DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 天气形势分析 4.1. 欧亚环流形势 15日20时欧亚环流形势上(图3)，在中高纬度欧洲地区，存在明显的低压系统，空气呈辐合上升趋势，欧洲地区天气情况较差。乌拉尔山脉地区被一稳定高压系统占据，贝加尔湖北部地区存在明显低压中心，在高低压系统之间的偏北气流将北冰洋的干冷空气强势带入亚洲内陆区域。在我国北部周边地区，同时存在着几个低压中心，分别在新疆西北部，蒙古地区，我国东北黑龙江上部。形成了几个低压槽系统，这些系统将大大促进亚洲北方的干冷空气继续向偏南方向推进。在中低纬度地区，副热带高压系统北伸至日本海，处于我国东北地区附近，西至我国东南地区。 图3. 2018年7月15日20时欧亚环流形势 4.2. 500 hPa环流形势 15日20时，500 hPa高度场(图4)，外蒙地区长期占据一低压系统，低压槽系统较为深厚，延伸至我国青藏高原地区。北京地区受槽前西南气流的影响，副热带高压在日本海延伸到我国东南地区，暖湿气流从太平洋西岸沿副热带高压外侧箭头方向进入我国中部，副热带高压外侧西南暖湿气流提供充沛了水汽条件，并且与我国北方的干冷空气相遇，有利于降水的产生。 图4. 2018年7月15日20时500 hPa高空图 16日08~20时500 hPa高空图(图5)，从蒙古大槽发展出来的南支槽发展东移至我国内蒙古中部，北京地区受槽前西南气流影响，处于副热带高压西北侧的西南气流明显加强。17日08时，北京地区风速达到八级，风速达到此次暴雨过程最大。 图5. 2018年7月16日08时~17日20时500 hPa高空风场 4.3. 700 hPa环流形势 从15日20时700 hPa高空图(图6)中可以看出，外蒙存在一低压系统，低压槽南北跨度较大，延伸至我国的青藏高原地区，较为深厚，带来的干冷空气对北京地区影响较大。北京地区处于槽前，盛行西南风。副热带高压高压中心位于日本南部地区，副热带高压系统对我国影响广泛，暖湿气流沿副热带高压外围西南侧沿箭头方向流向我国，带来大量水汽。沿途温度露点差均较低，水汽含量较大。北京地区西边的干冷空气与南边来的暖湿空气相遇，发生强烈冲击，形成动量、热量和水汽的集中带，有利于北京地区的暖湿气流抬升，有利于降水的生成。 图6. 2018年7月15日20时700 hPa高空图 4.4. 850 hPa环流形势 7月15日晚20时850 hPa (图7)，在山西河北一带存在气旋性风切边，有弱的辐合上升，温度露点差很低，水汽几乎饱和状态，天气情况较差，有利于降水的生成。16日08时，处于山西河北一带的气旋性风切边东移至北京地区，且北京地区所处的西南气流明显加强为低空急流，水汽输送变得更强。 图7. 2018年7月15日20时(a)和16日08时(b)850 hPa高空图 综上所述，本次降水在500 hPa高空图中高纬度地区的环流是呈现多波动型的，西伯利亚的几个大低压系统促进了从北冰洋和欧洲的干冷空气向我国输送。在各个高度层，外蒙古均有一低压中心，它促进着冷空气南下，从北冰洋来的干冷空气达到西伯利亚后，在外蒙古低压系统的作用下经过我国新疆和内蒙古地区继续向内地输送。此时太平洋西沿岸也在各个层次存在着高压系统，从太平洋西岸来的暖湿气流沿副热带高压外侧输入我国东部地区，输送了大量水汽。在黄河中段山西一带，北方来的干冷空气与副热带高压外侧带来的暖湿空气相汇合，造成暖湿气流抬升。在低层，北京地区存在着气旋性切变线，切变线上的气流呈气旋环流，水平辐合明显，有利于低层空气上升，为此次暴雨发生提供了有利的环流背景条件。16日08时过后，北京地区低层所处的西南气流逐渐加强为低空急流。在本次暴雨天气过程中，西南暖湿气流向北面输送到干冷空气下方时，就会形成对流性不稳定层结，在上升运动的触发下，容易产生暴雨等对流性降水。
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user: 5. 物理量诊断分析 5.1. 水汽条件分析 充沛的水汽及其明显输送是暴雨产生必不可少的条件之一。由图8可以看出北京地区相对湿度一直处于70%~90%之间，在16日和17日更是达到了90%以上的湿区，整体湿度偏大，水汽充足，为暴雨天气提供了充足条件。此外水汽分布呈西南到东北，符合西南暖湿气流输送的水汽走向。 图8. 2018年7月15日20时~17日08时850 hPa相对湿度((a) 15日20时；(b) 16日08时；(c) 16日20时；(d) 17日08时) 水汽通量散度是测量落水区水汽含量的物理量。负值表示水汽在某一区域汇合，正值表示某一区域水汽辐散。7月15日20时~17日20时的925hPa层次上(图略)，北京地区一直处在水汽通量散度负值区内。在16日晚北京北部有大量水汽聚集，为17日的降雨提供了水汽保证。此阶段中北京盛行的西南风将沿副热带高压的西南暖湿气流中的水汽源源不断地输送到北京境内。 5.2. 不稳定条件分析 北京地区16日08时的K指数为41，沙氏指数为−3.41；17日08时的K指数为39，沙氏指数为-3.71，这两天的K指数均大于30，沙氏指数均小于0 (表1)，指示出两天的大气层结并不稳定，对流发展旺盛，有利于降水的发展。 Table 1 Unstable paramete 15日20时 16日08时 16日20时 17日08时 17日20时 K 37 41 35 39 45 SI −0.78 −3.41 −1.31 −3.71 −6.06 Cape 1103.9 148.2 97.3 366.6 518.8 表1. 不稳定参数 5.3. 对流有效位能分析 北京地区7月15日08时~16日20时的对流有效位能如图所示(图9)。从15日08时~15日20时北京地区的CAPE值明显大幅度增长，这段时间内北京地区的不稳定能量不断增强，随着不稳定能量的明显增强，15日08时之后12小时内，北京上空气团的不稳定能量在急剧堆积，为北京16日的暴雨天气提供了条件。16日08时~16日20时，随着强降雨的产生，CAPE值急剧减小。 图9. 2018年7月15日08时~16日20时对流有效位能 5.4. 抬升动力条件 图10为15日20时850 hPa垂直速度场和300 hPa垂直速度场，从图中可以明显看出850 hPa层次北京地区垂直速度为负，北京低层空气做上升运动，而300 hPa层次上北京地区垂直速度为正，表示高层空气做下沉运动。 从散度场(图11)上可以清晰看出北京地区散度为负值，水平辐合，北京东北部有较强的辐合中心，有水汽的汇合聚集。而16日20时200 hPa北京地区散度为正值，说明有水平的辐散。北京地区大气低层辐合，高层辐散，极有利于发展成深厚的上升气流，为降水提供了良好的动力条件。 涡度场(图12)也于此次降水过程相配合。16日晚，北京地区西边有一正涡度中心，该涡度中心持续向东北方向移动，北京地区在此阶段一直处于涡度中心附近，存在上升气流。在此过程中低层持续向高层输送暖湿空气，为降水提供条件，直到18日08时北京才脱离正涡度中心影响，本次降水基本结束。 图10. 2018年7月15日20时与16日20时垂直速度场 图11. 2018年7月16日20时(a) 925 hPa与(b) 200 hPa散度场 图12. 2018年7月16日20时~18日08时700 hPa涡度场((a) 16日20时；(b) 17日08时；(c) 17日20时；(d) 18日08时)
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user: 6. 卫星云图分析 6.1. 红外、可见光云图 红外云图上，物像的色调决定于其本身的温度，温度越高色调越黑。云顶温度随大气高度增加而降低，云顶越高，其温度越低，色调就越白。在7月15日夜间到16日凌晨的红外云图上(图13)，可以清晰的看出北京上空呈亮白色的云系，表明此时北京上空存在着温度较低高度较高的云团，且该云系刚生成时云的边界光滑整齐，后来发展中出现卷云羽。 图13. 2018年7月16日03时红外云图 从16日早上09时可见光云图(图14)可以看出北京及其周边存在大量云团，且均颜色较白，厚度较深。 图14. 2018年7月16日09时可见光云图 6.2. 水汽图 水汽图(图15)上显示，北京地区上空从15日22时左右开始出现水汽聚集，到16日凌晨时水汽发展旺盛，在水汽图上色调明显亮白，持续到17日下午水汽才逐渐消散，表明这段时间内北京地区上空水汽开始聚集，为强降雨提供了充分的水汽条件。综上对卫星云图的分析，可以断定该云系为积雨云团，水汽含量丰富，为这次暴雨提供了条件。 图15. 2018年7月15~16日水汽图((a) 15日22时；(b) 16日01时；(c) 16日02时；(d) 16日03时)
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user: 7. 结论 1) 环流形势分析下可得知，西伯利亚的几个大低压系统促进了从北冰洋和欧洲干冷空气向我国输送，外蒙古的低压系统促进着冷空气南下，与从副热带高压外侧水汽充沛的西南暖湿气流相遇，形成对流不稳定层结，在低层上升运动的触发下形成暴雨是造成此次北京暴雨事件的主要原因。 2) 物理量分析得知北京地区此次暴雨过程中：相对湿度大，水汽通量散度则表示此地区上空有水汽的聚集。北京地区K指数，SI指数，CAPE指数等均达到降水条件，表示着北京地区此次暴雨过程中大气层结不稳定以及对流发展旺盛。抬升动力条件中此次过程北京地区大气低层辐合上升，高层辐散，极有利于发展成深厚的上升气流，为降水提供了良好的条件。 3) 卫星云图分析可得知北京上空从15日晚开始红外云图开始出现亮白色云系，可见光云图显示16与17日白天北京地区均被较亮白云系覆盖，表明云系厚度大，云顶高度高；从水汽图可以看出16日凌晨上空水汽饱和的积雨云提供了下雨条件。
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user: 摘 要 本文主要是运用Mann-Kendall检验法、不均匀系数、集中度与集中期等方法对三峡水库出入库径流量进行年内分配和年际变化分析。通过对比三峡水库出入库径流量特征，探讨其变化原因，分析了水库的径流调节作用。结果表明：三峡水库运行后，出库径流量汛期(6~9月)减少，非汛期(11月~翌年5月)增加，春冬两季补水显著；径流量年内变化幅度和季节分配差异减小，集中度下降，集中期提前。显然三峡水库运行后对长江径流量年内分配的控制和调节更加有利于中下游防洪抗旱和水资源的开发利用。 关键词 :三峡水库，径流调节，年内分配 Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 三峡水库位于长江上游，作为骨干性水利工程，蓄水运行后对中下游产生了极为深远的影响。长江中下游是我国社会生产力和经济最繁荣的地区之一，尤其是近年来经济飞速增长，用水需求也随之急速攀升 [ 1 ]。但在十几年前长江就已经被世界自然基金会(WWF)列为世界十大水资源危机河流之一 [ 2 ]。由于人类高强度的活动干扰，长江流域已经出现了一些生态环境问题，并引起了政府部门的高度重视和国内外学者的普遍关注 [ 3 ]。习总书记2018年视察长江明确地指出长江经济带发展的根本方向和实践基准：“共抓大保护，不搞大开发” [ 4 ]。胡向阳研究了三峡水库利用洪水资源增大效益的可行性方案 [ 5 ]；多年试验性蓄水实践表明适度的滞洪调度，既能减轻长江中下游的防洪压力，又可以提高洪水资源利用率 [ 6 ]。仲志余教授从三峡水库运行前后长江中下游汛期水位的变化，告诉我们三峡水库是长江中下游的防洪调度中不可或缺关键因素 [ 7 ]。因此了解和研究三峡水库的径流调节作用有利于优化水库调度方案，充分发挥防洪、发电和航运效益，对于推动我国经济增长具有重大现实意义。
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user: 2. 研究区域 长江流域介于24˚30'~35˚45'N，90˚33'~122˚25'E之间(见图1)，形状呈东西长、南北短的狭长形，流域总面积180万km 2 ，是中国流域面积最广的河流。长江流域贯穿我国三大阶梯，流域内地貌类型复杂多样，地势大致由西北向东南倾斜，平均高程约1650 m，总落差约5400 m。长江干流全长约6300 km，以湖北宜昌和江西湖口为界划分为上中下游。长江流域大部分地区受到典型的亚热带季风气候影响，夏季高温多雨，冬季低温少雨，年内降水分配很不均匀。流域内人口众多、物产丰盛、水运条件得天独厚，自古就是我国重要的工农业生产基地；中下游地区河湖密布，江湖相通，为江河洪水的调蓄做出了巨大贡献 [ 8 ]。 三峡工程位于我国湖北省宜昌市(见图1)，1994年12月正式开工；1997年完成大江截流，意味着第一期工程结束。2003年三峡工程开始围堰蓄水；2006年大坝全线建成，进入汛末初期蓄水阶段，水库已具备了一定的调蓄能力，可同时发挥防洪、发电、航运三大效益；2009年修建完毕，总工期长达17年。三峡水库蓄水至175 m时，库容为393 × 10 8 m 3 ；防洪限制水位为145 m，防洪库容为222 × 10 8 m 3 [ 9 ]。
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user: 3. 数据与方法 3.1. 数据说明 收集了三峡水库2006~2017年每天2、8、14、20时四个时间段的出入库流量和水位数据(www.cjh.com.cn 图1. 长江流域和三峡水库示意图 和www.ctg.com.cn)。分别对日、月、年数据求均值得到相应的出入库流量和水位数据，然后利用公式W = Qt(Q表示断面平均流量，t表示时间)求得日、月、年的出入库径流量。 3.2. 主要研究方法 1) Mann-Kendall趋势检验 Mann-Kendall属于非参数统计分析法，简称M-K法，其优点是样本无需遵从一定的分布，结果不受少数异常值干扰，被广泛应用于降水、径流、气温等统计分析。Z为时间序列的统计量，当Z > 0时，表示增加趋势；Z < 0时，则反之。若Z的绝对值大于等于1.96、2.56，表示该序列的变化趋势分别通过了置信度95%、99%的显著性检验 [ 10 ]。 2) 不均匀系数 不均匀系数C vy 常用于反映年内径流量分配不均匀程度。C vy 是一个可用于不同时间和空间的同类比较分析的综合性指标，难度小，适用性强，应用较广 [ 11 ]。C vy 值越大，表示年内径流分配越不均匀，即年内各月径流量差异越大；反之亦然。 3) 集中度C d 和集中期D 集中度是反映径流量在年内的集中程度，集中期则表示年内径流量最集中的月份。此法将年内各月径流量视为向量，把月径流量的大小作为向量的长度，根据各月的顺序依次选取不同的矢量方向。将一年12个月视为一个圆周360˚，每个月相当于30˚，然后对各月径流量进行失量分解求和，合成矢量的值占年径流量的百分比为年径流量集中度，合成矢量的方向为集中期 [ 12 ]。
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user: 5. 三峡水库运行前后长江中下游径流对比分析 5.1. 出入库径流量变化过程 三峡水库属于季节性调节水库，每年的出入库径流量基本相当。只有个别年份出入库径流量差异较大，如2006年、2008年和2015年，这与当年降水量和水库调度有关(表5)。其中，2006年是长江流域发生大旱上游来水量减少和三峡水库第二期首次蓄水的共同作用 [ 13 ]；2008是初次175 m试验性蓄水所致；2015年是因为长江中下游来水大量增加，为了降低中下游的防洪压力，水库降低了下泄流量 [ 14 ]。 从2006~2017年三峡水库各月平均出入库径流量来看，最大值出现在7月，最小值在2月，年内各月分配很不均匀且呈现非对称的单峰形态(图5)。1~5月径流量出库大于入库，7月、9月和10月相反，出库小于入库，6月、8月、11月和12月出入库无明显变化；出入库径流量的变化过程和曲线形态基本一致。入库径流量年内绝对变化幅度为571 × 10 8 m 3 ，相对变化幅度为6.2；出库分别为526 × 10 8 m 3 和4.8，三峡水库调节后径流量变化幅度明显缩小，削峰补枯效果较为显著。 Table 5 Comparison of annual inflow and outflow of Three Gorges Reservoi 年份 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 入库/10 8 m 3 2980 4037 4253 3870 4052 3363 4468 3657 4339 3806 4042 4190 出库/10 8 m 3 2875 4038 4156 3856 3986 3374 4474 3642 4354 3702 4050 4151 绝对差值/10 8 m 3 −105 1 −97 −14 −66 11 6 −15 15 −104 8 −39 相对变化/% 3.7 0.0 2.2 0.3 1.6 0.3 0.1 0.4 0.3 2.7 0.2 0.9 表5. 三峡水库出入库年径流量对比 5.2. 出入库径流量年内特征值对比 5.2.1. 特征值分析 为了更好地了解和研究三峡水库的径流调节作用，本文对出入库径流量进行了年内分配特征值统计分析，结果图6。 从绝对变化幅度ΔR来看，出入库均值分别为573 × 10 8 m 3 和642 × 10 8 m 3 ，相差约130 × 10 8 m 3 。2006~2009年，出入库径流量的绝对变化幅度差值很小；其余各年差值相对较大(图6(a))。由此可知，2006~2009年三峡水库的削峰补枯作用与2010~2017年相比较弱。 观察三峡水库出入库径流量的相对变化幅度C m 值的变化过程(图6(b))，可以发现入库的波动性较出库为大，C m 值整体呈减少的趋势；2010年和2012~2014年对C m 值的影响较大，是由于这几年入库径流量及其波动性较大。 图5. 三峡水库多年平均出入库月径流量年内变化 图6. 三峡水库径流特征值年际变化曲线 从不均匀系数C vy 值和集中度C d 值的变化过程(图6(c)和图6(d))来看，2006~2008年出入库几乎完全重合；2009年出库开始小于入库，差值逐渐增大并趋于稳定，但整体呈减少趋势。这些现象说明三峡水库径流调节作用在2006~2009年相对微弱，之后影响开始逐渐增大，2012~2017年出入库径流量年内分配比例逐渐趋于稳定。 2006~2017年三峡水库径流量集中期D均为出库略小于入库，多年平均出入库径流量集中期分别为209˚和218˚。出径流量集中期减小，意味着集中期提前，全年径流量集中中心出现从8月份向7月份转变的趋势。 5.2.2. 变化原因分析 水库径流调节作用是通过不同的调度方式改变天然径流过程，从而达到区域水资源合理开发利用的目的。因此，水库径流调节强度主要是受到水库上游来水、库容、调度方案等因素的影响。 2006~2008年三峡水库处于汛末蓄水初期，库容有限，所能发挥的径流调节作用较小，对出库径流量的影响不大。2009年三峡水库开始175 m试验性蓄水，可调节库容增大，随着蓄水经验的累积，径流调节作用效果越来越显著，出入库径流量特征值的差异逐渐增大。由于三峡水库汛期拦水削峰防洪，使汛期各月出库径流量下降；非汛期水库泄水发电，出库径流量增加，所以出库径流量年内分配差异减小。据统计，到2017年为止，长江上游修建了13，000多座水坝，共计库容约1590 × 10 8 m 3 [ 3 ]，随着长江上游水库群联合调度的日益完善，对中下游的防洪态势和维护河流水系健康更为有利。
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user: 6. 结论 本文利用三峡水库的相关水文资料对水库的径流调节作用进行了分析和研究，得出以下主要结论：三峡水库主要对径流量年内分配进行调节；春季、冬季及非汛期出库径流量增加，秋季和汛期减少，各月分配变化情况与上述情况基本一致。经过三峡水库径流调节后，出库径流量年内变化幅度缩小，集中度降低，削峰补枯效果显著，集中期从8月提前到7月。2009年以后水库对出库径流量年内分配的调节较为显著。
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user: 摘 要 影响水道地形测量精度的因素包括定位精度、测深精度以及水位的获取与方式水位推算模型等。目前，水位的获取方式和推算方式也存在多样化，特别是受水库调节影响河段工程河段，水位变化频繁、且呈非线性变化。故水位获取方式以及水位改正模型是精确获得工程调节河段水道地形测量的关键因素。本文选取三峡水库影响较大的宜昌河段进行试验，综合考虑不同水库调度模式下的水道地形测量，综合采用不同软硬件、不同的水位获取方法及推算模型进行对比分析，并得出有益结论，为河段水道地形观测提供理论及实践依据，具有较强的针对性和实用性。 关键词 :水道观测，水位推算，试验分析，水库调度 Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 水道地形测量作为河道资料的主要获取方式，其模式已基本定型于利用GNSS测定点的平面位置，利用测深仪测定点的水深，附之以瞬时潮位或水位资料获得高程，以此确定点的三维坐标 [ 1 ]。故水位资料是生产过程控制的关键环节。有关河道观测的水位的获取及推算论述很多，如黄佑生等提出了由上游往下游推求的水面线试算迭代模型 [ 2 ]；周儒夫等提出了水道水位节点布控和水下测点高程推算方法等 [ 3 ] [ 4 ]；也有采用GNSS测量值作为水位的方法等。但针对具体河段如何选取合理的水位获取方式和推算模型方面的文章较少，为了验证这些不同水位推算方法对水位变化复杂条件下的工程河段水道地形测量精度的影响，笔者选择了宜昌河段的某一区域进行了试验研究，采用不同的软硬件、不同的水位获取方法及推算模型进行对比试验，为水位变化复杂条件下工程河段水道地形观测提供了理论及实践依据，具有较强的针对性、实用性。
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user: 2. 水位推算模型与原理 2.1. 线性内插推算模型 对于恒定均匀流量的天然河道 [ 5 ]，其水面线计算原理基于一维能量方程，然后逐个断面采用直接步进法推求，计算公式如下： Z 2 = Z 1 + h f + h j + a 1 u 1 2 2 g − a 2 u 2 2 2 g (1) 式中： Z 1 、 Z 2 分别为河道下游、上游断面水位； α 1 、 α 2 分别为河道下游、上游断面流量系数； υ 1 、 υ 2 分别为河道下游、上游断面流速； g 为重力加速度； h j 、 h f 分别为上下游河道断面之间的沿程水头损失和局部水头损失。 实际项目生产中，特别是水位不变或均匀线性变化的情况，往往按照上下游(测量区域起止点)断面水位落差和断面布设情况，采用平均落差逐个进行推算。 2.2. 时差法水位推算 大多数测量作业区域的河道水位变化为非线性、非均匀变化，故水位推算也不能简单采用线性内插的方法，这时可以采用时差法水位推算模型。主要原理如下：首先在水道观测一岸的开、收工位置布设水位节点(存在横比降测区可以在河道另一岸合理位置加设水位观测水尺)；从水下开始前到结束后按照规定的频次或水位变化的情况进行水位观测。然后根据测量作业布置的中心线法或三点法(也叫区域法)进行水位推算，称之为时差法水位推算。根据不同的条件，可采用二步内插法、平面内插法、距离加权法等进行水位推算，水道观测规范(SL257-2017)给出了具体的推算公式与要求，这里不再赘述。 2.3. GNSS潮位法推算 以上两种方法中，潮位采用了人工或自计水位进行推算。在水道测量时，有时水位通过GNSS测量获得，称为GNSS三维水道观测技术，即利用GNSS观测值作为潮位的模式进行水道地形测量 [ 6 ]。 若设H为WGS84参考椭球下大地高，L为GNSS天线高，d为测深系统探头静吃水，T为基于当地基准的当地潮位改正，S为测深系统的测量水深值，ζ为高程异常值，h为基于当地的河底高程。通过相互关系可知 [ 7 ]： h = S + D − T (2) T = H − ζ − L (3) h = S + d + L − ( H − ζ ) (4) 若当地基准面为1985国家高程基准面时，ζ为高程异常，此时 H − ζ = H 85 高程。则式(4)可转换得到： h = S + d + L − H 85 (5) 根据项目外业生产可知：S由测深仪实时测得水深，d + L为固定值(钢卷尺丈量)，若GNSS接收机实时采集到1985国家高程基准面下的正常高，便可实时测得水下1985国家高程基准的河底高程。
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user: 3. 试验布置及数据处理 3.1. 试验实施 本试验选取河段为三峡工程坝下游宜昌河段，一是本河段受水利工程影响水位变化大，且变化过程经常呈非线性变化；二是河道基本比较顺直、河床稳定，底质为山体礁岩构成，测深仪施测过程中其模拟回声效果良好。项目实施区域示意图如图1所示(示意图进行了缩放与旋转调整)。 图1. 项目实施河段、控制分布及断面布设意图 1) 控制网布设及转换参数求取 在长约20公里的带状测区内，上中下合理选取3个国家C级控制点，通过测量及解算，求取国家坐标转换七参数，平面及高程转换残差满足CH/T2009-2010标准要求，并对转换参数进行实地检查与校核工作。 2) 水位控制基点测量 在转换参数控制区域内，选择长约5 km左右范围的测量作业区域起止埋设2个水位基点，采用四等水准观测精度联测国家二等水准成果，用作水位施测起算点(河段基本顺直，根据长期资料积累可知，本段不存在横比降情况)。 3) 区域水道地形测量 ① GNSS基准站及流动站设置：在水下测量区域中间，架设GNSS基准站，设备系统配置中输入当地坐标系统及求取的七参数，以准确得到当地实时平面坐标与当地基准高程值，流动站接收到基站信息，进行实时改正，并选择已知点进行精度检校。 ② 水位控制测量：在水下测量区域的首尾进行水位控制测量，精度达到五等水准精度，同时设立人工水尺和潮位自计仪；在水下测量期间，采用人工和自计两种方式记录水位变化值。 ③ 水道地形测量：水下作业前先将测深仪各部件连接、设置、改正及检校。将GNSS天线与换能器采用一体杆连接，确保其在同一垂直平面上，并量取GNSS天线相位中心(或天线底部)到换能器底部之间的距离，同时精确量取回声仪探头吃水深度。 本次试验采用3 × 10 m铁船作为测量船(此船长期在本区域实施测量工作，稳定性较好)，在头部约三分之一处左边安装一套中海达测深系统，单独数据采集与处理；右边安装海鹰Hy1601测深系统，海鹰Hy1601作为水深采集单元，将水下和平面数据分别输入Hypack软件和亿点通海洋测量软件，实现全野外一体化、实时同步水道地形测量与数据采集。 水道地形测量采用横断面法，断面方向应大致与水流方向垂直，断面间距为180 m，测点间距取5 m。作业过程中应用Hypack导航测量软件现场严格控制船的走向，随时关注行船的平稳性、GNSS跟踪的卫星数量、卫星图形精度、基站信号和模式及观测精度等情况。三种软件自动记录流动站测得的水面点的平面位置、高程，同步瞬时记录测深仪测得水深值。 ④ 为了验证单波束GNSS验潮与船的姿态关系，在试验过程中，将一体化罗经与运动传感器Octans的改正参数输入了亿点通海洋测量软件。 3.2. 数据处理 本次试验数据处理总共得到以下几种数据形式： 1) 采用在水道地形测量开始及结束的位置观测的水位值，按照断面个数及水位落差进行逐个断面水位推算，即线性内插法。 2) 采用Hypack软件按照时间和距离的中心线法(时差法)内插推算模式推算每个断面的水位。 3) 分别采用中海达测深系统自带软件和亿点通海洋测量软件进行处理，得出验潮模式下(时差法)每个断面和每个定标点的水位，以及GNSS验潮模式下的每个断面和每个定标点水位。
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user: 4. 水位获取与改正分析 4.1. 试验辅助观测分析 1) 人工水位观测 测量作业期间通过人工和自计的方式对现场水位进行了观测，其变化情况如图2所示。其测量作业期间水位是先上涨、后回落、再上涨的一个变化过程且开始阶段涨幅较大，整个作业期间水位变化达0.5 m左右，是典型的工程调节模式下的非线性变化过程。 2) 声速剖面观测 在测量期间，试验组于上午、中午采用声速剖面仪对测区内进行了两次垂直声速测量，为了便于水深声速改正，测量结果见图3所示。通过观测得知，无论在时间和空间上，其声速变化较小，其影响可以忽略。 图2. 测量作业期间上下游水位变化情况图 图3. 声速剖面测量示意图 4.2. 试验数据对比分析 1) 不同测深系统测深对比 为了验证不同测深系统的水深观测值的是否存在差异性，试验组挑选了水下变化情况复杂的SY16号断面进行对比分析，如图4所示。 图4. 不同设备同步水深观测对比图 通过查看现场的模拟回声及后处理回放数据对比分析可知，国内两套测深设备系统观测数据基本无差异，满足水道地形测量生产的需要。 2) 不同水位获取与改正方式对比分析 本次试验采用基于Hypack时差法(时间和距离的中心线法)推算的水位作为基准值，将传统断面个数线性内插法、中海达测深系统和亿点通海洋测量软件处理人工(自计)实测验潮数据(时差法)、GNSS验潮数据分别作对比分析，其结果见图5及表1所示。 图5. 各种水位推算方法与对比分析图 Table 1 Table for distribution of mutual differences between different water level values and baseline value 设备/软硬件 中海达测深系统 亿点通海洋测量软件 统计 时差法 GNSS潮位 时差法 GNSS潮位 <0.05 26个 4个 26个 21个 0.05~0.1 0个 19个 0个 5个 >0.01 0个 3个 0个 0个 最大值 0.049 m 0.130 m 0.02 m 0.068 m 表1. 不同水位值与基准值互差分布 为了验证姿态改正对GNSS潮位值的影响情况，实验组对接入姿态仪的亿点通海洋测量软件，在数据后处理时分别进行姿态改正和不改正两种情况数据分析，取其中一个断面进行对比，其结果见图6所示。 图6. 亿点通海洋测量软件进行姿态改正与不改正之间的比较 从图5、图6和表1可知： 1) 工程调节河段，其水位呈现非线性变化的情况下，不宜采用在水道地形测量开始及结束的位置观测的水位，按照断面个数及水位开始和结束时的落差进行逐个断面水位推算的这种线性内插方法。 2) 不同软件处理系统对数据进行处理，在时差法上对比可知，其互差均小于5 cm，故采用人工(自计)验潮值通过时差法进行水位改正，精度最高且符合实际情况。 3) 中海达测深系统(未接入姿态改正)GNSS验潮值经过粗差剔除及多次滤波处理后，按断面取平均与基准值对比，互差最大值为0.13 m；亿点通海洋测量软件(接入姿态仪)GNSS验潮值进行了姿态改正、粗差剔除及多次滤波处理后，按断面取平均值与基准值对比，互差最大值为0.068 m，且小于5 cm的达80.7%；说明采用GNSS潮位接入姿态改正是很有必要的。 4) 根据《水运工程测量规范》，在水深 ≤ 20 m时，要求水深测量精度σ h ≤ 0.2 m，按照水位改正精度为σ h 的1/3，即≤0.07 m的要求，表明接入姿态仪后，采用合理的处理方法，GNSS三维水深测量可以达到此精度要求。
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user: 5. 结论与建议 通过试验及分析表明，不同的水位获取与推算方式，其值会出现较大差别；如果采用的方法不合理，甚至会出现水位值错误，从而导致水道地形测量精度不高的情况发生。所以在水利工程调节影响、水位变化复杂的河段进行水道测量时，水位获取与推算方面建议如下： 1) 结合水道地形测量的项目用途、成图比例尺、测区情况等因素合理选取水位的获取与推算方式，特别是基于非线性变化的河段，其人工(自计)验潮模式下的水位推算方式(时差法，中心线法或区域法)最为可靠，但要注意水位零点的误差传播。 2) 通过对比分析，采用断面平均的GNSS验潮方式(有姿态改正)，满足《水运工程测量规范》相关要求，可以根据项目用途及要求合理选取GNSS验潮方式。 3) 试验表明，姿态改正能有效提高GNSS验潮精度。但是在数据处理过程中，要应用软件剔除粗差，选择适宜的GNSS滤波方式及次数。如果是长江这种带状河段，可以优先选取断面平均法作为最终的断面水位。 总之，受水利工程调节影响河段水位获取与改正方法对水道测量精度的影响较大，在类似河段进行水下地形测量时，要充分分析河段特性，选取合理的水位获取及推算方法。
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user: 摘 要 弓形虫作为一种严格胞内寄生原虫，其引起的人兽共患弓形虫病给人类健康及畜牧业发展造成严重威胁。论文详细介绍了与弓形虫入侵宿主细胞过程相关的关键抗原的研究进展，并对其侵入宿主细胞的过程和相关机制做了简要阐述，为今后的深入研究提供参考。 关键词 :弓形虫，抗原，纳虫空泡 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 弓形虫是一种专性细胞内寄生原虫，可引起人兽共患弓形虫病，全球约1/3人口受弓形虫威胁。由于其机会致病的特点，人体多为获得性隐性感染，但如果免疫功能低下或缺陷时(如恶性肿瘤、器官移植、艾滋病等)，则会导致严重症状，甚至危及生命。若孕妇感染弓形虫，可造成流产或早产，也可垂直传播影响胎儿发育，严重者可致畸甚至引起死胎 [ 1 ]。因此弓形虫病严重威胁着人类健康和优生优育，也在一定程度上制约着我国畜牧业的发展。长久以来，人们不断探索研究弓形虫入侵的相关抗原及其机制，力求研制出预防和控制该寄生虫病的疫苗或药物，从而减少其带来的消极影响。为此，本文就弓形虫各期入侵相关抗原的研究进展作简要介绍。
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user: 2. 弓形虫入侵相关抗原 弓形虫生活史比较复杂，全程需要两类宿主，分别进行无性生殖和有性生殖。在猫科动物体内完成有性生殖，同时也进行无性生殖，因此猫是弓形虫的终宿主兼中间宿主。有性生殖只限于猫科动物小肠上皮细胞内，称肠内期发育；无性生殖阶段可在肠外其他组织的有核细胞内进行，称肠外期发育。弓形虫在人或其他动物体内只能完成无性生殖，为中间宿主。整个生活史过程中需经历多个发育阶段，包括滋养体(速殖子)、包囊(缓殖子)、裂殖体、配子体和卵囊等，目前国内外研究多集中在弓形虫速殖子和缓殖子阶段的抗原，速殖子是弓形虫急性感染的主要致病阶段，在细胞内迅速增殖，破坏细胞；而包囊内缓殖子是慢性感染的主要阶段，虫体缓慢增殖，可长期存在于宿主组织内，当宿主免疫系统受损时，缓殖子可转换成迅速繁殖的速殖子，速殖子和缓殖子展现出不同的抗原全貌，包括一些共同抗原，但同时也存在各自的期特异性抗原主要包括如下几大类：如弓形虫分泌排泄抗原(excreated/secreted antigen， E/SA)、胞膜抗原(surface membrane antigen， SAG)及胞质抗原(cytoplasmic antigen)。 2.1. 分泌、排泄抗原(E/SA) 弓形虫在生命活动中，不断向寄生的外环境排出和分泌一些代谢产物和分泌物，抗原性强，可刺激机体的免疫应答，即为分泌排泄抗原，该类抗原可用各种免疫学方法来进行鉴定。弓形虫感染早期，在实验动物和人血清中的循环抗原均被视为分泌排泄抗原。例如在弓形虫急性感染小鼠的腹水中检测到的可溶性抗原；在体外培养弓形虫的细胞上清液中亦可检测到一种高分子量可溶性抗原 [ 2 ]；分泌排泄抗原的检出有助于弓形虫病的早期诊断，且对免疫功能低下患者弓形虫病的诊断具有重要的价值。 2.2. 表膜抗原 弓形虫虫体表膜是宿主免疫系统识别并杀伤虫体的关键部位，膜抗原具有作为诊断抗原和免疫疫苗的双重潜在价值而被广泛研究，并且在识别和诱导宿主保护性免疫方面有特殊意义。目前已确定多种期特异性表面抗原(SAG)，它们分属于两大不同家族，SAG1相关家族和SAG2相关家族 [ 3 ]。SAG1家族包括SAG3、缓殖子特异重组体(BSR) 4、SAG相关序列(SRS) 1-4蛋白、SAG5、SAG5.1和SAG5.2 [ 3 ]。其中SAG1和SRS1-3只存在于速殖子表面，BSR4只存在于缓殖子表面，SAG3是两阶段共有的。该家族成员在弓形虫入侵宿主细胞中发挥重要功能，其可与宿主细胞表面的受体结合，介导纳虫空泡的形成。SAG2家族包括4个特定的SAG2相关蛋白，为早在期SAG2和SAG2B-SAG2D，SAG2A和SAG2B只在速殖子期表达，而SAG2C和SAG2D只表达于缓殖子期 [ 4 ]。SAG4和SAG4.2是两种额外的、非结构相关的缓殖子特异性表面抗原 [ 5 ]，目前仅发现于包囊结构上，它包含一个囊壁糖蛋白特定的CST1和包囊基质分子，因此被称为基质抗原(MAG) 1 [ 5 ]。 2.3. 胞质抗原 细胞质抗原是指除了膜组分以外的全部虫体抗原。包括微线体蛋白(microneme protein， MICs)、棒状体蛋白(rhoptry protein， ROPs)和致密颗粒蛋白(dense granules antigen， GRAs)。 2.3.1. 微线体蛋白 微线体位于虫体前端棒状体的周围，是一种分泌器官，其分泌的MIC在虫体早期侵入宿主细胞的过程中发挥重要功能，包括识别、黏附、与宿主细胞相互作用等。目前，已经鉴定的MIC达15种以上，部分MIC拥有黏附区域，因此具有识别及黏附细胞的作用；还有部分MIC无黏附区域，在虫体不同阶段中的表达量亦有一定差异，其可作为诊断弓形虫急性或隐性感染的诊断抗原 [ 6 ]。研究发现，MIC10作为一种由微线体产生的高丰度蛋白分子，可从弓形虫虫体上释放进入患者血液循环中，作为一种分子靶标用于弓形虫病的诊断 [ 7 ]。 2.3.2. 棒状体蛋白 弓形虫棒状体可分泌30多种蛋白质，根据蛋白在棒状体上定位的不同，可以分为棒状体颈部蛋白(RONs)和棒状体基部蛋白(ROPs)，两类蛋白均在虫体入侵宿主和PV修饰方面发挥关键作用 [ 8 ]。其中，ROP基因家族被认为是弓形虫最佳候选疫苗之一，其中ROP5、ROP17、ROP18、ROP19、ROP31、ROP54作为候选疫苗分子，具有良好的免疫原性和免疫保护性，为棒状体分泌的蛋白质，主要位于纳虫空泡和棒状体内，此类抗原作为弓形虫入侵相关蛋白质，主要参与黏附宿主细胞、形成移动连接、形成和修饰纳虫空泡及调节宿主转录等过程 [ 9 ]。而RONs作为一种非常保守的蛋白质，其分泌后会靶向定位于宿主细胞质膜上，且整个分泌过程受微线体的调控。在弓形虫入侵细胞过程中，微线体蛋白会介导棒状体分泌RONs并排放至虫体外，进而参与纳虫空泡膜(Parasitophorous vacuole membrane， PVM)的形成，为弓形虫速殖子成功侵入宿主细胞提供保障 [ 9 ]。此外，研究还发现ROP9和MIC3蛋白质在入侵的过程中的表达量明显高于游离虫体的表达量，且通过肝素结合、竞争抑制及细胞黏附实验，证明了ROP9和MIC3能够与肝素特异性结合并黏附于宿主细胞表面，是弓形虫重要的毒力因子 [ 10 ]。 2.3.3. 致密颗粒蛋白 GRA由致密颗粒分泌，当弓形虫入侵宿主细胞后，所释放的部分致密颗粒蛋白分布于纳虫空泡的表面并发挥修饰作用，同时能够保护胞内虫体的存活及增殖。目前，已报道的致密颗粒蛋白将近30种之多，其中GRA1~GRA10的研究较为常见，亦有对GRA12、GRA22、GRA24等相关的研究报道 [ 11 ]。GRA1又称为P24，主要发挥修饰调理纳虫空泡结构的重要作用，能够促进巨噬细胞的生长及黏附，同时对胞内钙离子的释放具有调节作用 [ 12 ]；GRA2抗原性较强，在弓形虫急性和慢性感染中普遍存在，与虫体毒力有关，其在虫体入侵后起着诱导纳虫空泡表面网络结构形成的作用，此外GRA6具有维持该网状结构稳定的重要功能，研究表面，当利用基因敲除技术分别将GRA2 和GRA6基因敲除，发现弓形虫入侵宿主细胞后不能正确形成纳虫空泡，管状网络结构被一些小凝集物所取代 [ 13 ]；GRA3定位于纳虫泡膜上，与速殖子纳虫泡的形成有关，而且GRA3的存在是虫体复制的一个前提条件。GRA10为一种可溶性的致密颗粒蛋白，被分泌到纳虫空泡和弓形虫胞质中 [ 14 ]。GRA12是在弓形虫入侵宿主细胞后不久，由虫体前段分泌到PV，再通过一系列迁移活动，最后驻留在整个液泡空间，与成熟的膜质纳米管网络相关，GRA12的功能同GRA2及GRA6相似 [ 13 ]。GRA14的二级结构是由3个β折叠、6个α螺旋、11个β转角及多个无规卷曲所构成，它存在于纳虫空泡膜(Parasitophorous vacuole membrane， PVM)中，有较好的保守性，有望作为新型的弓形虫疫苗候选分子用于弓形虫病的预防 [ 15 ]。GRA15主要在速殖子期表达，是一种拥有独特功能的多态性分泌蛋白，不包含任何保守结构域，目前还没有发现与GRA15有同源性的蛋白质，研究表明GRA15可以很好的诱导CD8 + T淋巴细胞所介导的CTL效应 [ 16 ]。
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user: 3. 展望 弓形虫主动侵入宿主细胞并产生损伤的过程，是由多种相关抗原、多个调控机制，且与宿主细胞内众多因子相互作用，而最终形成的一种感染与抗感染的动态平衡。弓形虫所分泌的致病蛋白种类繁多，且结构复杂，至今相关领域的研究仍面临着严峻的挑战，如某些功能分子的致病及免疫机制，弓形虫不同时期抗原的免疫原性，速殖子与缓殖子相互转化的机制等等。相信随着研究的一步步深入，越来越多的未知问题会被逐一阐明，这将对弓形虫病的诊断、预防及治疗以及开发高效安全的药物和疫苗提供新的思路。
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user: 摘 要 慕课的高翘课率、低完成率使其难以发挥共享服务经济的优势以促进我国教育模式改革。当前学者对于慕课翘课的预测存在准确率较低和缺乏不同课程针对性分析等问题。选择新的特征变量，借助集成学习中的XGBoost算法对不同类型课程的后台数据进行建模和学员翘课预测。从而通过对比研究出不同类型课程的学员翘课影响因素。实验结果与传统机器学习算法SVM、逻辑回归，集成学习算法AdaBoost进行对比。研究证明了XGBoost算法在慕课翘课预测中的有效性，不同类型课程影响因素的差异性。其结果对平台留存率、资源有效使用率提升具有重要现实意义。 关键词 :慕课，翘课预测，XGBoost Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 共享经济是“互联网+”时代的新型服务模式和商业模式。近年来，共享经济在全球范围内产生了巨大的反响。共享更像是一种不可逆转的潮流趋势，从实体到服务、从线上到线下，渗透到人类生活的角角落落 [ 1 ]。据普华永道报告显示，2025年，全球共享经济产值或可达到2300亿英镑。 慕课(Massive Open Online Courses， MOOCs)，即大规模在线开放课程，被认为是共享服务经济领域“互联网+教育”的杰出代表。慕课或许能打破传统教育的桎梏，并将改变未来的教育领域 [ 2 ]。数据表明，慕课正在促进高等教育转型并为科学研究提供有力支持 [ 3 ]。 然而，近年来随着慕课的推广和深入，问题频频出现。其中，慕课完成率成为一大聚焦点。有相关研究表明，虽然完成率受很多因素影响 [ 4 ]，但平均完成率非常低，在6%左右 [ 5 ]。考虑到平均完成率可能会受到个别课程影响而降低，但大多数课程的完成率也在10%以下 [ 6 ]。故探究学员行为影响因素，从而提升课程留存率、完成率有助于教育资源充分利用。预测学员是否有某种行为是典型的二分类问题。 XGBoost [ 7 ] 是一种基于梯度提升决策树的集成学习算法。一经提出便在众多竞赛项目里大放异彩。XGBoost因为出色的学习效果、快速的迭代速度以及可并行性等优势受到广泛关注并很快在各大领域得以应用。 现有的慕课预测研究主要以传统机器学习模型为主。卢晓航 [ 8 ] 等使用逻辑回归、SVM、LSTM等对辍学进行预测，探究影响辍学的因子。王雪宇等 [ 9 ] 使用多元线性回归模型对学员辍课进行预测。Li W等建立基于行为特征的新型多视图半监督学习模型，用于提高辍学预测准确率 [ 10 ]。但以上只是基于慕课数据进行预测或提高预测准确度，并没有对慕课进行课程划分，探索不同种类课程影响因素的不同。此外，叶倩怡等 [ 11 ] 将XGboost用于商业销售预测，取得了较好效果。崔艳鹏等 [ 12 ] 提出一种基于XGBoost算法的Webshell检测方法，结果表明该算法优于单一的Webshell检测方法。这些均表明XGBoost在预测分析上有较好表现。 本文使用慕课理论、实操两类课程的后台数据。并将XGBoost应用于预测模型。通过挖掘学员行为、属性影响因素，建立二分类预测模型。从而探究学员翘课的影响因素，以及不同影响因素对于不同类型课程的贡献程度。结果表明，与传统机器学习模型以及集成学习模型相比较，XGBoost具有更高的预测准确度。且不同类型课程学员翘课影响因素存在较大差异。结果可用于提升平台留存率，提高慕课资源利用率。
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user: 2. 数据预处理 2.1. 数据来源 本课题研究的数据来源于数据来源于中国大学慕课网(https://www.icourse163.org/)《教师如何做研究》、《交互式电子白板教学应用》两门课程的后台数据，信息通过用户表、课程表、成绩表、学习日志表等16个数据表来呈现。后台数据所包含的用户超过1.5万人，日志信息累计超过100万条。故数据表中包含的信息能很好的表现用户自身信息、用户交互行为。其中，《教师如何做研究》一课代表理论类课程，而《交互式电子白板教学应用》一课代表实操类课程。本文使用这些数据来建立模型预测学员翘课行为，从而探究不同类型课程翘课影响因子的差异性。 2.2. 特征选择 以往的研究中，学者多采用交互行为对学员流失进行预测。交互行为是客观可观察的，且数据是易于获取的。交互行为主要分为两个部分：课程交互和学员交互。课程交互主要指学员在学习过程中与课程资料、作业、测试等产生的交互，如卢晓航等 [ 8 ] 使用“视频点击流”、“课堂测验”作为指标对学生流失行为进行预测；贺超凯等 [ 13 ] 使用“学习事件次数”、“学习章节数”等进行学员学习行为分析。学员交互主要指学习过程中与其他学习者产生的交互行为，如论坛行为。Xing [ 14 ]、Fei M等 [ 15 ] 均以“论坛发帖次数”为指标对学员流失进行探究，并验证了其显著性。部分研究以学员自身属性如“年龄”为指标，但其他基于自身属性的指标选取较少。 结合以往研究与本文数据集特点，选取了3类共计19个特征指标，对学员进行探究，来预测翘课情况进而研究不同类型课程的翘课影响因子的差异性。特征选取如表1特征描述： Table 1 Description of factor 特征类型 特征 含义 课程交互 视频占比 学习中视频所占比例 课程交互 课程完成率 课程完成资源占总资源比例 课程交互 学习小节数 学习了多少个小节 课程交互 学习次数 一共学习多少次 课程交互 学习天数 一共学习多少天 课程交互 作业分 作业得分 课程交互 测试分 测试得分 课程交互 总学习时长 有效学习时长 学员交互 发帖数 发帖数量 学员交互 讨论数 讨论次数 学员交互 讨论分 依据讨论次数、质量所得分数 学员交互 评论数 评论他人帖子次数 学员交互 被回复数 评论被回复的次数 学员交互 被赞数 被赞次数 自身属性 年龄 学员年龄 自身属性 平台使用次数 学员初次注册到报名该课程的时长 自身属性 总发呆学习率 用户发呆学习比例 自身属性 是否发呆学习者 用户是否发呆学习者 自身属性 平均延迟学习天数 课程小节发布到学员学习平均时长 表1. 特征描述 2.3. 数据预处理 数据预处理原理图如图1数据预处理流程图。用户通过多个终端访问服务器进行交互行为，从而产生数据池。我们从数据库中提取所需数据文件，进行数据清洗如多表连接、数据标注、特征选取等。从而产生原始数据文件。之后，又对原始数据文件进行缺失值填充、标准化、均衡化等处理从而得出能进行机器学习的“干净的”数据。 图1. 数据预处理流程图 1) 特征选取、计算及数据标注 原始数据并无直接的标签以及模型特征，需要了解每张表包含的数据意义，统一数据口径，将非结构化数据结构化并进行特征选取、计算，并对预测变量翘课与否进行标注。表1特征描述显示了特征选取后的结果。图2学员发呆行为判别流程图、图3学员翘课行为判别流程图对于分别不便理解的学员发呆行为和翘课行为进行定义。 图2. 学员发呆行为判别流程图 因为点击某小节时默认打开小节第一个资源，这时会存在用户打开但并没有进行学习的情况。我们想要探究这种情况对学员翘课的影响。 2) 缺失值填充 缺失值的存在会影响建模和预测质量，缺失值处理方式有删除、填充0、填充均值、中位数等。采用何种方式需要进行衡量。本文根据缺失值填充对于研究的有无意义为根本，综合考虑简洁性、科学性等，对缺失值进行处理。 由于无学习记录的用户对本文无意义，本文对于缺失发呆用户属性的用户进行删除。对于年龄采用平均值填充。此外由于存在一些噪声和脏数据，对于重复注册用户予以删除。 3) 归一化处理 图3. 学员翘课行为判别流程图 由于数据集中某些属性值量纲不同，而消除量纲有利于加速优化过程。故拟对数据进行归一化。归一化一般有两种：① 最值归一化：将所有数据映射到01之间；② 均值方差归一化：数据处理为均值0，方差1的分布中。但考虑到后期进行多次训练测试数据分离，对数据进行统一的均值方差归一化会使训练集受测试集影响，故采用归一化处理。同时为了纠正误差，对归一化之后的数据+0.00001. 算法1. 归一化伪代码 4) 非平衡化处理 大多数机器学习算法在数学原理上都假定数据均匀分布。数据集不均衡会对机器学习算法的分类效果带来极大的负面影响。本文的目标在于解决慕课中高翘课率的问题，数据集是不均衡的。《交互式电子白板教学应用》数据集中翘课人数：不翘课人数约为7.2，《教师如何做研究》约为3.2。这会对建模结果产生很大影响。 解决非平衡问题有两种方法即减少多数类别样本的欠采样和增加少数样本的过采样。本文采用过采样经典算法SMOTE，对训练数据集进行处理。 算法2. SMOTE过采样伪代码
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user: 3. 基于XGBoost的翘课预测 3.1. XGBoost算法 XGBoost (Extreme Gradient Boosting)即极度梯度提升树 [ 16 ]，相比于一般的梯度提升树(gradient boosted tree， GBDT)，其优势在于避免了过度拟合、泛化性能优；加快优化速度，减小内存消耗；在特征上并行处理。 目标函数由训练误差和正则化项构成。训练误差是为了衡量模型的预测能力，而正则化项是为了控制模型复杂度，避免过拟合。其中 l ( y i ， y ^ t ) 表示样本i的训练误差， Ω ( f k ) 表示树的复杂度。目标函数： J ( θ ) = ∑ i = 1 n l ( y i ， y ^ t ) + ∑ k = 1 K Ω ( f k ) (1) XGBoost为增量训练，即在前一步的基础之上新增一棵树，并优化新增树。 y ^ i ( 0 ) = 0 y ^ i ( 1 ) = f 1 ( x i ) = y ^ i ( 0 ) + f 1 ( x i ) y ^ i ( 2 ) = f 1 ( x i ) + f 2 ( x i ) = y ^ i ( 1 ) + f 2 ( x i )               ⋮ y ^ i ( t ) = ∑ k = 1 t f k ( x i ) = y ^ i ( t - 1 ) + f t ( x i ) (2) 这里，第t步中新增的树，是在前一步基础上使目标函数最优的树： J ^ i ( t ) = ∑ i = 1 n l ( y i ， y ^ i ( t − 1 ) + f t ( x i ) ) + Ω ( f t ) (3) 使用泰勒展开公式来逼近，其中， g i = ∂ y ^ i ( t − 1 ) ( y i ， y ^ i ( t − 1 ) ) ， h i = ∂ y ^ i ( t − 1 ) ( y i ， y ^ i ( t − 1 ) ) J ( t ) = ∑ i = 1 n l ( y i ， y ^ i ( t − 1 ) + g i f t ( x i ) + 1 2 h i f t 2 ( x i ) ) + Ω ( f t ) (4) 不考虑常数项，则目标函数为 J ( t ) = ∑ i = 1 n l ( g i f t ( x i ) ) + 1 2 h i f t 2 ( x i ) + Ω ( f t ) (5) 在XGBoost中，T表示叶子节点数，w表示叶子节点数值，则复杂度定义为： Ω ( f ) = γ T + 1 2 λ ∑ j = 1 T w j 2 (6) 则 J ( t ) = ∑ j = 1 T [ G j w j + 1 2 ( H j + λ ) w j 2 ] + γ T (7) 其中， G j = ∑ i ∈ I j g i ， H j = ∑ i ∈ I j h i 对 w j 求导可得， w j ∗ = − G j H j + λ (8) J ∗ = − 1 2 ∑ j = 1 T G j 2 H j + λ + γ T 。 (9) 3.2. 评价标准 本文使用多个指标对模型进行评价，包括recall、precision、F1、ACC、AUC等。首先引入混淆矩阵如表2混淆矩阵： Table 2 Confusion_matri 数量 预测为正样本 预测为负样本 标签为正样本 TP (True Positive对的正样本) FN (False Negative错的负样本) 标签为负样本 FP (False Positive错的正样本) TN (True Negative 对的负样本) 表2. 混淆矩阵 精确率(precison)即查准率，即计算预测出的正样本中，有多少是正确分类： P = TP TP + FP (10) 召回率(recall)即查全率，即真正的正样本中，有多少被正确预测： R = TP TP + FN (11) F1：精确率与召回率的调和平均值： F 1 = 2 ∗ P ∗ R P + R (12) 精度(ACC)：被正确分类的样本占总样本的比: A = TP + TN TP + TN + FP + FN (13) AUC (Area under curve)：M为正样本个数，N为负样本个数时 AUC = ∑ 正 样 本 r a n k ( s c o r e ) − M ∗ ( M + 1 ) 2 M ∗ N (14) 综上，使用这些评价标准可以从多个角度更准确地衡量分类结果。 3.3. 实验流程 实验主要流程将上一小节处理好的数据进行训练、测试集划分。进入不同模型进行训练、预测并进行结果对比，并对XGBoost模型进行参数优化，从而对最终的模型进行测试并对结果加以分析。具体实验流程如图4。 图4. 实验流程原理图