发布时间：2023-06-25 16:11:30
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的环境因子的定义样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
关键词：果园;环境数据;数据表示;XML
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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实施绿色化学教育的任务应该是每个化学教师必须履行的义务和责任，目的是培养学生能自发产生防止环境污染的行为和意识，让学生认识到只有切断污染的根源，才能真正实现绿色化学。
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
[1]谢志刚、宋仲容、王家平，化学教育，2006，8：25-27
关键词：保险企业；执行力；影响因素；因子分析
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。
(四)工作环境因素
内容摘要:在企业营销实践中,品牌具有特殊的生物属性和生态属性,也会经历从出生到衰退的进化过程。文章指出,研究品牌进化生境是从动态角度认识品牌发展,寻找品牌进化途径的关键。
关键词:品牌 进化 生境 生态因子
随着对企业生命周期研究的深入,与企业相关的品牌进化命题也日渐被理论界所重视。品牌进化是将品牌从静态研究转向动态研究的切入点,深入研究品牌进化的动态过程将对企业品牌构建、品牌发展、品牌升级具有重要作用。品牌进化的研究离不开品牌生存的大环境,只有在品牌生态的大环境中才能更清楚地研究品牌发展演进的动态,这是本文研究的立足点。
品牌进化的生态环境分析
自从1955年美国学者伯利•加德纳和西德尼•利维发表的文章隐含着把品牌作为生命体的认识,从而开创了“品牌个性理论”的启示后,凯文•莱恩•凯勒、大卫•艾克等学者的研究中都透视出对品牌生态的认识。1998年,大卫•艾克明确提出了基于单个企业品牌系统的“品牌群”概念,首次将生态学的种群概念引入品牌理论的研究中,开启了品牌生态理论的研究历程。把品牌明确视为一个生命体,始于欧洲经济学院德籍教授曼弗雷•布鲁恩,他首先提出了品牌生命周期理论,指出品牌生命周期由6个阶段组成,即品牌的创立阶段、稳固阶段、差异化阶段、模仿阶段、分化阶段以及两极分化阶段。此后,美国著名品牌专家迈克尔•穆恩等在《火炬品牌:网络时代的品牌铸造》中论述了品牌具有的生命性质。菲利普•科特勒(1997)认为,应该用产品生命周期的概念加以分析,即品牌也会像产品一样,经历一个从出生、成长、成熟到最后衰退并消失的过程。从众多营销学者的论述中可以看出,品牌具有特殊的生物属性和生态属性,也会经历从出生到衰退的进化过程。
在生物学中,环境是由各种环境因素组成的综合体,它是指某一特定生物体或生物群体以外的空间及直接、间接影响该生物体或生物群体生存的一切事物的总和,通常又称生境(habitat),特指生物个体或群体所处具体地段各种生态因子的综合。对不同的生物体来说,生态因子所起的作用是不同的,有生存因子,也有主导因子,其中,主导因子是决定生物进化的关键因素。具有类生物体特征的品牌显然要生存在一定的环境中才能够得到进化发展。由此,温克勒(1999)提出了品牌生态环境的新概念,并指出品牌生态环境是一个复杂、充满活力并不断变化的有机组织的论断。品牌与生态的结合成为品牌理论发展的趋向之一,生态学将成为解决品牌复杂性问题的桥梁,成为品牌理论创新与发展的新视角。与一般生物成长环境相比,品牌进化生境与品牌的关系是复杂多样的,品牌进化生境就是各生态因子综合作用的结果,品牌生态因子的作用是综合的,每一种因子的作用有主次、轻重之别,也有直接、间接之分。同时,各种品牌生态因子的作用也具有不可替代性和互补性,在品牌进化的各个阶段,各种品牌生态因子发挥的作用强度不同,对品牌的作用也具有阶段性。
品牌进化过程由多方面的利益相关者组成,包括政府、股东、雇员、分销渠道、顾客以及营销合作者、竞争者、联盟伙伴、发展伙伴、广告商等。因此,品牌进化环境的生态因子总括起来可以作如图1所示的归类。在图1的归类中,涉及的经济、社会、地缘等环境因子,属于品牌进化的外部环境因子,一般称之为非生物环境。而企业内部环境因子较为直接地影响品牌进化的过程,是品牌发展的要素,是品牌进化的生物环境。
品牌进化的生态因子关联度分析
品牌进化生态因子分析面临的是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。为此,本文利用层次分析法(AHP)对品牌进化生态因子进行关联度分析以解决上述问题。分析中需要选取品牌进化的一段时间,时间的长短要视具体的情况而定,具体步骤如下:
(一)建立递阶层次结构模型
为使问题条理化、层次化,文章构造出一个有层次的结构模型(见图2)。这些层次可以分为三类:目标层―品牌竞争力;准则层―品牌评价指标;方案层―品牌影响因子。图2中的影响因子P是各具体生态因子的综合影响,可以通过确定权重来确定。
(二)构造判断矩阵
在递阶层次结构中,设上一层元素C为准则,其所支配的下一层元素P1, P2, P3, P4对于C的相对重要性即权重。由于P1, P2, P3, P4对于C的重要性无法直接定量,只能定性,那么确定权重用两两比较方法,本文用ui和uj来表示。对于准则C,元素ui和uj哪一个更重要,重要的程度如何,通常按1-9比例标度对重要性程度赋值。对于准则C,通过n个元素之间相对重要性的比较得到一个两两比较判断矩阵:
A=(aij)nxn
其中aij就是元素ui和uj相对于C的重要性的比例标度。判断矩阵A具有下列性质:aij>0,aji=1/aij,aii=1
(三)单一准则下元素相对权重的计算
上文得到的是一组元素对其上一层中某元素的权重向量。然而,最终要得到的是各元素即品牌进化生态因子P 对于目标层C的排序权重,从而进行重要性排序。
(四)判断矩阵的一致性检验
在计算单准则下权重向量时,还必须进行一致性检验。在判断矩阵的构造中,并不要求判断具有传递性和一致性,即不要求aij•ajk=aik严格成立,这由客观事物的复杂性与人的认识的多样性所决定。但要求判断矩阵满足大体上的一致性是应该的。如果出现“甲比乙极端重要,乙比丙极端重要,而丙又比甲极端重要”的判断,则显然是违反常识的,一个混乱的经不起推敲的判断矩阵有可能导致决策上的失误。而且上述各种计算排序权重向量(即相对权重向量)的方法,在判断矩阵过于偏离一致性时,其可靠程度也就值得怀疑了,因此要对判断矩阵的一致性进行检验。
通过AHP法,最终要确定品牌进化生态主导因子、生存因子与一般因子,以确认品牌进化过程中各种环境因素对品牌的影响程度和关联程度。
基于生态因子影响的品牌进化途径分析
在生物学中,生物首先受到生态因子最低量的影响。当某一生态因子缺乏或不足时,可以成为影响生物生长发育的不利因素,但若该因子过量,同样可以成为限制因子,这就是利比希法则和限制因子法则。基于最低量法则和限制因子法则,美国生态学家Shelford于1913年指出,一种生物能够生长与繁殖,要依赖综合环境中全部因子,其中一种因子在数量或质量上的不足或过多,超过了生物的耐受限度,该种生物就会衰退或不能生存,这就是耐受性法则。每种生物对每一生态因子都有一定的耐受限度,但任何一种生物对生态因子的耐受限度都不是固定不变的。在进化过程中,生物的耐受限度和适宜生存范围都可能发生变化,可能扩大,也可能受到其他生物的竞争而被取代或移动位置。具有类生物特征的品牌在进化过程中同样受到各种生态因子的影响,不同地域市场的差异,消费者的差异,经济、文化、法律制度的差异,致使品牌对生态因子有一定的耐受限度,从而形成了对生态因子的适应。
在生态系统中,物种由于所处的生态位不同,为适应生态因子,所采取的适应方式是不同的,这就形成了进化的三种途径:竞争、协同进化与共存。对品牌生态系统来说,为适应不同的生态因子,品牌进化的途径包括品牌竞争、品牌协同进化和品牌共生。
(一)品牌竞争
品牌生态系统中最通常的表现形式就是竞争。为争夺有限的市场资源和生存空间,品牌持有者与价值链上下游企业形成相互依存、相互制约的竞争关系。显然依赖于同一有限资源的不同品牌群之间的竞争往往很激烈,这样必然导致两个结果:一是竞争中的强者取代弱者,后者被排挤(在生态系统中消失)。品牌扩张是企业通过品牌的渗透、空间扩张战略等以扩大品牌的分布区域,这是品牌成长期的主要行为特征,目的是最大限度地占据生存空间,得到消费者认知,提高品牌知名度。品牌延伸即品牌繁殖,是指品牌利用现有优势,生产与原品牌不同类别的产品,或发展关联的亚品牌等,丰富品牌种类,延长品牌寿命。各类品牌延伸行为的复杂程度差异很大,表现形式也多种多样,是品牌繁殖期的主要行为特征。二是竞争的各方或某一方发生进化改变,即在资源利用方式上更特化,适应的范围更窄但更有效,降低竞争强度,实现不同品牌在同一生态系统中的共存。
(二)品牌协同进化
在品牌生态系统中,品牌外部环境生态因子与内部环境生态因子相互作用是品牌进化的重要制约因素。在品牌生态系统中,孤立的品牌进化不存在,需要在多种生态因子共同作用下协同进化,其结果是一定的品牌组合共同占有和利用同一生境中物质资源、空间和品牌生态系统相对稳定的结构与状态。品牌协同进化最通常的例子是品牌联盟。协同进化是一种群落进化的类型,企业集群通过协同进化、专业化生产和营销发展出多个品牌群,促进整个产业的发展。
(三)品牌共生
在现代生物学中,共生一般被定义为一种相互性的活体营养性联系。在生态系统中,各个物种在生态因子的影响下,最终总会找到生存和发展的平衡点,这就是品牌共生的平衡点。在激烈的市场竞争中,来自经济的、社会的、地域和企业内部的各种生态因子造就了复杂、动态的生态环境,各种大大小小的品牌共同生存,形成了动态的品牌共生系统。在生物界中,共生新能量转化为共生植物或动物生存能力和繁殖能力的提高;在品牌生态系统中,共生能量表现为资金、技术、知识等在各品牌之间的分配。一般说来,品牌间的共生关系不会一直持续下去,以下原因会导致品牌共生状态的解体:品牌均衡态势被打破;品牌成员采取敌对的营销目标,使关系不相容;某品牌成员原有的竞争优势消失等。一般来说,在竞争水平相对较低的区域,品牌共生状态保持比较久,而在经济较为发达的地区,品牌竞争较为激烈,品牌共生状态较为短暂。品牌共生状态是产业内各品牌为争夺市场份额而斗争,在一定阶段达到相对均衡状态。在这一均衡状态下,各品牌或采取差异化策略,针对不同需求提供差异化产品以获取高端市场;或采取成本领先策略占领低端大众市场;或采取利基策略针对特定需求市场提品。均衡状态下任何品牌想要打破这一均衡获取更多市场份额,都需要付出惨重代价,在投入产出上陷入陷阱。于是在各方利益权衡下,各品牌在这一均衡状态下理性竞争。
现代生物学给出了三个衡量适应的标准:生存、繁殖或基因延续、生物对环境利用的效率。品牌进化过程中,为了能够在竞争激烈的市场中生存下来,必须加大产品的生产和销售,提高品牌的繁殖力和市场影响力。同时,积极利用政府产业政策、经济政策和各种地域文化资源,这样才能提高品牌的适应能力,促进品牌进化。
参考文献:
1.林育真主编.生态学[M].科学出版社,2005
林业生态工程是根据生态学、生态学、系统科学与生态工程原理,针对自然资源环境特征和社会经济发展现状所进行的以木本植物为主题,并将相应的植物、动物、微等生物种群人工匹配结合而形成的稳定而高效的人工复合生态系统的过程。它本身包括着传统的造林绿化内容,一些成功的单项造林技术与新技术的筛选与应用,但不是简单“相加”与“拼盘,’;它的目的不仅只考虑经济效益,而是经济、生态、社会三大效益并重;它的全过程是配套技术合理组合的完整工艺流程。
二、林业生态工程的基本原理
1、系统论原理
人工生态系统的建造调控是生态工程的主要目的所在。我国着名科学家钱学森教授给“系统”所下的定义是“由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合而成的具有特定功能的有机整体”、凡是一个系统它应具备如下特征。
1.1结构的有序性
一个系统既然是广有机整体,它本身必须具备自然或人为划定的明显边界,边界内的功能具有明显相对的立性。一片果园、一个人工林它与相邻的系统是具有明显边界的,其功能与其他系统也是不同的。同时,每一个系统本身一定要有两个或两个以上的组分所组成。系统内的组分之间具有复杂的作用和依存关系。作为人工林生态系统,本身就包括着森林生物和森林环境两大组分,而其两大组分又可以自成系统(于系统)。像森林生物要分成植物(林木与伴生植物)、动物(鸟兽、昆虫)、微生物(真菌、细菌);从环境角度讲,作为人工生态系统又应当分成自然环境和社会经济环境。这些组分形成了复杂的水平分离和垂直分离。
1.2系统的整体性
为一个稳定高效的系统必然是一个和谐的整体,各组分之间必须具有适当的量的比例关系和明显的功能上的分工与协调,只有这样才能使系统顺利完成能量、物质、、价值的转换功能。系统中某一个组分发生量的变化以后必然影响到其他组分的反应,最终影响到整个系统。林、眶生态工程设计、建造过程中一个重要任务就是如何通过整体结构的建造而实现人工生态系统的高功能。
2、环境因子的综合性
自然界中众多个环境因子都有自己的计算单位,每个因子也都是对生物产生重大影响,在林业生态工程中要十分注意的是多项因子对生物群落的综合作用。这种综合影响的作用往往与单因子影响有巨大的差异。如何进行多因子综合评价对今后林业生态工程研究是十分重要的。
3、食物链原理
食物链与食物网是生态学的重要原理,食物链与食物网中的绿色植物通过叶绿素使太阳能转化为能贮存于植株之中,所以,称绿色植物为“生产者”。绿色植物被草食动物所食,草食动物被肉食动物吃掉,这些动物中有的吃草,有的吃其他动物以维持其生命。植物和动物残体又可为小动物和低等生物分解、以这种吃与被吃关系形成的关系称之为食物链关系。后两者分别称之为“消费者”和“分解者”。
4、扩大视野,修正传统林业概念
多少年来我国大农业范畴一直存在着一个传统观念;农业就是粮食、林业就是“大木头”、畜牧业就是猪和鸡。林业建设几年来一直认为用材林才是林,造林就是刨坑栽树,农业防护林就是大小方田林网。林越来越萎缩,概念越来越窄,专业越分越细,将一个森林大系统分割得零零落落,把很多本
来属于林业范畴的东西,如中草药、食用菌、野生动植物、野生花卉、香料植物甚至果树都拒之门外。这种观点对我国林业的发展是十分有害的。提出林业生态工程就是要归还林业的本来面目,把林业作为一个完整的大系统来看待,发挥林业的综合功能。
三、未来发展趋势与展望
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.
关键词： RSSI；高斯模型；人工神经网络
Key words: RSSI；Gaussian models；artificial neural networks
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）11-0164-03
0 引言
节点定位技术是无线传感器网络各种应用的关键技术之一，而基于测距的定位技术是通过测量节点间距离来实现的，节点之间的测距精度直接影响了最终的定位效果。RSSI测距是一种低成本节点测距技术，RSSI值（接收信号的强度指示）是与距离相关的信息，它可以由传感器节点自身测量得到，不需要额外的硬件支持，所以得到了比较广泛的应用[1][2]。但是R值容易受到环境变化的影响，获取的R值经常无规律地变化。另一方面R值与实际距离之间的转化模型（距离-衰减模型）中的环境因子和遮挡因子具有一定的不确定性，这使得RSSI测距距离与实际距离往往存在较大误差。针对以上问题本文分别提出了一种递推平均滤波和高斯模型相结合的R值筛选策略和一种利用人工神经网络的距离估计方法对传统的RSSI测距进行优化处理。
1 RSSI测距存在的问题分析
信号在传播的过程中，随着距离的增大，信号强度的大小发生改变，根据这个改变可以得出信号强度的衰减与距离的关系。目前，无线信号传输中普遍采用的理论模型―Shadowing 模型[3]，其具有对数衰减特性，如式（1）：
RSSI=RSSI+10nlg+ε （1）
式中：其中d为参考距离；RSSI是距离为d时接收到的信号强度指示（Received Signal Strength Indicator，RSSI）；d是真实距离；RSSI是距离为d时接收到的信号强度；ε是环境因子，与传播距离无关，主要与环境中的遮挡物、人员走动情况、空气温度和湿度等有关；n是路径损耗指数，它是介于2.0～3.3之间的常数。式（1）的模型中，d与RSSI的函数关系与参考点的选择（d，RSSI）、路径损耗指数（n）及环境因子（ε）有着很大关系，这些参数的选择优劣决定了该模型的准确性。
为了研究RSSI与距离的对应关系以及随机遮挡干扰对R值测量的影响，本文在室内环境下做了大量的实验，部分实验数据如图1所示。图1（a）所示为多次重复实验测定[0~3.5]m范围内每隔10cm处传输距离与RSSI的对应关系。从图中不难看出RSSI和无线信号传输距离之间有确定关系，RSSI的测量具有一定的重复性和互换性。图1（b）为节点周围存在和没有随机遮挡干扰时RSSI值变化曲线，可以看到在环境中没有随机遮挡干扰如行人走动、物体短暂遮挡时，同一位置RSSI测量值围绕某一中心值上下微弱波动且幅度较小。而当环境中存在短暂遮挡干扰时，RSSI的测量值波动较大，部分测量值会远远偏离正常值。
利用RSSI测距时，要尽量避免RSSI的不稳定性，使RSSI值越精确的体现无线信号的传输距离，在不增加硬件开支的条件下可以通过设计各种滤波器使RSSI的值平滑[4]。以上分析和实验结果表明，在应用环境下RSSI适度的变化有规律可循，且在解决好环境因素影响后，RSSI可以进行室内和室外的测距及其定位[5]。
2 RSSI值分级滤波模型
从前面环境干扰对R值测量影响的分析可知在没有随机遮挡干扰的情况下，RSSI值基本是围绕某一中心值上下波动且幅度较小，这时可以采用递推平均滤波模型对原序列进行平滑。递推平均滤波优点是对周期性干扰有良好的抑制作用且具有较高的数据平滑度。当环境中存在随机遮挡干扰时RSSI值的变化范围会非常大，递推平均滤波模型对这类偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，这种情况下不论是均值模型还是采用数据平滑的处理方法都不能得到准确的对应此距离下的RSSI值[6]。
针对这种情况，本文对大量实验数据作了统计分析后发现同一距离与其对应的RSSI值并不是一一对应关系。由于环境中各种干扰的存在以及物理层实现机制的问题，在整个测量过程中同一个距离会出现很多RSSI值。近距离时出现的RSSI值一般都较大，远距离处信号会快速衰减，所以不会出现较大的RSSI值。因此本文进一步认为在某个位置的RSSI值可以是一个概率问题，同一位置获得的RSSI值分布密度最大的区间是测量值和真实值最接近的数据范围即为置信区间。对于一些随机的遮挡干扰如图1（b）中，本文中利用高斯模型选取高概率发生区的RSSI值，滤除大部分错误的数据。这种做法减少了一些小概率、大干扰事件对整体测量的影响，增强了定位信息的准确性。
为了得到置信区间，本文由高斯模型出发作如下推导：
高斯分布函数数学定义为：F（x）=e （2）
其中均值m=X，方差σ=X-m。
令pe1 （3）
p为临界点。即当高斯分布函数值大于p时，认为对应的RSSI值为高概率发生值；当高斯分布函数值小于或等于p时，认为对应的RSSI值是小概率随机事件。
式（3）两边取对数、开方化简可得置信区间范围：
+mx+m （4）
置信区间确定后即确定了RSSI的选值范围，在此区间的RSSI值组成一个新的序列X，…，X，其中n为经过高斯公式筛选后入选的RSSI的个数。
结合以上两种情况，本文提出一种两级滤波的数据处理模型，具体为：对系统采集的R值序列做两级滤波处理，第一级滤波为递推平均滤波，其很好地抑制了无随机干扰情况下周期性微弱干扰（类似于系统噪声）并对数据进行平滑处理。第二级采用高斯滤波模型减少了一些小概率、大干扰事件对整体测量的影响。
为了验证滤波模型效果，本文基于Ti CC2430[7]无线传感器节点模块分别针对近距离、中距离、远距离做了大量测距试验，考虑到本文中应用RSSI测距定位的周期为2s，而CC2430节点发起一次通信所需时间小于10ms，故在每个定位周期中发起通信200次获取200个RSSI值用于验证本文提出的数据处理模型。实际应用中可根据具体定位周期要求，适当增加或减少每次测距过程获取的R值个数，以取得更好的性能。
图2是对比利用本文滤波模型前后的试验效果。从图（b）中可以看出，在环境中无随机遮挡干扰的情况下，本文利用滑动窗口长度为30的递推滤波模型能对数据起良好的平滑作用，有效地抑制了环境噪声。而在环境中存在随机干扰时，对于不同距离处，R值受干扰程度也不同。近距离处R值衰减较少，自身数值波动以及受干扰程度也较轻，此时利用递推平均滤波模型就能较好地平滑数据降低误差；中远距离处R值自身数值波动以及受干扰程度都比较严重，此时应用本文高斯滤波模型能剔除大量错误数据，有效地提高了R值的可靠性和合理性，减小了由于干扰所带来的误差，为进一步估计实际距离奠定了基础。
3 基于人工神经网络的距离估计
常用的距离估计策略有直接利用距离―损耗模型公式计算、以及先采用数据拟合的方法获得R值跟传输距离的函数关系再计算。由于距离-损耗模型中的环境因子ε和路径损耗n与射频电路和无线信号传输环境密切有关，且随着定位节点的移动实时变化。因此直接利用经验参数的模型公式计算距离往往误差较大。而且多数修正模型中环境因子和路径损耗的方案，都难以适应时变和复杂的环境，应用起来也有一定的局限性。
由于神经网络可以学习和自适应未知或不确定的系统，其不必预先知道输入和期望输出之间的数学模型，通过对训练样本的学习，就能很好地反映出对象的输入与输出之间的复杂的非线性关系，具有很好的函数逼近能力。其次神经网络中信息都等势分布存储于网络内的各神经元，具有很强的鲁棒性和容错性。利用这两个特点可以比较容易地构建出能够适应环境变化的R值和实际距离的映射关系，满足实际应用需求。故本文利用神经网络进行R值距离估计。
3.1 神经网络构建及输入输出向量的选取 本文采用前馈型误差反向传播三层BPNN网络，网络拓扑如图3。该网络有一个输入层、隐含层和一个输出层。进行神经网络设计时，需要先确定网络的拓扑结构，即确定各层神经元数目、神经元的变换函数，进行网络的初始化，制定误差规则、学习规则，然后进行网络训练以及训练参数、训练样本的归一化处理等。
由于本文中神经网络的输入是经过数据处理后R值的均值，输出是R值对应的估计距离，是单输入单输出网络。
3.2 隐含层神经元个数及训练函数的确定 输入层与输出层神经元的个数由样本组内的样本数来决定。而隐含层神经元个数的确定至今仍然存在一些理论上没有解决的问题，实际使用中常常根据网络的逼近精度与泛化能力来综合考虑。本文认为由于定位过程中节点位置是在不停变化的，而通常情况下节点在相邻时刻位置变化量有一定的范围，于是节点前一个位置对节点当前位置是有一定的预测和指导意义的。两次定位过程虽然是相对独立的过程，从宏观意义来看也有一定的内在联系。因此除了考虑网络模型的逼近精度和速度外，泛化能力也是本文比较注重的一个指标。
在与输出层神经元数量确定的情况下，根据隐含层神经元数目的经验公式常采用取二者神经元数量和的1.5~3倍，最后由试算确定[8]。由于增加隐含层神经元数量可以加快逼近速度，但网络的泛化能力下降，本文采用方法是开始时先根据经验放入较少的隐含单元，学习一定次数后，如果不成功就增加隐含层神经元数目，一直达到比较合理的隐含单元数为止。如此可以保证神经网络在具有良好泛化能力的同时又能有较快的收敛速度。
本文根据经验初步确定了隐含层神经元数量的大致范围并进行大量试验，表1为抽取的三次试验数据，可知隐层神经元个数为10时收敛步数相对最少。最终确定隐含层神经元数目为10个。
层间的作用函数有非线性型与线性型，在训练过程中，因非线性型的逼近速度快于线性型，所以神经网络层间的作用函数普遍采用非线性函数。本文中节点激活函数选用Sigmoid函数。
训练函数对神经网络的性能有很大的影响，主要表现在收敛速度、占用内存大小，和逼近精度几方面。本文中样本的数据量并不大，属于中小规模，因此选择训练函数时对于其占用内存大小并无过多要求，但是为了满足测距定位系统的实时性，需要训练函数的收敛速度比较快。Levenberg-Marquadt算法是一种优化算法。这种算法用在神经网络训练中的特点之一是收敛速度快，但是需要消耗大量的内存。对于中等规模的数据比较合适，在学习和泛化能力方面都很不错。
因此本文选择基于Levenberg-Marquardt算法的函数Trainlm作为神经网络的训练函数。
3.3 神经网络的训练和使用 神经网络的学习有两种形式：有导师学习和无导师学习。一般情况下有导师学习的训练样本是输入――输出对，而无导师训练只需要提供输入样本即可[9]。本文中使用有导师学习来训练神经网络，输入为经过滤波处理的RSSI值而输出为实际距离，训练过程中利用误差反向传播学习算法调整网络权值，以减小实际输出与期望输出之间的误差。图4为一次神经网络训练过程，最终经过85次训练得到了满足要求的神经网络。
4 实验分析与验证
本文的测试程序是基于Z-stack协议栈[9]，通过我们自行研发的Zboom节点为实验平台，该平台包括CC2430模块组成的Zboom节点若干，及一套C#开发的上位机程序。系统中包括锚节点，定位节点和网关节点。网关节点不但负责数据信息的收发，还将接收到的信息通过串口发送给PC机，上位机程序对数据进行实时解析、显示与保存。
实验在室内环境中进行，测量范围为[0~3.5]m，从距离为10cm处开始测量，每隔10cm测量200组数据。基于前面介绍的实验平台并借助Matlab，本文对传统经验模型和本文提出的改进测距模型进行性能比较。实验结果如图5所示。
从图5中可以看出：在无随机遮挡干扰的情况下，本文提出的距离估计策略测距误差较小。测量距离在3m以内的最大测距误差为0.231m，约为测量距离的7.7%。而利用距离损耗模型公式计算最大测距误差为0.443m，约为测量距离的14.8%。
从图6中可以看出：在环境中存在随机遮挡干扰的情况下，本文算法由于采用了递推平均滤波与高斯滤波相结合的数据处理策略，有效地抑制了随机干扰对测量结果的影响。利用本文算法，测量距离在3m以内的最大测距误差为0.425m，约为测量距离的14.2%。而利用距离损耗模型公式计算最大测距误差为1.06m，约为测量距离的35.3%。此时采用本文算法对RSSI测距距离估计效果提升明显。
另外本文训练神经网络的样本都取自[0，2.5]m之间的实验数据，而对训练样本范围之外的实验结果也显示通过合理设计人工神经网络经过良好训练可以使网络不仅具有良好的非线性映射能力，还具有较强的泛化能力。对远距离处的距离估计效果明显优于传统数据拟合和距离-损耗模型公式估计。
5 结束语
本文以RSSI测距优化思想为指导，在不增加定位硬件成本的基础上以提高测距精度和测距稳定性为主要目标，首先通过实验分析了环境干扰对RSSI测距的影响，再从无线传感器网络节点自身到网关数据处理和最终距离估计等方面，分别研究了基于RSSI测距定位技术的RSSI值滤波、距离估计等方法。实验结果证明利用递推平均滤波和高斯模型相结合的R值分层滤波模型可以减小环境影响和随机干扰对RSSI定位算法的带来的误差，而利用人工神经网络的距离估计算法相对于传统模型公式在获取了更高定位精度的同时拥有更好的泛化能力和容错能力。本文的算法在一定程度上解决了因室内环境复杂多变导致距离――损耗模型失真而给定位带来较大误差的问题。
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【关键词】环境成本 计量与核算 分类 归集
一、环境成本定义
（一）国外关于环境成本概念的界定
国外对环境成本的研究始于上个世纪七十年代左右，这一观念最早出现在比蒙斯在1971年发表的《控制污染的社会成本转换研究》中，而环境成本得到全球各国普遍关注是在联合国统计署（UNSO）于1993的SEEA（环境与经济综合核算体系）中对于环境成本概念的阐述：环境成本指环境降级与资源的耗减带来的经济损失。Vaughn（1995）则分别从环境和经济角度对环境成本进行了定义。
之后，在环境会计领域中比较权威，且目前为大多数学者和组织所认同的观点是1998年联合国对环境成本的定义：以环境负责为原则而采取的一系列环境措施成本和达到环境目的而发生的其他成本。
（二）国内关于环境成本概念的界定
郭道扬（1997）以哲学上的辩证统一观为切入点，作如下定义：为了维护生态环境，根据产品生产前后对其所产生的影响，按照所测定的耗费标准，计量出相应的环境治理成本与资源耗用[1]。丁庭选等（2000）突破传统成本核算的范畴，提倡在传统会计的基础上，将环境成本纳入成本核算体系，并且建立科学合理的环境成本核算与计量方法。他们从成本流出的概念出发，将其界定为：企业负担的环境污染损失和治理支出[2]。之后，也有学者如徐玖平，蒋洪强（2003）以管理会计作为研究视角，首先将将环境成本进行空间划分：内部与外部，认为“环境成本是指某一会计主体在可持续发展过程中，因进行经济活动或其他活动，而造成的自然资源耗减成本、生态资源降级成本以及为管理企业活动对环境造成的影响而采取的防治措施成本”[3]。陶建宏等（2008）结合企业在其生命周期过程中产生环境成本的实际表现，分别从宏观角度看和微观角度对环境成本进行了界定。
二、环境成本的分类
（一）国外关于环境成本分类
Jasch（2003）从空间进行划分，将其分为2类：外部环境成本和内部环境成本。Fava和Henn（1993）基于成本可见度的不同（最低、低、高）将环境成本分为了3类：污染成本、间接成本和直接成本[4]。还有部分学者如Russel等人按照功能的不同对环境成本进行了分类，主要分为：预防、失败和鉴定成本。美国环保局（EPA）（1995）从环境负债的角度将环境成本分为4类：潜在成本、传统成本、形象及关系成本（包括部分社会成本）和或有成本。德国环境局采用生态会计模式，从流转平衡原理出发，将流转过程中的环境成本分成4类：事后成本、残余物成本、产品成本（不含环境费用）。
（二）国内关于环境成本分类
有部分学者将环境成本分为2类，王跃堂、赵子夜（2002）从管理过程的视角，将其分为环境控制成本（即企业为履行环境责任而产生的支出）及环境故障成本（其他相关性支出）[5]。此外，王立彦等学者从宏观的角度出发，根据空间范围将环境成本分为内部和外部环境成本[6]。也有部分学者将环境成本分为4类。如郭道扬教授（1992）从“生态环境成本”这一角度出发，将环境成本分为4类：追加治理成本、环境治理费用和罚款（主要是重大责任事故导致）、环境恶化成本以及擅自投资罚款（未经环保部门批准）、投资损失及浪费（指环境治理无效率下的情况）[7]。罗国民教授（1997）则认为，环境成本是指生态要素耗费价值和恢复性支出。具体分为4类：预防性支出、维护性支出、治理支出和人为破坏带来的损失[8]。还有部分学者将环境成本分为6类。如肖序、林万祥（2003）应用相关流转平衡原理将其分为6类：减少排放成本、绿色采购的成本、回收及再利用成本、管理成本、环保性社会活动支出以及损害成本[9]。另外环境成本6分法的还有张蓉等学者（2004），他们是从产品生命周期的角度对环境成本进行的分类探讨[10]。
三、环境成本计量与核算
关于环境成本计量模型与核算方面，目前研究成果主要分为两类：单一模型和复合模型。
（一）国外关于环境成本计量与核算
单一模型研究现状。Aline Chiabai和Romeo Danielis（1997）采用生命价值估算模型对部分交通工具（如小轿车等）产生的悬浮物对大气污染进行了研究[11]。此外，William Nordhaus还结合影子工程模型核算了的经济损失[12]。Heinz Welsch（2006）则运用线性回归方法，得出相关结论，然后采用边际替代的方法，对大气污染成本进行量化[13]。也有学者对水污染成本进行了探讨。他们先将水污染成本划分为：维持成本和降级成本，第一部分为与各项环保活动相关的费用（包括投资费用、设备折旧等多种因素）以及估算（财务会计方法）出的单位产品各费用之和；第二部分主要以缴纳的排污费用为标准来核算。
复合模型研究现状。Rainer Friedrich等（2005）利用短期边际成本的定量化方法，对交通工具造成的环境污染（主要包括大气、噪声、水污染等）构建了复合计量模型[14]。Takanobu Kosugi（2009）结合三大模型：生命周期影响评估模型、最优经济增长模型（用于解决外部成本内部化问题）和综合评估模型，对发达国家微观环境成本进行了计量分析[15]。
（二）国内关于环境成本计量与核算
单一模型研究现状。赵丽霞（1998）对二氧化碳造成的环境成本进行了核算，构建了双因子（海洋和森林吸收）影子价格模型[16]。杨志峰等人（2000）在过-张模型的基础上，增加了资源价值降低和景观生态美学损失，对呼市（1993）的水污染损失进行了计量与核算[17]。黄进勇等人（2003）利用“损失-浓度曲线”模型，对某湖泊的污染（如损害旅游功能、顺产养殖功能损失等）进行了计量核算[18]。张清宇等（2007）采用Visual Basic语言对火电行业产生的大气污染造成的环境成本进行了计量模型的构建[19]。
复合模型研究现状。徐玖平、蒋洪强（2003）构建了投入-产出模型。从投入和产出入手，计算得出与环境成本相关的平衡方程式，进而最终计算出环境总成本[3]。肖序等（2006）将计量方法进行有机结合，将生命周期的思想运用于作业成本法，对生命周期各个阶段的环境成本进行归集，对作业成本法进行了补充与改善[20]。张亚连（2008）运用价值链这一分析工具，对环境成本模型进行了构建。该方法的引进，有效降低了计量难度，通过构建三个子模型，来对各项环境成本分别进行核算，然后将其与企业核心价值链有关的环境成本相加即可[21]。
四、环境成本归集与分摊
（一）国外环境成本归集与分摊
Jan Kristof和Gwynne Rogers（2003）以某五百强公司为例，根据10年的数据和资料，采用作业成本法对其进行环境成本分析，并且将其科学合理的分配到产品中去[22]。美国财务会计准则委员会（FASB）的紧急问题工作组（EITF）给出了三种应予以资本化的成本（出售前预防支出、资产改良支出、环境预防支出），其余的环境成本应该费用化处理。这也是目前国际最具代表性的一种处理方法。IASR则从经济学的角度对环境成本资本化的标准进行了探讨。加拿大特许会计师协会（CICA）则分别从环境和经济的角度提出了环境成本资本化的方法：ACOFB法（未来收益额外成本法）和IFB法（增加的未来利益法）。
（二）国内环境成本归集与分摊
郭晓梅（2001）认为，传统的环境成本归集与分摊，主要采取的是“一刀切”的方法，统一将其纳入制造费用，期末将制造费用（含环境成本）在所有的产品间进行分配，没有如实反映产品的真实成本。此外提出，采用作业成本法是环境成本归集与分配的最佳方法，目前，作业成本法也是应用最为广泛的方法[23]。之后，肖序（2006）等学者提出，费用的归集与分摊应当以其发生的原因为依据，以作业层次为桥梁，对环境成本的动因进行分析，然后对环境成本进行分配和细化，从而更加清晰和明确环境成本的分摊对象[20]。宋子义（2011）则对环境成本分配的一般性步骤进行了归纳与总结：确定环境作业，建立同质成本库，分析成本动因，计算分配率并分配到相关产品之上。
五、环境成本研究评述与展望
（一）环境成本概念研究评述
1.环境成本概念研究评述。对于环境成本进行定义是环境成本核算与管理的基础。研究发现，虽然各学者对于概念的界定有所不同，具有各自的学科特色，但是，环境成本的本质都是一致的，因此，在进行实际研究时，应该具体问题具体分析，结合研究对象与行业特点进行界定。另外，加强国际学术交流与研讨，可以对环境成本有更加全面的认识和了解，也可以在一定程度上减少概念界定的差异性。
笔者认为，环境成本应该是一个全成本的概念，应该根据产品生产前后对于环境所造成的影响和变化，来对环境成本进行界定，这样会比较全面。
2.环境成本分类研究评述。研究发现，目前国际上对于环境成本的分类方法众多，还没有形成统一的分类。然而，分类是相对的，选取的标准与视角不同，分类也就不尽相同。另外，环境成本属于新兴领域，具有复杂性、多样性，因此，在进行实际研究时，应该注意分类应与研究对象和研究方法相匹配，否则，难以达到研究目的。
笔者认为，环境成本的分类应该适中，分类过于简单，则不能将环境成本进行很好的区分，过于笼统，不够精确。分类过于复杂，则太过细化，不但加大工作量，而且太过分散，容易割裂环境成本之间的内在联系。
3.环境成本计量与核算研究评述。计量与核算是环境成本研究的重点和难点，然而，关键在于计量模型的构建方面。主要存在以下问题：第一，理论性过强。目前，国内大部分学者的研究都只是停留在理论研究的层面，缺乏与实践活动的结合与应用，因此，模型的有效性也就难以得到保证。第二，专业局限性。目前与国外相比，大部分国内学者仍然没有突破各自研究的专业领域，缺乏与其他学科之间的交叉研究与应用。第三，建模方法与技术较为单一，通常只是围绕仅有的几种方法（投入产出法、生命周期法以及模糊评价法）进行建模，缺乏创新与独特的见解。第四，计量对象过于宏观。当前无论国内还是国外，对环境污染因子的选取主要着眼于三个宏观层面：大气污染、水污染和固体废弃物污染。随着社会发展，许多其他环境污染因子也应该予以考虑。
笔者认为，计量模型的构建相对已经比较完善，研究方式和方法应该有所改变，侧重点应该有所不同，加强与其他学科领域的结合，实现建模技术与方法的多样化，把握研究的整体性、系统性。
4.环境成本归集与分摊研究评述。经过几十年的发展，国外对于归集与分摊的研究已经日臻成熟，研究方法与角度也比较全面，并且，大部分研究已经由理论向应用性研究转变。然而，我国研究起步较晚，大部分文献只是提供了环境成本归集与分摊的一般性思路，许多理论还需要不断完善和改进，尤其是应用性研究方面，西方国家的一些研究成果对我国环境成本研究具有一定的借鉴和参考价值。
笔者认为，做应用性研究时，应该主要采用作业成本法，该方法简单易行，适用性强，并且能够较为准确的将环境成本分摊至各相关产品之上，避免了传统方法的盲目性，分摊对象与方法更加科学合理。同时，还应注意与其他分摊方法的结合。
（二）环境成本研究展望
为了促进我国环境成本研究的进一步发展，完善环境成本体系，更好的指导我国的实践活动，笔者认为未来对该领域的研究可从以下方面入手：
第一，转变研究重点。理论研究只是提供一个基本的研究思路，实践是检验真理的唯一标准。由传统的理论研究向理论与实际相结合的应用性研究转变是未来环境成本研究发展的趋势，国外学者的研究重点已经开始转变，并且取得一定研究成果，大大提升了其实用价值，而我国学者的研究理论性偏强，实践性研究较少，这也与我国研究起步较晚有关，随着理论研究的成熟与完善，这就需要我们转变研究重点，加强理论与实践活动的结合，同时，应该根据实际情况，突出行业特色，如一些重污染行业：钢铁行业、化工行业、有色金属冶炼行业等，可以根据不同的行业特点，采取相应的技术及方法，构建特定的适合某一行业的环境成本核算模型及体系，这样既能提高环境成本理论的应用价值，又能通过与实践的结合，使相关理论得到检验，从而反过来可以更好地促进理论研究的发展。
第二，突破专业局限性，鼓励创新。与国外大部分学者和机构的研究相比，我国学者创新能力和学科交融研究能力还有待提高，专业局限性太强，这也是当前我国比较需要迫切解决的问题。众所周知，环境成本本身具有复杂性，涉及多个学科，许多问题，仅仅通过一门学科或技术，是很难达到研究目的的，如，对于有些环境成本的数据获取及估算，需要依靠相应的专业技术（通讯技术、生物科技）等，才能够满足信息的收集要求。因此，需要加强学科交融。另外，社会科学与自然科学可以尝试着进行交叉研究，这样有利于发散思维，拓宽研究视野，对于模型的创新与建模手段的丰富多样也有很大帮助。
第三，把握研究的内在性与联系性。学者们应该透过现象看本质，从整体上把握和看待问题，不应该仅仅进行某一方面的独立研究，这样容易割裂事物之间的内在联系，导致研究结果与事实之间产生误差，进而降低了环境成本计量的准确性，因此，加强系统性把握和研究，如在进行环境成本的计量模型的构建或者环境成本账户体系进行设计时，应该更多的站在宏观的角度，根据环境成本所具有的自身特点，进行选择和构建，也有利于更好的认识环境成本的本质和规律，进而可以为环境成本的进一步研究奠定基础。
第四，环境成本计量对象应该进一步细化。随着人类活动类型的日益复杂以及活动方式的多样性，新的环境因子以及种类也会随之出现，不同种类的环境因子对环境所造成的损失（如经济损失和生态性损失）也出现显著差异，因此，研究不能仅仅局限于传统的三大环境因子，这就要求我们有必要随着环境的变化和社会的发展，对环境成本计量对象做进一步细化，提高模型的准确度，从而可以更加层次分明地将各类污染因子带来的环境成本计量出来。
参考文献
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综合指数评价法:综合指数评价法［6］以数学综合作为环境质量评定尺度，根据生态环境质量涉及多要素多因子的特点，就各个因子对质量状况的贡献大小进行定量化综合分析。在反映生态环境质量各个侧面指标的基础上产生综合指标，进而综合评价生态环境质量，可以体现生态环境评价的综合性、整体性和层次性。
归一化植被指数:归一化植被指数(NDVI)［7］又称标准化植被指数，定义为近红外与红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。由于近红外和红波段包含90%以上的植被信息，通常利用植物在近红外与红两个波段光谱值的差异值来估算植被生长状态和覆盖度。
指标体系构建和信息提取
指标体系构建生态环境评价指标体系具有多层次结构，目前，国内对生态环境质量评价还没有统一的规范，不同学者因研究区域和地理背景不同，所采用的指标体系有所差异［8-10］。在实际研究中，评价指标可以根据研究的侧重点、可操作性进行筛选。本文研究的是震后生态环境变化，考虑到林地损毁、山体、水源涵养功能下降以及地质灾害等特点，最终构建了能够反应生态环境质量现状和变化情况的目标层、影响要素层和指标层3层次指标体系结构(如表1所示)。采用AHP方法确定各指标权重，并通过了层次总排序一致性检验(一致性比率CR=0.008＜0.10)。
指标信息提取1)土地利用变化土地利用分类采用全国二级分类系统，分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地等6个大类。通过主成分分析后进行假彩色合成，除去波段相关性，使不同地物区分更加明显，借助实地调查辅助选取样本，利用ENVI平台对图像进行监督分类，提取两期影像的土地利用情况，基于此，通过NDVI差值计算、主成分变换和图像融合得到研究区土地利用变化情况。地震及其引发的地质灾害和灾后重建等使得大面积林地、耕地向未利用地和建设用地转换;地震后河道阻塞形成堰塞湖，造成耕地的淹没和水域面积的增加。2)植被覆盖度植被是构成生态环境系统的基本成分，直接反应一个地区生态环境状况。植被覆盖度与植被指数呈近似线性相关，可以通过NDVI植被指数的提取来获得相应的植被覆盖度［11］。根据计算可知:由于地震的影响，次生灾害发育较多，在研究区东南部北川老县城周边以及沿省道105线的地质灾害区域，植被明显减少，植被覆盖度明显降低。3)土壤湿度土壤湿度指数是反映土壤中水分含量和作物水分状况的一个指标，土壤湿度也是各类生态系统中的重要因素之一。土壤湿度变化较大的地方主要集中在唐家山堰塞湖周边、次生灾害治理区、灾后重建的新地区等。4)地质灾害采用常规遥感分类和人机协同的方式半自动提取地质灾害信息，然后进行缓冲区分析，按照地质灾害的影响范围，把影响范围划分为50m、100m、150m和200m4个缓冲区域。根据分析可知:地质灾害主要分布在北川东南部的老县城及沿河流域的高山峡谷地带，灾害以泥石流、滑坡、崩塌为主。5)高程和坡度高程和坡度信息主要根据研究区DEM在ArcGIS中提取，根据提取信息可知:研究区高程在540m－4500m之间，海拔相对较高;大部分地区坡度较大，30°以上区域约占65%。
生态环境变化与评价
根据生态环境受损程度、服务功能、自我修复能力和生态系统结构完整性，将生态环境质量等级按表3进行划分。采用AHP方法和综合指数评价法，基于指标体系中生态环境因子信息的提取，利用ArcGIS栅格计算功能，对各因子指标值进行加权运算并按评价值及等级标准划分，得到如图1所示的生态环境质量评价等级图。
5•12地震前，北川地质灾害相对较少，生态环境状况总体良好，小部分在西部边缘的高山冰雪覆盖区域以及东部河滩地区生态环境相对较差;地震后，北川生态环境遭到一定程度的破坏，特别是东南部老县城及附近地区地质灾害频繁，沿河流高山峡谷区域生态环境受到较大破坏，生态服务功能降低，自我修复困难，生态环境问题突出。新县城异地重建区域由于土地利用变化、植被覆盖度降低和土壤湿度变化亦导致生态环境质量有所下降。经分析主要是地震发生后，沿河谷两侧发育了大量的滑坡、崩塌和次生地质灾害等，破坏地表植被覆盖，同时滑坡等造成山体变形、移动，再加上快速重建中诸如新县城异地重建等人类活动，地区环境遭到破坏，造成该地区生态环境质量的下降。
结束语
