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防災(zāi)減災(zāi)分析范文第1篇

關(guān)鍵詞：氣象；區(qū)域自動(dòng)站；觀測(cè)資料；防災(zāi)減災(zāi)；作用

中圖分類號(hào)：P456 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：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(fēng)氣候區(qū)，是氣象災(zāi)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(fēng)、冰雹等氣象災(zāi)害發(fā)生[1]。為了滿足當(dāng)?shù)貧庀蠓?wù)特別是短時(shí)臨近預(yù)報(bào)服務(wù)需求，2006年以來，柳城縣氣象局積極爭(zhēng)取當(dāng)?shù)卣С?，在全縣12個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、中小型水庫及地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)投資建設(shè)了34套區(qū)域自動(dòng)氣象站[2]，構(gòu)成以加密自動(dòng)氣象站為主的中小尺度天氣監(jiān)測(cè)網(wǎng)。高時(shí)空密度的加密氣象觀測(cè)資料在氣象服務(wù)特別是決策氣象服務(wù)中的運(yùn)用，為地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展保駕護(hù)航。

1 柳城區(qū)域自動(dòng)氣象站安裝布局現(xiàn)狀

柳城縣的區(qū)域自動(dòng)站始建于2006年9月，當(dāng)時(shí)安裝了11套，分布在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)，觀測(cè)要素有降水、溫度、風(fēng)向、風(fēng)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(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)，用于雨量監(jiān)測(cè)；2013年又一次安裝4套6要素區(qū)域觀測(cè)站，主要觀測(cè)降水、溫度、風(fēng)向、風(fēng)速、濕度和氣壓。在不同區(qū)域設(shè)置區(qū)域自動(dòng)氣象站，實(shí)現(xiàn)了氣象要素全天候、無p隙的連續(xù)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可以隨時(shí)了解各個(gè)區(qū)域的雨情、災(zāi)情，大大提高了災(zāi)害性天氣的預(yù)警監(jiān)測(cè)能力。

2 區(qū)域自動(dòng)站觀測(cè)資料的應(yīng)用，為防災(zāi)減災(zāi)贏得時(shí)間

區(qū)域自動(dòng)氣象站觀測(cè)資料對(duì)短時(shí)臨近預(yù)報(bào)具有較好的指示意義，是氣象服務(wù)過程的前哨，為提高天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和精細(xì)化水平提供重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[3]。區(qū)域自動(dòng)氣象站的建立及觀測(cè)資料的應(yīng)用，使得災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)預(yù)警能力得到顯著提高，使決策更加科學(xué)化，在防災(zāi)減災(zāi)中具有不可磨滅的貢獻(xiàn)。

區(qū)域自動(dòng)氣象站建設(shè)前的1994年6月17日，柳城縣出現(xiàn)了暴雨天氣，造成山洪爆發(fā)，河水驟漲的洪澇災(zāi)害。融江水位達(dá)96.70m，龍江水位達(dá)98.20m，大片農(nóng)田、民房被淹，造成了巨大災(zāi)害，經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重。1996年7月17-19日，柳城縣出現(xiàn)了大暴雨天氣和百年不遇的特大洪澇災(zāi)害。19日凌晨融江水位達(dá)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(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)受淹，縣城五分之四面積受淹，經(jīng)濟(jì)損失慘重。

區(qū)域自動(dòng)站建設(shè)后的應(yīng)用實(shí)例1：2008年6月9日、6月12-13日、15-16日柳城縣相繼出現(xiàn)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(shí)開始到晚上23時(shí)止，柳城縣境內(nèi)普降大暴雨、特大暴雨，全縣12個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)就有11個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域自動(dòng)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(qiáng)降雨導(dǎo)致融江河水位暴漲，出現(xiàn)了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害。在本次強(qiáng)降雨天氣的預(yù)報(bào)服務(wù)過程中，柳城縣氣象臺(tái)根據(jù)衛(wèi)星云圖和雷達(dá)資料分析結(jié)果，于凌晨1時(shí)30分提前了暴雨和雷電橙色預(yù)警信號(hào)，值班預(yù)報(bào)員密切監(jiān)視降雨云系及自動(dòng)站雨量變化，根據(jù)區(qū)域站雨量監(jiān)測(cè)的降雨實(shí)況資料，意識(shí)到雨勢(shì)可能加強(qiáng)，將暴雨橙色預(yù)警升級(jí)為暴雨紅色預(yù)警，提醒公眾做好相關(guān)防御工作。區(qū)域自動(dòng)站實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、連續(xù)的觀測(cè)資料發(fā)揮了重要作用。期間先后啟動(dòng)了Ⅲ級(jí)、Ⅱ級(jí)《重大氣象災(zāi)害預(yù)警應(yīng)急響應(yīng)命令》，雨量實(shí)況和天氣趨勢(shì)預(yù)測(cè)信息18期。同時(shí)，局主要領(lǐng)導(dǎo)幾次打電話、發(fā)短信向縣長(zhǎng)、分管副縣長(zhǎng)及相關(guān)決策部門領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)，為防災(zāi)抗災(zāi)決策提供了科學(xué)依據(jù)，為做好抗洪搶險(xiǎn)工作贏得了寶貴時(shí)間，減少了損失。據(jù)縣民政局統(tǒng)計(jì)，本次暴雨天氣過程，全縣受災(zāi)人口30.15萬人；緊急轉(zhuǎn)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(nóng)作物受災(zāi)面積30520hm2，成災(zāi)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(shè)施受到不同程度受災(zāi)損壞。

3 區(qū)域站觀測(cè)資料提高了定點(diǎn)、定時(shí)、定量預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率

隨著區(qū)域自動(dòng)站的全覆蓋，提高了精細(xì)化定點(diǎn)、定時(shí)、定量預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，為政府決策提供更科學(xué)的依據(jù)，減少盲目性。

應(yīng)用實(shí)例2：2016年5月28日受副高加強(qiáng)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(xiàn)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(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同程度受災(zāi)。東泉鎮(zhèn)受災(zāi)最為嚴(yán)重，4個(gè)小時(shí)連續(xù)出現(xiàn)暴雨，累積降雨量為321.1mm。

暴雨期間，柳城縣氣象臺(tái)根據(jù)區(qū)域自動(dòng)站雨量觀測(cè)資料，及時(shí)暴雨橙色、紅色和雷電橙色預(yù)警信號(hào)，提請(qǐng)相關(guān)部門做好防洪和地質(zhì)災(zāi)害等防御工作。局領(lǐng)導(dǎo)意識(shí)到短時(shí)間內(nèi)連續(xù)出現(xiàn)強(qiáng)降雨，極易造成內(nèi)澇災(zāi)害，居住地勢(shì)低洼地段居民有可能被洪水圍困，立即給縣委書記、縣長(zhǎng)、分管副縣長(zhǎng)、防汛辦領(lǐng)導(dǎo)和該鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)導(dǎo)報(bào)告。縣領(lǐng)導(dǎo)接到信息報(bào)告后，連夜組織趕赴現(xiàn)場(chǎng)科學(xué)指導(dǎo)應(yīng)急抗洪搶險(xiǎn)救災(zāi)工作，3個(gè)被困人員得到安全營(yíng)救，緊急轉(zhuǎn)移了居住在地勢(shì)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(nóng)業(yè)損失降到了最低。

4 利用區(qū)域自動(dòng)站觀測(cè)資料可提高農(nóng)業(yè)災(zāi)害監(jiān)測(cè)能力，減輕農(nóng)業(yè)損失

區(qū)域自動(dòng)站具有獲取氣象資料準(zhǔn)確度高、時(shí)空分辨率強(qiáng)、傳輸及時(shí)等特點(diǎn)，可以大幅度提高了農(nóng)業(yè)災(zāi)害性天氣的預(yù)警能力和人工影響天氣的防災(zāi)減災(zāi)能力[4]。

應(yīng)用實(shí)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(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、2個(gè)農(nóng)場(chǎng)出現(xiàn)嚴(yán)重春旱。因干旱導(dǎo)致43367人飲水困難；農(nóng)作物受災(zāi)面積96000公頃，成災(zāi)面積38693公頃，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(shí)機(jī)，在旱情較嚴(yán)重的四塘、洛崖、沙埔、龍頭、大埔等炮點(diǎn)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(duì)緩解當(dāng)前旱情和人員飲水問題、降低森林火險(xiǎn)等級(jí)起到積極作用，取得了明顯的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，得到了各級(jí)政府和社會(huì)各界的認(rèn)可和賞。

應(yīng)用實(shí)例4：2011年1月2日至31日，受冷空氣活動(dòng)頻繁影響，全縣出現(xiàn)了持續(xù)長(zhǎng)達(dá)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(tái)，根據(jù)資料分析提前霜凍和寒潮預(yù)報(bào)預(yù)警。各種植養(yǎng)殖大戶接到信息后，及時(shí)做好防寒保暖應(yīng)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(jù)縣人民政府統(tǒng)計(jì)：農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積35172.9公頃，成災(zāi)面積31410.1公頃；絕收面積66.7公頃。林業(yè)受災(zāi)面積179.9公頃。本次低溫寒冷天氣造成直接經(jīng)濟(jì)損失7861.22萬元。

5 區(qū)域站觀測(cè)資料是準(zhǔn)確編制精細(xì)化農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃基礎(chǔ)

農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃是從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需要出發(fā)，根據(jù)農(nóng)業(yè)氣候條件的地區(qū)差異進(jìn)行的區(qū)域劃分，各區(qū)域站溫度、濕度、風(fēng)向、風(fēng)速和降水等基本氣象資料又是準(zhǔn)確編制的農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。合理的農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃是科學(xué)調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)和新品種引進(jìn)等科學(xué)依據(jù)，是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提，減少盲目性，也降低了農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)[3]。

6 結(jié)束語

區(qū)域自動(dòng)站觀測(cè)資料在地方經(jīng)濟(jì)建設(shè)、防災(zāi)減災(zāi)等方面發(fā)揮重要作用。為確保區(qū)域站正常運(yùn)行、連續(xù)準(zhǔn)確及時(shí)采集觀測(cè)數(shù)據(jù)，應(yīng)增加頻次加強(qiáng)區(qū)域站動(dòng)態(tài)監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障或觀測(cè)數(shù)據(jù)異常，及時(shí)排除處理，以最大程度發(fā)揮區(qū)域自動(dòng)站應(yīng)有的作用[6]。

參考文獻(xiàn)：

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[2]陸霞，陳劍兵，王柱邦等.區(qū)域自動(dòng)氣象站常見故障分析與排除研究與應(yīng)用[J]，氣象研究與應(yīng)用，2015，36（3）：78.

[3]王承軍，王琪珍，卜慶雷.區(qū)域自動(dòng)氣象站觀測(cè)資料在防災(zāi)減災(zāi)的應(yīng)用[J]安徽農(nóng)學(xué)通報(bào)，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(yīng)分析探討[J]，氣象，2012，38（3）：315.

防災(zāi)減災(zāi)分析范文第2篇

關(guān)鍵詞 氣象災(zāi)害；監(jiān)測(cè)；預(yù)警；防御對(duì)策；貴州劍河

中圖分類號(hào) P429 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 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(biāo)為東經(jīng)108°17′8″～109°4′12″，北緯26°20′42″～26°55′42″。全縣東西長(zhǎng)98.0 km，南北寬48.5 km，總面積2 176 km2。全縣轄12個(gè)鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、301個(gè)村、7個(gè)居委會(huì)。劍河縣是雷公山中山地貌向湘桂丘陵過渡的斜坡臺(tái)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(nèi)屬長(zhǎng)江水系，有大小河流334條，總長(zhǎng)910 km，主要河流有清水江、巫密河、八卦河等。清水江在境內(nèi)的流域面積為1 534.2 km2，主干長(zhǎng)79.31 km。劍河縣屬亞熱帶溫暖季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，雨量充沛，冬無嚴(yán)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(shí)數(shù)1 236.3 h，年無霜期300 d左右。光、熱、水等植物生長(zhǎng)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(diǎn)。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(gè)重點(diǎn)林業(yè)縣之一。劍河縣經(jīng)濟(jì)支柱以農(nóng)、林業(yè)為主，氣象災(zāi)害與該縣的經(jīng)濟(jì)、民生息息相關(guān)。為此，筆者對(duì)劍河縣氣象資料進(jìn)行分析，研究劍河縣氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)、林業(yè)生產(chǎn)的影響及防御對(duì)策，旨在為縣委、政府決策提供參考依據(jù)[1]。

1 主要?dú)庀鬄?zāi)害

1.1 暴雨和洪澇

暴雨指24 h降水量達(dá)到50 mm或以上的降雨，根據(jù)24 h降水強(qiáng)度可以劃分為3個(gè)級(jí)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(zāi)害性天氣，根據(jù)各個(gè)區(qū)域的地形和降水特點(diǎn)，對(duì)暴雨洪澇災(zāi)害的標(biāo)準(zhǔn)劃分也不盡相同。但是一般來說，地勢(shì)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(nóng)田積水、農(nóng)作物被淹，由于土壤水分過度飽和，往往形成嚴(yán)重的水土流失，造成崩塌、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害，同時(shí)導(dǎo)致工程失事、堤防潰決等，對(duì)人們的生產(chǎn)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(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同程度受災(zāi)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全縣共損壞房屋283間，房屋進(jìn)水7棟，農(nóng)作物受災(zāi)：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(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)交通中斷；通村公路塌方526處。統(tǒng)計(jì)各處損失折價(jià)約5 300萬元。建國(guó)后，以1970年暴雨洪水規(guī)模和損失最大，縣內(nèi)公路、橋涵遭到毀滅性的破壞，公路交通被中斷長(zhǎng)達(dá)7個(gè)月之久，郵電線路被嚴(yán)重?fù)p壞長(zhǎng)期不能通話。

1.2 干旱

干旱是因長(zhǎng)期少雨而空氣干燥、土壤缺水的氣候現(xiàn)象。劍河縣降水量四季分布不均，夏季最多，冬季最少。據(jù)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(zāi)害，縣內(nèi)每年都有不同程度的旱災(zāi)發(fā)生，特別是6—8月的夏季較為常見，同時(shí)也有夏旱接秋旱的現(xiàn)象，對(duì)農(nóng)林生產(chǎn)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(xiàn)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(yán)重[3]。

1.3 凝凍

所謂凝凍，簡(jiǎn)單來說是在強(qiáng)冷空氣的作用下導(dǎo)致冰雪混下而成，有時(shí)甚至是雨雪混下而形成。每年1—3月在縣內(nèi)各地先后出現(xiàn)，危害嚴(yán)重，面積較廣。苗木遭受凝凍后會(huì)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(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間低濕凝凍天氣，此次過程持續(xù)時(shí)間、影響范圍、平均最低溫創(chuàng)下歷史的極值。據(jù)民政部門統(tǒng)計(jì)，劍河縣受害24 200人，死亡1人，受害12人，飲水困難3 564人，農(nóng)作物受害5 394 hm2，絕收4 860 hm2，經(jīng)濟(jì)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(dǎo)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(shí)，則屬偏重現(xiàn)象，常引起春播植物爛種、爛秧。倒春寒出現(xiàn)時(shí)間根據(jù)地點(diǎn)不同而不同?？h內(nèi)高寒山區(qū)受倒春寒的危害極為嚴(yán)重，播種過早易出現(xiàn)爛種現(xiàn)象，播種過晚則延遲作物的生長(zhǎng)期，到后期又常常遇到秋風(fēng)危害。

防災(zāi)減災(zāi)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(guān)鍵詞： 建筑消防；監(jiān)督管理

Key words： building fire；supervision and administration

中圖分類號(hào)：D631.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2013）35-0092-02

0 引言

建筑消防是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，涉及各學(xué)科、各領(lǐng)域，特別是隨著新技術(shù)和性能化設(shè)計(jì)的不斷發(fā)展，新能源、新材料、新標(biāo)準(zhǔn)不斷出現(xiàn)，使得一項(xiàng)建筑工程涉及面更寬，建筑工程消防監(jiān)督管理更加復(fù)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(zāi)危險(xiǎn)性較大的甲、乙、丙類廠房、庫房這七個(gè)方面為重點(diǎn)，并引導(dǎo)各級(jí)公安消防機(jī)構(gòu)把有限的技術(shù)力量投入到重點(diǎn)目標(biāo)的監(jiān)督管理。

1.1 設(shè)計(jì)單位不按消防技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)且未建立消防設(shè)計(jì)責(zé)任制 許多建筑設(shè)計(jì)單位在消防設(shè)計(jì)中，未按《中華人民共和國(guó)消防法》和《建筑工程消防監(jiān)督審核管理規(guī)定》的有關(guān)規(guī)定執(zhí)行，設(shè)計(jì)人員不懂消防技術(shù)規(guī)范或根據(jù)建設(shè)單位要求隨意砍掉消防設(shè)計(jì)，不能很好貫徹實(shí)施消防法規(guī)、技術(shù)規(guī)范，隨意降低了消防設(shè)計(jì)要求。

1.2 建設(shè)單位未經(jīng)審核擅自施工現(xiàn)象比較普遍 在實(shí)際工作中，有些建設(shè)單位對(duì)建筑工程消防監(jiān)督管理工作不理解，認(rèn)為是可有可無的事，認(rèn)為建筑消防設(shè)計(jì)就是配幾個(gè)滅火器、設(shè)幾個(gè)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(jī)構(gòu)審核，或者僅僅將圖紙資料送審就算了事，認(rèn)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(duì)公安消防機(jī)構(gòu)修改消防設(shè)計(jì)的要求也不去督促設(shè)計(jì)單位變更，致使送審流于形式，變更要求得不到落實(shí)。

1.3 施工中不能真正落實(shí)原有或修改變更的消防設(shè)計(jì) 建設(shè)、施工單位在施工中，有些因資金問題或消防意識(shí)不強(qiáng)，擅自變更消防設(shè)計(jì)或取消消防設(shè)計(jì)中已有的內(nèi)容，存在僥幸心理，認(rèn)為消防設(shè)計(jì)可有可無，若發(fā)生火災(zāi)即使按要求做了也未必起效。如消火栓本應(yīng)每層設(shè)置的卻隔層設(shè)置或不設(shè)置，將疏散樓梯隨意減掉，應(yīng)設(shè)封閉樓梯間、防煙樓梯間卻沒有設(shè)置，應(yīng)設(shè)自動(dòng)消防設(shè)施卻因投入較大而擅自取消，消防設(shè)計(jì)得不到很好貫徹落實(shí)。且目前基層消防監(jiān)督警力嚴(yán)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(qiáng)建筑消防監(jiān)督管理應(yīng)采取的對(duì)策

2.1 實(shí)行建筑工程消防咨詢制度 設(shè)立建筑消防咨詢機(jī)構(gòu)，實(shí)行建筑消防咨詢制度是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)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(zhuǎn)變職能的必由之路。通過中介機(jī)構(gòu)的參與，公安消防機(jī)構(gòu)從大包大攬中解脫出來，找準(zhǔn)自己工作的重點(diǎn)，通過對(duì)從業(yè)單位、中介機(jī)構(gòu)的宏觀監(jiān)督來達(dá)到提高每一項(xiàng)建筑工程消防安全水平的微觀效果。同時(shí)，在新的建筑消防管理模式建設(shè)上，要盡量依托建設(shè)行政管理部門的行業(yè)管理，避免“重復(fù)建設(shè)”。

2.2 建立建筑工程消防設(shè)計(jì)自主審核制度 設(shè)計(jì)單位作為建筑消防技術(shù)規(guī)范的執(zhí)行者，應(yīng)依法對(duì)建筑消防設(shè)計(jì)質(zhì)量負(fù)責(zé)。落實(shí)這一責(zé)任，要依靠法律、法規(guī)，通過多種形式的質(zhì)量管理手段，在設(shè)計(jì)單位實(shí)行建筑消防設(shè)計(jì)自主審核制度，各項(xiàng)建筑工程消防設(shè)計(jì)圖紙均應(yīng)先由設(shè)計(jì)單位內(nèi)部消防設(shè)計(jì)管理組織自行審核合格后方可送交公安消防機(jī)構(gòu)審核或登記備案。同時(shí)，可以充分依托建設(shè)行政主管部門，由建設(shè)行政主管單位將建筑消防設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)送公安消防機(jī)構(gòu)，征求意見后再集中發(fā)文至建設(shè)單位。

2.3 加強(qiáng)對(duì)專業(yè)人員的培訓(xùn) 不斷加強(qiáng)對(duì)專業(yè)人員培訓(xùn)與教育，通過培訓(xùn)，深入學(xué)習(xí)領(lǐng)會(huì)消防技術(shù)規(guī)范條文，交流消防新科技、新技術(shù)，從而全面提高專業(yè)人員的業(yè)務(wù)技術(shù)水平，強(qiáng)化專業(yè)素質(zhì)，提高消防監(jiān)督管理水平，并認(rèn)真落實(shí)崗位資格制度，進(jìn)一步縮小各級(jí)公安消防機(jī)構(gòu)之間存在的技術(shù)斷層，全面加強(qiáng)公安消防機(jī)構(gòu)的整體專業(yè)技術(shù)水平。督促專業(yè)人員不斷提高自己的綜合素質(zhì)，全面提高工作質(zhì)量。

2.4 積極發(fā)揮消防中介服務(wù)組織的作用 積極培育和大力發(fā)展消防中介服務(wù)組織，讓中介服務(wù)組織承擔(dān)一些消防監(jiān)督具體技術(shù)工作，實(shí)行有償服務(wù)，是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下消防社會(huì)化發(fā)展的必然趨勢(shì)和要求。特別是在公安消防機(jī)構(gòu)人員少工作任務(wù)重的情況下，在建筑工程消防設(shè)計(jì)審核領(lǐng)域建立和推行中介服務(wù)制度非常必要，將消防設(shè)計(jì)圖紙審核、建筑消防設(shè)施檢測(cè)等具體技術(shù)性工作交由中介服務(wù)組織去做，中介服務(wù)組織實(shí)行有償服務(wù)，守法經(jīng)營(yíng)并承擔(dān)法律責(zé)任。

2.5 充分發(fā)揮保險(xiǎn)業(yè)的作用 在建筑工程設(shè)計(jì)初期就引入保險(xiǎn)，利用行政手段與經(jīng)濟(jì)手段雙管齊下，使保險(xiǎn)與建筑工程消防監(jiān)督管理互幫互利，緊密地結(jié)合。一項(xiàng)建筑工程，其建筑設(shè)計(jì)是否合乎消防安全的要求、消防設(shè)施是否齊備，整體的消防安全布置是否合理，直接關(guān)系保險(xiǎn)費(fèi)率的高低。消防安全條件差，保險(xiǎn)公司認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)大，可以不接受其投保。

3 結(jié)語

建筑消防監(jiān)督管理在現(xiàn)有的運(yùn)行機(jī)制和基本模式的基礎(chǔ)上，從監(jiān)督管理制度，建設(shè)、設(shè)計(jì)和施工單位，公安消防機(jī)構(gòu)和法制建設(shè)等方面分析指出了存在的問題，有針對(duì)性地從完善制度，完善法制建設(shè)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定，加強(qiáng)公安消防機(jī)構(gòu)自身工作以及充分發(fā)揮相關(guān)單位職能和作用等方面研究并提出了加強(qiáng)改進(jìn)和創(chuàng)新的對(duì)策。

參考文獻(xiàn)：

[1]胡軍.淺析公眾聚集場(chǎng)所消防監(jiān)督管理存在的問題及對(duì)策[J].江西化工，2009（04）.

防災(zāi)減災(zāi)分析范文第4篇

關(guān)鍵詞：電能質(zhì)量 在線監(jiān)測(cè) DSP

1 衡量電能質(zhì)量的主要指標(biāo)

目前我們關(guān)注的主要指標(biāo)為國(guó)家技術(shù)監(jiān)督局頒布的涉及電能質(zhì)量五個(gè)方面的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，即：供電電壓允許偏差，供電電壓允許波動(dòng)和閃變，供電三相電壓允許不平衡度，公用電網(wǎng)諧波，以及供電頻率允許偏差等的指標(biāo)限制。

2 電力系統(tǒng)電能質(zhì)量問題的產(chǎn)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(jī)運(yùn)行中感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)不理想；變壓器勵(lì)磁回路非線性特性；直流輸電等。還有變電站并聯(lián)電容器補(bǔ)償裝置等因素對(duì)諧波的影響。在工業(yè)和生活用電負(fù)載中，非線性負(fù)載是電力系統(tǒng)諧波問題的主要來源。各種自然災(zāi)害、誤操作、電網(wǎng)故障時(shí)、發(fā)電機(jī)及勵(lì)磁系統(tǒng)的工作狀態(tài)的改變、故障保護(hù)裝置中的電力電子設(shè)備的啟動(dòng)等都將造成各種電能質(zhì)量問題。

3 電能質(zhì)量低下的主要危害表現(xiàn)

電能質(zhì)量各項(xiàng)主要指標(biāo)低下都會(huì)對(duì)電網(wǎng)及設(shè)備造成不同的影響及破壞，但其主要危害表現(xiàn)主要是增加用電設(shè)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(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，損壞系統(tǒng)設(shè)備，增加系統(tǒng)損耗，增大測(cè)量?jī)x表誤差，干擾通信，造成繼電保護(hù)及自動(dòng)裝置誤動(dòng)，危及設(shè)備的安全，甚至造成系統(tǒng)瓦解崩潰等。

4 電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)裝置發(fā)展現(xiàn)狀

電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)設(shè)備的發(fā)展趨勢(shì)傾向于采用永久性的固定設(shè)備對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)?；贒SP的數(shù)字式儀表已被廣泛應(yīng)用，且一般都可和計(jì)算機(jī)相連，構(gòu)成數(shù)據(jù)處理能力較強(qiáng)的PC+DSP主從式結(jié)構(gòu)，具有顯示、存儲(chǔ)、通信、人機(jī)對(duì)話等功能，并具有在線監(jiān)測(cè)、智能化、網(wǎng)絡(luò)化、實(shí)時(shí)性好、成本低和接口豐富等特點(diǎn)。

5 亳州供電公司電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)分析

5.1 亳州供電公司電能質(zhì)量現(xiàn)狀分析

亳州供電公司地處皖北平原，承擔(dān)亳州市三縣一區(qū)8400km2，600萬人口的供電任務(wù)，并隨著近年來經(jīng)濟(jì)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(wǎng)負(fù)荷逐年復(fù)雜化，大型工業(yè)、牽引機(jī)車、火電機(jī)組上網(wǎng)、煤礦：化工、冶金等主網(wǎng)高壓用戶逐年遞增，城市配網(wǎng)中，變頻設(shè)備、節(jié)能器具、照明、娛樂設(shè)施及計(jì)算機(jī)設(shè)備等的大量應(yīng)用，且亳州市近年來處于城鎮(zhèn)化發(fā)展、特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展高峰期，大量工地基建項(xiàng)目開工，大批制藥廠飲片廠紛紛投產(chǎn)，也就意味著，大量的電焊、電爐、電機(jī)、整流裝置等投入使用。由于經(jīng)濟(jì)建設(shè)的高速發(fā)展，用電科普知識(shí)不能有效普及，大量用戶并未充分考慮電能質(zhì)量相關(guān)問題，另外配網(wǎng)中補(bǔ)償電容器的設(shè)計(jì)大多未考慮諧波問題，更有大量用戶不投或過投補(bǔ)償裝置，使諧波處于難以控制的狀態(tài)，也是造成配網(wǎng)中諧波滋長(zhǎng)的主要原因，若不加以控制，這種趨勢(shì)將處于增無減的狀態(tài)。

因此建立長(zhǎng)期有效的電網(wǎng)電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)點(diǎn)、并輔以機(jī)動(dòng)靈活的臨時(shí)監(jiān)測(cè)點(diǎn)相互配合，用于監(jiān)測(cè)、分析亳州供電公司電能質(zhì)量問題，并根據(jù)分析結(jié)果加以治理，勢(shì)在必行。

5.2 亳州供電公司電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)布點(diǎn)選擇

亳州供電公司主干線路為220kV供電，因此布點(diǎn)選擇在各個(gè)220kV樞紐變電站中，接入所有等級(jí)母線電壓，主變低壓側(cè)開關(guān)電流，及110kV重點(diǎn)用戶及聯(lián)絡(luò)線路電流。以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)該變電站的電能質(zhì)量情況，通過對(duì)變電站的電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)，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(zhì)量超標(biāo)情況。并通過臨時(shí)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的建立現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試各重點(diǎn)用戶電能質(zhì)量情況。

5.3 亳州供電公司電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)總體設(shè)計(jì)實(shí)施方案

（1）電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀工作原理。本項(xiàng)目的設(shè)計(jì)的電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀，電壓和電流信號(hào)號(hào)經(jīng)過傳感器、高精度放大電路、抗混疊濾波器、A/D模數(shù)轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，GPS的分脈沖信號(hào)和觸發(fā)錄波的開關(guān)量經(jīng)光電隔離后送DSP進(jìn)行分析及相關(guān)數(shù)據(jù)處理（開關(guān)量觸發(fā)錄波和精確對(duì)時(shí)），然后將測(cè)試結(jié)果通過PCL總線送工控機(jī)。工控機(jī)可將這些結(jié)果顯示、存儲(chǔ)、遠(yuǎn)傳。（2）電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)工作原理。由多臺(tái)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀（下位機(jī)），通訊網(wǎng)絡(luò)和電能質(zhì)量分析系統(tǒng)（上位機(jī)）構(gòu)成電能質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，上位機(jī)通過通訊網(wǎng)絡(luò)對(duì)下位機(jī)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置、進(jìn)行遠(yuǎn)程錄波，從下位機(jī)獲取電能質(zhì)量測(cè)量數(shù)據(jù)并導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫。通過數(shù)據(jù)庫查詢，得到所需的測(cè)試報(bào)表，實(shí)時(shí)報(bào)表，統(tǒng)計(jì)報(bào)表，趨勢(shì)圖，波形圖，頻譜圖等等，并可顯示，打印，保存。上位機(jī)還能通過局域網(wǎng)與多用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。（3）亳州供電公司電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)。本項(xiàng)目的測(cè)量的間隔時(shí)間等于3s，即相鄰兩次測(cè)量之間沒有縫隙。其采用的是TI公司的6000系列DSP，主頻高，內(nèi)建八個(gè)數(shù)據(jù)處理單元，可并行數(shù)據(jù)處理。其硬件結(jié)構(gòu)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(jī)進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)傳輸，為電能質(zhì)量諧波無縫監(jiān)測(cè)提供了物質(zhì)保障。由于采用了高速DSP，因此采用非整數(shù)點(diǎn)的頻譜分析方法，提高了諧波的分析精度；根據(jù)國(guó)標(biāo)，嚴(yán)格采用閃變量值判定的基準(zhǔn)方法計(jì)算閃變和變動(dòng)；采用對(duì)稱分量法計(jì)算零序分量、正序分量、負(fù)序分量和三相不平衡度；頻率的測(cè)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(guān)系。本項(xiàng)目A/D采樣率為12.8 kHz/通道，即：每周波采樣256點(diǎn)，加上合理的算法，使得頻率誤差≤0.002Hz，遠(yuǎn)優(yōu)于國(guó)標(biāo)的0.01 Hz。除了電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)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(shí)的電壓和電流波形。將電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)和錄波功能有機(jī)結(jié)合，是電能質(zhì)量分析儀的發(fā)展趨勢(shì)之一。

防災(zāi)減災(zāi)分析范文第5篇

關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)倉庫；相關(guān)分析

中圖分類號(hào):TP 311.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):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(guān)分析法是在分析某個(gè)問題或指標(biāo)時(shí)，將與該問題或指標(biāo)相關(guān)的其他問題或指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，分析其相互關(guān)系或相關(guān)程度的一種分析方法，用少數(shù)幾對(duì)綜合變量來反映2組變量間的線性相關(guān)性質(zhì).目前它已經(jīng)在眾多領(lǐng)域的相關(guān)分析和預(yù)測(cè)分析中得到廣泛應(yīng)用.本文主要研究如何利用相關(guān)分析技術(shù)產(chǎn)生計(jì)算機(jī)專業(yè)課之間的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)專業(yè)課程之間的相關(guān)度，對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn)［1］.

1 相關(guān)分析

1.1 相關(guān)分析概述［2］

相關(guān)分析（Correlation Analysis）是研究隨機(jī)變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法.相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系.例如，教育投資與教育發(fā)展速度的關(guān)系、教師教學(xué)水平和學(xué)生的學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系等［3］.

相關(guān)系數(shù)值為-1（完全負(fù)相關(guān)關(guān)系）～+1（完全正相關(guān)關(guān)系）之間，相關(guān)系數(shù)為0時(shí)，表示不存在相關(guān)關(guān)系.例：

正相關(guān)：學(xué)生的學(xué)習(xí)能力與學(xué)習(xí)成績(jī)的關(guān)系；

負(fù)相關(guān)：教師的身體狀況與缺勤率的關(guān)系；

零相關(guān)：教師的身高與教學(xué)能力的關(guān)系.

Pearson相關(guān)用于雙變量正態(tài)分布的資料，其相關(guān)系數(shù)稱為積矩相關(guān)系數(shù)（Coefficient of Product-Moment Correlation）.進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，我們一般會(huì)同時(shí)對(duì)2變量繪制散點(diǎn)圖，以更直觀地考察2變量之間的相互變化關(guān)系［4］.

用Flag Significant Correlations 進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，標(biāo)出有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)，用一個(gè)星號(hào)“*”標(biāo)記在α=0.05水平上有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)；用2個(gè)星號(hào)“**”標(biāo)記在α=0.01水平上有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)［5］.

1.2 相關(guān)分析的表示方法

進(jìn)行相關(guān)分析的主要方法有圖示法和計(jì)算法.圖示法是通過繪制相關(guān)散點(diǎn)圖來進(jìn)行相關(guān)分析，計(jì)算法則是根據(jù)不同類型的數(shù)據(jù)，選擇不同的計(jì)算方法求出相關(guān)系數(shù)來進(jìn)行相關(guān)分析.

1.2.1 圖示法

圖示法的具體做法就是繪制相關(guān)散點(diǎn)圖.相關(guān)散點(diǎn)圖是觀察2個(gè)變量之間關(guān)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(gè)變量中的1個(gè)變量（作為自變量），以縱軸表示另一個(gè)變量（作為因變量）.將2個(gè)變量之間相對(duì)應(yīng)的變量值以坐標(biāo)點(diǎn)的形式逐一標(biāo)在直角坐標(biāo)系中，通過點(diǎn)的分布形狀和疏密程度來形象描述2個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系.

相關(guān)散點(diǎn)圖可以通過手工繪制而得到.但如果面對(duì)的變量值比較多，手工繪制的過程既費(fèi)時(shí)，又不夠精確.

1.2.2 計(jì)算法

相關(guān)系數(shù)也稱為相關(guān)量，是用來描述變量之間變化方向和密切程度的數(shù)字特征量，一般用r表示.它的數(shù)值范圍在－1到+1之間，它的正負(fù)號(hào)反映變量之間變化的方向；它的絕對(duì)值的大小反映變量之間關(guān)系的密切程度.

根據(jù)2個(gè)變量變化的密切程度，我們把相關(guān)關(guān)系分為完全相關(guān)、高度相關(guān)、中度相關(guān)、低度相關(guān)、零相關(guān)［6］.

完全相關(guān)：│r│=1的相關(guān)；

高度相關(guān)或強(qiáng)相關(guān)：0.7≤│r│＜1的相關(guān)；

中度相關(guān)：0.4≤│r│＜0.7的相關(guān)；

低度相關(guān)或弱相關(guān)：│r│＜0.4的相關(guān).

1.3 Pearson相關(guān)

Pearson相關(guān)也稱積差相關(guān)，積差相關(guān)也稱積矩相關(guān)，是英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Rearson提出的一種計(jì)算直線相關(guān)的方法，因而又稱為Rearson相關(guān)［6-7］.

積差相關(guān)系數(shù)是2列成對(duì)觀測(cè)值中各對(duì)觀測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)乘積之和除以觀測(cè)值對(duì)數(shù)所得之商［8］.

1.3.1 Pearson相關(guān)的使用條件

1) 2個(gè)變量之間是線性關(guān)系，都是連續(xù)數(shù)據(jù)；

2) 2個(gè)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(gè)變量的觀測(cè)值是成對(duì)的，每對(duì)觀測(cè)值之間相互獨(dú)立.

1.3.2 Pearson相關(guān)的計(jì)算公式

r=∑ZXZYn=∑X－Y－nσXσY.

式中，[ZK（]n表示數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)；σX，σY分別表示X和Y變量的樣本標(biāo)準(zhǔn)差；[JP]，分別表示X和Y變量的樣本平均數(shù).[ZK）]

對(duì)于學(xué)生成績(jī)，其課程總體分布接近正態(tài)分布，滿足Pearson相關(guān)的使用條件.在統(tǒng)計(jì)軟件SPSS中，可以很方便地得出2變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù).[JP]

2 用相關(guān)分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)

2.1 學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)倉庫的建立

數(shù)據(jù)選擇上，主要選擇了作者所在學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)3年來產(chǎn)生的專業(yè)基礎(chǔ)課成績(jī)，收集并整理了包含高等數(shù)學(xué)、C語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理的504條學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù).并將具體的成績(jī)數(shù)據(jù)離散化為4個(gè)等級(jí)［9］，即：

成績(jī)>=80“A”; 70=

2.2 用相關(guān)分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)

對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫內(nèi)容進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析通常需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，這就常常使得這樣分析變得不現(xiàn)實(shí)和不可行，尤其是需要交互式數(shù)據(jù)挖掘時(shí).數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)技術(shù)正是用于幫助從原有龐大數(shù)據(jù)集中獲得一個(gè)精簡(jiǎn)的數(shù)據(jù)集合，并使這一精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)集保持原有數(shù)據(jù)集的完整性，這樣在精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，顯然效率更高，并且挖掘出來的結(jié)果與使用原有數(shù)據(jù)集所獲得結(jié)果基本相同［10］.

數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)并不是一個(gè)新的領(lǐng)域，現(xiàn)在已經(jīng)提出了很多理論和方法，如：層次分析法，主成分分析法，隨機(jī)抽樣、免疫算法等.本研究根據(jù)實(shí)際需要，提出將相關(guān)分析方法應(yīng)用于學(xué)生成績(jī)的屬性約簡(jiǎn)，即方便快捷又不失理論性.

在SPSS軟件中，畫出計(jì)算機(jī)專業(yè)課高等數(shù)學(xué)成績(jī)的直方圖，如圖1.

用同樣的方法，可以畫出其他計(jì)算機(jī)專業(yè)課如C語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等的直方圖，可以看出，我們所建立的數(shù)據(jù)倉庫中，學(xué)生計(jì)算機(jī)專業(yè)課程成績(jī)基本上符合正態(tài)分布，滿足Pearson相關(guān)的使用條件.

我們用雙變量相關(guān)分析技術(shù)來分析相關(guān)課程之間的關(guān)聯(lián)程度，并做出統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷，以最少的數(shù)據(jù)量反映最大的信息量，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)庫的屬性進(jìn)行約簡(jiǎn).通過相關(guān)分析約簡(jiǎn)相關(guān)性較弱的屬性，選擇相關(guān)性強(qiáng)的屬性而不直接利用數(shù)據(jù)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(jìn)行課程間Pearson相關(guān)系數(shù)分析，得到計(jì)算機(jī)專業(yè)課程相關(guān)系數(shù)分析表如表1.

1：表中數(shù)值為4門課程進(jìn)行相關(guān)分析得到的皮爾遜相關(guān)系數(shù)(Pearson Correlation)、相伴概率（Sig.(2-tailed)）、樣本個(gè)數(shù)（N）.“*”標(biāo)記在α=0.05水平上有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)；用兩個(gè)星號(hào)“**”標(biāo)記在α=0.01水平上有顯著性意義的相關(guān)系數(shù)；

2：相伴概率用來判斷求解線性關(guān)系的兩變量之間是否有明顯的線性關(guān)系.一般將這個(gè)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的Sig是0，此數(shù)值說明C語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有顯著的線性關(guān)系（因?yàn)镾ig0.05，則說明兩變量之間沒有明顯的線性關(guān)系）.

由表1可以看出，同一門課程之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為1，是完全相關(guān)關(guān)系.高等數(shù)學(xué)與C語言之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.283，C語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.281，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.565，并且都有“*”標(biāo)記，由此可以推斷這4組課程之間有顯著性意義的相關(guān)性.

3 結(jié)語

用相關(guān)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行約簡(jiǎn)，結(jié)果表明：線性代數(shù)、計(jì)算機(jī)導(dǎo)論及Pascal語言等多個(gè)因素相關(guān)性較弱；而C語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、高等數(shù)學(xué)及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理之間相關(guān)性較強(qiáng)，根據(jù)數(shù)據(jù)庫約簡(jiǎn)原則，可將線性代數(shù)、計(jì)算機(jī)導(dǎo)論及Pascal語言等多個(gè)屬性項(xiàng)從數(shù)據(jù)庫中刪除，以便提高數(shù)據(jù)挖掘效率.

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收稿日期:2010-09-06.