DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 随机森林方法介绍 随机森林是一种集成机器学习方法，它利用随机重采样技术Bootstrap和节点随机分裂技术构建多棵决策树，通过投票得到最终分类结果。由图1可知，随机森林主要分为训练样本子集和子分类模型两部分，训练样本子集从原始训练集(预报因子数据)中通过简单随机抽样(Bootstrap随机抽样)的方式获取，子分类模型一般为决策树算法；多个子分类模型可得到多个分类结果，然后通过对每个子分类模型的预测值进行投票(预报对象为分类变量时)或取平均值(预报对象为连续数值变量时)来决定最终预测值。 随机森林方法中的关键技术主要包括Bagging集成学习法和决策树分类法： 1) Bagging是根据统计中Bootstrap思想提出的一种集成学习算法，它从原始样本集中可重复抽样得到不同的Bootstrap训练样本，进而训练出各个基本分类器，以保证各个训练样本子集的差异性。对于决策树等不稳定(即对训练数据敏感)的分类器，Bagging算法能提高分类的准确度。此外，Bagging算法可以并行训练多个基本分类器，可以节省大量的时间开销，这也是该算法的优势之一。 2) 决策树(Decision Tree)是用于分类和预测的主要技术，它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树的表示形式的分类规则。它利用树的结构将数据记录进行分类，树的一个叶节点(预报因子)就代表某个条件下的一个记录集，根据记录字段的不同取值建立树的分支；在每个分支子集中重复建立下层节点和分支，得到最终分类结果。基于决策树算法的一个最大的优点是，它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识，只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来，就能使用该算法进行学习。 将随机森林算法应用于水文预报时，由预报因子与预报对象的历史观测数据可构建随机森林模型；在模型预测阶段，只要将最新观测的预报因子数据输入到模型中，便可得到预报对象的预测值。
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user: 3. 实例应用 3.1. 流域概况 湫水河流域是黄河中游河龙区间的一级支流，河长121.9 km，流域面积为1989 km 2 ，流域把口站为林家坪水文站，距河口距离13 km，控制面积1863 km 2 。该流域地处黄土高原典型半湿润半干旱区，多年平均降水量约500 mm，降雨迅猛而短暂，洪水多发，加之河床坡度陡，使得洪水历时短、洪峰大、洪水过程陡涨陡落。湫水河流域雨量站与水文站分布见图2，共8个雨量站、1个水文站。本次研究选择1980~2011年间汛期26场洪水过程资料，检验随机森林模型在场次洪水过程模拟中的适用性；其中20场洪水用于模型率定，6场用于模型验证，时间步长为0.5小时和1小时。 3.2. 模型构建 将场次洪水的累积i小时流域面平均降雨量(i = 0.5， 1.0， 1.5， ， 6)和提前j小时的本站(林家坪站)流量(j = 0.5，1.0， 1.5)作为初选预报因子(自变量)，将逐时段洪水流量作为预报对象(因变量)，以相关系数为目标函数，根 图1. 随机森林模型结构图 图2. 湫水河流域水系及站网分布 据统计分析筛选预报因子。 在预报时刻t，当计算时间步长ΔT = 1 h时，筛选的预报因子为：①提前6 h的累积雨量P t- 6 ，②提前4 h的累积雨量P t− 4 ，③提前1 h的流量Q t− 1 ；当计算时间步长ΔT = 0.5 h时，筛选的预报因子为：①提前6 h的累积雨量P t− 6 ，②提前4 h的累积雨量P t− 4 ，③提前0.5 h的流量Q t− 0.5 。随机森林模型选用Matlab软件中随机森林工具箱，决策树数量为100，其他参数选用默认参数。 为作比较，将同时构建林家坪站洪水预报的多元回归统计模型。当计算时间步长ΔT = 1 h时，预报时刻t林家坪站流量Q t 为： Q t = 18.53672 P t − 4 + 2.358017 P t − 6 + 0.482646 Q t − 1 + 7.106008 (1) 当计算时间步长ΔT = 0.5 h时，预报时刻t林家坪站流量Q t 为： Q t = 13.39398 P t − 4 + 1.591412 P t − 6 + 0.799825 Q t − 0.5 − 0.47429 (2) 式中，雨量单位为mm，流量单位为m 3 /s。 3.3. 结果分析 3.3.1. 计算时间步长ΔT = 1 h 根据《水文情报预报规范(GB/T22482-2008)》的规定，采用相关系数、确定性系数、洪峰相对误差、洪量相对误差及峰现时间误差5种评定指标分别对率定期20场洪水和验证期6场洪水模拟过程进行精度评定。当ΔT = 1 h时，随机森林模型的率定期20场洪水和验证期6场洪水的精度统计结果如图3所示，率定期和验证期均仅有一场洪水的相关系数低于0.6，平均值分别为0.82和0.77；根据确定性系数统计，率定期和验证期分别有多达11场和4场洪水低于0.6，结果较差；在洪峰、洪量误差指标方面，模型模拟结果不好，最大绝对值误差分别达到65%和86%；峰现时间误差指标精度较高，仅有一场洪水(#2010091907)的误差为+6 h，其他场次均在允许误差±3 h以内。 作为对比，根据多元回归统计模型(ΔT = 1 h)计算的结果精度统计见图4，结果表明：就峰现时间误差而言，多元回归模型的结果要明显优于随机森林模型；在相关系数、洪峰误差及洪量误差3个指标上两个模型精度基本相当；但多元回归模型的确定性系数指标则比随机森林模型的低很多。 3.3.2. 计算时间步长ΔT = 0.5 h 当时间步长减小为0.5 h时，随机森林模型的精度大幅度提升，在5个精度评定指标上均优于时间步长为1 h的结果，见图5；所有场次洪水的相关系数均大于0.69，平均值高达0.9；确定性系数低于0.6的洪水场次由原来的15场减少为3场；洪峰、洪量误差的平均绝对值分别由32.5%、25.2%降低为16.7%、13.6%；在峰现时间误差指标上，则仍有一场洪水(#2011070215)的误差(+6 h)不满足精度要求。 同样地，当模型计算时间步长减小时，多元回归模型的精度也得到显著提高，但仍低于ΔT = 0.5 h的随机森林模型结果，在5个性能指标上均有所体现(见图6)。 3.3.3. 模型精度对比 在洪水过程预报中，确定性系数是衡量模型结果好坏的关键指标，因此表1给出了随机森林模型和多元回归统计模型在两种计算时间步长条件下的确定性系数结果进行对比。以确定性系数大于0.6为标准，随机森林模型(ΔT = 1 h， ΔT = 0.5 h)与多元回归模型(ΔT = 1 h， ΔT = 0.5 h)在所有洪水场次中模拟结果合格的分别为11场、23场、8场和22场；可以看出，在相同时间步长条件下，随机森林模型结果要优于多元回归统计模型；当时间 图3. 随机森林模型模拟结果精度统计(ΔT = 1 h) 图4. 多元回归统计模型模拟结果精度统计(ΔT = 1 h) 图5. 随机森林模型模拟结果精度统计(ΔT = 0.5 h) 图6. 多元回归统计模型模拟结果精度统计(ΔT = 0.5 h) Table 1 Nash-Sutcliffe efficiency coefficient results of two models at different time steps 洪号 随机森林模型 多元回归统计模型 ΔT = 1 h ΔT = 0.5 h ΔT = 1 h ΔT = 0.5 h 率定期 1980081811 0.72 0.90 0.57 0.84 1981062007 0.88 0.95 0.77 0.92 1981070317 0.90 0.98 0.92 0.98 1981070715 0.39 0.76 0.14 0.61 1984070106 0.80 0.82 0.55 0.73 1985080521 0.52 0.84 0.35 0.74 1988071503 0.83 0.94 0.63 0.90 1988071813 0.66 0.89 0.53 0.82 1989071621 0.61 0.82 0.39 0.78 1989072206 0.71 0.87 0.73 0.86 1989081821 −0.33 0.83 −0.18 0.67 1900082721 0.24 0.86 −0.49 0.65 1900092613 −0.20 0.69 −1.21 0.61 1991060901 0.42 0.71 0.21 0.54 1991061005 0.58 0.81 0.55 0.74 1991072117 0.42 0.36 −0.05 0.15 1992080217 0.85 0.86 0.82 0.90 1992082821 0.32 0.53 −0.07 0.30 1994070715 0.40 0.94 −0.99 0.63 1996080920 0.40 0.65 0.13 0.49 表1. 随机森林模型与多元回归统计模型在不同时间步长下计算的确定性系数结果 Continued 步长由1 h减小为0.5 h时，模型精度有大幅度提高，两种模型的场次合格率基本相当。这说明在半干旱的黄土高原湫水河流域，资料精度是制约模型预报结果好坏的主要因素；当计算时间步长较大时，资料均化处理的误差将会明显降低洪水预报精度。
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user: 4. 小结 采用数据挖掘手段，筛选关键预报因子，构建了基于随机森林的洪水预报模型，应用于黄河中游黄土高原地区的湫水河流域。通过1980~2011年间汛期26场洪水的模拟分析，结果表明：随机森林模型在黄河中游半干旱流域具有一定适用性，模型精度要明显高于传统的多元回归统计模型；当计算时间步长由1 h降低为0.5 h时，模型确定性系数将有显著提高。
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user: 摘 要 随着印染行业的发展，染料废水的成分复杂多变，排放量日趋增加，危及环境保护和人类身体健康。本文首先阐明了高含盐印染废水的三大处理技术：生物法、物理法、化学法，并比较分析了它们各自的优势和存在的问题。 关键词 :高含盐，印染废水，生物法，物理法，化学法 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 我国作为染料大国，印染废水的排放量大幅度增长，占工业废水总排放量的十分之一。据测算，每印染加工1 t纺织品耗水100 t~200 t，其中废水占80%~90%，无法回收再利用。染料废水的组成复杂，往往有较高的COD和色度，是难处理的工业废水之一，同时工业生产过程中的添加剂中含有较高盐分，使得其废水处理更加困难。同时，随着印染技术的发展和工艺的不断升级，印染行业中的新型助剂、染料、整理剂等物质得到广泛应用，其中难降解、有毒的有机物质的含量也越来越多，对环境尤其是水环境的威胁和危害越来越大，导致印染废水的处理难度逐渐加大。印染废水总量大，重污染，难处理，制约着我国印染行业可持续发展。在国家对生态环境重新认识及提高重视之后以及“十三五”期间，我国进行了大量的产业结构调整，逐渐取缔并淘汰那些规模小、污染重、管理松、技术落后的染料生产企业及一些印染行业后，染料废水的处理处置问题依旧严峻 [ 1 ] [ 2 ] 。因此，印染废水的处理是目前急需解决的问题。本文基于印染废水的来源性质特点与污染现状，介绍印染废水的三大基本处理技术，分析总结近几年来国内外研究成果，以期探讨目前处理技术出现的问题，并提出展望。
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user: 2. 高含盐染料废水的来源性质特点 高含盐染料废水主要指含有3.5%的总溶解固体物(TDS)的有机废水，主要来源于印染业，这类废水所含的盐份主要为碱金属类物质和Mg + 、Ca 2+ 、Cl − 、 SO 4 2 − 、 PO 4 3 − 等，也对生态平衡造成威胁，种种危害迫使人们寻求快速有效的水处理方式加以解决 [ 3 ] 。 染料生产的基本原料为萘系、蒽醌、苯系、苯胺及联苯胺类化合物，在加工生产过程中经过预处理、染色、印花和整理等工序，易和金属、盐类等物质发生鳌和，造成了染料废水多为含金属离子、含硫、微酸或微碱、含盐、含氯化物、含溴化物的高色度、高COD，“三致”毒性的难降解有机废水 [ 4 ] 。 总的来说，印染废水的特点主要有，水质复杂且变化剧烈，水量较大，pH值变化范围大，温度高，色度一般都很高，有机污染物含量高，以及COD和BOD高，可生物性低，难降解等 [ 5 ] 。
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user: 4. 新技术 单一的处理技术虽然发挥了一定的作用，但劣势逐渐显露，均存在局限性，难以满足当前印染废水处理的排放要求。近年来，组合技术处理废水日渐兴起，用于污染废水处理有独特的优越性，成为印染废水处理研究的新趋势。 4.1. 光催化-微生物耦合技术 采用光催化作为微生物处理的前置技术，将成分复杂难降解物质转化为可生物降解的中间产物，提高可生化性，光催化-微生物耦合克服了单独光催化处理能耗大，费用高的缺点，使其适用于生物降解，为印染废水的处理提供了新的思路。 Deveci [ 43 ] 等人利用组合式真菌膜反应器(FMBR)与半导体光催化膜反应器(PMR)处理印染废水，实验表明光催化降解的化学需氧量(COD)降低效率和脱色率分别为53%和88%，真菌生物降解的颜色去除和COD去除率分别为约56%和60%，而生物降解一光催化氧化组合式技术，实现了对颜色和COD的高去除率，分别达到了93%和99%。杨长秀 [ 44 ] 等使用光催化耦合微生物一体化工艺艺处理有机废水，比较实验结果表明，一体化工艺的COD去除率为81%，相较于单独微生物实验(15%)和单独光催化实验(63%)有显著提高。 4.2. 电-生物耦合技术 电-生物耦合技术综合了生物法的经济节能，电氧化技术处理对象广泛且高效的特点，同时又可以将缺点转化为优点，比如电化学反应过程中产生的副反应应用于生物反应中，可使处理效果和电流效率大幅提高，而电场可以提高参加电化学反应的分子或离子的活性，使得大部分电化学反应可以在低得多的温度下进行。 魏金枝 [ 45 ] 等添加以负载Sb掺杂SnO 2 的陶瓷颗粒作为材料的电极，构建三维电极体系，形成电-生物耦合反应器，用于活性艳红X-3B的处理。结果表明当处理时间为60 min，槽电压为13 V时，三维电极体系相较于二维电极体系，COD去除率提高了32.9%，相应能耗降低了33.3%，实现了活性艳红X-3B废水的高效低耗处理。 4.3. Fenton藕合微电解-混凝沉淀-活性炭吸附工艺 此工艺集絮凝吸附、氧化还原、共沉积、电沉积等作用于一体，管理方便，处理效率高，能够去除难降解有机物，实现大分子有机污染物的断链，使出水水质达标。 程爱华 [ 46 ] 等利用“Fenton耦合微电解-混凝沉淀-活性炭吸附”工艺处理染料废水，确定最佳处理工艺条件。实验表明，Fenton耦合微电解反应中，在投加海绵铁用量为150 g/L，硫酸亚铁用量为40 g/L，双氧水用量为200 mg/L，反应4 h后，调节pH = 8，投加100 mg/L聚合硫酸铁(PFS)混凝沉淀，上清液投加10 g/L活性炭进行吸附，出水COD从21，380 mg/L降为496 mg/L，色度从512倍降为2倍，去除率可达97.7%和99.9%。
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user: 5. 总结展望 现如今，国内外市场对染料的需求有增无减，印染材料成本提高，处理维护费用增加，废水处理难以达到执行标准。另外，印染技术水平的提高，使得污染物成分复杂多变。国家2015年颁布水十条以来，对印染废水出水水质的要求更加严格。因此，研发有效、经济、综合的印废水处理工艺技术迫在眉睫。 高含盐印染废水处理以生物法为主，物理法与化学法为辅，其中芬顿氧化技术尤其受到关注，它们都在一定程度上降低印染废水中难降解有毒有机物的浓度，减轻对人类和环境的危害，都有各自的优势和局限性。实际印染废水处理过程中，需要结合自身水质、水量等特点，因此合理选择和组合现有工艺、提升传统工艺、开发新工艺将成为今后印染废水处理工艺的发展主流。
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user: 摘 要 长江干流通过三口分流和湖泊出口顶托两个方面对洞庭湖水文情势施加影响。本文首先建立了三峡等长江上游21座梯级水库群的调度模型，得到经水库群调度后的宜昌流量过程；然后基于长江干流对洞庭湖的顶托作用，建立了以宜昌和四水流量作为输入、洞庭湖区鹿角水位和城陵矶流量作为输出的洞庭湖水文模拟模型；最后，分别将自然情况下和水库群调度后的宜昌流量作为输入，通过对比鹿角水位、城陵矶流量分析长江上游梯级水库群调度对洞庭湖水文情势的影响。计算结果表明：1) 9月、10月和11月鹿角平均水位分别降低了0.75、1.25和0.70 m、城陵矶平均流量分别减少了1060、1029和472 m 3 /s；2) 平水年9月~11月，水库群蓄水导致长江干流平均水位降低2.2 m，洞庭湖平均水位降低1.9 m，城陵矶流量在9月增大而在10~11月减小、平均流量减少2207 m 3 /s。可见水库群调度对洞庭湖水资源产生了较大的影响，蓄水期影响的程度取决于三峡水库最小下泄流量需求。 关键词 :洞庭湖，长江，水库群调度，水文情势，水资源 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 洞庭湖是长江中游重要的调蓄湖泊，长江干流通过三口分流和湖泊出口顶托两个方面对洞庭湖水文情势施加影响，形成复杂的江湖关系。近年来，随着三峡等长江上游梯级水库群集中蓄水，宜昌流量减少，增大了长江干流和洞庭湖内的水位差、加快了湖水泄入长江，产生了一定的“拉空”效应，导致洞庭湖出现了枯水期提前且水位持续偏低的现象，由此引发了一系列的生态环境问题。因此，定量分析水库群蓄水对洞庭湖水资源的影响，能为洞庭湖的生态环境保护及水库群的合理调度提供科技支撑和有效指导 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 目前的研究，侧重点在于分析和预测三峡水库运行调度对洞庭湖水文情势的影响 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，而考虑长江上游梯级水库群的研究则较少。目前，分析三峡水库调度对洞庭湖的影响，主要通过实测资料统计分析、水动力模型、基于BP神经网络模型等手段实现。由于洞庭湖水位影响因素较多，采用资料分析法 [ 8 ] [ 9 ] 无法剔除其他因素的影响而定量识别水库蓄水的影响。基于物理过程的水动力模型虽为定量分析提供了可行的手段 [ 10 ] [ 11 ] ，但需以大量的实测数据作为参数校准基础，而洞庭湖地区地形和河网复杂，在建模上存在一定困难，且存在计算量大、耗时长等问题 [ 12 ] 。此外，基于数据驱动和统计学习的方法，如BP神经网络模型 [ 13 ] 和支持向量回归 [ 14 ] 等，不考虑江湖水量交换的物理过程且依赖于参数训练，不利用推广应用。因此，本文采用水文学方法构建洞庭湖模拟模型，研究三峡等长江上游梯级水库群调度下洞庭湖水位及出流的变化。
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user: 2. 长江上游梯级水库群调度模型 2.1. 长江上游水库群基本资料 长江上游根据其水系构成，可大致分为金沙江干流水系、雅砻江水系、岷江水系、嘉陵江水系、乌江水系五大板块(如图1所示)。 在金沙江干流水系选取了梨园、阿海、金安桥、龙开口、鲁地拉、观音岩、溪洛渡和向家坝水库，共8座水库作为代表性水库，总库容为246.5亿m 3 。在雅砻江水系选取了锦屏一级和二滩水库，共2座水库作为代表性水库， 图1. 长江上游水库群关系图 总库容为135.6亿m 3 。在岷江水系选取了紫坪铺和瀑布沟水库，共2座水库作为代表性水库，总库容为65亿m 3 。在嘉陵江水系选取了碧口、宝珠寺、亭子口和草街水库，共2座水库作为代表性水库，总库容为95.9亿m 3 。在乌江水系选取了构皮滩、思林、沙陀和彭水水库，共4座水库为代表性水库，总库容为90.9亿m 3 。 金沙江干流水库群、雅砻江水库群、岷江水库群、嘉陵江水库群、乌江水库群和长江中游的三峡水库构成了长江上中游巨型水库群。该水库群包含21座大型水库，总库容达到了1026.5亿m 3 ，如表1所示。 2.2. 调度模型约束条件及运行规则 2.2.1. 调度模型约束条件及运行规则 1) 水量平衡方程 V i + 1 ， j = V i ， j + ( I i ， j − Q i ， j ) ⋅ Δ t (1) 式中： V i ， j 和 V i + 1 ， j 分别为第j个水库在第i时段的初始库容和末库容。 I i ， j 和 Q i ， j 分别为第j个水库在第i时段的水库入流和出流。 2) 水库库容约束 V L i ， j ≤ V i ， j ≤ V U i ， j (2) 式中： V L i ， j 和 V U i ， j 分别为第j个水库在第i时段允许的最小库容和最大库容。 V L i ， j 通常为水库的死库容， V U i ， j 在水库汛期通常为汛限水位对应的水库库容，在非汛期一般为正常高水位对应的水库库容。 3) 水库泄流约束 Q L i ， j ≤ Q i ， j ≤ Q U i ， j (3) 式中： Q L i ， j 和 Q U i ， j 分别为第j个水库在第i时段允许的最小出流和最大出流。水库最小出流往往受限制于下游灌溉、供水以及生态需水的要求，水库最大出流与水库防洪目标和泄流能力有关。 4) 水库出力约束 P L i ， j ≤ P i ， j ≤ P U i ， j (4) 式中： P L i ， j 和 P U i ， j 分别为第j个水库在第i时段允许的最小出力和最大出力。 5) 区间入流计算 I i ， j + 1 = Q i ， j + q i ， j (5) 式中： q i ， j 为第j个水库和第j + 1个水库之间的区间入流。 6) 水库初末水位约束 Z i n i ， j = Z e n d ， j (6) 式中： Z i n i ， j 和 Z e n d ， j 分别为第j个水库的初水位和末水位。 2.2.2. 水库运行规则 水库采用简化运行策略进行运行调度。简化运行策略是一种行之有效的水库调度规则，在实际水库调度中有着广泛的应用。对于单个水库，简化运行策略可以表示为： W o t = { W t                   ， W t ≤ T t T t                     ， T t < W t ≤ T t + V e W t − V e       ， W t ≥ T t + V e (7) P i = { P i ， m a x       Q i ， o u t = Q i ， i n       ， P i ， max < P i ， f i r m P i ， f i r m       Q i ， o u t = P i ， f i r m K H i ， P i ， m a x ≥ P i ， f i r m     W L i < W L i ， lim   P i ， max       Q i ， o u t = P i ， m a x K H i ， P i ， m a x ≥ P i ， f i r m     W L i ≥ W L i ， lim (8) P i ， max = K H i Q i ， i n (9) 式中： P i 为水库出力， P i ， f i r m 为水库保证出力， P i ， m a x 为水库第i个时段的最大出力，水库最大出力与当前时段的水头 H i 和水库入流 Q i ， i n 有关， Q i ， o u t 为第i个时段水库出流。 K 为水库综合发电系数。
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user: 3. 洞庭湖水文模拟模型 洞庭湖与长江干流水量交换关系复杂，城陵矶流量除了受洞庭湖水位涨落的影响外，还受到长江干流顶托的影响。因此，洞庭湖水文模型框架构建的基本思想 [ 15 ] 是：1) 根据洞庭湖当前水位和长江干流来水对城陵矶的顶托作用，建立当前时刻的城陵矶流量计算模型；2) 针对洞庭湖进行水量平衡计算，得到下一时刻洞庭湖的水位；3) 重复步骤1)和2)，得到城陵矶流量和洞庭湖水位序列。 模型首先建立了长江干流宜昌–枝城、枝城–监利流量的经验相关关系，推求枝城和监利流量；再由枝城流量按分流比推求三口分流量。其次，利用鹿角水位–螺山流量相关关系 [ 16 ] 推求螺山流量；根据监利流量–水位关系 [ 17 ] 推求监利水位，根据螺山站流量–水位关系 [ 18 ] 推求螺山水位；根据洞庭湖区鹿角水位以及长江干流监利站和螺山站的顶托作用 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] ，推求城陵矶流量。最后，将三口和四水入湖水量之和作为入湖水量、城陵矶流量为出湖水量，针对洞庭湖进行水量平衡计算 [ 22 ] ，则可滚动模拟下一时刻的鹿角水位和城陵矶流量。 根据我国《水情预报规范》(SL250-2000) [ 23 ] ，采用以下两个指标进行精度评定：1) 确定性系数NSE；2) 径流总量相对误差RE。NSE表示模拟过程与实测过程的拟合程度，该值越大，表示拟合程度越好；RE代表模拟与实测径流总量之间的差值相对于实测总量的比值，RE绝对值越小，表示二者偏差越小，模型拟合效果越好。 Table 1 Storage capacity of reservoirs in the upper Yangtze River (100 million m3 水系名称 水库名称 所在河流 总库容 水系名称 水库名称 所在河流 总库容 长江干流 梨园 金沙江 7.3 岷江 紫坪铺 干流 11.1 阿海 8.8 瀑布沟 大渡河 53.9 金安桥 9.1 乌江 构皮滩 干流 64.5 龙开口 5.1 思林 12.1 鲁地拉 17.2 沙陀 9.1 观音岩 20.7 彭水 5.2 溪洛渡 126.7 嘉陵江 碧口 白龙江 5.21 向家坝 51.6 宝珠寺 25.5 三峡 干流 393 亭子口 干流 40.7 雅砻江 锦屏一级 干流 77.6 草街 24.1 二滩 58 表1. 长江上游水库群概况(单位：亿m 3 )
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user: 4. 结果分析 4.1. 长江上游梯级水库群调度结果 各水库依据简化运行策略进行调度，将收集整理的21座水库群，1956~2010年天然径流资料输入到长江上中游水库群调度模型中，得到了各水库的运行调度结果。选取三峡水库的调度结果，作为水库群调度下的宜昌站流量进行分析。 宜昌站天然径流与三峡水库入出流对比如图2所示。由图可知，三峡等长江上游梯级水库群对径流的调节作用较为显著，径流年内分配改变程度较大。在枯水期的1、2、3月份宜昌站多年平均天然径流量较枯，长江上游梯级水库群基本按照下游最小生态流量进行下泄，水库多年平均出库流量大于宜昌站天然径流量，提高了下游枯季径流量。在4、5月份，三峡水库多年平均入库流量和出库流量都小于宜昌站天然径流量，说明在4、5月份水库运行方式为提高水库的运行水位，充分利用水资源。6月份时，宜昌站多年平均天然径流量大于三峡水库入流，说明长江上游水库群仍在维持较高水位运行。因三峡水库5月时需将正常蓄水位155 m回落至145 m，所以此时三峡水库出流大于水库入流。7、8月份长江上游水库群和三峡水库迎来防洪任务，水库水位保持在防洪限制水位，三峡水库入流基本等于出流，月末长江上游部分水库在开始蓄水。9月10日，三峡水库开始进入蓄水期，长江上游梯级水库群水库也集中进入蓄水期，三峡水库多年平均出库流量小于宜昌站天然径流量。11、12月份三峡等上游梯级水库群水位已抬升至正常蓄水位，水库进入兴利期，三峡水库多年平均入库流量和出库流量基本大于宜昌站天然径流量。 4.2. 洞庭湖水文模拟结果 采用1956~2010年还原后的宜昌日流量资料，取鹿角初始水位为22.85 m进行模拟，得到城陵矶流量模拟确定性系数为88.6%，径流总量相对误差为−3%；鹿角水位模拟确定性系数为82.4%，径流总量相对误差为−9%。由结果可知，洞庭湖水文模拟精度较高，流量和水位模拟效率系数均在80%以上，相对误差均在10%以内，表明模型计算结果与实测资料比较基本合理可靠。 城陵矶站流量模拟过程如图3所示，流量模拟过程与实测过程总体吻合较好，无明显滞时现象。 4.3. 洞庭湖水文模拟结果 用经过长江上游梯级水库群调度后的径流过程替代天然情况宜昌站流量，作为模型输入，得到城陵矶流量 图2. 天然径流与三峡水库调度结果比较 模拟结果如图4所示。与自然情况相比，经三峡等长江上游梯级水库群调度后，城陵矶径流量发生了明显变化，主要表现为调度后在消落期流量增加，而在蓄水期流量减少。 经三峡水库和长江上游梯级水库群调度后，1956~2010年9月~11月江湖水文情势的平均变化量如表2所示。与自然情况相比，随着水库群蓄水，宜昌站流量减少，则长江干流监利站和螺山站的流量减少、水位降低；由于三口分流量减少，洞庭湖水位降低、面积减少；城陵矶流量减少，但由于城陵矶流量受监利–鹿角水位差、鹿角–螺山水位差等多个因素的影响，城陵矶流量比其他变量变化规律更复杂。 选取丰水年1964年、平水年1970年和枯水年2006年宜昌流量、鹿角水位和城陵矶流量变化过程如图5~图7所示。 图3. 城陵矶站实测与模拟径流比较 图4. 自然情况下与水库调度后城陵矶站径流比较 Table 2 Changes of average discharge/water level after multi-reservoir regulation during 1956~201 变化量时段 9月 10月 11月 宜昌ΔQ (m 3 /s) −2781 −3780 −2905 监利ΔZ (m) −0.79 −1.39 −1.29 螺山ΔZ (m) −0.79 −1.33 −0.65 鹿角ΔZ (m) −0.75 −1.25 −0.70 洞庭湖面积ΔA (km 2 ) −162 −169 −37 城陵矶ΔQ (m 3 /s) −1060 −1029 −472 表2. 1956~2010年水库群调度后江湖水文情势的平均变化量 图5. 丰水年(1964年)自然情况与水库群调度后江湖水位流量变化 图6. 平水年(1970年)自然情况与水库群调度后江湖水位流量变化 图7. 枯水年(2006年)自然情况与水库群调度后江湖水位流量变化 与自然情况相比，丰水年(1964年)蓄水期间，宜昌平均流量减少11，571 m 3 /s，长江干流平均水位降低2.8 m，洞庭湖平均水位降低2.5 m、湖区平均面积减少669 km 2 ，城陵矶出流减少3852 m 3 /s：蓄水前15天，长江干流和洞庭湖平均水位分别下降2.1 m和0.6 m，导致洞庭湖与长江干流水位差增大，洞庭湖平均出流增加4132 m 3 /s；蓄水后期，长江干流和洞庭湖平均水位均下降3.0 m，洞庭湖平均出流减少6181 m 3 /s。 与自然情况相比，平水年(1970年)蓄水期间，宜昌平均流量减少5721 m 3 /s，长江干流平均水位降低2.2 m，洞庭湖平均水位降低1.9 m、湖区平均面积减少292 km 2 ，城陵矶出流减少2207 m 3 /s：蓄水前10天，长江干流和洞庭湖平均水位分别下降3.8 m和1.8 m，导致洞庭湖与长江干流水位差增大，洞庭湖平均出流增加2292 m 3 /s；蓄水后期，长江干流和洞庭湖平均水位分别下降1.68 m和1.85 m，水位差变化较小，洞庭湖平均出流减少3384 m 3 /s。 与自然情况相比，枯水年(2006年)蓄水期间，宜昌平均流量减少2066 m 3 /s，长江干流平均水位降低0.9 m，洞庭湖平均水位上升0.2 m、湖区平均面积基本不变，城陵矶出流增加697 m 3 /s：蓄水前10天，长江干流平均水位降低1.2 m，洞庭湖平均水位上升0.6 m，导致洞庭湖与长江干流水位差增大，洞庭湖平均出流增加1238 m 3 /s；蓄水后期，长江干流和洞庭湖平均水位分别下降0.54 m和0.16 m，洞庭湖与长江干流水位差略增大，洞庭湖平均出流增加157 m 3 /s。 在各种水平年下，与自然情况相比，蓄水期经水库调度后宜昌站流量显著降低，长江干流水位和洞庭湖水位随之降低；由于洞庭湖的调蓄作用，洞庭湖区水位的降低较长江干流略迟缓，则洞庭湖与长江干流的水位差先变大、后基本不变。城陵矶流量受洞庭湖水位、长江干流与洞庭湖水位差等因素的影响，变化规律如下：在枯水年，蓄水期间洞庭湖水位降低较少，则洞庭湖与长江干流水位差增大占主导地位，因此城陵矶流量整体增大。而在其他水平年，蓄水期城陵矶流量整体减少。蓄水前期，由于洞庭湖与长江干流水位差显著增大，而洞庭湖水位下降较少，则城陵矶流量增大；蓄水后期，由于洞庭湖与长江干流水位下降程度相当，而洞庭湖水位下降较多，则城陵矶流量减少。
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user: 5. 小结 本文首先建立了三峡等长江上游21座梯级水库群的调度模型，得到经水库群调度后的宜昌流量过程；然后基于长江干流对洞庭湖的顶托作用，建立了经验相关的洞庭湖水文模拟模型，根据宜昌和四水流量推求鹿角水位和城陵矶流量，两者确定性系数均超过0.8；最后，通过对比将自然情况下和水库群调度后的宜昌流量作为输入得到的鹿角水位、城陵矶流量模拟结果，定量分析了长江上游梯级水库群调度对洞庭湖水资源的影响。研究结果表明，水库群调度对洞庭湖水资源产生了较大的影响：9月、10月和11月鹿角平均水位分别降低0.75 m、1.25 m和0.70 m、城陵矶平均流量分别减少1060 m 3 /s、1029 m 3 /s和472 m 3 /s。应该看到，洞庭湖水位和出流变化对泥沙、湖泊湿地植被演替等也有深层次的影响，需进一步研究。
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user: 摘 要 PVDF隔膜为绝缘高分子材料，在扫描电镜观察时易产生放电问题，降低了成像图片的分辨率与清晰度，使得到的电子图像不能反映样品表面的真实形貌。通过DSC图谱分析其热稳定性，采用低加速电压成像技术，对扫描电子显微镜的工作电压(Vacc)、工作电流(le)、工作距离(WD)、扫描方式及电子信号这5个参数进行优化调整，最终选择在工作电流为5 μA，工作电压为1.5 kv，工作距离为4.5 mm，扫描方式为快速扫描，采用背散射电子信号进行成像的工艺，利用这种分析工艺能更好的表征出PVDF复合隔膜表面微观形貌及断面微观形貌。 关键词 :PVDF隔膜，DSC图谱分析，荷电效应，低加速电压成像 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 锂电池的结构中，隔膜是关键的内层组件之一，它的性能决定了电池的界面结构、内阻等，直接影响电池的容量、循环以及安全性能等特性 [ 1 ] [ 2 ]。聚偏氟乙烯(PVDF)聚合物能吸收大量的液体电解质来确保高的离子电导率，产量大且成本低，闭孔温度高，以PVDF为基材的复合隔膜是新型高温稳定的锂电池隔膜材料研究热点 [ 3 ] [ 4 ]。 利用扫描电子显微镜对不镀膜的PVDF隔膜表面微观形貌进行观测分析，由于隔膜为绝缘高分子材料，在扫描电镜观察时易产生放电问题，电荷相互影响造成图片发生对比度异常等问题，降低了分辨率和清晰度。因此，对聚偏氟乙烯(PVDF)复合隔膜这类绝缘高分子薄膜材料进行观察分析时，可采用低加速电压成像技术 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。低加速电压成像(Ultra low voltage imaging， ULVI)是采用1~5 KV或更低的加速电压进行成像，以减弱或消除放电现象，最终获得试样表征图像的研究方式。与传统的分析方法进行比较，低加速电压成像的优点如下：1) 增强样品表面形貌和成分衬度；2) 减少或消除样品的荷电效应；3) 减小电子束辐照损伤。但是加速电压的减少会导致新的困境：1) 加速电压减小，使入射电子束总体的能量减少，与试样作用产生的二次电子数量减少，由此而引起信嗓比下降，很可能导致无法得到二次电子图像。2) 理论上，加速电压的降低会使图像色差增大，影响图像细节的观察。目前采用加大束流和利用场发射扫描电镜来解决以上问题 [ 8 ]。
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user: 3. 表征分析 3.1. PVDF复合隔膜表面微观形貌表征分析 采用快速扫描方式采集图像进行观察，背散射电子信号成像在LA-High模式下进行实验来观测样品的表面形貌；工作电流选择在5 μA；工作电压选择在1.5 kv；工作距离选择在4.5 mm。对试样进行成像，得到如图9所示。由图可知：隔膜是多层结构，且表面是由大小不一、形状不一的网状结构无规则地堆叠而成。在同一个网状区域中，其边缘会分布形状不同、粗细不均匀的条状部分与其他区域相连，且条状部分时而会弯曲。其中网状结构直径最长可达1 μm，最小只有0.2 μm左右，条状部分则更细。整体来看可以看出，隔膜表面分布着大小不一且密度很大的空隙，这些空隙的存在是保证隔膜可以吸收足够多的有机电解质，并且为电解质离子的运动提供一些畅通的通道，以保证锂离子电池平稳、正常的工作，也保持隔膜一定的透气率。整体来说，试样图片质量较好，基本不受荷电效应的影响，且可以分析表面形貌的一些细节等，因此，实验所得的参数可以作为PVDF类绝缘材料成像的参考。 3.2. PVDF复合隔膜断面微观形貌表征分析 为了更加清楚、直观的观测PVDF复合隔膜的结构，对试样进行断面微观形貌检测。实验采用液氮脆断法制备检测样品，结合低加速电压下二次电子形貌信号与背散射电子成分信号的方法，提高复合隔膜各分层对比度，实现对每层隔膜的表面形貌进行分析。在工作电压1 kv的环境下，我们采用二次电子信号来成像，得到如图10的图像。 对图10进行系统分析，可以比较直观的看到PVDF复合隔膜分为3层，每一层的组织结构不同，且宽度大小也不同。从左到右，第1层约长25.4 μm，第2层约长39.9 μm，第3层约长28.8 μm。在相同的条件下，放大观测倍数，观察其中的细节与差异。第1、3层结构整体上极不规则，断面第1层是形状、大小不一的细致的网状结构，其中单一的层次间还有细密的空隙，这些断面上的空隙也是为了保持一定 图8. 电流不同，SEM参数为Vacc 1.5 kv、le 5 μA、HA-High模式下表面形貌；(a) WD 4 mm；(b) WD 4.5 mm；(c) WD 5 mm 图9. 所得工艺参数条件下的试样图像 图10. PVDF复合隔膜材料的断面微观形貌 的透气性。断面第3层更为的致密，是由不规则的条状结构拼接而成，其中空隙数量明显下降，而第2层结构相对十分光滑、规则。
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user: 4. 结论 通过DCS分析确定PVDF复合隔膜中的晶体类型变化特点，利用控制变量的方法，实验确定ULVI技术主要参数，利用扫描电镜检测PVDF隔膜表面及断面形貌特点，寻找合适的技术参数来完善分析工艺，解决了绝缘高分子材料在扫描电镜观察时易产生荷电效应及清晰度问题。所得的工艺参数可以作为PVDF类绝缘材料成像的参考。
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user: 摘 要 构建三维建筑物语义模型是数字城市和智慧城市建设的需要。结构是建筑物模型区别于自然物体模型和普通人造物体模型最主要的特征，也是人类模型认知的关键。通过对三维建筑物模型的结构进行识别，可以获取原始模型的形状和构造信息，进而建立符合人类认知习惯的语义模型。本文从结构识别角度介绍了三维建筑物模型的构造语义和功能语义信息提取算法，并提出基于主体结构和细节结构的几何关联性构建建筑物多尺度语义模型的有效方法。 关键词 :三维建筑物模型，结构识别，语义建模，智慧城市 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 随着国家城镇化进程的推进，智慧城市当前已成为许多城市市政建设的重点内容。虚拟地理环境作为城市数字化管理的有效平台，是许多智慧化应用的基础。然而，为了对城市土地利用状况、房屋使用情况、人口分布模式等信息进行合理分析和利用，我们还必须在几何模型的基础上构建符合人类认知习惯的语义模型。建筑物作为城市地理环境中的最主要组成部分之一，其三维语义模型的构建对智慧城市建设具有重要意义。 以建筑领域专家为代表的众多学者曾提议通过BIM (Building Information Model)来实现三维建筑物精细化语义建模 [ 1 ] [ 2 ] 。但由于老旧建筑物大多建筑信息不全，而新建筑物往往又因为各种原因对其建筑细节进行保密，各大城市三维建筑物语义模型构建的进程举步维艰。与之对应，测绘和地理信息领域的学者则提出通过激光和摄影测量手段进行数据采集 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，并通过三维建模手段构建三维建筑物语义模型的方法 [ 6 ] 。作为智慧城市建设的新思路，该方法方便、快捷，能够很好地满足国家地理国情普查和三旧改造的实际需要。但由于人类的认知过程和语义数据分析本身具有特定的尺度关联性，同一建筑物的几何模型存在着不同尺度下与之相对应的三维语义模型，如何基于测绘手段获取的几何模型构建统一的三维建筑物多尺度语义模型以满足不同部门的实际应用需要成为当前亟待解决的问题。 结构是三维建筑物模型区别于自然物体模型和普通人造物体模型最主要的特征，也是人类模型认知的关键。三维模型的语义信息与其几何结构之间存在着固有的联系，特定的语义属性在几何上往往会呈现出一些特殊的形态特征。虽然三维建筑物模型在语义上存在着尺度的差异，然而与不同尺度语义信息相对应的结构组件却在几何上存在着关联性。本文从宏观和微观两个方面对三维建筑物模型的主体结构和细节结构识别方法进行了介绍，并在此基础上对三维建筑物多尺度语义建模进行了探讨。
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user: 2. 建筑物三维语义模型的尺度特性 建筑物的三维语义模型是在其三维几何模型的基础上添加符合人类认知习惯的语义知识，将模型内部和表面的几何连接关系转化为其各组成部件间的实际语义联系，并能够承载城市管理所需的社会、人口、行政和地籍等各类属性信息的建筑物全息化数字模型。 在宏观层面，我们往往将建筑物的整体形状分为几个基本的结构部件，如屋顶、楼房，以及组成特定楼房的分层单元和主、附楼，这些共同反映了三维建筑物的构造语义信息。而在微观层面，建筑物在结构上则被认为是由许多更加具体的功能部件所组成，如阳台、窗户、门、烟囱等，这些描述了三维建筑物的功能语义信息。以前者为研究对象，我们可以构建三维建筑物的构造语义模型，以记录建筑物基本结构部件间简单、直接的语义联系；而以后者为研究对象，我们则可以构建三维建筑物的功能语义模型，它能够展现建筑物细小功能部件间复杂、多样的语义联系(如图1所示)。
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user: 3. 主体结构识别与构造语义提取 从视觉感知效果来看，主体结构可以认为是模型在低分辨率渲染条件下的部件组织模式。由于人类的认知过程本身具有一定模糊性，因此我们通常可以迅速的掌握目标的主体结构，并根据主体结构的差异对目标进行分类识别。然而，利用计算机从三维建筑物模型中自动提取和识别其主体结构却是一个十分复杂的过程。 体元分析方法既可以从几何上对模型的空间分布范围进行描述，又能够有效防止表面细节特征对模型整体的形状造成影响，因此我们提出了一种基于结构化分割的建筑物模型主体结构提取算法 [ 7 ] 。该算法首先对建筑物模型进行体元化，计算每个内部体元与所有边界体元之间的最短距离，并将其作为体元特征参数构建空间距离场；然后运用极值判别方法，在各层空间距离场内提取能够有效表现建筑物在水平方向形状分布的局部中心体元，并对中心体元进行聚合；依据特定规则对模型内部体元和外部体元进行聚类，找到建筑物模型在空间上相对独立的主体结构单元；最后使用表面投影方式，将体元分析得到的建筑物模型主体结构识别结果扩展到模型表面，得到原始模型的结构化分割结果。一些典型三维建筑物模型的细节结构识别结果如图2所示。
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user: 4. 细节结构识别与功能语义提取 三维建筑物模型的细节结构可以通过对模型表面的几何特征进行提取和分析而获得。由于细节结构之间可能存在着重叠和嵌套等现象，特别是在类似建筑物模型的复杂三维模型中，细节结构的识别有时并不十分直观，必须综合考虑多个几何部件间的联系，通过特定的几何分析算法对其进行提取。 参照模型表面结构部件间的拓扑连接关系，我们将三维建筑物模型的细节结构分为嵌入结构、组成结构和连接结构三类，并借鉴图搜索算法对三类不同的细节结构进行有效提取 [ 8 ] 。该算法首先通过具有特殊约束的贪婪聚类算法对三维建筑物模型进行分割，得到组成该模型的所有几何平面；然后基于模型中相邻平面间二面角的凸凹性，构建对应的扩展属性邻接图；最后依据特定的图搜索规则分别对模型的三类细节结构进行提取和识别。一些典型三维建筑物模型的细节结构识别结果如图3所示。
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user: 5. 建筑物多尺度语义建模 三维建筑物模型的构造语义信息所对应的主体结构实际上表达的是模型的体组成，而其功能语义信 图1. 建筑物模型三维语义模型的多尺度特性。(a) 宏观尺度下，三维建筑物的构造语义模型；(b) 微观尺度下，三维建筑物的功能语义模型 图2. 典型三维建筑物模型主体结构识别结果 图3. 典型三维建筑物模型细节结构识别结果 息对应的细节结构则反映了模型的表面特征。依据表面与体之间在几何上的构成关系，我们认为模型的功能语义可以被看作是其构造语义的组成元素，二者分别描述了三维建筑物模型在不同层次上的语义信息。具体而言，通过建筑物主体结构识别和细节结构识别过程，建筑物三维模型表面的每个面片都将同时对应两个归属关系，即主体结构归属关系与细节结构归属关系。将微观尺度下的细节结构作为语义模型的基本单元，对每个细节结构组成平面的主体结构归属关系进行判别，我们即可将该功能语义对象划分到特定的上层构造语义对象中，并最终构建统一的三维建筑物多尺度语义模型(如图4所示)。 在细节结构与主体结构进行关联的过程中，各细节结构可能存在有两种不同的归属情况，即：1) 细 图4. 建筑物多尺度语义建模。(a) 三维建筑物几何模型；(b) 三维建筑物多尺度语义模型；(c) 多尺度语义模型的层次关系 节结构属于单一主体结构；2) 细节结构属于多个主体结构。前者在三维建筑物模型中最为常见，只有在一些形状比较特殊的建筑物中会有个别细节结构属于后者。对于前者，我们直接将该细节结构对应的功能部件划分到特定构造部件中即可；而对于后者，我们则需要对该功能结构的归属关系进行一些额外的判定，如：最简单的方法是通过“投票”原则将该细节结构划分到大多数组成片面所属的主体结构中。
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user: 6. 结语 三维建筑物语义模型具有尺度特性，不同的应用根据其需求不同，往往对三维建筑物语义认知的尺度也不同。本文对三维建筑物多尺度语义建模进行了一些前期的探讨和研究，介绍了通过主体结构和细节结构识别对三维建筑物模型构造语义和功能语义信息进行提取的有效算法，并提出基于主体结构和细节结构的几何关联性构建建筑物多尺度语义模型的方法。 后期的研究将集中于室内、室外一体化的三维建筑物多尺度语义模型的构建，并从智慧城市的实际应用出发，对语义模型的有效性进行深入探讨。
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user: 摘 要 针对水生态环境监测产生的大量数据及监测过程管理等问题，以鄱阳湖为研究对象，建立了以SSM (Spring + SpringMVC + MyBatis)框架为基础的鄱阳湖水生态环境监测数据管理系统。根据鄱阳湖各项监测指标及监测频次等业务需要，采用多层应用程序定义的模型，设计并实现了以检测主流程管理、实验室资源管理、系统管理为核心功能的鄱阳湖水生态环境监测数据管理系统。系统的建立规范了实验室管理和业务流程，提升了监测数据质量和利用效率，对鄱阳湖水生态环境的保护起到了积极的作用。 关键词 :SSM框架，监测数据，实验室，鄱阳湖，管理系统 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. 研究背景与意义 长江中下游地区是我国人口分布比较集中的地区，千百年来孕育了长江中下游文明，是我国社会经济发展的重要地区，汇聚了我国的主要湖泊群，这些湖泊为这一地区的社会经济文化发展提供了基础保障 [ 1 ] 。鄱阳湖是我国最大的淡水湖泊，深入了解湖区水生植物情况对建设“秀美江西”的中国样版，保护鄱阳湖“一湖清水”具有重要的意义。因此，加强鄱阳湖水生态环境监测对维系相关区域和国家生态安全具有重要作用 [ 2 ] [ 3 ] 。为切实做好此项工作，江西省水资源管理中心实验室一直对其进行监测、分析等科学研究，监测项目涵盖水文、气象、水体理化、浮游动植物、藻类生物及沉积物等指标，为最大程度的发挥监测数据作用，将仪器设备、人员、试剂、业务流程、监测数据、文件材料等内容整合起来，采用SSM框架建设鄱阳湖水生态环境监测数据管理系统，便于相关研究人员及时了解检测流程、检测数据，掌握鄱阳湖水生态环境的监测情况。实现采样试验过程及监测数据的规范化及精细化管理。提升数据利用效率 [ 4 ] 。同时，鄱阳湖水生态环境监测数据管理系统作为江西省水资源管理信息系统的组成部分，进一步完善我省水资源管理系统的功能，提高我省水资源监控管理能力 [ 5 ] 。
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user: 2. 数据及业务需求分析 2.1. 监测数据需求 鄱阳湖水生态环境监测过程涉及的数据主要包括：实验室仪器信息、人员信息、试剂信息、器皿信息、监测站点信息、采样信息、样品检测数据等。 1) 监测指标分析 监测数据是通过人工下湖采样、实验室个样检测、每个数据进行分析整理来获取，将检测数据录入鄱阳湖水生态环境监测数据管理系统，实现监测数据共享。数据主要包括：总大肠菌群、硫酸盐、氯化物、铜、铅、锌、镉、总α放射性、总β放射性、BOD、石油类、DNA表达量、RNA检测、藻细胞数目、Zeta电位、叶绿素、硅藻生物量、蛋白质含量等。本系统的静态数据包含系统用户组织机构、用户信息、用户权限信息等初始设置后变化不大的数据，动态数据包含实验室仪器、试剂、监测数据等。详细监测指标如表1所示。 2) 监测频次要求 数据增加主要体现在动态数据的增加。取样时间主要是6次，分别为2月、4月、6月、8月、10月及12月，根据情况在温度较高和丰水期间增加采样频率，增加7月和9月份2次采样，全年最多8次采样。常规室内检测指标10项，常规现场检测指标14项，平水期和枯水期(9月~次年4月)：主要监测25个常规监测点，丰水期(6月~8月)监测43个点来计算检测数据量和评价数据量。 2.2. 业务需求 经调研江西省水资源管理中心实验室对鄱阳湖水生态环境监测业务过程中的实际需要，鄱阳湖水生态环境监测数据管理系统的整体业务需求主要包括：获取监测数据及管理实验室资源两个方面的内容，这两大板块的UML业务序列图如图1和图2所示。