DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结论与展望 4.1. 研究结论 基于以上对教师情绪管理的文献的计量分析与内容分析，结论如下： 1) 发文数量较少，研究水平较低 22年间我国教师情绪管理的文献数量呈缓慢增长态势，总体发文数量较少。对于教师情绪管理研究尚未形成核心作者群，综合大学与高师院校是发文的核心力量，中小学教师发文量较少，文献发表刊物大多为省级普通期刊，研究内容存在较多重复，观点看法雷同较多，可看出目前我国教师情绪研究水平较低。 2) 研究内容较单薄，缺乏深度研究 教师情绪管理研究正处于研究的理论阶段，因此一般性理论研究、现状研究居多，而真正揭示教师情绪管理因果关系的研究较少，虽然从理论探究上可以描述教师情绪管理的内涵、现状、困境，但无法揭示造成教师情绪管理出现差异的真正原因，也无法为推论提供佐证。另外，已有的研究缺乏多样化范围定位，只是针对不同学段的教师展开研究，但不同领域范围内的教师情绪管理的特点与方式也是有区别的，所以对于不同学科、学段特征等教师的情绪管理的影响因素、提升策略的研究有待展开。 3) 研究方法较单一，偏重于思辨研究 从研究方法的数量看，思辨研究较多，大多数学者都是采用理论思辨进行研究。量化研究居中，主要采取问卷调查法，问卷来源主要是引用外国学者的情绪量表，由于存在文化背景的差异，则会导致实验结果并不符合现实情况。质性研究与混合研究较少。质性研究主要是叙事研究与案例研究，而田野调查、个案研究等方法尚未出现，混合研究兼具定性与定量研究的互补性优势，但使用率较低。 4.2. 研究展望 针对目前我国教师情绪管理研究的内容、现状、存在的问题，以及上述研究局限性，笔者为后续教师情绪管理研究提供以下思路： 1) 增强自我研究，开启合作模式 研究显示，我国教师情绪管理研究的群体主要集中在综合性大学与高师院校，而中小学一线教师只占14.5%。教师作为高情绪劳动者，其情绪管理对个人的心理健康、对学生、对教育教育效果都有重要影响。一线教师探究自身的情绪管理，既能提高教学质量，又能增强科研能力。教师需走出情绪管理的误区、关注自身的情绪变化、构建和谐的师生共同体。此外，后续研究可加强高校教师、中小学教师的合作研究，有效带动对教师情绪管理的关注度。 2) 拓宽研究视角，丰富研究内容 从研究主题与热点来看，目前教师情绪管理的研究范围仍相对狭窄，要想使教师情绪管理的研究提升一个新高度，就需要未来的研究更系统化全面化。例如，可针对特殊教育教师，不同学科类型的教师进行研究，这样可以扩大研究范围，提高研究的准确度与可信度；可从社会学、生理学、管理学等视角进行研究，以免仅有心理学、教育学知识支撑，略显单薄。组织管理学越来越注重人的社会需求和心理感受，情绪作为人的非理性需求也开始受到关注，同样，管理科学正从理性管理向人本管理转变，在这个过程中，把人的因素作为焦点，对于组织中的人进行人文关怀，而情绪正是关怀的重点，情绪不单单只是个体的心理现象，而是具有社会性的，人们需要对情绪加深了解并且获得合理的引导与利用。 3) 倡导多元方法，掌控研究动态 研究显示，教师情绪管理研究既需要现状反思与经验总结的思辨式研究，又需要基于数据和事实的实证研究。教师情绪管理是一个动态可追踪的过程，但目前我国对教师情绪管理的研究方法较为单一，教师情绪管理高水平的研究方法应该多元并存，各尽其用，因此后续研究可以尝试采用扎根理论、个案研究、情绪日记法等质性研究的方式或实验研究的范式与实践调查相结合，对教师情绪管理进行纵向追踪，探索实践情境中的教师情绪影响因素、分析教师不良情绪产生的根本原因、提出优化情绪管理的有效策略，更为系统、全面地研究教师情绪管理的一整个动态过程。
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user: 摘 要 为更好地缓解大学生的心理问题和负面情绪，根据生命周期理论和负面情绪生命周期模型，构建与检验疫情期间大学生负面情绪生命周期。于2020年4月8日~4月10日通过网络对3343名大学生开展问卷调查。采用多重响应频数、构成比进行描述性统计，卡方检验进行差异性比较，二分类Logistic回归进行影响大小与方向分析。回收有效问卷3090份，其中大学生负面情绪多重响应频数比例总和为48.9%，但研究同时显示75.5%的大学生在面对负面情绪时会想办法积极解决，至少58.9%会选择向外求援，其中寻求心理咨询服务的个案百分比为5.8%。结果表明，大学生负面情绪的出现仍处于中高风险范畴，须高度关注，但大学生应对策略比较得当。负面情绪产生原因由关注疫情事件本身转向关注“学业”、“就业”等现实问题。 关键词 :负面情绪，大学生，新型冠状病毒肺炎，应对策略，公共卫生事件 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自2019年12月新型冠状病毒肺炎(corona-virus disease 2019， COVID-19)疫情至4月中旬已延续近5个月。研究表明，在突发公共卫生事件后，一般公众的不同心理应激反应会逐渐显现，有些症状甚至长期存在(Chen， Chung， Chen， Fang， & Chen， 2003; Klitzman & Freudenberg， 2003)。一些负面心理情绪可能会导致社会不安，威胁社会稳定(苏莉，韦波，2005；郑力，2003)。大学生作为社会公众的特殊份子，在此次突发疫情事件中，必然受其冲击与影响。钟梦婷和熊真真(2020)在2月1日~5日的研究显示，大学生有71.3%患心理疾病的危险性极高(正常为3.97%)；韩拓团队(2020)于2月22日~24日的调研显示，44%的大学生存在抑郁，42.2%存在焦虑，29.4%存在压力；广东省高校心理健康教育与咨询专业委员会(2020) 2月27日的调查显示，30.4%的大学生存在自认存在抑郁情绪(22.9%为轻度)。由此可见，疫情暴发期的2月初，大学生的负面情绪出现概率较高，心理问题相当严峻(据山东某农业大学在非疫情期间对大学新生心理健康状况的调查，心理危机可能存在的比例约为18% [尹红霞，王红菊，赵银，魏亚慧，2018])，但在2月底应激反应和负面情绪爆发后已经逐渐减弱。 生命周期理论(Aging theory)认为事件或主题的发展与生命的发展一样，都会经历出生、成长、衰退和死亡四个过程，而由此理论对时间或主题进行的建模方式被定义为主题生命周期模型(Chen， Chen， & Chen， 2007)。具体而言，就是将事件或主题看作是一个生命形态，事件的不同阶段由不同的文档组成，而这些文档又描述了该事件在不同时间或阶段的情况。其中，能量值代表该事件当前的高低状态(如负面情绪)，营养素则是影响能量值高低的因素(如事件报道) (Chen， Chen， & Chen， 2007；刘志明，刘鲁，2013)。刘志明和刘鲁根据主题生命周期模型，以负面情绪的微博为营养素、负面情绪为能量值，建立了“面向突发事件的民众负面情绪生命周期模型”(后简称“负面情绪周期模型”)，用以检测和预警突发事件民众的负面情绪(刘志明，刘鲁，2013)。其研究表明在突发事件后，大众情绪均会经历出现(能量值升高)、爆发(高能量值)、衰退(能量值降低)以及消亡(低能量值)的过程，与生命周期理论的核心思想一致(刘志明，刘鲁，2013)。本研究借鉴刘志明和刘鲁(2013)提出的负面情绪生命周期模型，假设疫情事件导致的负面情绪同样存在出生–成长–衰退–死亡四个阶段，将疫情期间导致负面情绪的影响因素、负面情绪作为“负面情绪周期模型”中的营养素和能量值。继2月24日广东省将疫情应急响应级别从一级调整为二级，4月8日武汉正式解封，疫情逐渐得到控制并趋于稳定，各地面临即将到来的复学，大学生的负面情绪是否已逐渐衰退甚至死亡是本调查的重点。疫情前期的研究均倾向于使用抑郁、焦虑等具有极强负面情绪暗示性的量表，而对负面情绪产生原因仅进行人口学上的差异分析。实际上，疫情事件除了直接导致抑郁、焦虑的情绪外，还可能通过影响学习、工作和生活间接对大众产生负面影响(智艳，罗长远，2020；孟爱青，李晓莉，武珊珊，2020)，形成辐射效应。然而，这些间接影响可能因为不直接与疫情联系而在负面情绪生命周期模型中被忽略。 本研究以非量表问卷的形式在疫情平稳期的4月8日至4月10日对大学生的负面情绪及其应对策略开展调查，以及时掌握疫情后期大学生负面情绪的变化，与疫情前期及中期的调研报告进行对比与分析，以确定大学生负面情绪所处生命周期阶段，并检验负面情绪周期模型在预测大学生负面情绪中的成效。同时也为高校应对突发事件期间大学生出现的心理问题提供现实依据，为后续相关策略研究提供数据基础。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 采用方便抽样法，向广东省某高校17个院系大一、大二学生发放问卷，参与者均知情同意，采取网络匿名填写、无接触、无纸化的形式。问卷填写时间为2020年4月8日20:00到4月10日15:30。共发放问卷3343份，回收有效问卷3090，有效率为92.4% (排除标准：答题时长低于100秒)。其中男生920人(占29.8%)，女生2170人(70.2%)；大一学生2352 (76.1%)，大二学生738 (23.9%)。109名(3.29%)学生表示有家人在抗疫一线工作，9名(0.27%)有家人感染新型冠状病毒。 2.2. 研究工具 2.2.1. 《疫情期间大学生心理健康状况调查问卷》 通过查阅文献(王方，杨世昌，李琦，2014；王春枝，王娟，2010；代勇真，方鸿志，2020)和专家咨询，自编《疫情期间大学生心理健康状况调查问卷》。其中包含：1、样本特征：性别、年级、是否是抗疫一线工作者家属、是否为患者或患者家属、“您会主动关注疫情发展状况吗？”、“您在家里与父母的相处状态如何？”；2、核心问题：“您最近经常有哪些情绪感受？(多选)”，“疫情期间什么原因会造成您的情绪困扰？(多选)”，“疫情防控期间，当您心情持续低落时，或觉得自己心理可能存在一定问题时，您会如何解决？(多选)”等内容。多选题将以多重二分法录入及分析(即把多选题的每个答案均看作一个变量来定义，0代表没有被选中，1代表被选中[王方，杨世昌，李琦，2014])。 2.2.2. 《情绪词汇理解问卷》 考虑到对情绪词汇理解的差异性，特额外设计《情绪词汇理解问卷》以调查在校大学生对所测试题目的10种情绪的态度。问卷为1~5级分级量表，1代表“非常负面”、2代表“负面”、3代表“中性”、4代表“正面”、5代表“非常正面”，取平均值进行分析。通过网络问卷直接派发，采取方便抽样法，共发放问卷504份，回收有效问卷488，有效率为96.8%(排除标准；80%以上所选数字一致)。所得结果如下：平和(3.66)、烦躁(2.03)、焦虑(2.00)、孤独(2.37)、空虚(2.25)、无聊(2.83)、恐惧(2.09)、悲伤(2.10)、喜悦(4.28)、愤怒(1.98)。于是在统计时，我们将烦躁、焦虑、孤独、空虚、无聊、恐惧、悲伤、愤怒归为负面情绪，平和、无聊归为中性情绪，喜悦归为正面情绪。 2.3. 施测与数据处理 使用SPSS19.0软件。采用多重响应频数、构成比进行描述性统计，卡方检验进行差异性比较，二分类Logistic回归进行影响大小与方向分析。
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user: 3. 结果 3.1. 描述性统计 采用多重响应频数对学生各类情绪的选择进行描述性统计，卡方拟合优度检验显示大学生不同情绪出现的概率具有明显差异性(χ² = 3642.896， p = 0.000 < 0.05)。虽然绝大部分同学近期都有“平和”的心理状态(71.0%)，但紧接其次的就是中性情绪“无聊”(63.6%)、负面情绪“烦躁”(41.1%)。负面情绪(烦躁、焦虑、孤独、空虚、恐惧、悲伤、愤怒)的多重响应频数比例总和占50%以上(表1)。 Table 1 Multiple response frequency and case frequency of emotion 情绪 a 响应 b 个案百分比(%) (n = 3090) N 百分比(%) 平和 2172 20.7 71.0 无聊 1945 18.5 63.6 烦躁 1258 12.0 41.1 喜悦 1249 11.9 40.8 焦虑 1178 11.2 38.5 空虚 939 8.9 30.7 孤独 763 7.3 24.9 悲伤 462 4.4 15.1 愤怒 292 2.8 9.5 恐惧 243 2.3 7.9 总计 10，501 100.0 343.2 表1. 各类情绪的多重响应频数和个案频率 a.值为1时制表的二分组。b.卡方拟合优度检验：χ² = 3642.896， p = 0.000 < 0.001。 为了解疫情期间诱发大学生负面情绪的主要原因，采用多重响应进行频数分析，卡方拟合优度检验显示差异性显著(χ² = 3642.896， p = 0.000 < 0.05)。结果显示，“学习繁重”是疫情期间引发大学生负面情绪的主要因素(31.2%)，远高于其他因素；其次为“对未来就业前途感到担忧”(19.7%)；再次是“家庭经济”(15.3%)，而“担心自己和家人朋友的身体状况”排在第四位(12.5%) (表2)。 Table 2 Multiple response frequency and case frequency of the causes of negative emotion 原因 a 响应 b 个案百分比(%) (n = 3090) N 百分比(%) 学业繁重 2330 31.2 79.8 对未来就业前途感到担忧 1475 19.7 50.5 家庭经济 1147 15.3 39.3 担心自己和家人朋友的的身体状况 932 12.5 31.9 人际关系紧张 592 7.9 20.3 恋爱困扰 441 5.9 15.1 社团工作繁杂 292 3.9 10.0 不适应大学生活 270 3.6 9.3 总计 7479 100.0 256.3 表2. 负面情绪产生原因的多重响应频率和个案频率 a.值为1时制表的二分组。b.卡方拟合优度检验：χ² = 3743.748， p = 0.000 < 0.001。 采用多重响应对大学生应对负面情绪的策略进行频数分析，卡方拟合优度检验显示差异显著(χ² = 3642.896， p = 0.000 < 0.05)。结果显示，仅16.9%的学生在出现负面情绪时会放任不管，至少58.9%的学生会向外求援(和家人朋友聊天、寻求老师帮助或拨打免费心理热线) (表3)。 Table 3 Multiple response frequency and case frequency of coping strategie 解决方案 a 响应 b 个案百分比(%) (n = 3090) N 百分比(%) 自己一个人放任情绪不管 486 10.2 16.9% 积极应对，想办法改善 2169 45.5 75.5 和家人朋友聊天 1692 35.5 58.9 寻求老师帮助 254 5.3 8.8 拨打免费心理热线 167 3.5 5.8 总计 4768 100.0 166.1 表3. 应对策略的多重响应频率和个案频率 a.值为1时制表的二分组。b.卡方拟合优度检验：χ² = 9736.137， p = 0.000 < 0.001。 3.2. 差异性检验和二元Logistic回归分析 为进一步反映样本特征上的差异性，以学生一般情况为自变量，负面情绪、产生情绪、应对策略为因变量进行卡方分析。结果显示，性别、年级、是否为抗疫一线工作者家属在负面情绪产生中差异显著。性别、年级在“学业繁重”、“恋爱困扰”、“大学生活”、“就业前景”和“大学生活”中差异显著。而在自我调节方面，除了“拨打免费心理热线”差异不显著外，性别、年级、是否抗疫一线工作者家属、是否新冠肺炎患者家属在其余选项均差异显著。 采用二分类Logistic回归分析对影响幅度和方向进行进一步分析。在性别中，设定男 = 1，女 = 2；在年级中，设定大一 = 1，大二 = 2；在抗疫一线家属中，设定无 = 0，有 = 1；在新冠患者家属中，设定无 = 0，有 = 1。结果显示，女生普遍比男生更易受到负面情绪的困扰，但男生比女生更倾向于对情绪放任不管(OR: 0.66， 95% CI: 0.54~0.81， p < 0.01)。大二学生比大一学生更易出现“焦虑”情绪(OR: 1.21， 95% CI: 1.02~1.43， p < 0.05)，同时他们对“就业前景的担忧”的比例也高于大一新生(OR: 1.47， 95% CI: 1.24~1.73)。值得关注的是，抗疫一线工作者亲属的“恐惧”情绪的发生概率是其他学生的1.96倍(95% CI: 1.07~3.57， p < 0.05)，但他们也更愿意向老师求助(OR: 1.86， 95% CI: 1.02~3.39， p < 0.01)；而绝大部分的患者家属会更倾向于放任情绪发展(OR: 10.80， 95% CI: 1.97~59.11， p < 0.01)。
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user: 4. 讨论 4.1. 大学生负面情绪未完全消亡，仍处于成长期与衰退期之间，须保持高度关注 根据其他学者疫情初期的研究，2月初显而易见，处于负面情绪的成长期(高能量值)。如钟梦婷和熊真真(2020)的研究显示，2月1日~5日，70%的在校大学生频繁出现不良心理反应，71.3%的在校大学生为患心理疾病风险的高危组(正常情况为3.97%)。而在二月末，虽然研究样本的背景不同可能导致一定的差异，但总体而言，负面情绪似乎已由成长期逐渐转向衰退期(能量值降低)。韩拓团队(2020)在2月22日~24日的调研显示，有近半数大学生处于高抑郁或高焦虑的状态。广东省高校心理健康教育与咨询专业委员会(2020) 2月27日的调查显示，30.4%的大学生存在自认存在抑郁情绪(22.9%为轻度)。依照刘志明和刘鲁(2013)的模型推断，3月后，大学生负面情绪应逐步进入消亡期。然而，本研究的结果显示，武汉解封前后，即4月8日~10日期间，大学生响应负面情绪的总比例仍然为48.9%，其中焦虑的个案百分比为38.5%，与韩拓团队(2020)的研究结果42.2%十分接近。我们可以认为2月底至4月初大学生的负面情绪又出现了一定的起伏(高能量值，事件活跃)。 Klitzman & Freudenberg (2003)及Chen， Chung， Chen， Fang， & Chen (2003)在9.11突发事件后对普遍大众的心理状况进行调查，结果表明，突发事件中后期，大众的负面情绪仍会延续。因此，疫情平稳期的4月初，大学生心理问题仍处于风险较高范围内，须保持高度关注，同时要做好与疫情长期进行心理战的思想准备。 4.2. 负面情绪产生的原因由疫情事件本身转向“学业”、“就业”等现实问题，预警模型应考虑辐射效应 疫情事件的前期研究的大部分影响因素指标选定大都与疫情本身直接相关。据钟梦婷和熊真真(2020)的研究显示，对疫情的关注度越高、关注疫情花费时间越长，本人越疑似患新型冠状病毒肺炎的大学生，患心理疾病风险越高。广东省高校心理健康教育与咨询专业委员会(2020) 2月27日发布的针对广东大学生疫情期间心理健康状况调查显示，66.54%的大学生“非常关注自己和周围人的身体症状”，66.77%“总是担心自己的家人会感染新型肺炎”。但本研究的结果显示，导致学生负面情绪的两个首要因素为“学业繁重”(31.2%)和“对未来就业前途感到担忧”(19.7%)，而“担心自己和家人朋友的身体状况”已退居第四(响应百分比为12.5%，个案百分比为31.9%)。 导致这种变化的原因可能是，随着疫情得到控制，各地新冠病毒患者的零增长，“担心自己和家人朋友的身体状况”已不成为首当其中的关注点。随着中华人民共和国教育部(2020)“停课不停学”政策在高校的落实，大学生由更多关注疫情事件逐渐转向更多关注自己的学业和前途未来。然而这并不能说明疫情对大学生的情绪影响已经进入消亡期，我们已经可以脱离疫情背景去看待大学生负面情绪产生的原因。比如，因应急疫情特殊时期匆匆推出的网课，使还不适应在线课程的大学生们普遍感到“学业繁重”(智艳，罗长远，2020)。与此同时，全球疫情持续爆发，国内外经济发展受疫情影响而深受重创，就业形势严峻(智艳，罗长远，2020；杜莉，王胜鹏，2020)，这些信息的冲击同样可能给他们带来“对未来就业前途感到担忧”的负面情绪。 4.3. 大学生应对负面情绪的策略比较得当，近3/4学生积极寻求社会支持 社会支持对心理干预的积极作用已被多项研究证实(代勇真，方鸿志，2020)，虽然调查研究显示疫情期间大学生负面情绪的响应比例较高，但从本研究的另一个结果“自我调节策略”来看，整体情况并没有那么糟糕——75.5%的大学生在面对负面情绪时选择了积极解决，其中至少59.8%会选择向外(老师或家长)求援。 这一特征也体现在易受负面情绪影响的群体中。多项研究显示，女性比男性对负面情绪的反应更敏感(钟梦婷，熊真真，2020；潘朝霞，李冰冰，2019)，在本研究中，此结果再次得到验证。与此同时，女性选择积极应对的比例是男性的1.43倍，其中寻找亲朋好友聊天的比例更是男性的2.15倍。抗疫一线工作者亲属的“孤独”感是其他学生的1.63倍，“恐惧”感是其他学生的1.96倍，但他们也显示出更高的寻求老师帮助的选择比例。因此，在关注大学生负面情绪的同时，更应该关注他们的自我调节能力和心理弹性。 须额外关注的是，绝大部分的患者家属选择“放任情绪不管”的比例同样高于非家属(患者家属的样本仅有7人，代表性可能欠佳，但仍须警惕)。Chen， Chung， Chen， Fang， & Chen (2003)的研究表明，与患难者关系越密切的人群出现负面情绪的症状越严重。所以应当与重视疫情工作者及患者的心理状况一样重视他们亲属的心理状况。 4.4. 及时到位的疫情危机干预和持续的心理健康教育效果在疫情事件中得到检验 在此次疫情中，政府部门做到了信息公开。及时、可信、准确的信息发布有利于消除公众的恐慌心理(苏莉，韦波，2005；李建明，晏丽娟，2011；王一牛，罗跃嘉，2003)。虽然我国尚未健全社会心理预警系统，但各大高校积极响应教育部号召，及时开展与疫情相关心理危机干预工作。如开通免费心理咨询热线、进行心理排查，助力维护疫情期间大学生心态的稳定；在疫情期间利用互联网的便利性，开展心理健康教育在线课程、组织系列心理健康教育实践活动，增强学生应对疫情的心理承受能力和应变能力；通过多媒体平台，宣传普及疫情时期心理健康知识(惠州学院心理健康教育与咨询中心，2020)......这些措施，在一定程度上增强了学生心理免疫力、危机事件的应急能力和调节应对负面情绪的能力。 根据2月27日广东省高心委(2020)发布的调查结果，疫情期间“大学生心盛水平、积极情绪效能感较高”，“面对疫情，大多数学生能选择积极的应对方式”。与此相符的是，参与本项目调查的3090人中，75.5%的学生积极应对负面情绪；其中167人意选择免费的心理咨询热线，占个案总人数5.8%。可见应激反应下大学生具备较强的情绪调节能力，从一个侧面说明高校持续多年对大学生开展心理健康教育取得一定效果。 面临即将到来对复学，高校心理健康工作者仍应时刻关注学生的心理动态，坚持不懈对大学生开展心理健康教育。
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user: 5. 结论 本文在负面情绪生命周期模型的基础上，对疫情期间大学生的负面情绪变化展开调查。研究表明，4月中旬，大学生负面情绪仍然活跃，并未真正进入衰退阶段。虽然调查结果显示，疫情本身已不再是学生负面情绪产生的首因，但大学生所关注的“学业”与“就业”问题无法脱离疫情背景。如果仅将突发事件本身作为负面情绪生命周期模型的营养素，而忽视其所带来的辐射效应的影响，可能降低我们对突发事件影响的预估和对学生情绪的预判。在未来工作中，我们可以从这些方面对负面情绪周期模型进行完善。
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user: 摘 要 随着国家对环境污染物排放的严格管控，对污水生化处理系统的高效性及稳定性要求越来越高。针对COD、氨氮、总氮三大主要水质指标，从污染物负荷、操作参数、有毒有害物质等方面，系统分析了炼化污水生化处理系统出水水质恶化、污泥性能变差等常见问题，并针对具体问题提出相应解决对策，为炼化污水生化处理系统的稳定运行提供技术指导。 关键词 :问题分析及对策，生化系统，A/O工艺，炼化污水，非丝状菌膨胀 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 生化法是最经济、高效、应用最为广泛的污水处理技术。随着《石油炼制工业污染物排放标准(GB 31570-2015213)》以及各地地方排放标准的相继出台，以及国家对于污染物排放的严格管控，企业对于生化系统运行稳定性要求越来越高，水质指标允许的波动范围不断缩小，污水精细化处理提上日程 [ 1 ]。生化处理的参与主体是微生物，氧化反应过程复杂，受水质、环境因素影响较大；而石油炼化企业废水组成复杂，污染物种类繁多，主要污染物包括COD、氨氮、石油类、总氮、挥发酚、氰化物等，且由于不同原料性质不同，导致企业废水污染物类型经常变化，易引起生化处理系统冲击，导致出水水质波动，引发超标排放风险 [ 2 ]。污泥膨胀是炼化企业生化处理的难题，相关研究较多，如刘建龙、江奇志、朱新元等研究者针对炼油企业污 图1. COD问题解析 泥膨胀问题进行了详细的原因分析并提出有效控制措施 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。本文以典型的炼化废水生化处理工艺——A/O工艺为例，对三大主要水质指标COD、氨氮和总氮去除影响因素展开分析，以便帮助企业从复杂的影响因素中快速找到问题症结，及时采取有效解决方案。同时，也有助于企业提前采取措施，预防问题发生。
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user: 2. COD问题分析及解决方案 2.1. 原因分析 生化出水COD较正常值高，其原因分析详见图1。增加的COD有两个来源：一是原水污染物成分发生变化，称为原生COD；二是由于环境、运行参数等导致生化污泥性能变差，胞内物质溶出、胞外分泌物增加以及污泥解体等引起的COD升高，称为次生COD。炼化污水生化处理系统中，两种情况可能同时发生。 2.1.1. 原生COD问题 对于原生COD问题，归纳为污染物种类、浓度、水量、环境条件4类因素发生变化，其具体表现如表1。 Table 1 Intrinsic COD problem reasons and exhibitio 主要原因 具体表现 1 难降解有机物增多 进水B/C比降低，出水COD升高、BOD变化不大， 短期性污泥性能变化不大；典型水质如污水回用后的反渗透浓水 2 溶解氧不足 曝气量低，O池末端溶解氧降低，且一般低于3 mg/L。 3 进水COD升高 生化进水COD显著增加，B/C比变化不大。 4 水量增加 生化进水水量连续(一般至少为几天)增加，其他条件不变 5 污泥浓度低 排泥量增加或污泥存在流失，MLSS浓度显著降低 6 水温降低或过高 水温突然大幅降低(如气温影响)；来水水温高于40℃时 表1. 原生COD问题原因及具体表现 2.1.2. 次生COD (污泥)问题 污泥问题是污水场最为常见的问题，直接关系着污水处理系统运行的稳定性，可分为污泥膨胀和污泥解体两种，其原因分析详见图2。 1) 污泥膨胀 污泥膨胀在工业废水生化处理中最为常见且影响较大，污泥絮体变轻，体积增大，沉淀性变差，容易造成污泥大量流失。污泥膨胀分丝状菌膨胀和非丝状菌膨胀两种。其中，丝状菌膨胀诱因很多，包括低温、低溶解氧、营养物质缺乏等 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。炼化污水生化处理系统中，污泥膨胀主要以非丝状菌膨胀为主。非丝状菌膨胀主要表现在胞外积贮大量压缩性差的高粘性物质，污泥絮体被高度分散，难以聚集浓缩。发生非丝状菌膨胀时，微生物镜检可以看到胞外分泌物平铺在视野范围内，细菌难成簇，游离散落在胞外分泌物中。分析非丝状菌膨胀产生原因，有如下几方面。 一是营养(磷)缺乏。磷是微生物细胞中细胞核核酸和细胞壁磷脂双分子层的重要组成成分，也是ATP/ADP的重要组成元素。当磷不足时，污泥吸附的大量有机物无法同化为微生物体，转移至胞外，导致胞外聚合物(EPS)中碳水化合物增多，蛋白质减少，从而引发非丝状菌膨胀 [ 9 ]。 二是系统有机负荷突然增加，在炼化废水中一般体现为有机物浓度的增加而超出污泥降解限度，导致有机物胞外积累。 图2. 污泥问题解析 三是出现不利生长环境因素，如环境温度大幅降低，溶解氧不足等，导致生物降解速率降低，有机物胞外积累 [ 4 ]。 四是在A/O-MBR工艺中，由于MBR膜孔径小，对于大分子的胞外多糖物质和蛋白质有较好的拦截效果，EPS在系统中不断富集，仅能通过随排泥少量排出系统 [ 10 ]。高浓度的EPS累积，导致污泥沉淀性差，SVI值较高，发生非丝状菌膨胀。中石油长庆石化公司生化处理采用A/O-MBR工艺，O池SV值一般在80以上，遭受冲击时，可高达94甚至更高。由于膜的拦截作用，COD去除效果受影响小，但膜污染会加重，清洗频次增加。 另外，在炼厂更换油品或者电脱盐单元出现故障时，污染物成分的转变以及浓度的增加，易引起生化系统冲击，发生非丝状菌膨胀。张立桅针对油类物质对生化处理系统影响进行了跟踪分析，发现当油含量从35.5 mg/L升高至107.5 mg/L时，生物相发生了显著变化，污泥泥质松散，活性降低，COD去除能力降低29%，危害作用时间可长达15 d [ 11 ]。 2) 污泥解体 污泥解体原因主要有几方面：一是污泥膨胀时，曝气强度高，污泥被曝散，形成细小絮体，游离菌增多；二是有毒有害物质的侵害，微生物活性变差，造成污泥解体；三是水温高，尤其是夏季，炼化污水来水温度高，生化池多为密封，散热不充分，生化池水温高时可达40℃，污泥易发生解体。 2.2. 解决方案 针对COD问题，依据上述原因分析，有针对性提出解决方案，见表2。
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user: 3. 氨氮高原因分析及解决方案 3.1. 原因分析 炼化污水中的氨氮主要来自酸性水，在酸性水汽提装置稳定运行时，生化处理系统出水氨氮可稳定 Table 2 Solutions to COD problems and the expectation effect 主要原因 解决方案 预期效果 1 难降解有机物增多 增加预处理或高级氧化深度处理 去除部分COD，生化系统负荷降低 2 溶解氧不足 提高曝气量，完善曝气设施 或降低进水水量 供氧充足，COD去除速率升高 3 负荷增加(进水COD升高， 水量增加，污泥浓度低) 降低负荷，减少进水量，提高污泥浓度； 投加高效菌剂和营养剂 污泥负荷降低；生物强化提升COD去除效果 4 水温降低 减少进水量，增加污泥浓度 污泥负荷降低，出水水质稳定达标 5 有毒有害物质增加 查找物质来源，切出有毒废水， 降低进水量，必要时投加高效菌剂 及营养剂，或置换污泥 污水毒性弱化，生物强化提升去除效果，抗冲击能力增强 6 营养物不足(P) 投加磷盐等 保持污泥活性以及良好沉降性能 7 水温高 增加冷却塔进行降温至40℃以下 保持污泥活性以及良好沉降性能 8 污泥老化 及时定期排泥，防止污泥老化 保持污泥高活性，提升COD去除效果 表2. COD问题解决方案及预期效果 控制在5 mg/L以下。但由于硝化菌对外界环境敏感，其活性易受到环境变化影响。氨氮问题的解析详见图3。当进水氨氮浓度升高或水量增加时，因硝化菌时代周期长，生长速度慢，污泥浓度难以在短时间内提升。排泥量突然增加，系统内硝化菌数量减少，即便进水氨氮总量不变，出水氨氮也有升高的可能。 COD负荷变化直接影响系统硝化效果。研究表明，进水COD浓度是污泥中硝化菌占比的主要影响因素，当进水中COD/NH3-N从0升高到1时，氨氮去除速率降低约70% [ 12 ] [ 13 ]。因此，在进水COD浓度升高时，出水氨氮浓度可能升高。 硝化反应受水温影响显著，最佳硝化水温为25℃，水温低于15℃时，硝化速率显著变慢，低于10℃时，无硝化效果。炼化污水水温一般都维持在30℃以上，但当外界气温突然大幅下降时，硝化速率也会受到影响，导致出水氨氮增加。 理论上，1 g氨氮转化为硝态氮消耗7.14 g碱度，碱度不足时硝化速率显著降低 [ 14 ]。实践表明，当pH值低于6.5时，出水氨氮浓度明显升高，低于6时，基本上无硝化效果。 对于炼化污水处理系统，除上述因素影响出水效果外，有毒有害物质冲击最为常见，且难以恢复。物质的毒害性和物质浓度有关：当物质浓度处于低水平时，不影响生化效果，可能还是易降解的碳源；但当毒性物质增加至一定浓度时，硝化菌的生长受到抑制甚至失活。常见的有毒有害物质为硫化物、酚、石油类等 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]，是硝化菌受冲击的主要因素。 对于新建的污水处理系统，启动后仍没有硝化效果，可能有两方面原因：一是污水中有毒有害物质存在，导致硝化菌无法生存；二是接种污泥中无硝化菌，或是泥龄过短，经过一定运行时间后硝化菌被淘汰出系统。 3.2. 解决方案 由于硝化菌为自养菌，生长速度慢，世代周期长，当进水氨氮增加时，去除的氨氮总量很难在短期内提高，因此出水氨氮随之升高。根据多家炼厂的运行经验，当生化系统受冲击时，COD问题在冲击后短期内可恢复，但硝化功能很难通过系统自身恢复，需外加措施。针对硝化系统存在的这些问题，提出解决方案如表3。 图3. 氨氮问题解析 Table 3 Solutions to ammonia nitrogen problems and the expectation effect 产生原因 解决方案 预期效果 1 1) 氨氮负荷增加(包括进水量增加，或氨氮浓度升高，或污泥浓度降低)。 2) 水温降低 3) COD负荷增加 减少进水量，投加具有硝化功能的污泥或高效硝化菌 硝化菌负荷降低，出水氨氮浓度下降 2 碱度不足，pH值低 生化池投加碱液，控制出水pH值在7以上 碱度充足，硝化效果恢复正常 3 供氧不足 增大曝气量，减少进水量 溶解氧充足，硝化效果恢复正常 4 泥龄短 减少排泥量，增加污泥浓度 硝化菌数量增加，硝化效果改善 5 有毒有害物质冲击 切出有毒害废水，投加具有硝化功能的污泥或高效硝化菌 毒害因素解除，新的硝化系统建立，出水氨氮浓度逐渐降低 表3. 氨氮问题解决方案及预期效果
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user: 4. 总氮问题及解决方案 4.1. 原因分析 总氮是目前炼化企业最为关注的污水外排指标。总氮是有机氮、氨氮和硝态氮(硝酸盐和亚硝酸盐)等各类含氮物质的统称，其问题分析如图4。 污水原水中含有含氮杂环、硝基、偶氮基以及含氮聚合物时，由于其结构稳定，生化处理难以将其转化为氨氮，从而无法通过生物脱氮去除，如腈纶废水等，此时排水中的总氮主要为有机氮。炼油污水中该类物质较少，氨氮正常运行状态下也可控制在较低水平，硝态氮通常是总氮的主要构成。虽然炼化 图4. 总氮问题解析 污水处理系统设计了A/O生物脱氮工艺，但由于之前环保对总氮指标要求不严，很多系统运行效果不好，难以满足日益严格的排放要求。尤其是污水处理后采用超滤–反渗透双膜工艺回收，原水总氮经3~4倍浓缩，浓水中总氮高达50~100 mg/L，大幅高于排放标准限值，是目前企业急需解决的问题。 A/O工艺脱氮的效率取决于硝化液回流比r，其理论去除率计算公式为：r/(r + 1) × 100%。r越低，总氮去除率越低。但由于硝化液来自好氧池末端出水，含氧量高，当r过高时，回流的硝化液携带大量溶解氧，破坏缺氧池的无氧环境，影响反硝化反应 [ 14 ]。反硝化过程中消耗碳源，一般BOD：TN质量比在3~5。炼化污水BOD：TN值一般处于该范围，无需外加碳源，但由于水质的波动性以及对总氮高去除率的要求，有时需在缺氧池投加部分碳源，碳源以葡萄糖、甲醇、乙酸钠为主，主要考虑其经济性。对于反渗透浓水的脱氮处理，总氮浓度高，可生化性差，必须外加碳源，才能满足总氮去除率的要求。 依据王震等人的研究成果，以甲醇和乙酸钠为碳源的硝酸盐降解反应的半饱和系数K s 范围在1.79~9.62 mg/L [ 18 ]。结果表明，硝酸盐浓度在较低的水平时(如 ≤ 15 mg/L)，硝酸盐降解速率随硝酸盐浓度降低而降低，意味着需要实现的总氮浓度越低，反应越慢，所需要的反应时间越长，污泥负荷越低。这一点对于需要达到《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)的企业是一项严峻的挑战，在脱氮设计时需考虑到充足的停留时间。 4.2. 解决方案 对于以硝态氮为主的总氮去除问题，一是调整工艺参数，提高现有A/O工艺的脱氮效率，二是新增生物脱氮装置，具体解决方案详见表4。
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user: 5. 结论 对于炼化污水生化处理系统中的常见问题，归纳其原因，主要有以下几方面： 1) 进水污染物负荷增加，如进水浓度、水量增加，污泥量降低； Table 4 Solutions to total nitrogen problems and the expectation effect 产生原因 解决方案 预期效果 1 有机氮含量高 增加高级氧化预处理，将有机氮转化为氨氮； 或吸附深度处理 有机氮转化为无机氮通过生物脱氮去除，或通过吸附直接将有机氮化物去除，最终降低总氮浓度 2 氨氮高 详见章节2.2解决方案 详见章节2.2解决方案 3 硝化液回流比低 根据总氮去除率要求计算理论回流比，调大回流量(回流泵能力) 总氮去除率提高 4 硝化液回流比高 降低硝化液回流比，如根据公式计算达不到总氮去除率要求，将一级A/O工艺改为二级A/O工艺 总氮去除率提高 5 碳源不足 A池外加葡萄糖、甲醇、乙酸钠等碳源 碳源充足，反硝化正常进行 6 污泥负荷高(对应) 降低进水量，增加污泥浓度，或新增生物脱氮装置 降低污泥反硝化负荷，出水总氮达标 表4. 总氮问题解决方案及预期效果 2) 操作参数不合适，如pH值、溶解氧、回流比、碱度等； 3) 进水水质成分变化，如难降解有机物/含氮化合物增加，有毒有害物质，污染物成分占比等。 4) 处理工艺的选用，如MBR工艺。 针对不同的问题根源，选用合适的解决方案，可及时、高效地恢复生化系统功能，降低环保压力，也可为污水厂的日常运行提供经验借鉴。
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user: 摘 要 本文通过整理既往针对重大灾难后医务人员的心理健康调查和心理干预研究的文献，结合2019冠状病毒病疫情中的官方报道，详细总结了医护人员面对重大恶性传染病疫情时所面临的主要心理压力，如疫情暴发初期的应对不足、同情倦怠持续恶化、自己和同伴所受的生命威胁、救援过程中的环境压力、多重身份带来的心理冲突、社会支持系统的不完善等；梳理了文献中所报告的一线医护人员可能由此产生的心理问题，例如易怒、抑郁、焦虑、失眠、噩梦、惶恐、闪回、警觉性增高、躯体化不适、情感麻木等；以及与这些健康问题相关的风险因素和保护因素，其中风险因素包括经验不足、消极压力应对方式、与患者高频接触和风险感知、过往创伤经历和心理障碍病史、精神紧张程度高、生活质量评价低等；保护因素包括积极应对方式、社会支持、自尊、高工作满意度等。最后，我们结合以往研究和现在正在进行的心理干预经验提出了对一线医护人员进行心理干预工作的建议。 关键词 :突发卫生事件，医护人员，压力，心理障碍，心理干预 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2020年初，中国暴发了2019冠状病毒病(COVID-19)疫情，整个国家都打响了抗击疫情的攻坚战和阻击战。中国以武汉封城的方式尽最大努力阻止了疫情的蔓延，但到了2月底，韩国和意大利等国家的病毒暴发和3月初欧美形势急剧恶化，最终世界卫生组织不得不在3月11日宣布了全球大流行(pandemic)。截止6月30日，世界卫生组织的第162次公开情形汇报(situation report-162)已经报告了超过一千零一十八万例2019冠状病毒病病例。在抗击2019冠状病毒病的战役中，战斗在最前线的就是广大的医护人员，他们是我们在这场持久战中取得最终胜利的关键力量之一，也是面临生理和心理健康威胁最高的人群。以往的研究说明，在抗击疫情的过程及结束后，甚至相当长的时间里，疫情压力对医护人员的心理健康威胁很可能长期存在，而部分医护人员很可能出现诸如焦虑、抑郁、躯体化症状和创伤后应激障碍(Posttraumatic stress disorder， PTSD)等心理问题(Liu et al.， 2019；刘景红等，2004)。因此，我们需要防患于未然，从过去的研究中总结经验，为这次疫情过程中及结束后医护人员的心理干预和心理重建提供科学的建议和意见，帮助相关人员建立长效的心理干预方针和政策。本文对以往有关严重急性呼吸系统综合征(Severe acute respiratory syndrome， SARS)、埃博拉病毒防治工作中针对医护人员心理健康研究的中英文文献中的重要信息进行了梳理，并结合目前有关2019冠状病毒病中的官方报道信息，详细综述了面对重大恶性传染病疫情时医护人员所面临的主要心理压力及可能引发的心理健康问题、相关的风险和保护因素，并对心理干预工作提出了建议。
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user: 2. 突发卫生事件中医护人员的主要心理压力 在这次2019冠状病毒病疫情中，一线医护工作者包括了湖北本地(尤其是疫情暴发地武汉)的医护人员和响应国家号召的赴鄂支援医疗队。和所有突然发生的公共卫生事件一样，疫情暴发地的医护人员最先暴露于病毒的传染之下，也经历了最多的医患感染、医护人员之间的交叉感染危险，他们所面临的健康风险和心理压力也是最为突出的。而对于所有一线医护人员来说，在疫情的积极防控过程中，他们可能面临如下的压力： 首先，疫情暴发初期应对能力不足的压力。生物灾难的发生往往毫无预警，并且很容易混在其他已有的疾病中从而增加识别难度，许多共同因素导致疫情暴发之前已经出现很多无可挽回的危害，对这一点无论是受害者还是医护人员都不可能有足够的心理准备。以往研究发现，在面对重大疫情灾害时，环境陌生、物资缺乏、信息不畅、人手不足和对疾病了解不足等都是医护人员的主要压力来源(Fukushima， Yoshida， Orita， Takamura， & Yamashita， 2020; Lee et al.， 2005; Liu et al.， 2019)。3月6日下午，国务院新闻办召开的新闻发布会上公布的数据表明，湖北省有超过3000名医护人员感染，其中40%在医院感染，60%在社区感染，均为湖北当地医护人员，且大部分是非传染科的医生，充分说明了疫情初期应对知识缺乏带来的高风险。疫情暴发后，医护人员往往来不及多想就立刻投入到对病患的救治工作中。但由于应对资源不足，疫情暴发时往往出现很多超乎预料之外的困难，这也会让医护人员本就超负荷的工作强度雪上加霜。疫情前期所面临的现实困难的积累很可能助长绝望情绪，导致心理压力和消极情绪的不断恶化。 其次，同情倦怠持续恶化的压力。同情倦怠是一种通过帮助那些经历原发性创伤压力的人而间接受到创伤的情绪影响(Figley， 2002)。医护工作者的工作性质决定了他们本身就是面临“同情倦怠”(Compassion fatigue)最严重的职业群体，而在灾难发生后，他们更是频繁的暴露在“替代性创伤”(Vicarious traumatization)中(Li et al.， 2020; van Mol， Kompanje， Benoit， Bakker， & Nijkamp， 2015; Yoder， 2010)。这种创伤往往造成“继发创伤压力”(Secondary traumatic stress)，即使医护人员自己没有感染疾病，但亲眼目睹病人饱受病痛的折磨和大量生离死别，但却无能为力的痛苦也会让他们感同身受，造成额外的心理压力(Collins & Long， 2003；潘雪幸，丘周刚，丘周萍，2003)。如果医护人员在疫情发生之前就有同情倦怠的风险，在疫情应对过程中的经历很可能恶化这种心理压力。 第三，自己和同伴遭受生命威胁的压力。重大卫生事件压力相比于其他灾害所导致的压力有一点最大的不同：医护人员在救治病人的时候被感染甚至殉职的危险性极高。医护人员害怕被传染(Lee et al.， 2005; Maunder， Hunter， Vincent， Bennett， & Mazzulli， 2003)，甚至会产生被感染的预期焦虑(刘景红等，2004)。医护人员所面临的压力不仅仅是对自己生命和健康的担忧，也是为同事生命和健康的担忧，尤其如果出现同事因感染或过度劳累而殉职的情况，会给他们带来非常严重的精神打击。Lee等人(2005)调查了SARS暴发期间台湾综合医院医护人员的心理健康水平，发现照顾同事病人给医护人员带来了极大的情绪负担，尤其同事的死亡对他们是重大打击。 第四，救援过程中的环境压力。在2019冠状病毒病疫情刚刚暴发的时候，武汉封城有效的遏制了疫情的蔓延，但也恶化了人员不足、物资匮乏、医护人员与外界沟通信息不畅的问题。此外，疫情危机中也存在一些实际问题，例如由于脱防护服需要十分繁复的流程，且防护服不能反复使用，一旦脱下便要废弃；为了节省防护服，医护人员往往需要一整天穿戴纸尿裤。女性医护人员面临特殊生理需要时，生理用品供给不足也会带来额外生理和心理负担。此外，防护服即使供应充足，也需要合身，过大的防护服也会增加医护人员感染风险。如果这些细节问题不能得到充分考虑和解决，长期处在高风险、高强度且困难重重的工作环境中，对医护人员的心理也会造成持久而长期的负面影响(潘雪幸，丘周刚，丘周萍，2003)。 第五，面对重大灾害时，医护人员的多重身份(同为医护人员、病人和父母或子女)可能带来无力感和角色冲突(Maunder et al.， 2003；李喆等，2009；宁宁，李玲利，廖灯彬，安晶晶，陈忠兰，2008)。奋战一线的医护人员会产生与家人、朋友等自己关心的人们的分离焦虑，对家人朋友可能被感染的担忧，无法照顾他们的自责，害怕他们担忧而故作坚强等(Lee et al.， 2005；刘景红等，2004)。在疫情应对过程中，医护人员的社会角色不断强化，而家庭角色却不断减弱。此次疫情正值春节，除了很多在岗的医护人员，还有很多休假的医护人员主动请缨上一线，牺牲了宝贵的和家人团聚的时间。有时候为了减少家人的担忧，医护人员会避免将工作中面临的压力和问题告知家人，多选择压抑消极情绪，长此以往也会导致心理压力不断积累和恶化。 最后，不完善的社会支持系统也可能给奋战一线的医护人员带来“后顾之忧”。例如武汉封城并取消公共交通后医护人员出现上下班的通勤难题，还有医护人员被物业拒绝进入小区的负面新闻等。它们导致原本就因为救援工作已经身心俱疲的医护人员产生更多的缺乏支持感和消极情绪。这种奋不顾身的工作得不到感激的错觉，以及担心受到侮辱、污名化和人际隔离的忧惧也会加重医护人员的心理压力(Maunder et al.， 2003)。
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user: 3. 心理健康隐患 根据程艮(2018)的研究，在面对灾害时以及在救助受伤人员时，灾害救援护士面临着巨大的心理压力，而这种压力会带来许多心理问题，比如抑郁、焦虑、惶恐、闪回、警觉性增高、躯体化不适、情感麻木等，这些问题反复积累后会发展为PTSD。 刘景红等人(2004)调查研究了SARS暴发流行期间军队医院发热门诊医护人员的心理健康问题，发现躯体化、抑郁、焦虑、强迫4项因子得分均有增高，并且其中躯体化和抑郁分值增高明显。此外，他们还认为SARS中的心理压力给一线医护人员造成的心理问题主要是预期性焦虑和负性情绪(包括挫败、内疚、抑郁等)两方面。前者主要表现为忐忑不安，对自己能否胜任工作产生怀疑，出现心神不宁、注意力不集中、食欲不振、焦虑和失眠等问题，或者出现易怒，易于和他人发生争执的问题(Liu et al.， 2019)。后者则具体表现为害怕被感染、因工作难度较大产生挫败感以及因与家人分离产生牵挂和思念。Nickell等人(2004)使用一般健康问卷(General Health Questionnaire， GHQ-12)对2003年SARS暴发期间多伦多医院工作人员的心理影响进行了调查，发现29%的被调查者可能存在情绪困扰，其中护士的比率高达45%。杨国愉等人(2015)在追踪研究中国人民解放军赴利比里亚抗击埃博拉军队医护人员心理健康特点和变化规律时也发现，医生与护士的抑郁、强迫和焦虑子得分呈显著的阶段性差异：除医学观察期外，护士得分显著高于医生和行政后勤组。这可能是因为护士每天会大量直接接触患者，进行采血输液等高风险作业。陶永等人(2015)则发现相比于未参加抗击埃博拉病毒致感染性疾病的军队医护人员，参与抗疫的军医的症状自评量表(Symptom Check list-90，简称SCL-90)中心理症状筛查呈阳性，其中焦虑、抑郁化、恐怖因子阳性率较高，并且SCL-90焦虑、抑郁、恐怖分及总均分都显著高于控制组，而躯体化、恐怖、焦虑、抑郁因子得分显著高于军人常模。 除了重大突发卫生事件，其他重大突发事件(例如地震和恐怖袭击)之后对医护人员的研究也有重要的借鉴意义。李喆等人(2009)和宁宁等人(2008)的研究发现参与汶川地震救援的医护人员有着较高的PTSD、焦虑、抑郁的发病风险。Zhen等人(2012)的研究比较了汶川地震后一年内，中国红十字会直接参与灾区救援的护士和未直接参与灾区救援的护士的心理健康状况，发现前者在各方面的心理压力都比较高，例如PTSD症状和抑郁症状，甚至有极端的自杀意图。参与救援的护士报告了更高频率的创伤性思维回避、侵入性思维、容易受到惊吓(精神高度紧张)、无法感到快乐(快感丧失)、创伤压力场景重现、易怒、情感麻木和噩梦等较为严重的精神困扰。但当时只有少部分的护士寻求了心理援助。这类的心理健康问题甚至可能会持续很长时间，对相关救援人员的后续生活造成难以磨灭的影响。有研究发现，在911恐怖袭击的7~9年后，有近7%的参与救援的员工(包括医务人员)报告可能患有PTSD，19.4%报告可能患有抑郁症，其中可能患有PTSD的患者中有95%的患者也筛查出具有患抑郁症的可能(Webber et al.， 2011)。 需要特别指出的是，多项研究表明，女性医护人员出现心理健康问题的比例显著高于男性。这可能是因为：1) 两性之间情感表达的差异性；2) 女性特殊的生理周期所带来的精神和生理压力；3)女性在医护人员群体中比例较高，尤其是护理人员，这很可能才是最主要原因。国家卫健委3月8日公布，在支援湖北的4.26万名医护人员中，女性医务人员2.8万名，占整个医疗队的三分之二。前期的研究也证明，在SARS病房内，护士的工作量是最大的，承受的风险是最高的，患病率也是最高的(Tang， Pan， Yuan， & Zha， 2017；刘景红等，2004；宁宁，李玲利，廖灯彬，安晶晶，陈忠兰，2008)。
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user: 4. 心理健康隐患的风险因素和保护因素 4.1. 风险因素 以往研究发现，在面对重大突发卫生事件时，导致出现心理健康问题的风险因素可能有：年龄小/经验不足、消极压力应对方式、与相关患者接触和感知到相关风险水平、过往创伤经历和精神病史或情绪障碍史、精神紧张程度高、生活质量评价低等。 甘景梨等人(2004)对122名赴北京小汤山医院抗击SARS的军队医务人员使用SCL-90进行调查，并和应对方式、精神紧张度、生活质量等因素进行相关分析，发现习惯对压力事件进行消极应对的医务人员，往往表现出明显的躯体化(主观的身体不适感)、强迫症状、人际敏感问题(相比其他人表现出明显的不自在和自卑感)、抑郁，甚至出现幻听、思维播散、被洞悉感等精神病样症状。精神紧张度高的医护人员其焦虑程度也高，也表现出了精神病样症状。生活质量总体评价低的医护人员容易表现出恐怖(即社会退缩)。 一项关于H7N9流感流行期间医生和护士压力症状的研究发现，相比于那些年纪较小和没有相关培训或经验的医护人员，年纪较大以及参加相关培训并且有相关经历或经验的医务人员患PTSD的水平更低(Tang et al.， 2017)。其他研究也得到了类似的结论，即年轻(小于30岁)可能预测抑郁、PTSD症状以及睡眠障碍(Kang， Chong， Chan， & Soon， 2004; Su et al.， 2007)。国务院中央指导组在3月6日的新闻发布会上公布，在支援湖北的医务人员中，小于30岁的“90后”、“00后”医护人员有1.2万人，接近整个支援队的三分之一，他们的灾后心理健康也需要专业人员的重点关注。 同时，研究发现与SARS患者接触是医护人员出现精神性与睡眠障碍的最重要的危险因素(Chen， Wu， Yang， & Yen， 2005; Chong et al.， 2004; Su et al.， 2007)。Chou等人(2004)发现受害者地震后的经济损失以及社会网络的变化是一年后患精神病的危险因素。以往的精神病史或情绪障碍史也可能是心理健康问题的一个预测因素，因为他们更可能频繁使用基于消极情绪的策略(Maunder et al.， 2003; Su et al.， 2007)，但这一结论并没有得到统一认可(Chan & Huak， 2004; Kang et al.， 2004)。Liu等人(2012)对549名北京市某医院工作人员在2003年SARS疫情期间的心理健康进行调查，发现在SARS前接触过其他创伤事件，在疫情期间被隔离，以及感知到与SARS相关的风险水平会显著增加三年后高水平抑郁症状出现的几率。 4.2. 保护因素 综合前人研究，下列因素可以作为医护人员在面对重大突发卫生事件时的保护因素：积极应对方式、来自家庭和社会的支持、自尊、高工作满意度、利他主义等。 与消极应对方式相反，习惯于压力事件进行积极应对且拥有有效社会支持的人抑郁程度较低，这说明积极应对和社会支持是比较重要的保护因素(刘景红等，2004)。这与前人的研究较为一致：面对压力情景，采用积极的应对方式可以缓解应激的作用，继而产生的心理问题或症状会减少；如果采用消极应对方式，不能有效解决问题的同时还让容易使人难以摆脱应激的负面影响，导致心理问题的产生(付春华，2008；李云歌，2010；刘丽英等，2014)。一项关于灾难的纵向研究也发现社会支持可以减少随后的创伤后症状(Joseph， Yule， Williams， & Andrews， 1993)。来自家庭、医院和社区的支持也能使医护人员感到放松，减少应激感受。支持可能有助于医护人员快速适应紧张的工作环境，保持稳定的社交活动、工作水平和家庭生活(Su et al.， 2007)。 张克让等人(2006)的研究补充了上述观点，并提出自尊也是SARS患者和一线医务人员的保护因素。此外，高工作满意度(包括良好的团队合作，明确的工作角色等)对PTSD和焦虑症状起保护作用(van der Velden， van Loon， Benight， & Eckhardt， 2012)。同时，虽然有研究发现感知到疫情的风险与随后产生的PTSD相关症状正相关(Ho， Kwong-Lo， Mak， & Wong， 2005; Koh et al.， 2005)，但是暴发期间感知到风险后采用利他主义的帮助意图可以帮助降低暴发后抑郁症状的发生率(Liu et al.， 2012)。