DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 结语 本文针对武汉地区新冠疫情，修正传统SEIR传染病模型，建立符合新冠病毒传播特性的SEIHCD模型，对易感者、潜伏者、普通感染者、重症感染者、治愈者和病亡者的实时变化进行研究。 相较于传统模型，首先在模型上有所创新。假设潜伏者也具备传染能力，将感染者细分为普通感染者和重症感染者，移出者被具体细分为治愈者和病死者。此外，传染动力系统的模型参数非常数也是本文与传统研究显著不同之处。本文分三阶段分别对武汉疫情进行研究，重点考查人为干预对疫情发展的影响。 基于通报数据，对缺失数据进行处理，通过搜索算法得到武汉地区在该传染动力系统中有效总人数。针对数据突增，利用指数模型对普通感染者人数进行拟合，将突增数目回放到之前，得到更符合实际的每日数据。利用预处理所得数据，结合各阶段各群体初值，以最小二乘法为准则，分三阶段进行参数反演，得到各阶段下表征隔离力度和救治水平的模型参数估计值。利用所估参数，代入所建方程组，利用数值分析求解模型，得到各群体实时数量变化。结合通报数据，做出各阶段的普通感染者和治愈者的对比图。 此外，做出治愈率和死亡率的时序图，就武汉地区三个阶段的防控力度、救治水平对疫情发展规模的影响进行分析。武汉地区疫情在2月19日附近出现拐点，普通感染者的数量在该点达到峰值。该日所对应的易感者人数为一个阈值，在该传染动力系统中，若易感者的初始数目大于该阈值，则传染病会呈现扩大的趋势，即感染者的数目会先增大后减少。相反地，如果易感者的初始数量小于该阈值，该传染病则会消退，感染者的数量会呈现单调下降的趋势。 最后，对隔离力度进行扰动分析，模拟出武汉地区在隔离力度更大和更小时疫情规模的趋势走向，利用图像直观展现防控隔离的重大意义。根据计算结果和图像，三阶段武汉地区防控力度逐渐升级，隔离力度不断加大，治愈率总体呈现大幅上升。 综上所述，本文利用2020年1月10日至2020年4月7日武汉地区的疫情通报数据，修正SEIR模型从而建立SEIHCD模型，经数据预处理，分三阶段估计出模型参数并求出各群体模拟实时数量。做出图像，就模型参数、治愈率和死亡率等变化分析隔离力度对疫情规模的影响，进行阈值分析和隔离力度扰动分析，对武汉防控成果给予充分肯定。但由于新冠病毒是一种新型病毒，人类对其了解还并不全面，因此其传播特点可能并不单一和稳定。例如不同人群出现了长短不一的潜伏期，目前还出现无症状感染者的报道。对于患病后康复治愈的人是否对该传染病免疫，我们也尚不能给出定论。因此，这些都是本文研究可以进一步深化和改进的方向。 在给予武汉抗疫经验充分支持的同时，也需要指出的是，武汉抗疫过程并非无可挑剔，如更早实施武汉“封城”，疫情发展规模则会进一步被缩小。如果对武汉疫情发展阶段进行重新分段，将武汉“封城”后的估计参数代入2020年1月23日前的重新划分的阶段，可以实现对疫情规模的进一步控制。 本研究既是对武汉地区疫情的回顾，也用武汉抗疫经历为未来公共卫生和传染病防控给出经验借鉴。疫情无情，人间有爱。我国对新冠疫情的抗击似乎已经走入尾声，但是这个尾巴到底有多长暂时还无法确定。目前外防输入，内防反弹的形势仍然严峻，因此需要全国上下齐心抗疫，继续保持警惕，珍惜隔离防控打下的宝贵成果！
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user: 摘 要 社会善念是指个体所具备的良好品质反映在人际互动情境中能够感知他人状态，愿意尊重对方选择、做出让渡权利行动的善意。本文试图理清社会善念的概念内涵并追根溯源其理论基础，从表现特征、测量范式、认知加工特征和相关因素进行了综述。已有研究表明，社会善念具备特质和状态的表现特征；研究范式应关注文化背景的影响，且社会善念具备直觉或控制加工的认知特征。在影响因素方面，除了传统的认知、人格影响因素外，更关注社会环境因素的影响。最后，本研究强调未来研究应着重考察社会善念的特质状态结构、研究范式的中国化和潜在的影响机制等方面。 关键词 :社会善念，特质状态，测量方式，认知加工 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 社会善念是由荷兰自由大学的研究团队最先提出并进行一系列相关研究(Van Doesum， Van Lange， & Van Lange， 2013)。国内学者最初将其应用于感知层面与合作行为的研究(窦凯，2016)，后来其他学者逐渐开始探究其相关研究领域。本文从社会善念的概念基础、研究现状和未来展望等角度系统阐述社会善念研究的发展历程，以期推进该领域的深入探索。
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user: 2. 社会善念的概念基础 2.1. 基本概念 从概念的来源看，社会善念出自英文social mindfulness，最初直译成社会正念。用作者的观点来说，就是人们怎样以一种注意关注的方式，社会化地建构了一个情境(Van Doesum， 2016)。换句话说，就是用正念方式关注社会交际环境。由于这个概念较新，所以存在很多争议。研究表明，“社会正念”与正念注意意识量表所测的正念水平没有显著相关(Van Doesum et al.， 2013)，同时Van Lange和Van Doesum (2015)也提出低的“社会正念”相当于“社会敌意(social hostility)”，而社会敌意对应的名词应该是社会善念，而非社会正念。结合心理学报编委所提出的专业建议，国内学者最初发表在心理学报和心理科学的论文中，将社会正念修改为社会善念(窦凯，刘耀中，王玉洁，聂衍刚，2018a；窦凯，聂衍刚，王玉洁，刘耀中，2018b)。考虑到我国当前的社会背景，以及正念所具有的佛学教义，本文认为采用心理学专家所认可的社会善念这个概念能更好地反映其背后的意义，更适合学术表达，也符合中国本土化特色。 从概念的内涵看，最初提出者将社会善念界定为“个体做出顾及他人的选择，这种选择包含了善意关注他人控制结果的技能和意愿”(Van Doesum et al.， 2013: p. 86)。之后，又基于相互依赖理论进一步指出，社会善念是指个体在人际交往中善意关注、尊重并保护他人选择需要和权利的倾向，对建立良好的人际关系和团队关系有重要作用(Van Doesum， Van Prooijen， Verburgh， & Van Lange， 2016)。国内学者基于前人研究，对社会善念进行了操作性界定：“个体在社会决策过程中对‘关注他人’的自我控制，即有意识地识别情境中他人可支配的选项，可理解为一种心智技能；并愿意做出不限制他人选择的决策，可理解为一种意愿动机”(窦凯，聂衍刚，王玉洁，张庆鹏，2017)。 纵观国内外关于社会善念的概念阐述，研究者均强调一种情境、两种能力。一种情境即人际互动情境；两种能力：感知技能——能够觉察他人状态的知觉能力，意愿动能——尊重对方并做出选择权让渡的意愿表达。此外，有研究者指出社会善念具有低成本的亲社会(low-cost prosociality)特征(Van Lange & Van Doesum， 2015)，是一种自发主动的亲社会特质(Van Doesum， 2016)。具有宜人性、共情、利他等良好品质的个体，更容易主动觉察对方处境，从而做出让渡选择的行为，获得他人信任和好感，增进人际关系(Van Doesum et al.， 2019)。由此推测，个体具备的某种内在积极品质，促进了个体在互动情境中的感知技能和意愿表达。 综上，本文把个体所具备的良好品质反映在人际互动情境中能够感知他人状态，愿意尊重对方选择、做出让渡权利行动的善意定义为社会善念。 2.2. 概念辨析 基于社会善念属于比较新的概念，对其与正念、善良及其他亲社会行为进行简要辨析如下：社会善念是亲社会动机的一种，是对关注他人感受并愿意做出善意决策的意念。其背后的驱动力不是提高自身意识的能力倾向，而是将这种感知技能与社交互动情境相结合，提升社会关注意识。而正念存在于当下，是通过当下有目标的时刻注意，不加任何判断地将经验一刻一刻展现出来的意识，更多的是关注自身意识能力的提高。 同时，社会善念中的“善念”与“善良”的概念确实存在一定的重叠，两者都具有反映个体亲社会倾向的良好品质；但两者又有一定的区别，善良更多表达的是一种个体内在稳定的人格特质，可以理解为“大善”。而社会善念以个体本身良好品质为基础，聚焦在人际互动环境中的感知技能和意愿表达，可以理解为“小善”。因此，社会善念既体现个体的善良特质，又强调善念的认知注意，是一种将个体优良品格付诸于人际交互环境中做出善意决策的修善之念。 此外，社会善念和其他亲社会行为(例如，利他、互惠、公平、信任等)也存在一定的概念重叠，它们都是亲社会的一种，都旨在为他人谋便利，都具有善意表达；但从更细致的内涵、能力、动机、外部环境等方面又有所不同。从内涵上讲，这些传统的亲社会行为忽略了亲社会性的一个重要方面：感知他人的需要。而这恰恰是社会善念的核心之一。从能力上讲，执行功能可能是社会善念不同于传统亲社会行为的基础认知能力(Van Doesum等，2013)。从动机上讲，社会善念是基于个体自身优良品格的意念表达，是让渡选择权的意愿或动机，是被人际交互环境的实际存在所激发和增强的(Van Doesum， 2016)。从外部环境上讲，传统的亲社会行为偏重在社会环境下个体的自我表现，但社会善念更加关注人际交互的环境，更多地顾及到他人的感受，体现在与对方互动的过程中所表达出来的善念。 2.3. 理论基础 社会善念的构建深深植根于相互依赖理论(Interdependence Theory) (Van Lange & Balliet， 2015)，同时在过程中体现自我决定理论(Self Determination Theory) (Deci & Ryan， 2002)的思想。 相互依赖理论适用于人与人之间相互依存的情况，假设任何人际情境的结果都取决于有能力产生影响的个人决定，关注人们在其情境表现和个人动机方面的个性差异。社会善念概念充分契合了相互依赖理论的模式，即决策是随后而不是同时做出的——“先是你，然后是另一个人”。这使社会善念更多关注过程而不是结果。同时，相互依赖理论关注情境，注重在人际互动情境下所体现出来的感知技能和意愿表达。尽管从一个依赖矩阵到另一个依赖矩阵转换的可能性相当复杂，但是社会善念要求人们至少具有一定程度的“如果，那么”感知能力和善意表达，并且愿意尊重并保护对方选择的权利(Van Doesum， 2016)。总之，自我依赖理论强调的是环境，是结构，是互动转换适应的矩阵，是人与人的相互影响。而社会善念就是在这个相互依赖中产生，强调人际环境，强调感知能力和善意表达，强调相互影响的意愿，这是基础。 同时，在社会善念决策的过程中体现了自我决定理论，即个体具备在环境中感知他人的能力，并能够做出善意决策，就相当于给予对方更多的自主控制权，满足他人基本需求，有利于个体和他人身心健康。具体而言，第一人对多重物品的选择将视为社会善念，因为它使第二人也具有相同的控制权。但是，如果第一人选择了唯一物品，那么也就移除了第二人的控制权。而第一人对第二人授予这种控制权具有亲社会动机(Magee & Langner， 2008)，因为它允许另一方在条件允许的情况下对结果具有尽可能多的自主控制权，在这个过程中即体现了自我决定理论，满足了个体的自主需求(Deci & Ryan， 2002)。因此，为他人提供一定程度的自主权，被视为尊重他人的需求和观点，是一种社会善念的行为(Van Lange， Kruglanski， & Higgins， 2011)。
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user: 4. 社会善念研究的未来展望 4.1. 特质–状态结构验证 社会善念属于一个新兴的概念，其背后的理论基础为互相依赖理论，提出者的内涵界定更多从人际交互的角度探究个体感知他人状况并能让渡选择的善意表达，具有一定的状态特征(Van Doesum et al.， 2013; Van Lange & Van Doesum， 2015)，但也有研究者通过分析表明社会善念也具有相对的稳定性，有类特质的属性(Mischkowski et al.， 2018；窦凯等，2017)。虽然有研究者试图通过分析社会善念与人格特质(例如诚实–谦恭、宜人性等)的关系来探讨其内部结构(Van Doesum et al.， 2019)，但是到目前为止，仍然没有具体研究对特质类型的社会善念进行心理结构的探究，特别是基于中国文化的大众视角下的社会善念内在结构。结合当前人格与社会心理学的研究主题之——中国文化背景下的人格与社会行为特征，未来研究可将社会善念的特质和状态表现特征作为研究主题，并对其进行心理结构的探索和分析。 4.2. 个体层面本土化测量 目前主要以Van Doesum等(2013)提出的经典SoMi范式为基础，开展个体社会善念和感知社会善念控制等方面的测量。同时，研究者也提出了社会善念的文化差异性，例如在西方个体主义文化和东方集体主义文化背景下，相应的社会善念测量是否具有差异(Van Doesum et al.， 2013; Van Lange & Van Doesum， 2015)，国外有研究尝试进行了经典SoMi范式的改编(Mischkowski et al.， 2018)；国内也有学者对经典范式的物品进行了本土化处理，并以此为基础开展了感知社会善念的控制实验(Dou et al.， 2018；窦凯等，2018a；窦凯等，2018b)。但从个体层面开展社会善念的研究仅有几篇硕士论文，其信效度有待进一步验证。因此，未来研究很有必要从个体层面、本土化视角开发社会善念科学有效的测量工具。 4.3. 认知加工机制探究 考虑到社会善念关键核心的内涵在于认知特征。有研究者提出未来研究应探索抑制和其他认知技能在社会善念中是否真正起作用以及在何种程度上起作用(Van Doesum et al.， 2013)。社会善念不仅仅是一种动机状态，还与某些可以激活认知成分和神经机制的社会心理密切相关。因此，社会善念很可能受到认知控制相关变量(例如认知负荷或时间压力)的影响，并且与执行控制相关联(Van Doesum， 2016)。未来研究可进一步验证认知过程控制对社会善念的潜在影响将有助于解开社会善念理论构想与三种亲社会认知观点的关系，从而更全面地阐明社会善念的认知特征。 此外，当前社会善念的研究仍处于社会行为学研究范畴，未来应该增加脑电、认知神经方面的研究。当前已有研究者采用功能性磁共振发现，具有社会善念的选择与右侧顶叶皮层和尾状核的活动有关，而没有社会善念的选择与左侧前额叶皮层的活动有关(Imke et al.， 2019; Lemmers-Jansen et al.， 2018)。 4.4. 相关因素及影响机制探索 与社会善念有关的前因后效因素较多，未来的系列研究均可将这些因素考虑在内，系统研究认知、人格、环境、情绪等因素对于社会善念的影响。 有研究者提出，除考虑情境激活的认知过程控制外，还应考虑个体亲社会特质的调节(Mischkowski et al.， 2018)。前人研究表明，认知过程控制对亲社会行为的影响主要是由具有亲社会倾向的个人所体现(Ashton & Lee， 2007; Ashton， Lee， & De Vries， 2014)。研究表明了具有亲社会价值取向或较高的诚实–谦恭水平的人比那些具有亲自我倾向的人更可能以认知处理方式为条件(Dorothee & Andreas， 2016)。从这些研究可以看出，认知过程控制对社会善念的潜在影响可能会被个体的亲社会特质所调节。尤其对于亲自我个体，无论认知过程如何控制，社会善念通常都较低。相比之下，对于亲社会个体，社会善念会因为认知过程控制而有所不同。因此，未来研究认知过程控制对社会善念的影响时，可从人与环境的相互作用考虑潜在的人格变量在其中的作用。 同时，研究表明，社会善念与合作、信任等正向行为，以及敌意、仇恨等负向行为均有关系(Van Lange &Van Doesum， 2015)，而其影响这些行为的内部机制需要更进一步的尝试探索，也需要更多的重复论证。 综上，随着当前社会心理学的发展，其对理性经济人的研究有了新的贡献和挑战(彭凯平，2009)。未来可以社会善念所反映的低成本小善为契机，结合竞争合作转换、社会互动秩序、文化价值观等多层面，采用更多的研究方法综合探寻其内涵本质以及对其他社会行为的影响机制，以期解决更大的社会问题。
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user: 摘 要 介绍了某135 MW等级高背压供热机组利用低压旁路供热的方法和系统设计，由机组高背压改造后的性能试验，得到机组高背压供热状态下各工况运行的性能指标，作为低压旁路供热性能分析的依据。在123 MW、110 MW、77 MW三个典型试验工况下，机组利用低压旁路供热，热化发电率降低28%~31.2%，凝汽器供热量增加51%~58%，全厂供热安全系数提高7.2%~10.4%；机组最低电负荷由77.36 MW降低到60.03 MW，约为高背压改造前额定功率的44.47%，小于纯凝状态锅炉的最低稳燃负荷。机组实施低压旁路供热改造后，供热能力增加，最低电负荷降低，机组调峰区间扩大，提高了低电负荷调度的灵活性。 关键词 :热电联产，高背压供热，低压旁路，供热能力，调峰能力 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 居民供热作为民生工程，为满足热用户的采暖需求，热电联产企业需要按照热网最大热负荷运行。近10年，随着国家节能减排形势的发展，以及城市居民供热量的快速增长，北方城市出现了许多大容量高温循环水供热机组。华能烟台电厂于2009年首次在150 MW机组上完成了提高凝汽器背压的技术改造，为超高压135 MW~150 MW等级机组的高背压循环水供热改造进行了有益的探索 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]；2011年华电国际十里泉发电厂首次在135 MW机组上进行了“双背压双转子互换”的供热改造 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。据不完全统计，目前在全国范围内已有近30台135 MW、200 MW、300 MW等级的机组实施了双背压双转子互换循环水供热技术改造 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。 机组高背压循环水供热将原来从冷却塔排入自然界的热量回收利用，节约供热用蒸汽，提升了供热能力，提高了汽轮机组的经济效益 [ 12 ] [ 13 ]。抽凝机组、纯凝机组高背压供热改造后，供热能力达到较高的水平，但实行“以热定电”的运行方式，运行方式和调节方式单一，如135 MW等级的纯凝机组高背压供热改造后，采暖季节，机组负荷变化区间为90 MW~125 MW，机组运行的灵活性和调峰能力降低。“三北”地区，供热机组的台数和装机容量都占有相当大的比例，导致采暖季节热电负荷矛盾，为了保证居民采暖需要，近几年北方区域普遍存在弃风现象。高背压循环水供热机组的调峰区间更小，大量高背压循环水供热机组的出现加剧了电热负荷矛盾，因此迫切需要解决其供热工况下灵活性和调峰能力差的问题。 利用机组高、低压旁路供热，能够提高机组的供热量，降低机组供热工况下的电负荷，提高机组低负荷下的调峰能力。某发电企业以超临界350 MW抽凝机组为研究对象，对比分析了典型汽轮机旁路供热方案的技术特点，研究了汽轮机高低旁路联合供热方案对供热机组热电解耦特性及供热能力和电负荷调峰能力的影响 [ 14 ]。对于135 MW等级高背压供热机组，由于其容量小、供热能力较高，企业一般不再考虑提升其供热能力的方法。本文对135 MW高背压循环水供热机组热力系统进行改造，利用低压旁路供热，提高了凝汽器供热量和机组的调峰能力。
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user: 2. 机组本体和旁路技术规范 2.1. 机组技术规范 某发电公司一期建有2台135 MW纯凝机组，于2012年、2015年改造为高背压循环水供热机组。采暖季节，1号机组高背压纯凝运行，2号机组高背压抽凝运行，两台机组都承担基本热负荷，调峰能力有限。1号汽轮机组改造后高背压纯凝工况技术规范如表1所示。 Table 1 Technical specification of unit 1 after high back pressure refor 项目 单位 参数 项目 单位 参数 型号 / N123-13.24/535/535 额定功率 MW 122.372 主汽压力 MPa 13.24 主汽温度 ℃ 535 额定进汽量 t/h 435 再热蒸汽压力 MPa 2.44 再热蒸汽温度 ℃ 535 排汽压力 kPa 49.3 循环水流量 t/h 7700 循环水进水温度 ℃ 55 循环水出水温度 ℃ 78 热耗率 kJ/kW∙h 3638.55 表1. 1号机组高背压改造后技术规范 2.2. 低压旁路及减温减压装置技术参数 机组设置30%的低压旁路，旁路减温水来自于凝泵出口的凝结水。进入低压旁路的再热蒸汽经过减温减压后进入凝汽器。低压旁路与减温减压装置设计参数如表2所示。 Table 2 Design parameters of low pressure bypass and temperature and pressure reducing devic 项目 节流前后压力 MPa 减温前后温度 ℃ 蒸汽流量 t/h 减温水量 t/h 低压旁路 2.295/0.588 535/160 120 20 减温减压装置 0.588/0.294 160/70 220 15.5 表2. 低压旁路与减温减压装置设计参数
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user: 3. 汽轮机低压旁路供热方案研究 3.1. 低压旁路供热方案选择 发电企业内一、二期供热系统如图1所示。一期两台135 MW机组利用高温循环水供热，承担基本热负荷，供热量较大，热网循环水经过1号、2号机组凝汽器加热以后，少量进入一期机组的供热首站，经2号机组中低压缸连通管抽汽加热后，与大部分热网循环水混合，进入厂内的热网首站，经过3号、4号300 MW等级机组抽汽二次加热后，供给外部供热管网。 图1. 厂内供热系统示意图 一期两台135 MW机组利用高温循环水供热，供热量较大，缺点是调峰灵活性降低，调峰区间变小。但基于机组主要承担基本热负荷，调峰的灵活性要求低，而且2号机组已经有中低压缸连通管抽汽，具有一定的调节热负荷和电负荷的能力，因此只进行1号机组低压旁路供热改造设计。低压旁路供热有两种方案可供选择，第一种方案是低压旁路直接排汽到机组凝汽器：机组低压缸喷水系统进行改造，按照低压旁路的最大通流量设计喷水流量，扩大凝结水泵出口到凝汽器喉部喷水管道管径，机组再热蒸汽经减温减压后直接排到凝汽器，与低压缸排汽共同加热热网循环水，扩大凝汽器供热量。第二种方案是对低压旁路进行改造，低压旁路外供蒸汽至1号、2号机组供热首站：低压旁路门后抽出的蒸汽经减温减压后的参数与2号机组中压缸排汽相同，供汽到1号、2号机组的供热首站加热两台机组的凝汽器出水，扩大机组抽汽供热量。 以上两种低压旁路改造方案中的低压旁路供蒸汽方案，需要从低压旁路阀后加装蒸汽管道和有关阀门到1号、2号机组的供热首站，系统改造工作量和投资较大，优点是加热温度较高的凝汽器出水，能量的梯级利用效率比直接加热低温的凝汽器进水高。低压旁路直接排汽到凝汽器方案，需要对低压缸喷水系统进行改造，扩大喷水管道管径，增加凝泵出口到低压缸的喷水量，直接对原设计的喷水系统进行改造，投资较小，系统简单。因此采用低压旁路排汽到凝汽器方案对机组进行改造，扩大凝汽器供热量。 3.2. 低压旁路供热系统设计 机组设计低压旁路及减温减压系统如图2所示。再热蒸汽经过低压旁路门后，与旁路减温水混合后减温减压进入凝汽器，旁路减温水来自于凝泵出口凝结水；混合蒸汽进入凝汽器后，经过减温水二次减温减压，排到凝汽器喉部。 图2. 低压旁路及减温减压系统图
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user: 5. 结论 高背压供热机组属于热电联产机组，遵循“以热定电”的运行方式，限制了机组最低电负荷，同时由于机组改造后提高凝汽器背压运行，机组最大出力比正常背压工况低。上述135 MW机组高背压供热改造后，在采暖季节，高背压纯凝供热工况运行的调峰区间为90 MW~123 MW，比改造前的调峰区间小，尤其是低负荷工况不能满足改造前的50%额定工况。本文提出了利用机组低压旁路供热的方法和系统设计，机组利用低压旁路供热，热化发电率降低28%~31.2%，凝汽器供热量增加51%~58%，全厂供热安全系数提高7.2%~10.4%。在试验的最大主蒸汽流量条件下，发电出力由旁路改造前的123.4 MW下降到改造后的97.24 MW，凝汽器的供热量由210.287 MW增加到317.318 MW；机组最低电负荷由77.36 MW降低到60.03 MW，约为改造前额定功率的44.47%，小于纯凝状态锅炉的最低稳燃负荷。机组实施低压旁路供热改造后，供热能力增加、最低电负荷降低，机组调峰区间扩大，提高了低负荷调度的灵活性，调峰能力提高明显。
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user: 摘 要 本文通过探讨规模推进后，拼购电商的用户接受度的变化及对其影响因素的影响，验证拼购电商模式是否具有可持续发展的生命力，并为营销人员提供相应的建议；对相同的受访者进行时隔半年的两次调研，结合动机理论和评价体验理论，以用户接受度为因变量，以功效性因素、享乐性因素和社交因素为自变量，通过SEM构建用户接受度模型；研究表明，随着规模的推进，用户接受度有上升的趋势，功效性因素的影响被削弱，享乐性因素由负向作用变为正向作用，影响程度被加强，社交因素由负向作用变为正向作用，影响程度被削弱。由此建议弱化功效性营销，强化享乐性营销，注重两者的结合使用，同时为用户在平台上建立弱相关的社交关系。 关键词 :拼购电商，用户接受度，SEM，规模变化 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近几年来，中国电子商务发展迅速，无论是发展规模，还是商业模式的创新都领先世界。其中最具有代表性的便是社交电商。在社交电商中，发展规模最大且最具特色的当属拼购电商。拼购电商得以迅速发展，其原因是：传统电商的增长空间被逐步压缩，表现为用户之间、用户与平台之间交互关系弱，用户黏性低，用户转移多和获客成本逐年增长；其次是消费者的购买行为和购买习惯的转变，在这个商品种类丰富的时代，人们精力与关注意愿的有限性决定了挑选商品产生困扰的必然性，同时由于不能及时而全面地了解到新产品的出现，导致无法得到更优的商品需求匹配，给推荐购物带来了机会和机遇；最后是对社会闲置资源的碎片化共享，硬件可以被共享，供应链、物流、仓储、服务这些资源数字化后也可以被共享，那么人与人之间的社交链可以作为商品渠道被共享，人与人之间的社交圈可以作为商品促销空间被共享。然而拼购电商的社交裂变既是它快速发展的助力，也可能是发展的阻碍。当社交链与社交圈的资源被过度共享时，甚至影响了原有的社交功能后，用户会对拼购电商的宣传与传播表现出不满意的态度，进而对拼购电商造成负面的口碑效应 [ 1 ]，会阻碍潜在用户的进入，影响现有用户的持续使用意愿 [ 2 ]。故本项目探究拼购电商用户接受度，既包括现有用户，也包括潜在用户。随着拼购电商规模的推进，社交链与社交圈的资源共享情况会加剧，进而会影响用户的接受度。同时规模的推进会完善平台的建设、商品质量的把控，营销组合的创新，也会作用于用户的接受度。 本项目在时间维度上分为两个阶段，时间跨度为半年，选择拼多多作为拼购电商的代表电商。由于结构方程建模为研究人员提供了充足的手段来评估和修改被检查结构之间的关系，为进一步发展理论提供巨大的潜力 [ 3 ]，因此它在社会科学领域得到了广泛的应用，同时SEM建模发表的论文评价比较高，影响力较大，故本项目采用SEM建模的方法，结合动机理论和评价体验理论，归纳功效性因素、享乐性因素和社交因素三个自变量，以用户接受度为因变量构建模型，对比两个阶段中各变量影响程度的变化情况，对用户接受度的演变进行分析。
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user: 2. 第一次建模与调研 2.1. 第一次调研 第一次调研的时间节点为2019年5月，通过问卷星发放，发放时间段为两个星期。在受访者的选择上，本项目主要在大学生群体中进行调研，大学生是电商平台的消费主力军，且接受新事物的能力较强，因此调查大学生群体的接受度可以反映拼购电商的未来发展和最乐观的情况。 本次调研收集到的有效问卷为335份，使用调研者的QQ号作为其身份标签，方便第二次回访调研，为了吸引填写，对其中10%~20%的填写者进行现金抽奖。排除其中的无效QQ号，经统计一共有289个有效身份标签，将这289个受访者作为下一次调研的目标。 2.2. 调研结果 图1和图2均来自本项目的前一篇论文 [ 4 ]，《基于动机理论的拼购电商用户接受度调查研究》。 由图1可知：用户接受度随着用户介入程度的增加而增加，没有接触过拼购的用户对拼购电商的接受度最低，正在使用拼购电商的用户接受度最高，由此反映可以增加用户对拼购或者拼购电商的尝试，增强用户接受度。 图1. 用户接受度变化图 图2为第一次调研的用户接受度模型，根据消费者动机理论和相关学者的研究 [ 5 ]，以功效性动机(FM)、享乐性动机(HM)、社交动机(SI)、地域差异和用户参与参与程度五个变量探究用户接受度，其中用户参与和地域差异为外生变，FM、HM、SI和用户接受度为潜在变量，每个潜在变量有3个以上的观察变量。由图可知：模型的卡方与自由度比为3.884，GFI大于0.8，RMSEA小于0.1，模型的配适度勉强可以接受。在影因素中，FM、SI和用户参与对用户接受度影响较大，地域差异几乎不影响用户接受度，HM对用户接受度影响较小，其中FM和用户参与正向影响用户接受度，SI和HM负向影响用户接受度。
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user: 3. 第二次调研与模型修正 3.1. 第二次调研 第二次问卷发放的时间为2020年1月，调研者为第一次调研中可回访的289个受访者，通过问卷星发放，一共回收250份问卷，以填写时间大于50s作为筛选条件，剔除45份无效问卷，剩下205份有效问卷，回访率为70.9%。 图2. 用户接受度影响因素模型 3.1.1. 变量修正 为了改进模型，剔除外生变量的影响，同时参考Bollen提出的每个构面至少要有3个题目，5-7个最佳，故在第一次研究的基础上，对每个构面增添1~2个题目。为了丰富构面的组成，本项目参照了评价体验理论的模型，将评价体验划分为经济利益评价，心理感知评价和社交关系评价，结合动机理论的功效性动机、享乐性动机和社交影响，由下表1所示： Table 1 Factors influencing user acceptanc 变量层次 具体变量 问卷关键词 参与动机 功效性动机 价格优惠 现金激励 享乐性动机 新奇、赶热闹 从众消费 社交影响 社交圈宣传 亲朋好友参与 评价体验 经济利益评价 经济利得(赚了/亏了) 心理感知评价 心理情感(开心/失望) 社交关系评价 人际、家庭关系(促进/削弱) 表1. 用户接受度影响因素 由观察变量可知，功效性动机与经济利益评价相似，都是从经济利得的角度切入，故可将其归纳为功效性因素；心理感知评价受功效性动机、享乐性动机和社交影响的共同影响，故不将其纳入用户接受度的影响因素中；社交影响和社交关系评价，都是从社交的角度出发的，故将其归纳为社交因素。综上所述，用户接受度的影响因素为：功效性因素、享乐性因素和社交因素。且为每个因素设计6个问题。 3.1.2. 构面修正 对每个因素组成的构面进行一阶CFA分析，从构面内的收敛效度和构面间的区别效度两个方面进行检验，同时利用修正指标，剔除不符合构面整体的题目，经整理，UA、FM、SI剔除了两个题目，HM剔除了三个题目，具体结果如下表2所示： Table 2 Convergence validity tes 构面 题目 参数显著性估计 因素负荷量 题目信度 组成信度 收敛效度 Unstd. S.E. t-value P Std. SMC CR AVE UA UA1 1.000 0.768 0.590 0.887 0.663 UA2 1.001 0.087 11.458 *** 0.778 0.605 UA3 1.121 0.084 13.316 *** 0.913 0.834 UA4 0.954 0.082 11.647 *** 0.789 0.623 HM HM1 1.000 0.824 0.679 0.904 0.759 HM2 1.092 0.070 15.684 *** 0.955 0.912 HM3 0.970 0.069 14.138 *** 0.828 0.686 FM FM1 1.000 0.868 0.753 0.926 0.760 FM2 1.041 0.061 17.043 *** 0.871 0.759 FM3 1.122 0.056 19.925 *** 0.952 0.906 FM5 0.962 0.068 14.220 *** 0.788 0.621 SI SI1 1.000 0.819 0.671 0.870 0.631 SI2 1.056 0.072 14.615 *** 0.925 0.856 SI3 0.997 0.081 12.235 *** 0.768 0.590 SI6 0.801 0.083 9.607 *** 0.637 0.406 表2. 收敛效度检验 由表2可知，每个题目都具有显著性，SMC都大于0.36，题目信度可以接受，CR在0.87~0.926之间，都大于0.7，说明内部一致性高 [ 6 ]，AVE在0.631~0.76之间，都大于0.5，说明收敛效度好。因此各个构面通过收敛效度的检验。 Table 3 Tests of discriminant validit AVE UA SI FM HM UA 0.663 0.814 SI 0.631 0.716 0.794 FM 0.760 0.645 0.548 0.872 HM 0.759 0.697 0.736 0.553 0.871 表3. 区别效度检验 由表3可知，各个构面的 A V E 都大于同一行和同一列中与其他构面的相关系数，由此说明各个构面间的区别效度良好。
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user: 4. 用户接受度演变分析 4.1. 描述性分析 选择第一次调查与第二次调查重合的受访者，针对其用户接受度进行描述性分析，结果如下图3所示。用户接受度呈上升趋势，均值上升了14.24%，中位数上升10.34%，众数不变。由此说明大学生群体对拼购电商的接受度增加。 图3. 用户接受度对比 4.2. SEM分析 将通过信度和效度检验的各个构面组合，对内生潜在变量设置残差，参照学者提出的相应指标，如CHI/DF， GFI， AGFI和RMSEA等检查模型配适度，构建的模型如下图4所示： 图4. 改进后的用户接受度模型 模型配适度的常用指标有卡方检验、卡方值比自由度、RMSEA、GFI、AGFI等。其中卡方比自由度的值最好小于3，RMSEA值小于0.1为可接受，小于0.07为最佳 [ 7 ]。CHI/DF小于3，GFI大于0.9，RMSEA小于0.1，模型配适度指标可以接受。改进后的模型中，HM， FM， SI对UA均呈正相关影响，其中SI的影响程度最大，回归系数为0.35，影响最小的是HM，回归系数为0.27。同时对比两个模型可知，规模变化后，功效性因素的影响程度被抑制，由原来的0.46变为0.30，享乐性因素和社交因素都变为了正向影响。 Table 4 Changes in the role of influencing factor 影响因素 第一次调研 第二次调研 作用方向变化 功效性因素 0.46 0.30 享乐性因素 −0.14 0.27 由负向变为正向 社交性因素 −0.54 0.35 由负向变为正向 表4. 影响因素作用情况变化 4.3. 演变分析 4.3.1. 用户接受度的演变 由以上调查结果可知，拼购电商用户接受度呈上升趋势。与第一次调查时相比，“拼单”一词使用更加普遍，社会接受度提高。例如，最近央视推出的“谢谢你为湖北拼单”，这里的“拼单”就是“网购”，就是“下单”，未必是拼团购买，但是用户对于“拼购”这一词汇的印象朝着正向发展，同时以拼多多为代表的拼购电商，在过去一段时间，服务于贫困地区的果农，为全面脱贫做出了突出贡献，使得拼购电商的公关形象得到了很大的提升。并且一年来，经典电商的拼购交易发展迅速，表明了众多企业对于拼购电商模式的认可。例如，京东拼购从京东商城中分离，以“京喜”品牌单独运作。由此说明拼购电商模式是具有竞争力的。 4.3.2. 影响因素的演变 由结构方程模型可知，用户接受度影响因素的作用程度有较大的变化。随着规模的推进，功效性因素的作用效果被抑制，享乐性因素和社交因素的作用方向发生变动，同时享乐性因素的作用效果被放大，社交因素被抑制。 由于拼购电商内部的完善，用户在满足了低价、质量可接受的产品需求后，会要求精神层面上的满足，而精神层面的满足表现在享乐性因素上。由享乐性因素的影响程度变化也可以反映这一点，首先拼购电商平台在未满足用户的基础需求时，享乐性因素表现为负向影响。随着电商平台制度的完善，商品质量和服务的保障加强后，享乐性因素呈现正面影响。同时由于竞争的加剧，各大电商平台也会进行功效性的营销，高竞争强度下会大大增加了用户期望的补贴额度，而在补贴额度变化不大的条件下，功效性因素的作用会被抑制。 而在发展的前期，拼购电商的病毒营销铺天盖地，加上负面舆论的影响，拼购电商与低廉、质量差联系了在一起，大学生用户不愿意同他人分享自己在拼购电商的购物，故社交因素呈现负向影响。随着“拼单”，“拼购”，“拼购电商”等词汇的公众印象变化，电商法的出台和微信等社交媒介对平台的管控，社交因素转变为了正向影响。而拼购模式和社交营销的普及，在社交媒体上利用社交资源进行品牌宣传和产品销售的形式变得十分常见，社交性因素已经不再是拼购电商的独有优势了，因此其社交性因素的作用被抑制。但社交性因素的正向影响可以进一步说明拼购电商模式是具有生命力和可持续发展的。
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user: 5. 结论与建议 5.1. 结论 由描述性分析可知，拼购电商用户的接受度是上升的，同时用户接受度呈上升的趋势，第二次调研与第一次调研相比，均值上升了14.24%，中位数上升10.34%，众数不变。对比第一阶段和第二阶段的用户接受度模型可知，各个影响因子的回归系数变化较大。随着规模的推进，功效性因素的作用效果被抑制，回归系数由0.46变化为0.30，享乐性因素和社交因素的作用方向发生变动，同时享乐性因素的作用效果被放大，社交因素被抑制，其中享乐性因素的回归系数由−0.14变为0.27，社交因素的回归系数由−0.54变为0.35。 5.2. 建议 5.2.1. 弱化功效性营销，强化享乐性营销 拼购电商的营销手段很大一部分是建立在功效性因素上的，比如说砍价免费拿、好友助力领取红包、百亿补贴等，但是随着拼购电商规模的推进，功效性因素的作用效果会弱化，而高竞争强度下用户期望的补贴额度会要求提高，故应当把重心放在享乐性营销上。如拼多多构建的虚拟社区，多多果园；每日的签到打卡奖励，通过提高平台的趣味性，注重功效性营销与享乐性营销相结合，提高用户粘性。 5.2.2. 为用户建立弱相关的社交关系 社交因素是拼购电商用户接受度的重要因素，随着规模的变化，社交因素由原本的负向影响变为了正向影响，同时影响程度被削弱。电商的本质活动是完成商品交易，社交因素在商品交易中的作用环节是分享和推荐，因此电商平台不能将精力用在用户关系的创建上，故我们建议拼购电商可以通过手机号、微信号的匹配引入用户的社交圈，在平台上创建弱相关的社交关系，如拼多多的拼小圈，将身边一起使用拼购电商的朋友聚在一起，只发布与拼购相关的动态。
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user: 摘 要 针对变分资料同化中目标泛函梯度计算复杂和实现困难等问题，研究了离散伴随敏感度计算优化技术。首先通过与梯度直接计算方法的比较，说明了伴随方程在变分资料同化中的重要作用，通过理论推导和分析展示了当分析变量维数特别巨大时伴随敏感度计算方法在计算效率方面的显著优势；其次考虑到在伴随敏感度计算中Jacobian矩阵是重要影响因素，结合大气预报方程组离散格式分析了伴随方程中Jacobian矩阵的稀疏性及非零元素分布特征；再次，针对变分资料同化中Jacobian矩阵的稀疏性给出了一种压缩存储策略；最后利用有向无环图对函数计算、切线性和伴随计算过程进行了表示，通过示例说明了基于计算图顶点消除的伴随代码优化技术，采用顶点消除方法对四维变分资料同化极小化过程中调用的热点伴随程序进行优化改进后，将大大减小计算量。 关键词 :资料同化，离散伴随方法，最优化，敏感度计算，Jacobian矩阵 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 资料同化的目标是通过融合时空分布不规则的多源观测信息，为数值预报模式提供最优初值条件 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。资料同化在大气、海洋、电离层、非线性动力系统和流体力学等众多领域已有广泛应用，对其计算技术的研究具有重要价值 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。四维变分资料同化方法(4D-Var)是目前国际上气象和海洋预报业务部门所使用的先进同化方法之一，在提高数值预报准确度方面已取得巨大成功。4D-Var本质上是一个以地球物理流体运动方程为约束条件的大规模最优化问题，解算结果是大气或海洋数值预报模式需要的初始条件以及其它参数(例如：模式误差、卫星观测偏差参数等) [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。一方面，随着大气、海洋科学和高性能计算机的快速发展，数值预报模式分辨率不断提高，同化系统分析变量规模已增长到10 9 量级甚至更大；另一方面，物理和化学过程参数化方案、各种非线性观测算子的引入增加了目标泛函的复杂性。上述原因导致在变分资料同化中敏感度信息(即目标泛函关于控制变量的梯度)计算成为一个具有挑战性的科学难题。虽然基于伴随方程的敏感度计算方法在理论上具有优势，但是在实际具体应用中存在一系列问题。首先，伴随方程方法主要分为两类：连续和离散方法，两者各有优缺点，在变分资料同化中是选择使用连续伴随方程方法还是离散伴随方法或是两者的混合？目前还无确定性结论，需要进一步研究；其次，目前利用自动微分工具或手工编码方法都无法开发出完美的伴随模式 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]；再次，在构造伴随模式时常常遇到不可微或“开关”问题，不存在统一的处理方法，需要针对不同情况研究特殊方法 [ 18 ]；最后，伴随模式在时间上是逆向积分的，需要将预报模式状态正向演化量作为伴随模式的系数，因此在伴随模式积分过程中存储和计算代价都非常巨大。 本文主要针对上面的问题，研究了变分资料同化中的伴随敏感度计算优化技术。首先通过与梯度直接计算方法的比较，说明离散伴随方程在变分资料同化中的重要价值，通过理论推导和分析证明了在分析变量维数特别巨大的情况下离散伴随敏感度计算方法在计算代价方面的显著优势；其次考虑到在敏感度计算中Jacobian矩阵是影响计算性能的重要因素，结合大气预报方程组离散格式分析了伴随方程中Jacobian矩阵的稀疏性及非零元素分布特征；最后通过示例，给出了Jacobian矩阵存储优化策略和基于计算图顶点消除的伴随模式优化计算技术，从而为伴随方程求解优化奠定基础，最终加速变分资料同化计算过程。
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user: 2. 变分资料同化 下面主要通过与梯度直接计算方法的比较，证明离散伴随方程方法在计算目标泛函敏感度(或梯度)信息方面的显著优势，从而说明伴随方程在变分资料同化中的重要作用。在数值预报的变分资料同化问题中，目标泛函J可以表示为地球物理流体(主要是大气和海洋流体，下面以大气为例)运动状态变量 x 和分析变量 u 的泛函 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] J ( x ， u ) ≡ 1 2 ( u − x b ) T B − 1 ( u − x b ) + 1 2 ∫ 0 T ( y o ( t ) − H [ x ( t ) ] ) 2 d t (1) 其中H表示非线性观测算子， u 和 x b ∈ R N 分别代表初始状态和背景场向量，同时在 [ 0 ， T ] 时间段内分布有一系列观测资料 y o ∈ R M 。而定量描述大气流体运动的离散偏微分方程组(Navier-Stokes方程)在形式上可表示为 F ( x ( u ) ， u ) = 0 (2) 其中，三维大气流体运动状态变量 x = ( T ， p ， q ， v x ， v y ， v z ) T 是随时间和空间变化的，公式(2)中的 x ( u ) 表示运动状态向量是分析变量的函数，即分析变量 u = ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u N ) T 控制了同化窗口内的大气状态轨迹的变化。一般情况下，分析变量维数远远大于观测资料数量，即 N ≫ M 。变分资料同化问题利用数学公式可表示为 min J = J ( x ， u ) ， s.t. F ( x ， u ) = 0 (3) 当以大气运动离散方程组(2)式为约束条件的目标泛函J达到极小值时，则得到最优分析量。对(3)式表示的最优化问题，其数值求解需要向特定的优化算法提供准确梯度向量值。为了说明离散伴随方程的重要作用及其计算敏感度的显著优势，首先给出传统的梯度直接计算方法。采用微分链式法则，目标泛函(1)式对分析变量的导数可以写为 [ 15 ] [ 16 ]： d J d u i = ∂ J ∂ u i + ∂ J ∂ x ⋅ ∂ x ∂ u i ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) (4) 在(4)式中 ∂ J / ∂ u i 与 ∂ J / ∂ x 的计算相对较容易，而 ∂ x / ∂ u i 的计算存在较大难度。考虑数值离散后的大气运动控制方程(2)式，将其线性化得到， ∂ F ∂ x ∂ x ∂ u i = − ∂ F ∂ u i ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) (5) 其中， ∂ F / ∂ x 是 N × N 维Jacobian矩阵 [ 15 ] [ 16 ]。梯度直接计算方法首先需要通过求解大规模线性代数方程组(5)式后得到 ∂ x / ∂ u i ，然后将其代入(4)式中计算梯度值。由(5)式易知，对于每个控制变量 u i 都需要单独求解一个大规模线性代数方程组，最终必须求解N个线性方程组后才可以计算出目标泛函J对所有控制变量 u 的敏感度。当N值较小时，可以利用梯度直接计算方法获得梯度向量；但是，当 N ≥ 10 3 时，梯度直接计算方法由于计算量太大而无法实现。下面继续讨论基于离散伴随方程的敏感度计算方法。 首先，引入离散伴随向量 λ 将(4)式中的梯度表达式改写成下面形式， d J d u i = ∂ J ∂ u i + λ T ⋅ ∂ F ∂ u i ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) (6) 而伴随向量 λ 是通过下面的离散伴随方程表达式求得， ( ∂ F ∂ x ) T λ = − ( ∂ J ∂ x ) T ， (7) 由上面(6)和(7)两个公式可以看出，欲求得目标泛函J对N维分析变量 u 的导数，只需要求解一个大规模线性代数方程组(7)式 [ 15 ] [ 16 ]。剩下的唯一问题是梯度直接计算和离散伴随方法是否具有一致性，下面证明两种不同方法计算敏感度的结果是相同的。 首先将(5)式代入(6)式，得到 d J d u i = ∂ J ∂ u i − λ T ∂ F ∂ x ⋅ ∂ x ∂ u i (8) 而(8)式可以改写为 d J d u i = ∂ J ∂ u i − [ ( ∂ F ∂ x ) T λ ] T ⋅ ∂ x ∂ u i (9) 将离散伴随方程(7)式代入(9)式后得到 d J d u i = ∂ J ∂ u i + ∂ J ∂ x ⋅ ∂ x ∂ u i (10) (10)式与(4)式是完全相同的，从而证明了对于变分资料同化中的敏感度计算问题，分别利用离散伴随方法和梯度直接计算方法求解的结果是相同的。但前者只需要求解一个 N × N 规模的线性代数方程组(伴随方程(7)式)，而后者需求解N个类似规模的线性代数方程组，从而说明伴随方法的计算代价大大减小。(6)式和(7)式一起构成了计算目标泛函关于控制变量敏感度的离散伴随方法。主要优点是：因为消除了目标泛函梯度对状态量的敏感度依赖关系，而且在伴随方程中也不存在对控制变量 u 的敏感度依赖关系，所以在最优化过程中具有迭代计算代价不依赖于控制变量规模的优点。总之，基于离散伴随方法计算梯度向量在理论上具有显著优势：针对以离散偏微分方程为约束条件的变分资料同化问题，无论控制变量数量是多么巨大，在最优化每次迭代过程中只需要求解一套离散的大气运动控制方程和伴随方程，即计算量在理论上是数值预报模式积分运算量的二倍。另外，与连续伴随方法相比，离散伴随方法具有伴随模式建立过程清晰规范、易于扩展到大气/海洋多尺度和高分辨率数值预报模式等优点，能够有效克服连续伴随方法的某些不足。