研究结果的讨论

4.7.3.1 期权带来更佳的投资机会油气投资项目的大部分投资发生在项目启动初期，具有不可逆转性，一旦启动，全部或部分投资将转化为沉没成本。通常，期权可以给油气项目投资者带来以下权利：在较长的一段时间内，油价低于盈亏平衡点，则放弃开发，从而避免了前期大量投资带来的损失；同时，在油价持续上涨的情况下，寻找一个合理的价位和时机启动投资。油气田开发过程类似于美式期权，当油价上涨到盈亏平衡点以上时，行使这个期权在现金流上是可行的。例如，本节中小规模开发方案为18美元/桶，大规模开发方案为21美元/桶，在1997年启动投资方案就可以盈利。但是，从机会的角度来看，不一定要马上进行投资。根据资产价值波动规律，利用二叉树期权定价模型评估未来一段时间内持有价值和执行价值，当持有价值大于执行价值时，项目宜延迟开发；当执行价值高于持有价值时，马上启动投资项目。4.7.3.2 期权期限、油价波动率与项目价值有着正相关关系近年来，油价波动呈现上升趋势。投资者所获得的期权期限越长，油价波动率σ越大，则油价波动的幅度就越大，见表4.34。2003年，油价最高可能达到54.85美元/桶；2004年，油价最高可能达到64.36美元/桶。投资者可以选择在油价高位时启动项目，则更有可能获得高额的投资回报，见表4.32和表4.33。4.7.3.3 期权定价具有动态变化性二叉树期权定价模型给出的油价预测是一个可能值，而不是真实值。在决策所在年，应该根据新的国际原油价格数据和更新的油价波动率，得到新的项目价值。例如，在2003年，国际油价达到31.08美元/桶，1991～2002年油价波动率为0.22，据此得到2004年油价预测和两种方案的项目价值，见表4.35。表4.35 油价预测和项目价值4.7.3.4 延长期权期限有利于风险控制在海外油气田开发过程中，投资者将面临多种风险，而这些风险不仅仅来自油价的波动。国际上，资源国出现了石油资源国有化趋势，一些拥有无限期开发权的油气项目面临着被资源国回收的风险。中国的海外油气田投资项目主要分布在政治不稳定地区，如非洲、中亚和南美，在投资开发之前，需要有一个较长的时期等待局势的明朗。因此，在不同资源国，不确定性越大，就越应该使用期权定价方法，延长期权的期限。4.7.3.5 经营策略投资者的损失最多不会超过其拥有期权所付出的投资，却能从标的资产价值的剧烈变动中获得显著收益。启动开发之后，也可能出现油价急跌的情况，只要高于可变成本即可继续生产。从前文我们可以发现，汇率波动与投资收益有着直接的正相关。人民币对美元汇率呈上升趋势，投资者应关注美元贬值对投资收益的影响。另外，应该积极运用金融衍生产品，进行长期期货交易，以及和当地的炼油厂谈判，协商长期供应合同（Chorn et al.,2006）。我国的大型国企具有较强的市场运作能力，当油价在低位时，可以加大商业石油储备；在高位时抛出，抵消对外投资中的损失。官方服务官方网站

立题、解题、方法、实施、成果。立题：准确界定研究内容是课题研究的前提和关键，一个有待研究的问题不管大小，一般都是可以也应当进一步具体化的。研究内容的界定不但将课题分解为一个个可以直接着手的具体的问题，也规定了一定的范围，任何一项研究不可能也不必要将课题所能涉及的所有问题进行全面研究。中小学教师开展课题研究首先必须明了研究的内容，否则，研究工作将无从着手。解题：使课题具体化、明朗化，问题结构有层次也比较清晰，各科教师都可以选定其中的任一问题，作为课题研究的切入点、聚焦点和突破点，任何一个问题在解决的过程中，必然会引申新问题，从而成为研究课题的派生问题。方法：要了解已有研究成果，学习相关理论。任何课题研究都不是从“零”开始，有效的研究都是以原有成果为起点的。提出自己的研究假设，这是研究方案中最富有个性化和创造性的部分。任何假设都具有假定性、科学性和预见性。实施：教育性是课题研究的灵魂。行动研究不仅需要行动，而且也要求“写作”，教师应将行动过程中发现的新问题、激发出的新思考、新创意忠实而全面地记录下来，并形成改进自己教学行为的方案，在以后的教学实践中作新的尝试，在尝试过程中再记录新发现，形成新思路，从而使自己的教学行为处于不断的重新建构之中。成果：整理和描述，即对已经观察和感受到的，与研究问题有关的各种现象进行回顾、归纳和整理，其中要特别注重对有意义的“细节”及其“情节”的描述和勾画，使其成为教师自己的教育故事或教学案例。

4.4.3.1 WTI和Brent市场收益率的统计特征令WTI和Brent市场第t日的石油价格分别为P1,t和P2,t，则WTI和Brent市场第t日的对数收益率分别为Y1,t=ln（P1,t/P1,t-1）和Y2,t=ln（P2,t/P2,t-1），从而各得到4943个收益率样本。图4.20是两个市场所有样本收益率的走势图，不难发现，两个收益率序列均存在明显的波动集聚性。图4.20 WTI和Brent市场原油现货收益率走势WTI和Brent两个市场样本内收益率的基本统计特征如表4.17所示。总体而言，两个市场的收益率的平均水平和波动水平都非常接近，这也可以从图4.20上得到印证。同时，与标准正态分布的偏度为0、峰度为3相比，本节两个市场收益率的偏度为负（即呈现左偏现象），峰度远大于3，因此它们均具有尖峰厚尾的特征，而且从JB检验的结果也能看到收益率序列显著不服从正态分布。而对收益率序列进行自相关性LB 检验时，根据样本容量，选择滞后阶数为 ，检验结果表明它们均具有显著的自相关性。另外，通过AD F单位根检验，发现它们都是平稳序列。表4.17 WTI和Brent市场收益率的基本统计特征4.4.3.2 WTI和Brent市场收益率的GARCH模型估计（1）WTI市场收益率的GARCH模型估计为了滤掉收益率序列的自相关性，本节引入ARMA模型对收益率序列建模。根据自相关和偏自相关函数的截尾情况，并按照AIC值最小原则，经过多次尝试，发现ARMA（1,1）模型比较合适。对ARMA（1,1）模型的残差序列进行自相关性Ljung-Box检验，从自相关分析图上看到，残差序列的自相关系数都落入了随机区间，自相关系数的绝对值都小于0.1，与0没有明显差异，表明该残差序列是纯随机的，换言之，ARMA（1,1）模型很好地拟合了原有收益率序列。鉴于WTI市场收益率序列存在明显的波动集聚性，因此，本节对ARMA（1,1）模型的残差进行ARCH效应检验，结果发现存在高阶ARCH效应，因此考虑采用GARCH模型。由于收益率序列存在厚尾现象，因此本节在GARCH 模型中引入GED 分布来描述模型的残差。根据AIC 值最小的原则以及模型系数要显著和不能为负的要求，通过比较GARCH（1,1）,GARCH（1,2），GARCH（2,1）和GARCH（2,2）模型，本节选择GARCH（1,1）模型来拟合原有收益率序列。为了进一步研究WTI收益率序列的波动特征，本节检验了TGARCH（1,1）和GARCH-M（1,1）模型。结果发现，收益率序列存在显著的TGARCH效应和GARCH-M 效应，即收益率的波动不但具有显著的不对称特征，而且还受到预期风险的显著影响。考虑到模型的AIC值要最小，以及为了描述收益率波动的不对称性，本节选择TGARCH（1,1）模型对WTI市场收益率的波动集聚性建模，模型形式如式4.16。另外，我们看到模型的GED分布参数为1.260823，小于2，从而验证了该收益率序列的尾部比正态分布要厚的特征，也为本节接下来进一步准确计算WTI市场的风险铺垫了良好的基础。WTI市场收益率的TGARCH（1,1）模型为国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术式中：ε1,t-1﹤0,d1,t-1=1；否则，d1,t-1=0;Log likelihood=11474.52,AIC=-4.898557,GED参数＝1.260823从模型的方差方程看到，油价收益率下跌时， 对h1,t的影响程度为α1＋Ψ，即0.057202；而油价上涨时，该影响程度为α1，即0.083559，约为前者的1.5倍。h1,t-1前的系数为0.920539，接近1，表明当前方差冲击的92.0539%在下一期仍然存在，因此波动冲击衰减速度较慢，波动集聚现象比较严重。而检验TGARCH（1,1）模型的残差时发现，其自相关函数都在随机区间内，取阶数为68时，残差的Q统计量的显著性概率大于20%，而Q2统计量的显著性概率大于30%，因此经TGARCH（1,1）建模后的序列不再存在自相关现象和波动集聚性。另外，残差的ARCH-LM检验结果也表明，它不再存在波动集聚性，因此TGARCH（1,1）模型对WTI市场收益率序列的拟合效果较好。（2）Brent市场收益率的GARCH模型估计基于Brent市场收益率的波动特征，按照与WTI市场GARCH 模型类似的建模思路，建立了MA（1）模型。而利用ARCH-LM检验方法发现模型的残差存在显著的高阶ARCH效应，因此采用基于GED分布的GARCH模型。比较GARCH（1,1）,GARCH（1,2）,GARCH（2,1）和GARCH（2,2）模型的AIC值，以及有关系数的显著性，发现选择GARCH（1,1）模型是最合适的，具体形式如（式4.17）。进一步，对收益率序列建立TGARCH（1,1）模型和GARCH-M（1,1）模型，结果表明，有关系数并不显著，因此说明Brent市场收益率的波动并不存在显著的不对称杠杆效应，也不存在显著的GARCH-M效应。而且，我们也发现GED分布的参数小于2，因此验证了Brent市场收益率同样具有厚尾特征。Brent市场收益率的GARCH（1,1）模型为国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术Log likelihood=11697.19,AIC=-4.993462,GED参数＝1.324630在模型的方差方程中，h2,t-1前的系数为0.912673，表示当前方差冲击的91.2673%在下一期仍然存在。可见，与WTI市场类似，Brent市场同样存在波动冲击衰减速度较慢的现象。检验模型的残差，发现其自相关函数都在随机区间内，取阶数为68时，标准残差的Q统计量的显著性概率大于50%，而Q2统计量的显著性概率大于20%，因此经GARCH（1,1）建模后的序列不再存在自相关现象和波动集聚性。另外，残差的ARCH-LM检验结果也表明，它不再存在波动集聚性，因此GARCH（1,1）模型对Brent市场收益率序列的拟合效果也较好。图4.21给出了两个市场的条件异方差的走势，分别代表着它们的波动水平。从图中看到，一方面，两个市场收益率的波动水平基本相当，只是在某些区间WTI市场的波动会更大一些。当然，在海湾战争期间，Brent市场的波动程度相比而言更剧烈一点；另一方面，两个市场都存在一个明显的现象，那就是在波动比较剧烈的时期，其条件方差最高可达一般水平的20倍以上，这种波动的大规模震荡不但说明了国际石油市场存在显著的极端风险，而且对于市场波动和风险的预测具有重要的现实意义。图4.21 WTI和Brent市场的条件异方差比较4.4.3.3 WTI和Brent市场收益率的VaR模型估计和检验正如前文所述，石油市场需要同时度量收益率下跌和上涨的风险，从而为石油生产者和采购者提供决策支持。为此，本节将采用上述基于GED分布的TGARCH（1,1）模型和GARCH（1,1）模型，按照方差－协方差方法来分别度量WTI和Brent市场在收益率上涨和下跌时的VaR 风险值。（1）GED分布的分位数确定根据GED分布的概率密度函数，使用MATLAB编程，经过多次数值测算，求出GED分布在本节所得自由度下的分位数，如表4.18所示。表中结果显示，95%的分位数与正态分布的1.645基本相同；但99%的分位数却明显大于正态分布的2.326，这也表明了国际油价收益率具有严重的厚尾特征。表4.18 WTI和Brent市场收益率的GED分布参数及分位数（2）基于GED-GARCH模型的VaR风险值计算根据VaR风险的定义，我们得到以下两个计算VaR风险的公式。其中上涨风险的VaR值计算公式为国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术式中；zm,α﹥0，表示第m个市场中（T）GARCH（1,1）模型的残差所服从的GED分布的分位数；hm,t为第m个市场的收益率的异方差。同理，得到下跌风险的VaR值计算公式为国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术根据上述两个VaR风险计算公式，本节计算了在95%和99%的置信度下，WTI和Brent市场的上涨风险和下跌风险（表4.19，表4.20）。表4.19 WTI市场收益率的VaR计算结果表4.20 Brent市场收益率的VaR计算结果从表4.19和表4.20的实证结果看到，第一，除95%的置信度下市场收益率上涨风险的LR值略大于临界值外，其他所有LR统计量的值均小于相应的临界值，因此按照Kupiec的返回检验方法，可以认为基于GED分布的TGARCH模型和GARCH模型基本上能够充分估计出两个市场收益率的VaR风险值。从市场收益率与VaR风险值的走势也可以看到这一点（图4.22）。第二，在99%的置信度下，两个市场的VaR 模型对收益率的上涨风险比对收益率的下跌风险的估计精度都更高，这可能是由于收益率分布的左尾比较长，GED分布尚未完全捕捉到所有的厚尾现象。而在95%的置信度下，对下跌风险的估计精度更高。第三，从VaR的均值来看，在相同的置信度下，不管收益率是上涨还是下跌，WTI市场的VaR值都要比Brent市场对应的VaR 风险值大，因此需要的风险准备金。当然，从图4.23的VaR 风险走势可以发现，事实上，两个市场的VaR风险基本上相差不大，只是在某些样本区间内，WTI市场的风险会超过Brent市场。图4.22 99%的置信度下Brent市场的收益率及其VaR风险值图4.23 99%的置信度下WTI和Brent市场收益率上涨和下跌时的VaR风险值（3）VaR模型比较在采用GARCH模型计算市场收益率的VaR 风险值时，一般都假设模型的残差服从正态分布，从而直接令zm,α等于标准正态分布的分位数。但实际上，石油市场的收益率及其模型残差一般都是非正态分布的，因此得到的VaR 模型往往不够充分。为此，本节以99%的置信度为例，建立了基于正态分布分位数的VaR 模型，计算结果如表4.21所示，并与表4.19和表4.20中VaR模型的有关结果进行比较。表4.21 基于正态分布分位数的VaR模型计算结果结果表明，从VaR均值上看，基于正态分布的VaR模型在两个市场、两个方向（即上涨和下跌）上计算得到的VaR风险值均比基于GED分布的VaR 模型的相应结果要靠近零点，这从模型失效次数的比较上也能得到验证。再者，由于表4.21中的失效次数均超过了99%的置信度下临界处的失效次数（约为47），因此此时的计算结果低估了市场的实际风险。而按照Kupiec的返回检验方法，可看出与99%置信度下的临界值6.64相比，不管是WTI市场还是Brent市场，不管是上涨还是下跌方向，采用基于正态分布分位数的VaR模型计算市场风险基本上都不够合理。其中，尽管WTI市场的上涨风险计算结果基本上可以接受，但与表4.19中对应的LR值相比，发现后者更加充分而准确。因此，总体而言，采用基于GED分布的VaR模型要比基于正态分布的VaR模型更充分而合适，得到的结果更可取。当然，在95%的置信度下，基于正态分布和GED分布的VaR模型的LR值几乎一样，都是比较充分的。这是由于它们的分位数几乎是一样的，均为1.645左右。另外，本节通过计算还发现，如果在建立GARCH模型时假设残差服从正态分布，而计算VaR时又选择一般所采用的正态分布分位数，则得到的VaR模型不管是哪个市场、哪个方向的风险都将很不充分，而先前很多研究往往就是这么做的。（4）VaR模型的预测能力从上述分析中可以看到，基于GED-GARCH的VaR模型能够较好地估计和预测样本内数据。为了更加全面检验这种VaR模型的预测能力，接下来本节以95%的置信度为例，采用它来预测样本外数据的VaR风险值，并与样本外的实际收益率数据进行比较。结果发现，在WTI和Brent市场上，落在预测得到的正向VaR和负向VaR之间的实际收益率占整个样本外预测区间所有收益率的比例均为95.76%，接近95%；相应的LR值为0.3409，小于95%置信度下的临界值3.84，因此是可以接受的（图4.24，图4.25）。换言之，根据样本内数据建立的VaR 模型用于预测样本外数据的VaR风险时，其预测能力是可以接受的。另外，为了比较，本节也采用了广受好评的H SAF方法建立模型，并预测了样本外数据的VaR风险，但检验却发现其在此处的预测结果并不理想。因为不管是WTI市场还是Brent市场，落在预测得到的正向VaR和负向VaR之间的收益率占整个预测区间所有收益率的比例均为91.92%，离95%较远；相应的LR统计量为4.40，大于临界值，因此应该拒绝原假设，即认为在此处采用HSAF方法预测市场VaR风险并不妥当。图4.24 95%的置信度下WTI市场的样本外实际收益率与预测VaR值图4.25 95%的置信度下Brent市场的样本外实际收益率与预测VaR值4.4.3.4 WTI与Brent市场风险溢出效应检验得到WTI和Brent两个市场的收益率上涨和下跌时的VaR风险值之后，本节根据Hong（2003）提出的风险－Granger因果检验方法，构造相应的统计量Q1（M）和Q2（M），并通过MATLAB编程求出统计量的值及其显著性概率，从而检验两个石油市场之间的单向和双向风险溢出效应。计算结果如表4.22所示，其中M分别取10,20和30。表4.22 WTI与Brent市场风险溢出效应检验结果从表4.22看到，一方面，在95%和99%的置信度下，不管是上涨风险还是下跌风险，WTI和Brent市场都具有显著的双向Granger因果关系，即两个石油市场之间存在强烈的风险溢出效应；另一方面，为了进一步确定风险溢出的方向，我们从利用单向风险－Granger因果检验的统计量Q1（M）计算得到的结果看到，不管置信度是95%还是99%，不管是上涨风险还是下跌风险，都存在从WTI到Brent市场的风险溢出效应。而若Brent到WTI市场的风险溢出情况稍微复杂，在95%的置信度下，只存在收益率下跌方向的风险溢出，而收益率上涨时并不存在；在99%的置信度下，情况则相反，只存在收益率上涨方向的风险溢出，而不存在下跌方向的风险溢出效应。前者可能是由于95%的置信度下收益率上涨方向的VaR 模型不够充分导致，而99%的置信度下VaR模型是非常充分的，因此后者更为可信。换言之，可以认为在99%的置信度下，不存在从Brent市场到WTI市场的风险溢出效应。这表示，当市场出现利空消息从而导致油价收益率下跌时，WTI市场的风险状况有助于预测Brent市场的风险，而反之不然。当市场出现利好消息从而导致油价收益率上涨时，两个市场的风险的历史信息均有助于预测彼此未来的市场风险。这对有关政府和企业的科学决策具有一定的借鉴意义。官方服务官方网站

1.回灌流量的变化特征分析前已述及，经过了200多天的污水灌入，柱1 的流量急剧减小，甚至出现了多次断流，而柱2和柱3流量变化平缓，柱3绝大多数流量在40 mL/h以下，柱2 除个别流量偏高（60～80mL/h）外，多数均在50mL/h以下。从图5-1可以看出，回灌流量除了刚开始两天很高以外，柱2和柱3流量基本稳定，柱2大多在40～80 mL/h之间，柱3 大多在50～90 mL/h之间，柱3 略大于柱2。柱1 流量波动较大，如在第5～20 d流量为44.39～96.62mL/h，第21～26d流量出现了低谷，仅为7.49～27.92mL/h，随后又逐渐升高，第27～39d流量为20.21～88.41mL/h，第40～51d为44.91～121.31mL/h。所以首先可以肯定的一点是，清水的加入使三柱的流量都大于污水灌入试验后期的流量，这是由于清水在通过土柱时，能够把堵塞在介质颗粒之间的一些污染物质带出，包括一些截留的悬浮物、物理吸附较弱的物质、化学沉淀以及微生物膜等，部分地疏通了污水的渗流通道，提高了介质的渗透性能。柱1由于在上个阶段随污水带入的污染物质最多，堵塞最为严重，而且它本身孔隙直径又大，清水在把柱中污染物带出时，在某些地方可能会发生再次堵塞，所以柱1流量波动较大。图5-1 三柱回灌流量历时变化曲线2.污染物释放规律分析清水通过土柱时，出水的特征污染组分中只有COD和NH4—N浓度较大。COD随时间变化规律不明显，具有波动性（图5-2），如三柱在第1d、第7d和第38d回灌出水的COD较大，浓度为11.89～43.53mg/L，第51d时出水的COD浓度最小，分别为：3.3mg/L、未检出和6.66mg/L。而NH4—N则随时间的延长浓度逐渐降低（图5-3），如三柱回灌出水的NH4—N浓度在第1d时分别为：57.58mg/L、29.58mg/L和41.36mg/L，第23d时分别为：26.4mg/L、21.76mg/L和21.55mg/L，第51d时分别为：8.32mg/L、10.39mg/L和10.18mg/L。Cr（Ⅵ）的回灌出水浓度变化范围为0.001～0.027mg/L，有多次未检出。总磷的回灌出水浓度范围为0.006～0.248mg/L，同样也有多次未检出。NO3—N出水浓度除了柱2在第38d和第51d比较大（4.65mg/L和6.32mg/L）外，其余均不超过0.8mg/L。Pb2+未检出（表5-1）。图5-2 三柱回灌出水COD浓度变化曲线图5-3 三柱回灌出水NH4—N浓度变化曲线表5-1 清水回灌出水污染物浓度表前面已经提到，COD的组成包括三部分：可以被微生物降解的有机物、不可以被微生物降解的有机物以及消耗氧量的其他物质（包括一些无机离子），其中通过生物降解的仅是第一部分，第二部分主要靠吸附作用、挥发作用以及化学降解等其他作用去除很少部分。因此，被清水带出土柱的COD应以第二和第三部分为主，同时可能会含有少量没来得及完全降解的第一部分。的吸附是物理吸附，即主要是靠静电引力吸附在带负电荷的土壤颗粒表面，这种键联结力较弱，在遇到土壤溶液中有交换能力比它强的阳离子时，会发生阳离子交换反应。从表5-3可以看出，自来水中有一定量的Ca2+和Mg2+，它们的离子交换能力要强于，当水通过土柱时，水中的Ca2+和Mg2+和土中吸附的发生阳离子交换反应，将土中的置换出来，具体的反应方程式如下：河流渗滤系统污染去除机理研究随着时间的推移，土中吸附的不断被水中的Ca2+和Mg2+交换出来，土中的量不断减少，故回灌出水NH4—N浓度不断降低。表5-2 清水回灌出水苯系物浓度表 单位：μg/L表5-3 清水回灌出水无机常规离子浓度表 单位：mg/LCr（Ⅵ）和总磷，在前面第二章中已经阐述它们的去除机理主要是沉淀，同时存在少量的吸附，其中沉淀比较难被清水带出，所以被清水带出的主要是被吸附的部分。由于受渗透介质中吸附剂种类和数量的限制，Cr（Ⅵ）和磷在介质中的吸附量很少，所以由于清水在柱内流速的加快而被带出的Cr（Ⅵ）和磷的量相应地也很少，这就进一步验证了吸附不是Cr（Ⅵ）和磷去除的主要机理。表5-1中所列的是用国标法测定的NO3—N的回灌出水浓度，从表5-1中可看出，柱1浓度随时间变化不大，大多在0.2～0.3mg/L之间，柱2的出水浓度随时间有增大的趋势，变化范围为0.06～6.32mg/L，柱3在第13d出水浓度最大为0.77mg/L。表5-3中所列的是用离子色谱法测定的的回灌出水浓度，该值与国标法相比偏大，从9月4日到9月25日，柱1和柱2的出水浓度增加了。排污河下部的渗透介质内部长期处于厌氧状态，一旦进行河道治理，清淤、灌入清水后，清水能够带出截留在介质内的少量污染物，渗流通道部分被疏通，那么清水中少量的氧可以随水进入介质内，发生硝化作用，应使回灌出水的 NO3—N浓度有所升高。由于本次清水回灌试验的时间很短，NO3—N的出水浓度变化不是十分明显，本身污染物被清水带出，清水中的氧进入介质也是一个非常漫长的过程。Pb2+在回灌出水中没有检出，这和Pb2+的去除机理有关。Pb2+的去除是一部分生成沉淀，一部分被介质中的吸附剂所吸附，而且是不可逆的化学吸附，所以Pb2+不易被清水带出。从表5-2可以看出，清水可以把柱体内残留的苯系物少量带出，并且随着回灌时间的延长，出水中苯系物浓度有增加的趋势。苯系物的去除机理主要是挥发、吸附和生物降解。三种砂土中的有机质含量有限，微生物的个数有限，而长期排污河源源不断地把苯系物带到土柱中，因此，被清水带出的少量苯系物应是超出砂土吸附容量和微生物降解能力而残留于土中的部分。清水还会把土中的易溶盐淋滤出来（表5-3），如 K+、Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-和等，如果长期排污河下部土壤中这些离子含量高，那么清水会把这些离子带到地下水中，从而改变地下水的化学成分，影响其水质情况。官方服务官方网站

在太行山山前平原河北部分的44个县中，定州市农业活动对地下水影响程度最大。其中该市有效灌溉面积投影值位居44个县市的第1位（表7.1），小麦玉米总产量投影值位居第2位，蔬菜产量投影值位居第5位，水果产量位居第1位，即各农田要素对地下水影响的程度都较高。而降水量投影值位居44个县市的第43位，一方面农田要素指标对地下水影响强烈，另一方面降水量投影值较小（归一化采用越小越优），加剧了农业活动对地下水的影响，两者的综合作用使定州农业活动对地下水的影响程度属于影响制约区。同理，宁晋县灌溉面积、小麦玉米总产量、水果产量的投影值均位居44个县市的前列，而降水量的投影值仅位于第22位，致使农业活动对地下水影响强烈。从内丘和沙河县的各指标序列及综合值序列可以发现，在农业活动对地下水影响程度较小的县市中，农田要素的投影值在44个县市中的排序靠后，各指标对地下水影响相对较小；而降水量的投影值在44个县市中的排序靠前，对地下水的补给量及供给作物需耗水的有效降水量都较多，减小了农田要素对地下水的影响程度。表7.1 石家庄平原区及其邻区投影值及综合值序列农业活动对地下水影响越大的地区，有效灌溉面积、小麦玉米总产量、蔬菜产量、园林水果产量等农田要素指标的投影值排序越靠前，而降水量的投影值排序越靠后，两者的叠加作用使农业活动对地下水影响强烈。农业活动对地下水影响较小的地区，农田要素各指标的投影值排序靠后，而降水量的投影值排序靠前，使农业活动对地下水影响作用减缓。在石家庄平原区，藁城和赵县农业活动对地下水的影响程度在44个县市位列第3位和第4位，藁城县的有效灌溉面积、小麦玉米总产量、蔬菜产量和水果产量的投影值分别位于第4、3、1、4位，赵县的相应指标分别位于第6、5、5、1位，农田要素对地下水影响均强烈；而藁城县和赵县的降水量投影值分别位于第28和18位，说明降水量对地下水的补给及对作物水分需求的供给作用较小，从指标投影值排序上反映了降水和农业活动之间的不适应性。晋州和无极县投影综合值排序也较靠前，位于第5位和第11位，相应地有效灌溉面积、小麦玉米总产量、蔬菜产量和园林水果产量的投影值排序也相对靠前。新乐县、行唐县、栾城县、元氏县和正定县，各农田要素指标的一维投影值位于44个县市的中等水平，综合值排序反映这些地区农业活动对地下水影响程度一般。只是在个别县市，如新乐、栾城和正定县的蔬菜产量一维投影值排序靠前。深泽县和高邑县，综合投影值排序位于44个县市的第39和40位，说明农业活动对地下水影响较小。其中各农田要素的投影值排序一般也较靠后，只是个别指标如高邑县的蔬菜产量投影值排列较靠前，但单个指标对综合值的影响程度有限。同时，深泽县和高邑县的降水量投影值在44个县市中位于第7和16位，说明降水量对地下水的补给及对作物需水量的供给较充分。农田要素指标和降水量的共同影响是导致该区域农业活动对地下水影响较小的原因。引入化肥施用量作为农业活动对地下水影响诊断指标，主要是由于在一般情况下，化肥施用量随小麦玉米产量、蔬菜产量及园林水果产量的增加而增大，所以在农田要素指标投影值大时，化肥施用量投影值也相应较大。为了剔除工业用地下水量和生活用地下水量的影响，将二者也作为考虑的指标，但不作为主要考察项，并且它们在研究区地下水消耗构成中所占比例较小，所以它们的投影值排序与综合值排序关系不大。从最佳投影方向中也可以看出工业用地下水量及生活用地下水量投影值在农业活动对地下水影响中的贡献度较小。将石家庄市正定县及栾城县的具体参数参加RAGAPPC模型计算时，得出投影值分别为0.746和0.804。把正定县及栾城县具体参数参加建模时，得出投影值为0.717和0.784，误差分别为3.35%和2.49%。正定县及栾城县具体参数参加最佳投影方向的求解过程和不参加求解过程得出的一维综合投影值，虽然可能较小程度影响正定县及栾城县在太行山山前平原河北部分所有县市农业活动对地下水影响程度序列，但不影响在四个大区划中的位置，均在影响程度一般区内，说明模型结果具有可靠性。官方服务官方网站

讨论是科技学术论文的重要组成部分。讨论的目的是解释现象、阐述观点，说明您的调查/研究结果的含义，为后续研究提出建议。其主要作用是回答引言中提出的问题，解释说明研究结果如何支持你的答案，这些答案如何与该主题现有的相关知识相吻合。讨论通常被认为是一篇论文的“心脏”，最能反映作者掌握的文献量和对某个学术问题的了解和理解程度。讨论是许多中国作者论文的薄弱环节，也是与国际作者论文的差距所在。讨论部分很难写，作者应予以高度重视，投入应有的时间和精力，认真写好讨论。讨论部分写作的好坏往往决定一篇文章的深度，也是其学术水平的标志。作者应围绕主题，有针对性地进行讨论，避免重复叙述数据结果，避免重复摘要和引言内容，避免冗长的文字堆砌。讨论要以研究的结果为依据，作者既不要不敢下结论，也不可妄下结论。讨论部分应强调指出研究所获得的新的重要结果和结论，说明研究的价值和局限性；要与研究目的结合起来讨论，避免提出研究结果不支持的结论；如果未作经济学分析，一般不应下成本-效益方面的结论；要避免强调和暗示未完成的工作的重要性，如果有把握，可以提出新的假设和进一步研究的建议。许多作者的论文讨论不系统深入，重要原因之一是没有正确引用相关文献，因而没有把研究结果放在更广阔的背景中讨论。许多作者在讨论时不引用或没有系统引用相关文献，有的认为没必要，有的因为没找到，有的故意回避引用，以凸显自己研究的“新颖”和“价值”。有的作者虽然引用了相关文献，但没有结合自身的研究讨论，也就是没有把前人的研究结果和自己的研究结果融合在一起讨论。

1、 你的研究结果和别人的类似研究有什么异同？如果不同，可以 讨论一些产生差异的可能原因。2、 如果你的研究结果中出现非常新的东西，用以前别人的理论很 难解释，那么你可以提出你的假设理论来解释试验中非常新的东西，一 定要做到能自圆其说。3、 考虑研究结果的其他解释。尽管我们应当保持客观，但是我们 很容易只注意到那些符合我们偏见（预期）的解释。应当谨记研究的目 的是发现而不是证明。我们很容易就把研究变成证明自己的偏见（预 期），而不是发现事实。写讨论的时候，要仔细考虑研究结果所有的解 释，而不是仅仅注意到那些符合预期的解释。4、 提出研究的局限性。所有的研究都有局限性。有些研究致命的 局限性会妨碍其发表。然而，即使是最有声望的期刊上的研究也有局 限。对作者而言，自己指出自己研究的局限，比被同行评审或读者指出 来要好得多。末段（last paragraph)在讨论的最后要总结一下，告诉别人你这个研究的几个主要结果

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:李鹏亚研究成果的自我评价【篇一：课题自我评价】课题自我评价本课题在白银区教学研究室相关人员的悉心指导下，在学校领导的大力支持下，经过我校课题组成员及广大教师二年积极、认真、深入的探索研究，着眼于“学生的持续发展和终身发展”，开发并建构生活化、开放化的作文教学系统和评价体系。为学校教学提供有价值的、可借鉴推广的作文教学经验。课题的选题针对当前我市小学作文教学的实际，以及我校作文教学的需要，特提出“情境体验在小学作文教学中的实践与研究”这一课题，相对于传统的作文教学，情境体验式作文教学它更加注重学生的主观体验，注重学生写作过程中的思维方法和价值取向，一句话，它关注写作的全过程。情境体验作文教学作为一种发展性的作文教学策略，具有十分重要的研究价值。由于课题能紧扣基础教育课堂教学实际，所以其研究内容具体、明晰，研究目标合理、可行。课题组成员均为我校有影响的负责人和骨干，他们在科研方面具有一定的经验，具有较强的研究能力。加之选取了合理、科学、有效的研究路径和方法，课题组的团队精神和整体实力得以较好地发挥。在研究过程中，我们采用了调查统计、资料综述、探讨研究、个案分析等科研方法，使课题研究在理论和实践层面都取得了一些有价值的成果：课题研究使教师转变并更新了教育观念，提高了科研水平，提高了作文教学的能力与教学效果；使学生的学习及习作兴趣有了较大的提高，认知能力获得了较快的发展；创设了具

从我们的研究中,主要得出以下一些认识:1)根据重力异常和航磁异常特征,研究区可划分为4个构造区:阿尔泰、准噶尔、天山和塔里木北缘。 这些构造区中的每一个又可进一步分为几个单元。 各单元有不同的重磁异常特征。 沿地学断面从北向南,我们划分出的构造单元为阿尔泰构造区的北阿尔泰,南阿尔泰和乌伦古3个构造单元;准噶尔构造区的准噶尔北缘、准噶尔中央地块、西准噶尔和准噶尔南缘4个构造单元;天山分为北天山,伊宁-新源山间盆地和南天山3个构造单元;最南面是塔里木盆地北源。 根据重磁异常划分的构造单元与地质调查结果不完全一致,这是因为重磁异常特征只能反映地下物质性质的一个方面,也不能直接显示地下物质的成分,因而这种划分是不严格的。 但是,由于重磁异常具有一定的“透视性”,能够综合反映地下不同深度物质的性质,因而在地质-地球物理综合研究中还是有一定的参考价值。2)利用重磁异常水平梯度处理结果,我们从重磁异常图中识别出一些重要的断裂带。有额尔齐斯断裂带,准噶尔北缘断裂带,达尔布特断裂带,准噶尔盆地西缘断裂带(克拉玛依-乌尔禾断裂带),准噶尔盆地南缘断裂带,博罗科努-阿其克库都克断裂,尼勒克断裂,哈尔克山断裂带,天山中央断裂带和库尔勒断裂带。 这些断裂带都是重要的地质构造单元的边界。但它们在重磁异常图中有不同的表现,说明它们有不同的深部构造意义。额尔齐斯断裂带在地质上很重要,但在重磁异常图中并不突出。 哈尔克山断裂也有类似的情况,重磁异常显示哈尔克山断裂只与浅部磁性体分布有关,而不是深部物性的分界线。 准噶尔北缘断裂则相反,重磁异常特征表明它是一条重要的物性分界线,断裂两侧重磁异常场的差异如此明显,以至任何人都不能忽视。 而且可能延伸到较大的深度。 达尔布特断裂和准噶尔盆地西缘断裂带也有重要的深部地质意义。3)莫霍面深度的反演结果给出南天山地壳厚度最大,为56km,北天山为53km。但北天山莫霍面最深处不在山体最高的地方,而是在天山与准噶尔盆地交界处。 准噶尔盆地是莫霍面缓坡区,从南部的50 km向北缓慢升高到42km。西准噶尔是地壳减薄区。 莫霍面深度为42km。 在阿尔泰地区,莫霍面被加深。 莫霍面深度分布还显示天山山脉沿走向方向深部构造有明显差异。地壳磁性层底界面深度反演结果表明在新疆北部地区为32～38km。 天山地区较浅,准噶尔盆地区略深。 这个反演结果应表明新疆北部地壳内温度较低。4)重力和航磁异常的综合模拟反演给出了地学断面的密度和磁性分布模型。 密度和磁性模型都显示出天山地区的地壳结构可以用南北双向挤压模式表示。 地壳结构的特征包括中天山的裂谷构造,地壳内的网状构造,下地壳内的壳幔混合层,莫霍面以下的外来地壳,天山两侧的逆冲断裂和北侧的滑脱构造等。 虽然重磁异常反演结果有不唯一性,但这个结果至少说明双向挤压模式的地壳结构是一种可以接受的模式。剖面北段的地壳模型表明准噶尔北部地壳的横向不均匀性很强烈。 额尔齐斯断裂与准噶尔盆地北缘断裂之间有强烈的岩浆活动和深部高密度高磁性物质的上涌。5)根据对均衡重力异常和重力均衡响应函数的分析,我们认为在很大范围平均意义下,新疆北部基本处于重力均衡状态。 但在稍小一些的尺度上(数百千米)则偏离均衡状态很远。 天山是正均衡异常区,准噶尔盆地南缘和塔里木盆地北缘都是负均衡异常区。 由于现代地壳垂直运动方向与重力均衡调整作用力方向正好相反,可以认为天山地区的现代造山作用很强烈,与重力均衡作用相比占明显优势。在西准噶尔和准噶尔盆地中部重力均衡异常的差异还表明两处的地壳性质有很大不同。在挤压作用下,两者有不同的响应,西准噶尔地壳拱起,盆地中部地壳下弯。均衡响应函数的反演结果告诉我们新疆北部地区的等效密度补偿深度为10km,说明均衡补偿作用发生在中上地壳内。 等效弹性板厚度为28 km,比一般地区的略厚,可能与这里动力构造作用强烈有关。6)卫星重力资料表明在新疆及周围地区有一个大尺度的大地水准面坳陷区。 坳陷区的中心在库尔勒附近。 这个坳陷区是地幔对流的汇集沉降作用形成的。 地幔对流在岩石圈底部形成的黏滞应力分布以南北向不对称挤压作用为主,是天山造山带形成的主要构造作用力。 在挤压作用下,天山造山带快速隆生,造山带下岩石圈加厚。 而在造山带南北两侧形成坳陷带。以天山为汇集中心的地幔对流应力分布在南北方向和东西方向都是不对称的。 南部、西部应力较强,北部、东部应力较弱。 这种应力分布与谢新生(1999)用弹性稳定理论和流变学理论估计的天山地区应力分布是一致的。我们用卫星重力资料计算地幔对流应力分布是以Runcorn的理论为基础的。 这种理论只考虑地幔对流中与密度分布有关的极型运动,而未考虑环型流动。 计算出的地幔对流应力分布只是地幔对流的一种模式。 与其他学者的结果(傅容珊,1994)不完全一致。 不过,我们的结果在总体上与地质调查和力学分析的结果是相容的。官方服务官方网站