發(fā)布時間：2023-06-25 16:11:30
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的環(huán)境因子的定義樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
關(guān)鍵詞：果園;環(huán)境數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)表示;XML
中圖分類號：TP274+2 文獻標(biāo)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，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)是我國水果產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢?，F(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、機械化，數(shù)字果園的概念也應(yīng)運而生[1]。果園環(huán)境涉及的數(shù)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(fēng)速、風(fēng)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(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。在圍繞某一個指標(biāo)進行數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測的研究方面，Changying Li[2]報道了一種氣體傳感器陣列監(jiān)測藍莓果實病害的方法，樊志平等[3]設(shè)計實現(xiàn)了柑橘園土壤墑情遠程監(jiān)控系統(tǒng)，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(jiān)測系統(tǒng)， 張會霞等[5]利用“3S”技術(shù)設(shè)計實現(xiàn)了一種柑橘園GPS數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。在對整個果園環(huán)境多個指標(biāo)進行數(shù)據(jù)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(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計，王新忠等[7]研究了基于無線傳感的丘陵葡萄園環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，楊愛潔等[8]提出了一種基于無線傳感器網(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)計了一種果園環(huán)境信息監(jiān)測系統(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]報道了用于葡萄精準(zhǔn)管理的多點環(huán)境數(shù)據(jù)采集裝置，岳學(xué)軍等[11]采用GPRS和ZigBee技術(shù)實現(xiàn)了果園環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，潘鶴立等[12]采用ZigBee和3G/4G技術(shù)研究分布式果園遠程環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計，徐興等[13]報道了山地橘園無線環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計方法及如何提高監(jiān)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(shù)來實現(xiàn)果園環(huán)境數(shù)據(jù)的獲取和監(jiān)測，不同的是使用的監(jiān)測指標(biāo)和監(jiān)測手段有所差異，但他們都對所獲取的數(shù)據(jù)多采用私有的數(shù)據(jù)格式進行存貯和管理，對如何把所監(jiān)測的數(shù)據(jù)與其他信息系統(tǒng)進行交換和共享則幾乎沒有涉及。
近年來如何從技術(shù)角度來消除“信息孤島”，解決信息系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換問題受到很多研究者的關(guān)注，常志國等[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)建了國家衛(wèi)生數(shù)據(jù)字典XML Schem來實現(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)者開展數(shù)據(jù)交換和共享方面的研究，如戴建國等[16]針對國營農(nóng)場管理報道了基于 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(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;生物因素是指果樹以外的動物、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、光照強度、光有效輻射、紫外線強度、降雨量、風(fēng)速、風(fēng)向、露點等。
果園土壤環(huán)境因子方面，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)或者實驗室檢測手段可以采集的數(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，土壤有機質(zhì)含量是評價果園土壤肥力的重要指標(biāo)，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(fā)生漬害，土壤水分含量影響著果樹的產(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，果園病蟲害和雜草方面的數(shù)據(jù)更受關(guān)注。近來利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段自動測報果園病蟲害數(shù)據(jù)得到研究和應(yīng)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(yīng)用情況。邢東興等[19]利用光譜數(shù)據(jù)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(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式設(shè)計方法
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，同時也是果品質(zhì)量追溯、果品電子商務(wù)等果園經(jīng)營管理系統(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)之間實現(xiàn)自動交換和共享。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)格式進行數(shù)據(jù)存貯和管理，因此需要設(shè)計一個果園環(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)之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動交換和共享。
XML（Extensible markup language）是國際互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（W3C）開發(fā)的用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進行數(shù)據(jù)交換和管理的技術(shù)[20]，它以一種開放的、自我描述的方式定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過Schema使XML文檔結(jié)構(gòu)化，并能創(chuàng)建不依賴于平臺、語言或者格式的共享數(shù)據(jù)。近年來，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域一些學(xué)者也開始采用XML技術(shù)來研究農(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Martini[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]提出了針對農(nóng)場的信息表示格式規(guī)范agroXML。本研究也采用XML技術(shù)來描述果園環(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)文件分為兩個部分。第一部分用來定義所選擇的采集指標(biāo)項情況，包括指標(biāo)名稱、數(shù)據(jù)單位、數(shù)據(jù)采集點的GPS坐標(biāo)、數(shù)據(jù)采用方法說明。第二部分用來順序存放所采集的數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)中采集指標(biāo)項的次序與第一部分定義的數(shù)據(jù)采集指標(biāo)項相對應(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文件來存貯，按照可變采集指標(biāo)項的數(shù)據(jù)表示方法，其XML文件的語法規(guī)則采用Schema文件來定義。在Schema文件中，按照基本數(shù)據(jù)類型、基礎(chǔ)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(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。時間元素< BeginDate > EndDate >描述果園環(huán)境數(shù)據(jù)采集的開始時間和結(jié)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(xué)名和ID號。通過這兩個元素的ID號可以把果園的環(huán)境數(shù)據(jù)與其他生產(chǎn)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)。<RecordingDefinition>元素描述數(shù)據(jù)存貯的結(jié)構(gòu)，是對具體數(shù)據(jù)記錄存放形式的解釋，由若干個數(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)項的結(jié)構(gòu)定義組成，支持可變指標(biāo)項的定義，可根據(jù)實際情況來決定數(shù)據(jù)采集指標(biāo)項的數(shù)量。<RecordSet>元素是實際采集數(shù)據(jù)的記錄實體，由順序存放的<Record>元素組成，<Record>元素中的數(shù)據(jù)項和<RecordingDefinition>元素中定義的數(shù)據(jù)采集指標(biāo)項是一一對應(yīng)的，并通過數(shù)據(jù)采集指標(biāo)項中的<index>元素值來關(guān)聯(lián)。
2.2 果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式實例
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)采集點現(xiàn)場以及采集數(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)由專門系統(tǒng)來進行管理，并存貯在SQL Server數(shù)據(jù)庫中。
根據(jù)Schema文件中所規(guī)定的語法形式，就可以把SQL Server數(shù)據(jù)庫中存貯的果園環(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)項分別是大氣溫度、大氣濕度、降雨量、監(jiān)測點1的土壤溫濕度和監(jiān)測點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)測點的GPS坐標(biāo)，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(shù)據(jù)。
2.3 果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式的應(yīng)用
對于現(xiàn)有的果園數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng)來說，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，通過一個數(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webservices技術(shù)實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)共享接口，需要使用這個果園的環(huán)境數(shù)據(jù)時，只需要調(diào)用這個數(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，其特點在于不改造原有的果園數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，僅需通過新增加一個數(shù)據(jù)共享接口就能實現(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個接口。GetDataStruct接口返回數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義信息，實際上就是<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所示的實例為例，其返回開始日期是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)，實際輸出形如圖3的XML文件。
3 結(jié) 論
本研究設(shè)計了一種果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式，并通過對某果園數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)所采集數(shù)據(jù)的實際表示，以及在Internet環(huán)境中的共享應(yīng)用，來驗證果園環(huán)境采集數(shù)據(jù)表示格式的設(shè)計。結(jié)果表明，該格式的設(shè)計是可行的，并且具有潛在的良好性能：（1）數(shù)據(jù)格式簡明易用;（2）系統(tǒng)集成簡單，用戶可以很方便地建立起一個網(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)的實現(xiàn)細節(jié)，只需要了解能提供的服務(wù)。
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實施綠色化學(xué)教育的任務(wù)應(yīng)該是每個化學(xué)教師必須履行的義務(wù)和責(zé)任，目的是培養(yǎng)學(xué)生能自發(fā)產(chǎn)生防止環(huán)境污染的行為和意識，讓學(xué)生認(rèn)識到只有切斷污染的根源，才能真正實現(xiàn)綠色化學(xué)。
我們在教學(xué)中必須把綠色化學(xué)的基本思想、原理、工藝和技術(shù)等知識分散并滲透到現(xiàn)有的課程中。
一、結(jié)合教學(xué)內(nèi)容對學(xué)生進行綠色化學(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、生動的滲透到化學(xué)教學(xué)中，讓學(xué)生親身體驗到污染給人們帶來的危害，培養(yǎng)學(xué)生對環(huán)境保護的責(zé)任感及實施綠色化學(xué)的重要性。如當(dāng)?shù)啬陈糜尉包c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?xí)婺咳?，除少?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?，在學(xué)習(xí)硫、氮及其化合物的性質(zhì)時，可有意識的引導(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(dǎo)性的進行適當(dāng)?shù)目偨Y(jié)。學(xué)生對SO2的危害性認(rèn)識清楚了，必然使他們對SO2的結(jié)構(gòu)、性質(zhì)了解得更深入。另外，對某些物質(zhì)的性質(zhì)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(xué)生充分認(rèn)識物質(zhì)的兩面性。
二、結(jié)合原子利用率進行綠色化學(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)濟性”。它的目標(biāo)是在設(shè)計化學(xué)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(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。真正實現(xiàn)“零排放”。原子經(jīng)濟性給我們指出了實現(xiàn)清潔生產(chǎn)的目標(biāo)，同時也是評判一個化學(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)生盡量通過多種途徑去設(shè)計合成路線，然后選出制備相同量的目標(biāo)產(chǎn)物時，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，這是原子利用率最高的反應(yīng)途徑。
三、結(jié)合環(huán)境因子進行綠色化學(xué)教育
評價綠色化工的依據(jù)是“環(huán)境因子”，它是近幾年受到關(guān)注的評價指標(biāo)，它比原子利用率更便于評價某種工藝指標(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，對環(huán)境保護越有利，在化學(xué)教學(xué)中，培養(yǎng)學(xué)生綠色化工的意識，是社會的呼喚，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)計出既經(jīng)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(huán)境因子來考慮，顯然方案②是最理想的制取方法。
四、結(jié)合實驗內(nèi)容教學(xué)進行綠色化學(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)實驗也應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)這些原則。教科書上的很多化學(xué)實驗內(nèi)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(zhì)實驗、硫及其化合物的性質(zhì)實驗等等。我們在做實驗時，就要引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)真考慮這些實驗有沒有污染環(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)中除傳授知識和培養(yǎng)實驗技能外，還要著重引導(dǎo)對污染環(huán)境的化學(xué)實驗的裝置進行改革、創(chuàng)新，使其成為綠色化學(xué)實驗。
五、結(jié)合實驗操作過程和裝置的改進進行綠色化學(xué)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(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(yīng)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(tǒng)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(yǎng)學(xué)生良好的實驗習(xí)慣，又使學(xué)生學(xué)到實際應(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。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(huán)境，有利于培養(yǎng)學(xué)生的環(huán)保意識，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)得到世界各國政府、企業(yè)界和化學(xué)界的廣泛關(guān)注和重視；是實施可持續(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
[1]謝志剛、宋仲容、王家平，化學(xué)教育，2006，8：25-27
關(guān)鍵詞：保險企業(yè)；執(zhí)行力；影響因素；因子分析
作者簡介：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。
中圖分類號：F842 文獻標(biāo)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(yè)執(zhí)行力影響因素的問卷調(diào)查
為了保證問卷設(shè)計的科學(xué)性和實踐性，筆者對多家保險企業(yè)進行預(yù)備性訪談。在回答“您所在的企業(yè)中執(zhí)行力問題嚴(yán)重嗎?”問題時有87.6％的訪談對象選擇了“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?”問題時有97.8％的答案集中在“領(lǐng)導(dǎo)者”、“員工”、“企業(yè)”和“環(huán)境”四個方面。針對預(yù)備性訪談的結(jié)果，結(jié)合前人的研究成果，在合理征求有關(guān)專家意見的基礎(chǔ)上，筆者圍繞保險企業(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)計調(diào)查問卷，提出了“企業(yè)組織結(jié)構(gòu)”等21項調(diào)查項目。每個項目的備選項采用分成5級反應(yīng)的Likert量表，按照重要程度由強到弱排列，各選項的評分標(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。
筆者采用單獨拜訪、發(fā)送電子郵件的方式或借助為企業(yè)員工集中授課的機會對以若干家保險企業(yè)各級公司的數(shù)百名員工為主體的調(diào)查對象發(fā)放了調(diào)查問卷，共回收有效問卷386份。本次調(diào)查對象的特征如下：
一是對保險企業(yè)有充分的了解與認(rèn)識。由于保險業(yè)是專業(yè)性極強的行業(yè)，為了提高調(diào)查結(jié)果的可信度，筆者將調(diào)查對象全部限定在保險行業(yè)內(nèi)，涉及人員包括公司各級領(lǐng)導(dǎo)與員工、保險監(jiān)管人員與業(yè)內(nèi)專家及學(xué)者等，這保證了調(diào)查結(jié)果盡可能符合實際情況。
二是年齡跨度大。調(diào)查對象中年齡最大者為53歲，最小者只有22歲，大多數(shù)調(diào)查對象屬于中青年層次，是保險業(yè)內(nèi)的主力軍?？紤]到應(yīng)屆畢業(yè)生對保險企業(yè)可能缺乏了解，因此25歲以下的調(diào)查對象比重較少。
三是文化程度分布廣。調(diào)查對象以本科與?？粕鸀橹黧w，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。
四是來源渠道寬。從就職機構(gòu)來看，調(diào)查對象來源于不同的單位，包括多家保險公司、保險監(jiān)管機構(gòu)、保險研究機構(gòu)及保險類高等院校及其附屬機構(gòu)；從職位方面來看，調(diào)查對象涵蓋高層領(lǐng)導(dǎo)、中層管理人員和基層員工；從地域分布來看，調(diào)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(qū)。
對調(diào)查對象的情況分析表明，此次問卷調(diào)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(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)查對象還補充了一些21項調(diào)查項目之外的影響因素，諸如企業(yè)中各層級之間信息傳遞狀況、企業(yè)對外部環(huán)境的反應(yīng)能力、企業(yè)執(zhí)行反饋機制、企業(yè)制度與執(zhí)行的關(guān)系等等。從這一結(jié)果來看，影響保險企業(yè)執(zhí)行力的因素似乎包羅萬象，在企業(yè)的實際運作過程中，似乎企業(yè)管理實踐中存在的任何缺陷和漏洞都會對企業(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)濟和管理世界中存在的80／20法則同樣適用于保險企業(yè)執(zhí)行力的影響因素，保險企業(yè)執(zhí)行力的影響因素同樣是“關(guān)鍵的少數(shù)”影響著整個保險企業(yè)的執(zhí)行力，因而在眾多影響因素中找尋影響保險企業(yè)執(zhí)行力的主要因素，對于有效的提升保險企業(yè)執(zhí)行力是極其有益的。出于這種考慮，可以嘗試用經(jīng)濟統(tǒng)計中的因子分析方法進行降維分析。對調(diào)查結(jié)果進行統(tǒng)計分析，根據(jù)Likert量表的評分標(biāo)準(zhǔn)求出各調(diào)查項目的平均分值。將各項目的平均分值轉(zhuǎn)化為百分制，從中提取出分值在30分以上的15項保險企業(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)管與激勵體系(x3)、團隊協(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，需要將問卷調(diào)查得出的保險企業(yè)執(zhí)行力主要影響因素進行降維與分類，因子分析可以實現(xiàn)這一過程。因子分析是多元分析中進行降維處理的一種統(tǒng)計方法，其基本思想是通過對變量的相關(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)幾個隨機變量，去描述多個變量之間的相互關(guān)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(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，可以方便地對復(fù)雜的經(jīng)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(zhuǎn)，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(jié)構(gòu)，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(diào)查結(jié)果的原始數(shù)據(jù)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(tǒng)計指標(biāo)來測定樣本的充足度，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；通過計算相關(guān)矩陣可知，原始指標(biāo)之間有的相關(guān)性較強，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(jīng)對大多數(shù)數(shù)據(jù)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(zhuǎn)，表二的右邊部分列出了旋轉(zhuǎn)后的公共因子對樣本方差的貢獻率，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)管與激勵體系)，x4(團隊協(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，集中反映了保險企業(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，用來衡量保險企業(yè)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(biāo)的清晰度與認(rèn)可程度)，x10(員工特長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，反映了保險企業(yè)中員工的工作環(huán)境是否有利于員工開展工作，可定義為工作環(huán)境因子。
三、保險企業(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，可以將保險企業(yè)執(zhí)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(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、團隊協(xié)作與溝通、監(jiān)管與激勵體系等諸多因素。筆者在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，部分保險企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的設(shè)計僵化，難以很好地適應(yīng)市場競爭的需要；有些保險企業(yè)忽視了部門及團隊之間的協(xié)調(diào)與溝通，產(chǎn)生一些不必要的內(nèi)耗；有些保險企業(yè)對員工的監(jiān)管不到位，不科學(xué)；有些保險企業(yè)在打造組織的共同愿景與企業(yè)文化過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)果推廣實施起來困難重重。這些問題的存在都使企業(yè)執(zhí)行力難以提升。
(二)員工個人因素
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。由于保險企業(yè)員工的流動性大，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。加上保險行業(yè)較高的工作壓力，部分員工容易產(chǎn)生短期投機行為，工作中不愿付出過高的努力，從而使其執(zhí)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(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長是否匹配，工作目標(biāo)是否清晰并被員工認(rèn)可等方面。由于保險產(chǎn)品具有無形性，因此與一般企業(yè)相比，保險企業(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測，它們對執(zhí)行力的影響往往更容易被忽視。此外，工作任務(wù)過于復(fù)雜或者任務(wù)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(yè)具有良好的執(zhí)行力，工作任務(wù)的安排應(yīng)充分考慮員工個人的特長和能力差異。
(四)工作環(huán)境因素
內(nèi)容摘要:在企業(yè)營銷實踐中,品牌具有特殊的生物屬性和生態(tài)屬性,也會經(jīng)歷從出生到衰退的進化過程。文章指出,研究品牌進化生境是從動態(tài)角度認(rèn)識品牌發(fā)展,尋找品牌進化途徑的關(guān)鍵。
關(guān)鍵詞:品牌 進化 生境 生態(tài)因子
隨著對企業(yè)生命周期研究的深入,與企業(yè)相關(guān)的品牌進化命題也日漸被理論界所重視。品牌進化是將品牌從靜態(tài)研究轉(zhuǎn)向動態(tài)研究的切入點,深入研究品牌進化的動態(tài)過程將對企業(yè)品牌構(gòu)建、品牌發(fā)展、品牌升級具有重要作用。品牌進化的研究離不開品牌生存的大環(huán)境,只有在品牌生態(tài)的大環(huán)境中才能更清楚地研究品牌發(fā)展演進的動態(tài),這是本文研究的立足點。
品牌進化的生態(tài)環(huán)境分析
自從1955年美國學(xué)者伯利•加德納和西德尼•利維發(fā)表的文章隱含著把品牌作為生命體的認(rèn)識,從而開創(chuàng)了“品牌個性理論”的啟示后,凱文•萊恩•凱勒、大衛(wèi)•艾克等學(xué)者的研究中都透視出對品牌生態(tài)的認(rèn)識。1998年,大衛(wèi)•艾克明確提出了基于單個企業(yè)品牌系統(tǒng)的“品牌群”概念,首次將生態(tài)學(xué)的種群概念引入品牌理論的研究中,開啟了品牌生態(tài)理論的研究歷程。把品牌明確視為一個生命體,始于歐洲經(jīng)濟學(xué)院德籍教授曼弗雷•布魯恩,他首先提出了品牌生命周期理論,指出品牌生命周期由6個階段組成,即品牌的創(chuàng)立階段、穩(wěn)固階段、差異化階段、模仿階段、分化階段以及兩極分化階段。此后,美國著名品牌專家邁克爾•穆恩等在《火炬品牌:網(wǎng)絡(luò)時代的品牌鑄造》中論述了品牌具有的生命性質(zhì)。菲利普•科特勒(1997)認(rèn)為,應(yīng)該用產(chǎn)品生命周期的概念加以分析,即品牌也會像產(chǎn)品一樣,經(jīng)歷一個從出生、成長、成熟到最后衰退并消失的過程。從眾多營銷學(xué)者的論述中可以看出,品牌具有特殊的生物屬性和生態(tài)屬性,也會經(jīng)歷從出生到衰退的進化過程。
在生物學(xué)中,環(huán)境是由各種環(huán)境因素組成的綜合體,它是指某一特定生物體或生物群體以外的空間及直接、間接影響該生物體或生物群體生存的一切事物的總和,通常又稱生境(habitat),特指生物個體或群體所處具體地段各種生態(tài)因子的綜合。對不同的生物體來說,生態(tài)因子所起的作用是不同的,有生存因子,也有主導(dǎo)因子,其中,主導(dǎo)因子是決定生物進化的關(guān)鍵因素。具有類生物體特征的品牌顯然要生存在一定的環(huán)境中才能夠得到進化發(fā)展。由此,溫克勒(1999)提出了品牌生態(tài)環(huán)境的新概念,并指出品牌生態(tài)環(huán)境是一個復(fù)雜、充滿活力并不斷變化的有機組織的論斷。品牌與生態(tài)的結(jié)合成為品牌理論發(fā)展的趨向之一,生態(tài)學(xué)將成為解決品牌復(fù)雜性問題的橋梁,成為品牌理論創(chuàng)新與發(fā)展的新視角。與一般生物成長環(huán)境相比,品牌進化生境與品牌的關(guān)系是復(fù)雜多樣的,品牌進化生境就是各生態(tài)因子綜合作用的結(jié)果,品牌生態(tài)因子的作用是綜合的,每一種因子的作用有主次、輕重之別,也有直接、間接之分。同時,各種品牌生態(tài)因子的作用也具有不可替代性和互補性,在品牌進化的各個階段,各種品牌生態(tài)因子發(fā)揮的作用強度不同,對品牌的作用也具有階段性。
品牌進化過程由多方面的利益相關(guān)者組成,包括政府、股東、雇員、分銷渠道、顧客以及營銷合作者、競爭者、聯(lián)盟伙伴、發(fā)展伙伴、廣告商等。因此,品牌進化環(huán)境的生態(tài)因子總括起來可以作如圖1所示的歸類。在圖1的歸類中,涉及的經(jīng)濟、社會、地緣等環(huán)境因子,屬于品牌進化的外部環(huán)境因子,一般稱之為非生物環(huán)境。而企業(yè)內(nèi)部環(huán)境因子較為直接地影響品牌進化的過程,是品牌發(fā)展的要素,是品牌進化的生物環(huán)境。
品牌進化的生態(tài)因子關(guān)聯(lián)度分析
品牌進化生態(tài)因子分析面臨的是一個由相互關(guān)聯(lián)、相互制約的眾多因素構(gòu)成的復(fù)雜而往往缺少定量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。為此,本文利用層次分析法(AHP)對品牌進化生態(tài)因子進行關(guān)聯(lián)度分析以解決上述問題。分析中需要選取品牌進化的一段時間,時間的長短要視具體的情況而定,具體步驟如下:
(一)建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型
為使問題條理化、層次化,文章構(gòu)造出一個有層次的結(jié)構(gòu)模型(見圖2)。這些層次可以分為三類:目標(biāo)層―品牌競爭力;準(zhǔn)則層―品牌評價指標(biāo);方案層―品牌影響因子。圖2中的影響因子P是各具體生態(tài)因子的綜合影響,可以通過確定權(quán)重來確定。
(二)構(gòu)造判斷矩陣
在遞階層次結(jié)構(gòu)中,設(shè)上一層元素C為準(zhǔn)則,其所支配的下一層元素P1, P2, P3, P4對于C的相對重要性即權(quán)重。由于P1, P2, P3, P4對于C的重要性無法直接定量,只能定性,那么確定權(quán)重用兩兩比較方法,本文用ui和uj來表示。對于準(zhǔn)則C,元素ui和uj哪一個更重要,重要的程度如何,通常按1-9比例標(biāo)度對重要性程度賦值。對于準(zhǔn)則C,通過n個元素之間相對重要性的比較得到一個兩兩比較判斷矩陣:
A=(aij)nxn
其中aij就是元素ui和uj相對于C的重要性的比例標(biāo)度。判斷矩陣A具有下列性質(zhì):aij>0,aji=1/aij,aii=1
(三)單一準(zhǔn)則下元素相對權(quán)重的計算
上文得到的是一組元素對其上一層中某元素的權(quán)重向量。然而,最終要得到的是各元素即品牌進化生態(tài)因子P 對于目標(biāo)層C的排序權(quán)重,從而進行重要性排序。
(四)判斷矩陣的一致性檢驗
在計算單準(zhǔn)則下權(quán)重向量時,還必須進行一致性檢驗。在判斷矩陣的構(gòu)造中,并不要求判斷具有傳遞性和一致性,即不要求aij•ajk=aik嚴(yán)格成立,這由客觀事物的復(fù)雜性與人的認(rèn)識的多樣性所決定。但要求判斷矩陣滿足大體上的一致性是應(yīng)該的。如果出現(xiàn)“甲比乙極端重要,乙比丙極端重要,而丙又比甲極端重要”的判斷,則顯然是違反常識的,一個混亂的經(jīng)不起推敲的判斷矩陣有可能導(dǎo)致決策上的失誤。而且上述各種計算排序權(quán)重向量(即相對權(quán)重向量)的方法,在判斷矩陣過于偏離一致性時,其可靠程度也就值得懷疑了,因此要對判斷矩陣的一致性進行檢驗。
通過AHP法,最終要確定品牌進化生態(tài)主導(dǎo)因子、生存因子與一般因子,以確認(rèn)品牌進化過程中各種環(huán)境因素對品牌的影響程度和關(guān)聯(lián)程度。
基于生態(tài)因子影響的品牌進化途徑分析
在生物學(xué)中,生物首先受到生態(tài)因子最低量的影響。當(dāng)某一生態(tài)因子缺乏或不足時,可以成為影響生物生長發(fā)育的不利因素,但若該因子過量,同樣可以成為限制因子,這就是利比希法則和限制因子法則?；谧畹土糠▌t和限制因子法則,美國生態(tài)學(xué)家Shelford于1913年指出,一種生物能夠生長與繁殖,要依賴綜合環(huán)境中全部因子,其中一種因子在數(shù)量或質(zhì)量上的不足或過多,超過了生物的耐受限度,該種生物就會衰退或不能生存,這就是耐受性法則。每種生物對每一生態(tài)因子都有一定的耐受限度,但任何一種生物對生態(tài)因子的耐受限度都不是固定不變的。在進化過程中,生物的耐受限度和適宜生存范圍都可能發(fā)生變化,可能擴大,也可能受到其他生物的競爭而被取代或移動位置。具有類生物特征的品牌在進化過程中同樣受到各種生態(tài)因子的影響,不同地域市場的差異,消費者的差異,經(jīng)濟、文化、法律制度的差異,致使品牌對生態(tài)因子有一定的耐受限度,從而形成了對生態(tài)因子的適應(yīng)。
在生態(tài)系統(tǒng)中,物種由于所處的生態(tài)位不同,為適應(yīng)生態(tài)因子,所采取的適應(yīng)方式是不同的,這就形成了進化的三種途徑:競爭、協(xié)同進化與共存。對品牌生態(tài)系統(tǒng)來說,為適應(yīng)不同的生態(tài)因子,品牌進化的途徑包括品牌競爭、品牌協(xié)同進化和品牌共生。
(一)品牌競爭
品牌生態(tài)系統(tǒng)中最通常的表現(xiàn)形式就是競爭。為爭奪有限的市場資源和生存空間,品牌持有者與價值鏈上下游企業(yè)形成相互依存、相互制約的競爭關(guān)系。顯然依賴于同一有限資源的不同品牌群之間的競爭往往很激烈,這樣必然導(dǎo)致兩個結(jié)果:一是競爭中的強者取代弱者,后者被排擠(在生態(tài)系統(tǒng)中消失)。品牌擴張是企業(yè)通過品牌的滲透、空間擴張戰(zhàn)略等以擴大品牌的分布區(qū)域,這是品牌成長期的主要行為特征,目的是最大限度地占據(jù)生存空間,得到消費者認(rèn)知,提高品牌知名度。品牌延伸即品牌繁殖,是指品牌利用現(xiàn)有優(yōu)勢,生產(chǎn)與原品牌不同類別的產(chǎn)品,或發(fā)展關(guān)聯(lián)的亞品牌等,豐富品牌種類,延長品牌壽命。各類品牌延伸行為的復(fù)雜程度差異很大,表現(xiàn)形式也多種多樣,是品牌繁殖期的主要行為特征。二是競爭的各方或某一方發(fā)生進化改變,即在資源利用方式上更特化,適應(yīng)的范圍更窄但更有效,降低競爭強度,實現(xiàn)不同品牌在同一生態(tài)系統(tǒng)中的共存。
(二)品牌協(xié)同進化
在品牌生態(tài)系統(tǒng)中,品牌外部環(huán)境生態(tài)因子與內(nèi)部環(huán)境生態(tài)因子相互作用是品牌進化的重要制約因素。在品牌生態(tài)系統(tǒng)中,孤立的品牌進化不存在,需要在多種生態(tài)因子共同作用下協(xié)同進化,其結(jié)果是一定的品牌組合共同占有和利用同一生境中物質(zhì)資源、空間和品牌生態(tài)系統(tǒng)相對穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)與狀態(tài)。品牌協(xié)同進化最通常的例子是品牌聯(lián)盟。協(xié)同進化是一種群落進化的類型,企業(yè)集群通過協(xié)同進化、專業(yè)化生產(chǎn)和營銷發(fā)展出多個品牌群,促進整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
(三)品牌共生
在現(xiàn)代生物學(xué)中,共生一般被定義為一種相互性的活體營養(yǎng)性聯(lián)系。在生態(tài)系統(tǒng)中,各個物種在生態(tài)因子的影響下,最終總會找到生存和發(fā)展的平衡點,這就是品牌共生的平衡點。在激烈的市場競爭中,來自經(jīng)濟的、社會的、地域和企業(yè)內(nèi)部的各種生態(tài)因子造就了復(fù)雜、動態(tài)的生態(tài)環(huán)境,各種大大小小的品牌共同生存,形成了動態(tài)的品牌共生系統(tǒng)。在生物界中,共生新能量轉(zhuǎn)化為共生植物或動物生存能力和繁殖能力的提高;在品牌生態(tài)系統(tǒng)中,共生能量表現(xiàn)為資金、技術(shù)、知識等在各品牌之間的分配。一般說來,品牌間的共生關(guān)系不會一直持續(xù)下去,以下原因會導(dǎo)致品牌共生狀態(tài)的解體:品牌均衡態(tài)勢被打破;品牌成員采取敵對的營銷目標(biāo),使關(guān)系不相容;某品牌成員原有的競爭優(yōu)勢消失等。一般來說,在競爭水平相對較低的區(qū)域,品牌共生狀態(tài)保持比較久,而在經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū),品牌競爭較為激烈,品牌共生狀態(tài)較為短暫。品牌共生狀態(tài)是產(chǎn)業(yè)內(nèi)各品牌為爭奪市場份額而斗爭,在一定階段達到相對均衡狀態(tài)。在這一均衡狀態(tài)下,各品牌或采取差異化策略,針對不同需求提供差異化產(chǎn)品以獲取高端市場;或采取成本領(lǐng)先策略占領(lǐng)低端大眾市場;或采取利基策略針對特定需求市場提品。均衡狀態(tài)下任何品牌想要打破這一均衡獲取更多市場份額,都需要付出慘重代價,在投入產(chǎn)出上陷入陷阱。于是在各方利益權(quán)衡下,各品牌在這一均衡狀態(tài)下理性競爭。
現(xiàn)代生物學(xué)給出了三個衡量適應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn):生存、繁殖或基因延續(xù)、生物對環(huán)境利用的效率。品牌進化過程中,為了能夠在競爭激烈的市場中生存下來,必須加大產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售,提高品牌的繁殖力和市場影響力。同時,積極利用政府產(chǎn)業(yè)政策、經(jīng)濟政策和各種地域文化資源,這樣才能提高品牌的適應(yīng)能力,促進品牌進化。
參考文獻:
1.林育真主編.生態(tài)學(xué)[M].科學(xué)出版社,2005
林業(yè)生態(tài)工程是根據(jù)生態(tài)學(xué)、生態(tài)學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)與生態(tài)工程原理,針對自然資源環(huán)境特征和社會經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀所進行的以木本植物為主題,并將相應(yīng)的植物、動物、微等生物種群人工匹配結(jié)合而形成的穩(wěn)定而高效的人工復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)的過程。它本身包括著傳統(tǒng)的造林綠化內(nèi)容,一些成功的單項造林技術(shù)與新技術(shù)的篩選與應(yīng)用,但不是簡單“相加”與“拼盤,’;它的目的不僅只考慮經(jīng)濟效益,而是經(jīng)濟、生態(tài)、社會三大效益并重;它的全過程是配套技術(shù)合理組合的完整工藝流程。
二、林業(yè)生態(tài)工程的基本原理
1、系統(tǒng)論原理
人工生態(tài)系統(tǒng)的建造調(diào)控是生態(tài)工程的主要目的所在。我國著名科學(xué)家錢學(xué)森教授給“系統(tǒng)”所下的定義是“由相互作用和相互依賴的若干組成部分結(jié)合而成的具有特定功能的有機整體”、凡是一個系統(tǒng)它應(yīng)具備如下特征。
1.1結(jié)構(gòu)的有序性
一個系統(tǒng)既然是廣有機整體,它本身必須具備自然或人為劃定的明顯邊界,邊界內(nèi)的功能具有明顯相對的立性。一片果園、一個人工林它與相鄰的系統(tǒng)是具有明顯邊界的,其功能與其他系統(tǒng)也是不同的。同時,每一個系統(tǒng)本身一定要有兩個或兩個以上的組分所組成。系統(tǒng)內(nèi)的組分之間具有復(fù)雜的作用和依存關(guān)系。作為人工林生態(tài)系統(tǒng),本身就包括著森林生物和森林環(huán)境兩大組分,而其兩大組分又可以自成系統(tǒng)(于系統(tǒng))。像森林生物要分成植物(林木與伴生植物)、動物(鳥獸、昆蟲)、微生物(真菌、細菌);從環(huán)境角度講,作為人工生態(tài)系統(tǒng)又應(yīng)當(dāng)分成自然環(huán)境和社會經(jīng)濟環(huán)境。這些組分形成了復(fù)雜的水平分離和垂直分離。
1.2系統(tǒng)的整體性
為一個穩(wěn)定高效的系統(tǒng)必然是一個和諧的整體,各組分之間必須具有適當(dāng)?shù)牧康谋壤P(guān)系和明顯的功能上的分工與協(xié)調(diào),只有這樣才能使系統(tǒng)順利完成能量、物質(zhì)、、價值的轉(zhuǎn)換功能。系統(tǒng)中某一個組分發(fā)生量的變化以后必然影響到其他組分的反應(yīng),最終影響到整個系統(tǒng)。林、眶生態(tài)工程設(shè)計、建造過程中一個重要任務(wù)就是如何通過整體結(jié)構(gòu)的建造而實現(xiàn)人工生態(tài)系統(tǒng)的高功能。
2、環(huán)境因子的綜合性
自然界中眾多個環(huán)境因子都有自己的計算單位,每個因子也都是對生物產(chǎn)生重大影響,在林業(yè)生態(tài)工程中要十分注意的是多項因子對生物群落的綜合作用。這種綜合影響的作用往往與單因子影響有巨大的差異。如何進行多因子綜合評價對今后林業(yè)生態(tài)工程研究是十分重要的。
3、食物鏈原理
食物鏈與食物網(wǎng)是生態(tài)學(xué)的重要原理,食物鏈與食物網(wǎng)中的綠色植物通過葉綠素使太陽能轉(zhuǎn)化為能貯存于植株之中,所以,稱綠色植物為“生產(chǎn)者”。綠色植物被草食動物所食,草食動物被肉食動物吃掉,這些動物中有的吃草,有的吃其他動物以維持其生命。植物和動物殘體又可為小動物和低等生物分解、以這種吃與被吃關(guān)系形成的關(guān)系稱之為食物鏈關(guān)系。后兩者分別稱之為“消費者”和“分解者”。
4、擴大視野,修正傳統(tǒng)林業(yè)概念
多少年來我國大農(nóng)業(yè)范疇一直存在著一個傳統(tǒng)觀念;農(nóng)業(yè)就是糧食、林業(yè)就是“大木頭”、畜牧業(yè)就是豬和雞。林業(yè)建設(shè)幾年來一直認(rèn)為用材林才是林,造林就是刨坑栽樹,農(nóng)業(yè)防護林就是大小方田林網(wǎng)。林越來越萎縮,概念越來越窄,專業(yè)越分越細,將一個森林大系統(tǒng)分割得零零落落,把很多本
來屬于林業(yè)范疇的東西,如中草藥、食用菌、野生動植物、野生花卉、香料植物甚至果樹都拒之門外。這種觀點對我國林業(yè)的發(fā)展是十分有害的。提出林業(yè)生態(tài)工程就是要歸還林業(yè)的本來面目,把林業(yè)作為一個完整的大系統(tǒng)來看待,發(fā)揮林業(yè)的綜合功能。
三、未來發(fā)展趨勢與展望
Abstract: Ranging technology based on RSSI (received signal strength indication) is a distance measurement technique with the features of low cost and low complexity. It is widely used in indoor wireless location. Ranging error is relatively large with the impact of NLOS indoor and multipath transmission. For this reason this paper presents a screening strategy, which successfully combined recursive average filter and Gaussian models. A measuring method of artificial neural network distance has been proposed as well. According to the result of the Experiments, RSSI ranging accuracy and anti-jamming capability have been significantly improved by this method.
關(guān)鍵詞： RSSI；高斯模型；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Key words: RSSI；Gaussian models；artificial neural networks
中圖分類號：TP39 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2012）11-0164-03
0 引言
節(jié)點定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)各種應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一，而基于測距的定位技術(shù)是通過測量節(jié)點間距離來實現(xiàn)的，節(jié)點之間的測距精度直接影響了最終的定位效果。RSSI測距是一種低成本節(jié)點測距技術(shù)，RSSI值（接收信號的強度指示）是與距離相關(guān)的信息，它可以由傳感器節(jié)點自身測量得到，不需要額外的硬件支持，所以得到了比較廣泛的應(yīng)用[1][2]。但是R值容易受到環(huán)境變化的影響，獲取的R值經(jīng)常無規(guī)律地變化。另一方面R值與實際距離之間的轉(zhuǎn)化模型（距離-衰減模型）中的環(huán)境因子和遮擋因子具有一定的不確定性，這使得RSSI測距距離與實際距離往往存在較大誤差。針對以上問題本文分別提出了一種遞推平均濾波和高斯模型相結(jié)合的R值篩選策略和一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的距離估計方法對傳統(tǒng)的RSSI測距進行優(yōu)化處理。
1 RSSI測距存在的問題分析
信號在傳播的過程中，隨著距離的增大，信號強度的大小發(fā)生改變，根據(jù)這個改變可以得出信號強度的衰減與距離的關(guān)系。目前，無線信號傳輸中普遍采用的理論模型―Shadowing 模型[3]，其具有對數(shù)衰減特性，如式（1）：
RSSI=RSSI+10nlg+ε （1）
式中：其中d為參考距離；RSSI是距離為d時接收到的信號強度指示（Received Signal Strength Indicator，RSSI）；d是真實距離；RSSI是距離為d時接收到的信號強度；ε是環(huán)境因子，與傳播距離無關(guān)，主要與環(huán)境中的遮擋物、人員走動情況、空氣溫度和濕度等有關(guān)；n是路徑損耗指數(shù)，它是介于2.0～3.3之間的常數(shù)。式（1）的模型中，d與RSSI的函數(shù)關(guān)系與參考點的選擇（d，RSSI）、路徑損耗指數(shù)（n）及環(huán)境因子（ε）有著很大關(guān)系，這些參數(shù)的選擇優(yōu)劣決定了該模型的準(zhǔn)確性。
為了研究RSSI與距離的對應(yīng)關(guān)系以及隨機遮擋干擾對R值測量的影響，本文在室內(nèi)環(huán)境下做了大量的實驗，部分實驗數(shù)據(jù)如圖1所示。圖1（a）所示為多次重復(fù)實驗測定[0~3.5]m范圍內(nèi)每隔10cm處傳輸距離與RSSI的對應(yīng)關(guān)系。從圖中不難看出RSSI和無線信號傳輸距離之間有確定關(guān)系，RSSI的測量具有一定的重復(fù)性和互換性。圖1（b）為節(jié)點周圍存在和沒有隨機遮擋干擾時RSSI值變化曲線，可以看到在環(huán)境中沒有隨機遮擋干擾如行人走動、物體短暫遮擋時，同一位置RSSI測量值圍繞某一中心值上下微弱波動且幅度較小。而當(dāng)環(huán)境中存在短暫遮擋干擾時，RSSI的測量值波動較大，部分測量值會遠遠偏離正常值。
利用RSSI測距時，要盡量避免RSSI的不穩(wěn)定性，使RSSI值越精確的體現(xiàn)無線信號的傳輸距離，在不增加硬件開支的條件下可以通過設(shè)計各種濾波器使RSSI的值平滑[4]。以上分析和實驗結(jié)果表明，在應(yīng)用環(huán)境下RSSI適度的變化有規(guī)律可循，且在解決好環(huán)境因素影響后，RSSI可以進行室內(nèi)和室外的測距及其定位[5]。
2 RSSI值分級濾波模型
從前面環(huán)境干擾對R值測量影響的分析可知在沒有隨機遮擋干擾的情況下，RSSI值基本是圍繞某一中心值上下波動且幅度較小，這時可以采用遞推平均濾波模型對原序列進行平滑。遞推平均濾波優(yōu)點是對周期性干擾有良好的抑制作用且具有較高的數(shù)據(jù)平滑度。當(dāng)環(huán)境中存在隨機遮擋干擾時RSSI值的變化范圍會非常大，遞推平均濾波模型對這類偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾的抑制作用較差，這種情況下不論是均值模型還是采用數(shù)據(jù)平滑的處理方法都不能得到準(zhǔn)確的對應(yīng)此距離下的RSSI值[6]。
針對這種情況，本文對大量實驗數(shù)據(jù)作了統(tǒng)計分析后發(fā)現(xiàn)同一距離與其對應(yīng)的RSSI值并不是一一對應(yīng)關(guān)系。由于環(huán)境中各種干擾的存在以及物理層實現(xiàn)機制的問題，在整個測量過程中同一個距離會出現(xiàn)很多RSSI值。近距離時出現(xiàn)的RSSI值一般都較大，遠距離處信號會快速衰減，所以不會出現(xiàn)較大的RSSI值。因此本文進一步認(rèn)為在某個位置的RSSI值可以是一個概率問題，同一位置獲得的RSSI值分布密度最大的區(qū)間是測量值和真實值最接近的數(shù)據(jù)范圍即為置信區(qū)間。對于一些隨機的遮擋干擾如圖1（b）中，本文中利用高斯模型選取高概率發(fā)生區(qū)的RSSI值，濾除大部分錯誤的數(shù)據(jù)。這種做法減少了一些小概率、大干擾事件對整體測量的影響，增強了定位信息的準(zhǔn)確性。
為了得到置信區(qū)間，本文由高斯模型出發(fā)作如下推導(dǎo)：
高斯分布函數(shù)數(shù)學(xué)定義為：F（x）=e （2）
其中均值m=X，方差σ=X-m。
令pe1 （3）
p為臨界點。即當(dāng)高斯分布函數(shù)值大于p時，認(rèn)為對應(yīng)的RSSI值為高概率發(fā)生值；當(dāng)高斯分布函數(shù)值小于或等于p時，認(rèn)為對應(yīng)的RSSI值是小概率隨機事件。
式（3）兩邊取對數(shù)、開方化簡可得置信區(qū)間范圍：
+mx+m （4）
置信區(qū)間確定后即確定了RSSI的選值范圍，在此區(qū)間的RSSI值組成一個新的序列X，…，X，其中n為經(jīng)過高斯公式篩選后入選的RSSI的個數(shù)。
結(jié)合以上兩種情況，本文提出一種兩級濾波的數(shù)據(jù)處理模型，具體為：對系統(tǒng)采集的R值序列做兩級濾波處理，第一級濾波為遞推平均濾波，其很好地抑制了無隨機干擾情況下周期性微弱干擾（類似于系統(tǒng)噪聲）并對數(shù)據(jù)進行平滑處理。第二級采用高斯濾波模型減少了一些小概率、大干擾事件對整體測量的影響。
為了驗證濾波模型效果，本文基于Ti CC2430[7]無線傳感器節(jié)點模塊分別針對近距離、中距離、遠距離做了大量測距試驗，考慮到本文中應(yīng)用RSSI測距定位的周期為2s，而CC2430節(jié)點發(fā)起一次通信所需時間小于10ms，故在每個定位周期中發(fā)起通信200次獲取200個RSSI值用于驗證本文提出的數(shù)據(jù)處理模型。實際應(yīng)用中可根據(jù)具體定位周期要求，適當(dāng)增加或減少每次測距過程獲取的R值個數(shù)，以取得更好的性能。
圖2是對比利用本文濾波模型前后的試驗效果。從圖（b）中可以看出，在環(huán)境中無隨機遮擋干擾的情況下，本文利用滑動窗口長度為30的遞推濾波模型能對數(shù)據(jù)起良好的平滑作用，有效地抑制了環(huán)境噪聲。而在環(huán)境中存在隨機干擾時，對于不同距離處，R值受干擾程度也不同。近距離處R值衰減較少，自身數(shù)值波動以及受干擾程度也較輕，此時利用遞推平均濾波模型就能較好地平滑數(shù)據(jù)降低誤差；中遠距離處R值自身數(shù)值波動以及受干擾程度都比較嚴(yán)重，此時應(yīng)用本文高斯濾波模型能剔除大量錯誤數(shù)據(jù)，有效地提高了R值的可靠性和合理性，減小了由于干擾所帶來的誤差，為進一步估計實際距離奠定了基礎(chǔ)。
3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的距離估計
常用的距離估計策略有直接利用距離―損耗模型公式計算、以及先采用數(shù)據(jù)擬合的方法獲得R值跟傳輸距離的函數(shù)關(guān)系再計算。由于距離-損耗模型中的環(huán)境因子ε和路徑損耗n與射頻電路和無線信號傳輸環(huán)境密切有關(guān)，且隨著定位節(jié)點的移動實時變化。因此直接利用經(jīng)驗參數(shù)的模型公式計算距離往往誤差較大。而且多數(shù)修正模型中環(huán)境因子和路徑損耗的方案，都難以適應(yīng)時變和復(fù)雜的環(huán)境，應(yīng)用起來也有一定的局限性。
由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和自適應(yīng)未知或不確定的系統(tǒng)，其不必預(yù)先知道輸入和期望輸出之間的數(shù)學(xué)模型，通過對訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)，就能很好地反映出對象的輸入與輸出之間的復(fù)雜的非線性關(guān)系，具有很好的函數(shù)逼近能力。其次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中信息都等勢分布存儲于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各神經(jīng)元，具有很強的魯棒性和容錯性。利用這兩個特點可以比較容易地構(gòu)建出能夠適應(yīng)環(huán)境變化的R值和實際距離的映射關(guān)系，滿足實際應(yīng)用需求。故本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行R值距離估計。
3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及輸入輸出向量的選取 本文采用前饋型誤差反向傳播三層BPNN網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D3。該網(wǎng)絡(luò)有一個輸入層、隱含層和一個輸出層。進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計時，需要先確定網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，即確定各層神經(jīng)元數(shù)目、神經(jīng)元的變換函數(shù)，進行網(wǎng)絡(luò)的初始化，制定誤差規(guī)則、學(xué)習(xí)規(guī)則，然后進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以及訓(xùn)練參數(shù)、訓(xùn)練樣本的歸一化處理等。
由于本文中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入是經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后R值的均值，輸出是R值對應(yīng)的估計距離，是單輸入單輸出網(wǎng)絡(luò)。
3.2 隱含層神經(jīng)元個數(shù)及訓(xùn)練函數(shù)的確定 輸入層與輸出層神經(jīng)元的個數(shù)由樣本組內(nèi)的樣本數(shù)來決定。而隱含層神經(jīng)元個數(shù)的確定至今仍然存在一些理論上沒有解決的問題，實際使用中常常根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的逼近精度與泛化能力來綜合考慮。本文認(rèn)為由于定位過程中節(jié)點位置是在不停變化的，而通常情況下節(jié)點在相鄰時刻位置變化量有一定的范圍，于是節(jié)點前一個位置對節(jié)點當(dāng)前位置是有一定的預(yù)測和指導(dǎo)意義的。兩次定位過程雖然是相對獨立的過程，從宏觀意義來看也有一定的內(nèi)在聯(lián)系。因此除了考慮網(wǎng)絡(luò)模型的逼近精度和速度外，泛化能力也是本文比較注重的一個指標(biāo)。
在與輸出層神經(jīng)元數(shù)量確定的情況下，根據(jù)隱含層神經(jīng)元數(shù)目的經(jīng)驗公式常采用取二者神經(jīng)元數(shù)量和的1.5~3倍，最后由試算確定[8]。由于增加隱含層神經(jīng)元數(shù)量可以加快逼近速度，但網(wǎng)絡(luò)的泛化能力下降，本文采用方法是開始時先根據(jù)經(jīng)驗放入較少的隱含單元，學(xué)習(xí)一定次數(shù)后，如果不成功就增加隱含層神經(jīng)元數(shù)目，一直達到比較合理的隱含單元數(shù)為止。如此可以保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在具有良好泛化能力的同時又能有較快的收斂速度。
本文根據(jù)經(jīng)驗初步確定了隱含層神經(jīng)元數(shù)量的大致范圍并進行大量試驗，表1為抽取的三次試驗數(shù)據(jù)，可知隱層神經(jīng)元個數(shù)為10時收斂步數(shù)相對最少。最終確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目為10個。
層間的作用函數(shù)有非線性型與線性型，在訓(xùn)練過程中，因非線性型的逼近速度快于線性型，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層間的作用函數(shù)普遍采用非線性函數(shù)。本文中節(jié)點激活函數(shù)選用Sigmoid函數(shù)。
訓(xùn)練函數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能有很大的影響，主要表現(xiàn)在收斂速度、占用內(nèi)存大小，和逼近精度幾方面。本文中樣本的數(shù)據(jù)量并不大，屬于中小規(guī)模，因此選擇訓(xùn)練函數(shù)時對于其占用內(nèi)存大小并無過多要求，但是為了滿足測距定位系統(tǒng)的實時性，需要訓(xùn)練函數(shù)的收斂速度比較快。Levenberg-Marquadt算法是一種優(yōu)化算法。這種算法用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的特點之一是收斂速度快，但是需要消耗大量的內(nèi)存。對于中等規(guī)模的數(shù)據(jù)比較合適，在學(xué)習(xí)和泛化能力方面都很不錯。
因此本文選擇基于Levenberg-Marquardt算法的函數(shù)Trainlm作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)。
3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和使用 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)有兩種形式：有導(dǎo)師學(xué)習(xí)和無導(dǎo)師學(xué)習(xí)。一般情況下有導(dǎo)師學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本是輸入――輸出對，而無導(dǎo)師訓(xùn)練只需要提供輸入樣本即可[9]。本文中使用有導(dǎo)師學(xué)習(xí)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入為經(jīng)過濾波處理的RSSI值而輸出為實際距離，訓(xùn)練過程中利用誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，以減小實際輸出與期望輸出之間的誤差。圖4為一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程，最終經(jīng)過85次訓(xùn)練得到了滿足要求的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
4 實驗分析與驗證
本文的測試程序是基于Z-stack協(xié)議棧[9]，通過我們自行研發(fā)的Zboom節(jié)點為實驗平臺，該平臺包括CC2430模塊組成的Zboom節(jié)點若干，及一套C#開發(fā)的上位機程序。系統(tǒng)中包括錨節(jié)點，定位節(jié)點和網(wǎng)關(guān)節(jié)點。網(wǎng)關(guān)節(jié)點不但負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信息的收發(fā)，還將接收到的信息通過串口發(fā)送給PC機，上位機程序?qū)?shù)據(jù)進行實時解析、顯示與保存。
實驗在室內(nèi)環(huán)境中進行，測量范圍為[0~3.5]m，從距離為10cm處開始測量，每隔10cm測量200組數(shù)據(jù)?；谇懊娼榻B的實驗平臺并借助Matlab，本文對傳統(tǒng)經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃捅疚奶岢龅母倪M測距模型進行性能比較。實驗結(jié)果如圖5所示。
從圖5中可以看出：在無隨機遮擋干擾的情況下，本文提出的距離估計策略測距誤差較小。測量距離在3m以內(nèi)的最大測距誤差為0.231m，約為測量距離的7.7%。而利用距離損耗模型公式計算最大測距誤差為0.443m，約為測量距離的14.8%。
從圖6中可以看出：在環(huán)境中存在隨機遮擋干擾的情況下，本文算法由于采用了遞推平均濾波與高斯濾波相結(jié)合的數(shù)據(jù)處理策略，有效地抑制了隨機干擾對測量結(jié)果的影響。利用本文算法，測量距離在3m以內(nèi)的最大測距誤差為0.425m，約為測量距離的14.2%。而利用距離損耗模型公式計算最大測距誤差為1.06m，約為測量距離的35.3%。此時采用本文算法對RSSI測距距離估計效果提升明顯。
另外本文訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本都取自[0，2.5]m之間的實驗數(shù)據(jù)，而對訓(xùn)練樣本范圍之外的實驗結(jié)果也顯示通過合理設(shè)計人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過良好訓(xùn)練可以使網(wǎng)絡(luò)不僅具有良好的非線性映射能力，還具有較強的泛化能力。對遠距離處的距離估計效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)擬合和距離-損耗模型公式估計。
5 結(jié)束語
本文以RSSI測距優(yōu)化思想為指導(dǎo)，在不增加定位硬件成本的基礎(chǔ)上以提高測距精度和測距穩(wěn)定性為主要目標(biāo)，首先通過實驗分析了環(huán)境干擾對RSSI測距的影響，再從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點自身到網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)處理和最終距離估計等方面，分別研究了基于RSSI測距定位技術(shù)的RSSI值濾波、距離估計等方法。實驗結(jié)果證明利用遞推平均濾波和高斯模型相結(jié)合的R值分層濾波模型可以減小環(huán)境影響和隨機干擾對RSSI定位算法的帶來的誤差，而利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的距離估計算法相對于傳統(tǒng)模型公式在獲取了更高定位精度的同時擁有更好的泛化能力和容錯能力。本文的算法在一定程度上解決了因室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變導(dǎo)致距離――損耗模型失真而給定位帶來較大誤差的問題。
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【關(guān)鍵詞】環(huán)境成本 計量與核算 分類 歸集
一、環(huán)境成本定義
（一）國外關(guān)于環(huán)境成本概念的界定
國外對環(huán)境成本的研究始于上個世紀(jì)七十年代左右，這一觀念最早出現(xiàn)在比蒙斯在1971年發(fā)表的《控制污染的社會成本轉(zhuǎn)換研究》中，而環(huán)境成本得到全球各國普遍關(guān)注是在聯(lián)合國統(tǒng)計署（UNSO）于1993的SEEA（環(huán)境與經(jīng)濟綜合核算體系）中對于環(huán)境成本概念的闡述：環(huán)境成本指環(huán)境降級與資源的耗減帶來的經(jīng)濟損失。Vaughn（1995）則分別從環(huán)境和經(jīng)濟角度對環(huán)境成本進行了定義。
之后，在環(huán)境會計領(lǐng)域中比較權(quán)威，且目前為大多數(shù)學(xué)者和組織所認(rèn)同的觀點是1998年聯(lián)合國對環(huán)境成本的定義：以環(huán)境負(fù)責(zé)為原則而采取的一系列環(huán)境措施成本和達到環(huán)境目的而發(fā)生的其他成本。
（二）國內(nèi)關(guān)于環(huán)境成本概念的界定
郭道揚（1997）以哲學(xué)上的辯證統(tǒng)一觀為切入點，作如下定義：為了維護生態(tài)環(huán)境，根據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)前后對其所產(chǎn)生的影響，按照所測定的耗費標(biāo)準(zhǔn)，計量出相應(yīng)的環(huán)境治理成本與資源耗用[1]。丁庭選等（2000）突破傳統(tǒng)成本核算的范疇，提倡在傳統(tǒng)會計的基礎(chǔ)上，將環(huán)境成本納入成本核算體系，并且建立科學(xué)合理的環(huán)境成本核算與計量方法。他們從成本流出的概念出發(fā)，將其界定為：企業(yè)負(fù)擔(dān)的環(huán)境污染損失和治理支出[2]。之后，也有學(xué)者如徐玖平，蔣洪強（2003）以管理會計作為研究視角，首先將將環(huán)境成本進行空間劃分：內(nèi)部與外部，認(rèn)為“環(huán)境成本是指某一會計主體在可持續(xù)發(fā)展過程中，因進行經(jīng)濟活動或其他活動，而造成的自然資源耗減成本、生態(tài)資源降級成本以及為管理企業(yè)活動對環(huán)境造成的影響而采取的防治措施成本”[3]。陶建宏等（2008）結(jié)合企業(yè)在其生命周期過程中產(chǎn)生環(huán)境成本的實際表現(xiàn)，分別從宏觀角度看和微觀角度對環(huán)境成本進行了界定。
二、環(huán)境成本的分類
（一）國外關(guān)于環(huán)境成本分類
Jasch（2003）從空間進行劃分，將其分為2類：外部環(huán)境成本和內(nèi)部環(huán)境成本。Fava和Henn（1993）基于成本可見度的不同（最低、低、高）將環(huán)境成本分為了3類：污染成本、間接成本和直接成本[4]。還有部分學(xué)者如Russel等人按照功能的不同對環(huán)境成本進行了分類，主要分為：預(yù)防、失敗和鑒定成本。美國環(huán)保局（EPA）（1995）從環(huán)境負(fù)債的角度將環(huán)境成本分為4類：潛在成本、傳統(tǒng)成本、形象及關(guān)系成本（包括部分社會成本）和或有成本。德國環(huán)境局采用生態(tài)會計模式，從流轉(zhuǎn)平衡原理出發(fā)，將流轉(zhuǎn)過程中的環(huán)境成本分成4類：事后成本、殘余物成本、產(chǎn)品成本（不含環(huán)境費用）。
（二）國內(nèi)關(guān)于環(huán)境成本分類
有部分學(xué)者將環(huán)境成本分為2類，王躍堂、趙子夜（2002）從管理過程的視角，將其分為環(huán)境控制成本（即企業(yè)為履行環(huán)境責(zé)任而產(chǎn)生的支出）及環(huán)境故障成本（其他相關(guān)性支出）[5]。此外，王立彥等學(xué)者從宏觀的角度出發(fā)，根據(jù)空間范圍將環(huán)境成本分為內(nèi)部和外部環(huán)境成本[6]。也有部分學(xué)者將環(huán)境成本分為4類。如郭道揚教授（1992）從“生態(tài)環(huán)境成本”這一角度出發(fā)，將環(huán)境成本分為4類：追加治理成本、環(huán)境治理費用和罰款（主要是重大責(zé)任事故導(dǎo)致）、環(huán)境惡化成本以及擅自投資罰款（未經(jīng)環(huán)保部門批準(zhǔn)）、投資損失及浪費（指環(huán)境治理無效率下的情況）[7]。羅國民教授（1997）則認(rèn)為，環(huán)境成本是指生態(tài)要素耗費價值和恢復(fù)性支出。具體分為4類：預(yù)防性支出、維護性支出、治理支出和人為破壞帶來的損失[8]。還有部分學(xué)者將環(huán)境成本分為6類。如肖序、林萬祥（2003）應(yīng)用相關(guān)流轉(zhuǎn)平衡原理將其分為6類：減少排放成本、綠色采購的成本、回收及再利用成本、管理成本、環(huán)保性社會活動支出以及損害成本[9]。另外環(huán)境成本6分法的還有張蓉等學(xué)者（2004），他們是從產(chǎn)品生命周期的角度對環(huán)境成本進行的分類探討[10]。
三、環(huán)境成本計量與核算
關(guān)于環(huán)境成本計量模型與核算方面，目前研究成果主要分為兩類：單一模型和復(fù)合模型。
（一）國外關(guān)于環(huán)境成本計量與核算
單一模型研究現(xiàn)狀。Aline Chiabai和Romeo Danielis（1997）采用生命價值估算模型對部分交通工具（如小轎車等）產(chǎn)生的懸浮物對大氣污染進行了研究[11]。此外，William Nordhaus還結(jié)合影子工程模型核算了的經(jīng)濟損失[12]。Heinz Welsch（2006）則運用線性回歸方法，得出相關(guān)結(jié)論，然后采用邊際替代的方法，對大氣污染成本進行量化[13]。也有學(xué)者對水污染成本進行了探討。他們先將水污染成本劃分為：維持成本和降級成本，第一部分為與各項環(huán)?；顒酉嚓P(guān)的費用（包括投資費用、設(shè)備折舊等多種因素）以及估算（財務(wù)會計方法）出的單位產(chǎn)品各費用之和；第二部分主要以繳納的排污費用為標(biāo)準(zhǔn)來核算。
復(fù)合模型研究現(xiàn)狀。Rainer Friedrich等（2005）利用短期邊際成本的定量化方法，對交通工具造成的環(huán)境污染（主要包括大氣、噪聲、水污染等）構(gòu)建了復(fù)合計量模型[14]。Takanobu Kosugi（2009）結(jié)合三大模型：生命周期影響評估模型、最優(yōu)經(jīng)濟增長模型（用于解決外部成本內(nèi)部化問題）和綜合評估模型，對發(fā)達國家微觀環(huán)境成本進行了計量分析[15]。
（二）國內(nèi)關(guān)于環(huán)境成本計量與核算
單一模型研究現(xiàn)狀。趙麗霞（1998）對二氧化碳造成的環(huán)境成本進行了核算，構(gòu)建了雙因子（海洋和森林吸收）影子價格模型[16]。楊志峰等人（2000）在過-張模型的基礎(chǔ)上，增加了資源價值降低和景觀生態(tài)美學(xué)損失，對呼市（1993）的水污染損失進行了計量與核算[17]。黃進勇等人（2003）利用“損失-濃度曲線”模型，對某湖泊的污染（如損害旅游功能、順產(chǎn)養(yǎng)殖功能損失等）進行了計量核算[18]。張清宇等（2007）采用Visual Basic語言對火電行業(yè)產(chǎn)生的大氣污染造成的環(huán)境成本進行了計量模型的構(gòu)建[19]。
復(fù)合模型研究現(xiàn)狀。徐玖平、蔣洪強（2003）構(gòu)建了投入-產(chǎn)出模型。從投入和產(chǎn)出入手，計算得出與環(huán)境成本相關(guān)的平衡方程式，進而最終計算出環(huán)境總成本[3]。肖序等（2006）將計量方法進行有機結(jié)合，將生命周期的思想運用于作業(yè)成本法，對生命周期各個階段的環(huán)境成本進行歸集，對作業(yè)成本法進行了補充與改善[20]。張亞連（2008）運用價值鏈這一分析工具，對環(huán)境成本模型進行了構(gòu)建。該方法的引進，有效降低了計量難度，通過構(gòu)建三個子模型，來對各項環(huán)境成本分別進行核算，然后將其與企業(yè)核心價值鏈有關(guān)的環(huán)境成本相加即可[21]。
四、環(huán)境成本歸集與分?jǐn)?/p>
（一）國外環(huán)境成本歸集與分?jǐn)?/p>
Jan Kristof和Gwynne Rogers（2003）以某五百強公司為例，根據(jù)10年的數(shù)據(jù)和資料，采用作業(yè)成本法對其進行環(huán)境成本分析，并且將其科學(xué)合理的分配到產(chǎn)品中去[22]。美國財務(wù)會計準(zhǔn)則委員會（FASB）的緊急問題工作組（EITF）給出了三種應(yīng)予以資本化的成本（出售前預(yù)防支出、資產(chǎn)改良支出、環(huán)境預(yù)防支出），其余的環(huán)境成本應(yīng)該費用化處理。這也是目前國際最具代表性的一種處理方法。IASR則從經(jīng)濟學(xué)的角度對環(huán)境成本資本化的標(biāo)準(zhǔn)進行了探討。加拿大特許會計師協(xié)會（CICA）則分別從環(huán)境和經(jīng)濟的角度提出了環(huán)境成本資本化的方法：ACOFB法（未來收益額外成本法）和IFB法（增加的未來利益法）。
（二）國內(nèi)環(huán)境成本歸集與分?jǐn)?/p>
郭曉梅（2001）認(rèn)為，傳統(tǒng)的環(huán)境成本歸集與分?jǐn)?，主要采取的是“一刀切”的方法，統(tǒng)一將其納入制造費用，期末將制造費用（含環(huán)境成本）在所有的產(chǎn)品間進行分配，沒有如實反映產(chǎn)品的真實成本。此外提出，采用作業(yè)成本法是環(huán)境成本歸集與分配的最佳方法，目前，作業(yè)成本法也是應(yīng)用最為廣泛的方法[23]。之后，肖序（2006）等學(xué)者提出，費用的歸集與分?jǐn)倯?yīng)當(dāng)以其發(fā)生的原因為依據(jù)，以作業(yè)層次為橋梁，對環(huán)境成本的動因進行分析，然后對環(huán)境成本進行分配和細化，從而更加清晰和明確環(huán)境成本的分?jǐn)倢ο骩20]。宋子義（2011）則對環(huán)境成本分配的一般性步驟進行了歸納與總結(jié)：確定環(huán)境作業(yè)，建立同質(zhì)成本庫，分析成本動因，計算分配率并分配到相關(guān)產(chǎn)品之上。
五、環(huán)境成本研究評述與展望
（一）環(huán)境成本概念研究評述
1.環(huán)境成本概念研究評述。對于環(huán)境成本進行定義是環(huán)境成本核算與管理的基礎(chǔ)。研究發(fā)現(xiàn)，雖然各學(xué)者對于概念的界定有所不同，具有各自的學(xué)科特色，但是，環(huán)境成本的本質(zhì)都是一致的，因此，在進行實際研究時，應(yīng)該具體問題具體分析，結(jié)合研究對象與行業(yè)特點進行界定。另外，加強國際學(xué)術(shù)交流與研討，可以對環(huán)境成本有更加全面的認(rèn)識和了解，也可以在一定程度上減少概念界定的差異性。
筆者認(rèn)為，環(huán)境成本應(yīng)該是一個全成本的概念，應(yīng)該根據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)前后對于環(huán)境所造成的影響和變化，來對環(huán)境成本進行界定，這樣會比較全面。
2.環(huán)境成本分類研究評述。研究發(fā)現(xiàn)，目前國際上對于環(huán)境成本的分類方法眾多，還沒有形成統(tǒng)一的分類。然而，分類是相對的，選取的標(biāo)準(zhǔn)與視角不同，分類也就不盡相同。另外，環(huán)境成本屬于新興領(lǐng)域，具有復(fù)雜性、多樣性，因此，在進行實際研究時，應(yīng)該注意分類應(yīng)與研究對象和研究方法相匹配，否則，難以達到研究目的。
筆者認(rèn)為，環(huán)境成本的分類應(yīng)該適中，分類過于簡單，則不能將環(huán)境成本進行很好的區(qū)分，過于籠統(tǒng)，不夠精確。分類過于復(fù)雜，則太過細化，不但加大工作量，而且太過分散，容易割裂環(huán)境成本之間的內(nèi)在聯(lián)系。
3.環(huán)境成本計量與核算研究評述。計量與核算是環(huán)境成本研究的重點和難點，然而，關(guān)鍵在于計量模型的構(gòu)建方面。主要存在以下問題：第一，理論性過強。目前，國內(nèi)大部分學(xué)者的研究都只是停留在理論研究的層面，缺乏與實踐活動的結(jié)合與應(yīng)用，因此，模型的有效性也就難以得到保證。第二，專業(yè)局限性。目前與國外相比，大部分國內(nèi)學(xué)者仍然沒有突破各自研究的專業(yè)領(lǐng)域，缺乏與其他學(xué)科之間的交叉研究與應(yīng)用。第三，建模方法與技術(shù)較為單一，通常只是圍繞僅有的幾種方法（投入產(chǎn)出法、生命周期法以及模糊評價法）進行建模，缺乏創(chuàng)新與獨特的見解。第四，計量對象過于宏觀。當(dāng)前無論國內(nèi)還是國外，對環(huán)境污染因子的選取主要著眼于三個宏觀層面：大氣污染、水污染和固體廢棄物污染。隨著社會發(fā)展，許多其他環(huán)境污染因子也應(yīng)該予以考慮。
筆者認(rèn)為，計量模型的構(gòu)建相對已經(jīng)比較完善，研究方式和方法應(yīng)該有所改變，側(cè)重點應(yīng)該有所不同，加強與其他學(xué)科領(lǐng)域的結(jié)合，實現(xiàn)建模技術(shù)與方法的多樣化，把握研究的整體性、系統(tǒng)性。
4.環(huán)境成本歸集與分?jǐn)傃芯吭u述。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，國外對于歸集與分?jǐn)偟难芯恳呀?jīng)日臻成熟，研究方法與角度也比較全面，并且，大部分研究已經(jīng)由理論向應(yīng)用性研究轉(zhuǎn)變。然而，我國研究起步較晚，大部分文獻只是提供了環(huán)境成本歸集與分?jǐn)偟囊话阈运悸?，許多理論還需要不斷完善和改進，尤其是應(yīng)用性研究方面，西方國家的一些研究成果對我國環(huán)境成本研究具有一定的借鑒和參考價值。
筆者認(rèn)為，做應(yīng)用性研究時，應(yīng)該主要采用作業(yè)成本法，該方法簡單易行，適用性強，并且能夠較為準(zhǔn)確的將環(huán)境成本分?jǐn)傊粮飨嚓P(guān)產(chǎn)品之上，避免了傳統(tǒng)方法的盲目性，分?jǐn)倢ο笈c方法更加科學(xué)合理。同時，還應(yīng)注意與其他分?jǐn)偡椒ǖ慕Y(jié)合。
（二）環(huán)境成本研究展望
為了促進我國環(huán)境成本研究的進一步發(fā)展，完善環(huán)境成本體系，更好的指導(dǎo)我國的實踐活動，筆者認(rèn)為未來對該領(lǐng)域的研究可從以下方面入手：
第一，轉(zhuǎn)變研究重點。理論研究只是提供一個基本的研究思路，實踐是檢驗真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。由傳統(tǒng)的理論研究向理論與實際相結(jié)合的應(yīng)用性研究轉(zhuǎn)變是未來環(huán)境成本研究發(fā)展的趨勢，國外學(xué)者的研究重點已經(jīng)開始轉(zhuǎn)變，并且取得一定研究成果，大大提升了其實用價值，而我國學(xué)者的研究理論性偏強，實踐性研究較少，這也與我國研究起步較晚有關(guān)，隨著理論研究的成熟與完善，這就需要我們轉(zhuǎn)變研究重點，加強理論與實踐活動的結(jié)合，同時，應(yīng)該根據(jù)實際情況，突出行業(yè)特色，如一些重污染行業(yè)：鋼鐵行業(yè)、化工行業(yè)、有色金屬冶煉行業(yè)等，可以根據(jù)不同的行業(yè)特點，采取相應(yīng)的技術(shù)及方法，構(gòu)建特定的適合某一行業(yè)的環(huán)境成本核算模型及體系，這樣既能提高環(huán)境成本理論的應(yīng)用價值，又能通過與實踐的結(jié)合，使相關(guān)理論得到檢驗，從而反過來可以更好地促進理論研究的發(fā)展。
第二，突破專業(yè)局限性，鼓勵創(chuàng)新。與國外大部分學(xué)者和機構(gòu)的研究相比，我國學(xué)者創(chuàng)新能力和學(xué)科交融研究能力還有待提高，專業(yè)局限性太強，這也是當(dāng)前我國比較需要迫切解決的問題。眾所周知，環(huán)境成本本身具有復(fù)雜性，涉及多個學(xué)科，許多問題，僅僅通過一門學(xué)科或技術(shù)，是很難達到研究目的的，如，對于有些環(huán)境成本的數(shù)據(jù)獲取及估算，需要依靠相應(yīng)的專業(yè)技術(shù)（通訊技術(shù)、生物科技）等，才能夠滿足信息的收集要求。因此，需要加強學(xué)科交融。另外，社會科學(xué)與自然科學(xué)可以嘗試著進行交叉研究，這樣有利于發(fā)散思維，拓寬研究視野，對于模型的創(chuàng)新與建模手段的豐富多樣也有很大幫助。
第三，把握研究的內(nèi)在性與聯(lián)系性。學(xué)者們應(yīng)該透過現(xiàn)象看本質(zhì)，從整體上把握和看待問題，不應(yīng)該僅僅進行某一方面的獨立研究，這樣容易割裂事物之間的內(nèi)在聯(lián)系，導(dǎo)致研究結(jié)果與事實之間產(chǎn)生誤差，進而降低了環(huán)境成本計量的準(zhǔn)確性，因此，加強系統(tǒng)性把握和研究，如在進行環(huán)境成本的計量模型的構(gòu)建或者環(huán)境成本賬戶體系進行設(shè)計時，應(yīng)該更多的站在宏觀的角度，根據(jù)環(huán)境成本所具有的自身特點，進行選擇和構(gòu)建，也有利于更好的認(rèn)識環(huán)境成本的本質(zhì)和規(guī)律，進而可以為環(huán)境成本的進一步研究奠定基礎(chǔ)。
第四，環(huán)境成本計量對象應(yīng)該進一步細化。隨著人類活動類型的日益復(fù)雜以及活動方式的多樣性，新的環(huán)境因子以及種類也會隨之出現(xiàn)，不同種類的環(huán)境因子對環(huán)境所造成的損失（如經(jīng)濟損失和生態(tài)性損失）也出現(xiàn)顯著差異，因此，研究不能僅僅局限于傳統(tǒng)的三大環(huán)境因子，這就要求我們有必要隨著環(huán)境的變化和社會的發(fā)展，對環(huán)境成本計量對象做進一步細化，提高模型的準(zhǔn)確度，從而可以更加層次分明地將各類污染因子帶來的環(huán)境成本計量出來。
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綜合指數(shù)評價法:綜合指數(shù)評價法［6］以數(shù)學(xué)綜合作為環(huán)境質(zhì)量評定尺度，根據(jù)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量涉及多要素多因子的特點，就各個因子對質(zhì)量狀況的貢獻大小進行定量化綜合分析。在反映生態(tài)環(huán)境質(zhì)量各個側(cè)面指標(biāo)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生綜合指標(biāo)，進而綜合評價生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，可以體現(xiàn)生態(tài)環(huán)境評價的綜合性、整體性和層次性。
歸一化植被指數(shù):歸一化植被指數(shù)(NDVI)［7］又稱標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)，定義為近紅外與紅波段數(shù)值之差和這兩個波段數(shù)值之和的比值。由于近紅外和紅波段包含90%以上的植被信息，通常利用植物在近紅外與紅兩個波段光譜值的差異值來估算植被生長狀態(tài)和覆蓋度。
指標(biāo)體系構(gòu)建和信息提取
指標(biāo)體系構(gòu)建生態(tài)環(huán)境評價指標(biāo)體系具有多層次結(jié)構(gòu)，目前，國內(nèi)對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價還沒有統(tǒng)一的規(guī)范，不同學(xué)者因研究區(qū)域和地理背景不同，所采用的指標(biāo)體系有所差異［8-10］。在實際研究中，評價指標(biāo)可以根據(jù)研究的側(cè)重點、可操作性進行篩選。本文研究的是震后生態(tài)環(huán)境變化，考慮到林地?fù)p毀、山體、水源涵養(yǎng)功能下降以及地質(zhì)災(zāi)害等特點，最終構(gòu)建了能夠反應(yīng)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量現(xiàn)狀和變化情況的目標(biāo)層、影響要素層和指標(biāo)層3層次指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)(如表1所示)。采用AHP方法確定各指標(biāo)權(quán)重，并通過了層次總排序一致性檢驗(一致性比率CR=0.008＜0.10)。
指標(biāo)信息提取1)土地利用變化土地利用分類采用全國二級分類系統(tǒng)，分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地等6個大類。通過主成分分析后進行假彩色合成，除去波段相關(guān)性，使不同地物區(qū)分更加明顯，借助實地調(diào)查輔助選取樣本，利用ENVI平臺對圖像進行監(jiān)督分類，提取兩期影像的土地利用情況，基于此，通過NDVI差值計算、主成分變換和圖像融合得到研究區(qū)土地利用變化情況。地震及其引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害和災(zāi)后重建等使得大面積林地、耕地向未利用地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)換;地震后河道阻塞形成堰塞湖，造成耕地的淹沒和水域面積的增加。2)植被覆蓋度植被是構(gòu)成生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的基本成分，直接反應(yīng)一個地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況。植被覆蓋度與植被指數(shù)呈近似線性相關(guān)，可以通過NDVI植被指數(shù)的提取來獲得相應(yīng)的植被覆蓋度［11］。根據(jù)計算可知:由于地震的影響，次生災(zāi)害發(fā)育較多，在研究區(qū)東南部北川老縣城周邊以及沿省道105線的地質(zhì)災(zāi)害區(qū)域，植被明顯減少，植被覆蓋度明顯降低。3)土壤濕度土壤濕度指數(shù)是反映土壤中水分含量和作物水分狀況的一個指標(biāo)，土壤濕度也是各類生態(tài)系統(tǒng)中的重要因素之一。土壤濕度變化較大的地方主要集中在唐家山堰塞湖周邊、次生災(zāi)害治理區(qū)、災(zāi)后重建的新地區(qū)等。4)地質(zhì)災(zāi)害采用常規(guī)遙感分類和人機協(xié)同的方式半自動提取地質(zhì)災(zāi)害信息，然后進行緩沖區(qū)分析，按照地質(zhì)災(zāi)害的影響范圍，把影響范圍劃分為50m、100m、150m和200m4個緩沖區(qū)域。根據(jù)分析可知:地質(zhì)災(zāi)害主要分布在北川東南部的老縣城及沿河流域的高山峽谷地帶，災(zāi)害以泥石流、滑坡、崩塌為主。5)高程和坡度高程和坡度信息主要根據(jù)研究區(qū)DEM在ArcGIS中提取，根據(jù)提取信息可知:研究區(qū)高程在540m－4500m之間，海拔相對較高;大部分地區(qū)坡度較大，30°以上區(qū)域約占65%。
生態(tài)環(huán)境變化與評價
根據(jù)生態(tài)環(huán)境受損程度、服務(wù)功能、自我修復(fù)能力和生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)完整性，將生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級按表3進行劃分。采用AHP方法和綜合指數(shù)評價法，基于指標(biāo)體系中生態(tài)環(huán)境因子信息的提取，利用ArcGIS柵格計算功能，對各因子指標(biāo)值進行加權(quán)運算并按評價值及等級標(biāo)準(zhǔn)劃分，得到如圖1所示的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價等級圖。
5•12地震前，北川地質(zhì)災(zāi)害相對較少，生態(tài)環(huán)境狀況總體良好，小部分在西部邊緣的高山冰雪覆蓋區(qū)域以及東部河灘地區(qū)生態(tài)環(huán)境相對較差;地震后，北川生態(tài)環(huán)境遭到一定程度的破壞，特別是東南部老縣城及附近地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害頻繁，沿河流高山峽谷區(qū)域生態(tài)環(huán)境受到較大破壞，生態(tài)服務(wù)功能降低，自我修復(fù)困難，生態(tài)環(huán)境問題突出。新縣城異地重建區(qū)域由于土地利用變化、植被覆蓋度降低和土壤濕度變化亦導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所下降。經(jīng)分析主要是地震發(fā)生后，沿河谷兩側(cè)發(fā)育了大量的滑坡、崩塌和次生地質(zhì)災(zāi)害等，破壞地表植被覆蓋，同時滑坡等造成山體變形、移動，再加上快速重建中諸如新縣城異地重建等人類活動，地區(qū)環(huán)境遭到破壞，造成該地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的下降。
結(jié)束語
