DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 生态学特性 5.1. 发生与环境的关系 5.1.1. 与蛀干害虫之间的关系 李凤芹指出春尺蠖幼虫的暴食成灾，会造成树势衰弱，进而导致蛀干害虫猖獗发生，引起林木大面积死亡 [ 14 ] 。春尺蠖、桑天牛作为兰考地区重要的林木害虫，两者害虫危害时期相近，春尺蠖幼虫一般在4月中、下旬危害寄主叶片，桑天牛幼虫在3、4月蛀食寄主枝干，在春尺蠖大发生的年份里，桑天牛的危害也十分严重 [ 15 ] 。内蒙古在20世纪70年代春尺蠖大发生，同期杨红颈天牛和柳干木蠹在柳树栽培区造成猖獗危害 [ 16 ] 。库尔勒市塔指油田小区春尺蠖发生严重的年份，蛀干害虫的危害亦严重 [ 17 ] 。原因可能为春尺蠖危害时会取食寄主的叶片，严重影响寄主的光合面积，致使树势衰弱，导致次期害虫(蛀干害虫)的侵入，加速寄主死亡。 5.1.2. 与土壤因子的关系 当30 cm深处土壤解冻时，越冬蛹开始羽化 [ 8 ] ，羽化量随着温度的升高而增加，当气温达到13℃时羽化量最高，之后温度变化对蛹羽化量影响不明显 [ 7 ] ，如期间遇寒流，日均气温降至0℃以下羽化有暂停现象 [ 11 ] 。在1~50 cm土壤中春尺蠖越冬蛹的羽化与土壤温、湿度均为正显著相关，其中20 cm深处土壤温、湿度与蛹羽化量相关度最高，羽化率与土层深度(10~70 cm)有一定的相关性，土层深度为10~30 cm时羽化率较高为80%，土层深度为40~50 cm时羽化率略有下降，土壤含水量(10%~70%)对羽化的影响表现为先促进后抑制，当土壤含水量为30%时，羽化率达到最高81.67%，当含水量达到70%以上无羽化成虫 [ 10 ] 。 5.1.3. 与树种及栽培方式的关系 春尺蠖幼虫对杨树、榆树、柳树危害严重，对不同品种之间的危害程度也有差别，比较喜欢危害蒙古黄榆、灰杨、胡杨，常暴发成灾 [ 6 ] [ 8 ] [ 18 ] [ 19 ] 。然而，由中国林科院林业研究所培育的黑杨派优良无性系中的欧黑杨、276杨和131杨(丹红杨)对春尺蠖幼虫具有较强的抗性 [ 20 ] 。在林分单一、林相简单的纯种林中，抗虫树种和害虫种群诱控树种极度匮乏，天敌昆虫、病原微生物和食虫鸟类生存和繁衍也十分不易，整个森林生态系统自主控害功能严重缺失，助长了害虫的猖獗成灾。在造林中如能将抗虫植株与其它树种混交，将其设置为保护行，或平均分布于其它树种中，人造林的抗虫性将会显著提高。 春尺蠖虽然寄主广泛，但是不同寄主的喜好有明显差异，室内养殖发现能够在榆、柳、杨、桑上顺利完成幼虫发育，喜好顺序为:榆 > 桑 > 柳 > 杨；在梨、杏、山楂、五角枫上取食但死亡率较高，喜好顺序为:杏 > 梨 > 山楂 > 五角枫；在蒙古栎、丁香、丝棉木、火炬树上几乎不取食 [ 19 ] 。 5.2. 天敌 5.2.1. 捕食性天敌 卵期的主要天敌有双齿多刺蚁(Polyhachis dives)等蚂蚁、七星瓢虫(Coccinella septempunctata)、小枕异绒螨(Allothrombium pulvinum)等，其中小枕异绒螨捕食春尺蠖卵效果显著，树冠下0~3 cm土层中1m 2 螨量达263.2-540.8头，成螨于3月上旬开始在地面及树干上下徘徊猎食，其捕食盛期与春尺蠖产卵盛期相吻合，一头成螨每天最多可猎食20粒春尺蠖卵。幼虫的捕食天敌有七星瓢虫、双齿多刺蚁、蝽、草蛉，其中草蛉成虫可捕食春尺蠖各龄幼虫，但是草蛉成虫发生期与春尺蠖3~5龄幼同期，导致草蛉捕食量极低 [ 21 ] [ 22 ] 。田雀对春尺蠖成虫有明显的抑制作用 [ 11 ] ，蜘蛛也是春尺蠖的优势天敌，多有报道但种类不详。 5.2.2. 寄生性天敌 春尺蠖寄生性天敌有姬蜂科、泥蜂科和赤眼蜂科等寄生蜂及寄生蝇类，优势寄生性天敌为姬蜂科昆虫，寄生率在某些地区甚至高达75%，为一化性寄生，寄生蜂成虫产卵于春尺蠖幼虫体内，以成虫在蛹中越冬，笠年3龄幼虫盛期破蛹而出 [ 21 ] [ 23 ] ，多数文献中并未鉴定到种属，不同区域种类可能存在差异，其次寄蝇科也是优势天敌之一，多有报道但种类不详。另外也有报道赤眼蜂能够寄生春尺蠖卵，寄生率非常低，只有2.5%~5.0% [ 21 ] ，因为春尺蠖成虫属于耐寒性蛾类，卵孵化期间每天的最高气温常不足20℃，最低气温多在0℃以下，赤眼蜂寄生应该不具有普遍性。 5.2.3. 病原微生物 白僵菌(Beauveria spp.)、苏云金芽孢杆菌(Bacillus thuringiensis)、春尺蠖核型多角体病毒(AciNPV)等微生物可感染春尺蠖，如白僵菌可寄生土壤中的春尺蠖越冬蛹 [ 19 ] ，AciNPV可寄生春尺蠖除蛹以外的虫态，但成虫期、卵期不表现病症，只在幼虫期发病 [ 24 ] ，春尺蠖幼虫会因取食带有苏云金芽孢杆菌叶片而感病，自然发病率不高 [ 25 ] 。
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user: 6. 春尺蠖大发生原因 人工林区植物群落物种、结构简单，生物多样性低，森林生态系统脆弱，抗虫害能力差。在天然胡杨林生态系统中，已形成了植物一害虫一天敌三营养级间的相互作用关系，随着全球气温变暖，三营养级关系受气候变化的影响，致使这种平衡被打破 [ 26 ] ，营养级别高的天敌最易受到气候变化影响。作为春尺蠖的重要天敌寄生蜂，当环境温度达到30℃以上的高温时，可使寄生蜂体内wolbachia活性受到抑制而影响其两性生殖，致使寄生蜂数量减少，且过度使用农药、人为捕鸟等行为导致天敌控制失衡 [ 27 ] ，春尺蠖大发生常有多因素综合作用引起。
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user: 7. 防治 7.1. 人工林防治 在造林前应做好规划，坚持适地适树的原则，积极营造多树种、多形式的混交林，特别是要大力种植乡土树种，引进优良抗性品种。利用春尺蠖发育历期、物候，性诱剂、诱虫灯、糖醋液、遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术对春尺蠖动态进行发生期及发生范围的预测预报，为防治措施的实施提供理论依据。6月到次年2月蛹期的防治，可以通过中耕、秋耕、冬灌以破坏蛹室提升土壤湿度，减少成虫羽化出土数量。在距地面0.5~1.0 m处的树干上缠绕一圈宽约10 cm左右的黏虫胶带，防止雌成虫与刚孵化的幼虫上树。成虫发生期间，利用糖醋液、频振式杀虫灯和性诱剂诱杀春尺蠖雄成虫，使其雌虫不能产生有效虫卵，从而达到防治效果。4月下旬至5月上旬前可使用灭幼脲、Bt、烟参碱乳油、阿维菌素乳油、溴氰菊酯等菊酯类药剂喷洒防治低龄幼虫，也可在林间施放敌敌畏插管烟雾剂熏杀低龄幼虫。 7.2. 天然林防治 天然林区面积大、树体高、树枝交错，地面常规施药困难。当卵孵化率达50%，幼虫普遍处于1~2龄时，可使用飞机喷洒0.5%印楝素乳油、1.2%苦参碱·烟碱乳油或5%高效氯氰菊酯等，或与灭幼脲、Bt、春尺蠖核型多角体病毒等生物制剂配合使用 [ 28 ] 。由于林中常存在大量天敌，在害虫防治过程中应注意天敌保护和开发，其中AciNPV具有高度的专一性和较强的致病力，对天敌昆虫无杀伤和致病作用，并能与天敌协同控制宿主昆虫，使用一次至少可以控制4年或更长时间 [ 29 ] 。在使用AciNPV防治前需注意春尺蠖种群密度、年龄组成、虫态分布、天敌数量及天气情况等因素，因AicNPV的发生流行极显著地依赖于春尺蠖种群密度，种群越年轻，幼虫抗AciNPV毒力越高，雄成虫的传播能力强于雌虫，高级卵传播能力强于低级卵 [ 23 ] 。
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user: 8. 研究展望 春尺蠖作为一种林木上重要的害虫，对其研究比较全面，但以下几个方面有待完善：1) 目前春尺蠖的分布和寄主基本确定，但对不同寄主的适应性及经济阈值研究不够深入，如能加强这方面的研究将有助于春尺蠖的综合防治。2) 对春尺蠖越夏越冬过程中的滞育进程有待进一步研究，蛹发育至成虫期但不羽化，其对低温适应性的意义有待进一步研究。3) 天然林中存在大量春尺蠖天敌，而天敌种类鉴定及其控制作用有待进一步研究。
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user: 摘 要 本文针对山洪灾害风险评价系统中存在的多重性、复杂性、非线性和不确定性，提出基于梯形模糊数和层次分析法的综合评价模型——梯形模糊层次分析法(TFN-AHP)，并与灰色聚类方法相结合对山洪灾害区域进行灰色综合评价，得到各区域的风险区划等级。本方法对传统层次分析法进行了改进，通过精确量化传统层次分析法(AHP)的等级标度，提高了评估结果的可信度。将此方法应用到山洪灾害区域风险分析中，结果表明：该方法较单一的层次分析法更加客观、结果更符合实际，应用此方法得到的湖北省山洪灾害风险区划结果具有较高应用价值。 关键词 :风险分析，梯形模糊数，层次分析，梯形白化权函数，灰色评价 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 山洪灾害因其突发性强、破坏性大、发生频率高等特点，已成为我国危害较严重的自然灾害之一，尤其是长江中上游流域已经成为山洪灾害频发区域，严重威胁人民群众的生命财产安全，阻碍了社会经济的可持续发展 [ 1 ] [ 2 ] 。 山洪灾害风险分析是建立在对洪水灾害系统中致灾因子危险性分析和承灾体易损性分析基础上的 [ 3 ] 。目前山洪灾害风险分析的研究方法较多，如突变理论、神经网络和GIS技术等，更多的依赖于成熟的基础理论，各有其优点与不足 [ 4 ] 。灰色聚类考虑了模糊不确定性，利用最大隶属度原理，概念清晰、简单易行，能精确求出评价值并进行排序，已成功应用于防洪调度决策等领域。而对于模型中各风险指标权重的确定，常用方法有层次分析法 [ 5 ] 、遗传投影寻踪法 [ 6 ] 、变异系数法 [ 7 ] 和熵权法 [ 8 ] [ 9 ] 等。为了克服传统AHP方法过于主观和片面的局限性，使评价结果能更好的反映实际情况，本文利用梯形模糊数对AHP做出改进，并与灰色聚类分析相结合对山洪灾害风险进行综合评价，以期为山洪灾害管理及防治决策提供理论依据。
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user: 2. 梯形模糊层次分析法(TFN-AHP) 在决策分析中，使用判断矩阵确定指标权重的方法具有十分广泛的应用，可根据矩阵中的元素构成方式将其分为AHP (互反判断矩阵)和模糊判断矩阵两类。本文针对评价对象的不确定性，引入梯形模糊 层次分析法，通过构造正互反梯形模糊判断矩阵R (R中的元素 r i j 可表示为 ( a i j ， b i j ， c i j ， d i j ) )来确定指标权重。 在传统比较判断矩阵中，各元素值一般采用“1~9”比较标度法，然而“1~9”标度法存在一些缺陷，譬如不能比较“精确地”反映实际思维等 [ 10 ] 。为此，按标度给出的相对重要性大小应与定性分析结果基本相符的原则，本文采用改进后的标度等级，即利用表1所列的梯形模糊数隶属度函数计算与之对应的梯形模糊数，计算后得到的标度等级赋值如表2所示 [ 11 ] 。 Table 1 Trapezoid fuzzy numbers and corresponding membership function 梯形模糊数 隶属度函数 1 ˜ ( 1 ， 1 ， 3 2 ， 2 ) x ˜ ( x − 1 ， x − 1 2 ， x + 1 2 ， x + 1 )   for   x = 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， 6 ， 7 ， 8 9 ˜ ( 8 ， 17 2 ， 9 ， 9 ) 表1. 梯形模糊数及相应的隶属度函数 Table 2 Importance rank and assignment of elements in comparison with each othe 元素重要性比较 传统赋值 改进赋值 赋值 相等 1 5/5 5 ˜ / 5 ˜ = ( 1 ， 1 ， 1 ， 1 ) 稍微重要 3 6/4 6 ˜ / 4 ˜ = ( 1 ， 11 9 ， 13 7 ， 7 3 ) 明显重要 5 7/3 7 ˜ / 3 ˜ = ( 3 2 ， 13 7 ， 3 ， 4 ) 强烈重要 7 8/2 8 ˜ / 2 ˜ = ( 7 3 ， 3 ， 17 3 ， 9 ) 极端重要 9 9/1 9 ˜ / 1 ˜ = ( 4 ， 17 3 ， 9 ， 9 ) 表2. 元素两两对比时的重要性等级及赋值 上述两相邻判断中值2、4、6、8改进后分别取5.5/4.5，6.5/3.5、7.5/2.5、8.5/1.5。 假设同时聘请L( L ≥ 1 )位专家(设各专家处于平等地位)，分别对同一指标集X中的n个指标进行两两比较判断，并分别给出梯形模糊数互补判断矩阵，则记第k位专家给出的判断矩阵为 R ( k ) = ( r i j ( k ) ) n × n ，其中 r i j ( k ) = ( a i j ( k ) ， b i j ( k ) ， c i j ( k ) ， d i j ( k ) ) ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， L ; i ， j ∈ N ) 。下面给出关于梯形模糊数互补判断矩阵的权重确定方法及计算步骤 [ 12 ]： ① 综合各专家的偏好信息，其计算公式为： r i j = ( a i j ， b i j ， c i j ， d i j ) = 1 L ⊗ ( r i j 1 ⊕ r i j 1 ⊕ ⋯ r i j L ) = ( 1 L ∑ k = 1 L a i j ( k ) ， 1 L ∑ k = 1 L b i j ( k ) ， 1 L ∑ k = 1 L c i j ( k ) ， 1 L ∑ k = 1 L d i j ( k ) ) ( i ， j ∈ N ) (1) 计算各指标X i 得到模糊评价值，其计算公式如下： v ˜ i = ( a i d − 1 ， b i c − 1 ， c i b − 1 ， d i a − 1 ) (2) 其中： a i = [ ∏ j = 1 n a i j ] 1 / n ， a = ∑ i = 1 n a i ； b i = [ ∏ j = 1 n b i j ] 1 / n ， b = ∑ i = 1 n b i ； c i = [ ∏ j = 1 n c i j ] 1 / n ， c = ∑ i = 1 n c i ； d i = [ ∏ j = 1 n d i j ] 1 / n ， d = ∑ i = 1 n d i 为减小个别专家的极端意见对权重结果的影响，此处采用几何平均数代替算术平均数求解 v ˜ i ( i ∈ N )。 ② 计算指标X i 的模糊评价值的期望。由于 v ˜ i ( i ∈ N )为梯形模糊数，先计算出 v i 的期望值，即可确定各指标的权重： I ( v ˜ i ) = α I L ( v ˜ i ) + ( 1 − α ) I R ( v ˜ i ) (3) 其中 0 ≤ α ≤ 1 ， i ∈ N 通常可取 α = 0.5 ，则式(3)可变形为 I ( v ˜ i ) = a i + b i + c i + d i 4     ( i ∈ N ) (4) 特别的，当 b i = c i 时， r i j 为三角模糊数，则 I ( v ˜ i ) = a i + 2 b i + d i 4     ( i ∈ N ) (5) ③ 计算指标值的权重。对 I ( v ˜ i ) 进行归一化即得各指标相对上一层权重为： ω i = I ( v ˜ i ) ∑ i = 1 n I ( v ˜ i ) ，   i ∈ N (6)
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user: 3. 山洪灾害风险评价方法 在上文提出的梯形模糊综合权重法基础上，本文确定的山洪灾害风险评价方法步骤为，首先，建立一个合理的评价指标体系；其次，利用本文提出的基于层次分析和梯形模糊(TFN-AHP)的组合方法求得各指标的综合权重；最后，采用灰色聚类分析法，根据求得的权重系数，确定每个对象归属的灰类，从而得到山洪灾害风险区域的合理风险等级评价结果。 3.1. 山洪灾害风险区划评价指标体系 山洪灾害风险区划是指根据研究区山洪危险性特征，并参考区域承灾能力及社会经济状况，把山洪灾害划分为不同风险等级的区域。要研究山洪灾害风险区划，需要首先确定影响山洪灾害风险区划的主要因素。由于山洪灾害的形成和发展受约于多种自然与社会经济因素，具有自然和社会双重属性，因此可以根据成灾形成条件，将影响洪灾风险区划的因子归结为自然因素和社会经济要素，并结合已有实际资料，建立山洪灾害风险分析指标体系(图1)。 3.2. 计算综合权重 下面通过聘请4位专家填写梯形互补判断矩阵对山洪灾害风险评价危险性和易损性指标的重要程度进行比较 [ 13 ] ，利用MATLAB软件编写相应程序，根据式(1)得到如下各决策者的偏重信息。 图1. 山洪灾害风险评价指标体系图 由上述式(2)计算得危险性各指标模糊评价值为： V ˜ 1 = ( 0.069 ， 0.100 ， 0.212 ， 0.321 ) ， V ˜ 2 = ( 0.048 ， 0.072 ， 0.157 ， 0.235 ) ， V ˜ 3 = ( 0.094 ， 0.141 ， 0.313 ， 0.465 ) ， V ˜ 4 = ( 0.026 ， 0.041 ， 0.093 ， 0.138 ) ， V ˜ 5 = ( 0.132 ， 0.201 ， 0.457 ， 0.683 ) ， V ˜ 6 = ( 0.0 61 ， 0.0 91 ， 0. 2 0 1 ， 0. 3 0 9 ) ， V ˜ 7 = ( 0.0 16 ， 0.0 25 ， 0.0 58 ， 0.0 89 ) ；可得 I ( V ˜ 1 ) = 0.176 ， I ( V ˜ 2 ) = 0.128 ， I ( V ˜ 3 ) = 0.253 ， I ( V ˜ 4 ) = 0.074 ， I ( V ˜ 5 ) = 0.368 ， I ( V ˜ 6 ) = 0.165 ， I ( V ˜ 7 ) = 0.047 ；再根据式(4)可得各指标权重为： ω 1 = 0.145 ， ω 2 = 0.106 ， ω 3 = 0.209 ， ω 4 = 0.061 ， ω 5 = 0.304 ， ω 6 = 0.136 ， ω 7 = 0.039 。 易损性： 同理可知易损性各指标模糊评价值为： V ˜ 1 = ( 0.061 ， 0.090 ， 0.201 ， 0.311 ) ， V ˜ 2 = ( 0.013 ， 0.021 ， 0.051 ， 0.078 ) ， V ˜ 3 = ( 0.135 ， 0.214 ， 0.513 ， 0.775 ) ， V ˜ 4 = ( 0.054 ， 0.083 ， 0.195 ， 0.309 ) ， V ˜ 5 = ( 0.0 82 ， 0. 124 ， 0. 288 ， 0. 451 ) ， V ˜ 6 = ( 0.0 34 ， 0.0 52 ， 0. 121 ， 0. 188 ) ， V ˜ 7 = ( 0.022 ， 0.035 ， 0.080 ， 0.121 ) ， V ˜ 8 = ( 0.023 ， 0.035 ， 0.079 ， 0.122 ) ；求得期望值分别为 I ( V ˜ 1 ) = 0.165 ， I ( V ˜ 2 ) = 0.041 ， I ( V ˜ 3 ) = 0.409 ， I ( V ˜ 4 ) = 0.160 ， I ( V ˜ 5 ) = 0.236 ， I ( V ˜ 6 ) = 0.099 ， I ( V ˜ 7 ) = 0.065 ， I ( V ˜ 8 ) = 0.065 ；由此计算得到易损性指标权重为： ω 1 = 0.133 ， ω 2 = 0.033 ， ω 3 = 0.330 ， ω 4 = 0.129 ， ω 5 = 0.191 ， ω 6 = 0.080 ， ω 7 = 0.052 ， ω 8 = 0.052 。 3.3. 基于灰色聚类的风险评价 灰色聚类分析法是以灰色系统的关联分析法确定的关联系数为基础进行聚类的方法，目前比较广泛的应用于水质分析、大气污染等评价，尤其在地质灾害评价领域得到广泛应用。灰色白化权函数聚类主要用于检查观测对象是否属于事先设定的不同类别，以区别对待。基于梯形白化权函数的灰色评估，其核心方法是先按照评估要求所需，将各个指标的取值范围划分为多个灰类，然后通过梯形白化权函数计算每个指标值对于每个灰类的隶属度，再利用隶属度值计算每个对象对于灰类的综合聚类系数，最后根据综合聚类系数，确定每个对象归属的灰类，以达到聚类的目的。分类方法和步骤如下 [ 14 ] [ 15 ]： ① 计算灰色评价权矩阵。对评价指标 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 15 ) ，第s个数据属于第e个评价灰类的灰色评价系数记为： x i e ( s ) ( e = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ) ，则 x i e ( s ) = f i e ( x i ) ， x i 表示第i个指标值。对评价指标 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 15 ) ，第s个数据属于各个评价灰类的总灰色评价系数记为 x i ( s ) ，则有： x i ( s ) = ∑ e = 1 15 x i e ( s ) (7) 对所有指标值就评价指标 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 15 ) ，第s个数据属于第e个灰类的灰色评价权记为 r i e ( s ) ，则有： r i e ( s ) = x i e ( s ) x i ( s ) (8) 则第s个数据就评价指标 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 15 ) 对于各灰类的灰色评价权向量： r i s = ( r i 1 ( s ) ， r i 2 ( s ) ， ⋯ ， r i 15 ( s ) ) ；将第s个数据的全部指标对于各评价灰类的灰色评价权向量综合后，得到第s个数据对于各评价灰类的评价权矩阵： R ( s ) = ( r 1 ， 1 ( s ) r 1 ， 2 ( s ) ⋯ r 1 ， 5 ( s ) r 2 ， 1 ( s ) r 2 ， 2 ( s ) ⋯ r 2 ， 5 ( s ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r 15 ， 1 ( s ) r 15 ， 2 ( s ) ⋯ r 15 ， 5 ( s ) ) (9) ② 灰色聚类综合评价。对第s个数据作综合评价模型为： B ( s ) = U R ⋅ R ( s ) = ( b 1 ( s ) ， b 2 ( s ) ， ⋯ ， b 5 ( s ) ) 。若 b k = max { b 1 ( s ) ， b 2 ( s ) ， ⋯ ， b 5 ( s ) } ，则确定第s个数据属于第k类，进而得到所有数据分类的结果。
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user: 5. 结语 本文对已有的基于层次分析法的风险区划等级分类方法的不足进行了分析，提出了一种梯形模糊AHP (TFN-AHP)与灰色聚类相结合的风险等级确定方法，运用该方法进行实例分析，研究结果表明：① 评价过程在模糊的环境下更客观精确的反映了所研究的问题，提高了风险等级评价的精度；② 灰色聚类分析法更好的运用了研究数据本身的特征信息，更准确、细致的计算各评价单元的风险等级，克服了风险分析等级分类中的不确定性和不可靠性；③ 结果很好的与历史山洪灾害损失程度相吻合，提高了风险分析结果的可信度与稳定性；④ 权重系数较与单一的层次分析法更加客观、更加符合实际，得到的区划结果具有较高应用价值，具有一定可行性。
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user: 摘 要 本文利用线性泛函构造采样级数，研究了一个覆盖几个误差的通用模型。并考虑了在无衰减假设条件下，Paley-Wiener函数类 B υ 2 ( ℝ d ) 的截断误差的最优边界。 关键词 :有限带宽函数，Whittaker-Shannon定理，局部采样，截断误差 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 令 L p ( ℝ d ) ， 1 ≤ p ≤ ∞ ，表示赋予以下范数的全体在 ℝ d 上具有p次勒贝格可积函数所组成的空间。其范数可表示为 ‖ f ‖ L p : = { ( ∫ R d | f ( t ) p | d t ) 1 / p ，     1 ≤ p < ∞ ， esssup t ∈ R d | f ( t ) | ，             p = ∞ . 记 Z d = { 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， d } 。如果对于任意的正坐标向量 v : = ( υ j : j ∈ Z d ) ，且对 ∀ ε > 0 都存在一个正整数c，使得对所有的复向量 z : = ( z j : j ∈ Z d ) ∈ ℂ d ，有 | h ( z ) | ≤ c exp ( ∑ j ∈ Z d ( υ j + ε ) | z j | ) . 则称h是指数型 v 的整函数。 我们用 E v ( ℂ d ) 表示所有指数型 v 的整函数所构成的空间。令 B v ( R d ) 为 E v ( ℂ d ) 的子空间，并且在 ℝ d 上是有界的。对于任意的 1 ≤ p ≤ ∞ ，我们记 B v p ( ℝ d ) : = B v ( ℝ d ) ∩ L p ( ℝ d ) . 对于向量 v = ( υ j : j ∈ Z d ) ∈ ℝ + d ，有如下矩形： 当 v = υ e ， υ ∈ R + ，我们用 I υ d 来表示。根据Schwartz定理，我们有 B v p ( R d ) = { f ∈ L p ( R d ) : sup p f ^ ⊆ I v d } 其中，f是f在分布意义下的傅里叶变换。特别地，当 p = 2 时，它就是典型的Paley-Wiener定理 [ 1 ] 。 著名的Whittaker-Shannon采样定理描述的是对于每一个信号函数 f ∈ B υ 2 ( ℝ ) 可以被实际的采样值 { k / υ } k ∈ Z 完全的重构 [ 2 ] 。房艮孙 [ 3 ] 得到了多维的Whittaker-Shannon表示定理。 定理A 令 f ∈ B v p ( ℝ d ) ， 1 < p < ∞ 。那么对于任意的 t ∈ ℝ d 有 f ( t ) = ( S v f ) ( t ) : = ∑ k ∈ ℤ d f ( k v ) sin c ( v ⋅ t − k ) ， (1) 其中， 且 v ⋅ t : = ( υ 1 t 1 ， ⋯ ， υ d t d ) 。公式(1)右边的级数在 ℝ d 上完全一致收敛。 在实际情况下，我们只有有限多个采样值可用，因此就产生了截断误差 | f ( t ) − ∑ | k d | ≤ N d ⋯ ∑ | k 1 | ≤ N 1 f ( k v ) sin c ( v ⋅ t − k ) | 在假定f满足衰减条件 | f ( t ) | ≤ C | t | δ 下的截断误差已经被广泛的研究，其中 δ > 0 [ 4 ] [ 5 ] 。 为了得到我们的主要结果，我们需要误差模量 Ω v ( f ， λ ) : = sup | λ k f ( ⋅ + k / v ) − f ( k / v ) | ， Ω > 0 其中 λ = { λ k } 是连续线性泛函 C 0 ( ℝ d ) → ℝ 的任意序列， C 0 ( ℝ d ) 是定义在 ℝ d 上所有连续且趋于零的函数所构成的Banach空间。如果没有出现混淆，我们可以将 Ω v ( f ， λ ) 写为 Ω ( f ， λ ) 。误差模量 Ω 为一个信号的测量采样值的质量提供了一个量。当这个函数的 λ 是具体的，我们可以对 Ω 得到一些合理的估计。采样值的采样级数可表示为 ( S v λ f ) ( t ) : = ∑ λ k f ( ⋅ + k / v ) sin c ( v ⋅ t − k ) . 本文受文献 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 研究内容的启发，以局部采样为基础，用不同的方式截断上式中右端的级数。 对于任何 N ∈ ℕ d ，我们考虑有限和 ( S v ， N λ f ) ( t ) : = ∑ k-v ⋅ t ∈ I N d λ k f ( ⋅ + k / v ) sin c ( v ⋅ t − k ) ， 其中， sin c ( t ) = ∏ j = 1 d sin c ( t j ) ， t ∈ ℝ d 。相应的截断误差定义如下： 在下文中，我们用C来表示正常数。其中C与 N ， v 无关。
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user: 2. 有限带函数的截断误差 通常在研究有限带函数的截断误差时，假设信号函数满足某些衰减条件。在本文中，我们将对 B v p ( ℝ d ) 函数使用Marcinkiewicz类型不等式来代替衰变条件。 引理2.1. [ 1 ] [ 9 ] 令 1 ≤ p < ∞ ， f ∈ B v p ( ℝ d ) 。那么我们有 ( 1 ∏ j = 1 d υ j ∑ k ∈ ℤ d | f ( k v ) | p ) 1 / p ≤ C ‖ f ‖ L p . (2) 定理2.1. 令 f ∈ B υ e p ( ℝ d ) ， 1 ≤ p < ∞ ，   Ω ≤ υ − ( d + 1 ) r + d / p ，则对任意的 t ∈ ℝ d ，有 ( E υ e ， N e λ f ) ( t ) ≤ C υ − r + d / p ln d υ ， 其中， e = ( 1 ， ⋯ ， 1 ) 。 为了证明定理2.1，我们需要 ∑ k ∈ ℤ d | sin c ( t − k ) | q 的边界。 引理2.2. [ 4 ] 令 d ≥ 1 ， q > 1 。则对任意的 t ∈ ℝ d ，我们有 ∑ k ∈ ℤ d | sin c ( t − k ) | q ≤ ( q q − 1 ) d . (3) 定理2.1的证明: 由定理A我们有 .则由Hölder不等式对常数p我们有 ( E υ e ， N e λ f ) ( t ) ≤ I 1 + I 2 其中 I 1 = ( ∑ v ⋅ t − k ∉ I N e d | f ( k υ ) | p ) 1 / p ( ∑ v ⋅ t − k ∉ I N e d | sin c ( υ ⋅ t − k ) | q ) 1 / q ， (4) I 2 = ( ∑ v ⋅ t − k ∈ I N e d | f ( k υ ) − λ k f ( ⋅ + k / v ) | p ) 1 / p ( ∑ v ⋅ t − k ∈ I N e d | sin c ( υ ⋅ t − k ) | q ) 1 / q . (5) 且 1 p + 1 q = 1 ， p ≥ 1 。 令 h ( t ) = ( ∑ v ⋅ t − k ∉ I N e d | sin c ( υ ⋅ t − k ) | q ) 1 / q ， 其中 h ( t + m / υ ) = h ( t ) ， t ∈ ℝ d 和 m ∈ ℤ d 。因此我们需要求 t ∈ [ 0 ， 1 / υ ] d 的 。根据 { k : k ∉ I N e d } ⊂ ∪ j = 1 d { k : k j ∉ [ − N ， N ] } 得 ∑ v ⋅ t − k ∉ I N e d | sin c ( υ ⋅ t − k ) | q ≤ ∑ j = 1 d ∑ k j ∉ ( − N ， N ] | sin c ( υ t i − k j ) | q ∏ i ∈ Z d \ j ∑ k i ∈ ℤ | sin c ( υ t i − k i ) | q . (6) 记 l ( t ) = ( ∑ k ∉ ( − N ， N ] | sin c ( υ t − k ) | q ) 1 / q . 对任意 t ∈ [ 0 ， 1 / υ ] ， l ( t ) ≤ ( C ∑ k ∉ ( − N ， N ] 1 | k | q ) 1 / q ≤ ( C ⋅ ∫ N ∞ t − q d t ) 1 / q ≤ C ⋅ N − 1 / P . 由(2)(3)(6)式，我们有 I 1 ≤ C ⋅ ( υ d N ) 1 / p ‖ f ‖ L p . (7) 对指数 ln ( 2 N + 1 ) 和引理2.2利用Hölder不等式，我们有 ∑ v ⋅ t − k ∈ I N e d | sin c ( υ ⋅ t − k ) | ≤ C ⋅ ln d N . 然后我们有 I 2 ≤ C ⋅ ( 2 N + 1 ) d / p Ω ⋅ ln d N . (8) 结合(7)式和(8)式得 ( E υ e ， N e λ f ) ( t ) ≤ C ( ( υ d / N ) 1 / P ‖ f ‖ L p + N d / p Ω ⋅ ln d N ) . (9) 令 ， N = [ υ r p ] ，则 ( E v e ， N e λ f ) ( t ) ≤ C υ − r + d / p ln d υ . 因此定理2.1的证明完成了。
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user: 摘 要 为研究和筛选适合不同程度重金属污染农田的蔬菜品种，以萝卜、菠菜种子为试材，采用培养皿法研究单一重金属铜对萝卜、菠菜种子萌发的影响。结果表明，低于550 mg/L的铜处理对白萝卜种子发芽率存在“低促高抑”效应，对青萝卜发芽率存在抑制作用；而对菠菜种子发芽率起促进作用，菠菜的耐铜性强于萝卜。同一蔬菜的不同品种的耐铜性存在差异，白萝卜耐铜性强于青萝卜，小叶菠菜耐铜性强于大叶菠菜。 关键词 :铜胁迫，种子萌发，萝卜，菠菜 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 铜是最常见的重金属元素之一，是植物生长发育必需的微量元素，它参与植物体多种生理代谢过程，对作物的生长发育、产量、品质都有重要影响 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。近年来，由于工业采矿、城市污水的排放和含铜杀菌剂的长期大量使用，土壤含铜量迅速增加，远远超出了土壤环境标准含量，高浓度的铜对自然界的生物产生严重危害 [ 4 ] 。因此研究重金属污染对蔬菜的胁迫机理，对保障农产品质量安全具有重要意义。 萝卜和菠菜均为人们常食用的蔬菜。萝卜的主要食用部分是根。高浓度的铜离子通过根系吸收进入萝卜的地下块根内，可能对萝卜的产量和质量产生严重的影响，并经食物链进入人体，在人体内富集，危害人体的健康 [ 5 ] 。菠菜的主要食用部分是茎和叶，富含类胡萝卜、维生素C等营养素，有极高的养生价值。虽然前人对铜胁迫蔬菜生长有些探讨 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，但目前有关铜胁迫对菠菜种子萌发影响的研究鲜有报道，关于蔬菜耐铜性的种间、种内的比较研究仍较少，本试验以萝卜、菠菜种子为试材，采用培养皿法研究单一重金属铜对萝卜、菠菜种子萌发的影响，旨在探究不同蔬菜和同种蔬菜的不同品种对重金属耐性的差异，为筛选适合不同程度重金属污染农田的蔬菜品种提供理论依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 供试种子为萝卜种子(白萝卜、青萝卜)、菠菜种子(小叶菠菜、大叶菠菜)，购置市场常见品种。供试金属离子CuSO 4 ·5H 2 O为分析纯试剂。试验于2017年11月至12月进行。 2.2. 铜溶液配置和浓度设置 根据中华人民共和国土壤环境质量标准(GB15618-2008)三级土壤环境标准质量进行设定 [ 9 ] 。CuSO 4 处理浓度具体如下(mg/L)：0、50、150、250、350、450、550。 2.3. 试验设计 供试种子用蒸馏水浸泡过夜后，将浮在水面上的瘪种、籽粒不饱满的或是已脱皮的种子剔除。选取粒饱满的种子，用0.1%NaClO溶液消毒10 min后，用蒸馏水润洗。选取直径为9 cm的培养皿，每个培养皿中垫2层滤纸作为发芽床，将配好的处理液加入培养皿中，至滤纸饱和。每个培养皿中均放入50粒种子，将其置于白天光照12 h，温度25℃，光照为1000 lx；夜晚黑暗12 h，温度20℃的培养箱中。每个处理设置3次重复。每日记录发芽种子数量，并用称重法加水恒重，保证重金属浓度恒定。待对照种子2片子叶完全变绿后，结束试验。选取最理想的一组结果进行分析。 2.4. 测定指标及方法 发芽率(%) = 供试种子的发芽数/供试种子总数 × 100%。 2.5. 统计分析 试验数据采用Excel 2013进行分析。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 不同浓度铜处理对萝卜种子发芽率的影响 通过对各处理组和对照组的种子发芽率进行分析，结果表明：铜对萝卜种子发芽率有明显影响，并且对不同品种的影响程度不同。从图1可以看出，在不同铜浓度处理的条件下，白萝卜的发芽率表现出“低浓度促进，高浓度抑制”现象。与对照组相比，150 mg/L铜浓度处理的发芽率增加了2%；350 mg/L铜浓度处理的发芽率减少了34%，降幅达35.42%。相比白萝卜，青萝卜发芽率较低，且随浓度增大呈降低趋势。在150 mg/L条件下，青萝卜发芽率相比其对照减少了64%，降幅达82.05%。 3.2. 不同浓度铜处理对菠菜种子发芽率的影响 由图2可知，随着铜浓度的增加，对菠菜种子发芽率总体上产生促进作用，其中大叶菠菜在450 mg/L铜浓度条件下，发芽率为对照组的1.17倍。小叶菠菜发芽率无明显变化，其中250 mg/L、550 mg/L处理组的发芽率较对照组增加了8%。在此铜浓度范围内，尚未发现对菠菜种子萌发的显著抑制作用。但菠菜不同品种的耐铜性仍有差异，小叶菠菜的耐铜性更强。 3.3. 不同浓度铜处理对种子胚根的影响 由图3、图4可见，铜对萝卜的胚根伸长影响表现为抑制作用。仅对照组出现根毛，各处理组未出现根毛。在较低浓度50 mg/L处理条件下，白萝卜的胚根较长，但根尖出现发黑症状；青萝卜的胚根开始萎缩。在较高浓度条件下，萝卜的胚根均急剧缩短，子叶逐渐发黄变小，胚乳有发黑的趋势。 图1. 不同浓度铜处理对萝卜发芽率的影响 图2. 不同浓度铜处理对菠菜发芽率的影响 图3. 铜对白萝卜胚根的影响 由图5、图6可见，铜对大叶菠菜的胚根伸长影响表现为抑制作用，而对小叶菠菜的胚根长度表现为先增后降的趋势。在较低浓度50 mg/L、150 mg/L条件下，菠菜的胚根根尖出现发黑症状。与对照相比，大叶菠菜的胚根长度显著减小；小叶菠菜在50 mg/L处理下的胚根长度、粗度均大于对照，但未出现根毛。
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user: 4. 讨论 已有研究表明，重金属对种子萌发存在低浓度刺激而高浓度呈抑制作用 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，但具体表现又 图4. 铜对青萝卜胚根的影响 图5. 铜对大叶菠菜胚根的影响 因重金属、植物不同而有所变化 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。 本试验结果表明，随着铜浓度的增加，白萝卜种子发芽率表现出先增后降的趋势，这与之前研究者的研究结果相似 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 。但在本试验中，在相同处理条件下，青萝卜种子发芽率受到抑制作用，其中在50 mg/L时，青萝卜发芽率已低于对照20%。而在350 mg/L时，白萝卜发芽率才开始低于对照，因此白萝卜的耐性较青萝卜强。 和萝卜相比，相同浓度铜处理对菠菜种子发芽率在总体上表现为促进作用，表明菠菜的耐性较萝卜强。这可能是因为菠菜作为深绿叶蔬菜，叶绿素含量更高，在种子萌发过程中需要积累更多的铜离子合成相关酶。因此在较低的铜浓度处理下，反而有促进作用。有研究表明，菠菜POD活性和CAT的活性随着硫酸铜浓度的增大呈现先增加后降低的规律;可溶性蛋白的含量随着硫酸铜的浓度的增加先减少后增加 [ 19 ] 。同时，铜胁迫对菠菜种子不同品种的发芽率有影响，且程度不同，小叶菠菜的耐性较大叶菠菜强。 图6. 铜对小叶菠菜胚根的影响 从萝卜、菠菜种子胚根长的总体情况来看，随着铜浓度增加，对胚根主要是抑制作用，具体表现在胚根长度变短、胚根根尖出现发黑症状、无根毛生长三个方面。但也有在较高浓度(50 mg/mL、100 mg/mL)处理下，萝卜种子才出现这种明显的发育不良现象 [ 20 ] ，这可能是因为品种的差异。铜胁迫对萝卜胚根的抑制程度大于菠菜，这与发芽率的变化情况相似。 综上，本文初步研究了单一重金属铜的不同浓度对萝卜、菠菜种子萌发的影响，表明菠菜的耐铜性强于萝卜，同种蔬菜的不同品种耐铜性也存在差异。但本次试验测定指标和试验品种较少，仍有很大的提升空间，后期可结合相关酶指标进一步研究。
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user: 5. 结论 在较低铜浓度(0~550 mg/L)条件下，白萝卜种子发芽率存在“低促高抑”的现象，青萝卜发芽率受到抑制作用；菠菜种子发芽率总体上受到促进作用，表明菠菜的耐铜性强于萝卜。同种蔬菜的不同品种耐铜性存在差异，其中白萝卜的耐铜性强于青萝卜，小叶菠菜的耐铜性较大叶菠菜更强。
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user: 摘 要 对比九香虫，黄粉虫和大麦虫可溶性蛋白质含量。取三种昆虫脱水脱脂后的残渣，用考马斯亮蓝法测定可溶性蛋白的含量。结果提示：残渣中的可溶性蛋白含量，九香虫为112.83 mg/g，黄粉虫222.19 mg/g，大麦虫157.03 mg/g。三种昆虫的可溶性蛋白质含量都较高，三者中黄粉虫的残渣获取量及可溶性蛋白的含量都最高。因此，黄粉虫是很好的食用或饲用蛋白质的来源。 关键词 :九香虫，黄粉虫，大麦虫，可溶性蛋白质 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 九香虫是昆虫纲半翅目兜蝽科昆虫 [ 1 ] ，作为中药，有理气止痛、温中助阳的功能，在西南地区，还是一道民间美食的原料。黄粉虫属于鞘翅目拟步行虫科昆虫，原产北美，被誉为“蛋白质饲料宝库”。大麦虫是一种拟步甲科昆虫，其最大的老熟幼虫比一般的黄粉虫大3~4倍，研究认为其含有大量人体所必需的微量元素，蛋白质含量也很丰富。综合上述，三种昆虫在医用、食用及饲用等方面各有特色，对其营养成分进行比较分析可为三者的合理利用提供参考。我们未检索到同时对三种昆虫营养成分进行比较研究的文章。为此，本研究拟主要对比三种昆虫的粗蛋白及可溶性蛋白质含量，为更加有效地利用三种动物资源提供借鉴。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料与试剂 九香虫购自济南宏济堂医药连锁有限公司、黄粉虫及大麦虫幼虫均购自贵阳市贵钢花鸟市场。 所用试剂为分析纯：石油醚，乙醇，85%磷酸，牛血清蛋白等。 2.2. 主要仪器 分光光度计、电子天平、离心机、索氏提取器等。 2.3. 实验方法 分别取九香虫、黄粉虫和大麦虫适量，烘干，而后将烘干后的成虫放入研钵充分碾磨，索氏体取法抽提脂肪后，所得残渣称量，并用于下一步检查。每种昆虫做3个重复。 提取粗脂肪后的残渣过100目筛，称取1.0 g放入小烧杯中，加4 ml的蒸馏水溶解，转移到离心管中，再用4 ml蒸馏水洗涤烧杯，洗涤液收集于同一离心管中，在室温 20 ℃ 左右的条件下放置30 min以充分溶解，然后在室温下4000 r/min离心20 min，去除沉淀，上清液转入到10 ml容量瓶中，并以蒸馏水定容至刻度，得到待测样品提取液。 标准曲线的绘制：取6支干净的试管按表1操作取样，将各试管中的溶液充分混合，放置2 min后，用1 cm光径的比色杯在595 nm波长下比色，记录各个试管测定的OD 595 nm光密度值，并以标准蛋白含量(μg)为横坐标，以吸光度为纵坐标，绘制出标准曲线(图1)。 样品中可溶性蛋白质含量的测定 [ 2 ] ：另取2支试管，分别吸取样品蛋白质提取液1 ml，并做一组重复， Table 1 Configuration of bovine serum albumin solution with different protein content 管号 1 2 3 4 5 6 100 μg/mL标准蛋白溶液(ml) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 蒸馏水(ml) 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0 考马斯亮蓝G-250试剂(ml) 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 蛋白质含量(μg) 0 20 40 60 80 100 表1. 不同蛋白质含量的牛血清蛋白液配置表 图1. 横坐标为蛋白质的质量(μg)，纵坐为吸光度值 两支试管各加入5 ml考马斯亮蓝G-250蛋白试剂，充分混合，放置2 min后以空白为对照，用1 cm光径比色杯在595 nm波长下比色测定光密度OD 595 nm，然后通过标准曲线查得待测样品提取液中蛋白质的含量X (μg)。
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user: 3. 结果与分析 九香虫、大麦虫、黄粉虫干虫去脂后残渣含量见表2。 干虫脱脂后所得残渣，九香虫为56.73%，大麦虫为60.27%，黄粉虫为75.99，其中黄粉虫的残渣获取量最高，因残渣中粗蛋白为主要成分，所以残渣含量大致反映粗蛋白的含量。 九香虫、黄粉虫和大麦虫的OD值带入图1所示的标准曲线公式得出蛋白含量，如表3所示。 可溶性蛋白含量，换算后，黄粉虫最高约222.19 mg/g，其次为大麦虫157.03 mg/g，九香虫含量最少约为112.83 mg/g。
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user: 4. 结论与讨论 食用或饲用蛋白质有很多种类，按溶解度分类，可分为可溶性蛋白质和不溶性蛋白质。可溶性蛋白质是总蛋白质的一部分，其含量是一个重要的生理生化指标，可溶性蛋白质还是生物体重要的活性成分，作为营养成分易被身体吸收。本研究中，我们考察了三种昆虫的可溶性蛋白质含量，实验结果一方面可反映活性蛋白质的含量，另外，也可从侧面可以反映总蛋白质的量。 Table 2 Residue content of Coridius chinensis， Tenebrio molitor and Zophobas atratus after degreasing (Soxhlet extraction 样品重(g) 残渣重(g) 残渣含量(%) 残渣含量平均值(%) 九香虫 10.0267 5.8048 57.89 10.0528 5.5596 55.30 56.73 10.0391 5.7209 56.99 大麦虫 10.0467 6.0746 60.46 9.9921 6.1089 61.14 60.27 10.1437 6.0072 59.22 黄粉虫 10.7832 8.1100 75.21 10.1762 7.8235 76.88 75.99 9.9672 7.5630 75.88 表2. 九香虫、大麦虫、黄粉虫干虫去脂后残渣含量(索氏提取法) Table 3 Content of soluble protein in residu OD值 平均OD值 可溶性蛋白质(μg) 九香虫 0.745 0.7525 112.8254 0.760 黄粉虫 1.443 1.4415 222.1905 1.440 大麦虫 1.033 1.031 157.0317 1.029 表3. 残渣中可溶性蛋白质含量 蛋白质的测定方法，主要有凯氏定氮法与考马斯亮蓝比色法，前者干扰因素较多，后者干扰因素较少 [ 3 ] ，本实验采用后者。 通过对比，黄粉虫残渣获取量最高，超过大麦虫、九香虫皆在1/4以上。所得可溶性蛋白含量也以黄粉虫最高：超过大麦虫1/3，超过九香虫接近1倍。两者结合考虑，黄粉虫无论蛋白质含量还是蛋白质品质都比较突出，所以，无愧于“蛋白质饲料宝库”的称号。 总之，九香虫作为传统中药，自有其价值；大麦虫有资料称产量高于黄粉虫，各种营养成分含量均衡丰富等，因研究相对较少，后续有不少工作需要进行。本实验中，黄粉虫可溶性蛋白含量在三者中具有明显优势，加上黄粉虫售价便宜，作为替代的蛋白质饲料来源很有优势。 本试验对粗蛋白及可溶性蛋白的含量做了探讨，关于不同种类蛋白质的含量、分子量、比例及活性检测拟在后续的实验中进行。
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user: 摘 要 针对当前消防设施监控管理中存在的现实问题，以信息物理融合系统(CPS)为技术支撑，并综合利用物联网、大数据、云计算等技术，构建具有消防设施运行信息实时查询、火警自动发送、智能维保和火警预测等功能的消防设施监控预警系统。在对CPS技术进行简要介绍的基础上，针对系统的总体设计目标，提出了系统的整体设计架构。系统结构分为物理感知层、网络通信层、数据服务层和用户应用层，并对系统各层的组成和协同运行进行了详细阐述。系统的构建将对“智慧消防”的建设起到重要的推动作用。 关键词 :消防设施，信息物理系统，智能预警，智慧消防 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 随着我国“智慧消防”的不断推进，各地公安消防部门高度重视信息技术在消防安全领域的推广应用，并相继建立了城市消防远程监控系统，起到了一定的火灾防控作用。但是，目前已有的城市消防远程监控系统没有实现城市消防设施、建筑内消防设施的全面监管，部分消防设施运行状态仍为空白 [ 1 ] ；对于已收集的报警信息和各类消防设施运行的数据也没有深入挖掘，进行智能分析预判 [ 2 ] ；而且由于成本高昂、安装复杂，需要修改原有消防系统的软硬件架构，很难推广和应用 [ 3 ] 。因此大量消防设施仍然自成系统，独立运行，难以真正实现大范围的消防设施联网监控。分析科技发展趋势可知，消防设施网络化信息化是智慧消防发展的必然趋势，也是公安消防日常管理工作的现实需要。 本系统针对消防设施运行和监管中存在的现实问题，创新消防监督管理技术手段，探索物联网、大数据、云计算等CPS技术在消防监督管理业务中的集成应用关键技术 [ 4 ] ，利用物联网技术实现消防设施监管网络化信息化，利用大数据分析技术实现消防安全态势智能研判与预测预警，利用云计算可以实现消防数据共享与远程控制，力争利用现代信息化手段解决现有消防监督管理中存在的突出问题。
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user: 2. CPS技术 2.1. CPS技术简介 CPS (Cyber-Physical Systems)又称信息物理融合系统，是在环境感知的基础上，深度融合3C (Computation， Communication、Control)技术的网络化物理设备系统，通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制一个物理实体 [ 5 ] ，能够实现虚拟信息世界和现实物理世界交互与协同的智能系统。在CPS的全称中，Cyber代表计算系统和网络系统所组成的信息世界，Physical代表物理世界中的进程、对象或事件，它的意义在于将物理设备通过各种网络实现了互联和互通，使得物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等功能 [ 6 ] 。 2.2. 国内外研究现状 在国外，美国总统科学技术顾问委员会(PCAST)在2007年《挑战下的领先——竞争世界中的信息技术研发》报告中将CPS列为首个研究点 [ 7 ] ；欧洲于2008年启动了ARTEMIS等项目，将CPS作为智能系统的一个重要发展方向 [ 8 ] ；在日韩等国，CPS从2008年左右开始备受关注，各个高等教育机构和科研院尝试开展了CPS的课程，关注计算设备、通讯网络与嵌入式对象的集成跨平台研究。 在中国，近年来“互联网+”概念的提出，已经将物联网、大数据、云计算等CPS技术提升到了前所未有的高度。计算机领域的学者结合物联网和云计算等技术，对CPS的普适化网络环境开展了一些探索性研究，各个高校和研究机构也开展了CPS技术的相关研究 [ 9 ] 。对于我国消防安全领域，虽然国家通过《城市消防远程监控技术规范》方式推广应用消防工作网络化，但是由于该系统仅利用物联网实现了独立消防监控系统的集中管理，在开展消防数据统计分析和智能研判等方面研究较少。因此，将CPS技术与消防设施领域融合就成为必然趋势。
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user: 3. 消防设施监控预警系统设计目标 作为智慧消防的重要组成部分，实现消防设施智能化、网络化的监控预警系统构建需满足和实现以下基本要求和目标。 3.1. 实现消防设施的全局化监测 消防设施的全局化监测有自动消防设施和非自动消防设施信息两个方面。自动消防设施信息包括火灾自动报警类和电气火灾监控的设备实时数据信息，室内自动灭火设备运行等数据，将建筑自动消防设施信息进行监控与整合，是消防设施监控预警系统运行的主要保证。非自动消防设施信息包括消防水箱水位、移动灭火器状态、疏散通道和重要防火门位置等数据信息。对消防设施的全面检测，是实现系统整体功能的重要基础。 3.2. 实现消防设施的全时空管理 为使消防设施信息达到集成和共享，产生规模效应，利用基于现有消防设施的信号识别与信息采集的共性关键技术，突破自动消防设施联网的技术壁垒，开发兼容主流品牌和型号的模块化数据采集与网络传输装置，以低成本实现消防设施状态信息自动采集与实时传输，实现建筑消防设施的网络化。同时，建筑消防设施网络化应以覆盖一个行政区域甚至一个城市内的消防设施为基本要求，力争实现城市消防设施全面管理的目标。 3.3. 实现防火水平精确评估与火灾风险智能预测 一方面，能够根据获取的实时海量信息和历史数据，建立自己的消防大数据平台，利用数据智能分析技术和火灾发展趋势预测模型，精确评估单位的消防安全水平，发现设备隐患，实现故障趋势分析，主动发布预警信息；另一方面，系统能够智能分析火灾规律，判断和预测区域火灾风险，为政府和消防管理部门消防监督和动态战备提供决策依据，增强消防部门和社会单位的主动防范能力。