DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 目前，随着全面放开二胎政策的实施。越来越多的家庭选择生育二胎。伴随着二胎政策所带来的一系列社会问题也应运而生。儿童风险意识对儿童健康成长非常重要。论文深入调查分析二胎政策背景下的父母对儿童保险产品的认知，从而为当前的儿童保险产品完善提供一定的数据支持和相关政策建议。 关键词 :商业儿童保险，儿童风险意识，政策建议 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. 研究问题提出 (一) 研究背景 目前，我国现有3.67亿(近4亿)的少年儿童，他们当前基本上处于医疗保障水平低或无医疗保障状态，其中数量达到2.6亿的介于0到6岁间的儿童，他们没有任何医疗保险，且每年以1200万的数量在增加。而有关资料显示，我国5岁以下的儿童，其死亡人数每年居然达到40万，由于无法获得及时治疗而造成死亡的人数，数量甚至达到了24万之高，换句话说，每年死亡的孩子中，本有60%孩子原可免于死亡，但是由于父母作为投保人对儿童所面临的风险的意识淡薄，以及对于保险公司来讲，现今市场上提供的产品与少儿医保功能的重合，外加上儿童商业医疗保险缺乏政策的规范和支持，最终使得有些儿童在面临重大疾病威肋时因为经济原因没有得到及时救治，就此告别鲜活的生命，无数个家庭坠入痛苦的深渊。以此为背景，论文通过实证研究，分析儿童风险管理的必要性。 (二) 研究意义 在整个社会体系中儿童属于弱势群体，再加上儿童自身没有独立的生存能力，因而更容易发生意外。儿童一旦发生意外，家庭便面临着巨大的经济压力。而今较多二胎家庭并没有对儿童保险进行前瞻性的危机准备，因此，趁早进行儿童保险金的储备是为“00”后的健康成长，以及对我们国家的人口红利都极为重要。国家未来的竞争都是人才的竞争，所以对于儿童所做的提前保险规划极具战略意义。现如今兜底性质的社会保险所起到降低财产损失的作用微乎其微，因此家庭应该配置相应的商业儿童保险。从而使其所面临的财产损失风险降到最低。 (三) 文献综述 笔者整理了商业儿童保险研究文献，结果显示学术界对商业儿童保险的研究视角、研究手段、研究成果逐渐走向多元化。研究观点及视角主要包括以下方面。 1. 关于儿童风险管理的问题及举措 戴建兵 [ 1 ] (2017)认为当前儿童风险管理(尤其是针对留守儿童)所面临的最大问题是父母亲监护的缺位。由于父母亲的缺位致使儿童面临教育失效风险、交往不足风险、环境不良风险、心理亚健康风险和身体亚健康风险等社会风险。 刘丽娟和陈云凡 [ 2 ] (2017)认为当前儿童监管不到位、遭受伤害或侵害等事件在我国逐年上升。基于完善文明、和谐社会的宗旨，因此加强保护儿童的权益，建立高风险家庭儿童监测保护体系对于解决儿童风险管理所面临的问题极具参考性意义。 2. 儿童保险规划存在的问题 杨森舟 [ 3 ] (2019)认为当前儿童保险规划存在重点保障不到位、消费比例相对过高、忽略了保障功能、报销型医疗保险功能重叠等问题。 四月 [ 4 ] (2016)认为家长在购买儿童保险的时候存在：只给孩子买而不给自己买、重教育不重医疗和意外、重复购买、购买“裸单”、选择不专业的保险代理人。 3. 关于儿童保险的功能及作用 张守成 [ 5 ] (2018)认为处于中国这个望子成龙、望女成凤的大环境里，每一个家长都希望自己的孩子得到更好的教育，从而有更好的发展前途。而选择儿童教育分红保险产品，基本可以解决孩子教育费用问题。可以保障在孩子教育的重要阶段给予稳定的资金支持。 赵宇辉 [ 6 ] (2017)认为随着时代和金融市场的快速发展，儿童管理压岁钱的方式多种多样。儿童可以通过尝试儿童专属的理财保险产品来更好的管理自身的钱财。儿童保险产品含有娱乐、学习以及储蓄功能，可以帮助儿童更好的认识到理财的重要性。
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user: 2. 研究理论基础 (一) 相关概念内涵解释 1. 儿童风险：儿童风险，主要是指18岁以下适龄儿童所面临的各种各样的危险的可能性。主要包括意外伤害、疾病风险、身故风险等。 2. 儿童保险：儿童保险，也叫少儿保险和小孩保险，就是专门为少年儿童设计的，用于解决其成长过程中所需要的教育、创业、婚嫁费用，以及应付孩子可能面临的疾病、伤残、死亡等风险的保险产品。 (二) 儿童风险管理理论 1. 理论提出及理论观点 儿童风险管理：儿童风险管理是社会组织或者家庭用以降低儿童遭遇意外风险的消极结果的决策过程，通过对儿童意外风险的识别、评价与预测，并在此基础上选择保障儿童健康的风险管理技术，对风险实施有效控制和妥善处理风险所致损失的后果，从而以最小的家庭风险损失成本收获最大的安全保障。 2. 理论的应用价值 儿童风险管理主要包括风险识别、风险估测、风险评价、管理技术等一系列配套措施。完整的儿童风险管理系统在实际应用中有利于提早发现风险、识别风险并针对风险采取相对应的措施，更有利于降低儿童意外风险所带来的对普通家庭来说毁灭性的打击，保障这些家庭的财务安全，从而更好的推动社会稳定发展。 (三) 儿童风险意识培育的重要性 对于个人而言，进行提早的儿童风险意识培育，一方面既有利于将家庭的经济损失降到最低，另一方面有利于孩子健康茁壮成长，最大限度的避免和减少各种安全悲剧。对于社会而言，进行提早的儿童风险意识培育，有利于社会和谐稳定，使得二胎政策所带来的人口红利得以普及。
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user: 3. 儿童风险管理及投保情况实证研究 (一) 问卷的设计及调查过程 问卷设计以民众对商业儿童保险的认知程度为切入点，由我们在大量查阅质资料的基础上讨论修改完成。问卷内容包括受教育程度、儿童保险的了解途径、保险业存在的问题、保险公司诚信的参考标准等问题，调查过程中笔者及成员对唐山市滦南县发放了纸质和电子版问卷，经过对收集到的数据的不断筛选，共收集到了116份有效问卷。 (二) 调查结果分析 在受教育程度中，初中毕业及以下的有29人，占比25%。高中毕业36人，占比31.03%。大学毕业41人，占比35.34%。硕士毕业及以上10人，占比8.62%。表示购买了商业儿童保险的被调查者大多数是大学毕业，且年龄集中在41岁~50岁之间。如图1所示。 图1. 被调查者的年龄分布图 对受教育程度与是否配置儿童商业保险进行卡方检验，(前提：α = 0.05)提出原假设：受教育程度与是否配置儿童商业保险无关。通过SPSS对受教育程度与是否配置儿童商业保险进行卡方检验。从该表中可以看出卡方值为4.361，相伴概率为0.037，故应拒绝原假设，认为受教育程度与是否配置儿童商业保险有关。卡方值、相伴概率如表1所示。 Table 1 Chi-square test on education level and whether or not to configure child commercial insuranc 值 自由度 渐进显著性(双侧) 精确显著性(双侧) 精确显著性(单侧) 皮尔逊卡方 4.361 a 1 0.037 连续性修正 b 3.276 1 0.070 似然比 3.996 1 0.046 费希尔精确检验 0.051 0.039 线性关联 4.323 1 0.038 有效个案数 116 表1. 关于受教育程度与是否配置儿童商业保险的卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5。最小期望计数为5.25；b. 仅针对2 × 2表进行计算。 在调查者对儿童保险的了解程度中，非常清楚10人，占比8.62%。清楚22人，占比18.97%。一般54人，占比46.56%。不清楚20人，占比17.24%。非常不清楚10人，占比8.62%。在调查民众的少儿保险缴纳状况中，1000元以下41人，占比35.34%。1000~3000元39人，占比33.62%。3001~5000元22人，占比18.97%。5000元以上14人，占比12.07%。数据显示消费者对儿童保险的购买额度和对儿童保险的了解程度成正相关关系，对儿童保险了解程度一般的消费者所购买的儿童保险的额度较低，对儿童保险了解程度较高的消费者通常会选择配置额度较高的儿童保险产品。该数据说明当前人们对保险尤其是儿童保险的认知了解水平仍相对较少，保险公司应加强对儿童保险产品的合理规划和推广帮助更多人去消除对保险产品的偏见。 在子女状况调查中，无子女的有20人，子女年龄在0~3岁的有20人，子女年龄在4~6岁的有20人，子女年龄在7~12岁的有16人，子女年龄在13~18岁的有40人。笔者发现，消费者在选择是否为孩子配置商业保险时，大多数会以孩子的年龄作为参考标的，年龄越小配置商业保险的人数越少，由此可以推断，当前大多数适龄儿童的家长并没有培育充分的儿童风险意识，并没有为其孩子配置一份合适的商业儿童保险。 从人们对儿童保险的了解程度来看，有近乎一半的人表示不太了解儿童保险，因此不太愿意买商业儿童保险。大部分人认为商业儿童保险中存在的问题是费率较高、理赔不合理、保险公司服务不到位，由于担心保险公司骗保或者故意隐瞒条款，消费者更加倾向于购买有国家法律支撑的社会儿童保险，笔者分析得出，保险公司在商业儿童保险的宣传上还有待加强，在产品推广中要着重考虑到消费者的利益。在调查是从何种渠道了解到儿童保险的时候，我们设置了多选选项，调查者中有18人通过广播电视广告了解，有16人通过报刊杂志广告了解，有33人通过网络了解，有53人通过亲戚朋友介绍了解，有66人通过保险营销人员了解，通过其他途径了解的有21人。结果显示大部分人通过媒体了解儿童保险。在以媒体为宣传手段中，以网络的宣传效果最为明显，因此借助网络进行的保险宣传还是极为必要的。 如表2所示，大部分人认为在保险业中存在问题的根源在于保险人职业操守不强，因此加强对保险的整治和规范是极为必要的。 Table 2 Root cause investigation of problems in the insurance industr 选项 选择人数 比列 保险市场制度不成熟 55 47.41% 保险人职业操守不强 83 71.55% 保险内部控制不完善 56 48.28% 保险市场监管不力 69 59.48% 保险法律法规建设滞后 58 50% 表2. 关于保险业存在问题的根源调查 (三) 调查结论 在调查者对儿童保险的了解程度中，笔者通过数据发现当前人们对保险尤其是儿童保险的认知了解水平仍相对较少，保险公司应加强对儿童保险产品的合理规划和推广帮助更多人去消除对保险产品的偏见。 消费者在选择是否为孩子配置商业保险时，当前大多数适龄儿童的家长并没有培育充分的儿童风险意识，并没有为其孩子配置一份合适的商业儿童保险。在了解渠道调查数据中显示大部分人通过媒体了解儿童保险。在以媒体为宣传手段中，以网络的宣传效果最为明显，因此借助网络进行的保险宣传还是极为必要的。此外保险公司在商业儿童保险的宣传上还有待加强，在产品推广中要着重考虑到消费者的利益。
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user: 4. 儿童风险意识培育及儿童保险规划的政策建议 为了使商业儿童保险产品为更多人群所接受，笔者将从政府、保险公司和消费者三个方面探析并得出相应的儿童保险规划的建议。 (一) 政府完善法律法规，加强行业监管 政府有关部门应制定相应的法律法规来敦促商业儿童保险的发展，而不是让其成为商业化的衍生品任其发展。完善相应的法律法规，细化法律条文，强化人员问责。让保险业的一举一动都受到法律的监管。从而使得消费者对保险从业人员的不信任感逐渐消除。 (二) 保险公司调整经营战略，加大宣传力度 保险公司不应为商业利益所驱动，要始终以人民福祉为己任，把顾客的需求放在第一位，开发更具惠民特色的保险产品。开发多元化的商业儿童保险，针对儿童不同年龄段的特性，制定出更具个性化的儿童保险产品。提升内部人员素质，让每一个保险从业者都具备过硬的专业技能，从而为顾客提供更为专业的服务。公司要始终坚持诚信经营，对顾客不隐瞒不欺瞒，加强在网络上对自身产品的宣传，利用大数据，挖掘更多高净值顾客。 (三) 消费者培育儿童风险意识，学会保险规划 消费者当组建家庭并拥有自己的孩子的时候，更应当注重保险规划，培育儿童风险意识，避免因孩子的意外伤害而造成的家庭巨额损失，致使家庭陷入不幸。消费者学会保险规划，一方面可以降低自身的经济损失，另一方面可以优化自身的资产配置方式。
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user: 研究结论 商业儿童保险在家庭保险规划中起着不可磨灭的作用，对于构建幸福和谐社会起着保障性作用。然而由于市场监管不到位、保险公司自身不完善、消费者存在认知偏差等原因，商业儿童保险的发展受到了一系列挑战。笔者通过实地调研，提出有利于发展商业儿童保险的建议，当商业儿童保险为每个家庭所接受，儿童保险就会为儿童的健康成长保驾护航，那么二胎政策所带来的人口红利会更加优质平稳的实现落地。
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user: 摘 要 简述硅单晶生长的原理，阐述硅单晶电阻率样品不同于化学分析样品，不可能完全均匀的原因；探讨在制备的过程中，影响硅单晶样品电阻率均匀性的因素，诸如，不同的掺杂晶体带来的电阻率均匀性差异、晶向对电阻率均匀性的影响、不同的拉晶及掺杂工艺导致的电阻率均匀性变化等；从测试的原理分析，测试环境、样品表面状态可能给硅单晶电阻率标定带来的干扰，以及如何尽量规避这些因素，以达到最终制备出符合使用要求的硅单晶电阻率标准样品的目的。 关键词 :标准样品，硅片，均匀性 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 随着集成电路线宽的不断下降，对集成电路的基材单晶硅片的要求也越来越高，当然就对作为单晶硅最重要的参数之一的电阻率的测试及标准样品提出了更高的要求。均匀性是标准样品最基本的特性之一。传统的化学分析标准样品通过冶炼、加工、溶解、充分混匀等制备工艺，可以充分保证均匀性 [ 1 ]。但是，作为仪器分析标准样品的硅单晶样品通常情况下都是块状的，而且由单晶生长方式就决定了它的电阻率不可能是完全均匀的，因此为了在最大程度上保证硅单晶样品的电阻率均匀性，其制备、加工及测试就显得格外重要。
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user: 2. 硅单晶片电阻率分布的特点 直拉硅单晶生长的过程是熔融的多晶硅逐渐结晶生长为固态的单晶硅的过程，没有杂质的本征硅单晶的电阻率很高，几乎不会导电，没有市场应用价值，因此通过人为的掺杂进行杂质引入，我们可以改变、控制硅单晶的电阻率。 直拉硅单晶生长时，结晶过程依靠等温规律完成，在同一个水平面上，晶体的边缘总是先于中心结晶，于是，由于结晶时间不同，在晶体生长时，其等温线必然是弯曲的；同时，在杂质浓度较小时，可以将固相与液相中杂质浓度的比值，也就是分凝系数K视为常数，这样一来，在同一个水平面上，由于生长结晶速度不同，不同等温面的电阻率就不同，于是，当直拉硅棒被切割成硅片后，同一个硅片内的电阻率就必然不会是均匀的。 受埚转、晶转、拉速等参数的影响，直拉硅单晶的生长界面通常都是凸向晶体，这就造成了在同一个硅片内，中心电阻率低，边缘电阻率高。
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user: 3. 硅单晶片电阻率均匀性的影响因素 3.1. 掺杂晶体 根据掺杂晶体的不同，硅单晶分为掺入III族杂质晶体B的P型单晶和掺入VI族杂质P、As、Sb的N型硅单晶。 掺杂晶体不同，分凝系数k也不同，于是，根据等温规律，k越接近于1时，同一硅片内的电阻率均匀性就越好。常见掺杂晶体的k值如表1。 即掺B硅片，也就是P型硅片的均匀性要好于N型硅片。 Table 1 Common doped crystal k value 常见掺杂晶体K值 掺杂元素 K值 B 0.9 P 0.35 As 0.3 Sb 0.04 表1. 常见掺杂晶体k值 3.2. 晶向 在单晶生长过程中，由于硅原子之间的挤压，无论<100>晶向还是<111>晶向的硅单晶，都会产生小平面。小平面处的杂质浓度异于其他区域的现象叫小平面现象，这种现象会导致电阻率均匀性变差。而由于(111)面的原子面密度大于(100)面，所以<111>晶向的硅单晶的小平面效应会强于<100>晶向的硅单晶。 因此，<100>晶向硅单晶的均匀性会好于<111>晶向的硅单晶。 3.3. 拉晶参数 提高拉速，可以提高硅单晶的凝固速度，使固液界面趋于平坦，从而提高电阻率均匀性。提高硅单晶的晶体旋转速度，可以通过强制对流抑制自然对流，使等温面趋于平缓，也可以提高电阻率均匀性 [ 2 ]。当然，拉速过高或者晶转过高，都有可能造成等温面反转，使硅片边缘电阻率值低于中心值，因此，拉速和晶转都必须控制在合理范围内。 另外，水平磁场的加入也可以有效抑制热对流，提高电阻率均匀性。 3.4. 中子嬗变掺杂 中子嬗变掺杂(NTD)是采用中子辐照的办法来对材料进行掺杂的一种技术。当硅中的同位素30Si受到热中子照射时，捕获中子才产生放射性同位素31Si，随后，31Si嬗变为稳定的同位素31P，从而达到了n型掺杂的目的。由于30Si的分布较均匀，因此，NTD单晶的电阻率均匀性可远远好于普通掺杂。但是，由于过长的辐照时间会极大的增加成本，因此NTD单晶很难做到非常低的电阻率，但是对于目标电阻率在30 ~1000 Ωcm的单晶，NTD技术可以良好的实现。 中子嬗变掺杂一般用于区熔单晶。直拉单晶的中子嬗变掺杂尽管在理论上可以实现，但由于这种单晶虽然具有良好的电阻率均匀性，但氧含量却不如区熔单晶，同时成本又高于直拉单晶，因此市场应用不多。 3.5. 退火 由于直拉硅单晶拉制过程中石英坩埚的使用，单晶中氧施主的引入无法避免。氧施主在单晶中存在，会影响单晶电阻率。对于重掺单晶，这种影响并不显著，但对于轻掺单晶，必须进行退火，以消除氧施主。 3.6. 样品表面状态 硅单晶电阻率的测量，按照测量仪器的测试探头与被测样品接触的性质来分，可分为接触法和无接触法两大类。 3.6.1. 接触法 接触法测电阻率又有四探针法和两探针法等等，但由于两探针法需要特别制备电极，因此现在的大规模生产已经很少使用两探针法，这里我们仅仅讨论四探针法测试电阻率标样的表面状态。 四探针测试电阻率时，要求四根探针处于同一平面的同一条直线上，因此，这不仅要求硅单晶标样应有良好的平整度，也需要样品表面没有明显的线痕和其他破裂。另外，四探针与硅单晶的接触处，可能存在着少数载流子注入效应，而对样品表面进行研磨或喷砂处理，可以产生很多复合中心，有效复合掉注入的少数载流子，从而尽量避免少子注入效应，保证电阻率测量的正确性。 因此，对于四探针法测试电阻率的硅单晶样品而言，不仅要求样品要有良好的平整度，也要求样品必须是喷砂或者研磨表面，且表面无线痕、无破损等。 3.6.2. 无接触法 无接触法即用涡流法测试硅片电阻率的方法。其基本原理是通过交变的电流产生交变的磁场，继而测得处于交变磁场中的硅片电阻的方法，得到硅片电阻后，再用电阻除以硅片厚度，得到硅片电阻率。因此，无接触涡流法测试硅片电阻率要求硅片的中心位置应有良好的TTV，且硅片表面不能有化学沾污或损伤。
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user: 4. 标准样品测试、标定的影响因素 4.1. 测试环境 由于硅片中的载流子迁移率会受到温湿度的影响，所以无论接触法测试硅片电阻率还是无接触法，均对环境温湿度有要求。对于接触法四探针测试，要求在环境温度23℃ ± 1℃，湿度不大于65%的条件下进行 [ 3 ] ；涡流法接触测试，要求在环境温度23℃ ± 1℃，湿度70%以下的较洁净的环境中进行 [ 4 ]。 4.1.1. 接触法 首先，为了形成良好的金半接触，四探针的针尖不应有磨损，应该是完好的针状。其次，当附件有高频干扰时，测试回路中会引入虚假电流，因此四探针设备应有电磁屏蔽。 接触法测试硅单晶电阻率，探针距离硅片边缘应大于6 mm，硅片直径应大于探针间距的10倍，厚度应小于探针间距的4倍，测量范围为0.001~3000 Ωcm之间。 4.1.2. 无接触法 由于无接触涡流法测得的硅片电阻率是由硅片电阻除以硅片厚度得到的结果，所以首先要求硅片的厚度数据准确。其次，由于测试是基于电磁感应的原理，外界磁场会对测试产生影响，所以测试设备还应处于良好的电磁屏蔽环境中。 对于目前的主流测试设备而言，涡流法测试的硅片直径应大于25 mm，厚度需小于1 mm，电阻率应在0.001~200 Ωcm之间 [ 4 ]。 4.2. 标定 由于硅单晶的生长方式决定了硅样品不可能完全均匀，因此在制作硅单晶电阻率标准样品时，首先样品的选取就非常重要，N型<100>掺B的单晶应被首先考虑，样品的切割及研磨要能够保证样品足够平整且无损伤、无沾污，对于目标电阻率大于30 Ωcm的标准样品，应选择区熔中子嬗变掺杂单晶，以保证较小的硅片径向电阻率均匀性。制备完成后，可以考虑用四探针在样品待标定区域初步取几个点测试，以便找出均匀性较好的硅片，用来制作电阻率标准样品。 标定的范围需要尽量控制在一个小的区域内，一般来说，这个区域略大于测试探头的宽度即可，通常的做法是选择样品的几何中心附近圈定。此外，标定时还需要旋转待测样品，并反复测试，最终处理数据得到标定结果。 这样选取并制作、标定得到的样品可以有效降低样品的不确定度，制备出能够满足使用要求的硅单晶电阻率标准样品。
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user: 5. 结论 虽然硅单晶本身的特性决定了其电阻率分布不可能完全均匀，但是制作标样时，我们依然可以通过选取拉晶工艺参数特别控制的N型<100>单晶进行标准样品的制作，同时，通过控制标准样品的表面状态和保证测试标定条件，使制得的硅单晶电阻率样品满足使用需求。
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user: 摘 要 使用游离磨料多线切割技术切割的硅片，切割后的损伤层深度是决定后续研磨去除量的关键因素，直钢丝和螺旋钢丝是游离磨料多线切割中广泛使用的两种不同的钢线，本文通过测试粗糙度情况及研磨腐蚀后硅片边缘的线痕残留情况，分析两种不同钢线对硅片损伤层的影响，为后续研磨加工提供理论依据。 关键词 :游离磨料多线切割，钢线，粗糙度，损伤层深度 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 半导体硅材料是制造大规模集成电路芯片和半导体器件的基础材料，随着IC工艺的不断发展，IC技术已经迈入了纳米电子时代，对半导体硅片的加工质量要求越来越高。半导体硅片的加工一般经过切割、研磨、腐蚀、抛光及清洗等加工流程，多线切割后硅片表面损伤的程度和深度是硅片质量的关键问题之一，直接决定了后续研磨及抛光工艺的加工工艺时间，进而影响整个加工流程的成本。对切割后硅片表面损伤层的研究，可以对后续研磨加工提供理论上的依据，指导后续工艺的开发。 硅片表面损伤层从表面开始，大体分为三个区域：非晶多晶嵌镶层、微裂纹层和弹性畸变层，对于线锯加工，微裂纹层损伤 [ 1 ] 占据主要部分，文献 [ 2 ] 分析线切割单晶硅片亚表层损伤深度与微裂纹损伤层的关系及分布规律，指出硅片微裂纹损伤层占据整个亚表层损伤深度的75%。 硬脆材料切割后损伤层的检测方法主要还是以实验法为主，常用的检测方法有择优腐蚀、分步腐蚀、截面显微镜法、X射线衍射、激光散射等 [ 3 ]。本文通过利用粗糙度仪研究了两种不同类型切割钢丝切割后硅片表面的粗糙度情况，之后对切割后的硅片进行研磨和腐蚀，分析两种不同类型切割钢丝损伤残留的深度，并对所得结果进行分析讨论。腐蚀方法的检测原理是基于缺陷引起的局部应力场促进腐蚀速率加快，出现速率差。腐蚀采用碱腐蚀的方式是因为相比酸腐蚀，碱腐蚀的腐蚀速率更容易控制 [ 4 ]。
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user: 2. 游离磨料多线切割技术及切割钢丝种类 游离磨料多线切割是广泛应用在硬脆材料切割方面的技术，其主要工作原理为主辊带动按照一定宽度布置的线网往复移动，并在线网上携带砂浆管喷出的砂浆，钢线带动磨粒沿着切削面做滚动，同时预制张力的钢线将磨粒嵌入到切削表面，形成微裂纹，进而实现单晶硅材料的去除。 游离磨料采用的切割钢丝是通过金属拉拔变形技术，将盘条通过不同的加工工序，最终拉至Φ 0.08~0.20 mm的一种表面镀铜锌合金的超精细钢丝 [ 5 ]。其主要的生产工艺流程为：表面处理–粗拉–退火–索氏体化–前处理–镀铜–镀锌–湿拉–包装等步骤，目前按照切割钢丝的形状分为直丝和螺旋钢丝，其中螺旋钢丝的制作方法为将直线形的金属丝制成周期性或非周期性波形，然后将周期性或非周期性波形金属丝通过变形齿轮组二次加工制成具有周期性或非周期性渐变复合式螺旋波形的金属丝 [ 6 ]。直丝和螺旋钢丝的对比如图1所示。
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user: 3. 试验 3.1. 样品 切割单晶所用样品为同一根拉制截成两段的单晶，单晶长度均为180 mm。 图1. 直丝和螺旋钢丝对比图 直径：150 mm 电阻率：3~25 Ω∙cm 晶向为：<100> 0 ± 0.5˚ 切割钢丝所用样品： 采用120L (螺旋线)，120Z (直丝)两种规格钢线进行切割，钢线具体规格如表1所示： Table 1 Test wire specificatio 规格 直径μm 椭圆度μm 抗拉强度N/mm² 破断拉力N 120L 121.38 0.37 3767.63 43.6 120Z 121.45 0.46 3771.38 43.69 表1. 实验钢丝规格 3.2. 试验机台 HCT E400-8多线切割 Speedfam 20B双面研磨机 碱腐蚀机 3.3. 工艺参数 两次实验使用相同的工艺参数进行切割，具体参数如表2所示： Table 2 Wiresaw technological paramete 切割时间 工作台速度 μm/min 钢线速度m/s 钢线张力 N 钢线用量 KM 切割SiC砂 465 min 350 10 21 33 1200# 表2. 切割工艺参数 3.4. 实验方案 使用相同的机台和工艺参数，分别使用不同的两种规格钢线切割两段单晶，对比分析两段单晶切割后硅片的表面损伤情况。切割完成后的硅片按照切割位置进行编号，确定切割顺序，方便统计分析。
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user: 4. 结果 4.1. 两组硅片表面粗糙度分析 使用直丝120Z切割完整硅片为190片，和使用螺旋钢丝120L切割完整硅片为188片，其原因为螺旋钢丝的硅片损耗比直丝多8 μm，因此直丝的切割之后完整硅片比螺旋钢丝的完整硅片多两片。 测试时按照切割顺序，每根单晶分别测试编号为5、30、55、80、105、130、155、180各8片硅片，每片5个点的粗糙度情况，其中每片测试点的位置如图2所示，使用粗糙度测试仪为Mitutoyo生产的SJ-210型粗糙度测试仪，取样长度为0.8 mm，测试结果用Ra值和Rz值进行表征，其中Ra、Rz为表面粗糙度的一维形貌参数，Ra为轮廓算术平均偏差，是轮廓上各点高度在测量长度范围内的算术平均值，Rz为取样长度内5个最大轮廓峰高的平均值与5个最大的轮廓谷深的平均值之和。 图2. 每片硅片粗糙度测试点分布示意图 测试结果如表3~6所示： Table 3 Spiral wire cutting Ra value statistic 位置 硅片编号 1 2 3 4 5 1 0.628 1.538 0.627 1.589 0.687 2 0.628 1.559 0.675 1.602 0.825 3 0.766 1.618 0.649 1.520 0.814 4 0.758 1.533 0.658 1.709 0.945 5 0.714 1.579 0.714 1.671 0.911 6 0.781 1.622 0.764 1.541 0.945 7 0.712 1.616 0.686 1.536 0.897 8 0.599 1.415 0.697 1.416 0.834 平均值 0.698 1.560 0.684 1.573 0.857 表3. 螺旋钢丝切割Ra值统计 Table 4 Straight wire cutting Ra value statistic 位置 硅片编号 1 2 3 4 5 1 0.410 2.274 0.485 2.431 0.372 2 0.406 2.293 0.402 2.321 0.431 3 0.418 2.789 0.465 2.320 0.438 4 0.448 2.623 0.427 2.310 0.429 5 0.422 2.944 0.458 2.439 0.469 6 0.403 2.941 0.498 2.325 0.429 7 0.398 2.571 0.441 2.265 0.421 8 0.395 2.626 0.416 2.462 0.417 平均值 0.413 2.633 0.449 2.359 0.426 表4. 直丝切割Ra值统计 Table 5 Spiral wire cutting Rz value statistic 位置 硅片编号 1 2 3 4 5 1 5.340 7.831 4.785 6.762 4.099 2 5.088 6.952 4.625 7.367 5.038 3 4.825 7.776 4.514 7.793 5.204 4 4.641 7.639 4.549 8.432 5.925 5 5.103 7.389 4.994 7.874 5.117 6 5.233 8.126 5.364 8.466 5.303 7 5.225 7.985 5.032 8.554 5.090 8 4.069 6.975 4.979 7.561 5.544 平均值 4.941 7.584 4.855 7.851 5.165 表5. 螺旋钢丝切割Rz值统计 Table 6 Straight wire cutting Rz value statistic 位置 硅片编号 1 2 3 4 5 1 3.409 8.342 3.804 8.696 2.693 2 3.402 8.289 3.249 8.768 2.973 3 3.297 9.670 3.874 9.171 3.543 4 3.357 9.429 3.119 8.904 3.011 5 3.125 10.161 3.595 9.488 3.535 6 3.068 9.733 4.006 8.609 3.069 7 2.892 8.437 3.196 8.507 3.127 8 2.971 8.803 3.059 9.230 2.871 平均值 3.190 9.108 3.488 8.922 3.103 表6. 直丝切割Rz值统计 如图3所示，对比两组不同钢丝切割的Ra和Rz值能够发现，使用直丝切割的硅片，Ra值和Rz值在2、4两个位置的值比螺旋钢丝切割大，其余三个位置的值比螺旋钢丝切割小，即用直丝切的同一片硅片内五个不同的点位偏差值更大，这对后续的硅片加工有直接影响。在研磨工序为了将硅片表面所有位置的损伤层去除掉，使用直丝切割的硅片的必须增加研磨去除量，这会减慢研磨的效率，增加研磨成本。 图3. 各位值Ra/Rz值比较 4.2. 研磨腐蚀后损伤层的深度测试 每根单晶编号位置各选取5片硅片按照15 μm/20 μm/25 μm研磨去除量进行研磨，之后使用120℃，浓度为40%的KOH溶液进行腐蚀，腐蚀时间为60 s，腐蚀后观察硅片边缘线痕残留情况。观察设备为奥林巴斯生产的MX50电子显微镜，放大倍数为200。 三组硅片研磨腐蚀后发现，在研磨去除量为15 μm时，两组硅片均有部分残留线痕，使用螺旋钢线切割硅片残留线痕区域比使用直丝切割硅片残留线痕区域少40%，在研磨去除量为20 μm时，使用螺旋钢线切割硅片表面已经没有残留线痕，使用直丝切割硅片表面仍然有残留线痕，研磨去除量为25 μm时，两者均没有明显的线痕残留。 由表7所示，使用直丝钢线切割后的硅片两面边缘总损伤的深度为20~25 μm，使用螺旋线钢线切割后的硅片两面边缘总损伤的深度为15~20 μm，在切割边缘位置，磨粒的尺寸最大，磨粒的机械作用变强，嵌入工件变深，单个磨粒产生的切屑体积变大，增加了材料去除率 [ 7 ]。但是材料去除率的增大带来的后果是表面粗糙度也跟着增大，这是由于磨粒尺寸越大，其表面积越小，提供给切割液中分散剂和表面活性剂吸附的空间越小，磨粒之间的静电斥力和空间位阻变小，使得线切割液中磨粒的分散性变差，容易产生相对粗糙的表面 [ 8 ]，因此在硅片边缘位置要比硅片中心区域粗糙度高，螺旋线在经过钢线的变形之后可以携带更多的砂浆，并将更多的砂浆带入硅片中间区域起到磨削得作用，因此硅片中间区域与边缘区域损伤层差距较小，但同样线径的螺旋钢丝的硅损耗也更大，在实际切割中需要根据具体的收率情况选择这两种切割钢丝。 Table 7 Edge after grinding and etching silicon wafer topograph 研磨去除量 直丝切割边缘情况 螺旋钢丝切割边缘情况 15 μm 20 μm 25 μm 表7. 研磨腐蚀后硅片边缘形貌图
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user: 5. 结论 硅晶体的切割过程是通过微裂纹萌生、扩展、交叉实现材料脆性去除，损伤层的深度与参与切割磨粒的数量、钢线的速度以及张力等因素有直接的关系，该深度对后续研磨的加工有重要的影响，因此通过改变原材料等方式来减少损伤层的深度，通过两组切割方式相比较可得到以下结论： 1) 使用螺旋线钢丝切割同一硅片表面内的损伤差异较小。 2) 使用螺旋线钢丝切割的硅片损伤层比直丝切割硅片损伤层小，后续需要研磨加工的去除量也相应减少。 3) 相同线径，螺旋线钢丝的硅损耗比直丝的硅损耗多，切割相同长度的硅单晶，直丝切割实际得到的片数比使用螺旋钢丝得到的片数多。
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user: 摘 要 本文利用山西垣曲风电场2015.01.08~2017.11.12逐十分钟风速实测风速数据和ERA-Interim和NCEP/DOE逐月再分析资料，根据相关等方法，分析了垣曲风电场风速变化特征，并将实测数据与再分析资料风速进行对比分析，最后给出了影响风速变化可能的主要动力机制。研究结果表明：① 山西垣曲近地面风向以东南风、北风为主，平均风速表现出明显的日、月变化特征，月平均风速最大值出现在冬末(2月份)，最小值出现在夏末秋初，各月平均风速的年变化趋势呈“两峰一谷”型。随着近地面高度的增加，10 m~70 m之间的风速有所增大，但总的变化趋势较为一致，其中，30 m、50 m与70 m的变化趋势基本一致。② 进一步将实测数据与再分析资料进行对比，发现10 m高度上再分析资料风速整体系统性均低于实测风速。其中，NCEP/DOE月平均变化振幅较ERA-Interim更加类似，但ERA-Interim与实测月平均风速更为接近，相关性良好。实测数据和ERA-Interim的风速偏差，均方根误差(RMSE)分别为1.47 m/s、1.57 m/s，而和NCEP/DOE的为2.73 m/s、2.92 m/s。 关键词 :风速特征，再分析资料，相关系数，位势高度，垣曲 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 风是表征空气水平运动的一个气象要素，它与人们的生活和生产活动密切相关。随着科技文明的进步，作为间歇性无污染的可再生能源，风能具有很大的随机性和不可控性，风速变化与其发展潜力休戚相关 [ 1 ] [ 2 ]。风速预测是风力发电研究中的一个关键问题 [ 3 ] [ 4 ]。目前，我国风电场历史数据还不够完善。由于风机的轮毅高度多数在10 m、甚至70 m，而气象站的风力数据一般只能得到10 m高度上的风能资源分布，很难满足风电场风能资源的估计 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。另一方面，实测的风速数据存在一些缺陷，如测风高度较低、时空分布不均、地形影响、测量工具落后造成数据质量较差等缺点。而结合再分析资料恰恰因为其高时空分辨率能够很好弥补观测数据不足、时空分布不均等问题，解决了深层次研究气候变化、大气运动机制的数据不足问题 [ 8 ] [ 9 ]。 山西垣曲位于中国华北西部黄土高原东翼地区，受冬季的大陆冷高压及南下东北冷涡影响。目前已经有部分学者对我国风速的时空变化进行研究，然而针对垣曲风电场实测风速资料的研究较少，将实测风速与再分析风速资料的比较和评估工作也还未展开，对当地风场缺少全面系统的研究。本文从垣曲的月平均风速变化将实测风速资料和再分析资料的差异进行对比分析，研究再分析风场资料在山西垣曲的适用性，有利于实际模态电厂维护。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料概况 1) NCEP/DOE再分析资料。美国环境预报中心(NCEP)和美国能源部(DOE)联合发布的再分析数据集 [ 10 ]。NCEP/DOE风速资料，选用1979.01-2019.02，10 m高度，水平分辨率1.875˚ × 1.9˚的逐月平均风速数据。位势高度场的数据则选用1979.01-2018.10，垂直方向17层，水平分辨率2.5˚ × 2.5˚的再分析资料。 2) ERA-interim再分析资料。ERA-interim风速资料，采用1979.01-2018.12，10 m高度，水平分辨率为0.75˚ × 0.75˚的逐月平均风速数据。ERA-interim高度场则选用1979.01-2018.02，垂直方向23层，水平分辨率为2.5˚ × 2.5˚的再分析资料。 实测资料采用2015年1月至2017年11月山西垣曲县测风塔站的逐十分钟风速资料，测风塔测风高度分别为10 m、30 m、50 m及70 m。 2.2. 方法 本文从风速月平均变化角度对比再分析资料及其与实测资料的差异，了解山西垣曲风电场风速变化特征、再分析资料位势高度及风场的特征和差异。利用偏差(Bias)、均方根误差(RMSE)、标准偏差(STDE)、相关系数(r)来定量评价再分析数据 [ 11 ]，评估ERA-interim、NCEP/DOE再分析资料在山西垣曲的适用性问题。 偏差是一种(Bias)是指观测值与观测值平均值之间的差异，它可以用来衡量观测结果的准确度高低，这里采用偏差表示实测风速与再分析资料风速之差，用来衡量再分析风速数据与实测风速数据的平均差异，其公式定义为： Bias = 1 N ∑ i = 1 N ( X r e i − X o b s i ) (1) 均方根误差(RMSE)是各组数据偏离真实值的距离平方和的平均数开方，也即误差平方和的平均数开方 [ 12 ]，这里为实测风速值和再分析资料风速值之差的平方与观测次数n比值的平方根，常常用其来衡量实测风速值与再分析风速值之间的偏差，其公式定义如下： RMSE = ∑ i = 1 N ( X r e i − X o b s i ) 2 N (2) 标准偏差(STDE)是数据偏离平均数的距离(平均偏差)的平均数，是离差平方和平均后的方根，是一种度量数据分布的分散程度的统计量 [ 12 ]，定义如下： STDE 2 = RMSE 2 − Bias 2 (3) 相关系数(r)是用以反映不同变量之间关系密切程度的一种统计指标 [ 12 ]，取值范围为(−1，1)，表示两个变量之间的相关性强弱。相关系数是以两变量与各自平均值的离差为基础，通过积差方法计算得出，利用两个离差相乘来反映两变量之间相关程度，其公式定义如下： r ( X 1 ， X 2 ) = ∑ i = 1 N ( X 1 i − X ¯ 1 ) ( X 2 i − X ¯ 2 ) ∑ i = 1 N ( X 1 i − X ¯ 1 ) 2 ∗ ∑ i = 1 N ( X 2 i − X ¯ 2 ) 2 (4)
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user: 3. 风电场风速变化总体特征 对风能资源储量的研究表明，我国划分为风能资源丰富区、较丰区、季节利用区和贫乏区 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。图1为利用ERA-Interim再分析资料绘制的近四十年来我国10 m高度平均风速空间分布。由图1可见，我国风能资源最丰富地方位于内蒙古东北部、山东北部、海南以及青藏高原中部。山西省地处黄土高原东部，是一个被黄土广泛的山地高原，呈东北斜向西南的平行四边形，绝大部分地区海拔高度在1000米以上，与其南部的华北平原，北部的内蒙古自治区相比，呈强烈的隆起形势。地形复杂多变，地势呈现出东北高而西南低的状态。山西地区风能资源相对丰富，近年来相当数量风电场相继投入运行，图中蓝色实心点表垣曲风电场电机位置。从图中可见，垣曲风电场风能资源较为丰富，可以进行风能开发。 图1. ERA-Interim再分析资料四十年平均风速分布(蓝实心点表示垣曲风电机为位置) 3.1. 不同高度风速变化特征 在气象学中，风玫瑰图是一种可以长时间研究某个地区风速风向分布的图例 [ 16 ] [ 17 ]。它通过统计某一个地区风向风速的规律，预测未来风速风向的变化趋势。风玫瑰图上以指向极坐标中心的方向表示风的来向，通过极坐标系中的半径来表示各方向风的出现频率。 从图2中可看出，10 m高度上主导风向为东南风，发生的频率是38%，其次为北风，发生频率是18%。总平均风速为4 m/s，风速标准差为2 m/s，平均风向为东南偏南风。70 m高度上的以北风为主，占比38%，东南风次之，占15%。总平均风速为6 m/s，风速标准差为4 m/s，平均风向为东北偏北风。其次，测量高度10 m处的主要风速频次集中在2~6 m/s区间上；70 m高度处，各频次的风速出现频率比较均匀。 图2. 10 m和70 m高度风玫瑰图 为进一步研究垣曲风速变化特征，利用逐十分钟实测数据计算了垣曲地区逐日和逐月风速平均值(表1)。由表可知，30 m、50 m和70 m这三层之间的平均风速相关性较高，已经接近1，而这三层与10 m高度上平均风速的相关性也超过0.92，说明各高度之间风具有较好的一致性。 Table 1 The correlation coefficient of wind speed between three heigh 测量高度 70 m 50 m 30 m 50 m 0.998 - - 30 m 0.994 0.998 - 10 m 0.92 0.994 0.927 表1. 实测资料各高度风速相关系数 3.2. 风速日变化特征 平均风速是估算某地区风能资源的重要指标。国际通用的风速指标是逐小时平均风速值。图3为2015年1月至2017年11月35个月风速日变化曲线。由图可见，70 m、50 m以及30 m的逐日风速在0~16 m/s范围内波动，风速变化振幅比较大；而10 m高度上风速在0~10 m/s范围内变化，振幅较其以上三层小。由于日数太多，并不能很好的体现垣曲风速逐日变化特征，进一步分析可以发现，随着高度的增加，风速逐渐增大，但三层之间风速相差并不明显，并且风速波动也比较接近，这也可以进一步说明其彼此间的相关性较好。 图3. 实测风速的逐日变化曲线 进一步对垣曲近地层风速的日变化特征进行分析。图4为多年平均的10 m风速和温度日变化特征。从图中可见，风速随着昼夜交替呈现出规律，风速随着辐射(温度)的变化而变化，在10 m高度处，温度在14时出现最大值，同时段风速出现最小值。图5进一步给出了垣曲70 m、50 m、30 m及10 m高度上的风速日变化特征，可以发现，风速日变化波动基本一致。风速最小值出现在午间，而最大值出现在午夜。随着日出的出现，风速开始逐步减小至午间达到最小值，之后风速平缓变化至17时左右，风速逐渐增强。 图4. 10 m高度风速和温度的日变化曲线 图5. 不同高度风速日变化曲线 3.3. 风速月变化特征 对于整个大气系统而言，风的产生主要依赖于太阳辐射，而太阳辐射又随着时间的变化出现一定规律，这种规律性分布就体现在风速的季节性变化上。一般来说，春季风力最强，其次是秋冬，夏季最弱，并且不同高度的年平均风速随高度的增加而增大，近地面的风速变化主要受观测环境和城市化等非自然因素影响。 从图6近地面月平均风速变化图中可以看到，垣曲地区近地面平均风速表现出明显的月变化特征。随着高度的增加，10 m到70 m之间的风速逐渐增大，尤其特别是30 m至70 m的变化趋势非常一致，并且风速值差距不大。10 m高度与其他三层之间尽管有2~3 m/s的差异，但总体变化趋势是较为一致的。 图6. 各层风速的逐月变化 进一步分析各层平均风速的年内变化(图7)。由图可见，垣曲地区在10~70 m高度之间的月平均风速最大值出现在冬末(2月份)，最小值出现在夏末秋初之间。各月平均风速的年变化趋势呈“两峰一谷”型。这两个峰值一个出现在冬季(12~2月)，另一峰值出现在春季(3~5月)，谷值出现在夏秋季(7~10月)。 图7. 各层风速的年内变化
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user: 4. 再分析资料的风速变化特征 再分析资料的对比 为研究两套再分析资料与实测风速之间的差异，选取距离垣曲风电场最近网格点的风速。NCEP/DOE数据选择10 m高度层径向风速u与纬向风速v合成风速V及10 m高度上的ERA-Interim数据风速矢量。下文将从偏差与相关这两个角度对两套再分析资料与实测风电场的月平均风速进行分析比较。 通过对比垣曲站上空再分析资料逐月风速与实际观测资料计算获得的月平均风速可以看出，再分析风速资料整体准确性低于实测资料。从表2中10 m高度年平均风速对比结果上来看，10 m高度上ERA-Interim数据与实测值最为接近。表3为10 m高度实测资料与再分析资料间的差异。由表可见，ERA-Interim数据与实测风速年平均值的偏差为1.47 m/s，均方根误差值为1.57 m/s；而NCEP/DOE数据与实测年平均风速差距较大，偏差值为2.73 m/s，均方根误差值为2.92 m/s。总体来看，实测风速与ERA-Interim数据的风速的误差明显小于NCEP/DOE风速。 Table 2 Annual mean wind speed of observational data and reanalysis data at 10 实测资料 NCEP/DOE ERA-Interim 年平均速度(m/s) 4.02 1.28 2.55 表2. 10 m高度实测资料与再分析资料的年平均风速 Table 3 Difference between observational data and reanalysis data at 10 m heigh 实测数据与NCEP/DOE 实测数据与ERA-Interim 偏差 2.73 1.47 均方根误差 2.92 1.57 标准偏差 1.05 0.30 表3. 10 m高度实测资料与再分析资料的差异 图8不同高度实测数据与再分析数据逐月平均风速曲线。由图可见，实测风速与两套再分析数据的风速变化特征基本一致。NCEP/DOE再分析数据风速变化波动比较跟实测风速比较接近，但偏差较大；ERA-Interim再分析数据变化较实测平缓，且振幅小。由表4实测数据与再分析数据的相关性比较可知，ERA-Interim数据与实测风速相关性最高，而NCEP/DOE的相关性较差，远低于ERA-Interim数据。出现这种情况是由于山地地区的地势起伏多变，海拔落差较大，因此风能资源分布随时空变化不均匀，再分析资料与实测资料的偏差较大。进一步对比了不同时段实测数据与两套再分析资料间的相关系数(表5)。由表可知，二者在不同时段相关性存在一定差异，实测数据与ERA-Interim数据相关性最好的时间段在2016上半年。实测数据与ERA-Interim数据总的上下半年的相关性相差不大；与NCEP/DOE上半年相关性仍然较差，且与下半年呈负相关。综合来看，ERA-Interim再分析数据更接近于实测数据。 为讨论垣曲风速变化与风场、位势高度等气象因子的相关性，进一步利用2015年1月~2017年11月逐月NCEP/DOE和ERA-Interim位势高度场和风场进行分析。由于实测风速在70 m、50 m、30 m高度上的变化与再分析资料有很强相关性，所以只选用经标准化过后的实测10 m、70 m高度上的风速分别与925 hPa高度上再分析资料风场、位势高度进行相关性分析。 Table 4 Correlation coefficient between reanalysis data and observational monthly mean wind spee NCEP/DOE ERA-Interim 相关系数 −0.22 0.63 表4. 再分析资料与实测资料月平均风速间的相关系数 Table 5 Correlation coefficient between reanalysis data and observational monthly mean wind speed at differnent period 实测与NCEP/DOE 实测与ERA-Interim 上半年 2015上半年 −0.22 0.24 0.53 0.67 2016上半年 0.71 0.89 2017上半年 −0.85 0.54 下半年 2015下半年 −0.44 -0.53 0.66 0.62 2016下半年 −0.51 0.62 2017下半年 −0.74 0.59 表5. 不同时段实测数据与再分析数据风速间的相关系数 图8. 不同高度实测数据与再分析数据逐月平均风速曲线 图9为再分析资料位势高度场与垣曲风场的相关系数分布图。由图中可见，相关分布存在一定的相似性，但仍存在一定差异。垣曲10 m高度风速月平均变化与我国东北925 hPa风速变化正相关，与安徽、河南的风速变化呈负相关，且均通过99.9%的显著性检验，相关系数达到0.8以上(图9(a))。图9(c)与图10(c)表明垣曲70 m高度上的风速月平均变化与925 hPa风场上我国华北地区具有较强的正相关性，相关系数均达到0.8以上且通过99.9%的显著性检验。从图10(a)上看，10 m高度上垣曲的风速变化与我国925 hPa东北风速变化正相关，与新疆东部风速变化负相关，且通过99.9%的显著性检验。图9(b)，图10(b)显示垣曲10 m高度上与再分析资料925 hPa位势高度相关场，揭示垣曲的风速变化主要与东亚气压场成正相关，与太平洋上的气压场成负相关。由图9(d)，图10(d)垣曲70 m高度上与再分析资料925 hPa位势高度较10 m高度上的相关性明显减小。这表明，垣曲在10 m、70 m高度上的风速的增大与925 hPa上我国东北区域风速的增大、华东的风速减小有关。
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user: 5. 结论 通过计算风的各项平均指标(如日平均风速、月平均风速、年平均风速等)，利用这些指标来估算垣曲的风能资源情况，从而有利于指导垣曲风电机组的安装和运行、调试，对当地风电开发计划也存在一定的帮助作用。本文利用测风塔实测风速资料分析了垣曲风电场风速变化特征，并利用实测资料与再分析资料逐月资料进行对比分析得出如下结论： 图9. 实测风速与NCEP/DOE 925 hPa的风速和位势高度相关系数分布 图10. 同图9，但为，EAR-Interim再分析资料 1) 山西垣曲10 m高度风向主要以东南风为主，平均风速为4 m/s；70 m高度上以北风为主，平均风速为6 m/s。平均风速表现出明显的日、月变化特征。随着高度的增加，10 m到70 m之间的风速增大。30 m至70 m风速变化具有很强的相关性，且各层风速值差距不大，与10 m高度上风速之间存在2~3 m/s的差距，但总的变化趋势一致。垣曲在10 m~70 m高度上风速的日变化最大值出现在午夜，最小值出现在午间；月平均风速最大值出现在冬末，最小值出现在夏末秋初，各月平均风速的年变化趋势呈“两峰一谷”型。这两个峰值一个出现在冬季(12~2月)，另一峰值出现在春季(3~5月)，低谷出现在夏秋季之间(7~10月)。 2) 再分析风速资料整体准确性低于实测风速资料。再分析资料年平均风速均比实测资料年平均风速低，ERA-Interim再分析资料月平均变化振幅小，NCEP/DOE变化振幅与实测10 m高度上风速变化类似，但存在一定偏差。ERA-Interim的风速数据更接近实测风速。与观测值相比，NCEP/DOE、ERA-Interim的风速偏差分别为2.73 m/s、1.47 m/s。风速均方根误差RMSE分别为2.92 m/s、1.57 m/s。
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user: 摘 要 生姜作为一种重要的药食两用型蔬菜，在我国种植面积、产量、出口量长期以来一直保持在世界首位。多种元素已被证实对于植物的生长元素对于生姜的生长发育、品质形成具有极为重要的作用。本文通过对多年来，元素在生姜中的作用研究进行梳理，以期为生姜的品种繁育、品质提档升级、元素作用分子机理研究提供一些参考。 关键词 :元素，生姜，生长，影响 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 生姜(Zingber officinale Rocs)别名黄姜、姜根、百辣云、勾装指、因地辛 [ 1 ]，原产中国及东南亚热带地区，目前其种植面积分布于热带与亚热带区域 [ 2 ]。生姜喜温不耐寒，要求土壤的含水量大、需肥量大，且生长周期长，生长周期6~8个月，一般霜降前收获 [ 3 ]。它作为卫生部门第一批公布的药食两用植物资源，在国内种植面积广泛，在食品、医学、护肤品等多个行业应用被广泛运用 [ 4 ]，给国内乃至世界都带来了巨大的经济效益。 2018年，中国的生姜种植面积达到448万公顷，比2017年增加16.97%；2018年10月，生姜产量846万吨，比2017年减少5.26%，质量差，优质产品比例较低 [ 5 ]。造成生姜产量下降的原因有多种，如气候、品种、病虫害等，而根据植物学原理，植物生长过程中若某种元素缺乏时，便会影响植物吸收利用其他元素，对植株有着不同程度的危害，从而限制产量以及品质的提升 [ 6 ]。为了提高生姜的产量和品质，从而拔高生姜的市场竞争力，本文将以往研究得出的营养元素对生姜生长状况的影响，为后续生姜的种植提供一些参考。