環(huán)境因子的定義大全11篇

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篇（1）

1呼吸系統(tǒng)過(guò)敏癥的定義

哮喘的診斷定義目前尚無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。哮喘臨床上的診斷則大致遵循1993 年世界衛(wèi)生組織（NHLBI/WHO workshop report）對(duì)哮喘的定義[8]，其內(nèi)容包含了氣道的阻塞，呼吸時(shí)伴有"咻咻"的喘鳴聲，有呼吸困難、咳嗽與胸悶胸痛的癥狀。此外，哮喘患者在未發(fā)作時(shí)，從外在來(lái)看是與正常人沒(méi)有差異，哮喘病之發(fā)生，除了某一種致敏物質(zhì)引起急性發(fā)作以外，環(huán)境污染的因子，氣道的高反應(yīng)性（airway hyper-responsiveness），與氣道之發(fā)炎反應(yīng)的存在常是并行的。臨床診斷除了有以上所描述的內(nèi)容做為參考之外，通常應(yīng)結(jié)合臨床病史與家族病史，過(guò)敏原的檢測(cè)與判斷，以及支氣管激發(fā)試驗(yàn)等資料。

2室內(nèi)室外環(huán)境因子與哮喘

環(huán)境對(duì)于哮喘之影響，在許多項(xiàng)目之中可以見(jiàn)到，如都化與社經(jīng)地位都是重要因子，在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)之社區(qū)，哮喘之發(fā)病率較高，即使從鄉(xiāng)下遷移到都市者，其子女之中就可發(fā)現(xiàn)有增加的情況[9]。抽煙是一個(gè)重要的環(huán)境因子，對(duì)于哮喘之發(fā)生有極重要之影響，已知抽煙可以增加血清中的IgE 濃度[10]。其他室內(nèi)環(huán)境污染與哮喘相關(guān)性中，最常被討論的有室內(nèi)潮濕度、積水、溫度、霉菌、細(xì)菌毒素、塵蹣濃度、蟑螂與寵物等等[11]，其中有關(guān)塵蹣的研究是最多的，甚至已由研究結(jié)果來(lái)嘗試訂出其閾值是100 mites/g 灰塵，這相當(dāng)于2 ug allergen/g灰塵，而超過(guò)這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)以上會(huì)增加兒童得到哮喘的危險(xiǎn)性[12]，此外室內(nèi)的蚊香燃燒與煮飯燒水時(shí)所放出的室內(nèi)空氣污染，也被認(rèn)為可能與哮喘或呼吸道傷害有關(guān)[13]。

室外環(huán)境污染因子包括的范圍很多，其中與哮喘存在相關(guān)性的五項(xiàng)空氣污染指標(biāo)包括：PM10（particulates matter of median diameter

3哮喘與肺功能下降的關(guān)系

肺功能下降是哮喘發(fā)作時(shí)最明顯癥狀，肺功能包含了很多內(nèi)容，不過(guò)最常被用來(lái)使用作為肺功能指標(biāo)的有3種值，分別是：①肺部吸飽氣時(shí)第一秒鐘用力吐出量，即forced expiratory volume in one second，簡(jiǎn)稱(chēng)FEV1，單位是升（L）。②肺部吸飽氣時(shí)用力吐氣直到將氣吐光為止的過(guò)程中，25%～75%的流量，即forcedexpiratory flow between 25% and 75% of forced vital capacity，簡(jiǎn)稱(chēng)FEF 25%～75%，單位是升/秒（L/S）。③FEV1/肺部吸飽氣時(shí)用力吐氣直到將氣吐光為止的吐氣量，forced vitalcapacity，簡(jiǎn)稱(chēng)FVC，即FEV1/FVC，是沒(méi)有單位的比值。此外，支氣管激發(fā)試驗(yàn)（bronchial challenge test）是用來(lái)測(cè)定氣道的高反應(yīng)性的另一方法[20]，可以特定的過(guò)敏原或具有非特異性的氯乙烯（methacholine）或組織胺（histamine）來(lái)進(jìn)行試驗(yàn)。判斷的標(biāo)準(zhǔn)是測(cè)試后的肺功能比測(cè)試前的肺功能在第1 s用力呼氣量（FEV1）下降的20%當(dāng)作是陽(yáng)性反應(yīng)。但該方法存在一定限制性，受測(cè)者本身肺功能太低（FEV1/FVC

4哮喘與家族遺傳

誘發(fā)哮喘的病因目前尚未明確，環(huán)境因子與遺傳因子共同誘導(dǎo)哮喘是目前普遍公認(rèn)的學(xué)說(shuō)，近年來(lái)研究顯示，哮喘發(fā)作似乎有家族聚集現(xiàn)象，學(xué)者們開(kāi)始探討遺傳因子與環(huán)境因子，到底哪一個(gè)角色比較重要？Harris等以雙胞胎為研究對(duì)象發(fā)現(xiàn)，遺傳因子可用于解釋75%的哮喘病例，其余的25%則歸因于不同的環(huán)境因子[21]。進(jìn)一步探討哮喘的表現(xiàn)型（phenotype）與遺傳因子的關(guān)系，Kauffmann 等研究指出，哮喘的表現(xiàn)型不是單一個(gè)基因可以解釋?zhuān)瑧?yīng)該是很多基因的共同參與[22]Bleecker 等人也在同一年提出，哮喘的發(fā)生與發(fā)展至少與人類(lèi)染色置的6p21.3-23、12q、13q、14q 等位置的基因有關(guān)，而且環(huán)境因子與基因的交互作用也是十分重要[23]。

5哮喘的遺傳感受性因子

哮喘的發(fā)作所牽涉到機(jī)制是非常復(fù)雜的，而且參與的基因也是非常多的，每一個(gè)參與基因在其DNA 序列上的不同，進(jìn)而會(huì)促使該基因與哮喘發(fā)作有相關(guān)性不同，我們就稱(chēng)之為遺傳感受性（genetic susceptibility）。以下分別討論幾種與哮喘有關(guān)的遺傳感受性因子。

5.1 β2腎上腺感受器（β2-adrenergic receptor；β2AR） β2AR 是目前已知的乙型氣道擴(kuò)張劑（β-bronchodilator）感受器，其基因位于人類(lèi)染色體5q31-33 的位置，作用機(jī)轉(zhuǎn)主要是當(dāng)乙型氣道擴(kuò)張劑與β2AR 結(jié)合后，會(huì)透過(guò)G-Protein 作用導(dǎo)致腺甘酸環(huán)化酵素（adenylate cyclase）的活化，使得cAMP 增加并使支氣管擴(kuò)張，最后達(dá)到治療之效果。β2AR 是一種細(xì)胞表面蛋白（cell-surface protein），且有部分氨基酸序列是埋入細(xì)胞膜中，在很多細(xì)胞如呼吸道平滑肌細(xì)胞與表皮細(xì)胞、neutrophils、嗜伊紅性白血球與肺泡上找到的巨噬細(xì)胞等都可發(fā)現(xiàn)[24]。

5.2 Tumor necrosis factor （腫瘤壞死因子；TNF） TNF 是一種原發(fā)炎細(xì)胞激素（pro-inflammatory cytokine），其基因的位置是落在染色體6p21-23 上且與HLA class II 是在同一個(gè)基因區(qū)域，過(guò)去的研究發(fā)現(xiàn)哮喘病人在呼吸道與肺部有TNF 量升高的情形[25]。腫瘤壞死因子的基因以TNFα-308G/A（promoter variant at position -308）基因型與LTα基因在第一個(gè)Intron 的經(jīng)NcoI 限制酶切割（restriction enzyme digestion）的基因多型性是已知的哮喘相關(guān)性因素，也有研究顯示TNFα在-308 位置的allele 2與LTαNcoI*1 與TNF 的血中濃度有關(guān)[26]。目前有關(guān)TNFα-308 位置的基因多型性或LTαNcoI 的基因多型性，與哮喘患者的關(guān)系仍然不是很一致。

5.3 Cytokine gene cluster Cytokine gene cluster 是座落在人類(lèi)染色體5q23-33 的位置，這些細(xì)胞激素（cytokine）有IL-3、IL-4、IL-5、IL-9、IL-13 與GM-CSF 等，其中IL-4 、IL-13 與IgE或哮喘明確存在相關(guān)性。Walley 等人以來(lái)自英國(guó)的三組不同特性的研究對(duì)象，即一般族群、過(guò)敏哮喘者和非過(guò)敏非哮喘者，來(lái)探討IL-4 的promoter -590 位置的基因多型性在這三組人的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)-590 C-T 與一般族群之IgE 抗體表現(xiàn)量，以及wheezing 的情形產(chǎn)生與否有關(guān)，但在其他族群則無(wú)此類(lèi)似發(fā)現(xiàn)[27]，此外IL-4 也已被證實(shí)與B 細(xì)胞活化產(chǎn)生IgE 有關(guān)，更是影響免疫反應(yīng)走向Th2 漂移時(shí)，非常重要的一種細(xì)胞激素。

5.4 Glutathione S-transferase P1（GSTP1） 有文獻(xiàn)指出，支氣管高反應(yīng)性（bronchial hyper-responsiveness）可能被ROS （reactiveoxidative species）所影 響[28]，ROS 作為可靠的炎癥指標(biāo)，其所引起的發(fā)炎反應(yīng)可能啟動(dòng)氣管收縮的機(jī)制，進(jìn)而使個(gè)體發(fā)生類(lèi)似哮喘的癥狀。而GST 基因被公認(rèn)為可調(diào)節(jié)因氧化性壓力所產(chǎn)生的ROS。事實(shí)上，GST 基因的多型性有很多，還包括GSTM1、GSTT1 等等，而在肺臟的表皮細(xì)胞中，GSTP1 被認(rèn)為提供了超過(guò)90%的GST 活性，另外，由于GSTP1 位于染色體11q13 的位置，而這段基因正好被證實(shí)與哮喘發(fā)生以及支氣管高反應(yīng)性有高度相關(guān)，因此GSTP1 基因與哮喘發(fā)生的關(guān)聯(lián)性現(xiàn)正開(kāi)始被廣泛討論中。

目前研究表明，哮喘是一由多因子共同作用參與的疾病，主要的影響因素可分成遺傳因子與環(huán)境污染因子兩大類(lèi)。環(huán)境因子方面，最常被討論的是室內(nèi)過(guò)敏原暴露。常見(jiàn)的過(guò)敏原有塵蹣、蟑螂、貓毛與狗毛；在遺傳因子方面，β2-腎上腺素受體，腫瘤壞死因子（TNF）等基因特定的基因型，可能與哮喘的發(fā)生有關(guān)。既往研究顯示β2AR 基因多型性與肺部的發(fā)育有關(guān)，Lymphotoxin-α（LTα）被認(rèn)為與IgE 的產(chǎn)生有關(guān)，TNFα、以及Glutathione S-transferase（GST）P1 也與呼吸道的高反應(yīng)性（bronchial hyper-responsiveness）有關(guān)。我們想知道這些特殊標(biāo)的基因的基因型，是否在我們的研究族群分布與國(guó)外研究相同。此外，環(huán)境與遺傳因子的交互作用對(duì)哮喘發(fā)病產(chǎn)生疊加效應(yīng)，相關(guān)研究仍需進(jìn)一步深入。

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篇（2）

1引言

世界經(jīng)濟(jì)的全球化發(fā)展，以及世界各國(guó)間文化的交融，使得“地球村”的概念應(yīng)運(yùn)而生。不同文化、不同膚色、不同語(yǔ)言的人們相互間的交往變得越來(lái)越密切。準(zhǔn)確、恰當(dāng)?shù)嘏c世界各國(guó)的人們交流，這是大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)中所面臨的難點(diǎn)，因?yàn)榻涣鞑粌H僅是語(yǔ)言本身的問(wèn)題，更重要的是文化內(nèi)涵的對(duì)接，從而通過(guò)語(yǔ)言作為載體表達(dá)出來(lái)。所以國(guó)際間的交流要求兩點(diǎn)：一方面是語(yǔ)言表達(dá)準(zhǔn)確，另一方面是社會(huì)文化的熟練掌握。后者往往是前者達(dá)到更高境界的鋪墊。很多大學(xué)教學(xué)往往是語(yǔ)言技巧性訓(xùn)練過(guò)多，而著重培養(yǎng)學(xué)生跨文化意識(shí)的很少，我們認(rèn)為培養(yǎng)大學(xué)生的語(yǔ)言背后的文化框架是學(xué)好語(yǔ)言的更有效的途徑，是具有更為長(zhǎng)遠(yuǎn)而深刻意義的訓(xùn)練。

2文獻(xiàn)回顧與理論基礎(chǔ)

2．1語(yǔ)言與文化

關(guān)于文化的定義很多，Kroeber和Kluckhohn(1952)列出了關(guān)于文化的164種定義。對(duì)文化較為權(quán)威的定義是EdwardTylor(1920)所提出的人類(lèi)學(xué)領(lǐng)域中的概念，文化是知識(shí)、信仰、藝術(shù)、道德、法律、風(fēng)俗習(xí)慣等所構(gòu)成的有機(jī)體，這個(gè)有機(jī)體組成了人類(lèi)社會(huì)。Sapir(1921)給出了語(yǔ)言學(xué)中的文化定義，文化是指社會(huì)所做的和所思考的。HuWenzhong(1998)認(rèn)為文化是一個(gè)特定社會(huì)背景下社會(huì)成員有代表性的行為模式的集合。Samovar和Po~er(2000)認(rèn)為文化包括了知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、信仰、價(jià)值觀(guān)、行為方式、態(tài)度、宗教等等，從宗教到精神的所有領(lǐng)域。

語(yǔ)言反映文化，語(yǔ)言和文化是相互聯(lián)系的(Samovar&Po~er，1982)。DaiWeidong(1989)認(rèn)為語(yǔ)言是文化傳播中的主要手段和途徑，靠它來(lái)表達(dá)信仰、價(jià)值觀(guān)和道德準(zhǔn)則，并且語(yǔ)言為人我們提供了一個(gè)了解其他人文化和思維方式的途徑。語(yǔ)言是文化中非常重要的一個(gè)組成部分，根植于文化，一些學(xué)者認(rèn)為是最主要的部分，如果離開(kāi)了語(yǔ)言，文化的傳承是難以實(shí)現(xiàn)的；語(yǔ)言是一個(gè)群體最有效的代表，它包括了歷史、文化背景以及人們的生活、行為方式和思維的方式。

2．2跨文化意識(shí)培養(yǎng)與語(yǔ)言教學(xué)

跨文化意識(shí)(IA)是深入了解各國(guó)文化的動(dòng)機(jī)先導(dǎo)，是辨析各種文化相似與差別的前提(Chen&Starosta，1997)。跨文化意識(shí)是一種直覺(jué)，對(duì)交流中文化因素的意識(shí)反應(yīng)，以及兩種語(yǔ)言所存差異的敏感。這是一種無(wú)形的但可以被感受得到的。跨文化意識(shí)不僅僅是一種意識(shí)，而且還是一種洞悉交流信息的能力。Hall＆To11(1999)將IA定義為識(shí)別、理解和區(qū)分本國(guó)及目標(biāo)國(guó)的社會(huì)背景的能力。

對(duì)大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)中的跨文化意識(shí)培養(yǎng)產(chǎn)生影響的因素，綜合起來(lái)主要有教師因子、環(huán)境因子、學(xué)生因子、教材因子等四大因素。其中教師因子包括教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)設(shè)計(jì)、教師意識(shí)；環(huán)境因子包括語(yǔ)言環(huán)境、傳播交流設(shè)備、文化交流環(huán)境與機(jī)會(huì)；學(xué)生因子包括學(xué)習(xí)自主程度、文化交流頻次、接受意愿與能力；教材因子包括：教材整體內(nèi)容設(shè)計(jì)、教材的難易度、教材中的文化體現(xiàn)。

3樣本收集與分析

本研究調(diào)查收據(jù)主要采取現(xiàn)場(chǎng)發(fā)放問(wèn)卷的形式，發(fā)放對(duì)象為高職院校在校大學(xué)生，共發(fā)放問(wèn)卷200份，共收回有效問(wèn)卷l79份。其中英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)學(xué)生占75．6％，非英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)占24．4％；男生占32．1％，女生占66．9％；大一學(xué)生占43．8％，大二學(xué)生占52．3％，大三學(xué)生占4．9％。

樣本的信度和效度是衡量樣本數(shù)據(jù)的兩大標(biāo)準(zhǔn)。信度主要檢測(cè)結(jié)果穩(wěn)定的可靠性。我們采用Cronbach’sAlpha值檢驗(yàn)各因子的內(nèi)部一致性。效度衡量問(wèn)卷是否達(dá)到了預(yù)定的目的，是否測(cè)量了要測(cè)量?jī)?nèi)容。我們采用KMO值進(jìn)行分析。

注：采用主成分分析法；旋轉(zhuǎn)方法為最大方差最大正交旋轉(zhuǎn)法；旋轉(zhuǎn)經(jīng)3步迭代得到

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中圖分類(lèi)號(hào)：TP274+2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2015.12.018

Data Acquisition and Data Format of Orchard Environment based on XML

ZHOU Guo-min，F(xiàn)AN Jing-chao，WU Ding-feng，XIA Xue，QIU Yun

（Agricultural Information Institute， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China）

Abstract：According to the lack of exchanging and sharing data format in the orchard environment，based on analyzing the characteristics of the orchard environment data， an orchard environment data format which was expressed by Schema XML was presented by method of variable data acquisition indicator. It consisted of 43 elements. The root element was <OrchardEnvironmentData>， and consisted of 7 elements： <Version>， <BeginDate>， <EndDate>， <Orchard>， <FruitVariety>， <RecordingDefinition>， <RecordSet>. Its feasibility was verified by the actual application of data representation which acquired by the Orchard Data Acquisition System， and by the data share application in Internet.

key words：orchard;environment data;data format;XML

突破傳統(tǒng)果業(yè)的限制，發(fā)展現(xiàn)代果業(yè)是我國(guó)水果產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。現(xiàn)代果業(yè)的重要特征是果園生產(chǎn)和管理的數(shù)字化、信息化、機(jī)械化，數(shù)字果園的概念也應(yīng)運(yùn)而生[1]。果園環(huán)境涉及的數(shù)字化對(duì)象包括空氣溫濕度、光照強(qiáng)度、光有效輻射、紫外線(xiàn)強(qiáng)度、降雨量、風(fēng)速、風(fēng)向、露點(diǎn)、土壤水分含量、土壤溫度、土壤NPK含量、土壤微量元素含量、土壤重金屬含量等。近年來(lái)，果園環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的研制與應(yīng)用已得到重視，相關(guān)研究也比較多。在圍繞某一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測(cè)的研究方面，Changying Li[2]報(bào)道了一種氣體傳感器陣列監(jiān)測(cè)藍(lán)莓果實(shí)病害的方法，樊志平等[3]設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了柑橘園土壤墑情遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，李光林等[4]研制了一種基于太陽(yáng)能的柑桔園自動(dòng)灌溉與土壤含水率監(jiān)測(cè)系統(tǒng)， 張會(huì)霞等[5]利用“3S”技術(shù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種柑橘園GPS數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。在對(duì)整個(gè)果園環(huán)境多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和綜合管理的研究方面，葉娜等[6]報(bào)道了一種蘋(píng)果園環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)，王新忠等[7]研究了基于無(wú)線(xiàn)傳感的丘陵葡萄園環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，楊?lèi)?ài)潔等[8]提出了一種基于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的果園數(shù)字信息采集與管理系統(tǒng)，王文山等[9]采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種果園環(huán)境信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。另外，還有一些學(xué)者的研究則側(cè)重在果園環(huán)境數(shù)據(jù)采集所涉及的信息通訊技術(shù)，如Raul Morais等[10]報(bào)道了用于葡萄精準(zhǔn)管理的多點(diǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)采集裝置，岳學(xué)軍等[11]采用GPRS和ZigBee技術(shù)實(shí)現(xiàn)了果園環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，潘鶴立等[12]采用ZigBee和3G/4G技術(shù)研究分布式果園遠(yuǎn)程環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，徐興等[13]報(bào)道了山地橘園無(wú)線(xiàn)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法及如何提高監(jiān)測(cè)的有效性。綜上，這些研究工作基本上都是在利用多種信息技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)果園環(huán)境數(shù)據(jù)的獲取和監(jiān)測(cè)，不同的是使用的監(jiān)測(cè)指標(biāo)和監(jiān)測(cè)手段有所差異，但他們都對(duì)所獲取的數(shù)據(jù)多采用私有的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行存貯和管理，對(duì)如何把所監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)與其他信息系統(tǒng)進(jìn)行交換和共享則幾乎沒(méi)有涉及。

近年來(lái)如何從技術(shù)角度來(lái)消除“信息孤島”，解決信息系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換問(wèn)題受到很多研究者的關(guān)注，常志國(guó)等[14]提出了一種交通信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)元XML Schema表示模型來(lái)解決交通信息系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換和共享，潘峰等[15]構(gòu)建了國(guó)家衛(wèi)生數(shù)據(jù)字典XML Schem來(lái)實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生數(shù)據(jù)的交換與共享，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也有學(xué)者開(kāi)展數(shù)據(jù)交換和共享方面的研究，如戴建國(guó)等[16]針對(duì)國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)管理報(bào)道了基于 REST 架構(gòu)和XML的農(nóng)情數(shù)據(jù)共享技術(shù)研究，陳宏等[17]提出了蔬菜種植元數(shù)據(jù)模型信息描述方法。但針對(duì)果園環(huán)境數(shù)據(jù)表示以及數(shù)據(jù)共享技術(shù)方面的研究幾乎沒(méi)有涉及。

本研究在分析果園環(huán)境數(shù)據(jù)內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，研究基于XML技術(shù)的果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示技術(shù)，重點(diǎn)解決果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)的表示格式，為不同系統(tǒng)之間果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)的交換和共享應(yīng)用提供支撐。

1 材料和方法

1.1 果園環(huán)境數(shù)據(jù)分析

果園環(huán)境是果園中果樹(shù)群體以外的空間，以及直接或間接影響該果樹(shù)群體生存與活動(dòng)的外部條件的總和。果園環(huán)境包括非生物因素和生物因素兩方面，非生物因素是指溫度、光、水分、空氣、土壤、地形、污染等環(huán)境因素;生物因素是指果樹(shù)以外的動(dòng)物、植物、微生物等環(huán)境因素。果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)就是利用技術(shù)手段獲取的各種環(huán)境因子的狀態(tài)數(shù)據(jù)或者特征數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)形態(tài)上來(lái)看，有數(shù)值、字符、圖像、視頻、聲音、矢量等。

果園氣候環(huán)境因子方面，大氣、溫度、光照、水分等氣候因子與果樹(shù)生產(chǎn)有密切的關(guān)系，目前利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可直接采集的數(shù)據(jù)包括空氣溫濕度、光照強(qiáng)度、光有效輻射、紫外線(xiàn)強(qiáng)度、降雨量、風(fēng)速、風(fēng)向、露點(diǎn)等。

果園土壤環(huán)境因子方面，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)或者實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)手段可以采集的數(shù)據(jù)有土壤含水率、土壤pH值、土壤有機(jī)質(zhì)含量、土壤電導(dǎo)率、土壤溫濕度、土壤重金屬含量、地下水位、土壤鹽分等。其中，土壤有機(jī)質(zhì)含量是評(píng)價(jià)果園土壤肥力的重要指標(biāo)，也是影響果樹(shù)生長(zhǎng)的重要因素。土壤水分是果樹(shù)吸收水分的主要來(lái)源，土壤濕度過(guò)低時(shí)，果樹(shù)吸水困難，甚至凋萎，但如果土壤濕度過(guò)高，又會(huì)發(fā)生漬害，土壤水分含量影響著果樹(shù)的產(chǎn)量和品質(zhì)。土壤中重金屬含量影響著果品安全，也越來(lái)越受到人們的關(guān)注。

果園地形環(huán)境因子方面，一般利用遙感技術(shù)和GIS技術(shù)獲取和管理果園的地形起伏、海拔、山脈、坡度、坡向、高度等地貌特征數(shù)據(jù)。

果園生物環(huán)境因子方面，果園病蟲(chóng)害和雜草方面的數(shù)據(jù)更受關(guān)注。近來(lái)利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段自動(dòng)測(cè)報(bào)果園病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)得到研究和應(yīng)用部門(mén)重視。伍梅霞等[18]報(bào)道了自動(dòng)蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈在果園有害生物測(cè)報(bào)上的初步應(yīng)用情況。邢東興等[19]利用光譜數(shù)據(jù)定量化測(cè)評(píng)紅蜘蛛蟲(chóng)害對(duì)紅富士蘋(píng)果樹(shù)的危害程度。

1.2 果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式設(shè)計(jì)方法

果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)不但為果園生產(chǎn)管理系統(tǒng)提供支撐，同時(shí)也是果品質(zhì)量追溯、果品電子商務(wù)等果園經(jīng)營(yíng)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源之一，果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)需要在不同管理系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)自動(dòng)交換和共享。現(xiàn)有的果園數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng)一般采用私有的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行數(shù)據(jù)存貯和管理，因此需要設(shè)計(jì)一個(gè)果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式，基于這樣的標(biāo)準(zhǔn)格式，才能在不同系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)交換和共享。

XML（Extensible markup language）是國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（W3C）開(kāi)發(fā)的用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和管理的技術(shù)[20]，它以一種開(kāi)放的、自我描述的方式定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過(guò)Schema使XML文檔結(jié)構(gòu)化，并能創(chuàng)建不依賴(lài)于平臺(tái)、語(yǔ)言或者格式的共享數(shù)據(jù)。近年來(lái)，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域一些學(xué)者也開(kāi)始采用XML技術(shù)來(lái)研究農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)表示。日本學(xué)者吉田智一[21]提出了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工程管理中的數(shù)據(jù)表示格式FIX-pms，歐洲學(xué)者M(jìn)artini[22]提出了用于農(nóng)業(yè)信息交換的agriXchange格式規(guī)范，Kunisch M[22-23]提出了針對(duì)農(nóng)場(chǎng)的信息表示格式規(guī)范agroXML。本研究也采用XML技術(shù)來(lái)描述果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)。

果園環(huán)境因子眾多，不同果園因管理目的不同，所選擇的采集指標(biāo)也不同，不同采集指標(biāo)的采樣頻率也不盡相同。為了提高果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式的通用性，本研究采用可變采集指標(biāo)項(xiàng)的數(shù)據(jù)表示方法。該方法把果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)文件分為兩個(gè)部分。第一部分用來(lái)定義所選擇的采集指標(biāo)項(xiàng)情況，包括指標(biāo)名稱(chēng)、數(shù)據(jù)單位、數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的GPS坐標(biāo)、數(shù)據(jù)采用方法說(shuō)明。第二部分用來(lái)順序存放所采集的數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)中采集指標(biāo)項(xiàng)的次序與第一部分定義的數(shù)據(jù)采集指標(biāo)項(xiàng)相對(duì)應(yīng)。

2 結(jié)果與分析

2.1 果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)格式的Schema

果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)采用XML文件來(lái)存貯，按照可變采集指標(biāo)項(xiàng)的數(shù)據(jù)表示方法，其XML文件的語(yǔ)法規(guī)則采用Schema文件來(lái)定義。在Schema文件中，按照基本數(shù)據(jù)類(lèi)型、基礎(chǔ)子元素類(lèi)型、子元素類(lèi)型、根等4個(gè)層次，一共定義了43個(gè)元素。Schema文件中各元素之間邏輯關(guān)系如圖1所示。

從圖1可以看出，果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式的根元素是<OrchardEnvironmentData>，它由<Version>、<BeginDate>、<EndDate>、<Orchard>、<FruitVariety>、<RecordingDefinition>、 <RecordSet>這7個(gè)元素組成。版本元素<Version>描述了果園環(huán)境數(shù)據(jù)表示格式所采用的XML Schemas版本號(hào)。時(shí)間元素< BeginDate > EndDate >描述果園環(huán)境數(shù)據(jù)采集的開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間。<Orchard>元素描述果園名稱(chēng)和果園ID號(hào)， < FruitVariety>元素描述水果品種名稱(chēng)、學(xué)名和ID號(hào)。通過(guò)這兩個(gè)元素的ID號(hào)可以把果園的環(huán)境數(shù)據(jù)與其他生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。<RecordingDefinition>元素描述數(shù)據(jù)存貯的結(jié)構(gòu)，是對(duì)具體數(shù)據(jù)記錄存放形式的解釋?zhuān)扇舾蓚€(gè)數(shù)字型、矢量型、圖像型、視頻數(shù)據(jù)型、聲音型、備注型的數(shù)據(jù)采集指標(biāo)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)定義組成，支持可變指標(biāo)項(xiàng)的定義，可根據(jù)實(shí)際情況來(lái)決定數(shù)據(jù)采集指標(biāo)項(xiàng)的數(shù)量。<RecordSet>元素是實(shí)際采集數(shù)據(jù)的記錄實(shí)體，由順序存放的<Record>元素組成，<Record>元素中的數(shù)據(jù)項(xiàng)和<RecordingDefinition>元素中定義的數(shù)據(jù)采集指標(biāo)項(xiàng)是一一對(duì)應(yīng)的，并通過(guò)數(shù)據(jù)采集指標(biāo)項(xiàng)中的<index>元素值來(lái)關(guān)聯(lián)。

2.2 果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式實(shí)例

以位于陜西洛川某果園的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)為例，其數(shù)據(jù)采集點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)以及采集數(shù)據(jù)的快照如圖2。各種傳感器采集的果園環(huán)境數(shù)據(jù)由專(zhuān)門(mén)系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行管理，并存貯在SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)中。

根據(jù)Schema文件中所規(guī)定的語(yǔ)法形式，就可以把SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)中存貯的果園環(huán)境數(shù)據(jù)表示成XML格式的數(shù)據(jù)。圖3是所形成的果園采集環(huán)境數(shù)據(jù)XML文件的片段。如圖3所示，在<RecordingDefinition>元素部分，定義了所采集的指標(biāo)項(xiàng)分別是大氣溫度、大氣濕度、降雨量、監(jiān)測(cè)點(diǎn)1的土壤溫濕度和監(jiān)測(cè)點(diǎn)2的土壤溫濕度以及光合輻射，這些數(shù)據(jù)都是DataItem型，如果涉及到監(jiān)測(cè)點(diǎn)的GPS坐標(biāo)，則在<Coord>元素中定義。在< RecordSet >元素部分，則通過(guò)<Record>元素來(lái)順序存放所采集的數(shù)據(jù)。

2.3 果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式的應(yīng)用

對(duì)于現(xiàn)有的果園數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，利用本文所述的果園環(huán)境數(shù)據(jù)表示格式，不需要改變其數(shù)據(jù)存貯形式和相應(yīng)的管理程序，只需在此基礎(chǔ)上，通過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換程序，把果園的環(huán)境數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成符合果園環(huán)境數(shù)據(jù)表示格式的XML文件，然后通過(guò)webservices技術(shù)實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)共享接口，需要使用這個(gè)果園的環(huán)境數(shù)據(jù)時(shí)，只需要調(diào)用這個(gè)數(shù)據(jù)共享接口，就能獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)。其應(yīng)用方案的邏輯結(jié)構(gòu)如圖4，其特點(diǎn)在于不改造原有的果園數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，僅需通過(guò)新增加一個(gè)數(shù)據(jù)共享接口就能實(shí)現(xiàn)果園環(huán)境數(shù)據(jù)的共享應(yīng)用。

果園環(huán)境數(shù)據(jù)共享服務(wù)包括3個(gè)接口。GetDataStruct接口返回?cái)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義信息，實(shí)際上就是<RecordingDefinition>元素中的內(nèi)容。GetDataBeginEndDate接口返回已有數(shù)據(jù)的起始和結(jié)束日期，以圖2所示的實(shí)例為例，其返回開(kāi)始日期是2015-01-01T08：00：00，結(jié)束日期是2015-01-01T15：00：00。GetData接口返回指定起止日期的果園環(huán)境數(shù)據(jù)，實(shí)際輸出形如圖3的XML文件。

3 結(jié) 論

本研究設(shè)計(jì)了一種果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式，并通過(guò)對(duì)某果園數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)所采集數(shù)據(jù)的實(shí)際表示，以及在Internet環(huán)境中的共享應(yīng)用，來(lái)驗(yàn)證果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式的設(shè)計(jì)。結(jié)果表明，該格式的設(shè)計(jì)是可行的，并且具有潛在的良好性能：（1）數(shù)據(jù)格式簡(jiǎn)明易用;（2）系統(tǒng)集成簡(jiǎn)單，用戶(hù)可以很方便地建立起一個(gè)網(wǎng)絡(luò)化的果園環(huán)境數(shù)據(jù)集成共享系統(tǒng);（3）透明，用戶(hù)關(guān)心的事情少，并不需要知道原有果園數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，只需要了解能提供的服務(wù)。

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篇（4）

二、中國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)的區(qū)位優(yōu)勢(shì)評(píng)價(jià)模型

確定影響我國(guó)制藥產(chǎn)業(yè)布局的因素及影響程度，是合理布局產(chǎn)業(yè)、促進(jìn)其發(fā)展的關(guān)鍵所在。目前我國(guó)制藥企業(yè)資源相對(duì)分散、企業(yè)規(guī)模參差不齊的格局，實(shí)際上已經(jīng)造成基礎(chǔ)資源的浪費(fèi)。為了解決現(xiàn)有的空間分布問(wèn)題，進(jìn)行合理的空間布局調(diào)整，本文運(yùn)用一些分析工具對(duì)我國(guó)制藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展及布局的相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行定量研究：以區(qū)位基本理論為基礎(chǔ)結(jié)合醫(yī)藥制造業(yè)特點(diǎn)，提出關(guān)于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇的理論框架，并建立評(píng)價(jià)我國(guó)制藥產(chǎn)業(yè)區(qū)位發(fā)展優(yōu)勢(shì)的指標(biāo)體系，借助因子分析方法，對(duì)我國(guó)28個(gè)省市發(fā)展制藥產(chǎn)業(yè)的區(qū)位優(yōu)勢(shì)進(jìn)行評(píng)估和比較。

(一)指標(biāo)體系與研究方法指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的基本程序如下圖所示：產(chǎn)業(yè)的區(qū)位競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)是經(jīng)濟(jì)空間中諸多影響因素共振耦合的結(jié)果。為了對(duì)這一競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)進(jìn)行全面分析，在文獻(xiàn)研究基礎(chǔ)上遵循統(tǒng)計(jì)學(xué)中指標(biāo)選取的科學(xué)性、系統(tǒng)性、可比性和可行性原則設(shè)計(jì)了如下指標(biāo)體系，鑒于目前還沒(méi)有比較系統(tǒng)的評(píng)價(jià)制藥產(chǎn)業(yè)區(qū)位競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的指標(biāo)體系，且數(shù)據(jù)收集較為困難，只能設(shè)置易于收集的指標(biāo)和現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)于部分有價(jià)值但無(wú)法統(tǒng)計(jì)或難以取得資料的指標(biāo)暫不納人體系，從而增強(qiáng)可操作性。由于各指標(biāo)數(shù)目繁多且存在一定的相關(guān)性，造成信息重疊，不利于統(tǒng)計(jì)分析和經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)。多元統(tǒng)計(jì)分析中的因子分析法能夠從眾多觀(guān)測(cè)變量中找出幾個(gè)不能直接觀(guān)測(cè)到的抽象綜合變量，有效提取數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)，解決原始變量之間的多重共線(xiàn)性問(wèn)題，同時(shí)也能依據(jù)對(duì)方差的解釋水平進(jìn)行客觀(guān)賦權(quán)，克服指數(shù)綜合法、層次分析法等其他綜合評(píng)價(jià)方法需要主觀(guān)確定參考變量、評(píng)價(jià)結(jié)果因人而異的缺陷，客觀(guān)有效地尋找綜合指標(biāo)，即達(dá)到了維持一定的信息量又簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、梳理結(jié)構(gòu)的目的。

(二)因子分析

1．?dāng)?shù)據(jù)的獲取及使用的統(tǒng)計(jì)工具。醫(yī)藥制造業(yè)區(qū)位優(yōu)勢(shì)評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)體系的大部分指標(biāo)均自《2005中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《2005中國(guó)高技術(shù)統(tǒng)計(jì)年鑒》取得，部分指標(biāo)是在實(shí)際觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上二次加工取得。本文所采用的統(tǒng)計(jì)分析工具為SPSSl2．O。

2．?dāng)?shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。盡管在指標(biāo)設(shè)計(jì)過(guò)程中盡可能的使用相對(duì)指標(biāo)，但仍無(wú)法排除指標(biāo)數(shù)值的量綱影響，因此在因子分析前首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用z—score標(biāo)準(zhǔn)化公式：。．≈一x；i—xi，+‘2_，+～，其中^{『為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，^玎為樣本數(shù)據(jù)，^J為第j項(xiàng)指標(biāo)的均值，“為第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，(i_1，2，……，13；j=1，2，……，10，其中i為樣本數(shù)量，i為指標(biāo)數(shù)量)。

3．運(yùn)算結(jié)果。(1)KMO、Banlett球度等檢驗(yàn)的結(jié)果。KMO值為O．741，根據(jù)Kaiser給出的標(biāo)準(zhǔn)，做因子分析的結(jié)果應(yīng)該還不錯(cuò)，Bartle以求度檢驗(yàn)的相伴概率為0．000，小于顯著性水平0．05，拒絕Banlett球度檢驗(yàn)的零假設(shè)，認(rèn)為適合于因子分析。(2)旋轉(zhuǎn)前后的方差貢獻(xiàn)分析。旋轉(zhuǎn)前，前5個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到91．8％，前3個(gè)因子的特征值大于1；旋轉(zhuǎn)后前5個(gè)因子的特征值均大于1，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率不變；另外通過(guò)對(duì)碎石圖拐點(diǎn)的觀(guān)察也可以得到相同的結(jié)論，因此選取前5個(gè)因子進(jìn)行分析是比較理想的。

三、運(yùn)算結(jié)果的評(píng)價(jià)與分析

1．因子解釋。因子模型估計(jì)出來(lái)后，必須對(duì)所得到的因子進(jìn)行合理的解釋?zhuān)@種解釋具有一定的主觀(guān)陛。通過(guò)方差極大因子旋轉(zhuǎn)在一定程度上實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)、方便解釋的目的，從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷表中我們可以看到，因子載荷發(fā)生了向0、+1和一l的兩極轉(zhuǎn)化，現(xiàn)根據(jù)某一因子上有較高負(fù)載的變量來(lái)定義各抽象因子。因子1上有9個(gè)原始指標(biāo)有較高負(fù)載，模糊指標(biāo)體系下所有的集聚指標(biāo)(Al—A5)都在因子l中得到了反映，另外地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)的勞動(dòng)力數(shù)量、質(zhì)量以及GDP總量亦得到了體現(xiàn)，勞動(dòng)力的影響是多方面的，高素質(zhì)勞動(dòng)力也是產(chǎn)業(yè)集聚的一個(gè)基礎(chǔ)，所以綜合考慮可以將因子1定義為醫(yī)藥制造業(yè)集聚因子。因子2上有三個(gè)原始指標(biāo)有較高負(fù)載，包括勞動(dòng)力成本、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平以及政策環(huán)境，在此將因子2定義為勞動(dòng)力成本和產(chǎn)業(yè)發(fā)展軟環(huán)境因子。因子3上有兩個(gè)原始指標(biāo)由較高負(fù)載，均為醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施方面的指標(biāo)，在此將因子3定義為醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施因子。因子4上有兩個(gè)原始指標(biāo)有較高負(fù)載，包括市場(chǎng)化水平(非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的比重)和人均道路面積，在此將因子4定義為市場(chǎng)化和硬件環(huán)境因子。因子5上僅有一個(gè)原始指標(biāo)有較高負(fù)載，考慮到GDP增長(zhǎng)率是反應(yīng)市場(chǎng)增長(zhǎng)潛力的一個(gè)非常重要的指標(biāo)，在此不依照通常做法(一個(gè)因子只涵蓋一個(gè)指標(biāo)時(shí)，如果該指標(biāo)與其它指標(biāo)存在很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，可以刪除它們，由相關(guān)指標(biāo)代替；否則可以結(jié)合定性的方式將他們并人其它因子)將其進(jìn)行歸并或者刪除，而是在此將其命名為地區(qū)發(fā)展?jié)摿σ蜃印?/p>

篇（5）

由于嵌入式軟件自身具有諸多優(yōu)勢(shì)，因此在社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但是，如何根據(jù)嵌入式軟件的基本特征，建立起可靠模型是目前研究工作的核心問(wèn)題。在一些涉及國(guó)防以及國(guó)家安全的領(lǐng)域，例如航空航海導(dǎo)航軟件，必須保證其安全可靠的運(yùn)行，因此通過(guò)構(gòu)建嵌入式軟件可靠性模型來(lái)提高軟件系統(tǒng)的穩(wěn)定性是研究的重點(diǎn)問(wèn)題。

一、軟件可靠性模型概述

軟件可靠性模型最初在上個(gè)世紀(jì)七十年代出現(xiàn)，在這個(gè)階段，出現(xiàn)了很多比較具有研究意義的軟件可靠性模型，對(duì)于其發(fā)展有深刻的影響。在最早的時(shí)候，軟件可靠性就是指特定的軟件可以準(zhǔn)確無(wú)誤地實(shí)現(xiàn)其基本功能，最大程度降低誤差。美國(guó)的標(biāo)準(zhǔn)化研究院最初采納“軟件可靠性”的定義作為相關(guān)概念的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。我國(guó)于1989年采用了這個(gè)定義，即軟件可靠性指在特定的條件下，在要求的時(shí)間限度內(nèi)，軟件不發(fā)生失效的概率，這是概率中的一種函數(shù)，進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)的輸入以及使用，同時(shí)也是軟件中自身存在的缺陷函數(shù)。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入會(huì)確定能否遇到已經(jīng)存在的缺陷。

二、軟件可靠性模型的分類(lèi)

1.根據(jù)建模對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)

（1）靜態(tài)模型

根據(jù)建模對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)，當(dāng)建模對(duì)象與運(yùn)行的時(shí)間毫無(wú)關(guān)聯(lián)時(shí)，這時(shí)候產(chǎn)生的數(shù)據(jù)以及信息，就被稱(chēng)為靜態(tài)模型，例如軟件復(fù)雜的參數(shù)。靜態(tài)模型的基本特點(diǎn)是可以直接對(duì)軟件的缺陷進(jìn)行估計(jì)，而省去了進(jìn)行軟件測(cè)試的程序，這種模型主要應(yīng)用于最初的軟件開(kāi)發(fā)時(shí)期。當(dāng)軟件可靠性設(shè)計(jì)逐步成為研究的熱點(diǎn)，靜態(tài)模型的優(yōu)勢(shì)也凸現(xiàn)出來(lái)。

（2）動(dòng)態(tài)模型

建模對(duì)象是與運(yùn)行時(shí)間有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)以及信息，這種模型成為動(dòng)態(tài)模型。例如Shooman模型和Schick-Wolverton模型。

2.根據(jù)模型假設(shè)進(jìn)行分類(lèi)

（1）隨機(jī)過(guò)程模型

隨機(jī)過(guò)程模型主要內(nèi)容為馬爾科夫過(guò)程模型。所謂馬爾科夫過(guò)程，就是代指一個(gè)軟件系統(tǒng)失去功效的過(guò)程，其代表模型為Jelinski-Moranda模型以及Schick-Wolverton模型。其次是非齊次泊松過(guò)程模型，通過(guò)對(duì)于時(shí)間的間隔劃分，每個(gè)間隔內(nèi)的數(shù)值變化即為隨機(jī)變量。除了以上的兩種，典型的隨機(jī)過(guò)程模型還有MUSA時(shí)間改寫(xiě)模型，通過(guò)對(duì)于CPU時(shí)間為衡量標(biāo)準(zhǔn)，建立不同時(shí)間，并實(shí)現(xiàn)軟件程序的可靠性以及測(cè)試的整個(gè)過(guò)程。

（2）非隨機(jī)過(guò)程模型

非隨機(jī)過(guò)程模型主要包括了lv模型為典型的貝葉斯雷模型，以及在特定的軟件中，設(shè)置固定數(shù)值的缺陷值，并通過(guò)之間的數(shù)量關(guān)系來(lái)估測(cè)軟件的缺陷范圍的種子法模型，包括NELSON模型，都是屬于非隨機(jī)過(guò)程的模型。

三、嵌入式軟件可靠性模型研究

關(guān)于嵌入式軟件可靠性的研究，至今還沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的模型，在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用的仍然是目前以及開(kāi)發(fā)出來(lái)的模型，即選擇特點(diǎn)最趨近于嵌入式軟件的基本特征的模型。因此，在嵌入式軟件可靠性模型研究中，要從以下方面展開(kāi)。

1.基于假設(shè)條件的嵌入式軟件可靠性模型

嵌入式軟件區(qū)別于其他類(lèi)型的軟件最大的特征就在于測(cè)試環(huán)境以及運(yùn)行環(huán)境。嵌入式軟件模型的相關(guān)內(nèi)容研究發(fā)展比較晚，但是由于在現(xiàn)實(shí)生活中的需求比較迫切，因此也逐步研究出一些可行的方法。

首先是通過(guò)環(huán)境因子來(lái)改變軟件的測(cè)試環(huán)境以及運(yùn)行環(huán)境，以此來(lái)最大程度提高軟件可靠性評(píng)估的準(zhǔn)確性，利用一種與環(huán)境因子聯(lián)系比較密切的軟件可靠性模型，將環(huán)境因子設(shè)為一個(gè)不確定的變量，由此觀(guān)測(cè)在軟件模型運(yùn)行的各個(gè)階段，對(duì)運(yùn)行產(chǎn)生影響的各種因素。

除此之外，還有一種方式，通過(guò)對(duì)于加速因子的測(cè)試，來(lái)調(diào)解測(cè)試環(huán)境和運(yùn)行環(huán)境之間的差異性，并將測(cè)試環(huán)境和運(yùn)行環(huán)境因?yàn)楦鞣N因素而失效的具體數(shù)值記為一個(gè)有效參數(shù)，在這個(gè)方法中，需要將測(cè)試加速因子視為與時(shí)間沒(méi)有關(guān)聯(lián)的常數(shù)量。

第三種方式是通過(guò)移動(dòng)點(diǎn)技術(shù)，來(lái)分段評(píng)估嵌入式軟件的可靠性。這種方法在測(cè)試中，極其容易受到各種因素的影響，其中包括軟件運(yùn)行環(huán)境、測(cè)試的方式以及內(nèi)部資源的配置等等。無(wú)論哪個(gè)因素發(fā)生變化，都會(huì)導(dǎo)致軟件的可靠性改變。由此可見(jiàn)，移動(dòng)點(diǎn)方法的核心就是通過(guò)對(duì)于數(shù)據(jù)變化的分析，來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分段整合。

2.基于智能算法的嵌入式軟件可靠性模型

經(jīng)上文敘述，可見(jiàn)嵌入式軟件可靠性的意義十分重大，因此對(duì)于可靠性的預(yù)測(cè)需要達(dá)到一個(gè)比較精確的標(biāo)準(zhǔn)。在上個(gè)世紀(jì)九十年代，有學(xué)者成功利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)整合多個(gè)數(shù)據(jù)集合的嵌入式測(cè)試軟件，并極大地提高了可靠性。在這項(xiàng)研究中，他們?cè)趯?duì)于軟件的可靠性進(jìn)行測(cè)試的整個(gè)過(guò)程里，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論來(lái)建立的嵌入式軟件可靠性模型的預(yù)測(cè)精確度，明顯高于其他類(lèi)型的的模型。因此，在基于條件假設(shè)的嵌入式軟件可靠性模式研究，逐步與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，共同來(lái)提升軟件的可靠性。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，解決預(yù)測(cè)相關(guān)問(wèn)題，其中包括預(yù)測(cè)銷(xiāo)售、預(yù)測(cè)有價(jià)證券變化、預(yù)測(cè)市場(chǎng)行情等等。因此，在嵌入式軟件可靠性模型的研究中，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)進(jìn)行模型構(gòu)建以及可靠性提升，具有廣闊的發(fā)展空間。

結(jié)束語(yǔ)

軟件可靠性模型可以有效實(shí)現(xiàn)對(duì)于軟件的可靠性評(píng)估與管理，而嵌入式軟件因?yàn)樽陨砭哂斜容^高的安全性以及實(shí)時(shí)性，尤其在比較典型的基于假設(shè)條件的嵌入式軟件可靠性模型和基于智能算法的嵌入式軟件可靠性模型中，通過(guò)改變軟件的運(yùn)行環(huán)境、測(cè)試環(huán)境、移動(dòng)點(diǎn)技術(shù)，而且結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，多方面提升了嵌入式軟件模型的可靠性，具有廣闊的發(fā)展空間。

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篇（6）

我們?cè)诮虒W(xué)中必須把綠色化學(xué)的基本思想、原理、工藝和技術(shù)等知識(shí)分散并滲透到現(xiàn)有的課程中。

一、結(jié)合教學(xué)內(nèi)容對(duì)學(xué)生進(jìn)行綠色化學(xué)教育

在教學(xué)中，可把本地區(qū)環(huán)境污染的典型事例自然的、生動(dòng)的滲透到化學(xué)教學(xué)中，讓學(xué)生親身體驗(yàn)到污染給人們帶來(lái)的危害，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)環(huán)境保護(hù)的責(zé)任感及實(shí)施綠色化學(xué)的重要性。如當(dāng)?shù)啬陈糜尉包c(diǎn)的雕塑，沒(méi)過(guò)幾年那嶄新而又栩栩如生的形象就失去了光彩甚至?xí)婺咳牵贁?shù)人為破壞外，酸雨也是不可推卸責(zé)任的罪魁禍?zhǔn)住Ｒ虼耍趯W(xué)習(xí)硫、氮及其化合物的性質(zhì)時(shí)，可有意識(shí)的引導(dǎo)學(xué)生分析酸雨形成的原因、途徑、成分及其危害，啟發(fā)學(xué)生想象并設(shè)計(jì)出減少酸雨形成的方案及采取的具體措施并形成詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)報(bào)告。最后老師可以引導(dǎo)性的進(jìn)行適當(dāng)?shù)目偨Y(jié)。學(xué)生對(duì)SO2的危害性認(rèn)識(shí)清楚了，必然使他們對(duì)SO2的結(jié)構(gòu)、性質(zhì)了解得更深入。另外，對(duì)某些物質(zhì)的性質(zhì)進(jìn)行描述時(shí)，同時(shí)指出其危害性及解決辦法是非常必要的。讓學(xué)生充分認(rèn)識(shí)物質(zhì)的兩面性。

二、結(jié)合原子利用率進(jìn)行綠色化學(xué)教育

綠色化學(xué)原理的核心內(nèi)容之一就是反應(yīng)的“原子經(jīng)濟(jì)性”。它的目標(biāo)是在設(shè)計(jì)化學(xué)合成時(shí)使原料分子中的原子更多或全部變成最終希望的產(chǎn)品中的原子，這樣才能保證盡量少地產(chǎn)生或不產(chǎn)生廢物。真正實(shí)現(xiàn)“零排放”。原子經(jīng)濟(jì)性給我們指出了實(shí)現(xiàn)清潔生產(chǎn)的目標(biāo)，同時(shí)也是評(píng)判一個(gè)化學(xué)反應(yīng)是否為綠色的、環(huán)境友好的重要依據(jù)。所以，在教學(xué)中結(jié)合有關(guān)物質(zhì)的性質(zhì)，引導(dǎo)學(xué)生盡量通過(guò)多種途徑去設(shè)計(jì)合成路線(xiàn)，然后選出制備相同量的目標(biāo)產(chǎn)物時(shí)，反應(yīng)物用量、副產(chǎn)物、步驟都最少，污染又最小的合成路線(xiàn)，這是原子利用率最高的反應(yīng)途徑。

三、結(jié)合環(huán)境因子進(jìn)行綠色化學(xué)教育

評(píng)價(jià)綠色化工的依據(jù)是“環(huán)境因子”，它是近幾年受到關(guān)注的評(píng)價(jià)指標(biāo)，它比原子利用率更便于評(píng)價(jià)某種工藝指標(biāo)。環(huán)境因子可定義為，廢物的質(zhì)量與產(chǎn)品質(zhì)量的比值，其中廢物指產(chǎn)品以外的所有其他物質(zhì)，而沒(méi)考慮是否可以分離后再利用。廢物越少其環(huán)境因子的值就越小，對(duì)環(huán)境保護(hù)越有利，在化學(xué)教學(xué)中，培養(yǎng)學(xué)生綠色化工的意識(shí)，是社會(huì)的呼喚，也是可持續(xù)發(fā)展的基本要求。所以，在教學(xué)中有意識(shí)的選擇與化工生產(chǎn)有聯(lián)系的教學(xué)內(nèi)容，引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)綠色化學(xué)的原則，設(shè)計(jì)出既經(jīng)濟(jì)又可行的綠色合成途徑。如：實(shí)驗(yàn)室制取氧氣，可以有以下幾條途徑：①2KMnO4 ＝K2MnO4+MnO2+O2②2H2O2＝O2+2H2O③2KClO3＝2KCl+3O2從環(huán)境因子來(lái)考慮，顯然方案②是最理想的制取方法。

四、結(jié)合實(shí)驗(yàn)內(nèi)容教學(xué)進(jìn)行綠色化學(xué)教育

綠色化學(xué)使用化學(xué)藥品必須遵循以下原則，即：①拒用危害品；②減少用量；③循環(huán)使用；④回收再用；⑤再生利用。綠色化學(xué)實(shí)驗(yàn)也應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)這些原則。教科書(shū)上的很多化學(xué)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容在操作過(guò)程中會(huì)造成大氣或水體污染，如氯氣的制取和性質(zhì)實(shí)驗(yàn)、硫及其化合物的性質(zhì)實(shí)驗(yàn)等等。我們?cè)谧鰧?shí)驗(yàn)時(shí)，就要引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)真考慮這些實(shí)驗(yàn)有沒(méi)有污染環(huán)境、是否可循環(huán)、可回收、可再生、如何防止污染。所以，在教學(xué)中除傳授知識(shí)和培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)技能外，還要著重引導(dǎo)對(duì)污染環(huán)境的化學(xué)實(shí)驗(yàn)的裝置進(jìn)行改革、創(chuàng)新，使其成為綠色化學(xué)實(shí)驗(yàn)。

五、結(jié)合實(shí)驗(yàn)操作過(guò)程和裝置的改進(jìn)進(jìn)行綠色化學(xué)教育

在實(shí)驗(yàn)中，都存在著“廢氣、廢液、廢渣”的問(wèn)題，這些實(shí)際問(wèn)題的處理過(guò)程，是培養(yǎng)學(xué)生良好的環(huán)保習(xí)慣和體現(xiàn)綠色化學(xué)理念的難得的機(jī)會(huì)。在實(shí)驗(yàn)操作過(guò)程中，不能隨意把廢液倒入下水道、把廢氣排入空氣中。要用相應(yīng)的液體吸收有毒氣體；實(shí)驗(yàn)完畢，酸堿性廢棄液要中和（如廢酸可用石灰水和碳酸鈉等中和）后，倒入指定點(diǎn)統(tǒng)一處理等等操作。這樣對(duì)實(shí)驗(yàn)廢棄物進(jìn)行無(wú)害化處理既可培養(yǎng)學(xué)生良好的實(shí)驗(yàn)習(xí)慣，又使學(xué)生學(xué)到實(shí)際應(yīng)用技術(shù)，還可節(jié)約資源、變廢為寶、化害為利。

中學(xué)化學(xué)一些有毒物質(zhì)參加或生成的試驗(yàn)。若將這類(lèi)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行改進(jìn)，既可使操作更合理有效，又能控制排污量或避免污染環(huán)境，有利于培養(yǎng)學(xué)生的環(huán)保意識(shí)，體現(xiàn)綠色化學(xué)的理念

綠色化學(xué)教育是化學(xué)教育內(nèi)容上的重大更新，已經(jīng)得到世界各國(guó)政府、企業(yè)界和化學(xué)界的廣泛關(guān)注和重視；是實(shí)施可持續(xù)發(fā)展的重要組成部分。我們化學(xué)教育者應(yīng)認(rèn)識(shí)到綠色化學(xué)的重要性，積極參與有關(guān)的研討和教學(xué)實(shí)踐，教學(xué)中體現(xiàn)綠色教育的思想，綠色化學(xué)教育才能得到迅速的推廣和普及并取得良好的效果。

參考文獻(xiàn)

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[中圖分類(lèi)號(hào)]F061.5 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]2095-3283（2014）03-0089-03

近年來(lái)，湘西土家族苗族自治州（以下簡(jiǎn)稱(chēng)湘西州）搶抓國(guó)家西部大開(kāi)發(fā)、武陵山片區(qū)區(qū)域發(fā)展與扶貧攻堅(jiān)、湖南省湘西地區(qū)開(kāi)發(fā)等政策機(jī)遇，大力推進(jìn)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)建設(shè)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、新型城鎮(zhèn)建設(shè)、生態(tài)環(huán)境建設(shè)和民生事業(yè)建設(shè)，突出重點(diǎn)項(xiàng)目、重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)和重點(diǎn)工作，經(jīng)濟(jì)社會(huì)保持平穩(wěn)較快發(fā)展。2011年全州生產(chǎn)總值361.4億元，同比增長(zhǎng)11%；財(cái)政總收入41.91億元，同比增長(zhǎng)30.07%；城鎮(zhèn)居民人均可支配收入13592元、農(nóng)民人均純收入3674元，同比分別增長(zhǎng)11.4%和15.8%。受歷史沿革、自然條件等因素影響，一直以來(lái)湘西州與發(fā)達(dá)地區(qū)、湖南省其它地市相比，存在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，經(jīng)濟(jì)總量較小，發(fā)展優(yōu)勢(shì)不明顯，縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡等問(wèn)題。這也影響了武陵片區(qū)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展和總體布局，不利于小康社會(huì)建設(shè)和社會(huì)和諧。

一、國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)回顧

縣域經(jīng)濟(jì)源自于區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究。國(guó)外研究的較早，國(guó)內(nèi)學(xué)者研究的視角與國(guó)外有所不同，主要是從以下兩個(gè)方面展開(kāi)研究：一是縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論研究。厲以寧[1]（1999）認(rèn)為縣域經(jīng)濟(jì)是中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中具有綜合性和區(qū)域性的基本單元、國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基本支柱和協(xié)調(diào)城鄉(xiāng)關(guān)系的重要環(huán)節(jié)。賈，徐慈賢[2]（2005）認(rèn)為加快發(fā)展縣域特色經(jīng)濟(jì)是社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下富民強(qiáng)縣的基本途徑，是解決我國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)嚴(yán)重趨同，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)優(yōu)化升級(jí)的正確選擇，是振興縣域經(jīng)濟(jì)的必由之路，也是縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距和統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的最佳切入點(diǎn)。啟智，葉峰[3]（2009）分析國(guó)外三大循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式的基礎(chǔ)上，提出了我國(guó)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式應(yīng)當(dāng)大力發(fā)展縣域循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式。李建波[4]（2011）認(rèn)為縣域經(jīng)濟(jì)薄弱是制約中部崛起的重要因素，中部與東部的差距也更多地體現(xiàn)在縣域經(jīng)濟(jì)方面。加快縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，才能從根本上解決“中部塌陷”問(wèn)題，促進(jìn)中部地區(qū)快速、健康、穩(wěn)定地發(fā)展。二是縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)實(shí)證研究。對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的評(píng)價(jià)，不同的學(xué)者評(píng)價(jià)的內(nèi)容和重點(diǎn)有所差異。趙建華等[5]（2003）提出了一套包括發(fā)展水平、發(fā)展活力和發(fā)展?jié)摿θ箢?lèi)33個(gè)指標(biāo)的測(cè)評(píng)方法，分別計(jì)算出發(fā)展水平指數(shù)、發(fā)展活力指數(shù)、發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)和綜合指數(shù)，對(duì)全國(guó)縣域綜合發(fā)展進(jìn)行了評(píng)價(jià)。周春蕾，駱建艷[6]（2008）以44項(xiàng)具體指標(biāo)將縣域綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系分為綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力競(jìng)爭(zhēng)力、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、人力資源與科技教育投入、農(nóng)村與農(nóng)戶(hù)競(jìng)爭(zhēng)力、發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)力六大競(jìng)爭(zhēng)因素。楊香合，岳坤[7]（2009）設(shè)置25個(gè)具體指標(biāo)從綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力、自然優(yōu)勢(shì)與基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、農(nóng)村與農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、人力資本競(jìng)爭(zhēng)力、社會(huì)保障與居民生活水平7個(gè)方面對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)。劉潔等[8]（2010）以29個(gè)具體指標(biāo)分11 個(gè)方面對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、資源與環(huán)境三大子系統(tǒng)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。

通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的梳理，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論、縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)內(nèi)容、縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法等方面展開(kāi)研究，分別從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面對(duì)中國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展做了詳細(xì)闡述。本研究立足于湘西州，運(yùn)用因子分析法，對(duì)其管轄的7縣1市進(jìn)行評(píng)價(jià)。

二、湘西州縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)實(shí)證研究

（一）湘西州縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)選取指標(biāo)科學(xué)性、全面性、客觀(guān)公正性和可行性原則，以湘西州8縣（市）為樣本，從縣域經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力和縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿蓚€(gè)方面選取了能反映縣域經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的15項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，建立起相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。

3.因子載荷矩陣

從表3旋轉(zhuǎn)后的公因子載荷矩陣可以看出，第1公因子在服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)民人均純收入、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、固定資產(chǎn)投資、地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)總產(chǎn)值指標(biāo)上載荷較大（絕對(duì)值較大的系數(shù)），據(jù)此可以定義為縣域規(guī)模因子，在這個(gè)因子上的得分越高，縣域規(guī)模經(jīng)濟(jì)就越顯著，縣域總產(chǎn)出和城市市場(chǎng)也越大； 第2公因子在指標(biāo)財(cái)政收入增長(zhǎng)率、財(cái)政收入上載荷大，定義為縣域公共投資環(huán)境因子，此因子對(duì)縣域的發(fā)展?jié)摿τ幸欢ǖ挠绊懀坏?個(gè)公因子在指標(biāo)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、人均財(cái)政支出上載荷大，反映縣域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的好壞，定義為縣域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)因子；第4個(gè)公因子在指標(biāo)工業(yè)增加值占GDP比重、地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率上載荷大，定義為縣域發(fā)展速度因子。

根據(jù)主成分的荷載，可進(jìn)一步求取各區(qū)縣對(duì)應(yīng)的主成分的得分，為了更好反映一個(gè)區(qū)縣的經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力，采用計(jì)算因子加權(quán)總分的方法，以4 個(gè)主成分各自的貢獻(xiàn)率占累計(jì)貢獻(xiàn)率的比例確定得到4個(gè)主成分的權(quán)重依次為0.5021、0.2385、0.1753、0.0839，利用公式（2）進(jìn)行加權(quán)求和，得到各縣市綜合實(shí)力、發(fā)展?jié)摿涂偟梅郑吹梅指叩团判颍磳?duì)各區(qū)縣的綜合實(shí)力進(jìn)行排名（見(jiàn)表4）。

三、結(jié)論與展望

通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的梳理，結(jié)合湘西州實(shí)際情況，構(gòu)建湘西州縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)體系，希望對(duì)各市縣地區(qū)客觀(guān)看待自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有所助益。利用相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，通過(guò)SPSS軟件進(jìn)行因子分析，得出縣域規(guī)模因子、縣域公共投資環(huán)境因子、縣域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)因子、縣域發(fā)展速度因子，并據(jù)此得出各縣市綜合實(shí)力、發(fā)展?jié)摿涂偟梅帧？梢钥闯觯嗄陙?lái)在湘西州縣地區(qū)，吉首市綜合實(shí)力始終位居前列，花垣縣穩(wěn)步上升至第二位，鳳凰縣穩(wěn)居第三位，龍山縣2005年曾達(dá)到第二位，但2002年退至第4位；古丈縣退步更明顯，從2001年的第二位降至2012年的第8位，居湘西州末位，這需要認(rèn)真查擺原因問(wèn)題，盡快追趕上兄弟地區(qū)。其他縣位次比較平穩(wěn)。

本研究雖然從縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合實(shí)力和發(fā)展?jié)摿Φ确矫孢M(jìn)行研究，得到了縣域經(jīng)濟(jì)綜合得分，但是并沒(méi)有深究縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到哪些經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治因素影響，其中哪些是決定性的因素，各因素的影響力大小，這需要下一步的深入研究。

[參考文獻(xiàn)]

[1]厲以寧. 區(qū)域發(fā)展新思路[M].北京： 經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)出版社，2000.

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[3]楊啟智，葉峰.轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式視角下縣域循環(huán)經(jīng)濟(jì)的構(gòu)建[J].四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2009（6）：248-251.

[4]李建波.基于中部崛起視角的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011（12）：280-283.

[5]趙建華，張毅，關(guān)冰.我國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)基本情況[J].縣鄉(xiāng)財(cái)政，2003（1）：13-15.

篇（8）

中圖分類(lèi)號(hào)：x859 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20150932006

引言

我國(guó)是一個(gè)生產(chǎn)和消費(fèi)水果蔬菜等農(nóng)產(chǎn)品的大國(guó)，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品、特別是水果和蔬菜的需求呈逐年上升的態(tài)勢(shì)。據(jù)農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計(jì)，2012年我國(guó)水果產(chǎn)量達(dá)2.41億噸，水果種植面積同比增加1.2%，產(chǎn)量同比增加5.7%；2012年，我國(guó)蔬菜總產(chǎn)量達(dá)到7.09億噸，較上年凈增加2953萬(wàn)噸。如此規(guī)模和上升勢(shì)頭的果蔬產(chǎn)業(yè)，亟需先進(jìn)的儲(chǔ)藏系統(tǒng)和設(shè)備確保果蔬的品質(zhì)與長(zhǎng)時(shí)間保存，而由于儲(chǔ)藏技術(shù)不過(guò)關(guān)，每年我國(guó)果品腐爛1200萬(wàn)噸之多，蔬菜腐壞更是高達(dá)1.3億噸，每年損耗金額達(dá)1000億元以上。

果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境具有多因子性、多變性和非線(xiàn)性的特征。需要監(jiān)控的環(huán)境因子有溫度、濕度、氧氣濃度和二氧化碳濃度等，監(jiān)控系統(tǒng)的任務(wù)就在于測(cè)量影響因子的數(shù)值，根據(jù)既定的控制算法確定出被控量的控制量值，通過(guò)實(shí)時(shí)合理的調(diào)節(jié)環(huán)境因子，改善儲(chǔ)藏環(huán)境，達(dá)到長(zhǎng)時(shí)間保鮮儲(chǔ)藏的目的。果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境的監(jiān)控有3個(gè)不同的層次：人工監(jiān)控、自動(dòng)監(jiān)控和智能監(jiān)控[1]。3種方式中，人工監(jiān)控屬于最初階段的方式，由于其諸多缺點(diǎn)，現(xiàn)已較少采用；自動(dòng)監(jiān)控是我國(guó)應(yīng)用最多的果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境監(jiān)控方式；智能監(jiān)控方式處于研究水平的較多，實(shí)際投入實(shí)踐的較少，但智能監(jiān)控勢(shì)必是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，因其能更合理、精確與智能地對(duì)果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境實(shí)施監(jiān)督和控制，使得儲(chǔ)藏效果更好[2]。

1 果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)模式

1.1基于單片機(jī)的監(jiān)控模式

整個(gè)系統(tǒng)以單片機(jī)為核心，按照信息流向和控制模塊組成劃分為：前向輸入通道、控制面板和后向輸出控制3部分，如圖1所示。工作過(guò)程為：前端傳感器采集儲(chǔ)藏環(huán)境信息，經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片傳給單片機(jī)處理中心，單片機(jī)中存儲(chǔ)了某種或某幾種果蔬必需的儲(chǔ)藏環(huán)境因子數(shù)值，將其與傳感器實(shí)時(shí)采集的環(huán)境因子參數(shù)數(shù)值進(jìn)行比較運(yùn)算，輸出的結(jié)果控制各個(gè)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的動(dòng)作[14]。單片機(jī)監(jiān)控模式是集中式控制結(jié)構(gòu)，單片機(jī)承擔(dān)了所有的控制要求，一旦單片機(jī)出現(xiàn)故障，整個(gè)系統(tǒng)就會(huì)失去控制，因此對(duì)單片機(jī)性能要求較高。

單片機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境的全局管理，操作簡(jiǎn)單、成本低廉，但可靠性較差、精度不高、故障率高，且自動(dòng)化水平較低。

1.2基于PLC的監(jiān)控模式

基于PLC，即可編程控制器的果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境監(jiān)控模式由上位機(jī)、PLC、數(shù)據(jù)采集單元及驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成，模式框圖如圖2所示。上位機(jī)作為全系統(tǒng)的管理監(jiān)控中心，負(fù)責(zé)統(tǒng)一管理；PLC作為控制核心，通過(guò)擴(kuò)展模塊，接受來(lái)自傳感器的環(huán)境因子參數(shù)信息，實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)并發(fā)送指令，經(jīng)驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)調(diào)控儲(chǔ)藏環(huán)境小氣候，實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)藏環(huán)境的自動(dòng)化監(jiān)控。

PLC作為系統(tǒng)的控制核心，融合了計(jì)算機(jī)控制技術(shù)、通信技術(shù)、傳感器技術(shù)和傳統(tǒng)繼電器技術(shù)，具有控制能力強(qiáng)、操作靈活方便、可靠性高和適宜長(zhǎng)期連續(xù)工作的特點(diǎn)。

1.3 基于CAN現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)的系統(tǒng)模式

CAN（Controller Area Network），即控制器局域網(wǎng)，是一種有效支持分布式控制或?qū)崟r(shí)控制的串行通信網(wǎng)絡(luò)，由德國(guó)博世公司于20世紀(jì)80年代中期開(kāi)發(fā)。CAN總線(xiàn)的通信速率最高可達(dá)1Mbps，通信距離最遠(yuǎn)可達(dá)10km，總線(xiàn)上可掛接的節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)110個(gè)，總線(xiàn)接口芯片支持8位、16位CPU。CAN總線(xiàn)通信介質(zhì)為雙絞線(xiàn)，用戶(hù)接口簡(jiǎn)單，編程方便，可采取點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)和全局廣播的方式傳送數(shù)據(jù)。

基于CAN現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)的系統(tǒng)模式由上位機(jī)監(jiān)控中心、現(xiàn)場(chǎng)控制器、傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成，組網(wǎng)簡(jiǎn)單，成本適中，宜于進(jìn)行大規(guī)模、多儲(chǔ)藏室的監(jiān)控，系統(tǒng)框圖如圖3所示。

1.4 基于網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控系統(tǒng)模式

基于網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控系統(tǒng)模式包括無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)和Internet互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)可采用GPRS、3G、微波等方式實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離儲(chǔ)藏環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)的傳輸，Internet網(wǎng)絡(luò)使得管理人員可以通過(guò)遠(yuǎn)程登錄的方式在異地就可完成對(duì)儲(chǔ)藏現(xiàn)場(chǎng)的操控，只要有Internet網(wǎng)絡(luò)覆蓋就可隨時(shí)隨地掌控果蔬儲(chǔ)藏的情況。

該系統(tǒng)模式分解成五層結(jié)構(gòu)，最底層為現(xiàn)場(chǎng)層，由控制器、傳感器和驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成，采用總線(xiàn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，傳感器負(fù)責(zé)采集環(huán)境因子參數(shù)數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)電路芯片驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)調(diào)節(jié)環(huán)境參數(shù)，控制器接受控制指令完成控制操作；第二層為無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)層，負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)層采集的數(shù)據(jù)和上層發(fā)送的控制指令的傳輸；第三層是監(jiān)控層，完成下層傳輸上來(lái)的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、顯示、處理和控制決策的制定；第四層是Internet網(wǎng)絡(luò)層，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程登錄；第五層為Web客戶(hù)層，通過(guò)瀏覽器遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)，系統(tǒng)框圖如圖1.4所示。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)的儲(chǔ)藏環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)管理的儲(chǔ)藏室規(guī)模大、范圍廣，易于統(tǒng)籌，通過(guò)遠(yuǎn)程登錄的方式能方便的了解到現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況，利于決策的制定。但是，此系統(tǒng)所需的軟硬件多、技術(shù)要求高、成本高，實(shí)現(xiàn)起來(lái)有一定難度也是其不足之處。

1.5 基于Zigbee無(wú)線(xiàn)技術(shù)的系統(tǒng)模式

Zigbee是一種短距離、低速率無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，主要用于近距離無(wú)線(xiàn)連接。在2.4G Hz輸出功率和良好信道環(huán)境下，傳輸距離可達(dá)100米，數(shù)據(jù)傳輸率可達(dá)250kbps，具有功耗低、可靠性高、可擴(kuò)展性好等優(yōu)點(diǎn)[5]。

基于Zigbee網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)模式由5部分組成：上位機(jī)監(jiān)控管理部分、控制器部分、傳感器節(jié)點(diǎn)、協(xié)調(diào)器網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)和驅(qū)動(dòng)執(zhí)行部分，系統(tǒng)框圖如圖5所示[3]。

2 果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)控制算法

監(jiān)控系統(tǒng)的硬件核心可以說(shuō)是控制器，性能優(yōu)良的控制器不僅能夠出色完成預(yù)定的控制任務(wù)，而且還要消耗較少的能量，具有實(shí)時(shí)性好、效率高等特點(diǎn)。與此同時(shí)，系統(tǒng)還有一個(gè)軟件核心，是人為設(shè)置的控制策略，即算法。好的算法可使得控制精度高，系統(tǒng)時(shí)延小，甚至具有智能。

2.1 模糊控制算法

儲(chǔ)藏環(huán)境系統(tǒng)是一個(gè)受多變量影響的大慣性非線(xiàn)性系統(tǒng)，且有交連、時(shí)延現(xiàn)象，很難對(duì)這類(lèi)系統(tǒng)建立精確地?cái)?shù)學(xué)模型，也就不適宜用經(jīng)典控制方法和現(xiàn)代控制方法實(shí)現(xiàn)控制。模糊控制不需要建立被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，它是通過(guò)計(jì)算機(jī)執(zhí)行人類(lèi)用自然語(yǔ)言描述的規(guī)則，綜合考慮各種環(huán)境參數(shù)完成控制任務(wù)。

模糊控制的基本思想是把專(zhuān)家對(duì)特定被控對(duì)象和過(guò)程的控制策略總結(jié)成一系列控制規(guī)則，通過(guò)模糊推理得到控制作用集，作用于被控對(duì)象和過(guò)程。模糊控制的一般步驟如下：

定義模糊子集，建立模糊控制規(guī)則；

由基本論域轉(zhuǎn)變?yōu)槟：险撚颍?/p>

模糊關(guān)系矩陣運(yùn)算；

模糊推理合成，求出控制輸出模糊子集；

進(jìn)行逆模糊運(yùn)算，判決，得到精確控制量。

模糊控制的一般結(jié)構(gòu)如圖6所示。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法

神經(jīng)網(wǎng)路是由簡(jiǎn)單處理單元，被稱(chēng)為“神經(jīng)元”，構(gòu)成的大規(guī)模并行分布式處理器，具有存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)并使之可用的特性，特別適合于具有較高非線(xiàn)性和難于建立精確數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)的控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)過(guò)程，通常采用多組樣本值進(jìn)行訓(xùn)練的方式，從外界環(huán)境中獲取知識(shí)，互聯(lián)神經(jīng)元的連接強(qiáng)度，即突觸權(quán)值，用于存儲(chǔ)獲取的知識(shí)，經(jīng)過(guò)多次有序的改變網(wǎng)絡(luò)的突觸權(quán)值，達(dá)到想要的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本信息處理單位，由三種基本要素組成：突觸、加法器和激活函數(shù)。每一個(gè)突觸由其權(quán)值或強(qiáng)度作為特征，每個(gè)輸入信號(hào)和權(quán)值相乘送往加法器；加法器用于求輸入信號(hào)被神經(jīng)元的相應(yīng)突觸加權(quán)的和；激活函數(shù)用來(lái)限制神經(jīng)元輸出的振幅，神經(jīng)元模型圖如圖7所示。

2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法

模糊算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的共同點(diǎn)在于處理和解決問(wèn)題時(shí)都不需要對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型。但一般來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能直接處理結(jié)構(gòu)化的知識(shí)，它需用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過(guò)自己學(xué)習(xí)的過(guò)程，并借助其并行分布式結(jié)構(gòu)來(lái)估計(jì)輸入輸出的映射關(guān)系。模糊算法可以直接處理結(jié)構(gòu)化的知識(shí)，也就是由專(zhuān)家給出的“規(guī)則”，因其引入了“隸屬度”的概念，使得“規(guī)則”可以數(shù)值化。模糊算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)合，能將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制引入模糊控制中，使模糊控制也具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的能力，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借助大規(guī)模的并行分布式處理結(jié)構(gòu)完成模糊的推理過(guò)程，構(gòu)建一個(gè)帶有人類(lèi)感覺(jué)和認(rèn)知成分的自適應(yīng)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合模糊控制，它“不知不覺(jué)“中向訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，產(chǎn)生、修正并高度概括輸入輸出之間的模糊規(guī)則，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)的產(chǎn)生和精煉這些規(guī)則，然后根據(jù)輸出模糊集合的幾何分布及由過(guò)去經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)生的模糊規(guī)則推理得出結(jié)論。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制的融合方式如圖8所示。

2.4 模糊PID控制算法

常規(guī)PID算法具有原理簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)方便的優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于過(guò)程控制領(lǐng)域， PID算法適于簡(jiǎn)單的單輸入、單輸出線(xiàn)性系統(tǒng)的控制，穩(wěn)態(tài)性能好，但動(dòng)態(tài)性能較差，且容易產(chǎn)生超調(diào)，抗干擾能力差，對(duì)于非線(xiàn)性、時(shí)變、大滯后和參數(shù)難以實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)整定的系統(tǒng)有難以克服的局限性。模糊控制算法魯棒性和動(dòng)態(tài)性能較好，自適應(yīng)性強(qiáng)，對(duì)參數(shù)變化不敏感，能較大范圍適應(yīng)參數(shù)變化，對(duì)于非線(xiàn)性時(shí)變滯后系統(tǒng)而言，有較好的控制效果，考慮到果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境條件的多變性，可將二者控制算法結(jié)合實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、高效、可靠地監(jiān)控。

模糊PID算法的實(shí)現(xiàn)由模糊參數(shù)調(diào)節(jié)器和標(biāo)準(zhǔn)PID控制器共同完成。模糊參數(shù)調(diào)節(jié)器以誤差e和誤差變化率 作為輸入，PID參數(shù)KP、KI、KD作為輸出，利用模糊控制規(guī)則在線(xiàn)對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行修改，運(yùn)行過(guò)程中不斷檢測(cè)e和，不斷對(duì)三個(gè)參數(shù)進(jìn)行修改，從而達(dá)到良好的控制性能。模糊PID原理圖如圖9所示。

3 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)目前我國(guó)果蔬儲(chǔ)藏業(yè)的現(xiàn)狀，本文綜述了可應(yīng)用于果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境監(jiān)控的五種系統(tǒng)模式和四種控制算法，用于改善果蔬儲(chǔ)藏的條件，較少儲(chǔ)藏?fù)p失，提高儲(chǔ)藏品質(zhì)。五種系統(tǒng)模式各具特點(diǎn)，適用不同的應(yīng)用場(chǎng)合，實(shí)現(xiàn)的難易程度不同，成本有高有低，根據(jù)我國(guó)現(xiàn)狀可實(shí)現(xiàn)多元化的選擇，形成多元化的應(yīng)用格局。四種控制算法相較常規(guī)控制方法，有其獨(dú)特的一面，一定程度上使得控制的可靠性和精確性更高，但實(shí)現(xiàn)上有其難度，需要綜合考慮，謹(jǐn)慎選擇。總之，對(duì)果蔬儲(chǔ)藏環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)及控制算法的研究，會(huì)越來(lái)越向著智能化和網(wǎng)絡(luò)化兩個(gè)方向發(fā)展，人為干預(yù)程度越低，自動(dòng)化程度越高，則監(jiān)控效果會(huì)更好。

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篇（9）

作者簡(jiǎn)介：宋安順(1973-)，男，湖南株洲人，南昌大學(xué)管理科學(xué)與工程系博士研究生，保險(xiǎn)職業(yè)學(xué)院管理系講師，主要從事工業(yè)工程與管理工程研究；馬衛(wèi)(1951-)，男，湖南益陽(yáng)人，南昌大學(xué)經(jīng)管學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，主要從事工業(yè)工程與管理工程研究。

中圖分類(lèi)號(hào)：F842　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A　文章編號(hào)：1006-1096(2008)03-0146-03　收稿日期：2008-02-14

一、保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力影響因素的問(wèn)卷調(diào)查

為了保證問(wèn)卷設(shè)計(jì)的科學(xué)性和實(shí)踐性，筆者對(duì)多家保險(xiǎn)企業(yè)進(jìn)行預(yù)備性訪(fǎng)談。在回答“您所在的企業(yè)中執(zhí)行力問(wèn)題嚴(yán)重嗎?”問(wèn)題時(shí)有87.6％的訪(fǎng)談對(duì)象選擇了“比較嚴(yán)重”或“嚴(yán)重”；在回答“您所在的企業(yè)中影響執(zhí)行力的因素哪一方面最為重要?”問(wèn)題時(shí)有97.8％的答案集中在“領(lǐng)導(dǎo)者”、“員工”、“企業(yè)”和“環(huán)境”四個(gè)方面。針對(duì)預(yù)備性訪(fǎng)談的結(jié)果，結(jié)合前人的研究成果，在合理征求有關(guān)專(zhuān)家意見(jiàn)的基礎(chǔ)上，筆者圍繞保險(xiǎn)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者、員工、企業(yè)本身和環(huán)境四大系統(tǒng)設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，提出了“企業(yè)組織結(jié)構(gòu)”等21項(xiàng)調(diào)查項(xiàng)目。每個(gè)項(xiàng)目的備選項(xiàng)采用分成5級(jí)反應(yīng)的Likert量表，按照重要程度由強(qiáng)到弱排列，各選項(xiàng)的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)為：非常重要――5分，比較重要――4分，一般重要――3分，不太重要――2分，非常不重要――1分。

筆者采用單獨(dú)拜訪(fǎng)、發(fā)送電子郵件的方式或借助為企業(yè)員工集中授課的機(jī)會(huì)對(duì)以若干家保險(xiǎn)企業(yè)各級(jí)公司的數(shù)百名員工為主體的調(diào)查對(duì)象發(fā)放了調(diào)查問(wèn)卷，共回收有效問(wèn)卷386份。本次調(diào)查對(duì)象的特征如下：

一是對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)有充分的了解與認(rèn)識(shí)。由于保險(xiǎn)業(yè)是專(zhuān)業(yè)性極強(qiáng)的行業(yè)，為了提高調(diào)查結(jié)果的可信度，筆者將調(diào)查對(duì)象全部限定在保險(xiǎn)行業(yè)內(nèi)，涉及人員包括公司各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)與員工、保險(xiǎn)監(jiān)管人員與業(yè)內(nèi)專(zhuān)家及學(xué)者等，這保證了調(diào)查結(jié)果盡可能符合實(shí)際情況。

二是年齡跨度大。調(diào)查對(duì)象中年齡最大者為53歲，最小者只有22歲，大多數(shù)調(diào)查對(duì)象屬于中青年層次，是保險(xiǎn)業(yè)內(nèi)的主力軍。考慮到應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)可能缺乏了解，因此25歲以下的調(diào)查對(duì)象比重較少。

三是文化程度分布廣。調(diào)查對(duì)象以本科與專(zhuān)科生為主體，獲碩士、博士學(xué)位者或研究生學(xué)歷者占有一定比例，高中及其他也有一定占比。

四是來(lái)源渠道寬。從就職機(jī)構(gòu)來(lái)看，調(diào)查對(duì)象來(lái)源于不同的單位，包括多家保險(xiǎn)公司、保險(xiǎn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)研究機(jī)構(gòu)及保險(xiǎn)類(lèi)高等院校及其附屬機(jī)構(gòu)；從職位方面來(lái)看，調(diào)查對(duì)象涵蓋高層領(lǐng)導(dǎo)、中層管理人員和基層員工；從地域分布來(lái)看，調(diào)查對(duì)象分布于沈陽(yáng)、蘭州、北京、長(zhǎng)沙、衡陽(yáng)、深圳等全國(guó)多個(gè)城市及其所屬縣域地區(qū)。

對(duì)調(diào)查對(duì)象的情況分析表明，此次問(wèn)卷調(diào)查的人員抽樣具有較高的代表性，他們對(duì)問(wèn)卷的回答整體上可以說(shuō)明我國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力的主要影響因素及其重要程度。

在調(diào)查中，調(diào)查對(duì)象還補(bǔ)充了一些21項(xiàng)調(diào)查項(xiàng)目之外的影響因素，諸如企業(yè)中各層級(jí)之間信息傳遞狀況、企業(yè)對(duì)外部環(huán)境的反應(yīng)能力、企業(yè)執(zhí)行反饋機(jī)制、企業(yè)制度與執(zhí)行的關(guān)系等等。從這一結(jié)果來(lái)看，影響保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力的因素似乎包羅萬(wàn)象，在企業(yè)的實(shí)際運(yùn)作過(guò)程中，似乎企業(yè)管理實(shí)踐中存在的任何缺陷和漏洞都會(huì)對(duì)企業(yè)執(zhí)行力造成較大影響，一一列舉出這些影響因素顯然失去了其研究的意義。經(jīng)濟(jì)和管理世界中存在的80／20法則同樣適用于保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力的影響因素，保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力的影響因素同樣是“關(guān)鍵的少數(shù)”影響著整個(gè)保險(xiǎn)企業(yè)的執(zhí)行力，因而在眾多影響因素中找尋影響保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力的主要因素，對(duì)于有效的提升保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力是極其有益的。出于這種考慮，可以嘗試用經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的因子分析方法進(jìn)行降維分析。對(duì)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，根據(jù)Likert量表的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)求出各調(diào)查項(xiàng)目的平均分值。將各項(xiàng)目的平均分值轉(zhuǎn)化為百分制，從中提取出分值在30分以上的15項(xiàng)保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力的主要影響因素，依次為：企業(yè)組織結(jié)構(gòu)(x1)、員工責(zé)任心與工作意愿(x2)、監(jiān)管與激勵(lì)體系(x3)、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通程度(x4)、企業(yè)共同愿景與文化氛圍(x5)、員工自我認(rèn)知與定位(x6)、領(lǐng)導(dǎo)能力(x7)、員工業(yè)務(wù)技能(x8)、工作目標(biāo)的清晰度與認(rèn)可程度(x9)、員工特長(zhǎng)與工作崗位的匹配性(X10)、工作標(biāo)準(zhǔn)清晰合理程度(x11)、工作流程順暢程度(x12)、員工的能力發(fā)揮空間與認(rèn)可程度(x13)、資源的可獲取性與分配的合理性(X14)、硬件設(shè)施(X15)。

二、保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力影響因素的因子分析

為了便于分析，需要將問(wèn)卷調(diào)查得出的保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力主要影響因素進(jìn)行降維與分類(lèi)，因子分析可以實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程。因子分析是多元分析中進(jìn)行降維處理的一種統(tǒng)計(jì)方法，其基本思想是通過(guò)對(duì)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，找出能控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量，去描述多個(gè)變量之間的相互關(guān)系，但這幾個(gè)隨機(jī)變量是不可觀(guān)測(cè)的，稱(chēng)之為公共因子。然后，根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，而不同組的變量相關(guān)性較低，抓住這些主要因子，可以方便地對(duì)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題進(jìn)行分析和解釋。為了更好地解釋每個(gè)公共因子在實(shí)際問(wèn)題中的意義，通常還要進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，使每個(gè)變量?jī)H在一個(gè)公共因子上有較大的載荷，從而簡(jiǎn)化因子載荷矩陣的結(jié)構(gòu)，便于得到公共因子的實(shí)際含義，以便對(duì)實(shí)際問(wèn)題作進(jìn)一步的分析(何曉群，2000)。

將調(diào)查結(jié)果的原始數(shù)據(jù)用SPSS11.5軟件進(jìn)行因子分析。首先對(duì)樣本資料進(jìn)行有效性檢驗(yàn)，即確定樣本是否適合進(jìn)行因子分析。選擇常用的KMO統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)測(cè)定樣本的充足度，根據(jù)Kaiser給定的標(biāo)準(zhǔn)，KMO值大于0.5即適合作因子分析，KMO值越大越適合(杜清玲，高衛(wèi)中，劉英，2005)。將原始數(shù)據(jù)輸入SPSS軟件，求出KMO值為0.713；通過(guò)計(jì)算相關(guān)矩陣可知，原始指標(biāo)之間有的相關(guān)性較強(qiáng)，有的相關(guān)性較弱，如表1所示，因而適合作因子分析(林杰斌，陳湘，劉德明)。

Extraction Method：Principal Component Analysis-RotationMethod：Varimax with Kaiser Normalization．

表2列出了所提取公共因子的特征值與其貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率。從表中可以看出，因子分析提取了4個(gè)公共因子，它們對(duì)樣本方差的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)82.138％，說(shuō)明它們已經(jīng)對(duì)大多數(shù)數(shù)據(jù)給出了充分概括，用這4個(gè)因子代替15個(gè)原始變量，可以解釋全部信息的82.138％。為了更好地對(duì)公共因子作出解釋?zhuān)枰M(jìn)行方差最大旋轉(zhuǎn)，表二的右邊部分列出了旋轉(zhuǎn)后的公共因子對(duì)樣本方差的貢獻(xiàn)率，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表三所示。

由因子載荷矩陣可知，公因子1主要由x1(企業(yè)組織結(jié)構(gòu))，x3(監(jiān)管與激勵(lì)體系)，x4(團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通程度)，x5(企業(yè)共同愿景與文化氛圍)和x7(領(lǐng)導(dǎo)能力)解釋?zhuān)蟹从沉吮ｋU(xiǎn)企業(yè)內(nèi)部組織與管理狀況，可定義為組織管理因子。公因子2主要由x2(員工責(zé)任心與工作意愿)，x6(員工自我認(rèn)知與定位)和x8(員工業(yè)務(wù)技能)解釋?zhuān)脕?lái)衡量保險(xiǎn)企業(yè)員工的主觀(guān)工作能力與工作中的努力程度，可定義為員工個(gè)人因子。公因子3主要由x9(工作目標(biāo)的清晰度與認(rèn)可程度)，x10(員工特長(zhǎng)與工作崗位的匹配性)，x11(工作標(biāo)準(zhǔn)清晰合理程度)和x12(工作流程順暢程度)決定，體現(xiàn)了保險(xiǎn)企業(yè)中的工作任務(wù)是否容易被員工接受并順利完成的程度，可定義為工作任務(wù)因子。公因子4主要由x13(員工的能力發(fā)揮空間與認(rèn)可程度，X14(資源的可獲取性與分配的合理性)和x15(硬件設(shè)施)解釋?zhuān)从沉吮ｋU(xiǎn)企業(yè)中員工的工作環(huán)境是否有利于員工開(kāi)展工作，可定義為工作環(huán)境因子。

三、保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力的影響因素系統(tǒng)

根據(jù)以上因子分析的結(jié)果，可以將保險(xiǎn)企業(yè)執(zhí)行力的影響因素歸納為四個(gè)方面：組織管理因素、員工個(gè)人因素、工作任務(wù)因素和工作環(huán)境因素。

(一)組織管理因素

組織管理因素包括組織結(jié)構(gòu)、領(lǐng)導(dǎo)能力、共同愿景與文化氛圍、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通、監(jiān)管與激勵(lì)體系等諸多因素。筆者在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，部分保險(xiǎn)企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)僵化，難以很好地適應(yīng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的需要；有些保險(xiǎn)企業(yè)忽視了部門(mén)及團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)調(diào)與溝通，產(chǎn)生一些不必要的內(nèi)耗；有些保險(xiǎn)企業(yè)對(duì)員工的監(jiān)管不到位，不科學(xué)；有些保險(xiǎn)企業(yè)在打造組織的共同愿景與企業(yè)文化過(guò)程中未與基層員工充分溝通，不能體現(xiàn)廣大員工的基本利益，結(jié)果推廣實(shí)施起來(lái)困難重重。這些問(wèn)題的存在都使企業(yè)執(zhí)行力難以提升。

(二)員工個(gè)人因素

主要包括員工的責(zé)任心與工作意愿、員工自我定位和業(yè)務(wù)技能等因素。由于保險(xiǎn)企業(yè)員工的流動(dòng)性大，其自我認(rèn)知與定位、工作責(zé)任心與工作意愿都在一定程度上受到影響。加上保險(xiǎn)行業(yè)較高的工作壓力，部分員工容易產(chǎn)生短期投機(jī)行為，工作中不愿付出過(guò)高的努力，從而使其執(zhí)行力大打折扣。此外，員工的興趣愛(ài)好、個(gè)人情緒等因素也會(huì)影響執(zhí)行效率。

(三)工作任務(wù)因素

任務(wù)因素主要包括工作流程是否順暢，工作標(biāo)準(zhǔn)是否清晰合理，工作崗位與員工的專(zhuān)長(zhǎng)是否匹配，工作目標(biāo)是否清晰并被員工認(rèn)可等方面。由于保險(xiǎn)產(chǎn)品具有無(wú)形性，因此與一般企業(yè)相比，保險(xiǎn)企業(yè)在工作流程、工作標(biāo)準(zhǔn)和工作目標(biāo)等方面更難以量化與觀(guān)測(cè)，它們對(duì)執(zhí)行力的影響往往更容易被忽視。此外，工作任務(wù)過(guò)于復(fù)雜或者任務(wù)與員工能力不匹配也會(huì)影響到他們的個(gè)人效率與整體效率，所以，為了保證企業(yè)具有良好的執(zhí)行力，工作任務(wù)的安排應(yīng)充分考慮員工個(gè)人的特長(zhǎng)和能力差異。

篇（10）

中圖分類(lèi)號(hào)：F830文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1673-291X（2014）16-0144-05

引言

一線(xiàn)發(fā)達(dá)城市一直以來(lái)都是國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者研究的熱點(diǎn)，對(duì)二三線(xiàn)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的研究幾乎沒(méi)有。以廣東省三線(xiàn)城市中的揭陽(yáng)市為中心，通過(guò)采用因子分析方法對(duì)比同一區(qū)域內(nèi)的一線(xiàn)發(fā)達(dá)城市（廣州、深圳）和相似水平的二三線(xiàn)城市（粵東、粵西部分城市）的金融發(fā)展水平，旨在發(fā)現(xiàn)二三線(xiàn)城市現(xiàn)如今的發(fā)展?fàn)顩r以及存在的影響其持續(xù)發(fā)展的問(wèn)題。這對(duì)于發(fā)展廣東省內(nèi)乃至全國(guó)范圍內(nèi)的其余二三線(xiàn)城市的經(jīng)濟(jì)具有典型的代表性。

揭陽(yáng)市作為廣東省內(nèi)的三線(xiàn)城市，在“十一五”期間經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速，主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)增速名列廣東省前茅。至2010年，全市GDP已突破千億元大關(guān)，達(dá)到1 008.99億元，增長(zhǎng)19.6%，五年年均增長(zhǎng)16.9%。2012年，揭陽(yáng)市全市GDP達(dá)到1 396.79億元，同比增長(zhǎng)13.94%，增速有所放緩；人均生產(chǎn)總值23 531元，同比增長(zhǎng)13.2%；地方公共財(cái)政預(yù)算收入56.7億元，同比增長(zhǎng)22.3%，成為粵東地區(qū)發(fā)展最快、態(tài)勢(shì)最好的地級(jí)市。盡管如此，由于揭陽(yáng)市發(fā)展起步較晚，與粵中發(fā)達(dá)城市仍然具有很大的經(jīng)濟(jì)差距。

一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

國(guó)外對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)力的研究由來(lái)已久。早在20世紀(jì)80年代，邁克爾?波特[1]便提出了五力模型用于分析產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。R?Levin（1997）[2]沿襲了邁克爾?波特關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)力的分析方法。他指出金融服務(wù)業(yè)必須更多地關(guān)注消費(fèi)者的偏好，并能對(duì)變化的需求狀況立即做出靈敏的反應(yīng)。Lain Begg（1999）[3]則認(rèn)為一個(gè)城市為了提高其競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)勢(shì)，需要竭盡全力地占據(jù)其他城市的市場(chǎng)或擴(kuò)大自己的自身優(yōu)勢(shì)等。

相較于國(guó)外研究而言，國(guó)內(nèi)對(duì)于金融競(jìng)爭(zhēng)力的研究起步較晚。不同于國(guó)外的是，在國(guó)內(nèi)城市金融競(jìng)爭(zhēng)力的研究一直以來(lái)都是競(jìng)爭(zhēng)力研究的基礎(chǔ)，并在這一研究領(lǐng)域取得了豐碩的成果。周立群和潘宏勝（2003）[4]、王仁祥和孫亞超（2004）[5]、肖大偉（2006）[6]、董金玲（2008）[7]、張永凱和史越瑤（2009）[8]、閆妍（2010）[9]、陳姝（2012）[10]、胡國(guó)暉和李麗（2013）[11]等專(zhuān)家學(xué)者先后以不同的城市群或經(jīng)濟(jì)圈為研究對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建適合層次的金融競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，繼而運(yùn)用因子分析與聚類(lèi)分析等方法進(jìn)行實(shí)證研究，最后根據(jù)研究結(jié)果得出結(jié)論或提出建議。即便如此，同類(lèi)項(xiàng)目的研究中構(gòu)建指標(biāo)體系有所區(qū)別，研究方法也不盡相同，這對(duì)于本文的研究具有一定的啟發(fā)性。

二、揭陽(yáng)市金融競(jìng)爭(zhēng)力的現(xiàn)狀

揭陽(yáng)市內(nèi)自然資源豐富，人口眾多且勞動(dòng)力低廉，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)良好，但工業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱。揭陽(yáng)是著名的僑鄉(xiāng)，依托僑鄉(xiāng)的人緣和地緣優(yōu)勢(shì)，揭陽(yáng)的發(fā)展借助海外揭陽(yáng)人的資本，實(shí)現(xiàn)了“揭陽(yáng)人經(jīng)濟(jì)”反哺“揭陽(yáng)經(jīng)濟(jì)”。揭陽(yáng)市自1991年成為地級(jí)市，建市十多年來(lái)經(jīng)濟(jì)建設(shè)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，城鄉(xiāng)面貌發(fā)生了巨大的變化，人民生活得到了明顯的改善。

2012年，隨著年煉油能力2 000萬(wàn)噸的中委合資廣東石化煉油項(xiàng)目的動(dòng)工和廣東第三大干線(xiàn)機(jī)場(chǎng)揭陽(yáng)潮汕機(jī)場(chǎng)的通航，兼具空港經(jīng)濟(jì)和海港經(jīng)濟(jì)“并駕齊驅(qū)”、重化工業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)“雙核驅(qū)動(dòng)”的揭陽(yáng)市，已經(jīng)成為廣東經(jīng)濟(jì)的一匹“黑馬”。產(chǎn)業(yè)、項(xiàng)目、資本正在開(kāi)始向揭陽(yáng)集聚，揭陽(yáng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度和效益明顯提升。但是，揭陽(yáng)市發(fā)展起步晚，屬于欠發(fā)達(dá)地區(qū)，在全市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過(guò)程中，仍然存在一些需密切關(guān)注的問(wèn)題：經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量依然不高，工業(yè)生產(chǎn)增長(zhǎng)面臨挑戰(zhàn)，資源環(huán)境約束日益趨緊，節(jié)能降耗壓力不斷加大等等。

三、實(shí)證分析

（一）指標(biāo)體系的構(gòu)建

影響金融競(jìng)爭(zhēng)力的因素有很多。在研究過(guò)程中，借鑒前人的研究成果，依據(jù)指標(biāo)的重要性和數(shù)據(jù)的可得性原則，將金融競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素劃分為金融發(fā)展環(huán)境、金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展?jié)摿σ约皩?duì)外開(kāi)放程度四大方面，共包含了22個(gè)指標(biāo)（見(jiàn)表1）。

（二）研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)對(duì)影響金融競(jìng)爭(zhēng)力的金融發(fā)展環(huán)境、金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展?jié)摿σ约皩?duì)外開(kāi)放程度的因素研究，運(yùn)用SPSS19.0多元統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)粵中發(fā)達(dá)城市（廣州、深圳）、粵西城市（湛江、茂名、陽(yáng)江）和粵東潮汕城市（揭陽(yáng)、汕頭、汕尾、潮州）2012年的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。設(shè)法將一系列具有相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)降為一組新的相互無(wú)關(guān)的指標(biāo)來(lái)替代研究，然后再根據(jù)其方差貢獻(xiàn)率來(lái)確定權(quán)重，進(jìn)而計(jì)算出各個(gè)樣本城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力綜合得分并進(jìn)行排名比較，從中分析揭陽(yáng)市現(xiàn)如今的金融發(fā)展?fàn)顩r以及存在的影響其持續(xù)性發(fā)展的問(wèn)題。

指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于對(duì)《2013年廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》的整理，并結(jié)合自己的需要對(duì)部分指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。其中，金融人才吸引力是該市金融業(yè)年末從業(yè)人員占全市年末總從業(yè)人員數(shù)的百分比，金融業(yè)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率是該市金融業(yè)年度總產(chǎn)值占全市GDP的百分比。

（三）金融發(fā)展環(huán)境實(shí)證分析

利用選取的年客運(yùn)量（X1）、年貨運(yùn)量（X2）、年郵電業(yè)務(wù)量（X3）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（X4）、公路通車(chē)?yán)锍蹋╔5）、衛(wèi)生事業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)（X6）進(jìn)行因子分析，得到的結(jié)果如下：

1.表2中第一列為因子編號(hào)，以后三列為一組，每組中數(shù)據(jù)項(xiàng)的含義依次為初始特征值、方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率。

在本例中，因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后，累積方差并沒(méi)有發(fā)生改變，而只是重新分配了這兩個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)，使得因子更易于解釋。可以看到在提取兩個(gè)公共因子的情況下，可以解釋原有變量總方差的92.192%。也就是說(shuō)，這兩個(gè)因子反映了原有變量的大部分信息，因子分析效果是較為理想的。

2.表3是因子的旋轉(zhuǎn)成分矩陣，由表我們可以得知因子F11在變量X1、X2、X3、X4和X6上負(fù)有較高的載荷，因此我們可以將F11定義為環(huán)境因子；因子F12在變量X5上負(fù)有較高的載荷，因此我們可以將F12定義為交通設(shè)施因子。

表3旋轉(zhuǎn)成分矩陣a

提取方法：主成分。

旋轉(zhuǎn)法：具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

a.旋轉(zhuǎn)在 3 次迭代后收斂。

表3顯示了因子F11、F12的載荷，根據(jù)該表我們可以寫(xiě)出金融發(fā)展環(huán)境因子分析的模型：

年客運(yùn)量X1=0.775* F11 -0.432* F12

年貨運(yùn)量X2=0.938* F11 +0.107* F12

年郵電業(yè)務(wù)量X3=0.983* F11 -0.176* F12

社會(huì)消費(fèi)品零售總額X4=0.980* F11 -0.052* F12

公路通車(chē)?yán)锍蘕5=-0.046* F11 +0.968* F12

衛(wèi)生事業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)X6=0.969* F11 -0.124* F12

3.表4是根據(jù)正交旋轉(zhuǎn)法計(jì)算出來(lái)的因子得分函數(shù)的系數(shù)，根據(jù)該表可以得到因子F11、F12的得分函數(shù)：

F11=0.136*X1 +0.247*X2 +0.222*X3 +0.237*X4 +0.115*X5 +

0.225*X6

F12=-0.293*X1 +0.221*X2-0.032*X3 +0.081*X4 +0.879*X5 +

0.013*X6

表4成分得分系數(shù)矩陣

提取方法：主成分。

旋轉(zhuǎn)法：具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

構(gòu)成得分。

根據(jù)上述的因子得分函數(shù)，以及各個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率，便可以計(jì)算出粵中發(fā)達(dá)城市、粵西城市、粵東潮汕城市各個(gè)城市的金融發(fā)展環(huán)境得分F1，F(xiàn)1=72.472%* F11 +19.721%* F12。

4.多元統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS19.0會(huì)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行運(yùn)算處理，大大地減少了操作者繁瑣的計(jì)算步驟。SPSS系統(tǒng)為我們提供了環(huán)境因子F11和交通設(shè)施因子F12的得分，經(jīng)過(guò)整理，粵中發(fā)達(dá)城市、粵西城市以及粵東潮汕城市2012年金融發(fā)展環(huán)境得分F1的排名情況如下（見(jiàn)表5）：

在金融發(fā)展環(huán)境因素方面，2012年九市展現(xiàn)出不同的發(fā)展情況。粵中發(fā)達(dá)城市的廣州、深圳的環(huán)境因子F11的得分都為正值且遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其余七市，金融發(fā)展環(huán)境優(yōu)越。在交通設(shè)施因子F12上，廣州市得分僅次于湛江、茂名兩市；而深圳市的得分為負(fù)值，分值遠(yuǎn)不及其余八市，居九市排名的最后一位。盡管如此，在金融發(fā)展環(huán)境因素F1上，廣州、深圳還是位居九市的第一位、第二位。造成這種情況，與各市的城市土地面積具有密不可分的關(guān)系。曾經(jīng)是“小漁村”的深圳的土地面積僅有1 997平方公里，而湛江、茂名兩市的土地面積分別為13 261平方公里、11 427平方公里。雖然深圳金融發(fā)展環(huán)境優(yōu)越，使得客流、物流等環(huán)境因素的流量巨大，但城市的土地面積卻阻礙著其交通設(shè)施的發(fā)展，進(jìn)而影響其金融競(jìng)爭(zhēng)力。由此看來(lái)，城市土地占有面積影響著一市的金融競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)弱。

在表5中，粵西各市的金融發(fā)展環(huán)境得分排名均前于粵東潮汕各市。這主要得益于交通設(shè)施因子F12的貢獻(xiàn)。在粵東潮汕城市中，汕頭市是潮汕城市的領(lǐng)頭羊，潮州次之，揭陽(yáng)第三，汕尾最后。揭陽(yáng)市要想提高金融競(jìng)爭(zhēng)力，在金融發(fā)展環(huán)境方面仍需加大投資力度，優(yōu)化金融發(fā)展環(huán)境。

（四）2012年揭陽(yáng)市金融競(jìng)爭(zhēng)力的匯總分析

與分析金融發(fā)展環(huán)境因素的方法一樣，運(yùn)用SPSS軟件對(duì)金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展?jié)摿σ约皩?duì)外開(kāi)放程度等影響金融競(jìng)爭(zhēng)力的因素進(jìn)行實(shí)證分析，分別得到2012年粵中、粵東及粵西各市金融競(jìng)爭(zhēng)力的相應(yīng)得分及排名情況。再將各金融競(jìng)爭(zhēng)力影響因素的實(shí)證結(jié)果匯總，得到2012年九市金融競(jìng)爭(zhēng)力的總得分（假設(shè)各影響因素的權(quán)重一樣），再和各影響因素的排名匯總，便可得到下表（見(jiàn)表6）：

觀(guān)察上頁(yè)表6，發(fā)現(xiàn)揭陽(yáng)市2012年的金融競(jìng)爭(zhēng)力在九市中排名第八位，不及粵西各市，更不及粵中發(fā)達(dá)城市深圳、廣州。在粵東潮汕四市中，其金融競(jìng)爭(zhēng)力僅超過(guò)潮州市，落后于汕尾、汕頭。整體而言，粵中發(fā)達(dá)城市具有強(qiáng)勁的金融競(jìng)爭(zhēng)力，不管在金融發(fā)展環(huán)境、發(fā)展規(guī)模、發(fā)展?jié)摿Γ€是在對(duì)外開(kāi)放程度上，都是九市中首屈一指的。粵西與粵東城市相比較，粵西城市在金融發(fā)展環(huán)境因素上具有比較優(yōu)勢(shì)，而粵東城市則在對(duì)外開(kāi)放程度和金融發(fā)展?jié)摿σ蛩厣暇哂斜容^優(yōu)勢(shì)。

就揭陽(yáng)市2012年金融競(jìng)爭(zhēng)力各影響因素而言，得益于揭陽(yáng)的地理地緣優(yōu)勢(shì)，揭陽(yáng)市在金融發(fā)展規(guī)模和對(duì)外開(kāi)放程度因素上發(fā)展相對(duì)較好，但在金融發(fā)展環(huán)境和金融發(fā)展?jié)摿σ蛩厣蠀s在九市中排名靠后。粵東潮汕城市中，除了潮州在金融競(jìng)爭(zhēng)力各影響因素上的發(fā)展相對(duì)均衡之外，其余三市各因素的發(fā)展各具優(yōu)勢(shì)。粵東城市之間本已有著濃厚的潮汕文化根源，揭陽(yáng)市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中更應(yīng)該注重加強(qiáng)與其余三市的互助合作，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的共同增長(zhǎng)，提高城市金融競(jìng)爭(zhēng)力。

四、政策建議

經(jīng)過(guò)前文的分析，我們了解到粵西、粵東各二三線(xiàn)城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及粵東發(fā)達(dá)城市的，一線(xiàn)發(fā)達(dá)城市與二三線(xiàn)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力相差甚遠(yuǎn)。二三線(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在“先天不足”缺陷，加之后期發(fā)展后勁不足，更擴(kuò)大了與一線(xiàn)城市的經(jīng)濟(jì)差距。

隨著社會(huì)的發(fā)展，提高二三線(xiàn)城市居民的生活水平是實(shí)現(xiàn)社會(huì)和諧的重要標(biāo)準(zhǔn)。因此，為了提升二三線(xiàn)城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力水平，筆者認(rèn)為應(yīng)該大力發(fā)展實(shí)體經(jīng)濟(jì)，在以傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)為重要支撐的基礎(chǔ)上，逐步承接來(lái)自發(fā)達(dá)城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；推進(jìn)金融創(chuàng)新與政府監(jiān)管的結(jié)合，為本市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)I造良好的發(fā)展空間；優(yōu)化經(jīng)濟(jì)投資環(huán)境，在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城鎮(zhèn)規(guī)劃建設(shè)、市政配套設(shè)施建設(shè)和政府政治建設(shè)等方面為投資商營(yíng)造良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境；加強(qiáng)區(qū)域間城市的交流與合作，打破行政壁壘，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)人才、技術(shù)、信息、產(chǎn)業(yè)、資金等資源的優(yōu)化配置，最終實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的共同增長(zhǎng)。

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Study on Financial Competitiveness in City

――A Case of Jieyang City

DU Xiao-ying1，LIN Yong-jie 2

（1.Guangdong University of Finance，China’s Financial Transformation And The Development Research Center，

Guangzhou 510521，China；2.Guangdong University of Finance，Department Finance，Guangzhou 510521，China）

Abstract：Developed first-tier cities have always been the research hotspot for scholars both home and abroad，however，so far there has not been so many researches focusing on the financial competitiveness of second-tier or third-tier cities.In this thesis，Jieyang City，one of the third-tier cities of Guangdong Province，was chosen as the main research object.Through comparing the financial development level of the sample city with factor analytic method，Jieyang，with those of cities of developed first-tier (Guangzhou and Shenzhen)，cities in the west of Guangdong Province (Zhanjiang，Maoming and Yangjiang) and Chaoshan cities in the east of Guangdong Province，it was learned that the current financial competitiveness of the second-tier and third-tier cities was not good enough and lack of latent development was the main reason effecting their sustainable development in the future.

篇（11）

DOIDOI：10.11907/rjdk.171197

中圖分類(lèi)號(hào)：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2017）006-0100-04

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，溫室環(huán)境的控制正在向智能化、自動(dòng)化的方向邁進(jìn)，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)溫室環(huán)境進(jìn)行有效調(diào)控可以改善農(nóng)業(yè)生態(tài)，提高農(nóng)作物質(zhì)量和產(chǎn)量。但溫室環(huán)境是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合、大滯后且時(shí)變的被控對(duì)象[1]，且江浙地區(qū)四季氣候變化明顯，夏季炎熱濕潤(rùn)，冬季寒冷干燥，晝夜溫差及濕度差較大，常規(guī)控制方法難以取得理想效果，而現(xiàn)有控制系統(tǒng)控制模式固定，不能適應(yīng)環(huán)境變化，因此建立一套適應(yīng)性強(qiáng)、響應(yīng)快、穩(wěn)定性好的智能溫室測(cè)控系統(tǒng)是現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)的迫切需求。

目前，已有的控制方案中采用傳統(tǒng)PID控制來(lái)實(shí)現(xiàn)，但PID參數(shù)恒定，無(wú)法適應(yīng)非線(xiàn)性系統(tǒng)的控制需求。因此，本文將模糊理論與PID控制相結(jié)合，運(yùn)用模糊推理對(duì)PID控制器的3個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)性和靈活性，改善了系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能。

1 模糊PID控制器原理

1.1 模糊控制原理

在傳統(tǒng)控制領(lǐng)域里，對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)信息描述越精確，控制效果越好，然而對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)，由于變量太多，往往無(wú)法精確表示系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)信息，這時(shí)可以考慮使用模糊控制來(lái)解決。模糊控制是一種非線(xiàn)性控制方法，其不依賴(lài)于被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，而是通過(guò)大量的實(shí)際操作數(shù)據(jù)及專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出控制規(guī)則，用自然語(yǔ)言描述控制策略，模擬人對(duì)事物的決策實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制。溫室環(huán)境復(fù)雜多變且干擾因子眾多，常規(guī)方法難以取得理想的控制效果，所以使用模糊控制實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室環(huán)境的調(diào)控比較合適。

在模糊控制系統(tǒng)中，模糊控制器設(shè)計(jì)是其核心部分，控制器結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要由4個(gè)部分構(gòu)成：模糊化處理、規(guī)則庫(kù)、模糊推理及解模糊[2]。

1.2 PID控制器原理

在工程實(shí)際中，PID控制因其簡(jiǎn)單、可靠性高及魯棒性好等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)及設(shè)施農(nóng)業(yè)的過(guò)程控制中，并取得較理想的控制效果。所謂PID控制即：比例（P）-積分（I）-微分（D）控制[3]，結(jié)構(gòu)圖如圖2所示，其控制算式如下：

u（t）=Kp[e（t）+1/Ki∫t0e（t）dt+Kd*de（t）/dt]（1）

式（1）中，Kp、Ki和Kd分別為比例、積分和微分系數(shù)，e（t） = r（t） - c（t），r（t）為設(shè)定值，c（t）為實(shí)際測(cè)量值，e（t）為控制器的輸入，它是設(shè)定值與實(shí)際測(cè)量值的偏差，u（t）為控制器輸出。PID控制器中Kp、Ki和Kd的調(diào)節(jié)會(huì)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能產(chǎn)生較大影響，3個(gè)參數(shù)的作用具體如下：（1）比例控制Kp：使系統(tǒng)反應(yīng)靈敏，可以迅速調(diào)節(jié)系統(tǒng)誤差；（2）積分控制Ki：系統(tǒng)在進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后存在穩(wěn)態(tài)誤差，Ki用來(lái)消除穩(wěn)態(tài)誤差；（3）微分控制Kd：提前預(yù)測(cè)系統(tǒng)誤差變化的趨勢(shì)，使誤差提前為零，Kd是一種超前調(diào)節(jié)。

2 溫室測(cè)控系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)

2.1 葉菜溫室環(huán)境因子分析

葉菜溫室環(huán)境包含因子眾多，包括環(huán)境溫度、光照強(qiáng)度、空氣濕度、CO2濃度、土壤水分和肥力等，這些環(huán)境因子在溫室環(huán)境中相互聯(lián)系、相互耦合，一同作用于溫室這個(gè)小氣候環(huán)境[4]。各個(gè)因子對(duì)葉菜生長(zhǎng)的影響及調(diào)控如下：

2.1.1 溫度

環(huán)境溫度是影響葉菜干物質(zhì)分配及葉片生長(zhǎng)最重要的環(huán)境因子。若環(huán)境溫度偏低會(huì)導(dǎo)致葉菜生長(zhǎng)緩慢甚至停滯，長(zhǎng)時(shí)間低溫更容易引起低溫危害。若溫度偏高會(huì)導(dǎo)致呼吸消耗增加，葉菜植株積累的干物質(zhì)減少，所富含的能量減少。對(duì)溫室內(nèi)溫度的調(diào)控主要包括：升乜刂萍敖滴驢刂啤

（1）升溫控制。當(dāng)對(duì)溫室進(jìn)行升溫控制時(shí)，首先關(guān)閉天窗及側(cè)窗，然后開(kāi)啟內(nèi)保溫膜和內(nèi)循環(huán)促進(jìn)溫室內(nèi)空氣的流通，之后開(kāi)啟暖氣、空調(diào)等設(shè)備進(jìn)行升溫。

（2）降溫控制。溫室溫度調(diào)控中常用的降溫措施有：自然通風(fēng)（側(cè)窗和天窗等）、人工強(qiáng)制通風(fēng)（排風(fēng)機(jī)）、開(kāi)啟遮陽(yáng)網(wǎng)（內(nèi)遮陽(yáng)和外遮陽(yáng)）、濕簾冷風(fēng)機(jī)降溫等。

2.1.2 濕度

空氣相對(duì)濕度對(duì)葉菜生長(zhǎng)的蒸騰作用有較大影響。若空氣濕度過(guò)高，葉菜根部呼吸困難，不僅影響正常生長(zhǎng)發(fā)育，而且容易誘發(fā)病害；若空氣濕度過(guò)低，土壤濕度也會(huì)隨之降低，可能會(huì)導(dǎo)致作物缺水而出現(xiàn)萎蔫現(xiàn)象。對(duì)于葉菜而言，長(zhǎng)期處于空氣濕度較低的環(huán)境中生長(zhǎng)時(shí)，容易導(dǎo)致葉菜的葉片小而厚，阻礙了葉菜的生長(zhǎng)。對(duì)濕度的調(diào)控包括：加濕和除濕。溫室內(nèi)常用加濕方法有噴霧加濕和濕簾加濕；溫室內(nèi)除濕控制可以采用自然通風(fēng)或強(qiáng)制通風(fēng)，在溫室內(nèi)空氣含量一定的情況下，也可采用加溫除濕來(lái)降低溫室內(nèi)的空氣濕度。

2.1.3 光照

光照是作物進(jìn)行光合作用的能量來(lái)源，它影響到幼苗的素質(zhì)、植株的生長(zhǎng)和產(chǎn)量高低。光照太強(qiáng)會(huì)灼傷作物，光照不足時(shí)光合作用會(huì)減弱，對(duì)溫室內(nèi)光照的控制包括遮光和補(bǔ)光。

其中，遮光控制可以通過(guò)開(kāi)啟內(nèi)外遮陽(yáng)網(wǎng)來(lái)減弱溫室內(nèi)部的光照強(qiáng)度；補(bǔ)光控制在連續(xù)陰雨或者光照不足的情況下，為了促進(jìn)作物生長(zhǎng)，可以通過(guò)開(kāi)啟補(bǔ)光燈的方式增加溫室內(nèi)的光照強(qiáng)度。

2.1.4 CO2

CO2濃度是作物進(jìn)行光合作用不可缺少的條件，它直接影響著有機(jī)物的合成。CO2濃度的控制可以通過(guò)通風(fēng)換氣或者CO2發(fā)生器。

此外，環(huán)境溫濕度在一定條件下是相互耦合的，當(dāng)溫度上升時(shí)濕度呈下降趨勢(shì)，溫度下降時(shí)濕度呈上升趨勢(shì)，同時(shí)空氣濕度變化又會(huì)影響環(huán)境溫度[5]，而光照變化也會(huì)對(duì)溫濕度產(chǎn)生影響，如當(dāng)光照增強(qiáng)時(shí)，溫度會(huì)上升等，所以設(shè)計(jì)溫室測(cè)控系統(tǒng)的輸出需要考慮環(huán)境因素間的耦合作用。

2.2 模糊PID控制器設(shè)計(jì)

PID控制器在過(guò)程控制中被廣泛應(yīng)用，但其參數(shù)整定是控制器設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容。常規(guī)的PID控制器使用工程整定方式，參數(shù)設(shè)定后一般固定不變，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行變化的適應(yīng)能力、抗干擾能力不足，所以本文采用模糊控制對(duì)PID控制器的參數(shù)Kp、Ki和Kd進(jìn)行在線(xiàn)整定[6]，使控制器能夠及時(shí)響應(yīng)系統(tǒng)環(huán)境的實(shí)時(shí)變化，使系統(tǒng)具有更強(qiáng)的靈活性。

溫室測(cè)控系統(tǒng)是一個(gè)多變量間相互耦合且時(shí)變的復(fù)雜系統(tǒng)，理論上來(lái)說(shuō)，如果一個(gè)模糊控制系統(tǒng)能夠做到將所有影響溫室內(nèi)環(huán)境指標(biāo)的因素作為控制器的輸入，那么該控制器的輸出一定非常準(zhǔn)確，但事實(shí)上這樣做是不現(xiàn)實(shí)的，因?yàn)閷⒃蕉嗟沫h(huán)境變量作為輸入，環(huán)境因子之間的相互耦合關(guān)系就越多，控制系統(tǒng)就越復(fù)雜，控制器的規(guī)則庫(kù)就無(wú)法定義。從上文對(duì)溫室環(huán)境的分析中可看出，在眾多的環(huán)境因子中，溫度和濕度兩大因子對(duì)溫室環(huán)境的影響最為明顯，光照其次，其它如CO2等因素的控制相對(duì)單一，且耦合作用相對(duì)較小。因此，本系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)綜合考慮溫室內(nèi)光溫濕的測(cè)量與調(diào)控，其它因子暫不考慮。

模糊PID控制器的結(jié)構(gòu)圖如圖3所示，在設(shè)計(jì)系統(tǒng)的輸出時(shí)，充分考慮濕度和光照的耦合作用進(jìn)行綜合調(diào)控。當(dāng)環(huán)境因子的調(diào)控發(fā)送沖突時(shí)，以溫度調(diào)控為先，濕度其次。

其中，r（t）為溫度設(shè)定值，c（t）為溫度實(shí)際測(cè)量值，u（t）為PID控制器的輸出，為控制溫濕度相關(guān)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的變量[7]，控制器的輸入為溫度偏差e和偏差變化率ec，控制器可根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況模糊推理出Kp、Ki和Kd的增量ΔKp、ΔKi和ΔKd。

根據(jù)溫室測(cè)控系統(tǒng)的實(shí)際情況，將e、ec、ΔKp、ΔKi和ΔKd的模糊論域劃分為5個(gè)等級(jí)：{NB、NS、ZO、PS、PB}，其含義分別為：{負(fù)大、負(fù)小、零、正小、正大}，論域范圍為[-4， 4]。兩個(gè)輸入變量e、ec及3個(gè)輸出變量ΔKp、ΔKi和ΔKd的隸屬度函數(shù)均為三角形隸屬度函數(shù)。控制規(guī)則采用“if A and B then C”的條件句式，依據(jù)模糊推理原則，總結(jié)出模糊控制規(guī)則表如表1所示。

控制器將系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的溫度偏差和偏差變化率進(jìn)行模糊處理后得到e和ec的模糊度，通過(guò)查詢(xún)模糊規(guī)則表得出ΔKp、ΔKi和ΔKd的模糊度，再對(duì)照模糊論域?qū)?個(gè)參數(shù)的模糊度解模糊成具體數(shù)值，從而計(jì)算出新的Kp、Ki和Kd，最后將計(jì)算結(jié)果代入PID控制算式，計(jì)算出系統(tǒng)輸出量，則該輸出量即為控制溫濕度相關(guān)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的變量，由該變量推導(dǎo)出當(dāng)前的控制組合。

2.3 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

根據(jù)系統(tǒng)需求，本文所設(shè)計(jì)的葉菜溫室測(cè)控系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖如圖4所示。

系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)從左至右可以分為3個(gè)部分：①傳感器、風(fēng)機(jī)等硬件設(shè)備；②嵌入式網(wǎng)關(guān)；③上層應(yīng)用（云服務(wù)與溫室管理平臺(tái)）。其中，嵌入式網(wǎng)關(guān)為溫室測(cè)控系統(tǒng)的核心部分，是連接上層軟件和底層硬件的中樞[8]。網(wǎng)關(guān)通過(guò)RS485串口通信采集現(xiàn)場(chǎng)傳感器、氣象站的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，控制風(fēng)機(jī)、水泵等現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行設(shè)備，對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析過(guò)濾之后，首先在本地嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)sqlite中存儲(chǔ)，之后將數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器存儲(chǔ)到sqlserver中。用戶(hù)也能夠通過(guò)PC或手機(jī)登錄溫室管理平臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)查詢(xún)、設(shè)備控制、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)視頻查看及自動(dòng)運(yùn)行設(shè)定等。

3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

3.1 嵌入式模塊硬件選擇

葉菜溫室環(huán)境復(fù)雜多變，干擾因子眾多，尤其夏季很可能長(zhǎng)期處于高溫高濕的環(huán)境之中，而嵌入式網(wǎng)關(guān)作為溫室測(cè)控系統(tǒng)的核心部分，必須選擇工業(yè)級(jí)的產(chǎn)品保證其穩(wěn)定性和可靠性。

本系統(tǒng)選擇基于Linux內(nèi)核的GT6502嵌入式工業(yè)計(jì)算機(jī)作為嵌入式核心控制模塊。該模塊CPU采用成熟的高性能工業(yè)處理器ARM926EJ，且為了保證能達(dá)到工業(yè)設(shè)備需要的穩(wěn)定性，整板設(shè)計(jì)采用全工業(yè)布線(xiàn)，在材質(zhì)上選用高品質(zhì)的PCB板材，穩(wěn)定的硬件設(shè)計(jì)能保證系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間正常運(yùn)行。此外，模塊具備多重電源保護(hù)，抗靜電、過(guò)流、防反接等保護(hù)能有效保證在野外等惡劣環(huán)境下的可靠運(yùn)行。

3.2 嵌入式模塊軟件設(shè)計(jì)

在葉菜溫室測(cè)控系統(tǒng)中，嵌入式模塊軟件的主要功能是：①采集實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，分析過(guò)濾后存儲(chǔ)；②實(shí)時(shí)響應(yīng)用戶(hù)的數(shù)據(jù)查詢(xún)、設(shè)備控制等需求；③根據(jù)用戶(hù)設(shè)置和當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)控溫室環(huán)境。根據(jù)嵌入式模塊軟件的功能設(shè)計(jì)，其程序?qū)崿F(xiàn)流程如圖5所示。主線(xiàn)程負(fù)責(zé)子線(xiàn)程的創(chuàng)建與線(xiàn)程資源的回收，所創(chuàng)建的3個(gè)子線(xiàn)程分別為：監(jiān)聽(tīng)線(xiàn)程、斷線(xiàn)檢測(cè)線(xiàn)程及自動(dòng)控制線(xiàn)程。

（1）監(jiān)聽(tīng)線(xiàn)程：接收用戶(hù)設(shè)備控制、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)、配置信息查詢(xún)等指令，作出響應(yīng)后向用戶(hù)反饋執(zhí)行結(jié)果；

（2）斷線(xiàn)檢測(cè)：檢測(cè)設(shè)備與云服務(wù)器的長(zhǎng)連接，若檢測(cè)到當(dāng)前設(shè)備斷線(xiàn)，則執(zhí)行重連操作保證設(shè)備一直與服務(wù)器保持長(zhǎng)連接；

（3）自動(dòng)控制：收集實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，分析過(guò)濾后存儲(chǔ)，并將當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)輸入到模糊PID控制器中，根據(jù)控制的輸出進(jìn)行溫室環(huán)境調(diào)控。

3.3 服務(wù)器模塊設(shè)計(jì)

基于高內(nèi)聚低耦合的軟件設(shè)計(jì)思想[9]，本系統(tǒng)將服務(wù)器模塊按照功能分為通信服務(wù)器與數(shù)據(jù)服務(wù)器。通信服務(wù)器負(fù)責(zé)與嵌入式網(wǎng)關(guān)、溫室管理平臺(tái)的通信。當(dāng)前服務(wù)器應(yīng)用在農(nóng)業(yè)示范基地，考慮到應(yīng)用場(chǎng)景可能被拓展，用戶(hù)數(shù)及設(shè)備數(shù)可能會(huì)增加，通信實(shí)現(xiàn)需能夠響應(yīng)彈性的用戶(hù)數(shù)及并發(fā)需求，實(shí)現(xiàn)資源自動(dòng)分配，所以通信服務(wù)器是基于Linux下的C++開(kāi)發(fā)，選用多路I/O復(fù)用模型epoll實(shí)現(xiàn)通信并發(fā)，通過(guò)創(chuàng)建線(xiàn)程池的方式實(shí)現(xiàn)連接的負(fù)載均衡。數(shù)據(jù)服務(wù)器負(fù)責(zé)環(huán)境信息的存儲(chǔ)和歷史數(shù)據(jù)的查詢(xún)，使用HTTP協(xié)議實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢(xún)與響應(yīng)。兩個(gè)模塊分開(kāi)設(shè)計(jì)，獨(dú)立開(kāi)發(fā)，保證通信服務(wù)與數(shù)據(jù)服務(wù)互不影響，模塊間的通信使用進(jìn)程間通信現(xiàn)。

4 溫室測(cè)控系統(tǒng)的效果驗(yàn)證與分析

為了驗(yàn)證系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行效果，課題以江蘇省農(nóng)科院六合農(nóng)業(yè)示范基地為試驗(yàn)對(duì)象進(jìn)行測(cè)試，選取該示范基地中一個(gè)連棟生菜溫室為實(shí)施地點(diǎn)。該生菜溫室包含4個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包含2個(gè)光溫濕三合一傳感器，整個(gè)溫室內(nèi)共有8個(gè)三合一傳感器，且具有側(cè)窗、內(nèi)外遮陽(yáng)、環(huán)流風(fēng)機(jī)、水泵等多種執(zhí)行設(shè)備，溫室內(nèi)還接入了4個(gè)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)便于查看實(shí)時(shí)視頻。溫室外安裝一個(gè)包含光、溫、濕、風(fēng)速、風(fēng)向、雨量6種傳感器的氣象站，用于感知室外環(huán)境信息。本測(cè)試時(shí)間為2016年12月12日，選取溫室內(nèi)環(huán)境溫濕度為測(cè)試對(duì)象，對(duì)9：00-16：00的溫濕度調(diào)控狀況進(jìn)行測(cè)試。由于當(dāng)前生菜處于蓮座期，生長(zhǎng)最佳的溫度范圍為18～22℃，濕度為70%～80%，因此設(shè)定溫度值為20℃，濕度值為75%。將溫濕度設(shè)定值輸入系統(tǒng)之后啟動(dòng)系統(tǒng)的自動(dòng)控制，由測(cè)試數(shù)據(jù)生成的變化曲線(xiàn)圖如下：

如圖6所示，溫室內(nèi)溫度變化范圍為17.5～22.3℃，濕度為73.2%～83.1%，由數(shù)據(jù)可見(jiàn)，系統(tǒng)運(yùn)行正常并且能夠根據(jù)設(shè)定值及時(shí)響應(yīng)，保持溫濕度在合理的范圍內(nèi)，達(dá)到了預(yù)期的控制效果。

5 結(jié)語(yǔ)

構(gòu)建了基于模糊PID控制器的葉菜溫室測(cè)控系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)葉菜生長(zhǎng)環(huán)境的研究，利用模糊推理對(duì)PID控制器的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，提升了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能，實(shí)現(xiàn)了葉菜溫室環(huán)境的自動(dòng)調(diào)控。試驗(yàn)表明，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、響應(yīng)迅速，具有很強(qiáng)的魯棒性。

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