DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着肥胖和T2DM发病率的增加，普通成人非酒精性脂肪肝(Non-Alcoholic Fatty Liver Disease， NAFLD)患病率为6.3%~45%，其中10%~30%为非酒精性脂肪性肝炎(Non-Alcoholic Steatohpatitis， NASH)，已经成为世界上最常见的慢性肝病 [ 1 ] 。疾病谱包括非酒精性单纯性脂肪肝(Non-Alcoholic Simple Fatty Liver Disease， NAFL)，其从NASH逐渐发展为非酒精性脂肪性肝硬化，最后发展为肝细胞癌(Hepatocellular Carcinoma， HCC)。NASH是NAFLD患者发生肝硬化和HCC的必要阶段，也是最关键的环节。近年来，CKD患病率逐年增加，已成为世界公共卫生问题。许多研究表明 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，NAFLD与肾功能受损密切相关，与CKD独立相关。CKD是心血管疾病、糖尿病以及恶性肿瘤之后对人类健康的另一个严重威胁。它给社会带来的经济负担是毋庸置疑的，因此必须及早发现CKD及其潜在风险因素。本文目的在于对非酒精性脂肪性肝病推测相关慢性肾病发病机制进行综述。 NAFLD与CKD有着共同的发病机制，NAFLD相关CKD的发病机制可归纳如下：
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user: 2. 胰岛素抵抗(Insulin Resistance， IR) 作用机制在NAFLD的发病机制中“首次打击学说”认为IR是主要发病因素之一 [ 7 ] 。高血糖可以促进新生脂肪的生成，胰岛素通过激活转录因子甾醇调节元件结合蛋白1c (SREBP-1c)调控新生脂肪生成 [ 8 ] 。同时，脂质中间代谢产物二酰甘油(DAG)能激活蛋白激酶C，影响胰岛素信号传导通路 [ 9 ] 。另有研究表明 [ 10 ] ，IR能促进肝纤维化。因此，IR与NAFLD密切相关。 IR与许多疾病如心血管疾病(Cardiovascular disease， CVD)、CKD、T2DM相关联。IR会导致肾脏结构及功能障碍 [ 11 ] 。胰岛素对肾小管有保钠作用。在高胰岛素血症的情况下，肾脏对血压的盐敏感性是它的直接作用增强，使肾小球囊内压升高，渐而出现微量蛋白尿 [ 12 ] ，也可通过间接作用包括激活肾素–血管紧张素–醛固酮系统、交感神经系统促进肾脏损害 [ 13 ] 。肾脏足细胞是胰岛素的敏感细胞 [ 14 ] 。足细胞是一种附着在肾小球基底膜外侧的上皮细胞，也是构成肾小球滤过屏障的重要结构，通过阻止蛋白质滤过维持肾脏正常功能。因此，足细胞损伤是出现蛋白尿的关键因素。足细胞主要通过胰岛素信号传导通路维持肾脏功能。研究表明 [ 15 ] ，足细胞IR在糖尿病肾病早期就已经存在。Welsh等研究发现 [ 16 ] ，敲除小鼠足细胞胰岛素特异性受体可引起蛋白尿和肾小球硬化。当脂质代谢紊乱、炎症反应等损伤足细胞时，通过影响胰岛素信号传导通路导致IR。
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user: 3. 高脂血症 作用机制：NAFLD的特征在于脂肪在肝细胞中以含有甘油三酯的脂滴形式积累。目前认为 [ 17 ] 肝脏甘油三酯主要来源于三个方面包括IR的脂肪组织中游离脂肪酸释放增加，肝内新生脂肪增加以及过度高脂肪食物的摄入。以甘油三酯这种形式积聚被认为是发挥脂毒性之前对机体的一种保护方式。NASH的进展是脂质介导的脂毒性和炎症相互作用介导而导致肝损伤 [ 18 ] 。肝脏有害脂类物质增多(如DAG、棕榈酸酯、神经酰胺等)使NAFLD向NASH转化导致肝细胞损伤，坏死，炎症细胞通路激活(如内质网应激，氧化应激等)，从而使级联反应放大，促进疾病发展 [ 19 ] 。 过多的脂肪贮积也会使脂肪沉积在异位脏器。脂毒性是指脂质在非脂肪组织的异位沉积，过量的游离脂肪酸通过促进内质网应激和活性氧的过量产生导致组织器官功能障碍。脂代谢紊乱会导致肾小球损伤以及肾脏疾病进行性发展 [ 20 ] [ 21 ] 。越来越多的证据表明 [ 2 ] [ 5 ] [ 22 ] ，甘油三酯与CKD密切相关。其具体机制尚不清楚。血液中甘油三酯通过与载脂蛋白结合而转运至肝外组织。高甘油三酯血症与足细胞损伤有关 [ 23 ] 。极低密度脂蛋白是运输内源性甘油三酯的主要形式，血浆中高游离脂肪酸和甘油三酯促进肾小球细胞对含有甘油三酯的极低密度脂蛋白摄取和结合。反过来，肾小球甘油三酯积聚增加，导致动脉粥样硬化和足细胞损伤，而足细胞中游离脂肪酸沉积可过多导致足细胞凋亡 [ 24 ] [ 25 ] 。肾脏系膜细胞是一种肾脏固有细胞，具有分泌细胞基质、产生细胞因子、吞噬和清除大分子物质等生物学作用。高脂血症中的低密度脂蛋白和极低密度脂蛋白氧化产生的OX-LDL有细胞毒性作用 [ 26 ] ，一方面可能会增加自由基和细胞因子的释放损害肾脏；另一方面可能会刺激系膜细胞增生，损伤肾脏内皮细胞，增大细胞通透性，增加细胞基质的分泌，渐而出现肾小球硬化，最终成为CKD发生发展基础。
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user: 4. 脂联素(Adiponectin， APN) 作用机制APN是由脂肪细胞分泌的一种细胞因子，并广泛分布于人体组织。APN主要参与糖脂代谢、胰岛素抵抗、氧化应激、炎症反应发挥抗炎、抗纤维化、抗氧化、调节血脂、血糖、增加胰岛素敏感性等作用等 [ 27 ] 。APN主要通过与受体结合发挥生物学作用。APN与受体结合后，通过激活丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)通路和磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B(IP3-AKT/PKB)通路上调胰岛素及其受体的表达和减轻炎症反应水平，从而改善IR [ 28 ] ；APN还可以通过降低脂质代谢产物神经酰胺水平改善NAFLD小鼠模型IR [ 29 ] 。研究表明 [ 30 ] ，NASH患者血浆APN水平降低程度与肝组织损伤严重程度有关。证明APN在NAFLD发生发展中起着重要作用。ANP主要通过影响肝星状细胞(HSC)活化和IR，促进肝纤维化 [ 31 ] [ 32 ] 。ANP对HSC的影响表现为，通过调控水通道蛋白抑制HSC活化促进肝纤维化 [ 33 ] 。 APN与肾脏足细胞密切相关。Sharma等 [ 34 ] 对小鼠敲除脂联素的研究发现，该组小鼠蛋白尿水平较对照组升高。Ramacharaoandr等 [ 35 ] 也得出同样的结论，此外他们研究组还发现敲除脂联素的小鼠，足细胞足突消失，当外源性给予脂联素可减轻蛋白尿，改善足细胞形态和肾小球AMPK活性增强。说明APN可以通过激活AMPK通路，维持足细胞的正常结构与功能。该研究对20名肥胖受试者血浆APN浓度与尿白蛋白排泄率进行相关性分析，得出P值为0.002，说明ANP与尿蛋白呈负相关，与既往研究结果一致 [ 36 ] ，表明ANP对肾脏有保护作用。最近研究表明 [ 37 ] [ 38 ] ，ANP与CVD密切相关，血浆低水平的APN可作为抗动脉粥样硬化。
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user: 5. 氧化应激和炎症介质 作用机制NAFLD的发病机制“二次打击学说”认为氧化应激和炎症介质是NAFLD疾病进展的关键 [ 39 ] [ 40 ] 。近年来研究发现，氧化应激在NAFLD早期就参与 [ 41 ] [ 42 ] 。促炎细胞因子包括IL-6，TNF-α，IL-4等在NAFLD发病机制中发挥重要作用 [ 43 ] 。丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)是肝脏中氧化应激的重要调节蛋白。MAPK通路和核转录因子NF-κB通路是肝细胞氧化应激损伤的两个重要途径 [ 44 ] 。通路调控机制较复杂，主要通过激活下游转录因子来调控肝细胞损伤、死亡。在生理条件下，人体仅产生少量活性氧(ROS)来维持正常生理功能而不会对机体造成损害。当NAFLD发生时血浆游离脂肪酸和脂肪酸β氧化增加，使ROS产生增多比体内抗氧化酶系统(谷胱甘肽、超氧化物歧化酶、过氧化氢酶等)增加更多，触发MAPK活化并启动细胞传导通路。在该途径中，发生氧化应激导致肝细胞受损甚至坏死，并且坏死细胞引起炎症细胞侵入肝实质导致NASH [ 45 ] 。可见，氧化应激是NASH的主要驱动力之一。ROS通过与细胞内脂质反应出现脂质过氧化。活性氧自由基8-羟基脱氧鸟苷作为氧化应激线粒体DNA损伤生物学标志物。已有研究表明 [ 46 ] ，NASH患者肝细胞过表达8-羟基脱氧鸟苷和抗氧化物消耗增加。而关于NASH是否是一种抗抗氧化酶缺乏状态，有待进一步研究明确。 ROS不仅参与NASH的发生发展，此外，它在CKD发生发展具有重要作用 [ 47 ] 。氧化应激可增加脂质过氧化和炎症因子的释放，从而导致足细胞的结构与功能障碍。足细胞过量的游离脂肪酸与IR、ERS密切相关 [ 14 ] [ 48 ] 。氧化应激和炎症反应是脂毒性的重要结果。慢性炎症是促进足细胞损伤和肾小球硬化的重要机制 [ 49 ] 。炎症介质还可能介导系膜细胞氧自由基产生，进一步使脂蛋白氧化，炎症本身可直接氧化脂蛋白，并能消除防止脂蛋白氧化的潜在的防御机制，从而使脂质肾损害的程度进一步加重。
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user: 6. 内质网应激(Endoplasmic Reticulum Stress， ERS) 作用机制脂质超载引起ERS是一种重建内质网稳态模式。它的长期激活会触发炎症细胞通路和发生脂毒性。GRP78作为分子伴侣在调控ERS信号传导通络中发挥重要作用。ERS通过释放GRP78来激活下游介质如PERK、IRE-1等。GRP78-IRE1-JNK通路激活介导肝细胞死亡 [ 50 ] 。ERS还可以通过诱导自噬加重脂肪性肝炎 [ 51 ] 。研究表明 [ 52 ] ，NAFLD患者体内过多饱和脂肪酸摄入，会引起ERS和炎症反应。 在糖尿病肾病中，游离脂肪酸、高血糖、胰岛素信号传导通路障碍可以激活足细胞发生ERS [ 53 ] [ 54 ] 。肾ERS也是蛋白尿的发病因素之一 [ 55 ] 。棕榈酸是血浆丰富的游离脂肪酸。研究发现 [ 56 ] ，棕榈酸可以诱导足细胞应激和细胞死亡。而胰岛素受体过表达可保护足细胞免于ERS和细胞凋亡 [ 57 ] 。虽然研究发现抑制ERS可以减少蛋白尿和肾纤维化，但仍需更多的研究来证实。体外实验证实 [ 58 ] ，肾小管上皮细胞脂质超载能够引起ERS。所以，ERS不仅对肾小球有影响，对肾小管也有影响。
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user: 7. 总结 NAFLD是一种多系统疾病，不仅与肝脏相关疾病的发病率和死亡率有关 [ 59 ] ，还与发生肝外重要脏器慢性疾病如T2MD、CVD、CKD的发病风险增加相关 [ 60 ] 。因此，早期发现疾病相关危险因素干预和检测对于患者预后至关重要。IR、APN、ERS、高脂血症、氧化应激、炎性因子释放相互作用，共同参与CKD与NAFLD发生与发展。尽管二者有共同的发病机制，但因果关系仍不确定，有待进一步深入的研究来明确。肾损伤早期虽然表现为蛋白尿，但仍缺乏肾脏组织学活检来证实。所以，今后仍需要大量研究通过组织学活检来进一步明确是否存在肾脏结构器质性损害，从而为临床治疗提供新思路。
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user: 摘 要 《阿尔特米奥·克罗斯之死》(1962)是拉美文学“爆炸时期”小说创新技巧的代表作。小说以一个前革命者阿尔特米奥·克鲁斯的出生、成长、投机、发迹直至死亡的人生经历作为线索，以墨西哥近百年的历史为背景，勾画出一个变化中的国家发展的全貌。富恩特斯通过《阿尔特米奥·克鲁斯之死》的复调与狂欢发现在现实的表象后，在世界也在拉美背后，存有另一种现实。历史与现实一样，都不是大写的、唯一的，这不能不说是后现代主义的历史观和现实观了。 关键词 :《阿尔特米奥·克鲁斯之死》，复调，狂欢 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 《阿尔特米奥·克罗斯之死》于魔幻写实风潮方兴未艾之际面世，成为拉美文学“爆炸时期”小说创新技巧的代表作。小说围绕男主角阿尔特米奥·克鲁斯一生来叙述——一个处在国家革命运动中的投机分子，为利益不惜背叛祖国，最后也在国家得以重新建构的契机中毁灭死亡。小说以一个前革命者阿尔特米奥·克鲁斯的出生、成长、投机、发迹直至死亡的人生经历作为线索，以墨西哥近百年的历史为背景，勾画出一个变化中的国家发展的全貌。
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user: 3. “狂欢化”世界感受 富恩特斯小说中后现代的狂欢化叙事在形式上突破传统，勇于创新；在主题上表现了作家对当代社会的后现代伦理关怀，揭露了人的物质享受与精神贫乏的矛盾，批判了资本主义革命不彻底、经济文化发展不平衡、传统陈规陋习等诸多因素纠缠难产导致的社会畸形、怪诞、不公正。和《最明净的地区》一样，小说反映的也是墨西哥革命的问题。不同的是，他表现的主要是革命中和革命结束时的墨西哥，而不是革命后几十年的墨西哥：具体内容也不是描写墨西哥城社会各阶层众多人物的生活和命运，而是深入一个人即垂死的主人公阿尔特米奥·克鲁斯的内心，描述他一生的十二个故事。通过他一生的经历概括二十世纪墨西哥的历史进程。 在巴赫金看来，狂欢节给人们提供了一种实现集体思想的现实方式，这种方式以颠覆官方和教会的根本观念为宗旨，将神圣化的现行制度，现有的宗教，政治和道德价值，规范等一一消解。拉伯雷的《巨人传》最集中、最鲜明地体现了文艺复兴时期的狂欢化特征。对于拉伯雷这位伟大的巨人，俄罗斯著名理论家巴赫金是这样评价的：“在欧洲文学的伟大创建者行列之中，拉伯雷名列前茅……人们一直认为他不只是一个一般意义上的伟大作家，而且是一个智者和先知……在近代文学的这些创建者中，他是最民主的一个。但对于我们来说，最主要的是，他与民间源头的联系比其他人更紧密、更本质，而这些民间源头是独具特色的；这些源头决定了他的整个形象及其艺术世界观……。” 在美国当代理论家哈桑看来，拉伯雷的这种“狂欢化”其实就是现如今后现代主义的基本特点。哈桑说：“这个词自然是巴赫金的创造，它丰富地涵盖了不确定性、支离破碎性、非原则化、无我性、反讽、种类混杂等等……但这个词还传达了后现代主义喜剧式的甚至荒诞的精神气质，而这在斯泰恩、拉伯雷和滑稽的前后现代主义者那里已有所预示。”后现代的“怎样都行”、尽情狂欢，拉伯雷显然早已先行了一步。阿尔特米奥·克罗斯可谓晚生500年，但其精神是一脉相承的。 而同时，他[阿尔特米奥·克罗斯]却在吩咐大家跳呀，作乐呀，喝呀……他在混乱的人群中寻找莉莉亚；她正在一个拐角里单独一个人静悄悄地喝着酒，嘴唇上浮现出天真的微笑……有几个男人出去小便……他们的手已经放在裤裆上……他狠狠地笑了一下……这是唯一引起他高兴与慷慨的事情；他静飘飘地嘿嘿轻笑……他想象他们的样子……全都一个个地在楼下盥洗室门前排着队……人人都把膀胱里盛满了的高级液体全排出来……啊，是的，这是整个晚上最痛快的事……这次预先安排好的短暂的狂欢…… ( [ 5 ] ， pp. 332-333) 后现代的狂欢还在继续，狂欢似乎无处不在，看一看世界各地各式各样的“嘉年华”层出不穷、花样翻新，我们就会对此深信不疑。狂欢化就是嘉年华(carnivalization)，只不过是对同一个外来词的意译与音译的区别。殊不知二者原来就是一回事。然而昔日的巨人们，随同他们的创造者拉伯雷已经远去，并已渐渐被人们所淡忘。不过，没有了巨人的狂欢也许才是真正的狂欢，正如没有目的的狂欢才是真正的狂欢一样。所谓的狂欢，本质上是一种无奈的独白。描写阿尔特米奥•克罗斯对乐队指挥的场景无异于用文字描画一副广场狂欢图—— 他[阿尔特米奥•克罗斯]举起了一条胳膊：这是对乐队指挥的一个示意……大家都停不下跳舞了……那个半裸体的女人从门口走进来，手臂和屁股不断地发出波浪式的扭动……鼓的旋律操纵着这个舞女的腰肢。她随着鼓声跪了下来……又站起来，绕着圆圈跳舞，越来越快地扭动着肚皮。她挑选了老伊巴尔古恩……把他的双臂交叠成一个毗湿奴神的姿势，在他周围狂舞起来……舞女骑到了科乌托的背上，煽动几个女人也学她的样子。人人都笑了……这些假装的马匹正在那两个跳舞的老人和那个张开腿的女人当中混战着。( [ 5 ] ， pp. 329-331) 巴赫金将狂欢节性庆典活动的庆贺，礼仪，形式等的总和称为“狂欢式”，“在这里，在狂欢节广场上，支配一切的是人们之间不拘形迹的自由接触的特殊形式，人们之间这种不拘形迹的自由接触给人以格外强烈的感觉，它成为整个狂欢节世界感受的本质部分。人仿佛为了新型的，纯粹的人类关系而再生。”巴赫金认为，狂欢节上的笑声“人人都笑了”不是针对某个事件自身的滑稽感与可笑性，而是因为感到了世界整体通过狂欢式的活动，经历了由死亡而后的新生的过程，为新世界的诞生而发出的由衷的笑。因此，在狂欢节上的笑声具有深刻的双重性。“狂欢节上的笑，同样是针对崇高的事物的，即指向权力和真理的交替，世界上不同秩序的交替。笑涉及了交替的双方，笑针对交替的过程，针对危机本身。在狂欢节的笑声里，有死亡与再生的结合，否定(讥笑)与肯定(欢呼之笑)的结合。这是深刻反映着世界观的笑，是无所不包的笑。两重性的狂欢节上的笑，其特点就是如此。”这种狂欢式的笑弘扬交替和更新，反对凝固和僵化，因此具有巨大的生命力和创造力量。
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user: 摘 要 随着风能的飞速发展，风力发电得以大规模并入电网，其加剧了电力系统运行的不确定性，使得传统电力系统潮流计算不足以适应目前诸多的不确定性因素，针对这一情况，本文提出基于蒙特卡罗方法的不确定性电力系统潮流计算。本文首先根据风力的不确定性特征，建立风电出力的数学模型和概率分布，然后构建适宜潮流计算的含风电系统，其次根据数据样本在IEEE14节点配电系统上找到合格的注入节点，最后结合牛顿拉夫逊方法计算该系统含风力发电的潮流。数值计算结果表明本文给出的方法计算系统潮流较为准确，能够满足工程要求。 关键词 :蒙特卡罗法，风力发电，牛顿-拉夫逊法，潮流计算 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 利用风能进行发电是一种非常理想的发电方式，大力发展风力发电，不仅能减轻常规火力发电的压力，也符合当今提倡环保的理念。然而风力发电机的输出功率主要取决于风速的大小，但是风速的大小包含着许多不确定的因素，所以风电机组的大规模并入电网势必会对整个电力系统造成很多方面的影响，尤其是对整个系统的潮流计算 [ 1 ] [ 2 ] 。 潮流计算是整个电力系统分析的关键所在，它主要的目的就是通过电力系统已知的运行条件(网络结构、元件参数、发电机出力等)分析出整个系统的运行状态，比如系统中的功率分布、功率损耗以及各个节点电压的幅值与相角 [ 3 ] 。通过这些数据我们可以了解到整个电力系统是否存在着一些安全隐患，比如电压越限等，以及该系统是否符合经济性的要求 [ 4 ] 。现在应用最广泛的是常规的潮流计算，所谓常规的潮流计算是指在系统的发电机出力等条件是已知的情况下进行的潮流计算。常规性的潮流计算主要分为牛顿-拉夫逊法和PQ分解法两种，在这两者基础上又衍生出了许多新的潮流计算方法，但都没有前两者应用广泛 [ 5 ] 。由于包含许多不确定因素的风能等清洁能源的并入电网，给整个系统的潮流计算带来了前所未有的压力，此时若采用常规性的潮流计算是无法得出准确的潮流结果的。 因此本文在常规性潮流计算的基础上，提出了一种蒙特卡罗模拟的方法，能够很好的考虑到风电机组在并网时的不确定性，并且收敛速度快，能够满足工程的精度要求。
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user: 2. 蒙特卡罗法 蒙特卡罗是一种将统计学与概率学结合起来解决数值统计问题本质属于随机模拟的方法，其基本思想如图1所示 [ 6 ] [ 7 ] 。 例如，假定ω是随机变量X的数学期望E(X)，我们用近似的方法确定ω的步骤是首先对X进行N次独立重复抽样，生成N组X的值，分别为 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x N ，其算数平均值为 X N = 1 N ∑ n = 1 N x n (1) 根据强大数定理 P ( lim N → ∞ X N = ω ) = 1 (2) 当N趋近于无穷大时， X N ≈ E ( X ) = ω 成立的概率为1，所以我们可以用X N 来作为 ω 的替代值 [ 8 ] 。 图1. 蒙特卡罗基本思想 在本例中，首先按照选定的风速概率密度方程，通过Matlab生成大量符合条件的风速样本，而后利用风速求得风力发电机的有功功率，得到其概率统计特性，最后将风力发电机的出力代入电力系统的某一结点进行潮流计算。该方法生成的样本越多，得到的数据就越准确。
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user: 3. 风能模型 3.1. 风速概率模型 风速的概率模型是考虑不确定性的风电场并网潮流计算的一个重要方面，描述风速分布模型的有很多，例如Log-normal分布模型、Gamma分布模型、Burr分布模型、Weibull分布模型等等，其中使用最普遍、与风速切合最好的是遵从两参数分布的Weibull分布模型 [ 9 ] [ 10 ] ，其概率密度函数 f ( v ) = ( k c ) ( v c ) k − 1 exp [ − ( v c ) k ] (3) 通过其概率密度函数可以推导出其累积分布函数 F ( v ) = 1 − exp [ − ( v c ) k ] (4) 在上述的两式中，c与k分别代表Weibull分布的尺度参数与形状参数，其中c反映的是风电机组的平均风速，v代表的是给定风速，单位是m/s。在本文中，c = 8.0928，k = 2.3466 [ 11 ] 。 3.2. 风力发电机输出模型 根据相关数据分析可以得到风力发电机的输出功率随风速变化曲线大致如图2所示 [ 12 ] 。 图2. 风力发电机输出功率曲线 风力发电机输出功率的表达式 P = { 0         V ≤ V i P r V r 3 − V i 3 ( V 3 − V i 3 ) V i < V ≤ V r P r V r < V ≤ V o 0         V > V o (5) 式中：P r 是风力发电机的最大功率，V i 是切入风速，V o 是切出风速，V r 是风力发电机刚达到最大功率时的风速。
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user: 4. 牛顿-拉夫逊法潮流计算 牛顿-拉夫逊法又叫牛顿法，是一种经常被应用在处理非线性问题上的办法，它的本质就是通过用直线代替曲线，将原来非线性的问题逐渐线性化，反复迭代进行求解 [ 13 ] 。 当使用直角坐标表示节点电压时 U i = e i + j f i (6) 导纳矩阵元素为 Y i j = G i j + j B i j (7) 将上式带入节点功率的方程可得 P i = e i ∑ j = 1 n ( G i j e i − B i j f j ) + f j ∑ j = 1 n ( G i j f j + B i j e j ) (8) Q i = f i ∑ j = 1 n ( G i j e i − B i j f j ) − f j ∑ j = 1 n ( G i j f j + B i j e j ) (9) 式中：e i 与f i 为节点电压的实部与虚部，G ij 与B ij 为节点导纳矩阵的实部与虚部，P i 与Q i 分别代表节点的有功功率与无功功率。 设1 − m号节点PQ为节点，P is 与Q is 分别为第i节点给定的有功功率和无功功率，由此可得各个节点的功率不平衡方程 Δ P i = P i s − P i = P i s − e i ∑ j = 1 n ( G i j e i − B i j f j ) − f j ∑ j = 1 n ( G i j f j + B i j e j ) = 0 (10) Δ Q i = Q i s − Q i = Q i s − f i ∑ j = 1 n ( G i j e i − B i j f j ) + e j ∑ j = 1 n ( G i j f j + B i j e j ) = 0 (11) 设m + 1到n − 1号节点为PU节点，此时的不平衡方程 Δ P i = P i s − P i = P i s − e i ∑ j = 1 n ( G i j e i − B i j f j ) − f j ∑ j = 1 n ( G i j f j + B i j e j ) = 0 (12) Δ U i 2 = U i s 2 − U i 2 = U i s 2 − ( e i 2 + f i 2 ) = 0 (13) 根据上述几式可以写出修正方程 Δ W = − J Δ U (14) 然后通过求解修正方程，将其结果带入上述几式一步步进行牛顿-拉夫逊法迭代，直到计算结果达到给定误差要求，从而求得各个节点电压的幅值与相角以及整个电力系统的潮流分布。 本文具体的潮流计算路线如图3所示。 图3. 潮流计算路线
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user: 5. 算例分析 本文的分析建立在IEEE14节点系统上，其中平衡节点为1号节点，风电场接入节点为14号节点，系统的基准容量为100 MVA，其系统结构如图4所示。 图4. IEEE14节点系统 风力发电机单机参数如表1所示。 Table 1 Single wind turbine parameter 额定容量(kW) 切入风速(m/s) 切出风速(m/s) 额定风速(m/s) 600 3 25 15 表1. 单机参数 根据第2节讲述的蒙特卡罗思想，生成的样本数量越多，误差越小，得到的结果越准确。但在实际操作中是不现实的，因为这样会导致计算极其繁琐。所以本文的模拟误差精度取0.01，通过文献 [ 14 ] 可以得到模拟的次数为1024次，因此利用Matlab生成了1024组风速，其风速期望值、风力发电机输出功率期望值及其两者的标准差如表2所示。 Table 2 Expected value and standard deviation of wind speed and output powe 风速期望值(m/s) 风速标准差(m/s) 输出功率期望值(kW) 输出功率标准差(kW) 7.68 12.59 476.02 158.54 表2. 风速及输出功率的期望值与标准差 将上述的风力发电机的输出功率期望值带入风电节点进行潮流计算，假定每台发电机的输出功率与功率因数一致，其中功率因数取0.90。为了能够凸显不同风机容量下的潮流结果，本文选取了三组分别为10台、50台、80台的风力发电机数作为对比，各个节点电压幅值(标幺值)与相角的潮流计算结果如表3所示，计算精度取0.0001。 Table 3 Power flow calculation result 节点 电压幅值(p.u.) 电压相角 10台 50台 80台 10台 50台 80台 1 1.0600 1.0600 1.0600 0.0000 0.0000 0.0000 2 1.0450 1.0450 1.0450 −3.7751 −3.3416 −3.1317 3 1.0100 1.0100 1.0100 −10.7090 −101015 −9.6460 4 1.0222 1.0230 1.0234 −7.6438 −6.8260 −6.2068 5 1.0250 1.0262 1.0270 −6.3772 −5.6450 −5.0919 6 1.0700 1.0700 1.0700 −9.1896 −7.6633 −6.5159 7 1.0547 1.0515 1.0485 −8.5861 −7.1142 −5.9948 8 1.0900 1.0900 1.0900 −8.5861 −7.1142 −5.9948 9 1.0378 1.0303 1.0236 −9.0584 −7.2681 −5.8807 10 1.0360 1.0298 1.0243 −9.3869 −7.6212 −6.2769 11 1.0494 1.0462 1.0434 −9.4063 −7.7563 −6.5075 12 1.0495 1.0472 1.0451 −9.3405 −7.5855 −6.2585 13 1.0445 1.0417 1.0390 −8.5930 −6.5551 −4.9989 14 1.0085 0.9984 0.9893 −4.1382 −0.2466 −2.8279 表3. 潮流计算结果 从表3可以看出，在潮流计算结果中，距离风电机组并网节点较近的节点如9、13号节点的电压受其影响较大，距离风电机组并网节点较远的节点如2、3号节点受其影响不明显。
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user: 6. 结论 随着人们环保理念的提高，风力发电等清洁能源的大规模发展成为了必然的趋势，所以含风力发电的电力系统潮流计算就成为了大规模风电并网的基础与关键。本文通过对风能模型的分析，提出了一种风速不确定时的风电场潮流计算，该方法计算精度高，考虑了风速上下波动对风力发电机的影响，并且通过三组含不同台数含风力发电机的节点系统验证了本方法的可行性与准确性。计算分析结果表明，本文给出的潮流计算方法正确有效，具有良好的鲁棒性，并且从中可以看出风电场功率的大小以及风电场并网节点的选取会对整个电力系统产生或多或少的影响，对以后大规模的风电并网潮流计算有很好的参考价值。
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user: 摘 要 文章分析了目前的无线传能控制系统的优缺点。为了解决磁耦合式无线传能系统的失谐问题，从理论上分析了系统的工作原理，提出了基于可变模全数字锁相环的频率跟踪控制方法；通过Simulink仿真分析了环路滤波器对系统响应速度和稳态误差的影响，并且通过在锁相环中增加误差量化环节提升了锁相环的锁相速度与锁相精度；最后基于FPGA设计了全数字WPT控制系统，实现了WPT系统的谐振频率自动跟踪，增加了系统过流和过温保护功能，通过仿真和制作样机进行实验，验证了本系统具有跟踪速度快，稳态误差小、安全稳定等优点。 关键词 :无线电能传输，FPGA，频率跟踪，可变模全数字锁相环 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 无线电能传输(Wireless Power Transfer)技术可以实现电源与负载之间的电气隔离，使电能的传输更加方便灵活，具有广阔的应用前景，因此受到了广泛关注 [ 1 ] 。目前无线传能技术主要有磁耦合感应式、磁耦合谐振式、微波式 [ 2 ] 。磁耦合谐振式WPT系统具有传输功率大、传输效率高、传输距离较远等优点，得到了广泛的关注。为了实现系统的高效传输，必须使发射回路与接收回路的固有频率相同，在系统实际工作中受到外界环境影响，例如温升、寄生参数的改变等，都会引起系统参数的改变进而导致系统的固有频率发生改变 [ 3 ] [ 4 ] ，在电源频率不变的情况下，系统就会发生失谐，失谐会导致系统的传输效率与传输功率大大降低。为了提高系统的传输效率与功率，主要采用阻抗匹配调谐方式 [ 5 ] - [ 9 ] ，与改变供电电源的输出频率的方式来进行调谐 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。文献 [ 5 ] - [ 9 ] 分别通过可调电阻与可调电感来调节系统网络参数，实现系统频率稳定，达到调谐的目的，但是这种方式受到谐振补偿结构的限制，三极管要接入电路拓扑，使系统频率和功率都要受到三极管的限制，因此这种方法主要应用在小功率磁耦合谐振式WPT系统中；文献 [ 10 ] 采用补偿电容矩阵的方法进行调谐但是由于电容容值具有一定的步长因此调谐的精度受到限制。因为调整发射端电源供电频率的方法具有结构简单、易于实现、精度较高等优点，因此目前得到了广泛的应用，文献 [ 11 ] 中使用了模拟锁相环来跟踪谐振频率，进而调整电源的输出频率，但是由于模拟锁相环中心频率不可变，调谐频带较窄，无法实现全频带调节，因此当系统的频率发生较大变化时就无法完成调谐；文献 [ 12 ] 采用FPGA编程的方法，对谐振频率进行扰动，但是扰动调谐的步长太大会降低调谐精度，如果步长太小，会增加调谐的时间，因此在精度与跟踪速度上存在矛盾；文献 [ 13 ] 设计了高精度锁相环，重点分析了锁相环的数学模型，与参数设定，没有提出利用锁相环进行频率跟踪系统设计的具体实施方案。 本文基于FPGA设计了可变模全数字锁相环，并且通过仿真实验，分析了参数对于锁相环锁相精度与锁相速度的影响，并且根据实验结果，设计了可根据误差大小自动改变模值的全数字锁相环。并将该锁相环应用到磁耦合谐振式WPT控制系统上，通过Verilog硬件描述语言编程，最终实现了全数字磁耦合谐振式WPT控制系统。
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user: 2. 磁耦合WPT系统失谐机理与分析 2.1. 确立系统拓扑结构 磁耦合谐振式无线传能系统的补偿电容与线圈有串联与并联两种连接方式，在双线圈系统中有发射端和接收端两组线圈，所以系统有串-串、串-并、并-串、并-并，四种拓扑结构 [ 2 ] 。其中并-并、并-串适用于大功率电路，串-并拓扑主要应用于大阻抗负载的情况，串-串拓扑模型适用于小功率系统，如图1所示为采用串联-串联拓扑结构的磁耦合谐振式WPT等效电路图。 图1. 基于互感理论的WPT等效电路图 2.2. 频率跟踪控制原理分析 如图1所示为 U 1 系统的高频交流电源， C 1 C 2 为发射端与接收端的补偿电容， L 1 、 L 2 分别为系统的发射线圈与接收线圈M为系统的互感系数， R 0 为接收端负载。根据等效电路图可列出如下KVL方程。其中： ( U ˙ 1 0 ) = ( Z 1 − j ω M − j ω M Z 2 ) ( I ˙ 1 I ˙ 2 ) (1) 式中发射线圈阻抗 Z 1 = R 1 + j ( 2 π f L 1 − 1 ω C 1 ) 接收线圈阻抗 Z 2 = R 0 + R 2 + j ( 2 π f L 2 − 1 ω C 2 ) 如下所示可以求出发射线圈电流与接收线圈电流： I ˙ 1 = U ˙ 1 Z 1 + ( 2 π f ) 2 M 2 Z 2 (2) I ˙ 2 = j2 π f M I ˙ 1 Z 2 (3) 求出以上参数后就可以求出系统的传输效率： η = I ˙ 2 2 R 0 U ˙ 1 I ˙ 1 = ( 2 π f ) 2 M R 0 [ Z 1 Z 2 + ( 2 π f ) 2 M 2 ] Z 2 (4) 当系统处于串联谐振状态时发射线圈与接收线圈的阻抗虚部为0此时 Z 1 = R 1 ， Z 2 = R 0 + R 2 因此此时的传输效率最高。 (5) 为了保证系统高效传输必须要使系统工作在谐振频率，因此本控制系统中要设计了谐振频率跟踪功能，来保证交流电源的频率为系统的谐振频率。
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user: 3. 频率跟踪控制系统的设计 3.1. 全数字可变模锁相环的分析与设计 3.1.1. 锁相环的分析 如图2所示为现有的一阶全数字锁相环的结构，主要由鉴相器、数字环路滤波器、脉冲增减控制单元、分频器组成。根据其输入输出性质，推导出其传递函数如下所示 [ 14 ] ： 图2. 传统锁相环结构图 H ( s ) = U o ( s ) U i ( s ) = 2 f 0 k N s + 2 f 0 k N (6) T = k N 2 f 0 (7) 化简后得： H ( s ) = 1 T s + 1 (8) 上式中N为分频系数，f 0 为系统的时钟频率，k为数字环路滤波器的计数器模值。针对上述的传递函数，对本锁相环进行研究，如下表1所示为k值与T值的对应关系，此时f 0 为10 Mhz，N为32。利用Simulink软件对上述数学模型的不同k值进行阶跃响应仿真，仿真结果如图3所示。 图3. 锁相环的阶跃响应仿真图 Table 1 Correspondence between k value and T valu K 2 8 64 T 1.6 × 10 -6 1.3 × 10 -5 2.1 × 10 -4 表1. k值与T值的对应关系 由仿真结果可知当k = 2时锁相环系统响应速度最快，但是系统的稳定性最差。随着k值的增加，系统的响应速度变慢，稳定性增加。由此可以分析得出，当鉴相器输出的误差较大时，环路滤波器的参数k应该设置为较小值，这样可以加快锁相速度。当鉴相误差逐渐变小后，再将参数k设置为较大值，这样可以使系统稳定，减小稳态误差。 3.1.2. 全数字锁相环的设计 根据前面的结论，本文设计了如图4所示的可变模全数字锁相环。可变模全数字锁相环与传统数字锁相环相比增加了误差量化环节，输入信号宽度测量环节，并且将N分频器改为可变模分频器。 图4. 可变模全数字锁相环结构图 本锁相环采用了双D触发式数字鉴相器，鉴相范围为0~2π，具有鉴频鉴相的功能。如图5所示为鉴相器仿真效果图，图中CLK为系统时钟信号，CP1与CP2为输入信号，Ud为误差信号，Error为时钟信号调制后的误差信号，Flag为超前滞后标志信号。 图5. 鉴相器仿真图 误差量化环节是本锁相环的重要环节，主要功能是根据锁相误差输出k_mode来调节环路滤波器的模值k。其主要原理是，首先接收来自鉴相器的误差调制信号Error并且进行计数，计数值每个输入信号周期结束后清零，并且将计数值与预先设定的值Pmax = 100、Pmid = 30、Pmin = 10进行比较；当计数值大于Pmax = 100时输出k_mode = 001，当计数值大于Pmid = 30时输出k_mode = 010，当计数值大于Pmin = 10时输出k_mode = 011，当计数值小于Pmin = 10时系统输出k_mode = 110。 数字环路滤波器环节根据输入的k_mode值设置环路滤波器内可逆计数器的计数模值k。当k_mode = 001时k = 2，当k_mode = 010时k = 8，当k_mode = 011时k = 32，当k_mode = 110时k = 128。可逆计数器的计数方向由Flag信号控制，滤波器的输出信号为inc与dec信号。 脉冲加减控制电路的主要功能是调节信号的相位，当输入inc信号有效时，脉冲加减电路就将输入信号CP1的输出相位加一个时钟周期，当输入dec信号有效时CP1的输出相位就减掉一个时钟周期。 输入信号宽度测量环节，将每个输入信号周期进行计数，并且将计数值传送到可变模分频器作为分频系数。 脉冲加减控制环节输出信号到可变模分频器，可变模分频器根据输入信号测量环节的输出N进行分频，输出最终的信号。 3.2. WPT控制系统的设计与实现 根据提出的可变模全数字锁相环的控制算法，和无线传能系统的工作原理基于FPGA控制芯片设计了具有谐振频率自动跟踪功能的无线传能控制系统，其结构如图6所示。 图6. 频率跟踪控制系统结构图 起始信号发生模块给定系统一个80 Khz的方波信号作为起始信号；当WPT系统正常工作后，相位采集模块，将采集的电流信号转化为同频同相的方波电压信号，并且反馈到锁相环输入端，实现了电流的闭环控制；锁相环的输出信号接PWM模块的输入端口，PWM模块的输出为4路频率相同，相位两两互逆的方波信号；PWM输出的四路方波信号经过死区模块的处理最终得到逆变模块的驱动信号；AD采集模块采集外部电位器的电压值，并将阻值转化为数字信号，输出到功率调节模块；功率调节模块根据输入的数字信号调节输出方波信号的占空比，以此来控制BUCK电路，进而调节系统的输出功率；为保护系统安全，设置了系统保护单元，系统保护单元包括过流保护单元和过温保护单元，当AD采集到的电流过大时，过流保护单元立即输出过流标志信号，此时功率调节模块输出的波形占空比为0，锁相环输出为0；与过流保护模块相同，过温保护模块，当温度传感器检测的系统温度超过设定温度后，系统输出过温标志信号，此时系统会锁定锁相环输出为0，即功率电路与逆变电路同时关断。
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user: 4. 控制系统的实现与验证 本文采用Verilog硬件描述语言，选用Altera公司的EPIVCE10F17C8型号FPGA，实现了上述的以可变模全数字锁相环为基础的WPT控制系统，并且利用仿真工具Modelsim进行仿真，在仿真验证成功后制作了一台试验样机进行系统验证。 4.1. 仿真验证 如图7所示为系统的锁相环锁相精度的仿真验证，其中时钟信号为50 Mhz，输入信号Sig_in频率为100 Khz。最终信号锁定时k_mode的值为110，此时鉴相误差信号Error小于10个时钟周期，而此时的输入信号周期为时钟周期的1000倍，因此本锁相环的锁相精度大于98%。 图7. 锁相环精度仿真图 如图8(a)所示为输入信号频率突然改变后的Modelsim仿真图，图中Sig_in信号频率由原来的100 Khz变为80 Khz，从图中可以看出在输入信号改变后的第六个输入信号周期，系统就再次将相位锁定。如图8(b)所示为输入信号相位突变后的仿真图，Sig_in的频率为100 Khz从图中可以看出系统在输入信号改变后的第7个信号周期就再次将相位锁定。 图8. 锁相环仿真图 由图8两图可以看出，在输入信号发生突变后，锁相环系统会立即响应，首先快速跟踪频率然后锁定相位，具有锁相速度快，锁相精度高等优点。 如图9所示为控制系统的Modelsim仿真图，图中输入信号Sig_in频率为80 Khz，PWM1、PWM2分别为加入死区的输出信号。从仿真波形可以看出，系统的输出Sig_out精确地跟踪了输入信号的频率与相位，并且经过死区模块的处理后输出一组互逆的PWM波形，用来驱动逆变电路的MOSFET对管。 图9. 频率跟踪控制系统仿真图 4.2. 系统实验 前面的仿真结果证明了本控制系统的可行性，为了进一步验证本控制系统的工作效果，制作了一台实验样机如图10所示。样机包括高频交流电源，发射与接收线圈，负载等部分。其中电源部分由整流电路，升降压斩波电路，逆变电路组成。其中本样机采用IRFP4568PbF型号MOSFET，驱动的型号为MIC4421。本样机的详细参数如表2所示。 图10. 样机实物图 Table 2 Detailed parameters of the prototyp 参数 数值 发射线圈电感L 1 /µH 41.2 接收线圈电感L 2 /µH 41.1 谐振电容C 1- /µF 0.1 谐振电容C 2- /µF 0.3 线圈距离/cm 20 中心频率/Khz 82 表2. 样机详细参数 为了方便示波器采样显示电压电流的相位关系，此处采集的电流，此电流互感器的变比为50:1，采集的电压相位图如图11所示，图中方波为电压信号，正弦波为电流信号。从图中可以看出WPT控制系统使系统正常工作，频率跟踪控制系统有效的跟踪系统的工作频率，使系统电流电压处于同相位，实现了WPT系统的数字控制。 图11. 发射线圈电压与电流波形图
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user: 5. 结论 本文改进了传统锁相环，基于FPGA设计了可变模全数字锁相环，在仿真与实验中证明了加入误差量化环节后系统的锁相速度明显加快且稳态误差变小，并在此基础上设计了应用于磁耦合无线传能系统的控制系统。经过仿真与样机试验验证，当改变发射线圈与接收线圈之间的距离时，系统能够自动跟踪工作频率使磁耦合谐振式WPT系统工作在谐振频率下。由于电流采集模块的存在，将电流转化为同频同相的方波时存在少许延时，因此电流电压之间的相位会存在很小的误差。本文是基于SS拓扑进行分析，交流电源的最大功率为500瓦，适用于磁耦合谐振式无线电能传输系统。
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user: 摘 要 丹江口水库作为南水北调中线工程的水源地，其水质状况直接影响到受水区经济发展和居民用水安全。本研究针对丹江口水库现状水质监测存在的耗时耗力、成本高、监测点有限等现象，基于遥感技术和智能算法的基本理论，利用高分辨率遥感数据和实测水质数据研究典型水质参数氨氮的遥感反演技术。将构建的人工神经网络模型应用于丹江口水库，获得2007~2009年丹江口水库氨氮浓度时空分布图。结果表明，人工神经网络模型能有效地反演丹江口水库氨氮的时空分布情况，率定期和验证期的平均相对误差分别为3.59%和19.28%，相较于多元回归模型的8.3%和22.4%而言，人工神经网络模型反演效果更为精准，更能模拟实际情况；研究时段内，丹江口水库水质总体上趋好，氨氮浓度均低于地表水环境质量II类标准限值，丰水期明显高于枯水期。水质遥感反演作为一种非传统性的监测手段，具有空间全覆盖、快速和成本低等传统水质监测难以比拟的优点，能够作为实测数据的有益补充，极具有深入研究和推广的价值和必要。 关键词 :遥感，水质，氨氮，人工神经网络模型，丹江口水库 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 丹江口水库是汉江中上游的特大型水利工程，水量十分丰富且水质优良，具有防洪、供水、发电以及航运等多种综合效益。该水库作为南水北调中线工程的水源地，2014年底正式向北京、天津、河北和河南等受水区提供生产生活用水，库区水质的好坏直接影响到南水北调中线工程沿线二十多个大中型城市及库区周边的经济发展和居民用水安全 [ 1 ] 。因此对丹江口水库的水质状况开展监测研究具有十分重要的现实意义。 目前，丹江口水库的水质监测手段主要是在特定断面或点上实行人工采样监测或自动监测站监测 [ 2 ] [ 3 ] 。这两种监测方法在精度上有一定准确性，但耗时耗力、成本较高，且有限的监测断面不足以完全反映丹江口库区的水质时空分布情况，导致难以全面快速准确地定位污染源和敏感区，一定程度上影响了水资源保护管理工作的有效开展。遥感监测技术作为一种非传统性质的监测技术 [ 4 ] ，具有空间全覆盖、快速和成本低等突出优势 [ 5 ] ，十分适合丹江口水库这种大范围水域的水质快速监测需求 [ 6 ] 。 遥感监测技术是指利用遥感波段信息与水质指标的光谱特性，建立反演模型预测水质指标浓度 [ 5 ] 。自上世纪70年代初期开始，遥感技术逐渐应用到陆地水体的研究中，国内外诸多学者开展了大量水质遥感反演研究，均取得了不错的效果。如闻建光等 [ 7 ] 基于Hyperion星载高光谱遥感影像，运用波段比值法、一阶微分处理技术构建了太湖叶绿素a浓度的反演模型；吕恒等 [ 8 ] 提出利用TM影像反演太湖叶绿素a浓度的最佳波段组合是TM3/(TM1 + TM4)；Shi等 [ 9 ] 从实测数据中发现MODIS-Aqua影像与总悬浮物在645 nm的波长处具有极强的相关性，据此发展了适应性极强的总悬浮物经验反演模型，并在太湖取得了良好的效果；吴川等 [ 2 ] 采用统计回归方法建立遥感反演模型，反演丹江口水库叶绿素a、TP和水体透明度，证明水质遥感反演具有实际应用价值。与此同时，Yinuo Zhang [ 10 ] 等将多时相陆地卫星用于丹江口的反演，操建华 [ 11 ] 等将BP神经网络用于丹江口库区水质指标预测。但是，目前遥感反演的结论仍然不能令人满意，其平均误差仅能控制在30%左右，遥感反演水质的方法仍需开展深入研究，特别是多种方法的对比研究仍有待进一步深入，以寻求一种简便、可靠、准确的水质遥感反演方法。 本文以丹江口水库为研究对象，基于高分辨率遥感数据和实测水质数据，比较数理统计方法和人工智能算法在水质遥感中的准确性和可靠性，提出适用于丹江口水库氨氮的遥感反演技术。并推演2007~2009年丹江口水库氨氮水质时空分布和演变趋势，使得管理部门对于丹江口水库水质的把握从有限的测点上升到水库整体，为丹江口水库整体的水质保护提供技术支撑。
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user: 2. 数据采集与处理 2.1. 水质监测断面及监测数据获取 以典型水质参数氨氮为研究对象，选取的实测水质资料为2007年9月15日、2008年9月1日，2009年7月18日，2009年10月22日，2009年11月23日五日丹江口水库三个监测断面(浪河口断面、丹江口坝上断面、陶岔断面)的水质监测数据，断面位置示意图见图1，水质数据来源于长江水资源保护局丹江分局。 图1. 丹江口水库水质监测断面位置示意图 2.2. 遥感影像数据采集与预处理 研究选用Landsat5 TM卫星影像数据作为丹江口水质遥感数据信息源。Landsat5重访周期为16天，即同一地点的遥感影像更新频率为16天。Landsat5 TM影像包含7个波段，分别为蓝色波段、绿色波段、红色波段、近红外、中红外、热红外、中红外，各个波段具体参数见表1。本研究从USGS等网站，获取了与实测数据时间同步的Landsat卫星影像数据。 Table 1 Landsat-5 band parameter tabl 波段号 波段 频谱范围(μm) 分辨率(m) B1 蓝色波段 0.45~0.52 30 B2 绿色波段 0.52~0.60 30 B3 红色波段 0.63~0.69 30 B4 近红外 0.76~0.90 30 B5 中红外 1.55~1.75 30 B6 热红外 10.40~12.5 120 B7 中红外 2.08~2.35 30 表1. Landsat-5波段参数表 遥感成像时，由于各方面因素的影响，使得遥感影像存在一定的几何畸变、大气消光、辐射量失真等现象，这些畸变和失真现象影响了影像的质量和应用，需对其进行遥感影像预处理，主要包括辐射定标和大气校正。本研究采用ENVI5.1专业软件进行遥感影像预处理。首先，用ENVI里的Radiometric Calibration工具进行辐射定标，将原始影像无量纲DN (Digital Number)值转换为辐射亮度值；然后，用ENVI里的FLAASH Atmospheric Correction Model工具进行FLAASH大气校正，消除大气中水蒸气、O 2 、CO 2 等对原始影像产生的影响。完成预处理后，影像的反射率发生了明显的变化(图2)，预处理后，反射率更接近真实情况。 图2. 遥感影像预处理对比图
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user: 3. 反演模型构建 3.1. 多元回归模型 根据前述基础资料，采用水质遥感反演常用的多元线性回归模型进行建模，得到反演公式如下： C = 0.065 × e 0.587 ( B 1 / B 3 )   R 2 = 0.768 (1) Table 2 Error table of multiple regression mode 分类 实测值 预测值 相对误差 分类 实测值 预测值 相对误差 率定期 0.14 0.136 2.9% 率定期 0.1 0.105 5.0% 0.14 0.141 0.7% 0.14 0.116 17.1% 0.15 0.135 10.0% 0.08 0.079 1.3% 0.11 0.133 20.9% 0.09 0.095 5.6% 0.11 0.121 10.0% 0.12 0.111 7.5% 0.15 0.124 17.3% 平均相对误差 8.3% 0.15 0.152 1.3% 验证期 0.11 0.125 13.6% 0.14 0.144 2.9% 0.09 0.127 41.1% 0.13 0.146 12.3% 0.13 0.114 12.3% 0.08 0.088 10.0% 平均相对误差 22.4% 表2. 多元回归模型误差表 由多元回归模型误差表2中可知，回归模型的率定期和验证期的平均相对误差分别为8.3%和22.4%。效果较佳，能够用于水质遥感反演。 3.2. 人工神经网络模型 神经网络的全称是人工神经网络(Artificial Neural Network， ANN)，它采用物理上可实现的器件或计算机来模拟生物体中神经网络的某些结构和功能，并应用于工程领域。人工神经网络可看成是简化了的人脑的数学模型，由大量处理单元(神经元)广泛连接而成 [ 12 ] 。神经网络的着眼点不在于利用物理器件完整的复制生物体中的神经细胞网络，而是抽取其中可利用的部分来克服目前计算机或其他系统不能解决的问题，如学习、控制、识别和专家系统等。由于水中各水质指标相互影响，常规反演方法难以有效地考虑这部分因素从而建立更加符合实际的反演模型，而人工神经网络类似于人脑，非常适合模拟这种错综复杂的关系，故而采用人工神经网络模型反演氨氮浓度是可行的 [ 13 ] 。 本研究通过MATLAB工具箱里的Neural Fitting功能构建人工神经网络模型。其中，模型的初始阈值、学习速率等使用工具箱中的默认值，算法从Levenberg-Marquardt、Bayesian-Regularization、Scaled Conjugate Gradient 3种神经网络算法中优选一种。因每次计算时神经网络默认选择的初始权值不同，需训练多次后选择相关性最好的网络作为反演网络。本研究总共18个有效样本点，其中14个用于模型率定，4个用于模型验证。将数据输入模型中计算，各个算法的模拟效果见表3。从表中可知Levenberg-Marquardt算法的模拟效果最佳。 Table 3 Comparison of simulation effect of different neural network algorithm 算法 R R for all 率定期 Levenberg-Marquardt 0.999999 0.90959 验证期 0.971070 率定期 Bayesian-Regularization 0.716823 0.47916 验证期 −0.97201 率定期 Scaled Conjugate Gradient 0.999555 0.89858 验证期 0.78863 表3. 不同算法的神经网络的模拟效果对比表 Levenberg-Marquardt算法的误差分析见表4。从表中可知，模型预测效果总体较好；率定期出现过拟合现象，模拟效果极佳，平均相对误差为3.59%；验证期平均相对误差为19.28%，相较于率定期效果稍差。相较于多元回归模型的8.3%和22.4%而言，神经网络模型反演效果更为精准，更能模拟实际情况。 Table 4 Artificial neural network model error tabl 分类 实测值 预测值 相对误差 分类 实测值 预测值 相对误差 率定期 0.14 0.140 0.00% 率定期 0.09 0.092 2.22% 0.14 0.139 0.71% 0.12 0.121 0.83% 0.15 0.154 2.67% 0.09 0.082 8.89% 0.11 0.112 1.82% 0.11 0.107 2.73% 0.15 0.143 4.67% 平均相对误差 3.59% 0.15 0.145 3.33% 验证期 0.1 0.128 28.00% 0.14 0.126 10.00% 0.08 0.101 26.25% 0.13 0.138 6.15% 0.11 0.125 13.64% 0.14 0.133 5.00% 0.13 0.118 9.23% 0.08 0.079 1.25% 平均相对误差 19.28% 表4. 人工神经网络模型误差表