DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着航天航空技术以及遥感技术的发展，获得大面积长时间序列的高分遥感影像成为可能，相对于中低空间分辨率的遥感影像，高分辨率遥感影像中混合像元对分类精度的影响减弱了，更加重视对邻近像元。高分辨率遥感数据具有光谱信息较少但纹理、空间几何结构、形状等信息丰富的特点，这些信息对提升分类精度有很大作用。近年来，以Wordview-2/3、IKONOS、Quick Bird等为主的国外高空间分辨率遥感影像已在城市绿地信息提取中被广泛应用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。而国产卫星的不断发展也使我国高空间分辨率遥感影像的自主供给能力得到提升，“高分二号”(GF-2)卫星是迄今为止中国自主研制的空间分辨率最高的民用遥感卫星，GF-2影像已广泛地应用于矿山资源监测、土地利用现状解译、城市规划检测评价、交通规划等行业和领域 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。传统的基于遥感技术的林地分类方法众多，如基于植被指数、决策树、监督分类及神经网络等方法 [ 8 ] - [ 15 ]，不同的分类方法对不同的土地类型、适用的区域都有一定的优势。基于像元的分类方法忽略图像的空间特征及上下文关系，易产生分类效果差、空间数据冗余等现象，已不能满足高分辨率遥感影像的分类需求。与传统的分类技术不同，面向对象的信息提取方法，是基于对象的操作，不仅能够充分地利用地物的光谱、纹理及空间等信息，还能有效的避免分类结果的“椒盐”现象，具有很大的优越性。本文利用面向对象的方法，基于云南省西双版纳傣族自治州勐海县的Wordview-3数据，充分利用高分辨率影像的光谱、纹理及空间等信息 [ 16 ]，根据全国土地利用现状(GB/T 201010)一级分类标准对影像土地利用类型进行分类。
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user: 2. 研究区与数据 2.1. 研究区概况 本研究的研究区为勐海县的一个山区(图1)，勐海县，位于云南省西南部、西双版纳傣族自治州西部，地处东经99˚56'~100˚41'、北纬21˚28'~22˚28'之间。东接景洪市，东北接思茅市，西北与澜沧县毗邻，西和南与缅甸接壤。国境线长146.6公里。东西横距77公里，南北纵距115公里，总面积5511平方公里，其中山区面积占93.45%，坝区面积占6.55%，最高海拔2429米，最低海拔535米。总人口331，850人(2010年)，政府驻地勐海镇。勐海县属热带、亚热带西南季风气候，冬无严寒、夏无酷暑，年温差小，日温差大，依海拔高低可分为北热带、南亚热带、中亚热带气候区。年平均气温18.7℃，年均日照2088小时，年均降雨量1341毫米，全年有霜期32天左右，雾多是勐海坝区的特点，平均每年雾日107.5~160.2天。 勐海县境内土壤分7个土类、18个亚类、52个土属、85个土种，各类土壤随海拔高低垂直分布。海拔600~800米以内的属砖红壤；海拔800~1500米的属砖红壤性红壤(赤红壤)，分布在低山和中山地区；海拔1500~2400米的属红壤土类，分布于山的中部或山顶平缓地；水稻土主要分布于海拔600~1500米之间的坝区，共有47.7万亩。 图1. 研究区及样本点分布图 2.2. 研究数据与预处理方法 本研究以勐海县为例，选用了2016年1月19日的World-view3卫星遥感影像，包括2.0 m的多光谱影像数据和0.5 m的全色影像数据，其中多光谱数据有四个波段，分别为红波段(630 mm~690 mm)、绿波段(510 mm~580 mm)、蓝波段(450 mm~510 mm)和近红外(770 mm~895 mm)波段。数据预处理包括辐射定标、大气校正、图像融合。大气校正选用FLAASH模型，图像融合选用的是NNDiffuse Pan Sharpening算法，图像融合后最终得到0.5 m的多光谱数据。
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user: 3. 研究方法 本研究影像的地物分类研究技术流程如图2所示，总体上是一个基于面向对象分类方法，主要包括三大部分，第一部分为数据获取及预处理；第二部分为获取影像对象和特征提取，即基于WorldView-3多尺度分割得到影像对象和空间纹理特征提取以及；第三部分为基于样本用SVM分类器分类和采用混淆矩阵对分类精度进行评价。 3.1. 归一化植被指数(NDVI)的计算 随着科技的发展，植被指数广泛应用于植被覆盖度的定性、定量估算指标。植被指数有很多种，归一化植被指数对土壤背景的变化十分敏感，它随着绿色植被覆盖度的增大而迅速增大，所以也是最常用的一种方法。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)，是反映植被生长状况及分布情况的重要参数，对植被监测的灵敏度相对较高。不仅间接反映了地表植被生长的状况，还与植被的覆盖分布密度存在线性相关关系。归一化植被指数(NDVI)，是遥感影像中近红外波段的反射率值(NIR)与红波段的反射率值(R)之差与两者之和的比值，归一化植被指数英文缩写为NDVI，计算公式为： NDVI = ( NIR − R ) / ( NIR + R ) (1) 图2. 技术流程 3.2. 基于eCognition的影像分割 影像分割的目的是将影像中类似的像元集合并成对象单元，是面向对象分类的基础，因此影像分割结果将直接影响到分类的精度。文章 [ 17 ] 对形状因子、紧致度因子、分割尺度做了如下的撰述：① 分割尺度对分割的影响最大，形状指数次之，紧致度最小；② 形状指数取值偏小，紧致度取值偏大，对分割效果好；③ 加入面积权重因子提高分割评价函数的稳定性；④ 改进的方法与现有的方法相关性显著，因此适宜作为评价的标准；⑤ 影像分辨率不同不会对参数的选择产生显著影响。本文采用eCognition Developer中集成的多尺度分割方法实现了影像的分割和对象的获取。在利用多尺度分割方法获取对象时需要对形状因子、紧致度因子、分割尺度参数等进行设定，其中形状因子、紧致度因子等对分割结果影8响较小，通过试错法获得；而分割尺度的选择是多尺度分割中的核心问题 [ 18 ]，若分割尺度过大会导致单个对象包含多种地物，易形成欠分割现象；若尺度过小，使得地物对象过于零碎而对象纹理和结构信息不足。由于研究区地物负责多样，经过多次分割实验并结合最终选择效果最好的分割尺度为220，光谱因子权重为1，形状因子权重0.4，紧致度为0.5。 3.3. 基于灰度共生矩阵纹理特征的提取 20世纪70年代，由Haralick提出的灰度共生矩阵(Grey-Level Co-occurrence Matrix， GLCM)算法 [ 10 ] 是用来分析纹理特征的经典统计分析方法。纹理是局部窗口内，像元灰度级的空间分布及空间相互关系 [ 19 ]，可以用在某个方向上间隔一定距离的一对像元灰度出现的概率来表示图像中的纹理。GLCM就是建立在估算图像二阶组合条件概率密度函数基础上的一种灰度组合分布。灰度共生矩阵可以很好地描述区域纹理，但是，GLCM不能直接用来提取图像的纹理特征，因此，研究者们在此基础上提生出了多个可以定量分析、评价纹理的特征量。Haralick曾提出14种统计量来提取GLCM反映的纹理特征，这些统计量从不同的方面反映图像的纹理特征，同时，他们之间也存在一定的相关性。本文采用均值、同质度和相关性来描述纹理特征，平均值反映了窗口内灰度平均值，反映了图像分布平滑性，是用来衡量灰度共生矩阵的元素在行或列方向上的相似程度，窗口的大小取值为5 × 5。 3.4. 样本点的选择 本文以《土地利用现状分类》国家标准(标准号GB/T21010-2007)为基础，根据研究的目的性、科学性以及遥感技术的可分性等原则，结合研究所用WorldView-3影像的特点以及研究区的实际状况来建立研究所采用的分类体系。最终确定裸地、园地(茶园)、林地、建筑用地四大类。本文一共选取618个点，林地138个点，茶园178，裸地236个点，建筑用地66个点，训练样本与验证样本的比为1:1，并对样本点做了缓冲区，林地、耕地、裸地缓冲10米，建筑用地缓冲3米。样本点统计如表1： Table 1 Statistical table of sample point selectio 总样本个数 训练样本个数 验证样本个数 占总样本比值 林地 138 69 69 22.33% 建筑用地 66 33 33 10.68% 裸地 236 118 118 38.19% 园地(茶园) 178 89 89 28.80% 总样本数 620 310 310 100% 训练样本个数/验证样本 1:1 1:1 1 表1. 样本点选择统计表 3.5. 面向对象分类 面向对象方法是以由若干同质性像元组成的“对象”为处理单元，并综合分析、提取对象的光谱、纹理、形状、空间关系等多种属性信息用于分类，因而能在较大程度上解决基于像元方法难以克服的光谱混淆、混合像元等问题，也可以减小分类结果中由于景观内部异质性大而引起的“椒盐效应”，从而有效提高分类精度 [ 12 ]。本文以勐海为研究对象，利用Wordview-3数据进行面向对象分类，分类器采用最支持向量机。 在图像分类中，分类器是一个关键工具，目前已经有很多比较成熟的分类器，如最大似然、神经网络、支持向量机。由于遥感影像的复杂性，目前还没有一种普适的、高效的分类算法。本文选用效果较好且应用较广泛的支持向量机分类器。SVM把样本通过非线性映射投影到高维特征空间，以结构风险最小化原理为原则，在高维特征空间构造VC维尽可能低的最优分类超平面作为分类面 [ 20 ]，使分类风险上限最小化，从而使分类器具有最优的推广能力。目前，SVM中常用的且效果比较理想的核函数主要有线性核函数、多项式核函数、Sigmoid核函数、高斯径向基核函数，本文选用的是高斯径向基核函数，对于参数的设置，核函数和惩罚函数与分类精度相关性较强，本试验中核函数设置为0.25，惩罚函数设置为 100，以保证分类器的泛化能力。 3.6. 基于混淆矩阵的精度评价 选用混淆矩阵对提取结果进行验证。基于混淆矩阵，可以统计一系列评价指标对分类提取结果进行评价，基本的评价指标如下： 1) 总体分类精度(Overall Accuracy) 总体分类精度等于被正确分类的像元总和除以总像元数。被正确分类的像元数目沿着混淆矩阵的对角线分布，总像元数等于所有真实参考源的像元总数 2) Kappa系数(Kappa Coefficient) 它是通过把所有真实参考的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(XKK)的和，再减去各类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去各类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。 3) 制图精度(Producer’s Accuracy) 制图精度或生产者精度是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数(对角线值)与A类真实参考总数(混淆矩阵中A类列的总和)的比率。 4) 用户精度(User’s Accuracy) 用户精度是指正确分到A类的像元总数(对角线值)与分类器将整个影像的像元分为A类的像元总数(混淆矩阵中A类行的总和)比率。
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user: 4. 结果与分析 4.1. 分割结果 经过多次分割实验并结合最终选择效果最好的分割尺度为220，光谱因子权重为1，形状因子权重0.9，紧致度为0.1，分割的过分割和欠分割都在可接受范围内，分割细节图3如下所示： 图3. 分割结果细节图 4.2. 基于GLCM的纹理特征提取结果(图4) 图4. GLCM纹理特征 二阶概率统计用一个灰色调空间相关性矩阵来计算纹理值，这是一个相对频率矩阵，即像元值在两个临近处理窗口(由特定距离和方向分开)中的出现频率，该矩阵显示了一个像元和它的特定邻域之间关系的发生数，本研究选用的二阶概率矩阵为3 × 3窗口，灰度量化级别为64。 4.3. 精度评价结果评价 本文选用混淆矩阵对影像进形分类结果评价，评价结果如表2： Table 2 Evaluation of accuracy evaluation result 分类方案 林地 茶园 裸地 建筑用地 PA/UA (%) OA (%) Kappa RGB + NDVI 95.43 53.83 79.89 81.26 PA 80.41 0.76 83.95 85.12 84.23 78.14 UA RGB + NDVI + GLCM 95.40 73.92 87.67 92.91 PA 87.46 0.85 89.90 92.82 89.26 74.32 UA 表2. 精度评价结果评价 下面主要对林地、茶园、裸地以及建筑用地等四种地类的面向对象分类结果进行分析。在仅基于光谱信息和NDVI，不加入纹理特征的分类方案中，分类总体精度为80.41%，Kappa系数为0.76。其中林地被错分的现象较少，其制图精度达到了95.43%，其次是裸地和建筑用地，制图精度分别为79.89%和81.26%，茶园的分类精度较低，制图精度为53.83%。加入纹理特征后，分类精度明显提高，林地制图精度达到95.40%，建筑用地达到92.91%，裸地达到87.67%，茶园达到73.92，分别提高了，−0.03%、20.09%、7.78%、11.65%，将两种方案进行对比，总体加入GLCM的纹理特征比不加入纹理特征的总体精度提高了7.05%，kappa系数提高了0.11。
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user: 5. 结论 本文以勐海县研究区，采用Wordview-3高空间分辨率遥感影像，基于多尺度分割后，用GLCM纹理特征计算对象的值，再采用SVM分类方法提取地物类型，总体分类精度达到87.46，总体精度比基于像元NDVI的分类提高了7.05%，Kappa系数提高了0.11。此外，面向对象分类结果能够更加清楚地展示地物形状特征。多尺度分割面向对象分类方法更适合的Wordview-3地物信息提取，具有较高的精度和更好的分类效果。在多尺度分割面向对象分类中，多尺度分割使影像对象的尺寸适合于不同的地物目标，面向对象的分类方法可以相对快速准确地从高空间分辨率遥感影像中提取地物特征。 高分数据的应用还有非常广阔的前景，特别是地物识别研究，具有非常重要的意义，所以，还需要在算法和应用方面不断加强。另一方面，地物的分类是非常复杂的，而且目前地物分类的精度要求越来越高，所以，基于Wordview-3数据的图像处理、分割尺度以及分类算法等研究还有待加强。
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user: 摘要 CO 2 意外泄漏是超临界CO 2 动力循环系统主要安全问题之一。本文基于一套小规模实验装置研究超临界CO 2 容器快速泄压特点，压力容器体积为50.0 L。测量了不同破口尺寸(1.0~5.0 mm)，初始压力(8.1~12 MPa)和初始温度(35℃~50℃)条件下超临界CO 2 容器泄漏过程中介质压力和温度以及质量流量，分析了容器泄漏过程中泄压特性以及参数影响机制。通过分析得到，初始温度高于和低于拟临界温度，超临界CO 2 容器泄压会经历不同泄压过程。初始温度低于拟临界温度，泄压时工质温度下降的更低。泄压时间主要与破口尺寸和初始压力有关。本文的实验结果对理解事故过程和验证模型具有重要意义。
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user: 1. 引言 近年来，超临界CO 2 动力循环系统因为较好的能源可持续性，可靠性以及经济性成为能源与动力领域研究热点之一。以超临界CO 2 为工质的动力循环，采用布雷顿循环方式，充分利用循环内无相变，临界点附近密度和比热大以及运行温度高等特点，使得系统更简单，结构更紧凑，可以显著提高热效率(45% [ 1 ] )，得到美国、欧盟、日韩等各国重点关注，国内相关高校和研究所也在积极进行相关研究 [ 2 ]。然而，相较于传统动力循环装置，其运行压力和温度等更高，严苛的运行条件要求更高的技术参数和设计要求。超临界CO 2 动力循环系统设计上还存在很多很多关键技术问题有待进一步研究。其中，破口事故是其安全分析的一个主要问题，需要进行泄漏后果评估以及泄漏检测。安全评估和检测都基于冷却剂的泄漏特性，清楚认识冷却剂泄漏的特点，是其大规模应用的先决条件。 破口事故是反应堆安全分析的研究重点之一，破口引起的压力下降，会引发相变，可能会导致传热能力下降，危害反应堆堆芯安全。此外，超临界CO 2 临界点和拟临界点附近物性变化剧烈，给反应堆带来更严重的后果。超临界CO 2 泄压面临巨大挑战：其一，跨临界泄压；其二，不同热力学区域泄压，其比亚临界泄压更复杂。此外，因为CO 2 较高的焦耳–汤姆逊系数 [ 3 ]，在泄压中会引起流体和容器表面温度迅速下降，造成材料脆性断裂，引起更严重的事故 [ 4 ] [ 5 ]。目前对于超临界CO 2 泄压，尤其是跨临界点附近的变化认识不全，为反应堆安全分析带来巨大的挑战。因此，很有必要通过实验研究超临界CO 2 泄压特性。 目前为了认识超临界流体的泄压特性，研究人员主要开展了超临界氟利昂、二氧化碳以及水的泄压特性研究，但是相关的容器泄压研究较少。早期，Gebbeken [ 6 ] 总结了超临界流体从超临界状态跨临界到次临界的特点，根据初始状态可以分为三类，其一，跨临界没有发生相变；其二，跨临界后发生气相凝结；其三，跨临界后发生液相闪蒸。开展了超临界CO 2 容器顶部泄压实验，实验工况主要为泄压中发生闪蒸的工况，得到了容器中心轴向流体温度、瞬态压力以及空泡份额的变化，并分析了初始参数的影响。那吉 [ 7 ] 开展了超临界氟利昂泄压研究，认为超临界氟利昂泄压过程可以分为两阶段：超临界和次临界阶段。从泄压开始到容器内达到饱和线之前，容器内轴向温度不会出现梯度。Koeijer等 [ 8 ] 研究了液态CO 2 的泄压过程，实验发现气液相态变化会影响压力的变化。Mohammad Ahmad [ 9 ] 实验研究了密相CO 2 泄压，分析了泄压过程中压力容器内的瞬态温度和压力响应以及容器内液位的变化。HEBRARD J.等 [ 10 ] [ 11 ] 搭建了一套2 m 3 球形容器实验装置，研究CO 2 泄压得到了容器内温度分布，相变特性以及质量流量。其他研究方面，Kang Li [ 12 ] [ 13 ]， Xiaolu Guo [ 14 ] [ 15 ]， Xie [ 16 ]， Shuaiwei Gu [ 17 ]，刘锋 [ 18 ] 等开展了高压CO 2 管道泄压实验。以上研究得到了部分泄压特性，但是研究主要集中在初始状态位于密相区和管道泄压，对于超临界CO 2 容器泄压研究较少，缺乏实验认识超临界CO 2 容器泄压特性以及对容器泄压模型的开发和验证。 本文开展了超临界CO 2 容器泄压实验。研究了初始温度、初始压力、破口尺寸等对CO 2 容器泄压的影响。分析了超临界CO 2 泄压中的相变特性、瞬态压力以及泄压时间。本文的研究为超临界CO 2 动力循环系统安全设计和事故分析奠定实验基础，同样为后续理论模型的开发和验证提供数据支持。
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user: 2. 实验 2.1. 实验装置 图1位实验装置示意图。实验装置主体由高压CO 2 容器，加热装置，数据采集系统，实验段以及阀门系统组成。高压容器体积为50.0 L，壁厚1.0 cm。压力容器外缠有三根功率为1.2 kW电加热带，加热带外层缠有绝热层。 图1. 实验装置示意图 实验时，使用真空泵将容器内抽成真空，通过空气压缩机为气体增压泵提供动力将低压CO 2 气瓶组内的气体充入高压CO 2 容器内达到实验所需质量，通过加热系统将温度和压力加热到实验所需条件，通过球阀控制泄压实验启停。实验采用不同实验段尺寸实现不同口径泄压实验。 图2为实验中采用的实验段结构图，实验段通过螺纹与实验装置连接。实验中使用的喷管内径(D)为1.0 mm，2.0 mm，3.0 mm，5.0 mm，长径比(L/D)为5。D in 为13 mm。 图2. 实验段 在实验中实时测量了容器内的压力，温度，质量流量等数据，图1中显示了测点的位置。采用T型热电偶测量流体温度，放置于实验段上游管道上，距离实验段15 cm，精度为±0.5℃。上游压力通过压力变送器进行测量，放置于压力容器出口，流量计上游的管道上，距离实验段60 cm，精度为0.075%。采用科室力流量计测量质量，放置于压力计和热电偶之间，最大流量为600 kg/h，测量精度为0.2%。 2.2. 实验条件 本文主要开展初始状态位于超临界区的CO 2 泄压实验，以得到各参数对CO 2 容器泄压的影响特性。因为超临界流体在临界点和拟临界点附近物性变化较大，温度高于拟临界温度其为类气相，物性与气相接近，温度低于拟临界温度其为拟液相，物性与液相接近。因此，实验中选取的工况主要为温度低于和高于拟临界温度两大类。工况参数如表1所示。 Table 1 Conditions of decompression test 工况 压力/MPa 温度/℃ 破口尺寸/mm Test1 8.10 38.4 1.0 Test2 8.10 38.2 2.0 Test3 8.10 37.9 3.0 Test4 8.09 37.9 5.0 Test5 8.10 45.0 1.0 Test6 8.10 49.0 1.0 Test7 8.30 38.1 1.0 Test8 8.50 38.4 1.0 Test9 9.52 38.3 1.0 Test10 10.1 38.5 1.0 Test11 12.1 38.0 1.0 Test12 12.1 39.1 2.0 Test13 12.0 37.9 3.0 Test14 12.1 37.7 5.0 Test15 12.0 34.8 1.0 表1. 工况参数
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user: 3. 实验结果讨论 3.1. 瞬态压力响应 超临界CO 2 容器泄压存在两种典型现象，如图3，图4所示。初始工况为8.1 MPa，38.4℃，因为初始温度远高于拟临界温度(拟临界温度为35.1℃)，整个泄压过程中，容器内没有发生相变，如图3(b)所示。容器内压力和质量流量近似成线性减小。初始工况为12.1 MPa，38.0℃，初始温度低于拟临界温度(拟临界温度为53.6℃)，整个泄压过程较为复杂。泄压可以分为三个阶段，阶段一，压力高于临界压力，容器内压力和质量流量近似线性迅速减小，此阶段通常为单相泄压。阶段二，压力和质量流量下降变缓，压力和质量流量曲线出现拐点。容器内进入饱和区，闪蒸现象出现，容器内转变为气液相，压力和质量流量下降变缓。压力曲线会出现暂时稳定，主要是因为剧烈的闪蒸补偿了因为质量下降引起的压力快速下降。流体压力和温度沿着饱和线下降。阶段三，容器内转变为气相泄压。 图3. 8.1 MPa， 38.4℃ (初始温度高于拟临界温度)。(a) 瞬态压力与质量流量曲线；(b) 压力–温度曲线 图4. 12.1 MPa， 38.0℃ (初始温度低于拟临界温度)。(a) 瞬态压力与质量流量曲线；(b) 压力–温度曲线 图5为初始温度高于拟临界温度下破口尺寸和初始温度对超临界CO 2 泄压的影响。随破口尺寸增加，压力下降速率增加，压力近似为线性下降。从图5(b)可以明显得到初始温度高于拟临界温度时，初始温度对容器泄压影响较小。 图5. 瞬态压力响应(初始温度高于拟临界温度)。(a) 不同破口尺寸；(b) 不同初始温度 图6为初始温度低于拟临近温度下破口尺寸和初始温度对超临界CO 2 泄压的影响。破口尺寸越大，泄压初始阶段，压力下降速率越大，压力曲线达到拐点对应的压力降低。因为破口尺寸越大，质量流量越大，达到饱和点之前流体流出质量越大，因此对应的拐点压力越低。 初始温度越低，泄压初始阶段泄压速率越快，容器内进入饱和区的时间越快，对应的饱和压力越低。因为泄压第一阶段可以近似为等熵膨胀，初始温度越低，初始比熵越低，所以进入饱和区对应的压力越低。从图6(b)可以得到，初始温度越低，进入饱和区相变越剧烈，压力暂时维持稳定的时间越长。 图6. 瞬态压力响应(初始温度低于拟临界温度)。(a) 不同破口尺寸；(b) 不同初始温度 3.2. 泄压时间分析 从图5和图6可以得到初始温度对泄压时间影响较小，主要是容器体积，初始压力以及破口尺寸对泄压时间影响较大。图7绘制了8.1 MPa和12.0 MPa下等效时间随等效直径的变化。可以看到等效泄压时间与等效直径近似为指数下降趋势，且初始压力影响较小，这与Xie等 [ 16 ] 得到的管道泄压结果一致。 等 效 时 间 = t ( d ) t ( d min ) (1) 等 效 直 径 = d d min (2) 上式中 t ( d ) 为不同破口尺寸下的泄压时间，单位为s； d min 为用于参考的泄压时间最长的破口尺寸(即最小破口尺寸，本文中为1.0 mm)； t ( d min ) 是最小的破口尺寸对应的泄压时间。 图7. 不同破口尺寸 图8绘制了初始温度高于和低于拟临界温度下的等效泄压时间随等效压力的变化。在两种情况下，等效时间与等效压力为线性关系。但是初始温度低于拟临界温度的泄压时间明显比初始温度低于拟临界温度的泄压时间长，主要是因为初始温度低于拟临界温度的超临界CO 2 容器泄压时，容器内会发生相变，延长了泄压时间。 图8. 不同初始压力 等 效 时 间 = t ( P ) t ( P max ) (3) 等 效 压 力 = P P max (4) 式中 t ( P ) 为不同压力下的泄压时间； P max 用于参考的泄压时间最长的初始压力(即最大初始压力，本论文中为12.0 MPa)； t ( P max ) 最大初始压力泄压时间。 通过计算可以得到初始温度高于拟临界温度的等效时间随等效时间变化的斜率(7.19)明显高于初始温度低于拟临界温度曲线斜率(0.26)。因此，初始温度高于拟临界温度时，初始压力对泄压时间影响较大。差异的原因主要还是因为初始温度低于拟临界温度时，超临界CO 2 泄压时会发生相变，削弱了初始压力的影响。
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user: 4. 结论 本文开展了超临界CO 2 容器泄压实验，研究瞬态泄压特性。实验中测量了15个工况下的质量流量以及流体压力、温度。根据实验研究，得出以下主要结论： 1) 根据初始温度是否高于拟临界温度，可以把超临界CO 2 泄压分为两类：初始温度高于拟临界温度，压力和质量流量缓慢减小。初始温度低于拟临界温度，泄压过程可以分为三个阶段：阶段1，压力快速线性下降，为单相泄压。阶段2，进入饱和区，压力下降变缓此阶段为两相泄压。阶段3，气相泄压，压力近似线性下降。 2) 初始温度对两种初始状态的泄压影响不同。初始温度高于拟临界温度，温度对泄压几乎没有影响；初始温度低于拟临界温度，初始温度越低，泄压时容器内达到饱和点用的时间越短，对应的饱和压力越低。 3) 容器体积固定，初始压力基本对等效泄压时间没有影响，等效泄压时间随等效直径增加近似成指数下降；破口尺寸与容器体积固定，等效泄压时间随等效压力增加近似线性增加。此外，初始温度高于拟临界温度工况，初始压力对泄压时间的影响相对较大。 本文开展了超临界CO 2 泄漏特性的研究，实验数据可以用于安全分析和理论模型的验证。
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user: 摘要 本研究的目的是探索青少年手机依赖的发展轨迹，以及性别，学业压力，心理痛苦，学业韧性和手机依赖之间的纵向关系。方法：采用手机依赖指数量表(Mobile Phone Dependence Index， MPAI)中文版、学业压力量表(Academic Stress Scale， ASS)、简要症状清单(Brief Symptom Inventory， BSI)和学业韧性量表(Academic Resilience Scale， ARS)，每六个月施测一次，连续施测三次，共有140人(32.3%)没有参加完整的三次测试，最后得到293名学生，其中男生109人(37.2%)，女生184人(62.8%)，平均年龄为17.46。结果：潜类别增长模型结果显示手机依赖的发展轨迹存在显著的个体差异，表现为四条异质亚组发展轨迹，分别为低水平下降组(33.4%)、中低水平稳定组(42.1%)、中高水平增长组(22.3%)和高水平增长组(2.2%)。Logistic回归分析结果显示，高水平增长组和中高水平增长组的心理痛苦水平显著高于低水平下降组。研究结果为发现青少年手机依赖的风险群体以及促进更有效的干预提供了启示。
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user: 1. 引言 由于手机具有携带方便、功能多等特点，如网页浏览，电子邮件，在线游戏和社交网络(Billieux， 2012; Hou et al.， 2017; Lepp， Barkley， & Karpinski， 2014)，已成为日常生活中必不可少的一部分。近年来，随着手机的迅速普及，手机用户数量急剧增加。截至2018年底，中国手机用户约8.17亿，其中25.4%的用户为学生(CNNIC， 2019)。 在现有文献中，使用最频繁的术语是手机成瘾(Kwon et al.， 2013)，手机依赖(Billieux et al.， 2008)和“无手机焦虑症”(“Nomophobia”) (害怕无法使用手机) (King et al.， 2013)。最初研究手机依赖的学者研究的是移动电话(cell phone/mobile phone)的不合理使用，但是随着科技的发展，智能手机的普及，现有的研究主要关注的是智能手机成瘾，但鉴于在文献中还没有明确区分这些术语，因此本研究采用“手机依赖”(Mobile Phone Dependence， MPD)这一术语，并采用Leung (2008)提出的手机依赖的概念，即手机依赖可以被看作是一种与病理性赌博相似的冲动控制障碍，它没有任何致醉物质(化学物质)的参与。 研究表明，手机依赖和人际关系问题(Young， 2007)、学业成绩差(Ng & Wiemer-Hastings， 2005)、注意力问题(Block， 2008)以及很多心理问题(Thom， 2018; Zhang， Yang， Tu， Ding， & Lau， 2020)有关。手机依赖对人类社会适应的负面影响在青少年中更为突出，这主要是由于他们的自我控制能力较差且容易对新鲜事物产生好奇心(Steinberg et al.， 2008)，因此与其他年龄段群体相比，他们更容易过度使用手机(Livingstone， 1998)。尽管以往研究中有很多针对手机依赖预测因素和结果因素的研究，但很少有研究者探索青少年手机依赖的发展轨迹。有些青少年有严重的手机依赖症状，而其他青少年可能手机依赖症状较轻。很少有研究关注手机依赖的个体差异，以及可能影响手机依赖发展轨迹的影响因素。因此，在本研究中，我们的研究目的是：1) 利用潜类别增长模型(Latent Class Growth Modeling， LCGM)探索手机依赖的发展轨迹，2) 研究与手机依赖发展轨迹相关的风险因素和促进因素。具体来说，我们研究了性别、学业压力、心理痛苦、学业韧性和手机依赖的纵向关系。 1.1. 手机依赖的风险因素 研究表明，对于学校青少年来说，最突出的风险因素可能是学业压力。在以往研究中发现压力与各种成瘾之间存在着显著相关(Lam， Peng， Mai， & Jing， 2009)，也就是说压力可能是成瘾行为的一个重要的风险因素。当个体经历内在或外在的压力时，就有可能产生成瘾，这种成瘾能分散人们对紧张体验的注意力，它是应对压力的一种机制。 根据以往的研究，超负荷的学业任务以及父母和教师的“望子成龙”是学校青少年面临的主要压力。据报道，与西方同龄人相比，中国青少年面临更高强度的学业压力(Liu & Lu， 2011)。因此，中国青少年可能会过度使用网络作为缓解这些压力的一种方式(Chiu， 2014)。大量研究表明，青少年的高水平学业压力与各种形式的网络成瘾相关，包括网络游戏成瘾(Snodgrass et al.， 2014)和手机过度使用(许婷婷，2017)。因此，我们假设学业压力与手机依赖发展轨迹呈正相关。 青少年手机依赖的另一个风险因素是心理痛苦。根据一般压力理论，青少年的压力经历可能会导致心理痛苦，进而导致出现问题行为(Agnew， 1992)。换言之，手机依赖可能是青少年面对日常压力引起的焦虑和抑郁症状的一种不健康的应对方式。已有研究证实，心理痛苦在压力与很多问题行为之间起中介作用，如饮食失调(Goldschmidt et al.， 2014; Haynos & Fruzzetti， 2011)和网络成瘾(Jun & Choi， 2015)。因此，我们假设心理痛苦与手机依赖发展轨迹呈正相关。 1.2. 手机依赖的促进因素 研究者认为，心理韧性可以看作是网络成瘾的一个重要保护因素，因为网络成瘾的一个主要原因是缺乏自我控制力和有效应对压力、挫折的心理韧性(高燕，李兆良，2009；巩彦平，胡瑜，2015)。在研究网络成瘾的问题上，Young (1996)的研究发现，心理韧性高的个体比心理韧性低的个体有更多的保护性资源，如高自尊、内控性、积极的应对方式等，这些可以缓冲个体的网络成瘾问题，让个体可以更有效地应对生活中的冲突和苦难，使个体更不容易卷入网络成瘾问题(郝传慧，2008)。研究者还发现，心理韧性可以负向预测手机依赖(廖雅琼等，2017)，即心理韧性越高的人，手机依赖的程度越低。 学业韧性(教育韧性)被认为是特定教育情境下的一种具体的心理韧性，被定义为“应对剧烈的或长期的逆境的能力，这些逆境被认为是学生学业发展的主要威胁”(Martin， 2013; Cassidy， 2016)。学业韧性较高的青少年，在面临学业压力和心理痛苦时，能够保持高水平的学业动机和表现，因为他们积极评价自己，并得到老师和同伴的支持(Alva， 1991; Martin & Marsh， 2006)。因此，学业韧性可以降低学业压力和心理痛苦对手机依赖的负面影响(Luthar， Cicchetti， & Becker， 2000)。综上，我们假设学业韧性与手机依赖发展轨迹之间呈负相关。 并且，已有文献证实性别也是影响手机使用的一个关键因素。然而，关于手机依赖性别差异的研究结果存在差异。在一些研究中，女性比男性更容易依赖手机(Augner & Hacker 2012; Chóliz， 2012)。在另一项研究中，男性花在手机上的时间比女性更多(Lemish & Cohen， 2005)。然而，在其他研究中，没有发现手机使用上的性别差异(Bianchi & Phillips， 2005)。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 本研究采取整群抽样法，在征得学校和学生本人同意后，以班级为单位选取广西省玉林市某中学高一年级433名学生作为被试，研究分三次进行，每次间隔6个月。由于学生搬家、转学、病假、事假等原因，部分被试丢失。到第三次测试时，共有140人(32.3%)没有参加第三次测试，导致数据丢失。最终共有293名被试参与，其中男生109人(37.2%)，女生184人(62.8%)，占比)，平均年龄为17.46(SD =. 60)。单因素方差分析结果显示，三次测试都参与的被试与缺失被试在学业压力(F = 0.01， p > 0.05， partial η 2 = 0)、心理痛苦(F = 0.01， p > 0.05， partial η 2 = 0)、学业韧性(F = 0.79， p > 0.05， partial η 2 = 0.002)和手机依赖(F = 2.42， p > 0.05， partial η 2 = 0.006)方面没有显著差异。这说明样本的流失是随机的(张光珍，梁宗保，邓慧华，陆祖宏，2014)，因此，本研究使用极大似然估计对缺失值进行处理(王孟成，2014)。 2.2. 研究工具 2.2.1. 手机依赖量表(Mobile Phone Dependence Index， MPAI) 采用中文版的手机依赖指数量表(MPAI)来测量手机依赖(黄海，牛露颖，周春燕，吴和鸣，2014)，包括17个项目，如“你的朋友和家人抱怨你总是使用手机”等，采用5点计分(从1 = “一点也不”到5 = “总是”)。分数越高表示手机依赖越严重。该量表具有良好的信效度。在本研究中，该量表的Cronbach系数α分别为0.91 (T1)、0.91 (T2)和0.9 (T3)。验证性因素分析(CFA)表明，数据非常适合四因素模型，c 2 /df = 2.33，p < 0.001，SRMR = 0.046，CFI = 0.959，TLI = 0.948，RMSEA = 0.058。 2.2.2. 学业压力量表(Academic Stress Scale， ASS) 采用学业压力量表(Liu & Lu， 2012)测量学业压力，包括7个项目，如“完成作业对我来说是一种负担”等，采用4点计分(从0 = “非常不同意”到4 = “非常同意”)。分数越高表明学业压力越大。在本研究中Cronbach系数α为0.77。CFA结果表明，数据非常适合双因素模型：c 2 /df = 2.75，p < 0.001，SRMR = 0.033，CFI = 0.962，TLI = 0.938，RMSEA = 0.06。 2.2.3. 心理痛苦(Brief Symptom Inventroy， BSI) 采用简要症状清单(BSI; Derogatis， & Melisaratos， 1983)中用于测量抑郁和焦虑的两个分量表，分别有6个题项(Derogatis & Spencer， 1982)，有研究表明抑郁与焦虑存在高度相关(r = 0.84)，因此把这两个维度合并后成为心理痛苦这个潜变量的指标(Sellers， Caldwell， Schmeelk-Cone， & Zimmerman， 2003)，共有12个项目，如“我感到紧张或焦虑”等，采用5点计分(从1 = “根本不”到5 = “极其严重”)。分数越高，心理痛苦程度越高。该量表具有良好的信效度。在本研究中，Cronbach系数α为0.93。CFA结果证实该模型拟合较好，c 2 /df = 2.86，p < 0.001，SRMR = 0.034，CFI = 0.968，TLI = 0.957，RMSEA = 0.068。 2.2.4. 学业韧性量表(Academic Resilience Scale， ARS) 采用Cassidy编制的学业韧性量表(ARS-30)来测量学业韧性，包括30个项目，如“我不会接受老师的评论”等，采用5点计分(从1 = “很可能”到5 = “不可能”)。分数越高表明学业适应力越高。由于因子负荷低(小于0.40)，删除了4个项目，保留了26个项目供进一步分析。在本研究中，Cronbach系数α为0.87。CFA结果证实该模型拟合是可以接受的：c 2 /df = 2.34，p < 0.001，SRMR = 0.060，CFI = 0.864，TLI = 0.845，RMSEA = 0.058。 2.3. 分析方法 本研究使用潜类别增长模型(LCGM)来探索青少年手机依赖的发展轨迹。检验指标包括BIC、BLRT、Lo-Mendell-Rubin (LMR)和Entropy。BIC是模型适用性的描述性指标，值越低表示拟合越好。BLRT和LMR统计检验当前模型(k类)是否优于前一个模型(k-1类)。p值显著，说明k类模型优于k-1类模型。Entropy值在0~1之间，越接近1表示分组差异越显著(Lo， 2001; McLachlan & Peel， 2000)。 由于因变量为类别变量，所以采用Logistic回归分析自变量对手机依赖发展轨迹的影响，每一个分组类别是因变量，性别、基线水平的学业压力、心理痛苦和学业韧性是自变量。
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user: 3. 结果 3.1. 变量的描述性统计和相关分析 所有研究变量的均值、标准差和相关性结果见表1。学业压力与手机依赖呈正相关(T1: r = 0.38， p < 0.01; T2: r = 0.15， p < 0.05; T3: r = 0.17， p < 0.01)。心理痛苦与手机依赖呈正相关(T1: r = 0.36， p < 0.01; T2: r = 0.16， p < 0.01; T3: r = 0.23， p < 0.01)。学业韧性与手机依赖呈负相关(T1: r = −0.21， p < 0.01)，在第1次测试中，男生手机依赖水平显著高于女生(M = 2.49， SD = 0.77)，t = 2.72，d = −0.34，p < 0.01，但在第2次和第3次测试中未发现性别差异。 Table 1 Description statistics and correlation analysis of each variabl 变量 M SD 1 2 3 4 5 6 学业压力 2.48 0.45 心理痛苦 2.11 0.81 0.34** 学业韧性 3.78 0.50 −0.29** −0.27** 手机依赖1 2.59 0.81 0.38** 0.36** −0.21** 手机依赖2 2.48 0.73 0.15* 0.16** −0.03 0.45** 手机依赖3 2.57 0.72 0.17** 0.23** −0.06 0.52** 0.67** 表1. 各变量的描述统计和相关分析(N = 293) *p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。 3.2. 手机依赖的发展轨迹 拟合指数如表2所示，BIC结果四类模型最好，除了五类模型，其他类模型LMR，BLRT均达到显著水平，三类模型的Entropy最高，但斜率不显著，因此，综合以上结果，最终选定四类模型作为高中生手机依赖的潜在类别增长模型。 手机依赖亚组轨迹见图1。四类异质亚组轨迹的截距分别为3.613、3.057、2.631、1.967，斜率分别为0.449 (SE = 0.178， p < 0.05)，0.141 (SE = 0.071， p < 0.05)，0.000 (SE = 0.034， p > 0.05)，−0.081 (SE = 0.040， p < 0.05)。基于这些参数，第一类被称为高水平增长组(n = 6， 2.0%)，其特点是T1处的手机依赖水平最高，并且从T1到T3增长显著。第二类被称为中高水平增长组(n = 62， 21.2%)，其中手机依赖在T1时处于中等偏高水平，并随着时间的推移略微增长。第三类被称为中低水平稳定组(n = 125， 42.7%)，因为手机依赖在T1时处于中等偏低水平，并随着时间的推移保持稳定。第四类被称为低水平下降组(n = 100， 34.1%)，因为在T1时手机依赖初始水平最低，而且从T1到T3时略微下降。 Table 2 Latent class growth model comparison 组别 BIC Entropy LMR BLRT 分组概率 1 2064.363 - - - 1 2 1857.453 0.721 0.000 <0.0001 0.508/0.491 3 1813.095 0.800 0.043 <0.0001 0.395/0.539/0.064 4 1810.337 0.779 0.040 <0.0001 0.334/0.223/0.421/0.022 4 1814.363 0.784 0.079 <0.0001 0.027/0.240/0.309/0.366/0.058 表2. 潜在类别分析 注：黑色加粗BIC，Entropy，LMR and BLRT的第三组是最终选定的组别。 图1. 手机依赖的四类异质分组 3.3. 手机依赖的主要预测指标 Logistic回归分析结果见表3，以低水平下降组为参照组。结果表明，高水平增长组和中高水平增长组的心理痛苦水平显著高于低水平下降组。根据优势比，与低水平下降组相比，心理痛苦每增加一个单位，处于高水平增长组的优势比为2.63，即比原来的发生比增加了1.63倍。心理痛苦每增加一个单位，处于中高水平增长组的优势比为1.82，即比原来的发生比增加了0.82倍。此外，学业压力和学业韧性与手机依赖异质亚组轨迹类别没有显著的相关性，并且在性别上没有显著差异。 Table 3 Multinomial logistic regression coefficients， standard errors， and odds ratios for variables in predicting latent class membership， using the Low decreasing class (Class #1) as the reference grou 变量 高水平增长组 中高水平增长组 中低水平稳定组 B (SE) OR B (SE) OR B (SE) OR 学业压力 0.59 (0.47) 1.81 −0.11 (0.17) 0.88 0.32 (0.14) 1.37 心理痛苦 0.97 (0.38)* 2.63 0.60 (0.17)*** 1.82 0.26 (0.15) 1.30 学业韧性 0.14 (0.41) 1.16 0.11 (0.17) 1.11 0.04 (0.14) 1.04 性别 0.47 (0.94) 1.60 0.33 (0.35) 1.39 0.26 (0.28) 1.30 表3. Logistic回归分析结果(参照组为低水平下降组) 注：参照组为低水平下降组；OR即比值比。*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。
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user: 4. 讨论 本研究是最早探索青少年手机依赖发展轨迹，并探讨与这些发展轨迹相关的风险和保护因素的研究之一。结果发现手机依赖的发展轨迹存在显著的个体差异，表现为四条异质亚组发展轨迹，分别为低水平下降组(33.4%)、中低水平稳定组(42.1%)、中高水平增长组(22.3%)和高水平增长组(2.2%)。Logistic回归分析结果显示，高水平增长组和中高水平增长组的心理痛苦水平显著高于低水平下降组。研究结果为发现青少年手机依赖的风险群体以及促进更有效的干预提供了启示。 4.1. 手机依赖的发展轨迹 本研究的四条异质亚组的分类结果与Lee和Chung (2016)的分类结果一致，在他的研究中确定了以下四个异质组：高水平依赖组(high-level dependency， 61.2%)，中等水平依赖组(middle-level dependency， 26.8%)，低水平依赖组(low-level Dependency， 5.4%)和低依赖效能组(low-dependency efficiency， 6.6%)，虽然类别个数一致，但是具体分类及每一个类别的人数比例并不相同。从结果来看，在我们的研究中，大多数被试(75.5%)属于中低水平稳定组和低水平下降组，而在Lee和Chung (2016)研究中，61.2%的被试属于高水平依赖组。本研究得出的结果可以借鉴Yu等人(2013)的研究进行解释。首先，被试来源不同，在Lee和Chung (2016)的研究中，被试主要是初中生，而在我们的研究中被试主要为高中生。随着年龄的增长，青少年的自我控制能力会逐渐增强，因此他们更有可能控制自己的行为(Yu， Tan， & Shek， 2013)。青少年自我控制能力的增强使他们能够抑制使用手机的冲动(Elhai et al.， 2018; Khang， Kim， & Kim， 2013)。其次，在本研究中，第一次收集数据时学生在读高一，最后一次收集数据时他们即将步入高三年级，因此在最后一次收集数据时他们的学习任务更繁重，即将面临高三的他们会把更多的时间和精力投入到学习中去，因此玩手机的时间会受到控制。一项来自郎艳等人(2008)的研究也发现，初三学生的网瘾率低于初二学生。 4.2. 手机依赖的主要预测指标 潜类别增长模型LCGM结果显示，高水平增长组(2.2%)和中高水平增长组(22.3%)的心理痛苦水平显著高于低水平下降组。根据一般压力理论，青少年在日常生活中的负面情绪可能会产生压力，从而导致过度使用手机、吸毒等问题行为，这些行为可能是减少或逃避负面情绪的一种应对方式(Agnew & White， 1992; Lee et al.， 2014)。此外，由于网络的隐蔽性和匿名性，青少年在网络上可能会感到更为放松，这可能为他们提供了暂时逃离现实生活的可能(Young， 1996)。而青少年在网上获得的这种放松感最终可能会导致过度使用手机，从而增加上瘾的可能性(Li， Zhang， Li， Zhen， & Wang， 2010; Liu et al.， 2019)。因此，父母、老师、心理健康教育工作者应该关注到这一小部分青少年，监控他们使用手机等电子设备的时间，逐渐打破青少年手机依赖的高水平发展轨迹(Coyne， Padilla-Walker， Holmgren， & Stockdale， 2018)。研究结果还表明，帮助青少年缓解负面情绪可能有助于减少对手机的依赖。 此外，与邓华琼(2015)、Bianchi和Phillips (2005)的研究结果一致，本研究发现手机依赖发展轨迹在性别上并没有显著差异，考虑到目前关于手机依赖的混合增长模型的研究较少，因此性别在其中的作用仍然有待进一步考察和确定。学业压力和学业韧性未能显著预测青少年手机依赖发展轨迹。对于学业压力和学业韧性无法显著预测手机依赖的异质亚组发展轨迹类别，这可能是因为，相对于心理痛苦，学业压力和学业韧性是手机依赖发展轨迹的更为远端的影响因素。相关研究表明，压力通过自我效能感、应对方式等中介变量影响成瘾行为(Chiu， 2014; McNicol & Thorsteinsson， 2017)。压力本身并不一定会导致与电子产品相关的过度使用，它取决于压力所引起的负面情绪，以及个人是否有能力或有积极的方式来应对压力。根据网络补偿性理论，只有当用户将网络作为处理负面情绪或逃避生活问题的主要途径时，才会表现出网络成瘾的模式(Kardefelt-Winther， 2014)。因此，学业压力和学业韧性对手机依赖的影响可能是通过心理痛苦的调节作用产生的。成瘾用户通过使用互联网以一种非理性的方式来应对他们的负面情绪。为了验证这个假设，我们基于第一次调查的数据进行了一个调节分析，这个假设得到了证实 1 。 4.3. 研究局限 首先，被试仅为高中学生，没有包括其他年龄阶段的学生，因此，不能完全揭示手机依赖的发展轨迹。未来应该增加追踪时间，进一步研究手机依赖在各个年龄阶段的发展轨迹。其次，本研究由于样本数量不多，导致高水平增长组的被试数量较少，未来研究可以增加样本数量。最后，对手机依赖的了解仅来源于高中生的自我报告。未来可以加入父母报告，将青少年与家长对于手机依赖的报告结果进行对比和分析，使研究结果更加全面和客观。 4.4. 研究结论 本研究更加深入地探讨了青少年手机依赖发展轨迹以及影响手机依赖发展轨迹的风险因素和促进因素。结果发现：1) 青少年手机依赖发展轨迹存在个体差异，表现为四条异质亚组发展轨迹，分别为低水平下降组(33.4%)、中低水平稳定组(42.1%)、中高水平增长组(22.3%)和高水平增长组(2.2%)。2) 心理痛苦是青少年手机依赖发展轨迹的风险因素，而学业压力和学业韧性没有显著预测手机依赖发展轨迹。本研究启示，父母、教育工作者、心理健康人员应该采取有针对性的措施，帮助学生学会调节自己的负面情绪，促进学生的心理健康发展。了解高中生手机依赖的发展情况，并据此制定干预方案与策略。
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user: 摘要 招聘者效应(recruiter effect)指招聘者在招聘活动过程中的行为表现和特质对于应聘者吸引力的影响。本文从三个方面回顾整合了招聘者效应领域的现有研究工作。首先，整合梳理现有招聘者效应的常用理论机制，解释了招聘者效应的发生过程和作用机制，即类型一的快速加工系统和类型二的慢速加工系统；其次，从类型一和类型二两个角度出发梳理招聘者效应现有的实证研究；最后，针对现有研究不足，展望未来可能开展招聘者效应的研究方向。
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user: 1. 引言 招聘者效应是招聘领域研究的热点问题之一。招聘者效应(recruiter effect)是指招聘者在招聘活动过程中所展现的行为表现和特质对应聘者吸引力的影响(Connerley， 2013)。应聘者吸引力是应聘者对于企业的某个招聘职位渴望的程度，具体可以表现为应聘者针对组织的态度和求职行为，如组织吸引力、对职位的申请意向、获得工作机会的接受意向等(Chapman， Uggerslev， Carroll， Piasentin， & Jones， 2005; Celani & Singh， 2011)。大量研究以应聘者吸引力为评价指标，考察招聘过程中招聘者对应聘者吸引力的影响(Connerley， 2013)。 组织吸引优秀人才的客观需要，提示研究者们去探索招聘过程中招聘者所起到的作用。一项针对27个国家中37，000家企业的调查研究显示，超过41%的企业难以招聘到合适员工(Coy & Ewing， 2007)。近期的调研表明，83%的人力资源经理在招募合适的员工方面遇到了困难(“The Skill Gap 2019”， 2019)。招聘者作为招聘过程中的重要成员，同时也是应聘者接触最多的组织内成员，可以在很大程度上影响应聘者吸引力(Chapman et al.， 2005)。 鉴于招聘者在招聘过程中的重要性，研究者们开始从招聘者出发，拓展并深入招聘者效应领域的研究(Carless & Wintle， 2007)。招聘者效应的研究既关注招聘者个体内变量，也关注应聘者个体内变量。研究表明，招聘者的情绪、行为、能力及人口学变量能够有效提升应聘者吸引力，引发招聘者效应(Chen， Hsu， & Tsai， 2013; Lawong， Ferris， Hochwarter， & Maher， 2019; Turban & Dougherty， 1992)。应聘者的能力、动机、信念及人口学变量则能决定招聘者效应的大小，增强或削弱招聘者效应(Van & Turban， 2015; Larsen & Phillips， 2002; Slaughter， Cable， & Turban， 2014; Lievens & Chapman， 2019)。 最近10年内，招聘者效应主题的研究占招聘总研究数的10% (Connerley， 2013)。越来越多的领域内研究工作采用信息加工的观点解释人际互动过程(Colquitt & Zipay， 2015)。情绪感知和信息加工理论机制的研究证据日趋丰富，有研究者呼吁关注招聘者效应领域内的理论发展趋势(Lievens & Slaughter， 2016)。因此，本文将回顾近15年内关于招聘者效应的研究。主要工作包括三个部分，首先，整合梳理现有招聘者效应的常用理论机制，解释了招聘者效应的发生过程和作用机制；其次，依照理论划分的框架整合梳理招聘者效应现有的实证研究；最后，针对现有研究不足，展望未来可能开展招聘者效应领域的研究。