DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 基于分层信息处理思想，运用随机理论框架下的公交路径选择模型，分析出行者在时空维度下的站点选择和公交车选择行为。以从广州市体育中心BRT站点到东圃镇BRT站点为例(共8条直达线路)，利用IC卡数据和车辆报站数据对公交车感知效用函数进行参数标定和检验，结果表明，在对舒适度进行分层处理的情况下，候车时间、搭乘时间、站点舒适度、车内舒适度和搭乘线路经验均对公交路径选择具有显著性影响。 关键词 :公交路径选择，感知效用，行为信息处理，参数标定 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 公交路径选择行为的研究可分为基于发车频率方法和基于时刻表方法。基于发车频率方法考虑公交线路集的服务情况，如公交车的发车间隔，但是它没有明确考虑公交车的运行时间。公交路径选择可基于最优策略路径的思想，使用基于发车频率方法实现。这种情况的前提假设是出行者永远以同一方式进行选择，如在最少感知出行时间的原则下，出行者总是搭乘线路选择集中第一辆到达的公交车，以避免由候车时间增加而使感知出行时间加大。在缺少出行信息和高频率公交服务的环境下，这种假设是可接受的。随着智能交通系统(ITS)的发展，现实生活中出行者不仅可在出发前获取路径信息，在出行途中，同样可通过移动设备等方式得到相应的实时出行信息(通过百度地图APP、Google地图APP等) [ 1 ][ 2 ]。此时，出行者的选择行为是根据当前条件的自适应选择 [ 3 ]。因此基于发车频率的方法缺乏考虑实时出行信息，在出行者候车时间、搭乘时间等因素的估算中均有所偏差，难以体现于现实生活中的真实出行。 基于时刻表的方法基于车辆到达和离开站点的时刻，考虑公交车服务的相关属性。Nuzzolo等 [ 4 ]将公交出行路径选择细分为站点选择和公交车辆选择。站点选择研究主要考虑了站点可达时间、附近商店数量、站点所能提供的车辆选择集等因素，以获取满足站点可达性和吸引力的最佳选项。线路和车辆选择不仅考虑了候车时间、搭乘时间等公交服务因素，还考虑了舒适度、可靠度等个体感受因素。Li等考虑了乘客搭乘时间、出行费用、不舒适度和公交服务可靠度的感知成本对乘客的出行选择行为进行描述 [ 5 ]。Nuzzolo等考虑了候车时间、搭乘时间、换乘时间、换乘次数、车内舒适度和站点舒适度构建车辆效用函数 [ 4 ][ 6 ]。Meignan等利用候车时间、步行时间、搭乘时间和出行经济成本来实现出行者行为建模 [ 7 ]。Hall等通过计算个体到达目的地的最少花费时间的期望值，包含了候车时间和上车搭乘时间，提出了一种随机且依赖于时间的出行时间的路径查询方法 [ 8 ]。Nuzzolo等不仅考虑了候车时间、搭乘时间、车内舒适度、换乘次数，还考虑了早/晚到达时间，即到达目的地的期望时间与实际时间的差异，和进入/离开公交服务的时间 [ 9 ]。 以上两类选择行为均可视为选择集生成和选择机理的综合作用结果，属于离散选择 [ 4 ]。选择集生成需要满足相应的约束，如个体偏好、是否可达，等以前k条个最优选项为原则生成相应的选择集，如最近的k个站点为站点选择集，最短的k条路径为线路选择集。选择机理用于评估选择集内选项的好坏。目前最常用的是由Von等建立的期望效用准则，认为出行者是理智的，会选择可选集合中效用最大的选项 [ 10 ]。但是由于出行者对路径信息掌握程度的差异，往往难以精确得到各个出行路径的实际效用，因此这种理论缺乏考虑个体对出行路径的感知误差 [ 11 ]。随机效用理论是Ben-Ariva等提出的，认为出行者对选项的感知效用是实际效用和随机项的综合，其中，随机项表示了个体的感知误差 [ 12 ]。前两种理论的一个局限是认为所有出行者均为最大效用选择者，同时选择集内的选项相互独立 [ 11 ]。Kahneman等提出了前景理论，认为个体会通过对比选择集内的选项与参考点之间的差异进行选择以相对收益和相对损失程度的角度来研究和分析决策者的风险态度 [ 13 ]。后悔理论是基于选择项的预期表现与非选择项胜过选择项的可能性对选项进行评估 [ 14 ][ 15 ]。前景理论和后悔理论已被广泛应用在经济学领域，近年也有交通领域的应用。 多项Logit和Probit随机离散模型最常用于个体出行路径选择行为的建模。Nuzzolo等通过提出diachronic图，全面分析站点感知效用和公交车感知效用，采用多项Logit模型实现了高频公交服务下，高频出行者(他们可根据出行经验了解公交服务运营情况)的动态路径选择模型 [ 4 ]。接着，作者在原来模型基础上，引入出发时间选择，考虑公交车容量的约束，采用多项Logit模型，提出拥挤公交网络下基于时刻表方法的分配模型 [ 6 ]。Nuzzolo等通过研究出行需求，提出了个人行为路径选择模型，并应用于个人出行规划助手中，通过意向调查结果对个体路径效用模型进行参数标定 [ 9 ]，分析了使用多项Logit模型，混合Logit模型和巢式Logit模型的参数标定情况 [ 2 ]。尽管Logit系列模型标定较为简单方便，但是其IIA特性，使得概率结果可能出现不合理现象。Sheffi采用probit路径选择模型，通过随机元素的相关分析，获取具有共同弧段的路径相似度，并使用Monte Carlo方法计算路径选择概率 [ 16 ]。然而，Probit模型标定较为困难，应用比较费时。为了权衡标定和计算两方面指标，Cascetta等修正了多项Logit路径选择模型，并称为C-Logit模型，用于搭建路径选择行为，其基本思想是使用额外成本属性处理重叠路径的相似度 [ 17 ]。 在实际出行过程中，出行者可通过两种基本策略处理信息：分层处理和非分层处理 [ 18 ]。分层处理是由于人们大脑具有有限的能力处理复杂、高容量、零散数据信息，需要对信息进行分组，以方便处理。Fotheringham [ 19 ]提出了购物选择行为模型，中心思想是决策者很少可能会对比选择集中的所有选项，但是他们会对选项进行分类，再根据规则喜好等原因排除一些不需要的选择集，然后再使用合理的最大效用原则对剩余选项进行评估。Zhou Y等 [ 20 ]基于个人信息处理行为，提出了双层公交网络模型，分别面向出行者和实际计算中。在公交路径选择中，出行者需要综合考虑多个决策标准(如搭乘时间、换乘次数、换乘时间、步行、舒适度、安全性、出行目的等 [ 2 ][ 4 ][ 9 ][ 20 ])，在对每个决策标准的感知中，他们可以通过无线移动设备等获取准确的出行时间(包括搭乘时间、换乘次数、步行时间)，但是部分属性无法准确地使用数值表示，同时他们也无需知道准确数值，如舒适度。在个人行为信息处理的分层思想中，他们将这些属性分类即可(舒适度从十分舒适到完全不舒适)。 因此本文提出了基于随机效用框架 [ 12 ]的公交路径选择模型，结合分层信息处理思想，考虑步行时间、候车时间、搭乘时间、可达线路、可达公交车等因素下，出行者在时间和空间维度中站点选择和公交车的感知效用和选择行为。最后以广州市从体育中心BRT站点和东圃镇BRT站点为例，利用IC卡数据和车辆报站数据对效用参数进行标定和检验，并分析了本次算例的存在问题。
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user: 3. 算例分析 为了验证公交路径决策模型的可行性，下面使用multinomial Logit模型，实现算例分析。由于无法得知站点效用的一些参数(如出发时间，步行时间)，同时站点选择一般为出行前的选择行为，因此，本次算例只考虑出行者的公交车选择行为。 算例选用广州市体育中心BRT公交站和东圃镇BRT公交站为起点和终点，共8条直达线路，如表1所示，研究基于刷卡记录的乘客出行路径选择行为。起点和终点在可达线路的位置对车辆初始舒适度有所影响，如搭乘B3路，车辆舒适度不仅受途中上下车乘客的影响，还会被线路前面站点的上下车乘客数量所影响。其中IC刷卡数据和公交车辆报站数据使用的是从2014年3月10日到2014年3月16日共7天的数据。在实际出行中，出行者可以全面感知所选择路径，对于其他没有被选择路径，他们只能利 用自身经验的均值感知得到。因此，每条IC刷卡数据可视为一个选择，该选项的感知效用因素使用实际数据计算(详见2.4)，其他选项均以由IC卡数据和报站数据分别统计得到的均值表示。根据2.4提到，对舒适度进行分层，表2为分层和不分层的模型参数标定结果(注意，由于8个选项中均为直达线路，这里没有将换乘次数进行标定)。 从表2可以看出，在将舒适度分层处理的情况下，在公交车选择行为中，车辆感知效用的各项因素均对公交车的决策具有显著影响。但是在不分层的情况下，以上因素对公交车选择的影响均不显著。同样地，在Nuzzolo [ 2 ][ 9 ]的算例中，无论使用Multinomial Logit模型和Mixed Logit模型，所得到的结果是候车时间、搭乘时间和期望到达时间对多公交模式的路径选择具有显著性，其它属性(如步行时间、舒适度、换乘次数)均未通过T检验。 对于本次算例得到的结果表明，在对公交路径选择模型进行标定时，各因素在不同方式处理下，可得到不一致的结果。主要原因可归为：1) 刷卡数据中需要对上下车站点进行估计，估计结果的误差可直接影响该记录的选择行为。2) 重新编码的误差，分层信息处理意味着要对数据划分范围并且重新编码，这会影响到结果的输出情况。3) 考虑因素的计算问题，在候车时间、舒适度的计算方法还有待改善。4) 本次选取的是7天的数据，对于第一天的某些记录，他们默认为没有搭乘经验，与现实不符合。 Table 1 Accessible routes in the case stud 可达线路 起点站位置 终点站位置 B1路 1 12 B2A线 6 17 B3路 18 29 B4路 10 21 B4B路 1 12 B5路 12 23 B6线 21 32 B27路 1 12 表1. 算例可达线路 Table 2 Attributes and parameters of bus choice model 因素 单位 参数 分层 不分层 值 T检验 值 T检验 平均最小车头时距 秒 β t w _ m i n 2.09 5.51 −1.42 −0.00 平均最大车头时距 秒 β t w _ m a x −0.63 −3.74 −1.11 −0.02 搭乘时间 秒 β t b −1.00 - −1.00 - 站点舒适度 无 β c f _ s 16.50 3.13 7.13 0.01 车内舒适度 无 β c f _ r 335.00 −406.47 −2.29 −0.17 搭乘经验 无 β i _ l 38.00 1.80e+308 0.78 0.38 表2. 公交车选择模型因素和参数标定结果
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user: 4. 结论 本文结合分层信息处理思想，使用公交路径选择模型，分析出行者在时空维度下的站点选择和公交车选择的感知效用。并以从广州市体育中心BRT站点到东圃镇BRT站点为例(共8条直达线路)，利用IC卡数据和车辆报站数据对效用函数进行标定和检验，结果表明相同的数据，在对舒适度进行分层的情况下，考虑因素均对公交路径选择具有显著性影响，但是在不分层的情况下，结果相反。 结合算例的存在问题，本文在后期工作不仅需要继续完善数据的准确性和完整性，分析不同编码情况所引起的误差，考虑站点选择的标定和在公交车选择效用函数的标定中加入换乘次数等因素，更需要分析出行者在不同OD对下的公交路径选择行为的差异。同时，公交路径选择模型不仅可应用于集计情况下，随着先进公交出行者信息系统(Advanced Transit Traveller Information Systems (ATTIS))的完善，可应用于个人出行规划中，为出行者设置专有偏好的出行助手，提供在不同出行目的下符合个体感知效用的路径规划信息。
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user: 摘 要 庐枞盆地位于长江中下游成矿带南段，盆地北部是主要的矿床分布区，形成了一系列大、中型多金属矿床。庐枞盆地的形成、演化及成矿受区域构造背景影响，是研究我国东部地区中生代构造–岩浆–成矿及其时空关系的典型地区。区内表现出三级构造控矿特征。庐枞盆地北部基底构造、火山构造、侵入接触构造及膏盐底辟作用与成矿关系的研究，对于庐枞盆地北部“第二空间”找矿意义重大。 关键词 :长江中下游，庐枞盆地，构造控矿 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 庐枞盆地(图1)成矿作用丰富，且尤以盆地北部为甚，是国内外地质学家长期关注的重点地区之一。在国家“六五”、“七五”、“八五”期间三轮科技攻关及相关专题研究的基础上，长江中下游地区取得了丰富的地质找矿及研究成果，庐枞盆地作为长江中下游成矿带的重要组成部分，蕴藏着丰富的矿产资源 [ 1 ] [ 2 ] 。罗河铁矿、泥河铁矿等大(中)型金属矿床的发现及庐枞盆地深部探测技术实验的开展，进一步提高了庐枞盆地的找矿工作和科研水平，为庐枞盆地“第二空间”找矿提供了有利的实践基础，也为研究庐枞地区的成矿提供了较为完备的成果资料。本文从构造与成矿的角度出发，总结并提出了庐枞盆地北部构造特征及控矿规律。
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user: 2. 庐枞盆地北部基底构造特征 长江中下游断陷带是华北、扬子两大板块在三叠纪相互作用结合部的产物 [ 1 ] [ 4 ] ，庐枞盆地即位于长江中下游断陷带内 [ 1 ] [ 2 ] ，地处扬子板块北东缘，郯庐断裂带的南段 [ 5 ] ，并受太平洋板块向欧亚板块俯冲的影响 [ 6 ] ，是研究我国东部地区中生代构造–岩浆–成矿及其时空关系的典型地区。 庐枞盆地北部基底由两部分组成：一是形成于新元古代之前的变质杂岩(相当于大别杂岩、阚集杂岩)所组成的变质基底；二是由新元古代至中三叠世末(可能包括晚三叠世)盖层系列所组成的褶皱基底。变质基底在庐枞盆地并未直接看到，而是前人根据邻区情况推断其存在 [ 1 ] [ 2 ] 。出露于盆地北、东、南三面外缘的早中侏罗世陆相地层(中厚层砂岩)组成了庐枞盆地的直接基底，与盆地火山岩系表现出同构造展布的特征；新元古代至晚三叠世地层组成了盆地的褶皱基底，与盆地内的岩浆运移及成岩成矿均有着密切的关系，是盆地内最为重要的基底 [ 1 ] [ 2 ] 。关于盆地基底的组成，汤加富 [ 7 ] [ 8 ] 等认为，上述两基底之外，还存在由早中侏罗世陆相地层(中厚层砂页岩)所组成的直接基底。国家深部探测专项(SinoProbe-03-04)于2011年通过开展反射地震剖面及大地电磁测深等工作，揭示了庐枞盆地的地壳特征，反映出较为明显的褶皱基底及基底隆起形态 [ 10 ] 。 受区域构造作用的影响，盆地基底总体上呈东浅西深，向心倾斜略呈盆状的特征，自盆地边缘向中心由老至新，呈现出一定的规律性(图2)。庐枞盆地基底构造主要表现为基底隆起和基底断裂，受长江断裂和郯庐断裂两个主干断裂的复合作用控制明显。 2.1. 基底隆起 庐枞基底褶皱隆起带自无为凤凰山延伸至庐江黄屯、龙桥，然后穿过罗河直达枞阳县义津桥一带，走向约北东35˚ [ 6 ] 。受火山岩盖层影响，盆地内部难以直接观测到基底地层，但在盆地北部边缘表现的十分清楚，能够直观地反映出褶皱隆起带的主要地质特征。褶皱隆起带核部主要由周冲村组地层组成，翼部主要由黄马青组和范家塘组地层所组成。褶皱形成后，受北东向和近东西向基底断裂的破坏，其形态变得十分复杂。盆地基底隆起影响和控制了庐枞火山岩盆地的基底构造格局、岩浆热液与火山活动以及盆地的形成与演化。 庐枞盆地直接基底一直被认为是三叠系–侏罗系的地层 [ 7 ] [ 8 ] 。安徽地矿局327地质队在井边–石门庵一带黄金洼矿区施工ZK102钻孔，在钻孔854 m处见到了一套厚约34 m的生物碎屑灰岩；该生物碎屑灰岩中可以清晰的观察到海百合茎及双壳类生物碎屑，反映当时的海相沉积环境，鉴定结果显示该生物碎屑灰岩属于二叠纪栖霞组。与生物碎屑灰岩接触的上、下岩性均为闪长玢岩，且灰岩与玢岩的接触界面 图1. 中国东部长江中下游地区地质构造略图 [ 3 ] 图2. 庐枞盆地盖层、岩体及基底褶皱分布简图 [ 6 ] 均呈现出向上隆起的特征，在玢岩体中观察到如此厚的灰岩层，说明玢岩体下部存在以灰岩为主的直接基底地层，并表现出基底隆起的特征。吕庆田等 [ 10 ] 在庐枞矿集区完成的反射地震剖面、MT数据的处理分析结果也证实了黄金洼地区隆起的存在。 黄金洼地区基底隆起的存在有两种可能性：一是受深部岩浆侵入作用的影响，造成了地层隆起形态；根据目前已有的资料，特别是井边虎栈村一带施工的庐枞科学钻探预导孔(LZSD-1)，在1400米左右至终孔均为岩体，基本上可以证明庐枞盆地深部“岩浆岩海”的存在；二是该隆起本身是庐枞盆地基底褶皱隆起的反映。我们分析，庐枞盆地内火山岩地层的分布表现出由中心向四周由新至老火山岩地层分布且盆地北、东、南侧分布有侏罗系地层为特征，而盆地南、北部火山岩及基底地层近乎对称分布，地层产状在盆地东、西分别表现出向近北西、南东东倾伏的特征，因此我们认为庐枞盆地基底隆起存在近南北向构造应力所形成的近东西向的褶皱作用，这套褶皱是控制盆地东西向构造的基底褶皱。董树文等研究认为，庐枞盆地的褶皱基底应为一背(斜)两向(斜)的近东西向倒转褶皱，后被北北东向背形及向形褶皱所叠加，呈现出当前复杂的构造格局。这一认识对于我们重新审视庐枞盆地的基底构造性质及构造环境有重要的意义，对研究盆地东–西向基底构造存在的可能性有较为重要的意义。 庐枞盆地北部基底隆起带及周边分布了数个大中型矿床，虽然盆地基底隆起主要形成于印支期，而盆地内多为燕山期成矿，但盆地褶皱基底的形成和演化为后期成矿提供了有利的条件，并且后期叠加褶皱及岩浆热液沿裂隙通道上升所形成的构造作用，共同影响着矿床的形成和分布。 2.2. 基底断裂 庐枞火山岩盆地的基底断裂大致可分为四组(图3)，即北东向、近南北向、近东西向和北西向。裴岗–罗河–义津桥–练潭断裂(罗河–缺口断裂)、沿江断裂、陈坡湖–黄姑闸–芜湖县断裂以及盆地以东的襄安镇–大通镇断裂、盆地以南的殷家渡基底断裂及大安山–马鞍山基底断裂控制了盆地的形态及火山岩的分布。盆地中部北东向的黄屯–枞阳断裂是区内十分重要的基底断裂，制约了盆地铜、硫、金矿化带的总体布局。四组基底断裂交叉呈网格状，使得庐枞盆地基底构造变得复杂。 北东向基底断裂是庐枞盆地的主干断裂，其形成时间最早，活动最强烈。它们不仅控制着盆地的形成与演化、盆地内的成矿作用，而且对盆地基底地层的空间分布有着明显的制约，甚至对庐枞地区早、中侏罗世的沉积作用也产生影响。 近东西向基底断裂控制着晚期岩浆的侵入活动，近南北向基底断裂与近东西向基底断裂共轭，这两组断裂将盆地基底切割成网格状，同时，在这两组断裂的交汇处，是火山、岩浆活动以及成矿作用发生的最佳地段。北西向基底断裂形成最晚，对庐枞盆地的形成、演化影响不大，但对晚期的脉状铜矿分布有一定的控制作用。
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user: 3. 庐枞盆地北部构造控矿规律 3.1. 基底构造与成矿 庐枞盆地已有的矿种在矿床成因上表现出一定的多样性(表1)，如玢岩型铁矿、沉积–热液叠加改造型铁矿、斑岩型铜矿等，而成矿元素的分布却存在着明显的规律性。各种类型的铁、硫矿床(点) (图3)主要集中分布在黄屯–枞阳基底断裂以西，呈明显的北东向展布，与基底隆起带的核部空间分布范围相一致。而铜矿床(点)则主要集中分布在黄屯–枞阳基底断裂以东，与基底隆起带东南翼分布范围相吻合，这与盆地直接基底的地层性质密切相关。铁、硫成矿带的直接基底主要为周冲村组，因为周冲村组地层中含有丰富的铁、硫物质。铜成矿带的直接基底主要为黄马青组，黄马青组岩石中存在着丰富的铜物质。由此可见，基底隆起对区内成矿元素的堆积富集有着一定的控制作用。 图3. 庐枞盆地构造与主要矿产分布简图 [ 6 ] [ 9 ] Table 1 Genetic types of ore deposits in northern Luzong Basi 成因类型 赋矿地层 控矿构造 侵入岩 主要矿石矿物 典型矿床与规模 火山气液型 闪长玢岩 火山穹窿 闪长玢岩 磁铁矿、赤铁矿、 黄铁矿、 硬石膏、透辉石 罗河铁矿床(大型) 泥河铁矿床(大型) 大包庄铁(中型)硫(大型) 沉积–热液 叠加改造型 东马鞍山组白云质灰岩及含铁钙质粉砂岩 窿起带 二长岩正长岩 磁铁矿、赤铁矿、黄铁矿、 黄铜矿、金云母、 方解石、透辉石 龙桥铁矿床(大型) 马鞭山铁矿床(中型) 黄屯硫(中型)铁(小型) 火山热液 充填交代型 砖桥组火山碎屑岩 火山管道 正长岩 赤铁矿、磁铁矿 何家大岭铁矿(中型) 砖桥组龙门院组火山岩 放射状火山 构造裂隙 粗安斑岩 黄铜矿、黄铁矿、 斑铜矿、石英 井边铜矿床 石门庵铜矿床(小型) 斑岩型 龙门院组粗安斑岩 北东向断裂与 北西向断裂 粗安斑岩 方铅矿、闪锌矿、黄铁矿、 自然银、绿泥石 岳山铅锌(中型)银(小型) 石英闪长斑岩 北北东 石英闪长斑岩 黄铜矿、黄铁矿 沙溪铜矿(大型) 表1. 庐枞盆地北部矿床成因类型特征 盆地基底断裂对区域成矿也同样有着明显的制约，控制了盆地内矿化带、矿田和矿床的分布。盆地火山岩系的形成与基底断裂有密切的成因联系。近南北向、近东西向派生断裂是造成基底断隆、岩体贯入和成矿的重要控矿构造，罗河、大鲍庄、何家大小岭与叠加其上的岩侵型隆起或穹隆有直接的成因联系。庐枞盆地内隆起或穹隆通常上覆厚度巨大的火山岩层，屏蔽条件优越，由于岩体的顶托，围岩常发育波状缓倾的褶皱，并导致平行岩体顶面裂隙的产生，伴随着岩体边缘冷缩裂隙带或破碎带等的发育，为矿质的运移和储集提供了良好的空间和条件。深断裂带以及基底断裂对成矿的控制作用主要以环状断裂的形式表现出来，环状断裂的形成，是由于岩浆沿深大断裂上升，在上升过程中，继承和改造了原有基底断裂而形成初始环状断裂，初始环状断裂受岩浆活动等因素影响得以发展，形成不同规模、不同形状的环状构造体系。 总之，庐枞盆地内的成矿受基底构造影响明显，基底构造是庐枞盆地的一级控矿构造。 3.2. 火山构造与成矿 庐枞盆地的火山构造基本类型分为破火山、火山穹窿及锥火山三类，并由它们组合成火山–构造隆起、火山–构造洼地及沉积–火山洼地等更高一级的火山构造 [ 6 ] [ 11 ] [ 12 ] ，火山构造为矿液运移提供了通道，为成矿提供了演化与贮存的场所。 庐枞盆地大部分具有工业价值的Pb、Zn、Au、Fe、Cu多金属矿床主要赋存在破火山内(表1)，例如以矾山破火山口为中心，有龙桥铁矿、黄屯铅锌矿、小岭硫铁矿等，以七家山破火山为中心，有大刨山铜矿等。分析原因，可能有以下几点：1) 破火山多位于断裂构造带之上或者两组断裂的交汇处，是火山构造与区域构造的复合部位，更有利于成矿；2) 破火山有着一系列的环状、放射状断裂系统及破碎带等，有利于含矿热液上升、运移并富集成矿；3) 破火山具有爆发能量大的特点，岩石相对疏松，便于导矿和容矿。 3.3. 侵入接触构造与成矿 侵入接触构造是一种重要的成矿构造类型 [ 13 ] 。岩浆侵位是一个由深及浅的复杂过程，裴荣富等提出了岩浆侵位发生–发展与成矿的三步曲，即构造–岩浆、岩浆–构造和岩浆侵入接触构造体系。 侵入接触构造具有三个显著特点，一是具有热接触变质、热动力变质及同化混染等变质作用；二是其具有复杂的构造成分；三是呈由深及浅的垂直贯入，导致侵入接触构造在垂向上具有鲜明的垂直分带性。侵入接触构造也是庐枞盆地罗河等矿(床)区构造的复杂多变性的诱导因素之一。 庐枞盆地内主要矿床如罗河、泥河铁矿(表1)，其形成和演化过程均伴随着岩体的侵入接触交代等作用(图4)。侵入岩体的发育经历了就位、冷凝和固结三个阶段，看似简单的三个阶段却需要经历很长的时间，在这样一个发展演化过程中，侵入接触构造经历了岩体侵入–接触热变质–热液后期改造等三个阶段，每一阶段对区内的成矿都有着至关重要的意义。 图4. 庐枞盆地岩浆侵入接触构造及成矿示意图 3.4. 膏盐底辟作用与成矿 含膏盐地层是蒸发岩的主要组成部分，含有较多的石膏或硬石膏等矿物，其对金属矿床的形成有着重要的作用。长江中下游地区是我国重要的蒸发岩分布区，局部形成了规模较大的膏盐地层，且膏盐层的分布与Fe-Cu-Au等金属矿床有着重要的共/伴生关系 [ 14 ] 。长江中下游地区含蒸发岩(膏盐)的层位，属于中三叠统下部，即相当于青龙群中、上部或嘉陵江组 [ 14 ] 。庐枞盆地与矿化有关的岩浆岩为中(偏基性)性–酸性，部分呈碱性，是一套燕山期的火山–侵入岩，这些侵入或穿插于蒸发岩层段的岩浆岩往往伴有铁铜矿化，罗河、泥河等铁矿床即具该典型特征。庐枞盆地矿化集中于含蒸发岩的三叠系及其上部层位是岩浆对蒸发岩地层作用的必然结果。由此可以看到，膏盐层成矿与庐枞盆地复杂的火山岩浆活动关系密切，而区内火山构造伴随着复杂的火山岩浆活动，表明二者关系密切。 在研究盆内矿床的同时，注重对膏盐底辟作用的研究。由常印佛院士所提出的“庐枞盆地第二空间找矿”，在地表及地壳浅部仅有较小的找矿预期的前提下，开展盆地深部“第二空间”的找矿工作，并在罗河小包庄深部有所突破，那么，我们在深部找矿的时候是否可以考虑通过地质、地球物理等手段找寻膏岩层，从侧面突破找矿瓶颈。
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user: 4. 结论 庐枞盆地内矿床的分布及矿体的形态受基底构造、火山构造控制明显。表现出三级构造控矿特征：1) 盆地褶皱基底构造为一级控矿构造，为区内主要的导矿和储矿构造，控制了区内矿床的分布；2) 中生代火山活动所形成的火山构造是二级控矿构造，复杂的火山活动及伴生的火山作用控制着含矿流体的运移，并形成区域性矿田；3) 区内断裂破碎带、层间褶皱及火山构造的次级断裂构造是三级控矿构造，控制着含矿流体的运移和堆积成矿，即矿床的形成和分布。侵入接触构造及膏盐底辟作用，是有利的找矿指示信息。
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user: 摘 要 现有对草地植物的图像识别主要集中于对叶片或大面积种群的识别，很少有从单株植物或小片群落的角度进行识别。本文针对上述问题，总结出三种适用于解决该问题的识别方法，改进和微调了现有基于卷积神经网络方法的预处理流程和网络模型来进行植物图像识别方法。本文采用近距离拍摄的高空间分辨率草地植物图片，设计实验对比分析了上述三种方法在识别标注样本数据集上的表现。实验结果表明，基于预训练模型的深度卷积神经网络方法同其他方法相比，在准确性上，具有显著的优越性。 关键词 :草地图像识别，全局特征，主成分分析，卷积神经网络 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 关于青海省的植物种类及其特征 [ 1 ] - [ 6 ] 、植物识别 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 等方面的研究都取得了突破性的研究成果。但传统的遥感图像分类方法在进行植物识别时，由于图像具有较高的空间分辨率，会出现同物异谱等问题。植物的识别是复杂度高且数据量大的一项研究，因此深度学习在植物识别方面具有技术优势和广阔的发展前景。卷积神经网络 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] (Convolutional Neural Network， CNN)是深度学习研究中具有代表性并且十分高效的方法之一。最早的卷积神经网络模型是由纽约大学的Yann LeCun教授提出来的 [ 15 ] 。经过了整整20年的发展，至今卷积神经网络技术已在计算机视觉领域确立了统治地位。 Lopatin等 [ 16 ] 使用地面高光谱仪器距地面2.5米的高度采集草地植物影像，证明在低结构异质性环境下，高空间分辨率的高光谱遥感适用于基于个体的草地植物物种分类。Shang等 [ 17 ] 分析了不同种类草地植被叶片高光谱数据的原始特征和灰度共生矩阵的纹理特征，设计了一种基于植被特征库的植物精细分类算法。Meyer等 [ 18 ] 用机器学习技术测试了高光谱和多光谱在现场测定的适用性，成果映射出在区域范围内的植被覆盖和地上生物量。 现有的针对草地的精细分类通常采用混合像元分解、端元提取的方式，处理航天航空遥感获得的地面光谱数据，空间分辨率很有限，限制了草地植物的识别，而前人对草地植物的识别多集中于大面积的种群识别。本文从全局特征、PCA + SVM (主成分分析法+支持向量机)、深度卷积神经网络三种方法出发，通过对比试验，对数据集中的草地植物进行分类检测，提高检测精度，为草地植物分类检测提供便利。本文采用地面采集的数据，空间分辨率较高，可以做到单株植物的识别。
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user: 2. 基于深度卷积神经网络的草地植物识别方法 本文使用的算法流程如图1所示。实验室实地采集获得青海地区6000余幅多光谱草地影像数据。有别于一般在划分数据集之前就进行图像预处理的做法，本文选择将预处理步骤放在训练前。这样做的好处一是保留测试集本身的客观性(没有经过人为处理)，二是可以通过程序随机生成预处理所用方法的参数，使得进入网络的每一批次的数据都不尽相同，变相的丰富了数据量，防止网络过拟合。 2.1. 图像预处理增强 当拍摄者从俯视角度获取植物照片时，植物影像势必会由于拍摄者位置方位不同产生不固定的旋转偏移。此外，受拍照时的光照强度、遮盖、阴影等影响也会引起数据集影像信息的波动。本文通过多种图像增强手段对植物图像进行预处理以消除这些影响(图2)。具体步骤为随机加窗、图像大小调整、随机翻转、灰度调整。 2.2. 基于自选网络的识别方法 本文首先尝试使用表1所示的网络结构进行图像识别。该网络基于经典的Lenet-5 [ 19 ] 模型，在其基础上进行了一些改进。 1) 将原本5 × 5的卷积核替换成两个级联的3 × 3卷积核。 2) 参考AlexNet [ 11 ] ，在CNN中使用重叠的最大池化，让池化层的步长比池化核的尺寸小。 3) 学习AlexNet [ 11 ] ，使用修正线性单元(Rectified linear unit， ReLU)作为激活函数。 4) 增加局部相应归一化层(LRN)，对局部神经元的活动创建竞争机制。 图1. 基于卷积神经网络的草地植物图像识别方法流程图 图2. 植物图像预处理过程示意图。(a) 初始输入影像；(b) 随机加框效果；(c) 将图像按框裁切，并调整大小；(d) 图像随机翻转 Table 1 A modified convolutional neural network model based on Lenet-5 mode 层名 层级结构 属性 层1 Conv1 + ReLU1 Pool1 LRN1 卷积核数量：16 卷积核尺寸：3 步长：1 核尺寸：3 步长：2 局部尺寸：4 层2 Conv2 + ReLU2 Pool1 LRN1 卷积核数量：16 卷积核尺寸：3 步长：1 核尺寸：3 步长：2 局部尺寸：4 层3 FC3 + ReLU3 神经元数量：128 层4 FC4 + ReLU4 神经元数量：128 层5 SOFTMAX 输出N_CLASSES维度的值 表1. 基于Lenet-5模型改进的卷积神经网络模型各层属性表 2.3. 基于fine tuning技术的识别方法 有时难以获得大量的训练数据，数据量过小时，超参数难以调整，学习权重不充分，容易出现过拟合。这时采用迁移学习的策略，在一个已经被海量数据训练好的模型的基础上微调(fine tuning)就是一个理想的策略。基于fine tuning技术的图像识别算法可以概括为以下步骤图3。 针对植物图片数据量过少的问题，本文尝试使用经过海量数据集预先训练好的模型作为网络的超参数，并在其基础上用少量植物样本数据进行微调，获得适合与解决本文研究任务的分类模型。具体本文选择Google提出的Inception_v4模型 [ 20 ] 作为我们的预训练网络，将该模型学习好的参数输送到网络中作为初始参数，修改最后分类层的输出个数对应本文研究对象的类别数目。固定前面几层的参数，只学习最后的Logis层和Aux_logits层。最后用实验室的带标签的草类数据集微调模型。
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user: 3. 青海地区草地植物图片识别方法实验 3.1. 图片采集和样本库构建 3.1.1. 图片采集 实验室通过自主集成的手持多光谱图像采集设备，于2017年8月11日至8月18日在青海省海北州海晏县西海镇附近采集了6000余张草地的多光谱影像数据，原始数据参数如表2，图4所示。 图3. 基于fine tuning技术的图像识别算法 图4. 拼接后的原始影像数据示例。(a)：真彩色合成的原始影像；(b)：a的局部放大效果 Table 2 Original data parameters of each multispectral imag 波段数 测区面积 单位像素面积 6 1.6827平方米 0.85254平方毫米 表2. 每幅多光谱图像原始数据参数 由表2和图4可以看出，原始图像数据具有空间分辨率达毫米级、图像局部过曝，配准不精确、图像边缘存在光谱畸变等问题。 如此高的空间分辨率和光谱畸变使得传统的遥感影像分类方法在应用中，将面临严重的同物异谱现象。且研究对象大都是绿色植物，不同种类的草在光谱信息上的差异并不明显，即存在异物同谱现象。使用光谱信息进行草种的分类识别难度大，因而需借鉴目前主流的图像识别算法的思路。 3.1.2. 植物标注样本数据库构建 预处理流程图见图5(a)。实验室先将原始6个波段的数据对齐拼接，再使用真彩色合成获得彩色图像。通过人工裁剪(图5(b))，从合成的6000多张彩色图片中找出三种典型的青海湖地区草场的代表草种，分别是马蔺草、狼毒草和香青草。每种100张，共300张。样本库示例见图6。 3.2. 基于全局特征的图像识别实验 实验通过三种特征算子获取组合特征向量之后，经过归一化处理得到归一化的特征向量，每个特征向量长度为532。归一化的特征向量按9:1的比例随机划分成训练数据集和验证数据集。本文选取逻辑回归(LR)、线性判别分析(LDA)、k近邻(KNN)、决策树(CART)、随机森林(RF)、朴素贝叶斯(NB)和支持向量机(SVM)七种分类器模型训练。使用训练数据集训练好的模型采用k折交叉验证(k = 10)，最后得分如表3所示。 本文通过k折交叉验证选取准确率最高的随机森林模型用于测试数据集的分类。实验测试了决策树数目取不同值时对分类结果的影响，当决策树取值在[1， 30]之间时，分类结果的各项指标会上下波段，当决策树数目取5时整体效果最好(平均召回率 = 0.7，平均精度 = 0.8，平均f1得分 = 0.64)。 表4所示是使用全局特征+随机森林分类法，在决策树数目 = 5时的各项分类结果统计表。该方法对狼毒草的识别能力很差，虽然精度很高，但召回率只有0.2，即10张狼毒草照片里只有2张被识别出来。马蔺草的召回率是1.0，表明所有马蔺草均被识别出来，但是精度只有0.59。这说明该分类模型倾向于把马蔺草和狼毒草都识别成马蔺草，显然也是不合理的。香青的召回率和精度都挺高，说明该分类模型能够较准确的识别出香青。 3.3. 基于PCA和SVM的图像识别实验 在使用主成分分析法对带标签植物样本数据集进行抽象降维时，主成分向量的个数N是重要的超参数。实验测试了五种取值下的评分表现，结果表明N取30时的识别性能最佳。表5展示出N = 30时该方法的分类结果评价。统计结果表明，该方法对三种草的识别精度和召回率比较平衡，而且都比较高(平均 > 0.80)。 使用支持向量机模型作为分类器时，需要注意超参数的选择，包括惩罚参数C、核函数模型kernel、核函数的参数gamma等。本文采用交叉验证的方法选取最优化的结果和参数。实验结果表明，kernel选择径向基核函数(Radial Basis Function， RBF)，C = 10，gamma = 0.01时可以取得最优结果。 3.4. 基于卷积神经网络图像识别实验 本文首先尝试使用在Lenet-5的基础上改进的卷积神经网络做分类实验。网络结构和数据流动情况如 图5. 带标注植物样本数据库的构建方法。(a)：带标注植物样本数据库构建流程图；(b)：实验室开发的图像采集标注软件 图7所示。输入数据的batch_size设置为12，图像大小为208 × 208 × 3。conv1和conv2使用16个3 × 3的卷积核，采用零填充方式，输出的feature map大小与输入图片的大小相同；pooling1和pooling2使用3 × 3的池化核，采用重叠池化方式，步长为2；全连接层的神经元数目是128；分类器选择的是SoftMax。分类结果评价表见表6。可以看出，分类的结果并不理想。狼毒草的召回率为1，精度只有0.59，说明模型倾向于把所有草都识别为狼毒草；马蔺草的召回率只有0.3，精度只有0.43，说明模型不能有效识别马蔺草；香青的召回率为0.60，精度为1，说明模型一定程度上可以识别出香青。使用Tensorflow提供的可视化工具考察模型的训练过程，见图8。考察损失函数的下降曲线(图8(a))和精度的上升曲线(图8(b))，可以看出，损失函数/准确率的下降/上升非常快，曲线的变化非常陡峭。在大约1000步时，损失函数已经下降到0，准确率已经上升至1.00。发生这种情况的原因一般是训练样本过少，网络深度过浅，优化器选择不当等导致的过拟合。 基于fine tuning技术的分类结果评价表见表7。可以看出，模型的分类效果非常好，各项指标均为1。表明该模型在测试数据集上能够完全识别出三种草，准确率为100%。考察模型训练过程中损失函数的下降情况如图9。在训练到1000步时，损失函数下降到0.48，之后一直在0.5左右上下波动。这种情况符合正常的训练过程。
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user: 4. 结论与展望 本文针对单株植物或小片群落的植物图像识别问题，总结出三种识别方法适用于解决该问题。基于预训练模型的深度卷积神经网络方法同其他方法相比，在识别带标注样本数据集的准确性上，具有显著的优越性。 虽然本文最后实验可以完全识别现有的带标注样本数据集，但仍有很多不足之处需要改进： 1) 带标注植物样本数据库数据量太小，且无季节性变化。这些有赖于实验室之后的建库工作持续进行。 图6. 带标注植物样本图片库部分展示。(a)：狼毒草库；(b)：马蔺草库；(c)：香青库 图7. 本文使用的卷积神经网络结构图 图8. 使用自选网络模型训练过程可视化。(a)：损失函数下降曲线；(b)：精度上升曲线 图9. 基于fine-tuning技术的卷积神经网络模型训练过程损失函数下降曲线 Table 3 Seven classifier’s K fold cross validation score statistics tabl 分类器 准确率 LR 0.944444 (0.044598) LDA 0.837037 (0.060178) KNN 0.925926 (0.043823) CART 0.837037 (0.060178) RF 0.948148 (0.066667) NB 0.844444 (0.093404) SVM 0.818519 (0.048148) 表3. 七种分类器的K折交叉验证得分统计表 Table 4 Global characteristic + random forest classification result evaluation table， number of decision trees = Precision Recall f1-score Support Langdu 1.00 0.20 0.33 10 Malin 0.59 1.00 0.74 10 Xiangqing 0.82 0.90 0.86 10 Avg/total 0.80 0.70 0.64 30 表4. 全局特征 + 随机森林法分类结果评价表，决策树数目 = 5 Table 5 PCA + SVM method classification result evaluation table， extracting principal component vector number N = 3 Precision Recall f1-score Support Langdu 0.78 0.78 0.78 9 Malin 1.00 0.80 0.89 10 Xiangqing 0.77 0.91 0.83 11 Avg/total 0.85 0.83 0.84 30 表5. PCA + SVM方法分类结果评价表提取主成分向量数N = 30 Table 6 Use of self-selected network classification results evaluation tabl Precision Recall f1-score Support Langdu 0.59 1.00 0.74 10 Malin 0.43 0.30 0.35 10 Xiangqing 1.00 0.60 0.75 10 Avg/total 0.67 0.60 0.75 30 表6. 使用自选网络分类结果评价表 Table 7 Classification result evaluation table based on fine tuning technolog Precision Recall f1-score Support Langdu 1.00 1.00 1.00 10 Malin 1.00 1.00 1.00 10 Xiangqing 1.00 1.00 1.00 10 Avg/total 1.00 1.00 1.00 30 表7. 基于fine tuning技术的分类结果评价表 2) 选择的网络深度较浅，没有选择合适的优化器。关于CNN的理论知识还要加强学习受硬件条件制约，没有使用更新的RCNN，fast-RCNN技术，只能识别分割好的数据。
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user: 摘 要 本文利用1960~2015年武汉区域内5个国家级观测站逐日降水观测资料，以武汉区域气候中心按照最新标准修订的湖北省梅雨期时间为标准定义武汉市梅雨期，据此研究武汉市梅雨期暴雨的气候特征。主要研究方法为线性趋势、滑动平均、Morlet小波分析和Mann-Kendall突变检验等。结果表明：1) 武汉市梅雨期暴雨日数及暴雨量变化特征基本一致；梅雨期暴雨出现在6月下旬的次数最多。梅雨期暴雨量存在较大的年际变化，尤其进入90年代后年际振荡幅度增大，90年代后期暴雨量偏多趋势明显。极大值出现在1991年。2) 武汉市暴雨贡献率多年平均值为45.6%，峰值出现在2005年，达99.2%，谷值现在1965、1971、1977年，没有出现暴雨过程。3) 武汉市梅雨期暴雨总量80年代前后的增多是一次突变现象，具体是从1979年开始的。4) 武汉市梅雨期暴雨总量异常的振荡周期变化在56年中以准12 a为主；其次是7 a左右的周期。另外从80年代末中期开始存在4 a左右的短周期。 关键词 :梅雨期暴雨，气候特征，突变检验，Morlet小波分析 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 武汉市地处长江中下游地区，每年的6~7月份正处在东亚季风向北推进的阶段，往往强盛的暖湿气流与北方南下的冷空气在这一带相遇并形成静止锋，静止锋上多气旋波活动，常常出现阴雨连绵天气，造成降雨集中、暴雨频繁，持续时间长，也就是人们所称的“梅雨” [ 1 ] 。梅雨灾害是我国洪涝灾害的主要因素之一 [ 2 ] 。例如， 2011 年 6 月 18 日 ，受大气中低层切变线和地面梅雨锋系统的共同影响，湖北省出现了一次大范围的降雨过程，其中武汉市黄陂区武湖站和新洲区潘塘站的降水量分别达到了243 mm和212 mm。此次特大暴雨造成了武汉市区内多处严重的道路渍水、交通堵塞、房屋倒塌，直接经济损失达数亿元人民币。因此，认识武汉市梅雨暴雨的分布特征对保障人民的生活出行甚至生命财产安全都有很大的意义。 许多的气象工作者对梅雨期暴雨做了不同程度、不同方向的研究，但针对武汉市梅雨期暴雨的研究还非常少。加强对梅雨期暴雨规律的分析，探寻其影响因子的强信号，有利于提高对梅雨期暴雨的预测能力 [ 3 ] ，有利于减少暴雨灾害带来的损失，对保障国家和人民生命财产安全有着重要的现实社会意义。
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user: 2. 资料与方法 利用1960~2015年武汉区域内5个国家级观测站逐日降水观测资料。以武汉区域气候中心按照最新标准修订的湖北省梅雨期时间为标准定义武汉市梅雨期。梅雨日期标准简单介绍为：1) 雨日的确定：区域中有三分之一以上监测站出现0.1毫米以上(含0.1毫米)的降水，且区域内日平均降水量达到或超过2毫米，该日定义一个雨日。2) 雨期开端日：从第一个雨日算起，往后第2个一直到第10个中雨日数占相应时段内总日数的比例大于或等于百分之五十，则第一个雨日为雨期开端日。3) 雨期结束日：从雨期的最后一个雨日算起，往前第2个一直到第10个的雨日数占相应时段内总日数的比例大于或等于百分之五十，则最后一个雨日为雨期结束日。4) 雨期的确定需满足条件：任何连续10日的雨日比例大于或等于百分之四十、雨日数大于或等于6天且没有连续5天(含5天)以上的非雨日、站平均降水强度每天需大于或等于5毫米。一个雨期长度为该雨期的开端日到结束日所经历的日数。5) 入梅时间确定：第一个雨期的开端日就算作为入梅日。6) 出梅时间确定：最后一个雨期结束日的次日算作为出梅日。7) 梅雨期的确定：梅雨期内可以出现多个雨期，梅雨期长度为入梅日到出梅日前一天的日数。 为研究武汉市梅雨期暴雨的区域特征，定义3种暴雨特征量，它们分别是1) 暴雨量：梅雨期日降水量 ≥ 50 mm的降水量的累积；2) 暴雨日数：梅雨期日降水量 ≥ 50 mm的暴雨日数的累积；3) 暴雨贡献率：梅雨期暴雨量与梅雨期降水量之比，它反映梅雨期暴雨量对梅雨期降水量的贡献大小。同时，本文为更好地消除台站迁移、城市热岛效应的影响，所研究梅雨期气候特征的暴雨日数、暴雨量、暴雨贡献率均为五站区域平均。 对2000~2015年16年间的武汉市发生的梅雨期暴雨进行整理，筛选出暴雨个例。找出2000~2015年共16年间武汉市梅雨期内5个气象站(包括武汉站、蔡甸、黄陂、新洲和江夏)至少有一个气象站出现了日降水量(20~20时)超过 50 毫米 定义为一个武汉梅雨期暴雨个例。 本文采用线性倾向估计和二项式系数滑动平均、Morlet小波分析、Mann-Kendall突变检验等方法 [ 4 ] 。
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user: 3. 梅雨期暴雨年际变化特征 3.1. 梅雨期暴雨日数旬际变化特征 为了解近56 a武汉市梅雨期暴雨的旬际变化特征，分别统计出武汉市5个观测站近56 a梅雨期内逐旬的暴雨日数，再做区域平均，得出武汉市梅雨期多年逐旬暴雨日数累计的时间演变曲线(图1)，由图中可以看出：武汉市梅雨期暴雨主要发生在6月中旬至7月中旬，其中发生在6月下旬的日数最多，其次是7月上旬和7月中旬，5月下旬和7月下旬也偶有发生，但日数较少。 3.2. 梅雨期暴雨日数及暴雨量的年际变化特征 图2是武汉市梅雨期暴雨日数的年际变化曲线及 11 a 滑动平均曲线。由暴雨日数时间演变曲线可看出，武汉市梅雨期暴雨日数存在较大的年际变化，峰值出现在1991年，而武汉市在1991年确实出现特大暴雨洪涝。由滑动平均曲线可以看出20世纪80年代后期武汉市梅雨期暴雨日数有增多趋势，到2000年以后又有所回落。图3是武汉市梅雨期暴雨量标准化距平时间演变曲线及11 a滑动平均曲线。从图上可以看到：武汉市梅雨期暴雨量距平在90年代以前以负值居多，90年代后开始正值增多，11 a滑动平均曲线显示从20世纪80年代开始有增多趋势，2000年以后有减少趋势。梅雨期暴雨量标准化距平的极大值同样也出现在1991年，且暴雨量距平的年际变化趋势与暴雨日数的年际变化趋势相一致(图2)。因此后文主要研究梅雨期暴雨量的演变特征。 3.3. 暴雨贡献率的年际变化 为了解梅雨期暴雨对梅雨期总降水的影响，分别计算武汉市各站梅雨期该年逐日降水量 ≥ 0.1 mm的累积，然后再做区域平均得到梅雨期总降水量，分别绘出近56 a武汉市梅雨期暴雨贡献率和梅雨期总降水量的时间演变曲线(图4，图5)。由图可见：武汉市梅雨期暴雨对梅雨期总降水量的总体贡献较大，多年平均值为45.6%，且存在明显的年际变化，峰值出现在2005年，达99.2%，谷值出现在1965、1971、1977年，当年没有出现暴雨过程。比较梅雨期暴雨贡献率曲线和梅雨期总雨量曲线，发现其二者并非一一对应，但也有很好的正相关性。一般来说，丰梅年对应暴雨贡献率高比值，而枯梅年对应低比值。 图1. 武汉市梅雨期多年逐旬暴雨日数累计 图2. 武汉市梅雨期暴雨日数时间演变曲线、 11 a 滑动平均曲线 图3. 武汉市梅雨期暴雨量标准化距平时间演变曲线(柱线)、11 a滑动平均曲线(实线) 图4. 武汉市梅雨期暴雨贡献率时间演变曲线 图5. 武汉市梅雨期总降水量时间演变曲线
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user: 4. 梅雨期暴雨量异常的突变检验及小波分析 4.1. 梅雨期暴雨异常的突变特征 由上面分析可见，武汉市梅雨期极端降水的变化在一些时段可能具有突变性质，因此本文进一步做了武汉市梅雨期暴雨量标准化距平序列的Mann-Kendall统计量曲线，以明确各区域梅雨期极端降水异常的突变性质。结果表明有表现出明显的突变性质(图6)。由图中的UF曲线可见，武汉市梅雨期暴雨总量在80年代后呈明显上升趋势，根据UF和UB曲线交点的位置，确定武汉市梅雨期暴雨总量80年代前后的增多是一次突变现象，具体是从1979年开始的。 4.2. 梅雨期暴雨异常的周期振荡特征 图7是武汉市梅雨期暴雨总量标准化距平序列的Morlet小波分析实部。由图可见，武汉市梅雨期暴雨总量异常的周期变化在56年中以准12 a为主；其次是7 a左右的周期，另外从80年代中期开始存在4 a左右的短周期。这对武汉市梅雨期暴雨量的预测方面有一定的参考指示意义。 同样分析了武汉市梅雨期暴雨日数异常的突变及周期振荡性质(图略)，与暴雨总量各图比较发现：梅雨期暴雨日数的变化特征与暴雨总量的变化特征基本一致。 图6. 武汉市梅雨期暴雨量标准化距平序列的Mann-Kendall统计量曲线 图7. 武汉市梅雨期暴雨量标准化距平序列Morlet小波分析实部图
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user: 5. 结论 1) 武汉市梅雨期暴雨日数及暴雨量变化特征基本一致；梅雨期暴雨出现在6月下旬的次数最多，其次是7月上旬和7月中旬，5月下旬出现次数最少。 2) 武汉市暴雨量在90年代前期持续偏低，90年代后期暴雨量偏多趋势明显。梅雨期暴雨总量存在较大的年际变化，尤其进入90年代后年际振荡幅度增大。极大值出现在1991年。 3) 武汉市暴雨贡献率多年平均值为45.6%，峰值出现在2005年，达99.2%，谷值现在1965、1971、1977年，没有出现暴雨过程。暴雨贡献率的大小与梅雨量的多少有很好的对应关系。 4) 根据Mann-Kendall检验，确定武汉市梅雨期暴雨总量80年代前后的增多是一次突变现象，具体是从1979年开始的。 5) 根据Morlet小波分析，武汉市梅雨期暴雨总量异常的周期变化在56年中以准12 a为主；其次是7 a左右的周期。另外从80年代末中期开始存在4 a左右的短周期。
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user: 摘 要 农村宅基地涉及群众切身利益，影响农村社会稳定，是各地普遍存在的管理难题。为有效破解这一难题，近年来，临沂市利用国土资源部基层联系点的优势，积极争取开展农村宅基地使用制度改革试点，化解农村住房用地供需矛盾，缓解农村违法用地执法压力。但是，工作中也遇到了一些困难和问题，需要作进一步的深入思考与不断探索。本文对临沂市农村宅基地管理现状进行分析，查找存在的问题，剖析产成的原因，并提出相应的对策和建议。 关键词 :农村宅基地，管理，临沂市 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 城镇化是随着经济社会发展出现的城市人口比重不断提高、产业结构不断转变优化、居民收入水平不断提高、城市文明不断扩散的过程。城镇化进程中，无论是产业结构的调整、人口的集聚，还是基础设施的建设，都必须通过土地资源的重新配置来实现。我国人多地少，土地问题是城镇化建设必须解决的问题，土地资源配置已成为推进城镇化进程的重要基础和保障。笔者在对临沂市基层乡镇土地调查中，发现农村宅基地闲置、低效利用问题十分突出，特别是处在城镇附近的农民宅基地，不仅面积大，而且所处的区位优势也越来越明显。如果把这些宅基地交易放活，有利于提高农民收入，也有利于提高社会资源的使用效率，因此要转变观念，从如何规范农村宅基地流转的管理，保障农村经济建设的持续、健康、快速发展等方面着手盘活宅基地 [ 1 ] 。
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user: 2. 临沂市农村宅基地管理现状 2.1. 存量宅基地面广量大 临沂市是山东省第一人口大市，是沂蒙革命老区，农村人口多，农村宅基地面积大。全市总人口1140.8万人，农村人口690万人，有180个乡、镇、办事处，7159个行政村(居委会) [ 2 ] 。据调查，全市目前共有宅基地210万位，农村居民点用地247万亩，占全市建设用地总面积的60%。户均宅基地1.45亩，人均宅基地面积达到238平方米。 2.2. 大力开展旧村改造 临沂市是城乡建设用地增减挂钩第一批试点城市，近年来整体工作运作规范，形势良好，成效明显 [ 3 ] 。全市通过开展增减挂钩和农村土地综合整治工作，2006年以来，已完成拆旧面积51，373亩，拆迁旧房72，811户，拆迁房屋面积6，964，041平方米，新建住宅45，380户，既缓解建设用地供需矛盾，改善村民居住环境，也彻底解决了拆旧区的宅基地管理问题。 2.3. 严格宅基地审批 按照国土资源部《关于进一步完善农村宅基地管理制度切实维护农民权益的通知》 (国土资发〔2010〕28号)和山东省实施《中华人民共和国土地管理法》办法规定，对利用村内空闲集体建设用地建住宅的农户，严格按照宅基地申请条件、面积标准、审批程序进行审批。全市每年审批上述情形的宅基地1000位左右。 2.4. 严格宅基地执法监管 采取“三严”举措，切实加强宅基地批后监管。 2.4.1. 严格实行“四到场” 经批准后的农村宅基地严格执行审批四址，由国土资源所牵头，实行“四到场”即国土资源所、村镇建设管理所、村组(社区)干部、宅基地用户到场，按照批准面积、规划位置放线定界。 2.4.2. 严明发证程序 村民住宅建成后，经国土部门验收合格，报县政府批准颁发《集体土地使用证》。 2.4.3. 严禁“三种行为” 严禁以建设宅基地为名搞商品房开发和“小产权房”建设，严禁城镇居民购置“小产权房”和农村宅基地，严禁为城镇居民在农村购买和违法建造的住宅办理宅基地审批手续。