DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结论与讨论 芸苔属蔬菜种子精选技术近年来得到越来越多的重视。姚东伟等 [ 10 ] 对油菜种子、黄志银等 [ 11 ] 对小 白菜种子、薛为青等 [ 12 ] 对甘蓝种子的精选技术先后进行了研究，并且证明采用适宜的精选处理可以改善种子萌发特性，甚至影响蔬菜产量。 应用坡选方法对种子分级，主要是根据圆粒种子形状上的差异进行。根据种子外形与标准圆粒的接近程度进行分级，与外观大小无关。本试验中种子坡选后得到的4个部分的种子，在千粒重、发芽特性、幼苗特性和抗老化能力等方面存在一定的差异，综合几个指标的测定结果，可以认为1级和2级种子活力较高，3级和4级种子活力较弱。 筛选是根据种子外形大小进行分级。本试验中，在综合认定活力较高的1级、2级种子中，仍然可 Table 3 Seedling performance of 7 days imbibed seeds from different fractions after upgrading by gravity deck or siev 类别 幼苗鲜重/mg 幼苗干重/mg 胚轴长/cm 幼苗特征 CK 36.5ab 2.05a 2.39b 不整齐 1级 38.8a 2.18a 2.37b 较粗壮 1级大 42.2a 2.37a 2.37b 粗、矮、壮 1级小 21.0c 1.18c 2.58a 细、高 2级 39.5a 2.22a 2.37b 较粗壮 2级大 42.9a 2.41a 2.39b 较粗壮 2级小 21.7c 1.22c 2.57a 细、高 3级 33.5b 1.88ab 2.45ab 高、弱 3级大 35.4ab 1.99ab 2.40b 稍高、弱 3级小 20.5c 1.15c 2.50ab 高、弱 4级 31.0b 1.74b 2.48ab 高、弱 表3. 不同类别种子发芽7天后幼苗特性比较 表中同一列数据后所带字母不同，表明差异显著(P < 0.05)。 以用筛选的方法分出部分小种子，虽然只占各自重量的4%左右，但是小种子在种子重量、萌发特性方面与大种子存在差异，尤其在幼苗特性和抗老化能力方面差异更加明显。小种子一些指标的测定结果与3级种接近或者更低，所以有理由相信它们也是活力较低的种子。 本试验结果表明，可以通过坡选加筛选的方法对结球白菜种子进行精选。对该试验种子批，精选后可以应用的高活力种子占种子批总重量的74.9%，选出的25.1%的种子可以去除不用，也可根据种植需要 图1. 老化处理对坡选后不同级别种子发芽势的影响 图2. 老化处理对筛选后不同级别种子发芽势的影响 图3. 老化处理对坡选后不同级别种子发芽指数的影响 图4. 老化处理对筛选后不同级别种子发芽指数的影响 Table 4 Weight， germination and seedling performance of seeds from different fractions after separation by color separato 类别 占比/% 千粒重/g 发芽势/% 发芽率/% 发芽指数 发芽7天幼苗 鲜重/mg 干重/mg 胚轴长/cm CK 100 3.33a 97 98 78.5 36.5 2.05a 2.39a 深色种 92.1 3.34a 98 98 78.3 37.0 2.08a 2.39a 浅色种 7.9 3.21b 97 98 78.8 30.3b 1.70b 2.52b 表4. 色选后种子重量、发芽及幼苗特性比较 表中同一列数据后所带字母不同，表明差异显著(P < 0.05)。 分级标注后另类使用。 色选是根据种子颜色进行分级的方法，对于多数芸苔属种子而言，不同种子个体由于成熟度导致色素含量等方面的不同，也可表现为外观颜色的差异。在本试验中，色选分级后的两类种子在发芽特性方面基本相似，但在幼苗特性方面却存在显著差异，因此也可认为在种子活力方面存在一定差异。在种子生产上，可以通过加工去除浅色种子，也可以分级标注后分别销售，以利于提高田间生长整齐度，也便于生产管理， 本试验结果表明，对结球白菜种子进行坡选加筛选处理，可有效选出高活力种子。并且目前这两种精选方法在生产上很容易实现，有机械设备支撑。
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user: 1. 引言 精神病理学家艾理士和纳克最先使用Narcissism一词去概括病理性的自恋(许秀芬，陈巍，2012)。这是有关自恋的最初的研究。而心理学方面，最早出现的“自恋”一词是弗洛伊德在1914年提出来的，一方面用来描述婴儿在儿童早期对于除自身以外的现实毫无知觉的现象，另一方面用以反驳荣格对古典精神分析理论的批判。在临床层面，自恋更多的被认为是一种人格障碍(童俊，2001；郑涌，黄藜，2005)。事实上，在生活中被确诊为是自恋人格障碍的人少到只有全人类的.5%~2.5%，而自恋人格特征在正常人群中则是普遍存在的。所以人格与社会心理学家们更关注的是正常自恋(Campbell， 2002)——即个体展现出自恋人格障碍的某些特征，但还不足以被诊断为自恋人格障碍。在本研究中，当我们提及自恋时，所指的实际上是正常的自恋(Normal narcissism)，即自我中心的，自我扩张的，控制的，以及具有操控人际关系取向的(竺培梁，耿亮，2011)。 冒险行为是指在一定程度上通过感知的积极结果来平衡的包含某种潜在消极结果的行为(Moore & Gullone， 1996)。影响冒险行为的因素有很多，最主要的包括个体因素、家庭因素和社会因素，而个体因素在三者之间又尤为重要。关于冒险行为，有研究者(张明，陈丽娜，2003)曾经对青少年的冒险行为及大学生的冒险行为做了系列研究，但几乎没有涉及到自恋人格与冒险行为。但是根据前人的研究(韩菁，2007；刘金平，韩婧，刘亚丽，2008)，我们可以预测，自恋人格对冒险行为有一定的预测作用，即高自恋的人更倾向于做各种冒险行为。高晓寒等人的研究指出，显性自恋对预谋性攻击行为具有预测作用(高晓寒等，2014)，而且大学生的显性自恋和隐形自恋均与特质攻击有显著相关(宋健，2013)。 自我效能感是指个体对自己能否从事某种活动以及对该活动可能做到的完善程度的主观评价(王才康，2001)。关于自我效能感研究者们有不同的看法，有的学者(Bandura， 1997)认为自我效能感应该是指具体任务领域的自我效能感，根据不同的任务对具体技能与能力的要求不同来划分。另外一部分学者(邹兵，谢杏利，2008)认为存在一种一般性的自我效能感，就是个体应对各种不同环境的挑战或者面对新事物时总体性的信心，因而一般性自我效能感是一种稳定的个性特质(Sherer et al.， 1982; Chen et al.， 2000; Schwarzer et al.， 1997)。从以往的研究结果中，我们可以发现，一般情况下高自恋的人具有较高的自我效能感。对自己的满意程度越高，在对自己完成任务时的主观评价也就越高。许多研究(曹建琴，王玉莉，李杨，2011)发现，一般自我效能感与职业紧张、抑郁、焦虑、倦怠等变量存在显著的负相关，而与工作绩效存在显著的正相关，但与冒险行为或者是冒险倾向是否有线性相关还没有明确的说法。本研究猜想，具体自我效能感可以预测大学生的冒险行为倾向。Bandura等人则认为，一般自我效能感与具体自我效能感相比，对个体在特定任务领域中绩效的预测性差，甚至没有预测性，且两者一同作为工作绩效的预测变量时，如果去掉具体自我效能感这个变量，一般自我效能感就失去了预测作用。因而，一般自我效能感与大学生的冒险行为等变量的关系问题有必要进一步探讨。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究对象 本研究抽取了湖北师范大学、湖北中医药大学两所大学共500名大学本科生进行问卷调查，回收了456份，剔除无效问卷之后共录入431份有效数据。被试中男生人数占42.2%，女生人数占57.8%，理工科学生261人，文科学生170人；城镇学生215，农村学生216人。本次问卷调查采用无记名方式施测。 2.2. 研究工具及方法 2.2.1. 自恋人格问卷 研究中采用的是由美国加州大学Hall Rskin教授编制的自恋人格问卷。共包括56个题目，采用五级计分方式。包括四个维度：权欲、优越感、自我钦羡、特权感。 2.2.2. 青少年冒险行为问卷—冒险行为量表(Adolescent Risk-Taking Questionnaire-Risk Behavior Scale， ARQ-RB) 本研究采用张晨等人的论文《青少年冒险问卷——冒险行为量表在中学生中的信效度》中修改编制的问卷(张晨，张丽锦，尚丽，2011)。该论文中将不适合中国青少年的因素进行了修订，最后的问卷包括17个项目，分为刺激寻求、叛逆、反社会和鲁莽四个维度，采用5级计分。问卷的α系数为.734，刺激寻求、叛逆、反社会和鲁莽各维度的系数分别为.53、.81、.65、.08，重测信度为.76。 2.2.3. 自我效能感问卷 本研究中测量自我效能感的量表工具是“一般自我效能感量表”(General Self-Efficacy Scale， GSES) (张作记，2001)，由Jerusalem和Schwarzer于1981年制定，包含了20道题，在后续的研究中缩减至10题。该量表的10个题项在各研究中均表现出单一维度的特征，即这10个题目同时直接刻划了被试的一般自我效能感强度。GSES采用四级计分，内部一致性效度为.87。 2.3. 数据处理 本研究采用严格的数据筛选标准。排除不认真作答、作答未完成或题意理解不清的问卷。把筛选后的问卷全部资料量化后，再采用SPSS19.0和AMOS17.0统计软件进行数据的录入与分析处理。
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user: 3. 研究结果 3.1. 相关分析 3.1.1. 自恋人格和冒险行为之间的相关分析 在本研究中用Pearson系数来表示相关程度，自恋人格四个维度与冒险行为的四个维度之间的相关性分析结果(见表1)。 从表1可以看出，除了权欲维度和鲁莽维度之间没有显著相关之外，自恋人格的各个维度跟冒险行为各个维度之间的相关是显著的，且相关水平达到了.01。 3.1.2. 自恋人格和自我效能感之间的相关分析(见表2) 通过表2，我们可以看到，自恋人格与自我效能感之间是存在显著相关的。越是自恋的人，他的自我效能感越高。 Table 1 The correlation between narcissistic personality and risk-taking behavio 权欲 优越感 特权感 自我钦羡 刺激寻求 叛逆 反社会 鲁莽 权欲 1 优越感 .684 ** 1 特权感 .682 ** .723 ** 1 自我钦羡 .478 ** .545 ** .567 ** 1 刺激寻求 .183 ** .242 ** .191 ** .228 ** 1 叛逆 .146 ** .173 ** .128 ** .173 ** .558 ** 1 反社会 .130 ** .168 ** .157 ** .174 ** .361 ** .610 ** 1 鲁莽 .068 .141 ** .119 * .244 ** .521 ** .680 ** .487 ** 1 表1. 自恋人格和冒险行为之间的相关 注： * 表示P < .05； ** 表示P < .011。 Table 2 The correlation between narcissistic personality and self-efficac 权欲 优越感 特权感 自我钦羡 自我效能感 权欲 1 优越感 .684 ** 1 特权感 .682 ** .723 ** 1 自我钦羡 .478 ** .545 ** .567 ** 1 自我效能感 .456 ** .491 ** .405 ** .318 ** 1 表2. 自恋人格和自我效能感之间的相关 注： * 表示P < .05； ** 表示P < .01。 3.1.3. 冒险行为与自我效能感之间的相关分析 由表3可见，冒险行为中除了鲁莽这一维度跟自我效能感之间不存在显著相关，其他的三个维度跟自我效能感之间存在着正相关。 3.2. 自我效能感在自恋人格与冒险行为之间的中介效应检验 通过相关资料可知，如果自变量X通过中介变量M来影响变量Y，那么我们就称M变量为中介变量。鉴于自恋人格、自我效能感、冒险行为三个变量两两之间存在显著的正相关(见表4)，故用Amos17.02统计软件以自恋人格为外生变量，以自我效能为中介变量，以冒险行为内生结果变量，对研究开始所预设的中介结构模型进行检验。 除权欲与鲁莽之间相关不显著之外，自恋人格的其余因子与冒险行为均显著正相关，自恋人格各因子与自我效能呈中度的正相关，自我效能与冒险行为呈显著的正相关，如表4所示。 其结果为卡方值 = 63.116，P < .001，这表示假设模型与样本数据的契合度不够理想；模型的拟合优度指数GFI = .969，规范拟合指数NFI = .963，近似误差均方根RMSEA = .06，这说明模型的拟合指数尚好；从标准化的路径系数来看，自恋人格对自我效能有显著影响，自恋人格对冒险行为有显著影响，但自我效能对冒险行为的中介效应却不显著。见图1。 Table 3 The correlation between risk-taking behavior and self-efficac 刺激寻求 叛逆 反社会 鲁莽 自我效能感 刺激寻求 1 叛逆 .558 ** 1 反社会 .361 ** .610 ** 1 鲁莽 .521 ** .680 ** .487 ** 1 自我效能感 .177 ** .101 * .111 * .073 1 表3. 冒险行为和自我效能感之间的相关 注： * 表示P < .05； ** 表示P < .01。 Table 4 The relationship between narcissistic personality and self-efficacy and adolescent risk-taking behavio 权欲 优越感 特权感 自我钦羡 刺激寻求 叛逆 反社会 鲁莽 优越感 .684( ** ) 特权感 .682( ** ) .723( ** ) 自我钦羡 .478( ** ) .545( ** ) .567( ** ) 刺激寻求 .183( ** ) .242( ** ) .191( ** ) .228( ** ) 叛逆 .146( ** ) .173( ** ) .128( ** ) .173( ** ) .558( ** ) 反社会 .130( ** ) .168( ** ) .157( ** ) .174( ** ) .361( ** ) .610( ** ) 鲁莽 .068 .141( ** ) .119( * ) .244( ** ) .521( ** ) .680( ** ) .487( ** ) 自我效能 .456( ** ) .491( ** ) .405( ** ) .318( ** ) .177( ** ) .101( * ) .111( * ) .073 表4. 自恋人格与自我效能和青少年冒险行为的关系 注： * 表示P < .05； ** 表示P < .01。 图1. 自我效能的中介效应模型图
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user: 4. 讨论 4.1. 结果分析 4.1.1. 关于自恋人格、冒险行为、自我效能感之间的相关分析 从之前呈现的研究结果中可以看到，自恋人格、冒险行为、自我效能感三变量之前两两相关显著。其中，自恋人格中的权欲和冒险行为中的鲁莽两个维度之间没有显著差异，自恋人格中的特权感与冒险行为两维度之间在.05水平上相关显著。其他的维度两两之间的相关水平达到了.01水平。这说明，自恋水平越高的大学生更倾向于尝试各种冒险行为。相符。所以，在大学生入学做心理健康备案的时候要更多的关注那些自恋水平高的大学生。 自恋人格的四个维度权欲、优越感、特权感、自我钦羡跟自我效能感之间在.01水平上呈显著相关。其中优越感和自我效能感之间的相关系数最高。自我效能感是指个体对自己能否从事某种活动以及对该活动可能做到的完善程度的主观评价。自恋水平越高的人对自己的满意程度越高，相对应的对自己完成任务的主观评价也就越高。这些结果与前人的研究结果基本一致。 4.1.2. 自我效能感在自恋人格和冒险行为中的中介作用 根据之前的结果分析，自我效能感对冒险行为的中介作用并不显著，这与本研究的假设不符。是一个值得思考和有待进一步研究的问题。原因也许是自恋人格与冒险行为之间本就已经存在了高相关，另外一方面，本研究中的自我效能感是一般自我效能感，没有具体化，所以有很多其他限制因素的干扰。 4.2. 不足及改正 第一，本次问卷的发放完全随机，没有控制好男女、年级、专业之间的比例，对数据结果产生了一些影响，在后续的研究中尽量使被试在各水平上均等，使结果更精益化。第二，在冒险行为的量表中有一些题目并不适合大多数被试群体，比如说“滑雪”这一项目，可能对于来自于南方的大学生来说本身就不具备客观条件。在以后的研究中可以适当的更改一些题目，使得问卷的各项更加切合被试群体的实际。第三，对于性别方面大学生一般自我效能感的差异研究结果仍然是目前的争议之处，故今后需要进一步实证研究。第四，运用结构方程模型分析自我效能感的结果显示自我效能感的中介作用不显著，可能与原始数据以及样本太小有关系，如果有后续的研究可以适当扩大样本量。
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user: 5. 结论 1) 大学生自恋人格的特质不同会对冒险行为产生影响。 2) 大学生的自我效能感在自恋人格对冒险行为的影响的中介作用不显著。
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user: 摘 要 随着集成电路特征尺寸的进一步缩小，互连线RC延迟引起的可靠性问题正成为影响芯片性能的主要因素。受制作工艺影响，互连线截面并非规则矩形，而RC延迟问题会因此加剧，采用数值方法分析、计算这种互连线的寄生参数必须首先描述粗糙表面。集成电路中互连线的表面高度并不容易测量，为此，本文提出了使用高斯函数来描述粗糙表面，实验数据表明将该表面应用于互连线参数计算结果较为准确。 关键词 :高斯函数，互连线，参数提取 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 随着集成电路特征尺寸的进一步缩小，互连线RC延迟和电迁移引起的可靠性问题正成为影响芯片性能的主要因素。金属互连线通常可以选用铜或铝两种材料，由于铜线的低电阻率和高可靠性，目前已经成为互连线的主要材料，被普遍认为是深亚微米和纳米IC多层互连线的首选材料。由于铜不易于干法刻蚀，需采用双嵌入工艺(大马士革工艺)对铜进行布线，其工艺流程可归纳为：刻沟槽→生长阻挡层→铜填充→CMP去除多余的铜和阻挡层。 由于化学等处理方法的影响，实际互连线的表面是粗糙的，如图1所示。有人已经在微尺度下测量了实际导体表面的轮廓，导体表面存在最高和最低之间的距离 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。由于经典电磁理论中趋肤效应的影响，这样的粗糙度会对导线电阻产生显著影响。在高频情况下，当趋肤深度小于最高点和最低点距离的时候，电流集中于导体表面，并且沿着顶点和凹处流动。电流流动的有效长度变大，导体的电阻会有所增加。Tanaka曾经做过实验，实验结果表明由于表面粗糙，不同铜导线的有效电阻值会增加50%到70%。在高速PCB，互连线波导结构以及电子封装中，这样的粗糙表面可以增强导线与绝缘层的粘合度。目前，互连线速度已迅速上升至数G赫兹，表面粗糙度对功耗、信号综合的影响非常明显 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。 图1. 互连线表面是粗糙的
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user: 2. 生成高斯表面 集成电路中互连线的表面高度并不容易测量，为了得到其高度变化我们可以使用随机粗糙表面模型来进行描述。对于随机表面，需要用一个多变量的概率密度函数来描述其高度。由于高斯函数是稳态，均值为零的，并且统计特性在空间坐标下不变，因此自然界存在的表面通常使用高斯函数来描述。虽然实际的粗糙表面不一定是高斯分布的，但是使用高斯统计可以大大减小这种随机过程的复杂度 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 设粗糙面上任意一点相对于参考点的高度为 h ，它的概率密度函数反映了高度起伏的分布情况，用 p ( h ) 表示。知道了高度分布的概率密度函数 p ( h ) ，就可以求出其他的一些统计参量，如高度起伏的均值、均方根等 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。 高度起伏的均值定义为： h ¯ = 〈 h ( x ) 〉 s = ∫ − ∞ ∞ h p ( h ) d h (1) 〈   〉 表示沿整个粗糙面求高度的平均值，通常我们都选取适当的参考面，使得相对于此参考面的高度 h ( x ) 的均值为零，这会给计算带来很大的方便。 均方根是反映粗糙面粗糙程度的一个基本量，它的最原始定义为： RMS = 1 length ∫ 0 length h 2 ( x ) d x (2) 与算术平均值相比，均方根值有给大数值加权的效果，即 h 中大的数值对结果的影响所占成分大。 相关函数也是描述导线表面粗糙程度的重要函数，它表示随机表面上任意两点间的关联程度，定义为： C ( l ) = 〈 h ( x ) h ( x + l ) 〉 (3) 进—步定义归一化相关函数，可以得到相关系数： ρ ( l ) = C ( l ) RMS 2 = 〈 h ( x ) h ( x + l ) 〉 RMS 2 (4) 我们把相关系数 ρ ( l ) 降至 1 / e 时的值称为表面相关长度，记为L，即 ρ ( L ) = 1 / e 。表面相关长度是描述随机粗糙面各统计参量中的一个最基本量之一，它提供了估计表面上两点相互独立的一种基准，即如果表面上两点在水平距离上相隔距离大于L，那么该两点的高度值从统计意义上说是近似独立的。 高斯表面生成：蒙特卡洛(Monte Carlo)是用来解决非确定性问题的(概率统计的或随机的)数值方法，也称为统计试验方法 [ 12 ] 。随机模拟是蒙特卡洛方法的一种主要应用，可以对实际随机现象进行数值模拟。其生成随机变量序列的基本思想为：根据欲研究对象的性质，建立能够描述其特性的理论模型，导出该模型的某些特征量的概率密度函数；从概率密度函数出发进行随机抽样，得到特征量的一些模拟结果；对模拟结果进行分析总结，预言物理系统的某些特性。 对于任意概率分布的模拟方法为：若随机变量X的概率分布函数为 F ( x ) = P ( X ≤ x ) ，根据概率分布函数的性质有 0 ≤ F ( x ) ≤ 1 ，为了得到具有概率分布函数 F ( x ) 的随机数X，我们可以通过产生 ( 0 ， 1 ) 内均匀分布随机数U，经转换可得到服从 F ( x ) 分布的随机样本X。具体方法如下： 设 U = F ( x ) ，即可得： X = F − 1 ( U ) (5) 式中，随机变量U在 ( 0 ， 1 ) 内服从均匀分布，X具有分布函数 F ( x ) 。 由于高斯分布的积分无法用简单的函数来表示，完成逆映射比较困难，所以上述先产生均匀随机变量再求反函数的方法无法得到高斯分布，因此需要使用其他方法。由随机过程理论可知：一对统计独立的高斯随机变量和与一个服从瑞利分布的随机变量满足如下关系式： U = X cos θ ， V = X sin θ (6) 式中，随机变U，V服从高斯分布，随机变量X服从瑞利分布，随机变量 θ 服从 ( 0 ， 2 π ) 内的均匀分布。显然容易求出随机变量X和随机变量 θ ，利用公式(6)可以求得两个独立的高斯分布随机变量。 服从瑞利分布的随机变量其分布函数为： F ( x ) = { 0                   x < 0 1 − exp ( − x 2 / 2 σ 2 )         x ≥ 0 (7) 由上述分析可知为了得到具有瑞利分布函数 F ( x ) 的随机数X，同样可通过产生 ( 0 ， 1 ) 内均匀分布随机数W，经转换得到服从瑞利分布的随机样本X。 设 W = F ( x ) ，即可得 X = F − 1 ( W ) = 2 σ 2 ln ( 1 1 − W ) (8) 式中，随机变量W在 ( 0 ， 1 ) 内服从均匀分布，则X具有瑞利分布函数。 图2为使用上述方法生成的高度服从高斯分布的随机表面，导线的宽度为10微米，厚度为5微米。三个图中的均方根参数不同。均方根是描述表面粗糙程度的重要参数，值的大小反映了表面的粗糙程度。从图中可以看出，均方根值越大，表示导线越粗糙，表面高度值波动越大。 粗糙表面导线的高度生成后，需要对导体截面进行混合网格划分。为了简化网格划分并且尽量减少网格数量，只对导体表面粗糙的部分使用三角形和矩形的混合划分，形状规则的导体部分仍然使用矩形网格。
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user: 3. 粗糙表面参数计算结果 为了验证本文算法的正确性，将计算结果与文献 [ 13 ] 的结果对比，文献中没有直接计算粗糙表面导体的电阻，而是计算了导线的有效电导率偏差，有效电导率偏差的计算公式为： σ discrepancy = ( σ rough − σ smooth ) σ smooth (9) 图3为计算结果对比图，RMS值为1微米。从图中结果可以看出，本文方法计算结果与文献结果吻合较好。图4为相同相关长度值，均方根值不同时粗糙表面导线电阻值与光滑表面电阻值的比较，为了说明粗糙表面对导线电阻参数的影响，图中给出了不同频率下粗糙表面导线电阻值与光滑表面电阻值的比值。从图中可以看出，电阻比值均大于1，说明粗糙表面的存在导致导线电阻增加，并且随着频率的升高比值在不断增加。当均方根值为0.01微米时，比值最大为1.014而均方根值为1微米时，比值的最大值达到了1.56，因而从数值结果可以证明导线的表面越粗糙，对互连线电阻参数的影响越大。 除了均方根之外，相关长度也是影响粗糙度的一个重要参量，相关长度越小，表面越粗糙，相反表示表面光滑。图5给出了在均方根相同，相关长度不同时的电阻比值。由图可以看出，相关长度越小，电阻值的比值越大。 根据上面分析可知，粗糙表面对互连线电阻的影响较大，因此对粗糙表面导线电阻的计算由为重要。 图2. 高斯表面(a) RMS = 0.5 um，(b) RMS = 0.2 um，(c) RMS = 0.1 um 图3. 表面粗糙导线的有效电导率与表面光滑导线电导率比较图 图4. 电阻比值随频率变化图 图5. 电阻比值随频率变化图
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user: 4. 结论 受制作工艺影响，实际互连线截面并非是光滑的。为了使互连线参数提取结果更加接近实际情况，本文对互连线粗糙表面进行了描述。本文使用高斯函数来模拟粗糙表面，使用均方根，相关函数等参数来区别粗糙度不同的表面，通过对结果的分析，验证了该方法的正确性。
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user: 摘 要 本文评估和预估了CMIP5气候系统模式对中国冬季气温变化的模拟结果。6个模式模拟的历史资料大多可以反映中国区域冬季气温一致增暖的变化趋势，并且北方的增暖更强。在冷暖期的突变时间点上，BCC-CSM-1.1模式模拟的历史资料的EOF1标准化时间系数的突变时间点与中国冷暖期的划分时间完全吻合。三种情景下的模式结果表明未来中国区域的冬季气温仍呈现上升趋势，并叠加有年代际变化，其中停滞期大致在2010~2025年期间结束，之后中国冬季气温继续加速上升。 关键词 :耦合模式比较计划，中国冬季气温 Copyright © 2017 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 耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project， CMIP)经历了前期的四个阶段，己经提供了迄今为止时间最长、内容最为广泛的气候变化模式资料库，为预估未来的气候变化提供了不可替代的科学基础依据。目前，第五次耦合模式比较计划(CMIP5)增加了高分辨率耦合模式年代际时间尺度预测试验，且其模式输出结果在各个方面均展现出卓越的优越性，提高了对未来气候变化的预估能力，因而受到更加广泛的关注 [ 1 ] [ 2 ] 。 IPCC第五次评估报告指出，全球平均气温自1998年以来并没有呈现显著上升(基本趋平)，即进入所谓全球变暖趋缓或停顿时期，并且这种变化还有可能持续一段时间。在这一环流背景下，评估CMIP5各个模式对中国冬季气温的模拟情况，并更进一步预估未来中国冬季气温的变化是有必要的。同时，对近期10~30年时间尺度的年代际预测也是CMIP5研究的重要目标之一。 本文利用CMIP5模式来研究最新的气候系统模式对中国冬季气温历史变化的再现能力，进一步在此基础上，对预设情景下未来中国冬季气温变化进行预估。
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user: 2. 资料 CMIP5提供了历史模拟和未来预估试验结果，模式数据以及相关详细信息参见PCMDI网站(http://pcmdi9.llnl.gov/)。历史模拟试验的积分时段为1850~2005年，是利用实际的外强迫驱动耦合模式，模拟历史气候的演变过程，其外强迫包括了温室气体和硫酸盐气溶胶、土地利用等人为因素以及火山气溶胶、海盐气溶胶、臭氧和太阳辐射等自然因素。 此外，CMIP5对气候变化的预估试验采用的是温室气体排放新情景——典型浓度路径(Representative Concentration Pathways， RCPs)预设的排放情景(如表1)。RCPs是在假设政策行为达到一定的排放目标情况下有节制的未来情景，四种RCPs是通过对未来人口增长、技术进步和社会响应的预估而计算得到。其中RCP4.5类似于CMIP3的SRES A1B，被誉为“中间路线”(middle-of-the-road)情景 [ 1 ] 。 CMIP5模式提供的未来预测资料包括未来两个时间尺度，短期(2006年1月~2035年12月)和长期(到2100年或者更长)。本章挑选的6种CMIP5模式具有完整的历史模式(如表2)，选用了中等排放情景RCP4.5下未来气温预估的积分结果，并选用短期预测结果。以下将简单介绍这6个模式。 Table 1 Representative concentration pathway 名称 路径形式 辐射强迫 相当浓度 RCP8.5 持续上涨 2100年的8.5 W∙m −2 ≈1370 CO 2 -eq RCP6.0 没有超过目标水平达到稳定 2100年的6 W∙m −2 ≈860 CO 2 -eq RCP4.5 没有超过目标水平达到稳定 2100年的4.5 W∙m −2 ≈650 CO 2 -eq RCP3-PD 先升后降达到稳定 2100年的 < 3 W∙m −2 ≈490 CO 2 -eq 表1. 典型浓度路径特征 Table 2 The climate coupled models of CMIP5 adopted by this pape 模式组 国家 模式名称 大气模式水平分辨率 Beijing Climate Center， China Meteorological (BCC) China BCC-CSM-1.1 128×64 Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis (CCCMA) Canada CanESM2 128×64 National Center for Atmospheric Research (NCAR) USA CCSM4 288×192 Max Planck Institute for Meteorology (MPI) Germany MPI-ESM-LR 192 x 96 Met Office Hadley Centre (MOHC) UK HadCM3 96×73 Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology， Atmosphere and Ocean Research Institute (The University of Tokyo)， and National Institute for Environmental Studies (MIROC) Japan MIROC-ESM 128×64 表2. 本文所采用的CMIP5气候系统模式的介绍 中国国家气候中心于2005~2008年建立了海–陆–气–冰多圈层耦合的气候系统模式BCC_CSM1.0版本。该版本对20世纪气候具有一定的模拟再现能力，对21世纪的预估与IPCC AR4其他耦合模式的性能相当，可以用于第二代短期气候预测模式业务化。 CanESM2是加拿大气候模拟分析中心开发的新一代的地球系统模式，耦合了大气–海洋模式(CanCM4)，陆地植物模式，陆地和海洋相互作用的碳循环模式(基于加拿大陆地生态系统模式CTEM)。 MPI-ESM-LR为马普气象研究所的地球系统模式，该模式由大气环流模式、海洋模式、海洋生物地球化学模式和陆地生物圈模式组成，因此MPI-ESM-LR地球系统模式包括了完整的耦合的碳循环。其中的大气模式为建立在ECHAM5 [ 3 ] 上的ECHAM6。 HadCM3是由英国哈德来中心发展的第三代耦合气候模式，同样作为CMIP3的模式之一参加了IPCC第四次评估报告。研究表明，相比之前的版本，HadCM3的模拟能力有明显的改进，对于气候平均态的模拟能力较好，与观测更为吻合，对于全球气候及年际变率有较稳定的模拟，相比HadCM2，与观测更为接近。 MIROC-ESM为日本海洋地球科技机构、大气和海洋研究所(东京大学)和国家环境研究所共同开发的耦合气候模式。该模式的大气环流模式、海洋模式、海洋生物地球化学模式和陆地生物圈模式均具有较好的模拟能力，同时也可以模拟各模式间的相互作用。MIROC-ESM的大气化学耦合的模式版本可以合理地再现历史期间近地面气温的变化。 气候系统模式对历史的再现能力是其对未来预估的基础，因而在研究CMIP5模式预估中国冬季气温变化的未来情景之前，我们首先评估CMIP5模式的模拟再现能力。本文主要对比了模式在1960~2004年期间的气候态与同期的中国冬季站点气温资料的结果。
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user: 3. 气候系统模式对中国冬季气温变化的模拟结果评估 首先分析了各个模式的历史模拟试验结果。对6个模式自1960年~2005年共45个冬季(12月至次年2月平均)的中国区域气温做EOF分析，得到EOF第一个模态及其标准化时间系数如图1。从图1的EOF1空间分布可以看出，历史模拟资料的中国区域冬季平均气温变化的EOF1模态最主要表现为全国气温一致的变化趋势，最大值中心大多位于40˚以北的地区，但是华南和青藏高原的局部地区与全国其他地区的 图1. CMIP5气候系统模式模拟的中国冬季气温EOF第一模态的空间分布型和标准化时间系数(柱状图：标准化时间系数，绿色实线：线性趋势曲线，绿色虚线：高斯低频滤波曲线)；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式；(b) MIROC的MIROC-ESM模式；(c) NCAR的CCSM4模式；(d) CCCMA的CanESM2模式；(e) MOHC的HadCM3模式；(f) MPI的MPI-ESM-LR模式 变化趋势呈反向变化。EOF1解释了总方差的32.5%~54.0%，说明这种模态的信号很强。除MOHC的HadCM3模拟历史资料的EOF1的标准化时间系数有较弱的降温趋势，其余五个模式的模拟历史资料的EOF1的标准化时间系数都呈现增暖趋势。图1中绿色虚线为高斯低频滤波得到十年以上的年代际变化，可以发现EOF1的标准化时间系数有明显的年代际变化。在冷暖期的突变时间点上，BCC的BCC-CSM-1.1模式和CCCMA的CanESM2模式模拟的历史资料的EOF1标准化时间系数较好地反映了中国冬季气温的冷暖期划分，MPI的MPI-ESM-LR模式模拟的结果也可以反映出冷暖期的变化。总体看这六个模式结果，BCC-CSM-1.1模式模拟的历史资料的EOF1标准化时间系数的突变时间点与中国冷暖期的划分时间完全吻合。但是EOF1的标准化时间系数的线性变化趋势均小于实际情况。 图2为各个模式模拟的历史资料中1960~2005年45个冬季气温的变化趋势系数分布。从图2可见，BCC的MIROC-ESM模式模拟结果中，中国冬季气温呈现一致变暖的变化趋势，其中北方地区的增暖更为显著。CCCMA的CanESM2模式与此相似，但是在青藏高原南部地区略有降温。不同的是，MIROC的MIROC-ESM模式和NCAR的CCSM4模式模拟的历史资料的趋势系数分布中青藏高原为升温变化，同时北方地区，尤其是西北地区的增暖幅度更大，但是华南和华东部分地区有降温趋势。MPI的MPI-ESM-LR模式模拟的历史资料的趋势系数分布中西北地区和内蒙东北部分地区有降温变化，青藏和云贵高原有较强的升温。MOHC的HadCM3模式模拟的趋势变化为降温，这与实际情况截然相反。 图2. CMIP5气候系统模式模拟的中国冬季气温变化趋势；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式；(b) MIROC的MIROC-ESM模式；(c) NCAR的CCSM4模式；(d) CCCMA的CanESM2模式；(e) MOHC的HadCM3模式；(f) MPI的MPI-ESM-LR模式 BCC的MIROC-ESM模式模拟结果与实际情况最为切合，较好地反映了中国冬季气温的变化趋势。 各个模式模拟的历史资料时间段为1850年1月~2005年12月，而模拟未来的短期时间段为2006年1月~2035年12月。本文将模式模拟的三个时期冷期、暖期和变暖停滞期(以下简称停滞期)做以下定义，如表3。冷期定义为1960/61年冬季至1985/86年冬季。由于模拟的历史资料截至时间段为2005年12月， 因此本文将暖期定义为1986/87年冬季至2004/05年冬季。考虑到CMIP5模式短期预测资料截止在2035年12月，因此本章暂时将停滞期定义为2005/06年冬季至2034/35年冬季。 如图3(a)所示，BCC的BCC-CSM-1.1模式模拟资料的暖冷期差值分布中，整个中国区域内暖期气温 Table 3 The definition of the cold period， the warm period and the hiatus period by CMIP5 model dat 冷期 1960/61年冬季 至 1985/86年冬季 暖期 1986/87年冬季 至 2004/05年冬季 变暖停滞期 2005/06年冬季 至 2034/35年冬季 表3. 模式模拟资料定义的冷期、暖期和停滞期 图3. CMIP5气候系统模式模拟的暖期减去冷期的气温差值分布；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式；(b) MIROC的MIROC-ESM模式；(c) NCAR的CCSM4模式；(d) CCCMA的CanESM2模式；(e) MOHC的HadCM3模式；(f) MPI的MPI-ESM-LR模式 皆高于冷期，其中东北地区和西北地区的增暖幅度较大，而四川、广西和云南地区的增暖幅度较小，这与实际情况的分布是一致的，但是模拟的增暖幅度略小于实际情况。MIROC的MIROC-ESM模式模拟的冷暖期差值分布上，东北和内蒙地区的增暖幅度偏小，而青藏高原地区的增暖偏高，此外，华北和华东地区的差值为负值这与实际情况是不符的。NCAR的CCSM4模式模拟的冷暖期差值中东北地区增暖偏弱，而华南地区呈现降温分布。CCCMA的CanESM2模式模拟的情况与实际情况大体一致，但是弱降温区域偏东，同时全国尤其是北方地区增暖偏弱。MOHC的HadCM3模式模拟结果偏差与实际情况最大。MPI的MPI-ESM-LR模式模拟的结果表明全国基本呈现增暖的分布，但是高值中心位于华北和东北南部地区，这与实际情况有偏差。整体来看，BCC的BCC-CSM-1.1模式模拟资料的暖冷期差值分布与实际情况最为形似，但是增暖幅度偏小。 从图4可以看到，6种模式模拟的历史资料中的冷期气温减去实际冷期气温的差值场分布上，在西 图4. CMIP5气候系统模式模拟的冷期减去站点资料格点化的冷期的气温差值分布；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式；(b) MIROC的MIROC-ESM模式；(c) NCAR的CCSM4模式；(d) CCCMA的CanESM2模式；(e) MOHC的HadCM3模式；(f) MPI的MPI-ESM-LR模式 北、东北及中东部地区为正距平，最大值中心可达6˚C，表明较实际冷期偏高，而在青藏高原和四川盆地等地区则较实际气温偏低，负距平中心值的绝对值普遍较大，其中NCAR的CCSM4模式模拟的历史资料与实际冷期气温的偏差可达−15˚C。总体来看，BCC的BCC-CSM-1.1模式和MPI的MPI-ESM-LR模式模拟的历史资料与实际情况偏差在6种模式结果中较小。 从图5可以看到，6种模式模拟的历史资料中的暖期气温减去实际暖期气温的差值场分布上与图4的分布较为相似。BCC的BCC-CSM-1.1模式模拟的历史资料与实际情况偏差在6种模式结果中较小，比较接近实际的暖期气温分布情况。 图5. CMIP5气候系统模式模拟的暖期减去站点资料格点化的暖期的气温差值分布；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式；(b) MIROC的MIROC-ESM模式；(c) NCAR的CCSM4模式；(d) CCCMA的CanESM2模式；(e) MOHC的HadCM3模式；(f) MPI的MPI-ESM-LR模式
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user: 4. RCP4.5情景下气候系统模式对中国冬季气温未来变化的预估 首先对6个模式模拟的未来2005~2035年冬季中国区域气温资料进行EOF分析，结果如图6。总的来说，EOF1的空间分布为中国大部分地区呈现一致增暖的变化趋势，其中北方地区的增暖幅度更大，但 图6. CMIP5气候系统模式模拟的未来中国冬季气温EOF第一模态的空间分布型和标准化时间系数(柱状图：标准化时间系数，绿色实线：线性趋势曲线，绿色虚线：高斯低频滤波曲线)；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式；(b) MIROC的MIROC-ESM模式；(c) NCAR的CCSM4模式；(d) CCCMA的CanESM2模式；(e) MOHC的HadCM3模式；(f) MPI的MPI-ESM-LR模式 是青藏高原、云贵高原和华南南部地区与其他地区的变化相反，呈降温变化。EOF1解释的总方差为32.1%~56.9%，说明这种模态的信号很强。尽管EOF1的标准化时间系数有很强的增暖趋势，但在这一总体趋势上叠加有较强的年代际变化。BCC的BCC-CSM-1.1模式模拟的未来短期中国区域冬季气温EOF1的标准化时间系数在2018~2019年冬季前基本为负位相，表明这段时间中国区域冬季气温偏低，而自此之后，冬季气温偏暖，这表明停滞期大体在2018年前后截止，而后中国冬季再次进入增暖时段。MOHC的HadCM3模式的结果与此相似，但是停滞期后的增暖较BCC的模式结果偏弱。MIROC的MIROC-ESM模式、NCAR的CCSM4模式和CCCMA的CanESM2模式的结果与此类似，但是停滞期结束的时间偏晚，大致在2025年左右结束，此后中国冬季气温显著增暖。MPI的MPI-ESM-LR模式的结果增暖趋势是6个模式结果中最弱的一个，并且对停滞期的截止时间点变化表示的并不清晰。 图7中可见，BCC的BCC-CSM-1.1模式模拟的短期未来中国区域气温变化趋势基本以升温为主，大值区位于内蒙中部、华北东部、山东半岛和长江下游地区，而云贵高原为负值，表明气温将下降。与之相反的是MIROC的MIROC-ESM模式模拟的结果表明青藏高原、云贵高原和华南南部地区未来将显著升温，北方地区只有东北北部地区有较强的升温。NCAR的CCSM4模式模拟的结果中中国地区未来将以降温变化为主，降温幅度最大的地区为西北、中部和华北地区。CCCMA的CanESM2模式模拟的结果中青藏高原与其他地区温度变化相反，有较强的降温趋势，而升温较大的地区位于新疆北部和华中华 图7. CMIP5气候系统模式模拟的未来中国冬季气温变化趋势；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式；(b) MIROC的MIROC-ESM模式；(c) NCAR的CCSM4模式；(d) CCCMA的CanESM2模式；(e) MOHC的HadCM3模式；(f) MPI的MPI-ESM-LR模式 东地区。MOHC的HadCM3模式模拟的结果表明未来中国区域以升温变化为主要特征，只有极少的地区为弱降温。MPI的MPI-ESM-LR模式模拟的结果表明未来东北北部地区降温，相反，云贵地区的升温较为显著。6个模式模拟的未来短期中国区域的冬季气温以升温为主要变化特征，但是大值中心各不相同。 6个模式模拟的未来短期中国区域冬季气温减去历史资料的冷期差值场都为正距平，表明未来气温将比冷期时明显偏暖，且北方地区的增暖幅度更大(如图8)。MIROC的MIROC-ESM模式结果中的变暖 图8. CMIP5气候系统模式模拟的停滞期减去冷期的气温差值分布；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式；(b) MIROC的MIROC-ESM模式；(c) NCAR的CCSM4模式；(d) CCCMA的CanESM2模式；(e) MOHC的HadCM3模式；(f) MPI的MPI-ESM-LR模式 幅度为6个模式中最大的，而MPI的MPI-ESM-LR模式的结果中距平值普遍较其他模式偏低。 6个模式模拟的未来短期中国区域冬季气温减去历史资料的暖期差值场大体以正距平为主(如图9)。BCC的BCC-CSM-1.1模式与MIROC的MIROC-ESM模式模拟的结果在东北地区的变化相反，BCC的模式表明未来短期东北北部为降温，而MIROC的模式结果在东北地区则为强的正距平中心。6个模式模拟的结果中，MOHC的HadCM3模式模拟显示未来短期的中国区域较历史资料的暖期增暖幅度最大。 图9. CMIP5气候系统模式模拟的停滞期减去暖期的气温差值分布；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式；(b) MIROC的MIROC-ESM模式；(c) NCAR的CCSM4模式；(d) CCCMA的CanESM2模式；(e) MOHC的HadCM3模式；(f) MPI的MPI-ESM-LR模式
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user: 5. 对比RCP2.6和RCP8.5情景下气候系统模式对中国冬季气温未来变化的预估 由于MOHC的HadCM3模式只提供了RCP4.5情景下未来短期的气温变化资料，而RCP2.6和RCP8.5分别是最低和最高排放的两种情形，对比分析这两种结果有助于我们判断未来冬季气温的变化幅度。以下我们将对比分析5种气候系统模式的RCP2.6和RCP8.5两种情景下中国冬季气温的变化。 如图10，BCC的BCC-CSM-1.1模式在RCP2.6情景下的未来短期中国冬季气温的EOF1空间分布与 图10. CMIP5气候系统模式模拟的中国冬季气温EOF第一模态的空间分布型和标准化时间系数(细实线：标准化时间系数，黑色实线：线性趋势曲线，黑色虚线：高斯低频滤波曲线)；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式在RCP2.6的情景下；(b) BCC的BCC-CSM-1.1模式在RCP8.5的情景下；(c) MIROC的MIROC-ESM模式在RCP2.6的情景下；(d) MIROC的MIROC-ESM模式在RCP8.5的情景下；(e) NCAR的CCSM4模式在RCP2.6的情景下；(f) NCAR的CCSM4模式在RCP8.5的情景下；(g) CCCMA的CanESM2模式在RCP2.6的情景下；(h) CCCMA的CanESM2模式在RCP2.6的情景下；(i) MPI的MPI-ESM-LR模式在RCP2.6的情景下；(j) MPI的MPI-ESM-LR模式在RCP8.5的情景下 RCP4.5的情景下结果基本一致，大致在2010s后期结束停滞期，再次加速变暖。而RCP8.5的情景与其他两种情景的差异主要是东北地区的变暖增幅减小。MIROC的MIROC-ESM模式在RCP2.6情景下，云贵高原和青藏高原东侧增温幅度较小，而在RCP8.5的情景下，该地区与之相反，呈现显著增暖。且在RCP2.6情景下，停滞期截止时间大致在2010s中期，而RCP8.5情景与RCP4.5的停滞期都大概在2020s中期结束。NCAR的CCSM4模式在RCP2.6、4.5和8.5情境下的EOF1空间分布基本一致，但是在RCP2.6情景下，未来中国区域气温略有下降，而其余两种情景气温为上升变化。CCCMA的CanESM2模式在RCP2.6的情景下，东北地区为降温的趋势，在RCP8.5的情景下，降温区域进一步扩大，新疆北部地区，华北和华东地区也为降温变化。MPI的MPI-ESM-LR模式在三种情景下的EOF1空间分布大体一致，RCP2.6的增暖幅度最小，RCP8.5的增暖幅度最大，且不同于RCP4.5情景下的EOF1时间系数以年际变化为主，而RCP2.6和RCP8.5的EOF1时间系数表明停滞期将在2010s的中后期结束。 总的来看(如图11)，5模式中的未来冬季气温变化趋势系数分布上，RCP2.6情景下的趋势系数多小于RCP8.5的情景结果。与EOF1的分析结果一致，NCAR的CCSM4模式在RCP2.6的情景下，中国区域大多数地区出现降温。BCC的BCC-CSM-1.1模式和CCCMA的CanESM2模式在RCP8.5的情景中，东北北部地区出现降温。 从图12中可见，RCP2.6情景下未来短期中国冬季气温较冷期时的升温幅度在三种情景中是最小的，升温的高值中心主要位于东北、西北和青藏高原地区。华东和华南地区的升温较弱。 而图13中表明，RCP2.6情景下未来短期中国冬季气温较暖期时的升温幅度在三种情景中是最小的，北方及青藏高原地区的升温幅度普遍强于南方。
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user: 6. 结论与讨论 CMIP5提供的模式模拟资料有助于对未来气候的预估，而对近期10~30年时间尺度的年代际预测是CMIP5研究的重要目标之一。本文利用6种CMIP5模式来研究最新的气候系统模式对中国冬季气温历史变化的再现能力，进一步在此基础上，对预设情景下未来中国冬季气温变化进行预估。 图11. CMIP5气候系统模式模拟的未来中国冬季气温变化趋势；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式在RCP2.6的情景下；(b) BCC的BCC-CSM-1.1模式在RCP8.5的情景下；(c) MIROC的MIROC-ESM模式在RCP2.6的情景下；(d) MIROC的MIROC-ESM模式在RCP8.5的情景下；(e) NCAR的CCSM4模式在RCP2.6的情景下；(f) NCAR的CCSM4模式在RCP8.5的情景下；(g) CCCMA的CanESM2模式在RCP2.6的情景下；(h) CCCMA的CanESM2模式在RCP2.6的情景下；(i) MPI的MPI-ESM-LR模式在RCP2.6的情景下；(j) MPI的MPI-ESM-LR模式在RCP8.5的情景下 图12. CMIP5气候系统模式模拟的停滞期减去冷期的气温差值分布；(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式在RCP2.6的情景下；(b) BCC的BCC-CSM-1.1模式在RCP8.5的情景下；(c) MIROC的MIROC-ESM模式在RCP2.6的情景下；(d) MIROC的MIROC-ESM模式在RCP8.5的情景下；(e) NCAR的CCSM4模式在RCP2.6的情景下；(f) NCAR的CCSM4模式在RCP8.5的情景下；(g) CCCMA的CanESM2模式在RCP2.6的情景下；(h) CCCMA的CanESM2模式在RCP2.6的情景下；(i) MPI的MPI-ESM-LR模式在RCP2.6的情景下；(j) MPI的MPI-ESM-LR模式在RCP8.5的情景下 图13. CMIP5气候系统模式模拟的停滞期减去暖期的气温差值分布(a) BCC的BCC-CSM-1.1模式在RCP2.6的情景下；(b) BCC的BCC-CSM-1.1模式在RCP8.5的情景下；(c) MIROC的MIROC-ESM模式在RCP2.6的情景下；(d) MIROC的MIROC-ESM模式在RCP8.5的情景下；(e) NCAR的CCSM4模式在RCP2.6的情景下；(f) NCAR的CCSM4模式在RCP8.5的情景下；(g) CCCMA的CanESM2模式在RCP2.6的情景下；(h) CCCMA的CanESM2模式在RCP2.6的情景下；(i) MPI的MPI-ESM-LR模式在RCP2.6的情景下；(j) MPI的MPI-ESM-LR模式在RCP8.5的情景下 (1) 首先分析了各个模式的历史模拟试验结果。6个模式历史模拟资料的中国区域冬季平均气温变化的EOF1模态最主要表现为全国气温一致的变化趋势，大值中心位于北方，华南和青藏高原的局部地区与其他地区呈反向变化。除MOHC的HadCM3外，其余五个模式的模拟历史资料的EOF1的标准化时间系数都呈现增暖趋势。在冷暖期的突变时间点上，BCC-CSM-1.1模式模拟的历史资料的EOF1标准化时间系数的突变时间点与中国冷暖期的划分时间完全吻合。 6个模式模拟的历史资料基本体现冬季气温的变化趋势特点，即全国呈现一致变暖的变化趋势，其中北方地区的增暖更为显著，但是在青藏高原地区各个模式的结果有差异。BCC的MIROC-ESM模式模拟结果与实际情况最为切合，较好地反映了中国冬季气温的变化趋势。 模式模拟资料的暖冷期差值分布中，MOHC的HadCM3模式模拟结果偏差与实际情况最大，其余模式的结果大多很好地描述了整个中国区域内暖期气温皆高于冷期的特点，但是模拟的增暖幅度略小于实际情况。BCC的BCC-CSM-1.1模式模拟效果最佳。 6种模式模拟的历史资料中的冷暖期气温减去实际冷暖期气温的差值场分布上，北方、华东和华南地区为正距平中心，表明较实际偏高，而在青藏高原和四川盆地等地区则较实际气温偏低，负距平中心值的绝对值普遍较大。总体来看，BCC的BCC-CSM-1.1模式和MPI的MPI-ESM-LR模式模拟的历史资料与实际情况偏差在6种模式结果中较小。 (2) 6个模式模拟的未来2005~2035年冬季中国区域气温资料表明中国大部分地区呈现一致增暖的变化趋势，其中北方地区的增暖幅度更大，但是青藏高原、云贵高原和华南南部地区呈降温变化。模式模拟的未来短期中国区域冬季气温在2020年前后结束停滞期后再次加速增暖。6个模式模拟的未来短期中国区域的冬季气温以升温为主要变化特征，但是大值中心各不相同。并且6个模式模拟的未来短期中国区域冬季气温减去历史资料的冷暖期差值场都为正距平，表明未来气温将比冷暖期时偏暖，且北方地区的增暖幅度更大。 (3) 对比RCP2.6和RCP8.5情景下的未来短期中国冬季气温的EOF1空间分布可以发现，RCP2.6情景下中国区域的增暖幅度小于RCP8.5的情景，其中NCAR的CCSM4模式在RCP2.6情景下，未来中国区域气温略有下降。但是在增暖的大值区上，各个模式间的结果区别较大。从EOF1的时间系数判断，模式结果表明停滞期大致在2010~2025年期间结束，之后中国冬季气温进一步上升。从气温线性变化趋势系数的分布上，RCP2.6情景下的升温弱于RCP8.5情景的结果。模式模拟的未来短期中国冬季气温较冷暖期气温都有升高，北方及青藏高原地区的增暖强于南方地区。
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user: 摘 要 利用IR、SEM、EIS等分析手段研究氟碳涂层在氙灯老化试验和三亚户外曝晒试验条件下的老化失效行为。结果表明：氟碳涂层在氙灯老化试验和三亚户外曝晒试验失效过程中，具有相似的涂层表面形貌，一致的老化失效机制。相对于三亚户外曝晒试验，氙灯老化试验具有明显的加速作用。 关键词 :氟碳涂层，氙灯老化，户外曝晒 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“三高”实海环境综合作用下，船壳漆发生老化失效，出现粉化、失光、开裂等现象 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。随着技术的进步，船壳漆经历了从单组份醇酸、氯化橡胶、丙烯酸，到双组份丙烯酸、聚氨酯的转变，现阶段聚氨酯类船壳漆成为使用范围最为广泛的船壳漆，氟碳类船壳漆因具有优良的耐候性、耐化学品性和装饰性等优点，脱颖而出，受到广泛关注 [ 4 ] [ 5 ] 。本文通过IR、SEM、EIS等测试、分析手段，研究氟碳涂层在氙灯老化试验和三亚户外曝晒试验条件下的老化失效行为，并以低频阻抗模值和光泽度为参数，分析不同试验条件对涂层老化的加速作用。