DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 最近的一项研究表明，在中国，男同性恋者向父母、雇主和同事透露自己性取向的比例非常低，分别为5%、4%和13% (Liu & Choi， 2006)。同样，只有4.9%和11.1%中国女同性恋者分别向父亲和母亲透露自己的性取向(Chow & Cheng， 2010)。出柜是指LGB (女同性恋，男同性恋，双性恋)个体向自己承认自己的性身份并向他人表露自己性身份的过程。对于LGB个体来说，这是一个重要的决定，因为它可以标志着一个新的自我接受水平，也可以让他们生活中的其他人了解他们是谁的重要部分。此外，性取向的表露是一种反复发生的情况，即使是对于那些认为自己“已经出柜”的人。在一个人的生活中，向不同的他人公开自己的想法是一个不同的过程，每个决定都要仔细权衡，因为每次公开都会带来不同程度的风险和好处(Evans & Brodio， 1999)。风险和收益的不同程度通常与这样一个事实有关，即出柜是一个互动的过程，因为LGB个体必须应对他/她要出柜的对象的反应(Evans & Brodio， 1999)。有些反应可能包括接受、困惑、歧视，甚至暴力(Evans & Brodio， 1999)。有证据表明，这种对可能的反应的权衡是“出柜”过程的一部分。相关研究表明(Wells & Kline， 1987; Evans & Brodio， 1999)，在个人向他人透露自己的性取向之前，他们倾向于通过概括地提出LGB性取向并观察同龄人的反应来判断同龄人可能的反应。性取向的差异与出柜有关。Lewis等人(2009)发现，与女同性恋和男同性恋者相比，双性恋者更不容易出柜。Koh和Ross (2006)以1304名女同性恋、双性恋和异性恋女性为样本，得出了类似的结果。 由于中国传统儒家文化的影响，婚姻和生殖不仅是一项权利，而且还是一项义务，通常被视为延续家庭血统的不可改变的原则(Hesketh， Lu， & Xing， 2005; Yu， Xiao， & Xiang， 2011)。这可能会增加性少数群体的婚姻压力及结婚意图，考虑到他们是要向父母出柜还是按照父母的期望结婚(Li， 1998; Min， 2013)。来自中国的一项调查表明，对于男同性恋者来说，出柜是婚姻压力的预测因素。已经向他人透露了自己的性取向身份的男同性恋者，对异性婚姻的渴望会降低(Wang et al.， 2011)。 当出柜时，很多人会感受到放松、自豪和真实(Evans & Brodio， 1999)。与之形成对比的是那些没有出柜的人，他们报告说经历了低自尊、抑郁、孤僻和自我毁灭的行为(Waldner & Magruder， 1999)。那些不出柜的人无法获得LGB团体的正式和非正式支持，这可能导致进一步孤立感。在中国，同性婚姻是非法的，LGB个体仍因其性取向而遭受耻辱、偏见和不良事件的发生(Chow & Cheng， 2010; Liu & Choi， 2013)。以往的质性研究表明LGB群体遭受来自父母的巨大的婚姻压力(Jiang， Liu， & Chen， 2013; Peng， 2014)。在此背景下，婚姻压力也对性少数群体的心理健康产生影响。 在西方文化背景下，对同性恋与双性恋群体的婚姻压力与出柜情况的研究有很多。但在中国特有的文化背景下，相关研究相对空白。本研究通过对中国同性恋与双性恋群体的婚姻压力、出柜情况、以及心理健康进行探究，进一步了解三者之间的关系。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究方法 2.1. 被试 本研究以问卷星为发放途径，在豆瓣、微博、百度贴吧等平台发放。共收取了2135份问卷，进行筛选后，最终有效问卷为560份。有效样本包括同性恋者337人(60.2%)，双性恋者223人(39.8%)。出于伦理和法律，年龄在18以下的问卷作为无效问卷剔除。被试需要报告的人口学变量有性别、年龄、性取向、性别角色、月收入水平、受教育程度、成长地区、居住地区。详情见表1。 Table 1 Demographic characteristics of homosexual and bisexual group 同性恋 双性恋 No. % No. % 性别 男性 223 66.2 124 55.6 女性 114 33.8 99 44.4 年龄 18~25岁 199 59.1 129 57.8 26~30岁 93 27.6 58 26.0 31~40岁 38 11.3 32 14.3 41~50岁 6 1.8 3 1.3 51~60岁 1 0.3 1 0.4 关系角色 1 (T) 120 35.6 75 33.6 0 (P) 95 28.2 66 29.6 0.5 (H) 114 33.8 73 32.7 其他 8 2.4 9 4.0 受教育程度 初中及以下 10 3.0 7 3.1 普通高中及中职 42 12.4 31 13.9 大学专科及本科 255 75.6 177 79.4 硕士研究生及以上 30 8.9 8 3.6 月收入水平 0~2000元 75 22.3 40 17.9 2000~5000元 107 31.8 76 34.1 5000~10000元 115 34.1 94 42.2 10000元以上 40 11.9 13 5.8 居住地区 乡村 45 13.4 42 18.8 城镇 292 86.6 282 81.2 成长地区 乡村 116 34.3 85 38.1 城镇 221 65.5 138 61.9 情感关系状态 单身 149 44.2 73 32.7 不稳定的恋爱关系 87 25.8 97 43.5 稳定的恋爱关系 101 30.0 53 23.8 表1. 同性恋与双性恋群体的人口学特征 2.2. 研究工具 2.2.1. 婚姻压力 婚姻压力采用婚姻压力量表。该量表曾用于测量中国性少数群体的婚姻压力(Zheng， Hart， Noor， & Wen， 2020)。婚姻压力量表共11道题目，涉及三个维度：来自父母的压力、来自社会关系的压力以及来自自我的压力。使用的是5点李克特量表，从1“非常不同意”到5“非常同意”。分数越高，代表婚姻压力越大。该问卷在本次研究中克伦巴赫α系数为0.935。 2.2.2. 出柜情况 出柜情况采用OI量表(Outness Inventory)进行测量。OI是一个有11个条目的量表，设计用来评估男同性恋、女同性恋和双性恋个体向他人公开性取向的程度，使用的是7分的李克特量表，范围从1 (这个人肯定不知道你的性取向状况)到7 (这个人肯定知道你的性取向状况并且你们可以公开谈论)。0分表示该项目不适用。问卷分为三个维度，分别是家庭维度(母亲、父亲、兄弟姐妹、其他家人和亲戚)，社会维度(新认识的异性恋朋友、同事/同学、上司/老师、陌生人)，宗教维度(宗教团体中的成员、宗教团体中的领导)。总的出柜程度为三个维度的平均分。该问卷在本次研究中克伦巴赫α系数为0.878。 2.2.3. 心理健康 对于参与者的心理健康，本研究采用K6量表。K6量表包含抑郁、情绪波动、疲劳、无价值感的内疚以及焦虑。该量表曾用于测量中国性少数群体的心理健康。该问卷在本次研究中克伦巴赫α系数为0.876。 2.3. 数据分析 本次研究采用的数据分析软件为SPSS 26.0。首先用双变量相关分析对同性恋与双性恋群体的婚姻压力、出柜程度与心理健康进行相关分析。再使用分层回归分析对婚姻压力、出柜程度对心理健康的预测作用进行分析。最后使用process 插件(Hayes， 2012)对三个变量的关系进行探讨。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 相关分析 如表2所示，同性恋与双性恋群体的婚姻压力与心理健康存在显著相关(r = −0.101， P < 0.005)，婚姻压力与出柜程度存在显著相关(r = −0.171， P < 0.001)，出柜程度与心理健康存在显著相关(r = −0.143， P < 0.001)。三者之间两两相关显著。 Table 2 Correlation analysis matrix for each variable (n = 560 维度 1 2 3 1 婚姻压力 1 2 出柜程度 0.171 ** 1 3 心理健康 −0.101 * 0.143 ** 1 表2. 各变量间相关分析矩阵(n = 560) 注：*P < 0.05，**P < 0.01，以下相同。 3.2. 分层回归分析 在本研究中，采用分层回归分析加入出柜程度变量是否可以提高婚姻压力对心理健康的预测水平。已验证研究观测值之间相互独立(Durbin-Watson检验值为2.024)；回归容忍度均大于0.1，不存在多重共线性。以心理健康为因变量进行分层回归，其中，第一层变量为婚姻压力，第二层变量为出柜程度。Model 1 (M1)表示模型只放入婚姻压力变量对心理健康的预测作用；Model 2 (M2)模型表示放入婚姻压力与出柜程度变量对心理健康的预测作用，结果展示于表3。 Table 3 Multiple regression analysis of variables (n = 560 自变量 M1 M2 β se t β se t 婚姻压力 −1.01 0.22 −2.402* −0.129 0.022 −3.067** 出柜程度 0.165 0.117 3.917*** R 2 0.01 0.037 F 5.772* 10.631*** ΔR 2 0.01 0.027 ΔF 5.772* 15.341*** 表3. 分层回归分析(n = 560) 注：*P < 0.05，**P < 0.01，***P < 0.001以下相同。 3.3. 出柜程度在婚姻压力对心理健康影响中的中介作用模型 将同性恋与双性恋群体的婚姻压力作为自变量，出柜程度作为中介变量，心理健康作为因变量，构建中介模型。方程1中婚姻压力为预测变量，出柜程度为结果变量；方程2中婚姻压力为预测变量，心理健康为结果变量；方程3中婚姻压力为预测量，出柜程度为中介变量，心理健康为结果变量。结果表明，中国同性恋与双性恋群体的婚姻压力对出柜程度有显著影响；出柜程度作为婚姻压力对出柜程度影响的中介变量，结果显著(见表4)。 Table 4 Mediation effect of perceived pressure to get married between outness and mental health (n = 560 变量 方程1 (结果变量：出柜程度) 方程2 (结果变量：心理健康) 方程3 (结果变量：心理健康) β t β t β t 婚姻压力 0.328 4.0956*** −0.0538 −2.4025* −0.0688 −3.0665** 出柜程度 0.4583 3.9168*** R 2 0.0292 0.0102 0.0368 F 5.7719* 10.6307*** 16.7740*** 表4. 出柜在婚姻压力与心理健康间的中介作用(n = 560) 注：*P < 0.05，**P < 0.01，***P < 0.001，均为双侧。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 因为中国的同性婚姻非法背景(Chow & Cheng， 2010; Liu & Choi， 2013)，中国同性恋和双性恋个体遭受的来自婚姻的压力是巨大的。以往的质性研究表明LGB群体遭受来自父母的巨大的婚姻压力(Jiang， Liu， & Chen， 2013; Peng， 2014)。婚姻压力也对性少数群体的心理健康产生影响。本研究结果表明，中国同性恋与双性恋群体的婚姻压力对心理健康的影响显著，婚姻压力越高，心理健康程度越低。婚姻压力对出柜的影响显著，这可能是由于来自父母、人际与自我的婚姻压力，促使同性恋与双性恋群体进一步探寻自身的性取向，做出出柜的决定。 结果表明，LGB个体越是公开自己的性取向，他们就越幸福。有研究揭示了出柜与较高的自尊、学习成绩以及较低的焦虑和抑郁之间的联系(D’Augelli et al.， 2005; Jordan & Deluty， 1998; Ueno， 2005; Vincke & Van Heeringen， 2002)。以往研究中，出柜程度对心理健康的影响结果不一。本研究表明出柜程度与心理健康相关显著，出柜程度越高，个体心理越健康。出柜程度在中国同性恋与双性恋群体婚姻压力对心理健康的影响中作为中介变量，有部分中介作用。同性恋与双性恋群体的婚姻压力对心理健康的影响，通过出柜程度的中介作用，负性影响减少，这也表明了出柜对性少数群体的重要意义。 性少数群体的出柜程度心理健康是由个体差异及外在环境多种因素共同决定的。在之后的研究中，可以进一步探讨婚姻压力对出柜程度影响的内在机制，以及在同性恋与双性恋不同群体中，结果是否存在差异。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 中国同性恋与双性恋群体的婚姻压力、出柜程度与心理健康两两显著相关。婚姻压力与心理健康呈负相关，与出柜程度呈正相关；出柜程度与心理健康呈正相关。 2) 通过层次回归分析，婚姻压力对心理健康具有负向预测作用；纳入出柜程度变量之后，模型对心理健康的预测程度显著增加。 3) 同性恋与双心理群体的婚姻压力部分通过出柜程度影响心理健康，出柜程度的中介作用显著。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 以石羊河下游野生黑果枸杞为研究对象进行平茬处理，经过平茬后3年的连续观测表明平茬后，萌芽时间提前了7天左右，经过3年的生长完全恢复到平茬前的生物量，新萌生的一级分枝平均长度可达70.5 cm，基部直径15.72 mm。同时，分析了平茬黑果枸杞林地土壤水分的变化，表明平茬措施的实施，降低了林地植被对土壤水分的消耗，使平茬区0~80 cm土层3年平均土壤含水率均高于ck。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 黑果枸杞(Lycium ruthnicum)属茄科枸杞属，为多年生灌木，常带刺或无刺，野生黑果枸植狭，花1~2朵生于枝条上；果实为浆果，稍膨大成半球状，有时顶端稍凹陷，直径4~9毫米。种子肾形，褐色或紫黑色，长1.5毫米，宽2毫米 [ 1 ]。 黑果枸杞具有很强的根蘖能力，抗旱性强、耐贫瘠，尤其具有极强的耐盐性。在我国主要分布区域遍及新疆、青海、宁夏、甘肃等省区，可正常生长于大多植物都无法生长的高盐渍化环境中，并在分布区盐渍化土地综合治理、护路护坡、防止水土流失、防风固沙过程中发挥着良好的作用 [ 2 ]。此外，黑果枸杞同时具备药用、食用功效，是“丝绸之路”上药用植物的主要代表，其果实、根皮均可入药，被历代中医、藏医、维医普遍使用，并具有荒漠“黑玛瑙”的美称 [ 3 ]。目前，采用黑果枸杞作为原材料加工、生产的产品主要包括饮料类、保健商品类、药品类、色素类等，这些新技术、新方法的应用加速了黑果枸杞开发利用的产业化进程 [ 4 ]。 丰富的营养价值、商用价值以及潜在的药用价值，加上经济利益的驱动，导致黑果枸杞野生资源受到大规模的掠夺性开采，传统分布区自然生长条件日益变差，群落植被严重退化，有的地区甚至成片死亡，已对其它伴生植物的生长造成很大的威胁。此外，由于野生居群的规模及分布区域的迅速减少，又导致黑果枸杞果实数量减少，远远满足不了市场的需求 [ 5 ]。鉴于以上原因，黑果枸杞人工繁育技术被众多学者广泛研究与开展，主要研究集中在播种育苗方面，通过对黑果枸杞种子萌发期抗逆性研究，证明黑果枸杞种子在萌发期及幼苗期具有很强的耐盐性，也有学者进行了黑果枸杞组织培养研究 [ 6 ]。关于平茬更新复壮方面，目前还没有报道。 平茬是根据绝大多数植物的生长具有“顶端优势”的生物学的特点，将苗木从根颈处全部剪截去上面的枝条或保留部分枝条，使之重新发出新的枝条和主干，以达到增产和控制苗木株型目的的技术。平茬后的苗木，在植物自身“内源生长激素”刺激和根部积累的大量养分供应的双重作用下，发出新的不定芽，持续生长为新的主干或灌丛，平茬后树势增强，生长旺盛，病虫危害减少，苗木优质化程度大大提高。目前，平茬复壮技术已成为荒漠区及其它地区衰老灌木林更新抚育的重要手段之一，但至今尚未见到有关黑果枸杞平茬复壮技术研究的报道。因此，本文以衰老黑果枸杞的未平茬植株作为对照，研究了不同平茬高度对黑果枸杞冠幅、株高等生长指标以及林地水分的影响，旨在探寻最适宜黑果枸杞平茬复壮方式，为黑果枸杞的人工管理利用与保护以及衰退种群的更新复壮提供理论依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 样地选择与试验方法 2.1. 样地选择 试验样地位于石羊河下游盐碱荒地，海拔1300~1311 m，地理坐标39˚01′30″N~39˚03′28″N、103˚35′57″~103˚37′56″E，年均温度7.4℃，年均降水主要集中在7~9月，平均降雨量80~90 mm，气候干旱，降雨稀少，蒸发强烈，光照充足，昼夜温差大，属于典型的干旱荒漠气候。地带性土壤以灰棕漠土为主，盐碱化程度高。灌木种主要有白刺(Nitraria tangutorum)、盐爪爪(Kalidium foliatum)、黑果枸杞、红砂(Reaumuria songarica)等；草本植物有田旋花(Calystegia hederacea)、藜(Chenopodium album)、盐生草(Halogeton glomeratus)、狗尾草(Setaria viridis)、碱蓬(Suaeda glauca)、骆驼蒿(Peganum nigellastrum)等。 2.2. 试验方法 样地设置试验于2016年4月底进行，共选择5块相连的样地，每个样地的长80 m，宽40 m，每两个样地间间隔2 m，对平茬样地实施封围，严禁人为破坏及牲畜啃食、践踏破坏。 平茬时间及方式：为保证林地中植被防护效益的持续性，选择当年10月底植物生长停止季节对样地中生长的黑果枸进行不同方式的平茬操作，具体为：根据黑果枸杞平茬植株留茬高度的不同，将平茬方式分为3种，即全平茬(传统的根颈处平茬方法，从根颈处全部剪除上部的主干及枝条，留茬高度0 cm，记作A)，1/2平茬(将黑果枸杞树冠1/2截除而保留1/2，留茬高度约为30 cm~40 cm，记作B)，对照处理不做平茬处理(CK，记作C)。 2.3. 指标测定及方法 植株生长测定：根据代表性和典型性原则选择立地条件和优势植物种类一致的地段，于次年9月底在各个平茬处理的样方内设置3个面积为10 × 10 m的小样方进行跟踪调查。其中，新生枝数量为每年萌发的当年生枝条数；株高为每丛中最高一株测定自然状态丛的高度；枝条基径用精确度为0.01 mm游标卡尺贴地面测量，即选取每丛中3~5枝最粗的萌生枝条取均值作为进行测定；对灌丛进行东西和南北两个方向的冠幅测定。 地上生物量的测定：从每块样地内选择标准丛(由平均地径、平均高、平均冠幅、平均分枝数确定)3丛，再从中选出标准枝10枝，采用电子秤测定生物量，而后带回实验室在烘箱中80℃下烘至恒重，测定干重，推算单丛生物量、单位面积总生物量。根据每木检尺结果选择生长指标参数接近平均值的小格子样方，将小格子内的植株全部刈割并分为活枝、死枝和叶分别进行称重。 单丛生物量 = (标准枝干重/标准枝鲜重) × 丛鲜重 单位面积总生物量 = 单丛生物量 × 灌丛密度 土壤含水量测定：由于0 cm~100 cm土层土壤含水量的变化受气象因素影响比较大，本文选择样地内固定样点0 cm~80 cm土层的土壤含水量进行取样调查，由上至下每20 cm用铝盒取样，室内105℃烘干称重，计算土壤含水量。取样时间为平茬初期5月中旬以及8月、10月的中旬。通过对植株生长指标以及土壤含水量的测定，综合评价平茬更新对黑果枸杞更新、果实产量及防风固沙效益的影响。 2.4. 数据处理 利用Excel和SPSS19.0数据统计分析软件进行分析和处理，并进行方差分析，获得不同平茬处理下样地土壤水分的动态变化以及人工平茬对黑果枸杞生长的影响结果。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果与分析 3.1. 平茬处理对黑果枸杞枝条萌发的影响 植物的物候期主要随着气候的变化而变化。平茬处理在10月中下旬进行，此时黑果枸杞已经停止生长，进入休眠期。平茬去除了黑果枸杞的顶芽，消除了顶端优势，加上平茬处理后经过一个冬季的水分、养分的蓄积，使萌芽时间大大提前。自然环境条件下，黑果枸杞一般于4月中下旬开始萌动。表1显示，不同平茬处理方式对黑果枸杞枝条开始萌芽时间影响较大。平茬后当年，未平茬的黑果枸杞萌发时间为4月19日，而萌发最早为全平茬的处理，1/2平茬处理后枝条最早萌发时间均提前于对照处理。 Table 1 Effects of different flat stubble treatments on Germination of Lycium ruthnicu 平茬后萌发时间 Germination time after flat stubble 平茬处理方式Flat stubble treatment 全平茬 (A) Full cropping (A) 1/2平茬 (B) 1/2 cropping (B) 未平茬 (C) Unlevelled stubble (C) 平茬1年后新枝最早萌芽时间 The first budding time of new branch after one year of flat stubble 4月11日 4月13日 4月19日 平茬2年后新枝最早萌芽时间 The second budding time of new branch after one year of flat stubble 4月15日 4月8日 4月15日 平茬3年后新枝最早萌芽时间 The third budding time of new branch after one year of flat stubble 4月14日 4月12日 4月17日 表1. 不同平茬处理方式对黑果枸杞萌动的影响 经过平茬后连续3年的观测，黑果枸杞最早开始发芽为平茬后第2年1/2的处理，于4月8日开始发芽，较相同平茬方式处理下其它年份提前了4 d~6 d，较未采取平茬处理的黑果枸杞提前7 d~11 d，且黑果枸杞整丛的发芽基本可以在2 d~3 d内完成。 3.2. 平茬处理对黑果枸杞生长的影响 平茬处理后不同年份对样地内生长的黑果枸杞植株调查发现，不同平茬方式处理对黑果枸杞新生枝萌发数量、长度、粗度及生物量、结实量等具有显著影响。如表2，黑果枸杞经过平茬后，促进根基部产生更多的新生枝条，平茬后枝条萌发数量总体呈随平茬年限的增加而逐渐增多的趋势，其中萌发后3年间， Table 2 Variance analysis of growth indexes of Lycium ruthnicum after different flat stubble treatment 平茬后年份 Flat crop year 平茬处理 Flat crop treatmen 新生植株生长指标 Growth Index of new plant 萌发数/条Germination number/strip 枝条死率/% Death rate of branches/% 新生枝条平均长度/cm 枝条平均粗度/cm Average length of new shoot/cm 平均冠幅Average crown size 生物量/kg Biomass/kg 结实量/g Fruiting weight/g 平茬后1年 The first year of flat stubble A 22.16 b 28.13 b 27.09 c 0.64 a 37 × 29 1.02 b − B 30.41 a 25.16 b 30.61 b 0.51 b 42 × 37 1.25 a − C 23.83 b 30.02 a 36.88 a 0.43 c 43 × 32 1.14 a − 平茬后2年 The second year of flat stubble A 30.87 a 28.61 b 35.28 a 0.39 a 48 × 44 1.21 a 0.41 b B 25.11 b 24.33 c 27.19 b 0.41 a 59 × 44 1.05 b 0.49 b C 20.61 c 35.16 a 28.34 b 0.3 b 69 × 56 0.89 c 0.73 a 平茬后3年 The third year of flat stubble A 28.61 b 24.96 a 23.22 c 0.59 a 40 × 35 1.69 ab 0.26 c B 38.43 a 24.03 a 31.33 a 0.42 c 47 × 39 2.05 a 0.44 b C 32.39 ab 26.11 a 27.82 b 0.51 ab 48 × 44 1.43 b 0.51 a 表2. 不同平茬方式处理后黑果枸杞生长指标的方差分析 注：不同字母表示各平茬年份不同平茬方式间差异显著，P < 0.05，下同。 1/2平茬处理的枝条萌发数量均为最大值，并与其它各平茬处理间呈显著差异，未经过平茬处理的植株，由于顶优势的存在，茎基部腋芽的生长明显受到抑制，出芽率和生长率大大降低，萌发新生枝条的能力差。平茬后枝条死亡率总体呈随平茬年限增加而逐渐减小得趋势，其中各个年限中死亡率最大值均为未采取平茬措施的处理，采用1/2平茬处理的死亡率均为最小值；平茬后不同年限，新生枝条平均长度、粗度及平均冠幅变化不尽一致；平茬后第1~3年，经过平茬处理后的黑果枸杞新生枝条的萌发数量均大于未平茬的对照植株，新枝萌发条数平均值大小关系为：平茬后1年C > B > A；平茬后2年A > C > B；平茬后3年B > C > A。平茬后3年间生物量随着平茬年限的增加而增加，平茬后第1年，1/2平茬处理的生物量为最大值；平茬后第2年，采用全平茬方式处理的生物量为最大值；平茬后第3年，生物量迅速增加，1/2平茬处理的生物量为2.05 kg，并与其它两平茬处理间呈显著差异。结实量方面平茬后第1年，新生枝条没有开花现象，均进行营养生长；平茬后第2年，大部分枝条有开花结果现象的发生；平茬后第3年，灌丛全部恢复生长，开始正常开花结实。 3.3. 平茬处理对林地水分的影响 平茬处理对黑果枸杞林地土壤水分得影响如图1~3所示，平茬后各年份中，林地土壤水分均表现为平茬当年得10月 > 8月 > 5月。各个平茬方式处理中基本表现为B > A > C，即采用1/2平茬处理得效果最好，其次为全平茬处理，ck林地土壤水分较差。 图1. 平茬后1年黑果枸杞林地土壤水分 图2. 平茬后2年黑果枸杞林地土壤水分 图3. 平茬后3年黑果枸杞林地土壤水分 平茬后第1年，5月、8月、10月各月份中采用A、B两种平茬处理的林地土壤水分间无显著差异，但均与ck处理间呈显著差异。平茬后第2年，经过各平茬处理后的黑果枸杞林地土壤水分变化较大，其中5月份平茬方式B与ck处理林地土壤水分较大，并均与A处理间呈显著差异；8月和10月份林地土壤水分较高，两月份中采用B平茬处理的黑果枸杞林地土壤水分均较大，采用A平茬处理及ck中土壤水分均较小。 平茬后第3年，不同平茬方式处理后，给月份中林地土壤水分趋于稳定，其中5月份，经过A、B两处理后的林地水分均大于ck；8月份B平茬处理后的林地水分显著大于A 处理及ck；10月份，采用A、B两种平茬处理后的林地土壤水分显著大于ck。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 平茬技术是人工辅助植物更新复壮的重要手段之一。平茬对黑果枸杞衰老植株更新复壮的效果较为明显。经过平茬处理的黑果枸杞植株新省枝条的萌发数量，新生枝条长度、冠幅、生物量等指标均呈增大趋势，由于平茬剪除了大量枝条，因此在平茬后第1年结实量较小，后期随着平茬年份的增加逐渐增大。平茬措施的实施，降低了林地植被对土壤水分的消耗，因此，采用两种平茬方式后的林地土壤水分均高于ck。所以，有计划地进行合理的机械平茬，增加林地土壤含水率的同时，更有利于植物自身繁衍与保护。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文主要研究“穿越沙漠”游戏的最佳策略。“穿越沙漠”游戏，实质是以剩余资金最大化为目标的策略最优化问题。在只有一名玩家，且整个游戏时段天气状况事先已知的情况下，首先，根据是否补给物资和挖矿的条件，将全部路径分为三类，运用Dijstra算法计算每类最短路径。其次，针对每类路径建立单目标最优化模型，结合物资的携带率和天气情况，对比得到最佳策略。最后，分析算法的复杂度，可知本文算法复杂度低于遍历算法。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 现有如下“穿越沙漠”游戏：玩家利用初始资金购买不超过负重上限的水和食物(包括食品和其他必需品)，并根据一张地图，从起点出发，在沙漠行走。途中玩家将遇到不同天气情况，最终目标是在规定时间内顺利到达终点并剩余尽可能多的资金。根据游戏规则：遇到沙暴天气，玩家必须停留在原地，到达终点后可退回剩余水和食物，每箱退回价格为基准价格的二分之一。不同天气消耗水和食物的数量不同，玩家可抵达矿山挖矿获得资金，也可选择抵达村庄购买物资。
system: [SYSTEM]

user: 2. 问题分析 游戏中存在村庄、矿山的设定，玩家可在矿山挖矿获得资金，挖矿一天获得的资金为基础收益，其物资消耗为基础消耗的3倍，沙暴日可以挖矿。玩家在村庄可用任意资金购买资源，物资价格为基准价格的2倍。“穿越沙漠”的最佳策略由路径、物资、天气三方面构成。当只有一名玩家，且整个游戏时段天气状况事先已知，需在充分考虑物资、天气的基础上，得到花费最少资金的最优路径，还需考虑特殊天气(如“沙暴”天气)玩家状态。针对物资，需比较水和食物的携带率，在不超过负重的情况下，携带尽可能多的携带率高的物资，以合理安排水和食物的购买数量。得到最佳策略后，进一步优化算法，降低算法复杂度。
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型建立与求解 经归纳，全部路径可分为三类，第一类：玩家从起点出发，直接抵达终点；第二类：玩家经过矿山挖矿不经过村庄补给物资；第三类：玩家经过村庄补给物资也经过矿山挖矿，根据最短路径的计算，三类最短路径具体见图1。 如图1中，短路径为第一类路径：玩家从起点出发，直接抵达终点。长路径为第二类和第三类路径，区别在于是否在村庄补给物资。 针对第一类路径，运用Dijstra算法，建立邻接矩阵，结合物资、天气的影响可得到最大剩余资金 E 1 为9410元。 针对第二类路径，由于村庄补给物资价格为基准价格的2倍，应在起点购买尽可能多的物资，以剩余资金最大化为目标函数，可建立单目标最优化模型 [ 1 ]： 目标函数： E 2 = M 原 + S 挖 ∑ i = 1 3 x i − N ( t i ， x i ) (1) 约束条件： { 0 ≤ ∑ i = 8 10 ( x i + t i ) + ∑ i = 1 3 t i ≤ 30 w e i g h t ≤ 1200   kg p r i c e ≤ 10000   y 式中， N ( t i ， x i ) 表示穿越沙漠过程中消耗的物资金额。 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ) 分别对应在矿山时晴朗、高温、沙暴对应的天数。 t i ( i = 8 ， 9 ， 10 ) 分别对应从矿山到终点晴朗、高温、沙暴对应天数。通过matlab程序即可得到最佳策略， E 2 剩余资金为7690元。 图1. 路径分类 针对第三类路径，玩家选择在村庄补给物资、在矿山挖矿，比较挖矿结束后直接到达终点和挖矿结束后到村庄补给物资，再抵达终点这两种路径的剩余资金，游戏地图可简化，见图2。 图2. 第三类路径区域划分 其中，起点至村庄的路程称为第一部分，村庄与矿山之间的往返路程称为第二部分，村庄至终点的路程称为第三部分。计算得知，任意路径第一部分的最佳策略固定不变。第三部分的最佳策略，仅需考虑由第二部分不同策略引起的天气变化情况，第二部分玩家收益 [ 2 ] 为： P = S 1 − S 2 − S 3 (2) 阐述了通过挖矿获得的资金、矿山与村庄之间补给消耗金额和挖矿过程消耗金额的关系，得到第二部分的收益。求解时，模糊控制，假设游戏期间都为“高温”天气，“挖矿结束后直接抵达终点”路线的收益为1200元，“挖矿结束后到村庄补给物资，再抵达终点”路线的收益为800元。因此，“挖矿结束后直接抵达终点”路线为最佳路线。以剩余资金最大化为目标函数，可建立单目标最优化模型： 目标函数： E 3 = M 原 + S 挖 ∑ i = 1 3 x i − N ( t i ， x i ) − ∑ i = 1 ， 2 j = 1 ， 2 n x i j D i f f e r e n c e i j (3) 约束条件： { ∑ i = 1 3 ( x i 1 + x i 2 ) ≤ 1200   kg min ( ∑ i = 1 3 x i 1 ) > 379 min ( ∑ i = 1 3 x i 2 ) > 349 式中， D i f f e r e n c e i j 代表不同地点物资差价， x i j 代表购买物资箱数( i = 1 ， 2 分别表示起点、村庄，分别表示水和食物)。根据条件，可知需在起点购买最大数量的物资，村庄所购物资仅需保证存活即可。为确定水和食物的购入比例，可定义如下占重率公式 [ 3 ]，即： ω = p r i c e u n i t w e i g h t u n i t × ∑ i = 1 3 a i c i j (4) 其中， p r i c e u n i t 代表物资单价， w e i g h t u n i t 代表每箱物资重量， a i ( i = 1 ， 2 ， 3 ) 分别代表30天内晴天、高温、沙暴占比， c i j 代表不同情况下所需物资( j = 1 代表水， j = 2 代表食物)。 ω 越大，表示相同物资单价，所占重量越小，水和食物的携带率见表1。 Table 1 System resulting data of standard experimen 物资 携带率 水 12.525 食物 35.500 表1. 物资携带率 观察表1可知，食物的携带率大于水，因此仅购买生存所需水即可，剩余负重全部用于购买食物，得到最大剩余资金 E 3 为10，430元。 最终，已知天气情况时一名玩家的最优策略为：1→25→24→23 (停留一天)→22→9 (停留一天)→15 (补给物资)→13→12 (停留九天，第17、18天原地停留，剩余七天挖矿)→14→16→17→21→27，剩余资金为10，430元。 设玩家花费d天完成游戏，地图共p个区域，可携带的食物或水n箱。算法最外层对i (天数)的循环 O ( d ) ，对j (所在区域)的循环 O ( p ) 。对每个 ( i ， j ) 判断，若在村庄，更新购买物资复杂度为 O ( n 2 ) 。根据复杂度计算程序，可得三种路径算法复杂度为： O ( b × p × ( n 2 + n 2 + n 2 ) ) = O ( b p n 2 ) ，Dijstra算法优化路径算法复杂度为： O ( b n q n 2 ) = O ( b d n 2 ) ，其中 p > q ，则算法得到优化，程序运行时间减少。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 综合考虑路径、物资、天气要素，结果更接近最优策略。根据是否补给物资和挖矿，将路径分成三大类，进一步细分第三类路径，运用Dijstra算法求出每类路径的最短路径，建立单目标最优化模型，结合物资携带率和天气情况，得到已知天气情况下的最佳策略。最后，经复杂度分析，可知本文算法复杂度低于遍历算法复杂度。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 花育6803是以鲁花11号为母本、花育16号为父本，利用人工杂交、经系统选育而成的珍珠豆型小粒花生品种，具有生长势强、果型整齐、结果集中、综合抗病性较好等优点。2015年在辽宁省花生品种区域试验中，花育6803荚果平均产量4243.20 kg/hm 2 ，比对照白沙1016增产14.71%，在7个试点中全部增产。2016年4月通过辽宁省非主要农作物品种备案委员会备案(辽备花2015011)。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 花生是我国重要的经济作物和油料作物，更是出口创汇的主要农产品 [ 1 ]。特别是近10年来，我国花生生产和消费持续增长，2019年我国花生播种面达到465万hm 2 ，约占世界花生种植面积的17.8%，产量达到1752万t，约占世界总产的39.2% [ 2 ] [ 3 ]。相比较于我国其他油料作物(含油菜、向日葵、芝麻、胡麻)，花生具有总产量最高、单产最高、产油效率最高、种植业效益最好、国际竞争力相对最强的优势，因此花生产业对增加农民收入、改善人民生活、增加农产品出口创汇有着重要意义 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。在我国种植业结构调整下，花生在保障我国食用油脂安全中的作用将越来越大 [ 4 ] [ 7 ] [ 8 ]。由于耕地面积的减少，我国粮油争地的矛盾日益突出。花生种植地多为山岭、丘陵地且土壤贫瘠、水肥缺乏的地块，因此花生苗弱、病虫害严重发生。尤其近些年来，花生生长季节经常旱涝不均，导致花生严重减产。鉴于此，对花生的耐瘠薄、抗逆性、高产、稳产等特性提出了更高的要求 [ 9 ] - [ 14 ]。为了解决花生实际生产中的良种需求，我们以高产、稳产、苗势强、适应性广、抗逆性强等为育种目标，采用杂交育种方法，育成高产、稳产、适应性广的花生新品种花育6803。
system: [SYSTEM]

user: 2. 品种来源及选育经过 2.1. 亲本材料 母本为鲁花11号，是莱阳农学院(现青岛农业大学)杂交选育成的中早熟大花生品种，具有综合农艺性状好，结果集中、荚果整齐、出仁率高，旱性强、适应性广，较抗叶斑病和枯萎病，1992年通过山东省农作物品种审定委员会审定，1995年10月获第二届中国农业博览会铜奖 [ 15 ] [ 16 ]。父本为近普通型大花生品种花育16号，是从杂交组合(8223×鲁花10号)中选优株，并结合辐射处理系选而成，具有抗旱耐涝性强、较好的根茎腐病和病毒病抗性等特点，1999年分别通过山东、河北两省农作物品种审定委员会审定 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]。1999年，该品种被科技部列为“九五”期间国家科技成果重点推广项目。 2.2. 选育过程 2003年，以鲁花11号为母本、花育16号为父本搭配杂交组合，获得F 1 代。 2004年，田间单粒播种F 1 代种子。收获期间，根据双亲和F 1 代植株和荚果表型特点去除假杂种后全部混收获得F 2 代种子。下一年，大田单粒种植F 2 群体。收获期间，选取结果集中、荚果数量多、果型整齐、抗病性较好的单株(F 3 )单收。2006~2007年，将上一年选取的单株种植成株行。继续选取优良单株混收(F 4 -F 5 )。2008-2010年，根据室内考种性状(高饱果率、高出仁率且米形和果形状较好)对大田中选单株继续选优去劣，选纯去杂(F 6 -F 8 )。2011~2012年，单粒种植上一年选取的材料。根据丰产性状(饱果数、饱果率高、出仁率和单株产量)及叶斑病抗性，剔除表现差、杂的单株后全部混收。 2013~2014年参加山东省花生研究所品系产量比较试验。2015年参加辽宁省花生品种区域试验，编号为HS15-15。2016年4月通过辽宁省非主要农作物品种备案(辽备花2015011)，定名为花育6803。
system: [SYSTEM]

user: 3. 品种特性 3.1. 特征特性 花育6803属早熟小粒花生品种。春播平均生育期118天，株型直立，连续开花。叶片椭圆形，叶色较绿，主茎高37.6 cm，总分枝数7.6个，结果枝数5.9个，单株荚果数15.2个。结果集中，荚果近普通形，果腰较小，网纹较浅，种仁圆柱形，种皮粉白色，内种皮白色。百果重168.21 g，百仁重80.63 g，出仁率74.86%。 3.2. 产量表现 3.2.1. 品系产量比较试验 2013年参加山东省花生研究所新品系产量比较试验：春季起垄覆膜种植，每亩种植密度为1.0万穴，重复3次。花育6803荚果平均产量4758.75 kg/hm 2 ，对照品种花育20号、白沙1016荚果产量分别为4233.60 kg/hm 2 和4287.30 kg/hm 2 ，较对照品种花育20号、白沙1016分别增产12.41%和11.0%，达极显著水平(P < 0.01)。 2014年产量比较试验：栽培方法与2013年相同。花育6803荚果平均产量6384.30 kg/hm 2 ；对照品种花育20号、白沙1016产量分别为5547.75 kg/hm 2 和4517.70 kg/hm 2 ，花育6803较对照品种花育20号、白沙1016分别增产15.08%和41.32%，达极显著水平(P < 0.01)。 3.2.2. 区域试验 2015年参加辽宁省花生品种区域试验，花育6803荚果平均产量4243.20 kg/hm 2 ，比对照白沙1016增产14.71%，稳产性好，在7个试点中全部增产。其中，锦州市农业科学院试验点4955.85 kg/hm 2 ，增产22.61%；辽宁省风沙地改良利用研究所试验点产量2444.55 kg/hm 2 ，增产18.80%；辽宁省农业科学院作物研究所试验点产量3822.45 kg/hm 2 ，增产16.73%；丹东市农科院试验点产量6379.80 kg/hm 2 ，增产14.28%；辽宁省水土保持研究所试验点产量5532.75 kg/hm 2 ，大连市特种粮研究所试验点产量3871.95 kg/hm 2 ，增产15.52%；增产12.55%；铁岭市农业科学院试验点2694.75 kg/hm 2 ，增产1.00%。 3.3. 抗性表现 根据辽宁省非主要农作物品种区域试验抗性鉴定结果，花育6803休眠性和抗旱性强，抗叶斑病。
system: [SYSTEM]

user: 4. 栽培技术要点 花育6803为早熟花生品种，既适合春季播种，也适合麦套、夏播，春播适宜播期为5日内5 cm地温稳定在15℃以上，一般在4月下旬至5月上旬之间。选择典型果进行剥壳，剥壳后，选完整种皮、粒大饱满的一级米作种子，用50%多菌灵(或商用拌种剂，如迈舒平)拌种。播种前将全部有机肥、钾肥及2/3氮、磷化肥结合冬前或早春耕地施于耕作层内，剩余1/3氮、磷化肥在起垄时包施在垄内；播种的适宜密度为每亩1.0~1.1万穴，每穴2粒种子；如采用地膜覆盖种植，苗期及时开孔放苗，避免灼伤幼苗。花生种植的中后期，注意防治花生蚜虫、网斑病等病虫害。 由于花育6803地上部植株生长比较紧凑，矮壮，花生抗逆性较好、抗倒伏，适合肥水充足的中高产地块，适合在我国辽宁和山东花生产区种植。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 花育6803为早熟珍珠豆型小粒花生品种，具有生长势强、果型整齐、结果集中、休眠性和抗旱性强、抗倒伏、抗叶斑病等特点，适合在我国辽宁和山东花生产区种植。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 利率和敲定价格是影响衍生品价格的主要因素，经常会受到经济、政策等不确定因素的影响而产生波动。基于不确定理论，在浮动利率环境下，研究了敲定价格服从不确定指数O-U过程下的亚式期权的定价问题，得到了亚式看涨期权和亚式看跌期权的定价公式，并通过数值模拟分析了不同参数对价格的影响。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 金融衍生品具有套期保值和规避风险的功能，因此在金融市场上被广泛应用。作为金融衍生品的一种，期权赋予其所有者在交割日期以敲定价格行使权力而不承担义务。自1973年Black和Scholes [ 1 ] 给出B-S公式以来，以股票期权为代表的金融衍生品的交易日渐活跃，期权定价也成为了现代金融数学研究的重要问题。 然而金融市场中的股票预期收益率与B-S模型假定不同，为了更好的与现实市场吻合，学者们对B-S模型进行了改进。1976年Merton [ 2 ] 提出了跳–扩散模型，给出了该模型下欧式期权的定价公式，1987年Hull和White [ 3 ] 研究了随机波动率下的欧式期权的定价问题，1993年Heston [ 4 ] 将随机利率下的定价方法应用到了债券和货币期权的定价中。但是，在实证研究中人们发现股票价格并不表现为随机性，投资者信度也影响着市场的变化。2009年Liu [ 5 ] 用不确定微分方程来描述股票价格的变化过程，提出了不确定股票模型。在此模型下，Liu和Chen [ 6 ] 和Zhang和Liu [ 7 ] 分别给出了欧式、美式和几何亚式期权的定价公式，Sun和Su [ 8 ] 研究了浮动利率均值回复股票模型下欧式和美式期权的定价问题，Gao、Yang和Fu [ 9 ] 讨论了基于不确定指数Ornstein-Uhlenbeck模型下回望期权的定价公式。 在衍生品市场中，亚式期权的交易也较为活跃，它的收益依赖于交割日期标的资产价格的某种平均值，与其他期权相比收益的波动性会小一些。它为投资者提供了一种更为便宜的风险对冲方式，在实践中更容易被接受。近年来许多学者开始研究亚式期权的定价问题。1993年Geman和Yor [ 10 ] 通过拉普拉斯变换得到了亚式期权的定价公式。2003年Yang、Huang和Ma [ 11 ] 研究了算术平均亚式期权的定价与对冲问题。2011年Hubalek和Sgarra [ 12 ] 在带跳的随机波动率模型下研究了几何平均亚式期权的定价。2015年Sun和Chen [ 13 ] 得到了一个在不确定股票模型基础上的算术平均亚式期权的定价公式。 目前，针对亚式期权的敲定价格波动性的研究相对较少。考虑到利率和敲定价格也是经济测量的一个重要指标，本文基于不确定理论，假定敲定价格服从不确定指数O-U过程，研究了浮动利率环境下的亚式期权的定价问题。文章第一部分介绍了不确定理论的一些基本知识，第二部分给出了浮动利率环境下的亚式期权的定价公式，第三部分进行了数值模拟，并讨论了价格随不同参数的变化，最后在第四部分对整篇文章总结。
system: [SYSTEM]

user: 2. 预备知识 引理2.1 (Liu [ 14 ] )假设不确定变量 ξ 具有规则的不确定分布 Φ ，则 E ( ξ ) = ∫ 0 1 Φ − 1 ( α ) d α 。 引理2.2 (Yao和Chen [ 15 ] )假设 X t 、 X t α 分别是不确定微分方程 d X t = f ( t ， X t ) d t + g ( t ， X t ) d C t 的解和 α 路径过程，则不确定过程 X t 的不确定逆分布为 Φ s − 1 ( α ) = X t α 。 引理2.3 (Yao [ 16 ] )假设 X t 、 X t α 分别是不确定微分方程 d X t = f ( t ， X t ) d t + g ( t ， X t ) d C t 的解和 α 路径过程，对于 t > 0 和严格递增(递减)函数 J ( x ) ，上确界过程 sup 0 ≤ s ≤ t J ( X s ) 的 α 路径为 Φ t − 1 ( α ) = sup 0 ≤ s ≤ t J ( X s α ) ( Φ t − 1 ( α ) = sup 0 ≤ s ≤ t J ( X s 1 − α ) ) 。 时间积分的 α 路径为 Z t α = ∫ 0 t J ( X s α ) d s ( Z t α = ∫ 0 t J ( X s 1 − α ) d s ) 。 引理2.4 (Yao [ 17 ] )假设 X 1 t ， X 2 t ， ⋯ ， X n t 是相互独立的不确定过程，如果多元函数 f ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 相对于自变量 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x m 严格单调递增，并相对于自变量 x m + 1 ， x m + 2 ， ⋯ ， x n 严格单调递减，则不确定过程 X t = f ( X 1 t ， X 2 t ， ⋯ ， X n t ) 的 α 路径过程为 X t α = f ( X 1 t α ， X 2 t α ， ⋯ ， X m t α ， X m + 1 ， t 1 − α ， ⋯ ， X n t 1 − α ) 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型 本节我们讨论在浮动利率环境下，敲定价格服从不确定指数O-U过程的亚式期权的定价问题。现实金融市场中，利率和敲定价格会受到经济、政策的影响而产生波动，在此引入浮动利率的不确定指数O-U过程 { d r t = m 1 ( a 1 − r t ) d t + σ 1 r t d C 1 t d X t = ( m 2 − a 2 X t ) d t + σ 2 d C 2 t d Y t = μ ( 1 − c ln Y t ) Y t d t + σ 3 Y t d C 3 t (1) 其中 m 1 ， m 2 ， a 1 ， a 2 ， μ ， c ， σ 1 ， σ 2 ， σ 3 是正实数， C 1 t ， C 2 t ， C 3 t 分别是相互独立的正则Liu过程。 假设亚式期权的标的资产价格、浮动利率和敲定价格的变化过程由(1)给定，则在交割日期为T的算术平均亚式看涨期权价格 f c 和看跌期权价格 f p 分别为 f c = Ε ( exp ( − ∫ 0 T r t d t ) ( 1 T ∫ 0 T X t d t − Y T ) + ) (2) f p = Ε ( exp ( − ∫ 0 T r t d t ) ( Y T − 1 T ∫ 0 T X t d t ) + ) (3) 定理3.1 模型(1)的算术平均亚式看涨期权和看跌期权的价格分别为 f c = ∫ 0 1 exp ( − ∫ 0 T r t 1 − α d t ) ( 1 T ∫ 0 T X t α d t − Y T 1 − α ) + d α (4) f p = ∫ 0 1 exp ( − ∫ 0 T r t 1 − α d t ) ( Y T α − 1 T ∫ 0 T X t 1 − α d t ) + d α (5) 其中，Jiao [ 18 ]，Dai [ 19 ] 和Sun [ 20 ] 分别给出了浮动利率过程 r t 和标的资产价格过程 X t 以及敲定价格 Y t 的 α 路径过程 d r t α = m 1 ( a 1 − r t α ) d t + σ 1 r t α Φ − 1 ( α ) d t X t α = X 0 exp ( − a 2 t ) + ( m 2 a 2 + σ 2 a 2 Φ − 1 ( α ) ) ( 1 − exp ( − a 2 t ) ) Y t α = exp ( exp ( − μ c t ) ln Y 0 + ( 1 − exp ( − μ c t ) ) c ( 1 + σ 3 μ Φ − 1 ( α ) ) ) 其中 Φ − 1 ( α ) = 3 π ln α 1 − α 。 证明：因为 r t ， X t ， Y T 是独立的不确定过程，其 α 路径分别由公式(2)，(3)，(4)给出。根据引理2.3可知贴现率 exp ( − ∫ 0 T r t d t ) 的 α 路径为 exp ( − ∫ 0 T r t 1 − α d t ) 。 根据引理2.4可知在交割日期投资者各自收益的现值 exp ( − ∫ 0 T r t d t ) ( 1 T ∫ 0 T X t d t − Y T ) + exp ( − ∫ 0 T r t d t ) ( Y T − 1 T ∫ 0 T X t d t ) + 的 α 路径分别为 exp ( − ∫ 0 T r t 1 − α d t ) ( 1 T ∫ 0 T X t α d t − Y T 1 − α ) + exp ( − ∫ 0 T r t 1 − α d t ) ( Y T α − 1 T ∫ 0 T X t 1 − α d t ) + 。 通过引理2.1和引理2.2，我们得到了 f c = ∫ 0 1 exp ( − ∫ 0 T r t 1 − α d t ) ( 1 T ∫ 0 T X t α d t − Y T 1 − α ) + d α f p = ∫ 0 1 exp ( − ∫ 0 T r t 1 − α d t ) ( Y T α − 1 T ∫ 0 T X t 1 − α d t ) + d α 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 数值模拟 期权定价公式中有很多参数，为了研究价格与这些参数间的关系，我们做了一些数值模拟。通过以下的图(图1和图2)来反映各个参数对价格的影响。在实验中，只有一个参数改变其他参数保持不变。 例1 假定利率的参数分别为： r 0 = 0.03 ， a 1 = 2 ， σ 1 = 0.04 ， m 1 = 0.05 ，标的资产价格的参数分别为： X 0 = 4 ， a 2 = 1 ， σ 2 = 3 ， m 2 = 6 ，敲定价格的参数分别为： Y 0 = 5 ， c = 1 ， σ 3 = π ， μ = 3 ，当 T = 1 时，亚式看涨期权的价格为 f c = 0.7933 。 例2 假定利率的参数分别为： r 0 = 0.03 ， a 1 = 2 ， σ 1 = 0.04 ， m 1 = 0.05 ，标的资产价格的参数分别为： X 0 = 4， a 2 = 1， σ 2 = 3， m 2 = 6 ，敲定价格的参数分别为： Y 0 = 3 ， c = 1 ， σ 3 = π ， μ = 3 ，当 T = 1 时，亚式看跌期权的价格为 f p = 4.3775 。 图1给出了不同参数的亚式看涨期权定价公式的曲线图。从(a)可以看出期权价格相对于敲定日期是一个递减函数，期权价格随着敲定日期的延长而降低；(b)反映了期权价格相对于平均股价是一个递增函数，期权价格随着平均股价的增大而上涨；(c)为期权价格相对于平均利率的变化，随着平均利率的增加，期权的价格就会下降，投资者想要高收益，唯一的方式就是降低期权的价格；(d)为初始敲定价格的变化对期权价格的影响，人们总是在价低时买入，所以在增加时，期权价格会降低。 图1. 不同参数对亚式看涨期权价格的影响 图2给出了不同参数的亚式看跌期权定价公式的曲线图。从(a)可以看出期权价格相对于敲定日期是一个递减函数，期权价格随着敲定日期的延长而降低；(b)反映了期权价格相对于平均股价是一个递减函数，期权价格随着平均股价的增大而下跌；(c)为期权价格相对于平均利率的变化，随着平均利率的增加，期权的价格就会下降，投资者想要高收益，唯一的方式就是降低期权的价格；(d)为初始敲定价格的变化对期权价格的影响，人们总是在价低时买入，所以在增加时，期权价格也会随之上升。 图2. 不同参数对亚式看跌期权价格的影响
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与展望 本文基于不确定理论，研究了浮动利率环境下的亚式期权的定价问题。考虑到在金融市场中的预期收益率的波动变化，本文选取了不确定指数O-U过程来描述敲定价格的变化情况，首先推导出了亚式看涨期权和亚式看跌期权的定价公式，然后讨论了不同参数对期权价格的一些影响，从数值模拟的图中也可以看出浮动利率以及不确定的敲定价格不但降低了市场风险，更符合实际的金融市场的情况，因此本文的假设更具有现实意义。接下来我们的研究将会围绕在不确定环境下的多资产奇异期权的定价展开。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 针对评价信息为异构数据的前置仓选址问题，本文基于后悔理论提出了面向异构信息的多属性群决策方法。首先，为了处理异构评价信息，提出了将梯形区间二型模糊数、影像模糊数和多粒度区间语言术语统一转化为区间二元语义的方法；然后，考虑到决策者的心理行为，利用后悔效用计算各前置仓备选地点与正负理想方案的距离；并以此为基础，利用TOPSIS法确定各前置仓备选地点与正理想方案的相对贴近度，以实现备选地点的排序及择优。最后，通过算例分析说明所提出方法的可行性。