分析时间十篇

2024-09-11

分析时间篇1

1 Web新闻中时间信息分析

1.1 中文时间单位及其重要特征

不同于西方语言时间信息表达顺序的多样性, 中文时间信息表达有其特有的特点, 即在一个时间表达中, 从前向后的时间信息粒度是严格向下的。这一特征不仅出现在同一个时间短语中, 也在文章前后出现的不同时间信息之间体现, 因此极大方便了时间信息标准化过程中参考时间的选取。中文和英文对同一时点的表达顺序不同, 见表1。

1.2 Web新闻的时间信息特征

根据Web新闻固定的文章结构, 蔡华利将中文时间分为Web新闻发表时间pt、媒体报道时间mt、事件发生时间et及描述事件时间ct, 见图1。

由于描述事件时间ct无规则可寻, 在标准化过程中只涉及Web新闻发表时间pt、媒体报道时间mt及事件发生时间et的处理过程。其中, pt是每篇Web新闻都有的时间信息, 而mt和et则不一定会出现在新闻中。通常来讲, Web新闻发表时间pt晚于媒体报道时间mt, 而媒体报道时间mt又晚于事件发生时间et。一般只有pt会详细描述完整时间信息的“年”“月”“日”、“时”、“分”、“秒”;mt一般只提及“月”和“日”, 或者用“星期”来表达;et所表达的时间粒度则不固定, 有时可能只包括“上午”、“晚上”等模糊时间信息。但是, 每个时间信息所缺失的时间表达都可以由文章中上一次出现的时间信息所替代, 我们利用这个特征, 将pt或mt选为et时间标准化过程中的初始参考时间。

2 Web新闻的事件发生时间的抽取

2.1 时间信息的整合

由于一句话中可能出现相邻或嵌套的不同时间词, 或者包含具有时间信息的时间辅助词, 我们需要将不同的词汇组成为一个完整的时间信息表达, 从而在语义上进行更好的理解。通常, 我们需要对分词结果进行改进, 将一些具有时间信息的非时间词整合到时间短语中。以下两个例子说明了时间信息整合的过程。

标准时间:

原句:北京时间2014年5月21日凌晨。

分词结果:北京/ns时间/n 2014年/t 5月/t 21日/t凌晨/t

抽取结果:T=“2014年5月21日凌晨”

非标准时间:

原句:决赛将在下周六进行。

分词结果:决赛/vn将/d在/p下/f周六/t进行/vx

抽取结果:T=“下周六”

2.2 参考时间和发生时间的覆盖提取

由于pt是每篇新闻都有的时间信息, 因此新闻事件的参考时间相对容易确定。我们先读取pt的时间信息作为参考时间rt, 再判断文章中是否存在mt, 通常mt都在文章开头以“X月X日电/消息/讯”的形式出现, 如果文中存在mt, 利用pt作为mt的参考时间对mt进行标准化, 标准化后的时间信息覆盖参考时间rt。

在一篇新闻中, 最能表现其主题的就是新闻的标题, 所以当标题中出现时间信息时, 我们认为该时间信息就应该是新闻主题事件的发生时间。如:香港/ns政/ng改/v首/m阶段/n咨询/vn 5月/t 3日/t结束/v

其中“5月3日”即为发生时间。当新闻标题中不含有时间信息时, 发生时间则要从新闻正文中提取。对于一篇合格新闻报道来说, 新闻内容的第一段通常都会对整篇新闻起到统领的作用, 在第一段中介绍“时间”“地点”“人物”等基本信息。因此我们选取新闻正文中第一次出现的时间信息作为事件的发生时间, 标准化后将信息写入et。我们统计了本次实验所使用的1173篇新闻语料, 事件发生时间出现在标题中或为正文第一次出现的时间的比例为96%。

2.3 时间粒度分析与中文时间抽取的改进

但是, 由于新闻正文的第一段通常只是对事件进行概要描述, 时间信息经常出现表述不完整, 粒度不够细致等问题。因此, 在对时间词进行标准化的同时, 我们还标记了当前时间词的粒度信息, 将判断每个时间词处于“年、月、周、日、时、分、秒”具体哪个粒度。在获得时间粒度信息后, 再对新闻内容的全文进行遍历, 找出和当前et相符, 并且时间粒度更为细致的时间信息, 将其标准化后覆盖et。

如图2所示, 将从文章第一段中提取出报道时间rt“9日”, 事件发生时间et“当天”, 此时发生时间的粒度为“天”。然而根据正文第二段的信息可以得知事件发生的具体时间为“凌晨3时51分”, 显然要比第一段的时间信息更为精确。

通过对rt和et的不断覆盖写入的过程, 完成事件发生时间et的最终确定:

(1) 执行:提取pt的时间信息, 进行简单日期格式化, 将信息写入rt;

(2) 判断:新闻中是否存在mt, 若存在则执行 (3) , 否则执行 (4) ;

(3) 执行:将rt作为参考时间, 对mt进行时间信息标准化, 将标准化信息覆盖写入rt;

(4) 判断:新闻标题中是否存在时间信息, 若存在则执行 (5) , 否则执行 (6) ;

(5) 执行:提取新闻标题中的时间信息, 将rt作为参考时间, 对进行时间信息标准化, 将标准化信息写入et, 并将et覆盖写入rt, 作为后面时间信息的参考时间;

(6) 判断:在未处理的正文中是否存在时间信息, 若存在则执行 (7) , 否则执行 (8) ;

(7) 执行:提取正文中的时间信息 (n表示新闻正文中出现的第n个时间信息, n≥1) , 当符合当前et的范围要求时, 将rt作为参考时间, 对进行时间信息标准化, 将标准化信息覆盖写入et, 并将et覆盖写入rt, 作为后面时间信息的参考时间, 并重复执行 (6) 。

(8) 执行:将rt覆盖写入et, 确保当新闻标题和正文中都不存在时间信息时, 使事件发生时间不为空值, 算法结束。

2基于语法规则的判断

在中文文本中, 时间信息的表达通常是不完整的, 会省略一些粒度较高的时间表达。虽然我们可以用之前出现的时间信息来代替所缺失部分的时间表达, 但是这种叙述方式仍然会给人带来一些歧义。

如新闻标题“4艘中国海监船连续17日在钓鱼岛附近海域巡航”, 其中“17日”被系统判断为时间词。但是我们知道, 由于句子中包括“连续”这个词, 所以“17日”并不能作为本月17日进行标准时间的转换, 其所表达的意思是“17天”这样一个时间段。对此, 我们设立预处理规则:当时间词周围出现“接连”“持续”等词汇时候, 不对时间词进行标准化。

另一个比较常见的情况是“数字+年”的情况, 如“98年”和“11年”, 我们知道分别代表了“1998年”和“2011年”。但是同样是“两位数字+年”的表达方式, 系统需要判断所表达年份属于哪个世纪, 以及“98年”表示的是时间点“1998年”还是时间段“98周年”。根据目前人们的语言习惯, 我们设立了另一个预处理规则:当两位数字的表达小于20时, 将时间定为21世纪, 即“20xx年”;当两位数字的表达位于20至70之间时, 认为该表达为时间段信息;当两位数字的表达超过70时, 将时间定为20世纪, 即“19xx年”。完成以上及其他模糊判断之后, 系统将会对符合要求的时间信息进行标准化处理。

3 实验分析

实验部分主要验证对突发事件Web新闻的发生时间进行抽取的正确率p, 如公式 (1) 所示, 由于本文将未找到具体发生时间的新闻定位与发表时间, 所以召回率为1。实验分析了加入时间粒度信息的抽取正确率和不含时间粒度正确率的对比分析, 本文将发生时间抽取准确但不够精细的时间信息都列为错误的抽取。

其中为正确抽取的数量, 为所有新闻的数量。

本文选取了2013年“禽流感”和“雅安地震”两个专题共1173篇Web新闻进行实验, 并人工标注了每一篇新闻的发生时间。在经过新闻结构分析、对标题和正文进行分词处理之后, 利用本文上述方法对新闻进行发生时间的抽取。经过统计分析, 结果如表2所示。

通过表2可以发现, 在加入时间粒度后, 发生时间抽取的正确率达到比较理想的效果。可以看出, 由于地震的突发性更强, 新闻中的时间描述更多, 加入时间粒度元素的抽取正确率相对于只针对首段进行抽取正确率有更大幅度的提升。

4 结语

通过分析中文时间的表达特征和Web新闻的文章结构, 在现有的研究成果上改进了发生时间的抽取方法, 提出了时间粒度的记录并较好的提高了正确率, 通过实验分析正确率较为理想。

虽然加入时间粒度信息提高了时间抽取的精确度, 由于延长了所处理文本的长度, 也加入了一些新的误差, 使得中文时间抽取的正确率没有达到很高的效果。下一步将继续分析中文时间的表达特征, 尤其是在突发事件Web新闻中时间信息的使用特征, 改善时间信息的判断, 来提高发生时间抽取的正确率。

另外, 突发事件Web新闻发生时间的抽取, 除了为后续中文时间标准化提供准备资料, 还将应用到新闻事件的话题演化、新闻关注热度的分析、相关新闻的聚类等方面。后续将利用本文的研究成果, 重点研究并实现基于规则的中文时间标准化, 以及基于发生时间的系列新闻追踪等。

参考文献

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[5]蔡华利.突发事件Web新闻中时间信息分析及抽取[J].计算机工程与应用, 2010, 46 (34) :107-110.

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[10]林静, 苑春法, 汉语时间关系抽取与计算[J].中文信息学报, 2009, 23 (5) :62-67.

分析时间篇2

1 时间序列模型

ARMA方法是一种精确度较高的短期时间序列预测方法。ARMA法的基本思想是:一串随时间变化而又相互关联的数字序列,可以用相应的模型加以近似描述。通过对相应数学模型的分析研究,能更本质的认识这些动态数据内在结构和复杂性,从而达到在最小方差意义下的最佳预测。

对于一个平稳、零均值的时间序列{xt},t=1,2,…,N,一定能对它拟合一个如(1)形式的随机差分方程:

式中,xt是时间序列{xt}在t时刻的元素;φi(i=1,2,…,n)称为自回归参数;θj(j=1,2,…,m)称为滑动平均参数;序列{at}称为残差序列,当这一方程正确地揭示了时序的结构与规律时,则{at}应为白噪声,即。显然,上式左边为一个n阶差分多项式,称为m阶自回归部分;右边为一个阶差分多项式,称为m阶滑动平均部分。上式称为n阶自回归m阶滑动平均模型,记为ARMA(n,m)模型,{xt}也称为ARMA时序或ARMA过程。

2 基于MATLAB浸润线预测建模

ARMA模型建立步骤如下:

(1)读入数据,模型数据平稳检验;

(2)对浸润线监测时间序列的{xt}(t=1,2,…,N),首先要进行相关性分析。相关性分析的任务是计算序列的样本自相关函数和样本偏相关函数,使用autocorr和parcorr函数来计算ACF和PACF;由ACF(自相关函数)和PACF(偏自相关函数)的拖尾性可初步判断为ARMA模型;

(3)ARMA(n,m)中n,m参数的确定:n,m并不能直接确定,而是需要先假定一组值,从(0,0)开始,建立模型,然后逐步升高n,m的值,求出一系列模型,并根据AIC准则,确定模型的合适阶数,找出最优模型;

(4)时间序列预测:以系统的监测数据序列为研究对象,对浸润线埋深序列未来观测值进行预测和验证。

3 某尾矿库在线安全监测系统浸润线监测数据预测分析

某尾矿库为山谷型尾矿库,上游法筑坝,分段、分散放矿,为三等尾矿库。尾矿坝主要由尾粉土,粉质黏土,初期坝和砾岩组成,初期坝又由砾石素填土和碎石素填土两种材料组成。取在线监测系统某一断面上的浸润线观测孔水位数据,测压管位置及某时刻浸润线剖面图见图1。

监测数据时序曲线及一阶差分后时序曲线分别见图2、图3,取该组实测数据建立预测模型。

画出自相关图与偏相关图(图4、图5),自相关图中上下两条横线分别表示自相关系数的上下界,超出边界的部分表示存在相关关系;由程序结果可知自相关函数图拖尾,偏自相关函数图拖尾,适用于ARMA(n,m)模型,根据AIC准则,最优模型为ARMA(3,2)。

利用已建立的预报模型对近期的10期数据进行预测,然后将预报值与实测值进行对比分析,对比分析结果见表1。

4 结论

(1)建立的时间序列模型,进行在线监测系统浸润线预测分析,其建模精度高、预测数据可靠,为尾矿库安全人员提供了一种监测数据预测的具体方法。

(2)本文用实际监测的数据进行分析,当影响浸润线因素发生较大变化时,需要重新选取样本进行建模,得出新阶段的ARMA(n,m)模型来指导尾矿坝的安全分析。

摘要：本文研究时间序列分析方法的基本原理,提出了短期预测模型的具体步骤。以某尾矿库在线监测系统浸润线监测前199期数据建立预测模型,对近期10期数据进行预测,并进行了预测值与实测值对比分析。结果表明:基于MATLAB的时间序列分析法,建模精度高、分析数据可靠,为尾矿库安全人员提供了一种具体的监测数据预测方法。

关键词：时间序列分析,MATLAB,尾矿坝,在线监测,浸润线

参考文献

[1]李亮,褚雪松.浸润线深度对尾矿坝稳定性分析的影响研究[J].中国安全生产科学技术,2011,7(11):20-23.

[2]韩志磊,郭利杰,杨小聪.尾矿坝浸润线在线监测回归分析[J].现代矿业,2012(5):73-75.

分析时间篇3

【关键词】大学生；假期；时间管理；建议

时间是一种客观存在的珍贵资源，对每个人而言，时间都是公平的，一天只有24个小时，既不会因为身份的差别而多一分或者少一分，一切的人类行为都是在时间的制约下进行，社会也随着时间的发展而不断变化着。对于国家发展的中坚力量大学生来说，除了正常的学业时间，剩余的假期时间，如何进行管理，间接的影响到其学业成绩、成长发展和未来生活。

近年来，随着时代发展脚步的加快，社会竞争日趋激烈，压在人们神经上的高压线也越来越低。社会的快速发展要求大学生具有更高的时间管理能力，同时为了更好的适应未来的社会环境，也需要不断充电来提高自身各方面的能力。那么，作为大学生，在人生的关键时期，只有具备较强的时间管理能力，有效的利用时间来为自己服务，才能快速融入社会生活这个大染缸。

一、时间管理的概述

1.时间管理的界定

时间管理是指通过事先规划和运用一定的技巧、方法、与工具实现对时间的灵活以及有效运用，从而实现个人或组织的既定目标。

时间管理的核心在于拥有时间观念和自觉利用时间的能力；运用行之有效的方法，吧时间消费的成本降到最低，想方设法的与时间赛跑；检测时间消耗情况，记录时间使用的过程，找出时间浪费的原因；用现代科学的技术来控制自己的时间。总之，时间管理就是要使人们对时间的使用从被动的安排和屈服，转向主动地、积极地、集中地控制，进行高效能的富有创造性的活动。[1]

二、时间管理的发展过程

对于时间管理，柯维领导中心的创始人史蒂芬.柯维颇具有自己的想法。他提出了“抓住重点，发挥独立意志，建立从原则到重心”的时间管理办法。回顾人类研究时间管理的历史，可以把时间管理理论分为四代：第一代理论着重利用便条和备忘录；第二代理论强调行事历和日程表，反映出时间管理已注意到规划未来的重要性；第三代理论将目标与计划置于价值观之上，强调做最重要的事；这是目前流行的讲求优先顺序、以效率为主旨的时间管理学，它在提高工作效率上的确贡献较多，但人们发现以效率为主旨的第三代时间管理理论不能满足事业、家庭与社会平衡的需要。于是，第四代时间管理理论应运而生，主张关键在个人管理，强调切实改变生活品质，实现有意义、充满快乐的人生，强调以人为本，效果高于效率等观点。国内有学者提出第五代时间管理的概念，强调生活和工作的平衡。[1]

三、大学生假期时间管理分类

进入大学阶段，由于脱离了家长的控制，大学生的学习生活显得更加自主化，漫长的假期时间跨度大，自由支配的时间增多，大学生的业余生活呈现出多样性的色彩。

1.学霸型

时间长的假期，例如暑假，一部分学生会选择驻留学校。在这些留守族中，大部分都是学习充电，查漏补缺，完善自己的专业能力，其中尤以三年级的学生为多.一方面，大学生活已经过去三年，还有一年就要离开校园，步入社会，于是纷纷留校眷恋校园气息.另一方面，有的同学会选择毕业后继续深造，怕回家探亲的旅程耽误学习的课程，便利用假期宝贵时间进行一番拼搏，以便实现自己心中的理想.

并且随着社会发展的导向，考研热、考公务员热的兴起，一些高校还随之开设相关的培训班，为学生提供这一平台，方便学生更好地应试。

2.社会实践型

大学作为学生从学生转化为社会人的过渡中转站，除了提供课业等理论知识的学习之外，也会适当在假期安排一些社会实践活动，供学生们尝鲜。例如大学生暑期三下乡社会实践活动，青年志愿服务活动等等，學生们在实践的过程中锻炼自己，提高自己的公益服务意识，不断地拓展自己的个人素质，为以后步入社会生活打下良好的基础。

同时，作为大学生，不管是从学长学姐嘴里，还是老师长辈的教导之下，普遍都会有意识的利用假期，做一些兼职、假期工来积累自己的实践经验，以便以后求职时有话可说，不至于白纸一张。

3.休闲娱乐型

这类型的学生认为辛辛苦苦学习了一个学期，到了假期就应该休息，因此不会特意的去制定相关计划，人随心动，毕竟青春苦短，在正当好的年纪做正当好的事情，多出去走走，读万卷书不如行万里路。基于此心态，他们主要会以外出旅游或者和朋友聚会等方式自由的度过假期。

4.家宅一族型

现在是一个大数据时代，网络成为信息传播的主要渠道，两耳不闻窗外事也可方知天下事，我们可以轻易的通过上网获取来自全球各方的信息、学到许多知识，有利于提高自身素质，促进各方面的发展。但是大部分学生上网更多的是为了网络游戏，并沉迷其中不能自拔，或者是看电影或打发无聊时间，最近有网友将这些宅友中的女生戏称为居里夫人，男生为毕加索（闭加锁）。

四、大学生假期时间管理的现状以及局限

1.大学生假期时间管理的现状

（一）目标意识淡薄

随着登上高考这座山峰的山顶之后，部分学生因达到了高考目标而处于目标缺失期，或者叫做迷茫期。同时，又在大学生活有相对自由，往往使很多人迷失方向。面对瞬息万变的现代生活，有的大学生不知所措，盲目从众，有的大学生过度忙碌，缺乏中心目标。这使得大学生不论是学习还是生活，都没有明确的重点，总是眉毛胡子一把抓，因小失大的状况时有发生。“忙，盲，茫！”———成为很多大学生的由衷感叹。

（二）缺少规划和安排

根据很多调查可以看出，有计划、有目的地安排自己的假期生活的同学屈指可数，大部分学生都属于放任自流的类型。大多数学生为了追求个性，自主化的生活，而放弃对假期进行计划，全按自己的喜好开展活动，导致时间利用效率低下，浪费了大量时间。

2.局限

（一）制度缺失

多数高校的学校规章制度中，在涉及大学生时间管理方面的章程都几乎是空白的状态，没有相应的规章制度作为指导，就造成了大学生时间管理无序的盲点。

（二）安全问题

随着近年来，高校扩招范围的加宽，学生假期安全问题也是面临的一个巨大的难题。每年各个高校中因为假期发生车祸、溺水等意外事故现象的学生屡见不鲜。

（三）维权问题

随着年龄的增加，学生的自主意识逐渐强烈，在假期寻找社会实践的机会也是高校大学生的常见行为，一些不法商家正是利用学生迫切想要证明自己存在价值的想法，趁机从中牟利，损害大学生正当权利。

五、有效的管理假期时间的对策

大学生假期时间管理不应该只是大学生这个群体的事情，学校、社会都应该要参与进来，强强联合，充分发挥其正确的引导性作用，为大学生创造一个良好的环境，为大学生带来更多的正能量，调动积极性，多沟通，让大学生主动地对假期时间进行管理，过一个健康、向上、有意义的假期。

1.强化时间观念

树立正确的时间观念是支配好时间、运用好时间的前提，进一步具有良好的时间意识是强化时间观念的基础。大学生必须意识到时间的流逝是一个单向性的过程，只有过去、现在、未来这一个发展方向，不可逆，所以必须要好好珍惜当下，一寸光阴一寸金，时间是永远不会停下来等人的，学习的过程就是一个不断追逐时间的过程。并且，良好时间观念的培养，与榜样学习、生活环境等社会因素是分不开的，我们可以通过借鉴成功人士的时间管理方法、寻找良好氛围、等有效利用时间的方式来强化时间观念，提高时间使用效率。

2.制定切实可行的计划

一件事情的成功，除了天时地利人和之外，最重要的就要要讲究调理，有一个好的计划会让完成的过程更加顺利。时间管理其实也是目标的管理，当我们翻过一个目标山峰之后，不是说就万事大吉了，因为山峰的背后还是一座座的山峰，这些山峰就是未来的目标，因此我们需要制定目标计划，明确目标，并为之而努力。假期并不意味着就可以以为盲无目的的挥霍，为自己的假期制定一个详细的计划，做出一个理性的认识和有价值的期望，让假期变得更有意义。根据事情的轻重缓急，适当加以取舍，在有限的时间里，收获最大的效益。充分发挥主观能动性，对计划进行灵活的调整，让时间不至于荒废。

3.提高自我时间利用率

由于个体差异，每个人在每天对时间的利用效率是存在差异的，有的人最佳时间利用率在早上，而有的人却又在晚上。并且利用时间效率的次数也是不尽相同的，有的人一天可能只有一次，而有的人却又2—3次。因此，在提高时间利用率的问题上，一定要对时间斤斤计较，不放过每一分可以利用的时间，充分利用，发挥极致。而且存在个体差异，所以也不能盲目的學习他人的方法，应该要尝试找到适合自己的最佳方式。

4.有针对性的利用假期时间

做任何事情都不能盲目的开始，应当有条有理，假期时间管理亦然。作为大学生，应该把假期分成不同的阶段。大一大二才进入大学，更多的时候是进行公共课的学习，因此假期可以博览群书，扩大知识面，出去旅游，开阔视野。大三大四更多面临的是专业课的学习和考研还是工作的选择，这时候就要适当的利用假期进行社会实践，积累经验。有效的利用时间，为成为更好地自己努力。

5.高校完善和规范大学生假期管理制度

传统假期管理中，学校和学生这两个主体一般是分离开的，在假期中，学校机会是完全的退出了学生的生活。因此，为了使学生的假期时间更有效的利用，学校应当发挥主动性，实现学生假期管理制度化，双方都明确自己的职责，在制度的规范下高效的开展工作。利用当下流行的新媒体，克服传统假期中，学生和老师无法面对面交流的缺点，实现在假期中对学生进行全方位、信息化的管理模式。

【参考文献】

[1]宋美臻.浅谈大学生时间管理现状及应对策略[J].福建论坛（社科教育版），2009，04：157-158.

[2]楼天宇.论大学生时间管理能力的培养[J].文教资料，2009，12：209-210.

军训时间利弊分析篇4

杨楠

军训是增强大学生组织纪律观念，培养吃苦耐劳精神，提高学生综合素质的有效途径，是高校教育中的重要一环。因此，大学新生军训要切实结合社会发展和大学生自身特点，制定合理的军训活动计划，特别是选取适合的军训时间。纵观华中地区各大高校的军训时间，主要有以下几种： 9月初至9月中旬，9月中旬至9月底，大一暑期（既8月中旬到8月底）。

一、各时间段弊端如下：

9月初至9月中旬

华中地区天气以持续高温为主，辅以暴雨，空气湿度较大。因此，此时军训容易造成来自于北方的同学水土不服症状加重。另外，高湿度容易造成军训服装清洗后无法及时晾干，穿着未干的军训服装，可造成受训新生闷热感加重，刺激皮肤，增加军训事故发生的概率

9月中旬到9月底

华中地区高温天气稍有缓和，开始步入夏秋之交，早晚昼夜温差加大。天气的变化使得该时段是哮喘和胃肠炎的高发期。因此，此时进行高强度军事训练，会导致同学作息时间、饮食规律突变，容易引发以上两种疾病

大一暑期（既8月中旬到8月底）

华中地区此时正值高温波峰时段，空气湿度大，暴雨洪涝灾害频繁。高湿度会影响人体调节体温的排汗功能，使人闷热感加剧。高温天气容易导致日光性皮炎和痤疮等皮肤损害，同样会加重心脏供血负担，极易诱发心脏病。

二、各时间段利端如下：

9月初至9月中旬

该时段处于新生入学伊始。此时进行军事训练，有助于增强新生组织纪律观念，培养吃苦耐劳精神，提高学生综合素质，为高校后期管理提供保障。

9月中旬到9月底

该时间段高温波峰已经过去。较为干爽的天气有利于新生以昂扬的精神、积极的心态投入训练。军训结束后恰逢国庆假期，可以让新生得到休息，调整自身状态，以便更有精力应对接下来的大学生活的挑战。

大一暑期（既8月中旬到8月底）。

脑梗死发病时间的调查及分析篇5

1 材料与方法

1.1 研究对象

收集本院自2010年9月至2011年8月脑梗死患者236例。所有患者平均年龄68.9岁 (年龄范围43~94岁) ;男性147例, 平均年龄66.0岁 (年龄范围43~84岁) ;女性88例, 平均年龄72.3岁 (年龄范围48~94岁) 。脑梗死的诊断标准参照第四届全国脑血管疾病学术会议制定的诊断标准, 并经头部CT或MRI确诊。发病时间由患者亲述或经家属告知。发病时间按照小时, 周和月份进行划分。方便统计分析, 一天24小时按照2小时分成12个2小时的间隔 (0:00~1:59, 2:00~3:59, ……22:00~23:59) ;周分布按照周一到周日7天统计;发病季节按照春季 (3月~5月) 、夏季 (6月~8月) 、秋季 (9月~11月) 、冬季 (12月~次年2月) 四季统计。有5例不能准确叙述其准确的发病时间。

1.2 研究方法

统计方法采用拟合优度的卡方检验 (Chi-square test for goodness of fit) , 假设检验在不同的时间段发病的频率是相同的。卡方检验检验男女之间在发病的频数分布上有无统计学差异。统计学分析采用SPSS13.0统计软件包。P<0.05认为是有统计学显著性差异。

2 结果

2.1 昼夜变化规律

231例脑梗死患者的24小时 (12时间段) 发病时间分布见表1。脑梗死的昼夜发病呈现双峰趋势, 8~10 am为脑梗死发病的最高峰, 午后2~4 pm为一个相对较低的另一高峰。凌晨发病最低 (图1) 。12时间段内的发患者数有显著性差异 (χ2=59.234, P=0.000) , 男性与女性发病时间规律与整体类似, 也呈现双峰趋势。男性与女性之间发患者数分布无显著性差异 (χ2=7.229, P=0.780) 。

柱形图示脑梗死的昼夜发病呈现双峰趋势, 8～10 am为脑梗死发病的最高峰, 午后2～4 pm为一个相对较低的另一高峰。凌晨发病最低

数字1～12分别代表一天24小时内从0:00～1:59;2:00～3:59;……22:00～23:59的12个时间段。男女组别之间有无显著性差异采用卡方检验。总发患者数在12时间段内分布有无显著性差异采用拟合优度的卡方检验

2.2 周变化规律

236例脑梗死患者的周发病分布情况见表2。周2发患者数最多, 但一周内的发病分布情况无显著性差异 (χ2=3.720, P=0.714) , 男性与女性之间发患者数分布无统计学差异 (χ2=2.837, P=0.829)

2.3 季节变化规律

236例脑梗死患者在12个月内发病分布情况见表3。12月~次年5月也就是冬春两季是脑梗死的高发月份, 夏秋两季发病明显减少 (图2) 。12个月内的发病分布有显著性差异 (χ2=31.864, P=0.001) 。男性与女性发病时间规律与整体类似, 男性与女性之间发病分布无显著性差异 (χ2=4.310, P=0.960) 。

男女组别之间有无显著性差异采用卡方检验;总发患者数在一周7天内分布有无显著性差异采用拟合优度的卡方检验

男女组别之间有无显著性差异采用卡方检验;总发患者数在12月份内分布有无显著性差异采用拟合优度的卡方检验

柱形图示12月～次年5月即冬春两季是脑梗死的高发月份, 夏秋两季发病明显减少

3 讨论

对脑梗死发病的时间模式已经做过很多研究, 然而在这些研究中, 结论却不是完全一致。这可能与临床方法学, 环境因素, 统计方法等因素有关[1], 也可能说明在不同的地理, 经济, 文化和气候等条件下, 脑梗死的发病时间呈现出不同的模式[2]。因为这些研究中很少是在相同条件下取得数据的, 也可能导致结果有所偏差。在本研究中, 我们分析了脑梗死患者发病时间的昼夜, 周和季节变化的规律。

3.1 脑梗死发病的昼夜规律

在以前的研究中, 有报道认为脑梗死的昼夜发病呈双峰曲线[1,3,4], 有人认为上午是脑梗死的高发时间[5,6,7], 有研究认为缺乏日节律性[8]。大多数学者都认同清晨醒后是脑梗死的高发时间段, 而凌晨则较低。在本研究中, 脑梗死的昼夜发病呈现双峰模式, 上午8~10 am为脑梗死发病的最高峰, 午后2~4 pm为一个相对较低的高峰。凌晨发病最低。

对于缺血性脑卒中, 这种明显昼夜节律, 多数学者认为血压的昼夜变化, 而不是严格的高血压水平, 是导致发病的关键因素[9]。在血压正常人群, 高血压患者, 和卒中患者中均存在一个血压的昼夜的变化模式, 即1~3am血压为全天最低;而清晨, 特别是起床后, 血压骤升, 于8~10am达高峰, 在5~6am再次略有增高, 为全天的第2峰值。血压骤升使血液动力学发生改变, 而导致脑卒中的发生。夜间自主神经系统功能状态引起微循环血管扩张, 身体处于低血压状态, 清晨血压回升和波动是清晨前后易发病的主要原因。中老年人血管反射及血压自动调节功能受损而致夜间血压显著降低, 当血压下降到低于自动调节的底线时, 就导致脑血流量急剧减少, 从而引起脑梗死的发病;早晨清醒时交感神经活性增加, 血浆儿茶酚胺水平增高, 使血压生理性上调, 血管收缩, 管腔狭窄, 进一步加重脑缺血, 促进脑梗死的发生。

生理性因素的昼夜变化也对脑梗死的日发病模式产生影响。包括皮质醇, 胰岛素, 儿茶酚胺类物质的昼夜变化, 以及交感神经的影响, 血小板聚集, 血液粘度, 纤维蛋白原活性, 血细胞比容的增加[10]等。血小板聚集和血液的高凝状态, 使血液在上午时间段内有凝固倾向, 能促进缺血性脑卒中的高发[1]。此外, 清晨醒后身体活动的突然改变[4], 空腹血糖水平和血糖异常[11], 吸烟和酗酒也和清晨血压升高有关, 从而促进脑梗死的发病[11,12]。

3.2 周变化规律

对于脑卒中周变化规律的研究相对较少, 有国际报道周二及周一是缺血性卒中的高发日[6], 孟庆莲等则报道周六到周一最易发病[8], 国外有报道周一周二高于周末[13,14]。工作日发病与周末存在差异的原因可能和两个时间段内生活方式的改变, 精神和身体活动状态的改变以及由周末到工作日时精神和心理活动的改变等有关。与重返工作岗位有关的压力事件可能导致生理学参数诸如血压等水平发生变化, 从而导致脑血管事件的发生[1,13]。在本研究中, 未能发现脑梗死有任何周变化规律, 可能与当地居民的生活方式, 样本量不足等因素有关。

3.3 季节变化规律

大多数研究认为脑梗死, 以冬春两季发病为高[8,13,15,16,17], 亦有少量其他报道, 如秋季高发[2], 夏季高发[6]。本文发现, 脑梗死发病以11月~次年5月为多, 即冬春两季。

许多因素在脑梗死发病的季节分布模式中起作用: (1) 血压因素是最主要的原因。高血压是所有脑血管疾病公认的危险因素, 在高血压患者与非高血压患者中, 不管他们的年龄和性别, 均有一个季节性的影响, 最高于冬季, 最低于夏季。寒冷通过激活交感神经系统增加血压。冬季日间血压要高于夏季, 而夜间血压比夏季还要低或者没有季节差异。因此血压日夜变化的幅度在冬季要高于夏季, 在白天上升的幅度要高于夏季[18]。 (2) 总胆固醇和三酰甘油水平, C-反应蛋白, 血红细胞, 血小板计数, 血浆纤维蛋白原浓度在寒冷的季节要高, 易导致血栓形成和心血管事件的高发[17,19]。 (3) 气候因素对发病的影响包括温度, 日照时间, 湿度, 大气压, 雨量, 空气污染和风力等级等都会影响脑梗死的发病, 其中温度是最主要的因素。暴露于寒冷的环境易导致交感神经激活, 高凝状态和感染, 能增加脑血管的发病率[1]。 (4) 感染流感等呼吸系统感染冬季为高, 亦可能导致高梗死发病的增加。

综上所述, 本文通过236例脑梗死入院患者发病时间的观察分析发现脑梗死发病时间具有昼夜和季节变化规律, 没有观察到周变化规律。分析脑梗死的高发时间规律性有利于脑梗死的治疗和预防。脑梗死的发病具有昼夜性和季节性的发病模式, 因此, 在预防脑梗死发病时, 除了要考虑个体的生理和心理参数之外, 还要注意其发病时间模式的规律性。高血压在脑梗死发病的时间模式中具有十分重要的地位, 所以在针对脑梗死的预防和治疗过程中, 需要建立以防治高血压为中心的, 包含其他危险因素的多角度综合干预体系。

摘要：目的脑梗死 (CI) 的发病时间规律被多次报道, 但结论不完全一致。本文将探讨本地区脑梗死发病的时间模式规律。方法回顾性研究本院自2011年9月至2012年8月收入236例脑梗死患者的发病时间进行昼夜时间, 周变化和季节变化的规律分析, 统计分析采用卡方检验。结果脑梗死的发病有昼夜变化规律 (P=0.000) 和季节变化规律 (P=0.001) , 无周变化规律 (P=0.714) 。昼夜发病呈现双峰模式, 上午810 am为脑梗死发病的最高峰, 午后24 pm为一个相对较低的高峰。发病季节以冬春季节为高发。结论脑梗死的发病存在着昼夜和季节的变化规律, 没有周变化规律。为进一步的干预治疗, 防治该病提供依据。

分析时间篇6

近年来, 随着人们对体育比赛的不断深入认识, 更多的科学引入其中, 统计作为一种定量分析在体育中有着越来越重要的作用。例如, 如今的NBA的教练又有了他们的新式武器:数据挖掘。大约20个NBA球队使用了IBM公司开发的数据挖掘应用软件Advanced Scout系统来优化他们的战术组合。

因为体育比赛成绩的数据普遍具有时间序列的特性, 随机性、离散性、样本的有限性为进行数据的时间序列分析提供了很大方便, 所以尝试用时间序列分析方法给出运动员在体育比赛中的成绩趋势分析, 并进行建模处理, 然后分别进行预测与控制。在统计学中, 所谓的时间序列就是将某一个指标在不同时间上的不同数值, 按照时间的先后顺序排列而成的数列。这种数列由于受到各种偶然因素的影响, 往往表现出某种随机性, 彼此之间存在统计上的依赖关系, 而时间序列分析所论及的就是对这种依赖性进行分析的技巧。

本文中, 原始数据来源于NBA (美国男篮职业联赛) 球员林书豪2012赛季38比场赛的每场得分。美籍华人林书豪, 作为第一个进入NBA的哈佛大学毕业生, 在2012赛季掀起了一场席卷全球的篮球风暴, 在参加的第23场时不幸受伤, 并在第32场比赛后宣布赛季报销。本文只考虑其得分情况, 并引入ARMA (p, q) 模型建模 (非平稳序列在差分平稳化后也符合ARMA (p, q) 模型) 。

二、时间序列模型的建立

(一) 时间序列的预处理

首先利用E-view软件, 对林书豪受伤前的23场作时序图如下:

由时序图可基本判断, 改时间序列非平稳并有明显的上升趋势。这与林书豪的实际表现相一致。

进一步, 对时间序列进行单位根检验, 单位根统计量ADF=-1.332788检验值明显大于E-view给出的显著性水平1%至10%的ADF临界值, 所以接受原假设, 该序列非平稳。并对时间序列作一阶差分。

对一阶差分后的时间序列作单位根检验, 单位根统计量ADF=-3.654376检验值大于E-view给出的显著性水平为1%ADF临界值, 所以接受原假设, 该序列非平稳。并对时间序列作二阶差分。

对时间序列进行二阶差分后作单位根检验, 单位根统计量ADF=-5.406检验值小于E-view给出的显著性水平为1%至10%ADF临界值, 所以拒绝原假设, 认为此时时间序列平稳。

最后, 对二阶差分后的时间序列作纯随机性检验:

自相关系数均显著, 故拒绝原假设, 即认为该序列非白噪声。此时, 我们可以对二阶差分后的平稳非白噪声进行建模。

(二) 模型的识别

利用自相关系数ACF和偏自相关系数PACF, 自相关图和偏自相关图, 我们可直观地进行识别。可以利用下表进行模型的识别

结合二阶差分后的序列相关图可知, 偏自相关系数明显拖尾, 自相关系数性质不明显。可以认为自相关系数也拖尾, 故选择ARMA (p, q) 模型进行拟合。

(三) 模型的优化及参数估计

ARM A (p, q) 中参数, p, q的确定:

在这里, 我们算出阶数小于5的所有ARMA (p, q) 模型。如图, 由最小BIC (1, 0) =4.29准则可知, 选择AR (1) 模型进行拟合最合适。

利用E-view软件对模型进行参数估计, 估计方法为最小二乘法, 估计结果如下:

如图可知, 拟合模型为:

(四) 模型的显著性检验

模型的检验将检查所选择的模型是否能较好得拟合数据, 主要是检验模型的有效性, 即是否提取观察值序列几乎所有的样本相关信息, 也就是拟合残差项中将不再蕴含任何相关信息, 残差序列为白噪声。如果用自相关图来评价时间序列模型的残差, 自相关图不应显示出任何有意义的结果, 自相关系数应较小。如果自相关系数较小, 则可以认可所估计出的模型, 否则需要重新进行识别。还要检验参数的显著性, 即每个未知参数是否非零, 删除参数为零的变量。

如图, 残差序列的自相关系数较小, 可以认可所估计出的模型:

对模型系数进行显著性检验, 发现常数项不显著, 一阶项系数显著。故最后模型为:

(五) 模型的预测

假设林书豪第23场比赛没有受伤, 利用所求模型进行未来十场比赛的得分预测得林书豪未来十场的得分预测值分别为:20、20、21、22、23、24、24、25、26、27 (单位:分) 。真实值为:19、14、14、20、20、14、15、6、13、19。

三、模型的结果

从实际角度出发, 林书豪受伤前正处巅峰状态, 故根据篮球比赛的经验, 林书豪在未来十场的得分稳定在20+左右是十分正常的, 而我们所建立的模型估计林书豪在未来十场的场均得分为20+, 由此可以检验出我们建立的时间序列模型是符合客观事实及篮球比赛规律的。故基本可以得出结论, 我们可以利用时间序列分析对比赛结果做出简单的预测。

另一方面, 相比于预测值, 受伤后的林书豪场均得分减少了7.8分。对于竞争非常激烈的NBA比赛来说, 场均减少将近8分对于一个运动员来说影响很大。我们可以得出结论, 伤病对于林书豪影响比较大, 限制了林书豪的发挥, 从数据上来看, 受伤后的林书豪相比于健康的林书豪场均得分减少了将近8分。

我们只是对体育比赛成绩数据进行了初等的时间序列分析, 包括模型的分析预测与分析, 取得了很好的效果, 但也有很多不足之处, 所以进一步的的分析可以继续展开, 大量的数据需要拟合更为复杂的模型, 也需要对体育专业知识的掌握。同时SAS和E-view软件也为我们处理相关数据提供了一个很好的工作平台, 使得我们的工作更方便、更有效率。

参考文献

[1]George E.P.Box, Gwilym M.Jenkins, Gregory C.R einsel著, 顾岚等译.时间序列分析预测与控制[M].北京:中国统计出版社, 2003.

[2]张小龙.时间序列自回归 (AR) 模型在体育预测中的应用.北京体育大学学报, 2010.

[3]王燕编著.时间序列分析 (第二版) .中国人民大学出版社, 2009.

分析时间篇7

低空、超低空目标通常具有突发性、隐蔽性等特征,是地面防空的难点问题之一。尤其是随着现代航空工业的发展,各类型的民用小型飞行物大量增加,比如航空模型、动力三角翼等,对低空空域安全提出了挑战。随着激光技术的不断发展,高能激光技术在毁伤低空目标中的应用得到了不断的发展。高能激光对空中目标进行毁伤时,其发射的高能激光照射到目标上后,必须持续照射一段时间,目标吸收了足够的激光能量才能实现预期损伤效果,这就要求发射激光能汇聚到目标上并稳定地停留一段时间(数毫秒至数秒)[1]。这段时间内对跟踪瞄准系统提出了很高的要求。高能激光对目标损伤研究已有较多成果,吴艳梅等[2]模拟激光武器热毁伤效应研究了激光辐照目标后孔洞的形成过程。李海燕[3]等建立了激光有效干扰远场光电探测器时所需激光能量的估算模型。Bianco等[4]建立了移动热源产生瞬态温度场的有限元模型讨论了对流传热系数对于瞬态温度场的影响。这些研究主要是对材料的激光损伤形貌、功率大小、以及激光辐照下的温度场等方面研究较多,对损伤时间研究较少。达到预期毁伤效果的时间大小和目标材料吸收的激光能量直接相关,而影响激光能量的吸收因素主要有激光器的输出功率、激光大气传输的透过率以及材料对激光的吸收率。综合考虑影响激光辐照目标达到预期损伤效果时间的因素,建立了高能激光损伤目标的时间估算模型,分析了能见度、天顶角以及功率对损伤时间的影响。

1高能激光大气传输损耗模型

影响高能激光大气传输的因素主要包括大气湍流、大气分子对激光的吸收和散射以及气溶胶对激光的吸收和散射等线性效应;另外还有热晕、击穿等非线性效应的影响。大气分子和气溶胶的吸收和散射效应主要造成激光能量的衰减,作用距离下降;大气湍流主要会造成激光束偏转、抖动和强度起伏等,使激光的空间相干性下降,影响激光辐照的作用效果与精度。热晕是影响高能激光大气传输的一种非常重要的非线性效应,它能造成高能激光光束扩大、弯曲、畸变和折射等效应。激光大气传输衰减与大气分子吸收、大气分子散射、大气气溶胶吸收和大气气溶胶散射有关。设α为大气对激光的衰减系数,有[5]:

$α = α_{m} + α_{n} (1)$

αm为大气分子衰减系数,αn为气溶胶衰减系数。大气透过率τ与衰减系数α、传输距离R之间的关系为:

$τ = \exp (- α R) (2)$

对于1.06 μm波长的激光来说,低空大气中的主要大气分子如水、二氧化碳以及氮气等吸收作用非常小,因而它处在大气传输的窗口区,在只考虑大气分子影响的情况下,1.06 μm的激光透过率τm能够保持在一个很高的值,为0.98左右,这说明大气分子对其的影响αm非常小[6]。在对流层内尤其是低空近地面层,气溶胶粒子占重要地位,只要激光波长不太短(≥0.5 μm),分子散射一般也可以忽略不计[7]。但是低空大气中的气溶胶粒子对1.06 μm激光的吸收则不可忽略。在大气水平均匀条件下,气溶胶的衰减可写成工程上的经验公式:

$α_{n} = \frac{3.91}{V} (\frac{λ}{0.55})^{- q} (3)$

式(3)中V是能见度,λ为波长,气溶胶衰减的单位为dB/km,q是与波长和能见度相关的常数,对于近红外光,q的取值为:

$q = {\begin{matrix} 1.6 ‚ & V > 50 k m \\ 1.3 ‚ & 6 k m < V < 50 k m \\ 0.58 V^{1 / 3} ‚ & V < 6 k m \end{matrix} (4)$

对于晴好天气,V的值在6 km以上,通常情况下激光辐照空中目标时激光的传输路径不会是向上垂直入射至空中的,而是一条斜向上的斜程路径,不同高度的压强、温度、大气分子结构各不相同,大气传输衰减系数也有差异。1.06 μm激光斜程传输时可以用下式计算其透过率[8]。

τl=exp((-secθ(K/V))(1-exp(-0.835H))) (5)

式(5)中θ为天顶角(激光入射线与地面法线之间的夹角),H为传输高度,K为区域常数(乡村取2.828,城市取3.132,海洋取4.543,沙漠取2.496)。综合考虑式(1)、式(2)、式(3)、式(5),1.06 μm激光综合大气透过率表达式为:

$\begin{array}{l} τ = τ_{m} τ_{n} τ_{l} = 0.98 \exp [\frac{- 3.91 R}{V} (\frac{λ}{0.55})^{- 1.3}] \times \\ \exp {\frac{- Κ \sec θ}{V} [1 - \exp (- 0.835 Η)]} (6) \end{array}$

通过编制程序,得到了图1所示波长为1.06 μm的高能激光作用于城市地区高度为1 km的低空目标时的大气透过率与能见度和天顶角的关系。

由图可知:对于1.06 μm的高能激光,目标高度固定时,激光发射时的天顶角越大,激光传输路程越大,透过率越低;能见度越小,大气透过率越时低,尤其在能见度小于15 km时,能见度下其大气透过率下降非常明显。因此,在能见度很低或天顶角过大时,激光大气传输损耗过大,到达目标表面的激光能量过小,从而达到预期损伤效果的时间大大增加。

2激光目标辐照模型

2.1材料的激光吸收率

激光束经过大气传输到达目标表面后,部分能量会被目标表面散射或者反射损耗掉,进入目标内部的激光能量被材料吸收。对激光能量的吸收作用主要考虑激光吸收率的问题,材料对激光的吸收率直接关系到激光能量的利用率。金属材料在航空航天领域的应用十分广泛,金属材料对激光的吸收主要是表面自由电子吸收和金属内的束缚电子、激子、晶格振动等振子吸收,其激光吸收率模型为[9]:

$\begin{array}{l} A_{m} = 0.145 7 \sqrt{\frac{ρ}{λ}} + 0.09 \exp (- 0.5 \sqrt{\frac{λ - c / Ν}{ρ}}) + \\ \frac{ρ}{Ν λ - 10^{- 6}} (7) \end{array}$

式(7)中电阻率ρ为:

$ρ = ρ_{20} [1 + γ (Τ - 20)] (8)$

N为目标材料的核外电子层数,c为常数,γ为温度系数,λ为入射光波长,ρ20为温度为20℃时的电阻率。对金属铝来说,核外电子层数N=3,温度系数γ=4.2×10-3/℃,电阻率ρ20为2.69×10-8 Ω·m。

2.2激光损伤材料时间的计算

采用功率密度为P0的均匀分布的激光,光束发散角为θz时,激光束垂直于目标表面的光束半径为Rθz,光束发散角θz可表示为:

$θ_{z} = \sqrt{θ_{y}^{2} + θ_{t}^{2} + θ_{d}^{2}} (9)$

式(9)中θy为光束衍射发散角、θt为大气湍流所引起的光束扩展、θd为激光光源抖动,有[10]:

$\begin{array}{l} θ_{y} = 2 θ_{d} = 1.22 \frac{λ}{D} β (10) \\ θ_{t} = \frac{1.22 λ}{[0.423 k^{2} \sec θ \int_{0}^{R} C_{n}^{2} (h) d h]^{- 3 / 5}} (11) \end{array}$

D为激光发射望远镜孔径,β为光束质量因子,k=2π/λ,θ为天顶角,Cn2为大气湍流结构常数。激光斜程传输时,光斑面积大小为πR2θz2/cos2θ,目标表面上所接收的光功率密度为原来的cosθ倍。令A为材料激光吸收率,激光束通过大气传输到达目标表面时材料吸收的激光功率密度PR为:

$Ρ_{R} = A Ρ_{0} τ \cos θ (\frac{D}{D + R θ_{z}})^{2} (12)$

高能激光辐照空中目标时发生烧蚀效应,使目标在瞬间产生高温高压,目标被照射部分材料发生熔化、汽化等相变,产生凹坑或穿孔,从而达到损伤效果。相变过程中温度保持不变,但仍需要吸收大量的潜在热,在处理相变时必须考虑材料的潜热。假设激光熔穿材料即达到损伤目的,设材料厚度为l,密度为p,熔点为Tm,比热容为C,Em为材料的相变潜热,损伤目标材料所需的能量密度为[11]:

$E = p l [C (Τ_{m} - Τ_{0}) + E_{m}] (13)$

若需在t的时间内达到损伤效果,则:t=E/PR。

2.3数值计算结果与分析

金属铝是一种十分常见的航空材料,应用十分广泛。由式(8)知温度越高,铝的电阻率越高,对激光的吸收率越大,在此假设电阻率ρ=ρ20,所得数值结果为最小值,厚度l为1 cm,密度p为2 707 kg/m3,熔点Tm为695 ℃,比热容C为896 J/(kg·℃),相变潜热Em为3.9×106 J/kg。常数c取2.1×10-6,则Am=0.12。假设激光发射望远镜孔径D为0.25 m,光束质量因子β为3,则θy=2θd=15.5 μrad,θt取文献[10]计算结果为1.08 μrad,则光束的总发散角θz由(9)式计算,为17.39 μrad。当目标所处高度分别为1 km、2 km和3 km时,通过计算得到辐照到目标表面的光斑半径分别为0.274 6 m、0.299 2 m和0.340 4 m。

图2中三条曲线分别为目标所处高度为1 km、2 km和3 km时高能激光完全熔穿1 cm厚铝材料所需的时间与能见度的关系。天顶角设为定值45°,激光光斑按均匀分布计算,激光器的输出功率为1.0×109 W/m2。从图可知,能见度在15 km以上时,目标所处不同的高度对熔穿时间影响不大,能见度在25 km的较好天气下,上述三个高度的目标熔穿时间大约为0.25 s、0.3 s和0.4 s,相差并不大;能见度在15 km以下时,熔穿时间随着能见度的下降大幅增加,能见度仅为5 km时,上述三个高度的目标熔穿时间大约为0.49 s、1.18 s和2.5 s。因此,高能激光系统对空中目标的损伤在能见度低于15 km时,其达到预期损伤效果所需作用时间势必大大增加,此时若仍需在较短时间内达到损伤目的,必须考虑增大激光器的输出功率。

图3为目标所处高度为1 km时取得预期损伤效果所需时间与能见度的关系,激光器的输出功率分别为1.0×109 W/m2、5.0×109 W/m2和10×109 W/m2,天顶角同样设为定值45°。由图可知,激光器功率较低时,所需时间较大,功率较高时所需时间较少,在功率达到5.0×109 W/m2以上时,激光器能量的增大对损伤时间的影响越来越小;激光器发射功率较小时,能见度越低时间增加的幅度越大,激光器功率较大时,由于激光经过大气传输损耗后仍有足够的能量对目标造成损伤,因而能见度对损伤效果的影响也相对不明显。

图4为目标所处高度为1 km时达到预期损伤效果所需时间与发射激光的天顶角的关系,能见度分别取10 km、23 km和50 km,激光器的输出功率按1.0×109 W/m2计算。由图可知,在θ=0.8 rad时,所取三个不同的能见度对应的计算时间约为0.3 s、0.25 s和0.22 s,而在θ=1.4 rad时,对应的计算时间约为2.3 s、1.2 s和0.85 s。激光发射时的天顶角越大,激光传输路程越大,激光损耗越大,取得预期损伤效果需要的时间越多。发射激光的天顶角在小于1 rad时,所取三个不同能见度值所对应的时间计算结果相差不大, 并且随着天顶角的增大,所需时间的增加不明显;在天顶角大于1 rad时,随着天顶角的增大,所需时间大幅增加。

3总结

对高能激光损伤低空目标的时间估算要综合考虑激光器的输出功率、激光大气传输损耗、光束传输的天顶角以及材料对激光的吸收特性。综合以上因素的分析,建立了高能激光辐照目标取得预期损伤效果的时间估算模型。数值计算结果表明,高能激光系统对空中目标的损伤在能见度低于15 km时,其达到预期损伤效果所需作用时间势必大大增加;激光器功率较大时,功率的增大对损伤时间的影响越来越小;在天顶角大于1 rad时,随着天顶角的增大,所需时间也大幅增加。结果对高能激光技术在防空中的应用有重要的指导意义。

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氯噻啉时间分辨免疫分析方法研究篇8

关键词：氯噻啉多克隆抗体时间分辨免疫分析

中图分类号：S482 文献标识码：A 文章编号：1672-5336（2013）24-0000-00

氯噻啉（imidaclothiz）是我国公司自主研发一种新烟碱类杀虫剂，与常规杀虫剂没有交互抗性，因而可用于抗性治理，广泛应用于那些对有机磷类、氨基甲酸酯类、除虫菊酯类已产生抗性的农林业害虫的防治[1]。由于其具有高效、广谱、低毒等优点，氯噻啉使用量日益上升，不合理的使用也经常出现，对环境造成很大压力，因此，研制快速廉价、灵敏度高、稳定性好和筛通量大的检测氯噻啉残留的常规方法，加强对氯噻啉药物的检测和控制是一项刻不容缓的工作。

目前，有关氯噻啉残留检测方法主要是高效液相色谱法（HPLC）[2-4]。但前处理过程比较繁琐，检测结果受样品净化、浓缩等步骤的影响，不适合进行批量样品的快速检测。而免疫分析技术具有很高的精确度、更灵敏的反应，更强的特异性、不高的技术要求、更短的检测时间和大批量测定等优点，越来越受到人们的重视。抗氯噻啉农药的多克隆抗体的酶联免疫分析技术（ELISA）也有报道[5]，然而该方法检测灵敏度不太理想。时间分辨免疫分析技术具有高灵敏性、高选择性、快速等优点，可以弥补普通ELISA免疫分析技术灵敏度的不足。本研究建立了氯噻啉的TRFIA残留检测方法，为环境与食品中痕量氯噻啉残留高灵敏检测提供技术支持。

1 材料与方法

1.1 材料

96孔聚苯乙烯荧光板（江苏省原子医学研究所）；95%氯噻啉原药（南通江山农药化工股份有限公司）；卵清蛋白（OVA）、正三丁胺、氯甲酸异丁酯（Sigma公司）；Eu3+标记盒为PerkinElmer公司产品；荧光增强液，（江苏省原子医学研究所）；碳酸盐缓冲液（CBS）：0.05M，pH 9.6；磷酸盐缓冲液（PBS）：0.01M，pH 7.4；氯噻啉多克隆抗体为本实验自行制备；二甲亚砜（DMSO）、N，N-二甲基甲酰胺、磷酸二氢钾、氢氧化钾等试剂均为分析纯。

1.2包被原的合成

氯噻啉的半抗原合成参照文献[5]，将合成的半抗原与卵清蛋白（OVA）偶联通过混合酸酐法制备包被抗原。反应液用PBS在4℃下透析3天。根据三者在280 nm的摩尔吸光系数（ε）估算半抗原与载体蛋白的偶联比[10]：结合比=（ε偶联物-ε载体蛋白）/ε半抗原。

1.3 包被板的制备

包被抗原用0.05 M pH 9.6 CBS溶液稀释至5 μg /mL，加入到96孔微孔板中（100 μL /孔），4℃包被过夜，弃去包被液，加入封闭液，每孔200μL，37 ℃孵育2h，弃去封闭液，真空抽干，-20℃冷冻保存。

1.4 Eu3 + 标记抗体的制备

取适量的PBS溶解的抗氯噻啉的抗体，在4℃下碳酸盐缓冲液（0.05 M，PH 8.5）透析2次，每次24h，目的是除去溶液中NaN3并且转换成碳酸盐缓冲液。在碳酸盐缓冲液环境中用DTTA-Eu3+标记抗体。取0.5 mg上述透析的抗氯噻啉的抗体加入含0.2 mg 的DTTA- Eu3+的小瓶中，室温下磁力搅拌反应24 h。将Eu3 +标记抗体溶液加入到Sephadex G-50层析柱中，用含0.9% NaCl的Tris-HCl洗脱液洗脱。收集层析柱流出液（ 1mL/管），逐管测量其吸光值（A280 nm），合并峰管。以Eu3+标记试剂盒说明书提供的方法测定并计算抗体标记率。

1.5 回收率的测定

河水经过滤，添加不同浓度（0.05-0.5 mg/L）的氯噻啉标样，用含甲醇的PBS稀释，直接用于TRFIA测定。称取10g土壤，添加不同浓度（0.05-0.5 mg/kg）的氯噻啉标样，静置一段时间，加入40mL二氯甲烷进行超声提取，4000 r/min离心。取上清液20 mL减压浓缩，用含甲醇的PBS定容到10mL。每个处理设3个重复，各设一个空白对照，用建立的TRFIA法对样品进行分析。

1.6 分析测定

取准备好的酶标板，加入50μL的氯噻啉标准品或处理好的样品溶液到酶标孔中，加Eu3 + 标记抗氯噻啉抗体（50 mmol/L pH 7.4的PBS稀释）100μL，室温振荡孵育30 min，用含0. 1% 吐温-20的Tris-HCl（50 mmol /L pH 7.8）洗涤液洗6次。加200μL 增强液，振荡孵育5 min 后，用荧光检测仪进行测定。

2结果与分析

2.1包被原的鉴定

对氯噻啉半抗原、OVA及偶联物进行紫外全波长扫描，发现偶联物的紫外吸收光谱具有载体蛋白和半抗原的紫外吸收特征，说明偶联成功，如图1所示。根据它们在280 nm波长下的摩尔吸光系数估算得到包被原的结合比为8.5：1。

2.2 Eu3 +标记率

Eu3+标记抗体溶液经Sephadex G-50层析，用离心管收集出现的第1洗脱峰，以PerkinElmer公司提供的Eu3+标准为参考，计算得出第1洗脱峰的Eu3+含量为22.4 μmol /L，蛋白质含量为4.7 μmol /L，即平均每个免疫球蛋白分子上标记了4.8个Eu3 +。

2.3标准曲线的建立

各参考标准品浓度以及荧光值建立氯噻啉的标准曲线，曲线方程为Y=-2.292X-3.0874， IC50为0.0447 mg/L，最低检测限为0.005 mg/L。图2表明本试剂具有良好的剂量-反应线性关系。

2.4 抗体的特异性

用TRFIA在相同的条件下测定氯噻啉和结构类似烟碱类杀虫剂对抗体的交叉反应，计算各自的IC50和交叉反应率CR（表1），结果表明得到的抗体对氯噻啉有较好的特异性，与大部分杀虫剂的几乎没有交叉。

2.5 回收率测定

在河水和土壤中添加不同浓度的的氯噻啉标样，按照TRFIA进行回收率测定，检测结果见表2。在水和土壤中分别添加氯噻啉标准溶液，平均回收率为81.7%～103.8%，变异系数为3.9%～10%，符合农药残留检测要求。

3 讨论

本文基于多克隆抗体建立了氯噻啉TRFIA免疫分析方法。其灵敏度（IC50）较先前报道的ELISA[5]有了很大的提高（大约5倍），方法的抑制中浓度可达到0.0447 mg/L。可见TRFIA法检测氯噻啉比ELISA 法灵敏度上具有明显优势。时间分辨荧光免疫分析具有示踪物稳定、无放射性污染、灵敏度高、操作简便、标准曲线范围宽、不受样品自然荧光干扰、标记物储存时间长等优点[6-9]，使得试剂标准曲线飘移小，更提高了试剂的稳定性和准确性。在研究抗体标记和发光过程中发现：抗体的浓度与标记效率和本底发光值成反比，高浓度标记抗体，能够提高灵敏度和降低本底，使我们建立方法所需要。本文建立的氯噻啉-TRFIA 法，与方松等人的报道在灵敏度上有了很大的提高，可以用于环境与食品中痕量氯噻啉的检测需求。

参考文献

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[3] 贺敏，贾春虹，朱晓丹等.40%氯噻啉水分散粒剂在稻田环境中的残留动态[J].农药，2010，49（1）： 50-53.

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[5] Song Fang，Bin Zhang， Ke-wei Ren，et al.Development of a Sensitive Indirect Competitive Enzyme-Linked Immunosorbent Assay （ic-ELISA） Based on the Monoclonal Antibody for the Detection of the Imidaclothiz Residue[J]. J. Agric. Food Chem. 2011，59，1594–1597.

[6] SHEN Jianzhong，ZHANG Zhen，YAO Yao，et al.Time-resolved fluoroimmunoassay for ractopamine in swine tissue[J].Anal Bioanal Chem，2007，387（ 4）：1564-1564.

[7] 武学成，何林，周克元.时间分辨荧光免疫分析技术及临床应用[J].医学综述，2006，12 7）：434-436.

[8] 乔艳红，谷泽亮，张湔，等.乙肝病毒表面抗体TrFIA 方法的建立及其应用[J].标记免疫分析与临床，2007，14（1）：24-26.

[9] HEMMIL I.Lanthanides as probes for time-resolved fluorometricimmunoassay[J].Scand J Clin Lab Invest，1988，48 （5）：389-399.

*通讯作者：洪霞，E-mail：hongxia19862@163.com

货币流出时间价值的案例分析篇9

某轧钢厂为增值税一般纳税人。2000年1月初计划从外采购一批生铁，有两个方案可供选择：

第一种方案是从另一铁厂(增值税一般纳税人)购入，这批生铁不含税价30万元，销货方开出增值税专用发票，轧钢厂需支付铁厂价税合计共35．1万元，增值税进项税额为5．1万元，流动资金流出量为35．1万元。

第二种方案是从某物资经销处(小规模纳税人)购入，不含税价也是30万元，销贷方从税务机关按4％征收率代开出增值税专用发票，轧钢厂支付价税合计共31．2万元，增值税进项税额为1．2万元，流动资金流出量为31．2万元，比第一种方案少3．9万元。

假设上述购进材料全部在当月加工成成品并销售出去，不含税售价40万元，销项税额为6．8万元。这时如果采用的是方案一，应缴增值税为1．7万元(6．8-5．1)，即下月初申报缴税时流动资金流出量为1．7万元；如果采用的是方案二，应缴增值税为5．6万元(6．8-1．2)，即下月初流动资金流出量为5．6万元，比第一种方案多3．9万元。

这样从表面来看，两种方案资金流出总量是相等的，都是36．8万元。但这其中有一个重要的问题往往被纳税人忽视，就是资金的流出时间有差别。方案二在采购环节资金流出量比方案一节约3．9万元(35．1-31．2)，这部分资金一直到下月初申报纳税时才流出，也就是说，方案二比方案一有3．9万元现金延迟一段时间才流出。

三、结论与启示

我们都知道货币具有一定的时间价值，经历一定时间的投资和再投资所增加的价值不可估量。而多数企业本身的资金来源还要花费一定的筹资成本。所以资金流出的延后，实际是不耗费任何成本的筹资途径，对企业加速资金周转、扩大再生产、提高生产效率具有重要意义。

不同间歇时间骨骼肌力学特征分析篇10

力量素质是各项体育运动的基础，特别对于力量性项目，起着至关重要的作用。而骨骼肌的力学性能是决定力量素质的基础。近年来，骨骼肌的力量训练方案、运动量、运动强度的研究已相当广泛，但训练界大多从生理、生化角度探讨对整体运动能力影响，而对力量性项目中的主要器官──肌肉的研究相对较少。本文从骨骼肌的力学特性出发，采用不同的间歇时间，观察骨骼肌的力量变化。此种方法的研究将给该领域的研究开辟新的途径，注入新的活力。

1 研究对象

成年Sprague-Dawley雄性大鼠40只，体重为200-220g，两月龄，标准饲料分笼喂养，自由饮食。室内温度18～20°C，相对湿度50%±10%。

2 研究方案

2.1 训练方案

2.1.1 动物分组

将40只大鼠按体重分层，随机分为2组，正常对照组（NC)20只，力量训练组（PT—Power training)20只，练6周，每周测量大鼠体重、体长。

2.1.2 训练安排

根据本实验的特点──力量训练采用电鼠笼（生理刺激器：波形—方波，频率—50Hz，电压—20-50V）刺激大鼠进行跳跃训练[1]。PT组（20只）动物均先进行1周的预训练，学习跳跃运动。以后隔天训练1次，共进行6周。运动量和运动强度具体安排见表1。

2.2 实验仪器与测量方法

2.2.1 主要仪器

电鼠龙、MULTI TELEMETER511(日本)4导记录仪、张力换能器、生理电刺激仪、ACS-ZJ型双面电子计重秤。

2.2.2 测量方法

2.2.2. 1 肌肉试件的制备

实验前先测量大鼠的体重，然后用2%巴比妥钠（100ml/kg），腹腔皮下注射醉麻大鼠。在生活状态下，分离出完整的腓肠肌，用断骨钳距腓肠肌近侧附着点2cm处剪断股骨，从小腿的中部剪断胫腓骨[2]，将其放入乐氏液中（温度30℃）。整个过程在5分钟内完成。

2.2.2. 2 腓肠肌最大等长收缩力的测试

测试前对记录仪进行标定，然后将制备好的腓肠肌试件固定好。标本放置在内有30℃的乐氏液肌槽内；标本的一端固定，另一端用细线和张力换能器相接；张力换能器与四导生理记录仪相连；用生理电刺激仪刺激（频率60c/s，波宽0.3ms，振幅60v，波型方波，复刺激）腓肠肌，使之发生强直收缩[3]，记录仪在记录纸上描记出收缩力曲线，根据曲线读出力值大小；每个间歇时间段选用5个样本。

2.3 数据处理

本研究数理统计采用国际通用的统计软件SPSS中的单因素方差分析,组间相互比较采用LSD法检验。

3 实验结果

3.1 大鼠训练过程中体重变化

NC组的体重前5周呈直线上升，第6周后上升速度趋缓但始终是上升的趋势；PT组在训练2周后体重增加趋缓，训练6周后体重有所下降。

3.2 力量训练对骨骼肌的影响结果

3.2.1 训练6周后大鼠腓肠肌最大等长收缩力变化

大鼠训练6周后最大等长收缩力/体重值增加22.64%，经LSD检验差异非常显著。具体情况见表2。

注：※表示P<0.05；※※表示P<0.01.

3.2.2 不同间歇时间大鼠腓肠肌最大等长收缩力变化

3.2.2.1 正常对照组不同间歇时间大鼠腓肠肌最大等长收缩力变化

注：※表示P<0.05；※※表示P<0.01.

3.2.2.2 训练组不同间歇时间大鼠腓肠肌最大等长收缩力变化

注：※表示P<0.05；※※表示P<0.01.

4 分析与讨论

4.1 决定肌肉力量的生物学因素

影响力量素质的因素是多方面的，概括起来主要包括：肌肉因素，神经调节因素（大脑的兴奋性；突触的传递速度；神经肌肉兴奋传递；运动单位的募集等），骨杠杆的机械效率（肌肉的协同作用；关节的角度等）等[4]，其中最关键的是肌肉因素。关于肌肉的收缩机理，肌肉收缩的微丝滑动学说已得到广泛的承认和应用。ATP是肌肉活动的直接能量来源：首先神经活动需要ATP,Ga2+泵、Na+、K+泵离不开ATP,ATP水解释放能量是促使肌丝滑行的直接动力。而人体骨骼肌细胞中ATP储量少（4.7～7.8mmol/kg湿肌），运动训练也不能明显增加ATP储量，肌细胞也不能直接吸收血液或临近细胞的ATP。ATP消耗后的恢复速度是影响运动能力的最重要因素，而骨骼肌细胞内可以提供能量合成ATP的分解代谢途径主要有三条：(1)磷酸肌酸（CP）分解释放能量合成ATP，由ATP和CP分解反应共同构成磷酸原供能系统；(2)肌糖原和葡萄糖分解生成乳酸的过程中，释放能量合成ATP，构成不需要氧的糖酵解系统；(3)在有氧条件下，糖、脂肪和蛋白质氧化分解生成CO2和H2O的过程中，释放能量合成ATP，构成有氧代谢供能系统。这三种供能系统最大功率输出的次序是磷酸原>糖酵解>糖有氧氧化>脂肪酸氧化，其下降速率接近50%。在运动中供能系统的最大功率输出与人体运动的最大输出功率基本一致[5]。快速力量要求人体有较大的输出功率，这就决定了其供能形式只能是以磷酸原和糖酵解供能为主。

4.2 骨骼肌最大等长收缩力变化规律

为了研究骨骼肌力量的变化规律，我们测试了大鼠离体腓肠肌的最大等长收缩力，用其相对值（最大等长收缩力/体重）间接反映骨骼肌快速力量的变化。实验表明：肌肉的相对力量在训练6周后与对照组相比增长22.64%间歇10秒后，肌肉的相对力量下降了28.24%，这可能由于离体肌肉在经过强直收缩后，能源物质消耗过多，恢复时间短的原因所制间歇15秒后，肌肉的相对力量下降了17.99%。间歇20秒后，肌肉的相对力量下降了7.78%，已恢复到所选间歇时间段的最高水平这可能是由于间歇时间合理，能源物质得到了充分恢复。随着间歇时间的延长，肌肉的相对力量不在增加而是出现下降趋势。间歇25秒后，肌肉的相对力量下降了8.44%。本实验中的肌肉相对力量无论间歇时间多长，均没有恢复到原有水平，亦未表现出运动生理学中提及的超量恢复现象。原因首先可能由于所选样本是离体肌肉，尽管将离体肌肉放在30℃的乐氏液肌槽内也不能和在体肌的生理条件相匹配，致使肌肉工作的环境条件发生变化，导致肌力下降。其次由于间歇时间长，肌肉的活性以及神经系统的兴奋性亦受到影响。第三由于肌肉工作生理条件从机体到乐氏液肌槽内，导致能源物质的恢复受到很大程度的局限。由于动物实验的局限性我们只能以肌肉的最大等长收缩力的变化来间接的反映不同间歇时间肌肉力量的变化。建议对此应进一步进行人体实验，以便训练中合理的安排间歇时间。

5 结论

5.1 根据本实验训练方案大鼠训练6周后，肌肉的相对力量（最大等长收缩力/体重值）与对照组相比增加了22.64%。

5.2 依据所选间歇时间段，间歇20秒后肌肉的相对力量与训练6 周后相比下降了7.78%，已恢复到所选时间段的最高水平，恢复效果最为理想。

摘要：骨骼肌的力学性能是决定力量素质的基础。本文从骨骼肌的力学特性出发,采用不同的间歇时间,观察离体骨骼肌的力量变化。结果表明,训练6周后,骨骼肌的相对力量比对照组增加22.64%;间歇20秒后骨骼肌的相对力量下降7.78%,恢复效果最好。

关键词：间歇时间,骨骼肌,力学特性

参考文献

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