DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 启示与建议 1) 关于小区开放的建议：小区及周边道路系统的交通压力很大时，小区的开放对于优化路网结构，缓解交通压力具有一定作用，但是对于类似于郊区等开放前交通压力就较小的区域，效果不大，反而会造成所连接的路段通行能力的降低，因此小区的开放对于繁华地区即交通压力较大的地区很有必要，但对于交通压力不大的区域没有必要。 2) 对于小区开放道路数量的建议：在一定范围下，开放更多的道路，对于交通压力的缓解作用更明显，但开放更多的道路会造成具体路段的通行能力下降，当增加到一定数量后，就会导致小区及周边道路系统的交通能力的下降，反而不利于交通压力的缓解；而且开放道路也会引起小区内的安全保障、道路的维护等问题。因此对于小区的开放道路数量需要对小区规模、开放前小区周边交通压力大小、物业管理等因素进行综合考虑后确定。
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user: 摘 要 混合式VTOL UAV是简单的将四旋翼和固定翼无人机结合在一起，不仅具备四旋翼飞行器的垂直起降、可悬停的特点，还具备固定翼飞行器的航程远、平飞速度快等特点，具有很重要的应用价值。在该飞行器布局中，四旋翼负责提供升力，工作在起飞和降落阶段；在起飞后则转换为固定翼飞行模式。本文建立了飞行器的动力学方程，并搭建Simulink仿真平台采用PID闭环控制的方法对其进行了仿真，结果表明设计的PID控制器能够使系统的输出有较好的稳定性。 关键词 :VTOL，四旋翼，固定翼，数学模型，Simulink仿真 Copyright © 2017 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 混合式VTOL UAV是一种垂直起降(VTOL， Vertical Take-Off and Landing)无人机，它是一种集直升机和固定翼飞机的优点于一身的飞行器，它既可以零速度垂直起飞和着陆，又可以进行悬停，又能以固定翼飞机的方式进行高速水平飞行，并具有较大的航程，是一种很有发展前途的飞行器 [ 1 ] 。这种飞行器结构复杂、多输入、多输出、非线性，对其控制起来非常困难。目前国内外对VTOL无人机的研究主要集中在倾转旋翼式无人机 [ 2 ] 、涵道风扇式无人机 [ 3 ] 、T-wing式 [ 4 ] 和Tailsitter式 [ 5 ] 等，而混合式VTOL UAV则是一种非常新颖的飞行器，国内外对其研究较少。 本文首先建立了它的动力学模型，然后对模型方程进行分析，确定输入和输出及状态量，并设计了一种PID闭环控制策略使系统能够输出稳定，最后通过Simulink对其进行了仿真验证了控制系统的有效性。
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user: 2. 混合式VTOL UAV飞行机理分析 混合式VTOL UAV是简单的将四旋翼和固定翼无人机结合在一起，在起飞阶段四个旋翼处于工作状态，固定翼螺旋桨转速为零；待起飞后固定翼螺旋桨开始旋转，待机体到达一定速度后四旋翼系统停止工作，此时处于固定翼工作模式；降落阶段固定翼螺旋桨速度逐渐降低最后速度为零，四旋翼系统开始工作。此外，当飞行器的负载较重的时候，它还可以像固定翼飞行器那样的方式进行起飞和降落。混合式VTOL UAV具有结构简单、实现容易、操控方便等特点，但是模型存在过渡阶段，过渡转换复杂 [ 6 ] 。并且在固定翼工作模式下，四旋翼系统处于非工作状态，这对飞行器而言是额外的负荷，并且造成了气流扰动，增加了阻力，降低了效率。
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user: 3. 混合式VTOL UAV的动力学模型 为了建立混合式VTOL UAV的动力学模型方程，首先做出如下假设： 1) 飞行器为一刚体，忽略旋翼的挥舞运动； 2) 飞行器关于xz平面对称，并且四个旋翼在同一水平面上； 3) 固定翼螺旋桨与yz平面平行(图1)。 首先定义两个坐标系，机体坐标系O (xyz)和惯性坐标系E (pxpypz)，通过坐标变换可以得出机体坐标系和惯性坐标系的一般转换矩阵为 (1) 图1. 混合式VTOL UAV (2) 3.1. 定义机体坐标系下的线速度为Vp = [u v w]，那么惯性坐标系下的动力学方程可以表示为 (3) 3.2. 定义机体坐标系下的角速度为ω = [p q r]，则惯性坐标系下姿态方程可以表示为 (4) 3.3. 建立力和力矩方程 根据飞行力学和牛顿欧拉方程可知飞行器的动力学方程可以表示为 (5) 其中m为飞行器的质量，v为飞行器在机体坐标系下的线速度 ，F为飞行器的受力总和，T为飞行器的力矩总和，其中Ω×可以表示为 (6) I为惯性矩，由于飞行器为对称模型，因此可以表示为 (7) 综合力矩分析可得机体坐标系的转动动力学方程为 (8) 其中： 综合力学分析可以得到机体坐标系下平移动力学方程为 (9) 其中： ， 为空气密度，攻角 ，侧滑角 ， ， 分别为飞行器的副翼偏角，水平尾翼偏角，方向舵偏角， 为5个电机的转速。 式(3)、(4)、(8)、(9)为总的动力学方程，从方程可以看出该系统共有[n 1 n 2 n 3 n 4 n 5 δ a δ e δ r ] 8个控制量和[u v w p q r Φ θ Ψ x y z]共12个状态量，是一个多输入、多输出、强耦合的非线性系统。此模型在假设与简化的基础上建立，具有简单、直观、易于分析等特点，后续将根据此模型进行仿真控制分析。
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user: 4. 分析仿真 4.1. 仿真过程 混合式VTOL UAV模型非常复杂，对其控制起来较为困难，这里采用PID的方法对其进行仿真。混合式VTOL UAV存在转换过渡阶段，需要分别设计不同的PID控制器来控制飞行器的飞行行为。 PID控制器的输入信号是设定参考值和被控对象输出值的误差信号e(t)，传统的PID直接采集没有经过任何处理的误差信号，这样会引起超调，因为被控对象的输出可能是零。本文从自抗扰控制技术(ADRC)得到启发，在PID控制器的输入端设计了跟踪微分器(TD)环节，依此来安排过渡过程 [ 6 ] ，这样误差信号首先进入跟踪微分器(TD)，经过处理后再进入PID控制器。如图2所示即为增加TD环节后的PID控制流程图，e(t)为最原始的误差信号，e 1 (t)为经过TD处理后的误差信号，然后再将e 1 (t)送入到PID控制器当中。 公式(10)即为设计的跟踪微分器，e为最原始的误差信号，e 1 为经过跟踪微分器处理过的误差信号，也就是PID控制器的输入信号。图3为一个方波信号经过跟踪微分器处理后的显示效果，从图中可以看出方波信号经过TD处理后过渡阶段变得平滑 [ 7 ] 。 (10) 为了构成PID闭环控制回路，取参考输入值与系统输出返回值的误差信号作为PID控制器的输入信 号 [ 8 ] 。对于四旋翼系统，参考输入值取xyz三个方向的速度值和偏航角，即 ， ；固定翼系统取姿态角和机体速度，即 ， ， 和 分别为四旋翼系统和固定翼系统的参考输入值， 和 系统的输出返回值 [ 9 ] 。 图2. 增加TD环节的PID控制流程图 图3. 经过跟踪微分器处理过的信号 4.2. 仿真结果 根据上面建立simulink仿真模型，并取表1中的信息作为仿真参数，同时设定四旋翼和固定翼系统 的参考输入值分别为 ， 。 不断调节PID的参数，可以得到当四旋翼的PID的参数P = 100，I = 1，D = 5时和固定翼的P = 10，I = 0.1，D = 1时最终使系统的输出值趋于稳定。图4~8分别为攻角 、侧滑角 、飞行器位置xyz、机体速度Vt和姿态角的仿真结果曲线图，所有图的横坐标轴是时间，单位是s，攻角 、侧滑角 和姿态角的纵坐标轴单位是弧度制，飞行器位置xyz纵坐标轴单位是m，速度单位是m/s [ 10 ] [ 11 ] 。 Table 1 System resulting data of standard experimen 参数代码 参数名称 参数数值 单位 m 飞机质量 9 Kg I xx 机体关于x轴的转动惯量 0.2494 Kg*m 2 I yy 机体关于y轴的转动惯量 0.524 Kg*m 2 I zz 机体关于z轴的转动惯量 0.482 Kg*m 2 I xz 机体关于xz轴的转动惯量 0.275 Kg*m 2 S 机翼面积 1.3 m 2 b 机翼翼展 3 m c 平均气动玄长 0.42 1 ρ 空气密度 1.025 kg/m 3 C F 1-4号电机推力系数 0.0136 1 C T 1-4号电机陀螺扭转系数 0.003109 1 I g 5号电机的陀螺扭矩系数 0.00013 1 L 机身力臂长 0.45 m 表1. 混合式VTOL UAV仿真参数列表 图4. 攻角α随时间响应曲线 图5. 侧滑角β随时间响应曲线 图6. 飞行器位置xyz随时间响应曲线 图7. 机体速度Vt随时间响应曲线 图8. 姿态角随时间响应曲线
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user: 5. 结论 本文对混合式VTOL UAV进行力和力矩分析，并根据飞行力学和欧拉方程建立了它的动态模型。在分析飞行器飞行机理和模型的基础上对其设计了PID控制器，最后通过simulink对其进行了仿真，仿真结果表明PID闭环控制器能有效的实现对系统的控制。
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user: 摘 要 目的：观察黑豆黑米茯苓原粮配方的降脂效果与成分分析。方法：分光光度法测定降脂粉剂的成分。高血脂患者30例，服用上述降脂配方20天，检测使用降脂粉剂前后的血脂变化。实验性雌性小白鼠30只，分对照组(C)、高脂饲料喂养组(HFD)、高脂饲料加降脂粉剂喂养组(LLP)一周后，检测血脂的变化。结果：降脂粉剂异黄酮含量为3.8% (3.8% ± 0.5%)；高血脂患者的降脂有效率达96.7%，甘油三酯(TG)、总胆固醇(TC)有显著降低(p < 0.05)，低密度脂蛋白(LDL)轻度降低，高密度脂蛋白(HDL)轻度升高。高脂饲料加降脂粉剂喂养组小白鼠的TC比高脂饲料喂养组显著降低(p < 0.01)。结论：黑豆黑米茯苓配方降脂粉剂富含异黄酮，对高血脂患者和实验性高胆固醇小白鼠有明确的降脂效果，可以安全有效地用于降血脂治疗，其有效成分值得进一步研究。 关键词 :降脂粉剂，高血脂，异黄酮 Copyright © 2017 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 到目前为止，用于降脂的绝大多数药物是他汀、贝特及烟酸类化学药物 [ 1 ] [ 2 ] ，然而在临床上，许多患者在长期接受他汀类等治疗后，由于其产生的治疗副作用而停止用药，这已成为提高血脂达标率的重要障碍。因此，天然食品或中药降脂可能具有独特的优势，研发患者依从性强的食疗保健食品或中药降脂保健药物，将有显著的临床价值。目前我国18岁以上人群中血脂异常率达18.6%，约有1.6亿血脂异常患者 [ 2 ] 。对降脂保健食品有效成分进行研究开发，对心血管疾病的防治具有重要意义。 我国早有食用黑色食品强身健体，治疗疾病，延年益寿的传统 [ 3 ] 。与普通食品相比，黑色食品不但有很高的营养价值，而且富含提高人体免疫力和抗氧化作用的异黄酮、花青素等物质，因而是药食两用的保健佳品。 本研究观察黑豆黑米茯苓原粮配方制剂 [ 4 ] 的降脂效果，对比其对高血脂患者和实验性高血脂动物模型的降脂作用。
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user: 2. 材料和方法 黑豆黑米茯苓配方组成：黑豆、黑米、茯苓、山楂、薏米、灵芝、决明子。均从市场购得。 称取降脂粉1克，溶于75%乙醇，乙醇定容至25 ml，室温静置1小时取上清液，用紫外–可见光分光光度计做光谱扫描，测定吸收光谱，分析主要成分，并用下述标准曲线计算异黄酮含量。 称取5-甲基-7-甲氧基异黄酮标准品5 mg，溶于75%乙醇并定容至25 ml，分别取0.25 ml、0.5 ml、1 ml、1.5 ml、2 ml、2.5 ml、3 ml标准品溶液，定容至10 ml，用75%乙醇做空白对照，在325 nm测各个浓度标准液的吸光值，以标准液浓度为横坐标，吸光度为纵坐标做标准曲线。 40~70岁高血脂患者30例，男女均有，服用上述降脂粉剂加工粉剂20克/天，连续服用20天，用降脂粉剂前后均静脉取血一次检测血脂四项指标的变化：即血清TG、TC、LDL、HDL。血脂四项任一指标变化±15%或以上为有效。实验动物为近交系昆明小白鼠，由黄淮学院动物中心提供。选20周龄雌性、雄性小白鼠共30只，随机分为对照组、高脂饲料喂养组、高脂饲料加降脂粉剂喂养组各10只，分别以不同饲料喂养一周后，戊巴比妥钠腹腔注射麻醉(50 mg/Kg)后摘除眼球取血，血液离心4000转/分15分钟，取血清检测血脂TG和TC。高脂饲料组成：普通饲料90%、食品级胆固醇2%、猪油7.5%、胆盐0.5%。检测仪器：RE-52C旋转蒸发仪(上海亚荣仪器公司)；721分光光度计(上海佑科仪器公司)；血脂检测试剂盒(长春汇力生物技术公司)；5-甲基-7-甲氧基异黄酮标准品(上海如吉生物科技发展有限公司)。 对测量数据进行统计学处理，数据均值±标准差(X ± sd)表示，用Sigmaplot 10进行统计学分析，组间采用单因素方差分析(ANOVA)或t检验，p < 0.05为有显著性统计学意义。
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user: 3. 结果 降脂粉乙醇提取液的扫描光谱图显示在紫外区220 nm和280 nm附近有两个吸收带(图1)，符合异黄酮的特征吸收光谱；在500~540 nm可见光区没有出现花青素的特征吸收峰。 5-甲基-7-甲氧基异黄酮标准曲线显示在4~60 μg/ml范围内呈较好的线性关系(图2)，以5-甲基-7-甲氧基异黄酮计量降脂粉异黄酮含量为3.8% (3.8% ± 0.5%)。 30例血脂异常患者服用黑米黑豆茯苓配方降脂粉剂20日前(Control)后(LLP)血脂四项检测指标有效率达96.7% (29例患者用本降脂粉剂后出现不同程度的血脂改善)，甘油三酯(TG)、总胆固醇(TC)有显著降低(p < 0.05)，低密度脂蛋白(LDL)轻度降低，高密度脂蛋白(HDL)轻度升高。如表1。在试用剂量下没有任何不良反应。 高脂饲料加降脂粉剂喂养组(LLP)小白鼠的TC比高脂饲料喂养组(HFD)显著降低(p < 0.01)。表2。HFD组比C组血清TC明显增加(p < 0.01)，三组间血清TG变化无显著性差别。 图1. 降脂粉乙醇提取液的扫描光谱图 图2. 5-甲基-7-甲氧基异黄酮标准曲线 Table 1 Effect of black bean， black rice and poria powder formula on blood lipids in Hy- perlipidemic Patient (mmol/L) TG TC LDL HDL Control LLP 2.50 ± 0.50 1.62 ± 0.61 * 5.24 ± 1.32 4.60 ± 0.53 * 2.99 ± 0.66 2.74 ± 0.26 1.17 ± 0.24 1.22 ± 0.20 表1. 黑豆黑米茯苓降脂粉配方对高血脂患者的作用 *p < 0.05. Table 2 Effect of black bean， black rice and poria powder formula on blood lipids in Mic (mmol/L) TC TG LDL HDL C HFD LLP 2.58 ± 0.20 3.23 ± 0.13 * 2.84 ± 0.18 ** 0.54 ± 0.07 0.44 ± 0.05 0.67 ± 0.12 - - - - - - 表2. 黑豆黑米茯苓降脂粉配方对高血脂小鼠的作用 * p < 0.05 vs C; ** p < 0.01 vs HFD.
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user: 4. 讨论 光谱分析显示黑豆降脂粉剂富含异黄酮，未检出花青素成分。可能是加工过程中花青素被热降解所致。 临床医学认可的人体血脂达标值是其正常上限，即总胆固醇 < 5.20毫摩尔/升(200毫克/分升)，甘油三脂 < 1.70 mM (150毫克/分升)，低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C) < 3.12 mM (120毫克/分升)，高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C) > 1.02 mM (40毫克/分升)。本实验30例血脂异常患者服用本降脂粉剂有效率达96.7%，血清TG和TC显著性下降，对LDL和HDL有不同程度的改善作用。对30只实验小白鼠进行不同的饲料喂养方法，血清检测结果显示高胆固醇饲料喂养能有效地提高血胆固醇水平，降脂粉剂添加后喂养能有效预防高血脂的发生。 黑豆，自古即入药，是药食两用的保健佳品。黑豆因含有丰富的营养，故有“豆中之王”的美称，其蛋白质含量高达49% (黄豆的蛋白质含量约为36%)，其中人体8种氨基酸种类齐全，并富含油酸及亚油酸和大豆异黄酮，这类不饱和脂肪酸及大豆异黄酮具有降低胆固醇的作用，对预防高血压血管硬化、冠心病等大有益处 [ 5 ] 。黑豆中还含有丰富的磷脂、胆碱等对神经系统有保健作用的物质及维生素E等抗衰老物质，对于预防老年性痴呆和记忆力减退及延缓机体老化有特殊功效。所以，黑豆是中老年人保健食谱中不应缺少的营养食品，更是值得推荐和重点开发的保健食品。 黑米是我国优异的稻种资源，种皮富含花色苷类物质。凌文华、刘岱琳博士、张名位等 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 报道了膳食黑米和黑米皮不仅可以降低实验动物的血脂水平、抑制动脉粥样硬化的发生和发展，还可以降低机体氧化应激水平和提高抗氧化酶活性，并在动物实验中发现该作用与其花色苷类物质与肠道胆固醇的逆向转运有关。 据现代医学检测，茯苓含有效成分茯苓多糖达90%以上，茯苓多糖不仅能增强人体的免疫功能，特别是能调整T细胞亚群的比值，增强机体免疫功能，改善机体状况，增加抗感染能力，而且有较强的抗癌作用。此外还含有丰富的茯苓酸、卵磷脂、组氨酸等。这些有效成分的检出，确证了茯苓的药食两用价值和补益延寿的功效 [ 3 ] [ 11 ] [ 12 ] 。 薏米，在我国有悠久的栽培历史，它营养价值高，被誉为“世界禾本科植物之王”；它药食兼优，在欧洲被称为“健康之禾”；在日本被列为“防癌食品”。其抗癌的有效成份为薏苡仁酯，薏仁内酯等，能有效抑制癌细胞的增殖，薏苡仁对链左霉素诱导的糖尿病大鼠的血糖和血脂代谢，有重要的调控作用 [ 13 ] [ 14 ] 。常食薏米，能使身体轻捷，减少肿瘤发病的机会。薏米还是一种美容食品，常食可以保持人体皮肤光泽细腻，消除粉刺，色斑，改善肤色，在药膳中也应用广泛，被列为宫廷膳食之一。 根据本实验结果及以上研究显示，黑豆黑米茯苓配方降脂粉剂对高血脂患者和实验性高胆固醇小白鼠有明确的降脂效果，可以安全有效地用于人体降血脂治疗和预防实验动物高血脂的发生，其有效成分值得进一步研究。
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user: 摘 要 利用NCEP/NCAR的FNL再分析资料，结合气象卫星与地面降水观测资料的融合产品，采用云水资源监测评估方法(CWR-MEM)和利用GrADS对FNL再分析资料进行解码和格式转换等方法，对海南2015年空中云水资源及特征参量分布特征和变化趋势进行了研究，也分析了海南不同区域的云水资源各特征量的分布特征，并对海南2015年及历年降水量的时空分布特征进行分析。 关键词 :云水资源，增雨潜力，评估，FNL再分析资料，CWR-MEM方法 Copyright © 2017 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 海南的季节性和区域性干旱，影响工农业生产，为解决水资源短缺问题，需要了解海南空中云水资源的分布及其变化规律。由于云水量资料获取较为困难，导致云水资源的研究比较缺乏，阻碍了空中水资源的开发利用。本文应用中国气象科学研究院人工影响天气中心的水资源监测评估方法(Cloud water resource-monitoring and evaluation method，简称CWR-MEM)和利用GrADS (Grid Analysis and Display System)对NCEP/NCAR (美国国家环境预测中心/大气研究中心)的FNL (Final Operational Global Analysis)再分析资料进行解码和格式转换等方法，对2015年海南空中云水量的分布特征和变化趋势进行分析和研究。估算空中云水资源人工增雨潜力，为开展人工增雨作业提供科学依据，这具有十分重要的现实意义 [ 1 ] - [ 10 ] 。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 2.2.1 . 大气再分析资料 采用NCEP/NCAR提供的6小时一次FNL再分析资料，一天4次(世界时00时、06时、12时和18时)，空间分辨率1˚ × 1˚，垂直方向从1000 hPa到10 hPa共26层。包括地面气压、海平面气压、位势高度、温度、相对湿度以及风场等信息，同时在垂直方向上也能给出不同高度的大气特征量。FNL资料是T 254 L 64谱模式的高分辨率资料同化地面观测、无线电探空、气球、飞机和卫星观测资料得到的。本文利用GrADS对FNL资料进行解码和格式转换 [ 11 ] [ 12 ] 。 2.2.2 . 降水融合产品 采用国家气象信息中心下发的气象卫星与地面降水观测资料的融合产品(CMPA-Hourly， V1.0)，水平分辨率1˚ × 1˚，时间分辨率为1小时。 2.2. 方法 应用云水资源监测评估方法CWR-MEM，根据大气水平衡理论，归纳得到(0-T)时段内，任意区域内的水汽和水凝物的平衡方程 [ 13 ] ： 水汽终值 − 水汽初值 = 水汽输入 − 水汽输出 + 蒸发 − 凝结 + 地面蒸发 (1) 水凝物终值 − 水凝物初值 = 水凝物输入 − 水凝物输出 + 凝结 − 蒸发 − 降水(2) 云水资源及相关物理量的计算方法： 一定时段(0-T)、一定区域范围(X，Y，Z)的云水资源评估量包括各种水物质总量、水物质更新周期和水物质转换效率三类，共十个参量。各参量的概念和计算方法如下： 水汽总量GQv：T时段内，评估区域内参与大气水循环过程的水汽总量。 GQv = 水汽初值 + 水汽输入 + 地面蒸发 + 蒸发 或GQv = 水汽终值 + 水汽输出 + 凝结 水凝物总量GQh：T时段内，评估区域内参与大气水循环过程的水凝物总量。 GQh = 水凝物初值 + 水凝物输入 + 凝结 或GQh = 水凝物终值 + 水凝物输出 + 降水 + 蒸发 降水总量GR：T时段内，分析区域的降水总量。 GR = T时段内区域雨量累加 云水资源总量GCWR：一定范围，一段时间中，水凝物总量中没有降到地面的那部分。 GCWR = 水凝物总量 − 降水总量 = 水凝物终值 + 水凝物总输出 + 蒸发 或GCWR = 水凝物初值 + 水凝物总输入 + 凝结 − 降水 水汽更新周期Tv：0-T时段，评估区域内水汽瞬时总量的平均值和平均降水强度的比值。 Tv = 水汽瞬时总量的平均值/(总降水量/时段) 水凝物更新周期Th：0-T时段，评估区域内水凝物瞬时总量和平均降水强度的比值。 Th = 水凝物瞬时总量的平均值/(总降水量/时段) 水汽凝结效率P：一定范围，一段时间中，总凝结量占总水汽量的比率。 P = 总凝结量/水汽总量 水汽降水效率Ev：一定范围，一段时间中，降水总量占水汽总量的比率。 Ev = 降水总量/水汽总量 水凝物降水效率Eh：一定范围，一段时间中，降水总量占水凝物总量的比率。 Eh = 降水总量/水凝物总量 总水物质降水效率Em：一定范围，一段时间中，降水总量占总水物质总量的比率。 Em = 降水总量/总水物质量
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user: 3. 云水资源评估值 3.1. 海南2015年云水资源评估值 海南2015年空中云水资源评估计算结果见表1。 水汽和水凝物输入和输出量评估值列于表2。 3.2. 海南2015年不同区域云水资源评估值 海南东部地区(包括文昌、琼海和万宁)，西部地区(包括昌江和东方)，北部地区(包括海口、定安、澄迈、临高和儋州)，南部地区(包括乐东、保亭、陵水和三亚)，中部地区(包括屯昌、白沙、琼中和五指山)的空中云水资源的计算评估结果值分别列于表3~表5。 Table 1 Evaluation values of the Hainan 2015 cloud water resourc 特征参量 2015年评估值 水汽总量GQv 2.19623 × 10 15 kg (21962.3亿吨) 水凝物GQh 4.949 × 10 13 kg (494.9亿吨) 水汽更新周期Tv 5 day 水凝物更新周期Th 10.7 hour 水汽凝结效率P 2.2% 总水物质降水效率Em 2% 水汽降水效率Ev 2.1% 水凝物降水效率Eh 94% 空中云水资源总量GCWR 3.15 × 10 12 kg (31.5亿吨) 表1. 海南2015年空中云水资源评估值 Table 2 The water vapor and hydrometeor boundary of each input and output evaluation value of Hainan in 201 输入(亿吨，10 11 kg) 输出(亿吨) 净输入量(亿吨) 水汽Qv 2054.58 2047.175 74.1 水凝物Qh 166.094 160.4896 5.60472 表2. 海南2015年从各边界输入和输出的水汽和水凝物评估值 Table 3 The air water amount of material evaluation value in different regions of Hainan in 201 区域 水汽总量QGv (亿吨，10 11 kg) 水凝物总量QGh (亿吨) 降水总量QR (亿吨) 云水资源总量GCWR (亿吨) 东部 3796.1 98.9 92.3 6.6 西部 2302.4 41.8 38 3.7 北部 6823.4 144.6 135.3 9.2 南部 4396.7 95 88.1 7 中部 4309.6 121.3 111.6 9.8 表3. 海南2015年不同区域空中各水物质总量评估值 Table 4 The air water material evaluation value of different areas of Hainan in 201 区域 面积 (km 2 ) 水汽量Qv (mm) 水凝物量Qh (mm) 降水量R (mm) 云水资源量CWR (mm) 东部 6040 62，849.3 1637.7 1527.8 109.9 西部 3860 59，647.7 1082.1 985.5 96.6 北部 10，280 66，375.6 1406.3 1316.5 89.8 南部 6960 63，170.4 1365.2 1265.1 100.1 中部 7180 60，022.1 1690.1 1554 136.1 表4. 海南2015年不同区域单位面积上空中各水物质评估值 分析2015年不同区域的云水资源评估量可见：北部的水汽总量最多，西部的水汽总量最少，水汽更新也较快，４至6天；水汽凝结效率都差不多，在2%左右，其中水汽凝结效率最高的是中部，约为2.8%，最少的是西部，约为1.8%。在各区域中，北部和中部的水凝物总量较为丰沛，西部的水凝物总量最小， Table 5 Evaluation value of water substances update cycle and conversion efficiency in different regions of Hainan in 201 区域 水汽更新周期 Tv (day) 水凝物更新周期 Th (hour) 水汽凝结效率 P (%) 降水效率Ev (%) 降水效率 Eh (%) 东部 4 10 2.6 2.4 93 西部 6 11 1.8 1.7 91 北部 5 10.6 2.1 1.9 94 南部 5 10.8 2.2 2 93 中部 4 10.9 2.8 2.6 92 表5. 海南2015年不同区域水物质更新周期和转换效率评估值 但平均到单位面积上后，中部的水凝物平均值最大，东部次之，西部的水凝物平均值也是最小。各部区域的水凝物降水效率比较大，都在90%以上。而各部区域的水汽降水效率Ev和总水物质降水效率Em均较低，约2%左右。 海南不同区域中，中部和东部水凝物总量较大，云系有较高的降水效率，云水资源总量也最为丰沛；西部区域水凝物总量为各部区域中最少，降水效率也最低，都有很大一部分云水资源可供开发利用。
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user: 4. 海南不同区域云水资源各特征量的分布特征 4.1. 海南2015年不同区域云水资源总量分布特征 海南空中云水资源总量GCWR在中部、东南部最为丰沛，西部云水资源总量相对较少，空间分布极不均匀，如图1所示。 4.2. 海南2015年不同区域水汽和水凝物存量分布特征 海南岛水汽分布是西南部少、四周多，这可能与海南岛地形和四周是海洋有关；而水凝物的分布与降水趋势相类似，中部的水凝物多，而四周少。与水汽相比，水凝物的瞬时存量明显小于水汽约3个量级，且空间分布更为不均匀。水汽存量主要位于海南岛的沿海地区，最小值在西南部；而水凝物存量的最大值位于中部，依次往本岛四周减少，如图2所示。 4.3. 海南2015年水汽和水凝物平流输送分布特征 海南水汽平流输送值中部较大，东北部次之，西部和西南较小。而水凝物平流输送值在中部最小，西部反而最大。海南水汽和水凝物平流输送分布有所相反；水凝物的年平流输送明显小于水汽约1个量级，如图3所示。 4.4. 海南2015年水汽和水凝物更新周期 水汽更新周期年平均值大多在4~6天之间，水凝物更新周期10~11小时，如图4所示。
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user: 5. 海南岛历年降水量的时空分布特征 海南岛50年(1961~2010)平均降水量的空间分布，如图5所示。从中可以看到，全省各市县年平均降水量都比较大，降水丰沛，全省年平均降水量接近 1800 mm 。其中以中部的琼中县为最多，达到 2401.5 mm ，而西部的降水量普遍较小，其中东方市的年平均降水量最少，仅为 962.2 mm ，是全省最缺水的地区。就不同区域的降水量而言，中部单位面积上的平均降水量最大，东部次之，均超过 1500 mm ，西部单位面积上的降水量最小，不足 1000 mm 。 图1. 海南2015年不同区域空中云水资源总量分布特征[10 11 kg] 图2. 海南2015年存量分布特征 (a) 水汽 (b) 水凝物[mm] 图3. 海南2015年净输送值分布特征 (a) 水汽 (b) 水凝物[10 11 kg] 由于地形和热带气候的影响，降水量在时空上分布极不均匀，东湿西干非常明显。每年5~10月是多 图4. 海南2015年更新周期 (a) 水汽[天]和 (b) 水凝物[小时] 图5. 海南岛50年平均降水量的空间分布特征 雨季，总降雨量达 1500 mm 左右，占全年降雨量的70%~90%；每年11月至次年4月为少雨季，仅占全年降雨量的10%~30%；海南岛中部和东部降水量较大，西部降水量较小。海南岛属季风气候区，盛行风随季节变更。冬半年，常风以东北风和东风为主，平均风速2~3 m/s。夏半年，海南岛转吹东南风和西南风，且夏秋台风较多，水分和热量都比冬半年充足。海南处于热带地区，阳光充足，日照时间长，水分蒸发量大，少雨季干旱常常发生。
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user: 6. 海南2015年气候概况 2015年1月~12月，海南降水量较常年平均偏少24%，其中：2月、3月、5月、8月月雨量较常年同期异常偏少5~7成；1月、6月、9月、10月较常年同期偏少1~3成；4月、12月降水量较常年同期偏多约1~3成；11月降水量与常年同期持平。如图6所示。 图6. 海南2015年月平均降水量分布特征
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user: 7. 小结 应用水资源监测评估方法CWR-MEM和利用GrADS对FNL资料进行解码和格式转换的方法，分析评估了2015年海南空中云水资源，分析结果对开发人工增雨潜力无疑具有重要的参考意义。 1) 海南2015年空中云水资源总量31.5亿吨，水汽净输入量74.1亿吨，水凝物净输入量5.6亿吨。 2) 海南不同区域中，中部和东部水凝物总量较大，云系有较高的降水效率，云水资源总量也最为丰沛；西部区域水凝物总量为各部区域中最少，降水效率也最低。 3) 海南2015年不同区域云水资源总量GCWR分布特征，在中部、东南部最为丰沛，西部云水资源总量相对较少，空间分布极不均匀。 4) 海南2015年不同区域水汽和水凝物存量分布特征，水凝物的瞬时存量明显小于水汽约3个量级，且空间分布更为不均匀。 5) 海南2015年水汽和水凝物平流输送分布特征，水汽和水凝物平流输送分布有所相反；水凝物的年平流输送明显小于水汽约1个量级。 6) 海南2015年水汽更新周期年平均值大多在4~6天之间，水凝物更新周期10~11小时。 7) 海南岛50年(1961~2010)降水量的时空分布特征，全省各市县年平均降水量都比较大，降水丰沛，年平均降水量接近 1800 mm 。 8) 海南岛2015年平均降水量较常年平均偏少24%，为 1360.5 mm 。 基金项目 资助信息：中国气象局华南区域气象中心科技攻关项目《人工增雨潜力的自动分级预报设计》。
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user: 摘 要 利用Micaps常规资料以及区域气象站降水观测资料，对2016年7月9~11日庆阳市短时暴雨天气过程的环流背景、中尺度特征及物理指数进行了分析。结果表明：1) 连续2天短时暴雨发生在稳定的大陆高压脊中。低槽切变线形成中低层辐合，东部型南亚高压前部急流形成高空强辐散，高、低空系统耦合使暴雨区有较强上升运动。台风“尼伯特”和副热带高压作用下，庆阳市水汽辐合，湿层明显增厚，切变线触发高温高湿能量，造成暴雨天气。2) 地面中尺度辐合线是触发暴雨的重要因子，其与强降水有很好的对应关系。3) “7.9”过程为中小尺度对流云团在降水区的更替造成，中高层 “干侵入”、低层暖平流明显，降水强度大。“7.10”过程为中小尺度对流云团合并为中尺度对流云带经过降水区造成，强降水影响范围广，持续时间长。4) 通过分析两次过程， 发现高层显著冷平流，中低层暖平流环境，以及稳定增强的高湿高能和上干下湿的不稳定层结均有利于庆阳短时暴雨的产生。 关键词 :短时暴雨，中尺度，地面辐合线，温度平流 Copyright © 2017 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 短时暴雨是中国黄土高原边坡地带夏季最为频发最易致灾的强对流天气之一，其引发的暴洪灾害所造成的人员伤亡和对农业的损失达到气象灾害之最 [ 1 ] [ 2 ] 。很多学者 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 对黄土高原发生暴雨的环流形势和环境场进行了分析，也有学者针对其发生机制的不同进行了可预报性研究 [ 7 ] - [ 11 ] ，取得了一定成果。但普遍认为短时暴雨突发性强，时间集中、落区分散，灾损重，强度及落区很难把握，是汛期气象服务工作的重点和难点所在。 庆阳市位于甘肃省东部，地处106˚45'E~108˚50'E与35˚10'N~37˚20'N之间，辖7县1区，属黄土高原沟壑地带，地势西北高东南低，山、川、塬兼有，沟、峁、梁相间，地貌格局造成该地强降水以及地质特征均具有多样性，一旦遇到较强降水就容易造成暴洪灾害 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 。如2013年7月14日夜间环县樊家川暴洪灾害造成4人死亡、6人失踪和巨大的财产损失，2014年6月18日夜间华池县悦乐镇2名小孩被洪水冲走，而这些灾害都是因2~3 h的暴雨引发山洪所致。在这方面也有气象工作者做了一定的研究，路亚奇等 [ 17 ] 分析了局地短时致灾暴雨的成因，王位泰等 [ 18 ] 针对暴雨的雷达回波特征进行了分析。但是，由于受控制天气系统位置、强度的异同，致使暴雨强度及落区在实际预报业务中，总存在很大的不确定性。因此，总结分析每次过程的异同点，积累可预报性经验指数，对提升防灾减灾能力具有很大意义。本文针对盛夏连续2天短时暴雨环流背景、中尺度、物理量等特征进行分析，以期能为庆阳市短时暴雨预报预警提供更多参考。
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user: 2. 天气实况及灾情 2016年7月9~11日，甘肃省庆阳市连续2天发生短时暴雨天气。193个雨量监测站中9-10日(“7.9”过程，下同)有5站(次)24 h降水量 ≥ 50 mm，最大庆城县蔡家坪88.8 mm。出现短时强降水16站(次)，集中于9日15：00~10日02：00 (北京时，下同)，持续11 h，10 min最大雨强25.5 mm，1 h最大52.5 mm，2 h最大庆城县蔡家坪88.1 mm，落区位于庆阳市东部偏北的华池–庆城–合水一线，呈南北带状分布(图1(a))。10~11日(“7.10”过程，下同)有8站(次)24 h降水量 ≥ 50 mm，最大合水县蒿咀铺85.5 mm。出现 图1. 庆阳市2016年7月9~10日(a) 10~11日(b) 24 h降水量分布图(单位：mm) 短时强降水24站(次)，集中于15：00-11日08：00，持续17 h，10 min最大雨强17.2 mm，1 h最大55.2 mm，2 h最大合水县蒿咀铺71.2 mm，落区呈2条南北带状分布，一条位于庆阳市西部即环县西南–镇原–西峰–宁县西部，另一条位于东部即华池–庆城东部–合水(图1(b))。 据庆阳市民政局灾情资料显示，此次强降水致使环县、华池、庆城、镇原等地出现洪涝灾害，洪水淤埋农田，倒塌毁坏房屋(窑洞)，冲走或淹死家畜，冲毁县、乡、村级公路，损毁水利、电力设施，造成直接经济损失2500万元。 由上可知，连续2天短时暴雨过程集中在下午到夜间，强中心1 h降水量均接近或超过50 mm，2 h雨量接近于过程最大值，落区呈带状分布，强雨带两侧，降水量明显减小。“7.10”降水强度略弱于“7.9”，但持续时间更长，影响范围更广。
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user: 3. 环流形势分析 2016年7月9日08:00图2(a)~图2(d)，200 hPa (图2(a))，南亚高压增强呈东部型，中心位于青海东部，强度1263 dagpm，庆阳市位于其前部偏北大风速带(≥30 m∙s −1 )上，高层抽吸作用增强，300~400 hPa暴雨区附近出现强辐散中心，散度值 > 6 × 10 −6 s −1 ；500 hPa (图2(b))，巴尔克什湖至新疆西北部(以下简称为新疆低槽)和中国东北地区东部为低槽，在2槽之间，大陆高压584 dagpm脊线稳定维持，高压脊内河套至河北西部有中尺度低压，低压中心为583 dagpm，低压后部冷空气下注影响庆阳市北部；700 hPa (图2(c))，低槽东移南压至蒙古国南部，河套–庆阳北部–武都有切变线，虽无明显的低空急流，但在台风 [ 19 ] “尼伯特”和副热带高压作用下，来自海上和热带的暖湿气流从云南向北沿高原东侧伸展至甘肃东部，庆阳市中部水汽辐合，湿层增厚。对应温度场上，“舌状”暖温度脊自青藏高原东部向北伸展至贝加尔湖南部；地面图上(图2(d))，河套以南地区为热低压控制。因此，庆阳低层形成了高温高湿的环境，对流潜势增强。伴随午后太阳辐射，近地层湿热能量继续增加，大气层结不稳定性增强。故而中尺度低压、切变线触发不稳定能量，造成了9日庆阳市中东部出现短时暴雨。 7月10日08:00 (图略)，200 hPa南亚高压继续增强，出现3条闭合等值线，中心位置略东移，强度达1272 dagpm；500 hPa新疆低槽偏北东移至贝加尔湖至蒙古国南部，受台风“尼伯特”缓慢北上影响，584 dagpm脊线位置变化不大，高压边缘有小槽引导冷空气侵入河套以南大部地区；700 hPa河套西部及甘肃民勤–夏河有“人”字形切变，偏南气流及“舌状”暖温度脊维持。地面形势场与9日相似。庆阳市湿度增加，湿层增厚，受“人”字形切变影响，10日强降水范围更广，持续时间更长。 以上分析表明，连续2天暴雨发生在稳定的大陆高压脊中，200 hPa 东部型南亚高压前部偏北急流在庆阳市高空形成强辐散中心，500 hPa高压边缘低槽引导冷空气侵入河套以南地区，形成中、低层辐合。台风“尼伯特”和副热带高压作用下，偏南气流显著，暴雨区水汽辐合，湿层增厚，切变线触发低层高温高湿能量，造成暴雨天气。
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user: 4. 中尺度对流系统特征 4.1. 中尺度综合分析 中尺度天气图分析已成为近年强对流天气短时临近预报的重要参考依据 [ 20 ] 。由图3可知，500 hPa庆阳市北部的河套及偏东北地区为显著干区(T-Td ≥ 15˚C)，700 hPa陇东南地区有湿舌，比湿 ≥ 12 g/kg，湿舌东北向伸展至庆阳市，可见暴雨区中高层为干区，低层为明显的高湿区；700 hPa有暖舌，T 700-300 ≥ 40˚C，高低层温差显著，同时9日K ≥ 32˚C，10日存在K = 40˚C大值中心。说明庆阳市2天均存在中高层干冷、低层暖湿的不稳定条件，且暖湿条件不断增强；700 hPa切变线和地面辐合线使低空暖湿气流辐合上升，500 hPa低槽、200 hPa偏北急流从干区南下穿过湿区，使得庆阳中高层辐散抽吸作用增强， (实线为高度场，单位：dagpm；虚线为温度场，单位：˚C，双实线为切变线) 图2. 2016年7月9日08：00 200 hPa (a)，500 hPa (b)，700 hPa (c)及地面(d)天气图 图3. 2016年7月9日08：00中尺度分析 三者共同影响，为暴雨提供了较强的动力抬升条件；由此可见，这种中高层抽吸辐散，低层切变辐合，加之稳定增强的高湿高能和上干下湿的不稳定层结均有利于庆阳短时暴雨的产生。 4.2. 中尺度地面辐合线 大气层结不稳定时，需要一定的抬升力才能触发对流天气的发生。已有研究 [ 15 ] 表明，特殊地形、锋面、低层干线、切变线等都可提供触发对流的抬升条件。利用逐3 h的地面天气图分析地面辐合线的演变，由图4可见，9日、10日早上在河套南部沿黄河一线就有地面辐合线稳定维持，临近中午辐合线迅速南压进入庆阳市北部环县境内，由于环县西北部地形(毛井乡马大山海拔高度2089 m，为庆阳市最高)的抬升作用，辐合明显发展，地面辐合线为雷暴生成提供了抬升条件，因此，午后在地面辐合线附近中尺度对流云团加强发展，从而造成连续2天强天气的发生。 9日(图4(a)) 11:00地面辐合线进入环县境内后迅速加强，这与环县西北部地形影响有直接的关系，同时与其前部的偏东气流相遇也使得辐合线更加明显，随着地面东风加强，14:00~17:00辐合线呈准南北向，在其尾部附近的庆城县蔡家坪、马岭等地出现了持续2 h且小时降水量接近50 mm的短时暴雨。20:00河套–庆阳北部又有1条辐合线生成并迅速东移，23:00移至庆阳市东部并维持，使得东部华池、合水出现短时强降水。10日(图4(b)) 11:00之前，地面辐合线形态与9日相似，并有中–α尺度对流云带存在，14:00后辐合线加强呈东北–西南向，其尾部位于庆阳市北部，环县、华池出现小时雨强15~19 mm的降水。17:00后辐合线明显增强南压，20:00到11日05:00，辐合线形态及强度无明显变化，位置有南北摆幅， 图4. 2016年7月9~10日(a) 10~11日(b) 逐3 h地面辐合线演变图 对应卫星云图上，庆阳市大部分地方对流云团发展旺盛，且在地面辐合线位置对应有中-β尺度的对流云团强中心，故而庆阳市中南部多地交替出现了强降水。 可见，地面辐合线是触发连续2天暴雨发生的重要因子，也是中尺度对流云团产生和加强的最直接系统。地面辐合线附近更有助于中-β尺度对流云团的加强发展，同时，地形抬升促使辐合线增强，地面偏东、偏南风的加强与减弱，也影响到辐合线的形态、位置与强度。 4.3. 中尺度云团特征分析 图5(a)~图5(d)是7月9-11日强降水时段FY-2G红外云图变化情况。9日对流云团发生发展有2次过程，第一次过程是14:00~21:00，14:00庆阳市北部有中-β尺度对流云团生成，16:45 (图5(a))，对流云团显著发展，并在庆阳市东、西两侧各生成一个β尺度单体，云顶亮温TBB最低为−56˚C，强降水开始，17:00后两单体逐渐合并，并在庆阳市东部形成一椭圆状强对流云团，结构密合，边界清晰，TBB梯度增大，最低为−60˚C，这一过程中，庆阳市有13个区域站出现强降水，最强点47.2 mm∙h −1 ，后该云团东南方向逐步移出庆阳市；第二次过程是19:00~10日02:00，19:15 (图5(b))，河套南部有多个对流云团迅 图5. 2016年7月9~10日FY-2G红外云图 速南下合并进入庆阳市，22:00后在华池东部发展成熟为中-β尺度云团，但面积范围较上一过程小，结构较松散，TBB为−48˚C，持续时间较短，故而这一时段内仅有3站出现强降水，强度也明显减弱。 10日12时左右，河套地区沿冷空气下滑位置，有中-α尺度对流系统生成，在200 hPa南亚高压反气旋背景下，顺时针旋转逐步逼近庆阳市，13时左右在河套南部至庆阳市北部形成中-β尺度准南北向的对流云带，TBB为−43˚C。随着系统缓慢旋转南压，云带呈单切变线型向东南弯曲，17:30 (图5(c))其尾部TBB达−53˚C，到20:00庆阳北部有3站出现强降水，最强31.8 mm∙h −1 。同时，18时左右，云带后侧又有一对流单体生成，并迅速发展增强呈椭圆状，TBB稳定达−58˚C，随着其缓慢东移南压，21站出现短时强降水，最强55.2 mm∙h −1 。对流云团于8时左右移出庆阳，整个强降水过程结束。 由此可见，连续2天的短时暴雨是在河套冷空气下滑影响下，“7.9”过程为中小尺度对流云团在降水区的的不断新陈更替造成，“7.10”过程强降水为中小尺度对流云团合并为中尺度对流云带经过降水区造成，地面辐合线与中-β尺度对流云团有很好的对应关系，中-β尺度对流云团是产生本次短时暴雨的直接系统。
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user: 5. 对流环境条件 5.1. 温度平流 温度平流既可造成大气层结不稳定，又可促使垂直运动，有利于强对流天气的发生 [ 21 ] 。沿 108˚E分别做7月9日、10日温度平流经向剖面(图略)，可知暴雨区温度平流分布，近地面层(850 hPa)以下为弱的冷平流，中低层(500~700 hPa)为正温度平流，2天暖平流中心均位于700 hPa，中心强度分别为10 × 10 −5 k∙m∙s −1 和4 × 10 -5 k∙m∙s −1 ，高层(300~100 hPa)有显著冷平流，冷平流中心均位于200 hPa附近，中心强度≤ −16 × 10 -5 k∙m∙s −1 。因此，2天从近地层到高层温度平流依次为弱冷－暖－显著冷的分布，即早晨由于近地逆温层的存在(图略)，较为稳定，其余层次均不稳定，但随着上午地面辐射增强，低层大气迅速升温，逆温层消失，大气会变得更加不稳定。说明这种上冷中下暖的平流环境有利于暴雨的发生。且2天高层冷平流强度相当，但9日中低层暖平流略强于10日，致使9日降水更加剧烈。 5.2. 能量与不稳定条件 5.2.1. 假相当位温( 分布) 从 的时间剖面(图6)可以看出，7~9日， 逐日增大，大值中心均位于850 hPa附近，表明前期大气低层已有暖湿能量聚积，9日20时达到了88˚C高能中心并维持至10日20时，在对流层中层(500 hPa附近)均出现 低值中心(9日71˚C，10日73˚C)，对应着干冷空气。过程变化表明，暴雨发生前期，能量有一个明显的聚积过程，发生时低层能量出现高值中心，中层出现低值中心。同时也发现， 的大值中心同总温度的高值区相对应，这种低层高温高湿，中层较干冷及不稳定层结非常有利于突发性短时暴雨的发生。 5.2.2. 不稳定条件 分析庆阳周边探空站(北部银川、东部延安、西部平凉，距离庆阳直线距离均在150 km以内)数据。1) 整个过程中，3站700 hPa温度露点差(图略)均 < 4˚C，甚至接近饱和，说明庆阳周边区域低层水汽充沛。不同的是：9日3站500 hPa温度露点差显著增大，特别银川站08时、20时差值分别达16˚C、33˚C，延安站差值分别为8˚C、16˚C。而10日3站500 hPa及以下温度露点差又迅速减小，接近饱和。这进一步说明9日中高层有干空气自东北方向侵入，呈上干下湿的层结分布，10日湿层明显增厚。2) 过程前期，K指数(图7(a))保持在35˚C~40˚C，过程中K值增大至37˚C~44˚C。稳定增大的K值使对流潜势不断增强。 图6. 2016年7月7~11日庆阳上空θse (单位：˚C)时空剖面图 图7. 2016年7月8~10日庆阳周边3探空站K指数(a)和SI指数(b)时序 3) SI指数(图7(b))先升后降，9日20时3站大幅下降至0˚C以下，平凉站降至谷点−3.4˚C，对应3站对流稳定度指数(图略)也剧降至最低点，平凉−12.7˚C，银川−28.3˚C，延安−20.2˚C，CAPE值均突增至500 J∙kg −1 以上，表明此时庆阳周边地区大气具有有效高能和极度不稳定状层结状态，且偏北偏东区域对流性不稳定更加明显，这与9日傍晚庆阳东北部出现短时暴雨相吻合。10日08时，平凉、银川站的SI指数均保持在0˚C以下较低点，CAPE较前日略减小但仍保持较大值。而延安站SI指数已升至0˚C以上，CAPE值也迅速减小，表明偏东区域能量已释放，而北部和南部仍存在不稳定能量和强对流潜势，随着切变线东移，10日下午到夜间庆阳市偏西偏南区域再度出现强降水。
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user: 6. 小结 1) 连续2天短时暴雨过程均发生在稳定的大陆高压脊中，湿热高能积聚。高压边缘低槽下滑冷空气以及切变线形成中低层辐合，东部型南亚高压前部偏北急流形成高层强辐散，高、低空系统耦合使得暴雨区形成较强上升运动。台风“尼伯特”和副热带高压作用下，庆阳市水汽辐合，湿层明显增厚，切变线触发高温高湿能量，造成暴雨天气。 2) 地面辐合线是触发连续2天暴雨发生的重要因子，也是中尺度对流云团产生和加强的最直接系统。地面辐合线与强降水有很好的对应关系，中-β尺度对流云团是产生本次短时暴雨的直接系统。 3) 高层显著冷平流，中低层暖平流环境有利于暴雨的发生。“7.9”过程中高层 “干侵入”、低层暖平流更明显，降水强度大。“7.10”过程湿层增厚，降水持续时间更长。 4) FY-2G红外云图演变分析表明，2天的短时暴雨是在河套冷空气下滑影响下形成中尺度对流云团。“7.9”过程为中小尺度对流云团在降水区的的更替造成，TBB更低，雨强大，区域相对分散，持续时间短；“7.10”过程强降水为中小尺度对流云团合并为中尺度对流云带经过降水区造成，影响范围广，持续时间长。 5) 庆阳周边探空站物理量指数的变化对强降水落区和时间有较明显的指示意义，但这些指数还需笔者通过更多的天气个例分析总结，凝炼可用性指标，来作为庆阳市局地强降水产生的判据。
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user: 摘 要 基于上海证券交易市场上证综指和深圳证券交易市场深圳成分指数，本文计算了两市的收益指数。实证分析发现，在上证综指收益指数与深证成指收益指数之间，存在长期和短期协整关系、长期和短期双向Granger因果关系、高度动态条件相关关系、高度Clayton下尾依赖关系、以及高度Gumbel上尾依赖关系。 关键词 :平稳关系，协整关系，因果关系，动态相关，尾部依赖 Copyright © 2017 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 长期以来，对于我国沪深两市股票价格收益指数之间相关性的研究，吸引了许多学者的注意力，并且已经取得了不少有益的结论。 第一，许多学者认为沪深两市的收益率之间存在很强的相关性。董彬彬(2010) [ 1 ] 研究证明，上证综指和深证成指之间具有高度的相关性。刘喜波、王增、谷艳华(2015) [ 2 ] 研究表明，沪深股市日收益率序列之间呈现出很高的相关性，表现为当沪深两市出现大幅震荡时，两市收益率的协同作用就会大幅增强。陈梦龙(2016) [ 3 ] 研究表明，沪深两市收益率之间存在较高的正向动态条件相关关系，且具有较强的持续性和平稳性。卢俊香、武宇、杜艳丽(2016) [ 4 ] 研究发现，沪深股市日收益率序列呈现出较强的相关性以及对称的尾部相关性，当沪深两市出现大幅震荡时，两市收益率的协同作用将大幅增强。 第二，许多学者认为沪深两市的收益率之间存在很强的尾部相关性。余平、钟波(2007) [ 5 ] 研究发现，上证综指和深圳成指之间所存在的尾部相关性主要表现在它们之间具有较强的Clayton Copula下尾关系。类似地，闫海梅、王波(2010) [ 6 ] 研究也认为，沪深两市股票指数之间的Clayton Copula下尾相关性很显著；毕付宽(2015) [ 7 ] 的研究也表明沪深两市在下跌时相关系数更大。吴鑫育、李心丹(2017) [ 8 ] 的研究结果表明，沪深股市交易量和价格两个变量的尾部相关性都具有明显的Clayton Copula下尾非对称特征。 第三，尽管不少学者认为中国沪深两市收益率之间存在很强的相关性和尾部依赖性，但是其长期关系并不具有协整性。吴栩、宋光辉、董艳(2014) [ 9 ] 通过对沪深股市夏普比率进行研究发现，沪深股票市场间的协整性不明显，其相关性呈现多重分形波动特征。 对于沪深股票市场价格收益指数之间的相关性问题，以上研究虽然已经得出了一些有益的结论，但是，也存在不少问题。 第一，虽然这些研究都证明上证综指与深证成指收益率之间具有较强的相关关系，但却都没有从因果关系的角度解释二者之间互相影响的方向性，对于两个市场如何互相影响缺乏逻辑解释，所以，本文将研究它们之间的双向因果关系。 第二，两个时间序列之间的依赖关系不仅可能存在长期关系，而且也可能存在短期关系，多数研究对于长期关系关注较多，却对于短期关系研究较少，所以，本文将从长期和短期两个方面研究沪深股市收益率指数之间的协整关系和因果关系。 第三，多数有关沪深两市股票收益率之间关系的研究，都集中在对于它们之间静态关系的研究，而对于动态关系的研究较少，所以，本文也将研究它们之间的动态相关性。 第四，以上对于沪深股市收益率尾部之间依赖关系的研究，基本都认为沪深股市收益率之间存在显著的Clayton Copula下尾依赖，但不存在显著的Gumbel Copula上尾依赖，本文将深入分析沪深股市收益指数之间的下尾、上尾依赖关系。 总之，本文将从长期和短期因果关系、长期和短期协整关系、动态相关关系、尾部依赖关系等方面，综合考察沪深两市股票收益指数之间的相关性，从而得出较为全面的判断。
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user: 2. 数据 本文所引用的样本数据，包括上证综指和深证成指日收盘价格指数，均下载自万得数据库，数据库中的数据由中证指数提供。样本数据时间区间以日为单位，介于2002年1月4日至2017年4月10日之间，样本总数共3699个。由于沪、深两市的营业日基本一致，所以，样本数据日期以日历日期为准，不包括节假日。所有运算均通过Eviews 8.0统计软件进行。 因为有两个股票指数，所以，用 来表示两个股票指数的不同代码。假设 是时间变量，离散型时间变量表示为 ，连续型时间变量表示为 ，二者具有同样的意义，今后将不加区别。 假设 表示第 个股票价格指数， 表示从第 个股票价格指数计算的股票收益指数，它也可以代表股票收益率，今后将不加区别，定义为： (1) 显然，股票收益指数 将围绕曲线 上下波动。如果 ， ，则股票 的价格上涨；如果 ， ，则股票 的价格下跌；如果 ， ，则股票 的价格不变。表1列出了本文所要引用到的有关变量，这些变量将在本文中被反复用到。