DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 泉林泉域补给区范围与泉水成因 泉域是指天然条件下泉水的地下水汇流及蓄水范围 [ 4 ] 。泉林泉域地跨济宁市泗水县、泰安市新泰县和临沂市平邑县，对于泉林泉域的边界问题，目前相关的研究较少，对于地质勘查方面做过相关的沂蒙山区的1:25万的地质图，及泗水县、新泰县和平邑县的1:5万的水文地质图，根据水文地质资料分析泉林泉域是一个相对闭合的岩溶，地表分水线与地下分水线重合，区域断层交错分布、相互切割，又构成了多个次级相对独立的水文地质单元 [ 5 ] 。 泉林泉域东部以泗河流域上游边界为界(泗水县边界)，南部以小流域地表水分水岭包括罗汉洞、红顶山、柴火山、红头山为界，北部边界以流域地表水分水岭太平顶、蒙山、望海楼地表水分水岭为界，西边界寒武系、奥陶系出露地层与第四系接触带为边界。直接补给区界限以泰山群变质岩与石灰岩接触带为界限，泉域面积279.66 km 2 ，直接补给区面积为182.35 km 2 [ 6 ] (图1)。 图1. 泉林泉群分布图 泉林泉域东、西、南大面积裸露着古生界寒武、奥陶系石灰岩层，接受降水渗入及地下径流的充分补给，地下水向北西运动至泉林，在泉林镇附近由于受到第三系粘土质砂岩和石炭二叠系页岩的阻隔，以及局部断裂破碎带导水作用下，地下水经挤压夺罅而出，上升成泉。岩溶泉主要出露在含水层与非含水层接触带，如图2与图3奥陶系灰岩岩溶水在运动过程中受到不透水层阻挡了，使水位抬高，加之地下水侵蚀下切作用，受阻的地下水在地形低洼处出露成泉，泉林泉多以侵蚀-断层泉和侵蚀-接触泉为主，主要为上升泉 [ 7 ] 。
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user: 4. 泉群喷涌景观流量的确定 4.1. 最低景观流量参数确定 泉林泉域包括泉林泉群、石缝泉群、石漏泉群。集中分布在泉林镇279.66 km 2 的范围内。泉群泉群包括红石泉、趵突泉、黑虎泉和珍珠泉四大主泉群共七十二泉。泉群能否喷涌和降水量、地下水入渗补给量及地下水开采量密切相关。降水量愈大、地下水入渗补给量愈大、地下水开采量愈小，则泉群愈易于喷涌，反正，泉群则停喷或者断流。泉群喷涌最直观的一个指标便是地下水位能否到达泉口喷涌出流的海拔高度。这里要分清池底标高、出流口标高及地面标高之间的关系，本次调查，对泉林泉群的主要泉的出流标高进行了标定，泉林泉群以朝阳泉的出流标高最高，为134.13 m，四大主泉红石泉出流标高为133.45 m，黑虎泉的出流标高为130.82 m，珍珠泉的出流标高为130.78 m，趵突泉的出流标高为130.757 m，各泉的出流标高。因此泉林泉群以朝阳泉的出流标高134.13 m最高，因此泉林泉群水位达到了朝阳泉的喷涌水位时，泉林泉群的其他泉都能够超过其喷涌水位，但是根据历年观测资料，朝阳泉只是在汛期的时候出流，出流时间一般为2~3个月，因此我们把133.60 m (保证红石泉的全年喷涌)定为泉林泉群全部喷涌的底限水位，称为泉林泉群的“保泉水位”。 4.2. 最低景观流量参数的确定 利用1981~2012年泉林泉流量资料与21号井水位资料进行分析(由于泉林景区内尚无地下水监测井，因此取上游补给区21号监测井的相关数据进行分析)，21号井位于泉林镇驸马井村西，距离泉林泉4.1 km，井深30 m，高程151.19 m。 1981年泉林泉群的流量为1.36 m 3 /s，为有监测资料以来的较大流量(最大监测流量为1.84 m 3 /s)，因80年代初的人为干扰性较小，因此假设1981年泉林泉景区内泉眼全部喷涌，即达到了最高水位的朝阳泉出流标高134.13 m，此时泉林泉水位为134.13 m，依次为依据，建立泉林泉群水位与驸马井水位之间的线性关系，推算出泉林泉群的历年地下水位，进而分析地下水位和泉林泉群流量之间的数学关系。本次选用21号水位资料以对应流量监测资料的月最低水位为准，通过分析泉林泉流量和监测井水位的相关系数为0.906，根据泉流量和地下水位关系建立了多个数学模型，见图6，以对数方程拟合效果较好，误差较小，其中拟合曲线见图7。 建立的泉林泉群流量和地下水位的数学模型关系式为： (1) 转化为： (2) 图7. 泉群流量与地下水位拟合图 Table 4 Calculation of Quanlin springs flowing level and landscape flo 泉眼 喷涌底限水位(m) 喷涌最低景观流量(m 3 /s) 喷涌最低景观流量(万m 3 /d) 备注 朝阳泉 134.13 1.26 10.89 泉林泉群全部喷涌 红石泉 133.45 0.94 8.12 保证四大主泉喷涌 雪花泉 130.69 0.28 2.42 低于此水位，泉林泉群几乎干涸 表4. 泉林泉群喷涌的水位与景观流量计算 式中：H为地下水水位，m；Q为泉林泉流量，m 3 /s。 根据本次调查泉林泉群喷涌的出流标高，可以计算出泉群喷涌的景观流量，分别设定最低出流水位雪花泉130.69 m、四大主泉喷涌的景观水位红石泉133.45 m、朝阳泉的出流标高134.13 m的景观流量。计算结果见表4。 根据计算，如果泉林泉群内地下水位低于最低出流标高雪花泉的130.69 m时，此时泉林泉群几乎干涸，此时泉林泉群的景观流量最大2.42万m 3 /d，不能保证泉林泉的生态需水量；如果保证泉林泉景区红石泉、趵突泉、黑虎泉和珍珠泉四大主泉的喷涌，地下水位必须高于133.45 m，此时泉林泉群的景观流量为8.12万m 3 /d；而当地下水位低于130.69 m时，泉林泉几近干涸，此我们把133.60 m (红石泉水位以上15 cm)定为泉林群喷涌的底限水位，称为泉林泉群的“保泉水位”。朝阳泉的出流标高134.13 m是泉林泉群最高的泉口，因此，只要是能够达到朝阳区的喷涌状态，就能保证泉林泉群全部泉水喷涌，此时，泉林泉群的景观流量可达到10.89万m 3 /d，此时能够保证泉林泉群的良好的生态系统和景观效益。
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user: 5. 结论与建议 1) 根据泉林泉流量影响分析，90年代以前，泉流量主要受降雨条件的影响，90年代以后，农业灌溉和渔业养殖开采深层地下水，成为岩溶泉衰减的重要的原因，因此必须控制深层岩溶地下水的人工过量开采。 2) 本次通过对区域长系列地下水位和泉流量数据的拟合，确定保证四大主喷涌的地下水位为133.45 m，此时泉林泉群的景观流量为8.12万m 3 /d，并确定了泉林泉喷涌的底限水位为133.60 m，成为泉林泉群“保泉水位”。 3) 要保证泉林泉群的良好的生态系统和景观效益，必须保证地下水位高于朝阳泉的出流标高134.13 m，此时泉林泉群的景观流量可以达到10.89万m 3 /d。 4) 地下水位是监测泉水是否喷涌以及泉流量大小的主要的指标，也是监测地下水开采情况的重要指标，但是目前泉林泉景区内尚无地下水位监测井，因此需要配套相应的地下水监测系统，为区域地下水及泉流量的管理、预警等提供基础数据支持。
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user: 摘 要 普通克里金法为一种广泛使用的地理统计的插值方法，但一般都只依据经验使用一个变异函数来计算插值结果。同时，现有研究着重研究年、月尺度下普通克里金法不同变异函数的比较，对日降水尺度研究较少。为了得到普通克里金法在日降水插值适应性较好的变异函数，比较和分析普通克里金法四种常用不同变异函数(指数、球型、高斯、线性)。选取了湘江洣水所在子流域及子流域周边一共43个雨量站1990~2005年逐日降水资料插值，从相关系数、检验指标、不同降水级别准确率这三方面比较插值结果，交叉验证的结果表明：1) 指数和球型函数对普通克里金法的日降水插值适应性较好；2) 普通克里金法的插值结果在降水量大的日子普遍偏小；3) 随着降水量级的增大，日降水插值的误差明显增大。 关键词 :普通克里金，变异函数，日降水，空间插值，交叉验证
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user: 1. 引言 降水观测值对于气象学、气候学、水文学、地质分析、环境监控都必不可少。降水资料通常是通过已有的雨量站、气象站(包括降水、温度和风速等)收集，因此这些数据都是离散的、局部的和有限的空间点。然而，对于单独的降水站点资料作为径流估计的输入会带来很大的不确定性 [ 1 ] [ 2 ] 。时空连续的降水资料，需要根据已知降水站点的资料通过空间插值得到。 现有的空间插值方法可以被概括为确定性和地理统计的插值方法 [ 3 ] ，地理统计的方法正在广泛的使用。地理统计提供了一种考虑空间变量的插值方法，经常使用变异函数来描述空间变量结构。克里金法提供了一个在有限区域内对空间变量进行无偏最优估计的方法。Borga和Vizzaccaro [ 4 ] 用线性函数作为普通克里金插值的变异函数和复二次函数曲面拟合的插值方法进行降水插值比较，发现普通克里金法的插值精度较好。Chen等 [ 5 ] 用线性函数作为普通克里金插值的变异函数，比较了普通克里金法、最邻近法、局部多项式法、径向基法、倒距离权重法在中国1951~2005年的日降水插值结果，得出普通克里金法的精度最高。现有关于降水的空间插值研究中，大多数研究倾向于对不同插值方法进行比较，很少涉及到插值方法的参数设置和变异函数的选择。许多研究在应用克里金法时多是根据经验人为的选定一个变异函数，因而缺乏可靠的依据。S.Ly等 [ 6 ] 分析了在比利时乌尔特河流域不同变异函数对日降水插值影响，发现最合适的变异函数是高斯函数。Lin和Chen [ 7 ] 认为变异函数的计算对于降水插值精度有很大影响，变异函数没有拟合好，克里金法将不会产生最好的插值。因此，变异函数的选择对于克里金插值的方法至关重要。 由于降水具有间断性和空间不连续性，而且日降水零值较多，因此降水的空间插值与其他要素相比具有更大的困难 [ 8 ] 。目前，较多研究者考虑的是年降水、月降水尺度下的克里金插值变异函数的比较，张余庆等 [ 9 ] 研究了江西多年平均降水量空间插值模型的选取与比较，王常森等 [ 10 ] 研究了淮北平原年降水量空间插值模型的比选。日降水的变异函数比较研究较少，但随着分布式水文模型的发展，对日降水插值的要求也越来越高。 本文的目的是得到普通克里金日降水插值适应性较好的变异函数。选取了普通克里金插值常用的4种变异函数，设置变异函数参数后计算得估计值，使用交叉验证的思路，对插值结果使用不同的评判方法，比较分析4种变异函数日降水的插值结果，得到适应性较好的变异函数。
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user: 2. 研究方法 2.1. 插值方法 普通克里金法是一种经常使用的地理统计的插值方法，而地理统计是一种既考虑样本值又重视样本空间位置及样本之间相关性的方法，通常使用变异函数作为描述空间相关性的核心。 2.1.1. 变异函数 变异函数用来刻画区域化变量在空间中的相关程度，定义为区域化变量在相距为h的任意两点处的平方均值的一半，其计算公式如下： (1) 式中： 为该点处变异函数的值； 为分离距离为h的采样点对的数目； 和 为采样间隔为 的已知点的降水数据。 根据变异函数的特性，选取适当的半变异理论函数，本文选取的半变异理论函数有常用的四个，分别为球面函数、高斯函数、指数函数、线性函数，其公式如下。 球型函数(Spherical function)： (2) 高斯函数(Gauss function)： (3) 指数函数(Exponential function)： (4) 线性函数(Linearfunction)： (5) 在以上四个函数中， 为分离距离， 表示块金值， 表示基台值， 表示变程，即曲线到达基台值时所对应的距离。 在选择分离距离 时，要考虑到在大分离距离下的测量资料代表样本采集地边缘的方差结构，而不是样本主流的方差结构，近距离的变异函数值比远距离的变异函数值所起作用更大。因此要将分离距离控制在有意义的研究范围内， 通常应保证分离距离|h| ≤ L/2 [ 11 ] ，L是研究区域沿某方向的最大距离。 受样本数量限制，步长值的选取不宜过小。在每一个分离距离上用来计算样本变异函数的数值一般应大于30个点对 [ 11 ] ，点对数太小的变异函数值不可用。因此虽然适当减小步长值一般能提高函数拟合精度，但如果参与计算的数据点对太少，则只能增加步长值。 2.1.2. 普通克里金法 普通克里金(Ordinary Kriging)提供了一个在有限区域内对空间变量进行无偏最优估计的方法，是根据样本空间位置不同、样本间相关程度不同，对每个样品赋予了不同的权，进行滑动加权平均，以估计待测点的值。 (6) 式中： 为待测点的估算值； 为第 个样本点的实测值， 为参与计算的实测样本个数， 为第 个样本点的权重系数。 而权重是根据克里金插值的无偏估计和方差的最小得到。公式如下： (7) 式中： 为第 个和第 个样本点之间的半方差， 为第 个样本点与待插点之间的半方差，这两个量均可以从已拟合的变异函数得到， 为拉格朗日乘子， 为参与计算的实测样本点个数。 2.2. 评判方法 交叉验证 交叉验证法(Cross-validation)通过求出检验站点的实测值与估计值之间的误差，作为评价插值方法效果的依据。 本文选用平均误差ME (Mean Error)，用来评估插值方法的无偏性，其值越小越好；平均绝对误差MAE (Mean Absolute Error)，表示插值结果存在系统误差的大小，其值越小越好；均方根误差RMSE (Root Mean Squared Error)表示插值结果偏离实际值的大小，其值越小越好。 (8) (9) (10) 式中： 为待插点的估算值； 为第 个样本点的实测值， 为参与计算的实测样本个数。
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user: 3. 研究区域及资料 洣水是湘江的一级支流，本文研究的是洣水所在子流域。该子流域位于北纬26˚1'~27˚23'，东经112˚57'~114˚6'之间，整个子流域面积是9929 km 2 。该子流域高程范围从6~2061 m (图1)，东南为山地，高程超过1000 m，其余大都为起伏不平的丘陵与沿河平原。东南部山地主要是变质岩，中部西南部主要为红岩和第四纪松散堆积物。该子流域是亚热带季风气候，年均气温在17℃以上，年均降水为1600 mm，东南降水较大，可达1900 mm以上，西南降水较小，在1400 mm左右，降水从东南向西北递减。全年降水多集中于3~7月，汛期(4~9月)降水占全年的70%左右。 本文的降水数据来源于洣水所在子流域及子流域周边一共43个雨量站(图1)。这些站点具备1990~2005年完整的日降水数据，且空间分布比较均匀。以40个雨量站作为计算站点，以悟田洲站、承坪站、打鸟坳站这3个站点作为交叉验证的检验站点。
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user: 4. 结果与讨论 4.1. 变异函数参数的选择 在计算变异函数参数时，使用的是洣水所在子流域及周边40个计算站点，其中东江站和清水江站距离最远，为172，561 m，故在进行半方差分析时，选取此距离值的一半(约86，280 m)作为半方差分析的最大步长值。基于以上分析，在对现有数据进行分析时，经过多次步长设置的比较，最终选取步长值为10，785 m，以保证参与计算半方差的点数至少为30，以此获得的步长组数为8。 由于变异函数的使用，克里金插值会产生不好的结果——插值结果小于零。通常，这里有两种方法来避免不好的插值结果：一是通过Deutsh [ 12 ] 给出的经验纠正；二是直接将小于零的值替代为零。本文是直接将小于零的值替代为零。 图1. 洣水子流域数字高程及站点水系分布图 4.2. 交叉验证结果与分析 在对普通克里金插值结果进行评估时，对于所有站点日降水都为零的日子，我们认为在整个流域都是没有降水的，因此不会对这些日子进行插值。本文已有的16年日降水资料中，无雨的日子有983天。 4.2.1. 相关系数比较 图2给出普通克里金法三个检验站点的4种不同变异函数16年日降水量实测值和估计值结果的对比及其相关系数。从相关系数可以看到，这4种不同变异函数的实测值与估计值均有较高相关性，相关系数在0.8左右。由于所选检验站点的位置不同、所使用插值的已知站点不同，这三个检验站点的相关系数不尽相同，但是对于每一个检验站点的4种不同变异函数相关性的比较，可以看到指数函数的相关性最高，球型函数的相关性次之。其中指数函数和球型函数比较相近，高斯函数和线性函数相关性比较相近。从图中也可以看到，对于每一个检验站点，指数函数和球型函数的估计值在斜率为1的斜线附近较为集中，而高斯函数和线性函数的估计值在斜 图2. 四种不同变异函数日降水实测值与估计值对比图及其相关系数 (a)指数函数；(b)球型函数；(c)高斯函数；(d)线性函数 率为1的斜线附近较为分散，偏离较大，导致相关系数偏低，可以认为使用高斯函数和线性函数插值出现极值误差的几率较大。 4.2.2. 不同检验指标比较 本文采用平均误差ME、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE 3个指标来衡量4种不同变异函数的插值效果，其结果如表1。从这三个检验站点的ME来看，高斯函数的误差最大，明显高于指数函数、球型函数、线性函数。从MAE和RMSE来看，指数函数的误差值最小，球型函数的误差次之，但是指数函数和球型函数的误差明显的小于高斯函数和线性函数，说明指数函数的估计值误差范围较小，与实际值更为接近，能更好的适应日降水插值。 由于该地区无降水的日子有983天，将会影响到对较大雨量情况的检验结果，因此对降水量大于等于10 mm的情况，也进行了检验，结果如表2。表2中三个检验站点的ME均小于零，说明这4种不同变异函数的估计值相较于实测值系统的偏小，相比于表1的ME，可以得到降水量大的日子普通克里金插值结果具有一定的减小作用。同时，表2的MAE和RMSE相较于表1均明显增大了很多，说明随着降水量的增大，插值的误差范围也会增大。但随着降水量的增大，指数函数和球型函数的误差范围非常接近，指数函数的误差不再是最小的了，但还是明显的低于高斯函数和线性函数。 4.2.3. 不同降水级别的插值准确率比较 以降水量(R) 10，25，50 mm为标准，对大于等于界限的插值结果进行分析。如果实测值大于等于标准值，其插值结果也大于等于标准值，则认为插值准确；如果实测值大于等于标准值，插值结果小于标准值，则认为插值结果不准确。分别统计满足这4种不同变异函数情况下的样本数，然后除以二者的样本数总和，可以得到这4种变异函数所占的比例。 从图3三个检验站点的准确率来看，随着降水量级的增大，指数函数误差最小的优势不再明显，但无论在哪个降水量级，指数函数和球型函数插值结果的准确率非常接近，并且高于高斯函数和线性函数。随着降水量级的增大，插值的准确率有明显较小的趋势。在R ≥ 10 mm (中雨)时，这三个检验站点的准确率在80%左右；在R ≥ 25 mm (大雨)时，准确率在70%左右；在R ≥ 50 mm (暴雨)时，准确率在60%左右。由此可见，在降水量较大的情况，尤其是对暴雨的插值，普通克里金插值的方法不是很好。 Table 1 The cross-validation results of four different variogram functions between estimated and observed valu 站点 平均误差ME/mm 平均绝对误差MAE/mm 均方根误差RMSE/mm 指数 球型 高斯 线性 指数 球型 高斯 线性 指数 球型 高斯 线性 打鸟坳站 −0.35 −0.35 −0.39 −0.23 1.95 1.96 2.11 2.15 25.58 25.85 31.26 39.74 悟田洲站 0.11 0.14 0.30 0.13 1.85 1.86 2.15 2.10 24.35 24.54 34.87 31.94 承坪站 0.08 0.08 0.17 0.15 1.43 1.45 1.58 1.60 13.76 14.34 16.58 17.18 表1. 4种不同变异函数交叉验证检验站点结果 Table 2 The cross-validation results of four different functions between estimated and observed values (daily rainfall ≥ 10 mm 站点 平均误差ME/mm 平均绝对误差MAE/mm 均方根误差RMSE/mm 指数 球型 高斯 线性 指数 球型 高斯 线性 指数 球型 高斯 线性 打鸟坳站 −4.86 −4.85 −5.06 −4.46 7.85 7.85 8.56 8.69 141.06 141.80 174.84 230.47 悟田洲站 −2.73 −2.60 −2.55 −2.82 6.46 6.46 7.39 7.63 123.38 123.01 181.73 169.12 承坪站 −2.40 −2.43 −2.47 −2.36 4.74 4.82 5.07 5.28 63.46 66.34 76.56 79.68 表2. 四种不同变异函数交叉验证检验站点结果(日降水量 ≥ 10 mm) 图3. 四种不同变异函数在不同降水级别下的准确率
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user: 5. 结论 本文研究了普通克里金法在4种不同变异函数的情况下，对湘江洣水子流域40个雨量站的日降水资料插值，设置变异函数步长值为10，785 m，步长组数为8，从相关系数、检验指标、不同降水级别准确率这三个方面对交叉验证的3个检验站点的插值结果进行比较分析，得出以下结论： 1) 指数和球型函数对于普通克里金日降水插值的适应性较好。指数函数在日降水量级较小时适应性更好；在日降水量级增大时，指数和球型函数对普通克里金插值的适应性均较好。 2) 普通克里金法的插值结果在降水量大的日子普遍偏小。 3) 随着降水量级的增大，日降水的误差明显增大。
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user: 摘 要 根据澜沧江小湾水库和糯扎渡水库1953~2014年的年均径流量资料，采用年内分配完全调节系数、年内集中度进行年内分配特征分析，运用累积距平法、Kendall非参数秩次相关检验法分析了澜沧江流域年均径流的趋势性变化；运用Mann-Kendall法进行了澜沧江流域年均径流的突变性分析；最后采用小波分析方法分析了年均径流的周期性变化，最终得出了澜沧江流域径流演变规律。结果表明：1) 澜沧江流域1953年~2014年小湾站和糯扎渡站的年均径流存在着较明显的丰枯季变化，年内分配不均匀程度多年来变化不大；2) 澜沧江流域多年来年均流量整体变化趋势不明显，局部存在着一些上升或下降的波动；3) 1981年为小湾站和糯扎渡站年均径流的可能突变开始点；4) 小湾站和糯扎渡站的年均径流主要存在19a显著变化周期。 关键词 :径流，趋势分析，Mann-Kendall法，小波分析法，澜沧江
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user: 1. 引言 河川径流量作为水循环的重要环节，是水资源综合开发利用、科学管理、优化调度最重要的依据 [ 1 ] 。径流量受气候、地貌、土壤、植被等自然条件以及人类活动的影响，其演变过程既表现出确定性的规律，同时也有强烈的随机性。径流特征的变化必然影响水资源的开发利用，并进而影响社会经济的发展 [ 2 ] 。分析河川径流的演化过程，认识演化的规律和动因，不仅有助于深入了解水资源的特性，为水资源的合理开发利用提供依据，同时也有利于开发过程的控制和调整 [ 3 ] 。邓育仁，丁晶等 [ 4 ] 以中国100多条主要河流年径流资料为基础，采用近代随机水文学方法，并结合年径流的成因分析，探讨了中国主要河流年径流序列的趋势性、近似周期性、相依性和持续性特点。徐东霞等 [ 5 ] 分析了嫩江径流年内、年际变化特征及其影响因素，并对嫩江流域的多时间尺度特征进行了研究。 澜沧江流域作为著名的国际河流，是中国最长的南北向河流，也是水电重点开发河流，水能资源丰富，目前对澜沧江流域的研究多集中在土壤植被及土地利用方面，少有学者对该流域的径流变化及其演变特征进行研究，基于此，本文对澜沧江流域年径流量的年内分配特征、变化趋势、突变特征、周期演变规律进行系统的研究，从而了解澜沧江流域径流量的演变规律，以期对澜沧江流域水资源合理开发和高效利用提供一定的理论依据。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 流域概况 澜沧江发源于中国青藏高原唐古拉山北麓，地处94˚~102˚E，21˚~34˚N，全长2139 km，流经青海、西藏和云南，流域面积16.4万km 2 ，是国内最长的南北流向的河流 [ 6 ] ，流域径流以降水为主，地下水和融雪补给为辅。上游区地处青藏高原，气候寒冷，降水少，春季冰雪融水较多，上游河段河川径流以地下水补给为主，约占年径流量的50%以上，其次是雨水和冰雪融水补给。中下游河段两岸高山，支流短小，山巅有终年积雪，但冰雪融水占年径流量比重较小，中游区随着降水量的增加，融雪补给减少，河川径流补给为降水和地下水混合补给 [ 7 ] 。下游河段处于亚热带和热带气候区，受季风影响，降水丰沛，河川径流降水补给为主，降水占年径流量的60%以上，其次是地下水补给。流域年径流深为450.2 mm，其中，青海区年径流深为304.4 mm，西藏区283.3 mm，云南区583.8 mm [ 8 ] 。其流域概况图及各站点分布见图1。 本文研究采用的资料为小湾水库和糯扎渡水库1953~2014年62年的逐月入库径流资料。 2.2. 研究方法 2.2.1. 年内分配分析 径流年内分配分析采用年内分配百分比、年内分配完全调节系数、年内集中度指标从不同角度来衡量流域径流年内分配特性。其中，年内分配完全调节系数(C r )可以衡量径流年内分配不均匀性 [ 9 ] ，其计算公式如下： ， (1) 图1. 澜沧江流域概况图 式中： 为年内月径流量， 为年内月平均径流量。 值越大，月径流量序列时间的差异越大，径流年内分配不均匀程度越高，即表示年内分配越集中。 径流集中度指各月径流量按月以向量方式累加，其各分量之和的合成量占年径流量的百分数，其意义是反映径流在年内的集中程度。计算公式如下： ， ， (2) 式中： 为年径流量； 、 分别为12个月的分量之和所构成的水平、垂直分量； 为第i月的径流量； 为第i月径流的矢量角度；i为月序( )。 2.2.2. 年径流趋势性分析 采用线性倾向估计 [ 10 ] [ 11 ] 判别年径流量的总体变化趋势，累积距平法 [ 10 ] 能够反映径流量在不同时间段的变化，累积距平曲线比较直观，通过曲线的起伏变化可以分析流域年径流量演变的阶段性特征。为进一步分析年径流变化趋势，对年径流序列进行Kendall非参数秩次相关检验 [ 12 ] ，具体方法是：对序列 ，p表示序列中所有对偶值( )( ； )中 的出现个数。构造检验统计量U： (3) ， (4) 式中：n为序列长度；当n增加时，U很快收敛于标准化正态分布。在显著水平a下，当 时，认为趋势不显著，可以不予考虑；否则，认为趋势显著。U > 0表示序列有增加的趋势，U < 0表示序列有减少的趋势。若取显著性水平为0.05，则 ，可以认为时间序列趋势性不明显。 2.2.3. 年径流变化的突变分析 本文采用Mann-Kendall非参数统计检验法 [ 13 ] 来确定澜沧江流域年径流量的突变点。其具体计算如下： 时间序列为 ， 表示第 个样本 大于 ( )的累积数，计算统计量： (5) 将 标准化： (6) 式中： ， 分别为 的数学期望值和方差。 设定时间序列是随机独立的平稳序列， 遵从标准正态分布，其概率 小于信度1.96(即 )时，表示序列具有较强的增长或减小趋势，采用反序法，得到其反序列为 (7) 当 与 两条曲线相交于正负信度线之间，此相交点表示突变的开始。利用M-K检测法对序列突变点的检测客观，并对序列的各阶段变化趋势有较好的反应。 2.2.4. 年径流的周期分析 本文采用Molet小波 [ 14 ] 作为基小波，运用连续小波变换分析分析澜沧江流域径流序列的多时间尺度特性，对于信号 的连续小波变换定义为： (8) 式中： 为 的复共轭函数； 为 对应于尺度 、平移 的小波系数。 Molet小波的定义为： (9) 式中：c为小波中心频率。 通过小波变换得到的是一个尺度—时间函数(尺度—时间图)。该图只是确定了几个周期所在的时间范围，不能准确判定主周期，因此要通过小波方差 [ 15 ] 进行小波分析检验来确定显著周期，其计算公式为： (10) 式中：a为时间尺度。
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user: 3. 径流演变规律分析 3.1. 径流分配特征变化 3.1.1. 年内分配特征 给出了小湾和糯扎渡水库径流年内分配柱形图。可以看出，小湾水库和糯扎渡水库多年平均的径流年内分配十分相似，具有明显的丰枯季节变化，6~10月为丰水期，小湾站和糯扎渡站径流量在丰水期分别占到了全年的71.5%和71.7%。 3.1.2. 年内分配完全调节系数 利用式(1)，计算得到小湾水库和糯扎渡水库62a以来径流年内分配完全调节系数 的平均值分别为0.52和0.53。 图2表示了62a来小湾水库和糯扎渡水库年内分配完全调节系数的变化。从图中可以看出，小湾水库和糯扎渡水库年内分配完全调节系数变化平稳，说明62a内小湾水库和糯扎渡水库年内分配不均匀程度变化不大。 3.1.3. 年内集中度 利用式(2)，计算得到小湾水库和糯扎渡水库62a以来径流集中度RCD year 的值，图3表示了62a来小湾水库和糯扎渡水库年内集中度的变化。从图3中可以看出，两个站的最低的集中度均出现在1992年，说明这两个站在这一年中径流量的年内分配过程较为均匀。两个站集中度变化的过程基本保持一致，并未呈现出明显的差异，这两个站的径流集中度在过去的62a中变化不大。 3.2. 趋势性变化 采用线性回归方法对小湾水库和糯扎渡水库年均径流进行分析，分析了这两个站的径流变化曲线和62a以来径流变化的倾向率(图4)。从中可以看出，整体平均水平上看，62a以来小湾水库和糯扎渡水库的年均径流变化趋势不明显，几乎保持平稳状态。其中，小湾水库径流的最大值出现在1991年，达1653.83 m 3 /s，最小值出现在2006年，为905.67 m 3 ∙s −1 极值比为1.83；小湾水库径流的最大值出现在1991年，达2134.83 m 3 /s，最小值出现在2006年，为1168.75 m 3 /s，极值比为1.83，因此小湾站和糯扎渡站年径流的丰枯震荡并不剧烈。 使用累积距平法对小湾水库和糯扎渡水库开展了趋势性分析，计算结果见图5。 由图5可知，小湾水库入库径流1961~1966年年均流量累积距平呈上升趋势，年径流量偏丰；1966~1989年年均流量累积距平呈减小趋势，年径流量偏枯；1989~2005年年均流量累积距平呈上升趋势，年径流量偏丰；2006年至今年均流量累积距平呈下降趋势，年径流量偏枯。糯扎渡水库入库径流1961~1966年年均流量累积距 平呈上升趋势，年径流量偏丰；1966~1989年年均流量累积距平呈减小趋势，年径流量偏枯；1989~2005年年均流量累积距平呈上升趋势，年径流量偏丰；2006年至今年均流量累积距平呈下降趋势，年径流量偏枯。 利用式(3)计算小湾水库和糯扎渡水库年径流量的非参数秩次相关检验统计量，结果见表1。分析可知：1953~2014年小湾水库年径流序列呈现不显著的减小趋势，糯扎渡水库年径流序列也呈不显著的减小趋势，显著性更不明显。 3.3. 突变性分析 本文采用Mann-Kendall非参数统计检验法分析了小湾水库和糯扎渡水库的年径流序列的突变情况，计算结 图2. 年内分配百分比 图3. 年内分配完全调节系数变化 图4. 年均径流集中度的变化 果见图6。由图6可知，在给定的显著性水平α = 0.05，临界值 = ±1.96的条件下，小湾站和糯扎渡站62a以来u(di)统计变量基本都小于零，说明径流变化有下降趋势，且1953~2009年小湾站和糯扎渡站u(di)统计曲线落在临界值之内，说明径流变化不显著，呈平缓下降趋势；2009~2014年小湾站和糯扎渡站u(di)统计曲线超过了临界值，表明径流变化有明显的下降趋势。图7中，小湾站和糯扎渡站u(di)与u’(di)曲线在两条临界线之间的部分均相交于1981年，因此认为1981年为小湾站和糯扎渡站可能的突变开始点。究其原因，可能是人类活动引起下垫面条件的变化，从而导致径流的突变，2009~2014年径流的显著下降可能是由于人类建造水库等水利工程导致的。 3.4. 周期分析 采用Molet小波分析程序对1953年~2014年间小湾水库和糯扎渡水库的年均径流量的周期性进行分析，得到小波变换等值线图及小波方差图(图8和图9)。从中可以看出，小湾站和糯扎渡站存在2个较为明显的峰值， Table 1 The results of non-parametric Kendall tes 站点 统计年限/a ι U 临界值U 1-0.05/2 变化趋势 显著性水平 小湾 62 −0.038 −0．44 1.96 减少 不显著 糯扎渡 62 0.00053 0.0061 1.96 减少 不显著 表1. Kendall秩次相关检验结果分析 图5. 年均径流变化趋势 图6. 年径流累积距平 图7. 年径流M-K法突变检测 图8. 小湾水库年尺度小波分析图 图9.糯扎渡水库年尺度小波分析图 它们依次对应着4a和19a的时间尺度，其中，最大峰值对应着19a的时间尺度，说明19a左右的周期震荡最强，为小湾站和糯扎渡站年均流量变化的第一主周期；4a时间尺度对应着第二峰值，为流量变化的第二主周期。上述这两个周期的波动控制着流量在整个时间域的变化特征。
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user: 4. 结论与展望 通过对澜沧江流域1953年~2014年间年均流量进行年内分配特征、趋势性、突变性和周期性分析，从分析结果中可以看到，澜沧江流域1953年~2014年小湾站和糯扎渡站的年均径流存在着较明显的丰枯季变化，年内分配不均匀程度多年来变化不大；年均径流在1981年可能发生突变；主要存在19a显著变化周期。 本文揭示出了澜沧江流域62a以来年径流演变规律。由于篇幅所限，在进行突变分析和周期分析时，仅采用了一种分析方法，并没有通过多种方法对其突变点和周期进行互相验证，尤其是突变点，得到的只是可能突变点，可以采用多种方法，从而确定其突变特性。本文并没有进一步研究影响径流变化的各种因素，特别是人为因素，这是在以后的工作中需要进一步开展的。
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user: 摘 要 本次研究采用鄱阳湖流域12个气象站点1955~2014年的气象数据，计算该流域多重时间尺度的SPEI值，分析SPEI在该流域的应用情况，同时基于SPEI分析鄱阳湖流域旱涝特征。研究结果表明：SPEI指数在鄱阳湖流域适用性较好。流域在90年代降水增多，SPEI值上升，洪涝灾害增加；00年代SPEI下降趋势明显，旱灾增加；10年代后SPEI波动较大，重旱和重涝灾害频繁交替。流域春季和秋季干旱呈现增加的趋势；夏季在90年代以后降水偏多，洪涝灾害增多，干旱减少；冬季无变化。 关键词 :鄱阳湖，旱涝灾害，SPEI
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user: 1. 引言 鄱阳湖是目前中国最大的淡水湖泊，位于长江中下游南岸，流域面积为16.2万平方公里。鄱阳湖纳赣江、抚河、信江、饶河和修水五水系以及博阳河、东河和西河诸河来水，经鄱阳湖调蓄后由湖口汇入长江，是一个过水性浅水湖泊。鄱阳湖流域水资源丰富，多年平均降水量为1589 mm，然而流域内降水时空分布不均，具有明显的季节性和区域性 [ 1 ] 。 由于全球气候变化和人类活动的影响，导致旱灾和洪涝灾害造成的影响越来越大，每年造成的经济损失不计其数 [ 2 ] 。近年来，鄱阳湖流域出现了旱涝急转、枯水期水位连创新低、低水位持续时间延长、水质恶化与湿地生态系统遭受破坏等现象，引起了社会的广泛关注，不少学者也积极开展了鄱阳湖的研究 [ 3 ] 。极端气候及其变化对地区经济、社会有广泛而深刻的影响，尤其是在极端干旱气候情景下，将会影响鄱阳湖流域内水利工程的正常运行，导致蓄水和发电矛盾愈发突出，对下游的生产、生活、环境、生态方面均有影响 [ 4 ] 。 干旱指标是用来描述干旱特征的指标，不同干旱指标适用的地区与时间尺度也有所不同。干旱指标是研究干旱气候的基础，也是衡量干旱程度的关键环节 [ 5 ] 。目前应用较多的干旱指标有标准化降水指数(SPI) [ 6 ] 、帕尔默干旱指数(PDSI) [ 7 ] 、Z指数 [ 8 ] 、综合气象干旱指数(CI) [ 9 ] 、标准化降水蒸散发指数(SPEI) [ 10 ] 等。本文拟分析SPEI在鄱阳湖流域的适用性，并基于该指数对鄱阳湖进行旱涝特征分析，探究该地区的气候变化规律，并为采取应对措施减轻旱涝灾害及其不利影响提供参考依据。
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user: 2. 研究资料和方法 2.1. 研究资料 本文研究资料主要为鄱阳湖流域范围内修水、吉安、赣州、鄱阳、景德镇、广昌、南城、贵溪、遂川、宜春、南昌、玉山12个气象站点1955~2014年的月降雨量资料以及月平均气温资料。资料来源于中国气象科学数据共享服务网，数据取自国家基本、基准地面气象观测站及自动站。鄱阳湖流域站点分布信息如图1。 2.2. SPEI计算方法 增暖背景下单一地分析降水量的变化已不足以解释干旱化及干旱的范围和强度的变化，增暖已成为干旱加 图1. 鄱阳湖流域站点分布图 剧的重要因子之一。因此，Vicente-Serrano等 [ 11 ] 在SPI的基础上提出了标准化降水蒸发指数(SPEI)。SPEI是基于SPI的基础上进一步考虑了蒸散发量来反映干旱的程度。 SPEI是基于log-logistic分布的分布频率值。具体计算步骤如下： 首先，采用Vicente-Serrano推荐的Thornthwaite法 [ 12 ] 计算月潜在蒸发量P E ： (1) 其中： ， (2) 式中：P E 为月潜在蒸发量，K为修正系数，T为月平均气温，I为年热量指数，m为常数。Thornthwaite法仅需要气温就可计算，被广泛应用于干旱和半干旱地区。 第二，计算月水分亏缺量D i ： (3) 式中：P i 为月降水量，D i 为月水分亏缺量，i为月数。 第三，基于log-logistic概率分布函数计算水分亏缺量的概率分布。 (4) 式中： 、 和 分别是尺度参数、形状参数和位置参数，计算公式如下： (5) 式中： 是Gamma函数，w 0 、w 1 和w 2 为概率权重距。w 0 、w 1 和w 2 计算公式如下： (7) 式中：w s 为概率权重距，n为月份个数，s分别为0、1、2。 第四，对log-logistic概率分布函数F(x)进行标准化处理。 (8) 令 ， 当 时，参数 ， (9) 当 时， ， (10) 其中， ， ， ， ， ， 。SPEI干旱等级分类见表1。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 鄱阳湖流域SPEI适用性及年际变化趋势性分析 分别计算鄱阳湖流域1月、3月、12月尺度的平均SPEI序列如图2所示，分析可知，小尺度如1月、3月的SPEI序列受1次降水影响较大，波动很大；而大尺度12月的SPEI序列波动则较小，主要受持续降水影响。 SPEI年际变化趋势如图3所示，该序列为12月尺度每年的12月份SPEI值。绘制其趋势线及10年滑动平均线。由图3可知，鄱阳湖SPEI年际变化曲线波动较大，易出现重涝以及重旱的情况。鄱阳湖流域2012年SPEI值为1.54，达到60年间最大值，查询江西省历年灾害情况可知2012年江西省降水量创历年新高。SPEI年际序列与历史情况相符，因此SPEI在鄱阳湖流域具有适用性。 根据趋势线分析鄱阳湖流域1955年~2014年60年来整体无明显趋势，但通过10年滑动平均线可知，90年代以后流域SPEI序列有一个轻微的上升趋势，降水整体偏多，几乎无干旱情况；在2000年以后SPEI有一个明显的下降的趋势，旱灾增加，在2003年、2007年、2009年均有中旱到重旱的情况；2010年后SPEI波动很大，重旱和重涝灾害频繁交替。 图4为图3序列的M-K突变检验曲线，由图可知1955~2014年期间鄱阳湖流域并未发生明显突变，分析图中UF曲线可知，鄱阳湖流域SPEI在90年代以后有一个上升的趋势到2000以后又逐渐下降这与图3分析 Table 1 Drought grades classified with SPE 干旱程度 特旱 重旱 中旱 轻旱 无旱 SPEI SPEI ≤−2 −2< SPEI ≤−1.5 −1.5 < SPEI ≤−1 −1 < SPEI ≤−0.5 −0.5 < SPEI ≤ 0.5 轻涝 中涝 重涝 特涝 0.5 < SPEI ≤ 1 1 < SPEI ≤ 1.5 1.5 < SPEI ≤ 2 SPEI ≥ 2 表1. SPEI干旱分级 图2. 不同尺度SPEI序列(a、b、c分别为1月、3月、12月尺度) 图3. SPEI年际变化趋势图 图4. M-K突变检验曲线(虚线为0.05显著性水平临界线) 趋于一致。 3.2. 流域不同季节SPEI值年际变化特性 分别计算鄱阳湖流域各季节3月尺度SPEI，以分析流域干旱灾害的季节性。本文中春季取每年的3月、4月和5月，夏季取6月、7月和8月，秋季取9月、10月和11月，冬季取12月及次年的1月和2月。图5分别为春、夏、秋、冬四个季节的SPEI序列变化趋势。图6为该系列突变检验曲线。由图5可知，春季SPEI序 图5. 各季节SPEI序列变化趋势图 图6. 各季节SPEI序列M-K突变检验曲线 列有一个明显下降的趋势，平均每10年下降0.1；秋季的SPEI序列有一个轻微的下降趋势；夏季和冬季则有一个轻微的上升趋势，然而趋势性都不明显。分析图6可知，春、夏、秋、冬四个季节的突变检验曲线均无突变，与上述分析结果一致。图6(a)中UF线整体呈现下滑的趋势；图6(b)中UF线波动剧烈，在90年代以后有一个快速的上升趋势，在此期间鄱阳湖夏季整体降水增多，干旱减少，洪涝增多；图6(c)中UF曲线也呈现下滑的趋势，秋季干旱增多；图6(d)中UF曲线无明显波动，也无明显变化趋势。
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user: 4. 结论 1) SPEI指数在鄱阳湖流域适用性较好。鄱阳湖流域SPEI序列在90年代有一个轻微的上升趋势，降水增多，洪涝灾害增加；在21世纪00年代下降的趋势明显，旱灾增加，其中在2003年、2007年、2009年均有中旱到重旱的情况；在21世纪10年代后SPEI波动很大，重旱和重涝灾害频繁交替。 2) 鄱阳湖流域春季干旱明显剧烈增加，秋季干旱也呈现增加的趋势；夏季在90年代以后降水偏多，洪涝灾害增多，干旱减少；冬季无变化。
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user: 摘 要 我国多数试点灌区已经初步搭建起水情雨情自动采集、通信和计算机网络等灌区信息化系统的基础框架，但对水位、流量等监测数据的应用和挖掘明显滞后，更未见到关于灌区渠系水情错误数据判别等方面的研究成果。灌区水情监测系统发生故障可能源于水位、闸位、流量等传感器故障，也可能源于传输、存储等环节，但无论何种原因，最终都反映在监控系统接收的水位、闸位、流量等监测数据上。灌区渠系水情态势估计与态势预测过程中生成的大量信息不仅完整保留了原有实时监测数据的信息，而且明显扩展了这些信息在空间和时间上的覆盖范围，为灌区的业务应用和科学决策提供更为有效的支撑。本文基于灌区渠系水情态势评估过程中生成的信息，提出了基于证据理论的监测数据错误判别模型。即通过适当变换信息组合，并将基于各种信息组合的态势预测结果作为不同证据，根据联合基本概率赋值的分布情况判定哪个数据存在错误。本文并不针对故障发生部位、性质等的具体判别，而是希望基于实时检测数据，并通过灌区态势估计及预测系统及时发现灌区水情监测系统运行异常情况，避免使用存在错误的数据对灌区渠系水情态势做出误判。 关键词 :故障诊断，态势估计，态势预测，数据错误判别
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user: 1. 问题的提出 全国现有大型灌区430多处，重点中型灌区1500多处，其中部分灌区自“十五”期间开始进行信息化建设试点，目前多数试点灌区已经初步搭建起水情雨情自动采集、通信和计算机网络等灌区信息化系统的基础框架，但对水位、流量等监测数据的应用和挖掘明显滞后，更未见到关于灌区渠系水情错误数据判别等方面的研究成果。导致上述情况发生的主要原因是：灌区渠系水流是一个复杂系统，对于异常水情数据，常常难以区别是由于灌溉用水存在的明显不确定性造成的，还是监测系统出现故障采集到了错误数据。本文针对上述存在的问题，引入信息融合理论和相关技术，着眼于挖掘灌区水情监测数据隐含信息，将目前灌区的水情监测系统提供的实时数据，与基于领域知识开发的灌区渠系水情态势估计及态势预测系统相结合，通过信息融合技术实现灌区渠系水情错误数据判别。 灌区水情监测系统发生故障可能源于水位、闸位、流量等传感器故障，也可能源于传输、存储等环节，但无论何种原因，最终都反映在监控系统接收的水位、闸位、流量等监测数据上。灌区渠系水情态势估计及态势预测系统，不仅能跟踪实际灌区系统运行，而且生成的具有全局性的状态信息和预测信息，还具有广泛的应用前景。当灌区发现个别监测数据异常并不能简单剔除。故障诊断 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 通常针对具体设备或生产线进行，可以诊断到设备级，也可以诊断到部件(功能板卡)级，甚至到零件(元器件)级。受信息获取层次的限制，本文并不针对故障发生部位、性质等的具体判别，而是希望基于实时检测数据，并通过灌区态势估计及预测系统及时发现灌区水情监测系统运行异常情况，避免使用存在错误的数据，避免对灌区渠系水情态势做出误判。 基于解析模型 [ 4 ] [ 5 ] 的故障诊断方法的指导思想是用解析冗余取代硬件冗余，进而通过构造观测器估计系统输出，再与系统输出的实际测量值作比较得到残差信号。当系统没有故障时，残差为零或近似为零；当系统中出现故障时，残差显著偏离零点。本文拟借鉴这一思路，通过将不同信息组合的态势预测结果作为不同证据，并基于证据理论构建监测数据错误判别模型。
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user: 3. 模拟试验 考虑到在比较基准选择上，水位监测数据发生错误的情况与闸位监测数据发生错误时有所不同，故2种传感器的错误判别需分别进行，且由于灌区渠系水情监测系统运行中前者比较常见，故模拟试验针对水位监测数据发生错误的情况进行。另外，为避免模拟试验内容过于庞杂，模拟试验范围限定于干渠的部分相邻渠段。显然模拟试验方法可以推广到闸门开度，也可以推广到灌区的全部渠系。 模拟试验对象是我国华北地区一个大型灌区的北干渠范围。灌区由一座大型水库供水，设北、南2条干渠，分别沿山前冲积扇两侧的台地布设。作为模拟试验对象的北干渠设计流量12 m 3 /s，长度约32 km，设计灌溉面积约6.67 hm 2 ；支渠和由干渠直接取水的主要斗渠共有19条，其他斗渠均简化作为干渠或支渠上的用水处理，即模拟试验对象包括干、支二级渠道。模拟试验的渠系网格如图1所示，渠道分段长度取500 m，干渠划分为63段，支、斗渠划分为92段，合计155个计算渠段，覆盖全部灌溉面积。渠系建筑物包括引水闸1座、节制闸13座，退水闸2座等。 图2所示为距离渠首7.6 Km的“新干斗节制闸”的运行过程线，其中实线为闸门开度过程线，虚线为过闸流量过程线，点线为闸门上游渠段水深过程线，点划线为闸门下游渠段水深过程线。在第1天至第2天期间，灌区运行为初始阶段，各闸门处于逐渐开启和频繁调节状态，且往往下游部分节制闸尚未开启或开度很小，导致水位变化较大，错误判别的不确定性也较大，因此验证本文错误数据判别方法的针对性更强些。表1所示为第1天12时至16时新干斗节制闸运行数据，即正常情况下该期间新干斗节制闸开度由0.399 m增加到0.481 m，其上游水深由1.157 m变化为1.342 m，下游水位由0.925 m变化为1.087 m。 模拟试验设定的情景为：第1天14时，该节制闸上游水位传感器发生故障，致使报出的水位数值比实际数值大0.2 m。表2为第1天14时新干斗节制闸(闸门编号5)及其上下游各2个相邻节制闸的运行数据，其中新干斗节制闸上游水深监测数据属错误数据，比较可见该数据与表1的对应数据明显不匹配。在试验情景下，通过水情监测数据发生器模拟实际系统运行，并给出包括错误数据在内的全部监测数据。表2中也给出了新干斗节制闸(编号5)及其上下游各2个相邻节制闸(编号分别为3、4以及6、7)在第1天14时的运行仿真数据。 数据错误判别证据理论模型对识别框架 上的 3个基本概率赋值，结果如表3所示。 根据式(3)计算， ，它反映证据冲突的程度。由于 远小于1，故可根据式(4)计算监测数据错误各命题的联合基本概率函数 ，结果示于表4。 图1. 灌区渠系水情状态估计模拟试验渠系网格图 图2. 正常情况下新干斗节制闸运行过程线 Table 1 Running data of first day 12:00 to 16:00 of the new bucket control gat 时间(h) 12 13 14 15 16 闸门开度(m) 0.399 0.421 0.431 0.474 0.481 上游水深(m) 1.157 1.257 1.325 1.325 1.342 下游水深(m) 0.925 0.975 1.046 1.064 1.087 表1. 正常情况下新干斗节制闸第1天12时至16时运行数据 Table 2 Monitoring data of new bucket control gate in the test circumstances and simulation running dat 闸门编号 3 4 5 6 7 试验情景新干斗等节制闸运行监测数据 闸门开度(m) 0.776 1.302 0.431 0.489 0.236 上游水深(m) 1.386 1.29 1.525 1.262 0.929 下游水深(m) 1.153 0.914 1.046 1.012 0.671 试验情景下新干斗等节制闸运行仿真数据 闸门开度(m) 0.775 1.298 0.430 0.489 0.246 上游水深(m) 1.389 1.287 1.362 1.226 0.841 下游水深(m) 1.148 0.912 1.027 0.999 0.65 试验情景下仅使用闸门开度监测数据时新干斗等节制闸运行仿真数据 闸门编号 3 4 5 6 7 闸门开度(m) 0.776 1.302 0.431 0.489 0.236 上游水深(m) 1.394 1.294 1.38 1.265 0.859 试验情景下根据已有监测数据线性外推的预测数据 闸门开度(m) 0.755 1.327 0.43 0.485 0.265 上游水深(m) 1.388 1.289 1.332 1.239 0.935 下游水深(m) 1.149 0.913 1.057 1.01 0.666 表2. 试验情景下新干斗等节制闸运行监测数据和仿真数据 Table 3 Basic probabilities of failure of each sensor in the current test circumstance 闸门编号 3 4 5 6 7 试验情景下不使用监测数据时各传感器发生故障的基本概率 上游水深 0.0348 0.0109 0.4435 0.0565 0.1565 下游水深 0.0239 0.0043 0.0022 0.0065 0.0609 不确定 0.2000 试验情景下仅使用闸门开度监测数据时各传感器发生故障的基本概率 上游水深 0.0521 0.0181 0.4055 0.0000 0.1699 下游水深 0.0204 0.0113 0.0159 0.0023 0.0045 不确定 0.3000 试验情景下根据以往监测数据线性外推时各传感器发生故障的基本概率 上游水深 0.070 0.0217 0.4200 0.0169 0.0241 下游水深 0.0459 0.0121 0.0145 0.0386 0.0362 不确定 0.3000 表3. 试验情景下各传感器发生故障的基本概率 Table 4 Joint probabilities of failure of each sensor without monitoring data on the current test circumstance 闸门编号 3 4 5 6 7 上游水深 0.0308 0.0088 0.7564 0.0156 0.0889 下游水深 0.0167 0.0045 0.0051 0.0077 0.0213 不确定 0.0441 表4. 试验情景下各传感器故障的联合基本概率赋值 由以上模拟可以知道：新干斗节制闸(编号5)上游水位数据发生错误命题的置信度BEL (即联合基本概率赋值)等于0.7564，似然度PL等于0.8005 (即0.7564 + 0.0441)，比融合前的置信度(即基本概率赋值)和似然度均有明显提高，且与其他其他命题(如编号7节制闸上游水位数据发生错误命题)的差距更为明显，因此更容易判定新干斗节制闸上游水位数据发生了错误。
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user: 4. 结论 一般而言，只要监测时间间隔不大，且这一期间灌区水情无大幅度急剧变化，本文建立的监测数据错误判别方法应该是有效的。另外，在不确定推理中还可以针对“监测数据固定不变”(如传感器严重损坏所致)、“缺报数据”等具体问题，引入新的证据，进一步提高错误判别的针对性和准确性。
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user: 摘 要 随着信息化步伐不断加快，软件作为处理业务和提供服务的重要保障，其开发任务日趋繁重，各类管理软件也变得越来越庞大和复杂，这就对软件测试提出了更高的要求。为了节省大量的时间和开支，必须使用自动化测试技术代替效率低下的手工测试，节省软件测试成本，缩短产品发布周期 [ 1 ] 。Selenium是众多功能自动化测试工具中较为成熟的一个产品。当集成了WebDriver API，进入了Selenium 2.0时代后，其能力和影响力得到极大增强。本文研究了基于Selenium 2.0的自动化测试技术，对TestNg (Testing Next Generation)框架进行封装，并结合汽车行业软件申报零件多且重复性高的特点，在实际汽车软件平台中加以应用，不仅提升了软件测试工作的积累和复用度，而且有效保障了系统升级过程中的持续稳定性。 关键词 :自动化测试，Selenium，TestNg
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user: 1. 引言 传统的手工测试，因为其成本高、执行繁琐、效率低的特点，正在逐渐向自动化测试进行转变。特别是最近五年，伴随着敏捷开发模式的流行，自动化测试技术以其快速迭代、快速回归、快速响应等优势，在测试工作中作用愈发突显并得以迅猛发展。开源的测试组件Selenium 2.0的出现，让软件自动化测试技术克服了早期使用录制回放的不足，使得测试工作更加经济、有效、便于实施和维护，使得自动化测试更加经济、有效，更加有利于实施和维护。 当前，汽车企业在机动车产品型式认证过程中面临着管理混乱、成本高等诸多问题，为了帮助企业建立一个统一的型式认证平台，从而提高认证参数的一致性管理水平，实现企业内部认证工作的电子化，加快在汽车生产企业中运用电子信息技术，中国汽车技术研究中心的数据资源中心开发了“机动车型式认证管理系统”。为了响应众多车企的“机动车型式认证管理系统”上线部署要求，并考虑产品运维期间的测试工作，引入了基于Selenium2.0的功能自动化工具，结合TestNg、Maven等技术，并根据车企产品的自身特点，搭建了完整的自动化测试框架。