DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 资料和方法 人体舒适度指数是在考虑了气温、湿度和风速等气象要素的综合作用后，人体对大气环境的感觉舒适程度的一种指标。人体舒适度指数的等级划分按照表1采用9级分类法，该分类法考虑了宁波地形西高东低的地形特征和四季分明的气候特征，表中舒适度级别的绝对值越大，则人体感觉越不舒适，绝对值越小，则人体感觉越舒适。本文借鉴由Tom提出，Bosen进一步发展的人体舒适度指数公式 [ 10 ] ， (1) 式中Et为舒适度指数，Td为干球温度(˚F)，RH为相对湿度，Td(˚F) = Td(˚C) × 9/5 + 32，经研究该公式比较适合用于江淮及南方地区。 使用的资料为2014到2016年宁波市81个国家站和中尺度站的观测资料，包括日平均气温、日平均相对湿度90 (表1)。我们将该公式得到的人体舒适度指数采用旋转经验正交分解(REOF)的方法进行分析，根据各旋转主分量荷载向量的空间分布以及其间的相关性，将气候要素变化相同的地区划为一区，提高分析的客观性和准确性 [ 11 ] 。 2.1. 宁波地区人体舒适度的REOF分析 根据分析可得，宁波地区春季(3~5月)的舒适度有两个荷载量场，其相对方差贡献率分别为45.6%和28.1%，因此春季的舒适度可分为2个变化区。夏季(6~8月)的舒适度有三个荷载量场，其相对方差贡献率分别为41.9%、20.7%和19.3%，因此夏季的舒适度可分为3个变化区。秋季(9~11月)的舒适度有三个荷载量场，其相对方差贡献率分别为32.5%、23.1%和18.6%，因此秋季的舒适度可分为3个变化区。冬季(12~2月)的舒适度有两个荷载量场，其相对方差贡献率分别为50.9%和35.7%，因此冬季的舒适度可分为2个变化区。年舒适度有两个荷载量场，其相对方差贡献率分别为44.1%和27.4%，因此全年的舒适度可分为2个变化区(图1)。 Table 1 Classification of the comfortable degre 舒适度指数 级别 感觉 >85 4级 很热，人感觉极不适应。 81~85 3级 热，人感觉很不舒适。 76~80 2级 暖，人感觉不舒适。 71~75 1级 温暖，人感觉较舒适。 61~70 0级 舒适，人最可接受。 51~60 −1级 凉爽，人感觉较舒适。 41~50 −2级 凉，人感觉不舒适。 20~40 −3级 冷，人感觉很不舒适。 <20 −4级 很冷，人感觉极不适应。 表1. 舒适度等级分类 图1. 宁波市全年人体舒适度分区 2.2. 宁波地区人体舒适度的季节分析 每个季节舒适度有周期性的变化，将宁波按照经纬度划分为5个区域(图2)。 具体经纬度划分见表2。 对5个区域从2014年到2016年的逐日舒适度数据按照季节进行分析，可以看到明显的季节变化(图3)，夏季的舒适度指数最高，冬季最低，2016年冬季舒适度指数略偏高可能由于数据只包含了2014年1月~2016年12月的数据，即2016年冬季只有12月的数据，2014年春季的舒适度指数包括2014年3月~5月。 夏季由于气温高，湿度大，季度平均舒适度指数全年最高，达到2级，其中部分天数的日舒适度指数在80以上，达到3级，热，人感觉很不舒适，容易过度出汗，甚至4级，很热，热调节功能障碍，人感觉极不适应。在我们划分的5个区域中，区域5的指数最高，这一区域主要包括的地区是慈溪和余姚， 图2. 舒适度周期性变化区域范围 Table 2 Comfortable degree range divided by latitude and longitud 经度范围 纬度范围 区域1 121.49˚E及以西 29.49˚N以南 区域2 121.5˚E及以东 29.49˚N以南 区域3 121.49˚E及以西 29.5˚N~29.99˚N 区域4 121.5˚E及以东 29.5˚N~29.99˚N 区域5 - 30˚N及以北 表2. 以经纬度划分的舒适度范围 图3. 5个区域不同季节舒适度指数 根据常年历史统计发现，这两个地区夏季的最高气温总体较其他地方高；舒适度指数较低的是区域1、区域2以及区域4，这三个区域主要是宁海、象山和北仑，靠近海洋，夏天多东南风，气温相对较低，并有多个清凉景点，这对夏季舒适度指数有一定的降低影响，因此总体上考虑这三个区域在夏季较其他地方舒适。 冬季气温低，湿度小，舒适度指数全年最低，多为15以下，区域5的慈溪余姚地区，在宁波的最北边，最先受到冷空气的影响，且北边为杭州湾，冷空气受摩擦作用影响小，因此气温要偏低一些，区域2和区域4靠海边较近，在我市的东南部，冬季气温略高于我市其他区县市，因此冬季这两个区域的舒适度指数高一些。 春季总体上比较舒适，季度平均舒适度指数基本在55~60的范围内，−1级，凉爽，人感觉较舒适，主要由于春天冷空气仍较频繁，但西南气流也可开始活跃起来，天气变化较快，气温起伏较大；秋季较春季舒适度指数高，我市多为大陆高压控制，常出现秋高气爽的天气，季度平均舒适度指数基本在61~70的范围内0级，舒适，人最可接受。
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user: 3. 总结与讨论 本文利用2014~2016年宁波市81个国家站和中尺度站的常规气象观测数据以及非常规气象观测资料，通过REOF分析，得到了宁波地区舒适度分区；并分析其季节变化。主要结论如下： 1) 春季(3~5月)的舒适度可分为2个变化区，夏季(6~8月)的舒适度可分为3个变化区，秋季(9~11月)的舒适度可分为3个变化区，冬季(12~2月)的舒适度可分为2个变化区。年舒适度有两个变化区。 2) 宁波市的舒适度有明显的季节变化，夏季的舒适度指数最高，冬季最低。夏季由于气温高，湿度大，季度平均舒适度指数全年最高，达到2级，其中部分天数的日舒适度指数在80以上，达到3级，热，人感觉很不舒适，容易过度出汗，甚至4级，很热，热调节功能障碍，人感觉极不适应；冬季气温低，湿度小，舒适度指数全年最低，多为15以下；春季总体上比较舒适，季度平均舒适度指数基本在55~60的范围内，−1级，凉爽，人感觉较舒适；秋季较春季舒适度指数高，我市多为大陆高压控制，常出现秋高气爽的天气，季度平均舒适度指数基本在61~70的范围内0级，舒适，人最可接受。
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user: 摘 要 通过实地调查和资料统计，对黄龙地区种子植物区系特征进行了分析，主要结论为：在中国植物区系地理分布中属泛北极植物区中国–喜马拉雅森林植物亚区，此处所代表的区系是温带植物区系、中亚植物区系、东亚植物区系的交汇地区，种子植物种类丰富，古老孑遗成分和进化成分并存，地理成分复杂，物种分化强烈，是横断山区种子植物区系的缩影；种子植物区系以温带性质为基本特征，温带分布的各种分布型都存在，其中又以北温带为主，同时与热带区系、东亚区系、中亚、地中海植物区系均有联系；受横断山区植物区系的影响，本地区中国特有成分繁多。本文提出了与文献资料不同的结论，供商榷。 关键词 :黄龙，种子植物，区系 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 横断山脉是我国3个生物多样性和特有性异常丰富的地区之一，也是世界上34个生物多样性最热点地区之一的印度–缅甸区的重要组成部分 [ 1 ] [ 2 ] 。位于横断山脉北缘康藏与川西地区交界处的黄龙沟附近，由于特殊的钙华地质和独特的地貌，以及丰富的生物多样性，一直受到国内外深切关注。围绕着黄龙沟周围，1960年代设置了黄龙国家地质公园，1982年设置四川黄龙国家级风景名胜区，1983年设置四川黄龙省级自然保护区；1992年联合国教科文组织将黄龙国家地质公园列入《世界自然遗产名录》，2001年列入《世界人与生物圈保护区》。由于历史的原因，设置的这些区域均不同程度地域重叠，空间区位关系见图1。 本文所指的黄龙地区，是指黄龙地质公园内从黄龙沟沟口到涪江源头的雪栏山峰景区、红心岩峰景区及雪山梁至川主寺山口段，地理坐标为E103˚34'31''~104˚10'31''，N32˚36'56''~32˚56'12''，幅员面积约400 km 2 。关于黄龙地区的详细介绍，在https://baike.so.com/doc/3285335-3460940.html和http://www.baike.com/wiki/可见，本文不再赘述。 由于黄龙地区地理位置偏远，加上特殊的历史文化习俗和当地朴素的自然保护主义思想，使得地貌和自然生态系统的原始状态得以幸存。在狭小的范围内，从沟口到山顶，冷杉林、云杉林、落叶松林、 图1. 黄龙国家级风景名胜区、黄龙世界自然遗产地、黄龙自然保护区范围示意图(比例尺：1:50，000) 冷杉–桦木林、杜鹃灌丛、柳灌丛、高山草甸、流石滩植被等各植被类型依次出现，形成典型的植被垂直带谱，反映了岷江上游地区植被分布的基本规律。黄龙地区植物种类丰富，其植物区系组成、性质、特点对研究该地区，乃至于岷江上游地区的植物地理、地史演变均有重要意义。笔者分析了搜集到的相关文献 [ 3 ] ，发现该文献对该地区的植物区系做了统计分析和简要描述，但是，可能是局限于当时的参考文献不足，对植物区系的分析有失深刻和偏颇；在科属的调查与统计上也与本次调查的实际情况有出入。 鉴于上述理由，笔者重新对黄龙地区的植物区系进行简略分析，并期望与相关文献作者商榷。
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user: 2. 前人文献、资料的主要结论 文献 [ 3 ] 报道的主要结论如下：1) 黄龙地区有种子植物74科208属474种。2) 在科、属、种3个层次上均表现出明显的温带性质，且以北温带成分为主，尤其是属的水平上，温带分布占总属数的82%，其中北温带分布占50%。3) 区系起源古老，地理成分复杂；松科植物发达，冷杉属和云杉属两原始属得到充分发育；被认为是现存最原始被子植物木兰科以及古老而复杂的金缕梅科在本区都有分布；中国种子植物属的15大分布类型中，各种类型均有，还包括大量的变型和间断分布类型，充分说明了本植物区系成分的复杂性。4) 优势科属明显。5) 中国特有种丰富，占总种数的66%；其中中国特有种西南西北分布变型最丰富，说明与西南西北地区联系紧密。
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user: 3. 研究方法 本次调查研究，通过野外实地调查、标本鉴定、查询植物志、分析相关调查资料和文献，记载获得的植物物种，并整理出名录，结合文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，进行植物区系分析。 本次野外调查的时间是2018年4月~6月，文献查阅时间是6月~7月。野外调查的方法是在研究区域内设置若干条垂直方向和水平方向的、贯穿不同生境的样线，样线的设置采取典型抽样法，样线密度按平均一条样线控制4 km 2 计算，沿样线调查及填写每一种植物的名称、丰富度，当场或室内进行物种鉴定。
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user: 5. 结论与讨论 综上所述，得出黄龙地区种子植物区系的特征如下： 其一，在中国植物区系地理分布中属泛北极植物区中国–喜马拉雅森林植物亚区 [ 18 ] ，种子植物种类丰富，古老孑遗成分和进化成分并存，地理成分复杂，物种分化强烈。在科的水平和属的水平上，均表现出单种或寡种现象，古老孑遗成分和进化成分并存，说明地理成分复杂，物种分化强烈。说明此处所代表的区系是温带植物区系、中亚植物区系、东亚植物区系的交汇地区，可能处于中亚、东亚植物区系的起源中心和分化中心地带中 [ 12 ] 。 本地区种子植物区系是横断山区种子植物区系的缩影，典型特征是：有丰富的科属种，地理成分复杂，地理联系广泛，特有现象明显，基本上是温带植物区系性质，以北温带成分占绝对优势，同时又与泛北极植物区内不同区系地区联系密切，与古热带植物区甚至新热带植物区内不同区系地区多少也有联系。横断山区种子植物区系是阐明区系发生与板块运动关系，以及包括东亚、北美、欧洲植物区系在内的北温带植物区系起源的一个关键地区。由于第三纪喜马拉雅造山运动和第四纪的新构造运动强烈，垂直气候带变化明显，冰川多次进退，不仅使得古特有成分得以保存和继续发展，而且新特有成分又在新的生境中得以形成，物种分化异常强烈，物种丰富度高。这种新老成分并存共同发展可以说是横断山区植物区系的特有特征。 因此横断山脉地区种子植物区系特别是其温带植物区系是在原地起源，并且由于喜马拉雅造山运动引发的青藏高原隆起和古地中海向西撤退而不断分化，且向各方向迁移，新老区系成分兼备，中间类型又得以保留，明显是北温带植物区系(包括东亚、北美和欧洲的植物区系)的出生地或摇篮地 [ 12 ] 。 其二，种子植物区系以温带性质为基本特征，温带分布的各种分布型都存在，其中又以北温带为主，同时与热带区系、东亚区系、中亚–地中海区系均有密切联系。 由于区系发生和历史环境演变过程中中国的大部分地区曾在相当漫长的地质历史时期里属于热带–亚热带气候，直到中生代中后期到第三纪、第四纪才形成与现代相似的气候分布格局，植物区系也随着发生相应的适应性变化。所以出现温带区系和热带地区交杂的现象是可以理解的 [ 23 ] 。从属的分布型看，温带占主导和统治地位，热带成分基本是较为进步的，属从属地位，理解为侵入似更为妥当。 其三，受横断山区植物区系的影响，本地区中国特有成分繁多，也充分说明了植物区系类群的丰富性和区系的古老性。 特有现象是在特定生态因素或历史地理因素作用下发生种系分化的结果，是植物区系多样性的依据。横断山区即是特有属的栖息地或地理分布中心，也是演化中心，地处我国特有植物的滇东北–川西特有现象中心 [ 24 ] [ 25 ] ，该特有现象中心由于新构造运动强烈，垂直气候带变化明显，冰川多次进退，导致气候带上下位移频繁，以及横断山脉的纵向深切等，对于促进植物强烈分化提供了良好的外界条件，形成了植物分化中心。其中草本特有属比例高，尤其是系统发育上较为进化的科如唇形科、伞形科等，所含特有属数高的，反映出植物区系较为年青，植物区系分化程度较其他中心更为强烈，这里很可能是我国特有属的分化中心，其形成可能是因为地貌和气候的分异程度显著，是生态成因 [ 26 ] 。上述进化的科，在本地区也呈现分化强烈的趋势。 本文所概括的种子植物区系特征中，与文献 [ 3 ] 的不同之处在于：①自然植被中无中国特有科银杏科；②黄龙地区的种子植物区系是以横断山区种子植物区系为主要背景的，可看做是横断山区北部植物区系的缩影；③不仅起源古老，残留有众多古老成分，而且有众多年青或进步的成分，反映出该地区植物区系分化强烈，可能也是横断山区是温带植物区系起源地和分化中心的有力证明之一；④本地区的植物区系不是仅仅与我国西南西北地区联系紧密，而是与东亚植物区系中的中国–喜马拉雅森林植物亚区、地中海植物区系联系紧密，反映的是第三纪到第四纪新构造运动和喜马拉雅造山运动的地质历史。
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user: 摘 要 在全球气候变化加剧引起灾害频发的大背景下，防灾避险已成为国内外城市建设急需解决的重大问题。近年来国外学者提出的韧性城市(Resilience City)理论，为城市防灾设施规划建设提供了一种新的思路，日益受到业界关注。城市绿地不仅是城市生态基础设施，也是城市防灾系统中的重要组成部分。本文研究借助CNKI、SCI和SSCI等通用数据库，搜集国内外有关城市绿地防灾的文献，梳理城市绿地防灾的学术研究成果。运用文献计量学方法加以研究，对相关信息进行定性与定量相结合的分析，进而归纳国内外城市绿地防灾学术研究的主要进展和热点领域，以期为我国城市绿地防灾建设提供有益借鉴。 关键词 :城市绿地，防灾避险，韧性城市，研究动态，文献计量学 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 自然灾害是当今人类社会面临的全球性重大问题。城镇化为人类带来了生活便利，也造成了一系列负面影响，如城市生产、生活中所产生的大量温室气体引发气候变化，带来越来越多的灾难。世界经济论坛发布的《2017年全球风险报告》指出，从影响力角度来考虑极端天气事件和自然灾害分别是全球第二和第四大风险 1 。进入21世纪以来，洪涝灾害、旱灾、台风、高温等极端天气日趋频繁，气候变化问题会随着城市化的发展而更加突显。 为应对城市面临的灾害危机、提升城市防灾减灾能力，近年来国外学者提出了“韧性城市(Resilience City)”概念及相关理论与方法。Resilience (韧性)概念最开始应用在1950年代心理学和精神病学的研究，随后在生态学和物理学等领域得到发展，近年在灾害管理和城市规划中受到重视 [ 1 ]。Resilience City (韧性城市)理论将城市规划和城市公共安全结合起来，为城市转型和城市可持续发展研究提供了新的思路。其中，城市绿地不仅作为城市生态基础设施，也是构成城市防灾系统中的重要内容。从2002年国内出现第一篇关注城市绿地防灾的研究文献至今，16年来日益受到学术界关注。尤其在2008年我国遭遇了南方低温雨雪冰冻灾害、汶川地震及长江、嫩江、松花江流域特大洪涝灾害后，对防灾城市绿地的需求和建设有了新的反思和重视。本文通过查阅国内外有关城市绿地防灾的文献，梳理城市绿地防灾的学术研究成果，对我国与城市绿地防灾研究相关的文献进行计量分析，从防灾理论与方法、防灾规划与对策和防灾技术及实例三个方面，剖析有关城市绿地防灾避险建设的研究内容和发展趋势。
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user: 2. 相关概念 2.1. 韧性 从语言学上看，“韧性”一词起源于拉丁语“resilio”，意思是“恢复到原先的状态”。“韧性”概念在科学研究中的应用，一般认为源起于加拿大生态学家Holling对系统生态学的研究。他将Resilience (韧性)定义为系统在保持基本状态不变的前提下应对变化或干扰时的能力 [ 2 ]。随后，Resilience (韧性)概念经历了从工程韧性、生态韧性，再到演进韧性的发展阶段 [ 3 ]。韧性联盟(Resilience Alliance)认为，“韧性”具有3个本质特征：一是系统能够承受一系列改变并且仍然保持功能和结构的控制力；二是系统有能力进行自组织；三是系统有建立和促进学习自适应的能力 [ 4 ]。 2.2. 韧性城市 1999年，国外学者进一步提出了Resilience City (韧性城市)的理念。Mileti在《Disasters by design：a reassessment of natural hazards in the united states》一文中阐述了与灾害相关的“地方韧性”，它是指一个地方在没有得到外部社区大量援助的情况下，能够经受住极端的自然事件而不会遭到毁灭性的损失、伤害、生产力下降或是生活质量下降。这也是Resilience (韧性)一词首次被引入城市规划领域 [ 5 ]。 早期学者们对韧性城市的研究大部分与城市灾害有关。传统的城市防灾减灾规划主要关注于物理环境所能承受的灾害风险，比如地震中的建筑、城市水灾中的排水系统等。但是，物理环境对于灾害强度的承受能力存在极限。一座城市能否在灾后重新恢复秩序和活力，取决于社会群体和管理阶层如何有效应对灾害和进行灾后重建，并通过经验学习应对下一次灾害的发生。后来，有些学者对“韧性城市”又作了进一步的定义。如Alberti (2000)等认为：“韧性城市”指的是城市结构变化重组之前，所能够吸收与化解变化的能力与程度 [ 6 ]；Walker B & Salt D (2006)认为：“韧性城市”是城市系统在不改变自身基本状态的前提下拥有应对改变和扰动的能力 [ 7 ]；Kevin C. Desouza (2013)等认为：“韧性城市”是指面对改变，城市系统吸纳、适应和反应的能力 [ 8 ]。
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user: 3. 数据源与研究方法 本文在文献研究中，依据研究对象的内容选取“urban green space”(城市绿地)、“green infrastructure”(绿色基础设施)、“hazard prevention”(灾害预防)、“natural disaster”(自然灾害)和“emergency and disaster-prevention”(应急和防灾)等5个英文检索词和“城市绿地”、“防灾”、“避险”和“防灾避险”等4个中文检索词，结果为：在SCI、SSCI数据库中检索得到英文文献162篇，根据关键词和文献内容筛选出63篇与主题相关的文献。在中国知网CNKI中以SU = (“城市绿地”) and SU = (“防灾” + “避险” + “防灾避险”)为检索式，得到323篇2002~2018年各类期刊发表的中文文献及硕博论文。 将在数据库中检索得到的上述中文文献导入文献处理软件Note Express中，通过查重、手动删除综述性文章和浏览每篇文献的主要内容，共筛选出229篇有效文献。阅读筛选出来的有效文献，记录每篇中文文献的发表年份和关键词并根据每篇文献中的关键陈述内容，将文献分为防灾理论与方法、防灾规划与对策和防灾技术及实例3大类。然后，对检索得到的有效文献作计量统计，将所得到的数据借助Citespace5.0软件进行可视化分析，进而得到相应的数据成果。
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user: 5. 结语和展望 综上所述，Resilience City (韧性城市)理论上应具有两项能力：一是城市基础设施对于灾害破坏的承受能力，即在遭受灾害后仍保持原有结构和基本功能；二是城市在灾后的自恢复能力。城市绿地防灾作为城市灾害救援和减轻灾害损失的重要途径，已经逐渐成为灾害学、地理学和城市规划等学科的研究热点。 通过对国内外相关文献的研究，上文有关城市绿地防灾学术研究进展可作如下总结和展望： 1) 目前我国城市绿地防灾研究的关注对象，多集中在市域尺度，关注宏观尺度的较少。其中，关注城市地区的较多，对乡村地区的研究较少。由于乡村的自然灾害发生机制更加复杂，防灾能力更为薄弱，且乡村发生灾害的类型与防灾重点也与城市有较大的差异，因此从城乡统筹高度考虑各类防灾避险绿地的规划布局也非常重要。 2) 国外的大部分研究暂未将城市避灾绿地作为一个单独类别对待，己有的研究多半着眼于城市绿色基础设施，较少专门针对其防灾避险功能的绿地。在这方面，日本已有较完备的理论体系和丰富的实践经验，国内不少研究者以此作为理论基础和实践依据借鉴其防灾绿地体系的建设模式。目前，国内文献中以防震避灾绿地研究居多，对其它灾害类型的防灾绿地研究偏少。2017年《全球风险报告》中指出：极端天气事件是全球第二大风险，地震所属的自然灾害只位列第4。因此，今后城市绿地防灾建设不宜局限在防范地震，应放宽视野，多关注极端天气，如旱灾、台风、高温等的防灾规划研究，让城市绿地具有更为综合的防灾避险能力。 3) 纵览国内外城市绿地防灾学术研究的文献，发现绝大部分学者都是将绿地作为城市防灾避险的一种空间载体，未留意城市绿地自身也需要防灾避灾。一般的情况是：在灾害发生时绿地为城市居民提供了一定的防灾避险空间，但灾中和灾后绿地本身也受损严重，常常弄得面目全非。所以，今后在城市防灾避险规划建设工作中，可借鉴国外的韧性城市理论，在关注城市绿地防灾功能的同时也注意提高绿地自身的抗灾能力和自恢复能力。
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user: 摘 要 从出租车GPS轨迹数据中可挖掘出丰富的居民出行规律信息，但数据量的不断增加，对数据挖掘的准确性和效率提出了新的要求。本文以成都市出租车GPS轨迹数据为研究对象，首先对原始数据进行失真数据剔除、多余字段删除和部分时段数据过滤三方面的预处理，其次进行地图匹配，最后利用Spark大数据处理平台，实现K-Means||算法，分为工作日和休息日的不同时段进行挖掘分析，得到成都市居民出行热点区域及其时空分布特征，并将单机K-Means算法和K-Means||算法的性能进行对比分析，结果表明：相比于单机，K-Means||算法在准确性和时间效率上具有优越性。 关键词 :GPS轨迹数据，地图匹配，热点区域，出行热点 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 随着城市中出租车数量的不断增多，GPS卫星定位技术的不断发展与普及，装有车载GPS的出租车在行驶过程中产生了大量的出租车轨迹数据，记录了车辆的位置、时间、方位和速度等信息，通过挖掘出租车GPS轨迹数据可用于分析车辆移动轨迹特征、预测交通流、改善交通服务 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，对城市交通管理、道路规划具有重要意义。 城市热点区域通常是人流量大、商业发达、经济水平发展高的中心地区，利用出租车轨迹数据提取城市热点区域的方法主要有根据数据场势值阈值法探测轨迹点的聚集模式进行提取 [ 4 ] ，基于高斯定律的轨迹挖掘方法 [ 5 ] ，将轨迹转换为网格序列进行聚类 [ 6 ] [ 7 ] 。但由于出租车GPS轨迹数据数量庞大且分布状态多样，因此对轨迹数据挖掘的方法提出了新的要求，需要研究高效的分布式并行轨迹数据挖掘算法 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。借鉴传统研究方法之后，结合现在流行的Spark大数据处理平台，优化K-Means聚类算法 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] ，将成都市出租车GPS轨迹数据进行研究，挖掘分析工作日休息日不同时段的数据，得到居民出行热点区域及其分布特点，并将单机K-Means算法和K-Means||算法的时间效率进行对比，结果表明后者在处理大数据量的时间效率上有较好的效果。
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user: 2. 数据预处理 本文选取2014年8月3~4日成都市出租车GPS轨迹数据为实验对象，原始数据中包含出租车编号、经纬度、载客状态(1代表载客，0代表空车)、速度、方位角、时间戳七个字段，但由于受到噪声、通信故障和传感器硬件故障等外界因素的干扰，可能存在噪声数据、数据缺失和数据失真等现象，并不能直接用于处理和分析，因此需要从失真数据剔除、多余字段删除和部分时段数据过滤三方面对数据进行预处理。 2.1. 失真数据剔除 失真数据主要包括以下情况：① 轨迹数据经纬度超出成都市范围；② 源数据中存在信息不完整的字段；③ 载客状态异常，存在除了0 (空车)、1 (载客)外其他的数值，或该字段一直为0或1，对以上异常数据均应剔除。 2.2. 多余字段删除 原始数据中速度和方位角对本文研究没有作用，故对这两个字段做删除处理，仅保留出租车编号、时间戳、经纬度、载客状态五个字段。 2.3. 部分时段数据过滤 00:00:00~05:59:59时间段出租车基本处于停运状态，该时间段的轨迹数据对于提取居民出行高峰时段和挖掘分析城市热点区域没有参考价值，因此删除这段时间的轨迹数据。 出租车上下车位置的确定根据轨迹数据的“载客状态”字段来确定，上车点为邻近两点字段值由0变为1，下车点则相反。居民日出行总量为上下车总次数的平均值，经统计得到工作日和休息日出行量随时间波动的时间序列如图所示，从图1中可看出，除17:00~19:00外，工作日居民出行量整体比休息日出行量高，工作日出行早高峰为8:30~10:00，相比通勤早高峰推迟了半个小时，主要是由于出租车为中短途出行，为避免堵车会错开出勤高峰期。11:00~13:00为午餐和休息时间，出行人数较少，进入一个小低谷，之后逐渐上升并保持稳定。18:00~19:00为避开通勤晚高峰再次出现一个低谷，之后由于部分晚间公共交通停运，出租车需求增大，出行量逐渐增长并形成一个峰值，21:00之后又开始渐渐降低。休息日相比于工作日而言，不受通勤行为影响，整体走势相对平缓，波动变化不大，17:00~19:00也并未出现低谷。
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user: 3. 地图匹配 从OpenStreetMap上获得成都市基础地图数据，根据道路网的拓扑关系提取原始车辆位置周边的可能行车路段，对比出租车GPS轨迹数据与原始车辆位置附近的可能行车路段，根据相似度函数将形状相似度最高的可能行车路段作为最终的匹配结果，确定可能行车路段的函数定义如下： S = q ∑ i = 0 n D i (1) (2) 式中，q为加权系数，Di为待匹配轨迹点与投影后的轨迹点的2范式，n为待匹配轨迹点个数，Ci(x_Ci，y_Ci)与Ti(x_Ti，y_Ti)分别为轨迹点的原始坐标和轨迹点i到路段的投影坐标。很显然，S值越小，可能行车路段与GPS轨迹的相似程度越高，因此选择相似度函数最小的可能行车路段作为车辆的最终行驶路段。以成都市府青路到中环路为例，对比出租车GPS轨迹数据与基础地图数据进行匹配前后的效果差异，如图2所示。
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user: 4. 基本原理与方法 利用出租车GPS轨迹数据进行城市热点区域挖掘时，传统K-Means算法采取随机方式选择初始中心点，难以保证最终结果的可靠性，因此基于Spark平台，引入并行化K-Means++算法：从样本数据中任意选择初始中心点O，计算其余各点与初始中心点的最近距离Dmin并将其保存在集合G中，对Dmin求和得到Sum，取任意一值P (0 < P < Sum)，对G集合中的样本循环操作P- = Dmin，直到P < 0，该样本点就作为下一个初始中心点；重复以上步骤，直到K个初始中心点被选出来，并将得到的K个初始中心点带入K-Means算法进行迭代运算。计算与初始中心点的最近距离引用公式(3)，其中，SqDist为样本点point与中心的点center的距离，为聚类中心点的位置坐标，为样本点的位置坐标。 图1. 各时段居民出行量对比 图2. 地图匹配前后对比。(a) 地图匹配前；(b) 地图匹配后 SqDist = ( a 1 2 + b 1 2 − a 2 2 + b 2 2 ) 2                   = a 1 2 + b 1 2 + a 2 2 + b 2 2 − 2 ( a 1 2 + b 1 2 ) ( a 2 2 + b 2 2 ) (3) 不难发现， SqDist 小于等于欧式距离，且 SqDist 只需计算聚类中心点和样本点的L2范数，因此不再采用欧氏距离进行距离的计算。通过使用K-Means++算法可获得最优初始中心点保证聚类结果的良好性，并在Spark平台上实现并行化，取名为K-Means||算法，算法具体参数见表1。
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user: 5. 实验与分析 实验平台采用Spark on Yarn模式进行搭建，由3台虚拟机和2台实体机组成，设置1个Master节点和4个Slave节点，Master节点内存为4G，Slave节点内存为2G，操作系统版本为Centos7，JDK版本为jdk1.8.0。平台搭建完成并进行测试后，开始进行城市热点提取。 Table 1 K-Means|| detailed parameter 参数 参数含义 k 初始聚类中心点的个数 maxiterations 算法最大迭代次数 initializationMode 初始化方式，有两种：① 随机数选择初始中心点 ② 使用K-Means||选择最优初始中心点 initializationSteps K-Means||算法的运行步数 epsilon K-Means||算法收敛的距离阈值 initialModel 设置初始中心点的可选参数，如果提供该参数，则表示K-Means||算法仅被运行一次 表1. K-Means||参数详解 5.1. 城市热点提取 对经过预处理的数据根据本文介绍的算法进行K值选择作为城市居民出行的热点区域数量，并通过聚类得到K个聚类中心点的位置以及每种类别轨迹点的个数。居民出行的密集程度的衡量通过计算热度值来评估(式(4))，热度值越大的地区，代表居民的出行的密集程度越高，该地也就需要较多的出租车。 d h i = n i m ， (4) 其中，代区域编号为i的热度值，为该区域内的下车轨迹点数量，为下车轨迹点总数。对热度值进行等级划分，大于0.1设定为高热度，0.05~0.1为中热度，小于0.05为低热度。以8月4日为例，早中晚三个时间段热点区域数量(K值)分别为11，10，12，早高峰期间热点区域中心位置、热点区域轨迹点数量、热度值和热度等级如表2所示。 将聚类结果可视化，分别得到成都市8月4日工作日期间早中晚三个时间段的车租车出行的居民热点区域分布情况，如图3所示。 由图3可发现，工作日早高峰(9:00~11:00)居民出行热点主要分布在工业基地和产业园一带，如少城视井文创产业园区、凉水井工业园、成都广告创业产业园，而景点和休闲娱乐场所未能形成明显的热点区域；工作日午高峰期间(13:00~15:00)，居民出行热点主要分布在商业中心和休闲娱乐场所，如天府广场、远东百货与铂金城购物广场，各大工业基地和产业园热点区域的数量和热度则明显下降；工作日晚高峰(21:00~23:00)，居民出行热点主要分布在城市居民居住聚集区，如九里提、李家沱、双林路片区，数量较多且分散，工业基地和产业园的密集程度急剧下降，而商业中心和休闲娱乐场所的居民聚集程度依然很高。工作日热点区域早中晚三个时间段的分布状况的变化符合人们上午外出工作，晚上回家休息的通勤特征。 对于休息日而言，居民出行没有明显的早高峰，全天分为午晚两个高峰时间段，热点区域数量(K值)为10，13，分布情况由图4可得，居民在休息日出行较晚，午高峰时间段为13:00~15:00，热点区域主要分布在商业中心、休闲娱乐场所以及旅游景区，各大工业基地和产业园居民出行的聚集程度很低；晚高峰(21:00~23:00)居民出行热点区域分布在城市居民居住聚集区和商业中心，居民出行的聚集区域数量多且聚集程度高，在工业基地和产业园基本无聚集情况。 5.2. K-Means||算法性能分析 选取8月4日的491453个下车轨迹点和8月3~4日的983074个下车轨迹点使用单机K-Means算法和在Spark平台上使用K-Means||算法进行5次聚类，聚类时间消耗如图5所示。由图可知，单机的运算速度要明显落后于集群，且随着集群的节点数量不断增多，运算速度明显加快。 Table 2 Distribution of early peak hotspots on August 区域编号 所处位置 轨迹点数量 热度值 等级 0 104.029088， 30.699054 11，430 0.18667 高热度 1 104.082235， 30.65286 5987 0.097777 中热度 2 104.133713， 30.630555 9857 0.160981 高热度 3 103.957494， 30.573985 1798 0.029364 低热度 4 104.04544， 30.646584 4154 0.067841 中热度 5 104.120058， 30.700357 6925 0.113096 高热度 6 104.05694， 30.572859 3146 0.051379 中热度 7 104.071161， 30.681833 3682 0.060133 中热度 8 103.968098， 30.694703 2440 0.039849 低热度 9 104.002812， 30.646205 6130 0.100113 高热度 10 104.074672， 30.614757 5682 0.092796 中热度 表2. 8月4日早高峰热点区域分布情况 图3. 工作日各高峰时段热点区域分布情况。(a) 早高峰分布情况；(b) 午高峰分布情况；(c) 晚高峰分布情况 图4. 休息日各高峰时段热点区域分布情况。(a) 午高峰分布情况；(b) 晚高峰分布情况 图5. 不同节点的运行时间对比 图6. 不同节点的加速比 通过计算加速比(式(5))衡量集群运算效率，其中sq为加速比，t 1 代表在单机环境下所需时长，t n 代表节点数为n的集群中所需的时长。比较不同节点的集群与单机环境运算效率的差异，得到不同节点的加速比对比图(图6)，可知加速比随着节点数量和数据量的增多而增大，成正相关关系。 s q = t 1 / t n (5)
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user: 6. 结束语 本文基于Spark平台，结合K-Means||算法对GPS出租车轨迹数据进行聚类，得到城市居民在不同时段的出行热点区域并将其直观的表示出来，分析得到各时段热点区域的热度和分布情况，与居民实际出行规律相符，且通过对比单机K-Means算法和在Spark 平台上使用K-Means||算法，结果表明后者在计算效率上优势明显。但与此同时，由于出租车仅为居民出行方式的一种，提取到的热点区域与相关特征可能不够充分，在对移动轨迹数据进行分析和挖掘的过程中，需引入其他来源的数据，使数据信息更全面、更多元，进而得出更为准确的结论和更为丰富的研究成果。
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user: 摘 要 本实验系统研究了亲本营养强化培育对克氏原螯虾的卵巢及肝胰腺生化组成的影响，并比较了其生殖性能和初孵幼虾早期生长性能差异。结果表明：经过培育，营养强化组和对照组卵巢中水分含量、总蛋白含量和总糖含量相比实验开始时均有降低，脂类含量均有升高，并且营养强化组的脂类含量显著高于对照组，结合卵巢指数可知，营养强化能够显著加快克氏原螯虾的卵巢发育进程(P < 0.05)。营养强化组和对照组的卵巢肝胰腺指数相对起始略有上升，就生化组成来说，肝胰腺组织中水分含量显著下降，总脂和总蛋白含量显著上升，总糖含量下降，其中脂类含量营养强化组要高于对照组。营养强化组和对照组的抱卵量无显著差异，但强化组亲本存活率、怀卵率和平均单卵重均显著高于对照组。营养强化组的初孵幼虾的体长、体重及28 d生长率显著高于对照组，而单养实验表明，营养强化组幼虾的前三次蜕壳间期要显著短于对照组。 关键词 :克氏原螯虾，营养强化，性腺发育 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 克氏原螯虾(Procambarus clarkia)，俗称小龙虾，原产于美国东南部和墨西哥，随着人类的活动和自然扩散逐渐分布到世界各地，我国于上世纪二十年代首先在南京引进，后扩散到全国，在整个长江流域广泛分布，已经成为我国重要的水产资源之一 [ 1 ] [ 2 ] 。近年来，克氏原螯虾人工养殖也规模逐渐扩大，到2016年时，养殖产量达到了85.23万吨，超越中华绒螯蟹和南美白对虾成为我国产量最高的淡水经济甲壳类动物。2012~2016年，我国克氏原螯虾养殖面积由600余万亩增长至超过1000万亩，而产量则仅由55万吨增长至85万吨 [ 3 ] ，苗种供应不足成为制约克氏原螯虾养殖产业发展的重要因素之一，为了获得量产和优质的克氏原螯虾虾苗，亲本繁殖前的营养强化培育必不可少，亲本性腺发育状况和子一代养殖性能是评价水产动物质量的重要指标，而成活率，增重率和蜕壳时间及一致性是评价甲壳动物苗种质量的重要指标 [ 4 ] [ 5 ] 。因此本实验系统研究了亲本营养强化培育对克氏原螯虾的卵巢及肝胰腺生化组成的影响，并比较了其生殖性能和初孵幼虾早期生长性能差异，以期对克氏原螯虾的亲本培育提供一定的理论指导依据。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 克氏原螯虾亲本采集 实验用虾与2015年2月底取自于上海市崇明县水产技术推广站。实验开始前挑选20只雌虾进行称重测量并解剖，用于确定起始卵巢发育情况，精心挑选出附肢健全，活力较强，体重接近的雌虾60只用于实验，经过随机取样解剖后计算卵巢指数，确定实验用虾卵巢发育基本处于二期或三期。 2.2. 克氏原螯虾亲本养殖 将虾随机分为2组，每组30只，分为三个平行，养殖于100升带循环系统水族箱中，养殖时间4周。对照组每日投喂由鱼粉、豆粕、玉米粉、小麦粉混合而成的饲料，强化组除了投喂饲料外，隔天按体重5%投喂新鲜缢蛏。 2.3. 卵巢及肝胰腺生化分析 统计各实验组克氏原螯虾的成活率。同时擦干体表水分，用电子称称量各实验组克氏原螯虾的总重。每个饲料组随机取10只用于解剖和脂类分析。准确称取每个样品体重后立即活体解剖，取出肝胰腺、性腺准确称重，计算卵巢指数和肝胰腺指数 [ 6 ] 。 卵巢指数(GSI) = 卵巢质量(g) × 100/体质量(g) (1) 肝胰腺指数(HSI) = 肝胰腺质量(g) × 100/体质量(g) (2) 按GB643586方法105℃烘干测定水分，按GB643286用凯氏定氮法测定蛋白质含量，使用folch法提取总脂含量，苯酚硫酸法测定总碳水化合物含量。 2.4. 亲本生殖性能和幼虾生长性能测定 各实验组完成卵巢及肝胰腺生化分析样品采集后，继续养殖直至抱卵虾出现，统计抱卵量、平均单卵重和生殖力等指标 [ 7 ] 。 生殖力 = 抱卵量/体质量 (3) 平均单卵质量 = 卵质量/抱卵量 (4) 此外在营养强化组和对照组分别选取5只抱卵虾单独饲养，直至幼体孵化，每组分别进行收集100只幼虾进行群养实验，另每组分别收集10只幼虾单养实验，在实验起始时使用台测微尺测定幼虾体长、体重。群养实验中每两周记录一次幼虾体重，单养实验中记录幼虾的蜕壳周期，比较两组幼虾的生长性能。 2.5. 数理统计 采用SPSS 17.0软件对实验数据进行统计分析，采用ANOVA对多个结果进行方差分析，采用Tukeys法进行多重比较，采用独立方差t检验分析两个结果差异，取P < 0.05为差异显著。
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user: 3. 结果 3.1. 营养强化对卵巢和肝胰腺生化组成的影响 随着卵巢的发育，卵巢指数相比起始均显著上升，其中营养强化组的卵巢指数显著高于对照组，从生化成分来看，相比起始，水分含量、总蛋白含量和总糖含量均降低，脂类含量升高，并且营养强化组的脂类含量显著高于对照组。在卵巢发育早期中，卵巢组织中蛋白含量最高，其次为脂肪，含量最低为糖类。随着卵巢进一步发育，生化成分中脂类含量升高，而其他组成下降，结合卵巢指数可知，营养强化能够显著加快克氏原螯虾的卵巢发育进程(见表1)。 实验结束时两个实验组的肝胰腺指数相对起始均略有上升，营养强化组的肝胰腺指数显著高于对照组，就生化组成来说，肝胰腺组织中水分含量显著下降，总脂和总蛋白含量显著上升，总糖含量下降，其中脂类含量营养强化组要显著高于对照组(见表2)。 3.2. 营养强化对亲本生殖力的影响 营养强化组亲本的存活率和怀卵率均高于对照组，两组的抱卵量均为300粒左右，无显著差异，而营养强化组的平均单卵重为5.46 mg，显著高于未营养强化组的4.91 mg (见表3)。 Table 1 Chemical composition of ovary of enriching and control group 起始 营养强化 对照 体重(g) 30.77 ± 8.91 a 32.04 ± 1.17 ab 31.08 ± 1.82 b 卵巢重(g) 0.31 ± 0.14 a 1.10 ± 0.22 b 0.87 ± 0.35 c 卵巢指数 1.14 ± 0.66 a 3.53 ± 0.76 b 2.79 ± 0.82 c 水分(%) 70.53 ± 0.78 a 62.12 ± 1.41 b 69.32 ± 1.47 c 总脂(%干重) 33.42 ± 8.10 a 41.71 ± 2.10 b 38.06 ± 4.22 c 总蛋白(%干重) 46.79 ± 4.93 a 40.23 ± 1.32 b 42.76 ± 0.54 c 总糖(%干重) 5.93 ± 0.04 a 2.47 ± 0.31 b 3.84 ± 0.17 c 表1. 营养强化对亲本卵巢生化组成的影响 注：同一列数据上标不同英文字母表示有显著差异(P < 0.05)。 Table 2 Chemical composition of hepatopancreas of enriching and control group 起始 营养强化 对照 体重(g) 30.77 ± 8.91 a 32.04 ± 1.17 ab 31.08 ± 1.82 b 肝胰腺重(g) 1.09 ± 0.16 a 1.25 ± 0.16 b 1.21 ± 0.34 c 肝胰腺指数 3.86 ± 1.37 a 4.14 ± 1.19 b 3.89 ± 0.83 c 水分(%) 46.68 ± 0.54 a 39.54 ± 3.54 b 41.72 ± 4.27 c 总脂(%干重) 68.59 ± 2.16 a 62.17 ± 2.35 b 57.23 ± 4.62 c 总蛋白(%干重) 15.78 ± 1.51 a 26.83 ± 2.33 b 25.71 ± 2.12 b 总糖(%干重) 3.19 ± 0.21 a 1.98 ± 0.18 b 1.84 ± 0.23 b 表2. 营养强化对亲本肝胰腺生化组成的影响 注：同一列数据上标不同英文字母表示有显著差异(P < 0.05)。 Table 3 Effects of nutritional enhancement on parental fecundity of female Procambarus clarki 营养强化 对照 存活率 70% * 65% * 怀卵率 70% * 60% * 卵重(g) 1.60 ± 0.38 * 1.37 ± 0.26 * 抱卵量(粒) 296.2 ± 66.4 282.2 ± 50.72 生殖力(粒/g) 11.46 ± 2.48 * 10.93 ± 1.94 * 单卵重(mg) 5.46 ± 0.87 * 4.91 ± 0.21 * 表3. 营养强化对亲本生殖力的影响 注：*表示同一列数据间有显著差异(P < 0.05)。 Table 4 Effects of nutrition enhancement on early growth of Procambarus clarki 营养强化 对照 初孵体长(mm) 14.72 ± 0.96 14.68 ± 1.31 14 d体长(mm) 21.92 ± 1.43 19.27 ± 0.62 28 d体长(mm) 61.63 ± 2.99 * 58.14 ± 3.35 * 初孵体重(g) 0.066 ± 0.016 * 0.059 ± 0.013 * 14 d体重(g) 0.21 ± 0.047 * 0.15 ± 0. 011 * 28 d体重(g) 5.62 ± 0.95 * 4.70 ± 1.12 * 群养存活率 43% 57% 第一次蜕壳间期(d) 3.25 ± 0.43 * 4.75 ± 0.66 * 第二次蜕壳间期(d) 6.75 ± 0.82 * 7.5 ± 1.41 * 第三次蜕壳间期(d) 9.14 ± 1.55 * 9.71 ± 1.27 * 第四次蜕壳间期(d) 10.8 ± 1.16 10.5 ± 0.76 表4. 营养强化对苗种早期生长的影响 注： * 表示同一列数据间有显著差异(P < 0.05)。 3.3. 营养强化对克氏原螯虾苗种质量影响 营养强化的亲本的卵单卵重显著高于对照组，与之相对应的初孵幼体体重也显著的高于未强化个体，同时强化幼体的28 d生长率也显著高于未强化个体。单养实验表明，营养强化后幼体的前三次蜕壳间期要显著缩短，其中营养强化组幼虾的平均第一次蜕壳时间3.25 ± 0.43 d，比对照组提前一天以上，且幼虾蜕壳的同步性要高于对照组。虽然营养强化能有效提高幼体的生长性能，然而幼虾的自相残杀行为更加严重，群养实验的存活率仅为43%，低于未营养强化个体(见表4)。
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user: 4. 讨论 在甲壳动物繁育过程中，雌性亲本显得更为重要，雌性性腺发育良好将为子一代的培育奠定坚实的基础，克氏原螯虾在胚胎发育过程中所需的营养成分，完全由卵提供，亲本在产卵前将大部分营养物质由肝胰腺转移至卵巢，因此，亲本卵巢发育的好坏直接关系到胚胎发育的顺利与否。大量研究表明，虾蟹类亲本的营养状况极大影响着其生殖性能、苗种质量 [ 8 ] 。因此在卵巢发育启动前对亲本进行培育，有助于提高子一代的质量 [ 9 ] 。 随着卵巢的发育，卵巢中的总脂含量不断增加，卵巢成熟后达最大值 [ 10 ] 。在对其他甲壳动物的研究中，发现其卵巢中的脂肪合成速度远低于脂肪积累速度，肝胰腺是虾蟹类营养物质的消化和储存器官，它的脂类代谢和虾蟹类的生长和生殖关系密切 [ 11 ] 。对于绝大多数甲壳动物而言，卵巢发育过程中，卵巢中蛋白质和脂肪数量的增加和肝胰腺中蛋白和脂肪的减少具有明显相关 [ 12 ] ，卵巢中必需脂肪酸的增加和肝胰脏中脂肪酸的减少密切相关，所以，甲壳动物雌性亲本卵巢中的脂肪积累很大程度依赖饵料和肝胰腺的积累 [ 13 ] 。 在本研究中，营养强化的亲本所产的卵单卵重显著高于未强化个体，与之相对应的，初孵幼体的体长和体重也显著的高于未强化个体，子一代的生长速度，增重率和存活率均要优于未营养强化的对照组，这表明克氏原螯虾虽然属于偏植食性甲壳动物，在亲本育肥期间适量投喂动物性饵料能显著提高亲本的生殖性能和苗种质量。
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user: 摘 要 本文突破了单位球的束缚，把Banach空间的凸性理论推广到内部不空的凸集上，它比Banach空间的k凸性研究更具有广泛性。 关键词 :凸性理论，k凸性，Banach空间 Copyright © 2018 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 1977年，Sullian引入了k一致凸空间的概念，开始了对Banach空间的k凸性的研究 [ 1 ] 。Banach空间的各种k凸性有一个共同的特点，即以Banach空间的单位球作为研究对象 [ 2 ] 。本文把Banach空间的凸性理论推广到内部不空的凸集上。首先，引入下面定义 [ 3 ] 定义1：设A为Banach空间X上的一个内部不空的凸集，当 x 1 ， x 2 ∈ ∂ A 时 ( x 1 ≠ x 2 ) ，有 1 2 x 1 + 1 2 x 2 ∈ int ( A ) 成立，则称A是严格凸集。 定义2：设A为Banach空间X上的一个内部不空的凸集，任意 x ∈ ∂ A ， y ∈ A ¯ ，当 f ( x ) ≥ sup f ( int A ) 时(f为实泛函)，集合 { y : f ( y ) = f ( x ) } 张成的实子空间维数不超过k，则称A是k严格凸集。 由集合的k严格凸的定义易证k严格凸集是 k + 1 严格凸集，严格凸集是1严格凸集。 定义3：设A是线性空间X上的一个凸集， x 0 ∈ A 称为A的k端点。如果 { x i } i = 1 k + 1 ⊂ A ， 0 < t i < 1 ， ∑ i = 1 k + 1 t i = 1 ， x = ∑ i = 1 k + 1 t i 时，存在不全为0的 k + 1 个实数 r 1 ， r 2 ， ⋯ ， r k + 1 ，使得 ∑ i = 1 k + 1 r i x i = 0 成立。
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user: 摘 要 采用水热法和溶胶-凝胶法制备TiO 2 纳米棒阵列(固载型)和TiO 2 /Fe 3 O 4 复合粒子(磁回收)，SEM/TEM/XRD表征，应用于焦化废水降解对比实验。结果显示，实验室适度曝气、低功率紫外灯照射条件下，纳米级TiO 2 阵列和TiO 2 /Fe 3 O 4 复合粒子对废水化学需氧量(COD)和氨氮(NH 3 -N)的降解率分别达到了86.68%、71.96%和71.23%、60.98%，说明两种催化材料具有高催化活性，TiO 2 阵列相较复合粒子，光谱响应范围红移，有可见光催化应用前景，在污染物矿化应用中更具催化优势。 关键词 :焦化废水，TiO 2 纳米棒阵列，纳米TiO 2 /Fe 3 O 4 复合粒子，COD，NH 3 -N 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 工业化进程带来了水质性缺水等重要问题。焦化废水是煤制焦炭、煤气净化及焦化产品回收过程中产生的高浓度难降解有机废水，含有多种难被微生物降解的有毒有害物质，这些物质是造成水体污染的潜在污染源。2012年，炼焦化学工业污染物排放新标准正式颁布实施，对废水中COD、NH 3 -N排放浓度提出更高要求，并首次对回用于洗煤、熄焦和高炉冲渣等生产环节的焦化废水水质做出了明确规定。企业需要在传统生化法 [ 1 ] [ 2 ] 去除酚类物质的基础上，寻找可配合生化法高效处理难降解物质的预处理或后降解技术，以实现对COD、NH 3 -N等指标的深度降解，达到国家规定的排放标准和废水回用要求。 本研究采用环境友好光催化技术 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，自制固载型纳米级TiO 2 纳米棒阵列和磁核TiO 2 /Fe 3 O 4 复合粒子，以国内某钢铁厂焦化废水为降解目标，考察纳米级TiO 2 系列光催化材料催化效果，并分析对比结果。