DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结果分析 4.1. 样本背景次数分配 本研究共发放300份问卷，有效样本为215份、无效85份(有效率71.67%)。其中男女各64与150位、另有一位勾选第三性别，平均年龄19.3岁。大一学生占多数(60.9%)，其次依序为大二(25.1%)、大三(7.9%)、和大四(6%)。以系所来看，营养系学生占最大宗(11.2%)，其次护理系和职治系各占7.9%。 4.2. 情境式反应行为量表信度结果 如表1所示，此量表具有相当高的信度，全量表的Cronbach’s Alpha值高达0.99，且其他各情境之信度也都在0.93以上。 4.3. 各情境因素分析结果 4.3.1. 情境A——工作(职场主管) 第一次探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis， EFA)结果获得三个特征值大于1的因素，共解释58.46%的总变异。其中两个因素之题目不足三题符合第1项删题标准。因此，将第14、1、2、9、8、5、4、7、16、12、3、6、13共13题予以删除。在删除以上13题后，总变异量为55.25%，并将其因素命名为“雇主忧虑”。此因素包含22、18、23、10、20、25、15、21、24、11、19、17题，内部一致性信度Cronbach’s α系数为0.93。 4.3.2. 情境B——工作(职场同事) 第一次EFA获得五个因素，共解释67.21%的总变异。其中一个因素题目都不足三题，符合第1项删题标准，因此将第20和11题删除。删除后总变异量为66.50%。由于第12题与相邻因素的负荷量差异小于0.25符合第3项删题标准，因此删除。在第二次EFA获得四个因素，共解释66.56%的总变异量。其中一个因素题目不足三题，故将第6和7题删除。最后，在第三次EFA获得三个因素，共解释63.42%总变异量。并将因素命名为“心理负担”，即第19、8、9、13、10、18题，Cronbach’s α为0.90；因素二命名为“服从度低”，包含第23、22、21、15题，Cronbach’s α为0.79；因素三命名为“拖累产能/形象”，包含第1、2、3、16、4、5、17、14题Cronbach’s α为0.93。 4.3.3. 情境C——学校 第一次EFA获得五个因素，解释61.89%的总变异。其中一个题数不足三题故将因素与第1、3题予以删除。但第2、28、4题与相邻因素负荷量差异小于0.25，所以也将之删除。经第二次EFA获得四个因素与61.40%的总变异量，但因第18、14、15题与相邻因素的负荷量差异小于0.25，故将之删除。最后，进行第三次EFA获得四个因素与63.34%的总变异量。最后，因素一命名“心理负担”含第13、12、 Table 1 Reliability in all settings and stereotype measur 情境名称 Cronbach’s Alpha 全量表 0.99 工作(职场主管) 0.93 工作(同事) 0.95 学校 0.96 小区 0.96 家庭 0.95 医疗场所 0.93 刻版印象 0.93 表1. 各情境与刻板印象之信度 16、23、9题，Cronbach’s α为0.86；因素二命名“权益受损”含第17、21、22、6、19、5、24、20、10题，Cronbach’s α为0.90；因素三命名“服从度低”含第27、26、25题Cronbach’s α为0.90；最后，因素四命名“情绪控制”含第7、8、11题，Cronbach’s α为0.85。 4.3.4. 情境D——小区 第一次EFA获得三个因素，共解释63.02%总变异。其中一个因素题数不足三题，故将第4、5题删除。第二次EFA获得到两个因素，共解释59.74%总变异量，但因第8、13、12、16、9题与相邻因素的负荷量差异小于0.25故删除。最后，在第三次EFA获得二个因素，共解释60.17%总变异量。最后，将因素一命名“社交限制”含第20、21、19、15、10、3、11、14、2、1题，Cronbach’s α为0.92；因素二命名“心理负担”，含第6、17、7、18题，Cronbach’s α为0.91。 4.3.5. 情境E——家庭 第一次EFA获得四个因素，共解释60.74%总变异。其中一个因素不足三题，因此将第7、8题删除。但第29、4、6、5、23题与相邻因素的负荷量差异小于0.25，也将之删除。进行第二次EFA获得四个因素与58.49的总变异量。但因为第17题的因素负荷量正负符号异常，符合第二项删题标准，故删除该题。而且第28、19、11题与相邻因素的负荷量差异小于0.25也删除。将剩余的题目进行第三次EFA，结果获得三个因素57.01%总变异量。第22和27题与相邻因素的负荷量差异小于0.25，所以也删除。第四次EFA获得三个因素与57.20%总变异量。最后，将因素一命名“身心压力”，含第24、21、20、26、10、18题，Cronbach’s α为0.84；因素二命名为“体能负担”，包含第2、3、1题，Cronbach’s α为0.88；因素三命名为“亲密度低”，包含第13、14、12、25、15、16、9题Cronbach’s α为0.89。 4.3.6. 情境F——医疗场所 第一次EFA获得三个因素，共解释60.06%总变异。其中有一个因素题数不足三题，故将第1题删除。第二次EFA获得60.56%的总变异，而第6题题意与同因素的其他题目不相符，符合第2项删题标准。另外，其中1个因素只有两题，故将第5、6题删除。第三次EFA获得两个因素，其中一个因素只有一题，故将第10题删除；此外，第18是与相邻因素的负荷量差异小于0.25也删除。第四次EFA获得一个因素与57.96%的总变异量，最后命名为“照护压力”，含第9、8、4、12、19、3、21、13、17、22、11、16、15、14、7、23、20题，Cronbach’s α为0.96。 4.4. 刻板印象量表因素分析结果 第一次EFA获得四个的因素，共解释59.13%总变异。其中三个因素题数不足三题，将第4、1、21删除。而第5、15题与相邻因素负荷量差异小于0.25也删除。第二次EFA获得三个因素，总变异量为59.36%。其中两个因素只有一题，故然将第3、2题删除。另外，第7、6题与相邻因素负荷量差异小于0.25，也将此二题删除。第三次EFA获得三个因素，总变异量59.75%。第8、12、10题与相邻因素的负荷量差异小于0.25，因此删除。最后，第四次EFA获得两个素，总变异量62.66%。最后将因素一命名“缺乏控制力”，含第17、9、20、19、18、14、11题，Cronbach’s α为0.90；因素二命名“危险威胁”，包含第23、24、13、22题，Cronbach’s α系数为0.90。
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user: 5. 研究讨论与建议 为确保量表的可靠性(reliability)与有效性(validity)，本研究除透过上述统计考验进行信效度分析。在编制量表时，透通过专家审核提高专家效度，实际做法为，请两位曾于国外取得学位之专家学者，利用在临床心理学与社会学领域多年来的学经历，以及专业英语能力，将先前相关研究所编制的量表重新翻译、整理外，并依照国内社会脉络另添加更符合亚洲(尤其是台湾地区)之相关题目，让题目更能融入在日常生活中。此外，研究者更透过因素分析结果，归纳出大学生在各情境中和精神疾病患者接触时最常面临的问题，并把这些问题依题意命名。而所归纳出的因素，也和先前众研究相似。 经后续的结果的分析，本研究在工作情境中发现，在职场上若是以雇主或是同事的角度，研究参与者对精神病患的担忧，多半是来自对他的能力、表现和与人之间的相处。结果正如同Russinova、Griffin、Bloch、Wewiorski及Rosoklija (2011)所下的结论，当得知员工或是同事现在(或曾经)被诊断为精神病患，所谓的偏见(prejudice)、歧视(discrimination)也会自然而然产生，这亦是精神病患者求职不易的原因 [ 9 ] 。 而在小区情境分析上，本研究的因素分析结果着重于“社会限制”上，顾名思义就是大学生认为患有精神疾病的邻居，容易因自己的控制力不佳、道德感低或情绪爆发……等问题，而被其他邻居限制于某情况中，并且难以得到被信任感。此结果与Taylor与Dear (1981)的论点相似，在他们发展精神疾病小区态度量表(CAMI)时，学者认为小区民众较容易将精神病患视为低自主性的，且多数民众赞成必要时将精神病患强制送医疗照謢机构医治 [ 10 ] 。另外，本研究的家庭情境结果也如同Lefley (1989)所提到，当家庭里有精神疾病患者的时候，家人(尤其是主要照顾者)所承受的是长期性的心理压力，而这些压力多来这照謢患病家人的身心负担(例如：无法实现自己的人生规划……等)，以及庞大的医疗费用，若家人间无法分担，或是无法让自己和患病家人之中取得平衡，主要照顾者往往是最先病倒的那一个 [ 11 ] 。 至于对未来研究之建议，此研究研究参与者仅限于中部一家医学大学，若欲拓展量表信效度及通用性，应将研究参与者族群扩大至全台各大专院校学生。最后，若能将此量表与内隐测验(IAT)，或质性研究做结合，不但能降低问卷研究之限制，更能大大提升对研究参与者内在态度的了解，得到最高价值的研究贡献。
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user: 6. 结论 事实上，刻板印象并非完全正确，但它仍根深蒂固地存在人们生活中，且在各种团体间具有相当的一致性和普遍性。当人们对于精神疾病症状、疾病特性或疾病疗程特有的行为表征之不了解，或是错误的认识时，极有可能造成负向的精神疾病刻板印象，进而负向地影响其对待精神疾病患者之态度。此精神疾病刻板印象及态度量表发展目的在于测量人们如何在不同情境下，改变与其精神病患接触意愿及接纳态度。虽国外已发展出众多精神疾病刻板印象量表，但其中却少有纳入生活情境的测量。此外，本量表为提升测量之适配性，特别更改较与本土文化相符的题目，最后也已经透过因素分析与信效度验证，发展出针对国内测量精神疾病刻板印象及态度适配性相当高的量表，往后盼能在临床实务领域提供相关之贡献。
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user: 摘 要 本文分析了输电线路三相系统发生单相接地短路故障时工频测距的基本原理。选用PSCAD/EMTDC仿真软件搭建输电线路分布参数模型，针对输电线路发生单相接地短路故障进行仿真，使用傅立叶算法对故障周期进行提取并计算电压电流工频量，利用基于工频分量的单端故障测距原理进行故障测距。分析利用傅立叶算法在提取电压电流工频量时选取不同采样周期对测距精度的影响。借助福建霞浦小沙110 KV大京风电线发生单相接地短路故障时，录波器采集到的实时故障数据，验证采样周期对测距结果的影响。对利用工频量进行故障测距时采样周期的选取有一定的借鉴意义。 关键词 :输电线路，仿真建模，故障测距，实例分析
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user: 1. 引言 输电线路是电力系统的重要组成部分，有着输送电能的重要作用，同时因为我国复杂多变的自然条件，致使输电线路很容易发生故障，当故障发生后，准确及时的对故障发生点进行定位，对整个电力系统的安全稳定运行有着十分积极的作用 [ 1 ] 。 故障测距的方法按测距原理可分为行波法和故障分析法，根据测距所需的信息来源可分为单端量法和两端量法 [ 2 ] 。基于工频分量的单端测距算法仅使用测量端测到的电压、电流和必要的系统参数来计算故障距离。由于只使用本侧信息，实现起来简单方便 [ 3 ] 。但是基于工频分量的测距算法因故障支路过渡电阻的影响及长距离输电线路中存在的分布电容，会影响测距精度，文献 [ 4 ] 提出了一种利用保护安装处负序电流相位代替故障点处故障电流相位的方法来消除过渡电阻的影响，文献 [ 5 ] 提出了一种能在微机保护中实现消除过渡电阻影响的新算法。文献 [ 6 ] 提出一种变频电阻测量方法，选择两个合适频率的交流方波施加于由电极组成的分压电路上，通过解方程组求出分压电路时间常数f，然后求得被测电阻值，这种方法有效消除了电容对电阻测量精度的影响。除了过渡电阻及分布电容对测距精度的影响外，在利用工频量进行测距是采样周期的选取同样会影响测距精度。 基于上述问题，本文通过搭建输电线路分布参数模型，对线路发生单相接地短路故障进行仿真，通过傅立叶算法对仿真波形进行电压电流工频量提取，分别选取不同周期进行测距，分析不同采样周期对测距精度的影响。同时以福建霞浦小沙110 KV大京风电线发生单相接地短路故障为例，对线路发生故障时录波器采集的数据进行分析，利用傅立叶算法对不同采样周期求取故障点距离。对输电线路发生故障后采样周期的选取具有借鉴意义。
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user: 2. 测距原理及算法介绍 2.1. 单相接地短路故障工频测距原理 图1为三相系统发生单相接地短路故障时的电气示意图，假设输电线路发生A相接地短路故障，故障点F处的边界条件为： (1-1) 其中： 为A相故障电压， 为A相故障电流。 序边界条件为： (1-2) 其中： 、 和 为故障支路正序、负序和零序电压， 、 和 为故障支路正序、负序和零序电流。 从以上两式可以看出三序网为串联关系，如图2所示。 图1. 双端电源系统电气示意图 图2. 输电线路发生单相接地故障时三序网 当输电线路发生单相接地短路故障时：三个序网的电压之和为零、三个序网的电流是相等的。故障支路电流可以表示为： (1-3) 根据图1，图2，以A相为基准分别列出列出其故障后的三序网络方程： (1-4) 其中： 、 和 分别是故障后在M端所测得的A相正序、负序和零序电压， 、 和 分别是故障支路的正序、负序和零序电压， 、 和 分别是故障后在M端所测得的A相正序、负序和零序电流。 将三个序网方程组相加，就得到了A相的电压与电流的关系： (1-5) 其中： 和 分别为故障时在M端测得的A相电压和电流， ， ， 为线路的零序补偿系数。 整理可得一般式： (1-6) 其中： 代表三相中任意一相。 因过渡电阻呈电阻性，对上式取虚部，为消去故障支路电流，两边同乘共轭 得： (1-7) 根据故障分量基本理论 [ 7 ] ，故障支路电流 可以用测量端故障电流的零序分量来代替，即 ， (1-8) 将式(1-8)代入式(1-7)得： (1-9) 整理得故障距离： (1-10) 2.2. 傅立叶算法 利用傅立叶算法求取母线电压有效值及故障线路电流有效值。傅里叶算法的基本思路自傅立叶级数。假定被采样的模拟信号x(t)随时间周期性变化，则可以表示为 (1-11) 其中 ， ，N为一个周期内的采样点数，假设基本频率为工频50 Hz，采样频率为3200 Hz，则一个周期有3200/50 = 64个点。 在微机保护中采用离散算法： ， (1-12) 求出a，b后可以求得相应的电压、电流有效值。然后利用阻抗法，根据求得的测量端电压、电流值及线路单位长度的阻抗等系统参数进行测距。
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user: 3. 仿真验证 3.1. 仿真模型的构建 本文利用仿真软件PSCAD搭建一条额定电压为500 kV的输电线路作为仿真模型 [ 8 ] ，系统电压等级为500 kV，频率为工频50 Hz，分布参数为： 仿真模型如图3所示。 其中电源选取R-L-C电源，在选取的同时设置电源频率50 Hz、相位0˚、线路额定电压500 kV及电压爬升时间0.05 S，故障模块可选择故障类型，如单相接地短路、两相短路、两相短路接地等，因实际线路中绝大多数故障类型为单相接地短路，所以此处设置故障类型为A相接地短路。模型搭建完成后，设置仿真步长1000 Hz，仿真时间0.5 S，故障发生于0.2 S，持续时间0.15 S。 3.2. 仿真结果 以线路发生A相接地短路为例，仿真波形如图4所示。 在PSCAD中，设置故障距离为20 km，过渡电阻设置为10 Ω，运行仿真，将仿真结果导入Matlab，利用傅立叶算法分别对故障发生后一个周期及断路器动作前一个周期进行数据采样，获取电压电流的工频量，然后利用基于工频分量的单端故障测距原理进行测距，所得结果见表1。 为分析采样周期的选择对测距精度的影响，现将故障距离分别设置为10 km、15 km、25 km、30 km、50 km、70 km，对故障发生后一个周期及断路器动作前一个周期进行数据采样，利用Matlab对数据处理的方法与故障距离设置在20 km处相同，测距结果如表2所示。 由表2可以看出，在过渡电阻、线路参数等不变，仅改变故障距离时，利用故障发生后一个周期的采样数据进行测距，无法较为准确的获得故障发生后电压电流的工频量，其测距精度要小于利用断路器动作前一个周期的采样数据所求得的故障距离。 图3. 输电线路仿真模型 图4. A相电压波形、A相电流波形、零序电流波形 Table 1 The results of fault locatio 运行数据 采样周期 母线电压 故障相电流 故障相零序电流 零序补偿系数 测距结果(km) 测量误差 故障发生后一 个周期 2.274 − 1.999i 0.192 − 0.721i 0.105 − 0.265i 0.905 − 0.139i 20.151 0.755% 断路器动作 前一个周期 2.123 − 2.001i 0.201 − 0.771i 0.111 − 0.281i 0.905 − 0.139i 20.137 0.685% 表1. 故障测距结果 Table 2 Influence of sampling period on measurement accurac 由故障发生后一个周期所测故障距离(km) 测量误差 由断路器动作前一个周期所测故障距离(km) 测量误差 实际故障距离 10.196 1.960% 10.183 1.830% 10 15.304 2.026% 15.266 1.773% 15 25.221 0.884% 25.191 0.765% 25 30.238 0.793% 30.228 0.760% 30 51.416 2.832% 51.271 2.542% 50 表2. 采样周期对测距精度的影响
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user: 4. 实例分析 4.1. 线路信息介绍 借助录波装置V10256X在福建霞浦小沙110 kV大京风电线发生故障时所采集的数据对故障点进行测距，线路全长27.3 km，故障距离9 km，导线型号LGJ-240，单位长度正序阻抗z 1 = 0.22 + 0.8i，单位长度零序阻抗z 0 = 0.66 + 2.3i，录波起始时间2011年6月10日10时37分20秒723毫秒，线路于10时37分20秒934毫秒发生C相短路接地故障，断路器动作时刻10时37分21秒612毫秒。 4.2. 采样周期选取 利用Matlab对录波器采集到的故障信息进行提取，绘制零序电压波形，见图5、图6、图7。 通过以上三个图可以看出，自故障发生后到故障切除这段期间，母线零序电压的波形并不是一直处于稳定的状态，故障发生时波形起伏较大，而故障切除前的电压波形相较于其他时刻最为稳定。故障发生时线路电流波形具有同样特点，见图8。 4.3. 故障测距 以断路器动作前一个周期的采样数据进行测距为例，录波器采样频率为3200 Hz，一个采样周期有3200/50 = 64个采样点，利用Matlab将傅立叶算法编程，求得母线电压 为83.2596 + 33.3356i，故障相电流 为0.6445 + 0.1419i，零序电流 为0.5656 + 0.1377i，零序补偿系数K = 0.6279 − 0.01.0i，将求得的数据代入式(1-6)，为消去 ，两边同乘 的共轭，因结果为复数，对左右两边同时取虚部如式(1-7)，测得故障距离为9.1393 km。现从故障发生时刻10时37分20秒934毫秒到断路器动作时刻10时37分21秒612毫秒，利用故障发生后第一个周期、断路器动作前一个周期及故障持续时间内任意两个周期进行测距，测距方法如前述，可得不同采样周期所得测距结果见表3。 图5. 零序电压波形 图6. 故障期间任意时刻五个周期母线零序电压波形 图7. 断路器动作时前五个周期母线零序电压波形 图8. C相电流波形 Table 3 The results of fault locatio 采样周期 故障发生后第一个周波 任取以21秒096毫秒为起始时刻的采样周期 任取以21秒322毫秒为起始时刻的采样周期 断路器动作前一个周期 所测故障距离(km) 9.1891 9.1749 9.1763 9.1393 测距精度 2.101% 1.943% 1.763% 1.548% 表3. 故障测距结果 由表3可以看出基于工频分量的单端故障测距算法对采样周期的选取有较高的要求，选取不同采样周期会对测距结果产生一定影响，如果采样周期选取故障发生后波形起伏较大的时刻，会对故障点的确定有较大的影响，而断路器动作前，波形基本处于稳定状态，利用断路器动作前一个周期进行测距能满足测距精度的要求。
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user: 5. 总结 本文通过仿真建模及线路故障实例对线路发生单相接地短路故障时，选取不同采样周期对测距精度的影响进行分析。通过分析可知选取不同的采样周期会对测距结果产生较大影响，所以在采样周期的选取上应选择波形平稳的时期，如断路器动作前一个周波。对输电线路发生故障时采样周期的选取有借鉴意义，同时可以对线路发生其它类型故障时采样周期的选取提供参考。
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user: 摘 要 面向互联网时代XML流数据处理的高性能处理需求，充分考虑流数据查询需要处理持续到来的数据等特点，针对多数现有研究局限于XPath查询的缺陷，研究并实现了XML查询核心操作——树模式查询的流数据处理算法，通过实验说明该算法达到了XML流数据处理的性能要求。 关键词 :XML，树模式匹配，流数据处理
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user: 1. 引言 随着大数据时代的到来，来自社交网络、金融数据管理、网络监控等各种实时系统的流数据 [ 1 ] [ 2 ] 处理需求越来越多，XML流数据得到了广泛的应用，XML数据量也呈爆炸式增长。对于如何高性能的从持续到来的XML流数据中提取出重要的信息也成为了研究热点之一。 XPath是从XML文档当中提取信息的重要的查询语言，许多研究工作的注意力都集中在了如何高效的支持XPath语言对于XML流数据的处理。树模式匹配是XML查询的核心操作，用于从XML文档树当中提取出所有出现的满足树模式的片段的查询，涵盖了XPath语言的主要功能。目前也有许多XML流数据查询算法(TwigM [ 3 ] 、LQ [ 4 ] 系列算法等)，但均不支持多返回结点的情形。 树模式查询算法TwigList [ 5 ] 是一种高效的XML查询算法，虽然支持多返回节点的查询，但其针对非流式XML数据，并且空间消耗大。对于流式XML数据，该算法并不适用。本研究基于传统算法TwigList进行了改造，在功能上支持对于PC、AD轴和多返回节点的查询，减少了时空开销，得到高效的XML流数据匹配算法。 论文组织如下：第2节介绍背景知识；第3节介绍了针对XML流数据的树模式匹配算法的设计思路；第4节介绍本文的实验部分；随后介绍了相关工作和总结。
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user: 2. 相关工作 关于半结构化数据的Twig查询算法和已经得到深入研究。本文仅介绍与本文关系密切的若干算法。 2007年，Lu Qin等人提出了一种TwigList [ 2 ] 算法，该算法针对非流式XML数据，按照后序遍历的顺序处理XML文档。由于TwigList使用了简单的数据结构，能够高效的处理XML查询。但其对与查询结点对应的XML文档结点都建立List元素，使得时空消耗很大。本文是在TwigList的基础上，针对其空间开销大的问题，通过边缘结点放弃建立List，直接到其边缘元素流中找满足查询树的节点，达到节省空间需求的目的。 关于XML流数据的处理，采用自动机是常见的方法，Yfilter [ 6 ] 和XPush Machine [ 7 ] 通过同时支持多个查询提高了查询效率，但是仅支持简单的XPath查询。Hakuta S.等人提出将XQuery的子集MinXQuery [ 8 ] 翻译成森林自动机，研究了基于宏森林自动机的XML流数据处理技术，使得查询执行效率均比之前的算法有较大改善，但不支持多返回节点。相比之下，本文提出的XML流数据匹配算法具有执行效率高、空间开销小的特点，模式匹配算法中采用了新型的数据模型和实现算法。
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user: 3. 背景知识 3.1. XML文档树 XML 是一种树型结构的自描述的标记语言，通过定义元素、属性和文本等进行数据信息的说明。一个简单的XML 文档示例如图1所示。 为了描述方便，一个XML文档可以看作是一棵有根、有序、节点带标记的树，树中的节点表示文 图1. XML文档 档中的素、属性、文本节点等，节点间的边表示元素之间或者元素与文本之间的嵌套关系，兄弟元素间的顺序由树的先序遍历得到。图2(b)所示的文档树与图1所示的XML文档相对应。 定义1：树模式是一种树型的模式，表示为五元组Q = (Node， Lab， tag， axis， var)。其中： Node是查询节点的集合。 Lab是XML标签集。 tag：NodeàLab函数指定了查询节点的标签。 axis：Nodeà(NodeＸ{PC， AD})函数定义给定查询节点的双亲或祖先，PC表示双亲子女关系，AD表示祖先后代关系。 var：NodeàVar函数指定了查询节点上绑定的变量。这些变量用于引用树模式匹配的结果。树模式可以采用图形化表示。例如，树模式A->$A[//B->$B][//C/D]可以表示为图2(a)；其中，文字符号表示查询节点及其XML标签；圆圈表示返回节点，也就是具有绑定变量的节点；节点之间的单线表示PC关系、双线表示AD关系。于是，该模式规定A、B是返回节点，A节点须有子孙节点B、C，C节点必须有D孩子。见表1。 3.2. 树模式的匹配 树模式匹配就是从XML数据流中检索出满足树模式的文档片段。为了直观的显示树模式作用于XML数据流的匹配结果，这里把XML数据流建模为一颗有根的、有序的、有节点标记的文档树。设置一个虚拟的根节点作为树根，为每个XML数据流中的每个数据项建立一个子树，作为虚根的孩子。树节点代表XML元素，节点的内容代表XML元素标签，连接两个XML元素的边表示这两个XML元素是父子关系。 对于给定的XML文档树D和树模式P，同时满足以下条件的XML节点就是匹配的结果： 对于P中的任何查询节点，在D都可以找标签相同的XML节点。 对于P中的节点x，若axis(x) = (y，PC)，则D中对应的XML节点满足双亲子女关系，若axis(x) = (y，AD)，则D中对应的XML节点满足祖先后代关系。 图2. 树模式和XML文档树 Table 1 The grammar of tree patter 树模式的文法表示 语法域： Texp树模式 Node树模式节点 文法 Texp ->Node Texp ->//Node Node ->Tag 子女标签名 Node ->Tag->Var 子女标签名->绑定变量名 Node ->Node Preds Preds ->'[‘Texp']' Preds ->'['Texp']'Preds 谓词组 表1. 树模式的文法 同时，树模式的定义为外部程序访问匹配结果提供了返回节点，也就是处于函数var定义域的节点。外部程序可以通过这些变量，获得匹配结果中不同的XML片段。本文将匹配结果叫做实例树。 图2(b)所示的XML文档树中，节点的数字角标是为了区分同名节点。该文档树与图2(a)所示正规树模式进行匹配将获得2个结果。其中，a1及其子树满足树模式约束，因为a1存在子孙b1、c1，c1存在d1孩子。a2及其子树也满足正规树模式约束，因为a2存在后代b1、c1，并且c1存在d1孩子。 3.3. 查询节点的类型定义 为了算法描述的方便，正规树模式中的节点可以分为四类： 1) 叶子节点：不存在子节点的节点。 2) 单枝节点：子节点的数量为1的节点。 3) 分枝节点：子节点的数量大于1的节点。 此外，查询节点可以分为返回节点和非返回节点，或者边缘节点和非边缘节点。存在绑定变量的节点叫做返回节点。边缘节点包括不带绑定变量的叶结点，以及从这种叶结点到最近的返回节点、最近的分枝节点之间的所有节点。
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user: 5. 流数据匹配结果的获取 每当处理正规树模式的根节点的结束标签时，则调用算法Enum获得并输出匹配结果，通过Enum(x，v)可以获得实例树x中指定变量v的绑定值，具体算法如下： 算法7枚举算法Enum(x，v) 输入：实例树节点x， 绑定变量v 输出：匹配结果 1. if v与x的子女y绑定 then 2. return x中y对应的实例树节点列表 3. 建空集合s; 4. for each z in x的子女 5. 将Enum( z， v )添加到s; return s;
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user: 6. 实验 本节对基于正规树模式匹配的复杂事件检验方法进行不同的对比实验，并对实验结果进行简要分析，说明本方法的正确性和高效性。案例见表2。 6.1. 实验环境 实验环境为一台配有Intel Core i7-2600 3.40GHz CPU，12G内存的Windows 7 PC，Java运行环境（JRE）版本1.6。实验数据采用的数据集是3个XML基准数据集，分别是两个真实数据集DBLP和TreeBank，以及一个根据参数人工生成的数据集Xmark (见表3所示)的流数据集。 Table 2 Tree pattern test cas 查询标号 数据集 树模式 Q1.1 XMark //item[/location]/description//keyword Q1.2 XMark //people//person[//address/zipcode]/profile/education Q1.3 XMark //item[/location][//mailbox/mail//emph]/description//keyword Q1.4 XMark //people//person[//address/zipcode][/id]/profile[//age]/education Q1.5 XMark //open_auction[//annotation[//person]//parlist]//bidder//increase Q2.1 DBLP //dblp/inproceedings[/title]/author Q2.2 DBLP //dblp/article[/author][//title]//year Q2.3 DBLP //dblp/inproceedings[//cite/label][/title]/author Q2.4 DBLP //dblp/article[/author][//title][//url][//ee][//year] Q2.5 DBLP //article[//mdate][//volume][//cite//label]//journal Q3.1 TreeBank //S/VP//PP[//NP/VBN]/IN Q3.2 TreeBank //S/VP/PP[/IN][/NP/VBN] Q3.3 TreeBank //S/VP//PP[//NN][//NP[//CD]/VBN]/IN Q3.4 TreeBank //S[//VP][//NP]/VP/PP[/IN]/NP/VBN Q3.5 TreeBank //EMPTY[//VP/PP//NNP][//S[//PP//JJ]//VBN]//PP/NP//_NONE_ 表2. 树模式测试案例 Table 3 Three XML baseline data se 数据集 大小(MB) 节点数(百万) 最大平均深度 DBLP 127 3.3 6/2.9 XMark 115 1.7 12/5.5 TreeBank 82 2.4 36/7.9 表3. 三个XML基准数据集 待测试的树模式查询用例是包含PC、AD轴和存在谓词的XPath查询。采用流式的TwigList算法和本论文提出的流数据匹配方法作对比。其中，流式的TwigList算法是本课题研究为了进行对比实验，对TwigList算法进行了改造，使TigList算法能够针对流数据进行查询处理。 6.2. 测试结果及分析 本测试以XML数据流的查询执行时间和内存消耗作为衡量算法高效性的依据。其中，有效执行时间 ，其中，t total 为XML数据流处理的总时间，t in 为从磁盘上读入XML文档并对其进行解析的时间，t out 为从内存向磁盘中输出查询结果的时间。 图6、图7分别反映了针对Q1.1~Q3.5分别执行流数据匹配方法和流式TwigList算法的执行时间、内存消耗对比。从图中可以看出，流数据匹配方法的执行速度优于流式TwigList算法，并且内存消耗也小于TwigList算法。
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user: 7. 结论 针对大数据时代半结构化流数据处理中数据量巨大、价值密度低等特点，本文提出一种新型的XML 图6. 查询时间对比图 图7. 内存消耗对比图 流数据匹配算法，捕获XML数据流中指定树模式，满足了流数据处理的性能需求。实验表明，本方法在满足树模式查询空间开销小的同时，保证了查询的执行效率。
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user: 摘 要 关键帧的提取对于视频的自动切分至关重要，提取的好坏直接影响最终的结果，本文通过对项目视频的分析研究，提出了模板匹配，直方图比较，关键帧检测与关键帧识别的算法，并比较了模板匹配与直方图对比的识别准确率和识别速率，其中在关键帧识别中，采用了新的字符分割的算法。最后，总结了本文方法的优越性，并且取得了很好的效果。 关键词 :关键帧，模板匹配，字符分割
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user: 1. 引言 随着计算机技术、多媒体技术 [ 1 ] 和网络技术的不断发展，图像和视频资源 [ 2 ] 日益丰富，从这些海量图像、视频中获取感兴趣 [ 3 ] 的信息已经成为当前多媒体信息技术研究的热点。为加快国家科技管理信息系统建设，各类计划等实现全流程在线信息化管理 [ 4 ] ；实现全过程痕迹管理，做到“可申诉、可查询、可追溯” [ 5 ] 。在研究、借鉴网易视频、百度网盘、微软skydrive等大数据 [ 6 ] 、大文件视频等管理模式基础上，结合国家科技信息管理的新要求以及信息中心自身建设的特点和要求，科技部提出了对各类视频数据进行有效管理的要求，具体要求实现对相关视频文件按需求进行切分、标注、归档、查询和服务等功能。目前，这一项工作主要由工作人员通过利用相关软件手动拖动视频进行观察、估计、切分等工作，这不仅效率低下且造成人力资源的浪费。针对此问题，本项目拟设计并开发一个基于内容的视频切分系统 [ 7 ] ，该系统可根据需求能对一种或多路高清视频进行自动解码、识别关键帧、切分等多项功能。在目前的条件下本文针对特定的视频类型来设计特定的、既简单又实用的视频提取算法，下面本文就介绍一种针对项目视频的识别关键帧而设计的一种关键帧提取算法。 通过反复观察此项目视频之后，发现在视频中，如果出现时间表的文字时，一定在视频帧的右上角，这些视频帧最大限度地反映了报告人作报告所用的时间，具有极强的代表性，正是我们要提取的关键帧. 因此，在对项目视频进行分析和对项目视频的关键帧进行提取时，考虑到了时间表信息的利用。为了对关键帧进行识别，主要分为两个步骤，分别是关键帧检测和关键帧识别，本文分别对这两个内容进行了描述。
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user: 2. 关键帧检测 关键帧提取 [ 8 ] 的方法有很多种，目前比较典型的有基于镜头的方法，帧平均法和直方图平均法 [ 9 ] ，基于运动的分析法方法 [ 10 ] ，基于聚类的方法 [ 11 ] 。其中基于镜头的方法主要是将镜头检测中得到的镜头中的首帧(或尾帧)作为镜头关键帧。帧平均法是从镜头中取所有帧在某个位置上像素值的平均值，然后将镜头中该点位置的像素值最接近平均值的帧作为关键帧；直方图平均法则是将镜头中所有帧的统计直方图取平均，然后选择与该平均直方图最接近的帧作为关键帧。基于运动的分析法方法通过光流分析来计算镜头中的运动量，在运动量局部最小值处选取关键帧，它反映了视频数据的静止。基于聚类的方法 [ 12 ] 可以通过对视频帧进行聚类来选取关键帧。算法主要分为三个步骤，首先是特征提取阶段，这里的特征主要是帧间直方图的差别，第一阶段提取的特征作为第二阶段的输入进行聚类，第三阶段即是关键帧的选取。 本文采用模板匹配和直方图比较两种方法，通过对项目视频进行大量的分析发现，不包含时间表帧和包含时间表帧的区别的最为行之有效的方法就是提取时间表本身的特征，包含时间表的帧和不包含时间表的帧空间结构模型是固定的，如图1所示为视频帧的空间结构模型。 2.1. 模板匹配法 由于本项目需要实现大量视频的自动切分，各类视频数据量非常多，实现视频的自动切分不仅识 图1. 视频帧的空间结构模型 别的准确率要高，而且识别的时间也必须提高。因此本文采用了改进的模板匹配 [ 13 ] 方法不仅能够提高识别的准确率，而且也提高了识别的效率。模板匹配方法是通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，算法的检测速度比较快，可以对视频流进行实时检测，通过多次分析统计项目视频中的时间表，逐步对算法进行改进，并利用改进后的算法对项目视频中固定区域(位于屏幕右上方十二分之一范围内)的图片进行了检测，下面对优化后的基于帧图像序列模板提取的模板匹配方法做简要介绍。 根据图1所示空间结构可知，时间表出现的位置是一定的，因此要设定一个局部区域来进行检测，为了提高检测的准确性，局部区域的选择要满足两个条件： 1) 位置要准，所选的区域一定是时间表可能出现的区域； 2) 范围不能大，否则直接导致检测的时间会延长，而且准确率也会下降。 基于上述条件，选择了图1空间结构图所示的“局部A”区域。图中所示的“局部A”区域相对帧于整帧图像的尺寸如式(2-1)所示： (2-1) 其中，H——整帧图像的高度；W——整帧图像的宽度；h——局部区域的高度；w——局部区域的宽度；a，b——尺寸系数。 对于不同项目视频，尺寸系数略有差异，可以根据具体情况来调整尺寸系数的大小。对于本文中所采用的项目视频，本文用a = 0.25，b = 1/3。 得到了视频中的区域，算法开始用模板匹配的方法进行检测，多次分析视频数据，提取时间表本身作为固定的模板对项目视频进行检测。具体实现过程为：首先，读取视频，在视频帧序列中选取一幅有时间帧的图像，根据上述区域分割的方法提取出时间表，作为模板匹配方法的模板，然后连续读入视频序列，对视频序列中所有帧进行固定区域检测，将提取出的模板与视频序列中所有的帧进行模板匹配，检测视频帧中是否包含时间表帧，最后，将检测的结果进行输出并将包含时间表的帧提取出来。时间表的具体提取流程图如图2所示。 2.2. 直方图比较法 直方图 [ 14 ] 中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调。本文采用了直方图比较的方法实现两幅图像的对比。要比较两个直方图(H1和H2)，首先必须要选择一个衡量直方图相似度的对比标准 。Opencv中提供了函数cvCompareHist()用于对比两个直方图的相似性。该函数提供了四种比较标准来计算直方图的相似性。 a) 相关(CV_COMP_CORREL)，如式(2-2)所示。 (2-2) 图2. 时间表的提取步骤 其中， 且N等于直方图中bin的个数。 b) 卡方(CV_COMP_CHISQR)，如式(2-3)所示。 (2-3) c) 相交(CV_COMP_INTERSECT)，如式(2-4)所示。 (2-4) d) Bhattacharyya距离(CV_COMP_BHATTACHARYYA)，如式(2-5)所示。 (2-5) 通过大量的实验可以验证，使用Bhattacharyya方法的效果最好。对Bhattacharyya方法的直方图匹配，低分数表示好匹配，而高分数表示坏的匹配。完全匹配是0，完全不匹配是1。本文所采用的直方图具体步骤如下。 1) 计算视频中提取到的模板图片的直方图hist1。 2) 读取视频帧，截取帧上与模板图片相同大小的位置，并计算其直方图。 3) 采用Bhattacharyya直方图比较的方法比较每一帧图片与模板图片的直方图相似性。 4) 统计结果设定出阈值T，通过对所有项目视频做大量的实验分析，可以将本项目视频的阈值T设定为0.6，将直方图比较结果与阈值T进行对比，若小于T，则包含时间表，否则，此视频帧不包含时间表。 2.3. 实验结果对比 通过上述两种方法，为了验证算法的准确性与高效性，本文选取了多个项目中的视频作为实验对象，其中包括多人做ppt时的报告视频。采用识别的准确率与识别效率作为评判标准，模板匹配具体结果如表1所示，直方图比较具体结果如表2所示。 由表可以看出，模板匹配的方法匹配的准确率较直方图匹配的方法要高一些，且平均识别时间也较少，可以看出本文提出的模板匹配方法的优越性和高效性。
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user: 3. 关键帧识别 当提取到时间表后，对时间表进行分析观察可知，时间表具有以下几个特征： 1) 所有的时间表都具有规则的形状，通常出现在帧右上角1/12的位置； 2) 时间表中字符的大小通常为高占16个像素，宽占30个像素，字符间有一定的间隙。 Table 1 Template matching method performance metric 项目视频 总帧数 检测出时间表数 实际时间表数 查全率 查准率 识别时间 视频1 263 157 157 100% 100% 42.19 视频2 1020 883 884 98% 99% 43.04 视频3 1283 785 783 100% 98% 43.88 表1. 模板匹配方法性能指标 Table 2 Histogram comparison method performance metric 项目视频 总帧数 检测出时间表数 实际时间表数 查全率 查准率 识别时间(ms) 视频1 263 106 106 100% 100% 59.38 视频2 1020 873 884 96% 96% 62.57 视频3 1283 768 783 98% 97% 64.09 表2. 直方图比较方法性能指标 为了对视频实现准确的切分，必须找到视频开始与结束的关键帧，本文中即找到开始时间与结束时间，所以为了对时间表进行识别，必须把时间表中的字符一个一个的分割出来，然后在对字符识别。本文采用的方法为先对时间表图像进行灰度化，然后再用特定的方法分割字符，最后把分割好的字符提取出来。本文采用重置像素的方法，对时间表图像直接分割。 3.1. 字符分割 字符分割是一种将一行包含文字的图像分割为单个字符图像的技术。由于本文处理的时间表结构完整间隔明显，因此，可以依靠先验知识，对字符进行分割，字符的固定模式为：N 1 N 2 :N 3 N 4 其中N 1， N 2 ，N 3， N 4 分别为0到9的数字，“:”为固定模式不需要识别。如图3为在视频中提取出的时间表。 字符分割的算法有很多种，本文采用对图片重置像素的方法，如图3所示，时间表中的字符为固定的模式，因此对时间表中的每一个数字所在的位置进行就能够把每一个字符都分割出来。设width为图3中时间表的宽度，则每一个字符分割的结果如图4所示。 其中，当宽度大于width/4+10时，将其像素值设为255，分割出第一个字符(a)。 当宽度小于width/4且大于width/2-6时，将其像素值设为255，分割出第二个字符(b)。 当宽度小于width/2 + 10且大于(width/4)*3 + 6时，将其像素值设为255，分割出第三个字符(c)。 当宽度小于(width/4)*3+6时，将其像素值设为255，分割出第四个字符(d)。 3.2. 字符识别 本文运用了模板匹配的方法对字符进行识别，模板匹配方法的基本原理：模板匹配方法是实现离散输入模式分类的有效途径之一，其实质是度量输入模式与样本之间的某种相似性，取相似性最大者为输入模式所属类别。它根据字符的直观形象抽取特征，采用归一化相关匹配法进行识别，即是将输入字符与标准字符在一个分类器中进行匹配，若I表示图像，T——模板，R——结果，Z——归一化结果，x、y表示图像中的某个点，相关匹配法是采用模板和图像之间的乘法操作，所以匹配结果中较大的数表示匹配程度较高，0表示最坏的匹配效果。如式(3-1)，式(3-2)，式(3-3)所示。 (3-1) 图3. 视频中提取出的时间表 图4. 分割出的字符 (3-2) (3-3) 对于一种匹配方法有其归一化的形式，根据Rodgers[Rodgers88]的描述，归一化最早由Galton[Galton]提出，此方法可以减少模板和图像上光线变化所产生的影响，归一化系数如式(3-4)所示： (3-4) 其中，则 为模板图像， 为原图，x、y表示图像中的某个点， 为模板图像上的某个点，由以上内容可知，归一化的相关匹配法计算结果为式(3-5)。 (3-5) 其中， 为模板图像与原图像的相关性值， 为归一化值， 表示归一化相关匹配结果。 本文采用的字符识别的算法具体步骤如图5所示。 根据上述所介绍的本文所采用的模板匹配的字符识别方法，为使得模板与待识别的字符具有最大的相似性，本文所建造了10个模板。为使它们与待识别的字符不管在字体还是笔画的粗细上都具有极大的相似性，本文使用windows自带的软件画图中通过反复的实验并调用opencv库得到数字模板，且所有模板的尺寸大小同样为62 × 85像素。
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user: 4. 实验结果及分析 为了验证算法的准确性，我们选取了多个项目中的视频作为实验对象，其中包括多人做ppt时的报告视频。对于关键帧检测的结果如图6所示。 检测出包含时间表的帧之后，再对时间表帧进行识别，根据上述方法之后，识别结果如图7所示。 由图可知每一帧中所显示时间是多少，如此确定了起始时间和终止时间就能在视频中找到符合要求的帧并提取出来，完成了预先想要的关键帧提取目的。 图5. 字符识别的算法步骤 图6. 检测到的包含时间表的帧 图7. 识别出的时间
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user: 5. 结论 本文提出了一种对项目视频的时间表识别并提取的方法，该方法是基于模板匹配的方法来进行关键帧检测与识别，并且通过提取局部区域来进行优化加速，极大地减少了关键帧提取的时间，提高了效率。
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user: 摘 要 针对引调水工程的风险分析较少涉及调水水库和受水水库防洪风险分析的不足，本文以罗田县新义引水工程为例，以最高洪水位和最大泄流量为评价指标，对调水水库和受水水库的防洪风险进行了评估，提出了引水后受水水库的防洪调度规则，以降低跨流域调水工程对受水水库防洪的不利影响。研究结果表明，新建新义引水工程，调水水库天堂水库因汛期调出水量2500万m 3 ，不会降低调水水库原有的防洪标准；受水水库跨马墩水库虽汛期引入水量2500万m 3 ，但采用正常溢洪道、泄洪洞、发电洞均参与泄洪的防洪调度规则进行防洪调度，相比引水前仅考虑正常溢洪道参与泄洪的防洪调度规则，不会降低受水水库原有的防洪标准。 关键词 :引水工程，调水水库，受水水库，风险分析，防洪调度
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user: 1. 引言 湖北省罗田县水资源总量丰富，但空间分布不均匀。地表水资源富余区主要分布在罗田县北部的胜利河和新昌河流域，其中新昌河流域，2001年~2014年多年平均人均水资源量为2108 m 3 ，而缺水区集中在义水河流域，2001年~2014年多年平均人均水资源量仅为1590 m 3 。社会经济较为发达的义水河流域，水资源总量和人均水资源量相对较少，已经不能满足社会和经济发展的需要。新昌河流域的天堂水库来水量丰富，在每年汛期时会出现大量弃水情况，其2001年~2014年(共14年)的汛期(5月~8月)多年平均来水量和弃水量分别为：9763万m 3 和2614万m 3 。义水河流域的跨马墩水库从1972年到2014年，由于上游来水不足和下游用水量较大，水库水位长期保持低水位运行，仅有2013年发生了弃水的情况，其蓄满年份仅11年，蓄满率为26%。为了更加优化的配置地表水资源，使现有的水利工程效益最大化，有必要修建引水工程，合理调配天堂水库汛期弃水量，有效提高跨马墩水库蓄满率。新义引水工程引水路线为将天堂水库(调水水库)汛期2500万m 3 ，采取自流引水方式从天堂水库库区内的木瓜园村六担冲调至跨马墩水库(受水水库)枫树铺村干塘角。 关于引调水工程的风险分析研究主要有：吴险峰等 [ 1 ] 以风险指数、整体损失性测度、恢复性测度为风险评价指标，开展了黄河上游南水北调西线工程供水风险分析研究。陈进和黄薇 [ 2 ] 采用系统和风险分析理论，从水文、建筑物、经济、政策、环境和社会等方面分析了跨流域长距离调水工程系统的风险因子及影响方式，提出调水工程风险因子分类和分级的原则，分析结果表明水文因素是影响调水工程运行可靠性和系统失效概率的主要风险因子。张永等 [ 3 ] 建立了包括供水风险率、供水可靠性、供水恢复性以及事故周期等指标在内的风险评价指标体系，然后应用蒙特卡洛方法，对南水北调西线一期工程各引水枢纽在不同下泄流量方案下的供水风险状况进行了统计和分析。习树峰等 [ 4 ] 选择调水保证率，供水可靠性(缺水风险率)，供水恢复性，供水破坏率作为风险评价指标建立风险综合评价体系，对跨流域调水供水调度模型进行风险评估。顾文权等 [ 5 ] 将来水和用水系列模拟模型与水库调度模型耦合，建立了水源区供水风险分析模型，分析了不同水平年不同调水规模、引江补偿流量下的水源区供水风险变化规律，验证了模型的适用性。冯民权等 [ 6 ] 建立了贝叶斯网络丰枯遭遇风险管理模型，对禹门口调水工程未来运行中可能发生的丰枯遭遇及其风险进行仿真研究。常福宣等 [ 7 ] 以风险度定义危险概率等级，易损性定义缺水严重程度等级，通过不同的等级组合建立缺水风险分级标准，对汉江中下游供水风险进行风险分级，编制了枯水期应急预案等对策措施，以降低跨流域调水对其水源影响区供水风险的影响。 现有研究主要从供水可靠性(缺水风险率)、调水保证率、供水恢复性、供水风险率(破坏率)等角度出发，展开引调水工程的供水风险分析研究，较少涉及调水水库和受水水库的防洪风险分析研究。基于此，本文以罗田县新义引水工程为例，以最高洪水位和最大泄流量为风险评价指标，对调水水库和受水水库的防洪风险进行了评估，提出了引水后受水水库的防洪调度规则，以降低跨流域调水对其防洪风险的影响。
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user: 2. 调水方案 新义引水工程调水方案为将天堂水库(调水水库)汛期2500万m 3 来流，采取自流引水方式从天堂水库库区内的木瓜园村六担冲调至跨马墩水库(受水水库)枫树铺村干塘角。考虑到引水工程无中间蓄水调节工程，采用自流引水工程方案，故受水时段应当与调水时段相一致，均为汛期5月~8月。调水量年内分配方案见表1，其设计最大引水流量为3.0 m 3 /s，调水保证率75%。
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user: 3. 水库基本概况 调水水库：天堂水库位于新昌河流域，1969年11月建成蓄水，是一座以灌溉为主，兼有防洪、发电、养殖等综合效益的大(2)型水库，水库按500年一遇设计，按2000年一遇校核。其汇流面积220 km 2 ，多年平均降雨量1365 mm，多年平均径流量1.74亿m 3 ，总库容1.622亿m 3 ，其中调洪库容0.600亿m 3 ，兴利库容0.796亿m 3 ，水库5级梯级电站和抽水蓄能电站总装机容量9.665万kW。2005年~2010年水库实施了除险加固工程，水库运行情况较好，经历了2009、2010年两次高水位检验(最高水位296.35 m)。 受水水库：跨马墩水库位于义水河流域，1971年7月建成蓄水，是一座以灌溉为主，兼有防洪、发电、养殖等综合效益的中型水库，水库按50年一遇设计，按1000年一遇校核。其汇流面积42 km 2 ，多年平均降雨量1341 mm，径流量2460万m 3 ，总库容3569万m 3 ，调洪库容984万m 3 ，兴利库容2081万m 3 ，电站装机容量4.58万kW。2005年~2010年水库实施了除险加固工程，水库运行情况较好，经历了2010年高水位检验(最高水位174.48 m)。 天堂水库和跨马墩水库实施除险加固工程后的水文和水库特征参数详见表2。 实施除险加固工程后，天堂水库设计标准和校核标准分别为500年一遇和2000年一遇，跨马墩水库的设计标准和校核标准为50年一遇和1000年一遇。两者设计洪水成果分别见表3和表4。
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user: 4. 防洪调度规则 “新义”引水工程实施前后，调水水库天堂水库防洪调度均为：1) 当库水位超过汛限水位296.00 m时，开始调洪，非常运用情况下，超过69型、83型、91型洪水时，即20年一遇及以上洪水，入库流量在1500 m 3 /s以内，抽水蓄能只发电不抽水，水库电站满发，溢洪道开2孔闸门泄洪300 m 3 /s左右，水库开3至4孔闸门泄洪，下泄流量500 m 3 /s；2) 当遇100年一遇及以上洪水，入库流量大于3140 m 3 /s时，溢洪道3孔全开，抽水蓄能只发电不抽水，水库开5至6孔泄水，下泄流量800 m 3 /s；3) 当遇500年一遇及以上洪水，最大入库流量4110 Table 1 The distribution of diversion water volume in a yea 时段 5月 6月 7月 8月 年调水量(万m 3 ) 调水量(万m 3 ) 500 750 750 500 2500 引水流量(m 3 /s) 1.90 2.86 2.86 1.90 比例(%) 20 30 30 20 表1. 调水量年内分配 Table 2 Hydrology and reservoir characteristic parameters of Tiantang and Kuamadun reservoir 项目 单位 天堂水库 跨马墩水库 水文特征 集水面积 km 2 220 42 年平均降水量 mm 1365 1341 年平均径流量 万m 3 17，400 2460 设计 重现期 年 500 50 洪峰流量 m 3 /s 4040 861 洪水总量(24 h) 万m 3 10，300 1351 校核 重现期 年 2000 1000 洪峰流量 m 3 /s 4890 1342 洪水总量(24 h) 万m 3 12，600 2341 水库特征 调节性能 / 多年调节 多年调节 水位 设计洪水位 m 299.23 178.44* 校核洪水位 m 302.18 179.88* 正常蓄水位 m 296.50 175.30 汛限水位 m 296.00 170.00 死水位 m 278.00 160.00 库容 总库容 万m 3 16300 3569 调洪库容 万m 3 6000 984 兴利库容 万m 3 7960 2081 死库容 万m 3 2900 504 坝顶高程 m 303.60 182.00 表2. 天堂水库和跨马墩水库水文和水库特征参数 Table 3 Designed floods in Tiantang reservoi 设计频率(%) 0.05 0.2 1 2 洪峰流量(m 3 /s) 4890 4040 2990 2540 24 h洪量(万m 3 ) 12，600 10，300 7700 6600 72 h洪量(万m 3 ) 25，900 20，800 14，900 12，400 表3. 天堂水库设计洪水成果 Table 4 Designed floods in Kuamadun reservoi 设计频率(%) 0.1 2 3.33 洪峰流量(m 3 /s) 1342 861 486 6h洪量(万m 3 ) 1393 856 731 24 h洪量(万m 3 ) 2341 1351 1230 表4. 跨马墩水库设计洪水成果 m 3 /s，溢洪道3孔全开，最大下泄流量1140 m 3 /s，抽水蓄能只发电不抽水，泄洪发电洞参与泄洪，水库9孔闸门全开，下泄流量1270 m 3 /s。 “新义”引水工程实施前，受水水库跨马墩水库防洪调度规则：溢洪道堰顶高程为175.30 m，防洪起调水位为175.30 m，当库水位超过175.30 m时溢洪道自由泄流。 “新义”引水工程实施后，受水水库跨马墩水库防洪调度规则：1) 当库水位超过汛限水位170.00 m时，开始调洪，通过发电放空洞泄洪调节库水位，发电放空洞泄流量为2.4 m 3 /s。2) 溢洪道堰顶高程为175.30 m，防洪起调水位为175.30 m，当库水位超过175.30 m时，泄洪孔(15.7 m 3 /s)和发电放空洞可参与泄洪，溢洪道为自由泄流。