發布時間：2023-06-25 16:11:30
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的環境因子的定義樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
關鍵詞：果園;環境數據;數據表示;XML
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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實施綠色化學教育的任務應該是每個化學教師必須履行的義務和責任，目的是培養學生能自發產生防止環境污染的行為和意識，讓學生認識到只有切斷污染的根源，才能真正實現綠色化學。
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
[1]謝志剛、宋仲容、王家平，化學教育，2006，8：25-27
關鍵詞：保險企業；執行力；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。
(四)工作環境因素
內容摘要:在企業營銷實踐中,品牌具有特殊的生物屬性和生態屬性,也會經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角度認識品牌發展,尋找品牌進化途徑的關鍵。
關鍵詞:品牌 進化 生境 生態因子
隨著對企業生命周期研究的深入,與企業相關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研究轉向動態研究的切入點,深入研究品牌進化的動態過程將對企業品牌構建、品牌發展、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境,只有在品牌生態的大環境中才能更清楚地研究品牌發展演進的動態,這是本文研究的立足點。
品牌進化的生態環境分析
自從1955年美國學者伯利•加德納和西德尼•利維發表的文章隱含著把品牌作為生命體的認識,從而開創了“品牌個性理論”的啟示后,凱文•萊恩•凱勒、大衛•艾克等學者的研究中都透視出對品牌生態的認識。1998年,大衛•艾克明確提出了基于單個企業品牌系統的“品牌群”概念,首次將生態學的種群概念引入品牌理論的研究中,開啟了品牌生態理論的研究歷程。把品牌明確視為一個生命體,始于歐洲經濟學院德籍教授曼弗雷•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,即品牌的創立階段、穩固階段、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:網絡時代的品牌鑄造》中論述了品牌具有的生命性質。菲利普•科特勒(1997)認為,應該用產品生命周期的概念加以分析,即品牌也會像產品一樣,經歷一個從出生、成長、成熟到最后衰退并消失的過程。從眾多營銷學者的論述中可以看出,品牌具有特殊的生物屬性和生態屬性,也會經歷從出生到衰退的進化過程。
在生物學中,環境是由各種環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因子的綜合。對不同的生物體來說,生態因子所起的作用是不同的,有生存因子,也有主導因子,其中,主導因子是決定生物進化的關鍵因素。具有類生物體特征的品牌顯然要生存在一定的環境中才能夠得到進化發展。由此,溫克勒(1999)提出了品牌生態環境的新概念,并指出品牌生態環境是一個復雜、充滿活力并不斷變化的有機組織的論斷。品牌與生態的結合成為品牌理論發展的趨向之一,生態學將成為解決品牌復雜性問題的橋梁,成為品牌理論創新與發展的新視角。與一般生物成長環境相比,品牌進化生境與品牌的關系是復雜多樣的,品牌進化生境就是各生態因子綜合作用的結果,品牌生態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,各種品牌生態因子發揮的作用強度不同,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、聯盟伙伴、發展伙伴、廣告商等。因此,品牌進化環境的生態因子總括起來可以作如圖1所示的歸類。在圖1的歸類中,涉及的經濟、社會、地緣等環境因子,屬于品牌進化的外部環境因子,一般稱之為非生物環境。而企業內部環境因子較為直接地影響品牌進化的過程,是品牌發展的要素,是品牌進化的生物環境。
品牌進化的生態因子關聯度分析
品牌進化生態因子分析面臨的是一個由相互關聯、相互制約的眾多因素構成的復雜而往往缺少定量數據的系統。為此,本文利用層次分析法(AHP)對品牌進化生態因子進行關聯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)建立遞階層次結構模型
為使問題條理化、層次化,文章構造出一個有層次的結構模型(見圖2)。這些層次可以分為三類:目標層―品牌競爭力;準則層―品牌評價指標;方案層―品牌影響因子。圖2中的影響因子P是各具體生態因子的綜合影響,可以通過確定權重來確定。
(二)構造判斷矩陣
在遞階層次結構中,設上一層元素C為準則,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,那么確定權重用兩兩比較方法,本文用ui和uj來表示。對于準則C,元素ui和uj哪一個更重要,重要的程度如何,通常按1-9比例標度對重要性程度賦值。對于準則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的重要性的比例標度。判斷矩陣A具有下列性質:aij>0,aji=1/aij,aii=1
(三)單一準則下元素相對權重的計算
上文得到的是一組元素對其上一層中某元素的權重向量。然而,最終要得到的是各元素即品牌進化生態因子P 對于目標層C的排序權重,從而進行重要性排序。
(四)判斷矩陣的一致性檢驗
在計算單準則下權重向量時,還必須進行一致性檢驗。在判斷矩陣的構造中,并不要求判斷具有傳遞性和一致性,即不要求aij•ajk=aik嚴格成立,這由客觀事物的復雜性與人的認識的多樣性所決定。但要求判斷矩陣滿足大體上的一致性是應該的。如果出現“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,一個混亂的經不起推敲的判斷矩陣有可能導致決策上的失誤。而且上述各種計算排序權重向量(即相對權重向量)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主導因子、生存因子與一般因子,以確認品牌進化過程中各種環境因素對品牌的影響程度和關聯程度。
基于生態因子影響的品牌進化途徑分析
在生物學中,生物首先受到生態因子最低量的影響。當某一生態因子缺乏或不足時,可以成為影響生物生長發育的不利因素,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。基于最低量法則和限制因子法則,美國生態學家Shelford于1913年指出,一種生物能夠生長與繁殖,要依賴綜合環境中全部因子,其中一種因子在數量或質量上的不足或過多,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因子都有一定的耐受限度,但任何一種生物對生態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因子的影響,不同地域市場的差異,消費者的差異,經濟、文化、法律制度的差異,致使品牌對生態因子有一定的耐受限度,從而形成了對生態因子的適應。
在生態系統中,物種由于所處的生態位不同,為適應生態因子,所采取的適應方式是不同的,這就形成了進化的三種途徑:競爭、協同進化與共存。對品牌生態系統來說,為適應不同的生態因子,品牌進化的途徑包括品牌競爭、品牌協同進化和品牌共生。
(一)品牌競爭
品牌生態系統中最通常的表現形式就是競爭。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形成相互依存、相互制約的競爭關系。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,這樣必然導致兩個結果:一是競爭中的強者取代弱者,后者被排擠(在生態系統中消失)。品牌擴張是企業通過品牌的滲透、空間擴張戰略等以擴大品牌的分布區域,這是品牌成長期的主要行為特征,目的是最大限度地占據生存空間,得到消費者認知,提高品牌知名度。品牌延伸即品牌繁殖,是指品牌利用現有優勢,生產與原品牌不同類別的產品,或發展關聯的亞品牌等,豐富品牌種類,延長品牌壽命。各類品牌延伸行為的復雜程度差異很大,表現形式也多種多樣,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生進化改變,即在資源利用方式上更特化,適應的范圍更窄但更有效,降低競爭強度,實現不同品牌在同一生態系統中的共存。
(二)品牌協同進化
在品牌生態系統中,品牌外部環境生態因子與內部環境生態因子相互作用是品牌進化的重要制約因素。在品牌生態系統中,孤立的品牌進化不存在,需要在多種生態因子共同作用下協同進化,其結果是一定的品牌組合共同占有和利用同一生境中物質資源、空間和品牌生態系統相對穩定的結構與狀態。品牌協同進化最通常的例子是品牌聯盟。協同進化是一種群落進化的類型,企業集群通過協同進化、專業化生產和營銷發展出多個品牌群,促進整個產業的發展。
(三)品牌共生
在現代生物學中,共生一般被定義為一種相互性的活體營養性聯系。在生態系統中,各個物種在生態因子的影響下,最終總會找到生存和發展的平衡點,這就是品牌共生的平衡點。在激烈的市場競爭中,來自經濟的、社會的、地域和企業內部的各種生態因子造就了復雜、動態的生態環境,各種大大小小的品牌共同生存,形成了動態的品牌共生系統。在生物界中,共生新能量轉化為共生植物或動物生存能力和繁殖能力的提高;在品牌生態系統中,共生能量表現為資金、技術、知識等在各品牌之間的分配。一般說來,品牌間的共生關系不會一直持續下去,以下原因會導致品牌共生狀態的解體:品牌均衡態勢被打破;品牌成員采取敵對的營銷目標,使關系不相容;某品牌成員原有的競爭優勢消失等。一般來說,在競爭水平相對較低的區域,品牌共生狀態保持比較久,而在經濟較為發達的地區,品牌競爭較為激烈,品牌共生狀態較為短暫。品牌共生狀態是產業內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。在這一均衡狀態下,各品牌或采取差異化策略,針對不同需求提供差異化產品以獲取高端市場;或采取成本領先策略占領低端大眾市場;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,在投入產出上陷入陷阱。于是在各方利益權衡下,各品牌在這一均衡狀態下理性競爭。
現代生物學給出了三個衡量適應的標準:生存、繁殖或基因延續、生物對環境利用的效率。品牌進化過程中,為了能夠在競爭激烈的市場中生存下來,必須加大產品的生產和銷售,提高品牌的繁殖力和市場影響力。同時,積極利用政府產業政策、經濟政策和各種地域文化資源,這樣才能提高品牌的適應能力,促進品牌進化。
參考文獻:
1.林育真主編.生態學[M].科學出版社,2005
林業生態工程是根據生態學、生態學、系統科學與生態工程原理,針對自然資源環境特征和社會經濟發展現狀所進行的以木本植物為主題,并將相應的植物、動物、微等生物種群人工匹配結合而形成的穩定而高效的人工復合生態系統的過程。它本身包括著傳統的造林綠化內容,一些成功的單項造林技術與新技術的篩選與應用,但不是簡單“相加”與“拼盤,’;它的目的不僅只考慮經濟效益,而是經濟、生態、社會三大效益并重;它的全過程是配套技術合理組合的完整工藝流程。
二、林業生態工程的基本原理
1、系統論原理
人工生態系統的建造調控是生態工程的主要目的所在。我國著名科學家錢學森教授給“系統”所下的定義是“由相互作用和相互依賴的若干組成部分結合而成的具有特定功能的有機整體”、凡是一個系統它應具備如下特征。
1.1結構的有序性
一個系統既然是廣有機整體,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是具有明顯邊界的,其功能與其他系統也是不同的。同時,每一個系統本身一定要有兩個或兩個以上的組分所組成。系統內的組分之間具有復雜的作用和依存關系。作為人工林生態系統,本身就包括著森林生物和森林環境兩大組分,而其兩大組分又可以自成系統(于系統)。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);從環境角度講,作為人工生態系統又應當分成自然環境和社會經濟環境。這些組分形成了復雜的水平分離和垂直分離。
1.2系統的整體性
為一個穩定高效的系統必然是一個和諧的整體,各組分之間必須具有適當的量的比例關系和明顯的功能上的分工與協調,只有這樣才能使系統順利完成能量、物質、、價值的轉換功能。系統中某一個組分發生量的變化以后必然影響到其他組分的反應,最終影響到整個系統。林、眶生態工程設計、建造過程中一個重要任務就是如何通過整體結構的建造而實現人工生態系統的高功能。
2、環境因子的綜合性
自然界中眾多個環境因子都有自己的計算單位,每個因子也都是對生物產生重大影響,在林業生態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生態工程研究是十分重要的。
3、食物鏈原理
食物鏈與食物網是生態學的重要原理,食物鏈與食物網中的綠色植物通過葉綠素使太陽能轉化為能貯存于植株之中,所以,稱綠色植物為“生產者”。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、以這種吃與被吃關系形成的關系稱之為食物鏈關系。后兩者分別稱之為“消費者”和“分解者”。
4、擴大視野,修正傳統林業概念
多少年來我國大農業范疇一直存在著一個傳統觀念;農業就是糧食、林業就是“大木頭”、畜牧業就是豬和雞。林業建設幾年來一直認為用材林才是林,造林就是刨坑栽樹,農業防護林就是大小方田林網。林越來越萎縮,概念越來越窄,專業越分越細,將一個森林大系統分割得零零落落,把很多本
來屬于林業范疇的東西,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的發展是十分有害的。提出林業生態工程就是要歸還林業的本來面目,把林業作為一個完整的大系統來看待,發揮林業的綜合功能。
三、未來發展趨勢與展望
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.
關鍵詞： RSSI；高斯模型；人工神經網絡
Key words: RSSI；Gaussian models；artificial neural networks
中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2012）11-0164-03
0 引言
節點定位技術是無線傳感器網絡各種應用的關鍵技術之一，而基于測距的定位技術是通過測量節點間距離來實現的，節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點測距技術，RSSI值（接收信號的強度指示）是與距離相關的信息，它可以由傳感器節點自身測量得到，不需要額外的硬件支持，所以得到了比較廣泛的應用[1][2]。但是R值容易受到環境變化的影響，獲取的R值經常無規律地變化。另一方面R值與實際距離之間的轉化模型（距離-衰減模型）中的環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合的R值篩選策略和一種利用人工神經網絡的距離估計方法對傳統的RSSI測距進行優化處理。
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，信號強度的大小發生改變，根據這個改變可以得出信號強度的衰減與距離的關系。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是環境因子，與傳播距離無關，主要與環境中的遮擋物、人員走動情況、空氣溫度和濕度等有關；n是路徑損耗指數，它是介于2.0～3.3之間的常數。式（1）的模型中，d與RSSI的函數關系與參考點的選擇（d，RSSI）、路徑損耗指數（n）及環境因子（ε）有著很大關系，這些參數的選擇優劣決定了該模型的準確性。
為了研究RSSI與距離的對應關系以及隨機遮擋干擾對R值測量的影響，本文在室內環境下做了大量的實驗，部分實驗數據如圖1所示。圖1（a）所示為多次重復實驗測定[0~3.5]m范圍內每隔10cm處傳輸距離與RSSI的對應關系。從圖中不難看出RSSI和無線信號傳輸距離之間有確定關系，RSSI的測量具有一定的重復性和互換性。圖1（b）為節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。而當環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的不穩定性，使RSSI值越精確的體現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計各種濾波器使RSSI的值平滑[4]。以上分析和實驗結果表明，在應用環境下RSSI適度的變化有規律可循，且在解決好環境因素影響后，RSSI可以進行室內和室外的測距及其定位[5]。
2 RSSI值分級濾波模型
從前面環境干擾對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。遞推平均濾波優點是對周期性干擾有良好的抑制作用且具有較高的數據平滑度。當環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據平滑的處理方法都不能得到準確的對應此距離下的RSSI值[6]。
針對這種情況，本文對大量實驗數據作了統計分析后發現同一距離與其對應的RSSI值并不是一一對應關系。由于環境中各種干擾的存在以及物理層實現機制的問題，在整個測量過程中同一個距離會出現很多RSSI值。近距離時出現的RSSI值一般都較大，遠距離處信號會快速衰減，所以不會出現較大的RSSI值。因此本文進一步認為在某個位置的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間是測量值和真實值最接近的數據范圍即為置信區間。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生區的RSSI值，濾除大部分錯誤的數據。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確性。
為了得到置信區間，本文由高斯模型出發作如下推導：
高斯分布函數數學定義為：F（x）=e （2）
其中均值m=X，方差σ=X-m。
令pe1 （3）
p為臨界點。即當高斯分布函數值大于p時，認為對應的RSSI值為高概率發生值；當高斯分布函數值小于或等于p時，認為對應的RSSI值是小概率隨機事件。
式（3）兩邊取對數、開方化簡可得置信區間范圍：
+mx+m （4）
置信區間確定后即確定了RSSI的選值范圍，在此區間的RSSI值組成一個新的序列X，…，X，其中n為經過高斯公式篩選后入選的RSSI的個數。
結合以上兩種情況，本文提出一種兩級濾波的數據處理模型，具體為：對系統采集的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（類似于系統噪聲）并對數據進行平滑處理。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，考慮到本文中應用RSSI測距定位的周期為2s，而CC2430節點發起一次通信所需時間小于10ms，故在每個定位周期中發起通信200次獲取200個RSSI值用于驗證本文提出的數據處理模型。實際應用中可根據具體定位周期要求，適當增加或減少每次測距過程獲取的R值個數，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據起良好的平滑作用，有效地抑制了環境噪聲。而在環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據降低誤差；中遠距離處R值自身數值波動以及受干擾程度都比較嚴重，此時應用本文高斯濾波模型能剔除大量錯誤數據，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。
3 基于人工神經網絡的距離估計
常用的距離估計策略有直接利用距離―損耗模型公式計算、以及先采用數據擬合的方法獲得R值跟傳輸距離的函數關系再計算。由于距離-損耗模型中的環境因子ε和路徑損耗n與射頻電路和無線信號傳輸環境密切有關，且隨著定位節點的移動實時變化。因此直接利用經驗參數的模型公式計算距離往往誤差較大。而且多數修正模型中環境因子和路徑損耗的方案，都難以適應時變和復雜的環境，應用起來也有一定的局限性。
由于神經網絡可以學習和自適應未知或不確定的系統，其不必預先知道輸入和期望輸出之間的數學模型，通過對訓練樣本的學習，就能很好地反映出對象的輸入與輸出之間的復雜的非線性關系，具有很好的函數逼近能力。其次神經網絡中信息都等勢分布存儲于網絡內的各神經元，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建出能夠適應環境變化的R值和實際距離的映射關系，滿足實際應用需求。故本文利用神經網絡進行R值距離估計。
3.1 神經網絡構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網絡，網絡拓撲如圖3。該網絡有一個輸入層、隱含層和一個輸出層。進行神經網絡設計時，需要先確定網絡的拓撲結構，即確定各層神經元數目、神經元的變換函數，進行網絡的初始化，制定誤差規則、學習規則，然后進行網絡訓練以及訓練參數、訓練樣本的歸一化處理等。
由于本文中神經網絡的輸入是經過數據處理后R值的均值，輸出是R值對應的估計距離，是單輸入單輸出網絡。
3.2 隱含層神經元個數及訓練函數的確定 輸入層與輸出層神經元的個數由樣本組內的樣本數來決定。而隱含層神經元個數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網絡的逼近精度與泛化能力來綜合考慮。本文認為由于定位過程中節點位置是在不停變化的，而通常情況下節點在相鄰時刻位置變化量有一定的范圍，于是節點前一個位置對節點當前位置是有一定的預測和指導意義的。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在聯系。因此除了考慮網絡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。
在與輸出層神經元數量確定的情況下，根據隱含層神經元數目的經驗公式常采用取二者神經元數量和的1.5~3倍，最后由試算確定[8]。由于增加隱含層神經元數量可以加快逼近速度，但網絡的泛化能力下降，本文采用方法是開始時先根據經驗放入較少的隱含單元，學習一定次數后，如果不成功就增加隱含層神經元數目，一直達到比較合理的隱含單元數為止。如此可以保證神經網絡在具有良好泛化能力的同時又能有較快的收斂速度。
本文根據經驗初步確定了隱含層神經元數量的大致范圍并進行大量試驗，表1為抽取的三次試驗數據，可知隱層神經元個數為10時收斂步數相對最少。最終確定隱含層神經元數目為10個。
層間的作用函數有非線性型與線性型，在訓練過程中，因非線性型的逼近速度快于線性型，所以神經網絡層間的作用函數普遍采用非線性函數。本文中節點激活函數選用Sigmoid函數。
訓練函數對神經網絡的性能有很大的影響，主要表現在收斂速度、占用內存大小，和逼近精度幾方面。本文中樣本的數據量并不大，屬于中小規模，因此選擇訓練函數時對于其占用內存大小并無過多要求，但是為了滿足測距定位系統的實時性，需要訓練函數的收斂速度比較快。Levenberg-Marquadt算法是一種優化算法。這種算法用在神經網絡訓練中的特點之一是收斂速度快，但是需要消耗大量的內存。對于中等規模的數據比較合適，在學習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Trainlm作為神經網絡的訓練函數。
3.3 神經網絡的訓練和使用 神經網絡的學習有兩種形式：有導師學習和無導師學習。一般情況下有導師學習的訓練樣本是輸入――輸出對，而無導師訓練只需要提供輸入樣本即可[9]。本文中使用有導師學習來訓練神經網絡，輸入為經過濾波處理的RSSI值而輸出為實際距離，訓練過程中利用誤差反向傳播學習算法調整網絡權值，以減小實際輸出與期望輸出之間的誤差。圖4為一次神經網絡訓練過程，最終經過85次訓練得到了滿足要求的神經網絡。
4 實驗分析與驗證
本文的測試程序是基于Z-stack協議棧[9]，通過我們自行研發的Zboom節點為實驗平臺，該平臺包括CC2430模塊組成的Zboom節點若干，及一套C#開發的上位機程序。系統中包括錨節點，定位節點和網關節點。網關節點不但負責數據信息的收發，還將接收到的信息通過串口發送給PC機，上位機程序對數據進行實時解析、顯示與保存。
實驗在室內環境中進行，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組數據。基于前面介紹的實驗平臺并借助Matlab，本文對傳統經驗模型和本文提出的改進測距模型進行性能比較。實驗結果如圖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合的數據處理策略，有效地抑制了隨機干擾對測量結果的影響。利用本文算法，測量距離在3m以內的最大測距誤差為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。
另外本文訓練神經網絡的樣本都取自[0，2.5]m之間的實驗數據，而對訓練樣本范圍之外的實驗結果也顯示通過合理設計人工神經網絡經過良好訓練可以使網絡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于傳統數據擬合和距離-損耗模型公式估計。
5 結束語
本文以RSSI測距優化思想為指導，在不增加定位硬件成本的基礎上以提高測距精度和測距穩定性為主要目標，首先通過實驗分析了環境干擾對RSSI測距的影響，再從無線傳感器網絡節點自身到網關數據處理和最終距離估計等方面，分別研究了基于RSSI測距定位技術的RSSI值濾波、距離估計等方法。實驗結果證明利用遞推平均濾波和高斯模型相結合的R值分層濾波模型可以減小環境影響和隨機干擾對RSSI定位算法的帶來的誤差，而利用人工神經網絡的距離估計算法相對于傳統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環境復雜多變導致距離――損耗模型失真而給定位帶來較大誤差的問題。
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【關鍵詞】環境成本 計量與核算 分類 歸集
一、環境成本定義
（一）國外關于環境成本概念的界定
國外對環境成本的研究始于上個世紀七十年代左右，這一觀念最早出現在比蒙斯在1971年發表的《控制污染的社會成本轉換研究》中，而環境成本得到全球各國普遍關注是在聯合國統計署（UNSO）于1993的SEEA（環境與經濟綜合核算體系）中對于環境成本概念的闡述：環境成本指環境降級與資源的耗減帶來的經濟損失。Vaughn（1995）則分別從環境和經濟角度對環境成本進行了定義。
之后，在環境會計領域中比較權威，且目前為大多數學者和組織所認同的觀點是1998年聯合國對環境成本的定義：以環境負責為原則而采取的一系列環境措施成本和達到環境目的而發生的其他成本。
（二）國內關于環境成本概念的界定
郭道揚（1997）以哲學上的辯證統一觀為切入點，作如下定義：為了維護生態環境，根據產品生產前后對其所產生的影響，按照所測定的耗費標準，計量出相應的環境治理成本與資源耗用[1]。丁庭選等（2000）突破傳統成本核算的范疇，提倡在傳統會計的基礎上，將環境成本納入成本核算體系，并且建立科學合理的環境成本核算與計量方法。他們從成本流出的概念出發，將其界定為：企業負擔的環境污染損失和治理支出[2]。之后，也有學者如徐玖平，蔣洪強（2003）以管理會計作為研究視角，首先將將環境成本進行空間劃分：內部與外部，認為“環境成本是指某一會計主體在可持續發展過程中，因進行經濟活動或其他活動，而造成的自然資源耗減成本、生態資源降級成本以及為管理企業活動對環境造成的影響而采取的防治措施成本”[3]。陶建宏等（2008）結合企業在其生命周期過程中產生環境成本的實際表現，分別從宏觀角度看和微觀角度對環境成本進行了界定。
二、環境成本的分類
（一）國外關于環境成本分類
Jasch（2003）從空間進行劃分，將其分為2類：外部環境成本和內部環境成本。Fava和Henn（1993）基于成本可見度的不同（最低、低、高）將環境成本分為了3類：污染成本、間接成本和直接成本[4]。還有部分學者如Russel等人按照功能的不同對環境成本進行了分類，主要分為：預防、失敗和鑒定成本。美國環保局（EPA）（1995）從環境負債的角度將環境成本分為4類：潛在成本、傳統成本、形象及關系成本（包括部分社會成本）和或有成本。德國環境局采用生態會計模式，從流轉平衡原理出發，將流轉過程中的環境成本分成4類：事后成本、殘余物成本、產品成本（不含環境費用）。
（二）國內關于環境成本分類
有部分學者將環境成本分為2類，王躍堂、趙子夜（2002）從管理過程的視角，將其分為環境控制成本（即企業為履行環境責任而產生的支出）及環境故障成本（其他相關性支出）[5]。此外，王立彥等學者從宏觀的角度出發，根據空間范圍將環境成本分為內部和外部環境成本[6]。也有部分學者將環境成本分為4類。如郭道揚教授（1992）從“生態環境成本”這一角度出發，將環境成本分為4類：追加治理成本、環境治理費用和罰款（主要是重大責任事故導致）、環境惡化成本以及擅自投資罰款（未經環保部門批準）、投資損失及浪費（指環境治理無效率下的情況）[7]。羅國民教授（1997）則認為，環境成本是指生態要素耗費價值和恢復性支出。具體分為4類：預防性支出、維護性支出、治理支出和人為破壞帶來的損失[8]。還有部分學者將環境成本分為6類。如肖序、林萬祥（2003）應用相關流轉平衡原理將其分為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、環保性社會活動支出以及損害成本[9]。另外環境成本6分法的還有張蓉等學者（2004），他們是從產品生命周期的角度對環境成本進行的分類探討[10]。
三、環境成本計量與核算
關于環境成本計量模型與核算方面，目前研究成果主要分為兩類：單一模型和復合模型。
（一）國外關于環境成本計量與核算
單一模型研究現狀。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）產生的懸浮物對大氣污染進行了研究[11]。此外，William Nordhaus還結合影子工程模型核算了的經濟損失[12]。Heinz Welsch（2006）則運用線性回歸方法，得出相關結論，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保活動相關的費用（包括投資費用、設備折舊等多種因素）以及估算（財務會計方法）出的單位產品各費用之和；第二部分主要以繳納的排污費用為標準來核算。
復合模型研究現狀。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境污染（主要包括大氣、噪聲、水污染等）構建了復合計量模型[14]。Takanobu Kosugi（2009）結合三大模型：生命周期影響評估模型、最優經濟增長模型（用于解決外部成本內部化問題）和綜合評估模型，對發達國家微觀環境成本進行了計量分析[15]。
（二）國內關于環境成本計量與核算
單一模型研究現狀。趙麗霞（1998）對二氧化碳造成的環境成本進行了核算，構建了雙因子（海洋和森林吸收）影子價格模型[16]。楊志峰等人（2000）在過-張模型的基礎上，增加了資源價值降低和景觀生態美學損失，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、順產養殖功能損失等）進行了計量核算[18]。張清宇等（2007）采用Visual Basic語言對火電行業產生的大氣污染造成的環境成本進行了計量模型的構建[19]。
復合模型研究現狀。徐玖平、蔣洪強（2003）構建了投入-產出模型。從投入和產出入手，計算得出與環境成本相關的平衡方程式，進而最終計算出環境總成本[3]。肖序等（2006）將計量方法進行有機結合，將生命周期的思想運用于作業成本法，對生命周期各個階段的環境成本進行歸集，對作業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，對環境成本模型進行了構建。該方法的引進，有效降低了計量難度，通過構建三個子模型，來對各項環境成本分別進行核算，然后將其與企業核心價值鏈有關的環境成本相加即可[21]。
四、環境成本歸集與分攤
（一）國外環境成本歸集與分攤
Jan Kristof和Gwynne Rogers（2003）以某五百強公司為例，根據10年的數據和資料，采用作業成本法對其進行環境成本分析，并且將其科學合理的分配到產品中去[22]。美國財務會計準則委員會（FASB）的緊急問題工作組（EITF）給出了三種應予以資本化的成本（出售前預防支出、資產改良支出、環境預防支出），其余的環境成本應該費用化處理。這也是目前國際最具代表性的一種處理方法。IASR則從經濟學的角度對環境成本資本化的標準進行了探討。加拿大特許會計師協會（CICA）則分別從環境和經濟的角度提出了環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）國內環境成本歸集與分攤
郭曉梅（2001）認為，傳統的環境成本歸集與分攤，主要采取的是“一刀切”的方法，統一將其納入制造費用，期末將制造費用（含環境成本）在所有的產品間進行分配，沒有如實反映產品的真實成本。此外提出，采用作業成本法是環境成本歸集與分配的最佳方法，目前，作業成本法也是應用最為廣泛的方法[23]。之后，肖序（2006）等學者提出，費用的歸集與分攤應當以其發生的原因為依據，以作業層次為橋梁，對環境成本的動因進行分析，然后對環境成本進行分配和細化，從而更加清晰和明確環境成本的分攤對象[20]。宋子義（2011）則對環境成本分配的一般性步驟進行了歸納與總結：確定環境作業，建立同質成本庫，分析成本動因，計算分配率并分配到相關產品之上。
五、環境成本研究評述與展望
（一）環境成本概念研究評述
1.環境成本概念研究評述。對于環境成本進行定義是環境成本核算與管理的基礎。研究發現，雖然各學者對于概念的界定有所不同，具有各自的學科特色，但是，環境成本的本質都是一致的，因此，在進行實際研究時，應該具體問題具體分析，結合研究對象與行業特點進行界定。另外，加強國際學術交流與研討，可以對環境成本有更加全面的認識和了解，也可以在一定程度上減少概念界定的差異性。
筆者認為，環境成本應該是一個全成本的概念，應該根據產品生產前后對于環境所造成的影響和變化，來對環境成本進行界定，這樣會比較全面。
2.環境成本分類研究評述。研究發現，目前國際上對于環境成本的分類方法眾多，還沒有形成統一的分類。然而，分類是相對的，選取的標準與視角不同，分類也就不盡相同。另外，環境成本屬于新興領域，具有復雜性、多樣性，因此，在進行實際研究時，應該注意分類應與研究對象和研究方法相匹配，否則，難以達到研究目的。
筆者認為，環境成本的分類應該適中，分類過于簡單，則不能將環境成本進行很好的區分，過于籠統，不夠精確。分類過于復雜，則太過細化，不但加大工作量，而且太過分散，容易割裂環境成本之間的內在聯系。
3.環境成本計量與核算研究評述。計量與核算是環境成本研究的重點和難點，然而，關鍵在于計量模型的構建方面。主要存在以下問題：第一，理論性過強。目前，國內大部分學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合與應用，因此，模型的有效性也就難以得到保證。第二，專業局限性。目前與國外相比，大部分國內學者仍然沒有突破各自研究的專業領域，缺乏與其他學科之間的交叉研究與應用。第三，建模方法與技術較為單一，通常只是圍繞僅有的幾種方法（投入產出法、生命周期法以及模糊評價法）進行建模，缺乏創新與獨特的見解。第四，計量對象過于宏觀。當前無論國內還是國外，對環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。隨著社會發展，許多其他環境污染因子也應該予以考慮。
筆者認為，計量模型的構建相對已經比較完善，研究方式和方法應該有所改變，側重點應該有所不同，加強與其他學科領域的結合，實現建模技術與方法的多樣化，把握研究的整體性、系統性。
4.環境成本歸集與分攤研究評述。經過幾十年的發展，國外對于歸集與分攤的研究已經日臻成熟，研究方法與角度也比較全面，并且，大部分研究已經由理論向應用性研究轉變。然而，我國研究起步較晚，大部分文獻只是提供了環境成本歸集與分攤的一般性思路，許多理論還需要不斷完善和改進，尤其是應用性研究方面，西方國家的一些研究成果對我國環境成本研究具有一定的借鑒和參考價值。
筆者認為，做應用性研究時，應該主要采用作業成本法，該方法簡單易行，適用性強，并且能夠較為準確的將環境成本分攤至各相關產品之上，避免了傳統方法的盲目性，分攤對象與方法更加科學合理。同時，還應注意與其他分攤方法的結合。
（二）環境成本研究展望
為了促進我國環境成本研究的進一步發展，完善環境成本體系，更好的指導我國的實踐活動，筆者認為未來對該領域的研究可從以下方面入手：
第一，轉變研究重點。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準。由傳統的理論研究向理論與實際相結合的應用性研究轉變是未來環境成本研究發展的趨勢，國外學者的研究重點已經開始轉變，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，隨著理論研究的成熟與完善，這就需要我們轉變研究重點，加強理論與實踐活動的結合，同時，應該根據實際情況，突出行業特色，如一些重污染行業：鋼鐵行業、化工行業、有色金屬冶煉行業等，可以根據不同的行業特點，采取相應的技術及方法，構建特定的適合某一行業的環境成本核算模型及體系，這樣既能提高環境成本理論的應用價值，又能通過與實踐的結合，使相關理論得到檢驗，從而反過來可以更好地促進理論研究的發展。
第二，突破專業局限性，鼓勵創新。與國外大部分學者和機構的研究相比，我國學者創新能力和學科交融研究能力還有待提高，專業局限性太強，這也是當前我國比較需要迫切解決的問題。眾所周知，環境成本本身具有復雜性，涉及多個學科，許多問題，僅僅通過一門學科或技術，是很難達到研究目的的，如，對于有些環境成本的數據獲取及估算，需要依靠相應的專業技術（通訊技術、生物科技）等，才能夠滿足信息的收集要求。因此，需要加強學科交融。另外，社會科學與自然科學可以嘗試著進行交叉研究，這樣有利于發散思維，拓寬研究視野，對于模型的創新與建模手段的豐富多樣也有很大幫助。
第三，把握研究的內在性與聯系性。學者們應該透過現象看本質，從整體上把握和看待問題，不應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在聯系，導致研究結果與事實之間產生誤差，進而降低了環境成本計量的準確性，因此，加強系統性把握和研究，如在進行環境成本的計量模型的構建或者環境成本賬戶體系進行設計時，應該更多的站在宏觀的角度，根據環境成本所具有的自身特點，進行選擇和構建，也有利于更好的認識環境成本的本質和規律，進而可以為環境成本的進一步研究奠定基礎。
第四，環境成本計量對象應該進一步細化。隨著人類活動類型的日益復雜以及活動方式的多樣性，新的環境因子以及種類也會隨之出現，不同種類的環境因子對環境所造成的損失（如經濟損失和生態性損失）也出現顯著差異，因此，研究不能僅僅局限于傳統的三大環境因子，這就要求我們有必要隨著環境的變化和社會的發展，對環境成本計量對象做進一步細化，提高模型的準確度，從而可以更加層次分明地將各類污染因子帶來的環境成本計量出來。
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綜合指數評價法:綜合指數評價法［6］以數學綜合作為環境質量評定尺度，根據生態環境質量涉及多要素多因子的特點，就各個因子對質量狀況的貢獻大小進行定量化綜合分析。在反映生態環境質量各個側面指標的基礎上產生綜合指標，進而綜合評價生態環境質量，可以體現生態環境評價的綜合性、整體性和層次性。
歸一化植被指數:歸一化植被指數(NDVI)［7］又稱標準化植被指數，定義為近紅外與紅波段數值之差和這兩個波段數值之和的比值。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和覆蓋度。
指標體系構建和信息提取
指標體系構建生態環境評價指標體系具有多層次結構，目前，國內對生態環境質量評價還沒有統一的規范，不同學者因研究區域和地理背景不同，所采用的指標體系有所差異［8-10］。在實際研究中，評價指標可以根據研究的側重點、可操作性進行篩選。本文研究的是震后生態環境變化，考慮到林地損毀、山體、水源涵養功能下降以及地質災害等特點，最終構建了能夠反應生態環境質量現狀和變化情況的目標層、影響要素層和指標層3層次指標體系結構(如表1所示)。采用AHP方法確定各指標權重，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，分為耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地等6個大類。通過主成分分析后進行假彩色合成，除去波段相關性，使不同地物區分更加明顯，借助實地調查輔助選取樣本，利用ENVI平臺對圖像進行監督分類，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土地利用變化情況。地震及其引發的地質災害和災后重建等使得大面積林地、耕地向未利用地和建設用地轉換;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成生態環境系統的基本成分，直接反應一個地區生態環境狀況。植被覆蓋度與植被指數呈近似線性相關，可以通過NDVI植被指數的提取來獲得相應的植被覆蓋度［11］。根據計算可知:由于地震的影響，次生災害發育較多，在研究區東南部北川老縣城周邊以及沿省道105線的地質災害區域，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是反映土壤中水分含量和作物水分狀況的一個指標，土壤濕度也是各類生態系統中的重要因素之一。土壤濕度變化較大的地方主要集中在唐家山堰塞湖周邊、次生災害治理區、災后重建的新地區等。4)地質災害采用常規遙感分類和人機協同的方式半自動提取地質災害信息，然后進行緩沖區分析，按照地質災害的影響范圍，把影響范圍劃分為50m、100m、150m和200m4個緩沖區域。根據分析可知:地質災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研究區DEM在ArcGIS中提取，根據提取信息可知:研究區高程在540m－4500m之間，海拔相對較高;大部分地區坡度較大，30°以上區域約占65%。
生態環境變化與評價
根據生態環境受損程度、服務功能、自我修復能力和生態系統結構完整性，將生態環境質量等級按表3進行劃分。采用AHP方法和綜合指數評價法，基于指標體系中生態環境因子信息的提取，利用ArcGIS柵格計算功能，對各因子指標值進行加權運算并按評價值及等級標準劃分，得到如圖1所示的生態環境質量評價等級圖。
5•12地震前，北川地質災害相對較少，生態環境狀況總體良好，小部分在西部邊緣的高山冰雪覆蓋區域以及東部河灘地區生態環境相對較差;地震后，北川生態環境遭到一定程度的破壞，特別是東南部老縣城及附近地區地質災害頻繁，沿河流高山峽谷區域生態環境受到較大破壞，生態服務功能降低，自我修復困難，生態環境問題突出。新縣城異地重建區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致生態環境質量有所下降。經分析主要是地震發生后，沿河谷兩側發育了大量的滑坡、崩塌和次生地質災害等，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，地區環境遭到破壞，造成該地區生態環境質量的下降。
結束語
