气候条件对粮食作物生长发育起着至关重要的作用。针对气象与粮食生产的关系，国内外不少学者曾进行了大量的研究。David等[1]利用经济模型评估气候变化对粮食产量的影响;Kaufinann等[2]构建了玉米关键生长期的气候因子和社会经济因素的混合模型，分析了气候变化对美国玉米产量的影响。Gbetibouo等[3]选取南非的300个地区为样本，运用Ricardain模型研究温度和降水对粮食作物产量的影响，结果表明，粮食作物产量对温度的变化敏感。中国关于气象与粮食生产关系的阐述可以追溯到北魏时期的《齐民要术》。近代我国科学家王馥堂[4]分析了近50年的粮食产量变化及其影响因素，认为气温和降水对粮食生产的影响较为显著。丑洁明等[5-6]利用传统C-D生产函数构建经济-气候模型，并评价了气候变化对粮食作物产量的影响，得出3月和6月的降水量对全年粮食作物产量有着重要影响。崔 静等[7]通过运用1975-2008年全国主要粮食生产省份的气候因素与劳动和资本的投入要素组成的面板数据，构建生产函数模型，也认为气候因素对各种粮食作物的产量均有显著影响。综合来看，前人主要是用统计学原理和模糊数学的方法研究粮食作物生育期气象因素的变化对产量的影响[8]，但结合物候变化来研究气象因素对粮食作物不同生长阶段影响程度的报道较少，不能很好地揭示其各个生长阶段的影响机制。

(3) 试验前钢管与核心混凝土具有良好的黏结性能；试件破坏后，通过铁锤敲击钢管表面，发现钢管根部区域的脱黏现象严重。

小麦是我国主要的粮食作物之一。河南是我国的产粮大省，冬小麦种植面积在500多万hm2，占夏收粮食种植面积的99%以上[9]。在冬小麦整个生长发育过程中，温度、光照、降雨等气象因素都是影响其正常生长的重要环境因素[10]。为探究气象因素对冬小麦各个生长阶段的影响程度，本研究根据黄淮海冬小麦生长物候图将河南省冬小麦生长期划分为9个生长阶段[11]，采用灰色关联分析方法对河南省冬小麦不同生长阶段与气象影响因素进行双重量化分析[12]，以期为河南省冬小麦生产提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究材料

河南省冬小麦2005-2015年产量数据来源于河南省统计局，气象资料和冬小麦农业气象观测资料来源于河南省气象局和中国气象数据网，其中，气象资料包括日平均气温、日最高气温、日最低气温、平均相对湿度、平均风速和光照时长；根据黄淮海冬小麦生长物候图将冬小麦的生育期划分为播种、出苗、分蘖、越冬、返青、拔节、抽穗、灌浆、成熟9个生长阶段[13]，如表1所示。

控制车刀运动的准备功能字是“G00”、“G01”、“G02”、“G03”，其中“G00”表示快速定位到指定坐标位置；“G01”是以给定进给量(以“F”辅助功能字引出)进行直线插补运动到指定坐标位置；“G02”、“G03”准备功能字表示分别以顺时针或逆时针方向进行圆弧插补。这些准备功能字决定刀具轨迹的形状。辅助功能字“X”，“Z”决定轨迹的坐标选择，并引出具体坐标值，对于圆弧插补，还要提供辅助功能字“R”来标明转动圆弧半径。

表1 冬小麦生育期物候图

Table 1 Phenological map of winter wheat growth period

  

时间Time10月Oct．STDTTD11月Nov．FTDSTDTTD12月Dec．FTDSTDTTD1月Jan．FTDSTDTTD2月Feb．FTDSTDTTD3月Mar．FTDSTDTTD4月Apr．FTDSTDTTD5月May．FTDSTDTTD6月Jun．FTD生育期Growthstage播种期Sowing出苗期Seedling分蘖期Tillering越冬期Overwintering返青期Reviving拔节期Jointing抽穗期Heading灌浆期Grouting成熟期Maturing

FTD,STD和TTD分别指每月的上、中、下旬。

FTD, STD and TTD refer to the first, second and third ten days per month, respectively.

1.2 研究方法

1.2.1 气象产量计算

小麦产量(Y)可以分解为趋势产量(Yt)、气象产量(Yw)和随机误差(e)三个部分：Y=Yt+Yw+e。其中，趋势产量表征社会经济条件和生产力技术水平对粮食产量的贡献；气象产量表征气候波动对实际产量的贡献；随机误差是一些随机因素影响的产量分量，所占比例很小，在实际计算中常忽略不计。

[17] 张明捷,王运行,赵桂芳,等.濮阳冬小麦生育期气候变化及其对小麦产量的影响[J].中国农业气象,2009,30(2):223.

表2 河南省2005-2015年冬小麦实际产量(Y)、趋势产量(Yt)和气象产量(Yw)

Table 2 Actual yield(Y), trend yield (Yt) and meteorological yield (Yw) of winter wheat in Henan province during 2005-2015 kg·hm-2

  

年份 YearYYtYw20055194．04954．0240．020065638．05098．0540．020075717．05422．0295．020085800．05599．0201．020095806．05719．686．420105838．05771．466．620115867．05811．455．620125950．05844．8105．220136012．05907．9104．120146157．05970．4186．620156453．06082．3370．7

1.2.2 灰色关联分析

本研究选取邓氏灰色关联分析模型，分析气象因素与气象产量间的相关关系。

在对BIM技术进行具体应用的过程中，其可以在建筑体热环境性能的模拟节能设计中发挥重要作用。具体的应用作用主要体现在可以利用BIM技术进行建筑物热岛效应的分析，并建立起适宜的绿化系统对其热岛情况进行改善与处理，进而促进建筑物的舒适度提升，避免建筑物使用中热岛效应带来的空调能耗提升现象。

1977年，美国Saridis教授首次提出分层递阶的智能控制结构理论，20世纪80年代后期对这一理论进行进一步完善。他将智能控制结构分为组织级、协调级、控制级，三个层级智能水平逐渐降低，控制精度逐渐提高，课堂教学质量预警指标设计可以借鉴这一思路。

系统的相关因素序列为：

Xi=[xi(1),xi(2),…，xi(n)] i=1,2,…,m

[9] 胡 玮,严昌荣,李迎春,等.气候变化对华北冬小麦生育期和灌溉需水量的影响[J].生态学报,2014,34(9):2367.

在数学教学中学生是课堂中的主体，也是进行数学自主学习的重要实施者，要实现对学生自主学习能力的培养，就需要加强对学生兴趣的吸引，提高学生的学习积极性，但是在实际的数学教学中很多学生都对数学知识的学习没有积极性，在课堂上只是遵从教师的安排进行学习，不愿意自主进行深入的探索，有的学生由于数学知识过于抽象和复杂，距离学生的实际生活较远，使得学生的学习兴趣不高，甚至让不少学生产生抵触心理，不愿意学习数学知识，影响了学生的积极性，使得数学课堂不能有效实施教学目标。

ξ0i(k)=minimink|x0(k)-xi(k)|+ξmaximaxk|x0(k)-xi(k)||x0(k)-xi(k)|+ξmaximaxk|x0(k)-xi(k)|

γ(X0,X1)=1n∑nk=1ξ0i(k)

YUAN J.Analysis on impact of and adaptation measures to climate change on wheat production [D].Benjing:Chinese Academy of Agricultural Science,2008.

2 结果与分析

2.1 气象因素对河南省冬小麦不同生长阶段影响的量化分析

以河南省2005-2015年冬小麦趋势产量为特征序列，以2005-2015年气象因素数据为行为序列，运用GMS6.0软件进行数据处理，得到冬小麦不同生长阶段气象因素与冬小麦趋势产量的灰色关联度(表3)。从表3可以看出，在播种期，对冬小麦气象产量影响最大的气象因素是平均相对湿度，其次是平均气温，影响最小的是平均风速；出苗期对冬小麦气象产量影响较大的气象因素主要为平均气温、日最高气温和日最低气温，可见出苗期温度对冬小麦气象产量影响较大；分蘖期对冬小麦气象产量影响最大的气象因素是平均相对湿度，影响最小的是光照时长；越冬期对冬小麦气象产量影响最大的气象因素是平均相对湿度，影响最小的是平均气温；返青期主要气象影响因素为平均风速、平均相对湿度和光照时长，影响最小的是日最低气温；拔节期对冬小麦气象产量影响最大的气象因素是平均风速，影响最小的是平均相对湿度；抽穗期主要气象影响因素为光照时长、平均风速和日最高气温；灌浆期影响最大的气象因素是平均相对湿度，其次是日最低气温，影响最小的气象因素是光照时长；成熟期主要影响因素为平均风速、平均相对湿度和日最高气温。

表3 冬小麦气象产量与不同生长阶段气象因素的灰色关联度和关联排序

Table 3 Grey relational degree and relational ranking of winter wheat meteorological yield and meteorological factors at different growth stages

  

生育期Growthstageγ1γ2γ3γ4γ5γ6灰色关联序Greyrelationalorder播种期Sowing0．6150．6090．5980．6650．5710．579γ4>γ1>γ2>γ3>γ6>γ5出苗期Seedling0．6980．6940．6760．6470．6560．600γ1>γ2>γ3>γ5>γ4>γ6分蘖期Tillering0．6680．6500．6860．7020．6760．627γ4>γ3>γ5>γ1>γ2>γ6越冬期Overwintering0．6040．8170．8940．9190．9040．827γ4>γ5>γ3>γ6>γ2>γ1返青期Reviving0．7270．7770．4770．8160．8240．811γ5>γ4>γ6>γ2>γ1>γ3拔节期Jointing0．6340．6400．6170．5900．6730．640γ5>γ6>γ2>γ1>γ3>γ4抽穗期Heading0．6570．6630．6470．6260．6680．689γ6>γ5>γ2>γ1>γ3>γ4灌浆期Grainfilling0．6110．6100．6140．6650．5760．554γ4>γ3>γ1>γ2>γ5>γ6成熟期Maturing0．6360．6430．6360．6670．6720．595γ5>γ4>γ2>γ1>γ3>γ6

γ1：平均气温；γ2：:日最高气温；γ3：日最低气温；γ4：平均相对湿度；γ5：:平均风速；γ6：光照时长。

γ1:Average temperature; γ2:Daily maximum temperature; γ3:Daily minimum temperature; γ4:Average relative humidity; γ5:Mean wind speed; γ6:Duration of illumination.

2.2 气象因素对河南省冬小麦不同生长阶段影响的双重量化分析

由于冬小麦每个生长阶段对气象产量的气象影响因素及其影响程度均有差异，其中平均相对湿度、平均风速和日最高气温在大多数生长阶段的关联度排名均靠前。为探究这些气象因素在整个冬小麦生长期对冬小麦生长的影响程度以及哪些生长阶段的气象因素对冬小麦的气象产量影响较大，选取表3中冬小麦每个生长阶段关联度排名前两位的气象因素构建整个生育期的气象影响因素集，再次运用灰色关联分析模型，依旧选取2005-2015年的数据，对河南省冬小麦生育期气象因素进行双重量化分析，得到关联系数矩阵和关联度(表4)。从表4可以看出，在冬小麦整个生育期对其气象产量影响排名靠前的气象因素中，出苗期的平均气温影响最大；分蘖期的平均相对湿度影响排名第二；排名第三的是出苗期的日最高气温；其后依次是越冬期的平均相对湿度、拔节期的平均风速、分蘖期的日最低气温、播种期的平均相对湿度、抽穗期的光照时长、灌浆期的平均相对湿度和成熟期的平均风速等。

表4 冬小麦气象产量与不同生长阶段主要气象因素的灰色关联结果

Table 4 Grey relational degree and relational ranking of winter wheat meteorological yield and the main meteorological factors at different growth stages

  

生长阶段Growthstage气象因素Meteorologicalfactor关联度Degreeofgreyrelational灰色关联序Greyrelationalorder播种期Sowing平均气温Averagetemperature0．64717平均相对湿度Averagerelativehumidity0．6947出苗期Seedling平均气温Averagetemperature0．7141日最高气温Dailymaximumtemperature0．7103分蘖期Tillering日最低气温Dailyminimumtemperature0．6956平均相对湿度Averagerelativehumidity0．7112越冬期Overwintering平均相对湿度Averagerelativehumidity0．7034平均风速Meanwindspeed0．66216返青期Reviving平均相对湿度Averagerelativehumidity0．67413平均风速Meanwindspeed0．67911拔节期Jointing平均风速Meanwindspeed0．6965光照时长Durationofillumination0．66515抽穗期Heading平均风速Meanwindspeed0．66814光照时长Durationofillumination0．6898灌浆期Grouting日最低气温Dailyminimumtemperature0．63718平均相对湿度Averagerelativehumidity0．6869成熟期Maturing平均相对湿度Averagerelativehumidity0．67612平均风速Meanwindspeed0．68010

3 讨 论

本研究选取河南省2005-2015年冬小麦的产量数据和气象观测数据，建立了影响冬小麦产量的气象因素集，并构建了气象因素对冬小麦不同生长阶段的灰色关联分析模型，基于此进行气象因素对冬小麦不同生长阶段影响的双重量化分析。首先单重量化分析了冬小麦不同生长阶段的气象因素对其气象产量的影响程度，基于此进一步双重量化分析了整个生育期的主要气象因素对冬小麦气象产量的影响。

由单重量化分析可知，在冬小麦生长的各个阶段水分(平均相对湿度)、平均风速和温度(平均气温、日最高气温和日最低气温)对冬小麦气象产量影响关联度排名均靠前，这与史本林等[16]和张明捷等[17]的分析结果相一致，说明影响气候产量的关键是冬小麦生育期内光温水的合理搭配。上述方法是采用数理统计中的主成分分析，要求有大量数据，样本需要服从某个典型的概率分布，计算量大，可能出现量化结果与定性分析结果不符等数理统计的缺憾，但是本研究采用的灰色关联分析对样本量的多少和样本数据有无规律都同样适用，而且计算量小，十分方便，更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。在播种期和出苗期湿度和温度对冬小麦气象产量的影响较大[18]，冬小麦在播种出苗过程中需要一定的温度和水分才能够从一粒种子发芽破土为苗，这与郑 娜等[19]的研究结果相似；在分蘖期和越冬期平均相对湿度和日最低气温对冬小麦的气象产量影响较大，分蘖期需要足够的水分才能使冬小麦茁壮成长，日最低气温会抑制冬小麦的分蘖，越冬期日最低气温会造成低温冻害不利于冬小麦越冬，这与史本林等[16]的研究结果相一致，可见相对于常见的数理统计研究结果，本研究的方法选择是合理的；张明捷等[17]和郑 娜等[19]均研究得出，冬小麦从返青期到抽穗期，日照延长对生长有利，充足的光照和较大的温度日较差条件会更显著地增加冬小麦的实际产量。这与本研究得出的拔节期和抽穗期所需的气象条件很相似，都是光照时长、日最高气温和平均风速，这期间冬小麦生长需要足够的光照进行光合作用，风速能够调节气温和相对湿度，为抽穗期提供良好的生长条件。这进一步说明本研究分析方法相对于传统的数理统计方法对研究结果无影响，而且灰色方法计算更为简便，也更适用于复杂的农业系统，同时得出的结果精确又详细具体；灌浆期需要有足够的水分，这样麦粒才能饱满，所以平均相对湿度是灌浆期的最主要的气象影响因素[20]，这与史印山等[21]和郑 娜等[19]得出的研究结果基本一致，不同的是本研究结果表明温度也是影响灌浆期的重要气象因素，灌浆期温度过高或者温度过低都会影响冬小麦的气象产量，说明本研究得出的结果更细化全面；成熟期需要适宜的风速、湿度和温度，因为冬小麦这时候基本已经成熟，麦穗已经饱满，有一定的重量，如果此时刮大风下大雨，很容易造成收割前的倒伏灾害，再者成熟期的气温过高，暴晒容易让麦粒自然脱壳落地，也会造成冬小麦减产，这与史印山等[21]利用统计方法分析河北省气候变化特征对冬小麦气候产量的影响所得出的结果一致。但是本文的结果更为精确具体到气象因素对冬小麦产量影响的某一生长期。

由双重量化分析可知，在冬小麦的整个生育期，对其气象产量影响较大的气象因素为出苗期的平均气温和日最高气温、分蘖期和越冬期的平均相对湿度、拔节期的平均风速，这与余卫东等[22]采用25年的大样本数据得出的研究结果相似，不同的是本研究的灰色关联分析方法可以用更少的数据，计算简单，可操性强。从气象因素关联度排名可以看出，在分蘖期、越冬期、播种期和灌浆期这四个时期的平均相对湿度排名均在前十名之列，说明水分在冬小麦整个生育期对其产量有较大的影响，这与朱自玺等[23]在华北地区冬小麦干旱评估指标研究中得出的结果一样；在拔节期和成熟期这两个时期的平均风速排名均在前十位，说明平均风速在冬小麦的整个生育期也有较大的影响。

总体来看，本研究结果与前人的研究结果大体一致，但是前人研究大多都是选取冬小麦生长阶段中的某一阶段或者其中的某些时间段来研究气象因素对冬小麦气象产量的影响程度，且大多是数理统计中的大样本数据，计算量大而繁琐，而本研究采用双重量化分析，从横向和纵向双重的层面建立影响冬小麦产量的气象因素集，更加全面具体地分析了冬小麦整个生长阶段不同的气象因素对气象产量的影响程度，方法简洁，结果更为精确详细具体。本研究通过对粮食产量受气候变化影响分析，得出的结果对河南省农业的可持续发展及提高河南省经济实力有重要意义。

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设系统特征行为序列为：X0=[x0(1),x0(2),…，x0(n)] ；

税收筹划的发展和创新都是伴随着国家税收政策的变化而更新，利用税收政策的变化，在合理的范围内将经营活动进行合理安排和重新规划，为企业寻求更大的利益。税收人员应该密切关注国家政策的变动，抓住为企业提高经济利益的机会。同时，应当充分解读税收法律法规以及新的政策，降低税收筹划失败的风险。

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她将一切告诉秦川。她说她爱他，他也爱她。但她对他的爱是真实的，他对她的爱是虚假的。她请他相信他对她的爱只是一种被事先设计的幻像，他尚未出生就注定要爱她并且只能爱她。这很残忍，令人费解，却是事实。所以，她的死对秦川来说，其实是诞生。自我的诞生。爱的诞生。她希望秦川终有一天也能像她一样，拥有真正的从未被人类设计的爱情。于是年轻漂亮的戴菲儿走下流水线，与秦川相遇，相守，相知。可是无论秦川如何努力，也不能像爱女人那样去爱戴菲儿——女人的影子，总是挥之不去。这对戴菲儿不公平，几近残忍。

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著名的美国哈佛商学院教授Amabile在其“波谱”理论中给出了她对于一般创造力的深刻见解。她认为创造力不是“二分的”，而是一个从低到高的连续体，类似于光的波谱，呈现出一系列的由低到高的频率范围。很多实证研究已经观察到和确切地评估了创造力是从简单的“园艺多样性”到复杂的“专业创造性”的连续体。创造力完全可能存在一种内在的连续变化过程，虽然这种连续过程在表面看起来可能是间断的。这种一般的创造力根植于不同的人之中，不管产品的外部表象是否能够被观察者发现已经呈现出了质的变化，其内在都是保持着连续的性质。将创造力视为连续体十分形象地说明了一般创造力为每个人所拥有。

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实践证明，实行“班级分组”和“组长责任制”的微信辅助课堂的教学模式行之有效。在这一模式的推动下，既发挥课堂的主导作用，也发挥了微信的辅助教学作用，学生的参与性，积极性以及学习的时效性都得到大幅度的提升，极大地促进教学质量的提高。

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由于卵巢癌MMR基因缺陷与临床预后之间的关系仍不清楚，本研究系统评价MMR基因作为卵巢癌预后因素的研究现状，旨在较全面认识MMR基因缺陷对卵巢癌预后的影响，为后续此类卵巢癌预后和用药提供参考。

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对于∈(0,1)，令

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通过实验建立了一种快速、准确、无损的塑料打包带(绳)分析方法——拉曼光谱法。拉曼光谱仪的功率为360 MW，激光波长为785 nm，通过分析样品拉曼光谱的特征峰位置、峰形和峰数，与拉曼标准谱图比对可以根据样品成分进行分类；同一类样品可以依据填料种类的不同进行分组；同一组的样品可以通过相对峰高比的不同进行区分，污染后的塑料打包带(绳)对拉曼检测基本没有影响。在公安机关实际办案中，将现场提取到的塑料打包带(绳)与标准品谱图进行比对分析，可以快速确定塑料打包带(绳)的种类，为侦查提供方向，缩小侦查范围。

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1.3.1 投资标准突破难，审计责任无力担。重庆地处丘陵山区，地貌以丘陵山地为主，“鸡窝地”、“巴掌田”居多，耕地破碎化程度较高，解决农业生产障碍性因素需要的工程类型较多，工程布置密度较大，改造治理成本高于全国平均水平。农业经营主体围绕主导产业，有的还要推进一二三产业融合发展，建设内容多，投资标准高。按现行23 940元/hm2投资标准难以推进。国家农发办不出台明确的投资标准限额，如果重庆自行确定标准，市农发办将无力承担审计责任。

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根据冬小麦产量的时间数列变化趋势，本研究选用一次指数平滑法拟合各年的趋势产量，即Yt= αY+(1-α)Yt-1，Y为t时期的实际产量， α为平滑常数，这里取值为0.4。然后利用Yw=Y-Yt计算各年的气象产量，如表2所示。

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