DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 局部区域复发或和远处转移作为食管癌患者主要治疗失败模式，一直以来都是困扰临床医师的主要问题。本研究结果显示即使接受了根治性手术切除的 P T 2 N 0 M 0 期TSECC患者也有较高的复发率，一旦出现复发或和远处转移则预示患者预后严重不良，且他们为影响患者预后的唯一独立性指标。因此对于 pT 2-3 N 0 M 0 期TESCC同样有必要寻找其预后不良因素，早期识别预后好和预后不良的患者，以进行不同的术后干预，提高治疗水平。既往报道认为术后淋巴结阳性和局部病变较晚的食管癌患者可以从术后辅助治疗获益 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，但对于 P T 2 N 0 M 0 期TSECC患者是否应该进行术后辅助性治疗？目前临床证据不足。Wang等 [ 7 ] 人对326例接受了Ivor-Lewis手术的 p T 2 N 0 M 0 期 ESCC患者进行了研究分析，他们将Ku80高表达患者随机分为辅助放疗组(106例)和对照组(106例)，未表达Ku80的124例为阴性组。结果显示对照组患者的OS和DFS差于阴性组(P < 0.001， P < 0.001)；放疗组与阴性组患者的OS和DFS无差异(P = 0.166， P = 0.648)；放疗组患者的OS和DFS显著优于对照组(P = 0.007， P < 0.001)。多因素分析进一步提示，辅助放疗是Ku80过度表达患者的独立性预后指标，故他们认为Ku80可以作为预测 p T 2 N 0 M 0 期ESCC患者的预测因子，且辅助放疗可显着提高Ku80过表达患者的存活率。Chen等 [ 8 ] 对125例接受Ivor-Lewis手术的IIA期食管癌患者进行了研究，其中接受术后单纯放疗46例，接受系统化疗32例，18例患者接受了联合放化疗，另29例患者未接受任何治疗。结果显示局部区域复发率为26.4%，远处转移率为18.4%，术后放疗患者的局部区域复发率显著性低于其他组患者(P < 0.05)，多因素分析结果显示术后辅助放疗为影响局部区域复发的独立性因素(P = 0.007)，他们认为接受Ivor-Lewis手术并两野淋巴结清除术患者联合术辅助放疗可能会使患者受益。 本研究对河北医科大学第四医院单中心213例 P T 2 N 0 M 0 期TSECC术后患者的治疗失败模式进行了分析，结果显示胸腔内–区域复发率为25.4%，远处转移率为12.7%。出现复发的部位主要为纵膈淋巴结，尤其是上纵膈淋巴结复发，其次为双侧锁骨上区的淋巴结复发，吻合口和腹腔淋巴结复发率较低，同时本研究表明复发发生率与患者病变部位显著相关，胸上段患者的复发率显著性高于胸中、下段食管癌患者。这可能与患者接受的手术方式有关，本研究中绝大多数患者接受的为“左胸入路的胸腹两野为主的淋巴结清扫术”的术式，此术式最大的弊端在于对于胸上段癌食管癌患者其手术视野限制、淋巴结清扫不够充分，但不影响胸中下癌食管癌患者的淋巴结清扫程度。食管癌第七版AJCC/UICC分期同样强调了肿瘤部位对患者预后影响的重要性。本研究结果显示病变部位为影响患者出现胸腔内–区域复发的独立性影响因素，Shi等 [ 9 ] 对988例食管癌术后患者进行了分析，所有患者均未接受新辅助治疗或和术后辅助治疗，其中632例患者为pT 2-3 N 0 M 0 期，结果显示pT 2-3 N 0 M 0 期胸上、中及下段食管癌患者术后中位生存期分别为38.1、46.6和66.0个月，相应的5年生存率分别为40.0%、51.8%和66.2%，同时多因素分析表明肿瘤位置是pT2-3N0M0患者长期生存的重要独立预测因子。高玉华等 [ 10 ] 分析了275例 pT 2 N 0-1 M 0 期胸段食管癌术后患者的临床资料，他们认为胸上段癌和 P N 1 期患者的预后差，建议术后辅助治疗。刘晓等 [ 11 ] 回顾分析581例食管癌术后患者，其中pT 2 N 0 M 0 期153例、pT 3 N 0 M 0 期428例，接受单纯手术543例、术后放疗38例，他们认为pT 2-3 N 0 M 0 食管癌单纯手术后失败率较高，术后放疗可降低放疗部位失败率且提高DFS，但最终还需进一步加大样本量研究。综上，我们认为即使是接受了根治性手术的 P T 2 N 0 M 0 期TSECC患者仍有较高的胸腔内-区域复发率，建议此类患者可行术后放疗以降低胸腔内–区域复发率。 在食管癌的临床与基础研究中，分化程度作为食管癌重要的组织病理学指标受到重视。理论上认为肿瘤细胞分化程度越差，其恶性程度越高，瘤体生长较迅速，且易转移。但对于食管肿瘤分化程度是否影响患者预后目前结论不一 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。Situ等 [ 16 ] [ 17 ] 人分别单独研究了 P T 2 N 0 M 0 和 P T 3 N 0 M 0 的食管鳞癌，在单纯 P T 2 N 0 M 0 的胸段食管癌中，分化程度与预后相关，但在 P T 3 N 0 M 0 期胸段食管癌中，分化程度与预后无关。本研究结果显示肿瘤分化程度不影响患者的OS及DFS，但为患者远处转移的独立性预后影响指标。临床研究表明食管癌肿瘤分化程度与淋巴结转移密切相关 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]，相关报道 [ 22 ] [ 23 ] 认为与高分化食管癌相比，中分化淋巴结转移度增加3倍，中低分化增加4.5倍，未分化增加6倍。因此，对于食管肿瘤分化程度应该予以更多的重视，辅助辅助性治疗是否对此部分患者有益值得进一步研究。 本研究的不足之处：本研究为回顾性，且为单中心资料，因此可能存在入选病例的偏倚性；本研究入组时间较为长，手术方式多数为左侧开胸，且清扫淋巴结数目较少，可能会影响本研究的研究结果。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 综上所述，即使接受了根治性手术切除的 P T 2 N 0 M 0 期胸段食管鳞癌患者仍有较高的失败率，依据既往相关文献研究结果和本研究结果，我们建议对于 P T 2 N 0 M 0 期胸上段食管鳞癌和分化程度较低的患者应该积极予以术后辅助性治疗，但最终结论需要进行前瞻性大宗病例证实。
system: [SYSTEM]

user: 声明 本研究获省部共建中亚高发病成因与防治国家重点实验室开放课题项目《胸段食管鳞癌患者根治性同步放化疗中不同放疗剂量疗效比较的Ⅲ期随机对照临床研究》基金支持，项目编号：SKL-HIDCA-2020-39。 本研究已获得病人知情同意。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 我国电商业务发展渐渐成熟，快递业务数逐年上升，它的增长带来的是大量快递包裹，快递包裹回收利用率一直处于低水平造成了资源浪费。本研究基于智能快递柜提出新型快递包装盒回收运营模式，完善快递包装盒有效回收体系，应对“最后一公里”的快递配送车辆回程空载问题，为实现社会可持续绿色发展贡献一份力量。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 本研究将智能快递柜某些时间段的闲置与“最后一公里”快递配送车辆返程时的空载情况相结合，解决快递包装盒的回收问题，此研究既解决了智能快递柜有闲置的浪费和投放快递的车辆回程空载的问题，也为实现绿色物流的发展做出了贡献。本研究设定立足于高校开展实施，总结运营经验推广至全国各个区域，以此推广会实现大量可持续利用快递包装盒的回收，减少资源浪费和环境污染。
system: [SYSTEM]

user: 2. 智能快递柜现有功能简介 当取件人的快递被快递配送员投放在智能快递柜的时候，配送员再对快递单上面的条形码进行扫描处理，取件人会在微信上接收到公众号的信息，通过信息取件人会知道智能快递柜的详细位置，快递所在的详细柜号，取件人只需到快递柜的具体位置前通过微信公众号的一键取件功能就可打开相应快递柜获取快递。 寄件人通过公众号点击物品寄存，页面会出现寄存物品和取出物品两个选项，点击寄存物品然后扫描智能快递柜上的寄存二维码，在后面会出现的页面点击按钮“存”，接着根据自己物品的多少来选择合适格口，再将格口门关闭。最后寄件人需线上填写订单，其中包含寄件人和收件人信息，订单填写完成后等待包裹揽件，快递员揽件后，线上付款成功包裹将寄出。
system: [SYSTEM]

user: 3. 智能快递柜现有运营问题分析 目前投入校园和居民区使用的智能快递柜存在的较大运营问题为快递柜在某些时间段存在空闲浪费和快递运输末端的配送车辆返回快递点时空载行驶。在日常生活中，取件人拿完快递至快递配送员投放下一个快递至快递柜之间快递柜是处于空闲状态的，并且在平时快递业务量为淡季的时期，很多快递柜都会处于闲置状态，这将造成快递柜在很长一个时间段处于空闲状态，这是一种资源浪费。 除此以外，当“最后一公里”快递配送车辆驶向快递柜投放完毕快递包裹返回快递点时，其车辆将会处于空载状态，车辆回程空载浪费资源，增加了快递运输末端的配送成本。本研究根据快递柜现有的两项运营问题结合快递包装盒回收问题，将快递柜某一时间段的闲置与快递配送车辆返程时的空载情况相结合，把绿色物流元素纳入其中，提出合理化解决方案，设计出高效快递包装盒回收运营体系，让资源得到有效利用。
system: [SYSTEM]

user: 4. 研究可行性分析 4.1. 宏观数据分析 在快递企业日渐增多、物流体系日渐完善的前提下，以及我国电商产业不断发展成熟的宏观背景下，我国快递行业增长的势头强劲、巨大，快递寄件的市场正在快速扩展阶段。快递业务量的增长带来的是大量快递包裹，在我国大型城市中，快递包装所产生的垃圾在生活垃圾中的比重持续上升，前者已达到后者增量的93%，甚至稍大型城市的快递包装占比也已接近85%至90%左右 [ 1 ]。现如今快递包装变成了环保事业中最广泛关注的领域之一，国家邮政局发布的《2019年中国快递绿色发展现状与趋势报告》表明，快递包装的使用绝对量在我国持续上升，污染问题和资源消耗问题不容再被我们忽视 [ 2 ]。 国家邮政局的调查结果显示，2013~2020年我国快递业务量每年都在增长。自2017年以来，快递业务量以约30%的增长率稳步增加。即使受新冠疫情的冲击影响，2020年的中国快递业务量仍旧突破800亿件大关，人年均快递量达59件。以每项业务快递包装为1~2个，2020年快递包装量至少超1200亿个。其中高校学生的快递包装使用量占比巨大，2019年12月21日，中国教育后勤协会以及阿里巴巴研究院联合发布了《校园快递行业发展报告》，报告中显示2019年全国校园快递超过了30亿件，以教育部披露的高等教育在校生3833万人计，每人平均78件 [ 3 ]，与此同时全国人均是42件，高校学生的人均快递使用量约为全国人均快递使用量的1.8倍。作为网购群体的主力军，高校学生特别在“双十一”“双十二”等促销节日的推动下，使得校园内堆积的快递包装盒随处可见，因此针对高校群体的快递包装盒回收显得十分必要。 在快递包装回收方面，根据中国经济网2019年12月13日的报道，我国总体包装垃圾回收率未达到20%，而其中快递塑料袋包装的回收率更是近乎为零。我国每年会产生大概75亿个塑料封套、40亿个快递纸箱、几百亿张快递订单以及巨量的胶带和泡沫。这些包装物如若处理不好，则很容易对城市环境造成威胁。 此研究从高校出发不仅可以节约资源保护校园环境，而且成吨的快递包装回收再利用也可以为企业带来一定的利润，实现降本增效。2013~2020年快递业务量如图1。 图1. 2013~2020年快递业务量 4.2. 问卷调查分析 本研究面向不同人群发放了调查问卷，目的是简单了解大众对于快递包装盒回收的态度，以及日常对快递包装盒的处理措施。本次共收集了120份问卷，从问卷调查结果中我们可以发现，大家购买到的快递包装盒样式最多的为瓦楞纸箱，其占比为65.83%；快递包装盒内填充物最多为气垫薄膜占比81.67%，其次为塑料泡沫占比61.67%；大家对于使用后的快递包装盒的处理方式大多为直接丢弃，少部分人会积累并卖给废品站，极少部分人会留作下次寄快递使用；大家平常拆快递包装最多的是使用工具，包装破损较小，这就对快递包装盒再次回收利用提供了基础；调查发现大多数人认为实现快递包装盒回收利用最大的问题是缺乏有效快递包装盒回收模式；调查发现有45.83%的人十分愿意清理包装盒并将之送至快递包装回收服务地点坚持绿色发展理念，有44.17%的人提供一定的奖励机制才愿意，仅有10%的人不愿意，觉得很麻烦；调查结果还发现对于接收到回收使用过的包装盒仅有27.5%的人介意，大多数人认为需视情况而定，以及不介意。 从问卷结果分析中发现，现有的快递包装盒包装材料大多数是支持可持续回收再利用的；我国社会缺乏一种高效的快递包装盒回收模式，很多人对于废弃快递包装采取直接丢弃的措施造成了极大的资源浪费以及环境污染；大多数人对于绿色发展，回收可循怀利用的快递包装盒持支持态度，他们愿意使用工具拆解快递，避免快递包装盒造成较大破损，并积极处理快递包装盒上的物流信息，将其放置在智能快递柜中。 快递包装回收既响应了绿色物流发展的理念，同时也可以为企业带来一定的利润。例如京东物流以“环保来敲门”为主题，利用并结合逆向物流选择技术优势和京东快递员上门送货服务的优势，在全国范围内加大对快递纸箱的回收推广力度。但是这种回收模式还未能大规模推广的原因在于，一方面快递包装回收重塑利用成本较高利润较低，另一重要原因在于人们缺乏快递包装的回收意识。本研究主要针对人群为高校大学生，他们的消费需求旺盛，快递包装的分布相对而言比较集中；并且大学生受教育程度较高、环保意识较强，根据问卷调查结果显示，大多数大学生愿意并且乐意将自己的废弃快递包装送至回收站点，以高校大学生为回收对象，可在一定程度上缓和了回收困难的尖锐问题。以大学生为基点，逐步带动全社会形成回收环保的意识，再逐步将此运营模式推广至全国各个区域，将会全方位逐步扩大快递包装回收的规模。
system: [SYSTEM]

user: 5. 快递包装盒回收运营体系研究设计 5.1. 研究理论基础 很多大型的快递公司都一直被快递最后一公里问题所困扰，快递包装回收从运输末端出发，而绿色物流和逆向物流与最后一公里息息相关。要解决快递包装的回收问题，第一步得知道绿色物流的特征，绿色物流除一般普通的物流活动的特点以外，还具有一定的多目标性、学科交叉性、地域性和多层次性等特点。并且因为物流将对环境产生深远的影响，在探究企业物流与社会物流问题的同时，将资源问题和环境问题纳入考虑范围之内也是十分有必要的。又因为存在生态系统和经济系统两者间的相互影响和作用，所以要进行物流系统的决策和管理控制必须结合生态经济学和环境科学的方法和理论，这同时也是绿色物流研究方法的要求。绿色物流规定企业的物流活动要符合可持续发展战略目标的要求，将保护生态环境和节约资源重视起来，追求消费者利益，企业经济效益，生态环境效益与社会效益四个目标的统一 [ 4 ]。 快递包装的回收、绿色物流的发展等都极度依靠基础设施的支撑作用，而智能快递柜在消费者取走快递后至快递员投递下一个快递这一时间段是存在一个资源浪费的问题。此时浪费的空间资源就是一个非常好的快递包装盒回收处，合理利用该空间，可以提高企业经济效益。 5.2. 运营模式设计 基于智能快递柜的快递包装盒回收运营功能的实现是通过移动端的APP或微信公众号。第一种方式是用户在APP中查询显示最近区域智能快递柜的空闲情况，用户选择空闲智能快递柜编号后自动打开相应空闲智能快递柜，再将快递包装盒放入其中。一个用户一次可打开多个智能快递柜，但每个智能快递柜需要投放至少一个合格的可回收快递包装盒。用户投放完快递包装盒后，相应的智能快递柜编号在后台数据库中将产生记录。 第二种方式是用户取件成功的时候，会有投放可回收快递包装盒功能的按钮，点击确认投放后即可将可回收快递包装盒放入刚打开的智能快递柜。用户投放完快递包装盒后，相应的智能快递柜编号在后台数据库中将产生记录。 快递员对于存在不合格快递包装盒的智能快递柜在APP上进行相应记录，具体是快递员在扫描商品放入智能快递柜时，如果发现其中含有不合格的快递包装盒，则在APP上用户可回收快递包装盒投放区域点击“不通过”(如不完整的快递包装盒)或“违规”(如未投放快递包装盒、投放杂乱垃圾)。这个记录在后台将和对应用户相联系并会通知其正确的投放快递包装盒的方法，如果是“违规”记录将会扣除相应奖励积分。 用户投放一个合格的可回收快递包装盒会产生对应的积分奖励，积分可兑换奖品，如一次免费寄件或一些小礼品等。本研究按照可回收快递包装盒的尺寸，总体将快递包装盒划分为小、中、大三种不同类型，不同型号的快递包装盒回收可获得不同等级的积分，通过积分来实现换购、购物折扣、抵扣邮费等措施既让消费者感受到实实在在的优惠便利，也可以使得快递包装盒回收效率变得更高 [ 5 ]。 在打开功能知名度方面，首先需要在智能快递柜上贴出广告宣传以及进行线上的产品运营推广活动，大力宣传APP和微信公众号的新添功能，详细介绍功能使用方法以及各项奖励措施，并且可以在用户使用取件功能的时候弹出快递包装盒回收功能介绍界面，还可以在校园举办线下活动扩大知名度。前期为了扩大使用快递包装盒回收功能的用户规模，可以适当加大成本投入用来开展首次参与快递包装盒回收的特殊奖励活动。 5.3. 研究创新点 基于智能快递柜的快递包装盒回收运营模式，打破了快递包装盒传统的回收模式。传统的校园快递包装盒回收模式是快递公司将瓦楞纸箱、快递胶带、快递气泡袋、快递文件等包装物封装物品后配送给客户，最后只有极少量的快递包装将会被废品回收站或者校园快递中心回收利用，其余大多则直接被丢弃浪费。快递包装直接被丢弃的很大原因是校园内没有统一的废品回收站点。本研究则从高校着手，结合货车返程空驶现象，设计出一款校园APP，在智能快递柜处设置统一的废品回收站点。学生可选择在取完快递后将待回收的快递包装放置在刚取完快递的智能快递柜内；或者储存一定量可回收快递包装后，在APP中查询是否有空置智能快递柜，再将待回收的快递包装放置在空置智能快递柜中；快递员在投放新快递的时候用APP记录智能快递柜中是否有快递包装盒，再取出智能快递柜中的快递包装盒，返程时将所有的快递包装装入货车并运往废品回收站或加工厂重塑后运往快递公司。APP的使用，结合了绿色物流与逆向回收物流的优势，不仅回收了废弃的快递包装，并且解决了货车返程空驶的浪费现象，符合响应了国家倡导的绿色物流发展理念。传统校园快递包装回收模式如图2，APP改进的智能快递柜的快递包装盒回收模式如图3。 图2. 传统校园快递包装回收模式 图3. APP改进的快递包装回收模式
system: [SYSTEM]

user: 6. 结语 我国改革开放以来的经济发展迅速，但其带来的却是环境日益恶化。我国经济的增长快速与废物排放、资源利用比例失调，各类污染情况严重的问题备受全国人民的关注。党中央逐渐意识到不能以恶化环境为代价来发展经济，2015年，中共十八届五中全会通过重要文件，将绿色发展与协调、创新、共享、开放等发展理念共同构成五大发展理念，可见党中央对绿色发展的决心。 进入21世纪后，电子商务从无到有再到一步步发展壮大，我国快递业务量每年上涨显著，带来的结果便是巨大的快递包裹使用量，现如今我国快递包裹回收体系还不完善，同时缺乏政策的引导与支持，也鲜有电商企业愿意在快递回收方面投入过多人力、物力、资金。我们在智能快递柜现有的经营模式下提出新型快递包装盒回收运营模式，建立起有效的快递包装盒回收系统。此模式既可有效回收可利用快递包装盒节约资源，又可减少快递垃圾的产生，对环境保护、绿色发展提供有 效帮助。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 利用石家庄地区2007~2019年最热月气温、空气湿度、风速、大风、降水与社会用电量数据，采用线性趋势、相关系数、多元回归和对比分析等统计方法，分析了最热月相关气象要素与社会用电量的变化关系。结果表明：近年来石家庄夏季社会用电量呈明显增长趋势，最热月增长趋势最为明显；以市区及其周边地区为高用电量中心，向周边各县市逐渐减少，东南部较西北部偏高。全市和各区域最热月平均气温、最高气温、最低气温与气象用电量呈明显正相关，正相关性市区较各区域更为明显；东部平原最热月平均风速与气象用电量呈明显正相关。利用SPSS软件对全市和各区域逐年最热月相关气象要素数据与气象用电量进行多元逐步线性回归分析，得到气象用电量的回归预测方程。通过全市和各区域逐年最热月预测社会用电量与实际社会用电量的对比误差分析，表明预测社会用电量平均误差在3%以内。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 夏季高温天气已然成为严重的气象灾害 [ 1 ]，高温灾害天气造成电力负荷呈大幅度增加趋势 [ 2 ] [ 3 ]，输电线路由于过负荷导致输电线路跳闸、断线事故频发 [ 4 ]，严重影响电网安全稳定运行而造成供电压力。天气条件对用电量的影响分析目前有很多，高气象敏感用电量日数在近年来呈上升趋势，三级气象敏感用电量日数较多的月份集中在7~8月 [ 5 ]；河北南部电网日用电负荷峰值对应夏季高温，降雨会造成用电负荷峰值明显下降 [ 6 ]，夏季日最大电力负荷的波动性明显大于其他月份 [ 7 ]，持续3 d以上的闷热天气相对晴热天气使电力日峰负荷、日谷负荷增长更显著 [ 8 ]；冀北电网夏季高峰期日最大电力负荷与日气温、日相对湿度和日闷热指数呈正相关 [ 9 ]；京津唐电网夏季人体舒适度指数与日气象负荷关联最好，冬季风寒指数与日气象负荷关联最好 [ 10 ]；采用气温、相对湿度和天气状况作为气象预报因子建立了福州市夏季气象电力负荷预测模型 [ 11 ]；上海地区除了气温、相对湿度，还采用日照时数、雨量和风速作物影响气象因子建立了高温期间日用电量和日最高用电负荷气象变化量的预评估和后评估模型 [ 12 ]。 石家庄地处河北省中南部，域跨太行山地和华北平原两大地貌单元，西部地处太行山中段东麓，山区部分约占全市总面积的50%，东部为滹沱河冲积平原，包括主城区和16个县市，夏季天气炎热，极端高温事件呈增多变化趋势 [ 13 ]，高温热浪发展态势比“三大火炉”城市更为严峻 [ 14 ]。该地区经济发达，人口密集，社会用电量消耗大，近年来社会用电量呈现明显增长趋势(r 年 = 0.9499，通过了a = 0.001的显著性检验)，其中夏季社会用电量增长尤为明显(r 夏 = 0.9748，通过了a = 0.001的显著性检验)，年社会用电量已超500亿度。经统计分析，近年来石家庄7月平均气温、最高气温和最低气温均为最高(依次为27.5℃，32.5℃，23.2℃)，闷热天气也主要出现在7月 [ 8 ]，由石家庄供电公司提供的社会用电量数据发现，每年7月为社会用电量最高，社会用电量增长趋势也最为明显(r 7 月 = 0.9702，通过了a = 0.001的显著性检验)，由此，分析近年来最热月(7月)气象要素与社会用电量最高月(7月)社会用电量的变化关系，以期预测最热月社会用电量 [ 9 ] 需求为电力部门做好合理调度提供决策服务。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料及方法 为客观分析炎热天气条件下对用电量的影响，从石家庄供电公司获取2007~2019年7月(最热月)社会用电量数据，社会用电量(E)采用E = E t + E q + A描述，E t 为趋势用电量，E q 为受气象条件影响的波动用电量，A为不确定因素引起的用电量变化，由于影响较小，可以忽略不计。利用社会用电量趋势方程从逐年最热月社会用电量中分离出相应的趋势用电量，将逐年最热月社会用电量与分离出来相应的趋势用电量做减法，从而得出逐年最热月的气象用电量。 气象因素对气象用电量的影响是通过改变人体对环境的舒适度感觉从而影响人的行为而实现的，而舒适度指数( ，式中T a 为气温(℃)，R h 为相对湿度(%)，V为风速(m/s))由气温、相对湿度和风速计算得出，表明气温、湿度和风速对人体舒适度的影响最为明显 [ 15 ]。用电需求气象条件等级中规定的气象敏感用电量条件指数选取平均气温、最高气温、最低气温、平均相对湿度和平均风速作为影响因子 [ 16 ]。由此，本文由气温、湿度和风扩展选取平均气温、最高气温、最低气温、平均相对湿度、平均风速、大风日数、降水量和降水日数这八个气象要素来分析气象要素变化对气象用电量的波动影响。 利用逐年最热月气温、空气湿度、风速、大风、降水数据与气象用电量做相关分析，定性分析气象要素与气象用电量的变化关系；采用SPSS统计分析软件把逐年最热月相关气象要素与气象用电量数据做多元逐步线性回归分析得出气象用电量预测方程 [ 17 ]，定量分析明显相关气象要素与气象用电量(E q )的变化关系；把自变量(相关气象要素值)代入预测方程得到气象用电量，加上用电量变化趋势项即基础用电量(E t )得到逐年最热月预测社会用电量，并将逐年最热月预测社会用电量与实际社会用电量做对比误差分析来检验预测效果。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果分析 3.1. 最热月社会用电量的变化特征 全市最热月社会用电量分布如图1所示，社会用电量以市区及其周边地区为高用电量中心，向周边各县市逐渐减少，东南部较西北部偏高，由于市区及其周边地区、东南部较西北部工业分布密集，人口密度大，其社会用电量高于各县市，受城市化影响 [ 18 ]，夏季市区及其周边地区平均气温、最高气温和最低气温变化较各县市趋于高温明显，体感更加酷热，制冷空气用于增加舒适度导致市区及其周边地区消耗社会用电量高于各县市。 3.2. 最热月气象要素与气象用电量的变化关系 最热月气象要素与气象用电量的变化关系如表1所示，全市和各区域最热月平均气温、最高气温、最低气温与气象用电量呈明显正相关，正相关性市区较各区域更为明显，表明最热月气温高，体感炎热，制冷空气导致消耗用电量高，受城市化影响，市区平均气温(28.0℃)高于各区域(东部平原、西部山区平均气温依次为27.7℃、27.3℃)，导致市区消耗用电量高于各区域；降水量与气象用电量负相关性较大，冷暖空气交汇出现降雨时，降温增湿净化空气，体感清凉舒适，导致消耗用电量低。 图1. 石家庄最热月社会用电量分布 另外，东部平原最热月平均风速与气象用电量呈明显正相关，东部平原最热月平均最高气温(32.8℃)高于市区(32.6℃)及西部山区(32.2℃)并且更为接近人体皮肤温度，白天高温时段环境中的热风使人体皮肤温度上升(刘娟等，2010)，体感炎热加剧，制冷空气导致消耗用电量高。 Table 1 Correlation coefficient between meteorological elements and meteorological electricity consumption in the hottest mont 区域 平均气温(T) 最高气温(Tx) 最低气温(Tn) 相对湿度(U) 平均风速(F) 大风日数(Fd) 降水量(R) 降水日数(Rd) 全市 0.761** 0.720** 0.598* −0.408 0.289 -0.103 −0.493 −0.156 市区 0.838*** 0.781*** 0.778** −0.247 −0.107 0.090 −0.481 0.230 西部山区 0.700** 0.642* 0.694** −0.084 −0.203 0.060 −0.499 0.225 东部平原 0.639* 0.665** 0.564* −0.486 0.707** −0.301 −0.478 −0.483 表1. 最热月气象要素与气象用电量的相关系数 加*的通过了α = 0.05的显著性检验，加**的通过了α = 0.01的显著性检验，加***的通过了α = 0.001的显著性检验。 3.3. 最热月气象用电量的预测分析 通过最热月平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度和风速与气象用电量的相关分析可知，全市和各区域最热月平均气温、最高气温、最低气温与气象用电量呈明显正相关，东部平原最热月平均风速与气象用电量呈明显正相关，以平均气温(T)、最高气温(T x )、最低气温(T n )和风速(F)作为自变量，以气象用电量(E q )作为因变量，利用SPSS软件对逐年最热月的全市气温和气象用电量数据，各区域气温、风速和气象用电量数据，分别做多元逐步线性回归分析，在多元逐步线性回归分析过程中均排除了两个变量(最高气温、最低气温)，得到全市和各区域气象用电量的回归预测方程(p < 0.01)，如表2所示。 Table 2 Multiple regression equation of meteorological electricity consumption in the hottest mont 区域 最热月气象用电量的多元回归方程 全市 E q 全市 = 18199.068T − 501043.120 (r = 0.761) 市区 E q 市区 = 7660.009T − 214480.223 (r = 0.838) 西部山区 E q 西部山区 = 10296.115T − 281255.519 (r = 0.700) 东部平原 E q 东部平原 = 6342.352T + 29062.863F − 222450.178 (r = 0.894) 表2. 最热月气象用电量的多元回归方程 3.4. 最热月社会用电量的预测效果检验 通过spss统计分析软件利用全市和各区域逐年最热月相关气象要素与气象用电量数据做多元逐步线性回归分析得到的气象用电量预测方程，把自变量(相关气象要素值)代入预测方程后计算得出气象用电量，加上用电量变化趋势项即基础用电量，得到回归方程计算出来的逐年最热月预测社会用电量；通过对回归方程计算得出的逐年最热月预测社会用电量与实际社会用电量做对比误差分析，用于回归方程得出社会用电量的预测效果检验，检验结果表明(见表3所示)，全市、市区、西部山区和东部平原预测社会用电量的平均误差在3%以内，依次为2.21%、1.80%、2.46%和1.74%，全市和市区预测社会用电量的误差偏高年份较多，西部山区和东部平原预测社会用电量的误差偏低年份较多，预测检验效果良好。 Table 3 Prediction error analysis of social electricity consumption in the hottest month in Shijiazhuan 区域 平均误差(%) 偏高年份 偏低年份 最小误差(%) 最大误差(%) 年份占比(%) 最小误差(%) 最大误差(%) 年份占比(%) 全市 2.21 0.39 4.56 61.54 −1.75 −4.61 38.46 市区 1.80 0.26 4.28 61.54 −0.02 −4.27 38.46 西部山区 2.46 0.70 4.46 46.15 −0.55 −3.70 53.85 东部平原 1.74 0.29 5.11 38.46 −0.08 −5.01 61.54 表3. 最热月社会用电量的预测误差分析
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 1) 近年来石家庄夏季社会用电量呈明显增长趋势，最热月增长趋势最为明显；以市区及其周边地区为高用电量中心，向周边各县市逐渐减少，东南部较西北部偏高。 2) 全市和各区域最热月平均气温、最高气温、最低气温与气象用电量呈明显正相关，正相关性市区较各区域更为明显；东部平原最热月平均风速与气象用电量呈明显正相关。 3) 利用SPSS软件对全市和各区域逐年最热月相关气象要素数据与气象用电量进行多元逐步线性回归分析，得到气象用电量的回归预测方程。 4) 通过全市和各区域逐年最热月预测社会用电量与实际社会用电量的对比误差分析，表明预测社会用电量平均误差在3%以内。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 职能变革已经成为趋势，组织的人力资源构架嵌入了管理活动中的风控管理活动就成为继计划、组织、领导、控制、协调之后管理活动所不可或缺的职能，并真正成为管理职能之一，鉴于与原有的控制职能的相似性情形，考虑控制职能的全面性和完整性，将控制职能变革为风控职能应更能适应新时代的管理环境，风控的全面嵌入也必将成为新时代管理活动新特征和管理职能新趋势。本文采用文献分析法对领域内一些著名学者对管理职能变革的观点进行整理与分析，并结合笔者在专业领域的切身实践与经验，探讨并提出新时代背景下管理职能的变革。新时代的管理职能应该包括风控，同时风险管理活动在新时代管理活动中具有职能化特点并逐渐以职能部门进入组织人力资源构架。风控取代了原有管理职能中的控制，其主要区别在于，风控是主动控制，强调关口前移和科学应对。
system: [SYSTEM]

user: 1. 社会发展变迁的新时代特征与背景 张翼提出，新中国成立70年以来社会发展是举世瞩目的，变迁也是十分巨大的，它值得我们去总结与反思。各级教育的发展，迅速提升了中国的人力资本，伴随人力资本的提升与社会流动渠道的拓展，中国也划时代地从短缺经济转变为过剩经济，从贫困社会发展为小康社会 [ 1 ]。 企业信息化建设一方面是技术变革，另一方面是思想、制度与管理创新。企业在重大信息化工程建设前或过程中，将组织机构、运行模式、管理制度等采取适时又适当的方式进行调整，企业信息化建设将事半功倍 [ 2 ]。 行政管理体制改革方面，陶康民提出随着经济社会的发展，行政管理体系也不断变革发展，我们也提出了上层建筑要适应经济基础的客观规律，进行行政管理体制改革，我们要加强政府管理职能的改变，利用互联网等等对政府管理模式加以创新 [ 3 ]。 在人力资源管理方面，当今社会已步入知识经济时代，互联网络日益普及与信息技术的广泛应用，使全球经济一体化，在此背景下对组织的结构、经营机制等方方面面均提出了更新要求，尤其是在组织方面，以前企业按职能设置的管理部门，依据管理幅度来划分管理层的金字塔形的组织管理机构越发不能适应时代前进发展，现在消减管理层次和管理职能部门，管理组织结构呈现扁、瘦、平的综合性管理部门作用日益突显，成为新趋势，这些诸多变化对组织传统人力资源管理都带来巨大的挑战与冲击 [ 4 ]。 医疗体制方面，庞金珠提出为满足人们的需要，国内医疗体制经历了一次又一次的改革，改革的步伐也逐渐深入，而随着人们对医疗服务的水平以及医院行政管理质量的要求越来越高，对当前医院的行政管理工作体制和职能进行改革同样也是迫在眉睫 [ 5 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 风控成为管理新职能 风控作为管理实践的新职能，是新时代潮流的必然趋势，也是社会变迁下管理活动的必然选择。一方面，新时代潮流管理环境具有国际化以及全球化趋势，最显著的特征就是管理环境充满不确定性，具体表现在变革已成为常态、市场的波动性以及组织的开放性三个方面；同时这个时代还在积极鼓励创新和变革以提高各类组织运营和项目执行的适应性，提高有机性，增强柔韧性。而创新则意味着打破常规，并且创新过程本身就存在风险，包括但不仅限于依赖风险与整合风险。 风险的二重性决定风险需要管控。ISO310002009《风险管理指南》明确风险的定义就是不确定性对目标的影响。管理环境的不确定性决定管理活动、内容和过程都需要管理风险，理论上说，风险不仅需要“管”以全面认知并发挥其既是挑战又是机遇的这个二重性特性，同时需要“控”以倡导关口前移并能够及时有效地止损。 管理环境与管理活动的高度关联性。分析研究新时代的管理实践的趋势和所面临的问题表明，我们所面临的充满不确定性的管理实践其本质就是管理风险以实现组织运营与项目管理之目标。 管理职能变革已经成为趋势。就像组织中每一项管理活动都涉及成本所对应的财务管理以及组织中的人力资源管理一样，财务管理与人力资源管理自然已经成为组织的管理活动的职能活动；同时，组织的人力资源构架中自然而然地衍生出两个职能部门即财务部与人力资源部。嵌入到管理活动中的风控管理活动也已经成为继计划、组织、领导、控制、协调之后的管理活动所不可或缺的职能，并真正成为管理职能之一，鉴于与原有的控制职能的相似性情形，考虑控制职能的全面性和完整性，将控制职能变革为风控职能将更能适应新时代的管理环境，风控的全面嵌入也必将成为新时代管理活动新特征和管理职能新趋势。 同样，风控成为职能并且部门化是新现代潮流与社会变迁下管理工作的必然特征和发展趋势。这一点，从被称为中国风险管理元年的2006年的标志性文件即国务院国资委下发的《中央企业全面风险管理指引》(以下简称《指引》)中可以进一步得到验证。 《指引》中的第一章的第十条 企业开展全面风险管理工作应与其他管理工作紧密结合，把风险管理的各项要求融入企业管理和业务流程中。具备条件的企业可建立风险管理三道防线，即各有关职能部门和业务单位为第一道防线；风险管理职能部门和董事会下设的风险管理委员会为第二道防线；内部审计部门和董事会下设的审计委员会为第三道防线。三道防线明确了风控工作与其它各项管理业务和流程的紧密融合关系以及作为职能活动的职能在组织构架中的地位。所有可以协助一线核心业务部门进行风险管控的职能，都属于支持职能部门，即第二道防线 [ 20 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论与建议 综上所述，新时代的管理职能应该包括风控，同时风险管理活动在新时代管理活动中具有职能化特点并逐渐以职能部门进入组织的人力资源构架。风控取代了原有管理职能中的控制，其主要区别在于，风控是主动控制，强调关口前移和科学应对。 比如时下正在传播蔓延的人传人的公共卫生疫情风险，比起人伤人所可能衍生的社会稳定风险，后者所发生频率以及风险事件可能带来的损失都将更高。关于社会稳定风险，结合十九届五中全会精神所提出的关于国家治理体系与治理能力两个现代化建设进程要求，以及习总书记重要讲话指示精神，为进一步落实和有效实施新时代管理活动与实践的新职能即风控，建议如下： 一方面，首先要积极建立风控管理环境。如图1所示： 图1. ISO31000:2009标准中的“风险管理过程” 根据ISO的风险管理流程图，开展风险管理即实施管理过程中的风控职能首先要建立环境，也就是要积极主动宣传与传播现代风险管理理念，培养风险管理专业人才，这些风险管理专业人员应主动积极做好把相关风险管理知识、技能通过效果转移融入到组织的日常管理过程中，帮助组织中的成员树立科学的风险价值观，并逐步根据组织管理活动特点主动构建风控管理体系，符合有关部委办局对风控工作出台了具体的规范文件要求，客观上为风控作为新时代管理新职能明确了指导思想和具体实施风控职能指明方向。特别是2018年1月5日，习总书记在新进中央委员会的委员、候补委员和省部级主要领导干部学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神研讨班开班式上，着眼党和国家事业发展全局，鲜明提出三个“一以贯之”的要求，即“坚持和发展中国特色社会主义要一以贯之，推进党的建设新的伟大工程要一以贯之，增强忧患意识、防范风险挑战要一以贯之”。这三个“一以贯之”，足显防范风险在党和国家最高领导人心目中的地位，需要我们认真体会并坚决贯彻。进一步地，2021年01月15日，习近平总书记在省部级专题研讨班上的发表了《确保全面建设社会主义现代化国家开好局起好步》的重要讲话，新华社客户端的文章指出，随着我国社会主要矛盾变化和国际力量对比深刻调整，发展面临的风险挑战一点都没有减少，必须增强忧患意识、坚持底线思维，统筹国内国际两个大局、发展和安全两件大事，把安全发展贯穿国家发展各领域和全过程，有效防范化解各类风险挑战，实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展。由此可见，风控作为管理活动与实践的新职能值得各级各类管理人员从意识上予以高度重视。 另一方面，通过风险管理专业人员的培训，通过培训模型之“转移效果”之模块与模式使得各级各类管理人员能够自觉将风险管理嵌入到日常的管理活动中，真正使“风控”成为新时代管理活动的新职能。 同时，为保障风控管理活动的职能化，建议有关机构还应从组织层面设立专属从事风控工作的职能部门，如央企的风控处，投资等金融机构的风控部等等。风控职能部门的风控岗位从业人员应该接受过专门的“风险管理师”专业能力之基础教程的培训。为满足新时代风控工作的需要，2015年10月，风险管理师作为新职业正式编入(2015年新版)《中华人民共和国职业分类大典》，此举为“风险管理师”进入组织的人力资源规划之“三定”(定责、定编、定岗)方案提供了有效的法律依据。客观上也为风控成为新职能提供了人力资源支持与保障包括但不仅限于明确了风控职业或者岗位从业人员的职务分析和主要工作任务。 总之，时代与环境催生了管理新职能——风控，政策支持要求风控职能工作部门化，新职业支撑风控职能专业化、规范化、职业化。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 利用1960年~2017年贵州梵净山区域10个国家观测站的逐日降水资料，采用EOF分解法、线性回归、趋势检验、距平累积、相关分析方法，分析该区域年雨日、不同等级雨日的空间变化特征和气候变化趋势，以及不同等级雨日与降雨量的关系。结果得出：总雨日的空间典型场特征中76.1%为全区一致型；近58a中，总雨日呈中部少雨日带、东西两边多雨日带分布，全区域均为一致性减少趋势，多雨日区减小趋势小，少雨日区减小趋势明显，总雨日的年代际分布经历了偏多–偏少–偏多–偏少的过程；年小雨日数呈东多西少分布，年中雨日数呈西北部向东南部增多分布，年大雨日数呈西南少东部多分布，年暴雨日数呈西南部少、东北 + 西北多的人字形分布。年雨日数与年降雨量近58a的曲线变化相似，在1982年和2002年有明显偏多向偏少的转折，20世纪之后雨日数下降的趋势较降水量更为明显；各级雨日数均与年降水量呈正相关关系，大雨日数与雨量的线性相关系数最大，小雨日数与雨量的线性相关系数最小。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 全球气候变暖已是毋容置疑的事实。IPCC第五次评估报告(AR5)中指出，北半球1983年至2012年可能是过去1400年里最热的30年，全球气候变暖引发的暴雨、洪涝、高温、干旱等极端事件发生频率增加，降水的变化趋势也会因区域不同而不同。干旱、暴雨洪涝等气象灾害事件与降雨量、雨日的多寡直接相关。因此气象工作者对降水这一气象因子展开大量的研究，天气工作者注重对降水机理研究，气候工作者则注重对降水变化特征及其影响展开研究。近年来，国内外有许多学者研究气候变化对不同区域雨日和降水量及降水强度的关系，本文参考了一些中国和相邻区域的相关研究工作 [ 1 ] - [ 10 ]。多数情况下，雨日多降雨量就多，降雨量少则雨日就对应少，但也不都是此变化趋势。比如，任国玉等(2005)研究指出近50a中国整体区域雨日减少明显，但平均降雨量变化趋势却不明显，大范围旱涝事件增多，强降水事件区域集中出现。特别是由于降水的地域差异大，不同区域降水与雨日的异同步特征不尽相同，因此在研究降雨强度的同时，对雨日展开研究也很必要。张琪 [ 1 ] 等指出西南地区降水量分布整体呈东多西少的分布形态，中雨日和小雨日呈明显减少趋势，但暴雨日、大雨日均呈增加趋势。张剑明 [ 2 ] 等研究指出湖南雨日空间分布大致是南多北少，雨日与降水量呈正相关关系。常军等 [ 3 ] 研究了近50年黄河流域降水和雨日指出，年降水量与年雨日变化趋势相一致。周长艳 [ 4 ] 等发现四川盆地西部、中部地区雨日主要呈减少趋势，年降水减少明显，但盆地东部地区年平均暴雨、大雨日数及强度都呈明显增加、增强趋势。张志才 [ 7 ] 等研究指出贵州汛期有雨日、降雨强度、最大日降雨量的出现频率呈明显的上升趋势。 贵州梵净山区域位于贵州省东北部铜仁市行政辖区，梵净山作为武陵山脉主峰南北向横亘在铜仁市中部，该区域内洪涝、干旱灾害是最主要的两种气象灾害，近年来旱涝灾害发生频次也在增加，而与旱涝灾害直接相关的就是降水在时间和空间的不均匀分布。因此本文利用梵净山区域10个国家观测站1960~2017年的逐日降雨资料对该区域总雨日、不同等级雨日、总降雨量的时空变化特征进行分析，从而揭示该区域近58a降水的变化规律，为该区域水资源影响变化评估和生态文明建设气象保障服务提供支撑。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料和方法 本文采用贵州梵净山区域铜仁市下辖10个国家观测站的逐日降水(20时~20时)资料，序列长度为1960~2017年共58a，资料经过了均一检验。定义有效雨日为日降水量 ≥ 0.1 mm的日数，区域年降雨量定义为区域内10个站的年雨量累加，小雨日定义为日降水量为0.1~9.9 mm的日数，中雨日定义为日降水量为10.0~24.9 mm的日数，大雨日定义为日降水量为25.0~49.9 mm的日数，暴雨日定义为日降水量 ≥ 50 mm的日数，气候值采用1981~2010年30年的平均值。采用的方法为EOF分解法、线性回归、趋势检验、距平累积分析等方法，分析贵州梵净山区域总雨日和不同等级雨日的时间变化趋势、空间变化特征，以及不同等级雨日与降雨量之间的关系。
system: [SYSTEM]

user: 3. 梵净山区域总雨日的空间分布特征 3.1. 梵净山区域总雨日的空间分布及变化趋势 贵州梵净山区域平均年总雨日为179.3 d，各站在150.4 d/a~212.5 d/a之间。空间分布大致是中部少、东西两边多态势。表现为东西2条多雨日带、2个多雨日区，中部1条少雨日带、2个少雨日中心。2个多雨日区分别为德江最多中心212.5 d/a、万山次多中心182.3 d/a；中部南北向的少雨带从石阡–思南–印江–沿河伸展，2个少雨日中心分别为沿河150.4 d/a、思南153.4 d/a (图1(a))。 进一步分析贵州梵净山区域站点年总雨日的区域差异，对各站点雨日做线性倾向进行估计(图1(b))。发现梵净山区域10个站的线性倾向系数均 < 0，说明该区域各站年总雨日在过去58a间随时间t的增加均呈减少趋势，减少最明显区域为德江−8.6 d/10a、碧江−6.1 d/10a、松桃−5.1 d/10a，减少趋势最少区为万山−1.1 d/10a、印江−1.4 d/10a、思南−1.5 d/10a、江口−1.5 d/10a。其中，德江、碧江、松桃、印江、思南4个站通过0.01显著性检验，沿河站点通过0.05显著性检验。这说明贵州梵净山区域年总雨日的空间分布，多雨日区减小的趋势较少雨日带减小趋势更加明显，预示未来贵州梵净山区域年总雨日的空间分布差异可能减小。 图1. 贵州梵净山区域年总雨日的空间分布(a)和空间变化趋势(b) (图中三角形表明通过0.05显著性检验的站点，方块表明通过0.01显著性检验的站点) 3.2. 梵净山区域雨日的空间气候变化特征 以上统计分析发现，梵净山区域雨日的空间分布有着明显的区域性差异，因此我们再对该区域1960~2017年逐年雨日分别标准化处理后，运用EOF分解法解析雨日的主要空间分布型。表1为EOF分解后前5个模态方差贡献率和累积方差贡献率，可看到前4个模态的累积方差贡献率达到91.9%，因此年总雨日EOF分解的前4个模态的空间分布场，就可以较好地表征梵净山区域雨日的空间典型场分布特征。 Table 1 Variance contribution and cumulative contribution of the first five modes in EOF analysis of total rainy days in 1 yea 模态 第一模态 第二模态 第三模态 第四模态 第五模态 方差贡献率% 76.1 8.8 3.7 3.3 2.9 累积方差贡献率% 76.1 84.9 88.6 91.9 94.8 表1. 年总雨日的EOF分析前5个模态方差贡献及累积贡献 运用EOF分解法得到梵净山区域雨日的前四个模态的空间典型场分布特征图2。从图2(a)看出，梵净山区域雨日的第一模态场分布符号一致，均为正值，表明梵净山区域的雨日空间场主要分布特征基本一致，为全区一致型，说明该地区多数年份的梵净山区域雨日反映为一致多或一致少的分布，多雨日中心有2个，以西部德江0.36最多，东北部松桃次多0.35，少雨日中心分布西北部沿河0.25最少，次少雨日为石阡–思南、碧江；该分布型出现最多，占比达到76.1%，。图2(b)的第二模态场分布符号西北为正、东部及南部为负，表明梵净山区域地区的梵净山区域雨日第二种空间场分布型为西北与东部、南部反相型，该分布型占比为8.8%。图2(c)的第三模态场分布符号表现为中西部为负、东部及西北部为正，说明梵净山区域雨日的第三种空间场分布特征为西部偏多(少) + 中部偏少(少) + 东部偏多(少)型，该分布型占比为3.7%。图2(d)的第四模态场分布符号为西南正、东北负，说明梵净山区域雨日的第四种空间场分布特征为西南与东北的反相型，该分布型出现最少，占比仅为2.9%。 3.3. 梵净山区域总雨日的时间分布特征 从1960年至2017年分6个十年作年代际特征分析(图3)，给出了1960年代至2010年代梵净山区域雨日距平分布。发现梵净山雨日存在明显的年代际变化，1960年代、1970年代、1990年代区域内大部分站点为正距平，2000年代、2010年代大部站点为负距平，1980年代区域内站点雨日的正负距平各有差异。1970年代区域内站点的年总雨日数表现为一致增多，区域平均增多9.4 d，为过去58a来雨日最多的10a；2010年代 图2. 梵净山区域雨日EOF分析的前4个模态空间场分布图(第一模态a，第二模态b，第三模态c，第四模态d) 图3. 贵州梵净山区域雨日的年代际变化特征图 区域内站点的年总雨日数表现为一致减少，区域平均减少9.4 d，为过去58a来雨日最少的10a。1960年代区域内的江口、印江雨日减少，石阡为正常，其余7个站雨日增多，碧江、德江、松桃3站的雨日正距平在15 d以上，最多为碧江增多达19 d。1970年代除印江站点为−1 d外，其余9个站点均为正距平，其中碧江、松桃、沿河、德江4个站点正距平在10 d以上，碧江站最多达25 d。1980年代德江站雨日变化最显著，正距平最多达9天，其余站点正负距平在−2 d~3 d之间。1990年代除碧江站点为负距平−1 d外，其余9个站站点均为正距平，其中德江、思南、印江、石阡、万山正距平在5 d以上，最多为印江8 d。2000年代除沿河站正常外，其余9个站点均为负距平，其中印江、万山、德江负距平在−5 d以上，德江站负距平达−10 d。2010年代除万山站为正距平2 d外，其余9个站点为负距平，其中松桃、印江、玉屏、德江负距平在−9 d以上，最多为德江−33 d。
system: [SYSTEM]

user: 4. 梵净山区域不同等级雨日的时空分布特征 4.1. 梵净山区域不同等级雨日的空间分布特征 对贵州梵净山区域10个站点不同等级的降雨日数进行分析(图4)，发现该区域内年小雨日数呈东多 图4. 贵州梵净山区域不同等级雨日的空间分布图 西少分布，西北地区沿河为最少小雨日区(119.0 d)，东南地区万山为最多小雨日区(142.7 d)，东北地区松桃为次多小雨日区(134.5 d)。年中雨日数呈西北部向东南部增多分布，中西部地区思南为最少中雨日区(21.2 d)，东南地区万山为最多中雨日区(26.2 d)，中东部江口为次多中雨日区(25.0 d)。年大雨日数呈西南少东部多分布，西南地区石阡为最少大雨日区(7.7 d)，东南地区万山为最多小雨日区(10.9 d)，东部其他地区江口、松桃、碧江为次多小雨日区(10.1 d)。年暴雨日数呈人字形分布，西南部地区石阡为最少暴雨日区(2.7 d)，东北地区松桃为最多暴雨日区(3.8 d)，西北地区德江为次多暴雨日区(3.6 d)，江口为第三多暴雨日区(3.5 d)，印证了多年来该区域存在的三个暴雨中心。 4.2. 梵净山区域不同等级雨日的时间分布特征及变化趋势 4.2.1. 梵净山区域不同等级雨日的年代际变化特征 贵州梵净山区域1960~2017年的年平均雨日在133.9 d (2011年)~199.9 d (1997年)之间(图5)。其中，年平均小雨日数在104.6 d (2011年)~153.8 d (1997年)之间，中雨日数在13.8 d (2011年)~29.2 d (1963年)之间，大雨日数在4.9 d (1960年)~13.9 d (1967年)之间，暴雨日在1.1 d (1981年)~6.0 d (1996年、2014年)之间。贵州梵净山区域平均总雨日的年代际分布有明显差异，在过去58a间经历了偏多–偏少–偏多–偏少过程，其中1960年代至1970年代最多，1990年代次多，1980年代和2000年代至2010年代最少。 4.2.2 梵净山区域不同等级雨日的趋势变化特征 从贵州梵净山不同等级雨日的时间趋势变化(图6)可看出，过去58a年小雨和中雨日数呈减少趋势，暴雨日数呈增加趋势，大雨日数弱减少趋势。其中区域内小雨日数的回归系数为−2.1 d/10a，通过了0.05的显著性水平检验；中雨日数的回归系数为−0.42 d/10a，通过了0.05的显著性水平检验；大雨日数的回归系数为−0.02 d/10a，通过了0.05的显著性水平检验；暴雨日数的回归系数为0.15 d/10a，通过了0.05 图5. 1960~2017 年贵州梵净山区域雨日的年际变化 图6. 贵州梵净山区域不同等级雨日的时间趋势变化图 的显著性水平检验。四者的综合变化反映了年总雨日数为减少的趋势，小雨和中雨日数的变化对该区域年总雨日的影响更加突出。
system: [SYSTEM]

user: 5. 梵净山区域雨日与降雨量的关系 5.1. 梵净山区域年总雨日与年雨量的年际变化特征 对比贵州梵净山区域年雨日数与年降雨量近58a的时间序列分布图和5年滑动平均分析(图7)，结果说明年雨日和年降水量的曲线变化非常相似，二者的波峰波谷几乎一致，转折点也大体相同，在1982年和2002年有明显偏多向偏少的转折；同时可看出在1960年代至1970年代波动偏多期，1980年代至1990年代初为偏少期，1990年代为短暂偏多期，2000年之后至2010年代雨日、降水量均处于偏少期。但二者变化幅度有所不同，1990年代中后期雨量比雨日增多趋势明显，进入20世纪之后雨日下降的趋势较降水量更为明显。 图7. 贵州梵净山区域年雨日与年雨量的时间序列对比图 5.2. 不同等级雨日与雨量的相关性 将贵州梵净山近58a年总雨日、不同等级雨日数分别与年降水量进行相关性(图8)分析，结果表明年总雨日与年降水量呈正相关关系，相关系数为0.53 (通过0.01显著性检验)。同时该区域内4种不同等级的雨日数(小雨、中雨、大雨、暴雨)均与降水量呈线性正相关关系，大雨日数与雨量的线性相关系数最大为0.77，暴雨日数与雨量的线性相关系数第二为0.58，中雨日数与雨量的线性相关系数第三为0.57，小雨日数与雨量的线性相关系数最小仅为0.28。说明大雨、暴雨、中雨这3个等级的降雨日数对年降雨量的贡献起主要作用，小雨日数的贡献最小。 图8. 贵州省梵净山区域年不同等级雨日与年雨量的相关散点图
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论与讨论 利用贵州梵净山铜仁市辖区10个国家观测站近58年的逐日降雨资料，采用EOF分解法\回归分析、相关分析、距平累积、趋势显著性检验方法，分析梵净山区域不同等级雨日的时空分布特征趋势变化特征，同时还分析了不同等级雨日与降雨量的关系，得到以下结论： 1) 贵州梵净山区域总雨日的空间典型场特征中76.1%为全区一致型，一致多或一致少。近58a中，雨日的空间分布呈中部南北向为少雨日带、东西两边为多雨日带分布，全区域雨日的趋势变化为一致性减少的趋势，多雨日区减小的趋势较少雨日带减小趋势更加明显。 2) 贵州梵净山区域平均总雨日的年代际分布有明显差异，在过去58a间经历了偏多–偏少–偏多–偏少过程，1960年代至1970年代最多，1990年代次多，1980年代和2000年代至2010年代最少。区域内站点的雨日也存在明显年代际变化，1960年代、1970年代、1990年代区域内大部分站点为正距平，2000年代、2010年代大部站点为负距平，1980年代区域内站点雨日的正负距平各有差异。 3) 贵州梵净山区域10个站点的年小雨日数呈东多西少分布，年中雨日数呈西北部向东南部增多分布，年大雨日数呈西南少东部多分布，年暴雨日数呈西南部少东北、西北多人字形分布。 4) 贵州梵净山区域年雨日数与年降雨量近58a的曲线变化(年代际变化)非常相似，二者的波峰波谷几乎一致，转折点也大体相同，在1982年和2002年有明显偏多向偏少的转折。但二者变化幅度有所不同，1990年代中后期雨量比雨日增多趋势明显，而进入20世纪之后雨日下降的趋势较降水量更为明显。 5) 贵州梵净山近58a年总雨日、小雨日数、中雨日数、大雨、暴雨日数均与年降水量呈正相关关系，大雨日数与雨量的线性相关系数最大，暴雨日数与雨量的线性相关系数第二为0.58，中雨日数与雨量的线性相关系数第三为0.57，小雨日数与雨量的线性相关系数最小仅为0.28。说明大雨、暴雨、中雨这3个等级的降雨日数对年降雨量的贡献起主要作用，小雨日数的贡献最小。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 为了更好地发挥绩效评价财务指标的引导作用，本文指出引入现金流评价指标的必要性，在修订现有指标、增设现金流指标的基础上构建现金流评价指标体系，并探讨了评价指标实施的步骤建议。