DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 QFII (Qualified Foreign Institutional Investors)即合格境外机构投资者。QFII制度是在货币未实现完全可自由兑换资本项目也尚未开放的背景下，一个国家有限度地引入外资、打开本国资本市场的一种制度安排。我国于2003年引入了QFII制度，随后QFII在我国证券市场上取得了长足的发展，现已成为我国证券市场上第二大机构投资者，仅次于本土证券投资基金。截至2014年第三季度，我国QFII机构总数达260家，持股总市值规模超过了650亿元。表1显示了2003~2014年度QFII在我国证券市场上的增长情况。 近年来，QFII依靠其优质的价值投资理念获得了较好的业绩，而且其投资行为对我国证券市场也产生了不容忽视的影响，完全超过了其市值规模和持股比例的范围。由于QFII成立时间比较短，国内相关研究仍处在起步阶段，关于QFII对证券市场的影响目前观点不一。对QFII交易策略和行为特征的进一步研究分析，不仅有助于帮助我们更为具体地了解QFII投资行为的特征，同时也有利于更有效的监督和引导QFII，完善我国的QFII制度，推动证券市场的稳健运行。 传统金融学将投资者看作是“完全理性”的，而行为金融学则认为投资者是“有限理性”的。按照有限理性的人性假说，行为金融学揭示了包括羊群效应、规模效应、惯性和反转策略在内的多种投资行 Table 1 Approved quota and number for QFII from 200 时间 QFII累计额度(亿美元) 新增额度(亿美元) QFII数量 新增数量 2014年 657.48 160.47 260 32 2013年 497.01 122.58 228 21 2012年 374.43 158.03 207 72 2011年 211.40 19.20 135 29 2010年 197.20 30.50 106 13 2009年 166.70 32.27 93 19 2008年 134.43 33.98 74 23 2007年 100.45 9.50 51 0 2006年 90.95 34.00 51 18 2005年 56.95 22.20 33 7 2004年 34.75 17.75 26 14 2003年 17.00 17.00 12 12 表1. 2003年以来QFII的审批额度及数量 数据来源：国家外汇统计局(统计时间截止2014年11月28日)。 为，并且逐渐发展出了具有一定影响力的投资者行为理论。基于惯性或反转策略的投资行为隐藏着丰富的套利机会，有着重要的理论和实践价值。 本文将从行为金融学的角度出发，来考察QFII在我国证券市场上的交易行为及其对股票收益的影响，主要着眼于其惯性或反转策略行为。
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user: 3. 实证分析 3.1. 样本的选择与数据来源 3.1.1. 样本的选择 为研究近几年来基于惯性或反转策略的QFII投资行为对股票收益的影响，本文以2010年年度报告为基准，将考察期按季度划分，取2010年第三季度至2014年第三季度共17个考察期。在选择样本QFII时，遵循以下原则： 1) 均为2008年之前获得资格批准的QFII，以保证考察期内，被选取机构投资者已完成建仓，投资过程连续并且投资策略成熟。 2) 被选取的QFII规模较大，以保证具有代表性。 3) 被选取的股票多为被3家以上QFII重仓1持有，且占流通市值20%以上。 4) 剔除ST，ST*，数据不全的股票。 最后，共挑选出包括淡马锡富敦投资公司、挪威中央银行、新加坡政府投资公司、美林国际、野村证券株式会社、富通银行等70家QFII重仓持有的120只股票作为研究样本。 3.1.2. 数据来源 样本数据主要取自wind数据库，包括QFII (成立时间、规模大小、持仓情况等)及其重仓持有股的股价信息(2009年12月底至2014年6月底)，部分补充性的数据取自国泰安数据库。 3.2. 实证结果 3.2.1. MT的统计值 先根据120只样本股票每一考察期前6个月平均收益率的大小排序，并将其分为10等分，分别为10组股票设定pindex值，然后，将其与对应系数的乘积进行累加，算出每只样本股票对应的MT值，并利用Eviews截面数据回归模型进行显著性检验。最后，对样本股票MT值的均值、标准差、t检验值等进行了统计，统计见表3。 实证结果表明，MT均值在5%的置信水平下显著为正(0.351953)，表明绝大部分QFII采取了强烈的惯性交易策略。MT的统计标准差(1.865463)较大，说明不同QFII分别采取了不同程度的惯性交易策略。MT的1/4等分数值为负数(−2.043018)，说明有少部分QFII采取反向投资策略。 3.2.2. MT值与惯性收益 根据MT值大小将股票分成5等分，按照Jegadeesh & Titman (1993) [ 2 ] 的研究方法，计算每组股票考察期前六个月的平均收益率。根据组合形成期内个股收益率的大小排序，组成权重相等的组合，并规定收益率最高的为赢家组合，收益率最低的为输家组合。然后，分别计算每等分在惯性策略下持有期的股票收益。投资者的惯性投资行为与股票惯性收益的相关性统计如表4所示。 从表4可以看出，股票的惯性收益随着MT值的增长而单调增加。当MT值较低时，惯性收益普遍较低，随着MT值的增加，惯性收益增加较快。表4所显示结果表明，对应最低MT值的惯性收益为0.067476，T-统计值为2.149311；对应最高MT值的惯性收益为0.473802，T-统计值为6.232913。对应两个极端MT值的惯性收益之差为0.406326，T-统计值为4.083602，说明其在5%的置信水平上强烈显著。实证结果为我们提供了有力的证据，表明股票的惯性收益随QFII惯性交易行为的增加而增加。 3.3. 结果分析 实证结果表明，QFII普遍倾向于追涨杀跌的惯性交易策略，并且股票的惯性收益随着惯性交易行为的增加而增加。究其原因，主要有： Table 3 Statistics of M 均值 标准差 T-统计值 1/4等分 中位数 3/4等分 最大值 0.351953 1.865463 0.566220 −2.043018 0.469466 1.150277 5.00 表3. MT的统计值 注：T-检验值表明5%的置信水平下显著。 Table 4 Value of MT and return of inertia tradin MT值 赢家组合 输家组合 惯性收益 T-统计值 高 0.246271 −0.190917 0.437187 6.232913 2 0.243994 −0.255872 0.083311 2.046612 3 0.198979 −0.261230 0.076702 3.026660 4 0.167821 −0.239861 0.067947 0.550401 低 0.166830 −0.238024 0.067476 2.149311 高-低 / / 0.369712 4.083602 表4. MT值与惯性收益 注：T-检验值表明5%的置信水平下显著。 1) 大部分QFII投资理念一元化、投资策略单一化。由于市场的不成熟以及部分上市公司质量的问题等因素导致了投资者投资模式的单一化，再加上市场上严重的跟风现象，大量相同重仓股的买卖行为将加剧市场的波动。基金重仓股将出现持续上涨或者连续大幅度下挫的局面，这将进一步助长市场上的追涨杀跌行为，不利于保障市场均衡、长远的发展。 2) “信息不对称”打击了QFII长期价值投资的积极性。由于上市公司的股权结构相对集中，一些大股东为赢取更多的超额回报往往会结成利益同体，通过制造虚假财务信息等手段来误导投资者。这种行为严重打击了投资者长期持有该上市公司相关股票的积极性，造成了普遍进行短期操作的现象。
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user: 4. 结论 通过构建MT指标考察QFII惯性或反转交易行为的存在性极其特点，分析惯性或反转交易行为与股票收益的相关性，以及QFII惯性或反转交易行为对股票收益的影响。研究发现，QFII普遍倾向于惯性交易策略，该策略对股票的惯性收益具有显著影响。不论市场行情处于上涨或者下跌的情况，机构投资者追涨杀跌的惯性交易行为都会加剧市场的波动，致使股票价格进一步偏离其正常价值。可见，QFII并不能成为维护我国证券市场持续、稳健发展的中坚力量。证券市场的稳健发展主要在于良好的业绩水平、健全的信息披露及完善的市场监管。
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user: 金融发展对居民收入不平等影响的实证分析
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user: 摘 要 云南省金融发展对居民收入不平等的改善具有一定的作用。论文采用2008~2012年云南省16个地州市的面板数据进行实证分析，结果发现：云南省金融发展与收入不平等是非线性关系，二者呈“倒U型”。因此，缩减云南省居民间的收入不平等必须注重金融发展的规模与效率、深化金融发展的同时需考量区域间金融发展和收入不平等存有的异质性，才能制定良好的经济金融政策，以缩减居民收入不平等程度。 关键词 :金融发展，收入差距，倒U假说
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user: 1. 引言 改善或缩小居民收入不平等一直是政府关注的主要议题，十八大强调“调整国民收入分配格局，着力解决收入分配差距较大的问题，使发展成果更多更公平惠及全体人民，朝着共同富裕的方向前进”。为此，必须梳理和论证影响收入分配不平等的诸多因素，着重消解城乡、行业、阶层、区域间的收入不平等性 1 ，从而助益于社会公平与和谐共处。在影响收入分配的诸多因素中，国内外文献讨论较多的仍是金融因素，这是基于金融市场的不完善性，可能导致富人和穷人间对金融资源获取和投资的能力存在巨大差异，进而引致其收入间的较大不平等。金融市场的不完善归咎于信息不对称和交易成本(或“金融摩擦”)的存在，金融发展的目标既要兼顾规模和效率，又要优化金融结构，完善金融市场 2 。 理论上，金融发展对收入不平等的影响存在直接和间接两种机制，间接机制下金融发展提高了社会资源的配置效率，促进经济增长、扩大了就业机会，增进了对不同层次劳动者的需求，从而影响到收入分配(余玲铮、魏下海，2012；宋文文，2013)；直接机制下金融发展通过减小信息不对称和交易成本，使更多穷人能够获得外部融资，进而缓解收入不平等，但是金融发展对收入不平等作用的两种渠道存在显著差别，间接机制可能大于直接机制 3 。这于经济相对欠发达的西南边陲省份——云南省来说，是否存在金融发展影响收入不平等的间接机制和直接机制？二者谁占主导？本文在既有研究的基础上，试图通过构建面板数据模型，详细解答云南省金融发展对居民收入不平等的影响，剖析其作用机制，以为深化云南省金融改革与发展，缩小居民收入不平等提出相应决策资鉴。
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user: 2. 相关文献评论 20世纪90年代后，国外许多学者开始从金融发展的角度研究如何改善收入分配及贫困减缓问题，并建立了许多理论模型。Greenwood & Jovanovic (1990) [ 1 ] 在库茨涅茨假说的基础上建立了一个反映金融发展、经济增长和收入分配三者关系的动态模型，研究结果表明，金融发展与收入分配差距存在倒“U”型关系。Galor & Zeira (1993) [ 2 ] 、Banerjee & Newman (1993)随后分别利用两部门代际间存在遗赠的跨期模型、三部门的经济增长动态模型证明，金融市场的长期发展能够缩小收入差距[ 3 ] 。Clark，Xu & Zou (2003)采用91个国家1960~1995年的面板数据检验了金融中介发展与收入不平等之间的关系，结果表明，收入不平等的差距会随金融中介的发展而缩小，但二者的倒U型关系并不成立[ 4 ] 。Haber (1991) [ 5 ] 、Mauere & Haber (2003)对金融发展缩小收入差距的观点提出置疑，认为随着金融市场深化，最有可能从金融深化和金融市场发展中获利的是那些高收入阶层，而非穷人和低收入阶层，从而导致收入分配差距的扩大[ 6 ] 。 国内研究对金融发展与收入差距间的线性、非线性关系检验较多。多数研究认为，我国金融发展扩大了收入差距，但随着金融发展规模和效率达到一定水平后能够缩小城乡居民的收入差距。如李志阳和刘振中(2011)运用1978~2010年的时间序列数据对金融发展与收入分配不平等的关系进行实证检验，结果表明，从长期看金融规模的扩大对城乡收入分配产生负面效应，而金融效率提高却有效缓解了城乡收入的不平等；从短期看，金融规模和金融效率都拉大了城乡收入差距[ 7 ] 。余玲铮等(2012)指出，我国绝大部分地区金融发展仍位于倒U型曲线的上行区间，目前金融发展水平的提高将扩大收入不平等[ 8 ] 。胡宗义等(2010) [ 9 ] 、宋文文(2013) [ 10 ] ，李志军等(2012) [ 11 ] 、董晓林和张晓艳(2013)通过相关实证检验，结果均表明中国金融发展与收入差距之间确实存在倒U关系[ 12 ] 。 关于金融发展与城乡收入不平等的关系，叶志强等(2011)认为，金融发展显著地扩大了城乡收入差距，并和农村居民收入增长显著负相关，但金融发展和城市居民收入增长之间不存在显著的相关关系[ 13 ] 。张中锦(2011)则认为，我国农村金融发展与农村居民收入增长弱负相关，却与城乡收入差距显著正相关[ 14 ] 。王修华等(2011)采用自回归模型进行实证分析，结果发现农村金融规模的扩大在一定程度上拉大了城乡收入差距，而农村金融效率的提高则有助于缩小城乡收入差距[ 15 ] 。张敬石等(2011)运用面板VAR模型的分析表明，农村金融规模扩大会加剧农村内部收入差距，农村金融效率提高则起到相反作用，而刘纯彬等(2010)的观点与之相反[ 16 ] [ 17 ] 。陈斌开等(2012)提出金融抑制导致穷人面对更高的贷款利率和更低的存款利率，造成金融市场的“机会不平等”，使得穷人财富增长更慢，甚至陷入“贫困陷阱”[ 18 ] 。 孔晗和陈志刚(2010)、吴锦和陈志刚(2012)、蔡明明(2013)等的研究视阈仅针对某一省份或地区，如孔晗和陈志刚(2010)以湖北省进行的相关研究表明，金融规模的扩张和经济增长缩小了城乡居民收入差距；现代部门的扩张则拉大了湖北城乡居民收入的不平等[ 19 ] 。吴锦和陈志刚(2012)对金融发展与中部六省城乡居民收入差距的关系进行实证检验，结果发现，金融发展规模、经济增长扩大了中部地区城乡居民收入差距，金融发展效率、人力资本的提升则起相反作用[ 20 ] 。蔡明明(2013)对云南金融发展与城乡居民收入差距的关系进行实证检验，认为金融规模的扩张和经济增长缩小了城乡居民收入差距[ 21 ] 。 显而易见，上述文献基于我国整体或多省的研究论述颇丰，但针对云南的研究则相对较少，其中仍存在三方面不足：一是仅考虑了金融发展与收入不平等的线性关系；二是仅以云南省整体金融发展和收入不平等进行研究；三是除金融发展水平外，没有考虑更多的控制变量。鉴此，论文试图弥补这方面的不足。
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user: 3. 云南省地州市金融发展与收入不平等的比较 鉴于各州市金融发展水平各异，城乡居民收入不平等的现象也不同，为了更好地辨识云南各州金融发展差异，论文采用存款余额/GDP，贷款余额/GDP两个指标，收入不平等的指标，则采用的是变异系数、基尼系数、对数离差均值等指标度量。 3.1. 云南省各地州市的金融发展差异 根据相关文献，以及数据的可得性，云南省各地州市金融发展水平采用存款余额/GDP，贷款余额/GDP两个指标来衡量，测算结果如图1、图2所示。 图1. 云南省各地州市金融发展水平比较(存款额/GDP) 图2. 云南省各地州市金融发展水平比较(贷款额/GDP) 在图1中，昆明市的金融发展水平明显高于其他地州，2009年昆明市金融机构存款余额占GDP的比重达318.3%，同年曲靖市金融机构存款余额占GDP的比重仅为95.9%，前者是后者的3倍多；其次，丽江州和德宏州的金融发展水平位于中间水平，其余地州的金融发展水平较低。 从变动趋势上看，云南省大部分地州的金融发展水平均呈先升后降的趋势，如德宏州的金融机构存款余额占GDP的比重在2010年达到最高点206.5%，之后的2年却存在不同程度的下降趋势，2012年下降到190.4%；与之不同的是，丽江、迪庆、昭通则呈先升后降再升的趋势、大理和文山则呈持续上升的态势。 从变动幅度上看，昆明、大理、丽江、德宏的金融发展水平变化较大，大理的金融发展水平在2008年仅为75.4%，位于云南省最末，到2012年其金融机构存款余额占GDP的比重为129.4%，上升了54个百分点，金融发展迅速；曲靖、保山和楚雄的金融发展水平变动幅度较小，金融发展较为平稳。 图2与图1相比变动趋势较为平缓，昆明市的金融发展水平仍高于其他地州，丽江、德宏亦处于中间水平。昆明和丽江的金融发展水平变动幅度较大，其余各地州市则较为平缓。2008~2010年，多数地区的金融发展水平处于上升阶段，而2010~2012年，除昆明出现明显的下降趋势外，其余各地州的变动较小。 为更清楚地了解云南省各地州市金融发展水平的差异，进一步辨识金融发展的差异性，需采用相对差异方法进行度量。常用的衡量方法有：变异系数法，绝对离差法，泰勒不等系数及基尼系数。 1) 离散系数(CV)。离散系数也称为变异系数，定义为数据的标准差比均值，这消除了不同样本间量纲和数量级的差异，是衡量数据离散程度的一个主要的指标，其计算公式如下： (1) 式(1)中， 表示样本标准差， 表示样本均值。 2) 基尼系数(GINI)。基尼系数是20世纪初意大利经济学家基尼，根据洛伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标，是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。基尼系数计算公式为： (2) 式(2)中， 为样本容量； 表示经过样本由低到高排列后第 个个体的数值； 是样本均值，取值范围为0~1，其值越大说明差异越大。 3) 对数离差均值(CE 0 )和Theil指标(CE 1 )。对数离差均值(CE 0 )和Theil指标(CE 1 )是由泰尔于1967年利用信息理论中熵的概念，用以计算收入不平等而得名。其计算方法是： (3) (4) 式(3)、式(4)中， 为样本容量； 表示第 个个体值； 是样本均值。 表1列示了上述四类指标的计算结果。由表1可知，由存款余额/GDP计算出的四类指标中，除GINI系数外均呈逐年递减的趋势，而GINI系数也仅在2010年时有所增长，故云南省金融发展水平差异有日渐缩小的趋势。 类似地，计算贷款余额/GDP的这四类数值，结果见表2。由表2可见，由贷款余额/GDP计算出的四类指标均呈逐年递减的趋势，这从侧面更有力地表明云南省金融发展水平的日趋缩小。 综合上述分析，除昆明市外云南省各地州市的金融发展水平均处于中下水平，但整体上金融发展水平逐渐提升，且各地州市的金融发展水平差距正逐年缩减。同时，利用存款余额/GDP，贷款余额/GDP两个指标度量的云南省各州市的金融发展水平由于存在显著差异，故计量分析时同时采用这两个指标。 3.2. 云南省各地州市的收入水平差异 云南省各地州市的居民人均收入呈“中高四低”态势，位于中部的昆明市、玉溪市、曲靖市的人均收入水平总体偏高，西部、北部、南部和东部部分地区(昭通、文山)人均收入水平仍相对较低，各地州市的收入水平差距较大，其可能的缘由主要归于：一是民族文化差异；二是资源分布不均导致经济发展失衡；三是地形、交通状况的限制。 图3所示的是云南省各地州市2008~2012年的农村居民人均纯收入。从图3中可知，昆明、曲靖、玉溪远高于整个云南省的平均水平，怒江、文山和昭通的农村居民人均纯收入较低。2012年昆明市的农 Table 1 Level of financial development in Yunan Province (total deposits to GDP 2008 2009 2010 2011 2012 CV 0.371622 0.371368 0.344667 0.337902 0.332154 GINI 0.173595 0.163907 0.166372 0.161354 0.157015 CE 0 0.05137 0.048274 0.04637 0.044789 0.043879 CE 1 0.058015 0.056156 0.051301 0.04948 0.048126 表1. 云南省的金融发展水平(存款余额/GDP) 资料来源：根据《云南省统计年鉴》(2009~2013)整理计算。 Table 2 Level of financial development in Yunan Province (total loans to GDP 2008 2009 2010 2011 2012 CV 0.536395 0.562826 0.556907 0.541586 0.510685 GINI 0.227273 0.223772 0.219756 0.218321 0.213134 CE 0 0.089749 0.091525 0.089484 0.087893 0.082216 CE 1 0.107869 0.114187 0.11187 0.108104 0.099102 表2. 云南省的金融发展水平(贷款余额/GDP) 资料来源：根据《云南省统计年鉴》(2009~2013)整理计算。 图3. 云南省各地州市的收入水平 村居民人均纯收入为8040元，怒江州则为2773元，前者为后者的2.94倍，表明云南省各地区的收入悬殊。从图3也清晰地反映出，2008~2012年云南省各地区的收入水平均逐年增加，且增加的幅度变大，但各个地州市的收入差距未出现大的变化。 为更直观地透视云南省各地州市的收入水平差距，依旧采用式(1)~(4)的衡量方法进行量化分析，测算的结果见图4和表3。 图4为云南省各地州市收入水平的基尼系数。由图4可知，各地州收入水平的基尼系数差距较大，红河、昆明、丽江的收入不平等程度较高，迪庆、文山、昭通、临沧的收入不平等程度较低。大部分地州的基尼系数逐年降低，德宏、怒江的基尼系数降幅较大，而西双版纳的收入不平等程度却逐年递增。 表3报告的是2008~2009年云南省收入水平的离散系数CV、基尼系数GINI、对数离差均值CE 0 和Theil指标CE 1 。表3中各项数值均呈逐年递减趋势，这表明云南省各地州市收入水平的差距逐年缩小。 由上述分析可知，云南省各地区的收入水平逐年增加的同时，其差距也在减小，但各地区间的差距较大，红河、昆明、丽江的收入不平等程度较高。
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user: 5. 结论 论文通过全面解析云南省各地州市金融发展和收入水平的差距，并基于2008~2012年云南省16个地州市的面板数据进行经验分析，得出的主要结论和政策启示是： 1) 金融发展改善居民收入不平等存在“门槛效应”。实证分析指出，以存款、贷款占GDP比重衡量的金融发展能够扩大收入不平等，二者与收入不平等之间均呈“倒U型”关系。因此，改善云南收入不平等程度必须兼顾金融发展的规模和效率，注重存款向贷款的有效转化，并重点改变信贷资金的投向，提高资金的配置效率和供给能力、扩宽金融服务的范围。 2) 深化云南省金融发展必须提量增效并进。研究指出，云南省金融发展对居民收入不平等的影响尚处于“倒U型”曲线的上行、下行区间，规模不足或效率低下已成为扩大收入不均衡的重要导因。因此，提高金融发展水平首要的是增大金融存量的总体规模同时注重效率改善，这就必须在加快深化金融改革的同时、遵循风险可控的原则，积极发展一批“新金融”，完善多层次金融机构网点布局，推动境内外金融业务的深度融合，提高金融资源的配置效率。 3) 缩减收入不平等必须综合考量金融发展和收入不平等的区域异质性。理论和实证分析指出，云南省金融发展和收入不平等呈现区域间的显著差异，以昆明、曲靖、玉溪最为突出，其他地区的金融发展和收入不平等程度相对较低。因此，缩减居民收入不平等程度，必须全面考虑到各地区间金融发展的差异性，综合各类因素制定适宜本地区金融发展和经济增长的金融政策(加大支农、惠农点面覆盖、完善城乡信用体系)和经济政策(扩大财政支农力度、加快基础设施建设和旅游景点开发、提高对外贸易水平和城镇化进程)，增加城乡居民的就业机会，提高居民的收入水平。
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user: 摘 要 在昌乐县采集了315份表层土壤样品，分析了其中As、Pb、Zn、Cd、Cr、Cu、Hg和Ni八种重金属元素的含量，采用单因子指数和内梅罗指数对土壤环境质量进行评价。单因子土壤环境质量评价结果表明，昌乐县土地环境质量总体状况良好，除镍元素以外，其它七项重金属指标均属清洁的，即达到I级土壤环境质量标准的土壤面积都占99.46%以上。土壤环境中镍的高风险含量，主要与地质背景有关，污染区集中分布在昌乐县中部的新近纪玄武岩分布区，岩性主要为玄武岩夹砂砾岩、粘土岩及硅藻土。内梅罗污染综合指数评价结果表明，昌乐县土地环境质量以Ⅰ级土壤环境质量标准的土壤为主，比例为53.83%，其次为II级、III级，分别占境域面积的22.62%、19.04%，IV级、V级土次之，分别占境域面积的3.91%、0.60%。其中，镍含量较高，属于污染最严重的因子，对内梅罗综合指数评价结果影响较突出，而其余七项重金属指标均属清洁的。 关键词 :山东昌乐，土壤，重金属，环境质量评价
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user: 1. 引言 土壤环境质量主要受自然环境和人为环境双重因素控制。自然环境指各种自然条件和自然资源的总和，如地质、地貌、气候、水文、生物等。人工环境指人类在自然环境的基础上，为了不断提高物质和精神生活水平通过长期有计划、有目的的经济活动和社会活动，逐步建立起来的生存环境。长期的人类活动在改造自然环境的同时，也对环境质量造成一定的负面影响，如大量使用化肥、农药和生产生活废弃物排放会导致土壤受到一定的污染等。目前，土壤污染已成为抑制农业可持续发展一个重要因素，已引起各级政府的高度重视和农业、环境、地质、社会等学者的广泛关注[ 1 ] -[ 4 ] 。 以昌乐县生态地球化学调查取得的区域性土壤元素分析测试资料为依据，参照国家土壤环境质量标准及区域土壤元素背景值，评价土壤环境质量现状及其污染程度，进行变化趋势研究与预测，将为区域农业生产和发展规划、农村产业结构调整、土壤施肥与改良、合理种植布局、发展无公害、绿色食品，以及农业生态环境保护、土地利用规划、污染治理与修复提供科学依据。
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user: 2. 工作方法 2.1. 样品采集 表层土壤样品采用网格布样法采集，采样密度为1个点/km 2 ，采样深度为0~20 cm。土壤采样点分布均匀，表层土壤每个采样小格中都进行了布点，除个别点外采样点位均布置在格子中部。 样品编号以1:5万图幅为单元连续编号，表层土壤以4 km 2 为单位格子，按偶数方里网为界(2 km × 2 km)将单位格子编号，编号顺序自上而下、自左向右。在每个单位格子中划分为4个小格(1 km 2 )，标号顺序自左向右自上而下为A、B、C、D。格子编号前先做样品编号表，每50个号码为一批。其中随即取1个号码为重复采样大格编号，并在表上注明。另随即取4个号码为标准控制样分析编号。样品编号时做到重复样和标准控制样在同一批次内基本均匀分布。取样采用GPS精确定位，同时结合地形图定点，全县共布设315个采样点(图1)。采样点布置在农田、菜地、林(果)地、草地等。实地采集时主要选择单元样格内的主要土壤类型，尽最大可能保持每一组合样内的4个单点样土壤类型一致，避开可能存在污染的土壤和人为搬运的堆积土。为增加土壤样品的代表性，采用一点多坑法采样，每个样点在直径10 m范围内选择3~5个0~20 cm耕层土壤混合，按四分法取分析样品原始质量均大于1000 g [ 5 ] 。在山前冲积地区采集时，选择覆盖层较厚的地段采样，城镇区样品采集时适当加深取样深度，以保证采样符合有关技术规范要求。 2.2. 测试元素与指标 根据《全国土壤污染状况评价技术规定》，同时依据相关国家标准和行业标准，选取影响农产品品质的主要农田污染物含量作为土壤环境质量评价指标。本次工作选取了PH、Cd、Hg、Cu、As、Pb、Cr、Zn、Ni等评价指标来对昌乐县土壤环境质量进行评价。 表层土壤样品测试分析指标(元素)共计Ag、As、Au、B、Ba、Be、Bi、Br、C、Cd、Ce、Cl、Co、Cr、Cu、F、Ga、Ge、Hg、I、La、Li、Mn、Mo、N、Nb、Ni、P、Pb、Rb、S、Sb、Sc、Se、Sn、Sr、Th、Ti、Tl、U、V、W、Y、Zn、Zr、K 2 O、Al 2 O 3 、Fe 2 O 3 、MgO、CaO、Na 2 O、K 2 O、OrgC、PH等54项。土壤样品测试分析由武汉综合岩矿测试中心完成。采用的分析方法主要有等离子体发射光谱法、X射线荧光光谱法、原子荧光光谱法、离子选择性电极法等[ 6 ] 。 图1. 昌乐表层土壤采样点分布图 采用了标准样、密码样、监控样等多种监控手段，保证了分析质量的可靠性。分析方法的准确度和精密度是用分析国家一级标准物质(GBW)的方法进行检验。配套方案是经过12次分析国家一级标准物质(GSS-1~GSS-8)系列样品，分别统计各被测项目平均值与标准值之间的对数差(ΔlgC)和相对标准偏差RSD (精密度)。实验室分析方法的精密度和准确度均符合规范要求。
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user: 3. 土壤环境质量评价 3.1. 评价标准 土壤环境质量评价是在昌乐县表层土壤地球化学调查成果基础上进行，以II类土壤环境污染质量标准为依据，采用PH、Cd、Hg、Cu、As、Pb、Cr、Zn、Ni等评价指标。各指标的生态功能见表1 [ 7 ] 。 其评价标准是以中华人民共和国国家标准(GB15618-1995)《土壤环境质量标准》为评价标准(表2) [ 8 ] 。 (1) 土壤环境质量分级[ 9 ] Table 1 Multi-objective investigation element classification lis 元素分类 元素种类(分析) 元素种类(未分析) 生命元素 生命组成元素 C、N、Ca、P、K、S、Cl、Na、Mg、Si H、O 生命必需元素 Fe、Cu、Zn、Mn、Co、Mo、 Se、F、Cr、V、Ni、I、Br 毒性元素 毒性元素 Cd、Ge、Sn、Sb、Hg、Pb、Ga、As、Li Te、In 潜在和放射毒性元素 Be、Tl、Th、U、Sr、Ba Po、Ra 无毒性稳定元素 Ti、Zr、Sc、Y、Nb、Rb、Ag、Au Hf、Ta、Ru、Os、 Ir、Pd、Pt 中间元素 B、Al 其它 Bi、La、W、Ce、Ph、OrgC 表1. 多目标调查元素分类一览表 Table 2 Soil environmental quality standard value table (unit: 10−6 项目 一级 二级 三级 土壤pH值 自然背景 <6.5 6.5~7.5 >7.5 >6.5 镉 ≤0.20 ≤0.30 ≤0.30 ≤0.60 ≤1.0 汞 ≤0.15 ≤0.30 ≤0.50 ≤1.0 ≤1.5 砷 水田 ≤15 ≤30 ≤25 ≤20 ≤30 旱地 ≤15 ≤40 ≤30 ≤25 ≤40 铜 农田等 ≤35 ≤50 ≤100 ≤100 ≤400 果园 — ≤150 ≤200 ≤200 ≤400 铅 ≤35 ≤250 ≤300 ≤350 ≤500 铬 水田 ≤90 ≤250 ≤300 ≤350 ≤400 旱地 ≤90 ≤150 ≤200 ≤250 ≤300 锌 ≤100 ≤200 ≤250 ≤300 ≤500 镍 ≤40 ≤40 ≤50 ≤60 ≤200 六六六 ≤0.05 ≤0.5 ≤1.0 滴滴涕 ≤0.05 ≤0.5 ≤1.0 表2. 土壤环境质量标准值表(单位10 − 6 ) 注：① 重金属(铬主要是三价)和砷均按元素量计，适用于阳离子交换量 > 5 cmol (+)/kg，若 ≤ 5 cmol (+)/kg，其标准值为表内数值的半数。② 六六六为四种异构体总量，滴滴涕为四种衍生物总量。③ 水旱轮作地的土壤环境质量标准，砷采用水田值，铬采用旱地值。 根据土壤应用和保护目标，将土壤环境质量功能划分为I~III类： I类土壤主要适用于国家规定的自然保护区(原有背景重金属含量高的除外)、集中式生活饮用水源地、茶园、牧场和其他保护地区的土壤，土壤质量基本上保持自然背景水平。 II类土壤主要适用于一般农田、蔬菜地、茶园、果园、牧场等土壤，土壤质量基本上对植物和环境不造成危害和污染。 III类土壤主要适用于林地土壤及污染物容量较大的高背景值土壤和矿产附近等地的农田土壤(蔬菜地除外)。土壤质量基本上对植物和环境不造成危害和污染。 (2) 标准分级及土壤环境质量执行标准的级别规定[ 9 ] I类土壤环境污染质量执行一级标准，其标准是为保护区域自然生态，维护自然背景值的土壤环境质量的限制值。 II类土壤环境污染质量执行二级标准，该标准是为保障农业生产，维护人体健康的土壤限制值。 III类土壤环境污染质量执行三级标准，该标准是为保障农林业生产和植物正常生长的土壤临界值。 3.2. 评价方法 土壤环境质量评价以表层土壤地球化学数据为基础，参照GB15618-1995《土壤环境质量标准》，根据土壤中PH、Cd、Hg、Cu、As、Pb、Cr、Zn、Ni等评价指标的实测资料，确定单因子环境质量分级；然后在单因子指数的基础上利用内梅罗综合指数法计算综合评价结果，确定各评价单元土壤环境质量级别及其应用功能[ 10 ] -[ 12 ] 。 单因子评价采用如下公式[ 13 ] ： (1) 式中：p i 为第i中污染物的单因子指数；C i 为第i中污染物的测定值；C1、C2、C3分别为国家土壤环境质量标准的一级、二级和三级标准值。 综合土壤环境质量评价采用内梅罗综合指数法[ 13 ] ： (2) 式中：P为环境质量综合评价指数；p i 为第i中污染物的单因子指数；p i max 为最严重污染物的单因子指数。 这种方法的计算结果不仅考虑各种污染物的平均污染水平，也反映了污染最严重的污染物给环境造成的危害[ 14 ] 。土壤环境质量评价分级标准见表3 [ 5 ] [ 15 ] 。 3.3. 数据处理 所有数据的统计分析采用SPSS19.0和Excel2010进行，土壤环境质量各元素分级图的制作通过ArcGIS9.2完成。
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user: 4. 评价结果与分析 4.1. 评价结果综述 昌乐县表层土壤重金属元素单因子环境质量评价结果见表4。 砷、镉、铬、铜、汞、镍、铅、锌等单因子土壤环境质量评价结果表明：昌乐县土壤环境质量总体 Table 3 Classification standards of soil environmental qualit 等级划分 P 污染等级 污染水平 I P ≤ 0.7 安全 非污染，清洁 II 0.7 < P ≤ 1 警戒线 非污染，尚清洁 III 1 < P ≤ 2 轻污染 土壤轻污染，作物已受污染 IV 2 < P ≤ 3 中度污染 土壤、作物均受中度污染 V P＞3 重度污染 土壤、作物均受重度污染 表3. 土壤环境质量评价分级标准 Table 4 Changle County topsoil Environmental Quality Assessment Tables of single facto 分级 I II III IV V 定义 清洁 尚清洁 轻度污染 中度污染 重度污染 指数范围 <0.7 0.7~1.0 1.0~2.0 2.0~3.0 >3.0 As 面积(km 2 ) 1094.94 比例(%) 100 Cd 面积(km 2 ) 1091.99 2.96 比例(%) 99.73 0.27 Cr 面积(km 2 ) 1090.32 4.62 比例(%) 99.58 0.42 Cu 面积(km 2 ) 1089.34 5.62 比例(%) 99.49 0.51 Hg 面积(km 2 ) 1089.06 1.32 2.53 1.21 0.83 比例(%) 99.46 0.12 0.23 0.11 0.08 Ni 面积(km 2 ) 681.75 179.11 193.06 39.08 1.96 比例(%) 62.26 16.36 17.63 3.57 0.18 Pb 面积(km 2 ) 1094.94 比例(%) 100 Zn 面积(km 2 ) 1094.94 比例(%) 100 综合指数 面积(km 2 ) 589.39 247.63 208.5 42.81 6.6 比例(%) 53.83 22.62 19.04 3.91 0.6 表4. 昌乐县表层土壤环境质量单因子评价统计表 状况良好，除镍元素外，其他7项重金属指标均属清洁的，即达到I级土壤环境质量标准的土壤面积占99.46%以上。其中，砷、铅、锌达到I级土壤环境质量标准的土壤面积达100%。镍以I级土壤环境质量标准的土壤为主，比例为62.26%，其次为II级、III级，分别占域境面积的16.36%和17.63%。昌乐县土壤环境中镍的高风险含量，主要与地质背景有关，污染区集中分布在昌乐县中部的新近纪玄武岩分布区，岩性主要为玄武岩夹砂砾岩、黏土岩及硅藻土[ 16 ] 。 综上所述，昌乐县境内土壤环境质量总体状况良好，达到I级土壤环境质量的土地占53.83%，II级土壤环境质量的土地占22.62%，III级土壤环境质量的土地占19.04%，完全能满足农业耕作土壤的环境质量要求。 4.2. 土壤环境功能类型单因子区域分布特征 (1) 砷(As)、铅(Pb)、锌(Zn) 昌乐县表层土壤中砷、铅、锌元素含量普遍较低，其单项污染物指数最大值均小于0.7，全区土壤均达到I级土壤环境质量标准。昌乐县单项污染物指数特征参数见表5。 (2) 镉(Cd) 昌乐县表层土壤中镉元素含量普遍较低，其单项污染物指数最大值仅为1.23，全区土壤达到I级土壤环境质量标准的占99.73%，II级土壤占0.27%，仅局部分布在高崖库区东部，见图2。 (3) 铬(Cr) 昌乐县表层土壤中铬元素含量普遍较低，其单项污染物指数最大值仅为0.92，全区土壤达到I级土壤环境质量标准的占99.58%，II级土壤占0.42%，仅零星分布在青龙–北展南部一带，见图3。 Table 5 Changle County topsoil single pollutant index characteristic parameter tabl 特征参数 As Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn pH 最大值 0.53 1.23 0.92 1.04 4.98 4.06 0.53 0.47 8.64 平均值 0.25 0.31 0.27 0.28 0.07 0.78 0.07 0.23 7.30 表5. 昌乐县表层土壤单项污染物指数特征参数表 图2. 昌乐表层土壤镉(Cd)元素环境质量分级图 图3. 昌乐表层土壤铬(Cr)元素环境质量分级图 (4) 铜(Cu) 昌乐县表层土壤中铜元素含量普遍较低，其单项污染物指数最大值仅为1.04，全区土壤达到I级土壤环境质量标准的占99.49%，II级土壤占0.51%，仅零星分布在北鄌郚–北展部一带，见图4。 (5) 汞(Hg) 昌乐县表层土壤中汞元素含量普遍较低，其单项污染物指数最大值仅为4.98，均值为0.07，全区土壤达到I级土壤环境质量标准的占99.46%，零星分布有II~V级土壤。其中，II级土壤占0.12%，III级土壤占0.23%，IV级土壤占0.11%，V级土壤占0.08%，仅分布在青龙西部，见图5。 (6) 镍(Ni) 昌乐县表层土壤中镍元素含量较高，主要与地质背景有关，昌乐县中部为大面积的新近纪玄武岩分布区，岩性主要为玄武岩夹砂砾岩、黏土岩及硅藻土。其单项污染物指数最大值为4.06，均值为0.78，全区土壤达到I级土壤环境质量标准的占62.26%，其次为II级、III级，分别占境域面积的16.36%、17.63%，IV级、V级土壤为零星分布，分别占境域面积的3.57%、0.18%。I级土壤主要分布在昌乐县北部和东南部，II级土壤主要分布在宝城街道、城南街道、五图街道、高崖库区以及北鄌郚–北展、大宅科–平原一带，III~V级土壤与新近纪玄武岩分布区一致，主要分布在青龙、北岩、北展、乔官镇和五图街道等地，见图6。 (7) 内梅罗综合指数 内梅罗指数是一种兼顾极值或称突出最大值的计权型多因子环境质量指数。该指数反映了各污染物对土壤的作用，同时突出了高浓度污染物对土壤环境质量的影响。内梅罗指数特别考虑了污染最严重的因子，内梅罗环境质量指数在加权过程中避免了权系数中主观因素的影响，是目前仍然应用较多的一种环境质量指数[ 17 ] [ 18 ] 。 根据上述8项环境质量指标的单项污染指数，可以计算得到表征综合环境质量的内梅罗指数，根据内梅罗污染综合指数，可将昌乐县土壤环境质量划为5个级别，见表4、图7。 图4. 昌乐表层土壤铜(Cu)元素环境质量分级图 图5. 昌乐表层土壤汞(Hg)元素环境质量分级图 图6. 昌乐表层土壤汞(Hg)元素环境质量分级图 图7. 昌乐表层土壤环境质量分级图(内梅罗综合指数) 内梅罗污染综合指数评价结果表明：昌乐县土地环境质量总体状况良好，以I级土壤环境质量标准的土壤为主，比例为53.83%，其次为II级、III级，分别占境域面积的22.62%、19.04%，IV级、V级土次之，分别占境域面积的3.91%、0.60%。其中，砷、镉、铬、铜、汞、铅、锌七项重金属指标均属清洁的，达到I级土壤环境质量标准的土壤面积都在99.46%以上；镍含量较高，属于污染最严重的因子，对内梅罗综合指数评价结果影响较突出，因而镍的单项污染物评价结果与内梅罗综合指数评价结果基本一致，即各级土壤的面积、比例和分布特征具有相似的规律。
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user: 5. 结论 对昌乐县表层土壤进行区域布点采样，共采集表层土壤样本315份，对土壤中重金属元素As、Pb、Zn、Cd、Cr、Cu、Hg和Ni进行了分析，同时采用单因子指数和内梅罗指数对土壤环境质量进行评价，得出评价结果，即昌乐县土地环境质量总体状况良好，除镍元素以外，其它7项重金属指标均属清洁的，即达到I级土壤环境质量标准的土壤面积都占99.46%以上。土壤环境中镍的高风险含量，主要与地质背景有关，污染区集中分布在昌乐县中部的新近纪玄武岩分布区，岩性主要为玄武岩夹砂砾岩、粘土岩及硅藻土。内梅罗污染综合指数评价结果表明，昌乐县土地环境质量以I级土壤环境质量标准的土壤为主，比例为53.83%，其次为II级、III级，分别占境域面积的22.62%、19.04%，IV级、V级土次之，分别占境域面积的3.91%、0.60%。其中，镍含量较高，属于污染最严重的因子，对内梅罗综合指数评价结果影响较突出，而其余7项重金属指标均属清洁的。
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user: 全球热机带和冷机带火山活动的比较研究
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user: 摘 要 本文根据地震地热说的工作方法，采用Smithsonian Institution的火山资料、Mantleplumes网页的地幔柱资料以及作者的地震柱资料，以地震柱或地幔柱为构造单元和统计单元，对比分析了火山活动与热机带和冷机带的依存性、火山的喷发类型、火山的兴衰史，并讨论了火山的成因和热机带火山预测的可能性，从而为地震地热说火山预测方法的研究奠定了理论基础。研究结果表明，火山的成因与地幔内的地震柱和/或地幔柱有关，火山活动的能量与热物质的补给可能来自地幔的深部，从而构成两类性质差异的火山群落，地震柱型火山和地幔柱型火山，各自具有不同的活动方式与活动规律。热机带及其所包含的地震柱，是全球火山活动的主体，也是全球地质灾变的主体，与人类的生存休戚相关。因此，应该拓展火山的预测研究思路，加强对壳下地震活动的监测与研究，或许能解热机带内的火山预测之困。 关键词 :热机带，冷机带，地震柱，地幔柱，火山，火山预测
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user: 1. 引言 人类对火山的活动极为关注，积累了大量关于火山的知识、火山喷发资料与精美的图片[ 1 ] -[ 3 ] 。关于火山的类型、火山的成因和火山的区带划分等等，人们不免与地表的板块构造“俯冲”或者“碰撞”相联系。然而，火山是地球生命过程中的一种自然现象，板块构造则只是科学家们关于地壳构造的一种模式设想，二者是否能有机结合，值得商榷。本文通过对热机带的地震柱和冷机带的地幔柱火山活动的统计分析与对比研究，认为火山活动能量与热物资的补给可能来自于上地幔深部的某种热柱，因而试图用地壳构造模式来解释火山的成生、喷发和消亡过程似乎是徒劳的。 本文选取全球的火山资料，与全球的地震柱和地幔柱进行比较研究，分析了全球火山分布的一般特征、火山与全球热机带和冷机带的依存关系、火山熔岩囊、火山的喷发类型、火山的兴衰史等问题，并就火山成因与火山的预测方法等相关问题做出了讨论。在本文的模式下，通过对壳下地震活动的监测与研究，似乎可以实现对热机带火山活动的预测。
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user: 2. 资料的选取 本文所采用的火山资料，取自Smithsonian Institution的Global Volcanism Program (GVP)网站[ 1 ] ，地幔柱资料来自www.mantleplumes.org网页[ 4 ] 。在作者提出的地震地热说中，依据全球地震活动状态，提出了地震柱的概念，并将全球的地震活动构造划分为热机带和冷机带两大构造体系[ 5 ] -[ 7 ] 。这些资料的综合展示，如图1所示。 图1. 全球热机带和冷机带火山活动的分布；(a) 1900~2015.5的火山，(b) 全新世的火山地震柱编号及名称：01南智利，02北智利，03危地马拉，04海地，05白令海，06鄂霍次克海，07日本，08中国珲春，09北马里亚纳，10南马里亚纳，11台湾及琉球，12菲律宾，13所罗门，14西汤加，15东汤加，16印尼，17缅甸，18兴都库什，19地中海，20地中海西口，21南桑威奇，F1马尼拉，F2安达曼，F3北美洲 图1中，黑色实线多边形表示按照中深源地震活动中心点划分的24个地震柱构造，包含地震柱柱体及其影响区。地震柱构造(seismic cone)是一种倒立的圆锥体，由中、深源地震的震源体密集组成，已知最大深度740千米(详见本文附录及图A1~图A3)。以最小面积包围地震柱的浅黄色条带是由24个地震柱组成的全球M型热机带。 热机带以外的广大地区统称为冷机带(cooling seismic belt)。按照地震活动的分布，冷机带上只有浅源地震，大多数发生在呈W型展布的大洋中脊带上(图1中的绿色条带)。 热机带和冷机带的划分，是按照其功能来表述的。从地质灾害学的角度，热机带控制着全球95%以上的壳内强震和80%以上的活火山，是地质灾害的主体，而冷机带则只有浅源地震和少量火山，表现为对热机带灾害活动的调制作用。地球是一部庞大的热机，因此热机带和冷机带的划分相当于内燃机的缸体活塞与冷却系统，前者的功能是做功，后者的功能则是保证做功系统的卡诺循环。 图1中的深黄色方块表示目前比较确认的71个地幔柱(mantle plume) [ 4 ] 。地幔柱最深可达2850 km，大多分布在冷机带。热机带的热柱体则主要以地震柱的形式存在。作者所搜集到的地震层析成像证据表明，地震柱是P波高速异常体，地幔柱则是P波慢速异常体[ 8 ] ，可见地震柱和地幔柱是两类不同性质的地幔热柱体，因而其地震活动[ 9 ] [ 10 ] 和火山活动也有明显的差异。 图1(a)的三角形为1900年至2015年5月的全球火山分布，图1(b)的三角形为1万年以来全新世的火山分布。本文将通过热机带和冷机带的火山活动与地幔深部热柱体(地震柱或地幔柱)的关系研究，探讨火山的成因及其预测方法。
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user: 4. 讨论 本文通过对全球热机带和冷机带的比较研究，可以引出一些深层次的思考。 4.1. 关于火山成因的讨论 前面说到，热机带是一个地幔深部变异带，由科学家们所做的地震波速层析图像可以找到依据。 图9根据参考文献[ 53 ] 和[ 54 ] 的结果编制而成，显示了深度为500 km至2850 km地幔层中地震波速层析图像[ 55 ] 。图9(a)和图9(c)是V. Courtillot等(2003)采用剪切波Vs的速度层析，变化幅度为±2%，图9(b)是在深度为1800 km至2800 km的1000 km范围内R. Montelli等(2003)采用P波竖向平均速度层析，最大变化为±1%。地震波速的负异常区即为慢速异常区。图中还标注了根据Vs波速度层析结果所得出的49个热点，其中7个基本热点(primary)为红色圆圈并以其名称的首字母标示。 由图9可见，在南太平洋的不同深度层面上都显示为超级的地幔柱(super plume)，而非洲的中南部可能在1500 km以下深度也是一个超级的地幔柱。这两个超级地幔柱在地理位置上大体呈球对称。其他如北美、冰岛、西印度洋，则在不大的深度层面上就发现有巨大的地幔柱。 图9展示了地幔层内两种性质不同的深部变异体，即p(s)波的高速异常体(层)和慢速异常体(层)。对比图1可以看到，高速异常体对应着地震柱的分布，对应着热机带的整个条带，而慢速异常体则对应着地幔柱的分布。在图9(c)的深部是如此，在图9(a)的浅部也是如此。 图9(a)中的玫瑰色圆圈为全球24个地震柱构造，其编号与名称参见图1。由图可见，图9(a)中的高速异常体条带，与当今热机带的分布极为吻合。太平洋西海岸、南美洲的滨海地带，分布着深度为600 km以上的超级地震柱，同纬度的中美洲、台湾及琉球、地中海–喜马拉雅等地的地震柱，深度皆在600 km 图9. 全球不同深度地幔层地震波速度层析结果示意图(据文献[ 53 ] 和[ 54 ] 编绘) 以内，其活动性显然弱于前者。唯有非洲中南部的西海岸的高速异常条带没有地震柱的活动。北美洲的F3号地震柱深度不到100 km，似乎是地震柱和地幔柱在共同起着作用。 因此，地球上的火山活动与这两类异常体对应，形成两类不同性质的火山，即热机带上的地震柱型火山和冷机带上的地幔柱型火山。两者的喷发方式与喷发物质皆不相同，前者以高粘度、富含气体的岩浆喷射活动为主，而后者则以纯岩浆的溢流活动为主。 热机带内也有地幔柱型火山存在的可能。美国黄石公园火山(Yellowstone， 44˚N， 111˚W)在图2上表现为地震柱型而在图1(b)和图9(a)上则表现为地幔柱型，似为混合型火山。据新华网2015年4月24日报道，美国研究人员发现黄石公园下方除了已知的一个岩浆库外，更深处还掩藏着一个更加巨大的岩浆库。研究人员表示，深层岩浆库主要成分为玄武岩熔岩，粘性较低，喷发时通常以流体形态溢出，危害不大，而浅层岩浆库主要成分为流纹岩，粘性较高，一旦喷发会比较剧烈[ 25 ] 。目前，北美洲地震柱活动水平较低，出现地震柱型喷发的可能性较小，不宜过高估计黄石公园火山可能喷发的破坏力。 4.2. 关于热机带火山活动预测的可能性 热机带的火山活动与人类的生命和财产休戚相关，人们自然关注其预测的可能性。 对于已知的、人类监视比较周全的火山预测，刘嘉麒(1999)和洪汉净(2013)等介绍了很好的火山活动预测方法，包括地震活动、地壳形变前兆、火山地球化学异常与深部气体释放、周期预测，以及火山的预警机制，等等[ 2 ] [ 3 ] 。 热机带的大量火山位于人类监管不力的地方。对于这类火山活动的中短期预测，作者在2012年的3年期预测卡片0419卡给出了好的例子[ 56 ] 。图10中红色虚线圆圈为未来3年的火山危险区，蓝色虚线圆圈为壳内强震危险区。3年验证结果表明，凡与地震柱活动有关的火山，基本上都发生在这些危险区内(或其边界附近)，漏报的不多[ 57 ] 。 对于火山活动的短临预测，陈立军等(2015)研究意大利Etna火山喷发的时间预测时给出了很好的例子[ 24 ] 。由于火山活动多发生在地震柱柱体的出地点附近，地震柱的柱体内地震活动月频次或者壳下地震活动的月频次，都能很好地预示未来1~3个月内火山可能喷发的信息。 意大利地震柱的柱体取36˚~42˚N、12˚~18˚E，即地震柱柱体出地点附近区域，不含地震柱的影响区。柱体地震活动的月频次与火山喷发的关系见图11。图11中的实曲线为柱体内的总频次，虚型曲线为35 km深度以下的壳下地震月频次。两条曲线的总体趋势一致。柱状的实线表示火山喷发时间及其喷发指数(表4)。实曲线和虚型曲线的灰色合集是火山爆发的前兆。火山的前兆与火山的喷发事件是基本吻合的[ 41 ] [ 58 ] 。 图10. 作者的0419预测卡片对3年内火山预测的检验(火山据GVP火山月报，2012.4~2015.4) 图11. 意大利地震柱地震活动的月频次与火山活动的关系(据EMSC地震目录，2004.10.1~2014.4.26，M ≥ 2.0) Table 4 Etna volcano eruption since 2005 起始日期 终止日期 VEI 活 动 地 点 2013 Sep 3 2014 Feb 27 (?) ? New Southeast Crater (NSEC) 2010 Aug 25 2013 Apr 27 1 BoccaNuova， NE and SE Craters 2010 Apr 8 2010 Apr 8 2 SE Crater 2008 May 13 2009 Jul 4 1 East base of NE Crater (3000 - 2650 m) 2007 Mar 19 2008 May (?) 2 BoccaNuova， SE Crater and flank vents 2006 Jul 14 2006 Dec 15 2 SE Crater & flank vents; NE Crater 2005 Dec 16 2005 Dec 22 1 BoccaNuova 表4. 埃特纳火山2005年以来的喷发记录 * * 据http://www.volcano.si.edu/volcano.cfm?vn=211060. 作者关于热机带的地震地热说火山预测方法包含4条原则： · 按照本地地震活动水平确定壳下地震的深度下限，发现壳下地震活动密集区； · 确定密集区是否靠近地震柱柱体的出地点； · 按照地震柱震源深度时序图，估计火山活动时段与活动强度(以年、月计)； · 按照地震柱柱体地震活动月频次，估计火山喷发日期(以月、旬、天计)。 图10和图11的结果，说明这种预测方法是大致可行的。本预测方法所采用的地震数据需要满足两个基本条件：第一是区域地震台网能够有效监测2级以上地震，第二是测定震源深度的方法和精度与ANSS地震目录和EMSC地震目录接轨。
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user: 5. 结论 本文的研究，以及陈立军等(2015)关于“全球热机带和冷机带的地震活动对比研究”[ 9 ] [ 10 ] 结果(姊妹篇)都表明，试图按照某种地表的地质构造模式来解释中、深源地震活动和火山活动的成因与活动机制是没有意义的，必须从地幔深部的构造和结构出发，才有可能获得真谛。 本文根据地震地热说的工作方法，采用Smithsonian Institution的火山资料、mantleplumes网页的地幔柱资料以及作者的地震柱资料，以地震柱或地幔柱为构造单元和统计单元，对比分析了火山活动与热机带和冷机带的依存性、火山的喷发类型、火山的兴衰史，并讨论了火山的成因和热机带火山预测的可能性，从而为地震地热说火山预测方法的研究奠定了理论基础。 研究结果表明，火山的成因与地幔内的地震柱和/或地幔柱有关，火山活动的能量与热物质的补给可能来自地幔的深部，从而构成两类性质差异的火山群落，地震柱型火山和地幔柱型火山，各自具有不同的活动方式与活动规律。热机带及其所包含的地震柱，是全球火山活动的主体，也是全球地质灾变的主体，与人类的生存休戚相关。因此，应该拓展火山的预测研究思路，加强对壳下地震活动的监测与研究，或许能解热机带内的火山预测之困。
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user: 附录(Appendix)