DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 华西秋雨及华西秋雨指数的变化特征 3.1. 华西秋雨的时间变化特征 华西秋雨是特殊的降水现象，它不像夏季降水那么强烈，也不如春季降水那么温柔。华西秋雨可以用细雨绵绵来形容，降水强度不大，但雨期较长，通常每年的9月~11月都可能为华西秋雨的雨期。研究华西秋雨，只分析降水量是不足的，必须同时分析降水日数。而华西秋雨指数则同时包含了雨量和雨日这两个变量，可以很好的反映华西秋雨的特征。 本文所选取的华西地区站点共有330个站点，在华西地区分布较为均匀，所以本文将计算出的330个站点的华西秋雨指数、华西秋雨降水量和华西秋雨雨日数做了站点平均，可以在一定程度上反映当年华西秋雨的特征。图3为华西秋雨指数(MARI)、华西秋雨降水量(R aut )和雨日数(L)的站点平均值在1971年~2016年的时间序列，通过对比分析三者的年际变化，可以得出一些结论(后文中“站点平均值”后缀将省略，意图文字简便)。 从图3(a)可以看到华西秋雨指数的时间序列，华西秋雨指数的变化趋势和降水量和降水日数的略有不同。从图中也可以看出华西秋雨变化的整体趋势是随着时间减弱的，要分析华西秋雨就必须要考虑华西秋雨整体的变化趋势。 从图3(b)中可以看到华西秋雨降水量的时间序列，华西秋雨降水量整体是呈一个下降的趋势的，整体趋势维持在90~150 mm左右。对比降水量和其线性回归可以分析出降水异常年。降水量偏多年为1975年(235.0 mm)、1982年(220.4 mm)、1983年(183.1 mm)、1985年(177.1 mm)、2008年(145.3 mm)、2011年(177.3 mm)和2014年(188.5 mm)，可以看到降水异常偏多时降水量可达145~235 mm。降水量异常偏少年为1987年(91.4 mm)、1991年(63.5 mm)、1993年(87.6 mm)、1998年(45.4 mm)和2002年(43.5 mm)，降水异常偏少时其实可以认为这年未发生华西秋雨，如2002年只有43.5 mm的累计降水量，作为一个特殊的降水现象，如此少的降水量应该是非常低的。 从图3(c)可以看到雨日数的变化趋势与降水量的变化趋势非常相似，对比雨日数和其线性回归可以得出：华西秋雨雨期异常偏长年为1974年、1975年、1981年、1982年、2011年和2014年，华西秋雨雨期异常偏短年为1980年、1987年、1991年、1993年、1998年和2002年。 图3. (a) 华西秋雨指数时间序列；(b) 华西秋雨降水时间序列；(c) 华西秋雨雨日数时间序列(点实线为相应的站点平均值，虚折线为其五点滑动平均，虚直线为其线性回归) 3.2. 华西秋雨指数的时间变化特征 从华西秋雨的雨日数的年际变化可以看出，当降水异常偏多年时雨日数也是偏多的，降水异常偏少时雨日数也是偏少的，说明华西秋雨总体降水量与雨日是呈正相关关系的。雨期的增长会带来雨量的大幅度增长，所以研究华西秋雨不仅要考虑降水量的变化，也要考虑雨日数的变化。而华西秋雨指数就是综合这两种变量而成的一种指标。 根据华西秋雨指数的定义(公式(2)可见)，可以得知华西秋雨指数与华西秋雨降水量呈正相关，与华西秋雨雨日数呈正相关，并且华西秋雨指数是与降水量和雨日数二者的乘积呈正相关的。说明华西秋雨指数不仅代表了降水量和雨日数的特征，而且放大了这种特征。当某年的华西秋雨偏强时，降水量偏强，雨日数偏多，而代表这一年的华西秋雨指数会更加的突出这种偏强特征。同理，当某年华西秋雨偏弱时，华西秋雨指数相较于降水量和雨日数，可以更加突出当年的华西秋雨偏弱特征。 华西秋雨的强弱特征具体表现为华西秋雨异常强(弱)时，华西秋雨降水量增加(减少)，华西秋雨雨日数即雨期增长(缩短)。通过分析对比华西秋雨指数、华西秋雨降水量和华西秋雨雨日数三者的变化，可以得出一个结论。华西秋雨较强的年份有1975年(10.0 d)、1982年(7.8 d)、2011年(5.3 d)和2014年(5.1 d)，括号内为华西秋雨指数值，目的是标明其强弱程度。在这些年内华西秋雨是显著的，可以明显的分析出华西秋雨的开始和结束时间，其降水量和雨期长度也是非常大的。华西秋雨较弱的年份有1987年(2.3 d)、1991年(1.7 d)、1993年(1.9 d)、1998年(0.5 d)和2002年(0.6 d)。在这些年，其华西秋雨指的数值非常小，可以认为这些年并未发生华西秋雨现象。 3.3. 公华西秋雨和华西秋雨指数的相关性 图4为降水量和雨日数与华西秋雨指数的标准化时间序列，同时给出了它们的相关系数，分别为0.94和0.96。华西秋雨的降水量也是一个综合的指标，这里的降水量实际指的是秋季累计降水量。累计降水量由雨日数和降水强度决定，是和雨日数息息相关的，所以华西秋雨指数与雨日数的相关性更高。这也说明华西秋雨指数更能代表华西秋雨的雨日特征。在华西秋雨中，雨日应该是不可忽视。 图4. (a) 华西秋雨降水量与华西秋雨指数的标准化时间序列的相关系数(实线为降水量，虚线为华西秋雨指数)；(b) 华西秋雨雨日数与华西秋雨指数的标准化时间序列的相关系数(实线为雨日数，虚线为华西秋雨指数) 图5是华西秋雨指数、华西秋雨降水量和雨日数的多年平均的空间分布。图5(a)是华西秋雨指数的空间分布状况，可以看到华西秋雨指数也综合了降水量和雨日数的空间分布特征，华西秋雨指数的分布状况和雨日数的分布状况大致相同。华西秋雨指数的空间分布可以看出有两个高值中心，一者是在四川中西部地区，一者是在华西地区的西南部边缘，这就形成了华西秋雨指数从西到东与从西南到东北的阶梯式减小的分布状况。 图5(b)是华西秋雨降水量的多年平均的空间分布，从图中可以看出华西秋雨降水量的总体状况。华西秋雨降水量的大致分布是以四川西南部、重庆和贵州为高值中心向东向北呈阶梯式减弱。高值中心的降水量可达140 mm以上，而边缘地区的降水量也可达40 mm左右。这样的降水量分布状况也从侧面说明了本文选取的华西地区范围的准确性，华西秋雨大致分布在本文选取的华西地区范围内。 图5(c)是华西秋雨雨日数的空间分布状况，不同于降水量的分布，雨日的高值较为集中，其中心位于四川西部和南部，雨日数多达30天以上，这说明当华西秋雨来临时，四川西南部可能遭遇长达一个月的降水天气。这样的特殊降水现象，不仅会对人民的生活造成影响，而且累计降水量也是非常巨大的，可能会引起当地的山洪、泥石流和滑坡等气象灾害。所以对华西秋雨的研究是非常重要的，选取一个合适的秋雨指标也是十分关键的。 图5. (a) 华西秋雨指数1971~2016年的时间平均的空间分布(单位：d)；(b) 华西地区秋季降水量1971~2016年的时间平均的空间分布(单位：mm)；(c) 华西地区秋季雨期雨日1971~2016年的时间平均的空间分布(单位：d) 图6为华西秋雨降水量和雨日数与华西秋雨指数的相关系数的空间分布。降水量的相关性系数在西北部比较高，在华西地区的东南部最低。华西秋雨指数与雨日数的相关性在华西地区东北部最高，在华西地区西部即四川地区最低。 图6. (a) 华西秋雨降水量与华西秋雨指数的相关系数的空间分布；(b) 华西秋雨雨日数与华西秋雨指数的相关系数的空间分布 综合华西秋雨指数与华西地区秋季降水量和雨日数的时间序列对比和空间分布对比，可以得出一个结论，华西秋雨指数可以很好的反映出华西秋雨的时间特征和空间特征。
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user: 4. 东亚西风急流的变化特征 4.1. 东亚西风急流的纬向变化、经向变化及平均状况 东亚西风急流相关的指数也没有比较统一而权威的指标，本文采用的东亚西风急流中心指数、东亚西风急流轴线指数和东亚西风急流强度指数是东亚西风急流特征的相关的三个指标。通过对它们的分析，可以了解秋季东亚西风急流位置和强度的变化。 图7是东亚西风急流位置和强度分布的平均状况。 图7(a)是东亚西风急流纬向剖面，从图7(a)可以看出急流中心大致位于170˚E左右，其年际变化幅度较大，部分年份平均经度小于150˚E，部分年份平均经度大于175˚E。 图7(b)为东亚西风急流经向剖面，可以看出急流中心的平均纬度维持在38˚N附近，其振幅约为12˚，远小于急流中心的平均经度的变化。急流中心的平均纬度的年际变化是比较稳定的，而急流中心的平均经度变化是比较剧烈的。 从图7(c)可以看出，东亚西风急流形状为扁状，强度中心大致位于120˚E~165˚E，33˚E~45˚E左右，急流轴方向为西南–东北走向，倾斜角度较小。 图7. (a) 东亚西风急流1971~2016年秋季纬向剖面；(b) 东亚西风急流1971~2016年秋季经向剖面；(c) 东亚西风急流强度区1971~2016年秋季时间平均的空间分布 4.2. 东亚西风急流的时间变化特征 图8为关于东亚西风急流相关的三个指数时间序列图。图8(a)为东亚西风急流中心指数的时间序列，东亚西风急流中心指数是描述急流中心位置变化的指数，其值为平均经度，所以从图8(a)中可以看出秋季东亚西风急流中心位置的平均经度的变化。在图7(a)中也讨论过急流中心的平均经度变化，但图8(a)反映的年际变化更具体，比较有说服力。在图8(a)可以看出东亚西风急流中心指数的大致范围在110~170内，差值可达60。东亚西风急流中心指数的年际变化波动较大，但整体趋势比较稳定，维持在144.3左右。 图8(b)为东亚西风急流轴线指数的时间序列，东亚西风急流轴线指数与东亚西风急流中心指数的指示意义大致相应，均是描述东亚西风急流位置变化的指数，二者的经纬度计算范围略有不同。秋季东亚西风急流轴线指数变化范围为32~46，整体趋势维持在39左右。东亚西风急流轴线指数的年际变化幅度不大，振幅约为7。秋季东亚西风急流位置在32˚N~46˚N内变化，平均趋势维持在39˚N左右。 图8(c)为东亚西风急流强度指数的时间序列，东亚西风急流强度指数是对东亚西风急流强度区(图2可见)做的一个空间平均值，可反映每年秋季急流强度的平均状况。可以看出东亚西风急流强度指数在30~42内变化，整体趋势在36.3左右。 图8(a)反映的东亚西风急流中心指数整体趋势是呈下降的，图8(b)反映的东亚西风急流轴线指数整体趋势是呈上升的，图8(c)反映的东亚西风急流强度指数整体趋势是下降的。那么可以得出一个结论，华西秋雨指数与东亚西风急流中心指数整体呈正相关的关系，与东亚西风急流轴线指数整体呈负相关的关系，与东亚西风急流强度指数整体呈正相关的关系。 图8. (a) 秋季东亚西风急流中心指数时间序列；(b) 秋季东亚西风急流轴线指数时间序列；(c) 秋季东亚西风急流强度指数时间序列(点实线为相应的站点平均值，虚折线为其五点滑动平均，虚直线为其线性回归)
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user: 5. 东亚西风急流和华西秋雨的相关性 5.1. 华西秋雨指数与东亚西风急流指数的相关分析 下文将华西秋雨指数和东亚西风急流相关的三个指数进行相关分析，从而了解华西秋雨和东亚西风急流之间的关系，为华西秋雨的研究做相应的贡献。 图9为华西秋雨指数与东亚西风急流相关的三个指数的时间序列的对比，从图中可以直观的看出华西秋雨指数的年际变化和东亚西风急流相关的三个指数的年际变化的分别。不同年份华西秋雨指数和东亚西风急流相关的三个指数对比变化趋势不同，有些年份同步变化，有些年份相反变化。 图9. (a) 东亚西风急流中心指数与华西秋雨指数的标准化时间序列；(b) 东亚西风急流轴线指数与华西秋雨指数的标准化时间序列；(c) 东亚西风急流强度指数与华西秋雨指数的标准化时间序列(虚折线均为华西秋雨指数，实折线分别为东亚西风急流中心指数、东亚西风急流轴线指数和东亚西风急流强度指数) 华西秋雨指数与东亚西风急流中心指数、东亚西风急流轴线指数和东亚西风急流强度指数的整体的相关系数较小，考虑到华西秋雨的影响因素是多方面的，单一变量与华西秋雨的相关系数较小也是很正常。图8中可以看出东亚西风急流相关的三个指数整体趋势较为稳定，从数据上分析秋季东亚西风急流中心指数的趋势平均为144.3，秋季东亚西风急流轴线指数的趋势平均为39，秋季东亚西风急流强度指数的趋势平均为36.3。那么可以得出一个结论，秋季来临时我国华西地区发生华西秋雨，东亚西风急流位于144.3˚E，39˚N，急流强度为36.3 ms −1 。这仅是东亚西风急流的趋势平均，东亚西风急流的位置和强度年际变化较为剧烈，但整体趋势是比较稳定的。 5.2. 华西秋雨指数与东亚西风急流指数的滑动相关分析 为了更加深入细致的分析华西秋雨和东亚西风急流的关系，本文对华西秋雨指数和东亚西风急流中心指数、东亚西风急流轴线指数和东亚西风强度指数分别做了滑动相关分析，意图分析各时段华西秋雨和东亚西风急流的相关性。 图10(a)为华西秋雨指数和东亚西风急流中心指数的7年滑动相关时间序列，可以看到二者的滑动相关性呈正–负–正–负的周期性变化，周期大致为15年。即华西秋雨指数和东亚西风急流中心指数的7年滑动的滑动相关性呈周期性变化，变化周期为15年。图10(b)反映的趋势变化和图10(a)反映的趋势变化大致相同，说明华西秋雨指数和东亚西风急流轴线指数的7年滑动相关性呈周期性变化，变化周期为15年。图10(c)反映的华西秋雨指数和东亚西风急流强度指数不如图10(a)和图10(b)表现那么明显，但依然可以看出其滑动相关系数呈周期性变化，周期大致为15年。 图10. (a) 东亚西风急流中心指数与华西秋雨指数7年滑动相关系数时间序列；(b) 东亚西风急流轴线指数与华西秋雨指数7年滑动相关系数时间序列；(c) 东亚西风急流强度指数与华西秋雨指数7年滑动相关系数时间序列 通过滑动相关分析，可以得出一个结论，华西秋雨指数与东亚西风急流中心指数、东亚西风急流轴线指数和东亚西风强度指数的滑动相关性呈正–负的周期性变化，周期性为15年。 5.3. 华西秋雨指数与东亚西风急流区内的急流强度的EOF-CAA分析 下文将华西秋雨指数和东亚西风急流强度区内的急流强度(纬向风风速)利用EOF-CAA进行分析，首先将二者进行主分量分析，提取前三个主分量将其进行典型相关分析，得出二者的典型变量和典型荷载。 典型荷载反映了典型变量的地域特征，结合典型因子就可以分析两个变量的时空特征和相关关系。分析东亚西风急流与华西秋雨指数的典型荷载和典型因子不仅可以得出二者各自的时空分布特征，并且二者的这种特征是密切相关的。 EOF-CCA分析是将东亚西风急流强度和华西秋雨的主要特征提取出来，将其进行典型相关分析，得出的是二者变量相关性最大的线性组合系数，将线性组合系数与二者的主分量结合就是典型因子，将线性组合系数与二者的荷载结合就是典型荷载。所以得出的典型因子和典型荷载反映了东亚西风急流强度和华西秋雨指数最为密切的变化特征，分析这些特征就可以得出二者之间的一些相关关系。 典型荷载也称为典型相关场，东亚西风急流强度和华西秋雨指数的典型荷载就是反映二者的相关关系的。若二者的典型荷载为同号即同正同负，则为正相关关系，若为异号即一正一负，则为负相关关系。 图11(a)为东亚西风急流强度的第一典型荷载，图12(a)为华西秋雨指数的第一典型荷载，图13(a)为二者的第一对典型因子，方差贡献为55.5%。华西秋雨指数和东亚西风急流的第一典型相关系数为55.5%，说明二者的第一典型荷载和典型因子反映了它们之间的主要关系。 图11. 东亚西风急流强度的前三个典型荷载 图12. 华西秋雨指数的前三个典型荷载 图13. 华西秋雨指数(虚线)和东亚西风急流(实现)的前三对典型因子及其方差贡献 图11(a)中东亚西风急流强度区的西部有一正的高值中心，并向东呈阶梯式减弱，说明东亚西风急流的第一典型荷载的特征是西部的正的高值中心为主，随其第一典型因子的时间序列变化而变化。从图13(a)可以看出东亚西风急流的第一典型因子为正异常居多，且变化幅度较大如1974年、1981年和1996年，说明东亚西风急流强度在此期间在东亚西风急流强度区的西部出现异常的高值中心，具体表现为急流强度异常偏大。 图12(a)中的华西地区的东北部为正的高值中心，在西部有一负中心，即华西秋雨指数的第一典型荷载的特征是东北正–西部负为主，随其第一典型因子的时间序列变化而变化。从图13(a)可以看出华西秋雨指数的第一典型因子也是正异常居多，变化幅度较大为1974年、1975年、1983年、1984年、1985年和2011年，即在此期间华西秋雨指数在华西地区的东北部出现异常的高值中心，在西部出现异常的低值中心。即华西秋雨在此期间在华西地区的东北部较平均状况雨期增长、降水量增多，在西部较平均状况雨期缩短、降水量减少。 对比图13(a)中东亚西风急流强度和华西秋雨指数的第一典型载荷，可以看出二者的变化趋势非常相似，说明二者的第一典型荷载是同步变化的。即当东亚西风急流强度区的西部急流强度增加(减弱)时，华西地区的东北部华西秋雨的雨期增长(缩短)、雨量增加(减小)，西部华西秋雨的雨期缩短(增强)、雨量减小(增加)。 图11(b)和图12(b)分别为东亚西风急流强度和华西秋雨指数的第二典型荷载，方差贡献为36.7%。分析二者的第二典型荷载并结合图13(b)的第二对典型因子，可以得出当东亚西风急流强度区的中北部急流增强时，中南部急流减弱；当华西地区西北部华西秋雨增强时，东南部华西秋雨减弱。二者的方差贡献即典型相关系数为36.7%，所以二者的典型因子变化趋势有一定程度的相似，二者的第二典型因子整体是呈正相关变化的。 图11(c)和图12(c)的东亚西风急流强度和华西秋雨指数第三典型荷载，与图13(c)的二者的第三对典型因子，方差贡献为11.1%，比例较小，但也反映了二者的一定的相关关系和时空特征。分析二者的第三典型荷载可以得出东亚西风急流的东部有一高值中心，即东亚西风急流强度的第三典型荷载的特征为东部的正的高值中心为主；华西地区的西部即四川大部分地区为负的高值中心，其余华西地区也均为负值。说明第三对典型因子和典型荷载反映出东亚西风急流强度和华西秋雨指数为负相关。
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user: 6. 结论 本文利用相关分析、EOF-CCA分析等方法，使用了华西秋雨指数(MARI)和东亚西风急流相关的指数，分析了1971年~2016年东亚西风急流和华西秋雨之间的关系，得出了以下结论： 1) 华西秋雨整体变化趋势为华西秋雨强度随着时间增长而减弱，具体表现为华西秋雨的雨期缩短、雨量减小。华西秋雨异常偏强年为1975年、1982年、2011年和2014，华西秋雨异常偏弱年为1987年、1991年、1993年、1998年和2002年。 2) 秋季东亚西风急流的位置和强度年际变化比较剧烈，但其整体趋势比较平稳。秋季东亚西风急流的位置整体趋势维持在39˚N，144.3˚E，秋季东亚西风急流强度整体趋势维持在36.3 ms −1 左右。 3) 东亚西风急流位置、强度与华西秋雨的7年滑动相关均呈正–负的周期性变化，变化周期为15年；当滑动相关性为正时，在滑动窗口中秋季东亚西风急流位置向北向东(向南向西)移动、急流强度增强(减弱)时，华西秋雨的雨期增长(缩短)、雨量增加(减少)；当滑动相关性为负时，在滑动窗口中秋季东亚西风急流位置向北向东(向南向西)移动、急流强度增强(减弱)时，华西秋雨的雨期缩短(增长)、雨量减少(增加)； 4) 东亚西风急流和华西秋雨的第一典型相关表明：秋季东亚西风急流强度区(32.5˚N~47.5˚N， 110˚E~165˚E)的西部与华西地区的东北部呈正相关，与华西地区的西部呈负相关。即当东亚西风急流强度区的西部急流强度增加(减弱)时，华西地区的东北部华西秋雨的雨期增长(缩短)、雨量增加(减小)，西部华西秋雨的雨期缩短(增强)、雨量减小(增加)。
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user: 摘 要 EPC项目作为当前建筑行业的热点问题，如何保障其绩效和质量受到了广泛关注。本文以EPC项目建筑供应链中的采购环节为研究对象，探究了引入回购契约之后的供应链整体利润，是否相较于传统的分散式采购模式得到了提升。本文分析了EPC模式中建筑供应链管理和供应链契约的研究现状，并确定了EPC模式下建筑供应链采购契约协调基本模型。在此基础上，比较了EPC模式下分散式和集中式决策建筑供应链采购模型。最后，引入基于回购契约的建筑供应链采购协调模型，并利用算例分析比较了三种采购模式。通过本文的研究，可以看出当前EPC项目中采用的分散式采购模式，相较于集中式采购模式，产生的建筑供应链整体期望利润更低。而引入回购契约之后，建筑供应链的整体利润能够达到集中式采购模式的利润水平，从而实现EPC模式下建筑供应链的协调。本文的研究能够推进EPC项目采购乃至整个项目建设工作的平稳运行，具有显著的现实意义。 关键词 :EPC项目，回购契约，建筑供应链，采购协调模型 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 2016年建筑业总产值已经达到19.36亿元，占国民生产总值的26%。作为我国经济的中流砥柱，建筑业的发展却存在着资源浪费严重、粗放式管理等诸多问题。近年来，EPC (Engineering-Procurement-Construction，设计–采购–施工)总承包模式逐渐成为国内外建筑工程市场的一种重要形式。在当前的工程建设招标代理市场中，业主也更加倾向于选择集设计、采购、施工为一体的EPC总承包商，从而提高建设效率和质量，充分实现工程建设不同阶段的交流与融合。 EPC模式中，采购作为连接设计和施工两个阶段的重要纽带，在整个项目生命周期中发挥着重要的作用。采购过程往往涉及到总承包商和多个材料供应商，而他们却是相互独立、非理性的，双方利益存在着冲突，从而导致供应链整体效益低下，发生“双边际化效应”。 为了更好地解决这一问题，可以引入供应链契约，通过合理的协调机制来避免或降低其对供应链的影响。供应链契约可以向参与者提供合适的信息和激励措施。而参考制造业的供应链系统，回购契约的利用能够推动供应链趋于协调。由此可见，在批发价格契约模式的基础上，研究EPC模式下基于回购契约的建筑供应链采购协调模型，具有其现实意义和可行性。
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user: 2. 国内外研究现状 2.1. EPC模式下建筑供应链采购管理研究综述 建筑供应链管理模式最早由Koskela引入，在20世纪90年代初，William， J.等正式提出建筑供应链管理研究。刘杭等比较了建筑供应链与制造供应链之间的差异，并提出将供应链运用于建筑行业，能够有效地降低建筑项目的总成本 [ 1 ]。孙海花等研究了EPC模式下的新型建筑供应链，将其定义为通过对物流、信息流及资金流进行有效控制，由各个参与主体共同构成的一体化、综合性网络 [ 2 ]。Katarzyna等讨论了供应链中选定的协调机制并进行建模，使用FlexSim工具分析了对应的模拟实验 [ 3 ]。 许娜等总结其中的主要问题：由于市场竞争的日益激烈，尤其是项目承包商与材料设备供应商、分包商各自独立，缺乏供应链意识与风险意识，从而引发工期拖延、成本超支等问题 [ 4 ]。EPC建筑供应链是一个复杂系统，由于建筑产品具有生产周期长、投资额大、参与主体多等特征，因此供应链的影响因素具有更大的复杂性和不确定性 [ 5 ]。Nurul等用数据表明，供应链中断问题已经对于发展中国家的建筑行业产生了广泛影响 [ 6 ]。靳道上指出，在当前的EPC项目采购环节，采购供应双方的供需关系中竞争意识大于合作意识，导致了在物资采购过程中，缺乏长远的利益发展关系和战略合作思维，阻碍了物资采购的良性发展 [ 7 ]。为了规避建筑供应链的运行过程中出现的冲突和矛盾，需要有科学的理论来引导和协调解决这些问题 [ 8 ]。 Back和Moreau研究了EPC模式下信息管理对于项目成本和工期的影响，指出在项目建设过程中加强信息交流有助于降低项目成本，缩短项目工期 [ 9 ]。Urszula Ryciuk确定了建筑供应链组织间关系中可观察到的信任指标，制定了能够衡量组织间信任和信任相关因素的量表 [ 10 ]。马骅围绕着项目特点，从基本管理和过程控制出发，论述了EPC项目中采购管理的关键控制点 [ 11 ]。Zhao Ning在已有研究的基础上，进一步将EPC采购管理进行分类，指出了分级采购过程中存在的问题和协调方法 [ 12 ]。Paktim Pal & Ping Wang等通过对EPC项目专业人员进行调研，发现供应商提供的服务、能否持续改进、供应商的可靠性和问题解决的有效性都对EPC项目的建筑供应链产生重要影响，关系着项目能否成功 [ 13 ]。 由此可以看出，建筑供应链管理中采购双方的关系治理、协调存在问题，应当受到重视和改进。而这一切都是围绕双方的利益展开的，双方的利益却有一定的冲突。任何一方利益上受到损失都会产生消极情绪，影响工程建设。供应商契约作为一种合理有效的协调方式，受到了越来越多学者的关注。 2.2. 供应链契约研究综述 随着全球化竞争日益加剧，通过数据分析证明，企业间建立伙伴关系能够有效提高物流能力和供应链整合 [ 14 ]。Huihui， S.等指出，收益共享合同可以帮助提高供应链的整体利润 [ 15 ]。 刘家国等进一步考虑了在需求变动的情况下零售商和供应商的协调问题，研究发现在缔结契约情形下比不缔结契约时双方更能达到各自的最优化决策 [ 16 ]。刘琦铀等深入分析了市场价格波动引发的机会主义行为，并基于静态博弈理论模型，研究了供应链契约模式稳定性及其影响因素 [ 17 ]。Taylor A. Tsay基于需求不确定视角，研究了价格补贴策略和回购契约在协调供应链时的不同之处 [ 18 ]。 当前，建筑工程采购中多采用分散式决策，仅依赖简单的数量价格折扣 [ 19 ]，Tengfei Nie等考虑了数量价格折扣策略下，各个分销渠道中的双重公平性，发现数量价格折扣策略不能帮助达到协调状态 [ 20 ]。邹浩设计了信息不对称时应对突发事件的供应链回购契约协调模型。通过合理分配突发事件新增的额外成本，能够获得供应链系统的协调与最佳效益 [ 21 ]。 综上所述，供应链契约能够有效推动供应链管理绩效，为企业带来效益。在制造业中，数量价格折扣契约、回购契约和期权契约等都得到了广泛应用，但在建筑业中，目前大多采用的是分散式的数量价格折扣策略。为了更好地实现EPC模式下建筑供应链的协调，有必要探究其它模式的契约(如回购契约)是否能够使得利益更大化。
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user: 3. EPC模式下分散式和集中式决策建筑供应链采购模型 3.1. EPC模式下建筑供应链采购契约协调基本模型 本文将EPC模式中的建筑供应链采购环节简化为一个两级供应链，由一个总承包商和多个建筑材料供应商构成，并以此为研究对象，如图1所示。 图1. 简化后的EPC模式建筑供应链示意图 下面对EPC模式下建筑供应链采购契约协调基本模型进行论述。 3.1.1. EPC模式下建筑供应链采购基本模型 首先做出如下假设： 1) EPC中的建筑供应链为总承包商和材料供应商组成的两级供应链，其中总承包商为核心企业； 2) EPC模式下，供应商和总承包商均为风险中性； 3) 供应商和总承包商所掌握的市场信息对称。 对各个变量定义如下： x：单位工期内总承包商实际需要的材料量； q：承包商向供应商订购的材料数量； c：供应商的单位材料成本； w：供应商的单位材料售价； s：承包商每缺少一单位材料，所产生的损失； v：承包商处剩余的每单位材料的残值； p：承包商使用单位材料进行建设后，取得的收入； S(Q)：承包商所需材料的期望值， S ( Q ) = E [ min ( Q ， x ) ] ； L(Q)：承包商期望缺货量， L ( Q ) = E ( x − Q ) ； I(Q)：承包商期望材料剩余量， I ( Q ) = E ( Q − x ) ； F(x)：承包商需要材料量的分布函数； f(x)：承包商需要材料量的概率密度函数； E(x)：承包商需要材料量的均值； Π s ：供应商的期望利润； Π c ：承包商的期望利润； Π t ：供应链整体的期望利润； 根据上述假设和描述，可得： 承包商的期望利润为： Π c = p S ( Q ) + v I ( Q ) − s L ( Q ) − w Q 供应商的期望利润为： Π s = ( w − c ) Q 建筑供应链的整体期望利润为： Π t = Π c + Π s = p S ( Q ) + v I ( Q ) − c Q − s L (Q) 3.1.2. 供应链回购契约基本模型 在回购契约协调模型中，供应商与承包商约定回购价格。 供应商以上一节提出的各个变量及假设为基础，进一步增加以下变量： b：供应商回购总承包商剩余的单位材料所支付的价格； ε：供应商回购总承包商剩余的材料的回购价格折扣系数，即 b = ε w ，且 ε < 1 ； T b ：中间转移价格，即承包商支付给供应商的部分利润： T b = w Q − b I ( Q ) = b S ( Q ) + ( w − b ) Q 根据上述假设和描述，可得： 承包商的期望利润为： Π c = p S ( Q ) + b I ( Q ) − s L ( Q ) − w Q 供应商的期望利润为： Π s = b S ( Q ) + ( w − b ) Q − c Q + v I (Q) 建筑供应链的整体期望利润为： Π t = Π c + Π s = ( p + s ) S ( Q ) + v I ( Q ) − c Q − s E (x) 3.2. EPC模式下集中式决策建筑供应链采购模型 首先考虑集中式决策建筑供应链采购，此时，EPC总承包商和材料供应商以整个供应链的整体利益为出发点，双方的目标是利益最大化。那么假设各个参与方都是风险中性的，可以求出我们最终的结果：使得利益最大化的最优订货量。 仍旧采用上一章定义的变量，且定义 p > w > c > v > 0 。 整个EPC项目的供应链系统利润可以表示为： Π t = Π s + Π c = { p x − c Q + v ( Q − x ) ， x < Q p Q − c Q − s ( x − Q ) ， x > Q (3-1) 引入S(Q)表示承包商所需材料的期望值，并且 S ( Q ) = min ( x ， Q ) ，材料的期望购买量为 S ( Q ) = E ( S ( Q ) ) = ∫ 0 Q x f ( x ) d x + ∫ Q ∞ Q f ( x ) d x = Q − ∫ 0 Q F ( x ) d x = ∫ 0 Q F ( x ) ¯   d x (3-2) 用I(Q)表示承包商的材料期望剩余量，有 I ( Q ) = ∫ 0 Q ( Q − x ) f ( x ) d x = ∫ 0 Q F ( x ) d x (3-3) 用L(Q)表示承包商的材料期望缺货量，有 L ( Q ) = ∫ Q ∞ ( x − Q ) f ( x ) d x = E ( x ) − ∫ 0 Q x f ( x ) d x − Q + Q F ( Q ) = E ( x ) − ∫ 0 Q F ( x ) ¯   d x (3-4) 由此可得，整个EPC项目中，建筑供应链的期望利润函数可以归纳为： Π t = p S ( Q ) + v I ( Q ) − c Q − s L ( Q ) = ( p + s − v ) ∫ 0 Q F ( x ) ¯   d x + ( v − c ) Q − s ∫ 0 ∞ x f ( x ) d x (3-5) 求Π t 关于Q的一阶偏导数和二阶偏导数，有 ∂ Π t ∂ Q = ( p + s − v ) F ( x ) ¯ + ( v − c r ) = ( p + s − c r ) − ( p + s − v ) F ( Q ) (3-6) ∂ Π t ∂ Q ∂ Q = − ( p + s − v ) (3-7) 由假设 p > v > 0 可知，Π t 关于Q的二阶偏导数小于0，即说明存在唯一的最优订货量，使得整个EPC项目的建筑供应链整体获得最大期望利润。令Π t 关于Q的一阶偏导数等于0，可以得到这个最优解： Q 0 = F − 1 ( p + s − c p + s − v ) (3-8) 即，当EPC项目订货量为Q 0 时，全体的利润达到最大化。 3.3. EPC模式下分散式决策建筑供应链采购模型 承包商的期望利润可以表示为： Π c = p S ( Q ) + v I ( Q ) − s L ( Q ) − w Q = ( p + s − v ) S ( Q ) − ( w − v ) Q − s E ( x ) (3-9) 求Π c 关于Q的一阶偏导数和二阶偏导数，有 ∂ Π c ∂ Q = ( p + s − w ) − ( p + s − v ) F ( Q ) (3-10) ∂ Π c ∂ Q ∂ Q = − ( p + s − v ) f ( Q ) (3-11) 由假设 p > v > 0 可知，Π c 关于Q的二阶偏导数也小于0，即说明我们需要的值Q的凹函数，并存在唯一的最优订货量，使利益最大化。令Π c 关于Q的一阶偏导数等于0，可以得到这个最优解： Q * = F − 1 ( p + s − w p + s − v ) (3-12) 由于 w > c ，因此 Q 0 > Q * 。这也就说明这种现象不可避免，但仍可以通过供应链契约来消除或缓解这一问题，达到EPC模式下建筑供应链整体的协调。 通过计算分散决策下承包商的最优材料订购量是否等于集中式决策的最优材料订购量，来衡量供应链契约是否为达到协调状态提供了帮助。即使供应链契约无法使得建筑供应链完全达到正好，也要使双方的目标利润不受损害，并且至少一方可以收到优惠。 下面，对EPC模式下采用回购契约的建筑供应链采购协调模型进行描述和计算。
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user: 4. EPC模式下基于回购契约的建筑供应链采购协调模型 4.1. 回归契约采购协调模型建立 仍旧假设 p > w > c > v > 0 ，定义的变量与上一章一致，同时定义新变量： b：供应商回购总承包商剩余的单位材料所支付的价格； ε：供应商回购总承包商剩余的材料的回购价格折扣系数，即 b = ε w ，且 ε < 1 ； T b ：中间转移价格，即承包商支付给供应商的部分利润， T b = w Q − b I ( Q ) = b S ( Q ) + ( w − b ) Q EPC项目总承包商所获得的期望利润为 Π c = p S ( Q ) + b I ( Q ) − s L ( Q ) − w Q = ( p + s − b ) S ( Q ) − s E ( x ) − ( w − b ) Q (4-1) 材料供应商所获得的期望利润为 Π s = T ( b ) − c Q + v I ( Q ) = b S ( Q ) + ( w − b ) Q − c Q + v I ( Q ) (4-2) EPC项目的建筑供应链整体利润为 Π t = Π c + Π s = ( p + s ) S ( Q ) + v I ( Q ) − c Q − s E ( x ) (4-3) 求Π c 关于Q的一阶偏导数和二阶偏导数，由假设 p > w > c > v 可知，Π c 关于Q的二阶偏导数小于0，即说明总承包商的期望利润是关于Q的凹函数，也就存在唯一的最优订货量，使得总承包商获得最大期望利润。令Π c 关于Q的一阶偏导数等于0，可以得到这个最优解： Q ′ = F − 1 ( p + s − w p + s − b ) (4-4) 通过观察 Q ′ 是否等于Q 0 ，可以确定采用回购契约是否有助于实现EPC模式建筑供应链的协调。 令 Q ′ = Q 0 ，可以得到： p + s − w p + s − b = p + s − c p + s − v (4-5) 即： w = p + s − ( p + s − c ) ( p + s − b ) p + s − v = c ( p + s − b ) + b ( p + s ) − v ( p + s ) p + s − v (4-6) 一旦确定了回购价格b，就确定了相应的材料售价w。由此将w代入Π c 中，得到EPC项目中总承包商的期望利润为： Π c = b − v p + s − v [ Π t + s E ( x ) ] (4-7) 同理可得EPC项目中材料供应商的期望利润为： Π s = Π t − Π c = p + s − b p + s − v Π t + s ( v − b ) p + s − v E ( x ) (4-8) 4.2. 回购契约采购协调模型分析 为了简化分析，令 u = b − v p + s − v 。 根据上述模型，可以做出如下分析： 分析1：当 0 < u < 1 ，且回购价格 b ∈ ( v ， w ) 时，总有 Q 0 = Q ′ ，也就是说，在EPC项目中，回购契约采购协调模型下的供应链整体利润等于集中式决策下的供应链整体利润。 分析2：从u与Π c 表达式中可以看出，回购价格b与u正相关，由此得出，回购价格越高，获得的利润占供应链整体利润的比例越低，承包商则反之。同时由回购价格 b ∈ ( v ， w ) 可知，b越靠近批发价格w，EPC项目总承包商获得的期望利润越高。
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user: 5. 实例验证 以实例进行分析，验证上一章中的分析及结论。本项目总承包商与材料供应商之间采取基于回购契约的协调模式进行采购。 本项目在单位工期内，木质地砖的需求量为 x ~ u ( 0 ， 60 ) ，其余参数分别为： 供应商的单位材料成本 c = 2 0 ； 供应商的单位材料售价 w = 25 ； 承包商每缺少一单位材料，所产生的损失 s = 3 0 ； 承包商处剩余的每单位材料的残值 v = 1 0 ； 承包商使用单位材料进行建设后，取得的收入 p = 4 0 ； 由上一章的分析3可得，回购价格 b ∈ ( v ， w ) ，即有 b ∈ ( 10 ， 25 ) 。通过利润分配公式进行计算，可得表1。 Table 1 A calculation table of EPC project materials procurement case based on repurchase contrac b Q' Π c Π s Π t 回购契约采购模式 11 50 121.03 228.97 350 12 50 141.03 208.14 350 13 50 162.69 187.31 350 14 50 183.52 166.48 350 15 50 204.17 145.83 350 16 50 225 125 350 17 50 246.01 103.99 350 18 50 266.84 83.16 350 20 50 308.5 41.5 350 集中式采购模式 50 100 250 350 分散式采购模式 45 112.5 225 337.5 表1. 基于回购契约的某EPC项目材料采购案例计算表 由本案例可知： 1) 比较集中式采购模式和分散式采购模式，可以看出分散式采购利润小于集中式采购利润，即传统的分散式采购模式无法实现建筑供应链整体利润最大化。 2) 比较回购契约采购模式与集中式采购模式，发现二者整体利润相同，且当 b = 11 时，总承包商和材料供应商的期望利润值均高于分散式采购模式。这也说明，采用回购契约采购模式有助于实现EPC项目建筑供应链的协调，降低双重边际效应对于整体供应链利润的影响。 3) 回购契约采购模式，在本案例中，只有回购价格 时，才能使得承包商与材料供应商的最大利润都大于分散式采购模式下二者的期望利润；当 时，双方的利益则出现巨大分歧，一方增长另一方必然削弱，比传统模式还要低，则没有现实意义。
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user: 6. 结论与展望 EPC模式作为当前建筑行业的热点问题，受到了越来越多的关注。EPC模式下的建筑供应链是一个复杂系统，由于建筑产品具有生产周期长、投资额大、参与主体多等特征，加之EPC模式下的建筑供应链的链条较长，因此供应链的影响因素具有更大的复杂性和不确定性，也由此引发了诸多问题。而参照制造业引入供应链契约，能够有效提高建筑供应链管理绩效。 相较于传统的分散式材料采购模式，集中式的材料采购模式能够为EPC项目的建筑供应链带来更高的整体利润。为了实现供应链协调，本文引入了回购契约模型，让双方利润同时增长，并且使得供应链整体利润达到最优化。因此，利用基于回购契约的建筑供应链采购协调模型，能够推进EPC项目采购乃至整个项目建设工作的平稳运行，具有显著的现实意义。 本文的模型是建立在双方风险中性、信息对称的基础上的，在未来的研究中，应当进一步分析不同的风险偏好和信息掌握程度对于EPC项目采购活动的影响，与工程实际更好地契合。
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user: 摘 要 本文讨论了正多边形等截分问题的逆问题，是以前正三角形和正方形相应问题的推广，更具有一般性。 关键词 :正多边形，等截分，正方形，正三角形 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 在正n边形的n条边上顺序截取等长线段得到n个截点，它们一定能顺序成为某个正n边形的n个顶点。这就是大家熟知的正多边形等截分问题，其证明是简单的，但其逆问题的求解 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 却不是那么显然的。文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 分别讨论了n = 3和n = 4的情况。本文将统一考虑正n边形的等截分问题的逆问题并给出解析研讨。 延续文献 [ 4 ] 的想法，不仅可以考虑等长截点落在原n边形各边之上，还可以考虑截点落在各边的有向延长线上。显然推广了的正n边形等截分点相应性质依然具备，同时逆问题也有相应的推广。本文将沿用文献 [ 4 ] 的方法并进一步拓展，自然推广原有结果。 本文不仅得到了正n边形的等截分逆问题的一些看起来有点神奇结果，同时也得到了文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 中没有提到的一些关于三角形等截分逆问题的新的结果。比如除了正多边形外，凸偶数边形可以各边的内部有等截分正多边形(定理1)，而凸奇数边形只有五边形才可以(定理5)；而如果考虑等截分点都在各边延长线上，则不管奇偶性，凸多边形等截分能得到正多边形的只有原来就是正多边形的情况(定理3)。最后的定理6和定理8则说明对三角形的情况，非平凡的等截分解存在且仅存在于钝角三角形之中。
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user: 摘 要 本文使用Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析、线性趋势回归等方法，对1925~2018年阿拉斯加巴罗地区的气温变化趋势进行了分析。该地区年均温在近94年间整体呈上升趋势，趋势系数约为2.8℃/100a。在1976年之前年均温呈波动下降趋势，1976年之后呈明显的上升趋势，且增长率高达9.3℃/100a，这说明巴罗地区的气候存在先变冷再急剧变暖的过程。四季当中冬季是增温最明显的季节，94年来的平均增长率达到4.27℃/100a，是夏季气温增长率1.38℃/100a的三倍有余，与“北极放大”现象相一致。年均温的突变发生在2005年左右，并且年均温存在以准15年的主周期和准8年与准28年的次周期的周期变化。相关结论对深入了解北极地区近百年的气候变化过程以及“北极放大”现象有重要的参考价值。 关键词 :北极巴罗地区，年均温，Mann-Kendall突变，Morlet小波分析，气候变化 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 气候变暖已是目前公认的最严重的全球性问题之一。不断增长的温度会引发后续一系列气候和环境变化，如冰川的大量消融，海平面的上升，旱涝灾害的频发等，会对整个自然界造成不可忽视的影响。因此，为了认识并调整和适应气候变暖对自然界带来的影响，对全球各地区气候变暖现象展开研究是必要的。而气温作为气候中的首要因子，对不同地区气温变化的趋势分析就显得格外重要。 近年来，随着观测资料的积累和丰富，关于各地的气候研究越来越受到关注。德例归古等对“世界第三极”青藏高原近三十年的日平均温度研究表明，青藏高原的气温分布空间上呈现出自北向南“高–低–高”的分布形态，时间上呈逐年上升的趋势，并且冬季的上升趋势最显著；高原年平均气温在21世纪以前整体普遍偏低，之后变为偏高；高原年平均气温自1997年显著增加，且自2005年之后增暖趋势非常显著，产生突变 [ 1 ]。肉孜买买提·阿不来提等的研究表明，新疆伊犁地区的气温变化总体呈上升态势，平均增长率高达6.5℃/100a，且在1991年发生突变 [ 2 ]。张可扬等人在对大兴安岭的气温降水变化趋势进行分析时指出，大兴安岭地区自1961~2014年来，气温总体呈增长趋势，平均气温趋向率高达8.8℃/100a，远超平均气温增长水平，是全球气候变暖显著的区域之一 [ 3 ]。 尽管近些年来全球变暖的速度整体已经有所减缓 [ 4 ]，然而，对比地球的其他地区，北极地区的气候变暖却呈现出持续加速的态势，地表气温的上升速度超过全球气温平均增速的两倍，而四季之中又以冬季最为显著，其平均温度以高于平均水平四倍的速度急剧上升。这一现象被称为“北极放大” [ 5 ]，该现象主要体现在海冰尚未融化的冬季，在夏季却极为不明显。Crook等分析认为导致“北极放大”的因素是海冰反照率辐射反馈作用 [ 6 ]，曹云锋等认为其根源可从北极地区能量收支平衡进行分析 [ 7 ]。目前，对于导致这一现象的真正机制尚未明确，仍在研究之中。 巴罗地区位于美洲大陆最北端，因为地势平坦受极地风影响显著，极地气候极其明显。所以其气候变化可在一定程度上反映整个北极地区的气候变化情况。因此对巴罗地区的气温变化趋势进行分析有利于认识和理解北极地区的气候变化规律和其独特的“北极放大”现象。
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user: 2. 数据资料和研究方法 2.1. 研究区域概况和数据资料 巴罗地区位于美洲大陆的最北端，隶属美国阿拉斯加州。该地为典型的极地气候，常年寒冷干燥，又因为该地区地势平坦，从北极而来的气流不受任何阻挡，加剧了巴罗的低温，一月温度达到最低，平均仅有−27℃。年降雨量有106 mm，降雪量达到74 cm。此外，受极地东风的影响，大量水汽从北冰洋吹来，使得巴罗成为全球最多云的地区之一。站台资料数据来自于美国国家海洋和大气管理局(网络地址为http://gis.ncdc.noaa.gov)。在控制数据质量的情况下，择优选取1925~2018年巴罗机场站台的气温月值数据进行分析研究。 2.2. 研究方法 本文采用非参数统计检验方法的M-K突变检验对巴罗地区年均温进行突变检验，采用Morlet小波周期分析对年均温进行周期变化分析，同时还采用了线性回归进行线性拟合趋势变化分析 [ 8 ]。
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user: 3. 结果分析 3.1. 气温年变化特征 由巴罗地区1925~2018的年均温变化和趋势图(图1)可知，该地区94年来的年均温度总体呈上升趋势，增长率为2.8℃/100a，在2016年达到最大值−7.2℃，而最低温记录发生在1964年，为−15.2℃。然而，年均温并不是持续处于增长状态，1976年之前，巴罗地区的年均温呈现出波动的下降趋势，下降率约为−2.88℃/100a，而1976年后，该地区呈现出显著升温的趋势，截止到2018年，增长率高达9.3℃/100a。即近43年的增温速率绝对值超过其前50年的降温速率绝对值3倍多，有力地证明了近40年来北极地区气候变暖问题显著。 图1. 北极巴罗地区1925~2018年均气温变化曲线 3.2. 气温的季节变化特征 由1925~2018年期间四季均温的年际变化图(图2)可以看出，春季平均温度主要在−20℃~−15℃之间，在1998年达到最高值−11.8℃，在1964年为最低值，为−20.8℃。夏季平均温度变化较小，主要在0℃~5℃之间，在1989年达到最高值，为6.1℃，在1969年达到最低值，为0.7℃。秋季平均温度主要在−15℃~−5℃之间，在2016年达到峰值，为−3.3℃，而在1988年达到最低值，为−14.7℃。冬季平均温度主要在−30℃~−20℃之间，均温在2017年达到最高值，为−17.8℃，而在1925年拥有最低均温−32℃。由此可知，巴罗地区的四季均温差异十分显著，其变化程度也大不相同。冬季是温度增长率最大的季节，增长率高达4.3℃/100a，与此相反，夏季是温度上升幅度最小的季节，增长率只有1.4℃/100a，不足冬季的三分之一。这与“北极放大”现象的特点相一致，即北极地区冬季的气温增速远超其他季节，夏季的气温变化不明显。此外，春季和秋季相比，秋季的平均温度要明显高于春季，两者的增长率基本一致，都为2.7℃/100a。近些年来巴罗地区频频创下高温记录，气候变暖已十分显著，呈现出典型的“北极放大”现象。 图2. 四季气温变化 3.3. 年均温的突变检验 由图3巴罗地区年均温的M-K突变检验可知，在1925~1950时间段内，UF统计量在0上下震荡两次，表明该时间段内巴罗地区年均温的变化呈现出明显的周期性，且周期约为15年。在1950~1998时间段内，UF值长时间为负值，且一度在1970~1980内越过−1.96临界线，表明该时间段内巴罗地区气温总体上呈显著下降趋势，且以短周期的小波动为主。而1976年后总体降温结束，年均温呈现出上升趋势。1998年后，UF值重新为正，之后该地区的温度几乎直线上升，且在2005年左右越过1.96临界线，表明年均温上升显著。此外，UF线与UB线的交点也在2005年左右，表明2005年为该地区年均温突变年，之后的年均温将迅速上升，且上升速度将会越来越快，这与“北极放大”现象的特点相一致，即近年来北极地区的气温正在加速增加，且未来增速将越来越快。 3.4. 周期性分析 为了进一步研究巴罗地区气温时间序列的周期性，利用Morlet小波分析对巴罗地区1925~2018的年均温度数据做周期变化分析，做出小波系数实部等值线(图4左)和小波方差曲线(图4右)，便可得到年均温时间序列的周期及其在时域上的分布。由等值线图可知，巴罗地区近94年来的年际气温变化大致具有5-8，14-18，27-30，小中大三种时间尺度的周期。进一步分析，对于5~8年的小尺度震荡，其波动在1950年之前和1980年之后相对较弱，而在中间的30年显著(与M-K突变检验的分析结果一致)。与之相反，对于14~18年的中尺度震荡，1950年之前震荡极为显著(与M-K检验的分析结果一致)，而之后40年则相对较弱，在1990年之后又呈现出逐渐加强的趋势，总体来说，该尺度下的周期性是三个尺度之中最稳定也是最显著的。至于27~30年长周期的波动，1975年之前等值线稀疏，说明波动十分微弱，之后的等值线逐渐密集，且尚未闭合，说明长时间尺度下的震荡有持续增强的趋势。 图3. 年均温的突变检验 图4. 年均温小波系数实部等值线图(左)和小波方差图(右) 而又由小波方差曲线峰值可具体得出，巴罗地区年均气温的周期变化这94年来具有准8a，准15a，和准28a三个主周期，且第一主周期约为15a，而8a与28a这两种主周期强度大致相同，共同作为第二主周期。
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user: 4. 结论 本文利用北极巴罗地区1925~2018年的气温资料分析了巴罗地区气温年际变化，得出如下结论： 1) 近94年来巴罗地区的气温总体呈现出波动上升的趋势，总体平均增长率为2.8℃/100a。在1976年之前，气温呈波动下降趋势，1976年之后，气温逐年上升，且在2005年发生突变现象，气温急剧上升，最高温目前出现于2016年，均温达到−7.2℃。 2) 在气温的季节性变化当中，冬季的温度变化最大，平均增长率可达4.3℃/100a，相比其他三季呈现出更强烈的增长趋势，夏季的气温变化最小，增长率仅有1.4℃/100a，冬季增温速率超过夏季速率的3倍。四个季节的最高温记录分别出现在1998年、1989年、2016年和2017年。由此可见，巴罗地区气候变暖明显，以冬季最为显著，且近些年来频频创下高温记录，温度的上升越来越快。 3) 对于巴罗地区气温变化的周期性，在1950年前以14~18年的中尺度震荡为主，准周期为15年。中间40年则以5~8年的小尺度波动为主，准周期为8年。1990年后14~18年的中尺度震荡和27~30年的大尺度震荡呈现出增强的趋势，逐渐占据主导，而小尺度波动则逐渐减弱。
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user: 摘 要 本文在指数曲线模型和修正的指数曲线模型的基础上引入时间幂次项，提出了一种改进的新型指数曲线模型。利用非线性最小二乘法的思想，结合信赖域算法对新提出的指数曲线模型的参数进行了估计。在此基础上，将模型应用于西藏自治区水资源总量中。首先，借助Matlab软件求解出系统参数的具体取值，并给出模型的具体表达式。进一步，将建模的结果与经典的指数曲线、修正的指数曲线进行比较，计算结果表明改进的指数曲线模型在西藏自治区水资源总量问题上有更高的预测精度。 关键词 :指数曲线，时间幂次项，非线性最小二乘法，水资源总量 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 现实世界中，社会经济现象总是在不断的变化与发展的。当社会经济变化的长期趋势呈现出稳定的线性趋势时，可以使用移动平移法、指数平滑法、直线趋势方程拟合法对其进行预测研究。当社会经济变化的长期趋势不是线性时，但又呈现一定规律，就需要配合适当的非线性趋势曲线。比如抛物曲线型、指数曲线型、修正曲线指数型、龚珀兹曲线型等。对于长期趋势，若按照大体相同的增长速度递增或递减时，可以采用指数曲线模型或修正指数曲线模型来进行研究。 唐五湘 [ 1 ] 利用两步最小二乘法研究了指数曲线模型的参数估计，并以我国长途电话去话张数为例进行了数值计算。白雪梅和赵松山 [ 2 ] 分析了传统指数曲线模型参数估计存在的问题、适用条件并提出了改进方法和非线性近似估计法。杨佳元 [ 3 ] 根据指数曲线模型的特点，对指数曲线模型的假设、参数估计、拟合误差以及无偏性等问题进行了讨论。毛艺萍和王斌会 [ 4 ] 利用时间序列相邻两项之差建立回归方程，并用最小二乘法对模型参数进行估计。秦尚林等人 [ 5 ] 利用指数曲线模型并结合武广铁路客运专线部分实测资料讨论了路基沉降问题。张军等人 [ 6 ] 等人提出了修正指数曲线模型参数估计的一种新方法，并经过数据实验证明了参数估计新方法的有效性和实用性。欧阳明等人 [ 7 ] 在现有模型的基础上构造了一个新的修正的指数曲线模型。通过对不同类型的单桩静载荷试验数据进行拟合，验证了提出的新模型能够很好的对单桩P-S曲线进行拟合。陈希鸣等人 [ 8 ] 针对灰色GM(1， 1)模型和指数曲线模型在高速公路沉降预测中的不足，采用不等权系数将二者形成组合模型预测沉降，从而达到提高沉降预测精度的目的。 本文在上述研究的基础上，提出了时间幂次项的指数曲线以及它的参数估计方法，并将其应用于西藏自治区水资源总量中。选择西藏自治区水资源总量的研究，主要是因为西藏自治区水资源总量是我国最丰富的地方，人均占水量和亩均占有量均居全国首位。对西藏自治区水资源总量的研究就显得格外重要。本文涉及到的数据是从中国统计年鉴上获得的，其中2004年至2015年的实际数据作为建模数据，2016年至2017年的数据为模型的外推预测检验数据。对比分析指数曲线、修正的指数曲线以及本文提出的新型指数曲线，计算结果显示本文的指数曲线模型预测精度高于其它两个模型。