DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 中国夏季雾霾天气分布呈现东多西少的特征，主要分布在110˚E以东，42˚N以南的东部地区。以30˚N为界，北方雾霾的发生频次及年际增长率明显高于南方。除了污染排放的原因，大风日的大范围减小是导致北方雾霾快速上升的主要原因。对比南北方持续性雾霾天气过程的大气环流形势，雾霾发生时近地面小风是其共同特征。此外，北方雾霾区为系统性偏南气流，它具有气溶胶和水汽输送的双重作用。南方雾霾区存在于闭合的弱高压中，受系统性北向气流控制，易于被输送来自北方的污染物。 关键词 :夏季，北方，南方，雾霾，大风日 Copyright © 2017 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 雾和霾是两类天气现象，但并不是两类完全独立的天气现象，两者可以进行相互转化，也可以同时存在。根据世界气象组织 [ 1 ] 定义，它们都是由大量极为细小的颗粒物悬浮在空气中使得水平大气能见度降低的天气现象。因此，将雾和霾结合在一起，可以避免对雾和霾区分时可能产生的误差。 近10年来由于大气污染物排放持续加剧，中国东部霾高发时段由冬季延伸至春、秋、夏季，其呈现出大气环境恶化的“强信号”特征 [ 2 ] 。空间分布方面，大部分研究表明，全国平均年雾霾日东多西少，其中长江中下游、华北和华南是我国雾霾的多发区，华北、黄淮等东部季风区雾霾现象频发、重发 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。从时间演变来看，我国年雾霾日呈现出明显上升的趋势，冬季是雾霾日最多季节，秋季、春季次之，夏季最少 [ 7 ] [ 8 ] 。值得注意的是，丁一汇等统计发现夏季霾日增长率在2000年以后快速增长，明显高于其他季节 [ 9 ] 。此外，多项统计表明京津冀地区夏季霾日增加最为明显，快于其它三季 [ 10 ] [ 11 ] 。在此基础上，其他学者探讨了风力条件、降水条件及季风环流的变化对雾和霾的影响，还有学者在雾和霾的数值模拟及气溶胶特性方面也开展了相关研究，这都为了解我国雾霾天气特征和制定相关的治理措施提供了科学依据 [ 12 ] 。 廖宏等研究发现，与冬季风相比，除了季风减弱影响污染物水平输运和垂直对流扩散，夏季风特有的水汽输送条件对气溶胶的吸湿增长有着特别的影响 [ 13 ] 。曹子淇等研究发现，在华北平原上夏季雾霾的发生与强烈的厄尔尼诺和拉尼娜事件有良好的关系，在拉尼娜事件之后的夏季，雾霾多发，而在厄尔尼诺事件之后的夏季，雾霾少发 [ 14 ] 。廖晓农等研究发现北京地区夏季发生持续性雾霾天气时，气溶胶区域输送、环境大气保持对流性稳定、空气的高饱和度是其发生的重要条件，其中，夏季雾霾过程低层没有逆温，但是北京上空一直维持较大的对流抑制能量，它同样限制了污染物的垂直扩散 [ 15 ] 。 目前，关于夏季雾霾的气候特征分析不是很多，尤其是全国范围的夏季雾霾气候特征及变化趋势研究很少。在这种背景下，以雾霾频发的中国东部地区为研究对象，分析中国东部区域夏季雾霾的时空分布特征以及背后的气候原因，以期为夏季雾霾的短期气候预测提供科学支撑。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 数据 全球地面气象站定时观测资料由中国气象局提供。本文选取的时间范围为1980至2012年，选取的气象要素包括每日四次(北京时间02、08、14、20时)的水平能见度(以下简称能见度)和天气现象。并对全国所有站点资料进行质量控制，将每月有能见度和天气现象记录不足5日的站点剔除，并且选取1980~2012年夏季6~8月连续无缺测的站点，其中，中国东部地区(110˚~125˚E， 18˚~42˚N)的连续站点共计212站，这些站点覆盖了中国东部地区全境且站点之间没有较大空白区域，认为这些站点的观测可以有效代表中国东部地区的区域特征。 本文研究采用的大气资料来源于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的ERA-Interim全球逐日再分析资料，包含风场、温度、湿度、位势高度以及边界层厚度数据等，垂直方向为500 hPa以下共17层的等压面数据，水平空间分辨率为0.5˚ × 0.5˚，资料起止时间为1980~2012年夏季6~8月。 TEMIS (Tropospheric Emission Monitoring Internet Service)是欧洲空间局(European Space Agency)用户数据计划中的一部分，本文使用了TEMIS所提供的SO 2 柱浓度数据。需注意的是，卫星观测和反演的污染物柱浓度资料代表的是污染物排放到大气中后，经过一系列大气中的物理和化学过程的最终分布状态，这与实际排放是有一定差异的 [ 16 ] 。 2.2. 方法 采用日均值法记录雾霾日，剔除降水、雪暴、吹雪、烟幕、浮尘、扬沙、沙尘暴等非雾霾的视障现象，定义当地日均能见度小于10 km的事件作为一个雾霾日 [ 16 ] 。该方法能较好的表征长时间、大范围的雾霾天气过程，同时可以更好的与大气环流特征相结合。 采用线性回归、滑动平均方法进行雾霾日趋势变化分析，此外计算了某些变量之间的相关系数，置信度水平取α = 0.01。
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user: 3. 夏季中国东部雾霾的时空分布特征 3.1. 雾霾日空间分布特征 本文统计了夏季多年平均(1980~2012年)的雾霾日数空间分布(图1)，其分布呈现东多西少的特征，雾霾高发区主要集中在110˚E以东的中国东部地区和四川盆地，以及受沙尘影响明显的南疆地区。雾霾发生频次最高的区域主要集中在华北、黄淮、江淮、江南北部以及西南地区东部，夏季年均雾霾日可超过10天，这些地区均是中国大陆东部经济比较发达的地区。 通过计算110˚E以东的中国东部地区各个站点雾霾日的增长趋势，并将通过置信度检验的站点绘图，可以更加准确的定量描述雾霾的时空分布特征(图2)。在中国东部212个地面气象站中，有138个站点雾霾日呈现明显的增加趋势。其中，30˚N以北的地区共计83站，占比60%，值得注意的是，雾霾日增长率大于0.5 d/a的站点共计30个，全部分布在30˚N以北的地区，且大都位于平原或山麓平原地区。我们统计了排名前10的站点(表1)，增长最快的10站中，安徽省占3站，安徽蚌埠站增长最快，达1.2 d/a；雾霾日增长最慢的中国大陆站点是辽宁沈阳站，增长率为−1.4 d/a。 图1. 1980~2012年夏季全国雾霾日平均分布(单位：d/a) 图2. 1980~2012年夏季连续站雾霾日增长率分布(单位：d/a) 3.2. 雾霾日时间变化特征 由雾霾日平均值和变化趋势的空间分布(图1、图2)可以看出，雾霾高发区主要集中在110˚E以东的 Table 1 Rankings of the growth rate in summertime haze-fog days (units: d/a 排名 增长最快 减少最快 站号 增长率(d/a) 站号 增长率(d/a) 1 安徽蚌埠 1.2 台湾台北 −1.9 2 安徽合肥 1.1 辽宁沈阳 −1.4 3 天津塘沽区 1.0 湖北武汉 −0.6 4 山西太原 1.0 广东东沙岛 −0.5 5 辽宁黑山 1.0 北京 −0.5 6 江苏盱眙 0.9 河北邢台 −0.3 7 江苏南京 0.8 江苏溧阳 −0.3 8 安徽寿县 0.8 江西樟树 −0.3 9 河南卢氏 0.8 湖南衡阳 −0.2 10 山东青岛 0.8 湖南常德 −0.1 表1. 1980~2012年地面气象站夏季雾霾日增长率排名(单位: d/a) 中国东部地区，且以30˚N为界，南北两侧雾霾日的增长趋势有较大差异。为了验证南方、北方雾霾增长的不同特征，本文将110˚E以东的中国东部地区划分为北方(110˚~125˚E， 30˚~42˚N)、南方(110˚~125˚E， 18˚~30˚N)两个区域，分别探讨南北方雾霾的异同。研究统计了1980~2012年北方、南方夏季区域平均的雾霾日及其变化趋势(图3)，北方雾霾日的气候平均值为7.1 d/a，南方为2.7 d/a，北方明显多于南方。另外，近30年南北方地区雾霾均呈现显著上升趋势(通过99%置信度检验)，北方雾霾日的增长率为2.4 d/10a，即每10年北方雾霾日增加2.4 d，结果明显高于南方(南方增长率为0.5 d/10a)。5年滑动平均值结果表明，近30年南北方总体变化趋势较为一致，2000年以前处于缓慢上升阶段，雾霾少发，低于33年平均值，2000年以后快速上升，雾霾发生频次迅速攀升，并在之后的历史时期在正位向震荡。综上所述，南北方年际变化的趋势是一致的，但北方雾霾的均值和增长趋势均高于南方。 进一步统计北方、南方夏季各年代区域平均雾霾日及其增长趋势(表2)。南北方20世纪80年代、20世纪90年代、21世纪00年代区域平均雾霾日逐年代增长，其中，21世纪00年代北方、南方地区平均雾霾日分别是20世纪80年代的2.1倍和1.5倍，可见中国东部地区雾霾整体增多，但增长速率南北方有差异。由年代内增长趋势(表2)发现，北方雾霾日各个年代内均有显著增长(增长率均通过99%置信度检验)：80年代增长率为0.17 d/a；进入90年代后增长速率有所减缓，为0.15 d/a；21世纪后增长加速，增长率为0.30 d/a，即雾霾日每年以0.3天的速度增长。南方地区，各个年代际内雾霾日的增长率均为正值，但未通过置信度检验，呈现不显著的上升趋势。 3.3. 雾霾日季节内变化特征 分别统计1980~2012年6、7、8月北方、南方区域平均雾霾日及其增长趋势(表3)。北方地区，各月均呈现显著的上升趋势(通过99%置信度检验)，增长率分别为0.8 d/10a、0.9 d/10a、0.8 d/10a。夏季年均雾霾日以7月最多为2.5 d/a，其次是8月为2.4 d/a，最少的是6月为2.2 d/a。由此可见，北方季节内各月之间并无明显的差异，6、7、8月年均值差异不大，均呈现上升趋势且增长率几乎没有差异。 对比南方地区，区域平均雾霾日以6月最多为1.1 d/a，8月次之为1.0 d/a，7月最少仅有0.6 d/a，约是6月、8月的1/2、3/5。年际变率方面，6月增长最快，为0.3 d/10a，且通过了99%置信度检验，7月、 图3. 1980~2012年夏季(a)北方和(b)南方区域平均雾霾日的时间演变(单位: d/a) Table 2 Summertime haze-fog days in climatological mean and its growth rate in each of the years (units: d/a 1980s 1990s 2000s 北方 平均雾霾日(d/a) 4.5 6.2 9.6 雾霾日增长率(d/a) 0.17 0.15 0.30 南方 平均雾霾日(d/a) 2.2 2.6 3.3 雾霾日增长率(d/a) + + + 表2. 各年代平均雾霾日及其增长率(单位: d/a) Table 3 Summertime haze-fog days in climatological mean and its growth rate in June， July， Augus 6月 7月 8月 北方 平均雾霾日(d) 2.2 2.5 2.4 雾霾日增长率(d/10a) 0.8 0.9 0.8 南方 平均雾霾日(d) 1.1 0.6 1.0 雾霾日增长率(d/10a) 0.3 + + 表3. 1980~2012年6、7、8月北方、南方区域平均雾霾日及其增长趋势 8月呈现不显著的上升趋势，未通过置信度检验。由此可见，南方季节内各月之间差异较明显，夏季雾霾日的增长以6月雾霾日的增多为主。 综上所述，中国夏季雾霾天气主要分布在110˚E以东的中国东部地区，且呈现增长趋势，进入21世纪后，增长速率明显加快。以30˚N为界，北方和南方地区雾霾时空分布差异较大：首先，北方地区雾霾的发生频次明显多于南方；其次，北方地区雾霾日的年际增长明显快于南方；最后，北方季节内6、7、8月未发现明显差异，均呈现明显的上升趋势，但南方雾霾的增长则以6月雾霾的增多为主。
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user: 4. 南北方夏季雾霾增长成因分析 雾霾天气的高频区主要集中在人口较为密集、经济发达的中国东部地区，人类排放的贡献不能忽视 [ 17 ] 。此外，与环境流场、背景风场、相对湿度等气候背景因素的变化密不可分。因此，本文将结合污染排放和气象条件分析造成南方、北方地区雾霾时空分布差异的原因。 4.1. 污染排放对雾霾的影响 本文利用多年逐月大气SO 2 柱浓度来代表污染物浓度的空间分布(图4)和时间变化(表4)。从空间变化的角度来看，中国东部地区北方的污染物浓度明显高于南方，华北地区是中国东部空气污染最严重的区域。此外，夏季平均污染物浓度的空间分布与雾霾日的空间分布十分相似，雾霾的多发区域基本都位于污染物浓度的大值区，这也说明排放对雾霾事件发生的重要作用。 从时间变化来看(表4)，污染物浓度在夏季均呈现显著的上升趋势，北方和南方地区污染物浓度增长率分别为45.96 × 10 15 molecule/cm 3 和33.15 × 10 15 molecule/cm 3 ，南北方污染排放的增长差距较小。值得注意的是，污染物浓度在夏季也存在月变化。南方地区污染物浓度的趋势变化与雾霾日的趋势变化较为一致，二者均在6月呈现明显的上升趋势，7、8月呈现不明显的上升趋势。北方地区季节内排放增长和雾霾日增长差距较大，6、7、8月雾霾日增长趋势几乎没有差异，但排放增长差异明显，6、7月呈现显著的上升趋势，且6月增长速率是七月的4.5倍，而8月则呈现不显著的上升趋势。因此，结合图4、表4， 图4. 中国东部夏季SO 2 浓度的空间分布(单位：molecule/cm 3 ) Table 4 Growth rate of summertime SO2 concentration and haze-fog day 6月 7月 8月 夏季 北方 污染物浓度增长率(molecule/cm 3 ·a) 109.5 24.6 + 45.96 雾霾日增长率(d/10a) 0.8 0.9 0.8 2.4 南方 污染物浓度增长率(molecule/cm 3 ·a) 84.6 + + 33.15 雾霾日增长率(d/10a) 0.3 + + 0.5 表4. 北方、南方SO 2 浓度和雾霾日的增长趋势 南方地区污染排放与雾霾在空间分布、时间演变上基本一致，说明污染排放是造成南方雾霾的重要原因。北方地区污染排放与雾霾在空间分布上较一致，但并不能解释北方雾霾的快速增长，我们仍需从其它方面寻找原因。 4.2. 表面风速对雾霾的影响 地面风力条件被认为是稀释扩散大气污染物的最直接因素之一 [ 18 ] 。为考察年际尺度地面风力条件对雾霾天气的影响，对中国东部地区雾霾日呈现明显上升趋势的站点进一步分析。分别统计了站点小风日(日均风速 < 3 m/s)、大风日(日均风速 > 5 m/s)的增长率，并将通过显著性检验的站点绘图(图5)。可以发现，中国东部地区大部分站点的大风日在逐年减少，小风日在逐年增加，这与雾霾日的逐年增加有非常强的对应关系。此外，对比南北方区域发现，小风日每年增加幅度超过0.4天的站数占北方总站数的34.1%，南方地区为29.0%，南北方相差并不大。北方地区的大风日每年减小幅度超过0.2天的站点占北方总站数的13.6%，南方为6.4%，北方约为南方的2.1倍，北方大风日的减小范围较南方大。 进一步对比大风日和雾霾日的年代际气候增长率(表5)发现：80年代雾霾日每年增长0.17天，大风日减少0.18天；进入90年代后雾霾日增长速率有所减缓，相对应大风日的减小速率也有所减缓，分别为0.15 d/a和−0.17 d/a；21世纪雾霾日和大风日均加速，增长率分别为0.30 d/a和−0.2 d/a。同时对比统计了北方小风日数、南方大风日数、南方小风日数的气候增长率，并未发现类似北方大风日和雾霾日的 图5. 1980~2012年中国东部站点(a)大风日和(b)小风日增长率分布(单位：d/a) Table 5 Growth rate of summertime haze-fog days and large wind days in northern region (units: d/a 1980 s 1990 s 2000 s 大风日增长率(d/a) −0.18 −0.17 −0.20 雾霾日增长率(d/a) 0.17 0.15 0.3 表5. 1980~2012年北方区域大风日及雾霾日增长趋势(单位: d/a) 对应关系。此外，分别计算了1980~2012年夏季北方、南方雾霾日和大风日的相关系数，北方的相关系数为−0.54，呈现明显的负相关关系，南方的相关系数为−0.32，仅通过了95%的置信度检验。 已知雾霾天气的发生、维持和消散同时受到大气动力因子和热力因子的影响 [ 19 ] 。为了考察其他气象因素对雾霾发生的影响，本文选取了13个可能影响雾霾生成的变量因子，单独考察1980~2012年每个气象因子的年际变化并计算与雾霾日的相关系数(图略)，变量因子包括站点温度、站点相对湿度、925 hPa温度露点差、850 hPa相对湿度、850 hPa温度、垂向假相当位温差(850 hPa~1000 hPa)、500 hPa和850 hPa水平风垂直切变、1000 hPa和925 hPa水平风垂直切变、大气低层平均垂直速度(1000 hPa~850 hPa)、850 hPa经向风、850 hPa纬向风、边界层厚度、A指数。对比所有变量因子与雾霾日的相关性，北方地区大风日和雾霾日的相关性最强，为~0.54，大风日的减少代表着近地面风力在减小，即对大气污染物稀释扩散的能力在降低，进而影响雾霾天气。南方地区与雾霾发生相关性最高的气象因子为1000 hPa相对湿度和近地面温度露点差，分别为−0.56和0.53，高相对湿度、低温度露点差易发生阴雨天气 [ 20 ] ，说明南方降水对雾霾的清除作用非常明显，但不能解释雾霾发生和发展，结合上文，污染排放的增加是导致南方雾霾增加的主要原因。 综上所述，夏季南方地区污染排放与雾霾在空间分布和时间变化上基本一致，说明南方雾霾的增加主要受到污染排放的影响。夏季北方大风日的大范围减小是导致北方雾霾日数快速上升的主要原因，结合地形，北方以平原为主，更易受到近地面风力条件的影响，此外，大量研究一致表明，风速的减小与东亚夏季风的减弱密不可分 [ 21 ] [ 22 ] 。
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user: 5. 雾霾发生环流形势分析 天气环流形式在雾霾天气的形成、发展、和维持起到了重要的作用，所以研究雾霾天气发生时的环流形式意义重大 [ 23 ] 。研究发现，3天以上持续性天气事件的发生主要受到大尺度环流系统和行星尺度环流系统的影响 [ 24 ] 。因此，对1980~2012年持续3天及以上出现雾霾的天气作为一次持续雾霾天气过程，对南北方大气环流形势分别进行统计分析。北方、南方分别出现24次、10次持续雾霾天气过程，且持续性雾霾发生规律与雾霾日的时空分布规律基本一致，北方雾霾天气过程比南方多，南方雾霾事件以6月居多，北方6、7、8月均匀分布。 分别对北方个例、南方个例的环流场进行合成，并分析500 hPa位势高度场、850 hPa位势高度场、近地面风场以及850 hPa温、湿、风距平场(图6、图7)。 由北方雾霾个例合成的500 hPa位势高度场(图6(a))显示，北方雾霾区上层纬向环流较平直，无明显槽脊，使得污染物不易扩散，持续堆积。对应850 hPa位势高度场(图6(b))，北方雾霾区处于副热带高压的外围，受高压脊控制，脊内气候较弱，通常伴有辐散和下沉运动 [ 23 ] 。分析850 hPa湿度场、风场和温度场的距平分布(图6(c)、图6(d))，雾霾区为南向气流控制，温度、湿度较气候平均值均上升，说明这支南向气流具有暖湿特性，起着气溶胶和水汽输送的双重作用，配合高压控制的下沉气流，造成雾霾天气的发展和持续。同时结合近地面风场(图6(e))，表面风速只有1.5 m/s左右，使得污染物不易扩散，持续堆积。因此，北方雾霾发生时，上下环流场配置，雾霾天气持续。 图6. 北方雾霾个例合成的环流形式场。(a) 500 hPa位势高度场(单位：gpm)；(b) 850 hPa位势高度场(单位：gpm)；(c) 10 m风场(单位：m/s)；(d) 850 hPa相对湿度(填色，单位：%)和风(矢量，单位：m/s)的距平场；(e) 850 hPa温度距平场(单位：˚C) 南方地区雾霾个例合成的500 hPa高度场(图7(a))上，南方雾霾区位于大槽底部的宽广地区，西接副热带高压西南部。850 hPa环流场(图7(b)~图7(d))，雾霾区存在于闭合的弱高压中，受北向气流控制，极易输送北方的污染物，湿度、温度较气候平均值下降，说明北向气流具有干湿特性。同时结合地风场(图7(e))，北向风，且风速很小，不易于扩散。因此，对流层低层系统性北风更易于输送来自北方的污染物，从另一个侧面验证了南方雾霾发生与污染排放相关性最高，但是要确定外源输送对南方雾霾的贡献还需要进一步的观测和分析工作。
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user: 6. 结论 本文使用地面气象站点观测资料和大气再分析资料，研究了夏季中国东部雾霾天气的时空分布特点及可能原因，得到以下主要结论： 1) 中国夏季雾霾天气分布呈现东多西少的特征，主要分布在110˚E以东，42˚N以南的中国东部地区，雾霾发生频次最高的区域主要集中在华北、黄淮、江淮、江南北部以及西南地区东部，夏季年均日数大于10 d。 2) 以30˚N为界，北方和南方地区雾霾时空分布差异较大。北方地区雾霾的发生频次明显多于南方； 图7. 南方雾霾个例合成的环流形式场。(a) 500 hPa位势高度场(单位：gpm)；(b) 850 hPa位势高度场(单位：gpm)；(c) 10 m风场(单位：m/s)；(d) 850 hPa相对湿度(填色，单位：%)和风(矢量，单位：m/s)的距平场；(e) 850 hPa温度距平场(单位：˚C) 北方地区雾霾日的年际增长明显快于南方。雾霾日增长率大于0.5 d/10a的站点共计30个，全部分布在北方，且北方区域平均增幅可达到2.4 d/10，远高于南方。6、7、8月北方雾霾均呈现明显的上升趋势，南方雾霾的增长则以6月最多。 3) 大风日的大范围减小是导致北方雾霾快速上升的主要原因，南风雾霾的增加主要受到污染排放的影响。 4) 分析南北方持续性雾霾天气过程环流形势发现，雾霾发生时近地面小风是其共同特征。此外，北方对流层低层为系统性南向气流，具有暖湿特性，起着气溶胶和水汽输送的双重作用。南方雾霾区处于闭合的弱高压中，对流层低层受系统性北向气流控制，北向气流易于输送来自北方的污染物。但要确定外源输送对南方雾霾的贡献还需要进一步的观测和分析工作。
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user: 摘 要 本文以2011年~2015年沪深A股非金融类上市公司11，760个数据为样本，对会计师事务所行业专长、客户规模、会计师事务所规模与审计质量的关系进行实证研究。运用多元线性回归分析发现：总体来看，会计师事务所行业专长与审计质量显著正相关。进一步地，大规模客户市场中会计师事务所行业专长与审计质量正相关更显著；大规模会计师事务所行业专长与审计质量正相关关系更显著。 关键词 :行业专长，审计质量，客户规模，会计师事务所规模 Copyright © 2017 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 审计质量是会计师事务所能够发现财务会计报告存在的错误以及进行报告的联合概率，前者要求具备专业胜任能力，后者要求具有独立性(Deangelo， 1981 [ 1 ] )。我国中天勤会计师事务所于2001年因广夏(银川)实业股份有限公司(以下简称“银广夏”)而发生审计失败，根本原因并不是串谋舞弊丧失独立性所致，而是擅长机械制造业的中天勤会计师事务所对从事生物制药行业的银广夏经营模式并不知悉。导致对异常投入产出比率、进口萃取设备缺乏职业谨慎和应有关注。由此可见，除保持必要的独立性外，会计师事务所还应深入了解和熟悉客户所处行业，进而提高专业胜任能力。 对此，理论界也投入较高关注度，会计师事务所行业专长对审计质量是否有影响？影响程度如何？与此同时，不同规模的客户群体在甄别会计师事务所优劣时是否将行业专长作为重要考虑因素。不同规模的会计师事务所对两者之间的相关关系是否产生重大影响值得考究。通过本文论证，以期为理论界深度广度的拓展以及为实务界提供借鉴指导。
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user: 2. 文献回顾 2.1. 影响审计质量的因素 彭巧荣(2015)强调审计质量受审计外部环境、审计客体、审计主体三方面因素共同影响 [ 2 ] 。就外部环境而言，刘鑫(2008)提出审计市场的竞争程度对审计质量的影响是两面的 [ 3 ] 。当审计市场处于有效竞争时，会计师事务所竞争手段对于审计质量的提高具有促进作用。如果竞争过于激烈，不利于审计质量的提高。陈申(2011)在文中指出法律风险的倒逼效应可成为大型会计师事务所提供高质量审计的源泉 [ 4 ] 。反之，小型事务所存在低价竞争从而审计质量难以保证。部分学者实证得出审计任期与审计质量存在正相关的关系(夏立军等，2006 [ 5 ] )。刘明辉和乔贵涛(2014)发现员工行为模式和业务质量控制制度存在缺陷的会计师事务所，其审计质量系统性低于其他会计师事务所的审计质量 [ 6 ] 。Minutti-Meza (2013)提出审计师个人的决策判断质量受个人专业技能、解决问题能力、风险偏好、经验、独立性等因素影响 [ 7 ] 。胡晓丹(2016)指出签字注册会计师自身的对审计质量的影响，则主要受到其个人特征的影响，如性别、学历、专业、职位、执业年限、政治等因素影响 [ 8 ] 。 2.2. 行业专长与审计质量 多数学者持相同观点：会计师事务所行业专长与审计质量成正相关关系。最早研究会计师事务所行业专长的鼻祖是Zeff和Fossum (1967)，得出结论为处于领头地位的“八大”事务所因行业不同而垄断程度不同 [ 9 ] 。国内学者刘文军(2012)发现在控制了其他因素对盈余管理影响后，具有行业专长的会计师事务所有助于辨别盈余管理属性的差异化，提高审计质量，事务所专门化经验战略作为有效的竞争战略，推动其在竞争程度较低的行业内得到发展 [ 10 ] 。第二种观点是会计师事务所行业专长与审计质量成负相关关系。蔡春和鲜文铎(2007)研究发现，会计师事务所行业专长反而会损害审计质量 [ 11 ] 。第三种观点是Lys 和Watts (1994)认为会计师事务所行业专长与审计质量无相关关系 [ 12 ] 。 2.3. 文献评述 纵观会计师事务所行业专长与审计质量的研究，我国起步较晚，文献内容较匮乏，不仅与国外学者结论不一致，而且国内学者之间争议不断，结论莫衷一是。另外，众多学者直接就客户规模、会计师事规模影响审计质量有长足研究，至于在不同规模的客户、不同规模会计师事务所的交互作用下，行业专长是否对审计质量产生不同影响。理论界并未给以充分一致研究。
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user: 3. 理论分析和研究假设 从资本市场演进角度看，分工理论刺激了各行业各领域建立行业专长。会计师事务所作为“独立警察”因行业专长在资本市场中备受青睐。具备专业素养的会计师事务所约束管理者报表粉饰等不正当行为，提高财务信息披露质量，实现利益均衡。从投资者角度看，Telser (1966)最早提出保险理论：为解决利益方之间的利益冲突，股东委托会计师事务所目的在于转移财务信息披露风险，可借其失责为由提起诉讼，此时兼具信息价值和保险价值的会计师事务所扮演报表保险人和风险承担者角色 [ 13 ] 。诉讼威胁促使会计师事务所谨慎对待职业风险，追求高质量审计报告。也间接表明会计师事务所要对被审计单位环境的变化高度警觉，结合审计客户所处行业的特点，设计执行更为合理和高效的审计程序，搜集更为恰当的审计证据以减少经营风险造成法律损失。基于上述分析，提出假设1。 假设1：其他条件一定，会计师事务所行业专长与审计质量呈正相关。 马莉(2011)提出信号传递理论，即通过可观察的行为来传递商品价值或质量的确切信息 [ 14 ] 。高素质客户一般经营环境良好，内部控制有效，业务流程规范，资产规模较大。为与低素质企业相区别，公司希望通过某种信号提高会计信息质量，进而增强投资者信心，对外传递利好信息，满足自己在资本市场获得额外收益。 假设2：大规模客户中，会计师事务所行业专长更有利于审计质量的提高。 李连军和薛云奎(2007)认为证券市场上的利益相关方有时无法直接识别审计报告的质量，会计师事务所声誉作为一种显性市场信号发挥不可替代的作用 [ 15 ] 。通过研究发现国际合作所、国内大所、小所存在不同程度的声誉溢价现象。规模较大的会计师事务所为通过行业专门化加固自身声誉，创造声誉溢价，塑造品牌形象保证审计质量，从而提升市场份额。因此，行业专长能够实现声誉机制。如果审计质量低下，必将影响其在审计市场的地位名声，陷入客户流失，份额降低，公众失望的等不利窘境。 假设3：与小规模会计师事务所相比，大规模会计师事务所行业专长对审计质量影响更显著。
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user: 4. 研究设计 4.1. 样本选择与数据来源 本文选取2011~2015年我国沪深A股上市公司作为总研究样本并进行手工摘录、计算和整理，统一根据2001年发布的《上市公司行业分类指引》，行业分类代码级次为：制造业(C)上市公司采用二级分类代码，其他行业采用一级分类代码。本文的数据处理和统计分析利用spss22.0与stata14.0计量分析软件进行。数据筛选过程如表1。 Table 1 Data filter 年份 2011 2012 2013 2014 2015 合计 1.最初样本(沪深A股) 2341 2470 2515 2631 2823 12，780 2.剔除金融、保险业(代码I)上市公司 51 52 52 53 56 264 3.剔除当年新上市公司 237 130 49 116 194 726 4.剔除样本缺失上市公司 13 8 2 1 6 30 5.最终样本 2040 2280 2412 2461 2567 11，760 表1. 数据剔除过程 4.2. 变量定义 4.2.1. 被解释变量 借鉴国外学者Dechow等(1994)评估了五种应计利润模型探测盈余管理的能力，利用SEC确定扩大盈余的公司样本，最终发现修正Jones模型在捕捉公司盈余管理程度上最具解释力 [ 16 ] 。具体计算方法如下： T A i A i − 1 = a 1 ∗ 1 A i − 1 + a 2 ∗ Δ R E V i A i − 1 + a 3 ∗ P P E i A i − 1 + ε i (1) N D A i = a 1 ∗ 1 A i − 1 + a 2 ∗ Δ R E V i − Δ R E C i A i − 1 + a 3 ∗ P P E i A i − 1 (2) D A i = T A i A i − 1 − N D A i (3) 式(1) T A i 是总应计利润，等于当期净利润与经营活动净流量之差； A i − 1 是上期资产总额； Δ R E V i 是当期营业收入与上期之差； P P E i 是当期固定资产原值； ε i 是残差项； 式(2) N D A i 是经上期资产调整后的当期非操纵性应计利润； Δ R E C i 是期末应收账款净额与上期之差； 式(3) D A i 是当期操纵性应计利润。 本文经过公式(1)分行业(人为划分21个行业)、分年度(5个会计年度)进行105次最小二乘回归(OLS)得到系数 a 1 ， a 2 ， a 3 带入式(2)，求出 N D A i ，(1)、(2)两式相减，得到 D A i 。最终将 D A i 绝对值作为被解释变量。即 | D A i | 越大，客户盈余管理程度越高，审计质量越低。 4.2.2. 解释变量 传统理论Zeff和Fossum (1967)选用行业市场份额法与行业组合份额法 [ 9 ] 。Neal和Riley (2011)研究发现在美国市场环境下，行业市场份额法和行业组合份额法的相关系数为0.16 [ 17 ] ，认为行业市场份额和行业组合份额是互补的，故提出“加权市场份额法”，克服单一方法的缺陷。本文采用此方法更具综合性，即加权市场份额法量化会计师事务所行业专长。计算方法如下。 M S α β = ∑ γ = 1 γ M S α β γ / ∑ α = 1 α ∑ γ = 1 γ M S α β γ (4) M S α β 代表行业市场份额法。以客户主营业务收入总额为基础，会计师事务所α占整个行业β的比例； ∑ γ = 1 γ M S α β γ 是会计师事务所α在行业β主营业务收入总额合计数； ∑ α = 1 α ∑ γ = 1 γ M S α β γ 是所有会计师事务所在行业β主营业务收入总额合计数。 M S α β = ∑ γ = 1 γ M S α β γ / ∑ α = 1 α ∑ γ = 1 γ M S α β γ (5) M S α β 代表行业市场份额法。以客户主营业务收入总额平方根为基础，会计师事务所α占整个行业β的比例； ∑ γ = 1 γ M S α β γ 是会计师事务所α在行业β主营业务收入总额平方根合计数； ∑ α = 1 α ∑ γ = 1 γ M S α β γ 是所有会计师事务所在行业β主营业务收入总额平方根合计数。 P S α β = ∑ γ = 1 γ P S α β γ / ∑ β = 1 β ∑ γ = 1 γ P S α β γ (6) P S α β 代表行业组合份额。以客户主营业务收入总额为基础，会计师事务所α在特定行业β占其全部客户的比例； ∑ γ = 1 γ P S α β γ 是会计师事务所α在行业β主营业务收入总额合计数； ∑ β = 1 β ∑ γ = 1 γ P S α β γ 是会计师事务所α在所有行业主营业务收入总额合计数。 P S α β = ∑ γ = 1 γ P S α β γ / ∑ β = 1 β ∑ γ = 1 γ P S α β γ (7) P S α β 代表行业组合份额。以客户主营业务收入总额平方根为基础，会计师事务所α在特定行业β占其全部客户的比例； ∑ γ = 1 γ P S α β γ 是会计师事务所α在行业β主营业务收入总额平方根合计数； ∑ β = 1 β ∑ γ = 1 γ P S α β γ 是会计师事务所α在所有行业主营业务收入总额平方根合计数。 W M S α β = M S α β ∗ P S α β (8) W M S α β = M S α β ∗ P S α β (9) 式(8) W M S α β 代表加权市场份额法。是以客户主营业务收入总额为基础，行业市场份额和行业组合份额相乘； 式(9) W M S α β 代表加权份额市场法。是以客户主营业务收入总额平方根为基础，行业市场份额和行业组合份额相乘。 最终选用 W M S α β 、 W M S α β 作为解释变量的替代变量。 4.2.3. 控制变量 本文参照国内外相关文献，选取代表客户规模，长期偿债能力，盈利能力，发展能力，短期期偿债能力，股东盈利能力，上市年限作为控制变量中的连续变量；选取客户当年是否亏损，会计师事务所出具审计意见类型，会计师事务所规模作为控制变量中的哑变量。同时控制了客户所处行业和年度。 4.3. 模型设定 根据前文被解释变量、解释变量、控制变量选择，构建以下模型： | D A | = a 1 + a 2 E x p e r t + a 3 L n A + a 4 L E V + a 5 R O A + a 6 G R O W + a 7 C A T A     + a 8 E P S + a 9 A G E + a 10 L O S S + a 11 O P I − ε (10) 总体样本以及大小客户分样本采用式(10)模型一。 | D A | = a 1 + a 2 E x p e r t + a 3 L n A + a 4 L E V + a 5 R O A + a 6 G R O W + a 7 C A T A     + a 8 E P S + a 9 A G E + a 10 L O S S + a 11 O P I (11) 大小所分样本采用式(11)模型二。其中ε是残差项，其他变量汇总以及预期符号，如表2。
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user: 6. 研究结论和建议 6.1. 研究结论 会计师事务所行业专长是审计研究领域的热点话题。最终得出以下三点结论：第一、从总体来看，越具有行业专长的会计师事务所发现盈余管理的能力越强，审计质量越高。第二、进一步根据客户规模将样本进行二分，研究结果表明：客户规模大小在一定程度上影响了会计师事务所行业专长的发挥。大客户中，会计师事务所更加注重发挥行业专长对审计质量正向作用。第三、再一步根据会计师事务所综合排名将样本分为大所和小所，具体地：与小所相比，大所更擅长利用审计专长抑制盈余管理行为以保证审计质量。 6.2. 建议 1) 加大行业专长供给。实现“规模效应”与“专有效应”双管齐下，降低审计风险，减少审计失败，避免审计诉讼，提高审计质量。大所充分利用优质资源积极发挥行业专长效应，与此同时小所避免审计合谋现象发生，将有限资源投放于特定行业予以专门化，促进其持续性良性发展。 2) 刺激行业专长需求。大客户更有动机限制管理层机会主义行为，鼓励会计师事务所行业专长为提高会计质量。针对小客户怠于追求高质审计，也应在力所能及范围内将“行业专长”纳入选聘会计师事务所的标准之中。
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user: 摘 要 穗发芽会造成小麦籽粒产量和质量的下降，给小麦生产带来重大损失，选用抗性品种是降低穗发芽危害的经济有效手段。随着分子生物学的不断发展，小麦穗发芽抗性相关基因得到解析，并开发了育种可用的分子标记。本文对粒色基因、Vp-1、Sdr等和穗发芽抗性相关的重要基因的研究进展进行综述。 关键词 :小麦，穗发芽，研究进展 Copyright © 2017 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 小麦是主要粮食作物之一，其产量占世界粮食总量的40% [ 1 ] ，提供人类所需能量和蛋白质的20%。小麦穗发芽(Pre-harvest sprouting， PHS)是指收获前遇到阴雨天气时小麦籽粒在穗上发芽的现象，穗发芽是一种世界性的小麦气象灾害，会造成小麦籽粒产量和质量的下降，在收获季节有持续性降雨的地区发生尤为严重。全球每年由小麦穗发芽引起的直接经济损失约为10亿美元 [ 2 ] ，我国长江流域冬麦区、东北春麦区、黄淮冬麦区及西南冬麦区等约占全国小麦总面积83%的种植区都发生过严重的穗发芽灾害。 小麦穗发芽发生程度与品种的抗性关系密切，选用抗性品种是降低赤霉病危害的经济有效手段。近年来，国内外学者对小麦穗发芽的影响因素、鉴定技术、分子遗传、育种等问题进行了广泛深入的研究，并取得一定进展 [ 3 ] 。近年来，随着分子生物学的发展，穗发芽抗性相关基因得以解析，并开发了育种可用的分子标记。本文将对粒色基因、Vp-1、Sdr等和穗发芽抗性相关的重要基因的研究进展进行综述。
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user: 2. 籽粒颜色基因R-1 红粒小麦通常比白粒小麦更抗穗发芽 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。Flinthman [ 5 ] 研究发现，向白粒小麦品系NS-67导入一个红粒基因后，其籽粒休眠程度相应提高。Groos等 [ 7 ] 在白粒小麦和红粒小麦杂交构建的双亲遗传群体中定位到了同时控制籽粒颜色和穗发芽抗性的QTL，分别位于3AL、3BL、3DL和5A染色体上。此外，中国春和AUS1490的白粒突变体也表现为发芽特性的提高，也说明红粒基因可以提高穗发芽抗性 [ 6 ] [ 8 ] 。 红粒小麦中的色素是经由类黄酮生物合成途径产生的儿茶酸和原花青素 [ 9 ] [ 10 ] ，其中儿茶酸可以抑制种子的萌发，进而提高对穗发芽的抗性 [ 8 ] [ 9 ] 。儿茶酸和原花青素合成途径中涉及查尔酮合成酶(CHS)、查尔酮异构酶(CHI)、黄烷酮3-羟化酶(F3H)和二羟基黄酮醇还原酶(DFR) [ 11 ] 。也有报道指出，除儿茶酸和原花青素之外，红色籽粒的色素还包括黄酮醇和二苯乙烯类物质 [ 12 ] 。 红粒对白粒是显性 [ 13 ] ，主要由3个同源基因控制，位于小麦第3同源群染色体长臂末端 [ 6 ] [ 7 ] ，被命名为R-1基因，位于3A、3B和3D上的该基因分别记为R-A1、R-B1和R-D1 [ 14 ] 。隐性等位基因记为a，显性等位基因记为b。如果一个小麦品种含纯和的R-A1a、R-B1a和R-D1a时，该品种即为白粒，含有任一显性等位基因，籽粒即表现为红色。Himi和Noda用同源克隆了R-1基因，为Myb类转录因子，R-A1、R-B1和R-D1分别为Tamyb10-A1、Tamyb10-B1和Tamyb10-D1。 Lin等 [ 15 ] 采用全基因组关联分析的方法在3AL (Tamyb10-A1)和3DL (Tamyb10-D1)上发现了同时控制籽粒颜色和穗发芽抗性的QTL，但3BL上控制籽粒颜色的QTL对穗发芽抗性没有显著效应。他们认为，Tamyb10-A1和Tamyb10-D1在田间条件下对穗发芽抗性具有一因多效的作用。王根英等 [ 4 ] 利用已开发的Tamyb10基因分子标记，检测119份来自不同麦区的红粒小麦材料，发现Tamyb10-D1对穗发芽抗性影响最大，Tamyb10-B1次之，Tamyb10-A1作用最小。 羟基黄酮醇还原酶(dihydroflavonol-4-reductase gene， DFR)是类黄酮合成途径基因之一，控制小麦粒色。在120个红粒中国小麦品种中，3A和3D染色体上TaDFR未发现功能性变异，在3B染色体上的TaDFR基因存在TaDFR-Ba和TaDFR-Bb两个等位基因，相对TaDFR-Ba，TaDFR-Bb启动子区存在8 bp插入，表现为抗穗发芽，并开发了分子标记 [ 16 ] 。 人们在红粒基因可以提高小麦穗发芽抗性这一点上已取得较为统一的看法，但不同的红粒基因对穗发芽抗性的效应大小，不同的研究结果却不尽相同。这可能与研究者所采用的材料和方法有关，也有可能和小麦穗发芽抗性遗传机制的复杂性有关 [ 17 ] 。
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user: 3. Vp-1基因 Viviparous-1 (Vp-1)基因在种子的成熟、干燥及休眠过程中起关键作用，是重要的小麦休眠相关转录因子，在ABA信号转导中起重要作用 [ 18 ] [ 19 ] 。小麦Vp-1的3个同源基因TaVp-1A、TaVp-1B和TaVp-1D分别位于3AL、3BL和3DL上，其中TaVp-1A、TaVp-1B两个位点的等位变异与穗发芽抗性相关，而TaVp-1D无等位变异。 最初研究表明，Vp-1B基因有三个等位基因，分别命名为Vp-1Ba、Vp-1Bb和Vp-1Bc，抗穗发芽品种为Vp-1Bb或者Vp-1Bc基因型 [ 20 ] 。与野生型相比，Vp-1Bb中含有193 bp的核苷酸插入，Vp-1Bc中含有83 bp的缺失 [ 20 ] [ 21 ] ，并据此开发了分子标记Vp1B3，可供抗穗发芽育种利用 [ 22 ] 。与Vp-1Ba基因型相比较，Vp-1Bb基因型具有更高的穗发芽抗性，Vp-1Bc基因型次之。事实上，许多抗穗发芽的地方品种含Vp-1Bb等位基因，它们都是抗穗发芽育种中非常有价值的资源 [ 23 ] 。随着研究的深入，发现了Vp-1B的更多等位基因，如欧洲小麦品种中的Vp-1Bd以及我国小麦地方品种万县白麦子中的Vp-1Bf等 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] 。 在Vp-1A位点，我国小麦存丰富变异，至少有17种等位基因，变异主要发生在第3和第5内含子和第6外显子内，其中TaVp-1Agm穗发芽抗性最强，并据此开发了该位点分子标记Vp1A3 [ 28 ] ，该位点的穗发芽抗性在双亲群体中得到了验证 [ 29 ] 。
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user: 4. Sdr基因 小麦TaSdr基因与水稻控制种子休眠的OsSdr4同源，位于第2同源群，分别命名为TaSdr-A1、TaSdr-B1和TaSdr-D1。序列分析表明，TaSdr-A1a在643位核苷酸存在G/A变异，为G时较抗穗发芽，为A时，较感穗发芽，这两个等位基因分别记为TaSdr-A1a和TaSdr-A1b，并据此开发了分子标记，其与穗发芽抗性的关系在双亲群体和自然群体中得到了验证，研究还发现抗穗发芽等位基因TaSdr-A1a主要存在于中国小麦地方品种中 [ 30 ] 。 TaSdr-B1的编码区未发现变异，但在启动子区存在SNP，该位点为A时较抗穗发芽，为G时，较感穗发芽，这两个等位基因分别命名为TaSdr-B1a和TaSdr-B1b，并据此开发了分子标记Sdr2B，其与穗发芽的抗性的关联性在双亲群体和自然群体得到验证，并在韩国小麦品种中得到了验证 [ 31 ] 。研究还发现抗穗发芽等位基因TaSdr-B1a主要存在于日本、澳大利亚、阿根廷以及我国的长江中下游冬麦区和西南冬麦区的小麦品种中 [ 32 ] 。TaSdr-D1位点未发现多态性。
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user: 5. 展望 通过同源克隆等途径，穗发芽抗性基因发掘取得了较大的进展，并开发了育种可用的分子标记，但在以下几个方面仍需更深入的研究：1) 穗发芽抗性基因与连锁分析定位的QTL的关系需进一步研究。通过连锁分析，很多穗发芽抗性和种子休眠相关的QTL被定位，在小麦21条染色体上均有分布 [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] ，通过物理位置的比较，穗发芽抗性基因可能与某些QTL位置相近，如TaSdr-A1就与QPhs.ccsu-2A.3在同一染色体位置，猜测TaSdr-A1可能就是QPhs.ccsu-2A.3 [ 30 ] 。2) 基因功能需验证。目前，一些基因的功能缺少功能验证试验的数据，建议通过转基因获基因编辑的方法进一步验证穗发芽抗性基因的功能。3) 应加强对我国南方小麦地方品种优异等位基因挖掘和利用。我国很多南方小麦地方品种是宝贵的抗穗发芽资源，如秃头麦4AL上有主效抗穗发芽QTL [ 37 ] [ 38 ] ，红和尚头和万县白麦子含有新的优异等位基因Vp-1Be和Vp-1Bf [ 24 ] [ 27 ] ，因此研究和利用好我国抗穗发芽小麦地方品种，对我国乃至世界范围内的抗穗发芽育种都有重要意义。 当前，我国抗穗发芽育种进展相对较慢 [ 39 ] 。借鉴国内外成功经验，提出3点抗穗发芽育种建议：1) 在抗源评价和利用上，选择农艺性状优良的抗穗发芽品种作亲本，黄淮麦区注意选用白粒抗穗发芽品种。2) 在育种方法上，常规育种与分子标记辅助选择相结合，利用分子标记将主要抗穗发芽基因导入当前主栽品种中。3) 加强与基础研究单位的合作，进一步解析主栽抗穗发芽品种抗病基因，及时在育种中利用最新分子生物学技术。
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user: 1. 引言 ShakeMap系统由美国地质调查局开发，能够在震后自动、快速地生成地震动峰值(PGA/PGV)等值图和仪器烈度分布图等产品，通过这些产品人们可以很直观地了解到哪里可能遭受的震动最强烈、破坏最严重，这为震后应急救援策略的制定和应急救援工作的展开提供科学依据和一定的参考意见。与此同时，丰富多样的ShakeMap产品还可以通过网络、移动电话和电视媒体等多种途径进行发布传播，因而公众可以在震后迅速地获得最新的地震信息，这对于维持社会稳定，避免因地震引发的慌乱，也将起到重要的作用。 ShakeMap是一套比较成熟的烈度速报系统，在美国甚至全球范围内有着广泛的应用，如在美国加州、内达华州、犹他州、夏威夷、阿拉斯加、新马德里和美国国家地震信息中心(NEIC)等都在使用ShakeMap系统，国际上如意大利等也在使用ShakeMap系统，而国内也有一些科研院所或机构在直接应用ShakeMap或进行二次开发。目前，国内相关研究不断发展成熟、理论水平也随之得到提高，地震观测台网密度不断加大，这些都为国内引进和应用ShakeMap系统打下比较坚实的基础。如何将ShakeMap系统与国内实际情况相结合，实现ShakeMap系统的区域化应用、保证处理结果真实可靠和产品内容丰富易懂等正是本文所要解决的问题。
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user: 2. ShakeMap系统简介 2.1. 系统概况 ShakeMap系统的研究开始于美国1994年北岭地震之后，最初由David Wald构想。1996年加州地震台网(Wald and others， 1997)和新安装的TerraScope台网(Kanamori and others， 1991) [ 1 ] 的结合，造就了足够数量的实时强震观测台站，David Wald和Vincent Quitoriano也因此得以在同年设计和实现ShakeMap系统。基于ShakeMap系统的实用性，ShakeMap系统随着TriNet系统的发展、增强和扩展也不断演化。在南加州的成功应用，使得美国政府在不遗余力的增强ShakeMap系统软件的同时也在美国国内其它州推广这一系统。Bruce Wald (Caltech，现为USGS)和Craig Scrivner (前CDMG，加州矿产和地质部)对软件进行了重新设计。后续软件的开发作为ANSS的一部分在Worden和Quitoriano指导下进行 [ 2 ] [ 3 ] 。之后，ShakeMap系统的应用范围从美国国内其它地震活跃的州不断扩大到全球范围内的许多国家和地区。现在ShakeMap系统主要由USGS负责运营，可以处理几乎全球范围内的地震。 ShakeMap系统主要由perl语言编写，同时依赖于第三方软件，比如：使用GMT(Generic Mapping Tools，Will Smith) [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，一款通用制图工具进行部分计算和绘图使用MySQL数据库存储地震信息和一些运行参数，使用Subversion管理系统的各个版本，使用zip对产品进行压缩便于提供ftp下载等。 ShakeMap系统的产品非常丰富，主要包括：峰值加速度等值线图，峰值速度等值线图和仪器烈度分布图等图形产品；GIS产品可用于灾害评估，KML，KMZ文件配合可加载与GoogleEarth的强大功能，方便人们直观地了解到地震的破坏情况；ShakeMap系统的产品发布方式也比较灵活多样，产品可以通过网页、电视媒体、电子邮件和ftp站点等方式展现给公众。 ShakeMap系统的主要用途包括：1) 应急救援与损失评估2) 公众信息与教育3) 地震工程与地震研究4) 地震模拟演练。 2.2. 主要模块及处理流程 ShakeMap系统由一系列功能模块组成，如数据提取模块、计算模块、绘图模块、网页生成模块、打印模块和邮件通知模块等，模块之间相互调用完成系统对地震事件的处理与发布。图1为ShakeMap系统的处理流程图。 表1为系统的主要模块及功能说明。当地震台网记录到一个地震事件时，在把地震三要素和台站等数据传给ShakeMap的同时会触发ShakeMap系统，ShakeMap的retrieve程序根据台站传来的数据生成系统运行的event.xml和*_dat.xml等文件(输入)，然后经过grind的计算处理后，交给mapping绘图，然后由genex生成相关的网页产品(处理)，通过transfer传送到相关web和ftp站点供网页显示与下载，最后由shakemail发送邮件通知和print进行打印(输出) (图2)。
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user: 4. 应用情况 4.1. 实际震例及结果说明 本文对地震动衰减和仪器烈度计算进行修改后，将“改造”后的ShakeMap系统成功编译和运行在测试服务器上。为验证上述改造的可行性以及计算结果的可靠性，作者对2004年以来福建地区4.0级以上地震和台湾地区部分地震进行了处理。本文选取近年来福建地区较大的福建省莆田市仙游县M4.8级地震为例，对初步的应用成果进行展示。仙游地震的三要素信息及改造后的系统处理产品如表3所示。图8~图10分别为此次地震的仪器烈度分布图，本地化的网页显示，本地化的地震邮件通知。 从图7可以看出，震中区仪器烈度石苍乡部分区域为6度，钟山镇、游洋镇等地部分区域为5度，常太镇等地为4度，该处理结果与震后宏观烈度调查结果基本是吻合的 [ 18 ] 。另外，ShakeMap系统的本地化工作在保留原有产品信息的同时，使产品更加清晰直观。
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user: 5. 结论与讨论 通过对ShakeMap系统的研究，将前人研究的地震动衰减关系、场地校正和仪器烈度计算等关键算法应用于ShakeMap系统，并实现了ShakeMap产品内容的本地化，完成了ShakeMap系统在福建地区的改造和应用。改造后的地震实例处理结果也较为合理，表明ShakeMap系统在国内地区的改造和应用是可行的。 另外，作者认为还有以下问题亟待解决： 1) 4.0级以上地震动衰减关系，本文采用了康兰池等人对四川地区基岩台站统计的地震动峰值关系以及ShakeMap自带的Hazus衰减关系，由于地震动衰减具有较强的区域性，因此作者认为采用此类衰减关系计算的仪器烈度与真实地震动存在一定的误差。 2) 在计算仪器烈度时，为了和ShakeMap系统保持一致，采用了水平分向PGA， PGV的最大值，利用PGA， PGV和A0.5之间的统计关系进行转换，进而求取仪器烈度，这样的转换可能会对结果造成一定的影响。 图8. 莆田仙游M4.8仪器烈度分布图 图9. 本地化的网页 Table 3 Information of SHUNCHANG Earthquak 地震名称 震级 时间 深度(km) 产出产品 发布形式 福建省莆田市仙游县 M4.8 2013/09/04 10 PGA， PGV， MMI分布图 GIS， overlay图等 Web， E-mail等 表3. 顺昌地震相关信息 图10. 本地化的地震事件邮件通知
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user: 摘 要 镰刀菌种类繁多，地理分布复杂，寄主范围广，寄生繁殖能力强，大部分对植物具有致病性和毁灭性。近来，由镰刀菌引起的橡胶树病害在中国植胶区内发生并呈现逐渐增加趋势。为了查明海南广坝植胶区的一株橡胶幼树枯死的原因，本文通过病原菌分离、形态学、分子生物学和致病性鉴定等方法，最终确定该致病菌是一种木贼镰刀菌(Fusarium equiseti)，这里命名为Fusarium-Hb。由于该镰刀菌在条件合适的情况下致病性强，又因为其对温度(16℃~35℃)和pH适应范围广(pH 4~11)，光照比黑暗条件下更易形成孢子，能产生大量大、小分生孢子及厚垣孢子，因而该病原菌是需要引起重视的病原菌。另外，本研究通过5种单剂药效筛选试验表明，40%福星乳油是防治该镰刀菌的首选药剂；其次为70%甲基托布津可湿性粉剂。本文是木贼镰刀菌引起橡胶树枯死的致病菌的首次报道，并为大田防治提供了有效的防治药剂。 关键词 :橡胶树，茎腐病，镰刀菌，药剂筛选 Copyright © 2017 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/