DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着全球气候的变暖和各地极端气候事件的频发，气候变化已经成为当今公众关心的焦点问题。中国西北干旱区作为对全球气候变化的敏感区域，在过去半个多世纪，区域气温迅速升高，降水变率增大，针对这种变化，有学者认为是西北干旱区气候向暖湿气候的一种转型，也有学者认为这只反映了长时间尺度上气候波动变化[ 1 ] -[ 3 ] 。为进一步探讨西北干旱区气候变化的时空特征，仅从地面气象要素的变化难以准确地体现大气候背景下区域气候的变化状况，相反受地面影响较小的高空要素，其变化能更好地反映局部区域气候变化特征 [ 4 ] [ 5 ] 。对流层顶是高空大气系统中的重要组成部分，影响大气圈的各种天气现象和气候演变，因此确定其气象要素的变化是气候变化研究中不可缺少的基础。 1957年世界气象组织WMO将对流层顶正式定义为：500 hPa等压面之上温度递减率小于2℃/km或以下的最低高度，而且在此高度与其上2 km气层内的温度平均递减率不超过2℃/km [ 6 ] 。对流层顶位于对流层和平流层之间，阻碍气溶胶和水汽的垂直交换，限制积雨云的垂直发展，决定和云有关的天气现象位置，对上下层的变化都有重要作用 [ 7 ] 。 近年来，随着高空资料的不断丰富，国内外学者采用不同的资料对对流层顶做了很多研究。Seidel等采用无线探空资料通过对温度、气压、高度等指标进行对比，分析了全球热带对流层顶在三种不同模式定义下(传统温度梯度对流层顶、零度点对流层顶和100 hpa等压面)的时空特征 [ 8 ] 。Santer等利用再分析资料和探空资料，探讨在人类和自然因素的气候模式下，对流层顶高度的变化情况 [ 9 ] 。早在1989年邹进上等利用探空资料总结分析了我国对流层顶温度和高度的空间分布特征及其季节变化 [ 10 ] 。吴涧，杨茜等通过经验正交分解方法对1948~2004年NCEP/NCAR全球月平均温度场进行分析，发现南北半球温度场空间分布结构不太一致，对流层顶温度场有明显的季节变化，且不同的季节有不同的变化趋势 [ 11 ] 。朱保林等研究了1979~2002年夏季北球对流层顶气温和气压的年(代)际变率与变化趋势，结果表明夏季对流层顶气温和气压在北半球随纬度的增大而增大，其变化趋势全球不一致，年(代)际变率最大值出现在北半球的中纬度地区，气温和气压指数都出现准10年和准3~5年周期 [ 12 ] 。张广兴等对1963~2002年新疆对流层顶温度变化特征进行分析，结果表明新疆极地类对流层顶温度呈下降趋势，并且在1972年发生气候突变 [ 13 ] 。吴香玲利用北京1977~1990年的高空、地面资料，讨论了极地对流层顶与地面温度的关系，发现两者存在较好的正相关关系 [ 14 ] 。目前对对流层顶气候要素的空间分布结构和年际、年代际及季节变化特征的分析研究较多，而针对于我国西北干旱区，关于对流层顶气候要素的时空演变特征的研究较少，探讨其与地面要素之间关系的更为为少见。因此，本文在前人研究的基础之上，深入研究中国西北干旱区对流层顶温度的时空演变特征，并讨论对流层顶温度与地面要素之间的关系。 利用1980~2014年西北干旱区对流层顶温度和地表温度的NCEP/NCAR再分析数据，采用线性趋势法、Mann-Kendall非参数检验法对对流层顶温度时间序列的变化趋势、突变时间及其显著性进行分析；基于Arcgis空间分析功能，对对流层顶年、季节变化速率的空间变化进行分析；在此基础上，采用相关分析法进一步探讨对流层顶温度变化率与地表温度变化率和海拔之间的相关关系，以全面分析该区域对流层顶温度变化特征，为西北干旱区气候研究提供参考，从而加深对西北干旱区气候自然变率的认识。
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user: 2. 研究区概况 西北干旱区位于34˚54'N~49˚19'N，73˚44'E~106˚16'E，包括新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区中西部和宁夏回族自治区贺兰山西坡以及甘肃的河西走廊，土地面积约占全国总面积的22%。西北干旱区位于欧亚大陆中心，南北跨度和东西宽度大。北部为阿尔泰山，中间天山，南部为昆仑山和祁连山，东部有贺兰山，在阿尔泰山天山之间有准噶尔盆地，天山和昆仑山之间为塔里木盆地，各地海拔相差大，地理环境复杂。由于距离海洋较远，再加上周围大地貌单元阻挡，导致海洋水汽难以到达，形成了干旱少雨的大陆性气候。冬季，受蒙古–西伯利亚高压控制，气温下降剧烈，导致天气寒冷；夏季，由于地表以荒漠为主，所以地表增温强烈；春、秋季，处于气候特征的过渡期，地表增温较快，天气多变，沙尘暴多发。西北干旱区日照时间长、辐射强度大，热量资源非常丰富。但该区水资源极端缺乏，年平均降水量不足150 mm，冰川融水是陆地淡水的主要来源；由于特殊的地貌格局，形成许多局部小气候，又造成水资源分布不均 [ 15 ] 。图1为研究区位置。
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user: 3. 资料与方法 3.1. 资料 NCEP/NCAR再分析数据是由美国气象环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)联合制作的一套综合观测资料集，包含要素多，范围广，而且延伸时段长。由于NCEP/NCAR再分析资料中1979年之后的数据更正了“已知”的人为误差，而且在地表温度等方面有明显改善 [ 16 ] ，故采用1980~2014年NCEP/NCAR对流层顶温度和地表温度的月平均再分析数据。其水平分辨率为2.5˚ × 2.5˚，格点数共53个(西北干旱区范围35˚~47.5˚N 75˚~107.5˚E)。按照12月~翌年2月为冬季、3~5月为春季、6~8月为夏季、9~11月为秋季的季节划分对对流层顶温度进行季节变化分析。 3.2. 方法 3.2.1. 线性趋势法 本文采用线性趋势法研究1980~2014年西北干旱区对流层顶温度的变化速率大小。线性趋势法就是把气候要素表示为时间t的线性函数 ，其中a，b为常数。用最小二乘法算出a、b值，其中a为斜率，表示气候要素的线性趋势。此处，y表示对流层顶温度，a*10为气候倾向率，表示气候要素10a的变化速率。线性趋势法本质是一元线性回归，也是一种时间序列的分析方法。 图1. 研究区位置 3.2.2. Mann-Kendall非参数检验 通过Mann-Kendall非参数方法分析1980~2014年西北干旱区对流层顶温度的变化趋势，并且判断是否存在突变，以及具体的突变年份。Mann-Kendall方法是一种非参数统计检验方法，其优点是不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，适用性强，计算方便。该方法不但可以检验时间序列的变化趋势，还可以检验时间序列是否发生突变，及具体突变点。 1) Mann-Kendall趋势检验 对于时间序列 ，Mann-Kendall趋势检验的统计量S计算公式如下： (1) 当 时，统计量S近似为正态分布，其均值为0，方差为： (2) 标准正态分布的统计量Z计算公式如下： (3) 式中，Z为标准正态分布的统计量， 为时间序列的第j个数据值(i < j)，n为数据样本的长度。 衡量趋势大小的指标 为： (4) 式中， ，Median为时间序列的中位数， 为正，代表“上升趋势”，为负则代表“下降趋势”。 Mann-Kendall趋势检验的具体方法：零假设H 0 为时间序列随机分布，即 ，在给定的 置信水平上，如果 ，则拒绝零假设，说明在置信水平 上，该时间序列有显著的上升或下降趋势。本文取 置信水平， 。 2) Mann-Kendall突变检验 对于上述时间序列，构造秩序列 ： (5) 定义统计量： (6) 其中， (7) 式中 和 分别是 的均值和方差， 。 构造时间序列 的逆序列 ，重复上述过程，得到统计量 。 取置信水平 时， 。将两个统计量 和 曲线以及 直线绘制在一张图上。若 和 的值大于0，则说明该序列呈上升趋势，小于0则为下降趋势。当他们超过临界值线时，表明上升或下降趋势显著。如果 和 两条曲线出现交点，且交点在临界值线之间，则交点对应的时刻为突变开始的时间 [ 17 ] 。
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user: 5. 结论 根据1980~2014年对流层顶温度NCEP/NCAR月平均再分析资料，分析了西北干旱区对流层顶温度变化的时间趋势和空间分布，并在此基础上探讨了对流层顶温度变化率与地表温度变化率、海拔之间的相关性，揭示了该地区对流层顶温度的时空演变特征，以及对流层顶变化率和地表温度变率、海拔之间的关系。主要结论如下： 1) 在过去的35a，西北干旱区对流层顶温度在全年和四季均表现出下降的变化趋势。春季虽然温度也在下降，但未通过 的显著性水平检验。其中夏季下降速率最快为0.88℃/10a，春季最慢为0.28℃/10a，全年、秋季、冬季依次降低。对流层顶温度的突变主要发生80~90年代，全年、秋季和夏季分别在1992和1994年发生突变，只有一个突变年份，突变后平均温度降低1℃~2℃；秋季在1986和1988年发生突变，温度在1986年后升高，在1988年发生突变后降低；春季存在三个突变点，变化比较复杂，在1983年突变后平均温升高，在1992年突变后平均温降低，而后在1994年突变后平均温又再次升高。 2) 西北干旱区对流层顶温度年际变化率的空间分布在全年和季节上表现出不同的变化趋势。全年和 Table 2 The correlation between height and tropopause temperature variation rat 时间 拟合方程 R F N 全年 −0.307 * 5.313 * 53 春季 −0.313 * 5.556 * 53 夏季 −0.136 0.965 53 秋季 −0.355 ** 7.339 ** 53 冬季 −0.318 * 5.734 * 53 表2. 海拔高度与对流层顶温度变化率的相关性分析 ** 在0.01水平(双侧)上显著相关， * 在0.05水平(双侧)上显著相关。 夏季的空间分布较为相似，呈现东北–西南条带状分布，中间区域即昆仑山东北部和天山西南部之间的区域下降速率最快，两侧逐渐减慢，其中阿尔泰山下降速率最慢。秋季和冬季对流层顶温度变化率的空间分布大体相似，在天山及其中部以南的区域下降速率最快，不同之处在于秋季昆仑山地区的下降速率为全区最快，而在在冬季比中间区域缓慢。春季对流层顶变化速率不同于其他，在昆仑山地区下降速率最快，40˚N区域下降速率最慢。 3) 西北干旱区地表温度与对流层顶温度的年际变化特征存在显著的负相关关系。海拔与对流层顶夏季温度变化率没有相关性，与全年及春、秋、冬季均有显著的正相关关系。
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user: 摘 要 结合工程项目实际，对由我集团公司和北京科锐博润电力电子有限公司联合研制，在广州海珠线成功运营的储能式有轨电车超级电容成套充电装置的系统构成、功能进行简要介绍。 关键词 :储能式，有轨电车，充电装置
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user: 1. 概述 1.1. 项目背景 广州海珠环岛有轨电车为广州市第一条有轨电车线路，线路全长7.7公里，始于万胜围站，止于广州塔站，共设11座车站，全为地面站；平均每站间距0.784公里。 广州市海珠环岛有轨电车车辆为世界首列超级电容100%低地板有轨电车，该车采用三动一拖四模块编组，车辆长度约36.5米，最大载客量为368人，最高运行速度为70公里/时。其特点为： 1、全线区间无触网储能运行，实现从有网到无网的进化 区间无触网，车辆利用储能装置实现无接触网运行，车站设有充电受流系统，当车辆进站时，通过车辆上的被动式受电器对储能系统进行快速充电，从最低电压到完全充满的站内最大充电时间(含动态及停车充电)不大于30S，现场实际运行测试结果一般在15 S左右。 2、能量高效及循环利用 遵循“能量守恒”科学原理，通过储能动力器件，实现能量在牵引、制动工况的过程循环转换与循环利用，制动能量可由超级电容回收，再生制动能量回收率达到80%以上，与传统有网受电式低地板车辆相比，系统节能30%以上，做到真正物理意义上的绿色与高效。 3、全贯通式低地板，实现无障碍移动 采用100%低地板技术，车门口地板距地面仅325毫米，方便老人、小孩、孕妇以及残障人士上下车。 4、对城市环境影响少 1) 噪音低：采用弹性车轮及整车降噪技术，结构优化与材料组合技术，获得轻量化和声学性能最优平衡点，打造城市路面“静音”公共交通工具； 2) 由于采用了无化学反应的物理性大容量超级电容，无爆炸、起火危险，其充放电次数可达100万次，使用寿命可达10年。该车节能环保，可缓解城市交通压力和减少环境污染，“车辆顶部采用进站受电的方式，可有效消除供电网的视觉污染，避免暴雨季节漏电的危险”。 5、采用绿色轻量化材料，车载设备重量轻 采用优化结构设计技术及碳纤维、铝镁合金、铝蜂窝等新型绿色轻量化材料，严格控制车载设备重量，车辆轴重不超过10 t，达国际领先水平。 6、建设和维护成本低 走行轨不再作为回流通路，对沿线城建设施无电腐蚀；相对于常规接触网受流系统，仅杂散电流一项，每公里可以节省30万元~50元万整治费用。因其能实现无接触网运行，全线路无接触网，线路建设投入和维护成本低。 1.2. 关键技术 采用全无接触网的超级电容储能电车，其中需要突破的一个技术关键是高压大功率充电装置。由于超级电容储能电车在站内充电时间仅为20~25 s，充电峰值功率可达1.6 MW，端口电压也远高于常规电池储能汽车充电电压，针对无接触网的超级电容储能式轨道交通，不但要解决车辆研制技术，还需要解决高压大功率充电技术及其装置研制，才能实现超级电容储能电车的安全运营。 本文主要针对车辆储能系统快速充电装置“超级电容成套充电装置”的系统构成、功能简单进行介绍。
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user: 2. 系统构成及功能 2.1. 系统主要技术参数 充电装置是实现交流直流整流变换和直流充电调压的功能的基本单元，其系统主要包括：整流、直流变换和输出隔离切换控制三部分，其主要技术参数为表1所示。 2.2. 系统功能 (1) 移动充电功能，即： a) 当列车进入车站充电网范围内即可启动充电； b) 列车正在充电的过程中，若列车启动离站，充电装置能够自动检测迅速停止充电，基本消除燃弧现象的发生； c) 在充电的过程中若发生燃弧，充电装置能够自我保护功能，保障设备的安全。 (2) 向上行列车和下行列车的分时充电功能，即： a) 在同一时刻仅对上行或者下行列车充电； b) 当两列车同时进站时，应先对上行列车充电，然后对下行列车充电； c) 上行和下行列车充电的切换时间不大于100 ms； d) 上行和下行充电切换设置必需的电气安全闭锁，能够有效防止对上行和下行充电网同时送电，有效防止同时停在上行和下行列车在车站通过充电网并联。 Table 1 The main technical parameters of charging device [1 序号 项目 参数 1 输入电压 三相AC 10 kV (−15%~+7%) 2 变压器额定功率kVA 800 kVA 3 充电方式 恒流、恒功，充电方式可以自动调整 4 输出充电电压 最高输出电压≥950 V，输出电压可在0~950 V可调。 5 额定电流 1800 A 6 工作制式 间歇工作制，高峰小时充电60 S，周期240 S。 7 输出稳压精度 900 V ± 0.5% (车载储能装置两端电压) 8 效率 >95% (额定输入，输出电流大于80%额定电流，输出电压大于500 V)。 9 工作温度范围 −25℃~55℃ 10 系统响应时间 小于1 s。 11 噪音水平 £55 dB 12 防护等级 不低于IP20 13 使用寿命 充电装置应为免维护的成套设备，使用寿命≥30年。 表1. 成套充电装置主要技术参数表[ 1 ] (3) 充电装置与充电网之间设置隔离开关，实现维护检修时的电气隔离。隔离开关的状态纳入成套充电装置的监控，并能够在就地和远方进行控制。 (4) 监测车辆位置信息，在车辆进入充电区域时方能够对接触网送电；当车辆离开充电区域时充电装置断电，确保车站和停车场车辆充电区域处于无电状态； 充电装置设置有必要的安全放电回路，使得停止充电后，充电系统的电压在短时间内迅速降至安全电压范围内，保障乘客和工作人员的安全。 (5) 充电功能对超级电容储能装置具有通用性。当储能装置超级电容的品牌发生变化时，仅通过调整充电装置中的控制参数和充电策略满足超级电容的充电要求。 (6) 充电装置的输出特性符合下列要求： a) 纹波系数：在恒流状态下，当输出直流电压在规定的电压调节范围内变化时，在任意数值上保持稳定，纹波电流有效值系数<±0.5%，纹波电流峰值系数<±3%； b) 输出电流误差：在恒流状态下，输出电流整定误差<±0.5%； c) 输出电压误差：直流输出电压设定在规定的电压调节范围内，输出电压整定误差不超过±1%； d) 限压特性：充电机在恒流状态下运行时，当输出直流电压超过限压整定值时，应能自动限制其输出电压的增加； e) 均流不平衡度：各模块平均输出电流为100%额定电流时，电流不平衡度不超过±5%； f) 外特性：在恒流、恒功等充电模式下实时监控充电网电压，防止电压超过阈值。 (7) 充电装置的监控功能达到如下目标： a) 实时监测车站区域内车辆的运行状态及其车载储能装置的状态启动、停止充电功能，能够自动选择充电参数。充电柜应将其运行状态数据、故障数据和控制参数上传至上位监控系统，同时能够接受上位监控系统的监控。充电装置的运行参数可以通过就地和远程设定； b) 充电柜具有自动控制功能，根据充电柜检测到车辆储能装置的运行状态信息，自动控制调整充电时间、充电电流和充电限制电压，即可以选择不同的充电模式，并将充电柜的运行状态实时反馈至上位监控系统。若储能装置故障时，装置能够停止充电。充电模式的选择可以在就地和远方控制中心进行设定； c) 充电柜能够实现自动检测、远方手动投切和现场手动投切，各种方式之间有可靠的闭锁，防止发生事故。检测、控制实现完全自动，可实现无人值守； d) 具有供值班员使用的参数设置功能，所有设置的内容不受停电和干扰信号的影响； e) 控制系统由显示单元、微机监控单元、开关面板、主控单元、采样单元、输入输出单元、及柜内风机和照明等部分组成。 (8) 通讯接口 充电装置采用标准的数据通信口接入变电所综合自动化系统。物理接口采用光纤以太网口(或RJ45电口)，通信速率为10/100 M自适应，协议采用TCP/IP modbus开放协议； 充电装置微机控制系统上送监控系统的信息带有时标，时标要求精确到毫秒级，并具有与上位监控系统进行时钟同步功能，对时方式为软件对时，对时精度为毫秒级。 (9) 数据记录、显示功能 实时记录系统数据，保存6个月以上。显示界面具有友好的人机界面、易操作，可显示如下内容： a) 主接线，充电控制参数和运行状态数据； b) 故障记录； c) 充电装置各个模块状态监视； d) 显示当前时间、保护动作时间，显示保护类型、保护动作时间等信息。 现场运行数据的查询和调整采用现场液晶显示与控制。 (10) 保护功能 a) 充电装置具有基本的继电保护功能，包括：输入过压、欠压、过流，输出过压、过流，IGBT故障，短路，接地，过热保护，内部通讯故障、外部通讯故障等； b) 充电装置保护装置能够为充电装置本体、充电装置至充电网之间电气故障、过电压和异常运行方式提供有效的保护功能。 2.3. 装置构成 充电机核心部分为变流器，其将来自整流变压器的交流电，变换成电压电流均可调节直流电源。变流装置由4套完全一致的装置组成，充电机采用24脉动不控整流加后级多相buck斩波电路，具有电路简洁、技术成熟、可靠性高的特点，广泛应用于城市轨道交通领域。24脉动可以有效减小谐波、提高功率因数。 斩波电路采用成熟的Buck斩波电路 [ 2 ] 装置由4个独立的斩波电路并联，每个斩波电路接入一个变压器副边绕组对应的整流输出。每个斩波电路直流侧的额定电流为450 A，四组并联实现总电流1800 A的充电输出。 图1给出了充电装置的电气构成框图。图2给出了变流器的电气原理图。 整流变压器低压侧配置软起电路，可以在电路合闸时最大程度的减少电流冲击。斩波电路输出采用4相斩波并联，4相斩波采取移相控制以利于减小输出纹波电压和纹波电流。图3为移相斩波输出电流波形。 2.4. 控制原理及其实现 充电装置的调节模式包括恒流模式、恒功率模式与恒压模式，三种模式可单独使用，也可按照预定逻辑自动切换，完成充电过程。自动充电时，充电曲线见图4所示，其中AB：电流上升段；BC：恒流充电段；CD：恒功率充电段；DE：恒压充电段；EF：充电停止。 图5为控制框图，左为恒流控制，右为恒压控制框图。 图1. 充电装置电气框图 图2. 变流器电气原理图 图3. 四重移相斩波输出电流波形 图4. 充电控制曲线 图5. 控制框图 采用以上控制模型，使用PSCAD软件建模，对控制特性进行仿真，图6为仿真模型，图7为仿真电流电压波形。 实测的装置1800 A输出特性见图8所示，从实测波形与仿真波形对比，可见控制函数可以满足应用要求。 图6. 仿真模型主电路 图7. 仿真波形(左电压，右电流) 图8. 仿真波形(左电压，右电流)
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user: 3. 结束语 在城市交通拥堵不断加剧的形势下，优先发展公共交通已经成为我国和世界各国解决城市交通问题的共同选择，预计未来相当长的一段时间都将是城市轨道交通建设的快速增长期。 由于现代有轨电车具备节能环保、中等运能、舒适人性化、环境适应性强和建设灵活度高的特点，加之地铁和轻轨建设的运营成本、审批门槛较高，因此我们预计，在新型城镇化对于完善的城市轨道交通的需求下，将掀起新型有轨电车的建设热潮。
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user: 摘 要 能源对人类生存、经济发展和社会进步至关重要。本文基于云南省能源消费总量的历史数据，建立GM(1，1)模型，使用Matlab软件对云南省未来能源消费总量进行预测。结果表明，云南省未来六年的能源消费量持续增长，此外，该模型的预测精度较高，可以准确预测能源消费量，为云南省制定科学合理的能源消费政策提供重要依据。 关键词 :GM(1，1)模型，能源消费，预测
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user: 1. 引言 能源对人类和国家经济的发展、社会的进步至关重要。我国在快速发展的同时，对能源的需求量也在不断增加，从而导致了能源消耗量迅速增长，能源的供给也日趋紧张起来。我国未来经济的发展和社会进步将受到能源问题的影响、制约。能源在国民经济中占有重要的地位，做好能源预测的相关工作，准确预测能源未来消费的发展趋势，可以给有关部门制定科学的能源战略规划，合理的能源消费政策提供依据，同时有利于维护我国国民经济健康、持续、稳定的发展，建设节约型和谐社会，这具有非常重要的现实意义和战略意义。 对能源消费总量的预测研究，国内外学者采用了不同的方法进行预测。如韩君[ 1 ] 建立三次曲线模型预测了1990~2003年我国的能源消费总量；程静[ 2 ] 则结合广东省能源消费总量的历史数据，建立ARMA模型，运用Eviews软件，对2007~2010年广东省的能源消费总量进行预测；孙文生[ 3 ] 预测河南省煤炭消费总量采用了BP人工神经网络法。还有一些学者则建立组合预测模型、灰色系统GM(1，1)模型对其他领域的问题进行预测研究，如王惠婷[ 4 ] 将趋势外推模型与ARIMA模型相结合，建立了组合预测模型，预测河南省许昌市的粮食产量；李泉龙[ 5 ] 在研究南水北调施工进度预测问题中，建立了GM(1，1)预测模型，结果表明该模型的预测比较接近于实际情况；王慧蕾[ 6 ] 在基于MATLAB和GM(1，1)模型的预测方法应用实例一文中，建立灰色系统GM(1，1)模型对地方公共图书馆个数进行预测。 关于云南省能源消费量预测问题，本文首先结合云南省能源消费历史数据，对数据进行累加生成处理；然后建立灰色系统GM(1，1)模型，并对该模型进行残差和后验差检验；模型通过检验后，我们运用Matlab软件对云南省2015~2020年的能源消费总量及变化趋势进行预测。准确的预测有利于云南省制定科学合理的能源政策，这具有重要的理论与现实意义。
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user: 2. GM(1，1)模型相关理论介绍 2.1. 灰色系统 灰色系统理论[ 7 ] 是我国学者邓聚龙教授于1982年创立的。它以部分信息已知，部分信息未知的小样本、贫信息的不确定性系统为研究对象，通过生成部分信息、开发并提取有价值的信息，实现对系统规律的探究。以灰色系统理论为依据的预测方法从创建以来，在很多领域得以成功应用。其中，一个变量、一阶微分的GM(1，1)预测模型是灰色系统预测的重要模型，由于该方法具有所需建模信息少、运算简便、精度高、易于检验等特点，因此常常将其用于能源与环境等问题的预测。 灰色预测模型(简称GM预测模型)不仅是灰色系统理论的基本模型，也是灰色控制理论的基础。它的建模是以时间序列在时间数据平面上的连续曲线或逼近曲线与时间轴所的区域为基础，通过微分方程拟合而建立的模型。GM(1，1)模型既是灰色模型中最基本的模型，又是灰色预测的主要模型。 2.2. GM(1，1)模型 2.2.1. GM(1，1)模型预测基本原理 GM(1，1)模型是灰色系统模型中比较常用的一种，采用该模型预测时间序列数据的数值大小时，需要的原始数据量少，而且预测结果较准确等特点。灰色GM(1，1)预测模型的基础是数据的生成，是将原始数据序列进行一次累加处理，生成有较强规律的新的数据序列；其次建立相应的一阶单变量微分方程模型，寻找所生成的新数据序列的规律，得到微分方程的解即时间响应序列；最后再将运算结果累减还原得到原始序列拟合值的一种方法。为了确保所建立的模型具有较高的预测精度，一般还需要检验。 2.2.2. GM(1，1)模型预测的基本步骤 采用GM(1，1)模型进行预测的基本步骤[ 8 ] 如下： (1) 收集整理原始数据序列： 将连续年份的原始数据序列记为 ， 其中n表示年数， 表示时间n对应的数据值。 (2) 对原始数据进行一次累加处理生成新的数据序列： 将形成的数据序列记为 ，其中 ， 。 (3) 对 建立一阶微分方程： (1) 其中称 为发展系数 ， 为灰作用量。 (4) 利用最小二乘法得到参数序列的估计： 其中 ， (5) 求解(1)式： 经解，得到一阶微分方程的解 ，此解也称为时间响应函数。相应地，GM(1，1)模型的时间响应序列为 ， 。 令 ，从而得到GM(1，1)预测模型： ， (2) (6) 对计算出的 值进行累减还原得： ， (3) (7) 对得到的预测值进行检验，如果拟合的较好的话，可以使用该GM(1，1)模型直接进行预测，否则要先对残差进行修正，然后再做预测。 (8) 运用已通过检验的模型做预测。 2.2.3. 模型检验 模型初步确定以后，必须先检验模型的合理性，只有通过检验的模型才可以用来做预测。通常GM(1，1)模型检验包括残差检验和后验差检验。 (1) 残差检验 分别计算原始数据序列 和 的绝对残差序列、相对残差序列和平均相对残差序列： 绝对残差序列： ； 相对残差序列： ； 平均相对残差序列： ； GM(1，1)模型的计算精确度： 。 当 ，即 时，GM(1，1)模型的计算准确度被认为一般；当 ，即 时，则GM(1，1)模型的计算准确度较高。 (2) 后验差检验 首先计算原始数据序列和绝对残差序列的标准差即 ，其中 为原始序列的平均值 ； ，其中 为残差序列的平均值 ； 从而有标准差比值 和小误差概率 。 若C越小，P越大，那么模型效果越好，具体检验标准见表1。
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user: 3. 云南省能源总量预测研究 3.1. 数据来源及说明 本文主要通过建立GM(1，1)模型研究云南省能源消费总量问题并对未来的消费趋势进行预测，因此，我们选用2002年至2011年云南省能源消费总量的数据集作为训练集，构建模型做预测，2012~2014年的数据集作为测试集，用于检验模型的预测效果，数据[ 9 ] 来源于云南省2012年统计年鉴。将2002~2011年的能源消费数据序列记为 ，2002年对应 ，依次至2011年对应 ，为了便于计算，令能源消费量的单位为亿吨标准煤。 使用Matlab软件作出云南省2002~2011年能源消费总量趋势图，如图1所示。 由图1，可以发现云南省能源消费总量在2002~2011年期间呈逐年增长的趋势。 3.2. 模型构建 首先对云南省能源消费总量数据作一次累加处理；然后建立一阶微分方程，采用最小二乘法求出参数序列，进而得到该方程的解；最后就确立了GM(1，1)预测模型。具体建模过程如下： Table 1 Reference table of the standard of prediction precision test of the GM(1，1) mode 模型预测精度等级 平均相对残差 标准差比值C 小误差概率P 1 (好) 小于0.01 小于0.35 大于0.95 2 (合格) 小于0.05 小于0.5 大于0.8 3 (勉强合格) 小于0.1 小于0.65 大于0.7 4 (不合格) 大于或等于0.2 大于或等于0.65 小于或等于0.7 表1. GM(1，1)模型预测精度检验标准参照表 图1. 2002~2011年云南省能源消费总量趋势图 第一，原始序列 第二，对原始数据序列 做依次累加处理得到生成序列 ，即 第三，对 建立一阶微分方程： (4) 其中称 为发展系数 ， 为灰作用量。 第四，采用最小二乘法求参数序列的估计： 因为 从而参数序列的估计 ，即 ， 。 第五，确定时间响应序列函数，建立GM(1，1)预测模型： 根据(2)式，时间响应序列为： ， 对 进行一次累减可得云南省能源消费总量的预测模型： ， 第六，根据第五，可以得到原始序列的拟合值，从而确定绝对残差和相对残差，结果见表2。 3.3. 模型检验 下面根据表2的计算结果，对模型分别进行残差检验和后验差检验。由表2再结合2.2.3模型检验的理论知识，可以分别计算出：平均相对残差 ；原始序列和绝对残差的标准差 ， ，从而有 ；小误差概率 。 平均相对残差 、标准差比值 和小误差概率 的结果见表3。 根据表1 GM(1，1)模型预测精度检验标准参照表，可以发现： ，预测精度为2级合格； ，且 ，其预测精度皆为1级好。下面使用Matlab软件作出云南省2002~2011年能源消费总量实际值与GM(1，1)模型预测值的拟合图，见图2。其中红色线图代表2002~2011年云南省能源消费总量的实际值y，而蓝色线图则代表相应年份的预测值，如下图2所示。 图2进一步说明了GM(1，1)模型的预测效果较好，因此，我们可以利用GM(1，1)模型对云南省未来能源消费总量进行预测。 将云南省2012年至2014年的能源消费总量数据作为测试集来进一步检验所建立模型的预测精度。2012~2014年云南省能源消费总量的预测误差见表4。 由表4发现：所建模型对2012~2014年的预测误差都较小，基本上都接近于0，该模型的预测精度较高。因此，我们可以使用此模型对云南省未来6年的能源消费情况进行预测。 Table 2 Results of actual value， fitted value and residual of the mode 年份 2002 0.41 0.41 0.41 0.41 0 0 2003 0.44 0.85 0.899 0.489 0.049 0.1114 2004 0.52 1.37 1.4308 0.5318 0.0118 0.0227 2005 0.6 1.97 2.0093 0.5785 0.0215 0.0358 2006 0.66 2.63 2.6384 0.6291 0.0309 0.0468 2007 0.71 3.34 3.3226 0.6842 0.0258 0.0363 2008 0.75 4.09 4.0669 0.7443 0.0057 0.0076 2009 0.8 4.89 4.8763 0.8094 0.0094 0.0117 2010 0.87 5.76 5.7567 0.8804 0.0104 0.012 2011 0.95 6.71 6.7142 0.9575 0.0075 0.0079 表2. 原始序列值、拟合值以及残差计算结果 Table 3 Results of the average relative residuals， standard deviation ratio and small error probabilit 0.02922 0.0818 1 表3. 平均相对残差、标准差比值和小误差概率计算结果 Table 4 The prediction， actual， absolute value of the relative error from 2012 to 201 年份 实际值(亿吨标准煤) 预测值(亿吨标准煤) 相对误差绝对值(%) 2012 1.0434 1.0414 0.1917 2013 1.1317 1.1327 0.0884 2014 1.2423 1.2419 0.0322 表4. 2012~2014年预测值和真实值以及相对误差绝对值 图2. GM(1，1)模型计算值与实际值与的拟合图 3.4. 云南省能源总量预测 根据3.2所建立的模型 ， ，令 ，可以预测出云南省2015~2020年能源消费总量，预测结果见表5。 2015~2020年云南省能源消费总量预测值变化趋势，如图3所示。
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user: 4. 结论与建议 4.1. 结论 本文利用云南省2002~2011年能源消费总量数据，建立GM(1，1)模型预测云南省2015~2020年这六年的能源消费总量及其变化趋势。主要得到的结论有： (1) 建立GM(1，1)模型预测云南省的能源消费总量，该预测模型的平均相对残差预测精度为2级，标准差比值和小误差概率预测精度均为1级，而且能源消费总量预测值拟合效果较好，由此说明利用该GM(1，1)模型作预测是可行的。云南省能源消费总量预测准确度的提高，为其制定科学合理的能源战略政策提供了依据。 (2) GM(1，1)模型适用于解决数据少的问题，因为没有考虑到未来一些因素变化的影响，故而该模型一般适合做短期和中期预测，对长期预测是不适合的。 (3) 由表4的预测和图3可知，云南省未来六年的能源消费总量呈逐年递增的趋势，能源形势非常严峻。因此，云南省应该大力节约能源使用量，不断的开发新能源，提高能源的使用效率。 4.2. 建议 根据云南省目前能源的消费情况以及预测到的未来发展趋势，云南省政府应当制定科学有效的能源 Table 5 Prediction data of total energy consumption between 2015 and 2020 in Yunnan provinc 年份 2015 2016 2017 2018 2019 2020 预测值(亿吨标准煤) 1.3399 1.4573 1.585 1.7238 1.875 2.0392 表5. 云南省2015~2020年能源消费总量预测值 图3. 云南省2015-2020年能源消费量预测值变化趋势图 战略政策，提高新能源开发技术水平。此外，应倡导在发展经济的同时，务必要重视能源的合理使用，节约能源，提高能源的使用效率。
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user: 摘 要 神农征镒麻是荨麻科高大草本多年生植物，系我国新发现的特有属种，具有重要的科学研究和物种保护价值。自2013年9月以来，我们对其种群构件特征、分布格局、生态因子及种群濒危状况等进行调查，主要研究结果如下：1) 新发现6个集群分布的50株以上的小种群；2) 现已知其仅分布于神农架林区武山湖一带的狭小区域，种群呈斑块状集群分布于溪沟或山坡凹沟，主要位于坡中位，生境很不稳定，遭受不定期的泥石流侵扰和损毁；3) 模式标本采集点的小种群年死亡率为67.7%，年更新率为13.8%，种群保存率为46.1%；4) 已知植株仅500余株，处于极度濒危状态，其种群濒危是自身特殊生境、特殊生态生物学性状及人类破坏的综合性结果。当务之急是通过宣传教育，发动群众使他们积极主动地保护征镒麻的特殊生境及残存种群。同时，建议对其种群生存力和引种试验予以立项研究。 关键词 :神农征镒麻，种群分布模式，种群濒危机制
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user: 1. 引言 植物种群分布是指种群在群落中占有一定空间的水平性分布[ 1 ] [ 2 ] ，受种群生态学特性影响[ 3 ] [ 4 ] 。植物通过对环境的选择和适应，体现其在群落中的综合生存能力[ 5 ] 。对植物种群分布、种群构件、生境特征及群落结构进行综合研究，有助于对种群进化适应机理的理解和种群保护及利用方案的制订。荨麻科植物具有独特的有毒刺毛，一旦触及皮肤，就会使人痛痒难忍，但许多种类都具有药用价值或其他多种用途，是重要的资源植物类群。征镒麻属(Zhengyia)是荨麻科中的一个新属，现已知仅神农征镒麻(Zhengyia shennongensis)一种，见于湖北神农架国家级自然保护区[ 6 ] ，是我国特有属、种，具有重要的科学研究与物种保护价值。自2013年9月以来，我们对其模式标本采集点的种群构件特征、分布格局、生态因子进行调查，并通过对新发现的分布点生境特征的综合观察及相关分析就其种群分布模式及濒危机制进行了初步研究。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究区概况 神农架林区(109˚56'E~110˚58'E， 31˚15'N~31˚75'N)位于湖北省西部，处于我国地势第二阶梯的东部边缘，由大巴山脉东延的余脉组成中高山地貌，区内山体高大，由西南向东北逐渐降低，平均海拔1700米，最高峰(神农顶)海拔3105.4米。 神农架位于中纬度北亚热带季风区，受大气环流控制，气温偏凉且多雨。由于一年四季受到湿热的东南季风和干冷的大陆高压的交替影响，以及高山森林对热量、降水的调节，形成夏无酷热、冬无严寒的宜人气候。海拔每上升100米，气温低1℃左右，季节相差3~4天，并且随着海拔的升高形成低山暖温带、中山中温带、亚高山寒潮带3个气候带。年降水量也由低到高依次分布为761.4~2500毫米不等。年平均气温为12℃，但境内不同地点的温度从冬季最低零下20℃至夏季最高37℃。九月底到次年四月为神农架的冰霜期。总体上神农架气候的时空变化较大，立体小气候十分明显。由于其独特的地理位置、地质历史与气候条件，境内生物资源丰富而古老，是我国生物多样性保护的关键区域之一。 神农架是长江及其最大支流汉水在上游的分水岭，由于岭脊呈星芒状放射状，因而水系发育呈树枝状，有4大水系：神农架南坡的沿渡河和香溪河，为长江支流；神农架北坡的南河和堵河，为汉江支流。境内有大小河流317条，因此神农架的水能资源十分丰富，年均降水总量为36.44亿立方米，多年平均径流总量为22.004亿立方米，水资源总量为22~25亿立方米[ 7 ] [ 8 ] 。 神农征镒麻模式标本采集点(110˚45'7.2''N，31˚41'41.8''E，海拔450 m)位于神农架林区阳日镇武山湖一带的破石缝溪沟，该沟非常狭小，呈北南流向，长约50米，北端沟底处有从山顶急冲而下的瀑流。溪沟面积仅约300㎡，两侧是悬崖及陡坡，南端沟口处有一段陡崖直接降到公路。 2.2. 野外调查 由于溪沟面积小，我们足以找到几乎所有的神农征镒麻个体，用项目组特制的防水标签在个体茎基拴稳固定，逐一标记，并绘图记录每株所在的位置。同时，用米尺、游标卡尺测量株高、植株最粗处的直径，计数每株的叶片数、花果序的细枝数、珠芽数、托叶数，并选择茎杆中段及附近的叶片，计数每平方厘米刺毛的数量。一年后，对照所绘制的植株分布图逐一仔细检查记录每株的存活情况，分析死亡原因。调查期间对植物群落结构进行了样方调查(另文报道)，同时注意观察动物在征镒麻植株上栖息、觅食或对征镒麻繁殖可能产生的影响情况。在沟的中部，放置浙江托普仪器公司生产的三参数记录仪，以每隔15分钟自动记录一次温度、湿度和光照度的日变化。在当地富有经验的草医的帮助下，我们对征镒麻的分布情况进行广泛调查，同时对征镒麻的药用及受破坏的情况也进行了询查。 2.3. 珠芽的萌发试验 2014年10月将从野外带回的108颗珠芽(一般认为比种子具有更强的萌发能力)进行人工栽种试验。每5粒珠芽为一组，每次处理三次重复，将征镒麻珠芽分别置于实验室(室内)和吉首大学生态研究所周围的科研用地(室外)进行引种试验。室外环境为吉首市的自然环境。实验室设置温度为25℃，光照强度为6000 lux，湿度为60%。实验室萌发试验又分为3组，在光湿温相同的条件下，珠芽的培育土壤分为神农架砂土，吉首当地土壤以及两者1:1的混合土壤，每天观察记录珠芽萌发情况并注意适时补水以维持土壤湿润。 2.4. 数据分析 采用三参数记录仪专用软件AgriSYS6.26将自动记录的数据导出，然后采用Microsoft Excel 2003对数据进行统计分析和作图。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 植株构件的数量性状 神农征镒麻属于荨麻科直立高大型多年生草本植物，最大直径0.3 cm~23 cm，平均1.98 cm，76%的株径介于0.5 cm~1.5 cm；株高47 cm~303 cm，平均7.73 cm，86%的株高介于0.5 m~2.5 m。叶片宽大互生、呈边缘锯齿状的尖卵圆形，单株叶片总数大多少于80片(89%)。9月为盛花期和初果期，10月盛果期，10月下旬果实已成熟。圆锥状的花序由许多长柄花序分枝组成，花果序数多在39枝以下(95%)。具有托叶、珠芽和刺毛，单株托叶总数多为8~23片(72%)，珠芽数很少超过50颗(97%)。种子椭球形或近球形，呈非扁平状的瘦果型，表面密被乳头状突起。冬季植株部分干枯死亡，次年再生。其他数量性状如表1所示。 3.2. 种群的分布、死亡率与更新率 由图1可见，神农征镒麻沿溪边呈集群分布。2013年9月在模式标本采集地总共标记217株，2014年9月找到仍带标签的47株，另发现53株未带标签的，有些缺乏标签的植株高达2 m以上。基于无标签个体的具体位置和长势，可判断其中30株为新长出来的植株，另23株的标签已经丢失。据此，可计算出该种群的年死亡率为67.7%，年更新率为13.8%，种群保存率为46.1%。 3.3. 新发现的分布点 神农征镒麻作为新属种发表之后的一段时间内，一直都没有在模式标本采集点以外的其他区域发现其分布。在为期两年的调查中，我们也仅新发现50株以上的分布点6处(图2)，其中艾家湾(110˚44'7.9''E，31˚41'8.8''N，海拔780 m)种群数量稍多，也只有100余株，是已知除模式标本采集点以外株数最多的分布点。 3.4. 生境中温湿光三参数的日变化 2014年9月22日上午9时15分至23日上午10时整，模式标本采集点温湿光三参数的日变化如图3~5所示。 图3及原始数据表明：上午9时45分至10时15分的半小时内，气温达到一天中的最高值，即40℃以上。之后迅速下降，至12时30分降到20℃。次日5时30~45分气温降至最低(12.9℃)，之后缓慢回升，至早上8时仅升至15.1℃。但随后聚然升高，到9点45分又达到最高值(39℃)。 Table 1 Some quantitive characters of Zhengyia shennongensis in the Shennong Forest， Hubei Province (n = 94 项目Item 最大值(Max.) 最小值(Min.) 平均值(Mean) 变异系数(CV) (%) 植株高度(m) Plant height 3.03 0.47 1.62 40.97 植株最大直径(cm) Max diameter of plant 2.3 0.3 1.16 48.26 叶片数(piece) No.of leaves 119 8 40.39 66.05 花果序数(piece) No.of flower & fruit twigs 144 0 20.84 104.24 珠芽数(indiv.) No. of bulbils 76 0 19.07 87.46 托叶数(indiv.) No. of stipules 36 0 15.32 48.84 叶片刺毛数(indiv./cm²) No. of setas in the leaves 52 5 13.07 57.20 茎上刺毛数(indiv./cm²) No. of setas in the stems 86 8 37.21 48.56 表1. 神农征镒麻植株构件的数量特征(n = 94) 图1. 模式标本采集点神农征镒麻的植株分布 图2. 神农征镒麻模式标本采集点及新发现的分布点 图3. 神农征镒麻模式标本采集点温度的日变化 图4. 神农征镒麻模式标本采集点相对湿度的日变化 图5. 神农征镒麻模式标本采集点光照度的日变化 图4及原始数据表明：上午9点15分相对湿度为100%，但之后迅速下降，至10时15分降至一天中的最低点(30.5%)。随后迅速上升，12点30分升到87.9%。然后缓慢上升，15：45分升至100%。100%的相对湿度一直持续到次日8时30分。但8点45分湿度下降到90.2%。然后几乎垂直下降，至10点降至34.2%。 图5及原始数据表明：9时15分光照度为3231 lux，仅半小时之后的9时45分，光照度上升到106，816 lux，10时光照度达到最高值106，928 lux。之后光照急剧下降，11时下降至6651 lux。然后缓慢下降，17：45分降至35 lux，至18：00天已黑暗，光照度仅为1 lux。次日5时15分，光照率为9 lux。之后光照度缓慢增加，至8时15分仅为4015 lux。但随后急剧上升，至10时达到92，704 lux。
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user: 4. 讨论 4.1. 种群分布模式与环境因子特征 本次调查新发现神农征镒麻6个分布点，加上2013年邓涛[ 6 ] 发表该新种时的模式标本采集点，现已知神农征镒麻7个小种群。这7个小种群及零星个体都分布于武山湖沿关木河–铁厂河–温汤河–阳日镇一线的河边两侧局部区域(图2)。除在破石缝附近的公路内侧旁沟中偶尔发现单株或数株分布外，都呈小群斑块状分布格局，只见于沟涧或山坡凹沟中，主要位于山坡的中位。这类生境很不稳定，因为神农架林区年降雨量大，沟涧或山坡凹沟经常性地被雨水、洪水或泥石流冲刷或侵扰。许多个体从松散的乱石堆中长出，面临无规律性的泥石流冲压胁迫。 模式标本采集点的生境具有代表性，由于沟窄谷深，太阳直射的时间非常短暂，上午10时左右太阳几乎一晃而过。太阳直射期间，气温和光照度达到一天中的最大值，湿度则为一天中的最小值。太阳过隙之后，气温和光照度急剧下降，湿度急剧上升。在12:30分之后，三参数趋向稳定并持续至次日5时15分。约8时30分太阳已靠近沟涧，之后迅速越过沟涧，从而引发沟内三参数的急剧变化。由于沟涧较为闭塞，空气的水平流动性较差，很少有风。但一到雨天，周围山坡及悬崖上松散的泥石就会冲将或砸压下来，对沟内的征镒麻植株造成一定程度上的破坏。2013年9月24日下大雨，次日我们发现周围山崖上的巨石滚落下来，导致前一天标记的29株征镒麻全部被毁。 4.2. 种群濒危机制及保护策略 神农征镒麻仅发现于神农架林区的狭小区域，本文调查已知的7个小种群及零星植株仅500余株，处于极度濒危状态。其种群稀少的原因可能有以下几个方面：1) 生境特殊，仅分布于环境极不稳定的狭小沟谷或坡面凹沟，多生长在岩石缝间或乱石堆上，经常面临着不确定性的雨水或泥石流的冲刷胁迫；2) 植株高大易断，征镒麻是生境中除少量木本植物以外最为高大的草本植物，与同域分布的同科种类红火麻(Girardinia suborbilulata subsp. triloba)和蝎子草(Girardinia cuspidata)相比，其茎明显脆而易断，可能与其生长发育较快，茎杆中纤维素的含量相对较低而木质素的含量相对较高有关(我们初步分析了三者的纤维素与木质素含量，但需要进行系统精细地测定比较予以检验)；3) 主要靠动物传粉，征镒麻虽对人类有强烈的剌痛感，但调查发现其植株上普遍有蜗牛(特别是雨后)、蜘蛛、蚂蚁、瓢虫及鳞翅目的幼虫栖息或取食，我们认为其传粉效率和结实率在很大程度上受到动物(特别是蜗牛和蚂蚁)活动频率的制约；4) 繁殖器官的传播方式特殊，与红火麻和蝎子草不同，征镒麻繁重的花果序集中生长在植株的顶端，使整个植株呈“低头”状；茎杆脆而易断，一方面有利于被压折断后种子和珠芽随水流扩散和传播，但另一方面尚未发育成熟的果实及种子也常常会因被压断后丢失继续发育的机会；5) 即使是成熟的种子或发育良好的珠芽随水流扩散并成功定植的机率也很低，并且珠芽和种子的萌发条件较为苛刻，我们在室内外试种的珠芽存活率仅为17.3%；6) 人为破坏，当地村民反映，20世纪90年代以前，村民上山采药和打柴的人数较多，因征镒麻植株高大，秋末及冬季植株干后对人不再有强烈的刺激性而被砍作薪柴，虽然主要破坏的是地上干枯的部分，但由于征镒麻生长在土层浅薄而土质松散的石缝间或石堆中，砍薪过程中易于连根拔出而遭受毁灭性破坏；近年附近矿产资源的开发加剧，长期生活在矿区的一些民工及尚未外出务工的当地村民也需要时断时续地到山沟或坡沟砍柴，这在一定程度上使征镒麻残存种群雪上加霜。 鉴于征镒麻的生态生物学特征、致危因子及受胁现状，当务之急是就地保护。建议有关部门对分布点周边的群众进行广泛宣传教育，使他们正确认识神农征镒麻的形态及分布特征，切实了解神农征镒麻的特殊价值及濒危现状，积极主动地保护征镒麻的特殊生境及残存种群。同时，也应该开展有关其异地保护方面的系统研究，特别是作为物种保护理论与实践基础的种群生存力分析和引种试验，具有重要的立项研究意义。
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user: 5. 结论 神农征镒麻仅分布于神农架林区武山湖一带的狭小区域，现已知7个小种群呈斑块状集群分布于溪沟或山坡凹沟，主要位于坡中位，生境特殊且很不稳定。已知植株仅500余株，处于极度濒危状态，其种群濒危是自身特殊生境、特殊生态生物学性状及人类破坏的综合性结果。当务之急是通过宣传教育，发动群众使他们积极主动地保护征镒麻的特殊生境及残存种群。同时，建议对其种群生存力、引种试验或异地保护予以立项研究。
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user: 摘 要 本研究试图了解中学生家庭教养方式、自我表露和孤独感的关系。并进一步探讨初中生与同伴自我表露在家庭教养方式与孤独感关系中的中介效应。采用问卷调查法，使用家庭教养方式量表(PBI)、青少年与同伴自我表露问卷(邹泓编制)以及青少年孤独感问卷(阿舍编制)，被试为365名初中生，全部数据使用spss17.0统计软件处理。结果显示：1) 对于不同性别，只有父亲鼓励自主和母亲鼓励自主存在显著差异。对于不同的年级，在母亲鼓励自主和关爱因子上存在显著的差异。2) 家庭教养方式、自我表露与孤独感维度之间存在相关关系。3) 孤独感的维度能够被家庭教养方式或者自我表露的某些维度预测到。4) 中介效应检验程序证实，初中生家庭教养方式的母亲关爱维度可以直接影响孤独感，也可以通过影响个体与同伴自我表露水平的亲密友谊维度影响孤独感即起着部分中介作用。 关键词 :初中生，家庭教养方式，自我表露，孤独感
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user: 1. 引言 家庭教养方式是指父母在抚养、教育儿童的活动中通常使用的方法和形式，是父母各种教养行为的特征概括，是一种具有相对稳定性的行为风格。自我表露(self-disclosure)是指告诉另外一个人关于自己的信息，真诚地与他人分享自己个人的、私密的想法与感觉的过程。自我表露既是一个健康人格的特征，又是实现人际沟通和维护心理健康的一种能力。西方关于自我暴露的研究已经很多，但我国还处于起步阶段。孤独感是人们心理想要达到的社会交往水平和现实生活中的交往水平之间的落差产生的一种情绪上的反应，他们由此设计了UCLA孤独感量表  (Ayhan， 2003) 。 国内知名的心理学家陶佳雨等人  (陶佳雨，2009) 根据多年的研究得出了结论，父母的教养方式不同，大学生的自我表露水平也有很大的差异。但是至今为止，无论是国内还是国外对家庭教养方式和自我表露的关系研究还是比较少的，需要大量的研究证实。  Smetana (2008) 认为父母对孩子的信任度和接纳度越高，孩子对父母进行自我表露的水平也就越高。  Papini (2009) 等人研究认为，青少年对父母的自我表露程度很大程度会受家庭成员间的沟通程度还有互相的满意度以及亲密度有关。 聂丽萍(2009) 做过关于大学生在网络上的自我表露水平、处理方式的策略还有表现出来的孤独感的有关研究，结果表明，在平时和朋友表露会是负相关但是结果不显著，但是在和网友的自我表露会和显示出来的孤独感之间是显著正相关，而且应对方式在其中有部分中介的作用。  刘艳等(2010) 学者关于自我表露和孤独感的相关研究中得出了结论，青少年只是在对同行的朋友进行自我表露时，他的孤独感才会降低，而且和表露的主题也有关系。 个体和父母之间的关系会很长久地且有很大的影响着个体的孤独感水平，这结论得到了很多研究的证明，在之前的二者关系的研究中研究对象往往是儿童，还有就是从家庭在个人发展中的作用还有个体对父母的依恋程度着手研究孤独感，但是很少有系统性的研究是针对家庭教养方式和孤独感的。有研究表明，父母的家庭教养方式对孤独感的影响有可能是通过影响孩子的性格特征从而产生影响的。 本研究试图了解青少年家庭教养方式，自我表露及孤独感之间的相互关系，并进一步探讨青少年自我表露在父母教养方式与孤独感中的中介效应，希望能够为这片研究领域带来更多的理论支持。也希望能让家长认识到何种教养方式才是对孩子有利的，避免教育上的弊端。也能有利于更好地引导学生，使他们的身心得到更好的发展。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 本研究中的被试通过随机选取获得，在江苏省一所中学中，抽取初一、初二两个年级的学生共365名，除去废卷共回收有效问卷为342份，有效回收率为93.7%。 2.2. 研究工具 2.2.1. 一般人口学问卷 问卷的内容包括年级、性别、年龄等因素。 2.2.2. 家庭教养方式问卷(PBI) PBI量表是Parker在1979年依据依恋理论编制的。国内对于该量表的研究相对缺乏，但是根据已有研究，该量表具有良好的内部一致性效度父亲部分克伦巴赫A系数在01740~01851之间，母亲部分克伦巴赫A系数在01774~01846之间，同时，PBI的重测信度也在可接受的范围内，父亲部分在01657~01765之间，母亲部分在01619~01702之间。是个体用来评估十六岁之前的父母教养方式的自陈性量表，它有关于父亲和母亲他们各自教养方式的两个量表，一共有二十三道题目，这些题目可以分为三类教养方式：关爱、鼓励自主和控制。问卷采用0~3的4点Likert记分，其中0代表非常符合，3代表非常不符合。如/他/她用温和、友善的口气和我说话0，/他/她清楚地了解我的问题和困扰0；过度保护维度13题，如/他/她想要控制我所做的每一件事0，/他/她对待我像婴儿一样0。要求个体根据其16岁之前的亲子互动的记忆作答。 2.2.3. 青少年与同伴自我表露问卷 邹泓(2008) 还有一些学者共同编制了符合我国青少年特征的一套青少年与同伴自我表露问卷，分为一共有36个题目，每个项目请被试分别就自己与最要好的同性朋友、最要好的异性朋友和普通同学的自我表露情况在5点量表上作答，从“几乎不说”到“什么都说”，依次记1~5分。这些题目可以概括学习情况，观点态度，学校经历，身体发育，兴趣爱好，亲子关系以及亲密友谊这七个维度。这7个维度的克伦巴赫a系数分别为0.92、0.89、0.83、0.88、0.84、0.83、0.79。均在0.7以上，达到了可接受的水平，说明该问卷具有较好的信度。 2.2.4. 青少年孤独感问卷 本研究采用阿舍等人(1984， 1985)编制、邹泓修订的青少年孤独感问卷，这个问卷一共有21个题目可以归类为对自己社交能力的知觉、纯孤独感、重要关系未满足程度的知觉和对目前同伴关系的评价这四个维度。问卷5级记分，1为“完全不符合”，5为“完全符合”，得分越高表明孤独感水平越高。各维度得分之和的平均分为孤独感总均分。问卷四个维度的α系数在0.78~0.87之间，总体为0.92。 2.3. 施测方式 由本人来担任主试，给同学们作填问卷指导并详细解释问卷内容，提醒他们认真作答。在确认同学们都明白要求后让他们进行填写，给予充分的作答时间，在30分钟左右。最后由我亲自收取。 2.4. 数据的处理和统计 运用spaa 17.0统计软件对数据进行分析。用到的统计方法有T检验、相关分析和逐步回归分析。