DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着生活水平不断提高，对提升房屋居住品质的要求也随之提高，建于二十世纪八九十年代的无电梯多层住宅已经无法满足居民的居住需求；同时，随着我国人口的老龄化现象不断加剧，老年人的生活和居住环境成为社会广泛关注的焦点，老年人住户上下楼梯不便，被迫成为悬空老人。既有多层住宅加装电梯意在完善住宅使用功能、提高居住品质、改善出行条件、满足社会需求，在上海、北京、广东、深圳等地已有不少成功案例，各地已陆续出台有关政策法规以规范既有多层住宅加装电梯的实施，相关学者在加装电梯的建筑布置、结构设计、推进难点与解决思路等方面也展开了部分研究 [ 1 ] - [ 6 ]。 既有多层住宅加装电梯，新增电梯结构通常采用钢结构框架，混凝土框架结构合适条件下亦会采用。设计方法一般采用连廊式，电梯井道通过连廊联通楼梯间，适用于原住宅楼距较大，为楼梯间保留了独立出入口。本文以上海某实际工程为案例，详细介绍钢框架、混凝土异形柱框架结构布置特点，对比两种不同结构体系主要性能指标差异、基础设计、电梯与既有多层住宅主体结构的连接构造方法，以及原有住宅对应连廊位置新开门洞需要的结构加固处理措施，研究成果以期为既有多层住宅加装电梯设计和推广提供参考借鉴。
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user: 2. 项目概况 2.1. 既有多层住宅特点 既有多层住宅层数为7层，六层、七层为跃层住户，设置甲、乙两个单元，一梯两户，设计于1996年，住宅高度20.35 m。结构体系采用砌体结构，纵横墙混合承重，墙体采用MU10承重粘土多孔砖、M5混合砂浆砌筑，墙厚240 mm，设置有构造柱和圈梁；楼、屋面主要采用预制钢筋混凝土空心板，局部卫生间等范围采用钢筋混凝土现浇板，房屋底层设置有架空层。基础形式采用梁式筏板基础，底板厚度为300 mm，埋深−1.5 m，外挑长度2.0 m。本次结构改造内容：需要在房屋(1/2)~(1/3)/F轴北侧对应楼梯间位置设置电梯井及连廊。 2.2. 加装电梯建筑结构设计 新增电梯井道开间为2.4 m，与楼梯间开间相同，井道柱与住宅净距1.5 m，井道和住宅之间设封闭连廊，错半层入户，最高开门层为五层半。顶部标高16.990 m，总高度为17.74 m。 方案一：采用钢框架结构，电梯井道外包70厚彩色钢板岩棉夹芯保温板，有较好的耐火性能，如图1(a)所示； 方案二：采用混凝土框架结构，电梯井道采用200 mm厚加气混凝土砌块填充，如图1(b)。 钢框架、混凝土异形柱框架结构布置信息详见表1，结构标准层平面布置图如图2所示。新增电梯结构独立，连廊部分通过电梯井道结构悬挑，避免新增结构对原有住宅主体结构的影响，恒载、活载、地震作用和风荷载由自身结构独立承担，设计思路在上海地区既有多层住宅加装电梯的实践中已经达成共识。 图1. 建筑标准层平面布置图 Table 1 Arrangement information of two structural system 内容 钢框架结构 混凝土框架结构 框架柱 GZ1：200 × 8 (箱形) KZ1：200 × 500 (肢厚 × 肢长) 框架梁 GL1：200 × 8 (箱形) GL2：200 × 200 × 6 × 9 (H型) KL1、KL2：200 × 400 L1：200 × 250 楼板 组合楼板，hc1为50 (YXB51-226-678) 现浇板，板厚100 基坑 250厚混凝土墙，高度1300 基础 桩筏基础，静压锚杆桩 材料强度 Q235B C30，HRB400 表1. 两种结构体系布置信息 注：表中为注明尺寸单位均为mm。 图2. 结构标准层平面布置图
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user: 3. 主要性能指标对比 分别对钢框架结构、混凝土异形柱框架结构进行建模计算分析，两种结构体系主要计算结果详见表2。钢结构一阶振型为X向平动，周期为0.76 s，最大层间位移角X向为1/379，Y向为1/947；采用混凝土结构一阶振型为Y向平动，周期为0.57 s，最大层间位移角X向为1/1443，Y向为1/1409。 恒荷载总重由310.5 kN增大到952.9 kN，其中不包括填充墙等框架结构自身恒荷载由215.4 kN增大到639.3 kN，可见采用混凝土结构恒荷载大幅度提高。 Table 2 Comparison of main calculation result 结构 体系 恒荷载(kN) 风：基底剪力(kN) 地震：基底剪力(kN) 风：倾覆力矩(kN∙m) 地震：倾覆力矩(kN∙m) 总重 框架部分 X向 Y向 X向 Y向 X向 Y向 X向 Y向 钢结构 310.5 215.4 45.0 19.4 15.5 18.1 557.1 240.8 188.1 220.8 混凝土 952.9 639.3 45.0 19.4 52.4 53.4 557.1 240.8 644.9 657.9 比值 3.1 3.0 1.0 1.0 3.4 2.9 1.0 1.0 3.4 3.0 表2. 主要计算结果对比 两种结构体系，基底剪力均较小。地震作用下，基底剪力钢结构为15.5 kN和18.1 kN，混凝土结构为52.4 kN和53.4 kN；倾覆弯矩钢结构为188.1 kN∙m和220.8 kN∙m，混凝土结构为644.9 kN∙m和657.9 kN∙m，采用混凝结构基底剪力、倾覆弯矩约是钢结构的3倍左右。计算结果表明，基底剪力、倾覆弯矩，钢结构由风荷载起控制作用，混凝土结构由地震作用起控制作用。
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user: 4. 基础设计 上海地区浅层土主要以粉质粘土和淤泥质土为主，压缩模量较小，在上部结构荷载作用下会产生较大的沉降。既有多层住宅基础一般采用筏板基础，持力层采用天然地基，整体沉降量较大，但经过二三十年使用后沉降已经趋于稳定。 新增电梯结构基础若采用天然地基作为持力层，地基承载力一般可满足计算要求，但累计沉降量可达30~60 mm，与原有房屋之间沉降差较大，影响正常使用；同时，连廊式电梯井道结构与住宅主体结构距离很近，一般在2 m以内，局部倾斜率可达0.015~0.03，远超规范0.004的要求，对电梯与主体结构的构造连接节点受力较不利。为此，上海地区既有多层住宅加装电梯项目，一般都采用桩筏基础。既有多层住宅加装电梯一般受施工场地范围限制，设置常规的预制桩沉桩设备较困难，而且桩数较少，采用一般打桩设备经济性较差；同时为减少沉桩挤土效应对邻近建筑物的影响，无振动、低噪声、无污染，桩基一般采用锚杆静压桩。 桩筏基础设计应承受全部新增电梯荷载，满足单桩竖向承载力验算、结构自身整体抗倾覆验算等，并应严格控制基础差异沉降。设计时，一般将桩基布置在电梯基坑混凝土墙两侧，形成较大的抗倾覆力臂，保证在倾覆弯矩作用下锚杆静压桩不承受拉力。 分别对钢框架结构、混凝土异形柱框架结构基础进行建模计算分析，满足规范要求情况下，基础桩位布置如图3所示，锚杆静压桩截面尺寸采用250 × 250，桩长18 m，单桩竖向承载力设计值230 kN。钢结构沉降在2~3 mm，混凝土结构沉降在2~5 mm之间。由于混凝土结构恒荷载、倾覆力矩较钢结构提高较多，钢结构需布置4根，而混凝土结构则需布置8根锚杆静压桩。 图3. 桩位布置图
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user: 5. 电梯与主体结构的连接构造方法 新增电梯与住宅主体结构的连接包括基础部分连接、上部连廊悬挑框架梁梁端与房屋构造柱的连接。电梯桩筏基础与原房屋基础一般会有部分重叠，为增强新老基础的整体性，控制不均匀沉降，建议采用构造连接方式，将加装电梯基础与原房屋基础形成整体，凿除重叠区域原有基础底板、钢筋保留并锚固于新增基础底板内，如图4所示。 图4. 新增底板与原有底板连接做法 图5. 悬挑梁与原有房屋构造柱连接 电梯上部结构通常采用连廊与既有多层住宅的楼梯间相连通，对于双跑楼梯一般在半平台处，Z型单跑楼梯在整层位置处。电梯结构独立，承受全部新增电梯荷载，并满足抗风和抗震要求，连廊部分通过电梯井道结构悬挑，为进一步增加新增结构部分的安全保证，电梯结构悬挑框架梁与原有房屋构造柱采用构造连接措施加强。两种结构体系悬挑框架梁与原有房屋构造柱连接节点如图5所示，后锚固采用后扩底锚栓，悬挑钢梁腹板与节点板连接，悬挑混凝土梁下部采用预埋件、连接板与节点板连接。为考虑沉降变形的影响，节点板设置竖向腰形螺栓孔，腰型孔竖向大小可根据沉降量设计。
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user: 6. 多层住宅结构加固措施 既有多层住宅楼梯间外侧(对应新增连廊位置)原房屋圈梁一般有两种设置方式：半平台位置处；楼层位置处。针对半平台位置处的圈梁，窗洞调整为连廊与楼梯间之间通行的门洞，只需拆除窗下墙体，不涉及结构加固问题。若圈梁设置在楼层标高处，窗洞调整为门洞，需拆除原有圈梁，并新增圈梁进行结构加固处理 [ 7 ] ，如图6所示。 图6. 新增圈梁加固做法
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user: 7. 结论 本文以上海某实际工程为案例，研究既有多层住宅加装电梯两种结构体系适用性，得出以下主要研究成果： 1) 新增电梯结构独立，连廊部分通过电梯井道结构悬挑，避免新增结构对原有住宅主体结构的影响，恒载、活载、地震作用和风荷载由自身结构独立承担，此设计思路在上海地区既有多层住宅加装电梯的实践中已经达成共识。 2) 采用混凝土结构恒荷载、地震作用下基底剪力及倾覆力矩较钢结构大幅度提高。基底剪力、倾覆弯矩，钢结构一般由风荷载起控制作用，混凝土结构由地震作用起控制作用。 3) 上海地区既有多层住宅加装电梯项目，一般采用锚杆静压桩桩筏基础，基础设计还应进行结构整体抗倾覆验算。由于混凝土结构恒荷载、倾覆力矩较钢结构提高较多，锚杆静压桩桩数较钢结构数量增多。 4) 为进一步增加新增结构部分的安全保证，电梯结构悬挑框架梁与原有房屋构造柱采用构造连接措施加强。考虑沉降变形的影响，节点板设置竖向腰形螺栓孔，腰型孔竖向大小可根据沉降量设计。
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user: 摘 要 利用2014年和2015年6~8月欧洲中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)和中小尺度天气预报模式WRF不同时效预报产品，结合巢湖流域对应的实况降水资料。采用多元线性回归方法(MLR)和主成分回归方法(PCR)，分别建立巢湖流域6个子单元面雨量集成预报方程(CF)。并利用2016年6~8月实况降水数据，通过正确率、平均绝对误差和TS评分几种检验方法对3个单模式和两种集成预报方程在不同子流域不同时效面雨量预报效果进行对比检验。有以下结论：1) 集成预报与单模式预报效果比较，集成预报较单一模式预报评分更高。小雨和中雨量级上，24 h、48 h、72 h时效两种集成方法较单一模式有明显优势；大雨量级上，24 h、48 h时效两种集成方法较单一模式略有优势；暴雨量级上，48 h、72 h时效两种集成方法较单一模式有明显优势。2) 比较两种集成方法预报效果，PCR方法在不同量级不同时效的面雨量预报中较MLR方法得分更高。3) 随预报时效(24 h、48 h、72 h)延长，各模式对不同量级面雨量预报效果逐渐下降，但单一模式预报效果较集成预报效果下降更明显。 关键词 :面雨量，集成预报，巢湖流域 Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University. 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 面雨量预报是洪水预报和河湖生态补偿非常重要的参考对象，是一定范围区域内面积上的平均降水量，能较客观地反映整个区域降水空间和时间分布情况 [ 1 ] [ 2 ]。各流域面雨量预报产品是各级政府制定防汛抗洪、水库调度和水体生态补偿决策方案的重要依据。因此在面临汛期防汛任务严峻形势下，水污染防治环保政策压力下，怎样提高各个子流域面雨量的预报水平 [ 3 ]，为政府各类决策气象服务提供科学依据，成为业务和科研人员必须面对的技术难题。常规面雨量的预报方法主要有天气学方法、数值预报模式降水输出客观化的面雨量产品方法及以数值预报产品为基础的多模式集成预报方法 [ 4 ] [ 5 ]。 集成预报是从多种预报结果中获得一个较为确定的预报结论的方法，该方法将多种数值预报模式的预报结果进行集成，以提高预报准确率为目的。集成预报的方法有很多种，总数学模型为输入–输出的函数关系。将其应用于面雨量预报，一定程度上克服了单模式的不稳定性、随机性带来的偏差，并体现了每种单模式在不同强度和不同预报时效上的相对优势。随着计算机性能增强、预报模式的增加，基于大数据的神经网络方法、动态变权集成方法能更好地建立集成预报模型。如盛飞等将主成分分析方法引入到用神经网络作集成预报中 [ 6 ]，根据各个主成分的方差贡献的大小来确定所需主成分的个数，对集成预报的原始因子进行重构，来解决样本间的共线性问题，对方程降维拟合分析，结合神经网络学习算法，达到加快计算速度和提高预报准确率的目的。严明良等探讨了几种基于超级集合思想的多模式数值预报动态变权集成处理方法 [ 7 ]，根据多个模式在不同时间段内的预报能力进行动态加权，能动态反映各类单模式的预报能力变化，在一定程度上提高了不同时间、不同区域的精细化预报水平和数值产品的利用效率。在样本数量不足的情况下，叶金印给出了用信息矩阵方法进行面雨量预报 [ 8 ]，克服了降水集成预报常常面临样本序列时间短问题，为模式数量较少的业务平台提供了一种集成方法。 结合以上各类集成算法相对优势，考虑到现实中地市级别单位无法提供多种类的预报模式，受样本数量的限制，结合本地业务性质，我们选取了多元回归和主成分回归算法，并以巢湖流域面雨量为预报对象，进行集成应用试验。采用气象部门常用的降水分级检验评分(TS)统计评价指标、预报正确率指标和平均绝对误差指标对集成预报产品进行评分验证，得出了这两类集成预报在一定程度上提高了面雨量预报的准确率。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料说明 2.1.1. 巢湖流域子单元划分 巢湖流域位于安徽省中部，长江下游左岸水系。流域面积为1.35万km 2 。流域内山区面积3123 km 2 ，丘陵区面积6280 km 2 ，平原水网区面积2729 km 2 ，巢湖、黄陂湖等水面面积共计808 km 2 ，出入河流33条。根据安徽省水文局资料将其分为6个子单元，如图1分别为：1) 店埠河南淝河派河子单元；2) 杭埠河丰乐河子单元；3) 马尾河西河上游子单元；4) 西河下游清溪裕溪河子单元；5) 柘皋河子单元；6) 巢湖湖面子单元。 图1. 巢湖流域6个子单元划分示意图 2.1.2. 降水资料 利用2014年和2015年6~8月份巢湖流域内自动雨量站的日降水资料。及其对应时段ECMWF、JMA、WRF数值预格点场数据，预报时效为24 h、48 h、72 h降水预报产品。 2.2. 面雨量的计算方法 2.2.1. 面雨量定义 面雨量是指一次降雨过程中，整个流域面上的平均降雨量。可表示为(1)式。 P ¯ = 1 A ∫ A P d A (1) 式中： P ¯ 为面雨量，A为特定区域的面积，P为有限元dA上的雨量。最常用的计算方法有天气学方法、网格插值法、等雨量线法、算术平均法、泰森多边形法等。 2.2.2. 实况及模式面雨量计算方法 在流域实况面雨量计算方法上，采用泰森多边形法。泰森多边形法又叫垂直平分法或加权平均法。面雨量表达式为(2)： P ¯ = f 1 P 1 + f 2 P 2 + ⋯ + f n P n (2) 式中： f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f n 分别为各雨量站多边形面积计算的权重系数； P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P n ， P ¯ 分别为各测站同时期降雨量和流域平均雨量。 模式面雨量计算方法。ECMWF和WRF模式资料精度较高，面雨量方法采用平均值法。JMA产品精度相对较低，分辨率为0.5˚ × 0.5˚，因此选取各子流域相邻格点资料，然后采用等权重法输出面雨量。 2.2.3. 面雨量的预报方法 所用的面雨量集成预报方法有多元线性回归(MLR)和主成分回归(PCR)两种方法。多元线性回归就是对某一预报量y，研究多个因子与它的定量统计关系。假定预报量y与p个因子的关系是线性的，为研究它们之间的联系作n次抽样，每一次抽样可能发生的预报量之值为 y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ，它们是n个随机变量。而第i次观测的因子值记为 x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i p ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n )。因此多元线性回归方程如(3)式： y i = β 0 + β 1 x i 1 + ⋯ + β p x i p + e i (3) 式中： β 0 ， β 1 ， β 2 ， ⋯ ， β p 为p + 1个待估计参数， x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x p 是p个一般变量，设 e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e p 是n个相互独立的且遵从同一正态分布的随机变量。 主成分回归(PCR)，是在自变量和因变量中各自找到一些互相独立的主成分，然后按照计算主成分时得到的特征值大小来选取部分主成分，主成分是独立的，用这些主成分代替原来的变量进行回归。通过以下步骤实现，首先利用主成分分析方法将多个变量通过线性组合求取独立变量；其次找出前几个主成分的方差贡献，方差贡献超过80%即可作为新的变量；最后利用因变量和新的自变量进行回归分析。通过主成分贡献进一步确定预报因子的方法可以减少集成方程的不稳定性，使得预报方程更加稳定。 2.3. 面雨量预报检验方法 2.3.1. 面雨量等级划分 采用2006年中国气象局发布的《江河流域面雨量等级》国家标准，按24 h的面雨量值划分为小雨(0.1~5.9 mm)、中雨(6.0~14.9 mm)、大雨(15.0~29.9 mm)、暴雨(30.0~59.9 mm)、大暴雨(60.0~150.0 mm)和特大暴雨(>150.0 mm) 6个等级 [ 1 ] [ 2 ]。 2.3.2. TS评分 参考2005年中国气象局《中短期天气预报质量检验办法(试行)》提供的方法 [ 3 ]，检验面雨量预报效果采用如下公式。 T S = N A k N A k + N B k + N C k × 100 % (4) 式中：NA为等级降水正确(即预报等级与实况等级相同)的天数，NB为空报站天数(即预报等级大于实况等级，记录为等级空报)，NC为漏报站天数(即预报等级小雨实况等级，记录为实况等级漏报)，其中k为面雨量降水等级。 2.3.3. 正确率检验(PC) P C = N A + N D N A + N B + N C + N D × 100 % (5) 式中：ND为无降水预报正确的站天数。 2.3.4. 平均绝对误差(AE) 指预报值和实况值的平均绝对误差，其计算式为： E a = 1 n ∑ i = 1 n | R f − R 0 | (6) 式中：n为有雨预报正确的天数， R f 为有雨且预报正确时的面雨量预报值， R 0 为有雨且预报正确时的面雨量实况值。本文仅统计实况有雨且预报也有雨时的误差。
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user: 3. 面雨量预报方程建立与预报效果检验 3.1. 利用多元线性回归和主成分回归建立方程 利用2014年和2015年6~8月巢湖流域逐日降水资料，以及2014年和2015年6~8月ECMWF、JMA和WRF数值预报模式24 h、48 h和72 h面雨量降水资料。首先利用多元线性回归建立面雨量预报的回归方程，并对各个因子进行F检验，建立具体的多元线性回归方程组，方程如式(7)。 C F k ， h = a ∗ E C k ， h + b ∗ J M A k ， h + c ∗ W R F k ， h (7) 式中： C F k ， h 为第k个流域、预报时效为h的集成预报值， E C k ， h 、 J M A k ， h 、 W R F k ， h 分别为第k个流域、预报时效为h的模式预报值，a、b、c分别为EC、JMA、WRF模式预报的权重系数。 Table 1 The first principal component of areal rainfall in sub-units of Chaohu Lake basi 24 h 48 h 72 h 店埠河南淝河派河 pc1 = 0.46EC + 0.43WRF pc1 = 0.53EC + 0.3WRF pc1 = 0.75EC 杭埠河丰乐河 pc1 = 0.46EC + 0.53JMA pc1 = 0.44EC + 0.34WRF pc1 = 0.62EC 马尾河西河上游 pc1 = 0.33EC + 0.42JMA pc1 = 0.26EC + 0.22WRF pc1 = 0.45EC 西河下游清溪裕溪河 pc1 = 0.54EC + 0.4WRF pc1 = 0.61EC pc1 = 0.45EC + 0.17WRF 柘皋河子单元 pc1 = 0.42EC + 0.74WRF pc1 = 0.87EC pc1 = 0.77EC 巢湖湖面子单元 pc1 = 0.50EC + 0.37WRF pc1 = 0.56EC pc1 = 0.37EC + 0.28 WRF 表1. 巢湖流域各个子单元不同预报时效第1主成分线性组合 Table 2 The variance contribute rate of the first principal componen 24 h 48 h 72 h 店埠河南淝河派河 0.8 0.88 0.9 杭埠河丰乐河 0.79 0.87 0.96 马尾河西河上游 0.85 0.82 0.9 西河下游清溪裕溪河 0.76 0.95 0.93 柘皋河子单元 0.88 0.85 0.79 巢湖湖面子单元 0.94 0.93 0.81 表2. 巢湖流域各个子单元不同预报时效第1主成分方差贡献率 利用3种单模式预报产品做主成分分析，根据上述确定主成分个数的原则和方法。表1列出了不同子流域不同预报时效的第1主成分组合，得到不同子流域不同预报时效下的第1主成分组合方程。表2列出了不同子流域不同时效下的第1主成分方差贡献率。由于本地业务中仅有3个单模式预报产品，变换后仅有2个主成分，通过方差贡献验证后，第1主成分方差贡献率均超过80%，可以作为新的自变量与各子流域不同时效下时实况面雨量进行一元回归分析，即可得到基于3个模式的主成分回归的集成预报模型。 3.2. 正确率检验 图2给出了2016年6~8月ECMWF、JMA、WRF 3种单一模式和两种集成预报产品对巢湖流域6个子单元面雨量预报正确率检验结果。分析发现，随着预报时效的延长，单模式预报和集成预报的正确率都呈下降趋势，单一模式较集成预报模式下降更快。主成分回归方法24 h预报(75.6%)和72 h预报(71.9%)的正确率略高于单一模式和多元线性回归集成预报，综合预报效果较单一模式更好。对比两种集合预报，主成分回归得分高于多元线性回归。 图2. 24、48、72 h的ECMWF、JMA、WRF单模式和MLR、PCR集成预报正确率 3.3. 平均绝对误差检验 图3给出了2016年6~8月ECMWF、JMA、WRF 3种单一模式和两种集成预报对巢湖流域6个子单元面雨量预报平均绝对误差检验结果。分析发现，随着预报时效的延长，各模式预报和集成预报的平均绝对误差都呈增大趋势。24 h、48 h时效内，两种集成预报平均绝对误差略高于WRF单一模式，小于其他单一模式；72 h时效内，JMA预报平均绝对误差最低，主成分回归方法平均绝对误差略高于JMA单一模式，优于其他单一模式和多元线性回归集成预报方法。 图4给出了2016年6~8月ECMWF、JMA、WRF3种单一模式和两种集成预报对巢湖流域6个子单元面雨量预报TS评分检验结果。分析发现，随着降水等级的增大，随着时效的延长，24 h以后各种模式TS评分逐渐下降。在TS评分中，小雨级别，24 h预报JMA评分最高(55.7)，两种集成预报分数与其接近，均高于其他2种模式，48、72预报时效内，集成预报优于单一模式，主成分会回归由于多元回归模型；中雨级别，集成预报得分高于其他单模式，主成分回归以效果好于多元回归；大雨级别，JMA效果较好，集成预报均高于其他2种单模式；暴雨级别，48、72预报时效内，两种集成预报方法均高于3种单一模式，主成分回归TS评分最高。TS评分总体评价，两种集成预报模型较单一模式效果好，主成分回归较多元线性回归更好。 图3. 24、48、72 h的ECMWF、JMA、WRF单模式和MLR、PCR集成预报平均绝对误差 3.4. TS评分检验 24、48、72 h的ECMWF、JMA、WRF单模式和MLR、PCR集成预报的TS评分，见图4。 图4. 24、48、72 h的ECMWF、JMA、WRF单模式和MLR、PCR集成预报的TS评分
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user: 4. 结论与讨论 通过对ECMWF、JMA、WRF 3种模式尝试集成预报效果进行检验，得到： 1) 从TS评分和平均绝对误差可以看出，集成预报虽未改变预报性能随预报时效延长而降低的趋势，但随着预报时效延长，集成模型较单一模式预报效果更好。 2) 从24 h、48 h、72 h预报时效面雨量预报的正确率评估可以看出，两种集成方法均从整体上提高了预报的准确率，主成分回归较多元线性回归有进一步的提高。从平均绝对误差可以看出，主成分回归集成方法降低了平均绝对误差随预报时效增加而增大的速度，且平均绝对误差较单一模式稳定。 3) 从24 h、48 h、72 h面雨量预报时效的TS评分可以看出，小雨和中雨级别，24 h、48 h、72 h三个时效面雨量预报中，两种集成预报方法TS评分有明显的优势，主成分回归较多元线性回归优势更明显。大雨级别，24h集成预报优势明显。暴雨级别，48 h、72 h面雨量预报时效内，两种集成预报效果较单一模式有明显优势。 4) 从总体评估效果可以得出，集成预报方法较单一模式有明显优势。比较两种集成方法，主成分回归较多元线性回归优越。
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user: 摘 要 利用皇岛桃林口水库2008~2017年十年的实测数据，选取PH、总磷(TP)、氨氮(NH 3 -N)、高锰酸盐指数(COD Mn )、溶解氧(DO)和五日生化需氧量(BOD 5 ) 6项指标，采用单因子评价法、综合污染指数法和BP神经网络模型等3种方法进行水质评价。研究结果表明：1) 单因子水质评价结果表明，桃林口水库水质全因评价达到III类水质目标要求。2) 综合污染指数法表明，水源站全年的综合污染指数在0.437~0.578，出库站全年的综合污染指数在0.439~0.569，均为轻污染。3) BP神经网络模型表明，桃林口水库十年全年平均水质都为II类水质。该水质评价研究经验为桃林口水库的管理提供较为客观的决策依据，也可为其他地区的水质评价工作提供参考借鉴。 关键词 :水质，评价，BP神经网络，桃林口水库 Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University. 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 水质评价是水环境质量综合评价的简称，是一种在环境质量标准下对水质样本进行分类识别的问题 [ 1 ] 。随着水质评价研究的深入，水质评价工作在积极吸纳各相关学科和领域的研究成果的同时，自身也在不断发展和成熟。 将秦皇岛市桃林口水库作为研究区域，以2008~2017年十年水源站和出库站两个监测站监测数据的PH、总磷、氨氮、高锰酸盐指数、溶解氧和五日生化需氧量实测值数据作为水质评价的水质指标对桃林口水库水质进行评价，为秦皇岛市桃林口水库水质预测预警研究及工作提供研究基础与依据。 桃林口水库位于秦皇岛市西北部，滦河支流青龙河上，于1998年建成，控制流域面积5060 km 2 ，总库容8.59亿m 3 ，每年可为秦皇岛市提供1.82亿m 3 ，为唐山、秦皇岛地区补充农业水源5. 2 亿立方米 。桃林口水库是一座具有城市供水、农业灌溉、防洪以及发电等综合效益的大型水利枢纽工程 [ 2 ] ，其水质对青龙县乃至秦皇岛市的社会稳定和经济发展起着举足轻重的作用。选取桃林口水库水源站和出库站两个监测断面(水源站和出库站)的水质指标数据对桃林口水库水质进行评价。
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user: 2. 研究方法 2.1. 单因子评价法 单因子评价是指将监测的实测值与各自对应的评价标准进行比较，其中最不好的一个被用作最后的水质类别 [ 3 ] 。单因子评价法是我国水质评价中应用最为广泛的水质评价方法 [ 4 ] ，其方法简单容易操作，可以直观的对水质监测指标予以描述，但该法是对于最坏情形的考量，对水质环境不能较为客观的反馈，导致最终对评价水体不能较为适度地保护。郭蓉 [ 5 ] 提到单因子评价法和综合评价法中的指数评价法是使用较多的水质评价方法，具有简单明了、直接反映水质状况与评价标准间的关系的特点。郑琨 [ 6 ] 等通过单因子指数法和综合污染指数法，对同水质类别进行洁净程度判别。刘荣荣等 [ 7 ] 采用单因子标准指数法对其进行水环境质量评价，研究结果表明浏河水质未达到地表水环境质量的要求，已受到一定程度的污染。 2.2. 综合污染指数法 综合污染指数法判断水质量情况的出发点是通过根据水质组分浓度相较于其环境质量标准的大小对比进而做出判断的 [ 8 ] 。计算公式为： P j = 1 / n ∑ i = 1 n P i ，   P i = C i / S i (1) 式中，P j 为j监测站的综合污染指数；n为参加评价的水质指标；P i 为i项水质指标的污染分指数；C i 为第i项水质指标的浓度值，S i 为第i项水质指标的水质标准值，参照《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)表1中的II类水质标准 [ 8 ] 。 郭晶 [ 8 ] 等采用综合污染指数法对洞庭湖水质进行综合评价，研究结果表示综合污染指数法虽不能对各断面的水质等级进行判定，但能对水质进行定量分析，可以清楚地反映洞庭湖的污染程度。 2.3. 神经网络评价法 神经网络法是20世纪80年代迅速崛起的新兴的非线性科学，是至今理论发展得较为完善的智能学习算法，因神经网络在水质模型应用中具有高速计算能、记忆能力、容错能力及学习能力等优点，使得其在水质评价中被广泛应用 [ 9 ] [ 10 ] ，其中较为常用的方法为反相传播(BP)网络模型和Hopfield网络模型等 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。 曹阳阳 [ 14 ] 等应用RBF神经网络构建水质评价模型，对燕山南麓水库库区水质予以量化评价。结果表明库区水质属于II、III类水，存在一定程度的化学污染。何钰 [ 15 ] 等采用BP神经网络模型和综合指数评价法对嘉陵江南充段干流的水质进行评价，研究结果表示：与综合指数评价法相比，BP神经网络具有评价客观和应用方便等优点。
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user: 3. 水质指标特征 图1显示桃林口水库监测断面水源站和出库站十年监测数据结果，出库站PH、总磷、溶解氧和五日生化需氧量浓度均高于水源站各项指标浓度，水源站氨氮、高锰酸盐指数浓度高于出库站氨氮、高锰酸盐指数浓度。PH值范围为7.02~8.41，呈弱碱性。水源站和出库站监测断面总磷浓度十年全年平均值范围分别在0.0103~0.0276 mg·L −1 和0.013~0.027 mg·L −1 之间，大部分低于0.025 mg·L −1 (II类水质标准限值)，均低于0.05 mg·L −1 (III类水质标准限值)，总磷浓度值总体表现为丰水期 > 平水期 > 枯水期。水源站和出库站监测断面氨氮浓度十年全年平均值范围分别在0.061~0.4 mg·L −1 和0.054~0.285 mg·L −1 之间，均低于0.5 mg·L −1 (II类水质标准限值)，氨氮浓度总体表现为丰水期 > 平水期 > 枯水期，且随着时间的发展，氨氮的浓度值呈现出上升的趋势。水源站和出库站监测断面高锰酸盐指数浓度十年全年平均值范围分别在1.897~2.805 mg·L −1 和1.95~2.54 mg·L −1 之间，均低于4 mg·L −1 (II类水质标准限值)，高锰酸盐指数浓度总体表现为丰水期 > 平水期 > 枯水期，高锰酸盐指数浓度略微呈现上升的趋势。水源站和出库站监测断面溶解氧浓度十年全年平均值范围分别在8.821~11.08 mg·L −1 和9.93~11.468 mg·L −1 之间，均高于7.5 mg·L −1 (I类水质标准限值)，溶解氧浓度总体表现为枯水期 > 平水期 > 丰水期。水源站和出库站监测断面五日生化需氧量浓度十年全年平均值范围分别在2.107~2.656 mg·L −1 和2.057~2.704 mg·L −1 之间，均低于3 mg·L −1 (I类水质标准限值)，五日生化需氧量的浓度值总体表现为丰水期 > 平水期 > 枯水期，且五日生化需氧量的浓度值呈现出上升的趋势。 通过桃林口水库监测断面水源站和出库站十年监测数据结果可以看出，在一般情况下，在水库丰水期，总磷、氨氮、高锰酸盐指数和五日生化需氧量的浓度值较高，而在平水期和枯水期的浓度值较低。溶解氧浓度值随丰水期、平水期和枯水期的变化情况与总磷、氨氮、高锰酸盐指数和五日生化需氧量浓度值等的变化情况相反，溶解氧浓度值在枯水期较高，平水期和丰水期较低。可能是因为桃林口水库丰水期的降雨等将水库上游及水库周边富含氮、磷的土壤汇入水库，桃林口水库中有机物的含量得以升高，为微生物繁殖、生长提供创造条 图1. 水源站和出库站各水质指标监测值 件。还有可能在丰水期暴雨形成径流，携带大量泥沙入库，造成淤积，影响水库库区的水质。并且桃林口水库丰水期集中在5~9月，这段时期水库的水温较于其他时间较高，有利于微生物的繁殖生长，微生物的繁殖生长过程会消耗水中的溶解氧，致使溶解氧含量在丰水期较低，总磷、氨氮、高锰酸盐指数和五日生化需氧量等浓度较高，因此桃林口水库丰水期的水质较于其他时期较差。 氨氮、高锰酸盐指数、五日生化需氧量等浓度值呈现一定的上升趋势，造成这个状况的原因可能是：青龙县的经济、社会发展造成污染源的增多、水底淤积的累积、丰水期降雨量及温度升高为微生物的繁殖增长提供机会等。
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user: 5. 结论 1) 桃林口水库水质呈弱碱性，水库丰水期，总磷、氨氮、高锰酸盐指数和五日生化需氧量的浓度值较高，而在平水期和枯水期的浓度值较低；溶解氧浓度值在枯水期较高，平水期和丰水期较低。 2) 单因子水质评价结果显示，桃林口水库水质除总磷外，2008~2017年各项指标全年平均、丰、平、枯水期均达到II类水质目标要求，全因评价达到III类水质目标要求，满足集中式饮用水水源地水质指标要求。 3) 水源站全年的综合污染指数在0.437~0.578，出库站全年的综合污染指数在0.439~0.569，均为轻污染。枯水期水质整体上优于丰水期和平水期，丰水期水质较差。且总磷、高锰酸盐有指数、五日生化需氧量这三项水质指标的污染分担率之和基本达到70%~80%，对桃林口水库的水质影响较大。 4) BP神经网络模型对桃林口水库水质评价结果显示，2008~2017年十年全年平均水质都为II类水质，丰水期除2012年外，都为II类水质，满足集中式饮用水水源地水质指标要求。
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user: 摘 要 为探讨不同玉米秸秆不同方式还田对褐土水稳性团聚体特征及土壤理化性状的影响，于处理4年后2017年6月采集对照不施肥(CK)、施肥(C)、20%秸秆覆盖(SM20)、20%秸秆还田(SR20)、20%秸秆灰分(SA20)和20%秸秆焚烧(SC20)处理0~10 cm层的原状土壤，通过室内筛分处理后，测定土壤水稳性团聚体特征及土壤化学性质。研究表明，除C处理外，水稳性团聚体分布从大到小依次为0.5~1 mm，<0.25 mm，0.25~0.5 mm，1~2 mm，>2 mm；SR20和SC20处理平均重量直径(MWD)最高；处理C、SR20和SC20显著增加>2 mm粒级团聚体含量；SM20、SR20和SC20处理显著增加1~2 mm粒级含量；各施肥处理显著降低0.5~1 mm粒级含量；施肥处理除SC20外，均显著增加0.25~0.5 mm粒级含量；仅C处理显著增加<0.25 mm粒级含量。冗余分析发现0.5~1 mm粒级水稳性团聚体含量、土壤有机质(OM)含量、有效磷(resin-P)含量、硝态氮( NO 3 − -N )含量与主轴相关，可解释总变量的57.2%；土壤有效磷含量、土壤 NO 3 − -N 含量与< 0.25 mm粒级团聚体含量呈正向相关；土壤 NH 4 + -N 含量、CaCO 3 含量与1~2 mm粒级团聚体含量和MWD呈正向相关。秸秆还田和秸秆焚烧4年后土壤水稳性团聚结构最稳定，秸秆焚烧处理土壤铵态氮和有效磷含量最高，各种秸秆方式还田均能维持较高的有效磷和硝态氮含量；冗余分析结果表明，不同粒级水稳性团聚体含量分布对土壤有效养分含量及团聚体的稳定性影响不一。 关键词 :还田方式，褐土，水稳性团聚体，平均重量直径，冗余分析 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 土壤团聚体是由有机质和矿物颗粒等土壤成分在冻融交替、干湿等自然条件下而形成的大小不同的多孔单元 [ 1 ] [ 2 ] 。依据稳定性可分为水稳定性团聚体(抗水力分散)、稳定性团聚体(抗外力分散)、非稳定性团聚体(外力易分散) 三类。其中稳定性团聚体为作物传输土壤养分、空气和水分，而非稳定性团聚体在破碎后发生迁移，从而堵塞孔隙，阻挡土壤水分和养分的迁移，加剧土壤侵蚀和地表径流 [ 3 ] 。而具有良好水稳性团聚体结构的土壤，能够满足植物对养分、空气和水分的需求，且具有良好的抗冲抗蚀性能 [ 4 ] 。 秸秆还田是现代农业生产过程的重要技术措施，具有增加作物产量，提高土壤有机质含量，减少温室气体排放，增加土壤微生物生物量，改善农田生态环境的作用 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。秸秆作为重要的有机物料来源，我国年产8.1亿吨 [ 8 ] ，但现阶段我国秸秆利用率还较低。作为土壤有机物料输入的主要来源和控制秸秆焚烧的主要举措，秸秆还田对土壤改良和大气环境保护均具有积极意义。 秸秆还田对不同土壤类型及耕作方式下的土壤团聚体影响差异较大。冀保毅等(2015)研究发现，秸秆还田可增加黏土和壤土机械稳定性和水稳性团聚体的平均重量直径，从而使团聚体的稳定性增加 [ 9 ] 。安婉丽等(2016)研究发现秸秆还田对早稻田土壤水稳性团聚体的稳定性影响不显著，但对晚稻田土壤水稳性团聚体稳定性影响显著 [ 10 ] 。杨燕等(2016)研究发现套作玉米并且秸秆还田能够提高连作西兰花田耕作层土壤水稳定性大团聚体比例，同时改善由于连作而导致的土壤理化性状恶化 [ 11 ] 。 山东省临沂市作为北方典型的土石山区，褐土分布面积占50%，肥力较低，水土流失严重，因劳力匮乏，秸秆焚烧及灰分还田等传统农业管理方式仍然存在，为研究不同玉米秸秆还田方式会对褐土土壤肥力及其土壤水稳性团聚体的影响，设置了玉米秸秆还田试验区探讨玉米秸秆还田后对褐土水稳性团聚体的影响，为山东丘陵地区玉米秸秆还田提供数据支撑和理论依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验设计与采样 试验所用土样取自山东省水土保持与环境保育重点实验室试验田，位于临沂市费县八里庄(117˚54'E， 35˚13'N)，属温带季风区大陆性气候，四季分明，气温适宜，全年平均气温14.1℃，极端最高气温39℃，最低气温−24.1℃，年均日照时数2462.3 h，年平均降水量849 mm，全年无霜期200天以上。 土壤类型为褐土，本区域典型种植模式为冬小麦-夏玉米轮作，本试验处理开始于2013年10月，设置6个处理：1) 不施肥不施秸秆(CK)；2) 施肥不施秸秆(C)；3) 20%秸秆覆盖(SM20)；4) 20%秸秆还田(SR20)；5) 20%秸秆焚烧(SC20)；6) 20%秸秆灰分(SA20)。每处理4次重复，试验小区面积为3 × 4 m，行间设置1 m宽的保护行。除对照不施肥处理外，其它各处理每季作物均施用150 kg N/ha，45 kg P/ha，45 kg K/ha的复合肥，作为基肥在播种时施入，施肥处理仅施用复合肥，不施用秸秆。秸秆还田处理为玉米收获后将玉米秸秆粉碎成1 cm小段，按照处理称重均匀散施在土壤表面并翻耕入土，秸秆覆盖(SM)处理撒在表面后不做翻耕处理，秸秆焚烧处理则是将秸秆风干后应用整株覆盖小区表面进行焚烧，播种时随机器翻耕入土，秸秆灰分将秸秆在其它地方焚烧后再撒回该小区，上述处理于每年玉米收获后10月份进行，每年一次。 土壤样品于2017年6月采集(秸秆还田四次后)，采样深度为0~10 cm。每个试验小区随机选取三个点，清除土壤表面的石块、杂质和作物残根后，分别采集三块原状土壤收集到硬质塑料盒中。土壤样品运回实验室后立即将土样过7 mm筛，部分土样过2 mm筛并留存部分鲜样置于4℃冰箱冷藏(用于常规土壤化学性质分析)，再将剩余7 mm和2 mm土样置于阴凉通风处自然风干后封袋保存。部分2 mm风干土样研磨过100目筛用于土壤有机碳含量及碳酸钙含量测定。 2.2. 研究方法 土壤水稳性团聚体采用湿筛法测定 [ 10 ] ：每土样取50 g，置于振动筛分仪，套筛孔径依次为2、1、0.5、0.25 mm，底部为托盘，托盘一侧有直径为10 mm的出水口，便于水流出。一次分析一个土样，将土样倒入套筛顶部后，轻轻用药匙将土样展平，然后用洗瓶将土样全部均匀浸湿(洗瓶水量为1 L)。浸湿完毕后，将套筛固定，开启振动筛分仪(ORTO ALRESA OA SS203，西班牙)，将功率设定为最大功率的20%，振动间隔时间为10 s，时间为1 min。筛分完毕后，将各孔径套筛拆开，用洗瓶将留在套筛上的团聚体洗入铝制盒，待土壤完全沉淀后用注射器将分离层的水尽量吸出，余下水土混合样放入80℃的烘箱 内烘干，烘干后称重。土壤水稳性团聚体回收率公式如下： R = W 50 × 100 % ，在此式中，R为实验后土壤水稳性团聚体的回收率，用%表示；W为每个土样各粒级土壤样品烘干后总质量，用g表示。土壤水稳性团聚体所占百分比公式如下： W i = W W i W × 100 % ，在此式中，W i 为水稳性团聚体在某一粒径范围内的质量分数，用%表示；而W Wi 则为该粒级水稳性团聚体烘干后质量，用g表示；W为土壤样品烘干后总质量，用g表示 [ 12 ] 。平均质量直径MWD： M W D = ∑ i = 1 n X i W i ，在此式中，X为i粒级团聚体的平均直径；W i 为X i 相对应的粒级团聚体占总重的百分比含量 [ 13 ] 。 土壤pH值采用1:2.5土水比，pH计测定；土壤含水量采用重量法测定(105℃烘干)；土壤有效氮采用氯化钾溶液浸提、铵态氮含量采用靛酚蓝比色法、硝态氮含量采用双光束紫外分光光度法测定 [ 14 ] ；土壤有效磷含量采用阴离子交换树脂条结合钼蓝比色法测定 [ 15 ] ；土壤有机碳含量采用水合热重铬酸钾氧化-比色法、碳酸钙含量采用气量法测定 [ 14 ] 。 2.3. 数据处理 采用软件SPSS 16.0对所得数据进行统计分析，采用one-way ANOVA进行方差分析，处理间差异采用Tukey距离(方差齐性)或Dunnett’s T3距离(方差不齐)，显著性水平为0.05。土壤理化性质与水稳性团聚体间的关系采用Canoco 4.5进行冗余分析方法进行分析，其中，膨胀因子大于15的被排除在外。文中图片采用SigmaPlot 10软件制作。
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user: 4. 结论 褐土不同方式秸秆还田4年后试验结果发现，单施化肥可显著增加<0.25 mm粒级水稳性团聚体含量，同一处理间，秸秆配施化肥后还田对各粒级团聚体分布影响不显著；同一粒级条件下，秸秆还田显著增加1~2 mm粒级团聚体含量；对照和秸秆覆盖条件下0.5~1 mm团聚体含量较高；秸秆灰分处理0.25~0.5 mm团聚体含量最高。从>0.25 mm粒级团聚体含量看，单施化肥处理土壤团聚体稳定性较差，从平均 图4. 土壤水稳性团聚体分布与土壤化学性质间的冗余分析图 重量直径数值看，秸秆灰分处理土壤水稳性团聚体稳定性最低；秸秆焚烧处理条件下，土壤 NH 4 + -N 、resin-P及有机质含量均较高，秸秆焚烧和秸秆灰分处理显著降低CaCO 3 含量。秸秆焚烧和秸秆灰分处理对土壤团聚体结构和土壤养分含量的影响差异较显著，但因处理年限仅为4年，且针对秸秆焚烧和秸秆灰分还田的研究较少，仍需进一步研究。
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user: 摘 要 目的：比较C类人格障碍倾向大学生与正常大学生之间自尊结构的差异，考察自尊在反事实思维对C类人格障碍检出影响中的中介作用，以期为C类人格障碍的病理心理机制提供解释角度。方法：通过人格障碍筛查问卷(PDQC-2)对广东省某大学1757名二年级学生进行施测，筛查人格障碍倾向个体；根据问卷施测后人格障碍阳性检出结果，通过邮件或电话邀请单一无共型的强迫型(36人)、焦虑/回避型(31人)、依赖型(14人)和对照组(52人)进行睡前反事实思维问卷、Rosenberg自尊量表、Marlowe-Crowne社会期望量表、条件自尊量表、不稳定自尊量表的问卷调查。结果：① C类人格障碍倾向组条件自尊和不稳定自尊得分高于对照组，C类各型人格障碍倾向大学生在各自尊的得分具有差异性；② 不稳定自尊和反事实思维可以预测C类人格障碍的检出；防御性自尊和反事实思维可以正向预测强迫型人格障碍的检出；外显自尊对焦虑/回避型人格障碍有负性预测作用，反事实思维对其有正向预测作用；③ 不稳定自尊在反事实思维与C类人格障碍检出之间起部分中介作用。结论：C类人格障碍倾向大学生自尊结构特点为自尊不稳定，条件化程度较高，且C类各型人格障碍倾向大学生的自尊结构具有异质性；不稳定自尊和反事实思维是C类人格障碍倾向的危险因子；反事实思维可以直接影响C类人格障碍检出，也可通过不稳定自尊影响C类人格障碍检出。 关键词 :C类人格障碍大学生，反事实思维，自尊异质性 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. 前言 人格障碍被定义为“人格特征明显偏离正常，反映个人生活方式和人际关系的异常行为模式”(中华医学会精神科分会，2001)。精神疾病诊断与统计手册(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders， DSM)第五版将人格障碍区分为10种，根据各种人格障碍之间的病理性特质的相似程度，又进一步分为三大类群(类群A、类群B、类群C)。其中C类人格障碍包括强迫、依赖和回避三种型别，其共同临床表现通常为焦虑、恐惧及习惯性退缩行为。强迫型人格障碍是一种对规则秩序、完美主义和控制的无比专注；依赖型人格障碍表现为一种顺从的、过度需要被照顾的依赖行为模式；焦虑/回避型人格障碍是一种社交抑制类型，对消极评价过度敏感。人格障碍者因其个人生活风格和人际关系的异常社会认知模式，出现明显的社会行为和情绪的功能不足，影响其社会功能与职业功能。近年来，越来越多的研究侧重于考察人格障碍患者的社会认知的异常现象，大量研究表明人格障碍者的社会认知功能存在缺陷(Morrison & Gilbert， 2001)。 反事实思维是对过去已经发生的事情，进行评价和反思后产生的一种心理模拟。个体产生反事实思维，是为了和周围环境建立联系，这种联系可以帮助个体归纳总结过往经历，从而提取出有价值的信息。然而有些不合理的或者过度的反事实思维则会让个体陷入自我贬低和持续的消极体验之中(魏娟娟，冯正值，2009)。反事实思维作为一种有目的性的假设性思维，与幻想关系密切，而幻想是人格障碍的一种情绪调节方式，这种方式可以帮助个体缓解消极情绪，也可能会让个体产生更多消极情绪(陈绍建，温研，冯正值，2009)。探讨人格障碍的反事实思维特点不仅可以了解人格障碍情绪调节机制，还能增加对人格障碍执行功能缺失的理解。 自尊异质性指的是自尊的性质不是单一的，而是存在多种类型。Kerni (2003)认为自尊性质不是单一的，而是异质性的，自尊存在多种类型，通常包括从最佳自尊视角提出的防御自尊、条件自尊、不稳定自尊、外显内隐不一致自尊四种类型。有关人格障碍的自尊研究经历了从研究外显自尊水平到研究自尊异质性结构的发展过程。有研究者发现C类人格障碍存在自尊异质性(林玉凤，卢宁，2018；王丹，卢宁，2016；金莹，卢宁，2013)。金莹和卢宁(2013)对比了人格障碍倾向大学生和正常大学生的自尊结构，发现高条件化自尊是C类各型人格障碍的共同特点，外显自尊和防御性自尊水平以强迫型最高、回避型最低，不稳定性自尊水平以强迫型最低、回避型最高，而依赖型外显自尊、防御性自尊和不稳定性自尊水平都居于二者之间。 由前述可知，C类人格障碍存在自尊异质性。自尊作为人格的一个重要概念，对个体的认知、情绪与行为都会产生很大影响，反事实思维作为重要的认知概念被认为和人格密切相关(历娜，吕厚超，2016)，从理论上讲C类人格障碍倾向者的自尊异质性可以通过反事实思维影响其检出。大学生群体中C类人格障碍发生率较高，同时由于C类人格障碍倾向者在成年早期社会功能受损较低、可干预性较强的特点，成为研究者关注的群体。因此，研究以C类人格障碍倾向大学生为研究对象，假设该群体的自尊结构、反事实思维存在异质性，自尊异质性会通过反事实思维预测大学生C类人格障碍倾向的检出。
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user: 2. 研究设计 2.1. 研究对象 对广东省某高校大学生进行团体问卷施测，共收回问卷1757份，剔除无效问卷246份，得到有效问卷1511份，问卷有效率为86%。根据问卷施测后人格障碍阳性检出结果，单一无共型的强迫型129人，筛出率为8.54%，焦虑/回避型96人，筛出率为6.35%，依赖型39人，筛出率为2.58%。通过邮件或电话邀请单一无共型的强迫型、焦虑/回避型)、依赖型组和对照组进行进一步问卷调查，对照组被试其问卷中各型别人格障碍项目得分均低于一半以下的被试。最后同意参与并完成的人数分别为：OBC-36人(男生14人，女生22人)，AVD-31人(男生21人，女生10人)，DEP-14人(男生5人，女生9人)，H-52人(男生27人，女生25人)。 2.2. 研究工具 2.2.1. 人格障碍筛查问卷(PDQC-2) 由卢宁、刘协和、李智明等(2001)编制，是适用中国文化背景，符合中国精神疾病分类和诊断标准(CCMD-2-R)的一个人格障碍筛查问卷，含8个类型人格障碍(强迫型，依赖型，焦虑/回避型，表演型，冲动型，偏执型，分裂样，反社会型)，94个条目。4级计分：0 = 并非如此，1 = 偶尔如此，2 = 经常如此，3 = 总是如此。在某型人格障碍上得2或3分的条目数超过该型总条目数的一半(如：强迫型有16个条目，若得2或3分的条目数超过8个)则检出该型阳性。问卷中有2个或2个以上条目未回答或回答无法判定者视为无效问卷。该问卷信效度良好，灵敏度较高。 2.2.2. 睡前反事实思维问卷(BCPQ) 由Schmidt和Linden (2009)编制用以估计个体睡前反事实思维出现的频率以及伴随的后悔、内疚、羞愧情绪反应的单维问卷。问卷由7个条目组成，采用0~4共5级评分，0 = 几乎没有，4 = 总是如此，得分越高表示睡前反事实思维出现频率越高。研究中，该问卷的a系数为0.86。 2.2.3. Rosenberg自尊量表(RSES) 用于测量总体自尊水平即外显自尊。由10个条目组成，被试直接报告条目描述是否符合自己情况。4级计分：1 = 很不符合，2 = 不符合，3 = 符合，4 = 非常符合，得分越高，自尊水平越高。信效度良好(汪向东，希林，马弘，1999)。研究中，该量表的a系数为0.79。 2.2.4. Marlowe-Crowne社会期望量表(MCSD) 用于测量个体防御性自尊，由Marlowe和Crowne编制，在其已报告的测试中，a系数为0.73~0.88，共33个条目，采用“是”、“否”的1、0计分，分越高表示有越高的认可需求(汪向东，希林，马弘，1999)。研究中，由于该量表采用二值(1，0)方式计分，故计算Cuttman信度为0.70~0.72。 2.2.5. 条件自尊量表(CSES) 用于测量条件自尊。由Paradise和Kernis (1999)编制，主要用于测量事件结果、竞争标准、他人评价对自尊的影响。包括15个条目，采用5级计分(1 = 非常不符合、5 = 非常符合)，其中2、9、11、13、15题反向计分，分值范围在15~75之间，分数越高代表自尊条件性越高。该量表的内部一致性信度a = 0.85。研究中，该量表的a系数为0.72。 2.2.6. 不稳定自尊量表(ISES) 用于测量不稳定自尊。由Chabrol等人编制，包括4个以相同格式表述的条目，指导语与RSES相同，“请基于你对每个条目的感受：非常同意、同意、不同意或极不同意，为每种表述圈出最合适的数字(0 =极不同意，3 = 非常同意)”，总分0~12，其内部一致性系数a = 0.89，重测信度r = 0.89 (Henri， Amélie， & Stacey， 2006)。研究中，该量表的a系数为0.91。 2.3. 统计方法 采用SPSS 16.0进行独立样本t检验、相关分析、Logistic回归分析、中介效应检验。