DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 对策分析 毕业论文的水平高低主要受学生对毕业论文的认识高度的影响，大四学生面临就业、实习、考研等问题，部分学生认为毕业论文没有实际用途，不愿花费太多时间和精力写论文。针对我们对毕业论文选题存在的问题分析，提出以下对策： 1) 拓宽视野，提高论文选题的广度。从我们对毕业论文题目的分析来看，在广度上，毕业论文选题范围比较广泛、可选余地较大，基本程度上涵盖了物流行业的热点问题，如仓储、供应链、运输等。在深度上，同学们不局限于物流行业表面的方面进行分析，更多的是发掘更细致、更实际的问题。 2) 目视前方，加强论文选题的前瞻性。在2015年年底，联合国气候变化大会在巴黎召开，习主席代表中国政府出席大会并发表主旨演讲，向全世界做出了节能减排的庄严承诺，让关于绿色物流发展的热议与思考掀起一个新的高潮。在商务部指导下，中国仓储协会开展了“中国绿色仓储与配送行动计划”。在我们所调查的选择“运输”模块的毕业论文中，也有少部分同学选择绿色物流作为他们的毕业论文选题。在2016年7月20日的国务院常务会议上，李克强说：“要推动互联网、大数据、云计算等信息技术与物流深度融合，推动物流业乃至中国经济的转型升级。这是物流业的‘供给侧改革’。”这已经把“互联网 + 物流”上升到国家决策层面，不仅推动物流业，还推动整个中国经济的转型升级。通过对毕业论文的分析可知，2016、2017年侧重于“互联网 + 物流”方面的论文数量大幅增加。“互联网 + 物流”模式不仅在国家经济中的地位举足轻重，更被广大毕业生认为是物流行业发展的良好前景。将未来的热点问题与自己的毕业论文选题的具体内容相结合，这将提高自身的创新思维，提高自身发现问题，分析问题，解决问题的能力。 3) 立足根本，完善毕业论文考核和过程管理。加强对学生引导，提高毕业生对毕业论文的重视，对不同类型的学生有不同的要求，考研的学生要加强学术与科学研究，实习就业的学生要鼓励现场调研，写调研型论文；优化论文选题方式，建立论文选题库，实时更新每年选题库的内容，当进行选题时，指导老师可进行范围建议；严格把关毕业论文的每一个过程，学校院系应该对指导教师和学生都要提出最高要求，加强考核和奖励，严格执行和提高反抄袭的技术手段。使得低难度，低质量的论文选题从根源上杜绝 [ 4 ] 。
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user: 摘 要 物流行业近些年来发展迅猛，作为能源消耗和碳排放的大户，带来的环境问题日益加剧。对物流碳排放研究和约束，是降低物流碳排放、提升可持续发展能力的有效途径。本文在探讨物流碳排放现状的基础上，从能源消耗现状和碳排放总量出发，收集2005~2015年相关数据，借助极差、标准差等指标对区域物流碳排放差异性进行对比分析。研究结果显示以八大区域为基本单元的区域物流碳排放水平总体差异较大。造成总体差异的主要原因来源于区域间碳排放水平的不均衡。各区域要结合自身发展特点，建立长效的物流碳排放控制机制，降低物流碳排放，促进区域物流的可持续发展。 关键词 :区域物流，碳排放，能源消耗，差异分析 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济全球化和区域经济一体化的进程加快 ，物流产业作为一种将运输、装卸、搬运、包装、加工、配送、信息处理等在内的新兴复合型产业，已经成为国民经济和全球经济新的增长点，对推动区域经济发展具有不可忽视的作用。 随着区域物流的迅速发展，物流活动产生的环境污染越来越多，而由于发展水平、制度和区位因素等方面的差异，使得不同区域的物流碳排放存在着差异。区域物流成为碳减排重中之重 [ 1 ] 。
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user: 2. 物流业能源消耗分析 2.1. 物流业发展水平 由图1可以看出，近十年来物流业处于持续增长的态势。按发展速度来看，物流业的发展大体可分为两个阶段：2005~2009年，物流业缓慢增长阶段，该时期物流业发展较为缓慢。社会物流总额由2005年的48.1亿元增长到2009年的96.6亿元，平均年增长量为12亿元；2010~2015年，物流业处于迅速增长阶段，该阶段物流业较以前相比发展速度加快，由2009年的96.6亿元增加到2015年的219.2亿元，近几年增长幅度较大，社会物流总额已经增加远高于前阶段。 2.2. 物流业能源消耗总量 能源消耗是物流发展的物质基础，为物流增长提供动力。物流业在迅速发展的同时，会消耗大量的能源，推动能源消耗的大量增加。对物流业能源消耗总量和增速的研究，可以从整体上把握物流业能源消耗程度和增长趋势。2005~2015年物流业能源消耗量如图2所示。 在物流业的能源消耗中，根据发改委综合运输研究所的统计数据，交通运输业的能源消耗占主导，约为整个物流业的93%，而仓储、邮政业的能源消耗较低 [ 2 ] 。如图2所示，2005~2015年，物流业能源消耗量从16，635.83万吨标准煤增长到32，137.11万吨标准煤，共增长15，501.28万吨标准煤；物流业的能源消耗整体上表现出增长的态势。 2.3. 物流业能源消耗结构 物流业的能源消耗主要以石油为主，尤其是柴油的比重较大，图3为2005~2015年物流业的能源消 图1. 2005~2015年社会物流总额 图2. 2005~2015年物流业能源消耗量 图3. 2005~2015年物流业能源消耗结构图 耗结构图。从图3可以看出，2005年物流业能源消耗总量为16，636万吨标准煤，而石油的消耗量占总比例的83.94%；2015年物流业能源消耗总量为32，137万吨标准煤，而石油的消耗量占总比例的86.36%。按能源消耗的增长程度来看，柴油的消耗量增加较快，由2005年的8988.83万吨标准煤增长到2015年的16，264.20万吨标准煤。 2005年原煤的消耗量为578.59万吨标准煤，占能源总消耗的3.48%，而2015年为329.13万吨标准煤，所占比例为1.03%，物流业的原煤消耗量减少，且所占比重呈下降的趋势。而对于汽油、柴油、煤油、燃料油，消耗量和所占比例均呈现上升的趋势。此外，天然气和液化石油气也越来越多的被用在物流行业中，其中，天然气的消耗量由2005年的293.59万吨标准煤，占总能源的1.76%，到达了2015年的2057.03万吨标准煤，占总能源的6.4%，由此看出天然气的消耗量成逐年增长的趋势上升。
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user: 3. 物流业碳排放总量分析 目前统计产业分类体系中没有“物流业”，而交通运输、仓储和邮政业占据了物流业80%以上的份额，可以很大程度上反映整个物流业的发展状况 [ 3 ] ，所以本文以交通运输、仓储和邮政业为基础对物流业进行研究。以原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气等9种能源消耗为基准来测算区域物流碳排放。为了与统计数据一致，在此换算成(万吨/万吨标煤) (表1)。 碳排放总量是衡量碳排放水平最直观的指标，2005~2015年物流业碳排放量如图4所示。 随着物流业的快速发展和迅速扩张，物流业碳排放量总体呈持续增加状态，2015年物流业的碳排放量为25，796.57万吨，较2005年10，950.52万吨相比，增加了14，846.05万吨，除了2009年较2008年有所下降，其他年份都有所上升，近几年增长速度缓慢，这说明虽然物流业发展迅速，带来了大量碳排放，但相关部门逐渐加强对物流业碳排放的监督和控制，在注重物流发展速度的同时，更关注物流发展的低碳化和可持续化。 Table 1 Various energy folding standard coal coefficient and carbon emission coefficien 原煤 焦炭 原油 汽油 煤油 柴油 燃料油 液化石油气 天然气 折标准煤参考系数 0.714 0.971 1.429 1.471 1.471 1.471 1.471 1.471 1.471 折算后碳排放系数 0.756 0.855 0.586 0.554 0.565 0.592 0.619 0.504 0.448 表1. 各种能源折标准煤系数及碳排放系数 资料来源：《中国能源统计年鉴》2013 图4. 2005~2015年物流业碳排放量
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user: 5. 结论与建议 5.1. 主要结论 区域物流碳排放对提高区域物流的可持续发展水平、抢占发展制高点具有战略性意义。本文以区域物流碳排放问题为研究核心，在搜集相关文献资料并对其进行归纳总结的基础上，测算了区域物流能源消耗量、利用方差、极差、标准差等方法对区域物流碳排放差异进行了分析，通过研究分析，本文主要得到以下主要结论： 1) 解析了物流业碳排放特征。在对物流业发展和能源消耗现状分析的基础上，对物流业碳排放的特征进行了研究分析，发现物流业碳排放持续上升，但近年来递增速度有所缓慢。 2) 区域物流碳排放水平呈现出差异性。以八大区域为基本单元的物流碳排放水平绝对差异和相对差异表现出阶段性特征，总体上呈现出缩小的趋势，区域内差异较小，区域间差异是差异的主体。 5.2. 建议 各地区要推进物流标准化建设，提高物流动作效率，降低物流发展过程中产业规模的影响；要细化分工、加强物流各环节衔接，建立物流可持续发展长效机制；各地区要加强合作，提高能源效率，建立多边能源合作机制，充分发挥能源结构在抑制碳排放中的作用。
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user: 摘 要 本文将事件研究方法应用到中国钢材交易市场现实情境，研究4个重大事件下钢材市场定价效率、市场主导性，以及价格发现功能发挥状况。基于历史事件的研究结果，可为发展我国钢材期货及衍生品交易市场提供辅助性参考。研究显示，钢材电子交易市场和期货市场存在着套保、套利空间。钢材电子交易市场在金融风暴爆发区间的市场主导性和价格发现功能表现较好。对于市场上调交易保证金水平这一行为，电子交易市场和期货市场反应不一。市场主导性与价格发现功能实证结果可能不一致。 关键词 :钢材交易市场，定价效率，价格发现功能，事件研究 Copyright © 2017 by author 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 中国钢材市场定价效率、价格“领先–滞后”关系及其价格发现功能研究结果，对市场套期保值者、套利和投机者等行为主体生产经营或单纯逐利活动有着重要指导意义。考虑到经济时间序列受多种因素影响，如突发事件、经济或政治结构突变以及自然灾害等，会产生异常性、强影响性，从而出现结构突变特征 [ 1 ] 。这种结构突变性将导致市场主导性和价格发现功能具有时变性。仅对中国钢材市场开展一个样本期研究，会忽略事件对市场带来的时变影响。在钢材电子交易市场的中远期交易模式未受到压制，远期价格和现货价格、期货价格并存历史背景下，各类市场对钢材隐含有效价格(Implicit Efficient Price)贡献程度有必要深入研究。基于历史事件的数据分析结果，可为发展我国钢材期货及衍生品交易市场提供辅助性参考。 钢材电子交易市场和期货市场都推出了远期交易合约，它们可看作现货衍生品交易市场。三类市场具有定价效率，是开展市场价格发现实证研究的前提条件，说明从长期来看，三类市场可通过发挥误差修正的作用而使价格回归至反映基本面价值的均衡状态。价格主导性是指各类市场价格之间的“领先-滞后”关系，居价格主导地位的市场，具备较强的价格信号传递能力。某类市场的价格信号是否反映了商品供需基本面价值，则需要通过价格发现功能研究来验证。由此可见，定价效率是市场具备价格信号的信息传递能力、发挥价格发现功能的重要研究基础与前提条件。
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user: 2. 研究方法及模型 2.1. 事件研究方法 事件研究方法(Event Study)在经济领域中的应用有着广泛理论和现实价值。事件对研究对象的冲击(Shock)，体现在平均股票效益、市场收益方差变化、股票成交量变化、经营(会计)绩效变化等多个方面。该方法主要应用在以下三个领域：1) 金融经济领域。用来检验过度反应假说，探讨资本市场有效性。若存在过度反应，则市场是非有效的。在资本市场相关研究中，该法是检验市场有效性的一个重要工具；2) 会计领域。用来分析会计盈余报告对公司股价财务影响；3) 法律领域。用于检验法律法规效应，评估法律责任的损失等。 MIT斯隆管理学院学者Kothari等 [ 2 ] 将事件研究分为短期间事件研究(事件窗小于1年)与长期间事件研究(事件窗大于等于1年)。他们认为短期间事件研究已较成熟，值得信赖，而长期间事件研究弊端明显。因为期间长度越长，整个样本在事件窗内平均异常收益的方差将越大，研究结果变得不太可靠。因此，考虑到短期间事件研究结果可能包含更多信息量和经济含义，所以本文采用短期间事件研究方法，分析结果将充分结合中国钢材交易市场的特点，具有实际应用价值。 2.2. 研究模型 在事件研究背景下，首先分析各类钢材交易市场价格的关系，通过协整检验，研究市场定价效率。然后，在验证市场具有定价效率的基础上，采用价格主导作用研究方法，研究市场价格主导性。进一步地，采用两种经典的共同因子模型，探讨市场价格发现功能发挥状况。本文依次构建协整检验模型、主导作用模型、共同因子模型，层层递进地开展市场价格发现相关研究。 2.2.1. 判断市场定价效率——协整检验模型 定价效率考察的是期货定价合理性，以及现、期货市场间无套利均衡是否存在。Schwarz和Szakmary [ 3 ] 发现协整与现货及其衍生品市场之间套利空间存在联系。协整可被用来检验市场之间套利水平。若协整关系存在，则表示市场之间存在套利空间，能满足交易者套利需求，发挥其风险管理功能。 协整检验通常采用Johansen多变量最大似然估计协整检验法。这一方法基于阶VAR模型，构建VAR模型如下： ln S S E C t = A 1 ln S S E C t − 1 + ⋯ + A p ln S S E C t − p + B ln S P O T t + ε t (1) ln S S E C t ' = M 1 ln S S E C t ' − 1 + ⋯ + M l ln S S E C t ' − l + N ln S P O T t ' + K ln S H F E t ' + δ t ' (2a) ln S H F E t ' = Γ 1 ln S H F E t ' − 1 + ⋯ + Γ q ln S H F E t ' − q + Λ ln S S E C t ' + Φ ln S P O T t ' + η t ' (2b) 式(1)描述钢材期货在上海期货交易所(简称为SHFE)上市前，电子交易市场(采集上海大宗钢铁电子交易中心的数据进行研究，该市场用“SSEC”代表)远期合约价格序列和同期现货价格序列VAR模型；式(2a)和式(2b)描述钢材期货上市后，SSEC与同期现、期货和SHFE与同期远期合约及现货价格序列VAR模型。 其中， ln S S E C t 、 ln S S E C t ' 和 ln S H F E t ' 是非平稳序列。 A 1 ⋯ A p 、 B 、 M 1 ⋯ M l 、 N 、 K 、 Γ 1 ⋯ Γ q 、 、 Φ 均是待估计参数。 p 、 l 、 q 为滞后期阶数， ε t 、 δ t ' 、 η t ' 是随机扰动项(也称新信息向量)。根据模型估计，结合AIC准则和SC准则判断模型最大滞后阶数，得到Johansen协整检验结果。 2.2.2. 判断市场对新息反应能力——广义主导模型 虽然同一个事件对不同市场价格都会带来影响，但是这一事件包含的新信息往往先在主导市场得到反映。市场主导性可通过构建广义主导模型，反映变量之间短期与长期信息流动关系，用来判断市场对新息的反应能力，从而确定价格上“领先-滞后”关系。本文构建广义主导模型(Generalized Dominance Model， GDM)，测算钢材市场主导系数，判断钢材市场在价格发现过程主导性。 当某个市场主导系数较大时，代表其对新息反应能力强于其它密切相关市场，本市场处于价格主导地位，另一个市场处于从属地位。若主导系数相等，表示各市场同时吸收信息并同时在其价格上反应出来，市场价格能相互替代，不存在主导性市场。 2.2.3. 研究市场价格发现功能——共同因子模型 价格发现功能通过构建向量误差修正模型，考察各个市场在商品真实有效价格形成过程中贡献份额来研究。有两种共有因子度量方法被广泛应用于价格发现功能研究中：Gonzalo与Granger提出的PT (Permanent-Transitory，永久短暂)模型和Hasbrouck提出的IS (Information Shares，信息份额)模型。Yan和Zivot [ 4 ] 指出单独使用其中一种方法不能探究市场动态价格发现功能。这是由于新信息会给有效价格带来有信息含量的冲击(即对永久项的形成产生影响)和无信息含量的冲击(即对短暂项产生影响)。在实际操作中应同时使用两种方法，以解决新信息对有效价格中永久项和短暂项冲击的判断问题。 结合实际情况，三类钢材交易市场的实证估计模型中残差很可能存在较强的相关，不应被忽视，用IS模型来研究钢材市场价格发现功能发挥状况是合理的。另外，考虑到钢材市场内交易主体多，信息量巨大，新信息可能包含大量对钢材有效价格形成的干扰信息，这种情况下用PT模型是比较合适的。由此，本文采用两种共同因子方法，研究钢材市场价格发现功能。两类及三类钢材市场价格发现功能研究设计及建模见方雯等 [ 5 ] [ 6 ] 。
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user: 3. 市场环境、事件窗口设定及数据说明 进入21世纪，中国钢材市场迅猛扩大以及互联网技术快速发展，钢材电子商务交易平台应运而生，出现了电子现货即期交易和远期合约交易模式。钢材电子盘交易和期货交易在报价单位、最小变动价位方面完全相同，在交易单位、每日价格最大波动限制、交易时间、交收日、以及交易、交收手续费方面基本相同，在保证金水平、交易单位、最小交割单位上有显著不同。 本文在钢材电子盘交易尚未被压制的时域内选择4个历史事件：1) 2007年10月1日，大宗商品电子交易市场保证金水平调高至20%；2) 2008年9月16日，雷曼兄弟申请破产保护；3) 2009年3月27日，SHFE推出钢材期货；4) 2010年11月29日，SHFE将螺纹钢和线材期货保证金水平由7%分别提高至12%和10%。 事件窗口包括估计窗、事件窗和事后窗。事件窗长度设定为事件日前5天至事件日后5天，共11天。估计窗和事后窗长度均为120天。事件①估计窗和事后窗各有88个交易日，事件②估计窗和事后窗分别有88和84个交易日，事件③估计窗和事后窗分别有80和84个交易日，事件④估计窗和事后窗分别有83和79交易日。 本文选取研究区间内中国规模最大、最具权威性钢铁电子交易平台之一——上海大宗钢铁电子交易中心(简称SSEC)热卷板当日主力合约，以及SHFE螺纹钢当日主力合约价格生成连续价格序列进行研究。SSEC和SHFE两个市场都在上海，由此选取上海地区钢材现货价格作为现价数据代表。
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user: 4. 研究结果 本文研究步骤分四步：1、判断4个事件的估计窗和事后窗钢材市场对数价格序列平稳性。若有非平稳序列，差分后使其能成为一个平稳序列；2、利用两种协整分析法——Engle和Granger二阶段协整分析法、Johansen协整检验法，判断各事件发生前后，不同钢材市场价格序列间是否存在着长期均衡关系；3、构建GDM模型，研究市场主导性，确定事件发生前后，中国主导性钢材市场有无变化及变化情况；4、构建VECM模型，根据共同因子模型，测算4个事件发生前后，各类钢材市场在形成有效价格中的信息贡献份额。结果整理见表1。
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user: 5. 对结果的讨论 本文将事件研究思路及方法应用到中国钢材交易市场研究背景，探讨4个历史事件下，钢材市场定价效率、主导性及价格发现功能状况。对实证结果(如表1所示)讨论分析如下： 1) 电子交易市场和期货市场均存在着套保、套利空间。在远期交易尚未被压制的时域内，远期价格、 Table 1 Empirical results of price efficiency， price dominance， and price discovery of Chinese steel market 是否协整 市场主导系数 市场对新息的反应能力 信息贡献份额 事件① 估计窗 是(5%) Γ 现 = 0.90 电 > 现 IS 电 = 85.56% IS 现 = 14.44% Γ 电 = 0.10 PT 电 = 68.96% PT 现 = 31.04% 事后窗 是(10%) Γ 现 = 0.76 电 > 现 IS 电 = 98.49% IS 现 = 1.51% Γ 电 = 0.24 PT 电 = 86.11% PT 现 = 13.89% 事件② 估计窗 是(1%) Γ 现 = 0.83 电 > 现 IS 电 = 57.25% IS 现 = 42.75% Γ 电 = 0.17 PT 电 = 42.88% PT 现 = 57.12% 事后窗 是(1%) Γ 现 = 0.88 电 > 现 IS 电 = 75.38% IS 现 = 24.62% Γ 电 = 0.12 PT 电 = 51.16% PT 现 = 48.84% 事件③ 估计窗 是(1%) Γ 现 = 0.69 电 > 现 IS 电 = 43.50% IS 现 = 56.50% Γ 电 = 0.31 PT 电 = 33.78% PT 现 = 66.22% 事后窗 是(5%) Γ 现 = 0.25 现 > 电 > 期 IS 电 = 27.26% IS 现 = 45.41% IS 期 = 27.33% Γ 电 = 0.27 PT 电 = 27.47% PT 现 = 30.36% PT 期 = 42.17% Γ 期 = 0.48 事件④ 估计窗 是(5%) Γ 现 = 0.38 期 > 现 > 电 IS 电 = 28.23% IS 现 = 35.69% IS 期 = 36.08% Γ 电 = 0.46 PT 电 = 43.14% PT 现 = 43.52% PT 期 = 13.34% Γ 期 = 0.16 事后窗 是(5%) Γ 现 = 0.22 现 > 电 > 期 IS 电 = 46.56% IS 现 = 0.27% IS 期 = 53.17% Γ 电 = 0.34 PT 电 = 46.81% PT 现 = 4.33% PT 期 = 48.86% Γ 期 = 0.44 表1. 钢材市场价格协整、主导性、以及市场价格发现功能测算结果 注：(1) “电”表示钢材电子交易市场，“现”表示钢材现货市场，“期”表示钢材期货市场；(2) “()”内的值表示在此显著性水平上存在着协整关系；(3) IS表示由IS模型测算而得信息贡献份额，结果以平均值表示。PT表示由PT模型测算而得信息贡献份额。 期货价格和现货价格之间存在着协整关系，这种价格长期均衡关系说明远期交易与期货交易具有套期保值、套利空间。 2) 全球金融风暴爆发背景下，电子交易市场在价格主导性和价格发现功能上表现较好，远期价格对新息反应能力较快。金融风暴爆发后，钢材电子交易市场交易量一度上升，亦说明钢铁产业链成员对该市场规避波动风险能力的认可。 3) 钢材期货上市对电子交易市场价格发现功能影响较大。电子交易市场价格发现功能在钢材期货引入后显著变弱，主要原因是电子交易市场在交易成本、流动性、交易量等方面与期货市场存在不小差距。从保证金角度上看，期货交易成本远低于电子交易市场。从流动性方面看，期螺流动性比率高于SSEC热卷板。从交易量看，电子交易市场热卷板主力合约成交量低于期螺纹钢主力合约成交量。当钢材期货市场提高保证金水平后一段时期内，电子交易市场价格发现功能重新得以显现，该市场价格占价格发现比例46.56%，接近50%。 4) 对于保证金水平上调这一行为，电子交易市场和期货市场反应不一。电子交易市场保证金提高前，电子交易市场居主导地位，并且该市场在有效价格形成中贡献份额高达85.56%；保证金水平提高后，电子交易市场对新息反应能力略有下降，但仍具主导性。其价格发现功能有所增强。这表明电子交易市场上调保证金水平这一行为，对电子交易市场价格回归基本面有较大帮助。 相比之下，钢材期货市场对保证金水平上调这一事件反应更强烈。其市场主导系数和价格发现功能状况发生的变化要显著大于电子交易市场相应变化。期货市场保证金水平提高前，期货价格具有引领现货、远期价格走势作用，而在保证金水平提高后，反而是追随另外两个市场价格。这表明市场对新息反应能力受到市场流动性影响。当期货市场流动性较高时，它能比其它市场更迅速地反映市场信息。保证金的提高，一定程度降低期货市场高杠杆优势，市场流动性降低，期货价格市场不能较快地吸收新息并调整至长期均衡状态，因此对其它市场价格指导作用也就不复存在。 在价格发现功能方面，经过提高保证金这一手段的调节，期货市场价格发现功能较之前有所增强，在钢材有效价格形成中贡献份额由36.08%提高至53.17%。显示出保证金水平提高对于钢材期货市场价格回归基本面有较大帮助，一定程度抑制钢材期货市场过度投机行为，引导市场平稳运行。 5) 市场主导性与市场价格发现功能是两个不同概念，其经济含义不同。常有研究文章将二者混为一谈，认为居主导地位的市场，其价格发现功能也较强。其实不然，本文研究结果显示出二者可能并不一致，它们不是相同的概念。能对密切相关市场同期价格起到引领作用的市场，其价格发现功能可能不是最强的市场。价格“领先–滞后”关系上的结果及相关结论不能代替价格发现功能的研究结论。 基于实证结果，本文提炼出两点对策建议，旨在为中国钢材交易市场的发展实践提供辅助参考：一是，相关部门应重视钢材电子交易市场的远期价格信号作用，在严格管控市场的同时，充分利用该市场的信息优势和定价优势；二是，钢材产业链成员可利用远期价格指导即期交易、套期保值、套利和资产组合等交易与风险管理活动。
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user: 摘 要 本文根据中国科学院可持续发展研究组的中国可持续发展能力评估指标体系和云南省“十三五”时期经济社会发展指标体系，并结合云南省社会经济发展现状，构建了云南省社会经济可持续发展竞争力评价指标体系，采用主成分分析法对云南省2005~2014年的社会经济可持续发展指标体系进行综合评价分析，并在此基础上得到相应的结论。 关键词 :云南省社会经济可持续发展竞争力，指标体系，主成分分析 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 客观科学地描述地区社会经济可持续发展现状是制定新的发展战略的基础和前提。多年来，云南省一直处于发展不平衡、经济落后、经济竞争力较弱的局势 [ 1 ] 。在新的发展形势下，云南省和国家从不同的角度对云南省的社会经济发展提出了新的定位，其目的就是为了改善它的发展局势，使其成为一个兼具可持续发展和竞争力更强的经济大省。有效结合社会经济可持续发展和提升竞争力的要求，建立一套符合云南省实际情况和现实战略定位的社会经济可持续发展竞争力指标体系，对云南省社会经济可持续发展竞争力变化趋势的评价和动态监测具有重要意义 [ 2 ] ，对云南省制定相关策略也有重要的参考意义。 目前关于区域经济可持续发展竞争力的研究较少，大部分只是集中在区域可持续发展和区域社会经济竞争力方面的研究 [ 3 ] ，而关于区域社会经济可持续发展竞争力方面的研究基本空白。崔梦婷(2007)构建了我国东西部可持续发展综合竞争力评价指标，从经济总量、人口特征、居民生活水平、社会保障制度、环境资源特征和政策因素6个方面结合构建原则，选取了16个指标，并利用因子分析法对31个地区进行比较 [ 4 ] 。冉光和、鲁钊阳、冉曦(2010)从经济子系统、社会子系统和资源子系统的角度，建立了包含40个基层指标的民族地区可持续发展竞争力的评价指标体系，利用灰色关联分析的方法分析了民族地区可持续发展竞争力提升的制约因素，并给出了提升民族地区可持续发展竞争力的相关建议 [ 5 ] 。这两篇关于社会经济可持续发展竞争力指标体系的构建的文献，仅仅只考虑了社会经济可持续发展竞争力的某几个方面，没有更为全面地构建社会经济可持续发展竞争力指标体系。 对社会经济可持续发展竞争力的评价采用的是多目标、多因素的综合评价方法，根据对各指标的相对重要性加以评价的定量评价方式，主要分为主观评价法和客观评价法 [ 6 ] 。主观评价方法主要依靠评价者的经验进行人为判断，客观的方法主要依靠的是原始数据对评价结果的相应影响，并借助数学工具得到评价结果。本文主要采用的是客观评价方法中的主成分分析，对云南省社会经济可持续发展竞争力2005~2014年的指标数据进行综合评价分析。
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user: 2. 云南省社会经济可持续发展竞争力指标体系 中国科学院可持续发展战略组对可持续发展能力指标体系有多年成熟的研究经历，他们从系统学的角度提出了中国可持续发展能力评估指标体系；云南省“十三五”规划对云南省的社会经济竞争力方面提出了新的要求，并给出了云南省“十三五”时期经济社会发展主要指标。在构建云南省社会经济可持续发展竞争力指标体系，本文的可持续发展指标主要借鉴国内已有的、较为权威的中国科学院可持续发展研究组于2015年的《中国可持续发展战略报告》中提出的中国可持续发展能力指标 [ 7 ] ，而对于竞争力方面的指标体系则参考了《云南省“十三五”规划纲要》的经济社会发展主要指标，以及近年来关于社会经济可持续发展竞争力的研究成果，结合这两方面的指标，并基于对云南省社会经济发展现状的深入分析，科学地构建符合云南省实际的社会经济可持续发展竞争力指标体系(如表1所示)。根据构建指标体系的原则，云南省社会经济可持续发展竞争力指标体系纳入了138个要素(基层指标)、53个变量、19个状态和5大系统：生存支持系统、发展支持系统、环境支持系统、社会支持系统和智力支持系统。
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user: 4. 结论 根据图1及表8所示： 1) 云南省社会经济可持续发展竞争力呈现出平稳上升的趋势。 2) 其中生存、发展、环境和智力支持系统都呈现一个上升的趋势，而社会支持系统在2005~2011年呈现的是一个上升的过程，而在2011年之后却出现了较大幅度的下滑。 3) 生存支持系统得分呈现一个徘徊的波动上升过程。在2009~2011年有所回落，这主要是由于2008年的雪灾等一系列自然灾害和2010~2011年的云南省大干旱导致其水资源量的减少和农田成灾率的增加 Table 8 Evaluation results of principal component analysi 年份 生存支持系统 发展支持系统 环境支持系统 社会支持系统 智力支持系统 可持续发展竞争力 2005年 −0.583 −0.900 −0.806 −0.914 −0.651 −0.771 2006年 −1.131 −0.693 −0.748 0.297 −0.455 −0.546 2007年 0.298 −0.601 −0.753 −0.807 −0.402 −0.453 2008年 0.565 −0.449 −0.457 −0.675 −0.328 −0.269 2009年 −0.258 −0.009 −0.088 −0.955 0.163 −0.229 2010年 −0.046 0.043 0.383 −0.125 0.268 0.105 2011年 −0.306 0.314 0.474 0.395 0.116 0.199 2012年 0.210 0.461 0.500 0.877 0.337 0.477 2013年 0.532 0.821 0.636 1.066 0.592 0.730 2014年 0.719 1.014 0.729 0.959 0.731 0.830 表8. 主成分分析的评价结果 图1. 云南省社会经济可持续发展竞争力变化趋势 所引起的。 4) 发展支持系统总体呈现一个较为强劲的上升趋势。这反映了云南在政府的一系列政策下，云南的经济快速平稳地增长，社会各项基础设施也充分地完善。在2009~2010年经济增长速度降低，这主要是由于2009年的次贷危机给云南省的经济带来一定的影响。但从2012年之后发展支持系统的上升速度较快，这也说明了“西部大开发”、“一带一路”等国家战略给云南带来了较大的影响，使其得到飞跃性的发展。 5) 环境支持系统呈现一个强劲的增长态势。其中2005年的省雪灾和干旱等一系列的自然灾害，使得在2005年云南省的环境支持系统有所影响，但总体呈现一个上升的趋势，这充分反映了“十一五”期间，云南省节能减排工作取得实质性的进展，有效地缓解和遏制了云南经济快速发展中所带来的生态环境冲击。 6) 社会支持系统呈现一个徘徊波动的上升过程。这说明人口的发展水平和居民的生活质量逐年得到提升，政府对基础设施的投入也逐渐增加。 7) 智力支持系统整体呈现强劲的增长趋势。这说明政府对云南省科研经费的增加和“两免一补”等政策的实施，使得云南省在教育、科技创新和政府管理方面取得较大的进步。 8) 从2014年各大支持系统的得分情况来说，环境和生存支持系统的得分比其他支持系统的得分都低。在未来的发展进程中，云南省不仅要保其持平稳快速地发展经济，提升人们的生活质量，同时，还要提高对自然环境的保护意识，这样才能更有效地提升云南省社会经济可持续发展竞争力。
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user: 摘 要 传统机器学习算法的预测精度往往依赖于具体的问题，集成学习通过综合若干基分类器的预测结果，实现了分类效果的显著提升。对集成学习的思想进行了简单地介绍，阐述了Stacking集成相对于传统经典集成算法的优势。并基于Stacking集成框架，利用UCI的信用评估数据集，构建两层分类器学习模型对个人信用进行评估。实证分析的结果表明，相对于单一的机器学习方法，以及对这些单一机器学习方法的结果进行简单的平均集成，两层分类器的Stacking集成学习有着更好的预测效果。 关键词 :集成学习，Stacking，信用评估 Copyright © 2017 by author 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 随着我国经济进入稳步增长的新常态模式，国内金融信贷行业迅速发展，许多金融信贷服务逐步下沉到社会大众。而且受2008年次贷危机的影响，传统的企业金融业务增长乏力，大量金融机构开始愈加重视个人信贷业务，加上互联网金融的异军突起，个人的信用消费也变得越来越普遍，与之相辅相成的是对个人信用评估的迫切需求。 个人信用评估是基于个人的基本信息和历史信用数据，通过机器学习、数据挖掘等技术建立信用评分模型，对个人的信用进行量化评估。在个人信用评估研究领域，各种统计学方法和机器学习方法被大量运用 [ 1 ] [ 2 ] 。I-Cheng Yeh和Che-hui Lien对K近邻、Logistic回归，线性判别分析，朴素贝叶斯，人工神经网络，决策树这六种模型在信用卡违约概率预测问题上进行了比较，结果表明人工神经网络的预测准确度最高 [ 3 ] 。姜明辉等人针对单一模型在信用评估问题上存在的不足，将RBF神经网络和Logistic回归的预测结果进行加权组合，结果表明组合模型更加稳健且有着更高的预测精度 [ 4 ] 。叶晓枫和鲁亚会在随机森林特征选择算法的基础上构建朴素贝叶斯信用评估模型，发现两种算法组合后的模型有效提高了朴素贝叶斯模型的分类精度 [ 5 ] 。Paolo的研究表明，结合马尔可夫链蒙特卡罗计算方法的贝叶斯模型，能够成功应用在基于高维度复杂数据集的信用评分问题上 [ 6 ] 。Lee等人将反向传播神经网络与判别分析相结合，发现这种混合方法的收敛速度远快于传统的神经网络模型，而且信用评分的准确度要优于判别分析和Logistic回归 [ 7 ] 。Baesens等人基于八个真实的信用评分数据集进行实证分析，发现最小二乘支持向量机和神经网络分类器预测性能非常优异，但是一些简单的分类器例如Logistic回归和线性判别分析同样表现良好 [ 8 ] [ 9 ] 。Farquad等人提出一种联合PCA和SVM的信用评分模型，结果表明PCA-SVM混合模型的预测精度要高于单独的SVM模型 [ 10 ] 。David West等人在多重感知机神经网络的基础上，利用CV(交叉验证)，Bagging和Boosting三种集成策略建立集成分类器，发现集成神经网络在降低泛化误差方面要显著优于最好的单一预测模型，但是三种不同集成策略的性能却没有明显的差别 [ 11 ] 。 本文基于Stacking集成算法的框架，构建了两层集成学习器，初级学习器采用四个预测精度较高的非参数机器学习算法，这些非参数方法对数据的分布不做假设，能够很好地捕捉大样本、高维度数据中的复杂非线性关系。次级学习器采用传统的统计学方法Logistic回归，Logistic回归虽然分类精度低于一些非参数智能算法，但是简单易操作且有着很好的稳定性性，能够有效降低集成模型过拟合的风险。
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user: 2. 集成模型 集成学习通过对若干弱学习器进行适当的组合来得到预测性能较强的学习器。图1展现了集成学习 图1. 集成学习结构 的一般结构，每个基学习器由特定的学习算法从数据中产生，然后经过适当的组合策略来得到最终的预测模型。 集成学习预测效果的好坏主要取决于两个方面：一个是基分类器的预测精度，显然基分类器的分类准确率越高，集成学习的效果也会越好；另一个比较重要的方面就是基分类器的多样性，所谓多样性就是希望所有的基学习器相互之间能够有一定的差异。如果所有基学习器都产生了相同的预测结果，集成模型的预测效果也不会改善，反而会增加建模的复杂性。所以我们希望不同的基学习器能够“好而不同” [ 12 ] ，从而实现不同基学习器之间的强强联合和优势互补。 Bagging和Boosting是最具代表性的两种集成学习算法。Bagging通过对给定的训练集进行等概率、有放回的抽样来得到若干训练集，然后用这些不同的训练集来训练出一系列基分类器。Boosting在进行基分类器的构建时，会对之前预测错误的样本增加抽样权重，从而每一轮训练都是基于不同分布的数据样本，并在最后集成时会考虑每个基学习器的预测效果，进行加权平均。 Bagging和Boosting一般都是基于单一的机器学习算法，比如决策树模型。而Stacking则是通过组合多种机器学习算法来提升分类器的泛化性能。它先从原始训练集中训练出初级学习器，然后以初级学习器的预测结果作为特征来训练一个次级模型，比如最简单的次级模型就是对多个初级基学习器的结果进行简单投票。Stacking依靠不同学习算法的差异来保证基学习器的多样性，而且通过次级学习器以最佳的方式来整合不同基学习器的预测结果，相对Bagging和Boosting，Stacking往往预测精度更高，而且过拟合的风险会更低 [ 13 ] 。 本文构建的个人信用评估模型的示意图如图2所示。 我们先对原始数据采取一些预处理措施和特征降维，然后将数据划分成训练集和测试集两部分，分别进行模型的训练和结果的预测。为了便于比较Stacking和Bagging、Boosting的预测效果，我们将Bagging的代表性算法RF (随机森林)和Boosting的代表性算法GBDT (梯度提升树)作为初级学习器的组成部分，另外两个初级的基学习器是经典的机器学习分类算法SVM (支持向量机)和ANN (人工神经网络)，次级学习器采用稳定性较高的Logistic回归算法。
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user: 3. 实证分析 本文采用来自UCI的台湾地区信用卡客户违约记录数据，包含30，000条样本，24个变量，具体的变量描述如表1所示，响应变量为Y，表示客户是否违约，其余23个变量都是解释变量，其中包含9个离散变量，14个连续变量。 3.1. 数据预处理和降维 我们对客户的年龄变量采取离散化处理，将客户年龄划分成5个区间：25岁以下，25~35岁，35~45 图2. 信用评估模型结构 Table 1 Description of variable 变量名称 变量含义 Y 是否违约：1=违约，0=未违约 X 1 银行给予客户的信用额度(包括个人信用额度和客户的家庭信用额度) X 2 客户的性别：1=男性，2=女性 X 3 客户的教育水平：1=研究生及以上，2=大学，3=高中，4=其它 X 4 客户的婚姻状况：1=已婚，2=未婚，3=其它 X 5 客户的年龄 X 6 − X 11 这6个变量依次表示客户从2005年4月到9月每月的还款情况：−1=及时还款，1=还款延迟一个月，2=还款延迟两个月，∙∙∙，9=还款延迟九个月及以上 X 12 − X 17 这6个变量依次表示客户从2005年4月到9月每月的信用卡消费金额 X 18 − X 23 这6个变量依次表示客户从2005年4月到9月每月的支付金额 表1. 变量描述 岁，45~60岁，60岁以上。变量离散化后对异常数据有更强的鲁棒性，并且能够提升学习算法的训练效率。另外我们对数据采用如下公式所示的标准化处理： X ∗ = ( X − X ¯ ) 3 σ (1) 其中 X ¯ 表示变量的均值， σ 表示变量的标准差。根据正态分布的3 σ 原理，标准化后大概有99.7%的变量值被压缩到−1和1之间，对于落在区间[−1，1]之外的值均设为−1和1，这样处理既能保证变量的取值全都落在一个相同且较小的范围内，消除不同变量量纲和数值的差异，又能降低一些极端值对建模带来的负面影响。 图3是13个连续型解释变量的相关系数图，图中数字颜色的深浅反映出相关系数绝对值的大小，从图3可以明显看出 X 12 − X 17 这6个解释变量呈现出非常强的正相关性，存在较多重叠和冗余的信息。 为了剔除这几个变量中存在的大量冗余信息，降低建模的复杂度，我们采用主成分分析方法对这几个解释变量进行降维处理。主成分分析通过对协方差矩阵做奇异值分解，将大量相关性很高的变量转化成几个相互独立、且能解释大部分原始数据信息的主成分。主成分分析的结果如表2所示，从表中可以看到第一主成分就贡献了原始数据90%的信息，因此我们用第一主成分代替 X 12 − X 17 这六个解释变量。 图3. 相关系数 Table 2 Results of principal component analysi 主成分 1 2 3 4 5 6 特征值 5.433 0.306 0.112 0.067 0.042 0.040 贡献率% 90.550 5.099 1.861 1.119 0.693 0.678 累积贡献率% 90.550 95.649 97.510 98.629 99.322 100 表2. 主成分分析结果 3.2. 预测分析和结果比较 我们利用分层随机抽样按照3:1的比例将原始数据划分成训练集和测试集两部分，训练集包含22，500个样本，测试集包含7500个样本。模型的建立主要利用R软件中的caret包来完成。对于所有的基学习器，均采用10折交叉验证的网格搜索法来确定重要超参数的取值。选择分类正确率和AUC值作为模型的评价指标。分类正确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，反映了模型的整体分类精度。AUC值代表模型ROC曲线下的面积，常被用来判断一个二值分类器的优劣，是对正例分类精度和反例分类精度的综合度量，AUC取值在0.5到1之间，越接近1表示分类器的效果越好 [ 14 ] 。所有模型的预测结果如表3所示。 Table 3 Prediction results of different model 模型 分类正确率 AUC值 训练集 测试集 训练集 测试集 SVM (支持向量机) 81.84% 81.76% 0.7830 0.7303 RF (随机森林) 99.32% 82.12% 0.9995 0.7741 ANN (人工神经网络) 83.31% 80.85% 0.8152 0.7583 GBDT (梯度提升树) 83.22% 82.29% 0.8191 0.7885 简单投票法 91.20% 82.24% 0.9616 0.7873 Stacking集成模型 94.66% 85.31% 0.9711 0.7901 表3. 不同模型预测结果 在表3的6个模型当中，前4个模型是我们建立集成模型所采用的四个单一初级分类器，第5个模型简单投票法采用“软投票”策略，即对所有初级分类器的输出概率求算术平均，然后选择合适的阈值进行结果预测。最后一个模型就是我们基于Stacking构建的两层集成模型，在这个模型当中，同样是利用初级学习器的输出概率来训练次级学习器，相比于初级分类器产生的二值分类结果，概率结果包含了更多基分类器在数据里发现的模式和信息。 由表3可知在训练集上RF的分类正确率最高，几乎达到了百分之百，简单投票法和Stacking集成模型的分类正确率也都超过了90%，另外三个模型的分类正确率都低于85%。在更能反映模型泛化能力的测试集上，Stacking集成模型的分类正确率最高，达到了85.31%，比最好的单一分类器GBDT高了3.02%，而在训练集上表现非常好的RF的分类正确率只有82.12%，这说明RF存在着一定程度的过拟合。简单投票法在训练集和预测集上的分类正确率分别达到了91.20%和82.24%，要高于四个单一模型86.92%和81.76%的平均分类正确率，这说明简单的集成也能在一定程度上提升分类效果，但简单投票法在训练集和测试集的分类正确率都要显著低于Stacking集成模型，表明通过训练第二层的Logistic分类器能够产生对初级学习器更好的组合方式。AUC值的结果同样体现了Stacking集成模型有着最优的泛化性能。
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user: 4. 结束语 近年来，随着我国经济的快速发展，消费信贷业务也增长迅速，住房按揭、助学贷款、信用卡等各种个人信贷业务的规模不断增长。但是相对于西方发达国家，我国个人征信系统的建设并不完善，大量人群的信用数据严重缺失，很多金融机构开始广泛采集用户的基本资料、信贷记录、信用卡使用情况等各种信息来构建自身的数据仓库。但是这些数据往往存在着样本量大、维度高、多元化、冗余化等特点，这也对传统机器学习模型的处理能力提出了挑战。集成学习的出现很好地解决了这一问题，其通过产生若干基学习器然后进行组合，对原始数据的信息进行了最大化利用，获得了比单一学习器更加优越的泛化性能。 本文利用Stacking集成框架，构建了两层分类器的个人信用评估模型，第一层模型采用分类精度较高的机器学习算法，第二层模型采用稳健性较好的Logistic回归方法，实现了预测精度和模型稳健性的统一。在UCI信用数据集上的实证分析结果表明，Stacking集成模型的分类精度要优于单一的机器学习模型，包括基于Bagging和Boosting构建的单一模型，同时该模型的效果也要优于仅仅对多个单一模型进行简单投票表决的方法，这为金融机构建立个人信用评估系统提供了一种新的思路和方法，也为构建多层Stacking集成的个人信用评估模型提供了参考和借鉴。
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user: 摘 要 利用物理曝气和植物生态修复技术对秦皇岛市北戴河湿地公园的一个小型湖进行了修复治理。研究结果表明，经过150 d的联合修复，该湖水中的COD、氨氮浓度及浊度都有了大幅度的下降。其中COD降至23.00 mg/L以下，去除率达到50%以上；氨氮降至0.70 mg/L以下，去除率达67.50%；总磷降低至0.50 mg/L以下，去除率达到68.10%以上；浊度降至11.85 ntu，下降幅度达42.45%。 关键词 :植物修复，富营养化，湖水，曝气净化 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 湖泊富营养化已成为全球性的水环境问题，引起了国内外广泛关注。随着人类对环境资源的开发利用活动日益增加，大量含氮、磷等营养物质的污水排入湖泊、水库和河流，超出了这些水体的环境容量；为了提高农作物产量，农田施用的化肥和牲畜粪便逐年增加，经雨水冲刷和渗透，进入水体的营养物质不断增多。这些人为因素的影响使湖泊及水库水体的污染及富营养化问题日益严重。曝气技术是能在较短的时间内提高水体的溶解氧水平，增强水体的净化能力，对解决突发性的水质恶化、消除水体黑臭有明显效果。但该技术只能对水体的局部供氧，很难满足整个水体的好氧环境，只能作为污染水体处理的辅助手段。近年来，国内外研究了多种水生植物对氮磷营养物质的去除效果，结果表明：挺水植物、沉水植物、浮水植物都能有效吸收水体中的氮、磷，降低水体的富营养化水平，尤其对去除氨氮有显著效果 [ 1 ] [ 2 ] 。本研究采用曝气–植物联合修复法，利用曝气机和栽种多种水植物的生态浮岛布置到富营养化的水体中，通过经济有效的人工手段，修复湖体及周围环境，使其对污染物质具有强净化能力，且有利于恢复水体生态功能，水生植物分解转化水体中的有机污染物及吸收营养物质，达到抑制藻类过量繁生，改善底泥性状，达到净化水体的目的。
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user: 2. 实验材料 2.1. 实验对象 实验对象为秦皇岛市北戴河区海滨大道以西，新河路以北森林湿地公园区域内，主要为湿地内新河东岸临近湿地中的两个湖中的一个，森林湿地上游从野生动物园流入的湿地水量补给小河，新河西岸自湿地外农田流入流经花甸、杨槐林并最终汇入新河的小薄荷寨支流。小湖相对较封闭独立，面积约为1004 m 2 ，自然土底质，原为养虾池，现湖内育有草鱼等多种鱼类，景观水体浑浊，透明度不高，夏季富营养化严重，水体泛红，有很大的腥臭味。湿地上游小河平均宽约5米，自新河桥到分岔处长约300 m，水质较差，水体浑浊，部分死角区水体油腻呈灰黑色，局部水面藻类堆积，水体富营养化严重，水质情况见表1，天然湖的平面图和曝气设备即生态浮岛具体位置见图1。 2.2. 实验材料 2.2.1. 植物来源 在查阅了大量资料并且深入实地调查和比较，本着因地制宜的原则，确定采用的实验植物为高等水生植物，例如：千屈菜、黄色鸢尾、芦苇、美人蕉、黑麦草、荷花等。并把挺水植物栽种于浮岛上，浮水植物栽种于曝气机旁。浮岛选取的栽种植物为黄色鸢尾、美人蕉、千屈叶、黑麦草，曝气机旁栽种的 Table 1 Initial index of the experiment wate 项目名称 NH 3 -N/(mg/L) COD/(mg/L) TP/(mg/L) 浊度/ntu 中间浮岛群 1.95 48.30 0.58 23.00 曝气机中间 2.04 43.11 0.48 18.40 表1. 实验水体初始指标 图1. 天然湖的平面图及曝气设备和生态浮岛的具体位置 植物为荷花。荷花于夏末时节栽种。 2.2.2. 实验设备 实验过程所使用的两台曝气机和生态浮岛均为上海欧保环境科技有限公司生产出品，其设备信息如表2。 2.3. 实验方法 为了全面客观的反映湖水水质变化情况，在小湖中共选取两个点位，实验前期选取了两个采样点进行监测，一是两个曝气机之间，二是生态浮岛群；后期在距离浮水喷泉式曝气机3米处栽种荷花后，观察浮水植物和曝气作用对湖水营养物质的共同影响。 2.4. 测试方法 化学需氧量(COD Cr )：重铬酸钾法；氨氮(NH 3 -N)：纳氏试剂分光光度法；总磷(TP)：钼酸铵分光光度法；浊度：浊度仪法。