DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 脑动脉中的血流栓子有可能阻塞脑血管从而引起缺血性脑卒中等疾病。概括来说，脑血栓是一种发病率高、死亡率高且容易复发并发的慢性疾病。如果能及时发现尚未出现病症的栓塞，采取适当的治疗手段，会大大降低病人脑卒中的发病几率 [ 1 ] 。 经颅多普勒超声检测技术由于能无损地监测颅内血流的状况，已被广泛应用于脑血栓的检测 [ 2 ] 。传统上，有经验的专家通过分析经颅多普勒频谱来为病患进行诊断，但是这样的检测技术非常耗时(病人的监测可能需要持续数小时)并容易受到病人活动和检测环境的干扰，也对检测人员有着极高的要求。由于这些缺点，一种不依赖专家的自动化脑血栓检测技术具有重要的临床意义。 由于血液中的栓塞和红细胞对超声波的散射特性不同，使得当栓塞进入超声多普勒仪器的釆样容积时，接收到的超声多普勒信号和正常血流的超声多普勒信号具有不同的特征 [ 3 ] 。然而，因为探头移动、病人咳嗽、呻吟、运动或者手术操作等人工干扰的存在，在监测中所采集到的超声多普勒信号内不可避免地会混入干扰噪声。如图1和图2所示，这些含有干扰噪声的血流信号解调后在时域波形上跟栓塞信号非常相近，都表现为瞬时高强度信号 [ 4 ] 。
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user: 2. 系统算法设计与实验论证 如何准确地区分栓塞和人工伪像一直是脑血栓检测研究的重点和难点，由于从时域上较难实现两种信号的区别，基于频域的分析得到广泛发展，本文针对已有的频率算法 [ 5 ] 的不足，引入双树复小波变换，提出一种新的自动化系统设计方案。如图3所示，该方案通过不同的算法从两种信号中分别提取特征，在特征提取步骤之后，应用降维算法来处理维数过多的问题 [ 6 ] ，最后馈送入分类器实现不同信号的区分。 图1. 栓塞信号的时域表示 图2. 人工伪像信号的时域表示 图3. 本文提出的自动化栓塞检测的设计流程 2.1. 数据集描述 对于本研究，使用经颅多普勒系统(由南京科进公司制造的KJ-2V6型TCD仪)记录100个栓塞信号和100个人工伪像信号，组成了多普勒超声数据集。数据集中的栓塞信号采集于有症状的颈动脉狭窄患者的同侧大脑中动脉，人工伪像则通过在信号记录期间敲击探头与患者咳嗽形成。 实验使用的多普勒超声系统输出是同相和正交相分量，关于血流方向的信息被编码为这两个分量之间的相位关系，采用正交相位解调法获取正向和反向血流信号。由于栓塞信号是单向存在的，为了提高检测效率，实验采用正向血流信号来验证。 2.2. 特征提取算法 2.2.1. 特征提取算法选择 虽然在时域上无法区分栓塞与人工伪像，但深入特征提取后能发现，当出现栓塞时，可将多普勒超声信号视为窄带信号，因此基于频率分析的方法可应用于检测系统中的特征提取步骤 [ 7 ] 。快速傅里叶变换(FFT)常用于特征提取，然而，基于连续小波变换(CWT)的方法在描述栓塞信号时表现优于快速傅里叶变换(FFT) [ 8 ] 。在作为CWT快速实现的离散小波变换(DWT)，在文献 [ 9 ] 中提出了一种基于DWT来推导出用于检测栓塞信号的多个参数的自动化系统。 为了避免地会丢失信号细节信息，双树复小波变换(DTCWT)于1998年首次被Kingsbury在其文章中提出。它保留了复小波变换的近似平移不变性，同时通过采用两个平行滤波器的形式，满足了完全重构条件，解决了传统离散小波变换的不足之处——平移敏感性和频率混叠 [ 10 ] 。 图4. 一维双树复小波变换原理图 双树复小波变换由实部和虚部组成，利用两个树状的共轭正交滤波器组实现。如图4所示，树 a 生成实部，而树 b 生成虚部。构建复小波函数： ψ c ( t ) = ψ h ( t ) + i ψ g ( t ) (1) 为了满足重构条件 ψ g ( t ) 是 ψ h ( t ) 的Hilbert变换，要求图2中 h 0 ( n ) 、 g 0 ( n ) 和 h 1 ( n ) 、 g 1 ( n ) 分别对应低通滤波器和高通滤波器， ↓ 2 代表隔点采样。在第一层分解中，如果要求树 a 和树 b 的滤波器之间的延迟刚刚好是一个采样间隔，就可以保证树 b 中第一层的隔点采样后所得的数据恰好是采样到树 a 中因隔点采样所丢掉的数据，这些就会降低数据的丢失，也就不会有平移敏感性了。 当小波系数被用作机器学习算法中的特征来检测栓子时，DTCWT的平移不变性是非常重要的，因为栓塞信息被编码为同相和正交相位分量的相位关系以及任何期间的相位失真都会降低小波特征的判别能力。 DTCWT在分析非平稳信号方面的成功在 [ 8 ] [ 11 ] 中已被证明，而栓塞信号就是典型的非平稳信号。 2.2.2. 特征提取阶段实验结果 本研究首先将采集的多普勒超声信号通过FFT、DWT和DTCWT方法分别进行变换以获得变换系数。在FFT特征提取部分中，找到傅立叶变换系数并且将系数的绝对值用作特征。对于DWT和DTCWT特征提取部分，分别使用 [ 12 ] [ 10 ] 中的滤波器系数，将多普勒超声信号分解为5个尺度，如图5所示可以在第三或第四尺度中观察到栓塞信号，将DWT和DTCWT系数的绝对值用作降维步骤的特征。 图5. DTCWT滤波器分解栓塞信号所得结果 2.3. 降维算法 2.3.1. 降维算法选择 维数降低是机器学习问题的一个关键预处理步骤，特别是当数据集的维数与样本数相比较高时，降维可以避免高维度–小样本问题，这在生物医学应用领域中是非常普遍的。维度降低技术可分为两类：不使用类别标签(PCA)的无监督技术以及将类别标签并入其框架的监督技术(线性差异分析-LDA) [ 13 ] 。 主成分分析(PCA)的原理是根据方差最大化，用一组全新的、相互正交且线性无关的向量来表征原来数据矩阵的行或列。这组新向量被称为主成分，是原来数据向量的线性组合。通过对原始数据的平移、尺度伸缩和坐标旋转，得到新的坐标系后，用原始数据在新坐标系下的投影(点积)来替代原始变量。 PCA技术在对高维变量进行降维处理时，能够保证有效信息损失最少，这样的优势使其广泛应用于生物医学信号处理领域。 2.3.2. 降维阶段实验结果 本研究采用PCA技术对特征提取阶段所得的特征数据进行降维处理，如图6和图7的实验成果所示，不同特征提取算法经PCA后在二维平面的投影具有清晰的区域差别。 2.4. 分类算法 2.4.1. 分类算法选择 常见的分类方法有线性分类法、人工神经网络法等。线性分类器较为简单、计算量和存储量小，但由于的超声多普勒信号为非线性，使用该分类器识别率很低。人工神经网络虽然能够有效地解决非线性问题，但本身存在容易陷入局部极小特性和无法解释结论等缺点。支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法，特别适合于复杂的、非线性的数据的分类识别，不会出现过学习问题，泛化能力强。 图6. 经过FFT处理后提取的PCA分量投影 图7. 经过DTCWT处理后提取的PCA分量投影 SVM分类的基本思想是通过事先选定的核函数将输入空间映射到高维特征空间，在高维空间构造最优分类超平面，高维空间中的超平面对应低维空间中的超曲面 [ 14 ] 。通过核函数的引进，在原低维空间进行高维空间的点积运算。选择不同的核函数可构建不同的SVM。目前常用的核函数如下： 线性核函数： K ( x ， x i ) = x x i (2) 多项式核函数： K ( x ， x i ) = ( x x i + 1 ) d (3) 径向基核函数： K ( x ， x i ) = exp [ − | | x − x i | | 2 2 σ 2 ] (4) Sigmoid核函数： K ( x ， x i ) = tanh [ v ( x x i ) + c ] (5) 考虑到多普勒超声信号的非线性特点且所能提供实验样本小，采用SVM来处理这样的数据集会有较好的表现。针对数据集的小样本特性，使用带线性核的支持向量机 [ 15 ] ，因为它是一个简单的模型，具有较小的方差和给定的可比较的经验误差，并且一个简单的模型有望推广到更为复杂的模型。 2.4.2. 分类阶段实验结果 本研究选择线性核支持向量机，通过随机挑选每个类样本的一半(每个样本50个)产生训练集，并使用另一半作为测试集，重复10次使分类结果更可靠，所得结果如表1所示。 Table 1 Support vector machine recognition rate (% 识别率 FFT DWT DTCWT 栓塞 75.40 84.20 88.20 伪像 82.50 90.40 95.50 表1. 支持向量机各项识别率(%)
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user: 3. 结论与局限性分析 由于传统的脑血栓检测非常耗时且受观察者主观因素影响，因此基于计算机的决策支持系统有利于更高效地在生物医学工程领域中将栓塞信号与人工伪像样本区分开来。本文提出了一种稳健可用的脑血栓检测方法。实验验证首先利用DTCWT对正向血流方向的多普勒超声信号进行特征提取，然后使用PCA技术降低获得的特征集的维数，所获得的简化特征集被馈送到SVM分类器。通过应用相同的降维和分类程序将DTCWT的特征与FFT和DWT的特征进行横向对比。 实验结果表明，与基于FFT的特征相比，基于DWT和DTCWT的特征提取提供了更高的栓塞检测精度，这是由于小波在时间和频率上的良好局部化特性，而因为独有的移位不变性质，DTCWT在支持向量机方面的栓塞检测率上优于DWT。因此在脑血栓的检测中，应用DTCWT算法能够有效地提高准确率，结合主成分分析和支持向量机，可以实现自动化的栓塞检测流程，为减少脑血栓检测对于专业人员的依赖提供一种可靠的方案。 当然本研究也存在其局限性，首先由于脑血栓的形成原因较为复杂，用于实验论证的数据来源比较单一，数据量也比较少，对于该系统的泛用性还有待更多的临床实验支持；其次，当出现脑血栓信号中掺杂人工干扰的情况，该系统的分类准确性还待验证。
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user: 摘 要 为研究共享经济下共享单车的核心竞争力的影响因素，通过指标体系构建，从软件、硬件、投放量等要素分析市场上几大共享单车品牌，选取10个指标来刻画它们的核心竞争力。进一步通过问卷收集数据，将共享单车的软件、硬件与投放量进行指标量化，运用因子分析法，将主要指标按照重要性进行排序，得到共享单车的核心竞争力指标。研究表明：用户最看中的是“软件与服务因子”，其次是“硬件及知名度因子”，最后是“投放量因子”，最终得出共享单车在一定程度上能解决居民出行难问题，但还需进一步优化。 关键词 :共享单车，因子分析法，影响因素 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 随着我国城市规模的不断扩大，居民出行距离的增长，城市公共交通与网约车等已不能完全满足城市化与机动化的需求。共享单车，可以有效地降低高峰期交通道路拥堵及解决“最后一公里”等难题。共享单车经济的一种新形态，契合了国家提倡“低碳节能”、“绿色经济”的理念。截止2017年4月，据统计中国共享单车市场中OFO和摩拜两家企业优势比较明显，其中，OFO单车投放量最多，达到80万台，市场占有率51.2%；摩拜单车60万台，市场占有率40.1%。报告还显示，共享单车更受年轻男性欢迎。虽然可以在一定程度上解决滴滴打车和Uber等互联网加出租车共享经济遗留下来的“最后一公里”的问题，但是我们也看到共享单车有别于公共自行车的缺陷之处，如使用共享单车之后，并不将其归还到指定的地点而造成的乱停乱放现象。如何有效地改善这一“美中不足”的瑕疵? 为了更好地帮助企业有针对性的对共享单车进行改善和优化，从而为广大居民的出行提供更好的服务，研究共享单车的核心竞争力指标以及不足并据此提出建议对当前共享经济下企业的发展具有重要的意义。
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user: 2. 文献综述 近几年国内有大量学者对共享单车行业进行研究，主要分为三大角度：对共享单车本身发展的现状进行探析；居民角度使用共享单车影响因素探究；政府角度共享单车骑行出现的法律规制及社会风险治理。为研究共享单车的核心竞争力指标，从居民角度分析共享单车的影响因素从而得出各指标的重要性程度，对企业应对当前共享经济下共享单车的发展具有一定的指导性，回顾已有文献，可以给与我们一定的启示。周思萌(2017)通过实际调查问卷获取数据，采用结构方程对昆明市共享单车使用者满意度的影响因素进行分析并将其分为五种 [ 1 ] 。颜冉、储金龙等(2017)通过对问卷调查数据的信度和效度的分析，构建了共享单车使用意向的SEM模型，得到各影响因素间的关系路径并对其排序 [ 2 ] 。樊晓娟和张永庆(2018)依据上海地区的问卷调查数据，采用多分类有序Logit模型对用户一周使用摩拜单车次数的影响因素进行实证研究，结果表明共享单车的租押金费用、找车的便易程度等具有显著的统计意义 [ 3 ] 。彭润华和林啸啸(2018)基于TAM模型研究共享单车用户使用意愿影响因素，结果表明：感知有用性、顾客期望对共享单车的使用意愿具有正向影响；感知成本对共享单车的使用意愿具有负向影响 [ 4 ] 。冯彦铭和姚显记(2018)基于国内多地的410份问卷调查数据，构建二元Logistic回归模型对居民长期、持续使用共享单车意愿的影响因素进行分析。研究表明：居民持续使用共享单车服务主要与周围朋友带动作用、共享单车返利活动、个人骑行水平、共享单车骑行舒适度等因素有关 [ 5 ] 。 以上文献对共享单车关于其影响因素的研究，并未实际测得共享单车是否解决居民出行“最后一公里问题”，因此本文从单车硬件、软件、投放量等要素分析市场上几大共享单车品牌，给出指标刻画它们的核心竞争力。通过收集问卷数据，将共享单车的软件、硬件与投放量进行指标量化，运用因子分析方法，将主要指标按照重要性进行排序，得到共享单车的核心竞争力指标，并通过实证分析，为企业优化共享单车服务提供一定的借鉴。
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user: 4. 结论 通过对共享单车核心竞争力的影响因素进行指标量化，借助于因子分析法得出解决居民出行难问题的主要因素为城市单车的投放、共享单车维修及时、使用费用过高、共享单车投放范围以及投放站点的共享单车投放量，且基于以上分析针对这些主要因素进行改善能在一定程度上改善居民出行难问题。因此企业要有针对性地改善共享单车各方面性能才能真正在一定程度上解决出行难问题。但本文只是单方面从共享单车居民角度来阐述，未综合考虑社会经济状况，也存在一定的不足，在今后的研究中可以考虑大的经济环境以及国家政策支持对共享单车行业的影响，因此还需进一步调研和分析。
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user: 摘 要 利用1959~2016年海河流域57个站点的降水资料，采用最小二乘趋势拟合、Mann-Kendall非参数检验和Morlet小波等方法，分析了海河流域降水的趋势、突变及周期特征。结果表明：近60年来，海河流域降水总体呈减少趋势，线性倾向率为−0.57 mm a -2 ；海河流域降水空间的总趋势是由中北部平原区分别向西北和东南两侧减少；没有检测到明显的突变过程；海河流域降水量存在2.5年、4.9年显著周期(P < 0.05)，以及9.8年、16.5年和23.4年非显著性周期。显著性周期主要发生在1959~1976年和1986~2005年。根据近60年降雨规律，2005~2016年海河流域处于降水偏少期，预测未来几年很有可能向降水充沛期过渡。 关键词 :降水量，时间趋势，突变，周期，海河流域 Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University. 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 以气温升高和降水减少为主要特征的气候变化成为影响地表生态系统的主要因素之一 [ 1 ] 。认识降水在时间序列上的演变趋势、突变特征，并进行周期检测成为当前认识气候变化及其区域响应的重要环节，也为分析气候变化对区域水生态系统的影响提供重要证据 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。例如，Liqiao Liang等 [ 5 ] 通过线性拟合模型、M-K检验、移动t检验、Morlet小波和克里格插值方法，研究了1961~2008年东北地区降水的时间变化和空间分布，讨论了其对生态系统和农业的影响及其对气候变化的响应。而面对全球变化引起的极端水文事件的增多，学者们也加强了流域尺度降水时空演变规律的分析，以应对旱涝灾害风险，为水资源配置与管理提供支持。如邵晓梅 [ 6 ] 对黄河流域近40a来降水的季节变化和年际变化时间序列进行了小波分析，揭示了黄河流域降水变化的多时间尺度变化特征，讨论了流域尺度上降水的时空演变规律；徐志龙 [ 7 ] 分析了1951~2005年海河流域降水序列，对海河流域全区性洪涝和干旱的变化进行规律总结；陈阿娇 [ 8 ] 基于长江流域115个雨量站1963~2013年的日降雨数据，利用M-K检验等方法，总结长江流域的降水时空演变特征，为洪涝灾害预防提供决策支持。总体而言，降水的时空演变规律成为认识流域或区域尺度上气候变化对流域水资源影响的重要证据，可为应对气候变化对流域水资源影响，制定切实流域水资源管理目标提供数据支撑。 海河流域(35˚N~43˚N， 112˚E~120˚E)，东临渤海、西倚太行、南界黄河、北接蒙古高原，全流域地势呈西北高东南低，大致分高原、山地及平原3种地貌类型，属温带季风气候。海河流域包括七大河系，分别为滦河河系、北三河系、永定河系、大清河系、子牙河系、漳卫河系和徒骇马颊河系。其行政区划涉及京、津、冀、晋、蒙、辽、鲁、豫等8个省(自治区、直辖市)，总面积31.82万km 2 [ 9 ] ，近年来，气候变化加上高强度人类活动，海河流域径流过程发生显著变化，该区域面临十分严重的水资源危机。海河流域资源型缺水严重，人均、亩均水资源占有量远低于国际公认的严重缺水警戒线 [ 10 ] 。本研究选择海河流域为研究区域，利用最小二乘趋势拟合、Mann-Kendall非参数检验(以下简称M-K法)和Morlet小波变换等方法，分析了海河流域降水的变化特征，为海河流域水资源管理以及应对气候变化对流域水资源影响提供一定的理论参考和实践指导。
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user: 2. 数据来源与研究方法 2.1. 数据来源 选取海河流域1959~2016年57个气象站点的逐日降水资料(所用资料来源于中国气象科学数据共享服务网，http://cdc.cma.gov.cn)，个别缺测站资料进行了插补订正，采用累加求和获得年降水序列。 用线性最小二乘的方法拟合计算各站点年降水的线性变化趋势；用M-K法检测年降水的突变性特征；用Morlet小波检测年降水量周期性变化。 海河流域气象站点分布，见图1。 图1. 海河流域气象站点分布图 2.2. 研究方法 2.2.1. 趋势分析 累积距平法是一种常用的、由曲线直观判断变化趋势的方法。累积距平曲线呈上升趋势，表示距平值增加，反之减小 [ 11 ] 。对于序列x i 其某一时刻t的累积距平表示为： x = ∑ i = 1 t ( x i − x ¯ ) (1) 其中： x ¯ = 1 n ∑ i = 1 n x i 。n表示年份； x i 表示该时刻对应的降水量数值(mm)； x ¯ 表示多年平均降水量(mm)。 2.2.2. Mann-Kendall非参数检验法 Mann-Kendall非参数检验法可用于突变检验 [ 12 ] 。对于具有n个样本量的时间序列 x 1 ，   x 2 ， ⋯ ， x n ，构建秩序列： S k = ∑ i = 1 k r i       ( k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (2) 式中：当 x i > x j 时， r i = 1 ，当 x i < x j 时， r i = 0 ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， i ) 在时间序列随机独立的假定下，定义统计量为： U F k = [ S k − S ¯ k ] V a r ( S k )       ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (3) 式中： U F k = 0 ， V a r ( S k ) 、 S ¯ k 是累计量 S k 的方差和均值，在 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 相互独立，且有相同连续分布时，可由下式算出： S ¯ k = n ( n + 1 ) 4 (4) V a r ( S k ) = n ( n − 1 ) ( 2 n − 5 ) 2 (5) U F i 为标准正态分布，是按时间序列 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 计算出的统计量序列，给定α = 0.05的显著性水平，即临界值 U α = ± 1.96 。若 | U F i | > α ，则表明序列有明显的趋势变化。按时间序列x逆序列 x n ， ⋯ ， x 2 ， x 1 ，再重复上述过程，同时使 U F k = U B k ( k = n ， n − 1 ， ⋯ ， 1 ) ， B 1 = 0 。分析绘出的UF k 、UB k 曲线，当UF k 或UB k 的值大于0，则表明序列呈上升趋势，小于0则表明呈下降趋势。当UF k 或UB k 的值超过临界线时，表明上升或下降趋势显著。如果UF k ，UB k 两条曲线出现交点，且交点在临界线之间，那么交点对应的时刻便是突变开始的时间 [ 13 ] 。 2.2.3. Morlet小波 小波分析(Wavelet Analysis)具有时频多分辨功能，可以更好地研究时间序列相关的问题，能清晰地揭示出隐藏在时间序列中多种时间尺度的不同变化周期，充分反映出降雨量在不同时间尺度中的变化趋势，并能对降雨量未来的发展趋势进行定性估计 [ 14 ] 。小波变换(小波系数)的公式为： W f ( a ， b ) = | a | − 1 2 ∫ R f ( t ) ψ ¯ ( t − b a ) d t (6) 式中： W f ( a ， b ) 为小波变换系数； f ( t ) 为一个信号或平方可积函数；a为小波的周期长度；b为时间参数，反映了在时间上的平移； ψ ¯ ( t − b a ) 为 ψ ( t − b a ) 的复共轭函数。该研究在Matlab软件中对降雨资料进行边界效应的消除，进而对小波系数、小波系数实部、小波方差进行计算和绘图，以便于分析海河流域降雨序列的多时间尺度特征。
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user: 3. 研究结果与分析 3.1. 海河流域年降水量的空间趋势 海河流域降水线性趋势在空间上的分布显示(图2)，各个站点的降雨趋势反映了不同区域降雨量的时间趋势。海河流域整体降雨减少，线性倾向率为−0.57 mm a −2 ；57个站点中，增加趋势站点12个，趋势为0.67 mm a −2 ；其中呈显著增加的站点有辽宁叶柏寿(2.11 mm a −2 )、山西长治(1.99 mm a −2 )显著增加趋势为2.05 mm a −2 ；呈减少趋势的站点45个，趋势为−1.24 mm a −2 ，显著减少的站点有河北黄烨、饶阳、遵化，山西五台山、侯马，山东德州、北京密云，显著减少趋势为−3.42 mm a −2 。从空间格局来看，西北部山区、中部平原区降雨减少趋势明显；平原区北部降雨有显著增加趋势。 图2. 空间趋势分布 3.2. 海河流域年降水量的突变 年降雨量距平及累计距平(图3)研究结果显示，1963~1965年降雨增加显著，随后降雨量平稳波动，2016年后累计距平的正向序列曲线为正方向，说明2016年以后海河流域降雨量将处于一个相对多雨的时期。 如图4所示，M-K法检测结果显示1959~2016年，UF线与UB线在95%置信区间内没有交点，海河流域年降水量在58年内没有突变情况发生。从UF曲线可知，从2010年开始，UF线呈上升趋势，即年降雨量从2010年开始出现明显的上升趋势，该分析结果与累计距平得出的分析结果相符。该地区降雨量在1959~1961年增多，1961~1999年降雨减少，其中1966~1976年降雨显著减少，1999~2005年降雨增多但并不显著，随后2005~2016年降雨减少。 图3. 年降水量距平图(a为降雨量距平图；b为降雨量累计距平图) 图4. M-K检验图 3.3. 海河流域年降雨量的周期分析 综合小波功率谱(图5-a)、小波方差(图5-b)、小波变换(图5-c)结果显示：海河流域存在4个较为明显的降雨量变化周期尺度中心，海河流域降水量存在2.5年、4.9年显著周期(P < 0.05)，以及9.8年、16.5年和23.4年非显著性周期。显著性周期主要发生在1959~1976年和1986~2005年。表明海河流域在2.5年的周期性震荡最强，为流域年降雨量变化的第一主周期；4.9年时间尺度峰值稍低，为流域内降水量变化的第二主周期。9.8年、16.5年以及23.4年为降雨量变化的次周期。上述5个时间尺度的周期性波动控制着流域降水量在1959~2016年这整个时间域内的周期性降雨量变化特征。
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user: 4. 讨论 近60年来海河流域降雨量呈下降趋势，但是海河流域总降雨量变化不明显。M-K检测结果也没有检测到明显突变，流域整体上降水量变化不大。小波分析表明，存在2.5年、4.9年显著周期(P < 0.05)，以及9.8年、16.5 图5. Morlet小波检测结果(a为小波功率谱图；b为小波方差图；c为小波变换图) 年和23.4年非显著性周期。降雨量2.5年、4.9年小周期很可能是受夏季东南风、冬季西北风影响 [ 15 ] ；而降雨量9.8年周期与太阳黑子的变化周期11年相近，故可推断出海河流域降雨可能是由太阳黑子以及海河流域所处的温带半干旱季风气候区影响 [ 16 ] 。 该流域2.5年的干湿周期交替变化频繁；9.8年的周期的时代变化特征明显，20世纪60年代、80年代为降水偏少期，而70年代、90年代为降水充沛期；综合各时间尺度的降水量变化，可知海河流域目前正处于降水偏少期，未来几年很有可能向降水充沛期过度。这与王璐璐等 [ 17 ] 的研究结果相吻合。
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user: 5. 结论 本研究利用1959~2016年海河流域57个站点的年降水资料，通过线性趋势分析、M-K法和小波变换检测等方法，分析了海河流域降水的总体特征和变化趋势，主要结论如下： 1) 线性趋势：降水总体呈减少趋势，下降的线性倾向率为0.57 mm a −2 ；降水空间的总趋势是由多雨的中北部平原区分别向西北和东南两侧减少。 2) 突变：由于M-K检测结果没有交点，说明年降雨量在时间序列范围内没有突变发生。从2005年开始出现下降的趋势，从2010年开始降雨量逐渐增加。 3) 周期：海河流域年降水量过程明显存在2.5年、4.9年显著周期(P < 0.05)，以及9.8年、16.5年和23.4年非显著性周期。
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user: 摘 要 人类学对于房屋和家有一种持续的关注，房屋既是人们的居住地点，也是人们的生活空间，从而被赋予了社会和文化意义。家是一种社会单位，也是一种亲属关系的空间。本文将人类学的家屋理论、梅西和列斐伏尔的空间理论作为分析的工具，对四川L村三种传统房屋类型进行分析，以讨论家的物质和文化层面之间的互动关系。文章指出，房屋与作为社会单位的“家”意义相连，房屋通过家庭的再生产实现了自我的再生产，而家的生成也植根于房屋作为其物质基础，同时房屋还以一种象征式的方式再现了社会文化中“家”的秩序与规则，社会以房屋为桥梁实现对个体的控制。 关键词 :空间，家，房屋 Copyright © 2019 by author 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 在中国的文化语境中，当人们提到“家”这个字的时候，总会激起对某个地点、某个人群的联想，以及一些正面的感觉，如安全感、温暖、归属感等。那么，当人们在说到“家”这个字的时候，到底在说什么？又为什么会产生这样的感觉？ 《说文解字》对“家”的解释是“家，居也”。《新华字典》对“家”的第一个解释是，“家，共同生活的眷属和他们居住的地方”。显而易见，家的内涵包括两方面，一是共同居住的场所，即房屋，二是具有亲缘关系的人，即眷属。因此，家一方面是居住的地方，另一方面还是一种社会关系。 循此思路，可以将“家”拆解为两个部分，具体的作为居住空间的外在建筑——房屋，抽象的作为社会关系的人群单位——家庭。社会单位的“家”和居住空间的“房屋”之间有着密切的关系，共同的居住空间表征的是社会关系的亲密性，社会成员使用这一象征来确认彼此属于一个共同的单位。因此，这样的区分也有助于理解“家”的两个层面之间的互动关系，家庭的亲缘关系如何与外部的客观世界联系在一起。
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user: 2. 空间与家屋理论 在人类学领域，对于房屋有一种持续性的关注。早期的人类学者并非只是将房屋简单的作为一种物质文化来加以研究，同时也将之与人们的生活方式和组织方式联系在一起加以认识。这方面的研究可以追溯到摩尔根关于美洲土著的房屋与家庭生活的研究。摩尔根通过对新墨西哥以北印第安部落的房屋、新墨西哥定居印第安人的房屋、阿兹特克人的房屋、筑墩人的房屋、圣胡安河及其支流的房屋遗址、龙卡坦和中美洲定居印第安人的房屋遗址的分析，以及房屋结构与社会组织之间关系的探讨，提出了土地保有权和“共产主义生活”等关键概念 [ 1 ] 。莫斯也对爱斯基摩人的季节性居住空间——夏季的帐篷和冬季的长房进行了对比性分析，指出爱斯基摩人在夏季和冬季是两种不同的居住方式，与之对应的是两种完全不同的生活方式和组织方式 [ 2 ] 。莫斯和摩尔根的研究虽然关注房屋和社会生活，但是更加侧重于透过房屋来反映人们的文化，关注人们的空间实践，而缺乏对房屋感知层面的解读。 列维·斯特劳斯在1950年首次提出“家屋社会”的概念。他在讨论北美洲Kwakiutl印地安人的社会组织时发现，传统的人类学分类系统难以描述其社会组织与亲属关系。在Kwakiutl社会，人们的基本单位既不是父系，也不是母系。人们以三种方式来表述其社会团体的性质，可能共同拥有承袭自同一个祖先的名号，来自同一起源地，或共同采用一个受人尊敬的词，如伟大。这一困境促使他思考传统人类学社会分类系统的缺陷所在，他指出，传统人类学的相互对立的概念在家屋作为解释中心时都得到了解决。在这样的社会中，亲缘和共同居住是家屋的基本原则。他进一步认为，这样的现象并非只是在Kwakiutl社会存在，在南岛语族、中古世纪的欧洲、平安时代之后的日本等地均广泛的存在着 [ 3 ] 。这样，列维·斯特劳斯就将家屋放到了理解这些社会之中的社会结构和社会组织关系的中心地位。正如华琛(Waterson)所说，在这些社会中，家屋是一个主要的社会单位，其功能绝不只是一个遮风避雨的房屋，更可能是象征一个起源地、仪式中心或是传家物的收藏所 [ 4 ] 。 20世纪70年代以来，西方社会科学经历了空间转向，人类学亦不例外。这次转向主要受到西方的理论家福柯、列斐伏尔、布迪厄等人的影响，其中以列斐伏尔关于空间的一系列看法的影响力最大 [ 5 ] 。 列斐伏尔重新赋予了空间以辩证的力量，他认为，空间不仅是社会关系的“容器”和“平台”，空间也具有生产性，空间既是社会关系的产物，同时又是构建社会生活的一种力量。布迪厄在结构主义与现象学的经验主义之间引入了实践的视角，突出了“惯习”的作用。他在研究卡比利亚柏柏尔人的房屋时，指出人们通过与物质环境的互动以及在家庭内部对社会成员的模仿习得其惯习 [ 6 ] 。 列斐伏尔强调将空间和社会、历史联系起来。他把“社会性空间”观念的形成分为三个阶段:感知、理解、体验，与之相对应的是三个关键性概念：“空间的实践”(spatial practice)，指人们经验感知到的物理空间，是各种地点、位置的异质性聚合；“空间的表述”(representations of space)，存在于社会科学和自然科学中，是对空间进行直观、科学的表述；“表征性的空间”(representational space)，是作家和艺术家的想象性体验，存在于符号的象征世界中 [ 7 ] 。列斐伏尔的理论提示了理解空间的三个层次，在空间中的实践、作为实践结果的空间、人们对于空间的理解和解释。 张英进总结梅西的空间理论隐含了三重特性，第一，空间是后天的产物，是社会、政治、经济合力作用的结果；第二，空间是一个过程，不同地点之间相互关联，多元共存，并处于不断互动重构的状态，这样的认识意在提醒人们关注空间变动的多种可能性和历史偶然性。第三，空间具有创造性的能动力量，它的不断变动将引发社会的变革，从而参与到历史进程中 [ 7 ] 。 将人类学的家屋理论与梅西和列斐伏尔的空间理论作为分析工具，可以提出以下三条思考的进路：第一，将房屋放到一个社会的、历史的、政治的力量场域之中，将其视为一种生成性产物，考察其背后的生成性力量；第二，将房屋作为一个过程，考察其在不同地点之间的相互关联，多元共存；第三，将房屋看作是一种具有生产性的力量，考察在家庭内部的生产与再生产。借此三种方法，可以分析是什么力量将房屋转变成了家，家作为一个过程是如何实现在空间中的生产和空间本身的再生产。
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user: 3. 房屋与家庭空间 房屋建筑通常也受到地域经济文化环境的影响，本文所搜集的只是四川某一个乡村的三种传统房屋类型，为方便描述以“L村”称之。这些房屋的建筑类型当然不一定具有普遍性，但是笔者认为这些房屋类型其中所体现的“家”的某些精神内涵，对于中国人的“家”文化来说，具有一定的共通性。 3.1. 房屋类型 L村传统的房屋类型主要有三种类型：尺子角(chizige)、撮箕口(cuojikou)和四合院(siheyuan)。不同的家庭修建何种的房屋主要受经济条件和人口规模的影响，在某些经济条件较好的家庭能够修建规模更大的房子，一家人独立成院。在经济条件较差的家庭，一般有两种选择，一种是先简单的修一至两间房屋，之后再积累资金，在原来的房子的基础上继续完善；另一种方法则是与别的家庭搭伙，依靠着另一个家庭的房屋墙壁进行修建，这样可以减少修一至两面墙的成本。这样修成的房屋往往是几家人共同组成一个院落。如某些四合院最多可以由5至6家组成。另外，当一个家庭的成员人数越多，这个家庭往往需要修建更多间的、规模更大的房子。 1) 尺子角 尺子角(chizige)类型的房屋外形犹如木工的直尺，以此得名为“尺子角”(图1)。尺子角类型的房屋只有四合院的一半，由一横排房间和一纵列房间以及中间的院坝组成。这种房屋的内部的空间结构分为四部分：堂屋、正房、横房、转角、院坝。横排房屋的中间一间房间为堂屋，堂屋的特点是只有三面墙，靠近院坝的一侧不修墙壁，因此立于庭院可以将堂屋一览无余。堂屋左右为正房，正房的特点是处于横排且靠近堂屋。横排的房间与纵列的房间相交的房间是转角，转角的房间一般作为厨房，是家人做饭和就餐的地点，部分家庭会再修一堵墙将转角再分隔成就餐和做饭两个空间。纵列的房屋是横房，一般由家里的晚辈或者客人居住。 图1. 尺子角类型房屋结构图 2) 撮箕口 “撮箕口”(cuojikou)型的房屋比尺子角型规模更大，由两列纵向的房间和一列横向的房间组成。由于这种类型的房屋形似四川农村的撮箕，因而得名为撮箕口(图2)。房屋内部的空间仍然是由四部分组成：横房、转角、正房、堂屋、院坝。差别在于这种类型的房屋会有两个转角，房屋的房间数也更多。这种类型的房屋通常由一个经济条件较好的大家庭修建或者由两家或以上的家庭共同修建而成，之所以存在这种情形一是因为家庭成员更多的大家庭需要更大的房屋来容纳，二则是因为这种房屋需要更高的经济成本，而这种经济成本往往是单独一家人或者某个小家庭很难负担的。 图2. 撮箕口类型房屋结构图 3) 四合院 四合院(siheyuan)不仅见于四川，也见于中国的其它许多地方，如北京的四合院就极为有名，可见四合院不是一个地方性的房屋类型。如图3所示，四合院类型的房屋，其形状如同一个空心的长方形，由两个横排的房间和两列纵向的房间组成。这种类型的房屋内部空间由堂屋、正房、横房、转角、小堂屋、楼门口和院坝组成。这种类型的房屋内部空间相比“尺子角”多出了小堂屋和楼门口。楼门口是四合院的入口，四合院内所有的家庭和成员都必须从这里进入，因此被称为楼门口。之所以出现小堂屋是因为这种类型的房屋绝少是一家人修建而成并且居住的，其往往是数家人共同修建。不同于某些地区的四合院代表的是雄厚的家庭实力，在四川L村的四合院常常表明的是居住者经济实力很低。在人们既需要房屋来居住，又没有足够的经济条件的时候，人们可以选择与其它家庭合起来共同修建，这样有助于减少成本。这样在一个四合院中可能居住着数家人，例如，笔者在图3中展示的就是由三家人共同居住的四合院。经济条件稍好的家庭居中，就会修建自己家的正堂屋，而处于纵列房间上的堂屋就是“小堂屋”。 图3. 四合院房屋结构图(A、B、C三家人类型) 3.2. 房屋空间结构与家庭内部的秩序 房屋内部的结构与家庭内部的结构具有相关性。房屋内的空间分类是按照家庭内部的秩序进行的，因此这种分类表达了家庭内部的结构。人们关于这个空间结构的感知也是空间的一部分，在此意义上，家作为一种社会空间既外在于房屋，同时又内在的和房屋联系在一起。房屋作为一种物质具有符号性，在地方文化中，只有人们修建了堂屋，一个家才获得社会的承认，一个家庭的成立也必须立足于具体的房屋上。今天的人们总是将房子作为婚姻的一个前提，其背后的文化机制也许正在于此。因此，反过来说，家庭作为一种符号也具有物质性。 3.2.1. 堂屋 堂屋在中国的许多地区的房屋形式中都广泛存在，一般而言，堂屋都是陈列祖先牌位的所在，是一个家庭中祖先的灵魂安息的地方。在L村，堂屋也是一所房屋建筑的核心，不管走进任何一个院落，其中必定有堂屋存在，不存在没有堂屋的房屋。相反，有时能够看到在一个院落之中存在着数间堂屋，这是因为这个院落之中存在着多户人家。如果经济条件允许，一家人就必须修建自己家的堂屋。这是因为堂屋是一个家庭存在的标志，只有修建了堂屋才能得到大家的承认。建筑单位和社会单位是联系在一起的，修建堂屋的家庭的声望要高于没有修建堂屋的家庭。 在四川的农村地区也与许多城市中的堂屋不同，这里的堂屋在平时并不具有特别的神圣性，人们可以在其中堆放杂物和农具。只有在重要的仪式性场合，堂屋才成为重要的仪式性空间。例如，在婚礼的准备过程中，堂屋就必须被清理和打扫干净，作为随礼登记和举行仪式的地方，在堂屋的门口则是婚礼中礼乐队演奏的地方。在葬礼举行时，堂屋是停棺的地点，死者的亲人在这里进行绕灵、守灵等仪式，死者的亲友在这里对死者进行吊念。当这些仪式性的行为过去之后，堂屋则又完全恢复为原本的世俗生活空间。 3.2.2. 正房与横房 正房一般由家里地位最高的人居住，这个人一般是年龄最大的家长。其余的横房则由家里的晚辈居住。有些家庭没有正房，但是靠近这家人的小堂屋的房间仍然是地位较高者居住的房间。当一个家庭留宿外来的客人时，也依照客人身份的差异来安排其休息的房间。地位较高的客人应该安排在正房，应该即靠近堂屋的房间给客人休息，如果家里没有多余的正房，即使主人腾房去横房休息也应该将正房让出。相反，如果来的是地位较低的晚辈，则只需安排在横房进行休息。这是由“礼数”所规定的，不能妥善安排的主人会被指责不知礼。在这里，房屋的居住结构表征了社会地位的差别。人们通过居住空间上的地位区分，表达了社会秩序的规范。 3.2.3. 院坝 房屋的中间是院坝，院坝也就是庭院，由砖石铺成，大小不一。一般而言，一家人或几家人共同享有一个院坝的使用权。院坝是房屋很重要的生活设施，天气好的时候，人们会在自家的院坝晾晒谷物。院坝也是重要的仪式活动空间，当发生重要的仪式场合，如婚礼、丧礼，人们要在这里摆酒请客。院坝还是公共生活空间，在平时的闲暇时间，就在这里搭起几张桌子，只凑上几个人，这里又成为了人们搓麻将、打扑克的休闲娱乐场所。因此，院坝与堂屋类似，同一个地点，在不同的情形下，可以被赋予不同的意义。
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user: 4. 讨论 房屋与家有三重关系。房屋是建筑，是堂屋，是秩序。家是空间，是有秩序的亲缘关系，是社会单位。家的再生产立足于房屋的再生产，随着家庭的发展，家庭成员的成长，原本家庭的成员要建立新的家庭必须要修建新的房屋，而一个新成立的家庭要获得社会的承认，也被要求修建堂屋。亲缘关系的秩序的生产和维持也依赖于房屋为基础，房屋内部的空间分配反映的是文化对于家庭内部秩序的期望和看法，同时也是人们日常生活的实践规则，家庭内部的成员通过实践习得了这种秩序和文化规范。 一方面，并非所有的房屋都是家，只有人们根据文化规定赋予房屋以“家”的意义的时候，它才从一间房屋转变成为一个社会关系的空间——家。另一方面，房屋代表了家的生产，因为人们在修建房屋的时候并不只是为了修建一个居住的地方，而是为了确定一个新的受到文化承认的社会单位。换言之，人们在修建房屋的时候，是在按照社会文化的规范来修建的，这种修建的规范就是“家”的标准。在此意义上，社会单位的空间可以说是被文化所建构和生产的。 结构性的规定性并不一定能够完全的实现，事实上，在现实生活中，人们并非绝然按照文化的规定生活。例如，经济条件和生活水平过低的家庭可能暂时会选择不修建自己家的堂屋，原本是祖先灵魂居所安放先祖牌位的堂屋在现实生活中也可能被放置农具和杂物。文化规定性和仪式的神圣性必须与现实生活和经济条件相协调，人们的行为方式并非一成不变，而是一个选择性实践的过程。 社会既会生产空间，空间也会生产出社会。房屋在被人们的修建之后，被文化赋予了家的内涵，因而成为了社会关系的基础。列斐伏尔认为空间是具有生产力的，它可以生产出等级秩序和社会关系。但在笔者看来，空间只是一个介质，真正使空间具有生产力的是文化。它的生产方式是将房屋的建筑结构和家庭的地位结构对应起来。文化首先给不同的房间分配不同的文化意义，通过使不同的房间具有不同的意义来将房屋进行等级化。接着，文化规范将不同地位的家庭成员分配到不同的空间。这样，文化就实现了对人的等级化和秩序化的操控。文化之所以需要借助空间来实现对社会成员的秩序化和等级化，是因为通过空间的中介，文化的秩序被固定化和合理化了，文化的秩序和力量被掩盖在空间的背后。 空间的边界是可以进行多重分割的。同一个建筑地点可以被定义成不同的社会空间。在不同的时间，堂屋、院坝可以被定义为不同的社会空间，在平时可以是没有神圣性的一般性的杂物间，在婚礼时可以是人们进行娱乐和进行人情随礼的场所，在丧礼时又可以成为死者灵魂暂时安歇的场所。同一个地点，是否有意义，具有何种意义，完全取决于文化赋予的意义不同。文化通过赋予一个特定的空间以某种神圣的意义，将其作为人们进行仪式性行为的舞台，也可以通过改变意义来改变社会空间的性质。甚至用时间的分割，来周期性的生产某种空间。
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user: 5. 结论 总之，“家”具有物质和文化的双重内涵，房屋是人们社会生活的物质基础，但是其所具有的文化性被人们定义成为了社会空间，这两方面是相互渗透，相互生产的。人们关于家的观念反映在外在的物质基础上，这种文化性促使人们生产出符合文化特性的房屋。反过来，人们感知“家”的内涵，形成对于空间的观念又是通过外在的物质基础和在这个空间内的实践形成的。因此，人们对于空间的感知、理解和体验并非是外在于空间，而正是空间实现再生产过程的一部分。
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user: 摘 要 高时空分辨率的卫星降水产品弥补了山区流域地面雨量站点布设密度低、空间结构不合理的局限性，在水文研究及应用上有很大的发展前景，但是其精度是制约其应用的瓶颈，也是研究的热点。本文以地面雨量站点观测降水数据为参照，评估不同尺度下常用三种降水产品TRMM 3b42 V7(简称TRMM)、TRMM 3b42RT V7(简称RT)以及CMORPH(简称CMO)，在典型的少资料山区流域——怒江流域(云南段)的精度，并进一步评估了不同降水产品驱动水文模型(Hydro-Mount)模拟日径流的效果。研究表明：站点尺度上三种卫星降水产品与站点数据相关性较好，相关系数在0.65以上，降水正确预报率在0.71以上，但CMO存在超过40%的低估降水，TRMM存在0.42%的低估，RT存在9.37%的低估降水；流域尺度上卫星降水的精度明显优于点尺度上，精度趋势和站点尺度一致；TRMM数据和RT数据日径流模拟效果较好，纳西效率系数(NSE)指标上与雨量站点数据相当，但表现较雨量站点稳定，CMO数据日径流模拟效果较差，但在消除一定系统偏差后，也表现出一定的模拟精度。本研究为TRMM数据的精度订正提供相关思路，并分析了其在径流模拟应用中的可行性。本研究可为卫星降水数据的精度修正以及区域水文应用提供参考借鉴。 关键词 :降水数据，TRMM，CMORPH，精度评估，径流模拟 Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University. 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 降水是水文循环的主要驱动因子之一，其高度的时空异质性对水文要素的时空分配具有重大影响，也是水文模拟不确定性来源之一。由于布设密度低、空间结构不合理等原因，传统的地面站观测手段无法精确的刻画山区降水的空间变异，因此成为山区水文研究的重要制约因素 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。随着遥感技术及理论的发展，近些年来卫星在降水观测方面取得了长足的进展，出现了一大批代表性的高时空分辨率的全球降水产品，如GPCP (Global Precipitation Climatology Project) [ 4 ]、TRMM (the Tropical Rainfall Measuring Mission) [ 5 ] 以及CMORPH (the Climate Prediction Center Morphing Method) [ 6 ] 等，这些产品弥补了站点降水数据的局限性。全球范围内对于这些卫星降水产品开展了广泛的精度评价及相关影响因素分析、误差校正、应用效果评价等多方面的研究，其研究结果既有相似，也存在相悖的地方。综合现有研究结论表明：卫星降水产品具有一定的精度，但是不同产品的精度及其时空分布规律在不同区域、不同尺度、不同数据版本上表现不一，因此针对特定区域需要具体分析 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]；在流域水文模拟应用中，卫星降水能够模拟出径流的主要特征，具有一定的应用价值，但是同样精度受到研究区域、尺度和数据版本的影响 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。此外大部分的研究都针对于雨量资料相对充足、地势相对平缓的区域开展，对于少资料的山区流域研究还需加强。 怒江流域是一条重要的国际河流，也是对全球气候变化最敏感区域之一，流域的气候水文一直是国际关注热点，然而受地形条件和经济条件限制，流域内气候水文观测稀缺，极大的限制了流域水文气象等方面的研究。本文以怒江流域(云南段)为研究区域，对常用的卫星降水数据(TRMM和CMORPH)在本流域的精度进行分析研究，并通过径流模拟验证卫星降水数据的精度和评定卫星降水在此区域水文模拟领域中的应用性，旨在为无/缺资料流域研究提供一定的参考价值。
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user: 2. 研究区域与数据 2.1. 研究区域 怒江–萨尔温江是纵贯我国西南和中南半岛的重要国际性河流，发源于青藏高原，流经中国西藏云南后进入缅甸、泰国(图1)。怒江全流域面积约为324，000 km 2 ，其中中国占比53%。研究区域选取怒江流域云南段(贡山以南)，面积约为34，561 km 2 。研究区域以峡谷为主要地貌，地形起伏大，高程从484 m变化到5167 m。流域气候湿润，超过80%的降水发生在5~10月，年均降水量在800~1200 mm之间。流域人类活动较弱，植被覆盖好，以森林为主。 图1. 怒江流域(云南段)位置及站点分布图 2.2. 研究数据 本研究收集了研究区域内及附近7个国家气象站及10个省级雨量站2003~2012年逐日气象要素观测数据，其中国家气象站数据来源于国家气象局，可通过http://data.cma.cn下载，省级雨量站数据来源于云南省水文局。降水数据用于卫星降水产品精度评定的参照和水文模型输入，其它气象要素用于计算流域潜在蒸散发，计算方法为Penman-Monteith模型。17个地面站点通过泰森多边形插值得到流域尺度的降水。本研究收集了流域内5个流量站2003~2012年逐日流量数据(大湾江站从2004年开始)数据来源于云南省水文局。 TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星是由美国国家航空航天局和日本国家空间发展局联合研制，其上搭载的降水雷达TRMM-PR能够提供降水的三维结构信息。近年来，TRMM测雨产品3B42和3B42RT被研究与应用较多，其中3B42 RT是准实时降水数据，3B42是在3B42 RT基础上，利用月地面观测雨量校正所得。2011年7月，最新版本TRMM V7数据发布。TRMM 3B42和3B42 RT产品时空分辨率均为3小时、0.25˚，本研究选取TRMM 3B42 V7 (以下简称TRMM)和3B42 RT V7 (以下简称RT)数据2003~2012年进行评估，数据可通过http://trmm.gsfc.nasa.gov/下载。 CMORPH (the Climate Prediction Center morphing method)是由美国国家海洋与大气管理局下属气候预测中心(Climate Prediction Center， CPC)开发的一套准实时降水产品，结合了红外(IR)与被动微波(PMW)信息，采用“运动矢量”方法推求降水。目前，CMORPH 提供时空分辨率为30分钟、0.08˚(即原始数据产品)，以及时空分辨率为每3小时、0.25˚的降水产品，版本为1.0。本研究采用2003~2012年空间分辨率为0.25˚的产品(以下简称CMO)进行评估。数据可通过CPC数据中心免费下载(http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/janowiak/cmorph.html)。
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user: 3. 模型与方法 3.1. 水文模型 本文选用由清华大学开发的分布式水文模型Hydro-Mount进行径流模拟，模型描述了包括了降水截留、积雪累积/消融、填洼、蒸散发、非饱和土壤水运动、地下水运动、坡面流以及河网汇流等山区流域主要水文过程。流域按照子流域方式进行离散，在每个子流域内部根据土地利用类型和土壤类型进而划分为不同的水文响应单元。在每个水文响应单元上建立描述水流运动的物理方程，每个水文响应单元从上到下包括植被冠层、地表储留层、土壤层和地下水层。其中，土壤层直接受到降水和蒸散发的影响，水分变化剧烈，是控制水文过程的关键，采用Richards方程描述其中的水分运动，并考虑沿坡向的壤中流，进行准二维的模拟。采用度日因子法描述融雪过程，采用质量守恒方程与Darcy定律联立来描述地下水和河道之间的水分交换，采用采用一维运动波方程描述河网水流运动，详细计算原理可见参考文献 [ 17 ]。 本研究建模所采用的数字高程DEM(Digital Elevation Model)数据采用SRTM3数据，来源于美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)，空间分辨率为90 m。选定2003~2009年为模型率定期(姑老河站为2004~2009年)，2010~2012年为模型验证期。为了探讨卫星降水在缺资料流域的径流模拟效果，本研究采用两种情境(I，II)分别进行径流模拟，情景I和II分别利用地面雨量站点降水资料和相应的卫星降水数据率定模型参数，然后用卫星降水数据进行径流模拟。综合两种情景评价卫星降水数据模拟径流的精度。其中模型率定的主要参数为土壤水力参数，含水层参数通过实测径流资料的综合退水曲线分析确定 [ 18 ]。 3.2. 精度评估 采用偏差(BIAS)、相关系数(Correlation Coefficient， CC)、均方根误差(Root Mean Square Error， RMSE)、纳西效率系数(Nash-Sutcliffe Efficiency， NSE)、正确预报率(Probability of Detection， POD)以及错误预报率(False to Alarm， FAR)来对卫星降水产品进行精度评估，各指标定义如表1所示。所选取的6个指标中，BIAS以及RMSE为定量指标，其代表卫星降水数据与站点降水数据的偏差程度，其越小代表卫星降水数据精度越高；CC代表了卫星降水数据与站点降水数据之间的相关性，值在0~1之间，越大代表卫星降水与站点降水相关性越好；NSE代表卫星降水时间序列与站点降水序列之间的符合程度，值越大代表卫星降水序列越符合站点降水序列；POD和FAR用来评价卫星降水数据对降水事件发生探测的能力，POD为在卫星预报有雨的事件中的正确率，FAR为在卫星预报有雨的事件中错误预报率。由于地面站点和卫星观测降水的空间尺度不匹配，因此分别从站点尺度和流域尺度进行降水的精度评估。径流的模拟效果评定选取BIAS和NSE两个指标。 Table 1 Evaluation indexes used in this stud 指标 计算公式 指标 计算公式 偏差(BIAS) BIAS = ∑ i = 1 i = n （ G i − S i   ） / ∑ i = 1 i = n G i 纳西效率系数(NSE) N SE = 1 − ∑ i = 1 i = n （ S i -     G i ） 2 ∑ i = 1 i = n ( G i − G i ) 2 − 相关系数(CC) R = ∑ i = 1 i = n ( G i − G _ ) ( S i − S _ ) ∑ i = 1 i = n ( G i − G _ ) 2 ∑ i = 1 i = n ( S i − S _ ) 2 正确预报率(POD) F A R = n f a n f a + n h 均方根误差(RMSE) 错误预报率(FAR) P O D = n h n f + n h 表1. 本研究采用的评价指标 式中：n为系列长度，G i 为站点雨量，S i 为卫星降水， G ¯ 为站点平均雨量， S ¯ 为卫星平均雨量，n fa 地面站未观测到降水卫星站观测到降水的事件数，n h 地面站和卫星均观测到有降水的事件数，n f 地面站观测到有降水卫星未观测到降水的事件数。
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user: 5. 结论 本文对比了2003年至2012年怒江流域云南段三种常用的卫星降水产品(TRMM 3B42 V7， TRMM 3B42 RT V7， CMORPH)与雨量站降水数据，基于站点和流域尺度对三种卫星降水数局进行精度评估，并将上述三种降水数据作为分布式水文模型的输入驱动水文模型模拟流域日径流，并通过实测径流资料对比分析径流模拟效果。得到以下结论： 1) 站点尺度上，三种数据都对降水有着一定的探测能力，与降水的相关系数均值都在0.65以上；TRMM和RT数据偏差较小分别为0.42%和−9.37%，而CMO数据低估降水超过40%。三种卫星降水产品精度指标空间分布差异明显，CMO降水产品偏差指标空间变异最小，表明其存在系统性偏差。总体而言，CMO产品在多个POD、RMSE和NSE指标上稍微有优势，但是在BIAS表现很差，RT和TRMM在各个指标上表现接近，均具有较高的精度。 2) 流域尺度上三者卫星降水数据的表现相对站点尺度要好：在流域尺度下卫星降水与站点面雨量相关系数均在0.68以上；RT和TRMM的误差均控制住10%以内；CMO在流域尺度上低估降水超过40%，精度有待提高。流域尺度上，三种降水产品的精度与站点尺度上较为一致，即RT和TRMM具有较高的精度，CMO精度较差。 3) 地面站点的日径流效果较好，但率定期与验证期表现波动较大且对洪峰模拟偏大偏小不稳定；TRMM和RT降水数据相对于站点精度有轻微的提升，但率定期验证期表现稳定；CMO对日径流的模拟效果较差，误差明显，但通过消除系统性误差后表现出一定的径流模拟能力。 综上所述，对于典型的缺资料山区流域怒江而言，流域内雨量站点稀疏，不能够较好地反映降水的空间分布，径流模拟效果也差强人意。TRMM和RT卫星降水数据在本区域对降水有着一定的探测能力，相对于站点而言，其更能捕捉流域降水的空间分布，因此径流模拟效果也较站点更好。对于无资料和山区而言，TRMM和RT数据具有较高的水文应用价值。