DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 促进叶片生长的元素 2.1. 硫(Sulfur) 硫参与植株生长中多项生理历程，是一些氨基酸、金属辅助因子、辅酶和次级代谢产物的组成元素 [ 7 ]。在缺硫情况下，植物诱导表达根中的硫酸盐转运系统，用于增加硫酸盐的汲取和根–茎转运途径 [ 8 ]。有研究表明在黑暗下，不同外源H 2 S供体在处理拟南芥时，对叶绿素和脱镁叶绿酸a的降解有较明显抑制作用，但是却显著提高SAG12、SAG20和SEN4衰老标志基因的表达，从而加速叶片的衰老进而加速叶片细胞死亡 [ 9 ]。硫肥对于农作物有一定的增产效果，如耿计彪在实验中发现硫肥可显著提高小油菜鲜重 [ 10 ]，吴萍萍等人在生姜的生长探究中也得出了同样的结论，其研究还表明氮、硫的合理配有利于改善生姜品质，同一施氮量下，增施硫肥可明显提高还原糖、还原型Vc、姜辣素和姜精油含量，但施硫处理与不施硫处理各指标之间的差异大多未达P = 0.05显著水平。 [ 11 ]。在同年科研人员对于安丘生姜的研究中还发现生姜增施硫肥可以在一定程度上改善其生育性状、叶色茎秆、后期早衰等状况 [ 12 ]。 2.2. 铁元素(Iron) 铁元素是地球上发现最早的作为人体新陈代谢所必需的氧化还原辅助因子微量元素之一 [ 13 ]，在生长增殖及转化转导等方面具备重要影响 [ 14 ]，而在植物中，铁元素参与叶绿素的形成，一部分由铁螯合转运蛋白OsYSL9转运 [ 15 ]，在植物体内以多种形式与蛋白质结合，作为催化剂或重要的电子传递体广泛参与生命活动进程。铁缺乏时的反应受转录因子介导的转录网络和泛素连接酶对关键因子的蛋白质水平修饰的调节 [ 16 ]，如烟草(N. tabacum)分泌香豆素和黄素以应对缺铁，并且NtPDR3通过介导O-甲基化香豆素分泌至根际 [ 17 ]。陈新 [ 18 ] 测量出市售生姜中微量铁元素的含量为18.48 μg/g，相对于常见的调味料大蒜来说，含量更为丰富，人体可将其作为补充铁元素的食补资源 [ 19 ]，而植株缺铁失绿可导致生长停滞，严重时可导致死亡。近年来有研究表明铁最佳施肥量为55.73 kg/667m 2 ，合理的铁微量元素可以明显改善生姜的生物学性状，增加生姜的分枝数、株高，进而提高生姜的经济学和生物学产量 [ 20 ]。 2.3. 氮元素(Nitrogen) 氮是一种常量营养素，对最佳植物生长和种子产量至关重要 [ 21 ]，尽管N在空气中以高浓度(78%)存在，但动物和大多数植物不容易获得，然而，植物能通过生物固氮作用从土壤中摄取硝酸盐(NO 3− )和铵(NH 4+ )离子，并将它们转化为氨基酸和蛋白质，这是所有动物氮元素的极好来源 [ 22 ]。氮素是构成叶绿素和蛋白质的重要成分，因此必须要有足量的氮素来满足代谢的要求，叶片才能进行光合作用 [ 23 ]。在低氮胁迫下，小叶杨(Populus simonii Carr)的根产生响应，导致净光合速率，叶绿素含量和总干重降低 [ 24 ]。吴萍萍等研究人员指出，随施氮量的增加，不同生育期茎和叶的干物质量均随之增加 [ 25 ]。氮肥对生姜根茎产量及安全品质有明显的影响：合理施氮能显著提高其蛋白质、维生素C、糖分和姜精油占比，有效抑制亚硝酸盐及硝酸盐含量 [ 26 ] ；但氮肥配施过多，会导致养分向根茎的分配率减低，造成产量下降 [ 27 ]。
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user: 3. 促进茎秆生长的元素 3.1. 硅(Silicon) 硅可以赋予植物对非生物和生物胁迫的抗性 [ 28 ]，例如在水稻ASA(有机砷酸阿萨酸)解毒中硅起关键作用 [ 29 ]，通过调节抗氧化防御和乙二醛酶系统也证明了硅对镉(Cd)胁迫的油菜植物的保护作用 [ 30 ]。Zhang GQ等人研究了硅对莱芜大姜品种的影响中表明随着硅水平的增加，叶Mg 2+ -ATP-Pase和Ca 2 -ATP酶活性增加，光合效率(Pn)和水分利用率(WUE)随之增加，蒸腾速率(Tr)下降 [ 31 ]。硅元素对生姜植株的株高、茎粗、分枝数和叶片数的增加起很大作用，因而生姜对硅的需求量较大，有研究得出生姜增施硅肥，能显著提高生姜生长势，增加生姜产量。但过量增施硅肥后，会导致生姜减产，一般姜田的硅肥使用量以每80 kg/667m 2 上下为宜 [ 32 ]。而随后便有研究同样证实了硅肥对生姜的重要影响，施用硅肥提高了生姜的生长活力，促使植株吸收更多养分，为产品器官形成奠定了营养基础，从而为产量的增加创造了物质基础 [ 33 ]。 3.2. 钙(Calcium) 钙是参与各种细胞过程的通用第二信使，影响植物生长发育和非生物胁迫反应。植物中钙调蛋白(CaM)以及其他植物特异性Ca 2+ 传感器(如钙调蛋白样蛋白(CML)，Ca 2+ 依赖性蛋白激酶(CDPK)和钙调神经磷酸酶B样蛋白(CBL))的出现表明植物拥有特定的工具和机器将Ca 2+ 信号转换成适当的响应 [ 34 ]。钙信号传导对包括免疫反应在内的环境反应也至关重要 [ 35 ]，据徐坤 [ 36 ] 1993年的研究得出钙在生姜生长过程中主要分配于枝叶及主枝，主要流向侧枝及侧枝叶内。据测算，每生产1000 kg鲜姜约吸收钙元素1.3 kg [ 36 ]。而在的研究中进一步表明了钙在其他作物中也有重要作用，党现什 [ 37 ] 赵亚飞 [ 38 ] 等人在对钙肥对花生的产量及生理特性的影响中指出施钙显著增加主茎高、侧枝长和总分枝数，为最终产量的提高打下基础。目前对于该元素在生姜中的作用机制及影响研究较少，今后可能会对相关的机理进行阐明。
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user: 4. 促进姜球膨大的元素 4.1. 磷(Phosphorus) 在低磷情况下，植物根系形态和植物根构型都会受到胁迫 [ 39 ]。通常，土壤和叶面磷补充剂不能提供统计学上显著的产量增加 [ 40 ]。添加磷肥可以增强蓖麻籽对Cu的抗性，提高植物对污染土壤的Cu提取效率 [ 41 ]，王馨笙等人研究表明每生产1000 kg生姜根茎产品，吸收P 2 O 5 约1.90 kg，相对于N的吸收约4.67 kg、K 2 O的吸收约7.25 kg来说，需求量较小，但同样不可忽视其在生姜中的重要作用。 [ 42 ] 陈奇等人在紫色土条件下配施磷肥，探究其对生姜产量的影响，并运用数学模型进行统计分析得出在试验条件下有增产增收效果 [ 43 ]。虽然磷肥等营养物质可以促进作物生长，同时提高土壤肥力，但过量的养分投入会产生弥漫性污染 [ 44 ]，进而可能降低地表水和地下水的质量 [ 45 ]。 4.2. 锌元素(Zinc) 锌是植物生长和发育的必需微量营养素 [ 46 ]，作为Zn 2+ 离子被植物吸收，可提高植物的抵抗性，增加籽粒含量。在Zn缺乏时，催化叶绿素生成的关键酶基因，包括镁–螯合酶亚基ChlH叶绿体，镁原卟啉IX甲基转移酶叶绿体，在转录组或蛋白质组水平上显示出下调趋势 [ 47 ]，从而表现为叶片脉间失绿；而锌含量过高则会迫使植物老化，使植物体内正常的生理功能受到抑制 [ 48 ]。相对于施用土壤锌，叶面施锌对提高潜在缺锌型钙质土壤中小麦籽粒锌含量有较好的效果 [ 49 ]，且叶面施用Zn介导植物对盐度的防御反应，归因于更好的抗氧化系统和甘氨酸甜菜碱，脯氨酸，总游离氨基酸和糖的增加 [ 50 ]。通过程虎虎等人对安丘市生姜的研究结果表明锌的最佳施肥量2.59 kg/667m 2 [ 20 ]，可达到最高亩产量为6034.5 kg/667m 2 ，相比于没有施锌肥的对照组，有较为明显的增产效果。 4.3. 钾元素(Potassium) 钾是活细胞的必需常量营养素，是细胞质中最丰富的阳离子，然而土壤钾素的有效性非常低且可变 [ 51 ]。钾缺乏的典型症状为萎黄或枯萎坏死，伴随着光合作用下调和叶水运输受损而伴随发生 [ 52 ]。在植株生长过程中，钾的缺乏或过量还会制约对氮的吸收和利用，配施适当的钾可以促进其根系发育，提高硝酸还原酶的活性 [ 53 ]。池培养试验中研究了腐植酸钾对生姜根系生长和活性氧代谢的影响，结果表明施用腐植酸钾可显着提高根系鲜重和根系活力，促进根系生长，延缓姜根的衰老。且根中可溶性蛋白质含量、产量都比对照组呈显著增加 [ 54 ]。生姜食用植物部分含有基本上高含量的钾 [ 55 ]，据李富兰 [ 56 ] 等对生姜中钾元素的提取中表明，实验样品中钾元素的含量为4.06 mg/g。而据穆洪海等研究结果看钾肥使用量对于生姜地上茎的影响甚微，但对于生姜的抗病能力和产量来说，足量的钾肥配施却能起着重要作用，其作用机制是能促进养分从地上茎秆部分向根部运转，而根据土壤的肥沃程度，适当调整钾肥的用量，能在一定程度上拔高生姜的抗逆性 [ 57 ]。 4.4. 硒(Selenium) 硒被认为是人类健康的必备微量元素 [ 58 ]，而植物性硒是人体吸收的重要来源之一，目前富硒作物已十分常见如富硒精米 [ 59 ] 、富硒大蒜 [ 60 ] 等，这些高硒食物可能是硒的良好膳食来源 [ 61 ]。硒的生物利用度取决于其在土壤环境中的形态，其主要受土壤pH，氧化还原电位和土壤有机质含量的影响 [ 62 ]。而生姜作为日常生活中非常重要的药食兼用的植物，探究硒对生姜成长情况的影响尤为重要，在吕臣浩等人研究表明外源施硒可显著提高生姜各部位硒含量，对生姜的产量也有显著影响。无论是在三叉期还是膨大期，喷施亚硒酸盐或硒酸盐，生姜中硒的转化率均可抵达57%以上，且在喷硒处理下，生姜中还原性糖、维生素C和姜辣素占比均有进步，对生姜产品质量有一定程度改善作用 [ 63 ]，进而拔高生姜的经济效益。 4.5. 硼元素(Boron) 微量营养素硼对于维持植物细胞壁的结构起重要作用，其作用机制是可以提高细胞壁结合的酚类和木质素含量 [ 64 ]，是作物物种的高产量的先决条件。硼可以通过扩散或通过主动和便利的运输机制进入植物 [ 65 ]，有研究表明OsNIP3；1作为硼酸通道且调节芽组织中的硼的正确分布起作用 [ 66 ]。硼元素能改善植物生殖器官的生长发育，在花粉萌生和花粉管生长中具有调理作用 [ 67 ]，促成碳水化合物的合成及运输，抑制蛋白质及叶绿素的合成。植株停止生长是硼缺乏最明显的症状 [ 68 ]，其次是叶硝酸盐含量的剧烈降低，在这种缺乏条件下，镁，钙，尤其是钾的叶含量也下降 [ 69 ]。因此，对于及时合理的对生姜进行补充硼元素尤为重要，对生姜施于微量硼肥的增产效果较没有施于硼肥之间呈极显著差异，且对生姜的株高、叶面积、分支数以及姜球膨大等都有明显促进作用 [ 70 ]，而由近年有研究显示硼的最佳施肥量为1.98 kg/667m2，可有效增加生姜的亩产量 [ 20 ]。
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user: 5. 总结 通过多年来研究者们对于营养元素对生姜的影响可以得出氮肥对生姜根茎产量及品质有明显的影响；磷肥、锌肥、硅肥均对生姜有增产增收作用；钾延缓姜根衰老抗病能力和产量；硫肥对于生姜品质有改善，且促进生姜植株生长发育，提高根茎产量；合理的铁微量元素可以明显改善生姜的生物学性状；微量硼肥对于生姜有增产效果，且对株高、叶面积、分支数以及姜球膨大等都有明显促进作用；外源施硒对生姜品质和产量有一定改善作用。合理的运用营养元素可使其产量和品质有较大的提升效果，继而增加升生姜的市场竞争力。本文浅谈了常见的营养元素对于生姜生长过程中的影响，关于更多营养元素对于生姜的影响作用还有待进一步挖掘。
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user: 摘 要 随着工农业的发展，土壤镉污染的问题越来越严重。本文从土壤镉污染来源、危害、修复措施等方面进行综述，突出土壤镉污染治理的重要性。海藻酸钠具有性质稳定、无毒、无刺激性等优良特性，且对镉有很好的固定作用，期待其在土壤镉污染治理方面有很好的研究前景。 关键词 :土壤镉污染，海藻酸钠，镉污染治理 Copyright © 2019 by author(s) 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 土地是人类生存和发展的主要资本和物质基础 [ 1 ]。随着工农业的迅速发展，人类把带有大量有毒有害的物质排入环境中，这给相当多的领域造成了污染 [ 2 ]，其中土壤污染是最为主要的，土壤污染类型以重金属污染为主，有机物污染次之，复合型污染比重较小 [ 3 ]。常见的土壤重金属污染有(砷) As、(镉) Cd、(铬) Cr、(铜) Cu、(汞) Hg、(锰) Mn、(铅) Pb、(锌) Zn [ 4 ]。在所有重金属污染中，以镉污染最为严重 [ 5 ]。镉是一种能对生物体产生巨大毒害作用的重金属 [ 6 ]，土壤中过量的镉会抑制植物的正常生长 [ 7 ]，并通过食物链的富集作用进入人体危害人体健康 [ 8 ]。近年来，“镉大米 [ 9 ] ”、“镉小麦 [ 10 ] ”等事件频发，因此对镉污染土壤的治理已经引起国内外的广泛重视。
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user: 2. 土壤镉污染的来源 农田土壤中的镉来源很多，其中最主要的是工业三废的排放、污水灌溉以及农药、化肥的不合理使用 [ 11 ]。 2.1. 工业三废的排放 电池、电镀、冶金、油漆和塑料等产业在生产以及使用过程中形成了废气、废水、废渣(工业三废) [ 12 ]，工业三废中含有的镉含量严重超标。工业废气进入大气后会通过雨水淋洗或重力沉降等方式输入土壤 [ 13 ]，废水和废渣的排放会直接或者间接的对土壤造成镉污染 [ 14 ]。2005年12月韶关冶炼厂排放废水含镉超标10倍左右 [ 15 ]；2012年湖南省衡东县某村受周边的工业园废水排放污染，导致稻谷品质差、空壳率高、产量下降严重 [ 16 ]。 2.2. 污水灌溉 污水灌溉是土壤镉污染的重要来源 [ 17 ]。随着社会的发展我国污水的排放量日益增加，处理不当或未处理的废水被用于灌溉，导致土壤镉含量增加。我国辽宁沈阳张士农业灌区由于长期引用工业废水灌溉，导致土壤发生污灌性污染，导致该灌区出产的稻米，重金属镉的含量严重超标，人畜都不能食用 [ 18 ]。郭成久等研究表明长期大量灌溉造纸废水，导致镉离子在土壤中的积累 [ 19 ]。 2.3. 农药、化肥的不合理使用 农药、化肥的长期不合理施用也使土壤镉污染日趋严重 [ 20 ]。农用化肥中的镉、汞、砷、锌等重金属含量一般较高，尤其是镉 [ 21 ]。郭观林和周启星研究表明一些农药化肥集中使用地的土壤中镉含量较高 [ 22 ]。
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user: 3. 土壤镉污染的危害 3.1. 镉对植物健康的危害 镉是植物生长过程中的非必需元素 [ 23 ]。镉对植物的毒害症状在形态上的表现为：根、茎生长迟缓，植株矮小，叶片发黄失绿、卷曲，叶脉组织呈酱紫色，变脆，萎缩 [ 24 ]。镉影响植物的生理生化活性，如叶绿素含量，光合强度，呼吸和蒸腾作用，可溶性蛋白、脯氨酸、丙二醛(MDA)的含量，各种酶活性，营养元素和水分的吸收等 [ 25 ]。 3.2. 镉对人体健康的危害 镉是人体非必需的微量元素。人类位于食物链的顶端 [ 26 ]，随着物质循环，镉通过饮食、饮水、呼吸等途径进入人体 [ 27 ]。镉具有较强的致癌、致畸及致突变作用 [ 28 ]，对人体会产生较大的危害。例如，20世纪60年代日本神通川流域发生的骨痛病被确定为镉中毒 [ 29 ]。
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user: 4. 土壤镉污染修复措施 目前，对含镉污染土壤的修复技术主要有物理修复、化学修复、生物修复和农业生态修复等技术 [ 30 ]。其最终目的都是通过转移、降解、钝化重金属，使其最大程度的降低镉污染土壤对地下水、植物和土壤生态系统的危害 [ 31 ]。 4.1. 物理修复 物理修复是指通过各种物理过程将土壤中的镉稀释、去除、固定以降低其对土壤环境的影响。物理修复包括客土法、换土法、深耕翻土法、热处理、玻璃化技术、电动修复等。客土法和换土法是将清洁且肥力较好的土壤添加到被污染土壤中，深耕翻土法是将镉污染土壤表层土通过深耕翻使得上下土层混合，这三种方法都是通过镉污染土壤与清洁土壤混合降低镉污染土壤中的镉含量从而达到镉污染治理的目的 [ 32 ]；热处理法是通过载气直接或间接加热污染土壤，将土壤中一些挥发性的镉元素从土壤中解析出来进入气体处理系统，使得镉污染土壤达到镉含量降低的目的 [ 33 ]；玻璃化技术是将镉污染土壤置于高温高压的环境下，熔化土壤及其中的镉污染物，待其冷却后形成玻璃体，使得镉污染物固定以达到阻止镉的迁移 [ 34 ]。虽然这些方法快速、高效，但是工程量大、能耗高、且还会影响土壤结构，易造成二次污染 [ 35 ]。电动修复是一种新型的物理修复技术，通过向镉污染土壤中通入直流电，使得土壤中的二价镉离子在电场的作用下向阴极移动，再对阴极附近土壤进行分离，从而达到土壤镉污染治理的目的 [ 36 ] [ 37 ]。因其修复周期短，去除效率高而成为当前的研究热点 [ 38 ]。 4.2. 化学修复 化学修复是利用某些化学试剂与重金属螯合作用或存在竞争关系，通过化学沉淀、化学吸附及化学反应来降低镉在土壤的迁移能力，从而达到镉污染治理的目的 [ 39 ]。常用物质有磷酸盐、石灰、硅酸盐等。化学修复简单、易操作，但由于其仅改变土壤中镉的存在形态，在特定情况下镉可能会被再次活化，难以达到永久性修复的目的 [ 40 ]。 4.3. 生物修复 镉污染土壤的生物修复一般分为动物修复、植物修复和微生物修复三种类型 [ 41 ]。生物措施不破坏土壤的物理结构，不造成新的污染源，治理成本低，符合生态发展规律等优点。但由于生物的一些自身因素，例如植物根系生长范围有限，动物生长易受环境等因素影响等限制，生物修复也有一定的局限性。 4.3.1. 动物修复 动物修复技术是利用土壤中某些低等动物(如蚯蚓、鼠类等)的新陈代谢等生命活动，来降低污染土壤中的镉含量，达到修复镉污染土壤的目的 [ 42 ]。动物修复投资小，易操作，但受到污染浓度限制。目前主要是利用蚯蚓来进行镉污染的修复 [ 43 ]。 4.3.2. 微生物修复 微生物修复是利用微生物(主要包括细菌，真菌，某些小型藻类微生物等)通过转化和固定作用改变镉在土壤中的存在形态 [ 44 ]。微生物对镉的转化作用包括甲基化与去甲基化作用、氧化还原作用；固定作用有胞外吸附作用、胞外沉淀作用和胞内积累作用。通过微生物的作用改变镉的移动性、毒性和生物可利用性，从而达到镉污染治理的目的。具有广泛的应用前景，但修复见效速度慢、修复效果不稳定等 [ 45 ]。 4.3.3. 植物修复 植物修复是指利用植物自身的生理特性，从土壤中吸收或富集镉及其化合物，达到镉污染治理的目的 [ 46 ]。植物修复可分为植物提取、植物挥发、植物稳定、根际圈生物降解和根系过滤5个类型 [ 47 ]。植物修复技术治理成本低，不会破坏土壤环境，且无二次污染 [ 48 ]。但因为植物自身的特性，植物修复也有其局限性 [ 49 ]，植物生长受到区域因素的影响较强；植物根系一般生长在表层土，对深层土壤镉污染修复能力较差。 4.4. 农业生态修复 农艺修复是指采用农艺措施，如改变肥料种类与施用方法、改进水分管理措施、施用有机肥、改变耕作方式、改变种植品种等，以减少农作物对重金属镉的吸收 [ 50 ]。农业生态修复易于操作和低成本，但是存在许多缺点，如修复时间长缓慢的效果 [ 51 ]。
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user: 5. 海藻酸钠的应用 5.1. 海藻酸钠的介绍 海藻酸钠(Sodium Alginate， SA)(C 5 H 7 O 4 COONa) n 是从褐藻类的海带或马尾藻中提取碘和甘露醇之后的副产物 [ 52 ]，海藻酸钠是一种稳定、无毒、成膜性或成球性优良的材料，图1为海藻酸钠的分子式 [ 53 ]。 图1. 海藻酸钠的分子式 海藻酸钠具有性质稳定、无毒、无刺激性以及符合要求的粘度、渗透性、亲水性、溶解性等特性 [ 54 ]，所以海藻酸钠被广泛应用于食品、医药、纺织、农业等领域 [ 55 ]。在农业方面海藻酸钠用作农药的稳定剂，也可用作肥料成型剂、调节剂 [ 56 ]。 5.2. 海藻酸钠的吸附作用 一方面海藻酸钠的分子中含有-COO − 基团，当向海藻酸钠的水溶液中添加二价阳离子时，G单元中的Na + 会与这些二价阳离子发生交换，使海藻酸钠溶液向凝胶转变(见图2)。海藻酸钠与多价阳离子结合的能力遵循以下次序：Pb 2+ > Cu 2+ > Cd 2+ > Ba 2+ > Sr 2+ > Ca 2+ > Co 2+ ，Ni 2+ ，Zn 2+ > Mn 2+ [ 57 ]，可见G单元中的Na + 会与Cd 2+ 发生交换，使海藻酸钠溶液向凝胶转变。另一方面海藻酸钠对重金属离子有很强的吸附作用。田文等研究表明改性海藻酸钠纤维水溶液中镉离子最大吸附量为253.83 mg/g [ 58 ]；薛超等研究表明海藻酸钠与改性聚丙烯腈基碳纤维对水溶液中Cd 2+ 的最大吸附量为162.8 mg/g [ 59 ]；李国清等研究表明海藻酸钠–腐殖酸钠吸附法Cd 2+ 去除率大于95.6%，Cu 2+ 去除率大于99.6% [ 60 ]；朱一民等研究表明用海藻酸钠作为吸附剂进行二次吸附水相中Cu 2+ ，Cu 2+ 去除率达99.5 [ 61 ]。海藻酸钠被广泛应用于重金属水污染治理，且效果显著，但被用于土壤镉污染治理的研究鲜有报道。 图2. 海藻酸钠形成胶体的过程
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user: 6. 发展前景 海藻酸钠被应用于土壤镉污染修复属于化学修复，具有化学修复的优缺点。但海藻酸钠相对于其他化学修复的试剂而言，其具有性质稳定、无毒、无刺激性等优良特性。被应用于土壤镉污染治理主要研究的几个方向： 1) 海藻酸钠最佳添加量的确定； 2) 海藻酸钠添加方式(直接添加、制成凝胶形式添加等)的不同对土壤镉污染修复效果的影响； 3) 海藻酸钠添加到土壤中，其修复机理有待进一步研究。
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user: 摘 要 利用吉林省1970~2009年日气温资料对吉林省气温变化气候特征进行分析，研究发现从空间分布来看，吉林省40年间年平均气温、春季、夏季平均气温均呈现出西高东低的分布特征，秋季、冬季则表现出南高北低的分布特征。从时间变化趋势来看，吉林省40年间年平均气温和春夏秋冬四季平均气温显著上升，并具有波动性。进一步对气温变化空间分布特征进行EOF分析表明，吉林省近40年间平均气温变化表现出明显的一致性，且平均气温呈现出明显的上升趋势。 关键词 :吉林省，气温，时空分布 Copyright © 2019 by author(s) 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 近年来我国气温变化呈现明显的上升趋势，极端天气的发生频率持续升高，全球变暖已经成为定论。自工业化革命以来，人类活动所造成的气温变化已经达到1℃左右，并且升温已经对人类生产生活产生影响，如果以目前的速度继续发展，2030年到2052年之间温升将达到1.5℃，如何应对气候变暖已成为当今社会刻不容缓的议题。 部分学者对气候变暖的成因进行研究，发现冬季西伯利亚高压受冬季北极涛动(AO)影响从而影响到东亚季风，进而影响西伯利亚南部及东亚从地表到对流层中层的气温 [ 1 ]。许多学者进一步对我国东北气温变化进行研究，结果发现东北地区气候的季节性变化与整个东亚大气环流紧密相连，气候变化趋势受东亚季风影响，气候变化率较大，低温冻害等灾害性天气频发 [ 2 ]。此外，东北地区气温整体呈上升趋势，且相比于华南地区，东北地区升温最快、最明显 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。此外，吉林省平均最高气温、平均最低气温均呈上升趋势，并且北部的增温幅度大于南部 [ 6 ] [ 7 ]。 吉林省作为粮食主产区，各种农作物生长都受到温度变化的严重影响 [ 8 ]。因此，了解吉林省气温在时间与空间变化特征，有助于加深对吉林省气候变化的理解以及研究气候变化对本省农业生产可能产生的影响，对于更好的服务于本省的农业生产有重要意义。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 本文采用了吉林省内27个气象站点(白城、大安、乾安、通榆、长岭、扶余、农安、双辽、四平、长春、双阳、蛟河、敦化、汪清、辽源、磐石、梅河口、桦甸、靖宇、东岗、二道、和龙、延吉、通化、临江、集安、长白)从1979年至2009年40年的逐日最高、最低以及平均气温数据，把吉林省作为一个整体时，通过等权平均的处理方法，用27个站点的等权平均气温来代表吉林省地区的气温状况。由于时间尺度较长，最低、最高气温数据存在部分缺测和丢失现象，故本文只采用了平均气温数据进行研究。通过处理，研究吉林省1979年至2009年40年间，气温变化情况，以及空间分布状况。 2.2. 方法 利用经验正交函数方法 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 研究吉林省近40年气温变化空间分布特征。EOF称为经验正交函数(Empirical Orthogonal Function)。EOF分解法是根据气象资料场的主要特征值进行分解，分解的函数因此没有固定的函数形式但同时保有“正交性”的特点，与此同时取点也不受限制。 于是将土壤湿度场M中个i空间点和j个观测时次所构成的变量 M i × j 看作是个i空间特征向量和对应的时间函数的线性组合，整个过程可以表示为： M i × j = T i × j X i × j (1) 式中 M i × j 是土壤湿度场， T i × j 为时间函数矩阵， X i × j 为特征向量组成的空间函数矩阵。
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user: 3. 结果和分析 3.1. 吉林省平均气温空间分布 图1给出了吉林省40年年平均气温的空间分布。由图中可见，吉林省40年(1979年~2009年)平均气温为5.24℃，其空间分布总体上呈现出西高东低的分布特征，以敦化——二道——长白为界，向东西两侧辐散，平均气温依次递进升高，但温度差异不大，平均气温高值地区位于吉林省西南部的四平地区，为6.7℃~7.3℃左右；低值地区位于延边朝鲜族自治州中西部地区的二道和长白山，为2.5℃~3.1℃左右。 图1. 吉林省40年年平均气温、春季平均气温、夏季平均气温空间分布图 图2. 吉林省40年秋季平均气温、冬季平均气温空间分布图 由吉林省40年春季平均气温的空间分布(图1)可以看出，吉林省春季(3~5月)平均气温介于3.5℃~8.4℃之间，低于全国春季平均水平。从空间分布看，同样整体呈现为西高东低的变化趋势，全省范围内，差异较小，平均气温的高值中心同样位于通榆地区西南部、长岭地区西南部以及四平地区西部，介于7.3℃~8.4℃之间，平均气温的低值中心位于二道以及长白镇，介于3.5℃~4.1℃之间。 由吉林省40年夏季平均气温的空间分布图(图1)可以发现，吉林省夏季(6~8月)平均气温介于18℃~24℃之间，从空间分布来看，同样呈现为西高东低的变化趋势。全省范围内气温差异较大，平均气温的高值中心同样位于白城地区西北部，约为23℃左右，平均气温的低值中心位于延边朝鲜族自治州西南部的二道和长白，约为18℃左右。 由吉林省40年秋季平均气温的空间分布图(图2)可以看出，吉林省秋季(9-11月)平均气温介于3.6℃~8.2℃之间，从空间分布来看，整体呈现为南高北低的变化趋势，全省范围内气温差异并不明显。秋季平均气温的高值中心位于四平地区西北部以及吉林省南部集安，约为8.2℃左右，平均气温的低值中心位于延边朝鲜族自治州西部的敦化、二道以及长白山地区，约为4℃左右。 由吉林省40年冬季平均气温的空间分布图(图2)可以发现，吉林省冬季(12~次年2月)平均气温介于−15℃~10℃之间，从空间分布来看，整体呈现为明显的南高北低的变化趋势，且气温差异不明显。平均气温的高值中心位于吉林省最南部通化地区的集安市以及四平和延边朝鲜族自治州的和龙、延吉，约为−10℃左右，平均气温的低值中心分布较在吉林省北部，吉林地区的蛟河、长春地区北部的扶余站以及靖宇、桦甸、二道等地，约为−15℃。 3.2. 吉林省平均气温时间变化趋势 由图3、图4可知，吉林省近40年年平均气温、春夏秋冬四季平均气温都呈现出明显的上升趋势，且表现为多波动变化趋势。由图3可知，1998年为年平均气温最高年，达6.5℃左右，1976年为年平均气温最低年，为3.5℃左右。且其年平均气温变化的气候倾向率为0.4/10a (通过了0.05的显著性检验)。由图3可知，1998年为春季平均气温高值期，达到9.5℃左右，1970年为春季平均气温低值期，气温低至4.7℃左右，且吉林省平均春季气温变化的气候倾向率为0.5/10a (通过了0.05的显著性检验)。由图3可知，1995年和2002年均达到夏季平均气温高峰时期，达到23℃左右，1976年为平均气温低值时期，气温低至19.7℃左右，且吉林省夏季平均气温变化的气候倾向率为0.2/10a (通过了0.05的显著性检验)。由图4可知，1975年、1990年和2005年相继达到秋季平均气温高值期，均超过了7℃，1976年为平均气温低值期，气温低至4℃以下，吉林省秋季平均气温变化的气候倾向率为0.3/10a (通过了0.05的显著性检验)。由图4可知，2007年达到冬季平均气温高值期，达到−9℃左右，1977年、1980年、1985年2000年2005年相继达到冬季平均气温的低值期，气温低至−16℃左右，且吉林省冬季平均气温变化的气候倾向率为0.5/10a (通过了0.05的显著性检验)，2005~2007年间，气温变化波动最大，达7℃左右，其间吉林省内发生了多次大型降雪过程。 图3. 吉林省40年年平均气温、春季平均气温、夏季平均气温时间变化图 图4. 吉林省40年秋季平均气温、冬季平均气温时间变化图 3.3. 吉林省近40年气温变化EOF分析 进一步对吉林省近40年气温变化做EOF分析，图5给出了吉林省40年平均气温前三个空间向量场的分布特征，EOF分解的第一个模态的方差贡献率高达96.5%，故该模态反映出了吉林省40年来平均气温变化的最主要特征。其空间分布表现出明显的一致性。结合其时间系数(图5 EOF1)可知，1988年以 图5. 吉林省40年平均气温前三个空间向量场的空间分布图和时间系数图 前，大多数年份平均气温是下降趋势的，1988年后，平均气温呈现出明显的上升趋势。在EOF分解的第二个模态里，以长春—四平为分界线，表现为西部正异常，东部负异常，这表明东西两部分地区存在着明显的反相变化的特点。第三模态的空间分布同样也呈现出明显的差异，不过表现为西部负异常，东部正异常。
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user: 4. 结论 本文利用1970~2009年逐日气温资料对吉林省气温变化气候特征进行了分析，得到以下结论。 1) 从空间分布来看，吉林省40年间年平均气温的分布表现为以敦化—二道—长白为界线，向东西两侧上升，且呈现出西高东低的分布特征；春季、夏季平均气温也呈现出西高东低的分布特征；秋季、冬季则表现出南高北低的分布特征。 2) 从时间变化趋势来看，吉林省40年间平均气温变化显著上升，并具有波动性。其中春季和冬季平均气温上升趋势较为明显，气候倾向率均为0.5/10a。 3) 对气温变化空间分布特征分析表明，吉林省近40年间平均气温变化表现出明显的一致性，且平均气温呈现出明显的上升趋势。
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user: 摘 要 中外合作办学外语教学在实践过程中面临着诸多挑战。随着中外合作办学规模的持续扩大和办学层次的不断提升，外语教学在中外合作办学人才培养中的作用愈显重要。笔者试图从中外合作办学的学生、教师、培养目标、课程和教材及管理层五个方面分析中外合作办学过程中外语教学面临的挑战并且分析五个挑战要素之间的关系，并提出相关建议与对策。本文对改善和提高中外合作办学外语教学质量和人才培养质量具有参考意义。 关键词 :中外合作办学，外语教学，挑战，对策，教学质量 Copyright © 2019 by author(s) 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 改革开放的推进和全球化的发展形势对国际化人才的需求达到了新的高度，为了顺应这种需求，国务院于2003年发布了《中外合作办学条例》，教育部也于2004年发布了《中外合作办学条例实施办法》，切实引导实施中外合作办学项目的开展。自此，中外合作办学机构、项目迅猛发展，截至2018年6月，中外合作办学机构和项目共计2342个，其中，本科及以上机构和项目1090个。经过十余年的探索与实践，中外合作办学的优势明显，在统筹国内国际两个大局，主动服务“一带一路”建设和中外人文交流机制建设，主动服务“一流大学和一流学科”建设等方面发挥了重要作用 [ 1 ]。 外语教学在中外合作办学中起到了至关重要的作用。随着中外合作办学规模的持续扩大和办学层次的不断提升，外语教学在中外合作办学人才培养中的作用愈显重要。提升中外合作办学外语教学的质量对优化中外合作办学质量和人才培养质量有着重要意义。根据实践总结，中外合作办学外语教学面临着来自学生、教师、培养目标、课程和教材及管理层五个方面的挑战，这些挑战为外语教学带来了阻力也带来了思考的空间。
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user: 3. 面对挑战的对策 3.1. 学生方面 对于学生面临的困难，中外合作办学机构可以从以下几个方面着手帮助学生适应新的学习环境：1) 优化外语选拔标准和条件，全方位了解学生的外语学习能力以及学习动机、学习习惯、跨文化适应性、跨文化交际能力等多方面信息，从而更加精准地为学生制定合适的学习计划，通过分层教学更加个性化地帮助学生提升外语能力，减少个体差异性对外语教学产生的负面影响；2) 加强学生对中外合作办学培养模式和课程要求的认知，预先为学生进行心理建设。在开学之初为学生提供完善的入学教育，将主要的办学目标、课程设置、毕业要求等重要事项提前告知学生，保证学生明确接下来的阶段性学习任务以及各项评价指标，帮助学生规划学习生活有助于减轻学生的学习压力；3) 加强跨文化理念和知识培训，让学生更好地认识文化差异，不仅可以帮助学生更快适应跨文化环境，培养学生的跨文化交际能力，还可以加强学生对外语的整体掌握，减少教学阻力，并且有利于缩小学生与外籍教师之间的文化距离，从而鼓励学生更加积极地学习、主动学习，不过多依赖教师的帮助；4) 通过课堂和课外活动积极培养学生对英语的学习兴趣，使学生在整个大学期间都保持学习英语的热情，而不至于放松英语学习，进而影响到专业课的学习。 3.2. 教师方面 面对来自教师方面的挑战，中外合作办学院校可以从以下几方面着手应对：1) 建立保障机制，确保教师队伍的稳定性。学校可以从工作、生活等多方面关照中外教师，定期与教师沟通，听取其反馈意见，并且根据反馈做出适当调整，切实提升教师的归属感，保障教师队伍的稳定性；2) 提高教师待遇，改善工作条件与环境。此举不仅可以巩固现有的教师基础，还可以吸引更多优秀的教师加入教学阵营，提升外语教学的总体质量；3) 建立专业化、国际化的师资队伍管理团队，为教师提供工作、生活支持，帮助中外方教师更好融入跨文化环境；4) 提升学校国际化管理水平和意识，促进中外教师、管理人员充分沟通，逐步实现趋同管理。在工作场所的交流之外还可以定期组织团建活动，促进中外教师之间、语言教师与专业教师之间的交流，充分调动教师之间交流的积极性，提升教师团体的凝聚力。 3.3. 培养目标方面 中方和外方应就办学目标达成一致，在高入学人数、高质量教学和高毕业率中做出一致的选择。一致的办学目标才能有效地指导整个教学活动的展开，做到中外合作发展。在选择办学目标时，中外方都应坚持科学的态度，把保证院校办学质量放在首位，仅仅追求高入学人数和高毕业率就背离了培养国际化人才的初衷。学校还应当充分阐述培养目标的意义及重要性，只有学生、教师及各岗位的工作人员都认同学校的办学目标，才能使各环节联动起来共同促进中外合作办学外语教学的发展。 对于中外合作办学严格的英语能力要求、实际适用英语能力要求和学术规范要求，学校需要制定更科学的考核评价与标准，从多方面测评学生的语言能力，以提升学生整体英语能力为目标而不是刻板的英语测试成绩，减少学生不必要的学习负担，提高外语教学的质量和效率。 3.4. 课程与教材方面 针对课程设置和教材的问题，学校应适当分配资源研究课程设置、开发教材，加强与其他中外合作办学院校的交流、合作和经验分享等。同时，学校还应当促进外语教师与专业教师之间的教学交流。语言教师与专业教师之间充分的反馈可以给语言教师之后的教学提供导向，例如专业教师可以将学生在专业课学习时体现出的外语薄弱环节反馈给语言教师，语言教师可以根据建议来调整教学策略以帮助学生适应专业课的学习。 3.5. 管理层方面 中外管理层在人才培养目标、办学定位、评价标准及环境塑造标准等方面都应充分协调，在目标和行动层面都保持协同一致，减少办学过程中由于政策冲突等原因带来的低效。另外，管理层应保证管理过程的透明化，积极与学生、教师团体及各岗位职工沟通，促进外方人员的本土化和本土人员的国际化，创建和谐高效的跨文化学习环境。在管理层沟通的过程中，还应该充分了解对方学校的价值理念和需求，做到良性的妥协，形成高效沟通，最终达成一致。
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user: 4. 结语 根据实践总结，中外合作办学外语教学主要面临着来自学生、教师、培养目标、课程与教材和管理层方面的挑战，五个方面的挑战形成了一个有机结合体，良性的循环可以促进中外合作办学外语教学质量，而其中一个环节的欠缺也会牵一发而动全身，影响到整个教学系统的运作。所以，中外合作办学院校在外语教学的实践环节中应当重视每个环节的把关，切实提高外语教学质量，提升中外合作办学整体质量。
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user: 摘 要 本文采用成都平原地区2014~2016年的气象要素数据及同期空气质量数据，分别从季节和月等不同时间尺度对成都平原地区的空气污染状况、主要污染物，利用相关性分析及其显著性检验的方法探讨空气污染与气象要素之间的相关性。结果表明：1) 成都平原地区空气污染状况具有鲜明的季节变化的特点：冬季最严重，秋季最轻；城市群中成都市的空气污染状况最严重，绵阳的空气状况最好；成都平原地区主要污染物为可吸入颗粒物(PM 10 )和细颗粒物(PM 2.5 )；2) 成都平原地区全年主导风以NNE和NE为主，夏季风速、气温、降水量大，日照时数长，气压、水汽压、相对湿度较小，风速、相对湿度与静小风频率的季节变化不明显；3) 风速、水汽压、降水、相对湿度、温度、混合层高度与AQI呈负相关，气压、大气稳定度、逆温层强度与AQI呈正相关，风向对于污染物的扩散无太大影响。不同时间尺度上的相关性不一样。 关键词 :空气污染，边界层特征，相关性 Copyright © 2019 by author(s) 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 国际标准化组织(ISO)通常将由于人类活动和自然过程引起某些物质进入大气中，呈现足够的时间，并因此而危害了人体的健康或者环境的现象称为大气污染。我国自改革开放以来，国民经济快速发展、城市化进程加快，加上我国产业能源结构的不合理 [ 1 ]，大气污染在我国已成为常见问题之一。随着国家对西部地区发展的重视，西部地区城市快速发展，这导致了西部城市群区的大气污染日益加重。近年来，雾霾天气在西南地区频繁发生。其中大气污染的产生、增强、减弱又与气象条件息息相关，研究大气污染与气象条件的关系对空气质量的预报提供科学依据意义重大。 如今，空气污染已成为热门问题，并急需解决，许多学者对空气污染的来源、主要污染物、时空分布及其影响因素做了深入的研究。相关研究表明，在一定条件下，空气污染物浓度不仅与污染源排放程度有关，还跟气象条件息息相关，气象条件通过影响污染物的扩散、稀释和输送率等来影响污染物浓度 [ 2 ]。王式功、李文杰等研究分析了空气污染与气象要素之间的相关性，得出城市环境质量与气象因子之间的密切关系 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ；范广洲、颜玉倩等人以一次霾天气过程为研究对象指出了空气污染特征与气象特征的关系 [ 5 ] [ 6 ]。倪长健、周书华对成都地区大气边界层逆温的特征进行了分析 [ 7 ]，邱海涛等研究指出逆温出现频率高、厚度大、强度高、维持时间长将限制大气污染物的稀释和扩散 [ 8 ] ；邓利群、钱俊等针对成都市进行了颗粒物污染与气象条件的关系研究 [ 9 ]。 成都平原地区是位于青藏高原以东的“死水区”，静小风出现频次较高，相对湿度大于80%，具有明显的“昼阴夜雨”的气候特点 [ 10 ]，大气污染物主要来源于局地污染源，且不易扩散 [ 10 ]。因此研究成都平原地区空气污染与气象要素之间的关系和一般规律，对防治并改善当地空气污染有重要意义。借鉴前人对京津冀、长江珠三角地区等发达城市对空气污染及其气象特征分析的方法，本文对成都平原地区的空气污染分析和污染气象特征进行分析。分析2014~2016年3年来成都平原地区空气污染特征与气象因素的关系，了解两者之间的联系，为成都平原空气污染的预警预报及污染防治提供理论依据。
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user: 2. 数据来源及研究方法 2.1. 资料概况 本文采用的空气污染数据来自四川环境监测总站，数据包括成都、德阳和绵阳3市2014年3月10日~2016年12月31日，以及眉山市和资阳市2015年1月1日~2016年12月31日的逐日空气质量指数(AQI)、首要污染物、空气质量级别和空气质量状况。地面气象要素数据来源于中国气象数据网提供的中国地面气候资料日值数据集，本文采用与空气污染数据同期的成都、德阳、绵阳、眉山和资阳5个站点的数据，该数据集包括气压(hPa)、气温(℃)、相对湿度(%RH)、风速(m/s)及风向、日照时数(h)、水汽压(hPa)、24小时降水量(mm)等。高空气象要素数据来自学校气象台Micaps中的温江站探空资料。 2.2. 研究方法 1) 空气污染特征分析 1、AQI分析 本文使用四川省环境监测总站2014~2016年期间成都平原地区逐日AQI，根据《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ633-2012)中规定的空气质量指数范围及相应的空气质量级别，统计成都平原地区各质量级别天数和所占比例，并根据AQI逐日数据绘制出图，总结分析变化特征。归类出各个污染等级对应的天数，探讨成都平原地区从2014~2016年各季节空气污染分布特征和成都平原地区AQI的月际变化。 2、首要污染物分析 参与空气质量评价的主要污染物为PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、O 3 、NO 2 、CO六项。统计数据并得出成都平原地区的首要污染物，具体分析首要污染物的月际变化。 2) 气象特征分析 1、地面要素分析 A、风场、风向、风速分析 统计分析各个站点主导风。风速直接影响大气污染物的扩散稀释能力。统计分析成都平原地区全年风速的季变化和月变化，计算出静小风出现的频率。 B、气温、相对湿度、降水、其他地面气象要素分析 分别对2014~2016年成都平原地区的气象要素进行季变化和月变化分析，并分析其与空气污染的关系。由于数据的缺失问题，选择成都市和绵阳市作为成都平原地区的代表城市进行研究分析。 2、边界层要素分析 A、大气稳定度 使用修订的帕斯奎尔大气稳定度分级法(P-T-C法)进行统计，将5个站点的2014~2016年的逐日4次定时观测资料(总、低云量和风速)，以及太阳高度角(h)，由表查出太阳辐射等级 [ 11 ]，再由地面风速值及太阳辐射等级，将稳定度状况进行分级，分为A(强不稳定)、B(不稳定)、C(弱不稳定)、D(中性)、E(较稳定)、F(稳定)和过渡型(A-B、B-C、C-D)九个稳定度见表3，统计得出地区各大气稳定度出现频率，本文选择08时、14时和20时三个时次下大气稳定度数据，由于数据的缺失问题，选择污染最严重的成都市和污染最轻的绵阳市作为成都平原地区的代表城市进行研究分析。 B、混合层高度 大气混合层高度是反映污染物在铅垂方向扩散的重要参数，也是影响大气污染物扩散的主要气象因子之一 [ 12 ]。根据环评导则提供的混合层高度的计算公式，其表达式为： 当大气稳定度为A、B、C、D时： h = a s U ¯ 10 / f (1) 当大气稳定度为E和F时： h = b s U ¯ 10 / f (2) 式中： f = 2 Ω sin φ ，h为混合层高度(E、F时指近地层厚度) m， U ¯ 10 为10 m高度处平均风速，风速大于6 m/s时取为6 m/s， a s 、 b s 为混合层系数。当稳定度为A、B、C和D类时，四川地区分别取0.037、0.048、0.031和0.022，当为E和F类时分别取1.66、0.7。 C、逆温层 本文使用温江站的第一层逆温层数据(第一层逆温层是指将距地高度最低的逆温层)，计算出逆温层厚度、温差和逆温强度(逆温强度是指每上升100 m气温增加的值 [ 13 ] )。分析逆温强度、厚度和温差的季和月的变化特征。 3) 空气污染和气象特征的关系 结合前面两者的分析，利用SPSS17.0分析软件计算Pearson相关系数来衡量空气污染与气象要素之间的相关性，分别阐述地面要素与空气污染的相关性及边界层要素对污染的影响及其相关性。
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user: 3. 空气污染特征分析 3.1. AQI分析 经过数据检查，排除无效数据后得到有效样本数据成都为1018天，德阳为1019天，绵阳为1026天，眉山为729天，资阳为726天。 Table 1 5 days pollution level days in Chengdu Plai 站点 总天数 一级 二级 三级 四级 五、六级 污染天数 污染比率 成都 1018 65 560 272 78 43 393 38.61% 德阳 1019 204 548 192 61 14 267 26.20% 绵阳 1026 260 572 157 30 7 194 18.91% 眉山 729 70 406 191 43 19 253 34.71% 资阳 726 114 438 150 19 10 179 24.66% 表1. 成都平原地区5市污染等级天数 由表1污染天数及污染比率可知，近几年来5市的空气质量状况是成都最差，其次是眉山、德阳、资阳，绵阳最优。 对上述数据进一步进行季节分布分析(表2)，都平原地区III级及以上污染日数比率的季节分布情况显示：绵阳的空气状况最好的季节为夏季(6.16%)，冬季最严重(47.71%)。其他4个城市空气状况最好的季节都为秋季，冬季最严重。总而言之，成都平原整体呈现秋季空气状况好于其他季节，夏季次之、冬季最差。 Table 2 Seasonal distribution of pollution days ratios of Class III and above in Chengdu Plain (% 成都 德阳 绵阳 眉山 资阳 春 33.46 28.95 19.55 36.41 29.89 夏 23.91 16.67 6.16 23.91 16.3 秋 17.22 13.92 7.69 21.98 7.14 冬 39.91 48.62 47.71 60.56 43.33 表2. 成都平原地区III级及以上污染日数比率的季节分布(%) 对成都平原地区2014~2016年(眉山和资阳为2015~2016年)有效样本的逐日AQI进行统计分析，可得出AQI日变化曲线(图1、图2)。 根据图1、图2可知，空气污染在春冬季节较为严重，秋夏季节较轻。再对成都平原地区AQI进行季和月际变化分析(图3)，可以看出，原地区的AQI在秋季最低，冬季最高。成都、德阳、眉山和资阳4个城市AQI月平均最低的为秋季3个月；月平均最高为冬季3个月；绵阳AQI月平均最低的三个月为8月、9月、11月，月平均最高的三个月为1月，2月和5月。再一次证实了成都平原地区整体污染最严重的为冬季，最轻为秋季。 图1. 成德绵3市2014年3月10日~2016年12月31日AQI日变化曲线、眉山和资阳市2015年1月1日~2016年12月31日AQI变化曲线 图2. 成德绵3市2014年3月10日~2016年12月31日AQI日变化曲线、眉山和资阳市2015年1月1日~2016年12月31日AQI变化曲线 根据图1、图2可知，空气污染在春冬季节较为严重，秋夏季节较轻。再对成都平原地区AQI进行季和月际变化分析(图3)，可以看出，原地区的AQI在秋季最低，冬季最高。成都、德阳、眉山和资阳4个城市AQI月平均最低的为秋季3个月；月平均最高为冬季3个月；绵阳AQI月平均最低的三个月为8月、9月、11月，月平均最高的三个月为1月，2月和5月。再一次证实了成都平原地区整体污染最严重的为冬季，最轻为秋季。 图3. 成都平原5市AQI的季节变化和月变化曲线 3.2. 首要污染物分析 通过分析各项污染物浓度的日变化，发现CO、SO 2 全年变化不明显，其余4种污染物(PM 2.5 ， PM 10 ， O 3 ， NO 2 )较突出，对成都平原地区2016年全年的PM 2.5 、PM 10 、O 3 、NO 2 处理分析，图4可知，PM 2.5 、PM 10 、NO 2 变化趋势大致相同，在夏季浓度最低，尤其是在7月；冬季最为严重，浓度最高的月份基本上都在12月。而O 3 则是相反，夏季最高，冬季最低。 图4. 2016年成都平原地区主要污染物浓度月际变化特征 分析各级污染天气的首要污染物，发现中、重度污染的首要污染物仍以可吸入颗粒物(PM 10 )和细颗粒物(PM 2.5 )为主。统计结果表明首要污染物为可吸入颗粒物(PM 10 )和细颗粒物(PM 2.5 )时所有天数和占污染样本日数比例为：占成都污染日总数的62.75%；占德阳污染日总数的67.36%；占绵阳污染日总数的70.50%；占眉山污染日总数的75.15%；占资阳污染日总数的65.0%。因此，可吸入性颗粒物(PM 10 )和细颗粒物(PM 2.5 )是成都平原地区大气污染的最主要污染物。再对5市2016年PM 10 和PM 2.5 的浓度变化具体分析(图5)，可知两者的浓度变化与季节相关：冬季最高，夏季最低，月平均最高在12月，最低在7月。结合图4可知夏季O 3 浓度较高导致AQI较高，使得夏季AQI不是最低，出现秋季污染最轻的状况。
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user: 4. 空气污染和气象特征的关系 4.1. 地面气象要素与AQI的关系 通过对已选空气污染样本数据(AQI)和气象要素在月份尺度和日尺度求取平均值，利用SPSS17.0中的相关分析，得到表3和表4。 表3中数据分析结果显示： 成都的月均AQI与气压呈显著正相关，相关系数为0.56，与水汽压、降水、温度呈显著负相关，相关系数分别为−0.714，−0.51，−0.669。绵阳的月均AQI与气压呈显著正相关，相关系数为0.507，与风速、相对湿度、降水、温度呈显著负相关，相关系数分别为−0.453、−0.645、−0.368、−0.676。 表4中数据分析结果显示：成都的AQI与日均气压和日照时数呈显著正相关，与风速、气温、水汽压、相对湿度、降水量呈显著负相关，与风向不相关。绵阳的AQI与日均气压和日照时数呈显著正相关，与风速、气温、水汽压、相对湿度、降水量呈显著负相关，与风向不相关。 图5. 2016年成都平原地区PM2.5和PM10月均变化曲线 Table 3 Correlation between AQI and meteorological elements on monthly mean scal 平均 风速 日照 时数 平均本 站气压 平均相 对湿度 平均水汽压 降水量 平均 温度 最大 风速 AQI Pearson相关系数 −0.285 −0.177 0.560** −0.206 −0.714* −0.510** −0.669** −0.047 成都 月平均 显著性(双侧) 0.09 0.358 0.000 0.227 0.000 0.005 0.000 0.807 N 36 29 36 36 29 29 36 29 AQI Pearson相关系数 −0.453** −0.023 0.507** −0.645** −0.312 −0.368* −0.676** −0.328 绵阳 月平均 显著性(双侧) 0.006 0.908 0.005 0.000 0.099 0.049 0.000 0.082 N 36 29 29 29 29 29 36 29 表3. AQI与气象要素在月平均尺度上的相关性 注：“**”表示在0.01水平(双侧)上显著相关，“*”表示在0.05水平(双侧)上显著相关。 Table 4 Correlation of meteorological elements with AQI on daily average scal 平均 风速 最大 风速 最大风速的 风向 日照 时数 平均本 站气压 平均 气温 平均水汽压 平均相 对湿度 降水量 AQI Pearson相关系数 −0.304** −0.271** −0.036 0.133** 0.082* −0.226** −0.263** −0.130** −0.245** 成都 显著性(双侧) 0.000 0.000 0.315 0.000 0.019 0.000 0.000 0.000 0.000 N 804 773 773 804 804 804 804 804 714 AQI Pearson相关系数 −0.284** −0.252** 0.154** 0.183** 0.174** −0.256** −0.344** −0.235** −0.195** 绵阳 显著性(双侧) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 812 812 812 812 812 812 812 812 717 表4. 气象要素在日均尺度上与AQI的相关性 注：“**”表示在0.01水平(双侧)上显著相关，“*”表示在0.05水平(双侧)上显著相关。 4.2. 边界层要素与空气污染的关系 4.2.1 . 大气稳定度与AQI的关系 以2014~2016年08时的大气稳定度数据和每日AQI数据，得到可用共样本935天，达到III级及其以上的样本数为361，根据不同稳定度下污染比率(图6)，在大气稳定度为不稳定类时(B， C)，污染比率是13.3%，中性和不稳定类时(D， E)的污染比率是86.7%，中性时的污染比率最高。结合前面的空气污染分析和大气稳定度分析可知：大气稳定度对污染物的扩散有影响，当大气稳定度越高，污染越容易发生，当大气层结处于不稳定状态时，风和湍流扩散作用较强故不易污染。 图6. 08时稳定度下的污染比率 4.2.2 . 混合层高度与AQI的关系 选取2014~2016年逐日08时混合层数据，用SPSS软件分析混合层高度和AQI的相关性，从表5数据结果显示： Table 5 Correlation between AQI and mixed layer heigh 混合层高度 AQI Pearson相关系数 −0.254 成都08时月平均 显著性(双侧) 0.135 N 36 AQI Pearson相关系数 −0.185** 成都08时日平均 显著性(双侧) 0 N 937 表5. AQI与混合层高度的相关性 注：“**”表示在0.01水平(双侧)上显著相关，“*”表示在0.05水平(双侧)上显著。 AQI与08时混合层高度在月平均尺度上呈显著负相关，相关系数为−0.185，在日尺度上不相关。 4.2.3. 逆温层与AQI的关系 采用逆温层物理量和AQI数据，用SPSS分析其相关性得到表6，由表6数据结果显示：AQI的月均值与逆温层强度呈显著正相关，相关系数为0.573。AQI与08时的逆温层温差呈显著正相关，相关系数为0.122。 Table 6 Correlation between AQI and inversion laye 逆温层厚度 逆温层强度 温差 AQI Pearson相关系数 0.250 0.573 ** −0.279 成都月平均 显著性(双侧) 0.141 0.000 0.099 N 36 36 36 AQI Pearson相关系数 0.041 0.039 0.122 ** 显著性(双侧) 0.215 0.237 0.000 成都08时 N 900 900 900 表6. AQI与逆温层的相关性 注：“**”表示在0.01水平(双侧)上显著相关，“*”表示在0.05水平(双侧)上显著相关。