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【關(guān)鍵詞】云計(jì)算通信行業(yè)應(yīng)用

云計(jì)算技術(shù)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷完善的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，經(jīng)過近幾年的發(fā)展，云計(jì)算的浪潮聲勢(shì)浩大的席卷著全球的信息通信產(chǎn)業(yè)。從某種意義上來說，云計(jì)算不僅是一種資源交付模式，也是一種計(jì)算模式、一種使用模式。將云計(jì)算的理念和技術(shù)應(yīng)用到通信行業(yè)之中，可以實(shí)現(xiàn)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)資源的利用效率最大化，進(jìn)一步優(yōu)化移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的使用質(zhì)量。

一、云計(jì)算的基本特征

云計(jì)算融合了傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)通信理念，涉及到網(wǎng)格計(jì)算、分布式計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、虛擬化以及負(fù)載均衡等技術(shù)。云計(jì)算能夠借助于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)將多個(gè)成本較低的計(jì)算實(shí)體整合成一個(gè)具有強(qiáng)大計(jì)算能力的虛擬系統(tǒng)，在商業(yè)模式的推動(dòng)下將這些計(jì)算能力分布在終端用戶上。

云計(jì)算的基本特征可以概括為：資源共享、降本增效，快速交付、彈性計(jì)算，按需服務(wù)、靈活便利。云計(jì)算將大量用網(wǎng)絡(luò)連接的計(jì)算、存儲(chǔ)和調(diào)度以及網(wǎng)絡(luò)資源統(tǒng)一管理和支配，構(gòu)成一個(gè)資源池向用戶提供所需要的服務(wù)。提供資源的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)被稱為“云”，“云”中資源在使用者看來可以輕松拓展、隨時(shí)獲取，并且能夠按其使用量靈活付費(fèi)。云計(jì)算的基礎(chǔ)是虛擬化技術(shù)，其實(shí)質(zhì)是通過對(duì)內(nèi)存、存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)等能力和資源進(jìn)行再次利用，實(shí)現(xiàn)虛擬資源信息、數(shù)據(jù)的共享，并且借助于封裝技術(shù)對(duì)用戶呈現(xiàn)等同于各自獨(dú)立的物力資源組。

二、云計(jì)算應(yīng)用于通信行業(yè)的優(yōu)勢(shì)分析

云計(jì)算具有明顯的虛擬化、自動(dòng)化、靈活性的特點(diǎn)，在通信行業(yè)的應(yīng)用中，這些云計(jì)算特有的屬性成為其巨大的優(yōu)勢(shì)。

（1）強(qiáng)大的計(jì)算能力。具有強(qiáng)大的計(jì)算能力是云計(jì)算最重要的特點(diǎn)，也是云計(jì)算在通信行業(yè)應(yīng)用中的主要優(yōu)勢(shì)之一。近年來，社會(huì)信息化程度的不斷加深，網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)于通信和計(jì)算方面的要求逐漸提高，以至于計(jì)算機(jī)自身具備的計(jì)算能力不能滿足這種日益增強(qiáng)的需求，網(wǎng)絡(luò)通信也受到一定程度的影響。云計(jì)算之所以能夠具有強(qiáng)大的計(jì)算能力，主要是因?yàn)槠鋵o數(shù)普通的計(jì)算機(jī)聯(lián)合起來，對(duì)他們進(jìn)行合理的分配和調(diào)度，在此基礎(chǔ)上完成可以與超級(jí)計(jì)算機(jī)相當(dāng)?shù)挠?jì)算量。（2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全可靠。云計(jì)算為使用者提供了安全可靠地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)中心，能夠保障存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的安全性，使用者不用擔(dān)心因?yàn)闄C(jī)器損害、木馬病毒等情況而導(dǎo)致出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象。云計(jì)算中存在著嚴(yán)格的權(quán)限管理策略，使用者存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)、信息以及各種形式的資料，只會(huì)向使用者以及使用者制定的特殊群體共享數(shù)據(jù)。云計(jì)算技術(shù)是建立在數(shù)據(jù)虛擬化的基礎(chǔ)上的，服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備以及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的底層硬件都被虛擬化。使用云計(jì)算存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可以免費(fèi)得到最安全、最可靠的服務(wù)，這也是云計(jì)算在通信行業(yè)應(yīng)用廣泛的重要原因。（3）實(shí)現(xiàn)資源共享，管理靈活。云計(jì)算應(yīng)用于通信行業(yè)，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的輕松共享，將不同設(shè)備之間的數(shù)據(jù)、文件、應(yīng)用等共享。云計(jì)算模式下，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云平臺(tái)中，使用者的終端接收設(shè)備連接互聯(lián)網(wǎng)之后，就可以同時(shí)訪問和使用這一份數(shù)據(jù)。建立在虛擬化技術(shù)基礎(chǔ)之上的資源池建立之后，用戶可以根據(jù)自己需要對(duì)需要共享的資源做出選擇。云計(jì)算通過自動(dòng)資源調(diào)度系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效安全運(yùn)行，該系統(tǒng)可以在某一臺(tái)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)問題的時(shí)候，自動(dòng)設(shè)置另外的設(shè)備接受服務(wù)，按照一定數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制，保障存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的安全性。（4）對(duì)客戶端要求低。云計(jì)算對(duì)客戶端的要求非常低，一般的移動(dòng)無線設(shè)備都可以作為云計(jì)算的手持接收設(shè)備。另外，用戶可以通過客戶端的瀏覽器直接對(duì)存儲(chǔ)在“云”中的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行編輯，不需要安裝軟件。在當(dāng)前移動(dòng)互聯(lián)設(shè)備不斷完善的環(huán)境下，云計(jì)算得到了更大規(guī)模的推廣，與此同時(shí)，移動(dòng)互聯(lián)終端設(shè)備的功能也得到了極大的提升與豐富。通過網(wǎng)絡(luò)化的訪問和使用，服務(wù)器對(duì)終端不再敏感，云計(jì)算將相對(duì)較為復(fù)雜的計(jì)算分析任務(wù)在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器終端實(shí)現(xiàn)，并且通過簡(jiǎn)單、標(biāo)準(zhǔn)化的接口對(duì)使用者的終端設(shè)備開放。

總體來說，云計(jì)算憑借其強(qiáng)大的資源共享優(yōu)勢(shì)，在通信行業(yè)中發(fā)揮出了巨大的作用，隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷成熟，其在通信行業(yè)的應(yīng)用將會(huì)越來越廣泛。

參考文獻(xiàn)

[1]張海望.云計(jì)算在手機(jī)通信中的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)安全：2011（1）

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關(guān)鍵詞：滑坡 基本特征 穩(wěn)定性分析 防治措施

中圖分類號(hào)：P642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2014）04（a）-0074-02

1 滑坡區(qū)工程地質(zhì)條件

1.1 地形地貌

滑坡區(qū)屬低山丘陵斜坡地貌，地勢(shì)西高東低，為斜坡地形，坡度約為30～50 °，垂直高度32～38 m。坡面凹凸不平，坡面上植被覆蓋率較高，約為20%～30%。

1.2 地層巖性

滑坡區(qū)覆蓋層主要為第四系坡積、殘積和滑坡堆積的粘土夾塊碎石土，塊碎石的含量變化較大，斜坡上部的塊碎石含量較高，斜坡下部的塊碎石含量較低，塊碎石的成分為棕紅色砂質(zhì)泥巖，風(fēng)化強(qiáng)烈，填充物為粉質(zhì)粘土，多為可塑狀態(tài)?；鶐r為侏羅系中統(tǒng)遂寧組（J2sn），巖性以棕紅色、紫紅色砂質(zhì)泥巖、泥質(zhì)粉砂巖為主夾數(shù)層紫灰色、紫紅色細(xì)粒石英砂巖。砂巖主要分布在下部，可見小型斜交層理和細(xì)緩波痕，砂質(zhì)泥巖主要分布在上部，含零星灰質(zhì)團(tuán)塊和蟲跡，水平層理發(fā)育，云母片沿層面富集。底部為棕紅色、紫灰色細(xì)粒長(zhǎng)石石英砂巖，常具斜層理，底面有時(shí)較平整，有時(shí)坑洼不平，并含下伏層之泥礫。

1.3 地質(zhì)構(gòu)造及地震

滑坡的區(qū)域構(gòu)造部位在揚(yáng)子地臺(tái)西北緣，川東凹褶帶與大巴山褶皺帶的交界處，滑坡所屬級(jí)構(gòu)造部位為五寶場(chǎng)背斜東翼和平樓山向斜之間五寶場(chǎng)背斜軸線北東30 °，軸部的最老地層為侏羅系中統(tǒng)遂寧組第二段（J2sn），兩翼產(chǎn)狀對(duì)稱，傾角為10 °左右。北東在高梯子以東傾沒，與北西向關(guān)山坪向斜反接，末端以東有一小逆斷層，軸線NW54 °，傾向NE，傾角250，斷距5.9 m?；滤幱趩涡钡貛?，巖層傾向?yàn)?5～110 °，傾角為80～100 °。

區(qū)內(nèi)地震活動(dòng)性較強(qiáng)，歷史上5級(jí)以上地震發(fā)生的次數(shù)較多，尤其是2008年5.12大地震的影響，該區(qū)震感明顯。根據(jù)《建筑抗震設(shè)計(jì)規(guī)范》（2010版），滑坡區(qū)地震基本烈度為Ⅵ度，地震基本加速度為0.05 g，屬抗震設(shè)計(jì)第二組，特征周期為0.40 s。

1.4 水文地質(zhì)條件

滑坡區(qū)地下水主要為第四系上層滯水和基巖裂隙水，其地下水較缺乏，主要受降雨和地表水的補(bǔ)給，沿裂隙向下排泄，據(jù)現(xiàn)場(chǎng)踏勘，在局部覆蓋層地段可見上層滯水。

2 滑坡基本特征

2.1 形態(tài)特征

滑坡平面形態(tài)呈圈椅狀，前緣高程630 m，后緣高程658 m，相對(duì)高差28 m，坡度29～42 °，前緣寬39 m，后緣寬24 m，長(zhǎng)42 m，面積1675 m2，滑體平均厚度6 m，體積約1.34×104 m3，主滑方向230 °?；麦w有明顯剪出口，屬小型土質(zhì)滑坡，斜坡體附近的山坡植被以杉樹和灌木為主，覆蓋率約40%。

2.2 滑坡體變形特征

據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查訪問，滑坡體在2008年汶川地震期間，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶發(fā)現(xiàn)坡體后緣坡度陡緩轉(zhuǎn)折處有輕微開裂，裂縫走向與坡向近垂直。2010年8月汛期，在降雨作用下，平臺(tái)左側(cè)前緣陡坡上部土體沿基伏面整體下滑，坡體后部下挫約9.4 m，形成一近直立的滑坡壁。目前滑坡淺表層局部發(fā)生垮塌，表明滑坡仍在變形之中，在強(qiáng)降雨或地震等外營(yíng)力作用下，可能會(huì)再次發(fā)生滑動(dòng)。

2.3 滑坡物質(zhì)組成及結(jié)構(gòu)特征

滑體物質(zhì)由粉砂質(zhì)粘土夾碎塊石構(gòu)成，碎石主要成分為泥質(zhì)砂巖碎屑，表層土含大量植物根系。滑床由侏羅系中統(tǒng)遂寧組（J2sn）砂質(zhì)泥巖組成?；瑤r性主要為粉質(zhì)粘土夾少量碎石、角礫。

2.4 滑坡的變形破壞機(jī)制

該滑坡的變形，主要是因?yàn)槠浣M成物質(zhì)的本身物理力學(xué)性質(zhì)較差，在2010年汛期發(fā)生過滑動(dòng)，其滑動(dòng)面的巖土體強(qiáng)度為殘余強(qiáng)度，在暴雨作用下，大量的地表水滲入土體，增加了滑體的自重，同時(shí)降低其滑帶土的力學(xué)指標(biāo)，使其穩(wěn)定性降低。此外，人為在坡腳開挖，增加了坡體的臨空面，坡腳失去支撐，加速了滑坡的變形。

3 滑坡穩(wěn)定性分析

3.1 計(jì)算方法

采用傳遞系數(shù)法，計(jì)算公式如下。

其中：

式中：――第i塊段的剩余下滑力傳遞至第i+1塊段時(shí)的傳遞系數(shù)（j=i），即

式中：Wi―第i條塊的重量（kN/m）；

Ci―第i條塊內(nèi)聚力（kPa）；

φi ―第i條塊內(nèi)摩擦角 （°）；

Li―第i條塊滑面長(zhǎng)度（m）；

αi―第i條塊滑面傾角（°）；

A―地震加速度（重力加速度g）；

Fs―穩(wěn)定系數(shù)。

3.2 計(jì)算參數(shù)

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查和工程類比，選取的滑坡計(jì)算參數(shù)取值如表1。

3.3 剖面選取

選取縱向3條剖面（1-1′，2-2′，3-3′）剖面進(jìn)行穩(wěn)定性評(píng)價(jià)（圖1）。

（4）計(jì)算結(jié)果

利用傳遞系數(shù)法，按其處于不同工況，對(duì)穩(wěn)定性進(jìn)行計(jì)算（表2）。計(jì)算結(jié)果表明，滑坡整體在天然工況下處于基本穩(wěn)定狀態(tài)，在暴雨和地震工況下處于欠穩(wěn)定狀態(tài)，可能下滑失穩(wěn)，因此對(duì)其進(jìn)行治理十分必要。

4 滑坡的治理工程措施

根據(jù)滑坡滑動(dòng)模式分析及穩(wěn)定性計(jì)算成果可知，滑坡體的滑動(dòng)模式主要為沿表層土體沿基伏面進(jìn)一步變形，因此設(shè)計(jì)在滑坡前緣小路內(nèi)側(cè)布置抗滑擋土墻。擋土墻地基土為塊石土，覆蓋層較薄，下伏基巖，承載力條件較好，擋墻結(jié)構(gòu)形式采用重力式。

擬建擋墻采用C15片石混凝土砌筑，外露面采用M7.5砂漿勾縫，長(zhǎng)40 m，墻高4.5 m，墻體呈梯形，頂寬1 m，埋深1.0 m，面坡坡率1：0.3，背坡坡率1：0.0，墻身設(shè)置一排泄水孔，孔距2 m，孔徑Φ100 mm，外傾5%，下面一排距地面0.5 m，沿墻體的走向設(shè)伸縮縫，間距10 m，縫寬2 cm，縫內(nèi)用瀝青木板沿內(nèi)外頂填塞，深度不小于150 mm。擋土墻具體參數(shù)、結(jié)構(gòu)圖見表3及圖3。

5 結(jié)語

（1）滑坡區(qū)屬低山丘陵斜坡地貌，覆蓋層主要為坡積、殘積和滑坡堆積的粘土夾塊碎石土，基巖為侏羅系中統(tǒng)遂寧組（J2sn）棕紅色、紫紅色砂質(zhì)泥巖、泥質(zhì)粉砂巖為主夾數(shù)層紫灰色、紫紅色細(xì)粒石英砂巖，平面形態(tài)呈圈椅狀，前后緣相對(duì)高差28 m，坡度29～42 °，滑坡分布面積1675 m2，滑體平均厚度6 m，體積約1.34×104 m3。（2）滑坡變形現(xiàn)象明顯，坡體前緣陡坡上部土體沿基伏面整體下滑，坡體后部下挫形成一近直立的滑坡壁，目前滑坡淺表層局部發(fā)生垮塌。（3）滑坡整體在天然工況下處于基本穩(wěn)定狀態(tài)，在暴雨和地震工況下處于欠穩(wěn)定狀態(tài)。（4）根據(jù)滑坡滑動(dòng)模式分析及穩(wěn)定性計(jì)算成果，滑坡體的滑動(dòng)模式主要為沿表層土體沿基伏面進(jìn)一步變形，設(shè)計(jì)在滑坡前緣小路內(nèi)側(cè)布置C15片石混凝土抗滑擋土墻。

參考文獻(xiàn)

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篇3

關(guān)鍵詞：云計(jì)算網(wǎng)格計(jì)算 云存儲(chǔ)

1 引言

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至今天，我們已深刻體會(huì)到其為日常的信息交流和共享提供了極大的便利和快捷。隨著Google提出了新名詞――云計(jì)算，其立即在互聯(lián)網(wǎng)界掀起一股浪潮。許多跨國(guó)信息技術(shù)行業(yè)的公司如IBM、Yahoo和Google等都開始使用云計(jì)算的概念來兜售自己的產(chǎn)品和服務(wù)。

于是，人們對(duì)于很多傳統(tǒng)信息資源的提供者在其服務(wù)方式和內(nèi)容等方面也提出了更高的要求。那么在現(xiàn)有的技術(shù)條件下，大眾化性質(zhì)非常強(qiáng)的售票點(diǎn)應(yīng)如何利用盡可能少的、合理的投資建設(shè)起一個(gè)個(gè)性化、多元化的現(xiàn)代化車站已迫在眉睫。此時(shí)，“云”的出現(xiàn)和發(fā)展為這一問題的解決提供了一個(gè)切實(shí)可行的方案。

2 基本概念

云計(jì)算主要是基于資源虛擬和分布式并行架構(gòu)兩大核心技術(shù)，可以說是二者的進(jìn)一步整合，其核心是向用戶提供以租用計(jì)算資源為形式的服務(wù)。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合，一切信息、通信和視頻應(yīng)用也都整合在了統(tǒng)一的平臺(tái)之上。進(jìn)而，此類“計(jì)算”可泛指一切ICT的融合應(yīng)用。所以說云計(jì)算術(shù)語的關(guān)鍵特征不在于“計(jì)算”，而在于“云”。

云計(jì)算是并行計(jì)算（Parallel Computing）、分布式計(jì)算（Distributed Computing）和網(wǎng)格計(jì)算（Grid Computing）的發(fā)展，換句話說，云計(jì)算是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物，它以服務(wù)的方式提供給用戶IT相關(guān)的能力，使得用戶在對(duì)提供服務(wù)的技術(shù)和相關(guān)知識(shí)，以及設(shè)備操作能力不了解的情況下，能夠通過Internet獲得需要的服務(wù)來達(dá)到自己的目的。其中，它包含硬件、開發(fā)平臺(tái)以及I/O服務(wù)等大量能根據(jù)不同的負(fù)載動(dòng)態(tài)地重新配置，從而達(dá)到更高的資源利用率的可用虛擬資源。從另一角度理解，云計(jì)算是虛擬化(Virtualization)、效用計(jì)算(Utility Computing)、IaaS(Infrastructure as a Service，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))、PaaS(Platform as a Service，平臺(tái)即服務(wù))、SaaS(Software as a Service，軟件即服務(wù))等概念混合演進(jìn)并躍升的結(jié)果。實(shí)質(zhì)上，云計(jì)算技術(shù)就是軟件即服務(wù)SaaS、網(wǎng)格計(jì)算、虛擬化三個(gè)概念的結(jié)合體。其思想即透過網(wǎng)絡(luò)將龐大的計(jì)算機(jī)處理程序自動(dòng)分拆成無數(shù)個(gè)較小的子程序，再交給由多部服務(wù)器所組成的龐大系統(tǒng)，經(jīng)計(jì)算分析后將處理結(jié)果回傳給用戶。

云計(jì)算還處于萌芽階段，人們還在研發(fā)著各種各樣的云計(jì)算服務(wù)。云計(jì)算的表現(xiàn)形式也各不相同，簡(jiǎn)單的云計(jì)算在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中已經(jīng)隨處可見，例如，騰訊QQ空間提供的在線制作Flash圖片，Google Apps等，其主要服務(wù)形式有SaaS、PaaS、IaaS等。

3 基本原理

其基本原理為在進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)，使其分布在大量的分布式計(jì)算機(jī)上，而非本地計(jì)算機(jī)或遠(yuǎn)程服務(wù)器中，這樣就能夠?qū)①Y源切換到需要的應(yīng)用上，根據(jù)各自的需求訪問計(jì)算機(jī)和存儲(chǔ)系統(tǒng)。

云計(jì)算發(fā)展的整個(gè)過程就像是從先前的單臺(tái)發(fā)電機(jī)模式轉(zhuǎn)向了現(xiàn)在的電廠集中供電的模式。這是一種革命性的舉措。打個(gè)比方，這就好比是從古老的單臺(tái)發(fā)電機(jī)模式轉(zhuǎn)向了電廠集中供電的模式。它意味著計(jì)算能力可以像煤氣、水電等商品一樣進(jìn)行流通，取用方便，費(fèi)用低廉。最大的區(qū)別就在于它是以互聯(lián)網(wǎng)為傳輸媒介。形象地描述云計(jì)算的藍(lán)圖即：通過互聯(lián)網(wǎng)用一臺(tái)筆記本或者一個(gè)手機(jī)即可實(shí)現(xiàn)用戶需要的一切，而中間的計(jì)算都在異地的設(shè)備中完成，這個(gè)過程用戶不必關(guān)心。

4 與網(wǎng)格計(jì)算的比較

云計(jì)算主要是以服務(wù)的方式將互聯(lián)網(wǎng)中某些節(jié)點(diǎn)強(qiáng)大的計(jì)算資源變成可被用戶使用的動(dòng)態(tài)、可伸縮的虛擬資源，而用戶無需了解底層的IT基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)。云計(jì)算強(qiáng)調(diào)用戶主導(dǎo)、按需服務(wù)、即用即付、服務(wù)完即散。其一般都是為了通用應(yīng)用而設(shè)計(jì)的，并沒有專門的以某種應(yīng)用命名。

網(wǎng)格計(jì)算則主要是通過專網(wǎng)或者互聯(lián)網(wǎng)，將分布在跨地域或領(lǐng)域的多個(gè)閑散計(jì)算機(jī)資源組織起來，以形成更為強(qiáng)大的計(jì)算能力，通過統(tǒng)一調(diào)度來組成一臺(tái)虛擬的“超級(jí)計(jì)算機(jī)”，共同完成一個(gè)特定的、較為復(fù)雜的任務(wù)。例如，像生物網(wǎng)格、地理網(wǎng)格、國(guó)家教育網(wǎng)格等要求大量計(jì)算處理周期和成批數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)算問題。

概括地講，二者典型的區(qū)別是：網(wǎng)格計(jì)算是“多為一”，即多臺(tái)計(jì)算機(jī)構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)，為一個(gè)特定的大型計(jì)算機(jī)計(jì)算任務(wù)服務(wù)。整個(gè)過程中將一個(gè)龐大的項(xiàng)目分解為若干個(gè)相互獨(dú)立的子任務(wù)，由各計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算。從這個(gè)角度說，作業(yè)調(diào)度是網(wǎng)格計(jì)算的核心價(jià)值；而云計(jì)算則是“一為多”，即通過互聯(lián)網(wǎng)將數(shù)據(jù)中心的各種資源打包成服務(wù)向外提供，而向外提供的每個(gè)資源都是為了完成某一個(gè)特定的任務(wù)。

簡(jiǎn)言之，云計(jì)算和網(wǎng)格沒有任何內(nèi)在聯(lián)系。網(wǎng)格計(jì)算一直在發(fā)展，其作為一種面向特殊應(yīng)用的解決方案將會(huì)繼續(xù)在某些領(lǐng)域存在，而云計(jì)算可以說是網(wǎng)格計(jì)算的一個(gè)商業(yè)演化版，作為IT產(chǎn)業(yè)的第三次變革，則會(huì)深刻影響整個(gè)IT產(chǎn)業(yè)和人類社會(huì)。

5 云存儲(chǔ)

云存儲(chǔ)是一個(gè)系統(tǒng)，主要指在集群應(yīng)用、網(wǎng)格技術(shù)或分布式文件系統(tǒng)的作用下，通過應(yīng)用軟件將網(wǎng)絡(luò)中不同類型的存儲(chǔ)設(shè)備集合起來協(xié)同工作，共同對(duì)外提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)訪問功能。其核心是應(yīng)用軟件與存儲(chǔ)設(shè)備相結(jié)合，通過前者來實(shí)現(xiàn)后者向存儲(chǔ)服務(wù)的轉(zhuǎn)變，是一個(gè)以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和治理為核心的云計(jì)算系統(tǒng)。云存儲(chǔ)以廣域網(wǎng)為基礎(chǔ)，跨域/路由來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)無所不在，無需下載，無需安裝即可直接運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)另外一種云計(jì)算架構(gòu)。

云存儲(chǔ)與云計(jì)算相似但也有區(qū)別。蓋茨認(rèn)為必須權(quán)衡云計(jì)算，因?yàn)檠舆t和帶寬可能會(huì)影響性能。由于相對(duì)來說云存儲(chǔ)只是文件的一種大范圍的“低級(jí)”存儲(chǔ)，是“不用權(quán)衡”的，所以他相信云存儲(chǔ)比云計(jì)算采用的更快。

6 基本特征

6.1 超強(qiáng)的計(jì)算和存儲(chǔ)能力

云計(jì)算的云端是由成千上萬臺(tái)甚至更多服務(wù)器組成的集群，它具有無限空間和無限速度。用戶可以在任何時(shí)間和地點(diǎn)，采用任何設(shè)備登錄到云計(jì)算系統(tǒng)，進(jìn)行所需的任何計(jì)算服務(wù)。

6.2 虛擬化技術(shù)

現(xiàn)在的云計(jì)算平臺(tái)的最大特點(diǎn)是利用軟件和一系列接口或協(xié)議來實(shí)現(xiàn)軟硬件資源的虛擬化管理、調(diào)度及應(yīng)用。用戶可通過虛擬平臺(tái)使用網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、硬件等資源實(shí)現(xiàn)自己需要的一切，而無需了解程序應(yīng)用運(yùn)行的方式和情況，同時(shí)還可大大降低維護(hù)成本并提高資源的利用率。

6.3 以用戶為核心

云計(jì)算集成的各類資源和服務(wù)，不僅滿足用戶的各類業(yè)務(wù)承載按需部署，提供高可靠、高性能服務(wù)和多層次控制，而且在業(yè)務(wù)運(yùn)行過程中，按照業(yè)務(wù)突發(fā)需求，提供彈性的資源配置，在技術(shù)上對(duì)用戶無過多要求。

6.4 動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展性

首先，整個(gè)資源集成管理是動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的，包括硬軟件系統(tǒng)的增加、升級(jí)等；其次，根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求可動(dòng)態(tài)調(diào)用和管理“云”中的資源，即“云”的規(guī)?？梢詣?dòng)態(tài)伸縮，以提高“云”處理能力，滿足應(yīng)用和用戶規(guī)模增長(zhǎng)的需要等。“云”中的服務(wù)器上千萬，若某服務(wù)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，則可動(dòng)態(tài)調(diào)度別的節(jié)點(diǎn)接替該節(jié)點(diǎn)的任務(wù)，在節(jié)點(diǎn)恢復(fù)后再實(shí)時(shí)加入云中。

6.5 按需服務(wù)和高性價(jià)比

云計(jì)算對(duì)用戶端的硬件設(shè)備要求比較低，使用起來也很方便。“云”是一個(gè)龐大的資源池，可以按照需要購買，并且服務(wù)定制即可，就像自來水、電、煤氣那樣計(jì)費(fèi)，費(fèi)用按照資源實(shí)際使用情況計(jì)算?！霸啤敝幸部梢杂脙r(jià)格低廉的PC 提供環(huán)境支撐，而計(jì)算能力卻可超過大型主機(jī)，同時(shí)對(duì)用戶的技術(shù)要求也比較低，投入也相對(duì)較低。

6.6 通用性強(qiáng)

云計(jì)算不針對(duì)特定的應(yīng)用，在“云”的支撐下可以構(gòu)造出千變?nèi)f化的應(yīng)用，同一個(gè)“云”可以同時(shí)支撐不同的應(yīng)用運(yùn)行。用戶只要有一臺(tái)安裝有瀏覽器且可上網(wǎng)的電腦，就能在終端獲取“云”所提供的各式各樣的服務(wù)。

7 云計(jì)算與售票系統(tǒng)

7.1云計(jì)算提供的有利條件

（1）降低經(jīng)濟(jì)成本

現(xiàn)在幾乎所有的售票窗和檢票口都是采用PC機(jī)，單單用來售票和檢票的PC機(jī)的投入就需要很大的資金。其實(shí)，整個(gè)程序的界面和操作很簡(jiǎn)單，云計(jì)算的應(yīng)用將使得硬件不再受限制，不久的將來可能單依靠瀏覽器就能夠滿足用戶的各種需求，其他事情將由云計(jì)算服務(wù)提供商代為解決，這將極大限度地降低了售票廳的經(jīng)濟(jì)成本。

（2）提高服務(wù)質(zhì)量

“云”強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力等優(yōu)勢(shì)可以為用戶提供即時(shí)通訊的在線幫助。同時(shí)，利用“云售票廳”開放、用戶參與的特性及多種Web3.0 的信息服務(wù)方式能夠?qū)崿F(xiàn)“人腦聯(lián)網(wǎng)”的交互，增強(qiáng)售票廳信息交流中心的功能，從而更好地為用戶提供了現(xiàn)代化全方位的信息服務(wù)。

（3）促進(jìn)資源共享

售票廳將電子資源存儲(chǔ)在“云”里的成千上萬臺(tái)服務(wù)器中，而不是某臺(tái)計(jì)算機(jī)中。在“云售票廳”這個(gè)資源池中，用戶可以通過云計(jì)算技術(shù)在任意一個(gè)售票點(diǎn)實(shí)時(shí)地獲得互聯(lián)網(wǎng)中所有售票點(diǎn)的詳細(xì)資料，且可異地存取，從而免去了相關(guān)售票廳之間文獻(xiàn)傳遞的延遲，進(jìn)而也提高了信息資源的利用率。

7.2 如何運(yùn)用云計(jì)算

（1）正確理解云計(jì)算的含義

Google公司是云計(jì)算的領(lǐng)跑者，也是最大的實(shí)踐者。Google搜索引擎算得上是最早的云計(jì)算應(yīng)用之一了，它的數(shù)據(jù)和計(jì)算都在數(shù)據(jù)中心。云計(jì)算的實(shí)現(xiàn)將帶來更強(qiáng)的計(jì)算能力、更低的費(fèi)用和以人為本的服務(wù)。云計(jì)算的價(jià)值不僅在于其先進(jìn)的技術(shù)本身，更體現(xiàn)在其技術(shù)應(yīng)用理念方面。目前，云計(jì)算概念方興未艾，人們理解極易出錯(cuò)，因此，每次運(yùn)用云計(jì)算時(shí)都需先正確理解云計(jì)算。

（2）尋求創(chuàng)新平臺(tái)

像售票系統(tǒng)、超市等它們的大眾性和協(xié)作性極其強(qiáng)，運(yùn)用云計(jì)算時(shí)應(yīng)該有自己的統(tǒng)一行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。管理者應(yīng)該對(duì)于應(yīng)用云計(jì)算所需的標(biāo)準(zhǔn)和相關(guān)協(xié)議進(jìn)行深化研究并力求創(chuàng)新，并加強(qiáng)云計(jì)算管理服務(wù)，充分利用云計(jì)算在資源的組織、檢索與共享等方面所具有的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)新業(yè)務(wù)功能，尋求新的創(chuàng)新平臺(tái)。

（3）以用戶需求為指導(dǎo)方向

對(duì)于售票系統(tǒng)來說，云計(jì)算最大的價(jià)值在于讓售票員專注于自己的業(yè)務(wù)，發(fā)揮IT的最大效益，降低管理成本，減少風(fēng)險(xiǎn)，并進(jìn)行全球性的更大范圍的合作，以提供更優(yōu)化的服務(wù)。售票系統(tǒng)應(yīng)借助各類云計(jì)算解決方案，將本點(diǎn)的資源和來自其他區(qū)域的數(shù)字化售票廳整合在一起，組成更大規(guī)模的云，實(shí)現(xiàn)分布式、合作和智能化的信息處理。這樣，通過虛擬服務(wù)器用戶隨意通過一個(gè)入口就能檢索售票系統(tǒng)所有節(jié)點(diǎn)的信息資源。

8 結(jié)束語

雖然云計(jì)算還處于起步階段，不能完美地解決所有的問題，但其已成為下一代IT 的發(fā)展趨勢(shì)。目前，云計(jì)算的廣泛普及和深入應(yīng)用已經(jīng)變得呼之欲出。時(shí)代的需要為云計(jì)算提供了良好的發(fā)展機(jī)遇，其前景從IT巨頭們，例如Google、微軟、IBM等的動(dòng)作就可以看出來。不久的將來，一定會(huì)有越來越多的云計(jì)算系統(tǒng)投入使用，國(guó)內(nèi)IT行業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)云計(jì)算的研發(fā)，力爭(zhēng)盡快將其推上一個(gè)新的階層。

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[5]劉鵬.云計(jì)算[M]，電子工業(yè)出版社，2010.

篇4

關(guān)鍵詞：KII算法 公務(wù)卡 用戶分類

借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)的理論研究，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的公務(wù)卡用戶分類研究很多都是基于經(jīng)典K-means算法進(jìn)行的，這主要是因?yàn)橄鄬?duì)大部分聚類算法而言，K-means算法的時(shí)空復(fù)雜度相對(duì)較小，性能相對(duì)較好，同時(shí)很多挖掘工具都提供了內(nèi)置的K-means聚類模型，如SPSS Clementine，DB Miner等，可直接使用，非常方便。但由于經(jīng)典K-means算法本身存在的一些固有缺陷（如參數(shù)人為指定，初始聚類中心隨機(jī)生成等），會(huì)影響公務(wù)卡用戶分類結(jié)果的可靠性。因此本文將克服了K-means四大缺陷的算法――啟發(fā)式初始化的改進(jìn)K-means算法（KII算法）應(yīng)用到公務(wù)卡用戶分類研究中，建立基于KII算法的公務(wù)卡用戶分類模式。

一、公務(wù)卡用戶分類的維度分析

（一）維度分析的依據(jù)

維度是人們觀察事物的角度，是有關(guān)于目標(biāo)問題的屬性的集合。在不同的應(yīng)用背景和應(yīng)用目的下，維度的選擇和構(gòu)成也不同。在公務(wù)卡用戶分類問題中，銀行分類的主要目的是識(shí)別用戶的行為特征，尤其是用戶中高價(jià)值用戶的特征，以便對(duì)具有相似行為特征的高價(jià)值用戶群開展集中的針對(duì)性營(yíng)銷和服務(wù)，因此用戶的價(jià)值特征以及行為特征對(duì)銀行而言都是非常感興趣的模式，都可以作為公務(wù)卡用戶分類的維度。對(duì)于用戶的基本特征以及賬戶特征，由于它們能夠?qū)珓?wù)卡用戶的價(jià)值及行為特征產(chǎn)生影響，因而銀行對(duì)這類特征也很關(guān)心，所以它們也應(yīng)該列為公務(wù)卡用戶分類的維度。因此下文將從個(gè)人基本特征、用戶持卡行為、用戶價(jià)值、用戶賬戶特征四個(gè)維度進(jìn)行綜合分析，建立一個(gè)完整的用戶分類指標(biāo)體系，以提供用戶分類變量的選取范圍。當(dāng)分類指標(biāo)體系確定后，可根據(jù)挖掘目標(biāo)的需要，選取合適的分類變量。

（二）公務(wù)卡用戶分類指標(biāo)體系構(gòu)建

1.個(gè)人基本特征指標(biāo)

公務(wù)卡用戶個(gè)人基本特征會(huì)對(duì)行為和價(jià)值產(chǎn)生影響，在對(duì)用戶進(jìn)行分類時(shí)應(yīng)該加入這類信息。本文從人口統(tǒng)計(jì)特征和社會(huì)特征兩個(gè)方面提取指標(biāo)，其中包括用戶的性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、職位、所在地都市化程度、婚姻狀況、住房狀況、自有車狀況、個(gè)人月收入、供養(yǎng)人口數(shù)、家庭月收入等指標(biāo)。如圖1所示。

2.用戶用卡行為特征指標(biāo)

用戶用卡行為主要由購買、還款、取現(xiàn)等行為組成，可以從消費(fèi)特征、交易特征兩個(gè)角度分析提取指標(biāo)。消費(fèi)特征反映用戶對(duì)特定商品類型的偏愛，包含的指標(biāo)有受卡方類型、受卡方消費(fèi)金額、受卡方對(duì)應(yīng)消費(fèi)次數(shù)，交易特征包括交易類型、交易金額、交易次數(shù)等指標(biāo)。如圖2所示。

部分指標(biāo)說明為，第一，受卡方類型：銀行分配給特別商戶的代碼一般進(jìn)行分類，本文為了方便在宏觀上發(fā)現(xiàn)用戶的消費(fèi)特征，將受卡方按消費(fèi)類別分為五類，分別為①商場(chǎng)、超市等零售業(yè)，②餐飲酒店類，③住宿類，④交通類，⑤網(wǎng)上消費(fèi)。第二，交易類型：指消費(fèi)、取現(xiàn)、透支、還款等交易代碼。

3.公務(wù)卡用戶價(jià)值特征指標(biāo)

針對(duì)公務(wù)卡用戶的價(jià)值，有很多不同的定義和評(píng)價(jià)方法。其中比較有影響力的價(jià)值分類方法是將用戶的價(jià)值分為當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值。這雖然在理論上很完善，但實(shí)際操作卻很難實(shí)現(xiàn)。因?yàn)橛脩舻臐撛趦r(jià)值量化非常困難，去銀行搜集與之相關(guān)的數(shù)據(jù)也不容易得到，所以本文僅考慮用戶的當(dāng)前價(jià)值。當(dāng)前價(jià)值是公務(wù)卡用戶的行為所產(chǎn)生的，所以也可理解為行為價(jià)值?？梢赃x取商戶回傭、透支利息、滯納金收益、年費(fèi)收入、存貸款利差、其他收入等指標(biāo)作為用戶價(jià)值的主要指標(biāo)。

從圖3可以看到，商戶回傭?qū)?yīng)的是公務(wù)卡用戶的購買行為，是用戶購買活動(dòng)所帶來的價(jià)值，而滯納金分別對(duì)應(yīng)著逾期產(chǎn)生的罰金，透支利息是免息期外產(chǎn)生的費(fèi)用，受透支時(shí)間和金額影響，存貸款利差是公務(wù)卡賬面金額帶來的收益。

4.公務(wù)卡用戶賬戶特征指標(biāo)

公務(wù)卡賬戶特征包括卡賬戶的基本特征和信用特征，卡賬戶基本特征包括持卡類型、開卡時(shí)間、賬面余額、透支金額等指標(biāo)，信用特征包括信用額度、信用等級(jí)、逾期等級(jí)、違約情況等指標(biāo)。如圖4所示。

5.用戶分類指標(biāo)體系構(gòu)成

公務(wù)卡個(gè)人信息：性別、年齡、學(xué)歷、婚姻狀況、住房狀況、職業(yè)、職位、個(gè)人月收入、供養(yǎng)人口數(shù)、家庭月收入。用卡特征：受卡方、受卡方對(duì)應(yīng)消費(fèi)金額、受卡方對(duì)應(yīng)消費(fèi)次數(shù)、月均刷卡次數(shù)、月均消費(fèi)金額、月均取現(xiàn)次數(shù)、月均還款次數(shù)、月均取現(xiàn)額、月均還款額。價(jià)值特征：商戶回傭、透支利息、滯納金收益、存貸款利差、其他收入。賬戶特征：持卡類型、開卡時(shí)間、賬面余額、信用額度、透支額度、信用等級(jí)、逾期等級(jí)、違約等級(jí)。

二、公務(wù)卡用戶分類變量的選取

分類變量的選取范圍是上節(jié)中介紹的用戶分類指標(biāo)體系，但具體選取時(shí)，主要是根據(jù)公務(wù)卡用戶的分類目標(biāo)來進(jìn)行。以基于用戶消費(fèi)特征的用戶分類為例，可選擇分類變量表。詳見表1。

由于人工或技術(shù)的問題，抽取出來的數(shù)據(jù)不可避免地存在著數(shù)據(jù)缺失、冗余、噪聲以及不一致等問題，這些數(shù)據(jù)直接用于數(shù)據(jù)挖掘，可能導(dǎo)致挖掘過程十分低效，甚至結(jié)果有誤。因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘前需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)挖掘的精度和性能。數(shù)據(jù)預(yù)處理過程主要有以下幾個(gè)步驟。

（一）缺失值處理

對(duì)于缺失問題，一般的處理方法有：忽略記錄，人工填寫缺失值，用屬性的均值填補(bǔ)缺失值，用給定記錄所屬類的樣本增值填補(bǔ)缺失值，用默認(rèn)值填補(bǔ)缺失值，用最大可能性的值填補(bǔ)缺失值。具體可以采用以下方法進(jìn)行處理：首先將缺失值在60%以上的指標(biāo)刪除，對(duì)于離散性指標(biāo)用眾數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行填充，連續(xù)型指標(biāo)用均值對(duì)缺失項(xiàng)進(jìn)行填充，然后采用標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn)法甄別異常數(shù)據(jù)，并對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。

（二）噪聲消除

數(shù)據(jù)錄入過程中，人為的錯(cuò)誤或是設(shè)備的故障等原因都會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生噪聲數(shù)據(jù)。平滑噪聲的方法很多，一般可采用分箱、聚類、回歸或者是計(jì)算機(jī)與人工檢查相結(jié)合等技術(shù)。

（三）數(shù)據(jù)不一致處理

來自數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)也可能會(huì)存在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的不一致、標(biāo)簽的不一致、數(shù)據(jù)值的不一致等問題，需要進(jìn)行糾正，使數(shù)據(jù)一致化，方便進(jìn)行挖掘。

（四）屬性轉(zhuǎn)換

當(dāng)指標(biāo)中存在分類數(shù)據(jù)需要進(jìn)行量化，將其轉(zhuǎn)換成數(shù)值形式，方便進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和計(jì)算。

三、基于KII算法的用戶分類

綜上所述，用KII算法進(jìn)行公務(wù)卡用戶分類的處理過程見圖5。

首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入。數(shù)據(jù)導(dǎo)入主要指從數(shù)據(jù)倉庫中或是原始數(shù)據(jù)庫中獲得的公務(wù)卡用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后根據(jù)分類目標(biāo)的需要，選擇能夠反映公務(wù)卡用戶特征的分類變量，并抽取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，對(duì)它們進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。將處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，得到一張寬表，該表中的記錄就是聚類算法處理的數(shù)據(jù)對(duì)象。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集分成兩部分，一部分作為訓(xùn)練集，一部分作為測(cè)試集。將訓(xùn)練集作為參數(shù)，運(yùn)用KII算法進(jìn)行聚類分析，并對(duì)聚類的結(jié)果用Hubert’s 進(jìn)行驗(yàn)證結(jié)果是否滿足預(yù)先設(shè)定的閾值，如果不是，則調(diào)整分類變量，直到Hubert’s 結(jié)果滿足要求為止。將獲得的聚類中心用于對(duì)測(cè)試集進(jìn)行劃分，并輸出聚類的結(jié)果。本文構(gòu)建了一個(gè)公務(wù)卡用戶的分類模式，詳細(xì)介紹了用戶分類指標(biāo)的提取，數(shù)據(jù)的預(yù)處理，以及如何運(yùn)用KII聚類方法進(jìn)行用戶分類的過程。

四、總結(jié)與展望

本文以國(guó)內(nèi)某家商業(yè)銀行公務(wù)卡業(yè)務(wù)的實(shí)際需求為研究背景，在研究數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展相關(guān)理論和技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的公務(wù)卡用戶分類模式。本文在比較了數(shù)據(jù)挖掘中各種聚類算法后，最終決定采用K-means聚類方法作為模型的關(guān)鍵方法。由于K-means算法本身存在諸多缺陷，直接應(yīng)用到模型中，會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性和有效性。因此，本文針對(duì)這些不足進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種啟發(fā)式初始化的改進(jìn)K-means算法，并將它應(yīng)用到公務(wù)卡用戶分類模式中，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的價(jià)值及行為特征的分類。本文對(duì)聚類方法中的經(jīng)典K-means算法進(jìn)行了改進(jìn)。針對(duì)K-means算法對(duì)初始聚類中心的依賴性，提出一種具有啟發(fā)式的選取初始化聚類中心的方法，在進(jìn)行K-means前找到合適的初始中心，避免由于初始中心選取不當(dāng)而導(dǎo)致K-means聚類錯(cuò)誤的問題。對(duì)KII算法進(jìn)行了仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法的準(zhǔn)確率、魯棒性等方面較經(jīng)典K-means算法有所提升。提出一種基于KII算法的有關(guān)公務(wù)卡用戶分類的應(yīng)用模式，該模式說明了進(jìn)行公務(wù)卡用戶分類時(shí)如何選擇分類變量、如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理以及如何應(yīng)用KII聚類算法的全過程，為銀行進(jìn)行公務(wù)卡用戶分類提供了方法上的指導(dǎo)。

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篇5

【關(guān)鍵詞】地質(zhì)滑坡；成因；穩(wěn)定性；分析；建議

引言

滑坡位于習(xí)水縣某鎮(zhèn)，發(fā)生于2006年，滑坡縱長(zhǎng)100m，平均橫寬30m，為基巖滑坡，造成18戶居民房屋發(fā)生不同程度的損壞，為了減少損失，縣政府委托某單位進(jìn)行了勘察，本文在此勘察資料的基礎(chǔ)上對(duì)該滑坡進(jìn)行簡(jiǎn)要的分析。

1 滑坡的工程地質(zhì)條件

地形、地貌：滑坡區(qū)屬為云貴高原向四川盆地過渡的斜坡盆緣地帶，總體地貌屬侵蝕-剝蝕低山河谷斜坡地貌類型，海拔高程290～400m。

滑坡所在區(qū)域整于赤水河支流左側(cè)岸坡地帶，地形坡度相對(duì)較陡，平均坡度20～50°之間，局部為陡坎。斜坡總體呈現(xiàn)為上部陡、中下部緩、臨河為陡坎地形，水獅壩滑坡區(qū)域就位于土城河河岸陡坎以上斜坡的區(qū)域，該區(qū)域總體呈緩斜坡，但在下部由于人工建設(shè)的改造，呈現(xiàn)多級(jí)陡坎地形。

2 滑坡基本特征

2.1邊界及規(guī)模特征

滑坡的形態(tài)和范圍受邊坡形態(tài)、巖土體結(jié)構(gòu)及臨空條件控制，根據(jù)該滑坡的變形和破壞特征，地形條件等，其邊界條件表現(xiàn)為：

（1）滑坡體前緣：在滑坡體前緣為過去人工修建房屋和公路高19-25m的呈陡崖狀陡臨空面，具有較好的臨空剪出條件；該滑坡發(fā)生滑移時(shí)，滑體從該臨空面底部6-8m以上部位剪出。

（2）滑坡后緣：受后緣變形裂縫控制，主要沿走向260°裂隙控制形成，現(xiàn)已開成寬0.1-1.9m寬的裂縫，形成高1.2m的錯(cuò)落，后緣裂縫與右側(cè)緣裂縫貫通；

（3）滑坡體側(cè)緣：滑坡體左側(cè)緣為人工建房和公路修筑時(shí)形成的陡臨空面；右側(cè)緣受變形裂縫隙控制，其形成主要沿走向135°裂隙形成，現(xiàn)已形成寬2.5-3.7m，長(zhǎng)80余為，錯(cuò)落1.2-2m的裂縫帶，并與后緣裂縫貫通。

該滑坡總體呈不規(guī)則狀，長(zhǎng)100m，寬50m，滑體平均厚度15m，總方量約60000m3；主滑向?yàn)?00°；該滑坡屬小型中層基巖順層滑坡。

2.2 滑坡變形特征

該滑坡發(fā)生于2002年，當(dāng)時(shí)未造成人員傷亡，滑坡除沿主滑方向滑移外，受地形控制，滑坡在滑移過程中，沿滑坡左側(cè)緣也有剪出堆積，但總量較??；滑坡發(fā)生后，由于對(duì)“赤習(xí)”公路造成了阻斷，當(dāng)時(shí)對(duì)滑坡前緣部份堆積體進(jìn)行了清理?，F(xiàn)滑坡體仍有大量殘留體堆積于斜坡上，由于滑坡產(chǎn)生過滑移，滑坡體松散臨亂，特別在前出口和左側(cè)緣高臨空地帶，滑坡殘留體更顯松散臨亂（照片1）；現(xiàn)滑坡后緣和右側(cè)緣裂縫已完全貫通，裂縫最寬達(dá)3.7m，并產(chǎn)生錯(cuò)落?，F(xiàn)根據(jù)當(dāng)?shù)貒?guó)土部門的監(jiān)測(cè)，該滑坡后緣裂縫還在加大，并且在后壁陡坎區(qū)還出現(xiàn)了新的縫，裂縫寬20cm，沿展長(zhǎng)12.8m，可見深度0.3―0.7m；滑坡前緣和左側(cè)緣陡臨空區(qū)，在降雨期常有大小不等的小規(guī)模滑塌發(fā)生。

2.3 滑坡巖土體特征

（1）滑體

物質(zhì)成分為侏羅系上統(tǒng)遂寧組（J3sn）的強(qiáng)至中見化泥巖，以強(qiáng)風(fēng)化泥巖為主，局部夾薄層砂巖，滑體厚度在2―20m，滑坡前緣和北側(cè)緣較薄，滑體物質(zhì)由于滑坡產(chǎn)生過滑動(dòng)，破壞了原有的巖體結(jié)構(gòu)，現(xiàn)滑體物質(zhì)結(jié)構(gòu)松散，滑體天然重度25.57KN/m3，飽和重度25.71KN/m3。

（2）滑面

為泥巖層與砂巖層的接觸界面，物質(zhì)成分為泥巖軟化層，該層物質(zhì)結(jié)構(gòu)松軟，物質(zhì)成分為粉質(zhì)粘土夾細(xì)沙，厚度3～10cm，該接觸面基本呈一平面，其產(chǎn)狀即為巖石的產(chǎn)狀，300°∠13°，由于勘察時(shí)與滑坡發(fā)生時(shí)間間隔較長(zhǎng)，而此層厚度又較小，現(xiàn)已不易分辯，現(xiàn)場(chǎng)采取樣品困難，所以在本次勘察時(shí)，滑動(dòng)面力學(xué)參數(shù)主要通過反演分析與不穩(wěn)定斜坡土體實(shí)驗(yàn)參數(shù)比較，然后綜合取值。

（3）滑床

滑床為侏羅系上統(tǒng)遂寧組（J3sn）暗紫色、紫紅色薄至中厚層砂巖，節(jié)理不發(fā)育，完整性比較好，區(qū)域巖層產(chǎn)狀為300°∠10°～16°。

3 滑坡成因機(jī)制分析及穩(wěn)定性評(píng)價(jià)

3.1 滑坡成因機(jī)制分析

由于滑坡的形成往往都是由于多種因素相互作用影響的結(jié)果，本滑坡主要從以下幾個(gè)方面闡述：

（1）地形地貌：滑坡前緣存在高陡臨空面，為松散物質(zhì)向主變形方向發(fā)生滑移提供了空間，坡體坡度較陡，約15°，重力作用下容易使松散土體向坡底滑移變形。

（2）巖土組構(gòu)：滑坡滑體物質(zhì)為泥巖夾多層砂巖，受差異風(fēng)化的影響，易在泥巖、砂巖接觸層面形成貫通性好的層面節(jié)理，使上部滑體物質(zhì)沿此節(jié)理發(fā)生滑移變形，而且由于滑體物質(zhì)較厚，最大厚度達(dá)20m，巖層面傾角較大（13°），為滑坡的形成提供了充分的條件。

（3）大氣降雨：區(qū)內(nèi)大氣降雨量豐富，在雨水充足的季節(jié)，大氣降雨滲入坡體轉(zhuǎn)化為地下水，不僅增加了坡體自身的重量，也加快了軟弱結(jié)構(gòu)面（巖土接觸界面）的形成和貫通，有利于滑坡的變形。

綜合概述，滑坡主要是由地形地貌、不利的巖土體組合、大氣降雨及河流切割等環(huán)境地質(zhì)條件和外力地質(zhì)作用等自然因素形成的。

3.2 滑坡的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)

3.2.1 滑坡計(jì)算參數(shù)的確定

滑坡計(jì)算參數(shù)主要在統(tǒng)計(jì)土工試驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，根據(jù)滑體、滑帶土物理力學(xué)性質(zhì)，結(jié)合區(qū)內(nèi)地質(zhì)環(huán)境條件、滑體結(jié)構(gòu)特征、性狀、坡體變形破壞特征及其空間變化情況，結(jié)合反算結(jié)果綜合確定?；w參數(shù)直接采用室內(nèi)試驗(yàn)值數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)果，天然重度25.57KN/m?，飽和重度25.71 KN/m?，滑帶土力學(xué)參數(shù)根據(jù)反演、土工試驗(yàn)綜合確定（見表1）。

表1 滑坡穩(wěn)定性計(jì)算參數(shù)選取表

滑體參數(shù) 滑帶參數(shù)

天然狀態(tài)

實(shí)驗(yàn)值（殘余值） 反演值 采用值

天然重度（KN/m?） 飽和重度（KN/m?） C（KN/m） Φ（°） C（KN/m） Φ（°） C（KN/m） Φ（°）

25.57 25.71 15.7 13.5 ―― ―― 15.7 13.5

飽和狀態(tài)

實(shí)驗(yàn)值 反演值 采用值

C（KN/m） Φ（°） C（KN/m） Φ（°） C（KN/m） Φ（°）

17.8 12.5 10 12 12.0 11.5

15 11

3.2.2 計(jì)算模型

由于該區(qū)不穩(wěn)定斜坡潛在變形面為巖土分界面，工程地質(zhì)剖面圖上顯示為折線型，因此，穩(wěn)定性計(jì)算的數(shù)學(xué)模型選用《巖土工程勘察規(guī)范》（GB50021-2001）第5.2.8條規(guī)定的選用折線型公式進(jìn)行穩(wěn)定性驗(yàn)算。該計(jì)算模型同樣適用于滑坡的穩(wěn)定性計(jì)算（平面滑動(dòng)法）。采用Ⅵ-Ⅵ'作為計(jì)算剖面（圖1），對(duì)滑坡進(jìn)行穩(wěn)定性計(jì)算。

圖1 滑坡穩(wěn)定性計(jì)算剖面示意圖

表2 滑坡穩(wěn)定性系數(shù)計(jì)算成果表

災(zāi)害類型 計(jì)算剖面 計(jì)算工況 穩(wěn)定性系數(shù) 穩(wěn)定性評(píng)價(jià)

滑坡 Ⅵ-Ⅵ’ 工況Ⅰ：自重（天然） 1.181 穩(wěn)定

工況Ⅱ：自重+地下水+暴雨（暴雨） 1.030 欠穩(wěn)定

由表2穩(wěn)定性計(jì)算結(jié)果及穩(wěn)定性劃分標(biāo)準(zhǔn)，得知：

滑坡在天然狀態(tài)下都處于穩(wěn)定狀態(tài)，在暴雨?duì)顟B(tài)處于欠穩(wěn)定狀態(tài)，水對(duì)滑坡的穩(wěn)定性有較大的影響。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

（1）根據(jù)穩(wěn)定性分析計(jì)算，滑坡在天然狀態(tài)下處于穩(wěn)定狀態(tài)，在暴雨工況下處于欠穩(wěn)定狀態(tài)，隨著地質(zhì)環(huán)境條件的惡化和水的影響，勘察區(qū)內(nèi)各種地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)展變形將會(huì)進(jìn)一步加劇。

（2）通過對(duì)滑坡的成因分析論證，該滑坡主要是由地形地貌、不利的巖土體組合、大氣降雨及河流切割等環(huán)境地質(zhì)條件和外力地質(zhì)作用等自然因素形成的。

篇6

關(guān)鍵詞：遠(yuǎn)程教育；協(xié)同技術(shù)；云黑板

中圖分類號(hào)：G40-057 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 論文編號(hào)：1674-2117（2016）19-0069-04

引言

當(dāng)前的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)，無法充分發(fā)揮教室內(nèi)傳統(tǒng)教學(xué)實(shí)時(shí)交互交流的優(yōu)勢(shì)。雖然能為用戶提供一定的協(xié)作交互環(huán)境，但都是按照系統(tǒng)預(yù)先設(shè)置好的步驟進(jìn)行，缺少靈活性。當(dāng)需要實(shí)時(shí)溝通時(shí)，基本上是通過視頻、語音和文字的方式進(jìn)行交流，可許多溝通是需要通過一種類似傳統(tǒng)課堂的黑板媒介來實(shí)時(shí)交互進(jìn)行的，這一點(diǎn)在現(xiàn)有的遠(yuǎn)程教學(xué)系統(tǒng)中卻很難實(shí)現(xiàn)。

因此，筆者結(jié)合當(dāng)前的云教育平臺(tái)，研究了一種基于移動(dòng)終端的支持自主移動(dòng)學(xué)習(xí)的“云黑板”教學(xué)平臺(tái)，它具有支持模擬黑板協(xié)同交流、支持移動(dòng)WEB跨平臺(tái)和支持多用戶在線實(shí)時(shí)參與的特點(diǎn)，能為遠(yuǎn)程用戶提供實(shí)時(shí)交流，更能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)動(dòng)力，體現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)的能動(dòng)性和自主性。

支持移動(dòng)自主學(xué)習(xí)的云黑板模式

現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育由教師、網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生三個(gè)關(guān)鍵要素組成。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)教育是教師在線直播，學(xué)生連接網(wǎng)絡(luò)接受授課的在線教育模式。然而直播并不能真正體現(xiàn)遠(yuǎn)程教育對(duì)實(shí)時(shí)性的需求，即使學(xué)生能夠在線提問、在線留言。筆者提出的云黑板教學(xué)模式，不僅會(huì)有基本的多用戶語言交流，更能支持師生在云黑板平臺(tái)實(shí)現(xiàn)模擬黑板的操作，即教師在授課的同時(shí)，可以在云黑板上作圖，學(xué)生可以實(shí)時(shí)參與從而協(xié)同繪制，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)“你見即我見”的效果。云服務(wù)資源服務(wù)器的支持，以及云黑板移動(dòng)終端客戶端的適配讓遠(yuǎn)程教育用戶有了多樣化、個(gè)性化的選擇。對(duì)移動(dòng)設(shè)備的支持，可以最大程度地減少教師開課以及學(xué)生上課時(shí)受到的時(shí)空限制；學(xué)生可以實(shí)時(shí)參與多種課程的學(xué)習(xí)，為自己制訂學(xué)習(xí)計(jì)劃，充分體現(xiàn)云黑板系統(tǒng)對(duì)多樣化、個(gè)性化需求的滿足。這樣，移動(dòng)終端多用戶協(xié)同交流云黑板，真正做到了適應(yīng)任何人在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)，選擇任何內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)，真正讓使用對(duì)象脫離計(jì)算機(jī)屏幕的約束，給參與者提供了一種舒適休閑狀態(tài)的學(xué)習(xí)啟發(fā)空間，提供了便利的隨時(shí)隨地參與學(xué)習(xí)的自主移動(dòng)學(xué)習(xí)途徑。

作為為移動(dòng)終端客戶端提供云黑板的后臺(tái)支持，服務(wù)器端運(yùn)行云黑板支持系統(tǒng)還需要建立相應(yīng)的遠(yuǎn)程教學(xué)資源庫。移動(dòng)終端主要提供云黑板客戶端模塊，如下頁圖1所示，需要解決的關(guān)鍵技術(shù)有瀏覽器矢量圖形繪制與編輯、矢量圖形對(duì)象并發(fā)控制，同時(shí)需要解決基于服務(wù)器推送的協(xié)同設(shè)計(jì)功能。

關(guān)鍵技術(shù)

1.系統(tǒng)架構(gòu)

移動(dòng)終端以安卓為例。圖2是云黑板系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)，從圖中可以看出這是一個(gè)混合應(yīng)用的設(shè)計(jì)方式，移動(dòng)WEB客戶端被一個(gè)原生應(yīng)用承載?；旌闲偷脑坪诎逑到y(tǒng)移動(dòng)客戶端不僅保留了一定的可移植性，還保證了類似原生應(yīng)用的體驗(yàn)。移動(dòng)終端客戶端主要分為基本矢量圖形接口、各功能模塊實(shí)現(xiàn)層、用戶接口調(diào)用層三層。底層基本矢量圖形的接口函數(shù)，提供繪制矢量圖形的上層調(diào)用，這一層是整個(gè)矢量圖形的核心層。功能模塊實(shí)現(xiàn)層能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁矢量繪制平臺(tái)的大部分功能。在該層調(diào)用底層繪圖函數(shù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)繪制、圖形數(shù)據(jù)的異步保存和協(xié)同繪制。最上層是矢量圖形顯示及用戶接口層，它為用戶提供繪制基本矢量圖形、選擇矢量圖形、編輯矢量圖形的工具，以及用戶當(dāng)前操作的圖形顯示和操作狀態(tài)顯示。

2.關(guān)鍵技術(shù)

（1）移動(dòng)終端的多用戶協(xié)同技術(shù)

在大多數(shù)情況下，協(xié)同設(shè)計(jì)架構(gòu)主要是C/S（Client/Server）結(jié)構(gòu)，服務(wù)器能夠?qū)崟r(shí)向客戶端推送更新的消息，而不需要客戶端向服務(wù)器請(qǐng)求。云黑板客戶端為了保持自身的優(yōu)點(diǎn)，采用了混合模式APP，其核心是移動(dòng)WEB。且在移動(dòng)WEB的B/S（Browser/Server）結(jié)構(gòu)中，移動(dòng)WEB客戶端需要獲得服務(wù)器上更新的信息，必須通過請(qǐng)求響應(yīng)模式，這種模式下用戶獲得的數(shù)據(jù)沒有實(shí)時(shí)性，而且有大量不必要的數(shù)據(jù)更新，因此會(huì)產(chǎn)生大量冗余數(shù)據(jù)的傳輸。為了解決這一問題，筆者專門研究了服務(wù)器推送的原理，實(shí)現(xiàn)了通過長(zhǎng)連接技術(shù)，將服務(wù)器端更新的矢量圖形推送給相應(yīng)的移動(dòng)WEB客戶端，從而達(dá)到類似C/S結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)推送的效果。

為了能在移動(dòng)WEB客戶端的B/S結(jié)構(gòu)中保證前后端通信的實(shí)時(shí)性，需要建立客戶端和服務(wù)器端之間的長(zhǎng)連接。這里采用的WebSocket能更好地節(jié)省服務(wù)器資源和帶寬，并達(dá)到實(shí)時(shí)通訊。為了在原生應(yīng)用下實(shí)現(xiàn)用戶登錄以及聊天功能，客戶端使用了socket.io，而與服務(wù)器建立了另外一條消息通道。socket.io封裝了WebSocket，同時(shí)包含了其他的連接方式，如Ajax等。

矢量圖形的協(xié)同數(shù)據(jù)交換過程包括矢量圖形的特征基本屬性信息到矢量圖形協(xié)同特征數(shù)據(jù)模型交換、矢量圖形協(xié)同特征數(shù)據(jù)模型的網(wǎng)絡(luò)傳輸服務(wù)器數(shù)據(jù)推送、矢量圖形協(xié)同特征數(shù)據(jù)模型到矢量圖形的數(shù)據(jù)交換。

每一個(gè)繪制的圖形將被保存到一個(gè)Model對(duì)象中，協(xié)同的基本原理是：一個(gè)客戶端更新圖形后，將更新后的Model通過socket.io提交到服務(wù)器，由服務(wù)器向其他客戶端進(jìn)行廣播，再由其他客戶端對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示。

（2）矢量圖形繪制及沖突檢測(cè)

圖形的繪制包括圖形對(duì)象的創(chuàng)建、更新、存儲(chǔ)。所有矢量圖形繪制都是基于像素的，它們是矢量圖形的最基本單元。如果能在網(wǎng)頁中創(chuàng)建一個(gè)最基本的像素單元，使其通過控制這些像素單元的顯示來繪制矢量圖形，就方便多了?；诖嗽恚P者以DHTML和JavaScript為開發(fā)語言，使用寬為lpx，高為lpx的Div對(duì)象作為一個(gè)像素。有了像素單元，所有標(biāo)準(zhǔn)圖形將可以直接應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)相關(guān)繪圖算法實(shí)現(xiàn)繪圖。例如，直線將可直接應(yīng)用Bresenham快速畫直線的算法。簡(jiǎn)單地說，就是直接在滿足給定直線方程的坐標(biāo)上繪制像素。據(jù)此類推，矩形可由四個(gè)直線方程表示，填充則是在一個(gè)封閉區(qū)域畫滿像素。

由于當(dāng)前移動(dòng)WEB瀏覽器平臺(tái)純網(wǎng)頁模式下不存在圖形繪制環(huán)境，不存在基本的圖形庫，因此需要從底層最基本的矢量繪制開始，構(gòu)建相應(yīng)的圖形庫，主要建立二維基本矢量圖形庫?；谝苿?dòng)WEB瀏覽器網(wǎng)頁的圖形繪制實(shí)現(xiàn)，性能好壞至關(guān)重要。它一方面與移動(dòng)終端硬件以及瀏覽器的Render Engine緊密相關(guān)，另一方面與圖形的實(shí)現(xiàn)算法并結(jié)合網(wǎng)頁元素的特性來表示一些基本的矢量圖形。這樣能大大減少表示矢量圖形的基本像素網(wǎng)頁元素，性能優(yōu)化主要做這方面的工作。這個(gè)過程可以在瀏覽器支持和安全允許的前提下，借用HTML5的canvas圖形引擎功能，直接進(jìn)行圖形繪制和性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)。

在網(wǎng)頁上，支持二維矢量圖形協(xié)同繪制平臺(tái)中所定義的圖元的操作有矢量圖形繪制、選擇、修改、移動(dòng)、刪除等操作。假設(shè)我們定義矢量圖形的操作集合OP，OP={P，S，C，M，D}，其中P代表繪制，S代表選擇，C代表修改，M代表移動(dòng)，D代表刪除。

針對(duì)網(wǎng)頁矢量圖形繪制環(huán)境下并發(fā)操作的沖突檢測(cè)，設(shè)用戶Ui，執(zhí)行操作為OPi，該操作所作用的矢量圖形記為Gi，用戶Uj，執(zhí)行操作為OPj，該操作所作用的特征對(duì)象記為Gj，（Gi可以等于Gj），通過以下步驟檢測(cè)并發(fā)沖突：①如果Ui操作是繪制矢量圖形Gi，OPi=P，則Uj的操作不與其他用戶產(chǎn)生沖突，檢測(cè)結(jié)束。②如果Ui操作是選擇矢量圖形Gi，OPi=S，則Uj的操作與其他用戶操作不產(chǎn)生沖突，沖突檢測(cè)結(jié)束。③如果Ui操作是修改矢量圖形Gi，則Uj與所有與其并發(fā)的且對(duì)Gi的操作OPj且OPj不屬于{P，S}，產(chǎn)生操作沖突，沖突檢測(cè)結(jié)束。④如果Ui操作是移動(dòng)或刪除矢量圖形Gi，則Uj與所有與其并發(fā)的且對(duì)Gi的操作OPj且OPj不屬于{P，S}，產(chǎn)生操作沖突，沖突檢測(cè)結(jié)束。

（3）多用戶并發(fā)控制策略

多用戶同時(shí)操作有很大可能會(huì)產(chǎn)生沖突，因此需要并發(fā)控制。在分布式系統(tǒng)、多線程系統(tǒng)中，并發(fā)控制是普遍需要解決的問題，它也是計(jì)算機(jī)協(xié)同系統(tǒng)需要解決的關(guān)鍵技術(shù)之一。在實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)協(xié)同系統(tǒng)中，會(huì)存在多個(gè)不同用戶都需要訪問的共享對(duì)象（如云黑板中的矢量圖形圖元等），因此系統(tǒng)需要對(duì)多個(gè)不同用戶訪問共享對(duì)象的操作進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)，這樣才能達(dá)到“你見即我見”的效果。由于多個(gè)不同用戶同時(shí)對(duì)一個(gè)矢量圖形的并發(fā)訪問是不可避免的，因此會(huì)發(fā)生不可避免的沖突，并發(fā)控制策略是為保證數(shù)據(jù)的一致性而必須采取合適的策略。其主要目標(biāo)是保證在對(duì)共享資源并發(fā)訪問的情況下，能正確地操作共享資源。筆者主要采用對(duì)矢量圖形加鎖和協(xié)同感知技術(shù)，來解決和避免多用戶同時(shí)操作矢圖元產(chǎn)生的沖突。

對(duì)所繪制的矢量圖形加鎖是保證數(shù)據(jù)一致性的常用手段，它是對(duì)用戶訪問的共享對(duì)象進(jìn)行加鎖和解鎖操作。用戶在對(duì)矢量圖形進(jìn)行繪制、修改、刪除操作之前，必須先對(duì)該矢量圖形對(duì)象進(jìn)行加鎖，防止其他用戶進(jìn)行操作，從而滿足用戶對(duì)矢量圖形對(duì)象進(jìn)行操作的要求。其他用戶在訪問加鎖以后的矢量圖形對(duì)象時(shí)，如果得不到該對(duì)象的訪問權(quán)限，就必須等待，直到用戶釋放控制此矢量圖形對(duì)象的鎖后，才能訪問。

所謂協(xié)同感知是指群體協(xié)作環(huán)境能夠在不影響其他參與者協(xié)同工作的情況下，將一個(gè)參與者的信息傳遞給各協(xié)作參與者，使得各協(xié)作參與者能夠彼此感知到對(duì)方的狀態(tài)信息。其目的是模擬現(xiàn)實(shí)世界的協(xié)作過程，讓參與協(xié)作的人在計(jì)算機(jī)環(huán)境中了解其他人的活動(dòng)，從而為自己的活動(dòng)提供一個(gè)“上下文”環(huán)境，消除由空間上的分布帶來的割裂感。

筆者將上述兩種方法融合，應(yīng)用到云黑板系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了當(dāng)一個(gè)用戶編輯某個(gè)對(duì)象以后，整個(gè)編輯過程將被協(xié)同，其他用戶可以看到其編輯過程，但不能獲得圖形對(duì)象的編輯焦點(diǎn)，需要等待當(dāng)前編輯用戶完成編輯才能操作。

系統(tǒng)實(shí)例

云黑板系統(tǒng)采用Nodejs服務(wù)器，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)正常連接到服務(wù)器且登錄成功后，可以直接選擇工具箱中的內(nèi)容協(xié)同作圖。圖3中左圖即為協(xié)同作圖效果圖，顯示了當(dāng)前參與協(xié)同的用戶。圖3中右圖為用戶聊天的實(shí)現(xiàn)效果。用戶可以隨時(shí)交流，獲取資源，體現(xiàn)移動(dòng)自主學(xué)習(xí)。

總結(jié)

云黑板系統(tǒng)不僅可作為遠(yuǎn)程教育教學(xué)平臺(tái)，也可推廣到各種教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)中使用，作為企業(yè)集團(tuán)培訓(xùn)、企業(yè)客戶培訓(xùn)等移動(dòng)終端輔助產(chǎn)品。終端用戶可以是教育人員，也可以是企業(yè)客戶以及其他類型參與人員。該系統(tǒng)既吸收了傳統(tǒng)遠(yuǎn)程教育平臺(tái)優(yōu)點(diǎn)，又突出了移動(dòng)終端的優(yōu)勢(shì)，真正做到了施教者與受教者能夠不受時(shí)空限制，隨時(shí)隨地學(xué)習(xí)。可見，面向移動(dòng)終端的云黑板系統(tǒng)使用范圍廣泛，應(yīng)用前景廣闊。

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篇7

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為很多企業(yè)進(jìn)行廣告宣傳和商品銷售的重要平臺(tái)。在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾推薦算法在個(gè)性化的推薦系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。協(xié)同過濾推薦（Collaborative Filtering recommendation）是在信息過濾和信息系統(tǒng)中應(yīng)用的一種技術(shù)。協(xié)同過濾推薦能對(duì)用戶的興趣進(jìn)行分析，并在用戶群中找到指定用戶的類似興趣用戶，通過分析相似興趣用戶對(duì)某一信息的評(píng)價(jià)，從而形成系統(tǒng)對(duì)該指定用戶對(duì)此信息的喜好程度預(yù)測(cè)。隨著其應(yīng)用的深入，協(xié)同過濾推薦算法也出現(xiàn)了一些問題，如“冷啟動(dòng)”問題、“數(shù)據(jù)稀疏性”等，于是基于用戶聚類的協(xié)同過濾推薦算法開始逐漸得到應(yīng)用[1]。

1.電子商務(wù)個(gè)性化推薦簡(jiǎn)述

隨著我國(guó)電子商務(wù)的飛速發(fā)展，面對(duì)大量的信息資源，消費(fèi)者不知道該如何選擇。為了徹底解決這一問題，運(yùn)營(yíng)商提出了制作個(gè)性化推薦系統(tǒng)（Personalized recommendation system）[1]的設(shè)想。電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)主要是使用電子商務(wù)網(wǎng)站，為用戶提供商品的信息并提出購買意見，幫助客戶選擇商品或者信息。一般的個(gè)性化推薦系統(tǒng)主要有三個(gè)模塊構(gòu)成：行為記錄模塊、處理模塊和推薦模塊[2] 。行為記錄模塊用來記錄用戶的各種操作，例如收藏、購買、下載、評(píng)分等，然后對(duì)這些操作進(jìn)行有效的匯總和處理。處理模塊是個(gè)性化推薦系統(tǒng)的核心，它實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶操作記錄的分析，并采用不同算法建立起模型來描述用戶的喜好檔案。最后，通過推薦模塊，形成適當(dāng)?shù)姆治鼋Y(jié)果推薦給用戶，其形式包括預(yù)測(cè)評(píng)分、購買建議、文本評(píng)價(jià)等。推薦方法是推薦系統(tǒng)的中心，直接決定了推薦系統(tǒng)的效果[3]。

2.傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法存在的問題

協(xié)同過濾算法是個(gè)性化推薦中應(yīng)用最廣泛的一種方法。這種技術(shù)是基于鄰居用戶的興趣愛好來對(duì)目標(biāo)用戶的興趣愛好進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過統(tǒng)計(jì)技術(shù)，將與目標(biāo)用戶有相同興趣的鄰居用戶尋找出來，進(jìn)而根據(jù)目標(biāo)用戶的鄰居用戶的偏好形成推薦。該種算法，主要是由數(shù)據(jù)表示、形成鄰居、產(chǎn)生推薦三個(gè)階段構(gòu)成。協(xié)同過濾推薦算法雖然具有一定的優(yōu)勢(shì)，但是也有鮮明的缺點(diǎn)，主要表現(xiàn)出“冷啟動(dòng)”問題和“數(shù)據(jù)稀疏性”問題[4]。首先，“數(shù)據(jù)稀疏性”問題是很多推薦技術(shù)面臨的重要問題之一。稀疏性（Sparsity）主要是由于推薦系統(tǒng)中用戶信息有限，用戶評(píng)價(jià)或所購買的產(chǎn)品的數(shù)量在總數(shù)中所占的比例較小，使得某一項(xiàng)目的偏好矩陣中數(shù)據(jù)較為稀疏，這樣找到相似用戶就很不容易，使得系統(tǒng)的推薦性能表現(xiàn)很差。冷啟動(dòng) （cold-start）問題主要表現(xiàn)為新項(xiàng)目問題和新用戶問題。新項(xiàng)目問題就是沒有人評(píng)價(jià)或購買過的某一項(xiàng)目，其相應(yīng)推薦也沒有，新用戶問題就是沒有購買或評(píng)價(jià)過任何產(chǎn)品的新用戶得不到任何推薦。傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦在單一內(nèi)容項(xiàng)目推薦上具有一定的適用性，但是現(xiàn)實(shí)生活中，項(xiàng)目多內(nèi)容個(gè)性推薦情況較多，其準(zhǔn)確率較低。

3.基于用戶聚類的協(xié)同過濾推薦算法

3.1用戶聚類

用戶聚類就是試圖找到具有共同喜好的用戶組，將用戶聚集成不同的簇，同一簇內(nèi)的用戶具有較高的相似性，而不同簇中的用戶則具有較低的相似性。通過對(duì)用戶的聚類，可以發(fā)現(xiàn)群體用戶的興趣所在，以提高處理海量增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集的效率。

根據(jù)用戶的特征相似性，采用螞蟻?zhàn)越M織聚類的思想對(duì)用戶進(jìn)行類聚。先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象中設(shè)定聚類數(shù)目k和k個(gè)聚類的初始聚類中心，計(jì)算出用戶與聚類中心的特征相似性[5]，逐個(gè)將需聚類的用戶樣本按最小距離準(zhǔn)則分配給K個(gè)聚類中心中的某一個(gè)聚類中心。計(jì)算各個(gè)聚類中心的新的向量值，求各聚類簇中所包含用戶的均值向量。并以均值向量作為新的聚類中心。不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止，最后生成聚類簇。由于該算法能有效辨識(shí)用戶之間的特征相似性，因此聚類結(jié)果較為合理。

3.2查找鄰居用戶

鄰居用戶的查找是在各個(gè)聚類簇中進(jìn)行的，因此，首先，根據(jù)用戶的基本特征數(shù)據(jù)，綜合計(jì)算相似性，之后以聚類用戶的基本特征數(shù)據(jù)和聚類用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，計(jì)算出目標(biāo)用戶與其余所有用戶兩兩之間的綜合相似性。其次，鄰居用戶的選取采用k均值算法來進(jìn)行，通過用戶之間綜合相似性排序，選擇相似性值最大的k個(gè)用戶作為目標(biāo)用戶的鄰居用戶。

3.3預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶項(xiàng)目評(píng)分并得出推薦

在得到鄰居用戶之后，可以根據(jù)鄰居用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分來預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分。在對(duì)目標(biāo)用戶的預(yù)測(cè)評(píng)分過程中，其計(jì)算方法與傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法具有一定的相似性，但基于用戶聚類的協(xié)同過濾推薦算法中的目標(biāo)用戶的預(yù)測(cè)評(píng)分計(jì)算公式有所變化，主要用綜合相似度將用戶對(duì)項(xiàng)目偏好的相似性進(jìn)行替換。基于用戶聚類的協(xié)同過濾推薦算法，由于考慮了用戶對(duì)項(xiàng)目的偏好以及用戶之間的特征性，而對(duì)于新注冊(cè)的用戶，可以通過注冊(cè)信息對(duì)其進(jìn)行聚類，同時(shí)在聚類簇中計(jì)算其他用戶特征的相似性，從而得到推薦，使傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法中的“冷啟動(dòng)”問題得到解決。此外，通過用戶聚類，在用戶所屬聚類簇中查找鄰居用戶，降低了鄰居用戶查找計(jì)算量，同時(shí)具有相似特征的用戶評(píng)分對(duì)于目標(biāo)用戶具有更大的重要性，使協(xié)同過濾推薦更加準(zhǔn)確，解決了傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦中的數(shù)據(jù)稀疏性問題。

4.結(jié)語

個(gè)性化推薦系統(tǒng)經(jīng)過20多年的改進(jìn)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，將其他領(lǐng)域技術(shù)與推薦技術(shù)相結(jié)合逐漸成為一個(gè)研究熱點(diǎn)，并且應(yīng)用前景十分廣闊。不管從研究方面，還是在應(yīng)用方面，相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家而言，我國(guó)的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)都存在較大差距。本文簡(jiǎn)要論述了基于用戶聚類的協(xié)同過濾推薦算法，其中尚有很多函待進(jìn)一步研究的問題，限于篇幅就不一一贅述。相信在未來個(gè)性化推薦研究中，我國(guó)的個(gè)性化推薦必將取得更大的發(fā)展。

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篇8

過去數(shù)十年間，我們見證了科學(xué)技術(shù)給全人類帶來巨變的偉大時(shí)代。以信息技術(shù)為主的科技深刻改變了人們溝通、學(xué)習(xí)、工作、休閑、社交等各個(gè)方面的習(xí)慣。與此同時(shí)，聯(lián)接的普及與Pre5G/5G、物聯(lián)網(wǎng)、視頻及云服務(wù)等新技術(shù)和新業(yè)務(wù)的不斷興起，也催生了人們對(duì)數(shù)字服務(wù)全新用戶體驗(yàn)的急迫需求。運(yùn)營(yíng)商擁抱全新網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、構(gòu)建全新網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力的需求從未如此一致而迫切。

當(dāng)前，信息通信技術(shù)的融合趨勢(shì)下，電信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)件逐漸從專用硬件平臺(tái)轉(zhuǎn)向通用服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)功能逐漸軟件化，無論是無線網(wǎng)、核心網(wǎng)、業(yè)務(wù)網(wǎng)的技術(shù)架構(gòu)將發(fā)生顛覆性的改變，SDN、NFV等代表性技術(shù)經(jīng)過前幾年的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等討論和開源能力的積累已逐漸成熟，目前正處于走向商用驗(yàn)證和部署的關(guān)鍵階段，成為電信網(wǎng)絡(luò)變革的重要驅(qū)動(dòng)力。

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演進(jìn)趨勢(shì)，中興通訊在前不久的《中興通訊SDN/NFV彈性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書（V3.0）》中，對(duì)未來網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)愿景進(jìn)行解讀。中興通訊認(rèn)為，云時(shí)代需要靈活動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)資源配置、高效的資源利用率，傳統(tǒng)電信網(wǎng)絡(luò)需要面對(duì)更加復(fù)雜多發(fā)的差異化場(chǎng)景需求，需要打破傳統(tǒng)的垂直分割的剛性網(wǎng)絡(luò)體系和復(fù)雜繁多的封閉網(wǎng)元架構(gòu)。未來的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)目標(biāo)應(yīng)該圍繞SDN/NFV技術(shù)面向彈性、云化和開放不斷推進(jìn)，建設(shè)云網(wǎng)充分融合、平臺(tái)充分開放的網(wǎng)絡(luò)。

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)云化重構(gòu)成為運(yùn)營(yíng)商的根本性和戰(zhàn)略性核心，中興通訊認(rèn)為，未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展將集中表現(xiàn)為以下三大趨勢(shì)。

云數(shù)據(jù)中心成為電信網(wǎng)絡(luò)新基礎(chǔ)設(shè)施

數(shù)據(jù)中心（DC）通常是指在一個(gè)物理空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)信息的集中處理、存儲(chǔ)、傳輸、交換、管理。隨著云計(jì)算的應(yīng)用，云化的數(shù)據(jù)中心正全面超越和取代當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心形態(tài)。

云化的數(shù)據(jù)中心是將DC內(nèi)的各種實(shí)體資源，如服務(wù)器（CPU、內(nèi)存）、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等，予以抽象、轉(zhuǎn)換后呈現(xiàn)出來，打破實(shí)體結(jié)構(gòu)間的不可切割的障礙，使用戶可以比原本的組態(tài)更好的方式來應(yīng)用這些資源。云化數(shù)據(jù)中心也可以理解為通過云計(jì)算技術(shù)為客戶提供云端的主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等服務(wù)的集合。

隨著云數(shù)據(jù)中心在IT領(lǐng)域的快速發(fā)展，電信業(yè)也希望借助云數(shù)據(jù)中心的靈活性、低成本、易擴(kuò)展等特征來重塑傳統(tǒng)電信網(wǎng)絡(luò)，NFV電信云技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。NFV電信云將成為電信網(wǎng)的新基礎(chǔ)設(shè)施，網(wǎng)元將通過網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化，基于通用的X86 IT基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行業(yè)務(wù)部署，同時(shí)資源與負(fù)荷實(shí)時(shí)匹配，電信網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)化管理和敏捷性將大為提升，資源利用效率也將得到極大的提升。

這將使電信運(yùn)營(yíng)商將真正具備“大象跳舞”的能力。

電信網(wǎng)絡(luò)從垂直分割向水平分層發(fā)展

傳統(tǒng)的電信網(wǎng)元是軟硬件一體化，為滿足新的業(yè)務(wù)需求，不斷有新型封閉網(wǎng)元不斷疊加到原本就復(fù)雜而僵化的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)之上，產(chǎn)生了大量獨(dú)立的疊加網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)“煙囪群”，垂直分割的網(wǎng)絡(luò)成本高，資源不能功能共享，難以協(xié)同和融合。

這些由封閉硬件網(wǎng)元構(gòu)成的垂直分割的剛性網(wǎng)絡(luò)，最終導(dǎo)致了電信網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)成本和運(yùn)維成本居高不下，也難以快速提供創(chuàng)新業(yè)務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)OTT 提供商抗衡，這是導(dǎo)致“剪刀差”愈演愈烈的根本。雖然電信業(yè)也在部分專業(yè)領(lǐng)域嘗試著控制與轉(zhuǎn)發(fā)分離的思路，如承載網(wǎng)的GMPLS、核心網(wǎng)的IMS等，但沒能從根本上打破這種垂直分割和剛性封閉體系。

云時(shí)代基于云重新構(gòu)建基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，期待傳統(tǒng)電信網(wǎng)絡(luò)也能進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)，打破傳統(tǒng)的垂直分割的剛性網(wǎng)絡(luò)體系和復(fù)雜繁多的封閉網(wǎng)元架構(gòu)。SDN/NFV技術(shù)為電信網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供了技術(shù)的驅(qū)動(dòng)力，從源頭上打破垂直分割的剛性網(wǎng)絡(luò)體系和復(fù)雜繁多的封閉網(wǎng)元架構(gòu)，重塑彈性開放的電信網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建下一代的電信網(wǎng)絡(luò)，給電信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶來巨大的想象空間。

運(yùn)營(yíng)體系走向智慧運(yùn)營(yíng)

隨著豐富而便捷的OTT應(yīng)用對(duì)用戶習(xí)慣的培養(yǎng)，用戶需求的不斷提高和多元化，對(duì)運(yùn)營(yíng)商的運(yùn)營(yíng)運(yùn)維能力也提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商普遍面臨的主要挑戰(zhàn)和困境在于兩大方面。

新業(yè)務(wù)上線周期長(zhǎng)，創(chuàng)新業(yè)務(wù)開發(fā)和開展緩慢，嚴(yán)重削弱了運(yùn)營(yíng)商的競(jìng)爭(zhēng)力。

網(wǎng)絡(luò)管理復(fù)雜化，各類技術(shù)不斷疊加，網(wǎng)絡(luò)變得越來越復(fù)雜，大量獨(dú)立的疊加網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)“煙囪群”，給網(wǎng)絡(luò)管理運(yùn)維帶來了挑戰(zhàn)。

篇9

關(guān)鍵詞：攝影測(cè)量 空間數(shù)據(jù) 生產(chǎn)流程 關(guān)鍵技術(shù)

中圖分類號(hào)：P23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2013）05（a）-0038-02

1 產(chǎn)品模式

1.1 基本產(chǎn)品

根據(jù)目前基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)生產(chǎn)技術(shù)發(fā)展和用戶的需要，基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)產(chǎn)品主要包括以下四種基本模式：數(shù)字線劃圖（DLG）、數(shù)字正射影像圖（DOM）、數(shù)字柵格地圖（DRG）、數(shù)字高程模型（DEM），簡(jiǎn)稱為“4D”。這些產(chǎn)品可根據(jù)需要以數(shù)字和模擬二種形式提供。根據(jù)用戶的需要可形成復(fù)合產(chǎn)品，如數(shù)字線劃圖與數(shù)字正射影像圖疊加可形成數(shù)字影像地形圖。

（1）數(shù)字線劃圖，簡(jiǎn)稱為DLG（Digital Line Graphic）。

是地形圖上基礎(chǔ)要素信息的矢量格式數(shù)據(jù)集，其中保存著要素的空間關(guān)系和相關(guān)的屬性信息。數(shù)字線劃圖可滿足各種空間分析要求，與其他信息疊加，可進(jìn)行空間分析和決策。

（2）數(shù)字正射影像圖，簡(jiǎn)稱為DOM（Digital Orthophoto Map）。

是利用數(shù)字高程模型對(duì)掃描處理后的數(shù)字化的航空像片或遙感影像，逐像元進(jìn)行輻射糾正、微分糾正和鑲嵌，按標(biāo)準(zhǔn)分幅的地形圖范圍進(jìn)行裁切生成的影像數(shù)據(jù)，帶有公里格網(wǎng)和內(nèi)、外圖廓整飾和注記的影像平面圖，具有地圖的幾何精度和影像特征。DOM具有精度高、信息豐富、直觀真實(shí)的特點(diǎn)，可作為背景控制信息、評(píng)價(jià)其它數(shù)據(jù)的精度、現(xiàn)勢(shì)性和完整性；從中可提取自然資源和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展信息或派生出新的信息，可用于地形圖的更新。

（3）數(shù)字高程模型，簡(jiǎn)稱為DEM（Digital Elevation Model）。

是在高斯投影平面上規(guī)則或不規(guī)則格網(wǎng)點(diǎn)的平面坐標(biāo)（X，Y）及其高程（Z）的數(shù)據(jù)集。為控制地表形態(tài)，可配套提供離散高程點(diǎn)數(shù)據(jù)。

（4）數(shù)字柵格地圖，簡(jiǎn)稱為DRG（Digital Raster Graphic）。

是以柵格數(shù)據(jù)格式存儲(chǔ)和表示的地圖圖形數(shù)據(jù)文件。在內(nèi)容、幾何精度、規(guī)格和色彩等方面與地形圖圖形基本保持一致，可用于DLG數(shù)據(jù)的采集、評(píng)價(jià)和更新，也可與DOM，DEM等數(shù)據(jù)疊加使用，從而提取、更新地圖數(shù)據(jù)和派生出新的信息。

1.2 復(fù)合產(chǎn)品

（1）數(shù)字影像地形圖（Digital Orthophoto Topographic Map）。

以數(shù)字正射影像圖（單色或彩色）為基礎(chǔ)，疊加相關(guān)的數(shù)字線劃圖而產(chǎn)生的復(fù)合數(shù)字地圖產(chǎn)品。同時(shí)具有正射影像圖的精度高、信息豐富、直觀真實(shí)的特點(diǎn)和矢量數(shù)據(jù)保存著要素的空間關(guān)系和相關(guān)的屬性信息的特點(diǎn)，可以為各種用戶提供地形信息和最新空間實(shí)體信息，滿足不同用戶的需要。

（2）數(shù)字影像地面模型（Digital Orthophoto Ground Model）。

以數(shù)字正射影像圖（單色或彩色）為基礎(chǔ)，疊加相關(guān)的數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的復(fù)合數(shù)字模型產(chǎn)品。具有正射影像圖的基本特征和立體突出顯示地表的起伏形態(tài)的特點(diǎn)，可為用戶提供直觀地表三維景觀，可用于工程規(guī)劃和優(yōu)化設(shè)計(jì)。

（3）數(shù)字影像專題圖（Digital Orthophoto Thematic Map）。

以數(shù)字正射影像圖（單色或彩色）為基礎(chǔ)，疊加相關(guān)的專題矢量數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的復(fù)合數(shù)字地圖產(chǎn)品。同時(shí)具有正射影像的基本特征和突出表達(dá)各種不同專題地圖信息的特點(diǎn)，可以為各種用戶提供直觀信息和與之相關(guān)的豐富的背景信息，滿足各專業(yè)部門對(duì)專題圖的需要。

2 基本特征

2.1 數(shù)據(jù)格式

基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式主要分為矢量和柵格二種，數(shù)字線劃圖為矢量數(shù)據(jù)集，每一地理要素分別采用點(diǎn)、線、面描述其幾何特征，并賦予屬性，同時(shí)按要素分類分為若干數(shù)據(jù)層，提供地理信息系統(tǒng)做空間檢索、空間分析使用。數(shù)字正射影像圖、數(shù)字高程模型和數(shù)字柵格地圖為柵格數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是像元陣列，每個(gè)像元由行列號(hào)確定它的位置，且具有表達(dá)實(shí)體屬性的類型或值的編碼。

矢量數(shù)據(jù)能全面地描述地表目標(biāo)，可隨機(jī)的進(jìn)行數(shù)據(jù)選取和顯示，與其它信息疊加，可進(jìn)行空間分析、決策。具有嚴(yán)密的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)量小，可完整地描述數(shù)據(jù)的拓?fù)潢P(guān)系，便于深層次分析，輸出質(zhì)量好，數(shù)據(jù)精度高，但其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、技術(shù)要求高。柵格數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，空間數(shù)據(jù)的疊加簡(jiǎn)便，易于進(jìn)行空間分析，相對(duì)來說圖形數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)和信息量受像元大小的限制。

2.2 基本內(nèi)容

考慮到基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)采集時(shí)間和產(chǎn)品的提供周期，基礎(chǔ)地理矢量數(shù)據(jù)可分為三個(gè)層次：第一層次分為核心地形要素；第二層次為在核心地形要素的基礎(chǔ)上，根據(jù)各地不同的需要，選取更多的其它要素（可選要素）；第三層次為全部地形圖要素（全要素）。

矢量數(shù)據(jù)的基本內(nèi)容：大地控制測(cè)量數(shù)據(jù)（包括平面控制點(diǎn)、高程控制點(diǎn)、天文點(diǎn)、重力點(diǎn)）、水系及附屬設(shè)施、建筑物及附屬設(shè)施、交通運(yùn)輸與管線設(shè)施、境界、地表覆蓋、地貌。

柵格數(shù)據(jù)：DEM格網(wǎng)數(shù)據(jù)，格網(wǎng)間距5 m或12.5 m；DOM影像數(shù)據(jù)，地面分辨率為1 m；DRG圖形數(shù)據(jù)，分辨率不低于250dpi.

文本數(shù)據(jù)：地名數(shù)據(jù)，含地名位置、類型、行政區(qū)劃、經(jīng)濟(jì)信息等；元數(shù)據(jù)，說明數(shù)據(jù)內(nèi)容、質(zhì)量、狀況和其他有關(guān)特征的背景信息，是數(shù)據(jù)自身的描述信息。

3 基于全數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量法空間數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程及關(guān)鍵技術(shù)研究

基于全數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量的空間數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程如圖1所示。

3.1 資料準(zhǔn)備

航攝資料如航攝底片、控制點(diǎn)資料、相關(guān)的地形圖、航攝機(jī)鑒定表、航攝驗(yàn)收?qǐng)?bào)告等應(yīng)收集齊全；對(duì)影像質(zhì)量、飛行質(zhì)量和控制點(diǎn)質(zhì)量應(yīng)進(jìn)行分析，檢查航攝儀參數(shù)是否完整等。

3.2 影像掃描

根據(jù)航攝底片的具體情況，設(shè)置與調(diào)整掃描參數(shù)，使反差適中、色調(diào)飽滿、框標(biāo)清晰，灰度直方圖基本呈正態(tài)分布，掃描范圍應(yīng)在保證影像完整（包括框標(biāo)影像）的前提下盡可能地小，以減少數(shù)據(jù)量。影像掃描分辨率根據(jù)下面公式確定：

影像掃描分辨率R=地面分辨率/航攝比例尺分母。

3.3 定向建模

自動(dòng)搜尋框標(biāo)點(diǎn)，放大切準(zhǔn)框標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)定向，對(duì)定向可由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成，人機(jī)交互完成絕對(duì)定向如不符合要求，需重新定向，直至符合限差要求。

檢查定向精度，需滿足要求；相，完成定向后需檢查坐標(biāo)殘差。

3.4 數(shù)據(jù)采集

（1）立測(cè)判讀采集，需嚴(yán)格切準(zhǔn)目標(biāo)點(diǎn)，要求按中心點(diǎn)、中心線采集的要素，其位置必須準(zhǔn)確，點(diǎn)狀要素準(zhǔn)確采集其定位點(diǎn)，線狀要素上點(diǎn)的密度以幾何形狀不失真為原則，密度應(yīng)隨著曲率的增大而增加。每個(gè)像對(duì)的數(shù)據(jù)必須接邊，自動(dòng)生成的匹配點(diǎn)、等視差曲線或大格網(wǎng)點(diǎn)、內(nèi)插的小格網(wǎng)點(diǎn)均需漫游檢查，保證其準(zhǔn)確性，為提高DEM精度，需人工加測(cè)地形特征點(diǎn)、線和水域等邊界線。

（2）采集的數(shù)據(jù)應(yīng)分層，進(jìn)行圖形和屬性編輯，矢量數(shù)據(jù)線條要光滑，關(guān)系合理，拓?fù)潢P(guān)系正確，屬性項(xiàng)、屬性值正確；利用DEM數(shù)據(jù)，采用微分糾正法對(duì)影像重采樣獲得DOM數(shù)據(jù)。

（3）DEM和DOM數(shù)據(jù)需進(jìn)行單模型數(shù)據(jù)拼接，檢查拼接處接邊差是否符合要求；同樣矢量數(shù)據(jù)接邊應(yīng)符合要求，各屬性值要一致，任何不符合要求的數(shù)據(jù)均需重新采集，修改正確的數(shù)據(jù)按圖幅裁切，生成最終的以幅為單位的數(shù)據(jù)，提供檢查和驗(yàn)收。

3.5 元數(shù)據(jù)制作

可由相應(yīng)的專業(yè)軟件進(jìn)行計(jì)算輸入各屬性項(xiàng)中，無法自動(dòng)輸入的內(nèi)容由人工輸入。

參考文獻(xiàn)

[1] 樊鴻云.航測(cè)內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)分析[J].遙感技術(shù)應(yīng)用，2012（12）.

篇10

Abstract： This paper analyzed the basic features of active fault， and in view of the active fault features and the characteristics of earthquake in Yunnan Province， summed up that there is close relationship between earthquakes and active fault activities. The cycle of strong earthquake is approximately equal to the tectonic activity in the region.

關(guān)鍵詞： 云南??；活動(dòng)斷層；地震；周期

Key words： Yunnan Province；active fault；earthquake；cycle

中圖分類號(hào)：P315.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2016）21-0116-02

1 概述

活斷層這個(gè)術(shù)語是上個(gè)世紀(jì)提出來的，它是指現(xiàn)在觀測(cè)有活動(dòng)記錄的斷層，或近期活動(dòng)過期且根據(jù)現(xiàn)象不久將來還會(huì)在發(fā)生活動(dòng)的斷層。而地震又被稱為地震動(dòng)或地動(dòng)，是在一定地質(zhì)條件下地殼迅速釋放能量同時(shí)造成震動(dòng)釋放地震波的一種自然地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)象。在云南山區(qū)較多活動(dòng)斷層分布較為廣泛，而云南又是地震多發(fā)省份，且地震時(shí)現(xiàn)今技術(shù)很難預(yù)測(cè)的自然地質(zhì)災(zāi)害[1]。對(duì)于已經(jīng)研究比較深入的活斷層特征進(jìn)行分析與該區(qū)域的地震發(fā)生進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，以期為地震預(yù)測(cè)提供一定借鑒意義。

2 活斷層的基本特征

2.1 活斷層通常是深大斷裂復(fù)活運(yùn)動(dòng)的結(jié)果

活斷層通常是地質(zhì)歷史時(shí)期形成的深大斷裂，在后期地殼構(gòu)造應(yīng)力地質(zhì)環(huán)境下重新活動(dòng)而產(chǎn)生的。深大斷裂一般長(zhǎng)度延伸從數(shù)十至數(shù)千公里不等，切割深度少則數(shù)公里多則數(shù)百公里，大多是切穿巖石圈、基地或地殼的斷裂。復(fù)活運(yùn)動(dòng)伴隨著的地質(zhì)現(xiàn)象是地?zé)崃鳟惓：偷卣鸬?，特別是走滑活動(dòng)斷層很容易形成強(qiáng)震，伴生地震帶等，比較著名的是四川西安寧河地震帶以及則木河地震帶。

2.2 活斷層的反復(fù)性和繼承性

我國(guó)活斷層的分布規(guī)律與老的斷裂結(jié)構(gòu)有著密切的聯(lián)系，通常呈現(xiàn)繼承關(guān)系，特別是第三紀(jì)和中生代之后斷裂構(gòu)造的構(gòu)架。這些斷裂處于由幾個(gè)板塊相互作用所控制的現(xiàn)代地應(yīng)力場(chǎng)中而繼續(xù)活動(dòng)，并在一定程度上發(fā)育了新的活動(dòng)部位。根據(jù)活斷層的類型和活動(dòng)方向，中國(guó)東部地區(qū)的正斷層以及走滑斷層―正斷層以NE和NNE走向?yàn)橹?，西部的走滑及逆沖―走滑斷層以NW和NWW走向?yàn)橹?。而且西部地區(qū)的活動(dòng)強(qiáng)度明顯大于東部，一些巨大的活動(dòng)斷裂控制了強(qiáng)震孕育和發(fā)展。

2.3 活斷層基本活動(dòng)方式

活斷層基本活動(dòng)方式如下：一種是地震斷層或叫粘滑型斷層，是指用地震方式發(fā)生的間歇性突然滑動(dòng)；一種是蠕變斷層，是指以斷層面方向兩側(cè)發(fā)生緩慢的滑動(dòng)現(xiàn)象。通常認(rèn)為：地震斷層是周圍的圍巖強(qiáng)度較高，其斷裂帶存在鎖固能力很強(qiáng)，且一直在積累應(yīng)變能量，在周圍應(yīng)力到達(dá)圍巖的極限強(qiáng)度后突然發(fā)生滑動(dòng)現(xiàn)象，從而快速而較強(qiáng)的釋放出來應(yīng)變能，形成很大的地震活動(dòng)，因此在這種斷層條件下會(huì)形成周期性的地震活動(dòng)現(xiàn)象。而蠕滑斷層主要發(fā)生在圍巖強(qiáng)度較低，且周圍環(huán)境存在軟弱充填物，且鎖固力不是很強(qiáng)，一般在空隙液壓和低溫都異常的環(huán)境下，應(yīng)變能不能得到很好的積累，在受力過程中容易產(chǎn)生緩慢且連續(xù)的滑動(dòng)，這種斷層活動(dòng)一般不會(huì)發(fā)生地震或伴隨著小型的地震。

3 云南省的活斷層

地質(zhì)證據(jù)表明，紅河斷裂帶的活動(dòng)強(qiáng)度以其中段的大理及其附近地區(qū)最強(qiáng)烈，整個(gè)斷裂帶自新生代以來的活動(dòng)時(shí)序也從南、北兩端逐漸向中段的大理地區(qū)變新，可與斷裂帶中段的現(xiàn)代強(qiáng)震分布相對(duì)應(yīng)。

地質(zhì)現(xiàn)象及地質(zhì)年齡證據(jù)表明全新世中、晚期在大理及其鄰近地區(qū)有周期為大約1500年的由平靜到活動(dòng)的地質(zhì)活動(dòng)。以位錯(cuò)速率和斷裂位錯(cuò)距離計(jì)算的地震復(fù)發(fā)周期表明，每隔1500年左右的地質(zhì)事件可能伴隨著一次8級(jí)地震。

世界著名的紅河斷裂和麗江斷裂、劍川斷裂以及鶴慶―洱源斷裂都是金沙江―紅河斷裂下屬小斷裂。斜貫滇西，把云貴高原和橫斷山脈分割然后進(jìn)入越南境內(nèi)。并且是揚(yáng)子地臺(tái)和滇西地槽的地質(zhì)界線。從版塊構(gòu)造角度看，它也是在晉寧時(shí)期形成的消減地質(zhì)帶，在燕山時(shí)期又以蒼山和哀牢山為邊界形成了雙變質(zhì)帶[2]。在新構(gòu)造期，在斷裂帶中間區(qū)域的強(qiáng)烈的地質(zhì)活動(dòng)形成了后來的晚新生代以及第四紀(jì)斷裂陷盆地，強(qiáng)震在此區(qū)域發(fā)生較為頻繁。

4 地震活動(dòng)性的特征

地震活動(dòng)性是指在一定的條件下（如時(shí)間、空間范圍）地震的強(qiáng)度、頻度、空間和時(shí)間等方面的特征規(guī)律。通常來看，地震發(fā)生的頻率與地震的大小存在密切聯(lián)系，強(qiáng)度越小的地震，發(fā)生的頻次較多。

記錄最早的地震是在公元前1831年，可查記錄內(nèi)大約6級(jí)的強(qiáng)震約800多次，幾乎遍布所有省份（浙江和貴州除外）。8級(jí)以上的特大地震約21次，且臺(tái)灣有兩次，剩下19次都是發(fā)生在大陸。進(jìn)入二十世紀(jì)后世界總共發(fā)生過8.5級(jí)以上強(qiáng)震只有3次，是1920年中國(guó)寧夏海原8.6級(jí)，1960年智利8.5級(jí)和1950年我國(guó)8.6級(jí)地震[3]。

中國(guó)地震活動(dòng)空間不均勻性最明顯的特征是強(qiáng)震活動(dòng)分布相對(duì)集中在大陸地區(qū)，東經(jīng)107°以西地區(qū)受到來自印度洋板塊的擠壓作用力，總體地震強(qiáng)度和頻率都大于東部區(qū)域。20世紀(jì)以來中國(guó)發(fā)生大于7級(jí)的淺源地震約64次，其中107°以西發(fā)生56次，釋放地震能量占95%以上[4]。

那么，云南省的地震活動(dòng)特征有：

①6.7級(jí)以上大震存在十年尺度的活躍―平靜交替活動(dòng)過程；

②50年左右的大震復(fù)發(fā)周期；

③大于5級(jí)地震活動(dòng)的時(shí)間、空間分布存在很大的隨機(jī)性，5～6級(jí)地震現(xiàn)象沒有活躍期和平靜期區(qū)別；震級(jí)在5.0級(jí)以上地震約每年2.6次，一年發(fā)生0.8～4.5次震級(jí)大于5.0級(jí)地震的自然概率是68.3%；

④大于6級(jí)地震存在空間叢集特征，云南全境約80%的6級(jí)以上地震只存在云南省20%左右的區(qū)域上；

⑤把金沙江―紅河斷裂帶作為邊界，6.7級(jí)以上大震成組地交替活動(dòng)在滇西和滇東區(qū)域。

5 活斷層與地震的關(guān)系

5.1 與地震活動(dòng)的關(guān)系

在我國(guó)5級(jí)以上中、強(qiáng)地震只分布在中甸―南澗之間，金沙江―紅河斷裂帶中段的現(xiàn)代活動(dòng)性比其兩端要強(qiáng)得多。若以每2平方公里內(nèi)所發(fā)生地震（4.7級(jí)以下地震，以1972～1979年為準(zhǔn)）數(shù)統(tǒng)計(jì)，頻度在5次以上的地區(qū)只分布在洱源和彌渡之間[5]。若從整個(gè)斷裂帶5級(jí)以上地震所釋放的能量看，劃分為中段的大理地區(qū)釋放能量之和明顯大于斷裂帶兩端處的釋放總能量。這和此斷裂帶中段的活動(dòng)強(qiáng)度增大和活動(dòng)時(shí)序變新的規(guī)律有密切聯(lián)系。

5.2 與強(qiáng)震復(fù)發(fā)時(shí)間段的關(guān)系

紅河斷裂的形成和大理區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度與這個(gè)區(qū)域內(nèi)的地震強(qiáng)度、頻次以及高能量的釋放存在較為緊密的聯(lián)系。明顯的地質(zhì)現(xiàn)象也證明了大理地區(qū)在中全新世之后發(fā)生過約5次周期大致為1500年的構(gòu)造活動(dòng)期。計(jì)算得知1500年的周期間隔與8級(jí)左右強(qiáng)震活動(dòng)的時(shí)間周期間隔近似。

5.3 地震預(yù)警及減災(zāi)措施

云南是多山地震發(fā)生頻率較高的區(qū)域，對(duì)于地震預(yù)警可以從以下幾個(gè)方面著手：①對(duì)于地震監(jiān)測(cè)，要理解由地震釋放的2種類型的地震波（P波和S波），可以最大限度地增加預(yù)警時(shí)間；②適當(dāng)增強(qiáng)地震臺(tái)網(wǎng)的密度分布，可及時(shí)監(jiān)測(cè)由地震造成的震動(dòng)和地面運(yùn)動(dòng)；③布設(shè)（EPOS）地震現(xiàn)象觀測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和確定地震震中位置和震級(jí)；④當(dāng)至少2個(gè)地震臺(tái)檢測(cè)到地震烈度≥5度弱的地震時(shí)，向公眾地震動(dòng)警報(bào)。

對(duì)于地震這類不可避免的自然災(zāi)害，我們要加強(qiáng)減災(zāi)措施：①加強(qiáng)地震災(zāi)害的減災(zāi)意識(shí)，學(xué)校及企事業(yè)單位定期學(xué)習(xí)并宣傳相關(guān)地震求生減災(zāi)方法；②工程施工盡量避免活動(dòng)斷層附近施工并使用防震抗震的材料；③對(duì)于活動(dòng)斷層附近的居民村落，盡可能進(jìn)行遷移到安全區(qū)居住；④加強(qiáng)減震抗震方面研究工作。

6 結(jié)論

本文論述了活動(dòng)斷層復(fù)活運(yùn)動(dòng)、反復(fù)性和繼承性特征以及活動(dòng)活動(dòng)分布方式，對(duì)云南省的活動(dòng)斷層的特征特點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)并與地震關(guān)系進(jìn)行聯(lián)系分析。云南省地震發(fā)生頻次、震源、深度及分布特征進(jìn)行論述，聯(lián)系活斷層關(guān)系得出：①云南地區(qū)地震活動(dòng)與該區(qū)域內(nèi)活動(dòng)強(qiáng)度增大與活動(dòng)時(shí)序變化有密切聯(lián)系；②從斷裂位錯(cuò)及速率角度考慮1500年的構(gòu)造活動(dòng)期與8級(jí)左右強(qiáng)震發(fā)生的重復(fù)時(shí)間間隔相當(dāng)。

參考文獻(xiàn)：

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[2]皇甫崗，石紹先.20世紀(jì)云南地震活動(dòng)研究[J].地震研究，2000，23（1）：1-9.

[3]白志明，王椿鏞.云南地區(qū)上部地殼結(jié)構(gòu)和地震構(gòu)造環(huán)境的層析成像研究[J].地震學(xué)報(bào)，2003，25（2）：117-127.