为了提高学生的动手能力和创新能力，提高实验教学质量。北京润尼尔网络科技有限公司针对各类大中专院校《数据结构》实验课程,开发出了配套的可在网上开展的基于C/S结构的数据结构实验教学系统。系统由课程实验平台和虚拟实验教学管理系统两部分组成，课程实验平台提供了真实的C/C++数据结构程序编制编译开发环境，可进行C/C++数据结构程序编辑、编译、运行、项目工程的提交、实验报告的编写，虚拟实验教学管理系统提供全方位的虚拟实验教学辅助功能，包括：实验前的预习、实验的开课管理、典型实验案例库的维护、实验教学安排、实验过程智能指导，实验结果的自动批改、实验成绩统计查询等功能，为实验教学环境提供服务并开展应用。 通过大量数据结构实验知识点的训练题目，以及系统综合的训练，能够快速提高学生对数据结构的理解能力和实际动手能 力。同时，能够很好解决开发学习中关键学习点掌握的问题，该软件可满足各类大中专院校和培训机构C/C++课程的实验教学环节的需要。 系统依据大多数高校数据结构教学大纲提出了12个典型实验案例的训练：  (1) 实验1 堆栈和队列  (2) 实验2 树、二叉树的存储结构  (3) 实验3 树、二叉树的遍历  (4) 实验4 树、森林及二叉树的基本概念练习  (5) 实验5 线性表  (6) 实验6 开发一个可应用于双向链表的Bidirectional Iterator  (7) 实验7 Linked类的进一步扩充  (8) 实验8 List类的另一种设计和实现  (9) 实验9 Binary Search Tree的平均树高  (10) 实验10 查找、排序的应用实验  (11) 实验11 冒泡排序实验  (12) 实验12 初​始​化​队​列​+​入​队​列​+​出​队​列​+​销​毁​队​列 除上述实验之外，用户也可以根据教学需要自主添加典型实验。 系统用户分为学生、教师、教务管理员和系统管理员四种角色，不同角色拥有不同权限。  ►学生：选课、选择实验、开展实验、接受实验指导、在线提交实验报告、保存和提交实验结果、查询实验成绩和批语。  ►教师：典型实验库维护、发布实验、安排实验、批改实验报告、系统指导、统计并发布学生的实验成绩和批语。  ►教务管理员：课程计划、开课计划、选课日期设置、开课审核、开课查询。  ►系统管理员：用户管理、分组管理、角色管理、权限管理、系统维护等。 性能指标 支持同时在线用户数1万人以上，经过在多所学校的实验教学应用，系统运行稳定，不限终端用户数，完全能满足各类高校的实验教学需要。 服务器运行环境 操作系统：Windows Client/Server，Linux/Unix Server 环境支持：JDK1.6_25 客户端运行环境 操作系统： All Windows系列

平台以拖拽式、低代码方式进行数据处理、可视化分析，为教师科研、学生自助数据分析探索应用提供工具支撑。在大数据分析平台中，用户能够随时更改观察数据的维度、指标，让数据能够以丰富的图表方式进行迅速、直观的表达，同时借助联动、钻取、链接等交互操作，发现数据内部的细节规律，在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话。1、数据准备可视化分析平台能够快速完成数据的添加，并支持对于数据表的数据分析与洞察。根据分析需求，系统提供数据关联、数据过滤、数值替换、重命名、数据分组、分段、去除空格、数据列合并、拆分、自定义列、地理分析等数据预处理功能，满足基础的数据清洗、转化、集成需求。2、可视化设计支持学生通过拖拽的方式更改观察数据的维度、指标，并将数据以丰富的图表方式，进行迅速、直观的表达。整体分析过程无需编码，为学生提供极简易用的操作体验。平台提供图形的智能匹配与图形切换功能，支持学生随时更改图形类型，寻找更贴切的图形表达方式来诠释业务含义。支持多数据表的分析模式，学生在分析时，可选择多个表的字段直接制图，无需提前建立数据集（宽表）。系统会自动检索表关系，在后台自动生成数据关系，学生也可手工指定多表之间的多种关联关系，关联关系支持常见的雪花、星型等模式。关联关系一旦设定后，可被其他图形复用，极大的增强了数据模型的灵活度，满足了更为复杂的业务分析场景。3、图形组件开发作为“计算机”、“大数据”专业技术学科的学生，除了掌握图形基础用法和分析方法外，可以利用每一个图形的“编码”功能实现图形深层次的开发和自定义。还可以利用R\JS编码的方式，进行全新的可视化图表开发，图表可以与当前页面融为一体，形成完整的分析场景。4、成果管理监控总览提供对可视化发布后成果的全局监控与管理。教师可以了解到发布的成果数量，成果收藏情况，成果访问情况等信息。帮助教师更好的进行全局可视化成果的管理。5、数据门户主要是针对科研人员已经发布的可视化场景、报告、Word报告进行分类管理，支持针对研发成果进行统一权限管理。

面向开设旅游相关专业的院校解决旅游学科数字化教学的科研能力提升产品，面向本科和高职院校推出的一整套旅游大数据教学教研实训解决方案。 一、应用类别 新技术项目 二、知识产权类型 软件著作权 知识产权编号： 海鳗旅游大数据教学实训平台 V1.0  软著登字第3991516号 海鳗旅游大数据教学实验管理系统V1.0 软著登字第6484638号 三、项目简介 海鳗（北京）数据技术有限公司是专注于智慧旅游大数据应用场景研究和价值挖掘的高科技公司。面向智慧旅游大数据典型应用场景推出的SAAS服务平台“海鳗云”，致力于整合高价值外部数据（互联网内容数据、位置数据、消费数据、搜索数据等）和内部数据进行深入的数据价值挖掘和数据分析能力输出，为旅游监管机构/景区等涉旅企业在客流管控、服务质量提升、产品开发及智慧营销推广上赋能。目前，海鳗云已实时监测旅游目的地七百余家，日数据增量两千万条，为宁夏、青海、甘肃、成都、余杭、泰山、黄山、崂山、都江堰等城市及景区用户提供智慧旅游大数据分析服务。 海鳗数据基于多年旅游大数据行业积累，聚焦行业用人需求，以旅游人才“数字化应用能力”培养为核心，以培养旅游行业高素质技能人才为目标，整合成一套理论实践与行业应用相结合的创新型旅游大数据教学、实训、科研一体化的教学平台，助力旅游数字化教育。通过建设旅游大数据教研实训平台助力专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。进而提升学科竞争水平，增加招生竞争力、提高学生就业质量，促进产学研深度融合，形成创新合力，共同推动旅游产业高质量发展。 四、海鳗旅游大数据教学实训平台 旅游学科数字化教学解决方案 一、项目背景 1.政策推动旅游业数字化转型 2020年文化和旅游部、国家发改委等部门陆续发布《文化和旅游部关于推动数字文化产业高质量发展的意见》《关于深化“互联网+旅游”推动旅游业高质量发展的意见》，2021年文化和旅游部印发的《“十四五”文化和旅游发展规划》《“十四五”文化产业发展规划》，以及7月工信部等十部门联合印发的《5G应用“扬帆”行动计划（2021—2023年）》，2022年1月国务院印发《“十四五”旅游业发展规划》指出，“十四五”时期旅游业发展要坚持创新驱动发展，加快推动大数据、云计算、物联网、区块链及5G等新技术在旅游领域的应用普及，以科技创新提升旅游业发展水平。2022年3月，十三届全国人大四次会议通过《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，提出加快数字化发展，推动数字经济和实体经济深度融合。在系列政策和大数据、云计算等技术的支持下，旅游数字化逐步成为旅游行业转型升级发展的主要方向和必然要求。 2.旅游数字化加大旅游大数据人才缺口 文旅产业数字化转型不断深入，数字赋能文旅产业发展的效果不断增强，数字文旅产品日趋丰富，数字文旅消费新业态日益多元。在旅游行业中如何用大数据的方法洞察游客感知和情绪、获悉游客行为趋势、掌握游客消费偏好、验证和改进旅游产品、全面改进营销方案、完整而及时地进行旅游目的地行业监管，对于整个旅游行业发展来说都显得极为重要。与此同时，随着旅游数字化的发展，对旅游从业人员的在大数据应用的知识结构、能力素养、创新意识等方面都提出了更高的要求，对于旅游行业场景有深刻的认知的业务型旅游大数据人才需求缺口也随之变大。当文旅产业走向数字化转型道路，旅游院校培养具备大数据思维和信息化技能的旅游人迫在眉睫。 二、旅游学科现状 2020年4月教育部颁发《旅游管理类教学质量国家标准》中对旅游专业人才培养要求中明确指出需要具备信息处理操作和应用的一般技能。2021年3月教育部颁发最新的《职业教育专业目录》将酒店管理更名为酒店管理与数字化运营，景区开发与管理专业更名为智慧景区开发与管理，新增智慧旅游技术应用专业。强调人才培养与产业新动能接轨，形成数字化意识，树立数字化观念，进行数字化教学。当下，数字化技术日趋成熟，旅游人才培养需全面树立产业互联网思维，在学习和锻炼传统旅游业务知识的同时，兼顾数据分析能力的培养，会极大提升学生的综合实力，拓宽就业范围，使学生可以适应更高级的工作岗位。 旅游发展的新形势对旅游人才提出新要求，急需旅游人才培养模式的迭代升级。旅游学科人才培养应适应旅游数字化转型、数字文旅融合发展的需要，充分对接新时代旅游产业发展的新技术、新业态、新模式。旅游产业的信息化程度也不断提高。培养目标应从技能型目标切换至素能型目标，培养过程中跨界融入大数据、数字化运营、精准营销等新元素。这些教学实践将使学生对接胜任旅游产业发展的人才需求，使他们尽可能参与旅游产业发展的设计、管理和决策环节。国家与社会对旅游人才的更新升级，促使各院校开始研究新的旅游发展新局面并寻求新的旅游人才培养模式，但仍存在很多问题。 如大部分院校普遍没有合适的旅游数字化教学实训环境，各课程涉及到的数字化内容无法进行有效教学实践；课程数字化改革缺乏真实的海量数据；缺乏切合产业大数据实际应用的实训项目，导致课程内容与产业脱节；同时教材也未更上新业态，符合旅游数字化变革的高质量成体系的旅游大数据教材缺失；任课教师多为旅游管理或地理学、工商管理等专业背景，精通大数据技术的较少，教学遇到挑战。 基于上述内容，建立符合当今数字化旅游人才培养的教育平台显得尤为重要，通过真实行业数据和行业真实案例驱动教学和科研业务，提升旅游院校综合能力是旅游学科数字化改革升级的必经之路。利用旅游大数据构建更专业、更合理的数字化教学内容，推动学科数字化创新，促进旅游教育行业全面发展，实现产研学共生共赢。 三、项目建设目标及优势 海鳗（北京）数据技术有限公司是专注于智慧旅游大数据应用场景研究和价值挖掘的高科技公司。面向智慧旅游大数据典型应用场景推出的SAAS服务平台“海鳗云”，致力于整合高价值外部数据（互联网内容数据、位置数据、消费数据、搜索数据等）和内部数据进行深入的数据价值挖掘和数据分析能力输出，为旅游监管机构/景区等涉旅企业在客流管控、服务质量提升、产品开发及智慧营销推广上赋能。目前，海鳗云已实时监测旅游目的地五百余家，日数据增量两千万条，为宁夏、青海、甘肃、成都、余杭、泰山、黄山、崂山、都江堰等城市及景区用户提供智慧旅游大数据分析服务。 海鳗数据基于多年旅游大数据行业积累，聚焦行业用人需求，以旅游人才“数字化应用能力”培养为核心，以培养旅游行业高素质技能人才为目标，整合成一套理论实践与行业应用相结合的创新型旅游大数据教学、实训、科研一体化的教学平台，助力旅游数字化教育。 通过建设旅游大数据教研实训平台助力专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。进而提升学科竞争水平，增加招生竞争力、提高学生就业质量，促进产学研深度融合，形成创新合力，共同推动旅游产业高质量发展。 四、海鳗旅游大数据教学实训平台架构及功能介绍 海鳗旅游大数据教学实训平台是面向开设旅游相关专业的院校解决旅游学科数字化教学的科研能力提升产品，面向本科和高职院校推出的一整套旅游大数据教学教研实训解决方案。平台总主要由四个子系统（产业分析平台、行业数据库、工具算法库以及案例库）构成，并由一本课程教材与一套课程设计共同支持旅游科学数字化课程教学与实训。 平台支持支持《旅游大数据》、《目的地管理》、《旅游市场营销学》、《旅游统计学》、《酒店管理与数字化运营》、《消费者行为学》、《会展旅游》等多门课程开展数字化教学实训。 1.产业分析平台 海鳗嵌入真实的产业分析平台，帮助学生利用大数据相关知识在真实场景中解决实际的数据分析问题，并做出有效的业务决策。 产业分析平台与海鳗云产业Saas平台一致，分为三大模块。 A.基于互联网内容数据的旅游舆情监测与分析模块，包含： 1）舆情中心：信源总量/趋势图/占比/排行，情绪趋势图/占比，热议词云/数据源排行Top10，最新正/负面/舆情，最新纸媒报道，最新游客评价，舆情风险指数，媒体分布排行，列表分析（可标记情绪正中负，标记已读/未读），数据上报（微信实时接收推送信息），报表导出等； 2）传播分析：最近7天新闻/微博/文章传播力排行，事件传播分析，传播趋势图，传播路径图，传播事件列表，信源7天传播量排行，传播趋势； 3）游客满意度：OTA游后评价总量，趋势分析（天/月/年），满意度8大维度评分对比分析，OTA来源排名，游客情绪占比，游客评分排名趋势图（天/月/年）； 4）品牌评估：多景区品牌值对比分析，品牌5大维度对比趋势图，品牌热议话题词云图，品牌排行雷达图）等功能。 B.基于手机GPS位置数据的旅游客流监测与分析模块，包含： 1）实时客流监测：游客分布热力图，当天实时客流趋势图，实时承载量&日承载量配置，天气&事件自定义； 2）历史客流分析：多时段/多区域的客流趋势对比（时/天/周/月/年），可根据总体客流&（本/外）区县/市/省分别对比客流趋势，客流总量，（本/外）区县/市/省占比，时段/区域/事件/天气/节假日分项客流占比排行； 3）历史客流分布：到访分布热力图（游客到访分布，商场到访&商圈到访排行，新旧游客占比，游客平均停留时长，游客停留天数占比），来源分布热力图（游客来源地分布，来源地POI热度排名），来源分布行政图（游客来源地省/市/区县分布，游客来源地省/市/区县热度排行）； 4）游客行为画像：游客基本特征（性别，年龄，学历，职业，婚姻状态，子女状态，消费自由度等），旅游出行偏好（旅游意愿度，长途交通偏好，餐饮/酒店类型偏好，差旅目的地等），APP使用偏好（应用使用时长，应用使用频率，APP安装排行，旅游APP偏好排行）等功能。 C.基于银联清算数据的旅游消费监测与分析模块，包含： 1）涉旅消费分析：旅游总体消费趋势（交易金额/笔数/卡数），涉旅6大行业（吃住行游购娱）占比分析，区域消费排行（交易金额/笔数/卡数），分时段/夜经济趋势； 2）游客消费画像：游客来源城市（境内/境外）排行（交易金额/笔数/卡数），本地人/来客（境内/境外）消费排行，消费者年龄比例，性别比例等，客群消费能力，价值，消费偏好等功能。 2.工具算法库 工具算法库能在教学与科研过程中实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，工具库支持将涵盖多行业的海量数据应用于科研项目中，可灵活管理，一键调用，为教师科研项目提供数据支撑。工具库内包括常见的各类数据分析与算法工具。比如舆情研究工具：传播路径分析、jieba分词、特征词提取、词云图生成、话题聚类等；客流预测分析：ARIMA、马尔科夫、多元线性回归、灰色预测；情感分析工具：贝叶斯网络、SVM、决策树等。教师与学生可借助工具库完成建模与数据分析，支持教学与科研过程。 3.案例作品库 基于海鳗数据上百个真实服务客户项目经验，以行业应用为引导，以真实项目案例为基础，内嵌多个行业案例支持不同课程实践教学。案例作品库的内容覆盖:旅游舆情事件库、满意度应用案例库、传播分析应用案例库、品牌评估应用案例库、游客画像应用案例库、旅游统计案例库，行业监管等多个行业真实案例。案例库支持院校自建案例作品库，可结合自身教学实训内容在案例作品库内共享教师或学生自己编写的案例作品供大家交流学习。 4.行业数据池 海鳗旅游大数据教学实训平台提供旅游行业多维度数据体系，为教师科研、教学提供丰富的数据支撑。数据涵盖互联网、客流、消费等上亿条真实数据，可支持院校自主选用定制，进行实训课程创建、科研项目研究等多种场景。 5.教研管理 平台教研管理采用三级管理体系，设置管理员、教师、学生三种角色权限，提供教学中所需基本功能，保证教学完整性。教研功能包括： 1）用户管理：支持用户账号、角色、权限的管理； 2）学生考勤：支持对学生在实训课堂中的签入签出管理，记载和分析学生考勤； 3）课程考核：支持按照课程章节对学生进行考核，支持设定章节权重，成绩汇总计算等功能； 4)教研授权：支持对教师和学生进行系统功能权限的授权管理，从而合理地控制和利用数据和分析的平台资源，产出更高价值。 五、项目创新点 海鳗旅游大数据教学实训平台是目前独有的面向旅游管理专业产品化大数据教学实训平台，在以下几个方面有创新性： 1.产业级平台功能，与真实工作场景无缝对接。 通过将产业平台进行教育适配，使得平台更加简单方便，便于学生进行实操实战。平台还内置海量高质量真实行业数据，配套实训教材及多个行业真实案例，实现教学与行业的无缝对接。教学实训平台还兼产业平台完善的流程规范和后台管理等，高性能，高可靠和灵活的集成对接能力，海鳗从产业出发而服务教学，全部使用真实数据，这对于教学而言，可以完全达到身临其境的场景再造，甚至可以使用实时数据，实实在在体验旅游舆情处置、客流管控等实时性要求较高的应用场景。 2.旅游行业数据分析教学知识点全覆盖 海鳗在多年面向产业的服务过程中，积累了丰富而全面的项目实战案例，可以充分地对于旅游大数据应用的多种场景、各种操作流程、各种算法进行刻画和描述，从而带给教学实训更多价值。平台能够完整的支撑数据分析教学全流程，全面覆旅游行业数据分析相关的知识点和教学场景。 3.平台具备多种特色功能且部署灵活 根据学校的要求，海鳗云可以做到灵活部署落地方案，既支持公有云的saas模式，也可以支持私有化部署的套装软件模式。公有云的saas模式按年付费，可以支持院校以较低成本启动实训平台，使用的数据和模块也可以按照预算情况灵活配置；私有云模式可以支持院校一次性付费，将系统和数据部署到本地，获得长期对于平台和数据的使用权。 4.专家团队课程教学设计及教材支持 由北二外、北京联合大学、北京工商大学等高校教授、教学名师、行业资深旅游大数据专家组成的课程开发团队，结合海鳗数据多年行业实践经验，联合开发丰富的实践课程资源。帮助学校提升专业数字化教学质量，将业务问题数据化，还原项目落地全流程。将分析方法、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，利用分析工具和大数据知识去找到解决方案，让学生通过实训，掌握分析方法、提升思维模式。提供完整课程教学大纲、课程实践内容，名师课程配套教学PPT，与此同时，海鳗旅游大数据教学实训平台配套教材《旅游大数据应用与实践》由中国旅游出版社出版，可支持多门课程开展教学实践，全面助力旅游院校课程数字化改革，提高学科竞争力。

大数据工程技术实训平台产品是大数据实训为核心，主要面向培训机构和高校提供大数据工程技术人员认证的实训平台。平台围绕大数据工程技术知识体系及应用，集成了大数据行业内企业常用的大数据技术及组件工具，为学员提供丰富的项目化实训案例与实验环境，帮助学员快速掌握大数据工程技术体系及大数据专业技术技能。

海鳗（北京）数据技术有限公司是专注于智慧旅游大数据应用场景研究和价值挖掘的高科技公司，基于多年旅游大数据行业积累，整合成一套理论实践与行业应用相结合的旅游大数据教学、实训一体化平台。平台面向开设旅游专业的本科和高职、高专院校，助力院校专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。 海鳗旅游大数据教学实训平台嵌入真实的产业数据及产业分析平台，帮助学生利用大数据相关知识在真实场景中解决实际的数据分析问题，并做出有效的业务决策。  

水生植物修复技术是一种成本少、耗能低、效果好的生物－生态新技术，即利用植物的吸收、吸附作用，富集导致水体富营养化的氮、磷，降解、富集其它有毒有害污染物，同时由于水生植物生长对藻类的抑制作用，使水体中藻类数量降低，提高水体透明度，达到化害为利、净化水质的目的，实现水域资源的可持续发展和利用。针对不同生态环境污染，从现场环境中筛选和构建具有高效污染修复的水生植物- 微生物群落体系，更具有针对性强、适应性强、效率高、成本低和对原有生态环境没有威胁等优点。

项目简介水生植物修复技术是一种成本少、耗能低、效果好的生物－生态新技术，即利用植物的吸收、吸附作用，富集导致水体富营养化的氮、磷，降解、富集其它有毒有害污染物，同时由于水生植物生长对藻类的抑制作用，使水体中藻类数量降低，提高水体透明度，达到化害为利、净化水质的目的，实现水域资源的可持续发展和利用。针对不同生态环境污染，从现场环境中筛选和构建具有高效污染修复的水生植物- 微生物群落体系，更具有针对性强、适应性强、效率高、成本低和对原有生态环境没有威胁等优点。应用范围北京大学工学院从选育耐盐碱性植物新品种入手，研究并优化不同盐碱程度下植物组合、配伍模式，构建盐碱环境植被快速恢复技术。筛选高效耐盐功能菌，利用耐盐功能菌接种技术，进一步发挥微生物植物联合修复作用，加快盐碱环境改良进程。形成以生物为主，盐碱环境改良与污水治理同步进行，实现盐碱改良—污染治理—生态重建系统综合技术的集成的盐碱化湿地的修复与改良综合技术体系。项目阶段北京大学工学院以多年对微生物的研究积累，将微生物与水体植物相结合，已经完成难降解有机磷化合物微生物——植物耦合净化体系理论模型构建，建立了对有机磷农药和难降解有机物（壬基酚等）具有高效分解能力的微生物菌群（同时可以作为微生物菌剂应用在水环境以外的如土壤环境的修复中）筛选、培育，开发了从相应污染环境筛选具有有机物吸收或降解功能的水生植物的技术。微生物－植物耦合水体污染治理技术比原有单一的微生物净化方式提高70% 的效率。同样，用生物的方式治理土壤的盐碱化，可以增加土壤中的有机物，调节土壤中的水气温状况，改变土壤结构与特性，改善有益微生物生存繁衍的环境。通过生物措施改良的盐碱地脱盐持久、稳定，且有利于水土保持以及维持生态平衡。

本发明公开了一种控制砒砂岩小流域沟道泥沙输移的植物治理方法，首次通过采用共生的灌草搭配模式并以特定形式的种植方式解决了一般植物谷坊无法拦截细沙且使用年限较短的缺陷，提高了固土固沙蓄水能力；本发明方法施工方便，成本低廉，且能极大提高植被的存活率，且不会对当地已形成的脆弱生态环境造成威胁，适宜大面积推广应用；本方法可以显著减少沟道内的水土流失和泥沙向下游的进一步输移，同时减缓了水流冲刷，储存了水分，改善了土壤，对沟道内防止泥沙输移、提高植物覆盖率具有重要意义。

本发明公开了一种控制砒砂岩小流域沟道泥沙输移的植物治理方法，首次通过采用共生的灌草搭配模式并以特定形式的种植方式解决了一般植物谷坊无法拦截细沙且使用年限较短的缺陷，提高了固土固沙蓄水能力；本发明方法施工方便，成本低廉，且能极大提高植被的存活率，且不会对当地已形成的脆弱生态环境造成威胁，适宜大面积推广应用；本方法可以显著减少沟道内的水土流失和泥沙向下游的进一步输移，同时减缓了水流冲刷，储存了水分，改善了土壤，对沟道内防止泥沙输移、提高植物覆盖率具有重要意义。

1 成果简介我国山区河流众多，许多河流的河床侵蚀下切，并以溯源冲刷方式传播到上游沟谷，引起沟坡增大，岸坡失稳和整个流域的土壤侵蚀，在汛期暴雨作用下，常常引发崩塌、滑坡和泥石流等自然灾害。阶梯深潭系统是山区河流中常见的一种河流地貌形态，由一段陡坡和一段缓坡相间组成，在纵剖面上呈阶梯状。天然阶梯深潭系统是在水流冲刷过程中自然形成的，是一种增加河床阻力、消减水流能量、抑制河床侵蚀下切的健康河床结构，这种结构在自然界具有较大的稳定性。然而，自然发育阶梯-深潭系统往往需要经过较长的时间，在具备一定条件的山区河流，模仿天然阶梯深潭系统建造人工阶梯深潭系统，也可以取得控制河流下切、避免或减少地质灾害的效果。自 2006 年开始，清华大学先后在云南、四川、甘肃等省，开展了人工阶梯深潭系统在山区河流治理方面的野外试验研究。研究成果显示，人工阶梯深潭系统不仅能够有效地控制河流（沟谷）下切、改善河流生态环境，对于泥石流灾害也具有明显的防治作用。目前，对于阶梯深潭系统发育程度（河床结构强度）的研究正在进一步量化；同时研制了一批专用的测量工具，如用于测量河床结构的“ 河床结构测量排” 、用于阶梯深潭系统流速场测量的“ 湍流脉动流速仪” 等；阶梯深潭系统的消能减灾机理研究正在不断深入。通过对阶梯深潭系统生物栖息地多样性的定量研究，采用大型无脊椎底栖动物对山区河流的生态多样性进行评价，为山区河流生态评价量化指标体系的建立奠定了基础。  治理前                                              治理后生态条件改善，河床稳定 图 1 吊嘎河人工阶梯深潭治理前后  修建前沟道内碎石散乱                            修建后沙石沉积水沙分离，控制了泥石流发生 图 2 建造人工阶梯-深潭系统前后的文家沟  汛期前                                                  汛期后阶梯深潭系统泥沙淤埋 图 3 拦山沟人工阶梯-深潭系统治理汛期前后2 应用说明实例 1：云南东川市吊嘎河（小江流域支流）人工阶梯深潭方法试验。近年来吊嘎河的河床下切迅速，同时带来了一系列的地质灾害与生态环境问题。 2006 年，课题组在吊嘎河设立了试验站，开展了人工阶梯深潭方法试验研究。试验结果表明，试验段水面面积有所增大，河床底质、水深和流速多样性也得到提升，河床侵蚀下切得到有效控制，维持了较为稳定的河床环境。人工阶梯和深潭段的河床底质、流速和水深环境交替出现，在空间层次上塑造了富于变化和多样性的水生动物栖息环境。对大型底栖无脊椎动物的采样及评价结果显示，人工阶梯深潭布置后，随着水生栖息地多样性增加，单位面积底栖动物密度、物种丰度及生物群落多样性指数均呈上升趋势，水生生态得到改善。吊嘎河的试验成果，还为 2009年以来采用人工阶梯深潭方法治理泥石流奠定了基础。 实例 2：四川省绵竹市清平乡文家沟滑坡堆积体泥石流治理方法试验。文家沟滑坡是汶川地震造成的第二大滑坡，滑坡堆积体总量达 8160 万方，文家沟内堆积体厚度达 20-180 米。2008 年暴雨在滑坡体上形成深达 50 米的 V 型冲沟，并引发了多次泥石流灾害。暴雨使沟床不断下切，两岸坡度变陡而坍塌，碎屑物进入水流就形成泥石流。 2009 年，课题组在文家沟滑坡体上的冲沟内建造了 33 级人工阶梯深潭对泥石流进行治理，取得了良好的效果。所建造的人工阶梯深潭试验工程虽然十分简易、单薄，但是工程造成的巨大阻力消减了水流能量，使沙石沉积、水沙分离，成功地控制了沟床下切，对于控制泥石流发挥了重要作用，避免了泥石流灾害的发生。 实例 3：甘肃省礼县拦山沟泥石流治理。长江上游白龙江、西汉水等流域是典型的干旱河谷，其特点是高原上深切宽阔河谷，河谷比周围高原明显干旱。区域内植被覆盖度低，由于长期干旱和风化，流域内积累了大量的土石碎屑，遭遇突发暴雨时可能发生滑坡和特大泥石流，对城镇和村庄造成极大威胁。甘肃武都地区礼县的拦山沟是西汉水的支流，由于沟谷深切，侵蚀极为强烈，泥石流常常发生，据调查沟口泥石流堆积泥沙约 170 万吨。 2009 年 6月课题组在拦山沟开展了泥石流治理试验，建造了 17 级人工阶梯深潭试验工程。试验结果表明，沟道在人工阶梯深潭系统的保护下不再下切，维持了沟岸的稳定，且阶梯深潭系统消散水流能量，使得泥石流不能起动，当年 6、 7、 8 月降雨 196.8 mm，其中最大日降雨量达31.9 mm， 拦山沟仅有不足 100 吨泥沙物质进入西汉水，达到了控制泥石流的目标。3 效益分析阶梯深潭系统发育较好的山溪常常伴随着良好的河流生态环境和优美的溪流景观，因此仿照天然的人工阶梯深潭系统常用于河流的生态修复与景观塑造，用于山溪森林公园建设可带来额外的休闲旅游经济收益。4 合作方式技术转让或合作开发，商谈。5 所属行业领域能源环境。