DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结果与分析 4.1. 杞麓湖面积变化特征分析 根据1987~2017年不同时段逐年遥感影像数据提取的湖泊面积来看(图2)，杞麓湖面积变化总体呈现缩减的趋势，具体可表现为五个阶段：1987~1989年湖泊面积显著下降阶段；1989~2011年相对平稳阶段；2011~2013年迅速缩减阶段；2013~2016年相对稳定阶段；2016~2017明显回升阶段。在近30年中，杞麓湖平均面积为34.856 km 2 ，最大面积年份为1987年，高达46.439 km 2 ，最小面积为年份为2016年，缩减至23.959 km 2 ，由此可知，杞麓湖在1987~2017年期间，湖泊面积变动较大，最小面积仅占最大面积的51.59%。 图2. 1987~2017年杞麓湖面积变化趋势 4.2. 杞麓湖空间变化特征分析 湖泊在其变化发展的过程中，除了表现在面积时间序列的变化外，还表现在空间上的变化，这与湖泊的地理位置、湖盆构造特征、气温及降水等因素密切相关 [ 17 ]。为了直观地显示杞麓湖的空间变化，我们将杞麓湖1987~2017年各年份中面积最大的湖面叠加分析，如图3所示。近30a湖泊水域变化明显，主要变动区域为湖泊的正西方向和西南方向，湖泊东北方向、正东方向以及东南方向虽然也有所缩减，但缩减区域有限，变动范围较小。 4.3. 湖泊面积变化原因分析 为了查明杞麓湖面积缩减的原因，我们查阅了云南省年鉴、水利志以及相关文献记载得出，造成杞麓湖面积缩减的原因可分为自然因素和人为因素。自然因素主要表现为降雨量多少的变化，例如造成1987~1989年湖泊面积显著下降的原因则是由于1985~1986年该地区连续降雨淹没湖泊周边农田所致，降雨结束后，农田滞水并未及时排泄，故将农田误识别为湖泊所致；造成2011~2013年迅速缩减的原因也是由降雨较少导致，2009~2013年云南省全省遭遇多年难遇的连续性干旱灾害，导致2011~2013年湖泊面积迅速缩减。人为因素是导致杞麓湖面积缩减的另一个主要因素，主要表现在：1) 杞麓湖流域内人口密集，且湖泊周边均为大面积农业耕作用地，日益增多的人口和农业灌溉用水需求量日益增大；2) 村民在杞麓湖周边围堤围垦，人为对湖泊空间形态造成极大影响，尤其是2009~2013年干旱导致村民围湖开垦现象极其严重，这也是2013年旱灾结束后，湖泊面积迟迟不见回升的主要原因；3) 随着城市化进程的加快，杞麓湖周边新建了许多大型工程，如泛亚铁路隧道工程、公路修建等工程破坏了原有的地下水平衡，导致部分泉眼骨戒，加剧干旱的进程。 图3. 1987~2017年杞麓湖空间变化
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user: 5. 结论 本文基于近30年的Landsat遥感影像数据，提取了杞麓湖湖面的MNDWI指数，并结合OTSU算法实现水体的自动识别，通过ENVI/IDL编程实现设定去除小于某湖泊面积的像元数，最终获得杞麓湖近30a湖泊面积变化数据，并通过对湖泊面积的时间和空间变化分析得出以下结论：1) 近30a中，杞麓湖面积总体呈现缩减的趋势，主要经历了1987~1989年和2011~2013年两次显著的缩减，缩减幅度较大；2) 杞麓湖在空间的变动上表现为西部和西南部缩减严重，东北方向和正东方向以及东南方向受到的影响相对较小。
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user: 6. 展望 由于在研究时段内，可使用的无云质量较好的遥感影像数据主要集中在云南的干季，因此所选用的数据均为11月~次年4月。今后可结合多传感器时空融合技术或雷达遥感影像数据获取湖泊水体面积，以面的分析其全年的变化特征，更加准确的捕捉湖泊扰动事件。
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user: 摘 要 目的：进一步探讨氨氯地平对颈动脉粥样硬化的影响，为患者临床用药的选择提供理论依据。方法入选120名患者，实验组(60例服用氨氯地平5 mg/日)和对照组(60例，服用安慰剂5 mg/日)，分别测量初始、6个月、12个月患者的颈动脉超声情况。结果：1) 实验组与对照组比较，在性别、年龄、现在吸烟情况、体重指数(BMI)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白(LDL)、高密度脂蛋白(HDL)、甘油三酯(TG)、空腹血糖、收缩压、舒张压、动脉粥样硬化斑块体积、劲动脉斑块厚度无统计学差异(p < 0.05)；2) 实验组颈动脉硬化斑块体积6个月(706.12 ± 90.08 mm 3 ， p = 0.012)到12个月(427.84 ± 69.62 mm 3 ， p < 0.001)，差异有统计学意义；相反，对照组中颈动脉硬化斑块体积6个月(793.63 ± 118.17 mm3， p = 0.964)到12个月(690.52 ± 136.57 mm 3 ， p = 0.088)，差异无统计学意义；3) 实验组颈动脉硬化斑块厚度6个月(1.28 ± 0.13 mm， p = 0.379)到12个月(1.00 ± 0.13 mm， p < 0.000)；相反，对照组中颈动脉硬化斑块厚度6个月1.33 ± 0.12 mm， p = 0.652)到12个月(1.31 ± 0.13 mm 3 ， p = 0.715)，差异无统计学意义。结论：发现氨氯地平在不影响血压的情况下，可降低劲动脉粥样硬化的发生。 关键词 :高血压，氨氯地平，颈动脉粥样硬化 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 颈动脉粥样硬化是一种常见疾病。相关研究表明，颈动脉粥样硬化是短暂性脑缺血等脑血管疾病的重要病理因素之一 [ 1 ]，并且颈动脉硬化可以提高对冠状动脉硬化性心脏病的预测 [ 2 ] [ 3 ]。而引起颈动脉硬化的危险因素有总胆固醇水平、低密度脂蛋白水平、收缩压水平 [ 4 ]。高血压在劲动脉硬化的发生发展中起重要作用，其可通过增加氧化应激、细胞因子水平、细胞粘附分子和趋化因子诱导动脉粥样硬化 [ 5 ]。相关文献研究表明，降压药可降低颈动脉硬化水平 [ 6 ]。氨氯地平作为一线降压药物，众多研究表明氨氯地平可以显著抑制动脉粥样硬化的进展，减少心血管事件 [ 7 ] [ 8 ]。但氨氯地平延缓颈动脉硬化的机制尚不明确。此次实验进一步探讨氨氯地平对颈动脉粥样硬化的影响，为患者临床用药的选择提供理论依据。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 纳入人群 本研究为前瞻性研究。选择2016年1月至2016年6月，就诊青岛市海慈医院全科医学科的高血压患者120例，年龄在50~85岁之间。所有受试者住院期间均行颈动脉彩色多普勒超声检查(均有颈动脉斑块)。排除：1) 缺血性脑卒中患者；2) 颈动脉闭塞患者；3) 高危心脏病患者。将患者随机分为两组：实验组(60例服用氨氯地平5 mg/日)和对照组(60例，服用安慰剂5 mg/日)，分别测量初始、6个月、12个月患者的颈动脉超声情况。最终完成研究的为实验组60例，对照组59例(1人随访丢失)。本研究已获我院机构审查委员会批准，并获得每位患者的知情同意。 2.2. 彩色多普勒超声 采用飞利浦HD15彩色多普勒超声仪(飞利浦超声)从近端到远端扫描双侧颈动脉。采用B型超声测量颈动脉板块的厚度、形态、大小和范围。采用无彩色血流信号的纵向和横向超声及多普勒频谱检测动脉壁是否存在栓塞物，判断颈动脉是否闭塞。所有研究数据均由2名心脏超声医师进行分析。通过协商解决读数上的差异，如果不能达成一致意见，就征求第三位有经验的读者的意见。 2.3. 统计分析 描述性统计以平均 ± 标准差或%表示。连续变量采用t检验或秩和检验，分类变量采用卡方检验描述临床特征。采用配对t检验(正态分布数据)，比较不同时间点斑块参数。采用SPSS 17.0软件进行统计分析。p < 0.05有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 一般临床特征 实验组与对照组比较，在性别、年龄、现在吸烟情况、体重指数(BMI)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白(LDL)、高密度脂蛋白(HDL)、甘油三酯(TG)、空腹血糖、收缩压、舒张压、动脉粥样硬化斑块体积、劲动脉斑块厚度无统计学差异(p < 0.05) (表1)。 Table 1 Clinical features of two group 特征 病例组(58)* 对照组(59)* p值 女性 21 (36%) 24 (41%) 0.879 年龄(年) 39.43 ± 4.92 36.85 ± 6.09 0.357 现在吸烟 9 (15%) 12 (20.3%) 0.461 BMI (kg/m 2 ) 25.79 ± 7.91 24.80 ± 3.43 0.224 TC (mmol/L) 4.23 ± 4.65 4.65 ± 0.49 0.294 LDL(mmol/L) 2.51 ± 0.67 2.44 ± 0.61 0.348 HDL (mmol/L) 1.25 ± 0.77 1.41 ± 1.04 0.084 TG (mg/mL) 2.25 ± 1.35 2.32 ± 0.20 0.598 空腹血糖(mmol/L) 4.98 ± 0.73 5.15 ± 1.28 0.794 收缩压(mm/Hg) 132.62 ± 21.54 135.57 ± 27.97 0.325 舒张压(mm/Hg) 86.04 ± 13.23 89.67 ± 14.03 0.827 动脉粥样硬化斑块体积(mm 3 ) 805.40 ± 83.98 791.43 ± 108.54 0.501 劲动脉斑块厚度(mm) 1.44 ± 0.14 1.39 ± 0.12 0.408 表1. 两组临床特征 *数据以均数±标准差或(%)表示。BMI：身体质量指数；TC：总胆固醇；LDL：低密度脂蛋白；HDL高密度脂蛋白；TG：甘油三酯。**差异有统计学意义(p < 0.05)。 3.2. 斑块体积比较 图1结果，实验组颈动脉硬化斑块体积6个月(706.12 ± 90.08 mm 3 ， p = 0.012)到12个月(427.84 ± 69.62 mm 3 ， p < 0.001)，差异有统计学意义；相反，对照组中颈动脉硬化斑块体积6个月(793.63 ± 118.17 mm 3 ， p = 0.964)到12个月(690.52 ± 136.57 mm 3 ， p = 0.088)，差异无统计学意义。 图1. 颈动脉斑块体积比较 3.3. 劲动脉斑块厚度比较 图2结果，实验组颈动脉硬化斑块厚度6个月(1.28 ± 0.13 mm， p = 0.379)到12个月(1.00 ± 0.13 mm， p < 0.000)；相反，对照组中颈动脉硬化斑块厚度6个月(1.33 ± 0.12 mm， p = 0.652)到12个月(1.31 ± 0.13 mm 3 ， p = 0.715)，差异无统计学意义。 图2. 颈动脉斑块厚度比较
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user: 4. 讨论 颈动脉粥样硬化是一种发病率高的疾病，与中风、冠心病、高血压的发生密切相关 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。氨氯地平在治疗颈动脉效果的评价并不一致，相关研究表明，氨氯地平可明显降低颈动脉粥样硬化发生风险 [ 9 ] [ 10 ]。相反，另一些研究表明，氨氯地平与颈动脉粥样硬化的进展关系并不密切 [ 11 ] [ 12 ]。相关文献结果不一致，可能与研究方法及药物用量不一致有关。此次我们通过小剂量氨氯地平应用，在不影响血压的情况下，收缩压6个月(130.55 ± 20.49 mmHg， p = 0.327)到12个月(133.97 ± 24.11 mmHg， p = 0.205)，舒张压6个月(85.59 ± 11.87 mmHg， p = 0.658)到12个月(133.97 ± 24.11 mmHg， p = 0.796)，发现氨氯地平可降低劲动脉粥样硬化的发生。这与相关动物实验的研究结果：“氨氯地平抑制血管细胞衰老和保护动脉粥样硬化的发生，至少部分是通过独立于钙通道阻断的机制”是一致的 [ 13 ]。这有待于大样本、多中心的临床研究进一步研究证实。
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user: 摘 要 本文基于一种最小反照率气溶胶反演方法(MAARM)对Himawari-8卫星气溶胶数据进行反演，分别将反演结果与Himawari-8的官方V3.0数据以及同一时刻的太阳辐射计观测网(SONET)的成都站点数据进行对比，验证卫星数据在成都站点的适用性。结果显示：1) 通过MAARM方法反演得到的AOT与SONET的AOT数据可得到较好的相关性；2) 不同亚洲气溶胶经验模型的使用会影响AOT反演的精度；3) MAARM反演得到的AOT与Himawari-8的AOT相比更适用于成都地区。 关键词 :Himawari-8，气溶胶光学厚度，SONET，成都，适用性分析 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 气溶胶是指由分散并悬浮在气体介质中的固体或液体小质点形成的胶体分散体系，在气候变化、云的物理结构、降水、季风环流和人体健康等方面有着重要的影响 [ 1 ]。因人类的活动会向大气中排放气溶胶，人为气溶胶导致了太阳辐射吸收和散射的增强，可直接影响或改变地气系统的辐射平衡。同时人为气溶胶作为云凝结核或冰核，可以改变云的微物理特性和停留时间、地表反射率等方面，间接影响气候的辐射强迫 [ 2 ]。不同浓度的污染气溶胶可通过微物理过程，影响大气的热力过程和动力过程，大气动力过程的变化反过来影响降水粒子的增长，从而影响地面降水 [ 3 ]。季风环流为由气溶胶引起的持续性强雾–霾天气过程的生成和发展提供适宜的大气环流背景场 [ 4 ]，在人体平均呼吸高度处，雾–霾天与晴天不同粒径气溶胶中微生物浓度与种群结构存在明显差异，其中粒径分布和微生物种群结构是雾–霾天气溶胶与人体健康密切相关的典型特征 [ 5 ]。 Jethva [ 6 ] 等指出气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Thickness，简称AOT)是有关辐射强度和特征的基础气溶胶参数。AOT为在垂直方向上介质消光系数的积分，随波长变化，是描述气溶胶对光的衰减作用的 [ 7 ]，为无量纲量。小粒径气溶胶对大气产生的消光占主导作用，且AOT的大部分来源于底层大气 [ 8 ]。大粒子的AOT值越大，表明其浑浊度较高，相应的能见度也就越低 [ 9 ]。 目前已有卫星反演AOT的方法都是区分地表类型以及气溶胶组成的不同，用不同的原理进行反演AOT。根据反演方法原理的不同，可归纳为暗像元法、深蓝算法、地气耦合算法、多角度遥感法、改进暗像元法、云顶气溶胶光学厚度、结构函数法、双星协同法、偏性特性遥感等9种算法 [ 10 ]，这些算法大部分都可用于城市地区，其中暗像元法适用于低反射率的地区，而且需要地表反射率的先验知识 [ 11 ]；深蓝算法使用红蓝波段进行反演，要求地表反射率的精度较高，且受气溶胶垂直分布及相函数的影响较大；双星协同法可应用于高反射率地区在内的各种地表类型，不用先假定气溶胶类型等参数，无须估算地表反照率，但卫星数据较大，不便于运算。 随着社会的不断发展和城市化进程的加速，社会对气溶胶污染的关注度逐步加大。暗像元法中使用的气溶胶模型为污染程度较轻的模型，已然不适用于有雾霾天气时的AOT反演 [ 12 ]。建立气溶胶模型所需要的数据应从地面观测站中获取，但地面观测站数量有限且发展较为缓慢，不能满足较大范围的覆盖。 Yan，Li，Taixin [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 等人提出了一种名为最小反照率气溶胶反演方法(the Minimum Albedo Aerosol Retrieval Method，简称MAARM)的算法。该方法利用Himawari-8的卫星数据作为唯一数据来源和修正后的辐射传递方程，提高了反演AOT的计算效率。这种改进的算法依赖于Himawari-8的高时间分辨率，有可能实现在高时间分辨率下监测气溶胶的变化。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 SONET观测网络主要采用的是新一代CIMEL太阳–天空偏振辐射计(CE318-DP)类型仪器，该辐射计主要用于测量不同波段、不同方向、不同时间的太阳和天空在紫外光、可见光和近红外的辐射亮度，可用于推算大气气溶胶、水汽、臭氧等多种成分的特性。该仪器具有观测精度高，技术成熟，易携带安装，全自动观测及数据易于传输的优点，广泛应用于大气环境监测、卫星产品校正等领域的研究。它设有10个光谱通道，分别为340 nm、380 nm、440 nm、500 nm、675 nm、870 nm、936 nm、1020 nm、1020 nm和1640 nm，其中936 nm观测通道位于水汽吸收范围。 日本的新一代地球静止气象卫星葵花8 (Himawari-8)于2014年10月7日发射，2015年7月7日正式投入使用，采用三轴稳定的方式，定位于东经140度，其观测范围为东亚和西太平洋地区。Himawari-8配有先进的葵花成像仪(Advanced Himawari Imager，简称AHI)，具有16个观测通道，可提供500 m高空间分辨率以及10 min高时间分辨率的观测数据。 2.2. 方法 Yan等(2018)人提出的MAARM算法(图1)利用Himawari-8的卫星数据作为唯一数据来源和修正后的辐射传递方程，简化了反演AOT的计算过程，根据太阳光谱辐射传输算法对卫星数据进行第二次模拟时的假设，本文认为地表反射类型为朗博反射，即地表接收的辐射与发散的辐射是相同的，可认为地表不吸收任何辐射。 根据太阳光谱辐射传输算法对卫星数据进行第二次模拟时的假设，本文认为地表反射类型为朗博反射，即地表接收的辐射与发散的辐射是相同的，可认为地表不吸收任何辐射。卫星测得的反射率 ρ ∗ 可以估计为： ρ ∗ = albedo / μ 0                         = ρ a + T ( θ 0 ) T ( θ ) 1 − ρ S S ( λ ) ρ S (1) 其中 ρ a 为大气反射率， ρ S 为地表反射率， S ( λ ) 是大气后向散射率。 大气反射率 ρ a 可以表示为气溶胶反射率 ρ A e r 和瑞利反射率 ρ R ay 之和： ρ a = ρ A e r + ρ R ay (2) 其中分子的瑞利反射率 ρ R ay ( μ ， μ 0 ， ϕ − ϕ 0 ) 近似为： ρ R ay ( μ ， μ 0 ， ϕ − ϕ 0 ) = ω R τ R P R ( μ ， μ 0 ， ϕ − ϕ 0 ) 4 μ 0 μ (3) 在本文中，瑞利单散射反照率 ω R ≈ 1 。 图1. MAARM算法流程图
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user: 3. Himawaei-8的AOT产品在成都地区适用性分析 3.1. Himawari-8 AOT官方产品在成都地区适用性分析 如图2所示，红色实线为线性拟合，黑色实线为y = x，两条虚线分别是上行线为 y = 1.15 x + 0.05 和下行线为 y = 0.85 x − 0.05 ，对应误差为 Δ τ = ± ( 0.05 + 0.15 SONETAOT ) ，计算了拟合优度R 2 、均方根误差RMSE的值以及期望误差EE的区间范围。上行线和下行线组成的区间为EE区间，落入该区间的值越多，则验证AOT的精度越高。Himawari-8与SONET的AOT反演的相关系数R为0.662，R 2 = 0.438和RMSE = 0.4734，表明两者的相关性较好。有17%的数据落入期望误差(EE)区间，有6%的数据高于EE区间且有77%的数据低于EE区间，表明Himawari-8的官方AOT值整体呈现低估现象。 图2. Himawari-8 AOT验证 3.2. MAARM反演的AOT在成都地区适用性分析 利用Lee和Kim定义的东亚地区六个气溶胶模型以及SONET数据，对MAARM方法反演AOT进行验证，如图3所示，红色实线为线性拟合，黑色实线为y = x，两条虚线分别是上行线为 y = 1.15 x + 0.05 和下行线为 y = 0.85 x − 0.05 ，对应误差 Δ τ = ± ( 0.05 + 0.15 SONETAOT ) ，计算拟合优度R 2 、均方根误差RMSE的值以及期望误差EE的区间范围。 图3. MAARM的AOT验证 通过MAARM方法反演得到的AOT与SONET的AOT数据可得到较好的相关性。模型1、模型3和模型4的相关系数R = 0.567，模型2的相关系数R = 0.524，四个相关系数均大于0.5，表明两者是可以得到较好的相关性的。 不同的气溶胶模型会带来不同的反演精度。六个气溶胶模型中，采用模型1所得的AOT与SONET的AOT反演结果中R = 0.567，RMAE = 0.6954，有19%的数据落入EE区间，有58%的数据高于EE区间，有23%的数据低于EE区间，均方根误差RMAE较其他模型低。模型2所得的AOT与SONET的AOT反演结果中R 2 = 0.275，RMAE = 0.7655，有22%的数据落入EE区间，有60%的数据高于EE区间，有18%的数据低于EE区间，落入EE区间的值较其他模型多。 模型3所得的AOT与SONET的AOT反演结果中R 2 = 0.322，RMAE = 0.7441，有20%的数据落入EE区间，有60%的数据高于EE区间，有20%的数据低于EE区间，可得到较好的相关性。模型4所得的AOT与SONET的AOT反演结果中R 2 = 0.322，RMAE = 0.7232，有20%的数据落入EE区间，有60%的数据高于EE区间，有20%的数据低于EE区间，反演精度较其他模型略高，表明模型4比其他模型更适用于成都地区。模型5和模型6所得的AOT与SONET的AOT反演精度低于其他气溶胶模型。总体而言，高于EE区间的值较多，表明经MAARM反演得到的AOT值整体呈现高估现象。 MAARM反演得到的AOT与Himawari-8的AOT相比更适用于成都地区。利用模型2所得的AOT与SONET的AOT反演结果有22%的数据落入EE区间，Himawari-8的官方AOT与SONET的AOT反演结果有17%的数据落入EE区间，总体来说，通过MAARM方法反演得到的AOT值比Himawari-8的官方AOT更适用于成都站点，但MAARM反演结果最好的模型4也仍与SONET数据存在着不小的误差。 3.3. 误差分析 MAARM反演得到的六种气溶胶模型的AOT精度略有差异，其中模型5和模型6的精度较低，其他模型与Himawari-8的L3的V3.0的官方AOT相比较，也能得到MAARM反演的AOT的精度略高于Himawari-8的AOT的结论。由于卫星气溶胶模型信息自身的限制，本文使用了Lee和Kim经验的亚洲气溶胶模型进行AOT反演，每个模型使用的SSA和g值有所不同，会对反演结果产生不同的影响，使用适合的SSA和g值，对反演精度的作用不可忽视。然而，Bi等人研究表明，若在高浓度气溶胶条件下使用该气溶胶模型会产生显著的差异，g值在高浓度气溶胶条件下可以明显高于纯尘条件下。因此，经验气溶胶模型可以作为MAARM反演AOT的误差来源。 已有大量研究表明，地表反射率是卫星数据反演AOT的一个重要参数，Kaufman等人指出若地表反射率存在误差且误差仅为0.01，可以导致反演得到的AOT值误差为0.1。在本文利用20天的最小反照率和辐射传递方程计算地表反射率的方法与最小反射率法相似，现有研究表明最小反射率法是一种精度高，准确性高的AOT反演方法，并已应用于卫星数据中。然而，最小反射率法也有其局限性，Knapp等人在2005年研究表明，云因素和地形因素会导致最小反射率的值存在误差，最终影响AOT的反演精度。 在算法方面，一个原因是算法做了20天内的最小反照率对气溶胶的影响最小，且只受背景气溶胶 τ B 的影响的假设，但现实条件下仅可近似满足此假设，会造成MAARM对部分地表的AOT反演失败。AOT反演的另一个问题是辐射传递方程，本文采用Yan等人提出的一种考虑多种气溶胶散射影响并将其复杂性降至最低的修正辐射传递方程，修正后的气溶胶反射率辐射传输方程较为简单且便于计算，但气溶胶反射率和瑞利反射率( ρ A e r 和 ρ R a y )在计算地表反射率 ρ s 时，需满足 ρ ∗ − ρ A e r − ρ R a y > 0 ，如果出现 ρ ∗ − ρ A e r − ρ R a y < 0 的情况，也会导致MAARM反演AOT的失败。 随着城市化的快速推进，人类活动增加了气溶胶的浓度，进而引起控制质量下降，雾霾天气增多、雾霾浓度增加等一系列的变化。在污染严重的日子，利用近红外波段和红波段来推导地表反射率关系是不恰当的，也是极其容易出现误差的，这将给反演AOT带来很大的不确定性，有可能导致最终反演的失败。 本文所选取的成都站点位于地形较为复杂的城市地区，这些表面会产生极大的不确定性，这使得卫星很难在这些区域获取准确的AOT数据。而且城市地区普遍存在绿色植被缺乏的问题，绿色植被缺乏会造成地表反射率偏高，反演出的数据与SONET的AOT有所差异。其次，本文所采用的Himawari-8卫星气溶胶数据进行反演，成都地区处于Himawari-8卫星观测的边缘地区，该观测数据本身也会有一定误差存在，影响AOT反演结果的精度。
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user: 4. 结论 本文使用Yan等人提出的一种基于卫星的气溶胶特征反演算法(MAARM)，对Himawari-8卫星气溶胶数据进行反演，分别将反演结果与Himawari-8的官方V3.0数据以及同一时刻的太阳辐射计观测网(SONET)的成都站点数据进行对比，得到以下几个结论： 1) 通过MAARM方法反演得到的AOT与SONET的AOT数据可得到较好的相关性。 2) 不同亚洲气溶胶经验模型的使用会影响AOT反演的精度。使用的亚洲气溶胶经验模型的不同，即使用不同的SSA和g值，得到的反演结果中均方根误差、拟合优度以及期望误差也会存在一定的差距。 3) MAARM反演得到的AOT与Himawari-8的AOT相比更适用于成都地区。 4) MAARM反演结果最好的模型4也仍与SONET数据存在着不小的误差。算法的假设、成都站点地形的影响、气溶胶模型的使用以及卫星观测边缘数据的使用等方面都有可能影响数据的准确性，导致MAARM算法的失败。 结果表明，与Himawari-8反演相比，MAARM在AOT反演方面取得了改进，与Himawri-8的AOT相比，MAARM反演出AOT具有较高的准确性。由于Himawri-8的高时间分辨率，MAARM不仅可以在城市尺度上，而且可以在更大的区域上更频繁地探测气溶胶性质的变化。
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user: 摘 要 不明原因晕厥和心悸是心血管系统疾病诊疗中的难点，漏诊误诊率高，临床危害大。目前大多数患者很难通过心电图等常规检查确诊。研究显示，45%~80%的不明原因晕厥可能为心源性晕厥，同时，很多偶发心悸的心律失常患者很难确诊。因此，研究有效的技术手段以提高其诊断率意义重大。近年来，随着植入性心电监测仪(ICM)技术的升级以及相关研究结果的发表，证实其可以显著提高不明原因晕厥和心悸的诊断率。本文对植入式心脏监测器(ICM)在晕厥和心悸中的应用和发展进行概述。 关键词 :植入式心脏监测器，不明原因晕厥，心悸，ICM 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. 晕厥心悸的概述 晕厥及心悸是心血管内科门诊患者常见主诉，其发病原因很多 [ 1 ]。病理基础为一过性全脑低灌注，临床表现为突发短暂性意识丧失和姿势性张力丧失，时间一般小于20 s。晕厥是常见临床症状，具有突发、持续时间短、能自行完全恢复的特点，伴头晕、黑曚等症状。在美国每年有大约75万人因晕厥而就诊 [ 2 ]。Framingham研究显示，晕厥发生率为每年每千人6.2人次，70岁以后发病率急剧增加 [ 3 ]。预估晕厥终生累积发病率为30%~40% [ 4 ]。晕厥可以分为心源性晕厥、脑源性晕厥、反射性晕厥(包括血管迷走性晕厥、情境性晕厥、颈动脉窦过敏综合征)及其他类型晕厥。血管迷走性晕厥是最常见的病因，其次是心源性晕厥，分别占晕厥比例的21%和9%。其中心源性晕厥最为凶险，其主要原因是心脏流出道发生了较为严重的阻塞，或受到心律失常的影响，出现血流动力学的障碍，引发短暂性的意识丧失。心源性晕厥常在运动或情绪激动时发生，发病前无明显症状，发作时常伴心律失常、心力衰竭等症状。心源性晕厥患者一年内猝死率增加30%，有过心力衰竭病史的患者病死率更高 [ 5 ]。5年病死率接近50% [ 6 ]。有1/3的晕厥患者病因诊断不明 [ 7 ]，病因诊断不明的晕厥患者比没有发生过晕厥的患者死亡率高30%。 心脏流出道阻塞可以通过心脏彩超判断，心律失常可通过心电图、Holter等手段确诊。但晕厥不可预测，绝大部分患者很难捕捉到症状发生时的心电图。所以，植入式心电监测仪对于明确晕厥或心悸患者的病因具有重要作用 [ 8 ] [ 9 ]。目前多个指南推荐应用体外或植入式心电监测仪对无法明确病因的晕厥患者进行心律失常筛查 [ 10 ] [ 11 ]。不明原因晕厥反复发作，产生了巨大的医疗资源消耗，在美国每年用于诊断评估晕厥的医疗费用高达24亿美元 [ 12 ]。 首版欧洲心脏病学会(European Society of Cardiology， ESC)在2001年、2004年和2009年分别发布了三版晕厥诊断与管理指南，2015年实践指南委员会进行了修订。2017年由美国心脏病学会(ACC)、美国心脏协会(AHA)与美国心律协会(HRS)联合颁布了晕厥诊断与处理指南 [ 13 ]，对于危险因素进行了综合和更新，针对患者的临床表现和危险分层提出了有针对性的诊断检查方式，其中患者若初始评估提示心血管异常，可根据晕厥发作的频率和特征选用心脏监测(I类推荐)，包括植入式心电监测(II a类推荐)和动态体外心电监测(II a类推荐)。2018年3月19日，ESC颁布了新版晕厥诊断和管理指南 [ 14 ]。我国于2014年由中国心律学会、中国老年学会心血管病专业委会员出台了晕厥的诊断与治疗中国专家共识。
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user: 2. 植入式心脏监测器(ICM)的发展情况 随着医学信息技术的快速发展，对于疾病诊断和治疗的相关设备也在不断的研发更新，应用于临床。这些智能化的设备将智能技术与软件作为载体，使用大数据与云端交互技术，将使用者的医疗检测数据进行存储，并进行动态的检测，采用互联网信息传输和处理技术，将搜集到的信息进行在线分析和离线记录等智能管理和使用。植入式心电事件监测器(insertabile cardiac monitor， ICM)是无线皮下植入设备，能持续监测心律并记录在监测时间内发生事件时心电图，主要为不明原因心悸、晕厥的患者提供病因依据(图1)。 图1. 美敦力最新一代植入式监测器(Reveal LINQ)，只有曲别针大小，1.2 CC，2.5 G ICM的起源是对心脏进行长程的监测，1947年Norman J. Holter设计并应用的心脏监测系统仅能记录几个小时的数据，随着技术进步，从短期(24~72 h)动态心电图监测发展到到长达1个月的心脏事件记录仪，移动心脏事件遥测仪 [ 15 ] 也逐渐开发和应用起来。20世纪90年代第一代ICM研制成功，并在不明原因晕厥患者中进行应用。随着技术更新，到2017年发展成为体积小、电池寿命长、植入方法简单易操作、兼容磁共振检查、增加了“P波感知”，能更好地识别记录房颤(图2)。 目前主要ICM产品包括美敦力公司的Reveal LINQ、圣犹达公司的Confirm、百多力公司的Bio Monitor 2等。2014年2月19日，美敦力公司发布了Reveal LINQ可插入式心脏监测器(ICM)系统，该设备在美国和欧洲监管机构明确表明允许使用，是当前世界上最小的可植入心脏监测设备，属于植入式心电记录器系列的第六代产品(图3，图4)。这一设备明显的特征就是体积小，仅为7 × 45 × 4 mm，重约2.5 g，可提供长达3年的持续不间断监测，并且植入ICM并不影响磁共振检查，可安全接受1.5 T和3.0 T的磁共振扫描，同时具有氮化钛涂层电极高保真信号，除了连续和无线监测功能，还可以通过Carelink®网络进行远程监控，可以提高事件检出及临床处理的效率 [ 16 ]。通过注射植入，无需制作囊袋，创伤微小，操作简单。其适应证如下：1) 有临床症状或状况，处于心律失常风险增加状态的患者；2) 经历过短暂性症状，可能提示有心律失常的患者。临床研究表明该装置信息精准，对心律失常检出率高，可准确记录房颤、室速、心动过缓、心脏停搏等事件，储存59 min心电图资料并记录保存心律失常关键信息。 图2. 最佳器械位置在第4肋间隙的胸骨角呈45度角(V2-V3电极方位)，器械上端定位在胸骨缘左侧位大约2 cm处 图3. 植入方式简便，采取注射植入 图4. 置于皮下
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user: 3. 植入式心脏监测器(ICM)在晕厥及心悸中的应用 3.1. 在晕厥中的应用 目前，对于怀疑心律失常原因导致的晕厥，推荐进行心电监测，包括ICM。2017年美国心脏协会(AHA)晕厥管理指南 [ 17 ] 指出传统常规检查方法对于不明原因的晕厥的诊断率较低，其中心电图的诊断率为2%~12%，动态心电图的诊断率为11%，电生理检查诊断率为11%，神经相关检查仅为4%。并提出，对不明原因晕厥患者应进行专科会诊，对于晕厥达到高风险标准的患者，建议尽早植入ICM (Ia类推荐)。这提示ICM在诊断不明原因晕厥有独特优势。目前，ICM已在国内外进行了大量应用。 多中心研究PICTURE对570例反复晕厥或晕厥先兆的患者，植入ICM，12个月内78%的再次晕厥患者得以明确诊断，其中，75%明确为心源性晕厥 [ 18 ]。 观察性研究FRESH通过对78例晕厥患者的随访，发现ICM对于晕厥患者有明确诊断及指导治疗的作用 [ 19 ]。对照研究RAST选择了60例不明原因晕厥患者，结果表明，应用ICM可较传统检查组有更高的晕厥病因检出率(52% vs 20%， P = 0.012) [ 20 ]。伊斯特本晕厥评估研究(EaSyAS)中，对246例晕厥患者给予经过相关检查未见明显异常的频繁发作晕厥患者植入ICM，随访约(4.4 ± 4.2)个月时，约56%的患者通过ICM明确心律失常诊断 [ 21 ]。Ea SyAS II研究显示，在植入心电记录器的246例晕厥患者中，检出缓慢性心律失常并需要起搏器治疗的比例比传统治疗组患者显著增高，且晕厥复发比例显著降低，可见，植入式心脏监测仪通过明确晕厥患者病因诊断使更多患者获益 [ 22 ] [ 23 ]。心源性晕厥的患者中有52%植入了起搏器，6%接受了植入型心律转复除颤器治疗。提示ICM不但可以提高晕厥的诊断率，而且可以指导治疗，改善患者生活质量，并具有较好的性价比，降低总医疗花费 [ 24 ] [ 25 ]。 ICM可以帮助患者明确心律失常诊断，为临床医生提供可靠诊断证据，尤其适合不明原因晕厥患者的筛查诊断、卒中患者阵发性房颤筛查和隐源性卒中的患者，相比于常规检查手段具有明显优势，可在患者没有麻醉的情况下注入到皮肤下面，只需90 s。其便捷的应用受到了心脏学家们的欢迎，国外临床已将该装置应用于不明原因晕厥和脑卒中诊断 [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]。对于不明原因晕厥的患者，其诊断率为心电图的6.5倍，可以帮助78%的患者明确诊断，该款植入性心脏监测器已经在31个国家和地区上市，超过10万例患者使用。随着国外临床应用证明该装置对不明原因晕厥和心脏性猝死诊断的重要临床意义，2015年9月开始我国医疗机构陆续将ICM应用于临床 [ 16 ]。 3.2. 在心悸中的应用 经临床应用发现该装置在诊断房颤、改善有卒中风险患者的预后和其他心律失常方面有重要作用 [ 29 ]。 心动过速，尤其是房颤的筛查，目前亦是ICM应用的热点，对于明确隐源性脑卒中病因以及房颤治疗尤其是导管消融后房颤的监测，发挥着不可替代的作用。房颤(atrial fibrillation)是临床上最常见的持续性心律失常，随着老年人口的增长，房颤患者数量不断增加。目前男性的房颤年发病率大约为0.78‰、女性为0.60‰ [ 30 ]。ICM可持续进行心律监测2~3年，并将心电监测情况远程传输给计算机进行整理分析，大大提高了房颤的检出率。ICM在房颤患者的管理中主要用于测定节律控制的疗效、导管消融术后房颤的评估以及隐源性脑卒中患者房颤的检测。有研究显示，2580例无房颤病史的患者存在大量的无症状性房颤发生，这些患者体内植入了ICMs的前3个月内，10.1%的患者发现了房颤 [ 31 ]。与常规抗凝患者相比，ICM实时监测房颤的发生，对于临床抗凝治疗有指导作用，可将抗凝药的使用时间减少94%，证实了ICM引导下新型抗凝药物间歇抗凝治疗低血栓栓塞风险人群的可行性 [ 32 ]。 前瞻性、对照研究ISSUE对35例有风险的显性心脏病患者应用了植入式循环记录仪。合并器质性心脏病电生理检查阴性的晕厥患者中，40%通过ICM记录到晕厥或晕厥先兆发作时心电图 [ 33 ]。合并左束支阻滞电生理检查阴性的晕厥患者随访过程中再发晕厥者77%通过ICM明确病因 [ 34 ]。无明显器质性心脏病、倾斜试验阴性的不明原因晕厥患者中85.7%记录到晕厥事件心电图，而倾斜试验阳性者也有80%记录到晕厥事件心电图 [ 35 ]。 前瞻性DISCERN房颤研究针对50例发生房颤的患者，利用Reveal XTICM评价房颤射频消融术前后房颤负荷，结果显示消融后房颤负荷降低86% (P < 0.001)，但消融后无症状性房颤发作比例较术前显著升高。CRYSTAL-AF选择208例脑卒中后发生房颤患者进行分组，比较了ICM和传统的心电监测系统在隐源性脑卒中患者中发现AF的效果，结果发现ICM长程事件记录仪发现房颤的能力明显优于传统的心电监测装置 [ 36 ]。随着临床上植入心脏起搏器或者除颤仪的患者逐渐增多，有关这些仪器对心律失常的检测的研究也被人们所重视。YANO等 [ 26 ] 对植入心脏起搏器的患者的每日心电情况进行了分析，结果发现患者在植入装置后的第14、28、56、112、365d检测到的快速性房性心律失常的比例为10%、15%、21%、28%、50%。
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user: 4. 植入式心脏监测器(ICM)在其他心血管疾病中的应用 早期植人ICM可减少相关心脑血管检查，且因其诊断率较传统方法高，还可减少住院及相关检查费用。对不明性脑卒中患者应用插入式心电监测器(ICM) Reveal XT可明显改善心房颤动(房颤)的检出率，估计3年房颤检出率约为30%，而Holter的检出率仅3% [ 28 ]。近期，Li等 [ 37 ] 对Reveal LINQ的临床应用进行了研究，目前尚无ICM Reveal LINQ在原因不明性脑卒中患者中的临床应用研究。Purerfellner等研究在原因不明性脑卒中患者中全部全部成功植入Reveal LINQ，无明显并发症，与既往临床研究结果类似 [ 38 ]。 2013年Rittea等 [ 39 ] 发表的观察性结果证实，对于不明原因脑卒中患者进行连续7 d动态心电图监测。与植入ICM对比，动态心电图组仅检出1.7%的房颤患者，而ICM组在2周时房颤检出率为17%，检出第1次房颤发作平均耗时64 d。ICM对房颤的检出率是动态心电图监测的10倍。随后，SURPRISE大型研究发表了类似的观察性研究结果，发现首次检测到房颤发作均在脑卒中30 d以后，这对当前指南给予了指导性补充意见 [ 40 ]。除此之外，2017年ARREST研究显示，射血分数保留的急性心肌梗死患者，植入ICM后随访2年，检出房颤是最常见的心律失常，其中93%的房颤发生时无症状 [ 41 ]。 Mascarenha等 [ 42 ] 对70例阵发性房颤脑卒中高风险(CHAZDSi VASc评分 ≥ 2)同时合并高出血风险(HAS-BLED评分 ≥ 3)的患者植入ICM。对于维持窦性节律或房颤负荷低的患者停用抗凝药物，在近2年的随访时间里，76%的未服用抗凝药物的患者，未发生脑卒中、TIA等事件，更没有出现出血事件。而没有停用杭凝药物的患者中，1/4因发生严重出血事件而再次入院。Zuern [ 42 ] 等对房颤消融术后患者的观察中，观察到了类似的结果，常规消融术后3个月，65例CHADSZ脑卒中评分在1~3分的患者植入ICM，并停用抗凝药物。随访近3年，63%的房颤负荷低(每天持续发作时间 < 1 h)患者，停用抗凝药物后并未见栓塞事件的发生。这些研究均为以后ICM指导抗凝药物使用方面提供了有益的探索。以上研究中，ICM不再局限于最初用于晕厥和房颤的识别，在临床的多个领域能帮助医务人员提高对各种疾病的准确认知。
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user: 5. 国内对于植入式心脏监测仪的研究 北京医院心内科邹彤教授团队联合中国医学科学院阜外医院，首都医科大学附属北京安贞医院，普仁医院4家医院开展了北京市科委老年重大课题子项目：“植入器械的移动及远程监测功能对老年人常见心脑血管事件的早期预警价值及干预效果研究”，已完成中国临床试验注册中心注册，注册号ChiCTR1800017222，项目预计完成时间为2021年12月。实验流程图如图5所示。 图5. 临床试验流程图 目前，北京医院将植入式心脏监测仪(Reveal LINQ)应用于临床，并将其纳入医保，计划入组160例符合植入式心脏监测仪(Reveal LINQ)适应症的不明原因晕厥/心悸患者。自2016年2月至2019年10月北京医院心内科已植入心脏监测器(Reveal LINQ) 80例，有10例患者配备了CareLink远程数据传输设备，居国内第一。并创新性的纳入对照组，于基线开始，每三个月进行随访。 另外，北京医院有专门的患者关爱团队和技术团队共同来管理数据，可以很及时地对报警事件作出反馈，方便临床医生及时进行个体化的治疗，从而帮助临床医生及时对患者进行管理和干预。
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user: 6. 结语 不明原因晕厥和心悸患者诊断的焦点在于对发病情况进行长期监测，针对不同病人进行精准治疗。但目前，诊断流程较松散，诊断准确性也不高，技术应用很受限。以北京医院为首的国内三甲医院加强了对ICM的研究，这对于晕厥和心悸的诊断具有积极作用，能够大大提升晕厥的诊断率，增加心律失常的检出率，改善晕厥、心悸患者的诊断和治疗，对于心脏性猝死具有积极的预防作用。
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user: 摘 要 本文利用1979~2007年APHRODITE、CMAP、CRU和台站降水数据，采用了小波分析方法，对我国青藏高原降水量变化特征进行了分析，并进一步研究了使用四种不同资料对高原降水量的影响。研究结果表明：在降水时间变化特征上，APHRODITE、CRU和台站降水数据对降水小波分析中表现得较为相似，而CMAP数据与其他数据存在较大的差异。空间分布特征上，APHRODITE、CRU和台站降水数据对降水分布、变化趋势以及年代间变化表现得较为一致，而CMAP数据与其余数据表现存在明显差异。综上可知，CMAP数据在分析中于较多方面都表现出了与其余三种数据的差异，因此，使用CMAP数据对青藏高原降水进行分析时应注意进行修正。 关键词 :降水，青藏高原，小波分析 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 青藏高原是目前地球上最高的高原，有“世界屋脊”以及“第三极”之称。平均海拔4 km以上。东西走向的巨大山系自北向南排列在高原上，地貌结构既复杂又独特。高原动力作用与热力作用的存在，使其形成了独特的高原气候 [ 1 ]。在全球气候变暖的大背景之下，青藏高原是对气候变化较敏感的地区之一，对气候变化的响应甚至有一定的超前性 [ 2 ]。青藏高原也是我国长江、黄河这两条重要河流的发源地，其降水量的多少决定着长江和黄河上游水资源的多少，不仅对中国东部、西北干旱区、亚洲的气候和植被格局有着重要影响，甚至还影响着全球的气候变化 [ 3 ]。 青藏高原气象观测数据还存在各种各样的问题。例如，到目前为止，因高原恶劣的自然环境和复杂的地形等其他不利因素对地基观测的限制，对青藏高原地区的降水类型，降水结构，降水量分布等的认识并不十分深刻 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。又如，青藏高原气象观测台站多集中于高原的东部和南部，而在高原的西部和北部气象站则比较稀少，气象资料稀缺。此外，已有的气象观测台多设立于海拔较低的便利可达区域，故会在很大程度上受到人类活动的影响，自身数据存在误差 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。尤其是几乎没有测站的青藏高原西北部地区，由于稀少的资料对该地区气候变化的研究产生了较大影响 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。因此，需要借助格点资料开展相关研究。 本文基于多种格点降水量资料及其青藏高原地区台站观测降水量资料，对格点降水量资料在青藏高原地区的适应性以及降水的变化特征进行分析，以加深对高原气候变化的认识，从而为应对气候变化，合理利用气候资源等提供科技支撑。
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user: 2. 资料和方法 采用四种资料对青藏高原降水量进行对比分析，包括： 1) 面向水资源评估的亚洲高解析度观测整合降水数据(Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources， APHRODITE)，时间范围为1951~2007年。喜马拉雅山、南亚地区、东南亚和中东的山岳等地区的雨量观测数据多利用此数据集做成。此项计划于2006年由日本气象机构科研基金会和其他几个成员国开展，数据集由各地气象局、水文组织、全球历史气候网络、二氧化碳信息分析中心、美国国家大气研究中心、美国国家气候数据中心以及全球气象观测系统的数据组成。这种产品对气候变化的诊断分析、亚洲的水资源评估、统计数据和预报、数值模拟的验证和卫星降水量估计等有重要作用 [ 13 ]。 2) 东安格利亚大学的气候研究中心(Climatic Research Unit， CRU) 1901~2009年空间分辨率为0.5˚ × 0.5˚的降水格点资料。该数据包括了云量、气温日较差、潜在蒸发量、日平均气温、月平均每日最低/最高温度及1901~2009年的水汽压。同时也包括了用站点资料生成的格点资料 [ 14 ]。 3) 美国气候预测中心5天旬的合并分析降水数据(CPC Merged Analysis of Precipitation Pentad data，CMAP)，该数据集空间分辨率为2.5˚ × 2.5˚。该数据是综合分析实际测量值与卫星衍生产的降水估计值得到的。用美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心再分析资料做出降水量预报，再用这个预报值来填补全球范围内空白而得到的增强版本 [ 15 ]。 4) 台站资料采用了来源于各省、市、自治区气候资料处理部门逐月上报的《地面气象记录月报表》。数据集为中国752个基本、基准地面气象观测站及自动站1951以来日值数据集，包括日平均气压、最高气压、最低气压、平均气温、最高气温、最低气温、平均相对湿度、最小相对湿度、平均风速、最大风速及风向、极大风速及风向、日照时数、降水量。数据的时间范围为1951年1月1日~至今，它是以日为单位的站点资料，数据的最西经度为73.66˚E，最东经度为135.08˚E，最北纬度为53.52˚N，最南纬度为4.00˚N。中国地面月报信息化文件经过较严格的质量控制和检查。 2.1. 方法 2.1.1. 线性拟合和气候趋势系数 线性拟合是对于两个变量X和Y来说，一旦当X值确定后，Y值按照一定的规律唯一确定，即形成一种精确的关系。它用来描述不同变量之间的关系，找出相应函数的比例系数，建立经验公式或者数学模型 [ 11 ]。 气象要素的趋势变化用一次线性方程一般表示为： x ^ t = a 0 + a 1 t (1) 为研究某气象要素在气候变化中上升或下降的定量程度，可以计算了气候趋势系数r xt 。它定义为n个时刻(年)的气象要素序列与自然数列 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n 的相关系数： r x t = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) ( i − t ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( i − t ¯ ) 2 (2) n为年数，x i 是第i年的要素值， x ¯ 为其样本均值。 t ¯ = ( n + 1 ) / 2 。该值为正时表示该要素在所选定的n年内有线性上升的趋势，为负则有下降的趋势。并且通常使用t检验来检验降水趋势的显著水平，通过相关系数r来求t的值， t = n − 2 r 1 − r 2 (3) 上式服从自由 γ = n − 2 度的t分布，通过查特定的显著水平 α 的t分布表，如果 t > t α ，就表示这两个序列存在显著的相关性。 2.1.2. M-K检验 全名Mann-Kendall test，M-K突变检验是一种非参数统计检验方法，可以检测出某一气象要素长期变化趋势以及突变的情况。对于具有n个样本的时间序列，有 U F k = [ s k − E ( s k ) ] V a r ( s k ) ( k = 1 ， 2 ， 3 ⋯ ， n ) (4) UF k 为标准形式的正态分布，是按时间序列 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 计算出的统计量序列，给定特定的显著性水平 α ，若 | U F 1 | > U α ，则表明序列的趋势变化比较明显。按时间序列x的逆序 x n ， x n − 1 ， ⋯ ， x 1 ，再次重复上述过程，会得到 U B k = − U F k ( k = n ， n − 1 ， ⋯ ， 1 ) ，UB 1 = 0。在同一张表中画出UB k 和UF k 两条曲线，若UB k 或UF k 值大于0，表明序列呈上升趋势，小于0则表明呈下降趋势。若两条曲线出现交点，则交点对应的时刻就可能是发生突变的时间结点，当交点位于临界区间之内，则交点对应的时刻就是突变的发生时间 [ 9 ]。 2.1.3. 小波分析 小波分析变换不仅可以得到各个频率随时间的变化及不同频率间的结构层次关系，它还具有数学意义上的严格的突变点诊断能力而显示出变化的时间位置。 具有有限能量的函数f(x)的小波变换定义为 W f ( a ， b ) = ∫ R f ( t ) ϕ ¯ a b ( t ) d t ， a > 0 ， b ∈ R (5) 其中， ϕ a b ( t ) = 1 a ϕ ( t − b a ) ，而函数已成为小波母函数，它满足容许条件 ∫ R | ϕ ^ ( ω ) | 2 / | ω | d ω < ∞ (6) 其中， ϕ ^ ( ω ) 表示 ϕ ( t ) 的傅立叶变换。参数a一般叫做尺度参量，参数b叫做平移参数。将b的取值范围内所有小波系数的平方积分，就可得到小波方差，即 W p ( α ) = ∫ − ∞ ∞ | W p ( α ， b ) | 2 d b (7) 小波方差图反应了能量随尺度a的分布，可以确定一个时间序列中各尺度扰动的相对强度，进而确定一个时间序列中存在的主要周期 [ 8 ]。 对于青藏高原地区，选取小波母函数形式为： ϕ ( t ) = ( 1 − t 2 ) exp ( − t 2 / 2 ) (8)
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user: 3. 时间变化特征分析 3.1. 年内变化 图1为以4种不同数据降水量年变化的曲线图，实线为APHRO降水数据，长虚线为CMAP降水数据，短虚线为CRU的降水数据，段点线为台站(STA)降水数据，每个月的降水数据都是选取29年的降水量平均值。从图中可以看出，1~7月份，降水量呈上升趋势，7~11月降水量呈下降趋势，但值得注意的是11~12月，除CMAP数据呈上升趋势外，其余三种数据都没有明显变化。此外，5~9月的降水变化比较剧烈，在全年之中是一个明显的波峰，降水量均在20 mm/mon以上，且峰值都在7月份。因此，将该时间段作为青藏高原地区降水的雨季进行具有一定实际意义。 图1. 气候平均的逐月降水量年内曲线 进一步对四种数据进行对比可以发现，对于非雨季，四种降水量数据的大小排序为CMAP > CRU > APHRO > STA，且其量级较为接近，尤其是其中APHRO与STA降水量数值极为接近。但进入雨季后，CRU降水的增加幅度明显高于其它三种数据，同时APHRO也明显高于台站数据增幅。总体看来，四种数据降水量大小排序变为CRU > APHRO > CMAP > STA，并且CRU的降水量要明显高于其它三种数据。 图2给出了气候平均的四季降水量曲线。由图可见，春季降水量与秋季降水量大致相同，但是春季降略大于秋季，冬季是四个季节中降水量最少的季节，夏季降水则为四季中降水最多的季节，基本都在150 mm以上。对四种数据进行对比发现，各季节降水量大小均为CRU > APHRO > STA。此外，CMAP数据与其他数据相比，春季、冬季为最多，其中冬季比其他三种数据多很多，夏季CMAP的降水量少于APHRO多于台站数据，排在第三位，秋季的则少于CRU多于APHRO数据，排在第二位。 图2. 气候平均的季节降水量 3.2. 年际变化 3.2.1. 年际变化特征 进一步对雨季(5~9月)降水量的年际变化进行分析(图略)。根据四种资料计算的青藏高原雨季降水量在整体上基本相同，但仍然存在三个主要差异：CMAP数据在1997年存在异常偏多现象；此外，台站数据和CMAP数据分别在1999年和2005年出现异常偏多情况；最后，CMAP资料的结果在1979~1981年以及2004~2007年两段时期能整体偏多，表明在这段时间内存在一定误差，尤其是使用1979~1981年数据时，需要对数据进行适当订正以减少误差。 3.2.2. 小波分析 图3为四种数据降水量变化的小波分析结果，图中的虚线代表的是负值，实现代表的是零和正值，并用红色对正区域填色，用蓝色对负区域填色，图上半部分对应比较长的时间尺度，下半部分对应短的时间尺度。比较这四种数据的小波分析结果可以发现，APHRO、CRU和台站数据都具有相同的约为10a第一主周期和4a的第二主周期。时间较短的4a的时间尺度上，只有APHRO数据比较明显，时间较长的10年a左右的时间尺度上，三种数据都有极其相同的振荡形式，青藏高原的降水经历了多→少→多→少→多→少的循环交替；突变的时间也较为一致，为1980年左右、1990年代及2003年附近，振荡幅度CRU > STA > APHRO。CMAP数据在较短的时间尺度上与其他三种都比较相似，但是在较长时间的尺度上则与其他三种完全不同甚至出现反差，其他三种数据都是六个阶段的气候演变，只有CMAP数据为七个阶段的气候演变。 图3. 四种数据雨季降水的小波分析 3.3. 年代际变化 图4为雨季及其雨季各月降水量的年代际变化曲线。由图可见，5月除CMAP数据外，其他三种数据的变化趋势完全相同，仅CMAP数据在1990年代表现为减小；到6月，APHRO和台站数据主要表现为明显的年代际增加趋势，而CRU数据为先增多再减小，CMAP数据为先减小再增多；7月四种数据的变化趋势大致相同，均为先减小后增多，但是CMAP数据减小幅度高于其他三种数据；除CMAP以外的三种数据变化趋势较为相似，CMAP表现为先减少后增多；9月CRU与CMAP数据变现为先减小再增多，台站数据则为先增多再减小，APHRO数据变现为逐渐减小。总体来看，CMAP数据1990年代在雨季的每个月均存在异常减小现象，这表明该数据可能存在低估现象，因此使用CMAP数据分析90年代降水时同样应进行适当修正。除此之外，其余三种数据都变现为逐渐上升，1990年代相对于1980年代的变化幅度要比21世纪初相对于1990年代要大。 图4. 雨季各月降水和雨季总降水的年代际变化