DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 4.1. 不良健康行为吸烟、饮酒的流行情况 本研究发现，长沙市居民在吸烟﹑饮酒﹑饮食﹑运动等方面均存在相当程度的不健康生活方式，本组居民的居民吸烟率为28.9%，稍高于2018年我国15岁以上居民吸烟率26.6% [ 3 ] ；饮酒率为40.1%，远高于2018年我国18岁以上居民饮酒率30.5% [ 4 ]，造成差异的原因可能分为两方面：一是不同研究中心所运用测评工具的差异，可能造成测评结果上的不同；二是与不同城市经济发展程度﹑社会环境等有关。男性吸烟率、饮酒率远远高于女性，随着年龄的增长，饮酒率呈现倒U型分布，这与李亚茹等 [ 4 ] 研究饮酒率随年龄分布情况一致；而吸烟率随年龄的增高而显示出上升的趋势，这可能与社会环境﹑政府控烟戒烟宣教力度不足及居民自身健康素养等有关。中国居民膳食指南指出过量饮酒会增加患高血压、中风、某些癌症等疾病的危险，如饮酒应限量，建议成年男性日酒精摄入量不超过25 g，成年女性不超过15 g (10 g = 1个标准饮酒单位)，本研究饮酒人群中以每次饮酒1~2杯(1杯酒的量相当于半瓶或一听啤酒﹑半两白酒﹑2两葡萄酒或黄酒)居多，饮酒者平均每次饮酒量为(2.2 ± 3.0)个标准饮酒单位，高于健康饮酒范围(2.0 ± 3.0) [ 5 ]。吸烟是一种严重危害自身健康和他人健康的成瘾性行为，约有25种慢性病的首要危险因素就是吸烟 [ 6 ]。据此，针对长沙市居民，应加强戒烟﹑控烟的健康宣传活动，倡导少量饮酒或杜绝饮酒观念，开展相关干预措施，重点对象放在男性﹑中老年人群，给与健康生活方式的指导。 4.2. 合理膳食、睡眠情况的流行情况 本次调查中，只有52.8%居民能做到定时定量进餐，而18~30岁年龄组人群定时定量进餐率最低，可能因社会竞争激烈，生存压力较大，工作紧张而造成以青年人为主的人群饮食不规律；居民的饮食合理率为53.8%，男性居民饮食行为合理率明显低于女性，说明女性比男性更注重健康合理的饮食。油盐的过多摄入是造成高血压、超重、肥胖的确定且主要的危险因素之一 [ 6 ]，居民对油盐摄入标准知晓率及自觉控油控盐意识有待提高，平衡膳食，常吃绿色蔬菜﹑粗粮﹑少吃高糖食物；社区要普及油盐摄入标准知识，加强控油控盐健康行为的宣传力度与施展干预行为，提倡健康饮食。 睡眠是生命不可缺少的补给站，大量实验室和流行病学研究证据表明，慢性部分睡眠减少会给机体带来损害，包括思考能力减退﹑警觉性与判断力下降﹑免疫功能低下﹑内分泌紊乱等，可能增加肥胖和体重增加的风险 [ 7 ]。本次调查中，有22.7%的居民不能保证睡眠时间充足，以18~29岁年龄阶段人群居多，可能与工作或学习时间紧张，压力相对较大以及对电子产品过度依赖等因素有关。体力活动不充足的居民达31.8%，随着年龄的增大居民的体力活动充足率呈现倒“U”形曲线分布，男性体力活动量普遍高于女性。国外研究 [ 8 ] [ 9 ] 发现，缺乏体育运动，特别是静坐生活方式会增加糖尿病﹑心脑血管疾病﹑高血压等慢性病的发生概率。适当的体育运动，可以提高身体素质，并在精神上增强自我健康感，保持积极乐观的生活态度，所以提倡居民每天进行至少30 min适度﹑有规律的体育锻炼。 4.3. 居民基本健康状况 由调查过程及结果可知，居民对家庭成员及家族遗传史知晓程度较差，困扰家庭成员健康的问题主要是消化系统﹑呼吸系统和心血管系统的问题，在社区卫生服务中应针对这三大系统的问题进行管理。疾病的患病率随年龄的增加而呈现增高趋势，老年期是慢性疾病的高发阶段。社区应更加注重以常见病﹑多发病为重点的宣教工作，提高人群对危险因素的认识，积极开展定期健康检查及疾病健康回访工作，督促人群建立良好的生活习惯。 4.4. 居民健康投资状况及其影响因素分析 健康投资主要指的是人们为了获得良好的身心健康以及由此带来预期的相关效益而支出的如临床医疗服务﹑购买医疗保险﹑健身相关服务﹑休闲旅游和文教娱乐等健康资源，此外健康资本的增加能使个人的经济活动更有效率和更长久，能大幅提升居民家庭和个人的生活质量 [ 10 ]。本研究通过调查统计得，该市居民健康投资方式主要为购买医疗保险；在过去半年里，55.1%居民的健康投资低于1000元，在性别﹑年龄﹑文化程度﹑职业等方面不同的居民对健康的投资明显不同，在二分类多因素条件logistic回归模型分析研究健康投资影响因素的基础上，发现女性比男性更注重健康投资，相对于18~29岁的年轻人来说，其他各年龄段人群的健康投资力度更大，可能是18~29岁的年轻居民对自己的健康状况相对比较自信以及忙于工作﹑经济条件有限等原因造成以上差距。人均收入和受教育程度对居民健康投资起到积极作用，人均收入越高，居民的可支配收入也就越多，因而有条件增加对健康的投资，而现实情况下，受教育程度往往和居民的收入成正比，教育水平越高，收入相对越高，因而增加健康投资。随着年龄增大，居民身体健康状况普遍下降是老年人对健康投资日益增加的主要原因，尤其是患有医院确诊的慢性疾病的老人。整体而言，影响居民健康投资的主要因素来自于居民人口学特征方面，因此加强健康教育，尤其是针对不同特点的人群，如不同年龄、性别﹑受教育水平等，采取形式多样的干预方式，以提高居民健康素养，积极进行健康投资，改变居民健康状况。
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user: 5. 结论 长沙市居民在学习健康相关行为方面有待进一步加强，政府需要以合理膳食﹑适量运动﹑戒烟限酒和改善睡眠为切入点，以《中国居民膳食指南》和《中国公民健康素养基本知识和技能(试行)》为指导，加强居民健康教育工作力度，积极探讨和制定能够有效促进居民健康生活方式的策略，开展社区综合健康教育工作，加强健康教育，提高城乡居民对健康的重视程度和意识，从而加大健康投资的力度，实现健康素质水平的提高，改善长沙市居民健康水平。
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user: 摘 要 BP神经网络是截止目前应用最为广泛的一种网络结构模型，其对变量之间的非线性关系有着极强的拟合映射能力。本文以邯郸市2003年至2016年的平均房价以及主要因素数据为对象，采用BP神经网络来构建房价预测模型。实验结果显示，在相对稳定的外部环境下，BP神经网络对邯郸市的房价实现了有效预测。 关键词 :BP神经网络，房价，预测 Copyright © 2019 by author(s) 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 房价涨跌背后的原因十分复杂，其受到很多因素的影响，比如市场供需、相关政策法规的出台、房屋自身特征、地区生产总值、房地产投资、人口总量等，这使得对于房价的研究变的更加困难。由于全盘考虑相关因素对房价的影响是十分困难与不现实的，所以本文的定量研究中并没有考虑相关外部环境以及房屋自身特征等因素，如市场供需平衡、相关政策法规、房屋自身特征等因素本文都不予考虑。房价的变化趋势与影响因素之间往往呈现一种复杂的非线性关系，而传统的研究方法，如线性模型等，在处理非线性关系时误差往往比较大。而BP神经网络在处理非线性关系时具有十分突出的性能，在实际操作中，通过不断调整相关参数即可得到预测结果。目前BP神经网络的发展已经十分成熟，在理论及实操中都取得了巨大进步，已是当下应用最多的一种网络拓扑结构。本文采用BP神经网络模型来对邯郸市2003年至2016年间的房价数据进行模型训练与仿真。
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user: 2. BP神经网络的概述 2.1. BP神经网络基本原理 人工神经网络(ANN)，是通过对人脑神经系统的抽象和建模而得到的简化模型，是一种具有大量连接的并行分布式处理器，由简单的处理单元组成，具有通过学习来获取知识并解决问题的能力 [ 1 ]，尤其在处理非线性函数关系时性能十分突出。 BP神经网络是一种基于反向传播算法的多层前向网络，除了含有输入层和输出层之外，还具有一个或多个隐含层。每层的处理单元只接收来自上一层处理单元输出的信号，并将接收到的信号进行处理之后，输入至下一层，最终模型结构是一个各层处理单元之间全连接，同层处理单元之间无连接的前向无环网络拓扑结构，其网络结构如图1所示。 图1. 3层前向网络结构 BP神经网络的学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播构成。在输入信号的正向传播阶段，信号由输入层进入网络，经过隐含层的逐层处理之后，最终传递至输出层，得到网络的预测值。若此预测值与期望值不符，网络将转入误差的反向传播阶段。在误差的反向传播过程中，将期望值与预测值之间的误差经隐含层逐层向输入层传递，由此得到各层各单元的误差信号，然后依此误差信号实现对网络连接权值的更新。在训练过程中，反复执行信号的正向传播与误差的反向传播，直到网络输出的误差小于预先设定的阈值，或进行到预先设定的学习次数为止 [ 1 ]。 2.2. BP神经网络的学习算法 由于BP神经网络能够通过隐层神经元之间的连接自动学习输入数据的内在规律，具有强大的自学习能力而被广泛应用。BP算法的实质是从输入经过非线性映射到达输出的问题。通过梯度下降法迭代权值，以样本的输出与期望输出的偏差极小为目标进行学习，使权值误差沿误差函数的负梯度方向改变，学习的实质是不断修改权值，使得输出值与实际值尽可能地接近，直到网络各权值便不再改变，对任何符合条件的输入，网络都会给出一个相应的输出结果。 BP神经网络的算法是BP神经网络的学习过程可以分为两个阶段： 第一个阶段就是输入已知的样本值，通过网络结构和前一次迭代的权值与阈值，计算出神经元的输出。 第二阶段就是对权值和阈值进行修正，首先是从最后一层向前计算出各权值阈值对总误差的影响，然后再根据这对各权值阈值进行修改。这两个过程反复交替，直到达到我们的预期为止。 2.3. BP神经网络的应用 由于误差反向传播(Error Back Proragation， BP)网络具有：1) 非线性映射能力；2) 较强的泛化能力等很多传统计量经济方法中没有的性质。而事实上，实际应用中90%的神经网络系统都是基于BP算法的，作为人工神经网络中最为常用的算法模型，BP神经网络具有较为完备的理论基础。因此，BP神经网络在诸多领域都得到了广泛应用，主要包括：1) 航空航天业：高性能飞机自动驾驶仪、飞行器控制系统、自动驾驶增强等；2) 汽车业：汽车自动驾驶系统、保单行为分析；3) 银行业：支票和其他文档读取、信用卡申请书评估；4) 国防工业：武器制造、目标跟踪与识别、脸部认识、声呐雷达、信号/图像识别；5) 金融业：房地产评价、房价预测、贷款指导、抵押审查、信用曲线分析、货币价格预测等 [ 2 ]。
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user: 3. 基于BP神经网络的房价预测模型构建 3.1. 房价预测数据的说明 影响房价因素的选取对模型构建有着巨大影响，选取的因素应该能够客观充分反应房价的变化趋势。而影响房价变化的因素十分复杂，诸如市场供需、政策变化、房屋自身特征等因素量化起来十分困难，所以同时考虑所有相关因素对房价的影响也十分不易。基于此种考虑，本文根据实际情况以及相关文献资料选取了以下6个影响因素作为预测房价变化趋势的指标：地区生产总值/万元、建筑业总产值/万元、城镇居民人均可支配收入/元、城镇居民储蓄存款余额/万元、历年总人口/万人、城镇化率%。平均房价/元∙m −2 = 商品房销售额/商品房销售面积。本文选取《邯郸统计年鉴》2003年至2016年间的数据作为建模数据，数据详情如表1所示。 由于在采集到的原始数据中，各变量之间的数量级存在着非常大的差异，对网络的收敛速度以及计算结果会产生不可预知的结果，因此需要对其进行归一化处理，本文采用离差标准化方法对原始数据进行线性变换，把其映射在区间[0， 1]上，映射函数为： x ∗ = x − min ( x ) max ( x ) − min ( x ) x ∗ 与 x 分别为归一化后的值与原始值， min ( x ) 与 max ( x ) 分别为 x 的最小值与最大值。在得到仿真结果之后，还需通过反归一化得到正常值，本文采用R语言中normalizeDate与denormalizaDate函数分别实现数据的归一化与反归一化。 Table 1 Data of handan from 2003 to 2016 on housing sales prices and related factor 年份 地区生产总值/万元 建筑业总产值/万元 城镇居民人均可支配收入/元 城镇居民储蓄存款余额/万元 历年总人口 /万人 城镇化率% 平均房价/(元∙m −2 ) 2003 7，625，607 913，297 6842 5，297，677 857.09 32.67 1353.81 2004 9，364，921 1，172，964 7706 6，085，387 863.35 35.65 1813.91 2005 11，160，148 1，312，252 9233 6920，040 871.43 37.77 1586.06 2006 13，547，980 1，714，429 10，503 7，588，931 884.12 38.93 1877.06 2007 16，081，303 191，3684 12，583 8，176，377 896.36 40.67 2169.64 2008 19，063，592 2，610，389 14，457 102，20，326 928.08 43.1 2424.3 2009 20，152，800 2，983439 15，961 12，134，082 942.77 45.21 2949.54 2010 23，615，569 3，158，838 17，562 13，730，593 963.5 44.42 3276.21 2011 27，890，278 3，327，540 19，322 15，691，093 979.95 45.38 3470.03 2012 30，242，864 4，240，809 21，740 17，908，067 993.06 46.58 3817.47 2013 30，615043 4，488，382 20，807 20，141，656 1011.95 47.91 4321.49 2014 30，800，054 4，679，268 22，699 22，516，785 1029.48 49.13 4436.95 2015 31，454，319 4，716，259 24，630 27，072，108 1049.7 51.38 4759.82 2016 33，611，123 4，735，009 26，603 30，979，895 1054.7 53.53 6291.1 表1. 2003年~2016年邯郸房屋销售价格及相关因素数据 3.2. 模型的构建 3.2.1. 网络参数初始化 本文所选BP网络模型为3层网络拓扑结构，网络输入为归一化后的六个因素数据，网络的输出为归一化后的平均房价数据。隐含层与输出层的激活函数分别为tansig函数与purelin函数，评价拟合优度的函数为最小均方函数(LMS)，训练方法则采用具有动量的自适应梯度下降法。 输入层节点数为6，输出层节点数为1，动量系数设定为0.4，学习率设定为0.001，每次训练次数为5000次，报告训练的次数为5次，初始权值与偏置采用系统默认值，其他参数为缺省值。 3.2.2. 隐含层节点数的确定 在理论上，目前还没有一个科学的方法确定隐含层节点数，但在相关的研究中，实验者已经积累了不少可以借鉴的经验。确定隐含层节点数的一个最基本原则是：在满足设定的精度要求前提下，网络结构要尽量紧凑，尽可能取少量的节点。在实际操作中，往往由经验公式给出节点数的大致取值范围，然后再用试凑法确定具体的节点数，网络可以先设定较少(较多)的节点，然后在逐渐的增加(减少)，最终选取训练均方误差最小的隐含层节点数。常用的经验公式为 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ： m = n + l + α 其中：m为隐含层节点数；n为输入层节点数；l为输出层节点数； α 为0~10之间的整数。由前文所述，n的取值为6，l的取值为1，所以m最终的取值范围是4~14。在其他参数不变的前提下，BP网络在不同隐含层节点数目下的训练均方误差由表2给出，最终选取的隐含层节点数为10。 Table 2 Network training mean square errors with different numbers of hidden layer node 隐含层节点数 均方误差 隐含层节点数 均方误差 4 0.00062182 10 0.00060759 5 0.00064422 11 0.00063355 6 0.00069943 12 0.00063540 7 0.00061244 13 0.00062262 8 0.00087601 14 0.00063560 9 0.00062376 表2. 不同隐含层节点数目下的网络训练均方误差 3.2.3. 模型训练与仿真结果 本文以R语言为建模工具，利用神经网络AMORE程序包来构建BP神经网络房价预测模型。将邯郸市房价数据分为两部分：2003年至2013年的数据为训练网络所需的训练集，2014年至2016年的房价数据为模型仿真阶段所需的测试集。图2反应了实际值与仿真值的变化趋势，表3内容为实际值与仿真值的比较结果。由表3可知，2014年与2015年的预测误差率分别为0.68%、1.67%，预测结果与实际情况较接近；2016年的预测误差为18.63%，与实际值相差很大。 Table 3 Analysis of BP neural network prediction result 年份 实际值/元∙m − 2 预测值/元∙m − 2 误差率/% 绝对误差/元∙m − 2 2014 4436.95 4467.28 0.68 30.33 2015 4759.82 4839.41 1.67 79.59 2016 6291.10 5119.27 18.63 1171.83 表3. BP神经网络预测结果分析 图2. BP网络仿真图
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user: 4. 小结 在模型仿真阶段，2014与2015年的预测效果较好，误差控制在2%之内，2016年的预测效果不佳，误差为18.63%。对2016年出现的巨大预测偏差结合时政发现，2015年国家出台了一系列有利于购房者政策，如公积金政策的逐步放宽、330新政的出台、降准降息等政策；再结合2016年出现的房地产政策过度宽松、超乎预期的货币宽松政策、经济下行周期下，负利率与资产荒等导致的保值压力、房地产市场回暖的情形下，土地供应搞“饥饿营销”等情况 [ 6 ]，不难看出复杂的经济形势以及相关的政策出台对全国房地产市场产生了巨大的冲击。在这样的情形下，2016年邯郸市房地产市场也未能幸免。除了受上述政策等外部环境的影响之外，本文在选取变量因素上采取的主观态度也对预测精度产生了不可忽视的影响。综上所述，2016年房价的实际值与仿真值之间的巨大差异主要是由剧烈的外部环境所导致。 从建模的结果可知，在相对稳定的外部环境下，BP神经网络实现了对邯郸市房价的准确预测，说明BP网络可以作为房价预测的一个有效手段。
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user: 摘 要 在对某211高校学生的高等数学成绩进行分析时，创新思路从学生嵌套于老师这一关系入手，而没有采用学生嵌套于班级这一通常做法，采用两水平的分层线性模型对其进行分析，打破了普通回归模型在分析具有嵌套结构数据的局限性。在个体水平上，学生的高等成绩主要受其高考数学成绩和性别的影响，其中高考数学成绩对高数成绩具有正效应，女同学的高数成绩平均高于男同学；在老师水平上，学生的高等数学成绩主要受老师性别的影响，男老师所教授学生的高数成绩平均高于女老师所教授的学生。 关键词 :分层线性模型，高等数学成绩，具有嵌套结构的数据，个体水平，组群水平 Copyright © 2019 by author(s) 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 高等数学作为大学几乎所有专业的一门核心基础课，它的作用可谓是举足轻重。它不仅可以为其他课程的学习打下基础，还可以拓宽学生的思维，培养学生的逻辑能力，因此分析学生的高等数学成绩对大学制定学生培养计划至关重要。但是学生的数学学习能力不是天生就具备的，学生的高等数学成绩不仅受学生个体自身变量的影响，比如学生的智力水平、努力程度和其高考数学成绩等，也可能受任课老师的影响，一位同学被不同老师教授可能其的高数成绩会有所不同。 此时学生的高数成绩为具有嵌套结构的数据。学生与学生之间本来并无关系，但是当他们被同一位任课老师所教授后，他们之间便存在了某种联系，这种关系被叫做组内同质，而不同任课老师所教授的学生的高等数学成绩具有异质性。具有嵌套结构的数据不能满足普通回归分析所要求的独立性与方差齐性 [ 1 ] ，此时用普通回归处理具有嵌套结构的数据会产生错误，为了处理这一问题Lindley和Smith于1972年首先提出了分层线性模型 [ 2 ] 。本文基于分层线性模型的建立引入了可能对学生高等数学成绩有影响的变量，通过逐次引入并检验这些变量来定量分析各变量对学生高等数学成绩的影响。
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user: 2. 模型介绍 在此以两水平分层线性模型为例， y i j = β 0 j + β 1 j x 1 i j + ε i j (2.1) β 0 j = γ 00 + γ 01 z 1 j + e 0 j (2.2) β 1 j = γ 10 + γ 11 z 1 j + e 1 j (2.3) 其中 y i j 表示在第j组中的第i个个体的水平1结局测量；其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (N是总样本量)， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J (J是水平2的单位数)。式(2.1)是分析 y i j 变异的水平1方程。水平1截距 β 0 j 中的下标j表示水平1截距跨水平2单位变化，水平1回归系数 β 1 j 中的下标j表示水平1回归系数跨水平2单位变化。水平1变量 x 1 i j 对 y i j 的效应随水平2单位而变化。与水平1随机回归系数 β 0 j 和 β 1 j 相对应的是两个水平2方程，在 这些方程中水平1随机回归系数变成了因变量。此时分层线性模型能够评估个体水平的解释变量与结局测量是如何受组群水平变量调节的，这就是分层线性模型的核心思想。在这里模型还假设水平1和水平2残差符合正态分布，而且水平1残差与水平2残差相互独立，这些假设可表述为： ε i j ~ N ( 0 ， σ 2 ) [ e 0 j e 1 j ] ~ N [ ( 0 0 ) ， ( σ e 0 2 σ e 01 2 σ e 01 2 σ e 1 2 ) ] C o v ( ε i j ， e 0 j ) = 0 ， C o v ( ε i j ， e 1 j ) = 0
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user: 4. 总结 在本次分析的学生的高数成绩与学生的高考数学成绩之间关系中，结果表明不同老师所教授学生的高数成绩差异显著。这一差异一方面是由学生依老师中心化后的高考数学成绩决定的，这是个体水平的解释变量，它体现的是学生个人的学习能力。另一方面是由不同大学老师存在差异而决定的，这是组群水平的解释变量。具体分析结果表明：1) 在其它条件不变的情况下，男老师对学生高数成绩影响程度较女老师更大。因此在进行教师招聘的过程中应该协调好男女教师的比例，不应让比例失衡，以此来降低由老师性别差异对学生高等数学成绩的影响。2) 在其它条件不变的情况下，女同学的高数成绩普遍高于男同学。因此老师应该更加关注男同学的学习，同时也可以搭配男女互助学习小组，让女同学带动男同学的学习，共同进步。老师也可以加强男同学的出勤率考察，以此来督促男同学学习。3) 在其它条件不变的情况下，拥有更好高考数学成绩的同学普遍拥有更高的高数成绩。因此在各高校招生时我们不仅需对高考总分进行划线，也应对高考数学成绩有基本要求。同时老师也可以对基础薄弱的同学适当增加帮扶，例如上课时多抽点基础薄弱的同学回答问题，以此激励他们进步。
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user: 摘 要 联合国峰会所订定的2030年可持续发展议题(Sustainable Development Goals， SDGs)，涵盖17个发展目标，主要针对民生、环境、经济、生态、农业等领域。其发展由各联合国会员国家自行主导，并拟定相关发展战略。本文总结各国家在联合国环境、土壤和水源等和农业相关的SDG目标，整理各国相关的措施和行动目标。本文希望可让可持续发展农业工作者对全球各国相关农业政策有更宏观的认识，并从中总结出符合可持续发展政策的微观行动方案，助力可持续发展的大格局。 关键词 :行动方案，农业，复合肥，可持续发展，联合国 Copyright © 2019 by author(s) 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: 2. 结论 联合国SGD目标的设定，可解读为一种网络型的目标，各国可依自己的发展情况作变化。17个大目标的最终目的在于希望成员国，尤其是发展中国家，都能在目标框架下有更好的生活条件和达到环境保育的目的。对于发达国家，也期望在既有的发展目标中得到精益求精。为了有效地使用资源，政策上必需由上而下的贯彻，并有效地使用科学和技术来达成目标。政策的拟定和相关可持续发展的理念并未能贯彻到基层农户的认知，这也点出了政府和民间团体任重道远的推广工作，此外，对于可持续发展工作的推广监督，不管是发展中国家还是已发展国家都是很重要的，及时有效的监督，能防止变相的执行政策，也能更有效率地推广工作目标。
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user: 摘 要 黑龙江省是森林资源大省，森林覆盖率47.7%。生态旅游资源丰富，生物物种多样，自然气候优良，具备发展林业碳汇经济的自然资源条件。如何利用好林业碳汇发展的重要机遇促进本省经济发展是目前研究的焦点问题。本文运用PEST-SWOT矩阵分析模型在综合分析黑龙江省林业碳汇经济发展现状的基础上，结合实际情况，设计出适合本省发展林业碳汇经济的有效路径，以期为相关部门政策制定提供参考。 关键词 :黑龙江省，林业碳汇，可行性路径，体系构建 Copyright © 2019 by author(s) 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 2017年7月份全国性的碳交易市场开启。这就意味着未来中国碳汇市场的交易量会呈现出爆发式的增长，交易额或达到千亿级 [ 1 ] 。碳汇经济的发展已是大势所趋，谁先能发现其巨大商机，谁就可以搭上碳汇经济的快车，振兴区域经济。因此，有必要对研究黑龙江省发展林业碳汇经济的优劣势进行深入分析，创新性地设计黑龙江省林业碳汇经济发展路径，构建核心体系，为黑龙江省林业碳汇经济的发展提供参考与借鉴，以提升碳汇交易市场地位和话语权，促进黑龙江省林业碳汇经济的可持续发展。
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user: 2. 黑龙江省森林资源构成分析 根据全国第八次森林清查结果和2013~2015年《黑龙江省林业统计年鉴》数据显示黑龙江省森林资源近些年一直呈现稳定并略有增长的态势 [ 2 ] 。需要强调的是此部分的统计数据以全省森林资源为基础，涵盖地方、森工和大兴安岭地区。
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user: 3. 黑龙江省森林资源概况 (一) 森林资源面积广大，生物多样性丰富 截至2016年，黑龙江省现有林业用地面积2207.4万hm 2 ，森林面积近2000万hm 2 ，活立木蓄积量17.77亿m 3 ，森林蓄积量16.45亿m 3 ，森林覆盖率为43.16% [ 3 ] 。其中黑龙江省森工林区(龙江森工集团)是全国最大的重点国有林区和森林工业基地，经营总面积达1009. 8 万公顷 ，森林覆被率85.1%，高于全省39.1个百分点(表1)。在黑龙江大片的原始森林和次生林区，共有天然林树种296种，其中珍贵树种30余种。黑龙江林区野生动植物种类丰富，包括野生植物2200余种，野生动物共476种 [ 2 ] 。 (二) 黑龙江省森林资源构成分析 黑龙江省森林资源产权主要由国有林和集体林组成。2016年黑龙江省国有林面积1980万hm 2 ，其中森工国有林面积最大(851万hm 2 )。地方和大兴安岭国有林面积分别为589万hm 2 和533万hm 2 。集体林则全部集中在地方林业局，面积为148万hm 2 。广阔的国有林区为林业碳汇的开展提供更为灵活的空间(图1)。 Table 1 Overview of forest resources in major provinces of the countr 林业用地面积(万公顷) 森林面积(万公顷) 森林覆盖率(%) 森林蓄积量(万立方米) 全国 31，259.00 20，768.73 21.63 1，643，280.62 内蒙古 4398.89 2487.90 21.03 148，415.92 云南 2501.04 1914.19 50.03 187，514.27 四川 2328.26 1703.74 35.22 177，576.04 黑龙江 2207.40 1962.13 43.16 177，720.97 广西 1527.17 1342.70 56.51 55，816.60 湖南 1252.78 1011.94 47.77 37，311.50 陕西 1228.47 853.24 41.42 42，416.05 广东 1076.44 906.13 51.26 37，774.59 江西 1069.66 1001.81 60.01 47，032.40 表1. 全国主要省份森林资源概况 *数据来源：2016年国家林业局数据库。 图1. 黑龙江省森林资源产权构成 同时，黑龙江省森林不同林龄组配比相对合理(图2)，以黑龙江省森工林区为例，幼龄林面积167.03万hm 2 ，中龄林面积436.47万hm 2 ；近熟林面积152.96万hm 2 ；成熟林面积44.97万hm 2 。中、幼龄林面积是成熟林的三倍多。黑龙江森林中绝大部分是处于生长旺盛期的林木，成熟林占比较少，而且中、幼林的蓄积量较大，为发展林业碳汇济宁提供强劲的支撑。 图2. 黑龙江省森林不同林龄组面积对比
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user: 5. 黑龙江省林业碳汇经济发展路径设计 (一) 黑龙江省林业碳汇经济发展核心模块设计 关于路径设计我们设计了三大核心模块，分别为：碳汇交易平台(Trading Platform)——发展路径的骨骼，将供给与需求支撑起来；碳汇产品体系(Product System)——发展路径的肌肉，让碳汇市场丰满起来；碳汇融资体系(Financing System)——发展路径的血液，让整个系统流动起来，正常运转(图3)。 1、构建区域林业碳汇交易平台 黑龙江省这些年林业碳汇经济发展缓慢与缺少区域林业碳汇交易平台有直接的关系。目前国内碳交易市场来看，国内七个交易试点都承认林业碳汇CCER，但是各试点对其使用是有门槛的，主要体现在使用量和来源地。在使用量上，控排企业使用CCER抵消自身排放的量不能超过其总排放量的5%~10%；在来源地上，各试点为了保护本区域利益设有不同程度的限定政策，如广东、重庆、北京三个试点对自愿减排项目的来源地都限定在本省或本市。为了有效降低黑龙江省林业碳汇交易的难度和成本，我们必须构建自己的林业碳汇市场交易平台。结合本省实际情况，优先发展林业碳汇，简化和突破方法学以降低开发成本，在价格机制或交易优先权方面做更多的探索，否则林业碳汇项目将难以摆脱入不敷出的困境。 2、构建林业碳汇产品体系 有了平台还需要有丰富的碳汇产品予以支撑。黑龙江省要想搞活林业碳汇经济，必须运用创新思维去重新审视林业碳汇产品。在开发林业碳汇产品时要充分结合黑龙江省的实际情况，尽可能多的调动一切力量参与其中。在产品开发设计中要充分借鉴国内外成功经验，加强与银行业、保险业等各类金融机构的合作 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。以基础碳汇交易产品为核心，逐步开发出适合不同需求主体的碳汇衍生品，进行有效的产品细分，形成有特色的体系。以信贷类产品为例，根据国内市场需求，开发设计碳保理产品、碳债券产品和碳排放权抵押贷款产品，充分调动企业和个人的碳信用需求。 3、构建林业碳汇融资体系 黑龙江省发展林业碳汇经济的融资渠道匮乏，融资量少，导致很多项目无法实施。林业碳汇项目的成本较高，这其中包括造林成本、交易成本和其他机会成本。一般来说，一个20年计入期的林业碳汇项的开发成本在100万元左右。在当前没有强制减排规定的前提下，林业碳汇CCER很难成为减排企业的首选。没有新鲜血液的输入，项目必然枯萎，没有林业碳汇项目的规模效应，林业碳汇经济无从发展 [ 14 ] 。所以黑龙江省要发展林业碳汇经济，就必须构建融资体系，一方面下大力气降低碳汇项目的成本，另一方面要拓宽融资渠道，形成自上而下疏通的融资体系，使可供交易的林业碳汇产品增加，形成规模经济，也就搞活了林业碳汇经济。 图3. 黑龙江省林业碳汇经济发展模块 (二) 黑龙江省林业碳汇经济发展阶段设计 根据模块设计要求，结合本省实际文本为碳汇经济发展设计了三步走战略，即将其发展分为三个阶段：初创期、成长期和成熟期。三个阶段采用的发展策略也不尽相同(图4)。 1、初创期 1) 市场推动主体 这一阶段政府的推动力占主导地位。严格的讲，黑龙江省林业碳汇经济才刚刚起步，所以我们称为“初创期”。这一时期，黑龙江省政府的主要任务就是培育林业碳汇交易的供求双方。运用强有力的行政手段推动林业碳汇市场的形成。一方面，出台一些列相关强制性政策刺激需求的产生，如制定本省碳排放量高的石油、煤炭等相关行业的强制减排政策，确定碳信用配额，而政府本身也要成为碳信用的消费者，以行政的角度在全省范围内推动碳需求的产生。另一方面，利用激励手段，提升供给者的热情。通过双轮驱动效应带动黑龙江省林业碳汇经济的初期发展。 2) 初创期各模块的发展特点 在初创期，黑龙江省的林业碳汇产品要简单且具有可操作性，可以开展森林经营项目和林业碳汇CCER项目。交易平台仅限于省内碳汇市场。这阶段的主要目的是让供求双方熟悉和掌握林业碳汇开发流程和交易规则。本阶段应加大政府对碳汇项目的金融支持，如牵头成立绿色基金等。另外研究适合本省的林业碳汇交易制度，简化交易流程，降低交易成本，完善生态补偿机制，也是切实提高育林者的积极性的重要手段。黑龙江省政府应该统筹规划，集中人力，物力和财力，确定本省林业碳汇经济优先发展区域，着力开发相关项目，查漏补缺，积累经验，培育起一批熟悉黑龙江省，服务本省的林业碳汇科技队伍，为后续发展做准备。 2、成长期 1) 市场推动主体 成长期是黑龙江省林业碳汇经济发展的最关键时期。虽然经过第一阶段的发展，黑龙江省林业碳汇市场已经培育起来。但是市场的竞争力还不够强，仍然需要政府的政策扶持和保驾护航。这个阶段政府的主要职能是确保林业碳汇交易市场的健康运行，逐步提升其市场调控能力，充分运用行政和市场两只无形的手来推动林业碳汇市场的发展。积极扶持省内有实力的企业参与林业碳汇经济的投资和运营。形成政府 + 市场的双主体模式。按照市场运行规律，进一步监督和规范市场交易主体，提升交易的质量和信誉度，增强投资者的信心。 2) 成长期各模块发展特点 这个阶段的交易平台可以扩大到全国范围。2017年全国性碳交易市场已经建立，但考虑到林业碳汇项目在整个碳交易市场的配额问题，短期内发展速度不会太快。黑龙江省要充分利用这一特殊时期，让部分有实力的森林碳汇供给者有能力参与国内的碳交易。成长期的产品要逐渐丰富起来，尝试构建具有区域特色的林业碳汇产品体系。在原有造林和森林经营碳汇产品基础上增加志愿市场产品的开发设计，如森林碳汇期货、期权、基金、债券等产品。在融资方面本阶段应该更加注重市场的主导作用，一方面吸引有实力的专业性碳资产开发机构，按照市场规律进行公司化运作。另一方面鼓励银行等机构通过绿色信贷等形式提供金融支持。 3、成熟期 1) 市场推动主体 经过成长期的发展，黑龙江省林业碳汇市场调节能力不断增强，推动力应该逐步转化为市场为主、政府为辅的格局。这一时期，市场建设不断完善，碳汇供给者得到了相应的生态补偿，碳信用需求者完成了减排任务，有提升了企业实力。双方主动获取碳汇信息的意识不断增强，信息不对称的局面被打破。供求双方在信息对称的前提下，充分遵循市场规律，进行碳汇交易。进一步加速资本、劳动力等各种生产要素向林业碳汇市场流动，创造更多的需求和供给，实现森林碳汇市场的持续发展。 图4. 黑龙江省林业碳汇经济发展阶段 2) 成熟期各模块发展特点 成熟期以黑龙江林业碳汇市场为核心逐步扩大区域交易平台，将内蒙古和吉林两省联合起来，利用资源优势互补，强化区域林业碳汇交易实力和吸引力，逐步向区域碳交易联盟发展，在积极参与全国碳市场交易的同时，大力拓展国际志愿市场。此阶段的碳汇产品开始向碳金融衍生品和全域化泛碳汇产品方向发展。随着人们对林业碳汇的逐步了解，低碳环保意识深入人心，在原有产品基础上，开始向个人和公众推出碳金融理财产品。同时尝试全域化碳汇产品，如森林生态旅游碳中和产品，通过森林碳汇功能，将游客的碳足迹中和掉，起到低碳的作用。在融资方面要勇于创新，积极探索可行的金融工具，如绿色债券、绿色指数、绿色资产支持证券、绿色投资基金和林业彩票 [ 15 ] 等，以满足项目不同阶段的资金需求。同时加强与俄罗斯、日本和韩国等碳汇需求大国的国际合作，吸引国际碳基金和绿色非政府组织的投资。丰富林业碳汇融资形式，为碳汇市场的发展提供强大的动力。
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user: 6. 结语 综上所述，黑龙江省具有发展林业碳汇经济得天独厚的自然资源条件。而《黑龙江省林业碳汇经济发展规划(2019~2030)》的编制也表达了顶层设计的决心。本文设计了黑龙江省林业碳汇经济的“三三”式发展路径，其中包括三大核心模块和三段式发展模式。希望此发展路径的设计可以推动创新型模式的形成并得以推广，有效地契合相关规划和项目的发展要求，提供有力的智力支撑。
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user: 摘 要 随着经济发展，互联网与交通演进，高校学生的外卖消费日趋增加，外卖消费为大学生带来便捷、多样化体验，同时，由于外卖行业牵涉面广，部分环节出现了一些问题，如食品安全，环境破坏等。该论文以宁夏大学本部学生为研究对象，基于其外卖消费行为调查数据，对宁夏大学周边外卖环境优化进行了思考。未来外卖环境优化中需实现品种多样化、餐食及服务质量提升、价格合理。另外对服务人员自身素质及城市交通进行优化完善。 关键词 :外卖消费行为，宁夏大学，校园规划与建设 Copyright © 2019 by author(s) 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 经济快速发展带来了日益激烈的社会竞争和快节奏的生活，亦催生了外卖行业。订购外卖逐渐成为社会群体中大多数人的选择，当代大学生亦不例外。外卖食物质量影响着大学生的就餐质量与身心健康 [ 1 ] ，对于校园规划建设及城市环境改善有着重要意义。 纵观相关研究，已有学者针对外卖进行过多方面的研究，在外卖消费行为方面的研究相对较少，但呈逐渐增长的趋势。针对高校大学生的外卖消费行为研究已有一些 [ 1 ] - [ 7 ] ，但将大学生外卖消费行为与校园规划、校园建设、学校各种安排、城市规划等结合研究的较少。 论文以宁夏大学在校大学生为研究对象，获取其外卖消费行为特征，在统计分析基础上，研究大学生外卖消费偏好、外卖消费满意情况及未来建议等，研究结果将对①大学生群体、②学校食堂环境及周边就餐环境、③外卖行业及门店优化布局及④城市建设与规划方面等具有指导意义。
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user: 2. 研究方法与数据来源 2.1. 研究区概况 图1为宁夏大学区位图，学校周围交通通达性良好，并且分布着密集的外卖点，为学生订购外卖提供了便利。对宁夏大学各主要建筑作1、2、3千米缓冲区分析，发现绝大部分外卖点都可以满足订购外卖和外卖送达距离要求。 2.2. 数据来源及信度 数据主要来自问卷调查。问卷设计主要包括三部分内容，分别是基本信息、外卖偏好及满意评价。问卷经反复修改、预调查及调查人员培训等环节。 分别抽取贺兰山校区学生140人，怀远校区61名，文萃校区179名学生为数据基础进行分析。共发放380份问卷，回收问卷365份，对数据录入过程进行严格审查，并进行信度分析，经克朗巴哈α信度计算(α = nr/[(n − 1)r + 1])，得信度为0.87，一般克朗巴哈系数大于0.7，说明数据具有较好的信度。说明该问卷可靠性强，适宜进行后续分析。 2.3. 研究方法 对所收回的有效问卷进行系统梳理，利用Microsoft Office Excel 2016建立数据库，并结合SPSS25对数据进行描述性统计、交叉表分析。 图1. 宁夏大学周边主要外卖点
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user: 3. 大学生外卖消费行为分析 3.1. 一般统计分析 共调查学生365人，性别结构、年级结构、专业构成等符合宁夏大学在校学生实情，调查数据具有可靠性。 3.2. 外卖偏好 3.2.1. 外卖消费原因 如表1，54%的大学生选择外卖原因是较为忙碌、23.6%的同学认为出去吃饭浪费时间，总体上说明宁夏大学在校大学生学习任务繁重，选择订外卖来节约时间。另外有51.8%的学生认为食堂饭菜不好吃，想换口味。学生长期在食堂就餐，对于食堂的饭菜产生厌恶，并且食堂饭菜单一，学生的选择较少，但是外卖品种多，所以很多学生选择订外卖，这为校园食堂建设与规划提供了更好契机。除此之外还有34.2%的学生是没有人陪同才选择外卖，说明了现代大学生中有部分同学不愿意社交。34.5%的学生选择天气状况，主要在于调研时间前后银川市的天气状况不好导致了一些影响。此外，还有口碑、跟风及其它原因。 Table 1 Reasons for takeaway consumptio 频率 百分数 较为忙碌 197 54.0% 出去浪费时间 86 23.6% 想换口味 189 51.8% 没人陪同 125 34.2% 天气状况 126 34.5% 因为口碑介绍想尝试 60 16.4% 跟风现象 11 3.0% 其他 42 11.5% 表1. 外卖消费原因 3.2.2. 外卖类型的分析 图2，在所有品种中，快餐便当最受学生欢迎，有54.5%的学生喜欢，学生学习较为忙碌，选择快餐便当可以节约时间，同时还因为快餐便当价格相对较低。其次是麻辣烫冒菜、米粉面馆等，与西北大学生(宁夏大学本土学生比例较高)饮食偏好相吻合，对于高热量食品的选择也有一定比例，说明饮食品种存在一定的营养及健康问题。 3.2.3. 外卖消费时间 图3，宁夏大学本部56.40%的同学喜欢在午餐时间订餐，宁夏大学学生课时较多，学习任务重，尤其是学校中午午休时间短，为午餐选择外卖提供了更高的概率。46.30%的同学喜欢订晚餐，同时发现在这些喜欢订晚餐的同学中，大多喜欢订高热量食物，长期食用对身体不好，晚上课少，建议大家和同学一起去食堂就餐。18%的同学会选择夜宵，尽管部分大学生处于长身体的阶段，为了更加健康，建议大家少吃夜宵。 图2. 外卖品种偏好 图3. 订餐时间 3.2.4. 外卖关注点 图4，宁夏大学本部大学生在选择外卖时，关注的因素较多。90.9%的学生关注食物质量，说明学生健康意识较强，72%的学生关注价格，45.6%的学生关注配送花费的时间，这三大因素是学生选择外卖时主要的关注点。品种多样化、商家服务水平、配送人员度亦是第二层次的关注点，对于外卖包装也有所关注。外卖平台应在这些方面改进与革新，从而吸引学生订外卖。 3.2.5. 其它方面 外卖消费水平 不论男女还是不同年级的学生都比较倾向的外卖价格区间为15元以下和16~30元，两者共占93.4%，说明学生没有收入来源，经济不独立，能够接受的价格不是很高。外卖商家可以考虑将产品价格或起送费定在此价位。 外卖消费频次 在本次365位调查对象中，每周订餐一次及以上的有232人，所占比例63.5%，说明外卖在大学生中的普及率较高。由表2可知男生每周订外卖次数超过3次的人数比较多。但不可忽视的是在总人数中依然有133人每周订外卖的次数为0，其中女生偏多。现在男生大多喜欢宅在宿舍，与男生日常休闲(基于电脑或互联网等)习惯有较大关系，对此学校应该对男生宿舍加以控制调整。 图4. 订外卖时关注的方面 Table 2 Weekly take-out frequenc 每周点外卖的频率 总计 0次 1~2次 3~4次 4次以上 您的性别 男 53 76 23 21 173 女 80 89 16 7 192 总计 133 165 39 28 365 表2. 每周点外卖频率 外卖等待时间 宁夏大学本部学生70%能够接受的送达时间为30分钟以内，只有4.1%的学生能够接受45分钟及以上。学生大多为了节约时间而选择外卖，时间太长就失去了订外卖的意义。宁夏大学周围交通通达性良好，并且分布着密集的外卖点，这就使学生能够接受的时间与外卖商家承诺送达的时间相吻合。 3.3. 外卖满意情况 调查发现，学生对外卖各方面的满意度有所不同。从图5可以看出大多数人对外卖总体态度为一般，但也有区别，从高到底依次为价格、质量、花费时间、包装、商家服务水平、多样化、配送人员。非常满意的程度从多到少为配送人员、多样化、价格、外卖商家服务、花费时间、包装、质量。结合关注度作以下分析。 1、外卖食物质量 学生在选择外卖时，最先关注的是食物质量，但学生对它的满意度最低，平均分低至2.749。食品质量的好坏直接影响到消费者再次购买的意愿，所以外卖商家应保证其食品质量，为消费者提供放心的食品。 2、外卖价格 学生是一个特殊的群体，所以外卖产品价格对大学生的影响比较大。调查发现53.7%的学生对外卖价格的看法是一般，由此看出学生对外卖价格并不是很满意。同种产品的价格普遍高于实体店同种产品的价格。另外93.4%的学生倾向于订购30元以内的产品，外卖商家可以考虑将产品价格或起送费定在此价位。 3、外卖配送人员的服务 图5，对外卖配送人员的满意度很低，大多是基本满意和不满意，所占比例为59.7%，当前因为外卖配送环节带来了很多问题，如交通拥堵、车速快、包装损坏等。对此外卖商家应该提高配送人员的素质并且让配送员牢记相关制度。 图5. 外卖满意度
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user: 4. 结论与建议 宁夏大学在校大学生的外卖消费行为研究虽然只是个案研究，但反应出外卖消费的行为特征及问题具有普适性，大学生为什么选择外卖消费？原因在于学校作息时间的安排、学业的繁重及不灵活性、食堂饭菜质量及多样化缺失、食堂就餐环境、部分同学的社交障碍等，因此在校园作息时间优化、课程安排及设置、食堂就餐环境优化等方面均应有所改善与提升。大学生消费偏好呈现的结果是品种及质量、价格、服务质量等偏好明显，未来外卖环境优化中需实现品种多样化、餐食及服务质量提升、价格合理，对于外卖配送过程中出现的服务态度、包装损坏及交通问题，需在服务人员自身素质、城市交通优化等方面进行完善。另外，大学生应该学习一定的营养健康知识，在选择外卖时注意食品安全与营养健康。同时加强体育锻炼。
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user: 摘 要 页岩气作为一种新型能源，越来越受到各个国家和地区的重视，因此本课题研究的意义在于通过比较选择出一种采气效果好且对环境污染小的技术。目前许多国家采页岩气的技术还比较落后，对地下水的污染很严重。分析了国内外页岩气开采过程对地下水造成的污染情况，以及目前各国采取的相应污染控制措施；并对我国页岩气可持续发展在水管理领域及技术领域的热点研究方向进行了阐述，通过研究表明纯液态CO 2 压裂技术是目前开采页岩气的最佳技术。 关键词 :页岩气开采，地下水，污染，现状，对策，可持续发展 Copyright © 2019 by author(s) 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 页岩气是一种新型的、迅速增长的非常规天然气资源，是当前全球关注的焦点，同时正在成为改变国际能源格局的力量 [ 1 ]。主要分布在北美、中亚、中国、拉美、中东、北非和前苏联地区。其中，美国资源量为28.6 × 1012 m 3 ，加拿大为6.9 × 1012 m 3 ，我国国土资源部公布的我国页岩气资源量为25 × 1012 m 3 [ 2 ]。然而页岩气开采过程中会产生环境污染，如地表水污染，地下水污染，固废污染、大气污染及噪声污染等。其中最隐蔽也最难治理和恢复的可能是对开发区地下水造成的污染。地下水环境的破坏不仅仅影响人们的生产和生活，而且对页岩气的持续发展也会产生巨大的影响。 本文总结了国内外页岩气开采历史上地下水污染的状况，以及各国为减少污染采取的措施及效果；并在此基础上提出页岩气可持续开采的技术领域和管理领域的最新研究方向。
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user: 2. 国内外页岩气开采对地下水污染的状况Groundwater Pollution by Shale Gas Exploitation at Home and Abroad 2.1. 国外页岩气开采对地下水污染的状况Groundwater Pollution by Shale Gas Exploitation Abroad 石油和天然气一直是美国能源的主要来源，占2011年总能源消耗量的63%。石油生产，钻井作业和不当密封的废弃井已在许多州造成严重的当地地下水污染，包括位于俄克拉荷马州 [ 3 ]。Osborn等 [ 4 ] 系统分析了Marcellus和Utica岩区块页岩气开发导致的饮用水的甲烷污染。在页岩气开发活跃区(页岩气开发的1 km以内)，饮用水井中平均甲烷浓度和最大甲烷浓度分别为19.2 mg/Ｌ和64 mg/Ｌ，有潜在爆炸的危险。相反，在相邻的非开采区(页岩气开发的1 km以外)，具有相似地质储层构造和水文条件的饮用水井中，其甲烷浓度仅仅有1.1 mg/L，但并没有确凿证据显示这些高浓度的甲烷来自页岩气井开发还是其他生物活动。2011年Jackson等 [ 5 ] 的研究则进一步证明了饮用水中的游离气确实来自页岩气井开发，他们分析了宾夕法尼亚北部141口私人饮用水井中的游离气浓度，并通过同位素示踪分析其来源。在调查的样本中，有82%的私人水井中检测到甲烷，且其平均浓度比页岩气井1 km以外水井的甲烷浓度高出6倍。乙烷含量比页岩气井1 km以外水井高23倍。丙烷则在10口井中检测到，他们都在页岩气井1 km之内。同位素示踪结果显示，这些饮用水井中的甲烷等游离气来源于邻近的页岩气井。 2012年9月，美国EPA发布“水力压裂法对饮用水资源潜在影响研究”阶段性报告 [ 6 ]。从报告案例分析中发现页岩气勘探开发区浅层地下水中甲烷浓度异常现象，得出水力压裂可能造成上层地下水甲烷污染的结论。但是，页岩气开发引起的含水层潜在甲烷污染成因机理尚不明确，还处在研究阶段。目前国外关于页岩气开发引起含水层甲烷污染的机理有两种 [ 7 ]：一是含水层中多种不同成因来源甲烷识别研究；二是含水层甲烷污染途径与迁移通道识别技术研究。 2017年Brian E. Fontenot等 [ 8 ] 对Barnett页岩层天然气开采区附近私人饮用水井的水质进行评估，结果发现在毗邻页岩气井3 km以内区域的一些私人饮用水井中砷、硒、锶和总溶解固体(TDS) (这些都是返排液的构成成分)显著超过美国环境保护署(EPA)饮用水污染物最高限量。同时，样本的29%检测到甲醇和乙醇，也超过了EPA的规定。但是超过EPA规定水平的这些私人水井在空间上是随机分布的，反映出污染物浓度的增加可能是由多种因素导致的，如一些天然成分的运移，更低水层水文条件的变化，以及一些工业事故等，如页岩气完井中的封井失败等。 Rozell和Reaven [ 9 ] 利用概率边界分析，评估了Marcellus页岩区块页岩气开采潜在的水污染，并识别了水污染的五种途径：运输管线泄漏、完井过程中的套管泄漏、压裂储层裂缝泄漏、钻井现场处理泄漏、废水处理泄漏。结果显示，即使在最佳实践情境下，一口井很有可能排放至少200 m 3 的污染液体。因此，大规模开发页岩气，必须采取额外的措施来减少如此巨大的潜在污染液体泄漏。 除了美国，加拿大、澳大利亚、印度等国家也对页岩气进行商业化开采，开采页岩气对地下水污染也很大，主要通过压裂液或反排液经由井筒的裂缝的扩展进入之前相互独立的底层，从而污染地下水，操作失误、井筒的破裂也可能污染地下水。 2.2. 中国页岩气开采对地下水污染的状况Groundwater Pollution by Shale Gas Exploitation in China 我国页岩气藏普遍埋藏较深，相对于国外需要消耗更多的水资源。且页岩气勘探开发的有利区域主要集中在华北平原(黄淮海平原)、辽宁、山西、天山及河西走廊等地区，而这些区域也正是我国重点缺水地区。因此，这些地区的页岩气开采需依靠地下水，这就极有可能造成地下水资源枯竭、含水层能力丧失及水质恶化等问题。 2.2.1. 对浅层地下水的污染研究Study on Pollution of Shallow Groundwater 浅层地下水的地球化学特征对页岩气生产区的环境影响研究至关重要。2016年Yiman Li [ 10 ] 等研究了我国第一个商业规模的页岩气生产区-焦石坝地区的浅层地下水的地球化学和同位素特征，浅层地下水样本是从岩溶含水层的泉水中采集的，这些泉水也用于当地居民的饮用水供应。结果表明：浅层地下水的平均pH值为7.5，总溶解固体(TDS)从150 mg/L到350 mg/L不等。由于岩溶含水层中碳酸盐的溶解平衡，主要水类型为HCO 3 -Ca和HCO 3 -Ca∙Mg。大多数主要离子浓度和典型毒性指标(Mn，Cr，Cu，Zn，Ba和Pb)均符合饮用水标准GB5749-2006。一些样品中的高浓度 NO 3 − ，特别是土壤水样中的 NO 3 − ，归因于农业污染，与页岩气生产无关。浅层地下水由局部降水补给，并在垂直环流区流动。低TDS，水同位素和高3H和14C的证据表明：该地区浅层地下水的循环速率很快，侧向浅层地下水具有很强的自我更新能力。一旦深层页岩气生产导致地下水污染，浅层地下水水质可以通过足够的降水很快恢复。 2.2.2. 对地下水环境评价的研究Study on Groundwater Environmental Assessment 2018年李绍康 [ 11 ] 通过文献检索与实地调研，进行了页岩气开发地下水环境影响分析，确定出各阶段对地下水环境影响的主要污染物与污染源，并明确影响因子与地下水环境响应关系。对页岩气研究区地下水环境质量评价和地下水环境综合污染风险评价。评价结果表明：研究区内I类水质占整体水质的8.33%、II类水占66.67%、III类水占8.33%、和IV类水占16.67%；研究区三个井区平台地下水环境综合污染风险评价指数分别为0.36427、0.559845、0.363349，均属于低污染风险等级，且到目前为止并未发现页岩气开发对周边地下水环境造成明显污染现象。 2017年常蓓 [ 12 ] 针对页岩气开发后水环境的质量问题，基于地统计学及回归分析等方法作出相应的评估和研究。借助GS+和ArcGIS软件对研究区域内水环境地下水污染物的监测数据进行结构性分析、空间自相关分析和模拟分析等，获取研究区域水环境中污染物的模拟分布图；其次，对研究区域多种可溶性污染物进行相关分析和回归分析，探讨污染物间的相关关系。研究结果表明：1) 研究区域内pH、钙离子、氯离子和镁离子四种可溶性污染物的高浓度区域为西南部和东北部，且最高值已超过安全浓度范围；2) 两两污染物间的相关性分析结果显示有两组污染物存在显著的线性关系，即镁离子和钙离子以及氯离子和镭228；3) 多种污染物间的相关性分析均存在显著的线性关系，均能够用线性方程表示，决策者可以通过分析结果对未知污染物的浓度进行估测，即时掌握各种污染物的浓度，减少不必要的监测步骤。