DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 为了适应环境变化的要求，个体必须动态的调整行动和思维，一方面能够保持对目标刺激的认知活动并排除干扰，另一方面当出现明显的变化时，能够灵活的在思维或行动间进行转换(Dreisbach & Goschke， 2004)。已有研究表明这两种认知控制模式的权衡受到积极情绪的调节(Chiew & Braver， 2014; Dreisbach， 2006; Fröber & Dreisbach， 2014)。本研究的目的是进一步考察不同的积极情绪对两种认知控制的作用。 传统的情绪研究主要关注情绪的效价或唤醒维度对认知控制的影响，而Gable等人(2010b)提出了情绪的动机维度模型，强调情绪的动机独立于效价和唤醒。高趋近动机，被认为与人类的生存和繁衍有关，例如热情、渴望等情绪，包含对目标的追求。低趋近动机则与宁静、娱乐等情绪有关(Gable & Harmon-Jones， 2010a)。趋近动机强度不同的积极情绪对认知控制产生的影响不同。例如，有研究结果表明美食图片诱发的高趋近积极情绪(例如：渴望)增强稳定性和保持性，而风景图片诱发的低趋近积极情绪(例如：平静)能够促进灵活性(Liu & Wang， 2014; Liu & Xu， 2016; 王振宏，刘亚，蒋长好，2013)。 在生活中，除了与饮食相关的生理性趋近动机，社会性交往的需要也很重要，例如与社会中其他成员互动以建立亲密关系或获得归属感等。这种社会性依附能够促进繁殖、提供安全感和减少压力或焦虑感(Carter，1998)，能够激发社会性动机，对人类的生存具有重要意义。Gable和Harmon-Jones (2010a)的情绪动机维度理论中指出，高趋近动机积极情绪对于生物学重要事件，比如繁殖、社会性依附和进食、饮水等具有重要意义。换句话讲，与繁殖、社会性依附和饮食等生存事件相关的刺激可以引起高趋近动机的积极情绪。然而，目前很少有研究专门考察社会性依附相关的趋近积极情绪(例如，想接近微笑的人)对认知活动的影响，及其与生理性趋近动机的作用是否相同。虽然之前有相关研究采用包含微笑的人物、婴儿和风景的图片作为诱发材料，考察积极情绪对认知控制的影响，但是得到的结果并不一致。有的研究者发现这些图片诱发的积极情绪促进认知灵活性(Dreisbach， 2006; Fröber & Dreisbach， 2014)，另外一些研究者则发现这些图片诱发的积极情绪增强了认知的稳定性和保持性(Chiew & Braver， 2014)。由于这些研究采用了多类图片作为刺激，不同类别图片可能诱发了不同强度的趋近动机，比如风景图片诱发了低趋近动机，婴儿图片诱发了与抚养后代相关的高趋近动机，而微笑的人物图片则诱发了与社会性依附相关的高趋近动机。因此，根据已有的相关研究结果不能揭示社会性趋近动机对认知控制存在怎样的影响。 因此我们采用含有微笑人物的图片诱发社会性趋近积极情绪，考察其对认知保持性和灵活性权衡的调节作用。同时，采用食物图片诱发生理性高趋近积极情绪作为参照条件，比较社会性趋近积极情绪与生理性高趋近积极情绪对认知控制的作用是否相同。由于社会性依附可能是高趋近动机，我们做出如下预期：微笑人物图片诱发的社会性趋近积极情绪增强认知稳定性和保持性。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 19名大学生参加了本实验。2名被试因为比较挑食，不喜欢实验中所用的食物图片，报告食物图片引起了消极的情绪，其数据不参与分析。有效被试17名(12女)。被试年龄范围19~26岁，右利手，裸眼视力或矫正视力正常。参加实验时间距最近一次进食2~4小时，实验结束后给予一定报酬。 2.2. 实验材料 从互联网和国际情绪图片库(IAPS; Lang， Bradley， & Cuthbert， 1999)中选取图片：使用诱人的食物图片来诱发生理性趋近积极情绪；选择微笑的人物图片诱发社会性趋近积极情绪；使用常见的场景和物体图片诱发中性情绪。这三类图片各45张正式图片，与45个AX、AY、BX、BY试次和30个B-NOGO试次组合，另外各45张食物图片、动物图片、物体图片分别作为生理趋近组、社会趋近组和中性组的填充图片，各与225个AX试次组合。正式实验前，20名大学生被试(15名女生，年龄范围19~25岁)对三组各45张正式图片的效价(1非常不愉快-9非常愉快)、唤醒(1非常平静-9非常兴奋)、趋近动机强度(1非常想回避-9非常想接近)三个维度进行9点评定。被试每次评价一个维度，三个维度的评价顺序在被试间进行平衡。三种图片以拉丁方的顺序呈现。 分别对三个维度的评价结果(见表1)进行重复测量方差分析，结果显示，在愉悦度[F(2，88) = 165.38， p < 0.001]、唤醒度[F(2，88) = 340.25， p < 0.001]和趋近动机强度[F(2，88) = 189.94， p < 0.001]三个维度上，三组图片差异显著。事后比较显示，生理动机组和社会动机组的愉悦度、唤醒度和趋近动机强度都高于中性组的(ps < 0.001)；前两者在愉悦度和唤醒度上差异不显著(ps > 0.05)，在趋近动机强度上，生理动机组趋近动机强度显著高于社会动机组(p < 0.001)。另选40张中性图片作为练习材料。 2.3. 实验范式 本研究采用AX-连续操作任务(Continuous Performance Test， CPT)范式(Servan-Schreiber， Cohen & Table 1 Mean (SD) valence， arousal and approach intensity for three types of picture 情绪图片类型 愉悦度 唤醒度 趋近动机强度 生理趋近组 6.62 (0.40) 5.29 (0.42) 6.6 (0.41) 社会趋近组 6.38 (0.57) 5.04 (0.62) 5.69 (0.50) 中性组 5.05 (0.28) 2.6 (0.62) 4.88 (0.30) 表1. 三类图片材料的平均愉悦度、唤醒度和趋近动机强度[M(SD)] Steingard， 1996)的简单版本，以字母A和B作为线索刺激，字母X和Y作为探测刺激(Nee， & Brown， 2012)。每个试次先呈现线索字母，间隔一定时间后呈现探测字母，被试在探测出现之后按键反应。要求被试对目标线索A后面跟着的目标探测X(AX试次)，按目标键反应(比如左键)；对目标线索A跟着的非目标探测Y(AY试次)、非目标线索B跟着的目标探测X(BX试次)或非目标Y(BY试次)，都按非目标键反应(比如右键)。本研究中为了使被试对B线索后的探测字母保持注意，在B线索后面增加了停止反应的试次(van Wouwe， Band， & Ridderinkhof， 2011)。每种情绪条件下，AX有270个试次，AY、BX和BY各45个试次，30个B-nogo试次。这样在AX-CPT任务中，AX试次占66.7%，AY、BX和BY各占11.1%。B-nogo试次占总试次的6.9%。由于较高比例的目标试次引起对线索A和探测X的强烈的目标反应倾向，所以在AY和BX试次上会产生冲突：对目标线索A引起的目标预期会与非目标探测Y产生冲突，对B线索保持的非目标反应准备会与探测X较强的目标反应倾向产生冲突。AY和BX试次的成绩好坏可以反映认知保持性和灵活性的权衡。保持能力强反映在AY成绩变差、BX成绩变好上，例如，AY的反应时变长、犯错增多，BX的反应时变快、犯错减少；如果灵活性强，情况则相反，AY的成绩提高，BX成绩降低。 2.4. 实验程序 实验时，被试坐在安静、舒适的室内，平视计算机屏幕，眼睛距显示屏约60 cm。显示器分辨率为1024 × 768像素，图片加灰色边框为660 × 500像素。在黑色背景上呈现80磅的白色字母刺激。为避免情绪相互干扰，实验分为生理趋近组和社会趋近组两部分。每部分中情绪和中性条件以ABBA顺序呈现以平衡顺序效应：3个中性block–3个积极block–3个积极block–3个中性block。实验开始前练习20个试次，确保被试理解了指导语。生理趋近和社会趋近两部分实验的先后顺序在被试间进行平衡。被试完成这两部分的间隔时间在1天到一周之间。 每个试次开始先呈现500 ms注视点，随后是1500 ms的图片，要求被试认真观看，再500 ms的注视点之后接着呈现线索200 ms，线索消失后有1700 ms的注视点延迟，最后是200 ms的探测字母。要求被试在探测字母出现后，尽可能正确并且快的用左右手的拇指按键反应，对跟在线索A后面的探测X按鼠标左键(或右键)反应，对其他试次类型AY、BX、BY按鼠标右键(或左键)反应，当B后面跟的是停止信号(见图1(a))时不反应。被试按键反应或1300 ms无反应之后，当前试次结束(见图1(b))。目标键的左右键设置在被试间进行平衡。 图1. 实验流程示例(a)停止反应符号，(b)AX-CPT任务中一个试次的流程
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user: 3. 研究结果 因为在AX-CPT范式中，只有AY和BX试次上会发生冲突，它们是考察保持性和灵活性认知控制权衡的重要变量，所以在当前研究中只分析AY和BX试次的反应时和错误率结果(见表2)。分析正确试次的反应时(RT)，剔除平均RT ± 3个标准差之外的数据。生理趋近积极情绪组和社会趋近积极情绪组分别以各自部分的中性试次作为对比条件进行分析，同时也对两个积极条件进行对比分析。所有比较中试次类型的主效应都显著，AY试次的成绩比BX试次更差。由于试次类型之间的差异不是主要关注内容，为简略起见，结果报告中省略这一部分内容，也不做讨论。 3.1. 错误率 对错误率进行2(情绪：生理趋近、社会趋近) × 2(试次类型：AY、BX)重复测量方差分析，情绪主效应和交互作用都不显著(ps > 0.05)。2(情绪：生理趋近、中性) × 2(试次类型：AY、BX)重复测量方差分析结果表明，情绪与试次类型的交互作用显著，[F(1，16) = 4.63， p = 0.047， η p 2 = 0.22]。简单效应分析显示，对AY试次的错误率，生理趋近条件与中性条件差异不显著(p = 0.11)，对BX试次的错误率，生理趋近条件低于中性条件(p = 0.04)。此外，生理趋近条件下BX错误率低于AY错误率(p = 0.01)，中性条件下AY与BX错误率差异不显著(p = 0.09)。情绪主效应不显著(p > 0.05)。2(情绪：社会趋近、中性) × 2(试次类型：AY、BX)重复测量方差分析结果表明，情绪主效应和交互作用都不显著(ps > 0.05)。 3.2. 反应时 对反应时进行2(情绪：生理趋近、社会趋近) × 2(试次类型：AY、BX)重复测量方差分析，情绪主效应以及情绪与试次类型的交互作用都不显著(ps > 0.05)。2(情绪：生理趋近、中性) × 2(试次类型：AY、BX)重复测量方差分析结果表明，情绪主效应和交互作用都不显著(ps > 0.05)。2(情绪：社会趋近、中性) × 2(试次类型：AY、BX)重复测量方差分析结果表明，情绪与试次的交互作用显著，[F(1，16) = 4.68， p = 0.046， η p 2 = 0.23]。简单效应分析显示，社会趋近条件下对AY试次的反应时慢于在中性条件下的(p = 0.017)。而社会趋近条件和中性条件下对BX试次的反应时无显著差异(p > 0.05)。情绪主效应不显著(p > 0.05)。
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user: 4. 讨论 本研究使用AX-CPT范式考察社会性趋近积极情绪和生理性趋近积极情绪对不同认知控制的影响。研究结果符合预期，社会性趋近积极情绪与生理性趋近积极情绪的作用一样，都增强了认知稳定性和保持性。 生理趋近条件下BX试次错误率比在中性条件下更低，表明生理趋近条件下对线索B的非目标反应倾向更强，能够更有效的克服目标探测X对反应的干扰，体现了认知保持性的增强带来的收益。这与前人的研究结果一致，例如，Liu和Wang (2014)、Liu和Xu (2016)、王振宏，刘亚和蒋长好(2013)发现美 Table 2 Mean (SE) Error Rates (%) and RTs (ms) for AY and BX conditions under three affective condition 生理趋近组 生理–中性组 社会趋近组 社会–中性组 错误率 AY 17.0 (3.2) 13.7 (2.6) 19.1 (3.5) 18.1 (3.3) BX 4.9 (1.4) 7.7 (1.8) 6.6 (1.7) 6.1 (1.7) 反应时 AY 515 (20) 512 (20) 536 (25) 517 (25) BX 416 (23) 428 (28) 440 (34) 439 (32) 表2. 三种情绪条件下AY和BX试次的平均错误率(%)和反应时[M(SE)] 食图片诱发的高趋近积极情绪增强了认知稳定性和保持性。社会趋近条件下AY试次的反应时慢于中性条件，体现了对A线索的目标反应倾向增强，当非目标信息Y出现时，引起了更强的冲突，克服目标信息的干扰需要更多的时间，延长了反应时。这是认知保持性增强造成的损失。两种积极情绪都增强了保持性，但是在行为表现上存在一定差异。生理性趋近的作用体现在错误率上，是对反应效能的影响。而社会性趋近的作用体现在反应时上，是对反应效率的调节。 从认知任务表现来看，社会性趋近组在AX-CPT任务上得到的结果与生理性趋近组差异不显著，并且都在行为上体现了保持性的增强。值得注意的是对于微笑人物图片的主观评价在动机上低于对食物图片的评价，显示了两类趋近强度的不同。我们不能就此得出结论说社会性趋近是低趋近动机。一种可能的解释是趋近动机强度的衡量标准的相对性。虽然主观评价结果显示两类材料引起的趋近动机强度差异在统计上显著，但是其评价值都高于中性，两种积极情绪可能都属于高趋近动机。根据之前的研究结果，高趋近积极情绪使注意和认知范围变窄，这可能让个体更能保持在所追求的目标上，抵制其他干扰。而低趋近动机积极情绪则扩大注意和认知范围，提供一种安全的、可以转向环境中其他刺激的氛围，从而促进了灵活性(Gable & Harmon-Jones， 2008， 2010b; Harmon-Jones， Gable， & Price， 2012)。结合本研究结果，社会性趋近条件下被试表现出保持性的增强，而不是灵活性的增强，可能支持了微笑的人物图片诱发了高趋近动机积极情绪的假设。另一种可能的解释是，动机作为一种高水平的复杂认知活动，有时并不能被个体有意识的准确觉知到，尤其是社会性的趋近动机。例如，Nisbett和Wilson (1977)曾提出被试可能不能准确监控对刺激的真实渴望。对微笑人物图片的主观评价或许不能反应被试的真实趋近动机强度。将来可以结合更加客观的神经成像技术，比如事件相关电位(ERP)、功能磁共振成像(fMRI)技术等，考察社会性趋近的动机强度。 总之，本研究表明，微笑人物图片诱发的社会性趋近积极情绪对认知控制的作用类似与生理性高趋近积极情绪，都增强了保持性的认知控制。社会依附感等高趋近的积极情绪对认知控制具有重要影响，在环境适应中应到受到重视。
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user: 摘 要 以60名高水平和低水平身体欣赏女性为被试，以“瘦理想”图片为实验材料，对被试进行媒体曝光(观看“瘦理想”图片)，旨在探讨瘦理想图片对高、低身体欣赏水平女性身体满意度的影响。结果发现，观看“瘦理想”图片后，女性身体欣赏水平能预测其身体满意度的变化，进行媒体曝光对不同身体欣赏水平女性身体满意度的影响不同，即身体欣赏低分组身体满意度显著降低，而身体欣赏高分组身体满意度没有显著变化。以上结果表明，媒体曝光后，身体欣赏缓解女性的身体不满意。 关键词 :身体欣赏，身体不满意，瘦理想，女性 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 近年来，随着积极心理学研究的兴起，国外学者开始关注女性积极身体意象的研究，而且有研究者倡导要采取措施来促进个体的积极身体意象(Diedrichs & Lee， 2010)。Avalos，Tylka和Wood-Barcalow (2005)提出积极身体意象包含4个方面：1) 对身体持有喜爱的态度；2) 接纳身体；3) 通过关注身体需要和健康行为来尊重身体；4) 通过拒绝理想化的媒体信息来保护身体，从而将积极身体意象界定为身体欣赏(body appreciation)，指女性对身体持喜爱和接纳的态度，通过关注身体需要和参与健康行为来尊重身体，并通过拒绝理想化的外貌媒体信息来保护身体。 根据宏观的社会文化理论，以往研究发现，女性通过内化媒介所宣传的“理想瘦”的身体文化标准，从而产生负面身体自我，并指导自己采取行动改变身体形象以符合标准(Dillon， Holmes， Birk， & Brooks， 2009)，对于女性而言，内化是媒体关注和产生负面身体自我的中介变量(Eichenbaum， Yonelinas， & Ranganath， 2007)。女性在追求瘦身材的过程中，易产生身体不满意，如研究者发现瘦且漂亮的图片的暴露对拥有高内化标准的女性的状态身体意象有不利影响，且理想瘦内化激活会降低女性的身体满意度(Yamamiya et al.， 2005；周盈英，2012)。近年来，积极心理学领域研究表明，身体欣赏与女性的直觉进食行为、积极情绪、自尊、生活满意度及其主观幸福感等呈正相关(Avalos， Tylka， & Wood-Barcalow， 2005; Augustus-Horvath & Tylka， 2011; Wasylkiw， MacKinnon， & MacLellan， 2012; Oh et al.， 2012; Tylka & Kroon Van Diest， 2013; Tylka & Homan， 2015; Swami et al.， 2015)，而与饮食障碍(Avalos， Tylka， & Wood-Barcalow， 2005)和抑郁症状(Iannantuono & Tylka， 2012)呈负相关。且近年来的实证研究显示，身体欣赏能够缓解因外貌媒体引起的消极影响(Halliwell， 2013; Andrew et al.， 2015a)。但是这些研究主要集中在西方被试群体中，关于身体欣赏的中国本土化研究处于空白阶段，且探讨身体欣赏“缓解作用”的实证研究比较少。 因此，本研究目的：首先探讨中国文化背景下不同身体欣赏水平女性的特点；其次，试图探讨媒体曝光对高低身体欣赏水平女性的影响。研究假设：在中国文化背景下，媒体曝光(观看瘦模特图片)对女性产生消极的影响，但身体欣赏可以缓解女性的身体不满意，具体表现在：1) 低BA组女性在观看瘦模特图片后，身体满意度显著下降；2) 高BA组女性在观看瘦模特图片后，身体满意度并未显著变化。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 60名瘦理想内化(瘦理想内化分数大于等于均分3.5)在校女大学生，根据身体欣赏分数按照心理测量学中27%比例，划分高分组和低分组，高分组33人，低分组27人，年龄18~23岁(M = 20.02， SD = 1.60)。 2.2. 测量工具与实验材料 2.2.1. 测量工具 身体满意度：采用Cash等人(2002)编制的身体意象状态量表(Body Image States Scale， BISS)，该量表用于评估状态性身体意象。共计6个题项，采用“1 = 非常不满意”到“7 = 非常满意”的7点计分。分数越低，代表状态身体满意度越低。内部一致性系数为0.77。 瘦理想内化：采用Stice等人(2001)修订的理想身体内化量表(Ideal Body Internalization Scale; IBIS)。该量表由9个项目组成，用于测量个体(女性)的理想瘦的内化水平，如“我认为瘦的女性是有吸引力的”。采用5点计分，1代表“非常不同意”，5代表“非常同意”，分数越高，代表理想瘦内化的水平越高。内部一致性系数为0.77。 身体欣赏：采用Swami等人(2016)修订的身体欣赏量表-2(Body Appreciation Scale-2; BAS-2)，该量表包含10个题项，采用“1 = 从来没有”到“5 = 总是”的5点计分。分数越高，代表更加欣赏自己的身体。女性α = .89。 情绪状态：采用一个问题“此刻您的情绪状态为？”，考察个体的当前的情绪状态，7点计分，分数越高，代表情绪更佳。 2.2.2. 实验材料 图片材料：从网络上选取60张瘦理想模特图片，从“吸引力程度”和“瘦程度”按1~10分进行评分，经25名学生进行评定，最终筛选出吸引力程度高且最瘦的20张女性模特图片。 2.2.3. 实验程序 被试进行媒体曝光实验，为掩盖实验目的，告知被试进行评图实验。实验任务要求被试评价呈现图片中女性的瘦程度，按1~10评分，分值越大代表瘦程度越高。共20张图，每张图呈现10 s，所有图片呈现2次，第一次进行图片浏览，第2次进行瘦程度评价，实验流程如下：
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user: 3. 实验结果 3.1. 初步信息 身体欣赏高分组与身体欣赏低分组的年龄无显著差异T(1，58) = .882，p =.381；身体欣赏高分组的BAS得分显著高于身体欣赏低分组，T(1，58) = 20.180，p < 0.001，说明分组有效。被试基本情况见表1。 3.2. 不同身体欣赏水平女性的身体满意度特点 3.2.1. 身体满意度前测 对身体欣赏高分组与身体欣赏低分组进行状态身体满意度测量，结果发现，身体欣赏高分组得分(M = 4.35， SD = 0.10)高于身体欣赏低分组(M = 3.02， SD = 0.12)，且两组身体满意度水平差异显著t(1，58) = −8.33， p < .001。 3.2.2. 身体满意度后测 媒体曝光后，身体欣赏高分组(M = 4.25， SD = 0.14)与身体欣赏低分组(M = 2.83， SD = 0.20)状态身体满意度水平差异显著t(1，58) = 7.46， p < .001。 3.2.3. 情绪状态 媒体曝光后，进行对被试进行情绪状态测量，独立样本T检验发现，身体欣赏高分组(M = 5.12， SD = 0.82)的情绪状态好于低分组(M = 4.51， SD = 1.08)，且两组差异显著，t(1，58) = 2.45， p < .05。 3.3. 媒体曝光效果检验 媒体曝光后，进行对被试进行前后身体满意度测量，配对样本T检验发现，身体满意度前测(M = 3.75， SD = 0.91)相比于身体满意度分数后测(M = 3.60， SD = 1.02)，分数显著下降，t(1，58) = −1.99，p < .05，说明媒体曝光对当前被试产生消极影响，即媒体曝光后，被试的身体满意度降低。 3.4. 身体满意度变化 对身体欣赏与身体满意度前测和身体满意度后测相关分析发现三者之间呈显著正相关，如表2。 为了进一步检验媒体曝光后，身体欣赏对身体满意度变化的预测作用，采用分层回归分析。身体满意度后测作为结果变量，第一步加入身体满意度前测，结果显著，R 2 = .838，F(1，58) = 136.79，p < .001，β = .940。加入身体欣赏后，预测效果显著提升， R change 2 = .021，F change (1，57) = 4.308，p < .05，β = .256。 结果表明，身体欣赏水平可以预测身体满意度的变化。且媒体曝光后，身体欣赏低分组身体满意度下降 Table 1 Age， BAS among high-level and low-level body appreciation groups: M(SD 统计学变量 高分组 低分组 T P N 33 27 年龄(岁) 20.18 (1.42) 19.81 (1.79) .882 .381 BAS 3.81 (.27) 2.31 (.30) 20.180 <.001 表1. 身体欣赏高分组与低分组的人口统计学变量：M(SD) 注：BAS =《身体欣赏量表》。 Table 2 Correlations among BAS， BISS-pre and BISS-post (N = 60 BAS BISS-pre BISS-post BAS - BISS-pre .825 ** - BISS-post .773 ** .838 ** - 表2. 身体欣赏、身体满意度前测和身体满意度后测相关分数(N = 60) 注：BAS = 身体欣赏分数；BISS-pre = 身体满意度前测；BISS-pre = 身体满意度前测； ** p < .001。 显著，t(1，25) = 2.26，p < .05，而身体欣赏高分组身体满意度前后测变化不显著t(1，32) = −2.26，p = .338，如图1。
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user: 4. 结论与讨论 研究结果表明，不同中国文化背景下不同身体欣赏水平女性的身体满意度不同，身体欣赏高分组在媒体曝光前后，其身体满意度均高于低分组，表明高身体欣赏的女性拥有更高的身体满意度(Avalos， Tylka， & Wood-Barcalow， 2005)；媒体曝光后身体欣赏能够缓解女性的身体不满意，与前人研究结果一致(Halliwell， 2013; Andrew et al.， 2015a)。 Wood-Barcalow等人(2010)提出，积极身体意象(操作定义为身体欣赏)的核心特征是“保护性过滤”(protective filtering)作用，从而使女性拒绝消极的身体信息，而接受积极的身体信息。此外，以往研究发现，自我同情与女性的身体欣赏呈正相关(Wasylkiw et al.， 2012)，且自我同情还能预测假肢使用者的身体欣赏水平(Farhat-ul-Ain & Fatma.， 2016)。高水平的自我同情的个体能进行合理的情绪管理与自我评估(Mosewich et al.， 2011)，因此，当身体欣赏女性在面对消极身体信息时可能采用了合理的情绪管理策略和自我评估方式，更加理性地看待与接纳自身身体形象的不足，还有待于未来研究的验证。再者，研究者发现，感知他人的身体接纳能够预测更高的身体欣赏水平，其中女性知觉到的他人对身体的接纳能降低其对身体的监控，从而促进她们的身体欣赏(Avalos & Tylka， 2006; Augustus-Horvath & Tylka， 2011; Oh et al.， 2012; Tylka & Homan， 2015)。Andrew，Tiggemann和Clark (2016a)发现感知他人的身体接纳能够显著地预测青少年女孩一年后的身体欣赏水平，因此，身体欣赏的女性能感知到他人接纳自己的身体，从而也促使自己也接纳自己的身体，不易受到瘦理想图片的影响；还有研究者发现，女性的感知他人的身体接纳与其身体欣赏呈显著正相关，并通过降低社会比较而间接地影响身体欣赏(Andrew et al.， 2016b)，女性在观看瘦理想图片时可能较少的进行社会比较，从而产生更少的身体不满意。另外，研究表明，女性的身体灵活性与身体欣赏呈显著正相关(Webb et al.， 2014; Webb， 2015)；Webb (2015)还发现，身体灵活性 图1. 媒体曝光后身体欣赏高分、低分组身体满意度变化 部分中介了身体不满意度与身体欣赏之间的关系。因此，具备身体灵活性的女性能够积极的调节自身的认知与行为，在观看瘦理想图片时，能够合理地应对身体意象的外在压力，从而缓解身体不满意。 然而，对于积极身体意象如何缓解社会媒体对女性产生的消极影响，目前尚不清楚。Wood-Barcalow等人(2010)认为这个过程涉及到图式激活，因此，身体欣赏缓解社会媒体对女性产生的消极影响可能与其对媒体信息(瘦理想图片)的加工方式有关，未来的研究应从身体欣赏者加工媒体信息的认知偏好的角度加以考察。
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user: 摘 要 本文主要研究几类图的推广的拉普拉斯矩阵的特征多项式。用A(G)表示有n个顶点的简单图G的邻接矩阵，D(G)表示图G的顶点度对角矩阵。图G的拉普拉斯矩阵为 L ( G ) = D ( G ) − A ( G ) ，推广的拉普拉斯矩阵设为 L k ( G ) = k D ( G ) − A ( G ) 。根据完全图和二部图的推广的拉普拉斯矩阵的特征多项式的结果，可以知道推广式中k分别取−1、0、1时，即是无符号拉普拉斯矩阵、邻接矩阵、拉普拉斯矩阵的相应的结果。 关键词 :拉普拉斯矩阵，推广的拉普拉斯矩阵，特征多项式，特征根 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 本文讨论的图均为简单、有限的无向图。未定义的术语和符号参见 [ 1 ] 。设G是一个图。V(G)和E(G)分别表示图G的顶点集和边集，A(G)是图G的(0，1)邻接矩阵(这里，当顶点v i 和v j 相邻时， a i j = 1 ，当顶点v i 和v j 不相邻时， a i j = 0 。) L ( G ) = D ( G ) − A ( G ) 称为拉普拉斯矩阵(Laplace)， Q ( G ) = D ( G ) + A ( G ) 称为无符号的拉普拉斯矩阵，其中D(G)为图G的顶点度对角矩阵，简记为D；A(G)为图的邻接矩阵，简记为A。多项式 L G ( λ ) = | λ I n − L ( G ) | 和 分别为拉普拉斯矩阵的特征多项式和无符号拉普拉斯矩阵的特征多项式(其中I为单位方阵)。 谱的方法是研究图理论的重要方法 [ 1 ] 。图的相关矩阵(邻接矩阵、拉普拉斯矩阵、无符号拉普拉斯矩阵等)的研究是图论研究的一个活跃领域，人们通过研究图矩阵的特征值与特征向量 [ 2 ] [ 3 ] 解决图上的问题以及与图有关的实际问题。目前对邻接矩阵 [ 4 ] 、无符号拉普拉斯矩阵 [ 5 ] 和拉普拉斯矩阵 [ 6 ] [ 7 ] 及其谱 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 方面的研究结果已经有很多。 设 L k = k D − A ，易知 L k 是拉普拉斯矩阵的自然推广。本文给出了完全图和二部图的推广拉普拉斯矩阵的特征多项式和特征根。并且当 L k = k D − A 中的 k 分别取−1、0、1时，很容易得出无符号拉普拉斯矩阵、邻接矩阵、拉普拉斯矩阵的相应的结果。
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user: 3. 总结 本文是在拉普拉斯矩阵 L = D − A 的基础上将其自然推广成 L k = k D − A ，给出了完全图和二部图的推广的拉普拉斯矩阵的特征多项式及其特征根，并且由推广的拉普拉斯矩阵直接得出与邻接矩阵A、拉普拉斯矩阵L、无符号的拉普拉斯矩阵Q的特征多项式以及它们的特征根之间的关系。 本文定义的推广的拉普拉斯矩阵及其特征多项式的研究结果，可以作为今后研究网络的结构、网络的划分以及网络的连通度等方面的有力工具。
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user: 摘 要 文章利用隐马尔科夫模型在状态划分上的优势，将隐马尔科夫模型(HMM)与GARCH模型结合建立HMM-GARCH模型来度量金融资产风险价值(VaR)｡首先对收益率序列建立隐马尔科夫模型，将股票市场分为正常状态与异常状态，用Baum-Welch算法估算模型的参数，再采用Viterbi算法估算收益率序列所对应的隐状态序列，根据隐状态序列将收益率序列分为两类，分别建立HMM-GARCH模型估算VaR｡最后利用GARCH模型､MRS-GARCH模型､HMM-GARCH模型对北大荒股票(600598)数据进行了实证分析，采用Kupiec-失败频率检验法对估计的VaR值进行检验｡实证结果表明，基于HMM-GARCH模型的VaR方法能更好的描绘和预测该股票的风险｡ 关键词 :HMM-GARCH模型，MRS-GARCH模型，VaR方法，Kupiec-失败频率检验法 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 自从2008年金融危机爆发以来，广大投资者和研究者都希望金融市场能具有提醒投资者和管理者抵抗非预期风险的能力。随着我国资本市场的进一步开放，我国的金融机构面临的风险将更加复杂，金融市场管理、金融监管原则和技术都要和国际接轨 [ 1 ] 。VaR方法作为国际上衡量金融风险的领先技术，必将给我国的风险管理工作带来一定的借鉴，在风险管理的实践中产生很大的现实意义。 1994年JP Morgan公布了Riskmetrics体系，对VaR模型的原理和计算方法进行了系统的总结，由于VaR计算简单，易于理解及其合理性，很快受到推崇和研究。Riskmetrics在第一版技术文件中对VaR的原理做了详细的阐述，包括历史模拟法、参数法、蒙特卡罗模拟法等具体模型原理的说明 [ 2 ] ；在第二版技术文件中，对非线性期权头寸的风险计量方法与如何处理实际分布的非正态性进行了补充 [ 3 ] ；后又分别对理论界与实务界提出的问题与建议进行了研究和改进工作 [ 4 ] 。2001年，巴塞罗那委员会正式指定VaR方法作为银行风险度量的标准。新Basle协议依据VaR方法对跨国银行的市场风险提出了具体的监管措施，使VaR方法成为金融风险管理的国际标准和理论基础。Zhang等在研究投资组合风险时，引入连接函数(Copula)方法，并与历史模拟法、均值-方差法、DCC-GARCH方法进行了比较 [ 5 ] 。Foroni在混合频率VaR中引入状态转换方法和马尔科夫模型，提出了MSMF-VaR，通过实证表明在国民生产总值和经济预测方面效果较好 [ 6 ] 。Marcucci通过比较不同的GARCH模型在持有期为一天到一个月内对股市波动率的预测能力，发现在短于一星期的持有期内，具有马尔科夫结构转换的GARCH模型(MRS-GARCH模型)比单一结构的GARCH模型对股市的VaR的估计效果更准确 [ 7 ] 。 国内对VaR方法的研究起步较晚，最早研究是郑文通的《金融风险管理的VaR方法及其应用》。我国许多学者主要应用波动模型来描述金融市场的波动性，估计VaR值，对我国的金融市场风险进行深入分析。主要采用的波动模型包括GARCH模型、EGARCH模型、MRS-GARCH模型等 [ 8 ] 。范英通过对VaR方法的深入研究，并对股票市场在不同置信水平下的风险值得实例计算，表明将VaR方法用于我国股票市场的投资风险分析是可行的 [ 9 ] 。魏捷等以我国上证指数为例探讨了用GARCH模型计算VaR的新方法 [ 10 ] 。郭名媛和张世英提出了基于MRS-GARCH模型的VaR方法，并对上海股票市场的风险进行了实证分析，结论证明MRS-GARCH模型计算VaR值更加有效 [ 11 ] 。罗健英等针对中国钢铁期货市场波动率具有的结构突变特征，使用MRS-GARCH模型对其波动率建模，实证结果表明基于MRS-GARCH模型下的VaR方法能够有效地测度出钢铁期货市场的风险变化 [ 12 ] 。 这些模型大都没有考虑波动结构变化，MRS-GARCH模型考虑了结构波动变化，在一定程度上可以对波动率结构发生突变前后的不同状态进行建模，从而得到不同状态下的定量模型，但是MRS-GARCH模型在进行参数估计时需要先用GARCH模型对时间序列的数据进行模拟估计波动率，再根据波动率大致的范围主观确定一个基准对波动率状态进行划分，最后用MRS-GARCH模型对样本数据再进行一次模拟。此种划分方法难免存在主观性差异，影响模型对样本数据模拟的精确度。 因此本文采用隐马尔科夫结构转换GARCH模型，即HMM-GARCH模型(Hidden Markov regime switching GARCH model)来度量我国金融市场的波动，并估计VaR值，希望为相关领域的研究提供一个参考方案。
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user: 3. VaR方法及其检验 3.1. VaR方法 VaR表示处于风险中的价值，是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合面临的最大可能损失。根据Jorion [ 15 ] 定义，VaR是在一定置信水平下，某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大预期损失，可用公式表示为： P ( Δ P ≤ VaR ) = α (12) 上式表示资产价值损失小于等于可能损失上限的概率，其中， Δ P 表示某一金融资产在一定持有期 Δ t 的价值损失额， 1 − α 为置信水平。 根据VaR的定义，首先假设金融资产的初始价值为 K 0 ，收益率 r t 服从正态分布 N ( μ ， σ 2 ) ， z α 为正态分布下置信水平为 1 − α 的标准正态分布的分位数，则在 1 − α 概率水平下，有 VaR = K 0 [ μ − ( μ − z α σ t ) ] = K 0 z α σ t (13) 若持有期为 T ，可得均值和标准差为 μ T 和 σ T ，公式可以写为 VaR = K 0 z α σ t T 。因此在假设下，只要估计出金融资产的波动率 σ t ，则可求出其VaR值，在本文的VaR估计中，波动率 σ t 将通过GARCH模型、MRS-GARCH模型和HMM-GARCH模型估计，在实证中假设只考虑1天的持有期，令 K 0 = 1 。 同理可知道 [ 16 ] ，当金融资产收益率服从学生t分布或GED分布时，可得到VaR的计算公式： 学生t分布： VaR t = K t − 1 t α ， v σ t (14) t α ， v 表示自由度为 v 的学生t分布的 α 分位数， K t − 1 表示滞后一期的股票收盘价格。 GED分布： VaR g e d = K t − 1 g α σ t (15) K t − 1 表示滞后一期的股票收盘价格， g α 表示在置信水平 α 下的分位数。 3.2. VaR检验 本文采用Kupiec提出的失败频率检验法对VaR的估计结果进行检验，即是考察实际损失超过VaR的概率。实际损失计算公式为 W t = r t × P t ，即当期收益率与当期价格乘积 [ 17 ] 。 用 T 表示样本总数， F 表示样本中实际损失大于VaR值的个数，即失败的次数，且有 F ~ B ( T ， α ) ，则 F / T 表示失败率。Kupiec提出的似然比检验的原假设是基于样本期计算得到的失败率与估计的VaR的左尾概率无显著性差异，原假设 H 0 : F T = α 。检验统计量为： LR = 2 ln ( ( 1 − F T ) T − F ( F T ) F ) − 2 ln ( ( 1 − α ) T − F ( α ) F ) (16) 在原假设成立的情况下，统计量LR服从自由度为1的 分布，其非拒绝域为： χ ( 1 − α / 2 ) 2 ( 1 ) < L R < χ ( 1 − α ) 2 ( 1 ) (17)
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user: 5. 结论 本文主要研究了基于状态转换GARCH模型的VaR实证分析。首先简单介绍了状态转换GARCH模型和其参数估计方法。再利用R3.3.2软件对北大荒股票数据进行基本统计分析，包括正态性检验、平稳性检验、异方差检验，选取拟合较好的GARCH模型，分别在95%、99%置信水平下计算VaR值，利用Kupiec提出的失败频率检验法检验模型的准确性和精度。 经过对北大荒的股票收盘价统计分析，其收益率序列具有尖峰后尾性，因此拒绝正态分布的假设，则本文研究了基于广义误差分布(GED)下的波动率模型，分别建立了ARMA(1，1)-GARCH(1，1)，MRS-GARCH(1，1)，正常状态下的HMM-GARCH(1，1)，异常状态下的HMM-ARMA(2，3)-GARCH(1，1)。结果表明基于隐马尔科夫模型的条件异方差模型可以有效降低GARCH模型高估波动持续性的问题，较好的刻画了波动的集聚性、时变性和波动的结构性转变等特点。然后利用估计的波动率模型分别计算了置信水平为95%和99%的VaR值，用Kupiec-失败频率检验法对估计的VaR值进行检验。实验结果表明对于本文所选的股票，基于HMM-GARCH模型的VaR方法比基于GARCH模型与MRS-GARCH模型的VaR方法能更好的描绘和预测该股票的风险。
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user: 摘 要 利用辽河三角洲滨海湿地及周边旱地气象站1961~2012年的逐月地面观测资料，对比分析了温度、湿度、降水量、蒸发等气象要素变化。应用Mann-Kendall法对变化趋势和突变进行了分析。结果表明：近52a来辽河三角洲滨海湿地的平均气温表现明显上升趋势，倾向率为0.31℃/10a，突变时间在1988年，蒸发量表现明显下降趋势，倾向率为55 mm/10a，突变时间在1986年，相对湿度和降水量表现为上升，趋势不显著。湿地气候存在比旱地更高的增暖趋势，湿地年平均气温9.11℃，月平均温度大于周边旱地，尤其是在冬季能减缓气温降低；湿地年平均相对湿度66%，在生长季小于旱地，增湿作用主要体现在冬季；湿地年降水量643.88 mm，比旱地高26.95 mm，主要集中在7~9月份；湿地年蒸发量1540 mm，比旱地低74 mm。 关键词 :滨海湿地，气候变化，趋势，突变 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 滨海湿地是全球三大湿地类型之一，是陆地生态系统和海洋生态系统的交错过渡地带，众多野生动、植物赖以生存和繁衍的场所。按国际湿地公约的定义，滨海湿地的下限为海平面以下6米处(习惯上常把下限定在大型海藻的生长区外缘)，上限为大潮线之上与内河流域相连的淡水或半咸水湖沼以及海水上溯未能抵达的入海河的河段 [ 1 ] 。全球滨海湿地的分布面积仅为20.3 × 10 4 km 2 ，而滨海湿地碳的积累速率却远远高于泥炭湿地 [ 2 ] ，为C(210 ± 20) g∙m −2 ∙a −1 。与其他的生态系统类型相比，湿地是隐域性生态系统，不像森林和草地生态系统具有明显的气候地带性(纬度地带性和垂直地带性)分布规律，但是湿地尤其是滨海湿地对气候变化特别敏感，是全球气候变化的关键区域之一。 滨海湿地是我国海岸带极其重要、生产力最高、生物多样性最为丰富的关键区域，我国的大陆海岸线长达1.8 × 10 4 km，滨海滩涂380万公顷 × 10 4 hm 2 ，是滨海经济发展的生态屏障和未来可持续发展的根本保障。辽宁省就有两处极其重要的环渤海滨海湿地被列入国家级自然保护区，有双台河口湿地(12.8 × 10 4 hm 2 )和丹东鸭绿江口湿地(10.1 × 10 4 hm 2 )。其中辽河三角洲湿地是我国和亚洲最大的暖温带滨海湿地，属暖温带大陆性半湿润季风气候，冷凉湿润，四季分明，雨热同季，有世界第一大芦苇湿地之称。滨海湿地附近海域，也被海洋生态学者形象地比喻为渤海、黄海海洋生物的“产床”和“摇篮”。 滨海湿地受到气候变化的威胁最为严重，反映在大面积沼泽湿地面积萎缩、生物多样性降低等脆弱性方面 [ 3 ] ，但得到的关注和保护却不足，濒危的滨海湿地正持续退化 [ 4 ] 。有必要对该地区近几十年来气候变化的具体情况和原因进行研究，本研究利用近52年辽宁滨海湿地及附近旱地气象站的气候资料，对比两者的趋势和突变规律。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区域概况 辽河三角洲，地处40˚41'~41˚27'N，121˚30'~122˚41'E，海拔高度为0.0~3.8 m。年平均气温为8.6℃，7月平均气温为24.4℃，1月平均气温为−9.8℃，无霜期为171 d，大于等于10℃积温为3509℃。年平均降水量为631 mm，降水量集中在7~9月份。年蒸发量为1390~1705 mm，为年降水量的2.5倍左右 [ 5 ] [ 6 ] 。双台子河在本区是半地下式河流，年内有2/3时间是河水补给地下水，1/3时间是地下水补给河水，并受潮汐影响。 选择位于辽河三角洲的滨海湿地气象站(位于盘锦市大洼县代表类型水稻/芦苇)与邻近11.4 km的旱地气象站(位于盘锦市盘山县代表类型玉米)作为研究区和对比区。气象站资料来自于中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.nmic.cn/home.do)，数据均经过了经过气候界限值或允许值、台站极值、定时值(日平均值)与日极值内部一致性、时间一致性、空间一致性以及人工核查与更正等质量控制，考虑数据资料的连续完整性，本研究的时间段设定为1961~2012，见表1。 2.2. 研究方法 应用Mann-Kendall检验法进行气候变化趋势和突变分析，是多数人认为理论基础和应用效果好的一种方法，被世界气象组织推荐并已广泛使用于分析降水、径流、气温和水质等 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 2.2.1. 气候变化趋势分析 在Mann-Kendall检验中，原假设H0为时间序列数据 ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) ，是n个独立的、随机变量同分布的样本；备择假设H1是双边检验。对于所有的 i ， j ≤ n ，且 i ≠ j ， x i 和 x j 的分布是不相同的。定义检验统计量S： S = ∑ i = 2 n ∑ j = 1 i = 1 s i g n ( X i − X j ) 其中，sign()为符号函数。当 X i − X j 小于、等于或大于零时， s i g n ( X i − X j ) 分别为−1、0或1。S为正态分布，其均值为0，方差 V a r ( S ) = n ( n − 1 ) ( 2 n + 5 ) / 18 。 M-K统计量公式S大于、等于、小于零时分别为： { Z = ( S − 1 ) / n ( n − 1 ) ( 2 n + 5 ) / 18       S > 0 Z = 0 Z= ( S +1 ) / n ( n-1 ) ( 2n+5 ) / 18                 S < 0 在双边趋势检验中，对于给定的置信水平α，若 | Z | ≥ Z 1 − α / 2 ，则原假设H0是不可接受的，即在置信水平α上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。Z为正值表示增加趋势，负值表示减少趋势。Z的绝对值在大于等于1.28、1.64、2.32时表示分别通过了信度90%、95%、99%显著性检验 [ 10 ] 。 Table 1 Average climate characteristics of 1961-201 样点 代表区域 经纬度 海拔高度(m) 代表类型 平均气温 累积降水量 平均相对湿度 累积蒸发量 Wet 湿地 41.01˚N 122.04˚E 3.8m 水稻/芦苇 9.11 643.88 66.00 1540 Dry 旱地 41.11˚N 122.01˚E 4.6m 玉米 8.81 615.93 65.90 1614 表1. 1961~2012年平均气候特征 2.2.2. 突变检测分析 选用Mann-Kendall法进行气候突变检测，是一种非参数统计检验方法，可以明确突变开始的时间 [ 10 ] 。该方法的优点在于检测范围宽、人为性少，定量程度高，计算也比较简便 [ 11 ] ，其统计量函数为： U F k = S k − E ( S k ) V a r ( S k ) ， ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 给定显著性水平α = 0.05，当|UF k | > U 0.05 时表示趋势通过了0.05显著性检验(U 0.05 = ±1.96)，α = 0.001，当|UF k | > U 0.001 时表示趋势通过了0.001显著性检验(U 0.001 = ±2.56)。所有UF k 将组成一条曲线UF，把同样的方法引用到反序列中，得到另一条曲线UB，将统计量曲线UF、UB和±1.96、±2.56四条直线均绘在同一张图上，如果UF的值>0则表明序列呈上升趋势，<0则表明呈下降趋势，如果UF和UB两条曲线出现交点，且交点在临界线之间，那么交点对应的时刻便是突变开始的时间 [ 12 ] 。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 年际气候变化特征对比分析 将辽河三角洲滨海湿地及其周边地区1961~2012年气象站点所观测的历年气象数据累加、求和、取平均值后，得到年际间的气象数据(图1)。湿地站和旱地站的多年平均气温分别为9.11℃和8.81℃，湿地纬度较低于旱地可能是平均气温高于旱地的原因。升温率为0.31℃/10a、0.28℃/10a，均通过了99%的显著性检验，升温速率高说明气候变暖对湿地的影响程度更强，未来两者的平均温度差值可能会继续增大。变化趋势均在波动中显著升高，但湿地波动曲线相比旱地有一定的时间滞后性。湿地的平均相对湿度比旱地站略高0.1%，分别为66%和65.9%，变化趋势是线性增加，未通过显著性检验。 湿地站和邻近旱地站的年平均累积降水量分别为643.88 mm和615.93 mm，湿地站比旱地站偏高26.95 mm，年际间波动振幅较大，线性趋势未通过显著性检验。2010年湿地站降水量最多为1081.7 mm和1965年最少为366.2 mm。湿地站和邻近旱地站的年平均累积蒸发量分别为1540 mm和1614 mm，变化趋势均在波动中显著降低，降低率为55 mm/10a、36 mm/10a，均通过了99%的显著性检验，一般温度与蒸发量正相关，气温变化趋势是上升不是引起蒸发量的减少的原因，因此蒸发量降低原因可能是径流或地下水补给不足引起的。 3.2. 月气候特征对比分析 将1961~2012年的月气候数据求平均获得两站的月平均气象数据，如图2所示湿地站和邻近旱地站月气候变化趋势基本一致，均呈单峰曲线。平均气温、相对湿度、降水量最大值都在7月份最高分别约为24.6℃ ± 0.1℃、81.9% ± 0.04%、168 ± 3 mm。空气温度和降水量的最低值在1月份，相对湿度最低值在3月份。蒸发与降水不同步，5月份蒸发量最大，除7月份~8月份降水量接近蒸发量，大气中的水气收支平衡外，其它月份均为水气向大气中流失。 用湿地站的月平均气象数据减旱地站的月平均得到差值。如图3所示5月份湿地站与旱地站月平均温度差异不大，其它月份的月平均温度均高于旱地站，差值最大的是1月、12月份分别高出了0.64℃和0.45℃，因为水分充足的湿地比旱地热容量大，通过与大气之间的热量交换能减缓冬季气温的降低；相对湿度差值比较，在6月~10月份湿地低于旱地，7月份相差最大达1.04%，在相同大气压下空气的相对湿度跟温度成反比，温度越高饱和蒸汽压越大，11月份~5月份湿地高于旱地。 比较湿地站和旱地站降水量差可以看出，在降水比较集中的7~9月份是中降水量差大，8月份湿地站比旱地站大18.32 mm，6月份和10月份比旱地站小，其中6月份小于旱地站8.29 mm，其它月份略高 图1. 1961~2012年湿地站与邻近旱地站年气候资料对比 图2. 1961~2012年湿地与邻近旱地站月气候资料对比 图3. 1961~2012年湿地与邻近旱地站月平均差 于旱地；从蒸发来看湿地站各月的蒸发量均比旱地站小，4月份差值最大13.93 mm，6月份和7月份两者比较相近。 3.3. 气候突变的对比分析 根据M-K图4所示，湿地站和旱地站均有明显增暖趋势，增暖趋势均超过显著性水平0.001临界线(U 0.001 = ±2.56)，表明湿地站和邻近旱地站气温上升趋势极明显。湿地站从1983年开始气温显著增加，发生突变的时间为1988年；旱地站从1971年开始气温显著增加，发生突变的时间为1979年，湿地站气 图4. 1961~2012年湿地与邻近旱地站气候突变趋势M-K对比分析结果 温显著增加时间和突变时间要比旱地站推迟10年左右。相对湿度仅少部分年通过了显著性水平0.05的临界线，上升和下降的趋势都不显著，湿地站从1969年~1981年平均相对湿度呈上升趋势，1982年~2003年呈下降趋势，突变时间是1982年，旱地站从1970年~1989年呈上升趋势，1990年~2003年呈下降趋势，2003年后湿地站和旱地站的相对湿度均呈上升趋势。 湿地站累积降水量从1969年~2000年趋势上升但未通过显著性检验，2001年后降水量下降，2010年突变上升，在1987年~1996年、2010年~2012年出现多次突变；旱地站趋势与湿地站基本一致，突变时间1968年、1997年、2010年~2012年。湿地站累积蒸发量在1961年~1985年呈下降趋势，1986年出现突变，下降趋势超过显著性水平0.001临界线(U 0.001 = ±2.56)，旱地在1971年~1976年下降趋势超过显著性水平0.001临界线，1986年~2011年下降趋势超过显著性水平0.05临界线，突变时间是1971年、1981年和2002年。
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user: 4. 讨论 通过收集分析滨海湿地附近气象台站近52年滨海湿地空气温度、降水、相对湿度、蒸发等气候特征和变化规律，给出了平均气温及降水等参数的多时间尺度变化特征及其突变特征。在全球气候变暖的大背景下辽河三角洲滨海湿地相比旱地更脆弱，升温率为0.31℃/10a，但增温速率低于扎龙湿地0.11℃/10a [ 13 ] ，温度升高会促进土壤碳矿化，影响土壤的碳汇功能 [ 14 ] 。已有研究表明，三江平原的东部湿地区比已垦湿地区气温低0.4℃。使博斯腾湖区及周边地区比其它地区气温低1.3℃~4.3℃，相对湿度增加5%~23% [ 15 ] ，受纬度和海洋影响，辽河三角洲滨海湿地的夏季“降温”作用与周边地区相比不十分明显。而在冬季由于湿地水体的影响，表现出比旱地生态系统具有更高的温度。一次明显的突变发生在1988年，这次突变与扎龙湿地发生突变的时间 [ 13 ] [ 16 ] 一致。 数据分析表明辽河三角洲滨海湿地的空气相对湿度是略有增加的，“增湿”作用主要体现在冬季，由于相同大气压下温度高不会引起饱和水汽压低，因此相对高的湿度是因为湿地冬季也会有水汽从土壤或水面向大气中输送，显示湿地调节空气湿润的能力好于旱地，即夏天不过份潮湿、冬天不过份干燥，会使人体感觉更舒适。 湿地降水量明显比周边的旱地高，受气候变化影响没有明显下降但年际间波动振幅较大，1960~1984年、1998~2009年两个阶段降水量下降趋势明显，2010~2012年上升幅度较大，连续丰水期与连续少水期交替出现，湿地这种水源涵养功能亦能减少区域性旱涝灾害发生的可能性。辽河三角洲滨海湿地蒸发量年变化趋势是减少的，月蒸发量大于降水量，为水气向大气中流失，近几年尤其是2012年的年平均气温降低，气温升高明显，风速有加大趋势，这些都有利于蒸发量上升。辽河三角洲滨海湿地上近50余年的蒸发观测数据显示却略呈下降趋势，在中国以及世界很多国家都存在的“蒸发悖论”(evaporation paradox)，同样也出现在了高原湿地区，如若尔盖湿地 [ 11 ] ，由于蒸发量的变化受到多种因素共同作用，且之间具有复杂的非线性关系，应综合分析各因素的影响。
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user: 摘 要 针对我国分布式能源储量大，用电需求大，微电网市场前景广阔的实际，本文从立项合作、项目融资、建设开发、运营维护四个阶段构建微电网建设PPP模式下特殊目的公司的风险评价指标体系，并通过加权层次分析法进行风险评价，可以为微电网建设PPP模式下特殊目的公司的风险管控提供参考。 关键词 :微电网，PPP融资模式，加权层次分析法，风险评价，指标体系 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/