侯显柱论文(R2)
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基于对流风暴结构的双偏振雷达ZDR柱识别及应用研究*潘佳文1 徐鸣一2 吴举秀3 吴伟杰1 郑秀云1 彭 婕1 韩颂雨4 PAN Jiawen1 XU Mingyi2 WU Juxiu3 WU Weijie1 ZHENG Xiuyun1 PENG Jie1 Han Songyu41. 厦门市海峡气象开放重点实验室,厦门市气象局,厦门,3610122. 中国气象局气象探测中心,北京,1000813. 山东省气象防灾减灾重点实验室,山东省气象工程技术中心,济南,2500314. 浙江省气象信息网络中心,杭州,3100001. Xiamen Key Laboratory of Straits Meteorology,Xiamen Meteorological Bureau,Xiamen 361012,China2. CMA Meteorological Observation Centre,Beijing 100081,China3. Key Laboratory for Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Shandong,Shandong Meteorological Engineering Technology Center,Jinan 250031,China4. Zhejiang Meteorological Information Network Center,Hangzhou 310000,China2023-04-10收稿,2023-08-03改回.潘佳文,徐鸣一,吴举秀,吴伟杰,郑秀云,彭婕,韩颂雨. 2023. 基于对流风暴结构的双偏振雷达Z DR柱识别及应用研究. 气象学报,81(6):943-957Pan Jiawen, Xu Mingyi, Wu Juxiu, Wu Weijie, Zheng Xiuyun, Peng Jie, Han Songyu. 2023. Identification of the Z DR column in dual polarization radar observations based on convective storm structure and related applications. Acta Meteorologica Sinica, 81(6):943-957Abstract ZDR column, the quasi-vertical continuous column of enhanced differential reflectivity (i.e., ZDR≥1 dB) observed by dual-polarization radar, can extend well above the environmental 0℃ level. ZDRcolumn can provide information about the location andintensity of convective storm updraft, which makes it a useful tool for analyzing the evolution of convective storms. This paperintroduces an automatic ZDRcolumn identification algorithm, which is designed to provide diagnostic information pertinent toconvective storm warning. Based on the 3D structure characteristics of convective storms, the algorithm for ZDRcolumn identificationis designed and its morphological parameters are calculated. The application of ZDRcolumn morphological parameters in quantitative analysis of convective storms is explored by using Xiamen dual polarization radar and automatic weather station data. The study yields the following results. (1) Statistically significant differences exist between severe and non-severe storms in terms ofthe ZDRcolumn morphological parameters, indicating that these products can provide references for forecasters to distinguish the twotypes of convective storms. Once the ZDRcolumn depth reaches 1500 m, at least 60% of the volume scans are associated with severestorms. Similarly, once the thresholds for ZDR column volume, centroid height and maximum ZDRvalue reach 20 m3, 500 m and 3 dB,respectively, at least 70%, 70% and 50% of the volume scans are associated with severe storms. (2) The evolution of ZDRcolumns is an appropriate index that can reflect the development of convective storms, and the peak values of its morphological parameters precede the occurrence of severe convective weather. During the continuous severe convective weather process, the re-developmentof the ZDR column is earlier than that of the convective storm. (3) ZDRcolumns can predict the merging and splitting process ofconvective storms. The process of storm merging (splitting) is accompanied by the ZDR column merging (splitting). ZDRcolumnmerging (splitting) occurs earlier than that of the convective storm in 57% (69%) of the processes. (4) There is a correlation* 资助课题:国家重点研发计划(2022YFC3004101)、福建省自然科学基金(2022J011080、2022J01443)、山东省自然科学基金(ZR2020MD052)、浙江省自然科学基金(LZJMY23D050006)、厦门市社会发展领域指导性项目(3502Z20214ZD4005)。
第46卷㊀第3期2024年5月地㊀震㊀工㊀程㊀学㊀报C H I N A E A R T H Q U A K EE N G I N E E R I N GJ O U R N A LV o l .46㊀N o .3M a y,2024㊀㊀收稿日期:2022G05G08㊀㊀基金项目:中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项资助项目(2019A 01,2021E E E V L 0301);国家自然科学基金项目(52178514)㊀㊀第一作者简介:雍㊀飞(1997-),男,硕士研究生,主要从事地震工程研究.E Gm a i l :y o n g f e i _c n @163.c o m .㊀㊀通信作者:公茂盛(1976-),男,研究员,主要从事地震工程研究.E Gm a i l :gm s h i e m@163.c o m .雍飞,公茂盛,杨游.基于等损伤的主余震序列型地震动P G A 放大系数谱研究[J ].地震工程学报,2024,46(3):584G592.D O I:10.20000/j.1000G0844.20220508001Y O N GF e i ,G O N G M a o s h e n g ,Y A N G Y o u .P G Aa m p l i f i c a t i o n f a c t o r s p e c t r u m o fm a i n s h o c k Ga f t e r s h o c ks e q u e n c e Gt y pe g r o u n d m o t i o n sb a s e do ne q u a l d a m a g e [J ].C h i n aE a r t h q u a k eE n g i n e e r i n g J o u r n a l ,2024,46(3):584G592.D O I :10.20000/j.1000G0844.20220508001基于等损伤的主余震序列型地震动P G A 放大系数谱研究雍㊀飞1,2,公茂盛1,2,杨㊀游3(1.中国地震局工程力学研究所,地震工程与工程振动重点实验室,黑龙江哈尔滨150080;2.地震灾害防治应急管理部重点实验室,黑龙江哈尔滨150080;3.中国市政工程中南设计研究院有限公司,江西南昌330000)摘要:大地震发生后往往会伴随强余震发生,强烈余震会加重结构的破坏程度,在抗震设计及结构损伤评估中考虑余震的影响是一重要课题.采用N G A GW e s t 2数据库建立主余震序列型地震动记录数据集,基于损伤等效思想定义主余震作用下P G A 放大系数α,针对单自由度体系结构,通过动力时程分析建立不同相对强度㊁不同场地条件下平均P G A 放大系数谱,进一步通过回归分析构建P G A 放大系数谱的预测方程,分析统计结果的离散性.结果表明:P G A 放大系数谱受场地条件影响较小,受主余震相对强度影响显著;放大系数谱值随周期增大而减小.谱预测方程能够提供目标损伤下结构的主震P G A 放大需求,并可以作为设计谱调整系数使用,以实现在结构抗震设计及结构损伤评估中考虑余震的影响.关键词:主余震序列型地震动;单自由度体系;峰值加速度;相对强度中图分类号:P 315㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1000G0844(2024)03-0584-09D O I :10.20000/j.1000G0844.20220508001P G Aa m p l i f i c a t i o n f a c t o r s pe c t r u mo fm a i n s h o c k Gaf t e r s h o c k s e q u e n c e Gt y p eg r o u n dm o t i o n s b a s e d o n e q u a l d a m a ge Y O N GF e i 1,2,G O N G M a o s h e n g 1,2,Y A N G Y o u 3(1.K e y L a b o r a t o r y o f E a r t h q u a k eE n g i n e e r i n g a n dE n g i n e e r i n g V i b r a t i o n ,I n s t i t u t e o fE n g i n e e r i n g M e c h a n i c s ,C E A ,H a r b i n150080,H e i l o n g j i a n g ,C h i n a ;2.K e y L a b o r a t o r y o f E a r t h q u a k eD i s a s t e rM i t i g a t i o n ,M i n i s t r y o fE m e r g e n c y M a n a g e m e n t ,H a r b i n150080,H e i l o n g j i a n g ,C h i n a ;3.C h i n aM u n i c i p a lE n g i n e e r i n g C e n t r a l S o u t hD e s i g na n dR e s e a r c hI n s t i t u t eC o .,L t d .,N a n c h a n g 330000,J i a n gx i ,C h i n a )A b s t r a c t :S t r o n g a f t e r s h o c k so f t e no c c u ra f t e re a r t h q u a k e s ,i n c r e a s i n g th ee x t e n to fs t r u c t u r a l d a m a g e .T h u s ,t h e i n f l u e n c e o f a f t e r s h o c k s o n s t r u c t u r e s i n s e i s m i c d e s i g n a n d s t r u c t u r a l d a m a gea s s e s s m e n t i s a n i m p o r t a n t t o p i c.I nt h i s s t u d y,t h eN G AGW e s t2d a t ab a s ew a su s e d i ne s t a b l i sGh i n g t h e d a t e s e t o fm a i n s h oc kGa f t e r s h o c k s e q u e n c eGt y p e g r o u n dm o t i o n s.B a s ed o nd a m a ge e q u i vGa l e n c et h e o r y,t h e p e a k g r o u n d a c c e l e r a t i o n(P G A)a m p l if i c a t i o n f a c t o r u n d e r m a i n s h o c kGa f t e r s h o c kg r o u n d m o t i o n sw a sd e f i n e d.Th e n,t h ea v e r a g eP G Aa m p li f i c a t i o nf a c t o rs p e c t r ao f t h e s t r u c t u r ew i t h a s i n g l e d e g r e e o f f r e e d o ms y s t e mu n d e r d i f f e r e n t r e l a t i v e i n t e n s i t i e s a n d d i f f e rGe n t s i t e c o n d i t i o n sw e r e o b t a i n e d t h r o u g hd y n a m i c t i m eGh i s t o r y a n a l y s i s.T h e p r e d i c t i o ne q u a t i o n o f t h eP G Aa m p l i f i c a t i o nf a c t o r s p e c t r u m w a sc o n s t r u c t e dt h r o u g hr e g r e s s i o na n a l y s i s,a n dt h e d i s c r e t e n e s so ft h es t a t i s t i c a lr e s u l t s w a sa n a l y z e d.R e s u l t ss h o w t h a tt h eP G A a m p l i f i c a t i o n f a c t o r s p e c t r u mi s l e s sa f f e c t e db y s i t ec o n d i t i o n sb u t a f f e c t e db y t h e r e l a t i v e i n t e n s i t y o fm a i nGs h o c kGa f t e r s h o c k g r o u n d m o t i o n s,a n dt h ev a l u eo f t h ea m p l i f i c a t i o nf a c t o rs p e c t r u m d e c r e a s e s w i t hi n c r e a s i n g p e r i o d.T h es p e c t r a l p r e d i c t i o n e q u a t i o n c a n p r o v i d et h e P G A a m p l i f i c a t i o n r e q u i r e m e n t o f t h em a i n s h o c ku n d e r t a r g e t d a m a g e,a n d i t c a nb eu s e da s t h e a dj u s t m e n t c o e f f iGc i e n t o f ad e s i g ns p e c t r u m.I na d d i t i o n,t h i s e q u a t i o nc o n s i d e r s t h e i n f l u e n c eo f a f t e r s h o ck s i na s e i s m i c d e s i g na n d s t r u c t u r al d am a g e a s s e s s m en to f a s t r u c t u r e.K e y w o r d s:m a i n s h o c kGa f t e r s h o c k s e q u e n c eGt y p e g r o u n dm o t i o n;s i n g l e d e g r e e o f f r e e d o ms y s t e m;p e a k g r o u n da c c e l e r a t i o n;r e l a t i v e i n t e n s i t y0㊀引言历次大地震表明,强震发生后往往伴随着多次余震发生,有些余震震级还较大[1G2],如1999年9月21日我国台湾集集发生7.6级地震后,一周内又发生多次较大余震[2];2010年9月年新西兰C h r i s tGc h u r c h发生7.1级地震没有造成人员伤亡,而2011年2月在同一地区发生的6.3级强余震却造成了146人死亡,300人失踪[3].强烈的余震会加重工程结构震害,还会影响震后救灾以及结构震后修复和加固成本.一直以来,国内外学者对余震地震动特性和余震对结构响应做了大量研究,包括主余震地震动构造㊁余震对结构地震响应影响㊁主余震序列型地震动非弹性反应谱特征等[4G7],通过研究学者普遍认为在结构抗震设计与抗震性能评估中应该考虑余震影响[8G11].M a h i n[12]最早开展了主余震对结构的影响研究,认为不可忽略余震对结构延性和滞回耗能的影响.L i等[13]采用重复法和随机法构造主余震序列,研究钢结构在余震中的倒塌概率,结果表明钢结构在经历强主震后即使遭遇强度小的余震也会发生倒塌.G o d a等[14]根据广义大森定律使用衰减法生成余震,研究其对木结构地震响应的影响,发现震级大㊁峰值加速度高㊁距离短的余震才会对结构造成额外伤害.于晓辉等[15]对比了上述三种构造方法,发现重复法和随机法构造的主余震序列会比衰减法高估余震的强度,并且会造成较大的增量损伤. S o u r e s h j a n i等[16]对框架剪力墙结构在地震序列作用下的抗震性能进行了研究,表明主余震能显著增加结构的残余位移和最大相对位移,余震峰值加速度与主震峰值加速度之比是决定框架剪力墙结构地震响应的重要指标.M a s s u m i等[17]研究发现主余震同时考虑地震动竖向和水平分量会增大结构的倒塌概率.刘平等[18]根据 等强代换 原则,对比了主余震序列型地震动作用下配置不同强度钢筋的框架结构抗震性能,发现余震对配置高强钢筋结构的抗倒塌性能有不利影响.Z h a i等[19]研究了主余震序列型地震动作用下具有不同滞回模型的单自由度(S i n g l eD e g r e eO fF r e e d o m,S D O F)体系非线性响应,得出强余震对非退化系统响应需求影响比退化系统更明显的结论.G o d a等[20]研究认为,真实主余震地震动记录不完整会低估其对结构的影响. P i r o o z等[21]研究了主震及其余震间的时间间隔,给出了时间间隔关于自振周期和强震持时函数,以确定结构在主震结束后停止自由振动所需的时间.杜云霞[22]研究表明尽管第二次地震作用较小,3层框架结构经历两次地震作用的累积损伤却十分明显.上述研究表明,余震对结构抗震性能及破坏状态有着不可忽略的影响,更需要在结构设计阶段予以充分考虑.针对此问题,本文提出了一种考虑余震影响的抗震设计谱修正方法,可以用于抗震设计谱修正及考虑余震影响对结构进行抗震设计.首先,根据实际发生的地震及其余震,筛选出了主余震型序列地震动;然后,基于单次主震作用下和主余震作用下结构损伤相等的思想,定义了峰值加速度(P G A)放大系数,并对不同周期S D O F结构进行了585第46卷第3期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀雍㊀飞,等:基于等损伤的主余震序列型地震动P G A放大系数谱研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀非线性时程反应分析,通过调整主震峰值加速度使得主震作用下和主余震作用下结构损伤相等,得到主震P G A放大系数谱;最后,统计建立了放大系数谱预测方程,并分析了地震动随机性对P G A放大系数及其离散性影响.放大系数谱预测方程可以作为设计谱调整系数,进而可以实现在结构抗震设计中考虑余震对结构的影响.1㊀主余震序列型地震动为了得到研究需要的实际地震中主余震序列型地震动记录,根据文献[23]对主余震序列型地震划分标准,从太平洋地震工程研究中心的强震记录数据库(N G AGW e s t2)(h t t p://p e e r.b e r k e l e y.e d u/ n g a/)选取了9次主震事件及其18次余震事件,选取原则为:(1)主震和余震的矩震级M W均大于5.0,且震级之差在0~2.4之间;(2)主震地震动记录和余震地震动记录均来自同一台站;(3)主震地震动记录和余震地震动记录的两个水平分量P G A均值大于0.04g,峰值速度(P G V)均值大于1c m/s;(4)台站所在场地的剪切波速v S30在100~1000m/s之间;(5)一个台站记录到多次余震时,只选取震级最大的余震地震动记录;(6)地震序列时间定为从主震发生起3个月内.根据上述筛选原则,共选取了286个台站记录到的594条主震地震动记录和594条余震地震动记录,将每一个台站的主震地震动记录及其对应余震地震动记录拼接构成主余震序列地震动记录,共得到594条主余震地震动记录.表1给出了根据上述原则选取的主余震序列型地震动基本信息.数据集包含了286个台站,台站所在场地剪切波速的分布情况如图1所示,v S30在150~850m/s之间.因为N G AGW e s t2数据库只给出场地的等效剪切波速v S30,根据文献[24]建议,将594条主余震地震动记录按我国抗震规范场地分类方法分为Ⅰ类㊁Ⅱ类和Ⅲ类,表2给出了这三类场地的地震动数量.地震震级(矩震级M W)G断层距(R r u p)分布如图2所示.图3给出了台站C H YG035记录到的主震记录和余震记录拼接后得到的主余震地震动记录,结构进行地震反应分析时在主震和余震之间增加了60s的时间间隔,以保证结构在主震后有充分的时间达到新的平衡位置.2㊀P G A放大系数本节针对单自由度体系结构,基于损伤等效思想定义P G A放大系数,以此作为地震影响系数调整值以在结构抗震时考虑余震影响.表1㊀主余震序列型地震动基本信息T a b l e1㊀B a s i c i n f o r m a t i o no fm a i n s h o c kGa f t e r s h o c ks e q u e n c eGt y p e g r o u n dm o t i o n s地震名称发震时间矩震级M a n a g u a,N i c a r a g u aG011972G12G236.24M a n a g u a,N i c a r a g u aG021972G12G235.20F r i u l i,I t a l yG011976G05G066.50F r i u l i(a f t e r s h o c k1),I t a l y1976G05G075.20I m p e r i a lV a l l e yG061979G10G156.53I m p e r i a lV a l l e yG071979G10G155.01I m p e r i a lV a l l e yG081979G10G165.62I r p i n i a,I t a l yG011980G11G236.90I r p i n i a,I t a l yG021980G11G236.20C o a l i n g aG011983G05G026.36C o a l i n g aG051983G07G225.77W h i t t e rN a r r o w sG01198710G015.99W h i t t e rN a r r o w sG01198710G045.27N o r t h r i d g eG011994G01G176.69N o r t h r i d g eG021994G01G176.05N o r t h r i d g eG041994G01G175.93N o r t h r i d g eG061994G03G205.28C h iGC h i,T a i w a n,C h i n a1999G09G207.62C h iGC h i,T a i w a nG02,C h i n a1999G09G205.90C h iGC h i,T a i w a nG03,C h i n a1999G09G206.20C h iGC h i,T a i w a nG04,C h i n a1999G09G206.20C h iGC h i,T a i w a nG05,C h i n a1999G09G226.20C h iGC h i,T a i w a nG06,C h i n a1999G09G256.30C h iGC h i,T a i w a n(a f t e r s h o c k5),T a i w a n,C h i n a1999G09G256.30L'A q u i l a,I t a l y2009G04G066.30L'A q u i l a(a f t e r s h o c k1),I t a l y2009G04G075.60L'A q u i l a(a f t e r s h o c k2),I t a l y2009G04G095.40表2㊀不同场地的地震动数量T a b l e2㊀N u m b e r o f g r o u n dm o t i o n s a t d i f f e r e n t s i t e s 场地类别土层剪切波速v S30/(m/s)地震动数量Ⅰ类场地>510146Ⅱ类场地(260,510]312Ⅲ类场地(150,260]136图1㊀剪切波速分布F i g.1㊀H i s t o g r a mo f v S30685㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀地㊀震㊀工㊀程㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2024年图2㊀震级G距离关系F i g .2㊀M a g n i t u d e Gd i s t a n c e r e l a t i o n s h ip图3㊀台站C H Y G035的主余震地震动记录F i g.3㊀R e c o r do fm a i n s h o c k Ga f t e r s h o c k g r o u n dm o t i o n o b t a i n e db y st a t i o nC H Y G0352.1㊀P G A 放大系数及其计算方法计算P G A 放大系数的方法是基于调幅后主震地震动作用下结构损伤和未调幅主余震序列型地震动作用下结构损伤相等的思想[25]:通过不断提高主震地震动P G A 使得结构经历主震后损伤状态(D I m )与经历主余震序列型地震动后损伤状态(D I s e q )相等,计算提高后的主震P G A 与提高前主震P G A 的比值,如式(1)所示:α=P G A 调整后P G A 调整前㊀(1)式中:α表示P G A 放大系数;P G A 调整后为D I m 与D I s e q 相等时的主震地震动P G A ,P G A 调整前为提高前的主震地震动P G A .为了研究余震对P G A 放大系数的影响,用余震地震动峰值加速度(P G A a )与主震地震动峰值加速度(P G A m )的比值P G A a/P G A m 表示主余震的相对强度,通过调幅余震使得主余震地震动相对强度达到0.2㊁0.4㊁0.6㊁0.8和1.0.值得说明的是,相对强度表征的是余震相对主震的强弱程度,并非单个地震动的强弱.P G A 放大系数的意义在于:可以在一定程度上反映余震对结构的影响.对地震反应分析而言,在获取余震地震动记录困难或缺少余震地震动记录的情况下,P G A 放大系数可以从损伤等效角度使主震地震动替代主余震地震动来分析地震响应;对结构抗震设计而言,P G A 放大系数能够量化结构在主余震地震动作用下的P G A 增大需求,并且作为设计谱调整系数使用,在设计阶段将余震对结构影响纳入地震影响系数中.图4给出了计算P G A 放大系数流程,具体计算过程如下:图4㊀放大系数流程图F i g .4㊀F l o wc h a r t o f c a l c u l a t i n g m a gn i f i c a t i o n f a c t o r (1)将主震地震动记录和主余震地震动记录的主震部分调幅至一定水平(以0.2g 为例),对余震地震动记录进行调幅,使主余震地震动记录达到不同的相对强度(0.2㊁0.4㊁0.6㊁0.8㊁1.0);(2)以主余震序列型地震动为输入对结构进行非线性动力时程分析,计算此时结构损伤指数D I s e q ,并将D I s e q 定为目标损伤D I a i m ,同样的方法得到主震地震动作用下的损伤指数D I m ;(3)判断D I m 是否等于D I a i m ,若相等则计算α,否则以0.01g 的增量提高主震地震动记录的峰值加速度P G A m ;(4)对提高P G A m 后的主震记录再次进行非线性动力时程分析得到此时D I m ,重复步骤(3),直到D I m 与目标损伤D I a i m 相等,根据式(1)计算P G A 放大系数α值.在对S D O F 体系结构进行时程反应分析时,采用双线性滞回模型,损伤指数采用最为常用的P a r k GA n g 损伤指标,计算S D O F 体系在主震和主余震下的损伤指数,通过不断迭代步骤(3)达到预期785第46卷第3期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀雍㊀飞,等:基于等损伤的主余震序列型地震动P G A 放大系数谱研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀结果.计算单自由度体系结构损伤指数时,采用双线性本构模型,强度折减系数R y 取4,屈服后刚度取0.02倍初始刚度,周期取0~6s ,其中周期0~2s 间隔0.1s ;2~4s 间隔0.2s ;4~6s 间隔0.4s .对每个S D O F 体系和每条地震动记录分别重复上述步骤(1)~(4),将每条主余震地震动记录及其主震地震动记录计算记为一个工况,那么就能得到35个S D O F 体系在594个工况下对应5个相对强度的103950(594ˑ35ˑ5)个P G A 放大系数α,以此作为对P G A 放大系数谱进行分析和评价的依据.2.2㊀结构损伤指标在衡量结构地震损伤水平时,需要选取合适的结构损伤指标,目前研究者发展了多个损伤指标模型,包括基于变形㊁基于能量㊁基于退化㊁基于低周疲劳和基于变形与能量的双参数损伤模型等[26],而主余震序列型地震动作用下结构会产生累积损伤[15],这说明损伤指标应该包含累计损伤参数.在对比各类损伤指标后,选取P a r k GA n g 损伤指标进行分析,该损伤指标是双参数模型,在结构损伤评价中被广泛使用.P a r k GA n g 损伤指数计算如式(2)所示:D =μ-1μu -1+βE hF y X y μu㊀(2)式中:μu ㊁μ分别为结构在单调荷载下极限延性系数和地震动作用下延性系数;E h 为结构滞回耗能;F y ㊁X y 分别为结构的屈服强度和屈服位移;参考他人研究结果,无量纲参数β取0.15[27].3㊀影响因素分析3.1㊀主余震相对强度根据图4所示流程计算所得各主余震相对强度下P G A 放大系数.图5给出了Ⅰ类㊁Ⅱ类和Ⅱ类场地不同相对强度下P G A 放大系数α的均值.可以看出:P G A 放大系数与主余震相对强度有关,随着相对强度增大,Ⅰ㊁Ⅱ㊁Ⅲ类场地均值P G A 放大系数也增大;相对强度P G A a /P G A m =0.2时,三类场地均值P G A 放大系数均接近1.0;相对强度P G A a/P G A m =1.0时,Ⅰ类场地均值P G A 放大系数最大可以达到1.21,此时结构在主余震作用下P G A 增大需求达到最大,说明地震动相对强度较大的主余震对结构影响显著.图5㊀主余震相对强度对放大系数的影响F i g .5㊀E f f e c t o f r e l a t i v e i n t e n s i t y o fm a i n s h o c k Ga f t e r s h o c ks e q u e n c e s o na m pl i f i c a t i o n f a c t o r 885㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀地㊀震㊀工㊀程㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2024年㊀㊀相对强度大于0.4时,短周期段P G A放大系数大于长周期段,表明短周期结构在主余震地震动作用下的P G A增大需求大于长周期结构.对于Ⅰ类场地,场地均值P G A放大系数随着周期的增大而减小,同样的趋势也出现于Ⅱ类㊁Ⅲ类场地,这里不做赘述.出现上述现象的原因是长周期单自由度体系强度比短周期单自由体系强度低,强度低的结构更容易破坏,因此少量提高主震P G A就能使结构达到目标损伤水平,使P G A放大系数变小.3.2㊀场地条件影响按照Ⅰ类㊁Ⅱ类㊁Ⅲ类场地计算所得各类场地的均值放大系数αⅠ㊁αⅡ㊁αⅢ,再用各类场地均值放大系数与Ⅰ类场地均值放大系数αⅠ相比,得到归一化的P G A放大系数比αⅠ/αⅠ㊁αⅡ/αⅠ㊁αⅢ/αⅠ.本节通过P G A放大系数比来量化场地条件的影响,图6给出了这三类场地在不同相对强度下的放大系数比(以相对强度0.4㊁0.6为例).可以看出:场地条件对均值P G A放大系数比基本没有影响.Ⅱ㊁Ⅲ类图6㊀场地条件对放大系数比的影响F i g.6㊀E f f e c t o f s i t e c o n d i t i o no na m p l i f i c a t i o n f a c t o r r a t i o场地的αi/αⅠ(i=Ⅱ㊁Ⅲ)都接近1,且αⅠ/αⅠ㊁αⅡ/αⅠ㊁αⅢ/αⅠ的差值都小于5%,说明均值P G A放大系数受场地条件的影响较小,几乎可以忽略.3.3㊀离散程度分析为准确评估结构在主余震地震动作用下P G A放大需求,有必要研究P G A放大系数离散程度的影响因素.结构弹塑性地震响应的离散性与地震输入的随机性有关,地震动统计特征可以描述地震输入的随机性[28],因此,通过相对强度和场地条件来描述地震输入的随机性.变异系数能够比较两组数据的相对离散程度,因此通过变异系数来描述P G A放大系数的离散性.图7给出了不同条件下P G A放大系数谱的离散性,可以看出:P G A放大系数离散性与相对强度和场地条件有关.由图7(a)㊁(b)㊁(c)可知:在同一周期处变异系数随相对强度的增大而增大,表明相对强度越大,P G A放大系数越离散,即P G A a/P G A m=1.0㊁T=1.5s时P G A放大系数比P G A a/P G A m=0.8㊁T=1.5s时离散.同一相对强度下变异系数先增大后趋于平稳:短周期段变异系数会随着周期增大而增大,表明在短周期段周期越大数据离散程度越大,而长周期段变异系数趋于平稳,说明P G A放大系数在长周期段对周期变化不敏感,与短周期相比,长周期数据离散程度相对稳定.由图7(d)可以看出,与Ⅰ类㊁Ⅱ类场地变异系数相比,Ⅲ类场地变异系数小,则数据离散程度比Ⅰ类㊁Ⅱ类场地小;Ⅱ类场地变异系数在大部分周期都介于Ⅰ类和Ⅲ类场地之间,场地越硬数据越离散.图7中变异系数最大值不超过0.3,说明统计数据离散性较小,统计结果可以准确评估结构在主余震地震动作用下P G A增大需求.4㊀放大系数谱模型为了建立不同周期的放大系数谱值,通过回归建立了P G A放大系数谱的预测方程,以此实现在抗震设计中修正规范谱和考虑余震对结构的影响.由前述分析可知,场地条件对P G A放大系数影响不超过5%,且没有随周期变化呈单调递增或单调递减的趋势,因此回归分析中没有区分场地类别.提出的预测方程由如式(3)所示:α=aˑE X P(-bˑT)+c,0<Tɤ6s㊀(3)式中:a㊁b㊁c均为回归系数;T为S D O F体系结构周期,回归模型为指数函数与常函数组合形式.通过非线性最小二乘法计算得到回归结果和拟合优度如表3所列.985第46卷第3期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀雍㊀飞,等:基于等损伤的主余震序列型地震动P G A放大系数谱研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀图7㊀P G A放大系数的离散性F i g.7㊀D i s c r e t e n e s s o fPG Aa m p l i f i c a t i o n f a c t o r表3㊀回归参数表T a b l e3㊀T a b l e o f r e g r e s s i o n p a r a m e t e r s 相对强度a b c拟合优度R20.20.49380.00040.50770.60130.40.01460.56541.00630.93150.60.03680.47841.01780.95210.80.06910.46241.03630.97111.00.11390.49391.06260.9830由表3可知,相对强度(P G A a/P G A m)ȡ0.4时,该回归模型拟合优度均在0.9以上,最高可达0.9830,说明P G A放大系数谱拟合程度很好,预测方程能够准确预测放大系数;在P G A a/P G A m=0.2时,回归模型的拟合优度为0.6013,低于其他4个相对强度的拟合优度,表明此时P G A放大系数预测结果较差,这可能与回归模型有很大关系.回归模型为指数函数与常函数组合形式,在不同相对强度下,回归模型是确定的,且模型中指数部分和常数部分所占的权重均不相同.就各自函数特点而言,常数部分不会随因变量变化而改变自变量;指数部分不然,相对强度为0.2的统计值在整个周期段均近似接近1;而回归模型由于存在指数部分,在自变量T趋近于0时,因变量(拟合值)越大;因此,统计值和拟合值在周期T趋近于0的部分产生了较大的误差.这也是造成拟合优度变小的主要原因,但总体不影响结果适用性,尤其是P G A a/P G A m=0.2时整个周期谱值均接近1(图8),且此时模型与统计结果最大绝对误差在T=0.1s处,仅为7ˑ10-4,因此以上结果是完全可以接受的.图8㊀P G A放大系数拟合值和统计值对比F i g.8㊀C o m p a r i s o nb e t w e e n f i t t i n g a n d s t a t i s t i c a l v a l u e so fP G Aa m p l i f i c a t i o n f a c t o r095㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀地㊀震㊀工㊀程㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2024年㊀㊀图8给出了拟合值和统计值的对比,图中可知, P G A放大系数谱有较为统一规律,在同一相对强度下,随着周期增大,放大系数α逐渐减小,最后趋于饱和;在同一周期下,相对强度越大则放大系数越大,即设计谱的调整系数越大.相对强度为0.6㊁0.8㊁1.0时,谱形状曲线特征明显,P G A放大系数随周期呈指数衰减,P G A放大系数在短周期段随周期变化敏感,长周期段趋于稳定;相对强度为0.2㊁0.4时,预测方程虽然为指数函数和常函数组合形式,但是谱形状接近平稳的直线,说明此时P G A放大系数受周期影响小.在整个周期段,相对强度越低,谱曲线越紧密,并且P G A放大系数在相对强度为0.2㊁0.4时不超过1.05,说明相对强度较低的主余震对P G A放大系数影响小,可以不考虑调整设计谱;随着相对强度的增大,P G A放大系数越来越大,相对强度对P G A放大系数影响越来越明显.5㊀结论本文基于N G AGW e s t2数据库选取了594条主余震序列型地震动记录,对这些地震动记录进行调幅,使其具有不同的相对强度,采用P a r kGA n g损伤指数来表征结构损伤,计算单自由度体系在目标损伤下P G A放大系数,统计分析了主余震相对强度和场地条件对P G A放大系数及其离散性的影响,根据统计结果构建了P G A放大系数谱及其预测方程.主要结论如下:(1)场地条件对P G A放大系数的影响可以忽略,而主余震相对强度对P G A放大系数影响较大,主余震相对强度越大对P G A放大系数影响越明显,相对强度较低(P G A a/P G A mɤ0.4)的主余震对P G A放大系数的影响较小,小于2.5%.(2)相对强度P G A a/P G A m>0.4时,短周期段P G A放大系数大于长周期段,表明余震对短周期结构的影响比长周期结构明显,即考虑主余震时短周期段结构对P G A放大需求要大于长周期结构.(3)P G A放大系数谱的离散性与相对强度和场地条件均有关,场地越硬㊁主余震相对强度越大都会增加P G A放大系数的离散程度.对与P G A放大系数的统计结果,其变异系数不超过0.3,建立的P G A放大系数谱预测方程拟合优度最高可达0.9,统计结果及预测方程可以准确评估结构在主余震地震作用下P G A放大需求.另外,由于Ⅳ类场地主余震序列型地震动记录很少,仅对Ⅰ㊁Ⅱ㊁Ⅲ类场地进行了分析,但从结果来看,放大系数谱受场地条件影响很小.因此,对于Ⅳ类场地而言,上述结果也具有一定参考价值.基于等损伤思想建立的P G A放大系数谱,可以用来对抗震设计谱进行调整与修正,以使在结构抗震设计中考虑余震对结构的影响.参考文献(R e f e r e n c e s)[1]㊀王泽龙.考虑主余震序列相关性的余震地震危险性分析[D].秦皇岛:燕山大学,2023.WA N GZ e l o n g.A n a l y s i s o f a f t e r s h o c k s e i s m i c h a z a r d c o n s i d e rGi n g t h e c o r r e l a t i o n b e t w e e nm a i n a n d a f t e r s h 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第52卷㊀第4期河南农业大学学报Vol.52㊀No.42018年㊀㊀8月JournalofHenanAgriculturalUniversityAug.㊀2018收稿日期:2018-04-23基金项目:国家自然科学基金项目(31500523)ꎻ山西农业大学引进人才科研启动项目(2014YJ19)作者简介:梁文俊(1983 )ꎬ男ꎬ山西朔州人ꎬ副教授ꎬ博士ꎬ主要从事林业生态方面的研究ꎮ通信作者:魏曦(1986 )ꎬ女ꎬ四川成都人ꎬ讲师ꎬ博士ꎮ文章编号:1000-2340(2018)04-0540-05基于二元分布空间结构参数的林分结构研究梁文俊ꎬ魏曦ꎬ赵伟文ꎬ朱宝才ꎬ马金平(山西农业大学林学院ꎬ山西太谷030801)摘要:为探究不同森林空间结构指标之间的关系ꎬ提出1种二元空间结构分析的方法ꎬ将角尺度㊁大小比数㊁混交度两两交互组合ꎬ形成二元分布图ꎬ深入研究森林空间结构ꎮ以河北围场4块次生林样地的空间数据为基础ꎬ验证二元分布在林分空间结构描述中的作用ꎮ结果表明ꎬ4块样地林木水平分布格局均为随机分布ꎬ树木生长处于中庸状态ꎬ林分混交度较高㊁处于重度混交ꎮ从二元空间结构参数关系看ꎬ4块样地林分的大小比数-角尺度㊁混交度-角尺度的二元分布均以角尺度0.5为分界线ꎬ呈较显著的正态分布ꎬ分别表明林分团状分布制约胸径发育㊁角尺度太大或太小均不利于增强林分混交度ꎻ而大小比数-混交度的二元分布没有明显规律ꎬ二者相关性不强ꎮ二元分布可以补充和提高独立参数评价的可靠性ꎬ对后续森林经营抚育精度的提高有积极的指导作用ꎮ关键词:二元分布ꎻ空间结构ꎻ角尺度ꎻ大小比数ꎻ混交度中图分类号:S715㊀㊀㊀㊀文献标志码:AStandstructurebasedonbinarydistributionspatialstructureparametersLIANGWenjunꎬWEIXiꎬZHAOWeiwenꎬZHUBaocaiꎬMAJinping(CollegeofForestryꎬShanxiAgriculturalUniversityꎬTaigu030801ꎬChina)Abstract:Inordertoexploretherelationshipbetweendifferentspatialstructureindicatorsꎬabinaryspatialstructureanalysismethodwasproposed.Theuniformangleindexꎬneighborhoodcomparisonandminglingindexwereinteractivelycombinedinpairstoformabinarydistributionmapandthespatialstructureoftheforestwasstudiedindepth.Basedonthespatialdataof4secondaryforestplotsinWeichangꎬHebeiꎬtheroleofthebinarydistributioninthespatialstructuredescriptionoftheforeststandswasverified.Theresultsshowthatthehorizontaldistributionpatternofthetreesinthefoursampleplotsisrandomꎬthegrowthofthetreesisinthemeanstateꎬthemixeddegreeoftheforestishighꎬandthetreesareintheseverehybrid.Viewedfromtherelationshipofstructuralparametersofbinaryspaceꎬthebinarydistributionofneighborhoodcomparisonof4sampleplotsofforest ̄uniformangleindexꎬminglingindex ̄anglescaleisdividedbyanglescale0.5ꎬshowingarelativelysignificantnormaldistributionꎬindicatingthatthefractalclusterdistributionrestrictsthedevelopmentofDBHꎬandthattoolargeortoosmallanglescaleisnotconducivetoenhancingforestminglingindexHoweverꎬthebinarydistributionofneighborhoodcomparison ̄minglingindexhasnoobviousruleandthecorrelationbetweenthemisnotstrong.Thebinarydistributioncansupplementandimprovethereliabilityoftheindependentparameterevaluationꎬandhasapositiveguidingeffectonimprovingthe第4期梁文俊ꎬ等:基于二元分布空间结构参数的林分结构研究541㊀precisionofthesubsequentforestmanagementandmaintenance.Keywords:bivariatedistributionsꎻspatialstructureꎻuniformangleindexꎻneighborhoodcomparisonꎻminglingindex㊀㊀森林结构是体现森林整体与个体之间相互关系的一种表达方式ꎬ主要包括树种组成㊁林分密度㊁高分布㊁直径分布㊁树种多样性等结构参数ꎮ林分中个体相邻木之间的空间结构关系在很大程度上体现了森林的空间结构ꎬ国内外对森林结构指标的描述都与相邻木有直接的关系[1-5]ꎮ惠刚盈等[3]对林分中相邻木的相关关系进行了详细的阐述ꎬ基于该理论ꎬ许多学者在各地进行了大量的实践应用ꎮLI等[6]以二元空间参数和林分直径分布为依据ꎬ提出确定林分抚育目标技术ꎬHUI等[7-8]针对性研究了中国北方典型树种相邻木之间关系与林分多样性之间的关联ꎻ董灵波等[9]以林分空间结构参数研究了大兴安岭主要森林的结构特征及最优树种组成ꎻGRAZ[10]㊁CORRAL ̄RIVAS等[11]将空间结构参数运用到森林抚育管理中ꎻ汤孟平[12]提出森林空间结构与优化经营技术研究ꎻ胡艳波等[13]㊁汤孟平[14]㊁袁士云等[15]㊁惠刚盈等[16]均以角尺度㊁大小比数和混交度为林分结构指标ꎬ对天然异龄林进行结构调整ꎬ这些研究主要集中于林分中1株树与其相邻4株之间的结构关系ꎬ构建了角尺度㊁混交度和大小比数3个经典的结构参数ꎬ为林业调查基础数据处理提供新的方法[17]ꎮ但这些研究都局限于一元空间结构的研究ꎬ只是独立运用各参数对林分结构单一方面的分析ꎬ即对角尺度的研究仅能够体现林分结构中林木的水平分布状况ꎬ与大小比数或混交度不发生任何关系ꎻ大小比数体现林分中个体在整个林分中的大小分化度ꎬ不涉及角尺度或混交度ꎻ混交度仅体现林分混交情况ꎬ而与另外2个参数没有任何关系ꎮ总体来说ꎬ就是3个参数相互独立ꎬ无法同时体现林分结构其他2种参数的性状ꎮ目前ꎬ对他们3者之间的内在相互联系研究较少ꎮ随着人们对林业的不断认识ꎬ一维空间已不能满足林业科技需求ꎮ为此ꎬ本研究将角尺度㊁大小比数和混交度两两联合组成二元分布的森林空间结构参数ꎬ以期为森林空间结构分析和运用提供新的方法ꎮ1㊀研究区概况与研究方法1.1㊀研究区概况研究区位于河北承德围场县木兰林管局的北沟林场ꎬ地理坐标41ʎ47ᶄ~42ʎ06ᶄNꎬ116ʎ51ᶄ~117ʎ45ᶄEꎬ平均海拔1245mꎬ属于燕山余脉和阴山㊁大兴安岭尾部西南的结合处ꎮ地区年降水量380~560mmꎬ平均气温-0.05~6.0ħꎬ年平均蒸发量为1462~1556mmꎬ属寒温带向中温带过渡的大陆季风型山地气候ꎬ昼夜温差较大ꎮ土壤以草甸土㊁棕土㊁褐土等为主ꎬ有机质含量高ꎬ土壤比较肥沃ꎮ林场次生林主要树种有山杨(Populusdavidi ̄ana)㊁白桦(Betulaplatyphylla)㊁华北落叶松(Larix ̄principisrupprechtii)ꎬ人工林主要有油松(Pinustabu ̄laeformis)㊁华北落叶松等ꎮ本研究山杨㊁白桦林次生林地(杨桦混交林)是在火烧迹地上自然发育形成的群落ꎮ目前ꎬ群落生态结构稳定ꎬ以山杨㊁白桦为先锋树种ꎬ伴生树种主要有华北落叶松和油松等ꎬ林下灌木以毛榛(Corylusmandshurica)为主ꎮ1.2㊀研究方法1.2.1㊀数据来源㊀2015-06-09ꎬ在承德围场县北沟林场设置4块面积为50mˑ50m的样地ꎬ将样地分成10mˑ10m的小单元进行调查ꎮ基本立地情况包括海拔㊁坡度㊁郁闭度等ꎬ乔木树种调查包括:树种㊁相对位置(xꎬy)㊁胸径㊁树高㊁冠幅等ꎻ灌木调查ꎬ每块样地选取6个5mˑ5m样方进行ꎬ具体调查内容:灌木种类㊁高度㊁株数等ꎻ草本调查:在10mˑ10m四角和中心设置5个小样方ꎬ调查内容:草本名称㊁盖度和高度ꎮ表1㊀样地基本情况Table1㊀Basicsituationofplots样地号PlotNo.树种组成Treespeciescomposition面积/hm2Area平均胸径/cmAverageDBH平均树高/mAverageheightA落阔混交0.2518.115.3B落阔混交0.2515.812.4C山杨白桦0.2515.714.3D山杨白桦0.2519.115.61.2.2㊀数据处理㊀首先统计4块样地的胸径㊁树高㊁相对地理坐标ꎬ利用Winkelmass空间分析软件得出角尺度㊁混交度和大小比数ꎮ由于3个参数的纲量都相同ꎬ以0㊁0.25㊁0.5㊁0.75和1.00为基准ꎬ省去了单位统一的计算ꎮ其次ꎬ参考二维离散变量中的联合概率ꎬ将角尺度㊁混交度和大小比数两两结合(角尺度和混交度㊁角尺度和大小比数㊁混交度和大小比数)ꎬ分别计算出一个参数在另外一个参数上的对应取值ꎬ每种共25种组合ꎬ将这个数值542㊀河㊀南㊀农㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报第52卷除以样地林木株数ꎬ得到2个参数联合频率值ꎬ形成二元分布[3]ꎮ角尺度(W)㊁大小比数(U)㊁混交度(M)数据分析参照惠刚盈等[18]的方法ꎮ2㊀结果与分析2.1㊀林分角尺度与大小比数分布分析从图1中可以看出ꎬ在角尺度为0.5处ꎬ角尺度图1㊀4块次生林样地角尺度-大小比数二元分布图Fig.1㊀Bivariatedistributionsofdominancevsuniformangleindexforthefourplots和大小比数的频数最高ꎬ并以角尺度0.5为中轴线呈正态分布ꎬ即处于随机分布(角尺度W=0.5)的频数值占绝大多数ꎬ样地A中W=0.5的总频数为52%ꎬ样地B中W=0.5的总频数为54%ꎬ样地C中W=0.5的总频数为57%ꎬ样地D中W=0.5的总频数为61%ꎻ在0~0.25范围的频数之和稍高于0.75~1.0范围之和ꎬ角尺度W=0.5ꎬ大小比数U=0.5时的频数值是中轴线上的最小值ꎮ随着角尺度的增大(0~1.0)ꎬ对应大小比数的频数先增大后减小ꎬ这也说明了角尺度越大ꎬ林分平均大小比数越小ꎬ林分的团状分布影响到林分胸径的生长ꎻ进一步分析相对应的大小比数发现ꎬ样地中大小比数为0.5的林木的平均角尺度均处于随机分布区间[0.475~0.517]ꎬ综合角尺度和大小比数说明ꎬ林分整体属于随机分布状态ꎮ2.2㊀林分角尺度与混交度分析从图2可以看出ꎬ角尺度-混交度的二元分布中ꎬ随着角尺度的增大(0.0~1.0)ꎬ所对应的混交度先增大后减小ꎮ角尺度W=0.5时ꎬ对应的混交度的频数达到最高ꎬ除样地A外ꎬ样地B㊁C㊁D与角尺度和大小比数分布相似ꎬ以角尺度W=0.5为轴线呈正态分布ꎬ角尺度W=0.5时ꎬ混交度从0.0~1.0的相对频数和都大于50%ꎬ分别为54%㊁57%㊁61.3%ꎻ比较以角尺度W=0.5为中轴线两侧的混交度ꎬ在角尺度0.0和1.0对应的混交度差别不大ꎮ说明混交度与角尺度有密切关系ꎬ角尺度太大或太小其林分的混交程度一般都差ꎬ林分处在随机分布[0.475~0.517]的状态下ꎬ混交的株数最多ꎬ频数最高ꎬ即角尺度太大或太小都不利于林分混交的发展ꎮ2.3㊀林分大小比数与混交度分析从图3可以看出ꎬ大小比数-混交度的二元分布没有一定的规律ꎬ在大小比数U=0.0和混交度M=0.0时ꎬ各对应的频数值相对较大一些ꎬ但整体差别不明显ꎬ这说明大小比数与混交度之间联系不密切ꎮ样地A中混交度为0.5时ꎬ对应的大小比数频数较大ꎬ占总比例的53%ꎬ样地B是大小比数为0的范围总频率较高ꎬ为30%ꎬ样地C和D各分布较为平均ꎬ没有出现明显规律特征ꎮ㊀第4期梁文俊ꎬ等:基于二元分布空间结构参数的林分结构研究543图2㊀4块次生林样地角尺度-混交度二元分布图Fig.2㊀Bivariatedistributionsofminglingvsuniformangleindexforthefourplots图3㊀4块次生林样地大小比数-混交度二元分布图Fig.3㊀Bivariatedistributionsofneighborhoodcomparisonvsminglingindexforthefourplots544㊀河㊀南㊀农㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报第52卷3 结论与讨论研究表明ꎬ在4块样地中ꎬ大小比数和角尺度㊁混交度与角尺度形成的二元分布规律基本一致ꎬ角尺度W=0.5时ꎬ大小比数㊁混交度的相对频数和都在50%以上ꎻ大小比数与混交度之间无明显规律ꎬ说明角尺度与大小比数㊁混交度之间联系密切ꎬ且3个指标中角尺度对大小比数和混交度影响较大ꎬ这与李远发[19]对次生林空间结构的研究结果一致ꎮ大小比数与角尺度的关系中ꎬ随着林分角尺度的增大ꎬ大小比数相对频数呈先增大后减小的趋势ꎬ表明林分团状分布制约了胸径发育ꎬ结果与仇建习等[20]对近自然毛竹角尺度与直径关系相似ꎮ4块样地的二元分布均表明ꎬ混交度与角尺度的关系中ꎬ角尺度的大小直接影响到林分的混交程度ꎬ角尺度太大或太小都不利于林分混交度的提高ꎬ尚未有研究体现出混交度和角尺度有直接关系ꎮ结果显示ꎬ二元分布结构能够较好地展示林分二维空间结构ꎬ可以从多角度对森林空间结构进行判别ꎮ角尺度㊁大小比数㊁混交度3大林分结构指标是体现森林 面 的重要指标ꎬ本研究中3种指标的两两结合ꎬ相互交叉构建的二元分布结构ꎬ加强了相邻木细微空间结构的了解ꎬ同时更加深入掌握林分所处的生态环境ꎮ目前ꎬ尽管多维空间的分析已开始出现ꎬ但大多仍处于较为模糊和模拟阶段ꎮ森林的复杂注重多功能全面发展ꎬ二维空间研究成为林分发展的重要方向和指南ꎮ二元分布对相邻木空间关系的研究使森林中结构关系清晰化ꎬ对森林准确化经营有了精确的依据ꎬ具有较高的应用价值ꎮ而且ꎬ探究二元空间分布结构参数ꎬ对于促进三维甚至多维森林空间分析的发展有重要的科学意义ꎮ参考文献:[1]㊀CLARKPJꎬEVANSFC.Distancetonearestneighborasameasurementofspatialrelationshipsinpopulations[J].Ecologyꎬ1954ꎬ35(4):445-453. 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地震工程与工程振动EARTHQUAKE ENGINEERING AND ENGINEERING DYNAMICS Vo1.42No.1 Feb.2022第42卷第1期2022年2月文章编号:1000-1301(2022)01-0169-11高延性混凝土加固震损混凝土短柱小偏心受压性能试验研究寇佳亮1,2,赵丹丹1,黄琪1,周恒3(1.西安理工大学土木建筑工程学院,陕西西安710048;2.西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,陕西西安710048;3.中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司,陕西西安710065)摘要:通过5个高延性混凝土(HDC)加固震损混凝土短柱偏心受压性能试验,研究了HDC对加固震损混凝土短柱的偏压承载能力和变形能力的影响程度。
试验结果表明,采用HDC加固震损偏心混凝土短柱,可有效改善小偏心受压构件的脆性破坏,且受压承载能力有明显提高,峰值荷载提高了49%~63%,与峰值荷载对应地位移增大了34%~39%,极限位移提高了21%~63%。
同时,震损短柱粗糙的粘结面能够与HDC互相变形协调,在混凝土修复加固方面具有重要意义。
在理论分析和试验数据的基础上,总结出HDC约束震损混凝土短柱的承载力本构方程,提出了HDC约束震损混凝土短柱小偏心受压承载力公式,且承载力的计算值与试验值较吻合。
关键词:高延性混凝土;震损混凝土短柱;小偏心受压试验;承载能力;偏心受压承载力计算公式中图分类号:TU375.3文献标识码:AExperimental study on eccentric compression performance of seismic-damaged concrete short columns strengthened with high ductility concreteKOU Jialiang1,2,ZHAO Dandan1,HUANG Qi1,ZHOU Heng3(1.School of Civil Engineering&Architecture,Xi'an University of Technology,Xi'an710048,China;2.State Key Laboratoryof Eco-hydraulics in Northwest Arid Region,Xi'an University of Technology,Xi'an710048,China;3.Power China Northwest Engineering Corporation Limited,Xi'an710065,China)Abstract:Through five high ductility concrete(HDC)reinforced seismic-damaged concrete short columns eccen⁃tric compression performance test,the impact of HDC on the eccentric compression bearing capacity and deforma⁃tion capacity of the reinforced seismic-damaged concrete short columns was studied.The test results show that the use of HDC to strengthen the seismic-damaged eccentric concrete short columns can effectively improve the brittle failure of small eccentric compression members,and the compression bearing capacity is significantly improved. The peak load has increased by49%~63%,the displacement corresponding to the peak load has increased by 34%~39%,and the ultimate displacement has increased by21%~63%.At the same time,the rough bonding sur⁃face of the seismic-damaged short column can be deformed and coordinated with the HDC,which is of great signifi⁃cance in concrete repair and reinforcement.Based on the experimental data and theoretical analysis,the constitu⁃收稿日期:2021-01-28;修订日期:2021-07-06基金项目:国家自然科学基金项目(52079109,51408487);陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JM-454)Supported by:National Natural Science Foundation of China(52079109,51408487);Basic Research Program of Natural Science in Shaanxi Province(2020JM-454)作者简介:寇佳亮(1979-),男,副教授,博士,主要从事高性能纤维混凝土力学性能研究.E-mail:***********************DOI:10.13197/j.eeed.2022.0116170地震工程与工程振动第42卷tive equation of bearing capacity of HDC confined seismic-damaged concrete is given,and the bearing capacity for⁃mula of HDC confined seismic-damaged concrete column is proposed,and the calculated value of bearing capacity is in good agreement with the experimental value.Key words:high ductile concrete;seismic-damaged concrete short columns;eccentric compression test;bearing capacity;calculation formula of eccentric bearing capacity引言建筑结构在地震作用下,不可避免地会出现各种损伤和缺陷,使其承载能力大大缩减,给结构带来安全隐患。
Advances in Psychology 心理学进展, 2023, 13(10), 4540-4547Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/aphttps:///10.12677/ap.2023.1310572基于CiteSpace的我国学科建设研究可视化分析杜蕾,陈泽雄江苏大学教师教育学院,江苏镇江收稿日期:2023年9月7日;录用日期:2023年10月11日;发布日期:2023年10月23日摘要使用CiteSpace5.8.R3 (64-bit)对CSSCI数据库中篇名含“学科建设”的论文进行可视化分析,发现学科建设研究年度发文量整体呈现渐强趋势;高产作者前三分别是刘小强、侯怀银、翟亚军,但核心作者群尚未形成;高发文机构大多位于北京和华东地区。
通过对学科建设关键词分析可知,研究热点主题包括人才培养研究、一流学科建设研究、地方院校研究。
学科建设研究知识基础主要涵盖了王建华、刘献君、克拉克等人的理论著作或文章。
学科建设未来会注重创新型人才培养、一流学科建设要发挥中国特色、院校研究是一流学科建设的主体。
关键词CiteSpace,学科,学科建设,可视化分析,一流学科Visual Analysis of Discipline ConstructionResearch in China Based on CiteSpaceLei Du, Zexiong ChenSchool of Teacher Education, Jiangsu University, Zhenjiang JiangsuReceived: Sep. 7th, 2023; accepted: Oct. 11th, 2023; published: Oct. 23rd, 2023AbstractUsing CiteSpace5.8.R3 (64-bit) to visually analyze the papers including “discipline construction” in CSSCI database, we found that the annual volume of discipline construction research is increasing;the top three high-yielding authors are Liu Xiaoqiang, Hou Huaiyin and Zhai Yajun, but the core authors are not yet formed; most of the institutions are located in Beijing and East China. Accord-ing to the analysis of keywords in discipline construction, it can be seen that the hot topics include research on talent training, first-class discipline construction and local universities. The research杜蕾,陈泽雄knowledge base of discipline construction mainly covers the theoretical works or articles of Wang Jianhua, Liu Xianjun, Clark and others. In the future, discipline construction will pay attention to the training of innovative talents, and the construction of first-class disciplines should give play to Chinese characteristics, and college research is the main body of the construction of first-class dis-ciplines.KeywordsCiteSpace, Discipline, Discipline Construction, Visual Analysis, First-Class DisciplineThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 问题提出2015年《统筹推动世界一流大学和一流学科建设的总体方案》(以下简称“双一流”)的出台,吹响了“双一流”建设全面开展的局势,将学科建设推上了一个新的高度。
第23卷第6期2023年12月交 通 工 程Vol.23No.6Dec.2023DOI:10.13986/ki.jote.2023.06.004考虑空间不确定效应的建成环境对出行频率的影响王晓全1,邵春福2,尹超英3,郑长江1(1.河海大学土木与交通学院,南京 210098;2.新疆大学交通运输工程学院,乌鲁木齐 830017;3.北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,北京 100442;4.南京林业大学汽车与交通工程学院,南京 210037)摘 要:为深入分析建成环境对家庭出行频率的影响机理,考虑可塑性面积单元问题(Modified Areal Unit Problem,MAUP)效应,建立泊松回归模型分析不同空间尺度(400m㊁800m 及1600m 缓冲区)建成环境对家庭出行频率的影响,并基于北京市居民出行调查数据进行实证研究.结果表明:不同缓冲区建成环境对出行频率的影响不尽相同,表明建成环境对出行行为影响关系中存在MAUP 效应;基于400m 缓冲区建成环境的模型拟合效果最优;居住地道路交叉口密度和到城市子中心距离对出行频率具有显著的负向影响;道路密度和到公共交通站点距离对出行频率的影响则呈显著的正效应;公共交通站点密度和土地利用混合度对出行频率不具有显著影响.关键词:交通工程;建成环境;MAUP 效应;出行频率;泊松回归模型中图分类号:U 491文献标志码:A文章编号:2096⁃3432(2023)06⁃021⁃06收稿日期:2022⁃10⁃05.基金项目:国家自然科学基金项目(52202388,72204114,52072025);中国博士后面上项目(2022M720992);教育部人文社科青年基金项目(22YJC630191).作者简介:王晓全(1992 ),男,讲师,博士.研究方向为出行行为建模,交通与土地利用.E⁃mail:20210046@.Exploring the Impacts of Built Environment on Travel Frequency Considering Spatial UncertaintyWANG Xiaoquan 1,SHAO Chunfu 2,YIN Chaoying 1,ZHENG Changjiang 1(1.College of Civil and Transportation Engineering,Hohai University,Nanjing 210098,China;2.School of Traffic and Transportation Engineering,Xinjiang University,Urumqi 830017,China;3.Key Laboratory of Transport Industry of Big Data Application Technologies for Comprehensive Transport,Beijing Jiaotong University,Beijing 100422,China;4.College of Automobile and Traffic Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China)Abstract :Aiming to explore the influence mechanism of built environment on household travel behavior,a Poisson regression model is applied to examine the impacts of built environment on household travel frequency considering modified areal unit problem (MAUP)effects.Travel survey data from Beijing isused to conduct an empirical study by considering the built environment at different spatial buffers (i.e.,400m,800m and 1600m).The results suggest that the built environment characteristics at different spatial buffers show different impacts on household travel frequency,which confirm the MAUP effects.Moreover,the model based on the built environment measured at 400m buffers shows the best performance.Specifically,the intersection density and distance to city subcenter show negative impacts on travel frequency,whereas the street density and distance to public transit stops show positive impactson travel frequency.The impacts of public transit stops and land use mix are not significant.交 通 工 程2023年Key words:traffic engineering;built environment;MAUP effects;travel frequency;Poisson regression model0 引言随着中国城市化进程加快,大量农村人口涌入城市,城市规模快速扩张,城市交通拥堵问题日益突出,居民出行距离和出行时间不断延长,从而导致了能源消耗和空气污染等一系列城市难题[1⁃2].如何通过优化建成环境降低居民日常出行需求进而缓解交通出行带来的诸多负面效应已成为研究的热点问题之一.既有研究中,国内外学者从不同角度对建成环境和出行频率的互动关系进行了探究.Park等[3]利用美国8个城市的居民出行调查数据探讨了邻里尺度建成环境对居民出行频率的影响,证实了邻里尺度建成环境在家庭出行决策中扮演重要角色.Cao 等[4]考虑了小汽车出行㊁公共交通出行和步行出行之间的相关性,通过构建似不相关回归模型分析了建成环境对不同方式出行频率的影响,结果表明尽管各建成环境属性对不同方式出行频率的影响各异,但建成环境仍是影响出行频率的关键因素. Zhang等[5]基于负二项回归模型分析了居住地周边居住密度对居民出行频率的影响,发现在控制社会经济属性后,居住密度对出行频率具有显著的正向影响.Huang等[6]利用西安市居民出行调查数据分析了建成环境的公共交通可达性维度对公共交通出行频率的影响,结果表明公共交通可达性提高后,居民的公共交通出行频率有所提高.冯建喜等[7]以南京市老年人为研究对象,分别利用有序Logit和线性回归模型分析了建成环境对老年人出行频率和出行距离的影响,结果表明人口密度㊁土地混合利用及到交通站点距离等均对老年人出行行为具有显著影响.彭宇红[7]以2016年北京市居民出行调查数据为例,分析了居民出行频率的影响因素,发现居住地到公共交通站点距离对居民个体出行频率具有显著影响.然而,既有研究多关注某一空间尺度建成环境对出行频率的影响,缺少对不同空间尺度建成环境影响的探讨[8],忽略了由于可塑性面积单元问题(Modified Areal Unit Problem MAUP)效应导致的统计分析结果差异.由于个体出行活动空间存在不确定性,出行方式及出行距离等出行行为均存在MAUP效应[9],因此在对出行频率进行建模时,有必要考虑出行频率的MAUP效应,进而分析不同空间尺度下建成环境对出行频率的影响关系.此外,既有研究多关注个体层出行频率的建模,针对建成环境和家庭出行频率的建模研究仍较少.由于出行行为在较大程度上是家庭成员共同决策完成的[10],从家庭层揭示建成环境对出行频率的影响有助于深入理解建成环境和出行行为互动关系.本文以家庭出行频率为研究对象,提取居住地周边不同空间尺度建成环境属性捕捉MAUP效应,并利用泊松回归模型分析不同空间尺度建成环境对出行频率的影响,为通过优化建成环境减少居民日常出行需求提供理论依据.1 研究数据本文所用数据主要来源于课题组在2018年11月至2019年2月利用问卷星平台完成的北京市居民出行调查数据.该调查由问卷星公司协助完成,研究区域按照各行政区人口数量按比例对行政区随机抽样,最终获得有效问卷1014份,其中中心城区(西城区和东城区)样本95份,郊区(朝阳区㊁丰台区㊁石景山区及海淀区)样本446份,远郊区(房山区㊁通州区㊁顺义区㊁昌平区㊁大兴区㊁门头沟区及延庆区)473份,如图1所示.图1 北京市区域划分1014份有效问卷记录了受访者的家庭社会经济属性和出行属性.本研究中选取的家庭社会经济属性包括家庭规模㊁家庭年收入㊁家庭驾照数㊁家庭是否有小孩㊁家庭汽车或自行车数等6个变量.考虑到通勤者的通勤时间是出行频率的重要影响因素,拟将家庭平均通勤时间作为控制变量纳入模型.本文中的因变量为家庭层面的出行频率,利用家庭成员一周内总的出行次数来表示.各变量的统计性描述结果如表1所示.22 第6期王晓全,等:考虑空间不确定效应的建成环境对出行频率的影响表1 家庭社会经济属性统计性描述变量名称 变量描述均值标准差家庭社会经济属性家庭规模家庭人口数(连续变量)2.9111.313家庭收入11=家庭年收入低于10万元人民币;0=其他0.2740.446家庭收入31=家庭年收入高于20万元人民币;0=其他0.2660.442家庭拥有驾照人数家庭成员中拥有驾照的人数(连续变量)1.9840.907家庭是否有小孩1=家庭中拥有年龄小于18岁的孩子;0=其他0.4500.498家庭小汽车拥有数家庭拥有的小汽车数量/辆0.9250.728家庭自行车拥有数家庭拥有的自行车数量/辆1.0610.987通勤时间家庭成员平均通勤时间/min38.17928.108出行频率家庭成员一周内总出行次数/次14.7539.331 为分析不同空间尺度建成环境属性对出行频率的影响,选取400m㊁800m及1600m3个空间尺度的圆形缓冲区作为研究对象,以居住地为中心提取居住地周边不同缓冲区内建成环境属性,各建成环境属性的统计性描述结果如表2所示.利用高德地图API提取相应POI数据,基于ArcGIS平台对4个维度的建成环境进行表征.所选用的4个维度的建成环境包括 多样性” 设计” 到公共交通站点的距离”及 目的地可达性”[11].利用公共交通站点密度和到公共交通站点距离表征建成环境的 到公共交通站点的距离”维度;其中,公共交通站点密度根据缓冲区内公共交通站点数量与面积的比值计算得到,而到公共交通站点距离由居住地到最近公共交通站点距离表示.利用道路交叉口密度和道路长度表征建成环境的 设计”维度;其中,道路交叉口密度根据缓冲区内道路交叉口数量与面积的比值计算得到,而道路长度由缓冲区内各等级城市道路的长度表示.利用到城市子中心距离表征 目的地可达性”维度,该变量由居住地到其所在区政府的距离表示.利用土地利用混合度表征 多样性”维度,该变量由11类兴趣点(住宅㊁政府㊁医院㊁学校㊁购物中心㊁银行㊁酒店㊁餐饮㊁超市㊁公园和广场)基于熵指数法计算得到[12],具体计算过程如式(1)所示.Entropy=-∑i p ij ln(p i)ln N j(1)式中,p ij表示在缓冲区j内第i类POI所占的比例; N j表示缓冲区j内所有兴趣点的种类数量.表2 不同缓冲区建成环境变量统计性描述变量名称变量描述400m缓冲区800m缓冲区1600m缓冲区均值标准差均值标准差均值标准差公共交通站点密度缓冲区内公共交通站点数量与缓冲区面积的比值/km222.92220.72722.08114.86019.31711.033道路交叉口密度缓冲区内道路交叉口数量与缓冲区面积的比值/km255.75836.69653.84529.60249.54127.072土地利用混合度基于熵指数方法计算11类POI的土地利用混合程度0.5810.2360.7540.1560.8010.090道路密度缓冲区内道路交叉口数量与缓冲区面积的比值/km213.8015.08813.4524.18912.5273.786到公共交通站点距离居住地到最近公共交通站点的距离/km1.9900.9991.9900.9991.9900.999到城市子中心距离居住地到所在地区政府的距离/km9.4119.8799.4119.8799.4119.87932交 通 工 程2023年2 模型构建泊松回归模型是一种典型的广义线性回归模型,该模型建立在泊松分布的基础上.由于家庭出行频率为计数型变量,该变量的特点是取值范围较小的非负整数变量,因此不满足线性回归模型对连正态分布因变量的要求.泊松回归模型是处理此类问题的有效方法.假设随机变量Y为因变量y的发生概率,则泊松回归模型中因变量y可利用如式(2)所示的概率密度函数表示.Pr(Y=y|x)=e-λλy y!,y=0,1,2, (2)式中,x为模型自变量;λ为泊松回归模型中的唯一参数.在泊松回归模型中假设因变量y i是基于λi抽取获得,该参数可由自变量x i计算得到,因变量y i和自变量x i之间的关系如式(3)所示.Pr(Y=y i|x i)=e-λiλy i i yi!,y i=0,1,2, (3)式中,y i为家庭i的出行频率;x i为家庭i的社会经济属性(家庭规模㊁家庭收入㊁家庭拥有驾照人数㊁家庭是否有小孩㊁家庭小汽车拥有数及家庭自行车拥有数)及相应的建成环境属性(公共交通站点密度㊁道路交叉口密度㊁土地利用混合度㊁道路密度㊁到公共交通站点距离及到城市子中心距离).本研究中λi可由自变量x i基于对数线性模型计算得到,如式(4)所示.lnλi=βx i=∑h j=1βj x ji(4)在泊松回归模型中,因变量y i仍需满足等离散假定,如式(5)所示.E(y i|x i)=Var(y i|x i)=λi=e x′iβ(5) 3 模型结果为验证MAUP效应的影响,分别基于3种不同空间尺度缓冲区设计3组模型进行对比分析.通过构建泊松回归模型探究城市建成环境对家庭出行频率的影响,并利用AIC(Akaike Information Criterion)值对模型拟合效果进行评价.三个模型的参数估计结果如表2所示.由表2的模型估计结果可知,三组模型的估计结果存在差异性,表明建成环境与家庭出行评率的互动关系中存在MAUP效应.此外,基于400m缓冲区数据构建的模型1的AIC值优于模型2和模型3的AIC值,表明将MAUP效应融入到建成环境和出行频率建模中可提高模型的拟合效果,且以400m缓冲区的空间尺度提取建成环境特征更为合理,因此,模型1能更准确拟合建成环境和家庭出行频率的互动关系.具体而言,在选用不同缓冲区空间尺度时,家庭社会经济属性对出行频率的影响显著性均未发生变化,仅各属性的影响程度有所变化.而建成环境属性中,仅公共交通站点距离和到城市子中心距离对出行频率的影响显著性在3个模型中均为显著.而公共交通站点密度㊁道路交叉口密度㊁土地利用混合度及道路长度等4个建成环境变量对出行频率的影响显著性并不相同,因此在对建成环境和出行行为进行建模时,有必要考虑MAUP效应的影响.基于400m缓冲区的模型估计结果表明,家庭规模与出行频率呈现显著的正相关关系,与规模较小的家庭相比,规模越大家庭的出行频率越高,这一结果也被已有研究所证实[3].对家庭收入而言,低收入家庭出行频率显著低于中等收入家庭;而高收入家庭出行频率与中等收入家庭不存在显著差异.家庭中拥有驾照人数对出行频率的影响不显著.家庭中是否有小孩对出行频率具有显著的负向影响,表明拥有小孩会显著降低出行频率,Cao等[4]基于北加州的研究亦发现家庭中有小孩会显著降低家庭小汽车出行频率.家庭小汽车拥有数和家庭自行车拥有数对家庭出行频率的影响具有相似的结果,即两变量均对出行频率具有显著的负向影响.通勤时间对出行频率具有显著的正向影响,表明平均通勤时间更长家庭出行频率亦更高.建成环境变量中,交叉口密度㊁道路密度㊁到公共交通站点距离及到城市子中心距离对出行频率具有显著的影响,而公共交通站点密度和土地利用混合度对出行频率的影响不显著.具体而言,道路交叉口密度对出行频率具有显著的负向影响,表明居住在交通连通性更好的区域内家庭出行频率更低.道路密度和到公共交通站点距离对出行频率具有显著的正向影响,表明居住地400m范围内的道路密度越大㊁公交可达性越高,出行者的家庭出行频率则越高.到城市子中心距离对出行频率具有显著的负向影响,表明居住地离城市子中心距离越远,家庭出行频率越低,这一结论表明,居住在城市子中心附近的家庭可能是出行的主要产生者,因此,城市规划者和交通政策制定者更应聚焦于此类家庭.4 结论本文基于北京市居民出行调查数据,考虑出行42 第6期王晓全,等:考虑空间不确定效应的建成环境对出行频率的影响表3摇建成环境变量描述性统计变量名称模型1(400m 缓冲区)模型2(800m 缓冲区)模型3(1600m 缓冲区)系数标准差系数标准差系数标准差家庭社会经济属性家庭规模0.020*0.0080.023**0.0080.022**0.008家庭收入1-0.080***0.021-0.073***0.021-0.076***0.021家庭收入3-0.0270.020-0.0310.020-0.0300.020家庭拥有驾照人数0.0110.0110.0100.0110.0110.011家庭是否有小孩-0.103***0.021-0.102***0.021-0.101***0.021家庭小汽车拥有数-0.076***0.014-0.079***0.014-0.079***0.014家庭自行车拥有数-0.019*0.009-0.021*0.009-0.021*0.009建成环境属性公共交通站点密度0.0010.0000.0010.0010.002*0.001道路交叉口密度-0.001*0.000-0.0000.0010.0010.001土地利用混合度-0.0460.0390.129*0.059-0.0050.095道路密度0.010***0.0030.0040.004-0.0080.006到公共交通站点距离0.026**0.0080.028***0.0080.028***0.008到城市子中心距离-0.003***0.0009-0.003***0.001-0.004***0.001通勤时间0.004***0.0000.004***0.0000.004***0.000AIC9111.5269119.7479125.511 注:*代表p <0.1,**代表p <0.05,***代表p <0.01.行为的MAUP 效应,构建泊松回归模型分析了不同空间尺度建成环境对家庭出行频率的影响.研究结果如下:1)3种不同空间尺度(400m㊁800m 及1600m缓冲区)中,建成环境对出行频率的影响不尽相同,基于400m 缓冲区建成环境的模型拟合效果更优,因此有必要在对建成环境和出行频率建模时考虑MAUP 效应.2)估计结果表明,建成环境属性中,居住地道路交叉口密度和到城市子中心距离对出行频率具有显著的负向影响;道路密度和到公共交通站点距离对出行频率的影响则呈显著的正效应;公共交通站点密度和土地利用混合度对出行频率不具有显著影响.3)研究成果可为通过优化建成环境降低出行需求提供理论依据,提高居住地道路交叉口密度可有效降低家庭出行频率,且城市规划者和交通政策制定者应更多关注城市中心附近居民的出行需求.参考文献:[1]韩艳,关宏志.基于SP 和RP 融合数据的小汽车通勤出行频率选择模型[J].公路交通科技,2011,28(7):131⁃135+141.[2]王晓全,邵春福,管岭,等.基于机器学习模型的建成环境对小汽车拥有行为的影响[J].交通运输系统工程与信息,2020,20(4):173⁃177.[3]PARK K,EWING R,SCHEER B,et al.The impacts ofbuilt environment characteristics of rail station areas onhousehold travel behavior [J ].Cities,2018,74:277⁃283.[4]CAO X,MOKHTARIAN P L,HANDY S.The relationshipbetween the built environment and nonwork travel:A case study of Northern California[J].Transportation Research Part A:Policy and Practice,2009,43(5):548⁃559.[5]ZHANG Q,CLIFTON K J,MOECKEL R,et al.Household trip generation and the built environment:Does more density mean more trips?[J ].TransportationResearch Record,2019,2673(5):596⁃606.[6]HUANG X,CAO X J,CAO X,et al.How does thepropensity of living near rail transit moderate the influence52交 通 工 程2023年of rail transit on transit trip frequency in Xi’an?[J ].Journal of Transport Geography,2016,54:194⁃204.[7]彭宇红.基于PSO⁃LSSVM 机器学习的居民出行需求预测方法及应用[D].北京:北京交通大学,2020.[8]YIN C,ZHANG J,SHAO C.Relationships of the multi⁃scale built environment with active commuting,body mass index,and life satisfaction in China:A GSEM⁃based analysis[J ].Travel behaviour and society,2020,21:69⁃78.[9]YANG L,HU L,WANG Z.The built environment andtrip chaining behaviour revisited:The joint effects of the modifiable areal unit problem and tour purpose[J].Urban Studies,2019,56(4):795⁃817.[10]WANG X,SHAO C,YIN C,et al.Built environment,life events and commuting mode shift:Focus on gender differences[J].Transportation research part D:transport and 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resiliencein transportation networks:Economic implications [J ].Transportation Research Part D,2020,86,102419.[8]赵映璎,马维珍,温海燕.隧道施工应急系统韧性评价[J].土木工程与管理报,2021,38(3):167⁃172.[9]丁搏.高速公路服务区突发事件应急能力评估方法研究[D].长春:吉林大学,2015.[10]刘德海,于倩,马晓南,等.基于最小偏差组合权重的突发事件应急能力评价模型[J].中国管理科学,2014,22(11):79⁃86.[11]张长林,薛保贵,程仁德.公路突发事件应急能力评价模型研究[J].科学决策,2014(9):82⁃94.[12]梁睿.高速公路突发事件应急能力评价研究[D].长沙:长沙理工大学,2015.[13]薛锋,胡萍,黄宇.基于组合模型的公路隧道交通安全评价[J].公路交通科技,2021,38(7):85⁃95.[14]纪柯柯,陈坚,吴改选,等.基于组合赋权 云模型的高速公路路网交通适应性评价[J].公路,2021,66(3):193⁃200.[15]纪柯柯,李正中,刘双,等.港口岸桥安装施工安全风险评估[J].中国安全科学学报,2022,32(12):102⁃109.[16]钟鸣.基于关联规则和云模型的水库诱发地震风险多层次模糊综合评价[D].武汉:华中科技大学,2013.62。
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s y c h o l o g i c a l r e s i l i e n c e i nC O P D p a t i e n t sb e t w e e n p e r c e i v e ds o c i a l s u p p o r t a n d a l e x i t h ym i a Y A NX i a o t o n g ,L I A N GJ i a q i n g ,L I U Q i a o l i ,H A OC h u n ya n N u r s i n g C o l l e g e o f J i n z h o uM e d i c a lU n i v e r s i t y ,L i a o n i n g 121000C h i n a C o r r e s p o n d i n g A u t h o r H A OC h u n y a n ,E -m a i l :h c y7127@163.c o m K e yw o r d s C O P D ;p e r c e i v e d s o c i a l s u p p o r t ;p s y c h o l o g i c a l r e s i l i e n c e ;a l e x i t h y m i a ;m e d i a t i n g e f f e c t ;n u r s i n g 摘要 目的:探讨慢性阻塞性肺疾病(C O P D )病人心理弹性在领悟社会支持和述情障碍之间的中介作用,为减轻病人述情障碍提供有效可行的理论依据㊂方法:采用便利抽样法选取2022年10月 2023年3月在辽宁省锦州市锦州医科大学附属第一医院呼吸内科确诊为C O P D 的病人300例为研究对象,应用一般资料调查表㊁多伦多述情障碍量表(T A S -20)㊁心理弹性量表(C D -R I S C )及领悟社会支持量表(P S S S )进行调查㊂结果:C O P D 病人领悟社会支持均分为(54.37ʃ7.49)分,心理弹性均分为(53.16ʃ9.06)分,述情障碍均分为(57.42ʃ9.38)分㊂C O P D 病人领悟社会支持与心理弹性呈正相关(r =0.454,P <0.01);领悟社会支持与述情障碍呈负相关(r =-0.528,P <0.01);心理弹性与述情障碍呈负相关(r =-0.553,P <0.01)㊂C O P D 病人心理弹性在领悟社会支持与述情障碍间的中介作用为-0.326,占总效应的34.83%㊂结论:C O P D 病人的心理弹性在领悟社会支持和述情障碍之间起部分中介作用,提高C O P D 病人的领悟社会支持能力及心理弹性水平有利于降低病人述情障碍及不良情绪的发生㊂关键词 C O P D ;领悟社会支持;心理弹性;述情障碍;中介效应;护理d o i :10.12102/j.i s s n .2095-8668.2024.04.037 作者简介 闫晓彤,硕士研究生在读*通讯作者 郝春艳,E -m a i l :h c y7127@163.c o m 引用信息 闫晓彤,梁嘉卿,刘巧丽,等.C O P D 病人心理弹性在领悟社会支持与述情障碍间的中介效应[J ].循证护理,2024,10(4):755-760.㊃557㊃循证护理2024年2月第10卷第4期(总第120期)慢性阻塞性肺疾病(c h r o n i co b s t r u c t i v e p u l m o n a r y d i s e a s e,C O P D)是一种表现为持续气流受限且呈进行性发展的慢性呼吸系统疾病㊂由于其病程长㊁并发症多且具有较高发病率和死亡率,已然成为一个重要的全球公共卫生问题[1]㊂C O P D病人因长期遭受疾病困扰,极易出现不良心理反应,述情障碍就是较为常见的心理疾患之一[2]㊂述情障碍是指个体由于情感辨别㊁加工㊁调节功能受损而出现的情感认知障碍,故伴有述情障碍的病人难以正确区分躯体感觉和情绪,无法使用恰当的语言表达内心情感㊁发泄负面情绪,从而掩盖了真实病情,严重影响疾病疗效和预后[3]㊂心理弹性作为个体能够积极面对创伤或重大应激事件的能力,可在日常生活中起到减少不良情绪的作用[4]㊂因此,其对个体的述情障碍水平具有重要影响㊂研究表明,领悟社会支持可以正向预测心理弹性[5],领悟社会支持水平高的个体能够充分感知利用来自各方面的支持,从而有利于心理弹性的提高[6]㊂此外,领悟社会支持越高,病人就越乐于表达内心情感,其述情障碍发生率也会进一步降低㊂本研究旨在探索C O P D病人领悟社会支持㊁心理弹性和述情障碍的水平及其相关关系,为医护人员提高病人领悟社会支持,增强面对各种不良应激的适应能力以及降低述情障碍水平制定有效可行的干预措施提供理论基础㊂1对象与方法1.1研究对象采用便利抽样法,选取2022年10月 2023年3月在辽宁省锦州市锦州医科大学附属第一医院呼吸内科住院的C O P D病人300例作为研究对象㊂纳入标准:1)符合我国2013年修订的‘慢性阻塞性肺疾病诊治指南“标准[7];2)年龄ȡ18岁;3)意识清楚㊁语言沟通无障碍;4)知情同意且自愿配合参加本研究㊂排除标准:1)伴有精神疾病㊁认知障碍者;2)合并其他严重脏器疾病或恶性肿瘤者;3)转院或转科者㊂本研究通过锦州医科大学附属第一医院伦理委员会的批准,审批号:K Y L L202056㊂1.2调查工具1.2.1一般资料调查表根据病人疾病情况自行编制调查表,包括性别㊁年龄㊁家庭关系㊁文化程度㊁月平均收入㊁C O P D病程㊁肺功能级别等13项内容㊂1.2.2 多伦多述情障碍量表(T o r o n t o A l e x i t h y m i a S c a l e,T A S-20)T A S-20由B a g b y等[8]于1994年修订,蚁金瑶等[9]于2003年进行汉化㊂该量表是目前国际上应用最多的诊断述情障碍的工具,包括识别情感障碍(f1)㊁描述情感障碍(f2)以及外向性思维(f3)3个维度,共20个条目,采用L i k e r t5级评分法,总分为20~100分;得分ɤ50分表示 无述情障碍 ,>50~60分表示 可能存在述情障碍 ,>60分表示 存在述情障碍 ㊂该量表信效度良好,本研究中的C r o n b a c h'sα系数为0.905㊂1.2.3 心理弹性量表(C o n n o r-D a v i d s o n R e s i l i e n c e S c a l e,C D-R I S C)C D-R I S C中文版由国内学者于肖楠等[10]于2007年首次进行翻译和本土化改良,目前已被广泛应用于评估各类病人的疾病积极应对能力㊂共包含坚韧㊁力量㊁乐观3个维度,共25个条目㊂采用L i k e r t5级评分法,总分为0~100分,得分越高表明C O P D病人的心理弹性水平越高㊂本研究中该量表的C r o n b a c h'sα系数为0.895㊂1.2.4领悟社会支持量表(P e r c e i v e dS o c i a lS u p p o r t S c a l e,P S S S)P S S S是Z i m e t等[11]于1987年编制,中文版由姜乾金等于1999年根据国内情况进行汉化和修订[12],用来测评个人对来自家人㊁朋友和其他人员支持的感受程度㊂该量表包含家庭支持㊁朋友支持和他人支持3个维度,共12个条目,采用L i k e r t7级评分法,总分为12~84分,得分越高表明病人的领悟社会支持水平越高㊂本研究中该量表的C r o n b a c h'sα系数为0.885㊂1.3调查方法由经过规范化培训的2名研究生对符合纳入及排除标准的研究对象解释并说明本研究的目的及意义,征得病人同意后采用一对一方式发放问卷㊂问卷由病人独立或在家属协助下填写,填写过程中调查者不能诱导病人作答㊂填写完毕后,调查者现场回收问卷并仔细核对,剔除无效问卷㊂本研究共发放问卷311份,回收有效问卷300份,有效回收率为96.5%㊂为确保数据的准确性,进行双人录入㊂1.4统计学方法使用S P S S25.0和AMO S24.0软件进行统计分析㊂符合正态分布的定量资料用均数ʃ标准差(xʃs)描述,定性资料用例数和百分比(%)描述;领悟社会支持㊁心理弹性与述情障碍间的相关性采用P e a r s o n相关分析;将心理弹性作为中介变量,运用AMO S24.0软件建立中介效应模型,同时利用B o o t s t r a p法(重复抽检5000次)检验中介效应㊂以P<0.05为差异有统计学意义㊂㊃657㊃C H I N E S EE V I D E N C E-B A S E D N U R S I N GF e b r u a r y,2024V o l.10N o.42结果2.1 C O P D病人领悟社会支持㊁心理弹性与述情障碍现状本研究300例C O P D病人P S S S得分为(54.37ʃ7.49)分,各维度得分由小到大依次为朋友支持(17.42ʃ2.88)分㊁他人支持(18.02ʃ2.75)分和家庭支持(18.93ʃ2.86)分;T A S-20得分为(57.42ʃ9.38)分,各维度得分由小到大依次为描述情感障碍(14.28ʃ2.74)分㊁识别情感障碍(19.93ʃ4.34)分和外向性思维(23.21ʃ3.29)分;C D-R I S C得分为(53.16ʃ9.06)分,各维度得分由小到大依次为乐观(9.24ʃ1.88)分㊁力量性(18.30ʃ3.31)分和坚韧性(25.63ʃ5.01)分㊂2.2不同特征C O P D病人T A S-20得分比较C O P D病人的一般资料及不同特征C O P D病人T A S-20得分比较见表1㊂表1不同特征C O P D病人述情障碍得分比较(xʃs)单位:分项目例数(%)T A S-20得分统计值P 性别男173(57.7)60.61ʃ9.08t=7.47<0.01女127(42.3)53.08ʃ7.97年龄 <60岁59(19.7)49.63ʃ6.6060~74岁151(50.3)55.25ʃ7.57F=109.92<0.01 >74岁90(30.0)66.18ʃ9.38居住环境城市128(42.7)56.73ʃ10.32t=-1.080.28农村172(57.3)57.94ʃ8.62婚姻状况已婚232(77.3)56.75ʃ9.15t=-2.290.02其他(未婚㊁离异㊁丧偶)68(22.7)59.69ʃ9.87家庭关系良好198(66.0)53.72ʃ7.67一般86(28.7)63.94ʃ8.13F=67.49<0.01较差16(5.3)68.19ʃ7.72文化程度小学及以下115(38.3)62.30ʃ8.45初中㊁高中及中专158(52.7)55.27ʃ8.65F=37.22<0.01专科及以上27(9.0)49.22ʃ6.72职业在职14(4.7)47.43ʃ6.77t=-5.55<0.01非在职286(95.3)57.91ʃ9.23月平均收入 <2000元146(48.7)60.92ʃ8.662000~4000元119(39.7)54.86ʃ8.11F=16.73<0.01 >4000~6000元32(10.7)51.88ʃ11.17>6000元3(1.0)48.00ʃ2.65医疗付费方式城镇医保125(41.7)55.89ʃ10.53新农合165(55.0)58.39ʃ8.50F=3.140.05自费10(3.3)60.50ʃ4.50C O P D病程 <2年29(9.7)45.38ʃ7.452~5年48(16.0)51.94ʃ5.95F=77.21<0.01 >5~10年116(38.7)55.98ʃ6.86>10年107(35.7)64.70ʃ7.61肺功能级别 Ⅰ级26(8.7)45.42ʃ8.67Ⅱ级151(50.3)53.46ʃ6.32F=118.37<0.01 Ⅲ级82(27.3)62.32ʃ5.99Ⅳ级41(13.7)69.80ʃ5.47是否有并发症是162(54.0)62.69ʃ7.54t=13.25<0.01否138(46.0)51.24ʃ7.35家族史有182(60.7)57.75ʃ8.14t=0.720.48无118(39.3)56.91ʃ11.052.3 C O P D病人领悟社会支持㊁心理弹性及述情障碍的相关性㊃757㊃循证护理2024年2月第10卷第4期(总第120期)P e a r s o n相关分析结果显示,C O P D病人领悟社会支持与心理弹性呈正相关(r=0.454,P<0.01);领悟社会支持与述情障碍呈负相关(r=-0.528,P<0.01);心理弹性与述情障碍呈负相关(r=-0.553,P<0.01)㊂见表2㊂表2 C O P D病人领悟社会支持㊁心理弹性与述情障碍各维度的相关性(r值)项目家庭支持朋友支持他人支持乐观力量坚韧f1f2f3家庭支持1.000朋友支持0.691①1.000他人支持0.693①0.698①1.000乐观0.258①0.270①0.341①1.000力量0.301①0.366①0.333①0.630①1.000坚韧0.393①0.393①0.404①0.551①0.735①1.000f1-0.350①-0.410①-0.474①-0.326①-0.457①-0.482①1.000f2-0.359①-0.414①-0.481①-0.351①-0.436①-0.473①0.861①1.000f3-0.427①-0.423①-0.472①-0.351①-0.408①-0.514①0.644①0.661①1.000 ①P<0.01㊂2.4心理弹性作为C O P D病人中介变量的回归分析经逐步回归中介效应检验显示,3步回归结果均有统计学意义,说明心理弹性在领悟社会支持与述情障碍间起到了部分中介作用㊂见表3㊂表3心理弹性作为中介变量的回归分析步骤因变量自变量回归系数标准误t值P 第1步述情障碍领悟社会支持-0.6620.062-10.741<0.01第2步心理弹性领悟社会支持0.5490.0628.793<0.01第3步述情障碍领悟社会支持-0.4160.061-6.786<0.01心理弹性-0.4480.050-8.947<0.012.5 C O P D病人心理弹性在领悟社会支持及述情障碍间的中介效应中介模型结果显示,卡方/自由度比(χ2/ν)=2.542,即<3;渐进残差均方和平方根(R M S E A)=0.072,即< 0.08;比较适配指数(C F I)=0.977,适配度指数(G F I)= 0.956,规准适配指数(N F I)=0.963,非规准适配指数(T L I)=0.966,即>0.9,均说明该模型的拟合度较好,心理弹性在领悟社会支持与述情障碍间的中介作用模型可接受㊂采用B o o t s t r a p法对心理弹性进行中介模型检验,结果显示,心理弹性在领悟社会支持和述情障碍之间起部分中介效应(效应值为-0.325),占总效应的34.83%,95%C I(-0.511,-0.200),该区间不包含0,说明该模型部分中介效应显著㊂见图1㊁表4㊂图1 C O P D病人心理弹性在领悟社会支持与述情障碍间的中介效应模型㊃857㊃C H I N E S EE V I D E N C E-B A S E D N U R S I N GF e b r u a r y,2024V o l.10N o.4表4心理弹性在领悟社会支持与述情障碍间的中介效应项目效应值标准误95%C I下限上限相对效应值(%)间接效应-0.3250.078-0.511-0.20034.83直接效应-0.6110.119-0.841-0.37665.28总效应-0.9360.099-1.121-0.7383讨论3.1 C O P D病人领悟社会支持㊁心理弹性及述情障碍现状本研究中300例C O P D病人T A S-20得分为(57.42ʃ9.38)分,与李艳玲等[13]的研究结果基本一致,表明目前我国大多数C O P D病人都存在不同程度的述情障碍㊂由于C O P D病人病情反复且伴有多种并发症,长期治疗所需的高昂费用加重了家庭经济负担,病人往往容易产生焦虑㊁抑郁等不良情绪[14];加之持续的呼吸道症状使病人参与社会活动的主动性变差[15],与家人朋友的交流沟通减少,导致这些负面情绪无法得到有效疏导,增加了述情障碍的发生率㊂本研究C O P D 病人C D-R I S C得分为(53.16ʃ9.06)分,低于阚小堤[16]的研究结果(61.29ʃ4.54)分,可能与本研究中老年人占比较大及病程长且病情严重的人数相对较多有关㊂但是,既往研究指出,心理弹性在个体面对疾病带来的不适与压力时,能够起到一定的保护作用,提高病人心理承受能力以及积极应对疾病的信心,减少负面情绪的产生[17]㊂在疾病治疗过程中,医护人员应重视病人心理弹性这一保护因素,并采取针对性措施提高其心理弹性水平㊂本研究C O P D病人P S S S得分为(54.37ʃ7.49)分,处于中等水平,与谭莉等[18]的研究结果(52.75ʃ9.72)分相似,该得分明显低于我国肺结节及高血压病人[19-20],提示我国C O P D病人领悟社会支持水平有待进一步提高㊂其中各维度得分中家庭支持得分高于其他支持和朋友支持得分,说明家人的物质及精神支持是病人领悟社会支持的重要来源㊂因此,家庭支持作为疾病的保护因素不容忽视㊂3.2 C O P D病人领悟社会支持㊁心理弹性与述情障碍的相关性本研究结果显示,C O P D病人领悟社会支持与述情障碍呈负相关,即领悟社会支持水平越高,述情障碍的发生率越低,与黄子津等[21]的研究结果一致㊂究其原因,领悟社会支持低的病人,不能很好地感知到他人给予的关心㊁帮助和支持,较易产生孤独感和不安全感等负性情绪体验[22],这些负性情绪不能得到及时有效的纾解,导致病人自我情绪感知能力下降,不能主动寻求客观帮助,进而出现述情障碍㊂本研究结果发现, C O P D病人领悟社会支持可正向预测心理弹性水平,既往也有研究报道领悟社会支持能力与心理弹性水平密切相关[23]㊂领悟社会支持高的病人,能够更好地利用家人㊁朋友及他人提供的物质和精神支持,缓解由于疾病所造成的身心不良状态,有助于病人以更加乐观积极的心态应对疾病[24]㊂本研究显示,C O P D病人心理弹性与述情障碍呈负相关,心理弹性对于述情障碍的发生和严重程度起到重要影响[25]㊂陈晨等[26]的研究表明,心理弹性水平高的病人具有较强的自我复原力,能够感受到更多积极情绪,减轻不良事件带来的负面影响,从而降低述情障碍程度或发生概率㊂3.3 C O P D病人心理弹性在领悟社会支持与述情障碍之间的中介效应本研究中介效应分析发现,C O P D病人心理弹性在领悟社会支持与述情障碍间起部分中介效应,中介效应占总效应的34.83%㊂提示领悟社会支持不仅可以直接影响述情障碍,还可通过心理弹性的中介效应间接影响述情障碍㊂领悟社会支持高的病人能够在社会中主动寻找支持,更好地感知到来自家人朋友的关心㊁理解和帮助,从而更好地应对压力和调节负性情绪,直接降低述情障碍的发生㊂此外,有研究表明,领悟社会支持作为重要的外部资源,能够积极调动病人的心理弹性这一内部资源,通过内外联动促进病人以主动㊁乐观的方式应对疾病应激,纠正负性情绪,间接降低述情障碍发生[27]㊂因此,可以通过提高病人领悟社会支持和心理弹性降低其述情障碍水平㊂关于提高领悟社会支持水平:1)医护人员首先应帮助病人优化社会支持系统,鼓励其积极参与社会活动,加强与家人㊁朋友以及其他社会人员的沟通,获得更多的倾诉渠道;2)对病人进行健康宣教,使病人感受到来自家人以外的其他社会人员的关心与支持㊂在提高心理弹性方面:1)临床护理人员应尽力挖掘病人身边可利用的各种社会资源,动员病人家属㊁朋友等加强与病人的交流沟通,尽其所能满足病人经济与情感上的诉求;2)合理采用认知疗法㊁团体心理辅导㊁正念疗法等措施进行干预,减少病人对疾病的过分关注和心理压力,增强其积极应对疾病的信心㊂4小结本研究结果显示,领悟社会支持与心理弹性是改善C O P D病人述情障碍的重要影响因素㊂临床护士及家属应重视C O P D病人的心理健康,给予病人更多关爱,提高其社会支持,调动主观能动性,激发内在潜㊃957㊃循证护理2024年2月第10卷第4期(总第120期)能,鼓励病人用正面㊁乐观的心态对待疾病㊂此外,因本研究仅在锦州市某医院选取研究对象,研究结论具有局限性,未来可扩大调查范围,增大样本量,对C O P D病人的心理弹性㊁述情障碍及领悟社会支持关系进行进一步探索㊂参考文献:[1] Z H A N G H Z,WA N G Y X,L O U H Q,e ta 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融智学院 学 号: 20093260136 学 年 论 文 题 目: 沃尔玛(中国)供应链管理研究 系(部) : 管理系 专 业: 物流管理 班 级: 09级物流一班 学生姓名: 侯显柱 指导教师: 刘玉 职 称: 助教
二零一二年八月九日 重庆工商大学融智学院学年论文成绩评定表 系:管理系 班级: 09物流一班 学生姓名:侯显柱学号: 20093260136
项目 分值 优秀 (100>x≥90) 良好 (90>x≥80) 中等 (80>x≥70) 及格 (70>x≥60) 不及格(x<60) 评分 参考标准 参考标准 参考标准 参考标准 参考标准
学习态度 15
学习态度认真,科学作风严谨,严格保证论文时间并按任务书中规定的进度开展各项工作 学习态度比较认真,科学作风良好,能按期圆满完成任务书规定的任务 学习态度尚好,遵守组织纪律,保证论文时间,能按期完成各项工作 学习态度尚可,能遵守组织纪律,能按期完成任务 学习马虎,纪律涣散,工作作风不严谨,不能保证论文时间和进度
调查调研 20
调查调研方案可行,开展和取得的效果很好 调查调研方案可行,开展和取得的效果好 调查调研方案可行,开展和取得的效果较好 调查调研方案基本可行,取得了一定的效果 调查调研方案基本不可行
论证能力 30
论点鲜明,论据确凿,论文表现出对实际问题有很强的分析能力和概括能力,文章材料翔实可靠,说服力很强 论点正确,论据可靠,对实际问题有较强的分析能力和概括能力,文章材料比较翔实可靠,有一定的说服力 观点正确,论述有理有据,对实际问题有一定的分析能力,材料能说明观点 观点正确,对实际问题有一定的分析能力,材料基本能说明观点 基本观点有错误或主要材料不能说明观点
创新 10
有重大改进或独特见解,有一定实用价值 有较大改进或新颖的见解,实用性尚可 有一定改进或新的见解 有一定见解 观念陈旧
论文撰写质量及规范化
25
结构严谨,逻辑性强,层次清晰,语言准确,文字流畅,语言准确、生动,完全符合规范化要求,书写工整或用计算机打印成文 结构合理,符合逻辑,文章层次分明,语言准确,文字流畅,符合规范化要求,书写工整或用计算机打印成文 结构合理,层次较为分明,文理通顺,用词比较准确,达到规范化要求,书写比较工整或用计算机打印成文 结构基本合理,逻辑基本清楚,文字尚通顺,达到规范化要求 内容空泛,结构混乱,文字表达不清,错别字较多,达不到规范化要求
指导教师评定成绩: 指导教师签名: 年 月 日 目 录 沃尔玛(中国)供应链管理研究........................................ 1 中文摘要............................................................ 1 关键词.............................................................. 1 Abstract............................................................ 1 Key words........................................................... 1 一、沃尔玛简介...................................................... 1 二、沃尔玛供应链管理介绍............................................ 2 1、顾客需求管理 ................................................. 2 2、供应商和合作伙伴管理 ......................................... 2 3、企业内和企业间物流配送系统管理 ............................... 2 4、供应链交互信息管理 ........................................... 2 三、沃尔玛(中国)物流流程及挑战.................................... 3 1、沃尔玛(中国)物流图 ......................................... 3 2、沃尔玛(中国)供应链管理的挑战 ............................... 4 四、优化沃尔玛(中国)供应链管理解决方案............................ 5 1、地方贴近,本地进货 ........................................... 5 2、低价采购,回程载货 ........................................... 5 3、积极的关系营销与信息网络搭建 ................................. 6 4、优化高速配送中心与本土物流企业合作 ........................... 6 五、结论............................................................ 6 第 1 页 (共 7 页)
沃尔玛(中国)供应链管理研究 重庆工商大学融智学院 09物流管理1班 侯显柱 指导老师 刘玉
中文摘要:沃尔玛的供应链管理是全球零售行业的表率,也是沃尔玛实现其“天天低价”的战略基础。沃尔玛的供应链管理主要有四个部分组成,分别是顾客需求管理,供应商和合作伙伴管理,企业内和企业间配送系统管理,以及供应链交互信息管理。在不断的发展过程中本土化战略的转变是沃尔玛得以长期持续发展的重要保障。 关键词:沃尔玛 供应链管理 顾客 本土化 Abstract: WAL-MART supply chain management is the global retail industry set an example, WAL-MART is also the " everyday low price " strategy based. WAL-MART supply chain management mainly has four parts. In the process of development of localization strategy transformation is WAL-MART to long-term sustainable development important gurantee. Key words: WAL-MART supply chain management customer localization
一、沃尔玛简介 沃尔玛是全球最大的零售企业。1962年,山姆·沃尔顿及其兄弟在阿肯色州的罗杰斯开办了第一家沃尔玛超市。沃尔玛提出了极具特色的经营理念,以低廉的价格、热情的服务赢得了客户的青睐。其经营理念和营销策略的不断完善,使其得以快速的扩张发展,成为世界零售行业巨头。沃尔玛自1996年进入中国市场,从最初在深圳开设的第一家沃尔玛购物广场和山姆会员商店发展到如今遍及全国21个省、4个直辖市开设370家商场。可以说,沃尔玛能取得如此巨大第 2 页 (共 7 页)
的成功,与其科学的采购管理密不可分。 二、沃尔玛供应链管理介绍 沃尔玛的供应链管理是其实现“天天低价”的战略基础,主要分为一下四点:顾客需求管理,供应商和合作伙伴管理,企业内和企业间物流配送系统管理,以及供应链交互信息管理。 1、顾客需求管理 “顾客即上帝”,沃尔玛的供应链是典型的拉动式供应链管理,以顾客的需求为驱动力,供应链高度集成,数据交换迅速,反应迅捷。 为顾客争取更大的利益,与顾客站在一起。沃尔玛最大限度地压低供应商的价格,以便顾客买到物美价廉的商品,这一点上,沃尔玛始终和消费者靠在同一边。 2、供应商和合作伙伴管理 供应商直接关系着企业的经营效益。供应链管理的关键就在于供应链上下游企业的无缝连接和合作。沃尔玛供应链网络的建立经历了一个长久的过程。 3、企业内和企业间物流配送系统管理 现代物流是已经成为企业的第三利润源,对企业的发展至关重要。沃尔玛的成功奥秘在于快速跟进的物流现代化。 物流信息化的实现,使得各分销商连成一个网络。物流中心的高度信息化能够快速响应来自市场以及生产商的需求。 沃尔玛坚持建立自己的车队,保持高度灵活的运转。实现及时补货,为市场竞争提供了很大的优势。 4、供应链交互信息管理 信息共享是实现供应链管理的基础。供应链的协调运行建立在节点主体间高质量的信息传递与共享的基础上,有效的供应链管理,离第 3 页 (共 7 页)
不开信息技术的支持。沃尔玛在建立物流配送中心的同时投入巨额资金在电子信息通信系统建设上。成为了全美乃至全球最大的民用电子信息通信系统。第一个实现反射和使用自有通信卫星的零售公司。沃尔玛也正是依靠先进的电子通信手段,才能做到销售与配送中心的同步,配送中心与供应商的同步。
三、沃尔玛(中国)物流流程及挑战 1、沃尔玛(中国)物流图 沃尔玛中国的物流流程图如图一所示。
图一 沃尔玛(中国)物流流程图 全球生产采购供应 直接采购 沃尔玛 资源控制中心 电脑采购物流管理系统 直接配送
沃尔玛各卖 场
直接配送 各地山姆会员 沃尔玛各大 卖场 沃尔玛各大卖
场
生产商 交付成本
当地
仓储五中心 下生产计
划预订单
总公司
资源控制中心
成品资源
下采购计划预订单