DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 牧业人口迁移原因及结果分析 6.1. 牧业人口迁移原因描述 根据统计数据，1990年至2018年间照拉嘎查人口迁移原因如表所示(表5)，21.51%的牧户因负担不起因破碎化所致的畜牧业经营成本增加而迁移、3.79%的牧户因破碎化后无法扩大畜牧业规模而迁移、因破碎化后生态退化无法养畜而迁移的牧户占31.64%、因破碎化后没有能力抵御自然灾害而迁移的牧户占7.6%、因单纯生态原因迁移的有1户牧民、15.18%的牧户因无劳动力而迁移，另有8.86%和6.32%的牧户因婚嫁、陪读原因迁移。 Table 5 Causes of population migratio 迁移原因 破碎化导致的经济原因 破碎化导致的生态原因 生态原因 个人原因 无劳动能力 其他 迁移年份 畜牧业 经营成本高 无法扩大 畜牧业规模 生态退化 无法抵御 自然灾害 无法抵御 自然灾害 婚嫁 陪读 1990 － － － － － 1 － － － 1991 － － － － － － － － － 1992 － － － － － － － － － 1993 － － － － － 1 － － － 1994 － － － － － 1 － 1 1 1995 － 1 － － － － － 1 1 1996 － 1 － － － － － － － 1997 － － － － 1 － － 1 － 1998 3 － 2 － － 2 － － 1 1999 1 － 2 － － － － － 2000 2 － 5 － － － 1 1 － 2001 － － 1 － － － 1 － － 2002 － － 3 1 － － － 1 － 2003 1 － 3 2 － 1 － 2 － 2004 － － － － － － 1 － － 2005 1 － 2 1 － － － 1 － 2006 1 － 1 1 － － － － － 2007 1 － 2 － － － － 1 － 2008 － 1 1 － － － － 1 － 2009 － － － － － － － － － 2010 1 － 1 － － － 1 － － 2011 － － － － － － － － － 2012 2 － 1 － － － － 1 － 2013 － － － 1 － － － － － 2014 1 － － － － － － － － 2015 1 － 1 － － － － － － 2016 2 － － － － 1 － － － 2017 － － － － － － － － － 2018 － － － － － － 1 1 － 总共 17 3 25 6 1 7 5 12 3 表5. 人口迁移原因 6.2. 研究区植被样方结果分析 为证明破碎化导致草场退化严重，作者对研究区内照拉嘎查共用打草场与两户牧民的放牧场做了3处植物样方调研，各50米样条，每样条每10米做1 m 2 样方。调研结果如(表6)。 数据显示照拉嘎查打草场植物总类型22种，每平方米11种，总盖度69%，总体积1129.44，22种植物中一年生草本占4种，重要值达19.52%，主要建群种为小白蒿，重要值27.13%，放牧场植物总类型7至11种，每平方米植物数4至7种，总盖度29%至47%到，总体积723.62至947.57。一年生草本种数3至4种，重要值4.25%至76.59%，主要建群种分别为栉叶蒿：重要值76.59%，克氏针茅：重要值62.67%。 Table 6 Plant sampl 地类特征 白旗打草场 白旗放牧场 白旗放牧场 物种 样条 22 7 11 1 m 2 11.4 4.4 6.8 总盖度 69 47 29 总体积 1129.44 947.57 723.62 一年生草本 种数 4 3 4 重要值% 19.52 76.62 4.25 建群地 名称 小白蒿 栉叶蒿 克氏针茅 重要值% 27.13 76.59 62.67 表6. 植物样方 一年生草本建群的草场属重度退化草场，一年生草本靠种子繁殖，种子量多，可以随风散播各地并储存在土壤中，在具备有空地、缺少多年生草本竞争、一场及时雨的条件下会迅速生长。栉叶蒿就是在早下雨的条件下生长的，小白蒿是耐践踏的退化指示植物，放牧场2的总盖度为29%，一年生草本重要值为4.25%，多年生植物克氏针茅重要值为62.67，这是草场退化后经水土流失的作用反而较快恢复的表现。上述结果都证明照拉嘎查草场属退化草场。 6.3. 牧业人口迁移原因及结果分析 首先，从上述调查数据统计来看(图2)，可以将照拉嘎查牧业人口迁移原因分为草场破碎化导致的生态原因、草场破碎化导致的经济原因、单纯的生态原因及个人原因。本文以2000年为节点分析牧民迁移原因，发现2000年以来因破碎化原因导致迁移的牧户占到总迁移户的51.9%，据牧民口述，从2000年拉网围栏后草场开始退化，牧民负担不起畜牧业生产经营成本的增加，并在有限的面积与高昂的经营成本下部分牧民无法扩大畜牧业养殖规模，导致2000年以来17.72%的牧户因拉网后经济效益下降而迁移；且因网围栏的限制，生态条件恶化，牧民无法抵御自然风险，导致34.18%的牧户因破碎化导致的生 图2. 牧业人口迁移原因 态原因迁移；而单纯因生态原因，抵御不起自然灾害迁移的只有1户，可看出在草场破碎化之前牧民是有能力对抗自然灾害的，所以导致当地牧民迁移的主要原因是因草场破碎化的结果出现的生态与经济困境。90年代中期后因网围栏的出现内蒙古草原开始退化，从此以来自然灾害频发，在市场与自然双重压力下，牧民无法负担愈发增加的经营成本，过高的成本不仅是牧民的负担又是对草场变相的压力，导致踩踏越严重，草场更加退化，进入一个“人与生态”的恶性循环，最终使牧民纷纷退出畜牧业迁移至其他地区。牧民对迁移原因的主关感知主要为草场破碎化导致生态退化及牧户不够生计，因此放弃畜牧业外出谋生。 其次，从研究区植被样方分析结果来看研究区草场属退化草场。
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user: 7. 结论 内蒙古正镶白旗照拉嘎查人口迁移是从90年代开始的，2000年至2003年是人口迁移数量最多的年份，通过对照拉嘎查人口迁移原因进行分析后发现： 1) 牧区人口增速变缓主要由于：从2000年开始，牧区周围开始进行拉网围栏，导致草场退化和破碎化。而在草场退化和破碎化的双重压力下，畜牧业受到严重影响，牧民收入降低，生存压力增大，导致牧区人口外迁，寻求新的生产方式。 2) 从人口迁移特征来看，牧民外迁并没有造成生活水平的提升，整体生活水平未达到小康标准。 3) 应加强建设和完善相关政策法规，保护并逐渐恢复草场的生态环境，推动草原牧区的可持续发展。人口迁出和转业并不能真正提高牧民生活水平，唯有保护好生态环境，牢牢守住区域优势之本，内蒙古牧区才能通过其畜牧业优势资源，形成核心竞争力，牧区人民的生活质量才能得以提升，并逐渐走向富足。
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user: 摘 要 作为旅游业可持续发展的物质基础和旅游生产力增长的潜力所在，旅游资源备受国内外学者们的关注，随着研究的不断深入，旅游资源研究的对象不断拓展，研究领域也在不断扩大。本文以Elsevier以及CNKI数据库的核心期刊论文为基础，搜集整理、梳理以及系统分析国内外旅游资源的研究方法和研究热点。研究表明：国内外学者都普遍采用定性与定量相结合的研究方法。国内旅游资源研究热点主要集中在文化旅游资源、生态旅游资源、地质旅游资源，而国外主要集中在生态旅游资源与人文旅游资源两大领域。国内研究主要侧重于对旅游资源本身的研究，比如旅游资源的现状分析、分类及原则、开发及保护等，而国外研究侧重于“人”的感知研究，通过访谈或问卷调查的形式，在旅游者感知的基础上进行旅游资源的相关研究。本文试图通过对比国内外旅游资源研究，借鉴国外旅游资源研究方法及领域的优势弥补我国在旅游资源研究方面的不足，从而丰富研究方法理论体系，开拓旅游资源研究新的领域，为我国旅游资源研究提供有科学依据的参考。 关键词 :旅游资源，研究热点进展，文献分析，国内外，比较 Copyright © 2019 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 旅游业是国家经济的支柱产业之一，而旅游资源是旅游业可持续发展的物质基础和旅游生产力增长的潜力所在 [ 1 ]。国内旅游资源研究相比较国外研究晚三十年，起步于上世纪八十年代。旅游资源理论研究为旅游资源评价提供理论基础，客观的旅游资源评价又为旅游资源开发与保护提供依据，从而促进地区旅游业发展，为当地人民带来经济效益。同时提供给旅游业相关部门与企业具有充分科学依据的评价体系，让各级与旅游业相关的部门能够正确地认识当地的旅游资源，促进旅游资源的开发与保护。旅游资源在经历了传统资源观、新资源观后，现在步入了全域旅游资源观时期。全域旅游资源是一、二、三产业融合发展而产生的新业态旅游资源 [ 2 ]，这就意味着旅游资源对这三大产业提出了新的要求。目前我国部分地区，旅游资源没有得到有效利用，譬如红河州的工业文化遗产，不但没有得到有效地保护与开发，反而面临被破坏的危险。但事实上，这些资源一旦被用于旅游开发，不仅能够为当地人民带来经济收益，而且在一定程度上能够促进资源本身的保护。因此，对旅游资源的研究是必要的。旅游资源理论的深入研究有助于正确旅游资源保护观的形成、旅游资源的合理开发利用及旅游业的可持续发展 [ 3 ]。总结与归纳前人的研究成果是创新发展的基础，因此新时期全域旅游资源的开发与保护需要结合已有的研究，站在前人的肩膀上进行创新。本文搜集整理国内外文献，梳理和系统分析旅游资源研究热点及进展，为将来旅游资源的深入研究提供一定价值的参考。
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user: 2. 概念界定 “旅游资源”一词的英文翻译为“tourism resource”，兼含旅游资源与旅游业资源两层含义，因此在提到该词时，西方学者通常使用“旅游吸引物” (tourism attraction)，而中国学者并未区别两者。联合国环境规划署将旅游资源定义为“一定时间、地点的条件下能够产生经济价值以提高当前和未来福利的自然环境和条件” [ 4 ]。而历年来，中国学者诸如郭来喜、张凌云以及俞金国等提出了数十种关于该词的定义，但最基本的要素都包括吸引性和经济性两个内涵。这里采用《旅游资源分类、调查与评价》中的概念，旅游资源是指“自然界的人类社会凡能对旅游者产生吸引力，可以为旅游业开发利用，并可产生经济效益、社会效益和环境效益的各种事物和现象”。
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user: 3. 数据来源 本文国外的文献资料主要从Elsevier电子期刊和百度学术网络平台上检索获取，由于云南大学Elsevier网络平台的局限性，只能查阅到1995年及其以后的论文，故1995年以前的论文来源于百度学术。以“tourism attraction”关键词为篇名和主题，剔除不相关论文，最后得到392篇论文。国内的文献资料来源于CNKI，以“旅游资源”关键词为篇名，以地理学核心核刊为条件，共检索到453篇相关文献(图1)。关键词是一篇论文的研究核心，利用关键词是研究某一领域热点问题的重要途径。故本文采用计量分析方法与手动统计相结合的方法，对关键词进行统计。通过在网络平台上输入关键词检索获取相关论文，然后对论文进行梳理、分析与总结归纳，找出旅游资源研究热点。国内论文梳理主要通过对相关文献进行关键词网络可视化分析得出分布图谱，从而统计关键词出现的频次。国外通过手动统计得出统计结果。 图1. 历年来国内外旅游资源研究发文数量统计图
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user: 4. 国内外旅游资源的研究方法统计 通过对旅游资源研究文献的整理分析，按照张书颖的分类方法 [ 5 ]，将研究方法归纳为定性研究与定量研究(表1)。研究得出，无论是国内还是国外，定性与定量相结合是最普遍的研究方法，目前来看，定性分析方法是应用最广的研究方法，主要集中于资源调查、理论研究、文献综述等领域。它主要采用描述性分析和访谈法，多以问卷调查的形式搜集整理资料，或者通过对专家和游客的访谈进行现象分析。定量类研究论文的比例在逐年增加，学者们尝试建立各种模式和模型来评价和规划旅游资源，而统计分析中，层次分析法和网络分析法出现频率最高。在统计文献时发现，国外研究比国内研究更注重“人”的参与，因此，在进行一些旅游资源评价前，部分国外学者会研究游客的感知，以此为基础进行评价。 Table 1 Research methods and application of tourism resources at home and abroa 分类 研究方法 典型方法示例 主要应用领域 技术手段 代表文献 定性研究 描述分析 现象解释、归纳演绎、资料分析、现场踏勘、问卷调查 资源调查、理论研究、文献综述 Boulais，Catherine Morin [ 6 ] 、Weaver [ 7 ] ，任唤麟 [ 8 ] 、刘妍 [ 9 ] 访谈法 非结构化与半结构化访谈、 德尔菲法 旅游感知、 影响研究 Garavaglia [ 10 ] 、Sorice [ 11 ] 、 黄向 [ 12 ] 定量研究 模型分析 仿真模型、结构方程模型、引力模型、截断回归模型、计量模型 资源评估研究、 资源分析、资源规划、游客满意度 R软件、AMOS、EVIEWS Masud [ 13 ] 、Kim，Hyun No [ 14 ] 、安强 [ 15 ] 、崔越 [ 16 ] 统计分析 层次分析法、网络分析、聚类分析、主成分分析法、模糊综合评价法 资源评价、资源 特征与结构研究、 资源价值研究、资 源开发与潜力研究 SPAA、ADATA、ArcGIS、Matlab、 ER-DAS8.7、RS、GPS、MAPGIS6.6 Juan M [ 17 ] 、Coghlan [ 18 ] 、 刘传华 [ 19 ] 、林文凯 [ 20 ] 表1. 国内外旅游资源研究方法及主要应用方向
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user: 6. 启示与建议 我国旅游业发展虽比国外晚，大多的理论与方法都借鉴国外的研究成果，一些研究领域也还处于初级阶段，但总体来看，我国有关旅游资源的研究领域发展较为迅速，从引进和借鉴国外研究经验，到探索旅游资源新的发展增长点，特别是21世纪以来，我国研究热点转向旅游资源空间结构研究、区划、价值研究等领域。 未来我国旅游资源研究应加强理论体系建设与实践应用，积极创新，鼓励学科间的交叉与融合发展，不断完善理论体系。同时，还应强调与突出“以人为本”的观念，加强对“人”的感知与体验的研究，比如游客、当地社区、相关旅游从业者以及政府部门。通过访谈或者问卷调查的形式把握旅游者和当地居民的真实想法和客观需求，为正确评价与开发旅游资源提供有价值的参考，从而有利于找准旅游资源开发的方向，更好地为旅游活动的主体——旅游者服务。其次，随着旅游业的不断发展，旅游资源不断被赋予新的使命。相关研究也应紧跟时代的步伐，不能故步自封，应加强与国外的对比研究，借鉴国外的成功经验与成果为我所用，这也是我国科学研究的发展趋势。在改革开放的今天，对我国国民经济有重大意义的研究课题中，也包含了与发达国家进行的各种比较研究。
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user: 摘 要 学业拖延是指学生在学校情境中，推迟必须要完成的学业目标的倾向。学业拖延在大学生中普遍存在，它不仅会影响大学生的学习表现，阻碍学习进步，更会增加学业压力并降低生活质量。本研究试图在前人相关研究结果的基础上，探讨成就动机在大学生完美主义与学业拖延行为之间的中介作用，为改善与优化大学生的学习行为提供策略抉择。研究表明适应性完美主义、追求成功、成就动机总分之间存在显著正相关(P < 0.01)，且适应性完美主义与追求成功与学业拖延行为呈显著负相关(P < 0.01)；非适应性完美主义与避免失败存在显著正相关，二者与学业拖延行为呈显著正相关(P < 0.01)，成就动机各维度满足在大学生完美主义各维度与学业拖延行为之间起部分中介作用。 关键词 :学业拖延，完美主义，成就动机，中介作用 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. 文献综述 1.1. 学业拖延行为 学业拖延(Academic Procrastination)是指学习者在明确自己学习任务的前提下依旧非理性地、无法控制地延迟学习任务的完成，并由此产生消极的主观情绪体验的现象。许多有关拖延的相关研究发现，完美主义与拖延有相似的认知特点 [ 1 ] 。完美主义者对自己提出过高的要求，希望把任何事情都做到无可挑剔。而这种完美倾向会使个体制定过高的成就目标，而在没有完全有把握成功地完成某一项任务前，就可能迟迟不肯开始行动，产生拖延行为 [ 1 ] 。因此，本研究将完美主义作为预测变量，探究其与其它中介变量共同对学业拖延行为的影响。 1.2. 完美主义对学业拖延行为的影响 近年来，学者们倾向于把完美主义分成两个层面：积极完美主义(即适应性完美主义)和消极完美主义(即非适应性完美主义)。积极的完美主义以对个人高标准要求、做事有条理，有组织为特征；消极的完美主义则以要求不切实际，同时达不到要求又害怕失败、对自身产生消极的评价为特征。 王丽坤 [ 2 ] 对完美主义与拖延关系的研究发现，非适应性也即消极完美主义与拖延成正相关，适应性也即积极完美主义与拖延呈负相关。赵婉黎 [ 3 ] 在大学生学业拖延上也得到了相似的结果。但张锦坤等 [ 4 ] 对学业拖延行为进行研究，发现完美主义与学业拖延行为成显著负相关，这一结果与已有研究相反。而完美主义与拖延关系不一致这一结果可能是样本差异或者是测量工具不同导致，也可能是完美主义与拖延的关系本身具有复杂性，需要进一步研究证实。 由上可见，完美主义与学业拖延行为关系密切，但要进一步明确两者之间的关系需要开展更深入的研究。 1.3. 完美主义、成就动机与学业拖延的关系研究 1.3.1. 成就动机的定义及研究现状 成就动机(Achievement Motivation)是个体在完成任务的过程中，力求获得成功的内部动因，亦是个体对自己认为的重要的、有价值的事情乐意去做、努力达到完美的一种内部推动力量。成就动机的影响因素方面硕果颇丰，包括学校教育、家庭教育等客观因素以及主体意识、人格、成就归因等主观因素 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。 成就动机与学业拖延行为之间关系的研究较多，且大部分研究都得出了相似的结论：成就动机的缺乏是学业拖延行为产生的主要原因之一。国外的学者发现，成就动机与学业拖延行为有显著相关关系，回避失败和追求成功都可以可能导致学业拖延行为 [ 8 ] ，且回避失败比追求成功更可能导致拖延行为。研究发现掌握回避目标定向与拖延呈正相关，掌握接近目标定向与拖延呈负相关。 综上，成就动机及其各维度与学业拖延行为的关系较为明显，两者存在的相关关系已经被广泛验证 [ 9 ] 。 1.3.2. 完美主义与成就动机的关系研究 完美主义者常表现为对自己苛刻要求并且给自己设置很高的标准，其自我评价过于依赖成功和成就，具有较高的自我批评和恐惧失败，选择高效率地完成任务，期望超越自我或他人。而成就动机的核心也是一种追求高标准的倾向，与完美主义的核心重叠。Kristie [ 10 ] 对大学生的研究显示，社会取向型的完美主义者的避免失败动机会显著影响他们的成就目标及行为；自我导向型的完美主义者的追求成功动机会影响成就目标和行为，而Denise [ 11 ] 也发现具有完美主义倾向的高中生其个人标准能极大预测成就动机。因此，完美主义倾向与成就动机之间存在着紧密的联系。 1.3.3. 完美主义、成就动机与学业拖延的关系研究 Eerde [ 12 ] 对拖延影响因素进行元分析后结果发现，完美主义是影响拖延的重要因素，但是其效应值较小，笔者认为，这很有可能是因为完美主义更多地是一种人格特质，其对拖延的影响并不是直接的，而是通过其它因素间接作用于拖延行为。 Onvuebuzie和Yao [ 13 ] 的研究发现，非适应性完美主义与拖延行为中的害怕失败分量表分数呈显著相关关系，而与任务难度无关。这说明，完美主义对拖延的影响，很有可能与动机有关。完美主义者是追求高标准、高要求的群体，因此他们在完成任务的过程中会出现担心犯错、害怕失败等情况 [ 14 ] [ 15 ] ，这些心理都会导致逃避任务的倾向，即拖延行为。但是另一方面，对高标准的追求也会让完美主义者，产生较强的追求成功的动机，如果个体追求成功动机很强甚至超过了回避失败的动机，那么这种追求成功的动机的驱动带给个体的愉悦感，很有可能会降低拖延行为出现的可能性 [ 16 ] [ 17 ] 。因此，成就动机很可能在完美主义对拖延行为的影响中起中介作用。
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user: 2. 问题提出与研究思路 2.1. 问题提出 拖延行为普遍地存在于人们的生活中 [ 18 ] ，在快节奏的现代社会，这种非理性行为不仅使个体浪费时间，失去完成任务的大好时机，而且还会使其产生焦虑和压力，从而影响心理健康。在学习领域也一样，相当比率的大学生存在学业拖延现象，即总是或几乎总是拖迟完成作业，严重影响学习效率。因此，对于学业拖延行为的研究亟不可待。 完美主义是一种力求高标准地完成任务并伴随批判性自我评估倾向的人格特质，这种人格特质对学业拖延行为产生不可忽视的作用，但以往研究发现完美主义虽然是影响拖延的重要因素，但是其效应值较小 [ 10 ] ，因此，完美主义可能更多地是通过其它因素间接作用于拖延行为，成就动机作为影响学业拖延行为的重要因素可能在其中起着部分中介作用。 综上，本研究试图在前人相关研究结果的基础上提出自己的研究思路和假设，探索成就动机在大学生完美主义与学业拖延行为之间的中介作用。 2.2. 研究假设 1) 大学生的完美主义、成就动机与学业拖延行为之间存在显著相关关系； 2) 成就动机在大学生完美主义对学业拖延行为的影响中起部分中介作用。
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user: 3. 研究方法 3.1. 研究对象 本研究采用随机抽样的方法，在宁夏大学随机发放问卷235份，收回有效问卷219份，有效率为93.19%。其中男生96人，女生123人。 3.2. 研究工具 3.2.1. 学业拖延评估量表(PASS) 采用Solomon和Rothblum (1984) [ 19 ] 编制的学业拖延评估量表(The Procrastination Assessment Scale-Student， PASS)的第一部分，该部分用以评价学生在学习的6个方面的拖延频率、影响以及改变的愿望等，每个题项前2个问题得分总和即为被试的学业拖延水平，共涉及12个项目，5点计分，分数越高表明拖延程度越高。本研究量表Cronbach α系数为0.85，分半信度为0.76。 3.2.2. 成就动机量表(AMS) 采用挪威心理学家Gjesme和Nygard开发，叶仁敏 [ 14 ] 和Hegtvet (1992) [ 20 ] 合作译制的成就动机(The Achievement Motive Scale， AMS)量表。该量表由追求成功和回避失败两个分量表组成，每个分量表各15个项目，共30个项目，4点计分，成就动机总分等于追求成功得分与避免失败得分之差，分数越高说明被试成就动机越强。本研究中追求成功和避免失败量表的Cronbach α系数分别为0.84，0.85，分半信度分别为0.78，0.79。 3.2.3. 近乎完美量表修订版(APS-R) 杨丽(2007) [ 21 ] 等对近乎完美主义量表进行了修订和信效度检验，形成了近乎完美量表修订版(Almost Perfect Scale-Revised， APS-R)。APS-R共有22个题目，包括3个维度，分别是高标准、差异性、秩序。其中，高标准与秩序性得分之和为适应性完美主义得分，差异性得分为非适应性完美主义得分，近乎完美量表修订版Cronbach α系数为0.83，分半信度为0.75。 3.3. 施测程序 本研究将三个量表以及相关人口学变量问卷装订成册，由经统一培训的应用心理学专业高年级大学生进行调查。回收后的数据采用SPSS17.0进行处理，统计分析的方法主要包括描述性统计、t检验、方差分析、相关分析和回归分析等，检验水准α = 0.05。
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user: 4. 研究结果 4.1. 大学生学业拖延行为与完美主义、成就动机的相关研究 学业拖延行为与完美主义、成就动机的相关如表1所示： 表1结果显示，适应性完美主义、追求成功、成就动机总分之间存在显著正相关，适应性完美主义与追求成功均与学业拖延行为呈显著负相关(P < 0.01)；非适应性完美主义与避免失败存在显著正相关，二者与学业拖延行为呈显著正相关(P < 0.01)。 Table 1 The correlation between academic procrastination， perfectionism and achievement motivatio 1 2 3 4 5 6 适应性完美主义 1 非适应性完美主义 0.284** 1 追求成功 0.349** 0.038 1 避免失败 0.008 0.360** −0.185** 1 成就动机总分 0.263** 0.327** 0.578** 0.695** 1 学业拖延得分 −0.256** 0.254** −0.278** 0.244** −0.001 1 表1. 学业拖延行为与完美主义、成就动机的相关 4.2. 成就动机在完美主义与学业拖延行为间的中介作用 从以上结果的分析中可以看出，完美主义、成就动机、学业拖延行为两两之间都存在显著的相关，为了明确三者之间的关系，验证本研究的假设，即成就动机通过完美主义来影响学业拖延行为，本研究借助SPSS17.0来考察三者之间关系。 参照温忠麟，张雷，侯杰泰，刘红云 [ 22 ] 提出的三步分析法，进行成就动机在完美主义与学业拖延行为间的中介效应分析。第一步以学业拖延行为为结果变量，完美主义各维度为预测变量进行回归分析；第二步以成就动机总分为结果变量，完美主义各维度为预测变量进行回归分析；第三步以学业拖延行为为结果变量，完美主义各维度、成就动机总分为预测变量进行回归分析。结果见表2。 Table 2 The mediating effect of the pursuit of success on the relationship of adaptive perfectionism and academic procrastinatio 步骤 自变量 因变量 B(SE) β t 第一步 适应性完美主义 学业拖延行为 −0.226(0.058) −0.256 −3.903*** 第二步 适应性完美主义 追求成功 0.294(0.054) 0.349 5.493*** 第三步 追求成功 学业拖延行为 −0.224(0.072) −0.214 −3.121** 适应性完美主义 −0.160(0.060) −0.181 −2.640** 表2. 追求成功在适应性完美主义对学业拖延行为影响中的中介作用分析 注：*P < 0.05，**P < 0.01，***P < 0.001。 由表2可知，适应性完美主义分别能显著预测大学生学业拖延行为(β = −0.256， P < 0.001)和追求成功(β = 0. 349， P < 0.001)，当追求成功同时进入方程时，适应性完美主义对大学生学业拖延行为依然有显著预测作用(β = −0.181， P < 0.01)，但适应性完美主义的效应被削弱(β从−0.256降到−0.181)，说明大学生追求成功的中介效应显著，追求成功在大学生适应性完美主义对学业拖延行为的影响中起部分中介作用。具体而言，适应性完美主义可以直接影响大学生的学业拖延行为，也可以通过追求成功间接对大学生的学业拖延产生作用，中介效应占总效应的比例为0.294*(−0.224)/( −0.226) = 29.14%。 Table 3 The mediating effect of avoidance of failure on the relationship of Non adaptive perfectionism and academic procrastinatio 步骤 自变量 因变量 B(SE) β t 第一步 非适应性完美主义 学业拖延行为 0.171(0.044) 0.254 3.868*** 第二步 非适应性完美主义 避免失败 0.263(0.046) 0.360 5.693*** 第三步 避免失败 学业拖延行为 0.161(0.064) 0.175 2.512* 非适应性完美主义 0.128(0.047) 0.191 2.746** 表3. 避免失败在非适应性完美主义对学业拖延行为影响中的中介作用分析 注：*P < 0.05，**P < 0.01，***P < 0.001。 由表3可知，非适应性完美主义分别能显著预测大学生学业拖延行为(β = 0.254， P < 0.001)和避免失败(β = 0.360， P < 0.001)，当避免失败同时进入方程时，非适应性完美主义对大学生学业拖延行为依然有显著预测作用(β = 0.191， P < 0.01)，但非适应性完美主义的效应被削弱(β从0.254降到0.191)，说明大学生避免失败的中介效应显著，避免失败在大学生非适应性完美主义对学业拖延行为的影响中起部分中介作用。具体而言，非适应性完美主义可以直接影响大学生的学业拖延行为，也可以通过避免失败间接对大学生的学业拖延产生作用，中介效应占总效应的比例为0.263*0.161/0.171 = 24.76% (图1)。 图1. 成就动机在完美主义与学业拖延行为间的中介作用模型图
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user: 5. 讨论 5.1. 大学生完美主义、成就动机与学业拖延行为的关系 本研究发现，适应性完美主义(高标准和秩序感分量表)与追求成功相关显著，与避免失败相关不显著，而非适应性完美主义(差异性分量表)和避免失败相关显著，与追求成功相关不显著，但两种完美主义与成就动机总分相关都显著，这与迟昊阳 [ 13 ] 等人的研究结果一致。一般来说，适应性的完美主义更多地预测积极的动机或者行为，而非适应性的完美主义更多预测消极的动机或行为。在成就动机中，追求成功是一种积极的态度，而避免失败则多与一些消极的结果相联系 [ 23 ] ，这也就解释了为什么适应性完美主义是与追求成功相联系而与避免失败无关，而非适应性完美主义则与避免失败相联系却与追求成功无关。 同时，大学生适应性完美主义、追求成功与学业拖延行为呈显著负相关，非适应性完美主义、避免失败与学业拖延行为呈显著正相关。即适应性完美主义得分越高，追求成功的动机越强，越不容易出现学业拖延行为；相反，非适应性完美主义得分越高，避免失败的动机越强，则越容易出现学业拖延行为。适应性完美主义者做事追求卓越、有条理；而非适应性完美主义者则过分担心出错、优柔寡断。因此，适应性完美主义者面对挑战能积极应对，较少出现拖延行为；而非适应性完美主义者则焦虑不安，担心出现错误，做任何事前都要“三思后行”确保一定正确，当无法确定完美解决方案时，便会采取拖延回避的方式。 5.2. 成就动机在大学生完美主义与学业拖延行为间的中介效应 本研究结果表明，大学生成就动机在完美主义和学业拖延行为的关系中起部分中介作用，在一定程度上揭示了完美主义、成就动机和学业拖延行为三者之间的内在作用机制，也再次验证和丰富了前人的研究结果[ 13 ]。具体而言，追求成功动机在适应性完美主义对学业拖延行为的影响中起部分中介作用，避免失败动机在非适应性完美主义对学业拖延行为的影响中起部分中介作用。 完美主义作为一种人格特质，对个体的行为存在调节作用，完美主义者都希望自己的任务能完成得更好。我们认为不论适应性完美主义者还是非适应性完美主义者，其学业拖延行为都会随着成就动机的变化而相应浮动，但是成就动机对适应性完美主义者和非适应性完美主义者产生的影响却是不同的。相比于适应性完美主义者，非适应性完美主义者在学习过程中可能更害怕失败，所以在完成任务的过程中可能出现更多的拖延行为。 追求成功动机是一种积极正向的趋近目标状态，避免失败则相反，是一种消极回避目标的状态，每个个体的这两种倾向的强度具有个体差异。对适应性完美主义者来说，他们之所以较少地表现出学业拖延行为，有一部分原因是因为他们具有很强的追求成功动机，对成就有着很强的渴望，而且这种动机强于对失败的担心和逃避，同时成就感能带给个体以愉悦感，很有可能会降低学业拖延行为的可能性。同时，适应性完美主义者能够为自己设定可实现的高标准，而不是一味给自己设立不切实际的目标，因此较少地表现出拖延行为。而根据前人的研究，非适应性完美主义者在行动时更多地是由于外部原因，缺乏内在动力，但又因为同时给自己设定了很高的标准，所以他们希望任何事都能做到尽善尽美毫无遗漏。如果他们觉得自己达不到这个标准，注意力就会被转移到对失败的恐惧上，也就不可能全身心的投入其中，或者宁愿先去干别的事情，这种逃避的态度会让他们表现出更多的拖延行为。
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user: 6. 结论 追求成功在适应性完美主义对学业拖延行为的影响中起部分中介作用；避免失败在非适应性完美主义对学业拖延行为的影响中起部分中介作用。适应性完美主义者倾向于设定可实现的高标准，较少地表现出拖延行为，而避免失败的非适应性完美主义则相反。因此，帮助学生设立合理目标，培养适应性完美主义者将是减少拖延行为，提升学习质量的重要途径。
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user: 摘 要 依据浰河入汉江口2017年常规监测数据，选取BOD 5 、COD Mn 、NH 3 -N、TP、TN、DO等13种水质指标，基于主成分分析法对浰河的水质情况进行综合评价。结果表明，1月份水质较好，7月份水质较差，生活源、河道底泥、工业废水是造成浰河水质污染的主要原因。 关键词 :浰河，主成分分析，水质评价 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 水环境是人类赖以生存的重要环境要素之一。随着我国经济社会的高速发展，水环境污染已成为严重制约我国经济社会可持续发展和危害人们身体健康的重要因素。因此，如何合理、客观地描述水质现状，对水质污染程度进行准确评价已成为环境研究领域的一个热点和难点问题。目前，国内外主要的水质评价方法有污染指数法 [ 1 ] [ 2 ] 、模糊评价法 [ 3 ] 、神经网络评价法 [ 4 ] [ 5 ] 、灰色评价法 [ 6 ] 、物元评价法 [ 7 ] [ 8 ] 、地理信息系统评价法 [ 9 ] 及主成分分析法 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 等。 由于地区差异而形成的水污染的特点不同，导致污染因子权重的确定各异，分析方法权重值的选取主观性较强，评价的结果不便于与其它地区水质状况进行比较，因而也不能准确反应本地的相对污染状态。主成分分析方法是一种成功的因子降维和数据压缩的统计学方法 [ 13 ] [ 14 ] ，它将收集到的河流水质监测数据，在确保不损失原有主要信息的前提下，用较少的具有代表性的主因子来概括多种水质要素所反映的水质信息，达到找出影响其河流水质的主要污染因子，并识别污染物来源及其成因，为进行环境综合整治提供技术支持。本文使用IBM SPSS Advanced Statistics 20.0软件对浰河入汉江口2017年监测数据进行主成分分析，并对水质进行评价。
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user: 2. 数据来源 浰河是汉江的主要支流之一，流经荆门市东宝区、钟祥市，长约184公里，控制流域面积1140平方公里，主要界于北纬30˚09'07''~30˚27'36''、东经112˚00'17''~112˚24'45''。浰河入汉江口监测断面执行《地表水环境质量标准》(GB3838-2002) III类标准，本文选取该监测点2017年常规监测数据中的pH、电导率、水温、氨氮、溶解氧、高锰酸钾指数、生化需氧量、石油类、化学需氧量、总磷、总氮、氟化物、六价铬等13项指标以及浰河水文站(陈安站)的流量数据作为数据源，见下表1。 Table 1 Routine monitoring data of water quality from Lihe river into Hanjiang river in 201 月份 流量 (m³/s) pH 水温 (℃) 电导率 (ms/m) 溶解氧(mg/L) COD Mn (mg/L) BOD (mg/L) 氨氮 (mg/L) 石油类 (mg/L) 六价铬 (mg/L) COD (mg/L) 总氮 (mg/L) 总磷 (mg/L) 氟化物 (mg/L) 1 19 7.5 11 106 9.84 2.53 1.18 0.839 0.025 0.015 9.94 3.254 0.784 0.63 3 20.1 7.65 17 65.8 9.15 2.75 2.08 1.038 0.025 0.016 10.1 6.07 2.41 0.67 5 28.1 7.8 22 56.7 7.87 4.5 2.02 0.3 0.028 0.014 20 6.66 2.59 1.54 7 37.1 7.9 26 60 6.1 4.5 1.77 0.27 0.019 0.012 26 2.46 2.03 0.82 9 80 7.7 23 54.3 7 4 1.1 0.36 0.02 0.009 17 2.81 0.29 0.51 11 26 7.2 18 47 8.7 2 1.9 0.54 0.03 0.021 14 2.96 0.48 0.4 表1. 浰河入汉江口监测断面2017年常规监测数据
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user: 3. 研究方法 主成分分析法是利用降维思想，把多指标变量转化为少数几个综合指标的多元统计分析方法，且这少数几个综合指标可以反映原来多个变量的大部分信息。本研究使用SPSS软件由湖北荆环环保工程技术有限公司提供，对13项浰河水质监测因子和流量进行主成分分析，得到综合水质评价函数；依据此评价函数计算结果，比较不同月份的水质情况，准确地掌握不同月份水体受污染的程度 [ 15 ] 。其分析步骤如下： 1) 对原始指标进行标准化处理，以消除数据之间量纲的影响； 2) 求标准化数据的相关关系矩阵； 3) 求相关系数的特征值、特征向量和方差贡献率； 4) 计算主成分贡献率及累计贡献率，确定主成分个数，一般要求前n个主成分的累计解释方差占总方差的85%以上即可； 5) 选择n个主成分，计算相应的特征向量，求主成分分析的得分； 6) 计算主成分载荷得到综合函数并用其评判水质。
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user: 5. 结论 本文从浰河入汉江口2017年的采样数据分析中选取13个主要水质因子和流量进行主成分分析，得到综合水质评价函数；依据综合水质评价函数，得到水质污染程度趋势图。 1) 浰河水质污染呈现明显季节性特征，随着气温升高而污染程度加深，春冬季的12月至2月污染较轻，夏季的6月至8月污染最重。 2) 第一主成分解释总方差值较大，第二主成分及第三主成分解释总方差值较接近，说明浰河水质污染来源复杂多样，主要包括生活源、河道底泥和工业源。 图2. 主成分分析综合得分 3) 第一主成分中水温、电导率、溶解氧、流量代表水体环境的物理状况；氨氮与水温负相关(R 2 = 0.65)，可能因为冬春季节流域内人口密度增加，生产活动加大引起的；COD与水温正相关，考虑到温度同样也能影响有机质的释放，随着温度升高而增大，当超过20℃时COD释放量最大 [ 16 ] ，因此，浰河水质中的有机物污染主要为河道底泥引起的。 4) 第二主成分、第三主成分中六价铬、石油类、总磷、总氮、氟化物与流量负相关，表明其属于点源污染。浰河流域主要分布磷化工生产企业，六价铬、总磷、氟化物是其生产废水的特征因子，表明点源污染主要源于工业废水。
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user: 摘 要 本文利用b3lyp/6-31G(d))的方法对L-谷氨酸分子和离子的结构特点和红外光谱的分布规律进行了研究。研究发现根据分子振动类型的不同，L-谷氨酸的红外振动光谱主要分布在(0~800) cm −1 、(800~1350) cm −1 、(1350~2500) cm −1 和(2500~4000) cm −1 四个区域。与L-谷氨酸分子的红外振动光谱相比，L-谷氨酸离子的红外振动光谱在相同区域中谱线的整体强度、数目以及振动类型存在明显差异，谱线的最强峰和次强峰均出现了红移现象。此外，在两者的红外光谱中均存在无红外活性和简并的现象。 关键词 :红移，红外光谱，红外活性，简并 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 L-谷氨酸又名“麸酸”，是蛋白质的主要构成成分，是白色结晶性粉末、几乎无臭，有特殊滋味和酸味，200℃时升华，224℃~225℃分解，饱和水溶液的PH值约为3.2，难溶于水，实际不溶于乙醇和乙醚、极易溶于甲酸。发酵制造L-谷氨酸是以糖质为原料经微生物发酵，采用“等电点提取”加上“离子交换分离树脂”分离的方法而制得。L-谷氨酸主要用于生产味精、香料，以及用作代盐剂、营养增补剂和生化试剂等。L-谷氨酸本身可用作药物，参与脑内蛋白质和糖的代谢，促进氧化过程，该品在体内与氨结合成无毒谷酰胺，使血胺下降，减轻肝昏迷症状。目前对诸如L-谷氨酸的检测研究，多采用茚三酮比色法 [ 1 ] 、色谱法 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 、电化学法 [ 5 ] 等方法。 量化计算方法是在量子力学基础上发展起来的一种计算方法，可用于解释和研究材料的各类物理和化学性质 [ 6 ] 。本文运用量化计算的方法和Gaussian 09计算软件对L-谷氨酸的中性分子和离子的结构特点和红外光谱特性进行了详细研究，对各区域红外振动光谱的特点及归属进行了指认，该研究可为实验研究L-谷氨酸的红外光谱特性提供对比分析数据，并进一步的为L-谷氨酸的红外光谱痕量检测技术提供理论支撑。
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user: 2. 计算方法 运用GaussView 3.09软件猜测构建了L-谷氨酸分子的初始构型。然后在HF/3-21G水平上对分子初始构型进行了初步优化运算，最后利用B3LYP/6-31G (d)方法对所获得的初步优化构型进行了进一步的结构优化和频率运算，分别获得了L-谷氨酸分子和离子的稳定构型，并经频率分析得到了二者的红外振动光谱。频率分析采用0.9613 [ 7 ] 的修正因子进行修正。
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user: 4. 结论 本文通过理化计算获得了L-谷氨酸分子和离子的稳定构型和红外振动光谱，对比分析了分子和离子的结构特点和红外光谱的分布规律。L-谷氨酸分子的红外光谱主要分布在四个区域，在(0~800) cm −1 区域，谱线强度整体较低，振动类型以各基团的整体转动或摆动为主。在(800~1350) cm −1 区域，分子的振动类型主要是面外弯曲振动，在(1350~2500) cm −1 区域，分子的振动类型主要为面内弯曲振动，在(2500~4000) cm −1 区域，分子的振动类型主要为各原子的伸缩振动。与L-谷氨酸分子的红外振动光谱相比，谱线的整体强度、数目以及振动类型都有所不同，且谱线的最强峰和次强峰均出现了红移现象。在两者的红外光谱中均存在无红外活性和简并的现象。
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user: 摘 要 对影响某型视频会议系统性能的主要因素进行了分析，建立了评价某型视频会议系统的指标体系，采用层次分析法(AHP法)与专家组决策法(Delphi法)相结合的方法确定各指标的权重，并且对各指标进行量化后规范化处理，最后借助灰色评估理论，对某型视频会议系统性能的综合评判模型进行了验证。 关键词 :视频会议系统，层次分析法，评价指标，白化权函数，综合评判模型 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 某型视频会议系统由视频会议终端、多点会议控制器、传输网络、网络管理软件等四大部分组成 [ 1 ] [ 2 ] ，如图1所示。准确评估某型视频会议系统性能有助于了解该型视频会议系统的运行状况，可以帮助操作员整体把握系统运行过程中需要注意的问题和细节，能够为系统日后更加稳定良好地运行提供一定的指导和帮助。 图1. 某型视频会议系统组成结构 由于不同的用户已有的网络状况、硬件设施各有特色，所以对视频会议系统中视频会议终端系统、多点会议控制器、网络管理软件等部分的要求，也各不一样。 因此，基于结构组成，本文以某型视频会议系统性能为综合评判对象，即评价某型视频会议系统在规定的条件下和规定的时间内，完成特定任务(完成特定的会议保障任务)要求的能力，也即对某型视频会议系统性能优劣的度量。目前评估系统的方法有很多，各有千秋，但是手段比较单一，尤其在确定指标权重的环节上基本上都是利用一种方法；本文采用层次分析法(AHP法)与专家组决策法(Delphi法)相结合的方法确定各指标的权重，降低了单一方法决定指标权重所带来的不确定性和风险性，并借助灰色评估理论进行最终评估值的确定，该理论适用于不同系统、不同方案之间的比较，同时不需要大量的样本数据，可以避免人为因素。
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user: 2. 某型视频会议系统评价指标体系的建立 2.1. 指标的确定原则 1) 评估指标应能够反映出某型视频会议系统的本质特性； 2) 指标应尽可能地反映出指标间的相互关联性，同时不能相互包含。 2.2. 某型视频会议系统的评价指标体系 根据确定指标的原则，通过对影响某型视频会议系统性能的主要因素进行分析 [ 3 ] ，得到某型视频会议系统性能的评价指标体系 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 如表1所示。 Table 1 Performance evaluation index system of a video conference syste 某型视频会议系统性能评价指标 第一层次指标 第二层次指标 视频会议终端(u 1 ) 端口要求(u 11 ) 音视频指标(u 12 ) PC输入分辨率(u 13 ) 多点会议控制器(u 2 ) 网络接口单元(u 21 ) 音视频处理器(u 22 ) 数据处理器(u 23 ) 传输网络(u 3 ) 速率和带宽(u 31 ) 吞吐量(u 32 ) 网络管理软件(u 4 ) 网络管理功能的覆盖程度(u 41 ) 网络管理协议的支持程度(u 42 ) 网络管理的容量(u 43 ) 表1. 某型视频会议系统性能评价指标体系
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user: 3. 确定各层次指标权重 3.1. 确定指标权重的方法 在某型视频会议系统性能评价指标体系中，各因素对系统性能的影响程度不同，用权重来表示它们在系统中的重要性，则各指标权重的合理性，决定了性能评估的真实性和可依赖性。确定权重的方法很多，这里采用层次分析法 [ 7 ] (AHP法)与专家组决策法(Delphi法)相结合的方法确定。 具体步骤如下： 1) 为克服一位专家确定指标权重时带有的主观性问题， 首先采用Delphi法让多位专家同时确定两两指标间的相对重要程度。指标间的相对重要程度按美国运筹学家萨提(Satyr)根据心理学原理提出的1~9标度赋值法 [ 8 ] (标度值1、3、5、7、9分别表示甲相对乙同等、稍微、明显、强烈、极端重要)。由此构造 第 r ( r = 1 ， 2 ， ⋯ ， s ) 位专家的两两比较判断矩阵： C r = ( c i j r ) n × n ，式中 c i j r 表示指标i相对于指标j的重要程度。 2) 对于不同专家的意见，采用几何平均法进行归类处理。参与性能评估的专家共s位，则反应s位专家认为指标i比指标j重要的综合值为： a i j = ( ∏ r = 1 s c i j r ) 1 / s ，由此得出综合判断矩阵 a = ( a i j ) 4 × 4 以第一层次指标为例，征求专家决策组对某型视频会议系统性能的评定意见并采用以上方法处理后得出其判断矩阵A的形式如表2所示。 Table 2 Judgement matrix 视频会议终端(u 1 ) 多点会议控制器(u 2 ) 传输网络(u 3 ) 网络管理软件(u 4 ) 视频会议终端(u 1 ) 1 2 2.5 1/3 多点会议控制器(u 2 ) 1/2 1 2 2/3 传输网络(u 3 ) 1/2.5 1/2 1 1/2 网络管理软件(u 4 ) 3 1.5 2 1 表2. 判断矩阵A 4) 求出判断矩阵的最大特征根对应的特征向量，即为评价指标的重要性排序。步骤如下： ① 将矩阵每一列进行归一化处理 a i j ¯ = a i j ∑ k = 1 n a k j ， i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 得到归一化矩阵 A = ( a i j ¯ ) n × n ，即 A = [ 0.21 0.4 0.33 0.13 0.1 0.2 0.27 0.27 0.08 0.1 0.13 0.2 0.61 0.3 0.27 0.4 ] ② 将归一化后的矩阵按行相加得： w i ¯ = ∑ j = 1 n a i j ¯ ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 即 w 1 ¯ = 1.0707 ， w 2 ¯ = 0.8354 ， w 3 ¯ = 0.5149 ， w 4 ¯ = 1.5789 。 ③ 将列向量 正规化处理： w i = w i ¯ ∑ j = 1 n w j ¯ ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 得 w 1 = 0.2677 ， w 2 = 0.2089 ， w 3 = 0.1287 ， ，则 w ¯ = [ w 1 ， w 2 ， w 3 ， w 4 ] T 即为所求的特征向量。 ④ 计算矩阵的最大特征值 λ max λ max = ∑ i = 1 n ( A W ) i n W i A W = [ 1 2 2.5 1 / 3 1 / 2 1 2 2 / 3 1 / 2.5 1 / 2 1 1 / 2 3 1.5 2 1 ] [ 0.2677 0.2089 0.1287 0.3947 ] = [ 1.1388 0.8633 0.5376 1.7685 ] λ max = ∑ i = 1 4 ( A W ) i 4 W i = 1.1388 4 × 0.2677 + 0.8633 4 × 0.2089 + 0.5376 4 × 0.1287 + 1.7685 4 × 0.3947 = 4.2611 3.2. 一致性检验 权重分配是否合理，需对判断矩阵进行一致性检验。 1) 计算判断的一致性检验指标C.I有： C . I = λ max − n n − 1 2) 确定平均一致性指标R.I。可查表3获得。 Table 3 Random Consistency Index R. 阶数n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R.I 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 表3. 随机一致性指标R.I 3) 计算一致性比例C.R。 C . R = C . I / R . I 。当C.R < 0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的。反之，当C.R ≥ 0.1时，应该对判断矩阵作适当修正，以保持一定程度的一致性。本判断矩阵中 C . I = λ max − n n − 1 = 4.2611 − 4 4 − 1 = 0.087 C .R = C .I / R .I = 0.0967 < 0.1 判断矩阵具有满意的一致性指标。 3.3. 计算第二层次指标权重 计算方法同上，具体值分别见表4~6。 Table 4 The weight calculation of the second level index u11， u12 and u1 u 11 u 12 u 13 W 1 u 11 1 2 3 0.5433 u 12 1/2 1 1/1.5 0.21 u 13 1/3 1.5 1 0.2467 表4. 第二层次指标u 11 ，u 12 ，u 13 权重计算 注：λ max = 3.0743；C.I = 0.0372；R.I = 0.58；C.R = 0.0641 < 0.1。 Table 5 The weight calculation of the second level index u21， u22 and u2 u 21 u 22 u 23 W 2 u 21 1 1/2.5 1.2 0.2308 u 22 2.5 1 3 0.5769 u 23 1/1.2 1/3 1 0.1923 表5. 第二层次指标u 21 ，u 22 ，u 23 权重计算 注：λ max = 3.00；C.I = 0.00；R.I = 0.58；C.R = 0.00 < 0.1。 第二层次指标u 31 ，u 32 的权重直接两两比较得： W 3 = [ 0.5 ， 0.5 ] 。 Table 6 The weight calculation of the second level index u41， u42 and u4 u 41 u 42 u 43 W 4 u 41 1 4 1.5 0.5171 u 42 1/4 1 1/3 0.1243 u 43 1/1.5 3 1 0.3586 表6. 第二层次指标u 41 ，u 42 ，u 43 权重计算 注：λ max = 3.0015；C.I = 0.00075；R.I = 0.58；C.R = 0.0013 < 0.1。