DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 基于线结构光的路面坑槽三维采集系统 线结构光三维系统测量原理 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 是通过计算激光线在CCD上的位置关系计算测量物的轮廓关系，如图1所示。线结构光光线投射到被测物体表面，在物体表面形成一条投影亮线，从相机光轴方向观察，由于受到物体高度的调制，该亮线发生变形，在CCD上留下该亮线的像。通过计算像面上亮线像坐标可以得到物体的一个剖面的高度数据，在剖面垂直方向进行扫描就可以得到测量物的三维面形分布。 图1. 线结构光三维成像系统原理 路面坑槽三维检测系统主要包括工控机、智能3D相机，线结构光、编码器，UPS电源等器件，如图2所示。相机收到编码器的位移信号转化的电信号开始采集路面数据，并将其存储在工控机中。 图2. 安装在检测车上的三维采集设备及部件
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user: 3. 基于三维数据的坑槽自动识别 3.1. 路面三维数据预处理 由于遮挡、超量程及其它干扰，实际获取的3D数据中会存在少量的无效数据，前二者表现为黑点数据，即没有数据，后者则表现为异常的尖角数据。3D数据的预处理工作包括黑点数据和无效数据的判断和填充两部分。黑点数据比较好判断，如果深度图像中灰度值为0的即为黑点数据。图3显示了黑点数据去除前后的效果对比。 图3. 黑点数据去除效果 异常数据则比较难判断，虽然异常数据的主要表现是路面高程断面上出现突出的尖角，但有时路面裂缝也会在高程断面上呈现一个突出的向下的尖角。因此仅从Z坐标对异常数据进行判断比较困难，易造成误判。本文根据X坐标来判断异常点，证明是一种非常有效的方法。由于线结构光3D测量的一个特点是每个断面的X坐标是单调增加的，因此如果一个断面中X坐标出现了尖角，则可认为该点数据异常需要进行处理。 图4. 异常数据处理前路面三维图像 图4为路面三维图像，图中红色圆圈标记的点即为异常的数据点，判断出无效数据或异常数据后，采用双向插值的方法对该点的X坐标和Z坐标重新计算。图5为进行了异常数据处理后的路面三维图像。 图5. 异常数据处理后路面三维图像 3.2. 坑槽自动识别方法 坑槽病害属于变形类病害，是路面损坏的重要形式，在低等级公路上损坏中占有不小的比重。传统的基于2D图像采集的路面损坏自动检测方法无法进行坑槽病害的自动检测，而3D数据在这方面则表现出巨大的优势，由于坑槽病害在高程断面上有比较明显的特征，因此可以利用3D数据进行坑槽病害的识别。 3.2.1. 高度数据突变识别坑槽方法 坑槽病害的主要特点表现为相对于路面有明显的凹陷，如图6所示。平整的路面的横断面形状应该满足一次或二次曲线线形可以说是一个平滑的曲线，而经过坑槽的横断面的形状应该为一个凹陷的非平滑的线型。 图6. 含坑槽的高度数据的3D图 图7. 坑槽横断面数学模型 由于坑槽与路面的高度差远大于路面颗粒的高度差，因此可以将路面与坑槽简化为图7的数学模型来进行研究。3D系统采集存储的是三维点云数据，3D图如图6所示，由m * n个点(x， y， z)组成。x， y所成平面为路面，z为垂直路面的代表高度方向的数据，用矩阵表示高度数据如式(1)。 Z m × n = [ z 11 z 12 z 13 ... z 1 j ... z 1 n z 21 z 22 z 23 ... z 2 j ... z 2 n ... ... ... ... ... ... ... z i 1 z i 2 z i 3 ... z i j ... z i n ... ... ... ... ... ... ... z m 1 z m 2 z m 3 ... z m j ... z m n ] ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (1) 其中，i表示行号，j表示列号。 高度数据突变方法是从第一行起，取一行数据(横断面)，首先进行线性回归拟合，看数据点是否能很好符合拟合曲线，判定是否存在异常断面。设拟合直线为y = ax + b， a为斜率，记 R 2 为拟合度，拟合度接近于1说明拟合程度好。 R 2 < K (2) K为经验值，取0.5~0.8之间，满足式(2)可以判断存在异常断面。然后计算此行数据的平均值，如式(3)所示。 z ¯ = 1 k ∑ j = 1 n z 1 j (3) 然后判定每点数据是否超过一定阈值 h 0 ，如公式(4)所示， h 0 为经验值取5 mm，小于5 mm的可认为是颗粒造成的高度差。 | z 1 j − z ¯ | > h 0 (4) 公式(4)中可加入步长s来减小计算量，不用每个点都搜索，因为坑槽肯定有一定长度，几个点肯定不是坑槽，所以隔几个点做一次判断，将这样的点记为1，其他为0。标记点起点小于均值记为下降点，结束点小于均值记为上升点，同样方法对第二行进行处理。标记点区域大于一定面积 S 0 ，判定存在坑槽。 3.2.2. 灰度阈值坑槽识别方法 灰度阈值方法 [ 20 ] 在基于2D采集方法中使用比较普遍，3D采集方法就是为了解决2D采集方法受阴影干扰问题。但是采集得3D数据后，也可以将高度数据映射为代表高度信息的灰度图，这样可以采用灰度阈值法来进行识别。其方法的过程如下： 记式(1)中 z i j 的最大值为 z max ，最小值为 z min ，则灰度图矩阵 I M G 如式所示。 I M G = Z / ( z max − z min ) * 255 (5) 通过公式(5)，可将高度数据矩阵映射为灰度图矩阵，然后利用灰度阈值方法进行处理。记 I M G 矩阵所有灰度值的算术平均值为 I ¯ 。利用阈值法获得二值化图，判别式如式(6)所示。 I i j − I ¯ > 0 (6) 3.2.3. 人工智能坑槽识别方法 人工智能方法 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] 是当前最热门的方法，将高度数据映射为含高度信息的灰度图后，坑槽及路面的正负样本易于区分，因此被用来和基于高度数据突变法进行比较。利用公式(5)，可以得到高度数据映射的灰度图IMG。人工智能方法流程如图8所示。 图8. 人工智能识别坑槽流程
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user: 4. 实验及讨论 4.1. 基于高度数据的识别算法与真实坑槽间差异 为了说明算法实用性，本文将采集的数据用此算法识别，列举下面3组数据来分析，其中两组包含坑槽病害，一组不包含坑槽病害，验证算法是否能将含病害的数据里的病害挑出，未包含坑槽的数据不会挑出坑槽病害。另外为了证明算法的鲁棒性，分析本文方法识别出来的坑槽与真实数据之间的差异。 图9. (i)组有坑槽。(a) 高度数据映射为灰度图；(b) 高度数据突变识别方法；(c) 方框定位坑槽图 图9为第一组数据，其中包含坑槽。图9(a)为路面高度数据直接映射到255之间的灰度图，图9(b)图为高度数据突变方法识别结果的二值化图，图9(a)视为坑槽的真实数据，图9(b)为本文方法的识别结果，可以看出两者差别很小，说明鲁棒性较好。 图10. (ii)组有坑槽。(a) 高度数据映射为灰度图；(b) 高度数据突变识别方法；(c) 方框定位坑槽图 图10为第二组数据，包含坑槽。图10(a)为路面高度数据直接映射为灰度图，视为真实数据图10(b)为高度数据突变方法二值化图，可以看出识别效果较好，图10(b)识别结果中有一小块黑色区域，分析其区域为小石块，与路面高度差很小，被判为路面，真实数据与识别结果差别较小，说明鲁棒性较好。 图11. (iii)组数据无坑槽。(a) 高度数据映射为灰度图；(b) 高度数据突变识别方法；(c) 方框定位坑槽图 图11为第(iii)组数据，不包含坑槽。高度数据突变方法没有识别出坑槽，说明本方法不会将未包含坑槽的数据挑出坑槽病害，实用性较好。 4.2. 不同算法间的比较 对于相同几组数据，本文采用高度数据突变方法、灰度阈值方法及人工智能方法分别对其处理，比较了坑槽识别结果之间的差异。 图12. 组(i)数据方框定位坑槽图。(a) 高度数据突变方法；(b) 灰度阈值方法；(c) 人工智能方法 图12中图12(a)为本文高度数据突变方法方框定位坑槽结果，图12(b)为灰度阈值方法方框定位坑槽结果，图12(c)为人工智能方法方框定位坑槽结果，图12(a)和图12(b)的结果一致，人工智能结果定位略有所差别。 图13. 组(ii)数据方框定位坑槽图。(a) 高度数据突变方法；(b) 灰度阈值方法；(c) 人工智能方法 图13中图13(a)为高度数据突变方法定位坑槽结果，图13(b)为灰度阈值方法定位坑槽结果，图13(c)为人工智能方法定位坑槽结果，图13(a)和图13(b)结果差别较小，人工智能结果多识别出了一些非坑槽区域。 图14. 组(iii)数据方框定位坑槽图。(a) 高度数据突变方法；(b) 灰度阈值方法；(c) 人工智能方法 图14中图14(a)为本文高度数据突变方法定位坑槽结果，图14(b)为灰度阈值方法定位坑槽结果，图14(c)为人工智能方法定位坑槽结果，本文方法与灰度值的结果相近，人工智能结果多识别出了一些非坑槽区域。方框定位坑槽图大略可以看出识别效果的好坏，为了更本质地看到识别效果的差距，本文比较三种方法识别坑槽的二值化图。 图15. 组(i)数据识别结果二值化图。(a) 高度数据突变方法；(b) 灰度阈值方法；(c) 人工智能方法 图15中图15(a)为本文高度数据突变方法识别结果的二值化图，图15(b)为灰度阈值方法识别结果的二值化图，图15(c)为人工智能方法识别结果的二值化图。图上可看出，图15(a)和图15(b)的差别不大，白色区域均较为集中，图15(c)中人工智能结果二值化图中，白色区域较为分散。 图16. 组(ii)数据识别结果二值化图。(a) 高度数据突变方法；(b) 灰度阈值方法；(c) 人工智能方法 图16中图16(a)为本文高度数据方法识别结果的二值化图，图16(b)为灰度阈值方法识别结果的二值化图，图16(c)为人工智能方法识别结果的二值化图。图上可看出，图16(a)和图16(b)结果相近，图16(c)中人工智能结果二值化图白色区域较为分散。 图17. 组(iii)数据识别结果二值化图。(a) 高度数据突变方法；(b) 灰度阈值方法；(c) 人工智能方法 图17中图17(a)为本文高度数据突变方法识别结果的二值化图，图17(b)为灰度阈值方法识别结果的二值化图，图17(c)为人工智能方法识别结果的二值化图。图上可看出，图17(a)和图17(b)的差别不大，图17(c)中人工智能结果二值化图白色区域较为分散。 文中通过多组数据得出：高度数据突变方法与灰度阈值方法识别效果几乎一致，效果优于人工智能方法。高度数据突变方法是利用高度数据找寻突变点来判断是否有一段数据低于均值来找寻坑槽，灰度阈值方法的灰度图矩阵是通过高度数据转化而来，判断方法本质是一样的，故识别效果接近。人工智能方法识别稍差原因一是本研究基于小样本，识别效果会差一些。二是，在选取正负样本时，按一定像素方框选取正样本时，正样本中大部分是坑槽的像素，但是还有非坑槽的像素，这也是导致差异性的原因。 4.3. 三种方法的耗时比较 为了比较三种方法的耗时，本文计算了每组数据用不同方法在识别坑槽过程中运算过程所耗时间，如表1所示。 Table 1 Time consuming of different methods for identifying pothol 序号 实验数据组 方法 耗时/s 1 组(i) 高度数据突变方法 10.799528 2 灰度阈值方法 0.956846 3 人工智能方法 271.40 4 组(ii) 高度数据突变方法 6.502636 5 灰度阈值方法 0.993232 6 人工智能方法 255.70 7 组(iii) 高度数据突变方法 6.434920 8 灰度阈值方法 1.324530 9 人工智能方法 247.84 表1. 不同方法识别坑槽运算过程耗时 从上表中看出，对于三种数据，灰度阈值方法耗时最短，高度数据突变方法次之，人工智能方法耗时最长。分析其原因为：灰度阈值发针对图像矩阵进行处理，速度较快；高度数据突变方法是基于高度数据按步长搜寻下降上升点，耗时稍长；人工智能方法通过搜寻符合正负样本特征的区域，耗时最长。 综上所述：本文方法在鲁棒性，识别效果上等同于灰度阈值方法，耗时比灰度阈值法长；本文方法在鲁棒性及识别效果上优于人工智能方法，耗时也较人工智能方法短。
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user: 5. 结论 本文基于课题组开发的线结构光的路面坑槽三维采集系统，提出了基于三维数据的高度数据突变的坑槽识别方法，介绍了传统的灰度阈值方法及当前热门的人工智能方法。首先利用有坑槽数据及无坑槽数据验证了高度数据突变方法的实用性，然后对同几组路面数据采用三种方法进行识别，对比分析了三种方法的方格定位图及二值化图，另外比较了三种方法的耗时，实验得出，基于本文研究条件下，高度数据方法稍逊于灰度阈值方法，优于人工智能方法。本文将对路面坑槽识别技术的应用有积极意义。
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user: 摘 要 本研究采用SSR分子标记技术对从和田、喀什和阿图什等地收集的82份无花果种质资源进行DNA水平遗传多样性评估，采用改良CTAB法提取叶片基因组DNA。利用8对SSR分子标记分析，共检测到48个多态性条带，平均每个引物可检测到6个条带；82份种质的相似性系数在0.048~1.00，平均为0.377；82份无花果供试材料经聚类分析在相似系数为0.42时划分为6大类，结果表明南疆无花果所蕴含的种质。 关键词 :无花果，PCR，SSR，遗传多样性 Copyright © 2019 by author(s) 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 无花果(Ficus carica Linn.)属于桑科榕属无花果亚属，为落叶灌木或乔木，因无花果的小花隐藏在花托内，为隐头花序，只能看到花托形成的假果而看不到花，我们吃的是它膨大的花序轴，故称“无花果”。无花果具有很高的药用价值及营养价值，果、叶、根均可入药；无花果树枝繁叶茂，树态优雅，具有较好的观赏价值，是园林绿化、美化和盆栽观赏的优良花卉树种；是无公害绿色食品，栽培技术简便，适应性广 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。近年来随着生活水平的提高，人们越来越重视健康，无花果作为第三代保健型水果受到人们的青睐。 无花果的研究经历了从表型到分子层面的转变，分子标记技术近二、三十年来发展很快，主要有RFLP、RAPD、AFLP、CISH、SRAP、TRAP、ESTs、SNP、SSR。从染色体组型到SSR的过渡，目前SSR技术是最为常用的，成功的可能性最高的一种研究方法 [ 5 ] - [ 10 ] 。 无花果在新疆南疆地区种植分布零散，种植区域之间距离较远，本试验利用SSR分子标记技术，对南疆无花果资源进行DNA水平遗传多样性评估，能更好了解南疆蕴藏的无花果种质资源现状，为种质资源的有效保存和利用奠定理论基础。
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user: 4. 结论与讨论 4.1. SSR标记对无花果资源多样性分析是可行的 82份种质共检测到48条多态性条带，每个引物平均得到6条带；82份所有种质的相似性系数在0.048~1.00，平均为0.377，遗传相似性低，遗传基础差异较大。 条带检测结果与引物，各种成分的组合比例，扩增程序的设定，操作过程有关。个别试验材料经毛细管电泳不能扩增得到多态性条带，82份种质共检测得到的条带为48条多态性条带，结果可能与引物有关，因所用引物只有8对，部分材料不能特异性结合产生特异性片段，且试验存在误差，操作过失，扩增过程中变性、复性、延伸的时间不恰当等、都会造成个别材料没有谱带。所提取的DNA纯度不高，可依次用酚/氯仿/异戊醇、氯仿/异戊醇抽提，去除蛋白质，加入RNA酶去除RNA，以确保试验结果的精确性。 关于SSR分子标记技术在作物遗传育种中的应用罗冉 [ 14 ] 等作了详细的讲述，SSR所用DNA量少且质量要求低，即使是部分降解的样品也可进行分析；结合相关分析、聚类分析等数量遗传分析手段，可以对不同亲缘物种进行分类，判断其亲缘关系，评价不同品种的异质性并进而划分杂交优势群。胡杨、梁俊、昝逢刚已经在甘蔗种质上成功应用，本试验所用的方法借鉴了他们的方法，在此基础上作了适当的调整，利用其多态性丰富、提供遗传信息多、操作便利、在基因中分散分布等特点，根据聚合酶链式反应原理，对无花果的SSR-PCR反应体系各个成分的浓度、用量、组合效应及扩增程序等的优化成功得到清晰、准确的多态性标记，且降低试验成本，能更好地探索南疆无花果种质资源的遗传多样性规律，为进一步进行无花果的种间杂交提供基础。 4.2. 南疆无花果82份资源划分为6类，多样性丰富 将82份无花果供试材料经聚类分析在相似系数为0.42时划分为6大类；南疆蕴含的无花果种质资源丰富，阿图什、新和、和田等地种植的无花果类型多样，可为以后的进一步更深入研究提供基础 [ 14 ] 。 4.3. 南疆无花果资源遗传多样性来源于外地引种 研究结果显示来自和田、喀什、阿图什和新和的本地无花果聚为一类，遗传无差异，聚居地对遗传无影响，无花果以扦插、压条为主进行无性繁殖，出现遗传变异的几率低。阿图什、新和、和田等地的无花果种质资源中，除本地无花果以外，均为近5~6年从内地引进的，可见种质资源丰富源自于引种。
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user: 摘 要 近年来人群密集的公共场所发生突发事件的概率大幅提升。本文以客流量巨大的火车站出站口为研究对象，运用Anylogic仿真软件，模拟了不同疏散方案对火车站出站口行人疏散效率的影响，并对疏散过程中的时空动力学特性进行了分析。仿真结果表明：提前将行人进行分类，让行人按类别进行疏散，可大幅度提高人群整体疏散效率；此外，合理分配不同类别行人的通道比例有助行人疏散。 关键词 :火车站出站口，行人疏散，仿真，策略优化 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着城市化进程的加速，居民出行量大大增加，交通出行需求也增多。由拥挤或突发事件引起的公共安全问题逐年增加，行人的安全疏散问题引起了许多学者的广泛关注。一般情况下行人流疏散模型可分为宏观模型 [ 1 ] [ 2 ] 和微观模型 [ 3 ] [ 4 ]，其中微观模型又分为社会力模型 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 和元胞自动机模型 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 以及格子器模型 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。岳昊等 [ 14 ] 基于元胞自动机对行人疏散行为进行了仿真研究，为疏散策略的选择提供了一些参考数据。谢积鉴等 [ 15 ] 基于元胞自动机模型数值计算了疏散时间随抵制强度的变化，为提高室内行人疏散效率提供了新的视角。 交通枢纽往往存在不同的出站口，如火车站作为主要客流集散中心之一，其出站口每天客流量极大，而有些出站口狭窄曲折且相对封闭 [ 16 ] 。在客流高峰期，这些通道口往往会形成瓶颈效应、拱形效应，出现行人堵塞，拥堵等现象。尤其是发生紧急疏散事件时，疏散能力弱，容易发生意外，造成人员伤亡因此对其疏散方案的探讨尤为重要。罗培卿等人 [ 17 ] 仿真模拟了铁路车站人员应急疏散，在仿真过程中找出了疏散瓶颈，为现实工作提供指导。李孟洁等人 [ 18 ] 进行了火车站旅客疏散行为统计分析及应用研究，提出从加强社会化宣传以及车站提高自身设施建设等方面来提高火车站应对突发事件的能力。张晨杰等人 [ 19 ] 以火车站出站大厅防火分区为例，针对特定的防火预案展开研究，最后形成针对整个建筑物的更有操作性的完整疏散预案体系。李伏京等人 [ 20 ] 基于人员行为特性建立了人员疏散模型，该模型具有人员速度可变和能够再现人员自组织现象的特点。 上述研究主要侧重于探讨火车站行人疏散存在的问题、疏散行为的研究以及疏散策略预案等对人群疏散的影响。众所周知，火车站行人数量众多，且人员构成结构复杂，不同人员具有不同的行为特征。本文考虑火车站行人的个体差异，通过Anylogic软件，建立了火车站出站口行人疏散的模型，提出行人疏散优化方案并进行仿真分析，得出最优疏散策略，从而为火车站出站口的管理提供一些建议。
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user: 2. 建立模型 2.1. 行人特性分析 行人流中不同的行人存在个体差异，不同特性的行人对速度、空间需求也不同。这里将火车出站口的行人分为三类：未携带行李的正常行人、携带行李的正常行人、特殊行人(如老人，孕妇，盲人，小孩等)。正常行人其步行速度范围为0.5 m/s~1 m/s，均值为0.75 m/s；行人可能携带行李，其所占面积为0.8 m 2 ~0.9 m 2 ；特殊行人其步行速度为正常行人的一半。 2.2. 模型介绍 Anylogic中提供的行人库基于社会力模型，能够模拟仿真行人流。本文针对一个宽度为9米，长度为15米的火车站出站口进行建模仿真 [ 16 ]，模型如图1所示。其中紫色实线代表入口，红色实线代表出口，黑色实线、蓝色实线及矩形方块分别代表墙壁、栏杆及障碍物，行人不能翻越墙壁和障碍物。红色实心圆代表未携带行李的正常行人，蓝色实心圆代表携带行李的正常行人，绿色实心圆代表特殊行人。考虑到一列火车其核载人数约为1000，本文假设行人总数为1000，全部为单向行人流，由入口到达出站口。如无特殊说明，各类行人参数设置 [ 16 ] 如表1。 图1. 模型示意图 Table 1 Pedestrian parameter setting 行人类型 Pedestrian type 所占比例/% Proportion of /% 单个行人所占面积/m 2 Area occupied by a single pedestrian/m 2 行人速度m/s Pedestrian speed m/s 未携带行李的正常行人(红色) 40 0.4~0.5 0.5~1 特殊行人(绿色) 20 0.4~0.5 0.25~0.5 携带行李的正常行人(蓝色) 40 0.8~0.9 0.5~1 表1. 行人参数设置
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user: 3. 仿真及优化 3.1. 仿真结果与分析 初始时刻，行人从入口处进入模型，随机选择一个出站口出站。图2给出了紧急情况下，t = 180 s时的行人疏散仿真图。未携带行李的正常行人因其行人特性部分顺利移出模型。但随着行人的增多，携带行李的正常行人由于其所占面积较大以及特殊行人的存在，导致在检票口形成拥堵，大幅度降低了疏散效率。极可能因此产生严重踩踏事故，从而影响行人的生命安全。因此需要改进，如何在不增加通道宽度的情况下，尽可能利用通道，从而尽快疏散人群。 图2. t = 180 s时，紧急情况下行人疏散仿真图 3.2. 优化方案及对比 方案一：为了消除携带行李的正常行人对人群的影响，可使其单独行走一个通道，如图3所示。可发现由于携带行李的正常行人较多，当其从各个地方汇聚到一个检票口时，易影响其他行人，且由于自身特性，在检票口形成拱形效应。同时会占据周边检票口，降低通道利用率。 图3. 方案一模拟的时空演化图 方案二：基于方案一，增加携带行李的正常行人专用疏散通道到2个，如图4。通过图3与图4对比，可发现随着专用疏散通道的增加，携带行李的正常行人对人群的影响得到大幅度缓解。但是随着疏散的进行，只剩携带行李的这一类行人且其数量较多，因此可知行人通道利用率未得到最大化利用。并且发现会存在不同类别行人交叉的现象，影响疏散效率。 图4. 标方案二模拟的时空演化图 方案三：提前对行人进行分类，减少不同类别行人交叉移动，同时令不同行人通道所占比例一致，使人群能够按类别进行移动，如图5。从图5可以看出，此次方案消除了不同类别行人交叉移动造成的阻碍影响。但是模型模拟到最后发现，所剩行人只剩一类为携带行李的正常行人且其数量较多，同方案二问题一致，因此得知通道利用率还是未能最大化。 图5. 方案三模拟的时空演化图 方案四：在方案三基础上，调整不同行人所占检票通道比例，如图6。将不同行人通道所占比例调整为，携带行李的正常行人占用检票通道个数：未携带行李的正常行人占用检票通道个数：特殊行人占用检票通道个数 = 3:1:1。通过对比图5与图6分析发现，各个检票口都能够合理利用，且模拟运行到最后行人基本同时移出模型。 图6. 方案四模拟的时空演化图 Table 2 Simulation time required for different scheme 方案类型 Scheme type 方案一 Scheme 1 方案二 Scheme2 方案三 Scheme 3 方案四 Scheme 4 所需模拟时间/min 51.52 14.41 10.27 7.79 表2. 不同方案所需模拟时间
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user: 4. 结论 本文通过Anylogic软件仿真模拟，建立了火车站出站口的行人疏散模型，得到行人通过出站口可能存在的问题，针对拥堵的本质，提出四种优化方案并论证。通过比较紧急情况下，各个方案所需模拟时间(如表2)以及模拟仿真图发现：将不同类别行人在即将到达出口处提前进行分类有助于行人疏散；此外，根据预估的不同类型行人比例，及时调整通过通道数，有助于提高通道利用率，从而提高行人疏散效率。 通过上述模拟研究可以发现疏散方案的改变对疏散效率有着显著的影响，说明制定合理的疏散方案十分重要，对行人流疏散方案的研究有着实际意义。
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user: 摘 要 目的：探讨稳定型心绞痛中医证型的出现频率以及其内在规律，加深目前中医对稳定型心绞痛不同证型的认识，以期一定程度上指导临床用药。方法：收集自1979年起我国与稳定型心绞痛中医证型分型有关的文献报道，按照一定的纳排标准，对纳入文献中的病例资料数据进行提取，应用Frequencie法和卡方检验进行数据处理。结果：共纳入34篇论文，分析结果显示稳定型心绞痛常见证型有10种，分别为气虚血瘀、心血瘀阻、痰瘀交阻、痰阻心脉、气滞血瘀、气虚兼痰瘀交阻、气阴两虚、气虚痰阻、寒凝心脉、心阳不振。稳定型心绞痛证型以实证多见，其中心血瘀阻和痰瘀交阻是最常见的证型。其次是虚实夹杂证，其中多以气虚为本，在此基础上伴有血瘀、痰瘀交阻、痰阻等标实表现。结论：目前对稳定型心绞痛中医证候的证型研究尚属于探索阶段，仍需展开大样本的中医证候调查以提高证据的可靠性与科学性。 关键词 :稳定型心绞痛，证型分析，中医 Copyright © 2019 by author(s) 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 稳定型心绞痛是冠心病的一种分型，指多种原因造成冠状动脉狭窄，心肌暂时性缺血缺氧而产生的一系列临床症状，治疗不及时则发生急性心肌梗死，猝死率极高。2009年的一份流调中提示急性心血管事件是全球人口排名第一的致死原因 [ 1 ]，我国最新的流调中显示，冠心病死亡占居民疾病死亡构成40%以上，居首位，高于肿瘤及其他疾病 [ 2 ]。近几年采用中药治疗稳定型心绞痛的研究日趋增多，不乏一些系统评价提示中药疗效尚可 [ 3 ]，另外采用中西医结合的方法更是可有效预防冠心病急性心血管事件的二次复发 [ 4 ]。但患者临床症状复杂，证型不一，为了探讨稳定型心绞痛中医证型出现的频率及内在关系，明确临床常见的中医证型，使中医药治疗更具针对性，本文就相关文献进行了纳排、整理、数据提取和统计分析。
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user: 2. 资料收集 2.1. 资料检索 采用电子数据库检索与人工检索相结合的方法，检索1979~2018年间公开发表在国内医学期刊上关于中医药及中西医结合治疗稳定型心绞痛的文献，首次检索词为“冠心病”和“稳定型心绞痛”，二次检索词为“辩证”、“分型”、“证型”、“中医”和“中西医”。 2.2. 文献纳入和排除标准 纳入标准：1) 符合稳定型心绞痛的诊断标准；2) 有明确的中医辩证分型；3) 文献类型为临床研究。排除标准：1) 重复发表的文献，或相同临床资料多次发表；2) 资料来源不明确，与临床实际情况明显不符；3) 只记录自拟方名，无具体辨证和治则的；4) 动物实验、综述、评论或方法学等。 2.3. 中医证名 辩证分型的规范参考标准为《中医诊断学》 [ 4 ] 第五版教材的中医基本证候描述。 2.4. 文献整理 通过首次和二次检索，共检索到1972年以来国内公开发表的稳定型心绞痛的中医文献共137篇，按文献入和排除标准共筛选出符合要求的文献42篇，收集到病例2508例。 2.5. 证型归纳方法 42篇文献中稳定型心绞痛证型分类数目不一，最少的分1型，最多者可达9型，涉及不同名称的中医证型多达33种，将这33种证型按异名同类及主证、次证、苔、脉的描述进行分类归纳。具体实施如下：1) 笼统的辩证分型如实证、虚证、热证、寒证等删除。2) 不同说法但实质相同归为同一证型：如心血瘀阻、瘀血阻络、瘀结于内、瘀阻血脉等统一归为心血瘀阻；痰阻心脉、痰浊壅塞、痰浊阻闭等统一归为痰阻心脉。3) 不同证型根据所述的主症及病因病机，实质相同或相似者归为一证，如痰阻心脉、痰热阻络、痰气互结，都是由于痰湿凝滞，化热或阻滞气机，因此均归为痰阻心脉。4) 根据文献中的治法和方剂，转换成与其对应的证型，如补益肝肾法转换成肝肾不足证，活血化瘀法转换成心血瘀阻证。最终总结出15个证型，其中各个证型及其在42篇文献中提到的频次如表1所示。
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user: 3. 统计学分析 采用SPSS25.0软件，数据采用Frequencie法和χ2检验进行分析，明确其统计学意义。数据的提取及录入由两名提前接受过培训的人员独立完成，若有不同二者通过查阅原始文献和讨论的方法决定最终结果。
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user: 4. 统计结果 4.1. 证型频次分布情况(见表1) 根据表1频次多少将其划为常见证型与少见证型两大类，可认为常见证型有10种，分别为气虚血瘀、心血瘀阻、痰瘀交阻、痰阻心脉、气滞血瘀、气虚兼痰瘀交阻、气阴两虚、气虚痰阻、寒凝心脉、心阳不振；少见证型有5种，分别为阳虚兼气滞血瘀、心肾阳虚、阳虚寒凝、阳虚兼痰瘀交阻、气阴两虚兼痰瘀闭塞。其中气虚血瘀所占比例最高，共计31篇文献，占25.76%；其次是心血瘀阻，共22篇文献，占13.28%；排在第三位的是痰阻心脉，共计18篇文献，占10.93%。 Table 1 The literature of TCM syndrome type of frequency distribution table of 42 studie 实证 虚实夹杂 虚证 证型 频次 比例(%) 证型 频次 比例(%) 证型 频次 比例(%) 心血瘀阻 333 13.28 气虚血瘀 646 25.76 气阴两虚 147 5.86 痰瘀交阻 274 10.93 气虚兼痰瘀交阻 164 6.54 心阳不振 98 3.91 痰阻心脉 240 9.57 气虚痰阻 102 4.07 心肾阳虚 42 1.67 气滞血瘀 184 7.34 阳虚兼气滞血瘀 49 1.95 寒凝心脉 101 4.03 阳虚寒凝 33 1.32 阳虚兼痰瘀交阻 26 1.04 气阴两虚兼痰瘀闭塞 3 0.12 表1. 42篇文献中医证型频次分布表 4.2. 2508例病例中的中医证型分布表 由表2可以看出有明确中医证型的298例病例中这10种常见证型的病例所占比例由高到低依次为：1)气虚血瘀、2)心血瘀阻、3)痰瘀交阻、4)痰阻心脉、5)气滞血瘀、6)气虚兼痰瘀交阻、7)气阴两虚、8)气虚痰阻、9)寒凝心脉、10)心阳不振湿热毒邪。其中气虚血瘀最多，共646例，占25.76%；其次是心血瘀阻，共333例，占13.28%；排在第三位的是痰瘀交阻，共274例，占10.93%。为了明确稳定型心绞痛中医证型构成分布是否具有差异性，笔者对2508例病人中各证型病例数进行了χ2检验。具体见表3。 Table 2 2058 cases of TCM syndrome type distribution tabl 证型 例数 构成比 气虚血瘀 646 25.76 心血瘀阻 333 13.28 痰瘀交阻 274 10.93 痰阻心脉 240 9.57 气滞血瘀 184 7.34 气虚兼痰瘀交阻 164 6.54 气阴两虚 147 5.86 气虚痰阻 102 4.07 寒凝心脉 101 4.03 心阳不振 98 3.91 其他证型 219 8.73 表2. 2508例病例中的中医证型分布表 4.3. 2508例病例中中医证型分布比较 由表3可以看出：第1和第2、3、4、5、6、7、8、9、10组均有显著性差异(P < 0.0001)；2和3组、3和4组、4和5组、5和6组、5和7组、6和7组的病例数相近，每组之间比较无显著性差异(P > 0.0001)；同时第7、8、9、10组的病例数均相近，故两两比较时无显著性差异(P > 0.0001)。因此，可以认为2508例稳定型心绞痛最常见的证型为气虚血瘀型，第2、3、4、5、6组虽病例数相近，但均与痰和瘀有关，也应作为稳定型心绞痛的重要分型。 Table 3 2058 cases of TCM syndrome type distributio 比较组 χ2 P值 1和2 124.3 <0.0001 1和3 184.2 <0.0001 1和4 226.0 <0.0001 1和5 308.2 <0.0001 1和6 342.1 <0.0001 1和7 373.0 <0.0001 1和8 465.0 <0.0001 1和9 467.2 <0.0001 1和10 473.9 <0.0001 2和3 6.524 0.0106 2和4 17.04 <0.0001 2和5 47.88 <0.0001 2和6 63.79 <0.0001 2和7 79.70 <0.0001 2和8 134.3 <0.0001 2和9 135.8 <0.0001 2和10 140.2 <0.0001 3和4 2.506 0.1134 3和5 19.46 <0.0001 3和6 30.27 <0.0001 3和7 41.82 <0.0001 3和8 85.06 <0.0001 3和9 86.26 <0.0001 3和10 89.94 <0.0001 4和5 8.079 0.0045 4和6 15.55 <0.0001 4和7 24.22 <0.0001 4和8 59.76 <0.0001 4和9 60.79 <0.0001 4和10 63.97 <0.0001 5和6 1.235 0.2664 5和7 4.428 0.0354 5和8 24.93 <0.0001 5和9 25.63 <0.0001 5和10 27.79 <0.0001 6和7 0.9907 0.3196 6和8 15.26 <0.0001 6和9 15.81 <0.0001 6和10 14.85 <0.0001 7和8 8.557 0.0034 7和9 8.976 0.0027 7和10 10.30 0.0013 8和9 0.0051 0.9429 8和10 0.0833 0.7728 9和10 0.0470 0.8282 表3. 2508例病例的中医证型比较 4.4. 证型虚实分布表 证型虚实分布表见表4。 Table 4 Card type distribution tabl 比较组 频次 构成比(%) 实证 1132 45.14 虚实夹杂 1023 40.79 虚证 287 11.44 表4. 2508例病例的证型虚实分布表 4.5 证型虚实两两比较 见表5。结果显示，虚证与实证或虚实夹杂之间均具有显著性差异(P < 0.0001)，实证与虚实夹杂间差异不显著(P = 0.0019 > 0.0001)。从中可以看出，稳定型心绞痛证型中以实证多见，其次是虚实夹杂，最后是虚证。 Table 5 The comparison of false or true type of syndrom 比较组 χ2 P值 实证与虚实夹杂 9.666 0.0019 虚证与虚实夹杂 559.7 <0.0001 实证与虚证 701.7 <0.0001 表5. 2508例病例的证型虚实两两比较
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user: 5. 讨论 稳定型心绞痛是冠心病的一种，中医古籍中最早记载有类似于冠心病症状的为《内经》：“厥心痛，痛如以锥针刺其心”，后在《金匮要略》中有“胸痹”之类的胸痹心痛疾病，仲景认为该病基本病因病机是“阳微阴弦”，其临床特点为“胸痹缓急”，这一认识在现代的临床诊断及治疗中起主导作用 [ 5 ] [ 6 ]。现多认为稳定型心绞痛属于中医的“胸痹”、“心痛”范畴，对其病因多认为寒邪内侵、饮食不当、情志失调、年老体虚等，病机为气血阴阳失调，本虚标实 [ 7 ]。基于“心主血脉”、“久病必瘀”、“宛陈则除之者，去血脉”的理论基础，活血化瘀、理气通络是其重要的治疗法则。证型主要分为以下5种：气虚血瘀型、心血瘀阻型、痰阻心脉型、寒滞心脉型、阳气虚衰型 [ 8 ]，但临床实际则是患者症状复杂，证型不一。 通过本次的回顾性分析，笔者发现，稳定型心绞痛单以证型统计，最常见的为气虚血瘀型，这与中医所认为的该病病机为本虚标实相符。以虚实区分则实证最为多见，常见证型有6种，分别为心血瘀阻、痰瘀交阻、痰阻心脉、气滞血瘀、寒凝心脉。其次是虚实夹杂，多为气虚血瘀、气虚兼痰瘀交阻、气虚痰阻。最后是虚证，为气阴两虚和心阳。笔者考虑，稳定型心绞痛患者大多处于疾病初期，实邪较甚，而虚象较轻或尚未造成过度虚损，故此时宜祛实为主，邪气已除，则正气自复，故对于稳定型心绞痛患者临床辩证多为实。因此，对于稳定型心绞痛患者的中医药治疗中气虚血瘀者多以活血、化瘀、补气为主，偏血瘀者多以活血之药为主，同时也要注意补益虚损，在此基础上配以补气之品，标本兼顾，共奏扶正祛邪之功。而对于单纯实证患者，则针对实邪的种类分别祛之，瘀者活之，痰者化之，寒者散之。虚实夹杂者应做到二者兼顾治疗，单纯虚证者则以补虚为宜，不可过于攻伐。现代医学认为，稳定型心绞痛也是一种慢性炎症性疾病，而活血化瘀中药能通过多成分、多靶点、多途径作用模式抗炎以治疗冠心病 [ 9 ]。 2008年其其格等 [ 10 ] 对9790例冠心病心绞痛的患者进行辩证分型文献研究，结果发现排在前十位的是气虚血瘀、痰瘀互结、心血瘀阻、气滞血瘀、气阴两虚、气虚痰阻瘀型、痰浊壅塞、气滞血瘀兼心肾阳虚、心阳不振和心气虚损，其中有8种证型与本文研究结果相同，说明近十年来稳定型心绞痛的证型变化不大。 在本次文献分析中，笔者发现稳定型心绞痛的辩证分型存在多种问题，如：辩证依据种类繁多，缺乏统一标准；部分临床入组病例数较少，且诊断、纳入和排除标准不详；研究者对于证型的判定具有较强的主观性，缺乏客观的评判标准等。所以本文也具有一定的局限性，如原始研究材料的研究设计不严谨，纳入文献或有遗漏，证型分类主观性较强等。 冠心病稳定型心绞痛的形成原因和过程复杂，对其辩证治疗也必当根据阴阳气血及脏腑经络之虚实，兼顾各种病理产物，在稳定型心绞痛的治疗中传统医学的疗效有待明确，值得进行深入发掘与研究。
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user: 摘 要 探讨大学生心理弹性对自杀意念的影响中负面评价恐惧的中介作用，并根据研究目的修订适用于大学生群体的评价恐惧量表。本研究开展两项子研究：研究1将负面评价恐惧量表和正面评价恐惧量表进行整合和修订，形成适用于大学生的评价恐惧量表，并进行因素分析和相关分析验证其信效度；研究2应用修订后的评价恐惧量表，心理弹性量表和Beck自杀意念量表对大学生群体进行测试，探讨心理弹性、负面评价恐惧与自杀意念之间的相关关系，分别使用了传统的分步检验法与结构方程模型检验了负面评价恐惧的中介效应。研究结果发现：1) 修订后评价恐惧量表有两个维度，验证结构拟合指数较好，具有良好的信效度；2) 大学生心理弹性、负面评价恐惧与自杀意念三者均显著相关；3) 负面评价恐惧在大学生心理弹性对自杀意念的影响中发挥部分中介作用。结果表明，恢复和适应能力较差的人在困境下可能为他人的否定感到恐惧和痛苦，进而选择自杀行为进行逃避。本研究使评价恐惧量表本土化，并对量表进行了创新；此外，本研究为有关大学生自杀行为的研究提供了新的依据，对推进大学生心理健康教育工作具有重要意义。 关键词 :心理弹性，自杀意念，负面评价恐惧，正面评价恐惧 Copyright © 2019 by author(s) 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 现代社会四处充斥着竞争与压力，各国自杀事件发生的频率也一直居高不下。世界卫生组织(World Health Organization， WHO)在2014年的调查报告显示，自杀一直是人类死亡因素中排行靠前的原因之一。更引人注目的是，自杀在青壮年年龄段竟成为排名第二位的死亡原因。近年来，有关于大学生轻生的事件频频曝光，大学生群体的自杀现象引起了社会的广泛关注。在我国，高校自杀人数逐年上升(唐帆，2018)，大学生在2017年的自杀人数相比于2016年上升的比例高达23%。轻生问题已成为大学生群体中十分严峻且不容忽视的问题之一。因此，对于大学生自杀行为的心理研究对预防大学生自杀行为具有重要的意义。 自杀行为不仅仅是指自杀这一单独的过程，而是从产生的顺序开始，分为自杀意念，自杀尝试与自杀死亡(Nock， Borges， & Bromet et al.， 2008)。自杀意念(Suicide Ideation， SI)是指想到、思考或计划自杀。根据自杀3ST理论模型，自杀意念是自杀行为发生的初始阶段，也是预测自杀行为最灵敏的因素。因此，本研究采用自杀意念来预测大学生群体的自杀行为，越高的自杀意念代表着做出自杀行为的可能性越高。影响自杀行为产生的因素有很多，包括外在因素、内在因素、人口学因素等(寇毛蕊，冯志远，&杨新国，2018)。其中，较差的压力承受能力(范存欣等，2005)以及适应障碍(Casey et al.， 2018; Portzky et al.， 2005)是影响自杀意念和增加自杀行为的重要因素。 心理弹性是指在经历逆境后，个体具有的恢复并保持良好的适应系统功能的能力(Masten， 1994)。关于心理弹性的定义有很多说法，大多数研究认为心理弹性是指在面对困境的恢复适应能力(Block & Kremen， 1996; Howard & Johnson， 2000)。有研究表明，心理弹性与自杀行为、自杀意念存在显著的负相关关系，心理弹性较高的人自杀意念以及自杀行为相对较少(杨艳，2014; Bryson， Cotton， & Black， 2018)。然而，关于心理弹性如何影响自杀行为，以及具有较好的适应与恢复能力的人为何表现出较少的自杀行为的内在机制较为复杂，需要进行更加深入的探讨。 评价恐惧是指对他人评价的担忧与恐惧，包括负面评价恐惧(fear of negative evaluation， FNE)与正面评价恐惧惧(fear of positive evaluation， FPE)。其中，负面评价恐惧由Watson & Friend (1969)提出，是指对他人负面或消极评价的担忧。按照认知行为模型，负面评价恐惧包括“对他人评价的忧惧”，“为负面评价而苦恼”，以及“对他人可能给自己负面性评价的预期”(陈祉妍，2002)。有研究表明，负面评价恐惧与自杀意念成显著正相关(Chu et al.， 2016)，即负面评价恐惧越高的人具有越高的自杀意念。 回顾自杀的案例，如2017年11月，湖北勋县城关镇第一初中一男生因看小说被老师批评而跳楼自杀；2015年9月，西北农林科技大学一女生因考试不及格跳楼自杀。在现实生活中，有不少自杀者是在经受了否定的消极评价之后无法承受压力和悲痛而选择轻生。根据负面评价恐惧的认知行为模型，负面评价恐惧具有在情感上对负面评价恐惧十分苦恼痛苦的表现。有研究证明，心理弹性对情绪调节有显著影响(Smith， Dalen， & Wiggins et al.， 2008)；心理弹性对自我接纳、自我统一性都具有良好的正相关和预测作用(谢钧润&于永菊等，2013)，具有较好的心理弹性的人对自己认知清晰，能欣然接受自我，因而可能在被他人否定时不会过于忧虑与回避。因此，本研究假设心理弹性与负面评价恐惧可能存在相关关系。综上结合心理弹性、负面评价恐惧与自杀意念三者之间的关系，本研究拟揭示心理弹性对自杀意念的影响的内部机制。 此外，评价恐惧量表在国内仅有林小琴(2016)针对中学生群体中进行修订，可以看出国内的评价恐惧测量工具较为欠缺。林小琴版的评价恐惧量表不能保证在大学生群体内同样适用；在修订过程中，研究者仅仅对数据进行验证性因素分析，并没有对其在中国的结构进行重新探索的做法也存在着问题；并且其翻译在一些地方略有不当，可能无法较好的测出评价恐惧的真实值。因此，本研究对评价恐惧量表进行了重新修订，第一次将正面与负面两个维度合并，成为统一的评价恐惧量表，并且对国外的负面评价恐惧量表与正面评价恐惧量表进行翻译与回译；此外，本研究对评价恐惧模型的分析对题目进行了补充，并对结果进行探索性因素分析并对模型结构进行拟合检验，形成较为完善的适用于大学生的评价恐惧量表。 综上所述，本研究拟展开两项子研究。研究1将修订适用于大学生群体的评价恐惧量表；研究2将应用经修订的评价恐惧量表，探讨心理弹性、负面评价恐惧与自杀意念的关系。本研究假设，心理弹性会影响自杀意念和负面评价恐惧，心理弹性越低，自杀意念得分越高，并且负面评价恐惧可能起中介变量的作用。
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user: 2. 研究1：评价恐惧量表的修订 (一) 被试 采用随机取样法对华南师范大学的在校大学生进行问卷调查。研究1分为初测和正式测验两个阶段。在初测阶段，共发放预测问卷192份，回收整理得到有效问卷177份，有效率为92.19%。其中，男生46人(25.99%)，女生141人(74.01%)；平均年龄为20.34岁(SD = 1.34)；本科一年级44人(24.86%)，二年级89人(50.28%)，三年级32人(18.08%)，四年级12人(6.78%)。 在正式测验阶段，共发放正式问卷350份，回收整理得到有效问卷318份，有效率为90.86%。其中，男生96人(30.19%)，女生(69.81%)；平均年龄为19.65岁(SD = 2.82)；本科一年级94(29.56%)，二年级67人(21.07%)，三年级105人(33.02%)，四年级52人(16.35%)。 (二) 量表的修订 首先，以简明负面评价恐惧量表(the brief Fear of Negative Evaluation Scale， BFNES) (Leary， 1983)和正面评价恐惧量表(fear of positive evaluationscale， FPES) (Weeks et al.， 2008)为基础，将两份量表的项目进行合并。将所有项目翻译成中文，然后请两名心理学研究生将量表回译成英文，并根据回译结果再次对量表进行修改，尽量保持原义。 BFNES的理论假设为单维模型(Leary， 1983)，而Rodebaugh等人(2004)通过验证性因素分析表明BFNES包含两个因素，正向题项和反向题项各为一个因素。因此，本研究将反向题项的表述改成正向的表述。编写题项“当人们夸赞我时我觉得他们根本不了解我的真实水平”和“有时候即使有人夸赞我，我也会认为我根本不如他说的那么好”并添加到量表中，弥补FPES相对于BFNES所缺少的在“预期”结构上的题项。初步修订后的量表作为预测问卷，一共包含24个项目，分为正面评价恐惧和负面评价恐惧两个维度。采用5点计分(1 = 非常不符合，5 = 非常符合)，量表得分越高表明评价恐惧越强。 (三) 校标效度工具 1、自尊量表(The self-Esteem Scale， SES) 采用Rosenberg自尊量表(汪向东等，1999)，该量表共10题，采用4点计分(1=非常不符合，4=非常符合)，其中正向、反向计分项目各半。量表得分越高，表明自尊水平越高。本研究中，该量表的Cronbach α系数为0.88。 2、羞怯量表(Revised Cheek and Buss Shyness Scale， RCBS) 采用向碧华和任丽杰(2018)修订的原Cheek和Buss (1981)编制的羞怯量表的中文版。该量表包括正向题8个项目和反向题4个项目。量表采用5点计分(1=非常不符合，5=非常符合)。反向题转换后，所有项目的粗分求平均，分数越高表示羞怯水平越高。本研究中，该量表的Cronbach α系数为0.88。 (四) 统计分析 使用SPSS22.0进行数据录入、描述性分析、相关分析和探索性因素分析。使用Mplus6.12进行验证性因素分析。 (五) 结果 1、探索性因素分析 在初测阶段，对评价恐惧量表进行探索性因素分析。结果显示KMO检验值为0.907，Bartlett球形检验统计量χ 2 值为1634.88 (df = 153)，P < 0.001，表明适合进行探索性因素分析。对量表的全部项目采用主成分分析法抽取因素，并进行方差极大正交旋转进行分析。以在多个因子上负荷均较高的标准剔除了4个项目，均来源于正面评价恐惧维度，负面评价恐惧维度的项目因具有良好的载荷而未被删改。最终得到2个因素，分别与“负面评价恐惧”和“正面评价恐惧”相对应，具体结果如表1所示。两个因素的特征根分别为7.064和2.894，量表的总变异解释率为55.32。 Table 1 Factor load of the items of the fear of evaluation scal 项目 负面 正面 我会为别人对我的看法而烦恼 0.83 我害怕别人会不认可我 0.81 我通常总是在担心我究竟给别人留下了什么印象 0.77 我很担心我给别人留下的印象如何 0.76 当我和别人谈话时，我担心他们对我的看法如何 0.76 我经常害怕别人会注意到我的缺点 0.75 我担心人家会怎样看待我，尽管我知道这没什么要紧 0.74 有时我觉得自己太在乎别人怎么看待我了 0.74 我常常担心我会说错话或做错事 0.71 我害怕别人会挑我的毛病 0.70 若我知道有人正在评价我时，我会很在意 0.65 当我知道人们正在形成一个对我不利的印象我会比较在意 0.64 当人们赞美我时，我常常会感到不太舒服 0.86 得到权威人士的赞扬时我会感到不安 0.73 我尽量选择那些不会给人留下印象的衣服来打扮自己 0.70 从我欣赏的人的身上得到赞美会令我感到不安 0.67 我不喜欢在公众场合引起注意，即使我感觉自己好像在被赞美 0.64 有时候即使有人夸赞我，我也会认为我根本不如他说的那么好 0.54 特征值 7.06 2.89 累积方差贡献率 37.12 55.32 表1. 评价恐惧量表各题项的因素载荷 2、信度检验 研究收集内部一致性Cronbach α系数和重测信度作为量表的信度指标。基于正式测验中被试的分值，结果分析表明评价恐惧量表的Cronbach α系数为0.91。研究随机选取的30名被试进行间隔一周的重测信度检验，分析发现评价恐惧量表的重测信度为0.87。结果表明修订后的评价恐惧量表具有一定的一致性和稳定性。 3、效度检验 1) 结构效度 本研究对评价恐惧量表进行了验证性因素分析，选择χ 2 /df、TLI、CFI和RMSEA四个指数来对模型的适合度进行检验。结果如表2所示，所有指数都在合理范围，因此该模型对数据拟合较好。 Table 2 Confirmative factor analysis model fitting index of l fear of evaluation scal 拟合指数 χ 2 df χ 2 /df CFI TLI RMSEA 数值 348.72 134 2.60 0.93 0.92 0.07 表2. 评价恐惧量表验证性因素分析模型拟合指数 2) 效标关联效度 采用Pearson积差相关法计算评价恐惧量表总分和各维度与羞怯量表总分和自尊量表总分之间的相关。由表3可知，评价恐惧量表总分及两个维度与自尊量表总分均成显著负相关(r = −0.40~−0.22，P均 < 0.01)，与羞怯量表总分成显著正相关(r = 0.37~0.54，P均 < 0.01)。因此，评价恐惧量表具有良好的效标关联效度。 Table 3 The correlation between the total score and dimensions of the fear of evaluation scale and the total score of the shyness scale and the total score of the self-esteem scal 自尊 羞怯 总分 −0.38 ** 0.54 ** 负面评价恐惧 −0.22 ** 0.49 ** 正面评价恐惧 −0.40 ** 0.37 ** 表3. 评价恐惧量表总分和各维度与羞怯量表总分和自尊量表总分之间的相关 注： ** 代表P < 0.01。