DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 关于第四代农耕模式“粉垄” 将“粉垄”定位为继人力、畜力、拖拉机耕作之后“绿色高效第四代农耕模式”(也可称为雨养为主高效农业模式)，是基于以下方面： 2.1. 粉垄耕作工具的发明与创制其产品进入了定型量产 由韦本辉等人发明、广西五丰机械公司首创的粉垄耕作工具——“螺旋型钻头”，由履带、动力、液压等系统带动，形成自走式粉垄机深旋耕，320型粉垄机产品其螺旋型钻头可垂直入土深旋耕，一次性完成整地任务。粉垄深度30~40 cm，每小时可耕作5~10亩(最新改进提升的可达8~12亩)，每亩总成本人民币约40~60元；而且可在地面0~60 cm无石头等硬质物的情况下，可对现有耕地及盐碱地、砂姜黑土、退化低产草原甚至果树林地、中药材等，进行粉垄耕作 [ 4 ] 。 经10年的研究与完善，作为农业耕作利器“粉垄机械”，产品通过了法定机构鉴定，目前已经定型量产；粉垄机械耕作工具“螺旋型钻头”，有人誉为继古代火药、指南针等之后“中国第五大发明”，它可替代传统“浅耕型”耕作工具的锄头、犁头、耙等。 2.2. 粉垄概念已经明确 所谓“粉垄”，是采用发明的粉垄机械“螺旋钻头”垂直入土30~60 cm高速旋磨粉碎土壤一次前行即可完成整地达到作物播种或种植需求，这种耕作行为称之为“粉垄”。 2.3. 粉垄特点独特而鲜明 2.3.1. 粉垄工具的颠覆性变革 由传统“浅耕型”耕作工具的锄头、犁头、耙等，变革为“螺旋型钻头”，可垂直入土深旋耕，一次性完成整地任务，耕层松土比现行耕作方式平均只有16.5 cm加深了2~3倍；拖拉机犁头深耕犁地，在田间表现“V”状，从翻土高端至底部可看到40~50 cm甚至更高，但经过机耙碎土最终松土层也不过为30 cm上下，经雨淋或者灌溉到作物收获时其耕层多为20多 cm，但与粉垄松土层仍达30多cm甚至40 cm左右相差甚远。 2.3.2. 耕作质量大幅提升 耕具螺旋型钻头深旋耕前行均匀粉碎土壤，原土的上中下土层主体土壤不乱，底层生土80%左右不上翻，上层熟土80%左右不下沉，上中下土层的20%土壤垂直均匀交换混配，可起改土客土作用，促进耕层土壤养分合理布局和微生物的繁殖增长；拖拉机等耕作土壤，深翻碎土生土上翻，土壤养分错乱，且土壤容易板结，通透性差，影响土壤微生物的繁衍和根系对营养的吸收利用。 2.3.3. 土壤理化性状大幅改善 粉垄经过钻头的刀口、罗盘、钻轴等切割、旋磨、碰撞，在高速旋转(每分钟500~600转)带动空气中氧气融入土中等作用下，使土壤发生重大的物理和化学反应，土壤犹如被煅烧过一遍(在水浸泡条件下不容易再粘结、板结)，被土壤颗粒裹住的养分包括微量元素被释放出来；拖拉机耕作土壤理化性状不如粉垄耕作，且其细碎数量比例小，土壤中养分释放比例少，土壤容易粘结板结。 2.3.4. 土壤“四库”扩建 粉垄单位面积上，其松土量比拖拉机耕作增加2~3倍，扩建了“四库”：即土壤养分库―单位面积上可供作物利用的土壤速效养分增加10%~30%；耕地水库―雨水入渗速率提高30%~50%、贮水量增加1倍左右；土壤氧气库―土壤容重降低20%~30%、氧气增加1倍左右；土壤微生物库―土壤有益微生物数量增加1倍以上。 2.3.5. 有利作物生长 与传统耕作相比，粉垄构建了全新的土壤生态环境，水、肥、气的大幅增加，促进了作物根系发达、植株健壮，进而使作物光合效率提高10%以上。 2.4. 粉垄耕作无生态区域限制 粉垄耕作工具，经中国20多个省份不同生态区域、不同土壤类型、不同作物品种应用，耕作效果和作物增产、提质、保水、生态效果基本一致 [ 5 ] - [ 10 ] ，且简单易行。这表明粉垄耕作可在全球推广、百年千年沿用。
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user: 4. 粉垄及“粉垄大科学”可解决的深层次问题 中国粉垄可解决的深层次问题 目前，中国13亿多人口粮食来源，说到底就是靠18亿亩耕地的平均16.5 cm耕作层的1981亿立方土壤。如果通过粉垄，将耕地10亿亩粉垄平均加深到36 cm、盐碱地2亿亩粉垄深耕40 cm、草原10亿亩粉垄深耕35 cm，可粉垄活化土壤总共达9005亿立方(相当于向地下拓宽增容了国土立体空间9000多亿立方)，比现行农耕方式增加7024亿立方，增加354.5%，可为我国提高粮食安全度和经济活力及减灾、改善生态环境等发挥巨大作用。 1) 至少可增加养活2~3亿人口。保守测算，10亿亩耕地粉垄，按照平均每亩每年增产粮食(农产品)120 kg计，每年可增产粮食1200亿 kg；2亿亩盐碱地粉垄，按照平均每亩每年增产粮食(农产品) 200 kg，每年可增产粮食400亿 kg；10亿亩草原粉垄，按照平均每亩每年草产量增产1倍，每年可增产大量的优质肉、奶产品。 2) 可解决发展中的深层次问题。如按上述粉垄22亿亩方案，就意味着非工程成本投入在全国各个区域、农区、草原等扩建造了7000多亿立方的“土壤水库”，且其天然降水下渗速率提高30%~50%，陆地每年可增贮的天然降水至少有660~880亿立方(按22亿亩每亩增贮30~40立方计)，可产生重大效应：一是农业节水节本增效；二是减少流域性的洪涝和干旱灾害；三是改善江河水体水源、生态环境及地下水资源不足；四是极大缓解农业与工业、城镇化用水矛盾；五是土壤水库和地面生物产量增加的效应促进空气湿度的提升(在干旱半干旱地区的甘肃定西市，测定粉垄种植的马铃薯地面空气湿度比拖拉机耕作提高20%以上)。
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user: 5. 粉垄及“粉垄大科学”可驱动若干重大创新性科学研究 ——粉垄有机、半有机农业耕层深垦育土的土壤修复与沃土构建； ——粉垄对现有耕地及盐碱地、退化草原及江河水体等科学利用的统筹综合研究； ——粉垄农机与农艺深度融合提升与农村劳动力转移、现代社会发育关系研究； ——粉垄合理降低“化学品”程度其农产品数量质量对人口健康关系研究； ——基于粉垄耕地水库、空气湿度提升和固氮减排等对生态环境及气候的影响研究； ——基于粉垄条件与农作物良种潜力发挥的自然资源化高效利用的育种创新研究； ——基于粉垄条件下的农业科学理论包括粉垄耕作农艺、粉垄作物生理、粉垄作物栽培等研究； ——基于粉垄效应的生态学研究； ——基于粉垄科学理论和技术体系的全球性国际“大科学”工程研究； ——基于粉垄效应驱动的农耕文化研究。
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user: 摘 要 文章将社会网络分析中的缺失数据作为研究着眼点，从网络调查中的无应答缺失原因的角度分析了单一插补方法的特点及局限性，并在介绍重建法和多重插补法原理的基础上，通过蒙特卡洛(Monte Carlo)数据模拟技术对两种方法进行比较研究。结果表明：在社会网络分析中，重建法和多重插补法在不同缺失机制情况下对缺失数据处理的准确性大致相当；和重建法相比，多重插补法在不同缺失机制情况下对缺失数据的处理具有更高的可靠性。 关键词 :社会网络分析，缺失数据，重建法，多重插补法 Copyright © 2018 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 社会网络分析(Social Network Analysis， SNA)是从嵌入社会情境中个体的“关系”角度出发，揭示群体结构及其与心理与行为的相互作用(马绍奇，焦璨，张敏强，2011)。社会网络数据由一组行动者和行动者之间的社会关系组成，这种数据的独特性引起了越来越多的学者开始将SNA应用于心理学的研究。近年来，国内有关SNA方法在心理学方面的研究文章逐渐增多。例如，通过社会网络分析的方法探讨了同伴团体对青少年问题行为的影响(侯珂，邹泓，刘艳，金灿灿，蒋索，2014)，个性特征与社会网络的关系及其本土化发展的趋势(李永强，黄姚，2014)。通过社会网络的视角探讨了个体情绪智力与任务绩效的关系(张辉华，2014)，以及中学生的班级友谊关系网络(唐文清，钟阳，张敏强，叶素静，刘晶，黄兆峰，2014)。 但是在SNA中，缺失数据是一个重要且无法回避的难题之一。SNA的数据是反映个体之间联系的关系数据，所以和社会科学的其他领域相比，SNA中的缺失数据问题更为复杂。已有研究表明，SNA的缺失数据原因主要包括边界规范问题，固定选择的研究设计和网络调查中的无应答(Kossinets， 2006)。边界规范问题是网络研究中指定行动者或者关系之间包含的规则(Laumann， Marsden， & Prensky， 1983)。固定选择的研究设计指网络中行动者和关系的缺失依赖于研究设计中提名选择的限定(Holland & Leinhardt， 1973)。网络调查中的无应答包括应答者完全缺失和特定项目的数据缺失(Stork & Richards， 1992; Rumsey， 1993)。其中，网络调查中的无应答是社会网络调查中最经常出现的缺失情况。对于无应答情况，通常采用插补法进行处理。 在实际应用中，研究者经常会选择简单的插补方法对缺失数据进行处理，如均值插补，热卡插补等单一插补法。在SNA中，均值插补包括条件均值插补和非条件均值插补。条件均值插补是通过部分观察网络的网络特征如度数，或者通过条件分布中的预测值来取代缺失数据。非条件均值插补是用网络的密度，行动者的平均入度关系(行动者接收的关系)均值和行动者的平均出度关系(行动者发出的关系)均值来代替缺失数据(Gabbay & Zuckerman， 1998)。均值插补能够得到无偏的均值估计，但是容易低估方差和协方差。热卡插补是指通过同一个数据集中的应答行动者数据的估计分布中，抽取插补值替代无应答行动者的缺失数据(Sande， 1982)。这种方法能避免由于插补造成扭曲的变量分布，但是容易高估方差。总体而言，单一插补法会离散数据的分布以及网络中行动者之间的关系，即使在完全随机的缺失机制下，也容易产生有偏差的估计值(Huisman， 2014)。因此，在单一插补法的基础上，多重插补法和重建法逐渐发展起来。 不同的缺失数据原因和缺失数据处理方法，还涉及一个重要的问题，数据是否系统缺失。如果数据是系统缺失，那么缺失概率是否和观察变量(性质或属性)有关(黄菲菲，张敏强，2016)。Rubin (1976)根据缺失引起的偏差程度定义了三种类型的缺失数据：完全随机缺失(Missing Complete At Random， MCAR)，随机缺失(Missing At Random， MAR)和非随机缺失(Missing Not At Random， MNAR)。因此，在使用不同的缺失数据处理方法时，还应考虑数据的缺失机制。 相比于国外研究，国内尚无对SNA中缺失数据的插补处理方法进行对比研究。本研究希望通过程序的编写，将重建法与多重插补法相比较，进一步探讨在不同缺失机制情况下，两种方法对SNA中缺失数据处理的准确性和可靠性。
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user: 2. 缺失数据处理方法 2.1. 多重插补法 Rubin (1987)提出多重插补法。多重插补法指的是通过插补值的预测分布中通过一组m > 1的合理插补值替代每一个缺失值的过程。m个插补集间的差异性反映了缺失数据可从观察数据进行推断的不确定性(庞新生，2012)。用多重插补法对数据处理后，就会有m个完整的数据集，每一个数据集都可以用分析完整数据的方法进行分析。在对每一个数据集分析后，就可以将结果(估计值和标准误)合并，用Rubin或者其他学者提出的简单方法得到能够反映缺失数据不确定性的整体估计值和标准误(如图1所示)。 在社会网络分析中，多重插补法同样分三步对缺失数据进行处理：第一步是数据插补。通过插补模型为每个缺失行动者或者缺失关系产生m (m > 1)个合理插补值，得到m组完整数据集。插补过程根据变量类型及数据缺失模式的不同而有所不同。针对类别数据，Schafer (2010)年提出多项式模型和对数线性模型，该类模型可以考虑类别变量间的任意关系。但变量数较多时需要大样本量才能拟合模型(Royston， 2004; Finch， 2010; Schafer & Olsen， 1998)。此外，logistic回归模型和鉴别函数(discriminant function)目前被广泛使用，SAS的PROC MI、R软件的MICE软件包等将其设置为类别数据的插补模型。关于m的取值，Rubin (1987)认为3~5个插值即可。 第二步是运用标准统计分析方法分析每一个完整数据集。每个参数得到m个估计值和对应的标准误。 第三步是将m组结果进行整合并得到最终参数估计值，然后进行统计推断。整合过程一般使用Rubin (1987)法则。假设m个完整数据集获得的参数估计值为 ，对应的标准误为 ，则最终的参数估计值为： 最终标准误的估计值为 均值及m个估计值的组间差异之和的开方： 和单一插补法相比，多重插补法得到的有效统计推断值考虑了由缺失数据引起的不确定性，但唯一的缺点是处理过程较为复杂。 图1. 有缺失数据的多变量矩阵及多重插补法 2.2. 重建法 Stork和Richards (1992)通过网络中行动者之间的互惠关系对缺失数据进行推断首先提出了重建法。他们认为，重建法从本质上而言是用一个行动者已接受到的关系去进行测量，因此在分析过程中并没有增加新的关系。使用重建法时，值得注意的一点是，应答行动者和无应答行动者之间的应答模式不仅要具有相似性且二者之间的关系必须是有效的，即使用重建法处理SNA中的缺失数据时必须满足相似性和可靠性两个原则。已有研究发现，重建法能够有效的重建网络中行动中缺失的大部分关系，并且在构建完整网络时不会出现不收敛的问题，所以不少学者将重建法作为处理社会网络缺失数据的常用方法(Gabbay & Zuckerman， 1998; Huisman & Steglich， 2008)。 重建法根据社会网络的类型主要分为两种程序：1) 针对无向网络而言，重建法通过观察到的行动者之间或者部分应答者和无应答者之间的关系重构网络(Stork & Richards， 1992)。2) 针对有向网络而言，所有行动者的缺失关系Xij可以通过二元关系中对应行动者的观察数据进行替代：Xmisij = Xji，即通过应答行动者来插补对应关系的观察值(Huisman， 2014)。 和多重插补法相比，重建法的处理过程较为简单，并且能够最大化地利用有效信息去构建社会网络(黄菲菲，张敏强，2016)。但是，重建法无法构建两个无应答行动者之间的缺失数据。
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user: 3. 研究方法 3.1. 数据生成 本研究选择关于班级SNA及其对学业拖延影响机制研究中的一个学业咨询网络子样本，是由40名初一学生及他们之间的有向关系组成的班级网络数据。这个网络数据采用提名生成法，要求行动者写出在学习上遇到困难或疑问时会请教班上的哪些同学。行动者属性包括自我监控行为，采用Snyder编制的《自我监控量表》。该问卷共25个项目，采用2级(是/否)记分，反向记分项目有11题。问卷总分越高，表示自我监控水平越高。 和边界规范问题及固定选项的研究设计这两种缺失数据原因相比，无应答是社会网络调查中最经常出现的缺失情况，所以本次模拟研究的缺失数据原因定义为行动者无应答。 3.2. 模拟程序 根据设定的模型和条件，运用Monte Carlo模拟方法模拟含有缺失数据的SNA分析数据并使用两种方法对缺失数据进行处理，数据模拟次数为500。数据模拟的过程分为以下四个步骤：第一步，产生完整的网络数据。第二步，设置缺失数据，缺失率为0.05。在R软件的simFrame软件包生成不同缺失机制的缺失数据(MCAR：分别在关系数据上根据缺失率随机设置缺失；MAR：随机缺失概率和行动者的自我监控分数相关；MNAR：非随机缺失概率和网络特征，行动者入度值相关)。第三步，缺失数据处理及SNA，其中，重建法在R中自编，多重插补法在R中的MICE软件包进行数据插补。第四步，计算第一步的完整网络数据和第三步用两种方法处理缺失数据的网络数据的统计指标。本研究采用中心势(网络的整体中心度)计指标，具体公式如下所示： (1) 3.3. 比较标准 参考相关模拟研究，本研究选择偏差(Bias)和误差均方根(RMSE)作为统计指标的评价指标。Bias用来衡量估计量出现偏差的方向性，RMSE用来衡量估计量精确性和稳定性。Bias和RMSE的评价标准是值越小，说明参数估计值越接近真值，估计越准确，反之则差(Lee & Dodd， 2012; 罗幼喜，田茂再，2010)。具体公式如下所示： (2) (3)
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user: 4. 结果 上文已述，两种方法进行比较的第一步是生成完整的网络数据。从图2中，我们可以看到整个班级的学业咨询网络密度很高。另外，从连线整体形状来看，属于闭合图形，说明班级中不存在可能被孤立的个体，因此这是一个完整网络。 对于相同的500批模拟数据，分别计算不同缺失机制情况下完整网络的中心势和两种方法处理后的网络中心势估计值的偏差Bias值和误差均方根RMSE值，结果如表1所示。 图2. 班级学业咨询网络社群图 Table 1 Bias and RMSE estimation of reconstruction method and multiple imputation metho 缺失机制 方法 Bias RMSE MCAR 重建法 0.07 1.53 多重插补法 −0.03 0.58 MAR 重建法 0.19 4.21 多重插补法 0.00 0.07 MNAR 重建法 0.10 2.30 多重插补法 −0.03 0.58 表1. 重建法和多重插补法估计的Bias和RMSE
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user: 5. 结论与讨论 从表1可知，在MCAR和MNAR情况下，重建法对中心势的估计出现了正值偏差，而多重插补法对中心势的估计为负值偏差。两种方法对中心势估计值的均值偏差都较小，这说明两种方法对社会网络中缺失数据的处理具有较高的准确性。另外，在误差均方根的比较上，多重插补法均比重建法低，总体看来多重插补法对社会网络中缺失数据的处理具有较高的可靠性。在MAR情况下，重建法对中心势的估计出现了正值偏差，多重插补法则出现了无偏估计，说明与重建法相比，多重插补法对社会网络中缺失数据的处理具有更高的准确性。在误差均方根的比较上，两种方法对中心势估计的差异值为3.14，这说明多重插补法对社会网络中缺失数据的处理具有较高的可靠性。 总体来说，在三种不同的缺失机制下，重建法和多重插补法对缺失数据处理的准确性大致相当，而多重插补法对缺失数据的处理具有更高的可靠性，造成这一现象的原因可能和重建法无法构建两个无应答行动者之间的缺失数据有关，这使得重建法无法正确地定义网络的结构。 然而重建法和多重插补法在其它缺失情况下的比较研究值得我们去探索，例如，本研究仅在小样本量和小缺失率的情况下比较了两种方法的表现，并没有对样本量和缺失率水平的变化进行设定。因此，重建法和多重插补法在不同缺失条件下的比较研究也将会成为以后研究的一个重要方向。另外，本研究的统计指标限定在中心势，但已有研究发现，SNA中不同统计指标的稳健性在遇到缺失数据的情况下是有差异的(Smith & Moody， 2013)，所以研究者可以继续从事这个方向的研究，探讨重建法和多重插补法在不同社会网络统计指标计算下的比较研究。
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user: 摘 要 弦是指连接圈上的两个点构成的一条边，使得这条边不属于圈上。如果一个圈至少有一条弦，那么我们称这个圈为弦圈。本文给出了二部图中过含特定点集点不交弦圈的最小度条件。 关键词 :点不交弦圈，二部图，最小度 Copyright © 2018 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 本文只考虑有限的简单无向图。设G表示图，且令 ， ， ， 和 分别是图G的点集，边集，最小度，点u的度数和与u相邻的点的集合。完全图是指图中的任意两点之间都有边。若图G是非完全图，定义 若图G是完全图，则令 。长为l的圈叫做l-圈。文中未给出的定义和术语参考文献 [ 1 ] 。 关于图中过所有顶点的圈(哈密尔顿圈)的研究最早始于Dirac [ 2 ] ，他给出了著名的Dirac型条件： 定理1.1： [ 2 ] 设G是一个阶数 的图且 ，则G包含哈密尔顿圈。 1963年，Moon和Moser [ 3 ] 给出了二部图中存在哈密尔顿圈的Dirac型条件： 定理1.2： [ 3 ] 设 是一个二部图，且 。如果 ，则G包含哈密尔顿圈。 图G是泛圈的当且仅当图G包含任意长度的圈。文献 [ 4 ] 和 [ 5 ] 给出了二部图是泛圈的相关结果。 定理1.3： [ 4 ] [ 5 ] 设 是一个二部图，且 。若G包含哈密尔顿圈 使得 ，则图G是泛圈的；如果G包含哈密尔顿圈且G边数 多于 ，则图G是泛圈的。 关于图的哈密尔顿性质的其他结果，我们推荐读者参阅李皓的综述文章 [ 6 ] 。给定圈C，称 中的边为弦。若圈C包含弦，则称圈C为弦圈。显然，若图G中存在弦圈C，则其一定包含偶长圈。Cream和Gould等人 [ 7 ] 证明了图G的Dirac型条件亦可以保证G中存在过特定点的限定长度的点不交弦圈。 定理1.4： [ 7 ] 设G是一个阶数 的图，对任意的整数k， 。如果 ，那么对G 的任意k个不同的点 ，存在k个点不交的弦圈 使得 ，并且对所有的 ，有 。 本文的主要目的是证明二部图图G的Dirac型条件亦可以保证图G中存在过指定点的限定长度的点不交弦圈。我们得到了如下的结果： 定理1.5：设 是一个二部图，且 ，其中k为任意的正整数。如果 ，则对G的k个不同的点 ，G中存在k个点不交的弦圈 ，使得任意的 ， 且 。
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user: 2. 定理1.5的证明 证明：首先证明 时定理成立，此时 。首先证明G是泛圈的。由定理1.2知，图G包含哈密尔顿圈。由定理1.3和最小度条件知，图G中任意一对邻接点的度和为 。因此，结合握手定理，易得 ， 由上式得到 ，于是，由定理1.3，图G是泛圈的。我们考虑图G中的6-圈 。不失一般性，不妨设 。如果C是弦圈，那么定理对 成立。假设C不是弦圈，则 。 断言2.1： 。 证明：反证法。假设 。由于 ，则 ， 由上式， ，于是我们可以把 剖分成两部分，不妨记为A和B，使得 且 。假设 和 在 中有公共的邻点， 不妨设为u，注意到 ，不失一般性，不妨设存在 使得 。此时， 为通过 的8-圈，其中 为弦，定理证毕。因此， 和 在 中没有公共的邻点。于是，仿照上面的部分，把 剖分成两部分，不妨记为D和F，使得 且 。不失一般性，不妨设 且 ，显然，y在 中有邻点，不妨设存在 使得 ，则 为通过 的8-圈，其中 为弦，定理证毕。故断言2.1成立。 根据对称性和断言2.1，易得如下的结论。 断言2.2： 且 。 不妨令 分别表示 中点 和 的公共邻点。如果 ，则 是包含 的6-圈，其中 为弦。如果 ，令z表示 中 的公共邻点，则 是包含 的8-圈，其中 为弦。故 时定理成立。因此， 。我们使用反证法证明。 假设 时定理不成立。令G是一个边极大的反例， 为G中任意的k个不同点。因为阶数至少为6k的完全二部图包含k个点不交的满足定理条件的弦圈，故假设G不是完全图。令 是G中两个不相邻的点且 。令 。则由G的边极大性， 不是反例，故 包含k个点不交的满足定理条件的弦圈，记为 。不失一般性，不妨设G包含 个不交的弦圈 ，使得对 ， ， ，并且 。 我们选择 使得 是最小的。 (1) 令 ， ，则由 和 ，可得 ， 断言2.3：对任意的 及 ，有 。 证明：假设存在 及某个 ，使得 。我们只需考虑 的情况。在这种情况下，我们找到一个包含特定点 或 的弦圈 使得 ，用 代替 ，则与(1)的选取矛盾。 令 且 。不失一般性，不妨设 。令 。首先考虑 的情形。如果 ，那么 且 是弦。如果 ，那么 且 是弦。 因此，显然 。如果 ，那么 是包含 但不含 的6-圈且 是弦。如果 ，那么 是包含 但不含 的6-圈且 是弦。如果 ，那么 是包含 但不含 的6-圈且 是弦。如果 ，那么 是包含 但不含 的6-圈，使得 是弦。断言2.3证毕。 因为 ，由断言2.3，对于任意的 ， ，于是 ， 不失一般性，不妨设 且令 。令 分别是 的邻点，且 。 情况1：存在两个不同的点 ，使得 。 不失一般性，不妨设 且 。于是有 于是， 从而 ，与 矛盾。 情况2：对不同的点 ，至少存在两对点 和 ，使得 ， 且 。 不失一般性，令 ，也就是 ， 且 。则 是包含 的6-圈且 是弦。 情况3：在 中，点 只有一个公共邻点。 此时，由于 则 从而 ，与 矛盾。至此，定理1.5证毕。
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user: 摘 要 利用天津市环境监测资料及气象观测资料，对2016年12月中旬天津市重污染天气过程污染特征进行分析，结果表明，该次重污染天气过程污染程度重、持续时间长及细颗粒物浓度高，主要是在弱气压场、静风及高湿等不利气象条件下，污染物区域传输及本地污染物排放累积，同时在大气化学反应的作用下，污染物的二次反应共同导致。后向轨迹分析表明，污染气团主要来自西南方向，可能是从河南省中北部地区携带了大量污染物，并且移动速度缓慢，造成天津市较为严重的污染天气。 关键词 :重污染天气过程，后向轨迹，天津 Copyright © 2018 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，我国大气污染形势十分严峻，大范围、长时间、高浓度的连续雾霾及重污染天气过程频有发生，严重影响了大气能见度 [ 1 ] 和人民群众的正常生活及身体健康 [ 2 ] ，社会各阶层对于空气质量状况的关注达到了前所未有的高度。丁一汇和吴兑等 [ 3 ] [ 4 ] 通过研究我国雾霾长期变化特征发现，雾日自1990 年以后明显减少，而霾日总体呈上升趋势。杨欣等 [ 5 ] 利用激光雷达观测研究发现气溶胶颗粒物和大气水分共同造成城市上空的大气强消光，使灰霾污染加剧。穆穆等 [ 6 ] 从气象角度提出了应对大范围雾霾天气的对策和措施。王自发等 [ 7 ] 通过模拟试验发现气象–污染双向耦合机制对灰霾污染期间大气边界层内气象要素和污染物浓度变化都有显著影响。周敏等 [ 8 ] 研究了重污染期间上海市细颗粒物化学组分特征及污染来源类型。廖晓农等 [ 9 ] 、张小玲等 [ 10 ] 研究表明冬季雾–霾过程出现在高空西北气流、低层多短波活动的背景下，其形成和维持的主要机制是边界层内始终有逆温层、地面弱风场、底层湿度逐渐增大。稳定、高湿的气象条件对细粒子PM 2.5 的形成、积聚和维持比较有利，造成严重的区域性低能见度和雾霾天气。区域性大气重污染地区主要集中在中东部地区特别是京津冀地区 [ 11 ] - [ 16 ] ，京津冀地区由于其特殊地形及快速发展等诸多原因，在静稳天气形势下容易出现雾霾天气。 本研究以2016年12月天津市及其周边城市一次重污染天气过程为例，从区域污染特征、气象条件及污染气团后向轨迹变化等多个方面探讨此次重污染过程，对进一步认识天津市重污染天气成因具有重要意义，为政府更为科学、有效的采取应急预警措施提供决策依据。
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user: 2. 数据来源及处理方法 本研究根据全国城市空气质量实时发布平台各城市AQI及2016年12月15日至22日天津市环境监测数据，整理天津市主要污染物及气象要素逐小时数据，判定区域污染形势及重污染天气过程中污染物的特征和变化趋势；利用HYSPLIT Trajectory Model对天津市12月15日至22日每天24时进行后推48小时气团来向进行模拟，计算和分析污染气团运动轨迹，判定重污染日气团的来源、输送、扩散和沉降过程。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 污染物浓度变化 为了解此次重污染天气过程前后天津市及周边城市京津冀区域污染状况，本研究对2016年12月15日至22日京津冀区域主要城市AQI日变化进行分析(见图1)。15日，石家庄AQI大于200，保定AQI大于100，其余城市空气质量较好。16日京津冀区域空气质量整体转差，直至22日下午，受冷空气影响，区域空气质量好转，此期间京津冀主要城市分别出现了连续5至7天的重污染天气过程。从城市AQI日变化看出，天津市空气质量在京津冀区域处于较好水平，北京最好，石家庄、保定、廊坊、唐山和沧州污染相对较重。由此可知，该次污染是一次典型的区域污染过程，污染程度重，持续时间长，可能主要是受到不利气象条件影响。 从污染物浓度和气象要素小时变化看(见图2)，12月15日至22日六项污染物浓度均随气象条件变化呈现出较为一致的变化规律，其中PM 2.5 和PM 10 日均浓度变化幅度最大，是该次重污染过程的主要污染物，PM 2.5 小时浓度高达381 μg/m 3 。16日8时PM 2.5 和PM 10 浓度开始明显上升，天津市空气质量由良转为重度污染。17日至18日受弱气压场、小风力、高湿度影响，污染物迅速累积。19日至20日，天津市湿度过饱和，颗粒物浓度有所下降，但整体扩散条件仍较差，污染物始终处于重度至严重污染水平。21日，天津市受东北方向区域传输影响，污染物再次累积。22日，天津市受早间较强冷空气影响，各项污染物浓度逐渐下降，空气质量逐步改善。与15日非污染日相比，16至22日污染日天津市SO 2 、NO 2 、PM 10 、PM 2.5 、CO浓度平均分别上升19.2%、72.6%、180.2%、257.1%和260.3%。此外，污染日期间污染物呈现为明显的单峰分布特征。 3.2. 颗粒物化学组分分析 SO 4 2 − 、 NO 3 − 、 NH 4 + 主要是由气态污染物向颗粒态转化生成的二次产物， 、 和 等二次离子在PM 10 和PM 2.5 中占较大比重，特别是在PM 2.5 中有明显分布 [ 17 ] ，此次污染过程中PM 2.5 增长幅度比PM 10 更高，表明可能主要受到了二次污染物的影响。12月15至22日主要水溶性离子分析结果表明(见图3)， 、 和 是颗粒物组分中最主要的离子，说明此次污染过程二次反应影响显著。此外，颗粒物中 和 的质量浓度比可以判断大气中N和S的移动源和固定源的相对重要性，用 图1. 12月15日至22日天津市及周边城市AQI 图2. 12月15日至22日天津市六项污染物浓度及气象要素小时变化 图3. 12月15日至22日天津市主要水溶性离子以及 比值变化 于指示大气中机动车尾气排放与煤、石油燃烧污染源 [ 18 ] [ 19 ] 。此次污染过程中 / 的小时比值均较高，且 / 平均值为1.41，说明移动源成为天津地区重要的大气颗粒物污染来源。 3.3. 气象条件特征分析 污染物排放水平和气象扩散条件是影响城市大气环境质量的两个主要因子。在污染物排放水平一定的情况下，空气污染与气象条件有着非常紧密的关系 [ 20 ] [ 21 ] ，其中最主要的要素包括降水、温度、相对湿度、气压和风向风速等。气象监测表明，在该次污染过程前后没有发生降水，而分析其他主要气象要素(见图2)发现，相对湿度在污染过程中处于较高水平，个别时段达到了90%左右，为二次硫酸盐、二次硝酸盐等的生成以及PM 2.5 、PM 10 等颗粒物的吸湿增长提供了有利条件。与此同时，污染过程期间的气压相比污染前也有明显下降。观察近地面风向风速的变化发现，16日起天津市受西南气流影响，西南方向污染带随西南风向北输送，京津冀区域污染累积，16日中午11时天津市实时AQI达到重度污染水平；18日天津市北部以西北风为主，南部以西南风为主，形成风场辐合，导致污染升级。19日至20日，天津市出现特强浓雾天气，湿度过饱和，颗粒物浓度有所下降，但气压场和风场均较弱，污染物无法扩散，空气质量始终处于重度至严重污染水平。21日，天津市主要以东北风为主，受高湿度及区域传输影响，污染物逐渐累积，直至22日，天津市受西北路径较强冷空气影响，污染逐步缓解。 3.4. 后向轨迹分析 利用HYSPLIT Trajectory Model对天津市12月15日至22日每天24时进行后推48小时气团来向进行模拟(见图4)，可以看出：15日至18日，气团主要来自西南方向，河南省中北部地区，且移速随时间推移而降低，有利于污染物在河北省的堆积，并缓慢推移至天津，与天津本地污染物叠加，形成污染峰值；从气团高度轨迹线上看，在京津冀区域均处于低层，且垂直方向气团交换不明显，污染物传输以近地面传输为主；19日至20日，气团虽然来自北方，但其在越过燕山山脉后，移动速度和气团高度迅速降低，对本地积累的污染物清除作用有限；21日，偏西西南方向气团在跨过太行山脉后从北方进入天津市，但其移动速度在跨过太行山脉后也迅速降低，清除作用有限；22日，受西北路径强冷空气影响，本次污染过程结束。
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user: 4. 结论 1) 2016 年12月15日至22日天津市出现典型重污染天气，污染程度重、持续时间长及细颗粒物浓度高，同时京津冀区域其他主要城市的空气质量均较差，尤其是石家庄和保定，是一次典型的区域性重污染天气过程。 2) 主要污染物浓度和气象要素的小时变化表明，2016 年12月15日至22日天津市重污染天气主要是在弱气压场、静风及高湿等不利气象条件下，区域传输及本地污染物排放累积，同时在大气化学反应 图4. 12月15日至22日天津市重污染天气过程后向轨迹分析 的作用下，污染物的二次反应共同导致，这与之前相关研究中重污染天气的成因可能有所不同。 3) 后向轨迹分析表明，2016 年 12月15日至22日天津市重污染天气过程中污染气团主要来自西南方向，可能是从河南省中北部地区携带了大量污染物，并且移动速度缓慢，造成天津市较为严重的污染天气。
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user: 摘 要 为了寻找具有免赔额的保险产品在停止损失再保险协议下的最优自留额。首先，在风险度量VaR和CTE下文章介绍保险产品加入免赔额的损失的最优再保险模型，并且给出了最优再保险模型的最优自留额。接着，在每次损失分布服从指数分布的情况下，给出了加入免赔额的总损失的生存函数的具体形式。最后，文章给出了具体的数值模拟。 关键词 :具有免赔额的保险产品，停止损失再保险，期望保费原理，VaR风险度量，CTE风险度量 Copyright © 2018 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 免赔额是免赔的额度，它具体指由保险人和被保险人事先约定，损失额在规定数额之内，被保险人自行承担损失，保险人不负责赔偿的额度。因为免赔额能消除许多小额索赔，损失理赔费用就大为减少，从而可以降低保险公司的经营成本，同时降低被保险人要缴纳的保费。因此，免赔额条款在财产、健康和汽车保险中得到广泛使用。再保险是一种风险管理方法，它可以转换保险人的风险到另一个保险承担者或为保险者提供一个减少自己承担的风险的机会。然而，保险者为了分摊它的风险理所应当需要向再保险者付一定的保险费。为了进行有效的风险管理和确保保险人的收入是稳定的，我们需要合理地处理保险人保留的风险和再保险保费之间的关系。再保险一般包括：停止损失再保险，比例再保险和分层再保险。保费原理包含：纯保费原理、最大损失原理、方差原理、期望值原理等被使用去得到合理的保费。文献 [ 1 ] 通过方差最小模型来研究再保险，在期望保费原理下，通过保险人自留风险的方差最小得到停止损失再保险是最优的。文献 [ 2 ] 研究了期望–效用模型最优再保险策略。文献 [ 3 ] 在考虑均值–方差保费原理下推广了文献 [ 1 ] 的结果。文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 等通过最小化破产概率来研究再保险策略。文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 在风险模型中首次引入风险度量VaR和CTE。本文采用期望保费原理和停止损失再保险。我们知道：一方面，当自留额比较小时，保险人保留的风险较小，但是需要承担较高的保费；另一方面，如果保险者增加自留额，可以看出它虽然减少自己承担的再保险保费但是增加自己承担的风险。最近几年，VaR和CTE风险度量不但在学术界引起足够的重视而且在实际中得到了广泛的应用，银行、证券公司、投资基金等金融机构进行投资风险度量与管理、资产配置、绩效评价等的重要工具(参考 [ 10 ] 和 [ 11 ] )。在Cai，J和Tan，K.S [ 7 ] 的基础上，本文得到了具有免赔额的保险产品的最优自留额，为保险公司进行再保险提供合理的理论支持。
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user: 2. 理论准备 Y为保险公司在固定一段时间的总损失，则Y可以表达为： Y = Y 1 + Y 2 + ⋯ + Y N ， 其中N表示保险公司的总损失次数， Y i 表示每一次的损失金额且为连续性随机变量。 Y i 加入免赔额u后的损失用 X i 表示，则加入免赔额后保险公司的总损失X可以表示为： X = X 1 + X 2 + ⋯ + X N p ， 其中 X N i = { 0 ，                 Y i ≤ u Y i − u ，     Y i > u = ( Y i − u ) + ， 1 ≤ i ≤ N 。 假定X是非负的随机变量且它的生存函数为： S X ( x ) = Pr { X ≥ x } . X I 是保险公司自留的损失， X R 是再保险公司承担的损失，则在停止损失再保险下X同 X I 和 X R 的关系为： X I = { X ，     X ≤ d d ，         X > d = X Λ d 和 X R = { 0 ，                   X ≤ d X − d ，     X > d = ( X − d ) + ， 其中d为自留额且 d > 0 ， a Λ b = min { a ， b } ， ( a ) + = max { a ， 0 } 。 文章采用期望保费原理为： δ ( d ) = ( 1 + ρ ) E [ X R ] = ( 1 + ρ ) E ( X − d ) + ， 其中 p > 0 为风险负载因子。 保险人承担的总风险我们用T表示，则T由两部分组成即保险人保留的损失和再保险保费，它相应的表达式为： T = X I + δ ( d ) . (1) 定义1：自变量X在置信水平 1 − α 下的VaR的定义为： VaR X ( α ) = inf { x : Pr { X > x } ≤ α } . (2) 基于上述 VaR X ( α ) 的定义，变量X在 VaR X ( α ) 下的条件尾部期望CTE被定义为： CTE X ( α ) = E [ X | X ≥ VaR X ( α ) ] . (3) 文章选取的最优标准为： VaR最优标准： VaR T ( d * ， α ) = min d > 0 VaR T ( d ， α ) ， (4) CTE最优标准： CTE T ( d ~ ， α ) = min d > 0 CTE T ( d ， α ) 。 (5)
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user: 3. 定理和引理 上述最优模型(4)和(5)的最优再保险设计参考下面的引理1。在本文中，记： p * = 1 1 + p 。 引理1：i) 最优自留额 d * 在(4)中存在当且仅当 α < ρ * < S X ( 0 ) 且 S X − 1 ( α ) ≥ ( 1 + ρ ) E [ X ] ； ii) 如果最优自留额 d * 在(4)中存在，则 d * = S X − 1 ( ρ * ) 且 VaR T ( d * ， α ) = d * + δ ( d * ) ； iii) 最优自留额 d ˜ 在(5)中存在当且仅当 0 < α ≤ ρ * < S X ( 0 ) ； iv) 如果最优自留额 d ˜ 在(5)中存在，则 d ˜ = S X − 1 ( ρ * ) 且 CTE T ( d ˜ ， α ) = d ˜ + δ ( d ˜ ) 。 证明：参考文献 [ 7 ] 的推论2.1和定理3.1。 定理1：基础损失发生次数N的概率生成函数为 P N ( z ) = B [ θ ( z − 1 ) ] ，这里q为参数，B是独立于q的函数。个体的基础损失 Y i 服从参数m为指数分布，累积分布函数为 F Y i ( y ) = 1 − e − μ y ( y ≥ 0 ) 。个体损失 Y i 加入免赔额u后， N P 表示加入限制条件后基于赔付的赔付次数， X i 表示加入限制条件后每次的赔付金额，则在加入限制条件后总赔付额X和没有加入限制条件的总赔付额Y有相同形式的矩母函数，其中 Y i 和 X i 同分布， N P 和N具有相同的分布形式，但q要换成 θ e − μ u 。 证明：加入免赔额u后，n表示发生赔付的概率即： ν = 1 − F Y i ( u ) = e − μ u 。 因为 P N P ( z ) = P N ( 1 − ν + ν z ) 且 P N ( z ) = B [ θ ( z − 1 ) ] ，则 P N P ( z ) = B [ θ ( 1 − ν + ν z − 1 ) ] = B [ θ ν ( z − 1 ) ] = B [ θ e − μ u ( z − 1 ) ] . 因为 X i = { 未 定 义 ，     Y i ≤ u Y i − u ，           Y i > u ，则 F X i ( x ) = Pr ( X i ≤ x | Y i > u ) = Pr ( Y i − u ≤ x | Y i > u ) = Pr ( Y i ≤ x + u | Y i > u ) = Pr ( u < Y i ≤ x + u ) Pr ( Y i > u ) = 1 − e − μ ( u + x ) − 1 + e − μ u e − μ u = 1 − e − μ x 总损失Y和X的矩母函数为： M Y ( z ) = P N [ M Y i ( z ) ] 和 M X ( z ) = P N p [ M X i ( z ) ] 。 (6) 通过 Y i 与 X i 的分布函数和 N P 与N概率生成函数的对比，我们应用(6)得到加入限制条件下总赔付额和没有加入限制条件的总赔付额有相同形式的矩母函数。 引理2 [ 12 ] ：对整数a，有 Γ ( α ; x ) = 1 − ∑ j = 0 α − 1 x j e − x j ! . (7) 定理2：任意损失程度独立同分布且服从均值为m指数分布的复合模型X的生存函数为： S X ( x ) = e − x / μ ∑ j = 0 ∞ p j ˜ ( x / μ ) j j ! ， (8) 其中 p j ˜ = ∑ n = j + 1 ∞ p n ，   j = 0 ， 1 ， ⋯ ，   x ≥ 0 。 证明：n个独立的服从均值为m的指数函数的随机变量之和的矩母函数为： M X 1 + X 2 + ⋯ + X n ( z ) = ( 1 − μ z ) − n . 上面的矩母函数很明显可以看出，那是gamma分布的矩母函数，对应的累积分布函数为： F X ∗ n ( x ) = Γ ( n ; x μ ) . (9) X的生存函数为： S X ( x ) = 1 − Pr ( X ≤ x ) = 1 − ∑ n = 0 ∞ P n Pr ( X ≤ x | N = n ) = 1 − ∑ n = 0 ∞ P n F X i ∗ n ( x ) ， (10) 其中 F X ∗ 0 = { 0 ，       x < 0 1 ，     x ≥ 0 且 F X ∗ k ( x ) = ∫ − ∞ + ∞ F X ∗ k − 1 ( x − y ) d F X ( y ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ 。 根据(7)，(9)和(10)式，则 S X ( x ) = 1 − P 0 − ∑ n = 1 ∞ P n Γ ( n ， x μ ) = ∑ n = 1 ∞ P n ∑ j = 0 n − 1 ( x / μ ) j e − x / μ j ! . 进而，改变求和顺序得： S X ( x ) = e − x / μ ∑ j = 0 ∞ ( x / μ ) j j ! ∑ n = j + 1 ∞ P n = e − x / μ ∑ j = 0 ∞ P j ˜ ( x / μ ) j j ! ， 其中 p j ˜ = ∑ n = j + 1 ∞ p n ， j = 0 ， 1 ， ⋯   ， x ≥ 0 。 通过上面的定理1和定理2，当保险产品的损失次数服从的概率生成函数为： P N = B [ θ ( z − 1 ) ] ，每次损失金额 Y i 独立同分布且服从均值m的指数分布，则每次损失金额加入免赔额u，保险公司在一段时间的总损失X的生存函数为： S X ( x ) = e − x / μ ∑ j = 0 ∞ p j ˜ ( x / μ ) j j ! ， (11) 其中： ， p n = ( B ( − θ e − μ u ) ) ( n ) n ! ， j = 0 ， 1 ， ⋯ ， x ≥ 0 。
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user: 4. 数值模拟 假设保险公司的损失次数N服从参数为 β = 10 e 的poisson分布，N的概率生成函数 P N ( z ) = B [ θ ( z − 1 ) ] 对应的 B ( x ) = e x ， θ = 10 e 。每次损失金额 Y i 服从指数分布 F Y i ( y ) = 1 − e − μ y ，其中参数为 μ = 0.01 。保险人的风险承受能力 α = 0.1 ，再保险人的负载因子 ρ = 0.2 。在给保险产品的每次损失金额加入免赔额 u = 100 后，加入免赔额相应的损失次数 N p 服从参数为 γ = 10 的poisson分布， N P 的概率生成函数 P N P ( z ) = B [ θ e − μ u ( z − 1 ) ] 对应的 B ( x ) = e x ， θ e − μ u = 10 ，加入免赔额的每次损失金额 X i 服从分布 F X i ( x ) = 1 − e − μ x ，其中参数 μ = 0.01 的指数分布。 通过上面我们知道：在免赔额 u = 100 下的保险产品的总损失X服从主分布为参数 γ = 10 的possion分布，次分布服从均值为 η = 1 / μ = 100 的指数分布。通过(11)和上面的数值假设，我们有： E [ X ] = γ η = 1000 ， S X ( 0 ) = 0.9999546 ， S X − 1 ( α ) = S X − 1 ( 0.1 ) = 1598.27 ， p * = 0.83 ， ( 1 + p ) E [ X ] = 1200 . 通过上面的计算知： 0.1 = α < p * = 0.83 < S X ( 0 ) = 0.9999546 和 S X − 1 ( 0.1 ) = 1598.27 > ( 1 + p ) E [ X ] = 1200 。 利用引理1，我们知VaR和CTE的最优自留额为： S X − 1 ( p * ) = 569.54 。
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user: 5. 结论 基于风险度量VaR和CTE，本文得到了具有免赔额的保险产品在停止损失再保险下的最优自留额。因为免赔额条款在健康、财产和汽车保险中广泛使用。因此，具有免赔额的保险产品在停止损失再保险下的最优自留额在实际中具有广泛应用的价值。文章使用期望保原理，VaR和CTE，这个方法可能被应用到较多的风险度量和保费原理中。
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user: 摘 要 在800℃高温焙烧下制备了氮磷双掺杂的Vulcan XC-72碳载体(C-NP-800)，并通过改进的液相浸渍还原法制备了氮磷掺杂碳负载钯催化剂(Pd/C-NP-800)。通过XRD、XPS、EDS、TEM和Raman物理表征及循环伏安法和计时电流法等电化学方法对其电催化氧化甲酸性能进行测试。结果表明，氮磷掺杂的碳负载钯催化剂有更小的Pd金属粒子粒径，对甲酸电催化氧化活性和稳定性均有提高，抗CO中毒能力也有所增强。 关键词 :氮磷掺杂，Pd金属粒子，甲酸，电催化氧化 Copyright © 2018 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 直接甲酸燃料电池(DFAFC)由于其无毒、价格相对低廉、来源丰富、储存和运输方便等优点，受到人们广泛关注 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。大量文献报导，Pd是甲酸氧化很好的催化剂，因为Pd对H的吸附、脱附具有很高的活性，易使甲酸通过直接途径氧化 [ 4 ] 。近年来，对于甲酸在Pd基复合催化剂上氧化的研究越来越多。目前，研究最多的就是碳载钯催化剂(Pd/C)，然而，Vulcan XC-72炭黑在酸性环境下，抗腐蚀能力较差，Pd纳米粒子容易团聚而从表面脱落，使其催化活性和稳定性降低 [ 5 ]。因此，研究人员利用元素掺杂的方法来改进载体，提高催化剂的催化活性和稳定性。有关元素掺杂炭材料目前研究最广泛的就是氮原子掺杂 [ 6 ] ，一方面，因为氮原子与碳原子原子半径相似，在元素周期表中处于碳原子相邻位，理论上可以取代碳晶格中的碳原子；另一方面，氮原子与碳原子的电负性差异较大，当氮原子取代碳原子晶格中的某个碳原子进入碳基体后，会改变碳晶格原有的电子云密度分布，进而改变材料的性质。此外，Tian [ 7 ] 等发现，引入磷原子能降低Pd的3d电子密度，能促使甲酸电催化氧化按照直接途径进行，减少CO中毒，提高催化剂的活性和稳定性。 然而，单元素的掺杂已经得到了广泛的研究，人们已经不再单纯的追求掺杂含量的提高，而开始研究双掺杂催化剂的效果，期待双掺杂的协同效应能对催化剂有更显著的提升。大部分实验进行双掺杂都是采用两步合成，实验过程较为复杂。本实验采用一种简单有效的方法，以六氯环三聚磷腈(HCCP)和Vulcan XC-72混合焙烧制备氮磷共掺杂的活性炭。HCCP既可作为氮源也能作为磷源，由于P-Cl键更容易断裂，氯原子很容易从整个系统离去，不会掺杂到实验样品里 [ 8 ] 。因此，通过一种化合物即可同时得到氮磷双掺杂碳载体，既能简化实验步骤、降低成本，还能更好的调控原子分布，使之均匀分散，更好得提升催化剂性能。
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user: 2. 实验部分 2.1. 仪器与试剂 Vulcan XC-72炭黑，美国Cabot公司；Nafion溶液(质量分数5%)，美国Aldrich化学公司；六氯环三聚磷腈(HCCP)、甲酸(HCOOH)、硫酸(H 2 SO 4 )、硼氢化钠(NaBH 4 )、碳酸钠(Na 2 CO 3 )等均为分析纯；氮气、一氧化碳，武汉祥云公司；三次蒸馏水。 CHI600型电化学分析仪，美国CHI仪器公司；常规三电极体系电解池；D8型X-射线衍射仪，靶电压40 kV，电流40 mA，石墨单色器滤波，CuKα射线源，波长0.15418 nm，德国Advance公司；100 kV TEM-1011型分析型透射电子显微镜，日本电子公司；Jobin-Yvon T64000型光谱仪，He-Cd激光光源，激发波长325 nm；VG Multilab 2000型X-射线光电子能谱仪，美国Thermo Fisher公司。 2.2. 氮磷掺杂的碳载体制备 分别称取0.2 g Vulcan XC-72和2 g的六氯环三聚磷腈(HCCP)在研钵中均匀混合，研磨成粉末后放置于管式炉中氮气氛围下800℃焙烧2 h，升温速率5℃·min −1 ，待温度降至室温后即得到氮磷掺杂的碳载体，记做C-NP-800。 2.3. 氮磷掺杂的碳载体负载钯催化剂的制备 采用改进的液相还原法制备氮磷掺杂的碳载体负载钯催化剂。实验步骤如下：称取80 mg的Vulcan XC-72和上述制备所得的C-NP-800置于250 mL三口烧瓶中，加入3.76 mL 0.05 mol·L −1 的PdCl 2 溶液后再加入20 mL超纯水，超声30 min后搅拌12 h，然后用1 mol∙L −1 的碳酸钠溶液调pH至8~9，再逐滴滴加提前在低温条件下新鲜配置的10 mL 0.05 mol∙L −1 硼氢化钠溶液，然后继续搅拌4 h后，过滤洗涤直至洗出液无氯离子存在(AgNO 3 溶液检测)，最后将所制得的催化剂置于60℃真空干燥12 h。制得的催化剂分别标记为Pd/C和Pd/C-NP-800。
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user: 4. 结论 本实验以六氯环三聚磷腈(HCCP)作为氮源和磷源，经过焙烧和改进的液相还原法制备了氮磷掺杂的碳负载钯催化剂Pd/C-NP-800。通过电化学测试发现，对于甲酸的电催化氧化，掺杂氮磷的催化剂在活性及稳定性方面均有显著的提高并且表现出良好的抗CO中毒能力及电荷传输能力。通过物理表征发现，Pd/C-NP-800催化剂的Pd粒子有更小的粒子尺寸并且在碳载体上能较为均匀的分布，小粒径高分散的Pd粒子直接影响了甲酸电催化氧化的活性及稳定性。这可能是因为氮磷双掺杂能起到协同效应，并且氮原子的引入可以增加载流子的浓度有助于氧还原反应；另一方面，磷元素有着比氮元素更强的n型掺杂效果 [ 9 ] 。所以氮磷掺杂的催化剂对甲酸电催化氧化性能有明显的提高。
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user: 摘 要 Gibbs抽样是MCMC抽样算法中应用最广泛的方法之一，其核心思想是对高维参数进行后验推断时，通过参数向量的分量的条件分布族来构造Markov链，使其不变分布为目标分布。本文利用Gibbs抽样方法结合分层贝叶斯模型，对我国各地区火灾发生次数进行了回测，结果显示，相比于传统的poisson分布刻画方法，基于Gibbs抽样的分层贝叶斯方法充分利用了历史信息使结果更具可信度。 关键词 :Gibbs抽样，分层贝叶斯模型，马尔科夫链，火灾 Copyright © 2018 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 近年来，由于我国在城镇化进程中的快速推进，城市规模和人口越来越多，因此而产生的城市问题也越来越多，火灾即是其中之一。据公安部消防局公布的数据，2016年全国共接报火灾31.2万起，造成死亡1582人，伤1065，直接财产损失37.2亿元。可见，火灾对市民人身和财产安全造成了巨大的危害，如何寻找出火灾易发区域，采取有效措施及时防范已是一项十分艰巨和重要的任务。 影响火灾发生率的因素有很多，如Schaeman [ 1 ] (1997)认为经济越发达的地区，火灾发生次数可能越少；同样，杨立中 [ 2 ] (2003)也研究得出经济水平欠发达地区发生火灾的次数相应也较高。此外，也有很多学者也关注于对火灾影响因素进行量化分析，如邓欧 [ 3 ] (2012)等建立了Logistic全局火灾预报回归模型；Bisquert [ 4 ] 等(2012)利用人工神经网络对火灾发生率进行建模；Dlamini [ 5 ] (2011)也建立了基于贝叶斯网络的火灾发生率模型。总的来说，目前已有研究中无论是Logistic回归、人工神经网络还是贝叶斯都关注的是传统影响因素下模型精度的问题，对火灾发生率的空间分布考虑较少。 本文即是在此背景下，从统计抽样的角度，利用贝叶斯思想，建立分层贝叶斯模型，再利用Gibbs抽样方法得到不同地区火灾发生次数的Markov链，借此分析了不同地区火灾发生次数的分布特点。