DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 考虑柱塞腔与针阀控制的高压燃油系统处理模型 在实际工作过程中，高压油管A处的燃油来自高压油泵的柱塞腔出口，喷油由喷油嘴的针阀控制。要求喷油器的喷油量 m o u t ，则需求出流量Q，由已知条件(2)可知 Q = C S ′ 2 Δ P / ρ ，即需要得到喷孔有效通流截面积 S ′ [ 4 ] (即针阀底部与喷孔形成的环形面积S(t)或喷孔面积S hole )。随着时间增加，针阀向上运动，此时环形面积S(t)逐渐增大；当环形面积S(t)小于喷孔面积S hole 时，此时的喷孔有效通流截面积 S ′ 等于环形面积S(t)；当环形面积S(t)大于喷孔面积S hole 时，有效通流截面积 S ′ 等于喷孔面积S hole 。依据附件2针阀升程与时间的关系，得出可将时间分为三段(t < 0.33 ms，0.33 ms < t < 2.12 ms，2.12 ms < t < 2.45 ms)，t = 0.33 ms和t = 2.12 ms时环形面积S(t)等于喷孔面积S hole ，以此两点作为临界点，得到一个周期内(100 ms)内喷孔有效通流截面积 S ′ ，即 S ′ = { S ( t )         t < 0.33 S h o l e 0.33 ≤ t < 2.12 S ( t ) 2.12 ≤ t < 2.45 (8) 如图7所示。 图7. 环形面积S(t)与小孔面积S hole 随时间变化图 将针阀运动曲线数据中针阀升程h(t) [ 5 ] 与时间的数据进行高斯拟合，高斯拟合得到下列分段函数： h ( t ) = { a 1 e − ( t − b 1 c 1 ) 2       t < 0.45 2 0.45 ≤ t ≤ 2 a 2 e − ( t − b 2 c 2 ) 2         t > 2 (9) 拟合得到参数值为： a 1 = 2.016 ， b 1 = − 0.4551 ， c 1 = 0.1661 ； a 2 = 2.017 ， b 2 = − 1.994 ， c 2 = 0.1661 。高斯拟合曲线如图8所示。 图8. 针阀升程h-t高斯拟合图 喷孔面积 S h o l e = 0.49 π   mm 2 ，下面计算环形面积S(t)： 针阀开启时的横截面图如图9所示。 图9. 针阀开启时的横截面图 由图9可知，环形面积 S ( t ) = S d ( t ) − S 0 ， S d ( t ) 为最外围大圆的面积。 最后，求喷油质量 m o u t [ 6 ]。画出针阀关闭和开启的纵截面，如图10所示。 图10. 针阀工作的纵截面图 r 0 r = r 0 tan θ h ( t ) + r 0 tan θ (10) 式中r 0 为针阀半径，θ为密封座半角，r为最外围大圆半径。 由(10)式可得到r与升程h(t)的关系式。将上述结果代入式(8)，即可得到燃油喷油器喷出的燃油流量： Q o u t = C S ′ 2 Δ P ρ (11) 式中， Δ P = 100 − ε ， ε = 0.1   MPa 为大气压强；根据上述分析，可知流量 Q o u t 同样随时间分为三段。 又由于升程h是t的函数，得到S关于t的函数，即流量 Q o u t 随时间变化，如图11所示。 图11. 喷油器喷出的燃油流量Q out -t变化图 喷油器喷油质量为 m o u t = ρ 100 V = ∫ 0 100 Q o u t ( t ) d t (12) 求解(12)式得出一个工作周期内的喷油质量为 m o u t = 32.9505   mg 。 接下来计算高压油泵处的供油量柱塞腔的低压燃油压力为0.5MPa，当柱塞向上运动时会压缩柱塞腔内的燃油，当其压力比高压油管大时，单向阀会开启，燃油即可进入高压油管，实现供油。而凸轮的作用是驱动柱塞上下运动，给出供油量公式： m i n = ρ 0.5 V ′ (13) V ′ = S b o t t o m ( l 0 − l π ) + ν c (14) 其中， V ′ 为塞柱腔的体积， ν c = 20   mm 3 为柱塞运动到上止点时柱塞腔的残余容积， S b o t t o m 为柱塞腔的底面积， l 0 、 l π 分别为当凸轮极角为0和 π 时对应的极径，即分别为上止点和下止点，则 l 0 − l π 指一个周期内柱塞的最大压缩距离。通过计算求得 m i n = 96.1857   mg 。 最后确定凸轮角速度，以下基于1 s时长考虑： 要使得高压油管内的压力稳定在100 MPa左右，根据质量守恒的思想，认为进口与出口的燃油质量相等；在1 s内，有如下质量守恒模型： n 1 m o u t = n 2 m i n (15) 式中， n 1 = 10 为喷油器工作次数，由(15)式可求出凸轮转动圈数 n 2 。 最终解得 n 2 = 3.4257 圈/s，向上取整 n 2 ≈ 4 圈/s，对高压油管内的压力稳定在100 MPa无太大影响，我们认为是合理的；化为弧度制即角速度为 ω = 25.12   rad / s ，此时高压油管的压力稳定在100 MPa左右。
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user: 5. 结束语 本文通过建立质量守恒模型，解决了高压油管内压力保持稳定的问题。用微分思想模拟油管内压强的细微变化过程，用高斯拟合较好拟合针阀升程与时间的变化关系，此模型简化了油泵压油与喷油嘴喷油的过程，只考虑一个周期始末状态下进油与出油的质量守恒，操作简单，易于理解。
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user: 摘 要 时空图像测速方法(STIV)是一种以河流表面图像为分析对象、通过检测合成时空图像的纹理主方向获取一维时均流速的测量方法。由于具有空间分辨率高、实时性强、安全简便等优点，STIV方法在河流水面流速、断面流量的实时监测中具有特别的应用潜力。鉴于该方法在国内的研究尚处于起步阶段以及现有测流方法的缺点，本研究尝试引进STIV方法以更好地服务于国内水文测验工作。为了验证该方法的可行性并提出研究需求，在崇阳水文站与旋桨式流速仪进行比测试验。结果表明，STIV方法所获取的表面流速的相对误差均控制在16%以内，初步说明了该方法的可行性。 关键词 :流速测量，图像处理，时空图像，比测试验，STIV Copyright © 2020 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 流量数据是水文研究最为基础的数据之一，也是一切水文研究的基础。由于天然河流复杂的流动特性以及恶劣的户外测验环境，天然河流的流量测量一直是水文测验中一项困难的工作。尤其是在当前洪水与干旱等极端情况频发的情况下，对于及时获取河流流速、径流量变化等关键信息的需求更为迫切，传统的流量测量方法由于自身种种缺点已经难以满足要求。 常见的流量测量方法包括流速仪法、浮标法以及多普勒流速剖面仪法(ADCP)等。流速仪法测流首先使用流速仪测量垂线的流速分布，再通过流速面积法计算流量。该方法是最基础也是目前应用最为广泛的测流方法，但是其费时费力。例如对于一个宽约300 m，设置有10条测速线的断面，即使采用最简单的一点法施测，一个测回也需要40~50分钟，而对于类似长江这样的大江大河，一个测回所需时间可达5个小时，甚至更久。此外，流速仪法属于接触式测流方法，难以保证水文测验人员自身的生命安全，尤其是在高洪时期；浮标法测流是另一种常用的测流方法，该方法通过测量出断面上水面浮标速度分布，再结合断面数据确定虚流量，最后乘以浮标系数得到断面流量 [ 1 ]。但是该方法在测量浮标流速、浮标系数的选取方面存在诸多不确定性，且该方法不适宜在发生特大洪水的情况下使用。正是由于上述缺点，该方法目前已很少采用；走航式ADCP于上世纪90年代初被长江水利委员会水文局率先引入到国内，并逐渐发展成为一种重要的测流方法。ADCP通过跟踪水体中散射体的运动来得到水流速度，与流速仪不同的是，ADCP可以一次测量垂线上的多点流速，再使用流速面积法得到断面流量 [ 2 ]。也正是由于ADCP的测量原理，导致了其在河流含沙量较高等情况下容易出现测量结果不稳定甚至严重失真的情况，此外高昂的价格也限制了ADCP在更大范围的推广使用。 伴随着信息技术的快速发展，基于图像、光学以及雷达的测流方法迅速发展，特别是基于图像的测流方法，因其简单、高效、安全而得到广泛关注。极坐标摄影浮标法是最早提出的基于图像的测流方法，该方法实质上是对传统浮标法的一种改进 [ 3 ]。其基本思想是采用摄影照片代替现场测量，通过人工标识或计算机识别的方式从照片中提取测流浮标的方位，进而求出运动轨迹上的水面流速。卫星遥感图像法是另一种基于图像的测量方法，随着高分辨率成像及合成孔径雷达(SAR)遥感技术的发展，卫星遥感图像被研究用于获取地面河流的形态及水位信息，并结合地面测量值和水文模型估计河流流量。该方法大致可分为利用河宽估计流量、利用水位估计流量以及利用多变量估计流量三种。目前卫星遥感图像法测流主要用于宽浅河流的流量估计，由于对地面信息和历史数据的依赖及过大的测量误差使之尚无法实用化，但可以为洪水、湿地、泥石流、堰塞湖等难以到达地区的灾害应急监测提供及时的先验信息 [ 4 ]。近十几年来，另一种通过分析河流表面图像变化的测流方法受到了广泛关注。该方法主要在河岸一侧架设相机，利用相机拍摄的水面视频图像来分析水流示踪物运动矢量的大小。作为一种非接触式的测流方法，它克服了传统接触式测流方法的缺点，可以简单、快速、高效、安全地测量流速和流量信息，尤其使得高洪时期的测量工作成为可能。此外，鉴于目前各水文站均配备有河流监控系统，这无疑为该方法的推广使用提供了良好的条件，同时也降低了使用成本。根据运动矢量估计方法的不同，该方法主要分为大尺度粒子图像测速法(LSPIV)和时空图像测速法(STIV)两类。LSPIV方法于20世纪90年代由Fujita等人提出 [ 5 ]，该方法是将实验室流体力学研究中的粒子图像测速(PIV)技术改进用于现场河流的水面流场观测及流量测量。它以天然漂浮物及涟漪等表面流动特征为水流示踪物，以自然光为主要光源，以数码相机或视频摄像机为图像采集设备，通过匹配分析区域内跟随表面水流运动的示踪物图像获得二维流速场 [ 6 ]。在国内，河海大学课题组以LSPIV为基本原理，建立了一套河流水面成像测速(RSIV)体系并开展了比测试验 [ 7 ]。然而，LSPIV也存在一些缺点：1) 测量依赖于水面示踪物的可见性，当采用天然示踪物时，由于示踪物密度低、时空分布不均，以及水面成像条件复杂等的影响，极易引起时均流场重建的失效或误差过大 [ 6 ] ；2) 分析区域大小的选择存在诸多不确定性。若分析区域尺寸过大，则会由于空间平均效应降低测量的空间分辨率 [ 8 ]。分析区域过小又容易因缺乏目标信息而导致出现误匹配 [ 9 ] ；3)所需存储空间大，计算效率较低 [ 10 ]。相比于LSPIV，Fujita等人于2007年提出的STIV方法在断面流量测量方面展现出更好的性能 [ 10 ]。尽管STIV方法仅能获得平行于流动方向的一维流速分布，但其空间分辨率能够达到单像素水平，并且算法效率是LSPIV的10倍以上，这已经足够满足实际流量测量工作的需求。Fujita等人先后在日本的多条河流使用该方法进行流量测量试验，均取得了较好效果 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。此后针对STIV方法拍摄河宽受限的问题，Fujita等成功使用不同拍摄俯角来加以解决 [ 13 ]，又使用高分辨率的红外线摄像机完成了基于STIV的夜间流量观测 [ 14 ]。目前对于STIV的研究与应用主要集中在日本，而在国内尚处于起步阶段。 针对STIV方法在测流方面的优良特性以及现有测流方法的缺点，本研究尝试引进STIV方法以更好地服务于国内水文测验工作。为了评价该方法的可行性并提出研究需求，于2019年6月14日在湖北省咸宁市崇阳水文站与旋桨式流速仪进行了流速比测试验。
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user: 2. STIV方法介绍 2.1. 原理简介 在忽略风的影响下，诸如涟漪、波纹等河流表面流动特征是随水流一起运动的，因此可以认为其运动速度近似等于河流表面流速，这些表面流动特征的运动又会导致河流表面灰度发生变化，综上所述，河流表面灰度的变化大小可以反映河流表面流速的大小。我们可以在所拍摄的河流视频中沿水流方向设置一系列测速线，逐帧提取每条测速线的灰度信息以合成该测速线的时空图像。由于灰度的变化，在每幅时空图像中会呈现出带状纹理，带状纹理与竖直方向所夹的角度(纹理角)即反映了表面流速信息。 2.2. 时空图像生成 时空图像包含着河流表面灰度的变化信息，通过对时空图像中纹理角的识别可以得到表面流速信息。下面以一个实例来说明时空图像的生成：图1是现场拍摄的视频图像，图中红色箭头代表水流方向，红线代表沿水流方向设置的测速线，测速线长度为200像素，宽度为1像素。根据测速线的像素坐标位置，逐帧提取测速线的灰度，并按照从上往下的顺序进行排列，即可得到如图2所示的时空图像。 如图2所示，时空图像的横坐标代表测速线的长度，纵坐标代表视频拍摄时间。例如，在上面的例子中，测速线长度为200像素，则时空图像的横向宽度为200像素；视频的持续时间为15 s，每秒30帧，则时空图像的纵向宽度为450像素。 图1. 测速线设置 图2. 测速线的时空图像 2.3. 纹理角识别 在已经得到时空图像的情况下，需要采用一种合适的图像识别方法来检测时空图像中纹理角的大小。在目前的STIV方法中，选取灰度梯度张量法来对纹理角α进行角度识别，计算公式如下 [ 15 ] ： tan 2 α = 2 G x t G t t − G x x (1) 在(1)式中： G x x = ∬ S ∂ I ( x ， t ) ∂ x ∂ I ( x ， t ) ∂ x d x d x (2) G x t = ∬ S ∂ I ( x ， t ) ∂ x ∂ I ( x ， t ) ∂ t d x d t (3) G t t = ∬ S ∂ I ( x ， t ) ∂ t ∂ I ( x ， t ) ∂ t d t d t (4) 式中：I(x， t)表示时空图像中灰度的大小，S表示积分区域。 ∂ I ( x ， t ) ∂ x 与 ∂ I ( x ， t ) ∂ t 表示灰度的梯度，反映灰度沿x方向与t方向的变化情况，在本研究中采用Sobel算子H x 与H t 求解灰度梯度： H x = [ − 3 0 3 − 10 0 10 − 3 0 3 ] ，   H t = [ − 3 − 10 − 3 0 0 0 3 10 3 ] (5) 在这里引入一个相关性参数C，以检查时空图像纹理的清晰程度： C = ( G x x − G t t ) 2 + 4 G x t 2 G x x + G t t (6) 参数C的取值范围为0至1，参数C的值越大，表明时空图像的纹理越清晰。 为了尽可能排除时空图像中噪声对计算结果的干扰，我们将时空图像分成若干个小部分，先由(1)~(5)式求出各部分角度，再对各部分的角度值求平均，得到最终的纹理角大小，过程如图3所示。 用以下公式求解最终的纹理角大小： α ¯ = ∑ i α i ⋅ C ( α i ) ∑ i C ( α i ) (7) 式(7)的思想是：将各部分的相关性 C ( α i ) 作为各部分角度值的权重，对各部分加权平均求最终的纹理角 α ¯ 。这样，条纹更加清晰的部分将获得更大权重，而因噪声影响使得条纹不清晰的部分权重较小，使得求解结果更加准确。 图3. 纹理角求解过程 2.4. 相机标定与测速线长度求解 得到时空图像的纹理角后，根据测速线的实际长度即可求得测速线的流速。测速线的长度可以根据相平面坐标(x， y)与实际空间直角坐标(X， Y， Z)的关系求得 [ 16 ] ： { x = x p + f r 11 ( X − X p ) + r 12 ( Y − Y p ) + r 13 ( Z − Z p ) r 31 ( X − X p ) + r 32 ( Y − Y p ) + r 33 ( Z − Z p ) + Δ x y = y p + f r 21 ( X − X p ) + r 22 ( Y − Y p ) + r 23 ( Z − Z p ) r 31 ( X − X p ) + r 32 ( Y − Y p ) + r 33 ( Z − Z p ) + Δ y (8) 式中，(x p ， y p )表示像主点的相平面坐标，(X p ， Y p ， Z p )表示相机的实际空间直角坐标，f代表焦距，(Δx， Δy)代表镜头畸变校正数，r ij (i， j = 1~3)是两个坐标的转换系数。 式(8)中含有12个未知参数，因此我们至少需要知道6个点的相平面坐标与实际空间坐标才能求解上述未知数(每个点可列出2个方程)，为此我们需要在现场设定6个或者6个以上地面标定牌，用全站仪测出它们相对于测站点的实际空间直角坐标，其相平面坐标则可直接从视频图像中获得。在求得上述12个未知数后，我们就可以根据(8)式并结合水位值算出时空图像上任意一点的实际空间直角坐标，从而求得所设置测速线的实际长度。 2.5. 表面流速与流量计算 我们假设在实际空间直角坐标系中，涟漪等表面流动特征在时间T内沿测速线运动的距离为L，相应地，在相平面坐标系下则对应于在k帧内运动了i个像素，则测速线上的流速大小为： v = L T = i ⋅ S x k ⋅ S t = tan α ¯ ⋅ S x S t = tan α ¯ ⋅ S x ⋅ fps (9) 式中： α ¯ 表示纹理角大小，S x 表示每个像素所代表的实际距离(单位为：m/像素)，fps表示相机的帧速率(单位为：帧/s)。 最后可根据流速面积法，按照下面的公式计算流量： Q = ∑ i η ⋅ V i ⋅ A i (10) 式中： η 表示表面流速系数，V i 表示区间表面流速，A i 表示区间面积。
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user: 3. 比测试验 3.1. 试验介绍 目前在水文测验中，将流速仪法测量得到的流量结果视为流量真值，因此流速仪法是比较其他测流方法的标准 [ 2 ]。为了验证上述基于图像识别的测流方法的可行性与准确性，于2019年6月14日在崇阳水文站与旋桨式流速仪进行了流速比测试验。流速仪测量与视频拍摄在无风时段同步进行，以满足STIV使用条件且保证二者测量的是同一时段水流。流速仪在起点距分别为70 m，80 m，90 m，100 m，110 m，130 m和140 m的垂线利用两点法测量垂线流速，同时测量位于水面下50 cm处的流速，将其近似视为表面流速。根据视频中流速仪的位置，在相同起点距处设置长度相等的测速线，按照第2部分的方法计算表面流速与流量，并比较二者测量结果。 3.2. 试验布置与设备 崇阳水文站位于湖北省咸宁市崇阳县陆水河干流畔，隶属于长江水利委员会水文局，是国家级基本水文站。测流实验地面标定布置如图4中红框所示。 图4. 地面标定点布设 试验器材如表1所示。 Table 1 List of experimental equipmen 设备名称 包含器材 摄像设备 变焦相机、电源适配器、供电转换头、网线、USB转网口线、电源线、相机支架、笔记本电脑 坐标测量设备 全站仪、三脚架、棱镜、棱镜支架、广告牌支架、支架板、反光片 测流设备 流速仪、自动水位计 表1. 试验器材清单 3.3. 试验数据 试验采集的7个地面标定点的实际空间直角坐标与像平面坐标如表2所示。 Table 2 Coordinate of ground mark point 标定点序号 像平面坐标(像素) 实际空间直角坐标(m) x y X Y Z 1 166.908 335.534 1081.071 831.879 56.23 2 564.024 382.765 1102.712 870.848 52.623 3 1075.57 361.064 1138.318 896.316 55.285 4 1635.811 382.872 1176.145 931.232 55.576 5 147.008 648.009 1027.994 968.48 52.404 6 589.209 738.873 1029.006 986.218 53.574 7 1097.026 706.88 1041.348 986.027 52.547 表2. 标定点坐标 由流速仪测量得到的表面流速与垂线平均流速如表3所示，其中垂线平均流速是由两点法算出。 Table 3 Results of current meter measuremen 垂线序号 起点距(m) 表面流速(m/s) 垂线平均流速(m/s) 1 70 0.54 0.395 2 80 0.67 0.530 3 90 0.69 0.580 4 100 0.63 0.515 5 110 0.53 0.440 6 130 0.51 0.410 7 140 0.35 0.205 表3. 流速仪测量结果 3.4. 试验结果 3.4.1. 表面流速 图像法测流的计算结果如表4所示。 Table 4 Results of measurement based on image metho 测速线序号 起点距(m) 时空图像 纹理角大小(度) 表面流速(m/s) 1 70 25.0928 0.5886 2 80 26.1604 0.6989 3 90 26.2567 0.7980 4 100 28.1977 0.6937 5 110 20.7749 0.5757 6 130 14.7121 0.5612 7 140 12.4562 0.3980 表4. 图像法测流结果 3.4.2. 断面流量 如图5所示，利用流速面积法求解断面流量(岸边流速系数取0.7)，流速仪法流量计算表如表5所示。 Table 5 Calculation of discharge based on current meter measuremen 断面序号 部分面积(m 2 ) 部分平均流速(m/s) 部分流量(m 3 /s) 1 16.42 0.28 4.54 2 12.25 0.46 5.67 3 14.90 0.56 8.27 4 16.60 0.55 9.09 5 18.70 0.48 8.93 6 41.50 0.43 17.64 7 16.50 0.31 5.07 8 4.02 0.14 0.58 表5. 流速仪法流量计算表 由表5可知，通过流速仪法计算得到的断面流量为59.78 m 3 /s。 图5. 断面示意图 图6. 流量计算结果 根据崇阳站多年观测经验，分别取表面流速系数为0.70~0.75，按照流速面积法计算断面流量。以取表面流速系数为0.7为例，断面示意图如图5所示，图像法流量计算表如表6所示。 Table 6 Calculation of discharge based on image method (surface velocity coefficient is 0.7 断面序号 部分面积(m 2 ) 部分平均流速(m/s) 部分流量(m 3 /s) 1 16.42 0.29 4.74 2 12.25 0.45 5.52 3 14.90 0.52 7.81 4 16.60 0.52 8.67 5 18.70 0.44 8.31 6 41.50 0.40 16.51 7 16.50 0.34 5.54 8 4.02 0.20 0.78 表6. 图像法流量计算表(表面流速系数为0.7) 由表6可知，当表面流速系数取0.7时，通过图像法计算得到的断面流量为57.87 m 3 /s。按照同样的方法计算取其他流速系数时得到的断面流量，结果如图6所示。 3.5. 结果讨论 整理上述计算结果，可得表7。 Table 7 Result of calculatio 内容 起点距 流速仪法 图像法 绝对误差 相对误差 表面流速(m/s) 70 0.54 0.5886 0.0486 9.00% 表面流速(m/s) 80 0.67 0.6989 0.0289 4.31% 90 0.69 0.7980 0.1080 15.65% 100 0.63 0.6937 0.0637 10.11% 110 0.53 0.5757 0.0457 8.62% 130 0.51 0.5612 0.0512 10.04% 140 0.35 0.3980 0.0480 13.71% 表7. 计算结果 由表7可以看出，由图像法计算得到的表面流速均大于流速仪法实测值，相对误差基本在15%以内。事实上，为了消除水流脉动等因素的影响，流速仪在测量水面一点流速时，转子的实际入水深度至少要在水下50 cm以上才能保证测量值的稳定，因此流速仪测得的并不是真实的表面流速，而是水下50 cm左右处的流速，只是将其近似认为是表面流速，所以由图像法得到的表面流速大于流速仪实测值。从流量的计算结果来看，如图6所示，通过图像法得到的流量均在合理范围内，相对误差均不超过±5%，说明只要根据水文站特性适当选取表面流速系数即可得到令人满意的流量计算结果。
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user: 4. 结语 针对当前常见流量测量方法存在的问题，本文尝试引进STIV方法以更好地服务于流量测量工作。该方法认为在忽略风的影响下，诸如涟漪等河流表面流动特征是随水流一起运动的，因此可以认为其运动速度近似等于河流表面流速，这些表面流动特征的运动又会导致河流表面灰度发生变化，在逐帧连续提取的时空图像中形成条状纹理。纹理角度的大小就反映了表面流速的大小，所以可以通过识别纹理角的大小来计算表面流速。为了验证该方法的可行性，于崇阳水文站与旋桨式流速仪进行了比测试验，结果表明：图像法获得的表面流速的相对误差均控制在16%以内，由表面流速计算得到的流量也在合理范围内，初步说明了该方法的可行性。 未来的工作将结合现有结果对STIV方法进行完善，包括：1) 考虑风速对STIV方法的影响；2) 完善图像处理方法，提高示踪物特征，以增强STIV方法在诸如下雨、光照变化、倒影等复杂水面成像条件下的适应性；3) 对测速线长度、视频帧数等因素进行敏感性分析及不确定度评估，以便为STIV方法的应用提供更好指导。
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user: 摘 要 为了准确量化梯级水库群多源径流汇入的预报误差，提高优化调度方案的制作精度，采用正态分布、t分布、logistic分布和stable分布，分别对梯级水库群多源汇入径流的预报误差进行分布拟合优选，借助Copula函数具有耦合不同类型边缘分布函数的优势，构建多源径流预报误差的联合分布。锦屏一级与官地水库构成的梯级水库群的应用结果表明：锦屏一级入库的径流预报误差服从t分布，九龙河区间入流的径流预报误差服从logistic分布；采用Clayton copula函数构建的联合分布拟合效果最好，随机模拟产生的预报误差模拟值与实际值相差不大，验证了该方法的可行性，可以为水库群调度提供一定的参考依据。 关键词 :多源径流，梯级水库群，预报误差，Copula函数，联合分布 Copyright © 2020 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 近年来，随着水文预报模型的不断更新和预报方法的不断完善，水文预报的精度得到了一定程度的提升。但由于水文预报的误差是客观存在且不可避免的 [ 1 ]，为了减少预报误差对水库调度带来的不利影响以提高水库优化调度效益，一方面需要进一步提高预报模型的预测精度，另一方面也有必要研究模型产生的预报误差，统计其分布规律并进行定量分析 [ 2 ] [ 3 ]。目前研究中，通常将径流预报误差作为随机变量，利用概率统计的方法来分析其统计特性和确定其概率分布形式 [ 4 ]。左保河 [ 5 ] 采用实测预报误差序列分析和谱分析相结合的方法，基于正态分布和对数正态分布对水文预报中的误差分布特性进行了研究，结果表明无论是大流域还是小流域，对数正态分布更适合描述其预报误差分布规律；董前进等 [ 6 ] 通过对三峡水库汛期入库径流预报误差资料的计算分析表明，其预报误差基本服从正态分布，并利用统计图形对Laplace和Logistic的分布拟合效果进行了比较，结果显示Laplace分布更适合描述其误差分布规律。已有研究成果表明对于不同的水库，其入库径流预报误差分布规律有所不同，因此找到各自拟合度最优的分布曲线和分布函数是十分必要的，而且这些多是针对水库的单一入库径流预报误差进行的分析，对于梯级水库群来说，有多条径流汇入的情况下，使得整个梯级水库群系统具有多源输入的特性，径流预报误差存在多重不确定性，目前相关研究成果尚不多见。 研究多条径流汇入梯级水库群系统带来的不确定性，涉及到多变量问题。比较常见的多变量分析方法有多元联合分布函数、非参数方法、将多维联合分布转换成一维分布的方法以及经验频率法等 [ 7 ]，这些方法在处理多变量联合分布时都有自身的局限性，难以准确描述水文数据的多元分布统计特性。近些年来，由于Copula函数可以很好描述多变量之间相关性，能对不同类型的边缘分布构造相对合理的联合分布，并具有形式灵活多样、计算较为简单等优点，在水文分析研究上受到了广泛关注 [ 8 ]。例如，Favre [ 9 ] 采用多维Copula函数构建了洪峰、洪量极值的联合分布，并探讨了其适用性；顾佳帅等 [ 10 ] 采用4种对称Archimedean Copula函数构建了干旱历时、干旱烈度和烈度峰值的二维、三维联合分布；谢华等 [ 11 ] 运用多维Frank Copula函数构建了三条河流的径流量联合分布，分析得到了不同径流量级的遭遇概率和条件概率；张冬冬 [ 12 ] 等采用Copula函数计算洪峰、洪量和历时的联合分布并计算得到相应的重现期。本文以锦屏一级与官地水库构成的梯级水库群系统中两条汇入径流的预报误差分析为例，采用多种分布曲线对其进行拟合，得到效果最优的边缘分布曲线，在此基础上，采用Copula函数对两条径流预报误差服从的边缘分布构造联合分布，得到拟合效果最优的copula函数并随机抽样产生径流预报的模拟值，将模拟值与实际值进行比较，验证方法的可行性。
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user: 2. 多源径流预报误差分析方法 2.1. 各径流预报误差描述 设 x i j 为第j条径流在第i个预报作业时刻下的预报相对误差： x i j = q ′ i j − q i j q i j ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (1) 式中， q ′ i j 为预报值， q i j 为实际值，m为序列长度，n为汇入梯级水库群的径流条数。 则对于具有n条径流汇入的梯级水库群系统，在第i个作业时刻下的径流预报误差为 A = [ x i 1 x i 2 ⋯ x i n ] 。n条输入的径流预报误差分别设为 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ，其对应的边缘分布分别为 F ( x 1 ) ， F ( x 2 ) ， ⋯ ， F ( x n ) ，密度函数分别为 f ( x 1 ) ， f ( x 2 ) ， ⋯ ， f ( x n ) 。 对于 F ( x 1 ) ， F ( x 2 ) ， ⋯ ， F ( x n ) 的求解通常可以选用正态分布、logistic分布、t分布、stable分布、Gamma分布、广义极值分布、对数正态分布、指数分布等等 [ 13 ] 进行拟合选取。 2.2. 多源径流预报误差联合分布 对于具有n条径流输入的梯级水库群系统来说，各条径流之间可能存在的相关性导致各径流预报误差之间也存在一定的相关性，基于此，采用Copula函数构造联合分布描述求解。为了寻求 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 的联合分布函数 H ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) ，根据n维Sklar定理可知，一定存在一个Copula函数C，使得下式成立： H ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) = C ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n ) (2) 式中， u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n 分别为随机变量 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 的边缘分布，即 u i = F ( x i ) 。 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 的联合概率密度函数为： f ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) = ∂ C ( F ( x 1 ) ， F ( x 2 ) ， ⋯ ， F ( x n ) ) ∂ F ( x 1 ) ∂ F ( x 2 ) ⋯ ∂ F ( x n ) f ( x 1 ) f ( x 2 ) ⋯ f ( x n ) (3) 对于(2)式与(3)式中的Copula函数C可以考虑水文领域常用的阿基米德Copula函数，比如n元Gumbel Copula，n元Clayton Copula以及n元Frank Copula等。 2.3. 多源径流预报误差联合分布求解步骤 1) 对n条汇入梯级水库群的径流预报误差序列数据进行分析。主要采用均值、标准差和确定性系数作为统计量描述，计算公式分别如下： μ = ∑ i = 1 m x i m (4) σ = ∑ i = 1 m ( x i − μ ) 2 m (5) R 2 = 1 − ∑ i = 1 m ( q ′ i − q i ) 2 ∑ i = 1 m ( q i − q i ¯ ) 2 (6) 式中， q ′ t 为预报值， q t 为实际值，m为序列长度。 2) 对n条径流预报误差系列数据建立频率分布直方图，观察其数据分布情况选用合适的边缘分布曲线进行拟合。 3) 选取拟合效果最好的分布曲线作为边缘分布。判断依据主要为均方根误差和判定系数等。计算公式如下： η cod = ∑ i = 1 m ( y i y ^ i ) 2 ( ∑ i = 1 m y i 2 ) ( ∑ i = 1 m y ^ i 2 ) (7) ε RMSE = 1 m ∑ i = 1 m ( y i − y ^ i ) 2 (8) 式中： y i 为各拟合分布的离散点的概率值， y ^ i 为样本总体分布的概率密度函数值。判定系数的取值是[0，1]，其值越大表示拟合效果越好，均方根误差值越小表示拟合效果越好。 4) 选取常用的n元阿基米德copula函数对得到的n条边缘分布曲线构造联合分布并判断拟合效果。判断依据为离差平方和最小准则(OLS)和AIC信息准则法，其计算公式分别如下： OLS = 1 m ∑ i = 1 m ( P e i − P c i ) 2 (9) AIC = m ln ( MSE ) + 2 k (10) 其中， P e i 为联合分布的经验频率， P c i 为联合分布的理论频率，k为相应n元copula函数的参数个数。 5) 根据计算结果得到拟合效果最佳的n元copula模型参数及表达式，并根据蒙特卡洛法随机抽样，得到n条输入径流的预报误差的边缘分布值，再根据逆函数原理，通过求取第(3)步中边缘分布曲线的逆函数，从而得到模拟的n条径流预报误差值，并计算模拟值与实际值的特征值，进行比较。
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user: 4. 结论 本文以锦西入库和九龙河区间入流的径流预报误差分析为例，考虑多条径流之间存在的相关性带来的梯级水库群系统的多重不确定性，基于Copula函数构建了多源径流预报误差的联合分布，得到的结论如下： 1) 对于不同的径流预报误差序列，其服从的分布规律不同。锦西入库径流预报误差服从t分布，九龙河区间入流径流预报误差服从logistic分布。 2) Clayton copula函数构建的两个径流预报误差序列的联合分布拟合效果更好。基于此函数产生的模拟值与实际值的特征值结果相差不大，说明建立的多源径流预报误差的联合分布方法具有一定的可行性，可以将产生的模拟值与预报值叠加后得到更接近实际来水的一系列径流过程，为水库调度决策提供一定的参考依据。
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user: 摘 要 通江岭铜多金属矿区内矿体总体走向北东、倾向南东，呈似层状、透镜状产出于花岗闪长斑岩与茅口组碳酸盐接触带附近，矿石矿物以黄铜矿、白钨矿为主。区内成矿岩浆岩为花岗闪长斑岩。通江岭矿区存在“上铜下钨铜”的矿化分带特征，元素分带具有低温(前缘晕)–中温(近矿晕)–高温(尾晕)的特征，底部出现As、Sb、Hg等前缘晕元素，指示剖面下方还可能存在铜钨矿体，结合矿区石炭系、奥陶系碳酸盐岩与花岗闪长斑岩接触带或五通面、奥陶—志留系所形成的硅钙界面，认为找钨潜能大。 关键词 :原生晕地球化学，分带序列，铜钨矿，通江岭，九瑞 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 原生晕是矿体围岩中的元素异常，往往由成矿作用所致，反映了最直接的原生地球化学特征 [ 1 ]。众多热液矿床找矿实例证明，对周围发育的成矿相关元素分带性进行研究，是判断异常分布、地球化学特征、剥蚀程度，推测隐伏矿体、评价深部潜力、进行找矿预测的一个有效方法 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。铜作为国家工业发展的重要矿种，其化探原生晕的研究早在20世纪60年代便已经开始，多年以来通过结合各类型铜矿床成因对地球化学异常的形成机制进行科学解释，构成地球化学勘查模型，建立了不同类型铜矿地质–地球化学勘查模式模型系统。基于原生晕的岩石地球化学找矿方法已被认为是一种寻找深部隐伏矿体的有效方法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 5 ]。 九(江)–瑞(昌)矿集区位于长江中下游Cu-Au-Mo (Fe)成矿带中段(图1)，是中国的大型铜资源基地之一。历经60余年的勘查，九瑞地区总结出“上铁下铜(钼)”的矿化分带规 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，并发现了武山、城门、洋鸡山等一批大型铜金矿床 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。通江岭铜多金属矿床位于九瑞矿集区北侧，是该地区近年来深部新发现厚大铜钨矿体的矿床 [ 14 ]，极大丰富了九瑞矿集区找矿空间、找矿思路和找矿方向。前人研究了通江岭铜多金属矿床的矿床地质特征和成岩成矿年代学 [ 15 ] [ 16 ]，总结了矿床成因及其成矿规律。本文在前人工作基础上，开展典型勘探线剖面原生晕地球化学的分析，初步建立了原生晕叠加模型，讨论矿床元素分带规律，为通江岭铜多金属矿床深部勘查，乃至九瑞矿集区的找矿提供参考。 当前的勘查发现，通江岭铜多金属矿主矿体呈似层状、透镜状产出于花岗闪长斑岩与茅口组碳酸盐接触带附近。通江岭铜矿自浅部至深部具有明显的矿化分带，浅部以热液充填铅锌铜矿化为主，深部岩脉与围岩接触带部位发育接触交代型铜矿化，岩脉内部则发育细脉浸染状铜矿化。多条斜列分布的矿体倾向延深超过1 km，均位于F1逆断层上盘。矿体深部和F1断层下盘，是否存在找矿潜力是后续勘查急需解决的问题。前人通过格里戈良分带性值系数法和Min-Max标准化方法，初步建立了通江岭铜矿床垂直分带序列 [ 17 ]。与典型的斑岩–矽卡岩型矿床原生晕分带结构相比，认为矿区深部具有斑岩–矽卡岩型的找矿前景，深部五通组与黄龙组形成的“硅钙”界面可能存在块状硫化物型铜矿体 [ 18 ]。本文在前人工作基础上，开展典型勘探线剖面原生晕地球化学的分析，初步建立了原生晕叠加模型，讨论矿床元素分带规律，为通江岭铜多金属矿床深部勘查，乃至九瑞矿集区的找矿勘查提供启示。 图1. 长江中下游九瑞矿集区地质简图
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user: 2. 区域地质特征 九瑞矿集区位于华北板块苏鲁造山带以南，地处下扬子地块的西北缘，受郯庐断裂带、襄阳–广济断裂带和阳新–常州断裂带的控制(图1) [ 7 ]。区域内基底为新元古代双桥山群，盖层连续沉积了从震旦系至第四系的地层。矿集区主要赋矿地层为奥陶系与石炭系碳酸盐岩。褶皱与断裂构造发育。褶皱构造主要为一系列近北东向展布的褶皱带。断裂构造主要为北西–北北西和北东–北北东向两组，两组断裂构造的交汇部位是主要控岩控矿构造。岩浆活动频繁，岩性以花岗闪长斑岩、石英闪长玢岩为主，呈岩株、岩墙和岩脉状产出。与成矿有关的岩浆岩为高钾钙碱性侵入岩，属于I型花岗岩。成岩成矿时代集中于145 Ma左右，与赣北朱溪、大湖塘、阳储岭等钨矿床的成岩成矿时代基本一致 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。
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user: 3. 矿床地质特征 3.1. 基本地质特征 通江岭铜多金属矿发育有近东西泉古寺–牛头山背斜，背斜从核部到两翼依次展布中二叠茅口组(P 2 m)、上二叠统龙潭组(P 3 l)、上二叠统长兴组(P 3 c)、下三叠统殷坑组(T 1 y)、下三叠统青龙组(T 1 q)、下三叠统周冲村组(T 1 z) (图2)。其中，中二叠统茅口组含炭灰岩、燧石结核灰岩是矿床主要赋矿地层。 矿区断裂自北而南，主要由F 1 、F 2 、F 3 、F 4 等4条断层，其余为规模较小的北西西向断层，为成矿后断层。F 1 断层，分布于通江岭背斜北翼。断层呈弯曲波状，走向为近东西–北东东向，向南陡倾，使茅口组逆冲于下三叠统之上，长兴组、龙潭组和部分殷坑组遭到错动断失和叠覆，为走向逆冲断层。F 2 断层，位于通江岭背斜轴部。断层走向近东西–北东东，在地表浅部形成一个宽约10~20米的角砾破碎带，发育有为硅化、绿泥石化、泥化等蚀变。沿断层贯入有多条花岗闪长斑岩岩脉，最长岩脉延长2千米以上，宽度10~40米，是主要的控岩控矿逆冲断层。F 3 断层，位于通江岭背斜南翼，F 2 断层和主矿体的上部。断层走向近东西–北东东，使青龙组直接断覆于茅口组之上，其中见有铜矿化，是次要控矿的正断层。F 4 断层，位于通江岭背斜南翼。断层走向为东西–北东东，倾向正北–北北西。钻孔显示断层下盘的南部地层下三叠统周冲村组蚀变大理岩和矿体上升，形成断距约200米。该断层破碎带中构造角砾明显，残留早期形成的黄铜矿角砾，表现为成矿后的正断层性质。 矿区岩浆岩主要为燕山晚期花岗闪长斑岩脉，沿F2断层近东西向至北东东向发育，被北西向–北西西向成矿后断裂切割。锆石LA-ICPMSU-Pb年龄为143.31 ± 2.70 Ma [ 14 ]，与该区域周边的朱溪、武山、南港等铜钨矿床的花岗斑岩、花岗闪长斑岩和石英斑岩的145 Ma左右的年龄接近 [ 19 ] [ 21 ]。 图2. 通江岭铜多金属矿矿区地质图 3.2. 矿体地质特征 矿区目前共圈定14条矿体(M1~M14)，总体走向北东东，倾向南南东，产状陡倾，倾角50˚~75˚。矿体主要呈似层状、透镜状产于花岗闪长斑岩与中二叠茅口组(P 2 m)碳酸盐岩地层的内外接触带，以斑岩型、矽卡岩型矿化为主。矿体具有上铜下钨的分带趋势，上部主要为铜矿体，下部为铜(钨)矿体(如图3)。M9号矿体为规模最大的代表性矿体，走向延伸超1200米，倾向延深超1000米，真厚度10.43~27.66 m，Cu品位0.45%~0.68%，最高可达9.73%；WO3品位0.05~0.17%，局部Mo、Zn、Ag达到伴品位要求。 矿石中金属矿物主要为黄铜矿、黄铁矿，其次是少量的白钨矿、辉钼矿、闪锌矿、方铅矿、斑铜矿、黝铜矿、磁黄铁矿。非金属矿物主要为石英、方解石、长石、高岭土，以及石榴子石、辉石、绿帘石等矽卡岩型蚀变矿物。黄铜矿主要以浸染状、细脉状、网脉状赋存于矽卡岩和蚀变花岗闪长斑岩中。白钨矿主要分布在矿体中下部，呈浸染状、细脉状产出于石榴子石透辉石矽卡岩中和石英硫化物脉中。矿石构造主要为浸染状、脉状、网脉状、角砾状和块状；矿石结构以结晶结构、交代结构和固溶体分离结构为主。 花岗闪长斑岩主要发育石英、黄铁矿、绢云母、绿泥石、高岭土、方解石等代表的斑岩型蚀变矿物组合，岩体内矽卡岩化蚀变和矿化作用较弱。岩体外接触带的茅口组碳酸盐岩地层中主要发育石榴子石、透辉石、透闪石、绿帘石、绿泥石、石英、方解石等矿物组合。岩体与围岩之间具有硅化–黄铁绢英岩化–高岭土化花岗闪长斑岩 → 石榴子石–透辉石–透闪石矽卡岩 → 矽卡岩化大理岩 → 大理岩的蚀变分带。 图3. 通江岭铜多金属矿0线勘探线剖面图
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user: 4. 样品采集及测试 本次研究样品采自通江岭铜多金属矿0号勘探线上的4个钻孔，262件样品。岩石类型包括围岩地层、矽卡岩化矿石、斑岩型矿化岩石以及构造裂隙充填物，样品基本反映了矿区热液活动的信息。共分析了Cu、Pb、Zn、Ag、W、Sn、Mo、Bi、Au、As、Sb、Hg、Co、Ni、Cd、Cr、Ba、Mn、Se、Sr、Ti、V等22个元素。其中，Au、Ag 采用AAS火焰原子吸收法测定，As、Sb、Hg 采用AFS原子荧光仪测定，矿石中Pb、Zn 采用ICP-OES测定，其余采用ICP-MS测定。
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user: 5. 元素组合特征 5.1. 相关系数和聚类分析 为消除元素含量级差和特高值对相关系数影响，本文采用原始数据对数转换处理来计算相关系数(如表1)。元素间的相关系数r大于临界0.33 (置信度为0.01)，一般认为是具有显著的相关性。通江岭矿区主成矿元素Cu，与原生晕元素Ag、Co、Au、Mo、W、Sn、Zn、Cd、As等的相关系数r > 0.33，属于显著的相关性，能够作为指示元素。Cu元素与Mn、Bi、Sb、Hg、Cr、Ni、Ba、Ti、V、Se等元素相关系数r < 0.33，Cu元素与Pb、Sr等相关系数r分别为−0.29和−0.11，为较弱的负相关关系。 次要成矿元素W，与原生晕元素Cu、Ag、Co、Au、Mo、Sn、Mn等的相关系数r > 0.33，属于显著的正相关性。W元素与Pb元素具有较强的负相关关系，相关系数r = −0.45。W元素与Zn、Cd、As、Cr、Ni、Ba、Ti、V、Se等元素有较弱的正相关系数，与Bi、Sb、Hg、Sr等元素具有较弱的负相关关系，相关系数r介于−0.33和0.33之间。 Table 1 Correlation coefficients of the log-transformed data from primary halo elements and main oreforming element Cu Ag Co Au Mo W Sn Mn Zn Cd Bi Cu 1.00 0.86 * 0.76 * 0.69 * 0.69 * 0.63 * 0.49 * 0.32 0.48 * 0.39 * 0.11 W 0.63 * 0.43 * 0.61 * 0.49 * 0.71 * 1.00 0.52 * 0.60 * 0.12 0.05 −0.16 Pb As Sb Hg Sr Cr Ni Ba Ti V Se Cu −0.29 0.43 * 0.26 0.10 −0.11 0.20 0.32 0.05 0.18 0.25 0.20 W −0.45 0.20 −0.08 −0.10 −0.19 0.17 0.30 0.13 0.24 0.29 0.05 表1. 原生晕元素与主成矿元素的相关系数(r) 注： * 表示呈显著正相关关系。n = 262，置信度为0.01的显著相关临界值为0.33。 皮尔逊相关系数法(The Pearson correlation coefficient)能够有效的统计元素内之间的相关关系 [ 22 ] [ 23 ]。原生晕22种元素利用皮尔逊相关系数法进行了R型聚类分析(如图4)，在相关系数r > 0.2相似性水平上，所有元素可以分为3类：(1) 代表与Cu成矿密切相关的伴生元素组合Ag、Co、Au、Mo、W、Sn、Mn。其中，Cu、Ag元素的相关系数r最高为0.86，在矿区可能以黄铜矿、银黝铜矿的共生关系赋存。Mo、W、Sn都属于典型的高温元素，相关系数较高r > 0.5，在整个成矿作用中的富集相对于其他中低温元素来说具有较高独立性。Cu、Ag、Co、Au、Mo、W、Sn等元素在相关系数r > 0.3相似性水平上属于同一组，说明这些元素关系密切，属于同一套热液流体来源，但是具有不同的富集程度。相对而言，Mn元素为单独的一类，与其他元素相关性相对较弱。(2) 代表与矿床次要金属矿物(闪锌矿、方铅矿、辉锑矿等)矿化相关的Zn、Cd、As、Sb、Hg等元素，可以作为指示元素。其中，Zn与Cd具有较强的相关性(r > 0.9)。As、Sb、Hg属于典型的中低温元素组合，相关性r > 0.2。(3) 代表与铜成矿热液流体活动关系不密切的元素，有Sr、Cr、Ni、Ba、Ti、V、Se等元素，此类元素在热液活动中没有显著发生元素的迁移和富集。 根据矿石矿物组合，相关系数和聚类分析结果，通江岭铜多金属矿原生晕找矿主要指示元素为Cu、Ag、Co、Au、Mo、W、Sn等元素；次要指示元素为Zn、Cd、As、Sb、Hg等元素。 图4. 岩石样品微量元素R型聚类图 5.2. 元素分布型式 每一期次的热液活动会引起岩石微量元素的富集或者迁移，形成新的一期元素含量的分布状态。因此，微量元素分布型式可以反映出岩浆–热液活动期次及其元素富集规律。原生晕指示元素对数转换后，得到的分布型式图(如图5)，主成矿元素Cu、W以及伴生元素Ag、Au等呈显著的单峰式分布，低值区域大致代表了区域内岩石的背景分布特征，高值区域代表成矿作用造成矿区蚀变和矿化岩石元素的富集特征。指示元素Co、Zn、Cd、Hg等呈现单峰式分布特征，具有明显的峰值区域，表明热液成矿过程中这些元素有局部富集的过程。As、Sb、Mo、Sn等指示元素略有高含量峰值区或者右倾型偏态分布特征，表明成矿过程中这些元素富集趋势不强烈。
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user: 7. 原生晕理想叠加模型 综合地质剖面、原生晕元素的相关性、元素分带序列、轴向分带序列、地球化学参数指标数等分析结果，初步建立通江岭铜多金属矿0号勘探线原生晕理想模型(如图8)。 前缘晕、近矿晕和尾晕分带良好，其中前缘晕延伸较深，表明不同标高存在多组矿体，使得前缘晕元素存在连续变化，符合地质事实和原生晕地球化学分布规律；前缘晕及尾晕元素在序列中下部叠加，结合地化参数的变化趋势，前缘晕元素向深部存在一定富集，推定深部可能存在一个矿体头部。未出现尾晕元素，故深部应有一定的延伸，同时代表热液多阶段成矿作用。 图8. 0号勘探线叠加原生晕理想模式图
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user: 8. 结论 对矿区22种元素进行数据处理，通过相关性分析所得结果显示：成矿元素Cu、W，与原生晕元素Ag、Co、Au、Mo、Sn、Zn、Cd、As、Sb、Hg等具有较高的相关性，能够作为指示元素。 结合指示元素浓度异常分带，可以认为通江岭铜多金属矿原生晕分带为：前缘晕为Zn、Cd、Pb、As、Sb、Hg，元素的赋存矿物主要为闪锌矿、方铅矿、毒砂等；近矿晕元素为Cu、Ag、Au、Co，代表性矿物为黄铜矿、黄铁矿等；尾晕元素为W、Mo、Bi、Mn，赋存矿物为白钨矿、辉钼矿、铁锰碳酸盐等。 通过改良的格里戈良分带指数法对0号勘探线4各钻孔分别得出分带序列，单个钻孔的原生晕轴向分带序列总体上具有低温(前缘晕)–中温(近矿晕)–高温(尾晕)的特征，底部出现As、Sb、Hg等前缘晕元素，指示剖面下方还可能存在铜钨矿体，与0号勘探线剖面F1断层错断矿体的地质现象相吻合，同时代表热液多阶段成矿作用。 以各元素衬度值为基础，建立的地球化学参数指标变化规律明显，与矿体套合良好，此外，地球化学参数指标在深部陡升，指示前缘晕元素富集，这一趋势对于通江岭铜多金属矿外围深部找矿有良好的指示作用。
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user: 摘 要 在城市化快速发展和极端暴雨天气频发的背景下，我国很多城市频频遭遇暴雨内涝灾害。低影响开发是一种新的城市雨洪管理理念，它是通过减少降雨径流来降低城市化带来的影响，对改善城市内涝现象有明显的效果。本文以长沙市某城区为例，基于SWMM模型对该研究区的排水管网现状和5种LID改造方案进行模拟评估，并采用层次分析(AHP)法对比分析不同LID改造方案的效果。结果表明：在50年一遇的降雨情境下59%的管井节点发生了不同程度的溢流现象，其溢流总量可达126，041 m 3 ；LID改造方案可以有效减少管井溢流，缓解内涝灾害；其中改造方案一为防洪排涝效益最优方案，方案二为成本效益最优方案，方案三为社会效益最优方案；综合排涝效益、成本效益和社会效益三个方面的权重比例，通过计算得到方案三为最优改造方案。该研究可以指导城市LID改造措施选取，有助于缓解城市内涝灾害。 关键词 :城市内涝，SWMM，LID，层次分析法 Copyright © 2020 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/