DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 “仲尼祖述尧舜，宪章文武。”(《中庸》)孔子远宗尧舜之道。孟子“道性善，言必称尧舜。”(《孟子·滕文公上》)又说：“圣人，人伦之至也。”(《孟子·离娄上》)人伦问题关乎圣人之所以为圣人。本文从舜的孝行入手，结合儒家经典中对“仁”的阐释尝试分析仁爱说与人伦的关系，并着重从孔子、孟子关于舜“大孝”的论述中探析孝如何体现了儒家“为仁由己”的观念。
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user: 2. 圣人与人伦之至 “由尧舜至于汤，五百有余岁，若禹、皋陶，则见而知之；若汤，则闻而知之……由孔子而来至于今，百有余岁，去圣人之世，若此其未远也；近圣人之居若此其甚也，然而无有乎尔，则亦无有乎尔。”(《孟子·尽心下》)尧舜在孟子所列圣人谱系中居于开端的位置，其后的圣人都是继承尧舜之道。唐韩愈以降，宣扬道统的儒家学者莫不承接孟子的说法。长久以来，舜的人格典范在社会伦理与民风教化中，都居于最高地位，称为“人伦之至”。 关于舜的最重要的文献记载见于《尚书》中《尧典》、《舜典》两篇。《尧典》中记载，尧在位七十年，老将求代，欲让位与贤，遂求人巽位。在位之臣，四岳为长，故欲使四岳顺行帝位之事。四岳以“否德忝帝位”回应尧帝，认为自身德行不足以承当帝位，故自辞。四岳为群臣之首，既已自辞，便不再举荐其他朝臣。尧帝于是明确使朝臣不问贵贱，求贤于僻侧浅陋之处。众人向尧帝推举了虞舜。尧帝称所举之人已有所闻，便进一步问舜之德行。据《尧典》记载，四岳对帝曰：“瞽子，父顽，母嚚，象傲，克谐以孝，烝烝乂，不格奸。”“谐”为“和”之意，“烝”为“进”之意，孔安国在传中解释这一段话说：“言能以至孝和谐顽嚚昏傲，使进进以善自治，不至于奸恶。”孔氏传以“心不则德义之经”释“顽”。《释训》中说：“善兄弟为友”，《孟子》和《史记》均记载象与瞽瞍共谋杀舜，为“傲慢不友”。舜父母与弟并恶，舜却能以自身的德行陶养他们，“舜顺适不失子道，兄弟孝慈。欲杀，不可得；即求，尝在侧。”(《史记·五帝本纪》)以自身至孝之行，谨行子道，既能保全自身使他们不至于陷入罪地，又能在父母召唤的时候，及时顺从父母需要。因为舜能调和恶人，尧欲试舜，“女于时，观厥行于二女”(《尚书·尧典》)。尧将两个女儿嫁给舜，观察舜如何治家。孔颖达疏云：“舜家有三恶，身为匹夫，忽纳帝女，难以和协，观其施法度于二女，以法治家观治国。将使治国，故先使治家。”舜家中已有三恶，且自身居于下人之中，未有官位，尧帝的两个女儿下嫁，以贵适贱，难免骄矜。尧以此来考验舜。“将使治国，故先使治家”，能否治国的一个先行的标准在于能否治家。《尧典》载：“厘降二女于妫汭，嫔于虞。帝曰：‘钦哉！’”。舜娶了尧的两个女儿，然而家不在京师，“以义理下帝女尊亢之心于所居水之汭，使之服行妇道于虞氏”，以自身的大孝示法，使尧的两位贤女侍奉顽父、嚚母。孔安国传中解释“帝曰：‘钦哉！’”说：“叹舜能修己行敬以安人，则其所能者大矣。”“至修己行敬以安人”的注显然与《论语》中孔子“修己以敬”、“修己以安人”的说法有关： 子路问君子。子曰：“修己以敬。”曰：“如斯而已乎？”曰：“修己以安人。”曰：“如斯而已乎？”曰：“修己以安百姓。修己以安百姓，尧舜其犹病诸！”(《论语·宪问》)。 我们可以从这一段中清晰地看到一个由修己到安人再到安百姓的逻辑顺序。朱子解释道：“人者，对己而言。百姓，则尽乎人矣。尧舜犹病，言不可以有加于此。”以“对己而言”来解释“人”，则在舜的事迹中，这个“修己安人”的人应该是指瞽瞍、继母、象弟及尧之二女。在禅让的过程中，朝臣以舜“克谐以孝”作为理据来荐举舜，尧帝以二女妻舜，以舜的治家来考察他治国的能力。又因为舜以自身之敬使二女下尊亢之心行妇道，得到了尧帝的赞赏。详加研究了舜的孝行以后，再来看孟子所说“规矩，方员之至也；圣人，人伦之至也”，或许有了更深的理解。朱子训“至”为“极”，“规矩尽所以为方员之理，犹圣人尽所以为人之道。”也就是说，圣人即是尽伦之人，把人伦的各个方面做到恰到好处就是圣人。如遭遇父亲与弟弟的共谋杀害，实则遭人伦之大变，然而即使在这种境况之下，舜能以自己的孝行安顿、感化他们。父子、兄弟、夫妻，人伦关系的这几个方面舜都做到了尽善。 在孟子的论述中，可以看到，舜之所以为圣人正在于“人伦之至”。而且，孟子是将人伦提到了人禽之辨的高度来加以讲述。如孟子说：“人之所以异于禽兽者几稀，庶民去之，君子存之。舜明于庶物，察于人伦，由仁义行，非行仁义也。”(《孟子·离娄下》)人和禽兽之间的差别很小，是否认识到人伦之理正是其中的分际。孟子曾说：“舜之居深山之中，与木石居，与鹿豕游。其所以异于深山之野人者几稀。及其闻一善言，见一善行，若决江河，沛然莫之能御也。”(《孟子·尽心上》)从野蛮时代过度到文明时代，舜在中国早期文明史上有着不可替代的位置。如李学勤先生对“文明”曾有一个界定并论述了舜在早期文明史上的地位：“文明是人类发展史上的特殊阶段，是人类脱离动物界后进一步脱离了原始野蛮状态的阶段……虞舜在五帝之中居末，在尧舜禹之中居中，在中国早期文明史上起到了承前启后的作用。” [ 1 ] 唐文明教授总结先秦儒家经典中对人伦理念的刻画说道：“人类从野蛮时代走向文明时代的一个根本标志就在于认识到人伦之理的重要性。” [ 2 ] 《尚书·舜典》记载：“帝曰：‘契，百姓不亲，五品不逊，汝作司徒，敬敷五教，在宽。’”，孟子进一步说：“人之有道也，饱食暖衣，逸居而无教，则近于禽兽，圣人有忧之，使契为司徒，教以人伦：父子有亲，君臣有义，夫妇有别，长幼有序，朋友有信。”(《孟子·滕文公上》)在孟子看来，尧舜行人伦之教，使人与禽兽有了根本的区别。 于此，我们可以对比中国的圣人与西方的哲学家。如同吴飞教授在讲述“中庸之德”时所说：“西方的哲学家往往是和一般人非常不一样的人，但中国的哲学家都是比一般人还要正常的人。” [ 3 ] 圣人即是立于平正阔大之处，在最为普通的人伦日常中体会最高明的道理，成就最完满的人格。当代法国思想家于连在其著作《圣人无意》中写到：“圣人与哲学家不同，哲学家有意把自己看成不同寻常的人，至少在传统上，一开始时是这样，哲学家是通灵者、占星术士和巫师的继承者，他说自己是有特异功能的人……圣人却和常人一样，不比常人多什么，不认为自己有特别的天赋，让一切自在发展。圣人的行为普普通通。” [ 4 ] p 54孔子曾对“素隐行怪”有过论述，而且也是将中庸之德与“圣者”关联起来。《中庸》载： 子曰：“素隐行怪，后世有述焉，吾弗为之矣。君子遵道而行半涂而废，吾弗能已矣。君子依乎中庸，遯世不见知而不悔，唯圣者能之。” 朱子对“素隐行怪”的解释为：“深求隐僻之理，而过为诡异之行。”寻求不可测的隐僻的道理，有着非比寻常的诡异的行为，这种高深与不凡并不是圣人的中道。智慧用不着到远处去寻找，而是体现在离人伦日用最切近的事之上。依中道而行，至诚无息，即使一生无人知晓也不后悔，这就是“圣者”。
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user: 摘 要 随着国家扶持政策的开展，我国的租赁行业发展迅速，但目前行业基础设施仍然处于建设阶段，融资受限、成本偏高的问题仍未解决。随着金融的深化改革与经济调整，租赁资产证券化的优势日益显著，而利率定价是资产证券化过程中的核心环节，对产品价值的考量对租赁资产证券化参与各方对于风险溢价的把控及投资决策至关重要。本文应用基于无风险套利的资产证券化产品定价模型，分析了企业间ABS市场产品价格形成的内在机制，实证结果表明债项评级与国债利率对定价机制的影响尤为显著。基于此提出政府应健全对信息披露和交易流程的法律法规，设立专职监管机构，防止定价失真等对策建议。 关键词 :融资租赁，资产证券化，风险溢价，定价模型 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. 绪论 (一) 研究背景和意义 随着融资租赁公司租赁资产规模的持续扩张，租赁资产管理从起步到发展，已形成较为完备的租后管理制度流程，在社会实体企业的资金融通、中小企业融资渠道拓展、设备更新和技术进步等方面发挥着重要作用。目前我国融资租赁公司开展业务的资金主要来自于银行贷款，融资方式单一且成本较高，租赁行业本来就是资本密集型行业，创新型的融资方案设计至关重要。资产证券化将缺乏流动性但具有长期稳定收入的资产进行结构化重组，通过风险隔离机制在资本市场上发行证券，来为原始权益人筹集资金。针对资产证券化产品定价与融资成本的研究，国内租赁资产证券化产品尚未形成完整的定价体系，与市场关联度不高，租赁资产支持证券流动性不够，没有二级市场价格做参考，此类问题为产品定价增加了难度。在租赁资产证券化快速发展的今天，市场上证券化产品品种繁多，为构建良好的证券化市场，维护各参与方利益，对租赁ABS产品定价影响因素的研究和考量将具有很大实践意义。 (二) 国内外研究现状 国外资产证券化起步和发展较早，关于融资租赁业务发展的理论和实务研究较深，如今已经有较为完善的研究体系。Van (2004) [ 1 ] 指出无风险利率期限结构、基础资产行业、债券市场收益率都会对利率产生显著影响，且评级越低的证券更容易受到宏观经济环境的影响。Jiang (2006) [ 2 ] 和Guo (2013) [ 3 ] 阐述了信用评级与发行利率的逻辑关系：一般认为债券市场中信息不对称所带来的问题，降低由于交易双方信息不对称投资者索要的更高溢价。Mason J. R.，Rosner J. (2007) [ 4 ] 为三大评级机构会因为激励机制冲突影响对信用风险的衡量，同时还发现在评估相对传统的产品时如RMBS，CDOs时评级效率较低。Vink & Thibeault (2008) [ 5 ] 研究发现资产证券化产品期限结构、流动性、交易参与方个数等因素都会影响资产证券化产品的信用风险和发行定价。Ashcraft A. B.，Goldsmith-Pinkham P.，Vickery J. I. (2010) [ 6 ] 通过对MBS次级和高评级产品的研究发现信用评级对投资者来说有重要的影响。Fabozzi F. J.，Vink D. (2012) [ 7 ] 发现信用评级在定价中发挥着重要因素，但这并不影响投资者对信用评级之外的风险因素的重视。 王少波(2007) [ 8 ] 具体介绍了国外信用评级机构评级时所使用的模型和所考虑的因素，进而对我国信用评级的模型提出思考。沈红波(2014) [ 9 ] 研究发现评级除了能够解释证券的违约风险信息，还可以为投资者提供经济周期、行业环境等增量信息。候颖哲(2014) [ 10 ] 具体介绍了资产证券化过程中信用评级的评级思路，并分析了在面对不同类型基础资产时的侧重点分别是什么。韩鹏飞(2015) [ 11 ] 认为传统增信手段中担保对城投债这种特殊债券利率的作用更加明显。王芳(2015) [ 12 ] 将担保进一步划分为关联方担保、互保和同属国资担保，且通过实证研究认为同属地方国资委担保对降低债券的利率更加显著。钱梦佳(2016) [ 13 ] 对于融资租赁资产证券化定价的影响因素选取了产品自身及外部环境两个方面，结果表明期权调整利差法虽有不足，但是众多方法中最适合于我国国情的定价模型。刘曦腾(2016) [ 14 ] 通过实证的方法证明了信用增进程度越高资产证券化产品发行利率越低。
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user: 2. 我国租赁资产证券化市场发展概述 (一) 我国融资租赁ABS市场发展现状 近年来随着国家扶持政策的展开，我国的租赁行业发展迅速，但渗透率依然未达到10%，与发达国家相比还存在很大上升空间。截至2019年上半年，全国融资租赁企业中金融租赁企业70家，内资租赁企业397家，外资租赁11560家 1 ，较上年底增幅为2.1%。数量上外资租赁占据绝对性优势，主要原因是国内积极发展融资租赁业务，为外资融资租赁公司创造了优惠性条件所致。而金融租赁公司的注册资本要远远高于其他两种企业，同时监管也更为严格。金融租赁公司凭借其较为强大的股东背景，使得越来越多的资金流入金融租赁公司，这对内资租赁公司以及外资租赁公司产生了较大的冲击，因此更早的发展了资产证券化等资管产品来盘活资金。 如图1所示，在2015年我国ABS业务重启后，租赁ABS的单数有了爆发式增长，随着市场ABS产品发行的不断成熟，资产支持证券的质量不断提高，ABS产品的票面利率也呈现出缓慢下行的走势。从图2数据中可以看出，2016年租赁ABS产品发行利率最低达到了3.69%，显著低于同期的贷款基准利率、中期票据等融资工具的成本。2017年开始宏观调控使银行贷款利率显著提升，带动了债券市场的总体利率上调，宏观经济形势变动带动租赁ABS产品的平均发行利率在2017年出现了上涨，2017年底接近6%，但依然低于同期其他金融渠道的融资成本。2018年以后国家监管政策的利好等再次为我国资产证券化市场创造了新的机遇，利率走势再次下调，并且发行单数走势趋优。 (二) 租赁资产证券化产品优势对比分析 与银行贷款相比，资产证券化的优势主要体现为较低的融资成本、较灵活的资金使用方面，证券化融资不会受到主体资质的限制，而主要取决于ABS资产池基础资产的质量。与发行金融债、公司债或中期票据等手段相比，资产证券化的比较优势主要体现为发行规模摆脱净资产的限制，发行较为简便，且涵盖结构化融资链条，资金用途更为灵活。 租赁租金债权作为底层资产具有得天独厚的优势。因其特殊的租金支付协议结构，构造了稳定、可预测和可特定化的未来现金流，安全性较高，符合资产证券化产品的需求，且不需要过高的定价补贴来提高风险性补偿，为交易参与各方提供了方便。同时资产证券化产品还能通过循环购买或者合理的期限设置来实现融资与租赁业务期限的完美匹配，使得融资资金周期与项目消耗资金周期相匹配，降低企业流动性风险，提高对金融市场波动的抵抗能力。
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user: 3. 租赁ABS产品定价影响因素的研究设计 (一) 理论分析 图1. 截至2019上半年租赁ABS产品发行单数 图2. 2015~2019年租赁ABS产品利率走势 对产品定价影响因素的研究需要考虑到变量的广度，被解释变量设定为产品的票面利率，使研究结果更加的直观。结构化产品的参与主体和法律结构较为复杂，难以选择可操作并且可控的变量，因此这里不选取变量。租赁资产证券化的发行中暂无违约的现象，因此本文的模型中可合理排除违约风险对资产证券化产品的影响。根据产品特点和市场宏观背景，解释变量按照以下要素分析选取。 1. 基础资产质量分析 底层基础资产是构成资产池的，也是整个交易结构的核心，融资租赁应回收的现金回流安全性和稳定性可以得到保障，因此信用评级较高。本文重点研究信用评级与价格形成机制之间的相关性，设计模型时将信用评级做为虚拟变量进行多层次分析，探讨评级对发行定价作用的内在逻辑。 2. ABS产品发行特征分析 资产证券化产品的发行会涉及到对资产池存续期限、未来现金流收益等方面的分析。权衡研究的理论意义、模型的可操作性以及数据的充分性，本文选择产品的发行规模以及发行期限作为解释变量。与银行贷款相同，更长的发行期限需要更高的票面利率来补偿，而更大的规模可以提高产品整体的安全性，同时也是表示发行主体质量良好的信号；根据风险补偿理论，高风险需要用更高的收益去补偿，评级机构给予的评级一般都具有客观性，真实性较高，因此可认为评级较高的产品定价利率低于低信用评级产品。 3. 宏观经济变量分析 根据上一章的分析，资产证券化作为金融产品在市场上发行必然会受到宏观经济因素的影响，GDP的增长率代表国内普遍消费水平，而国债利率和人民币的贷款基准利率会涉及到市场参与者的投资需求，均为影响金融产品定价的关键因素，因此选择上述三种变量纳入模型。 (二) 样本选择和数据来源 本模型参与因素跨越了时间维度，选取2015年全面放开资产证券化后的租赁资产为底层资产的样本。筛选掉极高和极低值之后保留1547条资产证券化产品数据，并通过Excel的嵌套函数按照发行时间和存续期限作为标准为之匹配了同期可比宏观数据，进一步巩固利率选择合理性。 本文使用的具体定量分析法是因素分析法，迎合逐渐起步的国内租赁公司资产管理优化和融资渠道的需要，赋予每个因素在定价模型中的权重，进而将定价简化为少数几个能够反映出定价内在联系的、固有的决定定价本质特征的因素。 以上数据全部来自于Wind数据库，操作的软件工具为SPSS和Excel。 (三) 模型构建 对于本文中出现的全部变量，定义如下表： Table 1 Definition table of model related variables 变量类型 变量名称 变量定义 符号 符号预期 被解释变量 票面利率 资产证券化产品票面利率 r 租赁资产证券化产品特征 信用评级 虚拟变量，若证券评级为AAA取值为4； 若评级为AA+取值为3；若评级为AA取值为2， 若评级为AA−及以下取值为1 credit - 存续期限 证券发行期限，单位为年 maturity + 发行规模 证券发行总额，单位为亿元 size - 宏观经济环境 GDP增长率 同期可比GDP增长率 gdpg + 国债到期收益率 发行当期可比国债到期收益率 rf + 贷款基准利率 发行当期可比人民币贷款基准利率 rate + 表1. 模型相关变量定义表 2 表1所示变量共同影响了ABS产品发行定价，这些影响可能是线性的也可能是交互的，为了检验所提出的假设，本文设计了如下回归模型： r t = β 0 + β 1   c r e d i t t + β 2   m a t u r i t y t + β 3   s i z e t + β 4   g d p g t + β 5   r f t + β 6   r a t e t + ε t 。
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user: 4. 租赁ABS产品定价影响因素的实证研究 (一) 描述性统计分析 通过表2可以看出，产品的票面利率均值为5.67，最小值和最大之间存在一定距离。产品的发行特征差异显著，期限最短的为2016年发行的“16海洋A1”票面利率仅为3.6%，而发行期限八年的“鑫桥08”资产支持计划票面利率达到了6.3%。从增信程度上看租赁ABS产品的信用评级平均达到了3.51，也就是在AA+和AAA评级之间，总体资产安全性较高。本文选择的GDP增长率、国债到期收益率和贷款基准利率均标准差较低，分布较为平均，而偏度和峰度较低，因此具有很强的统计学意义和研究价值。 Table 2 Descriptive statistical results of ABS variable of leas 最小值 最大值 均值 标准差 偏度 峰度 票面利率 3.00 9.20 5.67 1.06 0.24 −0.33 信用评级 1.00 4.00 3.51 0.75 −1.25 0.27 存续期限 0.04 8.04 1.96 1.14 0.62 0.70 发行总额 0.01 34.70 2.08 4.10 4.89 27.05 GDP增长率 6.97 10.90 8.67 1.37 0.53 −1.16 国债到期收益率 2.03 3.99 2.76 0.47 0.52 −0.82 贷款基准利率 4.35 6.15 4.79 0.41 1.88 3.42 表2. 租赁ABS变量描述性统计结果表 (二) 回归分析 表3数据表明，模型的F值为231.791，调整R方达到了0.537，整体拟合程度较好。根据回归结果可知，本文选取变量对租赁资产证券化产品定价均具有显著性影响。通过标准化系数可以看出产品的信用评级和国债利率对ABS产品定价作用最为显著，主要由于这两者与产品的定价结构最为贴合，国债利率往往是债券类金融产品的定价基础。统计学意义来讲，国债利率每提高1%，则ABS产品票面利率将会提高0.975%，相关性较强。信用评级每上升一级，票面利率减少0.627%，存续期限延长一年，票面利率增加0.086%，发行总额每增加1亿元，票面利率将减少0.034%。 Table 3 Results of linear regressio 未标准化系数B 标准误差 标准化系数Beta t值 概率p-值 (常量) 4.177 0.392 10.648 0.000 信用评级 −0.627 0.03 −0.448 −21.019 0.000 存续期限 0.086 0.023 0.093 3.719 0.000 发行总额 −0.034 0.005 −0.131 −6.242 0.000 GDP增长率 0.046 0.028 0.06 1.671 0.095 国债利率 0.975 0.079 0.434 12.392 0.000 贷款基准利率 0.105 0.064 0.041 1.655 0.098 F检验 231.791 P值 0.000 Adj R-squared 0.537 表3. 线性回归结果 (三) 实证结果解读 一般来讲，宏观环境趋优将使得投资需求增加进而推动了租赁资产证券化定价利率的上涨，选择贷款基准利率作为竞品融资渠道，根据投资者对更低融资成本渠道的选择偏好，一般认为债券市场利率会随贷款利率提高而提高，符合金融市场规律。基础资产质量越高、增信程度越高，说明产品的安全性越好，因此风险溢价和定价利率越低，实证结果也表明产品信用评级是租赁资产证券化产品定价最重要的因素。 金融产品期限越久往往会加大产品的流动性风险，因此高票面利率需要对产品期限风险进行补偿，符合金融产品的正常发行规律；理性投资者认为发行规模越大会带动更大的资产周转，进而未来现金流断裂的概率更小，而且分散化的基础资产也为资产证券化产品提供了更高的安全性。人民币贷款基准利率和GDP增长率解释变量的概率p-值分别为0.098和0.095，对定价的影响作用较小，但对同类融资竞品和居民消费水平的研究依然十分具有统计学意义。
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user: 5. 结论与建议 (一) 研究结论 本文首先利用无套利定价理论，在同行关于信贷资产证券化产品定价研究的基础上构建了一个租赁资产证券化定价模型，主要从产品特征和宏观经济因素两个维度考虑与因变量之间的关系，得到以下结论：第一，从维度上来看，ABS产品的固有发性特征较宏观经济变量对利率定价影响更为显著；第二，产品的信用评级和国债利率对ABS产品定价作用最为显著，符合产品的流动性风险溢价原理，说明市场上投资者依然对产品的信用质量最为看重；第三，资产证券化产品的资金筹集依赖于金融市场，本文考量的GDP增长率、国债到期收益率和对定价利率都存在正向相关性，但是在国债利率的作用力度下其他两因素对利率影响并不太大。 (二) 对策建议 1. 对投资者的建议 投资者在投资于金融产品时应充分了解市场行情，通过证券化产品的信息披露和原始权益人公司公告等途径对资产支持项目进行深入了解，避免盲目投资，根据自己的风险承受能力，合理地对投资组合进行搭配，选择收益和风险相匹配的产品，权衡产品的收益并合理辨别过高定价的金融产品。 2. 对融资租赁公司的建议 基础资产的质量决定了灵活的交易结构设计，与之相匹配的资管计划也将更具可操作性，有利于促进产品的成果发行并降低融资成本，使得租赁公司更有效率地筹集资金。其次，应对SPV风险隔离机制加以重视，建立合理的规章制度，为资产证券化提供更多保护屏障，促进产品“真实出售”和“资产出表”的流程顺利展开。最后，随着绿色金融理念的兴起，可以看出未来租赁ABS产品出现绿色转型发展趋势，而且绿色认证将吸引多元化投资者，对租赁公司的信誉和社会影响力也有很大的提升，值得租赁行业借鉴。 3. 对政府的建议 政府健全信息披露制度，设立专职监管机构，保证信息披露的权威性。在资产证券化市场较为发达的欧洲国家，其政府的作用主要有推动法律制度的创新与完善，成立具有公信力的信用评级机构，构筑使参与各方便利的交易平台等，可借鉴欧洲模式完善国内的相关法律和服务，但是在提供有力的政府担保和政府信用支持同时，也需要建立政府担保约束机制，防止定价失真。而在借鉴的基础上，应考虑到本国特色，对国外的产品定价技术方法进行改进，建立起一套适用于我国的定价模型。
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user: 摘 要 门店以销量取胜，需避免随意性与盲目性来控制库存。本文研究了净菜连锁门店一年的销售数据，基于Apriori关联规则算法，应用IBM的Modeler平台，构造出连锁门店的净菜关联规则挖掘模型。挖掘到了24条提升度大于3的关联规则，与居民的烹饪规律高度吻合，证明了算法模型的科学性。规则从数万条交易记录中提取，能够优化门店的菜品配置，也能指导菜品上架。 关键词 :Apriori，推荐算法，菜品配置 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着消费的转型升级，百姓饮食结构在发生改变，在菜品的选购上趋个性化，同时量小而精、美味、健康成为消费准则。菜店等供货商如何有效组织菜品上架以满足消费者需求，成为各店铺在激烈竞争中取胜的法宝。薄治禹 [ 1 ] 以快餐业为代表，应用卡方方法来研究饮食行业的关联规则问题，提出服务员在就餐者点菜时，重点将“肉汉堡”与“可乐”、“肉丝汤”与“蛋炒饭”这2组餐饮产品向就餐者推荐。从高校食堂的就餐系统中提取数据来研究，王楚瑜等 [ 2 ] 应用Apriori算法，研究了“素菜–素菜、素菜–荤菜之间的销量关联性”，发现“猪排盖饭与优酸乳”具强关联特征。李筠等 [ 3 ] 从药效角度，研究了吃药期间饮食搭配下的禁忌规则。在大数据背景下，越来越多的研究人员开始研究消费推荐系统，这种关联既包括人与产品之间的关联，也包括产品之间的关联。邱京伟等 [ 4 ] 研究了粒关联规则挖掘算法，探索顾客与菜品间的粒关联规则，来提高菜品推荐命中率。张奥多等 [ 5 ] 应用FP-tree算法，综合商家利益最大化、热销菜品等因素，来构建推荐综合评分模型，从而实现推荐。利用用户的手机APP来获取LBS地理位置信息，向其推荐附近的餐饮企业及其招牌菜，有比较成功的应用 [ 6 ] 。 洗净菜门店向周边居民提供净菜，然而采购太多容易浪费，菜品搭配不当易致过剩、增加库存成本，使消费者体验差。显然，研究菜品配置和上架规则非常重要。
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user: 2. Apriori算法 关联规则学术界也称之为“购物篮规则”，用以找出购物篮内货物品项之间的可能关联性，为商家在采购货品、上架摆放提供决策方案，有助于精准流通、提高销量。经典的场景如：在尿不湿的现场摆放啤酒。尿不湿时婴儿用品，啤酒通常是大男人的专属，这两个对象的关联特征在购物篮内被挖掘出来了。找出这种前项与后项关联规则的方法，有Apriori、灰色关联法和FP-tree等等，其中最经典的是Apriori算法。 Apriori算法的基本思想是：从购买事务数据中提取商品项，对商品项进行排序，构建商品项二维矩阵，然后：(1) 进行非重复的两两前后连接，(2) 对连接所得项进行裁剪，所剩下的满足一定置信度、支持度、提升度要求的连接项，即称之为规则项。例如：有商品项A、B、C、D，都有可能出现在购物篮中。连接项将产生AB、AC、AD、BC、BD、CD和ABC、ABD、ABCD、BCD，从事务发生的角度，这些连接项说明了同时发生的频次。Apriori算法就用支持度来表示项目发生(出现)的概率，用置信度来描述项目发生的相对概率。例如，已知项集的支持度计数为频次模式，则规则 A ⇒ B 的支持度和置信度很容易从所有事务计数、项集A和项集 A ∪ B 的支持度计数推出，计算方法如下式(1)和(2)。 S u p p o r t ( A ⇒ B ) = A ， B 同 时 发 生 的 事 务 个 数 所 有 事 务 个 数 = S u p p o r t _ c o u n t ( A ∪ B ) T o t a l _ c o u n t ( A ) (1) C o n f i d e n c e ( A ⇒ B ) = P ( A | B ) = S u p p o r t ( A ∪ B ) S u p p o r t ( A ) = S u p p o r t _ c o u n t ( A ∪ B ) S u p p o r t _ c o u n t ( A ) (2) 通常会约定规则的最小支持度和最小置信度值，阈值大小由用户来确定，通常与数据量大小有关，例如10万条与1000万条记录的最小支持度同设置为3%，意义差距很大。一条规则能不能用于指导实践，还需要使用所谓的提升度(Lift)值来判断，如下式(3)来计算。 lift ( A ⇒ B ) = P ( A B ) P ( A ) P ( B ) (3) 例如在事务中，用户在无需推荐其他项购物篮中有B项的概率为50%，而规则 A ⇒ B 提出的先购买A再购买B的概率为45%，两相比较，规则 A ⇒ B 实则没有任何意义，推荐变成了费力不讨好。通常约定提升度需要达到3以上才认为采用规则是可取的，而IBM的Modeler同时还会用部署能力来描述使用规则的可行性。
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user: 3. 基于Apriori的菜品配置规则 本文研究连锁净菜门店的客户购物篮内情况，从菜品搭配形成的规则来看当地居民的饮食规律，以证明方法的科学有效，探讨规则的决策价值。 3.1. 数据准备与预处理 研究的连锁店采用了用友“Tplus”系统，数据库系统为SQL SERVER。从数据库中导出同为衡阳市区内三家门店2015~2016年间销售数据，导入到EXCEL表中，数据行数超过10万条。剔除其中销售净菜名字段无效、为空的记录，剔除交易销售额为0的记录，共获得有效交易记录65355条。每条交易记录数据包含交易单子号、一项销售的净菜名及其数量、价格，一个单子号有多条记录，包含多项净菜，为一次交易事务。本文净菜是指清洗干净、切好、包好的菜。 图1描述了在IBM Modeler中的数据处理过程。IBM公司的Modeler为专业数据挖掘平台，原名为SPSS Clementine。数据经过了合并、商品项矩阵表构造、汇总交易和矩阵表字段变换等环节。下面说明几个关键步骤： (1) 在“合并”节点，将交易记录中的商品编码替换为菜品名称。在关系型数据库中，交易记录中只有商品编码，而规则要明了必须使用菜品名。 (2) 根据挖掘目标，在过滤与区分节点，过滤不需要的字段和交易金额为0的记录、以及单次交易额超过1000元的批发出库数据，只留下交易记录单号和交易菜品名称。每条交易单号和菜品名形成唯一事务记录。 (3) 在“重新结构化”节点，将商品名排序后，构造二维商品名矩阵。在数据库内菜品名达到1000多个，但实际销售的菜品只有170多种，因而首先需要构建已销售菜品项，减少无效连接。 (4) 在“汇总”节点，按单号进行菜品汇总，出现在每个单子中的菜品数量累加。 (5) 在“分区”节点，采用Modeler提供“训练与测试”分区方法来对所有数据按分区，按照50:50的方法来分配数据。 (6) 在“填充”节点，把一个交易单号中出现多次的商品进行0/1处理。 (7) 在“导出2”节点，进行“标志化”数据处理，将1的数据转换为“T”，否则为“F”。 3.2. 建模 Modeler平台采用可视化的数据流模式，提供了常见的数据挖掘模型，包括决策树、神经网络、关联规则、聚类和支持向量机等模型。Modeler的Apriori关联规则算法是封装的，其算法如同前述的原理。可以直接从事务型数据开始挖掘，也可从标志型数据开始进行计算，计算的过程是封装的，Modeler提供了几处参数调整来改善模型的性能。在选择数据模型以后，Modeler一般先采用训练数据来形成业务模型，然后再用所形成的模型来进行测试与挖掘。Modeler提供了多种方法来调整模型的有效性和性能。在连接中，对于前项的限制，本研究采用了允许前项为0 (允许没有前项的规则)和最大前项数为3；仅允许标志变量为真值。在最低支持度和置信度的设置上，经多次测试，发现在大数据量情况下，即使只有个位数的支持度，仍然具有实际意义。由于实际交易数据记录数超过了2万5，本研究只选用了3%的最低支持度，意味着一年的时间内某商品项至少被卖出750次。图2描述了模型所使用的菜品项字段数177个，支持度、置信度阈值分别为3%和5%。 图1. 数据处理过程 图2. Apriori模型 3.3. 模型运行结论 按照上述流程，可得到249条规则，在默认情况下，“提升度”为1。实践中，一般提取“提升度”大于3的规则。Modeler提供了基于提升度的过滤方法，图3显示了“提升度最小值”为3时所得的规则集。Modeler除了提供用于判断采用规则所带来的影响力即提升度，也提供了“部署能力”来判断采用规则所带来的效果空间。尽管概率值不大，但是对于数以5万计的交易，购买频率仍然是非常高的，例如500次每年，意味着每年可销售500件，如每件平均4元，单品年销售额达到2000元。 图3. Apriori菜品推荐模型效果
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user: 4. 菜品配置推荐 正如图3所示的，本研究的价值还在于发现配菜规律，发现居民的饮食习惯。生姜、蒜米、小红椒属于厨房必备配料，居民在采购时往往同时下单，关联度之高不言而喻，表明模型是有效的。下面来分析获得的几条有价值的菜品配置推荐规则： (1) “提升度”最大的是“芹菜–牛肉丝”规则，在衡阳的饭馆或家里餐桌，芹菜炒牛肉味道可口、香味浓是常见菜。尽管菜的做法不一样，“芹菜–牛肉”不会改变菜品色香味的本质，显然切好的牛肉丝更受欢迎。 (2) “白豆腐–雄鱼头”这条规则的提升度为3.13，也是衡阳居民的餐饮特色之一，“煮鱼头”配豆腐，营养丰富，味道鲜美，常见于餐桌。 (3) “小红椒–老母鸡丁”规则的提升度为3.416，事实也确实如此，辣椒炒鸡丁是湖南地区居民的特色菜之一，辣与鸡同在，还能上品质。 (4) “瘦肉丝–红萝卜片”规则的提升度为3.366，反映居民健康的生活习惯。红萝卜炒瘦肉丝，既能补充蛋白质，又能补充维生素，清淡又富营养。 (5) “芹菜–大蒜叶”二者同时配置的方式值得推荐，二者持久的、浓烈的香味、口感放在一起，而且芹菜的降血脂功效让人放心，各地民众都有同感。
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user: 5. 结论与展望 本文应用Apriori算法来研究连锁净菜门店的菜品配置推荐规则，从177种菜品(包含配料)中，在支持度3%的阈值下，获得了249条搭配销售规则，24条两项规则，具有高推荐价值，规则提升度大于3，达到了推荐应用效果。IBM modeler工具封装了Apriori模型，使得挖掘工作相对傻瓜化。但是，从获得的菜品推荐规则来看，多条规则与本地居民饮食习惯一致，说明了研究模型的科学性、有效性，也说明其他规则可以应用于实践。另一方面，从已提取的菜品搭配规则来看，无疑能够帮助洗净菜配送中心用来指导编排配送计划，并知道到门店的上架工作。这种搭配实则在引导居民的采购行为，从而加速流通。在进一步的研究中，将在菜品中增加菜品的单次采购量，并进一步研究菜品搭配的比例结构，从而为门店的菜品采购配置提供决策方法，以优化门店库存，提高洗净菜配送中心的加工效益。
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user: 摘 要 利用常规观测资料、区域自动站及NCEP再分析资料，对2014年7月3日贵州暴雨天气过程成因进行诊断分析。结果表明：高空急流形成强的“抽吸”效应对暴雨过程的维持和发展起着主导作用。槽前及副高西侧的偏南暖湿气流不断向长江流域一带输送与北方南下的干冷空气交汇形成准静止锋；西南涡发展和西南急流增强，暴雨发生在高空急流入口处右侧辐散区以及低空急流左侧和切变线的右侧强辐合区。此次暴雨的水汽来源主要来自孟加拉湾和南海，水汽辐合中心与强降水落区基本一致，水汽通量及其散度对强降水落区有一较好的指示意义。 关键词 :梅雨锋暴雨，西南涡，高低空急流，贵州 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 每年6~8月是贵州强降水发生的集中期，由强降水引发的洪涝、山体滑坡等灾害给贵州造成严重的经济损失和人员伤亡。许多气象工作者对暴雨成因做了大量研究，陶诗言指出 [ 1 ] 大范围暴雨出现在一定的天气尺度背景下，冷暖空气不断在某个地区交绥，并使得引起暴雨的天气尺度系统或中间尺度系统发展，使某地出现强而持续的垂直运动和水汽输送。伍红雨 [ 2 ] 对贵州一次大暴雨天气过程进行数值模拟表明，西南涡是造成大暴雨的主要影响系统。陈静 [ 3 ] 等研究发现低空急流可以促使对流层低层接近中性的层结转变成位势不稳定层结，为暴雨发生提供必要的热力条件，井喜 [ 4 ] 发现梅雨锋上中尺度对流系统扰动是造成暴雨灾害的主要原因之一，张小玲等 [ 5 ] 将我国夏季梅雨锋暴雨概括为三种类型，其中出现在梅雨锋西段的湖北、湖南、四川等地由于处在高空槽前，西南涡发展常导致西段梅雨锋上扰动发展。梅雨锋暴雨也是贵州夏季暴雨成因之一 [ 6 ] ，因此，本文利用常规观测资料、区域自动站及NCEP再分析资料站资料，对2014年7月3日出现在贵州的梅雨锋暴雨天气进行分析，探讨此类暴雨的成因和机理，寻找预报着眼点，为今后的预报提供可参考的依据。
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user: 2. 降水过程实况 2014年7月3日08:00 (北京时，下同)~4日08:00，贵州省出现大范围强降水天气过程。强降水落区主要集中贵州的南部和东北部地区(图1(a))，出现特大暴雨5站，暴雨28站，大雨33站，日最大降雨量为沿河126.1 mm。从贵州东北部的德江站逐时雨量变化图(图1(b))可以看出，强降水主要集中在7月3日14:00~4日08:00，4日01:00，降水明显增强，最大小时雨强达到49.3 mm，04:00~05:00，强降水落区逐渐东南移。从图1(b)可以看出，贵州东南部的舟溪站3日08:00~12:00降水量2.9 mm，4日04:00降水量突然增强达到32.4 mm，此次降水过程时间短，雨强大。 图1. 2014年7月3日08:00~4日08:00贵州省降水量分布(a)及舟溪站和德江站逐时雨量变化(b) (单位：mm)
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user: 3. 环流特征及主要影响系统 3.1. 大尺度环流背景 暴雨发生前的7月2日20:00 (图略)，200 hPa南亚高压中心位于青藏高原南部，其脊线位于22˚N~26˚N，南亚高压东伸到110˚E附近。河套到四川东南部有高空槽，贵州主要受高压环流影响。7月3日08:00南亚高压明显西伸增强(图略)，偏西急流明显增强，急流位于30˚N~40˚N，贵州省东北部上空形成明显的强烈辐散区。高空形成强的“抽吸”效应对暴雨过程的维持和发展起着主导作用。 7月3日08:00的500 hPa (图2(a))，欧亚中高纬地区呈现“两槽一脊”的形势，4日08:00的500 hPa (图2(b))贝加尔湖以东冷涡中心东移，我国东北到长江中下游为宽广的槽区，河套东部至四川东部有高空槽，冷空气从贝加尔湖以东沿高空槽不断渗透到长江流域。副高主体呈东–西走向并稳定维持，588线控制华南南部，其脊线位于110˚E、20˚N~22˚N。孟加拉湾有低槽存在，槽前及副高西侧稳定的西南暖湿气流不断向长江中下游一带输送与北方南下的干冷空气交汇，形成以边界层湿度梯度为主要特征的准静止锋面(地面图略)，长时间维持，造成长江中下游一带持续的暴雨天气过程，贵州东部及南部出现强降水。 图2. 2014年7月3日08:00(a)、4日08:00 (b) 500 hPa高度场分布(单位：dagpm) 3.2. 西南涡的变化特征 西南涡是造成我国强降水的主要天气系统之一，一些气象工作者对于西南涡的形成发展及其与切变线、高空槽系统结合产生暴雨等进行了研究 [ 7 ] [ 8 ] 。7月2日20:00 (图略)，500 hPa兰州–成都有浅槽，槽后有冷平流；700 hPa和850 hPa风场上四川有气旋性辐合；3日08:00，从500 hPa的流场及涡度场(图3(a))可以看出，高空槽移动缓慢加深，并向南延伸至云南东部–贵州西部；此时700 hPa流场及涡度(图3(b))场可以看出，西南涡明显加强，形成明显的气旋性涡旋，低涡中心位于四川的东部、重庆及贵州的北部，西南涡中心强度超过4 × 10 −5 s −1 。 3日20:00 (图3(c)) 500 hPa高空槽东移到西安、贵阳、昆明一线，暴雨落区的铜仁市、安顺市、贵阳市等地的涡度强度为2 × 10 −5 s −1 ，正涡度位于槽前，最大正涡度中心位于湖北，涡度强度为10 × 10 −5 s −1 ，从700 hPa流场及涡度来看(图3(d))，西南涡增强，并东南移动，四川、重庆南部边缘及贵州东北部受低涡控制，涡度强度6 × 10 −5 s −1 ，贵州铜仁、遵义附近涡度值达到最大。4日08:00，500 hPa在河套附近形成一个低涡中心(图略)，从低涡中心延伸到西安、贵阳、昆明的高空槽继续加深东移，贵州中东部处于槽前西南气流前，涡度强度超过10 × 10 −5 s −1 。从700 hPa流场来看(图略)，低涡中心继续增强南压，中心位于贵州境内，涡度强度超过10 × 10 −5 s −1 ，强降水落区继续南压。 图3. 2014年7月3日500hP涡度及流场(阴影) 08:00 (a)、20:00 (c)和700 hPa涡度(单位：s −1 )及流场(单位：s −1 ) (阴影) 08:00 (b)、20:00 (d) 从西南涡的变化特征我们发现，随着高空槽的东移，与低层弱的气旋性环流叠加，促使西南低涡发展，其右前侧西南暖湿气流加强，西段梅雨锋趋于活跃，贵州降水发展。 3.3. 高、低空急流 高、低空急流其影响机制主要是在高空产生辐散、低空产生辐合，促使垂直上升运动发展，为强降水产生提供动力和水汽条件。3日08:00的200 hPa和850 hPa的全风速场叠加图上可以发现(图4(a))，由于南压高压异常强大，急流核位于110˚E、35˚N附近，中心最大风速达38 m∙s −1 ，此时700 hPa贵州、重庆、长江流域一带主要受西南气流影响，西南急流还没有形成，西南气流风速在6~8 m/s。3日20:00 (图4(b))，随着南亚高压的增强向东延伸，高空急流轴从四川、重庆一直到长江、淮河流域，并转为偏西急流，中心最大风速达42 m∙s −1 。低层700 hPa在长江横切变的南侧形成一条东北–西南向低空急流带，其最大风速达12 m∙s −1 ，在重庆–贵州北部形成低涡中心，贵州中部以北地区位于低涡的中心和右前侧及低空急流的入口区，低空急流的形成有利于孟加拉湾的水汽源源不断的向贵州上空输送。4日08:00 (图4(c))，200 hPa图上，河套的偏北气流明显增大，形成高空西北急流，急流中心的风速接近40 m∙s −1 。高空急流中心东移到我国东部沿海到日本的南部，急流中心风速为44 m∙s −1 ，长江中下游位于急流轴入口区的右侧，形成较强烈的辐散区，中低层位于低空急流的左侧及切变线的右侧，中低层辐合上升运动进一步增强，为暴雨的产生提供了较强的动力抬升条件。暴雨发生在高空急流入口处的右侧辐散区和低空急流左侧强辐合区。 图4. 2014年7月3日08:00 (a)、20时(b)与4日08:00 (c)、20:00 (d) 200 hPa和850 hPa的全风速场(红色等值线为850 hPa，黑色等值线为200 hPa，单位：m∙s −1 )
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user: 4. 水汽输送特征 图5为暴雨发生前后850 hpa水汽通量及水汽通量散度分布。此次暴雨的水汽来源主要来自孟加拉湾和南海，7月3日08:00 (图5(a))，孟加拉湾有一低压系统，从孟加拉湾经云南到长江流域的水汽通道建立，其水汽通量大于16 g∙cm −1 ∙hPa −1 ∙s −1 ，水汽输送增强，水汽源源不断向长江流域为梅雨锋强降水提供有利的水汽条件。贵州水汽通量较小，贵州的东北部、重庆南部边缘处于水汽通量散度辐合区，中心值超过为−4 × 10 −7 g∙cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 。由于水汽输送在贵州上空较弱，降水量较小。3日20:00 (图5(b))，随着副高东退减弱，副高西侧的偏南风水汽输送增强，与西南气流会合向广西、贵州、长江流域输送，贵州东部、南部水汽通量大于14 g∙cm −1 ∙hPa −1 ∙s −1 。贵州西南部、东部两个水汽通量散度辐合区，中心值分别为−0.8 × 10 −7 g∙cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 、−1.0 × 10 −7 g∙cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 。有利于强降水的发生，贵阳市西南部、六盘水市大部、遵义市东北部、铜仁市出现较强降雨天气。4日08:00 (图5(c))，水汽输送带逐渐东南移，水汽通量大值区广西东北、湖南一线，贵州水汽输送减弱，在贵州的东南部水汽通量相对较大，水汽通量散度辐合心区位于省的东南部，其辐合中心值分别为−12 × 10 −7 g∙cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 ，贵州黔东南州、黔南州等地出现强降水。水汽辐合中心对强降水落区基本一致，水汽通量及其散度对强降水落区有一较好的指示意义。 图5. 2014年7月3日08:00(a)、20时(b)、及4日08:00 (a)、20时(b) 850 hPa水汽通量(矢量，单位：g∙cm −1 ∙hPa −1 ∙s −1 )及水汽通量散度分布(阴影，单位：10 −7 g∙cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 )
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user: 5. 锋生作用 梅雨锋上水平温度梯度小，但湿度梯度大。空气水平运动对锋生的作用为锋生函数 F 1 = d | θ s e | / d t 。等位温线在有速度辐合的水平流场作用下逐渐变密为锋生作用(F 1 > 0)；反之则为锋消作用(F 1 < 0) [ 9 ] 。分析2014年7月3日各时次850 hPa锋生函数及风场(图6)。图6(a)切变线东段位于湖北中部，西段位于重庆到贵州北部一线，锋生中心也位于湖北中部，贵州毕节遵义一带，大于5 × 10 −9 K(m∙s)，切变线北侧的东北风较弱，风速为1~2 m/s；切变西段的西南风较强，风速为4~12 m/s；切变东段的南侧西南气流也较弱，风速为4~8 m/s，锋生作用不是很明显。3日04:00 (图6(b)) 106˚E以东偏南气流明显增强10~14 m/s，切变线南压到湖南北部、贵州东北-西南向；偏北气流也相应增强，6~10 m/s，表明有冷空气南下，冷暖空气交汇使水平温度梯度加大造成锋区。在贵州西南部和湖南西部各有一强锋生中心，其中心值分别为20 × 10 −9 K(m∙s)、15 × 10 −9 K(m∙s)，造成贵州西南部和东部出现明显降水过程。3日20:00 (图6(c))贵州西南部偏南气流减弱，贵州107˚E偏南气流仍然较强，切变线略南压，锋生中心位于贵州东北部的铜仁附近，大于以东风速达到锋生中心大于30 × 10 −9 K(m∙s)，强降水中心。4日08:00 (图6(d))，偏南气流进一步增强，风速大于16 m/s，切变线西段南压，东段随着南风的增强，切变线北抬到29˚N，贵州东南部和湖南北部及长江流域一带锋生作用加剧，锋生中心均大于50 × 10 −9 K(m∙s)，造成贵州东南部出现强降水。 图6. 2014年7月3日08:00 (a)、3日20:00 (b)、及4日02:00 (c)、08时(d) 850 hPa锋生函数及风场分布。(单位：10 −9 K(m∙s))
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user: 6. 结论 1) 高空急流形成强的“抽吸”效应对暴雨过程的维持和发展起着主导作用。槽前及副高西侧稳定的西南暖湿气流不断的向长江中下游一带输送与北方南下的干冷空气交汇，形成准静止锋面，造成长江中下游一带持续的暴雨天气过程。 2) 高空槽的东移与低层弱的气旋性环流叠加，促使西南低涡发展，长江流域位于低空急流的左侧及切变线的右侧，中低层辐合上升运动进一步增强，为暴雨的产生提供了较强的动力抬升条件，西段梅雨锋趋于活跃，贵州降水发展。 3) 此次暴雨的水汽来源主要来自孟加拉湾和南海，暴雨发生前，从孟加拉湾经云南到长江流域的水汽通道建立，为梅雨锋强降水提供有利的水汽条件。副高东退减弱，其西侧的偏南风水汽输送增强，与西南气流会合向广西、贵州、长江流域输送，有利于强降水的发生；水汽辐合中心对强降水落区基本一致，水汽通量及其散度对强降水落区有一较好的指示意义。 4) 贵州西南部和湖南西部各有一强锋生中心，造成贵州西南部和东部出现明显降水过程。随着切变西段南压，东段随着南风的增强，切变线北抬，贵州东南部和湖南北部及长江流域一带锋生作用加剧，造成贵州东南部出现强降水。
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user: 摘 要 本文利用MICAPS常规观测资料对2014年7月24日~25日影响山东的台风“麦德姆”进行研究，着重分析其路径、形成暴雨的成因和物理量等。研究表明本次过程是一次北上台风影响山东的过程。强大副高的阻挡是本次过程的特殊环流形势，使得台风一直保持较高的偏北分量，为本次暴雨形成提供了有利条件。台风沿副高外围引导气流先向北后向东北方向移动，在鲁中东部和半岛降水条件非常有利，此次降水主要发生在台风中心附近和东北象限区域内，台风外围云系与冷空气相互作用可能造成短时强降水。 关键词 :台风，高空急流，副热带高压，冷空气 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 2014年7月24日~25日受台风“麦德姆”影响，山东省潍坊市出现暴雨天气，在台风影响过程中全市平均降水量64.2毫米，其中安丘、昌邑出现暴雨，高密、诸城出现大暴雨，超过50毫米的有65个站，超过100毫米的有34个站，高密市河崖镇最大为255.1毫米。临朐沂山出现极大风速为16米/秒(7级)，海上最大风力出现在潍坊港为21米/秒(9级)。“麦德姆”于07月18日凌晨2点在菲律宾以东的西北太平洋洋面上生成；于23日0时15分前后在台湾省台东县长滨乡沿海登陆，登陆时中心附近最大风力有14级(42米/秒)，中心最低气压为955百帕；于23日15时30分前后在福建省福清市高山镇沿海登陆，登陆时减弱为强热带风暴，中心附近最大风力有11级(30米/秒)，中心最低气压大约为980百帕。由江苏连云港移入黄海西部海面的台风“麦德姆”，于17点10分在山东省荣成市虎山镇沿海登陆，登陆时中心附近最大风力有8级(20米/秒)，中心最低气压为993百帕。 台风是夏季造成山东降水的重要天气系统，具有影响范围广、降水强度大等特点，其登陆后向北移动时往往带来狂风暴雨等灾害性天气 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。尽管目前关于台风暴雨的研究有了很大的进展，但数值预报对台风登陆后的暴雨强度和分布预报仍然十分困难。魏建苏等提出近海北上台风所致暴雨仍是中纬度西风带急流、冷槽、锋区和台风的互相作用所致，而刚开始的短时强降水主要是中纬度西风带系统与台风外围输送的强大暖湿气流互相作用而激发产生的强对流降水 [ 6 ] 。陈忠明等指出台风与西南低涡的相互作用通过向低涡区输送大量的水汽和热量，为涡区内特大暴雨天气的发生提供水热条件 [ 6 ] [ 7 ] 。大量数值模拟研究结果表明 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，时空分布连续的高分辨率数值模拟对台风暴雨的预报非常具有指导意义。
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user: 2. 天气形势分析 7月24日20时，台风“麦德姆”以东海面上存在强大副高，588线位置北抬到36˚N附近，海上副高中心值高达592 dagpm。“麦德姆”影响过程中气旋性环流北侧有高空槽东移南下影响，西风槽处于沈阳-天津-石家庄一线，槽底延伸到35˚N附近，而且温度场落后于高度场，预示高空槽将进一步加强。海上副高强大稳定，逐渐西伸北抬，随着高空槽加深东移，“麦德姆”转东北方向移动，但受到强大副高的阻挡，一直保持较高的偏北分量。 “麦德姆”24日20时位于安徽池州东部山区，700 hPa和850 hPa台风倒槽向北延伸至鲁中北部地区，从图1看出在24日14时~20时，台风中心位于江西北部，强降水主要位于安徽和江苏西部地区，但由于台风外围东南气流与冷空气交汇作用，在潍坊高密一小时降水48.5毫米。24日20时至25日08时，随着台风北上，台风倒槽东侧的东南急流带来充沛的水汽，强降水位于倒槽东侧东南气流里，包括潍坊大部地区出现较强降水，诸城和高密两市降水超过100毫米。同时，位于台风外围环流与西风槽相互作用，在鲁西北也有较强降水区。 图1. 24日20时高低空、地面天气图(a) 500 hPa (b) 700 hPa (c) 850 hPa (d) 24日14时地面、(e) 24日20时地面、(f) 25日02时地面(绿色阴影区：6 h ≧ 25 mm；蓝色阴影区：6 h ≧ 50 mm) 25日08时(图2)，副高588 dagpm线的位置北抬到38˚N附近，西脊点越过120˚E，同时高空槽东移至辽东半岛–鲁西北一线，受冷空气侵入的影响，“麦德姆”很快变性减弱，并沿副高外围西南气流向东北方向快速移动。台风倒槽处于半岛和鲁中交界处，6小时超过50 mm的强降水全部位于半岛地区。25日14时台风中心入海以后，由于副高继续加强并西伸北抬，冷空气与台风环流之间的相互作用减弱，半岛降水强度明显减弱。 图2. 25日08时高低空、地面天气图(a) 500 hPa (b) 700 hPa (c) 850 hPa (d)地面(绿色阴影区：6 h ≧ 25 mm；蓝色阴影区：6 h ≧ 50 mm)