DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 本文选取影响山洪灾害发生的降雨量、平均坡度、河网密度、相对高差等因子进行权重叠加，得到湖北省山洪灾害危险性程度图。以人口密度和人口经济暴露性为指标进行易损性分析，将危险性程度图与易损性图进行叠加，得到湖北省山洪灾害风险区划图。在传统的研究办法的基础上，采用遥感图像结合山洪灾害普查信息，较充分的考虑了影响行洪过程的土地使用类型、植被情况、土壤利用率等信息，使得区划结果更加合理、可靠。对比历史山洪灾害资料发现，此次山洪灾害风险区划具有一定的精度。据此结果可对山洪灾害危险区进行规划，从而减轻山洪灾害的影响，同时也为当地居民提供了灾害的风险信息。 关键词 :风险分析，灰色评价，山洪灾害，风险区划 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 山洪灾害频繁对人类社会及其生存环境造成极大的危害和不利影响 [ 1 ] 。山洪灾害风险区划是指根据研究区山洪危险性特征，并参考区域承灾能力及人口分布状况，把山洪灾害划分为不同风险等级的区域。灾害的“风险”包含有三方面的含义：即灾害造成的损失、事件发生的概率和可能产生的后果，山洪灾害风险区划涉及到研究区的山洪危险性评价和易损性评价。在山洪灾害风险区划中，危险度是前提，易损度是基础，风险则是结果。要研究山洪灾害风险区划，就要确定影响山洪灾害风险区划的主要因素。由于山洪灾害的形成与发展受约于多种自然与社会因素，具有自然和社会的双重属性，因此可以根据成灾的形成条件将影响洪灾风险区划的因子归结为自然因素和社会要素，并结合已有资料实际情况，建立湖北省山洪灾害风险分析指标体系。 传统的洪灾风险分析方法主要体现在工程风险的概率分析上，即通过研究风险概率分析和不确定性分析，将年均洪水超目标概率记作风险，对防洪工程进行长期风险概率估算，并提供风险概率的计算结果，但是大都没有从本身所具有的自然属性和社会属性两方面深入揭示洪水的自然特性、灾害特性和社会特性，因此难以在实际规划中运用。随着计算机技术、遥感与GIS技术的迅猛发展，目前洪水风险分析已经开始采用较为先进的技术手段，针对洪水灾害的自然属性和社会属性，深入研究洪水本身的自然特性和灾害特征等防洪减灾中的一些关键性问题，并对洪水风险分析的理论与方法进行了更为深入的探讨 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 本次风险区划研究采取了基于梯形白化权函数的灰色评估方法，并结合基于专家打分的层次分析法，运用地理信息系统软件(ArcGIS)的空间数据提取、空间数据采样插值及空间数据分析计算等功能，综合考虑研究区危险性、易损性各指标的影响，最终完成湖北省山洪灾害风险区划。因此，本项目采用的风险分析指标体系大致分为以下方面。 1.1. 风险分析的自然因素 自然因素包括山洪灾害的致灾因子和孕灾环境。致灾因子包括：洪水频率、发生位置、淹没范围、淹没水深、淹没历时、洪水流速、到达时间等。孕灾环境主要包括天气因素和下垫面因素。天气因素主要有暴雨、台风、海啸等。下垫面因素包括地形、河网、植被等。本研究主要考虑的风险分析自然因素有：降雨量、平均坡度、河网密度、相对高差。 1.2. 风险分析的社会经济要素 山洪灾害的承灾体，即社会经济要素，主要包括人口、耕地、企事业单位财产、居民房屋价值等，主要是反映区域承灾的能力和损失率。社会经济要素一般可利用各种统计资料进行描述，并具有极大的区域差异性，在时间过程上具有波动性。本研究主要考虑的风险分析社会经济要素是人口密度。
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user: 2. 风险分析指标体系建立 根据湖北省2013~2015年度调查评价数据，和湖北省74个县(市、区)的水文气象、地形地貌和社会经济特征以及历史山洪灾害情况等，结合湖北省小流域空间信息数据，从危险性和易损性两个方面来构建湖北省山洪灾害风险分析指标体系(图1)。 图1. 湖北省山洪灾害风险评价指标体系图 2.1. 山洪灾害危险性指标 2.1.1. 降雨因子 降雨是发生山洪灾害的决定因子，若没有降雨就不会有山洪发生，更不会带来次生灾害，降雨量的大小对山洪灾害的发生有直接影响。湖北省平均降水量在800~1600毫米之间。降水量分布有明显的季节变化，一般是夏季最多，冬季最少，全省夏季雨量在300~700毫米之间，冬季雨量在30~190毫米之间。6月中旬至7月中旬雨最多，强度最大，是湖北的梅雨期。选取6 h降雨量作为降雨因子(表1)。 Table 1 Basic characteristics of rainfall factors in Hubei Provinc 降雨因子 最大值 平均值 最小值 6 h降雨量(mm) 258.83 138.09 74.66 表1. 湖北省降雨因子基本特征 降雨的空间分布信息对于山洪灾害风险分析具有十分重要的意义。从水文气象资料中的降水量摘录表，得到全省172个雨量站点的多年6 h降雨量，经过统计分析，选择每个站点多年6 h降雨量的最大值作为降雨量评价因子。 降雨数据来源于雨量观测站点，由于人力、财力等各种原因的限制，实际观测站点的布设往往是有限的，要从有限的雨量观测站点获取的数据来满足降雨要素在时空上的精确表达，就需要使用一定的空间插值方法，利用多种数学模型拟合未采样点的信息，才能获取整个区域的降雨量。使用反距离权重插值法，在观测站点数据的基础上获取6 h降雨量指标数据。结合资料分布情况，最终以80 mm，110 mm，140 mm，170 mm作为风险区划分级标准。 2.1.2. 地形因子 地形是控制山洪灾害泛滥的重要因素，地形相对高程越低，地形变化越小，越容易发生山洪灾害，其主要表现在两个方面：地形高程及地形变化程度。选取平均坡度和相对高差作为地形因子(表2)。 Table 2 Basic characteristics of topographic factor 地形因子 最大值 平均值 最小值 平均坡度(˚) 37.09 15.31 0.77 相对高差(m) 2644 947.15 65 表2. 地形因子基本特征 2.1.3. 平均坡度 坡度的大小决定了汇流时间的长短，坡度越大，汇流时间越短，形成洪峰的时间越短，引发的山洪灾害也就越大。坡度是地表单元陡缓的程度，表现了地形的变化情况，是控制山洪泛滥的重要因素。对于某一小流域来说，坡度小则降水不易集中，不会造成大的危害，地形起伏大的小流域，由于坡度变化大，地形的汇流作用明显，比较容易发生山洪灾害。利用ArcGIS工具，以1:25万地形图为基础生成TIN，按500 × 500进行栅格化得到研究区数字高程模型，并进行坡度分类。将平均坡度以8.03˚，15.3˚，22.56˚，29.83˚为界划分为五个等级。 2.1.4. 相对高差 地形的高差决定了势能的大小，高差越大，势能越大，形成的山洪冲击力越大，危害就越大。数字高程模型(Digital Elevation Model， DEM)作为地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据系统，可以从中提取相对高差，作为定量分析地形因素的基础。使用30米分辨率的湖北省数字高程模型DEM和湖北省县边界图层在ArcGIS中进行叠加法分析，计算每一个县高程的最大值和最小值，得到地形高差(图2)，按照高差结果以400 m，800 m，1200 m，1600 m将研究区划分为5个等级。 图2. 湖北省地形相对高差分布图 2.1.5. 水系因子 距离河流、湖泊、水库等越近，山洪灾害危险程度就越高，不同级别河流的影响力不同，级别越高，其影响范围越大。同一条河流对其上下游的影响程度也不同。 借助地理信息系统软件ArcGIS中的Hydrotools模块，从数字高程模型DEM自动提取水系特征。通过对DEM数据进行预处理，即洼地的确定、填充和平地的抬升，然后确定DEM中每一个栅格单元的水流方向。根据水流方向数据，计算每一个栅格单元的上游集水面积，再根据给定的阈值，得出河流栅格网格图，生成需要的水系，作为水系因子(表3)。 Table 3 Basic characteristics of water system factor 水系因子 最大值 平均值 最小值 河网密度(km/km 2 ) 1.81 0.68 0.11 表3. 水系因子基本特征 2.1.6. 河网密度 距离河道、湖泊、水库等越近，山洪危险程度越高，不同级别的河流其影响力的大小不同，级别越高，其影响范围越大。由于同一条河流上下游的影响程度不同，加之湖北省河网密布，情况较为复杂，故选择河网密度来确定河流对山洪灾害的影响，通常河网密度越大，危险性越大，反之越小。利用ArcGIS的ArcToolbox提供的功能，统计研究区内河流长度和区域面积，计算各乡镇的河网密度，按照河网密度分布特征，以0.3，0.6，1，1.3为界将研究区划分为5个等级。 2.2. 山洪灾害易损性指标 2.2.1. 人口及经济暴露性 将人口和经济暴露在山洪灾害影响范围内的分布作为易损性指标的评价因子，反映了社会经济承灾体在遭受山洪灾害时的潜在损失，选择人口密度综合代表人口及经济暴露性，作为人口及经济暴露性因子(表4)。 Table 4 Basic characteristics of population and economic exposur 人口及经济暴露性指标 最大值 平均值 最小值 人口密度(人/km 2 ) 5756.86 2056.13 89 表4. 人口及经济暴露性基本特征 2.2.2. 人口密度 人口密度是山洪灾害易损性评价的重要指标，将区域人口除以区域面积得到。山洪灾害除了给国民经济造成巨大的损失，往往会造成人员伤亡，对受灾区域人民的生命安全造成威胁。湖北省山地丘陵面积广大，自然条件复杂，降雨时段集中，同时山丘区人多地少，生产生活空间狭小，不少城镇或居民点坐落在泥石流沟口、河谷沿岸甚至滑坡体上，造成了山洪灾害多发、易发、频发、重发的特点。山洪灾害破坏性强，一旦发生往往给山丘区造成毁灭性的灾难，山洪灾害导致大量群死群伤事件，直接影响广大人民群众的生命安全。将人口密度作为山洪灾害易损性的评价的重要依据，保证人民群众的生命安全，是山洪灾害风险区划最重要的目的。从社会经济情况汇总表中获取各县人口数，并导入湖北省县级区划数据到ArcGIS中，利用几何计算功能统计各县面积，与各县人口数综合计算出各县人口密度，最终根据人口密度分布特征，以500人/km 2 ，1000人/km 2 ，2000人/km 2 ，3000人/km 2 为分级标准，将研究区划分为5个等级。
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user: 3. 山洪灾害风险评价方法及计算 目前，水文学界和灾害学界都对洪灾风险分析进行了研究，虽然两者至今的研究内容有重复，但各自的取向不同。而这种相对隔离的研究现状有碍研究的纵深发展，因此对洪灾风险分析进行系统化研究成为必然趋势。随着科学技术的不断发展，有关的新技术与新方法不断地开拓与应用于洪灾风险分析和防治对策研究中，已呈现出明显的研究趋势。如RS技术、GIS技术、数据库技术、计算机网络技术、洪水仿真技术、情景分析技术等的应用，运用模糊数学理论与方法、随机数学理论与方法、灰色系统理论与方法、混沌理论与方法、遗传算法、神经网络方法、投影寻踪方法 [ 5 ] 等进行洪灾风险分析。本项目在湖北省水文气候及历史山洪资料审核汇集的基础上，综合运用GIS技术、数据库技术、计算机网络技术、灰色系统理论等方法等对湖北省764个乡镇的山洪灾害进行综合风险分析。 3.1. 研究方法和技术路线 山洪灾害是自然界的洪水作用于人类社会的产物，是人与自然关系的一种特殊表现。准确来说，形成山洪灾害必须具备以下条件：存在诱发洪水的因子和形成山洪灾害的环境(危险性)；山洪爆发区有人类居住或分布有社会财产(易损性)。从系统论的观点来看，两者相互作用、相互影响、相互联系，形成了一个具有一定结构、功能、特征的复杂体系，这就是山洪灾害系统。山洪灾害危险性分析是对研究区山洪灾害的孕灾环境或致灾因子的各种自然属性特征的概率分布作出评价；山洪灾害易损性分析是对研究区人类居住或社会财产受到山洪灾害的损失作出评价，是指承灾体易于受到致灾洪水的破坏，伤害或损伤的特性。 根据综合后的山洪灾害危险性和易损性两个指标，做出两个指标的影响度图，并根据这两个指标对山洪灾害风险的影响程度不同，对山洪灾害危险性和易损性两个指标进行了权重赋值。其中，危险性综合因子的权重为0.8，社会经济易损性综合因子的权重为0.2。然后用灰色聚类方法，计算各因子影响下的综合风险值，并根据每个斑块最后运算后的综合影响度值进行区域划分。 洪水风险理论认为洪水灾害风险是洪水危险性和社会经济易损性的综合函数，对山洪灾害风险分析应正视山洪灾害本身所固有的复杂性和不确定性，从最基本的元素着手分析，对其进行组合，进行不确定性意义下的量化分析。因此，湖北省山洪灾害风险性分析主要是基于洪灾理论及山洪的形成机制，综合考虑山洪危险性和社会易损性两个因素，应用基于梯形白化权函数的灰色评估以及层次分析法，将湖北省山洪灾害划分为五个等级：低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险，并借助地理信息系统软件ArcGis的图层分析和计算功能，在地图上以不同颜色表示山洪灾害的不同等级。大致分为以下三个步骤：① 应用层次分析法，分别确定山洪灾害危险性和社会易损性指标的权重；② 建立梯形白化权函数进行灰色聚类分析，利用层次分析法得到的指标权重，计算出每个区域的聚类结果，即该地区的风险等级；③ 将研究区域分为山洪灾害高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险五个类别，得到全省764个乡镇风险区划结果并运用地理信息系统软件(ArcGIS)的空间数据提取、空间数据采样插值及空间数据分析计算等功能，绘制湖北省山洪灾害风险区划图。 3.2. 湖北省山洪灾害风险评价流程 如图3所示。 图3. 山洪灾害风险区划流程图
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user: 4. 湖北省山洪灾害风险评价 山洪灾害是自然界的洪水作用于人类社会的产物，是人与自然关系的一种特殊表现。准确来说，形成山洪灾害必须具备以下条件：存在诱发山洪的因子和形成山洪灾害的环境(危险性)；山洪暴发区有人类居住或分布有社会财产(易损性)。从系统论的观点来看，两者相互作用、相互影响、相互联系，形成了一个具有一定结构、功能、特征的复杂体系，这就是山洪灾害系统。 4.1. 应用层次分析法确定因子权重 层次分析法(Analytical Hierarchy Process)最早由美国运筹学家T. L. Saaty提出，其方法是按约定对两两因子之间进行比较并赋值，构造多因子比较判断矩阵，从层次结构模型的第1级子因素开始，对同属于上一层因素的各子因素，用1~9比较尺度构造判断矩阵，直到最下层，然后对每一个判断矩阵计算最大特征值和对应特征向量，即可获得因子的权重系数；并利用一致性、随机一致性指标和一致性比率作一致性检验。根据危险性各个指标的重要程度，得到判断矩阵A (见表5)。 由表5用方根法求得山洪灾害危险因子：降雨量(X1)、平均坡度(X4)、相对高差(X5)、河网密度(X6)和的权重系数分别为0.5308、0.0456、0.35、0.0736，并通过一致性检验 [ 6 ] 。 Table 5 Judgment matrix of risk factors of mountain flood disaster 6小时降雨量(X1) 平均坡度(X4) 相对高差(X5) 河网密度(X6) 降雨量(X1) 1 9 2 7 平均坡度(X4) 1/9 1 1/8 1/2 相对高差(X5) 1/2 8 1 6 河网密度(X6) 1/7 2 1/6 1 表5. 山洪灾害危险性因子判断矩阵 根据“风险性 = 0.8 * 危险性 + 0.2 * 易损性”的原则，将山洪危险性指标权重和社会易损性指标权重进行组合确定各风险指标因子的综合权重(表6)。 Table 6 Weights of risk assessment factors for mountain torrent 风险评价因子 因子权重 6 h降雨量(mm) 0.2654 平均坡度 0.0228 相对高差(m) 0.175 河网密度(km/km 2 ) 0.0368 人口密度(人/km 2 ) 0.5 表6. 山洪灾害风险评价因子权重 4.2. 用灰色聚类评估方法确定风险等级 灰色聚类分析法是以灰色系统的关联分析法确定的关联系数为基础进行聚类的方法，目前比较广泛的应用于水质分析、大气污染评价，尤其在地质灾害评价领域得到广泛发展与运用 [ 7 ] 。灰色白化权函数聚类主要用于检查观测对象是否属于事先设定的不同类别，以区别对待。基于梯形白化权函数的灰色评估，其核心方法是先按照评估要求所需，将各个指标的取值范围划分为多个灰类，然后通过梯形白化权函数计算每个指标值对于每个灰类的隶属度，再利用隶属度值计算每个对象对于灰类的综合聚类系数，最后根据综合聚类系数，确定每个对象归属的灰类，以达到聚类的目的。 4.2.1. 建立梯形白化权函数进行综合评价确定评价对象灰类 根据指标的数据情况并参考已有的分级标准，确定危险性指标和社会易损性指标评价灰类为I类、II类、III类、IV类和V类5个等级，对应高风险、较高风险、中等风险、较低风险、低风险5个风险等级。确定灰类的灰数(表7)、以及灰数的梯形白化权函数。 Table 7 Risk assessment classification criteri 评价指标 I类 II类 III类 IV类 V类 降雨量(mm) <80 80~110 110~140 140~170 >170 平均坡度(˚) <8.033 8.033~15.297 15.297~22.562 22.562~29.826 >29.826 相对高差(m) <400 400~800 800~1200 1200~1600 >1600 河网密度(km/km 2 ) <0.3 0.3~0.6 0.6~1 1~1.3 >1.3 人口密度(人/km 2 ) 0~500 500~1000 1000~2000 2000~3000 >3000 表7. 风险性评价分级标准 建立的梯形白化权函数以降雨量为例： f 1 = { 1 x ∈ [ 0 ， 80 ] x − 95 − 15 x ∈ [ 80 ， 95 ] (1) f 2 = { x − 40 40 x ∈ [ 40 ， 80 ] 1 x ∈ [ 80 ， 110 ] x − 125 − 15 x ∈ [ 110 ， 125 ] (2) f 3 = { x − 95 15 x ∈ [ 95 ， 110 ] 1 x ∈ [ 110 ， 140 ] x − 155 − 15 x ∈ [ 140 ， 155 ] (3) f 4 = { x − 125 15 x ∈ [ 125 ， 140 ] 1 x ∈ [ 140 ， 170 ] x − 185 − 15 x ∈ [ 170 ， 185 ] (4) f 5 = { 1 x ∈ [ 170 ， ∞ ] x − 155 15 x ∈ [ 155 ， 170 ] (5) 4.2.2. 计算灰色评价权矩阵 对评价指标 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 15 ) ，第s个数据属于第e个评价灰类的灰色评价系数记为： x i e ( s ) ( e = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ) ，则 x i e ( s ) = f i e ( x i ) ， x i 表示第i个指标值。 对评价指标 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 15 ) ，第s个数据属于各个评价灰类的总灰色评价系数记为 x i ( s ) ，则有： x i ( s ) = ∑ e = 1 15 x i e ( s ) (6) 对所有指标值就评价指标 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 15 ) ，第s个数据属于第e个灰类的灰色评价权记为 x i e ( s ) ，则有： r i e ( s ) = x i e ( s ) x i ( s ) (7) 则第s个数据就评价指标 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 15 ) 对于各灰类的灰色评价权向量： r i s = ( r i 1 ( s ) ， r i 2 ( s ) ， ⋯ ， r i 15 ( s ) ) (8) 将第s个数据的全部指标对于各评价灰类的灰色评价权向量综合后，得到第s个数据对于各评价灰类的评价权矩阵： R ( s ) = ( r 1 ， 1 ( s ) r 1 ， 2 ( s ) ⋯ r 1 ， 5 ( s ) r 2 ， 1 ( s ) r 2 ， 2 ( s ) ⋯ r 2 ， 5 ( s ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r 15 ， 1 ( s ) r 15 ， 2 ( s ) ⋯ r 15 ， 5 ( s ) ) (9) 4.3. GIS软件的应用 由于山洪是具有空间属性的自然过程，其风险评估与地理空间信息和属性信息关系密切，而GIS软件又具有功能齐全的处理地理空间信息的能力和良好的模型结合与处理效果，所以在山洪风险区划研究中运用GIS技术，可以大大提高评估的精度和速度 [ 8 ] 。与区划评价相关的因素包括地形因素，历史洪水以及气候因素，这些因子都具有很强的区域地理差异性，适宜用空间数据表达，而地理信息系统作为空间数据管理与分析的重要技术工具，对山洪灾害风险区划有着极大的支持与辅助作用。
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user: 5. 山洪灾害风险区划与成果检验 风险区划 将山洪灾害危险性分布与易损性分布叠加等到山洪灾害的风险分布图，其计算公式如下： R = 0.8 H + 0.2 V 式(5-1)中R为山洪灾害的风险指数，H为山洪灾害的危险性指数，V为山洪灾害的易损性指数。 根据湖北省山洪灾害风险分析指标体系，在收集整理资料的基础上，综合考虑影响湖北省山洪灾害的致灾因子危险性和承灾体易损性，利用灰色评价方法结合层次分析法(AHP)建立分析模型并编写计算程序，对山洪灾害危险性和易损性按权重进行叠加分析，将湖北省山洪灾害风险性划分为五个等级：低风险性、较低风险性、中等风险性、较高风险性、高风险性(表8)，得到湖北省山洪灾害风险性分布结果(表9)，并编制湖北省山洪灾害风险性区划图。 Table 8 Risk classification of mountain flood disasters in Hubei Provinc 等级划分 灾害含义 低风险区 发生山洪灾害的可能性极低，即便发生其造成的损失也很小，几乎无影响。 较低风险区 发生山洪灾害的可能性较低，对建筑损坏、人员安全、农田的影响较小。 中等风险区 发生山洪灾害的可能性较高，对危险区居民点、人员安全、农田的影响不可忽视。 较高风险区 发生山洪灾害的可能性很高，对防治区企事业单位的运行、人员财产安全、农田的影响较大。 高风险区 发生山洪灾害的可能性极高，暴雨时极有可能发生山洪，造成人员伤亡、农田淹没、房屋损毁，是重点关注对象。 表8. 湖北省山洪灾害风险等级划分 Table 9 The proportion of township area affected by mountain torrent 风险性等级 各等级面积(km 2 ) 各等级面积占比(%) 低风险区 4523.57 2.91 较低风险区 9342.62 6.01 中等风险区 32，270.96 20.75 较高风险区 35，391.44 22.76 高风险区 73，969.98 47.57 表9. 山洪灾害乡镇面积占比 在湖北省山洪灾害风险评价的基础上，以乡镇为研究区评价单元，利用ArcGIS的几何计算功能，统计不同风险等级所占面积(表9)。 湖北省山洪灾害高风险区总面积最大，为73，969.98 km 2 ，占研究区域总面积的47.57%，主要分布在十堰市、恩施市和神农架省直辖区范围内，为郧西县、房县、巴东县和长阳土家族自治县等县市，其中随县高风险区分布面积最大，为5637.33 km 2 ，占高风险区总面积的7.6%。 山洪灾害较高风险区面积为35，391.44 km 2 ，占研究区域总面积的22.76%，主要分布在保康县、丹江口市、五峰土家族自治县、建始县、松滋市、罗田县、蕲春县和通山县等县市。 山洪灾害中等风险区面积为32，270.96 km 2 ，占研究区域总面积的20.75%，主要分布在黄冈市和宜昌市等地区，其中兴山县所占面积最大，为2331.21 km 2 ，宜城市、当阳市和大悟县次之，依次为2143.50 km 2 、2140.33 km 2 和2004.98 km 2 。 较低风险区分布较为分散，其中分散面积最多的县市为崇阳县，为1912.91 km 2 ，占较低风险区总面积的20.48%；湖北省山洪灾害较低风险区面积较小，为9342.62 km 2 ，仅占研究区域总面积的6.01%。 低风险区面积占比最小，为4523.57 km 2 ，占研究区域总面积的2.91%。其空间分布较为零星，主要分布于新洲区、黄石市区、茅箭区、张湾区、点军区等地区，且多位于地级市区附近。 湖北省山洪灾害风险性空间分布具有显著的特征：总体上湖北省西部、中部地区山洪风险性较东部地区普遍要高，这主要是由于西部和中部地区山洪危险性整体偏高，社会经济易损性大，故山洪灾害风险较高。而东部区域则由于山洪危险性较低，社会经济较不发达，山洪灾害风险相对较低。低风险、较低风险区分布范围较为稀疏，其主要分布在东南和部分中部地区的低山丘陵地区，该区大部分地面高程在500米以内，地形起伏平缓，高差不大，即使发生强降雨也不易短时间内形成洪灾，失去了发生山洪灾害的必要条件，因此山洪风险较小。中等风险区主要分布在流域中上游水系的两侧，其分布基本与水系空间分布相一致。较高和高风险区相对集中，主要分布在北部、西南部以及中部地区。
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user: 6. 结论与展望 根据DEM资料及部分统计年鉴资料对山洪灾害风险性进行研究，绘制了湖北省山洪灾害风险区划图。应用ArcGIS的空间数据处理分析方法使复杂的灾害风险区划变得简便，也提高了风险区划的精度。研究结果显示高风险区主要集中在北部、西南部以及中部地区。 根据山洪灾害危险区划图可以有针对性的对山区的土地利用进行规划并设置一些主动避灾的防洪减灾非工程措施，这对完善湖北省的防洪减灾体系有着十分重要的意义。今后可采用遥感图像结合山洪灾害普查信息，充分考虑影响行洪过程的土地使用类型、植被情况、土壤利用率等信息，使得区划结果更加合理、可靠。
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user: 摘 要 相比于传统的除尘方法，抑尘剂是一种新型有效的防尘、除尘手段，对于抑尘剂的研究也引起了广泛的关注。按照作用机理不同进行分类，抑尘剂有传统型，如润湿型、粘结型，凝聚型和复合型。除此之外，为了符合可持续发展的要求，新型的环保型抑尘剂也引发高度的关注，如：环保型抑尘剂、高分子抑尘剂、功能型抑尘剂和微生物抑尘剂。本文简单的对这几种抑尘剂进行了介绍，希望能对相关的研究提供帮助。 关键词 :抑尘剂，除尘，环境，吸湿保水 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 由于社会、经济、城市化和工业化进程的快速发展，不可避免的带来了越发严重的环境问题。其中，空气中的可吸入颗粒，如粉尘等是引起环境问题以及人类健康问题的重要原因。近年来，环境问题日渐严重，各国都更加注重环境问题。对粉尘等颗粒物的排放进行严格控制，对于改善空气状况，减少雾霾天气的出现以及保护人类健康都意义重大。有相关的研究显示，人类死亡率的增加可能与空气中的可吸入颗粒物有关，它会引起癌症、畸形、突变等健康方面的问题 [ 1 ] 。经过多年的不懈研究，除尘技术有了明显的进展。现阶段，脱除空气中细小颗粒物的常用手段有：电除尘，喷雾除尘和抑尘剂除尘等 [ 2 ] 。其中喷雾除尘由于操作方便，除尘快而被广泛使用。但是，因为较多细微颗粒物是疏水的，导致喷雾除尘效果相对变差。为了解决这一问题，就有必要研究抑尘剂，使用抑尘剂除尘是一种新颖且有效的方式，在各种环境和场所中取得了显著的效果和良好的经济效益。
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user: 3. 结论与展望 对于抑尘剂的研究不断有新的成果出现，近年来，由于国家对环境保护的要求越来越高，人们的环保意识也逐渐加强，抑尘剂的研究也从原来传统型向着绿色环保，成本低廉，功能丰富、有效期长等方向发展。高分子合成技术的不断成熟，使得高分子材料的生产成本不断降低，抑尘剂的主要原料也从无机盐类向高分子类转变。可以预见，未来存在污染隐患的传统型抑尘剂必将被生态环保型抑尘剂逐步取代。
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user: 摘 要 针对我国国民总收入数据具有非线性、随机性等特点，本文建立复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合预测模型来对我国国民总收入进行预测研究。首先，建立了GM(1，1)模型和基于复化Simpson积分公式改进背景值的GM(1，1)模型。其次，建立了BP神经网络预测模型。进一步，将复化Simpson公式改进的GM(1，1)模型和BP神经网络预测模型进行最优线性加权组合，运用最小二乘法思想，误差平方和最小为目标函数，结合遗传算法求解目标函数，得到各模型的加权系数，以提高预测精度。最后，对比分析GM(1，1)模型、复化Simpson公式改建的GM(1，1)模型、BP神经网络模型和复化Simpson公式改进的灰色神经网络模型对国民总收入预测的结果。从预测结果看出，复化Simpson公式改进的灰色神经网络模型对国民总收入的预测明显优于其他预测模型。 关键词 :复化Simpson公式，灰色神经网络，组合预测模型，最小二乘法，遗传算法 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 GNI，即国民总收入(Gross National Income)，是指“一国经济总体当期从国内生产和国外生产中获得的生产性收入总量”，是该经济体所有常住单位在一定时期内收入初次分配的最终结果。GNI等于GDP加上来自国外的净要素收入，一般来说来自国外的要素净收入远小于本国GDP的规模，因此GNI与GDP往往规模相当，二者都被用于反映一国的经济规模，见(蒋萍，2011 [ 1 ] ；侯瑜，2012 [ 2 ] )。因此，科学、准确地对人均GNI做出预测为政府部门有效的调控经济政策和制定发展规划有着重要的作用。 鉴于GDP在经济分析与政策制定中的重要性，GDP数据质量历来备受关注，国内外很多文献从不同角度、使用不同方法对GDP数据预测做了大量研究工作。侯青霞 [ 3 ] 利用线性自回归模型和函数系数自回归模型对我国人均GDP进行建模预测，张雅清 [ 4 ] 运用GM(1，1)模型对山西省人均GDP进行模拟预测，并用残差修正的GM(1，1)模型对预测进行改进，王永杰 [ 5 ] 采用神经网络算法对GDP和CPI进行预测，并提出了PCA-PSO-BP模型。其中GM(1，1)模型对“小样本、贫信息”系统具有良好的预测效果。然而，经典GM(1，1)模型对原始数据只进行一阶累加，导致模型的自由度较小。为此，沈燕与张丽玲 [ 6 ] 将复化Simpson引入到灰色模型中，详细讨论了模型的性质并给出了详尽的数值计算实例。 本文在上述研究的基础上，通过复化Simpson改进了灰色模型的背景值，利用神经网络能够逼近任意函数的优点，将影响GNI发展的12种因素(第一产业、第二产业、第三产业、农林牧渔、工业、建筑、批发零售、交通运输、住宿和餐饮、金融、房地产、人均国内生产总值)作为神经网络的输入，将复化Simpson改进的GM(1，1)，CSGM(1，1))与BP神经网络进行误差最小线性加权组合，利用遗传算法能够智能寻优的特点，求得最优权系数，并对我国国民总收入进行了预测研究。从中国统计年鉴获得的1987年~2007年的我国国民总收入数据作为建模数据，2008~2016年的数据作为模型的检验数据，对比分析GM(1，1)模型、CSGM(1，1)模型、BP神经网络模型、复化Simpson公式改进的灰色神经网络模型的预测精度。
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user: 2. 研究方法 2.1. GM(1，1)预测模型 设原始序列 X ( 0 ) 为非负原始序列： X ( 0 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) ， x ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 0 ) ( n ) ) ，对于满足光滑条件序列，可建立灰色微分方程。经过累加生成 X ( 1 ) ，称 X ( 1 ) 为 X ( 0 ) 的1-AGO序列： X ( 1 ) = ( x ( 1 ) ( 1 ) ， x ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 1 ) ( n ) ) ，其中： x ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 1 k x ( 0 ) ( i ) ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (1) Z ( 1 ) 为 X ( 1 ) 的紧邻均值生成序列： Z ( 1 ) = ( z ( 1 ) ( 1 ) ， z ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， z ( 1 ) ( n ) ) ，其中： z ( 1 ) ( k ) = 0.5 ( x ( 1 ) ( k ) + x ( 1 ) ( k − 1 ) ) ，     k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n (2) 为此，灰微分方程为： x ( 0 ) ( k ) + a z ( 1 ) ( k ) = b ， k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n (3) 其中，a发展系数，b为灰色作用量。若 u = [ a ， b ] T 为参数列，且有： B = [ − z ( 1 ) ( 2 ) 1 − z ( 1 ) ( 3 ) 1 ⋮ ⋮ − z ( 1 ) ( n ) 1 ] ， Y = [ x ( 0 ) ( 2 ) x ( 0 ) ( 3 ) ⋮ x ( 0 ) ( n ) ] (4) 则式(3)的最小二乘估计参数满足： a ^ = ( B T B ) − 1 B T Y (5) 若 B ， Y ， u ^ 满足式(4)和式(5)，相应的白化微分方程为 d x ( 1 ) d t + a x ( 1 ) = b (6) 则，GM(1，1)模型的时间序列为： x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) − b a ) e − a k + b a ，     k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (7) 还原后， x ( 0 ) 的预测值为： x ^ ( 0 ) ( k + 1 ) = x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) − x ^ ( 1 ) ( k ) = ( 1 − e a ) ( x ( 0 ) ( 1 ) − b a ) e − a k ，     k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (8) 2.2. 背景值误差产生分析 由原始GM(1，1)的还原时间响应序列知，GM(1，1)预测模型的精度取决于参数a，b，然而决定参数a， b，的是 z ( 1 ) ( k ) ，因此GM(1，1)模型误差主要来源于 z ( 1 ) ( k ) 的计算。对 d x ( 1 ) ( t ) d t + a x ( 1 ) ( t ) = b 在 [ k − 1 ， k ] 进行积分，有： I = ∫ k − 1 k d x ( 1 ) ( t ) + a ∫ k − 1 k x ( 1 ) ( t ) d t = b ∫ k − 1 k d t ，     k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n − 1 (9) 式(9)联合 x ( 0 ) ( k ) + a z ( 1 ) ( k ) = b ，有： z ( 1 ) ( k ) = ∫ k − 1 k + 1 x ( 1 ) ( t ) d t (10) GM(1，1)模型的背景值的几何意义如图所示，可以明显看出，曲线 x ( 1 ) ( t ) 在区间 [ k − 1 ， k ] 上与横轴t所围成的曲边梯形的面积即是GM(1，1)模型的背景值。传统计算 z ( 1 ) ( k ) 的方式是计算梯形的面积，如图1所示。而用复化Simpson公式计算的GM(1，1)模型，背景值是区间 [ k − 1 ， k ] 上的曲边梯形的面积，如图2所示。可以看出，其计算产生的误差明显小于传统的计算方式。 图1. 标准试验系统结果曲线 图2. 真实值与复化Simpson公式的背景值的比较
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user: 3. 我国国民总收入预测 为了对上述模型的适用性进行验证，本文从中国统计年鉴选取影响我国1978~2016年的国民总收入的12个相关因素(第一产业、第二产业、第三产业、农林牧渔、工业、建筑、批发零售、交通运输、住宿和餐饮、金融、房地产、人均国内生产总值)。利用GM(1，1)和复化Simpson改进的GM(1，1)对我国国民总收入进行建模预测。使用1978—2007年的相关数据作为神经网络的输入层，国民总收入作为目标输出，以此对我国国民总收入进行建模预测。最后将复化Simpson改进的GM(1，1)的预测值与BP神经网络的预测值进行组合，得到组合模型的预测值。使用2008—2016年的数据作为验证数据检验模型的误差精度。相关数据见表1： Table 1 Actual GNI data from 2008 to 201 年份 实际值 年份 实际值 年份 实际值 1978 3678.7 1991 22，050.3 2004 161，415.4 1979 4100.5 1992 27，208.2 2005 185，998.9 1980 4587.6 1993 35，599.2 2006 219，028.5 1981 4933.7 1994 48，548.2 2007 270，844 1982 5380.5 1995 60，356.6 2008 321，500.5 1983 6043.8 1996 70，779.6 2009 348，498.5 1984 7314.2 1997 78，802.9 2010 411，265.2 1985 9123.6 1998 83，817.6 2011 484，753.2 1986 10，375.4 1999 89，366.5 2012 539，116.5 1987 12，166.6 2000 99，066.1 2013 590，422.4 1988 15，174.4 2001 109，276.2 2014 644，791.1 1989 17，188.4 2002 120，480.4 2015 686，449.6 1990 18，923.3 2003 136，576.3 2016 741，140.4 表1. 2008~2016年的GNI实际数据
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user: 4. 预测结果 本文利用MATLAB编程计算，分别求得GM(1，1)模型、复化Simpson公式改进的GM(1，1)模型、BP神经网络模型建立预测模型的预测值。利用遗传算法，得到BP与复化Simpson改进的GM(1，1)模型的组合权系数分别为 w 1 = 0 .425 ， w 2 = 0 .574 ，由此建立出复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合模型： Y ( t ) = 0 .425 X ^ 1 ( 0 ) ( t ) + 0 .574 X ^ 2 ( 0 ) ( t ) 。4种模型的预测值见表2和图5。从表2和图5中可看出，所建立的GM(1，1)模型的预测结果相对较差，CSGM(1，1)模型和BP神经网络对GNI预测结果相对GM(1，1)的预测值有一定的改进，能反映出2008年到2016年GNI的变化趋势。然而，复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合模型的预测值比其他模型更接近真实值。 Table 2 Comparison of the predicted and actual GNI values of China from 2008 to 2016 based on different model 年份 实际值 BP CSGM(1，1) GM(1，1) 组合预测模型 2008 321，500.5 307，020.8 273，138.6 400，044.6 287，265.4 2009 348，498.5 375，943.9 312，980.9 459，224.2 339，427.2 2010 411，265.2 480，925.3 358，635 527，158.4 410，249.7 2011 484，753.2 591，258.7 410，948.5 605，142.4 487，169.4 2012 539，116.5 648，890.1 470，893 694，662.6 546，070.8 2013 590，422.4 695，708.5 539，581.4 797，425.9 605，395.9 2014 644，791.1 713，382.3 618，289.3 915，391.2 658，085.5 2015 686，449.6 736，190.6 708，478.3 1，050，807 719，547.5 2016 741，140.4 732，242.4 811，823 1，206，256 777，189.4 表2. 基于不同模型的中国2008~2016年GNI预测值与实际值的比较 图5. 基于不同模型的中国1978~2016年GNI预测值与实际值的比较 为了比较GM(1，1)，CSGM(1，1)，BP，复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合模型的预测精度，分别计算4种模型验证数据的RMSPEPO以及相对误差，其结果见表3。此外，为了更直观的比较4种模型的预测精度，图6给出了4种模型的相对误差。 Table 3 Relative error between predicted and actual GNI of per capita based on different model 年份 组合预测模型 BP CSGM(1，1) GM(1，1) 2008 0.106485 0.045038 0.150426 0.244305 2009 0.026030 0.078753 0.101916 0.317722 2010 0.002469 0.169380 0.127972 0.281797 2011 0.004984 0.219711 0.152252 0.248351 2012 0.012900 0.203618 0.126547 0.288520 2013 0.025361 0.178323 0.086110 0.350602 2014 0.020618 0.106377 0.041101 0.419671 2015 0.048216 0.072461 0.032091 0.530786 2016 0.048640 0.012006 0.095370 0.627568 RMSPEPO 4.4688% 13.9508% 10.9451% 38.8671% 表3. 基于不同模型的人均GNI预测值与实际值相对误差 从表3、图5可看出，GM(1，1)的RMSPEPO高达38.8671%，CSGM(1，1)模型的RMSPEPO为10.9451%，BP神经网络模型的RMSPEPO为13.9508%，复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合模型的RMSPEPO为4.4687%。因此，计算结果表明，复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合模型对GNI的预测结果优于GM(1，1)模型，复化Simpson改进的GM(1，1)模型，BP神经网络模型。
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user: 5. 结论 本文利用Simpson积分公式对GM(1，1)模型的背景值进行改进，再将其与BP神经网络模型组合，建立复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合模型对中国国民总收入(GNI)进行预测分析，其结果表明： 图6. 基于验证数据中不同模型的GNI相对误差对比图 1) 复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合模型用于中国国民总收入(GNI)的方法是切实有效的。 2) 复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合模型预测的精度最高，RMSPEPO为4.4687%。其预测精度高于GM(1，1)模型、BP神经网络模型和复化Simpson改进的GM(1，1)模型。 3) 组合预测的预测精度比单个预测精度更高。同时，它可以克服单一模型预测的欠缺，综合结合各种预测模型的长处，能够更好地降低预测的误差。因此，组合预测模型可以达到改观单一预测结果的目的。进一步期望本文模型能应用于人口、能源等领域。
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user: 摘 要 针对厚表土层矿区易沉降变形的状况，提出建立矿区高程控制系统的思路；结合某厚表土层矿区高层基准网建立的实践，阐述了其高程基准网的设计原则，拟定出矿区高程基准网的优化方案，并进行了精度评估。 关键词 :厚表土层矿区，高程控制系统，基准网建立，优化设计，精度评估 Copyright © 2019 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 高程基准是矿区高程控制测量的基准，关乎矿区的建设、生产和运营安全 [ 1 ] 。作为矿区，特别是厚表土层矿区，其沉降速度快、变形大，高程基准不稳定，会严重影响矿区工程建设、安全生产和测绘工作的正常实施 [ 2 ] [ 3 ] 。鉴于此，许多矿区相继建立矿区独立高程控制系统，并关联国家高程基准，采取有效措施，花费大量经费予以维护，取得了一定的效果，但仍有不尽如人意之处，如高程基准点严重沉降或破坏、原有水准路线改变等问题 [ 4 ] 。随着矿区经济发展和建设需要，对矿区原有高程基准网进行维护和更新成为必要 [ 5 ] [ 6 ] 。本文针对某矿区高程基准网的建立与维护，提出其相关方案设计，并对其进行优化研究。
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user: 2. 相关设计及测量要求 进行矿区高程基准网的设计，应合理利用已有的数据资料，充分考虑矿区发展状况及应用目的，其布设须满足国家水准测量相关规范。 1) 精度设计 选择矿区附近高等级国家水准点，作为起算数据，纳入到矿区独立高程系统中，使基准网具有更高整体精度。国家水准点等级应不低于矿区基准网设计要求。 2) 密度设计 矿区内点位密度尽量满足各种测量对高程基准的距离要求，针对该矿区地形条件，任何地方到基准点的距离尽量不超过3 km。 3) 结构强度设计 基准点位置的选择充分考虑网形结构，符合长效性和可靠性，注意观测路线优化。 4) 点位埋设设计 充分考虑矿区地形、地质、建筑物等条件，点位设置应符合：易于保存，便于使用，交通方便。 根据《国家一、二等水准测量规范》的要求，每完成一条水准路线都应对其进行各项限差的计算并进行精度评定。测量和检测的各项评价指标如下 [ 7 ] ： 1) 二等水准测量往返测不符值 Δ 应满足： Δ < 4 L (1) 其中，L为水准路线的长度，单位km。 2) 检测已知水准点高差应满足： M 测 < 6 r (2) 其中，r为测段距离，单位km。 3) 水准路线的偶然中误差 m Δ 应满足： m Δ = [ Δ Δ / r ] 4 n < 1 (3) 其中， Δ 为往返测不符值，n为测段数，r为测段距离，单位km。
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user: 3. 水准网优化设计 收集矿区已有资料，充分考虑矿区采矿工程、地面建设、市政工程等需求，合理选择网点位置，并将周围更多国家高等级水准点纳入到控制网中，提高整体精度。水准路线的布设，须舍弃旧有已破坏、不稳定的路线，适应矿区公路和农村道路建设现状，在保证水准路线稳定性的同时更加节省人力物力。 在甲方提供的矿区设计图纸上选择水准点，沿矿区稳定道路布设水准路线。量取水准点之间的距离S参与定权，确定出观测值的权阵P。根据间接平差原理，列出观测值误差方程，求解待定高程的协因数阵，从而计算各个水准点高程中误差。通过设定限值，若结果超限或未达到理想的精度，则删减水准点或改变水准路线，直至确定出最优方案。这是一个以精度为目标函数的一类或三类设计问题，即确定水准网形优化或加密优化 [ 8 ] [ 9 ] 。 水准网优化设计步骤如下 [ 10 ] ： 1) 选取水准网点，以其高程作为参数X； 2) 量取S参与定权，确定权阵P； 3) 依据间接平差原理，列误差方程： V = B x ^ − l ； 4) 在V T PV = min条件下，组法方程 N x ^ = W ，求解协因数阵 Q x ^ x ^ = N − 1 ； 5) 取单位权中误差为 σ 0 = 2 mm (或3 mm)，利用公式 σ x ^ i = σ 0 Q x ^ i x ^ i 可得各点的高程中误差； 6) 设置高程中误差限差，与最弱点中误差比较，若结果超限则重复上述步骤，直到定出最优方案为止。
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user: 4. 工程实例 该矿区属于平原地区，水系发达，交通便利，四个主要矿井呈线形南北分布，生活办公区域与各矿井呈扇形搌布。经过多年的沉降观测，发现矿区整体呈现持续快速沉降状态。矿区高程控制系统始建于1970年，共经过初建、改建和检、复测期三个阶段，建立了以矿区三个基岩水准点为起算数据的三等水准网。该系统由于建造时间久远，起算基准不统一，水准路线变化大和水准点破坏严重等原因，充分考虑各矿井区域分布，现需重新对矿区高程基准网进行建立。拟增设一个基岩点，重新规划布网路线，适应矿区发展现状。矿区四个基岩点：1个在矿中心区某学校内(BMJ1)，3个在三个矿井工业广场上(BMJ2~BMJ4，BMJ4为拟新建)，都便于保存与维护，其位置分布见图1。 4.1. 确定高程基准的引点数据 考虑到矿区各项建设都离不开国家水准成果，将其纳入到矿区独立高程控制网中加以利用，可以提高整个水准网的整体精度和功能性，便于矿区基准网的检、复测。根据收集的水准资料，得知矿区附近有国家二等水准路线，并实地踏勘获得4个国家二等水准点(BMII1~BMII4)。综合考虑水准点高程是否已知、点位保存完整情况，对4个水准点的稳定性按二等水准测量方式进行检测，确定较为稳定的水准点作为矿区高程基准的引点。依据公式(1)~(3)对观测数据进行精度评定，计算结果见表1。 图1. 基岩水准点位置分布 Table 1 Accuracy evaluation results of national second order leveling points (unit: mm 起终点 距离L (km) 往返不符值Δ 测量限差 偶然中误差m Δ BMII1~BMII2 7.1 4.29 10.66 0.67 BMII2~BMII3 4.9 0.54 8.85 0.51 BMII3~BMII4 5.6 6.70 9.47 0.64 BMII1~BMII4 17.6 11.53 16.78 0.62 表1. 国家二等水准点精度评定结果(单位：mm) 将计算结果与已知数据进行比较得到表2。 Table 2 Detection results of altitude difference of national second order leveling points (unit: mm 起终点 距离(km) 实测高差(m) 已知高差(m) 不符值 检测限差 BMII1~BMII2 7.1 −0.0261 0.023 49.1 15.99 BMII1~BMII3 12.0 0.1580 0.197 39.0 20.78 BMII1~BMII4 17.6 2.1283 2.137 8.7 25.17 BMII2~BMII3 4.9 0.1841 0.174 −10.1 13.28 BMII2~BMII4 10.5 2.1544 2.114 −40.4 19.44 BMII3~BMII4 5.6 1.9704 1.940 −30.4 14.20 表2. 国家二等水准点高差检测结果(单位：mm) 由表1、表2可知，各测段高差往返测量不符值均在限差范围内，偶然中误差在0.5 mm~0.7 mm内，测量结果满足二等测量要求，准确可靠，具有较高测量精度；检测的4个水准点只有BMII1与BMII4之间和BMII2与BMII3之间符合限差的要求。 考虑BMII1为基岩点，离矿区较近，且保存良好，可以选择其为引点数据。将BMII1按二等水准测量联测到BMJ1，可以得到BMJ1国家水准高程。 4.2. 矿区原有基岩点稳定性检测 充分考虑建网的经济性，保留原基岩点BMJ1~BMJ3，为保证新建高程系统的稳定，需要对矿区原有3个基岩点进行检、联测，仍按照国家二等水准测量进行。水准测量精度评定结果见表3，实测值与已知值比较如表4所示。 Table 3 Accuracy evaluation results of the bedrock leveling points of mining area (unit: mm 起终点 距离L (km) 往返不符值Δ 测量限差 偶然中误差m Δ BMJ1~BMJ2 10.2 1.13 12.77 0.85 BMJ2~BMJ3 11.1 7.55 13.33 0.59 BMJ1~BMJ3 21.3 8.60 18.46 0.74 表3. 矿区基岩点精度评定结果(单位：mm) Table 4 Detection results of altitude difference of the bedrock leveling points of mining area (unit: mm 起终点 距离(km) 实测高差(m) 已知高差(m) 不符值 检测限差 BMJ1~BMJ2 10.2 0.2676 0.274 6.4 19.16 BMJ2~BMJ3 11.1 −0.2623 −0.280 −17.7 19.99 BMJ1~BMJ3 21.3 0.0053 −0.006 −11.3 27.69 表4. 矿区基岩点高差检测结果(单位：mm) 分析上表可知： 1) 矿区原三个基岩水准点之间高差都符合限差的要求，偶然中误差较小，水准测量具有较高精度； 2) 基岩点BMJ1位于矿中心区，点位保护完好，以其作为矿区高程系统的起算点是合理的，在平差时可以有效地控制误差积累； 3) 此次基岩点高差测量值与已知高差差异较小，满足检测限差要求。综合考虑基岩点保存情况和整个矿区沉降趋势，可以认为：矿区三个基岩水准点是稳定的。 4.3. 矿区基准网方案设计 矿区原基准网建立时间久远，并经历多次改建，至今保存二等基岩水准点3个，三等水准点54个，总路线长度约98公里，整网有8个闭合环组成。可以对原基准网按水准网优化设计进行精度评估。 现充分尊重原有水准网建设进行新网的设计，水准路线上，剔除已破坏的农村道路，尽量选择硬质新建公路布设水准网路线；水准点选择，应适应矿区经济建设和四个矿井均衡发展，在矿井4的工业广场上新建一个基岩点BMJ4，矿区重点建设区域新增水准点12个，以满足建设要求。旧网、新网各项指标对比如表5。 Table 5 Comparison of design indexes of old and new network 网型设计 最弱点中误差 σ i (mm) 多余观测 路线长度(km) 布设新点 闭合环 基岩点 旧网 8.4 10 98 0 8 3 新网 5.2 14 107 12 11 4 表5. 旧网、新网设计指标对比 由表5可以看出： 1) 从设计精度考虑，新网相对旧网，最弱点中误差减小3.2 mm，基准网的总体精度得以提高，能满足更高的设计要求； 2) 新网闭合环由8个增加到11个，多余观测数增加，提高了整个控制网的可靠性，并便于水准网后期的检、复测； 3) 新网基岩点增加1个，在待建设区域新增水准点12个，虽然导致路线长度有所增长，但能更好适应各矿井均衡发展、满足矿区建设要求。 综合上述指标，得出：矿区高程基准网的设计方案具有网型优化、精度高、可靠性强且经济合理的特点，能满足规划设计、实际建立和使用要求。