防災減災分析
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防災減災分析范文第1篇
中圖分類號：P456 文獻標識碼：A 文章編號：1003-4374（2016）06-0043-03
Abstract：【Objective】In order to study the role in disaster prevention and mitigation of area data observed by automatic station.【Method】Analyze the application condition of actual application of the meteorological service of weather forecast and disaster mitigation prevention service in all 34 station of Liucheng County， comparative analysis of two cases of the rainstorm weather to instance before construction of regional automatic weather station.【Results】The application of regional automatic station observation data， to win time for disaster prevention and mitigation， improved the prediction accuracy of fixed-point， timing， quantitative， improve the ability of agricultural disaster monitoring， form the basis of accurate preparation of agricultural climate zoning. 【Conclusion】Regional automatic weather stations play an important irreplaceable role in the meteorological disaster prevention and mitigation services， should increase the frequency of strengthening regional dynamic monitoring station.
Key words： Weather； regional automatic station； observation data； disaster prevention and mitigation； role
0 引言
柳城縣地處亞熱帶季風氣候區(qū)，是氣象災害較為頻繁的地區(qū)之一，每年都有暴雨洪澇、干旱、低溫冷害、雷雨大風、冰雹等氣象災害發(fā)生[1]。為了滿足當地氣象服務特別是短時臨近預報服務需求，2006年以來，柳城縣氣象局積極爭取當地政府支持，在全縣12個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、中小型水庫及地質災害易發(fā)區(qū)投資建設了34套區(qū)域自動氣象站[2]，構成以加密自動氣象站為主的中小尺度天氣監(jiān)測網。高時空密度的加密氣象觀測資料在氣象服務特別是決策氣象服務中的運用，為地方經濟的發(fā)展保駕護航。
1 柳城區(qū)域自動氣象站安裝布局現狀
柳城縣的區(qū)域自動站始建于2006年9月，當時安裝了11套，分布在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)，觀測要素有降水、溫度、風向、風速；2012年5月再次安裝了19套單雨量站，主要分布在水庫和地質災害易發(fā)區(qū)，用于雨量監(jiān)測；2013年又一次安裝4套6要素區(qū)域觀測站，主要觀測降水、溫度、風向、風速、濕度和氣壓。在不同區(qū)域設置區(qū)域自動氣象站，實現了氣象要素全天候、無p隙的連續(xù)動態(tài)實時監(jiān)測，可以隨時了解各個區(qū)域的雨情、災情，大大提高了災害性天氣的預警監(jiān)測能力。
2 區(qū)域自動站觀測資料的應用，為防災減災贏得時間
區(qū)域自動氣象站觀測資料對短時臨近預報具有較好的指示意義，是氣象服務過程的前哨，為提高天氣預報準確率和精細化水平提供重要基礎數據[3]。區(qū)域自動氣象站的建立及觀測資料的應用，使得災害性天氣的預報預警能力得到顯著提高，使決策更加科學化，在防災減災中具有不可磨滅的貢獻。
區(qū)域自動氣象站建設前的1994年6月17日，柳城縣出現了暴雨天氣，造成山洪爆發(fā)，河水驟漲的洪澇災害。融江水位達96.70m，龍江水位達98.20m，大片農田、民房被淹，造成了巨大災害，經濟損失嚴重。1996年7月17-19日，柳城縣出現了大暴雨天氣和百年不遇的特大洪澇災害。19日凌晨融江水位達到100.94m，比歷史最高水位100.02m高出0.92m，致使沿江一帶的社沖、龍頭、洛崖、大埔、鳳山、馬山、西安、六塘、古砦等9個鄉(xiāng)鎮(zhèn)受淹，縣城五分之四面積受淹，經濟損失慘重。
區(qū)域自動站建設后的應用實例1：2008年6月9日、6月12-13日、15-16日柳城縣相繼出現了大范圍的暴雨、大暴雨到特大暴雨天氣，特別是6月12日凌晨4時開始到晚上23時止，柳城縣境內普降大暴雨、特大暴雨，全縣12個鄉(xiāng)鎮(zhèn)就有11個鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域自動站顯示降雨量超過200.0mm，其中社沖站300.4mm，東泉站284.2mm。這次強降雨導致融江河水位暴漲，出現了嚴重的洪澇災害。在本次強降雨天氣的預報服務過程中，柳城縣氣象臺根據衛(wèi)星云圖和雷達資料分析結果，于凌晨1時30分提前了暴雨和雷電橙色預警信號，值班預報員密切監(jiān)視降雨云系及自動站雨量變化，根據區(qū)域站雨量監(jiān)測的降雨實況資料，意識到雨勢可能加強，將暴雨橙色預警升級為暴雨紅色預警，提醒公眾做好相關防御工作。區(qū)域自動站實時、動態(tài)、連續(xù)的觀測資料發(fā)揮了重要作用。期間先后啟動了Ⅲ級、Ⅱ級《重大氣象災害預警應急響應命令》，雨量實況和天氣趨勢預測信息18期。同時，局主要領導幾次打電話、發(fā)短信向縣長、分管副縣長及相關決策部門領導匯報，為防災抗災決策提供了科學依據，為做好抗洪搶險工作贏得了寶貴時間，減少了損失。據縣民政局統(tǒng)計，本次暴雨天氣過程，全縣受災人口30.15萬人；緊急轉移人口5.2萬人；房屋損壞、倒塌共7990間；道路中斷、損壞54處152.99km；農作物受災面積30520hm2，成災面積21000hm2，絕收面積3467 hm2；發(fā)生小規(guī)模山體滑坡6處，24座水庫受到不同程度損壞；電力、堤防、工礦企業(yè)等設施受到不同程度受災損壞。
3 區(qū)域站觀測資料提高了定點、定時、定量預報的準確率
隨著區(qū)域自動站的全覆蓋，提高了精細化定點、定時、定量預報的準確率，為政府決策提供更科學的依據，減少盲目性。
應用實例2：2016年5月28日受副高加強西伸、低層切變線及地面弱冷空氣共同影響，柳城縣東南部一帶出現歷史罕見的暴雨、大暴雨至特大暴雨天氣，東泉鎮(zhèn)、沙埔鎮(zhèn)、鳳山鎮(zhèn)、社沖鄉(xiāng)等4個鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同程度受災。東泉鎮(zhèn)受災最為嚴重，4個小時連續(xù)出現暴雨，累積降雨量為321.1mm。
暴雨期間，柳城縣氣象臺根據區(qū)域自動站雨量觀測資料，及時暴雨橙色、紅色和雷電橙色預警信號，提請相關部門做好防洪和地質災害等防御工作。局領導意識到短時間內連續(xù)出現強降雨，極易造成內澇災害，居住地勢低洼地段居民有可能被洪水圍困，立即給縣委書記、縣長、分管副縣長、防汛辦領導和該鄉(xiāng)鎮(zhèn)領導報告。縣領導接到信息報告后，連夜組織趕赴現場科學指導應急抗洪搶險救災工作，3個被困人員得到安全營救，緊急轉移了居住在地勢低洼地段居民117人，沒有造成人員傷亡，保證了人民群眾的生命安全，也把造成農業(yè)損失降到了最低。
4 利用區(qū)域自動站觀測資料可提高農業(yè)災害監(jiān)測能力，減輕農業(yè)損失
區(qū)域自動站具有獲取氣象資料準確度高、時空分辨率強、傳輸及時等特點，可以大幅度提高了農業(yè)災害性天氣的預警能力和人工影響天氣的防災減災能力[4]。
應用實例3：2010年2月初至3月底，柳城縣降水持續(xù)偏少，全縣12個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、2個農場出現嚴重春旱。因干旱導致43367人飲水困難；農作物受災面積96000公頃，成災面積38693公頃，農業(yè)經濟損失7006萬元。按照縣委、縣政府指示，柳城縣人工影響天氣辦公室工作人員抓住每次有利作業(yè)時機，在旱情較嚴重的四塘、洛崖、沙埔、龍頭、大埔等炮點開展人工增雨作業(yè)19次，作業(yè)影響區(qū)域普降中到大雨，局部暴雨，對緩解當前旱情和人員飲水問題、降低森林火險等級起到積極作用，取得了明顯的社會經濟效益，得到了各級政府和社會各界的認可和賞。
應用實例4：2011年1月2日至31日，受冷空氣活動頻繁影響，全縣出現了持續(xù)長達30天日平均氣溫在10.0℃以下的低溫寒冷天氣過程。柳城縣氣象臺，根據資料分析提前霜凍和寒潮預報預警。各種植養(yǎng)殖大戶接到信息后，及時做好防寒保暖應急措施，給蜜桔樹、砂糖桔樹蓋上薄膜，防止受凍，把損失降到了最低。據縣人民政府統(tǒng)計：農業(yè)受災面積35172.9公頃，成災面積31410.1公頃；絕收面積66.7公頃。林業(yè)受災面積179.9公頃。本次低溫寒冷天氣造成直接經濟損失7861.22萬元。
5 區(qū)域站觀測資料是準確編制精細化農業(yè)氣候區(qū)劃基礎
農業(yè)氣候區(qū)劃是從農業(yè)生產的需要出發(fā)，根據農業(yè)氣候條件的地區(qū)差異進行的區(qū)域劃分，各區(qū)域站溫度、濕度、風向、風速和降水等基本氣象資料又是準確編制的農業(yè)氣候區(qū)劃數據基礎。合理的農業(yè)氣候區(qū)劃是科學調整農業(yè)種植結構和新品種引進等科學依據，是促進經濟發(fā)展的前提，減少盲目性，也降低了農業(yè)風險[3]。
6 結束語
區(qū)域自動站觀測資料在地方經濟建設、防災減災等方面發(fā)揮重要作用。為確保區(qū)域站正常運行、連續(xù)準確及時采集觀測數據，應增加頻次加強區(qū)域站動態(tài)監(jiān)控，一旦發(fā)現設備故障或觀測數據異常，及時排除處理，以最大程度發(fā)揮區(qū)域自動站應有的作用[6]。
參考文獻：
[1]陸霞，王柱邦，陳劍兵.柳城縣農業(yè)氣象災害發(fā)生特點及防御措施[J]，廣西農學報，2015，30（6）：82.
[2]陸霞，陳劍兵，王柱邦等.區(qū)域自動氣象站常見故障分析與排除研究與應用[J]，氣象研究與應用，2015，36（3）：78.
[3]王承軍，王琪珍，卜慶雷.區(qū)域自動氣象站觀測資料在防災減災的應用[J]安徽農學通報，2009，15（13）：165-166.
[4]劉建忠，張薔，金華等.人工影響天氣后下游地面濕度響應分析探討[J]，氣象，2012，38（3）：315.
防災減災分析范文第2篇
關鍵詞 氣象災害；監(jiān)測；預警；防御對策；貴州劍河
中圖分類號 P429 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2012）11-0226-02
劍河縣位于貴州省黔東南苗族侗族自治州中部，地理坐標為東經108°17′8″～109°4′12″，北緯26°20′42″～26°55′42″。全縣東西長98.0 km，南北寬48.5 km，總面積2 176 km2。全縣轄12個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、301個村、7個居委會。劍河縣是雷公山中山地貌向湘桂丘陵過渡的斜坡臺地，地形地貌以低山、低中山為主，最高海拔1 623.3 m，最低海拔348 m。全縣境內屬長江水系，有大小河流334條，總長910 km，主要河流有清水江、巫密河、八卦河等。清水江在境內的流域面積為1 534.2 km2，主干長79.31 km。劍河縣屬亞熱帶溫暖季風氣候區(qū)，四季分明，雨量充沛，冬無嚴寒，夏無酷暑。年平均氣溫16.7 ℃，年平均降雨量1 220 mm，年平均日照時數1 236.3 h，年無霜期300 d左右。光、熱、水等植物生長因素受緯度影響極小，其主要是受垂直高度和微地形的影響，形成明顯的立地氣候和區(qū)域小氣候的特點。清水江、南哨河、八卦河的沿岸海拔較低面溫度較高；久勝、大坪、稿旁、九龍基海拔為全縣最高，則溫度較低。劍河縣森林資源豐富，是貴州省10個重點林業(yè)縣之一。劍河縣經濟支柱以農、林業(yè)為主，氣象災害與該縣的經濟、民生息息相關。為此，筆者對劍河縣氣象資料進行分析，研究劍河縣氣象災害對農、林業(yè)生產的影響及防御對策，旨在為縣委、政府決策提供參考依據[1]。
1 主要氣象災害
1.1 暴雨和洪澇
暴雨指24 h降水量達到50 mm或以上的降雨，根據24 h降水強度可以劃分為3個級別，即暴雨（50.0～99.9 mm）、大暴雨（100～200 mm）、特大暴雨（200 mm以上）。特大暴雨是一種災害性天氣，根據各個區(qū)域的地形和降水特點，對暴雨洪澇災害的標準劃分也不盡相同。但是一般來說，地勢低洼、地形閉塞的地區(qū)，由于降水無法迅速排出，容易造成農田積水、農作物被淹，由于土壤水分過度飽和，往往形成嚴重的水土流失，造成崩塌、滑坡等地質災害，同時導致工程失事、堤防潰決等，對人們的生產和生活影響極大。
如2009年4月18日夜間至19日，劍河縣境降暴雨和大暴雨，12個鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同程度受災。據不完全統(tǒng)計，全縣共損壞房屋283間，房屋進水7棟，農作物受災：稻田1 073.5 hm2、油菜21.6 hm2、馬鈴薯31.3 hm2、玉米40.7 hm2?？h鄉(xiāng)公路塌方70處，縣城通往柳川等9個鄉(xiāng)鎮(zhèn)交通中斷；通村公路塌方526處。統(tǒng)計各處損失折價約5 300萬元。建國后，以1970年暴雨洪水規(guī)模和損失最大，縣內公路、橋涵遭到毀滅性的破壞，公路交通被中斷長達7個月之久，郵電線路被嚴重損壞長期不能通話。
1.2 干旱
干旱是因長期少雨而空氣干燥、土壤缺水的氣候現象。劍河縣降水量四季分布不均，夏季最多，冬季最少。據資料分析，劍河縣冬、春、夏、秋季平均降水量分別為98.9、379.2、527.8、225.5 mm，分別占年降水量的8%、31%、43%和18%[2]。干旱是劍河縣的一大自然災害，縣內每年都有不同程度的旱災發(fā)生，特別是6—8月的夏季較為常見，同時也有夏旱接秋旱的現象，對農林生產危害較大。1960—1985年的26年中，除1967年、1968年、1969年、1973年、1979年、1983年、1984年這7年無夏旱外，其余19年均出現夏旱，頻率為73%，受害程度以劍河縣西北部和中部較東部和西部嚴重[3]。
1.3 凝凍
所謂凝凍，簡單來說是在強冷空氣的作用下導致冰雪混下而成，有時甚至是雨雪混下而形成。每年1—3月在縣內各地先后出現，危害嚴重，面積較廣。苗木遭受凝凍后會造成大面積枯黃或枯死，林木的樹枝、樹干被壓斷，公路交通閉塞，牲畜被凍死。如2008年1月13日至2月2日，劍河縣出現長時間低濕凝凍天氣，此次過程持續(xù)時間、影響范圍、平均最低溫創(chuàng)下歷史的極值。據民政部門統(tǒng)計，劍河縣受害24 200人，死亡1人，受害12人，飲水困難3 564人，農作物受害5 394 hm2，絕收4 860 hm2，經濟林受害3 210 hm2，損害房屋564間，倒塌7間，死亡牲畜1 300頭，損失折款21 786萬元以上。全縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)全部輸電線路中斷導致停電。
1.4 倒春寒
春季3—4月天氣回暖，溫度回升至10 ℃以上之后，由于北方冷空氣南下入侵，引起氣溫下降，使日平均氣溫低于10 ℃，并伴隨有陰雨天氣，且持續(xù)3 d以上。其為一次倒春寒天氣過程，日平均氣溫低于6 ℃時，則屬偏重現象，常引起春播植物爛種、爛秧。倒春寒出現時間根據地點不同而不同?？h內高寒山區(qū)受倒春寒的危害極為嚴重，播種過早易出現爛種現象，播種過晚則延遲作物的生長期，到后期又常常遇到秋風危害。
防災減災分析范文第3篇
Abstract： With the rapid development of China's economy and society， the construction project is increasing. Hazard caused by the fires is becoming more and more bigger. Building fire supervision and management is an important part of the fire control work， and is the key to building fire control and prevention， and the ability to resist fire.
關鍵詞： 建筑消防；監(jiān)督管理
Key words： building fire；supervision and administration
中圖分類號：D631.6 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）35-0092-02
0 引言
建筑消防是一項系統(tǒng)工程，涉及各學科、各領域，特別是隨著新技術和性能化設計的不斷發(fā)展，新能源、新材料、新標準不斷出現，使得一項建筑工程涉及面更寬，建筑工程消防監(jiān)督管理更加復雜。
1 建筑消防監(jiān)督管理存在的問題
建筑消防監(jiān)督管理以公共建筑、高層建筑、地下建筑、城市的能源、交通、通訊和廣播電視工程、科教文化工程和火災危險性較大的甲、乙、丙類廠房、庫房這七個方面為重點，并引導各級公安消防機構把有限的技術力量投入到重點目標的監(jiān)督管理。
1.1 設計單位不按消防技術標準設計且未建立消防設計責任制 許多建筑設計單位在消防設計中，未按《中華人民共和國消防法》和《建筑工程消防監(jiān)督審核管理規(guī)定》的有關規(guī)定執(zhí)行，設計人員不懂消防技術規(guī)范或根據建設單位要求隨意砍掉消防設計，不能很好貫徹實施消防法規(guī)、技術規(guī)范，隨意降低了消防設計要求。
1.2 建設單位未經審核擅自施工現象比較普遍 在實際工作中，有些建設單位對建筑工程消防監(jiān)督管理工作不理解，認為是可有可無的事，認為建筑消防設計就是配幾個滅火器、設幾個消火栓問題，用不著審核，有的甚至沒聽說過，往往工程建了幾層還沒將圖紙資料送公安消防機構審核，或者僅僅將圖紙資料送審就算了事，認為送審就是送圖紙而己，以后再也不聞不問，通知一遍兩遍仍不在乎，對公安消防機構修改消防設計的要求也不去督促設計單位變更，致使送審流于形式，變更要求得不到落實。
1.3 施工中不能真正落實原有或修改變更的消防設計 建設、施工單位在施工中，有些因資金問題或消防意識不強，擅自變更消防設計或取消消防設計中已有的內容，存在僥幸心理，認為消防設計可有可無，若發(fā)生火災即使按要求做了也未必起效。如消火栓本應每層設置的卻隔層設置或不設置，將疏散樓梯隨意減掉，應設封閉樓梯間、防煙樓梯間卻沒有設置，應設自動消防設施卻因投入較大而擅自取消，消防設計得不到很好貫徹落實。且目前基層消防監(jiān)督警力嚴重不足，施工期間的檢查較少，致使建筑物在今后使用過程中始終處于隱患狀態(tài)之中。
2 加強建筑消防監(jiān)督管理應采取的對策
2.1 實行建筑工程消防咨詢制度 設立建筑消防咨詢機構，實行建筑消防咨詢制度是市場經濟健康發(fā)展的客觀要求，也是消防部門在建筑消防管理工作中轉變職能的必由之路。通過中介機構的參與，公安消防機構從大包大攬中解脫出來，找準自己工作的重點，通過對從業(yè)單位、中介機構的宏觀監(jiān)督來達到提高每一項建筑工程消防安全水平的微觀效果。同時，在新的建筑消防管理模式建設上，要盡量依托建設行政管理部門的行業(yè)管理，避免“重復建設”。
2.2 建立建筑工程消防設計自主審核制度 設計單位作為建筑消防技術規(guī)范的執(zhí)行者，應依法對建筑消防設計質量負責。落實這一責任，要依靠法律、法規(guī)，通過多種形式的質量管理手段，在設計單位實行建筑消防設計自主審核制度，各項建筑工程消防設計圖紙均應先由設計單位內部消防設計管理組織自行審核合格后方可送交公安消防機構審核或登記備案。同時，可以充分依托建設行政主管部門，由建設行政主管單位將建筑消防設計轉送公安消防機構，征求意見后再集中發(fā)文至建設單位。
2.3 加強對專業(yè)人員的培訓 不斷加強對專業(yè)人員培訓與教育，通過培訓，深入學習領會消防技術規(guī)范條文，交流消防新科技、新技術，從而全面提高專業(yè)人員的業(yè)務技術水平，強化專業(yè)素質，提高消防監(jiān)督管理水平，并認真落實崗位資格制度，進一步縮小各級公安消防機構之間存在的技術斷層，全面加強公安消防機構的整體專業(yè)技術水平。督促專業(yè)人員不斷提高自己的綜合素質，全面提高工作質量。
2.4 積極發(fā)揮消防中介服務組織的作用 積極培育和大力發(fā)展消防中介服務組織，讓中介服務組織承擔一些消防監(jiān)督具體技術工作，實行有償服務，是市場經濟條件下消防社會化發(fā)展的必然趨勢和要求。特別是在公安消防機構人員少工作任務重的情況下，在建筑工程消防設計審核領域建立和推行中介服務制度非常必要，將消防設計圖紙審核、建筑消防設施檢測等具體技術性工作交由中介服務組織去做，中介服務組織實行有償服務，守法經營并承擔法律責任。
2.5 充分發(fā)揮保險業(yè)的作用 在建筑工程設計初期就引入保險，利用行政手段與經濟手段雙管齊下，使保險與建筑工程消防監(jiān)督管理互幫互利，緊密地結合。一項建筑工程，其建筑設計是否合乎消防安全的要求、消防設施是否齊備，整體的消防安全布置是否合理，直接關系保險費率的高低。消防安全條件差，保險公司認為風險大，可以不接受其投保。
3 結語
建筑消防監(jiān)督管理在現有的運行機制和基本模式的基礎上，從監(jiān)督管理制度，建設、設計和施工單位，公安消防機構和法制建設等方面分析指出了存在的問題，有針對性地從完善制度，完善法制建設和技術標準制定，加強公安消防機構自身工作以及充分發(fā)揮相關單位職能和作用等方面研究并提出了加強改進和創(chuàng)新的對策。
參考文獻：
[1]胡軍.淺析公眾聚集場所消防監(jiān)督管理存在的問題及對策[J].江西化工，2009（04）.
防災減災分析范文第4篇
關鍵詞：電能質量 在線監(jiān)測 DSP
1 衡量電能質量的主要指標
目前我們關注的主要指標為國家技術監(jiān)督局頒布的涉及電能質量五個方面的國家標準，即：供電電壓允許偏差，供電電壓允許波動和閃變，供電三相電壓允許不平衡度，公用電網諧波，以及供電頻率允許偏差等的指標限制。
2 電力系統(tǒng)電能質量問題的產生的主要原因
電力系統(tǒng)元件存在的非線性問題包括同步發(fā)電機運行中感應電動勢不理想；變壓器勵磁回路非線性特性；直流輸電等。還有變電站并聯電容器補償裝置等因素對諧波的影響。在工業(yè)和生活用電負載中，非線性負載是電力系統(tǒng)諧波問題的主要來源。各種自然災害、誤操作、電網故障時、發(fā)電機及勵磁系統(tǒng)的工作狀態(tài)的改變、故障保護裝置中的電力電子設備的啟動等都將造成各種電能質量問題。
3 電能質量低下的主要危害表現
電能質量各項主要指標低下都會對電網及設備造成不同的影響及破壞，但其主要危害表現主要是增加用電設備的損耗增加、壽命縮短、工作不正常，破壞電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性、影響電網經濟運行，損壞系統(tǒng)設備，增加系統(tǒng)損耗，增大測量儀表誤差，干擾通信，造成繼電保護及自動裝置誤動，危及設備的安全，甚至造成系統(tǒng)瓦解崩潰等。
4 電能質量監(jiān)測裝置發(fā)展現狀
電能質量監(jiān)測設備的發(fā)展趨勢傾向于采用永久性的固定設備對現場數據進行在線監(jiān)測?；贒SP的數字式儀表已被廣泛應用，且一般都可和計算機相連，構成數據處理能力較強的PC+DSP主從式結構，具有顯示、存儲、通信、人機對話等功能，并具有在線監(jiān)測、智能化、網絡化、實時性好、成本低和接口豐富等特點。
5 亳州供電公司電能質量在線監(jiān)測系統(tǒng)方案設計分析
5.1 亳州供電公司電能質量現狀分析
亳州供電公司地處皖北平原，承擔亳州市三縣一區(qū)8400km2，600萬人口的供電任務，并隨著近年來經濟發(fā)展模式的變革，人民生活、工作方式都發(fā)生了巨大的變化，電網負荷逐年復雜化，大型工業(yè)、牽引機車、火電機組上網、煤礦：化工、冶金等主網高壓用戶逐年遞增，城市配網中，變頻設備、節(jié)能器具、照明、娛樂設施及計算機設備等的大量應用，且亳州市近年來處于城鎮(zhèn)化發(fā)展、特色產業(yè)發(fā)展高峰期，大量工地基建項目開工，大批制藥廠飲片廠紛紛投產，也就意味著，大量的電焊、電爐、電機、整流裝置等投入使用。由于經濟建設的高速發(fā)展，用電科普知識不能有效普及，大量用戶并未充分考慮電能質量相關問題，另外配網中補償電容器的設計大多未考慮諧波問題，更有大量用戶不投或過投補償裝置，使諧波處于難以控制的狀態(tài)，也是造成配網中諧波滋長的主要原因，若不加以控制，這種趨勢將處于增無減的狀態(tài)。
因此建立長期有效的電網電能質量在線監(jiān)測點、并輔以機動靈活的臨時監(jiān)測點相互配合，用于監(jiān)測、分析亳州供電公司電能質量問題，并根據分析結果加以治理，勢在必行。
5.2 亳州供電公司電能質量在線監(jiān)測布點選擇
亳州供電公司主干線路為220kV供電，因此布點選擇在各個220kV樞紐變電站中，接入所有等級母線電壓，主變低壓側開關電流，及110kV重點用戶及聯絡線路電流。以實時監(jiān)測該變電站的電能質量情況，通過對變電站的電能質量監(jiān)測，能判斷與該站相接的其他110kV、35kV變電站是否可能存在電能質量超標情況。并通過臨時監(jiān)測點的建立現場測試各重點用戶電能質量情況。
5.3 亳州供電公司電能質量在線監(jiān)測總體設計實施方案
（1）電能質量監(jiān)測儀工作原理。本項目的設計的電能質量監(jiān)測儀，電壓和電流信號號經過傳感器、高精度放大電路、抗混疊濾波器、A/D模數轉換電路轉換成數字信號，GPS的分脈沖信號和觸發(fā)錄波的開關量經光電隔離后送DSP進行分析及相關數據處理（開關量觸發(fā)錄波和精確對時），然后將測試結果通過PCL總線送工控機。工控機可將這些結果顯示、存儲、遠傳。（2）電能質量在線監(jiān)測系統(tǒng)工作原理。由多臺電能質量監(jiān)測儀（下位機），通訊網絡和電能質量分析系統(tǒng)（上位機）構成電能質量動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，上位機通過通訊網絡對下位機進行參數設置、進行遠程錄波，從下位機獲取電能質量測量數據并導入數據庫。通過數據庫查詢，得到所需的測試報表，實時報表，統(tǒng)計報表，趨勢圖，波形圖，頻譜圖等等，并可顯示，打印，保存。上位機還能通過局域網與多用戶進行數據共享。（3）亳州供電公司電能質量在線監(jiān)測系統(tǒng)實現技術關鍵點。本項目的測量的間隔時間等于3s，即相鄰兩次測量之間沒有縫隙。其采用的是TI公司的6000系列DSP，主頻高，內建八個數據處理單元，可并行數據處理。其硬件結構和軟件指令集，適合用來作頻譜分析。并有高速PCI接口，方便與工控機進行大量的數據傳輸，為電能質量諧波無縫監(jiān)測提供了物質保障。由于采用了高速DSP，因此采用非整數點的頻譜分析方法，提高了諧波的分析精度；根據國標，嚴格采用閃變量值判定的基準方法計算閃變和變動；采用對稱分量法計算零序分量、正序分量、負序分量和三相不平衡度；頻率的測量精度主要取決于采樣頻率，與算法的合理性也有直接的關系。本項目A/D采樣率為12.8 kHz/通道，即：每周波采樣256點，加上合理的算法，使得頻率誤差≤0.002Hz，遠優(yōu)于國標的0.01 Hz。除了電能質量監(jiān)測外，電力系統(tǒng)中常用的還有故障錄波儀，它主要功能是記錄電力系統(tǒng)發(fā)生故障時的電壓和電流波形。將電能質量監(jiān)測和錄波功能有機結合，是電能質量分析儀的發(fā)展趨勢之一。
防災減災分析范文第5篇
關鍵詞: 數據挖掘；數據倉庫；相關分析
中圖分類號:TP 311.3 文獻標志碼:A 文章編號:1672-8513(2011)03-0182-03
The Application of Correlation Analysis Algorithms in the Data Invites Chien
ZHANG Hanyun,DUAN Peng
(School of Mathematics and Computer Science,Yunnan University of Nationalities,Kunming 650031,China)
Abstract: The data warehouse was constructed by using the mass data of computer science majors’ scores generated during the past three years in thirteen classes of four grades, we analyze the corresponding degree of different courses in the database using corresponding analyzing techniques, and condense the attributes in database according to corresponding factors, An example is given to illustrate the application of the proposed method. The analysis introduced in the paper has provided a scientific basis for improving the teaching quality .Then it is prepare for the Association rules mined of different courses.
Key words: data mining;data warehouse; correlation analysis
相關分析法是在分析某個問題或指標時，將與該問題或指標相關的其他問題或指標進行對比，分析其相互關系或相關程度的一種分析方法，用少數幾對綜合變量來反映2組變量間的線性相關性質.目前它已經在眾多領域的相關分析和預測分析中得到廣泛應用.本文主要研究如何利用相關分析技術產生計算機專業(yè)課之間的相關系數，發(fā)現專業(yè)課程之間的相關度，對數據倉庫中的數據進行約簡［1］.
1 相關分析
1.1 相關分析概述［2］
相關分析（Correlation Analysis）是研究隨機變量之間的相關關系的一種統(tǒng)計方法.相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系.例如，教育投資與教育發(fā)展速度的關系、教師教學水平和學生的學習效果之間的關系等［3］.
相關系數值為-1（完全負相關關系）～+1（完全正相關關系）之間，相關系數為0時，表示不存在相關關系.例：
正相關：學生的學習能力與學習成績的關系；
負相關：教師的身體狀況與缺勤率的關系；
零相關：教師的身高與教學能力的關系.
Pearson相關用于雙變量正態(tài)分布的資料，其相關系數稱為積矩相關系數（Coefficient of Product-Moment Correlation）.進行相關分析時，我們一般會同時對2變量繪制散點圖，以更直觀地考察2變量之間的相互變化關系［4］.
用Flag Significant Correlations 進行顯著性檢驗，標出有顯著性意義的相關系數，用一個星號“*”標記在α=0.05水平上有顯著性意義的相關系數；用2個星號“**”標記在α=0.01水平上有顯著性意義的相關系數［5］.
1.2 相關分析的表示方法
進行相關分析的主要方法有圖示法和計算法.圖示法是通過繪制相關散點圖來進行相關分析，計算法則是根據不同類型的數據，選擇不同的計算方法求出相關系數來進行相關分析.
1.2.1 圖示法
圖示法的具體做法就是繪制相關散點圖.相關散點圖是觀察2個變量之間關系的一種非常直觀的方法.具體繪制的方法是：以橫軸表示2個變量中的1個變量（作為自變量），以縱軸表示另一個變量（作為因變量）.將2個變量之間相對應的變量值以坐標點的形式逐一標在直角坐標系中，通過點的分布形狀和疏密程度來形象描述2個變量之間的相關關系.
相關散點圖可以通過手工繪制而得到.但如果面對的變量值比較多，手工繪制的過程既費時，又不夠精確.
1.2.2 計算法
相關系數也稱為相關量，是用來描述變量之間變化方向和密切程度的數字特征量，一般用r表示.它的數值范圍在－1到+1之間，它的正負號反映變量之間變化的方向；它的絕對值的大小反映變量之間關系的密切程度.
根據2個變量變化的密切程度，我們把相關關系分為完全相關、高度相關、中度相關、低度相關、零相關［6］.
完全相關：│r│=1的相關；
高度相關或強相關：0.7≤│r│＜1的相關；
中度相關：0.4≤│r│＜0.7的相關；
低度相關或弱相關：│r│＜0.4的相關.
1.3 Pearson相關
Pearson相關也稱積差相關，積差相關也稱積矩相關，是英國統(tǒng)計學家Rearson提出的一種計算直線相關的方法，因而又稱為Rearson相關［6-7］.
積差相關系數是2列成對觀測值中各對觀測值的標準分數乘積之和除以觀測值對數所得之商［8］.
1.3.1 Pearson相關的使用條件
1) 2個變量之間是線性關系，都是連續(xù)數據；
2) 2個變量的總體是正態(tài)分布，或接近正態(tài)的單峰分布；
3) 2個變量的觀測值是成對的，每對觀測值之間相互獨立.
1.3.2 Pearson相關的計算公式
r=∑ZXZYn=∑X－Y－nσXσY.
式中，[ZK（]n表示數據的對數；σX，σY分別表示X和Y變量的樣本標準差；[JP]，分別表示X和Y變量的樣本平均數.[ZK）]
對于學生成績，其課程總體分布接近正態(tài)分布，滿足Pearson相關的使用條件.在統(tǒng)計軟件SPSS中，可以很方便地得出2變量之間的Pearson相關系數.[JP]
2 用相關分析法進行數據約簡
2.1 學生成績數據倉庫的建立
數據選擇上，主要選擇了作者所在學校計算機專業(yè)3年來產生的專業(yè)基礎課成績，收集并整理了包含高等數學、C語言、數據結構和數據庫系統(tǒng)原理的504條學生成績數據.并將具體的成績數據離散化為4個等級［9］，即：
成績>=80“A”; 70=
2.2 用相關分析法進行數據約簡
對大規(guī)模數據庫內容進行復雜的數據分析通常需要耗費大量的時間，這就常常使得這樣分析變得不現實和不可行，尤其是需要交互式數據挖掘時.數據約簡技術正是用于幫助從原有龐大數據集中獲得一個精簡的數據集合，并使這一精簡數據集保持原有數據集的完整性，這樣在精簡數據集上進行數據挖掘，顯然效率更高，并且挖掘出來的結果與使用原有數據集所獲得結果基本相同［10］.
數據約簡并不是一個新的領域，現在已經提出了很多理論和方法，如：層次分析法，主成分分析法，隨機抽樣、免疫算法等.本研究根據實際需要，提出將相關分析方法應用于學生成績的屬性約簡，即方便快捷又不失理論性.
在SPSS軟件中，畫出計算機專業(yè)課高等數學成績的直方圖，如圖1.
用同樣的方法，可以畫出其他計算機專業(yè)課如C語言、數據結構等的直方圖，可以看出，我們所建立的數據倉庫中，學生計算機專業(yè)課程成績基本上符合正態(tài)分布，滿足Pearson相關的使用條件.
我們用雙變量相關分析技術來分析相關課程之間的關聯程度，并做出統(tǒng)計學推斷，以最少的數據量反映最大的信息量，進而對數據庫的屬性進行約簡.通過相關分析約簡相關性較弱的屬性，選擇相關性強的屬性而不直接利用數據庫中的所有屬性，從而減少大量冗余屬性，以提高算法的效率.
在SPSS中進行課程間Pearson相關系數分析，得到計算機專業(yè)課程相關系數分析表如表1.
1：表中數值為4門課程進行相關分析得到的皮爾遜相關系數(Pearson Correlation)、相伴概率（Sig.(2-tailed)）、樣本個數（N）.“*”標記在α=0.05水平上有顯著性意義的相關系數；用兩個星號“**”標記在α=0.01水平上有顯著性意義的相關系數；
2：相伴概率用來判斷求解線性關系的兩變量之間是否有明顯的線性關系.一般將這個Sig值與0.05相比較，如果它大于0.05，說明平均值在大于5%的幾率上是相等的，而在小于95%的幾率上不相等；如果它小于0.05，說明平均值在小于5%的幾率上是相等的，而在大于95%的幾率上不相等；如C語言與數據結構的Sig是0，此數值說明C語言與數據結構有顯著的線性關系（因為Sig0.05，則說明兩變量之間沒有明顯的線性關系）.
由表1可以看出，同一門課程之間的Pearson相關系數為1，是完全相關關系.高等數學與C語言之間的Pearson相關系數為0.283，C語言與數據結構之間的Pearson相關系數為0.281，數據結構與數據庫系統(tǒng)原理之間的Pearson相關系數為0.565，并且都有“*”標記，由此可以推斷這4組課程之間有顯著性意義的相關性.
3 結語
用相關分析技術對數據庫進行約簡，結果表明：線性代數、計算機導論及Pascal語言等多個因素相關性較弱；而C語言、數據結構、高等數學及數據庫系統(tǒng)原理之間相關性較強，根據數據庫約簡原則，可將線性代數、計算機導論及Pascal語言等多個屬性項從數據庫中刪除，以便提高數據挖掘效率.
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收稿日期:2010-09-06.
