DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结果和讨论 4.1. 统计特征初步分析 分析近50年的资料，汉江流域15个站点的最大月降雨量除了嘉鱼站出现在1964年，其它均出现在80年代以后，直方图显示样本序列均为非正态分布。从图2可以看出，有11个站点的峰度系数大于3，表明所采用的资料系列具有明显的尖峰厚尾特征；在所有站点中，武汉站具有最大的极差值，万源站次之。(受篇幅限制，本次仅在上、中、下游各取一个代表站显示结果)。 4.2. 降雨极值分析 根据式(4)计算各站降雨系列在不同阈值下的平均超出量，并绘制平均剩余寿命图(图3，红线标注可能合理 图2. 汉江流域各站点降雨系列峰度系数比较图 图3. 汉江流域代表站月降雨平均剩余寿命图 阈值区间，黑色虚线为95%置信区间)。根据15个站点的平均剩余寿命图，进一步确定平均超出量与阈值大致呈线性关系的区间。由于近似线性为定性判断，存在一定误差，本次通过取残差平方和最小的方法进一步缩小阈值的取值范围，提高阈值选取的稳定性。以武汉站为例，当阈值在[83， 112]区间时，平均超出量与阈值大致呈线性关系，进一步将该区间内的数据升序排列后划分为3个子区间，分别为[83， 92]、[93， 102]和[103， 112]，并求出每一组数据中的第一点和最后一个点连成的直线的斜率，然后求出每一组数据对该直线的拟合残差平方和，最后选取拟合残差值最小的[83， 92]区间为可能合理阈值区间。用同样的方法可确定其它站点的可能合理阈值区间，结果详见表1。 在平均剩余寿命图确定的可能合理阈值区间基础上，根据模型的尺度参数和形状参数估计值随阈值的变化情况，找出参数估计值稳定不变的区间。最后利用每个可能的合理阈值计算得到相应的参数估计值，并通过模拟检验找出模拟效果最好的阈值及相应阈值下的 和 。 以武汉站为例，在第一种方法确定的[83， 92]区间内， 和 值在[85.5， 92]区间内基本保持不变(图4，蓝线 Table 1 Reasonable threshold and corresponding parameter 站名 可能合理阈值区间 样本数n 略阳 [30， 35] 31.7 337 80.484 −0.036 佛坪 [57， 66] 61.1 261 95.810 −0.140 商州 [41， 46] 42.9 288 64.076 −0.124 镇安 [44， 50] 48.8 292 71.896 −0.096 西峡 [50， 55] 52.8 281 76.343 −0.016 石泉 [71， 77] 72.0 231 82.762 −0.071 万源 [38， 50] 42.1 357 135.550 −0.113 安康 [78， 80.5] 79.7 213 59.653 0.011 房县 [66， 70] 66.3 257 67.749 −0.147 老河口 [76， 82] 76.1 213 59.522 0.000 枣阳 [49， 54] 50.9 287 67.090 0.069 钟祥 [38， 41] 39.8 370 81.722 −0.043 天门 [41， 45] 41.4 405 89.143 −0.056 武汉 [83， 92] 85.5 278 85.741 0.058 嘉鱼 [83， 89] 83.5 331 96.989 −0.047 表1. 最终确定的合理阈值及相应参数估计值 图4. 汉江流域代表站模型参数随阈值变化情况图 标注可能合理阈值区间)，此时可确定19个可能成为合理阈值的月降雨量。通过比较发现，当阈值为85.5时，模型模拟效果最好(图5)，相应的 和 分别为85.741和0.058，标准误分别为7.378和0.062。尺度参数估计值的标准误较大表明超过阈值的月降雨量波动较大。由实测资料分析，武汉站超阈值样本的最大值与最小值之比为8.83，说明参数估计值符合实际情况。用同样的方法可确定其它站点的合理阈值以及相应的参数估计值，结果详见表1。 4.3. 重现水平估计 随机变量x的T年重现水平为： (8) 式中，u 0 为选定的阈值，T为重现期，其他符号意义同上。 根据式(8)计算了各站点不同重现期的月降雨极大值，并利用Kriging方法进行空间插值(图6)，从图中可以看出，汉江流域月降雨极值分布的空间差异性较大，总体看来呈下游大、上游其次、中游最小的分布趋势。受极大值影响，相同重现期下万源、武汉、嘉鱼站的月降雨极值预测结果远远大于其他站点。由于本次所采用的资料系列较短，随着重现期的增大，模型预测的不确定性逐渐增加。通过将15个站的计算结果取平均求得汉江流域20年、50年、100年和200年一遇的月降雨极值分别为403.3 mm、462.4 mm、506.0 mm和548.8 mm。 4.4. 与AM/PIII模型的对比分析 为了分析PDS/GP模型的可靠性，本文将模型估计结果与采用年最大月降雨量系列的PIII型分布(AM/PIII)的计算结果进行了对比(见图7)。分析发现，相同重现期下AM/PIII模型的计算结果普遍大于PDS/GP模型预测值。以武汉站为例，PDS/GP模型预测的20年、50年、100年和200年一遇月降雨量分别为550.3 mm、656.5 mm、740.7 mm和828.4 mm；AM/PIII模型预测的20年、50年、100年和200年一遇月降雨量分别为562.3 mm、671.3 mm、752.7 mm和833.5 mm，比前者增大12.0 mm、14.8 mm、12.0 mm和5.1 mm。但总体看来，差别不是特别明显，这一方面是因为研究流域内各站点的月降雨极值年际变化和空间差异较大，另一方面则与本次研究所采用的资料序列过短有关。
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user: 5. 结论 (1) 汉江流域15个站点的50年逐月降雨量系列统计参数表明，资料系列具有明显的尖峰厚尾特征，选用合 图5. 汉江流域代表站模型参数随阈值变化情况图 (2) PDS/GP模型采用了超定量样本，较常规的年最大值系列样本数多，能更充分地利用数据中的极值信息。将PDS/GP模型计算的不同重现期月降雨量与年最大值系列拟合PIII型曲线所得的结果对比分析，前者的估计值受样本最大值影响相对较小，预测结果普遍小于后者。 (3) 要建立合理的PDS/GP模型，很重要的一步是阈值确定，本文将平均超出量函数和参数估计量变化两种阈值确定方法结合使用，大大缩小了可能合理阈值范围，能在一定程度上减少计算工作量；同时采用拟合残差法减小阈值选取的不确定性。 (4) 汉江流域20年、50年、100年和200年一遇的月降雨极值分别为403.3 mm、462.4 mm、506.0 mm和548.8 mm。15个站点中，除了略阳和房县，其它站点的月降雨量极大值50年一遇的95%置信区间都包含了50年实测资料系列的最大值，PDS/GP模型拟合度较高。
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user: 摘 要 本文将批调度问题扩展到针对多目标( ， MOC)的批调度问题，这一调度问题分为两个阶段：分批和批调度。分批过程使用的是传统的BFLPT分批规则，得到分批结果；而批调度过程中，针对多个目标函数，本文提出了改进型进化算法Improved-NSGA-II来完成多目标的极化问题，同时列举了算法NSGA-II和SPEA2作为对比。通过仿真实验，分别从帕累托解集的数量、质量和算法运行时间三个方面对三种算法进行比较，从而证明算法Improved-NAGS-II的有效性。 关键词 :多目标，批调度，帕累托解集，MOC，
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user: 1. 引言 批处理机(Batch processing machine， BPM)调度问题兴起于二十世纪九十年代初，是从半导体生产过程的最后阶段中提炼出来的一种新型调度问题，具有广泛的应用背景(Uzsoy， 1994 [ 1 ] ; Dupont and Ghazvini， 1998 [ 2 ] ; Melouk et al.， 2004 [ 3 ] )。平行机批处理是一个非常传统的研究分支，也是调度问题的一个重要分支。于经典调度问题不同的是，一个机器加工多个工件。因为这类问题不仅要把工件按要求分配到机器上，还要把工件按照不同的规则分批。这类问题要比经典调度复杂的多，已知的批调度问题都是NP难问题。从现有的文献调查平行机批调度问题去解决的目标有最小化最大完工时间、总加工时间、总成本等等。找到正确的工件分配序列来满足上面的多个目标问题的约束仍是个具有挑战的任务。 目前有大量的研究人员对上述的目标问题进行研究，发现的各种确定性和不确定性类型方法来解决上述问题。如线性规划、遗传算法[ 4 ] 、动态规划、整数编程、蚁群优化[ 5 ] 、微粒群(Patrical Swarm Optimization， PSO)算法[ 6 ] 、模拟退火等等。 现在关于批调度的研究通常集中在生产效率和完工时间相关的目标上，此类目标倾向于找到较早或按时完工的方案，总体上与客户满意度相关。而在另一方面，制造商所关注的利润成本上的研究较少。在当前的绿色背景下，能源所占的比重较增大，成本更应成为评价调度的重要指标。 在考虑到成本目标的双目标平行机批调度比传统的单目标批调度更为复杂的组合优化问题，本文在此基础上提出双目标( ， MOC)。其中 为工件的总加工时间，MOC是每台机器上工件加工时所产生的成本。工件加工分为两个阶段：分批，批调度。本文的重点集中在批调度中，采用两种最新的多目标进化算法进行求解最优帕累托解集。并在此基础上提出一种新的进化算法Improved-NSGA-II。 本文的第二章对问题进行详细描述，介绍了问题的一些概念和对应的数学模型；第三章介绍三种进化算法(NSGA-II、SPEA2及Improved-NSGA-II算法)；第四章设计算例，进行实验仿真，对比各算法的实验结果，分析得出结论；文章的最后说明了接下可以继续研究的方向。
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user: 2. 问题描述 2.1. 问题模型 本文研究的多目标调度问题可具体描述如下： (1) 给定m台机器平行机的集合M，n个工件的集合为N，每个工件可以分配到任一个机器上加工。 (2) 机器为批处理机，其容量为C，单个工件尺寸不会超过机器容量且批内工件尺寸之和小于批的容量。 (3) 分批后用B表示批集合，b表示批。批的加工时间为批内工件的最大的加工时间，批的尺寸为批内工件尺寸之和，批的加工成本为批内工件加工成本之和。且批在加工过程中不允许中断，也不允许加入新的工件。 (4) 优化目标位( ， MOC)，求出在两目标最优的解集。 2.2. 数学模型Pm|s j ，c j ，batch| ( ， MOC) (1) (2) s.t. (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 其中(1)最小化第一个目标函数，总完工时间等于所有机器上的总完工时间。(2)最小化第二个目标函数，最大完工时间等于m台机器中最大的完工时间。(3)表示每个工件只能由一个机器加工。(4)表示每个批只能由一个机器加工。(5)批的加工时间等于批内工件的最大加工时间。(6)批的加工成本等于批内所有工件加工成本。(7)批内所有工件的尺寸之和小于等于批的空间。(8)和(9)约束决策变量只能取0或1。 2.3. 多目标优化的基本概念 设有r个优化目标，且这些目标间互相冲突，在一个目标上优化会使另一个目标变差。优化目标表示为 多目标优化中的最优解一般称为pareto最优解。 给定一个多目标问题 ，这个问题的解空间 。若 ，且不存在其他的 使 成立，且其中至少有一个严格的不等式成立，则X是 的pareto最优解。 个体间的支配关系：p和q是多目标问题 的两个不同解，若同时满足以下两个条件，则称p支配q，符号表示为 。 (1) 对所有的优化目标，p不比q差，即为 。 (2) 至少有一个目标，p在该目标上的值小于q。即为 ，使 。
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user: 3. 算法介绍 多目标批调度问题分为两个步骤，一是分批过程，一个是批处理过程，以优化MOC和makespan 为目标。这两个问题都是NP难问题，本文在分批中使用BFLPT规则，以减轻计算的复杂度。文章的侧重点在批调度过程，下面介绍本文在批调度阶段使用的几个算法的流程。 3.1. BFLPT介绍 多目标调度中分批过程也是很重要的阶段，介于本文研究问题的特征，选择了BFLPT (best-fit longest processing time)启发式规则，它是由L. Dupont等[ 7 ] 已提出的，并且在后续的研究中被广泛使用，能够得到较优的分批方案，具体步骤如下： 算法BFLPT： (1) 加工件按加工时间p i 非递增排序，得到工件序列L； (2) 从序列L选择工件，放入可行批中，使该批的剩余空间最小；如果没有可以放入的批，则重新创建一个批，将工件放入进去，更新批属性。重复步骤2直到所有工件都分配到批中。 (3) 将批排序，随机分配到机器上加工。 这一启发式式算法，前两步完成分批操作，通常根据不同的问题修改第三步的机器选择策略，从而能得到较优的目标函数解。 3.2. NSGA-II介绍 NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) [ 8 ] 是Deb et al. [ 9 ] 在2012年提出的基于多目标的进化算法，相对于此前版本NGSA [ 10 ] (Srinivas and Deb， 1994)的一点缺点，主要有以下几个优点。一是它改进了Pareto最有解集的构造，同时降低的时间复杂度。二是加入的精英保留机制[ 11 ] ，在搜索过程中更好的保留住非支配解集。三是解决多目标问题的参数共享问题。 3.2.1. 编码与解码 每个染色体都代表所有批的序列，每个批都有原始的序列号 。则这个染色体的长度为n ´ (n/2 + 1)，染色体上每(n/2 + 1)位上存储一个批的序列号。在编码时将按一定初始顺序将每个批的序列号转为(n/2+1)位的二进制码。在解码时进行反转即可。 3.2.2. 算法的基本流程 首选随机产生一个新的初始种群A。然后对其进行竞标赛选择，变异，交叉操作后形成一个新的种群B。将种群A和种群B合并成为一个具有2n个染色体的种群C。 对种群C进行构造其边界集[ 12 ] 。并在其中某个边界集上计算所有个体的聚集距离，以此来建立这个边界集上的个体偏序关系。以此为基础，从C中选择出n个染色体进入新一代种群A。重复上述过程直到到达预定的迭代次数或指定的条件。 3.2.3. 边界集的构建(图1) 边界集的定义：群体C中有N个解，按照某种策略分类为m个子集 ，若满足下列心智，则这些子集构成群体C的m级边界集： (1) ； (2) (3) 即 中的个体直接受F i 中的某个个体支配。 在NSGA-II中，为了从现有的种群中选择高质量的个体进入新一代种群，需要对种群构造边界集。 图1. 边界集构建 设对于每个个体 有两个变量s i 和t i ，其中s i 记录种群中支配个体i的个体数，t i 记录被i支配的个体集合，即 构造边界集时，先为每个个体计算出s i 和t i ，算法的伪代码如下，然后构造边界集。 //计算s i 和t i do while do while if else if end while end while //构造边界集 ； While ； do while if End while ; ; End while 3.2.4. 聚集距离计算 设F i 代表边界集i内的染色体数目，其满足以下条件： 1) 2) 如图上所示比F i 高的边界集内的染色体全部进入下一代，并在F i 内选择100 − 个染色体进入下一代，选择规则即是聚集距离(图2)。 聚集距离用于区分同一边界集上的个体好坏，公式为： 根据目标k上的值为每个个体排序，r代表目标个数， 与 代表目标k在与i相邻的两个个体的函数值。 3.3. SPEA2介绍 SPEA2 [ 13 ] 算法是在SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm) [ 14 ] 基础上进行改进，解决多目标问题的帕累托算法。最初的SPEA算法，将每个个体的适应度称为Pareto强度，首先把算法每次迭代过程中产生的所有个体的值进行适应度定义，并设定一个外部的种群来保留当前进化群体中较优秀的个体。本文用此算法解决调度此调度问题，其编码与解码和NSGA-II相同。 算法SPEA2：群体P的规模为N，存档集Q为M，迭代次数为T； (1) 随机产生一个存档集和初始种群Q 0 ，P 0 。迭代器 ； (2) 为PT与QT中的个体计算适应度；(3.3.1) (3) 将PT与QT里的所有非支配个体保持入下一代存档集 中，若此时 ，则利用修剪去除多余的个体；若 ，则在PT和QT中按一定的规则选择一些个体加入 ，使 ；(3.3.2) (4) 若 或满足其他终止条件，输出 中的非支配解为算法结果； (5) 对 执行竞标赛选择，交叉和变异，把结果保持到PT+1中， ，转入(2)。 3.3.1. 适应度分配 为了使每个个体拥有不同的适应度值，同时考虑在迭代中的群体和外部群体的所有的个体的情况，通过计算个体与它相邻的个体间的距离来确定拥挤情况，即计算群体PT(初始集)和QT(存档集)中每个个体的适应度，本文分为两个方面讨论。总适应度F(i)由R(i)和D(i)综合决定： 算法Improved-NSGA-II的流程如图5所示。 3.4.2. 批处理阶段的启发式算法 在批分配阶段，应用启发式算法主要考虑以下三个方面： ①种群的迭代过程中得到的各个个体的批序列； ②基于分级思想调整每级上的工件顺序，将排好序的批分配到各机器上； 图4. 存档集的修剪 图5. 算法流程 ③我们使用启发式算法调整得到：在保证第一目标总完工时间不变的基础。 上考虑如何最小化第二目标：机器的最大加工成本MOC。 算法步骤如下： (1) 在经过一次交叉变异后，我们得到一个种群。解码得到每个种群个体的批序列，将批按照自定好的序安放在机器上，则批数量 ； (2) 将最后m个批分配到最后一级上，将倒数第2 m个批分配到倒数第二级上，基于帕累托方法的多目标平行机批调度问题直到分完 个批到 级上，最后将剩下的x个工件分配到第一级上； (3) 从第二级开始，将当前级上加工成本最大的批放到前一级中机器加工成本最小的机器上，执行此过程直到最后一级第R级为止。 从启发式算法rank − s对每个种群的个体进行改进，可以保证个体的第一个目标不变的情况下，达到优化第二个目标的目的。再把优化后的群体按照NSGA-II进行选择，对于每一代的群体都要进行优化，这样我们每代可以得到更优的个体。
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user: 4. 实验设计与结果分析 4.1. 实验设计 通过仿真实验来比较几个多目标算法。实验中算例的生成主要考虑一下几个方面：工件数量，加工时间，加工成本，机器数量(表1)。 4.2. 算法参数设置 通过初步的实验，我们得到三种算法在以下参数的设置情况可以得到较为理想的结果参数设置参照以下列表(表2)： 所有算法在eclipse平台下运行，硬件为dual core 2.3Ghz处理器，2G内存。每种算法运行10次实例。 4.3. 算法的评价指标 为了衡量三种算法在不同情况下的表现，我们在实验中釆用以下的几种指标来评价算法的性能。 (1) 非支配解集的质量，各个算法得到非支配解集的质量是一个非常直观的指标，能很清晰表明算法在某种情况下的表现。优质的帕累托解集更加接近边界的近似值。 (2) 帕累托的解集数量，即是各个算法得到的非支配解集的规模。解集的数量越多，我们也就有着越大的选择空间，从而可以更好的构造帕累托曲线，得到更优的解决方案。 (3) 算法所运行的时间，因为这类问题都是NP难问题，求解的时间很大程度上可以看出一个算法的好坏。 Table 1 Parameter settings of jobs and machine 因素 取值 不同取值数目 工件数量 50，100，150 3 机器数量 2，3，4 3 工件尺寸 [1，10] 1 加工时间 [1，10] 1 加工成本 [10，50] 1 机器容量 10 1 表1. 工件机器参数设置表 4.4. 实验结果与讨论 在表3中我们列出了几种算法在不同情况下找到的非支配解的个数。在类型列第一个数值代表工件 Table 2 Algorithm parameter Improved NSGA-II NSGA-II SPEA2 种群规模：100 (20工件) 种群规模：100 (20工件) 种群规模：100 (20工件) 种群规模：150 (50工件) 种群规模：150 (50工件) 存档规模：100 (20工件) 种群规模：200 (80工件) 种群规模：200 (80工件) 种群规模：150 (50工件) 存档规模：150 (50工件) 种群规模：200 (80工件) 存档规模：200 (80工件) 迭代次数：500 迭代次数：500 迭代次数：500 交叉概率：1.0 交叉概率：1.0 交叉概率：1.0 变异概率：0.1 变异概率：0.1 变异概率：0.1 表2. 算法参数表 Table 3 The compare of three algorithms’ result 类型 Improved NSGA-II NSGA-II SPEA2 Max Avg Min Max Avg Min Max Avg Min 20-3-小 12 8.7 5 11 8.1 4 14 9.7 5 20-3-大 10 9.1 8 12 8.3 5 13 8.6 5 20-4-小 12 11.5 10 13 11 10 12 8 6 20-4-大 13 10.4 8 11 8.8 7 13 11.5 10 20-5-小 9 8.5 7 12 10.4 8 11 8.8 7 20-5-大 9 7.5 4 13 8.2 4 10 6.6 3 50-3-小 20 18.1 16 19 17.5 15 20 16.1 14 50-3-大 33 29.4 25 32 27.9 23 30 23.8 21 50-4-小 16 13.2 11 14 11.4 9 14 10.7 6 50-4-大 37 31.7 27 30 20.8 12 26 21.7 19 50-5-小 15 13.5 10 13 11.6 10 13 11 10 50-5-大 17 14.8 12 14 11.6 10 15 11.8 9 80-3-小 28 25.3 21 26 22.3 19 25 22.5 18 80-3-大 46 30 24 39 31.4 23 30 20.6 14 80-4-小 18 15 9 16 12.9 9 17 13.2 9 80-4-大 29 25.9 22 20 15.4 9 25 18.9 15 80-5-小 33 30.9 26 32 28.4 21 31 26.3 22 80-5-大 47 38.2 32 36 33.7 27 30 28.6 25 表3. 三种算法解数量的实验结果对比 数，第二个数值代表机器数，第三个数值代表工件尺寸。其中MAX、AVG、MIN，在列表中示几种算法在运行过程中找到非支配解的最大值、平均值、和最小值。从数据中，我们可以看出，在工件数较小的情况下，几种算法的性能都差不多。但当随着工件的增加，在大规模的工件中NSGA-II相对于SPEA2可以找到更多的解集。而Improved-NSGA-II又比NSGA-II要有更好的效果。因为存档集的原因，SPEA2的非支配解集是从存档集中找出的，因此我们得到的非支配解集的规模是不可能大于存档集的规模的。总体来看，找到的非支配解集的数量是随着工件规模的增加而增加的，因为解空间的增加会找到更多符合帕累托曲线的解集。 表4中列出了三种算法的运行时间，单位为秒(s)。从表中我们可以看到，但工件数位20时，三种算法的运行时间并没有太大的区别。但随着问题规模的增大，Improved-NSGA-II的运行时间相较与NSGA-II和SPEA2有着明显的增大。这是因为，我们在NGSA-II中加入了mnk-s的分级算法，此算法在随着层次的增加，加工时间会曾显指数级增长。NSGA-II和SPEA2只需通过交叉变异来选出优秀个体。这两则间，SPEA2在所有的算例的时间上都要长于NSGA-II，这是因为SPEA2的复杂度是由存档集M和种群N共同决定的，而NSGA-II的时间幵销只是由种群的规模N决定的。这是NSGA-II要更快点。
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user: 5. 总结 本文从该问题的模型特征入手，针对调度过程中的两个阶段分批阶段和批调度阶段。使用了两种进 Table 4 The compare of three algorithms’ running tim 类型 Improved NSGA-II NSGA-II SPEA2 Max Avg Min Max Avg Min Max Avg Min 20-3-小 10.98 10.66 10.44 11.69 11.21 11.03 25.68 24.73 23.95 20-3-大 16.70 17.35 16.13 17.88 17.29 16.95 28.55 26.21 25.73 20-4-小 20.19 17.84 14.86 20.72 18.65 17.78 28.06 25.75 24.48 20-4-大 24.22 23.42 23.05 23.58 23.15 22.48 27.67 26.69 25.17 20-5-小 25.22 24.42 24.05 24.58 24.15 23.48 29.86 28.73 28.09 20-5-大 27.59 26.95 25.87 26.35 25.87 25.05 30.11 29..36 28.85 50-3-小 42.78 42.13 41.88 41.15 40.97 40.43 60.32 58.64 56.27 50-3-大 47.73 45.28 43.17 45.84 43.66 42.53 65.93 64.81 63.15 50-4-小 57.63 55.82 52.26 54.33 52.13 51.84 74.23 72.59 71.94 50-4-大 62.49 60.31 58.79 60.54 58.72 56.86 80.98 75.66 71.69 50-5-小 70.05 68.58 62.95 65.15 63.13 60.81 85.55 81.74 76.36 50-5-大 75.31 72.22 69.81 72.94 70.42 67.41 93.97 90.41 88.39 80-3-小 358.08 351.70 346.35 120.19 114.84 100.38 147.81 146.52 145.81 80-3-大 367.16 348.27 335.91 142.24 140.77 136.11 190.19 188.07 186.03 80-4-小 472.24 447.08 429.64 189.14 173.38 162.67 220.79 218.98 217.69 80-4-大 592.11 573.27 561.41 203.43 198.29 196.05 283.98 267.17 259.59 80-5-小 640.34 623.82 612.91 274.48 273.66 272.73 327.47 324.66 321.93 80-5-大 882.92 875.38 857.13 317.14 315.09 313.77 460.14 451.56 449.41 表4. 三种算法运行时间的实验结果对比 化算法NSGA-II和SPEA2，并在此基础上提出了Improved-NSGA-II算法。这三个算法主要用的批调度阶段，我们从解的质量，解的数量和算法运行时间三个方面进行了比较。实验结果表明在工件集较小的时候三个算法的加工时间基本相同，而Midified-NSGA-II有较优的解。而随着工件数量的增加，Midified-NSGA-II的运算时间较其他两个进化算法也会快速增加。本文得出的结论，Midified-NSGA-II在工件集较小，机器台数较多时，获得的非支配解集优于SPEA2和NSGA-II。而SPEA2和NSGA-II在工件规模大的时候有着更优的运行时间。 对于未来的研究，可以从这几个方面进行：在工件加工时间，加工成本和工件尺寸三个维度上进行进一步的研究，使分布更加均匀，来提高解集的质量；本文提出Midified-NSGA-II算法在面对工件集数量较多时，运行时间方面的效果并不是很好，还有着较大的改进空间；对于工件分级思想上可以找到新的方法来降低时间复杂度，这也是接下来工作的主要方向。
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user: 摘 要 稻瘟病是影响水稻生产的主要病害之一，本文简要概述了抗稻瘟病种质资源的发掘、研究与利用，抗稻瘟基因的定位和克隆及抗稻瘟病育种等方面的研究进展， 以期为水稻抗稻瘟病育种提供相关理论依据。 关键词 :水稻，稻瘟病，抗稻瘟病基因，抗病育种
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user: 1. 前言 稻瘟病是由子囊菌Magnaporthe grisea (Hebert) Barr (无性世代：Pyricularia grisea (cooke) Sacc)引起的[ 1 ] 。是水稻的主要病害之一，对水稻生产危害极大 [ 2 ] 。在病害爆发年份里，一般可造成产量损失10%~50%，少数田块甚至绝收，同时严重影响稻米品质 [ 3 ] 。在水稻整个生育期内稻瘟病都可能发生，而现阶段控制稻瘟病最常用的两种途径分别是化学防治和培育新的抗稻瘟病品种。化学防治主要是通过使用农药控制稻瘟病发生，其一方面增加农业生产成本，同时对环境也会造成一定程度的污染。 实践证明，在众多防治措施中抗病品种的培育和种植是控制该病害最为经济、安全和有效的方法 [ 4 ] 。但由于稻瘟病菌小种的遗传复杂性及易变性，普通抗病品种往往种植3~5年后就易丧失抗性 [ 5 ] ，推广品种稻瘟病抗性周期短已成为水稻生产的主要障碍之一 [ 6 ] 。随着抗病资源的发掘，抗病基因的克隆及功能的进一步研究，已发现了68个抗稻瘟病位点共83个主效基因 [ 10 ] ，并且越来越多的抗病基因通过分子标记选择技术及转基因技术被引入到栽培品种中，为抗稻瘟病育种的发展起到了及大的推动作用[ 24 ] -[ 34 ] [ 36 ] -[ 39 ] 。
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user: 2. 抗病资源发掘 种质资源是育种工作的物质基础。发掘抗谱广、抗性强而持久的抗稻瘟病资源是育种工作者的研究热点。迄今为止，国际上已鉴定出大量的广谱抗源，并已对部分抗源进行了抗稻瘟病基因的定位，如国际公认的非洲持久抗瘟品种Moroberekan，其对30个具有中国代表性稻瘟病菌株中的29个均表现出高抗，在西非地区种植多年仍表现为高抗。目前，认为Moroberekan含有3个主效抗瘟基因与10个QTLs。此外，Tetep、LAC23和Pai-Kan-Tao (PKT)等都是非常优良的广谱抗瘟品种，其中Tetep已在国际水稻研究所的育种计划中，广泛应用于高产、高抗稻瘟病水稻品种的培育，已有研究表明，Tetep中至少含有4个抗瘟基因、LAC23则至少含2个抗瘟基因、Pai-Kan-Tao (PKT)至少含有3个抗瘟基因。国内沈瑛等 [ 7 ] 利用具有广谱毒性的稻瘟病菌株，对我国很多杂交稻以及籼、粳品种进行了抗病性的鉴定、筛选，选出了春江25、春江68、品969和源珍116等4个品系具有广谱的抗瘟性，能抗所有的参试菌株，但其抗性基因尚不明确。此外，谷梅2号和地谷对多个稻瘟病菌系均表现出高度抗性，是我国抗性育种中的重要抗源材料。谷梅2号第6染色体上定位有Pi-25、Pi-26两个抗性基因 [ 8 ] ，地谷第2染色体上定位有Pi-d(t)1和Pi-d2 [ 9 ] 。上述研究表明，持久抗性品种的抗瘟性由垂直抗性和水平抗性组成，广谱的质量抗性和高水平的数量抗性相结合，保证了它们持久而稳定的稻瘟病抗性。
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user: 3. 抗稻瘟病基因研究 20世纪60年代中期，日本率先开展了水稻品种抗稻瘟病基因分析的研究工作，鉴定了最初的8个抗性位点上的14个基因，并建立了一套抗稻瘟病基因分析用的鉴别体系(JDCs，Japanse differential cultivars)，随后，国际水稻研究所和中国等产稻国也逐渐开展了水稻稻瘟病抗性遗传的系统性研究。截至2013年8月，已至少报道了68个抗稻瘟病位点共83个主效基因。这些基因成簇地分布于除第3染色体外的所有水稻染色体上(2个隐性，其它显性)，其中，Pb1， Pia， Pib， Pid2， Pid3， Pik， Pik-h/Pi54， Pik-m， Pik-p， Pish， Pit， Pita， Piz-t， Pi1， Pi2， Pi5， Pi9， pi21， Pi25， Pi36， Pi37， Pi56， PiCO39等23个基因已被成功克隆(Pi2、Pi9、Piz-t同为Piz位点上的复等位基因；Pi1、Pik-h/Pi54、Pik-m、Pik-p同为Pik位点上的复等位基因；Pid3与Pi25等位；Pia与PiCO39等位) [ 10 ] 。 据研究表明，绝大多数抗稻瘟病基因都属于NBS-LRR家族基因，水稻NBS-LRR蛋白质在防御稻瘟病菌侵染时，激活下游级联反应并构成调控网络，在水稻天然免疫反应中起关键性的作用。NBS-LR蛋白质含有2个特殊的结构域：核苷酸结合位点(NBS)及富亮氨酸重复序列(LRR)。NBS含有3个高度保守的关键基序：激酶1a (或磷酸结合环P-loop)、激酶2a和激酶3a。该结构域具有ATP或GTP结合水解功能，通过获得能量来抵御病原菌入侵并能够改ATP的构象从而传递信号分子 [ 11 ] 。 NBS-LRR类抗病基因在染色体区段常成簇分布，稻瘟病抗性基因多集中出现在第2、6、8、11、12等染色体上。水稻主效抗稻瘟病基因中除Pi-21和Pi-d2外，其余基因都编码氨基端含有CC结构域的NBS-LRR类蛋白质。Pi-21的产物富含脯氨酸及重金属和蛋白质相互作用结构域，它介导水稻产生一种持久且慢速的抗病反应 [ 12 ] 。Pi-d2编码跨膜受体激酶(Receptor like kinase，RLK)，氨基端含有特殊的膜外凝集素(B-lectin)结构，羧基端为丝氨酸/苏氨酸激酶结构域(Ser/Thr kinase，STK) [ 13 ] 。Pi-k是现阶段被发现并克隆的等位基因最多的抗性位点，该位点主要包括Pi-1、Pi-7、Pik-m、Pik-p、Pik-s、Pik-h /Pi54 [ 14 ] 。Das等 [ 15 ] 从野生稻中克隆了与Pi-54同源并携带特殊C3H锌指蛋白质结构的Pi54rh基因，该基因对印度多个稻瘟病菌生理小种表现为高抗。Pi-ta是最早发现的能与效应蛋白质AVR-Pita直接识别的抗病基因；Jia等 [ 16 ] 鉴定了与之共分离的Ptr(t)基因，发现Ptr(t)基因对含有AVR-Pita基因的生理小种同样具有抗性，这表明NBS-LRR蛋白质之间可能通过相互作用形成特殊的复合体以应对稻瘟病菌侵染。Piz-t位点也含有多个复等位基因包括：Pi-2、Pi-9、Pi-z、Pi50及Pi-gm。Piz-t编码1个NBS和3个LRR，与Pi-z在LRR区有8个氨基酸的差异，该变异决定了植株的特异性抗性 [ 17 ] 。Pi-a与Pi-k基因相似，由2个相邻的基因构成 [ 18 ] 。Pi-b的表达易受温度和光照等环境因素的诱导，其编码产物的NBS区含有3个保守结构，17个LRR区有8个成簇分布的半胱氨酸残基 [ 19 ] 。Pi-d3和Pi-25等位，其产物含有NBS-LRR与MHD基序 [ 20 ] 。Pb1基因对穗瘟表现为高抗，Pb1蛋白质的某些结构出现了高度退化，如NBS区不包含高度保守的p-loop结构，而且Pb1蛋白质会随着水稻的不断生长而逐渐增加积累，这也是Pb1在水稻成熟时期对穗瘟表现为高抗的关键原因 [ 21 ] 。Pi-t上游存在Renovator的长末端重复(LTR)反转录转座子，该结构是Pi-t应对生理小种所必须的 [ 22 ] 。Pi-36与Pi-37均为氨基酸置换使植株获得抗性，Pi-36为单拷贝基因，与大麦抗白粉病基因Mla相似，Mla的CC结构可作为功能亚基与下游信号产生相互作用，Pi-36可能也存在类似功能 [ 23 ] 。
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user: 4. 分子标记选择育种 近年来，水稻稻瘟病抗病分子育种取得了一定的进展。Hittalmani等 [ 24 ] 利用紧密连锁进行Pi-z5基因的选择，纯合抗病F 2 植株的选择准确率达100%。李仕贵等 [ 25 ] 用与稻瘟病抗性基因Pi-d(t)紧密连锁的微卫星标记RM262，对含有该抗病基因的地方品种地谷与感病品种江南香糯、8987的F 2 群体进行分子标记辅助选择，发现应用该标记所选择纯合和杂合带型的抗性植株的准确率可达98%以上。刘士平等 [ 26 ] 利用位于第11染色体上的与Pi-1紧密连锁的SSR标记RZ536和RM144对保持系珍汕97进行改良，在BC 3 F 1 代进行筛选，得到17株含Pi-1的纯合株系。Hittalmani等 [ 27 ] 利用MAS技术将抗稻瘟病基因Pi-1、Pi-z5和Pi-ta聚合到同一个水稻品系BL124中。王忠华等 [ 28 ] 应用与Pi-ta连锁的共显性标记对350个杂交F 3 代株系进行早期筛选，得到118个含Pi-ta的抗病纯合株系。陈学伟等 [ 29 ] 分别将地谷、BL-1和Pi-4号3个水稻品种中的Pi-d(t)、Pi-b和Pi-ta抗性基因聚合到保持系杂交品种G46B中，其稻瘟病抗性得到明显提高。金素娟等 [ 30 ] 将Pi-1基因导入GD-8S中。杨杰等 [ 31 ] 利用Pita和Pib基因的功能标记，检测和分析了我国115份水稻地方品种的Pita和Pib基因型。靳春鹏等 [ 32 ] 利用与6个抗病基因连锁的分子标记检测了吉林省水稻品种中抗性基因的分布情况。王金明等 [ 33 ] 利用分子标记获得Pi40和Pib的聚合材料。与传统抗病育种相结合，这些利用分子标记辅助选择技术育成的改良株系的稻瘟病抗性均有明显的提高。孙大元等 [ 34 ] 通过回交及自交，并结合分子标记辅助选择，将广谱抗源H4的一个主效抗稻瘟病基因Pi46导入到优良恢复系航恢173中，并在BC 2 F 4 群体中选育到一个株叶形态较好的株系，暂命名为航恢1173。分析结果表明，航恢1173比航恢173的抗谱得以明显拓宽，并无显著的农艺性状差异，且所配杂交组合的抗性也得到显著的提高。田大刚等 [ 35 ] 利用杂交水稻恢复系闽恢3189、闽恢3229和闽恢6118为受体亲本，以携带抗稻瘟病主基因Pi9的C750和抗白叶枯病主基因Xa23的C682为供体亲本，利用分子标记辅助选择和田间鉴定选择相结合方法，经过多代回交、自交，获得8个导入Pi9或Xa23或Pi9 + Xa23的水稻恢复系分子改良系。以19个福建近年稻瘟菌优势菌株和一个白叶枯病强致病菌株P6进行人工接种，结果表明，Pi9或Xa23的导入明显提高了水稻恢复系分子改良系的稻瘟病或白叶枯病抗性。分子改良系及其杂交组合的有效穗数、千粒重和单株产量等与受体亲本及其杂交组合的相关农艺性状无明显差异。通过对抗稻瘟病基因的定位、克隆及分子标记的开发与利用，大大加快了抗病基因的聚合，在生产中育成了一大批稻瘟病抗优良品种，有效的提高了水稻产量。
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user: 5. 转基因技术育种 通过转基因手段导入R基因，可以克服常规和MAS育种中连锁累赘障碍，是改良水稻品种抗病性的最有效措施之一。S. Qu等 [ 36 ] 将自身启动子驱动的Pi9基因转入感病品种TP309，在其T 2 选育出转基因纯合株系，且保持了Pi9原有的广谱高抗特性。另外，通过转基因手段可以打破等位基因的局限，聚合同一Pi9/2位点的广谱抗性基因Pi9、Pi2、Piz-t等 [ 37 ] 或Pk位点的R基因Pi1、Pik、Pikp、Pikm等 [ 38 ] 。通过转基因实施R基因的聚合，最好是选择那些不需要借助配体蛋白(partner protein)即可识别无毒基因产物的R基因，以期快速、高效地培育广谱抗病新品种。近年来，伴随我国转基因生物新品种培育重大专项的实施，一些重要的R基因，如Pi9、Pi2、Piz-t、Pigm、Pid2、Pid3、Pi1、Pik-p等已开始应用于转基因抗稻瘟病育种 [ 39 ] 。
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user: 6. 结语 中国水稻品种资源十分丰富，蕴藏着各种性状的遗传基因。分子生物学的发展极大地推进了稻瘟病抗性遗传研究的进程，使进一步发掘、克隆、利用抗稻瘟病基因，拓宽品种抗性成为可能，并且通过育种家的努力，育成了很多抗稻瘟病性优良的品种，然而在利用抗稻瘟病基因的同时，同样应该加强稻瘟病菌生理小种变化的研究，通过对不同生理小种致病性变化的研究，合理的对含有不同抗病基因的品种进行轮换与布局，使抗病品种不会对稻瘟病菌生理小种产生过大选择压力，造成生理小种的变化过快，使抗病品种短期丧失抗性。
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user: 摘 要 我国是一个资源大国，总量丰富，但人均资源量较少，一些矿产处于世界优势地位，但也有一些重要矿产资源急缺，对外依存度居高不下如石油、铜、镍等。近年来，随着国际政治经济格局深度调整，矿产资源保障问题日益突出，尽快建立我国矿产资源战略成为当务之急。在这一方面，美国和日本对矿产资源战略的研究和实施已久，且已形成了一套比较成熟的矿产资源战略体系，对我国矿产资源战略研究具有借鉴作用。本研究立足于中国矿产资源现有国情，研究美日国家矿产资源战略实施背景、发展历程与矿产资源战略体系，寻求美日矿产资源战略宝贵经验对中国矿产资源战略实施的借鉴与启示。 关键词 :矿产资源战略，美国，日本，借鉴与启示
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user: 1. 引言 近年来随着我国经济高速发展，工业化进程不断加快，我国对矿产资源的需求日益增加，矿产资源的供需矛盾日益尖锐，这对国防安全、经济发展和社会进步造成了严重的阻碍和威胁。在矿产资源进入全球化配置的今天，我们必须充分研究我国国家矿产资源勘查、开发、利用、消费现状和趋势，立足于我国国情，提出符合国情切实可行的矿产资源战略。在这一方面，以美国和日本为代表的发达国家立足于自身矿产资源现状和形势已经进行了长期深入的矿产资源战略研究，形成了成熟的矿产资源战略，并付诸实施。本文着重研究了美日两国矿产资源战略实施背景、发展历程与矿产资源战略体系，并从中得出了一些对我国矿产资源战略研究的借鉴和启示。
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user: 2. 我国实施全球矿产资源战略必要性 我国是一个资源大国，矿产资源丰富，煤炭、钨矿、轻稀土矿等矿产资源储量巨大，同时我国也是一个矿产资源消费大国，矿产资源消费量巨大。我国是全球有色金属消费第一大国，在常用有色金属品种中，我国铜、铝、镍、铅锌消费量均位居世界前列，我国有色金属消费大多依赖进口，2012年我国铜和铝的资源缺口均达到8成以上，镍资源缺口约为33%，且较11年有所扩大，铅锌基本维持供需平衡，但仍需少量进口。我国对矿产资源需求非常大，从2000年到2013年，我国对各类矿产资源的消费量均有不同幅度的增加，对各类矿产资源需求量有明显不同，其中煤炭消费总量最大，石油次之，天然气和水电、核电、风电等清洁能源占比较小(见图1)。 近几年我国所面临的矿产资源形势越来越严峻，从近年石油资源的储量增长趋势与消费趋势可以看出，我国石油资源长期短缺已成定局[ 1 ] 。随着近几年稀土、钨、锡、锑等优势矿产的大量低价出口及开发过程中的大量资源破坏、浪费，我国优势矿产的优势地位已大幅下降[ 1 ] ，前景不容乐观。我国现有矿产开发技术落后，伴随着矿产开发而来的资源浪费、环境破坏等问题将长期困扰着我国矿产资源开发利 图1. 中国历年各类能源消费图 用的良性发展。随着国内经济的不断发展，人民生活水平的不断提高，对于矿产资源需求将继续不断增加。如何立足于现有的国内矿产资源现状，积极探索建立国家矿产资源战略体系，为解决国内重要矿产资源不足、对外依存度高、优势矿种地位下降、矿产资源可持续利用等问题做出指导是我们当前急需解决的问题。
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user: 4. 美日国家矿产资源战略对中国的借鉴与启示 建立国家矿产资源战略体系核心意义在于保障国家资源安全。全球矿产资源总量有限，如何站在全球战略高度，在时间和空间上合理配置全球资源，在合理范围内争取自身最大利益，这是国家矿产资源战略需要关注的核心问题[ 11 ] 。 美国、日本等发达国家作为世界矿产资源消费大国，早已意识到国家矿产资源战略对于国家安全和未来发展的重要意义。美日对矿产资源战略的研究和实施已久，立足于本国国情具有比较成熟的矿产资源战略体系。保护自身矿产资源，合理利用国外矿产资源，最大程度利用国外矿产资源保持经济发展、国家稳定，积极利用自身矿产资源与国外进口矿产资源进行战略储备是美日矿产资源战略体系核心；统一完善的矿业立法与执法、稳定持续的矿业经济体系、专业的矿业服务机构与人才、与环保产业相结合的完善矿业回收体制是美日矿产资源战略体系的重要支撑；根据全球矿产资源形势及国情不断调整更新矿产资源战略体系是美日矿产资源战略保持活力的源泉。 本研究立足于美日矿产资源战略，结合我国矿产资源形势及国情，得出以下借鉴与启示： 1) 在当前的全球矿产资源国际形势下，我们要坚定不移的贯彻执行“走出去”战略，积极开拓海外矿产资源市场。利用我国日益强盛的综合国力，从国家层面上积极与国外的资源国开展技术合作、经济援助、政治交流，特别是一些资源丰富的非洲国家，可以通过技术输出、资本投入等方式积极探索共同开发矿产资源的新模式。 2) 进一步完善相关矿业立法，不断加强执法工作，使矿业公司在国际和国内的矿业经营活动有法可依有法必依；对于一些具有战略意义的重要矿种要从国家层面上加以保护，利用国家行为进行开发利用，避免因为私营矿业公司的恶性行业竞争而导致战略性矿种开发浪费以廉价的价格大量流向国外市场。同时进一步在法律框架下完善相关政策，鼓励国内矿业公司进行海外矿产投资，积极与海外矿业公司进行资本交流，以参股、投资、并购、整合等方式参加海外矿业公司勘查、开发、利用、经营等活动。进一步规范矿业市场，制定相关政策给予矿业公司一定补贴，与矿业公司共同承担矿产勘查、开发、利用的风险，并通过补贴、税收、融资等方式有导向的引导矿业公司进行不同矿种的开发利用，避免因矿业公司因利对矿种的扎堆开发利用造成矿产资源市场的过大波动，不利于矿产资源市场长期发展。 3) 建立相关矿业服务机构，为矿业公司提供信息、技术、咨询、资本等方面服务，力求矿业公司有效开发利用矿产资源，避免盲目开发。注重培养具有国际视野的矿产资源投资、管理、金融、地质、法律等专业人才，建立专业人才储备，保证矿产资源行业高效合理发展的人才基础。 4) 将矿产资源开发利用与环境保护结合起来，建立矿产资源有效的回收体系，有效回收矿产资源进行再利用。同时在矿产资源开发利用过程中注重环境保护，在尽量减少环境污染的情况下进行矿产资源开发利用。 5) 矿产资源战略体系是需要不断发展动态更新的战略体系，要根据全球矿产资源的形势及我国的国情有针对性地进行矿产资源战略调整。
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user: 摘 要 岐口凹陷地质结构复杂，油气勘探工作已经处于中后期，由原来寻找构造圈闭油气藏转变为寻找隐形岩性油气藏阶段，单一影响构造单元研究已经满足不了油气勘探工作的需要。岩性油气藏的研究工作有必要在层序地层体系控制下结合沉积速率、古地貌等因素耦合起来开展系统、综合地质研究，明晰各种因素对沉积地层形成发育影响，才能更有效地指导油气勘探工作，获得较好效果。结合岐口凹陷古近纪层序地层格架下总结出的三幕构造运动，来说明沉积速率、古地貌单元、断层对地层发育的控制影响作用。 关键词 :歧口凹陷，古近纪，沉积速率，古地貌，岩性油气藏
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user: 1. 引言 歧口凹陷位于渤海湾盆地腹部，其石油地质特征和成藏条件主要为断层发育、对沉积作用控制明显、凹陷面积大、储量丰富、含油层位多、埋深较大、油气成藏条件复杂。但至今尚未结合沉积速率与古地貌控制作用对沉积地层厚度方面开展系统、综合的基础地质研究工作。我国东部老油区和近海海域盆地的南阳-泌阳凹陷、江汉盆地、琼东南盆地、珠江口盆地及渤海湾其它盆地已经做过类似工作，在古近系及新近系盆地中取得了一定的突破[ 1 ] -[ 5 ] 。因此在歧口凹陷古近纪开展结合沉积速率、古地貌控制作用对地层发育及形成厚度的研究工作，具有重要的理论价值和油气勘探的实践意义。 本文在等时层序地层格架的基础上，应用盆地模拟系统，通过各种参数(去压实、古水深和湖平面变化等参数)的校正，定量和动态的模拟了歧口凹陷古近纪沉降史。采用地层的“回剥技术”，通过计算盆地沉降量，定量地恢复古近纪各同沉积期的原始地貌形态。从沙河街组三三段到东营组一段上部称为裂陷期，总共发育三幕运动，每一幕又各自有几个阶段。在此框架基础上，结合各种地质因素的演化过程对地层厚度的演化进行系统研究。
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user: 2. 裂陷期地层沉降速率对地层厚度的控制 在一个时间序列中构造作用相对于沉积作用是瞬时的，沉积作用过程是一个渐进的过程[ 6 ] -[ 9 ] 。这样可以得到一个动力控制过程，即构造作用影响和控制了地层沉降，塑造了沉积地形，沉积地形特别是地形突变带或突变点控制了水动力条件和沉积作用，特别是碎屑流的沉积作用，因此，地层沉降速率对地层厚度的控制作用显而易见[ 10 ] [ 11 ] 。 裂陷I幕包括沙三段底到沙三二段，凹陷从南到北水平拉张明显，沉降幅度大，尤以中北区更明显，出现了大幅度沉降，结束了孤立小型凹陷的初始断陷阶段，逐步形成北东走向的连通湖盆。该时期燕山褶皱带和埕宁隆起为主要物源区，地形高差大，水流速度快，形成各类重力流沉积。 时期主要的沉降中心分布在歧口深凹、板桥、歧北，歧南次凹，与该时期地层厚度中心吻合，沉降位于控凹断层下降盘，沉降速率等值线长轴方向平行于断层走向，且靠近断层处较密，远离断层变稀，说明此时期沉降受到控凹断层的控制，其中滨海歧口深凹最大沉降速率达1100 m/Ma。 时期沉降速率继承性发育，主要的沉降中心与厚度中心均一一对应，最大沉降速率为600 m/Ma。 时期歧北次凹沉降速率等值线长轴方向略与港东断层走向斜交，反映了构造活动对沉降控制的相对减弱，这一特征同时体现在了地层厚度图上。Es 2 时期沉降速率相对减小。总体上，在裂陷Ⅰ幕的各个时期内，地层厚度的演化都与沉降速率的变化息息相关，从 到Es 2 的整个过程中，沉降速率变化大呈减弱趋势，反映了在一个构造幕内，构造活动和沉降过程从强至弱的变化规律。NE方向为主的沉降中心轴向有向WE方向缓慢过渡的趋势，整体格局由NE方向断层控制为主转变为NE+WE方向断层的联合控制。 裂陷II幕是指沙一段，与裂陷I幕相比其构造活动性明显变弱，但沉降中心依然位于控凹断层下降盘，受到断层的控制。Es 1 x 歧北次凹的沉降中心，总体上沿港东断层的走向展布，沉降速率约为300 m/Ma，表明沙一下层序港东断层控制着沉积。到了 区域内只有一个较大沉降中心，最大沉降速率约为400 m/Ma，板桥次凹的沉降速率明显减小，从300 m/Ma减小到约100 m/Ma。Es 1s 时期沉降中心集中到歧口深凹东北部，这正是地层厚度向东北迁移的原因。从整体沉降速率来看，沉降速率具有北部大，南部较小的特征，这是由于北部为陡坡边界，断控作用强烈，沉降大，而南部为缓坡，断控作用影响较小，故沉降较小。从 至 ，歧南和歧北次凹沉降速率逐渐变小，沉降中心逐步向东北迁移，并汇聚至歧口深凹沉降中心，沉降中心由广布于东西部地区演变为东西分区的格局。 裂陷III幕主要是指东营组，Ed 3 层序继承性发育，板桥、歧北、歧南次凹和歧口深凹均存在沉降中心，沉降高值区位于控凹断层下降盘，沉降速率等值线长轴方向基本与断层走向一致，说明此时期沉降仍受到控凹断层的控制。Ed 2 层序板桥和歧北次凹的沉降中心已不明显，到了Ed1x层序，沉降速率等值线长轴方向与断层走向斜交，说明此时期断层对沉降控制作用减小，且沉降中心逐渐归一化，Ed1s时期区内主要汇集为一个沉降中心，说明了此时断陷作用已经逐渐被区域的凹陷作用所取代。这些特征与地层厚度的演化与迁移一一吻合，说明正是沉降速率的演化导致了沉积充填和地层厚度的演化与变迁。 总之，在垂向演化的各个时期地层的沉降速率中心对应着各时期的沉积中心，沉降速率大的地方地层沉积厚，沉降中心的迁移则导致地层厚度中心的迁移。且在各裂陷幕内早期沉降快，晚期逐渐减缓。
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user: 3. 裂陷期古地貌对地层厚度的控制 同沉积构造主要是通过控制沉积古地貌的变化而对沉积物的堆积和分布产生制约。因此，构造作用控制下的古地貌沉积充填和地层沉降对地层厚度的控制影响同样重要。 众所周知，岩性圈闭离不开古地貌、沉积地层及断层的控制作用[ 12 ] [ 13 ] 。高效储层是油气藏的载体，它的发育与沉积体系关系密切，而古地貌是控制沉积体系发育的关键因素之一，所以研究古地貌有助于揭示物源体系–沉积体系的发育特征与空间配置关系。通过在济阳拗陷和准噶尔盆地的勘探实践证明，盆地形成期的古地貌直接影响着物源和沉积体系的空间配置，并进而制约着油气的成藏[ 14 ] -[ 16 ] 。 构造运动造就的古地貌对盆地层序的形成和发育以及沉积充填起着重要的控制作用。古地貌中古凹陷为沉积提供了可容纳空间，古凸起一方面可以为沉积提供物源，同时对沉积充填起到了分割、阻挡和限制的作用，古沟谷和坡折则往往可以疏导和控制沉积物的展布，因此，古地貌在很大程度上控制了地层厚度的分布。 裂陷I幕 时期古地形起伏很明显，受边界控凹断层的影响，盆地内沟谷纵横发育，凹陷分割性很强，板桥、歧北、歧南次凹和歧口深凹明显，从 到Es 2 时期主要的古凹陷和古凸起、古坡折带、古沟谷、古断层均继承性发育，但是主要的凹陷越变越浅，这也与各层序发育时期的沉降中心的变化规律不谋而合，恰恰响应了在一个构造幕内构造沉降速率从快到慢的变化规律。 裂陷II幕 主要的古凹陷明显，到 和 层序，歧北次凹和歧南次凹古凹陷越变越浅，凹陷深度明显减小，原因是港西、港东断层活动性减弱，构造沉降降低，这与沉降速率的变化恰恰吻合，也正是该时期地层厚度在歧北次凹减小的原因。 第III幕Ed 3 时期区内主要的板桥、歧北、歧南次凹、歧口深凹格局依旧存在，到了Ed 2 时期次凹的凹陷深度明显减小，凹陷的归一化已初见雏形，到了 时期，裂陷作用已逐渐被区域性的拗陷作用所取代，多个次凹演化为一个凹陷， 时期古地貌继承性发育。 总之，在垂向演化的各个时期古地貌古凹陷的中心对应着沉积厚度的中心，古凹陷越深，则地层厚度越大，而古地貌相对凸起的地带则对应为地层厚度较薄或被剥蚀的地方；古凹陷中心迁移，则地层厚度中心随之迁移。
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user: 4. 总结 通过以上分析，可以得到以下结论： (1) 歧口凹陷古近纪层序地层经历了三次幕式演化：其中裂陷I幕歧口凹陷西北断东南超的半地堑样式变得模糊，由NE方向断层控制为主导转变为NE + WE方向联合控制，北西、东南分带清楚，厚度中心广布东西部地区；裂陷II幕NE + WE方向断层联合控制的局面转变为WE方向断层控制能力强、NE方向断层控制能力弱，东西分区明显，沉积中心向东北迁移。裂陷III幕WE方向断层控制能力增强，厚度中心向东部、南部迁移，断陷作用逐渐被区域性的拗陷作用和断层活动的共同控制所取代，沉积厚度逐渐归一化，凹陷由分割到统一。 (2) 从裂陷I幕到III幕以及每一个裂陷幕内，构造活动性均呈逐渐减弱趋势，盆地早期相对快速沉降，然后逐渐减慢，每一个构造幕对应了一次构造沉降从快到慢的变化过程，表明了盆地的沉积充填具有“时快时慢”的变化节奏，呈“幕式”沉降特征，反映了盆地演化多幕性特征。与此同时，从裂陷I幕到III幕盆地内断控作用逐渐减弱，拗陷作用逐渐增强，从裂陷I幕的断控作用为主到裂陷III幕晚期区域性拗陷作用为主，体现了从强烈差异断陷至整体沉降的过程。因此纵向上体现了继承性发育的断坳转换幕次演化规律。 (3) 同沉积断层的活动一定程度上控制了沉降速率的分布，塑造了沉积地形和古地貌。在全区断控作用以及后期拗陷作用的控制下，沉降速率中心和古地貌的凹陷中心始终对应着地层厚度中心，厚度中心的迁移与沉降中心以及古地貌凹陷中心的变化不谋而合，体现了横向上三者的相互制约与响应，从成因的角度阐明了构造活动通过控制沉降速率及古地貌来控制盆地沉积充填的规律。
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user: 中国石油天然气股份公司重大专项(编号：2008E-0601)资助。
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user: 摘 要 非饱和渗流在岩土工程中广泛应用，同时也是岩土工程中的热点难点，而精确评价非饱和渗流，对岩土计算提高精确度有重要作用。根据大量文献资料，从非饱和渗流的数值解、饱和度、变形及封闭气泡等四个方面对非饱和渗流的的特性进行回顾研究进展，并指出目前我国该研究存在的问题，最后对研究作了展望。 关键词 :非饱和，渗流，饱和度