環境因子的定義大全11篇

緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇環境因子的定義范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

篇（1）

1呼吸系統過敏癥的定義

哮喘的診斷定義目前尚無統一標準。哮喘臨床上的診斷則大致遵循1993 年世界衛生組織（NHLBI/WHO workshop report）對哮喘的定義[8]，其內容包含了氣道的阻塞，呼吸時伴有"咻咻"的喘鳴聲，有呼吸困難、咳嗽與胸悶胸痛的癥狀。此外，哮喘患者在未發作時，從外在來看是與正常人沒有差異，哮喘病之發生，除了某一種致敏物質引起急性發作以外，環境污染的因子，氣道的高反應性（airway hyper-responsiveness），與氣道之發炎反應的存在常是并行的。臨床診斷除了有以上所描述的內容做為參考之外，通常應結合臨床病史與家族病史，過敏原的檢測與判斷，以及支氣管激發試驗等資料。

2室內室外環境因子與哮喘

環境對于哮喘之影響，在許多項目之中可以見到，如都化與社經地位都是重要因子，在經濟較發達之社區，哮喘之發病率較高，即使從鄉下遷移到都市者，其子女之中就可發現有增加的情況[9]。抽煙是一個重要的環境因子，對于哮喘之發生有極重要之影響，已知抽煙可以增加血清中的IgE 濃度[10]。其他室內環境污染與哮喘相關性中，最常被討論的有室內潮濕度、積水、溫度、霉菌、細菌毒素、塵蹣濃度、蟑螂與寵物等等[11]，其中有關塵蹣的研究是最多的，甚至已由研究結果來嘗試訂出其閾值是100 mites/g 灰塵，這相當于2 ug allergen/g灰塵，而超過這個標準以上會增加兒童得到哮喘的危險性[12]，此外室內的蚊香燃燒與煮飯燒水時所放出的室內空氣污染，也被認為可能與哮喘或呼吸道傷害有關[13]。

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

3哮喘與肺功能下降的關系

肺功能下降是哮喘發作時最明顯癥狀，肺功能包含了很多內容，不過最常被用來使用作為肺功能指標的有3種值，分別是：①肺部吸飽氣時第一秒鐘用力吐出量，即forced expiratory volume in one second，簡稱FEV1，單位是升（L）。②肺部吸飽氣時用力吐氣直到將氣吐光為止的過程中，25%～75%的流量，即forcedexpiratory flow between 25% and 75% of forced vital capacity，簡稱FEF 25%～75%，單位是升/秒（L/S）。③FEV1/肺部吸飽氣時用力吐氣直到將氣吐光為止的吐氣量，forced vitalcapacity，簡稱FVC，即FEV1/FVC，是沒有單位的比值。此外，支氣管激發試驗（bronchial challenge test）是用來測定氣道的高反應性的另一方法[20]，可以特定的過敏原或具有非特異性的氯乙烯（methacholine）或組織胺（histamine）來進行試驗。判斷的標準是測試后的肺功能比測試前的肺功能在第1 s用力呼氣量（FEV1）下降的20%當作是陽性反應。但該方法存在一定限制性，受測者本身肺功能太低（FEV1/FVC

4哮喘與家族遺傳

誘發哮喘的病因目前尚未明確，環境因子與遺傳因子共同誘導哮喘是目前普遍公認的學說，近年來研究顯示，哮喘發作似乎有家族聚集現象，學者們開始探討遺傳因子與環境因子，到底哪一個角色比較重要？Harris等以雙胞胎為研究對象發現，遺傳因子可用于解釋75%的哮喘病例，其余的25%則歸因于不同的環境因子[21]。進一步探討哮喘的表現型（phenotype）與遺傳因子的關系，Kauffmann 等研究指出，哮喘的表現型不是單一個基因可以解釋，應該是很多基因的共同參與[22]Bleecker 等人也在同一年提出，哮喘的發生與發展至少與人類染色置的6p21.3-23、12q、13q、14q 等位置的基因有關，而且環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

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

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張劑（β-bronchodilator）感受器，其基因位于人類染色體5q31-33 的位置，作用機轉主要是當乙型氣道擴張劑與β2AR 結合后，會透過G-Protein 作用導致腺甘酸環化酵素（adenylate cyclase）的活化，使得cAMP 增加并使支氣管擴張，最后達到治療之效果。β2AR 是一種細胞表面蛋白（cell-surface protein），且有部分氨基酸序列是埋入細胞膜中，在很多細胞如呼吸道平滑肌細胞與表皮細胞、neutrophils、嗜伊紅性白血球與肺泡上找到的巨噬細胞等都可發現[24]。

5.2 Tumor necrosis factor （腫瘤壞死因子；TNF） TNF 是一種原發炎細胞激素（pro-inflammatory cytokine），其基因的位置是落在染色體6p21-23 上且與HLA class II 是在同一個基因區域，過去的研究發現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Intron 的經NcoI 限制酶切割（restriction enzyme digestion）的基因多型性是已知的哮喘相關性因素，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[26]。目前有關TNFα-308 位置的基因多型性或LTαNcoI 的基因多型性，與哮喘患者的關系仍然不是很一致。

5.3 Cytokine gene cluster Cytokine gene cluster 是座落在人類染色體5q23-33 的位置，這些細胞激素（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性。Walley 等人以來自英國的三組不同特性的研究對象，即一般族群、過敏哮喘者和非過敏非哮喘者，來探討IL-4 的promoter -590 位置的基因多型性在這三組人的關系，結果發現-590 C-T 與一般族群之IgE 抗體表現量，以及wheezing 的情形產生與否有關，但在其他族群則無此類似發現[27]，此外IL-4 也已被證實與B 細胞活化產生IgE 有關，更是影響免疫反應走向Th2 漂移時，非常重要的一種細胞激素。

5.4 Glutathione S-transferase P1（GSTP1） 有文獻指出，支氣管高反應性（bronchial hyper-responsiveness）可能被ROS （reactiveoxidative species）所影 響[28]，ROS 作為可靠的炎癥指標，其所引起的發炎反應可能啟動氣管收縮的機制，進而使個體發生類似哮喘的癥狀。而GST 基因被公認為可調節因氧化性壓力所產生的ROS。事實上，GST 基因的多型性有很多，還包括GSTM1、GSTT1 等等，而在肺臟的表皮細胞中，GSTP1 被認為提供了超過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與哮喘發生以及支氣管高反應性有高度相關，因此GSTP1 基因與哮喘發生的關聯性現正開始被廣泛討論中。

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境污染因子兩大類。環境因子方面，最常被討論的是室內過敏原暴露。常見的過敏原有塵蹣、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，可能與哮喘的發生有關。既往研究顯示β2AR 基因多型性與肺部的發育有關，Lymphotoxin-α（LTα）被認為與IgE 的產生有關，TNFα、以及Glutathione S-transferase（GST）P1 也與呼吸道的高反應性（bronchial hyper-responsiveness）有關。我們想知道這些特殊標的基因的基因型，是否在我們的研究族群分布與國外研究相同。此外，環境與遺傳因子的交互作用對哮喘發病產生疊加效應，相關研究仍需進一步深入。

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1引言

世界經濟的全球化發展，以及世界各國間文化的交融，使得“地球村”的概念應運而生。不同文化、不同膚色、不同語言的人們相互間的交往變得越來越密切。準確、恰當地與世界各國的人們交流，這是大學英語教學中所面臨的難點，因為交流不僅僅是語言本身的問題，更重要的是文化內涵的對接，從而通過語言作為載體表達出來。所以國際間的交流要求兩點：一方面是語言表達準確，另一方面是社會文化的熟練掌握。后者往往是前者達到更高境界的鋪墊。很多大學教學往往是語言技巧性訓練過多，而著重培養學生跨文化意識的很少，我們認為培養大學生的語言背后的文化框架是學好語言的更有效的途徑，是具有更為長遠而深刻意義的訓練。

2文獻回顧與理論基礎

2．1語言與文化

關于文化的定義很多，Kroeber和Kluckhohn(1952)列出了關于文化的164種定義。對文化較為權威的定義是EdwardTylor(1920)所提出的人類學領域中的概念，文化是知識、信仰、藝術、道德、法律、風俗習慣等所構成的有機體，這個有機體組成了人類社會。Sapir(1921)給出了語言學中的文化定義，文化是指社會所做的和所思考的。HuWenzhong(1998)認為文化是一個特定社會背景下社會成員有代表性的行為模式的集合。Samovar和Po~er(2000)認為文化包括了知識、經驗、信仰、價值觀、行為方式、態度、宗教等等，從宗教到精神的所有領域。

語言反映文化，語言和文化是相互聯系的(Samovar&Po~er，1982)。DaiWeidong(1989)認為語言是文化傳播中的主要手段和途徑，靠它來表達信仰、價值觀和道德準則，并且語言為人我們提供了一個了解其他人文化和思維方式的途徑。語言是文化中非常重要的一個組成部分，根植于文化，一些學者認為是最主要的部分，如果離開了語言，文化的傳承是難以實現的；語言是一個群體最有效的代表，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跨文化意識培養與語言教學

跨文化意識(IA)是深入了解各國文化的動機先導，是辨析各種文化相似與差別的前提(Chen&Starosta，1997)。跨文化意識是一種直覺，對交流中文化因素的意識反應，以及兩種語言所存差異的敏感。這是一種無形的但可以被感受得到的。跨文化意識不僅僅是一種意識，而且還是一種洞悉交流信息的能力。Hall＆To11(1999)將IA定義為識別、理解和區分本國及目標國的社會背景的能力。

對大學英語教學中的跨文化意識培養產生影響的因素，綜合起來主要有教師因子、環境因子、學生因子、教材因子等四大因素。其中教師因子包括教學內容、教學方法、教學設計、教師意識；環境因子包括語言環境、傳播交流設備、文化交流環境與機會；學生因子包括學習自主程度、文化交流頻次、接受意愿與能力；教材因子包括：教材整體內容設計、教材的難易度、教材中的文化體現。

3樣本收集與分析

本研究調查收據主要采取現場發放問卷的形式，發放對象為高職院校在校大學生，共發放問卷200份，共收回有效問卷l79份。其中英語專業學生占75．6％，非英語專業占24．4％；男生占32．1％，女生占66．9％；大一學生占43．8％，大二學生占52．3％，大三學生占4．9％。

樣本的信度和效度是衡量樣本數據的兩大標準。信度主要檢測結果穩定的可靠性。我們采用Cronbach’sAlpha值檢驗各因子的內部一致性。效度衡量問卷是否達到了預定的目的，是否測量了要測量內容。我們采用KMO值進行分析。

注：采用主成分分析法；旋轉方法為最大方差最大正交旋轉法；旋轉經3步迭代得到

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中圖分類號：TP274+2 文獻標識碼：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，FAN 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

突破傳統果業的限制，發展現代果業是我國水果產業發展的必然趨勢。現代果業的重要特征是果園生產和管理的數字化、信息化、機械化，數字果園的概念也應運而生[1]。果園環境涉及的數字化對象包括空氣溫濕度、光照強度、光有效輻射、紫外線強度、降雨量、風速、風向、露點、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，果園環境數據采集系統的研制與應用已得到重視，相關研究也比較多。在圍繞某一個指標進行數據采集和監測的研究方面，Changying Li[2]報道了一種氣體傳感器陣列監測藍莓果實病害的方法，樊志平等[3]設計實現了柑橘園土壤墑情遠程監控系統，李光林等[4]研制了一種基于太陽能的柑桔園自動灌溉與土壤含水率監測系統， 張會霞等[5]利用“3S”技術設計實現了一種柑橘園GPS數據采集系統。在對整個果園環境多個指標進行數據采集和綜合管理的研究方面，葉娜等[6]報道了一種蘋果園環境監控系統的研究與設計，王新忠等[7]研究了基于無線傳感的丘陵葡萄園環境監測系統，楊愛潔等[8]提出了一種基于無線傳感器網絡的果園數字信息采集與管理系統，王文山等[9]采用物聯網技術設計了一種果園環境信息監測系統。另外，還有一些學者的研究則側重在果園環境數據采集所涉及的信息通訊技術，如Raul Morais等[10]報道了用于葡萄精準管理的多點環境數據采集裝置，岳學軍等[11]采用GPRS和ZigBee技術實現了果園環境監測系統，潘鶴立等[12]采用ZigBee和3G/4G技術研究分布式果園遠程環境監控系統的設計，徐興等[13]報道了山地橘園無線環境監測系統優化設計方法及如何提高監測的有效性。綜上，這些研究工作基本上都是在利用多種信息技術來實現果園環境數據的獲取和監測，不同的是使用的監測指標和監測手段有所差異，但他們都對所獲取的數據多采用私有的數據格式進行存貯和管理，對如何把所監測的數據與其他信息系統進行交換和共享則幾乎沒有涉及。

近年來如何從技術角度來消除“信息孤島”，解決信息系統之間的數據交換問題受到很多研究者的關注，常志國等[14]提出了一種交通信息基礎數據元XML Schema表示模型來解決交通信息系統之間的數據交換和共享，潘峰等[15]構建了國家衛生數據字典XML Schem來實現衛生數據的交換與共享，農業領域也有學者開展數據交換和共享方面的研究，如戴建國等[16]針對國營農場管理報道了基于 REST 架構和XML的農情數據共享技術研究，陳宏等[17]提出了蔬菜種植元數據模型信息描述方法。但針對果園環境數據表示以及數據共享技術方面的研究幾乎沒有涉及。

本研究在分析果園環境數據內涵的基礎上，研究基于XML技術的果園環境采集數據表示技術，重點解決果園環境采集數據的表示格式，為不同系統之間果園環境采集數據的交換和共享應用提供支撐。

1 材料和方法

1.1 果園環境數據分析

果園環境是果園中果樹群體以外的空間，以及直接或間接影響該果樹群體生存與活動的外部條件的總和。果園環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、污染等環境因素;生物因素是指果樹以外的動物、植物、微生物等環境因素。果園環境采集數據就是利用技術手段獲取的各種環境因子的狀態數據或者特征數據，從數據形態上來看，有數值、字符、圖像、視頻、聲音、矢量等。

果園氣候環境因子方面，大氣、溫度、光照、水分等氣候因子與果樹生產有密切的關系，目前利用物聯網技術可直接采集的數據包括空氣溫濕度、光照強度、光有效輻射、紫外線強度、降雨量、風速、風向、露點等。

果園土壤環境因子方面，利用物聯網技術或者實驗室檢測手段可以采集的數據有土壤含水率、土壤pH值、土壤有機質含量、土壤電導率、土壤溫濕度、土壤重金屬含量、地下水位、土壤鹽分等。其中，土壤有機質含量是評價果園土壤肥力的重要指標，也是影響果樹生長的重要因素。土壤水分是果樹吸收水分的主要來源，土壤濕度過低時，果樹吸水困難，甚至凋萎，但如果土壤濕度過高，又會發生漬害，土壤水分含量影響著果樹的產量和品質。土壤中重金屬含量影響著果品安全，也越來越受到人們的關注。

果園地形環境因子方面，一般利用遙感技術和GIS技術獲取和管理果園的地形起伏、海拔、山脈、坡度、坡向、高度等地貌特征數據。

果園生物環境因子方面，果園病蟲害和雜草方面的數據更受關注。近來利用現代信息技術手段自動測報果園病蟲害數據得到研究和應用部門重視。伍梅霞等[18]報道了自動蟲情測報燈在果園有害生物測報上的初步應用情況。邢東興等[19]利用光譜數據定量化測評紅蜘蛛蟲害對紅富士蘋果樹的危害程度。

1.2 果園環境采集數據表示格式設計方法

果園環境采集數據不但為果園生產管理系統提供支撐，同時也是果品質量追溯、果品電子商務等果園經營管理系統的數據源之一，果園環境采集數據需要在不同管理系統之間實現自動交換和共享。現有的果園數據采集與管理系統一般采用私有的數據格式進行數據存貯和管理，因此需要設計一個果園環境采集數據表示格式，基于這樣的標準格式，才能在不同系統之間實現數據的自動交換和共享。

XML（Extensible markup language）是國際互聯網聯盟（W3C）開發的用于網絡環境下進行數據交換和管理的技術[20]，它以一種開放的、自我描述的方式定義數據結構，通過Schema使XML文檔結構化，并能創建不依賴于平臺、語言或者格式的共享數據。近年來，農業領域一些學者也開始采用XML技術來研究農業數據元數據標準以及數據表示。日本學者吉田智一[21]提出了農業生產工程管理中的數據表示格式FIX-pms，歐洲學者Martini[22]提出了用于農業信息交換的agriXchange格式規范，Kunisch M[22-23]提出了針對農場的信息表示格式規范agroXML。本研究也采用XML技術來描述果園環境采集數據。

果園環境因子眾多，不同果園因管理目的不同，所選擇的采集指標也不同，不同采集指標的采樣頻率也不盡相同。為了提高果園環境采集數據表示格式的通用性，本研究采用可變采集指標項的數據表示方法。該方法把果園環境采集數據文件分為兩個部分。第一部分用來定義所選擇的采集指標項情況，包括指標名稱、數據單位、數據采集點的GPS坐標、數據采用方法說明。第二部分用來順序存放所采集的數據，每條數據中采集指標項的次序與第一部分定義的數據采集指標項相對應。

2 結果與分析

2.1 果園環境采集數據格式的Schema

果園環境采集數據采用XML文件來存貯，按照可變采集指標項的數據表示方法，其XML文件的語法規則采用Schema文件來定義。在Schema文件中，按照基本數據類型、基礎子元素類型、子元素類型、根等4個層次，一共定義了43個元素。Schema文件中各元素之間邏輯關系如圖1所示。

從圖1可以看出，果園環境采集數據表示格式的根元素是<OrchardEnvironmentData>，它由<Version>、<BeginDate>、<EndDate>、<Orchard>、<FruitVariety>、<RecordingDefinition>、 <RecordSet>這7個元素組成。版本元素<Version>描述了果園環境數據表示格式所采用的XML Schemas版本號。時間元素< BeginDate > EndDate >描述果園環境數據采集的開始時間和結束時間。<Orchard>元素描述果園名稱和果園ID號， < FruitVariety>元素描述水果品種名稱、學名和ID號。通過這兩個元素的ID號可以把果園的環境數據與其他生產經營管理數據進行關聯。<RecordingDefinition>元素描述數據存貯的結構，是對具體數據記錄存放形式的解釋，由若干個數字型、矢量型、圖像型、視頻數據型、聲音型、備注型的數據采集指標項的結構定義組成，支持可變指標項的定義，可根據實際情況來決定數據采集指標項的數量。<RecordSet>元素是實際采集數據的記錄實體，由順序存放的<Record>元素組成，<Record>元素中的數據項和<RecordingDefinition>元素中定義的數據采集指標項是一一對應的，并通過數據采集指標項中的<index>元素值來關聯。

2.2 果園環境采集數據表示格式實例

以位于陜西洛川某果園的數據采集系統為例，其數據采集點現場以及采集數據的快照如圖2。各種傳感器采集的果園環境數據由專門系統來進行管理，并存貯在SQL Server數據庫中。

根據Schema文件中所規定的語法形式，就可以把SQL Server數據庫中存貯的果園環境數據表示成XML格式的數據。圖3是所形成的果園采集環境數據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項分別是大氣溫度、大氣濕度、降雨量、監測點1的土壤溫濕度和監測點2的土壤溫濕度以及光合輻射，這些數據都是DataItem型，如果涉及到監測點的GPS坐標，則在<Coord>元素中定義。在< RecordSet >元素部分，則通過<Record>元素來順序存放所采集的數據。

2.3 果園環境采集數據表示格式的應用

對于現有的果園數據采集與管理系統來說，利用本文所述的果園環境數據表示格式，不需要改變其數據存貯形式和相應的管理程序，只需在此基礎上，通過一個數據轉換程序，把果園的環境數據轉換成符合果園環境數據表示格式的XML文件，然后通過webservices技術實現一個數據共享接口，需要使用這個果園的環境數據時，只需要調用這個數據共享接口，就能獲得相關的數據。其應用方案的邏輯結構如圖4，其特點在于不改造原有的果園數據采集系統，僅需通過新增加一個數據共享接口就能實現果園環境數據的共享應用。

果園環境數據共享服務包括3個接口。GetDataStruct接口返回數據結構定義信息，實際上就是<RecordingDefinition>元素中的內容。GetDataBeginEndDate接口返回已有數據的起始和結束日期，以圖2所示的實例為例，其返回開始日期是2015-01-01T08：00：00，結束日期是2015-01-01T15：00：00。GetData接口返回指定起止日期的果園環境數據，實際輸出形如圖3的XML文件。

3 結 論

本研究設計了一種果園環境采集數據表示格式，并通過對某果園數據采集系統所采集數據的實際表示，以及在Internet環境中的共享應用，來驗證果園環境采集數據表示格式的設計。結果表明，該格式的設計是可行的，并且具有潛在的良好性能：（1）數據格式簡明易用;（2）系統集成簡單，用戶可以很方便地建立起一個網絡化的果園環境數據集成共享系統;（3）透明，用戶關心的事情少，并不需要知道原有果園數據采集系統的實現細節，只需要了解能提供的服務。

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篇（4）

二、中國醫藥制造業的區位優勢評價模型

確定影響我國制藥產業布局的因素及影響程度，是合理布局產業、促進其發展的關鍵所在。目前我國制藥企業資源相對分散、企業規模參差不齊的格局，實際上已經造成基礎資源的浪費。為了解決現有的空間分布問題，進行合理的空間布局調整，本文運用一些分析工具對我國制藥產業發展及布局的相關問題進行定量研究：以區位基本理論為基礎結合醫藥制造業特點，提出關于醫藥產業區位選擇的理論框架，并建立評價我國制藥產業區位發展優勢的指標體系，借助因子分析方法，對我國28個省市發展制藥產業的區位優勢進行評估和比較。

(一)指標體系與研究方法指標體系設計的基本程序如下圖所示：產業的區位競爭優勢是經濟空間中諸多影響因素共振耦合的結果。為了對這一競爭優勢進行全面分析，在文獻研究基礎上遵循統計學中指標選取的科學性、系統性、可比性和可行性原則設計了如下指標體系，鑒于目前還沒有比較系統的評價制藥產業區位競爭優勢的指標體系，且數據收集較為困難，只能設置易于收集的指標和現有統計數據，對于部分有價值但無法統計或難以取得資料的指標暫不納人體系，從而增強可操作性。由于各指標數目繁多且存在一定的相關性，造成信息重疊，不利于統計分析和經濟評價。多元統計分析中的因子分析法能夠從眾多觀測變量中找出幾個不能直接觀測到的抽象綜合變量，有效提取數據內在結構，解決原始變量之間的多重共線性問題，同時也能依據對方差的解釋水平進行客觀賦權，克服指數綜合法、層次分析法等其他綜合評價方法需要主觀確定參考變量、評價結果因人而異的缺陷，客觀有效地尋找綜合指標，即達到了維持一定的信息量又簡化評價指標體系、梳理結構的目的。

(二)因子分析

1．數據的獲取及使用的統計工具。醫藥制造業區位優勢評價設計體系的大部分指標均自《2005中國統計年鑒》以及《2005中國高技術統計年鑒》取得，部分指標是在實際觀測數據基礎上二次加工取得。本文所采用的統計分析工具為SPSSl2．O。

2．數據的標準化處理。盡管在指標設計過程中盡可能的使用相對指標，但仍無法排除指標數值的量綱影響，因此在因子分析前首先對數據進行標準化處理。采用z—score標準化公式：。．≈一x；i—xi，+‘2_，+～，其中^{『為標準化數據，^玎為樣本數據，^J為第j項指標的均值，“為第j項指標的標準差，(i_1，2，……，13；j=1，2，……，10，其中i為樣本數量，i為指標數量)。

3．運算結果。(1)KMO、Banlett球度等檢驗的結果。KMO值為O．741，根據Kaiser給出的標準，做因子分析的結果應該還不錯，Bartle以求度檢驗的相伴概率為0．000，小于顯著性水平0．05，拒絕Banlett球度檢驗的零假設，認為適合于因子分析。(2)旋轉前后的方差貢獻分析。旋轉前，前5個因子的累計方差貢獻率達到91．8％，前3個因子的特征值大于1；旋轉后前5個因子的特征值均大于1，累計方差貢獻率不變；另外通過對碎石圖拐點的觀察也可以得到相同的結論，因此選取前5個因子進行分析是比較理想的。

三、運算結果的評價與分析

1．因子解釋。因子模型估計出來后，必須對所得到的因子進行合理的解釋，這種解釋具有一定的主觀陛。通過方差極大因子旋轉在一定程度上實現了簡化模型結構、方便解釋的目的，從旋轉后的因子載荷表中我們可以看到，因子載荷發生了向0、+1和一l的兩極轉化，現根據某一因子上有較高負載的變量來定義各抽象因子。因子1上有9個原始指標有較高負載，模糊指標體系下所有的集聚指標(Al—A5)都在因子l中得到了反映，另外地區醫藥制造業的勞動力數量、質量以及GDP總量亦得到了體現，勞動力的影響是多方面的，高素質勞動力也是產業集聚的一個基礎，所以綜合考慮可以將因子1定義為醫藥制造業集聚因子。因子2上有三個原始指標有較高負載，包括勞動力成本、服務業發展水平以及政策環境，在此將因子2定義為勞動力成本和產業發展軟環境因子。因子3上有兩個原始指標由較高負載，均為醫療基礎設施方面的指標，在此將因子3定義為醫療基礎設施因子。因子4上有兩個原始指標有較高負載，包括市場化水平(非國有經濟的比重)和人均道路面積，在此將因子4定義為市場化和硬件環境因子。因子5上僅有一個原始指標有較高負載，考慮到GDP增長率是反應市場增長潛力的一個非常重要的指標，在此不依照通常做法(一個因子只涵蓋一個指標時，如果該指標與其它指標存在很強的相關關系，可以刪除它們，由相關指標代替；否則可以結合定性的方式將他們并人其它因子)將其進行歸并或者刪除，而是在此將其命名為地區發展潛力因子。

篇（5）

由于嵌入式軟件自身具有諸多優勢，因此在社會的各個領域得到了廣泛應用，但是，如何根據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題。在一些涉及國防以及國家安全的領域，例如航空航海導航軟件，必須保證其安全可靠的運行，因此通過構建嵌入式軟件可靠性模型來提高軟件系統的穩定性是研究的重點問題。

一、軟件可靠性模型概述

軟件可靠性模型最初在上個世紀七十年代出現，在這個階段，出現了很多比較具有研究意義的軟件可靠性模型，對于其發展有深刻的影響。在最早的時候，軟件可靠性就是指特定的軟件可以準確無誤地實現其基本功能，最大程度降低誤差。美國的標準化研究院最初采納“軟件可靠性”的定義作為相關概念的國家標準。我國于1989年采用了這個定義，即軟件可靠性指在特定的條件下，在要求的時間限度內，軟件不發生失效的概率，這是概率中的一種函數，進行系統數據的輸入以及使用，同時也是軟件中自身存在的缺陷函數。系統的數據輸入會確定能否遇到已經存在的缺陷。

二、軟件可靠性模型的分類

1.根據建模對象進行分類

（1）靜態模型

根據建模對象進行分類，當建模對象與運行的時間毫無關聯時，這時候產生的數據以及信息，就被稱為靜態模型，例如軟件復雜的參數。靜態模型的基本特點是可以直接對軟件的缺陷進行估計，而省去了進行軟件測試的程序，這種模型主要應用于最初的軟件開發時期。當軟件可靠性設計逐步成為研究的熱點，靜態模型的優勢也凸現出來。

（2）動態模型

建模對象是與運行時間有關聯的數據以及信息，這種模型成為動態模型。例如Shooman模型和Schick-Wolverton模型。

2.根據模型假設進行分類

（1）隨機過程模型

隨機過程模型主要內容為馬爾科夫過程模型。所謂馬爾科夫過程，就是代指一個軟件系統失去功效的過程，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程模型，通過對于時間的間隔劃分，每個間隔內的數值變化即為隨機變量。除了以上的兩種，典型的隨機過程模型還有MUSA時間改寫模型，通過對于CPU時間為衡量標準，建立不同時間，并實現軟件程序的可靠性以及測試的整個過程。

（2）非隨機過程模型

非隨機過程模型主要包括了lv模型為典型的貝葉斯雷模型，以及在特定的軟件中，設置固定數值的缺陷值，并通過之間的數量關系來估測軟件的缺陷范圍的種子法模型，包括NELSON模型，都是屬于非隨機過程的模型。

三、嵌入式軟件可靠性模型研究

關于嵌入式軟件可靠性的研究，至今還沒有專門的模型，在各個領域中應用的仍然是目前以及開發出來的模型，即選擇特點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。

1.基于假設條件的嵌入式軟件可靠性模型

嵌入式軟件區別于其他類型的軟件最大的特征就在于測試環境以及運行環境。嵌入式軟件模型的相關內容研究發展比較晚，但是由于在現實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。

首先是通過環境因子來改變軟件的測試環境以及運行環境，以此來最大程度提高軟件可靠性評估的準確性，利用一種與環境因子聯系比較密切的軟件可靠性模型，將環境因子設為一個不確定的變量，由此觀測在軟件模型運行的各個階段，對運行產生影響的各種因素。

除此之外，還有一種方式，通過對于加速因子的測試，來調解測試環境和運行環境之間的差異性，并將測試環境和運行環境因為各種因素而失效的具體數值記為一個有效參數，在這個方法中，需要將測試加速因子視為與時間沒有關聯的常數量。

第三種方式是通過移動點技術，來分段評估嵌入式軟件的可靠性。這種方法在測試中，極其容易受到各種因素的影響，其中包括軟件運行環境、測試的方式以及內部資源的配置等等。無論哪個因素發生變化，都會導致軟件的可靠性改變。由此可見，移動點方法的核心就是通過對于數據變化的分析，來進行數據的分段整合。

2.基于智能算法的嵌入式軟件可靠性模型

經上文敘述，可見嵌入式軟件可靠性的意義十分重大，因此對于可靠性的預測需要達到一個比較精確的標準。在上個世紀九十年代，有學者成功利用神經網絡，來整合多個數據集合的嵌入式測試軟件，并極大地提高了可靠性。在這項研究中，他們在對于軟件的可靠性進行測試的整個過程里，通過神經網絡的相關理論來建立的嵌入式軟件可靠性模型的預測精確度，明顯高于其他類型的的模型。因此，在基于條件假設的嵌入式軟件可靠性模式研究，逐步與神經網絡相結合，共同來提升軟件的可靠性。目前，神經網絡已經應用在各個領域，解決預測相關問題，其中包括預測銷售、預測有價證券變化、預測市場行情等等。因此，在嵌入式軟件可靠性模型的研究中，結合神經網絡技術來進行模型構建以及可靠性提升，具有廣闊的發展空間。

結束語

軟件可靠性模型可以有效實現對于軟件的可靠性評估與管理，而嵌入式軟件因為自身具有比較高的安全性以及實時性，尤其在比較典型的基于假設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，通過改變軟件的運行環境、測試環境、移動點技術，而且結合了神經網絡技術進行預測，多方面提升了嵌入式軟件模型的可靠性，具有廣闊的發展空間。

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篇（6）

我們在教學中必須把綠色化學的基本思想、原理、工藝和技術等知識分散并滲透到現有的課程中。

一、結合教學內容對學生進行綠色化學教育

在教學中，可把本地區環境污染的典型事例自然的、生動的滲透到化學教學中，讓學生親身體驗到污染給人們帶來的危害，培養學生對環境保護的責任感及實施綠色化學的重要性。如當地某旅游景點的雕塑，沒過幾年那嶄新而又栩栩如生的形象就失去了光彩甚至會面目全非，除少數人為破壞外，酸雨也是不可推卸責任的罪魁禍首。因此，在學習硫、氮及其化合物的性質時，可有意識的引導學生分析酸雨形成的原因、途徑、成分及其危害，啟發學生想象并設計出減少酸雨形成的方案及采取的具體措施并形成詳細的實驗報告。最后老師可以引導性的進行適當的總結。學生對SO2的危害性認識清楚了，必然使他們對SO2的結構、性質了解得更深入。另外，對某些物質的性質進行描述時，同時指出其危害性及解決辦法是非常必要的。讓學生充分認識物質的兩面性。

二、結合原子利用率進行綠色化學教育

綠色化學原理的核心內容之一就是反應的“原子經濟性”。它的目標是在設計化學合成時使原料分子中的原子更多或全部變成最終希望的產品中的原子，這樣才能保證盡量少地產生或不產生廢物。真正實現“零排放”。原子經濟性給我們指出了實現清潔生產的目標，同時也是評判一個化學反應是否為綠色的、環境友好的重要依據。所以，在教學中結合有關物質的性質，引導學生盡量通過多種途徑去設計合成路線，然后選出制備相同量的目標產物時，反應物用量、副產物、步驟都最少，污染又最小的合成路線，這是原子利用率最高的反應途徑。

三、結合環境因子進行綠色化學教育

評價綠色化工的依據是“環境因子”，它是近幾年受到關注的評價指標，它比原子利用率更便于評價某種工藝指標。環境因子可定義為，廢物的質量與產品質量的比值，其中廢物指產品以外的所有其他物質，而沒考慮是否可以分離后再利用。廢物越少其環境因子的值就越小，對環境保護越有利，在化學教學中，培養學生綠色化工的意識，是社會的呼喚，也是可持續發展的基本要求。所以，在教學中有意識的選擇與化工生產有聯系的教學內容，引導學生根據綠色化學的原則，設計出既經濟又可行的綠色合成途徑。如：實驗室制取氧氣，可以有以下幾條途徑：①2KMnO4 ＝K2MnO4+MnO2+O2②2H2O2＝O2+2H2O③2KClO3＝2KCl+3O2從環境因子來考慮，顯然方案②是最理想的制取方法。

四、結合實驗內容教學進行綠色化學教育

綠色化學使用化學藥品必須遵循以下原則，即：①拒用危害品；②減少用量；③循環使用；④回收再用；⑤再生利用。綠色化學實驗也應當體現這些原則。教科書上的很多化學實驗內容在操作過程中會造成大氣或水體污染，如氯氣的制取和性質實驗、硫及其化合物的性質實驗等等。我們在做實驗時，就要引導學生認真考慮這些實驗有沒有污染環境、是否可循環、可回收、可再生、如何防止污染。所以，在教學中除傳授知識和培養實驗技能外，還要著重引導對污染環境的化學實驗的裝置進行改革、創新，使其成為綠色化學實驗。

五、結合實驗操作過程和裝置的改進進行綠色化學教育

在實驗中，都存在著“廢氣、廢液、廢渣”的問題，這些實際問題的處理過程，是培養學生良好的環保習慣和體現綠色化學理念的難得的機會。在實驗操作過程中，不能隨意把廢液倒入下水道、把廢氣排入空氣中。要用相應的液體吸收有毒氣體；實驗完畢，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，倒入指定點統一處理等等操作。這樣對實驗廢棄物進行無害化處理既可培養學生良好的實驗習慣，又使學生學到實際應用技術，還可節約資源、變廢為寶、化害為利。

中學化學一些有毒物質參加或生成的試驗。若將這類實驗進行改進，既可使操作更合理有效，又能控制排污量或避免污染環境，有利于培養學生的環保意識，體現綠色化學的理念

綠色化學教育是化學教育內容上的重大更新，已經得到世界各國政府、企業界和化學界的廣泛關注和重視；是實施可持續發展的重要組成部分。我們化學教育者應認識到綠色化學的重要性，積極參與有關的研討和教學實踐，教學中體現綠色教育的思想，綠色化學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

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[中圖分類號]F061.5 [文獻標識碼]A [文章編號]2095-3283（2014）03-0089-03

近年來，湘西土家族苗族自治州（以下簡稱湘西州）搶抓國家西部大開發、武陵山片區區域發展與扶貧攻堅、湖南省湘西地區開發等政策機遇，大力推進優勢產業建設、基礎設施建設、新型城鎮建設、生態環境建設和民生事業建設，突出重點項目、重點產業和重點工作，經濟社會保持平穩較快發展。2011年全州生產總值361.4億元，同比增長11%；財政總收入41.91億元，同比增長30.07%；城鎮居民人均可支配收入13592元、農民人均純收入3674元，同比分別增長11.4%和15.8%。受歷史沿革、自然條件等因素影響，一直以來湘西州與發達地區、湖南省其它地市相比，存在經濟基礎相對薄弱，經濟總量較小，發展優勢不明顯，縣域經濟發展不平衡等問題。這也影響了武陵片區經濟的協調發展和總體布局，不利于小康社會建設和社會和諧。

一、國內外文獻回顧

縣域經濟源自于區域經濟研究。國外研究的較早，國內學者研究的視角與國外有所不同，主要是從以下兩個方面展開研究：一是縣域經濟發展理論研究。厲以寧[1]（1999）認為縣域經濟是中國國民經濟中具有綜合性和區域性的基本單元、國民經濟的基本支柱和協調城鄉關系的重要環節。賈，徐慈賢[2]（2005）認為加快發展縣域特色經濟是社會主義市場經濟條件下富民強縣的基本途徑，是解決我國縣域經濟嚴重趨同，調整產業結構、實現優化升級的正確選擇，是振興縣域經濟的必由之路，也是縮小區域經濟差距和統籌城鄉發展的最佳切入點。啟智，葉峰[3]（2009）分析國外三大循環經濟模式的基礎上，提出了我國轉變經濟發展方式應當大力發展縣域循環經濟模式。李建波[4]（2011）認為縣域經濟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在縣域經濟方面。加快縣域經濟的發展，才能從根本上解決“中部塌陷”問題，促進中部地區快速、健康、穩定地發展。二是縣域經濟評價實證研究。對縣域經濟的評價，不同的學者評價的內容和重點有所差異。趙建華等[5]（2003）提出了一套包括發展水平、發展活力和發展潛力三大類33個指標的測評方法，分別計算出發展水平指數、發展活力指數、發展潛力指數和綜合指數，對全國縣域綜合發展進行了評價。周春蕾，駱建艷[6]（2008）以44項具體指標將縣域綜合競爭力評價體系分為綜合經濟實力競爭力、產業競爭力、企業競爭力、人力資源與科技教育投入、農村與農戶競爭力、發展競爭力六大競爭因素。楊香合，岳坤[7]（2009）設置25個具體指標從綜合經濟實力、自然優勢與基礎設施、產業競爭力、企業競爭力、農村與農業競爭力、人力資本競爭力、社會保障與居民生活水平7個方面對縣域經濟競爭力進行評價。劉潔等[8]（2010）以29個具體指標分11 個方面對縣域經濟的可持續發展從經濟、社會、資源與環境三大子系統進行定量評價。

通過對國內外文獻的梳理，國內學者主要對縣域經濟發展理論、縣域經濟評價內容、縣域經濟評價方法等方面展開研究，分別從定性和定量兩個方面對中國縣域經濟發展做了詳細闡述。本研究立足于湘西州，運用因子分析法，對其管轄的7縣1市進行評價。

二、湘西州縣域經濟發展評價實證研究

（一）湘西州縣域經濟發展評價指標體系

根據選取指標科學性、全面性、客觀公正性和可行性原則，以湘西州8縣（市）為樣本，從縣域經濟綜合實力和縣域經濟發展潛力兩個方面選取了能反映縣域經濟競爭力的15項統計指標，建立起相應的統計指標體系（見表1）。

3.因子載荷矩陣

從表3旋轉后的公因子載荷矩陣可以看出，第1公因子在服務業總產值、農民人均純收入、社會消費品零售總額、固定資產投資、地區生產總值、工業總產值指標上載荷較大（絕對值較大的系數），據此可以定義為縣域規模因子，在這個因子上的得分越高，縣域規模經濟就越顯著，縣域總產出和城市市場也越大； 第2公因子在指標財政收入增長率、財政收入上載荷大，定義為縣域公共投資環境因子，此因子對縣域的發展潛力有一定的影響；第3個公因子在指標農業總產值、人均財政支出上載荷大，反映縣域經濟基礎的好壞，定義為縣域經濟基礎因子；第4個公因子在指標工業增加值占GDP比重、地區生產總值增長率上載荷大，定義為縣域發展速度因子。

根據主成分的荷載，可進一步求取各區縣對應的主成分的得分，為了更好反映一個區縣的經濟綜合實力，采用計算因子加權總分的方法，以4 個主成分各自的貢獻率占累計貢獻率的比例確定得到4個主成分的權重依次為0.5021、0.2385、0.1753、0.0839，利用公式（2）進行加權求和，得到各縣市綜合實力、發展潛力和總得分，按得分高低排序，即對各區縣的綜合實力進行排名（見表4）。

三、結論與展望

通過對國內外文獻的梳理，結合湘西州實際情況，構建湘西州縣域經濟發展評價體系，希望對各市縣地區客觀看待自身經濟發展水平有所助益。利用相關經濟數據，通過SPSS軟件進行因子分析，得出縣域規模因子、縣域公共投資環境因子、縣域經濟基礎因子、縣域發展速度因子，并據此得出各縣市綜合實力、發展潛力和總得分。可以看出，近十余年來在湘西州縣地區，吉首市綜合實力始終位居前列，花垣縣穩步上升至第二位，鳳凰縣穩居第三位，龍山縣2005年曾達到第二位，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，這需要認真查擺原因問題，盡快追趕上兄弟地區。其他縣位次比較平穩。

本研究雖然從縣域經濟發展的綜合實力和發展潛力等方面進行研究，得到了縣域經濟綜合得分，但是并沒有深究縣域經濟發展受到哪些經濟、社會、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。

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篇（8）

中圖分類號：x859 文獻標識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20150932006

引言

我國是一個生產和消費水果蔬菜等農產品的大國，對農產品、特別是水果和蔬菜的需求呈逐年上升的態勢。據農業部統計，2012年我國水果產量達2.41億噸，水果種植面積同比增加1.2%，產量同比增加5.7%；2012年，我國蔬菜總產量達到7.09億噸，較上年凈增加2953萬噸。如此規模和上升勢頭的果蔬產業，亟需先進的儲藏系統和設備確保果蔬的品質與長時間保存，而由于儲藏技術不過關，每年我國果品腐爛1200萬噸之多，蔬菜腐壞更是高達1.3億噸，每年損耗金額達1000億元以上。

果蔬儲藏環境具有多因子性、多變性和非線性的特征。需要監控的環境因子有溫度、濕度、氧氣濃度和二氧化碳濃度等，監控系統的任務就在于測量影響因子的數值，根據既定的控制算法確定出被控量的控制量值，通過實時合理的調節環境因子，改善儲藏環境，達到長時間保鮮儲藏的目的。果蔬儲藏環境的監控有3個不同的層次：人工監控、自動監控和智能監控[1]。3種方式中，人工監控屬于最初階段的方式，由于其諸多缺點，現已較少采用；自動監控是我國應用最多的果蔬儲藏環境監控方式；智能監控方式處于研究水平的較多，實際投入實踐的較少，但智能監控勢必是未來的發展趨勢，因其能更合理、精確與智能地對果蔬儲藏環境實施監督和控制，使得儲藏效果更好[2]。

1 果蔬儲藏環境監控系統模式

1.1基于單片機的監控模式

整個系統以單片機為核心，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。工作過程為：前端傳感器采集儲藏環境信息，經數模轉換芯片傳給單片機處理中心，單片機中存儲了某種或某幾種果蔬必需的儲藏環境因子數值，將其與傳感器實時采集的環境因子參數數值進行比較運算，輸出的結果控制各個執行機構的動作[14]。單片機監控模式是集中式控制結構，單片機承擔了所有的控制要求，一旦單片機出現故障，整個系統就會失去控制，因此對單片機性能要求較高。

單片機監控系統可以實現果蔬儲藏環境的全局管理，操作簡單、成本低廉，但可靠性較差、精度不高、故障率高，且自動化水平較低。

1.2基于PLC的監控模式

基于PLC，即可編程控制器的果蔬儲藏環境監控模式由上位機、PLC、數據采集單元及驅動執行機構組成，模式框圖如圖2所示。上位機作為全系統的管理監控中心，負責統一管理；PLC作為控制核心，通過擴展模塊，接受來自傳感器的環境因子參數信息，實時處理數據并發送指令，經驅動執行機構調控儲藏環境小氣候，實現儲藏環境的自動化監控。

PLC作為系統的控制核心，融合了計算機控制技術、通信技術、傳感器技術和傳統繼電器技術，具有控制能力強、操作靈活方便、可靠性高和適宜長期連續工作的特點。

1.3 基于CAN現場總線的系統模式

CAN（Controller Area Network），即控制器局域網，是一種有效支持分布式控制或實時控制的串行通信網絡，由德國博世公司于20世紀80年代中期開發。CAN總線的通信速率最高可達1Mbps，通信距離最遠可達10km，總線上可掛接的節點數達110個，總線接口芯片支持8位、16位CPU。CAN總線通信介質為雙絞線，用戶接口簡單，編程方便，可采取點對點、點對多點和全局廣播的方式傳送數據。

基于CAN現場總線的系統模式由上位機監控中心、現場控制器、傳感器和執行機構組成，組網簡單，成本適中，宜于進行大規模、多儲藏室的監控，系統框圖如圖3所示。

1.4 基于網絡的監控系統模式

基于網絡的監控系統模式包括無線通信網絡和Internet互聯網絡，無線通信網絡可采用GPRS、3G、微波等方式實現遠距離儲藏環境參數數據的傳輸，Internet網絡使得管理人員可以通過遠程登錄的方式在異地就可完成對儲藏現場的操控，只要有Internet網絡覆蓋就可隨時隨地掌控果蔬儲藏的情況。

該系統模式分解成五層結構，最底層為現場層，由控制器、傳感器和驅動執行機構組成，采用總線拓撲結構，傳感器負責采集環境因子參數數據，驅動電路芯片驅動執行機構調節環境參數，控制器接受控制指令完成控制操作；第二層為無線通信網絡層，負責現場層采集的數據和上層發送的控制指令的傳輸；第三層是監控層，完成下層傳輸上來的數據的存儲、顯示、處理和控制決策的制定；第四層是Internet網絡層，實現遠程登錄；第五層為Web客戶層，通過瀏覽器遠程訪問監控現場，系統框圖如圖1.4所示。通過網絡技術、無線通信技術實現的儲藏環境監控系統管理的儲藏室規模大、范圍廣，易于統籌，通過遠程登錄的方式能方便的了解到現場的實際情況，利于決策的制定。但是，此系統所需的軟硬件多、技術要求高、成本高，實現起來有一定難度也是其不足之處。

1.5 基于Zigbee無線技術的系統模式

Zigbee是一種短距離、低速率無線網絡技術，主要用于近距離無線連接。在2.4G Hz輸出功率和良好信道環境下，傳輸距離可達100米，數據傳輸率可達250kbps，具有功耗低、可靠性高、可擴展性好等優點[5]。

基于Zigbee網絡的系統模式由5部分組成：上位機監控管理部分、控制器部分、傳感器節點、協調器網關節點和驅動執行部分，系統框圖如圖5所示[3]。

2 果蔬儲藏環境監控系統控制算法

監控系統的硬件核心可以說是控制器，性能優良的控制器不僅能夠出色完成預定的控制任務，而且還要消耗較少的能量，具有實時性好、效率高等特點。與此同時，系統還有一個軟件核心，是人為設置的控制策略，即算法。好的算法可使得控制精度高，系統時延小，甚至具有智能。

2.1 模糊控制算法

儲藏環境系統是一個受多變量影響的大慣性非線性系統，且有交連、時延現象，很難對這類系統建立精確地數學模型，也就不適宜用經典控制方法和現代控制方法實現控制。模糊控制不需要建立被控對象的精確數學模型，它是通過計算機執行人類用自然語言描述的規則，綜合考慮各種環境參數完成控制任務。

模糊控制的基本思想是把專家對特定被控對象和過程的控制策略總結成一系列控制規則，通過模糊推理得到控制作用集，作用于被控對象和過程。模糊控制的一般步驟如下：

定義模糊子集，建立模糊控制規則；

由基本論域轉變為模糊集合論域；

模糊關系矩陣運算；

模糊推理合成，求出控制輸出模糊子集；

進行逆模糊運算，判決，得到精確控制量。

模糊控制的一般結構如圖6所示。

2.2 神經網絡控制算法

神經網路是由簡單處理單元，被稱為“神經元”，構成的大規模并行分布式處理器，具有存儲經驗知識并使之可用的特性，特別適合于具有較高非線性和難于建立精確數學模型的系統的控制。神經網絡通過學習過程，通常采用多組樣本值進行訓練的方式，從外界環境中獲取知識，互聯神經元的連接強度，即突觸權值，用于存儲獲取的知識，經過多次有序的改變網絡的突觸權值，達到想要的設計目標。

神經元是神經網絡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。每一個突觸由其權值或強度作為特征，每個輸入信號和權值相乘送往加法器；加法器用于求輸入信號被神經元的相應突觸加權的和；激活函數用來限制神經元輸出的振幅，神經元模型圖如圖7所示。

2.3 模糊神經網絡控制算法

模糊算法與神經網絡算法的共同點在于處理和解決問題時都不需要對象的精確數學模型。但一般來說，神經網絡不能直接處理結構化的知識，它需用大量的訓練數據，通過自己學習的過程，并借助其并行分布式結構來估計輸入輸出的映射關系。模糊算法可以直接處理結構化的知識，也就是由專家給出的“規則”，因其引入了“隸屬度”的概念，使得“規則”可以數值化。模糊算法與神經網絡算法的結合，能將神經網絡的學習機制引入模糊控制中，使模糊控制也具有自學習、自適應的能力，使神經網絡借助大規模的并行分布式處理結構完成模糊的推理過程，構建一個帶有人類感覺和認知成分的自適應系統。神經網絡結合模糊控制，它“不知不覺“中向訓練數據學習，產生、修正并高度概括輸入輸出之間的模糊規則，并利用神經網絡自適應的產生和精煉這些規則，然后根據輸出模糊集合的幾何分布及由過去經驗產生的模糊規則推理得出結論。神經網絡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PID算法具有原理簡單、實現方便的優點，廣泛應用于過程控制領域， PID算法適于簡單的單輸入、單輸出線性系統的控制，穩態性能好，但動態性能較差，且容易產生超調，抗干擾能力差，對于非線性、時變、大滯后和參數難以實現在線整定的系統有難以克服的局限性。模糊控制算法魯棒性和動態性能較好，自適應性強，對參數變化不敏感，能較大范圍適應參數變化，對于非線性時變滯后系統而言，有較好的控制效果，考慮到果蔬儲藏環境條件的多變性，可將二者控制算法結合實現穩定、高效、可靠地監控。

模糊PID算法的實現由模糊參數調節器和標準PID控制器共同完成。模糊參數調節器以誤差e和誤差變化率 作為輸入，PID參數KP、KI、KD作為輸出，利用模糊控制規則在線對PID參數進行修改，運行過程中不斷檢測e和，不斷對三個參數進行修改，從而達到良好的控制性能。模糊PID原理圖如圖9所示。

3 結語

針對目前我國果蔬儲藏業的現狀，本文綜述了可應用于果蔬儲藏環境監控的五種系統模式和四種控制算法，用于改善果蔬儲藏的條件，較少儲藏損失，提高儲藏品質。五種系統模式各具特點，適用不同的應用場合，實現的難易程度不同，成本有高有低，根據我國現狀可實現多元化的選擇，形成多元化的應用格局。四種控制算法相較常規控制方法，有其獨特的一面，一定程度上使得控制的可靠性和精確性更高，但實現上有其難度，需要綜合考慮，謹慎選擇。總之，對果蔬儲藏環境監控系統及控制算法的研究，會越來越向著智能化和網絡化兩個方向發展，人為干預程度越低，自動化程度越高，則監控效果會更好。

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篇（9）

作者簡介：宋安順(1973-)，男，湖南株洲人，南昌大學管理科學與工程系博士研究生，保險職業學院管理系講師，主要從事工業工程與管理工程研究；馬衛(1951-)，男，湖南益陽人，南昌大學經管學院教授，博士生導師，主要從事工業工程與管理工程研究。

中圖分類號：F842　文獻標識碼：A　文章編號：1006-1096(2008)03-0146-03　收稿日期：2008-02-14

一、保險企業執行力影響因素的問卷調查

為了保證問卷設計的科學性和實踐性，筆者對多家保險企業進行預備性訪談。在回答“您所在的企業中執行力問題嚴重嗎?”問題時有87.6％的訪談對象選擇了“比較嚴重”或“嚴重”；在回答“您所在的企業中影響執行力的因素哪一方面最為重要?”問題時有97.8％的答案集中在“領導者”、“員工”、“企業”和“環境”四個方面。針對預備性訪談的結果，結合前人的研究成果，在合理征求有關專家意見的基礎上，筆者圍繞保險企業的領導者、員工、企業本身和環境四大系統設計調查問卷，提出了“企業組織結構”等21項調查項目。每個項目的備選項采用分成5級反應的Likert量表，按照重要程度由強到弱排列，各選項的評分標準為：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。

筆者采用單獨拜訪、發送電子郵件的方式或借助為企業員工集中授課的機會對以若干家保險企業各級公司的數百名員工為主體的調查對象發放了調查問卷，共回收有效問卷386份。本次調查對象的特征如下：

一是對保險企業有充分的了解與認識。由于保險業是專業性極強的行業，為了提高調查結果的可信度，筆者將調查對象全部限定在保險行業內，涉及人員包括公司各級領導與員工、保險監管人員與業內專家及學者等，這保證了調查結果盡可能符合實際情況。

二是年齡跨度大。調查對象中年齡最大者為53歲，最小者只有22歲，大多數調查對象屬于中青年層次，是保險業內的主力軍。考慮到應屆畢業生對保險企業可能缺乏了解，因此25歲以下的調查對象比重較少。

三是文化程度分布廣。調查對象以本科與專科生為主體，獲碩士、博士學位者或研究生學歷者占有一定比例，高中及其他也有一定占比。

四是來源渠道寬。從就職機構來看，調查對象來源于不同的單位，包括多家保險公司、保險監管機構、保險研究機構及保險類高等院校及其附屬機構；從職位方面來看，調查對象涵蓋高層領導、中層管理人員和基層員工；從地域分布來看，調查對象分布于沈陽、蘭州、北京、長沙、衡陽、深圳等全國多個城市及其所屬縣域地區。

對調查對象的情況分析表明，此次問卷調查的人員抽樣具有較高的代表性，他們對問卷的回答整體上可以說明我國保險企業執行力的主要影響因素及其重要程度。

在調查中，調查對象還補充了一些21項調查項目之外的影響因素，諸如企業中各層級之間信息傳遞狀況、企業對外部環境的反應能力、企業執行反饋機制、企業制度與執行的關系等等。從這一結果來看，影響保險企業執行力的因素似乎包羅萬象，在企業的實際運作過程中，似乎企業管理實踐中存在的任何缺陷和漏洞都會對企業執行力造成較大影響，一一列舉出這些影響因素顯然失去了其研究的意義。經濟和管理世界中存在的80／20法則同樣適用于保險企業執行力的影響因素，保險企業執行力的影響因素同樣是“關鍵的少數”影響著整個保險企業的執行力，因而在眾多影響因素中找尋影響保險企業執行力的主要因素，對于有效的提升保險企業執行力是極其有益的。出于這種考慮，可以嘗試用經濟統計中的因子分析方法進行降維分析。對調查結果進行統計分析，根據Likert量表的評分標準求出各調查項目的平均分值。將各項目的平均分值轉化為百分制，從中提取出分值在30分以上的15項保險企業執行力的主要影響因素，依次為：企業組織結構(x1)、員工責任心與工作意愿(x2)、監管與激勵體系(x3)、團隊協作與溝通程度(x4)、企業共同愿景與文化氛圍(x5)、員工自我認知與定位(x6)、領導能力(x7)、員工業務技能(x8)、工作目標的清晰度與認可程度(x9)、員工特長與工作崗位的匹配性(X10)、工作標準清晰合理程度(x11)、工作流程順暢程度(x12)、員工的能力發揮空間與認可程度(x13)、資源的可獲取性與分配的合理性(X14)、硬件設施(X15)。

二、保險企業執行力影響因素的因子分析

為了便于分析，需要將問卷調查得出的保險企業執行力主要影響因素進行降維與分類，因子分析可以實現這一過程。因子分析是多元分析中進行降維處理的一種統計方法，其基本思想是通過對變量的相關系數矩陣內部結構的研究，找出能控制所有變量的少數幾個隨機變量，去描述多個變量之間的相互關系，但這幾個隨機變量是不可觀測的，稱之為公共因子。然后，根據相關性的大小把變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，而不同組的變量相關性較低，抓住這些主要因子，可以方便地對復雜的經濟問題進行分析和解釋。為了更好地解釋每個公共因子在實際問題中的意義，通常還要進行因子旋轉，使每個變量僅在一個公共因子上有較大的載荷，從而簡化因子載荷矩陣的結構，便于得到公共因子的實際含義，以便對實際問題作進一步的分析(何曉群，2000)。

將調查結果的原始數據用SPSS11.5軟件進行因子分析。首先對樣本資料進行有效性檢驗，即確定樣本是否適合進行因子分析。選擇常用的KMO統計指標來測定樣本的充足度，根據Kaiser給定的標準，KMO值大于0.5即適合作因子分析，KMO值越大越適合(杜清玲，高衛中，劉英，2005)。將原始數據輸入SPSS軟件，求出KMO值為0.713；通過計算相關矩陣可知，原始指標之間有的相關性較強，有的相關性較弱，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率及累計貢獻率。從表中可以看出，因子分析提取了4個公共因子，它們對樣本方差的累計貢獻率達82.138％，說明它們已經對大多數數據給出了充分概括，用這4個因子代替15個原始變量，可以解釋全部信息的82.138％。為了更好地對公共因子作出解釋，需要進行方差最大旋轉，表二的右邊部分列出了旋轉后的公共因子對樣本方差的貢獻率，旋轉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(企業組織結構)，x3(監管與激勵體系)，x4(團隊協作與溝通程度)，x5(企業共同愿景與文化氛圍)和x7(領導能力)解釋，集中反映了保險企業內部組織與管理狀況，可定義為組織管理因子。公因子2主要由x2(員工責任心與工作意愿)，x6(員工自我認知與定位)和x8(員工業務技能)解釋，用來衡量保險企業員工的主觀工作能力與工作中的努力程度，可定義為員工個人因子。公因子3主要由x9(工作目標的清晰度與認可程度)，x10(員工特長與工作崗位的匹配性)，x11(工作標準清晰合理程度)和x12(工作流程順暢程度)決定，體現了保險企業中的工作任務是否容易被員工接受并順利完成的程度，可定義為工作任務因子。公因子4主要由x13(員工的能力發揮空間與認可程度，X14(資源的可獲取性與分配的合理性)和x15(硬件設施)解釋，反映了保險企業中員工的工作環境是否有利于員工開展工作，可定義為工作環境因子。

三、保險企業執行力的影響因素系統

根據以上因子分析的結果，可以將保險企業執行力的影響因素歸納為四個方面：組織管理因素、員工個人因素、工作任務因素和工作環境因素。

(一)組織管理因素

組織管理因素包括組織結構、領導能力、共同愿景與文化氛圍、團隊協作與溝通、監管與激勵體系等諸多因素。筆者在調研中發現，部分保險企業組織結構的設計僵化，難以很好地適應市場競爭的需要；有些保險企業忽視了部門及團隊之間的協調與溝通，產生一些不必要的內耗；有些保險企業對員工的監管不到位，不科學；有些保險企業在打造組織的共同愿景與企業文化過程中未與基層員工充分溝通，不能體現廣大員工的基本利益，結果推廣實施起來困難重重。這些問題的存在都使企業執行力難以提升。

(二)員工個人因素

主要包括員工的責任心與工作意愿、員工自我定位和業務技能等因素。由于保險企業員工的流動性大，其自我認知與定位、工作責任心與工作意愿都在一定程度上受到影響。加上保險行業較高的工作壓力，部分員工容易產生短期投機行為，工作中不愿付出過高的努力，從而使其執行力大打折扣。此外，員工的興趣愛好、個人情緒等因素也會影響執行效率。

(三)工作任務因素

任務因素主要包括工作流程是否順暢，工作標準是否清晰合理，工作崗位與員工的專長是否匹配，工作目標是否清晰并被員工認可等方面。由于保險產品具有無形性，因此與一般企業相比，保險企業在工作流程、工作標準和工作目標等方面更難以量化與觀測，它們對執行力的影響往往更容易被忽視。此外，工作任務過于復雜或者任務與員工能力不匹配也會影響到他們的個人效率與整體效率，所以，為了保證企業具有良好的執行力，工作任務的安排應充分考慮員工個人的特長和能力差異。

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中圖分類號：F830文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2014）16-0144-05

引言

一線發達城市一直以來都是國內外專家學者研究的熱點，對二三線城市金融競爭力的研究幾乎沒有。以廣東省三線城市中的揭陽市為中心，通過采用因子分析方法對比同一區域內的一線發達城市（廣州、深圳）和相似水平的二三線城市（粵東、粵西部分城市）的金融發展水平，旨在發現二三線城市現如今的發展狀況以及存在的影響其持續發展的問題。這對于發展廣東省內乃至全國范圍內的其余二三線城市的經濟具有典型的代表性。

揭陽市作為廣東省內的三線城市，在“十一五”期間經濟發展快速，主要經濟指標增速名列廣東省前茅。至2010年，全市GDP已突破千億元大關，達到1 008.99億元，增長19.6%，五年年均增長16.9%。2012年，揭陽市全市GDP達到1 396.79億元，同比增長13.94%，增速有所放緩；人均生產總值23 531元，同比增長13.2%；地方公共財政預算收入56.7億元，同比增長22.3%，成為粵東地區發展最快、態勢最好的地級市。盡管如此，由于揭陽市發展起步較晚，與粵中發達城市仍然具有很大的經濟差距。

一、相關文獻綜述

國外對于競爭力的研究由來已久。早在20世紀80年代，邁克爾?波特[1]便提出了五力模型用于分析產業競爭力。R?Levin（1997）[2]沿襲了邁克爾?波特關于競爭力的分析方法。他指出金融服務業必須更多地關注消費者的偏好，并能對變化的需求狀況立即做出靈敏的反應。Lain Begg（1999）[3]則認為一個城市為了提高其競爭力的優勢，需要竭盡全力地占據其他城市的市場或擴大自己的自身優勢等。

相較于國外研究而言，國內對于金融競爭力的研究起步較晚。不同于國外的是，在國內城市金融競爭力的研究一直以來都是競爭力研究的基礎，并在這一研究領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]、胡國暉和李麗（2013）[11]等專家學者先后以不同的城市群或經濟圈為研究對象，通過構建適合層次的金融競爭力評價指標體系，繼而運用因子分析與聚類分析等方法進行實證研究，最后根據研究結果得出結論或提出建議。即便如此，同類項目的研究中構建指標體系有所區別，研究方法也不盡相同，這對于本文的研究具有一定的啟發性。

二、揭陽市金融競爭力的現狀

揭陽市內自然資源豐富，人口眾多且勞動力低廉，經濟增長態勢良好，但工業發展基礎薄弱。揭陽是著名的僑鄉，依托僑鄉的人緣和地緣優勢，揭陽的發展借助海外揭陽人的資本，實現了“揭陽人經濟”反哺“揭陽經濟”。揭陽市自1991年成為地級市，建市十多年來經濟建設取得了長足的發展，城鄉面貌發生了巨大的變化，人民生活得到了明顯的改善。

2012年，隨著年煉油能力2 000萬噸的中委合資廣東石化煉油項目的動工和廣東第三大干線機場揭陽潮汕機場的通航，兼具空港經濟和海港經濟“并駕齊驅”、重化工業和現代服務業“雙核驅動”的揭陽市，已經成為廣東經濟的一匹“黑馬”。產業、項目、資本正在開始向揭陽集聚，揭陽經濟的發展速度和效益明顯提升。但是，揭陽市發展起步晚，屬于欠發達地區，在全市經濟社會發展過程中，仍然存在一些需密切關注的問題：經濟發展質量依然不高，工業生產增長面臨挑戰，資源環境約束日益趨緊，節能降耗壓力不斷加大等等。

三、實證分析

（一）指標體系的構建

影響金融競爭力的因素有很多。在研究過程中，借鑒前人的研究成果，依據指標的重要性和數據的可得性原則，將金融競爭力的影響因素劃分為金融發展環境、金融發展規模、金融發展潛力以及對外開放程度四大方面，共包含了22個指標（見表1）。

（二）研究方法與數據來源

通過對影響金融競爭力的金融發展環境、金融發展規模、金融發展潛力以及對外開放程度的因素研究，運用SPSS19.0多元統計分析軟件對粵中發達城市（廣州、深圳）、粵西城市（湛江、茂名、陽江）和粵東潮汕城市（揭陽、汕頭、汕尾、潮州）2012年的指標數據進行因子分析。設法將一系列具有相關關系的指標降為一組新的相互無關的指標來替代研究，然后再根據其方差貢獻率來確定權重，進而計算出各個樣本城市的金融競爭力綜合得分并進行排名比較，從中分析揭陽市現如今的金融發展狀況以及存在的影響其持續性發展的問題。

指標數據主要來源于對《2013年廣東省統計年鑒》的整理，并結合自己的需要對部分指標進行統計計算。其中，金融人才吸引力是該市金融業年末從業人員占全市年末總從業人員數的百分比，金融業對GDP的貢獻率是該市金融業年度總產值占全市GDP的百分比。

（三）金融發展環境實證分析

利用選取的年客運量（X1）、年貨運量（X2）、年郵電業務量（X3）、社會消費品零售總額（X4）、公路通車里程（X5）、衛生事業機構數（X6）進行因子分析，得到的結果如下：

1.表2中第一列為因子編號，以后三列為一組，每組中數據項的含義依次為初始特征值、方差貢獻率和累積方差貢獻率。

在本例中，因子進行旋轉后，累積方差并沒有發生改變，而只是重新分配了這兩個因子的方差貢獻，使得因子更易于解釋。可以看到在提取兩個公共因子的情況下，可以解釋原有變量總方差的92.192%。也就是說，這兩個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上負有較高的載荷，因此我們可以將F11定義為環境因子；因子F12在變量X5上負有較高的載荷，因此我們可以將F12定義為交通設施因子。

表3旋轉成分矩陣a

提取方法：主成分。

旋轉法：具有 Kaiser 標準化的正交旋轉法。

a.旋轉在 3 次迭代后收斂。

表3顯示了因子F11、F12的載荷，根據該表我們可以寫出金融發展環境因子分析的模型：

年客運量X1=0.775* F11 -0.432* F12

年貨運量X2=0.938* F11 +0.107* F12

年郵電業務量X3=0.983* F11 -0.176* F12

社會消費品零售總額X4=0.980* F11 -0.052* F12

公路通車里程X5=-0.046* F11 +0.968* F12

衛生事業機構數X6=0.969* F11 -0.124* F12

3.表4是根據正交旋轉法計算出來的因子得分函數的系數，根據該表可以得到因子F11、F12的得分函數：

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成分得分系數矩陣

提取方法：主成分。

旋轉法：具有 Kaiser 標準化的正交旋轉法。

構成得分。

根據上述的因子得分函數，以及各個因子的累積方差貢獻率，便可以計算出粵中發達城市、粵西城市、粵東潮汕城市各個城市的金融發展環境得分F1，F1=72.472%* F11 +19.721%* F12。

4.多元統計分析軟件SPSS19.0會對指標數據自動進行運算處理，大大地減少了操作者繁瑣的計算步驟。SPSS系統為我們提供了環境因子F11和交通設施因子F12的得分，經過整理，粵中發達城市、粵西城市以及粵東潮汕城市2012年金融發展環境得分F1的排名情況如下（見表5）：

在金融發展環境因素方面，2012年九市展現出不同的發展情況。粵中發達城市的廣州、深圳的環境因子F11的得分都為正值且遠遠高于其余七市，金融發展環境優越。在交通設施因子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值，分值遠不及其余八市，居九市排名的最后一位。盡管如此，在金融發展環境因素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系。曾經是“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。雖然深圳金融發展環境優越，使得客流、物流等環境因素的流量巨大，但城市的土地面積卻阻礙著其交通設施的發展，進而影響其金融競爭力。由此看來，城市土地占有面積影響著一市的金融競爭力強弱。

在表5中，粵西各市的金融發展環境得分排名均前于粵東潮汕各市。這主要得益于交通設施因子F12的貢獻。在粵東潮汕城市中，汕頭市是潮汕城市的領頭羊，潮州次之，揭陽第三，汕尾最后。揭陽市要想提高金融競爭力，在金融發展環境方面仍需加大投資力度，優化金融發展環境。

（四）2012年揭陽市金融競爭力的匯總分析

與分析金融發展環境因素的方法一樣，運用SPSS軟件對金融發展規模、金融發展潛力以及對外開放程度等影響金融競爭力的因素進行實證分析，分別得到2012年粵中、粵東及粵西各市金融競爭力的相應得分及排名情況。再將各金融競爭力影響因素的實證結果匯總，得到2012年九市金融競爭力的總得分（假設各影響因素的權重一樣），再和各影響因素的排名匯總，便可得到下表（見表6）：

觀察上頁表6，發現揭陽市2012年的金融競爭力在九市中排名第八位，不及粵西各市，更不及粵中發達城市深圳、廣州。在粵東潮汕四市中，其金融競爭力僅超過潮州市，落后于汕尾、汕頭。整體而言，粵中發達城市具有強勁的金融競爭力，不管在金融發展環境、發展規模、發展潛力，還是在對外開放程度上，都是九市中首屈一指的。粵西與粵東城市相比較，粵西城市在金融發展環境因素上具有比較優勢，而粵東城市則在對外開放程度和金融發展潛力因素上具有比較優勢。

就揭陽市2012年金融競爭力各影響因素而言，得益于揭陽的地理地緣優勢，揭陽市在金融發展規模和對外開放程度因素上發展相對較好，但在金融發展環境和金融發展潛力因素上卻在九市中排名靠后。粵東潮汕城市中，除了潮州在金融競爭力各影響因素上的發展相對均衡之外，其余三市各因素的發展各具優勢。粵東城市之間本已有著濃厚的潮汕文化根源，揭陽市在經濟發展過程中更應該注重加強與其余三市的互助合作，實現經濟的共同增長，提高城市金融競爭力。

四、政策建議

經過前文的分析，我們了解到粵西、粵東各二三線城市的金融競爭力是遠遠不及粵東發達城市的，一線發達城市與二三線城市的經濟發展實力相差甚遠。二三線城市經濟發展存在“先天不足”缺陷，加之后期發展后勁不足，更擴大了與一線城市的經濟差距。

隨著社會的發展，提高二三線城市居民的生活水平是實現社會和諧的重要標準。因此，為了提升二三線城市的金融競爭力水平，筆者認為應該大力發展實體經濟，在以傳統優勢產業為重要支撐的基礎上，逐步承接來自發達城市的產業轉移；推進金融創新與政府監管的結合，為本市的經濟發展營造良好的發展空間；優化經濟投資環境，在基礎設施建設、城鎮規劃建設、市政配套設施建設和政府政治建設等方面為投資商營造良好的經濟發展環境；加強區域間城市的交流與合作，打破行政壁壘，實現區域內人才、技術、信息、產業、資金等資源的優化配置，最終實現經濟的共同增長。

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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

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2017）006-0100-04

0 引言

隨著計算機和網絡技術的快速發展，溫室環境的控制正在向智能化、自動化的方向邁進，利用物聯網技術對溫室環境進行有效調控可以改善農業生態，提高農作物質量和產量。但溫室環境是一個多變量、強耦合、大滯后且時變的被控對象[1]，且江浙地區四季氣候變化明顯，夏季炎熱濕潤，冬季寒冷干燥，晝夜溫差及濕度差較大，常規控制方法難以取得理想效果，而現有控制系統控制模式固定，不能適應環境變化，因此建立一套適應性強、響應快、穩定性好的智能溫室測控系統是現代精細農業的迫切需求。

目前，已有的控制方案中采用傳統PID控制來實現，但PID參數恒定，無法適應非線性系統的控制需求。因此，本文將模糊理論與PID控制相結合，運用模糊推理對PID控制器的3個參數進行調整，提高了系統的自適應性和靈活性，改善了系統動態性能。

1 模糊PID控制器原理

1.1 模糊控制原理

在傳統控制領域里，對系統的動態信息描述越精確，控制效果越好，然而對于復雜系統，由于變量太多，往往無法精確表示系統的動態信息，這時可以考慮使用模糊控制來解決。模糊控制是一種非線性控制方法，其不依賴于被控對象的精確數學模型，而是通過大量的實際操作數據及專家經驗總結出控制規則，用自然語言描述控制策略，模擬人對事物的決策實現對系統的控制。溫室環境復雜多變且干擾因子眾多，常規方法難以取得理想的控制效果，所以使用模糊控制實現對溫室環境的調控比較合適。

在模糊控制系統中，模糊控制器設計是其核心部分，控制器結構如圖1所示，主要由4個部分構成：模糊化處理、規則庫、模糊推理及解模糊[2]。

1.2 PID控制器原理

在工程實際中，PID控制因其簡單、可靠性高及魯棒性好等特點被廣泛應用于工業及設施農業的過程控制中，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]，結構圖如圖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，e（t） = r（t） - c（t），r（t）為設定值，c（t）為實際測量值，e（t）為控制器的輸入，它是設定值與實際測量值的偏差，u（t）為控制器輸出。PID控制器中Kp、Ki和Kd的調節會對系統的動靜態性能產生較大影響，3個參數的作用具體如下：（1）比例控制Kp：使系統反應靈敏，可以迅速調節系統誤差；（2）積分控制Ki：系統在進入穩態后存在穩態誤差，Ki用來消除穩態誤差；（3）微分控制Kd：提前預測系統誤差變化的趨勢，使誤差提前為零，Kd是一種超前調節。

2 溫室測控系統分析與設計

2.1 葉菜溫室環境因子分析

葉菜溫室環境包含因子眾多，包括環境溫度、光照強度、空氣濕度、CO2濃度、土壤水分和肥力等，這些環境因子在溫室環境中相互聯系、相互耦合，一同作用于溫室這個小氣候環境[4]。各個因子對葉菜生長的影響及調控如下：

2.1.1 溫度

環境溫度是影響葉菜干物質分配及葉片生長最重要的環境因子。若環境溫度偏低會導致葉菜生長緩慢甚至停滯，長時間低溫更容易引起低溫危害。若溫度偏高會導致呼吸消耗增加，葉菜植株積累的干物質減少，所富含的能量減少。對溫室內溫度的調控主要包括：升乜刂萍敖滴驢刂啤

（1）升溫控制。當對溫室進行升溫控制時，首先關閉天窗及側窗，然后開啟內保溫膜和內循環促進溫室內空氣的流通，之后開啟暖氣、空調等設備進行升溫。

（2）降溫控制。溫室溫度調控中常用的降溫措施有：自然通風（側窗和天窗等）、人工強制通風（排風機）、開啟遮陽網（內遮陽和外遮陽）、濕簾冷風機降溫等。

2.1.2 濕度

空氣相對濕度對葉菜生長的蒸騰作用有較大影響。若空氣濕度過高，葉菜根部呼吸困難，不僅影響正常生長發育，而且容易誘發病害；若空氣濕度過低，土壤濕度也會隨之降低，可能會導致作物缺水而出現萎蔫現象。對于葉菜而言，長期處于空氣濕度較低的環境中生長時，容易導致葉菜的葉片小而厚，阻礙了葉菜的生長。對濕度的調控包括：加濕和除濕。溫室內常用加濕方法有噴霧加濕和濕簾加濕；溫室內除濕控制可以采用自然通風或強制通風，在溫室內空氣含量一定的情況下，也可采用加溫除濕來降低溫室內的空氣濕度。

2.1.3 光照

光照是作物進行光合作用的能量來源，它影響到幼苗的素質、植株的生長和產量高低。光照太強會灼傷作物，光照不足時光合作用會減弱，對溫室內光照的控制包括遮光和補光。

其中，遮光控制可以通過開啟內外遮陽網來減弱溫室內部的光照強度；補光控制在連續陰雨或者光照不足的情況下，為了促進作物生長，可以通過開啟補光燈的方式增加溫室內的光照強度。

2.1.4 CO2

CO2濃度是作物進行光合作用不可缺少的條件，它直接影響著有機物的合成。CO2濃度的控制可以通過通風換氣或者CO2發生器。

此外，環境溫濕度在一定條件下是相互耦合的，當溫度上升時濕度呈下降趨勢，溫度下降時濕度呈上升趨勢，同時空氣濕度變化又會影響環境溫度[5]，而光照變化也會對溫濕度產生影響，如當光照增強時，溫度會上升等，所以設計溫室測控系統的輸出需要考慮環境因素間的耦合作用。

2.2 模糊PID控制器設計

PID控制器在過程控制中被廣泛應用，但其參數整定是控制器設計的核心內容。常規的PID控制器使用工程整定方式，參數設定后一般固定不變，對系統運行變化的適應能力、抗干擾能力不足，所以本文采用模糊控制對PID控制器的參數Kp、Ki和Kd進行在線整定[6]，使控制器能夠及時響應系統環境的實時變化，使系統具有更強的靈活性。

溫室測控系統是一個多變量間相互耦合且時變的復雜系統，理論上來說，如果一個模糊控制系統能夠做到將所有影響溫室內環境指標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確，但事實上這樣做是不現實的，因為將越多的環境變量作為輸入，環境因子之間的相互耦合關系就越多，控制系統就越復雜，控制器的規則庫就無法定義。從上文對溫室環境的分析中可看出，在眾多的環境因子中，溫度和濕度兩大因子對溫室環境的影響最為明顯，光照其次，其它如CO2等因素的控制相對單一，且耦合作用相對較小。因此，本系統在設計時綜合考慮溫室內光溫濕的測量與調控，其它因子暫不考慮。

模糊PID控制器的結構圖如圖3所示，在設計系統的輸出時，充分考慮濕度和光照的耦合作用進行綜合調控。當環境因子的調控發送沖突時，以溫度調控為先，濕度其次。

其中，r（t）為溫度設定值，c（t）為溫度實際測量值，u（t）為PID控制器的輸出，為控制溫濕度相關執行機構的變量[7]，控制器的輸入為溫度偏差e和偏差變化率ec，控制器可根據系統實際運行情況模糊推理出Kp、Ki和Kd的增量ΔKp、ΔKi和ΔKd。

根據溫室測控系統的實際情況，將e、ec、ΔKp、ΔKi和ΔKd的模糊論域劃分為5個等級：{NB、NS、ZO、PS、PB}，其含義分別為：{負大、負小、零、正小、正大}，論域范圍為[-4， 4]。兩個輸入變量e、ec及3個輸出變量ΔKp、ΔKi和ΔKd的隸屬度函數均為三角形隸屬度函數。控制規則采用“if A and B then C”的條件句式，依據模糊推理原則，總結出模糊控制規則表如表1所示。

控制器將系統運行時的溫度偏差和偏差變化率進行模糊處理后得到e和ec的模糊度，通過查詢模糊規則表得出ΔKp、ΔKi和ΔKd的模糊度，再對照模糊論域將3個參數的模糊度解模糊成具體數值，從而計算出新的Kp、Ki和Kd，最后將計算結果代入PID控制算式，計算出系統輸出量，則該輸出量即為控制溫濕度相關執行機構的變量，由該變量推導出當前的控制組合。

2.3 系統總體結構

根據系統需求，本文所設計的葉菜溫室測控系統總體結構圖如圖4所示。

系統層次結構從左至右可以分為3個部分：①傳感器、風機等硬件設備；②嵌入式網關；③上層應用（云服務與溫室管理平臺）。其中，嵌入式網關為溫室測控系統的核心部分，是連接上層軟件和底層硬件的中樞[8]。網關通過RS485串口通信采集現場傳感器、氣象站的實時數據，控制風機、水泵等現場執行設備，對環境數據進行分析過濾之后，首先在本地嵌入式數據庫sqlite中存儲，之后將數據上傳至云服務器存儲到sqlserver中。用戶也能夠通過PC或手機登錄溫室管理平臺進行實時環境數據查詢、設備控制、現場實時視頻查看及自動運行設定等。

3 系統功能模塊設計

3.1 嵌入式模塊硬件選擇

葉菜溫室環境復雜多變，干擾因子眾多，尤其夏季很可能長期處于高溫高濕的環境之中，而嵌入式網關作為溫室測控系統的核心部分，必須選擇工業級的產品保證其穩定性和可靠性。

本系統選擇基于Linux內核的GT6502嵌入式工業計算機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處理器ARM926EJ，且為了保證能達到工業設備需要的穩定性，整板設計采用全工業布線，在材質上選用高品質的PCB板材，穩定的硬件設計能保證系統長時間正常運行。此外，模塊具備多重電源保護，抗靜電、過流、防反接等保護能有效保證在野外等惡劣環境下的可靠運行。

3.2 嵌入式模塊軟件設計

在葉菜溫室測控系統中，嵌入式模塊軟件的主要功能是：①采集實時環境數據，分析過濾后存儲；②實時響應用戶的數據查詢、設備控制等需求；③根據用戶設置和當前環境數據進行自動調控溫室環境。根據嵌入式模塊軟件的功能設計，其程序實現流程如圖5所示。主線程負責子線程的創建與線程資源的回收，所創建的3個子線程分別為：監聽線程、斷線檢測線程及自動控制線程。

（1）監聽線程：接收用戶設備控制、實時數據查詢、配置信息查詢等指令，作出響應后向用戶反饋執行結果；

（2）斷線檢測：檢測設備與云服務器的長連接，若檢測到當前設備斷線，則執行重連操作保證設備一直與服務器保持長連接；

（3）自動控制：收集實時環境數據，分析過濾后存儲，并將當前環境數據輸入到模糊PID控制器中，根據控制的輸出進行溫室環境調控。

3.3 服務器模塊設計

基于高內聚低耦合的軟件設計思想[9]，本系統將服務器模塊按照功能分為通信服務器與數據服務器。通信服務器負責與嵌入式網關、溫室管理平臺的通信。當前服務器應用在農業示范基地，考慮到應用場景可能被拓展，用戶數及設備數可能會增加，通信實現需能夠響應彈性的用戶數及并發需求，實現資源自動分配，所以通信服務器是基于Linux下的C++開發，選用多路I/O復用模型epoll實現通信并發，通過創建線程池的方式實現連接的負載均衡。數據服務器負責環境信息的存儲和歷史數據的查詢，使用HTTP協議實現數據查詢與響應。兩個模塊分開設計，獨立開發，保證通信服務與數據服務互不影響，模塊間的通信使用進程間通信現。

4 溫室測控系統的效果驗證與分析

為了驗證系統實際運行效果，課題以江蘇省農科院六合農業示范基地為試驗對象進行測試，選取該示范基地中一個連棟生菜溫室為實施地點。該生菜溫室包含4個區域，每個區域包含2個光溫濕三合一傳感器，整個溫室內共有8個三合一傳感器，且具有側窗、內外遮陽、環流風機、水泵等多種執行設備，溫室內還接入了4個高清網絡攝像機便于查看實時視頻。溫室外安裝一個包含光、溫、濕、風速、風向、雨量6種傳感器的氣象站，用于感知室外環境信息。本測試時間為2016年12月12日，選取溫室內環境溫濕度為測試對象，對9：00-16：00的溫濕度調控狀況進行測試。由于當前生菜處于蓮座期，生長最佳的溫度范圍為18～22℃，濕度為70%～80%，因此設定溫度值為20℃，濕度值為75%。將溫濕度設定值輸入系統之后啟動系統的自動控制，由測試數據生成的變化曲線圖如下：

如圖6所示，溫室內溫度變化范圍為17.5～22.3℃，濕度為73.2%～83.1%，由數據可見，系統運行正常并且能夠根據設定值及時響應，保持溫濕度在合理的范圍內，達到了預期的控制效果。

5 結語

構建了基于模糊PID控制器的葉菜溫室測控系統。通過對葉菜生長環境的研究，利用模糊推理對PID控制器的參數進行調整，提升了系統的動態性能，實現了葉菜溫室環境的自動調控。試驗表明，系統運行穩定、響應迅速，具有很強的魯棒性。

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