DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 绪论 在利率市场化方面，我国将加强金融市场的基准利率体系建设，完善市场化利率体系和利率传导机制。利率是资产定价、投资组合、利率风险管理以及金融产品设计等的基础，利率期限结构是对不同期限资金收益率与到期期限之间的关系的描述，因此估计利率期限结构并研究利率的走势是经济研究的一个重要领域。 1.1. 引言 随着国债市场的发展，国债的金融产品种类增多，各种金融投资机构对国债的需求量增加，套利与投机活动会更加频繁，同时，随着对国债的认知加深，人们开始关注我国的国债规模、国家的还债能力以及投资风险，因此有效的利率期限结构模型会越来越重要，投资者也会越来越多的关注它。利率期限结构模型的重要意义共有五点，一是指导国家宏观经济政策的制定，促进我国货币市场的发展；二是优化国债结构；三是金融产品的定价基础；四是利率风险的管理与控制；五是提高资产管理组合的有效化。 1.2. 国内外研究现状 利率期限结构模型分为静态模型和动态利率模型。Fisher (1896)最早提出纯预期理论。现代利率期限结构模型的研究在于模型的构建，包括样条函数、简约模型等模型。样条函数模型首先由McCulloch (1971)提出，根据分析，最后得出样条的分界点通常取1、3、5、8、20 [ 1 ]。随后研究的两个方向：一个是构建新的样条函数模型，例如Vasicek和Fong (1982) [ 2 ] 建立了指数样条利率期限结构，用指数样条函数来弥补多项式样条函数的不足；Chiu等(2008) [ 3 ] 提出了基于L1立方样条的利率期限结构模型；另一方面是对某个具体的样条函数模型进行分界点的选取，例如，Fernando (2006) [ 4 ] 提出了自由节点样条函数，采用遗传算法选取分界点。 简约模型是由Nelson和Siegel [ 5 ] 在1987年提出，其后，由Svensson (1994) [ 6 ] 扩展NS模型得到SV模型，其通过在NS模型上加指数项，提高模型短期利率预测能力。Diebold 和Li (2006) [ 7 ] 建立了DNS模型，根据NS模型基于数据描述三个参数的动态变化规律，因此SV、DNS模型也被成为NS族模型。动态利率期限结构模型基于时间序列的分析，一般被用于对金融产品的定价，由于动态研究需要一系列时间内的债券，因此需要处理大量的信息。Cox、Ingeou和Ross (1985) [ 8 ] 提出的CIR模型为一般均衡模型的代表，该模型对所研究的经济体设定了十分严格的假设；Vasicek (1977) [ 9 ]、Ho (1986) [ 10 ] 和Heath (1992) [ 11 ] 等人提出的模型为无套利模型的代表。 对于国内来说，此研究起步较晚，而且大部分集中在两个方面：一个是模型的实证分析，如朱世武等人(2003) [ 12 ] 对比NS模型和多样式样条函数，发现前者更适合中国金融市场；丁志国等人(2014)运用NS族(NS、DNS、SV)对中国国债收益率曲线进行拟合 [ 13 ]；牛晓健 [ 14 ] 等人通过动态NS模型拟合收益率曲线去预测；结合深度学习的学习，近年来，也有学者使用神经网络预测国债的利率期限结构，如闫红蕾 [ 15 ]，但神经网络的解释力较差，且对参数依赖性较强。另一方面是对模型进行改进，如周子康等人(2008) [ 16 ] 采用扩展指数多项式的方法，构建了NSM模型，选用GRG2非线性最优化算法估算利率期限结构模型中的参数，可以根据实际情况增加参数个数，比较灵活，此模型既保留了NS模型的明确的经济含义，克服了SV参数估计依赖初始值的缺点。 国内对样条函数模型也有大量的研究，如郑振龙(2003) [ 17 ] 比较息票剥离法和样条估计法对中国利率期限结构的静态估计结果，发现在样条估计法k = 4时，拟合优度更好；周荣喜等(2004) [ 18 ] 推导出三次样条函数一般式的简化式；李熠熠等(2009) [ 19 ] 采用立方样条函数模型构建利率期限结构，用样本外数据进行预测，得出该模型对短期、中期、长期国债的预测效果都比较好的结论。王亚男(2011) [ 20 ] 扩展B样条模型，得到约束平滑B样条模型。 对比国内外研究现状，国内学者集中在单一模型改进，优化模型参数，但是一般来说，改进后的模型虽然弥补了原有模型的部分缺点，但也会带来新问题，如Svensson (1994)的SV模型虽然能够弥补NS模型拟合图形的不足，但是由于参数增加，且需要根据经验对 τ 赋初值，仍有不足。为了改变加入参数所带来模型的复杂化，本文通过组合不同的单一模型进行模型结构的组合优化。 综上所述，虽然神经网络预测效果较好，但是解释力较差，国内的研究仍是NS模型等，因此综合比较，本文选择多样式样条函数模型以及NS模型，基于熵权法计算权重，获得组合优化后的模型。
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user: 2. 基于熵权法的组合优化模型的建模原理 本文选取多项式样条函数模型和NS模型两个单一模型，进行赋权组成优化模型。 组合优化模型的建模原理 熵权法的基本思路是依据熵的概念和性质，把各个体预测方法的各种误差所包含的信息量化，进而建立 基于熵的组合预测法。选取t个准则，共有m个模型作为预测的方法， R = ( r i j ) m × t ，权重选择的过程为： 1) 构建基于多种评价准则与单一模型的效果矩阵。 2) 将判断矩阵进行规范化处理。 3) 根据熵的定义，为各个模型分配权重，首先计算第j个评判标准在第i个预测方法的比重d ij ，r ij 表示矩阵第i个模型在第j个准则下的数值，公式如下 [ 21 ] ： d i j = r i j ∑ i = 1 m ∑ j = 1 t r i j (2-1) 其次计算熵值： E ( d j ) = − ∑ i = 1 m d i j d j ln ( d i j d j ) (2-2) 其中， d j = ∑ i = 1 m d i j 。 由熵的极值性，用最大条件熵对上式进行归一化处理，即得表征误差指标的重要性熵值，计算公式为： E ( f j ) = E ( d j ) ln m (2-3) 则每个评判指标的客观权重为 w j 为： w j = 1 − E ( f j ) T − ∑ E ( f j ) (2-4) 则各个模型的权重为 ϖ j 为： ϖ j = ∑ j = 1 t w j d i j / ∑ i = 1 m ∑ j = 1 t w j d i j (2-5)
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user: 3. 基于熵权法的组合优化模型建立 静态利率期限结构主要是用拟合收益率曲线的方法来构建利率期限结构模型，根据是否需要估计参数分为参数型和非参数型。 3.1. 多项式样条函数模型的框架 多项式样条函数以Weierstrass逼近准则为基础。当市场没有任何套利机会时，未来的一系列的现金流的现值等于系列里面的单位现金流现值的和。 根据McCulloch的“大拇指”法则以及结合国内的研究，本文研究三次多项式函数的利率期限结构。方程的形式为： { D 1 ( t ) = 1 + b 1 t + c 1 t 2 + d 1 t 3 ， t ∈ [ 0 ， t 1 ] D 2 ( t ) = 1 + b 1 t + c 1 t 2 + d 1 t 3 + ( d 2 − d 1 ) ( t − t 1 ) 3 ， t ∈ [ t 1 ， t 2 ] D 3 ( t ) = 1 + b 1 t + c 1 t 2 + d 1 t 3 + ( d 2 − d 1 ) ( t − t 1 ) 3 + ( d 3 − d 2 ) ( t − t 2 ) 3 ， t ∈ [ t 2 ， t 3 ] (3-1) 3.2. NS模型的框架 该模型是用三个未知参数表示的瞬时远期利率的函数，假定远期利率与时间的关系如下 [ 8 ] ： f ( t ) = b 0 + b 1 e − t / t + b 2 t t e − t / t (3-2) 即期利率、贴现率与远期利率的关系： r t = − ln D ( t ) t = 1 t ∫ 0 t f ( u ) d u (3-3) 其中，r t 为即日开始到期期限为t的即期利率。 而根据公式(3-3)的关系，可得： f ( t ) = d r ( t ) d t t + r ( t ) (3-4) 则： f ( 0 ) = r ( 0 ) ， f ( ∞ ) = r ( ∞ ) r ( t ) = β 0 + β 1 [ 1 − e − t / τ t / τ ] + β 2 [ 1 − e − t / τ t / τ − e − t / τ ] (3-5) 由(3-5)式可得，由于三个系数随着时间衰减的速度不同， β 0 的载荷为1，是一个不会衰减到0极限的常数。因此，三个系数 β 0 ， β 1 ， β 2 也被成为长期因子、短期因子和中期因子。 当在时间趋向于正无穷的渐进值， r ( ∞ ) = β 0 ，则 β 0 为长期利率水平，当时间期限趋近于0时， r ( 0 ) = β 0 + β 1 ，则可以认为瞬时利率主要依靠长期因子和短期因子。此外三个参数的符号决定利率期限结构的形状，关系如表1所示： Table 1 Relationship between coefficient symbols of parameters and the shape of interest rate curv 系数符号 β 1 > 0 ， β 2 > 0 β 1 > 0 ， β 2 < 0 β 1 < 0 ， β 2 > 0 β 1 < 0 ， β 2 < 0 曲线形状 负斜率 负斜率，凹谷型 正斜率，驼峰型 正斜率 表1. 参数的系数符号与利率曲线形状的关系 当三个系数不变时， τ 决定收益率曲线的驼峰首次出现的时间，并决定中长期因子的变化速度。当 τ 较小时，参数的短、中期影响力越早开始衰退，因此，比较适合拟合短期的数据。 3.3. 组合优化模型的建立 将两个单一模型分别求解市场价格和理论价格的均方误差和绝对平均误差，取其算数平均值作为r ij 代入公式(2-1)，通过公式(2-1)至(2-5)，求出权重 ϖ j 。 通过公式(3-2)将多项式样条函数模型的贴现率与期限的函数关系转化为即期利率与期限的函数关系，即将公式(3-1)的D(t)转化为r d (t)，与公式(3-5)建立组合优化模型。建立的组合优化模型为： R ( t ) = ϖ j r d ( t ) + ( 1 − ϖ j ) r ( t ) (3-6)
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user: 5. 结论 本文通过研究三次多项式样条模型、NS模型以及组合优化模型进行理论价格与实际市场交易价格的对比预测，得到改进的优化模型。 5.1. 结论 本文总结了利率期限结构的研究现状，针对大多学者研究单一模型的参数改进，本文提出了新的研究方向，进行单一模型基于熵权法的优化组合。本文选取了多项式样条函数模型、NS模型，在实证分析部分，先对单一模型的参数进行求解，利用广义最小二乘法求解多项式样条函数模型的，利用非线性最小值求解算法求解NS模型参数。其次，按照熵权法的思路计算单一模型的权重，进行模型的组合，并利用样本内数据进行三个模型对于国债定价能力进行分析，选取均方误差和平均绝对误差作为标准。最后，用样本外数据进行模型的拟合优度检验。主要得出以下结论： 1) 通过对样条函数模型、NS模型以及组合模型进行利率期限结构的研究，发现样条函数模型极易在远端失真，而NS模型的利率在远期来看波动性较小比较平稳，而组合优化模型由于是对两个模型的加权组合，因此函数形式比较复杂，拟合的利率收益曲线也比较复杂，但总体来说，优化的模型在近端以及远端的失真情况都没有单一模型那么严重，都得到了改进。 2) 通过对基于三种模型的定价能力分析，结果发现组合后的模型在均方误差和平均绝对误差在两个标准下的均值标准差都最小，即通过赋权的组合优化模型的收益率曲线拟合度得到改善。 5.2. 启示 利率作为金融和经济的核心目标，利率期限结构模型成为了该理论的核心概念。基于利率期限结构模型，可以为中央银行为货币政策提供依据，为金融产品定价、进行金融风险的控制以及帮助投资者进行资产组合管理。由于目前中国的利率市场化不够充分和存在国债市场的分割，因此仅仅依靠国外学者的理论和模型，并不能准确地反应中国市场的利率走势。而为了解决这一问题，主要有一下两种途径：一是基于中国市场的实际情况进行新的模型设计，由于模型中所要包含较多的影响因素，另一方面，中国随着利率市场化的进程加快，也将发生许多的改变，因此在短时间内没有完全契合中国利率期限结构的模型出现；二是进行模型的改进，国内大部分学者的方向是进行模型结构的改变，但是基于本文的实证分析，进行单一模型的组合可以很好地拟合债券的价格，因此选择不同的模型进行组合也可以作为一种改进方式。 由于市场上的债券类型的不同，因此，并不能直接从市场上获得利率曲线的走势，需要从不同类型的债券中“剥离”出零息债券的即期利率，主要的方法有息票剥离法、样条函数法、简约模型法、最大指数平滑法等等，但是不同的模型出于不同的目的借助数学表达方式有不同的优劣势，例如指数样条函数法是为了克服多项式样条函数分段函数的曲线不平滑问题，但是这些模型最后评判的标准有两个：一个是基于不同利率之间的转化关系，根据现金流和贴现率求出模型的理论价格，同市场价格相比较；第二个是基于模型所求出的到期收益率不同，与实际市场债券的到期收益率相比较。在实际与理论值的对比中，主要有绝对差值、均方误差等准则。由于利率期限结构模型较多，因此，在选取单一模型进行组合时有较大的灵活性，可以根据当前的实际情况选择不同的拟合模型以及判断标准。 通过本文的研究对国债的利率期限结构建议是： 1) 由于现实中影响利率的因素很多，理论基于影响力最大的因素建立，因此模型中所涵盖的影响因素不尽相同，而将单一模型通过赋权法组合优化模型，优化模型将包括组合的单一模型的各种实际因素，更加贴近现实。 2) 在选择组合模型时，不一定要选择拟合都比较好的模型，这样的组合模型可能会不如单一模型，在考虑进行组合时，首先分析研究的目的和样本的大小，进行模型的选择，再进行组合优化时，注意模型对利率分析的稳定性，如样条函数在分析利率时远端极不稳定，而NS模型由于仅有β 0 决定因此比较稳定，这样就可以降低单一模型的不足。
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user: 摘要 脑卒中为临床上的常见病及多发病，致残率和致死率均较高，颈动脉狭窄是脑卒中的主要病因之一。随着动脉粥样硬化炎症机制的研究进展，与炎症反应密切相关的指标在颈动脉斑块病理机制研究中愈发重要。针对颈动脉狭窄病变，充分了解参与动脉粥样硬化发病机制的多种炎性指标对于疾病的研究至关重要。以下对常见炎性指标及其比值在颈动脉狭窄病变过程中的研究进展做一综述。
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user: 1. 前言 颈动脉是脑的重要供血血管，颈动脉狭窄是严重脑卒中和死亡的重要病因。脑卒中在目前我国主要疾病死亡构成比中占较高比例，成为中国城乡居民的首位死因。而缺血性卒中约占脑卒中患者的80%，其中25%~30%的缺血性脑卒中与颈动脉狭窄有着不可分割的关系 [ 1 ]。目前，我国脑卒中患者有逐渐年轻化趋势，40~64岁的患者占近60%，且危险因素的控制率很低 [ 2 ]。随着年龄增长，血管不断老化，导致黏附于血管内皮形成像“水垢”一样的赘生物(常说的动脉粥样斑块)，造成管腔堵塞，导致颈动脉狭窄。本文针对炎性指标与颈动脉狭窄的相关性做一综述。
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user: 2. 血清C反应蛋白与颈动脉狭窄炎症反应的研究进展 C反应蛋白(C-reactive protein， CRP)是一种典型的急性时相反应蛋白，可以反映机体非特异性炎症。炎性反应可引起血管狭窄、动脉粥样硬化以及血栓和血管的闭塞。粥样硬化形成的炎性反应对于脑梗死具有重要作用 [ 3 ]。CRP已被证明可以损害内皮祖细胞，损害纤溶，增加单核细胞中的胶原降解，激活补体系统，并可能参与巨噬细胞摄取LDL-C并将其转化为泡沫细胞 [ 4 ]。当机体受到感染或组织损伤时，血清中CRP的水平会急剧上升，被经常应用于临床炎症性疾病的预后评估。而缺血性脑卒中属于典型的炎症性疾病，多项研究显示，血清CRP水平过高与脑卒中预后恶化显著相关，提示CRP有望成为预测卒中预后的有效指标 [ 5 ] [ 6 ]。Winbeck等人 [ 7 ] 研究证实CRP是内膜增厚的独立预测因子。CRP水平正常且有脑血管疾病的患者比无脑血管事件史且CRP正常的患者显示更大的IMT。Arthurs等人 [ 8 ] 研究证实，持续升高的CRP水平与颈动脉狭窄进展的倾向存在时间关系，他们的研究结果表明血清CRP水平是疾病进展的一个标志，可能对颈动脉疾病的管理和全球颈动脉风险评估有用。在一项600名缺血性卒中患者和600名匹配对照组的病例对照研究中，在急性期和3个月的随访检查中，所有缺血性亚型的血清CRP浓度均显著高于对照组(急性期P < 0.001和随访时P < 0.05) [ 9 ]。
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user: 3. 白蛋白与颈动脉狭窄炎症反应的研究进展 白蛋白(albumin， ALB)作为血清总蛋白的重要组分，是经肝脏合成的血浆蛋白质，具有维持血浆渗透压、体内营养供给、代谢物质转运等功能，随着颈动脉粥样硬化程度的逐步增加，白蛋白呈现下降趋势 [ 10 ]。ALB是决定血浆癌压的主要因素，也是体内腔室间液体分布的主要调节器，并具有抗氧化特性 [ 11 ]。有研究发现 [ 12 ]，脑卒中患者ALB水平与其预后密切相关，其水平越低，神经功能损伤越严重。ALB水平降低与血液粘度升高、内皮功能受损、血小板活化以及血小板衍生性颈动脉狭窄重要介质的合成增加有关 [ 13 ]。Ronit [ 14 ] 在研究中观察发现，炎症与较低的血浆白蛋白有关，血浆白蛋白降低与CRP升高相关。这些可能是联系血清ALB和颈动脉疾病严重程度的潜在机制。
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user: 4. C反应蛋白/白蛋白比率(CAR)与颈动脉狭窄炎症反应的研究进展 C反应蛋白(CRP)与白蛋白(ALB)比率(C-reactive protein to albumin ratio， CAR)被认为是一种近期的生物标志物，它不仅与炎症有关，而且还与非st段升高型心肌梗死患者冠状动脉疾病(CAD)的程度有关 [ 15 ]。最近的研究报道了CAR对ST段抬高型心肌梗死或稳定型CAD患者的预后意义，认为CAR提示动脉粥样硬化引起的较高的炎症 [ 16 ]。在Yildirim等人 [ 17 ] 的回顾性研究中，重症颈动脉狭窄患者的CRP水平与上述研究相似。这些发现提示炎症状态可能是严重颈动脉狭窄的决定因素之一，与未发生严重颈动脉狭窄的患者相比，CAR显著增高。在他们的研究中还发现CAR的升高与颈动脉狭窄的严重程度独立相关。另有研究发现 [ 18 ]，CRP、ALB及CAR被广泛应用于炎症反应相关性疾病的预后评价，并两者在研究中均呈良好的负相关关系。以上结果均表明，血清CRP、ALB参与炎症反应的发生、发展及转归过程。另外，国内外研究大多提示，在炎症相关性疾病中血清CRP、ALB变化较为灵敏，但预测该类疾病近远期预后或活动性的特异性欠佳，如果将两者联合可能会对提高预测特异性有所帮助，这一点值得思考与进一步研究。目前国内外有关CAR对于颈动脉狭窄程度的报道很少见，相关研究非常少。
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user: 5. 中性粒细胞与颈动脉狭窄炎症反应的研究进展 中性粒细胞具有肾上腺素能受体，交感神经末梢刺激中性粒细胞的数量和功能 [ 10 ]。中性粒细胞可能通过炎症反应、蛋白水解和氧应激反应参与并加速动脉粥样硬化的发生 [ 19 ]。Nasr等人 [ 20 ] 发现，在有症状的颈动脉狭窄患者中，中性粒细胞计数和脑微栓塞之间存在相关性。Ionitaetal [ 21 ] 也证实了斑块内的中性粒细胞数与易破裂动脉粥样硬化的组织病理学特征有关；颈动脉粥样硬化病变的严重程度与基底中性粒细胞计数之间的相关性。长期升高的白细胞计数与缺血性卒中、心肌梗死或血管性死亡的长期风险增加有关 [ 22 ]。一项动物实验证实，中性粒细胞可能在动脉粥样硬化斑块的进展中发挥作用。在显微镜下观察动脉粥样硬化小鼠的斑块，结果显示：与动脉粥样硬化内皮细胞相互作用的白细胞主要是中性粒细胞 [ 23 ]。
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user: 6. 淋巴细胞与颈动脉狭窄炎症反应的研究进展 淋巴细胞代表了体内的免疫反应，数目减少往往提示体内的炎症反应。有研究表明，淋巴细胞减少与动脉粥样硬化的发生呈反比，其原因可能为在动脉粥样硬化发展的过程中，单核细胞与淋巴细胞渗入到斑块中，从而导致淋巴细胞减少 [ 24 ]。也有可能为应激诱导的淋巴细胞再分配到淋巴器官以及淋巴细胞凋亡，导致淋巴细胞减少，从而促进斑块的发展 [ 25 ]。另一方面，淋巴细胞具有胆碱能受体，淋巴细胞的数量和功能受到副交感神经末梢NLR的刺激，能够反映交感神经和副交感神经末梢活动的平衡。因此，自主神经系统的失衡可能参与了动脉粥样硬化的发生发展 [ 26 ]。
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user: 7. 中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)与颈动脉狭窄炎症反应的研究进展 中性粒细胞对炎性反应起诱导激活作用，淋巴细胞则发挥抗炎、内皮功能保护作用，一旦中性粒细胞、淋巴细胞间平衡被打破，则为炎症反应出现打开“大门”，中性粒细胞/淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio， NLR)越大提示炎症反应越严重 [ 27 ]。NLR作为一种近年来被发现的新型炎症标志物之一，具有廉价和易检测等优点，目前已被广泛用于心脑血管疾病诊断、预后评估等研究中 [ 28 ]。Corriere等人 [ 29 ] 发现NLR是颈动脉粥样硬化斑块存在和数量的一个强有力的预测因子。Jiang等人 [ 30 ] 的研究发现NLR是颅外颈动脉狭窄的独立因素。在Köklü等人 [ 31 ] 的研究中，NLR与颈动脉内膜–中膜厚度、症状性颈动脉狭窄程度密切相关，NLR在确定颈动脉狭窄50%~70%患者的卒中风险方面具有重要意义。由于NLR既能反映中性粒细胞计数又能反映淋巴细胞计数，因此NLR是显示颈动脉斑块引起中度狭窄是否有症状的更可靠的标志物。Dai等人 [ 32 ] 发现，中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)是颈动脉支架置入术后无症状性狭窄支架内再狭窄的预测因子。Hyunetal等人 [ 33 ] 研究了颈动脉内膜–中膜增厚与NLR的关系，他们发现NLR和年龄与男性颈动脉内膜–中膜增厚有显著的正相关，而与女性没有正相关。颈动脉狭窄、急性和亚急性卒中最近被证明可以由NLR预测，因此这一生物标志物作为动脉粥样硬化进程的免疫传感器的作用更加突出。刘晓昀等人 [ 34 ] 检测小卒中患者入院时的NLR发现，NLR与颅内大动脉粥样硬化相关。
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user: 8. 小结与展望 脑卒中已严重威胁人类健康，由于血流物理学变化及血脂异常，颈动脉处易形成粥样斑块，造成管腔狭窄，导致脑缺血发作。因此，积极寻找防治颈动脉斑块的方法尤为重要。在颈动脉斑块炎症反应各个阶段，本文论述的常见炎性指标均起着重要作用。促炎与抗炎指标之间的平衡是决定颈动脉斑块进展和稳定及狭窄的重要因素。C反应蛋白和中性粒细胞可导致颈动脉斑块的加重甚至斑块的破裂出血进而导致脑卒中的发生。由体内细胞分泌的白蛋白和淋巴细胞与炎症引起的颈动脉粥样硬化性狭窄呈负相关的作用，可延缓斑块的进程或促进已形成斑块的稳定。有研究发现CAR与颈动脉狭窄独立相关，但仍需大量实验研究证实。因此，关于炎症细胞抗炎机制的多方面研究及广大医务人员对炎症因子更深的认知是目前科学研究的主要方向。当然，斑块的炎症反应过程中还有其他细胞因子的参与，例如：白细胞介素4 (IL-4)、白细胞介素6 (IL-6)、粒细胞集落刺激因子(G-CSF)等，目前它们在动脉斑块中的作用仍不十分清楚，有待进一步研究。通过对常见炎症指标的多个方面的研究，提高科研人员及医务人员新的认知，从而提出临床上更多的减轻及稳定颈动脉斑块的新方法。相信，随着研究的不断深入，将形成更多的治疗方案，为患者带来更好的治疗效果。
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user: 摘要 基于中国30个省市(自治区) 2010~2019年的面板数据，构建创新驱动和经济高质量发展指标体系，运用熵权法量化加权处理，并结合空间计量模型对创新驱动与经济高质量发展进行实证研究。发现在全国范围内，创新驱动对本地区经济高质量发展的促进作用是统计显著的，但对相邻地区经济高质量的发展因“虹吸效应”产生了抑制作用。进一步探究不同阶段两者的关系，发现在第一阶段创新驱动对本地区经济的作用效果最明显，在第三阶段对相邻地区的抑制作用最显著。因此，各地区应在保留自己优势的基础上加大与其他地区的良性互动，制定出双赢政策，让创新协同发展更上一层楼。
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user: 1. 引言 自改革开放以来，中国经济发展取得了瞩目的成就。据国家统计局在中国改革开放40年经济成就发展报告显示：自改革开放来中国经济发展跃上新台阶，综合国力及国际影响力稳步提升，经济总量跃入世界第二，对世界经济增长的贡献超过30%；同时，发展协调力以及可持续性有了巨大提高，经济增长从之前的第一、第二产业带动转向第三产业共同带动；对外经济活动同样成绩斐然，外商投资的领域及规模显著提高；基础产业方面，农业基础地位稳定居于世界前列；工业能力不断提高、交通运输及邮电行业飞速发展，人民生活水平不断提高。 但近年来，由于过分追求经济增长，出现了一系列问题：自然环境各要素内在机制发生失调，生态环境恶化情况逐步加剧，煤炭、石油、天然气过度开采已成为不争的事实，国家的要素禀赋结构发生巨大变化。在面临巨大经济压力下我国的经济发展便由高速发展转向高质发展的阶段。十九大明确指出当前我国经济正处于转变发展方式、优化经济结构的攻关期，必须要坚持质量第一、效益优先，推动经济发展质量、效率、动力变革，提高全要素生产率。这说明在过去依靠规模扩张，以高投入、高消耗、来换取高产出的粗放型经济增长方式已难以为继。要素驱动转向创新驱动已成为当今经济增长的主要任务 [ 1 ]。
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user: 2. 文献综述 中国经济进入“新常态”以来，经济增速由高速转变为中高速，传统的要素驱动和投资驱动的发展模式逐渐转向创新驱动。大量研究表明，创新是推动经济增长的内在因素和重要动力，对经济高质量发展具有促进作用。经济的高质量发展是一个动态过程，由于消费的局限性及经济环境的新特点，中国经济面临巨大压力，创新驱动发展模式正逐步形成，该模式对提高整个社会生产要素及资源要素的高质量发展有着不可或缺的作用 [ 2 ]。 自十九大以来，学术圈在创新驱动与高质量经济方面取得了丰硕的研究成果。现有文献从不同的方法、原理、视角出发，探索创新驱动与经济高质量发展之间的相互作用。其中苏丽敏等运用灰色关联度分析法，研究发现了创新驱动是经济高质量发展的核心动力，并且良好的创新驱动环境和较高的业务创新能力会显著影响河南省经济高质量发展 [ 3 ]。周超等基于VAR模型，利用1990~2017数据研究了创新驱动影响要素和经济增长质量之间的关系，发现短期内增加创新投入对提高经济增长质量的效果不明显，但长期会有较显著的影响 [ 4 ]。袁宝龙等基于IVTobit方法研究发现，创新驱动对经济高质量发展的影响有明显的区域型差异 [ 5 ]。艾良友等从创新驱动循环经济原理出发，结合空间计量模型发现了创新要素的提高对本地区循环经济发展有直接的促进作用；而且在间接效应上周边省份创新能力的提升也有助于本省循环经济的发展水平 [ 6 ]。张治河从宏观与微观层面界定了经济高质量发展的内涵，认为经济高质量发展是一个动态过程，只有加快市场供需的匹配速度与效率并依靠创新提高整个社会的全要素生产率才能促进经济高质量发展 [ 7 ]。白洁等基于30个省份的面板数据，从生态学和社会科学的双视角研究了省域创新创业生态，认为创新创业生态对省域经济增长的有显著影响；在创新驱动发展战略被提出后，创业生态对经济增长的影响更是呈现出加速递增的趋势 [ 8 ]。 上述文献分析了我国创新驱动与经济增长之间的关系，但存在一些不足；第一，多数文献仅停留在理论分析方面，在少有的实证研究中，模型缺少检验，使结论缺乏说服力。第二，在定义创新驱动及高质量经济时，指标过于单一不能全面的反映区域创新驱动水平，且鲜有文献将指标量化处理。第三，在研究视角上，考虑创新驱动空间集聚效应的研究相对较少。本文的新尝试主要包括：1) 采用空间计量模型对问题进行研究，考虑到了空间集聚效应，使结果更具有参考价值。2) 关于创新驱动及高质量经济的衡量，本文构建了指标体系，同时运用熵权法对两者进行评价。
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user: 5. 稳健性分析 前文根据地理相邻定义空间权重矩阵，并没有把各地区之间的经济活动的空间关联性考虑在内。然而，在现实生活中各地区产业不仅与地理位置有关，而且还与社会经济活动有关。基于此，本节引入经济距离权重矩阵，对上文结果进行稳健性分析。首先定义经济距离权重矩阵。 W 2. i j = { 1 / | GDP i ¯ − GDP j ¯ |             i ≠ j 0                                                     i = j (11) 其中， GDP ¯ 表示一个地区某年的GDP平均值，衡量一个城市的经济发展水平。具体结果见表6。 从表6可以看出创新驱动对本地区经济高质量发展的促进作用是统计显著的，对相邻地区经济发展有促进作用但效果不显著，这和上文的结果一致，在一定程度上印证了一个地区在发展本地区经济时往往不能顾及到相邻地区这一事实。 Table 6 Regression results based on economic distance weight matri 变量 直接效应 间接效应 总效应 lnINNO 0.0558 ** (2.95) 0.0210 (0.50) 0.0767 * (2.00) lnEMP 0.141 ** (2.77) 0.299 * (2.52) 0.440 *** (3.70) lnHC −0.725 *** (−12.58) 0.617 *** (4.76) −0.109 (−0.82) lnROAD 0.0987 ** (2.59) −0.405 *** (−4.35) −0.307 *** (−3.49) lnOPEN 0.177 *** (5.62) −0.137 * (−2.15) 0.0405 (0.67) lnCL 0.536 *** (6.62) −0.332 (−1.69) 0.205 (0.94) 表6. 基于经济距离权重矩阵的回归结果 注： *** 、 ** 、 * 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著，下同。
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user: 6. 结论与建议 文章将中国30个省份2010~2019年的面板数据分为三个阶段，构建创新驱动和经济高质量发展的指标体系，并用熵值法确定各指标的权重，从空间视角实证分析了创新驱动对经济高质量发展的影响及空间溢出效应。结果如下，在全国范围内创新驱动显著促进了经济的高质量发展，但由于“虹吸效应”对相邻地区经济高质量发展产生一定的抑制作用。一个国家制定相应经济时通常从自身条件出发，在实行过程中并没有充分考虑相邻国家的国情及经济环境，因此对相邻国家的促进作用有限。 基于此，为促进并打造经济高质量发展格局、加快产业结合、推动新发展格局下我国经济的高质量发展，本文提出以下建议：1) 在要素驱动转向创新驱动的同时，进一步加大创新投入的力度，并且营造良好的创新环境。发展科技创新、产业创新、制度创新及管理创新，促进经济高质量增长。2) 加强各地区之间产业合作力度，优化产业良性互动的市场环境，结合自己的优势协同发展，制定出双赢的经济政策，形成优势互补的好局面。3) 国家及地区在制定相应创新策略时，应充分考虑地区之间的空间集聚效应，提高创新资源的利用率。同时，尽早完善创新驱动和经济高质量发展指标，更一步提高评价结果的科学性。
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user: 摘要 为了解新高考背景下地方高校学生学习适应性真实状态，笔者通过改进学习适应性问卷量表，以绍兴高校为例调查地方高校大学生学习适应水平，分析其影响因素， 为进一步探索提高学生学习适应性的措施提供依据。研究表明大学生在自主学习能力、专业认同、环境适应、心理适应这几方面存在着较大差异，文章从学校、教师、学生自身三个方面给出了提高大学生适应性的针对性建议。
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user: 1. 问题的提出 所谓学习适应性，是指学习者根据外部环境和自身需要克服学习过程中的种种困难，积极地调整身心以适应学习环境的能力 [ 1 ]。学习适应性并不仅限于新生入学时对于陌生大学学习方式的适应，同时它还伴随着每一位大学生完整的学业生涯，学习适应性潜移默化地影响着大学生的学业成绩与社会发展。 浙江省是深化高考改革的第一批试行点之一。2019年“新高考”改革范围包括考试次数、选考科目、志愿填报、录取标准等。新高考的改革给大学带来了新的发展机遇，大学能够针对专业选择更适合自己的人才进行培养，但与此同时，新高考改革的模式也给大学带来了新的挑战。虽然已有一些文献对新高考改革进行了一系列探索，但是对通过新高考进入大学的学生学习适应性的关注度仍不够高。经历新高考的大学生能否适应大学学习生活、在大学期间得到全方面的发展，这是一个值得研究的问题。 地方性高校的反馈是高考政策进一步改革的一大有力依据 [ 2 ]。调查地方高校大学生的学习适应性，并且根据当下大学生的实际情况针对性的提出提高大学生适应性的建议与方案，促进大学生适应大学学习生活的同时，也有利于高校优良学风的建设，帮助教育工作者能够及时有效地采取措施做出引导。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究取样 本研究以浙江省绍兴市高校新高考政策背景下的大学生群体为调查对象，通过线上发放问卷的形式，随机抽取绍兴文理学院、绍兴文理学院元培学院与浙江越秀外国语学院学生，共发放调查问卷317份，剔除无效问卷后，共计有效问卷306份，有效率96.2%。男生130人，女生176人。在专业来源中，理工183人，文科92人，艺术8人，其它23人。 2.2. 测量方法 通过文献调研，参考冯廷勇 [ 3 ] - [ 7 ] 等人编制的大学生学习适应量表中学习能力、学习动机、学习态度、教学模式和学习环境这五个基本方面初步设置问卷指标，结合绍兴市特色高校实际情况，从专业认同、学习兴趣这一点切入反映学生的学习态度，以教师为主导的教学模式转换为从学生角度出发的学习模式与学习方法，进而引入自主学习能力因素。同时，在学习能力这一方面突出学生的信息素养 [ 8 ]，增加信息知识、信息能力与信息意识这三块内容展开调查。不同于大部分围绕个体与环境因素共同展开的学习适应性研究，本调查问卷在学习环境这一方面不单独设置问题，而是通过学习模式与学习方法等因素中个别标志性问题间接体现，以此强调大学生在本次调查中的主体地位，弱化环境这一外部影响因素，由此形成学习适应性问卷体系。调查问卷包括被调查者的个人基本信息、学习态度和方法、时间管理、学习目标和规划、专业认同及信息素养等，共19题。采用李克特5点计分法，分数越高，代表某一项的学习适应性越强。
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user: 4. 研究建议 4.1. 学生方面 学生在学习方面占据主体地位，因此，强调学生寻找合适的方式让自己更好地融入大学学习生活就显得尤为重要。 1) 增强专业认知，明确学习目标 以专业为单位的志愿填报模式在一定程度上提升了大学生对就读专业的兴趣，学生升学专业与志愿有一定程度上保持一致性。学生在校期间通过增加专业认知，学习才能有十足的动力，制定最契合自己的学习目标 [ 10 ]，比如，四年里要获得哪些证书、修得哪些学分，每个月每一周每一天需要达成哪些目标等，从而制定合理学业规划，学习适应性将更强。 2) 增强信息化水平、提升自主学习能力 大学生需要根据上课听课效率以及自身学习能力制定学习计划表，科学分配学习时间和娱乐时间。这要求大学生有较强的自制力，因此大学生应当有意识的去磨练自己的学习意志力，摒弃一切会让自己消极怠惰的行为与想法，培养自我学习、自我钻研的能力，养成良好的学习习惯，提高自身的学习主动性。在信息爆炸时代，良好的信息素养将有助于学习者尽快适应新大学学习方式 [ 8 ]，提高搜集、筛选、加工信息的能力，将有助于提升自主学习能力，使得学生更快地融入大学生活当中。 3) 增强心理调适能力，建立和谐人际关系 大学生应以积极的心态面对学业和生活的困难，克服心理的消极情绪，通过自我调节，寻求家人和朋友的帮助等，及时缓解压力，走出困境。重视人际交往能力的提高，扩大自己的交际圈，建立和谐人际关系，将有助于提高适应性水平。 4.2. 教师方面 教师在学生的学习方面起着至关重要的角色，教师的言行举止、教育理念、教育水平以及教学方式无不影响着学生的学习适应性。 1) 不断革新教学方式，改善教学模式 大学生最重要的还是学习，大学课堂的教学模式的适应对学习适应性影响尤其重要。教师应根据学情，及时调整上课的进度，循序渐进，采取适宜的教学方式，合理的开展课堂教学，将学生由高中机械式的学习模式向大学启发式加自学思考的学习模式转变，帮助学生形成自主的学习习惯。 2) 建立良好沟通渠道，及时帮助学生克服学业和生活上的困难 大学里教师与学生之间的关系不同于高中那样联系紧密，学生与老师的接触更多的在于课堂，因此大学老师难以只通过学生的课堂表现去了解一个学生真实的学习情况 [ 8 ]。教师根据学生的课堂表现以及课后的学习情况与学生进行适当的交流，并及时给出建议，同时关注其心理状态。 4.3. 学校管理方面 学习是学校与学生的一个双向互动的过程，学校应该主动去探究去了解适合学生的教学模式，提高教学质量，让学生用更饱满热情的姿态融入课堂，这无疑也为大学生将来的就业生涯打下了牢靠的基础。 1) 重视始业教育、增强专业认同 研究表明，在新高考选考背景下，升学志愿填报机制有效增强了大学生对就读专业的兴趣。尽管提前介入专业选择，但是现实因素的阻碍使高中生在专业选择思想上仍存在一定的短视性，此政策也被异化为趋易避难以争取分数最优化的竞争策略 [ 9 ]。尤其部分大类招生的学生对于自己未来的选择感到迷茫 [ 11 ]。因此，学校应加强始业教育，开设行之有效的职业生涯规划课，邀请教师、学长学姐传授经验，以达到新生有目标，老生确定目标的良性效果。 2) 建立良好的学习氛围，强调专业特色 学校应当致力于构建良好的学习氛围，发展每一个专业应有的专业特色。一方面，学校要为学生提供更好的教育资源，另一方面，学校应当把握每个专业之间的不同之处，针对性的组织举行各类科普、学术和人文校园等活动，加强每个学生对专业的归属感，丰富学生的校园生活。 3) 关注心理健康，建立多层次反馈机制 高校应给予学生更多的关爱和关注，充分发挥心理咨询的作用，针对不同学生群体开展心理辅导，建立多层次的反馈机制，及时发现问题。
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user: 摘要 利用气象站常规观测资料、FY-2G卫星云顶黑体亮度温度(TBB)资料、欧洲气象中心(ECMWF)第五代大气再分析数据资料(ERA5)，基于天气学和天气学诊断分析方法，从天气系统以及动力、热力和水汽条件角度，对发生在2020年8月16日四川地区的一次特大暴雨天气过程进行分析，结果表明：1) 此次暴雨天气过程是受到西南低涡、西太平洋副热带高压、西南低空急流和中尺度对流系统共同影响所引起。2) 动力条件表明：低层气旋性涡度辐合、高层反气旋性涡度辐散，垂直上升运动强烈。3) 热力条件表明：假相当位温随高度增加而降低，大气层结处于不稳定状态，其等值线密集区反映出锋面所在；温度平流反映出地面处于高能高湿状态，上空积蓄大量不稳定能量。4) 水汽条件表明：水汽补充来源于孟加拉湾和我国南海海面，以西南低空急流为载体，向降雨落区输送。5) 云顶黑体亮温(TBB)负大值区与降水的强度和落区有很好的对应关系。
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user: 1. 引言 暴雨灾害常常造成重大人员伤亡和经济损失，接连不断的强暴雨在历史的长河中给人们留下了深刻的印象，如1975年8月发生在河南地区的大暴雨造成淮河地区近100县受淹，3万多人丧生 [ 1 ]；1998年6至8月长江全流域洪水受灾人口超过一亿，死亡1800多人，经济损失1500多亿 [ 2 ]。在全球自然灾害频发、强度不断增强的背景下，全球气候变化带来的气象灾害频率也随之增加，极端天气时常出现，暴雨天气过程作为极端天气过程之一，是对我国造成险恶影响的首要气象灾害之一，特别是在四川盆地，由于其位于中国西南地区内陆，地势整体上呈现出西边高东边低的特征，在盛夏时节的局部性大暴雨过程的发生频次、剧烈程度都远高于东部地区 [ 3 ]。此外，还有很多气象学者、专家对降水进行了大量研究：陈丹 [ 4 ] 指出，在夏季青藏高原大气热源对四川盆地降水有显著影响；谭燕 [ 5 ] 等分析出西南涡在四川盆地的降水影响因子中具有一席之地，西南涡的出现往往伴随着降雨的到来；王黎黎等 [ 6 ] 计算了与降水有关的各式物理量，讨论分析得到，低空急流和西太平洋副热带高压的位置起到了决定性作用。暴雨发生发展的强度之大，其间过程转瞬即逝，尺度范围小，导致直接利用数值产品发布对降水的预报预警往往会有较大的偏差。所以，对暴雨过程的分析可以使得暴雨形成的物理机制和触发原因更为清晰。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 地理位置简介 四川省 [ 7 ]，身居内陆，位于华西南腹地，介于北纬26˚03'~34˚19'、东经97˚21'~108˚12'之间，它在长江上游地区，东临重庆市，西衔西藏(青藏高原)，南邻云南省和贵州省(云贵高原)，北与陕西省、甘肃省、青海省接壤(秦岭高地)。四川整体上地貌东西差异较大，包含四川盆地、川西高原、横断山脉、云贵高原、秦岭–大巴山山地等几大地貌，地形复杂多样，境内平原和高原少，丘陵次之、主要以山地为主。 2.2. 数据来源 本文所用的资料包括： 1) 逐小时FY-2G卫星的云顶亮度温度(TBB)资料、台站6小时累计降水量数据来源于成都信息工程大学气象实习台。 2) 基本的物理量数据来源于欧洲中心(ERA5)的再分析资料，时间分辨率为1小时，空间分辨率为0.25˚ × 0.25˚。 2.3. 研究方法 1) 利用实况降水数据，绘制6小时累计降水分布图，用以确定暴雨的时空分布情况。 2) 选用欧洲气象中心的ERA5再分析数据，绘制亚欧地区的环流形势，得到此次暴雨天气过程的大气环流形势。 3) 选用欧洲气象中心的ERA5再分析数据，选取暴雨过程对应时间的涡度、散度、垂直速度作为动力条件；假相当位温、温度平流作为热力条件；水汽通量及其散度作为水汽条件，加之与降水资料结合，分析此次暴雨天气过程的动力机制以及产生原因。 4) 利用FY-2G气象卫星资料，调用云顶黑体亮度温度(TBB)产品，用以分析中尺度对流系统的演变情况。 Table 1 Introduction of physical quantit 物理量 计算公式 物理意义 涡度 r o t V = ∇ × V = ( ∂ w ∂ y − ∂ v ∂ z ) i + ( ∂ u ∂ z − ∂ w ∂ x ) j + ( ∂ v ∂ x − ∂ u ∂ y ) k 反映大气旋转程度 [ 8 ] 散度 D = ∇ ⋅ V = d i v V = ∂ u ∂ x + ∂ v ∂ y + ∂ w ∂ z 表示水平风场的辐合、辐散强度 [ 9 ] 垂直速度 ω = − ρ g w w = − ∂ T ∂ t + V ⋅ ∇ T g C p d − − ∂ T ∂ Z 判断大气垂直方向的运动情况 [ 10 ] 水汽通量 Q = 1 g q V 表示水汽输送的强度和方向 [ 11 ] 水汽通量散度 A = ∇ ⋅ ( 1 g q V ) = ∂ ∂ x ( 1 g u q ) + ∂ ∂ y ( 1 g v q ) 水汽汇聚或辐散程度的反映 [ 11 ] 假相当位温 θ s e = θ d exp ( r s L v C p d T ) 分析大气能量的温湿状态及分布状态 [ 12 ] 温度平流 V ⋅ ∇ T = u ∂ T ∂ x + v ∂ T ∂ y 反映冷、暖平流的变化情况 [ 10 ] 表1. 物理量简介 u、v和ω分别为P坐标系中x、y和垂直方向的速度；ρ为密度；w是Z坐标系中的垂直方向的速度；q为水汽比湿；g是重力加速度，数值为：9.8 m∙s −2 ；T是气温；L v 是水的气化潜热(0℃)，数值为：2501 J∙g −1 ；C pd 是干空气比定压热容，数值为：1004.07 J∙Kg −1 ∙K −1 ；θ d 是湿空气中所含干空气的位温， θ d = T ( 1000 p d ) R d C p d (p d 是湿空气中所含干空气的气压，数值上近似p，R d 是干空气比气体常数，数值为：287.05 J∙Kg −1 ∙K −1 )；r s 是饱和混合比， r s = ε e s p − e s (e s 是饱和水汽压， e s = 6.1078 exp ( 17.2693882 ( T − 273.16 ) T − 35.86 ) )。
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user: 3. 降水实况与环流形势 3.1. 6小时累计降水实况 在2020年8月15日20时至2020年8月16日02时(见图1(a))这段时间内的累计降水可以看出，主要降水中心位于川东北地区的北川、江油附近，另外在都江堰附近、仁寿附近也分别有两个次降水中心，说明此刻对流中心呈现分散式分布；到了16日08时(见图1(b))，前6小时累计降水图显示，之前位于仁寿的次降水中心向东北方向移动，与之前的主降水中心合并，波及到了都江堰、双流、简阳等；随后在14时(见图1(c))，降水量图显示降水中心强度明显减弱，且向西南方向移动；在20时(见图1(d))，可以看出降水中心轮廓已不明显，在川西南地区出现降水，可以看出本次暴雨天气是由西北至东北至西南走向来影响四川。 图1. 2020年8月15日20:00~2020年8月16日02:00 (a)、2020年8月16日02:00~08:00 (b)、2020年8月16日08:00~14:00 (c) 和2020年8月16日14:00~20:00 (d) 的四川全省6小时累计地面降水实况(单位：mm) 3.2. 500 hPa环流形势 在2020年8月16日08时(见图2)，亚欧大陆整体呈现出“两槽一脊”型环流形势，东西伯利亚附近存在一低值中心，延伸出一槽且不断加深；贝加尔湖以北有一切变；日本及其附近海域、中国黄海、渤海附近受西太平洋副热带高压(以下简称副高)影响，副高的稳定维持，把充足的暖湿空气输送到中国内陆，为降雨带来有利的水汽条件；在中西伯利亚附近，由于上述槽向南加深，且脊又在不断向北伸，脊前不断有自北冰洋南下的冷空气，脊的南部与南方暖湿空气的联系被冷空气所切断，所以在脊的北部，泰梅尔半岛附近形成暖高压中心，即阻塞高压，从而形成阻塞形势；而在槽的南边，蒙古高原附近则会形成一个孤立的闭合冷型低压中心，即切断低压，该低涡延伸出一槽，影响我国新疆等西北部地区；我国四川省有西南低涡，且其位于槽中，对四川盆地地区影响较大；里海附近也有一低涡和一槽。 图2. 2020年8月16日08:00 500 hPa高度场(等值线，单位：dagpm)和风场(矢量，单位：m∙s − 1 )分布 在2020年8月16日20时(见图3)，总体依旧维持“两槽一脊”型环流形势，对于沿着青海附近低槽西侧随西北气流扩散南下极地冷空气大有裨益。西西伯利亚有一低涡，而自西西伯利亚至蒙古高原，由东北到西南有三条切变；08时位于新疆附近的低槽东移影响内蒙古西北部、甘肃大部、青海省东部以及四川省西部地区，引导冷空气扩散南下；我国四川省附近低槽稳定维持，对此次暴雨天气过程起着十分重要的作用；印度半岛、孟加拉湾附近有一低值中心；副高西伸脊点在110˚E附近，影响范围扩大，说明副高加强，水汽输送条件稳定。 图3. 2020年8月16日20:00 500 hPa高度场(等值线，单位：dagpm)和风场(矢量，单位：m∙s − 1 )分布 3.3. 700 hPa环流形势 在2020年8月16日08时(见图4(a))，700 hPa高度上，蒙古高原附近有一低涡且存在槽；内蒙古中部偏南，陕西附近有一低涡并延伸出一槽；四川盆地被一低涡控制，且涡旋中心与本次暴雨天气过程的降水中心重合，位于四川省成都、雅安、德阳等市附近，我国西南地区大部均以西南风、偏南风为主，说明有西南急流从我国南海、孟加拉湾等地带来大量水汽，对本次暴雨天气过程的水汽补充有利。在2020年8月16日20时(见图4(b))，蒙古高原附近形势如08时，内蒙古中部有一切变，南方的水汽可以凭借切变线以西的偏南气流源源不断的输送过来；陕西省西南部，四川东北部也存在一切变，南方的水汽补充以切变线西南边的偏南气流为载体，另一方面，这股气流沿着锋面向上攀升，使得水汽凝结成雨，影响四川盆地东北部地区。 图4. 2020年8月16日08:00 (a) 及20:00 (b) 700 hPa高度场(等值线，单位：dagpm)和风场(矢量，单位：m∙s − 1 )分布
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user: 5. FY-2G云顶黑体亮度温度 云顶黑体亮度温度(TBB)本身是一个辐射值，是由气象卫星经红外窗区通道测得，其可以推断天气系统的演变、示踪天气系统的移动，以及其伴随的天气现象和强度等，特别是针对中尺度对流云团，云顶亮温可以直接反映出其发生发展的变化，而中尺度对流系统的变化特征又与天气系统的演变有着密切相关，同时，魏建苏 [ 15 ] 提到，暴雨区域上空的最小亮温值一般都低于−54℃。 针对于此次暴雨天气过程，利于用逐小时的FY-2G卫星资料，选取了2020年8月15日20时、22时以及2020年8月16日00时、02时、06时、08时和14时20时，分析云顶黑体亮温(TBB)的演变与此次暴雨强度和暴雨落区的对应情况。对流云团的发生发展主要影响的四川盆地西部山区，15日20时(见图11(a))，盆地西部有明显的对流云团，且亮温值低于−80℃，对流旺盛；15日22时(见图11(b))，四川西部对流减弱，并逐渐东移。16日00时(见图11(c))，对流系统在东边重新建立，并快速发展，眉山、乐山市附近亮温值低于−80℃，对流活动剧烈；16日02时(见图11(d))，随着西南低涡逐渐形成，盆地内已有多个分散明显的对流云团生成，同降水量图来看，较为符合降水量的分布；16日06时(见图11(e))，多个分散对流云团合并，强度虽有所减弱，但中心强度依旧低于−70℃，且影响川东北至四川中部地区；16日08时(见图11(f))，低涡系统减弱，但中心强度仍低于−50℃，覆盖区域内仍会有暴雨级别的降水影响。16日14时(见图11(g))，由于500 hPa上空西南低涡仍稳定存在，所以受其影响，对流活动再次发生发展，影响四川盆地，且在20时(见图11(h))的卫星云图可以很好地契合同时间的降水量图，说明系统向西南移动。 图11. 2020年8月15日20:00 (a) 及22:00 (b)~16日00:00 (c)、02:00 (d)、06:00 (e)、08:00 (f)、14:00 (g) 和20:00 (h) FY-2G TBB产品分布(单位：℃)
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user: 6. 结论 综合上述对2020年8月16日暴雨天气过程的详细分析，可以得到以下主要结论： 1) 本次特大暴雨天气过程是在亚欧大陆中高纬度地区整体呈现两槽一脊的大尺度稳定环流形势背景下，西南低涡以及西太平洋副热带高气压带、西南低空急流、中尺度对流系统，均是此次天气过程的影响系统。 2) 在暴雨发生时段、暴雨发生区域内，涡度在垂直方向表现为低层气旋性涡度、高层反气旋性涡度；散度在垂直方向表现为低层辐合上升、高层辐散的形势状态能够很好地对应暴雨时刻和落区，有利于引发“抽吸效应”，带来垂直上升运动；垂直速度负值区从低层延伸至高空，有利于水汽、能量和热量等的垂直输送。 3) 暴雨落区上空500 hpa高度以下一直保持 ∂ θ s e / ∂ z < 0 的状态，假相当位温最大达144℃，温度平流也反映出降雨区域有强暖湿气流，地面处于高能高湿状态，上空则被干冷空气所占据，大气层结极其不稳定，上空积蓄大量不稳定能量，为暴雨的产生提供热力条件，此外，假相当位温密集区，即能量锋区位于东经103˚到东经104˚，说明此区域存在锋面所在区域。 4) 通过对水汽通量和水汽通量散度的分析表明：此次天气过程水汽来源是孟加拉湾和我国南海洋面，以西南低空急流为载体，向本次降雨区输送。在700 hPa高度有水汽通量散度的负大值中心，该水汽汇集强盛区与暴雨落区位置相符。 5) 云顶亮温(TBB)产品表明：川东北地区的强降水对流活动较为旺盛，降水的强度和落区与云顶亮温负大值区有较好的对应关系。
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user: 摘要 由于听觉负荷控制范式的不同，听觉负荷对视听整合影响尚存争议。本研究采用RSVP范式操纵听觉负荷(低负荷、中负荷、高负荷)，通过设置0%、30%和70%三种干扰刺激同时呈现比例考察不同负荷对视听整合的影响。结果发现，除视觉通道下高负荷反应时显著低于低负荷外，其余通道不同负荷间反应时、击中率均无显著差异；不同负荷间视听结合较单独视、听觉反应时更低、击中率更高；竞争模型进一步研究表明，低负荷下发生视听整合效应(p < 0.05)，中负荷下视听整合时程缩短、峰值降低、窗口期提前，高负荷下未发生视听整合。结果表明，视听整合效应受听觉负荷影响显著，随负荷增加而降低直至消失。