DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与讨论 本文基于1971~2020年东北区域72个站点的日降水数据，通过选取7个极端降水指数，采取线性趋势估计、滑动t检验、M-K检验、小波分析以及ArcGIS软件的反距离加权插值对东北地区近50年的极端降水事件进行了时空特征分析，得出以下一些主要结论： 1) 极端降水指数中的相对指数R95、绝对指数R10、持续指数PRCPTOT和CWD、强度指数Rx5day和SDII都呈上升趋势，干持续指数CDD呈下降趋势。即，1971~2020年间东北地区降水量增加，干旱日数减少湿润日数增多。 2) 7个极端降水指数中CWD在1998年有突变发生。 3) 1971~2020年东北地区的7个极端降水指数显著年际震荡特征在0~9年间，均存在1~2个主周期，大多数极端降水指数主周期在30~31年间。 4) 空间分布上，极端降水指数中R95p、R10、PRCPTOT、Rx5day均自西北向东南方向增加，CWD自西向东增加，CDD自西向东减少，SDII自北向南增加。即，1971~2020年东北地区东南部强降水量、降水总量高于西北部，连续干旱日数西部多于东部，极端降水事件易发生于东部和南部，西部气候干旱，因此应多注意西部极端干旱事件。 以上结论中1)与董庆林 [ 1 ] 对东北地区整体研究的论文结论相同，都是湿指数上升、干指数下降；结论4)与李洋 [ 7 ] 等人对极端降水气候指数的空间分布结论相同，都是极端降水事件易发生于东部和南部、极端干旱事件易发生于西部。另外，本文仅从统计学角度对极端降水事件进行了时空特征分析，而未对引起东北地区极端降水事件的原因进行探讨，未来可进一步从自然和人为两大因素从机理机制方面选取主要影响因素进行更深入地分析，这是未来可进一步深入开展的工作。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文基于梯度提升回归树集成模型，利用采集的“链家”网站上海市近三年各住宅小区二手房的相关数据，分析影响上海市二手房均价的因素。对各影响因素运用Person相关系数矩阵及热力图进行初步分析，并将收集的数据分为训练集和测试集，训练并测试支持向量机模型、线性回归模型及集成模型。最终实验结果表明，基于梯度提升回归树的集成模型更能准确的预测上海市二手房的均价，且梯度提升回归树的MSE是其中最小，相关系数最大达到0.831，具有较好的拟合效果。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 房价一直以来都是人们关注的重点民生问题，最近几年随着“房子是用来住的，不是用来炒的” 1 理念已全面贯彻实施。市场已经逐渐熟悉了“房住不炒”的理念，在强调稳地价、稳房价、稳预期的前提下，市场已经逐渐形成了非常稳定的市场预期。 目前，在房屋价格的预测上，许多的学者选用机器学习的算法构建了不同的房价预测模型。如：文献 [ 1 ] 以北京市2010~2018年的房屋数据作为研究对象，利用多种单小波分析，证明小波去噪可以很好地保留房价的变动趋势，且用SVM模型构造的房价预测模型比原始数据的预测精度更高；文献 [ 2 ] 在传统的SVR预测房价的模型中引入蝙蝠算法，对北京市二手房价格指数的变化特征进行分析表明，该改进模型具有更好地泛化能力；文献 [ 3 ] 将关键词关注指数加入了商品房价格预测的回归预测模型，其结果表明加入该指数提高了商品房价格预测能力；文献 [ 4 ] 通过仿真得到影响房价的主要因素，然后在此基础上运用BP神经网络的方法构建了房价预测的模型；文献 [ 5 ] 以上海市的房价数据为对象，对数据进行降维处理，然后运用主成分分析的支持向量机方法对上海市房价进行预测，该方法具有较高的泛化能力和较好的预测精度；文献 [ 6 ] 将房屋价格变动的过程视为马尔科夫链，并利用北京商品房销售价格数据作为仿真对象，计算其马尔科夫链转移概率，对北京市房屋的价格走向进行预测分析。 梯度提升回归树模型(Gradient Boosting Regression Trees， GBRT)在建立预测模型的方法中具有广泛的应用。文献 [ 7 ] 运用梯度提升回归模型预测生猪的价格，不仅提高了生猪价格预测的预测精度，而且解决了传统模型速度慢、核函数选择难等问题；文献 [ 8 ] 利用梯度提升回归树模型不仅准确地获取了地面高分辨率、高精度的O 3 浓度分布数据，而且其构建的预测模型对O 3 浓度的预测效果显著提升；文献 [ 9 ] 用基于时间序列关系的梯度提升回归树对道路的交通事故进行预测，预测结果表明加入时间序列对交通事故预测的精度大大提升；文献 [ 10 ] 在集成学习的构架下，用优化的梯度提升树算法对旅游流量构建模型进行预测，其构建的预测模型对桂林市的旅游客流量有较好的预测效果。基于以上对梯度提升树模型应用的研读可以发现：梯度提升回归树算法建立的预测模型有较好的预测精度。因此，本文提出基于梯度提升回归树模型对二手房均价进行预测和分析。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究方法 2.1. 梯度提升回归树算法简介 梯度提升是建立预测模型最好的机器学习方法之一。梯度提升回归树(Gradient Boosting Regression Trees， GBRT)算法 [ 5 ] 是有监督的集成学习方法 [ 11 ]。提升树是利用加法模型和前向分布算法实现模型的优化，即通过迭代一系列的弱学习器，并通过不同的组合方法得到相应的强学习器。只要得到的强分类器的预测效果比之前一系列弱学习器的预测效果好，其学习就能达到比较好的预测精度。而迭代的目的是找到一系列的弱分类器使得损失函数达到最小，因此对于损失函数的度量就是问题的关键所在，但对于一般的损失函数其优化比较困难，且没有通用的拟合方法。针对这一问题，Freidman等提出了梯度提升算法，即利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题中提升树算法的残差近似值，这就是GBRT算法。 2.2. 梯度提升回归树原始模型 给定数据训练集 D = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } ，最大的迭代次数为树的个数 M ，损失函数为 L 。 (1) 初始化弱分类器，根据下列公式估计使损失函数极小化的常数c， f 0 ( x ) = arg min c ∑ i = 1 N L ( y i ， c ) . (2) 迭代次数为 m ， m = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ； a) 对于样本 n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，根据下列公式计算损失函数的负梯度在当前模型的值： r m i = − [ ∂ L ( y ， f ( x i ) ) ∂ f ( x i ) ] f ( x ) = f m − 1 ( x ) . b) 对 r m i 拟合一个回归树，得到第 t 棵数的叶子结点的区域为： R m j ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J ， J 为第 t 棵回归树的叶子结点的个数； c) 对第 t 棵回归树的叶子结点区域 j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J 计算，使得损失函数极小化： c m j = arg min c ∑ x i ∈ R m j L ( y i ， f m − 1 ( x i ) + c ) ， c m j 是 R m j 的平方损失最小值。 d) 更新回归树 f m ( x ) = f m − 1 ( x ) + ∑ j = 1 J c m j I ( x ∈ R m j ) ， 上式中： I 为指示函数，当 x 属于叶子区域 R m j 时为1，否则为0； (3) 综上所述，得到梯度提升树的最终模型： f ^ ( x ) = f M ( x ) = f 0 ( x ) + ρ ∑ m = 1 M ∑ j = 1 J c m j I ( x ∈ R m j ) ， ρ 为学习率。
system: [SYSTEM]

user: 4. 模型测试及结果分析对比 4.1. 变量转换及性能评价指标 在构建模型之前，先对为文字描述的行政区划进行处理。本文使用One-Hot编码，是将分类变量作为二进制向量表示，对行政区划的特征进行转化。One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用 N 位状态寄存器来对 N 个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。处理行政区划变量之后，对数据进行分割，随机采样25%作为测试样本，75%作为训练样本。 图5. 上海各行政区内房屋建筑面积对房价的影响的散点图 图6. 上海各行政区内房屋建筑面积对房价的影响的线性拟合图 本文选取的模型评价指标为：均方误差MSE (Mean Squared Error) [ 14 ] 和拟合优度 R 2 (R-squared) [ 14 ]，指标计算如下公式所示： M S E = 1 m ∑ i = 1 m ( y ^ i − y i ) 2 . R 2 = S S R S S T = ∑ i ( y ^ i − y ¯ ) 2 ∑ i ( y i − y ¯ ) 2 . 拟合优度的取值范围为[0， 1]，其值越接近1说明自变量对因变量方差变化的解释越好，值越接近于0效果越差。均方误差MSE (Mean Squared Error)，用于评估预测的结果和真实的数据集之间的接近程度，其值越小拟合效果越好。 4.2. 参数优化 GBRT算法中有两个重要的参数：一个是学习率(learning_rate)，即弱学习器的权重缩减系数，也称作步长。若学习率太小，意味着需要更多的弱学习器进行迭代，会导致迭代次数大幅度增加，学习的时间也会增大；另外一个是树深度(n_estimators)即迭代次数，一般树深度太小，越容易欠拟合，太大容易过拟合。且学习率和迭代次数相互作用，因此在调参的过程中，将学习率和树深度结合考虑。当学习率的值较小的时候，需要更高数量的树深度，使训练误差收敛。本文对通过对两个参数的排列组合，最后将学习率和树深度分别设置为0.2和1000，其他参数为默认参数设置，得到最终的GBRT训练模型。 4.3. 结果分析对比 为了更客观的评估GBRT模型 [ 15 ]，本文将基于集成模型的GBRT模型预测结果与线性回归模型和基于支持向量机(SVM)模型的预测结果进行对比分析，得到各模型在测试集上的评价指标如表2所示。表2显示基于集成模型的预测结果优于基于支持向量机(SVM)和线性回归模型，且基于集成模型的GBRT的各项评价指标达到最好的结果，其拟合优度最大达到0.831，其均方误差MSE (Mean Squared Error)最小。 Table 2 The prediction accuracy of each model in the test se 线性回归模型 支持向量机 集成模型 线性核 多项式核 径向基核 普通随机森林 终端随机森林 梯度提升树 1.60E+05 1.86E+05 7.18E+04 2.11E+05 6.87E+04 6.82E+04 3.34E+04 0.753 0.712 0.889 0.674 0.895 0.895 0.948 表2. 各模型在测试集上的预测精度 由表2中可以看到基于支持向量机(SVM)的径向基核函数的预测模型的效果是最差的，其拟合优度值是最小的且其均方误差(MSE)是最大的。对预测效果最好的提升树集成模型进行拟合，随机挑选100个数据，查看其拟合效果。结果如下图7所示： 图7. 梯度提升回归树的拟合效果 由梯度提升树集成模型的拟合效果图可以看到，其拟合曲线基本拟合真实值曲线。证明梯度提升回归模型建立合理，可以对上海市二手房均价进行预测。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 近十年以来房价保持着不断增长的趋势，为购房者带来了巨大的购房压力。本文对爬取的上海市二手房数据进行了分析，采用梯度提升树回归集成模型对二手房均价进行建模，对比机器学习的其他模型，本文运用的梯度提升回归树模型对上海市二手房均价有较好的预测效果。通过对数据集分割为训练集和测试集，并测试集对预测效果最好的梯度提升树回归集成模型，进行拟合评估分析。评估的结果表明，GBRT模型的预测效果较好 [ 16 ]，有一定的稳定性，且对上海市二手房均价的预测具有一定的实用性，可以为购买二手房的购房者提供房价影响因素的分析。但是基于梯度提升回归树模型对于上海市二手房均价的分析中还有许多需要改进和完善的地方，首先是模型的泛化能力并不高，因为不同城市、不同时间其价格的变动都不能用一个通用的模型来表示，因此需要对每个特定的城市及历史阶段构建不同的模型来进行预测；其次是本文仅考虑微观层面对于房屋均价的影响，并没有将宏观层次的相关政策措施纳入模型，可以在之后的研究中将宏观层面的政策加入到研究当中进行分析。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 为研究沪深300股指期权定价，本文在对BS、CEV、Heston模型进行了理论分析和欧式期权定价解析式推导后，针对不同模型使用了不同的方法进行参数估计并实现了模型定价。最后本文借由对称平均绝对百分比误差(sMAPE)作为误差衡量指标，得出了实证结论：1) 三个模型对期权的估值整体呈现高估的态势，整体拟合优度CEV模型 > BS模型 > Heston模型；2) 从虚实期权角度来看，三个模型均对实值期权拟合效果更好，对虚值期权而言CEV模型拟合效果最好，对实值期权而言Heston模型拟合效果最好；3) 进一步探究发现，BS模型和CEV对短到期期限、低价值的期权拟合效果相对较好，Heston模型对低执行价、短到期期限、低价值的期权拟合效果较好。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 期权是金融衍生品市场的重要组成部分，其本质上是一种合约，赋予了持有人在未来以某一特定价格买入或卖出某一资产权利。期权本质上是依托于现货而存在的，对于期权而言最核心的内容就是定价。合理定价的期权能丰富金融市场，为投资者提供对冲、保值的手段；而若期权定价偏离了公允价值，则会诱发套利行为的发生，严重会波及现货市场，造成股市动荡。 2020年中我国A股市场整体在动荡中上行，而期权作为一种能提供风险对冲功能的衍生品，在2020年也备受青睐。于2019年12月23日推出的沪深300股指期权是我国第一只股指期权，其意义不言而喻。我国各大证券交易所多次要求各做市商做好期权的风险管理工作，主要参考指标是Delta、Vega、Gamma等希腊值。但是这些希腊值仅是期权定价模型的附属品，要想准确的计算出期权的市场价值，还是应当首先从定价模型入手。因此本文基于BS、CEV、Heston模型，对沪深300期权定价进行了实证研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 文献综述 已有文献中一般预测金融资产波动率的模型有两类：历史波动率模型和内含波动率模型。历史波动率的代表模型就是条件异方差GARCH模型，是由T. Bollerslev [ 1 ] 于1986年在Engel提出的ARCH模型(1982)的基础上拓展提出的，GARCH模型相比ARCH模型更能体现出金融资产的长期记忆性。在此之后越来越多的学者对GARCH模型进行了优化，如1991年Nelson [ 2 ] 提出EGARCH模型和Glosten等 [ 3 ] 于1993年提出的GJR-GARCH模型，能较好的解决股票波动率的“杠杆效应”问题”。在随机波动率模型的研究上，Heston [ 4 ] 最早于1993年基于随机波动率给出了欧式期权的定价模型；而蒋祥林等 [ 5 ] 于2005年基于Bayes原理对随机波动率SV-N和SV-T模型进行了研究，并通过实证发现随机波动率模型优于GARCH模型。在隐含波动率领域Henry A. Latané和Richard J. Rendleman Jr [ 6 ] 于1976年最早通过实证研究了隐含波动率模型的拟合效果，并认为隐含波动率模型优于当时的历史波动率模型。郑振龙等 [ 7 ] 于2010年通过对不同的模型的预测效果进行对比分析，得出内含波动率模型更适合预测长期波动率，而GARCH模型更适合预测短期波动率的结论。倪中新等 [ 8 ] 于2020年对上证50 ETF进行实证，发现由BS公式推导出的内含波动率–执行价曲线对股票收益具有显著的预测能力。 目前期权定价模型主要可分为四类：BS模型、BS替代模型、随机波动率模型和IVF模型。BS模型是期权定价领域的基石，最早由Black等 [ 9 ] 于1973年提出，该模型最基本的假设就是股票价格服从几何布朗运动。此模型的提出，极大地促进了金融衍生品的发展。BS替代模型用其他连续扩散过程代替几何布朗运动或者在连续的运动过程中附加跳跃性，这些过程统称为levy过程。其中，Cox John C和Ross Stephen A [ 10 ] 在1976年提出了CEV(常方差弹性模型)模型，此模型在几何布朗运动基础上赋其予维纳过程项前的系数S一个β次方的权重，由此模拟资产价格概率分布左端肥尾( β < 1 )或右端肥尾( β > 1 )的情况。Merton Robert C [ 11 ] 在1976年把跳跃过程加入到连续的运动过程中，即默顿跳跃–连续模型，该模型给出的分布左右端均肥大。第三类是随机波动率模型，即假设波动率是随时间变化的。Heston [ 4 ] 于1993年提出随机波动率Heston模型，其假设 σ ( t ) = v ，而v服从一个CIR过程。P. Hagan等 [ 12 ] 在2002年提出了SARS模型，这种模型最大的优点是可以很好地拟合波动率微笑。最后一类IVF(隐含波动率函数)模型，该模型能够做到使期权价格和市场价格完全匹配，由B. Dupire [ 13 ]、E. Derman [ 14 ] 和M. Rubinstein [ 15 ] 于1994年提出，并给出了波动率函数 σ ( S ， t ) 的解析式，在实际应用中IVF模型需每天利用期权数据对参数进行校正，也因此该模型对简单期权和部分奇异期权均有高精度的拟合效果，但不适合用于长期预测和实证研究。因此本文选取了前三类模型中的代表模型做实证对比研究。 沪深300股指期权推出时间较短，因此当前对于其定价实证领域研究的文章屈指可数，其中较有代表性的是张传涛 [ 16 ] 于2020年引入SVI波动率模型对沪深300股指期权进行定价，其中利用Quasi-Explicit方法对SVI模型实现了参数估计，结果显示结合了SVI模型的二叉树模型的定价效果更加精确。 综合来看，本文的主要贡献和创新主要是：1、选用当前研究文献较少的我国第一只股指期权作为实证研究样本，是对我国股指期权定价领域研究空白的补充；2、选取了三类不同模型中的代表模型：经典的BS模型、BS替代模型中的典型模型CEV模型、随机波动率模型中的典型模型Heston模型，着眼于研究不同模型的差异，以及对于股指期权价值的不同拟合效果。3、三类模型均使用简洁且精确的解析式法实现定价，同时在解析式法参数估计上的一些难点和复杂过程利用Python编写代码实现，为国内期权市场定价提供参考。
system: [SYSTEM]

user: 4. 参数估计 4.1. 数据选取 参数估计部分的数据选取自2019年12月23日~2020年3月19日81只沪深300股指期权数据及其对应现货数据收盘价数据，其范围涵盖了不同的执行价、上市日期和到期期限，具有较好的随机性，数据来源Wind数据库。而2020年3月20号至2021年3月20日的数据将用于后文的模型拟合优度检验，故在此部分不使用。 4.2. BS模型参数估计——基于历史内含波动率 BS模型需要的参数包括[ k ， t ， s 0 ， r ， σ ]，其中[ k ， t ， s 0 ， r ]是给定的，唯一需要估计的是一个固定年波动率 σ ，由于本文需要估计的是一个长期的波动率，综合考虑本文选取内含波动率模型进行估计。 在具体操作中，本文使用BS模型下的BS公式在给定真实市值、执行价、现货价、无风险利率、到期期限下，反推得到81只期权的内含波动率，求平均得到固定年波动率估计值 σ = 0.190998578 。 4.3. CEV模型参数估计——基于迭代法 CEV模型所需的参数在BS模型的基础上还有一个权重 β 。本文利用2020年3月19日之前的81只期权数据，使用迭代法设置估计精度为0.01，不断迭代减小模型预测值与真实值的误差，得到 β 的估计值1.61，迭代过程见图3。 图3. 最优beta迭代过程曲线 进而可以得到 σ C E V 的估计值 σ C E V = σ B S F 0 1 − β = σ B S S 0 1 − β e r T ( 1 − β ) (39) 4.4. Heston模型参数估计——基于模拟退火算法 Heston模型同样需要给定[ k ， t ， s 0 ， r ]，而[ v 0 ， κ ， θ ， δ ， ρ ]是需要估计的参数，而由于同时需要估计五个参数，估计CEV模型 β 值的所用的迭代法不再适用，因此可借助Python进行模拟退火算法，这是一种在一个大空间内寻找最优解的一般方法。模拟所使用的历史期权数据来自2020年3月19日以前上市的81只期权，其中算法具体参数设置见表1。 Table 1 Important parameter settings of simulated annealing algorith 参数值 功能 T = 100 初始温度为100，温度越高接受新解概率越大 Speed = 0.7 退火速度为0.7，按此速度退火接受新解概率将越来越小 T-min = e^(-6) 最低温度为e^(−6)，低于此温度时终止循环 Delta = 0.7 最初若函数值变动为Delta，则认为函数值变动很大 P = 0.9 当认为函数值变动很大时将有0.9概率接受新解 Times-max = 500 每个温度下循环超过500终止循环 Delta-min = 0.001 当新旧解之差小于0.001计算次数 Delta-min-times = 100 当新旧解之差连续小于0.001次数达到100终止循环 Times-termination = 400 当连续未接受新解超过400次，终止循环 表1. 模拟退火算法重要参数设置 在经过10，862轮模拟后，满足了终止条件接受新解后的函数值变化连续小于0.001达到次数101次，此时温度为0.035188，输出参数最优解，见表2。 Table 2 Estimated values of parameters of the Heston mode v0 κ θ δ ρ MAPE 0.037755 0.995793 0.004193 0.025404 0.290059 0.146679 表2. Heston模型各参数估计值
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 本文基于BS、CEV、Heston模型，使用解析式的方法，对沪深300股指期权进行了实证研究。通过以对称平均绝对百分比误差(sMAPE)作为误差指标的分析实证发现，三个模型对期权的估值均呈现高估的态势，且BS模型和CEV模型单个期权估计结果很接近，其中CEV模型拟合效果最好，其次为BS模型，Heston模型最差。从虚实期权角度来看，三个模型均对实值期权拟合效果更好，对虚值期权而言CEV模型拟合效果最好，对实值期权而言Heston模型拟合效果最好。进一步探究发现，BS模型和CEV对短到期期限、低价值的期权拟合效果相对较好，Heston模型对低执行价、短到期期限、低价值的期权拟合效果较好。 从实证结果可以发现， β 为1.61的CEV模型拟合效果最好，而时变波动率的Heston模型拟合效果最次，说明沪深300股指期权存在一定的递增型波动率微笑现象，而时变波动率的特征较弱。 同时不仅模型整体拟合优度存在差异，模型的拟合优度还会随期权的虚实值状态和到期期限等等因素变动。对于沪深300而言，CEV模型对其虚值期权拟合效果最好，而Heston模型对实值期权的拟合效果十分出色，这也提醒市场对于期权定价而言，选用模型时要考虑多方位因素。 总的来说，中国的期权市场还处于前期发展阶段，目前市场BS模型的应用仍是主流。但是市场瞬息万变，宏观政策、市场噪音，或是像疫情这类突发重大事件等等都有可能使得股价呈现出大幅偏离几何布朗运动假设，沪深300股指期权作为一只几乎与疫情同时诞生的期权更是如此。因此研究期权定价中其时变性、跳跃性等非正态特征尤为重要。本文仅以三类模型对沪深300股指期权定价进行实证对比研究，希望可对我国期权市场发展贡献绵薄之力。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 普惠金融概念提出已有十余年，其对于国家经济发展的重要性广受认可。本文总结了普惠金融的相关定义，介绍了普惠金融的发展背景及其意义，及概述了普惠金融的发展评价体系。具体来说，本文探究了普惠金融对扶贫攻坚、增加收入、促进消费、缩小城乡收入差距以及创新创业这四个方面所产生的积极影响。并通过评价体系中的微观切口总结发现我国普惠金融发展的不足之处。最后，本文总结出下阶段我国普惠金融发展应重点关注的三个问题：第一，金融机构与非金融机构之间如何实现互补发展；第二，地区之间如何实现均衡发展；第三，我国与国际之间的差距如何追赶补足。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 作为世界上最大的发展中国家，同时也是世界上第二大经济体，我国现阶段经济稳步发展，远景相对乐观。习近平总书记在2017年12月召开的中央经济工作会议上提出，下一阶段我国的发展目标应更加强调高质量的政治和经济发展，同时兼顾质量效益，不再以GDP增速作为唯一目标。为实现我国经济转型高质量发展，就需要进一步思考如何在传统金融良好的发展基础之上，更好地利用非传统金融带给我国的机遇。传统金融服务利用小额信贷、移动支付、网上银行等新型金融服务不断扩大其覆盖面及深入性。但在当下注重全面均衡发展的背景下，我国需要把关注重点更多的向那些难以从传统金融服务中受益的群体倾斜，如小微企业或贫困人群。而普惠金融的发展正是弥补这一不足的有效途径。普惠金融的良好发展不仅得益于多方的共同协作，同时也离不开与人民群众的不断沟通改进。 2005年，“普惠金融”这一概念在“国际小额贷款年”的宣传文献中被郑重提出，其目的是为了关注到那些无法以正常途径得到相关金融产品和服务的人群。次年，由联合国颁布的蓝皮书“建设普惠金融体系”中，研究了发展中国家的经济发展状况，提出每个发展中国家都应该构建完善的普惠金融机构体系，为弱势群体提供金融产品和服务。此外，Kapoor (2013)认为普惠金融是那些可能具有一定普惠性和社会包容性的金融服务，将对经济的稳定和增长发挥积极作用，最终将惠及所有公民 [ 1 ]。除了强调其普惠性之外，Easterly (2016)也认为，普惠金融是一种重要的社会服务机制，它能够有效地解决扶贫问题、促进国民经济快速增长并提高社会包容性 [ 2 ]。 国内对于普惠金融的定义也与国际上的观点大致相同。2015年12月31日，我国国务院印发的《推进普惠金融发展规划(2016~2020年)》中指出，普惠金融是指在机会平等、商业可持续发展及可负担成本下，为社会所有有相关金融服务需求的人们提供适用、高效的金融服务。焦瑾璞、黄亭亭、汪天都、张韶华和王瑱(2015)认为，普惠金融是以坚持社会平等与商业可持续发展为原则，以合适的价格向全体有需要的对象提供可靠、快速、和便捷的多层次、全方位的金融服务 [ 3 ]。而从普惠金融发展的角度来看，星焱(2015)认为，普惠金融是小额贷款向微型金融发展的进一步演变，这种演变的内在逻辑主要是从对服务的需求转变到金融技术的创新，再转变为对服务的供给 [ 4 ]。而李政和周科(2020)特别提出，Inclusive Finance更准确的译法应该是“包容性金融”，应该是普惠金融的一个子集，其内涵是普通人，尤其是贫困弱势群体，也同样享有获得金融服务机会的几率，由此体现普遍性和公平性 [ 5 ]。 普惠金融对当下全球经济发展具有重大的意义。例如，Hannig & Jansen (2010)指出，对于那些低收、贫困等弱势群体，普惠金融能够帮助他们获得公平、正规的金融服务 [ 6 ]。因此，普惠金融是能够帮助世界实现经济增长、减贫扶贫、收入趋向合理平等的有效工具，同时也是21世纪下被国际所认可的金融发展理念。在普惠金融被高度重视且肯定的发展背景下，普惠金融的发展也为我国经济发展带来了机遇和动力。现存文献中，大部分研究结论对我国普惠金融发展都给予了积极的肯定和正向的期望，认为普惠金融在宏观、微观两个层面都取得了良好的成效。但现有研究中对于定量的普惠金融发展评价体系的总结较少，所以本文对普惠金融的定量评价体系进行了论述。本文还对普惠金融当前面临的一些热点问题进行了总结。总体而言，本文将主要对普惠金融的评价体系，相关积极影响以及现存问题这三方面分别进行讨论。通过探索及总结经验，为日后的进一步发展提供思路与对策。
system: [SYSTEM]

user: 2. 普惠金融评价体系综述 纵观国内外，针对普惠金融发展现状的相应性定量度量和评估范围仍是研究热点。大多数国家都需要构建可靠、有效且适用的普惠金融发展水平综合评价体系，根据结果对不同的区域进行分析比较，找出各地区间的长短板，取长补短，实现普惠金融在地区间均衡的全面的发展。下面将从国内外两个视角，简要概述部分知名度较高的普惠金融评价体系。 Sarma (2008)以45个国家作为主要的研究对象，构建了以每千人拥有的银行账户数、银行分支机构和ATM的数目、以及其在各个地区的适用领域和频次为评价维度的普惠金融评价体系 [ 7 ]。而Arora (2010)基于98个国家作为主要的研究目标，构建了以服务领域、交易方式便利性、交易成本作为评价维度的普惠金融评价体系 [ 8 ]。以多国数据建立的评价体系在应用的外部有效性方面更稳健。而Gupte、 Venkataramani & Gupta (2012)从单一国家角度，通过综合服务领域、使用状态、交易便利性和交易成本四个维度，构建了一个普惠金融评价体系 [ 9 ]。该体系的优势在于内部有效性会更高，对于指定地区更有实际应用性。 国内关于普惠金融评价体系的构建也基本遵循多维度构建模式。例如，王婧和胡国晖(2013)结合了服务范围和服务使用这两个维度，使用变异系数法构建了普惠金融评价体系 [ 10 ]。于晓虹、楼文高和余秀荣(2016)构建了一个由经济发展指标、广义金融供给量指标、广义金融需求指标和小额贷款指标四个主要指标方向，37个具体指标共同构成的指标体系，对省际普惠金融发展能力水平的高低进行了综合分析和评价 [ 11 ]。除此之外，马昱菲和杜朝运(2016)利用国际货币基金组织的数据，采用服务范围及使用情况两个维度，11个具体指标构建了一个普惠金融评价体系 [ 12 ]。 随着互联网、数字化、大数据等技术的发展，普惠金融正在向数字普惠金融进一步发展。例如，郭峰、王靖一、王芳、孔涛、张勋和程志云(2020)分析指出，我国的移动数字普惠金融在2011~2018年间已经基本实现了跨越式的快速发展，数字金融使用深度的增长逐渐成为衡量数字普惠金融发展水平的一项重要指标 [ 13 ]。该研究同时认为，数字普惠金融是属于多维度的概念，我国有必要通过数字普惠金融的涵盖广度、使用深度、数字化水平这三个主要维度的不同指标来准确地衡量数字普惠金融。 从国内外学者所构建的普惠金融评价体系中可以看到，这些评价体系在不断发展中逐步实现了在普惠性及包容性的检测。但这些评价体系在的评测广度及应用程度都还有巨大的提升空间。普惠金融的发展不仅仅涉及银行信贷、宏观援助等传统的方面，也更需要关注到金融发展的深度。在构建普惠金融体系时，除了关注地区本身发展之外，也要从不少微观切口进行分析，以进一步通过普惠金融推进整体经济均衡发展。因此，通过借鉴各国的经验，我国仍需不断完善普惠金融评价体系，降低金融排斥性，使普惠金融更好地服务于社会主义经济的发展。
system: [SYSTEM]

user: 3. 普惠金融的积极影响 普惠金融很好地解决了传统金融所存在门槛过高、审批手续过于复杂、服务对象缺乏精准性等问题。普惠金融带来的积极影响被各位学者所广泛认可。本文将对其主要的四个影响点进行综述：第一，推动扶贫脱贫；第二，增加居民收入和消费；第三，缩小城乡收入差距；和第四，推动创新创业。 首先，普惠金融对解决我国的扶贫脱贫问题起到了积极的作用。世界银行在国际工作会议报告中明确提出，普惠金融体系本身就是一个专门为贫困群众服务的金融体系，那些被传统金融所排斥的广大贫困人口正是该体系想要惠及的群体。例如，刘锦怡和刘纯阳(2020)指出，金融服务的供给和使用成本可以从数字普惠金融中获得一定范围内的降低，由此提高金融服务的涵盖广度和实际使用深度，从而推动农村经济增长和产业发展 [ 14 ]。董玉峰、陈俊兴和杜崇东(2020)对我国传统金融扶贫工作中的实际问题和难点进行分析后认为，金融扶贫工作的精确度随着数字普惠金融的推进和发展有所提高，破解了传统金融扶贫的双重目标之间(社会性和商业化)的冲突，提高了金融服务的质量和可获取性 [ 15 ]。而针对贫困水平和普惠金融发展水平之间的关系，钱鹏岁和孙姝(2019)通过运用空间杜宾模型进行实证分析后得出，一个地区的贫困水平会随着该地区数字普惠金融发展水平的提高而降低，且数字普惠金融发展对关联地区的减贫效应也起到了积极的作用，即正向空间溢出效应 [ 16 ]。总体来说，普惠金融的出现为贫困地区的人民带来了平等及高效的金融服务，解决了他们的资金困难，增强了他们的抗风险能力。 第二，普惠金融对我国居民，尤其是农村低收入群体，的收入和消费产生了积极的影响。例如，段坪利和王叔敏(2021)从宏观和微观两个层面通过面板数据分析发现，数字普惠金融均能促进居民收入的提高，且对中低收入群体提高更明显 [ 17 ]。同样地，洪铮、章成和王林(2021)指出，普惠金融对城乡居民消费有明显的空间效应和直接效应，对城镇居民消费升级具有积极作用 [ 18 ]。易行健和周利(2018)也通过实证研究检验得出，数字普惠金融的发展对于衣食住行等服务性消费具有积极作用，但在促进居民消费收入增长的同时，也提高了家庭的债务比例 [ 19 ]。 第三，普惠金融对于缩小了我国城乡之间的收入水平差距起到了很好的作用。例如，张贺和白钦先(2018)经过实证研究发现，数字普惠金融的三个重要功能：即基础功能、主导功能、衍生功能，分别通过减少门槛、优化资源配置、引导消费这三种方式达到了包容、减贫、增收的结果，最终缩小了我国的城乡收入差距 [ 20 ]。梁双陆和刘培培(2019)基于面板回归经济模型分析了我国数字普惠金融对于我国城乡居民收入水平间差距的直接影响，结果充分证实了我国数字普惠金融通过降低门槛限制效应、减贫效应、排除效应等都可以显著地缩小城乡居民之间的人均收入水平差距 [ 21 ]。尹志超、彭嫦燕和里昂安吉拉(2019)提出低收入家庭更能从普惠金融中受益，同时普惠金融对于家庭人均收入的异质性更具有说服力 [ 22 ]。总体来看，普惠金融通过更精准的扶贫来促进经济增收，由此实现收入差距的缩小。 最后，普惠金融对于推动我国人才和企业的创新创业具有积极的意义。普惠金融具有增收作用，而这种增收有相当一部分是通过创业实现的。例如，段坪利和王淑敏(2021)通过分析得出数字普惠金融可以推动居民创业的结论 [ 17 ]。而谢绚丽、沈艳、张皓星和郭峰(2018)研究了数字金融的发展和推广与企业创业之间的联系，得出数字金融的发展对于企业创业是具有明显的积极作用的 [ 23 ]。张正平和石红玲(2019)针对家族创业，通过建立probit模型进行实证分析得出，普惠金融在促进家族创业和决策方面具有明显推进作用，尤其是农村家庭 [ 24 ]。邓晓娜、杨敬峰和王伟(2019)及孙继国、胡金焱和杨璐(2020)的实证都得出普惠金融对中小企业创新具有积极影响 [ 25 ] [ 26 ]。 综合上所述，普惠金融将持续对我国产生积极的影响。近年来，我国仍不断在解决相对贫困问题上努力，而普惠金融为解决这一问题提供了良好的出路，尤其是在解决农村问题上。在消除绝对贫困的基础上，也通过创新创业等途径，提高了居民收入水平和消费水平，由此缩小了城乡收入差距。总体而言，普惠金融对我国经济健康向上发展起到了促进作用。
system: [SYSTEM]

user: 4. 普惠金融现存问题 普惠金融对于我国经济发展的积极作用值得肯定，但鉴于其尚存在较大进步空间，我国也需要关注到其存在的问题。本文主要对三个出现频率较高的问题进行综述：第一，传统金融机构的高门槛及非传统金融机构的高风险问题；第二，地区间发展不均衡不全面的问题；以及第三，我国与国际普惠金融发展水平之间的差距问题。 第一，普惠金融发展的首要问题就是传统金融机构的高门槛及非传统金融机构的高风险问题。普惠金融的出现是为了降低传统金融的排斥性，作为更具有包容性的金融服务，去惠及那些真正需要但又无法以公平、合理的渠道去获取金融产品或服务的弱势群体。普惠金融是传统金融的进一步发展，这就离不开银行等传统金融机构的支持。但矛盾的是，以银行为主体的传统金融机构会更倾向于有资质、有信用、有抵押、违约风险低、可为银行创收增利的客户，这就与降低金融服务门槛相冲突，不利于普惠金融的目标帮扶人群收益。对于这个矛盾点，李通禄和郑长德(2010)的研究就明确的提出，传统金融机构所能提供的服务范围都是相对局限的，由金融发展带来的好处可能会绕开部分群体，尤其是贫困群体 [ 27 ]。除银行等这一类传统金融机构之外，小额信贷公司、网络借款公司也在普惠金融发展的推动下成为贫困群体在传统金融机构碰壁后的一个热门选择。这类非金融机构具有灵活、便捷、易得等优点，但同时也存在利率高、额度低、不法漏洞等风险。这就为弱势群体获得金融服务增加了难度、成本和风险，不利于维持群体对普惠金融的发展信心。 第二，正如前文所提及，我国普惠金融发展总体呈现积极趋势，但地区发展仍不均衡，存在较大差异。例如，杜强和潘怡(2016)在深入分析研究了我国31个省市面板数据后发现，我国东部地区的普惠金融发展水平要高于中西部地区 [ 28 ]。除此之外，他们的研究也指出，农村从普惠金融发展中的受益要远远大于城镇。同样的，杜莉和潘晓健(2017)分析得出，我国普惠金融在近十年来的发展都非常迅速，但区域间的发展不均衡，呈现出一个自东向西梯度递减的格局 [ 29 ]。孙英杰和林春(2018)的研究也获得相同的结论，就是我国普惠金融发展水平总体仍有待提高，局部存在差异性 [ 30 ]。 除了整体性差异，不少学者对于普惠金融的地区发展细节进行了分析。例如杜强和潘怡(2016)发现普惠金融与东部地区的经济增长和发展之间是呈现一个倒U型的相互作用关系，东部地区的普惠金融对于经济增长和发展到一定程度后会产生相应的抑制和影响 [ 28 ]。除此之外，沈丽、张好圆和李文君(2019)的研究发现，全国普惠金融的发展水平呈现了一个整体幅度较小的下降趋势，西部地区的发展增长速度比东部和中部地区更加明显，东部地区的多级分化现象也日趋严重，而中部和西部的地区多极化逐渐消失 [ 31 ]。杨艳芳、詹俊岩和胡艳君(2021)从城镇化水平的角度研究后发现，数字普惠金融对经济高质量发展的促进作用在城镇化水平较低的地区更为明显 [ 32 ]。 第三，我国普惠金融的发展与国际先进水平相比较也存在可进步的空间。例如焦瑾璞等(2015)研究了当前我国普惠金融的国际发展趋势现状，并与国际发展水平进行了比较后指出，中国的普惠金融发展水平和世界水平仍存在较大的国际差距，且我国各地发展进程也不同 [ 3 ]。尹志超等(2019)基于世界银行和国际货币基金组织数据来对金砖国家和发达国家进行对比研究发现，大部分金砖国家的普惠金融发展水平都低于中国，但欧美发达国家的普惠金融发展水平仍远超中国 [ 22 ]。从话语权和游戏规则的制定来看，湖滨和程雪军(2020)指出当前我国数字普惠金融发展在国际金融层面的话语权仍有待提高，相关议题、规则和技术标准的设置都仍由欧美发达国家掌握主导权，目前我国仅在局部商业领域处于领先地位 [ 33 ]。从具体举措而言，邓振姣、向静和陈琳等(2013)通过对印度和英美的普惠金融的研究以及相关政策得出，印度更加注重具体的发展政策措施的研究和制定，英美两个国家则更加注重在其法律上所能提供的一些保障，故此我国也可以充分借鉴这些国际经验，加速发展 [ 34 ]。 总体而言，普惠金融的发展削弱了传统金融的排斥性，在一定程度上降低了金融门槛，但如何使传统金融机构和非传统金融机构优势互补，协同发展仍是我国需要思考的问题。在金融机构能最大化服务于普惠金融的基础上，关注到我国地区间发展不均衡的问题，故此需要结合有效的、定量的评价体系，因地制宜，全面发展。只有解决了内部问题，我国才能更好地追赶上国际的脚步，缩小与发达国家之间的差距。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 普惠金融的发展为我国的经济进步做出了巨大的贡献，是我国现阶段及未来将持续关注的经济发展热点。本文总结了近年来部分学者提出的部分普惠金融评价体系，再进一步阐述了普惠金融发展下所带来的积极影响以及未来我国仍存在改进空间的问题。 通过本文综述可以看出，首先，我国普惠金融发展已处于一个成长阶段，已形成了相对贴切我国国情的发展模式与评价体系，对于后续的发展具有相当的启发和指导意义。由于目前我国的经济制度体量较大，地域广阔，各个地区的发展状态也并不统筹，所以各个地区的普惠性金融的发展扔不均衡，存在进步空间。因此，我国需要从已有的面板数据分析入手，总结发展较好的地区的发展经验，因地制宜，深入挖掘各个地区的实际问题，最终实现每个地区都能以最适合当地的普惠金融发展模式实现共同发展，最大化消除地区短板差异。 其次，随着互联网技术和大数据的发展，普惠金融大大地提高了金融服务的包容性和可得性，且目前数字普惠金融增长迅速，因此数字普惠金融发展或将对我国地区经济发展不充分不平衡的问题具有重要意义。同时也需要不断更新普惠金融发展评价体系，在学习中进步，在进步中学习。除此之外，作为全球最大的发展中国家，我国需要不断追赶国际的脚步，补足与发达国家的差距。 最后，我国需要回归普惠金融的本质，秉持为有需要的群体提供具有包容性的金融服务的初心，在维护商业可持续发展的前提下，公平公正地对待每一位客户。将传统金融与普惠金融相结合，优势互补，取长补短，在做好风险控制的情况下，降低服务门槛，提高服务速度，简化服务程序。国家和相关部门也要加强普惠金融的宣传力度和监管力度，使得普惠金融深入民心，良性发展，普惠群众。在向国际学习的同时，也要根据自身国情，不断创新改进，设计适合我国的服务产品和服务模式。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文简要回顾航空气象服务与协同运行决策融合的发展历程，阐述航空气象服务在协同决策运行中提供的预报和服务产品。提高气象服务品质，充分发挥航空气象服务在民航协同运行决策中的作用，提出在协同决策方面航空气象存在的问题和今后的发展方向，助力民航运行安全、正常和效率。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 航空气象是民航运输业的重要组成部分，民航运行安全和效率与天气息息相关，航班量的剧增和空域资源的限制，航班运行已处于饱和状态，使得天气对航班运行正常性的影响更为凸显，航班运行的正常率更加依赖于天气，目前天气原因位居各因素之首，并远高于其他因素，高于第二位因素一倍以上，2020年天气原因造成的航班延误比例为57.31%，2019年为46.49%，如果再考虑前程航班因天气原因造成的航班周转而引起的延误，则天气原因导致的航班延误比例更高。 民航运行效率与各个相关部门之间的协调程度存在着十分密切的关系。为了减少空中交通堵塞和航班延误，提高流量管理效率，增进相关部门之间的有效沟通，通过协同决策(CDM)在民航运行各参与方之间进行协调，协同决策是指相关的部门在飞机起飞之前、起飞之后通过信息之间的共享来对航班运行进行管控，从本质上来说，协同决策就是体现在多方联系、协同合作的理念，旨在提高运行决策效率 [ 1 ]。
system: [SYSTEM]

user: 2. 民航协同运行决策机制的建立 随着我国民航运输量的不断增加，运行管理能力需要不断地增强，2002年，民航局空管局运行管理中心应运而生，主要职责是民航空管系统的运行管理、应急处置、流量管理和搜寻援救等。2005年，民航运行决策机制正式建立，每日定时召开视频协调会议，或针对某一专题召开不定时的视频会议，是定性的运行协同决策机制。2011年底，空管系统实施统一放行。2012年开始，航班量超过1000万架次的机场所在地，由民航局空管局牵头建立CDM系统，标志着我国运行协同决策开始进入定量化阶段。2014 年和2015 年民航局空管局分别下发了《基于空中交通通行能力的大面积航班延误应急响应机制建设指导材料》(试行)、《大面积航班延误应急响应机制运行程序》、《基于空中交通通行能力的大面积航班延误应急响应机制建设指导材料》。空管系统建立起了大面积航班延误预警、应急响应、决策会商、事后分析等一系列机制体系。2014年民航局发布了空中交通流量管理的具体运行方案，在2015年再次发布了关于如何提升航空系统组块的实施方案和策略，在空中交通流量管理方面的技术和应用应该得到进一步的深化。2015年民航局空管局发布了关于跨地区总量调控的通知，从2017年开始空管系统所有的跨区域客流需要按照总体供求方式来进行布局规划，构建以流量管理为核心的空管运行体系。经过近20年的探索和发展，我国空中交通流量管理已经具备了一定的实践经验和运行基础 [ 2 ]。 CDM是促进民航运行各参与方之间协调的有效方法，是一种运行管理理念，也是一种技术手段，旨在通过对航班运行信息的共享与交流，为参与各方(包括空管、机场、航空公司等单位)创造一个更加安全、高效的运行环境。同时，协同决策是不同的航空运输部门间，包括政府和企业间的一种协同决策交流、共同制定策略的过程 [ 3 ]。 大面积航班延误(MDRS)预警分为三个等级，因各种原因等可能造成机场、终端区、航路运行保障通行能力下降25%时为黄色预警，下降50%时为橙色预警，下降75%时为红色预警。启动时间分别提前2小时、3小时和4小时。每日18时召开运行协调视频会议，根据次日天气等因素影响，各地区运行管理部门进行通行能力评估，并在会上通报通行能力影响情况，初步确定预警的启动情况。次日8时组织气象部门、各管制部门再次进行会商，确定预警是否有变化。在10时、14时的例行视频会议中不断追踪关注机场的天气演变趋势，关注强对流天气、雷雨天气距机场的方位、距离、移动方向、移动速度、云顶高度和强度等信息，低能见天气预计转好时间，降雪强度、维待时间等。这对气象预报服务工作提出了更高的要求，更带来了极大的挑战 [ 4 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 民航气象系统为协同运行决策提供的产品 随着运行管理决策对气象信息的需要，2006年1月1日，气象部门在运行管理中心建立了现场的气象服务席位，提供每日天气概况等气象信息和天气咨询讲解。2008年5月，随着民航气象中心的成立，标志着我国建立了民航气象中心、地区气象中心和机场气象台三级运行服务体系。2009年，建设了系统的视频会商系统，2011年开始，建立区域预警预报与服务模式，配合管制部门，开展气象支持工作。2014年民航气象系统建立《大面积航班延误应急响应机制气象服务工作程序》，每年都会结合管制和流量管理部门的需求，对该程序进行修订，从最初的提供产品，到目前双方开始共同对气象产品进行评估和复盘。2020年修订内容为运行决策机制发布概率预报的次数， 增加了概率预报产品的针对性，更符合流量管理部门合理启动MDRS响应的需要，同时完成了空管系统MDRS软件升级工作。与流量管理部门共同制定MDRS重要天气概率预报评估规则，每两周一次，组织十大机场进行MDRS复盘分析，有效地提升了MDRS概率预报质量，使之更符合流量管理的需求。并与空管局运行管理中心流量管理室建立预报领班和值班主任的信息交流机制，把《运行管理中心运行决策天气讲解程序》列入预报领班日常工作流程中，为民航运行决策提供优质、高效的气象支持。与民航局运行监控中心开展科研合作，就“天气与流量管制的关系”进行联合研究，双方开展了研究前期的准备以及数据共享工作。实施的《民用航空气象预报规范》明确规定“民航气象服务机构实行预报首发责任制。各级民航气象服务机构应当对其发布的预报产品负责，对预报产品持续检查并按规定及时更正、修订和取消。当保持预报的唯一性，各种报类应当保持同一地点、同一要素、同一时间的预报结论一致。” 2020年发布大面积航班延误(MDRS)概率预报7600份，每日MDRS概率预报评估工作，两周与运行管理部门开展复盘工作。6月至9月，因天气原因启动MDRS响应160次，MDRS重要天气概率预报准确率达到80.00%，比2019年同比增长6.43%。加强重要天气的预报预警，特别是针对重点区域(尤其是机场五边和一边区域)的预报，提升复杂天气下的气象服务工作质量，制定了加强重要天气会商及提供精细化气象服务的措施，为运行决策和安全运行提供更好的气象支持。加强气象系统天气会商，努力提升复杂天气的预报精准度。 民航气象中心和部分地区气象中心在民航运行监控中心、区域管制中心和流量管理室设立气象服务席位，在有重要天气影响的情况下，根据用户需求随时提供气象服务，持续着力提升民航局运行监控中心气象席位的服务能力，强化现场天气讲解。气象产品通过多种服务方式提供给用户，主动、及时、高效和便捷的航空气象服务弥补产品的不足，可以产生截然不同的效果。依托通讯网络，利用大数据分析，向用户推送实时、直观的航空气象信息。服务方式更要灵活多样，在满足基本航空预报及预警的基础上，开展面对面讲解、视频天气滚动讲解、微信、微博、短信和网站等多种形式。 部分地区气象中心和机场气象台开始建设协同运行决策的气象辅助工具。国内最早在2007年，深圳空管站率先开始研究机场航班协同决策的气象辅助工具，研发了针对深圳宝安机场终端区和珠海进近管制区的强对流天气临近预报系统，该协同决策系统工具2011年正式业务化运行，成为运行管理决策的重要支撑系统。近几年，各地气象中心分别根据各自运行管理部门和航空公司的气象服务需求，建立协同运行决策的气象辅助工具 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 思考与展望 1) 在协同运行决策中共同的气象情景意识至关重要，即便民航气象系统一体化运行的情况下，也会出现预报结论不一致的问题，需要为统一预报结论制定工作流程和机制，这样气象部门、管制用户和流量管理部门基于共同的情景进行运行决策管理。 2) 航空气象信息需要与航班运行、流量管理决策系统深度融合，打破各自建设和完善专业的业务系统，系统间彼此独立，数据之间没有交互，需要更多的人为因素参与其中。航空气象信息应更及时、高效地融入流量管理和管制系统，让相关用户及时高效地获取相关信息，并应用于运行决策管理。 3) 气象预报的不确定性与运行决策的定量性存在矛盾，预报准确率提升是一个长期的过程，不是一朝一夕可以实现，需要气象基础理论和科技发展共同推动。在现有的预报准确率情况下，通过服务手段，改进航空气象服务品质，增进航空气象用户对服务产品的理解，充分发挥预报服务产品的有效性和可用性至关重要，运行中的协同、运行后的各方复盘，也是不断提高气象信息使用效率的有效途径。 4) 加强流量管理、管制与气象专业技术人员之间深层次的沟通和交流，有很多的方式和方法值得去探索，面对更多的航空用户，航空气象会日益发展，航空气象人致力于为用户提供精细、及时和准确的服务，助力民航运行的安全、正常和高效。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 利用逐小时ERA5再分析资料和常规气象资料，从环流形势、中尺度特征、物理量诊断等方面，对2019年8月2日甘肃省河东地区一次区域性暴雨天气过程的特征和成因进行分析。结果表明：这是一次上干下湿的环境条件下，由低层切变线触发而产生的一次暴雨天气过程；暴雨落区与相对湿度大于90%的区域及能量锋的位置相对应；台风“韦帕”外围的暖湿气流为此次暴雨过程提供了充沛的水汽；地形的抬升作用进一步增强了上升运动，促进对流发展；风切变导致不稳定能量的释放是造成局地强降水的重要原因，湿位涡分量等值线密集区对降水落区具有一定的指示意义。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 甘肃省位于中国西北地区，地形狭长，地处黄土高原、青藏高原和内蒙古高原三大高原的交汇地带，以山地高原地貌为主，境内天气复杂多变，暴雨等强对流天气频发，但由于其特殊的地质条件，在暴雨的影响下极易造成泥石流、山体滑坡等次生灾害，此类灾害时空分布特点与暴雨分布特点具有一定的相似性。因此，分析暴雨天气过程演变特点和规律，对提高预报预警质量，预防地质灾害，从而趋利避害，保障人民民生等方面具有重要意义。已有许多学者对西北暴雨的发展演变特征做了研究，取得了一些成果 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。钱正安 [ 6 ] 指出，西北暴雨主要受外来水汽输送影响，夏秋暴雨的主要水汽源地在台海区，孟加拉湾是晚春暴雨的重要水汽源地。黄玉霞 [ 7 ] 等人将西北暴雨特征分为四型，并指出东亚夏季风与暴雨日数分型密切相关。段海霞 [ 8 ] 等人对甘肃省一次暴雨过程进行数值模拟，发现喇叭口地形对局地降水有明显的增幅作用，地形的动力抬升是造成强降水的主要原因。本文期望通过对河东地区一次暴雨过程分析，为此类暴雨的预报研究提供一些参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究方法 本文主要采用水平分辨率为0.25˚ × 0.25˚、时间间隔为1 h的ERA5再分析资料和常规高空、地面观测资料，从环流形势、中尺度特征、动力热力条件等方面出发，研究本次降水过程特征，分析本次强降水的影响因子，探讨降水的形成机制，为此类天气过程的预报提供一些借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 3. 降水实况 2019年8月2日00时~3日00时(世界时)甘肃省发生一次较强的暴雨天气过程。此次降水主要覆盖甘肃河东地区，其中陇南、天水、庆阳等市州局部出现暴雨，24 h累积降水量最大值出现在天水市麦积区(图1(a))，降水量达75 mm。从降水量时间序列图上来看(图1(b))，降水从08时开始突然加大，10时达到最强随后减弱，降水过程从开始到结束共持续不到10 h。综合来看，此次降水是一次突发性强、降水区域集中、降水量大的天气过程，受此强降水影响，部分地区发生城市内涝，农作物受灾严重，水毁道路情况频发，造成较大的经济损失，为人民的生产生活带来严重的影响。 图1. (a) 2019年8月2日00时~3日00时24 h累积降水量分布(单位：mm)；(b) 降水大值中心处(34.6˚N， 105.7˚E)降水时间序列图
system: [SYSTEM]

user: 4. 环流形势分析 2019年8月2日00时(图2(a))，500 hPa高纬度为强度较弱的“两槽一脊”，副高(588线)稳定维持在115˚E以东，中纬度青海省存在西南——东北向倾斜槽脊，脊前低槽位于青海、甘肃和四川三省交界处，此处风场有明显辐合，使得脊前南下冷空气在槽内堆积。到2日12时，中纬度倾斜槽脊逐渐向东收缩，受副高阻挡，脊前槽加深并逆转，槽内辐合气流加强且东移至甘肃河东地区与宁夏上空，覆盖整个降水区域。700 hPa上呈现东高西低的环流形势，甘肃位于东侧高压系统前端，被偏南气流控制，暖湿空气随2019年第7号台风“韦帕”的外围自东南沿海跨四川盆地输送至河东地区，降水区位于切变线东侧。 综合来看，本次降水过程是在高低层系统协同影响下发生的，500 hPa上中纬度横槽稳定维持，南下冷空气在槽内辐合堆积，加之低层暖湿气流的输送形成高层干冷、低层暖湿的配置，使得降水区域累积了大量不稳定能量，在低层切变线的触发作用下产生局地降水。
system: [SYSTEM]

user: 5. 中尺度分析 2日00时低层700 hPa上有一条湿舌覆盖四川、甘肃和宁夏南部(图2(b))，湿舌最远北伸至白银市北部，天水、陇南部分地区相对湿度达90%以上，此时500 hPa上甘肃河东地区为一相对的干区，呈现上干下湿的不稳定趋势。K指数 > 36℃的等值线与湿舌几乎重叠，覆盖整个降水区，此区域沙氏指数SI < 0，有不稳定能量的累积。另外，700 hPa上，在川青甘三省交界处存在东南风和西北风切变线，500 hPa高度上此处存在流场辐合，低层切变线与中低层流场的辐合是有利于降水发生发展的动力形式。从总温度场上来看，河东地区位于等总温度的密集区，存在明显的“ Ω 型”等能量比线，天水、定西和陇南地区都处于能量锋处，对激发强对流和暴雨十分有利。 图2. (a) 2019年8月2日500 hPa环流形势(蓝色等值线为00时，绿色等值线为12时)；(b) 影响系统概念图(阴影部分为降水区域)