区域场特征

区域场特征（精选7篇）

区域场特征 篇1

1 引言:

随着国家基础设施建设的广泛开展, 很多建设项目布置在地形落差较大的山区丘陵地带, 根据建设需求常将原始地形平整为多个台段。场地平整主要涉及土方平衡计算及土方调配运输两方面的内容[1], 而土方平衡计算是基础设施建设场平工程的重要部分, 是工程造价估算、数据放样及工程款结算的依据。然而目前对此的研究多是针对单一设计标高的平坦地区, 对典型的台段式复杂区域少有研究。因此, 针对具有多个场平设计标高的台段式建设项目, 探讨其土方平衡优化非常必要。

2 场地平整土方量计算原理

目前土方计算的方法其中主要有DTM法、等高线法、方格网法、断面法等[2]。其中DTM法适用于任意地形, 可建立不规则三角网TIN, 借助计算机处理便捷且精度较高, 广泛应用于实际工程实践中;等高线法适用于地势起伏较大的地形建设区域, 但由于地区地形复杂性和测量点密度的影响, 计算精度不高, 一般用于工程前期造价估算;方格网法是一种流行通用的土方计算方法, 常用于大面积平滩地区的土方计算, 而当地形起伏较大时, 其计算精度会受到一定影响;断面法一般用于条带状分布的道路、管道、沟渠等较为平坦的地区, 但由于对测量数据要求高、操作复杂且工作量大, 该法使用范围有限。

对于地形复杂区域的建设项目场平而言, 因其场地地形起伏一般较大, 更适用基于数字高程模型的规格网格法进行土方计算。规则格网法土方计算原理:首先依据不同的场平设计标高要求, 将整个复杂区域划分为多个地块单元;然后根据各单元设计要求计算设计高程;最后计算每个方格的挖填方量, 并绘出挖填方分界线, 汇总得到整个区域的土方总量。具体流程如下。

2.1 网格划分

规则格网法首先将区域划分为若干个小方格, 格网大小, 顾及地形起伏条件, 对于地势平坦单一地区, 格网边长适当放宽, 地形复杂区域, 格网边长适当加密, 以提高计算成果精度。场平区域内的方格网选取, 可依据建筑总平面布置图, 在其对应地形图上划分, 设计高程单一的平原可取边长为50m的方格, 丘陵地可取边长为20m的方格, 台阶式山地可适当加密取边长为10m的方格。在完成格网划分后, 可依据总图竖向设计标高, 比对每个方格的地面高程和设计高程, 地面高程大于设计高程, 差值为“+”, 即为挖方;地面高程小于设计高程, 差值为“-”, 即为填方;而差值数值为该方格区域的施工高度h, 即挖深或填高[3]。

2.2 挖填分界线确定

挖填分界线指施工高度为0的点连接起来的一条曲线段, 挖填分界线也即零线。若土方挖填是连续变化的, 以挖填分界线为界, 一侧为挖方, 另一侧为填方, 而存在挖填边界线的单元格, 既有挖方又有填方, 格网四个顶点的施工高度必有“+”有“-”, 应用线性内插方法, 四条方格边上施工高度为0处, 即为格网上挖填零点位置, 依次连接得到挖填分界线。挖填分界线位置确定和放样对场平工程具有指导意义, 一般在现场进行实际标记。

2.3 单元格土方量计算

单元格土方量计算在主要有四角棱柱体法和三角棱柱体法2种。其中四角棱柱体法分为以下几种情况:

(1) 方格四个角点全部为填土式挖方, 其土方量计算公式如下:

其中h1, h2, h3, h4为角点填方高度, 为绝对值。

(2) 方格的相邻两角点为挖方, 另两角点为填方, 其土方量计算公式如下:

其中h1, h2为需挖方角点挖方高度, 为需填方角点填方高度, 为绝对值。

(3) 方格的三个角点为挖方, 另一个角点为填方, 其土方量计算公式如下:

其中h1, h2, h3为需挖方角点挖方高度, h4为需填方角点填方高度, 为绝对值。

(4) 方格的一个角点为挖方, 相对的角点为填方。另两个角点为零点时 (零线为方格的对角线) , 其为:

其中a为方格网边长, b为零点到一角的边长[4]。

2.4 场平土方量汇总

当每个小方格的土方计算完成后, 分别将挖方区域和填方区域的单元格土方量累加求和, 即可以得到整个场平区域的汇总的土石工程量, 计算公式如下:

3 最小二乘法优化场地设计标高

3.1 应用原理

根据最小二乘法的基本原理, 平面上任意一点的设计标高由5个条件决定, 只知道了水平投影方向的坐标x、y, 以及场地的原自然地面标高, 就可以利用最小二乘法优化出其余的三个参数[5]。从最小二乘的基本原理来看, 任意场地的平土标高优化都可以采用。

3.2 对不规则场地平涂标高的处理

对不规则场地进行平土标高优化, 理论上来讲应用最小二乘法, 是使用每个点的平面坐标及地面自然高, 全面的数据必然会得到场地最真实的平土标高。但在实际操作中, 工作量会非常大, 往往利用一定密度的特征点代替地表真是形态, 只要满足误差限制是可行的。

对于不规则场地, 应用转化的思想, 转化为“规则”场地, 对不规则边界“规整”, 做成标准的方格单元, 通过编程的方式是可以实现的。

3.3 最小二乘法优化场地标高的优缺点

最小二乘优化场地标高, 是以场平区域的的自然标高逼近平整设计平面的方式, 在最小二乘意义下曲线拟合的理论来得到最佳标高的[6]。最小二乘法优化场地标高, 优点是:一次计算可求设计标高, 速度快简便易行, 适用于格则场地和不规则场地;缺点是需要借助计算完成繁琐计算, 当实际工程中需要平整成更为复杂的多个坡面曲面时, 最小二乘法讲实效。

4 土方平衡计算优化设计方案

在实际的工程建设项目中, 场平改造最为理想的效果是土方平衡。土方平衡指的是挖掉的土方恰好或者接近于填方土石量, 这样在一个场平区, 以填挖边界线为参照线, 将挖方土石直接填到填方部分;若为地形复杂的场平区, 划分为多个单元, 可能涉及将一个单位的挖方土石填到其他单元的情况。土方平衡在指导土方计算改造中, 在保证较小余土或外运土的前提下, 完成了场地整平, 可以大大的减小工程工作量和运输费用, 但是多单元的场平区要预先做好调配方案。

土方平衡优化设计方案在复杂区域的场平工程中尤为重要, 因为单一地形场平改造计算简单, 且土方工程量填挖不大;而复杂区域在建构助物设计时, 就要考虑到地形特点因地制宜, 往往将建筑物布置在不同高程的错落单元, 若达到实际要求的前提下, 建筑物之间道路联通设计一定坡度, 从而减少土方量并保持建设工程与周边辐射范围地形的适应性。所以复杂区域的场平工程土方计算也是依据工程本身的设计要求, 将总的场平区化整为零, 零星单元的设计、计算、改造更易控制调配, 只要保证零星单元精度, 就可以在整体上做好土方平衡方案的优化。

土方平衡的计算适用于整个场平区, 若单一设计标高的场平区计算相对简单;若台段式场平区可将场地划分为几个单元, 将某个单元的余土叠加到其他单元参与平衡计算, 使土方调配尽量在内部场平区完成, 仅产生少量外运土。需考虑不同场平单元挖填方量、面积及挖填不平衡系数等特征参数, 还要顾及挖方松散系数和填方压实系数, 在不同的单元台段式场平区设计了不同的标高, 并结合场地地形坡度等要素, 分析确定稳定合理的边坡挖填坡比, 护坡处理增加了土方平衡计算的复杂性, 手工计算几乎无法完成, 计算机在处理繁琐计算方面有着明显优势。通过多次迭代计算, 最终得到满足精度要求的土方平衡设计面, 为场平工程提供参考方案。设计者依据迭代计算出的设计面, 结合内部土方调配运输工程量, 能够更好地进行投资控制和合理安排施工组织。

5 结语

针对在很多项目出现的台段式复杂区域场平工程, 提出了一种基于场平单元特征参数的土方平衡优化设计方法。利用该优化设计方法, 考虑到了每个单元的特点, 便于从局部减少边坡支护及相邻台段面陡坎加固的费用, 利于从整体控制土方平衡调配与精度, 是一种可行且有效的复杂区域土方平衡优化方法。

参考文献

[1]姜清华, 程江涛, 蔡清, 等.台段式场平建设项目土方平衡优化设计的研究[J].长江科学院院报, 2014 (1) .

[2]杨秀伶.基于南方CASS的土方计算研究[J].青年与社会, 2014 (15) .

[3]付道华, 赵钢, 于海晶.土地平整挖填土方量计算方法选择与应用[J].水利科技与经济, 2011 (8) .

[4]袁建新.建筑工程量计算[M].北京:中国建筑工业出版社, 2010.

[5]秦华.场地标高优化和土方量计算及其Excel VBA的程序实现[D].西安:西安建筑科技大学, 2006.

[6]曾秀端.土方量计算方法在道路工程中的应用与探讨[J].建筑工程技术与设计, 2014 (17) .

区域场特征 篇2

随着风力发电大规模接入电网,风电爬坡事件的影响日益突出。风电爬坡是指在短时间尺度内,风功率的大幅度波动。文献[1-4]介绍了爬坡事件的定义以及爬坡事件与气象变化的关系,研究发现上爬坡(ramp-up)事件一般伴随锋面系统、露点峰、对流和低空急流等气象变化出现;下爬坡(ramp-down)事件则常与气压梯度的迅速下降有关,同时在持续高风速天气时,出于安全保护考虑会切出风机,也会导致风功率的大幅下降。风电爬坡破坏电力系统原有的功率平衡,给电网的安全稳定运行带来巨大的隐患。因此,提高爬坡时段风功率的预测精度,对电网安全运行和优化调度具有重要作用。

风功率短期预测可分为时间序列模型和基于数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)的预测模型两类［５］。时间序列模型在样本数据时间相关性大时具有较好的预测效果,但其预测时间尺度偏短,且存在预测结果不稳定的问题。 基于NWP的预测模型分为物理方法和统计方法,物理方法考虑了地形变化和粗糙度信息,需要分辨率较高的NWP模型才能保证预测的精确度,而统计方法需要大量的统计数据,对罕见风电爬坡现象很难进行准确预测,会出现较大的预测误差［６－８］。现有的预测模型着重研究风功率序列与气象参数的连续变化趋势,然而风电爬坡是气象条件突变引起的风功率大幅波动,因此尽管时间序列模型能够对风功率序列的常规波动具有较好的预测效果,但却无法较准确预测爬坡时段风功率［９］。

近年来,基于无线传感器技术的自动气象观测站在风能资源丰富的地区得到广泛应用。观测站能够实时、稳定和连续地采集空间不同位置的风速、风向、温度和湿度等信息［１０］。由多个观测站构成的气象测量场,其测量数据能够表征该区域内的风电场随时间变化依次遇到的动态气象前沿。

经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分析法是分析矩阵数据结构特征,提取主要数据特征量的一种方法。Lorenz在20世纪中期将EOF引入气象和气候研究中,现已在多学科中得到广泛应用。在气象研究中,EOF分析法能够处理以不规则网格点为空间点的随机时间变化样本,把气象要素场的时空变化主要信息浓缩在为数不多的前几项正交不相关的主分量中。 文献[11-12]利用EOF分别对夏季降雨场和一次暴雨过程进行分析,准确提取了时空变化信息和稳定分量。

本文基于气象测量场的数据,考虑爬坡时段风速场的变化,构建了区域风功率的短期预测模型。模型利用EOF将风电场的风速资料阵分解成不同空间模态和主分量,通过多元非线性逐步回归方法建立风速场主分量和区域风功率间的映射关系。采用基于误差传递公式的区间EOF分解,将上述模型扩展为处理非确定性数据的预测方法。实际区域风功率预测效果表明,本文所提出的方法能够显著提高风电爬坡时段风功率预测的精度。

1 气象测量场数据特征分析

风电爬坡事件通常伴随着极端气象条件,而空间分布的气象测量场能够捕捉到研究区域内的不同位置随时间变化依次遇到的气象前沿,涵盖风速的动态变化,为爬坡时段区域风功率的准确预测提供了数据基础。

1.1 区域风速数据预处理

美国邦纳维尔电力管理局(Bonneville Power Administration,BPA)地区的风电机组分布在太平洋沿岸,地区内分布着20个自动气象观测站,能够提供风速、风向和温度等气象数据。气象观测站的空间分布与风电场存在差异,观测站的分布图见附录A图A1。BPA气象观测站有单观测高度和多观测高度两种,多观测高度站点能采集该位置不同高度的风速数据。由于气象观测站的风速数据取自不同的高度,在使用前应根据风切变指数将其转换到统一高度,转换公式可表示为:

式中:vｈ１为h１高度的风速值;vｈ０为h０高度的风速值;α为风切变指数［１３］。

气象学中,常用距平值代替原样本数据。距平值即各观测站的观测值与该站平均值之差。对不同气象观测站的风速数据进行距平处理,使各观测站样本的平均值为零,实现不同变量在同一水平下的比较,更直观地展现各观测站数据的变化特性。气象观测站采集到的风速、风向等数据都必然掺杂噪声信号(误差),测量数据中的随机误差对爬坡时段风功率预测的影响更突出。因此,使用局部平滑方法中的五点三次法来消除原始数据的随机误差［１４］。

1.2 爬坡时段风功率数据特性

在冷空气、对流等极端气象条件出现时,风电场中的出力会在短时间内出现大幅度波动,即发生风电爬坡。目前使用较广泛的爬坡事件定义包括:

式中:P为风电场出力;ΔT为时间区间;Pｖａｌ和Rｖａｌ为爬坡事件的阈值。

目前判别爬坡事件程度时,既可以用功率变化绝对值,又可以用以风电总装机容量作为基准值的功率变化百分比。

上述3种爬坡事件的定义式分别从不同的角度考虑。式(2)中,若某时间区间 ΔT两端点的风功率增加或减少幅值大于给定阈值Pｖａｌ,则认定为爬坡事件,但这种定义仅考虑了区间端点处的数值,忽略了区间内风功率的变化。式(3)中,在时间区间 ΔT中,若风功率最大值和最小值间的差值大于给定阈值Pｖａｌ,则认定为爬坡事件,这种定义虽然考虑了区间内的风功率变化,但忽略了爬坡变化率。式(4)中,若某时间区间 ΔT内的风电爬坡变化率大于给定阈值Rｖａｌ,则认定为爬坡事件。上述定义各不相同,可以根据实际应用选择定义方式。

在地域分布较广的风电场中,空间距离较近的气象观测站,其风速序列之间存在相关性,而距离较远的气象观测站,可以不考虑其相关性。在不考虑人为控制风机出力的情况下,气象变化,特别是风速变化,是风电爬坡出现的主要原因。大风过境引起爬坡事件的过程中,风电场的风速和机组出力都有较大变化。不同位置的风电机组随时间变化,依次受到风前沿的影响,空间分布的自动气象观测站可以反映风前沿的动态变化。在同一时刻,气象测量场中不同测点的数据反映了大风过境时不同位置的风速条件;在不同时刻,任一测点的数据表征了风速随时间的变化情况。

由于受气象条件突变的影响,爬坡时段的区域风功率会出现短时大幅变化。在地域分布较广的风电场中,大风过境时既有风速增大进而风机出力增加的位置,又有风速减小进而风机出力减小的位置,这对区域风功率输出产生不同影响。空间分布的自动气象观测站能够采集爬坡时段不同位置的气象信息,涵盖了对区域风功率有不同影响的风速序列,反映了风电场中不同位置间的相互关系,对区域风功率的预测具有重要作用。

2 基于EOF的风功率预测

本文利用多观测点气象测量场捕捉不同位置、不同时刻的风速动态变化,准确表达风电爬坡时段气象参数的特性。在此基础上,将EOF分解方法用于解析气象信息的时间—空间结构,进行凝聚,为预测模型提供简洁的信息要素。采用多元非线性回归实现从气象信息到风功率的映射,计及风速预测误差,进行预测。

2.1气象要素场的EOF分解

2.1.1 EOF分解的基本原理

EOF分解是将包含多个随时间变化的空间观测点的气象场进行时间—空间正交分解,将气象要素场转化为不随时间变化的若干空间基本模态和相应的时间系数序列的线性组合,空间基本模态表征气象场的地域分布特征,时间系数涵盖了气象场随时间变化的主要信息,以此定量分析气象场的空间结构和时变特征［１５－１６］。

若气象要素场中有m个观测点,进行了n次观测(n>m),第i个观测点的数据可表示为:

式中:i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;dｉｊ为第i个观测点的第j个观测数据。

将m个观测点n次观测值排列成横资料阵,一般把气象要素场转化为距平场进行分析,即各观测站分别进行距平化:

式中:为第i个观测点观测数据的平均值;xｉ=[xｉ１,xｉ２,…,xｉｊ,…,xｉｎ]Ｔ为第i个观测站的距平数据。

气象中任一空间点i和任一时间点j的距平值xｉｊ,由m个空间函数vｉｋ和时间函数yｋｊ(k=1,2,…,m)的线性组合构成,表示为:

上述分解的矩阵形式为X=VY,其中X为m×n阶资料阵,V为空间特征向量(模态)矩阵,V中的m个列向量表征气象场m个不同的空间模态,Y为时间函数(主分量)矩阵,Y中的m个行向量对应于特征向量的m个模态,表征空间模态的时间变化特征,即

式中:vｉ=[vｉ１,vｉ２,…,vｉｊ,…,vｉｍ]Ｔ为第i个模态空间特征向量;yｉ=[yｉ１,yｉ２,…,yｉｊ,…,yｉｎ]Ｔ为模态对应的时间函数。

对于变量的距平场,协方差矩阵的特征值λｋ反映方差的大小,λｋ越高,说明其对应的模态越重要,对总方差的贡献越大。空间特征向量矩阵和时间函数矩阵都具有正交特性,即各模态和主分量间是不相关的。因此,可以用前p个方差较大的时间系数与其对应的特征向量的乘积作为原气象要素场的估计,这样就将m阶的信息凝聚到p阶中。原气象场观测值xｉｊ的估计值x^ｉｊ用前p个空间特征向量及其相应时间函数的乘积表示为:

其估计效果可以用来衡量。

2.1.2 基于EOF的气象测量场的模态分析

空间分布的气象测量场的数据表征了风电场不同位置的气象条件,使用EOF分解风速距平场,得到空间特征向量与其所对应的时间函数:

式中:Λ 为m×m阶的对角矩阵,对角线元素为协方差矩阵的特征值λｋ。特征向量V中各列向量所代表的空间模态具有正交特性,相互独立。

气象测量场分解出的前p个特征向量能够最大限度地表征风电场的风速分布模态,特征向量所对应的时间系数代表了由特征向量所表征模态的时间变化特征。系数绝对值越大,表明这类分布模态越典型。

以BPA地区爬坡时段为例对气象测量场的原始数据和距平数据的典型模态进行分析。原始数据分解出的第一特征向量场见附录A图A2,特征向量中的不同分量对应不同的气象观测站,分量值大的气象观测站其爬坡时段风速均值也大。因此,第一特征向量场表征了不同气象观测站风速大小的排列关系。如附录A图A2中Augspurger站,其对应了特征向量分量中的最大值,在爬坡时段内其风速均值最大。第一特征向量场对应的时间系数表征的是爬坡时段整个气象测量场中风速总体水平的变化情况。因此,原始数据的第一特征向量场既能反映爬坡时段气象测量场风速总体变化趋势,又能对比不同观测站的风速变化情况。

气象测量场中距平数据分解出的第一特征向量场,表征的是不同测量站间风速特性的差异,如附录A图A3所示。在距平数据分解出的第一特征向量场中,气象测量站对应的特征向量分量呈现正负两种分布。特征向量正分量对应的气象观测站其风速变化在爬坡时段以减少为主,而特征向量负分量对应的气象观测站的风速变化则以增加为主,这种模态表征了气象测量场中对区域风功率输出起相反作用的两种风速变化趋势。 附录A图A3 中Chinook站和HorseHeaven站分别为正负分量的中心,以前者为代表的正分量区域风速以下降为主,而后者的风速以上升为主。特征向量对应的时间系数的变化趋势与正(负)特征向量分量区域内的风速均值的变化情况相一致。因此,距平第一特征向量场表征了气象测量场中风速增加和减少的趋势,而时间系数表征了这种趋势的典型程度。

2.2 爬坡时段风功率预测模型

空间自动气象观测站的数据预处理后形成风速距平资料阵,距平阵中的风速数据既有风速测量数据又包含超前预测数据。实测数据由气象观测站提供,超前预测数据由NWP输出,两者在时间上先后承接。利用EOF将风速距平阵分解为空间特征向量和主分量,分解出的主分量由两部分组成:一部分用于构造预测方程的主分量历史值,另一部分用于区域风功率预测的主分量预测值。

主分量个数的选取可以采用不同的标准。例如,根据累计解释方差百分率达到某一数值进行选取,或选取给定数量的前几个主分量。本文以累积解释方差百分率达到90%为标准,选取前q个主分量作为风功率预测的自变量。

将分解出的主分量和对应的区域风功率进行拟合,建立多元非线性回归模型,如式(12)所示。

式中:yｉ为第i个主分量;下标n１,n２,…,nＮ为拟合最高次数。

采用逐步回归分析方法对式(12)中不同次数的主分量进行筛选,进行基于偏回归平方和的F检验,剔除对区域风功率影响不显著的主分量次数,确定各项系数,建立最优的回归方程［１７］。对非线性回归模型进行统计检验,得出表征回归拟合程度的判定系数,其数值越接近1,拟合效果越好,其预测的精度越高。根据多元非线性回归模型,将预测时间段内的主分量预测值代入模型,即可得出区域风功率预测值。

基于EOF的爬坡时段风功率预测流程如图1所示。首先对空间测量场的数据进行高度切换、距平化和局部平滑等预处理,利用EOF分解风速距平阵,提取正交主分量,通过多元非线性逐步回归建立主分量和区域风功率的映射关系,预测爬坡时段风功率。

风功率预测值有时存在一定的波动性,这是由于模型没有考虑爬坡时段风功率变化的实际情况。在风电场的爬坡事件中,通过统计爬坡时段中出现的短时反向变化(即上爬坡过程中,风功率出现短时下降,下爬坡过程中,风功率出现短时上升)可知风功率变化具有较强的持续性和延续性,出现短时波动的概率很低。因此需要对风功率预测值进行修正:预测中出现的短时波动点,用该波动前后两点的均值代替。

2.3 考虑风速预测误差的区间EOF分解

基于EOF的预测模型利用超前时段的预测风速,需要考虑风速预测误差。风速预测值以区间数形式取代确定数值,构成了区间数风速矩阵,其中历史风速为确定数,预测风速是区间数。采用基于误差传递公式的区间EOF分解,得到风功率预测区间变化值,具体步骤如下。

1)产生随机数,构造风速误差区间数样本。认为风速预测值与实际值之间的误差服从高斯分布［１８］。超前预测范围内的风速用区间数形式表示为:

式中:j为风速预测数据的开始点;为预测风速的区间值。各气象观测站中的第1列至j-1列为风速确定值。

区间数距平资料阵X′可以写成两个精确数矩阵,即中点矩阵C′和半径矩阵R,可表示为:

式中:σｊ=[σ１ｊ,σ２ｊ,…,σｉｊ,…,σｍｊ]Ｔ为半径矩阵向量,向量中σｉｊ为风速预测误差值。

对应于不同的预测系统、超前预测时间及气象条件,风速预测误差各不相同。本文通过控制均值和标准差来产生风速预测误差随机数。

2)对中点矩阵实施传统E OF分解,获得式(7)中的主分量ycik,利用误差传递公式[19,20]:,推导出主分量误差矩阵如式(15)所示,则区间主分量为:,其下限,上限,其中ycik为的中点。

式中:误差矩阵中,为区间主分量的半径值。

3)风电场区间主分量如式(16)所示,利用逐步回归建立风电场主分量与区域风功率输出间的映射关系,预测方程与不考虑风速预测误差时是一致的。

4)将超前预测时间内的区间数主分量依据区间数的运算法则代入预测方程,得出在风速存在预测误差情况下的风功率区间变化值和基于Hausdorff距离定义的相对误差的指标。相对误差指标可表示为:

式中:fcpi和pci分别为风功率预测区间数fpi和实际风功率pi的中点;frpi和pri分别为fpi和pi的半径值;N为预测数据的个数。

UＨ中的分子是均方根误差,分母是fｐｉ和pｉ分别与0的Hausdorff距离之和;因此UＨ在0到1之间,UＨ的取值越小,说明构造的模型的预测能力越强［２１－２２］。

3 算例分析

近年来,美国BPA地区的风电发展迅速,目前风电装机容量已经达到4.5GW。分布在BPA地区的20个气象自动观测站能够提供每5 min的气象数据,BPA调度中心可获得每5min的区域风功率值。BPA地区采用Rapid Refresh(RR)、North American Mesoscale(NAM)和Global Forecast System(GFS)三种NWP模型[23]。本文采用RR模型,该模型将大气沿垂直方向分为50层,每小时提供未来18h的预报结果,空间分辨率是13km,风速预报误差服从高斯分布。

BPA地区中NWP系统的网格点与气象观测站位置一般是不同的。NWP系统根据网格点与气象观测站之间的地理关系进行预测校正,得到气象观测站位置处的预测数据［２４］,如图2所示。

利用本文所提出的基于EOF的预测模型,对爬坡时段区域风功率进行预测。

3.1 BPA区域风功率预测

针对BPA地区2012年10月的多个风电爬坡时段进行短期功率预测。利用预测时段前12h的风速和风功率历史数据构建多元非线性回归模型,分别进行超前1,2,3h的预测。预测效果由绝对百分比误差和平均绝对百分比误差来衡量:

式中:i=1,2,…,N;PＲｉ为i时刻的实际风功率;PＦｉ为i时刻的预测风功率［２５－２６］。

对不同风电爬坡场景进行预测。

1)小幅度上爬坡

10月2日10:00至11:00,BPA的区域风功率由1 459 MW持续上升至1 690 MW,出现小幅度上爬坡,利用基于EOF的预测模型,提取10月1日23:00至10月2日11:00风速数据的主分量,进行超前1h风功率预测,多元非线性回归方程可表示为:

式(20)的拟合判定系数为0.883,通过了显著性F检验,模型预测结果如图3所示,本例中各时间点的预测绝对百分比误差最大为5.9%,BPA预测为15.4%;平均绝对百分比误差为3.30%,优于BPA地区现有预测的8.5%。

2)大幅度上爬坡

10月2日14:00至15:00,BPA的区域风功率由2 500 MW上升至3 164 MW,出现大幅度上爬坡,利用基于EOF的预测模型,提取10 月2 日03:00至10月2日15:00的风速数据的主分量,进行超前1h风功率预测,多元非线性回归方程可表示为:

式(21)的拟合判定系数为0.944,通过了显著性F检验,模型得出的预测结果如图4所示,本例中各时间点的预测绝对百分比误差最大为11.6%,BPA预测为16.1%;平均绝对百分比误差为5.13%,优于BPA地区现有预测的12.64%。

3)下爬坡

10月2日22:00至23:00,BPA的区域风功率由2 010 MW下降至1 614 MW,出现下爬坡,利用基于EOF的预测模型,提取10月2日11:00至10月2日23:00的风速数据的主分量,进行超前1h风功率预测,多元非线性回归方程可表示为:

式(22)的拟合判定系数为0.951,通过了显著性F检验,模型得出的预测结果如图5所示,本例中各时间点的预测绝对百分比误差最大为14.4%,BPA预测为21.6%;平均绝对百分比误差为5.66%,优于BPA地区现有预测的11.62%。

在超前不同时间(1,2,3h)时,利用基于EOF的预测模型对爬坡时段的风功率进行预测,风功率预测效果各不相同,以此前10 月2 日10:00 至11:00小幅度上爬坡为例,其超前1,2,3h的平均绝对百分比误差分别为3.30%,4.30%和4.85%,风功率预测值和误差如图6所示。

综上可知,基于EOF的多元非线性回归预测模型对BPA风电场的爬坡时段风功率能够取得良好的预测效果。模型综合利用风电场的物理信息和历史数据,对不同幅度、不同类型爬坡的预测误差明显减小,效果优于BPA现有的预测;由图6可知,在超前不同时间尺度的爬坡风功率预测中,随着时间尺度的增大,区域风功率的预测误差会相应增大,但其预测效果仍是理想的。本文的爬坡时段区域风功率预测模型在不同爬坡过程、不同超前预测尺度下都是适用的。

3.2 考虑风速预测误差的风功率预测区间

风速预测值与实际值之间的误差服从高斯分布。本算例中,对3.1节中的小幅度上爬坡进行区间预测,风速预测误差的均值和标准差均取1m/s,构造风速预测误差矩阵,可得到区间形式的风功率预测值,如图7所示。当风速预测考虑误差时,预测值在风功率精确值上下波动,在处于风功率预测上限值和下限值时,预测值的误差分别为4.84% 和5.52%。风功率预测区间能够较好地包络风功率实际值,部分未被包络的点偏差也较小。 基于Hausdorff距离的相对误差值UＨ为0.040 1,说明基于误差传递公式的区间EOF预测模型具有较好的预测能力。

在构造风速预测误差时,不同的误差均值和标准差对风功率区间数的影响各不相同。本文构造多组不同误差均值和标准差的数据,通过对比预测值的UＨ,可知随着风速预测误差的增大,相对误差UＨ的值也相应增大,如图8 所示,这表明,提高风速预测的精确度,有利于提高区域风功率的预测精度;在一定的风速误差范围内,基于EOF的预测模型仍然具有可行性和适用性。

4 结语

利用气象测量场数据和EOF方法,提取涵盖风电场变化信息的主分量,构建了区域风功率预测模型。该模型能够准确表征区域内风电场随时间变化依次遇到的动态气象前沿,显著提高了爬坡时段风功率预测的精度。考虑风速预测误差,采用区间EOF分解,将上述模型扩展为处理非确定性数据的预测方法。算例结果表明,本文所提出的方法对爬坡时段风功率预测具有较高精度,为区域风功率预测提供了一种有效方法。

区域场特征 篇3

在采动影响下, 覆岩原始平衡状态遭到破坏, 随着工作面的不断推进, 采空区覆岩自下而上依次经历垮落、破断、弯曲下沉, 形成冒落带、裂隙带、弯曲下沉带;且随着工作面连续推进, 覆岩的这种变化形态沿走向方向周而复始地出现, 直到采空区冒落岩块重新压实达到新的平衡结构, 此时在走向方向上自采空区后方至工作面煤壁前方依次形成重新压实区、离层区、煤壁支撑影响区, 即采动覆岩“横三区”、“竖三带”分布特征[1,2,3]。而在倾向方向上, 随着采空区范围的扩大, 采空区中部最终也会形成重新压实区, 然而倾向两侧由于区段煤柱的支撑, 无法完全压实, 便形成一定的离层、裂隙空间, 许家林将这种结构形态称之为采动裂隙梯形台[4]。

矿井瓦斯涌出的主要来源是采空区涌出的瓦斯, 通常占到矿井瓦斯涌出量的40%~70%[5,6,7]。因此采空区瓦斯治理工作刻不容缓, 近年来针对采空区瓦斯治理主要采取地面垂直钻孔、高位钻孔裂隙带抽采、采空区上隅角埋管等, 其主要原理是利用采动影响形成的裂隙空间, 通过钻孔抽采游离及积聚于该空间内的卸压瓦斯[8,9,10]。由于采动裂隙场是瓦斯流动的主要通道, 因此科学地研究裂隙空间的分布范围, 是瓦斯抽采钻孔布设的首要前提。

1 工程背景

义煤集团新安煤矿为煤与瓦斯突出矿井, 工作面主要采用本煤层预抽瓦斯配合高位钻孔抽采采空区瓦斯, 然而由于主采的二1煤层煤质松软破碎, 实施本煤层预抽时钻孔成孔困难, 钻进深度小, 已形成的钻孔容易塌孔, 预抽效果不理想, 工作面回采时上隅角瓦斯极易超限。目前, 新安煤矿采用高位钻孔的方法进行采空区瓦斯治理, 然而通过对高位钻孔抽采情况的跟踪分析认为一些钻孔抽采数据不理想, 究其原因, 主要是高位钻孔终孔位置准确率低, 不能使钻孔终孔始终处于采动裂隙带内, 造成抽采效果不理想。因此, 研究新安煤矿采动裂隙成分布特征, 对于优化高位钻孔布置、提高钻孔瓦斯抽采效果有着重要的意义。

以新安煤矿14采区14200工作面为研究对象, 14200工作面平均埋深570 m, 工作面平均煤厚为4.22 m, 煤层平均倾角为7°, 工作面切眼长150 m, 走向长660 m, 采用走向长壁后退式采煤法, 综采一次采全高、全部垮落法采煤工艺。

2 采动裂隙场分布特征数值模拟

2.1 UDEC软件介绍

UDEC数值模拟软件是基于离散元法理论提出的, 用于研究非连续体在承受动、静载荷影响下, 自身受力及位移的变化特征。为了分析采动过程中覆岩移动及裂隙场发育情况, 通常将岩体视为非连续体, 采用UDEC分析时, 将非连续体划分为若干个离散的块体, 块体间的变截面视为非连续面, 各块体又划分成若干个单元格, 各单元格在给定的力学参数条件下, 会沿非连续面表现出线性或非线性的应力—应变特征[11]。

2.2 模型建立及边界条件确定

(1) 模型建立。在采用数值模拟软件研究时, 对于具体的工程问题, 通常选取所研究工程的关键部分建立数值模型, 以避免运算量过大。因此此研究的目的是探究覆岩采动裂隙演化特征, 确定采空区覆岩采动裂隙场的分布规律, 模型建立时仅选取开采层上部的一定空间, 而非直至地面, 但范围也不可太小, 应满足研究的需要。

根据《建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规程》中有关裂隙带高度的经验公式[12], 计算研究对象14200综采工作面裂隙带高度, 计算公式及过程为:

式中, HL为裂隙带的高度;∑M为开采煤层的厚度, 平均4.22 m。

代入数据计算得, HL= (35.17~46.37) m根据以上计算裂隙带最大高度为46.37 m, 因此走向模型尺寸可建立为300 m×70 m;倾向模型考虑到煤层倾角平均为7°, 模型尺寸可建立为350 m×115 m (图1) , 其中关键层是由关键层判别方法[13,14,15]计算得出。

(2) 模型边界条件。UDEC数值模型边界条件通常采用位移—应力混合边界, 将模型下部边界和左右边界简化为位移边界条件, 即固定下部及两侧边界位移, 模型顶部采用应力边界条件, 即模型顶部根据上覆岩层的自重施加均匀的垂直应力。

2.3 走向方向采动裂隙演化分布

采动影响下, 采场煤岩体应力重新分布, 应力的变化与采场裂隙演化有着密切的关系。应力降低的区域, 垂直于应力方向的裂隙发生膨胀变形, 该范围采动裂隙比较发育;应力增大的区域, 垂直于应力方向的裂隙就会收缩变形, 该范围裂隙将会被压实。根据在煤层中布置的测线, 测线上共设置50个测点, 监测工作面推进过程中煤层内垂直应力的变化情况, 不同推进距离对应的煤层内垂直应力分布如图2所示, 其中开切眼位于横坐标100 m处。

由图2可知:工作面推进20 m时, 采空区垂直应力降低, 处于卸压状态, 而两侧的开切眼和工作面由于煤壁的支撑, 表现出应力集中;工作面推进至40 m, 采空区卸压范围进一步增大, 两侧集中的应力也逐渐增加, 已超过原岩应力, 最大达到21 MPa, 说明基本顶已发生初次来压;当工作面推进到60 m时, 采空区中部应力开始逐渐恢复, 最大值达到6.5MPa, 说明采空区中部破碎的岩块有被逐渐压实的倾向;当工作面推进至80 m时, 采空区中部垂直应力继续增大, 最大值达到11 MPa, 说明采空区破碎岩块对上覆岩层产生支撑作用, 但采空区大部分区域仍处于卸压状态;随着工作面继续推进至100 m, 采空区中部破碎岩块起支撑作用的范围增大, 说明采空区中部趋于压实的范围增大;当工作面推进至120 m时, 采空区中部垂直应力大部分已恢复至接近原岩应力, 说明采空区中部垮落的岩块已充分压实, 此时已达到走向方向充分采动, 而在采空区压实区域的两侧仍有一定范围的卸压区域, 工作面侧和切眼侧卸压区域宽度为30 m, 在进行钻孔卸压抽采时, 钻孔应布置在该区域内能达到较好的抽采效果。

由以上分析知, 工作面推进至120 m时走向方向已达到充分采动, 调取UDEC软件中剪切破坏命令, 素描出裂隙分布范围 (图3) 。根据裂隙边界轮廓, 可以看出走向方向采动裂隙呈现梯形分布形态, 同时可量测出卸压角约63°, 裂隙高度止于距离煤层顶板50.89 m的主关键层, 两侧裂隙带宽度约为30 m, 而采空区中部裂隙几乎被压实。

2.4 倾向方向采动裂隙演化分布

根据建立的倾向模型, 模型左侧留设100 m保护煤柱, 即开切眼位于水平方向100 m处, 14200工作面倾斜长度为150 m, 模拟工作面一次开挖完成, 来分析工作面上覆岩层的裂隙发育情况。

为了定量研究离层裂隙的发育程度, 确定倾向方向上裂隙区的范围, 采用离层率F指标 (它反映单位厚度的岩层内离层裂隙的高度或岩层的膨胀率) , 根据上下关键层不同步协调变形的原理, 分别测得上下关键层的位移量S上与S下, 通过S上与S下的差值与上下岩层间距离的比值来表示离层率的大小, 即:

式中, F表示离层率。如F=0, 表明上、下岩层离层;若F>0, 表明岩层被压缩。

上覆岩层离层率如图4所示。

由图4可以看出, 工作面倾向方向上, 由采空区进风巷侧开始, 离层呈现出增大—减小—增大的规律。采空区边缘的进回风巷附近一定范围内离层率较大, 最大离层率为130 mm/m, 而采空区中部离层率很小, 几乎趋近于零。说明采空区中部已压实, 裂隙不发育, 压实区域宽度范围约95 m;采空区进风巷侧25 m、回风巷侧30 m范围内离层率较大, 采动裂隙发育最充分, 瓦斯抽采钻孔布置到此区域能达到较好的抽采效果。调取UDEC软件中剪切破坏命令, 素描出倾向方向裂隙分布如图5所示。

根据裂隙边界轮廓, 可以看出倾向方向采动裂隙也呈现梯形分布形态, 同时可测量出回风巷侧和进风巷侧的卸压角为分别为69°、71°。裂隙高度止于距离煤层顶板50.89 m的主关键层, 即梯形台高度包含煤层厚度为55.11 m, 而采空区中部裂隙几乎被压实。

2.5 采动裂隙场三维分布特征及参数确定

由分析可知, 在垂直于煤层方向上无论是走向方向还是倾向方向, 裂隙均呈现出梯形分布。为此, 综合走向及倾向采动裂隙特征, 可得出采动空间半无限范围内三维的梯形台分布特征 (图6) 。

其中采动裂隙梯形台尺寸参数为:高度为55.11 m;梯形台的卸压角:走向方向工作面侧为63°, 倾向方向回风巷侧为69°、进风巷侧为71°;裂隙圈的宽度范围:走向方向工作面侧为30 m;倾向方向进风巷侧为25 m、回风巷侧为30 m。

3 结语

通过UDEC数值模拟软件, 对新安矿二1煤层开挖过程中覆岩应力场、位移场以及裂隙分布特征进行了分析, 得出了覆岩采动裂隙场梯形台的分布特征, 并且得出了裂隙梯形台尺寸参数, 为瓦斯抽采钻孔的布置, 尤其是钻孔终孔位置的设计和优化提供科学参考和理论依据。

摘要：采动裂隙是卸压瓦斯运移的主要通道, 采动裂隙场分布特征是瓦斯抽采治理的核心基础。为了研究采动空间内裂隙场分布特征, 以义煤集团新安煤矿为工程背景, 采用理论分析、UDEC数值模拟的研究方法, 分别分析垂直方向、走向方向、倾向方向采动裂隙分布特征, 印证了采动裂隙场呈现梯形台的分布形态, 得出了梯形台裂隙空间范围, 可为卸压瓦斯抽采钻孔的布置提供参考依据。

浅析煤矿陷落柱的地震波场特征 篇4

“陷落柱”又被称作“无炭柱”, 它是在一种特定地质条件下所形成的特殊地质现象, 它是非可溶性岩层由于下部可溶性岩层溶蚀而塌陷形成的地质体。石灰岩的地层中, 由于石灰岩可与水及溶于水中的CO2发生化学反应从而形成的岩溶洞, 同时受到地质构造力和上部覆盖岩层的重力长期作用, 导致一些溶洞会发生坍塌, 这时覆盖在石灰岩上部的煤系地层也随之塌陷, 使得煤层遭受破坏。且这种塌陷常常形成呈圆形或不规则的椭圆形柱状体, 所以称之为陷落柱。

2 陷落柱的特殊波

2.1 延迟反射波

延迟反射波是陷落柱的一种特殊波, 其主要是由于地震波经煤层反射后穿过陷落柱, 被地面检波器接收的“反射-透射波”, 以及地震波穿过陷落柱后经煤层反射而被地面检波器接收的“透射波-反射”。由于这两种特殊波都穿过了速度较低的陷落柱, 所以这些特殊波与正常煤层反射波相比, 在时间上会有一个明显的时间延迟, 体现在地震记录上则是在正常煤层反射波和“反射-透射波”及“透射-反射波”之间产生较大的空白带, 且“透射-反射波”及“反射-透射波”出现在陷落柱右侧, 是两种入射反射路径不对称的特征波。

2.2 延迟绕射波

延迟绕射波是识别陷落柱的标志波, 实际上是在陷落柱断陷点两侧的绕射波, 一支为正常的绕射波, 另外一支则出现了明显的时间延迟, 这也是陷落柱区别于别的地质体的最重要的特征。

地震波通过陷落柱的时间延迟量是延迟绕射波的时间延迟量, 陷落柱柱体速度大小和柱体的规模决定着延迟绕射波时间延迟量的大小, 陷落柱的速度越小, 直径越大, 时间延迟量也就越大。因此, 当陷落柱的断陷点比较模糊时, 可以依据时间剖面上的延迟绕射波来判断陷落柱的存在与否。

3 实际时间剖面上的陷落柱特征

与正常地层相比陷落柱体柱体内部的地层的连续性、产状、岩性等方面都与正常地层有着较大差异, 而异常的地震波往往是由陷落柱的这种物性差异所导致的。现将陷落柱在时间剖面上的特征归纳如下:

(1) 反射波组中断或能量变弱。其终断点或能量变化位置即为边界的反映。

(2) 反射波同相轴扭曲产状突变。一系列反射波同相轴向陷落柱体内侧扭曲, 其扭曲起始点之连线即为陷落柱的边界反映。由于陷落柱塌落, 使其周围的地层常产生向陷落柱中心方向下倾。

(3) 反射波同相轴产生分叉合并和圈闭现象。其分叉、合并点即为陷落柱的边界反映。

(4) 异常波的出现, 异常波包括绕射波和延迟绕射波等, 尤其是延迟绕射波是陷落柱的特有标志。

4 叠加剖面上陷落柱特征

陷落柱在叠加和偏移剖面上的典型特征如图1、图2所示。在叠加剖面上陷落柱位置处正常煤层反射波中断, 陷落柱下面出现能量较强的绕射波, 绕射波与煤层波中断点并没有相切, 在时间上有一定的延迟, 所以是典型的延迟绕射波。

5 偏移剖面上陷落柱特征

在图1、图2的偏移剖面中, 绕射波基本上是得到了收敛, 而陷落柱内却表现不一。

图1的陷落柱在偏移后, 归位较好, 陷落柱内煤层反射波中断, 无其他异常强能量波的残余;而另一个陷落柱及图2中的陷落柱内均有较强能量的异常波。主要表现为向下凹陷的强同相轴, 有的与断陷点相连, 形成“向斜”形态, 有的与煤层反射波错断, 形成“小断块”形态。其原因一个是陷落柱内部物质的组成不同, 速度不同;还有偏移速度的不同及其他原因, 如采集观测系统、地形及煤层形态、处理方法等。

摘要：在煤矿中出现陷落柱的区域, 容易造成大面积的冒顶、突水及瓦斯突出的事故, 陷落柱地质构造对煤矿安全生产造成严重影响。因此, 本文对陷落柱的地震波场特征进行了研究, 总结了在时间剖面上识别陷落柱的具体方法, 从而为煤矿安全提供进一步的保障。

关键词：陷落柱,地震波场特征,煤矿安全

参考文献

[1]孙庆贵.岩溶陷落柱对煤矿的影响与处理措施[J].工程技术, 2008, 1:5.

杭州区域经济特征分析 篇5

关键词：杭州,区域经济,分析

一、长三角区域经济概况

2010年5月, 国务院批准了《长江三角洲地区区域规划》, 按照规划将把长三角建成“亚太地区重要的国际门户、全球重要的现代服务业和先进制造业中心、具有较强竞争力的世界城市群”。长江三角洲地区以上海为中心, 南京、杭州、苏州、无锡、宁波为副中心, 包括江苏、浙江、上海两省一市, 以上海市、杭州市、南京市、宁波市、苏州市、无锡市、常州市、镇江市、扬州市、泰州市、南通市、嘉兴市、湖州市、绍兴市、舟山市、台州市十六个城市为核心。

长江三角洲地区是中国最大的经济圈, 长江三角州城市圈也是世界六大城市圈之一, 其经济总量相当于全国国内生产总值20%, 且年增长率大大高于全国平均水平。长江三角洲地区的进出口总额, 财政收入, 消费品零售总额都稳居全国第一。

二、杭州区域经济特征

1. 地处长三角经济区核心, 地理环境优越

杭州都市圈是浙北地区的一个以杭州为核心, 湖州、嘉兴、绍兴三个城市为副中心的都市圈。根据由中国城市发展战略研究院、南京社会科学院“中国城市创新力”课题组共同完成的“国内六大都市圈综合竞争力比较研究”报告, 杭州都市圈综合得分位列首位。

依照2010年的第六次全国人口普查数据, 杭州全市常住人口为870万。2010年杭州市GDP已达到5 945.82亿元, 按可比价计算, 同比增长约12%, 已连续二十年保持两位数增长, 增速快于全国与全省数字。人均GDP 1万美元是普遍认同的从“发展中”状态进入“发达”状态的标准线, 按户籍人口计算, 2010年杭州市人均GDP为86 642元, 增长11.4%;按常住人口计算, 这一数字为68 398元, 增长9.7%, 以2010年的平均汇率来换算, 上述两项人均水平都双双突破1万美元大关。以世界银行的评价和划分标准, 杭州市已高于全国平均水平迈入“上中等”发达国家行列。

2. 经济总量大

杭州经济平稳较快发展与社会和谐稳定, 经济总量居全国大中城市第八、副省级城市第三和省会城市第二位。

2010年, 杭州市实现生产总值 (GDP) 5 945.82亿元, 按可比价格计算, 比上年增长12%, 连续二十年保持两位数增长。其中, 第一产业增加值207.96亿元, 增长2.5%;第二产业增加值2 844.47亿元, 增长12.5%;第三产业增加值2 893.39亿元, 增长12.3%。“十一五”期间, 全市生产总值年平均增长12.4%, 形成以现代服务业为主导的“三二一”产业结构。

3. 工业生产规模大、效益好

2010年, 全市实现工业增加值2 500.29亿元, 按可比价计算增长12.7%, “十一五”期间年均增长11.1%。实现全部工业销售产值12 821.87亿元, 增长19.6%。其中规模以上工业销售产值11 114.53亿元, 增长24.2%, “十一五”期间年均增长15.8%。全市规模以上工业企业实现主营业务收入11 002.13亿元, 比上年增长24.4%;实现利税1 216.34亿元, 比上年增长41%, 其中利润753.48亿元, 增长51.6%。工业产品产销衔接良好, 全年规模以上工业产品产销率为98.72%。

4. 非公经济发达

改革开放以来, 杭州市的非公有制经济迅速成长, 规模不断壮大, 在经济中所占的比重越来越高, 非公有制经济的迅速崛起是杭州经济保持持续快速发展的重要动力。

2010年, 杭州市非公有制经济对GDP的贡献率达到66%, 比2005年的56.5%提高了9.5个百分点;全市共有私营企业16.2万户, 从业人员145.6万人, 分别比2005年增长了82.5%和55.1%;个体工商户29.9万户, 从业人员65.3万人, 分别比2005年增长了12.2%和26.1%, 民营经济各项主要指标连续多年居浙江省第一位, 杭州市进入“全国五百强民营企业”的数量已连续八年位居全国城市第一和浙江省第一。杭州市正在实现从民营经济大市向民营经济强市的跨越。

5. 财政收支平稳较快增长, 加大基础设施建设

杭州财政收入持续增长, 收入质量不断优化并着力加大城市建设, 促进城市有机更新重点支持企业自主创新、节能减排, 落实城市轨道交通建设及道路交通改造等基础设施建设, 其中地铁1号线计划于2012年10月开通运营。

2010年全年完成财政总收入1 245.43亿元, 比上年增长22.2%, 其中地方财政一般预算收入671.34亿元, 增长28.9%。2011年1—11月财政总收入和地方财政收入实现平稳较快增长, 财政支出稳步运行, 全市财政总收入完成1 419.54亿元, 同比增长22.6%, 为预算的100.2%;其中地方财政收入完成742.54亿元, 同比增长21.2%, 为预算的98.7%;财政支出累计完成617.13亿元, 同比增长26.7%, 为预算的96.7%。

6. 金融业发达, 企业发行上市踊跃, 规模实力位居全国前列

全市金融机构本外币存款余额17 084.35亿元, 比上年末增长19.6%;贷款余额15 078.73亿元, 比上年末增长15%, 其中个人消费贷款余额2 426.46亿元, 比上年末增长23.3%。“十一五”期间本外币存款余额、贷款余额年均分别增长20.4%、22.2%。

杭州市2009年共有各类金融业机构已达242家, 其中银行38家 (政策性银行3家、商业银行26家, 邮储银行1家、村镇银行1家、外资银行7家) ;省级分公司以上保险公司58家 (两家保险公司总部) ;各类证券期货机构133家 (3家证券公司总部) ;信托公司两家;农村合作金融机构8家, 全市银行机构实现利润已达228.05亿元, 证券机构实现利润24.38亿元, 期货机构实现利润2.88亿元。全市实现金融业增加值444.12亿元, 同比增长16.5%, 连续九年保持两位数增长, 占GDP比重8.7%。城市金融实力居全国第五位。

2010年新增上市公司19家, 共募集资金258.27亿元, 至年末, 全市上市公司累计83家, 实现上市融资818.6亿元。

7. 人民生活富足

市区城镇居民人均可支配收入30 035元, 比上年增长11.8%, 扣除价格因素, 实际增长7.6%。其中人均工资性收入21 075元, 增长12.3%, 财产性收入和经营性收入分别为2 189元、1 651元, 增长2%和3.4%, 转移性收入8 896元, 增长13.7%;人均生活消费性支出20 219元, 比上年增长8.7%。全市农村居民人均纯收入13 186元, 比上年增长11.5%, 扣除价格因素, 实际增长7.3%, 人均生活消费性支出10 267元, 增长13.3%。“十一五”时期, 市区城镇居民人均可支配收入年均增长12.6%, 全市农民人均纯收入年均增长11.5%。年末城乡居民储蓄存款余额达4 990.97亿元, 比上年末增长16.4%。

三、结束语

杭州区域经济发达, 经济高速增长、民营资本充裕, 直接带动杭州金融业的发展。

金融服务业作为杭州市现代经济的核心, 基本形成了以银行、证券、保险、信托为四大支柱, 以其他非银行金融业为补充的全面发展的金融服务体系。杭州是全国金融机构种类最齐全的城市之一, 也是全国金融业务增长最快、效率与效益最好的城市之一。杭州已成为金融机构齐全、金融市场发达、金融辐射功能强劲的“长三角”区域性金融中心, 是上海国际金融市场的重要组成部分。从金融对地方经济的贡献看, 杭州金融业在通过资本集聚和资源配置在间接促进经济增长方面已作出了巨大的贡献, 其自身的不断发展壮大, 不仅完善了金融作为中介的各项服务功能, 而且对经济增长起到了直接贡献和带动作用, 有效促进了杭州区域经济又好又快发展。

参考文献

[1]肖金成, 高国力, 等, 国家发展改革委国土地区研究所课题组.2009年中国区域经济发展报告[R], 2011-06.

[2]杭州市统计局, 国家统计局杭州调查队, 杭州市社会经济调查局.2010年杭州市国民经济和社会发展统计公报[R], 2011-02.

[3]中国人民银行杭州中心支行货币政策分析组.2010年浙江省金融运行报告[R], 2011-02.

[4]王宁江, 江玲洁.环杭州湾区域经济发展现状分析[J].浙江经济, 2003, (9) .

[5]黄勇, 等.全球化和长三角一体化背景下环杭州湾地区战略抉择[M].北京:中国社会科学出版社, 2008:12.

[6]梁熠.杭州市金融业运行情况简析[J].统计科学与实践, 2007, (11) .

区域场特征 篇6

文化意识的不断增强使人们开始在传统武术传承中更加重视对传统文化传承的领悟。这标志着传统武术的传承与发展已经从对技术体系的注重转到对蕴含传统文化的关注,这种对民族文化传承的认识是随着传承目的的变迁而逐渐深入的,是传统武术传承得以持续发展和弘扬的文化底蕴基础。因此,本文从传统武术传承场域的视角对中国传统武术传承予以明析,以期传统武术能够在回归传统与理性选择之间做出正确的文化抉择。

1 “文化场域”释义与传统武术拜师仪式的演绎

“文化场域”一词肇始于布迪厄的“场域理论”。“场域理论”的提出为各类文化现象研究提供了另一种新的视角。文化研究中对“场域理论”的引入使研究的过程更加注意对文化持有群体社会关系的研究,加强了文化持有群体与其他特定的客体之间关系的认识,同时也指明了文化的传承和发展不仅要注意特定文化区域(场域)内各单位的发展,同时也指出在文化区域(场域)外的文化客体与文化区域相关的研究。

1.1 布迪厄“场域理论”释义

“场域理论”由法国思想家皮埃尔.布迪厄提出。布迪厄的“场域理论”使众多社会科学研究者在学术研究思维空间得到了极大的延伸,使社会研究中抽象的思维方式更加有迹可循。布迪厄的“场域理论”不是先前就有的,而是由“群体”(group)这一研究单位扩大到“场域”,在场域中,群体占据了位置。他认为各种关系网组成了世界,在各种关系网之间便是社会活动者活动的空间,关系的构成是场域的存在条件,也即场域是由无数的关系构成。也就是说,在“文化场域”中,是无限“个体”和“群体”之间构成的;“个体,是由某种出于原生性的意识形态的兴趣所赋予我们的与现实的存在关系;群体,则是在表面上仅仅被暂时的或持久的关系所定义,这些关系是其成员之间的某种正式的或非正式的关系”[2]。它甚至可以被理解为成员之间相互影响的关系,即主体之间的关系,实际上这是被激活的互相联系的关系。

对于场域(field)这一概念,布迪厄这样说过:“我将一个场域定义为位置间客观关系的一网络或一个形构,这些位置是经过客观限定的”[3]。对于“场域”一词,我们不能简简单单理解为是由实质性物体包围起来的现实生活中的“圈子”,它是客观存在于人类文化传承和发展过程中的。也就是说,场域是真实且客观存在的,“这种客观存在是由不同位置间的客观关系构成的,这种关系的构成是一种存在的客观关系”[4]。

1.2 传统武术传承“场域理论”内涵解读

传统武术传承与发展的本质可以看作是社会关系在武术场域中的体现,是将这种身体技艺文化在一个“共同体”(诸如宗族、民族、家族)的社会成员中作接力棒似的纵向交接的过程,其本质是文化的濡化。在这一“纵向承继的过程中首当其冲的是传承者、受传者这两个显性群体”[5],两者是传统武术传承与发展过程中的重要载体;此外,传统武术的传承还受到当时生存环境和文化生态等外在因素的影响,“一种文化的形成,当初一定具有它形成的需求和条件,也一定是为特定的人群和民族服务的,并有它的实用功能和价值”[6]。传承者和受传者这一外在显性群体共同生活于一定的自然生存环境和人文环境中,即传统武术的传承避免不了要受到中国传统文化的内在熏陶与涵养,这使得传统武术的传承处于双向、共时的同构场域之中。传统武术就是在这种特定的“文化场域”之中进行传承和发展的。

传统武术传承需要特定的“文化场域”,其与“场域理论”之间可谓是“鸳鸯同渡情相随”。而人类文化是动态的、发展着的,所以,传统武术在传承与发展的过程中,其传承场域也是随着文化的发展而不断变换着文化内涵和寓意。在过去时空传承场域中,伦理道德起到举足轻重的作用;古语曰:“师徒如父子,将‘师’与‘父’、‘徒’与‘子’进行了天衣无缝的契合与同构”,且要求徒弟需视师若父,尊师重道,信守承诺等。而处于“快节奏”、“快餐式”生活环境中的今天,传统武术传承赖以延承的文化土壤已经“变质”;随着文化的变迁,其传承场域也相应地发生着涵化,特别是武术进入高等院校的教育化转变,使得当代传统武术蕴含文化价值日益凸显,这些都使得传统武术的传承与发展走进文化教育的人类社会这一更大更宽阔的场域,是传统与现代两者之间的对话与“博弈”,也是传统武术适应人类社会文明发展与自身生存需求的明智文化抉择。

1.3 传统武术传承与异质文化间所形成的场域

传统武术文化的发展离不开与外界文化的联系,从文化发展的全局视野来看,这种异质文化间客观存在的关系形成了总体的“文化场域”,而在总场域的内部还存在着许多个文化子场域。特别是在与异质文化的交流中,异质文化对于区域内的文化具有着极大的影响作用,这种作用主要表现为自身结构文化的涵化与变迁,在涵化与变迁的过程中,由于相邻文化场域中相近似的文化因素的不断增多,扩大了“文化场域”的范围。

传统武术是在中国传统文化滋养与熏陶下催生的一种独特的文化现象,是以身体活动为主体,是“活态”的文化技艺载体;是一个在特殊的“文化场域”中发展起来的特殊文化,有其存在和继续传承的社会自然环境和文化生态环境;我们可以把“武术文化作为一种社会实践,是一种自然化的生态学适应”[7],传统武术正是凭借对自身文化的强烈归属感将自身蕴含特殊文化内涵延续传承了下来,对自我文化的肯定以及对异己文化的区别与对立,在无形中造成了“文化场域”的权力区分,而这种对“文化场域”权力的划分则促成了传统武术文化在传承与发展过程中拥有独立的传承场域而存在着。

2拜师仪式在现代语境下“文化场域”中的特征

作为传统武术传承与发展过程中特有的文化现象,拜师仪式具有在现代化语境下传承场域的适应性转换特征。拜师仪式这种特殊的文化现象正是在古时社会环境历史背景下催生的,也正是在这一历史因素的影响下,传统武术在历史长河中传承与发展也随着“文化现代化这班列车进入了快车道”。拜师仪式文化在现代语境下“文化场域”中的特征主要有以下显现特征。2.1拜师仪式在“孤独”中的“超越”

2.1 拜师仪式在“孤独”中的“超越”

古人习练武术不仅作为生存手段,有时更是发挥了作为一种休息娱乐手段的功能,如陈家沟太极拳拳谱上有记载:“忙来时耕田,闲来时造拳”。在具有季节性的农业生产活动下,使得人们有相对充裕的闲暇时间、相对的精力从事武术练习活动。在相对“慢节奏”的生活环境中,形成了独特且相对封闭的习练场域,使习武者更能沉下心来进行练习武术。因此,古人习武讲求静下心来,追求机体与自然之间的和谐;与其传授身体技术相比较,更注重自身对拳意的“体悟”。之所以叫“体悟”而不叫“觉悟”,寓意是用身体去“想”,而不是“觉悟”用脑子想明白,最终讲求的是身体明白。“与禅的‘言下顿悟’相似”[8],等身体有了悟性以后,在听到一句话瞬间就会有所反应,古人习武正是追求这种境界。

在被光、生、电子等高科技制造娱乐样态充斥眼球的今天,随着生存手段的多样化,“快节奏”的生活方式使得“静心体悟”已经成为“梦幻”里的“童话”一般,渐渐远去。传统武术作为一种“活态”的身体文化而存在于社会中,其内在禀性要求十年如一日的“体悟”,在当今噪杂的社会环境中已不能占据习武者的主导思想;换句话说,当武技不再是人类生存的必需手段时,武术技击生存的“外在场域”也就不复存在了。传统武术的传承在极强的内敛“文化心理情结”中选择了“保守沉默”与“孤芳自赏”,进而造成了传统武术拜师仪式在当今社会中“孤独”地存在着。然而,传统武术具有和中国传统文化一样强悍的文化生命力,依然在生生不息、不间断地传承下去,在异质文化侵扰的处境下,传统武术拜师仪式文化正借着强大“文化的自我归约”造就了文化上的“自我超越”,依然坚强地传承与发展着。

2.2 拜师仪式的“封存记忆”与“现实回忆”

“传统的文化是一个由话语生产者(sender)———文本(text)———接收者(receive)构成的动态模式”[9]。传统武术的传承———拜师仪式,作为一种文化现象而存在于社会中,也是符合文化共有的“文化表征”,只是在拜师仪式的传承过程中发生了相应的变化和涵化。我们对于任何一种文化变化的观察和分析,如果“只关注其文本而忽略了文化动态模式中的两端———人的主观能动性”[10],将是一个重大的失误。传统武术传承主要依附于民间的师徒制,这种师徒制是必须经历一个繁杂的入门仪式,这就是拜师仪式;传统的拜师仪式内容是非常庄严且程序复杂,如“宣读誓言”、“三跪九叩”、“祭拜祖师爷”、“给师父敬茶”等程序。在这繁多的程序里面蕴含着民间信仰和人理道德等文化寓意,即拜师仪式也是传承传统文化的一个过程和“活的仪式载体”,对中国传统文化传承有着不可磨灭的深远影响。然而,如今这种传统的拜师仪式只有少数存在于民间艰难的履行着,且部分程序已经简化了,这是文化传承中的“文化流失”。随着一辈辈老拳师的离世,也带走了一代代武者们的记忆,这种损失是对“文化记忆”的“永远封存”,这种“封存记忆”将是永远不可开启的模式。

目前,对于拜师仪式的印象大部分只能在武侠电影中进行“现实中回忆”。由于传统武术赖以生存和传承的“文化场域”已经今非昔比,如果不及时对传统武术传承中拜师仪式这一文化现象进行保护措施,进行唤起“尘封的记忆”,到最后,传统武术这种民间传统技艺恐怕会遭遇“失忆”的尴尬。

2.3 拜师仪式接纳“外界文明”的“情非得已”

传统武术拜师仪式的文化传承在自身文化区域内传承的同时,外界不断开放的世界也开始走近传统武术传承之中。处在文化多元化、全球化背景下的传统武术不得不面对大量的异质文化元素的侵扰,这对传统武术拜师仪式的文化传承冲击是巨大的。传统武术传承对自我文化的强烈认同对处于同一文化区域里的文化事项容易接纳,而对非同一系统的文化事项则采取极强的排斥态度,但在面对强大的外界“文化迫力”时又不得不对外界强势文化进行选择性的“接纳”与交融。在保持自身文化特色不变质的前提下,传统武术正采取融合异质文化、迎合强势文化的“文化手段”在现代化语境下寻求传承与发展新的“文化动力”。

3结语

“文化场域”理论引入传统武术拜师仪式文化中是传统武术文化在外界文化刺激下的积极反应。尽管传统武术的“外在传承场域”已时过境迁,但是传统武术内含的健身价值、文化内涵仍然是当今时代所需求的。社会变迁已经为传统武术构筑了一个全新的文化语境,传统武术目前正在“一个充满全新视角和追求抢夺眼球的社会、文化环境渲染之中”[11]。

摘要：文章从文化学视角,运用文献资料法、逻辑分析法等科研方法,借用布迪厄的场域理论,对传统武术拜师仪式传承中文化场域的关系进行剖析。研究发现:对传统武术拜师仪式与文化现象的研究有很多,但从“文化场域”视角对拜师仪式的分析还少有人关注。拜师仪式作为传统武术传承过程中一种特殊的文化现象存在,并非“静态的”、“过去式”的,而是一种永存精神文化的活的载体,在不断革新的现代化语境中,显现了新的文化传承特征。研究结论认为:传统武术拜师仪式作为一种文化现象,拥有独立的“文化场域”特征,我们不仅要在历史语境中对其加以分析,更需要的是在现代语境下对它进行理性的甄别或取舍。

区域场特征 篇7

大西洋,作为世界第二大洋,是世界海上航运的中心之一,集中了诸多世界海运航线,货运量居各大洋之首。大西洋分布着许多重要的海上战略通道:被称为“西方的生命线”的直布罗陀海峡、黑海海峡、卡特加特海峡。北大西洋南边以赤道为界与南大西洋相连,北面与北冰洋相邻,两岸聚集了当今世界主要的发达国家以及资源丰富的发展中国家,在世界海运、航运、渔业、矿藏、通讯等各个经济领域中都占有主导地位,在世界政治格局中占有十分重要的地位,国内对该海域波候(风候)的研究却不多,仅韩树宗、刘金芳等做过一些分析[1,2,3]。该区域的海浪特征复杂,随着我国大航海时代掀开新的一页,对该区域的波候特征进行深入研究显得极为迫切,可为航海、海洋工程设计、军事及海洋能开发与利用等方面提供科学依据。

1 资料来源

1.1 风场资料

本文所用的模式驱动场为ERA-40海表10米风场,该资料来自ECMWF(欧洲中期天气预报中心——European Centre for Medium-Range Weather Forecasts),其空间分辨率为2.5°×2.5°,时间分辨率为6小时,时间范围从1957年09月01日00:00时-2002年08月31日18:00时。

1.2 和模式输出结果进行比较的实测资料

本文将ICOADS海浪资料视为海浪实测资料,将模式模拟的有效波高与其进行比较。ICOADS海浪资料被国外广泛运用,具有较高精度[4,5],其范围覆盖80°S~80°N,0°E~360°E,分辨率为2°×2°。

2 模拟方法

本文选取计算范围为0°~9 0°N,261°E~360°E,地形分辨率取1°×1°,计算时间从1957年12月31日00:00时—2001年12月31日18:00时。模式计算时间步长取为900s,每3小时输出一次结果。本文采用并行计算可大大提高运行效率。

3 资料验证

将模拟的北大西洋有效波高做多年季平均,得到多年季平均的有效波高分布特征,与ICOADS海浪资料进行比较。从图1可以看出,无论春夏还是秋冬,模拟的海浪场在空间分布与量级上与ICOADS资料都非常接近,模拟的海浪场具有较高精度。

4 结果分析

4.1 风向风速、波高波向的季节特征

风向、波向:70°N以北海域,在春、秋、冬以北风为主,夏季风向无明显规则;30°N~70°N海域,四季皆以西南风为主;0°N~30°N,东部海域以东北风为主,中西部海域以偏东风为主。值得注意的是:亚速尔群岛南部海域风场存在一逆时针旋转系统,常年存在。70°N以北海域,常年以南向浪(由南向北)为主,波向与风向相反;30°N~70°N海域,四季皆以西南向浪为主,波向与风向较为一致;0°N~30°N,东部海域以南向浪为主,波向与风向接近反向,中西部海域以偏东向浪为主。

风速、波高:北大西洋四季风场与海浪场的分布基本一致。由图1可以明显地看出北大西洋四季都存在一个大风区与大浪区,大致位于亚速尔群岛西北部海域(50°N~60°N,40°W~20°W)。春季和秋季该大值区风速均值在9m/s左右,波高在3m左右;夏季相对较小,风速在7m/s左右,波高在2m左右;冬季最大,风速能达到11m/s左右,波高能达到4m。在大约20°N~30°N存在一低值风速带,四季均存在,只是在夏季位置稍微偏北,此低值风速带的浪场与风场并不完全对应,只是在夏季有一对应较好的低值区呈带状分布,与低值风速带对应较好。另外,在加勒比海,常年基本为大风、大浪区,春季和夏季尤为明显,这应该是由于狭管效应导致的。

4.2 重点海域海表风速、波高的月变化特征

亚速尔群岛附近海域风速、波高多年月平均变化呈圆滑的“V”型,风速变化范围在7-12m/s,波高变化范围在2~4m左右,有效波高常年较大;加勒比海海域风速、波高多年月平均变化呈圆滑的“W”型,风速变化范围在6~8m/s,波高变化范围在1.6~2m左右,如图2所示。

4.3 海表风速、波高的逐年线性趋势

为了更准确地分析北大西洋风场、有效波高的逐年变化趋势,为以40°N为界,分别考虑北大西洋中低纬海域(0°N~40°N)、中高纬海域(40°N~90°N)及整个北大西洋(0°N~90°N)海表风速风场、有效波高的逐年变化趋势。具体方法:将选取海域的海表风速、有效波高从1958年~2001年分别取逐年平均,分别得到44个时次的年平均的海表风速和有效波高,分析其线性趋势。

由图3、图5和图7可以看出,北大西洋中低纬海域的风速逐年递增趋势为0.006m/s/yr,中高纬海域海表风速的逐年递增趋势为0.004m/s/yr,明显低于中低纬海域;整个北大西洋海表风速的递增趋势为0.006m/s/yr,递增趋势与中低纬海域相近,初步判定北大西洋海表风速的递增趋势以中低纬海域为主导。上述递增趋势均通过了95%的信度检验。

由图4、图6和图8可以看出,北大西洋中低纬海域有效波高的逐年递增趋势为0.004m/s,通过了95%的信度检验,中高纬海域有效波高的逐年递增趋势为0.005m/s,递增趋势稍强于中低纬海域;整个北大西洋有效波高的递增趋势为0.004m/s,递增趋势与中低纬海域、中高纬海域差别均不大。上述递增趋势均通过了9 5%的信度检验。

5 结论

(1)北大西洋四季的风场与海浪场具有较好的对应关系,在亚速尔群岛西北部海域四季都存在一个大风大浪区。亚速尔群岛附近海域风速、波高多年月平均变化呈圆滑的“V”型,风速变化范围在7~1 2 m/s,波高变化范围在2~4 m左右,有效波高常年较大。北大西洋中低纬东部海域、70°N以北海域,波向与浪向接近反向。亚速尔群岛南部海域风场存在一逆时针旋转系统,常年存在。

(2)7 0°N以北海域,在春、秋、冬以北风为主,夏季风向无明显规则,该海域四季皆以南向浪(由南向北)为主,波向与风向相反。30°N~70°N海域,四季皆以西南风、西南向浪为主,波向与风向吻合较好。0°N~3 0°N,东部海域以东北风、南向浪为主,波向与风向接近反向;中西部海域以偏东风、偏东向浪为主。

(3)北大西洋的风速与有效波高均呈现逐年递增的线性趋势,海表风速的递增趋势为0.006m/s/yr,有效波高的递增趋势为0.004m/s。

参考文献

[1]韩树宗,赵喜喜,朱大勇,等.大西洋波高分布及变化规律研究[J].海洋湖沼通报.2003,4:22～29

[2]刘金芳,梁玉清,江伟,等.北大西洋风场和海浪场特点分析[J].海洋通报.2000,19(5):12～20

[3]俞慕耕,周雅静.大西洋欧洲沿海的海浪特点[J].海洋通报.1999,18(4):11～20

[4]黄卓,徐海明,杜岩,等.厄尔尼诺期间和后期南海海面温度的两次显著增暖过程.热带海洋学报.2009,28(5):49-55