环境因子的定义

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环境因子的定义范文第1篇

关键词：竞争力 旅游产业 主成分分析法 贵州省

2012年国发2号文件《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》的正式，使贵州省旅游产业的发展迎来了重大契机。在新的形势下如何增强贵州省旅游产业竞争力，使其发挥应有的社会经济价值，实现贵州旅游业的可持续发展，是当前和今后值得深入研究的重要问题，也是本文研究的价值所在。

一、贵州省旅游产业竞争力评价模型与评价结果

（一）样本数据来源

本文的研究数据来自于2011年全国统计年鉴、2011年全国旅游统计年鉴以及各省市2011年的地方统计年鉴。

（二）评价指标体系的构建

本文在前人研究的基础上，通过查阅相关统计资料，兼顾数据的可得性，联系地区的实际情况，选取旅游基础竞争力、旅游核心竞争力、旅游环境竞争力三个方面共15个指标，构建了旅游产业竞争力评价指标体系，参见表1。

（三）数据处理

为了确保所选择竞争力指标之间的相关性，同时消除极端值和量纲的影响，在进行主成分分析前需要进行标准化处理以及KMO、Bartlett球度检验：

1、标准化处理。采用的处理方法是对指标进行标准化，数据标准化的公式为：Zi=(Xi—Xmin)/(Xmax—Xmin ) 其中Zi是指标的标准分数，Xi为某指标的指标值，Xmax为某指标的最大值，Xmin为指标的最小值。

2、KMO、Bartlett球度检验，参见表2。

由表2可以看出KMO取值为0.726，表明所选观测变量作因子分析是可以接受的。巴特利统计值的显著性概率为0，拒绝H0，所以可以对样本数据进行主成分分析。

（四）实证分析

1、利用SPSS软件，对所选择样本的数据进行分析，求出各主成分的特征值、贡献度和累计贡献度，参见表3。从表3可知前4个主成分累积贡献率已达85.322%，所以选取前4个主成分分析即可，且从特征值碎石图可知前四个特征值均大于1，符合要求。

2、为了进一步确认输出的4个主成分是否合适，我们需要分析在指定4个特征根时的因子分析的初始解，参见表4。

从表4的提取项可以看出，此时所有变量的值都大于0.626，共同度均较高，各个变量的信息丢失较少，因此，可以确定本次按照4个特征根进行因子提出的总体效果理想。

3、将因子矩阵做方差最大化旋转，得到旋转后的因子负载矩阵，可以得出各变量在主成分上的负载，参见表5。

由表5可知，第一主成分与星级饭店全员劳动生产率、居民消费水平、人均GDP、城镇化率、星级饭店人均占用固定资产、旅行社人均占用固定资产高度正相关，而这六个指标基本反映了各地区经济环境因子，因此我们称第一主成分为经济环境因子，记为F1。第二主成分与客房入住率、旅客周转量、旅游高校数量、国内旅游人次和国内旅游收入市场相关度较大，这几个指标更多地体现了社会经济效益，我们称第二主成分为社会经济效益因子，记为F2。第三主成分在国际旅游人次和国际旅游收入市场方面比重较高，这些指标则反映了国际旅游经营能力，所以我们称第三主成分为国际旅游经营因子，记为F3。第四主成分主要与森林覆盖率相关，我们将其定义为自然环境因子，记为F4。

4、采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数矩阵，参见表6。

根据表6可以写出以下因子得分函数：

经济环境因子：

F1=0.224X1+0.143X2+0.242X3+0.063X4-0.167X5+0.001X6-0.017X7-0.051X8+0.021X9-0.082X10+0.012X11+0.181X12+0.181X13+0.192X14+0.028X15

社会经济效益因子：

F2=-0.11X1-0.193X2+0.081X3+0.354X4+0.169X5+0.26X6+0.037X7+0.189X8+0.196X9-0.178X10-0.118X11+0.082X12+0.052X13+0.018X14-0.041X15

国际旅游经营因子：

F3=-0.081X1+0.145X2-0.173X3-0.329X4+0.171X5-0.1X6+0.212X7+0.088X8+0.024X9+0.446X10+0.319X11-0.071X12-0.062X13-0.058X14+0.006X15

自然环境因子：

F4=0.268X1+0.02X2+0.167X3+0.259X4-0.12X5-0.012X6+0.028X7-0.095X8-0.176X9+0.069X10+0.049X11-0.127X12-0.176X13-0.042X14+0.821X15

通过以上因子得分函数，再代入各指标后，我们可以计算出各样本的因子得分。

根据表3，以四个主成分的贡献度作为权重，我们可以构造2010年全国各省市的旅游产业竞争力的评价函数：

F=0.4805F1＋0.2191F2＋0.087F3＋0.067F4

将已计算出的各样本的因子得分代入以上公式，可以得到2010年竞争力综合得分，并按分值高低进行排序，参见表7。

（五）结果分析

环境因子的定义范文第2篇

    我国医药制造业在改革开放后一直保持了良好的发展态势,同时也存在很多问题,其中比较突出的一点就是产业发展在空间分布上的不平衡,无论是从产业经济总量、发展速度、产业效益、研发水平还是产业发展环境,地区差异都比较显着。以全国各地区医药制造业经济总量为例(如图1),2004年全国医药制造业当年价总产值3241.3亿元,其中江苏省排名第一,达371.8亿元;浙江省第二,300亿元;广东省第三,258.5亿元,较历史同期都有所增加,增幅不同。通过对折线图数据的观察可以发现,各地区医药制造业总产值的波动比较大,江苏、浙江、山东、广东、河北、天津、吉林、四川等地区的历年总量指标一直相对较高,2001年的总产值最高点出现在广东,2002—2004年,医药制造业高地一直徘徊在江浙,其他中部、西南和西北省份的医药制造业发展水平相对偏低。另外通过对数据的纵向比较,可以得到这样一个结论:峰值出现的位置一般曲线间距较大,即医药制造业绝对增长较大的省份一定程度上与其产业基础呈明显的正相关性,江浙和山东的产业发展势头良好,绝大多数省份医药制造业处在比较平稳的水平,有的省份甚至在2004年出现了小幅度回落,如湖北、黑龙江等。医药制造业地域发展不平衡的存在是否合理?哪些因素造成了这种地域上的不平衡,其各自的影响程度如何?未来的发展趋势怎样?其中是否存在着产业发展路径依赖性的影响?对此不平衡各级政府和相关管理部门应该采取怎样的措施进行因势利导?等等这些都吸引着我将我国制药产业区位发展方面的有关问题深入探讨和研究下去。目前关于区位的研究大多集中于比较优势,如市场容量、劳动力成本、交通和通信成本、相对技术水平等(Vemon,1966;A拙e,1970;Hirsch,1976)。在众多文献中,Dunning(1993)关于区位优势的总结得到了较为广泛的认同,他认为投资的区位影响因素包括自然和人造资源以及市场的空间分布、投入品(如劳动力、能源、原材料等)的价格和质量、投资优惠或障碍、社会基础设施等等。在国内,鲁明鸿(1994,1997)研究了20世纪80年代后期和90年代中国各省和重点城市的投资环境,发现GDP、市场化水平、劳动力成本、制度因素等与各地吸收的国外直接投资显着相关,并将影响中国投资区位分布的因素概括为宏观因素、微观因素和政策因素。鲁明鸿和潘镇(2002)又将上述研究的时间跨度延伸至2000年。王辑慈(2001)系统地概括了产业集聚理论与新产业区理论,并指出培养具有地方特色的企业集群,营造区域竞争环境,强化区域竞争优势是增强国力的关键。许仁祥(1998)从聚集经济的重要表现形式,并从成本、需求和环境等因素分析了城市经济环境对产业集聚和发展的影响,同时对上海都市型产业进行了分析。前人的研究成果对于研究医药制造业的区位问题具有重大的指导意义。考虑到产业的特质,我将运用前人的研究成果对我国医药产业发展过程中存在的现实问题进行分析,对上述问题作出回新疆地区答,并据分析结果提出有益于制药产业发展的合理化政策建议,希望能够对调整我国制药产业布局、合理引导产业发展起到一些积极的作用。本文接下来的结构安排如下:第二部分以区位基本理论为基础结合医药制造业特点,建立区位优势评价的模型和指标体系,借助因子分析对其进行简化和结构梳理,最终给出了全国28个省市(部分统计数据严重缺失省份在此略去)医药制造业区位优势先后排名;第三部分对模型运算的结果进行评价和分析;第四部分是结论和区位发展政策建议。

    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,小于显着性水平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。

    2.基于因子得分对区位优势的分析。通常来讲因子得分大于0意味着考察对象的该项指标在平均水平之上,小于0意味着在平均水平之下。各地区在不同因子项下的得分反映了其在制药产业区位不同维度上的比较优势,综合因子得分则更加全面的评价了各地区区位优势。由下表的汇总结果可知综合因子得分在全国平均水平之上的省份由高自低依次为江苏、浙江、山东、上海、广东、北京、河北、天津、河南、四川。上述1卟综合因子得分在平均水平以上的地区的排名情况与我们对区位优势的习惯认识具有比较高的一致性。综合得分优势最高的江苏省医药制造业基础比较好,地区发展速度喜人,硬件配套设施相对完善,但劳动力成本较高,服务业等配套软环境以及医疗基础设施在平均水平之下,有待提高。浙江和广东的情况与江苏非常相似,显着不同的一点在于,浙江和广东的GDP增长水平较低,排名分别为第23和24,从一个侧面反映出这两个省份的经济发展已经进入了较平稳的阶段。山东和上海在每个因子项下的得分相对均衡,各有一项指标位于平均水平之下,山东的劳动力成本和软环境因子排名14,上海的医疗卫生配套设施相对较低,这与其以直辖市参比有较大关系,计算人均拥有水平可能会更客观的给予反映。其他几个地区的具体分析不予赘述。至于综合得分水平与惯性认识存在差异的省份如吉林、黑龙江等,其综合得分在平均水平之下,通过进一步观察可以发现结果是可以被解释性的,这两个地区除因子l(医药产业集聚因子)的得分较高以外,其他4项因子的得分排名都相对靠后,尤其是黑龙江在因子4(市场化和硬件环境因子)项下的得分排名最后一名,即黑龙江国有经济的比重非常大,另外以人均道路面积为代表的硬件环境也不是很完善,综合考评的结果就是其他方面的劣势掩盖了其医药经济基础较好的优势。据此思路可类推其他省份。

环境因子的定义范文第3篇

内容摘要:本文首先构建了信息生态系统结构动态模型,从微观层面上分析了信息生态系统构成要素,然后结合模型中的信息生态因子,探讨了信息生态系统平衡的含义及其表现,最后就如何构建信息生态系统平衡提出了建议。

关键词:信息生态系统 信息生态系统模型 信息生态平衡

信息生态系统结构模型

信息生态系统就是在一定的信息空间中,由信息交流关系而形成的人、人类组织、社区与其信息环境之间由于不断地进行信息交流与信息循环过程而形成的统一整体(蒋录全,2003)。

(一)信息生态系统模型构成要素分析

与生物生态系统一样,信息生态系统也是一个具有多样性、复杂性的动态系统,系统中的人、信息和技术等组成要素在持续变化的环境中协同发展。在信息生态系统中,信息人通过一定的信息技术与外界信息环境之间进行信息交换, 构成了一个信息生态循环,结构模型如图1所示。

1.信息。“信息,作为事物存在和运动状态、方式以及关于这些状态和方式的广义知识,在当今的高度发展的信息技术的支持下,通过一系列的流通、加工、存储和转换过程,成为人类社会的重要资源”(马费成,2004)。信息生态系统中的信息是构成信息环境的基础,是信息生态系统的对象性要素,在信息生态系统中,信息有两种功能:一是作为系统的粘结剂,维持系统内各要素之间的相互作用,二是作为系统的加工对象,向外界环境输出系统的整体功能。信息流动与循环是信息生态系统核心问题之一,也是信息生态系统得以生存和发展的重要因素。信息流动与循环的过程表现为信息生态系统各组成要素间的相互作用的过程,而信息流动的结果表现为信息创新与信息无限增值。

2.信息人。信息人是指一切需要信息并参与信息活动的单个人或由多个人组成的社会组织。信息生态系统中的信息人实质上就是人类社会的社会活动主体。人是信息生态系统中起主导作用的因子,同时又是信息环境的建设者与管理者,它通过信息交流/交换与系统所有要素发生作用和联系,所以人的数量和质量、人的信息素质对信息生态系统的整体功能有着极为重要的影响,也是衡量一个国家或地区信息环境优劣程度的重要指标。信息生态系统中的信息人可分为信息生产者、信息传递者、信息消费者和信息监管者四种类型。

3.信息环境。信息环境泛指与人类信息活动有关的一切自然、社会因素的总和。信息环境是社会环境的一部分,是在自然环境基础上经过人类加工而形成的一种人工环境,它体现了自然、社会、科学技术间的交互作用。信息环境为信息人的信息活动提供相关的技术、经济、政治、文化保障,也为信息活动提供场所。信息环境的优劣反映一个国家或地区的信息化水平并影响人们的信息消费与生活质量。信息环境主要由信息基础设施、信息资源服务、信息技术、信息政策、信息文化、信息伦理六个部分组成,信息资源服务及信息技术和信息基础设施是信息生态系统的直接支持要素;信息文化、信息伦理和信息制度(信息政策与法规等),信息生态系统的协调性要素,是信息环境的保障,主要是对系统中诸要素及其相互关系进行计划、组织、控制和协调。

(二)信息生态系统模型层次功能分析

信息生态系统结构模型反映出了系统的层次结构、信息在系统内的循环过程以及应信息生态系统组成要素间的相互作用及关系。图1中实线箭头表示信息人间的联系;虚线箭头表示信息在信息人之间、信息环境之间的双向信息交换以及系统内部和外部社会环境之间信息的输入输出,体现出了动态、开放、创新的信息系统特点。在组成信息生态系统的各因子都是围绕信息而演化展开的,因此信息是信息生态系统的核心部分,位于整个系统的最上层,构成系统的核心;信息人通过信息交流/交换与系统所有要素发生作用和联系,连接信息和信息环境,起中介和桥梁作用,构成了系统的中间层;接下来则是因信息的存在应运而生的众多“信息环境因子”,它们的集合组成了信息生态系统的环境层。同时,信息生态系统于社会系统的子系统,与外部环境同时发生着信息和能量的交换。信息生态系统的各个层之间和内部都不是彼此孤立的,他们受系统关联性的作用,彼此之间相互依存,相互作用。

信息生态系统平衡

(一)信息生态系统平衡的含义

信息生态平衡是指信息生态系统各组成部分之间协调互补,系统结构优化、功能良好的一种相对稳定状态,具体表现为系统中信息人种类和数量等合理匹配、信息生态环境因子相互协调、信息人与信息生态环境高度适应、整个系统的信息流转畅通高效(娄策群等,2006)。该定义表明:

信息生态系统的平衡是一种相对稳定状态,即各信息生态因子在种类和数量上保持相对稳定;与外部环境的物质、能量交换以及信息的输入接近相等,即系统中的信息流动循环能较长时间保持平衡状态,环境资源能被最合理、最有效地利用。信息生态系统具有一定的内部调节能力,在受到外来干扰时,能通过自我调节恢复到初始的稳定状态。信息生态平衡是动态的。在信息生态系统中的信息与信息人、信息与信息环境以及信息环境各因子之间,不停地在进行着能量的流动与信息循环。系统中某一部分会先发生改变,引起不平衡,然后依靠信息生态系统的自我调节能力使其又进入新的平衡状态。正是这种从平衡到不平衡到又建立新的平衡的反复过程,推动了信息生态系统整体和各组成部分的发展与进化。信息生态平衡是相对的。信息生态系统不是孤立的,会与外界发生直接或间接的联系,会经常遭到外界的干扰。信息生态系统对外界的干扰和压力具有一定的弹性,其自我调节能力也是有限度的,当信息生态系统的变动处于“阈限”范围时,系统凭借自我调节机制,呈现出不断调节、变动而又相对稳定的系统状态,保持着相对的平衡。当信息生态系统的变动超出“阈限”范围时,其自我调节能力也就遭到了破坏,信息生态系统就会出现失衡、衰退,甚至崩溃现象。

(二)信息生态系统平衡的表现

信息生态结构优化,即信息生态系统的各组成部分的相互匹配、相互协调、相互适应、相互补充,具体包括以下三个方面:第一,信息人之间的合理匹配。信息生态系统中的信息人种类齐全;不同信息人种的数量比例适当、增减平衡;各个种属的信息人合理匹配,组成完备的信息生态链,并形成庞大的信息生态网;第二,信息生态环境因子的相互协调。信息生态环境因子的相互协调既包括同类信息生态环境因子的相互协调,也包括异类信息生态环境因子的相互协调;第三,信息人与信息生态环境高度适应。包括信息人与信息本体相互适应,即信息内容、数量、质量和形式与信息人的需求相适应;信息人与信息技术相互适应,即信息人通过学习能掌握新兴的信息技术;信息人与信息时空相互适应,即任何信息人都有适合于自己开展信息活动的时间和空间,信息时空能得到充分而合理的利用;信息人与信息制度相互适应,即信息人能充分理解和自觉执行信息制度,信息制度能规范信息人的行为,保障信息人的合法权益。

信息生态系统功能良好。信息生态系统的基本功能是信息传递。信息生态系统功能良好的表现是信息传递畅通高效,其具体表现为以下四个方面:第一,信息渠道畅通,即信息传递渠道无缺损、无堵塞、无断裂、无脱节现象。信道畅通是保证信息生态系统中信息传递畅通高效的基础;第二,信息传递迅速,即信息摄入快、受理快、吸收快、反应快、反馈快;第三,信息转化准确,即在信息拒收中不拒绝有关的信息,在信息筛除中不筛除掉有用的信息,在信息排泄中不排泄掉有价值的信息;第四,信息输出输入相当,即不存在入不敷出而造成的系统亏空,也没有入多出少而导致的系统超载和信息流失。

信息生态系统平衡的构建方法

(一)充分发挥政府在信息资源配置中的作用

政府应提高自身在信息资源配置中的有效性,运用其行政的强制力和影响力对于信息资源的流动和共享进行管理,使其在不同的部门和领域发挥作用。建立政府和市场两性结合的信息资源配置机制,从整个地区乃至国家的全局高度,对信息生态系统进行整体规划,对信息资源进行合理布局与有效配置;建立数据资源管理中心,打破地区、部门和行业之间的条块分割,解决信息资源分布不均的问题。利用高性能、大容量存储设备和便于网络查询的应用系统,将政务类、经济类、教育、法律法规、国土资源、人口、企事业法人类等可集中的数据,集中管理,建立共享中心数据库,实现信息资源共享;鼓励和推动各种形式的横向联系,大力加强信息资源的开发利用,提高信息质量,广泛开展国际信息资源的开发和利用。从国外引进的同时,也需要把本地区的信息资源推向国际市场,走相互流通、互惠互利的发展道路。

(二)加快信息资源法律法规和标准的建设

目前,我国信息立法显得严重滞后,尤其在有关知识产权立法,信息安全立法, 数据保护等方面仍缺乏很好的规范与控制。在信息技术的标准化、规范化方面也跟不上行业发展的需要,信息市场竞争环境的建立、信息市场交易秩序的维护、信息市场调节与监督活动的实施、信息资源的管理、信息安全和保密等目前都无法可依等等。这种混乱局面不仅不利于信息环境的营造以及信息生态系统的平衡与稳定, 也严重影响着和谐社会的构建与发展。因此,目前需要抓紧制定和完善的法律法规和标准主要有:信息公开的法律法规;个人信息保护的法律法规;内容规范的法律法规;信息安全的法律法规;网络环境下知识产权保护的法律法规;网络环境下保护消费者权益的法律法规;涉及电子记录管理、信息资源分类和检索、元数据、电子数据交换等方面的标准或指导性文件。

(三)加强信息素质教育

人作为信息活动的主体,信息素质的高低直接影响信息的接收率和整个系统生态环境的好坏,包括:信息意识、信息能力、信息道德。信息人一方面要增强信息意识,即对信息的敏感程度;另一方面要提高信息能力,即获取信息、处理信息、利用信息和开发信息的能力;此外,在信息行为实施过程中必须要遵循的社会法律、法规、伦理道德体系。优秀信息人的数量是衡量现代化发展的重要标志,只有具备良好信息素质的信息人才不断增多,才能在信息资源的开发利用中发挥积极的能动作用,提高信息生产和服务的质量,将信息污染控制在最低程度,更好地维护系统的生态环境,维护系统的平衡与稳定。

参考文献:

1.蒋录全.信息生态与社会可持续发展[M].北京图书馆出版社,2003

2.马费成,赖茂生等.信息资源管理[M].高等教育出版社,2004

3.娄策群,赵桂芹.信息生态平衡及其在构建和谐社会中的作用.情报科学,2006(11)

环境因子的定义范文第4篇

    (1)实验材料.利奈唑酮(纯度99.1%)购买自南京康满林化工实业有限公司;腐殖酸钠盐(Humicacidsodiumsalt,简称HASS,CAS号68131-04-4)购于Sigma-Aldrich公司(Milwaukee,WI,USA);对硝基苯甲醚(纯度97%)购于美国AlfaAesar公司;吡啶(纯度>99%),购于日本TCI.乙腈、异丙醇为色谱纯,其他试剂均为分析纯.纯水由Millipore-MilliQ系统制备.海水和淡水分别取自大连棒槌岛黄海海域和大连西山水库,水样过0.22μm滤膜.(ⅱ)光解实验.采用旋转式光化学反应仪进行光解实验,光源及相应的反应试管为:UV-vis(λ>200nm)光源,300W汞灯+石英试管,在反应溶液中心处的光强(200~420nm)为1.941mW/cm2;模拟日光(λ>290nm)光源,500W氙灯+Pyrex试管,光强(290~420nm)为0.326mW/cm2.在模拟日光照射下,考察了利奈唑酮(初始浓度C0=5μmol/L)在纯水、淡水、海水中的光降解动力学.以对硝基苯甲醚/吡啶(PNA/pyr)作为化学露光计,测定利奈唑酮的光解量子产率(Ф)[6,20].在利奈唑酮纯水溶液中分别添加磷酸盐(0.067mol/L)、海水盐成分(0.5mol/LNaCl,0.064mol/LMgCl2和0.028mol/LNa2SO4)[21],NaCl,HASS,NaNO3和Fe2(SO4)3,以考察pH,海水盐度和水中常见溶解性物质对光解动力学的影响.为揭示利奈唑酮的光化学反应机理,在UV-vis和模拟日光光源照射下进行光照实验,考察了C0对光解动力学的影响.并且,向光解溶液中分别添加异丙醇和NaN3,以初步判断?OH和1O2是否参与光解反应.异丙醇是?OH的猝灭剂,NaN3是1O2和?OH的猝灭剂[22,23].使用LC-MS/MS对两种光源照射下利奈唑酮(C0=300μmol/L)的光解产物进行了分离和鉴定.光解动力学研究中,每组实验重复3次并设置暗对照.同时,在暗室室温条件下,分别在0,5,10,30和50d取样,考察了纯水、淡水、海水中利奈唑酮(C0=5μmol/L)的降解情况.(ⅲ)样品分析.模型化合物的浓度采用WatersUPLC分析.色谱柱为BEHC18柱(2.1mm×50mm,1.7μm),柱温25℃,流动相为10%乙腈-超纯水溶液和乙腈(85:15,v:v),流速0.2mL/min,检测波长251nm,进样量10μL.利奈唑酮保留时间为1.8min.LC-MS/MS分析采用FinniganTSQQuantumDiscoverryMAX三重四极杆质谱分析仪(ThermoElectron,USA),电离源为ESI,监测模式为正离子,其他仪器条件与文献[15]相同.质谱图采用ACD/Labs软件进行辅助解析.

    2结果与讨论

    2.1纯水和自然水中利奈唑酮的光解动力学室温暗室条件下,利奈唑酮在纯水、淡水和海水中50d的降解率均小于1.82%.根据前人对化合物水解稳定性的定义[24],可以推断利奈唑酮在这3种水体中均是不易水解的.模拟日光(λ>290nm)照射下,利奈唑酮(C0=5μmol/L)在纯水、海水和淡水中均发生了光降解.通过检验ln(C/C0)-t的线性关系,R2>0.95,可知其光解服从准一级反应动力学(图略).化学露光计体系中PNA降解的准一级速率常数为(4.86±0.13)×10–2h–1(±值表示95%的置信区间,n=3),由此计算了纯水中利奈唑酮(C0=5μmol/L)光解反应表观量子产率Ф=0.834±0.054.比较了纯水和自然水中利奈唑酮光解动力学的差异.在纯水、海水和淡水中利奈唑酮的光解半减期(t1/2)依次增大,分别为15.07±0.51,16.17±0.57和21.73±0.62h,这表明pH或水中溶解性物质等环境因子可能对其光解产生了影响.为检验这一推论,进一步考察了pH和水中常见溶解性物质对光解动力学的影响.2.2主要水环境因子对光解动力学的影响pH和水中常见溶解性物质对光解动力学的影响可知在模拟日光照射下,pH,Cl–和海水盐度对光解动力学无显着影响(P>0.05).腐殖酸钠(HASS),NO3–和Fe(III)显着抑制利奈唑酮的光降解,并且随添加量的增加,抑制作用增强(图略).根据光化学基本原理,可以探讨水环境因子对模型化合物光降解的影响机制[15].利奈唑酮结构式中不含易解离的基团,所以其光解不受溶液pH的影响.通过UV-vis全波长扫描,在λ=290~310nm范围内,水中主要溶解性物质(5mg/LHASS,10μmol/LFe(III),40μmol/LNO3–)和利奈唑酮的吸收光谱相互重叠,并且前者吸光作用较强,因此可以通过光掩蔽效应抑制利奈唑酮的光解.此外,HASS还可以捕获活性氧物种(ROS,如?OH和1O2)[25,26],或抑制利奈唑酮可能发生的自敏化光解.结合淡水和海水主要溶解性物质含量[27],可知上述因素对光解的作用可以较充分地解释纯水和自然水中光解动力学的差异.2.3纯水中利奈唑酮的光反应类型与主要产物UV-vis(λ>200nm)光照下,纯水中利奈唑酮(C0=5μmol/L)的光降解也遵循准一级反应动力学(t1/2=1.41±0.03min).但通过考察C0(1~15μmol/L)对光解动力学的影响,发现UV-vis和模拟日光照射下,利奈唑酮的光解速率常数(k)与C0均呈负相关(图略).鉴于环境水体中有机污染物的水平趋近于0(C00)[14],由此根据Leifer方法[28],计算得到北纬45°近表面水体中利奈唑酮(C00)的直接光解半减期t1/2=5.66(仲夏)~70.63h(仲冬).据前人报道,某些PPCPs(如防晒剂PBSA[16],抗生素四环素[14]、恩诺沙星[11]和甲砜霉素[7])的光解动力学受C0的影响,这是因为抗生素可以发生ROS参与的自敏化光解.鉴于此,采用猝灭实验检验了利奈唑酮是否能进行自敏化光解.(图略),添加异丙醇(?OH猝灭剂)没有显着影响利奈唑酮的光解动力学(P>0.05),而NaN3(1O2和?OH猝灭剂)明显抑制了模型化合物的光解(P<0.05).由此可以推断,UV-vis和模拟日光照射下,纯水中利奈唑酮不仅进行了直接光解,而且发生了1O2参与的自敏化光氧化反应;光解反应中没有?OH的参与.根据文献[29],计算得到在利奈唑酮的UV-vis及模拟日光光解过程中,1O2参与的自敏化光解贡献率分别为28.7%和4.7%.根据总离子流(图5)和对应的质谱图,鉴定了两种光源照射下的光降解产物.UV-vis和模拟日光照射下,纯水中利奈唑酮的光降解生成了6种主要的产物.根据它们的质谱信息,并结合母体化合物的分子结构,推断得到产物分子结构,从而推测了其光化学转化途径(图略).两种光源照射下,发生了脱氟、脱氢、光致水解、光氧化等光化学反应.在UV-vis光照下,利奈唑酮脱氟生成了最主要的光解产物I(tR=35.60min),光致水解生成了产物III(tR=22.83min),而在模拟日光照射下未检测到这两种产物.模拟日光照射下吗啉环脱氢生成了产物I′,而该产物在UV-vis光照下未检测到,这可能是由于UV-vis光子能量和光强较大,该产物易于吸收光发生光解,从而积累较少.对于抗生素类污染物,由于光源或光强的差别,光解产物会有所不同[7,9,30].没有推出产物II(tR=29.40min)的结构,但根据偶氮原则,其分子中应含有偶数4个N,因此可能是光致聚合的产物.

环境因子的定义范文第5篇

关键词：绿色化学 涵义 实验设计

一、前言

化学教学离不开科学实验，化学实验更是化学教学的组成部分。在化学实验中应用绿色实验能够有效控制污染。

二、绿色化学的涵义

1.绿色化学的定义

绿色化学或称环境友好化学，是利用化学的技术与方法来降低或消除化学产品设计、制造与应用中有害物质的使用与产生，使所设计的化学过程和产品更加环保友好，是一门从源头上阻止污染的化学。

2.绿色化学的核心内容

绿色化学主要从原料安全性、工艺过程节能性、反应原子经济性和产物环境友好性等方面评价一个化学反应的优劣。原子利用率、环境因子和“5R”原则是绿色化学的核心内容。

（1）原子经济性。原子经济性是指充分利用反应物中的各个原子，从而既能充分利用资源又能防止污染。原子利用率越高，反应产生的废弃物越少，环境因子也就小，对环境造成的污染也越少。环境因子则是衡量生产过程对环境的影响程度的参量，是指在一个化学反应过程中，所生成废物质量占目标产物质量的比值。

（2）“5R”原则。就是“减量”（Reduciton），即减少“三废”排放；“循环使用”（Reuse）；“回收”（Recy-cling），实现“省资源、少污染、减成本”的要求；“再生”（Regeneration），即变废为宝；“拒用”（Rejection），指对一些无法替代又无法回收、再生和重复使用的，有毒副作用及污染作用明显的原料，拒绝在化学实验过程中使用。

三、绿色化学实验设计的策略和方法

绿色化学实验方案的构思、设计是一种开放的创造性思维活动，因此其策略和方法也没有固定的模式可以遵循，下面仅仅结合绿色化学实验设计与创新的类型进行探讨。

1.优选实验项目策略

根据实验大纲的要求，充分考虑试剂和产物的毒性以及整个实验过程产生的“三废”对环境的污染，尽量排除或减少对环境污染大、毒性大、危害大、三废处理困难的实验项目，如氰化物、砷化物的实验，溴的制备，苯的硝化还原制备苯胺等，以毒性小的实验代替来完成基本操作训练。尽量选择系列化实验，用前一实验的产物作为后一实验的反应物，在合成实验“苯甲酸和苯甲醇的制备”中，学生合成的产品苯甲酸粗品，可以为基本操作实验“重结晶”之用，精制以后的苯甲酸纯品又为基本操作实验“熔点的测定”之用，这不仅可以大大节省试剂和原料，而且可以通过熔点检查学生做的产品是不是合格，一举而多得。设计绿色化学，尽量选择与环境保护密切相关的实验，如大气中SO2含量的测定，废干电池的综合利用，由废铁屑制FeCl3，水中溶解氧的测定等，既锻炼了学生科学实验的能力，又让学生了解了污染物对环境的危害，培养了学生的环保意识。

2.优选反应物质的策略

化学反应原理是实验设计中的核心要素。化学实验中反应物的优选、操作过程的优化、实验装置的改进都与反应原理密切相关，因此研究反应原理，依据反应原理对实验进行绿色化改进和创新，就是抓住了实验的本质和成败的关键，是化学实验改进和创新的重要策略。例如在乙酸乙酯制备实验中，目前常用的硫酸催化酯化法存在用酸量大、副反应多、过程复杂、产品损失多、环境污染严重等不足。对此实验的改进与创新可以从酯化反应的实验原理入手：

由反应原理可知，酯化反应的实质是在路易斯酸催化下，酸和醇反应成酯，温度过高或催化剂氧化性过强时易发生副反应。作为优良的酯化催化剂必须满足在非水介质中酸性要足够强，氧化性要弱，以减少副反应。因此，对这个实验的改进就可依据上述实验原理，选用绿色催化剂，以取代浓硫酸。可分别利用H2SO4、FeCl3、PW12、PW12/SiO2催化合成乙酸乙酯。结果表明，用自制的新型催化剂PW12/SiO2代替硫酸催化酯化，不仅产率高，反应温度低，操作简单，无污染，而且催化剂能重复使用，适应绿色化学发展趋势，取得了良好的实验效果。

3.实验装置改进策略

实验装置是实验的载体，是影响实验的又一个重要因素。一套好的实验装置，不仅能减少实验可能产生的污染又能给人以美的享受，因此对化学实验绿色化改进与创新自然离不开实验装置。实验装置的改进一般有如下策略：

3.1简约化策略（微型实验）。在不影响实验效果的前提下，尽量采用用药少、装置简单或微型的实验装置。微型化学实验具有污染小、节约经费（其试剂用量为常规实验的1/10或1/100）、缩短实验时间（大约为常规实验的40%）的优点，同时降低了水、电资源的消耗。微型化学实验的开设对毒性大、药品贵、耗量大、污染严重、操作复杂的化学实验尤为必要。微型实验除了可以用已经研制成功的井穴板等微型仪器外，还可以把容量瓶、烧瓶、冷凝管等微型化。在微型化带来实验现象不明显时，可以借助现代化教学手段把结果放大。微型化学实验还要努力减少实验对玻璃仪器的依赖性，例如，对有些颜色变化明显的定性实验可以放在点滴板中进行，如指示剂与酸碱作用实验和Fe3+的显色实验等，而有些定性实验可以放在定性滤纸上完成，如检验醛基、MnO4-离子存在等。

3.2设计封闭实验装置策略。封闭的实验装置应包括气体发生、收集装置，气体性质实验装置，尾气的收集、处理装置和导气装置等。对于气体发生装置可以从密闭和控制反应两方面着手。

四、创新实验方式

1.微型处理

即在保证实验现象明显的前提下，对实验进行重新设计与探索，实验药品微量化或实验装置微型化。例如：在研究氯化钡和硫酸钠反应时，应在试管中加硫酸钠，然后用胶头滴管逐滴加入氯化钡溶液（可溶性的钡盐是有毒的），边加边观察实验现象。这样可以减少氯化钡的使用量，防止过量的氯化钡对环境造成的污染。

2.多媒体演示

有些实验成本昂贵、容易造成浪费；有的实验必须采用有毒、有害的试剂，实验时会排放出有毒气体和有毒废液，或容易引起爆炸，对于中学生来说，存在很大的安全隐患，不便于在普通学生实验室中进行。为了让学生对实验原理、过程、现象和结果有直观的感受，又能规避实验风险，可以利用多媒体技术进行模拟演示。事实上，在国内外已有不少学校采用这种方法进行实验教学，效果很好。

五、结束语

综上所述，绿色化学实验设计具有很大的环保性，但是我国基础化学实验绿色化的道路还很漫长，需要我们持之以恒的探索，才能推动我国绿色化学事业的快速发展。

参考文献