DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 模型验证 基于黄等人的工作 [ 15 ] ，我们选取Tmall，JD.COM和Amazon上具有代表性的主营书籍和数码产品的六家店铺为研究对象。当有人访问网站时及时问卷调查时间距离，社会距离和空间距离，收集必要的数据，并进行无量纲化处理 [ 14 ]。 具体地说，对来访者问卷“预期决策与实际决策之间的时间长度”作为时间距离，其测度见下表1。 Table 1 Measure of time distanc 时间距离 购买观望期 5 三个月以上 4 三个月 3 一个月 2 一周 1 一天 表1. 时间距离测度表 社会距离通过问卷来访者“在线消费者与网络商家之间的亲密程度”打分得到，其测度见下表2 (来源： [ 14 ] )。 Table 2 Measure of social distanc 社会距离 购买观望期 7 当有需要时，我首选该网络商家处浏览产品，不与其他网商对比，有喜欢的直接购买 6 当有需要时，我愿意浏览该网络商家的产品 5 当所选的产品与其他网络商家的标价一致，商品评价、细节图等其他因素也一致时，我愿意在该网商处购买 4 当所选的产品高于其他网络商家等标价的0%~1%，但商品评价好于上述两者时，我愿意选择在该网络商家处购买 3 当所选的产品高于其他网络商家等标价的1%~5%，但商品评价好于上述两者时，我愿意选择在京东商城购买 2 当所选的产品高于其他网络商家等标价的5%，但商品评价好于上述两者时，我仍然愿意在该网络商家处购买 1 当该网络商家的品牌形象、商品质量等出现信任危机后，我愿意继续在此购买产品 表2. 社会距离测度表 空间距离用“消费者感知到的与网络商家之间的距离”来表征，可近似用从消费者下单到收货的时间跨度来表示，其测度见下表3 (来源： [ 14 ] )。 Table 3 Measure of spatial distanc 空间距离 感知收货时间 8 5~7天 4 3~5天 2 1~3天 1 0~1天 表3. 空间距离测度表 对按照以上三个表进行处理得到的数据我们运用Matlab拟合式(3.18)中的曲线得如下参数估计值(表4)。 Table 4 Results of fitting curve in (3.18 Parameters 1.0000 −0.1786 −0.1786 −0.1785 Residuals (1.0e−04*) −0.0165 −0.1124 0.1411 −0.0165 表4. 式(3.18)的曲线拟合结果 上表中Parameters从左到右分别表示 ρ / ρ 0 ， ( α − α ′ ) / r 0 ， ( β − β ′ ) / r 0 ， ( γ − γ ′ ) / r 0 ，Residuals值为曲线拟合残差。上表显示该曲线拟合效果好。 注意到式(3.18)中含有四个变量，消费率为因变量，剩下的时间变量，社会变量和空间变量为自变量，这就导致无法在现实中画出拟合曲线图(现实中最多只能画出三维图，四维图是不存在的)。为了充分利用图形来分析和理解该模型，我们将式(3.18)的四维图形分割成三个三维图形来进行研究(这里的距离指标采用了 [ 14 ] 中的结论)。 由以上三个图可知，三个自变量(时间距离，社会距离和空间距离)对购买率都有反方向作用且影响程度各不相同。也即，随着这三个自变量的增大，购买率呈下降趋势，并且当时间距离和社会距离中至少有一个量取值变化率很大时(表现为取值具有跳跃性)，购买率将出现剧烈的下降趋势，然而当空间距离取值变化率很大时，购买率的下降趋势却不显著。此意味着前两个距离对购买率的影响较空间距离的影响大。而且从图1、图2和图3中可知，时间距离对购买率的影响较社会距离对购买率的影响大，所以当给定空间距离，同样大小的时间距离和社会距离将获得不同的购买率，前者下降比后者快。综合得知，心理距离对购买率的影响大小顺序为时间距离，社会距离和空间距离。 图1. 购买率与时间距离和空间距离的关系图，其中竖坐标表示百分比，理解时需乘上100%，显示的是一个单调下降的曲面 图2. 购买率与社会距离和空间距离的关系图，其中竖坐标表示百分比，理解时需乘上100%，显示的是一个单调下降的曲面 图3. 购买率与时间距离和社会距离的关系图，其中竖坐标表示百分比，理解时需乘上100%，显示的是一个单调下降的曲面
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user: 5. 结论 当前，对在线消费者的心理距离的研究主要集中在心理距离在电子商务环境下的概念变化，心理距离对电子商务的影响及其原因，并未涉及它们之间的数量关系。本文我们首次运用最大熵原理建立了消费决策和心理距离之间的一个新的关系式，并对模型进行了分析。结果表明，消费决策与心理距离之间存在负指数关系，即消费决策随心理距离的增加呈负指数下降，而不是简单的线性下降；心理距离的三个组成维度中，时间距离维度对消费决策的影响最大，其次是社会距离维度，最后是空间距离维度，这与已有的研究结果相符。同时，该模型的建立弱化了商家预知消费决策的难度，即在心理距离已经测定的条件下，运用这个模型商家就能预测出消费者的消费决策趋势，这为商家更好的制定出具有针对性的电子商务营销策略提供了一个新的思路。 然而，不管是从理论上还是从实践上，我们的研究也面临一些挑战。在建模中，我们运用了一些数学上的技巧简化了模型，这就很难避免引起误差的增大。除此而外，式(3.18)中的参数不容易测量，这也造成了误差的进一步增大。
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user: 摘 要 本文设计一种电力通信业务路径规划算法，有效提高了电力通信业务权重分布的均衡性，降低了路径故障对电力通信业务构成的风险。算法将电力通信业务权重均衡分布作为目标，首先，在跳数小于门限值的节点中，为业务选择可行路径。然后，选择距离最小的ｋ条路径，作为业务的候选路径。最后，从备选路径中，选择业务权重分布均衡的路径，作为业务分配路径，从而保障业务权重分布的均衡性。基于负载均衡的电力通信业务路径规划算法(LBB-PCSPP， Load Balance Based-Power Communication Service Path Programming algorithm)能够有效均衡电力通信业务权重分布，避免电力通信业务向少数路径聚集的现象，从而降低路径故障对电力通信业务构成的风险。 关键词 :电力通信业务，路径规划，均衡性 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 随着智能电网的快速发展，越来越多的智能电力终端、传感器设备、便携式终端被部署在电力通信网中，为电网运营者以及用户提供诸如监测、控制、信息采集、智能用电等服务，电力系统呈现众多子系统间协同通信日益频繁的特点。大量业务需要部署到网络中去，如何合理的规划电力通信业务路径，降低业务通信风险成为保障电力系统稳定运行的重要问题之一。然而，现有的路径规划算法存在两类问题，一类，采用最短路径选取路径策略的算法，会导致部分路径负担过重的问题；另一类，采用负载均衡策略的算法以带宽控制业务路径分配，依然难以避免重要业务过于集中于某条路径的问题，亟需设计针对电力通信特点业务路径规划算法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 针对上述问题，基于负载均衡的电力通信业务路径规划算法(LBB-PCSPP， Load Balance Based-Power Communication Service Path Programming algorithm)，首先，在跳数小于门限值的节点中，为业务选择可行路径。其次，选择距离最小的ｋ条路径，作为业务的候选路径。然后，从备选路径中，选择业务权重分布均衡的路径，作为业务分配路径，从而保障业务权重分布的均衡性。.最后，通过实例验证了算法的有效性。
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user: 2. 问题模型 2.1. 问题描述 电力通信部门在业务部署过程中，主要考虑路径最短问题，将导致大量电力通信业务向少数几条路径聚集的现象，一旦这些路径出现故障，将导致大量业务中断。因此，在规划电力通信业务路径的过程中，考虑业务权重分布的均衡性问题，能够降低大量电力通信业务同时中断的风险，具有重要的现实意义 [ 6 ] [ 7 ] 。 2.2. 问题处理流程 电力通信业务路径通过 B u i l d P a t h ( G ( N ， E ) ) 算法予以规划，通过跳数和路径上的业务权重选取业务的可行路径，从可行路径中选取ｋ条距离最短路径作为备选路径(距离由业务权重计算)，再从备选路径中选出业务权重分布均衡的路径作为业务规划路径。该算法能够有效解决，业务向少数路径聚集的问题，从而降低路径故障造成的业务风险。 B u i l d P a t h ( G ( N ， E ) ) 算法通过三个算法 I n i t P a t h ( G ( N ， E ) ) 、 S e l e c t N e x t N o d e ( n j ) 、 S e t S e r v i c e ( n j ， P ) 分别按跳数和最短距离选择可行路径、k条备选路径和业务路径。
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user: 3. 基于负载均衡的电力通信业务路径规划算法 本算法综合考虑最短路径算法和负载均衡算法的特点，将业务重要度融入路径规划之中，算法分为4部分：设 G ( N ， E ) 为电力通信网的拓扑结构， B u i l d P a t h ( G ( N ， E ) ) 用于计算业务的部署路径， I n i t P a t h ( G ( N ， E ) ) 用于计算节点的路径集合， S e l e c t N e x t N o d e ( n j ) 用于计算k条备选路径集合， S e t S e r v i c e ( n j ， P ) 用于计算业务路径。 3.1. 路径规划算法 B u i l d P a t h ( G ( N ， E ) ) 从节点 n i ∈ N 的邻节点计算可行路径和候选路径。随后，从候选路径中选择业务权重分布均衡的路径作为业务部署路径，从而保障业务分布的均衡性。其中，业务权重由电力通信业务的安全级别决定，例如：继电保护业务权重为10，办公业务权重为1，A为已分配业务路径集合，B为备选路径集合，C为路径集合，S为备选节点集合， α 为跳数的门限值，例如16。 I n i t P a t h ( G ( N ， E ) ) 将与节点 n i 距离最小的节点放入业务路径集合A，其中，距离是 n i 每个邻节点上部署的业务权重。 S e l e c t N e x t N o d e ( n j ) 遍历 n j 的邻节点，从 n j 的可行路径中，选择k条业务权重最低的路径，作为备选路径。 S e t S e r v i c e ( n j ， P ) 从k个备选路径中，选择业务权重分布均衡的路径，作为业务分配路径，从而保障业务权重分布的均衡性。 B u i l d P a t h ( G ( N ， E ) ) 算法流程如图1所示： 步骤1：开始 步骤2：设置每个通信节点 n i 上的业务权重为零， n i ∈ G ( N ， E ) ； 步骤3：设置通信节点之间的跳数为0， j u m p i j = 0 ； 步骤4： I n i t P a t h ( G ( N ， E ) ) → A ，初始化业务路径分配； 步骤5： S e t S e r v i c e ( c e n t e r ， A ) ，计算业务路径； 步骤6： ； 步骤7：如果 T e m p ≠ ϕ ，转步骤8，否则，转步骤20； 步骤8：如果 G ( N ， E ) ≠ ϕ ，转步骤9，否则，转步骤19； 步骤9：找出距离center最近的节点 n i ； 步骤10： G ( N ， E ) / { n i } → G ( N ， E ) ； 步骤11： S e l e c t N e x t N o d e ( n i ， C ) → B ； 步骤12：如果 | B | = k ∨ ( B ≠ ϕ ∧ j u m p i j = α ) ∨ c e n t e r ∈ B ，转步骤13，否则，转步骤15； 步骤13： S e t S e r v i c e ( n i ， B ) ； 步骤14： C ∪ { n i } → C ，转步骤8； 步骤15：如果 j u m p i j < α ，转步骤16，否则，转步骤18； 步骤16： j u m p i j = j u m p i j + 1 ； 图1. B u i l d P a t h ( G ( N ， E ) ) 算法流程图 步骤17： T e m p ∪ { n i } → T e m p ，转步骤8； 步骤18： n i 不能分配业务，转步骤8； 步骤19： T e m p → G ( N ， E ) ，转步骤7； 步骤20：结束。 3.2. 可行路径选择 在选择可行路径选择的过程中，以跳数最短为决策条件，设计启发式搜索算法，遍历center的每个邻节点，找出距离center最近的邻节点，将其放入备选集合，以此寻找跳数最短路径。这样可以降低业务的传送时间，以适应电力通信快速反应的特点。 图2. I n i t P a t h ( G ( N ， E ) ) 算法流程图 I n i t P a t h ( G ( N ， E ) ) 算法流程如图2所示： 步骤1：开始； 步骤2： ϕ → A ； 步骤3：如果center的每个邻节点被遍历，转步骤8，否则，转步骤4； 步骤4：D为center的邻节点集； 步骤5：如果 D ≠ ϕ ，转步骤6，否则，转步骤3； 步骤6：找到距离center最近的节点 n i ； 步骤7： A ∪ { n i } → A ； 步骤8：返回A； 步骤9：结束。 3.3. 备选路径选择 在选择备选路径的过程中，从可行路径集合中，以业务权重为决策条件，设计启发式搜索算法，寻找权重最低的k条路径，作为备选路径。这样设计能够考虑较小通信时延的基础上，降低权值较大的重要业务向某条路径聚集的现象。 S e l e c t N e x t N o d e ( n j ) 算法流程如图3所示： 步骤1：开始； 步骤2： ϕ → S ； 步骤3：如果已遍历节点 n j 的邻节点，转步骤8，否则，转步骤4； 步骤4：将到 n j 的跳数小于门限值的节点 n i 放入A， n i → A ； 步骤5：将A中与 n j 距离最近的节点 n i 存入路径C， n i → C ； 步骤6：将C中业务权重最低的 n j 的k条路径放入集合B中， n i → B ； 步骤7： S ∪ C → S ，转步骤3； 步骤8：返回S； 步骤9：结束。 图3. S e l e c t N e x t N o d e ( n j ) 算法流程图 3.4. 业务路径筛选 在筛选业务路径的过程中，从备选路径中，以路径段业务重要度分布均衡为决策条件，设计启发式算法，寻找业务分布最均衡的路径，作为业务路径。这样设计能够同时考虑通信时延较小和业务权重分布均衡的特性，以此避免重要业务集中的现象。 图4. S e t S e r v i c e ( n j ， P ) 算法流程图 S e t S e r v i c e ( n j ， P ) 算法流程如图4所示： 步骤1：开始； 步骤2： ϕ → S ； 步骤3：如果已遍历P (P为 n j 的备选路径集合)中的节点，转步骤5，否则，转步骤4； 步骤4：从 p i ⊂ P ( p i 为 n j 的一条可选路径)中选择业务权重最大的节点 n i 放入集合S中， S ∪ { n i } → S ，转步骤3； 步骤5：从S中选择最小 n min 对应的路径，部署业务； 步骤6：结束。
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user: 4. 实例分析 下面结合实例说明： 图5(a)~图5(c)展示方法的结果： 图5. 业务部署结果对比 图5中，节点上的数字表示业务权重，(a)为已经部署业务的权重分布，(b)和(c)分别为按照最短路径算法和 B u i l d P a t h ( G ( N ， E ) ) 算法部署业务的结果，按照本文设计的算法得到的业务权重分布更加均衡。
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user: 5. 结束语 本文设计的基于负载均衡的电力通信业务路径规划算法，有效提高了电力通信业务权重分布的均衡性，降低了路径故障对电力通信业务构成的风险。本算法将电力通信业务权重均衡分布作为目标。首先，在跳数小于门限值的节点中，为业务选择可行路径。然后，选择距离最小的k条路径，作为业务的候选路径。最后，从备选路径中，选择业务权重分布均衡的路径，作为业务分配路径，从而保障业务权重分布的均衡性。 B u i l d P a t h ( G ( N ， E ) ) 算法那能够有效均衡电力通信业务权重分布，避免电力通信业务向少数路径聚集的现象，从而降低路径故障对电力通信业务构成的风险。
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user: 摘 要 缅甸语与英语以及其它西方语言不同，它的词之间没有明显的边界，开发缅甸语的语音合成系统时，分词是其中的一个重要环节。我们从大约600 M的原始语料库中选取5000个完整句子，由缅语专家人工分词以后作为该文的实验数据集。本文对比了基于条件随机场(CRF)的缅语分词方法与基于正向最大匹配算法(FMM)的缅语分词方法，并用置信度、分词精度和分词速度评估分词性能。在本次实验中，基于CRF与FMM的缅语分词结果中置信度分别可达94.1%和84.3%，F-值分别可达93.8%和82.9%。表明，应用CRF方法实现缅语分词的效果更好，且该方法可满足开发缅语语音合成系统的要求。 关键词 :缅甸语，分词，条件随机场，正向最大匹配算法 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 近些年，缅语分词逐渐受到研究人员的关注，但是相比中文分词的成果，缅语分词相关的研究还需要继续努力。目前，主要的分词方法有三类：1) 基于词典匹配的方法，如果发现文本中出现字符串的某一子串与词典中的词条相同，就算是匹配成功。它的优点是速度快，实现简单，缺点是无法正确识别未登录词。2) 基于统计的分词方法，上下文中，相邻的字出现的次数越多，就越可能构成一个词。因此字与字相邻出现的概率或频率能很好的反映词的可信度。它的优点是分词准确性较高，但分词速度较慢。3) 基于规则的分词，通过模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。基本思想是语义分析，句法分析，利用句法信息和语义信息文本进行分析，它的优点是分词准确性高，但算法实现复杂，实现难度较大。对比以上三种分词方法，由于缅语的复杂性和相对匮乏性，暂时不考虑基于规则的缅语分词方法。 关于缅语分词方面的研究，Thet T T和Na J C等人曾提出了一种基于规则的音节划分与基于字典的音节合并的缅语分词方式 [ 1 ] ，Mo H M和 Nwet K T等人提出了一种基于CRF的缅语人名识别方法 [ 2 ] ，Phyu M L和Hashimoto K.等人提出了一种基于CRF和特征聚类的缅语分词方式 [ 3 ] 。本文以开发缅语语音合成系统为目的，分析和比较了基于CRF和FMM的分词效果。为了能在缅甸语分词过程中使用CRF模型，我们构建了一个人工分词语料库作为训练集，通过0.58版本的CRF++工具包 [ 4 ] 在Linux平台上实现缅语了分词系统。 本文的其余部分安排如下：第一部分，介绍了缅甸语的特征。第二部分，缅语分词方法的介绍。第三部分，实验结果以及分析。第四部分，总结与展望。
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user: 2. 缅甸语简介 缅甸语属于汉藏语系藏缅语族，它是缅甸社会主义联邦共和国的通用语，大约有5400万人使用这一种重要的语言。缅语不同于英文以及欧洲其他的一些语言，它与中文相似，都是大字符集上的连续子串，且没有明显的词边界。现代缅甸文字是一种拼音文字，书写时从左到右。从字型来看，好像是用大小不同的圆圈拼接、套叠而成。它在东方和世界文字之林中，可以说是别具一格，不同于方块形的汉子表意，缅文表音。缅甸语有33个基本辅音字母，7个独立的元音字符，7个非独立元音字符，4个基本介音，10个数字符号，2个标点符号，详见文献 [ 5 ] 。下面是一个缅语句子划分为音节和音节拼接为词的实例，音节之间和词之间均用“+”连接。 句子： 音节： 词： 中译：我是一名学生。
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user: 3. 缅语分词方式 3.1. 基于CRF的分词 条件随机场模型(Conditional Random Fields，简称CRF，或CRFs)是基于隐马尔科夫模型和最大熵模型提出的一种判别式概率无向图学习模型 [ 6 ] ，也是一种基于统计序列标注和分割的分词方法 [ 7 ] ，它将缅语分词问题转化为一个序列标注问题，即将词语开始至结束字符分别标记，之后根据标记完成对句子分词。相比隐马尔可夫模型和最大熵模型，CRF没有隐马尔可夫模型那样严格的独立性假设(观测值之间相互独立)，因而可以容纳上下文信息，同时CRF还克服了最大熵模型标记偏置的缺点。 输入数据的序列标注即为每一个输入序列分配一个标注符号，对于分词问题， X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x T ) 是一个长度为T的输入数据序列， 作为对应的标注序列。在给定一个输入序列的情况下，设 p ( y | x ) 为线性链条件随机场，则在随机变量X取值为x的条件下，随机变量Y的取值为y的条件概率具有如下形式，如公式(1)： p ( y | x ) = 1 Z X exp ( ∑ 1 T ∑ k λ k f k ( y t − 1 ， y t ， x ， t ) ) (1) 其中，Z x 是规范化因子， f k ( y t − 1 ， y t ， x ， t ) 是一个任意的特征函数，λ k 是与特征函数相关的权重。条件随机场的预测问题是给定条件概率 p ( y | x ) 和输入序列x，求条件概率最大的标注序列y * ，即对输入序列进行标注。条件随机场的预测算法是著名的维特比算法，如公式(2)： y * = arg max y P ( y | x ) (2) 3.1.1. 标注方式 条件随机场的缅文分词思想类似于中文分词思想，就是通过分析大量的缅语文本语料库去计算一个音节在字符串中的位置的可能性。利用条件随机场来进行缅文分词就是一个字符标注的过程，缅文文本的标注以一个音节为基本单位，缅甸语的词是由单个音节或多个音节构成，统计5000个缅语句子，共计124，809个词，去除重复的词语后得到23，098个词，分别统计去重复前和去重复后缅语的词长分布，如表1所示。 Table 1 Situation of Burmese syllable in word 音节类型 所占百分比(去重前) 所占百分比(去重后) 例子 单音节 49.0% 17.0% (跑) 双音节 26.8% 30.5% (攻击) 三音节 16.9% 29.8% (企业家) 四音节 5.3% 14.7% (种类) 四音节以上 2.0% 8.0% (可怕的) 表1. 缅语词长统计表 由表1可知，去重前缅甸语中的词语的大多数为单音节词、双音节词和三音节词，四音节词及以上相对较少，统计得到缅语的词长均值为1.86个音节，去重后双音节词和三音节词所占比例较大。本文使用“S”“B”“M”“E”来分别表示单音节词、该音节出现在词的头部、该音节出现在在一个词的中间位置和该音节出现在一个词的词尾位置。缅甸语文本“ ”标注过程如图1所示，图1中过程①将句子分为五个词，过程②表示将每一个词划分为对应的音节并进行标注。 图1. 缅文文本标注 3.1.2. 特征模板 CRF中一共存在两种模板：U-gram和B-gram，U-gram为一元模板，表示只与当前位置对应的标签相关的特征，B-gram二元模板，表示前一个位置和当前位置对应的标签相关的特征，当类别数很大的时候，这种类型会产生许多可区分的特征，这将会导致训练和测试的效率都很低下，本文选择的是U-gram模板。对字符串标注前还要进行特征的选择，虽然条件随机场模型中在理论上可以允许各种长度各种样式的特征，但是如果我们选择的特征过多过长会使得整个系统在运行算法时变得速度很慢，所以通常我们选取特征只在有限的上下文本范围内进行选择。特征模板格式：%x [row， col]。x可取U或B，对应两种类型。方括号里的编号用于标定特征来源，row表示相对当前位置的行，0即是当前行；col对应训练文件中的列，这里只使用第1列(编号0)。本文选择距离为2的特征模板，其具体含义如表2所示。 3.2. 基于FMM的分词 本文对基于词典的分词算法采用正向最大匹配(Forward Maximum Matching，简称FMM)，其主要原理都是切分出单音节串，然后和词库进行比对，如果是一个词就记录下来，否则通过增加或者减少一个音节，继续比较，一直还剩下一个音节则终止，如果该单音节串无法切分，则作为未登录处理。同时，缅语文本中存在四音格结构 [ 8 ] [ 9 ] ，缅甸语四音格词的类型为ABCD、ABAC、ABCB、AABB、ABCC、ABBC、ABCA、ABAA、ABAB、AAAA、AABC，共11种。其中，数量最多的是ABCD类型，最少的是ABAA类型。本文用到AAAA、AABB、ABAA、ABAB四种四音格词，即若音节列表中连续出现四个音节满足以上四种四音格词结构，则将这四个音节重划为一个词。 词典来自Technomaion Studios公司编著的缅甸语-英语词典，共有词条26，601个，为了充分和合理的使用词典，我们提出了基于Hash的词典设计方式从而能够更快更有效率的分词。 Table 2 Feature Templat 特征 含义 %U [−2， 0] 当前字与当前字向前第二个字的联系 %U [−1， 0] 当前字与当前字向前第一个字的联系 %U [0， 0] 当前字与当前字的联系 %U [1， 0] 当前字与当前字向后第一个字的联系 %U [2， 0] 当前字与当前字向后第二个字的联系 %U [−2， 0]/%U [−1， 0]/%U [0， 0] 当前字与当前字及当前字向前第一、二个字的联系 %U [−1， 0]/%U [0， 0]/%U [1， 0] 当前字与当前字、当前字向前第一个字、当前字向后第二个字的联系 %U [0， 0]/%U [1， 0]/%U [2， 0] 当前字与当前字及当前字向后第一、二个字的联系 %U [−1， 0]/%U [0， 0] 当前字与当前字及当前字向前第一个字的联系 %U [0， 0]/%U [1， 0] 当前字与当前字及当前字向后第一个字的联系 表2. 特征模板说明
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user: 4. 实验方案与结果分析 4.1. 实验数据库的构建以及分析 本文实验数据库的构建过程为： 1) 利用爬虫软件火车采集器在缅甸语网站上抓取大约600 MB的原始语料库，内容涵盖了娱乐、体育、生活、商业、宗教、新闻等各方面。 2) 原始语料经过去重复和去非法字符后得到文本语料库，从文本语料库中随机挑选出5000句作为缅语分词实验文本集，经过音节划分之后，采用基于词典的分词方法对数据进行初步划分； 3) 将基于词典的分词结果交给两位缅甸语专家进行校对以及改正，缅语专家按语义对语料分词，将5000个缅语句子平均地分为25个文档，编号为#1，#2，#3，……，#25。A专家和B专家各自需要完成的文档如表3所示，#1至#5号文档由专家A完成后得到TextSet1文本集，包含5个文档，编号#A1~#A5，由专家B完成后得到TextSet2文本集，包含5个文档，编号#B1~#B5，#6至#15号文档由专家A完成后得到TextSet3文本集，#16~#25号文档由专家B完成后得到TextSet4文本集。 本文根据置信度来衡量实验结果的真实性，假设A专家、B专家对同一个文档完成分词以后得到的两个文档#A i 和#B i (I = 1， 2， 3， 4， 5)中词的数量分别表示为N(A i )、N(B i )，其中相同的词的数量表示为M(A i B i )。那么B i 相对于A i 的置信度表示为公式(3)： C ( B i ， A i ) = P ( B i | A i ) = M ( A i B i ) / N ( A i ) (3) 若将TextSet1文本集作为标准分词数据，那么TextSet2文本集相对于TextSet1文本集的置信度为C(B i ， A i )，阈值C1 = min{C(B i ， A i )}。若将TextSet2文本集作为标准分词数据，那么TextSet1文本集相对于TextSet2文本集的置信度为C(A i ， B i )，阈值C2 = min{C(A i ， B i )}，其中i = 1， 2， 3， 4， 5，置信度的计算结果如表4所示。 根据表5，C(B i ， A i )的最小值为0.875，则基于文本集TextSet1时，选定阈值为0.875。同理，基于文本集TextSet2时，选定阈值为0.906。 另外，分词精度和分词速度是评判一个分词系统性能好坏的两个重要方面，分词速度主要就是对待缅语分词，机器运算的处理速度，在机器硬件条件一样的前提下，分词速度越快越好。分词精度则主要是指的分词能够达到的准确程度，这是评价一个分词系统的最核心的标准。本文对于分词精度将选用召回率R、准确率P以及F-值作为评判标准 [ 10 ] ，其定义如公式(4)，(5)，(6)。其中，F-值能够综合衡量准确率和召回率，是P和R之间的权重比，令β = 1，则对待P和R的权重相同。A表示测试文本中切分正确的词总数，B表示测试文本切分错误的词总数，C表示在标准文本中属于正确答案但是在测试文本中没有被识别出来的词总数。 召 回 率 ( R ) = 测 试 文 本 中 切 分 正 确 的 词 总 数 标 准 文 本 中 的 词 总 数 × 100 % = A A + C × 100 % (4) 准 确 率 ( P ) = 测 试 文 本 中 切 分 正 确 的 词 总 数 测 试 文 本 中 的 词 总 数 × 100 % = A A + B × 100 % (5) F = P × R × ( β 2 + 1 ) R + β 2 × P × 100 % (6) Table 3 Segmentation distribution by expert A and 专家号 文档号 专家A 专家B #1~#5 √ √ #6~#15 √ #16~#25 √ 表3. 专家A和专家B的分词文档 Table 4 Results of the Confidence calculatio 文档 N(A i ) N(B i ) M(A i B i ) C(B i ， A i ) C(A i ， B i ) #1 6217 6105 5537 89.1% 90.7% #2 6452 6259 5684 88.1% 90.8% #3 6567 6402 5912 90.0% 92.3% #4 6098 5968 5437 89.2% 91.1% #5 6758 6523 5910 87.5% 90.6% 表4. 置信度计算结果 4.2. 分词实验结果对比及分析 将TextSet3文本集和TextSet4文本集作为CRF分词系统中的训练数据，#1~#5号文档作为测试数据进行CRF分词，同时也采用基于词典的分词方式，为了充分和合理的使用词典，我们提出了基于Hash的词典设计方式从而能够更快更有效率的分词，基于词典的算法采用正向最大匹配算法(FMM)，分别将两种分词结果与TextSet1文本集和TextSet2文本集比较后，得到表5所示结果。 Table 5 Segmentation results of CRF and FMM method 系统 标准文本集 置信度 召回率 准确率 F-值 分词速度 CRF TextSet1 92.3% 92.3% 92.7% 92.5% 138KB/s TextSet2 94.1% 94.1% 93.6% 93.8% FMM TextSet1 84.3% 84.3% 80.9% 82.2% 186KB/s TextSet2 82.0% 82.0% 83.9% 82.9% 表5. CRF和FMM分词结果 根据表5可知，不论是基于文本集TextSet1还是基于文本集TextSet2，采用CRF分词得到的置信度大于阈值，采用FMM分词得到的置信度小于阈值，并且CRF分词的F-值相比FMM分词提高了10个百分点以上。而在机器的硬件条件相同的情况下，对同样大小的文档分词，CRF的分词速度相比FMM分词的速度慢，未来将考虑统计和词典结合的分词方法以提升速度和精度。
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user: 5. 结语 通过置信度、分词精度和分词速度比较了基于CRF和基于FMM的缅语分词方法，实验结果表明，前者对缅语分词具有较好的效果，可以将基于CRF的分词方式初步应用于缅语的分词。但是在分词速度上后者更占优势，因此，需要进一步考虑更完善的系统同时提升速度和精度。
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user: 摘 要 美国在石油装备制造方面具有霸主地位，主要是由于它拥有该行业绝大部分的核心专利。基于INNOGRAPHY平台，对石油装备核心专利数据的指标进行量化分析，同时对世界各国所拥有的石油装备核心专利的发展变化趋势进行直观展示，分析各国专利权人的组成情况、各国及相应组织机构的相对优势和专利布局等情况。研究发现，中国是世界各国及各油气公司进行专利布局的重点区域，通过对石油装备核心专利数据的分析，可以认识到我国在该领域发展的不足之处，认清与其它国家之间存在的差距，为制定相应的专利跟踪与预警策略提供决策依据，促进我国石油装备技术水平的发展。 关键词 :石油装备，核心专利，专利分析，专利布局 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 众所周知，美国是世界上石油设备制造和供应大国，其制造和供应量约占全球的60% [ 1 ] ，而我国在该领域具有国际竞争力的优势产品少、知名品牌少，国际市场占有率不到10% [ 2 ] 。究其原因，美国掌握了先进的石油设备生产技术，拥有大量的自主知识产权，尤其是石油装备制造领域的核心专利。核心专利一般指的是制造某个技术领域的某种产品必须使用的技术所对应的专利，而不能通过一些规避设计手段绕开 [ 3 ] 。专利强度(Patent Strength)分析是INNOGRAPHY专利平台的核心功能之一，它是专利价值判断的综合指标。专利强度受权利要求数量、引用与被引用次数、是否涉案、专利时间跨度、同族专利数量等因素影响，其强度的高低可以综合的反映出该专利的价值大小。INNOGRAPHY平台将专利强度达到80%~100%的专利定义为核心专利。
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user: 2. 数据库及检索方法 石油设备包括勘探设备、钻井设备、采油设备、天然气设备、环保设备、石油管材等。我国的石油装备制造业主要集中在钻采装备、管材制造等方面，从国际专利分类号(IPC)来看，中国石油装备类的几大重点技术归类于E21B43、E21B33和E21B47，这与国外著名油气服务公司的重点技术与业务是相吻合的，都倾向于以钻完井装备及其服务为主 [ 4 ] 。因此本文的检索方法是使用IPC分类号—“E21B”，E21B是指土层或岩石的钻进，从井中开采油、气、水、可溶解或可熔化物质或矿物泥浆。本文应用INNOGRAPHY专利数据库平台，INNOGRAPHY是一种专门的专利信息检索和分析平台，可以查询和获取90多个国家的同族专利、法律状态及专利原文，除此之外还包含来自PACER(美国联邦法院电子备案系统)的全部专利诉讼数据，以及来自邓白氏及美国证券交易委员会的专利权人财务数据 [ 5 ] 。
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user: 3. 核心专利的分布情况 在INNOGRAPHY专利平台上，用IPC分类号E21B (检索时间2018年8月28日)检索得到66万多条专利数据，经专利强度(80%~100%)限定，共产生16198件核心专利。 3.1. 各国专利的分布情况 图1是近20年核心专利总量排名前六的国家(组织)的核心专利随时间分布图。从图中可以看出，美国专利数量一直居于领先，其核心专利占到全球的90%以上，中国专利数位列第二，中国核心专利的峰值出现在2008年，比美国晚了4年，本文认为原因有二：一是体制的不同，中国对国际市场油价反应没有那么敏；二是与国际专利申请(美国申请中国专利)的时间滞后有关。 图1. 各国核心专利分布图 3.2. 各机构单位所拥有专利情况 对16198件核心专利进行专利权人分析，结果见图2、图3。由图2可知，排名前9家公司所拥有的核心专利占到93% (全球的63%)，除壳牌石油公司(Royal Dutch Shell plc)属于荷兰外，其余8家均为美国公司，前4家分别为斯伦贝谢(Schlumberger Limited)、哈里伯顿(Halliburton Company)、贝克休斯(General Electric Company子公司)和威瑟福(Weatherford International Ltd.)，是全球油气服务公司四巨头。 图2. 排名前20的机构所拥有的核心专利数 图3. 排名前20的机构专利权人气泡图 图3是专利权人气泡图，气泡分析图能直观体现专利权人之间技术差距和综合经济实力。图中气泡大小代表专利多少，横坐标代表技术综合指标，与专利比重、专利分类、引用情况相关，横坐标越大说明专利权人的专利技术性越强；纵坐标代表企业实力指标，与专利权人的收入高低、专利国别、专利涉案情况有关，纵坐标越大说明专利权人经济实力越强 [ 5 ] 。由图3可知，斯伦贝谢和哈里伯顿技术能力强，所拥有的核心专利又多，通用电气和壳牌公司经济实力雄厚，也拥有较多的核心专利。埃克森-美孚经济实力较好，但拥有核心专利不多，横坐标也比较靠左，可以通过收购经济实力相对较差，但技术实力强的公司，如National-Oilwell Varco，Inc.或Enventure Global Technology，或者通过购买核心专利或获取专利许可等方式来快速增强技术实力。 3.3. 专利分布的专业领域 将16198件核心专利按照IPC大组统计分析(见图4)，发现石油装备的技术领域主要集中在E21B43/00、E21B33/00、E21B47/00、E21B10/00、E21B7/00等5个方向，5大组合计占58% (全部的48%)，专业领域覆盖钻井、采油、固井、完井和测井等。
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user: 4. 专利技术演变及专利布局 4.1. 核心专利技术演变路径 世界石油工业装备技术的发展与油价息息相关，随着油价的上涨，会迎来一轮又一轮的油气勘探开发热潮，与此相应，配套的石油设备得到了长足发展。根据国际油价走势，我们把时间划分成四个阶段：97年前、98年~2004年、05年~2011年、2012年后，将16，198件核心专利按这四个时间段来进行文本聚类分析(图5~8，(b)是(a)中内圈一个主要研究方向的放大)。从图5~8对比来看，每个阶段的6大主要研究领域(内圈)都不完全相同，都有其侧重点，但技术创新的发展有一条主线，随着勘探难度的不断上升，从当初的钻头，到研究钻井流体，提高钻井效率，进而研究流体流动和地下储层，最近几年把研究重点放在页岩气地层压裂上。 图4. 前20专利大组的专利量 图5. 1997年前1313件专利文本聚类图 图6. 1998~2004年7052件专利文本聚类图 图7. 2005~2011年6852件专利文本聚类图 图8. 2012年后981件专利文本聚类图 4.2. 世界四大油气服务公司的专利布局 16198件核心专利主要掌握在世界四大油气服务公司手里，通过IPC统计和技术应用国分析，可以发现这四家油气服务公司在专业领域和地区区域的专利布局上都各有侧重点(表1和表2)。从表1专业布局来看，斯伦贝谢较均衡，钻井、固井、修井、测井和采油都有涉及，哈里伯顿和通用电气(贝克休斯)钻井较突出，相关类目(E21B43、E21B33、E21B10)占比超过40%，威瑟福侧重于完井、测井和采油；从表2区域布局来看，除重点布局美国和欧洲专利局(EPO)外，斯伦贝谢和哈里伯顿比较均衡，通用电气(贝克休斯)中国布局较突出，威瑟福则重点布局欧洲和北美。 Table 1 The professional layout of four oil-gas companie 斯伦贝谢 哈里伯顿 贝克休斯 威瑟福 E21B43/00 421 544 271 121 E21B10/00 375 319 E21B47/00 349 248 145 E21B7/00 203 116 102 E21B33/00 197 432 176 153 E21B34/00 156 141 E21B19/00 155 E21B23/00 104 表1. 四大油公司的专业布局 注：E21B 34/00井眼或井的阀装置；E21B 19/00在井眼外，例如，在井架内搬运钻杆、套管、管子或类似物；用于给进钻杆或者钢丝绳的装置；E21B 23/00在井眼或井中替换，安放，锁定，拆卸或取出工具、封隔器或类似物的装置。 Table 2 The regional layout of four oil-gas companie 斯伦贝谢 哈里伯顿 贝克休斯 威瑟福 美国 2606 2396 1720 1050 中国 54 33 40 1 EPO 54 56 19 31 英国 40 10 33 33 加拿大 34 24 18 28 俄罗斯 6 4 1 日本 1 挪威 1 4 澳大利亚 1 巴西 1 德国 1 法国 1 表2. 四大油公司的区域布局
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user: 6. 结论 从国家和油公司两个层面来看，我国都有非常大的差距，我们要追赶和超越，就要利用好国内巨大的油气市场，通过引进、消化和吸收国外的先进技术，来实施对新技术的跟踪，同时制定完善的知识产权保护策略，在实现专利总量突破的前提下，努力提高专利的技术创新水平，逐步掌握行业的核心专利，向石油装备的强国迈进。
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user: 摘 要 该文研究了广义Kirchhoff型方程： u t t + α u t − β Δ u t − ϕ ( ‖ ∇ u ‖ 2 ) Δ u + ( 1 + | u | 2 ) p − 1 u = f ( x ) 的初边值问题的解的长时间行为。证明上述问题对应的算子半群 S ( t ) 存在 ( ( H 2 ∩ H 0 1 ) × H 0 1 ， ( H 2 ∩ H 0 1 ) × ( H 2 ∩ H 0 1 ) ) -整体吸引子。 关键词 :广义Kirchhoff方程，适定性，整体吸引子 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 本文研究下列非线性Kirchhoff型方程的整体吸引子： u t t + α u t − β Δ u t − ϕ ( ‖ ∇ u ‖ 2 ) Δ u + ( 1 + | u | 2 ) p − 1 u = f ( x )   in   Ω × R + ， (1.1) u ( x ， 0 ) = u 0 ( x ) ; u t ( x ， 0 ) = u 1 ( x ) ，   x ∈ Ω ， (1.2) u ( x ， t ) | ∂ Ω = 0 ，   ( x ) ∈ Ω . (1.3) 其中 Ω 是 中具有光滑边界的有界域， p ≥ 1 ，且 α ， β 都是正常数，有关 ϕ ( ‖ ∇ u ‖ 2 ) 的假设将会在后文中给出。 整体吸引子是学习各种耗散非线性演化方程解的渐近性行为的基本概念。从物理学观念看，耗散方程(1.1)的整体吸引子表示在自然能量空间中从任何时间点开始最终都将处于永久状态，其维数表示相关湍流现象的自由度的数量，因此表示流动性的复杂程度。关于吸引子和其维数的所有信息都将定性性质限定为定量性质，从而产生关于该物理系统可以产生的有关流体的有价值的信息 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 关于Kirchhoff方程已经有了很多深入的研究。Igor Chueshov [ 5 ] 研究了下列具有非线性强阻尼的Kirchhoff波方程的长时间行为： ∂ t t u − σ ( ‖ ∇ u ‖ 2 ) Δ ∂ t u − ϕ ( ‖ ∇ u ‖ 2 ) Δ u + f ( u ) = h ( x ) . (1.4) 近年，Cheng Jian ling和Yang Zhijian [ 6 ] 研究了下列具有强阻尼项的Kirchhoff型方程的长时间行为： u t t − M ( ‖ ∇ u ( t ) ‖ 2 2 ) Δ u − Δ u t + g ( x ， u ) + h ( u t ) = f ( x ) ， (1.7) 其中 M ( s ) = 1 + s m 2 ， m ≥ 1 。 Ω ∈ R N 是具有光滑边界 ∂ Ω 的有界域。 Yang Zhijian [ 7 ] 也研究了在 R N 中具有强阻尼想的Kirchhoff型方程的长时间行为： u t t − M ( ‖ ∇ u ‖ 2 ) Δ u − Δ u t + u + u t + g ( x ， u ) = f ( x ) ， (1.8) 其中 M ( s ) = 1 + s m 2 ， m ≥ 1 。 Ω ∈ R N 是具有光滑边界 ∂ Ω 的有界域， f ( x ) 是一个外力项。文章证明了有关连续解半群 S ( t ) 拥有整体吸引子，同时存在有限分形维数和Hausdorff维数。 Meihua Yang和Chunyou Sun [ 8 ] 研究了在非线性临界增长条件下，强阻尼波方程的整体吸引子的存在性： u t t − Δ u − Δ u + f ( u ) = g ( x ) ， (1.9) 该整体吸引子为在 H 2 ( Ω ) × H 2 ( Ω ) 中有界，且在 范数下吸引 H 0 1 ( Ω ) × L 2 ( Ω ) 中的每个有界集。 Vittotino和Sergey Zelik [ 9 ] 证明了下列半线性强阻尼波方程紧整体吸引子： u t t − Δ u t − Δ u + φ ( u ) = f . (1.10) Penghui Lv，Jingxin Lu和Guoguang Lin [ 10 ] 证明了下列广义非线性Kirchhoff方程的整体吸引子： u t t + α u t − β Δ u t − ϕ ( ‖ ∇ u ‖ 2 ) Δ u + ( 1 + | u | 2 ) p − 1 u = f ( x ) . (1.11) 该文得到了半群 S ( t ) 在空间 H 2 ( Ω ) ∩ H 0 1 ( Ω ) × H 0 1 ( Ω ) 中存在整体吸引子。 关于波方程的整体吸引子，多数集中研究其 ( X × X ) -整体吸引子，同样的，文献 [ 10 ] 中得到 ( X 1 × X 1 ) -整体吸引子，为了更进一步研究(1.11)的长时间性态，现在关心的问题是对(1.11)是否存在一个紧的 ( X 1 × X 2 ) -整体吸引子。通过研究，结论是肯定的。
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user: 2. 记号和主要结论 为叙述方便，我们引入下列符号： L p = L p ( Ω ) ，   W k . p = W k . p ( Ω ) ，   H k = W k ， 2 ，   H = L 2 ，   ‖ ⋅ ‖ = ‖ ⋅ ‖ L 2 ， ‖ ⋅ ‖ p = ‖ ⋅ ‖ L p ，   V 2 = H 2 ∩ H 0 1 ，   V 2 ′ = V − 2 ，   X 1 = V 2 × H 0 1 ，       X 2 = V 2 × V 2 其中 p ≥ 1 。 W − 1. p ′ 为 W 0 1. p 的共轭空间， p ′ = p p − 1 。 H k 是L 2 -内积下的Sobolev空间，同时 H 0 k 表示 C 0 ∞ ( Ω ) 在 H k 中的闭包( k > 0 )。符号 ( ⋅ ， ⋅ ) 表示H-内积。 定义算子 A : V 2 → V 2 ′ ， ( A u ， v ) = ( Δ u ， Δ v ) ，   u ， v ∈ V 2 . 则，算子 A s ( s ∈ R ) 是正定的且空间 V s = D ( A s 4 ) 是Hilbert空间 ( u ， v ) s = ( A s 4 u ， A s 4 v ) ，   ‖ u ‖ V s = ‖ A s 4 u ‖ ， 特别的， ‖ u ‖ V 2 = ‖ A 1 2 u ‖ = ‖ Δ u ‖ ，   ‖ u ‖ V 1 = ‖ A 1 4 u ‖ = ‖ ∇ u ‖ ，       ξ z ( t ) = ( z ( t ) ， z t ( t ) ) . 定理2.1 [ 10 ] ：假定 (H 1 ) ϕ ∈ C 1 ( R + ) ， ϕ ′ ( s ) ≥ 0 ， ϕ ( 0 ) ≜ ϕ 0 ≥ 1 ， (H 2 ) 1 ≤ p ≤ 2 ， (H 3 ) f ∈ H ， ( u 0 ， u 1 ) ∈ V 2 × H 0 1 。则问题(1.1)~(1.3)的唯一解 ( u ， v ) 满足 ‖ ξ u ( t ) ‖ X 1 2 + ∫ t ∞ ‖ Δ u t ( τ ) ‖ 2 d τ ≤ Q ( ‖ ξ u ( 0 ) ‖ X 1 2 ) e − δ t + Q ( ‖ f ‖ ) ， 其中 Q ( ⋅ ) 在 [ 0 ， ∞ ) 中为非减函数。 评论2.1 [ 10 ] ：在定理2.1的条件下，可以得到 ϕ ( s ) 及 ϕ ′ ( s ) 是有界函数。 定理2.2 [ 10 ] ：在定理2.1的条件下，则由方程(1.1)的解在能量空间 X 1 下的连续半群 S ( t ) 在 中存在整体吸引子 A X 1 。 定理2.3：在定理2.1的条件下，则由方程(1.1)的解在能量空间 X 1 下的连续半群 S ( t ) 在 X 1 中渐近光滑的。
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user: 摘 要 本文以石羊河流域中下游乌鞘岭、古浪、武威、永昌、民勤几个气象台站1961~2014年降水量数据为基础，对降水量基本特征、各级别降水日数和降水百分率、各级别降水季节分配、各级降水量别日数持续时间等演变特征进行了综合分析。结果表明：1) 该地区各级降水量别日数按大小顺序排列为乌鞘岭 > 古浪 > 永昌 > 武威 > 民勤，降水以阵性降雨较多，各级别降水日数多以日降水量 ≤ 10.0 mm的小雨为主、中雨以上的降水日数很多，而大雨和暴雨的日数极少。2) 各级别降水季节分配不均，主要集中在5~9月份，乌鞘岭、古浪、武威、永昌、民勤分别占全年降水量的85.3%、77.4%、79.2%、84.5%、83.6%，而夏季分别占60.1%、45.3%、53.8%、58.5%、57.8%，多以中、小雨的形式出现，从季节分布来看，夏季最多，约为年均总数的一半。3) 持续干旱日数长，发生频率高，冬季降雪量和降雪日数少，1~8月降水随时间的增加而不断的增大，而后随时间的变化降水又不断的减少。4) 从历年最长连续降水日数的季节分布看，石羊河流域最长持续降水日数多发生在夏、秋季8~10月，在春季3~5月持续干旱威胁最大，最长持续降水日数在2~3月从没出现过。 关键词 :石羊河流域，各级降水量，降水日数，季节分配，变化特征 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. 前言 我国降水在时间和空间上分布不均，北方和西北地区水资源短缺问题十分突出 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。降水量的持续偏低会导致地下水开采量激增，增加咸水入侵风险；一些农业病虫害也可能会因降水量的持续日数偏低而暴发 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。随着全球性气候的持续变暖，加之石羊河流域地下水过度开采、对农业病虫害发生演变等均有重要影响 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] ，为石羊河流域和气候变化背景下的河西地区降水周期特征和气候趋势把握以及农业稳定发展提供理论指导。尽管降水很少(年降水量只有200毫米左右)，但发展农业的其它气候条件仍非常优越，只要解决了水源问题 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ，本区是农业灌溉发展潜力很大和最理想的地区。 近年来，国内不少学者采用不同方面的方法对石羊河流域中下游的降水特征进行大量研究，也取得了很多成就 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] ，但是很少有基于降水量别日数分析，笔者采用了石羊河流域中下游5个气象台站1961~2014年54 a来逐日的降水资料，分析石羊河流域中下游多年来降水量别日数变化特征，为合理利用有效降水，达到恢复和提高地下水位动态变化，维护生态平衡提供科学依据。
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user: 2. 自然概况 石羊河流域位于甘肃省河西走廊东部，乌稍岭以西，祁连山北麓，东经101˚41'~104˚16'，北纬36˚29'~39˚27'之间。深居大陆腹地，属大陆性温带干旱气候，气候特点是：太阳辐射强、日照时数长，温差大、降水少、蒸发强烈、空气干燥。石羊河流域地处河西走廊东部，是甘肃省乃至整个西北工农业经济最为发达的地区之一。同时，这里也是全省水资源最短缺、中下游用水矛盾最突出、下游生态环境恶化程度最严重的地区之一。按照水文地质学的观点，中游为武威盆地，包括武威市、永昌县、古浪县和天祝县的部分地区；下游为民勤—昌宁盆地(简称民勤盆地)，包括民勤县和金昌市。自古以来，民勤绿洲就是武威、金昌等重要经济区的生态屏障。中游和下游以民勤红崖山水库以及所在的沿东西向展布的走廊山脉为界。
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user: 3. 资料与方法 资料来源于石羊河流域中下游5个台站人工观测气象数据，本文按照国家林业局2011年7月1日发布并实施的“中华人民共和国林业行业标准”和“地面气象观测规范”的要求 [ 20 ] ，采用Excel数据处理软件进行统计分析。用Excel进行绘图处理。