DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 共同方法偏差检验 采用Harman单因素检验法对共同方法偏差进行检验。结果表明，特征根大于1的因子共有15个，第一个因子的解释变异量为24.45%，小于40%，说明共同方法偏差不明显。 3.2. 各变量的描述性统计及相关分析 对性别进行独立样本t检验，发现只有积极完美主义存在显著的性别差异(t = 2.421， p = 0.016)。对年级进行单因素方差分析，发现各变量在年级上不存在显著差异(p > 0.05)。 由表1可知，积极完美主义与消极完美主义总分及其三个维度(父母期望、个人标准、行动疑虑)存在显著正相关关系(p < 0.05)，但与其他其他变量(担心错误、症状反刍、强迫思考、反省深思、学业自我妨碍总分、反刍思维总分)不存在显著相关关系(p > 0.05)，这说明积极完美主义和消极完美主义在研究中发挥的作用不同，因此本研究将积极完美主义和消极完美主义分别当作中介变量，建立结构方程模型。 3.3. 大学生反刍思维对学业自我妨碍的影响：完美主义的中介作用 本研究将积极完美主义和消极完美主义分别作为中介变量，反刍思维作为预测变量，学业自我妨碍作为结果变量，使用Amos 21.0构建两个结构方程模型，从其文本输出结果中可得到预测模型的各项拟合指标。 为控制多个项目造成潜变量的膨胀测量误差，本研究在构建模型之前对项目进行打包，即将一个量表的中的多个题目打包成一个新指标，打包后的指标用每个小组内项目的平均分或者总分替代。吴艳和温忠麟(2011)建议把单维量表打包成多个指标，而多维量表则首推内部一致性法，即把同一维度下的题目打包成一个指标。因此本研究采用平衡法(吴艳，温忠麟，2011)，先进行因子分析，将题目按负荷大小由高到低排列，然后根据小组数将题目轮流由高到低、再反过来依次排列进行平衡。学业自我妨碍量表为单维量表，采用平衡法打包成两个指标，反刍思维量表包含三个维度，打包成三个指标。根据以往研究，积极完美主义包含一个维度，将其打包成一个指标，消极完美主义包含四个维度，将其打包成四个指标。 本研究首先对以积极完美主义为中介的模型进行拟合度检验(表2)，虽然IFI (0.965)、TLI (0.925)、CFI (0.965)、GFI (0.958)大于0.9，AGFI (0.873)接近0.9，但CMIN/DF (4.538)大于3，RMSEA (0.119)大于0.08，因此本文认为此模型的拟合度较差。然后对以消极完美主义为中介的模型进行拟合度检验(表3)，CMIN/DF (1.928)介于1~3之间，IFI (0.981)、TLI (0.968)、CFI (0.981)、GFI (0.965)、AGFI (0.928)均大于0.9，RMSEA (0.061)小于0.08，模型的拟合度较好，此模型成立。 Table 1 Correlation coefficient of each variabl M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1症状反刍 1.97 0.54 1 2强迫深思 2.11 0.58 0.76 ** 1 3反省深思 2.08 0.61 0.61 ** 0.66 ** 1 4父母期望 2.91 0.84 0.33 ** 0.25 ** 0.29 ** 1 5个人标准 3.47 0.65 0.24 ** 0.27 ** 0.22 ** 0.31 ** 1 6担心错误 2.49 0.83 0.60 ** 0.46 ** 0.40 ** 0.35 ** 0.37 ** 1 7行动疑虑 3.25 0.74 0.49 ** 0.50 ** 0.33 ** 0.38 ** 0.34 ** 0.55 ** 1 8积极完美主义 3.83 0.65 −0.05 0.10 0.07 0.16 * 0.43 ** 0.01 0.18 ** 1 9消极完美主义 3.03 0.56 0.57 ** 0.50 ** 0.43 ** 0.72 ** 0.65 ** 0.79 ** 0.77 ** 0.24 ** 1 10学业自我妨碍 2.88 0.57 0.65 ** 0.58 ** 0.42 ** 0.35 ** 0.23 ** 0.55 ** 0.52 ** −0.04 0.57 ** 1 11反刍思维 2.05 0.51 0.88 ** 0.91 ** 0.86 ** 0.33 ** 0.27 ** 0.54 ** 0.49 ** 0.05 0.56 ** 0.62 ** 1 表1. 各变量的相关系数 * p < 0.05； ** p < 0.01。 Table 2 Test of goodness for fi 拟合指标 CMIN CMIN/DF IFI TLI CFI GFI AGFI RMSEA 积极完美主义中介 31.764 4.538 0.965 0.925 0.965 0.958 0.873 0.119 消极完美主义中介 42.408 1.928 0.981 0.968 0.981 0.965 0.928 0.061 表2. 拟合度检验 对两个模型的拟合度检验表明，以消极完美主义为中介变量的中介模型成立，为了检验消极完美主义的中介效应，我们采用偏差校正的Bootstrap方法检验消极完美主义在反刍思维与学业自我妨碍之间的中介效应(方杰，张敏强，邱皓政，2012)。在原始样本中(N = 250)随机抽取5000个Bootstrap样本进行间接效应的估计。表3显示了各个间接路径的标准化间接效应值和中介效应的95%置信区间。由表3可知，各条路径系数的95%置信区间都不包含0，表明消极完美主义在反刍思维和学业自我妨碍的中介作用达到了显著水平，并且消极完美主义是一个部分中介变量，图1为该结构方程模型的路径系数图。 Table 3 Bootstrap analysis for significance test of mediating effec 路径 标准化效应值 95%置信区间 上限 下限 反刍思维–消极完美主义 0.761 0.846 0.647 反刍思维–学业自我妨碍 0.444 0.711 0.126 消极完美主义–学业自我妨碍 0.422 0.770 0.102 反刍思维–消极完美主义–学业自我妨碍(间接效应) 0.321 0.631 0.079 表3. 中介效应显著性检验的Bootstrap分析 图1. 结构方程模型
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user: 4. 讨论 本研究发现积极完美主义与学业自我妨碍和反刍思维不存在显著相关关系(p > 0.05)该结果与王雨吟，林锦婵，潘俊豪(2015)的研究结果一致。消极完美主义与学业自我妨碍和反刍思维存在显著正相关关系(p < 0.05)，与许多已有研究一致(王雨吟，林锦婵，潘俊豪，2015；王燕春，杨宏飞，2013；王正雨，赵维燕，马骏驰，2020；Karner-Huţuleac， 2014)。这是因为在本研究中积极完美主义主要指条理性，高度的条理性可以帮助个体高效率的完成学业任务，难以产生学业自我妨碍行为。而消极完美主义考察了四个维度(父母期望、个人标准、担心错误、行动疑虑)，高消极完美主义具有较高的个人标准和父母期望，在难以完成个人目标时，往往会产生焦虑等负面情绪(王燕春，杨宏飞，2013)。有研究发现，当焦虑不是考试成绩差的一个可行性解释时，高考试焦虑的学生会把较少努力作为一种自我妨碍策略(Smith， Snyder， & Handelsman， 1982)。完美主义者的一个主要特点是对错误和失败的过分反刍(Frost & Henderson， 1991; 来水木，韩秀，杨宏飞，2009)，这使得个体反复思考消极情境，大学生面对学业的困惑和压力，可能会陷入反刍情境中，进而对自我丧失信心，而对于摆脱“成绩差”的标签，自我妨碍行为可能是一个有效的解决途径。 中介效应分析表明积极完美主义在反刍思维和学业自我妨碍的中介作用假设不成立，但消极完美主义在反刍思维与学业自我妨碍的中介作用假设成立，这说明在反刍思维与学业自我妨碍的关系中，反刍思维可以通过消极完美主义这一人格特质，影响个体对学业消极情境的感知和处理过程。反刍思维的个体在遭遇负性事件时，会产生关注自身消极感受和信念的思维倾向(Nolen-Hoeksema， 1991)。大学生面对学业的困惑和压力，一旦陷入反刍情境中，对自我丧失信心，可能会以学业自我妨碍的形式去解释失败，保护自身形象。印象管理理论也认为，自我妨碍是为了维护在公众面前的形象。自我妨碍者可以通过模糊他们的能力和表现之间的联系来保护和/或增强积极的自我形象和他人对自己的积极看法。高消极完美主义特质的个体在面对学习任务时，更关注个人标准和实际能力的差距，由于高自我形象的维护需要和对零失败的追求，使其在面对可能失败的情境时，更容易采取自我妨碍行为，以此来保护自己在他人眼中的形象和自我能力。 但本文存在几点局限性：首先，本文的研究对象是大学生群体，而学业自我妨碍行为是一个发展的过程，以往研究也发现学业自我妨碍行为同样存在于中学生群体，且对他们未来的学业目标(Urdan， 2004)、学业成就(Schwinger， Wirthwein， Lemmer， & Steinmayr， 2014)产生消极影响。因此，未来可以采用纵向研究，从发展的角度探索学业自我妨碍行为产生的原因。 其次，本文考察了特质反刍思维对学业自我妨碍的影响，但没有考虑状态反刍思维的影响。特质反刍思维是个体人格特质的一部分，是一种固定的倾向性(Nolen-Hoeksema， Wisco， & Lyubomirsky， 2008)，而状态特质思维具有可诱导性，状态反刍思维的对个体学业行为的影响可能因情境而不同，因此未来可以采取实验方法(如反刍思维诱导任务)进行进一步研究(Nolen-Hoeksema & Morrow， 1993)。
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user: 5. 结论 本研究得到以下结论： 1) 大学生消极完美主义与反刍思维和学业自我妨碍存在显著正相关关系，而积极完美主义与反刍思维和学业自我妨碍不存在显著相关关系； 2) 大学生的消极完美主义和反刍思维可以显著正向预测学业自我妨碍，而积极完美主义对学业自我妨碍的预测作用不显著； 3) 中介分析发现，消极完美主义是反刍思维和学业自我妨碍的部分中介变量，即反刍思维既对学业自我妨碍产生直接影响，也通过消极完美主义产生间接影响。具体而言，个体反复思考事物的消极过程和后果，过分的担心错误、行为犹豫踌躇以及过高的个人标准和父母期望都会对学业成绩产生消极影响。
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user: 摘要 述情障碍是一种人格特质，反映了认知加工和情绪调节方面的缺陷。它与许多心理问题和精神疾病共病。解决与述情障碍相关的情绪缺陷是解决许多心理问题和精神疾病的基础。因此，述情障碍的治疗是许多心理治疗模型的核心和基础，具有重要的临床意义。本研究对述情障碍的影响因素进行梳理，以此为基础，提出对述情障碍的治疗方式。
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user: 1. 引言 述情障碍(Alexithymia)是西弗尼奥斯(1973)从希腊语中创造出来的一个术语，用来描述无法用单词来描述感情的个体。它的主要特征是：难以识别和描述主观感受；难以区分情感的感受和身体的感觉；有限的想象能力；外向型思维和认知风格(Nemiah， Freyberger， & Sifneos， 1976)。 述情障碍被看作一种人格特质，反映了认知处理和情绪调节中的缺陷。述情障碍个体表现出对情绪形成心理表征能力的降低，而这反过来又会影响到他们处理和交流其情绪体验的能力(Taylor， 2000)。由于这些缺陷，述情障碍个体被认为专注于情绪唤醒的躯体方面，这可能导致对身体感觉的错误解释，最终导致无法运用适应性情绪调节策略。 述情障碍对普通人群和临床人群的认知领域具有范围广泛的负面影响，包括决策的产生，识别情绪面部表情，同理心，道德判断和亲社会行为等。而述情障碍严重程度在普通人群中各不相同，与各种精神疾病有关，包括创伤后应激障碍(PTSD)，解离，抑郁症，焦虑症，人格障碍，精神分裂症、自闭症谱系障碍、物质和酒精滥用，进食障碍，以及神经退行性疾病和创伤性脑损伤等。此外，述情障碍与不安全依恋，人际关系苦恼，情绪调节困难以及自残行为相关(Koelen， Eurelings-Bontekoe， Stuke， & Luyten， 2015)。此外，述情障碍与心理治疗效果相关的，述情障碍的治疗效果不佳会影响甚至不利于心理干预的结果，如情绪调节受损，使得自残风险增加等。 因此，理解述情障碍的产生原因可服务于情绪、决策和社会认知理论，以及精神健康领域。具有重要的理论及实践意义。
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user: 2. 述情障碍的影响因素 2.1. 述情障碍的病因学研究 病因学研究确定了导致述情障碍的遗传因素和环境因素。关于述情障碍的遗传因素的研究结果不一。例如，一项基于人口的大型双生子研究表明，述情障碍各个维度的发展主要受遗传和非共享性环境因素的影响，而不是共享性环境因素(Jorgensen et al.， 2007)。指出，对述情障碍的识别感觉和描述感觉的维度在很大程度上受到家庭环境因素的影响，如亲子关系，家庭中的温暖和敌对经历以及家庭成员之间的亲密和开放感(Valera & Berenbaum， 2001)。一项针对大学生样本的研究还证明了家庭环境因素在儿童述情障碍发展中的重要作用(Kench & Irwin， 2000)。具体而言，证明了表达能力在家庭成员述情障碍中的预测作用即，应允许和鼓励家庭成员彼此表达情感和观点。 创伤也被认为是与述情障碍相关的重要环境因素。大量研究探讨了述情障碍与儿童期创伤之间的关系。有虐待儿童历史的人报告说，与没有虐待儿童史的人相比，他们在识别感觉上有更多的困难(Berenbaum & James， 1994)。此外，不仅经历过的创伤类型影响了述情障碍的发展(Frewen， Dozois， Neufeld， & Lanius， 2008)，而且经历了创伤经历的次数(影响了述情障碍的发展。越来越多的研究表明，述情障碍可能是儿童时期复杂或多种创伤经历的结果(Svenja et al.， 2014)。 2.2. 述情障碍和早期依恋 照顾者的早期依恋被认为是儿童情绪发展的关键因素(Schore， 2001)。依恋是根据照顾者和其他人的现实生活经验而形成的，它们发展为他人，与他人的关系以及一般关系的认知和情感表征(内部工作模型) (Bowlby， 1988)。因此，情感决定了母婴互动中感觉到的安全感或不安全感，而情感反过来又被内化为关系的内部工作模型。总体而言，安全依恋的个体对自己和他人具有积极的看法，并能在压力下与他人接触，表达他们的痛苦并期望得到支持。相反，非安全依恋的个体倾向于对自己和他人持消极看法，并可能在压力下表达过分关注他人的情绪可用性，过度寻求护理行为(即过分/焦虑的依恋)，或者否认他们的情绪需求同时伴随着对他人的不信任和对亲密关系的恐惧(Daniel， 2006)。 父母的行为，例如敏感的反应能力和准确评估孩子的感觉的能力，可以培养孩子的安全依恋和情绪调节能力(Waters et al.， 2010)。大量研究表明，亲子对话的内容和质量对于发展学龄前儿童的情绪理解和情绪调节能力至关重要。例如，一项针对年幼孩子的研究表明，当孩子牢固地依恋，观察到母亲接受并验证了孩子的观点，以及孩子先前有扎实的理解后，他们不太可能避免谈论负面情绪，也不太会受负面情绪的影响(Waters et al.， 2010)。 越来越多的证据表明，述情障碍与不安全依恋的发展及适应不良的养育行为有关，这最终可能导致情绪调节能力受损。在一个年轻成年女性的样本中，发现不安全依恋，述情障碍和负面情绪之间的相关，以及述情障碍在回避性依恋和身体症状之间的中介作用(Wearden， Cook， & Vaughan-Jones， 2003)。 2.3. 述情障碍与情绪调节 高水平的述情障碍的个体情绪调节的适应不良风格更强，适应性调节行为较少。具体而言，对负面情绪的重新评估领域的缺陷与述情障碍有关(Pollatos & Gramann， 2012)。对负面情绪的认知重新评估是指能够重新解释触发情绪的情况的含义，从而不再引起负面情绪的能力(Urry， 2009)。例如，当某人在口头演讲之前感到焦虑时，提醒自己准备充分，并且听众有兴趣学习他必须分享的内容可能会有所帮助。高度无运动能力的人在面对压力时表现出更大的经历负面情绪的倾向，而不必表现出预期的伴随的负面情绪生理指标，并且似乎主要依靠抑制情绪来进行自我调节(Wild， 2014)，这被认为比重新评估消耗了更多的内部资源，效率不高。 回避是与述情障碍和抑制情绪相关的另一个关键因素，这是一种自我调节策略。对住院青少年的研究表明，大多数述情障碍与高水平的回避和情绪调节缺陷有关。此外，研究结果表明，使用语言识别和描述情绪状态的困难与情绪调节的困难有关。然而，这种关系是通过避免与反感事件相关的负面内部体验(例如情绪，思想和身体感觉)来调节的(Venta et al.， 2013)。同样，述情障碍在成人精神科门诊样本中非常普遍，并且与回避型依恋，抑制情绪表达，不成熟的防御能力和严重的人格障碍相关。 当缺乏更多的适应性自我调节能力时，处理负面情绪和缓解紧张的另一种方法是通过自残行为。对临床和社区样本的研究表明，述情障碍与自我伤害行为之间有着密切的联系(Bedi， Muller， & Classen， 2014)。 2.4. 述情障碍与PTSD 创伤后应激障碍(PTSD)是一种可能因接触创伤经历而发展的疾病。PTSD诊断首先在DSM-III中提出，以描述战后退伍军人中观察到的战后相关心理反应(APA， 1980)。根据DSM-V的最新诊断标准假定PTSD症状可分为四类：重新体验，回避，负面认知和情绪唤醒(APA， 2013)。 Frewen及其同事(2008)进行的研究显示，述情障碍与严重的PTSD症状有关，述情障碍与PTSD的麻木和高唤醒维度的关系最为密切。与这些发现一致的是，一项针对非临床样本的研究表明，述情障碍是PTSD高唤醒和麻木两个症状的重要预测指标。这种关系对于述情障碍总分和难于识别感觉的得分均具有重要意义(Declercq， Vanheule， & Deheegher， 2010)。在对退伍军人的研究中发现，述情障碍的外向型思维因素与PTSD有关，而对难民的研究(Sondergaard & Theorell， 2004)表明，识别述情障碍的情感因素与PTSD之间存在关联。 创伤后应激障碍与总体情绪调节和特定方面的缺陷有关，这些缺陷包括：接受情绪，参与目标行为，获得情绪调节策略，在存在负面情绪时控制冲动行为以及情绪表达(Ehring & Quack， 2010)。PTSD症状水平较高的患者经历了强烈的情感状态(Taylor， Bagby， & Parker， 1997)。他们似乎无法使用口头认知处理来调节情绪，而是主要依靠抑制情绪调节策略(Boden et al.， 2013)。这些人无法识别和监控内部情绪状态，当暴露于激烈的情绪体验和对过去创伤的回忆中时，他们可能会更加失调，并失去执行控制的能力(Frewen & Lanius， 2006)。神经影像学证据表明，述情障碍与情感调节有关(Lanius， Bluhm， & Frewen， 2011)。
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user: 3. 述情障碍的心理治疗 对述情障碍患者进行心理治疗面临一些挑战。由于具有高度述情障碍的患者无法识别和表达自己的内在和情感体验，因此他们对传统的心理分析治疗反应不佳。临床医生和研究人员已经提出了一些基本的策略，以促进治疗过程和增强述情障碍患者的感受。 述情障碍的治疗更适合于支持性干预措施，而不是解释性干预措施，目的是增强情感意识并加强因创伤而产生的非心理化情绪的象征(Taylor & Bagby， 2013)。根据先前文献中提出的策略(Vanheule， Verhaeghe， & Desmet， 2011)，干预措施应将注意力转移到服务对象的身体感觉和其他非语言情感表达上，并教他们如何识别一系列影响。除了关注与身体相关的经历和非语言表达外，Vanheule和他的同事(2011)建议来访者对与身体相关的痛苦经历进行叙述，并且治疗师将会期非语言表达作为有意义的反应进行标记和讨论应对压力大的情况。还建议将非语言提示纳入治疗(例如艺术疗法)中以促进内部状态的表达。这样，来访者可以学会用语言表达他们在艺术治疗中以非语言形式创造的内容。 团体疗法适用于治疗述情障碍患者，可以有效减少述情障碍特征(Ogrodniczuk， Sochting， Piper， & Joyce， 2012)。在团体治疗中，有述情障碍的人目睹其他人也有类似的挣扎，并通过更成功的人际交往技巧观察和学习(Swiller， 1988)。人们认为，鼓励他们观察，反思和交流他们的内部状态，并向其他人学习在小组治疗中经历相同过程的情况，这有助于改善述情障碍的治疗(Ogrodniczuk， 2013)。
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user: 4. 小结 传统上，大多数治疗干预措施都假定客户可以接触到自己的情绪，并有能力在上下文中对其进行口头表达。述情障碍与其他常见的心理问题之间存在相关，大多数心理障碍一般伴随着述情障碍，会阻碍心理治疗的正常进行。由此，述情障碍对心理治疗结果有重要作用，因为在整个治疗过程中，述情障碍的改善与积极的结果有关。综上所述，这些结果具有重要的临床意义，因为它们突出了关注述情障碍的重要性。这些发现也表明，许多临床干预措施目前针对的是强调情感意识的提高和其他内在状态的情绪调节是正确的。 述情障碍与PTSD、依恋和情绪调节问题密切相关。具体来说，他们表明在整个心理治疗过程中述情障碍的改善与治疗效果是相关的。这些发现表明，心理治疗干预措施的重点是提高情绪意识和内省能力。心理治疗可以在多模式下成功完成，这种模式将口头和非语言技术结合在一起，以方便患者进行内部情绪状态的表达。 结合现有文献，当前的研究结果表明，需要做更多的工作来确保在心理治疗中正确评估和解决与述情障碍有关的情绪和认知障碍。因此，提出了多种针对情绪失调问题的创伤治疗方法，将其作为首要目标之一。在整个治疗过程中，述情障碍的改善及其对症状结果的影响代表了一个激动人心的新研究领域，需要开展更多的研究，以了解在整个临床干预过程中提高述情障碍改善程度的最佳方法。
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user: 摘要 选用四川省1951~2016年共66年41个逐日气象霾日观测资料，采用小波分析等方法分析了四川省霾的月、季、年的时空变化特征及长期变化趋势。结果表明：1) 四川省66年平均霾日数为14.7 d。11月~次年3月为霾日多发月份，7月~9月为霾日较少月份。1月最多，为34.54 d，最少的是9月，为6.48 d。2)霾日的空间分布不均，霾天气主要发生在四川省的东部，西部较少，具有一定的局地性。一年四季中四川省内始终存在三个霾日数的高值中心，分别为以雷波、乐山、雷波为中心的区域，最多的站点是雷波，多年平均15.27 d。3) 秋季、春季和夏季霾日数的大值区站点几乎都集中在与冬季霾日大值相同的区域。四川省内霾日的时间变化特征为冬季最多，夏季最少，春、秋季居中，春季大于秋季。夏季的7、8月霾日数最少，为6.9 d；春季和秋季居中；冬季1月霾日数最多，为12.7 d，四川省霾日的季节分布和中国大部分地区相似。
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user: 1. 引言 霾是一种对视程造成阻碍的天气现象，大量极细微的尘粒等均匀地浮游在空中，使水平能见度小于 10 km，造成空气普遍浑浊(中国气象局，2007)。近年来，受各方面因素的影响，四川省重污染天气不断增多 [ 1 ]，其中霾污染问题日趋严重，霾天气发生频率之高、波及面之广、污染程度之深前所未有，持续大面积爆发的大气污染天气已演变为大气灾害 [ 2 ]，严重危及四川省的经济社会发展和居民出行健康问题，因此近年来相关方面的研究持续进行着。霾污染是当前社会各界普遍关注的热点，也是环境保护需要解决的重点 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。2013年《国务院关于印发大气污染防治行动计划的通知》 [ 8 ] 俗称《大气十条》，也表明了我国治理霾的决心。为进一步贯彻落实此行动，四川省也制定了《四川省人民政府关于印发四川省大气污染防治行动计划实施细则的通知》等计划细则来切实改善环境空气质量。四川盆地成渝城市群是国家《重点区域大气污染防治“十二五”规划》“三区十群”中面积最大重点区域，但对此区域内持续性的霾的气象变化特征的国内外研究较少，本次研究将成为一种重要补充，也为进一步开展城市环境空气质量预报和政府污染防治决策提供理论基础。今年秋冬季成都及其周边地区都出现了严重霾污染现象，相较于常年有加强趋势 [ 9 ]，但具体变化原因还需更多的研究分析。2014年，郭晓梅等人利用四川盆地1961~2010年122个气象台站观测数据资料，分析了四川盆地年平均霾日数时空分布特征以及四川盆地霾日数季节、年变化趋势，探讨了近50年来四川盆地大气干消光系数、能源消耗、风速和人口等因素与霾日数之间的关系。得出的结论是：霾日数的年变化与大气干消光系数呈显著正相关，与风速呈显著负相关，与四川盆地的能源消耗和人口增长呈显著正相关 [ 10 ]。 四川省位于中国西南部，地处长江上游，西连青藏高原，北邻秦岭山脉，南接云贵高原，东靠大巴山、华蓥山。东、西部地形地貌迥然不同，东部为四周高峻、中间低陷的盆地，西部则为大幅度隆起的高原和山地。受地形地势影响，区域内气候差异显著，东部盆地云多、雾重、日照少，而川西高原多晴、少云 [ 11 ]。四川省内的四川盆地是中国人口最集中和周边地势起伏最大的区域之一 [ 12 ]，是我国四大霾区之一 [ 13 ]，四川盆地四面环山，风速较低，空气中水汽含量多，相对湿度较大，阴天和雾天较多，日照时间短和日照强度弱。四川省以石化燃料为主要能源，人口集中且污染物排放量较大，是中国大气气溶胶的高值中心，PM 10 的浓度约为253. 8 μg∙m −3 ，年平均AOD值为0. 848 [ 14 ] [ 15 ] 盆地主要是盆周山地、盆内平原、盆中丘陵，并在西部和北部形成了特殊的地形特征，盆地大气层结稳定，容易出现逆温和静风的现象，不利于霾的扩散，所以研究四川省霾的空间分布和长期变化趋势是非常重要的 [ 16 ]。通常认为，霾的产生和维持受风速，湿度、降水量和空气污染物浓度变化的影响。夏季，四川省内对流活跃，降雨较为频繁，雨水冲洗悬浮在空气中的尘埃颗粒物，对流层空气污染物的扩散和稀释将加速，不利于霾的形成。在夏季雾天明显少于其他三个季节的，进入冬季之后，四川省的大气层结是稳定的，干旱、降水量少，并且极有可能出现逆温层。污染物难以分散或者被稀释，导致能见度降低，故四川省频繁出现霾天气。 本文利用1951~2016年四川省41个气象台站逐日霾日观测资料，研究分析四川省霾形成的天气条件，根据霾天气出现时所伴随的气象要素资料，整理、发现其中的规律和现象，并对出现霾天气的天气条件做出初步判断。了解气候变化背景下四川省霾日时间和空间上的分布特征及变化规律，为四川省的气候变化研究和生态环境保护提供参考，也为进一步开展城市环境空气质量预报和政府污染防治决策提供理论基础。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 数据来源 重点对四川省1951~2016年近66年的气候变化特征进行分析，所用的数据为四川省气象局石渠、德格等41个地面气象台站观测资料。由于所选的资料都是在1951年之后，我国的地面气象观测站已经比较的密集，所测得的资料可靠性和科学性都比较强。本文选取的地面观测资料均满足：时间序列较长(1951~2016年)，资料较为完整，缺测值较少，站点在所选年份之前没有变动的特点。所研究区域的经度范围为：98˚00′~108˚02′，纬度范围为：26˚35′~33˚35′，海拔高度范围：309.7 km~4200 km。各个台站的基本信息分布见图1所示，因为所选资料中的缺测值较少，所以本文主要采用线性内插法来填补缺测值。 图1. 四川省地面气象台站分布示意图 2.2. 研究方法 使用Arcgis软件以及NCL软件一种具有时频多层次分辨功能的方法 [ 1 ]，分析四川省霾的区域分布特征、季节、年际、年代际、周期、长期趋势特征。首先，通过41个站点1月~12月的逐日霾日气象数据来计算获得每个站点的月总霾日数，再计算霾日数据的四个季节和年的区域平均，分析得出空间分区结果；其次，通过NCL软件画月、季、年的时间序列图，用Arcgis软件画出月、季、年的空间分布图。最后，根据分区结果分别计算1951~2016年各个区域霾日的空间平均值。
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user: 4. 霾的时间演变特征 4.1. 霾日数的月时变特征 从1951~2016年四川省每月41个站点霾日数统计图可以看出(图5)，11月~次年3月为霾日多发月份，7月~9月为霾日较少月份。1月霾日数达到峰值，平均霾日数为1.4 d，最少的是9月，平均霾日数为0.3 d。分析其中原因，除了由于春、冬季人的体感温度低而烧火取暖等因素使气溶胶排放量增加外，主要是四川省冬季的气象条件有利于霾的形成，例如，高静风频率，稳定的大气层结，低降水和低相对湿度等因素都有利于霾的形成。但夏季相反，受季风环流的影响，四川省内的盆地区域具有强烈的太阳辐射和不稳定的大气，特别是在下午，其对流活动更加频繁，风速更高和丰富的降水，这些条件有利于气溶胶的扩散，运输和湿沉降，不容易形成霾天气。 图5. 1951~2016年四川省月平均霾日数 4.2. 霾日数四季时变特征 通过1951年~2016年四川省春夏秋冬四季霾日数统计图的对比分析可知(图6(a)~(d))，四幅图有一个共同特征，两边高，中间低，呈凹字型变化。四川省内霾日的四季时间变化特征为：冬季(图6(d))最多，夏季(图6(b))最少，春(图6(a))、秋季(图6(c))居中，春季大于秋季。总的来说，1951~2016年冬季的霾日有显著的波动增加趋势，春季略有增加，夏季和秋季没有明显变化趋势。四川省霾日的季节分布和中国大部分地区相似，霾天气主要发生在春、秋、冬季，夏季最少。 图6. 1951~2016年四川省平均霾日数统计图春季(a)、夏季(b)、秋季(c)、冬季(d) 4.3. 霾日数的年时变特征 根据1951~2016年四川省41站霾日数年际变化图所示(图7)，四川省1952年霾日数最高，高达94 d；1967年、1970年霾日数最少，不足5 d。整体呈波动增长趋势。 近66年来四川省的年变化可以分为以下三个阶段，第一阶段为1951~1968年的急速减少期，其中1968年的霾日数最少，仅有4 d。第二阶段为1969~1999年的稳定多发期，1994年是这个阶段霾日数的一个小高峰，霾日数最高值达到41 d。第三阶段为1995~2016年的快速增长期，霾日总体为波动增长，这个阶段的2014年的霾日数达到了60 d。 图7. 1951~2016年四川省41站霾日数年际变化图
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user: 5. 结论 综合上述对四川省霾气候变化特征详细分析，可以得到以下主要结论： 1) 1951~2016年四川省41个站点的平均霾日数为14.7 d。11月~次年3月为霾日多发月份，7月~9月为霾日较少月份。1月霾日数达到峰值，平均霾日数为34.54 d，最少的是9月，平均霾日数为6.48 d。造成这种差异主要原因是冬季气象条件有利于霾的形成。 2) 霾日的空间分布不均，东部大于西部，霾的产生具有一定的局地性。霾日数的大值区域主要集中在川东北城市群、成都平原城市群以及川南城市群，大值中心总霾日数在920 d以上(年平均13.9 d)，最多的站点是雷波，其次是遂宁。春、夏、秋季的霾日数的大值区在150 d以上的站点几乎都集中在与冬季霾日大值相同的区域。一年四季中四川省内始终存在三个霾日数的高值中心，分别是雷波、乐山、雷波。 3) 1951~2016年四川省41个站点年平均霾日数为：7、8月霾日数最少；春季和秋季居中；1月霾日数最多。时间变化特征为：冬季最多，夏季最少，春、秋季居中，春季大于秋季。总的来说，1951~2016年冬季的霾日有显著的波动增加趋势，春季略有增加，夏季和秋季没有明显变化趋势。四川省霾日的季节分布和中国大部分地区相似。 4) 近66年来四川省霾日的年变化可以分为三个阶段：1951~1968年的急速减少期，其中1968年的霾日数最少，仅有4 d；1969~1999年的稳定多发期，1994年是这个阶段霾日数的一个小高峰，霾日数最高值达到41 d；1995~2016年的快速增长期，霾日总体为波动增长，这个阶段的2014年的霾日数达到了60 d。
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user: 摘要 阵列液滴蒸发在蛋白质及核酸生物打印及胶体液滴蒸发自组装领域有重要应用。本文采用格子Boltzmann方法模拟了固着基板上双液滴的蒸发过程，研究了基板润湿性及液滴间距对双液滴蒸发过程的影响，模拟结果与文献中实验结果吻合良好。研究结果表明，双液滴在加热基板上蒸发时发生铺展合并现象是由基板润湿性及液滴间初始放置间距共同决定的。当出现合并现象时，液滴合并后以单液滴形态进行蒸发，其蒸发寿命远大于未发生合并现象时的液滴蒸发寿命。当未发生合并现象时，受液滴间有限空间抑制，液滴面向大空间一侧的蒸发速率大于液滴相邻侧；液滴为了维持球形形态，内部产生了向蒸发速率较快一侧输运流体的微流动，导致液滴左右两侧接触线收缩不对称，产生液滴中心外迁现象。与单液滴蒸发状态相比，成对液滴蒸发寿命比单液滴蒸发时延长，但小于发生合并后的蒸发寿命。论文通过大量模拟，获得了通过基板润湿性及液滴间距判断液滴蒸发过程是否合并的判据。
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user: 1. 引言 固着液滴的蒸发，是自然界中一种常见的物理现象，普遍存在于人类的生活生产之中，这个过程受到基板的粗糙度、温度、环境温度和湿度以及液滴性质等因素的影响。固着单液滴的蒸发在微流控技术、DNA分析及生物医药等领域有着重要应用，已经进行了广泛而深入的研究 [ 1 ] - [ 8 ]。在蛋白质和核酸的生物打印及胶体蒸发自组装制备纳米结构器件的应用中，涉及多液滴以一定阵列规律分布的蒸发过程，因此，阵列分布液滴的蒸发日益受到关注。Laghezza等 [ 9 ] 比较了单液滴和周围存在有限个分散液滴下中心液滴的蒸发寿命，发现考虑三维扩散效应时，中心液滴的蒸发寿命能增加约60%。Jyoti、Shaikeea和Basu等 [ 10 ] 通过实验总结出双液滴相互影响延长蒸发寿命与液滴间距之间的关系。Bansal [ 11 ] 和Hatte [ 12 ] 等对开放矩形通道内固着单液滴的蒸发动力学进行了研究，发现由于通道内壁面对蒸汽扩散的抑制，液滴蒸发寿命增加。Carrier、Shahidzadeh和Zargar [ 13 ] 通过实验及理论研究了固着单液滴和多液滴的蒸发速率，研究发现液滴蒸发速率与液滴线性尺寸成正比。Shaikeea和Basu [ 14 ] 研究了成对的纳米胶体液滴在PDMS表面上蒸发的行为。他们观察到两个液滴之间的蒸汽介导相互作用会影响纳米胶体液滴的蒸发行为。他们发现，与单个液滴相比，一对液滴蒸发时会表现出接触角不对称，不对称流动模式以及不同的屈曲行为。Pradhan和Panigrahi [ 15 ] 研究了放置在玻璃基板上的两个含有微珠的液滴的蒸发动力学和沉积模式。他们发现相邻液滴的存在会影响液滴内部的流动模式，从而导致微珠在两个液滴的相邻区域的沉积较弱。上述实验研究为建立阵列液滴蒸发模型提供了理论基础。同时，实验中还观察到，不同润湿性表面放置的两个相邻液滴，在特定条件下蒸发时会发生合并现象。为了揭示相邻液滴合并机理，阐明基板润湿性和液滴间距对合并和蒸发过程的影响，本文拟通过数值模拟的方法对双液滴蒸发及其合并过程进行模拟。LBM方法由于边界处理简便，无需其他跟踪界面和其他优势，在相变及自由表面问题数值求解方面有独特优势，关于此种方法的研究已有很多 [ 16 ] [ 17 ]。Lee等 [ 18 ] 提出改善不可压缩的二元流体的边界条件，并将模拟液滴撞击干燥表面的过程与实验结果进行了比较。结果表明，具有中等接触角的液滴可以被准确地预测，但是具有较大接触角的液滴预测的却不够精确，后来，Latifiyan等人 [ 19 ] 结合二维流体模型和热网格来模拟液体在多孔介质中的渗透过程，并研究了无量纲参数、孔隙率、接触角和密度比对渗透率和蒸发率的影响。Gong等 [ 20 ] 改进了热格子模型，它可以有效地模拟多相流和相变，并可以解决较大温度范围内的复杂流体问题。本文选择一种经过改良的热格子LBM方法，研究了液滴的初始间距和基板的润湿性对双液滴蒸发的影响并模拟了双液滴蒸发过程中液滴的蒸发特性、内部流动和残余质量的变化，研究基板的润湿性和液滴间距对液滴合并和蒸发寿命的影响。
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user: 2. 数值方法 2.1. 多相流模型 LBM方法通过流体粒子分布函数描述流场内固定格子的运动过程，其演化方程为： f i ( x + e i δ t ， t + δ t ) − f i ( x ， t ) = − 1 τ f ( f i ( x ， t ) − f i ( e q ) ( x ， t ) ) + Δ f i ( x ， t ) (1) 其中 f i 为粒子的分布函数， i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， b − 1 是离散速度的方向， x 和t表示位置和时间。 e i 代表离散速度， τ 代表松弛时间，与运动粘度 ν 的关系为 ν = ( τ − 0.5 ) c s 2 δ t ， δ t 是时间步长， c s 是格子声速， c = δ x / δ t ， δ x 为网格步长。 演化方程中的 Δ f i ( x ， t ) 为分布函数中的非平衡部分，可表示为： Δ f i ( x ， t ) = f i ( e q ) ( ρ ( x ， t ) ， u + Δ u ) − f i ( e q ) ( ρ ( x ， t ) ， u ) (2) 式中 Δ u 是在 δ t 时刻，由于力 F 导致的速度变化 Δ u = F δ t / ρ 。 力项 F 表示为粒子点受到力的总和： F = F i n t ( x ) + F s ( x ) + F g ( x ) (3) F i n t ( x ) 为各粒子间的相互作用力，表示为： F i n t ( x ) = − β ψ ( x ) ∑ i = 0 8 G ( x + e i δ t ) ψ ( x + e i δ t ) e i       − 1 − β 2 ∑ i = 0 8 G ( x + e i δ t ) ψ 2 ( x + e i δ t ) e i (4) ψ ( x ) 为粒子间的相互作用势，主要由粒子的密度 ρ 及压力p决定： ψ ( x ) = 2 ( p − ρ c s 2 ) c 0 g (5) 其中取值 c 0 = 6 。此外 β 为权重因子，用于提高数值计算稳定性，根据状态方程取值不同。 F s ( x ) 为流体与固壁面之间的相互作用力，表示如下： F s ( x ) = − g s ψ ( x ) ∑ i = 0 8 ω i s ( x + e i δ t ) e i (6) 其中 g s 为表示流固相互作用强度的参数。 s ( x ) 用于区别固–流两相，流体相 s ( x ) = 0 ，固体相 s ( x ) = 1 。 F g ( x ) 为重力，可表示为： F g ( x ) = ( ρ ( x ) − ρ a v e ) g (7) 其中 g 为重力加速度。 分布函数可根据以上公式得出，由此可统计得出粒子的密度及速度： ρ = ∑ i = 0 8 f i (8) u = 1 ρ ∑ i = 0 8 f i e i (9) 式(9)得到的速度并不是真正的物理速度，实际流速需要考虑力 F ( x ) 的作用： U = u + F δ t 2 ρ (10) 2.2. 能量方程模型 采用Boussinesq近似，在此近似条件下，温度分布函数描述流场内温度场的变化过程，演化方程为： g i ( x + e i δ t ， t + δ t ) − g i ( x ， t ) = − 1 τ T ( g i ( x ， t ) − g i ( e q ) ( x ， t ) ) + δ t ω i ϕ v l (11) 其中 τ T 为无量纲松弛时间， g i 为流体温度分布函数， δ t ω i ϕ v l 为参与气液相变的源项。 温度的平衡态分布函数为： g i ( e q ) ( x ， t ) = ω i T [ 1 + e i ⋅ U c s 2 + ( e i ⋅ U ) 2 2 c s 4 − U 2 2 c s 2 ] (12) 其中相变源项由文献得出： ϕ v l = T [ 1 − 1 ρ c v ( ∂ p ∂ T ) ρ ] ∇ ⋅ U (13) 为了与以上的温度分布函数量级一致，将热扩散系数用格子公式表示： α = c s 2 ( τ T − 1 2 ) δ t (14) 则温度可由统计计算得到： T = ∑ i = 0 8 g i (15) 由于模拟两相间的密度差较大，因此选用R-K状态方程： p = ρ R T 1 − b ρ − a ρ 2 T c ( 1 + b ρ ) (16) 其中 a = 0.42748 R 2 T c 2.5 / p c ， b = 0.08664 R T c / p c ，设定 a = 2 / 49 、 b = 2 / 21 ，则可求得临界压力值 p c = 0.178426 ，临界温度值为 T c = 0.196133
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user: 3. 模型验证 3.1. 计算域 本文模拟研究双液滴蒸发过程，初始将两个半球形液滴放置在加热基板上进行蒸发，几何模型由图1给出，整体模拟计算域为 L x × L y ，取 200 × 200 个网格数。假设滴在基板上的液滴初始接触角为90˚，由于基板的不同，润湿性自然也不相同，液滴会在滴到基板上的一定时间内铺展或者收缩，最后趋于稳定，即达到所设置的静态接触角，随后蒸发开始进行直到全部干燥完全。液滴初始半径R = 25，液滴间空隙间距为 Δ x ，当液滴被至于加热基板上时可以看作球冠模型，两液滴相邻侧三相接触线之间的距离。加热基板温度为 T w = 0.90 × T c ，初始环境温度 T s = 0.85 × T c ，液滴初始温度与环境温度相等。根据初始环境温度及Maxwell重构方程，气相及液相密度分别取 ρ g = 0.5801 、 ρ l = 5.9079 。将模拟计算域的左边界和右边界设置为周期性边界条件，该系统为开放系统，上边界为对流边界条件，下基板加热为无滑移边界条件。 图1. 几何模型 为了了解双液滴蒸发过程中的蒸发动力学和内部流动特性，通过改变基板的粗糙度、液滴间初始间距等条件，模拟了双液滴在不同的工况下的合并和干燥过程，考察蒸发过程中液滴界面、接触直径的变化情况，分析蒸发过程中系统内部流动特点。其中液滴的接触直径D为液滴与基板润湿表面的直径；蒸发速率即计算域内液相质量变化量与初始液相总质量之比，记为V t ，其中液相的定义为密度值 ρ x ≥ 0.5 × ( ρ l + ρ g ) 的区域。本文对时间进行无量纲化，特征时间定义为 t * = t g / D 。在本文中对双液滴的蒸发进行模拟，重力不可以忽略不计，重力加速度为 g = 1.0 × 10 − 5 。 3.2. 模拟验证 本文基于双液滴固着在基板上蒸发过程的实验数据 [ 10 ]，验证模拟结果的准确性。图2(a)为液滴在基板表面蒸发过程中体积比随蒸发时间的实验及模拟结果对比图，其中定义 L 0 / D 0 为液滴间距，其中 L 0 为两个液滴中心之间的初始直径， D 0 为液滴的初始接触直径。 下图中前缀为exp的数据为在PDMS基板上不同分离尺度下双液滴的蒸发过程中液滴体积随演化时间的变化趋势，V 0 和V分别代表液滴的初始体积和蒸发过程中的瞬时体积，t 0 和t分别代表单个液滴的蒸发时间和不同初始分离距离下双液滴的蒸发时间，根据分离尺度不同分为以下三种情况： L 0 / D 0 → ∞ 时的单液滴蒸发过程对照组 L 0 / D 0 = 1.6 时液滴间距较大的情况和 L 0 / D 0 = 1.3 时液滴间距较小的情况。由图可知，实验中液滴蒸发过程中体积比随时间基本呈线性减小的趋势。单液滴蒸发在时间比 t / t 0 等于1时基本完成蒸发；当液滴间距较大时( L 0 / D 0 = 1.6 )，蒸发时间相对较长在 t / t 0 = 1.1 时完成蒸发；当液滴间距较小时( L 0 / D 0 = 1.3 )，液滴在 t / t 0 = 1.3 时完成蒸发。为验证计算模型的准确性，对相同物理条件下的双液滴蒸发过程进行模拟，求得液滴接触角为120˚时，以上实验结果的三种分离尺度条件下，液滴体积比随时间的变化趋势，即下图中前缀为num的趋势线。由上图模拟结果可知，液滴相对体积变化率与蒸发时间基本呈线性减小。双液滴的体积比减小随分离尺度 L 0 / D 0 的增大而加快，当分离尺度 L 0 / D 0 → ∞ 即单液滴蒸发时，体积比变化最快；当液滴间的分离尺度较大时，液滴的体积比减小速度较慢，蒸发时间较长。以上模拟结果与实验对比可知，液滴体积比随时间的变化整体趋势基本一致，都随时间增大呈线性减小，不同分离尺度下的液滴蒸发寿命也基本接近。但当液滴间分离尺度较大时，实验与模拟的误差较大，而分离尺度较小时，液滴蒸发的模拟结果与实验结果较为吻合。由图可知，液滴蒸发过程中体积比随时间呈线性减小的趋势。双液滴的体积比减小随液滴间距 L 0 / D 0 的增大而加快，模拟结果与实验结果吻合良好。 图2. 模拟验证。(a) 液滴体积随无量纲时间变化图；(b) 液滴两侧接触半径变化对比图 为进一步验证模型，对双液滴在基板上蒸发时液滴的接触半径变化与实验结果进行了对比。图2(b)为双液滴蒸发过程中左侧液滴三相接触线直径变化情况， C R / C R 0 为当前时刻相对上初始时刻的接触半径比，初始静态接触角为110˚， L 0 / D 0 = 1.2 。图中柱状图部分为实验结果，折线部分为相同条件下模拟结果。由柱状图可知，液滴右侧区域的接触直径减小较快，蒸发初期液滴两侧接触直径减少量较少，随蒸发持续进行，液滴右侧接触直径减少量较大，此时液滴中心左移趋势减缓，蒸发后期，两侧接触直径减少量趋于一致。图中折线部分为相同条件下，系统内双液滴蒸发过程中左侧液滴两侧的接触半径减小情况的模拟结果。如图可知，液滴蒸发后期，模拟基本与实验结果吻合较好，液滴中心两侧的接触直径变化情况由左侧偏大直至趋于一致。而在模拟初期，由于初始状态液滴呈半球形放置在基板上，接触线有一个收缩至稳定的过程，因此液滴接触直径模拟值在蒸发初期存在骤增过程，稳定后与实验值接近。
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user: 4. 结果及分析 4.1. 液滴初始间距对液滴蒸发过程的影响 为研究液滴初始放置间距对液滴蒸发过程的影响，将双半球形液滴以不同初始间距放置在加热基板上。基板接触角恒定为90˚，即g s 取值0.5224。液滴初始间距Δx设置为12、10、8、6、4、2个格子数。图3、图4为基板润湿性为90˚条件下，双液滴不同初始间距时发生铺展合并及蒸发过程中液滴界面变化的演化图。 由图可知，当液滴间初始间距Δx小于6个格子数时，液滴在铺展及蒸发的过程中会发生合并现象，合并稳定后呈单液滴形状持续进行蒸发，液滴接触角保持不变，液滴接触直径不断减小，直至完全蒸干。 当液滴间初始间距Δx大于或等于6个格子数时，双液滴在铺展及蒸发过程中并不会发生合并现象，液滴各自蒸发直至完成蒸发。随蒸发不断进行，液滴接触角保持不变，但由于液滴相邻侧液滴接触直径减小较快，液滴中心随蒸发进行不断外移，直至蒸发完成。考察同一演化时刻下的液滴界面情况可知，相较于发生合并现象的液滴铺展蒸发过程，不发生合并现象时液滴蒸干较快，完成蒸发所需时间也较短。 为了研究液滴间初始放置间距Δx对液滴蒸发寿命的影响，图5给出了不同液滴初始间距下，液滴的剩余质量随时间变化的情况。液滴的剩余质量随着蒸发的进程线性减小，这与液滴蒸发过程中液滴接触直径的变化趋势相似，减小趋势根据液滴蒸发过程是否发生合并现象，可分为两类。当液滴蒸发过程中不发生合并时，液滴以单液滴形式进行蒸发，液滴的剩余质量随时间线性减小。相比较液滴不发生合并时的液滴剩余质量变化，当液滴蒸发过程中合并时，液滴剩余质量减小更慢，相同质量液滴的蒸发寿命也更长。 图3. 液滴间初始间距不同时双液滴蒸发过程演化图(液滴间距2、4、6) 图4. 液滴间初始间距不同时双液滴蒸发过程演化图(液滴间距8、10、12) 图5. 不同初始间距条件下双液滴蒸发过程的剩余质量变化趋势图 4.2. 基板润湿性对液滴蒸发过程的影响 本节模拟了不同基板润湿性条件下的双液滴铺展蒸发过程。分别探究静态接触角为60˚、80˚、100˚和120˚四种情况。液滴初始间距恒定为6个格子，其余参数与上节相同。 图6四种基板润湿性条件下液滴蒸发过程演化图。由图可知，当液滴初始间距恒定为6个格子时，且加热基板润湿性为亲水情况时(即接触角为60˚和80˚)，液滴发生合并现象。液滴合并后铺展至界面稳定，蒸发持续进行，液滴接触角基本稳定不变，接触直径不断减小。合并后液滴的蒸发初期，由于液滴表面张力的作用，液滴瞬时接触角略小于静态接触角，随蒸发进行呈恒接触角模式蒸发，直至蒸干。当加热基板润湿性为疏水情况(接触角为100˚和120˚)时，液滴蒸发过程中没有发生合并现象，液滴保持为单液滴进行不对称的蒸发过程。液滴中心侧蒸发较快，液滴中心随蒸发持续进行不断外移，120˚接触角时圆心外移更为明显。 图6. 在不同润湿性条件下双液滴蒸发过程演化趋势图 由于基板润湿性不同，加热基板上液滴剩余质量随特征时间的变化趋势如图7所示。由图可知，液滴剩余质量随蒸发时间始终呈线性减小。当基板润湿性为亲水时，液滴发生合并现象，剩余质量减小速度相对较慢，当基板为疏水时，液滴不发生合并，液滴的蒸发时间较短。 图7. 双液滴在不同润湿性条件下蒸发过程的剩余质量变化趋势图 4.3. 液滴蒸发过程合并/不合并现象 由上文可知，液滴初始放置间距与基板润湿性不同，会造成双液滴在蒸发过程中发生合并或者外迁现象。当基板润湿性条件相同时，液滴间初始放置间距越小，越容易发生合并现象；当液滴间初始放置间距一定时，基板润湿性表现越为亲水，液滴在蒸发过程中越容易发生合并现象。为研究双液滴蒸发过程中发生合并或外迁现象的机理，分别对合并及不合并两种现象进行模拟。 图8为基板接触角为60˚时，双液滴在基板上铺展合并的过程。由图可知，液滴自初始放置在基板上之后开始发生铺展，液滴间相互接触后由于液体补充不及时合并产生存在表面凹陷的单液滴。液滴受表面张力作用，稳定后呈球冠状，之后液滴由于基板润湿性的影响，稳定在60˚的接触角后开始蒸发。根据图6(d)可知，疏水基板上液滴蒸发过程中没有发生合并，皆呈单液滴形态进行蒸发。蒸发过程中液滴相邻侧接触线收缩较快，同时，液滴中心随蒸发进行不断外迁，直至蒸发完全。 图8. 双液滴蒸发过程中发生合并现象时的界面变化 图9给出了基板接触角为120˚时，双液滴蒸发过程的流线图。由图可知液滴蒸发过程中，由于相邻液滴间有限空间限制了蒸汽扩散，使得局部蒸汽浓度增加，抑制了两液滴相邻部分的局部蒸发速率，导致液滴面向大空间的一侧蒸发速率大于相邻侧，液滴为了维持球形形态，在内部产生了向蒸发速率较快一侧输运流体的微流动(图9(a)，图9(b)，图9(c))。这种微流动使得液滴中心随蒸发进行不断外迁。随液滴逐渐外迁，液滴间的相互影响减弱，液滴内部流场的不对称性逐渐降低，逐渐接近单液滴蒸发的情况(图9(d))。 图9. 双液滴蒸发过程中液滴内部流线图 基板润湿性和液滴初始放置间距对多个液滴在加热基板上蒸发过程的影响较大。由上述分析可知，液滴蒸发过程的主要变化在于是否发生两液滴合并。蒸发过程中存在合并现象时，两液滴合并为一后蒸发寿命较长，蒸发完成较慢；当蒸发过程中不存在合并现象时，液滴能以单液滴形式各自完成蒸发，蒸发完成所需时间相对较短。因此分别对七种不同基板润湿性条件下，不同液滴初始放置间距时液滴蒸发过程进行了模拟。基板接触角取值为60˚、70˚、80˚、90˚、100˚、110˚和120˚七种情况，液滴初始间距设置为14、12、10、8、6、4、2、0个格子数。 图10给出了不同基板润湿性和不同初始间距时液滴蒸发过程是否发生合并的分布。图中标记为液滴蒸发过程中出现合并现象的情况，¢标记为液滴蒸发过程中不出现合并现象的情况。 图10. 液滴间初始放置间距与接触角对液滴合并现象的影响 通过拟合，可以给出双液滴在不同基板润湿性和不同初始间距时是否发生合并现象的临界线表达式为： δ x = 2.10 × 10 5 × e ( − 0.15 θ ) + 5.55 × e ( − 0.00082 θ ) (17)
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user: 5. 结论 本文采用LBM方法研究了加热基板上双液滴蒸发过程，对比分析了基板润湿性及液滴间距对蒸发过程的影响，得出以下结论： 1) 双液滴蒸发过程中，液滴间初始放置间距明显对液滴蒸发寿命造成影响。基板润湿性不变情况下，当液滴间初始间距小于临界值后，液滴发生合并，呈单液滴形态进行蒸发，其蒸发寿命远比不发生合并现象的液滴蒸发寿命长。 2) 当液滴初始放置间距相同条件下，基板疏水性越强，越不容易出现液滴合并现象。液滴以单液滴形式分别进行蒸发，受液滴间相互作用影响，液滴内部流场呈现不对称形态，导致液滴左右两侧接触线收缩不一致，产生液滴中心外迁现象。 3) 基板润湿性和液滴初始间距是双液滴蒸发过程是否发生合并现象的主要因素，通过大量模拟，获得了利用上述因素判断液滴是否合并的判据。
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user: 摘要 小学生群体因其特有的一些心理行为特性，已成为校园拥堵踩踏事故的高发对象。本文以某典型四层小学教学楼建筑物为研究对象，利用基于社会力模型的行人仿真软件Anylogic，借助Multi-Agent技术对多层教学楼内的小学生群体疏散情况进行仿真模拟与分析，在此基础上，针对拥堵节点，提出了不同的疏散策略。仿真结果表明：疏散时针对楼梯宽度合理分配楼梯，可以有效降低学生群体的总疏散时间；加入引导路径可以合理分流人群，减少楼梯口拥堵，规避踩踏事故的发生；将中年级学生布置在二层时，学生群体的疏散效率最高。本文的研究结果可为教学楼内小学生群体的疏散方案设计提供参考。
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user: 1. 引言 随着九年义务教育的普及与发展，中小学生数量急剧增加，然而他们的在校安全问题也逐渐突显出来。据《中国教育在线》统计，全国发生的各类踩踏事故中，校园事故占66.67%。如何在突发事件中令学生及时疏散，并减少疏散时群死群伤事故发生，已成为相关科研机构和行政部门重要的研究课题。 教学楼作为学生聚集场所，人群密度大，疏散空间小，导致在疏散过程中存在较大的风险。在多层建筑疏散中，人员对疏散出口 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]、疏散路径的选择 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 以及疏散楼梯宽度 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 等因素都会影响人员疏散的效率。目前，研究学生群体疏散时所涉及的场所多为大学，研究对象多为大学生 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]，针对小学生群体的疏散研究极为少见。张玲 [ 14 ] 等从疏散影响因素、疏散人员分布状态和空间组织三方面进行了研究，提出了小学教学楼结构性空间的优化原则。王天一 [ 15 ] 等利用Building EXODUS研究了小学教学楼功能性空间优化策略。霍非舟 [ 16 ] 等研究了不同人员运动速度、人员数量及疏散策略对小学教学楼楼梯间人员疏散的影响。刘晶 [ 17 ] 等通过pathfinder对小学教学楼交通空间疏散设计展开研究。Tang T.Q. [ 18 ] 等考虑理性和非理性行为研究了两个出口的教室中小学生的疏散行为。这些研究侧重于对小学教学楼空间的优化，以及单独针对小学教学楼内垂直方向和水平方向的人员疏散进行研究。 可以看出，目前针对小学教学楼内人员疏散的研究，大部分集中在小学教学楼空间及功能的优化，很少涉及在不改变建筑物结构的基础上，考虑小学生特有的心理行为特征，通过改变疏散方式提高正常情况下小学生在教学楼内的疏散效率。本文针对多层教学楼内小学生群体的个体差异，基于Anylogic软件，建立某小学教学楼内小学生群体疏散模型，通过对几种疏散方案的仿真分析，得出最优疏散策略，以其为教学楼内小学生群体的疏散管理提供一些建议。
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user: 2. 小学生群体的心理行为特征分析 根据心理学的划分，人的一生分为五个年龄阶段，即婴幼儿期(0~6岁)，学龄初期(7~12岁)，青春期(13~25岁)，壮年期(26~60岁)和老年期(60岁以上)。本文主要研究对象为7~12岁的学龄初期的小学生。 在学龄初期阶段，小学生正处于生长发育初期，身高、体重等方面迅速增加，导致每个年级学生的平均身高、体重都有明显的差异性，与成年人相比，差异更加显著。由于身高体重的差异，疏散速度具有差异性；由于肩宽的不同，疏散通道所允许同时通过的人数也有差异。故而在研究小学生群体疏散时，要根据小学生身高、体重以及肩宽等的差异，将小学生分为三个整体进行研究。 此外，在面对紧急情况时，由于自身对事件的理解能力低于一般的公众，小学生更容易出现恐惧、慌张、从众等心理行为，同时小学生对老师具有较强的依赖性，老师在学生疏散行为过程中扮演着非常重要的角色，其正确信息的诱导会直接影响疏散效率。