近年来，湖泊富营养化发展迅速，已经成为我国面临的重要环境问题之一[1-2]，受到广泛关注. 研究表明[3-4]，湖泊富营养化会导致浮游植物大量繁殖(俗称水华)，进而使水体溶解氧下降，水质恶化，甚至影响饮用水源，危及人类生存. 水体中叶绿素a含量是表征浮游植物生物量和指示湖泊富营养化程度的重要指标，富营养化湖泊水体中，叶绿素a含量更直接与浮游植物生物量相对应[5]. 因此研究叶绿素a含量及其与各环境因子之间的关系，有助于对湖泊富营养化现状及成因进行分析和评价.

太湖位于江、浙两省的交界处，长江三角洲以南，面积为2 428 km2，是我国三大淡水湖之一，是苏州、湖州及周边城市的重要水源地[6]. 近30年来，太湖富营养化问题严重，水华频发，引起地方政府及相关部门的广泛关注，国内学者[7-8]对太湖叶绿素a含量及其影响因素展开了相应的研究，这些研究多是以年或月为时间尺度，对太湖叶绿素a含量的时空分布及影响其分布的因素进行了分析，而对短时间尺度内水华发展、形成和消亡过程中环境因子的影响机制研究鲜见报道. 因此，该研究在太湖西部沿岸蓝藻暴发早期(4月1—18日)，以小时为尺度，跟踪监测各项指标，分析叶绿素a含量与各环境因子间的关系，以期揭示太湖蓝藻暴发早期叶绿素a的消长规律及其影响因素.

叶绿素a含量变化与各环境因子关系复杂，国外学者[9-10]的相关研究表明，风速对叶绿素a含量变化影响复杂，可促进或阻碍藻类的繁殖和聚集，与叶绿素a含量呈非线性关系. 国内陈永根等[11]研究发现，太湖不同湖区，叶绿素a含量与营养盐相关性不同. 其中，在太湖中部区域，叶绿素a含量与总氮、总磷浓度呈正相关；东部区域，叶绿素a含量与总氮、总磷浓度无明显线性关系；西南部区域，叶绿素a含量与总磷浓度呈正相关，与总氮浓度无明显关系. 钱昊钟等[12]研究发现，不同季节，叶绿素a含量与环境因子相关性不同，春季与氮营养盐浓度呈正相关，夏季与氮、磷营养盐浓度呈正相关，秋、冬季则与磷营养盐浓度、水温和溶解氧等相关，但无明显线性相关. 综上，太湖叶绿素a与风速、营养盐等环境因子存在明显联系，但之前的研究一般只局限在线性相关，而忽视了叶绿素a含量与各环境因子之间复杂的非线性关系，所以该研究引入了非线性的分析方法. GAM(广义相加模型)是广义线性模型的非参数化扩展，能直接处理响应变量与多个解释变量之间的非线性关系[13]，能够深入地探讨响应变量与解释变量间的关系以及确定每个解释变量的重要程度[14]，已在农业、生态等多个研究领域有所运用[15-16]. 近年来，国内也有一些学者将其应用于湖泊环境研究，分析了湖泊叶绿素a含量与各环境因子之间的关系[17-18]. 因此该研究选用GAM模型对叶绿素a含量与各环境因子的关系展开分析，探讨环境因子对太湖西部沿岸叶绿素a含量的影响机制，为太湖蓝藻水华的暴发预警及其治理提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 采样与测定方法

该研究在太湖西部沿岸(徐渎村)布设了一个采样点(119.99°E、31.39°N)(该区域为太湖蓝藻水华发生最频繁的水域，具有一定代表性)，于当地蓝藻暴发早期(2017年4月1—18日)进行连续采样，采样频次为每天定时(08:00、11:00、14:00、17:00)采样4次，每次用5 L的有机玻璃采水器采集距离湖水表层0.5 m的水样，采集的水样用聚乙烯塑料瓶收集，现场测定水温、溶解氧、风速等，之后带回实验室测定叶绿素a含量及各形态氮、磷营养盐浓度. 其中溶解氧、水温均于现场采用哈希HQ40d多参数分析仪进行测定；风速采用型号为testo 410-1的风速仪测定；总氮浓度采用GB 11894—1989《水质 总氮的测定 碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法》测定；硝态氮浓度采用GB 7480—1987《水质 硝酸盐氮的测定 酚二磺酸分光光度法》测定；氨氮浓度采用GB 7479—1987《水质 氨氮的测定 纳氏试剂比色法》测定；总磷、正磷酸盐磷浓度采用GB 11893—1989《水质 总磷的测定 钼酸铵分光光度法》测定；叶绿素a含量采用分光光度法测定[19].

1.2 数据分析方法

GAM模型进一步扩展了广义线性模型，可直接拟合因变量与多个自变量之间的非线性关系[20]，对不同形式的函数进行加和，找出其中的规律，适应于各种不同类型分布的函数分析[21-22]. 其一般表达形式为

 

(1)

式中:s(μ)为因变量的连续函数(作为因变量的数据可以是任何形式的指数型分布);a为恒定的截距， fi为各自变量的平滑函数，描述变换的平均响应s(μ)和第i个预测因子(xi)之间的关系.

疼痛可以直接影响到病人的生活质量,疼痛发作时,机体会出现一系列地病理和生理反应,同时会让患者主观出现不悦的感受,在心理上给患者造成了巨大的困扰,而这些因素又恰恰决定着化疗、放疗及相关的一些治疗能否继续进行。[3]疼痛是一些晚期癌症病人常见的临床表现,尤其是持久、强烈、无法忍受的疼痛,这些会经常引起一系列症状,如食欲发聩、睡眠不佳、焦虑、烦躁、忧郁、甚至消极抗拒治疗等等,从而使得病情恶化。因而改善患者的疼痛状况,缓解情绪反应至关重要。我们需要加强对患者疼痛方面的教育,使晚期癌症患者度过舒服、平静的终末期。

采用edf、p-value和deviance explained等参数来表征模型的统计结果，其中edf代表被估计值的自由度，参考其判断因变量与各自变量是否属于线性关系(edf=1时，表明该环境因子与叶绿素a含量呈线性关系，其值越大意味着非线性影响能力越强)； p-value 代表了统计结果的显著性水平，参考其评估各因子对因变量影响的相关性； deviance explained为模型对因变量总体变化的解释率.

GAM模型的运算通过R实现，数据分析通过R中的mgcv软件包实现.

  

图1 采样点叶绿素a含量的变化Fig.1 Variation of chlorophyll-a concentration at the sampling site

2 结果与讨论

2.1 叶绿素a含量变化特征

研究期间(4月1—18日)太湖西部沿岸叶绿素a含量波动范围为17.10～795.89 mgm3，叶绿素a含量最大值约为最小值的45倍，说明太湖西部沿岸水体叶绿素a含量随时间变化较为明显. 进一步研究表明，叶绿素a含量随时间变化趋势可分为3个阶段，即阶段Ⅰ(4月1—10日)、阶段Ⅱ(4月11—15日)和阶段Ⅲ(4月16—18日)(见图1). 4月1—10日，叶绿素a含量波动范围(17.10～277.51 mgm3)较小，平均值为60.33 mgm3. 其中，4月3日、5日和7日的叶绿素a含量出现多次小幅波动，当日最大值分别为111.86、162.01、277.51 mgm3. 4月1—10日气象变化频繁(阴雨天与晴天交替出现)，叶绿素a含量变化可能受其综合影响. 4月11—15日，叶绿素a含量波动范围(31.18～795.89 mgm3)较大，平均值为370.22 mgm3，4月12日和14日分别达到极大值653.01和795.89 mgm3. 4月11—15日间天气较为稳定(均为晴天)，西部沿岸叶绿素a含量的迅速升高可能与较长时间的晴朗天气和较高的气温有关. 4月16—18日，叶绿素a含量回归较低水平(41.43～287.11 mgm3)，且波动较小，平均值为86.08 mgm3，只在4月16日出现叶绿素a含量的极大值(287.11 mgm3). 4月16—18日，有阴雨和大风天气，叶绿素a含量回归到较低水平，可能与降雨和风速等气象因素有关.

XU Juan, ZHANG Li-hang, GAO Jin-chao, ZHAO Wen-juan, YIN Ming

2.2 环境因子变化特征

研究期间采样点环境因子随时间的变化见图2. 从图2可以看出，水温大致在两个区间变动，4月13日前为14～20 ℃，之后维持在20～25 ℃，4月10—14日期间上升明显，幅度超过10 ℃，整体变化趋势与叶绿素a含量存在一定的相似性. 溶解氧浓度变化趋势与硝态氮浓度存在一定相似性，都在4月14日左右出现明显下降，并达到最低值，分别为1.64和0.05 mgL，其他时段溶解氧浓度变化无特定趋势，硝态氮浓度在4月4日时出现陡升，从1.24升至1.97 mgL，其他时段较为平缓. 氨氮浓度波动幅度较大，变化呈3个阶段，4月7日前总体呈下降趋势，7—15日回升且出现两处极值，分别为0.63、0.65 mgL，15日后有所下降，并维持在较低浓度(0.3 mgL). 风速与正磷酸盐浓度波动频率和幅度较大，风速在0.2～5.9 ms之间，风速较大的时段，叶绿素a含量相对较少，风速较小时，叶绿素a含量较大，说明风速影响叶绿素a含量，风速较小时可能对叶绿素a含量的上升起促进作用. 总磷、总氮营养盐浓度相对其他环境因子来说波动幅度较小，总磷浓度的波动范围为0.072～0.196 mgL，总氮浓度的波动范围为2.38～4.56 mgL.

于全麻下采取腹膜后腹腔镜下右肾癌根治术，术后病理诊断为“右肾透明细胞癌I级”。术后留右肾窝引流管，两天后拔除，常规补液抗感染止血对症治疗，术后第七天拆线，隔一天出院，术后连续3年CT检查无异常。

  

图2 采样点环境因子随时间的变化Fig.2 Variation of environmental factors at the sampling site

2.3 叶绿素a含量与环境因子相关性分析

GAM模型对太湖西部沿岸叶绿素a和各环境因子分别进行的相关性分析得出，叶绿素a含量与水温、溶解氧浓度、风速、硝态氮浓度相关性明显(P<0.05)，与总氮浓度、氨氮浓度、总磷浓度、正磷酸盐浓度相关性不显著(P>0.05). 通过对比叶绿素a含量变化与溶解氧浓度变化的趋势图得出，叶绿素a含量较低时，水体溶解氧浓度较高，叶绿素a含量过大时，水体溶解氧浓度降低, 溶解氧浓度在很大程度上受叶绿素a含量影响，是随着叶绿素a含量的变化而变化的，与任学蓉等[24]研究一致，所以溶解氧浓度不作为影响叶绿素a含量变化的环境因子加入模型，故建立关于太湖叶绿素a含量变化的GAM模型为

 

(2)

[27] OCHUMBA P B O,KIBAARA D I.Observations on blue-green algal blooms in the open waters of Lake Victoria,Kenya[J].African Journal of Ecology,1989,27(1):23-24.

模型中逐步加入水温、风速和硝态氮浓度3个影响因子后，累积解释率变化见表1，模型对叶绿素a含量变化总体解释率为70.6%，处于较好的模拟水平. 对叶绿素a含量变化解释率贡献最大的为温度，解释率为52.9%，其次是风速和硝态氮浓度，解释率分别为13.2%和4.5%，影响叶绿素a含量变化的环境因子按其解释率排序为水温>风速>硝态氮浓度. 叶绿素a含量与硝态氮浓度呈显著的线性相关，与水温、风速呈显著的非线性相关.

 

表1 GAM模型分析结果Table 1 Result of GAM analysis

  

环境因子edfp⁃valuedevianceexplained∕%水温3 7810 00004752 9风速3 9600 00418066 1硝态氮浓度1 0000 00004570 6

2.3.1 叶绿素a含量与水温的相关性

水温与浮游植物生长有密切关系，浮游植物的生理活动需要达到一定水温才可顺利进行[25]，同时水温的变化也会引起其他环境因子的变化[26]，从而进一步影响浮游植物的生长代谢等活动. 研究表明[27-28]，水温>20 ℃时有利于蓝藻生长，蓝藻门的微囊藻是太湖浮游植物的绝对优势种群，所以在水温>20 ℃的环境条件下，可能会导致蓝藻大量生长繁殖，叶绿素a含量升高. 比较叶绿素a含量(见图1)与温度的变化趋势(见图2)可以得出，4月10日后水温开始回升，到4月13日，水温>20 ℃，水体叶绿素a含量明显升高，并在之后迅速达到极大值，表明水温>20 ℃适宜太湖西部沿岸蓝藻生长，导致其大量增殖，达到极高的密度，形成早期水华. 由太湖水体叶绿素a含量与水温的GAM分析(见图3)可知，在水温为21～23 ℃的阶段时，叶绿素a含量出现了一段下降趋势(见图1)，可能4月13日后，水体浮游植物进入特定的生长阶段，最初增长阶段繁殖的一部分浮游植物开始进入衰亡期死亡腐烂所致，与何浪等[29]研究的太湖藻密度变化周期一般为3～4 d较为一致. 研究期间，叶绿素a随水温升高总体呈上升趋势，表明在一定范围内，水温升高会引起浮游植物的大量增殖，从而导致水体叶绿素a含量上升，与慎镛健等[30]研究一致.

  

图3 温度与叶绿素a含量之间关系的GAM分析Fig.3 The relationships between chlorophyll-a and water temperature based on the generalized additive model

2.3.2 叶绿素a含量与风速的相关性

(4)根据生产管理系统数据，分析同一工序各类成本比例、原材料成本比例、全月各工序成本比例、同期成本比较等，可以帮助企业分析水泥生产成本的构成情况，更好地节约成本，提高经济效益。

  

图4 风速与叶绿素a含量之间关系的GAM分析Fig.4 The relationships between chlorophyll-a and wind speed based on the generalized additive model

风速对蓝藻暴发有重要影响，浅水湖泊中，风浪的搅动可能使得底泥中的营养盐重新释放出来，被该区域的蓝藻繁殖所利用[31]，同时风浪也易使浮游植物在湖区的下风向聚集[32]，形成一定程度的水华. 实际观测中也发现，每年蓝藻会事先在太湖西部沿岸形成一定规模，说明风速对太湖西部沿岸蓝藻暴发有着明显影响. GAM分析结果(见图4)可知，风速在0.5～3 ms之间时，叶绿素a含量相对较高，风速>3 ms，叶绿素a含量明显下降，证明风速维持在相对较低的区间(<3 ms)，有利于浮游植物的繁殖，同时也可使距离西部沿岸较远的浮游植物聚集过来，综合因素使得太湖西部沿岸形成厚度客观的蓝藻水华. 风速较大(>3 ms)时，湖体叶绿素a含量呈明显的下降趋势，说明风速大于一定程度(3 ms)时，不利于太湖西部沿岸蓝藻的聚集，与颜润润等[33]研究较为一致. 风速过大可能会扰动湖水，造成水体沉积物再悬浮，湖水变浑浊，浮游植物可接受的光能降低[34]，同时，风浪携带起的湖泊表层沉积物对浮游植物也有一定卷及和掩埋作用[35]，这些都可能延滞了水体浮游植物的生长，使水体叶绿素a含量维持在较低水平. 研究期间，风速在0～3 ms之间时，也出现了部分叶绿素a含量较低的情况，这一阶段相较于其他阶段最大的不同为水温均处于低温(<20 ℃)状态，叶绿素a含量较低，说明叶绿素a含量变化主要受温度影响，与LI等[36]研究一致.

通过GAM模型拟合得出，太湖西部沿岸蓝藻暴发早期，水温>20 ℃，风速<3 ms时，有利于该区域蓝藻繁殖，同时也会使远处蓝藻向近岸带聚集，在近岸带形成一定厚度的蓝藻水华. 所以密切关注当地水温和风速，可在一定程度上预测太湖西部沿岸蓝藻暴发时间和强度.

  

图5 硝态氮浓度与叶绿素a含量之间关系的GAM分析Fig.5 The relationships between chlorophyll-a and nitrate based on the generalized additive model

2.3.3 叶绿素a含量与硝态氮浓度的相关性

相关研究[37]表明，氨氮、硝态氮、亚硝态氮是水体浮游植物生长可利用的3种氮源，其中氨氮更易被浮游植物生长利用，之后转化为亚硝态氮，再到硝态氮. 研究期间，氨氮浓度并没有因叶绿素a的大量增殖而减少，可能在此期间降雨相对频繁(有5次小规模降雨)，大气湿沉降中携带的氮营养盐对水体氨氮进行了一定补充，使其维持在相对稳定的水平[38]. 硝态氮浓度下降明显，说明太湖西部区域的蓝藻可能更倾向于利用3种氮源中的硝态氮. 太湖水体叶绿素a含量与硝态氮浓度的GAM模型分析(见图5)表明，叶绿素a含量与硝态氮浓度呈负相关，随着叶绿素a含量的迅速升高，水体中硝态氮浓度出现了明显的下降趋势，说明水体中的硝态氮被浮游植物大量繁殖所利用. 该研究也利用GAM模型对其他形态氮、磷营养盐浓度与叶绿素a含量相关性进行了分析，结果均无明显关联(P>0.05)，说明太湖西部沿岸蓝藻暴发早期，除硝态氮外，其他形态的氮、磷营养盐不是水体浮游植物生长的限制因子，与李春华等[39]研究基本一致.

3 结论

[16] THOMAS W Y,NEIL D M,et al.Generalized additive models in plant ecology[J].Journal of Vegetation Science,1991,2(5):587-602

b) 太湖西部沿岸叶绿素a含量随着水温的升高(特别是>20 ℃)呈现明显的上升趋势. 较低的风速(<3 ms)有利于蓝藻的漂移集聚，形成水华从而引起叶绿素a含量的升高. 硝态氮易被太湖西部沿岸的浮游植物生长所利用，在蓝藻水华期间浓度下降显著.

c) 根据GAM模型，水温、风速是影响春末夏初太湖西部沿岸叶绿素a含量变化的主要环境因子，此时依据当地的天气预报，一定程度上可对蓝藻水华的暴发情况进行预测，并合理安排人工打捞等水华防治措施.

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(3)从表3可知，在加入硅酸镁、硅酸钙、硅胶还有硅酸盐与硅胶的复合材料这些吸附剂之后，甲基橙溶液的吸光度跟甲基蓝溶液相似，也是降低的，由此可知，这些吸附剂对甲基橙溶液也是有一定的吸附作用的。

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在φTHNS,auth中，理想状态下首先A发送THNS1，B接收THNS1；接着B发送THNS2，S接收THNS2；然后S发送THNS3,A接收THNS3，最后A发送THNS4，B接收THSN4。由于篇幅限制，本研究只给出关键步骤PCL分析。根据THNS,auth，有如下过程：

WANG Zhen,ZOU Hua,YANG Guijun,et al.Spatial-temporal characteristics of chlorophyll-a and its relationship with environmental factors in Lake Taihu[J].Journal of Lake Science,2014,26(4):567-575.

综上，笔者认为,太湖西部沿岸叶绿素a含量的变化(水华现象的产生)与气象变化有关，晴朗的天气、较高的气温和较小的风速可能促进叶绿素a含量的增加和加大其波动趋势，同时对水华的产生也有促进作用，与孔繁翔等[23]研究一致.

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CHEN Yonggen,LIU Weilong,HAN Hongjuan,et al.Relationships between chlorophyll-a content and TN and TP concentrations in water bodies of Taihu Lake,China[J].Chinese Journal of Ecology,2007,26(12):2062-2068.

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【病因】这种疾病是由原生动物中属于纤毛虫类的刺激隐核虫（Cryptocaryon irritans）寄生所引起。从表皮内取出的虫体基本呈圆形（直径0.3～0.5mm），有4个串珠样的核。

QIAN Haozhong,ZHAO Qiaohua,QIAN Peidong,et al.Spatial-temporal characteristic and influential factors of the chlorophyll-a concentration of Taihu Lake[J].Environmental Chemistry,2013,32(5):789-796.

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a) 该研究利用GAM模型建立了太湖西部沿岸叶绿素a含量和环境因子的响应关系. 模型对叶绿素a含量变化的总体解释率为70.6%，解释效果较好. 影响叶绿素a含量变化的环境因子按其对叶绿素a含量变化的解释率排序为水温>风速>硝态氮. 叶绿素a含量与硝态氮浓度呈显著的线性相关，与水温、风速呈显著的非线性相关.

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基于3.1节中时延最优条件下CWopt的计算公式(9)，针对通信窗口内用户卫星节点数N，本论文碰撞窗口的调整是通过计算当前时刻t的用户卫星和数据中继卫星的距离Ln(t)来得到通信窗口内卫星个数实现动态调整碰撞窗口的算法.具体实现步骤如下：

[18] 郭亮,苏婧,纪丹凤,等.基于GAM模型的太湖叶绿素a与营养盐相关性研究[J].环境工程技术学报,2017,7(5):565-572.

GUO Liang,SU Jing,JI Danfeng,et al.Relationship of chlorophyll-a and nutrients in Taihu Lake based on GAM model[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2017,7(5):565-572.

从文献上看，虽然数据分析观念及相近概念的表述不同，但有相似之处.在内涵上，数据分析观念是在统计过程中内化的、复杂的认识，并通过统计过程中的外显行为得以体现.组成部分包括基本要素和认知要素，基本要素为统计知识、统计技能、统计方法，认知要素为统计意识、随机思维、批判思维.其中，统计知识是运用统计技能、方法的基础，统计意识是面对情境中统计问题的领悟，随机思维和批判思维是统计过程中动态的认知.基本要素和认知要素是相互影响和联系，是统计过程中行为和认知的综合体.

[19] 国家环境保护总局.水和废水监测分析方法[M].4版.北京:中国环境科学出版社,2002.

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等他看清老太医饱经风霜的脸，还有他清澈目光中饱含的悲悯，却一下子明白过来：这个老人家，其实跟我一样，也是世上最苦之人。只不过，他是曾经，而我是眼下。

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单爷说的书、编的书太多了，自然有高下之分，这在同行中也是争议不断。但他有一点很了不起，即敢于否定和改动自己的作品。很多名家把一部书说火了，就当代表作立住了，不能动了，以此为范本传下去。而他一部书火了但说得不满意，没事，咱推倒重来，再编一个，仿佛没有心理负担。同样的故事能够有不同的理解，说出不同的变化，这是他无处不在的创新意识。

KONG Fanxiang,MA Ronghua,GAO Junfeng,et al.The theory and practice of prevention,forecast and warning on cyanobacteria bloom in Lake Taihu[J].Journal of Lake Sciences,2009,21(3):314-328.

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式中，s(μ)表示叶绿素a含量变化的平滑函数，a为截距，fi为光滑函数，xi为环境因子(代表水温、风速、硝态氮浓度3个因子).

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12枚编号限量发行的Arceau“RobeduSoir”腕表将当代马赛克嵌花工艺与爱马仕玩味十足的创意世界巧妙融合。

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1)选用三阶段线性函数和荷载传递函数法，推导出了弹性变形阶段锚固段锚固剂-围岩界面剪应力分布公式。结果表明，张拉承载条件下界面剪应力极大值出现在锚固段外端口，锚固剂-围岩界面外端口为锚固系统最易发生剪切滑移部位。

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