算法治理

A. 针对幻方提出的一些问题，求大神解

口 诀
“1”坐边中间，斜着把数填； 出边填对面，遇数往下旋； 出角仅一次，转回下格间。
注意：
（1）这里的“1”，是指要填的这一列数中的第一个数。
（2）“1”坐边中间，指第一个数要填在任何一边的正中间的空格里。
（3）从1到2时，必须先向边外斜（比如：第一个数填在上边的正中间，填第二个数时，要向左上方或右上方斜），填后面的数时也要按照同样的方向斜。
三，五，七阶幻方适用。
满意请采纳

B. 计算机预防病毒感染的有效措施是

计算机要想防病毒的话，最好安装一些杀毒软件，这些杀毒软件有预防和杀毒的功能，比如说现在比较流行的火绒

C. 如何成功实现数据治理

随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为治理提供的创新机遇，切实提高各级部门的治理能力。
一、大数据为治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以为主体的管制理念向以协同共治、公共服务为导向的治理理念的转型。在大数据时代，治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为治理理念转型的核心要义。
二、大数据为治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和，通过、众包等灵活的组织方式，可以推动治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到治理领域，是实现治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助部门进行科学决策。大数据为决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为服务效能提升带来新机遇
提升服务效能是治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型建设的关键所在，在治理的范畴下，提升服务效能主要包括部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的行政审批云，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。

D. 预警系统应该使用什么算法比较合适

架构以及我理解中架构的本质
在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并
发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。
今天我想从架构的本质谈起之后，希望大家理解在做一些建构设计的时候，它的出发点以及它解决的问题是什么。
架构，刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构？有人讲， 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 ， 实际 上就是一个架子 ， 放一些 业务 和算法，跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点，说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻，强调过去的经验和你对整个行业的预见。
我们要想做一个架构的话需要哪些能力？我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢:
第一，你必须要有抽象的能力，抽象的能力最基本就是去重，去重在整个架构中体现在方方面面，从定义一个函数，到定义一个类，到提供的一个服务，以及模板，背后都是要去重提高可复用率。
第二， 分类能力。做软件需要做对象的解耦，要定义对象的属性和方法，做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化，要定义服务的接口和规范。
第三， 算法（性能），它的价值体现在提升系统的性能，所有性能的提升，最终都会落到CPU，内存，IO和网络这4大块上。

这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。
第一个例子，在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表，我们要从不同的库和表中读取数据，这样的抽象最直观就是使用模板，因为绝大多数SQL语义是相同的，除了路由到哪个库哪个表，如果不使用Proxy中间件，模板就是性价比最高的方法。
第二看一下加速网络的CDN，它是做速度方面的性能提升，刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑，CDN本质上一个是做网络智能调度优化，另一个是多级缓存优化。
第三个看一下服务化，刚才已经提到了，各个大网站转型过程中一定会做服务化，其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列，本质上还是做分类，只不过不是两个边际清晰的类，而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。

新浪微博整体架构是什么样的
接下我们看一下微博整体架构，到一定量级的系统整个架构都会变成三层，客户端包括WEB、安卓和IOS，这里就不说了。
接着还都会有一个接口层， 有三个主要作用：
第一个作用，要做 安全隔离，因为前端节点都是直接和用户交互，需要防范各种恶意攻击；
第二个还充当着一个 流量控制的作用，大家知道，在2014年春节的时候，微信红包，每分钟8亿多次的请求，其实真正到它后台的请求量，只有十万左右的数量级（这里的数据可能不准），剩余的流量在接口层就被挡住了；
第三，我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的，所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台，可以看到微博后台有三大块：
一个是 平台服 务，
第二， 搜索，
第三， 大数据。
到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门，做的就是 数据存储和读 取，对搜索来说做的是 数据的 检 索，对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似

微博其实和淘宝是很类似的。一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到 百万 级别，到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题，当业务规模到 亿级别时，需要第三代的架构。
从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构，有几个地方是非常难的，首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的，同时线上业务又不能停， 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我，说他在内部推行服务化的时候，把一个模块服务化做完了，其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候，首先更多是偏向业务的梳理，同时要找准一个很好的切入点，既有架构和服务化上的提升，业务方也要有收益，比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑，建议开始从原子化服务切入，比如基础的用户服务， 基础的短消息服务，基础的推送服务。 第二，就是可 以做无状 态 服 务，后面会详细讲，还有数据量大了后需要做数据Sharding，后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题，就是用户量和业务趋于稳步增加（相对爆发期的指数级增长），更多考虑技术框架的稳定性， 提升系统整体的性能，降低成本，还有对整个系统监控的完善和升级。
大型网站的系统架构是如何演变的

我们通过通过数据看一下它的挑战，PV是在10亿级别，QPS在百万，数据量在千亿级别。我们可用性，就是SLA要求4个9，接口响应最多不能超过150毫秒，线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢？那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务，每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样，就是数据量，bigger and bigger，用户体验是faster and faster，业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动， 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 ， 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间，都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。

微博的技术挑战和正交分解法解析架构
下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度，横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分，第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分，会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已
经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下， 接口层有feed、用户关系、通讯接口；服务层，SOA里有基层服务、原子服务和组合服务，在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务，组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ，资源层负责海量数据的存储（后面例子会详细讲）。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题，由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层，微博使用JERSY框架，帮助你做参数的解析，参数的验证，序列化和反序列化；资源层，主要是缓存、DB相关的各类组件，比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 ， 完成系统服务的像素级监控，对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。

E. 如何实现大数据时代的政府治理创新

随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。

F. 目前主流的数据治理平台有那些。

睿治数据治理平台是亿信华辰完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品，九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系。
睿治始终站在国内顶尖梯队，广泛应用了MQ、分布式计算、zookeeper等最新技术。同时引领国内行业发展趋势：
1、数据质量自动探查，内置常规数理统计算法支持绑定机器学习算法；
2、数据关系智能构建，基于存储过程、sql、数据库定义，自动理解数据之间的关系；
3、资产目录主动感知，活化更新等先进技术，确保成为当之无愧的领头羊。

G. 　补偿额度估算方法

在治理区，水土保持生态补偿额度最低不得低于当地水土保持生态建设的投入成本，但也不应高于应为水土保持生态效益价值。如下图所示，治理区水土保持生态补偿下线为水土保持生态建设的投入成本，上限为水土保持生态价值。

图11-1治理区水土保持生态补偿额度的取值范围

一、水土保持生态建设投入成本

水土保持生态建设主要包括工程措施、生物措施。其成本为各单项措施成本的算数加和。各单项措施成本为各单项措施量乘以生产建设当期物质资料（或）价格（劳务费）的值。

水土保持生态补偿研究

式中：C为预防保护区开展水土保持生态建设的投入成本；K_i为单项工程措施量，P_i为生产建设活动当期单项工程措施价格；T_j为单项生物措施量，P_j为生产建设活动当期单项生物措施价格。

二、水土保持生态价值

治理区水土保持生态价值主要考虑水土保持工程措施与生物措施的拦泥蓄水效益，测算如下式：

水土保持生态补偿研究

式中：P为水土保持工程措施与生物措施的拦泥蓄水总效益；P为水土保持工程措施拦泥蓄水效益，为各类单项工程措施效益之和；P_p为水土保持生物措施拦泥蓄水效益，为各类单项生物措施效益之和；E_i为单项工程措施量，P_i为其相应价值；M_j为单项工程措施量，P_j为其相应价值。

（一）水土保持工程措施价值

1.坡改梯工程

（1）蓄水、保土量

根据《水土保持综合治理效益计算》（GB/T 15774—1995）规范，梯田的蓄水保土效益可以通过梯田的减流、减蚀有效面积F_e（hm²）与相应的减流、减蚀模数相乘而得，其计算式如下：

水土保持生态补偿研究

式中：ΔW为某项措施的减流总量，m³；ΔS为某项措施的减蚀总量，t；F_e为某项措施的有效面积，hm²；ΔW_m为减少径流模数，m³/hm²；ΔS_m为减少侵蚀模数，t/hm²。

ΔW_m和ΔS_m的计算公式用有措施（梯田）坡面的径流模数、侵蚀模数与无措施（坡耕地、荒坡）坡面的相应模数对比而得，其计算式如下：

水土保持生态补偿研究

式中：ΔW_mb为治理前（无措施）径流模数，m³/hm²；ΔW_ma为治理后（有措施）径流模数，m³/hm²；ΔS_mb为治理前（无措施）侵蚀模数，t/hm²；ΔS_ma为治理后（有措施）侵蚀模数，t/hm²。

《水土保持综合治理效益计算》（GB/T 15774—1995）规范中指出：计算减流模数（ΔW_m）与减蚀模数（ΔS_m）注意：

① 当治理前、后的径流模数（WW_mb与WW_ma）和侵蚀模数（S_mb与S_ma）是从20m（或其他长度）小区观测得来时，与自然坡长相差很大，必须考虑坡长因素影响治理前侵蚀模数的观测值偏小；

② 一般小区上的治理措施比大面上完好，这一因素影响治理后减蚀模数的观测值偏大；

③ 二者都需采取辅助性全坡长观测和面上措施情况的调查研究，取得科学资料，进行分析，予以适当修正。

关于减流、减蚀有效面积（F_e）的确定，《水土保持综合治理效益计算》（GB/T 15774—1995）规范中有如下规定：

① 根据计算时段内（例如10年）各项措施实施后减流、减蚀生效所需时间（年），扣除本时段内未生效时间（年）的措施面积，求得减流、减蚀有效面积。

② 一般情况下，梯田（梯地）、保土耕作、淤地坝等当年实施当年有效；造林有整地工程的当年有效，没有整地工程的，灌木需3年以上，乔木需5年以上有效；种草第二年有效。

③ 保土耕作当年有减流、减蚀作用，可以计算；但其实施面积不能保留，不能累计；当年实施当年有效，第二年不再实施，原有实施面积不复存在，不能再计算其减流、减蚀作用。

④ 一个时段（例如10年）的治理措施，如是逐年均匀增加，则此时段的年均有效面积按下式计算：

水土保持生态补偿研究

式中：F_ea为时段年均有效面积，hm²；F_eb为时段初有效面积，hm²；F_ee为时段末有效面积，hm²。

（2）蓄水、保土经济价值

坡改梯工程蓄水拦泥价值可以参考监督区水土流失损失蓄水拦泥价值的计算方法。即根据已经计算出的蓄水拦泥量方，参考生产建设期价格水平和治理区价格水平来测算出相应价值。

2.淤地坝工程

我国学者冉大川、罗全华在《黄河中游地区淤地坝减洪减沙及减蚀作用研究》一文中对淤地坝的减洪、减沙效益进行了较为系统的分析，并给出了较为合理的可操作的计算方法。在《黄河中游地区淤地坝减洪减沙及减蚀作用研究》一文中，文章作者认为：淤地坝的减沙量包括淤地坝的拦泥量、减轻沟蚀量（以下简称减蚀量），以及由于坝地滞洪和流速减小而对坝下沟道侵蚀的减少量。而目前只有拦泥量、减蚀量可以通过一定的方法进行计算，而消峰滞洪对下游沟道侵蚀的减少量还难以准确计算。因此，本书也仅对淤地坝工程措施的拦泥量和减蚀量的测算方法进行介绍。

（1）拦泥量计算

淤地坝总拦泥量的计算分两部分：

第一部分是目前已淤成坝地的拦泥量，计算公式如下：

水土保持生态补偿研究

式中：W_sg1为已淤成坝地的拦泥量，万t；f为坝地的累积面积，hm²；M_s为不同流域内坝地拦泥定额，即单位面积坝地的拦泥量，万t/hm²；a₁为人工填垫及坝地两岸坍塌所形成的坝地面积占坝地总面积的比例，黄河中游地区取a₁=0.1～0.2；a：为推移质在坝地拦泥量中所占的比例系数，黄河中游地区取a₂=0.1。

第二部分是未淤成坝地的拦泥量。根据实地调查资料分析，淤地坝的拦泥年限一般在13年左右，因而采用了淤积年限n（n=13）这一指标，并根据坝地历年累积面积的变化趋势，将未淤满的坝地进行“淤成”预测，以此求得未淤成坝地部分的拦泥量。计算公式如下：

水土保持生态补偿研究

式中：W_sg2为未淤成坝地部分的拦泥量；f_i为预测年“淤成”的坝地面积，hm²；M_s、a₁、a₂的意义同前。

在此基础上，可得出淤地坝工程措施的总拦泥量为：

水土保持生态补偿研究

（2）减蚀量计算

淤地坝的减蚀作用在沟道建坝后即行开始。其减蚀量一般与沟壑密度、沟道比降及沟谷侵蚀模数等因素有关，其数量包括被坝内泥沙淤积物覆盖下的原沟谷侵蚀量和波及影响的淤泥面以上沟道侵蚀的减少量。后一部分的数量较难确定，通常是在计算前一部分的基础上乘以一个扩大系数。减蚀量的计算公式如下：

水土保持生态补偿研究

式中：ΔW_sj为计算年淤地坝的减蚀量，万t；F为计算年淤地坝的面积；W_sj为计算年内流域的侵蚀模数，t/km²；按各控制区的年输沙模数扩大1.15倍而得；k₁为沟谷侵蚀量与流域平均侵蚀量之比。根据黄河水利委员会西峰水土保持科学试验站对南小河沟流域多年小区及小流域的观测资料，多年平均侵蚀模数为6870t/km²·a，沟谷地侵蚀模数为15200t/km²·a，按此推算，黄土高原沟壑区的k₁=2.20，黄河中游黄土丘陵沟壑区取k₁=1.75。k₂为坝地以上沟谷侵蚀的影响系数。

在淤地坝中还有一部分是修建在沟道比较平缓、沟床已不再继续下切、沟坡多年来比较稳定、沟谷侵蚀已达到相对稳定程度的流域内，当坝建成后基本无减蚀作用，在计算减蚀量时还应扣除这一部分。由于目前对这一部分不减蚀坝地还没有更好的办法来分割，但又确实存在，研究中假设这一部分未扣除的减蚀量和对坝地以上沟谷侵蚀的减少量相互抵消，即取k₂=1.0。淤地坝的总减沙量ΔW_s坝为：

水土保持生态补偿研究

（3）减洪量计算

淤地坝的减洪量计算包括两部分：一部分是计算已经淤平后作为农地利用的坝地减洪量；另一部分是计算仍在拦洪时期的淤地坝减洪量。淤地坝淤平后，坝地已被利用，其减洪作用就与有埂的水平梯田一样。仍在拦洪时期的淤地坝，其拦泥和拦洪是同时进行的，拦洪的目的是拦泥，泥中有水。淤泥中所含的水分，有一大部分将耗干蒸发，另有一小部分渗入地下后又流入河中。据此分析，计算这部分减洪量时不能考虑其蓄水量，只能计算淤泥中所含的水量。

已淤平坝地减洪量的计算公式为：

水土保持生态补偿研究

式中：ΔW₁为已淤平坝地的减洪量，万m³；f_i为计算年流域坝地的面积，km²；W_i为计算年流域天然状况下的产洪模数，可以根据流域水量平衡原理通过试算确定，m³/km²；η为减洪系数，以有埂水平梯田看待，取η＝1.0。

其减洪量可根据淤地坝的总拦泥量反推，计算公式为：

水土保持生态补偿研究

式中：ΔW₂为仍在拦洪时期淤地坝的减洪量，万m³；K为流域淤地坝拦洪时的洪沙比；γ_s为淤泥干容重，取γ_s=1.35t/m³。对于K值，根据黄委会绥德水土保持科学试验站对陕西绥德韭园沟实测资料的分析，黄丘区淤地坝拦洪时的洪沙体积重量比为1.977:1，即1.977m³的洪水携带lm³的淤泥；1991年黄委会绥德水土保持科学试验站对3次洪水后的10座淤地坝进行了典型调查，得出淤地坝拦泥后的洪沙体积重量比为1.797∶1。根据上述资料，最后综合确定河龙区间K=1.433～2.4；泾河、北洛河流域的值分别为2.462和2.652；渭河流域K=1.5～2.O。

在此基础上，可得出淤地坝工程措施的总减洪量ΔW_坝为：

水土保持生态补偿研究

3.就地拦蓄工程

在《水土保持综合治理效益计算》（GB/T 15774—1995）规范中，将就地拦蓄工程措施解释为：就近拦蓄措施，包括水窖、蓄水池、截水沟、沉沙地、沟头防护、谷坊、塘坝、淤地坝、小水库和引洪漫地，其作用包括拦蓄暴雨的地表径流及其挟带的泥沙，在减轻水土流失的同时，还可供当地生产、生活中利用。《水土保持综合治理效益计算》（GB/T 15774—1995）规范中也对就地拦蓄工程措施的生态服务功能测算方法作了较为详细的规定。

计算项目包括两方面：一是减少的径流量（ΔV_w），以m³计；二是减少的泥沙量（ΔV_s），以t计。

计算方法：对不同特点的措施，分别采取不同的计算方法，主要有典型推算法和具体量算法两种。

典型推算法：对于数量较多而容量较小的水窖、涝池谷坊、塘坝、小型淤地坝等措施，采用此法。通过典型调查，求得有代表性的单个（座）拦蓄（径流、泥沙）量，再乘上该项措施的数量，即得总量。

具体量算法：对数量较少而容量较大的大型淤地坝、治沟骨干工程和小（二）型以上小水库等措施，应采用此法。其拦蓄（径流、泥沙）量必须到现场，逐座具体量算求得。

未淤满以前的小水库可计算其拦泥、蓄水作用；在淤满以后，如不加高，就不再计算此两项作用。淤满后的拦泥量按坝地面积折算，计算式为：

水土保持生态补偿研究

式中：ΔV为坝地拦泥总量，t；Δm_s为单位面积坝地的拦泥量，tF_e为坝地拦泥的有效面积，hm²。

在一段时期内（例如n年）坝地的年均拦泥有效面积按下式计算：

水土保持生态补偿研究

式中：F_ea为时段平均坝地拦泥的有效面积，hm²；F_ee，为时段末坝地拦泥的有效面积，hm²；F_eb为时段初坝地拦泥的有效面积，hm²。

4.沟谷治理工程

沟谷治理工程措施主要针对沟蚀而言，沟谷治理措施的生态服务功能测算方法在《水土保持综合治理效益计算》（GB/T 157741995）规范中有明确的介绍，可作为本课题的参考方法。

《水土保持综合治理效益计算》（GB/T 15774—1995）规范中认为，减轻沟蚀量（∑△G）包括4个方面，按下式计算：

水土保持生态补偿研究

式中：ΔG₁为沟头防护工程制止沟头前进的保土量，m³；ΔG₂为谷坊、淤地坝等制止沟底下切的保土量，m³；ΔG₃为稳定沟坡制止沟岸扩张的保土量，m；ΔG₄为塬面、坡面水不下沟（或少下沟）以后减轻沟蚀的保土量，m。

这4个方面的作用，分别采取不同的计算方法，算得保土量后都将m³折算为t。

制止沟头前进（ΔG₁）对于治理后不再前进的沟头，应通过调查和量算，求得未治理前若干年内平均每年沟头前进的长度（m）和相应的宽度（m）与深度（m），从而算得治理前平均每年损失的土量（m³），即为治理后平均每年的减蚀量（或保土量）。

制止沟底下切（ΔG₂）对于治理后不再下切的沟底，应通过调查和量算，求得在治理前若干年内每年沟底下切深度（m）和相应的长度（m）与宽度（m），从而算出治理前平均每年损失的土量（m³），即为治理后制止沟底下切的减蚀量（或保土量）。

制止沟岸扩张（ΔG₃）对于治理后不再扩张的沟岸，应通过调查和量算，求得在治理前若干年内平均每年沟岸扩张的长度（顺沟方向，m）、高度（从岸边到沟底，m）、厚度（即对沟壑横断面加大的宽度，m），从而算得治理前平均每年损失的土量（m³），即为治理后平均每年的减蚀量（或保土量）。

水不下沟对减轻沟蚀（ΔG₄）根据不同的资料情况，分别采取直接运用观测成果和流域减蚀总量反求两种不同的计算方法。

第一种算法：在布设了水平沟对减轻沟蚀试验观测的小流域，采取直接运用观测成果进行计算，但其计算成果，应与全流域减蚀总量的计算成果互相校核，取得协调。

第二种算法：在没有布设上述试验观测的小流域，可采用流域减蚀总量反求的方法，按下式计算：

水土保持生态补偿研究

式中：ΔG₄为水不下沟减轻的沟蚀量，m；ΔS为流域出口处测得的减蚀总量，m³；∑ΔS_i为流域内各项措施计算的减蚀量之和，m。

值得注意的是，采用上述关系式计算时，应符合以下条件：一是的观测和∑ΔS_i的计算必须准确（误差不超过士20%）；二是流域内没有较大的其他天然冲淤变化影响，或者虽有这样的变化，但已通过专门计算，消除了其影响。

4.工程措施水土保持生态价值

水土保持工程措施蓄水拦泥价值可以参考监督区水土流失损失蓄水拦泥价值的计算方法。即根据已经计算出的蓄水拦泥量方，参考生产建设期价格水平和治理区价格水平来测算出相应价值。

（二）水土保持生物措施价值

水土保持林草措施是我国水土保持措施的重要组成部分之一，其具有蓄水拦沙、保持土壤肥力、减轻风蚀、固碳供氧、净化空气以及保持生物多样性等多方面的生态服务功能。本书主要针对生物措施的蓄水拦沙测算方法进行介绍。

1.生物措施的蓄水拦泥量

对于生物措施的蓄水功能测算主要有以下3种方法：

（1）截留法

a.即认为林草措施的蓄水量等于林草植被的截流系数与降雨量、措施有效面积的乘积。

其数学公式可表达为：

水土保持生态补偿研究

式中：E_w为林草植被的蓄水量；θ为林草植被的截流系数；R为平均降雨量；A为措施有效面积。

b.也通过以下公式计算求得：

水土保持生态补偿研究

式中：E_w为林草植被的蓄水量，m³；S_i为第类树种的面积，hm²；H_i、H_o分别为第i类树种和对照地（无措施区、裸地）的拦蓄降水能力，m³/hm²。

c.对于林业措施，还可以采取如下算法：林地蓄水能力主要表现在林冠截留、枯枝落叶层蓄水和林地土壤蓄水3个方面。其中，林冠截留率与植被类型、垂直层数有关，大致可占总降水量的12%～17%；枯枝落叶层含蓄量与厚度有关，大致可占降雨量的15%～20%；林地土壤蓄水量与土壤结构、土壤厚度有关，占总降水量的25%～30%。将这3项加起来，就可以得到林地的总蓄水量：

水土保持生态补偿研究

式中：E_w为林地总蓄水量，m；r₁、r₂、r₃分别为树冠、落叶层、土壤的截留率；A_i为某块林地的降雨量，mm。

对于植草措施也可以采取类似的公式进行计算，对于草地一般可以考虑r₁=0,r₂、r₃可以通过实测求得。

（2）水量平衡法

即认为林草措施的蓄水量（S）为林冠截留量（I）、枯落物持水量（K）和森林土壤非毛管空隙储水量（Q）之和，即：

水土保持生态补偿研究

这种方法主要是针对造林措施的蓄水量测算而提出，如果用于植草措施的蓄水量测算，则其第一项（I）可忽略不计。

（3）考虑减洪量的方法

林草措施的蓄水功能不仅仅在于其对地表径流的截流，林草措施在雨季对洪水的削减量也是其生态服务功能的重要组成部分之一。因此，可以认为，林草措施的蓄水量是雨季的减洪量和枯水季节的增加水资源量之和，即：

水土保持生态补偿研究

式中：V为林草措施的蓄水量，m³；V₁为林草措施的防洪量，m³；V₂为林草措施在枯水季节的增加水资源量，m³；S_i为第i种植被类型面积，hm²；H_i为第i种植被类型的蓄洪能力，m³/hm²；H为无植被地的（即未采取措施区域）蓄洪能力，m³/hm²；M为林草措施在枯水季节的增加水资源量，m。

对于林草措施的拦沙功能测算目前主要有三类方法：

一是“以洪算沙”法。即通过林草措施的蓄水量除以水沙比求得，其具体公式如下：

水土保持生态补偿研究

式中：E_s为林草措施的拦沙量，t；E_w为林草措施的蓄水量，m；ρ为干泥沙的密度，t/m³，一般取ρ＝1.35t/m³；γ为水沙比，%。

二是直接计算法。林草措施也可以采用与农业措施相似的方法进行拦沙量的计算，即：

水土保持生态补偿研究

式中：E_s为林草措施的拦沙量，t；F_e为林草措施的有效面积，km²；S_a为未实施林草措施时的土壤侵蚀模数，t/（km²·a）；S_b为实施林草措施后的土壤侵蚀模数，t/（km²·a）。

三是美国农业部土壤侵蚀普适方程。对于林草措施的保土量，也可以通过美国农业部土壤侵蚀普适方程计算，其计算方法如下：

水土保持生态补偿研究

式中：A_c为林草措施的保土量；R为径流侵蚀因子；L_s为地形因子，取坡度二倍的正弦值；S为土壤抗蚀因子（一般取0.2）；C为潜在侵蚀指数；C_r为现实侵蚀指数。

2.生物措施的蓄水拦泥量价值

水土保持生物措施蓄水拦泥价值可以参考监督区水土流失损失蓄水拦泥价值的计算方法。即根据已经计算出的蓄水拦泥方量，参考生产建设期价格水平和治理区价格水平来测算出相应价值。

H. 阿里巴巴算法工程师需要掌握什么技能

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