DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 多目标优化问题及求解方法 2.1. 多目标优化问题模型 多目标优化问题(VP)的标准形式为: ( V P ) max x ∈ R f ( x ) = ( f 1 ( x ) ， f 2 ( x ) ， ⋯ ， f p ( x ) ) (1) 其中， R = { x ∈ E n : g ( x ) = ( g 1 ( x ) ， g 2 ( x ) ， ⋯ ， g m ( x ) ) ≤ 0 } ⊆ E n 为约束集，也称为可行解集，r中的x称为可行解，f为目标函数，g为约束函数，x为决策变量。 多目标优化问题的最优解与单目标优化问题的最优解有着本质区别，多目标优化的本质是向量优化 [ 18 ] (Vector Programming， VP)，为了正确的求解多目标优化问题，给出绝对最优解和Pareto最优解 [ 19 ] 的定义。 定义1. 设 R ⊆ E n 为多目标优化模型(VP)的约束集， f ( x ) ∈ E P 是多目标优化的向量目标函数。若 x * ∈ R ，如果对所有其他的解 x ∈ R ， f j ( x * ) ≥ f j ( x ) 对 j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 都成立，则称 x * 是多目标优化模型(VP)的绝对最优解。 定义2. 设 R ⊆ E n 为多目标优化模型(VP)的约束集， f ( x ) ∈ E P 是多目标优化的向量目标函数。若 x * ∈ R ，如果不存在 x ∈ R ，使 f j ( x ) ≥ f j ( x * ) 对 j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 都成立，且至少存在一个 j 0 ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， p } 使得 f j 0 ( x ) > f j 0 ( x * ) 成立，则称 x * 是多目标优化模型(VP)的Pareto最优解，或称Pareto有效解。 定义3. 设 R ⊆ E n 为多目标优化模型(VP)的约束集， f ( x ) ∈ E P 是多目标优化的向量目标函数。若 x * ∈ R ，如果不存在 x ∈ R ，使得对任意的 j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ，均有 f j ( x ) > f j ( x * ) ，则称 x * 是多目标优化模型(VP)的Pareto弱有效解。 由定义可见，多目标优化问题的Pareto最优解不是唯一的。在多目标优化问题中，各目标之间冲突性使得各个子目标同时达到最优是不可能的，只能在它们中间进行协调和折中处理，使各个子目标在给定区域都尽可能达到最优化，进而得到一个非劣解的集合，这些解的特点是至少存在一个目标优于其他所有的解 [ 2 ] ，这个集合称为Pareto最优解集。 2.2. 理想点法(TOPSIS) 对于多目标问题(VP)，如果决策者先能够对每个目标 f j ( x ) 给出一个值 f j * ，使其满足 f j * ≥ max x ∈ R f j ( x ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p (2) 则称 f * = ( f 1 * ， f 2 * ， ⋯ ， f p * ) 为理想点。特别地，如能求出 f j * = max x ∈ R f j ( x ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p (3a) 则称 f * 为最理想的点。理想点和最理想点有时也统称理想点。 当已知理想点 f * 时，我们在目标空间R中，适当地引进某种模 ‖ ⋅ ‖ ，并考虑在这个模的意义下，目标函数 f ( x ) 与 f * 之间的最小“距离”，即考虑单目标问题: min x ∈ R U ( x ) = ‖ f ( x ) − f * ‖ (3b) 也即在(VP)的约束集合R上，寻求目标函数与理想点之间的“距离”尽可能小的解。正因为如此，我们把这种方法叫理想点法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution， TOPSIS)。当我们给模 ‖ ⋅ ‖ 赋予不同的意义时，便可得到不同的理想点法。当然，模 ‖ ⋅ ‖ 的取法也并非随意的，一般要根据问题的实际背景或几何意义来构造。常见的理想点法有平方加权和理想点法和带权极大模理想点法等 [ 7 ] 。 2.3. 相对有效性 考虑多目标优化问题(VP)，在下面的讨论中，我们将假定对任意的 x ∈ R ，均有 f ( x ) ≥ 0 。 给定(VP)的可行解 x 0 ∈ R ，形成如下加权形式的单目标规划决策问题： V P ( x 0 ) : max ∑ i = 1 p w i f i ( x 0 ) = w T f ( x 0 ) = h ( x 0 ) s . t . w ∈ B ( W ) w ≥ 0 (4) 其中 B ( W ) = { w ∈ E p : max ∑ i = 1 p w i f i ( x ) = w T f ( x ) ≤ 1 ， ∀ x ∈ R } 。 定义4. [ 20 ] 多目标优化决策问题(VP)的可行解 x 0 称为弱相对有效的，如果 V P ( x 0 ) 的最优解 w * 满足 h ( x 0 ) = w * T f ( x 0 ) = 1 。进一步，如果 V P ( x 0 ) 的最优解中存在有 w * > 0 ，并且目标值满足 h ( x 0 ) = w * T f ( x 0 ) = 1 ，则称可行解 x 0 为相对有效的。 易知，若 x 0 为相对有效解，那么它一定也是弱相对有效解。我们称 h ( x 0 ) 为方案 x 0 的相对有效性评价指数。文献 [ 19 ] 中相对有效性与一般意义下的有效性概念(Pareto有效性，即Pareto最优性)之间的关系由下列定理给出： 定理1. [ 20 ] 1) 如果 x 0 为相对有效解，则 x 0 一定是Pareto有效解；2) 如果 x 0 为弱相对有效解，则 x 0 一定是弱Pareto有效解；3)如果 x 0 为弱相对有效解，且对任意的 x ∈ R 都有 w * T f ( x ) < 1 ，则 x 0 一定是Pareto有效解。 定理2. [ 20 ] 如果存在Pareto有效解(弱Pareto有效解)，那么一定存在相对有效解(弱相对有效解)。 定理3. [ 20 ] 如果 ( w 0 ， x 0 ) 为下列问题的最优解： max w ， x w T f ( x ) = w 1 f 1 + w 2 f 2 + ⋯ + w p f p s . t . x ∈ R ， w ≥ 0 ， w 1 + w 2 + ⋯ + w p = 1 (5) 则 x 0 为(VP)的弱相对有效解。进一步，若 w 0 > 0 ，则 x 0 为(VP)的相对有效解。
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user: 3. 基于相对有效性的理想点法 理想点法是针对解的Pareto有效性设计的，它没有解决目标权重向量客观性的难题。近年来的各种新的改进的理想点法仍然没有上述问题。而相对有效性概念能够部分地克服这些缺欠。在决策过程中，计算权重和决策者参与交互进行，保证整个决策过程的客观性和决策的参与程度。 基于相对有效性 [ 20 ] 的理想点法的具体步骤如下： 第一步：确定目标函数值的取值范围及目标函数值规范化 考虑到不同目标函数下的函数值往往具有不同的量纲和量纲单位，为了消除不同量纲和量纲单位所带来的不可公度性，决策之前应对目标函数值进行无量纲化处理。于是需要依次求解， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p m i = min x ∈ R f i ( x ) M i = max x ∈ R f i ( x ) (6) [ m i ， M i ] 即可作为目标 f i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p )的取值范围。令 f i ( x ) ′ = f i ( x ) − m i M i − m i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p )，这时， f i ( x ) ′ ∈ [ 0 ， 1 ] ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p )，(VP)的各目标均成为取正值的目标。易知在新的目标下，(VP)的相对有效解集不变。 第二步：由决策者给出负理想点 针对(VP)，决策者对每个目标函数 f j ( x ) ′ 给出一个值 f j * ，使其满足 f j * ≤ min x ∈ R f j ( x ) ′ ， j = 1 ， 2 ， . ⋯ ， p (7) 则称 f * = ( f 1 * ， f 2 * ， ⋯ ， f p * ) 为负理想点。 第三步：产生供选择的解 通常情况下，各个目标函数下的函数值中的最大值不会对应同一个方案，否则，我们求解的(VP)问题已经得到解决。于是考虑到各个方案应该尽量接近理想点，尽量远离负理想点，因此，利用各目标函数值与负理想点的远离程度可建立如下的规划模型： ( W P ) max w ， x ( f ( x ) ′ = ∑ i = 1 p w i ( f i ( x ) ′ − f i * ) ) s . t . x ∈ R ， w ≥ ε ， w 1 + w 2 + ⋯ + w p = 1 (8) 其中 ε = ( ε 1 ， ε 2 ， ⋯ ， ε p ) 为充分小的正向量。一般可取为 ε i = 10 − 3 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 。 ε 的选取是为保证所求解的相对有效性。 设最优解为 ( w 0 ， x 0 ) ，计算 f ( x 0 ) ′ 。 第四步：与决策者对话 将 f ( x 0 ) ′ 和 x 0 反馈给决策者，要其作出反应，即是否对 x 0 所达到的各项目标值满意。如是，则 x 0 即为决策者满意的相对有效方案， w 0 为对应的相对有效目标权重。否则，要决策者对下列问题作出反应：请选择你较不满意的目标值 f k ( x ) ′ 并提出希望水平 β k ，即希望 f k ( x ) ′ ≥ β k 。把这一约束加人到原问题(VP)的规范化问题中，形成新的多目标问题并开始新的一轮迭代 [ 20 ] ，即以下列问题： ( V P ′ ) max x ∈ R * f ( x ) = ( f 1 ( x ) ， f 2 ( x ) ， ⋯ ， f p ( x ) ) (9) 其中， R * = { x ∈ R | f k ( x ) ′ ≥ β k } ⊆ E n 代替(VP)，以下列问题: ( W P ′ ) max w ， x ∑ i = 1 p w i ( f i ( x ) ′ − f i * ) s . t . f k ( x ) ′ ≥ β k ， x ∈ R ， w ≥ ε ， w 1 + w 2 + ⋯ + w p = 1 (10) 代替(wP)，转第三步。特别指出，(wP')的最优解可能会导致新的其他目标函数不能达到决策者的期望水平，所以为了避免决策者的主观意愿对决策过程的绝对控制，也为了让整个决策过程更客观合理，我们设定只有当(wP')的最优解中不满足决策者意愿的目标函数的数目小于(wP)的最优解中不满足决策者意愿的目标函数的数目时，才说明决策者给出的期望水平是合理的。否则，需要决策者对期望水平进行一定的调整。 这一过程继续，可以得到决策者满意的决策方案集，即Pareto最优解集。
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user: 4. 基于主客观线性组合赋权的理想点法 在优化阶段中，由于决策者的参与可以得到不同的Pareto最优解，进而得到一组Pareto最优解。为了使整个决策过程更合理，更多兼顾决策者的意愿和客观事实，本文对第一阶段得到的Pareto最优解集进行多属性决策，也就是对得到的Pareto最优解集进行排序。由于在多属性决策中涉及到各目标的权重，本文采用主客观线性组合赋权的方式来获得目标权重 [ 2 ] 。本文采用层次分析法进行主观赋权简单快捷，吸收了专家经验；采用变异系数法进行客观赋权具有数学基础，能够反映数据本身的信息。 设组合权向量为w，则有 w = r 1 w 1 + r 2 w 2 。式中， r 1 + r 2 = 1 ， r 1 ， r 2 为分配给主观权向量和客观权向量的组合系数。若决策者属于经验主义者取 r 1 > r 2 ；若决策者属于无偏好中性者取 r 1 = r 2 ；若决策者属于保守主义者取 r 1 < r 2 。本文采用层次分析法进行主观赋权，采用变异系数法进行客观赋权。基于主客观线性组合赋权的TOPSIS求解流程可以分为如下７步 [ 2 ] ： 1) 建立规范化决策矩阵 对于第一阶段得到的m个备选方案，p个目标值的多目标决策问题，记决策方案矩阵P对应的规范化函数值矩阵为 A = ( a i j ) m × p ，这里考虑的是各子目标都为效益型目标的标准形式的(VP)。进一步对初始矩 阵A规范化处理为矩阵B： B = ( b i j ) m × p ，其中 b i j = a i j − min 1 ≤ i ≤ m a i j max 1 ≤ i ≤ m a i j − min 1 ≤ i ≤ m a i j 。 2) 层次分析法(Analytic Hierarchy Process， AHP)计算主观权重向量 w 1 [ 21 ] [ 22 ] 第一步：根据专家经验，对不同目标重要程度两两比较建立正互反判断矩阵 [ 23 ] S = ( s i j ) p × p ，其中 s i j 反映了第i个目标与第j个目标两两比较时相对重要性，并依据AHP理论对判断矩阵S进行一致性检验 [ 21 ] ，确定S是否具有满意一致性(即一致性比率 [ 24 ] (Consistence Rate， CR)满足 C R < 0.1 )。若满足则采用方根法计算权重向量 [ 25 ] w 1 ，反之继续到第二步。 第二步：根据下式导出依赖于矩阵S的完全一致阵 [ 21 ] S ˜ = ( s ˜ i j ) p × p ： s ¨ i j = ∏ k = 1 p s i k ⋅ s k j p i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p (11) 第三步：由完全一致阵 S ˜ 依据下式导出权重向量 w 1 ： w 1 = ( 1 ∑ i = 1 p s ˜ i 1 ， 1 ∑ i = 1 p s ˜ i 2 ， ⋯ ， 1 ∑ i = 1 p s ˜ i p ) (12) 3) 变异系数法计算客观权重向量 w 2 根据数据本身信息，通过下式求取各子目标的变异系数： q i = σ i b ˜ i (13) 其中， q i 为是第i个目标的变异系数，也称为标准差系数； σ i 是第i个目标的标准差； b ¯ i 是第i个目标的平均值。变异系数大小反映指标的离差程度和信息量，变异系数越大，赋予权重越大。变异系数权向量 w 2 = [ q i ∑ i = 1 p q i ] 1 × p 。 4) 基于组合权向量w构造加权规范化矩阵C 根据 w 1 和 w 2 计算组合权向量 w = r 1 w 1 + r 2 w 2 ；利用组合权向量构造加权规范化矩阵 C = ( c i j ) m × p = ( w j × b i j ) m × p 。 5) 确定理想点 c + 和负理想点 c − 理想点 c + = ( c j + ) 1 × p = ( max 1 ≤ i ≤ m c i j ) 1 × p ，负理想点 c − = ( c j − ) 1 × p = ( min 1 ≤ i ≤ m c i j ) 1 × p 。 6) 计算各备选方案到理想点与负理想点的欧氏距离 d i + ， d i − 第i个备选方案到理想点的距离： d i + = ∑ j = 1 p ( c i j − c j + ) 2 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (14) 第i个备选方案到负理想点的距离： d i − = ∑ j = 1 p ( c i j − c j − ) 2 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (15) 7) 计算各方案的综合评价指数 Y i ，并按 Y i 对方案进行排序 用相对距离反映方案贴近理想点与负理想点的程度 [ 7 ] Y i = d i − d i + ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) ， Y i 越大，方案越优，反之，则方案越劣。
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user: 6. 结语 本文提出了一种融合相对有效性的两阶段理想点法。在第一阶段，运用基于相对有效性的理想点法，由于决策者的参与得到不同的Pareto最优解，决策过程中决策者参与和计算权重向量交互进行，保证了权重向量客观性和决策者的参与程度。在第二阶段，采用层次分析法主观赋权与变异系数法客观赋权线性组合赋权的理想点法对优化阶段获得的Pareto最优解排序。由于组合赋权方式吸收了主客观赋权的优点，排序结果更可靠，也更合理地反映了客观事实。
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user: 摘 要 互花米草(Spartina alterniflora)引入中国30余年，其生态效应受到广泛关注。本文总结了在互花米草盐沼土壤碳循环中用到的关键研究方法、研究技术和相关成果，包括盐沼土壤有机质分组方法，海滨湿地有机碳结构、来源及判定方法，以及相关研究结果。未来研究方向建议：加强不同区域和不同环境条件之间的比较研究；加强多种新技术手段的综合应用；滨海盐沼湿地碳与邻近生态系统之间的交换通量核算与监测；加强盐沼碳赋存控制因素的研究，预测全球变化和人类活动对碳循环的影响机制，提升我国盐沼固碳能力。 关键词 :盐沼，稳定碳同位素，正构烷烃单体同位素， 13 C核磁共振质谱，碳循环 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 海滨盐沼是全球最高产的生态系统 [ 1 ] ，兼有“碳源”与“碳汇”的双重功能，其碳循环对大气全球碳收支以及与之有关的全球气候变化有重要影响。土壤有机碳对于土壤理化特性和营养功能起着关键作用 [ 2 ] ，研究盐沼土壤有机碳循环对提高陆地土壤-大气碳通量的计算精度、科学评估土壤碳汇潜力及动态具有重要意义。互花米草(Spartina alterniflora Loisel.)是研究生物入侵生态学和遗传学特征的模式植物之一，引入我国沿海湿地30余年，在我国扩张规模远大于世界上其它地区，其对当地生态系统碳循环的生态效应广受关注 [ 3 ] 。本文对互花米草盐沼土壤碳循环的研究方法和技术进行总结。
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user: 2. 土壤有机碳分组方法 目前，土壤有机碳的分组方法较多，主要有以下三类：物理分组法、化学分组法以及生物学分组法。 物理分组法对土壤有机碳结构的破坏程度最小，因此可以较好的反映出不同组分有机碳的动态变化、结构和功能特征，特别是周转率特征 [ 4 ] 。物理分组法包括对土壤有机碳的密度分组(density separates)和颗粒大小分组(size separates) [ 5 ] 。土壤有机碳的密度分组法，将土壤分散后在一定比重(一般为1.6~2.0 g/cm 3 )的溶液中将有机碳分离成轻组有机碳和重组有机碳，它们中的有机质分别称为轻组有机质(light fraction organic matter， LFOM)和重组有机质(heavy fraction organic matter， HFOM) [ 6 ] 。轻组有机质的主要成分为动植物残体、菌丝体、孢子、单糖、多糖、半木质素 [ 7 ] ，是介于动植物残体与腐殖质类物质之间的一个中间碳库，其有机碳含量和其它养分含量高于腐殖质类物质，转化时间也很短，在1~15年左右，是土壤中的易分解碳库 [ 4 ] 。轻组有机质中含有丰富的有利于土壤微生物分解的基质，其分解速率是HFOM的2~11倍，故LFOM对于耕作管理等生产措施的响应比总有机质更快 [ 8 ] 。重组有机质的主要成分是腐殖质，以有机—无机复合体的形式存在，分解速度极慢，其含量一般占总有机质含量的70%~80% [ 6 ] 。重组有机质中一部分易溶于盐溶液的有机质对气候、植被类型、施肥以及耕作反应非常敏感 [ 7 ] 。土壤有机碳颗粒分组法，按照土壤有机碳颗粒大小将土壤有机碳分为5个粒级：细黏粒(粒径小于0.2 μm)有机碳、粗粘粒(粒径在0.2~2 μm)有机碳、粉粒(粒径在2~53 μm)有机碳、细砂粒(粒径在53~250 μm)有机碳和粗砂粒(粒径在250~2000 μm)有机碳 [ 9 ] 。植物残体和微生物体是砂粒中有机碳的主要成分 [ 8 ] ，其分解转化的产物很大程度上会转化为其他粒级有机碳的组分 [ 10 ] 。 土壤有机碳的化学分组法主要是基于土壤有机碳各组分在各种提取剂(如水、稀酸、氧化剂的水溶液等)中的溶解性、水解性和化学反应性进行的 [ 11 ] ，根据腐殖类物质在水、稀酸以及水溶液中的溶解性可将其分类为水溶态、游离态、难溶态或者胡敏酸、富啡酸、胡敏素等其他酸类 [ 12 ] 。目前化学分组法最普遍采取的是用Na 4 P 2 O 7 和NaOH来对腐殖质进行萃取和酸水解法来进行分组 [ 13 ] 。酸水解法一般采用硫酸或盐酸进行水解，通过水解作用可将有机碳分为活性碳库和顽固性碳库，继而可以计算有机碳的惰性指数，从而衡量惰性有机碳库的大小。经核磁共振波谱检验表明，土壤有机碳中能被水解的成分主要是蛋白质、多糖和核酸等，未能被水解的成分主要是脂肪、树脂、木质素和软木脂等 [ 14 ] 。Golchin等人 [ 15 ] 和Roscoe等人 [ 16 ] 依物理保护程度不同，将有机碳分成3类：没有保护的自由轻组、闭合的轻组和保护的重组，Rovira和Vallejo [ 12 ] 用酸水解法，继续把自由轻组、闭合组分和重组中有机质分组为活性库I (Labile Pool I， LP I)、活性库II (Labile Pool II， LP II)和顽固性组分(recalcitrant fraction)。 土壤中的微生物是参与陆地碳循环的重要组成部分，微生物生物量是指土壤中体积小于5~10 μm的活的微生物总量，包括真菌、细菌以及微动物体等 [ 14 ] ，并且微生物生物量与土壤众多的理化性质呈一定的正相关关系 [ 17 ] 。由于微生物生物量碳周转期一般少于5年，所以是土壤活性有机碳库的重要组成部分。一般采用氯仿熏蒸法或氯仿熏蒸培养法测定土壤微生物生物量碳 [ 11 ] 。
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user: 3. 土壤有机碳结构特征研究技术 当有机碳进入土壤后，在土壤中经过一系列生物降解过程(biodegradation processes)，转变成腐殖质，或经过土壤无机组成的催化聚合作用形成腐殖质。核磁共振波谱法(Nuclear Magnetic Resonance spectroscopy， NMR)在研究有机化合物的结构中占有特殊的地位，是各领域中必不可少的研究手段，核磁共振波谱与有机质谱、红外光谱、紫外光谱并称为四大光谱 [ 18 ] 。核磁共振技术具有以下优点：不破坏样品的结构，可直接测定土壤有机碳的结构；可定性、定量分析，预处理过程简单。当采用固体核磁共振技术时，只需通过简单的物理处理，即可上机测试。核磁共振技术手段多，谱图内涵丰富，全面提供土壤样品有机质成分信息 [ 19 ] 。谱图中不同的峰对应不同的碳结构，而峰的高度及面积则代表了该组分的相对含量高低。图谱积分面积转化为百分比后的相对含量，清楚地反映不同碳组分在有机质中的相对含量 [ 20 ] 。土壤有机碳固态NMR碳谱，主要可划分为4个共振区域，烷基碳(Alkyl C)区，0~45 ppm；烷氧碳区(O-alkyl C)区，45~110 ppm；芳香碳(Aromatic C)区，110~160 ppm；羧基碳(Carboxyl C)区，160~200 ppm。互花米草盐沼土壤中有机碳形态以烷氧碳和芳香碳为主，芳香碳的平均比例(35.85%)最高，其次为烷氧碳(32.83%)和羧基碳(20.62%)，烷基碳的平均比例(11.76%)最低 [ 21 ] 。近年来，随着高磁场核磁共振商品仪器的不断改进，各种NMR新技术，尤其是2DNMR新技术取得了很大的发展，不仅用于确定化合物平面结构，而且可确定一些化合物的相对构型或绝对构型。目前运用NMR技术主要是借助于偶合常数、 1 HNMR技术和 13 C NMR技术进行复杂有机化合物的相对构型的确定 [ 22 ] 。
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user: 4. 海滨湿地有机碳来源及判定方法 当前对于湿地有机碳来源的辨析主要有以下三种方法：碳氮比值法(C/N)、生物标志物法以及稳定同位素法。 湿地生态系统中不同来源的有机碳，化学组成成分差异显著，碳氮元素的比值是用来判别土壤中有机碳海陆来源的一种常见方法。通常陆地高等维管植物C/N比值高于海洋浮游藻类，相关研究表明，浮游植物的C/N比值范围在6~10 [ 23 ] ，水生生物的C/N比值为6~9，细菌的C/N比值在2.6~5，而高等植物的C/N高达14~23 [ 24 ] ，软组织的C/N在10~100，木质组织的C/N在100~1000 [ 25 ] ，石油的C/N比在79左右，污水的C/N比在12.5左右。据盐城海滨湿地土壤有机碳的研究结果表明，有机碳与C/N显著正相关，但不同湿地之间土壤C/N对有机碳及全氮含量的敏感性存在差别 [ 26 ] 。 生物标志化合物是根据生物体死亡后在沉积埋藏作用及早期成岩作用过程中，受到微生物作用、埋藏作用、无机催化作用的影响，经过复杂的物理化学反应，最终生成稳定的有机化合物 [ 27 ] ，它们在沉积作用过程中具有良好的稳定性和对原始生物母质特征的继承性，是识别有机碳来源的指纹标志物 [ 28 ] 。生物标志化合物与对应的生物源有一定的结构上的相关性和联系，从而具有指示环境与物源的作用 [ 29 ] 。生物标志物最早应用于沉积矿产和古沉积环境的研究，近年来已成为沉积物分析中的一项重要手段，正逐渐被应用于湿地有机碳溯源的研究。湿地土壤中有机碳的来源主要可以分为以下几类：蛋白质、腐殖质、碳水化合物以及类脂化合物(烃类、脂肪酸、甾体化合物和脂肪醇等)，研究上述化合物在湿地土壤中的组成结构以及分布特征，可以为了解土壤有机碳来源以及转化过程提供大量信息，但目前针对海滨湿地沉积物的生物标志物法研究相对较少 [ 29 ] 。 稳定碳同位素(δ 13 C)技术是近年来用于探明土壤有机碳生物来源以及历史动态变化的新方法。该方法实质是一种天然标记法，无放射性 [ 30 ] ，能够计算不同植物来源的土壤有机质的比例 [ 31 ] ，既能研究土壤有机质总体的动态情况 [ 32 ] ；也可以研究不同颗粒大小或密度部分有机质的动态变化 [ 33 ] ；还可以研究不同农业措施 [ 18 ] 以及不同环境条件对土壤有机质动态的影响 [ 34 ] 。 碳同位素比值的计算公式如下： δ 13 C= [ ( m 13 C/m 12 C ) / ( m 13 Cst/m 12 Cst ) ] m 12 C、m 13 C分别表示待测样品中 12 C、 13 C的质量，m 12 Cst、m 13 Cst表示标准样品 12 C、 13 C的质量。稳定碳同位素研究中的国际通用标准样品为PDB (Peedee Belemnite)，即美国南卡罗来纳州白垩亿皮狄组拟箭石化石。 土壤有机质主要来源于植物残体，其δ 13 C值与来源植物物料的δ 13 C值十分接近，δ 13 C值变化幅度一般在0.5‰~1.5‰范围内。不同植物光合途径有差异，对 13 C的吸收能力不同，具有分馏作用，具有不同的δ 13 C值。陆生以C 3 途径进行光合作用的植物富集δ 13 C约为−25‰~−29‰，C 4 植物δ 13 C在−10‰~−16‰之间；景天科酸代谢植物(CAM植物) δ 13 C从−10‰~−22‰。因此，C 3 和C 4 植物条件下土壤有机质的δ 13 C值在理论上应有12‰~14‰的差值。如果出现了C 3 和C 4 植物的更替，则土壤有机质的δ 13 C值将会发生改变，这是用δ 13 C方法研究土壤有机质转化、周转及动力学的基础。δ 13 C分析法能从年到百年尺度研究整个碳循环过程，有效阐明土壤碳动态和土壤碳储量的迁移、变化和转换过程，直接计算出土壤及其各组分中不同植物来源有机质的比例和数量，定量化评估新老土壤有机碳对碳储量的相对贡献。 例如，根据互花米草活体植株的(C 4 植物)的δ 13 C特征值介于−12.2‰~−13.6‰ [ 35 ] ，衰老的茎、叶δ 13 C特征值介于−12.8‰~−12.9‰ [ 36 ] [ 37 ] 。虽然有研究报告 [ 36 ] 在有氧分解的过程中δ 13 C特征值没有变化，但是也有研究 [ 38 ] 显示凋落物被埋进沉积物中一年后δ 13 C特征值从−13.6‰ (新鲜互花米草)下降至−15‰~−16‰。长江口互花米草δ 13 C值分别为叶−12.8‰，凋落物−13.4‰，根−13.1‰ [ 39 ] ；江苏沿海互花米草茎叶−13.80‰，根−13.85‰。辨别盐沼沉积物有机质中C 3 和C 4 植物来源比较复杂，如果有机质中有来自浮游植物的贡献，δ 13 C值会介于上述两种植物特征值之间。C 3 来源的有机质通常认为比来自互花米草的有机质(无论新鲜组织还是降解后)组分较轻，δ 13 C值介于−22.8‰~−29.3‰ [ 35 ] 。根据稳定同位素分析以及C:N比结果，中国沿海互花米草盐沼土壤有机质以陆源为主 [ 40 ] 。
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user: 5. 单体同位素分析技术 气相色谱同位素比值质谱(GC-C-IRMS或GC-TC-IRMS)是近些年发展起来的能在线分析混合物中各单个化合物同位素组成的新技术，被称为单体同位素分析技术(Compound Specific Isotope Analysis， CSIA)，是目前在环境研究中最广泛使用的碳同位素分析技术。该技术可以在线分离和分析浓度为1 × 10 −6 级混合物中单个化合物的稳定同位素组成 [ 41 ] ，在生物源识别、C 3 与C 4 植被类型确定、全球碳循环等方面得到了应用，使稳定同位素测定达到分子级水平，为局部或全球古气候研究、全球碳循环的控制机制提供了新的更加准确的证据 [ 42 ] 。 沉积物中的正构烷烃一般不易发生降解，能够真实地反映生物体贡献的原始正构烷烃分布 [ 36 ] 。正构烷烃的峰群分布特征和碳优势指数(CPI)可表征不同来源的有机质贡献。陆源高等植物表皮蜡中含有大量C 27 、C 29 及C 31 正构烷烃化合物，呈明显的奇偶优势，其碳优势指数即CPI值一般大于5 [ 37 ] 。多数水生藻类与浮游细菌的正构烷烃碳数分布范围为C 15 -C 20 ，为以C 17 正构烷烃为主的单峰型分布，但一些蓝藻细菌以C 19 为主，无明显的奇偶优势 [ 43 ] 。正构烷烃分子标志化合物在生物输入源的识别、植被演化序列重建、源区气候变化相应、古温度指示、古气候研究中得到广泛应用，但是存在以下缺陷：一是不同类型生物体中可能存在相同或相似的正构烷烃组成，导致来自众多生物源的正构烷烃混合输入难以区分；二是正构烷烃分子标志物在埋藏中可能会或多或少地受到降解演化的破坏，使相应的生物源辨认模糊。单体正构烷烃的碳同位素的研究则弥补了这些不足，通过单体正构烷烃的碳稳定同位素比值的差别，为精确区分正构烷烃的生物源提供了有用的信息。如单体叶蜡正构烷烃来源的δ 13 C值较整个植物组织低约6‰~8‰，即来自C 4 植物的正构烷烃富集 13 C，约为−19‰ (平均值)，C 3 植物则相对富集 12 C，约为−34‰ [ 44 ] 。研究证实，C 3 植物正构烷烃碳同位素值通常随着碳数的增加而变轻，而C 4 植物的正构烷烃碳同位素值随碳链的增加则几乎不变 [ 42 ] 。这种分子级水平的同位素差异已成功用于识别沉积物中C 3 与C 4 陆生植物相对比例的时空变化 [ 43 ] 。分子水平的碳同位素分析实际上是唯一区别这不同种生物源单体的有效途径，能够直接提供生物源的精确输入信息。
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user: 6. 展望 目前互花米草盐沼碳循环的研究还存在覆盖区域有限、碳源辨析不足、影响因子研究较少等问题，缺乏系统性，对机制的理解十分薄弱，因此难以对碳埋藏能力的提升提供定量化的指导。今后的研究要从以下几个方面加强：不同区域和不同环境条件之间的比较研究；多种技术手段的验证研究，用多种特异性的标志物，精确区分有机碳来源，并比较不同来源有机质的沉积稳定性；滨海盐沼湿地碳与邻近生态系统之间的交换通量核算与监测；加强盐沼碳赋存控制因素的研究，以及全球变暖、海平面上升、富营养化等对盐沼碳库稳定性的影响，预测气候变化和人类活动对碳循环的影响机制，提升我国盐沼湿地固碳能力。
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user: 摘 要 本文使用常规、卫星、雷达等资料对乌鲁木齐机场2014年8月21日一次连续性雷暴天气进行分析，结果表明此次雷暴由于中高层槽后干冷空气叠加在低层暖湿空气之上，从而具备有利的热力和动力条件导致。中尺度天气分析方法可以预测中小尺度强天气落区，但是中尺度数值预报模式缺乏有效的强对流天气指导产品。 关键词 :高空槽，带状回波，气象服务保障 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 雷暴天气常在夏季出现，航空器穿越雷暴区域，可能遭遇强烈的颠簸、积冰、闪电、阵雨，有时还会遇到冰雹、下击暴流、低空风切变等危险性天气。雷暴也是目前航空部门和气象部门公认的严重威胁飞行安全的重要因素 [ 1 ] [ 2 ] 。对雷暴的研究有很多，比如陈思蓉 [ 3 ] 等统计雷暴时空分布特征，认为强对流天气发生的概率分布具有明显的地理差异和日变化。俞小鼎 [ 4 ] 等利用雷达回波或云图外推算法识别强对流天气。钟颖颖 [ 5 ] 等对连续性雷暴地闪与回波特征进行分析，认为雷达回波与地闪频数相关性较好，谢玉华 [ 6 ] 夏传栋 [ 7 ] 等人对连续雷暴进行诊断分析，认为连续性雷暴产生的机制不一定相同。 乌鲁木齐机场地处亚欧大陆腹地，位于天山山脉北簏，远离海洋，属于温带大陆性干旱气候。夏季，受地形和局地热力环流的作用，午后至傍晚有对流云系爬坡抬升，形成雷暴天气，但是乌鲁木齐机场雷暴仍然属小概率事件。而2014年8月21日乌鲁木齐机场一日内连续出现雷暴天气更是少见，本文首次使用闪电定位对乌鲁木齐机场雷暴移动与发展情况进行监测分析，对比分析此次雷暴天气过程中尺度高低空系统配置差异性，以及气象服务保障工作，总结经验教训，为同类型工作提供一些可行性建议及参考。
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user: 2. 天气实况 2014年8月21日乌鲁木齐机场连续出现雷暴天气，21日01:57至03:50出现雷暴，04:25至06:50出现弱雷雨转中雷雨转雷暴，12:55至13:35出现弱雷雨，过程降水量5.1 mm，21日凌晨机场关闭，未影响航班正常运行，21日12:50至13:45弱雷雨期间共造成10个进出港航班延误。而市区21日凌晨没有人工观测，白天也未观测到雷暴，根据防雷减灾中心闪电定位监测系统监测(表1)，机场雷暴时段与闪电定位监测雷暴时段略有差异，从闪电密度和场强极值对比，机场第一次雷暴历时短，闪电次数偏少，实测场强极值偏小，第三次雷暴历时最长，闪电次数最多，实测场强极值最大。 此次雷暴时段气象要素变化情况并不典型，第一次雷暴时段气压、温度变化不明显，第二次雷暴时段气压涌升，第二次、第三次雷暴时段温度骤降、湿度增加。第一次、第二次雷暴时段风速迅速增大，第三次雷暴时段，风速变化不大。此次雷暴影响范围非常小，降水只出现在乌鲁木齐及其周边地区。
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user: 3. 天气形势分析 此次雷暴的发生，主要原因是中高层槽后干冷空气叠加在低层暖湿空气之上，从而具备有利的热力和动力条件。 20日20时500 hpa欧亚区域呈现两脊两槽的形势，中亚–乌拉尔山为宽广的脊区，不断有冷空气沿脊前西北气流南下影响新疆地区，西伯利亚低槽，温度槽落后高度槽，乌鲁木齐以东高空槽，至21日08时，高压脊顶受冷槽侵袭，略有削弱，使西伯利亚低槽东移南下，并配合有−24℃冷中心，而乌鲁木齐以东高空槽减弱东移，逐渐并入西伯利亚低槽。700 hpa形势与500 hpa形势基本一致，只是中亚地区有闭合的反气旋环流(图1)。20日20时850 hpa新疆以北有明显的锋区，21日08时北疆盆地有切变线(图2)。 Table 1 Lightning location monitoring by airport and meteorological agenc 站点 开始 结束 历时(min) 数据量(次) 实测场强极值 预警级别极值 最大 最小 最大 最小 机场 01:27 01:49 21 687 9.27 −0.97 3 1 机场 03:42 04:01 18 610 1.88 −2.12 1 1 机场 04:35 05:29 54 1756 11.22 −8.37 3 1 气象局 04:44 05:59 74 2394 8.13 −6.52 3 1 机场 12:50 13:55 64 1949 23.84 −12.55 3 1 气象局 13:42 14:24 42 801 2.75 −5.25 2 1 表1. 机场和气象局闪电定位监测 图1. 2014年8月20日20时和21日08时500 hpa高空图 图2. 2014年8月20日20时和8月21日14时地面图 20日20时地面上带状高压控制北疆大部，北疆北部有一条近东北–西南向的冷锋，锋面附近多个站点已经出现雷暴天气，至21日14时，高压持续东移南下，并有小股冷空气回流至乌鲁木齐地区。 20日20时500 hpa、700 hpa有冷空气东移南下，850 hpa为暖脊控制，同时新疆大部温度直减率(T850-T500) > 32℃，500 hpa干区与700 hpa湿区部分重叠区域，这种上干冷下暖湿的层结结构，具有较好的热力和动力条件。 21日08时500 hpa有冷空气东移，700 hpa、850 hpa为暖脊控制，具有上冷下暖的层结结构，同时700 hpa干线与850 hpa切变线重合，中低层有较强的幅合上升运动，具备较好的动力条件(图3)。 图3. 2014年8月20日20时和21日08时中尺度综合分析图 20日20时乌鲁木齐温度对数压力图不稳定能量CAPE值较小，K指数27，没有显著的有利对流发展的特征，21日08时温度对数压力图不稳定能量CAPE值有所增大，K指数32，低层有逆温，再运用探空订正技术，CAPE值明显增大，有利于对流发展(图4)。 欧洲中心细网格3小时总降水预报没有显示。气象中心中尺度数值预报模式预报系统降水预报没有显示，风场预报风速略有增大。
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user: 4. 卫星、雷达资料分析 静止红外云图时空分辨率较低，22日01时在呼图壁附近出现小白点，随后迅速增大并向东南方向移动，其前沿接近乌鲁木齐时就已经观测到雷暴，随后云团继续向东南方向移动，并向南北方向扩展，前两次雷暴尺度小，生消快，很难分辨。第三次雷暴首先在乌苏–石河子出现带状云系，随后减弱东移，在呼图壁附近再次增强，并继续东移，从极轨可见光云图上可以分辨出明显的上冲云顶，说明有较强的上升运动，此时乌鲁木齐观测到雷暴，随后带状云系减弱东移(图5)。 21日00:04时在呼图壁北侧有数个小尺度新生弱回波，随后迅速增强，01:04时中心强度达到50 dbz，并向东南方向移动，数个回波首尾相连呈带状，经过乌鲁木齐西南侧，观测到第一次雷暴，随后回波强度减弱，在此回波北侧有新生回波，迅速增强，04:00时中心强度达到50 dbz，随后向东南方向移动，经过乌鲁木齐东北侧，观测到第二次雷暴，随后回波减弱东南移。09:03时乌苏–石河子带状回波向东南方向移动，10:39时其前部在经过呼图壁时新生带状回波，12:56时中心强度达到50 dbz，观测到第三次雷暴，回波经过乌鲁木齐西南侧，强度减弱(图6)。
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user: 5. 气象服务保障 21日凌晨，预报员未能预报出第一次雷暴出现，但是雷暴出现后，预报员通过电话向相关用户单位通报雷雨信息，并对雷暴伴降雨强度，持续时间进行预报，但是与实况相比，雷暴伴降雨强度预报偏弱，持续时间预报偏短。 21日11:00时组织临时天气会商并通过电话通知管制、运控等相关用户单位预报结论：本场西北方向40公里处有强对流云团，向东南方向移动，预计本场12:30~13:30有雷雨，西北风5~10米/秒。随后持续跟进气象服务保障，及时发布趋势预报。 此次雷暴过程，对第三次雷暴预报较为准确，对前两次雷暴预报不够准确，但是因为乌鲁木齐机场关闭并未对航班正常运行造成影响。 图4. 2014年8月20日20时和21日08时温度对数压力图 图5. 静止红外云图2014年8月21日03:00时、06:00时、15:00时和极轨可见光云图12:40时 图6. 2017年8月21日03:00时、04:34时、06:02时、13:01时1.5˚仰角雷达强度图
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user: 6. 小结 本文使用常规、卫星、雷达等资料对乌鲁木齐机场一次雷暴天气过程进行分析，结果表明： 1) 此次雷暴由于中高层槽后干冷空气叠加在低层暖湿空气之上，从而具备有利的热力和动力条件导致。 2) 中尺度天气分析方法可以预测中小尺度强天气落区，中尺度数值预报模式缺乏有效的强对流天气指导产品。 3) 卫星监测由于时空分辨率较低，不易分辨对流云团；雷达在0~2小时雷暴监测中非常有效。 4) 此次雷暴过程，对第三次雷暴预报较为准确，对前两次雷暴预报不够准确，但是因为乌鲁木齐机场关闭并未对航班正常运行造成影响。
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user: 摘 要 VaR (在险价值)和CVaR (条件在险价值)是常用的金融产品风险度量工具。本文考虑沪深300、中证500和不同行业的12只股票最近两年(2014.10~2016.9)的历史数据，首先用非参数估计方法计算了相应的VaR和CVaR值，然后结合Bootstrap抽样数据，重新估计了相应股票的VaR和CVaR值，根据似然比检验得出结论：Bootstrap方法可以提高VaR和CVaR的估计的精度，更加有效地衡量股票的风险。 关键词 :VaR (在险价值)，CVaR (条件在险价值)，样本分位数法，Bootstrap方法 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 在投资活动中，投资者的收益与面临的风险大小有紧密的联系，风险也就是未来损益的不确定性。VaR (Value at Risk)是近来兴起的金融风险管理工具，用来估计金融产品在未来价格波动下可能的最大损失 [ 1 ] 。VaR方法的提出使得一段时间内投资的最大损失能够较好地量化，为衡量金融风险做出了重要的贡献。然而，VaR并不是最合理的衡量金融风险的指标，由于金融数据的一些特点，比如尖峰厚尾、波动性、集聚性等，使得用VaR衡量金融风险的精度有时无法满足需求。同时，VaR不满足一致性公理，对尾部风险的测量不够充分。基于此，Artzner等提出了CVaR (Conditional Value at Risk)方法。CVaR是指损失超过VaR时的条件均值，CVaR在一定程度上对VaR进行了修正，提高了风险估计的精度。 对于VaR和CVaR的研究主要集中在两个方面：一是对VaR和CVaR的计算方法研究与改进，提高计算精度与效率；二是研究VaR和CVaR在风险管理上的应用 [ 2 ] 。结合这两方面，本文首先简单介绍了VaR和CVaR的概念，阐述了针对不符合正态分布的数据，使用样本分位数法估计VaR和CVaR的方法，同时引入Bootstrap方法对样本分位数法进行改进，并利用似然比检验对模型的有效性进行比较，从而对不同行业股票风险进行分析，希望分析的结果对投资者有一定的参考价值。
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user: 2. 在险价值与条件在险价值的估计 在险价值VaR是指“在一定概率水平下，金融资产的价值在未来一段时间内所面临的最大可能损失”。用数学语言可表示为： P ( X ≤ − VaR ) = 1 − α ，其中， P ( ⋅ ) 表示某事件的概率， X 表示资产或者资产组合在一定持有期内的收益， α 为给定的置信水平 [ 3 ] 。VaR是金融领域中对风险衡量的常用指标，然而VaR并不是最合理的风险衡量指标，该方法存在一定程度的缺陷，主要表现在：1) 尾部风险测量的不充分性，VaR无法衡量超过相应分位点的下方风险信息，即左尾风险；2) 不满足一致性公理：使用VaR度量风险不满足次可加性和凸性，也就是组合的风险不一定小于单个证券的风险之和并且无法通过优化求得最小风险的组合 [ 4 ] 。 针对VaR的缺陷，Artzner等提出了使用CVaR来衡量风险的方法 [ 5 ] 。CVaR是指损失超过VaR的条件均值，数学表示为 CVaR = − E [ X | X < − VaR ] ， X 表示收益变量。CVaR是满足一致性公理的风险度量方法，代表了损失超过VaR的平均水平，相对于VaR来说，CVaR更能体现出潜在的风险价值，对风险的估计精度更高，在金融风险度量中有广泛的应用。 计算VaR和CVaR的常用方法主要有历史模拟法、蒙特卡洛模拟法(MCMC)和方差协方差法等。MCMC要先对总体分布形式作出假设，方差协方差方法是基于正态总体的计算方法，而历史模拟法是非参数统计方法，不需要对总体的数据分布形式做出假设。由于数据未必服从正态分布或者我们不知道其服从何种分布，这里我们采用历史模拟法，用样本分位数作为总体的分位点的估计。在样本容量比较大时，估计具有相合性。具体计算方法如下：设 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n 是来自资产收益变量的一个样本，将得到的 样本进行排序，次序统计量为 X ( 1 ) < X ( 2 ) < ⋯ < X ( n ) ，样本a-分位数可以表示为两种形式： X ( [ n α ] ) 和 X ( [ n α ] + 1 ) ， 其中 [ s ] 表示 s 的整数部分。对给定的 α ( 0 < α < 1 ) 及来自收益变量总体 X 的一个样本，在置信水平 ( 1 − α ) 下，本文记VaR的样本分位数估计量为 V ^ ，CVaR的样本分位数估计量为 U ^ 。其中， V ^ = − 1 2 ( X ( [ n α ] + 1 ) + X ( [ n α ] ) ) ， U ^ = − 1 [ n α ] ∑ i = 1 [ n α ] X ( i ) ，n为样本容量 [ 6 ] 。 当样本容量不够大(小于1500)或者尽管有足够多的数据，但是如果以前的数据相对现在来说过于陈旧，这时候用历史模拟法就不能很好地预测未来的情况，为了解决这个矛盾，我们可以采用Bootstrap再抽样的方法。Bootstrap方法是由Efron在1979年首次系统提出的，为小样本的评估提供了一种新的思路 [ 7 ] 。该方法的核心思想是利用重抽样得到的自助样本来估计未知概率测度的某种统计量的统计特性。Bootstrap方法有广泛的应用，在很多金融统计量的估计中都被证明满足大样本的相合性。 本文使用Bootstrap方法计算VaR和CVaR的具体步骤如下 [ 8 ] ： 1) 将每只股票的对数收益率样本 X 1 ， ⋯ ， X n 从小到大排序得到次序统计量 X ( 1 ) ， ⋯ ， X ( n ) 。 2) 由观测样本次序统计量构造收益率的经验分布函数 F n ( x ) 。 3) 从经验分布函数 F n ( x ) 中随机抽样，产生对数收益率的Bootstrap样本 B i = ( X 1 * ， ⋯ ， X n * ) 。 4) 重复步骤(3)m次，产生m个Bootstrap样本 B 1 ， ⋯ ， B m 。 5) 根据上述VaR与CVaR估计量 V ^ 和 U ^ ，计算每个Bootstrap子样的VaR与CVaR估计量 V i 和 U i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m 。 6) 计算统计量 V = 1 m ∑ i = 1 m V i ， U = 1 m ∑ i = 1 m U i 。其中， V 和 U 分别为使用Bootstrap方法计算VaR和CVaR值。 本文使用R语言进行Bootstrap方法编程，计算VaR、CVaR以及相应置信水平下的置信区间。
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user: 4. 结果比较与分析 本文对不同行业的股票以及具有代表性的沪深300和中证500指数的收益率数据使用样本分位数法和基于Bootstrap重抽样的样本分位数法估计其VaR和CVaR，并使用似然比检验对两种模型估计VaR的有效性进行了比较。VaR与CVaR值反映了股票风险的大小，表2、表4和表5表明，处于不同行业的股票，其风险有较大差异，而同一行业内部，根据公司的发展状况，相应股票面临的风险大小也不相同。本节对表中实证结果进行了总结，并在经济层面对其风险来源进行了分析。 从计算结果来看，风险较小的为沪深300、中证500、工商银行、中国银行、华夏银行和民生银行。其中，华夏银行和民生银行的风险略大于工商银行和中国银行，四只银行股的风险略大于沪深300股票指数和中证500股票指数。沪深300指数和中证500指数样本选自沪深两市，覆盖了大部分的流通市值，选取的样本股票规模和流动性大，稳定性高，整体风险相对较小，一定程度上代表了沪深两市整体走势。工商银行和中国银行属于大型国有商业银行，规模比较大，资产总额大，整体发展比较稳定。华夏银行和民生银行属于中小型股份制商业银行，近几年，股份制商业银行发展迅速，其资产总额相对较小，在存贷款以及其它扩展性业务上发展很快，同时也就带来了比在传统业务上有优势的国有商业银行更大的风险。 Table 6 Comparison of two model 样本分位数法 Bootstrap方法 失败频率 LR统计量 失败频率 LR统计量 沪深300 0.036489 3.006270 0.033859 2.539650 中证500 0.029691 2.064985 0.030053 3.194475 工商银行 0.018367 0.426201 0.022943 3.810470 中国银行 0.047334 6.995600 0.046592 2.658340 华夏银行 0.039128 2.637132 0.061093 5.020740 民生银行 0.049930 3.511960 0.020177 1.548290 保利地产 0.013908 1.988401 0.029303 0.628460 万科A 0.062545 20.723410 0.027243 1.889709 万达院线 0.014822 1.128840 0.050103 3.424629 华谊兄弟 0.044309 5.380490 0.048230 4.786463 云投生态 0.030132 13.012762 0.027565 0.906442 西部牧业 0.052940 2.632944 0.069346 3.097332 华电国际 0.042281 1.993760 0.027493 2.246583 碧水源 0.063753 2.093830 0.036529 0.686384 表6. 两个模型效果对比 样本股中风险最大的为华谊兄弟和万达院线，属于娱乐传媒行业。在经济发展和全球化背景下，二者均形成了完善的管理模式。电影产业属于资金密集的第三产业，为了筹集资金，公司会进行相应的投融资，比如华谊兄弟和万达集团会与其他影视公司合作、向金融机构贷款或者进行广告的植入，然后将资金运用到制片、发行、营销以及影院的建设等上面。投资范围广，分散了公司财力，过分依赖导演及演员，缺少核心人才，观众心理以及流行元素多变等等因素都导致娱乐传媒业存在较大的风险。 万科A和保利地产等房地产行业以及云投生态和西部牧业等农林牧业，也存在较大风险，仅次于娱乐传媒业。近年来，房地产行业竞争日益加剧，土地供给制度不完善、供给量不足，国家对房地产行业出台了一系列控制房价过快上涨的调控措施，取消了多城市的利率优惠政策，进行了房产税试点、央行加息等多项措施，这些都导致了房地产行业的短期性波动。房地产企业内部的管理模式、投融资、并购重组等措施也会导致投资者的投资风险。对于万科A来说，从2015年开始的万科宝能股权之争，对万科集团的股权配置、管理模式等产生了重大影响，一度导致万科停牌筹划资产重组，同时，经济的过冷过热也会导致房地产行业的动荡，使其面临较大风险。云投生态及西部牧业等农林牧业的发展，虽然有国家政策及资金的支持，但是由于产品缺乏弹性，易受天气、环境的影响，政府的制度、市场的供需波动、管理者缺乏风险控制的常识等等因素均会引起企业利润波动，导致其股票风险的存在。 由实证结果可以看到，华电国际和碧水源的风险较小。水利电力行业是国民赖以生存的行业，为人们提供了生活所需能源。政府一直在政策和资金上对相关企业的稳定、可持续发展提供支持。以华电国际为例，华电国际属于电力行业，其风险主要来源于煤价、电价、用电量的波动以及公司投资的一些发电项目和煤电企业利润的波动，环保、可持续发展等政策的提出虽然有利于电力行业的长期健康发展，短期内会也造成机组关停和环保费用增长等风险，但整体来说水利电力行业风险是比较小的。 根据表2结果可以得到，在同一行业内进行比较，属于创业板的华谊兄弟、碧水源、西部牧业分别比同行业属于主板市场的万达院线、华电国际、云投生态的风险大一些。从一定程度上体现了创业板企业大多从事高科技业务，具有较高的成长性，但成立时间较短，业绩不是很突出，面临的风险也会比主板市场大的特点。由表2与表4结果的比较，以及表6似然比检验的结果可以看出，使用Bootstrap方法计算VaR的模型整体比仅使用样本分位数法计算VaR的模型精确度要高。同时，无论样本量的大小，股票的CVaR值均比VaR值的计算结果大，说明在分析中使用VaR值衡量风险有低估风险的可能性，因此在实际中常常需要结合CVaR值进行分析。然而，仅仅使用VaR值和CVaR值来评估股票风险是远远不够的，需要考虑其他指标以及市场和公司的发展状况。同时，对于VaR和CVaR值的估计精度、计量结果的应用时长以及不同取样时长VaR与CVaR计量的稳定性也是需要下一步探讨和研究的问题，这些都对实际的投资有重要的意义。
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user: 摘 要 随着移动互联网技术飞速发展，各种电子商务模式不断涌现，为电力企业实现采购模式创新提供了良好的契机。结合电力企业不同业务类型和物资品类特点，进行电力企业差异性电商化模式分类分析，深入剖析电力企业电商化采购模式特征与驱动因素，实施差异性电商化模式的全环节策略制定和执行方式细化，全面构建具有国网特色的物资电商化采购创新模式，实现集中采购与多样化需求、便捷化供应的动态平衡，提高采购效率效益及规范性。 关键词 :电力企业，物资供应链，电商化采购模式，策略制定，执行控制 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 近年来，移动互联网技术飞速发展，各种电子商务模式不断涌现。国家《2016年电子商务和信息化工作要点》提出，要深入实施“互联网 + 流通”行动，着力提升供应链管理能力。电商行业已经迎来快速发展期，越来越多的传统行业将借电子商务优势实现跨越式发展。与传统采购模式相比，电子商务作为一个平台，能快速交易价格及信息，全流程跟踪交易行为，具有低成本、高效率、开放透明的优势 [ 1 ] 。 然而，随着物力集约化管理变革进入深水区，进一步丰富物资集中采购管控手段，研究构建互联网+环境下具有国网公司特色的电商化采购模式 [ 2 ] ，形成差异化采购策略和执行控制方式，对于电网企业集采创新模式的智能化发展，优化集中采购管理模式，提升物资集中采购工作质量与成效，提升电网物资采购供应响应能力和服务水平至关重要。