环境因子的定义大全11篇

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1呼吸系统过敏症的定义

哮喘的诊断定义目前尚无统一标准。哮喘临床上的诊断则大致遵循1993 年世界卫生组织（NHLBI/WHO workshop report）对哮喘的定义[8]，其内容包含了气道的阻塞，呼吸时伴有"咻咻"的喘鸣声，有呼吸困难、咳嗽与胸闷胸痛的症状。此外，哮喘患者在未发作时，从外在来看是与正常人没有差异，哮喘病之发生，除了某一种致敏物质引起急性发作以外，环境污染的因子，气道的高反应性（airway hyper-responsiveness），与气道之发炎反应的存在常是并行的。临床诊断除了有以上所描述的内容做为参考之外，通常应结合临床病史与家族病史，过敏原的检测与判断，以及支气管激发试验等资料。

2室内室外环境因子与哮喘

环境对于哮喘之影响，在许多项目之中可以见到，如都化与社经地位都是重要因子，在经济较发达之社区，哮喘之发病率较高，即使从乡下迁移到都市者，其子女之中就可发现有增加的情况[9]。抽烟是一个重要的环境因子，对于哮喘之发生有极重要之影响，已知抽烟可以增加血清中的IgE 浓度[10]。其他室内环境污染与哮喘相关性中，最常被讨论的有室内潮湿度、积水、温度、霉菌、细菌毒素、尘蹒浓度、蟑螂与宠物等等[11]，其中有关尘蹒的研究是最多的，甚至已由研究结果来尝试订出其阈值是100 mites/g 灰尘，这相当于2 ug allergen/g灰尘，而超过这个标准以上会增加儿童得到哮喘的危险性[12]，此外室内的蚊香燃烧与煮饭烧水时所放出的室内空气污染，也被认为可能与哮喘或呼吸道伤害有关[13]。

室外环境污染因子包括的范围很多，其中与哮喘存在相关性的五项空气污染指标包括：PM10（particulates matter of median diameter

3哮喘与肺功能下降的关系

肺功能下降是哮喘发作时最明显症状，肺功能包含了很多内容，不过最常被用来使用作为肺功能指标的有3种值，分别是：①肺部吸饱气时第一秒钟用力吐出量，即forced expiratory volume in one second，简称FEV1，单位是升（L）。②肺部吸饱气时用力吐气直到将气吐光为止的过程中，25%～75%的流量，即forcedexpiratory flow between 25% and 75% of forced vital capacity，简称FEF 25%～75%，单位是升/秒（L/S）。③FEV1/肺部吸饱气时用力吐气直到将气吐光为止的吐气量，forced vitalcapacity，简称FVC，即FEV1/FVC，是没有单位的比值。此外，支气管激发试验（bronchial challenge test）是用来测定气道的高反应性的另一方法[20]，可以特定的过敏原或具有非特异性的氯乙烯（methacholine）或组织胺（histamine）来进行试验。判断的标准是测试后的肺功能比测试前的肺功能在第1 s用力呼气量（FEV1）下降的20%当作是阳性反应。但该方法存在一定限制性，受测者本身肺功能太低（FEV1/FVC

4哮喘与家族遗传

诱发哮喘的病因目前尚未明确，环境因子与遗传因子共同诱导哮喘是目前普遍公认的学说，近年来研究显示，哮喘发作似乎有家族聚集现象，学者们开始探讨遗传因子与环境因子，到底哪一个角色比较重要？Harris等以双胞胎为研究对象发现，遗传因子可用于解释75%的哮喘病例，其余的25%则归因于不同的环境因子[21]。进一步探讨哮喘的表现型（phenotype）与遗传因子的关系，Kauffmann 等研究指出，哮喘的表现型不是单一个基因可以解释，应该是很多基因的共同参与[22]Bleecker 等人也在同一年提出，哮喘的发生与发展至少与人类染色置的6p21.3-23、12q、13q、14q 等位置的基因有关，而且环境因子与基因的交互作用也是十分重要[23]。

5哮喘的遗传感受性因子

哮喘的发作所牵涉到机制是非常复杂的，而且参与的基因也是非常多的，每一个参与基因在其DNA 序列上的不同，进而会促使该基因与哮喘发作有相关性不同，我们就称之为遗传感受性（genetic susceptibility）。以下分别讨论几种与哮喘有关的遗传感受性因子。

5.1 β2肾上腺感受器（β2-adrenergic receptor；β2AR） β2AR 是目前已知的乙型气道扩张剂（β-bronchodilator）感受器，其基因位于人类染色体5q31-33 的位置，作用机转主要是当乙型气道扩张剂与β2AR 结合后，会透过G-Protein 作用导致腺甘酸环化酵素（adenylate cyclase）的活化，使得cAMP 增加并使支气管扩张，最后达到治疗之效果。β2AR 是一种细胞表面蛋白（cell-surface protein），且有部分氨基酸序列是埋入细胞膜中，在很多细胞如呼吸道平滑肌细胞与表皮细胞、neutrophils、嗜伊红性白血球与肺泡上找到的巨噬细胞等都可发现[24]。

5.2 Tumor necrosis factor （肿瘤坏死因子；TNF） TNF 是一种原发炎细胞激素（pro-inflammatory cytokine），其基因的位置是落在染色体6p21-23 上且与HLA class II 是在同一个基因区域，过去的研究发现哮喘病人在呼吸道与肺部有TNF 量升高的情形[25]。肿瘤坏死因子的基因以TNFα-308G/A（promoter variant at position -308）基因型与LTα基因在第一个Intron 的经NcoI 限制酶切割（restriction enzyme digestion）的基因多型性是已知的哮喘相关性因素，也有研究显示TNFα在-308 位置的allele 2与LTαNcoI*1 与TNF 的血中浓度有关[26]。目前有关TNFα-308 位置的基因多型性或LTαNcoI 的基因多型性，与哮喘患者的关系仍然不是很一致。

5.3 Cytokine gene cluster Cytokine gene cluster 是座落在人类染色体5q23-33 的位置，这些细胞激素（cytokine）有IL-3、IL-4、IL-5、IL-9、IL-13 与GM-CSF 等，其中IL-4 、IL-13 与IgE或哮喘明确存在相关性。Walley 等人以来自英国的三组不同特性的研究对象，即一般族群、过敏哮喘者和非过敏非哮喘者，来探讨IL-4 的promoter -590 位置的基因多型性在这三组人的关系，结果发现-590 C-T 与一般族群之IgE 抗体表现量，以及wheezing 的情形产生与否有关，但在其他族群则无此类似发现[27]，此外IL-4 也已被证实与B 细胞活化产生IgE 有关，更是影响免疫反应走向Th2 漂移时，非常重要的一种细胞激素。

5.4 Glutathione S-transferase P1（GSTP1） 有文献指出，支气管高反应性（bronchial hyper-responsiveness）可能被ROS （reactiveoxidative species）所影 响[28]，ROS 作为可靠的炎症指标，其所引起的发炎反应可能启动气管收缩的机制，进而使个体发生类似哮喘的症状。而GST 基因被公认为可调节因氧化性压力所产生的ROS。事实上，GST 基因的多型性有很多，还包括GSTM1、GSTT1 等等，而在肺脏的表皮细胞中，GSTP1 被认为提供了超过90%的GST 活性，另外，由于GSTP1 位于染色体11q13 的位置，而这段基因正好被证实与哮喘发生以及支气管高反应性有高度相关，因此GSTP1 基因与哮喘发生的关联性现正开始被广泛讨论中。

目前研究表明，哮喘是一由多因子共同作用参与的疾病，主要的影响因素可分成遗传因子与环境污染因子两大类。环境因子方面，最常被讨论的是室内过敏原暴露。常见的过敏原有尘蹒、蟑螂、猫毛与狗毛；在遗传因子方面，β2-肾上腺素受体，肿瘤坏死因子（TNF）等基因特定的基因型，可能与哮喘的发生有关。既往研究显示β2AR 基因多型性与肺部的发育有关，Lymphotoxin-α（LTα）被认为与IgE 的产生有关，TNFα、以及Glutathione S-transferase（GST）P1 也与呼吸道的高反应性（bronchial hyper-responsiveness）有关。我们想知道这些特殊标的基因的基因型，是否在我们的研究族群分布与国外研究相同。此外，环境与遗传因子的交互作用对哮喘发病产生叠加效应，相关研究仍需进一步深入。

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1引言

世界经济的全球化发展，以及世界各国间文化的交融，使得“地球村”的概念应运而生。不同文化、不同肤色、不同语言的人们相互间的交往变得越来越密切。准确、恰当地与世界各国的人们交流，这是大学英语教学中所面临的难点，因为交流不仅仅是语言本身的问题，更重要的是文化内涵的对接，从而通过语言作为载体表达出来。所以国际间的交流要求两点：一方面是语言表达准确，另一方面是社会文化的熟练掌握。后者往往是前者达到更高境界的铺垫。很多大学教学往往是语言技巧性训练过多，而着重培养学生跨文化意识的很少，我们认为培养大学生的语言背后的文化框架是学好语言的更有效的途径，是具有更为长远而深刻意义的训练。

2文献回顾与理论基础

2．1语言与文化

关于文化的定义很多，Kroeber和Kluckhohn(1952)列出了关于文化的164种定义。对文化较为权威的定义是EdwardTylor(1920)所提出的人类学领域中的概念，文化是知识、信仰、艺术、道德、法律、风俗习惯等所构成的有机体，这个有机体组成了人类社会。Sapir(1921)给出了语言学中的文化定义，文化是指社会所做的和所思考的。HuWenzhong(1998)认为文化是一个特定社会背景下社会成员有代表性的行为模式的集合。Samovar和Po~er(2000)认为文化包括了知识、经验、信仰、价值观、行为方式、态度、宗教等等，从宗教到精神的所有领域。

语言反映文化，语言和文化是相互联系的(Samovar&Po~er，1982)。DaiWeidong(1989)认为语言是文化传播中的主要手段和途径，靠它来表达信仰、价值观和道德准则，并且语言为人我们提供了一个了解其他人文化和思维方式的途径。语言是文化中非常重要的一个组成部分，根植于文化，一些学者认为是最主要的部分，如果离开了语言，文化的传承是难以实现的；语言是一个群体最有效的代表，它包括了历史、文化背景以及人们的生活、行为方式和思维的方式。

2．2跨文化意识培养与语言教学

跨文化意识(IA)是深入了解各国文化的动机先导，是辨析各种文化相似与差别的前提(Chen&Starosta，1997)。跨文化意识是一种直觉，对交流中文化因素的意识反应，以及两种语言所存差异的敏感。这是一种无形的但可以被感受得到的。跨文化意识不仅仅是一种意识，而且还是一种洞悉交流信息的能力。Hall＆To11(1999)将IA定义为识别、理解和区分本国及目标国的社会背景的能力。

对大学英语教学中的跨文化意识培养产生影响的因素，综合起来主要有教师因子、环境因子、学生因子、教材因子等四大因素。其中教师因子包括教学内容、教学方法、教学设计、教师意识；环境因子包括语言环境、传播交流设备、文化交流环境与机会；学生因子包括学习自主程度、文化交流频次、接受意愿与能力；教材因子包括：教材整体内容设计、教材的难易度、教材中的文化体现。

3样本收集与分析

本研究调查收据主要采取现场发放问卷的形式，发放对象为高职院校在校大学生，共发放问卷200份，共收回有效问卷l79份。其中英语专业学生占75．6％，非英语专业占24．4％；男生占32．1％，女生占66．9％；大一学生占43．8％，大二学生占52．3％，大三学生占4．9％。

样本的信度和效度是衡量样本数据的两大标准。信度主要检测结果稳定的可靠性。我们采用Cronbach’sAlpha值检验各因子的内部一致性。效度衡量问卷是否达到了预定的目的，是否测量了要测量内容。我们采用KMO值进行分析。

注：采用主成分分析法；旋转方法为最大方差最大正交旋转法；旋转经3步迭代得到

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中图分类号：TP274+2 文献标识码：A DOI 编码：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

突破传统果业的限制，发展现代果业是我国水果产业发展的必然趋势。现代果业的重要特征是果园生产和管理的数字化、信息化、机械化，数字果园的概念也应运而生[1]。果园环境涉及的数字化对象包括空气温湿度、光照强度、光有效辐射、紫外线强度、降雨量、风速、风向、露点、土壤水分含量、土壤温度、土壤NPK含量、土壤微量元素含量、土壤重金属含量等。近年来，果园环境数据采集系统的研制与应用已得到重视，相关研究也比较多。在围绕某一个指标进行数据采集和监测的研究方面，Changying Li[2]报道了一种气体传感器阵列监测蓝莓果实病害的方法，樊志平等[3]设计实现了柑橘园土壤墒情远程监控系统，李光林等[4]研制了一种基于太阳能的柑桔园自动灌溉与土壤含水率监测系统， 张会霞等[5]利用“3S”技术设计实现了一种柑橘园GPS数据采集系统。在对整个果园环境多个指标进行数据采集和综合管理的研究方面，叶娜等[6]报道了一种苹果园环境监控系统的研究与设计，王新忠等[7]研究了基于无线传感的丘陵葡萄园环境监测系统，杨爱洁等[8]提出了一种基于无线传感器网络的果园数字信息采集与管理系统，王文山等[9]采用物联网技术设计了一种果园环境信息监测系统。另外，还有一些学者的研究则侧重在果园环境数据采集所涉及的信息通讯技术，如Raul Morais等[10]报道了用于葡萄精准管理的多点环境数据采集装置，岳学军等[11]采用GPRS和ZigBee技术实现了果园环境监测系统，潘鹤立等[12]采用ZigBee和3G/4G技术研究分布式果园远程环境监控系统的设计，徐兴等[13]报道了山地橘园无线环境监测系统优化设计方法及如何提高监测的有效性。综上，这些研究工作基本上都是在利用多种信息技术来实现果园环境数据的获取和监测，不同的是使用的监测指标和监测手段有所差异，但他们都对所获取的数据多采用私有的数据格式进行存贮和管理，对如何把所监测的数据与其他信息系统进行交换和共享则几乎没有涉及。

近年来如何从技术角度来消除“信息孤岛”，解决信息系统之间的数据交换问题受到很多研究者的关注，常志国等[14]提出了一种交通信息基础数据元XML Schema表示模型来解决交通信息系统之间的数据交换和共享，潘峰等[15]构建了国家卫生数据字典XML Schem来实现卫生数据的交换与共享，农业领域也有学者开展数据交换和共享方面的研究，如戴建国等[16]针对国营农场管理报道了基于 REST 架构和XML的农情数据共享技术研究，陈宏等[17]提出了蔬菜种植元数据模型信息描述方法。但针对果园环境数据表示以及数据共享技术方面的研究几乎没有涉及。

本研究在分析果园环境数据内涵的基础上，研究基于XML技术的果园环境采集数据表示技术，重点解决果园环境采集数据的表示格式，为不同系统之间果园环境采集数据的交换和共享应用提供支撑。

1 材料和方法

1.1 果园环境数据分析

果园环境是果园中果树群体以外的空间，以及直接或间接影响该果树群体生存与活动的外部条件的总和。果园环境包括非生物因素和生物因素两方面，非生物因素是指温度、光、水分、空气、土壤、地形、污染等环境因素;生物因素是指果树以外的动物、植物、微生物等环境因素。果园环境采集数据就是利用技术手段获取的各种环境因子的状态数据或者特征数据，从数据形态上来看，有数值、字符、图像、视频、声音、矢量等。

果园气候环境因子方面，大气、温度、光照、水分等气候因子与果树生产有密切的关系，目前利用物联网技术可直接采集的数据包括空气温湿度、光照强度、光有效辐射、紫外线强度、降雨量、风速、风向、露点等。

果园土壤环境因子方面，利用物联网技术或者实验室检测手段可以采集的数据有土壤含水率、土壤pH值、土壤有机质含量、土壤电导率、土壤温湿度、土壤重金属含量、地下水位、土壤盐分等。其中，土壤有机质含量是评价果园土壤肥力的重要指标，也是影响果树生长的重要因素。土壤水分是果树吸收水分的主要来源，土壤湿度过低时，果树吸水困难，甚至凋萎，但如果土壤湿度过高，又会发生渍害，土壤水分含量影响着果树的产量和品质。土壤中重金属含量影响着果品安全，也越来越受到人们的关注。

果园地形环境因子方面，一般利用遥感技术和GIS技术获取和管理果园的地形起伏、海拔、山脉、坡度、坡向、高度等地貌特征数据。

果园生物环境因子方面，果园病虫害和杂草方面的数据更受关注。近来利用现代信息技术手段自动测报果园病虫害数据得到研究和应用部门重视。伍梅霞等[18]报道了自动虫情测报灯在果园有害生物测报上的初步应用情况。邢东兴等[19]利用光谱数据定量化测评红蜘蛛虫害对红富士苹果树的危害程度。

1.2 果园环境采集数据表示格式设计方法

果园环境采集数据不但为果园生产管理系统提供支撑，同时也是果品质量追溯、果品电子商务等果园经营管理系统的数据源之一，果园环境采集数据需要在不同管理系统之间实现自动交换和共享。现有的果园数据采集与管理系统一般采用私有的数据格式进行数据存贮和管理，因此需要设计一个果园环境采集数据表示格式，基于这样的标准格式，才能在不同系统之间实现数据的自动交换和共享。

XML（Extensible markup language）是国际互联网联盟（W3C）开发的用于网络环境下进行数据交换和管理的技术[20]，它以一种开放的、自我描述的方式定义数据结构，通过Schema使XML文档结构化，并能创建不依赖于平台、语言或者格式的共享数据。近年来，农业领域一些学者也开始采用XML技术来研究农业数据元数据标准以及数据表示。日本学者吉田智一[21]提出了农业生产工程管理中的数据表示格式FIX-pms，欧洲学者Martini[22]提出了用于农业信息交换的agriXchange格式规范，Kunisch M[22-23]提出了针对农场的信息表示格式规范agroXML。本研究也采用XML技术来描述果园环境采集数据。

果园环境因子众多，不同果园因管理目的不同，所选择的采集指标也不同，不同采集指标的采样频率也不尽相同。为了提高果园环境采集数据表示格式的通用性，本研究采用可变采集指标项的数据表示方法。该方法把果园环境采集数据文件分为两个部分。第一部分用来定义所选择的采集指标项情况，包括指标名称、数据单位、数据采集点的GPS坐标、数据采用方法说明。第二部分用来顺序存放所采集的数据，每条数据中采集指标项的次序与第一部分定义的数据采集指标项相对应。

2 结果与分析

2.1 果园环境采集数据格式的Schema

果园环境采集数据采用XML文件来存贮，按照可变采集指标项的数据表示方法，其XML文件的语法规则采用Schema文件来定义。在Schema文件中，按照基本数据类型、基础子元素类型、子元素类型、根等4个层次，一共定义了43个元素。Schema文件中各元素之间逻辑关系如图1所示。

从图1可以看出，果园环境采集数据表示格式的根元素是<OrchardEnvironmentData>，它由<Version>、<BeginDate>、<EndDate>、<Orchard>、<FruitVariety>、<RecordingDefinition>、 <RecordSet>这7个元素组成。版本元素<Version>描述了果园环境数据表示格式所采用的XML Schemas版本号。时间元素< BeginDate > EndDate >描述果园环境数据采集的开始时间和结束时间。<Orchard>元素描述果园名称和果园ID号， < FruitVariety>元素描述水果品种名称、学名和ID号。通过这两个元素的ID号可以把果园的环境数据与其他生产经营管理数据进行关联。<RecordingDefinition>元素描述数据存贮的结构，是对具体数据记录存放形式的解释，由若干个数字型、矢量型、图像型、视频数据型、声音型、备注型的数据采集指标项的结构定义组成，支持可变指标项的定义，可根据实际情况来决定数据采集指标项的数量。<RecordSet>元素是实际采集数据的记录实体，由顺序存放的<Record>元素组成，<Record>元素中的数据项和<RecordingDefinition>元素中定义的数据采集指标项是一一对应的，并通过数据采集指标项中的<index>元素值来关联。

2.2 果园环境采集数据表示格式实例

以位于陕西洛川某果园的数据采集系统为例，其数据采集点现场以及采集数据的快照如图2。各种传感器采集的果园环境数据由专门系统来进行管理，并存贮在SQL Server数据库中。

根据Schema文件中所规定的语法形式，就可以把SQL Server数据库中存贮的果园环境数据表示成XML格式的数据。图3是所形成的果园采集环境数据XML文件的片段。如图3所示，在<RecordingDefinition>元素部分，定义了所采集的指标项分别是大气温度、大气湿度、降雨量、监测点1的土壤温湿度和监测点2的土壤温湿度以及光合辐射，这些数据都是DataItem型，如果涉及到监测点的GPS坐标，则在<Coord>元素中定义。在< RecordSet >元素部分，则通过<Record>元素来顺序存放所采集的数据。

2.3 果园环境采集数据表示格式的应用

对于现有的果园数据采集与管理系统来说，利用本文所述的果园环境数据表示格式，不需要改变其数据存贮形式和相应的管理程序，只需在此基础上，通过一个数据转换程序，把果园的环境数据转换成符合果园环境数据表示格式的XML文件，然后通过webservices技术实现一个数据共享接口，需要使用这个果园的环境数据时，只需要调用这个数据共享接口，就能获得相关的数据。其应用方案的逻辑结构如图4，其特点在于不改造原有的果园数据采集系统，仅需通过新增加一个数据共享接口就能实现果园环境数据的共享应用。

果园环境数据共享服务包括3个接口。GetDataStruct接口返回数据结构定义信息，实际上就是<RecordingDefinition>元素中的内容。GetDataBeginEndDate接口返回已有数据的起始和结束日期，以图2所示的实例为例，其返回开始日期是2015-01-01T08：00：00，结束日期是2015-01-01T15：00：00。GetData接口返回指定起止日期的果园环境数据，实际输出形如图3的XML文件。

3 结 论

本研究设计了一种果园环境采集数据表示格式，并通过对某果园数据采集系统所采集数据的实际表示，以及在Internet环境中的共享应用，来验证果园环境采集数据表示格式的设计。结果表明，该格式的设计是可行的，并且具有潜在的良好性能：（1）数据格式简明易用;（2）系统集成简单，用户可以很方便地建立起一个网络化的果园环境数据集成共享系统;（3）透明，用户关心的事情少，并不需要知道原有果园数据采集系统的实现细节，只需要了解能提供的服务。

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篇（4）

二、中国医药制造业的区位优势评价模型

确定影响我国制药产业布局的因素及影响程度，是合理布局产业、促进其发展的关键所在。目前我国制药企业资源相对分散、企业规模参差不齐的格局，实际上已经造成基础资源的浪费。为了解决现有的空间分布问题，进行合理的空间布局调整，本文运用一些分析工具对我国制药产业发展及布局的相关问题进行定量研究：以区位基本理论为基础结合医药制造业特点，提出关于医药产业区位选择的理论框架，并建立评价我国制药产业区位发展优势的指标体系，借助因子分析方法，对我国28个省市发展制药产业的区位优势进行评估和比较。

(一)指标体系与研究方法指标体系设计的基本程序如下图所示：产业的区位竞争优势是经济空间中诸多影响因素共振耦合的结果。为了对这一竞争优势进行全面分析，在文献研究基础上遵循统计学中指标选取的科学性、系统性、可比性和可行性原则设计了如下指标体系，鉴于目前还没有比较系统的评价制药产业区位竞争优势的指标体系，且数据收集较为困难，只能设置易于收集的指标和现有统计数据，对于部分有价值但无法统计或难以取得资料的指标暂不纳人体系，从而增强可操作性。由于各指标数目繁多且存在一定的相关性，造成信息重叠，不利于统计分析和经济评价。多元统计分析中的因子分析法能够从众多观测变量中找出几个不能直接观测到的抽象综合变量，有效提取数据内在结构，解决原始变量之间的多重共线性问题，同时也能依据对方差的解释水平进行客观赋权，克服指数综合法、层次分析法等其他综合评价方法需要主观确定参考变量、评价结果因人而异的缺陷，客观有效地寻找综合指标，即达到了维持一定的信息量又简化评价指标体系、梳理结构的目的。

(二)因子分析

1．数据的获取及使用的统计工具。医药制造业区位优势评价设计体系的大部分指标均自《2005中国统计年鉴》以及《2005中国高技术统计年鉴》取得，部分指标是在实际观测数据基础上二次加工取得。本文所采用的统计分析工具为SPSSl2．O。

2．数据的标准化处理。尽管在指标设计过程中尽可能的使用相对指标，但仍无法排除指标数值的量纲影响，因此在因子分析前首先对数据进行标准化处理。采用z—score标准化公式：。．≈一x；i—xi，+‘2_，+～，其中^{『为标准化数据，^玎为样本数据，^J为第j项指标的均值，“为第j项指标的标准差，(i_1，2，……，13；j=1，2，……，10，其中i为样本数量，i为指标数量)。

3．运算结果。(1)KMO、Banlett球度等检验的结果。KMO值为O．741，根据Kaiser给出的标准，做因子分析的结果应该还不错，Bartle以求度检验的相伴概率为0．000，小于显著性水平0．05，拒绝Banlett球度检验的零假设，认为适合于因子分析。(2)旋转前后的方差贡献分析。旋转前，前5个因子的累计方差贡献率达到91．8％，前3个因子的特征值大于1；旋转后前5个因子的特征值均大于1，累计方差贡献率不变；另外通过对碎石图拐点的观察也可以得到相同的结论，因此选取前5个因子进行分析是比较理想的。

三、运算结果的评价与分析

1．因子解释。因子模型估计出来后，必须对所得到的因子进行合理的解释，这种解释具有一定的主观陛。通过方差极大因子旋转在一定程度上实现了简化模型结构、方便解释的目的，从旋转后的因子载荷表中我们可以看到，因子载荷发生了向0、+1和一l的两极转化，现根据某一因子上有较高负载的变量来定义各抽象因子。因子1上有9个原始指标有较高负载，模糊指标体系下所有的集聚指标(Al—A5)都在因子l中得到了反映，另外地区医药制造业的劳动力数量、质量以及GDP总量亦得到了体现，劳动力的影响是多方面的，高素质劳动力也是产业集聚的一个基础，所以综合考虑可以将因子1定义为医药制造业集聚因子。因子2上有三个原始指标有较高负载，包括劳动力成本、服务业发展水平以及政策环境，在此将因子2定义为劳动力成本和产业发展软环境因子。因子3上有两个原始指标由较高负载，均为医疗基础设施方面的指标，在此将因子3定义为医疗基础设施因子。因子4上有两个原始指标有较高负载，包括市场化水平(非国有经济的比重)和人均道路面积，在此将因子4定义为市场化和硬件环境因子。因子5上仅有一个原始指标有较高负载，考虑到GDP增长率是反应市场增长潜力的一个非常重要的指标，在此不依照通常做法(一个因子只涵盖一个指标时，如果该指标与其它指标存在很强的相关关系，可以删除它们，由相关指标代替；否则可以结合定性的方式将他们并人其它因子)将其进行归并或者删除，而是在此将其命名为地区发展潜力因子。

篇（5）

由于嵌入式软件自身具有诸多优势，因此在社会的各个领域得到了广泛应用，但是，如何根据嵌入式软件的基本特征，建立起可靠模型是目前研究工作的核心问题。在一些涉及国防以及国家安全的领域，例如航空航海导航软件，必须保证其安全可靠的运行，因此通过构建嵌入式软件可靠性模型来提高软件系统的稳定性是研究的重点问题。

一、软件可靠性模型概述

软件可靠性模型最初在上个世纪七十年代出现，在这个阶段，出现了很多比较具有研究意义的软件可靠性模型，对于其发展有深刻的影响。在最早的时候，软件可靠性就是指特定的软件可以准确无误地实现其基本功能，最大程度降低误差。美国的标准化研究院最初采纳“软件可靠性”的定义作为相关概念的国家标准。我国于1989年采用了这个定义，即软件可靠性指在特定的条件下，在要求的时间限度内，软件不发生失效的概率，这是概率中的一种函数，进行系统数据的输入以及使用，同时也是软件中自身存在的缺陷函数。系统的数据输入会确定能否遇到已经存在的缺陷。

二、软件可靠性模型的分类

1.根据建模对象进行分类

（1）静态模型

根据建模对象进行分类，当建模对象与运行的时间毫无关联时，这时候产生的数据以及信息，就被称为静态模型，例如软件复杂的参数。静态模型的基本特点是可以直接对软件的缺陷进行估计，而省去了进行软件测试的程序，这种模型主要应用于最初的软件开发时期。当软件可靠性设计逐步成为研究的热点，静态模型的优势也凸现出来。

（2）动态模型

建模对象是与运行时间有关联的数据以及信息，这种模型成为动态模型。例如Shooman模型和Schick-Wolverton模型。

2.根据模型假设进行分类

（1）随机过程模型

随机过程模型主要内容为马尔科夫过程模型。所谓马尔科夫过程，就是代指一个软件系统失去功效的过程，其代表模型为Jelinski-Moranda模型以及Schick-Wolverton模型。其次是非齐次泊松过程模型，通过对于时间的间隔划分，每个间隔内的数值变化即为随机变量。除了以上的两种，典型的随机过程模型还有MUSA时间改写模型，通过对于CPU时间为衡量标准，建立不同时间，并实现软件程序的可靠性以及测试的整个过程。

（2）非随机过程模型

非随机过程模型主要包括了lv模型为典型的贝叶斯雷模型，以及在特定的软件中，设置固定数值的缺陷值，并通过之间的数量关系来估测软件的缺陷范围的种子法模型，包括NELSON模型，都是属于非随机过程的模型。

三、嵌入式软件可靠性模型研究

关于嵌入式软件可靠性的研究，至今还没有专门的模型，在各个领域中应用的仍然是目前以及开发出来的模型，即选择特点最趋近于嵌入式软件的基本特征的模型。因此，在嵌入式软件可靠性模型研究中，要从以下方面展开。

1.基于假设条件的嵌入式软件可靠性模型

嵌入式软件区别于其他类型的软件最大的特征就在于测试环境以及运行环境。嵌入式软件模型的相关内容研究发展比较晚，但是由于在现实生活中的需求比较迫切，因此也逐步研究出一些可行的方法。

首先是通过环境因子来改变软件的测试环境以及运行环境，以此来最大程度提高软件可靠性评估的准确性，利用一种与环境因子联系比较密切的软件可靠性模型，将环境因子设为一个不确定的变量，由此观测在软件模型运行的各个阶段，对运行产生影响的各种因素。

除此之外，还有一种方式，通过对于加速因子的测试，来调解测试环境和运行环境之间的差异性，并将测试环境和运行环境因为各种因素而失效的具体数值记为一个有效参数，在这个方法中，需要将测试加速因子视为与时间没有关联的常数量。

第三种方式是通过移动点技术，来分段评估嵌入式软件的可靠性。这种方法在测试中，极其容易受到各种因素的影响，其中包括软件运行环境、测试的方式以及内部资源的配置等等。无论哪个因素发生变化，都会导致软件的可靠性改变。由此可见，移动点方法的核心就是通过对于数据变化的分析，来进行数据的分段整合。

2.基于智能算法的嵌入式软件可靠性模型

经上文叙述，可见嵌入式软件可靠性的意义十分重大，因此对于可靠性的预测需要达到一个比较精确的标准。在上个世纪九十年代，有学者成功利用神经网络，来整合多个数据集合的嵌入式测试软件，并极大地提高了可靠性。在这项研究中，他们在对于软件的可靠性进行测试的整个过程里，通过神经网络的相关理论来建立的嵌入式软件可靠性模型的预测精确度，明显高于其他类型的的模型。因此，在基于条件假设的嵌入式软件可靠性模式研究，逐步与神经网络相结合，共同来提升软件的可靠性。目前，神经网络已经应用在各个领域，解决预测相关问题，其中包括预测销售、预测有价证券变化、预测市场行情等等。因此，在嵌入式软件可靠性模型的研究中，结合神经网络技术来进行模型构建以及可靠性提升，具有广阔的发展空间。

结束语

软件可靠性模型可以有效实现对于软件的可靠性评估与管理，而嵌入式软件因为自身具有比较高的安全性以及实时性，尤其在比较典型的基于假设条件的嵌入式软件可靠性模型和基于智能算法的嵌入式软件可靠性模型中，通过改变软件的运行环境、测试环境、移动点技术，而且结合了神经网络技术进行预测，多方面提升了嵌入式软件模型的可靠性，具有广阔的发展空间。

参考文献

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篇（6）

我们在教学中必须把绿色化学的基本思想、原理、工艺和技术等知识分散并渗透到现有的课程中。

一、结合教学内容对学生进行绿色化学教育

在教学中，可把本地区环境污染的典型事例自然的、生动的渗透到化学教学中，让学生亲身体验到污染给人们带来的危害，培养学生对环境保护的责任感及实施绿色化学的重要性。如当地某旅游景点的雕塑，没过几年那崭新而又栩栩如生的形象就失去了光彩甚至会面目全非，除少数人为破坏外，酸雨也是不可推卸责任的罪魁祸首。因此，在学习硫、氮及其化合物的性质时，可有意识的引导学生分析酸雨形成的原因、途径、成分及其危害，启发学生想象并设计出减少酸雨形成的方案及采取的具体措施并形成详细的实验报告。最后老师可以引导性的进行适当的总结。学生对SO2的危害性认识清楚了，必然使他们对SO2的结构、性质了解得更深入。另外，对某些物质的性质进行描述时，同时指出其危害性及解决办法是非常必要的。让学生充分认识物质的两面性。

二、结合原子利用率进行绿色化学教育

绿色化学原理的核心内容之一就是反应的“原子经济性”。它的目标是在设计化学合成时使原料分子中的原子更多或全部变成最终希望的产品中的原子，这样才能保证尽量少地产生或不产生废物。真正实现“零排放”。原子经济性给我们指出了实现清洁生产的目标，同时也是评判一个化学反应是否为绿色的、环境友好的重要依据。所以，在教学中结合有关物质的性质，引导学生尽量通过多种途径去设计合成路线，然后选出制备相同量的目标产物时，反应物用量、副产物、步骤都最少，污染又最小的合成路线，这是原子利用率最高的反应途径。

三、结合环境因子进行绿色化学教育

评价绿色化工的依据是“环境因子”，它是近几年受到关注的评价指标，它比原子利用率更便于评价某种工艺指标。环境因子可定义为，废物的质量与产品质量的比值，其中废物指产品以外的所有其他物质，而没考虑是否可以分离后再利用。废物越少其环境因子的值就越小，对环境保护越有利，在化学教学中，培养学生绿色化工的意识，是社会的呼唤，也是可持续发展的基本要求。所以，在教学中有意识的选择与化工生产有联系的教学内容，引导学生根据绿色化学的原则，设计出既经济又可行的绿色合成途径。如：实验室制取氧气，可以有以下几条途径：①2KMnO4 ＝K2MnO4+MnO2+O2②2H2O2＝O2+2H2O③2KClO3＝2KCl+3O2从环境因子来考虑，显然方案②是最理想的制取方法。

四、结合实验内容教学进行绿色化学教育

绿色化学使用化学药品必须遵循以下原则，即：①拒用危害品；②减少用量；③循环使用；④回收再用；⑤再生利用。绿色化学实验也应当体现这些原则。教科书上的很多化学实验内容在操作过程中会造成大气或水体污染，如氯气的制取和性质实验、硫及其化合物的性质实验等等。我们在做实验时，就要引导学生认真考虑这些实验有没有污染环境、是否可循环、可回收、可再生、如何防止污染。所以，在教学中除传授知识和培养实验技能外，还要着重引导对污染环境的化学实验的装置进行改革、创新，使其成为绿色化学实验。

五、结合实验操作过程和装置的改进进行绿色化学教育

在实验中，都存在着“废气、废液、废渣”的问题，这些实际问题的处理过程，是培养学生良好的环保习惯和体现绿色化学理念的难得的机会。在实验操作过程中，不能随意把废液倒入下水道、把废气排入空气中。要用相应的液体吸收有毒气体；实验完毕，酸碱性废弃液要中和（如废酸可用石灰水和碳酸钠等中和）后，倒入指定点统一处理等等操作。这样对实验废弃物进行无害化处理既可培养学生良好的实验习惯，又使学生学到实际应用技术，还可节约资源、变废为宝、化害为利。

中学化学一些有毒物质参加或生成的试验。若将这类实验进行改进，既可使操作更合理有效，又能控制排污量或避免污染环境，有利于培养学生的环保意识，体现绿色化学的理念

绿色化学教育是化学教育内容上的重大更新，已经得到世界各国政府、企业界和化学界的广泛关注和重视；是实施可持续发展的重要组成部分。我们化学教育者应认识到绿色化学的重要性，积极参与有关的研讨和教学实践，教学中体现绿色教育的思想，绿色化学教育才能得到迅速的推广和普及并取得良好的效果。

参考文献

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[中图分类号]F061.5 [文献标识码]A [文章编号]2095-3283（2014）03-0089-03

近年来，湘西土家族苗族自治州（以下简称湘西州）抢抓国家西部大开发、武陵山片区区域发展与扶贫攻坚、湖南省湘西地区开发等政策机遇，大力推进优势产业建设、基础设施建设、新型城镇建设、生态环境建设和民生事业建设，突出重点项目、重点产业和重点工作，经济社会保持平稳较快发展。2011年全州生产总值361.4亿元，同比增长11%；财政总收入41.91亿元，同比增长30.07%；城镇居民人均可支配收入13592元、农民人均纯收入3674元，同比分别增长11.4%和15.8%。受历史沿革、自然条件等因素影响，一直以来湘西州与发达地区、湖南省其它地市相比，存在经济基础相对薄弱，经济总量较小，发展优势不明显，县域经济发展不平衡等问题。这也影响了武陵片区经济的协调发展和总体布局，不利于小康社会建设和社会和谐。

一、国内外文献回顾

县域经济源自于区域经济研究。国外研究的较早，国内学者研究的视角与国外有所不同，主要是从以下两个方面展开研究：一是县域经济发展理论研究。厉以宁[1]（1999）认为县域经济是中国国民经济中具有综合性和区域性的基本单元、国民经济的基本支柱和协调城乡关系的重要环节。贾，徐慈贤[2]（2005）认为加快发展县域特色经济是社会主义市场经济条件下富民强县的基本途径，是解决我国县域经济严重趋同，调整产业结构、实现优化升级的正确选择，是振兴县域经济的必由之路，也是缩小区域经济差距和统筹城乡发展的最佳切入点。启智，叶峰[3]（2009）分析国外三大循环经济模式的基础上，提出了我国转变经济发展方式应当大力发展县域循环经济模式。李建波[4]（2011）认为县域经济薄弱是制约中部崛起的重要因素，中部与东部的差距也更多地体现在县域经济方面。加快县域经济的发展，才能从根本上解决“中部塌陷”问题，促进中部地区快速、健康、稳定地发展。二是县域经济评价实证研究。对县域经济的评价，不同的学者评价的内容和重点有所差异。赵建华等[5]（2003）提出了一套包括发展水平、发展活力和发展潜力三大类33个指标的测评方法，分别计算出发展水平指数、发展活力指数、发展潜力指数和综合指数，对全国县域综合发展进行了评价。周春蕾，骆建艳[6]（2008）以44项具体指标将县域综合竞争力评价体系分为综合经济实力竞争力、产业竞争力、企业竞争力、人力资源与科技教育投入、农村与农户竞争力、发展竞争力六大竞争因素。杨香合，岳坤[7]（2009）设置25个具体指标从综合经济实力、自然优势与基础设施、产业竞争力、企业竞争力、农村与农业竞争力、人力资本竞争力、社会保障与居民生活水平7个方面对县域经济竞争力进行评价。刘洁等[8]（2010）以29个具体指标分11 个方面对县域经济的可持续发展从经济、社会、资源与环境三大子系统进行定量评价。

通过对国内外文献的梳理，国内学者主要对县域经济发展理论、县域经济评价内容、县域经济评价方法等方面展开研究，分别从定性和定量两个方面对中国县域经济发展做了详细阐述。本研究立足于湘西州，运用因子分析法，对其管辖的7县1市进行评价。

二、湘西州县域经济发展评价实证研究

（一）湘西州县域经济发展评价指标体系

根据选取指标科学性、全面性、客观公正性和可行性原则，以湘西州8县（市）为样本，从县域经济综合实力和县域经济发展潜力两个方面选取了能反映县域经济竞争力的15项统计指标，建立起相应的统计指标体系（见表1）。

3.因子载荷矩阵

从表3旋转后的公因子载荷矩阵可以看出，第1公因子在服务业总产值、农民人均纯收入、社会消费品零售总额、固定资产投资、地区生产总值、工业总产值指标上载荷较大（绝对值较大的系数），据此可以定义为县域规模因子，在这个因子上的得分越高，县域规模经济就越显著，县域总产出和城市市场也越大； 第2公因子在指标财政收入增长率、财政收入上载荷大，定义为县域公共投资环境因子，此因子对县域的发展潜力有一定的影响；第3个公因子在指标农业总产值、人均财政支出上载荷大，反映县域经济基础的好坏，定义为县域经济基础因子；第4个公因子在指标工业增加值占GDP比重、地区生产总值增长率上载荷大，定义为县域发展速度因子。

根据主成分的荷载，可进一步求取各区县对应的主成分的得分，为了更好反映一个区县的经济综合实力，采用计算因子加权总分的方法，以4 个主成分各自的贡献率占累计贡献率的比例确定得到4个主成分的权重依次为0.5021、0.2385、0.1753、0.0839，利用公式（2）进行加权求和，得到各县市综合实力、发展潜力和总得分，按得分高低排序，即对各区县的综合实力进行排名（见表4）。

三、结论与展望

通过对国内外文献的梳理，结合湘西州实际情况，构建湘西州县域经济发展评价体系，希望对各市县地区客观看待自身经济发展水平有所助益。利用相关经济数据，通过SPSS软件进行因子分析，得出县域规模因子、县域公共投资环境因子、县域经济基础因子、县域发展速度因子，并据此得出各县市综合实力、发展潜力和总得分。可以看出，近十余年来在湘西州县地区，吉首市综合实力始终位居前列，花垣县稳步上升至第二位，凤凰县稳居第三位，龙山县2005年曾达到第二位，但2002年退至第4位；古丈县退步更明显，从2001年的第二位降至2012年的第8位，居湘西州末位，这需要认真查摆原因问题，尽快追赶上兄弟地区。其他县位次比较平稳。

本研究虽然从县域经济发展的综合实力和发展潜力等方面进行研究，得到了县域经济综合得分，但是并没有深究县域经济发展受到哪些经济、社会、政治因素影响，其中哪些是决定性的因素，各因素的影响力大小，这需要下一步的深入研究。

[参考文献]

[1]厉以宁. 区域发展新思路[M].北京： 经济日报出版社，2000.

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[5]赵建华，张毅，关冰.我国县域经济基本情况[J].县乡财政，2003（1）：13-15.

篇（8）

中图分类号：x859 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20150932006

引言

我国是一个生产和消费水果蔬菜等农产品的大国，对农产品、特别是水果和蔬菜的需求呈逐年上升的态势。据农业部统计，2012年我国水果产量达2.41亿吨，水果种植面积同比增加1.2%，产量同比增加5.7%；2012年，我国蔬菜总产量达到7.09亿吨，较上年净增加2953万吨。如此规模和上升势头的果蔬产业，亟需先进的储藏系统和设备确保果蔬的品质与长时间保存，而由于储藏技术不过关，每年我国果品腐烂1200万吨之多，蔬菜腐坏更是高达1.3亿吨，每年损耗金额达1000亿元以上。

果蔬储藏环境具有多因子性、多变性和非线性的特征。需要监控的环境因子有温度、湿度、氧气浓度和二氧化碳浓度等，监控系统的任务就在于测量影响因子的数值，根据既定的控制算法确定出被控量的控制量值，通过实时合理的调节环境因子，改善储藏环境，达到长时间保鲜储藏的目的。果蔬储藏环境的监控有3个不同的层次：人工监控、自动监控和智能监控[1]。3种方式中，人工监控属于最初阶段的方式，由于其诸多缺点，现已较少采用；自动监控是我国应用最多的果蔬储藏环境监控方式；智能监控方式处于研究水平的较多，实际投入实践的较少，但智能监控势必是未来的发展趋势，因其能更合理、精确与智能地对果蔬储藏环境实施监督和控制，使得储藏效果更好[2]。

1 果蔬储藏环境监控系统模式

1.1基于单片机的监控模式

整个系统以单片机为核心，按照信息流向和控制模块组成划分为：前向输入通道、控制面板和后向输出控制3部分，如图1所示。工作过程为：前端传感器采集储藏环境信息，经数模转换芯片传给单片机处理中心，单片机中存储了某种或某几种果蔬必需的储藏环境因子数值，将其与传感器实时采集的环境因子参数数值进行比较运算，输出的结果控制各个执行机构的动作[14]。单片机监控模式是集中式控制结构，单片机承担了所有的控制要求，一旦单片机出现故障，整个系统就会失去控制，因此对单片机性能要求较高。

单片机监控系统可以实现果蔬储藏环境的全局管理，操作简单、成本低廉，但可靠性较差、精度不高、故障率高，且自动化水平较低。

1.2基于PLC的监控模式

基于PLC，即可编程控制器的果蔬储藏环境监控模式由上位机、PLC、数据采集单元及驱动执行机构组成，模式框图如图2所示。上位机作为全系统的管理监控中心，负责统一管理；PLC作为控制核心，通过扩展模块，接受来自传感器的环境因子参数信息，实时处理数据并发送指令，经驱动执行机构调控储藏环境小气候，实现储藏环境的自动化监控。

PLC作为系统的控制核心，融合了计算机控制技术、通信技术、传感器技术和传统继电器技术，具有控制能力强、操作灵活方便、可靠性高和适宜长期连续工作的特点。

1.3 基于CAN现场总线的系统模式

CAN（Controller Area Network），即控制器局域网，是一种有效支持分布式控制或实时控制的串行通信网络，由德国博世公司于20世纪80年代中期开发。CAN总线的通信速率最高可达1Mbps，通信距离最远可达10km，总线上可挂接的节点数达110个，总线接口芯片支持8位、16位CPU。CAN总线通信介质为双绞线，用户接口简单，编程方便，可采取点对点、点对多点和全局广播的方式传送数据。

基于CAN现场总线的系统模式由上位机监控中心、现场控制器、传感器和执行机构组成，组网简单，成本适中，宜于进行大规模、多储藏室的监控，系统框图如图3所示。

1.4 基于网络的监控系统模式

基于网络的监控系统模式包括无线通信网络和Internet互联网络，无线通信网络可采用GPRS、3G、微波等方式实现远距离储藏环境参数数据的传输，Internet网络使得管理人员可以通过远程登录的方式在异地就可完成对储藏现场的操控，只要有Internet网络覆盖就可随时随地掌控果蔬储藏的情况。

该系统模式分解成五层结构，最底层为现场层，由控制器、传感器和驱动执行机构组成，采用总线拓扑结构，传感器负责采集环境因子参数数据，驱动电路芯片驱动执行机构调节环境参数，控制器接受控制指令完成控制操作；第二层为无线通信网络层，负责现场层采集的数据和上层发送的控制指令的传输；第三层是监控层，完成下层传输上来的数据的存储、显示、处理和控制决策的制定；第四层是Internet网络层，实现远程登录；第五层为Web客户层，通过浏览器远程访问监控现场，系统框图如图1.4所示。通过网络技术、无线通信技术实现的储藏环境监控系统管理的储藏室规模大、范围广，易于统筹，通过远程登录的方式能方便的了解到现场的实际情况，利于决策的制定。但是，此系统所需的软硬件多、技术要求高、成本高，实现起来有一定难度也是其不足之处。

1.5 基于Zigbee无线技术的系统模式

Zigbee是一种短距离、低速率无线网络技术，主要用于近距离无线连接。在2.4G Hz输出功率和良好信道环境下，传输距离可达100米，数据传输率可达250kbps，具有功耗低、可靠性高、可扩展性好等优点[5]。

基于Zigbee网络的系统模式由5部分组成：上位机监控管理部分、控制器部分、传感器节点、协调器网关节点和驱动执行部分，系统框图如图5所示[3]。

2 果蔬储藏环境监控系统控制算法

监控系统的硬件核心可以说是控制器，性能优良的控制器不仅能够出色完成预定的控制任务，而且还要消耗较少的能量，具有实时性好、效率高等特点。与此同时，系统还有一个软件核心，是人为设置的控制策略，即算法。好的算法可使得控制精度高，系统时延小，甚至具有智能。

2.1 模糊控制算法

储藏环境系统是一个受多变量影响的大惯性非线性系统，且有交连、时延现象，很难对这类系统建立精确地数学模型，也就不适宜用经典控制方法和现代控制方法实现控制。模糊控制不需要建立被控对象的精确数学模型，它是通过计算机执行人类用自然语言描述的规则，综合考虑各种环境参数完成控制任务。

模糊控制的基本思想是把专家对特定被控对象和过程的控制策略总结成一系列控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象和过程。模糊控制的一般步骤如下：

定义模糊子集，建立模糊控制规则；

由基本论域转变为模糊集合论域；

模糊关系矩阵运算；

模糊推理合成，求出控制输出模糊子集；

进行逆模糊运算，判决，得到精确控制量。

模糊控制的一般结构如图6所示。

2.2 神经网络控制算法

神经网路是由简单处理单元，被称为“神经元”，构成的大规模并行分布式处理器，具有存储经验知识并使之可用的特性，特别适合于具有较高非线性和难于建立精确数学模型的系统的控制。神经网络通过学习过程，通常采用多组样本值进行训练的方式，从外界环境中获取知识，互联神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的知识，经过多次有序的改变网络的突触权值，达到想要的设计目标。

神经元是神经网络的基本信息处理单位，由三种基本要素组成：突触、加法器和激活函数。每一个突触由其权值或强度作为特征，每个输入信号和权值相乘送往加法器；加法器用于求输入信号被神经元的相应突触加权的和；激活函数用来限制神经元输出的振幅，神经元模型图如图7所示。

2.3 模糊神经网络控制算法

模糊算法与神经网络算法的共同点在于处理和解决问题时都不需要对象的精确数学模型。但一般来说，神经网络不能直接处理结构化的知识，它需用大量的训练数据，通过自己学习的过程，并借助其并行分布式结构来估计输入输出的映射关系。模糊算法可以直接处理结构化的知识，也就是由专家给出的“规则”，因其引入了“隶属度”的概念，使得“规则”可以数值化。模糊算法与神经网络算法的结合，能将神经网络的学习机制引入模糊控制中，使模糊控制也具有自学习、自适应的能力，使神经网络借助大规模的并行分布式处理结构完成模糊的推理过程，构建一个带有人类感觉和认知成分的自适应系统。神经网络结合模糊控制，它“不知不觉“中向训练数据学习，产生、修正并高度概括输入输出之间的模糊规则，并利用神经网络自适应的产生和精炼这些规则，然后根据输出模糊集合的几何分布及由过去经验产生的模糊规则推理得出结论。神经网络与模糊控制的融合方式如图8所示。

2.4 模糊PID控制算法

常规PID算法具有原理简单、实现方便的优点，广泛应用于过程控制领域， PID算法适于简单的单输入、单输出线性系统的控制，稳态性能好，但动态性能较差，且容易产生超调，抗干扰能力差，对于非线性、时变、大滞后和参数难以实现在线整定的系统有难以克服的局限性。模糊控制算法鲁棒性和动态性能较好，自适应性强，对参数变化不敏感，能较大范围适应参数变化，对于非线性时变滞后系统而言，有较好的控制效果，考虑到果蔬储藏环境条件的多变性，可将二者控制算法结合实现稳定、高效、可靠地监控。

模糊PID算法的实现由模糊参数调节器和标准PID控制器共同完成。模糊参数调节器以误差e和误差变化率 作为输入，PID参数KP、KI、KD作为输出，利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改，运行过程中不断检测e和，不断对三个参数进行修改，从而达到良好的控制性能。模糊PID原理图如图9所示。

3 结语

针对目前我国果蔬储藏业的现状，本文综述了可应用于果蔬储藏环境监控的五种系统模式和四种控制算法，用于改善果蔬储藏的条件，较少储藏损失，提高储藏品质。五种系统模式各具特点，适用不同的应用场合，实现的难易程度不同，成本有高有低，根据我国现状可实现多元化的选择，形成多元化的应用格局。四种控制算法相较常规控制方法，有其独特的一面，一定程度上使得控制的可靠性和精确性更高，但实现上有其难度，需要综合考虑，谨慎选择。总之，对果蔬储藏环境监控系统及控制算法的研究，会越来越向着智能化和网络化两个方向发展，人为干预程度越低，自动化程度越高，则监控效果会更好。

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作者简介：宋安顺(1973-)，男，湖南株洲人，南昌大学管理科学与工程系博士研究生，保险职业学院管理系讲师，主要从事工业工程与管理工程研究；马卫(1951-)，男，湖南益阳人，南昌大学经管学院教授，博士生导师，主要从事工业工程与管理工程研究。

中图分类号：F842　文献标识码：A　文章编号：1006-1096(2008)03-0146-03　收稿日期：2008-02-14

一、保险企业执行力影响因素的问卷调查

为了保证问卷设计的科学性和实践性，笔者对多家保险企业进行预备性访谈。在回答“您所在的企业中执行力问题严重吗?”问题时有87.6％的访谈对象选择了“比较严重”或“严重”；在回答“您所在的企业中影响执行力的因素哪一方面最为重要?”问题时有97.8％的答案集中在“领导者”、“员工”、“企业”和“环境”四个方面。针对预备性访谈的结果，结合前人的研究成果，在合理征求有关专家意见的基础上，笔者围绕保险企业的领导者、员工、企业本身和环境四大系统设计调查问卷，提出了“企业组织结构”等21项调查项目。每个项目的备选项采用分成5级反应的Likert量表，按照重要程度由强到弱排列，各选项的评分标准为：非常重要――5分，比较重要――4分，一般重要――3分，不太重要――2分，非常不重要――1分。

笔者采用单独拜访、发送电子邮件的方式或借助为企业员工集中授课的机会对以若干家保险企业各级公司的数百名员工为主体的调查对象发放了调查问卷，共回收有效问卷386份。本次调查对象的特征如下：

一是对保险企业有充分的了解与认识。由于保险业是专业性极强的行业，为了提高调查结果的可信度，笔者将调查对象全部限定在保险行业内，涉及人员包括公司各级领导与员工、保险监管人员与业内专家及学者等，这保证了调查结果尽可能符合实际情况。

二是年龄跨度大。调查对象中年龄最大者为53岁，最小者只有22岁，大多数调查对象属于中青年层次，是保险业内的主力军。考虑到应届毕业生对保险企业可能缺乏了解，因此25岁以下的调查对象比重较少。

三是文化程度分布广。调查对象以本科与专科生为主体，获硕士、博士学位者或研究生学历者占有一定比例，高中及其他也有一定占比。

四是来源渠道宽。从就职机构来看，调查对象来源于不同的单位，包括多家保险公司、保险监管机构、保险研究机构及保险类高等院校及其附属机构；从职位方面来看，调查对象涵盖高层领导、中层管理人员和基层员工；从地域分布来看，调查对象分布于沈阳、兰州、北京、长沙、衡阳、深圳等全国多个城市及其所属县域地区。

对调查对象的情况分析表明，此次问卷调查的人员抽样具有较高的代表性，他们对问卷的回答整体上可以说明我国保险企业执行力的主要影响因素及其重要程度。

在调查中，调查对象还补充了一些21项调查项目之外的影响因素，诸如企业中各层级之间信息传递状况、企业对外部环境的反应能力、企业执行反馈机制、企业制度与执行的关系等等。从这一结果来看，影响保险企业执行力的因素似乎包罗万象，在企业的实际运作过程中，似乎企业管理实践中存在的任何缺陷和漏洞都会对企业执行力造成较大影响，一一列举出这些影响因素显然失去了其研究的意义。经济和管理世界中存在的80／20法则同样适用于保险企业执行力的影响因素，保险企业执行力的影响因素同样是“关键的少数”影响着整个保险企业的执行力，因而在众多影响因素中找寻影响保险企业执行力的主要因素，对于有效的提升保险企业执行力是极其有益的。出于这种考虑，可以尝试用经济统计中的因子分析方法进行降维分析。对调查结果进行统计分析，根据Likert量表的评分标准求出各调查项目的平均分值。将各项目的平均分值转化为百分制，从中提取出分值在30分以上的15项保险企业执行力的主要影响因素，依次为：企业组织结构(x1)、员工责任心与工作意愿(x2)、监管与激励体系(x3)、团队协作与沟通程度(x4)、企业共同愿景与文化氛围(x5)、员工自我认知与定位(x6)、领导能力(x7)、员工业务技能(x8)、工作目标的清晰度与认可程度(x9)、员工特长与工作岗位的匹配性(X10)、工作标准清晰合理程度(x11)、工作流程顺畅程度(x12)、员工的能力发挥空间与认可程度(x13)、资源的可获取性与分配的合理性(X14)、硬件设施(X15)。

二、保险企业执行力影响因素的因子分析

为了便于分析，需要将问卷调查得出的保险企业执行力主要影响因素进行降维与分类，因子分析可以实现这一过程。因子分析是多元分析中进行降维处理的一种统计方法，其基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量，去描述多个变量之间的相互关系，但这几个随机变量是不可观测的，称之为公共因子。然后，根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量相关性较低，抓住这些主要因子，可以方便地对复杂的经济问题进行分析和解释。为了更好地解释每个公共因子在实际问题中的意义，通常还要进行因子旋转，使每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷，从而简化因子载荷矩阵的结构，便于得到公共因子的实际含义，以便对实际问题作进一步的分析(何晓群，2000)。

将调查结果的原始数据用SPSS11.5软件进行因子分析。首先对样本资料进行有效性检验，即确定样本是否适合进行因子分析。选择常用的KMO统计指标来测定样本的充足度，根据Kaiser给定的标准，KMO值大于0.5即适合作因子分析，KMO值越大越适合(杜清玲，高卫中，刘英，2005)。将原始数据输入SPSS软件，求出KMO值为0.713；通过计算相关矩阵可知，原始指标之间有的相关性较强，有的相关性较弱，如表1所示，因而适合作因子分析(林杰斌，陈湘，刘德明)。

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与其贡献率及累计贡献率。从表中可以看出，因子分析提取了4个公共因子，它们对样本方差的累计贡献率达82.138％，说明它们已经对大多数数据给出了充分概括，用这4个因子代替15个原始变量，可以解释全部信息的82.138％。为了更好地对公共因子作出解释，需要进行方差最大旋转，表二的右边部分列出了旋转后的公共因子对样本方差的贡献率，旋转后的因子载荷矩阵如表三所示。

由因子载荷矩阵可知，公因子1主要由x1(企业组织结构)，x3(监管与激励体系)，x4(团队协作与沟通程度)，x5(企业共同愿景与文化氛围)和x7(领导能力)解释，集中反映了保险企业内部组织与管理状况，可定义为组织管理因子。公因子2主要由x2(员工责任心与工作意愿)，x6(员工自我认知与定位)和x8(员工业务技能)解释，用来衡量保险企业员工的主观工作能力与工作中的努力程度，可定义为员工个人因子。公因子3主要由x9(工作目标的清晰度与认可程度)，x10(员工特长与工作岗位的匹配性)，x11(工作标准清晰合理程度)和x12(工作流程顺畅程度)决定，体现了保险企业中的工作任务是否容易被员工接受并顺利完成的程度，可定义为工作任务因子。公因子4主要由x13(员工的能力发挥空间与认可程度，X14(资源的可获取性与分配的合理性)和x15(硬件设施)解释，反映了保险企业中员工的工作环境是否有利于员工开展工作，可定义为工作环境因子。

三、保险企业执行力的影响因素系统

根据以上因子分析的结果，可以将保险企业执行力的影响因素归纳为四个方面：组织管理因素、员工个人因素、工作任务因素和工作环境因素。

(一)组织管理因素

组织管理因素包括组织结构、领导能力、共同愿景与文化氛围、团队协作与沟通、监管与激励体系等诸多因素。笔者在调研中发现，部分保险企业组织结构的设计僵化，难以很好地适应市场竞争的需要；有些保险企业忽视了部门及团队之间的协调与沟通，产生一些不必要的内耗；有些保险企业对员工的监管不到位，不科学；有些保险企业在打造组织的共同愿景与企业文化过程中未与基层员工充分沟通，不能体现广大员工的基本利益，结果推广实施起来困难重重。这些问题的存在都使企业执行力难以提升。

(二)员工个人因素

主要包括员工的责任心与工作意愿、员工自我定位和业务技能等因素。由于保险企业员工的流动性大，其自我认知与定位、工作责任心与工作意愿都在一定程度上受到影响。加上保险行业较高的工作压力，部分员工容易产生短期投机行为，工作中不愿付出过高的努力，从而使其执行力大打折扣。此外，员工的兴趣爱好、个人情绪等因素也会影响执行效率。

(三)工作任务因素

任务因素主要包括工作流程是否顺畅，工作标准是否清晰合理，工作岗位与员工的专长是否匹配，工作目标是否清晰并被员工认可等方面。由于保险产品具有无形性，因此与一般企业相比，保险企业在工作流程、工作标准和工作目标等方面更难以量化与观测，它们对执行力的影响往往更容易被忽视。此外，工作任务过于复杂或者任务与员工能力不匹配也会影响到他们的个人效率与整体效率，所以，为了保证企业具有良好的执行力，工作任务的安排应充分考虑员工个人的特长和能力差异。

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中图分类号：F830文献标志码：A文章编号：1673-291X（2014）16-0144-05

引言

一线发达城市一直以来都是国内外专家学者研究的热点，对二三线城市金融竞争力的研究几乎没有。以广东省三线城市中的揭阳市为中心，通过采用因子分析方法对比同一区域内的一线发达城市（广州、深圳）和相似水平的二三线城市（粤东、粤西部分城市）的金融发展水平，旨在发现二三线城市现如今的发展状况以及存在的影响其持续发展的问题。这对于发展广东省内乃至全国范围内的其余二三线城市的经济具有典型的代表性。

揭阳市作为广东省内的三线城市，在“十一五”期间经济发展快速，主要经济指标增速名列广东省前茅。至2010年，全市GDP已突破千亿元大关，达到1 008.99亿元，增长19.6%，五年年均增长16.9%。2012年，揭阳市全市GDP达到1 396.79亿元，同比增长13.94%，增速有所放缓；人均生产总值23 531元，同比增长13.2%；地方公共财政预算收入56.7亿元，同比增长22.3%，成为粤东地区发展最快、态势最好的地级市。尽管如此，由于揭阳市发展起步较晚，与粤中发达城市仍然具有很大的经济差距。

一、相关文献综述

国外对于竞争力的研究由来已久。早在20世纪80年代，迈克尔・波特[1]便提出了五力模型用于分析产业竞争力。R・Levin（1997）[2]沿袭了迈克尔・波特关于竞争力的分析方法。他指出金融服务业必须更多地关注消费者的偏好，并能对变化的需求状况立即做出灵敏的反应。Lain Begg（1999）[3]则认为一个城市为了提高其竞争力的优势，需要竭尽全力地占据其他城市的市场或扩大自己的自身优势等。

相较于国外研究而言，国内对于金融竞争力的研究起步较晚。不同于国外的是，在国内城市金融竞争力的研究一直以来都是竞争力研究的基础，并在这一研究领域取得了丰硕的成果。周立群和潘宏胜（2003）[4]、王仁祥和孙亚超（2004）[5]、肖大伟（2006）[6]、董金玲（2008）[7]、张永凯和史越瑶（2009）[8]、闫妍（2010）[9]、陈姝（2012）[10]、胡国晖和李丽（2013）[11]等专家学者先后以不同的城市群或经济圈为研究对象，通过构建适合层次的金融竞争力评价指标体系，继而运用因子分析与聚类分析等方法进行实证研究，最后根据研究结果得出结论或提出建议。即便如此，同类项目的研究中构建指标体系有所区别，研究方法也不尽相同，这对于本文的研究具有一定的启发性。

二、揭阳市金融竞争力的现状

揭阳市内自然资源丰富，人口众多且劳动力低廉，经济增长态势良好，但工业发展基础薄弱。揭阳是著名的侨乡，依托侨乡的人缘和地缘优势，揭阳的发展借助海外揭阳人的资本，实现了“揭阳人经济”反哺“揭阳经济”。揭阳市自1991年成为地级市，建市十多年来经济建设取得了长足的发展，城乡面貌发生了巨大的变化，人民生活得到了明显的改善。

2012年，随着年炼油能力2 000万吨的中委合资广东石化炼油项目的动工和广东第三大干线机场揭阳潮汕机场的通航，兼具空港经济和海港经济“并驾齐驱”、重化工业和现代服务业“双核驱动”的揭阳市，已经成为广东经济的一匹“黑马”。产业、项目、资本正在开始向揭阳集聚，揭阳经济的发展速度和效益明显提升。但是，揭阳市发展起步晚，属于欠发达地区，在全市经济社会发展过程中，仍然存在一些需密切关注的问题：经济发展质量依然不高，工业生产增长面临挑战，资源环境约束日益趋紧，节能降耗压力不断加大等等。

三、实证分析

（一）指标体系的构建

影响金融竞争力的因素有很多。在研究过程中，借鉴前人的研究成果，依据指标的重要性和数据的可得性原则，将金融竞争力的影响因素划分为金融发展环境、金融发展规模、金融发展潜力以及对外开放程度四大方面，共包含了22个指标（见表1）。

（二）研究方法与数据来源

通过对影响金融竞争力的金融发展环境、金融发展规模、金融发展潜力以及对外开放程度的因素研究，运用SPSS19.0多元统计分析软件对粤中发达城市（广州、深圳）、粤西城市（湛江、茂名、阳江）和粤东潮汕城市（揭阳、汕头、汕尾、潮州）2012年的指标数据进行因子分析。设法将一系列具有相关关系的指标降为一组新的相互无关的指标来替代研究，然后再根据其方差贡献率来确定权重，进而计算出各个样本城市的金融竞争力综合得分并进行排名比较，从中分析揭阳市现如今的金融发展状况以及存在的影响其持续性发展的问题。

指标数据主要来源于对《2013年广东省统计年鉴》的整理，并结合自己的需要对部分指标进行统计计算。其中，金融人才吸引力是该市金融业年末从业人员占全市年末总从业人员数的百分比，金融业对GDP的贡献率是该市金融业年度总产值占全市GDP的百分比。

（三）金融发展环境实证分析

利用选取的年客运量（X1）、年货运量（X2）、年邮电业务量（X3）、社会消费品零售总额（X4）、公路通车里程（X5）、卫生事业机构数（X6）进行因子分析，得到的结果如下：

1.表2中第一列为因子编号，以后三列为一组，每组中数据项的含义依次为初始特征值、方差贡献率和累积方差贡献率。

在本例中，因子进行旋转后，累积方差并没有发生改变，而只是重新分配了这两个因子的方差贡献，使得因子更易于解释。可以看到在提取两个公共因子的情况下，可以解释原有变量总方差的92.192%。也就是说，这两个因子反映了原有变量的大部分信息，因子分析效果是较为理想的。

2.表3是因子的旋转成分矩阵，由表我们可以得知因子F11在变量X1、X2、X3、X4和X6上负有较高的载荷，因此我们可以将F11定义为环境因子；因子F12在变量X5上负有较高的载荷，因此我们可以将F12定义为交通设施因子。

表3旋转成分矩阵a

提取方法：主成分。

旋转法：具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。

a.旋转在 3 次迭代后收敛。

表3显示了因子F11、F12的载荷，根据该表我们可以写出金融发展环境因子分析的模型：

年客运量X1=0.775* F11 -0.432* F12

年货运量X2=0.938* F11 +0.107* F12

年邮电业务量X3=0.983* F11 -0.176* F12

社会消费品零售总额X4=0.980* F11 -0.052* F12

公路通车里程X5=-0.046* F11 +0.968* F12

卫生事业机构数X6=0.969* F11 -0.124* F12

3.表4是根据正交旋转法计算出来的因子得分函数的系数，根据该表可以得到因子F11、F12的得分函数：

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成分得分系数矩阵

提取方法：主成分。

旋转法：具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。

构成得分。

根据上述的因子得分函数，以及各个因子的累积方差贡献率，便可以计算出粤中发达城市、粤西城市、粤东潮汕城市各个城市的金融发展环境得分F1，F1=72.472%* F11 +19.721%* F12。

4.多元统计分析软件SPSS19.0会对指标数据自动进行运算处理，大大地减少了操作者繁琐的计算步骤。SPSS系统为我们提供了环境因子F11和交通设施因子F12的得分，经过整理，粤中发达城市、粤西城市以及粤东潮汕城市2012年金融发展环境得分F1的排名情况如下（见表5）：

在金融发展环境因素方面，2012年九市展现出不同的发展情况。粤中发达城市的广州、深圳的环境因子F11的得分都为正值且远远高于其余七市，金融发展环境优越。在交通设施因子F12上，广州市得分仅次于湛江、茂名两市；而深圳市的得分为负值，分值远不及其余八市，居九市排名的最后一位。尽管如此，在金融发展环境因素F1上，广州、深圳还是位居九市的第一位、第二位。造成这种情况，与各市的城市土地面积具有密不可分的关系。曾经是“小渔村”的深圳的土地面积仅有1 997平方公里，而湛江、茂名两市的土地面积分别为13 261平方公里、11 427平方公里。虽然深圳金融发展环境优越，使得客流、物流等环境因素的流量巨大，但城市的土地面积却阻碍着其交通设施的发展，进而影响其金融竞争力。由此看来，城市土地占有面积影响着一市的金融竞争力强弱。

在表5中，粤西各市的金融发展环境得分排名均前于粤东潮汕各市。这主要得益于交通设施因子F12的贡献。在粤东潮汕城市中，汕头市是潮汕城市的领头羊，潮州次之，揭阳第三，汕尾最后。揭阳市要想提高金融竞争力，在金融发展环境方面仍需加大投资力度，优化金融发展环境。

（四）2012年揭阳市金融竞争力的汇总分析

与分析金融发展环境因素的方法一样，运用SPSS软件对金融发展规模、金融发展潜力以及对外开放程度等影响金融竞争力的因素进行实证分析，分别得到2012年粤中、粤东及粤西各市金融竞争力的相应得分及排名情况。再将各金融竞争力影响因素的实证结果汇总，得到2012年九市金融竞争力的总得分（假设各影响因素的权重一样），再和各影响因素的排名汇总，便可得到下表（见表6）：

观察上页表6，发现揭阳市2012年的金融竞争力在九市中排名第八位，不及粤西各市，更不及粤中发达城市深圳、广州。在粤东潮汕四市中，其金融竞争力仅超过潮州市，落后于汕尾、汕头。整体而言，粤中发达城市具有强劲的金融竞争力，不管在金融发展环境、发展规模、发展潜力，还是在对外开放程度上，都是九市中首屈一指的。粤西与粤东城市相比较，粤西城市在金融发展环境因素上具有比较优势，而粤东城市则在对外开放程度和金融发展潜力因素上具有比较优势。

就揭阳市2012年金融竞争力各影响因素而言，得益于揭阳的地理地缘优势，揭阳市在金融发展规模和对外开放程度因素上发展相对较好，但在金融发展环境和金融发展潜力因素上却在九市中排名靠后。粤东潮汕城市中，除了潮州在金融竞争力各影响因素上的发展相对均衡之外，其余三市各因素的发展各具优势。粤东城市之间本已有着浓厚的潮汕文化根源，揭阳市在经济发展过程中更应该注重加强与其余三市的互助合作，实现经济的共同增长，提高城市金融竞争力。

四、政策建议

经过前文的分析，我们了解到粤西、粤东各二三线城市的金融竞争力是远远不及粤东发达城市的，一线发达城市与二三线城市的经济发展实力相差甚远。二三线城市经济发展存在“先天不足”缺陷，加之后期发展后劲不足，更扩大了与一线城市的经济差距。

随着社会的发展，提高二三线城市居民的生活水平是实现社会和谐的重要标准。因此，为了提升二三线城市的金融竞争力水平，笔者认为应该大力发展实体经济，在以传统优势产业为重要支撑的基础上，逐步承接来自发达城市的产业转移；推进金融创新与政府监管的结合，为本市的经济发展营造良好的发展空间；优化经济投资环境，在基础设施建设、城镇规划建设、市政配套设施建设和政府政治建设等方面为投资商营造良好的经济发展环境；加强区域间城市的交流与合作，打破行政壁垒，实现区域内人才、技术、信息、产业、资金等资源的优化配置，最终实现经济的共同增长。

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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.

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DOIDOI：10.11907/rjdk.171197

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）006-0100-04

0 引言

随着计算机和网络技术的快速发展，温室环境的控制正在向智能化、自动化的方向迈进，利用物联网技术对温室环境进行有效调控可以改善农业生态，提高农作物质量和产量。但温室环境是一个多变量、强耦合、大滞后且时变的被控对象[1]，且江浙地区四季气候变化明显，夏季炎热湿润，冬季寒冷干燥，昼夜温差及湿度差较大，常规控制方法难以取得理想效果，而现有控制系统控制模式固定，不能适应环境变化，因此建立一套适应性强、响应快、稳定性好的智能温室测控系统是现代精细农业的迫切需求。

目前，已有的控制方案中采用传统PID控制来实现，但PID参数恒定，无法适应非线性系统的控制需求。因此，本文将模糊理论与PID控制相结合，运用模糊推理对PID控制器的3个参数进行调整，提高了系统的自适应性和灵活性，改善了系统动态性能。

1 模糊PID控制器原理

1.1 模糊控制原理

在传统控制领域里，对系统的动态信息描述越精确，控制效果越好，然而对于复杂系统，由于变量太多，往往无法精确表示系统的动态信息，这时可以考虑使用模糊控制来解决。模糊控制是一种非线性控制方法，其不依赖于被控对象的精确数学模型，而是通过大量的实际操作数据及专家经验总结出控制规则，用自然语言描述控制策略，模拟人对事物的决策实现对系统的控制。温室环境复杂多变且干扰因子众多，常规方法难以取得理想的控制效果，所以使用模糊控制实现对温室环境的调控比较合适。

在模糊控制系统中，模糊控制器设计是其核心部分，控制器结构如图1所示，主要由4个部分构成：模糊化处理、规则库、模糊推理及解模糊[2]。

1.2 PID控制器原理

在工程实际中，PID控制因其简单、可靠性高及鲁棒性好等特点被广泛应用于工业及设施农业的过程控制中，并取得较理想的控制效果。所谓PID控制即：比例（P）-积分（I）-微分（D）控制[3]，结构图如图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分别为比例、积分和微分系数，e（t） = r（t） - c（t），r（t）为设定值，c（t）为实际测量值，e（t）为控制器的输入，它是设定值与实际测量值的偏差，u（t）为控制器输出。PID控制器中Kp、Ki和Kd的调节会对系统的动静态性能产生较大影响，3个参数的作用具体如下：（1）比例控制Kp：使系统反应灵敏，可以迅速调节系统误差；（2）积分控制Ki：系统在进入稳态后存在稳态误差，Ki用来消除稳态误差；（3）微分控制Kd：提前预测系统误差变化的趋势，使误差提前为零，Kd是一种超前调节。

2 温室测控系统分析与设计

2.1 叶菜温室环境因子分析

叶菜温室环境包含因子众多，包括环境温度、光照强度、空气湿度、CO2浓度、土壤水分和肥力等，这些环境因子在温室环境中相互联系、相互耦合，一同作用于温室这个小气候环境[4]。各个因子对叶菜生长的影响及调控如下：

2.1.1 温度

环境温度是影响叶菜干物质分配及叶片生长最重要的环境因子。若环境温度偏低会导致叶菜生长缓慢甚至停滞，长时间低温更容易引起低温危害。若温度偏高会导致呼吸消耗增加，叶菜植株积累的干物质减少，所富含的能量减少。对温室内温度的调控主要包括：升乜刂萍敖滴驴刂啤

（1）升温控制。当对温室进行升温控制时，首先关闭天窗及侧窗，然后开启内保温膜和内循环促进温室内空气的流通，之后开启暖气、空调等设备进行升温。

（2）降温控制。温室温度调控中常用的降温措施有：自然通风（侧窗和天窗等）、人工强制通风（排风机）、开启遮阳网（内遮阳和外遮阳）、湿帘冷风机降温等。

2.1.2 湿度

空气相对湿度对叶菜生长的蒸腾作用有较大影响。若空气湿度过高，叶菜根部呼吸困难，不仅影响正常生长发育，而且容易诱发病害；若空气湿度过低，土壤湿度也会随之降低，可能会导致作物缺水而出现萎蔫现象。对于叶菜而言，长期处于空气湿度较低的环境中生长时，容易导致叶菜的叶片小而厚，阻碍了叶菜的生长。对湿度的调控包括：加湿和除湿。温室内常用加湿方法有喷雾加湿和湿帘加湿；温室内除湿控制可以采用自然通风或强制通风，在温室内空气含量一定的情况下，也可采用加温除湿来降低温室内的空气湿度。

2.1.3 光照

光照是作物进行光合作用的能量来源，它影响到幼苗的素质、植株的生长和产量高低。光照太强会灼伤作物，光照不足时光合作用会减弱，对温室内光照的控制包括遮光和补光。

其中，遮光控制可以通过开启内外遮阳网来减弱温室内部的光照强度；补光控制在连续阴雨或者光照不足的情况下，为了促进作物生长，可以通过开启补光灯的方式增加温室内的光照强度。

2.1.4 CO2

CO2浓度是作物进行光合作用不可缺少的条件，它直接影响着有机物的合成。CO2浓度的控制可以通过通风换气或者CO2发生器。

此外，环境温湿度在一定条件下是相互耦合的，当温度上升时湿度呈下降趋势，温度下降时湿度呈上升趋势，同时空气湿度变化又会影响环境温度[5]，而光照变化也会对温湿度产生影响，如当光照增强时，温度会上升等，所以设计温室测控系统的输出需要考虑环境因素间的耦合作用。

2.2 模糊PID控制器设计

PID控制器在过程控制中被广泛应用，但其参数整定是控制器设计的核心内容。常规的PID控制器使用工程整定方式，参数设定后一般固定不变，对系统运行变化的适应能力、抗干扰能力不足，所以本文采用模糊控制对PID控制器的参数Kp、Ki和Kd进行在线整定[6]，使控制器能够及时响应系统环境的实时变化，使系统具有更强的灵活性。

温室测控系统是一个多变量间相互耦合且时变的复杂系统，理论上来说，如果一个模糊控制系统能够做到将所有影响温室内环境指标的因素作为控制器的输入，那么该控制器的输出一定非常准确，但事实上这样做是不现实的，因为将越多的环境变量作为输入，环境因子之间的相互耦合关系就越多，控制系统就越复杂，控制器的规则库就无法定义。从上文对温室环境的分析中可看出，在众多的环境因子中，温度和湿度两大因子对温室环境的影响最为明显，光照其次，其它如CO2等因素的控制相对单一，且耦合作用相对较小。因此，本系统在设计时综合考虑温室内光温湿的测量与调控，其它因子暂不考虑。

模糊PID控制器的结构图如图3所示，在设计系统的输出时，充分考虑湿度和光照的耦合作用进行综合调控。当环境因子的调控发送冲突时，以温度调控为先，湿度其次。

其中，r（t）为温度设定值，c（t）为温度实际测量值，u（t）为PID控制器的输出，为控制温湿度相关执行机构的变量[7]，控制器的输入为温度偏差e和偏差变化率ec，控制器可根据系统实际运行情况模糊推理出Kp、Ki和Kd的增量ΔKp、ΔKi和ΔKd。

根据温室测控系统的实际情况，将e、ec、ΔKp、ΔKi和ΔKd的模糊论域划分为5个等级：{NB、NS、ZO、PS、PB}，其含义分别为：{负大、负小、零、正小、正大}，论域范围为[-4， 4]。两个输入变量e、ec及3个输出变量ΔKp、ΔKi和ΔKd的隶属度函数均为三角形隶属度函数。控制规则采用“if A and B then C”的条件句式，依据模糊推理原则，总结出模糊控制规则表如表1所示。

控制器将系统运行时的温度偏差和偏差变化率进行模糊处理后得到e和ec的模糊度，通过查询模糊规则表得出ΔKp、ΔKi和ΔKd的模糊度，再对照模糊论域将3个参数的模糊度解模糊成具体数值，从而计算出新的Kp、Ki和Kd，最后将计算结果代入PID控制算式，计算出系统输出量，则该输出量即为控制温湿度相关执行机构的变量，由该变量推导出当前的控制组合。

2.3 系统总体结构

根据系统需求，本文所设计的叶菜温室测控系统总体结构图如图4所示。

系统层次结构从左至右可以分为3个部分：①传感器、风机等硬件设备；②嵌入式网关；③上层应用（云服务与温室管理平台）。其中，嵌入式网关为温室测控系统的核心部分，是连接上层软件和底层硬件的中枢[8]。网关通过RS485串口通信采集现场传感器、气象站的实时数据，控制风机、水泵等现场执行设备，对环境数据进行分析过滤之后，首先在本地嵌入式数据库sqlite中存储，之后将数据上传至云服务器存储到sqlserver中。用户也能够通过PC或手机登录温室管理平台进行实时环境数据查询、设备控制、现场实时视频查看及自动运行设定等。

3 系统功能模块设计

3.1 嵌入式模块硬件选择

叶菜温室环境复杂多变，干扰因子众多，尤其夏季很可能长期处于高温高湿的环境之中，而嵌入式网关作为温室测控系统的核心部分，必须选择工业级的产品保证其稳定性和可靠性。

本系统选择基于Linux内核的GT6502嵌入式工业计算机作为嵌入式核心控制模块。该模块CPU采用成熟的高性能工业处理器ARM926EJ，且为了保证能达到工业设备需要的稳定性，整板设计采用全工业布线，在材质上选用高品质的PCB板材，稳定的硬件设计能保证系统长时间正常运行。此外，模块具备多重电源保护，抗静电、过流、防反接等保护能有效保证在野外等恶劣环境下的可靠运行。

3.2 嵌入式模块软件设计

在叶菜温室测控系统中，嵌入式模块软件的主要功能是：①采集实时环境数据，分析过滤后存储；②实时响应用户的数据查询、设备控制等需求；③根据用户设置和当前环境数据进行自动调控温室环境。根据嵌入式模块软件的功能设计，其程序实现流程如图5所示。主线程负责子线程的创建与线程资源的回收，所创建的3个子线程分别为：监听线程、断线检测线程及自动控制线程。

（1）监听线程：接收用户设备控制、实时数据查询、配置信息查询等指令，作出响应后向用户反馈执行结果；

（2）断线检测：检测设备与云服务器的长连接，若检测到当前设备断线，则执行重连操作保证设备一直与服务器保持长连接；

（3）自动控制：收集实时环境数据，分析过滤后存储，并将当前环境数据输入到模糊PID控制器中，根据控制的输出进行温室环境调控。

3.3 服务器模块设计

基于高内聚低耦合的软件设计思想[9]，本系统将服务器模块按照功能分为通信服务器与数据服务器。通信服务器负责与嵌入式网关、温室管理平台的通信。当前服务器应用在农业示范基地，考虑到应用场景可能被拓展，用户数及设备数可能会增加，通信实现需能够响应弹性的用户数及并发需求，实现资源自动分配，所以通信服务器是基于Linux下的C++开发，选用多路I/O复用模型epoll实现通信并发，通过创建线程池的方式实现连接的负载均衡。数据服务器负责环境信息的存储和历史数据的查询，使用HTTP协议实现数据查询与响应。两个模块分开设计，独立开发，保证通信服务与数据服务互不影响，模块间的通信使用进程间通信现。

4 温室测控系统的效果验证与分析

为了验证系统实际运行效果，课题以江苏省农科院六合农业示范基地为试验对象进行测试，选取该示范基地中一个连栋生菜温室为实施地点。该生菜温室包含4个区域，每个区域包含2个光温湿三合一传感器，整个温室内共有8个三合一传感器，且具有侧窗、内外遮阳、环流风机、水泵等多种执行设备，温室内还接入了4个高清网络摄像机便于查看实时视频。温室外安装一个包含光、温、湿、风速、风向、雨量6种传感器的气象站，用于感知室外环境信息。本测试时间为2016年12月12日，选取温室内环境温湿度为测试对象，对9：00-16：00的温湿度调控状况进行测试。由于当前生菜处于莲座期，生长最佳的温度范围为18～22℃，湿度为70%～80%，因此设定温度值为20℃，湿度值为75%。将温湿度设定值输入系统之后启动系统的自动控制，由测试数据生成的变化曲线图如下：

如图6所示，温室内温度变化范围为17.5～22.3℃，湿度为73.2%～83.1%，由数据可见，系统运行正常并且能够根据设定值及时响应，保持温湿度在合理的范围内，达到了预期的控制效果。

5 结语

构建了基于模糊PID控制器的叶菜温室测控系统。通过对叶菜生长环境的研究，利用模糊推理对PID控制器的参数进行调整，提升了系统的动态性能，实现了叶菜温室环境的自动调控。试验表明，系统运行稳定、响应迅速，具有很强的鲁棒性。

参考文献：

[1]王君.基于模糊控制策略的温室远程智能控制系统的研究[D].长春：吉林大学，2015.

[2]兰富军.基于模糊控制与神经网络的智能温室温度控制研究[J].安徽农业科学，2012，40（7）：4437-4438.

[3]屈毅，宁铎，赖展翅，等.温室温度控制系统的神经网络PID控制[J].农业工程学报，2011，27（2）：307-311.

[4]王立舒，侯涛，姜森.基于改进多目标进化算法的温室环境优化控制[J].农业工程学报，2014，30（5）：131-137.

[5]杨小虎.面向温室智能控制的模糊控制算法研究[D].杨凌：西北农林科技大学，2014.

[6]岳文杰，谢守勇，种，等.基于模糊PID的温室温度控制器设计与仿真[J].农机化研究，2014，36（4）：194-197.