DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 自闭症谱系障碍(ASD)儿童的卡通面孔情绪加工 ASD如何对卡通情绪面孔进行加工亦是研究者十分感兴趣的主题。从TD儿童对卡通情绪面孔加工相关研究来看，卡通面孔对于儿童而言似乎是一种特殊的刺激，卡通面孔的表征可能更符合幼儿的认知发展水平，所以其卡通面孔认知能力强于真人面孔(Rosset et al.， 2011)。那么，对于具有情绪面孔加工困难的ASD儿童而言其卡通情绪面孔加工如何呢？ 3.1. 行为学研究 Silva， Da Fonseca， Esteves， & Deruelle (2015)通过考察ASD个体在面对不同情绪类型(积极情绪\消极情绪\中性情绪)、不同材料类型(真实\卡通)的场景时的社会动机(social motivation)，发现ASD个体面对积极的真实场景时其拒绝速度更快，面对积极的卡通场景时其接纳速度更快，这说明卡通对于ASD个体而言存在其特殊性。 许多研究发现对于卡通面孔，ASD具有更好的面孔情绪加工能力。Rosset et al. (2008)发现ASD儿童对在加工真人情绪面孔时不存在面孔倒置效应，在加工卡通情绪面孔时则存在面孔倒置效应，而对于TD儿童而言，其加工真人情绪面孔时存在倒置效应。这一现象在ASD青少年上也得到了证实(Rosset et al.， 2010)。这说明ASD儿童对卡通情绪面孔的加工不同于对真人情绪面孔的加工。有研究表明，ASD儿童对卡通情绪面孔加工的时候和TD儿童一样存在生气情绪加工优势(an angry superiority effect)，即在一系列卡通情绪面孔中识别愤怒情绪面孔快于开心情绪面孔，且二者的情绪识别能力相当(Rosset et al.， 2011)。也就是说，ASD儿童采用不同方式加工卡通情绪面孔，且对其具备较好的情绪识别能力。 这不仅是对于静态的卡通面孔，ASD儿童对于动态的卡通面孔情绪亦可以准确识别，甚至比TD儿童的识别更佳。Miyahara， Bray， Tsujii， Fujita， & Sugiyama (2007)将卡通或真人录像作为刺激材料，发现AS儿童与TD儿童对开心和厌恶的情绪面孔识别能力相当。以上行为研究结果均提示，ASD儿童对于真人与卡通情绪面孔加工或存在差异。 3.2. 眼动研究 通过文献检索，发现虽有研究者对于ASD个体卡通情绪面孔加工进行眼动研究，但将类人的卡通纯面孔(无整个身体或场景信息)作为刺激材料的研究并不多，即许多研究均涉及卡通场景或非人卡通形象等。Chawarska， Macari， & Shic (2012)通过比较ASD学步儿(toddler)对图片中真人与卡通面孔(玩具)的注视，发现ASD比TD对真人面孔的注视时长更短，注视次数更少。Campbell， Shic， Macari， & Chawarska (2014)使用同样的刺激材料发现了相似的结果，且发现这样的眼动模式受个体的智力水平影响，当ASD学步儿拥有较高智力水平时，其眼动模式与TD类似。还有研究者使用卡通动画中的场景考察ASD儿童的社会定向能力，结果发现，在该卡通情境中，ASD儿童比TD儿童的首注视时间更长，注视时间更短，注视次数更少等，说明ASD儿童对卡通场景的加工依旧存在困难，其社交定向能力较差(林云强&曹漱芹，2013)。少量研究将卡通面孔作为刺激材料探究ASD的面孔加工能力。如McPartland， Webb， Keehn， & Dawson (2011)采用多种不同刺激材料考察ASD青少年对面孔刺激材料的视觉注意模式(Patterns of visual attention)，结果发现ASD对于真人面孔的注视时长长于高抽象度卡通面孔或其他物体。以上研究说明，可能ASD儿童对真人面孔的眼动模式与卡通不同。 而一些研究则指出，ASD真人和卡通的面孔加工的眼动模式并无差异，如van der Geest et al. (2002)使用包含面孔的卡通图像发现ASD儿童对图像的注视模式(包括注视时间和注视点)与TD相类似；Sedeyn (2017)发现ASD儿童对于卡通面孔和真人面孔的视觉注意模式一致，只有当真人面孔是复杂情绪时才会改变其加工策略。 3.3. 小结 过往关于ASD儿童如何加工卡通情绪面孔的相关结果相对统一，主要表现为ASD儿童对卡通面孔有偏好，采用不同于真人面孔的加工方式进行卡通面孔加工，其卡通面孔情绪识别能力与TD儿童无异。具体而言，ASD儿童对卡通面孔的注意觉察和维持更优，且可能采用整体加工的方式加工卡通面孔，这使其卡通面孔的情绪识别正确率更高，反应时更短。此外，通过检索文献，笔者发现关于ASD儿童卡通情绪面孔加工的ERP研究极其少，还有待进一步的补充。 对比ASD儿童对不同类型(真人/卡通)面孔的相关研究结果，发现其对真人和卡通情绪面孔加工存在差异。ASD儿童采用整体加工的方式加工卡通面孔，而采用部分加工的方式加工真人面孔，进而表现出对卡通面孔出现了“面孔倒置效应”，而对真人面孔则无此现象。研究者还发现ASD儿童对卡通面孔具有偏好，对其注意的觉察速度快于真人面孔，注意的维持时间长于真人面孔。总的来说，ASD儿童对卡通面孔情绪加工优于真人面孔，表现出与TD儿童相当的面孔情绪识别能力。 对于TD儿童而言，Chen， Rssell， Nakayama， & Livingstone (2010)研究发现个体对卡通面孔的适应可以迁移到真人面孔上，说明其真人面孔与卡通面孔的加工机制相同。但对于ASD儿童而言，其真人和卡通面孔加工机制存在差异。有学者认为这可能是由于卡通面孔的社会性更低，所以ASD儿童并不回避此类面孔，也有学者提出这可能是卡通面孔结构更简化易于被儿童所加工。
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user: 4. 小结与展望 综合以上研究结果，可以发现：首先，许多研究表明ASD个体对真人情绪面孔加工存在一定困难，主要表现为对面孔情绪判断的正确率更低，反应时更长，注视兴趣较小(注视时长短、注视次数少等)，眼动模式表现出眼睛注视较少，嘴巴注视较多，ERP成分的潜伏期延长，波幅下降等；其次，ASD个体对于卡通情绪面孔加工表现出与真人面孔不同的机制，如ASD个体对卡通情绪面孔存在面孔倒置效应，行为与眼动模式表现与TD类似；但是，对于ASD儿童如何加工真人与卡通情绪面孔相关研究仍存在一些不足，亟待完善。 4.1. 实验程序标准化 Uljarevic & Hamilton (2013)通过元分析发现ASD个体的面孔情绪识别困难，但是研究结果存在异质性，认为可能是受被试类型、任务类型以及因变量指标等的影响。有研究者在综述中提及研究结果的不统一受被试年龄、实验材料、实验设计等的影响(Harms et al.， 2010)。为了进一步确认ASD儿童的面孔情绪识别能力，得到较为统一的结论，不同研究需要对实验程序标准化(如刺激材料的选择、被试的选取标准等)，从而减小研究结果的异质性。 实验过程中刺激材料的特征(如刺激材料的呈现方式、识别的难易程度、摆放位置、熟悉度等)对实验结果有着重大影响，对研究者使用标准化材料提出要求(樊越波等，2015)。Asberg Johnels et al. (2017)研究发现对于不同情绪的面孔，ASD个体有着不同视觉搜索模式，如ASD成人在对中性面孔注视中，对眼睛的注视时长显著短于对照组，而对开心面孔注视中，二者没有显著差异，但是发现被试在注视开心面孔时会更多的关注嘴。王磊&冯建新(2017)回顾国内外面孔呈现特征对ASD个体面孔识别影响的相关研究，总结得面孔情绪强度、面孔有无遮蔽、面孔的熟悉度和面孔呈现方式等4个影响因素，发现面孔情绪强度和面孔呈现方式对其面孔情绪识别的影响还没有统一结论；面孔的熟悉度会影响其面孔识别的反应时，但对正确率的影响较小。 除刺激材料的标准化外，被试特征(如年龄、性别、言语智商等)亦会影响研究结果。Guillon et al. (2014)发现ASD个体更多关注面孔的嘴部信息，更少关注眼睛信息的结论缺乏跨年龄的一致性。Garman et al. (2016)发现随着年龄的增大，ASD青少年的情绪识别能力有所提高。Batty et al. (2011)发现ASD儿童与生理年龄相匹配的TD儿童在内隐情绪面孔识别任务中P1和N170的潜伏期更长，P1的振幅更大，但是当与言语智商相匹配的TD儿童比较时就仅有振幅的差异，说明言语智商对于面孔情绪识别有影响。 4.2. 多手段、多维度研究 行为学上的一些指标(如正确率、反应时、注视次数、注视时长、视觉轨迹)等可以揭示ASD儿童的面孔情绪识别特征及其行为表现可能的原因，但是为了更全面、更具体地发现其特征及异常原因，研究者需要结合认知神经科学的技术，利用多手段进行研究，如采用事件相关电位，脑成像技术等等(李帅霞，李萍，王伟，何蔚祺，&罗文波，2017)。认知神经科学的技术(如脑成像等)通过严格的控制和细致的分析，可以帮助厘清ASD个体是是否以及如何使用了代偿机制来弥补面孔情绪识别。这对于其面孔情绪加工的干预手段、干预时间的确定等等有着巨大的帮助，更有助于其提升面孔情绪加工能力，从而提升其社会性沟通与社会交往水平(Harms et al.， 2010)。 不仅如此，未来的研究应该在横向研究的基础上，增加纵向研究，揭示ASD个体面孔情绪识别的发展轨迹(Guillon et al.， 2014)。回顾以往研究发现许多研究者考察ASD个体面孔情绪识别能力的实验均是短时间内让被试完成相关任务，缺乏了纵向研究，难以揭示其发展轨迹。尽管有些研究同时招募ASD儿童与成人进行研究对比，但是ASD个体之间异质性却难以被消除，因此增加纵向研究方能帮助研究者更深刻、全面地了解其面孔情绪加工能力的发展。 结合不同的技术，综合横向研究与纵向研究，多角度、多维度研究对了解ASD儿童的面孔情绪识别的行为表现与脑机制是至关重要的，也能为其干预手段提供有效意见。 4.3. 补充自闭症谱系障碍儿童的卡通面孔情绪加工相关研究 了解ASD个体面孔情绪识别能力的行为表现和脑机制最终是为了给其干预提供有效意见。对于社会性交往和社会沟通有困难，难以识别他人情绪的ASD个体而言，面孔情绪识别能力的提升可以帮助他们更好地了解他人情绪与意图，为良好的社会交往和沟通提供平台。Silver & Oakes (2001)比较两组AS青少年在干预前和干预后的面孔情绪识别能力，结果发现采用电脑程序练习的干预方式有效。Grelotti et al. (2005)采用fMRI技术考察一位喜欢数码暴龙的ASD儿童(DD)加工不同类型面孔时的脑部活动，结果发现DD对数码暴龙的识别快于熟悉面孔和物体的识别，且当DD加工数码暴龙的面孔时其梭状回与杏仁核被激活。这提示干预者可以使用ASD儿童喜爱的卡通形象进行面孔情绪识别干预，然后促进其对卡通面孔情绪识别迁移至对真人面孔的情绪识别。 但目前研究者对ASD儿童如何加工卡通情绪面孔尚不清楚，且鲜少有研究涉及ASD个体的卡通面孔情绪识别。对于ASD个体而言，卡通面孔相比于真人面孔或许由于没有社交信息而得到更多的关注与偏好。而研究者应该合理利用此特点，深入了解ASD个体对卡通面孔情绪识别的脑机制，了解卡通面孔与真人面孔对其而言不同的意义从而帮助他们提升真人面孔情绪识别能力，进而帮助他们提升社会性交往与社会沟通的水平。
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user: 摘 要 反讽以表面赞美的话语来表达消极的情绪或态度。书面反讽的认知处理依赖于语境线索；而在理解口语反讽的过程中，语境和音韵线索均发挥作用。但是，对于语境和音韵作用的大小问题，国内外众多研究结论间还存在分歧。我们发现：不同实证研究结果间产生分歧的主要原因在于各实验未控制语境信息复杂度这一干扰变量。未来有关口语反讽认知的研究设计应注意此类问题，以保证实验的效度和信度。 关键词 :反讽，语境，音韵 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 反语是非字面语言的重要形式之一，通常有正话反说和反话正说两种形式。在交际中，说话人常通过反语的弦外之音增强话语的情感，从而达到比直言陈述更强的语用效果。根据话语的语用功能，反语可被分为反语恭维和反语批评(Jeffrey， Philip， & Kelly， 2000；黄彬瑶，2015)。反语恭维指说话人使用表面批评的话语来表达积极的情绪或态度；例如，小东用自己的零花钱给生病的爸爸买了药。爸爸说：“你这孩子，怎么乱花钱”。而反语批评又可被称为反讽，指说话人使用表面赞美的话语来表达消极的情绪或态度，如不满、批评、嘲弄等。反语批评(反讽)是本文讨论的重点。 说话人通过使用与本意相反的语言来表达真实意图，而听话人则需要在“显性所言”之中解读出“隐性所含”。在理解书面反讽时，读者主要依赖上下文提供的线索；而在理解口语反讽的过程中，除了上下文(语境)，听话人还会同时参考说话人的语调、音色等“音韵”线索。本文将结合已有研究，讨论两类线索对反讽理解的作用。
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user: 2. 语境在反讽理解中的作用 反讽话语意义的规约性较弱，因此反讽意图的识解依赖于语境线索。如下例所示： 语境：你和朋友约好周六去郊外踏青。周六那天起床后，你发现窗外下起了雨。你说： 反讽话语：今天天气真好啊。 当语境语篇传达的意思(天气不好)与反讽话语的意思(天气好)存在冲突时，听话人会通过理解二者之间的冲突获得话语的反讽意义。语境对于反讽意义的理解有重要意义。目前，对于语境在理解过程中何时发挥作用这一问题，学术界还存在诸多争议。有些学者(Gibbs， 1986， 1994)认为语境线索在反讽话语理解初期(目标句的字面意义被理解前)就会发挥作用，而有些学者(Grice， 1975; Searle， 1979)则认为语境线索在反讽话语理解后期(目标句的字面意义被理解后)才会发挥作用。目前，“直接通达假说(direct access hypothesis)”、“线性处理模式(linear processing model)”和“分级显性意义假说(graded salience hypothesis)”这三大类反讽话语理解假说或模式间的主要分歧之一是语境作用的时间。 实证研究的结果表明，非字面话语(反讽、隐喻、谚语等)意义加工的时长与同等语境下字面话语意义加工的时长之间不存在差异。Gibbs (1986， 1994)提出的“直接通达假说”认为语境在反讽理解初期就会发挥作用；目标句的字面意义不会被激活，反讽话语的隐含意义可被直接提取。“回应提示理论(echoic reminder theory)”(Kreuz & Glucksberg， 1989)以及“提示伪装理论(allusional pretense theory)”(Kumon-Nakanura， Glucksberg， & Brown， 1995)均肯定了语境在反讽话语理解中的重要作用，支持直接通达假说。 而支持线性处理模式的学者(Grice， 1975)认为，话语的字面意义总是被优先处理，语境在话语意义加工后期才起作用。在理解反讽话语时，目标句的字面意义优先被处理。若字面意义符合语境，意义的处理结束；若字面意义与语境冲突，听话人会参照语境，用反讽含意取代字面意义。 Giora (1997， 1999， 2003)提出的“分级显性意义假说”则认为，在反讽理解过程中，话语的显性意义，即存储在大脑或心理词典中的编码意义，总是被优先获得。当显性的反讽意义被激活时，话语的反讽意义可被直接处理；而当字面意义被激活时，听话人会进行再加工，获得说话人表达的非显性的反讽意义。
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user: 3. 音韵在反讽理解中的作用 在现实交际中，话语的音韵特点也可以帮助听话人快速理解话语的含意和说话人的意图。Mehrabian & Ferris (1967)肯定了副语言特征的重要性，提出著名的“7/38/55”定律。Mehrabian & Ferris (1967: p. 252)认为，当说话人所讲内容与使用的音韵等线索相冲突时，听话人对说话人情感和态度的获取7%依赖于纯粹的语言表达；38%取决于说话人的音韵特征；55%取决于肢体语言。 音韵是一个包含多种语调调节方式的总称，属于语音动态的高级表现。(口语)音韵特征包括音高、音强和音长等要素。在口语交际中，音韵不仅可以标记语言特征，如在英语中使用升调表示疑问、使用降调表示肯定；它还可以传达说话人的情绪，传递隐含意图。因此，说话人在交际中会将多种音韵特征糅合在一起，以表达各种情绪或态度。 近年来，学者们开始关注音韵因素对语言信息理解的作用。反讽多用来表明说话人批评、嘲笑或反对等消极态度，是一种富有情感色彩的非字面语言。在使用反讽话语时，说话人会将情绪融入其中，这一过程自然产生语言音韵的变化；而听话人对口头反讽话语的理解也必然涉及对音韵信息的解读。人脑具备感知和理解语音信号的能力，听话人在交际中可以通过聆听语音来捕捉说话人情感状态的变化。已有研究(Colston & O’Brien， 2000)证明，在语境信息缺失的情况下，听话人仍可以根据话语的音韵特点识别反讽。还有研究(Pell， Paulmann， Dara， Alasseri， & Kotz， 2009)发现，即使面对一种陌生的语言，正常的成年人仍可以从说话者的语气中感受到话语的情感色彩。 音韵信息可帮助听话人识解反讽意图，那么反讽话语是否具有固定的音韵特征？多年来，研究者尝试描述反讽话语的音韵特点，但各研究间的结果存在差异。Shapley (1987)认为，反讽话语多使用平调；有研究(Anolli， Ciceri， & Infantino， 2000)发现反讽话语中的音调更高；还有学者(章婷&顾文涛，2011)发现，与褒扬相比，贬讽话语的语速更慢，“基频”更低。 受语言特点及文化特点的影响，我们很难找出反讽话语所具有的普遍音韵特征。但是，尽管目前研究对反讽话语音韵特点的探究结论不一，有一点却是值得肯定的：在语境信息缺失的情况下，反讽话语中的音韵特点仍可以帮助听话人识别反讽的意图。这也成为了近几年语境与音韵之争的触发点。
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user: 4. 语境与音韵之争 如上文所述，语境或音韵均会对反讽话语的理解造成影响。但在现实交际中，约束反讽理解的因素很少单独发挥作用；因此，若要探究反讽话语理解的机制，我们还需进一步明确语境和音韵的共同作用。 2011年，Woodland和Voyer (2011)首次在实验中探究了语境和语调的共同作用对反讽理解的影响。该项研究使用了音频材料，利用E-Prime软件记录了受试对48段实验材料反讽等级的判断及反应时。结果显示，在反讽理解过程中，语境线索和音韵线索会同时发挥作用；例如，当一个有讽刺语调的目标句与一个消极否定的情景组合时，受试会快速将其归为反讽；但当同样的目标句与一个积极肯定的情景组合时，受试对其的判断则偏中性。该研究结果肯定了语境和音韵的共同作用对反讽理解的影响；即一致的语境和音韵线索可以帮助听话人更快地识解反讽意图，而不一致的语境和音韵线索则需要听话人付出更多的努力。言语中所包含的音韵特点有时可以加速理解过程，有时也会和其它的语言或非语言线索争夺认知资源，增加听话人的认知消耗。 2014年，Voyer等(2014)对2011年所做的实验进行了重复和改进。他们通过更加科学的实验材料和方法，肯定了Woodland和Voyer的实验结论。另外，改进后的实验还进一步探究了反讽理解中语境信息与目标句音韵特点之间的对比效应(contrast effect)：语境语篇信息(积极肯定、模糊、消极否定)和目标句音韵特点(赞美、反讽)之间的冲突越强，听话人理解反讽话语所需的时间越长；反之则越短。例如，消极否定的语篇信息和赞美的音韵为强冲突搭配，受试在理解此情景的意义时所需的反应时最长。 Woodland和Voyer的实验证明了语境和音韵在反讽理解中的作用；那么当二者共同发挥作用时，哪一种因素的影响更大呢？话语中所包含的音韵线索是否可以帮助听话人绕过复杂的语境加工过程，直接获取反讽意图呢？有学者对以上问题进行了探究，但是实验结果间仍然存在分歧。一部分学者(Wilson & Sperber， 2012; Rivière， Klein， & Champagne-Lavau， 2018)认为，在反讽意图识解任务中，语境线索发挥主要作用；另外有学者(Deliens， Antoniou， Clin， & Kissine， 2017)认为，信息处理过程具有认知努力节省性。音韵信息可以较便捷地帮助听话人理解反讽，因而它是听话人识解反讽意图的第一线索。 Deliens等(2017)通过实验探究发现反讽理解的确会消耗更多认知精力；但是，当音韵线索出现时，听话人会绕过复杂的语境处理过程，通过音韵线索迅速解读出话语的反讽意义。Deliens等(2017)肯定了音韵在反讽理解中的绝对优势，认为在反讽理解过程中，“音韵”可被视为是一种“省力策略”。语言理解的首要目标不是获取细致、完整且准确的含意，而是通过简单的方法先建构句子的含意。在对交际目的进行评估后，交际者会在多个策略中选择一种合适的处理方法。因此，若在反讽理解过程中存在容易被识别的线索，那么它将优先被使用。 但是，Wilson和Sperber (2012)认为反讽的理解是一个复杂的认知过程，音韵只是可选择的辅助性线索。Rivière等(2018)也通过实验证明，听话人在反讽理解中主要依赖语境线索。Rivière等(2018)参考Voyer等(2014)的实验，在实验中使用了三种语境材料，即积极肯定语境、模糊语境和消极否定语境；这三类实验材料中的目标句分别搭配了反讽音韵和正常音韵。通过一系列的实验，结果发现：参与者在识别反讽时均依赖于语境信息，仅有部分受试参考了音韵信息；因此，语境是更可靠的线索。 Deliens等(2017)与Rivière等(2018)均探究了语境和音韵的作用大小，对实验结果的分析也各有理据。但是，二者的结论存在分歧。通过对比二者使用的实验材料，可以推断，两个实验结果出现分歧的主要原因在于二者未在实验中控制任务复杂度等关键因素。Deliens等(2017)在实验中使用的语境有三种：字面型、自我中心型反讽语和非自我中心型反讽语。在自我中心型反讽语中，情景中的说话人(甲)和受试（丙）了解背景信息，可识解反讽意图；情景中的听话人(乙)因缺乏背景信息而无法识解反讽意图。如下例所示： 语境：甲和乙各网购了一个杯子。甲买了一个保温杯，乙买了一个玻璃杯。几天后，甲发现保温杯的保温效果特别差，于是他给乙发了一条语音： 反讽话语：这杯子真保温啊。 受试丙(第三方听话人)需回答以下问题：乙觉得这句话是反讽吗？ 在非自我中心型反讽语中，情景中的说话人(甲)、情景中的听话人(乙)和受试(丙)均了解背景信息。如下例所示： 语境：甲网购了一个保温杯，乙得知后建议他退掉，因为自己买过同一品牌的杯子，保温效果并不好。甲考虑后觉得退换太麻烦，打算先用一段时间。几天后，他发现这个杯子的保温效果果然特别差，于是甲给乙发了一条语音： 反讽话语：这杯子真保温啊。 受试丙(第三方听话人)需回答以下问题：乙觉得这句话是反讽吗？ 在实验过程中，受试(丙)需要先将自己的视角调整到情景中听话人(乙)的视角上，再完成反讽识解任务。在字面型和非自我中心型语境中，受试(丙)为第三方的听话人，他所接收的背景信息与情景中的听话人(乙)所拥有的背景信息一致，因而当受试(丙)将视角调整到听话人(乙)的视角后，可快速完成判断任务。但是，在自我中心型语境中，受试(丙)虽拥有全部背景信息，但情境中的听话人(乙)却不了解事情的前因后果，无法获取识解反讽的关键线索。受试(丙)与情景中的听话人(乙)之间的信息不对等，增加了任务的复杂度；因此，在Deliens等(2017)的实验中，加工语境的难度较大。而在Rivière等(2018)的实验中，语境信息相对简短清晰。尽管该实验同样要求受试进行视角转换，但是却并未出现受试与语境中的听话人之间信息不对等的现象；因而加工语境信息的难度较小。 人的认知过程受到注意资源、工作记忆等的限制。在口语反讽理解实验中，当加工语境所需要的认知资源过多，以至于超过了受试的注意资源和工作记忆所能承受的范围时，语境加工的难度与语境信息的使用率将呈负相关关系：受试加工语境的难度越大，语境发挥的作用就越小。在Rivière等(2018)的实验中，语境信息相对简单，未超过人的注意力和工作记忆的负荷；因此，受试会使用语境或者是音韵线索。受试对二者的选择在个体之间存在差异，主试可通过统计分析来找出其中的规律。但是，如果任务过分复杂，以至于超过了受试的负荷，受试在判断时就不得不舍弃语境线索；这符合Deliens等(2017)的实验结果。 综上所述，尽管Deliens等(2017)与Rivière等(2018)所探究的问题相似，但Deliens等(2017)的实验未考虑语境信息复杂度等问题，人为地减弱了语境的效力，实验的效度有待考量。
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user: 5. 小结 语境和音韵是影响口语反讽理解的两大因素，在实验中将二者结合起来将有效地补充人们对口语型非字面话语意义加工机制的探究，还将为建立比喻性话语理解的通用假说提供实验支持。目前，越来越多的学者关注口语反讽理解，并在不同文化中探究口语反讽理解的认知机制。在未来的研究中，为了使结果更加精确，研究者还应结合使用更科学的实验方法；如眼动追踪、ERP、fMRI等。同时，研究者可以考虑将性别、年龄等不同变量纳入研究的范畴，以丰富研究成果。
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user: 摘 要 本文给出渐近样本相对熵的概念作为任意投资序列联合分布与其边缘分布之间不相似性的度量，利用Borel-Cantelli引理，得到了一般市场条件下序列投资模型的一个强极限定理。 关键词 :投资组合，收益率，渐近样本相对熵，Borel-Cantelli引理，极限定理 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 最优投资组合的理论和算法是数理金融学中的一个重要问题，从马科维茨(H. Markowitz) [ 1 ] 提出的投资组合理论至今已有半个多世纪，然而关于最优投资组合的研究依然方兴未艾，众多学者从多方面、多层次地推广了马科维茨的模型 [ 2 ] [ 3 ]，近年来，叶中行 [ 4 ] [ 5 ] 等研究了一般市场条件下投资组合的增长率以及log-最优投资组合的极限定理。本文在此基础上利用渐近样本相对熵 [ 6 ]，研究了更一般的情况下序列投资组合的极限定理。 假设市场上有m种股票可供投资，投资者的初始财富为单位资金，他每次都将经上期末所得财富全部投资于下一个周期.在第n个周期中，m种股票的收益向量为 ξ n = ( ξ n 1 ， ⋯ ， ξ n m ) T ，其中 ξ n j 为第n个周期第j种股票的收益。在第n个周期中，投资者采取的投资组合向量为 ω n = ( ω n 1 ， ⋯ ， ω n m ) T ，其中 ω n j 表示在第 n个周期中分配在第j种股票上的资金比例，满足 ∑ j = 1 m ω n = 1 ， ω n j ≥ 0 ， j = 1 ， ⋯ ， m ，表示不允许卖空那么， 投资者在第n个周期末的累积资金为 S n : = ∏ k = 1 n ( ω k T ξ n ) (1.1) 累积收益率为 log S n ，其中 ω k T ξ n = ∑ j = 1 m ω k j ξ k j 。 设收益向量序列 ξ 1 ， ⋯ ， ξ n 的联合概率函数为 p n ( ξ 1 ， ⋯ ， ξ n ) ，其边缘概率函数为 p k ( ξ k ) ， k = 1 ， ⋯ ， n 。为了刻画其联合分布与其边缘乘积分布之间的差异，受文献 [ 7 ] 的启发，我们引入： 定义1 设 { a n ， n ≥ 1 } 为一列单调不减的实数列 a n ↑ ∞ ，定义似然比： r n ( ω ) = ∏ k = 1 n p k ( ξ k ) / p n ( ξ 1 ， ⋯ ， ξ n ) (1.2) 称 r n ( ω ) : = lim n sup 1 a n log 1 r n ( ω ) (1.3) 为渐近样本相对熵。 定义2 设函数 为常数，且满足当 0 < v ≤ u 时，有 C n u α ( n ) v α ( n ) ≤ φ n ( u ) φ n ( v ) ≤ D n u β n v β n (1.4) 引理1 设 { Λ n ( ω ) ， n ≥ 1 } 为一列似然函数且满足 E Λ n ( ω ) ≤ C ( C > 0 是常数)， { a n ， n ≥ 1 } 为一列单调不减的实数列，且满足对任意的 δ > 0 ， ∑ ​ C e a n δ < ∞ (1.5) 则 { Λ n ， n ≥ 1 } 几乎处处收敛，且 lim sup 1 a n Λ n ( ω ) ≤ 0     a .s . (1.6) 证明因为 { Λ n ( ω ) ， n ≥ 1 } 是似然函数，易知 { Λ n ( ω ) ， F n ， n ≥ 0 } 是鞅，其中 F n ， n ≥ 0 是自然 σ 代数流。注意到 E Λ n ( ω ) ≤ C ，由鞅收敛定理知： { Λ n ( ω ) ， n ≥ 1 } 几乎处处收敛。又，对 ∀ δ > 0 由切比雪夫不等式有 ∑ P { 1 a n log Λ n ( ω ) > δ } ≤ ∑ ​ C e a n δ < ∞ 由Borel-Cantelli引理可得(1.6)成立。
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user: 摘 要 土壤中重金属的潜在危害越来越受到人们的重视。预测连续的重金属浓度面有助于确定环境管理和修复的热点问题区域。近年来，基于森林的算法在解决包括地球科学在内的各个领域的各种问题中得到了广泛的应用。随机森林回归是一种有效的预测方法。本文利用土壤样本数据和其他协变量数据，将随机森林回归算法应用于预测土壤重金属浓度栅格图。本研究中的“污水排放点”、“干洗店”、“交通数据”(命名为AADT)和EPA TRI (有毒物质释放清单)与土壤重金属如何传播的主要途径有关。它还包括佛罗里达州“主要/次要排放”和“副排放”的数据。本文采用随机森林回归方法预测了铅、锌的连续重金属浓度。将点数据分成不同的种类进行密度面计算。将这些密度数据与土壤性质数据和采样数据结合起来，创建两个数据集：预测点和训练点。两者都在研究范围内，具有相同的解释变量集。然后利用随机森林回归模型得到预测结果。最后，使用RMSE评估预测精度。结果表明，随机森林回归模型中决策树数量的增加，RMSE值降低。 关键词 :GIS应用，机器学习，土壤重金属，环境科学，土壤科学 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 土壤中重金属残余过量会造成一些自然灾害并危害人类健康。例如，过量的锌(Zn)会降低土壤酶活性，也会减少土壤中的细菌数量，进而会降低农业产量 [ 1 ]。小麦最容易受到土壤中过量锌的不利影响。铅(Pb)是另一种毒性最大的重金属，它会影响我们的脑细胞，尤其是儿童的脑细胞 [ 2 ]。 国内外的土壤学家、环境保护者、统计学家和环境科学专家对土壤重金属的空间分析进行了大量的研究。目前，进行土壤重金属的空间分析的方法分为三类：地质统计插补、非地质统计插补和组合插补，主要依赖于利用地理样本进行空间插值 [ 3 ]。虽然已有众多空间分析方法应用于土壤重金属空间特征分析，且取得了不错的效果，但这些研究在以下几个方面还有一定的局限性。 1) 土壤重金属空间分析的研究思路基本相似，大多使用多种空间插值技术中的一种来生成简单连续的表面图，从而描述土壤重金属浓度的空间分布并分析评估土壤重金属的潜在来源(以地统计学插值法为主)，空间分析方法过于单一。 2) 大多研究在插值时只使用了样本浓度值和位置，并未包含导致重金属空间浓度变化的协变量，研究要素的完整性有待提高。 3) 大多研究集中在农田、耕地 [ 4 ] [ 5 ]，矿区等工业区 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。很少有研究兼顾所有功能区，将完整城市作为研究区，进行整体研究。 4) 大多数学者对城市重金属的研究主要集中在大城市 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，如北京、上海、香港、曼谷和巴勒莫，对中小城市的关注度较少。 针对以上四点考虑，本文拟对佛罗里达西北部彭萨科拉大都市区采用随机森林方法且考虑协变量因素开展所有功能区土壤重金属空间分析。本文选择的研究区分布有为数不少的污染性企业，且2010年曾发生原油泄漏重大污染事件，但至今州、县政府相关部门并未对当地土壤重金属进行调查分析，因此，开展该项工作有助于当地土壤重金属污染防治。
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user: 2. 研究区概况 如图1，研究区位于佛罗里达州沿海平原的狭长地带，处于北纬30˚18'至31˚，西经86˚38'至87˚38'之间，幅员面积约为3310 Km 2 。研究区地势整体平坦，仅在桑塔罗萨县西部高地处呈缓坡状，缓坡西向西南。在东北部、东部和东南部，它是平缓地倾斜到倾斜。研究区的海拔高度较低，西北部、南部和中部的地势几乎与海平面平齐，海拔高度从海平面到海拔0.762 m不等。区内的海拔最高点为阳光山丘(‎Sunny Hill)，高度为62.484 m。土壤是该研究区主要自然资源之一，主要由松散的沙子、淤泥和粘土组成，海湾沿岸低地的土壤的排水性质由好到差，呈水平分布。 研究区南部靠近墨西哥湾，沙滩海岸线约为70.81 Km，海湾水湾共9个，河流及划行航道共7个。其中彭萨科拉地区的海湾是墨西哥湾沿岸最深的海湾；位于两县交界的埃斯堪比亚河是该地区最大的河流。研究区内的河流大多向南或向西南流，如塘溪，金水溪，朱尼伯河、黑水河、黄河，东河等。如图1所示，整个研究区被无数的河流切割，南部的低洼地区相对未被分割的、几乎水平的平原组成。低洼地区由平坦的森林和混合的硬木沼泽组成。 图1. 研究区位置示意图
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user: 4. 结果分析 4.1. 土壤重金属浓度空间分析 图3为重金属铅(Pb)在研究区内的空间分布图，绿色表示土壤中重金属铅(Pb)的浓度较低，红色表示土壤中重金属铅(Pb)的浓度较高区，其浓度数值范围在3.61~20.97 mg/kg之间(此处保留两位小数)。研究区内的重金属铅(Pb)主要集中在河流流域、河流两岸以及湿地沼泽，彭萨科拉(Pensacola)城市圈以及北部地区的含量次之，海滩附近的含量最少。 空间分布图表明，研究区内严重污染的场地较为集中。河流流域中重金属铅(Pb)的比例较高，推断它的主要的污染来源属于人为来源。研究区南部靠近墨西哥湾，曾有一段时间当地居民的饮水资源受到污染，人民只能通过购买纯净水来满足日常生活需求。这主要源于2010年墨西哥湾发生石油泄漏事件，大规模的石油泄漏对该墨西哥湾附近的区域的水资源造成严重污染，虽然当地政府以及联邦机构曾采取行动进行治理，但石油在风力以及水波推力的作用下逐渐扩散，泄露的石油蔓延到了研究区所在地，并通过渗透作用迁移至当地土壤加剧了当地土壤重金属铅(Pb)的污染。 图3. 重金属铅(Pb)空间分布 在彭萨科拉城区，由于人口较为密集，相较于其它地区来说其交通流量较大。而含四乙基铅汽油在燃烧时会向空中排放的铅，而重金属铅(Pb)在高温处理过程中会挥发，从而导致这些金属转化为氧化物并凝结成微粒，沉降在土壤表面难以降解，污染附近的土壤。这可能为城市地区和主要道路附近土壤重金属铅(Pb)浓度较高的原因。 研究区的北部主要是Palafox工业走廊地带，重金属铅(Pb)的含量也相对较高，这是由于之前工业废弃物残留的污染。由于重金属对土壤的污染难以降解，因此工业区留下的铅(Pb)污染会积累沉淀，难以快速消除，对附近土壤产生长久影响。 图4. 重金属锌(Zn) 空间分布 图4为重金属锌(Zn)在研究区内的空间分布图，绿色表示土壤中重金属锌(Zn)的浓度较低，红色表示土壤中重金属锌(Zn)的浓度较高区，其浓度数值范围在4.93~31.74mg/kg之间(此处保留两位小数)。研究区内的重金属锌(Zn)主要集中在彭萨科拉(Pensacola)城市圈处以及北部老工业区和海滩附近。 空间分布图表明，研究区内严重污染的场地较为集中，尤其是在彭萨科拉(Pensacola)城市圈、北部Palafox老工业走廊和海滩附近，农业用地重金属锌(Zn)含量次之。 彭萨科拉(Pensacola)城市圈、北部Palafox老工业走廊和海滩的共同特点表现为人流量大，车辆流通密集。汽车轮胎和润滑油含有大量的重金属锌(Zn)，因此车辆在行驶中容易产生重金属锌(Zn)并转移至附近土壤表层，造成这些区域重金属锌(Zn)含量高于其他地区。 4.2. 土壤重金属含量检测模型影响因子重要性分析 图5表示的是对研究区内重金属铅(Pb)聚集产生影响的14个因子的重要性数值(自上往下，重要性依次降低)。根据数据，土壤粒径(Particle Size)、不透水层(Improves)以及年均日交通量(AADT)对研究区重 金属铅(Pb)的影响较大，其重要性总占比超过了整体的 1 3 。 图5. 重金属铅(Pb)影响因子重要性 根据重要性与上一小节的空间分布图相结合分析可得知，该区域土壤重金属铅(Pb)聚集主要受土壤粒径(Particle Size)大小的影响，其中土壤颗粒直径会影响重金属铅(Pb)在土壤中的吸附作用。吴婷(2017)等人的研究报告指出，重金属铅(Pb)在不同土壤粒径条件下对土壤的污染程度不同，不同粒径的土壤颗粒具有不同的累积因子、污染系数和活性系数，这三者会随着颗粒物粒径的减小而增大。随着土壤粒径的减小，重金属铅(Pb)含量升高。土壤粒径与重金属铅(Pb)污染程度的关系表现为：粉粒组(0.01~0.05 mm) > 细砂粒(0.05~0.25mm) > 粗粘粒(0.001~0.002 mm) > 细粘粒(<0.001 mm)，而研究区内的土壤以由淤泥(粒径0.05~0.002mm)、沙子(粒径0.063~2 mm)和少量粘土(粒径<0.002 mm)组成的壤土(lomay)为主(https://www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/detail/national/nedc/training/soil/?cid=nrcs142p2_054262)，尤其是在河流流域以及湿地沼泽地带，这可能为以上区域重金属铅(Pb)更为聚集的原因。 研究区的重金属铅(Pb)污染主要来自人类活动，其中2010年墨西哥湾石油泄漏事件对该区域的影响依旧存在/被释放到水体的重金属，以不同的方式被土壤截留固定。重金属铅(Pb)一旦进入土壤就很难被分解分离出来，修复土壤重金属污染是一个长期过程，从源头加强管理防范是保护土壤免受过量重金属污染的有效措施。 图6表示的是对研究区内重金属铅(Pb)聚集产生影响的14个因子的重要性数值(自上往下，重要性依次降低)。根据表格4-5中的数据，年均日交通量(AADT)、0~5 cm土壤有机碳含量(soc)05)以及干洗店 (dry_clean)对研究区重金属锌(Zn)的影响较大，其重要性总占比超过了整体的 1 3 。 图6. 重金属锌(Zn)影响因子重要性 根据重要性与上一小节的空间分布图相结合分析可得知，该区域土壤重金属锌(Zn)的污染也主要为人为来源，且受交通运输(年均日交通量AADT)的影响最大。交通运输中轮胎和润滑油含有大量重金属(Zn)，机动车在行驶过程中与路面摩擦时，排放尾气，将重金属锌(Zn)释放到周围环境中，并在道路附近的土壤沉淀。 此外有机碳含量也能明显反应土壤重金属锌(Zn)的浓度。研究表明(王秀丽，徐建民等，2002)，重金属锌(Zn)和铜(Cu)的浓度与土壤微生物生物量碳的浓度密切相关。土壤有机碳含量与有重金属锌(Zn)的含量呈显著负相关。本研究仅得出了土壤有机碳含量在预测土壤重金属锌(Zn)浓度时有明显作用但并未对其二者间具体的回归关系做出研究。 对比重金属铅(Pb)与重金属锌(Zn)，只有交通运输(年均日交通量AADT)的重要性均超过全部影响因 子 1 10 ，这与美国环保局(EPA)研究结果相近(US Government， 2001)。美国环保局(EPA)研究结果指出了21 种来自交通污染的主要重金属有毒物，其中就包括铅(Pb)以及锌(Zn)，且这两类重金属有毒物质分别列居第一位和第三位。分析铅(Pb)、和锌(Zn)在公路两侧土壤中的分布格局，为公路的规划建设、公路沿线的农业生产布局及公路交通导致的重金属污染的防治提供科学依据。
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user: 5. 结论 1) 获得土壤重金属浓度预测图：研究区内的重金属铅(Pb)主要集中在河流流域、河流两岸以及湿地沼泽，彭萨科拉(Pensacola)城市圈以及北部地区的含量次之，海滩附近的含量最少。研究区内的重金属锌(Zn)主要集中在彭萨科拉 (Pensacola)城市圈处以及北部老工业区和海滩附近。 2) 影响土壤重金属含量因子的重要性：在选取输入的14个因子中，土壤粒径(Particle Size)、不透水层(Improves)以及年均日交通量(AADT)对研究区重金属铅(Pb)的影响较大。年均日交通量(AADT)、0~5 cm土壤有机碳含量(soc)05)以及干洗店(dry_clean)对研究区重金属锌(Zn)的影响较大。对比重金属铅(Pb)与重金属锌(Zn)，只有交通运输(年均日交通量AADT)的重要性均超过全部影响因子1/10，这与美国环保局(EPA)研究结果相近(US Government， 2001)。美国环保局(EPA)研究结果指出了21种来自交通污染的主要重金属有毒物，其中就包括铅(Pb)以及锌(Zn)，且这两类重金属有毒物质分别列居第一位和第三位。
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user: 6. 总结与展望 1) 获得土壤重金属浓度预测图：研究区内的重金属铅(Pb)主要集中在河流流域、河流两岸以及湿地沼泽，彭萨科拉(Pensacola)城市圈以及北部地区的含量次之，海滩附近的含量最少。研究区内的重金属锌(Zn)主要集中在彭萨科拉 (Pensacola)城市圈处以及北部老工业区和海滩附近。 2) 影响土壤重金属含量因子的重要性：在选取输入的14个因子中，土壤粒径 (Particle Size)、不透水层(Improves)以及年均日交通量(AADT)对研究区重金属铅(Pb)的影响较大。年均日交通量(AADT)、0~5 cm土壤有机碳含量(soc)05以及干洗店(dry_clean)对研究区重金属锌(Zn)的影响较大。对比重金属铅(Pb)与重金属锌(Zn)，只有交通运输(年均日交通量AADT)的重要性均超过全部影响因子1/10，这与美国环保局(EPA)研究结果相近(US Government， 2001)。美国环保局(EPA)研究结果指出了21种来自交通污染的主要重金属有毒物，其中就包括铅(Pb)以及锌(Zn)，且这两类重金属有毒物质分别列居第一位和第三位。 3) 重金属铅(Pb)与重金属锌(Zn)预测结果的R2值分别为0.35和0.38，两者均介于接近于0，表明该模型在预测研究区重金属铅 (Pb)以及重金属锌(Zn)浓度方面有待提高。笔者改变模型中决策树的数量以及随机森林模型运行的迭代次数，发现R2值会随决策树数量的增加而增加。因此，笔者认为通过大幅度增加模型中决策树的数量来优化预测结果。在未来土壤重金属浓度空间时，笔者还将采用插值技术中的经验贝叶斯克里格EBK (Empirical Bayesian Kriging)，将所得结果与基于随机森林的回归结果进行对比分析，找出更适合研究区土壤重金属浓度检测的回归方法。此外，宋申辉(2019)等在其研究中先对土壤重金属浓度进行级别划分，然后加入到模型中进行土壤重金属浓度的分析。这一做法使得原本连续的数值数据变为分类数据，有效率减少了模型预测时数值进制对结果精确度的影响。因此，笔者在后续的研究中，会尝试先将土壤重金属浓度进行分级划分，然后转为基于随机森林的分类分析，检验这一方法是否对本研究区的土壤重金属浓度空间分析有所帮助。
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user: 摘 要 笔者针对当前上海公园水体的管理进行调研与分析，并提出公园水体的优化管理措施，希望能增强日常管理的专业技能，也能通过指标分析完善生态修复，增加生物多样性，形成完整的生态系统，以使水体有一定抵御外界污染的自身净化的能力。 关键词 :公园水体，富营养化，管理措施，优化管理，生态系统 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 公园作为城市绿心，不仅仅供人们休闲和游览，还能改善环境，调节气候，控制噪音。城市热岛效应和臭氧层的破坏及温室气体的排放导致全球气候变暖，人们迫切需要一处绿地氧吧和生态水体养心降温，修身养性。公园水体作为上海公园不可或缺的内容，也是生态文明建设的一部分，根本而言，环境效益是经济效益和社会效益的基础，经济效益、社会效益则是环境效益的结果呈现 [ 1 ]。通过实地调研勘查发现大部分公园水体的日常管理并未完善，水质和感官效果并不理想，富营养化严重。
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user: 3. 公园水体优化管理措施 3.1. 建立水质考核制度 每日进行水面垃圾、枯枝烂叶的打捞。建议将水体质量纳入公园考核内容，从制度上确保公园水体治理质量 [ 3 ]。 3.2. 生态清淤 消除内源污染，必须从源头上将富营养化严重的淤泥转移出去，采用生态的方式清淤首当其冲。 3.3. 定期取样检测 定期对水体多点位采集水样检测水质，通过水质数据的分析来安排管理措施，计算出需要转移的氮磷等营养物质后及时捕捞鱼类收割水草以得到转移。 3.4. 物理增氧 良好的水动力条件不仅能够减小水体富营养化发生的概率，还能够增强水体的自净能力 [ 4 ]。物理增氧在公园水体的体现形式多为推流曝气机、管道式曝气机和涌泉曝气机等。既可以增加水体氧气含量，促进还原物质氧化分解，减少有毒物质的积累。又可以促进水体流动，水体中的悬浮颗粒因相互碰撞而凝聚沉降，减少水中悬浮颗粒，增加水体透明度 [ 5 ]。 3.5. 构建完整的水环境生态系统 通过模拟自然水体的水生态系统组成，构建由生产者—消费者—分解者组成的水生态系统，利用物质及能量的转换，实现污染水体中营养盐的削减。使水体逐渐呈现贫营养化状态，实现水体净化 [ 6 ]。三者相互制约，相互促进，符合可持续发展的原则。其实在观赏鱼养殖的过程当中，水体中的浮游微生物已经能够满足鱼类的生存需求，因此大可不必投加鱼饵 [ 7 ]。 3.6. 建造自然生态驳岸 根据近年来的水景观经验，可以在硬质鹅卵石护岸的斜坡底脚上，堆起一面斜坡，种植品种多样的水生植物，不断地减少堆积水体的微生物总量。以往城市公园中大量使用的硬质挡墙使得水体与人有着极大的隔阂，亲水性较差，人们站在边坡旁会产生一种不安全感。生态石笼的运用则很好的软化了驳岸与水体之间的边界，利用植物作为软质材料，从陆地蔓延至护坡再至水面，修饰了过于呆板或粗糙的驳岸，充分完善水陆景观 [ 8 ]。
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user: 4. 结束语 通过对上海公园水体的现状调研分析，我们清楚认识到目前公园水体管理方面仍存在许多不足，具有完善水生态系统的水体健康、水质清澈、有益菌丰富、水生动植物生长茂盛。水生态系统不完善的水体不健康、腐败菌滋生、水质恶化、藻华爆发 [ 9 ]。对水域的各项功能定期进行检查并对检测结果进行分析，决定未来水生态环境的科学管理方向 [ 10 ]。当前形势严峻，需要加快生态建设的步伐，将专业的公园管理维护划分出来，形成系统。不仅有作业机制，也有打分机制。控制水位：日常检测水位标高，及时补水或外排。生态系统的运维：对水中垃圾杂物、水生动植物残尸等进行清理和打捞。定期对水体的水质进行监测和检测分析，对各项水质指标进行比对，不断完善生态系统，通过植物修剪和动物捕捞将富营养物质转移。最终形成水体清澈见底、水质常年保持在符合地表水环境质量标准(GB3838-2002) III类水的标准，水下草坪覆盖、岸上五彩斑斓，人、水、园相融合。实现人与的自然和谐相处的美好愿景。
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user: 摘 要 基于2016年1月至2018年12月昌吉市逐日空气质量浓度与同期高空、地面气象要素进行了相关性分析，利用SPSS软件建立了多元线性回归方程，并对预报效果进行检验，具体结论如下：1) 各类污染物变化基本呈V型，冬季是各类污染物质量浓度剧增的季节；其中臭氧的变化趋势为倒V型，夏季是质量浓度最高的季节；PM10、PM2.5的质量浓度在冬季增加明显；2) PM10作为首要污染物在春季出现的次数最多，夏季中臭氧的作为首要污染物出现次数最多；秋季中PM10再次转为首要污染物；冬季PM2.5出现频次最多，四季中SO 2 未作为首要污染物出现；3) 春季、夏季和秋季空气质量主要以二级(良)为主；4) 预报效果检验来看，预报值偏高，夏季PM10浓度预报值误差较大，其他类污染物为略偏高；预报结果较实况略偏高，夏半年的预报效果优于冬半年，PM10、PM2.5预报效果较差，SO 2 、CO和NO 2 的预报效果较好；针对严重污染的空气质量预报效果较差。 关键词 :空气污染，AQI，昌吉，检验，多元线性回归 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济的快速发展，大气污染作为一个主要的环境问题正日趋凸显。自2001年6月47个环保重点城市联合发布环境空气质量预报至今，很多城市相继开展大气污染预报业务。在气象业务技术改革的推动下，气象部门的业务领域不断拓展，研究和发布大气污染预报势在必行，大气污染预报逐渐被各级气象和环保部门纳入常规业务中 [ 1 ]。 目前，常用的空气污染预报方法主要有统计预报、潜势预报和数值预报三种。数值预报方法对各种大气污染物在不同尺度下的不同类型污染过程进行模拟，是未来空气污染预报的发展趋势，但是此预报需要高分别率的气象数据和污染源作为数据支撑，在一些监测水平较低的中小城市较难实现 [ 2 ] [ 3 ]。潜势预报避开了不确定性的污染源，重点关注影响空气质量的气象因子 [ 1 ] [ 4 ]。美国自20世纪70年代已经开始了关于空气污染潜势预报相关的研究，通过确定空气的滞留区域，可预报出可能出现严重污染的气象条件 [ 5 ] [ 6 ]。近年来我国气象专家在空气污染预报方面做了许多研究工作，如程水源等通过计算混合层高度预报污染物长期平均浓度 [ 7 ] ；王迎春等考虑气象要素、不同的天气形势的影响下，利用加权方法得出空气污染潜势指数 [ 8 ] ；刘实、李琼等将污染指数与气象要素建立非线性关系，进一步建立空气污染潜势预报统计模型 [ 9 ] [ 10 ] ；徐大海、周小珊等利用大气平流扩散箱格模型确定潜势指数，用中尺度模型做污染气象条件预报等 [ 11 ] [ 12 ]。虽然目前模式预报的发展较为迅速，但受模式所需的资料限值，预报准确率方面，统计模型效果较好 [ 13 ]。统计预报模型是以数理统计为基础，以空气污染资料和同期气象资料为依据建立的预报模型，目前利用多元回归方法制作污染指数预报的研究较多。 发达城市早在十几年前大范围、大力度的开展了大气污染预报，新疆近几年才开始，仅在乌鲁木齐、石河子和哈密等少数地区开展了相关研究，主要集中在TSP离子化学组分、大气混合层厚度变化和空气污染变化特点等方面 [ 14 ] - [ 24 ]。前期昌吉市针对大气污染方面的研究主要集中在大气污染现状和机理研究方面，有关昌吉市大气污染预报与检验方面的相关研究尚未开展。由于大气污染严重影响市民的生活质量和招商投资环境，为了营造良好的生存空间及投资环境，开展昌吉市空气污染预报统计模型研究具有十分重要的意义，即可以填补昌吉市大气污染预报与效果校验的空白，亦可供沿天山一带气候特点类似的城市提供预报参考方法，共同为新疆的环境保护提供一定的决策依据。
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user: 2. 资料及方法说明 2.1. 污染物质量浓度资料 由于当日污染物浓度实况值作为污染物变化的基础因子，反映了污染物的变化情况，通常是影响次日污染物浓度的最显著的因子，本文选取前一次污染物浓度作为重要的影响因子。本文所用的六项污染物质量浓度数据由昌吉州生态环境保护局提供，已经过质量控制，保证了数据的可靠性；时间采用北京时间；考虑到2016年以后昌吉市常规观测的污染物由三项(二氧化硫、二氧化碳、PM10)增加为六项(二氧化硫、二氧化碳、PM10、PM2.5、一氧化碳、臭氧)，且2016年以后本地保存有较为完整的地面与高空数据，为确保气象要素与大气污染物质量浓度间建立良好的线性关系，本文大气污染物质量浓度统计时间为2016年1月至2018年12月。 2.2. 气象因子的选取 考虑大气污染物水平与垂直扩散的机理，本文选取代表大气水平扩散能力的地面气象要素，包括：风场(2 min风速、风向和10 min风速、风向)、气压场；代表大气垂直扩散能力的水汽压、温度(日平均气温、高温、低温、整点气温)、最小相对湿度、露点、温度露点差；污染物扩散与稀释能力的气象要素：日降水量。高空气象要素选取可以及时获取的850 hPa、700 hPa风速、风向、气温、露点、温度露点差。共计9种气象要素62项因子。 2.3. 研究的方法 影响大气污染的气象因素较多，本文选取应用最广泛的逐步多元线性回归方法，借助SPSS (Statistical Package for the Social Science)软件来建立方程。SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，具有操作界面友好，输出结果美观等特点，具备完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，应用较为广泛。 本文采用逐步回归的方法对前一日污染物浓度和气象要素做预报模型，在综合考虑冬半年与夏半年的大气混合层厚度和稳定度存在较大的差异，为了提高预报准确率，统计时段分为高污染期(11月至次年2月)和低污染期(3月至10月)。待选因子进入模型的显著型水平控制为0.10，模型自动剔除因子的显著性水平控制为0.15，得到各污染物质量浓度预报方程。 通过得出的预报模型反向预测污染物浓度，计算预测值与实况值的平均误差、相对误差、与实况值的相关系数及级别预报准确率。 设F i 为某格点第i天的预报温度，Ｏ i 为某格点第i天的实况温度。平均误差为预报值与实况值之差，其绝对值越小，误差越小；均方根误差是指预报值与实况值之差平方的期望值，值越小，说明数据的精确度越高。 平均误差： T M E = 1 N ∑ i = 1 N ( F i − O i ) (1) 均方跟误差： T R M S E = 1 N ∑ i = 1 N ( F i − O i ) 2 (2) 级别预报准确率是指对预报的污染物浓度进行进一步的计算空气质量指数AQI (Air Quality Index)并确定污染等级，然后采用级别评定对结果进行评分，当预报与实况等级一致时为正确预报，反之错误，预报准确率为预报准确个数占样本总数的百分比。