安全文化的基本特征篇1
关键词：网络安全态势评估网络流特征层次化
中图分类号：tp393.08文献标识码：a文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00
1引言
网络安全态势评估是一种新型的网络安全技术，能够从宏观上提供清晰的网络安全状态信息，并对安全状态的发展趋势进行预测。与传统的基于告警记录的态势评估相比，基于网络流的态势评估通过对全网流量信息采取合适特征进行描述，分析发现网络中存在的异常行为，能够更快更准确地把握当前的网络安全状态，具有良好的应用价值。
2层次化网络安全态势评估方法
现有的基于网络流的态势评估大都以单台主机或单个局域网为核心实施对网络流的监控，通过某个一维时间序列的异常变化来检测异常行为，但某些异常行为（如DDoS）在单个序列上并不一定具有明显的表现。如果将多个序列作为一个整体进行研究时，异常就有可能显现出来。基于这一思想，本文提出了一种层次化的网络安全态势评估方法，将网络划分为主机层、子网层和全网层三个层次，依次评估网络安全态势。随着网络规模扩大，将各子网安全态势分开检测评估，再综合得到整体安全态势，能够有效提高安全态势评估的精度和效率。
该方法在流程上可分为网络流划分、特征提取、异常检测和安全态势指数聚合四个阶段。
2.1网络流划分
基本过程是：
步骤一：利用部署在网络中的流量监测设备获取网络流数据。这里的网络流指的是一组具有相同五元组取值的分组序列。
步骤二：依据网络流数据完成子网划分。本文采用Cpm算法识别网络中的子网：将网络终端（主机、服务器、各种有ip地址的设备）视为节点，节点与节点之间的连接关系（设备间的网络流）视为边，则网络可被抽象成一个由点和边组成的图。假设网络簇由多个相邻的k-团组成，相邻的两个k-团至少共享k？1个节点，每个k-团唯一地属于某个网络簇，但属于不同网络簇的k-团可能会共享某些节点。对给定的参数K，计算出网络中的全部k-团（k≤K）以建立团-团重叠矩阵，并利用该矩阵计算出重叠网络簇，重叠网络簇即所划分的子网。
步骤三：依据子网结构将网络流分为与子网相关的流。如果流的源和目的地址都在某子网中，则被划分为该子网内部流；若只有源或目的地址在子网中则被划分为外部流。
2.2特征提取
基本过程是：从子网内部流与外部流中分别提取子网内部特征和外部特征，用于检测子网内部和外部之间的异常。
本文主要提取了五类网络流特征：
（1）计数型特征：某属性在单位时间内出现的不重复值的个数，如单位时间内出现的不同源地址个数。
（2）流量特征：单位时间各种属性对应的数据包数或字节数之和，如单位时间内的总数据包数，某协议对应的总字节数等。
（3）度型特征：某属性的特定值对应的另一属性的特征值个数。对子网来说就是子网的出入度，即向子网发起（或接收子网发起）链接的不同地址（端口）的个数，如子网的源地址出度，即是单位时间内以子网内部ip为源地址的链接的个数。
（4）均数型特征：单位时间某属性对应的平均数据包或字节数。
（5）复合型特征：将前述特征通过简单统计得到。如ip地址、端口等信息熵。
2.3异常检测
基本过程是：对网络流进行异常检测，计算主机层及子网层安全态势指数，并分析引起异常的具体时间和来源。
本文采用基于层次聚类的异常检测方法。其基本思想是：对于已标记过异常流量的网络流样本集，首先计算每个特征的特征熵与特征比，把平均流大小、平均分组大小、每个特征的特征熵和特征比作为特征属性，用来刻画异常事件的类型，即每个样本由一个包含m项网络流特征的属性向量来表示。把属性向量间的相关系数作为相似性度量方式，在相似性最大的原则下进行类的合并，迭代直到所有对象在一个类中或满足某个终止条件。通过训练已标记的异常流量构建分类树，在相似性最大的原则下进行类的合并，并利用特征属性的学习建立分类模型。
异常检测算法利用建立的分类树把相似的异常嵌入在子树中，并输出与子树中其他叶子节点相同的标记类型，从而完成异常事件的检测。对单台主机或子网流量进行流量异常检测即可以得到其安全态势指数。
2.4安全态势指数聚合
基本过程是：把各层子网的安全态势指数聚合成为全网的安全态势值，再根据各子网的重要程度对同一层次子网安全态势指数值进行加权得到高一级的安全态势值，最终得到全网的安全态势指数。
3结语
网络安全态势评估是针对大规模的多源异构网络，综合各方面的安全要素，从整体上动态反映网络安全状况，把原始“数据”转化为人能够理解的“知识”的过程。本文针对网络规模扩大、原始“数据”爆炸性增长给态势评估带来困难这一问题，依据流特征将网络划分为主机层、子网层、全网层，通过时间序列分析、节点态势融合和子网态势融合依次计算安全态势，从而实现全网安全态势的量化分析，方法具有客观性、适用性的特点。
参考文献
安全文化的基本特征篇2
abstract:thelimitationofpublicsecurityinformationagent'smanualrecognitionislonglifecycle,highcost,lowefficiency.inviewoftheweaknessoftraditionalpattern,thispaperdeeplystudiesthetechnologyoftextcategorizationandthetheoryofSupportVectormachine,designstheautomatictextcategorizationsystemofpublicsecurityinformationbasedonSupportVectormachine（SVm）.thesystemwasanalyzedandmodeledbyUmL.itcanadvancetheefficiencyofpublicSecurityinformationcategorizationandsupportthefurtherinformationprocession
关键词：文本分类技术；支持向量机；UmL
Keywords:thetechnologyoftextcategorization；SupportVectormachine；UmL
中图分类号：tp315文献标识码：a文章编号：1006-4311（2011）11-0191-02
0引言
随着互联网的飞速发展，网络上的文本信息资源日趋丰富，互联网已经成为世界上最为巨大的信息仓库，也逐步成为公安机关新的重要公开情报源。当前各级公安机关及各业务单位大多设立了专门的情报信息工作机构，配备了专职情报工作人员,逐步构建了覆盖广、触角深、反应快的情报信息网络。但公安情报分析几乎完全依赖于情报分析员个人的能力，不但一个情报的相关的历史资料需要凭借个人的记忆查询，而且对已有情报的统计也需手工完成，这样不但情报分析的质量完全取决于分析员个人的经验及能力，而且对情报的分析工作的效率也有很大影响。针对当前公安情报工作的不足，研究文本自动分类技术，设计公安情报自动分类系统，实现公安情报文本的快速自动分类，即将侦查部门采集到的情报文本按照一定的策略自动归类到已经设定的类别之中。可以使大量的警员摆脱繁重的手工识别情报工作，降低分类成本、改善分类性能，并提高情报文本分类的效率，为进一步的情报加工处理提供支持。因此建立和完善一套信息自动化的公安情报信息系统，具有重大的现实和实用意义。一般，公安情报部门将情报信息按照内容分为以下类别：治安类情报、刑事类情报、交通事故类情报、火灾类情报、缉毒类情报、反恐类情报和公共突发事件类情报、涉外管理类情报、监管类情报。各类情报之间相互独立，即每条情报对应一个情报类别。本文针对传统的公安情报工作的不足，采用基于支持向量机（SupportVectormachine，SVm）的文本自动分类技术，以可视化建模语言UmL及RationalRose作为建模工具，设计公安情报自动分类系统。
1公安情报自动分类系统的设计思路
一般说来，文本分类过程需要解决四个问题，分别为特征选择、文本向量表示、文本分类算法和性能评估。由于中文文本的特殊性，必须先按照一定的语意规则对文本进行分词，并经过特征选择、文本向量表示等过程将其转化成可以计算的向量形式，然后通过计算建立分类函数（当为训练文本时）或确定文本类别（当为测试文本时）。下面对本系统中使用到的文本特征选择和文本向量表示等关键技术分别进行简要分析。
1.1特征抽取算法选择特征提取就是在文本的许多特征中找出对自动分类最有效的特征。我们已经知道了文本的特征项是通过分词获得的，也就是说有多少个词便有多少个特征项，那么通过这样的方式得到的特征空间的维数无疑就会很高，因此，必须在分类器的训练之前，在不影响分类准确性的前提下，减少原始空间的维数（也就是降维），对于所获取的特征进行筛选和优化，从特征的全集中提取一个最优的特征子集。其精简方法就是，选取对文本类别最具代表性的文本特征。有研究表明，在经过特征压缩后的特征空间中进行文本分类，不但不会降低分类系统的分类性能，而且有助于提供分类的精确度。
特征选择中常用的方法有文档频率（DocumentFrequency，简称DF）、互信息（mutualinformation，简称mi）、信息增益（informationGain，简称iG）和统计（CHi）等，这些方法的基本思想是给每一个特征词统计一定规则下的度量值，并根据实际情况设定某一阀值，然后去掉那些度量值小于阀值的词条，保留度量值大于阀值的词条作为特征词。
本文采用的是文档频率方法，文档频率是指训练集中出现某特征词条的文本数n在总的文本数n中的概率，可用数学公式表示如下：DF（t）=n/n
其中n为训练集中出现特征词t的文档数，n为训练集中总的文档数。
采用该方法时，针对每个特征词t由上式计算其文档频率DF（t），然后根据实际问题设定最大阀值tmax和最小阀值tmin，若tmin≤DF（t）≤tmax时，将特征词t保留，否则将其去掉。当DF（t）tmax时表示特征词t没有区分度，这些词有的与文本主题无关或与文本主题相关性太小，对文本分类的作用微乎其微，有的是干扰词条，对文本分类起着相反的作用。
1.2文本描述中的权重算法经过预处理得到的文本在送入分类系统处理之前，要表示成计算机学习和分类算法可以识别的形式。目前，在信息处理领域，文本的表示主要采用向量空间模型（vectorspacemode，VSm）。向量空间模型的基本思想是以向量来表示文本：（w1，w2，…，wn）。其中wi为第i个特征项的权重，最初的向量表示完全是0，1形式，即如果文本中出现了该特征项，那么文本向量的该维为1，否则为0。这种方法无法体现这个特征项在文本中的作用程度，所以逐渐0，1被更精确的词频代替。最广泛的是tF-iDF计算公式：wik=tfik・idfk
tfik（termFrequency）表示词条tk在文档Di中的文档内频数，简称词频。
idfk（inverseDucumentFrequency）表示词条tk的倒文档频率。idfk有多种算法，目前常用的算法为：idfk=log（n/nk+0.01）
nk为包含特征词条tk的文本数，n为训练库中文本总数。考虑到文本长度对权值的影响，还应该对词条的权值做归一化处理，将各词条的权值规范化到[0，l]之间。归一化处理，得：
w=
tF/iDF公式是一种经验公式，并没有坚实的理论基础。但是多年的实验表明，上述公式是文本处理中的一个有效工具。事实上，这一公式不仅在信息检索中得到了成功应用，它对于其他文本处理领域，如信息分发、信息过滤和文本分类，也有很好的借鉴意义。本文研究的文本自动分类系统也是以它作为文本表示。
2系统的总体模型
整个系统主要由以下几个模块组成。
2.1预处理模块本文将中文分词、特征提取、特征选择和文本向量表示等过程集成到该模块中，其原因是因为在分类器训练模块和文本分类模块中都需要将文本表示成特征向量形式，本系统将该过程从这两个模块中抽取出来，集中到文本预处理模块中来完成。这样使得各模块之间耦合性减弱、独立性增强，有利于系统的开发和维护。在文本预处理模块中，包括训练文本的预处理和测试文本的预处理。
2.2分类器训练模块文本分类的训练算法有很多种，在本系统中，主要运用支持向量机法（SVm）进行分类运算。分类器训练阶段，主要是采用具体的分类算法根据已知类别的训练样本点训练分类器模型，这个过程通常被称为分类器的学习过程。通过学习，得到用于分类的模型或决策函数。该模块是本系统的关键，其性能的好坏直接决定着分类的精度和效率。
2.3文本分类模块文本分类模块用于测试文本的分类。该模块的作用实际上分为两个方面，一是对分类函数性能的测试，二是对未知文本类别的判定。它将文本预处理模块中的测试文本特征向量，代入分类函数中计算函数值。当函数值大于等于0时文本属于正类，否则属于负类。每个文本都通过分类器分类，然后与正确决策的分类结果相对比，从而得到对分类器效果的评价。
3基于UmL的公安情报自动分类系统分析与设计
3.1自动分类系统的用例分析用例分析是基于UmL的面向对象建模过程的一个显著的特点，在基于UmL的建模过程中，用例处在一个核心的位置。用例除了被用来准确获取用户需求以外，它还将驱动系统整个开发过程：包括系统分析、系统设计，以及系统实现、测试、配置等。
对于公安情报自动分类系统进行用例建模，首先确定用例图的系统边界为“公安情报自动分类系统”，然后根据系统边界来识别与系统发生交互的“角色”。根据对系统的业务流程分析，确定与“公安情报自动分类系统”有信息交互的用例角色。通过对系统功能需求的分析，建立系统用例图如图2所示。
3.2自动分类系统动态行为模型面向对象系统是通过对象之间相互传递消息来实现系统功能的，因此要为系统建立动态模型才能全面地反映系统的情况。时序图描述了消息的时间顺序，适合于描述实时系统和复杂脚本。图3就是“文本分类”用例的时序图，从中可以看出各个对象之间的交互顺序。
在时序图中，系统被细化为若干的分析类，这些类就是在代码阶段构成真正的类的基础（包括JSp页面，JavaBean以及eJB组件）。
4结束语
本文在深入地研究支持向量机和文本自动分类技术的基础上,结合公安情报的分类需求，基于统一建模语言（UmL）设计了公安情报自动分类系统。采用UmL建模技术，能够有机地集成和协调开发过程中的分析、设计与实现信息，便于在更高的抽象层次上对系统进行调整与维护，从而能快速地实现系统的重构和修改。
参考文献：
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安全文化的基本特征篇3
【关键词】模糊层次分析法；计算机网络；安全评价；应用
一、基本理论概述
1.计算机网络安全评价
计算机网络作为现代科技化的重要信息平台，其安全评价工作主要是在确保网络系统的安全性能的基础上，开展一系列的网络技术、网络安全、网络组织管理工作，并综合考虑操作环境和人员心理等多方面因素，实现安全的上网环境。
2.模糊层次分析法
模糊综合评价法是结合传统的层次分析法（aHp）与模糊数学的双重优势的综合型评价方法。一方面我们可以利用模糊数构造判断矩阵来代替单纯的1-9标度法解决的相应的量化问题；另一方面，还可以利用模糊综合评价法中抽象的模糊数对各因素的相对重要性进行比较准确的定位与判断。
模糊数是在aHp的1-9标度的基础上抽象定义的判断矩阵。我们常把它设为aij，并为其设置了下界、中值和上界，分别表示为eij、Fij、Gij。根据我们对模糊数的基本特征以及模型的总目标分析可知，这里的模糊综合评价模型应该是一个多层次模型——最高层、中间层、最底层，其中最高层是目标层，中间层是分支为多个子准则的准则层，最底层则为方案决策层，然后再根据aHp的1-9标度的因素间的两两比较分析，写出相应的模糊判断矩阵，通过去模糊化将其转化为非模糊矩阵，构成新的判断矩阵，并计算出最大化的特征根与相应的特征向量。最后通过一致性检验来判断该矩阵是否切合一致性要求，若不一致需要修正矩阵。
二、探究模糊层次分析法在计算机网络安全评价中的应用
在采用模糊层次分析法进行计算机网络安全评价时，我们要把严格遵循科学性、全面性、可行性、可比性四项基本原则。在以上四个基本原则的基础上建立有价值的安全评价指标体系。
在抽象量化时，我们采用三分法将计算机网络安全评价中的模糊数定义为aij=（Dij，eij，Fij），其中Dij
在依据传统aHp的1-9标度法，通过因素间的相互比较标度因素的相对重要程度。在标度法中将两因素分设为a、B，标度1表示a与B具有同等重要性，标度3表示a比B稍微重要，标度5表示a比B明显重要，标度7表示a比B强烈重要，标度9表示a比B极端重要，若为倒数，则须根据矩阵来判断。在以上基础上我们可以建立不同层次的模糊判断矩阵——相对于目标层、准则层、决策层的模糊判断矩阵，如C1=（1，1，1）时，C11=C12=C13=（1，1，1）。利用这种二分法即可得出个层次相应的模糊矩阵，再将该矩阵特征化方法去模糊化。得到结果如下表示：
准则层相对目标层权重(wi)：
物理安全（0.22）、逻辑安全（0.47）、安全管理（0.31）
方案层相对准则层权重（wij）：
（物理安全）：机房周边环境（0.07），机房内气候控制（0.13），防火、雷击、静电措施（0.11），电源供应（0.13），设备的稳固措施（0.11），网络文件备份（0.15）。
（逻辑安全）：数据的备份（0.09），系统安全审计（0.08），系统操作（0.06），数据恢复机制(0.06),数据加密(0.13)，访问控制机制(0.1)，软件的安全性(0.14)，防黑客、病毒措施(0.17)。
（安全管理）：信息安全与组织机构管理（0.08），安全管理制度（0.12），人员培训管理（0.19），设备和数据管理制度（0.12），登记建档制度（0.11），防盗、防丢失措施（0.1），密码系统的安全管理（0.17），事故应急预案（0.11）。
下一步则要应用层次单排序方根法进行权重单排序（如上所述），还应列出相应的最大特征根 max。为了保证判断矩阵的准确性和一致性，还要对去模糊化后的矩阵进行一致性检验，计算一致性指标Ci和CR值，其中Ci=( max-n)/(n-1)，CR=Ci/Ri；当CR
最后方可利用乘积法计算最底层排序权重，进行层次总排序得到方案层相对于目标层的总排序权重。
三、结语综述
计算机网络安全评价指标涵盖了网络特征、管理（安全、组织、技术）、操作心理以及外界环境等多因素的影响，为了能够较为准确的、科学的对其安全性进行综合评价，本文所应用的模糊综合评价方法充分发挥模糊数学的应用优势，将原有的定性评价改为量化评价，得到了较好的评价结果。
参考文献：
安全文化的基本特征篇4
关键词：人脸识别；Gabor小波变换；纹理特征；最近邻；信息融合
中图分类号：tp391文献标识码：a文章编号：2095-1302（2017）06-00-04
0引言
在高度信息化的当今和未来社会，信息安全问题与每个人的切身利益相关，甚至涉及国家安全。传统的身份认证方法已不能满足当今社会发展的需求。以生物特征为基础的身份识别技术如人脸、指纹、声音、虹膜、笔迹和步态等，由于其固有的可靠性、便捷性和高效性，已成为一种发展趋势[1-3]。其中，人脸识别技术，尤因其无侵害性和采用用户最自然、直观的特性，在生物特征识别中应用广泛[4]。
传统的二维人脸识别技术采用提取人脸正面特征的方法通过分类器进行识别[5]。但二维人脸图像容易受到光照、遮挡等因素的影响[6]，或假照片的仿冒使得身份认证系统的识别安全性下降。而目前已有的三维人脸识别技术中的第三维往往局限于单张图像的灰度值[7，8]，虽然准确性不高，但拿照片仿冒的可能性仍然存在。
基于上述情况，可以将人脸识别与三维特征融合等技术相结合，设计安全的身份认证技术。此技术由人脸图像采集及预理模块，人脸特征提取模块，人脸库和人脸立体匹配等模块组成，核心是人脸立体视觉拟合模块中的特征信息融合方法。三维人脸识别身份认证系统流程图如图1所示。
1人脸主区域提取与优化
人脸识别过程主要包含两个基本步骤[9]：
（1）人脸检测和定位，即从输入图像中精准定位人脸并反馈人脸所在位置，将人脸从背景中分离出来；
（2）对优化的人脸图像进行特征提取与识别认证。
本方法首先采用Viola-Jones算法对拍摄图片进行实时人脸检测，根据人脸检测获取的人脸图像部分坐标，提取图像人脸主要信息，在空域对提取图像进行去噪、补光、图像增强等操作，突出处理部分图像信息，为以后的特征提取建立良好的信息源[10]。
系统采用拉普拉斯滤波器对图像进行增强[11]，图像i（x，y）的拉普拉斯算子定义为：
通过将图像与下列空间模板卷积，该表达式可在图像中所有点实现：
若用对角线元素替换空间二阶导数，可使用以下模板：
使用拉普拉斯算子对图片进行增强的公式为：
其中，i（x，y）为输入图像，g（x，y）为增强后的图像。C为常数系数，若模板的中心系数为正，则C取1；否则，C取-1。
图2所示为图像优化前后对比图。
2人脸特征提取与匹配
2.1Gabor小波变换提取特征
Gabor小波变换是窗函数为高斯函数的短时距傅立叶变换，它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性如分辨力强、多尺度和多方向性[12]。其2D核函数定义如下：
其中，（x，y）为像素坐标点，u指Gabor小波的方向，k代表总方向的个数，v代表Gabor小波的尺度因子，exp（-[k2（x2+y2）]/（2σ2））为高斯函数，可以看成Gabor小波，用高斯窗口来限制振荡函数的范围，控制其局部有效，k/σ表示高斯窗口大小，在本方法中取σ=2π。
值得一提的是，为了减少光照等环境因素对人脸特征提取造成影响，式（8）中的exp（-σ2/2）可以使滤波器不受直流分量大小影响，从而增强环境鲁棒性。接上式（8），对人脸图像i（x，y）和Gabor小波核函数Ψu，v（x，y）进行卷积：
本方法首先需要在采集图像中选取5个尺度和8个方向，即提取每张采集图像的40个复系数的Gabor小波纹理特征，再对它们取模值、向量化，最后将其顺序排成矩阵形式。按照Gabor小波变换方法对试验测试中的一幅图像进行纹理特征提取，结果如图3所示。
用上述方法对人脸正面的n个样本进行特征提取，将各特征向量联合建立正面特征矩阵FF，作为正面识别的特征样本库。再以同样的方式建立人脸双侧面特征样本矩阵FSL，FSR，保存该样本矩阵。
2.2建立正面与双侧面相似度矩阵
对每一个需要录入的人员采集n个样本信息，每个角度可得到n个特征向量，对这n个特征向量两两之间求欧氏距离Fi（i=1，2，3，…，n×（n-1）/2）。二维空间欧氏距离计算如下：
式中a、B分别表示欧氏距离的两个特征向量。
本方法采用Fi表示任意两个样本之间的相似度，将Fi按序存入相似度矩阵Fa即可得到m×1的相似度矩阵，其中m=n×（n-1）/2。
由此可以获得三个角度的三个相似度矩阵，用于之后认证功能中的样本匹配。
2.3改进最近邻分类器进行特征匹配
人脸识别是高维小样本问题的一种。为了解决对高维小样本数据的特征提取问题，主成分分析pCa、fisherface、独立成分分析iCa等经典算法[13]被相继发明。为了提高方法的可行性、降低复杂度，也可以先将高维人脸图像向量转换到低维特征子空间中，再进行特征的提取并用分类器进行分类与识别认证。本方法运用降维后的小样本数据，所以选取传统的分类器方法对小样本数据进行识别，如贝叶斯分类器[14]、最近邻分类器与最小距离分类器等，其中，最近邻分类器在人脸识别中的应用尤为广泛。
最近邻分类器选取所有类中的所有样本做代表点，将样本X判别为最相近的样本类，其性能与子空间中各类模式的分布特征密切相关。因此，最近邻分类器可在很大程度上克服样本均值向量因偏差造成影响等各类问题[15]。设ωi类有判别函数：
经典的最近邻分类器总能成功匹配到与测试样本最相近的样本，所以对不在库中的测试值的识别能力很弱，因此本方法采用欧氏距离作为判别距离，设定距离最大值，对不在库中的样本给出较准确的判别。
首先获取样本相似度矩阵，如人脸正面的相似度矩阵Fa，建立测试值与样本数据库的欧氏距离矩阵，矩阵维度取决于样本库，若样本库中某一类具有n个样本，那么欧氏距离矩阵具有n个距离值，建立n×1距离矩阵。对比距离矩阵中最大值maxD与相似度矩阵中距离最大值maxa，同时设定判决器阈值n为测试成功时maxD与maxa之差，即有定义如下：
至此，三个判决条件分别为正面特征是否匹配，左侧面特征是否匹配以及右侧面特征是否匹配。正面及双侧面的检测流程如图4、图5所示。
3三维特征信息融合认证算法
利用人脸正面和双侧脸特征矩阵，经过计算合成融合特征矩阵，作为更为安全的认证密钥，对测试目标进行识别。
建立融合特征矩阵的前提是，待测试目标必须提供立体视角的可观测脸部，并且正面与侧面的图像必须在同一条件下采集[16]。
正面特征矩阵和双侧面特征矩阵皆为同一条件下获取的n×m特征矩阵，故三个不同视角的图像中存在三角形经相似变换可以两两重叠。特征矩阵两两作差得：
式中，FF为正面特征矩阵，FSL，FSR为双侧面特征矩阵，FDL，FDR分别为左右侧面矩阵差。
由于立体视角下拍摄的正面和侧面图像必然在某处重合，理想条件下，矩阵FDL，FDR中必有值为0的元素，所以遍历两个矩阵：
式中，FDL为左侧面矩阵差，aij为FDL中的元素，λ为人脸库中数据经过统计分析得到的由于角度导致的人脸正侧面偏差均值，ε为算法的绝对误差，FFL为左侧面融合特征矩阵，FF为正面特征矩阵，FSL为左侧面特征矩阵。
同理，建立右侧面融合特征矩阵FFusionR。经上述方法得到唯一的融合特征矩阵，可作为识别的重要依据输入改进的最近邻分类器。由于认证装置的三个摄像头角度固定且快门时间并发，在相同情况下同时伪造三个视角的图片概率很小，所以此融合特征具有独一性与不可伪造性。
至此，设立的判决条件有正面特征，左侧面特征，右侧面特征，左侧面融合特征及右侧面融合特征，认证流程如图6所示。开始认证后将经过这五层精密筛选，缺一不可。
4方法验证
为验证上述方法的可行性，对20名人员进行脸部图像采集与人脸识别检验。其中20个人的编号为1～20，为了方便日后认证，记录20个人的姓名缩写（无重名）。
20个人的录入现场照片和系统处理后的正面人脸图像如图7所示。
每个人在三个摄像头前变换不同表情，录入5组共15张照片，库中共存信息图片300幅。录入结束后，将20人随机排列进行认证，测试错误拒绝率为FRR；再请10位非法用户，即库中不存在样本的人来进行认证，测试错误接受率为FaR。测试结果为：
经过多次抽取20人的现场认证，本方法能较好地识别授权人的立体视觉信息并成功判断，实际准确率达92.5%。
5结语
本文提出的一种人脸三维特征信息融合方法，作为重要判别条件从三个视角对人脸进行识别认证。同时改进最近邻分类器，引入对样本内欧氏距离的计算，可有效提高对假冒者的排除率。相比于传统单一视角和双目视觉人脸识别系统，在算法上提高了识别速度；在硬件设备上降低了采集系统的复杂度，无需人们刻意配合，易于应用在各种场合如机场、门禁、奥运安检等场合，具有广阔的应用前景。
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安全文化的基本特征篇5
一、安全生产的阶段性特征
（一）我国安全生产的阶段性特征，除具有经济社会的普遍阶段性特征外，也有其特殊性。1、社会化特征。当今，复杂开放的安全生产系统，已经超越了传统的安全生产范畴，经济实力、文化、教育、宗教、公民意识、社会道德准则等，都与安全密不可分。2、继发性特征。城市化进程的加快，使生产场地与生活场所的距离越来越小，甚至形成难以严格分割的局面。3、地域性特征。我国经济发展水平不平衡、产业结构分布不均衡。4、群发性特征。我国安全防护和生产力水平较低，在一个危险作业场所有大量人员同时作业，一旦防护失效就可能造成重大人员伤亡或群发职业病。我国建了很多个化工园区，生产集中了，但容易发生恶性化学品事故，特别是临江河、临海的化工园区，事故极易造成大范围水体污染。5、隐匿性特征。我们对一些新增生产领域的危险、危害，尚缺乏明确和科学的认识，加之安全监察技术发展方面的缺陷，使得对于一些新的隐患难以实施有效的针对性监察。
（二）我国安全生产方面存在的问题和出现的主要矛盾，除带有安全生产自身的阶段性特征外，也受到其他各种因素的重要影响。1、安全理念没有跟上经济社会发展的要求。一些人在片面追求经济效益的背景下，对科学发展观认识不充分，对创造良好安全文化认识不足，一些不良的安全文化还沉积在安全领域。2、落后的生产工艺和条件给安全工作带来了巨大的压力。一些企业经济发展了，却没有带来生产工艺的改进和工作条件的改善，仍然持续着生产设施陈旧、高能耗、低技术、大成本、低效率的落后生产工艺和方法。3、地区、行业、企业的安全生产水平发展不均衡。4、安全生产总体水平与经济发展水平和全民对安全的要求存在差距。
二、安全生产保障体系的构建
（一）科技是安全生产工作的基本保障。1、确保传统的高风险产业安全，必须依靠安全科技。以采矿、冶金与机械加工、石油化工等传统产业为代表的第二产业，在我国国民经济中仍占有较大比重。目前，经济发展对能源、原材料需求旺盛，使我们还将持续开采那些赋存条件恶劣的矿产资源。724个国有重点煤矿中高瓦斯矿井、煤与瓦斯突出矿井占42.3%，正是它们承担着大部分的煤电供应。2、改变安全生产高风险的经济发展模式，必须依靠安全科技。事故风险等于事故发生可能性与严重性的结合，即随着事故发生可能性或严重性的增加，事故风险增大。对于生产场所，存在的人员越多、能量越高，事故的可能性和严重性越大。只有依靠科技创新，提高产业的科技水平，提高企业的整体生产效率，才能从根本上改变严峻的安全生产形势。3、应对复杂开放的安全生产系统，必须依靠安全科技。对于复杂开放的安全生产系统，重大事故防治不仅关系生产本身，而且威胁着城镇、社区、生态环境的安全。一次重大生产安全事故处置不当，其带来的灾害和损失将成倍，甚至十几、数十倍地增加。4、建立强有力的监管监察体系，必须依靠安全科技。安全生产需要高水平的安全生产执法队伍，需要科学的监管监察手段，需要现代化的仪器设备的技术支撑。
（二）制度是安全生产工作的基础。安全生产制度是在生产过程中，既包括安全生产法律、法规、政策、规章、规范、标准等正式制度，也包括安全生产惯例、意识、心理、文化氛围、管理模式等非正式制度。
（三）监管是安全生产工作的关键。科学化、系统化的安全生产制度，必须依靠科学技术，依靠强有力的监管，才能具有权威性，才能构建安定有序、诚信友爱的企业安全生产环境，才能构建政府与企业、企业与职工、企业与社区、企业员工与周围群众、政府监察人员与企业监管人员职责分明、各负其责、各行其职的和谐社会的安全生产环境，才能使全社会和广大人民共同关注、关心、监督和参与安全生产工作。目前，我国安全生产法律法规体系虽基本形成，但与其配套的法规还不够完善，安全生产标准系统性差、滞后于经济社会和生产技术发展的问题突出，重视经济发展、轻视生产安全的现象还存在，“以人为本、安全发展”还没有完全成为人们的自觉行为，特别是部分小企业违法生产的现象还很严重。针对现阶段安全生产存在的问题，根据安全生产可持续和谐发展的要求，必须建立健全安全生产监管体制和机制，增强监管力量，加大监管力度，把重大事故隐患消灭在事故之前，使重大危险源得到合理的监控，制造、使用安全型设备，创建安全型企业。这几年，国家安监总局对煤矿、非煤矿山、危险化学品储存运输、尾矿库等高危行业或领域开展了专项整治，坚决关闭不合乎安全生产条件的生产企业。
三、现阶段安全生产工作
“十一五”期间，我们要按照党的十六届六中全会的要求，以科学发展观为指导，坚持以人为本，用安全发展的理念引领安全生产工作，坚决贯彻“安全第一，预防为主，综合治理”的方针，建立健全安全生产保障体系，落实主体责任，加强事故防范，做好安全生产工作。安全生产的总体工作思路是：以实施安全许可制度为切入点，把工作重心转移到抓住源头、治理隐患、防范事故上来，做到标本兼治、重在治本，遏制重、特大事故的发生，努力提高企业安全水平。
安全文化的基本特征篇6
关键词：指纹识别特征提取指纹图像预处理
生物测定技术是当前研究的热点之一。目前，有很多生物测定技术可用于身份认证，包括：虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别技术等。其中指纹因具有终生不变性及稳定性，是目前应用前景较好的生物识别系统。
一、指纹识别中的基本概念
指纹图像是比较复杂的，它有着许多不同于其他图像的特征。与人工处理不同，现代的生物识别技术并不直接存储指纹的图像（一是考虑到隐私权，二是由于存储空间），而是记录从指纹原图像中提取到的特征，基于特征的指纹识别算法最终归结为在指纹图像上找到特征并进行比对。
我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。
1.总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征
基本纹路图案：旋涡型、左环型、右环型、弓型、帐型。其他的指纹图案都基于这五种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
模式区（patternarea）：模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。
核心点（Corepoint）：核心点位于指纹纹路的渐进中心，可作为读取指纹和比对指纹时的参考点。
三角点（Delta）：三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的记数和跟踪的开始之处。
纹数（RidgeCount）：指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹线数时，一般先连接核心点和三角点，然后计算核心点与三角点之间的连线与指纹纹路相交的次数，这个次数即可认为是指纹的纹数。
2.局部特征是指指纹上的细节点
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征――细节点，却不可能完全相同。
细节点（minutiapoint）：指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就成为“细节点”。就是这些细节点提供了指纹唯一性的确认信息。
指纹上的细节点有四种不同特性：
1）类型――细节点有以下几种类型，最典型的是末梢点和分叉点
a．末梢点（ending）
一条纹路在此终结。
B．分叉点（Bifurcation）
一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。
C．环点（enclosure）
一条纹路分开成为两条之后，立即又合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。
D．孤立点（Dotorisland）
一条特别短的纹路，以至于成为一点。
e．短纹（ShortRidge）
一端较短但不至于成为一点的纹路。
2）方向（orientation）――细节点的方向由所在的脊线方向决定。
3）曲率（Curvature）――描述纹路方向改变的速度。
4）位置（position）――细节点的位置通过(x，y)坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于参考点或特征点的。
二、指纹识别系统的构成
一个优秀的生物识别系统要求能实时迅速有效地完成其识别过程。所有的生物识别系统都包括如下几个处理过程：采集、比对和匹配。指纹识别处理也一样，它包括指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。
指纹识别系统的结构如下图所示：
（1）指纹读入：光学、硅晶体传感器和其他
常用的指纹采集技术有光学全反射技术、硅晶体传感器技术和超声波扫描技术。光学全反射的原理是光线照射到压有指纹的玻璃表面时，由CCD获得反射光线，反射光的数量依赖于压在玻璃表面的手指指纹的脊和谷的深度以及皮肤与玻璃间的油脂和水分。光线经玻璃照射到指纹谷的地方后，在玻璃和空气的界面全反射，光线被反射到CCD，照射向指纹脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃指纹图像预处理与特征提取的接触面吸收或者漫反射到别的地方，于是就在CCD上生成了指纹图像。光学技术的特点是成本低，耐性好，缺点是体积大，成像质量一般。
硅晶体传感器技术使用硅晶体传感器，最常见的有电容传感器、温度感应传感器和压感传感器。电容传感器技术在半导体金属阵列上结合了约十多万个电容传感器，其表面是绝缘的，当用户的手指放在上面时，手指皮肤组成了电容阵列的另一面，电容器的电容值由于导体间的距离（指纹的脊和谷相对于另一极的距离）而不同。通过测量空间中不同的电容场得到完整的指纹图像。温度传感器通过感应压在传感器设备上的指纹的脊和谷的温度不同来获得指纹图像。传感器技术的特点是成本低、体积小、耗电量少，缺点主要是易受干扰，包括静电干扰、手指汗液中的盐份、手指脏物或磨损等。
超声波扫描技术捕捉指纹的原理是：超声波扫描指纹的表面后，接收设备获得指纹对超声波的反射信号，再根据指纹的脊和谷的反射信号重构出指纹图像。
超声波扫描不像光学扫描，积累在手指上的脏物和油脂对超声波影响不大，可以得到高品质的指纹图像，但是由于成本高，限制了该技术的推广应用。
近年来由于热敏技术的发展使使用温度传感器的指纹采集仪成像质量大大提高，成为使用最普遍的指纹采集设备之一。
（2）指纹图像的预处理
预处理在整个自动指纹识别系统中是很关键的一步。通常，直接输入计算机的图像有着一定的噪声，我们需要去除这些噪声才能正确地进行特征提取、分类、匹配等操作。对于不同的特征提取方法有着不同的预处理要求，目前，从大的方面分，主要有三种特征提取方法：第一种是从细化后的图像中提取细节特征；第二种是从灰度级图像中直接提取细节特征；第三种是从二值化后的图像中直接提取细节特征。后两种特征提取方法中预处理的内容都较少，但是特征提取算法十分复杂，而且由于噪声等因素影响，特征定位也不够准确。目前大多数系统采用第一种方法提取特征，该方法比较简单，在得到细化二值图像后，只需要一个3×3的模板便可将末梢点和分叉点提取出来；但该方法的预处理的工作量较大，一般包括图像增强、滤波、二值化、细化等步骤，最后得到的是一幅指纹脊为单像素宽的二值图像。
（3）特征提取
特征提取是指纹识别系统的关键部分之一，因此特征提取的好坏直接影响到以后的指纹匹配的结果，所以，如果输入图像的质量很好，很容易确定其结构，此时的特征提取只是从细化后的单象素的纹线提取细节点的简单过程。细节点提取后还要进行虚假特征点即伪特征点去除。伪特征点，按照其在指纹图像上的分布位置可划分为两类：位于图像边缘的伪特征点和不是边缘点的伪特征点。大量的伪特征点会对下一步的匹配算法产生很大影响，因此，为了下一步匹配结果的准确性，在提取特征点以后，还有一步非常重要的剔除伪点的操作即特征点后处理。
最终检测出来的每一个特征点，一般记录如下信息：
1)特征点的坐标。
2)特征点的方向。
3)特征点的类型。
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4)特征点所在纹线的信息。
5)特征点间的结构关系。
这样，就将指纹图像转化成了一个由细节点组成的平面点集。
（4）指纹的分类
自动指纹识别系统一般需要将输入指纹与一个很大的指纹数据库进行匹配，为了减少搜索时间、降低计算的复杂性，将指纹以一种精确且一致的方式分到每个指纹子库是很重要的，这样输入指纹只要跟子库中的指纹匹配就可以了。指纹分类被认为是指纹匹配的初级阶段。在大部分的研究中，指纹一般分为5类：旋涡型、左环型、右环型、弓型、帐型。
（5）特征匹配
特征匹配是将输入指纹的特征与指纹库中所存储指纹的特征进行匹配，找出最相似的指纹作为识别的输出结果。这个过程也就是我们所说的指纹识别/认证过程，它是自动指纹识别系统的核心。其中指纹识别用以判断指纹是属于哪一个人的，而指纹认证则是用来判断两个指纹是否属于同一个人。
三、指纹识别系统的可靠性问题
安全文化的基本特征篇7
摘要：基于食品特征价格需求模型，考量城镇居民和农村居民对蛋白质、脂肪和碳水化合物三种常量营养元素的效用评价，结果显示，相对高收入人群对食品的营养程度和安全度更加重视，相对低收入人群对价格更为敏感。食品安全问题相关的新闻报道统计数据表明，监管力度强并不能完全杜绝食品违规生产行为，消费者尤其是低收入消费者对食品中必需品的需求，会为企业过度压低生产成本提供空间。鉴此，应从需求角度考虑食品安全治理问题，提高低收入消费者的收入水平，是对加强监管力度的重要补充。关键词：食品安全度需求；不同收入水平消费者；食品安全中图分类号：F203
文献标识码：a
文章编号：1003-7217（2016）05-0121-07一、引言食品安全问题是近些年社会关注的热点。antle（2001）对食品安全问题的经济分析区分了食品质量信息是否完全。如果信息是完全的，那食品安全度与食品的其他质量属性无差异，就像消费者会因为食品的味道、营养成分购买不同的食品，食品安全度也是影响人们食品消费的因素之一[1]。如果信息是不完全的，又可以分为两种情形：销售者比消费者知道更多关于食品安全度的信息，食品市场存在信息不对称；销售者与消费者关于食品安全度的信息量等同，即食品市场存在对称的信息不完全。因此，若想对食品安全问题进行有效的治理，需要区分食品安全问题的源头，对症下药。本文将从食品质量信息完全的角度对中国的食品安全问题进行分析，假定消费者对食品质量信息是已知的，从需求角度研究食品安全问题是否受到人们食品消费行为的影响；这是对食品质量信息不完全下食品安全问题研究的一个补充。食品质量信息完全意味着消费者明白劣质或者违规食品可能给他们身体健康造成不同程度的损害，这种“明知山有虎，偏向虎山行”的行为是本文研究的重点。为了估计不同收入人群对食品安全度的偏好程度，本文通过两方面的数据分析进行论证。一方面，将估计食品中营养成分对不同收入消费者的边际效用大小，尽管营养成分更多的代表食品健康程度，比如是否能够保证充足蛋白质的摄入，控制碳水化合物的摄入等，但这可以区分消费者更多是为了“饱腹”还是“安全”，甚至是“营养均衡”。另一方面，本文对不同地区食品违规行为的相关新闻报道进行分析，从统计结果说明巨大低收入消费群体的存在为企业违规食品生产活动提供了利润空间，监管力度高并不能完全保证提高食品安全系数。二、文献评述已有诸多研究基于结构模型对食物需求进行分析。Dubois等（2014）使用家庭层面数据比较美国、法国和英国在食物购买上的差异，他们发现价格和食物特征有一定的解释能力，但经济环境与偏好差异更能够解释国家间食物购买的差异[2]。与此结论相似的是atkin（2013）的文章[3]。他把习惯形成引入代际交替一般均衡模型（overlappinggenerationsgeneralequilibriummodel），对印度区域间食物消费差异进行分析；他们的研究结果发现当地充裕食物相比价格和营养成分更能够解释人们的食物消费习惯。尽管这两篇文章基于不同的识别方法，但均得到经济环境与偏好差异可以解释食物购买上的差异这一结论。本文理论模型的基础就是基于Dubois等（2014），并应用于不同人口特征群体之间食物购买的差异分析。营养元素摄入量、价格和食物支出之间的关系也有若干研究。Griffith等（2015）研究了相对价格变动对英国家庭食物支出的影响，发现价格上涨不利于维持良好的营养结构[4]。Dragone和Ziebarth（2015）引入了创新性消费这一概念，并研究了柏林墙推倒后东西德的合并对东德食物消费的影响。这种突变式的经济发展带来了创新性的消费，使得东德部分人的体重显著上升[5]。eli和Li（2014）研究了能量需求和家庭支出是如何共同影响食物需求的，结果显示能量需求对食物需求有较大的影响，但是贫困家庭的弹性较小[6]。Fukase和martin（2015）进行了收入-消费-生产的动态分析，表明中国目前收入水平所带来的食物消费增长超过生产增长，但随着中国人口增长和饮食结构的转变这个差距会逐渐缩小[7]。Cutler等（2003）发现卡路里价格的下降提高了卡路里的摄入量，进而带来了美国肥胖度的提高[8]。上述文献尽管并不直接涉及到本文所研究的常量营养元素与食物支出之间的关系，但均可以起到很好的借鉴作用。同时还有较多研究对中国的食物支付意愿进行测度。郑志浩（2015）估计消费者对转基因大米的支付意愿低于普通大米[9]。张振等（2013）研究了消费者对食品安全属性的偏好行为，他们发现消费者对以下食品安全属性的支付意愿由高到低为：政府认证的食品，企业品牌、养殖场质量安全保证和第三方机构认证[10]。周应恒和彭晓佳（2006）对江苏省城市消费者为低残留青菜中食品安全的平均支付意愿进行估计，其中大城市为2.42元/斤，中小城市为2.77元/斤[11]。张晓勇等（2004）基于对天津消费者的调查，考察他们对转基因食品、有机食品、绿色食品和无公害食品的态度，发现他们并不愿意为质量较高的食品支付过多费用[12]。以上研究尽管是对食物支付意愿的研究，但是涉及到的区域范围并不广，往往只基于某个城市的部分居民的部分食物。三、理论模型Dubois等（2014）在研究美国、法国和英国食物购买差异的时候，基于产品层面的效用函数，构建了一个可以通过价格反映食物特征、营养成分的需求模型。他们的需求模型基于Gorman（1980）和Lancaster（1966）的产品特征效用模型（characteristicsmodel），离散选择模型（discretechoicemodel）和特征价格模型（hedonicpricemodel）都是其特殊形式[13，14]。Dubois等（2014）的需求模型不仅可以分析国家间食物购买差异，还可以扩展到省际之间的差异，不同人口特征群体的食物购买差异等。本文基于此模型，在消费者效用最大化的条件下，得到消费者对不同食品的需求函数。与简单需求函数不同的是，此需求函数不但受到基本的食物价格影响，还受到食物特征影响；不但是一般的价格需求函数，而且是特征价格需求函数。进而在实证分析中，本文把待研究中国消费者群体是属于城镇居民还是农村居民进行区分，着重探讨这两大消费者群体之间的差异。下面首先对理论模型进行介绍。四、不同收入消费者对营养成分的需求估计本部分基于第三部分的理论模型，使用北卡罗来纳大学人口中心、中国疾病预防控制中心营养与食品安全研究所的中国健康和营养调查（CHnS，ChinaHealthandnutritionSurvey）数据，以城镇家庭和农村家庭作为两个基本人口特征群体，估计他们对食品包含的营养成分的需求。基于数据的可获得性，本文使用CHnS社区和家庭层面2000年的数据作为样本进行分析，包括辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西和贵州9个省级行政区划。食品消费支出、食品消费量及每种食品所含的蛋白质、脂肪和碳水化合物三种常量营养元素等是分析使用的主要数据，覆盖590个城镇家庭，538个农村家庭。本部分依次对数据处理及变量说明、估计方法和估计结果进行介绍。（一）数据处理及变量说明为了计算食品消费支出，需要得到食品的价格。在2000年CHnS社区层面的数据中，主要包括谷物类、食用油、蔬菜、鱼、豆制品等类食品的大商场零售价格和自由市场价格，本文使用自由市场价格。在剔除掉缺失价格以及较少的样本后，仅剩下鱼类（包括带鱼和鲤鱼）以及豆制品类（包括豆腐和豆腐干）两大类食品较为全面的价格数据；所以鱼类和豆制品类是本文分析的食品种类①。家庭层面数据包括每个家庭3日食品消费量，并使用每家每日食品消费量衡量每个家庭的实际消费量。食品价格与食品消费量相乘即可得到每个家庭每日的食品消费支出。2000年调查数据中食物代码对应的是1991年中国食物成分表，根据1991年版的《食物成分表》（全国代表值），可得到带鱼、鲤鱼、豆腐、豆腐干中包括的蛋白质、脂肪和碳水化合物的具体值。《食物成分表》统计的是每100克可食部所包含的蛋白质、脂肪和碳水化合物的数量，本文按照相应的比例得到每个家庭每日带鱼、鲤鱼、豆腐和豆腐干消费量中各自包含的上述常量营养元素数量并加总。下文的实证分析中涉及到工具变量的选取，在此把工具变量的选择及处理简单介绍。本文把每个家庭所在社区的其他家庭作为参照组（referencegroup），并计算参照组的非加权平均每个家庭每日三种常量营养元素的摄入量。这是每个家庭每日蛋白质、脂肪和碳水化合物摄入量的工具变量。本文是对城镇居民和农村居民的消费偏好进行对比，因此实证分析中对城镇家庭和农村家庭的需求估计是分开的。表1是主要变量的描述性统计。从表1中可以看出，在每日食品支出上，城镇家庭比农村家庭多消费近20元；其中城镇家庭和农村家庭的标准差均较大，这是本文食品种类选择较少导致。蛋白质的每日摄入量和脂肪的每日摄入量，城镇家庭略高于农村家庭；碳水化合物的每日摄入量农村家庭略高于城镇家庭。从上述主要变量中可以看出，城镇家庭和农村家庭在每日食物支出和常量营养元素每日摄入量上略有差异，但是并不大。（二）估计方法根据Dubois等（2014）在预算约束下消费者效用最大化得到的理论框架，本文的实证模型如下：其中，i代表个体家庭，k代表食品种类，共有K种；pk为家庭i购买一单位yik食品k的价格，（3）式左边为家庭i食品消费总支出。akc为食品k的特征c，本文即为食品k包含的常量营养元素数量；因此∑kk=1akcyik为家庭i从消费K种食品可获得的营养成分。根据产业组织理论，本文设定c=1为不可观测的特征，并等于δks+ξi+εik；δks用来控制城市固定效应，比如北京和上海不同的饮食习惯对家庭消费的影响；ξi用来控制个体家庭固定效应，即不同家庭独特的对食品的偏好；εik是除了上述城市固定效应和个体家庭固定效应之外的其他不可观测因素，以及上述两个固定效应可能产生的交互作用。为了解决这一问题，依旧采用传统的工具变量法。Dubois等（2014）提出首先为每个家庭定义参照组（referencegroup），再对这些参照组所消费食物包含的营养成分取非加权平均，用此作为每个家庭营养成分摄入量的工具变量。参照组本文选取的是原家庭同一社区内其他所有家庭，因此参照组的平均营养成分摄入量与原家庭营养成分摄入量相关；又因为使用的是非加权平均，这就避免了营养成分摄入量受到食物消费量的影响而与εik产生相关性。（三）估计结果表2和表3是在上述估计方法下对城镇家庭和农村家庭对营养成分需求偏好的估计结果；其中表2是普通最小二乘法的估计结果，表3是工具变量法的估计结果。其中被解释变量均为家庭每日食物支出。在不控制城市固定效应的时候，蛋白质每日摄入量每增加1克，城镇家庭的食物支出会提高约44元，农村家庭的食物支出会提高约34元。而脂肪每日摄入量和碳水化合物每日摄入量每增加1克，城镇家庭的食物支出会分别下降65元和20元，农村家庭的食品支出会分别下降28元和31元。在加入城市固定效应之后，城镇家庭和农村家庭蛋白质每日摄入量、脂肪每日摄入量和碳水化合物每日摄入量对食物支出的影响方向相同，数值上差异不大。上述估计所得系数均是显著的。从以上普通最小二乘法的估计结果可以看到，城镇家庭比农村家庭在蛋白质摄入上有更多的支出，而且注意对脂肪和碳水化合物摄入的控制。表3是使用工具变量后的估计结果。在不加入城市固定效应的时候，蛋白质每日摄入量每提高1克，城镇家庭的食物支出会增加33元，而农村家庭的食物支出增加44元，这与我们的预期不符。但是在加入城市固定效应之后，则发现蛋白质每日摄入量每提高1克，城镇家庭和农村家庭的食物支出分别会提高29元和27元，二者差异不大，城镇家庭略高于农村家庭，这说明不同城市对人们的饮食习惯是有影响的。脂肪每日摄入量，无论是否控制城市固定效应，其每提高1克，城镇家庭食物支出的下降均高于农村家庭。碳水化合物每日摄入量每提高1克，农村家庭的食物支出下降高于城镇家庭。因此在使用工具变量对估计中存在的内生性进行控制后，相比普通最小二乘法的估计结果，所得城镇家庭和农村家庭对三种常量营养元素的消费偏好方向上并没有发生变化，但是差异有所减小。综合上述分析，本文认为城镇家庭和农村家庭对蛋白质、脂肪和碳水化合物三种常量营养元素的需求偏好是有差异的，蛋白质摄入量的增加会提高食物支出，脂肪和碳水化合物摄入量的增加会减少食物支出。同时，从数值上来看，城镇家庭和农村家庭对三种常量营养元素的每日摄入量支付意愿也是有差异的，城镇家庭更看重蛋白质摄入，并控制脂肪的摄入；农村家庭碳水化合物的摄入低于城镇家庭。但从数值上看这种差异并不大。上述结果说明，城镇家庭确实比农村家庭更加看重食品“营养”与否，因此相对高收入的家庭会更加看重食品质量，收入的确会影响到消费者对食品安全度的程度。五、统计性分析本文使用“掷出窗外网（zccw.info）食品安全数据库”（2011，下文简称“数据库”）公布的2004年1月至2011年5月国内中文媒体对食品安全问题的所有报道。“数据库”的新闻报道来源均为国内正规媒体，并且可以通过网络搜索到，因此是可靠的、全面的。吴恒等（2011）对“数据库”反映的食品安全问题报道年度变动、地区差异进行了统计分析，并且总结出中国食品安全问题涉及面特别广、手段特别狡猾、危害特别巨大、查处特别困难等主要特点。本文的分析把“数据库”的时间变动、地域变动与其所在地的经济发展水平相联系，在上文已经证明收入水平会影响到人们对食品安全度重视程度的情况下，从全国范围对收入水平和食品安全问题的严重程度相关性进行分析。本文根据违规食品种类分为必需品和非必需品两类，必需品比如蔬菜、肉类、油盐酱醋等，非必需品则包括零食、饮料、必胜客产品等。必需品的消费人群基本不受收入水平限制，人们为了生存必须要消费这些食品；而非必需品的消费人群则需要相对高收入，只有具备了一定收入水平才会购买。比如，2009年长沙的肯德基食品墨西哥鸡肉卷中出现塑料碎片，而肯德基的消费者已经排除了一部分低收入人群。图1中国食品安全问题必需品和非必需品统计（2004年1月～2011年5月）资料来源：《掷出窗外网（zccw.info）食品安全数据库》，并经作者计算整理。
首先从图1的总体趋势可以看出，31个省级行政区中划除了上海，违规食品中必需品的报道数量均多于非必需品。也就是说，必需品出问题的概率大于非必需品。既然是生活必需品，只要存在一部分低收入消费者对低价的食品有需求，企业就有动机压低生产成本，足够低的生产成本的代价就是食品违规，比如使用劣质原材料、偷换原材料等。因此只要这部分特别低收入消费群体存在，这种企业违规食品生产行为就不可能完全杜绝。同时，又因为“低收入”这个特征，导致这部分消费群体身体健康即使因为食用违规食品出现问题，引起社会关注的可能性也会低，这又进一步纵容了企业违规食品生产行为。而对于生活必需品价格并不是那么敏感的消费者，价格不是他们首要考虑的因素，他们会综合价格、安全度、营养成分多种因素进行消费，是相对更加理性的消费者。所以从食品安全问题报道统计数据的总体趋势来看，违规食品中必需品数量越多且存在巨大低收入消费人群，企业压低利润、违规生产被发现且惩处的概率更小，食品安全问题会更严重。表4对31个省级行政区划违规食品必需品和非必需品按照曝光数量进行排序。无论是必需品和非必需品，内蒙古、宁夏、青海、新疆和都是排名最后的。这代表着上述五个省级行政区划，一方面是食品安全问题并不是特别严重，另一方面则是相关的报道较少。同时，这五个省级行政区划都属于经济发展水平相对落后地区。而食品安全问题报道必需品和非必需品排名前五名的省份中，除了湖北是中部地区，其他均为东部发达地区。按照上文的分析，经济相对发达地区的监管相对严格，而且收入水平相对较高，但是食品安全问题却是非常严重的。因此，监管程度高低与食品安全问题严重程度并不存在明确的因果关系。综合上述两点来看，在食品安全问题的影响因素中，巨大低收入人群的存在是不可忽略的，重罚之下依然有企业生产劣质食品，利润必定是背后的主导因素，而巨大低收入消费人群让这种利润有实现的空间。六、结论针对中国目前存在的食品安全问题，本文与现有文献中从信息不对称角度的研究角度有所不同，在信息完全情况下探讨食品安全问题频频出现的原因。信息完全角度下，食品安全问题的研究需要考虑消费者对食品安全度的效用评价，是食品这种商品的质量属性之一，即可基于产品特征模型对消费者的偏好进行估计。基于黄少安和张帅（2014）的观点[16]，本文具体探讨了收入是否影响到人们对食品安全度的评价，以及这种需求是否会影响到企业的生产行为，使得政府陷入监管无效的“陷阱”。本文一方面基于Dubois等（2014）食物特征价格需求理论模型，使用2000年CHnS家庭层面和社区层面数据，分别对城镇家庭和农村家庭所消费食物（具体为豆制品、鱼）中包含的三种常量营养元素蛋白质、脂肪和碳水化合物的支付意愿进行了估计。每日蛋白质摄入量的上升会带来城镇家庭和农村家庭食物支出的上升，但是城镇家庭略高于农村家庭；每日脂肪和碳水化合物摄入量的上升会降低城镇家庭和农村家庭食物支出，其中对于脂肪摄入量的上升所带来食物支出的减少，城镇家庭高于农村家庭，对于碳水化合物摄入量的上升所带来食物支出的减少相反。这证明了相对高收入人群对食品安全、营养程度的重视程度更高，而低收入消费者对价格相对更为敏感，“吃饱”比“吃好”对他们而言更为重要。另一方面，本文使用“掷出窗外网（zccw.info）食品安全数据库”，对中国2004年1月至2011年5月新闻报道的食品安全问题进行统计分析，从违规食品是否属于必需品的角度分析了食品安全问题是否与收入相关。从统计结果来看，违规食品中必需品的比例明显高于非必需品，而且并没有受到监管程度的显著影响，即企业生产过程会利用低收入消费者对必需品的刚性需求，生产劣质甚至违规食品。综上，巨大低收入消费者对低价或过低价食品的需求，为企业生产此类食品提供了利润空间；因此，对食品安全问题的治理，不能单纯的集中在加强监管上，还应该从违规食品的源头需求角度进行考虑。如何增加消费者尤其是低收入消费者的收入，让他们对食品的需求不再是单纯的饱腹，而是更多的考虑安全、健康的食品；让低收入消费者有能力获得安全食品，而不是让他们有意识的抵制违规食品。
注释：①后文把鱼和豆腐两类食物简称为食品，所有数据描述均特指这两类。参考文献：[1]antleJm.economicanalysisoffoodsafety[J].Handbookofagriculturaleconomics，2001，（1）：1083-1136.[2]Duboisp，GriffithR，nevoa.Dopricesandattributesexplaininternationaldifferencesinfoodpurchases？[J].americaneconomicReview，2014，104（3）：832-867.[3]atkinD.trade，tastes，andnutritioninindia[J].americaneconomicReview，2013，103（5）：1629-1663.[4]GriffithR，o’Connellm，SmithK.Relativeprices，consumerpreferences，andthedemandforfood[J].oxfordReviewofeconomicpolicy，2015，31（1）：116-130.[5]DragoneD，ZiebarthnR.economicdwelopment，noveltyconsumptionandbodyweight：evidencefroxttheeastciemantpansitiontocapitalism[R].Quaderniworkingpaper，2015.[6]eliS，Lin.Caloricrequirementsandfoodconsumptionpatternsofthepoor[R].nBeRworkingpaper，2015.[7]Fukasee，martinw.whowillfeedChinainthe21stcentury？incomegrowthandfooddemandandsupplyinChina[J].Journalofagrlculturaeconomics，2015，61（1）：3-23..[8]CutlerD，Glaesere，ShapiroJ.whyhaveamericansbecomemoreobese？[R].theJournalofeconomicpesspactroes，2003，17（3）：93-118.[9]郑志浩.城镇消费者对转基因大米的需求研究[J].管理世界，2015，（3）：66-75.[10]张振，乔娟，黄圣男.基于异质性的消费者食品安全属性偏好行为研究[J].农业技术经济，2013，（5）：95-103.[11]周应恒，彭晓佳.江苏省城市消费者对食品安全支付意愿的实证研究[J].经济学（季刊），2006，（4）：1319-1432.[12]张晓勇，李刚，张莉.中国消费者对食品安全的关切对天津消费者的调查与分析[J].中国农村观察，2004，（1）：14-21.[13]Gormanwm.apossibleprocedureforanalysingqualitydifferentialsintheeggmarket[J].theReviewofeconomicStudies，1980，47（5）：843-856.[14]LancasterKJ.anewapproachtoconsumertheory[J].theJournalofpoliticaleconomy，1966，74（2）：132-157.[15]吴恒.易类相食：中国食品安全问题调查（2004-2011）[R/oL].2011.http：//2ccw.info/.[16]黄少安，张帅.食品安全度的有效需求不足与政府监管陷阱兼与李新春教授等商榷[R].工作论文，2014.（责任编辑：钟瑶）
安全文化的基本特征篇8
abstract：thebearingcapacityofrockistheimportantparametersforengineeringdesign，itdirectlyinfluencethesafetyandeconomyofproject.thisarticletakerockuniaxialcompressionstrengthandsiterockfoundationloadingtestofapilefoundationprojectinnanjingdistrictasexample，suggestthatthetableexaminationmethodcannotsimplybeusedtoconfirmthefoundationbearingcapacityofextremesoftrockinnanjingdistrict，siteloadingtestmethodshouldbeadoptedfirst，soastoconfirmthemostapproachvalue，servetheengineeringconstruction.
关键词：极软岩；岩石承载力；岩石单轴抗压强度；岩基载荷试验；单桩承载力
Keywords：extremesoftrock；rockbearingcapacity；rockuniaxialcompressionstrength；rockfoundationloadingtest；bearingcapacityofsingle-pile
中图分类号：tU473.1文献标识码：a文章编号：1006-4311（2013）03-0040-04
0引言
随着我国现代化进程的加快，现代的民用、工业建筑的高度越来越高，荷重越来越大，大部分建筑均选用下卧基岩作为桩基持力层，这样就对岩土工程勘察、设计的工作要求越来越高，越来越细致。要求设计单位的设计方案更经济合理、更安全适用；要求勘察单位提供的设计参数更准确、更安全。可是在实际工程建设过程中，由于多种客观因素的干扰，工程师很难准确把握，导致基岩承载力不是偏大就是偏小，给工程建设经济、工期、安全等方面带来损失。
南京沿江工业开发区位于长江中下游，地貌上属长江阶地、坳沟和漫滩。下卧基岩主要为中生代白垩纪红色岩系组成，常称为“红层”，岩性主要为：泥岩，泥质砂岩，砂岩，砂质泥岩，大部分饱和单轴单轴抗压强度小于30mpa，属软岩～极软岩[1]。本文从工程实例入手，通过对室内岩石单轴抗压强度试验和岩基载荷试验的对比分析及探讨，提出南京极软质岩石承载力的确定应首选现场载荷试验的方法。
1工程实例
1.1工程概况项目为虹达国贸大厦扩建工程，场地位于南京市沿江工业开发区新华路现有南浦商厦与大厂新华书店之间，为集商业和民用住宅为一体的小高层建筑，拟建建筑为地上15层，地下1层（层高4.0m）。地下一层为人防工程，平时用做车库，1～4层为商业用房，5～15层为民用住宅。
1.2地基设计方案
①拟采用桩基础形式，桩型采用人工挖孔桩，桩径1000mm，选4B层为桩端持力层，桩端进入持力层深度不小于2.0m；
②单柱极限荷重15000Kn；
③混凝土强度等级为C40；
④为了给设计提供较准确的岩石承载力，以实现安全、经济的目标，选择了3个具代表性的地段进行岩基载荷试验。
1.3场地工程地质条件拟建场地地势平坦，地面标高为26.70m左右（吴淞高程），场地地貌单元属长江阶地。桩基开工之前进行了详细勘察工作，根据《虹达国贸大厦扩建工程岩土工程勘察报告》[2]，在勘察深度范围内揭示的地层自上而下为：
0a层，杂填土（Qml）：杂色，上部为混凝土路面，下部以砖块、碎石为主，夹少量粘性土，结构松散，土质不均匀，堆填时间6～7年。
2a层，粉质粘土（Q3al）：褐黄色，含氧化铁和铁锰质，夹灰色高岭土斑块，硬塑。中压缩性。fak=210kpa。
2B层，粉质粘土（Q3al）：褐黄色，土质均匀，可塑，局部硬塑。中压缩性。fak=140kpa。
2C层，粉质粘土（Q3al）：褐黄色，含铁锰质结核，夹灰色高岭土斑块，硬塑，局部坚硬。中压缩性。fak=230kpa。
3层，粉质粘土（Qel）：棕红色，由下卧砂质泥岩风化残积而成，含氧化铁及铁锰质，硬塑，局部可塑。中压缩性fak=200kpa。
4a层，强风化砂质泥岩（K）：棕红色，标贯锤击数大于50击，裂隙发育，岩芯较破碎，呈干土状或碎块状，手折易断，遇水易软化。属极软岩，岩体基本质量等级为Ⅴ级。fak=300kpa。
4B层，中风化砂质泥岩（K）：棕红色，裂隙稍发育，取芯率70～90%，岩芯较完整，呈短柱状或柱状，锤击可碎，遇水易软化。属极软岩，岩石质量指标较好（RQD=70～80），岩体基本质量等级为Ⅴ级。fak=1100kpa。
1.4室内岩石试验
1.4.1室内岩石数据现场钻探施工过程中，在4B层中风化砂质泥岩中共采取岩芯15组，根据《南京地区建筑地基基础设计规范》DGJ32/J12-2005[3]（以下简称规范1）附录G，本次岩石强度较低，属极软岩，进行了天然单轴抗压强度试验，试验统计结果见表1。
1.4.2室内岩石数据分析与选用对现场取15组岩样进行分析，最大值为4.96mpa，最小值为0.67mpa，其中11组在1～3mpa之间，分布比较集中，具体见图1分布图。
剔除异常数据后的岩样为13组，根据“规范1”附录J公式（即本文公式（1）、（2）），统计结果见表2。
frk=ψ.frm（1）
ψ=1-■+■δ（2）
frm—岩石饱和单轴抗压强度平均值；
frk—岩石饱和单轴抗压强度标准值；
ψ—统计修正系数；
n—试样个数；
δ—变异系数。
1.4.3确定岩石承载力
①根据“规范1”附录F，用野外签别结果确定岩石承载力，见表3，本场地4B层岩石属中风化极软岩，承载力特征值最大仅为750Kpa。
②根据“规范1”附录G，用单轴抗压强度确定承载力，按本文公式（3）计算，岩石承载力特征值为1168Kpa。
fak=1000ψrfrk（3）
fak—岩石地基承载力特征值；
frk—岩石饱和单轴抗压强度标准值（mpa），对软质岩石也可采用天然湿度岩样的单轴抗压强度标准值；
ψr—折减系数，按“规范1”表G.0.2确定为0.77。
2岩基试验方案与成果
2.1试验位置本次试验选择了具代表性的地段，分别在1～3#人工挖孔桩桩端4B层中进行试验，具置详见图2。
2.2岩基试验设计要求根据设计单位要求，进行岩基承载力试验，试验要求：
①检测目的为判定岩基作为桩基础持力层的承载力是否满足；
②检测依据《建筑地基基础设计规范（GB50007-2002）》[4]；
③桩型为人工挖孔桩，桩端持力层4B层中风化砂质泥岩；
④检测数量为3根；
⑤预估基岩承载力特征值为2000kpa，要求最大试验荷载6000kpa；
⑥检测方法：慢速维持荷载法。
2.3试验方法
2.3.1加载方式现场试验采用慢速维持荷载法采用手动加压千斤顶逐级加载，根据预估承载力特征值的3倍荷载进行检测，使用0.07m2圆形承压板，共分10级加载和5级卸载，第一级按两倍分级荷载加载。采用混凝土预制块作为反力装置，最大压重量为500kn。
2.3.2荷载及沉降测量荷载值通过压力表测量，压板沉降则通过对称正向布置于传力柱顶端承压板的百分表测量，所有百分表均用磁性表座固定，基准梁在独立的基准桩上安装。安装示意图见图3。
2.3.3沉降观测：每级荷载施加后立即读数，以后每隔10min读数一次。
2.3.4稳定标准：连续3次读数之差均不大于0.01mm时，进行下一级荷载观测。
2.3.5卸载观测：每级卸载为加载时的2倍，每级卸载后，隔10min测读一次，测读三次后可卸下一级荷载。全部卸载后，当测读到半小时内回弹量小于0.01mm时，即认为稳定。
2.3.6当出现下列情况之一时，可终止加载：①沉降量读数不断变化，在24小时内沉降速率有增大的趋势。②压力加不上或勉强加上而不能保持稳定。③荷载加载至最大压力值（本工程为验证性检测，最大压力值为6000kpa）。
2.4试验成果按《建筑地基基础设计规范》（GB50007-2002）规定，根据岩基载荷试验数据及试验曲线分析，3个试验点分别加载至其对应的3倍预估荷载值时，均未出现破坏。3个试验点试验点的岩基承载力特征值为2000kpa，检测试验荷载和沉降数据及曲线见附图4～图6。
3承载力特征值估算与分析
3.1岩石承载力对比分析通过根据“规范1”查表、计算和岩基载荷试验的方法得出的岩石承载力见表4。
由表4可以看出，依据岩基载荷试验得出的岩石承载力特征值最大，是依据单轴抗压强度得出的承载力的1.71倍，是依据风化程度得出的承载力的2.66倍。因此根据风化程度、单轴抗压强度得出的承载力特征值偏小、不符合实际，在工程中直接使用是不适宜的。
3.2单桩竖向承载力特征值估算工程师根据“规范1”附录m表m.0.1-1，m.0.1-3提出了人工挖孔桩桩基设计参数，根据附录m公式（即本文中公式（4））估算单柱竖向承载力特征值。桩基参数和钻孔层位数据见表5。
Ra=up∑ψsqsiali+ψbqpaap（4）
Ra—单桩竖向承载力特征值（Kpa）；qsia—桩侧第i层土的侧阻力特征值（Kpa）；qpa—桩端土端阻力特征值（Kpa）；ψs、ψb—大直径桩的侧阻力、端阻力尺寸效应系数，可按“规范1”表m.0.1-5取值；up—桩身周长（m）；li——桩侧第i层土的厚度（m）；ap—桩底面积（m2）。
本桩基工程桩型拟采用人工挖孔桩，桩径1000mm，桩端持力层为4B层，进入持力层深度2.0m，有效桩长为18.5m，依据本文中公式（4），以钻孔1#为例，计算得出：按勘察报告参数估算单桩承载力特征值3538Kn；用野外签别结果确定岩石承载力（特征值750Kpa）估算单桩承载力特征值3106Kn；按岩基载荷试验估算单桩承载力特征值4088Kn。
3.3单桩承载力对比载荷试验实测值比勘察报告估算值要高，高出550kn，占勘察报告估算值的15%。设计单位要求单柱极限荷重15000Kn（特征值7500Kn），那么每根柱下布置桩数量就不同了，如果按照勘察报告估算值就需要布置3根桩，而按照岩基载荷试验成果只需要布置2根桩。从经济角度考虑，按照目前市场人工挖孔桩每方约1500元计算，一个桩就节约近2万元，整个工程就节约了近百万元，还是很可观的。
3.4成果分析
3.4.1差异产生的原因岩基载荷试验实测值一般情况下与勘察报告估算值会存在差异，差异的产生可能是：①现场取样过程中由于钻具、取样方法不合要求等因素造成了对岩样的破坏。②室内试验所采用的岩样已经脱离了岩体本身，经过筛选和切割再次破坏了已有的结构。③岩石单轴抗压强度是在无侧限状态下的极限强度，这一受力状态与地基岩体在建筑物荷载下受到的侧限状态是完全不同的，室内试验所获得基岩极限强度偏小。④工程师按照“规范1”附录G表G.0.2提出的承载力时为了谨慎，大多数情况折减幅度较大，承载力都是取低值。
3.4.2减小差异的方法①岩基载荷试验是确定岩石承载力的首选方法，按此方法所得到的岩石承载力是可靠的、安全的、经济的、合理的。②工程师应对勘察地区的勘察经验进行搜集、整理、归纳工作，提出的参数更符合当地的经验值。③建议“规范1”附录G表G.0.2中岩石单轴抗压强度标准值frk小于5mpa的极软岩折减系数进一步细化：1）0.5～1.0mpa取值为1.0；2）1.0～2.0mpa取值为1.0～0.9；3）2.0～5.0mpa取值为0.9～0.8。
4结论
岩石承载力的确定方法有多种，现阶段我国主要采用室内饱和单轴抗压强度试验和岩基载荷试验。
岩基载荷试验是准确确定岩石承载力首选的、可靠的手段。本次试验时由于工期和天气的因素，未能测出岩石承载力的极限值，只是检验是否满足设计的要求，建议有条件时，尽可能通过岩基载荷试验确定岩石承载力，为设计提供准确的参数，这样对整个工程是经济和安全的。
南京地区极软岩分布广泛，工程力学性质特殊，基岩一般埋藏较深，做现场载荷试验有一定的困难，大多数工程中都是根据室内试验确定岩石承载力，基岩承载力是有潜力可挖的，建议做更细致的、更多的经验积累、总结工作，更好地为工程建设服务。
参考文献：
[1]中华人民共和国建设部.GB50021-2001（2009版）岩土工程勘察规范[S].北京：中国建筑工业出版社，2009.
[2]化学工业岩土工程有限公司虹达国贸大厦扩建工程岩土工程勘察报告[R].2011.
[3]江苏省建设厅.DGJ32/J12-2005南京地区建筑地基基础
安全文化的基本特征篇9
关键词：桩基选型；人工挖孔桩；旋挖桩；钻孔桩；预应力管桩
中图分类号：[tU208.3]文献标识码：a文章编号：
引言
随着我国经济的高速发展，人们的生活水平快速提高，房地产市场迎来一片欣欣向荣，但随着在城市中可开发用地的减少，各类建筑也越建越高。同时，经济发展也带动了劳动力的市场价格水涨船高，导致各类建筑的造价成本也越来越高。在一般的高层建筑中，基础部分造价最高，其造价可以占到工程总造价的10%～20%。要控制建筑物的成本，首先要从基础方案优选的做起，而高层建筑基础通常采用桩基础。因此，在高层建筑结构设计中，桩基础分析选型，对于保证安全、节省投资及降低造价起着举足轻重的作用。本文尝试以两个高层建筑桩基设计实例，对各种常用桩基的选型进行分析，选择一个最优方案。
工程实例一：
1、工程概况
本工程位于广东省惠州市大亚湾区，建筑桩基设计等级为甲级，建筑场地为Ⅱ类，抗震设防烈度为6度，设计基本地震加速度为0.05g，设计地震分组为第一组，基本风压0.70Kn/m2，地面粗糙度类别为B类。高层建筑为剪力墙结构体系，地上30层，地下一层，地上结构高度为99m。
（1）根据勘探报告，地层岩性如下：
1、人工填土层：①素填土，由碎石、块石及少量粘性土等近期堆填而成，密实度及均匀性较差。平均厚度为7.0m，桩顶以下平均厚度为1.5m；
2、第四系冲积土：②1粉质粘土，平均厚度为2.0m,桩侧摩阻力特征值为15Kpa；
3、白垩系基岩：④1全风化砾岩，平均厚度为5.0m,桩侧摩阻力特征值为40Kpa；
④2强风化砾岩，平均厚度为5.5m,桩侧摩阻力特征值为60Kpa,桩端阻力特征值为1920Kpa；
④3中风化砾岩，未揭穿,桩端阻力特征值为5000Kpa；岩石饱和单轴抗压强度标准值frk为23.97mpa。
（2）本楼采用pKpm程序进行电算，根据电算结果显示，单墙下轴向压力标准值在3600～8000Kn之间，单桩承载力特征值在3000～5300Kn之间，便满足承载力要求。
2、桩基方案
由于素填土层块石过多，且本场地为山坡地，部分全风化及强风化砾岩埋藏较浅，本工程桩基不适合采用预应力高强混凝土管桩(pHC)，仅考虑采用钻(挖)孔灌注桩，桩基方案如下：
a方案：人工挖孔扩底灌注桩，桩端持力层取④2强风化砾岩，桩身砼强度等级为C25，护壁厚取120，砼强度等级为C25，平均桩长约为9.0m。
按《建筑地基基础设计规范》(GB50007-2002)中，单桩承载力特征值计算Ra如下：
Ra=qaap+upΣqsiali----(公式1)
按《建筑桩基技术规范》(JGJ94-2008)中，验算桩身承载力时，桩顶轴向压力设计值[n]满足：
[n]≤Ψcfcaps+0.9fy′as′----(公式2)
单桩承载力特征值如下表：
方案优点：
a、持力层为强风化，桩长较短；
b、采用人工挖孔，桩身质量保障性较好；
c、施工工艺简单，场地要求较低。
方案缺点：
a、因安全要求，桩身直径要求较大，造成桩身承载力浪费较多；
b、施工人员安全性较差，需要全场地降水；
c、桩身及护壁需用钢筋，用钢量较大。
B方案：旋挖灌注桩，持力层取④3中风化砾岩，为较完整基岩，桩端为嵌岩桩，桩身砼强度等级为C35，平均桩长约为14.5m，嵌岩深径比取0.5。
按《建筑桩基技术规范》(JGJ94-2008)中，单桩竖向极限承载力标准值Quk及单桩承载力特征值Ra如下：
Quk=Qsk+Qrk,Qsk=uΣqsikli,Qrk=ζrfrkap,Ra=Quk/K----(公式3)
验算桩身承载力同a方案公式2。
单桩承载力特征值如下表：
方案优点：
a、桩身直径大小灵活，桩身砼可取较高强度，充分利用其承载力；
b、施工安全性较好，水下部分采用泥浆护壁，不需要场地降水；
c、桩身直径较小，用钢量较少。
方案缺点：
a、持力层为中风化，桩长较长；
b、桩身质量不容易保障，需要加强施工监督；
c、桩底有沉渣；
d、施工时产生泥浆，不容易处理。
C方案：钻孔扩底灌注桩，桩端持力层取④2强风化砾岩，桩身砼强度等级为C35，平均桩长约为9.5m。
单桩承载力特征值Ra同a方案公式1
验算桩身承载力同a方案公式2。
单桩承载力特征值如下表：
方案优点：
a、持力层为强风化，桩长较短；
b、桩身直径大小灵活，桩身砼可取较高强度，充分利用其承载力；
c、施工安全性较好，采用泥浆护壁，不需要场地降水；
d、桩身直径较小，泥浆护壁，用钢量较少。
方案缺点：
a、桩身质量不容易保障，需要加强施工监督；
b、桩底扩大头直径是桩身的2倍多，扩大头不容易施工；
c、桩底沉渣较多，不容易清理干净；
d、施工时产生大量泥浆，不容易处理。
3、经济性比较
现在，由于人工成本的上涨，钻(挖)孔灌注桩造价基本相同,其市场价均约为1100元/m3，三种桩基方案的造价比较如下：
桩基工程造价比较表
以上比较分析可知，B方案与C方案造价基本相同，根据以往工程经验分析，B方案采用旋挖桩，桩端为中风化砾岩，沉降量比C方案的小；另外，旋挖桩施工的市场竞争充分，甲方最终选择B方案。
本栋楼桩布置如下图：(未标注旋挖桩号均为ZZ3)
旋挖桩布置平面图
工程实例二：
1、工程概况
本工程位于山东省济南市商河县，建筑桩基设计等级为乙级，建筑场地为Ⅱ类，抗震设防烈度为6度，设计基本地震加速度为0.05g，设计地震分组为第一组，基本风压0.45Kn/m2，基本雪压0.30Kn/m2，地面粗糙度类别为B类。本工程为剪力墙结构体系，地上12层，地下一层，地上结构高度为35m。
（1）根据勘探报告，地层岩性如下：
根据钻探揭露资料、原位测试及室内土工试验资料分析，场区之内分布的地层层厚及预应力混凝土管桩（钻孔灌注桩）参数表如下：
（2）本楼采用pKpm程序进行电算，根据电算结果显示，单墙下轴向压力标准值在600～3000Kn之间，单桩承载力特征值在1000Kn左右，便满足承载力要求。
2、桩基方案
a方案：钻孔后注浆灌注桩，桩端持力层取⑦粉质粘土层，桩径d采用400mm，桩身砼强度等级为C25，平均桩长为18.5m。
按《建筑桩基技术规范》(JGJ94-2008)中，单桩竖向极限承载力标准值Quk及单桩承载力特征值Ra如下：
Quk=Qsk+Qgsk+Qgpk=uΣqsjklj+uΣβsiqsiklgi+βpqpkap,Ra=Quk/K----(公式4)
验算桩身承载力同公式2
经计算，得Ra=1051Kn，n=1318Kn，Ra取1000Kn。
方案优点：
安全文化的基本特征篇10
终端安全面临挑战
需求是技术进步的最大动力，而推动终端安全防护技术升级的原因就在于安全形势正在发生重大变化。随着it技术应用的逐步深入和web应用的普及，特别是社交网络的兴起，将现实社会与虚拟网络连结在一起，现在的终端安全正面临着新的挑战。
挑战之一是病毒种类爆炸性增长。根据赛门铁克的研究数据显示，2007年1月，赛门铁克的全球应急响应中心共发现了病毒25万种，而到2010年12月份，这个数据则攀升到2.86亿。病毒种类太多、变异太快，这使得病毒发现、病毒特征提取、病毒库更新、病毒拦截这个流程已无法即时响应，终端安全防护的效率也就逐渐下降；同时，病毒特征库越来越大，不但大量占用用户电脑的存储资源，还耗用了大量的CpU和内存资源，用户的直观感觉则是电脑越来越慢。
“传统的防护方法是要先发现并确认这是病毒，然后才能完成后来的病毒特征提取、病毒拦截工作。换而言之，如果不知道它是病毒，就不知道如何防备它。这就是传统方法的被动之处。”赛门铁克首席信息安全技术顾问林育民表示。
挑战之二是病毒设计更有针对性。过去病毒爆发都是大面积甚至全球性的，其波及面达数百万台电脑，而今这样的病毒越来越少。由于病毒设计者从以前的技术迷恋性转变为追求经济回报，所以他们会针对某一特定对象编写病毒。其目标指向非常明确，就是某个网络甚至某几台计算机，通过入侵系统获取某些信息实现牟利。根据赛门铁克提供的数据，去年，70%以上的恶意软件攻击目标少于50台，有些甚至只是感染几台计算机。这么少的目标使得这种病毒的发现更为困难，即使安全厂商取得样本，的病毒特征也只对少数这几台电脑有效。
挑战之三是虚拟化的流行。虚拟化改变了it资源的使用方式，使得应用系统与物理设备彻底分离，而安全防护手段也必须随之而变。“部署虚拟化技术以后，我们的电脑中可能会有多个虚拟机，有可能某些虚拟机的相似度达到90%以上，如果还是对每个虚拟机上每一个文件进行查杀病毒，不但占用资源，性能也不佳。”林育民说。
终端安全保护产品的选择
日益严峻的终端安全形势要求我们选择合适的终端安全防护产品。那么，我们该如何评判一个终端安全防护产品呢？
“对于终端安全防护产品的选择，有几个关键点必须考虑，即病毒查杀准、性能高、可管理性好，另外还要有一定前瞻性，符合it技术未来的发展趋势。”林育民介绍说。
林育民进一步解释，“病毒查杀准”指病毒识别率高，能识别并拦截绝大多数病毒，这是终端安全防护产品的基本功能，也是评判一个产品好与不好最为重要的指标之一；“性能高”指的是扫描不占用太多的资源以免影响其他软件的运行，有良好的用户体验。
“可管理性”主要是应对中大型企业的各种管理需求的。大型企业的管理需求可能会比较复杂，比如，在管理上可能会要求对文件的读和写分别进行控制，还有可能要限制U盘的使用或者限制从U盘运行文件，并且可能还要对某个具体的应用程序进行管理和控制（如p2p下载、QQ等）。
而前瞻性则是对企业把握it科技未来发展趋势能力的一种考验。比如，安全产品中提供对虚拟化的支持就是一种必然的发展趋势。虽然许多安全厂商注意到这一趋势，但往往为了追求性能与提高虚拟机密度，牺牲了虚拟化环境的安全防护能力；具有前瞻性的终端安全产品必须能在虚拟化环境下，防护不打折且对虚拟机性能冲击最小，同时兼顾安全与性能。
在林育民看来，同时满足这些条件的终端安全防护产品并不多，赛门铁克即将的Symantecendpointprotection12(Sep12)无疑是其中之一。它引入一系列创新的技术（包括insight、SonaR），实现了主动、预防式的病毒查杀功能，可帮助物理和虚拟系统实现高效的防御功能。