文摘

京津冀的实现协调发展战略促进区域经济的快速发展,但随之而来的水资源短缺已经成为一个大问题。如何优化水资源配置,促进水资源各用水部门之间的合作,和有限的水资源的用水效率最大化在该地区已经成为研究的主要问题。因此,本文主要研究了熵值和熵之间的灰色关联熵差水资源和经济系统。首先,使用灰色关联熵方法计算现有数据探索两个系统之间的关系,然后使用女性生殖器切割(1,1)模型预测的灰色关联熵值在2020 - 2024年京津冀,最后,计算灰色关联熵的熵差的地区从2015年到2024年。结果显示如下:(i)水资源系统之间的连接和京津冀地区的经济体制差,两者之间的熵值将继续减少从2015年到2024年,和协调的程度显示一个下降的趋势。(2)水资源之间的熵变值系统和京津冀地区的经济体系反映了一种渐进有序的变化趋势。研究结果可以提供合理的建议改善水资源与经济系统之间的相关性为政府部门、当地居民,和在京津冀地区工业企业,最终实现水资源的可持续发展和经济系统。

1。介绍

水资源是自然资源的重要组成部分,不仅是人类生存的基本资源,它也是经济社会发展的资源(1]。因此,它是最重要的一个材料为人类可持续发展的基础,自然和社会2]。党的十一届三中全会的中国共产党十八中央委员会指出“建立一个监测和预警机制对资源和环境的承载能力,并实施限制性措施的地区水资源和土地资源。“19世纪的中国共产党全国代表大会提出“关注解决不平衡的问题和不足在水利的发展,并协调解决水资源、水环境、水生态、水灾害,使人民获得的感觉,幸福和安全更重要”3]。2014年3月,总书记习近平提议的新时代水治理思维”节水优先级、空间平衡系统的治理和两只手。“应把水环境的承载能力和水生态的刚性约束。最终实现的实现这种水控制思考改革的各种任务,发展和稳定(4]。可以看出,促进水资源的合理利用已成为近年来政府工作的一个重要组成部分。现在的水资源形势不容乐观;以京津冀地区为例(5]。

1.1。京津冀地区缺乏水资源

“京津冀”的缩写是两个直辖市北京和天津政府和河北省的三个地方,领土面积218000平方公里(6]。截至2019年底,总人口是1107.4万。有三个地方严重缺水。这些数据来自2020年中国统计年鉴》。京津冀地区的水资源总量146.19亿立方米。北京地区的人均水资源是114.2立方米/人,天津地区的人均水资源是51.8立方米/人,河北地区人均水资源是每人149.9立方米。京津冀地区的全国人口的8%,经济产出总量的11%和1%的水资源。人均水资源仅239立方米,河北省的资源人均水资源量只有全国平均水平的1/14,中国的人均水资源只有全国平均水平的1/20,和天津的人均水资源只有全国平均水平的1/40。京津冀地区的水资源情况如表所示1。

1.2。京津冀地区水资源结构不合理

表中的数据2表明京津冀地区的水供应和消费总量为252.4亿立方米,总地表水104.1亿立方米(占41.24%),和总地下水115.8亿立方米(占45.88%)。的总用水量,排名是农业用水,生活用水、生态用水,和工业水。农业水资源总量为127.2亿立方米,约占50.40%。农业用水量高于工业用水,生活用水,和生态水甚至是工业用水的四倍,表明用水结构不合理。

社会和经济的快速发展和大规模的在京津冀地区人口增长,水资源的缺乏,水环境的恶化,水资源的不合理分布已经成为制约可持续发展的问题。本文研究了水资源系统之间的相关性和京津冀地区的经济体系,这有助于澄清当前水资源之间的连接程度和京津冀地区的经济体系,使后续的合理建议京津冀地区的协调发展。因此,研究水资源系统之间的关联和京津冀地区的经济体系具有重要的研究意义。

2。文献综述

自2015年提出了京津冀一体化,地区之间的协调发展已经成为关注的一个话题。魏等人介绍了距离熵和灰色关联熵,构建一个全面的相似性指数测量设备样品和设备之间的相似性预测,并建立了加权最小二乘法预测设备成本,说明熵理论是基于加权回归计算模型具有较高的预测精度和稳定性(7]。李等人用灰色关联熵分析水泥混凝土孔隙结构演化特征的影响强度(8]。陈等人使用灰色关联熵和耗散结构理论来分析数字经济发展对产业结构升级的影响,探讨了数字经济的内在机制和基本路径,促进产业结构升级,并运用灰色关联熵模型来测试经验之间的关系讨论的数字经济和我国的产业结构,最后,提出了可行的建议(9]。赵等人提出了一种基于灰熵关联算法的结合灰色关联算法和熵权法和研究之间的相关系数macrofactors国民经济和公路运费和货物的体积营业额10]。张等人定量评估多个相关的影响因素对最大功率点跟踪控制性能的基于灰色关联理论(11]。朱等人分析了影响各种索引的高粘度改性沥青antirutting能力和水的破坏能力的排水沥青混合料在高温下由灰关联熵分析方法(12]。李等人使用灰色关联熵方法来研究中国新兴产业的顺序和中国产业结构的优化和升级13]。

灰色系统理论提出了灰色关联分析的角度每个子系统;目的是找到子系统(或因素)之间的数值关系系统中通过一定的方法。灰色关联分析是灰色系统理论的重要内容之一,它广泛应用于社会的研究领域、经济、农业、生态等。他计算PM2.5浓度之间的相关性,使用灰色关联模型,并分析了影响因素之间的关系主要影响指标因素和PM2.5的空间分布14]。张等人定量评估各种相关因素的影响在风力发电机最大功率点跟踪控制性能的基于灰色关联理论(11]。殷等人进行了一项问卷调查对医疗服务价格的认知在我的国家的各个部分,然后分析了从问卷调查获取的数据用灰色关联分析的理论,分析由医务人员医疗服务价格的认知在我国的各个部分15]。刘等人提出了应用灰色建模分析的热喷涂工艺参数在低数据环境。在上述研究中,学者们做出了各种不同的探索,取得了丰硕的成果。针对不同领域的问题,学者们做了改进传统的灰色关联分析方法的基础上,使计算结果更加科学、合理16]。沈等人应用改进的灰色关联分析丹江口盆地地表水环境质量评价研究中,考虑到区间形式的水质量评估标准,目标是超过基于关键值判断水质类别。此外,无量纲方法调整,采用“集中”的方法,使计算结果比原方法,更容易区分,物理意义清晰(17]。王等人提出了一种电压凹陷源识别方法基于改进灰色关联分析来准确地识别各种凹陷源电网。通过分配一个权重系数特征反应,不同的水槽的固有特点突出显示来源,和识别精度提高18]。基于上述文献,我们可以理解,学者们改善了传统的灰色关联模型通过分配指数权重调整无量纲方法,并使用不同的标准来表达序列曲线的相似性。与传统的灰色关联模型相比,这些改进的灰色关联分析更适合不同领域的研究。

自从教授邓巨龙成立1982年的灰色系统理论,灰色预测模型已经成为灰色系统理论的一个重要组成部分,所以它受到许多学者的强烈关注。研究在不同领域促进了灰色预测模型的进一步发展和完善,促进其更好的适应各领域(19]。吴分数阶的概念引入灰色序列算子和灰色预测模型(20.]。在孟等的研究,基于减法和分数累加生成算子,分数算子的离散灰色预测模型建立,大大提高了预测的准确性(21]。排放的废水、化学需氧量和氨氮废水的31个城市中国分数预测的灰色模型22]。崔提出了一种新的灰色预测模型,提高了灰色预测模型的预测性能和扩大应用范围23]。吴等人用分数GM(1, 1)模型来预测空气污染物的浓度和空气有良好的天数在京津冀地区和提出了一种分数累积Holt-Winters模型来预测石家庄,邯郸的环境空气质量指数24,25]。李等人建立了GM(1, 1)模型和RBF神经网络模型,分别预测京津冀城市群的城市工业用地需求,比较预测结果与北京、天津、河北;城市工业用地的实际价值在全省11个地市级城市比较来确定一个合理的预测模型(26,27]。

粒子群优化算法是一种新型的并行metaheuristic算法首次提出由美国心理学家进行肯尼迪和电气工程师埃伯哈特在1995年。相互合作机制的算法是模拟鸟类的觅食行为,鱼,和其他生物在自然界中找到最佳的解决问题的办法。由于其结构简单、更少的参数调整,不涉及专业知识,且容易实现,大多数学者将其应用于许多实际问题,包括多目标优化问题,非线性整数和混合整数约束优化问题,信号处理神经网络训练(28]。李等人建立了GM(1, 1)模型和RBF神经网络模型,分别预测京津冀城市群的城市工业用地需求。比较发现,径向基函数神经网络模型是一种更为合理的城市工业用地预测模型,然后径向基神经网络模型的预测结果结合使用的预期指标规划目标年的北京,天津,河北省11个地市级城市(2006 - 2020)来确定剩余可用时间为城市工业用地(26]。Milad等人提出一个多目标粒子群优化空间中特征选择方法。对于这个任务,提出了一种新颖的粒子排名基于粒子距离主导nondominated粒子然后用于功能等级计算。粒子的位置和速度更新的新的更新规则依赖特性等级编码在一个向量(29日]。他等人提出一个方法来定位一个源在复杂的城市环境中使用粒子群优化(PSO);它可以用来通知第一响应者或者创建一个工具,它可以实现在无人机定位(污染物来源30.]。

基于上述学者的研究内容,本文采用灰色关联熵模型和模型来计算在京津冀地区2015 - 2019年的数据。

3所示。数据和材料

3.1。研究区域

从京津冀地区的集成,它将不可避免地有不可或缺的影响收入水平,居民的数量,这三个地区的水资源的使用。作为工业大省,河北省取得减轻环境问题通过调整产业结构。然而,产业结构的调整必然会导致经济的变化和水资源。同时,京津冀一体化的发展会增加人员运动的频率在北京、河北、天津,这将影响第三产业的变化和水资源的使用。

因此,本文选择水资源系统和经济系统的京津冀地区从2015年到2019年为研究内容。总供水,人均用水,农业用水,工业用水,生活用水的消耗,生态用水量,人均水资源被视为整个水资源系统。总水供应整个城市的供水总量,人均水消费量和人均水资源水量使用和拥有的人口和农业的用水量,工业、生活、生态等单个领域的用水量。

由于本文想探讨水资源与经济系统之间的连接,需要细分的经济系统和分类根据”规定的分类三个产业(2012)”由国家统计局2018年修订。第一产业是指农业、林业、畜牧业和渔业(不包括农业、林业、畜牧业、渔业、和辅助活动)。第二产业是指采矿业(不含采矿专业和辅助活动)、制造业(不包括金属制品、机械和设备维修行业)、电、热、燃气和水的生产和供应,和建设。第三产业服务业,是指行业以外的第一产业和第二产业。因此,第一产业的附加值,工业增加值,建筑增加值、第三产业增加值,京津冀地区的人口被认为是经济系统。水资源系统的原始数据和京津冀地区的经济系统来自每个省的统计年鉴和统计公报。水resources-economic系统的详细的研究指标如表所示3。

3.2。数据收集

water-economic系统指标的详细数据在京津冀地区如表所示4- - - - - -6。表4数据来自北京市统计局的官方网站https://tjj.beijing.gov.cn/tjsj_31433/tjnj_31441/bjtjnj_31442/、表5数据来自天津市统计局的官方网站https://stats.tj.gov.cn/tjsj_52032/tjnj/和表6数据来自河北省统计局https://tjj.hebei.gov.cn/hetj/tjsj/jjnj/。数据没有在上面的三个来自官方网站https://www.stats.gov.cn/。

4所示。模型介绍

具体地说,为了量化water-economic系统之间的关系(31日),有必要计算灰色关联熵在灰色关联26]。首先,通过灰色关联计算熵值之后,粒子群算法用于计算订单最小的错误,和订单计算粒子群被替换到分数阶模型中。计算后,水和经济系统的熵预测价值。最后,计算熵区别水资源系统和经济系统在2015 - 2024年。

4.1。灰色关联熵模型

灰色关联熵是一个方法,该方法结合了灰色系统理论和熵变模型。这是一个方法产生的纠正地方点协会倾向和平均损失计算灰色关联的过程。一般来说,当灰色关联方法用于确定相互关联的程度,使用平均值法,但是这个平均值的使用方法会导致两个主要问题。一是总体趋向于更大程度的相关性。第二是缺乏极端信息数据(32]。因此,本文使用索引极值方法处理数据。具体步骤如下:(1)确定参考指标和比较指标在本文中,每个在每个省的经济系统评价指标作为参考指数 ;人均用水、农业用水、工业用水、生活用水的消耗,生态用水,水资源人均占有水资源系统下作为比较指标 。(2)无量纲的数据 和分别两个系统中的元素,观察两个同年的系列 和 ,分别。无量纲处理时间序列 (3)计算灰色关联系数灰色关联的程度是比较适合的程度两个变量之间的发展趋势,得到的相关系数计算每个节点之间的关系,两个变量之间的时间,或者指标。这些相关系数相结合获得两个变量之间的相关程度。关联程度越大,两个物体之间的关系越强,反之亦然。原始数据的无量纲处理后,灰色关联分析方法用于计算它们之间的灰色关联。灰色关联系数可以反映序列之间的关联程度。其中,分辨率系数, 。考虑到可能的错误的调查数据,基于之前的研究, 。 其中, 满足四个灰色关联公理,叫做和 。和 灰色关联度。(4)计算灰色关联密度值将灰色关联系数映射,生成的映射值分布密度值 : 在哪里 和 。(5)计算灰色关联熵和灰色关联熵变化分布映射的基础上,计算出灰色关联熵和灰色关联熵变化 : (6)灰色关联熵水资源系统和经济系统的一个指标的基础上分配映射,一个指标的灰色关联熵协调经济系统和水资源系统中所有指标可以表示为 根据灰色关联熵定理,灰色关联熵越大,越强的协调。当熵变为负值,这意味着系统良性、有序的方向发展。当熵成为积极的价值,它意味着系统的疾病增加。需要指出的是,灰色关联熵模型主要测试指标体系之间的相对协调,也就是说,今年已得到改进的协调情况是否与前一年相比。因此,基于一定的灰色关联熵值之间的比较和基本周期的参考价值,总体协调状态可以分析和判断根据熵值的变化33]。

4.2。预测模型

摘要分数阶模型(缩写)是用来预测数据。使用分数阶模型来预测可以削弱原始序列的随机性,使灰色预测模型更少的干扰和整合新信息第一的原则(34]。

步骤1。原非负序列 ,并通过 累计订单序列的可以获得,这是 。
规定 。
生成背景值xr-order累积顺序和计算

步骤2。在订单累计序列的灰色模型,美白的微分方程 其中,是发展系数,然后呢是灰色的效果。
可以获得的时间响应函数

步骤3。由于最小二乘估计的平方和最小化错误,使用最小二乘法获得参数 其中,

步骤4。使和领导的时间响应函数 在哪里 的拟合值的时间吗 ,结果的序列

第5步。做累积减法的步骤 得到 在哪里 。
从这一点,可以获得原始数据的拟合值 ,和预测价值 。
由于分数阶是用来预测数据的价值是特别重要的。的价值是不同的,和模型的结果也不同。主要研究想法寻找最优值预测模型的误差降到最低。模型误差通常是表达的平均相对误差的绝对值(日军)。在本文中,我们使用PSO模型找到最优顺序。粒子群算法能找到最低适应阈值或迭代的最大数量在短时间内,在特定条件下。

5。解决模型和数据分析

5.1。计算和分析现有数据

使用水资源系统数据和京津冀地区的经济系统数据从2015年到2019年为评价指标,两个系统之间的灰色关联计算执行。然后灰色关联熵计算这些数据上执行,以确定哪些因素对水资源系统的影响更大,一年一度的熵值和熵变计算,使用和熵值的变化来判断是否有改善。最后,使用女性生殖器切割(1,1)预测未来五年的数据。

5.1.1。无量纲值

水资源系统和经济系统的京津冀地区从2015年到2019年数字应用公式进行无量纲处理。

5.1.2中。京津冀地区的灰色关联度

通过计算灰色关联度和灰色关联熵值之间的水资源系统和京津冀地区的经济体系。水的灰色关联度resources-economic系统如图1- - - - - -3。

关于图1从的角度来看,第一产业的附加值,高相关系数是农业用水和工业用水,与一个值在0.8和0.9之间。从工业增加值的角度,供水总量的相关性非常高,约为0.8,但工业用水的灰色关联系数只有0.48。第三产业增加值之间的相关性和总供水和生态用水量接近0.9或更多,和第三产业增加值之间的关系和人均水消费和国内消费也接近0.8。

如图2,第一产业的增加值之间的相关性和增加值在天津农业用水量约为0.7,但相关性与供水总量只有0.43。尽管工业增加值和总供水之间的相关性达到0.57,还有与其他评价指标相关性的问题。第三产业增加值之间的相关性和人均水资源只有0.65,而相关总供水、人均用水量,国内用水量都是0.75以上。常住人口与水资源之间的关系指数相对较好,但相对而言,常住人口之间的相关性和人均水资源仍然缺乏与其他指标。

在图3之间的关联度,第一产业的附加值和农业用水量只有0.57,和增值的主要产业之间的关联度和总供水只有0.61。之间的相关程度,工业增加值和供水总量只有0.49,工业用水和相关性的程度是0.66。建筑业增加值之间的相关性和供水总量只有0.54,和相关工业用水是0.46。之间的关联度第三产业增加值和供水总量只有0.51,这是相对远离其他水资源指标的关联度。常住人口之间的关联度和总供水是0.51,人均用水量的关联度是0.49,和人均水资源的关联度为0.55,但与国内用水量关联度为0.75。

简而言之,从京津冀的角度作为一个整体,经济体系的指标之间的相关性和总供水相对较低,而他们中的大多数都是在0.4 - -0.5的范围。在这三个地区,第一产业的增加值之间的相关性和农业用水相对较好,工业增加值之间的相关性和建筑业和工业用水很差,0.40 - -0.61的范围内。第三产业增加值之间的相关性和常住人口和水资源系统相对较好。熵值的大小代表了协调两者之间的关系程度,熵值越大,更好的协调程度,熵值越小,越协调程度。

5.2。水资源系统的熵值排序

从表7,增加值之间的排名主要的工业和农业用水是第一,但值添加的主要行业和总供水仅排名第六。工业增加值和工业用水量之间的排名是第七,和总供水和工业增加值之间的排名只有第四。熵建筑业增加值之间的排名和工业用水量是第七。这表明这两个系统之间存在一个大问题。

看着两个系统之间的灰色关联熵值排名从表8,它是发现,在北京的供水总量,经济体系中的几个行业的附加值排名第四和第五。农业用水量仅排名第四,和工业增加值和工业用水量的排名是第七。

从灰色关联熵在表9之间的协调程度,第一产业的附加值和总供水较低,工业增加值之间的协调程度和工业用水量较低,排名第五。同样地,我们发现之间的关联熵排名建筑业和工业增加值用水量是第七,和整个第二产业与工业用水量的关系不大。第三产业的增加值已经高度的协调与国内水,但它有一个低程度的配合总供水。

5.3。预测在京津冀地区的熵

5.3.1。灰色关联熵的经济系统

表10- - - - - -12显示整体经济系统之间的灰色关联熵值和京津冀地区的水资源。表10北京,表中显示了特定的值11显示了特定的值在天津和表12显示了河北特定的值。

5.3.2。预测的熵

本文选择的最优顺序是粒子群算法,然后是女性生殖器切割(1,1)是用来预测的灰色熵值京津冀地区的经济系统和水资源系统。的结果计算出最佳秩序和日军值粒子群如表所示13和详细的预测数据如下所示。

从熵的变化从2015年到2024年,在北京的人物4显示一个下降的趋势。灰色关联熵的值代表了力量的协调;值越大,越强的协调。增值的主要行业,工业建筑行业的附加值,其他经济系统指标,和相关的水资源系统的熵值逐年下降,表明两个系统之间的协调是越来越糟了。

从天津的熵变值从2015年到2024年在图5,总体趋势是下降,表明天津之间的协调的经济指标和水资源系统也变得越来越差。

从河北省熵的变化从2015年到2024年在图6,四项指标的熵值主要产业附加值,建筑业增加值、第三产业增加值,常住人口逐年减少。之间的协调程度,每一个指标和水资源系统正变得越来越低。然而,从图可以看出6工业增加值已经随着时间的增加,表明工业增加值和水资源系统越来越密切相关。

5.3.3。计算熵变

从表14,北京从2015年到2024年的熵变值显示,整个经济系统的熵变值改变了由正转负,表明这两个系统是在一个健康、有序的方向发展。然而,比较熵变值在2023年与熵变值在2024年,它是发现,熵变值有变化的趋势从负值积极的价值。

从表15天津的熵变值从2015年到2024年,可以看出整个经济系统的熵变值改变了由正转负,表明这两个系统是在一个健康、有序的方向发展。然而,从第一产业增加值的熵变,工业增加值、建筑业、第三产业在2022年,它显示了一个从消极到积极和无序的发展趋势。

根据河北省的熵变值从2015年到2024年在桌子上16,熵的值变化的工业增加值已经积极和价值增加一个积极的方向。虽然其他经济体系从正到负指标发生了变化,他们将改变从2023年到2024年。近年来的熵变,它往往成为积极的。

简而言之,水资源之间的相关性和京津冀地区的经济系统不是很接近许多问题。虽然熵值不断降低和协调程度显示了一个下降的趋势,熵的变化反映了一种只要提出合理的改进方法和策略,两个系统之间的亲密关系将显著提高,从而达到良好的京津冀地区的发展。

6。研究的意义和局限性

6.1。研究的意义

“13日五年计划”强调了加强双重控制的行为,实施最严格的水资源管理制度。水决定生产,水决定了城市。通过促进的战略转型国家的经济和社会发展模式,我们可以实现经济增长,同时减少水的消耗。因此,合理部署之间的水资源系统和经济系统中扮演一个重要的角色在京津冀地区的未来发展。

京津冀地区提出了许多有效的方法减少用水,如节水和再生水的使用。然而,很少有学者可以从不同类型的产业合理分配水资源,尽可能实现工业需求之间的平衡和水供应,以减少水的浪费。因此,本文计算了灰色关联熵值和灰色关联熵水资源与经济系统之间的差异,这不仅可以为水资源合理配置提供建议在未来还能理性计划经济中的产业结构系统基于不同地区的水资源。

6.2。研究的局限性

这项研究有一些局限性[31日]。首先,基于工业调整的要求,河北省制造业集聚的现象出现(31日),浓度工业活动对水资源的影响本文不考虑。在未来的研究中,我们将考虑产业集中度的影响水资源的合理配置和产业集聚的影响其他行业用水的分配。其次,京津冀地区的分工不是很详细,它不是根据城市或区域划分,并且没有水供应和每个城市或区域的计划。未来的研究可以更详细和全面,因此研究结果更符合每个地方的特征。

7所示。结论

本文构造一个水资源系统(供水总量、人均用水、农业用水、工业用水、生活用水的消耗,生态用水量,和人均水资源)和经济系统(第一产业增加值、工业增加值、建筑业增加值、第三产业的增加值,常住人口)。灰色关联熵模型是用来计算water-economic系统之间的熵值,然后计算熵的不同来确定未来发展两个系统之间的关系。

京津冀地区,其中大部分是灰色经济和环境之间的关系,研究了灰色环境与水资源之间的关系,经济和能源之间的关系。然而,经济与水资源之间的关系是被大多数人所忽视,而很少有研究水资源经济指标和指标之间的关系。结果表明,灰色总供水和经济指标之间的相关性很低(只有0.4 - -0.5)。然而,从正到负熵的不同变化,表明这两个系统之间的关系是在一个健康、有序的方向发展。这种变化表明,一些学者正在准备开展节水从工业的角度分类研究和部署供水计划。这个项目符合该节水政策。

通过研究发现,工业增加值之间的熵值在经济系统和水资源系统的工业用水量非常低,这表明政府的节水计划不从工业的角度来看。当地居民的数量之间的关系和人均水消费量很穷,所以居民可以开始自己倡导有效节水项目“水”等多种用途。从企业的角度来看,他们应该积极预测未来自己的用水,用水,同时加强设备的节水效果。三方共同努力,把有限的资源无限的收益。

提出水资源之间的相关性和经济制度只是补充经济效益之间的联系,合理使用水资源。这是必要的,以确保经济快速发展,同时确保最少的利用资源。使用这个灰色关联评价方法可以有效地分配不同行业用水。这种方法不仅可以减少材料和金融资源的不合理分配水资源,还从源减少水的浪费资源。更重要的是,这种方法的多样性丰富了节水措施,也可以减少水资源的浪费的前提下确保经济持续发展。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(71871084和U20A20316),河北的优秀青年科学家基础教育部门(SLRC2019001)、河北省自然科学基金(E2020402074)和邯郸的社会科学联合会项目(2021058和2021058)。