DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 不同来源的降水资料均存在数据覆盖不完整、明显的随机误差及不可忽略的系统误差等问题 [ 1 ] 。地面观测降水能较好代表某一点的降水量，但在大量无人居住地区的地面观测站很少，且地面观测降水在反映区域面降水特征时的误差与区域内降水样本数密切相关。利用红外和微波观测可获取全球范围大尺度的降水估计，国内外已开展了大量的卫星反演降水方法研究 [ 2 ] ，但由于样本选取、算法误差及卫星观测量和降水量之间的物理关系式很难被恰当选取，卫星反演降水通常存在较大的系统误差和随机误差 [ 3 ] ，在中高纬度获得较好的卫星反演降水产品更为困难。将不同来源降水资料进行融合，通常被认为是从整体上提高降水观测质量的最有效途径之一 [ 4 ] 。 通过遥感手段结合雨量计数据进行融合的方法主要分为全局性和区域性两种，全局性的方法就是简单地全局平均校准，但是不同地区的降水和地表条件又不相同，不同区域的卫星反演降水数据与地面实测数据之间肯定存在不同的空间关系，这样的方法就不能推而广之地应用；而区域性的方法考虑到了地区的特点，例如最优系数法 [ 5 ] 、最大似然估计方法 [ 6 ] 、泊松方程求解法 [ 7 ] 、反距离平方法 [ 8 ] 、阈值匹配降水指数法(Threshold-Matched Precipitation Index， TMPI) [ 9 ] 等。虽然各种方法有着各自的特点，但其中心思想是一致的，即首先都需要建立降水的背景场，然后在雨量计实测数据的基础上对背景场进行修正，使降水空间分布和降水量的精度得以提升，更多地展现真实降水的信息，从而得到一个降水估计场，这个估计场就是融合降水的目标，用来代表真实的降水信息。本章内容将在雨量计数据的基础上，利用加法和乘法融合模型对CMORPH和地面观测场数据进行融合，并结合GWR(地理加权回归，Geographically weighted regression)方法，建立融合模型，讨论在月尺度上的融合结果，评估融合降水数据的精度，分析融合数据与传统的插值方法的差异，提供适合四川省的融合降水模型。
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user: 2. 资料 本文融合试验使用的地面站点观测降水资料为四川省814个地面气象站日降水量观测数据(08:00~08:00，北京时，简称RSURF，下同)。使用的卫星反演降水为通过Internet实时收集的美国CPC研制的CMORPH卫星反演降水产品，该资料的原始时间分辨率为30 min，空间分辨率8 km。时间均为2013~2015年。 本文交叉验证用到的数据是未参与融合的157个基准站的降水观测数据，时间是2013年5~8月逐小时。
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user: 3. 融合及验证方法 3.1. 加法模型 用P表示某个区域的真实降水场，P 0 表示地面有n个由雨量计所观测的降水数据，称之为观测场，同时还有另一个预先生成的降水初估场P b (或称之为背景场)。观测场的数据在定量方面精度高，但空间上比较离散，不连续；而初估场就是由空间分辨率不高的卫星反演降水数据通过某种方法所生成，空间上是连续的，但是定量的精度低，同时也能反映降水在空间上的分布格局。 在某个实测点处，降水的真实值、实测值和背景值之间的关系可以用下列两个表达式表示： P i = P b ( i ) + e b ( i ) ，       i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (1) P i = P o ( i ) + e o ( i ) ，       i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (2) 在(1)和(2)中， e b ( i ) 和 e o ( i ) 分别表示在实测点i所对应的降水背景误差(残差)和实测误差。将 e b 和 e o 的方差分别设定为 δ b 和 δ o ，根据加法模型的原理，假设两者相等，且 e o 的数学期望为0，那么在公式1和2的基础上，可得到如下的近似关系： P o ( i ) ≈ P b ( i ) + e b ( i ) ，       i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (3) e b ( i ) ≈ P o ( i ) − P b ( i ) ，       i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (4) 式(4)说明在拥有具体地表观测数据的位置，降水的背景误差可近似表达为观测场与初估场数据之差，即观测值可近似作为真实降水数据。在这个条件下，在没有地表实测数据的点，下文中用下标j表示，降水的背景误差 (其中， j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， k ， k < n )可利用实测点的降水数据与初估场数据之差进行拟合，即： e ^ b ( j ) = f [ P o ( 1 ) − P b ( 1 ) ， P o ( 2 ) − P b ( 2 ) ， P o ( 3 ) − P b ( 3 ) ， ⋯ ， P o ( n ) − P b ( n ) ] (5) 将(5)的背景场误差的估计值与背景场数据叠加，即对背景场数据进行修正，得到没有地表观测点处的降水估计值，也就是“加法模型”的融合结果，将其记为 P a ( j ) ，其表达式为： P a ( j ) = P b ( j ) + e ^ b ( j ) = P b ( j ) + f [ P o ( 1 ) − P b ( 1 ) ， P o ( 2 ) − P b ( 2 ) ， P o ( 3 ) − P b ( 3 ) ， ⋯ ， P o ( n ) − P b ( n ) ] (6) 在对 e ^ b 的计算中，一般不需要采用对每个观测点的降水值和背景场相应点之间的残差进行估计计算，只需要采用观测点的临近点即可。 3.2. 乘法模型 乘法模型和加法模型的原理不同，假设条件也有着差异，但是两种模型的基本思路是类似的。第一步是在卫星反演降水数据的基础上生产一个分辨率较低的降水背景场，第二步计算地表观测点处的降水量与背景场值的比率因子；最后，估计没有测量点处的降水“真实值”与背景场值的比率因子，记为 r b 。在得到整个空间的 r b 后，再对背景场进行修正，获得降水的融合结果。 假设降水在观测点处，观测场、背景场以及真实场之间存在以下的数学关系： P ( i ) = r b ( i ) × P b ( i ) ，       i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (7) P ( i ) = r o ( i ) × P o ( i ) ，       i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (8) 在(7)和(8)中， r b ( i ) 代表地表实测点处的真实降水值与背景场值在该处的比例， r o ( i ) 代表真实降水值与观测场在该处的比例。根据“乘法模型”的假设条件，将 r o ( i ) 的数学期望定位1，其数学方差接近0，那么上面两式可用如下的近似公式表示： P o ( i ) ≈ r b ( i ) × P b ( i ) (9) r b ( i ) ≈ P o ( i ) / P b ( i ) (10) 公式(10)说明在有地表实测数据的位置，降水的真实场与背景值之间的比例因子可近似用观测值与背景值的比例因子表示。在此基础上，对于任意一个缺少地表雨量计观测数据的点，用下标j表示，设 r b ( j ) 为这些点的降水背景值的比例因子(其中， j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， k ， k < n )，那么 r b ( j ) 可用雨量计实测值与背景值之比进行估计，其表达式为： r ^ b ( j ) = f [ P o ( 1 ) / P b ( 1 ) ， P o ( 2 ) / P b ( 2 ) ， P o ( 3 ) / P b ( 3 ) ， ⋯ ， P o ( n ) / P b ( n ) ] (11) 将公式(11)中的比例因子估计值与卫星数据的背景值相乘，即得到没有观测点处的降水值，即融合降水结果，可用公式(12)表示其结果，其中 r ^ b 与“加法模型”中的 e ^ b 一样，不需要利用所有点的观测值进行计算，只需要选用其周边的若干点即可。 P a ( j ) = r ^ b ( j ) × P b ( j ) (12) 3.3. 交叉验证方法 交叉验证方法采用常规的相关系数(CC)、偏差系数(BIAS)、均方根误差(RMSE)三个参数来表示基准站和融合结果的差异。 CC = ∑ i = 0 n ( G i − G ¯ ) * ( S i − S ¯ ) ∑ i = 0 n ( G i − G ¯ ) 2 * ∑ i = 0 n ( S i − S ¯ ) 2 ∗ 100 % (13) BIAS = ∑ i = 0 n S i ∑ i = 0 n G i (14) RMSE = ∑ i = 0 n ( S i − G i ) 2 n (15)
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user: 4. 基于加法和乘法模型的融合结果分析 4.1. CMORPH加法融合产品的空间分布特征 对2013~2015年的CMORPH数据进行加法融合，所有的36个月结果表明，加法融合结果与雨量计结果类似，但在某些地区仍然有不连续的现象，即融合结果未体现降水是一种空间现象，这和背景场与观测场的残差估算有关，因为在许多地区，雨量计不能做到观测，而背景场却有值，在这些区域，残差就会存在误差。选择2013年8月、2014年4月、7月及2015年3月和11月的数据作为CMORPH加法融合结果进行说明，从左至右依次是站点降水、未融合CMORPH数据及加法融合结果。 融合结果与雨量计的结果在大部分地区都比较类似，从图1还可知，在四川的东部地区，融合结果主要体现了雨量计的降水特点，四川西部地区则既有与未融合CMORPH数据类似的情况，如2013年8月，也有与雨量计数据类似的情况，如2015年11月，融合数据在降水的空间连续性上比未融合数据有优势，如2013年8月、2015年3月，降水在空间上更加连续，2013年8月在四川的东部存在一个降水的类似“曲线”区域。同时CMORPH本身对降水的测量存在着误差，比如CMORPH明显高估了2014年4月的中西部地区降水，而融合数据则对这一区域的降水存在着低估现象，又如在2014年的7月，CMORPH对四川从东北向西南的降水区域存在明显的探测误差，区域上向南方偏离许多，而融合数据对这一降水区域的空间判断准确的，但是范围相比于未融合CMROPH则偏大。 从3年的融合情况来看，融合数据对降水区域的判断是比较精准的，在这一点上，比未融合数据精确，而且在降水的空间连续性上比未融合数据更好，但其在某些区域对降水也存在量上的高估，这与融合方法是密切相关的，因为融合过程中涉及到引入经纬度和NDVI因子。由于目前并没有“十全十美”的融合方法，存在误差在所难免，对原数据精度进行提升，能得到比原卫星数据精度更高的融合数据也是目前的主要工作。 4.2. CMORPH乘法融合产品的空间分布特征 利用乘法模型对CMORPH进行融合，发现基于乘法模型的结果没有基于加法模型结果准确，这是由于在乘法模型中将经度、纬度和NDVI因子作为背景场的系数，这种做法将增加结果的不确定性，间接地将五个参数变为了一个参数，使最终结果易出现误差。选择三组数据作为融合结果进行说明，分别是2013年5月、2014年6月和2015年4月，从左至右依次是站点降水、未融合CMORPH数据及乘法融合结果(图2)。 在2013年5月，乘法融合数据能够反映降水在四川东部的分布，与雨量计的结果吻合，但是在四川的中部地区，低估了降水量，并且在降水的空间范围上也比雨量计的窄。相比较于未融合CMORPH数据，融合数据的精度已经比原数据高，例如在四川的西北部，未融合CMORPH数据明显高估了降水量，而在融合数组中，这种现象并不存在。在2014年6月，融合降水在四川的西部地区与雨量计的结果吻合，但是在四川东南地区，明显高估降水。与原数据相比，融合数据都具有在空间上更连续的特点，说明融合数据能够反映精细的、空间范围更小的降水情况。在2015年4月，融合数据在四川北部与南部与雨量计降水情况类似，但是明显在西部地区有一个高估降水量的情况，这和原CMORPH数据的空间分布基本吻合，也说明了其在作为降水背景场时，如果探测结果是正确的，那么就将增加融合降水的精度，如果其在某些区域存在误差，那么这种误差就有可能被带到融合数据中，从而影响融合结果。
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user: 5. 交叉验证结果分析 图3是CMORPH的加法和乘法模型融合结果在2013年5月~8月与基准站的散点图，从左至右依次 图1. CMORPH加法融合结果 图2. CMORPH乘法融合结果 是基准站与未融合CMORPH的散点、基准站与加法模型的散点、基准站与乘法模型的散点，表1是原CMORPH数据和两种融合数据的偏差、均方根误差和相关系数。从散点的分布上可知，在2013年5月，加法模型的融合效果明显比乘法模型结果更好，相关系数分别为76%和62%，乘法模型的相关系数比原CMORPH的65%还低，三种数据的均方根误差类似，均在47 mm上下，加法模型和乘法模型所反演的降水比基准站的降水量低，两者的偏差均在1以下，其次，从散点中也可知，散点偏向X轴，也说明了基准站降水量比反演值高。2013年6月的加法模型融合结果散点集中分布在对角线上，其相关系数为86%，比原始CMORPH数据的64%以及乘法模型的73%高很多，其偏差为0.97，与基准站数据非常接近，且其均方根误差只有27.78 mm，而另外两种数据都超过了100 mm。2013年7月的加法模型融合结果的相关系数为79%，比乘法模型的64%高，且偏差只有1.05，比另外两种数据在雨量上更接近基准站，乘法模型高估了降水量，偏差值达到了0.5，偏离真实值太多，而原数据的偏差为0.83，比乘法模型高。2013 图3. 2013年5~8月CMORPH、加法模型、乘法模型融合结果与基准站散点图(单位：mm) 年8月的CMORPH和乘法模型下的CMORPH数据都高估了降水量，偏差分别为0.7与0.68，与基准站差距过大，而加法模型中，偏差为0.94，且相关系数为81%，比另外两种数据高。 结合散点图和三个数据参数可知，对CMORPH，从2013年5月~8月的加法融合模型结果比乘法融合模型精度高很多，乘法模型在某些月份的精度甚至不如原数据。 Table 1 BIAS/RMSE/CC of CMORPH/PLUS/MULTIPLE with gauge rainfall dat 时间 偏差 均方根误差(单位：mm) 相关系数 5月 CMORPH：0.96 加法模型：0.8 乘法模型：0.76 CMORPH：48.48 加法模型：47.8 乘法模型：47.58 CMORPH：65% 加法模型：76% 乘法模型：62% 6月 CMORPH：1.07 加法模型：0.97 乘法模型：0.53 CMORPH：123 加法模型：27.78 乘法模型：104.96 CMORPH：64% 加法模型：86% 乘法模型：73% 7月 CMORPH：0.83 加法模型：1.05 乘法模型：0.5 CMORPH：159.3 加法模型：122.5 乘法模型：156.94 CMORPH：70% 加法模型：79% 乘法模型：64% 8月 CMORPH：0.7 加法模型：0.94 乘法模型：0.68 CMORPH：79.25 加法模型：72.73 乘法模型：70.3 CMORPH：71% 加法模型：81% 乘法模型：65% 表1. CMORPH、加法模型、乘法模型融合降水与基准站偏差、均方根误差和相关系数
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user: 6. 结论和讨论 本章内容借助地面雨量计、经纬度、NDVI因子，对CMORPH降水产品进行了融合，所采用的融合模型有两种，一是加法模型，二是乘法模型，这两种融合方法是目前降水融合中运用比较广泛的两种方法。结合GWR方法，计算地理因子和卫星反演降水产品在每个点的参数，不同于以往的地理因子只有一个参数，此处的地理因子在空间上都有其对应的与其空间分辨率相同的参数矩阵，充分考虑了每个点的差异，两种模型的方法虽然大同小异，但是结果却有着较大差异，很难直接定义哪一种方法更好，因为在某些时候加法模型融合效果好，某些时候乘法模型的融合效果更佳，总体而言，加法模型的结果优于乘法模型。最后挑选未参与融合的2013年5月~8月的四川省基准站157个数据作为验证标准，对CMORPH数据的融合结果进行检验，本章的结论可总结如下： 1) CMORPH的加法融合结果与雨量计结果非常类似，而乘法模型则只能在四川局部地区与雨量计的降水情况相吻合，且加法模型的结果在四川省西部更多体现的是原CMORPH数据的特点，而乘法模型结果并无这一特点。 2) CMORPH的加法融合结果与基准站所记录降水量的相关系数高、偏差和均方根误差都低，并且再次证明CMORPH的加法融合结果优于乘法模型结果。
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user: 摘 要 在当今这个经济科技共享的时代，我国的工程项目也顺应了全球化的发展潮流，一些涉外的土木工程迅速发展起来。我国的工程计价方法急需对外推广，公路工程计价依据的翻译(中译英)就成了其中重要的一环。其主要工作内容包括对17编办标准分项库、实物资源和定额资源三大部分的翻译。其次，根据翻译内容和工程定额体系，翻译由简到繁，遵循一定的合理顺序。翻译技巧主要包括名词术语和句子的翻译技巧两个方面，在这两方面内容中都列举了很多中英翻译对照。前者首先对名词术语的分类和结构形式进行概括，之后又针对英文表达多样化的特点对其进行剖析。而后者从句型特点引入一些常用句型和英文句子的结构，并根据句意和语法提出了一系列翻译技巧。 关键词 :公路工程计价依据，内容和顺序，名词术语，句子，翻译技巧 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着我国涉外工程项目的不断发展，我国现有工程计价方法也需向外推广。目前公路工程计价依据只有中文版，尚缺少英文版，故需要尽快完成中译英的工作。而翻译过程中主要参照的《公路工程名词术语》(JTJ 002-87)也是1987年发布的，由于工程建设在随时代不断发展，该技术标准中也缺少了一些新的内容，故需要在实践中积累资料，不断总结经验，采取一定的翻译技巧。
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user: 2. 翻译内容和顺序 (一) 主要内容 1) 计价依据。工程计价标准和依据主要由计价活动的相关规章规程、工程量清单计价和工程量计算规范、工程定额和相关造价信息几部分组成。根据我国现今的发展情况来看，在进行国有资金投资工程编制投资估算、设计概算和最高投标限价(招标控制价)时，我们主要依据的是工程定额。 2) 翻译内容。公路工程计价依据的主要内容为标准分项库、实物资源和定额资源(均为17编办)。其中标准分项库分为概预算标准分项库和投资估算标准分项库，实物资源主要有以下几部分组成：一是工料机基期价格；二是机械参数；三是人工参数和材料参数，而定额资源也有三个部分组成：一是预算定额；二是概算定额；三是估算指标。除以上内容之外，还需对17编办的甲乙组文件的报表、估算指标中的工作内容和小注进行翻译。 (二) 翻译顺序 1) 基本顺序。翻译的基本顺序应该为：先翻译标准分项库和实物资源，再翻译定额资源，最后翻译甲乙组文件的报表和估算指标中的工作内容及小注。其中，对于标准分项库的翻译，应先概预算标准分项库后投资估算分项库，同理，定额资源也应按预算、概算和估算的顺序进行翻译。 2) 原因。标准分项库和实物资源的内容多数为单独的名词术语或短语，其中的句子也很简单，故先翻译这两部分。而定额资源中大多数为带有很多名词术语和短语的复杂句子，但大多数句子中的词语都可以在前面的标准分项库和资源定额中查到，所以采取这样的翻译顺序。由于甲乙组文件的报表和估算指标中的工作内容及小注这一块涉及的内容比较广泛，就放在最后翻译，但很多内容就可以从已翻译的内容中查找到相应的词和句子。从编制程序上看，预算定额是编制概算定额的基础，概算定额一般是在预算定额的基础上综合扩大而成的。每一扩大分项概算定额都包含了数项预算定额，投资估算指标的概略程度与可行性研究阶段相适应，编制基础离不开预算定额和概算定额 [ 1 ] 。按照预算、概算和估算的顺序，从项目划分上看越来越粗，故应该按照这样的顺序进行翻译，而且应主要对预算定额进行细致地翻译，这样在翻译概算和估算时就有可参照的内容。
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user: 3. 名词术语的翻译技巧 (一) 两类名词术语 1) 普通。这一类名词术语一般比较常见，查阅相关的技术标准后，可采用直译法进行翻译，即一种既保持内容、又保持其形式的翻译方法，例如： 临时码头——temporary terminal 基坑排水——foundation drainage 路面工程——pavement engineering 材料运输——material transportation 2) 纯专业。由于部分名词术语的专业性比较强，内容和结构形式无法统一，不能采用简单的直译法。一般在实践中积累资料和不断总结经验的过程中，形成了一些公认的纯专业的名词术语，一般是一个或多个复合词。翻译该类名词术语时不能逐字翻译，而是要在查阅相关文献和资料的基础上，采用意译的翻译方法，重在理解内容，而不拘泥于结构形式，例如： 围堰——cofferdam 高架桥——viaduct 绕行公路——bypass 上部结构——superstructure (二) 结构形式 1) “形容词 + 中心名词”。英文中的形容词有很多种类，但在此类结构中出现的大致可分为普通形容词、现在分词形容词和过去分词形容词。 “普通形容词 + 中心名词”，例如： 盲沟——blind drain 钢桥——steel bridge 预制桩——precast pile “现在分词 + 中心名词”，例如： 磨耗层——wearing course 挡土墙——retaining wall 振动筛——vibrating screen “过去分词 + 中心名词”，例如： 固定支座——fixed bearing 稳定土——stabilized soil 钢绞线——stranded steel wire 2) “名词 + 中心名词”。有时还会出现用名词修饰中心名词的情况，此时名词的功能相当于形容词，例如： 箱涵——box culvert 路槽——road trough 安全带——safety belt 路面标线——pavement marking 3) “形容词 + 形容词 + 中心名词” [ 2 ] 。当名词术语较复杂时，需要多个修饰语来对其进行修饰，由前述可知普通形容词、现在分词、过去分词和名词都可作形容词来修饰中心词(现在分词用作第一修饰词的情况很少)，故该类结构大致可分为如下几类： “形容词 + 形容词 + 中心名词”，例如： 沥青表面处治——bituminous surface treatment “形容词 + 现在分词 + 中心名词”，例如： 隔温层——thermal insulating course “形容词 + 名词 + 中心名词”，例如： 沥青碎石路面——bituminous macadam pavement “过去分词 + 过去分词 + 中心名词”，例如： 锚锭板式桥台——anchored bulkhead abutment “过去分词 + 形容词 + 中心名词”，例如： 级配路面——graded aggregate pavement “过去分词 + 现在分词 + 中心名词”，例如： 锚杆式挡土墙——anchored retaining wall “名词 + 名词 + 中心名词”，例如： 水泥混凝土路面——cement concrete pavement “名词 + 现在分词 + 中心名词”，例如： 重力式挡土墙——gravity retaining wall “名词 + 过去分词 + 中心名词”，例如： 石笼——rock filled gabion (三) 表达多样化 1) 同义词。英文表达多样化的其中一个具体表现就是同义词，为了防止在英文名词术语的使用过程中不断出现重复的词汇，采用一些同义词可以让表达方式多样化，为翻译的内容润色。例如：绿篱可译为living fence，也可以是hedge。同样地，分离式立体交叉也可译为simple grade separation或separate grade crossing。应注意在查阅文献时积累资料，在翻译过程中不断总结经验，这样才能更好地认识这些同义词。 2) 一词多义。在名词术语的翻译过程中，不能死板地按照词汇的表面意思或根据词汇的类似结构进行翻译，这是由于许多词汇都存在一词多义的现象。若不注意的话，会导致翻译不准确甚至错误。例如：中间带译为central strip，分隔带译为lane seperator，中央分隔带译为median divider。这三个名词术语的中心名词都是“带”，但可以发现三个词的中心名词翻译出来都不一样，分别是strip， seperator和divider。同样地，透层、保护层和补强层分别译为prime coat， protection course和strengthening layer，三个中心名词“层”(coat， course和layer)也不相同。与同义词一致，这些存在一词多义现象的名词术语也需要在实践中不断学习发展。
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user: 4. 句子的翻译技巧 (一) 句型特点 1) 常用句型。在翻译过程中，存在很多类似甚至相同的句型，掌握好这些常用句型，能在一定程度上提高翻译速度，并使有类似句型的译文在内容和结构形式上整齐一致。例如：“自卸汽车运土第一个1 km”译为“The first 1km of dump truck transport soil”，这个常用句型可简化为“A运B第一个C km”，即译为“The first C km of A transport B”。又如“自卸汽车运土每增运0.5 km”译为“Dump truck transport soil for each additional 0.5 km”，同上可简化译为“A transport B for each additional C km”。 2) 扩展简单句。按照句子的成分和结构进行分类，我们可以把英文句子分成三大类：一是简单句；二是并列句；三是复合句。其中，简单句是结构最精炼的句子，它仅有主语和谓语两个成分构成，并列句和复合句都是由简单句进行组合和扩展而形成的。一般简单的句子翻译起来都很容易，只要查找相关名词术语然后按照字面意思直译即可(译文为简单句)，但复杂的句子翻译起来就没这么简单(译文为并列句或复合句)。若直接尝试去翻译复合句，比较难以下手，因为若翻译成英文的话句子成分比较复杂，不像简单句一样。但其实复合句也是简单句扩展成分而来的，故在翻译复杂的句式时可先将其分解为简单的句式，再扩展成并列句或复合句。并列句示例：“人工开挖I、II级围岩手推车运输第一个50 m”是一个复杂的句子，但其实分解一下就是两个并列的工作“人工挖围岩”和“手推车运输”，译为“artificial excavation of grade surrounding”和“cart transport”，而“I、II级”和“第一个50 m”只是这两个工作的修饰词。完整的句子可译为“Artificial excavation of I， II grade surrounding rock and the first 50 m of cart transport”。复合句示例：“陆地工作平台柴油机打桩机打钢筋混凝土方桩基桩I组土”该句子可以简化为“打桩机打基桩土”这样的简单句，译为“engine piling pile pile foundation soil”，“陆地工作平台”是指工作地点，译为“on land working platform”。而“柴油机”是修饰“打桩机”的，同样地，“钢筋混凝土方桩”和“I组”分别修饰“基桩”和“土”。则该句完整地译为“Diesel engine piling pile reinforced concrete square pile foundation pile group I soil on land working platform”。 (二) 翻译技巧 1) 调整译法。翻译过程中有时为了突出某个词语在句子中的作用，往往会采用倒装句，句子的语序和结构就会发生改变。在翻译的同时就需要注意对句子结构进行合理地调整，即采用调整译法。按正常的句子结构，我们应该首先书写主语，然后是谓语、宾语、状语等成分。但是，语言有多样性和复杂性，在实际应用中，为了更好的表现句子的真实意思，经常会用到倒装句，即把句子的谓语、状语等根据需求来进行前置，将其放置在主语之前。我们进行翻译时，只有明确英语语法，分清句子的结构，才能对句子中成分位置进行调整，进而更精确的译出句子本来的意思。同样地，也需将复杂的句子分解为简单的句子，然后看各个定语是用来修饰哪一个中心名词的。例如：“船上工作平台电动卷扬机打桩径60 cm以内桩长30 m以内I组土”是一个语序有明显改变的句子，首先也将其化为简单句“卷扬机打桩土”，译为“hoister pile pile soil”，“船上工作平台”是工作地点，应置于句子的结尾，译为“on board working platform”。然后看句子中的定语修饰情况，“电动”是修饰“卷扬机”的前置定语，“桩径60 cm以内”和“桩长30 m以内”则都是“桩”的后置定语，而“I组”是用来修饰“土”的。则调整语序后，该句翻译为“Electric hoister pile pile diameter within 60 cm and pile length within 30 cm group I soil on board working platform”。 2) 补充译法。在英语表达中，省略句的用法相当普遍。在翻译的内容中，经常有句子看似不清楚。但仔细分析后就会发现，这个句子本质上是一个省略句。省略句主要是为了避免重复或者是因为修辞的需要而对句子进行的相应的删减。尽管省略句的成分看似并不完整，但是它的句意仍然是完整的。前后内容各有一定的衔接关系，不容臆断，可以通过前后语境理解，把需要补充的地方翻译出来，使意思更加清晰明了 [ 3 ] 。例如：“500 t/h以内厂拌每增减1 cm石灰粉煤灰砂10:20:70”该句中两处意思有省略导致读不清楚其含义。“每增减1 cm”其实是省略了“厚度”，完整指的是“厚度每增减1 cm”，也就是指拌和出来的层面的厚度。从字面来看，我们直译的内容是通过厂拌法拌和三种材料，所以根据省略句的表达，我们可以推出“10:20:70”这个比例指的是“石灰”、“粉煤灰”和“砂”三者混合的比例。故补充内容后翻译为“Plant mixing width for each increase and decrease 1 cm within 500t/h (lime: fly ash: sand = 10:20:70)”。
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user: 5. 结论 1) 进行公路工程计价翻译时，我们要遵循一定的顺序。即先翻译标准分项库和实物资源，再翻译定额资源，最后翻译甲乙组文件的报表和估算指标中的工作内容及小注。其中，对于标准分项库的翻译，应先概预算标准分项库后投资估算分项库，同理，定额资源也应按预算、概算和估算的顺序进行翻译。 2) 名词术语可分为普通和纯专业名词术语两类，根据修饰中心名词的词性不同又可分为很多结构形式，同时，由于英文表达多样化的特点，又存在同义词和一词多义的现象。深入了解了名词术语的这些特点，也就掌握了名词术语的翻译技巧。 3) 在翻译过程中积累一些常用句型和句子结构，然后通过对句意和语法的分析理解，就能快速准确地对复杂的句子进行有技巧地翻译。
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user: 摘 要 研究小组分别于2016年12月，2017年6月和9月采集思雅河表层水样，测定水体中TN，TP，COD和BOD 5 的含量并探讨其分布特征及影响因素。结果表明，思雅河TN和TP的质量浓度分别在0.54~3.6 mg∙L −1 和0.06~0.26 mg∙L −1 之间，波动范围较大，平均值分别为1.17 mg∙L −1 和0.21 mg∙L −1 ，除了S 2 采样点外，其余采样点TN质量浓度在三个季节均达到了II类和III类水体水质的要求。S 2 处的异常增大可能与该处位于堤坝处有利于TN的富集和紧邻生活污水排放口有关。TP浓度符合II~IV类水质标准，较TN的污染严重。COD和BOD 5 含量分别达到Ⅴ类限值的近3倍和1.5倍，有机物污染非常严重，有机物以非持久性有机物为主。生活污水中的人畜粪便、剩饭和菜渣以及沿岸植物的枯枝落叶是水体有机物污染的主要影响因素。针对思雅河的污染现状，本文提出了进一步加强法制建设，充分发挥市场调节作用，进一步加大政府调控引导力度和鼓励公众积极参与的防治措施。 关键词 :思雅河，TN，TP，COD，BOD 5 ，分布特征，影响因素 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着工业化和城市化进程的加快以及人口的不断增加，城市河流受到的污染日趋加重，水质不断恶化。其中，有机物污染和水体富营养化就是一个极为典型的污染现象 [ 1 ] ，已经严重影响到城市水资源可持续利用和经济发展，并破坏了河流沿岸的自然及人文景观 [ 2 ] 。在此背景下，前人在不同空间尺度上对各类水体的富营养化机理做了大量的研究，指出氮、磷是水体富营养化主要的限制性因素 [ 3 ] [ 4 ] ，尤其磷是限制水体中藻类生长繁殖的最主要因子。然而，当前对水体水质的研究主要集中在城市干流流域，对其支流研究甚少 [ 5 ] 。而支流作为各级中小城市的受纳水体和排污沟，与城市有着密切的联系，受城市居民生活的影响更为强烈，并且对干流的水质有着较大影响。河流支流富营养化不仅会导致河流本身的经济、生态、环境功能下降，也是导致其受纳水体(注入河流、湖泊、水库和海湾等)污染的重要原因 [ 6 ] 。因此，全面了解城市次级河流氮、磷营养盐及有机污染物时空动态及富营养化状况，有助于制定相应的治理措施，可以有效地预警和预防城市河流水体富营养化的产生，保障城市河流功能的正常发挥。
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user: 2. 研究区概况 贵阳市花溪大学城位于贵阳市西南部、贵州贵安新区东部(图1(a))，主要位于贵安新区党武镇范围内，境内分布有贵州师范大学和贵州财经大学等12所高校。思雅河是流经花溪大学城的主要河流，对花溪大学城的环境质量有显著影响，思雅河全长10.7 km，起源于花溪区燕楼乡坝楼村，终点为花溪区贵筑办事处下板桥。思雅河所在区域为亚热带季风气候，河流补给方式为雨水补给和地下水补给，流量小、径流年变化大，有丰水期和枯水期。思雅河流经区域地势相对平坦，河流流速较缓，流经区域有4处堤坝，1处人工水塘，3处施工区。
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user: 3. 样品采集与实验分析 通过多次对思雅河进行实地考察、调研，并严格按照地表水和污水监测技术规范(HJ/T 91-2002)确定6个采样站位S 1 、S 2 、S 3 、S 4 、S 5 和S 6 ，从下游向上游依次编号(图1(b))。分别于2016年12月(冬季)、2017年6月(夏季)和9月(秋季)在各采样点采集表层水样，采样时同一期各监测点温度无较大差距。水样收集在500 mL聚乙烯瓶中，现场用硫酸固定水样，然后带回实验室分别测量TN、P、COD和BOD 5 指标，样品测试在贵州大学农学院农资实验室完成。测试方法均根据《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002) [ 7 ] 或《水和废水监测分析方法》 [ 8 ] 进行。
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user: 4. 监测指标变化特征与分析 4.1. TN、TP 变化特征及营养状态分析 2016年12月至2017年9月，6个采样点TN和TP的质量浓度分别在0.54~3.6 mg∙L −1 和0.06~0.26 mg∙L −1 之间，波动范围较大，平均值分别1.17 mg∙L −1 和0.21 mg∙L −1 ，超过了《地表水环境质量标准》(GB3838-2002) Ⅲ类水限(1.0 mg∙L −1 和0.2 mg∙L −1 )，污染较为严重。除了S 2 采样点和秋季的S 4 采样点外，其余采样点TN的质量浓度在三个季节均小于Ⅲ类水限值1.0 mg∙L −1 (图2(a))，达到了II类水体水质的要求，表明TN的污染情况总体比较轻微。S 2 采样点的TN质量浓度最高(3.6 mg∙L −1 )可能主要与该采样点位于堤坝处、生活污水排放口附近和TN在该处大量富集有关。除了S 4 和S 5 采样点，其余采样点在夏季 图1. 贵阳市政区及思雅河水样采集点 图2. 思雅河TN、TP时空分布特征 和秋季TP的质量浓度均接近和超过Ⅲ类水最小允许值0.2 mg∙L −1 ，TP的浓度为IV类和V类水标准，甚至超过了V类的标准。TP的污染相对于TN的更为严重。TN和TP的平均质量浓度分别为1.17 mg∙L −1 和0.21 mg∙L −1 ，远超过国际上广泛认可的发生水体富营养化的临界浓度(TN为0.2 mg∙L −1 ，TP为0.02 mg∙L −1 ) [ 9 ] ，尤其是磷的浓度几乎达到临界浓度的6倍，表明氮、磷质量浓度完全可以满足藻类生长的需要，一旦温度、光照、水动力等条件适宜，藻类就可能快速生长、繁殖，从而导致水质恶化 [ 10 ] 。 从不同季节来看，TN的质量浓度在夏季略低于冬季和秋季，TP的质量浓度在冬季显著低于夏季和秋季(图2)。TN的质量浓度在夏季略低的原因可能与夏季降水量大有关，思雅河流量大，对一定的TN量有较强的稀释作用 [ 11 ] ，这是导致TN的质量浓度比其它季节略低的原因。除此之外，TN浓度在夏、秋季节较低，也可能与水温较高有关，水温较高时有利于水体微生物活动，反硝化强度加大，且藻类等浮游植物生长迅速，消耗了迁移到水体的无机氮 [ 12 ] ，从而降低了水体中的营养盐，而冬、秋季水温低，植物、微生物对水体营养盐的利用降低，而死亡藻类等的分解代谢及地层营养盐的释放，均有利于表层水体营养盐浓度升高。但是，TP的质量浓度在夏季反而最高，与其他研究记录 [ 13 ] 有显著差别，具体原因需要进一步研究。 4.2. 有机物污染特征及其影响因素 COD是表示水中还原性物质含量的指标，由于水中主要的还原性物质是有机物，COD也可作为衡量水中有机物质含量的指标。化学需氧量越大，说明水体受有机物污染越严重 [ 14 ] 。BOD 5 用来指示水体中有机物浓度和可生化性。思雅河水体中COD和BOD 5 质量浓度分别介于112.62~180.62 mg∙L −1 和8.12~9.66 mg∙L −1 之间，平均质里浓度分别为114.24 mg∙L −1 和8.52 mg∙L −1 ，大大超过了《地表水环境质里标准》(GB3838-2002)V类水最小允许值(40 mg∙L −1 和6 mg∙L −1 ) (图3)，尤其是COD的质量浓度是V类水限值40 mg∙L −1 的近3倍，超标200%，BOD 5 的质里浓度超标50%，表明有机物污染非常严重，BOD 5 相对较低说明水体中的有机物主要为非持久性有机物，比较容易在微生物的作用下发生降解。这与周边的排放情况相一致：思雅河的污染源主要为沿岸各高校和村庄的生活污水排放，主要为厕所和厨房废水，污水中的污染物主要为人畜粪便、剩饭和菜渣等非持久性有机物，相对于工业排放较容易分解。
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user: 5. 治理对策 5.1. 进一步加强法制建设 1) 花溪大学城在环境保护方面的法制建设较为薄弱，在今后的经济社会发展中应加强法制建设。对 图3. 思雅河COD和BOD 5 的时空分布特征 生态环境的破坏者应采取法律约束，并对生态环境的受益者收取一定的费用。大学城上游受到污染，对下游景区影响极大，夜郎谷作为生态环境的受益者应该对思雅河的保护作出一定的贡献； 2) 确定考核目标、考核因子和标准 [ 15 ] 。就思雅河来说，水的基本用途为景观用水和农业用水，因此，思雅河水体达到《地表水质量标准》(GB3838-2002)IV类水体标准即可。评价因子有TN、TP、COD、BOD 5 等，水体无黑水、无臭味也是考察的因素； 3) 确定补偿标准 [ 16 ] 。在思雅河的治理中，应就主要监测指标作出补偿标准，实行污染物总量控制制度。补偿费用为各补偿因子之和，补偿标准分不同时段、不同时期调整其征收标准；建立健全生态保护举报制度，鼓励人们对污染环境的行为及时上报。 5.2. 充分发挥市场调节作用 既不具有排他性也不具有竞争性的物品叫做公共物品 [ 17 ] ，我们把水资源这一类既不具有排他性却具有竞争性的物品叫做公共资源。思雅河作为一种公共资源，市场主体—房地产开发商、餐饮业等向思雅河排放废水，并没有承担相应的治理费用。市场主体为了自己的利益尽可能多地去开发利用思雅河，最终使思雅河污染严重，影响经济社会的绿色可持续发展。因此，市场从以下几个方面进行引导，保护水环境。 1) 严格市场准入，激励高新产业落户贵安新区。大学城是高校聚集地，应限制对生态环境造成威胁的企业进入，鼓励高新技术产业进入大学城或者贵安新区发展； 2) 借力“两河两园”项目建设，治理思雅河固体废弃物及雨水与排污沟渠混合造成的二次污染。同时完善排污设施，发挥好排污管道与污水处理厂的作用，不能让污水随意排放； 3) 逐步实行阶梯水价。随着大学城人口的增加，经济的快速发展，实行阶梯水价，有利于提高个体和企业的节水观念以减少水的使用，从而减少污水排放。 5.3. 进一步加大政府调控引导力度 通过实地调查，我们发现村民就政府的相关部门的管理成效评价较低。而政府是绿色发展理念的推动者、践行者和主导者，在思雅河的保护中应建立政府调控、市场调节、公众参与的节水型社会管理体制，具体如下： 1) 完善排水管道基础设施，避免或减少污水排入河流，使废水得到有效处理； 2) 提高河流沿岸植被覆盖率，增加地表雨水的下渗量，减少废水排入河流； 3) 思雅河地势起伏较小，水流平缓，再加上人工筑坝拦截河水，使得污染物长期停留在坝内，不能自我净化或者稀释。因此，需要定期疏通河道。 4) 稳步推进雨污分流治理 [ 18 ] ，逐步减少污染物进入思雅河河道。 5.4. 鼓励公众积极参与 通过调查，我们发现村民们希望思雅河得到有效治理的同时，又无节制地向思雅河排放污水。思雅河两岸的居民和单位只享受河流带来的效益，却未能履行保护环境、保护河流的义务。所以需要鼓励公众积极参与思雅河的治理与保护，具体如下： 1) 高校师生作为生态保护的受益者，理应成为大学城生态环境保护的践行者。据调查，大学城轻工、贵财等高校有生态环境保护俱乐部，政府和环保部门应鼓励学生团体加入到大学城思雅河的保护中去； 2) 思雅河村民有保护思雅河的愿望，政府相关部门可以鼓励公众参与到河流治理的实际行动中，就保护思雅河有突出贡献者给予鼓励； 3) 对污染河流的行为实行公众监督举报制度，提高相关部门的执法效率，使污染河流的行为及时得到整治。
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user: 6. 结论 1) 2016年12月至2017年9月，思雅河TN和TP的质量浓度分别在0.54~3.6 mg∙L −1 和0.06~0.26 mg∙L −1 之间，波动范围较大，平均值分别为1.17 mg∙L −1 和0.21 mg∙L −1 ； 2) 除了S 2 采样点外，其余采样点TN质量浓度在三个季节均达到了Ⅱ类和Ⅲ类水体水质的要求。S 2 处的异常增大可能与该处位于堤坝处有利于TN的富集和紧邻生活污水排放口有关。TP浓度符合Ⅱ~Ⅳ类水质标准，较TN的污染严重； 3) COD和BOD 5 含量分别达到Ⅴ类限值的近3倍和1.5倍，有机物污染非常严重，有机物以非持久性有机物为主。生活污水中的人畜粪便、剩饭和菜渣以及沿岸植物的枯枝落叶是水体有机物污染的主要影响因素。 4) 针对思雅河的污染现状，本文提出了进一步加强法制建设，充分发挥市场调节作用，进一步加大政府调控引导力度和鼓励公众积极参与的防治措施。
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user: 摘 要 本文针对城市普遍存在的单点信号控制交叉口在交通流量高峰时期易发生的因出口交通流排队溢出导致的交通拥堵问题，提出了一种在出口引道设置检测区域的方案，通过参数判断将交通流溢出状况分成排队溢出预警、排队溢出拥堵报警和路口拥堵事件报警三种情况。本文提出的检测方案克服了现有技术中受开口处进出车辆影响导致的数据精度低的缺点，将溢出事件进行情况分类进而分别处置更加符合实际交通运行的复杂性。 关键词 :信号交叉口，排队溢出，信号控制 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前，小汽车的快速增长导致高峰时期交通流量呈集中井喷式状态，当进入路段的交通流量超过道路本身的交通容量或者路段发生交通事故时，后续进入路段的车辆被迫排队形成积压，若此种情况不能触发上游交叉口交通信号及时调整也得不到其他的及时处置，排队车辆容易溢出到上游交叉口内，排队溢出的车辆会阻碍交叉口其他方向车辆的运行，严重时会导致交叉口“死锁”，将此看作是交叉口出口交通流排队溢出导致的交通拥堵问题 [ 1 ] 。 现有排队溢出的防控理论是通过埋设在路段两端的检测器检测存在路段内的交通流量 [ 2 ] [ 3 ] ；计算得到车辆排队长度；根据车辆密度判定交叉口排队溢出状态；计算交叉口的绿灯放行时间以达到治理和预防排队溢出情况。调节绿灯放行时间的原理是在上游交叉口减少导致排队溢出加重的方向交通流的绿灯时间，同时在下游交叉口增加能够疏散排队车辆的相位绿灯时间，将此方法应用到多个交叉口时以实现区域内各交叉口的排队长度均衡。 现有排队溢出检测方案得到的交通流量易受到路段中出入口车辆的影响而导致对排队溢出状况的判断准确性低，对排队溢出状况判断较为宏观进而影响控制策略实施的及时性和有效性。 本文设计了一个在出口引道划定检测区域的排队溢出状况检测方案，根据出口排队溢出车辆对其它流向车辆的影响程度，将排队溢出状况分成排队溢出预警、排队溢出拥堵报警和路口拥堵事件报警三种情况，将溢出事件进行情况分类分别处置更加符合实际交通运行的复杂性。
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user: 2. 出口交通流溢出智能检测系统设计 2.1. 确定检测区域 在道路交叉口出口引道确定检测区域，检测区域为覆盖出口所有车道的具有一定长度的虚拟线圈，如图2所示。检测区域宽度W宜取出口引道路宽，长度L 宜设置为20米，检测区域起始段可与同向进口引道停止线平齐(适用于右转车辆受信号灯控制情况)，也可根据以往出口引道排队情况设置在导致排队溢出状况发生的临界位置(适用于右转车辆不受信号灯控制情况)。 2.2. 进行检测器选型 要求检测器具备能够检测车辆存在、记录车辆驶入和驶离检测区域时刻的功能。 2.3. 确定安装位置及安装方式 本文以采用视频检测器为例，在道路交叉口进口引道安装视频检测器，安装位置最好选在停止线附近，也可以借助交叉口电子警察的杆件进行安装 [ 4 ] ，视频检测器镜头朝向交叉口，如图1所示。 2.4. 检测器与信号机通信要求 在系统搭建中，要求信号机具备采集通过停止线的分车道车流量的功能，检测器与信号机能够通信，实现数据传输。 2.5. 获取交通流参数 一种途径是通过视频检测器测算驶入检测区域的车辆数N、某车辆驶入检测区域的时间 t i n n 和驶离检测区域的时间 t o f f n ，另一种途径是从信号机获取的相位绿灯时段内通过停止线的分车道车流量。
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user: 3. 出口交通流溢出三种情况分析 对于正常运行的信号控制交叉口，在相位绿灯时段内，越过停止线的车辆能够全部驶入相应的出口引道并且对下一个启动相位时段内驶入该交叉口的车辆完全没有影响。 在相位绿灯时段内，如果越过停止线的车辆在一定的时间内不能够全部驶入出口引道，此时位于出口引道的检测区域内的车辆呈缓行排队状况，下一个启动相位时段内驶入该出口引道的车辆将在出口处减速或者停车排队，我们将这一临界状况设置排队溢出预警。 当出口引道排队溢出车辆完全阻碍其他方向交通流行驶通过交叉口时，称交叉口内发生了排队溢出拥堵。 在溢出拥堵发生的情况下，当检测其他方向的交通流量近似为零超过信号控制周期时长时，认为路口发生拥堵事件。 图1. 布置视频检测器及施划检测区域示意图
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user: 4. 出口交通流溢出三级报警检测 4.1. 三级报警检测流程 图2所示为交叉口出口交通流溢出三级报警检测流程图。通过第2节所述的交通流溢出智能检测系统获得相关交通流参数，计算通过检测区域的平均时间占有率和平均车速。根据第3节的分析得到交通流溢出三种情况的发生阈值，通过对实时检测数据进行阈值比对实现排队溢出状况判断，进而触发报警和启动相应的快速处置措施。对交通流溢出三种情况的发生阈值分析和预警触发是本文研究的重点，能够准确和快速触发三级预警是采取有效调控策略的关键环节。 4.2. 计算平均车速和平均占有率 计算平均车速和平均占有率用以反映当前出口引道的交通流动态特征，根据获得的越过停止线的车流量及交叉口相关静态参数计算临界通行车速和临界通行时间占有率、临界拥堵行驶速度和临界拥堵时间占有率，临界车速和临界时间占有率作为判断溢出状况的阈值。 1) 计算当前周期内车辆通过检测区域的平均时间占有率，通过平均时间占有率才可以计算出平均行驶速度，计算公式如下： t o c c n = t o f f n − t i n n t o c c ¯ = ∑ n = 1 N t o c c n T 其中，T为采集周期；N为当前周期通过检测区域的车辆数； t o c c n 为第n辆车在检测器上停留的时间； t i n n 为第n辆车驶入检测区域的时间； t o f f n 为第n辆车驶离检测区域的时间；当车辆在检测区域内时； t o f f n 取当前采样的时钟时刻。 图2. 技术方案流程图 2) 计算当前周期内车辆通过检测区域的平均行驶速度，计算公式如下： v n = L t o c c n v ¯ = ∑ n = 1 N v n N 其中， v n 为第n辆车通过检测区域的行驶速度；L为检测区域长度；v为当前周期内所有通过检测区域的车辆的平均行驶速度。 3) 计算某相位绿灯时段内越过停止线的车辆能够全部驶入出口引道的临界通行车速，计算公式如下： V 通 p h a = ∑ d i r ( Q i n d i r a × ( l c a r + s 0 ) + D d i r ) × Q i n d i r ∑ d i r Q i n d i r G p h a + Y p h a 其中， Q i n d i r 为该相位绿灯时段内某流向越过停止线驶入交叉口的所有车辆数；a为出口引道的车道数量； l c a r 为平均车辆长度，一般取值5~7米，当大车占比30%以上时，取较高值，否则取低值，大车比例由现场交通流观测获得； s 0 为平均行车安全距离，一般取值3米； D d i r 为停车线至出口检测区域起始端的距离或者弧长，由现场测量获得； G p h a 为该相位绿灯时长； Y p h a 为该相位黄灯时长，由读取信号机信号配时获得； V 通 p h a 为该相位绿灯时段内越过停止线的车辆能够全部驶入出口引道的临界通行车速。上述公式中，某相位绿灯时段内有几股不同流向交通流同时驶入出口引道， Q i n d i r 和 应分别取值。 4) 计算车辆通过检测区域而不引起发生排队溢出状况的临界通行时间占有率，计算公式如下： t 通 = L V 通 p h a T 通 = t 通 × N T 其中， t 通 为某车辆通过检测区域而不引起发生排队溢出的占有时间；L为检测区域长度；T为采集周期；N为当前周期通过检测区域的车辆数； T 通 为车辆通过检测区域而不引起发生排队溢出的临界通行时间占有率。 5) 计算某相位绿灯时段内发生排队溢出拥堵时的临界拥堵行驶速度，计算公式如下： V 堵 p h a = ∑ d i r ( Q i n d i r a × ( l c a r + s 0 ) + D 中 d i r ) × Q i n d i r ∑ d i r Q i n d i r G p h a + Y p h a 其中， 为停车线至相交方向道路中线的距离， V 堵 p h a 为某相位绿灯时段内发生排队溢出拥堵时的临界拥堵行驶速度，公式其余字母含义和取值同上所述。 6) 计算某相位绿灯时段内发生排队溢出拥堵的临界拥堵时间占有率，计算公式如下： t 堵 = L V 堵 p h a T 堵 = t 堵 × N T 其中， t 堵 为某车辆通过检测区域引发排队溢出拥堵的占有时间， T 堵 为车辆通过检测区域引发排队溢出拥堵的临界拥堵时间占有率，公式中其余参数同上所述。 4.3. 排队溢出状况判断 根据排队溢出状况的影响程度将排队溢出情况划分为三种状况。由4.2小节计算可以得到采样周期T内的临界通行车速 V 通 p h a 、临界通行时间占有率 T 通 、临界拥堵行驶速度 V 堵 p h a 和临界拥堵时间占有率 T 堵 ，同时由检测数据经计算得到采样周期T内车辆通过检测区域的平均时间占有率 t o c c ¯ 和行驶车速 v ¯ 。 1) 由第2节排队溢出预警定义推导出排队溢出状况发生条件：当路口某一个方向发生 V 堵 p h a < v ¯ < V 通 p h a 并且 T 通 < t o c c ¯ < T 堵 时，发生排队溢出预警。 2) 由第2节排队溢出拥堵定义推导出拥堵状况发生条件：当路口某一个方向发生 0 < v ¯ ≤ V 堵 p h a 并且 T 堵 ≤ t o c c ¯ 时，发生溢出拥堵报警。 3) 由第2节路口拥堵事件报警定义推导出拥堵事件报警发生条件：当路口溢出拥堵方向发生 v ¯ = 0 并且 t o c c ¯ > C (C为信号控制周期时长)时，进行路口拥堵事件报警。
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user: 5. 结语 本文对交叉口出口交通流溢出进行了排队溢出预警、排队溢出拥堵和路口拥堵事件三种情况分类，由设计的智能检测系统获得实时交通流参数，通过数据分析对比实现了出口交通流溢出三级预警，精确及时的状况报警是启动快速处置措施是关键环节。排队溢出预警监测可以预防出口交通流溢出的发生；排队溢出拥堵报警可以启动交通信号优化技术快速解决拥堵问题；路口拥堵事件报警将严重的交叉口内拥堵事件上报中心和请求人工参与，以尽快排查拥堵原因并解决拥堵问题。后续作者将进一步研究报警触发后的快速处置措施。
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user: 摘 要 以太湖流域不同灌溉模式下的稻田土为材料，开展磷的吸附试验。结果表明，磷在两种稻田土上的吸附动力学过程均可分为明显的快吸附、慢吸附和吸附平衡三个阶段，且均以准二级吸附动力学方程的拟合结果最佳；无论是理论平衡吸附量、试验平衡吸附量还是吸附速率常数，均显示漫水灌溉高于控制灌溉。磷在两种稻田土上的吸附等温线均属于Langmuir I型，Langmuir和Freundlich方程均能很好地拟合等温吸附结果，但是以Freundlich方程的拟合结果更好。Freundlich方程的拟合结果表明，两种稻田土吸附磷的K f 分别为29.59 (漫水灌溉)和29.31 [(mg/kg)/(L/mg) n ](控制灌溉)，n值分别为1.34和1.48，说明控制灌溉模式下稻田土颗粒表面的不均匀性稍高，也说明控制灌溉模式下稻田土磷吸附过程的反应强度稍高。两种稻田土磷的解吸量与吸附量均呈极显著相关，且磷的解吸能力差异不大。 关键词 :灌溉模式，太湖流域，稻田土，磷，吸附 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/