演算法治理

A. 針對幻方提出的一些問題，求大神解

口 訣
「1」坐邊中間，斜著把數填； 出邊填對面，遇數往下旋； 出角僅一次，轉回下格間。
注意：
（1）這里的「1」，是指要填的這一列數中的第一個數。
（2）「1」坐邊中間，指第一個數要填在任何一邊的正中間的空格里。
（3）從1到2時，必須先向邊外斜（比如：第一個數填在上邊的正中間，填第二個數時，要向左上方或右上方斜），填後面的數時也要按照同樣的方向斜。
三，五，七階幻方適用。
滿意請採納

B. 計算機預防病毒感染的有效措施是

計算機要想防病毒的話，最好安裝一些殺毒軟體，這些殺毒軟體有預防和殺毒的功能，比如說現在比較流行的火絨

C. 如何成功實現數據治理

隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為治理提供的創新機遇，切實提高各級部門的治理能力。
一、大數據為治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以為主體的管制理念向以協同共治、公共服務為導向的治理理念的轉型。在大數據時代，治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和，通過、眾包等靈活的組織方式，可以推動治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到治理領域，是實現治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助部門進行科學決策。大數據為決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為服務效能提升帶來新機遇
提升服務效能是治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型建設的關鍵所在，在治理的范疇下，提升服務效能主要包括部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的行政審批雲，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。

D. 預警系統應該使用什麼演算法比較合適

架構以及我理解中架構的本質
在開始談我對架構本質的理解之前，先談談對今天技術沙龍主題的個人見解，千萬級規模的網站感覺數量級是非常大的，對這個數量級我們戰略上 要重 視 它 ， 戰術上又 要 藐 視 它。先舉個例子感受一下千萬級到底是什麼數量級？現在很流行的優步(Uber)，從媒體公布的信息看，它每天接單量平均在百萬左右， 假如每天有10個小時的服務時間，平均QPS只有30左右。對於一個後台伺服器，單機的平均QPS可以到達800-1000，單獨看寫的業務量很簡單 。為什麼我們又不能說輕視它？第一，我們看它的數據存儲，每天一百萬的話，一年數據量的規模是多少？其次，剛才說的訂單量，每一個訂單要推送給附近的司機、司機要並
發搶單，後面業務場景的訪問量往往是前者的上百倍，輕松就超過上億級別了。
今天我想從架構的本質談起之後，希望大家理解在做一些建構設計的時候，它的出發點以及它解決的問題是什麼。
架構，剛開始的解釋是我從知乎上看到的。什麼是架構？有人講， 說架構並不是一 個很 懸 乎的 東西 ， 實際 上就是一個架子 ， 放一些 業務 和演算法，跟我們的生活中的晾衣架很像。更抽象一點，說架構其 實 是 對 我 們 重復性業務 的抽象和我 們 未來 業務 拓展的前瞻，強調過去的經驗和你對整個行業的預見。
我們要想做一個架構的話需要哪些能力？我覺得最重要的是架構師一個最重要的能力就是你要有 戰 略分解能力。這個怎麼來看呢:
第一，你必須要有抽象的能力，抽象的能力最基本就是去重，去重在整個架構中體現在方方面面，從定義一個函數，到定義一個類，到提供的一個服務，以及模板，背後都是要去重提高可復用率。
第二， 分類能力。做軟體需要做對象的解耦，要定義對象的屬性和方法，做分布式系統的時候要做服務的拆分和模塊化，要定義服務的介面和規范。
第三， 演算法（性能），它的價值體現在提升系統的性能，所有性能的提升，最終都會落到CPU，內存，IO和網路這4大塊上。

這一頁PPT舉了一些例子來更深入的理解常見技術背後的架構理念。
第一個例子，在分布式系統我們會做 MySQL分 庫 分表，我們要從不同的庫和表中讀取數據，這樣的抽象最直觀就是使用模板，因為絕大多數SQL語義是相同的，除了路由到哪個庫哪個表，如果不使用Proxy中間件，模板就是性價比最高的方法。
第二看一下加速網路的CDN，它是做速度方面的性能提升，剛才我們也提到從CPU、內存、IO、網路四個方面來考慮，CDN本質上一個是做網路智能調度優化，另一個是多級緩存優化。
第三個看一下服務化，剛才已經提到了，各個大網站轉型過程中一定會做服務化，其實它就是做抽象和做服務的拆分。第四個看一下消息隊列，本質上還是做分類，只不過不是兩個邊際清晰的類，而是把兩個邊際不清晰的子系統通過隊列解構並且非同步化。

新浪微博整體架構是什麼樣的
接下我們看一下微博整體架構，到一定量級的系統整個架構都會變成三層，客戶端包括WEB、安卓和IOS，這里就不說了。
接著還都會有一個介面層， 有三個主要作用：
第一個作用，要做 安全隔離，因為前端節點都是直接和用戶交互，需要防範各種惡意攻擊；
第二個還充當著一個 流量控制的作用，大家知道，在2014年春節的時候，微信紅包，每分鍾8億多次的請求，其實真正到它後台的請求量，只有十萬左右的數量級（這里的數據可能不準），剩餘的流量在介面層就被擋住了；
第三，我們看對 PC 端和移 動 端的需求不一樣的，所以我們可以進行拆分。介面層之後是後台，可以看到微博後台有三大塊：
一個是 平台服 務，
第二， 搜索，
第三， 大數據。
到了後台的各種服務其實都是處理的數據。 像平台的業務部門，做的就是 數據存儲和讀 取，對搜索來說做的是 數據的 檢 索，對大數據來說是做的數據的 挖掘。微博其實和淘寶是很類似

微博其實和淘寶是很類似的。一般來說，第一代架構，基本上能支撐到用戶到 百萬 級別，到第二代架構基本能支撐到 千萬 級別都沒什麼問題，當業務規模到 億級別時，需要第三代的架構。
從 LAMP 的架構到面向服 務 的架構，有幾個地方是非常難的，首先不可能在第一代基礎上通過簡單的修修補補滿足用戶量快速增長的，同時線上業務又不能停， 這是我們常說的 在 飛 機上 換 引擎的 問題。前兩天我有一個朋友問我，說他在內部推行服務化的時候，把一個模塊服務化做完了，其他部門就是不接。我建議在做服務化的時候，首先更多是偏向業務的梳理，同時要找准一個很好的切入點，既有架構和服務化上的提升，業務方也要有收益，比如提升性能或者降低維護成本同時升級過程要平滑，建議開始從原子化服務切入，比如基礎的用戶服務， 基礎的短消息服務，基礎的推送服務。 第二，就是可 以做無狀 態 服 務，後面會詳細講，還有數據量大了後需要做數據Sharding，後面會將。 第三代 架構 要解決的 問題，就是用戶量和業務趨於穩步增加（相對爆發期的指數級增長），更多考慮技術框架的穩定性， 提升系統整體的性能，降低成本，還有對整個系統監控的完善和升級。
大型網站的系統架構是如何演變的

我們通過通過數據看一下它的挑戰，PV是在10億級別，QPS在百萬，數據量在千億級別。我們可用性，就是SLA要求4個9，介面響應最多不能超過150毫秒，線上所有的故障必須得在5分鍾內解決完。如果說5分鍾沒處理呢？那會影響你年終的績效考核。2015年微博DAU已經過億。我們系統有上百個微服務，每周會有兩次的常規上線和不限次數的緊急上線。我們的挑戰都一樣，就是數據量，bigger and bigger，用戶體驗是faster and faster，業務是more and more。互聯網業務更多是產品體驗驅動， 技 術 在 產 品 體驗上最有效的貢獻 ， 就是你的性能 越來越好 。 每次降低載入一個頁面的時間，都可以間接的降低這個頁面上用戶的流失率。

微博的技術挑戰和正交分解法解析架構
下面看一下 第三代的 架構 圖 以及 我 們 怎麼用正交分解法 闡 述。 我們可以看到我們從兩個維度，橫軸和縱軸可以看到。 一個 維 度 是 水平的 分層 拆分，第二從垂直的維度會做拆分。水平的維度從介面層、到服務層到數據存儲層。垂直怎麼拆分，會用業務架構、技術架構、監控平台、服務治理等等來處理。我相信到第二代的時候很多架構已
經有了業務架構和技術架構的拆分。我們看一下， 介面層有feed、用戶關系、通訊介面；服務層，SOA里有基層服務、原子服務和組合服務，在微博我們只有原子服務和組合服務。原子服務不依賴於任何其他服務，組合服務由幾個原子服務和自己的業務邏輯構建而成 ，資源層負責海量數據的存儲（後面例子會詳細講）。技 術框架解決 獨立於 業務 的海量高並發場景下的技術難題，由眾多的技術組件共同構建而成 。在介面層，微博使用JERSY框架，幫助你做參數的解析，參數的驗證，序列化和反序列化；資源層，主要是緩存、DB相關的各類組件，比如Cache組件和對象庫組件。監 控平台和服 務 治理 ， 完成系統服務的像素級監控，對分布式系統做提前診斷、預警以及治理。包含了SLA規則的制定、服務監控、服務調用鏈監控、流量監控、錯誤異常監控、線上灰度發布上線系統、線上擴容縮容調度系統等。

E. 如何實現大數據時代的政府治理創新

隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。

F. 目前主流的數據治理平台有那些。

睿治數據治理平台是億信華辰完全自主研發的、開創性的、一站式綜合數據治理整體解決方案。睿治是全國唯一實現了數據治理場景全覆蓋的突破性產品，九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，以創新的方式保證了企業的業務數據在採集、匯總、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、准確性、一致性和時效性，全面為客戶量身打造符合自身特徵的數據治理體系。
睿治始終站在國內頂尖梯隊，廣泛應用了MQ、分布式計算、zookeeper等最新技術。同時引領國內行業發展趨勢：
1、數據質量自動探查，內置常規數理統計演算法支持綁定機器學習演算法；
2、數據關系智能構建，基於存儲過程、sql、資料庫定義，自動理解數據之間的關系；
3、資產目錄主動感知，活化更新等先進技術，確保成為當之無愧的領頭羊。

G. 　補償額度估算方法

在治理區，水土保持生態補償額度最低不得低於當地水土保持生態建設的投入成本，但也不應高於應為水土保持生態效益價值。如下圖所示，治理區水土保持生態補償下線為水土保持生態建設的投入成本，上限為水土保持生態價值。

圖11-1治理區水土保持生態補償額度的取值范圍

一、水土保持生態建設投入成本

水土保持生態建設主要包括工程措施、生物措施。其成本為各單項措施成本的算數加和。各單項措施成本為各單項措施量乘以生產建設當期物質資料（或）價格（勞務費）的值。

水土保持生態補償研究

式中：C為預防保護區開展水土保持生態建設的投入成本；K_i為單項工程措施量，P_i為生產建設活動當期單項工程措施價格；T_j為單項生物措施量，P_j為生產建設活動當期單項生物措施價格。

二、水土保持生態價值

治理區水土保持生態價值主要考慮水土保持工程措施與生物措施的攔泥蓄水效益，測算如下式：

水土保持生態補償研究

式中：P為水土保持工程措施與生物措施的攔泥蓄水總效益；P為水土保持工程措施攔泥蓄水效益，為各類單項工程措施效益之和；P_p為水土保持生物措施攔泥蓄水效益，為各類單項生物措施效益之和；E_i為單項工程措施量，P_i為其相應價值；M_j為單項工程措施量，P_j為其相應價值。

（一）水土保持工程措施價值

1.坡改梯工程

（1）蓄水、保土量

根據《水土保持綜合治理效益計算》（GB/T 15774—1995）規范，梯田的蓄水保土效益可以通過梯田的減流、減蝕有效面積F_e（hm²）與相應的減流、減蝕模數相乘而得，其計算式如下：

水土保持生態補償研究

式中：ΔW為某項措施的減流總量，m³；ΔS為某項措施的減蝕總量，t；F_e為某項措施的有效面積，hm²；ΔW_m為減少徑流模數，m³/hm²；ΔS_m為減少侵蝕模數，t/hm²。

ΔW_m和ΔS_m的計算公式用有措施（梯田）坡面的徑流模數、侵蝕模數與無措施（坡耕地、荒坡）坡面的相應模數對比而得，其計算式如下：

水土保持生態補償研究

式中：ΔW_mb為治理前（無措施）徑流模數，m³/hm²；ΔW_ma為治理後（有措施）徑流模數，m³/hm²；ΔS_mb為治理前（無措施）侵蝕模數，t/hm²；ΔS_ma為治理後（有措施）侵蝕模數，t/hm²。

《水土保持綜合治理效益計算》（GB/T 15774—1995）規范中指出：計算減流模數（ΔW_m）與減蝕模數（ΔS_m）注意：

① 當治理前、後的徑流模數（WW_mb與WW_ma）和侵蝕模數（S_mb與S_ma）是從20m（或其他長度）小區觀測得來時，與自然坡長相差很大，必須考慮坡長因素影響治理前侵蝕模數的觀測值偏小；

② 一般小區上的治理措施比大面上完好，這一因素影響治理後減蝕模數的觀測值偏大；

③ 二者都需採取輔助性全坡長觀測和面上措施情況的調查研究，取得科學資料，進行分析，予以適當修正。

關於減流、減蝕有效面積（F_e）的確定，《水土保持綜合治理效益計算》（GB/T 15774—1995）規范中有如下規定：

① 根據計算時段內（例如10年）各項措施實施後減流、減蝕生效所需時間（年），扣除本時段內未生效時間（年）的措施面積，求得減流、減蝕有效面積。

② 一般情況下，梯田（梯地）、保土耕作、淤地壩等當年實施當年有效；造林有整地工程的當年有效，沒有整地工程的，灌木需3年以上，喬木需5年以上有效；種草第二年有效。

③ 保土耕作當年有減流、減蝕作用，可以計算；但其實施面積不能保留，不能累計；當年實施當年有效，第二年不再實施，原有實施面積不復存在，不能再計算其減流、減蝕作用。

④ 一個時段（例如10年）的治理措施，如是逐年均勻增加，則此時段的年均有效面積按下式計算：

水土保持生態補償研究

式中：F_ea為時段年均有效面積，hm²；F_eb為時段初有效面積，hm²；F_ee為時段末有效面積，hm²。

（2）蓄水、保土經濟價值

坡改梯工程蓄水攔泥價值可以參考監督區水土流失損失蓄水攔泥價值的計算方法。即根據已經計算出的蓄水攔泥量方，參考生產建設期價格水平和治理區價格水平來測算出相應價值。

2.淤地壩工程

我國學者冉大川、羅全華在《黃河中游地區淤地壩減洪減沙及減蝕作用研究》一文中對淤地壩的減洪、減沙效益進行了較為系統的分析，並給出了較為合理的可操作的計算方法。在《黃河中游地區淤地壩減洪減沙及減蝕作用研究》一文中，文章作者認為：淤地壩的減沙量包括淤地壩的攔泥量、減輕溝蝕量（以下簡稱減蝕量），以及由於壩地滯洪和流速減小而對壩下溝道侵蝕的減少量。而目前只有攔泥量、減蝕量可以通過一定的方法進行計算，而消峰滯洪對下游溝道侵蝕的減少量還難以准確計算。因此，本書也僅對淤地壩工程措施的攔泥量和減蝕量的測算方法進行介紹。

（1）攔泥量計算

淤地壩總攔泥量的計算分兩部分：

第一部分是目前已淤成壩地的攔泥量，計算公式如下：

水土保持生態補償研究

式中：W_sg1為已淤成壩地的攔泥量，萬t；f為壩地的累積面積，hm²；M_s為不同流域內壩地攔泥定額，即單位面積壩地的攔泥量，萬t/hm²；a₁為人工填墊及壩地兩岸坍塌所形成的壩地面積占壩地總面積的比例，黃河中游地區取a₁=0.1～0.2；a：為推移質在壩地攔泥量中所佔的比例系數，黃河中游地區取a₂=0.1。

第二部分是未淤成壩地的攔泥量。根據實地調查資料分析，淤地壩的攔泥年限一般在13年左右，因而採用了淤積年限n（n=13）這一指標，並根據壩地歷年累積面積的變化趨勢，將未淤滿的壩地進行「淤成」預測，以此求得未淤成壩地部分的攔泥量。計算公式如下：

水土保持生態補償研究

式中：W_sg2為未淤成壩地部分的攔泥量；f_i為預測年「淤成」的壩地面積，hm²；M_s、a₁、a₂的意義同前。

在此基礎上，可得出淤地壩工程措施的總攔泥量為：

水土保持生態補償研究

（2）減蝕量計算

淤地壩的減蝕作用在溝道建壩後即行開始。其減蝕量一般與溝壑密度、溝道比降及溝谷侵蝕模數等因素有關，其數量包括被壩內泥沙淤積物覆蓋下的原溝谷侵蝕量和波及影響的淤泥面以上溝道侵蝕的減少量。後一部分的數量較難確定，通常是在計算前一部分的基礎上乘以一個擴大系數。減蝕量的計算公式如下：

水土保持生態補償研究

式中：ΔW_sj為計算年淤地壩的減蝕量，萬t；F為計算年淤地壩的面積；W_sj為計算年內流域的侵蝕模數，t/km²；按各控制區的年輸沙模數擴大1.15倍而得；k₁為溝谷侵蝕量與流域平均侵蝕量之比。根據黃河水利委員會西峰水土保持科學試驗站對南小河溝流域多年小區及小流域的觀測資料，多年平均侵蝕模數為6870t/km²·a，溝谷地侵蝕模數為15200t/km²·a，按此推算，黃土高原溝壑區的k₁=2.20，黃河中游黃土丘陵溝壑區取k₁=1.75。k₂為壩地以上溝谷侵蝕的影響系數。

在淤地壩中還有一部分是修建在溝道比較平緩、溝床已不再繼續下切、溝坡多年來比較穩定、溝谷侵蝕已達到相對穩定程度的流域內，當壩建成後基本無減蝕作用，在計算減蝕量時還應扣除這一部分。由於目前對這一部分不減蝕壩地還沒有更好的辦法來分割，但又確實存在，研究中假設這一部分未扣除的減蝕量和對壩地以上溝谷侵蝕的減少量相互抵消，即取k₂=1.0。淤地壩的總減沙量ΔW_s壩為：

水土保持生態補償研究

（3）減洪量計算

淤地壩的減洪量計算包括兩部分：一部分是計算已經淤平後作為農地利用的壩地減洪量；另一部分是計算仍在攔洪時期的淤地壩減洪量。淤地壩淤平後，壩地已被利用，其減洪作用就與有埂的水平梯田一樣。仍在攔洪時期的淤地壩，其攔泥和攔洪是同時進行的，攔洪的目的是攔泥，泥中有水。淤泥中所含的水分，有一大部分將耗干蒸發，另有一小部分滲入地下後又流入河中。據此分析，計算這部分減洪量時不能考慮其蓄水量，只能計算淤泥中所含的水量。

已淤平壩地減洪量的計算公式為：

水土保持生態補償研究

式中：ΔW₁為已淤平壩地的減洪量，萬m³；f_i為計算年流域壩地的面積，km²；W_i為計算年流域天然狀況下的產洪模數，可以根據流域水量平衡原理通過試算確定，m³/km²；η為減洪系數，以有埂水平梯田看待，取η＝1.0。

其減洪量可根據淤地壩的總攔泥量反推，計算公式為：

水土保持生態補償研究

式中：ΔW₂為仍在攔洪時期淤地壩的減洪量，萬m³；K為流域淤地壩攔洪時的洪沙比；γ_s為淤泥干容重，取γ_s=1.35t/m³。對於K值，根據黃委會綏德水土保持科學試驗站對陝西綏德韭園溝實測資料的分析，黃丘區淤地壩攔洪時的洪沙體積重量比為1.977:1，即1.977m³的洪水攜帶lm³的淤泥；1991年黃委會綏德水土保持科學試驗站對3次洪水後的10座淤地壩進行了典型調查，得出淤地壩攔泥後的洪沙體積重量比為1.797∶1。根據上述資料，最後綜合確定河龍區間K=1.433～2.4；涇河、北洛河流域的值分別為2.462和2.652；渭河流域K=1.5～2.O。

在此基礎上，可得出淤地壩工程措施的總減洪量ΔW_壩為：

水土保持生態補償研究

3.就地攔蓄工程

在《水土保持綜合治理效益計算》（GB/T 15774—1995）規范中，將就地攔蓄工程措施解釋為：就近攔蓄措施，包括水窖、蓄水池、截水溝、沉沙地、溝頭防護、谷坊、塘壩、淤地壩、小水庫和引洪漫地，其作用包括攔蓄暴雨的地表徑流及其挾帶的泥沙，在減輕水土流失的同時，還可供當地生產、生活中利用。《水土保持綜合治理效益計算》（GB/T 15774—1995）規范中也對就地攔蓄工程措施的生態服務功能測算方法作了較為詳細的規定。

計算項目包括兩方面：一是減少的徑流量（ΔV_w），以m³計；二是減少的泥沙量（ΔV_s），以t計。

計算方法：對不同特點的措施，分別採取不同的計算方法，主要有典型推演算法和具體量演算法兩種。

典型推演算法：對於數量較多而容量較小的水窖、澇池谷坊、塘壩、小型淤地壩等措施，採用此法。通過典型調查，求得有代表性的單個（座）攔蓄（徑流、泥沙）量，再乘上該項措施的數量，即得總量。

具體量演算法：對數量較少而容量較大的大型淤地壩、治溝骨幹工程和小（二）型以上小水庫等措施，應採用此法。其攔蓄（徑流、泥沙）量必須到現場，逐座具體量算求得。

未淤滿以前的小水庫可計算其攔泥、蓄水作用；在淤滿以後，如不加高，就不再計算此兩項作用。淤滿後的攔泥量按壩地面積折算，計算式為：

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式中：ΔV為壩地攔泥總量，t；Δm_s為單位面積壩地的攔泥量，tF_e為壩地攔泥的有效面積，hm²。

在一段時期內（例如n年）壩地的年均攔泥有效面積按下式計算：

水土保持生態補償研究

式中：F_ea為時段平均壩地攔泥的有效面積，hm²；F_ee，為時段末壩地攔泥的有效面積，hm²；F_eb為時段初壩地攔泥的有效面積，hm²。

4.溝谷治理工程

溝谷治理工程措施主要針對溝蝕而言，溝谷治理措施的生態服務功能測算方法在《水土保持綜合治理效益計算》（GB/T 157741995）規范中有明確的介紹，可作為本課題的參考方法。

《水土保持綜合治理效益計算》（GB/T 15774—1995）規范中認為，減輕溝蝕量（∑△G）包括4個方面，按下式計算：

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式中：ΔG₁為溝頭防護工程制止溝頭前進的保土量，m³；ΔG₂為谷坊、淤地壩等制止溝底下切的保土量，m³；ΔG₃為穩定溝坡制止溝岸擴張的保土量，m；ΔG₄為塬面、坡面水不下溝（或少下溝）以後減輕溝蝕的保土量，m。

這4個方面的作用，分別採取不同的計算方法，算得保土量後都將m³折算為t。

制止溝頭前進（ΔG₁）對於治理後不再前進的溝頭，應通過調查和量算，求得未治理前若干年內平均每年溝頭前進的長度（m）和相應的寬度（m）與深度（m），從而算得治理前平均每年損失的土量（m³），即為治理後平均每年的減蝕量（或保土量）。

制止溝底下切（ΔG₂）對於治理後不再下切的溝底，應通過調查和量算，求得在治理前若干年內每年溝底下切深度（m）和相應的長度（m）與寬度（m），從而算出治理前平均每年損失的土量（m³），即為治理後制止溝底下切的減蝕量（或保土量）。

制止溝岸擴張（ΔG₃）對於治理後不再擴張的溝岸，應通過調查和量算，求得在治理前若干年內平均每年溝岸擴張的長度（順溝方向，m）、高度（從岸邊到溝底，m）、厚度（即對溝壑橫斷面加大的寬度，m），從而算得治理前平均每年損失的土量（m³），即為治理後平均每年的減蝕量（或保土量）。

水不下溝對減輕溝蝕（ΔG₄）根據不同的資料情況，分別採取直接運用觀測成果和流域減蝕總量反求兩種不同的計算方法。

第一種演算法：在布設了水平溝對減輕溝蝕試驗觀測的小流域，採取直接運用觀測成果進行計算，但其計算成果，應與全流域減蝕總量的計算成果互相校核，取得協調。

第二種演算法：在沒有布設上述試驗觀測的小流域，可採用流域減蝕總量反求的方法，按下式計算：

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式中：ΔG₄為水不下溝減輕的溝蝕量，m；ΔS為流域出口處測得的減蝕總量，m³；∑ΔS_i為流域內各項措施計算的減蝕量之和，m。

值得注意的是，採用上述關系式計算時，應符合以下條件：一是的觀測和∑ΔS_i的計算必須准確（誤差不超過士20%）；二是流域內沒有較大的其他天然沖淤變化影響，或者雖有這樣的變化，但已通過專門計算，消除了其影響。

4.工程措施水土保持生態價值

水土保持工程措施蓄水攔泥價值可以參考監督區水土流失損失蓄水攔泥價值的計算方法。即根據已經計算出的蓄水攔泥量方，參考生產建設期價格水平和治理區價格水平來測算出相應價值。

（二）水土保持生物措施價值

水土保持林草措施是我國水土保持措施的重要組成部分之一，其具有蓄水攔沙、保持土壤肥力、減輕風蝕、固碳供氧、凈化空氣以及保持生物多樣性等多方面的生態服務功能。本書主要針對生物措施的蓄水攔沙測算方法進行介紹。

1.生物措施的蓄水攔泥量

對於生物措施的蓄水功能測算主要有以下3種方法：

（1）截留法

a.即認為林草措施的蓄水量等於林草植被的截流系數與降雨量、措施有效面積的乘積。

其數學公式可表達為：

水土保持生態補償研究

式中：E_w為林草植被的蓄水量；θ為林草植被的截流系數；R為平均降雨量；A為措施有效面積。

b.也通過以下公式計算求得：

水土保持生態補償研究

式中：E_w為林草植被的蓄水量，m³；S_i為第類樹種的面積，hm²；H_i、H_o分別為第i類樹種和對照地（無措施區、裸地）的攔蓄降水能力，m³/hm²。

c.對於林業措施，還可以採取如下演算法：林地蓄水能力主要表現在林冠截留、枯枝落葉層蓄水和林地土壤蓄水3個方面。其中，林冠截留率與植被類型、垂直層數有關，大致可占總降水量的12%～17%；枯枝落葉層含蓄量與厚度有關，大致可占降雨量的15%～20%；林地土壤蓄水量與土壤結構、土壤厚度有關，占總降水量的25%～30%。將這3項加起來，就可以得到林地的總蓄水量：

水土保持生態補償研究

式中：E_w為林地總蓄水量，m；r₁、r₂、r₃分別為樹冠、落葉層、土壤的截留率；A_i為某塊林地的降雨量，mm。

對於植草措施也可以採取類似的公式進行計算，對於草地一般可以考慮r₁=0,r₂、r₃可以通過實測求得。

（2）水量平衡法

即認為林草措施的蓄水量（S）為林冠截留量（I）、枯落物持水量（K）和森林土壤非毛管空隙儲水量（Q）之和，即：

水土保持生態補償研究

這種方法主要是針對造林措施的蓄水量測算而提出，如果用於植草措施的蓄水量測算，則其第一項（I）可忽略不計。

（3）考慮減洪量的方法

林草措施的蓄水功能不僅僅在於其對地表徑流的截流，林草措施在雨季對洪水的削減量也是其生態服務功能的重要組成部分之一。因此，可以認為，林草措施的蓄水量是雨季的減洪量和枯水季節的增加水資源量之和，即：

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式中：V為林草措施的蓄水量，m³；V₁為林草措施的防洪量，m³；V₂為林草措施在枯水季節的增加水資源量，m³；S_i為第i種植被類型面積，hm²；H_i為第i種植被類型的蓄洪能力，m³/hm²；H為無植被地的（即未採取措施區域）蓄洪能力，m³/hm²；M為林草措施在枯水季節的增加水資源量，m。

對於林草措施的攔沙功能測算目前主要有三類方法：

一是「以洪算沙」法。即通過林草措施的蓄水量除以水沙比求得，其具體公式如下：

水土保持生態補償研究

式中：E_s為林草措施的攔沙量，t；E_w為林草措施的蓄水量，m；ρ為干泥沙的密度，t/m³，一般取ρ＝1.35t/m³；γ為水沙比，%。

二是直接計演算法。林草措施也可以採用與農業措施相似的方法進行攔沙量的計算，即：

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式中：E_s為林草措施的攔沙量，t；F_e為林草措施的有效面積，km²；S_a為未實施林草措施時的土壤侵蝕模數，t/（km²·a）；S_b為實施林草措施後的土壤侵蝕模數，t/（km²·a）。

三是美國農業部土壤侵蝕普適方程。對於林草措施的保土量，也可以通過美國農業部土壤侵蝕普適方程計算，其計算方法如下：

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式中：A_c為林草措施的保土量；R為徑流侵蝕因子；L_s為地形因子，取坡度二倍的正弦值；S為土壤抗蝕因子（一般取0.2）；C為潛在侵蝕指數；C_r為現實侵蝕指數。

2.生物措施的蓄水攔泥量價值

水土保持生物措施蓄水攔泥價值可以參考監督區水土流失損失蓄水攔泥價值的計算方法。即根據已經計算出的蓄水攔泥方量，參考生產建設期價格水平和治理區價格水平來測算出相應價值。

H. 阿里巴巴演算法工程師需要掌握什麼技能

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