随着时代的发展，数据变得非常重要，因为数据可以帮助企业做出更明智的决策，并提供更好的服务。在大数据时代，时间序列数据是其中一个非常重要的部分，它记录着一段时间内的数据变化情况，比如零售销售业务中的每日销售额、天气预报中的气温变化、股票交易中的价格变化等等。由于时间序列数据的特殊性，存在缺失的情况，这会给数据的管理带来一定的困难。因此，对时间序列数据缺失数据库的管理成为了一个非常重要的话题。
我们需要明确时间序列数据的特殊性。时间序列数据是按时间顺序排列的数据，这意味着每一个时间点都对应着一个具体的数值或观察值。例如，股票价格、销售额等都是时间序列数据，存在时间序列数据的可能存在以下特点：
1. 高维度：时间序列数据往往是高维度的，这是因为每个时间点都需要记录一个具体的值。
2. 数据缺失：由于各种原因，时间序列数据中可能存在数据缺失的情况。
3. 噪声：时间序列数据中经常会存在噪声，需要通过数据清洗和平滑算法来降低噪声的影响。
接下来，我们需要掌握如何管理时间序列数据缺失数据库。以下是一些有效的方法：
1. 插值法：在时间序列数据缺失的情况下，我们可以使用插值法来填补缺失的值。主要的插值方法有线性插值、平滑插值、多项式插值等等。
2. 数据清洗：对于时间序列数据中的异常值、错误值等需要进行数据清洗，这样可以提高数据的准确性和可靠性。
3. 时间戳索引：对于时间序列数据，使用特定的时间戳索引可以使数据更容易管理和组织。通过时间戳索引可以实现数据的快速查询和访问。
4. 数据聚合：对于长周期的时间序列数据，我们可以对数据进行聚合操作，这样可以降低数据维度，减小数据量，同时提高数据访问和管理的效率。
5. 自适应算法：在利用时间序列数据进行数据预测或者分析的时候，我们可以使用一些自适应算法，比如神经网络、支持向量机、决策树等等，这些算法可以通过调整模型参数来对缺失数据进行有效的处理。
除了以上几个方法，还有一些其他的数据管理技巧可以使用，比如数据归一化、缓存技术、优秀数据可视化工具等等，都可以提高数据的管理效率及数据的可靠性。
时间序列数据的管理是数据管理中的一个重要方向，针对时间序列数据的特殊性，我们可以使用一些特殊的技巧来管理它们，从而提高数据利用的价值。这一领域的研究还非常有意义，相信未来会出现更多更高效的数据管理方案。
相关问题拓展阅读：
python 时间序列分析 收敛性问题
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据缺念早时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行伏雀为详单，只能分析统计结果。所以有人说：高樱Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。
英克软件月序怎么设置
1. 打开控制面板。
2. 点击”时钟、语言和区域”。
4. 在旁姿弹出的窗口中，选择”格式”选项卡。
5. 在”格式”选贺好项卡中，点击”自定义格式”按钮。
6. 在”自定义格式”对话框中，输入”yyyy-mm”。
7. 点击”确定”按钮，完成月序的设置。
设置月序可以帮助计算机更方便地进行时间计算和排序。例如，在使用Excel进行数据分析时，可以通过设置月序来方便地对日期进行排序和计算。此外，月序还可以用于数据库中对日期的查询和排序。在实际生活中，月序也经常被用于表示日期，例如发票、合同等文件中的日期格式。
英克软件月序指的是英克软件系统中，每个月份对应的序号。默认情况下，英克软件月序是从1开始，每个并迟月依次递增。如果需要更改英克软件月序，可以按照以下步骤进行设置：
步骤1：打开英克软件系统，进入“设置”界面。
步骤2：在“设置”界面纯银中，选择“月序”选项。
步骤3：在“月序”界面中，可以手动输入需要设置的月份序号，也可以选择“从某月开始绝裤李”或“从某年开始”的选项。
步骤4：设置完成后，点击“保存”按钮即可。
更改英克软件月序的原因可能有很多，比如对于一些特殊的行业或部门来说，月度序号可能需要按照特定的规则来设置，以便更好地进行数据管理和分析。此外，某些企业可能需要将月序与财务报表或其他管理工具进行匹配，以便更好地进行业务统计和分析。总之，月序的设置需要结合具体的业务需要和管理要求来进行决策，并且需要在实践中进行不断的调整和优化。
英克软件月序的设置可以通过以下步骤进行：
1. 打开英克软件，选择需要设置月序的工程；
2. 在工程界面中，点击“设置”按钮，在弹出的设置界面中找到“序号”选项；
3. 在“序号”选项中，可以设置“月序”、“日序”、“周序”等不同类型的序号，选择“月序”，在下方的文本框中输入月序号即可。
设置英克软件月序的原因是为了方便工程的管理和进度的跟踪。在工程项目中，不同的任务茄纯和工作需要按照一定的顺序进行，而月序作为一种时间序列的表示方法，可以很好地帮助我们了解当前工程的进度和完成情况，同时也凳梁有助于协调和管理不同工作之间的关系。枣纳运另外，通过设置月序，我们可以很方便地对工程进度进行监控和调整，及时发现问题并采取措施，提高工程的质量和效率。
除了设置月序之外，英克软件还可以设置其他类型的序号，如日序、周序等，以满足不同工程项目的需求。此外，英克软件还具有任务分配、资源管理、进度跟踪、成本控制等多种功能，可以为工程项目提供全面的管理和支持。
英克软件中的“月序”是指在工资管理和计算中，为每个月绝神份设置编号。具体设置方法如下：
1. 打开英克软锋并件，进入“工资计算”界面。
2. 点击左侧菜单栏中的“系统功能”，选择“月序管理”。
3. 在右侧界面中，会列出已有的月序信息。如果你需要添加新的月序，点击“新增”按钮，在弹出的对话框中输入新的月序名称和编号，点击“确定”保存。
4. 如果需要修改或删除已有的月序信息，选中对应的月序，点击“编辑”或“删除”按钮即可。
注意：月序一旦设置，不建议随意更改，因为这可能会导致工资计算结果出现错误。如果需要更改月份编号，请确保在新一年度开始前完成，并通知银宏迹所有相关人员进行备案。
对于英克软件（Inkscape）而言，余凳月序（Moon Phases）是它的一个插件，可以用来显示月相图。您可以按照以下步骤设置月序插件：
1. 打开Inkscape软件，在菜单栏中选择“文件”，然后选择“新建”。
2. 在页面上绘制一个圆，表示月亮。可以选择“椭圆”工具，按住Shift键绘制一个圆形。
3. 选择“插件”菜单，然后选择“月序”。
5. 点击“应用”按钮，月相图会在绘图页面中显示。
注意：如果您没有找到“插件”菜单，请确保已经安装了月旁磨序插件。您可以在Inkscape的官竖启旅方网站上找到插件下载和安装说明。
stata怎么做时间序列
//lecture 9
//绘值
散点图
并添加图例：
scatter le year, c(l) xlabel((20)2023, grid) legend(on)
//显示图例（自带的label，并未修改）
//le 变量的标签 图例是变量的标签,所以蠢蔽修改图例可以先修改标签
//不改变真正的label
scatter le_male le_female year, c(l) legend(label(1 “Male”) label(2 “Female”))
//绘值le_m、le_f 散点图并添加图例，将图例分别改成“male”and“female”
scatter le_male le_female year, c(l) legend(on order(1 “male” 2 “female”))
//和上一行一样
twoway (line le_male year, lpattern(dash)) (line le_female year, lcolor(red) lpattern(dot)) (line le_w year, lcolor(green)), legend (on order(1 “Male” 2 “Female” 3 “White”) col(1) ring(0) pos(4) title(“标题”) subtitle(“子标题”))
//twoway（将几张图画在同一个里面）：展示之一个图是什么（），第二是什么（）第三个是什么。。。。。，用括号的形式展示出这个图形是什么，lpattern是线的圆睁形式 dash是虚线 （默认为实线），dot是点，lcolor是线的颜带腔州色
//其中pattern必须改 因为打印出黑白分不清颜色
//pos（4）是把图例放在四点钟方向（右下角）默认为六点钟方向， ring（0）是放在图形里面 col（）是一行放几个元素
sysuse “auto.dta”,clear
scatter mpg weight
//散点图
twoway(scatter mpg weight if foreign == 0)(scatter mpg weight if foreign == 1) , legend(on order(1 “
国产车
” 2 “进口车”))
scatter mpg weight, by(foreign)
//以foreign，domestic作区分 与twoway不同，这个是分别独立做图 散点图
scatter mpg weight, by(foreign, total)
//并添加一张包含所有观测值
scatter mpg weight, by(foreign, total rows(1))
//将绘制的图形改为一行排列
scatter mpg weight, by(foreign, total holes(3))
//将绘制图形的留白放在左下方
scatter mpg weight, by(foreign,total title(“My Title”))
//将图形添加一个全标题
scatter mpg weight, subtitle(” “) by(foreign, total title(“my title”))
//将每个小图的标题去掉
scatter mpg weight, subtitle(ring(0) pos(12) nobexpand) by(foreign, total title(“my title”))
//将每个图的小标题位置更改
//如果foreign变量没有标签怎么办？
label drop origin
scatter mpg weight, by(foreign, total title(“My Title”))
label define origin_v 0 “国产” 1 “进口”
label values foreign origin_v
scatter mpg weight, by(foreign, total title(“My title”))
twoway (scatter mpg weight if foreign == 0) (scatter mpg weight if foreign == 1, msymbol(x)),legend(order(1 “国产” 2 “进口”))
scatter mpg weight || lfit mpg weight , by(foreign, row(1))
//绘制散点和线性复合图形，根据foreign分组，添加一个总体图 排成一行
scatter mpg weight || lfit mpg weight, legend(cols(1) ring(0)) by(foreign, legend(pos(4)))
//将图例变为一列显示，放置四点钟方向
scatter mpg weight || lfit mpg weight ||,legend(rows(1)) by(foreign, total legend(at(3) pos(0)))
//将图例放在2×2的留白处
scatter mpg weight || lfit mpg weight ||, by(foreign, total legend(off))
//将图例放在2×2的留白处
//scheme选项
help scheme
//轴线选择选项
help axis_choice_options
sysuse auto,clear
scatter mpg price weight
//绘制散点图，要求两个y轴变量共用y轴
twoway (scatter mpg weight) (scatter price weight)
//一样
twoway (scatter mpg weight) (scatter price weight, yaxis(2))
//绘制散点图，并使用两个y轴
twoway ( scatter mpg weight ) (scatter price weight, yaxis(2)), xlabel(1000(500)5000) ytick(#10, axis(2)) ylabel(#8, axis(1))
//每一个
坐标轴
添加刻度和标识，x轴大约10个刻度，左边的y轴大约8个刻度，右边的大约10个刻度
//添加轴线选项
help added_line_options
//图形保存选项
sysuse auto,clear
sysuse gnp96, clear
graph twoway area d.gnp96 date
//时间序列数据
gen dev_gnp = gnp96 – l.gnp96
twoway(line gnp96 date) (area d.gnp96 date, yaxis(2))
twoway(line gnp96 date) (area dev_gnp date, yaxis(2))
twoway(line gnp96 date) (line dev_gnp date, lpattern(dot) lcolor(1))
//绘制如下复杂图：
graph use area_gnp
sysuse gnp96,clear
twoway area d.gnp96 date, xlabel(#20, angle(90))
ylabel(-100(50)200,angel(0))
ytitle(“Billions of 1996 Dollars”)
xtitle(“”)
subtitle(“Change in US GNP”,pos(11))
note(“Source: US Department of Commerce, Bureau of Economics”)
#delimit cr
//换行功能换车
graph save area_gp, replace
//lecture 10
sysuse lifeexp, clear
help histogram
直方图
?，主要绘制连续变量，密度图，还要乘以宽度才是
频数
twoway histogram le
//le是lexp的简称，直方图描述从多少到多少有多少个
//by 在有0，1变量时候可以用
twoway hist le, bin(10)
twoway hist le, bin(5)
//设置几个柱子
twoway hist le, width(5)
//设置柱子的宽度
twoway hist le, gap(10)
//柱子之间的间隙
twoway hist le, horizontal
//横过来，水平直方图
twoway hist le, percent
//以百分比形式显示
help graph bar
help graph hbar
//条图，主要绘制离散变量
sysuse citytemp, clear
graph bar (mean) tempjuly tempjan
graph bar tempjuly tempjan, over(region)
//默认设置为均值，按照地区（东南西北）划分
graph bar tempjuly tempjan, over(region) bargap(30)
//两个柱状之间的位置可以调，可以重叠，也可以分开一点 -30代表重叠 30代表分开
graph bar tempjuly tempjan, over(region) stack
//可以把两个变量堆积在一起，一般堆积的是个数 均值没啥意义
graph bar tempjuly tempjan, over(division)
//数据中有两个分类变量，可以根据division再分类
tab division if region == 1
tab division if region == 2
graph bar tempjan, over(division) over(region)
//每一个region下又分几个division
graph bar tempjuly tempjan, over(region, gap(10))
//条与条之间的间隔
graph bar tempjuly tempjan, over(region, descending)
//数据中west是4 所以按4321排列
graph bar tempjuly tempjan, by(region)
//按region分别绘制四个图
//图形保存选项：
sysuse auto,clear
scatter mpg price weight
graph save fig1, replace
graph use fig1
//读取已存储图形
graph export fig1.png, replace
//运行时要保证scatter mpg price weight 这个图是打开的 否则运行不了
cd /Victor/stata
//电子地图：
findit spmap
unicode encoding set gb18030
unicode translate “china_label.dta”
//必须先清零数据，然后运行一遍路径名 才能运行这两行命令
use “china_label.dta”, clear
//example 1
use china_label, clear
gen xx = uniform()
spmap xx Using “china_map.dta”, id(id) title(“
中国地图
“,size(*0.8)) label(label(ename) xcoord(x_coord) ycoord(y_coord) size(*.8)) plotregion(icolor(stone)) graphregion(icolor(stone)) fc(Greens) clnumber(8) oc(white ..) osize(medthin ..)
//clnumbers 代表8种不同的绿色
//example 2
replace name = subinstr(name, “省”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “市”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “自治区”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “壮族自治区”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “
特别行政区
replace name = subinstr(name, “自治区”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “尔”, “”, .)
//改名字
foreach x of numlist 1/5{
gen num`x’=uniform()
//产生0到1的
随机数
format x %9.3g
foreach x of numlist 1/5{
spmap `x’ using “china_map.dta”,id(id) title(“中国地图”, size(*0.8)) label(label(ename) xcoord(x_coord) ycoord(y_coord) size(*.8)) plotregion(icolor(stone)) graphregion(icolor(stone)) fc(Greens) clnumber(8) oc(white ..) osize(medthin ..) graph export “china0`x’.png”, replace
//lecture 11
sysuse auto, clear
summarize mpg weight
//summarize 后面可以接一个或多个变量，个数 均值 最小更大值
summarize mpg, detail
//会有关于数据其他的统计指标
help summarize
tabulate mpg, sort
//离散变量排序之后用表统计
tabulate foreign
//更好是分类变量去tabulate,展示各个种类有多少个，占多大比例（离散的）
help tabulate
sysuse nlsw88, clear
//不同职业的样本在我的数据库里面分别有多少个，比例大小，总的样本数量是多少
tab industry
sysuse auto, clear
tabstat mpg price weight rep78 , stat(n mean sd min median max) c(s)
//c(s)是转置过来这个矩阵，默认阅读方式是：列是统计指标，行是变量名称
help tabstat
下划线
是代表可以简写，只写c(s)
//可以规定format 总长度多少个单位，小数点前面，后面有多少个单位，统一成一个格式
tabstat mpg price weight rep78 , by(foreign) stat(n mean sd min median max) c(s)
//by是以什么分类展示
//输出表格（不要复制）：
ssc install logout
logout, save(summarize) tex word excel dec(3) replace: tabstat mpg price weight rep78 , stat(n mean sd min median max) column(s) long format
//不建议导出成tex word 因为在Excel还要进一步编辑，xml格式的可以在excel打开 rtf是可以从word打开 就可以应用在论文里面了。replace替换原来的 dec（3）代表小数点后统一保留三位数，replace后面与之前一模一样 ，column是列
logout, save(summarize) tex word excel dec(3) replace: tabstat mpg price weight rep78 , by(foreign) stat(n mean sd min median max) c(s)
//save(文件名)
use nei_sample.dta, clear
duplicates tag newid year, gen(dup)
edit newid year if dup >= 195
duplicates drop newid year, force
duplicates drop newid year, force
//一个地方会有n个企业
merge m:1 fips year using “county_na.dta”
//根据county的代码和时间调用
//有三部分的merge，merge=1和2是不需要的地方 只保留3（matched） 因为没有企业的观测值（0），而merge=1则是有企业的观测值（1），而merge=2没有政策的观测值（0）（观测到了企业污染，却没有观察到关于政策的变量）
//我们关心企业所在的地区是否有环境政策
//做一个最简单的回归，政策对污染的影响：(regress)
foreach v of varlist reg_* {
replace `v’= 0 if `v’ == .
//将missing变成0
reg co reg_co
gen lco = ln(co)
reg lco reg_co
//有0的问题
//add a set of dummies(虚拟变量）, tear , industry, county
gen fips_st = substr(fips,1,2)
//state（截取fips编号的前两位）
gen sic2 = substr(sic,1,2)
//industry
gen sic1 = substr(sic2,1,1)
keep if sic1 == “2” | sic1 == “3”
//manufacturing only 或
gen lco = log(co)
//generate log
reg lco reg_co
//reg_co代表有无监管，有就是1（非常不准）表中的_cons代表截距
xi: reg lco reg_co i.year
//按照年份，每年加一个虚拟变量，是这一年就是一
//with year FE （根据每一年不一样回归 ）
//年份前的系数是相对于基年的增加或减少，添加年份虚拟变量
//分离出宏观经济冲击的影响
bys year: egen id_sum = count(newid)
xi : reg lco reg_co id_sum i.year
//with year FE, multicolinearity
//如果观测值是1996年的，那么iyear1996=1，这个统一的因素会影响所有的企业（宏观经济因素，所有企业都受影响），今年的这个企业和明年的这个企业外部环境是不一样的，是什么不重要，要capture这个东西
xi : reg lco reg_co i.year i.sic2
//with industry FE（不同产业的影响）
xi : reg lco reg_co i.year i.sic2 i.fips_st
//with state FE(省对环境保护的压力的影响）
xi : reg lco reg_co i.year i.sic2 i.fips
//with county FE
duplicates drop newid year， force
xtset newid year
//set panel
xi: reg lco reg_co i.newid
//通过添加dummy
xi: xtreg lco reg_co, fe
//先进行差分 （常用）
//这两行的结果相同
xi: xtreg lco reg_co i.year , fe
xi: xtreg lco reg_co i.year i.fips_st, fe
xi: xtreg lco reg_co i.year i.sic2, fe
//industry fe
//下标都是固定效益 用希腊字母带下标 c是位置 j是行业 t为第t年的宏观经济形势/技术进步（系统性） i表示企业自身的固定效益，是观察不到的个体特征因素（有些企业管理水平天生高，低）
sort newid sic2
by newid: gen newsic2 = sic2
xi: xtreg lco reg_co i.newsic2, fe
//企业不更改行业属性
//two-way fised effects with firm fixed effects
xi:xtreg lco reg_co i.teay*i.newsic2, fe
//industry-year FE
xi:xtreg lco reg_co i.teay*i.fips_st, fe
findit outreg2
//默默地回归quite
qui xi: xtreg lco reg_co i.newsic2,fe
outreg2 using result1.xls,excel keep(reg_co) dec(3) addtext(Firm FE, Y,Stata-Year FE,n,Industry-Year FE,n)
//keep只保留关心的系数，小数点后面保留多少位
//数据批量导入与导出，乱码处理，变量构造，数据的整理，数据变量的修改，相互转换
//数据可视化，在统计中summary statistic table 然后在fixeffect model 简单地看了一下
//将回归结果用excel报告
如果时间序列缺少数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于如果时间序列缺少数据库,时间序列数据缺失数据库：如何管理数据？,python 时间序列分析 收敛性问题,英克软件月序怎么设置,stata怎么做时间序列的信息别忘了在本站进行查找喔。
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云 服务器 和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
eviews是什么意思
Eviews为计量经济学软件包。 全称为：Econometrics Views。 Eviews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。 Eviews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。 Eviews的前身是1981年第1版的MicroTSP。 虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。 即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。 扩展资料：Eviews本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。 计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型。 Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。 可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。 操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。 参考资料来源：网络百科-Eviews
书的年轮是怎样分辨方向。急！！
是树的年轮吧，“年轮系指茎的横切面上所见一年内木材和树皮的生长层而言。 ”这是1957年国际木材解剖学家协会所发表的《木材解剖学名词术语》中，有关“年轮“这个名词的定义。 至于年轮是怎样形成的，这首先要从维管形成层的结构及其活动规律谈起。 维管形成层（或称形成层）是由原形成层发展而来的一种具有无限分生能力的次生分生组织。 在植物的一生中，它不断向外产生次生韧皮部，向内产生次生木质部。 形成层由纺锤状原始细胞和射线原始细胞所组成。 轴向伸长的纺锤状原始细胞，两端呈楔形，在横切面上多成长方形，切向宽大于径向宽，细胞的长度比宽度大数倍。 由纺锤状原始细胞衍生出次生木质部和次生韧皮部的轴向系统。 射线原始细胞的体积较小，几乎成等径或稍长。 这类原始细胞衍生次生木质部与韧皮部的径向系统。 上述两类原始细胞虽然在外部形态上差别较大，但其超微结构基本相同。 在形成层的活动期间，原始细胞中间具1—2个大液泡，周围的细胞质中富含核糖体与高尔基体，以及发育良好的内质网等。 休眠期的形成层原始细胞中，液泡变小，数目增多，高尔基体小泡及内质网也相应减少，细胞中还出现了较多的蛋白质体和油滴，这些储藏物质往往在翌年生长季开始时被利用。 木本植物根或茎的径向增粗，主要是通过纺锤状原始细胞平周分裂的结果，这种有丝分裂的进程较慢，如在松柏类植物中，每分裂一次需4一6天（茎的顶端分生组织细胞只需8—18小时）。 当一个纺锤状原始细胞平周分裂成两个子细胞时，其中一个衍生为木质部母细胞（或称木质部原始细胞），或者衍生成韧皮部母细胞（或称韧皮部原始细胞）。 另一个仍保持纺锤状原始细胞分生状态。 在形成层活跃期间，有的细胞已经分裂或正在分裂，有的尚处于分生组织状态，这样形成层就成了一个相当宽而尚未分化的细胞区。 在这个区域中，有一层真正的形成层原始细胞，同时还包括未分化的衍生细胞。 由于从细胞形态上难以区分上述各类细胞，为方便起见，人们将这些细胞统称为形成层区（或形成层带）。 从形成层区的切向切面看，形成层原始细胞排列方式大体分为两种：一是在椴属（Tilia）和刺槐属（Robinia）等植物的形成层中，纺锤状原始细胞几乎排列在同一水平层，称为叠生形成层。 一是纺锤状原始细胞的侵入生长，使纵向伸长的细胞末端相互交错，而不排列在同一水平层上，故称为非叠生形成层，如栗属（Castanea）和胡桃属（Juglans）等植物。 纺锤状原始细胞为适应茎或根的径向增粗，本身也进行细胞分裂，以增加原始细胞的数目，这种分裂特称为增殖分裂。 在不同的植物中，增殖分裂的方式也不一样，如在具叠生形成层的植物中，多以径向垂周分裂为主，而在非叠生形成层的松柏类和某些双子叶植物中，常见为假横向分裂，或称斜向垂周分裂。 从纺锤状原始细胞经分裂形成射线原始细胞，这是一种普遍现象。 射线原始细胞本身也进行横向或垂周分裂，最后形成单列或多列射线。 在温带地区生长的木本植物，随着季节性的气候变化，也明显地反映在形成层的周期活动上。 冬季形成层原始细胞停止分化，翌年春季又开始恢复活动，到了夏秋逐渐减弱，而后停止活动。 如此周而复始，年复一年。 当形成层原始细胞恢复活动时，可分为两个阶段：（1）形成层原始细胞径向伸展，径向壁变得很薄，这时易受霜冻的伤害。 （2）原始细胞开始分裂，这一阶段往往比前阶段晚1至数星期。 生长在北京地区的树种，形成层开始活动的时间，大体在每年四月的上、中旬。 在大多数树种中，当形成层开始分化时，韧皮部分子的分化往往先于木质部达一个月或更长，或两者几乎同时分化。 形成层分化停止的时间，在不同生境和树种中均有很大变化，生长在北温带地区的树木，多集中在九月份。 春季，形成层恢复活动时，纺锤状原始细胞迅速向内分裂的分化成大量的木质部分子，此时分化的管胞或导管分子的直径较大，数目多，壁较薄，木纤维数量较少，因此材质显得比较疏松，这部分木材称为早材（或叫春材）。 到了同年夏秋季节，形成层的活动逐渐减弱，原始细胞平周分裂的速度也相应的减慢，分化的细胞直径较小，数量少，而木纤维的数量相应增多，这部分的材质比较致密，称晚材（或称夏材）。 在双子叶植物的环孔材（如栎树和白蜡树）中，早材部分的导管分子直径明显增大，而晚材的导管分子相当小。 散孔材与裸子植物木材中，由早材至晚材的变化，一般是逐渐进行的，即没有显著界线。 不过在上一个生长季的晚材与下一个生长季的早材之间却存在着明显的界线。 从根与茎的木材横断面上看，这些界线成了一圈圈同心圆的环纹，每一个包括早材和晚材两部分的圆环，称为生长轮（或称生长层）。 生长在温带地区的木本植物，通常一年内只形成一个生长轮，特称年轮。 它代表着一年内所形成的次生木质部的数量。 在一株树中，年轮的数目由树干基部往上逐渐减少。 有时在一个生长季中可能出现两个或多个生长轮，即双轮或复轮。 如柑桔属（Citrus）茎中的形成层每年有三次活动高峰，因此一年能产生三个年轮。 有些植物由于受到气候的骤变，如变冷或转热，或长期干旱或虫害，以及强台风的侵袭等特殊自然灾害的影响，也会出现多年轮的现象。 有人将一年内形成几个生长轮中最后一轮，称为真正年轮，其余各轮统称假年轮或伪年轮。 在有的生长季中若遇着霜冻，特别是晚期霜害，易使形成层原始细胞受到损伤，结果产生含有不规则的薄壁组织带，即称创伤年轮或霜轮。 也有的树木，因反常的气候影响，使形成层不分化，直到生长环境适合时才又开始活动，形成年轮，这样在木材横切面上就会相应的出现缺失生长轮的现象。 如在半干旱森林边缘的树木，或者在某些老树树干基部的木材常有缺失生长轮的情况。 生长在热带或亚热带地区的木本植物，如桉树等，由于一年内无明显的四季之分，形成层的活动几乎整年不停，这样在木材中就难以看出生长轮或年轮的分界线。 不过也有些树种的木材，可借助于显微化学的方法来辨认生长轮的界线。 在同一生长季中，形成层的原始细胞除向内产生大量次生木质部分子以外，同时还向外分裂分化为次生韧皮部分子，这些分子也按一定的排列图式进行。 尤其在形成层区附近的次生韧皮部中，根据韧皮薄壁组织或厚壁组织的的次生韧皮部中，由于某些细胞体积的扩展，或有的细胞被挤压变形，以及周皮的形成等原因，致使这部分的生长轮界线模糊不清。 关于次生韧皮部，或形成层以外树皮部分中生长轮或年轮的情况。 在木材年轮的形成过程中，许多内因和外因对其影响很大。 例如在双子叶植物的散孔材树种中，当芽萌动以前，整个植株的形成层原始细胞内均无内源激素存在，只有在芽萌发后才产生生长素，这时形成层就开始活动于萌发芽的下侧。 随着生长素向下移动，形成层的活动也逐渐向茎基部扩展。 一般在叶片长到成熟时的一半大小时，茎基部的形成层刚刚苏醒，但在一年生枝里，新的木质部分子却早已分化出来，有的甚至细胞壁也已木质化了。 由树干顶端到基部，形成层活动的间隔有时可达8—10星期之久。 相反，在环孔材中，形成层在整株各部位几乎同时开始活动，由此可以推测，生长素的前体可能早就遍布形成层原始细胞内，一旦芽膨大后，生长素的前体即转变为促使形成层原始细胞分裂的生长素。 在大多数树种中，新木质部分子的分化时间，均在叶子展开后的第3天至18天。 此外植物体内的赤霉素和细胞分裂素等内源激素，对于形成层原始细胞的分裂、分化，木质部分子细胞壁的加厚，以及早材至晚材的过渡等都有密切关系。 除内源激素外，光合作用的产物碳水化合物也是影响年轮形成的因素之一。 例如晚材中细胞壁显著加厚，则与碳水化合物的供应增多有着密切的关系。 在影响年轮形成的外因中，有光照、气温、降雨量及矿质营养的供应等因素。 如生长在长日照（光周期为18小时）的洋槐，不论气温高低，均产生大量早材分子。 若在短日照（光周期为8小时）的条件下，则只产生少量直径较小的导管或无导管。 在松柏类植物中，木材管胞直径的变化往往也与日照长短有关。 同时还和气温的高低有直接关系。 在生长季中，如果遇到降雨量甚少或干热的外界因子，不仅影响树木的生长，而且还限制了形成层的活动，造成了狭窄的木材生长轮。 有人比较了两棵生长在不同生境的北美云杉（Picea sitchensis），其中一棵长在干旱贫瘠的岩石缝中，其树龄为86年，而主干直径只有1.8厘米，年轮的平均宽度为0.1毫米。 而另一棵生长在自然条件较好的地方，其若干年轮的平均宽度可达12毫米左右，两者竟相差一百多倍。 众所周知，生长在温带地区的木本植物中，茎干基部年轮的数目，往往能作为测定一棵树的年龄依据。 年轮的宽窄不仅反映了树木的生长速度、材积的年生长量及材性的优劣等，而且也是衡量外界环境因子变化的重要指标。 如在雨量充沛与温暖的气候条件下，树木生长迅速，年轮的距离也较宽；相反地在寒冷与干旱条件下，树木生长缓慢，年轮就显得较窄。 树木年轮的宽窄真实地记载了各年的气候状况，故通过年轮的分析，可获得数百年乃至上千年的气候演变规律，这对预测未来气候的变迁，制定超长期气象预报等也是一种比较可靠的方法。 如人们对西藏高原树木年轮的分析，初步了解到仅本世纪就有两次大的降温，目前该地区的气温正在明显回升；在本世纪20年代前后，降雨量也达到高峰，以后显著下降，目前又稍有增加。 通过对年轮的分析还可以得出气候变化的一般规律，大约二百年为一周期，其次还有110年、92年、72年以及33年的小周期变化。 树木年轮的宽窄看来还受到太阳黑子周期活动的影响，这是由于当太阳黑子增多时，太阳的活动剧烈增强，发射出的光与热也更多，从而大大促进了树木的生长加快，相应年轮的距离也增宽。 通过年轮的分析也可发现，太阳黑子活动的平均周期为11年左右。 在分析年轮时，往往采用交叉定年法，即取几棵树上的年轮序列加以对比，并把一些特宽或特窄的年轮作为标记点，分析几组年轮序列的同步性，这样就可排除假年轮，或补进缺失的年轮，最后获得每个年轮的正确生成年代。 树木的年轮还是大气污染的资料储存库。 例如由开采金属矿藏，或金属冶炼加工中飞扬出来的重金属尘埃，逐渐沉降到附近的土壤中，树木在生长过程中，不断从土壤中吸进大量重金属，结果通过光谱分析，便可测出年轮中“记录”下来的各年吸收重金属的含量。 当氟化氢气体的污染侵害松树只有几星期，从年轮上即可表现出生长不良的痕迹来。 因此，近年来，利用树木年轮来了解大气污染的情况也开始受到人们的关注。 从树桩横断面上的年轮往往可以帮助辨明方向。 因为在树木生长过程中。 树干朝南一面受阳光照射较多，形成层原始细胞分裂也较迅速，径向生长加快，结果茎干南面的年轮也较宽。 而在茎干背阴朝北的一面，年轮则明显狭窄。
为什么大地震后有好长时间的余震？
余震发生的原因 美国地球物理学家发现，“余震”的主要成因是由地震引起的“动态”地震波的冲击，而不是原先认为的缘于地震引发的断层附近的地壳重整。 美国地质调查的Karen Felzer和加州大学的Emily Brodsky分析了近二十年发生在南加州的数以千计的中小型地震中余震的数据之后得出了这一结论，他们的工作可能影响关于余震发生的预测（来源：Nature 441 735）。 地震主要起因于地壳上大陆板块彼此相对移动产生的压力累积。 主震发生过后，时隔不久最多一两天，或者在震中也可以拉开一定距离，可发生称为余震的二次震动。 到目前为止，科学家认为余震产生于主震引起的“静态压力”改变,因为似乎只有它能够具有产生余震的这种机制。 但 Felzer和Brodsky认为事实并非如此。 科研人员研究了在1984年至2002年间，发生在南加州的数千次地震中主震之后的2至6次余震的精确数据。 他们发现，在距离震中50km之外，余震的发生数量急剧下降。 更确切地说，他们发现至震中距离与余震次数约呈指数-1.35左右衰减。 他们说这意味着一个平稳的量引发了整个运作过程，在50公里的距离中静态压力的改变几乎可以忽略不记，因此“动态应力”是余震的罪魁祸首。 他们还指出，地震波在距离上的衰减遵循指数规律。 研究者说这个结果将对地震过后预测余震的发生产生影响。 Brodsky说：“我们研究余震预测的一个关键点是，余震发生可能性与主震的烈度成正比。 换言之，如果你知道地震波的振幅，你就可以在概率意义上预测在某点是否有余震。 ”地球的结构就象鸡蛋，可分为三层。 中心层是“蛋黄”-地核；中间是“蛋清”-地幔；外层是“蛋壳”-地壳。 地震一般发生在地壳之中。 地球在不停地自转和公转，同时地壳内部也在不停地变化。 由此而产生力的作用，使地壳岩层变形、断裂、错动，于是便发生地震。
发表评论