DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 文献分析 3.1. 基本情况 初检得到文献457。阅读标题和摘要，排除与研究目的不符和重复性文章后，最终选择符合标准的文献14篇。可见近几年来有关富集骨髓干细胞技术结合新型生物复合材料脊柱融合的疗效越来越受到研究者的重视，在14篇中选出相关度最高的10篇进行概括，研究情况见表1。 3.2. 临床学评价 通过设置对照实验，分别予以患者自体髂骨移植和自体骨髓富集的间质干细胞复合人工骨材料移植。治疗后进行X射线片或CT检查结果，利用Lenke字母分级法对患者进行脊柱融合分级评估，测量伤椎Cobb角；利用腰背疼痛疗效评分表(Low-BackOutcome Scale， LBOS)对患者的腰背疼痛情况进行评估等方法检测自体富集骨髓干细胞复合人工骨材料在脊柱融合中的临床疗效。术后随访观察，得出更科学的结论。研究情况见表2。 3.3. 影像学评价 术后随访6~12个月后，患者采用X线平片观察，手术后前2周材料仍处于在原位，但是随着时间 Table 1 The overall situation of the stud 研究者 病例数 干预措施 结局指标 随访 治疗组 对照组 闫伟等 [ 1 ] 64 自体骨髓间充质干细胞复 合羟基磷灰石磷酸三钙 制备自体髂骨条 LBOS评分、 LBOS评分优良率、 脊柱融合Lenke分级、 Cobb角 12个月 王永明等 [ 2 ] 50 自体骨髓间充质干细胞复合 双相磷酸钙陶瓷 自体髂骨 X线、CT、 脊柱融合Lenke分级、 LBOS、Cobb角 6个月 王健等 [ 3 ] 48 骨髓细胞 + HA/TCP 自体髂骨 X线、CT、 脊柱融合Lenke分级、 LBOS、Cobb角 12个月 张蒲 [ 4 ] 56 骨髓细胞 + β-TCP + 自体减压碎骨 自体髂骨 + 自体减压碎骨 X线、CT、 Oswestr功能评分 (26.3 ± 7.5)个月 陈海峰等 [ 5 ] 25 骨髓细胞 + HA/TCP 无 X线、CT、 脊柱融合Lenke分级 6-12个月 张蒲等 [ 6 ] 29 骨髓细胞 + β-TCP + 自体骨 无 X线、CT 6-14个月 YaokaiGan [ 7 ] 41 MSC + β-TCP 无 X线、CT 36.5个月 Nancy E.Epstein [ 8 ] 60 骨髓 + β-TCP/autograft 无 X线、CT、 Odom’s Criteria、SF-36 2年 MartinThaler [ 9 ] 34 PLIF-cage with β-TCP + 骨髓 无 X线、CT、ODI、VAS 1年 W.Blake Rodgers [ 10 ] 50 骨髓细胞 + HA/TCP 无 CT、ODI、SF-36 12个月 表1. 纳入研究的总体情况 Table 2 The clinical evaluation of enriched bone marrow mesenchymal stem cells combined with artificial bone for spine fusio 研究者 主要并发症 对照 研究评价 慢性疼痛 血肿 感染 闫伟等 [ 1 ] - - - 有 观察组与对照组的实验数据进行统计学对比得出结论进行分析， 其结论科学具有较强说服力，术后随访无任何不良反应。 骨髓干细胞技是一种安全可快速富集的技术，但需要掌握一定的适应 症，有效为临床应用组织工程技术治疗骨缺损提供了一定的参考。 王永明等 [ 2 ] - - - 无 MSCs复合材料快速生长成形，具有良好的生物相容性、 成骨效果显著。所有病例均无感染供区疼痛等并发症，临床疗效显著。 王健等 [ 3 ] 一周后 消失 - - 有 安全、可靠、简便、成骨效果显著，且所有病例均无感染 和内固定松动断裂等并发症。术后随访观察，得出的结果 比较科学，但未涉及并发症的发生率和恢复情况。 张蒲 [ 4 ] 三个月 后仍有 轻微 - 有 有效提高骨髓MSC s 浓度且安全、快速。 重点探索术后疗效，病例较多具有普遍性。 陈海峰等 [ 5 ] - - - 无 可在术后一期，用于椎体后路融合，材料成骨效果好，安全性高， 并发症少。论证了材料适应范围广、副作用少， 但未设置对照组，缺乏科学性。 张蒲等 [ 6 ] - - - 无 快速、安全，有利于成骨。有较长的随访时间，但对并发症描述较模糊。 YaokaiGan [ 7 ] 轻微 轻微 - 无 具有良好的生物相容性、可行性、安全性。重点在术后电镜下观察， 直观明显，但未涉及并发症发生率、愈合周期等情况。 Nancy E.Epstein [ 8 ] ？ ？ ？ 无 其成功率和自动移植TCP成功率相似。重点是病患后期情况分析， 并未涉及并发症、感染等具体情况。 MartinThaler [ 9 ] 轻微 - - 无 术后取得了良好的临床效果。重点在术后观察，并做了长期随访。 W.Blake Rodgers [ 10 ] 轻微 轻微 - 无 与其他治疗相比安全有效，研究范围较广。 但后期发生疼痛、血肿的可能性较大。 表2. 自体富集骨髓干细胞复合人工骨材料在脊柱融合中的临床学评价 注：“?”表示文献未说明；“-”表示没有此症状。 的推移，材料的边缘才变得光滑，复合材料中间出现了点状低密度区。大部分人体内复合材料随着时间的推移，慢慢的材料密度变低，体积缩小，逐渐在体内被降解，最终可以形成新生的骨组织，在脊柱融合区域可以看到明显的矿化骨块的形成。在影像学检查中，明确了新型人工骨复合材料有良好的生物相容性和体内降解性等优点，通过富集干细胞结合术中快速复合技术，制备出具有一定生物活性的骨修复材料，可以作为脊柱融合中的植骨替代品。为了更加明确自体富集骨髓干细胞复合人工骨材料在脊柱融合中的疗效，将通过收集文章的治愈的病例，计算其阳性率。见表3。
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user: 4. 讨论 4.1. 富集骨髓干细胞技术 快速富集骨髓干细胞技术无须体外培养，可以实现对干细胞的快速提炼和浓缩，达到微创且快速进行人工骨构建以及骨移植 [ 11 ] ，并且富集骨髓干细胞结合术中快速复合技术，制备出了具有一定生物活性的骨修复材料，可作为腰椎后外侧融合术中自体骨的植骨替代品。整个过程时间跨度恰好完成椎体后路内固定手术，故可以直接应用于临床。方法可行，但是，临床对患者应用细胞富集技术的时候需要掌握一定的适应证，年轻人多适用，老年人不推荐。对于合并有恶性肿瘤和各种血液系统以及未妥善控制的感染性病灶等患者，也不合适使用该技术 [ 1 ] 。尽可能选择那些具有良好细胞相容性和空间结构以及可降解等特点的支架材料，以更好的为种子细胞附着和生长、繁殖等提供有利的条件 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。 Table 3 The imaging evaluation of enriched bone marrow mesenchymal stem cells combined with artificial bone for spine fusio 研究者 病例数 阳性病例 阳性率 闫伟等 [ 1 ] 32 32 100% 王永明等 [ 2 ] 25 25 100% 王健等 [ 3 ] 48 36 75% 张蒲 [ 4 ] 56 53 94.6% 陈海峰等 [ 5 ] 25 21 84% 张蒲等 [ 6 ] 29 28 96.6% YaokaiGan [ 7 ] 41 37 90.2% Nancy E.Epstein [ 8 ] 60 51 85% MartinThaler [ 9 ] 34 26 76.4% W.Blake Rodgers [ 10 ] 50 44 88% 表3. 自体富集骨髓干细胞复合人工骨材料在脊柱融合中的应用研究的影像学评价 4.2. 富集骨髓干细胞复合人工骨材料 4.2.1. 富集骨髓干细胞复合HA-TCP材料 HA-TCP是一种应用十分广泛的可降支架材料，化学成分和晶体结构与人工骨骼中的无机盐十分相似，并具有高度的生物相容性和一定的传导成骨能力。HA-TCP能与骨形成很强的化学结合，在体液的作用下发生部分降解，游离出钙和磷，并被人体组织吸收、利用，生长出新的组织，从而产生骨传导作用；将其作为支架与经富集得到的骨髓间质干细胞进行复合，可以获得理想的组织工程人工骨 [ 2 ] 。以上说明了HA-TCP作为载体的优点。对比王健 [ 3 ] 研究，陈海峰等 [ 5 ] 更加证明了HA-TCP对骨髓间质干细胞的增殖无抑制，不影响其成骨作用，可作为细胞的载体支架应用，是一种简便有效的植骨替代材料。 4.2.2. 富集骨髓干细胞快速复合多孔β-TCP 研究得出该材料是具有较好降解性的多孔生物陶瓷材料，具有良好的生物相容性和适当机械强度，可在体内降解吸收。多孔β-TCP有利于骨髓基质干细胞的长入、增殖。利用自体富集骨髓干细胞技术复合多孔β-TCP，可以将骨传导作用与自身成骨作用相结合进行脊柱融合，有利于成骨，促进骨修复和再生，并且具有较好的可行性和安全性。多孔β-TCP具有较好的孔隙率和交通孔径，有利于骨细胞的生长和血管的长入。通过负压、孵育2 h，骨髓间充质干细胞可进入多孔材料内部，粘附在材料内壁，可以防止细胞流失，为细胞的生长分化提供了良好的环境 [ 7 ] 。 4.3. 总结 综上，自体富集骨髓干细胞技术复合人工骨材料应用于脊柱融合获得了与自体髂骨移植同等乃至更好的效果，避免了从患者自身取骨，减少了供骨区受损，且不受供骨形状、来源及数量的限制，有效提高患者的生活质量，为临床应用组织工程技术治疗骨缺损提供一定的参考。 虽然自体富集骨髓干细胞技术复合人工骨材料在脊柱融合术中具有成骨效果显著有效、及时、微创和广泛性等临床使用价值，但是富集骨髓干细胞技术有一定的适应症，且受到骨髓细胞要多等条件的限制，因此在对增加该技术的普适性方面还需进一步的研究。
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user: 摘 要 将小波理论和Elman神经网络相结合，采用思维进化算法对网络初始权值和阈值进行优化，建立了MEA-小波Elman神经网络预测模型，应用于光伏出力超短期预测。使用小波函数作为传递函数，提高了函数逼近能力，有效解决了预测模型在对光伏出力预测跟踪中的容易陷入局部最小值，迭代速度慢，预测精度不高等问题。最后，本文采用敦煌地区实测数据分析验证，通过与传统Elman神经网络模型进行比较，表明该模型对光伏超短期预测具有较好的效果，进而为调度人员提供决策辅助。 关键词 :光伏预测，思维进化算法，小波Elman神经网络 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着可再生能源发电的大力发展，光伏发电作为最为成熟的清洁能源发电方式之一，已经在世界范围内得到广泛利用 [ 1 ] 。然而由于受天气因素影响较大，光伏出力具有突变性和间歇性。随着越来越多的兆瓦级光伏电厂并网运行，光伏出力是波动性增加了光伏并网运行调度的难度，对电网的经济、安全、可靠性方面的影响也愈发突出 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。超短期预测时效一般为4小时之内，用于修正日前短期预测曲线，以提高实时预测的精度。随着我国新电改推行，实时市场即将建立 [ 5 ] ，准确预测光伏出力，尤其是超短期出力预测将有助于降低光伏出力波动性对电网的影响，进一步提高电力系统运行经济性和安全性 [ 6 ] 。 目前国内外常用的光伏出力超短期有典型趋势线性外推法 [ 7 ] 和基于地基云图法 [ 8 ] [ 9 ] 两类。前者预测方法较为简单，但预测受天气影响较大，精度有待提高。后者预测方法预测精度较高，但运算复杂，需要庞大的数据库作为支撑。本文提出一种基于MEA-小波Elman神经网络的预测方法，利用Elman神经网络特有的输入延迟特性，对光伏这种出力具有时变特性的时序数据预测更有效 [ 10 ] [ 11 ] 。同时针对Elman神经网络求解存在的早熟和局部极小值问题 [ 12 ] [ 13 ] ，提出了采用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm， MEA)对网络的初始阈值和权值优化，针对模型预测精度和收敛速度的问题，采用小波函数作为Elman神经网络隐含层激励函数，使得模型的函数逼近、模式识别和容错能力增强。通过与传统Elman神经网络的预测结果进行了对比分析，验证了该预测方法具有更好的预测效果。
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user: 2. 光伏出力数据的特性 图1所示为不同天气类型下某光伏电站的单日出力曲线。 从上图可以看出，光伏出力有明显的波动性，短时间尺度下波动范围可达到装机容量的50%。同时可以看出天气对光伏出力的波动水平有显著的影响。晴天时光伏出力较为平稳；多云和阴天时，云层较多，光线受云层遮挡的影响，光伏出力波动较晴天大，短时间内波动量可超过装机容量的50%；雨雪天气时，出力波动较多云和阴雨天气时小，但光伏整体出力水平很低。可以看出在不同天气类型下，光伏发电系统的输出功率变化趋势有很大的不同，所以本文在预测数据选取时，对不同的天气类型划分不同 的训练集。同时，从图中还可以看出，光伏超短期时间尺度下出力波动较大，有较多的爬坡上升和下降，光伏出力变化的非线性、时变性和不确定性的特点很突出。因此本文选用采用基于MEA-小波Elman神经网络的预测方法进行光伏超短期预测。
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user: 3. MEA-小波Elman神经网络预测方法 3.1. 小波Elman神经网络预测方法 本文采用的小波Elman神经网络结构模型如图2所示，其具有4层神经单元，比传统神经网络多出一个承接层，用于记忆隐含层单元前一时刻的输入值并返回给网络的输入，这种递归记忆使得网络对数据历史状态具有敏感性，克服了多层前馈神经网络信号无法进行反馈的缺陷，使得网络具有较好的动态性能，更加适用于光伏出力预测。小波分析方法通过尺度伸缩和平移对信号进行多尺度分析，能有效提取信号的局部信息。将小波分析与Elman神经网络进行耦合，采用小波函数作为Elman神经网络隐含层激励函数，可以构成小波Elman神经网络。它兼具小波变换与Elman神经网络的优点，增强了模型的函数逼近、模式识别和容错能力 [ 12 ] 。 图1. 某变电站不同天气下的日出力曲线 图2. 小波Elman神经网络结构 图中 为t时刻输出节点向量， 为t时刻的n维输入向量， 为m维隐含层输出， 为m维承接层输出。 为自反馈增益。 则每一时刻关联层神经元输出为 (1) 此时神经网络输入输出的动态方程可表示为： (2) 式中 为输出层神经元与隐含层神经元之间的连接权， 为隐含层神经元i于输入层神经元j之间的连接权， 为隐含层神经元i与承接层神经元k之间的连接权， 、 分别为小波伸缩系数和小波平移系数；式中 为中间层传递函数，本文选用Mexican Hat母小波基函数，其数学公式为： (3) 网络的训练采用动态梯度学习算法，用 表示网络在t时刻的期望输出，则t时刻网络输出误差为： (4) 取误差函数为 (5) 设共有N组输入，则总的输出误差为： (6) 3.2. 基于思维进化算法(MEA)的求解方法 针对遗传算法的固有缺陷–易陷入局部极小值问题，文献 [ 12 ] 提出采用思维进化算法(MEA)对网络进行优化。根据模拟生物进化中人类思维进化的方式，把群体划分成优胜子群体和临时子群体，在此基础上定义的趋同和异化操作：趋同为在子群体范围内，个体成为胜者而竞争的过程；异化为在整个解空间中，各子群体为成为胜者而竞争，不断地探测解空间中新的点。这两种操作相互促进且保持一定的独立性，使得搜索效率得以提高。MEA可以记忆每一次迭代种群和个体的进化信息，这些信息可以指导趋同和异化向着有利的方向进行。因此，MEA全局搜索能力极强，可以以较高的效率并行地大规模搜索全局最优解，减小了对原始数据准确性的依赖，避免系统出现陷入局部极小值现象，使得预测精度提高，稳定性加强。其具体进化过程如图3所示。 其中异化操作中，各子种群的竞争获胜依据为得分函数，本模型选取训练集的均方误差的倒数作为各个个体和子种群的得分函数，函数表达式为： 图3. 思维进化算法流程图 (7) 式中 表示第i个训练样本的网络输出值， 表示目标输出， 为训练样本数。 学习算法的目标是通过调节网络的权值和小波基函数系数，使得总误差 逐步减小，根据求一阶偏导的链式法则，某一时刻的导数计算依赖前一时刻的计算结果，学习过程根据时序计算所有的偏导数，随着迭代步数增加，总误差 逐步减小。 3.3. 基于MEA-小波Elman神经网络的光伏超短期预测方法 考虑到不同天气类型对光伏出力变化趋势影响较大，本文分不同天气类型对光伏出力进行预测。首先基于小波Elman神经网络预测方法建立短期预测模型，然后利用MEA的全局搜索寻优能力的优势，采用思维进化算法进行初始权值优化具体预测流程如图4所示。
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user: 4. 仿真分析 为验证本模型预测效果，本文选取甘肃敦煌某光伏发电站作为本次研究对象，根据当地天气特点，将天气类型划分为：晴天、多云\扬沙、雨雪天气三种类型。数据采集的时间尺度为15 min，对于每种天气类型分别选取20天数据作为数据库，其中前19天数据作为训练集，第20天数据作为预测集，用于评估预测效果。 由于采用的历史数据量纲不一，所以要对数据提前进行归一化处理，归一化公式为： (8) 图4. MEA-小波Elman神经网络光伏超短期预测流程 其中 为数据序列的均值， 和 为数据序列最大最小值，经归一化处理后，消除了各维数据之间的数量级的差别，避免因为输入输出数据数量级差别较大而造成网络预测误差较大。 本文针对光伏波动较大多云/扬沙天气进行仿真分析，分别采用传统Elman算法和本文提出的MEA-小波Elman算法进行预测对比分析。为定量的评价预测效果，本文选用国际上普遍使用的总绝对误差 ，归一化绝对评价误差 ，归一化均方根误差 ，希尔不等系数 ，对预测模型的误差进行分析。其计算公式分别为： (9) (10) (11) (12) 其中 为预测值， 为实际值， 为预测样本数。 预测结果如图5所示。误差分析如表1所示。 图5. 预测误差对比 Table 1 Error analysi 总绝对误差/ 归一化绝对评价误差/ 归一化均方根误差/ 希尔不等系数/ Elman算法 179.9141 0.0951 0.1403 0.0092 改进Elman算法 142.2216 0.0814 0.1348 0.0068 表1. 误差分析 由图表可以看出，采用思维进化算法和小波分析优化后的Elman神经网络很好的改善传统Elman运算的收敛性和计算精度。在模型训练中与小波分析结合起来，使得人工神经网络更加适用于光伏出力的实时预测，在光伏出力波动较大时也能很好的进行跟踪预测。
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user: 5. 总结 本文将思维进化算法和小波Elman神经网络相结合起来。利用Elman神经网络具有适用时变特性的能力，对光伏实时出力进行5 min时间尺度的超短期预测。并采用思维进化算法对网络初始阈值进行优化，减小容易陷入局部最小值的问题，并使用小波函数作为传递函数，引入尺度和平移两个参数，提高拟合精度和计算速度。为光伏出力超短期预测提供了一种良好的方法。对于新能源光伏并网后日内电力市场发展和电网实时调度具有一定的应用价值。
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user: 摘 要 中国是世界上自然灾害最为严重的国家之一，而再保险作为巨灾风险管理的有效手段，在我国的发展极不成熟。本文以地震巨灾为例，基于中国大陆地区1996年至2015年4.5级以上地震造成的直接经济损失数据，运用POT模型和广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution， GDP)对地震巨灾风险进行测算，并给出不同的置信度水平下VaR。最后，利用复合泊松分布的定义和性质给出再保险公司在不同免赔额下净保费的计算方法。为我国巨灾再保险定价研究提供了理论参考和数据支持。 关键词 :POT模型，阈值，复合泊松分布，再保险 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 中国是世界上自然灾害最严重的几个国家之一，灾害种类多，发生频率高，分布地域广，造成损失大。如何从国家的高度对一国巨灾风险进行管理，是一个十分迫切的重大课题。从世界发达国家巨灾保险体制中，我们看到再保险在巨灾风险管理等方面的重要性，但同时也看到目前我国的再保险市场无论是在理论还是实践方面都尚不成熟 [ 1 ] 。 2016年“十三五”规划明确指出：“中国要加快建立巨灾保险制度，建立政府推动、市场运作、风险共担的多层次巨灾保险体系。”而在这之中，再保险市场的建立和完善无疑有着举足轻重的地位。 巨灾风险评估是巨灾再保险定价的首要内容，直接关系到巨灾再保险定价的准确性。而巨灾风险具有尖峰厚尾的特征，使用一般的风险度量模型，计算结果不可避免会存在一定偏差。极值理论中POT模型是目前最适宜刻画这类风险特征的方法之一。Hosking、Wallis (1987) [ 2 ] 对基于极值理论的广义帕累托分布的参数拟合方法进行了深入分析推动了POT模型的发展；Lai、Wu (2008) [ 3 ] 以台湾1971~2005年台风造成的水稻损失数据为例，使用POT模型对其进行拟合与传统的厚尾拟合分布进行对比，得到GPD对于厚尾损失拟合效果更好的结论。 有关再保险定价，很多学者已做出了杰出工作。Chi、Tan (2010) [ 4 ] 运用VaR、CVaR将原保险人的整体风险暴露最小化，研究了凸性分出损失函数下的最优停止损失再保险，奠定了尾部风险度量方法在再保险研究中的地位；Alejandro Balbás、Beatriz Balbás、Antonio Heras (2009) [ 5 ] 对不同尾部风险度量方法下最优再保险策略的稳定性进行了分析；Alba [ 6 ] 等人运用GPD对墨西哥的地震损失数据进行拟合，并计算了再保险合同下关于保险回归的问题；赵智红、李兴绪(2010) [ 7 ] 模拟出巨额损失数据，在POT模型下利用GPD对其进行拟合并进一步计算了超额再保险的净保费问题。 本文在前人研究的基础上，以我国地震直接经济损失数据为例，在POT模型下选取合适的阈值，运用GPD对其风险损失分布进行拟合，测算地震巨灾风险VaR。在此基础上，选取免赔的再保险方式，根据免赔额与阈值的大小关系不同，分三种情况计算再保险每份保单的年度净保费。由于现有对于再保险净保费的计算大多过于繁琐，故本文借鉴保险精算学中损失发生次数服从泊松分布进而赔偿总额服从复合泊松分布的性质对其进行简化。一定程度上为我国再保险市场的发展提供理论基础。
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user: 2. 基于GDP分布的POT模型 设 是独立同分布的随机变量，服从未知分布记作 ， 为某一充分大的阈值，设超过 的样本个数为 。若 ，称 为超阈值，称 为超出量。称随机变量 的超出量分布为条件超额分布函数。 Pickands证明，当阈值 时，超额分布可以用GDP来近似 [ 8 ] ： 当 时， ；当 时， 。其中 和 分别称为尺度参数和形状参数。 的不同取值决定了分布尾部的厚度， 越大尾部越厚， 越小尾部越薄。 由 可得 在确定了阈值后，对 估计可采用历史模拟，即用 来近似表示 [ 9 ] ，进而总体分布函数 满足POT模型的分布一般呈现厚尾性，使用POT模型进行拟合，就不需要对整体分布进行假设。由于不受整体分布影响，残缺数据对POT模型的影响也较小，以此来拟合厚尾性强的中国地震灾害损失分布的效果较好。
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user: 3. 地震巨灾损失风险评估 3.1. 数据的获取与处理 本文通过对《中国地震年鉴》进行整理得到了我国大陆地区1996年至2015年来历次震级在4.5级以上地震(>=4.5级为破坏性地震)造成的直接经济损失，以其作为样本利用公式 对损失数据进行物价调整。其中， 是在以2015年的物价水平为基期调整后的第 年第 次地震的直接经济损失值； 为第 年的居民消费价格指数。 为避免出现明显的极端值情况，故采用取自然对数的方法进一步对数据进行处理减小数量级的差别以提高拟合精度 [ 10 ] 。 对对数化处理后的214个数据做直方图(图1)。 由对数化后的直方图中(图1)可以看出，损失数据呈现出明显的尖峰厚尾的性质。 3.2. 数据厚尾性检验 通常将分布函数的尾部比指数分布的尾部更厚的分布定义为厚尾分布。 图1. 经过对数处理的历次地震直接经济损失值直方图 从指数分布Q-Q图(图2)可以看出，上端向下倾斜，下端向上翘起，损失数据与指数分布之间存在着一个凹面的偏离，这说明数据存在厚尾的性质。从概率密度函数图中(图3)可以看到损失值顶部比正态分布更尖，尾部比正态分布更厚，呈现出明显的尖峰厚尾性质，且左偏。 同时可以利用峰度法来确定数据的厚尾性。峰度是用来度量数据在中心的聚集程度。在金融中，若某分布与正态分布有相同的方差，但是峰度系数大于3，则呈现“尖峰厚尾”形态，峰度更高，两段的尾部更厚，也就是极值更多的意思。对经过对数化的损失值求峰度可得 即可以认为该数据具有厚尾的性质。 3.3. 阈值的选取 GPD参数估计是否准确取决于阈值 选取的适当与否。本文综合运用以下两种方法对阈值进行选取。 3.3.1. Hill图法 对于独立同分布的次序统计量 ，尾部指数的Hill统计量 横轴为 ，纵轴为 ，坐标为 ，选取图中尾部指数稳定区域的起始点的横坐标对应的数值 作为阈值 [ 11 ] 。 从Hill图(图4)中可以看出图像左边波动较大，右边比较平缓，图中出现的第一个比较平稳的部分对应的门限值为(10.90，11.60)，相应 值为(28，47)。 图2. 指数分布Q-Q图 图3. 概率密度函数图 图4. Hill图 3.3.2. 超额均值函数图法 超额均值函数(Mean Excess Function， MEF)的定义为： 式中， 表示超过阈值的样本观测量。MEF图是点 的集合。对于GPD，平均超出量函数是关于阈值 的线性函数，即 ，故如果在某个观测之后函数曲 线趋于线性且斜率为正，那么可以确定阈值 为该观测值。 从图5可以看出，阈值约在区间在(11，12)的一个范围内图形是近似线性的，选取11.6为阈值，此时有28个数据超过了阈值。 综合上述两种方法，可以认为阈值选取为10.8是合理的。 3.4. 广义帕累托模型的建立 本文采用极大似然函数法对GPD参数进行估计，对数似然函数： 对函数 求偏导，使得函数值最大的 为最佳估计量。 对选定的阈值 进行模型拟合，参数估计见表1。 利用估计结果，我们可以进一步得到拟合分布的诊断图。 通过以上四个分布拟合诊断图(图6)看出，各数据点基本上分布在其参考线两侧。说明对我国1996~2015年间的次地震损失对数数据运用POT模型及广义帕累托分布拟合是合理的。对于广义帕累托 图5. 超额均值函数图 图6. 广义Pareto分布拟合诊断图。(a) P-P图 (b) Q-Q图 (c) 重现水平图 (d) 直方图与密度函数估计图 Table 1 Generalized Pareto distribution parameter estimation tabl 分布函数 参数 估计值 近似标准误差 广义 帕累托分布 形状参数 0.01209953 0.1936532 尺度参数 1.43175204 0.3874372 表1. POT模型参数估计表 分布，还可以通过截断分布拟合、尾分布拟合、残差分布以及残差拟合来进一步的比较和检验。 从截断分布拟合图(图7)可以看出用广义帕累托分布对 拟合较好，特别是对那些本文重点研究的巨额损失数据。从尾分布拟合图(图8)可以看出广义帕累托分布对损失数据的经验尾部函数也有很好的拟合。 残差分布图(图9)可以看出残差主要分布在(0，2)内。残差拟合检验图(图10)可得出残差可以近似看作服从指数分布。因此，使用基于广义分布模型来拟合地震损失数据是合适的。 3.5. VAR的测度 风险价值VAR是指在一定时间和一定置信度内的潜在最大损失，一般可以定义为 ， 为损失分布的极大值， 为置信水平， 为分位函数，是损失分布 的逆函数。从统计学的角度讲，VAR可理解为给定分布下分位数的点估计值。 计算出不同的置信度水平下VAR不同的值，得到具体结果如表2所示。 上表说明在运用POT模型对地震巨灾损失分布进行拟合的情况下，正常状况下有85%的可能性认为发生一次地震的直接经济损失不超过8.972552亿元，有90%的可能性其损失值小于16.041203亿元，有95%的概率认为发生一次地震带来的直接经济损失最大为43.597309亿元，而发生一次地震造成的最大直接经济损失达到459.039335亿元的可能性为99%，一次地震带来的直接经济损失不超过1283.335682亿元的概率将高达99.5%。
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user: 4. 地震巨灾再保险定价 设一年内损失发生次数 服从参数为 的泊松分布，每次损失额 ， ，独立同分布且分布与 分布相同为 (非退化)。若再保险合同约定理赔按照免赔方式进行。那么再保险人赔款总额为 其中 为免赔额。 就是再保险年度净保费 [ 12 ] 。 设赔款次数 服从泊松分布，每次赔款额 ， ，独立同分布且分布与 分布相同为 (非退化)，赔款总额 服从参数为 的复合泊松分布，其中 [ 13 ] 。故 图7. 截断分布拟合图 图8. 尾部分布拟合图 图9. 残差分布图 图10. 残差拟合图 Table 2 Premium scale calculation result 参数 ， ， 置信度/% 85 90 95 99 99.5 保费规模/万元 89725.52 160412.03 435973.09 4590393.35 12833356.82 人均保费/元 0.6901963 1.2339387 3.353639 35.310718 98.71812938 表2. 保费规模测算结果 若免赔额 ，此时 故再保险年度净保费为 当 时，由于被积函数不收敛，即 不存在，通常认为这种风险不可保。 若免赔额 ，调整泊松参数为 新的超出量分布函数为 此时每次超出量的期望为 故再保险年度净保费为 若免赔额 ，由于GPD舍去了阈值之前的数据，此时需要寻找一个分布来描述阈值之前的损失部分，采用非参数方法，对整体进行核密度估计。记核密度估计为 其中， 为窗宽， 为核函数。 再保险年度净保费为 假设免赔额为阈值 ，再保险赔偿频率 ，实际中可以令保险公司每张保单或保单组合赔偿次数的期望作为泊松分布的赔偿频率。 此时 即再保险每单年度净保费为 万元。 若再保险人只承担区间 中的赔偿责任，则净保费为免赔额为 的净保费减去免赔额为 的净保费。 假设对地震巨灾风险损失的分担做以下简单分层：0~16.041203亿元之间的直接经济损失由国内保险机构承担，16.041203~43.597309亿元之间的直接经济损失由再保险市场承担；43.597309~459.039335亿元之间的直接经济损失可以通过设立巨灾债券等金融衍生品的形式将风险打包转移到资本市场；当损失超过了459.039335亿元时，政府最后买单。 则再保险每单年度净保费即为免赔额为11.98550的纯保费减去免赔额为12.98534的净保费。计算可得 万元。
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user: 5. 结论 鉴于再保险市场的完善对于我国巨灾保险体制的构建具有重大意义，本文以我国大陆地区1996年至2015年来历次震级在4.5级以上地震造成的直接经济损失为例，构建POT模型综合运用不同方法选取合适的阈值并对GPD的参数进行拟合，利用拟合结果测度地震巨灾风险VAR，然后在此基础上，借鉴保险精算学中损失发生次数服从泊松分布赔偿总额服从复合泊松分布的性质，提出了一个以免赔方式进行的再保险合同，根据免赔额与阈值大小不同分为三类，计算出再保险人所要承担的每单保险年度净保费。研究结论为我国巨灾再保险定价提供了一定的理论参考和数据支持，有助于推动我国巨灾保险体系的构建。
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user: 摘 要 文章围绕着声调语言经验对第二语言声调习得影响的核心问题，首先介绍了二语语音习得领域中的两个经典理论模型，接着梳理并分析了当前研究者关于声调语言经验是否会影响第二语言声调习得的重要成果、理论分歧及其原因，最后指出了未来相关研究可切入的视角和值得注意的方面。 关键词 :声调语言经验，声调感知，声调习得，影响因素 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在国际汉语教学中，教师和学习者都感到困难的地方之一就是普通话声调。一些外国学生一开口说普通话，我们会立即感觉他们的发音不地道，即我们常说的“洋腔洋调”。“洋腔洋调”(石林、温家萤，2012) [ 1 ] 指外国人说汉语时在声调和语调方面的偏误现象，是中介语声调和语调中带有的非汉语的特征。这种现象是影响国际汉语教学的一个老大难问题，同时也引起了研究者的高度关注。 从跨语言影响的角度来看，洋腔洋调是语言间影响的结果，确切地说则是外国学生先前习得的语音系统对于普通话语音系统习得的影响。语言间的影响源于语言的迁移，包括先前掌握语言的正迁移和负迁移。那么，外国学生在习得普通话语音，尤其是普通话声调时，其先前习得语言的语音如何影响到普通话声调的习得？先前习得语言的声调对普通话声调的习得是否存在影响？为回答上述问题，本研究首先分析了二语语音习得领域有较大影响力的语音学习模型和感知同化模型，接着对相关的研究成果进行详细梳理，尝试找出研究者之间存在的重要分歧并分析其产生的原因，最后就未来相关研究可切入的视角和值得注意的方面提出建议。
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user: 2. 二语语音习得的两个经典理论模型 2.1. 语音学习模型 语音学习模型(Speech Learning Model， SLM)主张，二语语音的可习得性主要取决于二语语音在多大程度上能够被识别为一语语音的等价物(Flege， 2007) [ 2 ] 。该模型设想一语和二语的音素存在于一个共享的音系空间，二语学习者会把感知到的二语音素和与其最接近的一语音素联系起来，二语音素与一语音素的感知差异越大，其发音差异就越容易体现出来。如果二语的语音明显不同于一语，两者之间的差异大到能够被学习者感知出来，那么学习者更有可能形成关于二语的新的音位范畴。相较而言，如果二语语音与一语语音相似，那么学习者就倾向于依赖已有的一语语音范畴来感知二语语音，因此在习得二语语音时就要受到已有的一语语音范畴的阻碍。 显然，语音学习模型强调了一语和二语之间语音体系的差异以及学习者对这种差异的感知。只有当两种语言的语音体系存在差异，且学习者感受到这种差异的时候，其才能够顺利、高效地形成二语的语音体系。 2.2. 感知同化模型 感知同化模型(Perceptual Assimilation Model， PAM)基于二语语音同化为一语语音的程度来预测学习者区分二语语音的难度。PAM理论(Best， 1995)及其二语习得的扩展理论PAM-L2 (Best & Tyler， 2007) [ 3 ] 假定一个人能够将非母语语音之间的区别特征识别出多少来是可以预测的，这主要取决于这些非母语语音与其一语语音范畴相联系的程度。一个二语语音的区别特征与一语的区别特征紧密联系，那么该区别特征就能够被清楚地区分并轻易习得。相比之下，如果一个二语语音区别特征并不能与一语的相联系，这就可能导致区分和习得的困难。 感知同化理论(PAM)认为，学习者的感知同化模式(assimilation patterns)可用来解释学习者二语语音区别特征的感知困难，学习者区分二语语音的能力可以通过他们是如何将其同化为一语语音范畴来进行预测。该理论主要的范畴感知模式可以归纳如下：1) TC型(Two Category)：两个非母语语音被同化为两个独立的母语语音范畴。在这种情况下，理论上学习者对于这两种语音的区分能力较好。2) SC型(Single Category)：两个非母语语音被同化为一个母语语音范畴，且具有同等的感知相似性。在这种情况下，学习者对这两个语音区分较差。3) CG型(Category Goodness)：两个非母语语音被同化为同一个母语语音范畴，但是其中一个语音的感知性要并另一个语音的感知性要好。在这种情况下，学习者能够较好地区分这两个语音，但是没有TC类型中的感知好。4) CU型(Categorized-Uncategorized)：一个非母语语音同化为母语语音的范畴，而另一个语音不能同化为任何一个母语语音范畴。这种情况下，学习者也应该能较好区分这两个语音。
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user: 3. 声调语言经验对于二语声调习得影响的争议 声调语言经验对于二语声调习得是否存在影响？一些研究报告发现有声调语言经验的学习者二语声调的习得情况更好，一些研究报告的发现却刚好相反，还有的研究者发现是否具有声调语言经验并不会造成学习者二语声调习得的显著差异。 3.1. 有声调语言经验的学习者二语声调习得情况更好 一些研究发现，一语的声调语言经验有助于学习者更好地感知二语声调。Wayland和Guion (2004) [ 4 ] 选取英语母语被试和汉语普通话被试来进行泰语声调的感知实验，旨在考察一语为声调语言的学习者在感知另一种声调语言时，是否比没有声调语言经验的学习者更有优势。他们选取泰语的中平调—低平调作为刺激材料，让被试使用电脑屏幕上的四个按钮来判断三个为一组的声调是否有差别，即第一个声调明显不同于后两个声调，那么就选1，以此类推；如果三个声调之间没有差别就选择第4个按钮。实验分前测和后测两次进行，两次任务相同，中间间隔了五天的声调训练时间。实验结果显示：汉语普通话被试在前后测的表现都显著优于英语母语被试；汉语普通话被试训练后的成绩有显著提高，而英语母语被试则没有显著变化。据此，他们认为，一语为声调语言的学习者在感知二语声调时更加具有优势。 Qin和Mok (2011) [ 5 ] 以汉语普通话、英语和法语母语者为被试，采用AX迫选识别任务，探究了不同一语背景被试声调感知的差异。他们用/se/和/jau/这一对双音节配合上粤语的6种声调，形成了6个AA组(比如T1-T1)和15个AB组(比如T1-T2、T1-T3)的刺激材料，所有刺激使用DMDX软件在电脑上呈现，实验要求被试基于对声调的感知，判断同一组刺激材料声调是否一致。根据被试识别任务中错误率的结果显示，普通话被试的成绩要显著优于英语被试和法语被试；但是，英语被试和法语被试在错误率上并没有显著差别。这一实验的结果与Wayland和Guion (2004)结果一致，均表明声调语言的经验有助于学习者更好地感知非母语的声调。 3.2. 有声调语言经验的学习者二语声调习得情况更差 同上述研究结果相反，另有一些研究表明，一语的声调语言经验不仅对感知二语声调没有帮助，反而还会造成消极的影响。So (2005) [ 6 ] 考察了粤语和日语母语者对普通话声调的辨别情况，结果发现，无论是在训练前还是经过短暂训练后，粤语母语被试在辨别普通话T1-T4和T2-T3声调对时都要显著差于日语母语被试，粤语被试的声调经验并没有给他们带来感知普通话声调的优势。该结果初步表明学习者一语声调感知的敏感性与学习二语声调时的有效性之间并不存在直接对应关系，至少就该研究来看，初级阶段的二语学习者确实表现如此。 Wang (2006) [ 7 ] 选取三种不同一语背景(赫蒙语-声调语言、日语-音高重音语言、英语-语调重音语言)的汉语普通话初学者为被试，使用普通话声调判断任务来考察他们对普通话声调的感知情况，依据判断任务的正确率结果发现，日语母语被试和英语母语被试的表现几乎一致，而赫蒙语母语被试的表现显著差于前面两类被试。在此基础上，Wang (2013) [ 8 ] 进一步发现，英语母语被试和日语母语被试对普通话声调的感知准确性要比赫蒙语被试好，尤其是对普通话一声和二声感知的准确性，而日语母语被试和英语母语被试的感知成绩并没有表现出差异。根据上述两个研究的结果，具有声调语言经验的赫蒙语被试对普通话声调的感知并没有表现出任何的优势，相反地，在学习的初级阶段，他们还要受到声调经验的困扰。 3.3. 是否具有声调语言经验不会造成二语声调习得的显著差异 另有一些研究发现，母语为声调语言和母语为非声调语言的学习者感知二语声调时，在总体正确率上并没有显著差别，而是表现出不同的偏误模式。在Francis等人(2008) [ 9 ] 的研究中，普通话被试和英语母语被试均接受识别粤语六个声调的训练，训练之前，两类被试在相同的声调上均存在困难，训练之后，两类被试在六个声调上都取得了进步，并且总体表现相当。So (2005)考察了粤语母语和日语母语被试对普通话声调的识别情况，发现两类被试的总体表现无显著差异，只是粤语母语被试在普通话T1-T4和T2-T3两组声调对上的错误较日语母语被试更加明显。在之前研究的基础上，So和Best (2010) [ 10 ] 又增加一组英语母语被试来探究普通话声调的识别情况，研究发现被试的声调偏误主要存在于T1-T2、T2-T3和T1-T4三组声调对上且被试存在不同的偏误模式。例如在T1-T2偏误中，英语被试将T1识别为T2的情况显著多于日语被试，但与粤语被试相比，差异并不显著，并且粤语被试与日语被试总体上无显著差异，也就是说英语被试在T1-T2模式中的偏误显著高于日语被试，但是英语被试与粤语被试、粤语被试和日语被试之间并不存在显著差异，同样的情况也存在于其他偏误模式。研究结果表明，一语的声调语言经验未必会对二语声调感知起促进作用。因此，他们分析认为，目标语言和一语之间的语言特征差异、音位地位差异在感知非母语声调时发挥着重要的作用。 Hao (2012) [ 11 ] 采用感知、模仿和声调输出任务研究了英语母语和粤语母语被试感知和产出普通话声调的情况，结果发现，英语母语被试在总体上的正确率要高于粤语母语被试，但并不存在显著性差异。在识别普通话T4时和在模仿以及输出普通话T1时，英语母语被试的正确率显著高于粤语母语被试；另一方面，粤语母语被试在模仿普通话T2上的表现显著好于英语母语被试。此外，粤语母语被试与英语母语被试均在普通话T2-T3声调对的区分上存在困难，粤语母语被试对普通话T1-T4声调对的区分也存在困难。Tsukada等人(2014， 2015) [ 12 ] [ 13 ] 运用系列声调感知实验探究了粤语经验对于普通话声调感知的影响，实验选取普通话的非母语者和近母语者 1 这两组普通话学习者作为被试，并且两组被试均以英语作为交际的主要语言，然而近母语被试还可以使用与英语熟练水平相当的粤语进行言语交际。实验重点关注近母语者的粤语声调经验是否有助于感知普通话声调。实验结果表明，有粤语经验的被试感知普通话T1-T2声调对的成绩要显著优于无粤语经验的被试，而在感知普通话T1-T4声调对时，无粤语经验被试的成绩又显著优于有粤语经验的被试，但是两组被试在总体成绩上并没有显著差异。
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user: 4. 声调语言经验对于二语声调习得影响的争议分析 4.1. 基于二语学习者的分析 当习得一种新的语言的声调时，除了声调语言经验之外，二语学习者语言背景其他方面的信息可能也会影响其对新学习语言声调的习得。在So和Best (2010)的研究中，在普通话T4的识别上，英语组被试的表现要显著差于日语组被试(非声调语言)和粤语组被试(声调语言)。而在Qin和Mok (2011)的研究中，他们发现，在分辨粤语T4-T6和T5-T6等声调对儿时，英语被试的表现就要比法语被试好。要更好地认识上述两个研究的分歧，可能需要对比分析英语-法语和英语-日语的语言韵律特征的差异，两组语言虽同为非声调语言，其在韵律上仍存在差别。就英语-法语来说，首先，英语在音节水平上常常有轻重音的变化且重音位置不固定，而法语的重读和非重读音节差别不大，且位置变化不影响词义；其次，英语较法语有更丰富的语调升降变化。因此，法语被试对于音高变化不如英语被试敏感。再看英语-日语的差别，英语的重音属于音强重音，即以词内音节音强对比而形成韵律差异，而日语则属于音高重音，即以词内音高对比而形成韵律差异，而且日语中有的词要通过音高的不同来区别意义。因此，日语被试对于音高的敏感性又要比英语被试高。上述分析应该能够从一个角度解释为什么同为非声调语言被试，在Qin和Mok (2011)的研究中，英语被试的表现要好于法语被试，而在So和Best (2010)的研究中，英语被试的表现又比日语被试差。 二语学习者对于目的语声调的掌握情况与其二语的熟练水平和学习阶段有密切关系，随着学习进展，学习者的声调感知能力更加精细和稳固。张林军(2010) [ 14 ] 的研究发现汉语零起点的日语、韩语留学生范畴感知是连续性的，而泰国留学生表现出了一定的范畴性感知，到了汉语的初级水平，日、韩、泰留学生在范畴化知觉程度上则不存在差异，相对于零起点的学习者，初级水平留学生普通话声调的范畴化知觉能力有了明显的提高，这说明随着学习者二语水平的提高，其对声调的感知水平也随之进步。Tsukada等人(2016) [ 15 ] 也发现，除了母语背景会带来的感知差异，即使是同一语言背景的被试，具备普通话学习经验的被试，在感知普通话声调时要显著好于无学习经验的被试，并且其声调感知能力更加稳固。在前面的分析中，Wang (2006， 2013)的研究选取的是普通话初学者作为被试，相较于英语和日语被试，具有声调语言经验的赫蒙语被试在学习的初级阶段还遇到了更大的困难。而Hao (2012)研究中的英语被试和粤语被试属于中级汉语水平的学习者，他们在声调感知和产出方面的表现均不存在显著差异，只是存在着特定的声调偏误模式。 此外，二语学习者的声乐经验与语言学习之间的关系近来备受学者关注。研究者发现，声乐经验和声调语言经验都能够强化学习者基本音高的区分敏感性，音乐家在感知粤语声调时的准确性更高(Bidelman et al.， 2013; Hutka et al.， 2015) [ 16 ] [ 17 ] ; ERP研究也证实声乐经验还可以增强大脑皮层声调加工的可塑性，使得处理声调的神经机制得到强化(Tang et al.， 2016) [ 18 ] 。 4.2. 基于研究任务的分析 当习得一种新的语言的声调时，除了声调语言经验的影响，二语学习者在不同二语任务中的表现也会有所不同。Burnham等人(2013) [ 19 ] 考察了声调语言(泰语、粤语、汉语)、音高重音语言(瑞典语)和非声调语言(英语)背景的学习者对于泰语声调的感知情况，研究使用了三种实验任务：AV (听觉–视觉刺激)条件下的辨别任务、AO (只有听觉刺激)条件下的辨别实验和VO (只有视觉刺激)条件下的辨别实验，结果发现，声调语言和音高重音语言背景的被试在AO和AV任务条件下的表现好于非声调语言背景的被试，与之相反，在VO任务条件下，非声调语言背景的被试的表现又好于声调语言背景和音高重音语言背景的被试。 如前所述，一些研究发现了二语学习者声调语言经验的优势(Qin & Mok， 2011; Wayland & Guion， 2004)，而另外的研究(Hao， 2012)则没有发现，具有声调语言(粤语)经验的学习者在总体表现上并没有显著好于非声调语言(英语)经验的学习者。上述研究的分歧可能与研究任务不同或者研究任务考察的加工过程不同有关。Qin和Mok (2011)采用声调识别任务，将[se]和[jau]两个音节配合上粤语6个声调，形成6组AA声调和15组AB声调供被试识别。相比之下，Hao (2012)的研究任务较为复杂，考察了被试在识别任务、阅读任务和模仿任务中的表现，其中，识别任务指的就是用普通话声调符号来标志听到的声调刺激，阅读任务指的就是按照完整汉语拼音(有声调)准确地读出来。不难看到，Hao (2012)的实验任务不仅考察了学习者听觉感知能力和声调的发音能力，还包含一定程度上的元语言技能，比如将声调的音高曲线与离散的声调符号相匹配的元语言技能(识别任务、阅读任务)。虽然声调语言经验的优势有可能使得声调语言背景的学习者对声调对儿的音高区别更加敏感，但是当实验任务要求他们将音高曲线范畴归类时，他们在处理二语语音范畴时就比母语为非声调语言的学习者更加感到困难，因为除了分辨声调，他们还要抑制住已有的一语语音范畴，否则就会造成混淆。
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user: 5. 结语 声调语言经验对于二语学习者的声调习得是否存在影响以及存在何种影响，目前研究者尚无一致的结论。如前所述，研究的分歧与研究对象的语言背景和二语水平有关，与研究任务考察的过程与侧重点有关，故未来的相关研究需要从上述多个角度进行深入分析，同时，还需控制研究对象的声乐经验对其二语声调习得的影响。
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user: 摘 要 柏坊铜矿位于耒阳临武南北向褶皱带与衡阳断陷盆地的交切部位，属不同构造迭加复合部位。本文对矿区宏观地质特征，岩矿石岩相学特征、地球化学特征进行分析，认为区内下白垩统神皇山组(K 1 s)地层及F 22 断裂构造对成矿有十分重要的作用，砂岩参与到了辉铜矿矿石的成矿作用过程中并提供了部分的成矿物质，铜矿体形成后还受到了地下热卤水的改造作用，并认为该矿床属于沉积–改造型铜矿床。 关键词 :地质特征，地球化学特征，矿床成因，柏坊铜矿床，砂岩型铜矿 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 柏坊铜矿床位于衡阳盆地西南缘，由柚子塘和铜鼓塘两个矿段组成，矿体主要产于上白垩统神皇山组(K 1 s)浅色砂岩层、中上石炭统壶天群(C 2+3 )灰岩以及F 22 断裂破碎带内。前人曾对柏坊铜矿进行过相关研究，得到矿区方解石中δ 13 C值在−1.7‰~2.9‰；δ 18 O smow 值为11.8‰~19.7‰；δD值为−67.3‰~−131.6‰，显示热液的多来源性；硫化物中辉铜矿的δ 34 S值为−31.8‰~2.9‰，黄铁矿的δ 34 S值为−2.1‰~+2.9‰ [ 1 ] ；矿物包裹体均一温度为236.3˚C [ 2 ] ，总体上虽然在成矿物理化学条件、成矿物质来源、成矿流体来源、矿床成因等方面都进行了研究，初步建立了找矿方向，但研究深度总体不够，对矿区内紫红色砂岩、浅色砂岩及辉铜矿尚未进行过微量元素的深入研究，对含矿热液的来源尚没有准确地判定。
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user: 2. 区域地质背景 柏坊铜矿床位于衡阳盆地南缘白垩系红色碎屑岩层与古生代接触边部，大地构造位置位于扬子板块与华夏板块结合部位——钦杭成矿构造带中段(图1(a))。区域上位于衡阳盆地与耒阳临武南北向构造的交切部位，是不同方向构造叠合复合部位 [ 3 ] (图1(b))。
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user: 3. 矿床地质特征 3.1. 矿区地质特征 柏坊铜矿床出露的地层从老至新包括石炭系、二叠系、白垩系和第四系。下石炭统包括孟公坳组(C 1 m)、石磴子组(C 1 s)、测水组(C 1 c)以及梓门桥组(C 1 z)，为一套浅海–滨海的碳酸盐–砂页岩夹煤的建造，岩性以灰色、灰黑色灰岩、白云质灰岩和砂质页岩为主，总厚度大于500 m [ 5 ] 。中上石炭统壶天群组(C 2+3 )主要由灰白、肉红色块状白云质灰岩与白云岩组成，铜鼓塘矿段Ⅳ及Ⅴ号矿体赋存其中，地层出露厚度360~600 m。二叠系(P)在本区广泛出露，由深灰、灰黑色灰岩、硅质岩和灰白色砂质页岩及煤系地层组成。下白垩统神皇山组(K 1 s)岩性多为红色或紫色砂岩、粉砂岩或页岩，统称红层，与二叠系角度不整合接触，是本区砂岩型铜矿的主要赋矿地层，柏坊铜矿区的大部分砂岩型铜矿均产于白垩系地层中。 矿区内构造较复杂，褶皱构造发育。矿区东部有杨家湾背斜，是矿区的主褶皱构造。次级褶皱构造 图1. 柏坊铜矿床大地构造位置图(图(a))及区域地质图(图(b)) (图(a)据 [ 4 ] 修改；图(b)据 [ 1 ] 修改) 从北至南有憩山岭背斜、柏坊向斜和铜鼓塘倒转向斜。另外，白垩系红层中尚发育一些短轴背、向斜构造，产状平缓，轴向有南北向、东西向两组。矿区西部与西南部红层为平缓的单斜构造。F 22 断裂构造位于铜鼓塘倒转向斜南翼，倾向南，倾角变化大，为矿区内重要的控矿构造 [ 6 ] 。 矿区南见有6个小岩体，呈串珠状沿北西方断续出露长1400余米，地表见倾向北东，倾角45˚~75˚。侵位于上古生界石炭系地层中，单个岩体小，出露面积100~4000 m 2 。岩性为花岗闪长斑岩，岩石呈灰白色、棕色，具斑状构造，斑晶以长石和角闪石为主，次为黑云母，基质以石英为主，呈显微花岗结构。 3.2. 矿体地质特征 柏坊铜矿主要由四个隐伏矿体组成，其产出空间位置不同，形态规模差异较大。主要矿体有II号、VI号矿体，次为IV号、V号矿体，主矿体的储量占全区的72% [ 7 ] 。矿体赋存于不同的构造空间，大致展布方向为北西向。矿体埋藏最浅的距地表10米左右，深的达230米。 3.3. 矿石特征 柏坊铜矿的矿石类型主要有沉积砂岩型铜矿石、角砾岩型铜矿石和脉型铜矿石(图2(a)，图2(b)，图2(c)，图2(g)，图2(h))。其中沉积砂岩型铜矿石表现为辉铜矿矿石呈层状、似层状、浸染状及脉状分布 图2. 柏坊铜矿床矿石类型及镜下特征 在白垩系砂岩及上石炭统壶天群灰岩中；角砾岩型铜矿石表现为断层破碎带内充填有构造角砾岩，角砾成分多为浅色砂岩及紫红色砂岩，亦可见壶天群硅化灰岩角砾，角砾多被方解石胶结，其中多充填有脉状、网脉状辉铜矿矿石；脉型铜矿石表现为破碎带中充填有脉状及网脉状辉铜矿矿石，破碎中内发育有方解石脉，脉壁不平直，局部呈膨大收缩，方解石脉中可见脉状、网脉状辉铜矿。 矿石矿物主要为辉铜矿和蓝铜矿，次有孔雀石、斑铜矿、赤铜矿，少量及微量黝铜矿、蓝辉铜矿、闪锌矿、辉银矿、黄铜矿、黄铁矿、自然银、方铅矿以及沥青铀矿等。区内矿石不但富铜，银含量也十分可观，铜品位一般大于5%，银含量多在100 g/t以上 [ 8 ] 。 矿石结构主要有他形粒状结构、交代溶蚀结构、固溶体分离结构、包含结构、骸晶结构等(图2(d)，图2(e)，图2(f))。 矿石构造主要有块状构造、浸染状构造、脉状及网脉状构造等(图2(a)，图2(b)，图2(c)，图2(g)，图2(h))。 3.4. 围岩蚀变 区内的围岩蚀变较发育，主要类型有：碳酸盐化、孔雀石化、蓝铜矿化、硅化、褐铁矿化、重晶石化、褪色化及绢云母化等。碳酸盐化为区内最主要蚀变类型，广泛分布于破碎带中，表现为沿砂岩层间破裂面、切穿地层断裂并充填有方解石；褪色化在矿区内发育较为广泛，且常与碳酸盐化伴生在一起，它是由成矿期后期阶段热液作用产生，表现为在紫红色砂岩中的炭质和暗色矿物大量减少，导致围岩由紫红色褪变为灰白色等。