DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 多轮验证方案与基于节点评级的均衡化处理 3.1. 多轮方案设计思想 通过上述分析可以发现，区块链分片时随机分配交易有很大的可能会造成单个分片交易量过大、各分片间负载不均衡现象，目前一些主流的分片项目并没有针对分片间负载不均衡问题提出切实可行的解决方案。在同一个分片内，尽管增加节点数量可以提高分片的处理能力，但是会降低节点的效率，增加额外的通信开销。只有提高节点之间的通信能力，才能在保证节点效率、不增加其他开销的同时提高分片的处理能力。 因此本文提出分片负载的多轮均衡化验证方案，尝试解决目前区块链分片协议中的分片间负载不均衡的问题。首先根据节点验证交易的能力对节点进行划分，不同的交易验证能力对应不同的等级。利用多轮验证计算分片内的未确认交易数，通过分片内未确认交易数确定分片的剩余负载，分片内负载较大时，根据分片内的剩余负载确定节点调换方案，确保分片中的未确认交易在节点可验证范围内。负载较大分片的性能得到提升，分片间负载不均衡问题得到解决，区块链网络的交易吞吐量得到提升。 3.2. 节点评级模型 对节点性能进行评级，最关键的点在于如何选择合适的节点评级因素。区块链网络中节点性能指标主要包括节点生产的区块数、已处理的交易数、处理时间、完成时间等。参考P2P网络中对节点能力的评价方案，文献 [ 17 ] 从CPU计算能力、主存大小、网络带宽和活动时间四个方面对节点能力值进行评估。 本文对节点进行评级的主要依据是节点之前在区块链网络中的表现，根据节点验证交易的能力确定节点的性能等级。因此本文将节点i的生产区块数、已处理交易数、验证时间等指标综合形成一个量化值作为该节点的能力值，用符号 P ( i ) 表示。 P ( i ) 是指节点i在生成微区块的过程中1S可验证交易的数量，是节点i所验证的全部交易数与该节点验证交易所花费时间总和的比值，由公式3计算。 P ( i ) = C o u n t ( T X i ) ∑ j = 1 N T j (3) 其中TX i 代表节点i所验证的全部交易集合。Count函数是具体数值计算函数，Count(TX i )代表节点i所验证的全部交易数。 ∑ j = 1 N T j 代表节点验证交易所花费时间的总和。节点完成每笔交易后，区块链系统自动更新交易信息，计算节点所验证的全部交易数和总花费时间，更新节点能力值。通过量化得到的节点能力值代表节点的验证能力，能力值越高，节点验证交易的能力越强，对应更高的性能等级。本文选取了大量以太坊网络中节点进行验证交易能力的评估，通过计算得出以太坊网络中节点性能的分布规律，以此作为本文节点性能划分的依据。区块链网络中交易验证能力值高于80%节点的定义为A等级，能力值在40%~80%之间的节点定义为B等级，低于40%的节点以及新加入的节点定义为C等级。 3.3. 负载的计算模型 区块链系统中交易根据交易发送方地址随机分配，无法保证交易大小和数量分配均匀。本文方案引入多轮的思想，分片中节点达成共识打包交易出块后，计算分片内剩余负载。每一轮交易验证后都要根据分片内的剩余负载确定是否需要进行节点再分配。本文假设每笔交易的交易大小大致相同，通过计算每一轮交易验证完成后各分片中的未验证交易数判断分片内负载情况。由公式(4)计算。 S h a r d L i = C o u n t ( u n T X ) (4) 其中ShardL i 为分片i的负载值，unTX为该分片某轮验证后未确认交易， C o u n t ( T X i ) 代表该分片某轮验证后的未确认交易数，作为该分片剩余负载的判断依据。 通过计算每轮交易验证完成后各分片中的未验证交易数，确定该分片负载情况。节点再分配时，根据各分片的负载情况，分配性能较高的节点到负载较大的分片，实现分片间负载均衡。 3.4. 基于多轮验证的均衡化算法 VRF (Verifiable Random Function，可验证随机函数)是哈希函数与非对称加密结合的产物，可以用于区块链中出块节点的随机选择，具有快速共识、抗攻击能力高、算力需求低的优势，已应用的解决方案有Algorand算法和Dfinity中基于BLS的算法。每一轮验证完成后根据分片中剩余负载利用VRF进行节点再分配，保证节点再分配的随机性和安全性。具体步骤如下。 1) 根据公式(3)计算每个节点过去w轮的能力值。 2) 根据节点能力值进行节点评级。 3) 根据公式(4)计算每个分片的未确认交易，判断剩余负载。利用VRF随机分配评级为A的节点到上一轮剩余负载较大的分片中，如果有多个分片满足条件，则选择哈希值最小的分片优先分配。 4) 最后随机选取一个节点作为分片内的主节点。 交易验证开始前需要随机分配节点和交易到各个分片，首先根据随机分配算法在对应的评级里随机选取相同数目的节点进行分配，然后根据交易发送者的地址进行交易分配。节点和交易分配完成后，分片内的节点开始第一轮交易验证。一轮验证后，将完成验证并且达成共识的交易打包出块。如果一轮验证后，分片在一定时间内超时未达成共识，则直接计算分片的剩余负载，判断分片内是否含有未确认交易以及是否负载均衡。如果分片内未验证交易数和节点性能处于均衡状态，则进行下一轮验证。如果分片内未确认交易数过多，超出节点验证能力，则进行节点再分配，提高分片内节点的性能，尽快完成交易验证，将交易打包出块。分片负载的多轮均衡化验证方案的流程图如图2所示。
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user: 4. 实验验证与分析 为验证本文方案可以有效实现分片间负载均衡，本文设置交易验证率对比实验和轮数对比实验。随机选取以太坊网络中2000个节点作为实验样本数据，选用Linux作为实验平台，以每台服务器的不同端口模拟不同的节点，Java语言为开发语言，实验数据用MATLAB进行绘制。 图2. 分片负载的多轮均衡化验证方案流程图 4.1. 实验设计 4.1.1. 实验假设实验参数设置 本文设计的基于节点评级的多轮验证验证方案需要做以下假设： 1) 节点可以动态加入和退出，网络中节点总数保持均匀恒定。 2) 每个分片内节点数目恒定。 3) 级别相同的节点分配到每个分片的概率相同。 4) 网络中节点的通信状态良好，延迟在可控范围内。节点验证超时，则认为该节点放弃验证。 4.1.2. 实验参数设置 本文设置两个实验，对比节点性能差异对验证交易的影响。分片内采用PBFT共识算法，PBFT共识算法是一种强一致性共识算法，可以容忍1/3的拜占庭容错率。在设置实验参数时，需要分析分片规模和分片有效性之间的关系 [ 18 ]。分片失效的原因主要是分片内拜占庭节点数目过多，拜占庭节点相互沟通合谋，发送错误的消息给主节点，最终达成错误的共识。拜占庭节点合谋达成错误的共识的前提是分片内拜占庭节点的数目大于总结点数L的2/3，假设分片中的拜占庭节点数大于2/3 L时就会合谋，计算该分片中的拜占庭节点发生合谋的概率如公式(5)所示。其中，L为分片内的总结点数，f为拜占庭节点数所占比例。 P ( X > 2 3 L ) = ∑ ⌊ 2 L 3 ⌋ + 1 L P [ X = x ] = ∑ ⌊ 2 L 3 ⌋ + 1 L ( L x ) f x ( 1 − f ) L − x (5) 根据公式(5)使用Python模拟计算拜占庭节点所占比例f不同，单个分片节点数目L不同时，分片中拜占庭节点合谋导致分片失效的概率如表2所示。 Table 2 Probability of collusion of Byzantine nodes in sharding to cause shard failur P (合谋) f = 0.11 f = 0.22 f = 0.33 L = 15 2.5e−08 3.2e−05 1.6e−03 L = 30 3.9e−14 2.7e−08 3.7e−05 L = 60 1.2e−25 2.3e−14 2.4e−08 L = 90 4.0e−37 2.2e−20 1.6e−11 L = 150 5.0e−60 2.3e−32 9.2e−18 表2. 分片中拜占庭节点合谋导致分片失效的概率 根据表2可以看出，即使在拜占庭节点比例非常高的情况下，若保证单个分片中的节点数目超过60个，该分片中的拜占庭节点达成合谋的概率也会低于 10 − 7 。因此本文在确定分片规模时，以该研究结果作为本文划分分片的依据，设置如下参数：总节点数目n = 600；每个分片中的节点数L = 60。 本文通过对样本数据进行计算，根据节点评级模型进行等级划分。估算在以太坊网络中，评级为A的节点1S可以验证100笔以上交易；评级为B的节点1S可验证30~100笔交易；评级为C的节点1S可验证的交易数在30以下。因此，本文设置三个模型进行对比实验，三个模型验证节点总数相同，均包含A、B、C三种等级的节点，相同等级的节点所含数目不同，对比三种模型的交易验证能力。模型1设置A等级节点20个，B等级节点20个，C等级节点20个；模型2设置A等级节点30个，B等级节点20个，C等级节点10个；模型3根据样本中以太坊节点验证交易的能力，随机选取节点作为对比实验。 4.2. 实验结果分析 4.2.1. 交易验证率实验 在以太坊浏览器中可以看到，目前以太坊网络中的实时未确认交易数大概在124，700笔，根据本文的分片规模，本实验设置每个分片内需要验证的交易总数为15，000笔。计算上述三种模型验证15，000笔交易的交易验证率，结果如图3所示，横坐标为每个模型验证15，000笔交易所需轮数，纵坐标为三个模型的交易验证率。 通过图3可以看出，分片内节点性能不同时，验证相同数目的交易轮数差距较大。分片内可验证交易数为15，000时，模型1采用本文方案15轮交易验证率约为98%；模型2采用本文方案10轮交易验证率约为97.5%；而模型3未采用本文方案23轮的交易验证率约为98%。通过分析可以看出，本文提出的分片负载的多轮均衡化验证方案通过提高分片内节点的性能，分配性能较高的节点到负载较大的分片，可以有效提高负载较大分片的交易验证率，实施均衡化处理，实现各分片间负载均衡。 图3. 交易验证率对比实验 4.2.2. 轮数实验 分片中的交易是按照发送地址不均等进行分配的，每个分片中未确认交易很难达到均衡状态。本实验主要探究分片中需验证交易数不等时，不同模型验证同样数目的交易所需轮数的差别。实验设置分片内交易数分别为5000、10，000、15，000、20，000、25，000、30，000，探究三种模型验证完成所需轮数。横坐标为分片中的交易数，纵坐标为不同模型需要的轮数。结果如图4所示。 图4. 轮数对比实验 通过图4可以看出，不同方案验证同样数目的交易所需轮数具有很大的差别。模型1和模型2采用本文分片负载的多轮均衡化验证方案，与未采用本文方案的模型3相比可以更快完成验证。随着分片内交易数增多，各个方案之间的差距越来越大。假设当前分片中的节点处理能力与模型3大致相同，一轮验证完成后分片内剩余未确认交易数为10，000笔，如果不进行节点再分配，还需要23轮才可以完成验证；如果进行节点再分配，分配性能较高的节点到该分片，可以在10轮以内完成验证。通过分析可以看出，本文提出的分片负载的多轮均衡化验证方案可以有效缩短交易验证所需时间，合理分配节点，提高区块链网络的交易吞吐量。
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user: 5. 总结 本文针对区块链分片时忽略节点性能、随机分配节点造成的分片间负载不均衡的问题，提出了一种分片负载的多轮均衡化验证方案。该方案对网络中的节点进行性能评级并且划分等级，通过节点评级保证节点再分配的合理性。多轮验证不仅可以判断分片内的剩余负载，还大大减少了分片重构的时间。通过实验验证，本文方案可以有效提高负载较大分片的交易验证率，缩短交易验证的时间，实现分片间负载均衡。 本文多轮均衡化验证方案主要应用于以以太坊为代表的基于账户/余额的记账模式，上述结果表明，本文提出的多轮均衡化验证方案是可行的。但是该方案还存在不足之处，在未来的研究中需要进一步优化。首先，本文只考虑单个分片内的交易验证，下一步工作中需考虑跨分片的交易验证；其次，需要进一步分析拜占庭节点对本文方案安全性的影响，提高方案的抗攻击能力。
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user: 摘要 为了探讨不同灌木植物在粗粒沙丘的适应性，在石羊河下游红崖山水库以东流动粗粒沙丘进行沙木蓼、梭梭、沙拐枣、霸王、沙冬青、柽柳栽植选择试验，3年试验结果表明：6个树种成活及保存率从高到低依次为霸王 > 沙木蓼 > 沙拐枣 > 梭梭 > 沙冬青 > 柽柳；新枝生长量从高到低依次为沙木蓼 > 沙拐枣 > 霸王 > 沙冬青 > 梭梭 > 柽柳；冠幅盖度从高到低依次为沙木蓼 > 沙拐枣 > 柽柳 > 霸王 > 沙冬青 > 梭梭；植物利用水分能力从高到低依次为霸王 > 沙木蓼 > 柽柳 > 沙拐枣 > 沙冬青 > 梭梭。可见沙木蓼、沙拐枣、霸王对干旱沙漠区粗粒沙丘均有较强的适应能力，从成活率、保存率、生长量、冠幅四项指标综合分析，沙木蓼表现最好，沙拐枣、霸王次之，3个树种可在粗粒沙丘造林中推广应用。梭梭不适宜在粗粒沙丘上正常生长。
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user: 1. 引言 石羊河流域下游地处巴丹吉林沙漠和腾格里沙漠的交汇地带，长期以来，由于人口膨胀压力以及人类对土地资源的不合理利用，致使该区生态环境遭到严重破坏。该地区降水稀少、蒸发强烈、风大沙多，恶劣的气候环境直接导致石羊河流域下游绿洲边缘植被退化 [ 1 ]。为促进植被的自然恢复，改善生态环境，当地政府组织群众开展了大规模的压沙造林活动，总结出适宜的造林树种 [ 2 ] - [ 8 ] 和造林技术模式 [ 9 ] [ 10 ]，以梭梭、沙拐枣为主的流动沙丘人工压沙造林模式被广泛应用并取得了显著的治理效果 [ 11 ]。但在民勤红崖山水库以东流动粗粒沙丘营造的以梭梭为主的常规造林发芽较好，但成活保存较差，生长量低，难以有效发挥防风固沙作用，为了选择更多适合粗粒沙丘造林树种，2017年在该区域进行了沙木蓼、沙拐枣、霸王、柽柳、沙冬青、梭梭造林试验，旨为石羊河流域下游及其相似地区流动粗砂沙丘造林灌木树种的选择提供理论依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验区概况 试验区设在石羊河中游红崖山水库东侧流动沙丘。地理坐标为38˚26'03''~38˚26'10''N、102˚56'17''~102˚56'24''E，海拔1395~1403 m。该区域为典型的大陆性沙漠气候，年均气温7.8℃，全年日照时数3134.5 h，年均降水量113.2 m，年蒸发量2675.6 m，无霜期152 d，年均风速3.7 m/s，8级以上大风日数年均29 d，最大风力达11级。年均沙尘暴日数37 d，干热风5.7 d。试验面积13.3 hm，立地条件为干旱型流动沙丘，多为新月形平缓沙丘，迎风坡坡度14˚~25˚，背风坡垂直高度3~8 m。土壤类型为风沙土，土壤粒径为粗砂。沙丘基部零星分布沙米，平均盖度2%~5%左右。 2.2. 造林试验设计方案 2.2.1. 树种选择 选择1~2年生沙木蓼、沙冬青、霸王、梭梭、沙拐枣、柽柳苗木。 2.2.2. 造林地选择 造林地为流动粗粒(粒径0.5~2 mm)沙丘迎风坡2/3以下，坡面设置土工袋、芨芨草、尼龙网方格沙障，规格1.5 × 1.5 m。 2.2.3. 栽植设计 栽植密度1.5 × 3 m，自沙丘迎风坡基部至沙丘顶部坡长1/3~2/3处。试验设计3个重复，每样重复比例为3梭梭：1沙木蓼：1沙拐枣：1霸王：1沙冬青：1柽柳。 2.2.4. 造林方法 在设置好的沙障内，人工先挖直径20 cm、深30 cm圆穴后灌第一次水，灌水量15 kg/穴，待水完全下渗后人工二次挖穴整地，穴规格40 × 40 × 40 cm穴，取出湿沙堆放一边，将挑选合格苗木置入定植穴中间，不偏斜。填土至1/3时，轻提苗木使根系充分舒展并分层填沙踏实，做到“三埋二踩一提苗”。植苗后灌第二次水(每穴浇水15 kg)，落水后扶苗，覆沙保墒。所栽沙木蓼、柽柳苗木分别留干30 cm、15 cm进行截干，其余苗木正常栽植，同时对苗木过长、过细的根系进行了适当的修剪。造林后围栏封育，禁止人畜活动。 2.3. 样地布设 造林试验期3年，即2017年~2019年。在集中连片的造林地中，选择植物生长均匀、微地形差异较小，并且没有因自然因素而导致地形的变迁或因人为因素而引起的植被生长的地段，分别选择梭梭、沙木蓼、沙拐枣、霸王、沙冬青和柽柳6个灌木样地，用GPS定位。每个样地内选3个10 m × 20 m的样方(调查植被)，在每个样地中以S形方法布设3个土样采集点，做好标记。 2.4. 土壤样品的采集 2020年9月下旬，在每个样地内布设的3个土样采集点，在剖面按0~20 cm、20~40 cm、40~80 cm、80~100 cm四个层次用环刀取土样，用于土壤含水率测定。 2.5. 植物群落调查 2017年~2019年，每年9月下旬在10 m × 20 m的样方中，调查各种灌木的成活个体数、生长量、冠幅。 2.6. 土壤水分测定 土壤水分的测定用恒温箱烘干法。 2.7. 数据处理 试验数据先使用Excel 2007软件进行统计整理，用SPSS18.0软件进行分析处理。
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user: 4. 结论 1) 在石羊河下游流动粗粒沙丘特殊立地条件下，通过三年造林试验，从成活率、保存率、新稍生长量、冠幅综合分析，沙木蓼、沙拐枣、霸王对干旱沙漠区粗粒沙丘均有较强的适应能力。在粗粒沙丘上主栽树种建议以沙木蓼、沙拐枣和霸王为主。 2) 梭梭在粗粒沙丘上发芽率高，但成活保存差，生长量低，在大面积粗粒沙丘造林时可作为辅助树种。柽柳、沙冬青不适宜在粗粒沙丘上栽植。 3) 通过土壤含水量测定，粗粒沙丘土壤含水量随着土层深度增加，水分下渗明显。梭梭不适宜在土壤平均含水量低于2%的粗粒沙丘上正常生长，沙木蓼、沙拐枣、霸王表现出较强的适应能力，柽柳、沙冬青适应性很差。各树种根系不同深度对水分需求量还有待进一步研究。
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user: 摘要 目的：建立一种胃疡宁丸中去甲乌药碱含量的高效液相色谱(HPLC)测定方法。方法：色谱柱选用安捷伦ZORBAX Eclipse XDB-C18液相色谱柱；流动相为乙腈–水(85:15)，水相中含有0.1%的甲酸；检测波长为214 nm，柱温25℃，流速为0.5 mL/min。结果：该方法具有较高的精密度、稳定性和可重复性，加样回收率平均值为99.33%，选取不同批次的胃疡宁丸，测定其中去甲乌药碱的平均含量为9.348 μg/g。结论：该方法可作为检测胃疡宁丸中去甲乌药碱含量的有效方法。
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user: 1. 引言 胃疡宁丸是一种著名的中成药，具有温中散寒、理气止痛、制酸止血的功效，临床上用于治疗慢性胃炎、胃溃疡、胃胀、胃痛、胃酸过多等疾病 [ 1 ]。随着现代医学的发展，人们发现胃疡宁丸具有多种药理活性，包括抗炎、抗菌、止痛、抗胃溃疡、抗幽门螺旋杆菌等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。与各种治疗胃病的西药(埃索美拉唑镁、吗丁啉、生胃酮、西咪替丁等)相比，胃疡宁丸具有毒副作用低、药效持久、不易复发等优点 [ 6 ]，在治疗各种慢性胃病，特别是慢性胃炎、胃溃疡等方面，表现了出非常好效果。 胃疡宁丸由乌药、炒山药、制白术、白及、青皮等十几种中草药加工而成 [ 7 ]。其中，乌药来自于樟科山胡椒属植物乌药的块根，具有理气止痛、温肾散寒的功效 [ 8 ]。研究表明，乌药中含有一定量的去甲乌药碱(图1)。去甲乌药碱是一种β2受体激动剂，具有强心、降血压、抗炎镇痛、抗肿瘤等多种药理活性 [ 9 ] - [ 14 ]。动物实验表明，去甲乌药碱对大鼠心脏具有显著的保护作用 [ 15 ]，能够明显增强心衰大鼠的心肌收缩力，同时对炎症细胞和肿瘤细胞具有较好的抑制效果 [ 16 ]，这说明去甲乌药碱是胃疡宁丸中的一种关键活性物质，对于胃疡宁丸的多种药理活性至关重要。本实验拟采用高效液相色谱法分析测定胃疡宁丸中去甲乌药碱的含量，通过优化色谱条件，建立一种快速、简便、可重复的检测方法，广泛用于测定胃疡宁丸及同类产品中去甲乌药碱的含量，这有利于进一步研究去甲乌药碱在胃疡宁丸中起到的关键药理活性，且对于中成药胃疡宁丸生产过程中的质量控制具有重要意义。 图1. 去甲乌药碱结构图
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user: 2. 仪器与试药 2.1. 仪器 梅特勒ME204E电子天平，安捷伦Agilent1260高效液相色谱仪，昆山舒美KQ-500B型超声波清洗器，德国西门子UltraClear超纯水系统。 2.2. 试药 胃疡宁丸(广州白云山陈李济药厂有限公司)，去甲乌药碱对照品(上海抚生实业有限公司)，色谱级乙腈(阿拉丁)，超纯水(自制)。
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user: 3. 方法与结果 3.1. 色谱条件 本实验色谱柱选用安捷伦ZORBAX Eclipse XDB-C18液相色谱柱，150 × 4.6 mm，3.5 μm；流动相为乙腈–水(85:15)，水相中含有0.1%的甲酸；检测波长为214 nm，柱温25℃，进样量10 μL，流速为0.5 mL/min。 3.2. 溶液的配制 3.2.1. 对照品溶液的配制 准确称取去甲乌药碱对照品，置于容量瓶中，用甲醇溶解、稀释，配制成1.0 g/L的标准溶液，于−18℃闭光保存。使用时用移液管吸取一定量该对照品溶液，用3.1所述的流动相乙腈–水(85:15)溶液稀释。 3.2.2. 供试品溶液的制备 取胃疡宁丸1.0 g，加入硅藻土2 g，研磨，转移到锥形瓶中，加入30 mL甲醇，于超声波清洗器中超声1 h，过滤，滤饼中再次加入30 mL甲醇，于超声波清洗器中超声1 h，过滤，合并所得滤液，减压浓缩，所得固体用3.1所述的流动相乙腈–水(85:15)溶液溶解，并稀释定容至50 mL得供试品溶液，使用前取少量供试品溶液用微孔滤膜过滤。 3.2.3. 阴性供试品溶液的制备 按照胃疡宁丸中药配方的比例和制备工艺，制备不含乌药的胃疡宁丸阴性对照样品，按照3.2.2的方法制备阴性对照品溶液。 3.3. 专属性实验考察 取去甲乌药碱对照品溶液、供试品溶液和阴性供试品溶液各10 μL，按照3.1所述的色谱条件，做HPLC谱图。如图2所示，在该液相色谱条件下，去甲乌药碱的保留时间是8.41 min，与相邻的化合物峰能够明显的分离，且在阴性供试品溶液中几乎不含去甲乌药碱。 图2. 去甲乌药碱对照品溶液(A)、供试品溶液(B)和阴性供试品溶液(C)的液相色谱图 3.4. 线性关系考察 精确称量去甲乌药碱2.4 mg，用甲醇溶解，容量瓶定容至10 mL，得240 μg/mL的待测溶液。取该待测溶液，配制成浓度为2.4，12.0，24.0，36.0，48.0，96.0 μg/mL的标准溶液，各取10 μL，进样，测定去甲乌药碱的HPLC谱图，以峰面积为纵坐标，进样浓度为横坐标，绘制标准曲线，得去甲乌药碱的回归方程：Y = 29456X + 24795，r = 0.9994，结果表明，去甲乌药碱在2.4~96.0 μg/mL的进样浓度范围内，与峰面积呈良好的线性关系。 3.5. 精密度试验 用移液管移取步骤3.2.1中所配制的去甲乌药碱对照品溶液3 mL，置于容量瓶中，定容至10 mL，取10 μL，进样，测定去甲乌药碱的峰面积，连续测定6次，结果表明，去甲乌药碱峰面积的RSD值是1.98%，符合实验要求。 3.6. 稳定性试验 取步骤3.2.2制备的供试品溶液，分别于0，2，4，6，8，10 h取样10 μL，测定去甲乌药碱HPLC谱图的峰面积，计算RSD值为0.88%，说明该溶液在10 h内具有较好的稳定性。 3.7. 重复性试验 取同一批次的胃疡宁丸6份，按照步骤3.2.2中的方法制备供试品溶液，按照2.1所述的色谱条件，做HPLC谱图，测定去甲乌药碱的峰面积，计算RSD值为2.37%，表明该测试方法具有较好的重复性。 3.8. 加样回收率实验 取同一批次的胃疡宁丸1.0 g，加入硅藻土2 g，研磨，转移到锥形瓶中，按照步骤3.2.2中的方法，加入甲醇，超声提取，合并所得滤液，减压浓缩，向所得固体中加入10 μL的去甲乌药碱标准品溶液(浓度1.0 g/L)，用3.1所述的流动相乙腈–水(85:15)溶液溶解，并稀释定容至10 mL，按照3.1所述的色谱条件，做HPLC谱图，重复三次，计算平均回收率。重复上述实验，分别加入20 μL、30 μL的去甲乌药碱标准品溶液(浓度1.0 g/L)，计算平均回收率，结果如表1所示，加样回收率平均值为99.33%，符合药典要求。 Table 1 Recovery rate of Higenamin 加标水平 本底值(μg) 加入量(μg) 测定值(μg) 回收率(%) 平均值(%) 100% 9.1547 10 19.2614 101.07 99.33 10 19.0487 98.94 10 19.0916 99.37 200% 9.1547 20 28.9578 99.02 20 29.7354 102.89 20 28.5593 97.01 300% 9.1547 30 38.3347 97.27 30 39.0458 99.64 30 38.7920 98.78 表1. 去甲乌药碱的加样回收率 3.9. 胃疡宁丸样品中去甲乌药碱的含量 取不同批次的胃疡宁丸6份，按照步骤3.2.2中的方法制备供试品溶液，按照3.1所述的色谱条件，做HPLC谱图，测定去甲乌药碱含量，结果如表2所示。结果表明，不同批次的胃疡宁丸中去甲乌药碱的含量均在9 μg/g左右，去甲乌药碱的平均含量为9.348 μg/g。 Table 2 Content of Higenamine in Weiyangning pill 批次 含量测定值(μg/g) 平均含量(μg/g) 1 9.033 9.348 2 8.954 3 10.021 4 9.624 5 9.347 6 9.108 表2. 胃疡宁丸样品中去甲乌药碱的含量
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user: 4. 结果与讨论 本文采用传统的高效液相色谱技术，建立了胃疡宁丸中去甲乌药碱的含量测定方法。该方法操作简便，具有较高的精密度、较好的稳定性和实验可重复性，可广泛用于其它类中成药中去甲乌药碱含量的测定，这为中成药有效成分的快速分析和质量控制提供了可选择的、简易且精密度高的分析手段。测定结果表明，胃疡宁丸中去甲乌药碱含量的平均值为9.348 μg/g，这说明去甲乌药碱很可能在胃疡宁丸的某些药理活性中起到了非常重要的作用，例如强心、降血压、抗炎镇痛、抗肿瘤等，这对于进一步研究胃疡宁丸的多种药理活性至关重要。
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user: 摘要 采用离体培养法，以掌叶木[Handeliodendron bodinieri (Lev1.) Rehd.]种子为外植体，在含有不同植物激素的培养基上诱导萌芽及丛芽。结果表明，在适量的生长调节剂作用下，掌叶木种子培养发芽率可达95%，最佳诱导培养基为MS + 6-BA 1.0 mg/L + α-NAA 0.5 mg/L，最佳增殖培养基为1/2 MS + 6-BA 0.5 mg/L + NAA 0.25 mg/L。采用采用B5培养基代替MS培养基，且将大量元素降为1/2，能有效抑制愈伤组织的玻璃化。
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user: 1. 引言 掌叶木[Handeliodendron bodinieri (Levl.) Rehd]，无患子科掌叶木属植物，落叶乔木或灌木。因树叶酷似鸭掌，当地村民俗称鸭脚板，为第三纪孑遗古老植物，喀斯特地区特有树种之一，对研究植物区系和无患子科的系统发育具有科学价值 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。1984年，中国科学院植物研究所发布的《中国植物红皮书》中，掌叶木被列为国家二级稀有濒危植物；1996年，在国务院发布的中华人民共和国野生植物保护条例》中，掌叶木被列为国家一级保护植物 [ 4 ] [ 5 ]。掌叶木是优良的能源及绿化物种，科研及经济利用价值大，是绿化石灰岩山地的优良速生树种，在茂兰保护区多分布在喀斯特山地貌中下部或沿沟谷边海拔500~900 m之间的阔叶林中 [ 6 ]。掌叶木种子因富含油脂，在自然环境下易腐烂丧失发芽能力及受松鼠、鸟类等动物觅食，再加上人为干扰破坏、生存环境特殊及自身特性的影响，在自然状态下掌叶木种子有较高的败育率，自然散播的种子萌发率极低，天然更新困难，呈现纺锤形结构，现有种群无论是在径级、高度还是在分布上，都呈衰退表型，自然更新状况极差，目前已濒临灭绝 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。目前，国内外学者对掌叶木的研究多在形态特征、群落生态学特征、种子生殖特征、遗传多样性、分布区和个体生长等方面 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]，但对掌叶木的离体培养方面的研究甚少。因此，本研究对掌叶木种子的组织培养及快速繁殖技术进行研究和探讨，以掌叶木种子为外植体，通过组织培养试验提高种子萌发率，以期为无患子科植物的组织培养技术提供科学依据和理论指导，为人工繁育及解决掌叶木种子难萌发的问题提供可靠技术依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料及消毒处理 掌叶木种子采自贵州茂兰国家级自然保护区。2018年8月底至10月初采集成熟果实，果实采下后选出饱满蒴果，阴干待果实裂开，取出种子，用少量洗衣粉水或肥皂水清洗油渍，轻轻揉搓去除假种皮，再用小毛刷充分刷洗干净，用84消毒溶液浸泡5分钟，用滤纸吸干表面水分，将洗净种子置于无菌的烧杯中。消毒时在超净台上操作，在超净工作台用 75%酒精表面消毒5 min，以无菌水冲洗3~5次，再用次氯酸钠(10%)浸泡消毒了15~20 min，消毒时要不断搅动，使种子与消毒剂充分接触，最后用无菌水清洗4~5次后去除掌叶木黑色假种皮，剥开种子接到添加附加物的无菌培养基上。试验所用的试剂和植物激素均为分析纯 [ 14 ]。 2.2. 试验方法 2.2.1. 培养基配制及培养条件 按照MS培养基配方计算用量配制培养基。在容器中加入2.0%蔗糖，0.4%琼脂，10%香蕉及适量蒸馏水加热搅拌均匀，根据计算比例依次加入大量元素、微量元素、铁盐、不同种类、不同浓度的生长调节激素(植物生长素α-NAA、IBA、2.4-D及细胞分裂素6-BA、KT)，加水定容。调节pH值，使PH为5.8~6.2。初代培养基配方见表1，掌叶木愈伤组织诱导结果见图1。各培养基进行3次以上重复试验，每次50个母瓶以上，培养温度26℃ ± 3℃，光照强度2000 lx，光照时间12 h/d，每隔7 d进行观察记录，30 d后统计分析培养情况 [ 15 ]。 Table 1 Proportion of growth regulating hormones with different concentration 培养基 激素种类及浓度mg/L 2.4-D α-NAA IBA KT 6-BA 1 1.0 1.0 2 0.2 0.5 3 0.5 1.0 4 1.0 1.0 5 0.2 0.5 6 0.5 1.0 7 1.0 1.0 8 0.2 0.5 9 0.5 1.0 10 1.0 1.0 11 0.2 0.5 12 0.5 1.0 13 1.0 1.0 14 0.2 0.5 15 0.5 1.0 16 1.0 1.0 17 0.2 0.5 18 0.5 1.0 表1. 不同浓度的生长调节激素配比 图1. 掌叶木愈伤组织诱导结果 2.2.2. 污染率计算及从芽统计 接种后定期进行观察，统计污染、褐化及无菌活体母瓶数量，并计算百分比。其中无菌活体得率 = (接种数 − 污染数 − 褐化数)/接种数 × 100%，污染率 = 污染数/接种数 × 100%。30 d后观察各培养基中愈伤组织的数量、出愈天数以及诱导率，并观察其生长势。诱导率 = 出愈数/无菌活体数 × 100%。30 d后对生长状态良好、个体差异小、高大于4 cm、粗大于0.3 cm的苗进行丛芽诱导。将苗切成带有腋芽或顶芽的茎段，转入继代培养基中诱导丛芽，每个配方接种50个茎段，1周为一个培养周期，观察记录丛芽诱导情况，统计丛芽增殖倍数 [ 14 ]。 2.2.3. 玻璃化抑制处理 掌叶木种子经常规消毒后接种到培养基中后均能生长，但丛芽增殖培养过程中易产生玻璃化现象。以诱导出的愈伤组织(从芽)为实验材料，将MS培养基换为B5培养基，从培养基类型、生长调节剂、糖含量三方面进行调节。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 无菌活体得率 掌叶木种子现采现培养用清洁剂及毛刷清洗油渍，超净工作台上用75%酒精表面消毒3~5 min，无菌水冲洗3~5次，再用次氯酸钠(10%)浸泡消毒了15~20 min，无菌水清洗4~5次后去除假种皮接种，可以获得85%左右的无菌活体。掌叶木外植体种子接种到添加诱导激素的培养基上培养10 d后，种子表面开始膨大形成肉眼可见的愈伤组织。 3.2. 愈伤组织诱导结果 在添加不同激素培养基的诱导处理下，愈伤组织的诱导结果具有明显差异性(表2)。不同培养基诱导出愈伤组织的时间、颜色、生长情况、诱导率有明显不同。培养基中分别加入不同浓度的生长调节剂2.4-D，IBA、α-NAA，加入不同浓度细胞分裂素6-BA，KT对种子萌芽与生长有较大影响。从表3可看出，α-NAA较2.4-D和IBA好，6-BA较KT效果稍微好些。另外，通过实验发现，生长素含量均小于细胞分裂素含量有利于愈伤组织的诱导生长，总激素含量应在1.5 mg/L以下。通过筛选，6号配方即MS + 6-BA 1.0 mg/L + α-NAA 0.5 mg/L较适合掌叶木愈伤组织的诱导。其诱导率为92%，诱导期为12 d。愈伤组织为黄绿色，生长状态最好。 Table 2 Effect of different hormone medium on callus inductio 培养基 无菌活体数(块) 出愈数(块) 出愈时间 诱导率 颜色 1 50 40 12 80 黄绿 2 50 26 15 52 浅绿 3 50 45 13 90 绿 4 50 42 12 84 黄绿 5 50 28 15 56 浅绿 6 50 46 12 92 绿 7 50 29 15 58 黄绿 8 50 27 18 54 黄绿 9 50 30 14 60 黄绿 10 50 28 16 56 黄绿 11 50 26 20 52 黄绿 12 50 32 15 64 黄绿 13 50 20 18 40 黄绿 14 50 18 20 36 黄绿 15 50 28 17 56 黄绿 16 50 25 18 50 浅绿 17 50 22 18 44 浅绿 18 50 28 17 56 浅绿 表2. 不同激素培养基诱导愈伤组织结果 3.3. 丛生芽诱导 将愈伤组织在无菌条件下剪切，转接到不同激素配比的丛生芽诱导培养基中，20 d后愈伤组织上可见小芽点分化出来。30 d后小芽点伸长成为丛生芽。掌叶木继代培养结果：随着6-BA用量从1~2.0 mg/L逐渐增大，丛芽生长情况逐渐变差，甚至变黄，BA用量应控制在1.0 mg/L以下。α-NAA用量从1~2.0 mg/L逐渐增大，丛芽生长状态差，故NAA用量宜在1.0 mg/L以下，较适合丛芽增殖的培养基即：1/2MS + 6-BA0.5 mg/L + α-NAA 0.25 mg/L，该配方可诱导产生生长状态良好、增值倍数为3~4的丛芽。 3.4. 玻璃化抑制的处理结果 丛芽继代培养产生易断、畸形、透明状、叶片易脱落等玻璃化苗，严重影响了丛芽的质量和增值倍数。以B5培养基代替MS培养基，将大量元素降为原用量的1/2，能有效地抑制愈伤组织的玻璃化，生长可恢复正常。从表3可看出，1.0 mg/L 2.4-D + 0.5 mg/L KT利于愈伤组织玻璃化现象的改善。玻璃化逆转率与KT用量成负相关。各因素兼顾增殖倍数与玻璃化逆转率的最佳水平组合为：1/2 B5 + KT0.5 mg/L + 2.4-D 1.0 mg/L。 Table 3 Effects of different KT concentrations on glassy treatmen 培养基 玻璃化处理 玻璃化率 玻璃化等级 MS KT 1 mg/L 60 +++ MS KT 0.5 mg/L 55 +++ MS KT 0.2 mg/L 70 ++++ 1/2 MS KT 1 mg/L 70 ++++ 1/2 MS KT 0.5 mg/L 80 ++++ 1/2 MS KT 0.2 mg/L 75 ++++ B5 KT 1 mg/L 22 ++ B5 KT 0.5 mg/L 18 ++ B5 KT 0.2 mg/L 20 ++ 1/2 B5 KT 1 mg/L 12 + 1/2 B5 KT 0.5 mg/L 8 + 1/2 B5 KT 0.2 mg/L 15 + 表3. 不同KT浓度抗玻璃化处理效果
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user: 4. 结论 掌叶木作为国家一级保护植物，目前已经成为濒危树种．组织培养难度较大。通过大量试验，结果表明，6-BA 1.0 mg/L + α-NAA 0.5 mg/L较适合掌叶木愈伤组织的诱导；6-BA 0.5 mg/L + NAA 0.25 mg/L较适合掌叶木愈伤组织的增值。KT 0.5 mg/L + 2.4-D 1.0 mg/L利于愈伤组织玻璃化现象的改善。
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user: 摘要 针对多通道电阻信号同步采集的需求，本文设计采用国产单片机GD32F407做主控芯片，国产CL1606做外部模拟量数据采集转换芯片的采集系统，最多可同步采集48路数据。电阻信号经过恒流源电路形成微弱的电压信号，然后经过放大电路放大后输入到A/D芯片中转化成数字信号。GD32F407接收到多路通道转换结果分析处理后将各通道数据保存到SD卡中并通过以太网通信发送至上位机。上位机用LabVIEW搭建，可以将不同通道的数据变化以波形形式同时呈现出来。经实验验证，设计的可扩展多通道采集系统最大误差小于2%，可满足绝大多数应用场合采集精度需求。
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user: 1. 引言 近年来，工业生产中质量要求不断提高，对采集系统的需求越来越高。在图像处理、工业设备状态监控以及复合材料健康检测领域，需要的采集设备需要具有多通道、高精度、高速度等性能。采集系统的精度主要通过A/D转换芯片的有效位数来反映，有效位数越多，采集系统精度越高。采集系统的速度主要通过采样率来体现 [ 1 ]。本文针对0~1 KΩ的电阻数据采集需求，设计了一套完整的多通道同步采集系统，通道数可以灵活组合，最多可扩展至48通道。目前，常见的高精度数据采集系统使用的芯片多数是国外生产设计的。为了降低对国外技术的依赖，加大对国内芯片设计生产厂商的支持，本文设计采集系统的主控芯片、A/D转换芯片以及部分电源芯片等关键芯片全部替换为国产芯片。其中主控芯片选用兆易创新公司生产的GD32F407芯片，A/D转换芯片选用核芯互联公司生产的CL1606芯片。采集的数据通过Micro SD卡进行保存，通过以太网发送至上位机软件LabVIEW中进行实时显示。
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user: 2. 系统组成与工作原理 2.1. 系统组成 本采集系统采用主从式设计结构，如图1所示。采集主板集成的模块包含两个A/D转换芯片，共计16路采集通道、16路的信号调理转换放大电路、GD32单片机集成控制模块、网口UDP通信模块、SD卡存储模块以及外部扩展模块。一张子板包含一个A/D采集模块，8路信号调理转换放大模块，可同步采集转换8通道的数据。主板包含了4组插槽，最多可同时插4张子板，每个A/D转换芯片包含了8路同步采集系统，共需6片CL1606A/D转换芯片采集通道即可扩展到48路。 2.2. 工作原理 图1中传感器为输出电阻信号的传感器，譬如碳纳米纸传感器及Pt100温度传感器等。采集系统工作过程为：首先实时电阻信号通过传感器接口送入采集系统中，紧接着通过恒流源电路将电阻信号转化为电压信号，然后再通过放大电路将电压信号放大到A/D芯片信号输入范围要求内进行模数转换，转换完成后送入主控芯片进行数据处理，最后将处理还原的实时电阻数据保存在SD卡中并通过以太网发送 图1. 采集系统总体结构 至上位机。主控芯片可控制48个采集通道进行同步采集转换。一次模拟量转换结束后通过点名方式依此选取各通道进行数字量的读取并保存在相应的数组内，全部读取完成后开始第二次模拟量的采集转换，各通道采样数率均可达200 KSPS。上位机选用LabVIEW进行设计，可同时显示48通道的采集数据。
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user: 4. 软件设计 4.1. 下位机软件设计 下位机软件采用集成开发环境Keil MDK平台利用C语言对GD32F407进行软件开发调试。系统初始化过程主要包括系统时钟、I/O口以及CL1606、LAN8720、SD卡等外设。采集系统采样频率初始设定8 K/s，CL1606设为8倍过采样模式，可进一步改善信噪比。数据处理后通过调用SDIO总线保存在SD卡，并通过网口UDP传输协议与上位机进行实时通信，以数据报的形式发送到LabVIEW中。系统下位机软件设计流程图如图9所示。 图9. 采集系统下位机程序流程图 4.2. 上位机软件设计 本文系统采用LabVIEW虚拟仿真软件做上位机，主要是用来将多路采集通道实时数据显示出来。数据通过以太网与LabVIEW通信，网口传输模块利用UDP协议将数据报通过源端口发送出去，上位机LabVIEW只需设置相应的目标端口接收数据即可 [ 8 ] [ 9 ]。该上位机功能包括暂停、清零、一键存储等，同时也可在前面板中设置上下限，若采集到的电阻值超出范围则对应通道的指示灯会点亮报警。LabVIEW前面板如图10所示。 图10. 上位机软件前面板设计 上位机程序面板设计主要包括三大部分，分别为UDP读取、波形显示模块与数据一键存储模块等。其中两个通道的UDP读取与波形显示模块设计如图11所示。数据一键存储模块设计如图12所示。 图11. UDP读取与波形显示模块设计 图12. 数据存储模块设计
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user: 5. 采集系统精度分析 采集系统软硬件联合调试完成后，进行数据采集试验来验证采集系统的精度。实验对象为碳纳米纸传感器。碳纳米纸具有优异的电学性能，初始电阻在50~100 Ω范围内，满足采集系统电阻采集范围。将碳纳米纸传感器用502胶水固定在复合材料表面，传感器两端用导电银浆引出两根导线待用，然后通电启动采集系统，对采集系统进行调零操作，进而消除运算放大器零飘带来的误差。调零完成后将碳纳米传感器两根引出线接入通道1传感器接口，给复合材料施加大小不同的力，在上位机软件读取不同时刻的电阻值作为测量值进行记录。同时采用6位半精度测量仪34401A检测同一时刻的电阻值作为电阻准确值进行记录，二者对比如表1所示。该通道相对误差分布如图13所示。 Table 1 Acquisition channel 1 measured value and actual value data compariso 测量值(Ω) 准确值(Ω) 误差(%) 测量值(Ω) 准确值(Ω) 误差(%) 64.566 65.236 1.03 72.715 74.116 1.89 65.586 66.102 0.78 73.472 75.012 1.54 65.878 66.922 1.56 75.532 75.942 0.54 66.880 67.521 0.95 75.808 76.698 1.16 68.295 68.763 0.68 76.987 77.593 0.78 68.509 69.236 1.05 77.159 77.961 1.03 69.731 70.514 1.11 77.432 78.310 1.12 70.469 71.412 1.32 78.484 79.213 0.92 71.433 72.323 1.23 80.468 81.273 0.99 72.886 73.311 0.58 81.951 82.512 0.68 表1. 采集通道1测量值与实际值数据对比 图13. 采集通道1绝对误差分布图 从表1数据可以看出，本文设计的多通道同步采集系统测量值与34401A万用表测得电阻实际值比较，最大相对误差不超过1.89%，最小误差不超过0.58%，误差平均值为1.093%。
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user: 6. 总结 本文设计了一种GD32F407单片机做主控芯片，CL1606做A/D模块采集转换芯片的多通道同步采集系统，可针对测量对象灵活选择测量通道数，最多可扩展至48路采集通道，满足不同应用场合电阻信号采集的需求。采集的数据可以保存在SD卡中，方便采集测试人员随时查看历史数据，也可以通过以太网通信采用UDP协议发送到上位机LabVIEW中查看实时数据变化。实验验证了采用国产替代芯片设计的采集系统精度小于2%，工作稳定可靠，可满足多数应用场合的需求，为后续国产替代芯片应用于采集系统设计中提供了思路。
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user: 摘要 浙江省以丘陵山地为主，同时地处沿海常年受梅雨、台风等影响，地质灾害频发，种类也较多。如何科学地开展地质灾害防治并优化人类与自然之间的关系是目前需应对和提升的问题。因此本文在地质灾害风险评价和风险管理定义基础上，运用地理信息系统(GIS)评价方法和基于地质灾害风险防范区管理方法，并举以实际案例，对地质灾害风险评价和风险管理在浙中地质灾害领域的应用进行研究分析并得出结论。
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user: 1. 引言 浙中地区多山地丘陵地貌，地质环境条件较复杂，且受临海地势及亚热带季风气候等影响，每年地质灾害多发。对浙中地区开展地质灾害领域风险评价和风险管理的应用研究，对指导当地科学合理进行评估预判和规避风险具有重要的发展意义。由此可见，对浙中地区地质灾害发育特征及其受成因地质环境条件控制的活动规律等进行研究，既是防灾减灾的必要条件，也是当地地质灾害理论研究的需要。对于此，本文主要基于地质灾害的风险评价管理概念及方式方法等，再结合一些具体案例来对地质灾害风险评价和管理进行系统性地研究 [ 1 ]。
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user: 2. 地质灾害风险评价与风险管理概述 2.1. 地质灾害风险评价与风险管理研究现状 1996年“国际减灾日”(10月9日)联合国国际减灾十年委员会确定减灾日主题为“城市化与灾害”。国内外城市都将地质灾害填图与地质灾害风险评价作为重要的内容。国外学者Mantovani等 [ 2 ] 成功完成基于RS技术的欧洲滑坡研究和分区。Michael-Leiba等 [ 3 ] 在斜坡地质灾害研究中将地质灾害的危险性、易损性、风险评价作为一体，采用平面和三维评价系统开展危险性和风险区划研究 [ 4 ]。 我国地质灾害的风险评价研究起步较晚，兴起于20世纪80年代。国际上大多发达国家已完成1:1万地质灾害调查与风险评价工作，中国在地质灾害高易发区开展了1:5万滑坡崩塌泥石流灾害调查，调查精度明显偏低，防治基础十分薄弱 [ 5 ]。最早的国土资源经济研究院从20世纪90年代起一直致力于地质灾害易损性分析、风险评价、经济评价的理论与方法研究。从2007年开始，通过“十一五”科技支撑课题“地质灾害风险评估技术研究”，逐步把国外的风险管理理论引入国内 [ 6 ]。 经过30多年的发展，在理论和实践方面都取得了一定的成果，尤其是20世纪90年代以来，随着地质灾害风险评价研究的不断深入以及各种新技术(3s和计算机)的不断应用，逐渐形成了新的独立学科 [ 4 ]。 2.2. 地质灾害风险评价定义 通常情况下，风险评价会被认为是对一些不良结果或者是与所期待事件背道而驰发生的几率等进行详细描述和定量的过程 [ 7 ]。从地质环境的角度来说，地质灾害风险评价可概括为在一些特定因素的影响下，在相应区域内所发生地质灾害的几率，以及可能对周边居民、社会环境等造成危害的程度进行定量描述的过程。包含对孕灾地质条件、致灾体、承灾体、灾害风险等分析评价。由此可见风险评价是指在对地质灾害发育条件进行研究后，对其发生后带给人们的损失以及可能发生损失的程度进行研究。 风险评价也是人们在对某个地区的地质灾害进行了解的一种有效方式，能够给人们的出行、移居等各种活动带来参考。其可以分为两个方面分析，其中“风险”是指对地质灾害对人员、财产带来的危害。而“评价”则是指对危害程度进行评估和界定 [ 8 ]。在了解某种地质灾害的风险评价之后，人类就能够对自身利益损失的可能性以及损失程度有更充分、更清晰的了解，从而增进对大自然地质灾害性质和种类的了解。 2.3. 地质灾害风险管理定义 地质灾害风险管理是指在存在一定风险的环境里，采用科学合理的管理方式最大程度降低区域风险的工程，通常是将损失大或可能性最大的情况进行优先处理，以将所造成的损失或影响降至最小 [ 9 ]。目前风险管理分为风险识别(风险的来源、性质和特点等相关定位)和风险评估(根据风险识别的结果进行针对性的预防和管理)两个阶段。 大自然产生的地质灾害并不是无法应对、预防和缓解的，人类在精准识别地质灾害、把握其发生特点并采取有效防控措施的基础上，能够实现对风险进行有效地防控管理。目前的研究成果表明可以通过阶段化的风险管理，实现初步的防控利益最大化。 风险评价和管理流程如图1所示 [ 10 ]。 图1. 基于GIS的地质灾害风险评价和管理流程
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user: 3. 基于地理信息系统(GIS)的地质灾害风险评价方法 地理信息系统(GIS)是基于层次分析法计算评价因子权重、建立评价模型、利用ARCGIS软件栅格数据的叠加分析工具，依据每个评价指标的权重和量化取值，计算出每个单元的综合指数，得出研究区危险性分区。GIS的特征使得我们有可能运用GIS方法建立区域地质灾害信息管理系统，通过GIS已有的功能来有效管理和处理地质灾害有关的多源空间数据，并通过二次开发来实现GIS基础之上的专业评价预测，进行地质灾害区域评价，从而可以大幅度提高工作效率，降低劳动强度，并提高资料数据的利用率和地质灾害管理的信息化水平 [ 11 ]。 3.1. 建立数据模型 收集地质灾害调查、监测、防治及与地质灾害相关的气象、水文、地质、规划等资料，充分利用已有成果，对研究区地质灾害发育特征、分布状况、形成条件和诱发因素等数据进行初步分析，进一步对DEM等空间属性、区域地质、地质构造、地形地貌、地层岩性、地表覆盖变化信息等孕灾背景数据和形成条件建立相关信息图层，成立地质灾害风险综合判识模型。 后续信息系统的完善可以与信息的自动更新功能、叠加功能相结合，并基于地理信息系统有效考虑人们对地质灾害的了解需求获得更多的功能。 3.2. 风险综合识别 风险识别是基于地理信息系统的地质灾害风险评价的重要组成内容，作为依赖于地理信息系统的一个组成模块，应该实时地进行信息更新和风险应变。 依托GIS系统中遥感解译等手段，分析地质灾害风险综合判识模型，结合以往工作经验，以人机交互的方式半自动开展地质灾害风险类型识别和界定。初步建立风险区清单。综合遥感解译的重点区域是：自然斜坡和高陡人工边坡、建房切坡、严重挤压河道的沟谷、村庄或集镇等人口集聚区、避让搬迁安置场所、新建或有安全隐患的治理工程等区域。 3.3. 核查和验证 通过开展野外核查工作，对室内遥感解译初步划定的风险区进行验证，以提高风险区划定的准确性和可靠性。野外工作应注重对孕灾地质条件的识别。对于地质灾害发生可能性较大的隐患区应调查其致灾体的规模、边界、变形部位及其潜在影响范围等灾害特征，对承灾体范围、结构、数量和易损性等信息进行调查统计。 3.4. 划定风险区 对经过野外核查和验证并最终确认的地质灾害风险区，在地质灾害致灾体和承灾体识别和判定的基础上，将致灾体边界范围和承灾体范围统一圈定为地质灾害风险区，最终通过GIS系统制作形成合理的地质灾害风险图。
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user: 4. 基于风险防范区的地质灾害风险管理 根据区域地质灾害发育特点和以往调查评价成果，采取“定量 + 定性”相结合、“室内遥感解译和野外核查”相结合，开展以孕灾地质条件核查为主的地质灾害风险识别和综合评价，划定地质灾害风险防范区 [ 12 ]。基于风险防范区开展地质灾害风险管理工作。地质灾害风险防范区判定技术路线见图2，风险防范区图和属性表见图3、表1。 4.1. 风险容许标准的制定 风险容许标准主要包括可接受风险、不可接受风险、可容许风险标准等，如承灾体所遭受的风险水平为不可接受风险，则需采取相应的地质灾害防范和减缓措施。可容许风险标准可结合以往地质灾害发生规律、降雨阈值、预警预报标准、人员转移标准等多方面因素综合考量评估确定。保证安全的同时也要切合实际确保标准的可行性，不可盲目夸大，造成政府和社会财力物力资源浪费。 依据风险容许标准，地质灾害风险防范区可依次从高到低划分为高、中、低三级风险防范区。 图2. 地质灾害风险防范区判定技术路线 图3. 地质灾害风险防范区图 Table 1 Attribute table of geological disaster risk prevention are 序号 字段名称 字段类型 备注 1 编号 String(12) 如330683FF001，683为县市编号，FF指代管控区，0001为顺序号 2 市 String(10) 3 县(市、区) String(10) 4 乡(镇) String(10) 5 风险防范区名称 String(30) 格式：XX村 + XX (风险名称)风险防范区 6 防范区类型 String(10) 重点防范区 7 影响户数 Int 风险防范区内的总户数，单位：户 8 影响人数 Int 风险防范区内的总人数，单位：人 9 影响财产 Int 风险防范区的总威胁财产，单位：万元 10 致灾体类型 String(10) 五种类型：滑坡隐患、崩塌隐患、泥石流隐患、地面塌陷隐患和风险点。注：除现有隐患点和新增隐患点外，所有其他的致灾体都以“风险点”处理。如果防范区受多个致灾体影响，选择危险性最大的一个。 11 稳定性 String(10) 分类：较稳定、不稳定、极不稳定 12 县局分管领导 String(10) 13 县局分管领导电话 String(15) 14 乡镇分管领导 String(10) 15 乡镇分管领导电话 String(15) 16 自然资源所责任人 String(10) 17 自然资源所责任人电话 String(15) 18 群测群防(网格)员 String(10) 19 群测群防(网格)员电话 String(15) 表1. 地质灾害风险防范区致灾体要素图层属性表 4.2. 风险减缓措施的制定 针对辖区内已划定的高、中、低风险防范区实行差别化分类管理。风险减缓措施包括实行工程建设前置地质灾害评估制度、群测群防制度、定期巡排查等制度，布置专业仪器监测，建立风险管控和预警预报平台，编制年度防治计划，开展科普宣传活动等。