DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 阻塞高压(简称阻高)是中高纬度大气环流经向异常发展的天气形势之一，可以引发气团质量及热量交换，从而导致天气气候异常，甚至会引导灾害天气爆发 [ 1 ] [ 2 ]。欧亚关键区——乌拉尔山地区(乌山地区)、贝加尔湖地区(贝湖地区)、鄂霍次克海地区(鄂海地区)的阻高尤其是乌山阻高对我国的天气气候影响很大 [ 3 ] [ 4 ]。如：2008年1月10日~2月5日我国南方大部分地区遭受的历史罕见的冰冻雨雪灾害就是乌山地区阻高持续时间异常偏长导致的 [ 5 ] [ 6 ]。这次冰冻天气影响范围广、强度大、持续时间长，达到50年一遇，对生态、农业、电力、交通、通信等方面造成严重影响 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，是典型的灾害性气象事件。2016年1月下旬，我国南方经历的罕见的“霸王级”寒潮过程同样也是受乌山阻高的影响，该过程导致华东地区经历了约−10℃的极端低温，华南地区的最低温度跌破0℃，南方地区的工农业生产和居民生活深受其影响 [ 9 ]。鉴于阻高对天气气候影响之大，因此，对阻高的研究受到了广泛的重视。 之前的研究表明影响阻高发生、发展的因素有许多，例如：高空平流层爆发性增温会导致北太平洋阻高偏弱 [ 10 ]；青藏高原上空低位涡空气源源不断地向东亚阻高区域输送，使阻高得以维持 [ 11 ]；地表温度梯度对阻高的形成有一定的影响 [ 12 ]；高纬度海冰融化会导致乌山阻高持续时间变久 [ 13 ]；ENSO事件会导致欧亚关键区阻高强度、频次等发生变化 [ 14 ]。 大气内部波动同样也会影响阻高的建立、维持与崩溃。Hansen和Chen [ 15 ] 指出行星尺度波的活动会使阻高增强。Lejenäs和Döös [ 16 ] 的研究表明阻高发生时准静止波(1、2、3波)要比气候态下的强。Austin [ 17 ] 考察了超长波(纬向波数1~3)和天气尺度(4~10波)能量平衡过程与阻塞形势建立、维持和崩溃的关系，认为正压超长波和斜压尺度波的非线性相互作用是大西洋阻塞形成的机制，而超长波斜压不稳定发展是太平洋阻塞形成的机制。还有研究表明阻高维持期间，2波、3波向北输送大量的感热 [ 18 ]。但高守亭等 [ 19 ] 认为1波的西移对太平洋阻塞的形成以及2波的西移对大西洋阻塞的形成有促进作用。康志明等 [ 20 ] 研究表明在寒潮初始阶段2波出现峰值，在寒潮爆发前2波、3波为优势波，寒潮中期3波能量变化为主要特征。接下来曹杰 [ 21 ] 利用空间谱函数研究得出夏季东北亚阻高以纬向2波相互作用为主，但是张培忠 [ 22 ] 利用波数域动能方程分析夏季阻高却得出夏季代表阻高的波动是5波(长波)而不是2波(超长波)的结论。在阻高形成和维持阶段，波与波非线性相互作用向5波输送动能，在阻高衰退阶段则完全相反，波与波相互作用项使5波动能变小，阻高衰退。 综上所述，影响阻高的因素有许多，利用不同的方法，采取不同的角度研究大气内部波动对阻高的影响得出的结论也不尽相同，但是目前的研究鲜有涉及超长波波谱比重的变化特征，对不同比重的非线性超长波作为大气环流的背景对于欧亚关键区阻高影响的研究也不足。因此，本文主要研究超长波波谱比重随时间的变化特征及其与欧亚关键区阻高的关系，从波动的角度了解与认识阻高，不仅可以为深刻认识欧亚地区阻高的物理机制提供一些理论依据，也可以为提高极端天气气候事件预报准确度提供参考依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料与方法 2.1. 资料 NCEP-DOE提供的1979年1月~2015年12月逐日的位势高度(GPH)资料，垂直方向上有17层(1000， 925， 850， 700， 600， 500， 400， 300， 250， 200， 150， 100， 70， 50， 30， 20， 10 hPa)，水平分辨率为2.5˚ * 2.5˚。 卫星、探空、船舶及其他现代化设备探测到的数据已经同化到该数据集中 [ 23 ] ，并且该数据已经被广泛应用于类似的研究中 [ 24 ] [ 25 ] ，这有利于将我们的研究成果同他人的在同一参考平台下进行对比。 2.2. 方法 2.2.1. T & M方法 阻高指数采用的是由Lejeän等人提出的，由Tibaldi等人改进的定义阻高指数的方法，该方法称为Tibaldi和Molteni方法(简称T & M方法) [ 26 ] [ 27 ] 方法主要是依据500 hPa位势高度在40˚N~60˚N之间的差，以及保证阻高向极方向存在的风速不小于8 m∙s −1 的平均西风气流这两个条件。具体计算方法如下： 对于每个经度，南500 hPa高度梯度(GHGS)和北500 hPa高度梯度(GHGN)计算下： G H G S = Z ( φ 0 ) − Z ( φ s ) φ 0 − φ s G H G N = Z ( φ n ) − Z ( φ 0 ) φ n − φ 0 (1) 式中，Z代表位势高度， φ n = 80 ˚ N + δ ， φ 0 = 6 0 ˚ N + δ ， φ s = 4 0 ˚ N + δ ，其中 δ = − 5 ˚ ， 0 ˚ ， 5 ˚ 。 对于T & M方法来说，如果满足(1) GHGS > 0，(2) GHGN < −10 m∙纬距 −1 ，则诊断该时该经度有瞬时阻塞，阻塞指数为GHGS。对于阻塞事件的定义为：至少连续15个经度上的T & M阻高指数大于0，并且持续时间达到4天或4天以上，则说明该时间段该地区有阻塞事件发生。 此方法可以很好地识别出强而稳定的阻塞高压，对于弱阻高的判识能力较弱，很可能把南北两个高空冷涡夹持的相对高值错识为阻高 [ 1 ]。该方法已经被国内外学者广泛应用于检索阻高，成果颇丰 [ 28 ] [ 29 ]。 2.2.2. 谐波分析方法 超长波、长波的选取采用的是傅里叶展开方法 [ 30 ]。具体公式如下： f ( x ) = a 0 + ∑ N = 1 ∞ [ a n cos ( n x ) + b n sin ( n x ) ] (2) 利用傅里叶级数把实际的波动分解，将500 hPa等压面高度场 H ( λ ， φ ) 做波谱分析。 H ( λ ， φ ) = a 0 φ + ∑ N = 1 ∞ ( a n ( φ ) cos φ cos ( n λ ) + b n ( φ ) sin ( φ ) sin ( n λ ) ) (3) 其中 a 0 ( φ ) = 1 2 π ∫ 0 2 π H ( λ ， φ ) d λ a n ( φ ) = 1 π ∫ 0 2 π H ( λ ， φ ) cos ( n λ ) d λ b n ( φ ) = 1 π ∫ 0 2 π H ( λ ， φ ) sin ( n λ ) d λ (4) a 0 ，a n ，b n 称为傅氏系数。 a n cos n λ + b n sin n λ 称为n阶谐波，简称为n波。 沿纬圈均为地取144个等距格点，即 Δ λ = 2 . 5 个经度 = π/72， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 144 ，则： a 0 = 1 144 ∑ 1 144 H i (φ) a n = 1 72 ∑ 1 144 H i ( φ ) cos ( k i π 72 ) b n = 1 72 ∑ 1 144 H i ( φ ) sin ( k i π 72 ) (5) n波的振幅为 A n = a n 2 + b n 2 ，波谱比重 b z = A n 2 × h s ( λ ) ， 其中 h s ( λ ) = ∑ n = 1 ∞ [ H ( λ ， φ ) − H ( φ ) ¯ ] 2 ， H ( φ ) ¯ 表示某纬圈上位势高度的纬圈平均。 通过该方法将实际大气流型分解成不同尺度的波动，有助于我们了解大气环流中各波动的性质及各波动之间的相互作用。上世纪七八十年代，大批的学者使用和发展波谱分解方法，得到了较好的结论 [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] ，但是近些年使用该方法研究的人员较少。
system: [SYSTEM]

user: 3. 不同波的波谱比重的时空变化特征 3.1. 不同波的波谱比重空间变化特征 通常对500 hPa等压面上位势高度沿纬圈做谐波展开，大多数的研究认为：波数0为纬圈平均环流，1~3波为超长波，4~6波为大气长波，这为我们确定波数的选取提供了重要依据。朱福康 [ 34 ] 的研究得出前8波的逼近程度已经很好，本小节分别分析了500 hPa等压面上北半球中纬度(30˚N~60˚N) 1~8波、1~3波及4~6波的变化特征。 表1给出了在北半球中纬度500 hPa上1~8波，1~3波及4~6波的波谱比重在1979~2015年的平均值。整个北半球中纬度1~8波波谱比重平均值高达0.945，说明1~8波基本可以表征大气运动了，与朱福康 [ 34 ] 的研究结论一致。并且1~3波波谱比重的平均值为0.663，约占1~8波总的波谱比重的70%，这说明超长波对中纬度大气运动的贡献是十分巨大的。4~6波波谱比重的平均值约为0.225，约占1~8波总的波谱比重的23.8%，表明大气长波也是中纬度大气波动中重要的组成部分。不同纬圈上各波谱比重的差异不是很大，1~8波及1~3波波谱比重随着纬圈的偏北而略减小，4~6波却略有增加，且我们主要目的是研究欧亚关键区的阻塞高压事件与中纬度大气波动的关系，所以我们选择了两个典型的纬圈——30˚N，60˚N来进行接下来的研究。 Table 1 The wave spectral proportion of 1 - 8， 1 - 3 and 4 - 6 waves at mid-latitudes in Northern Hemisphere at 500 hP 30˚N 40˚N 50˚N 60˚N 1~8波 0.946 0.944 0.943 0.943 1~3波 0.667 0.664 0.650 0.645 4~6波 0.222 0.221 0.230 0.236 表1. 500 hPa上1~8波、1~3波及4~6波在北半球中高纬度上波谱比重 表2展示了500 hPa上位势高度沿30˚N、60˚N纬圈进行傅里叶展开时，1~8波、1~3波及4~6波年均波谱比重的变化范围。从表1中可以看出1~8波的波谱比重之和已经超过90%，且1~8波波谱比重的波动范围也较小，总是在0.93~0.96之间变化，说明1~8波各波数的波动线性组合已经可以很好地描述大气波动了，并且其变化范围较小，较稳定。4~6波波谱比重偏小，约为0.24，波谱比重最大值也没有超过0.4。反观1~3波─也就是超长波，其波谱比重偏大，平均波谱比重已经超过0.5，最大值更是高达0.74。进一步证明了超长波是中纬度大气运动不可或缺的一部分。对比两个纬圈上各波的波谱比重我们发现，60˚N上超长波及大气长波的波谱比重变化范围要大于30˚N上的，说明60˚N上大气波动更加活跃一些。 Table 2 The variation range of 1 - 8， 1 - 3 and 4 - 6 wave spectral proportion at mid-latitude 1~8波 1~3波 4~6波 30˚N 0.93~0.96 0.59~0.73 0.17~0.29 60˚N 0.92~0.96 0.50~0.74 0.18~0.36 表2. 1~8波、1~3波及4~6波在中高纬度上年均波谱比重变化范围 3.2. 超长波波谱比重的时间变化特征 经过上面对波谱比重的简单分析我们已经知道1~3波是中纬度大气波动重要的组成部分，有研究 [ 35 ] 表明冬季对流层中的平均超长波是以波数2为最显著，1~3波的移动对阻塞流有很大的影响 [ 30 ]。接下来我们重点研究1~3波的变化特征。本节定义一个系数——趋势系数：要素序列X i 与自然数列 1 ， 2 ， ⋯ ， N 之间的相关系数r Xt 定义为趋势系数。当趋势系数为正(负)时，表示要素在计算的时段内线性增加(减少)。 表3展示了30˚N、60˚N纬圈上1~3波波谱比重逐月的趋势系数，从表3中我们可以得到以下3点信息： 1) 在相同月份下，不同纬圈上的1~3波波谱比重的变化趋势可能是不同的。同一纬圈上，不同月份的趋势系数也是不同的，数值大小也不尽相同。30˚N上正趋势主要集中在夏季，负趋势集中在春季，60˚N上各月份多为负趋势； Table 3 The monthly variation of 1 - 8 (a)， 1 - 3 (b) and 4 - 6 wave (c) spectral proportion trend factors at 30˚N and 60˚ 北纬 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 30˚ 0.15 0.08 −0.02 −0.1 −0.27 * 0.07 0.12 0.12 0.04 −0.14 0.15 −0.05 60˚ −0.05 0.01 −0.12 0.04 −0.12 −0.1 0.08 −0.23 −0.06 −0.04 −0.1 −0.25 表3. 30˚N、60˚N纬圈上1~3波波谱比重的趋势系数的月际变化 * 为通过90%的信度检验。 2) 30˚N纬圈上1~3波波谱比重月际变化趋势不大。仅5月份30˚N纬圈上的1~3波波谱比重表现出稍微明显的减弱趋势(趋势系数超过90%的信度检验)； 3) 60˚N纬圈上1~3波波谱比重的月际趋势系数差异也不大，但是有超过一半的月份趋势系数为负值，表明1979~2015年60˚N纬圈上各月(除了2、4、7月) 1~3波波谱比重均有不同程度的负趋势(减弱)。 图1给出了年均、冬季两个纬圈上1~3波波谱比重的年际变化。两个纬圈上1~3波波谱比重的变化均有个准2年的变化周期。从图1(a)中我们可以看到60˚N纬圈上1~3波波谱比重的变化振幅偏大，约为0.05，30˚N上1~3波波谱比重的变化振幅偏小，约为0.03。1995年60˚N纬圈上1~3波波谱比重达到最小值，仅为0.49，之后迅速增长，至1997年达到最大值为0.74。60˚N纬圈上1~3波波谱比重较大的异常可能预示着20世纪90年代末大气环流正发生剧烈变化。从图中我们能看到在某些年份，如2003~2014年，两个纬圈上的1~3波波谱比重存在反相关，另一些年份，如1990~1994年，两个纬圈上超长波波谱比重呈正相关关系。这说明了两个纬圈上的超长波是会相互影响的，其影响机制也较为复杂。冬季超长波波谱比重的年际变化同时拥有年均的变化特征，同时较年均的变化更为强烈。在20世纪90年代冬季的1~3波波谱比重较长时间的维持在略低的水平，表征中纬度大气环流处于异常状态。同时Luo等 [ 13 ] 的研究表明冬季乌山阻高在20世纪末发生突变，这恰恰佐证了中高纬度上1~3波与阻高的密切联系。 图1. 年均(图(a))、冬季(图(b))30˚N、60˚N纬圈上1~3波波谱比重的年际变化 我们将60˚N上1、2、3波各波参数再带回到傅里叶公式中，这样就得到了仅由1、2、3波超长波合成的大气波动，我们发现在不同年份合成的波动沿着60˚N纬圈分布是不同的，大致可以分为“三槽三脊型”和“两槽两脊型”(图略)。当处于“三槽三脊型”时1个低槽位于40˚E，1个高脊位于100˚E，这说明乌山阻高偏弱，贝湖地区阻高偏强；当处于“两槽两脊型”时，乌山上空正被高压脊控制，位势高度偏高，导致乌山阻高偏强。在下部分的研究中，将进一步对超长波与欧亚关键区阻高的关系进行研究。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结与讨论 本文通过对北半球中纬度地区尤其是30˚N和60˚N两条代表纬圈上500 hPa位势高度进行傅里叶展开，得到了不同波数的波参数，重点研究超长波——1~3波的波谱比重及单波振幅与欧亚关键区阻高的关系，得到以下3点结论： 1) 在北半球中纬度地区1~8波波谱比重均超过0.9，说明1~8波的线性组合几乎可以表征大气的基本运动特征，其中1~3波波谱比重超过0.5，这表示超长波是大气运动中最主要的组成部分。4~6波称为长波，波谱比重约为0.25，比1~3波的要小很多，是大气环流中重要的组成部分。不同月份1~3波波谱比重的趋势系数是不同的，从年际变化角度来看60˚N上1~3波波谱比重变化较30˚N的剧烈，并且冬季波动比年均的更加强烈。 2) 当1~3波波谱比重偏强时，乌山地区位势高度偏低，阻高偏弱，贝湖地区位势高度偏高，阻高偏强；在1~3波波谱比重偏弱时，鄂海地区位势高度偏强，并且发现当60˚N上1~3波波谱比重出现异常时，GPH变化更为明显。乌山阻高累积指数与1波振幅呈现正相关，与3波呈负相关，但是鄂海阻高累积指数与1波振幅的相关关系正好与乌山的相反。 3) 从年均角度来说，当乌山阻高持续时间增加到7天时，30˚N上1波振幅增加，由29 gpm增大到42 gpm，60˚N上1、2、3波振幅均有增加，其中2波增加幅度最大，增加了近2倍。冬季乌山阻高累积天数增加至7天时，60˚N上2波振幅由112 gpm增加至130 gpm，由此说明2波振幅的激增可能会导致乌山阻高持续时间增长。 上述研究主要关注超长波的波谱比重、振幅与同期欧亚关键区阻高的联系，得到了对于欧亚三个关键区阻高持续时间、强度等密切相关的超长波。但是，超长波如何通过波流相互作用对于阻高的发生演变调制的深层次物理特征，还需要在下一步的研究中进行深入研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 人才在构建企业核心竞争力中扮演着重要角色，对企业的可持续发展起着决定性作用。随着社会的开放与进步，人才的流动也越来越频繁，特别是优秀人才。因此对于公司优秀员工离职影响因素的分析越来越受到关注。本文利用kaggle网站上的相关数据集，通过建立随机森林模型来找出影响企业的优秀员工离职的关键因素，将这几个变量综合成一个指标帮助公司了解哪些优秀员工需要被重点关注以及对在职的优秀员工进行预测，判断其离职的概率，从而可以为公司管理人员制订有效的挽留人才措施。 关键词 :优秀员工，离职因素，随机森林 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 21世纪是一个信息经济和知识经济高度发展的时代，随着国际市场的不断开放以及国内市场自由化程度的提高，市场对人才资源的竞争愈发激烈，因此导致优秀人才的流动意愿也越来越强烈，离职的行为也变得越来越频繁。优秀人才的流失将会严重抑制公司的发展，也将使公司付出巨大的人力物力去重新培养可用人才，因此通过对公司优秀员工的离职因素的研究，有效的降低离职率、减少离职行为变得必不可少。国内外对员工离职的影响因素的研究已有很多，著名学者Viteles [ 1 ] 得出在组织中智力测验成绩高于平均分以上的员工留职的时间更长。Abelson [ 2 ] 认为离职员工的离职大多是因为工作压力大，对工作存在意见。我国学者刘智强、廖建桥和李震 [ 3 ] 在对国企员工离职倾向影响因素的研究中发现，升职制度对于国企员工离职倾向的影响要高于薪酬。颜西平 [ 4 ] 通过对生产一线的生产员工离职情况研究发现，影响其离职的主要因素是个人因素、组织因素及薪酬待遇。车雯 [ 5 ] 从中国银行咸阳分行的员工离职现状着手，发现影响员工离职的最主要原因是薪酬体系设计的不合理、晋升渠道太窄以及相关培训的缺乏。马跃如，余航海，夏冰 [ 6 ] 在研究中证明，组织中的破坏性领导会加大和强化员工的负面情绪，导致更强烈的离职意愿。 综上所述，国内外大部分关于员工离职影响因素的分析大多建立在定性分析的基础上，定量分析涉及的比较少。本文尝试使用随机森林机器学习 [ 7 ] [ 8 ] 方法对某公司优秀员工离职因素进行实证分析，找出影响其离职的最关键因素，把多余的无用的特征去掉，降低了维度计算，避免了过拟合，同时用挑选出来的关键变量来形成一个新的指标帮助公司改善管理模式，并对在职的优秀员工进行预测，判断其离职的概率以供公司管理人员采取相应的挽留人才措施。最后，提出有效可行的建议。
system: [SYSTEM]

user: 2. 样本数据的获取及模型构建 2.1. 样本数据获取 本文采用的数据集来源kaggle竞赛项目：HR-Analytics。这个数据集是关于一家大公司的人力资源数据集，共有14，999条数据，包含9个自变量以及一个因变量。详细说明见表1。熊梦鸿 [ 9 ] 谈到，在现代的人力资源管理中，薪酬管理和绩效管理是导致优秀人才严重流失、抑制企业发展的最为关键和重要的内容。在本文中，将基于熊梦鸿 [ 9 ] 的论述，对于优秀员工的选择指标分别为：工作年限大于等于4年；绩效评估大于等于0.72；薪资水平为high。 Table 1 Explanation of variable 变量名 解释说明 left 是否已经离职。0代表未离职，1代表已经离职 Satisfaction_level 对公司的满意程度。取值范围：0~1 last_evaluation 绩效评估。取值范围：0~1 number_project 参加过的项目数。单位：个，取值范围：2~7 average_montly_hours 平均每月工作时长。单位：小时，取值范围：96~310 time_spend_company 工作年限。单位：年，取值范围：2~10 Work_accident 是否发生过工作差错。0代表未发生，1代表已经发生 promotion_last_5 years 五年内是否升职。0代表未升职，1代表已经升职 sales 职业。共10个水平。accounting、hr等 salary 薪资水平。共3个水平。medium、high、low 表1. 变量的解释说明 2.2. 基本的描述性统计分析 从表2可以看到，1) 该公司的离职率将近20.8%。2) 该公司的优秀员工对公司的满意度在62%左右。3) 该公司的优秀员工的绩效评估大概在79.7%。4) 该公司的优秀员工平均每人参加过4个项目左右。5) 该公司的优秀员工每月平均工作时长大约在210个小时。 Table 2 Description statistics for each variabl 变量名 取值 计数 最小值 中位数 均值 最大值 left 0 7774 1 2044 Satisfaction_level 0~1 9818 0.09 0.68 0.6176 1 last_evaluation 0~1 9818 0.36 0.83 0.7973 1 number_project 2 618 3 2636 4 3091 5 2147 6 1078 7 248 average_montly_hours 96~310 9818 96 217 211.4 310 time_spend_company 2~10 9818 2 4 3.911 10 Work_accident 0 8323 1 1495 promotion_last_5years 0 9575 1 243 salary high 1237 low 4478 medium 4103 表2. 各个变量的描述统计量 从图1(a)中可以看到，该公司的优秀员工工作未发生差错的占比为84.77%，远高于发生差错的；图1(b)中可以看出，该公司优秀员工的薪资大多分布于低等–中等水平，高等水平占比比较少；图1(c)中可以看出该公司优秀员工没有得到晋升的占比为97.52%，远大于得到晋升的。图1(d)中可以看出该公司优秀员工参加4个项目的人数居多，参加7个项目的人数较少，占比为2.53%。 图1. 各变量的百分比饼图 接下来通过R软件对选择出的优秀员工数据进行分析，将进一步探索各个变量分别与因变量(是否已经离职)之间的关系，结果如下图2。 从图2中可以看出，优秀员工离职的特征： 1) 对公司满意度较低的员工离职率高，对公司满意度较高的员工离职率也不低； 2) 绩效评估较高的优秀员工离职率也高； 3) 平均每月工作时间多的(高于230个小时)优秀员工相对于每月工作时间短的员工离职率较高； 相对应的可能原因进一步分析如下： 图2. 是否离职与对公司满意程度(上)、绩效评估(中)、平均每月工作时长(下) 从图2(上)可以看出，对公司满意程度低于0.1的优秀员工基本上离职了，满意度在0.75~0.9之间，优秀员工的离职率又达到了一个峰值，这些都是对公司满意程度比较高的员工，说明其离职并不是对公司不满意，可能是他们寻找到了一个更好地工作机会。图2(中)可以看出，绩效评估在0.6~0.8之间，优秀员工有一个比较好的留职情况，但是绩效评估比较优秀的离职密度较大，说明对于绩效评估比较高的优秀员工，公司没有相应的转化到升职和加薪上面。图2(下)中可以很明显的看出，平均每月工作时间多的(大约高于230小时)优秀员工离职率最高，说明一般离开公司的优秀员工大部分属于过度工作的。 从图3中可以看出：优秀员工离职的特征： 图3. 优秀员工是否离职分别与其他自变量的百分比堆积条形图 1) 参与项目个数较少的员工选择离职，但参与项目数在4~7个之间的员工离职率越来越高； 2) 在公司工作时间较短的优秀员工离职率更高，年数在4~6年比较集中； 3) 各个部门的离职率都差不多； 4) 薪资在低等–中等水平的优秀员工离职率高； 5) 5年内没有得到晋升的员工离职率高； 进一步对其产生的可能的原因进行分析如下： (1)中有的优秀员工在只有两个项目的时候就选择了离开公司，同样地，有4~7个项目的优秀员工离职率愈来愈高，我们可以猜测到：项目数目比较少的优秀员工可能会因为没有受到公司的重视或者自己的才华得不到施展从而离开公司，6个项目数以上的优秀员工可能是因为工作太劳累从而选择离开公司；(2)中大部分离职的优秀员工都是在公司已经工作了4~6年，而在公司待了7~10年的优秀员工反而没有人离职。其可能的原因在于年轻的优秀员工更倾向于多尝试挑选适合的公司或岗位，高离职率也意味着员工在短期内难以形成对企业价值观的长期认同。(3)中可以看出，各个部门的离职率情况差不多，但是人力资源(hr)和技术(technical)部门的离职率稍微比较高，可以针对这两个部门的优秀人员深入了解一下情况，多关注。(4)中薪资较低、没有得到晋升的离职率高，很明显，这符合人之常情。说明不定期的加薪和晋升也是必不可少的。
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型构建 随机森林是通过组合多棵决策树分类器进行预测的，因此形成了“森林”，这也就是其名称的由来。从直观上讲，每棵决策树都是一个分类器(针对于分类问题)，那么对于输入一个样本，N棵树就会有N个分类结果。而随机森林将对多个决策树产生的预测结果采取投票的方式，将投票次数最多的类别指定为最终的输出。在本文中，我们将根据因变量进行7:3的分层抽样，其中70%作为训练集，剩余30%作为测试集进行预测。 对于分类模型，通常采用混淆矩阵来评价其预测能力。混淆矩阵的核心在于预测值与真实值的互联表。显然，在混淆矩阵中，预测值和实际值相符的观测个数是评价模型好坏的一个重要指标，如下表3所示。 Table 3 Confusion matri 预测分类 0 1 实际分类 0 真正类(TP) 假负类(FN) 1 假正类(FP) 真负类(TN) 表3. 混淆矩阵 其中，强调预测精准程度和查准率的指标为： Accuracy = T P + T N T P + F N + F P + T N ， Precision = T P T P + F P 模型的精度，即模型预测正确的个数/样本的总个数。一般情况下，模型的精度越高，说明模型的效果越好；查准率，在模型预测为正类的样本中，真正为正类的样本所占的比例。一般情况下，查准率越高，说明模型的效果越好。 建立模型的实验结果 如表4。 Table 4 Confusion matrix of test se 预测 实际 0 1 0 2316 3 1 33 594 表4. 测试集的混淆矩阵 由表4可以看出，Accuraccy = (2316 + 594)/(2316 + 3 + 33 + 594) = 98.8% Precision = 2316/(2316 + 33) = 98.6%，模型的精度和查准率都很高，说明该模型的预测效果非常好。
system: [SYSTEM]

user: 4. 优秀员工离职影响因素的重要性分析 绘制出影响优秀员工离职的各因素重要性分析如下图4所示。由于其他文献多使用Mean Decrease Accuracy指标，本文我们也重点在于对其的阐述。图4即为Mean Decrease Accuracy指标，是指平均精确度的降低。如果变量重要，则预测的误差增大，即误差的增大相当于精确度的减少，精确度越小也就反映这个变量越重要。从图中可以看出这些变量的重要性排序，其中比较重要的几个变量依次为对公司的满意程度、工作年限、绩效评估、平均每月工作时长。通过前面的分析也得到了类似的发现。 图4. 各因素对优秀员工离职影响重要性排序图 对在职优秀员工进行预测 目前为止，没有任何数据能够很精准的预测员工的去留，在这里，我们可以利用模型来预测优秀员工在不久的将来是否会离职。接下来我们就用剩余的30%数据，采用上述方法进行预测，判断优秀员工是否会离职。 由表5可以得出，在这剩余30%的样本数据中，有597个优秀员工可能会选择离职。该公司可以选择对这些优秀员工进行重点关注，尝试在优秀员工要离职的时候，采取适当措施以留住优秀人才或者提前招聘、培训新员工，减少公司造成的损失。 Table 5 Forecast excellent employee turnover probability tabl 编号 未离职的概率 离职的概率 是否会离职 2 0 1 1 4 0 1 1 7 0 1 9 0 1 1 10 0 1 1 14 0.002 0.998 1 23 0.128 0.872 1 ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ 613 0.768 0.232 0 614 0.55 0.45 0 618 0.93 0.07 0 ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ ∙∙∙∙∙∙ 9813 0.01 0.99 1 9815 0.042 0.958 1 9816 0 1 1 表5. 预测优秀员工离职概率表
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论及建议 5.1. 结论 1) 随机森林算法可获得影响因素的重要性排序，可快速有效地从大量影响因素中辨别出对模型预测影响较大的、较关键的影响因素，降低了模型的维度，并减小了模型过拟合的可能性，在管理领域中可以进行广泛应用。 2) 选择离开该公司的优秀员工平均每月工作时长大多在230个小时、4~7个项目以上且离职的优秀员工的薪资大多在低等–中等水平，说明选择离职的优秀员工存在着过度劳累、薪酬低，付出和回报不对等的情况； 3) 从优秀员工的不同因素的数据比较中可以看出，该公司的优秀的离职员工大多对公司满意程度比较高、绩效评估比较优秀，说明可能该公司没有这些相应的转化到升职和加薪上面，导致该公司优秀员工选择寻求另一个更好的机会；这也说明了结论1，即使对公司有着很高的满意度，但是还是有其他的因素影响优秀员工的离职。 4) 各个部门的离职率大致都差不多，但是人力资源(hr)和技术(technical)部门的离职率比较高，那么该公司应该对其部门的工作方式和工作量进行关注； 5.2. 建议 1) 该公司应该更加注重优秀员工的工作和生活的平衡，采取人性化的管理方式，提高工作效率，避免加班情况的出现； 2) 该公司应该要合理进行薪酬设计，并且要确保能够及时的根据员工的工作表现和业绩以及市场变化作出相应的客观的变化，这样能够更好地激发优秀员工的工作热情，调动其积极性、创造性。优秀员工看中的是良好的待遇，和更好的职业发展，这些因素都直接影响员工的主观感受，公司给予了员工高的评价，但没有相应转化到薪资和升职，即使一部分离职的优秀员工对公司有很高的满意度，但依然不能阻挡他们会追寻更好的工作机会。 3) 完善绩效评估的方式，绩效评估的真正意义是为了提高优秀员工的工作业绩水平，但是现在大部分公司的绩效评估缺乏科学的方式和依据，导致评估结果失去公正性以至于造成了人员的流动。该公司可以根据相关管理人员和专业人员工作岗位的性质、职责以及所要承担风险的大小程度来指定考核标准，脱离原本的死板的条条框框。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文利用近期发展的基于贝叶斯理论的P波接收函数和S波接收函数联合反演方法和INDEPTH IV布设在青藏高原中部的部分台站记录到的远震事件，尝试性的研究了青藏高原中部岩石圈地幔深度的速度结构，得到了研究区地壳和岩石圈厚度在各块体下方的横向变化特征。结果表明，青藏高原中部四个主要构造块体：拉萨地体、羌塘地体、松潘–甘孜地体和柴达木地体在岩石圈地幔深度具有不同的深部结构特征；各块体下方的地壳和岩石圈厚度差别明显；块体交界部位的莫霍面和LAB深度变化尤为剧烈。 关键词 :青藏高原，莫霍面深度，岩石圈厚度，接收函数，联合反演 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 青藏高原位于印度板块和亚欧板块碰撞的交界区域，现今深部构造运动仍然十分活跃，是陆陆碰撞研究的天然实验场。青藏高原从南向北大致可分为五大地体：拉萨地体、羌塘地体、松潘–甘孜地体、昆仑–柴达木地体和祁连山地体，这些地体被若干缝合带划分开来 [ 1 ] [ 2 ] 。鉴于青藏高原地理位置的关键性、深部活动和构造的复杂性及其现今构造运动的活跃程度，长期以来被国内外学者广泛关注。迄今为止，已开展了大量有价值的地学研究工作并取得了一系列研究进展。在地震学领域主要采用了主动源探测(包括深地震测深和深地震反射剖面) [ 1 ] [ 3 ] 和天然地震成像方法(远震体波接收函数偏移成像方法、接收函数反演方法等) [ 4 ] [ 5 ] 。 莫霍面作为全球普遍存在的地球内部主要间断面，给出了地壳–地幔分界深度，可以作为分析研究块体深部接触变形关系的重要依据，并能用于推断板块运动活跃区域的深部动力学过程。对于青藏高原莫霍面深度的探测，国内外学者主要采用了上述主动源测深方法和接收函数偏移成像方法进行了大量研究工作。综合分析这些研究成果，已经可以给出青藏高原地区地壳厚度分布的整体轮廓。高锐等对这方面的研究工作进行了系统分析总结 [ 1 ] 。这些研究工作认为，青藏高原的莫霍面深度横向分布特征为：西部较深，东部较浅；以羌塘地体为中心，南部较深，北部较浅；最深和最浅的地壳厚度差可达40 km [ 1 ] 。但是，由于各种成像技术存在各自的优势和局限性，多种方法的研究结果并不能很好的达成一致，对于青藏高原内部几个主要地体莫霍面深度的认识存在几公里甚至十公里以上的差别。因此，通过结合多种地震学数据综合分析，联合解释，获取对青藏高原地壳厚度的全面、深入的认识仍然是十分必要的。 岩石圈–软流圈边界(LAB)不属于全球普遍存在的间断面，这一特征与莫霍面完全不同。地球科学的各个分支对这一边界的定义均有所不同，识别方法也就相应的存在差别。远震体波接收函数方法观测到的来自LAB的转换震相振幅强度远比来自莫霍面的转换震相弱的多，使得识别该震像和进一步确认其埋藏深度难度加大。目前，在地震学领域识别LAB主要依靠对地球内部速度间断面敏感的接收函数方法，单一的接收函数成像技术缺少对绝对速度的约束，成像结果受初始模型影响较大。因此，迄今为止对青藏高原地区的岩石圈厚度研究工作十分有限，已有的结果也比较粗略。 本文采用近期发展的基于贝叶斯理论的P波接收函数和S波接收函数联合成像方法 [ 6 ] 和INDEPTH IV部分台站的数据尝试性的做了青藏高原中部的联合反演成像研究。同时利用远震体波中的纵、横波速度信息，高频和低频资料相互约束，有利于获取对青藏地区地壳和岩石圈厚度的新认识。
system: [SYSTEM]

user: 2. 数据和方法 用INDEPTH IV在青藏高原中部布设的26个宽频带流动地震台站于2007年5月至2009年5月记录到的5.5级以上远震事件进行接收函数分析和后续的联合反演。这些台站自南向北依次分布在拉萨地体、羌塘地体、松潘–甘孜地体和柴达木地体四个青藏高原中部的主要构造单元。为分析在青藏中部各个块体之间的深部接触变形关系和地壳、岩石圈厚度穿越不同块体的横向变化特征，我们做了两条南–北向剖面和两条东–西向剖面对联合反演结果进行分析(图1)。 在对SAC格式事件波形数据进行重采样、滤波等预处理工作后，我们选择了高信噪比的远震记录进行下一步接收函数分析。其中，对于P波接收函数(PRF)选用了震中距30˚~90˚的全部信噪比良好的远震数据；对于S波接收函数(SRF)，为获取岩石圈–软流圈边界(LAB)转换震相信息，选择震中距55˚~80˚的远震事件 [ 7 ] 。P波接收函数的估计采用时间域迭代反褶积算法 [ 8 ] ；S波接收函数估计采用接收函数最大或然性反褶积方法 [ 9 ] 。 基于贝叶斯理论的P波接收函数和S波接收函数联合反演方法是一种比较新的岩石圈地幔地震学成像方法。贝叶斯反演理论建立在概率论的基础上，该联合反演方法的本质是用P波接收函数的高频信息和S波接收函数的低频信息相互约束，从而获取更为可靠的岩石圈地幔(约300 km深度范围)的速度结构模型 [ 6 ] 。相比单一的P波接收函数反演增加了约束信息，同时利用S波接收函数对于LAB的识别能力获得对岩石圈底部边界的深度估计。关于该联合反演方法的详细解析读者可参阅文献 [ 6 ] 。 图1. 地形和台站分布(QD：柴达木地体；QT：羌塘地体；SG：松潘–甘孜地体；LT：拉萨地体)
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 图2给出了本文采用的贝叶斯联合反演的两个实例。其中台站D01 (图2(a))位于羌塘地块和松潘–甘孜地块的交界部位，台站D24 (图2(b))位于羌塘地块内部。左图为初始P波速度模型和联合反演得到的P波速度模型，中图为初始S波速度模型和结果S波速度模型，右图为时间域的接收函数观测波形和合成理论波形。从反演速度模型中可以观察到，两个台站下方的中上地壳均存在约10 km厚的壳内低速层，这一特征可与5s左右P波接收函数中的负震相对应；两个台站的地壳厚度均为70 km。相比台站D01 (LAB深约100 km)，位于羌塘内部的台站D24下方岩石圈(约为150 km)更厚，这与S波接收函数波形相对应。需要说明的是，整个联合反演过程在频率域中进行，既提高了计算效率也节省了存储空间。我们为给出直观的分析结果，通过傅里叶逆变换将频率域波形转换到时间域由图2中的右图给出。图2表明，该联合反演方法能够在青藏高原这一深部结构复杂的区域得到比较可靠的速度结构模型，从而估计出地壳和岩石圈厚度。 为了分析位于青藏中部的研究区内各主要构造块体之间的深部结构关系，我们划分了四条剖面包括两条南北向剖面S1-N1，S2-N2和两条东西向剖面W1-E1，W2-E2 (剖面位置见图1)。其中，S1-N1剖面由6个台站组成，自南向北依次穿过拉萨地体、松潘–甘孜地体和柴达木地体(图3)。沿剖面走向在P波接收函数和S波接收函数剖面图(图3(a))中，均可追踪到清晰的来自莫霍面的转换震相P m s和S m p。该剖 图2. 联合反演实例 面下方的地壳厚度自南向北逐渐变浅，这一分布特征还可以从速度结构剖面图(图3(b)，图3(d))中清楚的观察到。剖面S1-N1南部的拉萨地体(LS)下方莫霍面厚度超过70 km，前人研究结果认为拉萨地体下方平均莫霍面深度约为70 km [ 10 ] 。在松潘甘孜地体(SG)下方，莫霍面深度有明显的起伏变化(60~70 km)。由于松潘–甘孜地体的地理位置东西向跨度较大，高锐等分析认为，该地体下方的地壳厚度有自西向东逐渐变浅的趋势。本文的S1-N1剖面主要穿越了松潘–甘孜地体的西缘。剖面S1-N1最北端的两个台站逐渐进入柴达木地体(QD)南缘，从图3中可以看到明显的近地表沉积层，地壳厚度约为60 km。在图3(a)的S波接收函数剖面中，无法清晰追踪到来自LAB的转换震相S L p，因此未在图中标出。我们的联合反演方法同时拟合了时间窗内的转换震相及其多次波，因此对于整个反演深度范围内的结构信息均有约束。根据联合反演的结果，在速度结构剖面图中，标出了LAB的估计深度。沿着剖面S1-N1自南向北岩石圈厚度呈现浅–深–浅的横向变化特征，其中岩石圈最厚达约170 km，最浅处仅为100 km。此外，沿剖面的波速比横向变化(图3(c))与P波速度变化特征比较吻合。 图3. 沿剖面S1-N1的接收函数和速度结构横向变化 南北向另一条剖面S2-N2由12个台站组成，自南向北依次穿过羌塘地体、松潘–甘孜地体和柴达木地体(图4)。该剖面近地表构造复杂，相应的P波接收函数壳内波形比较复杂，P m s转换震相不易简单的追踪到。相反地，S波接收函数波形中S m p转换震相比较清晰(图4(a))。我们认为，这可能是由于该剖面下方的莫霍面不是简单的一阶速度间断面而是渐变的、梯度带类型的间断面，导致频率较高的P波接收函数无法有效识别，而相对低频的S波接收函数更适合识别这类间断面。从P波速度结构剖面(图4(b))可以观察到，壳内低速体的分布自南向北影响的深度范围逐渐变浅。羌塘地体和松潘–甘孜地体下方的壳内低速体几乎涉及整个地壳深度；剖面S2-N2最北端的柴达木地体下方的壳内低速体只存在于中上地壳。 该剖面下方地壳厚度起伏变化剧烈，位于松潘–甘孜地体的台站D01下方莫霍面达到84 km，位于柴达木地体的剖面最北端台站A01下方地壳厚度仅为56 km。剖面S2-N2下方的LAB深度的横向起伏变化更为剧烈，变化范围为100~160 km。分析认为，该剖面下方的岩石圈地幔结构横向变化如此剧烈可能是因为剖面恰好位于羌塘地体和松潘–甘孜地体的交界部位，这一区域地表构造复杂，深部运动可能仍然很活跃。 东西向剖面W1-E1自西向东依次穿过羌塘地体和松潘–甘孜地体，共由8个台站组成(图5)，位于羌塘地体的2个台站莫霍面较为一致，约为64 km；位于松潘–甘孜地体的6个台站地壳厚度横向变化明显，主要体现为西部较深，东部较浅，变化范围在64~84 km。台站D19位于两个块体的交界部位，壳内低速结构较为特殊。该剖面下方岩石圈厚度的横向分布特征与莫霍面分布特征相对应，在羌塘地体下方变化平缓，在松潘–甘孜地体下方起伏变化剧烈。剖面W1-E1下方的LAB深度变化范围是110~160 km。 图4. 沿剖面S2-N2的接收函数和速度结构横向变化 图5. 沿剖面W1-E1的接收函数和速度结构横向变化 上述结论通过对比分析剖面W1-E1的接收函数和速度结构结果得出。 东西向另一条剖面W2-E2位于研究区最南端，共7个台站(图6)。该剖面主要位于拉萨地体，最东端的2个台站位于羌塘地体。观察接收函数波形(图6(a))可以发现，在拉萨地体下方沿着该剖面高程起伏较大，但莫霍面深度横向变化平缓，变化范围为72~74 km。前人采用接收函数方法和深地震测深方法得出了相似的结果 [ 1 ] [ 10 ] ，他们认为拉萨地体下方的地壳厚度为70~80 km。剖面向东进入羌塘地体后莫霍 图6. 沿剖面W2-E2的接收函数和速度结构横向变化 面变深为76 km。在岩石圈地幔深度，LAB的横向变化特征与莫霍面类似，即拉萨地体台站下方岩石圈底边界平缓，在羌塘下方LAB深度变化大。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论和讨论 本文利用近期发展的基于贝叶斯理论的P波接收函数和S波接收函数联合反演方法和INDEPTH IV布设在青藏高原中部的部分台站记录到的远震事件，尝试性的研究了青藏高原中部岩石圈地幔深度的速度结构，得到了研究区地壳和岩石圈厚度在各块体下方的横向变化特征。鉴于青藏高原深部结构研究的重要性研究价值，众多国内外学者已在青藏地区做了大量观测和研究工作。对于莫霍面和LAB深度的地震学研究成果主要采用了基于主动源探测的深地震测深和深地震反射剖面方法，以及基于宽频带流动地震台阵观测的远震体波接收函数H-K扫描叠加方法和接收函数偏移成像方法。本文采用的联合反演方法充分利用了远震事件中体波所携带的转换震相和多次波信息，将高频和低频信息相结合，得到了青藏高原中部下方岩石圈地幔深度的绝对速度结构模型；在此基础上给出了研究区莫霍面和LAB深度变化分布特征。结果表明，青藏高原中部四个主要构造块体拉萨地体、羌塘地体、松潘–甘孜地体和柴达木地体在岩石圈地幔深度具有不同的深部结构特征；各块体下方的地壳和岩石圈厚度差别明显；块体交界部位的莫霍面和LAB深度变化尤为剧烈。其中，拉萨地体下方的地壳厚度约为70~76 km，岩石圈厚度约为110~160 km；羌塘地体下方64~76 km，岩石圈厚度在110~170 km变化；位于松潘–甘孜地体的台站D01下方莫霍面达到84 km，位于松潘–甘孜地块北端与柴达木地体交界部位的台站D10莫霍面深度为64 km。松潘甘孜地块的岩石圈厚度约为100~160 km。研究区中位于柴达木地体的台站较少，这些台站的莫霍面深度平均值为56 km，LAB深度平均值为120 km。 需要说明的是，本文采用的联合反演方法虽然综合利用了高低频信息和多种震相信息相互约束，但仍然缺少足够的绝对速度信息约束。加入面波频散数据的约束可能有利于获得更为稳定可靠的反演结果。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 大屯徐庄煤矿近年来受水害影响较为严重，发生多起突水事故。为了保证矿井生产正常进行，通过综合调查研究区地质资料，得知徐庄煤矿的突水来源主要有矿井顶板砂岩裂隙水、太原组四灰水、奥陶系灰岩水、断层水以及老空区积水，在此基础上提出了留设防水煤柱、疏水降压等防治水措施。 关键词 :徐庄煤矿，矿井水害，突水来源，防治措施 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 矿井水是煤矿生产的五大灾害之一。随着矿井开采范围的不断增加，生产水平的逐渐延深，矿井水对煤矿生产的威胁更加严重。根据矿井水的不同来 源，因地制宜，分别采取不同的矿井防治水措施，是 煤矿生产建设过程中的一项重要基础工作。本次研究选取徐庄市大屯徐庄煤矿，该煤矿位于江苏省徐州市西北约72 km处，位于江苏省沛县大屯镇和山东省微山县西平乡境内，徐庄煤矿初步设计生产能力为90万吨/年，服务年限97年，于1970年10月破土动工，1979年12月投产。井田位于华北平台东南部鲁西隆褶带和徐蚌褶皱束之间，构造复杂程度中等，煤系地层属石炭、二叠系，可采煤层20余层，其中7号，8号，17号，21号煤层为主采煤层。近年来，徐庄矿井7、8号煤开采顶板及底板砂岩突(涌)水时有发生，个别事故突水量较大。由于顶底板稳定涌水量较小，导致充水含水层易于疏降或疏干。采掘工作常受水害影响，正常情况下不受奥灰突水威胁，根据现有的地质生产资料分析，矿井水文地质复杂程度亦为中等。虽然徐庄煤矿至今没有发生水害伤亡事故，但是在掘进巷道和回采工作面发生的顶、底板涌水，老塘、老峒以及断层突水等事故已经对矿井安全生产造成了一定的影响。本文以徐庄煤矿为研究对象，系统分析了主要六种突水类型，并在此基础上提出对应可行的防治水措施，分析结果对徐庄煤矿防治水工作具有一定的指导意义 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 2. 矿井开采主要水害类型分析 2.1. 矿井顶板砂岩裂隙水 煤层顶板砂岩含水层主要为裂隙水，以静水储量为主，裂隙发育不均一，连通性较差，大部分区域富水性较弱，总体看来涌水量较小，易于疏干，但该含水层对矿井正常生产的影响具有点多面广的特点，特别是在断层导通情况下的突然出水，对矿井生产具有较大的危害性，例如徐庄矿的−550 m集中巷曾发生过断层附近出水而淹没综掘机的事故。 2.2. 太原组四灰水 太原组L4灰含水层为岩溶裂隙含水层，岩溶裂隙发育极不均一，受地下水运动及断裂构造的影响，浅部区域以及构造影响区域含水比较丰富，往深部含水性逐渐减弱。根据徐庄矿以往各水平探放L4灰水资料以及邻矿资料分析得出，西翼L4灰观测孔出水量3 m 3 /h，水压为0.1 MPa左右，该段区域L4灰水位在−740 m左右；西翼其他受断层影响的独立块段，L4灰水水位不明，需巷道施工至附近时进行钻孔监测 [ 2 ] 。 2.3. 奥陶系灰岩水 该含水层为区域性强含水层，奥灰距离山西组7、8号煤层比较远，一般情况下对目前的开采活动不受影响，但在断层或陷落柱等构造的影响下，使得奥灰含水层与开采煤层接近或直接导通，对矿井开采具有严重威胁。从奥灰水文长观孔观测数据可知，奥灰水位每年都在下降，说明奥灰水已在疏放，奥灰水已成为矿井间接充水水源 [ 1 ] 。 2.4. 断层水 井田内断层导水性相对较弱，大多不含水或含水微弱，断层导水性普遍较差，仅有少数断层在采掘面揭露时发生明显出水。例如，F14断层是井田东翼的一条落差大于60 m的断层，既可使上盘的7号煤层与下盘L4含水层产生“对接”关系，也可使下盘的7号煤层与上盘的分界砂岩产生“对接”关系，该断层在实际揭露过程中表现较为突出，深部采掘活动中可能对生产构成一定程度的水害威胁。 2.5. 老空水 老空水是指已回采的工作面采空区积水。徐庄煤矿基本上为单斜构造的地层，采区和工作面布置大都由浅至深进行设计和布置，上方工作面开采后产生了冒落，形成了“两带”高度的裂隙，大范围沟通岩层裂隙水，形成采空区水。近年来由于综采放顶煤技术的普及使用，工作面开采规模越来越大，导致工作面采后积聚一定量顶板砂岩水或注浆水。一些废弃时间较长的老巷道，由于长时间接受顶底板出水或其他水源来水，常常形成一定量的积水，给附近的采掘活动造成威胁。 2.6. 封闭不良钻孔水 徐庄煤矿历经多次勘探，井田范围内共施工有效钻孔229个，根据本井田内钻孔实际封闭情况，考虑到以往各勘探阶段施工的老钻孔封闭质量要求不一，按照要求进行对比，徐庄井田的钻孔封闭质量存在以下问题：全孔未封闭、浓泥浆封闭或封闭资料不清(包括无封闭资料)，7煤层上封段距较小等。因此生产采掘邻近老钻孔时要提高防范意识，以免封闭不良钻孔沟通上下含水层成为向矿井工作面充水的直接通道。
system: [SYSTEM]

user: 3. 主要水害类型防治措施 3.1. 煤层顶板砂岩裂隙水 工作面设计尽可能采用仰采，并在低洼处布置放水巷，对一些掘进过程中发现涌水较大的工作面，回采前可采取提前顶板打钻疏放水的措施，把集中涌水改为分散疏水。条件不允许的工作面，回采前 必须建立相应的排水系统，以确保工作面安全回采。新开拓区域以及下山巷道必须配备相应的排水设施以防意外突水事故发生从而影响生产。采掘工作面附近存在含水体或含水、导水构造时，必须坚持“预测预报、有疑必探、先探后掘、先治后采”的防治水原则，排除水害隐患 [ 5 ] 。 3.2. 太原组四灰水 由于L4灰水基本以静储量为主，补给量不大，对该含水层的防治方法主要以疏干为主。 井田深部L4灰岩岩溶发育程度较低，一般对矿井安全生产威胁不大，但本着“预测预报、有疑必探、先探后掘、先治后采”的原则，当采掘工作面靠近L4含水层时，可根据探放水需要适量布置探水钻孔，防止含水不均一或构造等因素导致L4灰岩含水层形成局部富水区而造成突水事故。2010年安徽理工大学的《徐庄煤矿深部采区8煤底板突水危险性分析及防治》研究报告表明，徐庄井田−550 m至−750 m水平8号煤层与L4灰顶板实际间距在40.12~57.49 m之间，平均48.2 m，在大部分地段小于计算得的临界隔水层厚度56.1 m (水头压力2.0 MPa时计算所得，−750 m东部8号煤层与L4灰间临界水压为1.55 MPa)，虽然根据已知的水文地质资料显示，井田深部的L4灰富水性相对浅部较弱，但由于L4灰富水的不均一性，为保证生产安全，建议在深部煤层开采过程中，特别是在一些异常地段需要提前采取探放水疏水降压措施 [ 6 ] 。 3.3. 奥陶系灰岩水 奥灰水一般通过断层、陷落柱等构造向矿井突水，必须事先查明井田内的构造发育情况 [ 7 ] 。可采用多种手段(如物探、钻探、化探等探测技术)查明断层位置、落差、含导水情况，查明奥灰水水位标高，通过计算突水系数，分析判断奥灰水对生产的威胁程度，开采遇断层落差大，可能导通奥灰水的部位，必须留设断层防水煤岩柱 [ 8 ] 。 3.4. 断层水 当工作先制定探放水措施，或利用超前物探方法探明具体位置，设计探放水钻孔，根据疏放的水量和测得水压的数据，分析断层导水、含水的程度，间接判识断层及其上下盘L4含水层或分界砂岩的富水性特征以及出水的水源，然后结合探查结果，对富水性强、水压大难以疏放的断层水，依据《煤矿防治水规定》有关公式，计算断层防水煤柱留设的距离，留设相应的防水煤柱，最后需查明富水断层在平面上和剖面上的分布特征和变化规律，并利用物探方法并结合一定的钻探工程技术，进一步查明断层带两侧次生小断层分布规律，分析水压、水量以及瓦斯气体的变化关系，为进一步做好类似断层的预测与预报工作奠定基础 [ 9 ] 。 3.5. 老空水 第一，在新采区工作面设计和掘进过程中，首先要考虑水的自流问题，尽量避免给深部工作面造成积水威胁。第二，在采空积水附近进行采掘活动时，要充分分析已采工作面的详细资料，需要的时候结合探测工程技术，分析上方老塘、老硐水体的空间位置、积水体最高点最低点标高和范围，留设足够的隔离煤柱进行探放。第三，对一些无法准确判断是否有积水的采空区，它具备条件但又没有证据证明其没有积水时，必须按照有积水的采空区进行对待，制定合理的探放水方案进行放水 [ 10 ] 。 3.6. 封闭不良钻孔水 一般情况下，为了防止封闭不良钻孔带来的水害，通常采用启封钻孔或在相应煤层留设煤柱。启封钻孔需要考虑地面地物对启封工程的影响，如：钻孔在水体中，钻孔附近有建筑物，钻孔附近有重要高压线、通讯线等，或者在复杂条件下找不到钻孔的位置，这时从地面启封钻孔非常困难，需要留设煤柱。对于矿界外的封闭不良钻孔，对徐庄井田煤层开采无影响 [ 11 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 1) 徐庄煤矿历经多年开采，在已采区域形成了多个采空区，这些采空区域大多彼此连通，矿井工作面回采结束后在采空区低洼处存在的老空积水对临近的采掘活动构成一定威胁，必须进行探放水，研究结果揭示，老空水是今后威胁矿井生产安全的重要水害之一。 2) 根据已有资料分析，含水不均一或构造等因素可能导致L4灰岩含水层形成局部富水区而造成突水事故，并且在断层或陷落柱等构造的影响下，可能出现奥灰含水层与开采煤层接近或直接导通的情况，并对矿井开采产生严重威胁，这种情况需要加以重视。 3) 目前只研究了突水水源的问题，若要使防治水建议更加合理、准确，还需进一步探讨导、突水通道的问题。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对国内地震系统长期使用自主生产的闪烁室法FD-125测氡仪自身存在观测环节多、氡长期积累本底难降、固体源活度失准、仪器校准不准确、计算过程繁琐等因素，平凉台首次将美国生产的硅半导体RAD7测氡仪用于日常水氡观测。通过对两套不同型号测氡仪的工作原理、主要技术指标和参数，以及对比观测数据一致性进行分析，认为两套仪器虽然观测原理不同，但是观测结果基本一致。并对影响观测效果的关键因素进行了总结，这次实验将为水氡模拟观测向数字化智能观测奠定一定实验基础。 关键词 :氡，FD-125氡钍分析仪，RAD7测氡仪，对比观测 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/