应用常微分方程不等式的方法，不同点在于该文对第一个分量一阶导数初值的上确界和下确界进行讨论。Ma、Jin [ 3 ] 和Guan、Karlsen、Yin [ 4 ] 给出MCH2初值问题的爆破解的判别条件，并未对周期边值问题进行讨论。受上述四篇文章的启发，本文讨论MCH2的周期边值问题的爆破解。 本文的安排如下。在第二节中，我们简洁给出一些必要的结论，包括方程(1.1)的局部适定性、爆破的充要条件和研究爆破解判别条件有关的一些引理。在第三节中，我们应用第二节中的引理，分别给出三种方程(1.1)解爆破的判别条件。
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user: 2. 适定性 为了文章的完整性，这一节我们回顾一些基本的结论并跳过证明。MCH2的局部适定性能够从Kato半群理论 [ 5 ] 得到。在 [ 4 ] 中，该作者给予了一个适定性定理的详细描述。 定理2.1 [ 4 ] 给定 z 0 = ( u 0 γ 0 ) ∈ H s ( S ) × H s ( S ) ， s > 3 / 2 ，其中 S = ℝ / ℤ ，存在最大时间 T = T ( z 0 ) > 0 ，并且方程(1.2)存在唯一的强解 z = ( u γ ) 使得 z = z ( . ， z 0 ) ∈ C ( [ 0 ， T ) ; H s ( S ) × H s ( S ) ) ∩ C 1 ( [ 0 ， T ) ; H s − 1 ( S ) × H s − 1 ( S ) ) 并且强解连续依赖初值：映射 z 0 → z ( . ， z 0 ) : H s ( S ) × H s ( S ) → C ( [ 0 ， T ) ; H s ( S ) × H s ( S ) ) ∩ C 1 ( [ 0 ， T ) ; H s − 1 ( S ) × H s − 1 ( S ) ) 是连续的。并且最大时间T与指标s无关。 定理2.2 [ 4 ] 给定 z 0 = ( u 0 γ 0 ) ∈ H s ( S ) × H s ( S ) ， s > 3 / 2 ，其中 S = ℝ / ℤ ，假设 T = T ( z 0 ) > 0 是方程(1.2)强解 z = ( u γ ) 存在的最大时间。如果存在 M > 0 使得 ‖ u x ( t ， ⋅ ) ‖ L ∞ + ‖ γ x ( t ， ⋅ ) ‖ L ∞ ≤ M ，   t ∈ [ 0 ， T ) ， 那么 z ( t ， ⋅ ) 的 H s × H s 范数不在 [ 0 ， T ) 内爆破。 定理2.3 [ 4 ] 给定 z 0 = ( u 0 γ 0 ) ∈ H s ( S ) × H s ( S ) ， s > 3 / 2 ，其中 S = ℝ / ℤ ，假设 T = T ( z 0 ) > 0 是方程(1.2)强解 z = ( u γ ) 存在的最大时间。那么该方程的解在有限时间内爆破当且仅当 lim t → T inf x ∈ ℝ { u x ( t ， x ) } = − ∞ 该定理给出方程(1.2)解爆破的充要条件，且在第三节中应用到定理3.1、定理3.2、定理3.3的证明过程中。 引理2.1 [ 1 ] 给定 z 0 = ( u 0 γ 0 ) ∈ H s ( S ) × H s ( S ) ， s > 3 / 2 ，其中 S = ℝ / ℤ ，假设 T = T ( z 0 ) > 0 是方程(1.2)强解 z = ( u γ ) 存在的最大时间。如下初值问题 { q t = u ( t ， q ) ，       t ∈ [ 0 ， T ) q ( 0 ， x ) = x ，         x ∈ ℝ 有唯一解 q ∈ C 1 ( { 0 ， T ) × ℝ ， ℝ ) 并且映射 q ( t ， ⋅ ) 是 ℝ 上的单增同构，且 q x ( t ， x ) = exp ( ∫ 0 t u x ( s ， q ( s ， x ) ) d s ) > 0 ， ( t ， x ) ∈ { 0 ， T ) × ℝ 引理2.2 [ 1 ] 给定 z 0 = ( u 0 γ 0 ) ∈ H s ( S ) × H s ( S ) ， s > 3 / 2 ，其中 S = ℝ / ℤ ，假设 T = T ( z 0 ) > 0 是方程(1.2)强解 z = ( u γ ) 存在的最大时间。那么我们有 γ ( t ， q ( t ， x ) ) q x ( t ， x ) = γ 0 ( x ) ， ( t ， x ) ∈ { 0 ， T ) × ℝ 并且如果存在某个 x 0 ∈ S 使得 γ 0 ( x 0 ) = 0 ，那么 γ ( t ， q ( t ， x 0 ) ) = 0 对于所有的 t ∈ [ 0 ， T ) 。 引理2.3 [ 1 ] 对任意 f ∈ H 1 ( S ) ，有 max x ∈ [ 0 ， 1 ] f 2 ( x ) ≤ e + 1 2 ( e − 1 ) ‖ f ‖ H 1 ( S ) 2 引理2.4 [ 1 ] 如果 f ∈ H 3 ( S ) 使得 ∫ S f ( x ) d x = a 0 2 那么对于任意 ε > 0 ，我们有 max x ∈ [ 0 ， 1 ] f 2 ( x ) ≤ ε + 2 24 ∫ S f x 2 d x + ε + 2 4 ε a 0 2 并且 max x ∈ [ 0 ， 1 ] f 2 ( x ) ≤ ε + 2 24 ‖ f ‖ H 1 ( S ) 2 + ε + 2 4 ε a 0 2
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user: 摘要 目的：研究厦门疗养地疗养因子对亚健康状态康复调节的作用。方法：观察厦门疗养地的气候、景观、海水浴等疗养因子对亚健康人群康复的调节作用。结果：通过当地疗养因子干预，各种因素导致的躯体和身心疲劳得到明显改善。结论：厦门疗养地疗养因子对改善亚健康状态有显著促进作用。
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user: 1. 引言 亚健康即指非病非健康状态，这是一类次等健康状态(亚即次等之意)，是界乎健康与疾病之间的状态，故又有“次健康”、“第三状态”、“中间状态”、“游移状态”、“灰色状态”等称谓。
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user: 2. 亚健康诊断标准及表现形式 2.1. 亚健康状态概况 亚健康的表现归纳为“一多”和“三少”，“一多”指某人的疲劳多，“三少”是指某人的3种能力减退，即活力减退，反应能力减退，适应能力减退。有研究表明，亚健康分布在不同的职业、不同地域、不同社会层次的人群之中，而每个人的不同气质特点和年龄在亚健康状态反映上均有明显的差别。其中中年人群比例高于其他人群，老年人群也相对其他人群有增高的趋势。体质弱者 > 体质强者；老年群体 > 中年群体 > 青少年群体；高级中年知识分子 > 公司白领 > 国家公务员 [ 1 ]。 2.2. 亚健康的诊断标准 中华中医药学会颁布的《亚健康中医临床指南》(ZYYXH/T2-2006)中指出以下三条中任何一条持续发作3个月以上，并且经系统检查排除可能导致疾病者，可分别诊断为处于躯体、心理、社会交往亚健康状态。 ① 以疲劳，睡眠紊乱、疼痛等躯体症状表现为主；② 以抑郁寡欢、焦躁不安、急躁易怒、恐惧胆怯、短期记忆力下降、注意力不能集中等精神心理症状表现为主；③ 以人际交往频率减低、人际关系紧张等社会适应能力下降表现为主。 2.3. 亚健康状态发生原因 ① 社会因素：经济、制度、竞争、压力。② 心理因素：消极、悲哀、愤怒、恐惧。③ 环境因素：气候、污染。④ 遗传因素：体形特征、生理特征、代谢类型、行为本能。⑤ 不健康生活方式与不良习惯和行为：生活失律、营养失衡、疲劳过度、睡眠障碍、运动不足或不当 [ 2 ]。 2.4. 亚健康状态的表现形式 2.4.1. 躯体性亚健康状态 一般表现为生理功能紊乱或功能减退，综合体能下降，精力不足，常感疲劳、体力透支等。 2.4.2. 心理性亚健康状态 主要表现为疲劳、焦虑、孤独、失落、恐惧、易怒、反应迟钝、睡眠不佳。 2.4.3. 社交性亚健康状态 主要表现为人与人之间关系不稳定、信任度下降、心理隔阂增大、人际关系淡化，从而出现孤独、冷漠、猜疑、自闭等。
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user: 3. 厦门疗养地自然疗养因子特点 厦门地处中国最东南沿海，是地球上迷人的风景地带。久负盛名的阳光与大海，缤纷神秘的海底世界，清新自然的生态环境、浓郁的热带风情。厦门本岛四面环海，岛内山岭绵延起伏、层次分明；同时，山脉的延伸将市区分成若干青山围成的空间。众多山头也提供了眺望大海、河湾和城市景观的制高点。 3.1. 厦门气候疗养因子的特点 厦门属亚热带湿润季风气候区，气候湿润，四季温暖，年平均气温为20度，水质纯洁、空气清新、阳光充足。厦门岛因山海交融，且岛内没有大型工业场所，素有“天然氧吧”之称，空气中的负氧离子含量要比其他省市高出十几倍，空气质量一直都是优等。 3.2. 景观疗养因子的特点 3.2.1. 自然景观疗养因子的特点 厦门环境极为独特，山、海、河三种自然美景集中一地，构成了其特有的自然景观。市区山海交融，山岭绵延起伏、层次分明；同时，山脉的延伸将市区分成若干青山围成的空间，为城市不同地区提供了各具特色的空间景观环境。海上回望，群山如绿色屏障辉映出厦门市的妩媚多姿。众多山头也提供了眺望大海、河湾和城市景观的制高点。厦门面临东南沿海，毗邻台湾海峡，在这样一种幽美的以山、海、河为特点的自然环境这中，城市的建设注意城市与自然景观环境、生态环境的协调关系，“山–海–河–城”巧妙组合，浑然一体，构成了厦门独特的环境。 3.2.2. 文化疗养因子的特点 厦门具有悠久的历史、多种民族聚居及南洋文化的聚集，铸就了多姿多彩的民间文化艺术，也孕育了极富浓郁乡土风情的工艺精华与宗教文化。在南普陀佛教文化旅游区，有以生态和佛教文化为主题的雕塑精品；在鼓浪屿游览区，有伴着涛声的钢琴文化气息；环岛路栩栩如生的人物雕塑，通过全球最美马拉松赛道彰显城市活力。
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user: 4. 厦门疗养因子对亚健康状态康复调节的作用 好空气，好气候，好海水，天天与大海接触对亚健康状态的康复起到了很好的调节作用。厦门美丽的环境能使人赏心悦目、陶冶情操，使大脑皮质兴奋灶发生转移，调节和改善神经系统功能，从而消除精神紧张和缓解心理矛盾、稳定情绪、改善睡眠。宜人的气候能使人情绪愉悦、精神振奋，从而对中枢神经系统起到良好的镇静作用。风景如画的疗养景观环境可使神经系统的紧张状态得到调节，使焦虑、烦躁、忧伤、悲观或苦闷的心态趋于平复，使得大脑皮质唤醒水平下降，交感神经系统兴奋性下降，机体耗能减少，血氧饱和度增加，血红蛋白含量及携氧能力提高，肌电、皮电、皮温等一系列促营养性反应加强 [ 3 ]。海水浴、温泉浴、森林浴、空气浴等可提高人体组织氧化物歧化酶活性，具有消除自由基的作用，还能改善机体微循环，降低血压。同时还能降低血脂和血液黏度，促进糖代谢，使心肌缺血、缺氧得到改善，提高人体免疫力 [ 4 ]。在疗养过程中，疗养员暂时离开喧闹的城市，离开工作等繁杂因素的干扰，身心放松，情绪改善。在景观治疗中饱览厦门风光，这时各种焦虑、抑郁、恐怖情绪渐消，精神为之爽快。夜晚幽静的环境又提供了良好的睡眠环境，使睡眠质量得到提高，有利于精力体力的恢复和人体生物节律的调整，躯体和身心疲劳得到明显改善。 综上所述，厦门疗养地具有亚热带海洋性气候特点，光热条件优越，温暖湿润，四季变化规律，冬夏温度适宜。人体充分接触海滨气候中的负离子、氧离子协同日光、温度等综合作用，在中枢神经系统建立起大自然优势灶，从而抑制病理灶的兴奋性 [ 5 ]。在疗养过程充分利用厦门疗养地自然疗养因子的作用，配合疗养中心医务人员的优质服务、丰富的文化娱乐生活，使亚健康疗养员身心得到调节和放松，有利于亚健康状态的缓解与恢复。同时有针对性地开展健康知识教育，从而使疗养员能够正确选择健康科学的生活方式，对消除和预防亚健康有着重要的作用。
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user: 摘要 目的：研究立体定向放射治疗(stereotactic radiotherapy， SRT)对脑转移瘤患者短期神经认知功能(neurocognitive function， NCF)及生活质量(quality of life， QoL)的影响。方法：以2019年1月~2020年3月在青岛市中心医院收治的行SRT的50例脑转移瘤患者为观察对象，依照患者放疗前有无神经系统症状分有神经症状组和无神经症状组，以简明精神状态量表(MMSE)为认知评估工具，日常生活能力量表(ADLS)为生活质量评估工具。分别于放疗前1周内、放疗结束时和放疗结束后3个月时行MMSE和ADLS评估，比较两组患者MMSE和ADLS分值的变化，分析SRT对脑转移瘤患者短期NCF和QoL的影响。结果有神经症状组SRT治疗前后MMSE结果比较：放疗结束时与放疗前1周比较(t = 10.25， P < 0.05)；放疗结束后3个月与放疗前1周比较(t = 18.38， P < 0.05)；放疗结束后3个月与放疗结束时比较(t = 13.60， P < 0.05)；差异均有统计学意义。无神经症状组SRT治疗前后MMSE测试结果比较：放疗结束时与放疗前1周比较(t = 0.44， P > 0.05)；放疗结束后3个月与放疗前1周比较(t = 1.85， P > 0.05)；放疗结束后3个月与放疗结束时比较(t = 1.11， P > 0.05)；差异均无统计学意义。有神经症状组SRT治疗前后ADL测试结果比较：放疗结束时与放疗前1周比较(t = 14.73， P < 0.05)；放疗结束后3个月与放疗前1周比较(t = 10.11， P < 0.05)；放疗结束后3个月与放疗结束时比较(t = 5.48， P < 0.05)；差异均有统计学意义。无神经症状组SRT治疗前后ADL测试结果比较：放疗结束时与放疗前1周比较(t = 2.06， P > 0.05)；放疗结束后3个月与放疗前1周比较(t = 1.16， P > 0.05)；放疗结束后3个月与放疗结束时比较(t = 1.01， P > 0.05)；差异均无统计学意义。经过SRT前后对比，两组患者脑转移瘤的缓解率[完全缓解(CR) + 部分缓解(PR)]分别为77.8% (21/27)和82.6% (19/23)，其他均为疾病稳定(SD)状态，未见明显进展(PD)病例。结论SRT能够改善有神经症状的脑转移瘤患者的短期NCF和QoL，对于无神经症状脑转移瘤患者的短期NCF和QoL没有明显影响。
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user: 1. 引言 脑转移瘤(Brain metastases， BM)是癌症最常见的神经系统并发症，也是最常见的脑肿瘤类型，20%~40% [ 1 ] 的恶性肿瘤患者在疾病的不同阶段都有脑转移发生。BM预后很差，自然病程约为1~3个月，会严重降低患者的生存时间，影响患者的认知功能及生活质量，经过治疗后，其中位生存时间也只有3~6个月，1年生存率为14%，2年生存率仅为7.6% [ 2 ]。BM的数量、大小、部位与其症状及生存时间有明显关系，对于脑转移瘤患者而言，有中枢神经系统症状预示了预后更差。优化总体生存率、提高生活质量是脑转移瘤治疗的总体目标，并优先保留神经认知功能。目前，脑转移有多种治疗方式，主要包括放疗、手术、化疗、分子靶向、免疫治疗，其中放疗在脑转移患者治疗中占据重要地位。全脑放疗(whole brain radiation therapy， WBRT)是BM患者主要治疗手段，单纯使用WBRT总缓解率可达到60%，6个月疾病控制率为50%，可以在1周至3周内使神经系统症状改善率达到70%~90% [ 3 ]。随着SRT的发展，WBRT在BM治疗中的地位逐渐降低，BM的放射治疗已从WBRT逐渐发展为各种放射策略[WBRT、手术 + WBRT、SRT + WBRT等]，WBRT与神经认知功能下降的风险有关 [ 4 ] [ 5 ]。SRT是一种年轻的技术，有剂量集中、定位精确、损伤相对较小等优点，能够很好地控制局部肿瘤进展，保护周围正常组织，缓解神经系统症状，而且对神经认知功能影响小，由于WBRT正面临质疑，近年来SRT已逐渐成为BM的主要治疗手段之一 [ 6 ]。因此，比较BM患者在不同方式治疗后NCF与QoL的差异就显得极其重要。对于NCF和QoL的评测，脑转移患者常采用简易精神状态评价量表(MMSE)和日常生活能力量表(ADLS)来进行 [ 7 ]。由于SRT治疗的患者保持神经认知功能和生活质量方面至关重要，本研究通过前瞻性调查为临床上脑转移瘤患者的治疗提供一定的参考。