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序論：在您撰寫環(huán)境因子的定義時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
Jing Yuan
（Weinan Normal University College of Mathematics and Information Science，Weinan 714000，China）
摘要： 討論了定數(shù)截尾樣本下，指數(shù)分布環(huán)境因子的極大似然估計和區(qū)間估計，為研究估計的精度，運用隨機模擬方法，對環(huán)境因子的置信區(qū)間的精度進行了討論。
Abstract: In this article, maximum likelihood, and interval estimates for the environmental factor of the exponential distribution are obtained based on Type II censored samples. In order to investigate the accuracy of estimations, an illustrative example is examined numerically by means of Monte-Carlo simulation.
關鍵詞： 指數(shù)分布 環(huán)境因子 極大似然估計 區(qū)間估計
Key words: the exponential distribution；environmental factor；maximum likelihood estimation；interval estimate
中圖分類號：O213.2文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2011）26-0315-01
0引言
在對航空航天等領域中新型研制開發(fā)的復雜產(chǎn)品，特別是對可靠性要求較高的軍用產(chǎn)品進行可靠性評定時，由于受試驗時間，經(jīng)費，設備等條件的限制，往往很難或無法進行實驗室試驗驗證，導致評定結果可信性度不高。此時就需要充分挖掘產(chǎn)品在研制過程中積累的其它可靠性信息。環(huán)境因子是一種折算因子，是一種重要的擴充樣本量的途徑，是可靠性工作者非常關心的一個課題。已有很多文獻對其進行了研究分析，文[1-2]中介紹了環(huán)境因子的有關概念及其應用。文[3-4]介紹了環(huán)境因子的一種Bayes估計方法。指數(shù)分布在排隊論和可靠性理論中有著廣泛的應用。如各種電子元件的壽命、電話的通話時間、候車等候時間等都可認為服從指數(shù)分布。本文給出了指數(shù)分布環(huán)境因子的定義及基本假設，并導出了定數(shù)截尾樣本下，環(huán)境因子的極大似然估計和區(qū)間估計。并利用Monte-Carlo方法，討論了置信區(qū)間的精度,表明了結果的可行性。
1極大似然估計
設在環(huán)境下產(chǎn)品的壽命服從Exp（?茲i），i=1，2。當在兩種環(huán)境下產(chǎn)品的失效機理相同時，文獻[1]知環(huán)境因子定義為K=?茲2/?茲1。假設在環(huán)境i下投入容量為ni個產(chǎn)品試驗。設t■?燮t■?燮…?燮t■來自的隨機樣本中前ri個最小觀察值（為方便起見，可將t■的下標數(shù)字省略括號，無特殊情況說明，下文的tij表示第j個最小觀察值）由文獻[5]知t■，…t■的似然函數(shù)為：
L■（t■，t■，…，t■）=■?茲■■exp{-?茲■■t■}（1）
其中t■=Σ■■t■+（n■-r■）t■
則在環(huán)境I和II下，試驗結果的聯(lián)合似然函數(shù)為L=L1L2
L（?滋，?茲■，?茲■）=■■?茲■■exp{-?茲■■t■}（2）
=■?茲■■?茲■■exp{-?茲■■t■-?茲■■t■}
lnL（?茲■，?茲■）=Σ■■■-r■ln?茲■-r■ln?茲■-?茲■■t■-?茲■■t■
■=-■+?茲■■t■■=-■+?茲■■t■?圯?茲■=t■/r■?茲■=t■/r■
■■=■■/■■=t■r■/t■r■（3）
2置信區(qū)間估計
引理1[6]設x■?燮x■?燮…?燮x■來自指數(shù)分布Exp（?茲）容量為n的前k個次序統(tǒng)計樣，令w1=nx1
wi=（n-i+1）（xi-xi-1）i=2，…k，則w1，w2，…，wk獨立同分布于參數(shù)分布Exp（?茲）。
引理2設w1，w2，…，wk獨立同分布于Exp（?茲），則w1+w2+…+wk~W（k，1/?茲）。
引理3設z~W（k，1/?茲），則2z/?茲~x2（2k）。
定理設t■?燮t■?燮…?燮t■來自指數(shù)分布Exp（?茲i）容量為ni的前ri個次序統(tǒng)計樣本，則在環(huán)境I和II下其環(huán)境因子的置信上下限為K■=■F■（2r■，2r■）（4）
K■=■F■（2r■，2r■）（5）
證明：由引理1-3得2{Σ■■t■+（n■-r■）t■}/?茲■~x■（2r■）i=1，2
則由K=?茲2/?茲1兩式相除得■~F（2r■，2r■）
證畢。
3隨機模擬
以上已經(jīng)得到了指數(shù)分布環(huán)境因子的極大似然估計和置信區(qū)間估計。現(xiàn)用Monte Carlo方法隨機模擬，我們?nèi)?茲1=3，?茲2=4.5代入（3）-（5）式，隨機模擬1000次。得到K的極大似然估計的均值和均方誤差，及95%的置信區(qū)間估計。
4結束語
理論分析和計算機模擬表明，環(huán)境因子的極大似然估計和置信區(qū)間估計具有可行性，從而可以將其應用于可靠性評估中。把兩種試驗條件下的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)化。即可以把地面試驗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為空間試驗數(shù)據(jù)，擴大了空間試驗數(shù)據(jù)的樣本量，來提高可靠性估計的精度。
參考文獻：
[1]王炳興.環(huán)境因子的定義及其統(tǒng)計分析.強度與環(huán)境[J].1998,(4):24-30.
[2]王善.環(huán)境因子的分析及應用.宇航學報[J].2001，（5）：74-80.
[3]劉琦，馮靜等.指數(shù)分布環(huán)境因子的Bayes算法.可靠性與環(huán)境適應性理論研究[J].2003，（3）：42-44.
[4]李鳳，師義民.Pareto分布環(huán)境因子的估計及其應用.數(shù)學的實踐與認識[J].2007，（23）:49-53.
[關鍵詞] 品牌；環(huán)境；研究構架
[中圖分類號] F273 [文獻標識碼] A [文章編號] 1006-5024(2008)06-0030-03
[作者簡介] 蔣小鈺，江西省社會科學院副研究員，研究方向為生態(tài)經(jīng)濟、品牌學。(江西 南昌 330077)
一、品牌生態(tài)環(huán)境的概念
1.品牌生態(tài)環(huán)境的定義(內(nèi)涵)
雖然，我們可以簡單地將品牌生態(tài)環(huán)境定義為：品牌生存的時空內(nèi)，一切對品牌的生長、發(fā)育、行為和分布有著直接或間接影響的要素與各種條件的總和。但是，我們認為，這種定義未免太過于寬泛、流于空洞、意義不大。還有沒有更加精準的、更加實際的、更加讓讀者一目了然的“品牌生態(tài)環(huán)境”的定義?比如說，我們能不能說上一句類似于“我們把光照、溫度、土壤、大氣、水分、食物和其他相關生物等生物生存所不可缺少的環(huán)境要素稱為生態(tài)因子”的話。進一步，我們要問，對于品牌來說，光照是什么?溫度是什么?土壤是什么?大氣是什么?水分是什么?食物是什么?相關生物又是什么?這些問題，都需要我們深入而細致地進行考量。我們不能僅僅套用一般性的“環(huán)境”定義，那樣做，沒有實際意義，而且，也是不負責任的態(tài)度。
2.品牌生態(tài)環(huán)境的種類(外延)
(1)品牌生態(tài)環(huán)境的命名。對于品牌生態(tài)環(huán)境因子，采用相關學科的已有名稱進行命名是無可厚非的。因為，品牌來源于現(xiàn)實，而現(xiàn)實中的許多事物的稱謂是一個約定成俗的問題，不是一下子改得過來的，改成別的也沒有實際意義，沒有這個必要。在命名問題上，重要的問題是，在對紛繁復雜的具體因子進行分類的基礎上，根據(jù)屬性、功能、來源、成分等進行劃分、歸納和整理為一個體系，命名就是一件水到渠成的事。所以，我們說，品牌生態(tài)環(huán)境命名的問題，本質(zhì)上是分類研究的問題，是一個歸納整理的問題。
(2)品牌生態(tài)環(huán)境的類型。在沒有科學的品牌生態(tài)環(huán)境分類學研究之前，我們是否可以簡單地從品牌產(chǎn)品生產(chǎn)的角度，把品牌生態(tài)環(huán)境分為品牌內(nèi)生態(tài)環(huán)境和品牌外生態(tài)環(huán)境兩大類。品牌內(nèi)生態(tài)環(huán)境是指品牌產(chǎn)品的生產(chǎn)制造企業(yè)的環(huán)境，而品牌外生態(tài)環(huán)境是指品牌產(chǎn)品的生產(chǎn)制造企業(yè)以外的環(huán)境。
關于品牌內(nèi)生態(tài)環(huán)境。王東民(2004)認為，單從企業(yè)內(nèi)部視角來看，發(fā)展品牌至少有36個關鍵因素：市場定位、品牌輻延、馳名商標、工業(yè)設計、專利發(fā)明、新品開發(fā)、技術進步、信息網(wǎng)絡、市場調(diào)查、公關策略、廣告創(chuàng)作、CI策略、新聞宣傳、企業(yè)外腦、價格策略、銷售觀念、營銷改革、戰(zhàn)略聯(lián)盟以及國際市場，等等。這實際上是指品牌生態(tài)的內(nèi)環(huán)境。對于內(nèi)環(huán)境的研究，正如以上所說，首先是將上面這36個關鍵因素分類。
關于品牌外生態(tài)環(huán)境。同品牌內(nèi)生態(tài)環(huán)境研究一樣，至今還沒有品牌生態(tài)學研究者對此有系統(tǒng)研究。從品牌環(huán)境的角度，多數(shù)品牌研究者(而不是品牌生態(tài)學研究者)將品牌環(huán)境描述為：資源環(huán)境、產(chǎn)業(yè)環(huán)境、技術環(huán)境、人口環(huán)境、自然環(huán)境、政治環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、法律環(huán)境等(祖月、郝松林2006)。
實際上，我們知道，還有一個對于品牌的成長特別有影響的外部環(huán)境是市場格局，特別是市場中競爭品牌的影響。從生態(tài)學的角度，我們可以將這個因素類比為“生物環(huán)境”中的“種間關系”環(huán)境。當然，我們也可學習現(xiàn)代生態(tài)學的構架，將“生物環(huán)境”放在“種群”和“群落”中去討論。所以，下面我們要討論的品牌生態(tài)環(huán)境是指品牌的“非生物因子”環(huán)境。
現(xiàn)在的問題是，在品牌環(huán)境生態(tài)學中，我們?nèi)绾螌⑵涫崂沓蔀橐粋€有序的環(huán)境體系，并且，根據(jù)這個體系，如何簡潔明了地進行分類和命名。
二、品牌生態(tài)環(huán)境的組織與結構
1.品牌生態(tài)環(huán)境的組成成分。在本文中作為一個拋磚引玉式的探索，我們比照生態(tài)學中對于非生物因子生態(tài)環(huán)境構成的分類，把品牌的“非生物因子”生態(tài)環(huán)境分為品牌氣候因子、品牌土壤因子、品牌地形因子。并且，與相應的品牌環(huán)境因子對應起來。當然，我們還要進一步研究有無此“套用”的必要性。
(1)品牌氣候因子。在生態(tài)學中，氣候因子也稱地理因子，包括光照、溫度、水分、空氣等。那么，我們是否可以相應地將市場(需求)環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、政策法律環(huán)境、文化環(huán)境與光照、溫度、水分、空氣產(chǎn)生以下的對應關系：光照――市場(需求)環(huán)境、溫度――經(jīng)濟環(huán)境、水分――政策法律環(huán)境、空氣――文化環(huán)境。
(2)品牌土壤因子。土壤泛指自然生態(tài)環(huán)境中以土壤為主體的固體成分，其中土壤是植物生長的最重要基質(zhì)，也是眾多微生物和小動物的棲息場所。土壤因子對生物產(chǎn)生影響的方面包括土壤礦物質(zhì)、土壤有機質(zhì)、土壤結構性狀三個方面。那么，我們是否可以將資源環(huán)境、人口環(huán)境、基礎設施環(huán)境與土壤礦物質(zhì)、土壤有機質(zhì)、土壤結構性狀作如下的對應關系：土壤礦物質(zhì)――資源環(huán)境、土壤有機質(zhì)――人口環(huán)境、土壤結構性狀――基礎設施環(huán)境。
(3)品牌地形因子。在生態(tài)學中，地形因子主要是指地面的起伏、坡度、坡向(向陽和向陰)等。那么，我們是否可以將起伏、坡度、坡向與產(chǎn)業(yè)環(huán)境、技術環(huán)境、媒體通路環(huán)境做如下相應的對應：起伏――產(chǎn)業(yè)環(huán)境、坡度――技術環(huán)境、坡向――媒體通路。
筆者認為，怎樣的對應關系不重要，重要的是我們起碼有一個能引起討論的品牌生態(tài)環(huán)境(嚴格意義上說是品牌“外環(huán)境”中的“非品牌種群”環(huán)境，類似于生態(tài)學中的“自然環(huán)境”中的“非生物因子”環(huán)境)的結構。
2.品牌生態(tài)環(huán)境因子的關聯(lián)。類似于大自然的光照(熱能)給地球送來了溫暖，使地球表面土壤、水體變熱，引起空氣和水的流動，生態(tài)環(huán)境因子通過相互作用而關聯(lián)起來形成一個生態(tài)環(huán)境的整體，通過生態(tài)系統(tǒng)的能量循環(huán)和物質(zhì)循環(huán)將生態(tài)環(huán)境中的各種生態(tài)因子進行關聯(lián)。在品牌生態(tài)學中，我們十分有必要研究各品牌生態(tài)因子之間的相互關聯(lián)與互動的復雜關系。
三、品牌生態(tài)環(huán)境的運動與變化
1.品牌生態(tài)環(huán)境的自然變化
正如在生態(tài)環(huán)境中，光照是引起環(huán)境變化的一個重要“自變量”。我們認為，市場需求――市場中人的需求是品牌生態(tài)環(huán)境中的一個重要的“自變量”。所以，我們也很有必要研究在品牌生態(tài)環(huán)境中，自變量是什么?因變量是什么?自變量與因變量之間的關系如何?這些研究勢必對我們調(diào)查和預測環(huán)境變化有重要的作用。
2.品牌生態(tài)環(huán)境對品牌的作用規(guī)律
(1)限制性規(guī)律(李比希最小因子定律)。生態(tài)學研究告訴我們，生物在生長發(fā)育的不同階段往往需要不同的生態(tài)因子或生態(tài)因子的不同強度。例如，低溫對冬小麥的春化階段是必不可少的，但在其后的生長階段則是有害的。那些對生物的生長、發(fā)育、繁殖、數(shù)量和分布起限制作用的關鍵性因子叫限制因子。這一規(guī)律是1840年農(nóng)業(yè)化學家J.Liebig在研究營養(yǎng)元素與植物生長的關系時發(fā)現(xiàn)的，后人稱之為Liebig最小因子定律(Liebig＇s law of minimum)：植物生長并非經(jīng)常受到大量需要的自然界中豐富的營養(yǎng)物質(zhì)如水和CO2的限制，而是受到一些需要量小的微量元素如硼的影響。
那么，這個定律是否也提示我們，在一個具體的品牌運作過程中，十分重要的問題是找到對于你的品牌來說的“最小因子”，并且，我們用什么樣的方法才能找到這個對于品牌成長限制最大的環(huán)境因子?實際上，有許多研究者對此早已有密切的關注，如黃知常和鄧陽(2007)。
(2)非等價規(guī)律。對生物起作用的諸多因子是非等價的，其中有1-2個是起主要作用的主導因子。主導因子的改變常會引起其他生態(tài)因子發(fā)生明顯變化或使生物的生長發(fā)育發(fā)生明顯變化，如光周期現(xiàn)象中的日照時間和植物春化階段的低溫因子就是主導因子。在品牌生態(tài)學中，各品牌生態(tài)環(huán)境因子的作用是否也是等價的?如果不是等價的，那么，我們是否要研究其主導因子是什么?另外，主導因子與限制因子的區(qū)別是什么呢?我們用什么研究方法進行主導因子研究呢?這一方面的研究是鮮見的。
(3)替代性規(guī)律。生態(tài)因子雖非等價，但都不可缺少，一個因子的缺失不能由另一個因子來代替，這就是生態(tài)因子的構成不可替代性。但某一因子的數(shù)量不足，有時可以由其他因子來補償，例如光照不足所引起的光合作用的下降可由CO2濃度的增加得到補償，這就是生態(tài)因子的數(shù)量可替代性。受此規(guī)律的啟發(fā)，我們在品牌生態(tài)學中，是否要研究各種因子間的替代性呢?筆者認為是很有必要的。因為，我們在現(xiàn)實中有許多條件多數(shù)時候是難以滿足的，有許多時間是需要尋找替代性因子的。
四、品牌生態(tài)環(huán)境的功能與作用
正如生物有機體在不斷地同其周圍生態(tài)環(huán)境進行物質(zhì)與能量的交換過程中，與環(huán)境是相互作用的一樣，品牌與其環(huán)境也是相互作用的，這一點是毋庸置疑的。
1.品牌生態(tài)環(huán)境對品牌的直接影響
(1)品牌氣候因子。前面我們已經(jīng)假設，市場(需求)環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、政策法律環(huán)境、文化環(huán)境是品牌氣候因子。毫無疑問，這些因子，對于品牌的成長是有直接影響的。
任何品牌的運營與發(fā)展都脫離不開政治法律體制與宏觀經(jīng)濟周期的影響，政治經(jīng)濟體制為微觀品牌的運營與發(fā)展提供了體制基礎，它們就如同品牌經(jīng)營的地理氣候因素，它們的改變同樣會對品牌經(jīng)營產(chǎn)生重大影響。一方面，政治經(jīng)濟環(huán)境作為重要的品牌運營外部環(huán)境發(fā)揮作用。一國政局的穩(wěn)定與動蕩、宏觀經(jīng)濟的景氣循環(huán)、金融體制的現(xiàn)狀與變動趨勢、法制環(huán)境的健全程度、國家對經(jīng)濟的干涉程度等等無不對品牌資產(chǎn)運營產(chǎn)生重要影響。例如，我國彩電行業(yè)雖然具有市場競爭激烈的特點，但并沒有發(fā)揮市場經(jīng)濟優(yōu)勝劣汰的機制，全行業(yè)陷入價格戰(zhàn)的泥潭不能自拔。其根本原因是地方政府在國有彩電企業(yè)背后所起的關鍵作用，而地方政府目標(稅收、GDP)與企業(yè)目標(利潤、發(fā)展)往往不一致，導致彩電行業(yè)并不是一個正常的市場經(jīng)濟的環(huán)境，全行業(yè)盈利能力低下，對彩電品牌的技術積累及品牌發(fā)展帶來了不利影響。另一方面，政經(jīng)環(huán)境通過對企業(yè)產(chǎn)權制度發(fā)生影響，進而對品牌運營環(huán)境產(chǎn)生作用。郎咸平2004年挑起的對海爾、TCL、科龍改制的質(zhì)疑，掀起了一場國有資產(chǎn)改革大辯論，這場辯論的階段性結果及對政府決策的影響必將對相關的國內(nèi)品牌運營環(huán)境產(chǎn)生重大影響。目前，中國國內(nèi)的著名品牌如海爾、娃哈哈、海信、長虹等都遇到了產(chǎn)權制度改革這道坎，能否解決好這個問題直接決定了這些著名品牌的未來演進和走向。
(2)品牌地形因子。我們假設的品牌地形因子是產(chǎn)業(yè)環(huán)境、技術環(huán)境、媒體通路。顯然，這些對于品牌來說，影響也是很大的。
如媒體通路。中國有句古語：“近朱者赤，近墨者黑”，是說在好的環(huán)境中，一個人會跟著學好，而在一個壞的環(huán)境中，這個人則可能變壞。所以，孟母擇鄰而居有三遷之舉，就是希望孟子在優(yōu)良的環(huán)境中取得更大的成就。品牌形象的傳播需要傳播的方法和路徑，也就是品牌傳播的通路。品牌傳播就像“買房子，選鄰居”，在哪種媒體、哪個時段、哪個地方傳播什么樣的信息必須要有嚴格的分析和思考，這樣才能使品牌走對地方，傳播也才有效。
技術環(huán)境也是品牌經(jīng)營所面臨的最具變革性的環(huán)境因素之一。一方面，近年來信息技術的飛速發(fā)展極大地改變了品牌所面臨的經(jīng)營環(huán)境，任何品牌的發(fā)展都不能僅僅將信息技術當作簡單的工具，而是必須在戰(zhàn)略上與根本商業(yè)模式上對這一環(huán)境的變化做出反映；另一方面，產(chǎn)業(yè)內(nèi)技術環(huán)境的突變同樣對品牌經(jīng)營產(chǎn)生重大的影響。
(3)品牌土壤因子。資源環(huán)境、人口環(huán)境、基礎設施環(huán)境三項是我們假設的品牌土壤因子。這三個因子對于品牌的影響應該是土壤與植物的關系。顯然，人口環(huán)境是從三個方面的變化對品牌經(jīng)營產(chǎn)生影響：一是人口統(tǒng)計因素的變化；二是人們的觀念與理念、風俗文化的變化；三是消費時尚與潮流的變化。
一個國家的地理位置、礦藏儲量、民族風俗要受環(huán)境因素的制約，企業(yè)要根據(jù)資源打造品牌，謀求發(fā)展。特別是在集團性品牌組合中，需要我們研究各個品牌資源的不同配置，需要對不同品牌采取不同的策略進行深入的研究。
2.品牌對品牌生態(tài)環(huán)境的適應性變化
(1)趨同策略。趨同適應是指不同種類的生物，由于長期生活在相同或相似的生態(tài)環(huán)境條件下，通過變異、選擇和適應，在形態(tài)、生理、發(fā)育以及適應方式和途徑等方面表現(xiàn)出相似性的現(xiàn)象。蝙蝠與鳥類，鯨與魚類等是動物趨同適應的典型例子。蝙蝠和鯨同屬哺乳動物，但是，蝙蝠的前肢不同于一般的獸類，而形同于鳥類的翅膀，適應行活動；鯨由于長期生活在水生態(tài)環(huán)境中，體形呈紡錘形，它們的前肢也發(fā)育成類似魚類的胸鰭。
類似的在品牌競爭中，為了適應環(huán)境，我們是否需要采取趨同策略呢?這和差異化策略是否是矛盾的呢?矛盾在哪里?不矛盾又是因為什么?實際上，我們是否可以從品牌的本地化來理解品牌對環(huán)境的生態(tài)適應――趨同策略。
(2)趨異策略。趨異適應是指親緣關系相近的同種生物，長期生活在不同的生態(tài)環(huán)境條件下，形成了不同的形態(tài)結構、生理特性、適應方式和途徑等。趨異適應的結果是使同一類群的生物產(chǎn)生多樣化，以占據(jù)和適應不同的空間，減少競爭，充分利用生態(tài)環(huán)境資源。如，根據(jù)引起生態(tài)型分化的主導因素，可把生態(tài)型劃分為氣候生態(tài)型、土壤生態(tài)型和品牌生態(tài)型等。
參考文獻：
[1]蔣小鈺.品牌種群生態(tài)學研究構架初探[J].企業(yè)經(jīng)濟，2008，(3).
[2]王東民.品牌生命的復雜性和復雜的品牌生理生態(tài)學[J].商業(yè)研究，2004，(6).
關鍵詞：茶葉葉片 混沌行為 環(huán)境因子 SPAD差值
中圖分類號：S24 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）08（c）-0101-02
茶葉品質(zhì)的好壞將直接決定其在茶葉銷售市場上的經(jīng)濟價值，因此對茶葉品質(zhì)相關的研究得到了過國內(nèi)外相關研究人員廣泛的重視與關注[1]。對于茶葉品質(zhì)的研究目前主要通過集中在內(nèi)部化學成分測量，例如：吳云影等人運用原子吸收分光光度計法測量茶葉中所含的錳、鋅等微量元素指標，實驗結果顯示錳、鋅等微量元素會呈現(xiàn)一定程度上的損失[2]。王安俊等人對貴州省湄潭縣茶園茶葉以及土壤中所含有的水溶性氟指標進行測量 [3]。但是，目前國內(nèi)外很少研究將內(nèi)部化學成分構成動力學系統(tǒng)進行研究分析。
文章提出利用分形和混沌理論中的Grassberger-Procaccia （G-P）算法[4-5]提取龍井茶和徑山茶和鄰近葉片SPAD差值隊列的分形維數(shù)，來證明龍井茶和徑山茶茶葉在受自然環(huán)境因子的制約下葉片SPAD差值存在混沌行為，根據(jù)茶葉茶葉片SPAD關聯(lián)維飽和度的混沌特性來定量復雜和多變?nèi)~綠素演化度和自然環(huán)境因子管理行為，進而確定茶葉的品質(zhì)。
1 材料與方法
1.1 儀器與材料
使用KONICA MINOLTA 公司生產(chǎn)的便攜手持式葉綠素計SPAD-502 定量龍井茶和徑山茶鄰近葉片SPAD指標，該儀器對于葉片測量測量精度為 SPAD單位偏差。檢測方式采用紅光外吸收及近紅外各一只光電二極管作為發(fā)射源，利用植物葉片雙波長吸收強度差度量方式來獲得植物葉片SPAD值。徑山茶葉采集自杭州西北部約浙江杭州市余杭區(qū)徑山茶種植園，龍井茶葉采集自浙江杭州市西湖區(qū)西湖龍井茶園，其中隨機選擇了100對葉片用SPAD儀器進行測量，每對葉片共測量3次差值，最后計算3次測量的取平均值作為后續(xù)分析使用。
1.2 GP算法
關聯(lián)積分定義為[4]：
（1）
其中，表示與的歐式距離，（?）階躍函數(shù)，因此可以計算出關聯(lián)維數(shù)：
（2）
當足夠大到不再隨發(fā)生變化時，即吸引子最小嵌入維數(shù)：
（3）
2 試驗結果與分析
根據(jù)（1）～（2）式分別對徑山茶葉與龍井茶葉葉鄰近葉片SPAD差值隊列進行飽和關聯(lián)維計算。對于徑山茶當時間增量確定后，與的關系曲線在無標度區(qū)呈近似直線，且隨著嵌入維數(shù)的增加，直線段趨于平行。采用最小二乘法來確定?無標度區(qū)的斜率，即相空間的關聯(lián)維飽和度的值。從估計的關聯(lián)維數(shù)?演化狀況來看，當時趨向于穩(wěn)定。根據(jù)實驗結果可以計算出飽和關聯(lián)度最小嵌入維數(shù)和。換句話說說，徑山茶葉片鄰近葉片SPAD差值隊列演化動力系統(tǒng)會在相空間中的運動軌道上縮變到一個值約為12.29維度的吸引子上，描述該近葉片SPAD差值隊列演化動力系統(tǒng)需要8個因素，說明徑山茶葉鄰近葉片SPAD差值隊列受自然環(huán)境因子的制約混沌行為。對于西湖龍井茶葉鄰近葉片SPAD差值隊列進行分析顯示，飽和關聯(lián)度，最小嵌入維數(shù)，這也說明龍井茶葉鄰近葉片SPAD差值隊列會受自然環(huán)境因子的制約混沌行為。
3 結語
該研究將分形和混沌理論應用到徑山和龍井茶茶葉葉片分析中，使用自相關函數(shù)檢驗使用葉綠素計SPAD-502儀測量得到的徑山和龍井茶茶葉SPAD差分系列值，并確定徑山茶和龍井茶遲滯時間，利用GP算法在相空間重構該差分系列值，進而獲得徑山和龍井茶茶葉SPAD差分系列關聯(lián)維飽和度，分別為9.07和12.29，這證明了龍井茶和徑山茶茶葉受自然環(huán)境因子的制約，龍井茶和徑山茶鄰近葉片SPAD差值存在混沌行為。
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環(huán)境污染與哮喘及過敏癥的發(fā)病率間的相關性尚無明確定論，不過有一些報告指出，高度工商化的地區(qū)其過敏癥率亦較高[5]。國外相關報道顯示，0～18歲的哮喘發(fā)病率是6.2%，隨著年紀增長其哮喘發(fā)病率在>64歲為3.7%，呈現(xiàn)下降的趨勢而其他過敏性疾病卻有升高的現(xiàn)象，如過敏性鼻竇炎，0～18 歲是6.2%，>64歲增為14%[6]。而過敏性疾病又被認為是誘發(fā)哮喘的獨立危險因素，同時不管是過敏性疾病的發(fā)作或是哮喘尤其是過敏性哮喘的發(fā)作都與環(huán)境暴露或環(huán)境污染物有密切關連[7]，因此在利用問卷進行調(diào)查的同時也應一并將環(huán)境因子如墻壁霉菌斑、家中環(huán)境潮濕指標、蟑螂出現(xiàn)頻率等等狀況考慮進去。
1呼吸系統(tǒng)過敏癥的定義
哮喘的診斷定義目前尚無統(tǒng)一標準。哮喘臨床上的診斷則大致遵循1993 年世界衛(wèi)生組織（NHLBI/WHO workshop report）對哮喘的定義[8]，其內(nèi)容包含了氣道的阻塞，呼吸時伴有"咻咻"的喘鳴聲，有呼吸困難、咳嗽與胸悶胸痛的癥狀。此外，哮喘患者在未發(fā)作時，從外在來看是與正常人沒有差異，哮喘病之發(fā)生，除了某一種致敏物質(zhì)引起急性發(fā)作以外，環(huán)境污染的因子，氣道的高反應性（airway hyper-responsiveness），與氣道之發(fā)炎反應的存在常是并行的。臨床診斷除了有以上所描述的內(nèi)容做為參考之外，通常應結合臨床病史與家族病史，過敏原的檢測與判斷，以及支氣管激發(fā)試驗等資料。
2室內(nèi)室外環(huán)境因子與哮喘
環(huán)境對于哮喘之影響，在許多項目之中可以見到，如都化與社經(jīng)地位都是重要因子，在經(jīng)濟較發(fā)達之社區(qū)，哮喘之發(fā)病率較高，即使從鄉(xiāng)下遷移到都市者，其子女之中就可發(fā)現(xiàn)有增加的情況[9]。抽煙是一個重要的環(huán)境因子，對于哮喘之發(fā)生有極重要之影響，已知抽煙可以增加血清中的IgE 濃度[10]。其他室內(nèi)環(huán)境污染與哮喘相關性中，最常被討論的有室內(nèi)潮濕度、積水、溫度、霉菌、細菌毒素、塵蹣濃度、蟑螂與寵物等等[11]，其中有關塵蹣的研究是最多的，甚至已由研究結果來嘗試訂出其閾值是100 mites/g 灰塵，這相當于2 ug allergen/g灰塵，而超過這個標準以上會增加兒童得到哮喘的危險性[12]，此外室內(nèi)的蚊香燃燒與煮飯燒水時所放出的室內(nèi)空氣污染，也被認為可能與哮喘或呼吸道傷害有關[13]。
室外環(huán)境污染因子包括的范圍很多，其中與哮喘存在相關性的五項空氣污染指標包括：PM10（particulates matter of median diameter
3哮喘與肺功能下降的關系
肺功能下降是哮喘發(fā)作時最明顯癥狀，肺功能包含了很多內(nèi)容，不過最常被用來使用作為肺功能指標的有3種值，分別是：①肺部吸飽氣時第一秒鐘用力吐出量，即forced expiratory volume in one second，簡稱FEV1，單位是升（L）。②肺部吸飽氣時用力吐氣直到將氣吐光為止的過程中，25%～75%的流量，即forcedexpiratory flow between 25% and 75% of forced vital capacity，簡稱FEF 25%～75%，單位是升/秒（L/S）。③FEV1/肺部吸飽氣時用力吐氣直到將氣吐光為止的吐氣量，forced vitalcapacity，簡稱FVC，即FEV1/FVC，是沒有單位的比值。此外，支氣管激發(fā)試驗（bronchial challenge test）是用來測定氣道的高反應性的另一方法[20]，可以特定的過敏原或具有非特異性的氯乙烯（methacholine）或組織胺（histamine）來進行試驗。判斷的標準是測試后的肺功能比測試前的肺功能在第1 s用力呼氣量（FEV1）下降的20%當作是陽性反應。但該方法存在一定限制性，受測者本身肺功能太低（FEV1/FVC
4哮喘與家族遺傳
誘發(fā)哮喘的病因目前尚未明確，環(huán)境因子與遺傳因子共同誘導哮喘是目前普遍公認的學說，近年來研究顯示，哮喘發(fā)作似乎有家族聚集現(xiàn)象，學者們開始探討遺傳因子與環(huán)境因子，到底哪一個角色比較重要？Harris等以雙胞胎為研究對象發(fā)現(xiàn)，遺傳因子可用于解釋75%的哮喘病例，其余的25%則歸因于不同的環(huán)境因子[21]。進一步探討哮喘的表現(xiàn)型（phenotype）與遺傳因子的關系，Kauffmann 等研究指出，哮喘的表現(xiàn)型不是單一個基因可以解釋，應該是很多基因的共同參與[22]Bleecker 等人也在同一年提出，哮喘的發(fā)生與發(fā)展至少與人類染色置的6p21.3-23、12q、13q、14q 等位置的基因有關，而且環(huán)境因子與基因的交互作用也是十分重要[23]。
5哮喘的遺傳感受性因子
哮喘的發(fā)作所牽涉到機制是非常復雜的，而且參與的基因也是非常多的，每一個參與基因在其DNA 序列上的不同，進而會促使該基因與哮喘發(fā)作有相關性不同，我們就稱之為遺傳感受性（genetic susceptibility）。以下分別討論幾種與哮喘有關的遺傳感受性因子。
5.1 β2腎上腺感受器（β2-adrenergic receptor；β2AR） β2AR 是目前已知的乙型氣道擴張劑（β-bronchodilator）感受器，其基因位于人類染色體5q31-33 的位置，作用機轉(zhuǎn)主要是當乙型氣道擴張劑與β2AR 結合后，會透過G-Protein 作用導致腺甘酸環(huán)化酵素（adenylate cyclase）的活化，使得cAMP 增加并使支氣管擴張，最后達到治療之效果。β2AR 是一種細胞表面蛋白（cell-surface protein），且有部分氨基酸序列是埋入細胞膜中，在很多細胞如呼吸道平滑肌細胞與表皮細胞、neutrophils、嗜伊紅性白血球與肺泡上找到的巨噬細胞等都可發(fā)現(xiàn)[24]。
5.2 Tumor necrosis factor （腫瘤壞死因子；TNF） TNF 是一種原發(fā)炎細胞激素（pro-inflammatory cytokine），其基因的位置是落在染色體6p21-23 上且與HLA class II 是在同一個基因區(qū)域，過去的研究發(fā)現(xiàn)哮喘病人在呼吸道與肺部有TNF 量升高的情形[25]。腫瘤壞死因子的基因以TNFα-308G/A（promoter variant at position -308）基因型與LTα基因在第一個Intron 的經(jīng)NcoI 限制酶切割（restriction enzyme digestion）的基因多型性是已知的哮喘相關性因素，也有研究顯示TNFα在-308 位置的allele 2與LTαNcoI*1 與TNF 的血中濃度有關[26]。目前有關TNFα-308 位置的基因多型性或LTαNcoI 的基因多型性，與哮喘患者的關系仍然不是很一致。
5.3 Cytokine gene cluster Cytokine gene cluster 是座落在人類染色體5q23-33 的位置，這些細胞激素（cytokine）有IL-3、IL-4、IL-5、IL-9、IL-13 與GM-CSF 等，其中IL-4 、IL-13 與IgE或哮喘明確存在相關性。Walley 等人以來自英國的三組不同特性的研究對象，即一般族群、過敏哮喘者和非過敏非哮喘者，來探討IL-4 的promoter -590 位置的基因多型性在這三組人的關系，結果發(fā)現(xiàn)-590 C-T 與一般族群之IgE 抗體表現(xiàn)量，以及wheezing 的情形產(chǎn)生與否有關，但在其他族群則無此類似發(fā)現(xiàn)[27]，此外IL-4 也已被證實與B 細胞活化產(chǎn)生IgE 有關，更是影響免疫反應走向Th2 漂移時，非常重要的一種細胞激素。
5.4 Glutathione S-transferase P1（GSTP1） 有文獻指出，支氣管高反應性（bronchial hyper-responsiveness）可能被ROS （reactiveoxidative species）所影 響[28]，ROS 作為可靠的炎癥指標，其所引起的發(fā)炎反應可能啟動氣管收縮的機制，進而使個體發(fā)生類似哮喘的癥狀。而GST 基因被公認為可調(diào)節(jié)因氧化性壓力所產(chǎn)生的ROS。事實上，GST 基因的多型性有很多，還包括GSTM1、GSTT1 等等，而在肺臟的表皮細胞中，GSTP1 被認為提供了超過90%的GST 活性，另外，由于GSTP1 位于染色體11q13 的位置，而這段基因正好被證實與哮喘發(fā)生以及支氣管高反應性有高度相關，因此GSTP1 基因與哮喘發(fā)生的關聯(lián)性現(xiàn)正開始被廣泛討論中。
目前研究表明，哮喘是一由多因子共同作用參與的疾病，主要的影響因素可分成遺傳因子與環(huán)境污染因子兩大類。環(huán)境因子方面，最常被討論的是室內(nèi)過敏原暴露。常見的過敏原有塵蹣、蟑螂、貓毛與狗毛；在遺傳因子方面，β2-腎上腺素受體，腫瘤壞死因子（TNF）等基因特定的基因型，可能與哮喘的發(fā)生有關。既往研究顯示β2AR 基因多型性與肺部的發(fā)育有關，Lymphotoxin-α（LTα）被認為與IgE 的產(chǎn)生有關，TNFα、以及Glutathione S-transferase（GST）P1 也與呼吸道的高反應性（bronchial hyper-responsiveness）有關。我們想知道這些特殊標的基因的基因型，是否在我們的研究族群分布與國外研究相同。此外，環(huán)境與遺傳因子的交互作用對哮喘發(fā)病產(chǎn)生疊加效應，相關研究仍需進一步深入。
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關鍵詞：競爭力 旅游產(chǎn)業(yè) 主成分分析法 貴州省
2012年國發(fā)2號文件《國務院關于進一步促進貴州經(jīng)濟社會又好又快發(fā)展的若干意見》的正式，使貴州省旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展迎來了重大契機。在新的形勢下如何增強貴州省旅游產(chǎn)業(yè)競爭力，使其發(fā)揮應有的社會經(jīng)濟價值，實現(xiàn)貴州旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，是當前和今后值得深入研究的重要問題，也是本文研究的價值所在。
一、貴州省旅游產(chǎn)業(yè)競爭力評價模型與評價結果
（一）樣本數(shù)據(jù)來源
本文的研究數(shù)據(jù)來自于2011年全國統(tǒng)計年鑒、2011年全國旅游統(tǒng)計年鑒以及各省市2011年的地方統(tǒng)計年鑒。
（二）評價指標體系的構建
本文在前人研究的基礎上，通過查閱相關統(tǒng)計資料，兼顧數(shù)據(jù)的可得性，聯(lián)系地區(qū)的實際情況，選取旅游基礎競爭力、旅游核心競爭力、旅游環(huán)境競爭力三個方面共15個指標，構建了旅游產(chǎn)業(yè)競爭力評價指標體系，參見表1。
（三）數(shù)據(jù)處理
為了確保所選擇競爭力指標之間的相關性，同時消除極端值和量綱的影響，在進行主成分分析前需要進行標準化處理以及KMO、Bartlett球度檢驗：
1、標準化處理。采用的處理方法是對指標進行標準化，數(shù)據(jù)標準化的公式為：Zi=(Xi—Xmin)/(Xmax—Xmin ) 其中Zi是指標的標準分數(shù)，Xi為某指標的指標值，Xmax為某指標的最大值，Xmin為指標的最小值。
2、KMO、Bartlett球度檢驗，參見表2。
由表2可以看出KMO取值為0.726，表明所選觀測變量作因子分析是可以接受的。巴特利統(tǒng)計值的顯著性概率為0，拒絕H0，所以可以對樣本數(shù)據(jù)進行主成分分析。
（四）實證分析
1、利用SPSS軟件，對所選擇樣本的數(shù)據(jù)進行分析，求出各主成分的特征值、貢獻度和累計貢獻度，參見表3。從表3可知前4個主成分累積貢獻率已達85.322%，所以選取前4個主成分分析即可，且從特征值碎石圖可知前四個特征值均大于1，符合要求。
2、為了進一步確認輸出的4個主成分是否合適，我們需要分析在指定4個特征根時的因子分析的初始解，參見表4。
從表4的提取項可以看出，此時所有變量的值都大于0.626，共同度均較高，各個變量的信息丟失較少，因此，可以確定本次按照4個特征根進行因子提出的總體效果理想。
3、將因子矩陣做方差最大化旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子負載矩陣，可以得出各變量在主成分上的負載，參見表5。
由表5可知，第一主成分與星級飯店全員勞動生產(chǎn)率、居民消費水平、人均GDP、城鎮(zhèn)化率、星級飯店人均占用固定資產(chǎn)、旅行社人均占用固定資產(chǎn)高度正相關，而這六個指標基本反映了各地區(qū)經(jīng)濟環(huán)境因子，因此我們稱第一主成分為經(jīng)濟環(huán)境因子，記為F1。第二主成分與客房入住率、旅客周轉(zhuǎn)量、旅游高校數(shù)量、國內(nèi)旅游人次和國內(nèi)旅游收入市場相關度較大，這幾個指標更多地體現(xiàn)了社會經(jīng)濟效益，我們稱第二主成分為社會經(jīng)濟效益因子，記為F2。第三主成分在國際旅游人次和國際旅游收入市場方面比重較高，這些指標則反映了國際旅游經(jīng)營能力，所以我們稱第三主成分為國際旅游經(jīng)營因子，記為F3。第四主成分主要與森林覆蓋率相關，我們將其定義為自然環(huán)境因子，記為F4。
4、采用回歸法估計因子得分系數(shù)，并輸出因子得分系數(shù)矩陣，參見表6。
根據(jù)表6可以寫出以下因子得分函數(shù)：
經(jīng)濟環(huán)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
社會經(jīng)濟效益因子：
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
國際旅游經(jīng)營因子：
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
自然環(huán)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
通過以上因子得分函數(shù)，再代入各指標后，我們可以計算出各樣本的因子得分。
根據(jù)表3，以四個主成分的貢獻度作為權重，我們可以構造2010年全國各省市的旅游產(chǎn)業(yè)競爭力的評價函數(shù)：
F=0.4805F1＋0.2191F2＋0.087F3＋0.067F4
將已計算出的各樣本的因子得分代入以上公式，可以得到2010年競爭力綜合得分，并按分值高低進行排序，參見表7。
（五）結果分析
關鍵詞 信息素養(yǎng) 信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng) 信息素養(yǎng)結構模型
分類號 G254.97
DOI 10.16810/ki.1672-514X.2017.01.008
Influence Mechanism and Ecosystem Construction of Information Literacy
Zhang Bilan， Wu Shixian
Abstract Based on the model of social complex ecosystem， and referring to the basic dimensions of information literacy， the structure model of information literacy ecosystem is constructed， and its major components are expounded. Then， this paper analyzes the interaction of components and their influence on the development of information literacy. The results of the study can help to integrally grasp the impact factors of information literacy.
Keywords Information literacy. Information literacy ecosystem. Information literacy structure model.
信息行為主體，即強調(diào)信息屬性的自然人，簡稱信息人。他的信息素養(yǎng)成長根植于由信息人自身的稟賦因子和信息人所處的環(huán)境因子共同構成的生態(tài)系統(tǒng)里。信息素養(yǎng)的成長，是這個系統(tǒng)里內(nèi)外因子共同作用的結果。
1 信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)的概念與結構要素
1.1 信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)概念
信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)是指在特定空間和時間范圍內(nèi)，信息人與信息環(huán)境所具有的對信息人信息素養(yǎng)的形成有直接或間接影響的因素相互聯(lián)系、相互作用而形成的一個統(tǒng)一整體。
基于上述信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)的基本概念，借鑒馬世駿等提出的社會-經(jīng)濟-自然復合生態(tài)系統(tǒng)（Social-Economic-Natural Complexion system，即SENCE）模型[1]和周承聰提出的社會-信息-信息服嶄春仙態(tài)系統(tǒng)模型[2]，本研究建立了一個信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)的結構模型（如圖1），以便于從整體上把握信息素養(yǎng)的影響因素體系。
該模型中，核心圈的信息人為信息素養(yǎng)生態(tài)核；信息人所具有的認知結構和認知能力稱為信息素養(yǎng)生態(tài)基，提供信息人進行信息活動的內(nèi)能量；第二圈是對信息人的信息活動有直接影響的信息環(huán)境，提供信息人進行信息活動的直接外能量，稱為信息素養(yǎng)生態(tài)質(zhì)；第三圈是外部的社會與自然環(huán)境，稱為信息素養(yǎng)生態(tài)膜，提供信息人進行信息活動的最終能量源泉。
1.2 信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)構成要素
1.2.1 信息人
信息人是信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)中的信息素養(yǎng)成長主體，也即強調(diào)信息屬性的自然人。
1.2.2 信息素養(yǎng)影響內(nèi)因子
信息人所具有的一切對其信息素養(yǎng)的成長及信息實踐活動有直接或間接影響的因子稱為信息人的稟賦因子。信息素養(yǎng)成長稟賦因子非常多，包括學歷、年齡等。稟賦因子的共同作用形成信息人一定的認知結構和認知能力，構成影響信息素養(yǎng)的核心內(nèi)因子。
1.2.3 信息環(huán)境因子
信息環(huán)境是指信息人可能接觸的信息資源以及特定信息活動的影響因素共同構成的一種信息生存與發(fā)展環(huán)境。同生態(tài)學上任何環(huán)境的概念一樣，它也是相對于某個中心的概念，這個中心就是信息人，同時，信息人也不能脫離信息環(huán)境而獨立存在。信息環(huán)境中一切對信息人信息素養(yǎng)的成長及其信息實踐活動有直接或間接影響的因子則稱為信息素養(yǎng)成長的信息環(huán)境因子（外因子）。信息環(huán)境因子多種多樣，主要由信息資源、信息基礎設施、信息服務、信息制度、信息氛圍等組成。
1.2.4 社會與自然環(huán)境因子
信息人都是群體或者社會中的一員，處于一定的工作、生活環(huán)境和社會影響之中，自然人正是在社會環(huán)境的影響下成為一個社會人的。因此，信息人的信息觀念、信息行為潛移默化之中必然受到周圍群體（特別是最密切的生活、工作小圈子群體）的觀念、行為模式的影響。社會環(huán)境因素可以分為宏觀和微觀兩個方面，居住模式、社交群、職業(yè)等與信息人生活密切相關的社會環(huán)境因素可歸為微觀因素；宏觀因素包括經(jīng)濟水平、文化和法律等社會環(huán)境因素。
2 信息影響內(nèi)因子對信息素養(yǎng)成長起主導作用
信息人的稟賦因子，既包括先天形成的因子，如性別、年齡、血型等，也包括后天形成的因子，如學歷、經(jīng)濟收入水平、社會閱歷等。這些因子共同作用，形成了信息人的認知結構和認知能力。
信息人的稟賦因子及其形成的認知結構、認知能力構成了信息素養(yǎng)成長的內(nèi)環(huán)境，信息素養(yǎng)的成長首先是根植于這個小環(huán)境里的。信息人既有的認知結構、認知能力構成信息活動的起點，也為信息活動提供思維工具與活動框架。良好的個人認知結構是個人信息素養(yǎng)形成和發(fā)展的前提條件；同時，信息素養(yǎng)本身也是認知結構和認知能力中重要的因素，信息人不斷吸收新信息并豐富、重構其認知結構的過程，實際上也是信息素養(yǎng)成長和認知能力發(fā)展的過程。認知結構、認知能力發(fā)展的源泉在于對外部環(huán)境信息的不斷吸收，在于不斷與外界信息交換，而這需要信息人不斷激發(fā)對信息的需要并為滿足其信息需要而積極利用一切內(nèi)外條件進行信息活動。也就是說，信息素養(yǎng)成長的根本在于信息活動驅(qū)動力推動下的信息實踐活動。
3.3.3 信息人和信息基礎設施的相互作用
信息人是信息基礎設施的現(xiàn)實或潛在消費者，信息人的信息素養(yǎng)培育對信息基礎設施的利用效果、作用的發(fā)揮和價值的體現(xiàn)有著重要影響。信息基礎設施的先進性、普及性和易用性對信息活動的效率和效益有著重要的影響，并深刻影響著信息人參與信息活動的積極性，以及信息素養(yǎng)的提升。
3.3.4 信息人和信息服務的相互作用
信息用戶與信息服務者之間實際上是一種共生互惠關系。對于信息需求表達、獲取、吸收等能力較低的信息弱勢群體，信息服務具有重要的作用。圖書館、社區(qū)服務組織等機構的信息服務，是滿足信息弱勢群體基本信息需求的重要途徑，對信息弱勢群體通過信息需要的滿足感受信息資源的重要價值從而提高信息意識、信息活動驅(qū)動力有重要的意義。信息素養(yǎng)成長主體是信息服務的重要消費群體，同時，信息消費者也會對信息服務提供者進行反饋，對提高信息服務機構的服務能力也有重要的價值。
3.3.5 信息人和信息氛圍的相互作用
信息人是信息氛圍的重要創(chuàng)造者。群體的信息意識、信息道德、信息技能等是由各個個體共同作用形成的。同時，個體與群體之間也處于不斷地相互影響的過程中，社交圈、工作圈的群體信息意識、信息行為模式等，都會對個體產(chǎn)生潛移默化的影響。如果說信息環(huán)境中信息基礎設施等硬件的建設主要靠經(jīng)濟支撐，那么作為軟件的信息氛圍則主要靠信息人的整體素質(zhì)支撐，信息氛圍直接影響著信息人對其它信息環(huán)境因子的利用。
3.3.6 信息人和外部環(huán)境的相互作用
信息人及信息人所處的信息環(huán)境都處于社會經(jīng)濟與自然環(huán)境這個大的外部環(huán)境之中，這個大環(huán)境既為信息環(huán)境的建設提供人財物保障，也為信息人的信息活動提供活動對象。同時，信息環(huán)境的建設、信息人的信息活動也推動社會經(jīng)濟與自然環(huán)境的發(fā)展。
4 結語
綜上所述，信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展與信息時代、信息環(huán)境和社會體制的變化與發(fā)展有著密切關系，是一個社會系統(tǒng)，具有較強的社會性。信息素養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)中，內(nèi)因子對信息素養(yǎng)的成長起著積極的、能動的主導作用，而環(huán)境因素對信息素B的成長也起著巨大的作用：信息制度激勵成長，信息氛圍引領成長，信息服務牽引成長，信息資源推動成長，信息基礎設施助力成長，外部信息環(huán)境保障成長。
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植物葉片是維持陸地生態(tài)系統(tǒng)機能的最基本要素，一方面葉片是植物光合作用和物質(zhì)生產(chǎn)的主要器官，是生態(tài)系統(tǒng)中初級生產(chǎn)者的能量轉(zhuǎn)換器。另一方面植物葉片是植物與大氣環(huán)境水氣交換的主要器官，是大氣－植物系統(tǒng)能量交換的基本單元。植物響應環(huán)境的變化而形成的內(nèi)在生理及外在形態(tài)方面的適應對策稱為植物性狀，其中關于葉片的性狀稱之為植物葉性狀，這類植物葉性狀與植物的生長對策及植物利用資源的能力緊密聯(lián)系，具有易于測定的特點，可同時對大量的植物種類進行比較研究［1－3］。葉性狀能夠反映植物適應環(huán)境變化所形成的生存對策［4－7］，是植物基本行為和功能的具體體現(xiàn)，它們共同體現(xiàn)了植物為了獲得最大化碳收獲所采取的生存適應策略［8－9］，具有重要的生態(tài)學和生物進化意義［10－12］。尺度問題對于研究葉性狀的分異規(guī)律及葉性狀與環(huán)境因子的相關性具有重要的作用，而在不同研究尺度，葉性狀因子之間的相關性存在一定的差異［13－14］。舉例來說，沿降雨和養(yǎng)分梯度，物種的葉面積和比葉面積（Specialleafarea，SLA）存在極顯著相關性［1，15］。然而，在群落內(nèi)部，尤其是當取樣僅限于草本植物和喬木物種時，葉面積和SLA只存在較弱的相關性，甚至會出現(xiàn)負相關［16－17］。植物性狀間的相關性在不同分辨率尺度上是具有區(qū)別的［13］，且在不同的時間和空間尺度上環(huán)境因子存在巨大的差異，因此，要根據(jù)具體的研究目的、研究尺度來選擇合適的葉性狀。最近20a，隨著全球氣候變化研究的加深，植物性狀相關的新測度方法不斷涌現(xiàn)，應用葉性狀因子研究植物對環(huán)境的適應機理是生理生態(tài)學領域近年研究中新的突破點［18］。生態(tài)學家將葉性狀因子應用到氣候變化對生態(tài)系統(tǒng)功能影響的定量分析、模擬和評價及其他科研問題中［19］，其中最為關鍵的是基于尺度研究植物功能性狀與環(huán)境的關系及其與生態(tài)系統(tǒng)的關系，環(huán)境如何影響植物的功能性狀，植物如何響應環(huán)境的改變［3］，從而達到環(huán)境與植物之間的和諧。
1植物主要葉性狀及其生態(tài)功能
葉性狀是植物的重要特性之一，屬植物功能性狀的二級性狀［20］，直接影響到植物的基本行為和功能，能夠反映植物適應環(huán)境變化所形成的生存對策［6］。近年來，對植物葉性狀的研究較多，研究所采用的葉性狀因子指標也較多。綜合歸納目前研究較多的葉性狀因子，概括為兩大類，分別為結構型性狀和功能型性狀。結構型性狀是指植物葉片的生物化學結構特征，在特定環(huán)境下保持相對穩(wěn)定，主要包括葉壽命（leaflife－span，LLS）、SLA、葉干物質(zhì)含量（leafdrymattercontent，LDMC）和葉氮含量（Leafnitrogencontent，LNC）、葉磷含量（Leafphosphoruscontent，LPC）、葉氮磷比（Leafnitro－gen／phosphorusratio，N／P）、葉片碳含量（LeafCarboncontent，LCC），葉碳氮比（LeafCarbon／ni－trogenratio，C／N），單位面積葉質(zhì)量（Leafmassperarea，LMA），葉厚度（leafthickness，TH）等。功能型性狀則體現(xiàn)了葉片的生長代謝指標，隨時間和空間的變化程度相對較大，主要包括光合速率、呼吸速率、氣孔導度等。植物的這些葉性狀共同體現(xiàn)了植物為了獲得最大化碳收獲所采取的生存適應策略［9，21］。其中SLA、LDMC、LNC和LPC由于易于測定，被廣泛應用于不同尺度葉性狀研究中。例如，LNC、LPC、N／P常用來評估植被組成，群落水平植被的生態(tài)功能及養(yǎng)分制約的指標；N／P小于14一般指示植物受氮素制約，大于16指示受磷制約［22］；在大尺度研究中，常用的指標有SLA和LNC等。
1．1結構型葉性狀指示的生態(tài)功能
1．1．1LLSLLS是一個反映植物行為和功能的綜合性指標，并被認為是植物在長期適應過程中為獲得最大光合生產(chǎn)以及維持高效養(yǎng)分利用所形成的適應策略，綜合反映了植物對各種脅迫因子（光、溫、水、營養(yǎng)、大氣污染、草食動物的攝食等）的生態(tài)適應性［5，10，23］。
1．1．2SLA：等于葉片面積／葉片干重SLA與潛在相對生長速率及單位質(zhì)量光合速率正相關，是反映植物碳收獲策略的關鍵葉性狀之一［24］，通常與LLS呈負相關，與單位重量的葉氮含量LNCmass呈正相關關系，即具有較高SLA的植物種類，平均LLS較低，但其葉片的光捕獲面積、單位重量LNC卻較高，并由此導致較高的凈光合速率［23，25］。1．1．3LDMC：等于葉片干重／葉片飽和鮮重LDMC與潛在相對生長速率負相關，與LLS正相關，與葉厚度也具顯著相關性［26］，被認為是資源獲取軸上比較穩(wěn)定的預測指標［27］。1．1．4LNCLNC指的是包括核酮糖－1，5－二磷酸羧化酶（Rubisco）在內(nèi)的所有光合器官所含蛋白質(zhì)中的氮含量，包括單位質(zhì)量葉氮含量（Leafnitrogencon－tentpermass，LNCmass）和單位面積葉氮含量（Leafnitrogencontentperarea，LNCarea），LNC與單位質(zhì)量光合速率具顯著相關性。葉磷含量［28－29］一般指葉片內(nèi)核酸、脂肪膜、生物能量分子如ATP等組織中存在的磷含量，受環(huán)境中土壤礦物質(zhì)元素的影響，多數(shù)由植物從大氣中獲?。?0］。N／P指的是葉片氮含量與磷含量的比值，可用于評估群落水平植被的生態(tài)功能及養(yǎng)分制約。1．1．5δ13C和δ15Nδ13C和δ15N反映的是植物的水分利用效率。植物具有較高的δ13C值，說明其具有較高的水分利用效率［31－33］。
1．2功能型葉性狀指示的生態(tài)功能
最大光合速率（Amax），指在光飽合、土壤養(yǎng)分和CO2含量等環(huán)境因子適宜的情況下測定的植物光合速率，受氣孔導度和葉片內(nèi)CO2濃度影響［11］?？煞从持参锏奶际斋@策略。
2不同研究尺度葉性狀的研究
國內(nèi)外有關植物葉片性狀的研究主要集中于通過對大量植物的比較研究，探討葉性狀的生態(tài)功能，揭示葉性狀的分異規(guī)律、不同葉性狀之間及葉性狀與環(huán)境因子的相關關系，研究的尺度可分為個體尺度、功能群尺度、群落尺度及區(qū)域和全球尺度。
2．1個體尺度
在個體尺度研究中，比較常用的葉性狀指標有SLA、LDMC、Amax、LNC和LPC等，Philip對10種地中海植物的9種葉性狀（包括SLA、LDMC、葉面積、干重、鮮重、厚度、葉密度、葉體積和LNC）進行篩選比較，得出SLA與LDMC是最優(yōu)的兩個指標，兩者可以解釋90％以上植物葉性狀隨取環(huán)境不同而發(fā)生的變異，可以用來定量化研究葉性狀與生態(tài)系統(tǒng)功能之間的關系，而且與較難測定的Amax一樣，可應用于更大尺度上的研究［34］。為了尋找葉性狀的分異規(guī)律及其與各種環(huán)境因子之間關系，個體尺度葉性狀的研究著重于定量化研究單個或多個植物種葉性狀對不同環(huán)境因子的響應［35］。目前關于植物個體葉性狀對環(huán)境因子的響應研究較多，環(huán)境因子主要包括溫度、土壤養(yǎng)分、土壤水分、光照等非生物環(huán)境因子，也包括人類活動等生物環(huán)境因子。例如，溫度低的小麥葉片比溫度高的小麥葉片具有更高的葉綠素含量和凈光合速率，而且溫度低的小麥具有結構更復雜的冠層［31］。養(yǎng)分的添加可以增加土壤硝態(tài)氮的積累，提高土壤中植物可利用氮素［36］，隨養(yǎng)分的增加兩種草原優(yōu)勢植物羊草（Leymuschinensis）與大針茅（Stipagrandis）的LNC顯著增加，C／N呈減小趨勢［37］。干旱環(huán)境中植物的SLA和葉片面積較低，而相應的LDMC、LNC和Amax較高，這些特征被解釋為植物為了適應干旱生境的保水對策，具體表現(xiàn)為植物水分利用率和氮素利用率之間的權衡［38］。地形對葉性狀的影響是多種因素的綜合作用，包括海拔、坡度、坡向等的變化引起的光照、溫度、養(yǎng)分和水分的梯度變化。在北京東靈山地區(qū)遼東櫟海拔分布范圍（1000～1800m）內(nèi)，葉性狀的變化規(guī)律具體表現(xiàn)為：遼東櫟氣孔密度、氣孔長度和葉面積隨海拔的升高呈現(xiàn)曲線變化形式，葉綠素含量和單位干重葉氮、磷和鉀含量沿海拔梯度呈上升趨勢，同時葉綠素含量和LNC有較弱的正相關［39］。人類活動是比較特殊的環(huán)境因子，具有主動性和選擇性。可直接影響植物性狀，也能通過改變土地利用方式來改變植物的生境條件從而影響植物性狀，如人類的放牧活動引起植物的SLA、LDMC、葉面積、葉重量等發(fā)生改變，隨著放牧強度的增加，植物群落結構、土壤種子庫等發(fā)生改變［39－40］，只有具有適應性狀的物種才能存活，且存活的植物其SLA呈增加趨勢，LDMC呈減小趨勢，以適應逐漸惡化的環(huán)境［41－42］。土地利用對植物生長和繁殖的影響顯著，如開墾草原，耕作等導致土壤養(yǎng)分、水分、土壤團聚體等環(huán)境因子發(fā)生改變，引起植物葉性狀的改變以適應新的生境條件［43］。對黃土高原不同退耕年限坡地植物SLA與養(yǎng)分含量的關系的研究表明，立地和物種水平植物SLA存在顯著差異，SLA變化范圍各不相同，植物LCC、LNC和LPC以及C／N、N／P和C／P在不同退耕年限坡地間不具有一致的變化，這表明不同植物種的葉性因子隨生境的改變其變化較為復雜［43］。目前在個體尺度，針對個體對各種環(huán)境因子響應的研究較多，然而并沒有建立機理性的模型解釋葉性狀對各環(huán)境因子的響應，只有少數(shù)半經(jīng)驗模型，缺少定量化模型。目前比較有代表性的半經(jīng)驗模型有Evans－Poorter的模型，該模型可以解釋SLA在干旱環(huán)境下的變異趨勢［44－45］：干物質(zhì)比決定單位面積氮含量，植物通過協(xié)調(diào)其SLA和單位干重氮含量的關系來平衡葉片單位質(zhì)量有機氮的含量以達到最大化其凈光合速率的目的。為達到這一點，植物必須同時調(diào)整其TH和LDMC，而二者又都能決定SLA和單位干重氮含量，植物這類形態(tài)學上的特性和單位干重氮含量本質(zhì)上的變異無關，但與Amax有關。
2．2功能群尺度
植物功能群（Functionalgroup）實際上等同于植物功能型（Functionaltype），它是對某一特征因子有相似響應或具有某些相似性狀的物種集合，劃分的性狀一般是個體生態(tài)學性狀，不一定是分類學性狀［46］。相同功能群植物的葉性狀對某類環(huán)境因子的響應具有一定程度的相似性。利用功能群這一概念有利于定義植被屬性和揭示植被對環(huán)境因子的響應，有利于不同研究尺度上更復雜定量模型的實現(xiàn)［3］。雖然植物功能群的劃分方法較多（表1），然而當前的研究在劃分功能群時，大多是選擇定性的指標，較少依據(jù)定量的形狀進行劃分，這是目前研究的不足之處。功能群尺度葉性狀的主要研究內(nèi)容可簡單的概括為指一組（幾個或者較多）物種葉性狀之間的比較。由于功能群是幾個物種個體的組合，因此，個體尺度葉性狀研究中常用的指標也被高頻率的沿用，如LNC、SLA、LDMC與Amax等。在功能群內(nèi)部，植物性狀存在很寬的變異范圍，而在不同功能群之間葉性狀經(jīng)常也存在較大的差異。例如，在被子植物中，植物LNC由低到高，大致順序為：木質(zhì)化灌木＜單子葉草本植物＜雙子葉草本植物＜木質(zhì)化藤本植物，這些差異可能是自然選擇的結果。不同功能群之間特定的植物性狀的分異表明，對特定功能群而言存在選擇壓力（如低氮），但在功能群內(nèi)部，植物性狀的選擇壓力較弱［3］。以生活型把植物分為雜草類和喬木植物，雜草類植物LNC和LPC高于喬木，落葉植物LNC和LPC高于常綠植物［47］。對明尼蘇達州34種草本植物的養(yǎng)分添加實驗表明，禾本科植物、C3和C4植物這3類不同功能群植物的Amax對養(yǎng)分添加的響應具有顯著差異［3］。Reich等［2］把其研究的物種分為針葉、闊葉、禾本科和灌木植物等4類功能群，結果發(fā)現(xiàn)，不同功能群之間的平均SLA、LNC與Amax之間的關系具有差異，禾本科植物具有最高的SLA和Amax，常綠植物最低。Kikuzawa等［21］在綜合考慮了葉的建成消耗和其他器官的呼吸消耗后，完善了其建立的單葉模型，按生活型把植物分為不同的功能群植物，得出LLS的排序結果如下：水生植物的浮葉＜一年生草本植物＜多年生草本植物＜落葉植物＜常綠植物。原因是葉壽命與植物的根、莖等非光合器官的維持消耗密切相關，就這部分消耗而言，水生浮葉植物非常?。◣缀鯖]有支撐結構）；一年生草本植物在冬天全部死亡，所以冬天的維持消耗為零；多年生草本植物在冬天僅地下部分能存活，其維持消耗顯然大于一年生草本植物；落葉樹種的根、莖器官在冬天需消耗大量有機物質(zhì)，而常綠樹種則除了這部分消耗，還要維持葉子的呼吸消耗，所以必須具備長的葉壽命來彌補這些消耗。
2．3群落尺度
在群落尺度，植物葉性狀與群落的物種組成、生態(tài)功能及生長狀況聯(lián)系緊密，因此，該尺度的研究重點是用葉性狀指示群落的生態(tài)功能等。例如，植被生態(tài)學家常用LNC、LPC、N／P比值來評估植被組成，群落水平植被的生態(tài)功能及養(yǎng)分制約的指標；當植被的葉氮磷比小于14，一般指示植物受氮素制約，大于16指示受磷制約［22］。在群落尺度上，SLA與物種豐富度顯著相關，可以預測群落物種組成的變化，而LDMC則與生態(tài)系統(tǒng)演替過程中物種組成變化聯(lián)系緊密［48－49］。葉性狀作為個體表性可塑性的指示值得到了廣泛的認同［50］，然而在植物種相互作用及相互作用引起的植物群落構建（Communityassembly）的變化過程中，植物性狀的生態(tài)功能仍不清楚［51］。葉性狀可反映不同植物的適應對策，可用來指示物種組成的變化和演替進程的改變，然而目前葉性狀與群落物種組成與演替的相關性尚未得出一致的結論。長時間尺度上，群落發(fā)生演替，植物葉性狀隨之發(fā)生變化，在演替早期生境中占據(jù)優(yōu)勢的物種其植物種具有較低LLS，較高的SLA和LPC，對光及土壤養(yǎng)分的利用效率較低，養(yǎng)分循環(huán)速度較快［52－53］，這些性狀有利于植物種適應演替早期較貧瘠的環(huán)境（中國沙漠）。在演替過程中，先鋒種對群落結構的更新和演替也具有重要的作用，由于先鋒種比演替中后期的植物物種在生理特征和葉性狀特征上具有優(yōu)勢［54－55］，更能適應演替早期的環(huán)境，因此，能占據(jù)演替早期生態(tài)位。一般認為先鋒物種比非先鋒物種具有更低的LMA和LNC［56］。在熱帶山地雨林生態(tài)系統(tǒng)中，先鋒樹種的單位干重的Amax和單位干重暗呼吸速率顯著大于非先鋒樹種［57］。演替后期生境條件有所改善，土壤養(yǎng)分、土壤水分含量提高，群落結構更加穩(wěn)定。由于植物葉性狀與植物的最適生境有關［58］，因此，生境條件的改變必然會引起植物葉性狀的改變。在演替的后期或優(yōu)越環(huán)境條件下較強保持體內(nèi)養(yǎng)分型的植物種占據(jù)優(yōu)勢生態(tài)位［53］。具有較低SLA、較高LDMC及葉片C／N比的植物將會是演替后期的優(yōu)勢種，在長時間尺度上，群落中優(yōu)勢種的SLA和土壤C／N含量成正相關關系，而非優(yōu)勢種成負相關［59］，如在法國南部地區(qū)，演替后期的植物具有較高的養(yǎng)分保持能力和較長的LLS［53］。在演替的后期植物種的生活型以多年生草本或喬木為主，這類植物具有較長的LLS和較高的葉建成消耗［60］。外來物種的入侵也能導致群落結構發(fā)生改變，從而影響演替進程。在群落水平上，外來物種能成功的入侵新的生境，并在群落中占據(jù)較有利的生態(tài)位，與其具有迅速獲取資源的適應對策有關，葉性狀可以指示這一適應對策［61］，外來物種通常具有較大的SLA、較高的單位質(zhì)量LNC和較短的LLS等性狀［62］。對悉尼地區(qū)外來物種的葉性狀進行了群落水平的比較研究，得出處于擾動生境中的外來物種其SLA、LNC、LPC和N／P顯著高于原生生境中的鄉(xiāng)土物種［14］。不同植物群落之間的葉性狀均值也不盡相同，表示不同的植物群落其指示的生態(tài)功能也具有差異。例如，常綠植物群落的SLA明顯低于落葉植物群落，加利福尼亞海灣地中海氣候區(qū)內(nèi)的22種常綠闊葉灌叢物種在群落水平此種差異趨勢顯著［1］。對歐洲中部次生草地不同植物群落的葉性狀研究表明，隨著群落物種豐富度的增加，SLA呈減小的趨勢，單位面積LNC呈下降趨勢［50］。
2．4區(qū)域與全球尺度
區(qū)域和全球尺度葉性狀的研究重點是定量化研究植物關鍵葉性狀沿氣候梯度變化的規(guī)律和機理［62］。比較常用的指標是LNC、SLA、LPC，原因之一是由于上述指標簡單易測，易于在大尺度、多物種水平上進行研究。長期試驗發(fā)現(xiàn)，上述葉性狀可以在一定程度上指示區(qū)域的養(yǎng)分、水分分布格局［62－63］。植物功能性狀在不同的氣候帶、不同的景觀內(nèi)和不同的樣點類型間有差異，與植物對環(huán)境的適應對策及植物自身的適應對策有關［7］。在區(qū)域尺度上，氣溫、降雨和土壤養(yǎng)分等存在區(qū)域分布差異，那么在區(qū)域尺度上，植物葉性狀是否存在一定的生物地理格局？Reich等［64］在全球年均溫為5～10℃的區(qū)域內(nèi)，依據(jù)生物地理和氣候梯度，分析了植物的LNC，提出幾個關于葉性狀分異規(guī)律的假說，其中包括溫度－植物生理假說（temperature－plantphysio－logicalhypothesis）和生物地球化學假說（biogeo－chemicalhypothesis）。溫度－植物生理假說指的是LNC隨溫度的升高而下降，因為溫度越低，葉片的生理活性和酶活性減弱，使得葉片內(nèi)的LNC較高。與此相反，生物地球化學假說指的是低的年均溫通過降低有機物的分解和礦化速率來降低氮素的可利用性，而且低溫條件下，植物根吸收效率下降導致LNC降低。Han等［65］依據(jù)中國753種植物種的葉氮磷含量進行綜合分析表明，植物LNC和LPC隨海拔的升高而增加，N／P與海拔無顯著相關性，中國植被的N／P較全球平均值高，但中國各個植被功能群之間的氮、磷含量及N／P與全球水平較一致，這些性狀在中國植被中存在一定的生物地理格局。與之相對應的是，He等［66－67］在分析了中國北方草地199個樣點213種植物的葉氮磷后指出，雖然中國植被的N／P高于全球平均值，然而生物地球化學假說不適用于年均溫很低的區(qū)域，指出在中國北方草原區(qū)葉氮磷含量并沒有形成生物地理格局，LNC在中國北方草地并沒有隨溫度形成明顯的地理格局，氣候與植物的LPC和N／P相關性很小，而取樣點之間和樣地內(nèi)植物之間的葉性狀差異顯著。
植物各葉性狀因子之間相互關聯(lián)，不同植物區(qū)系間可能存在相似的性狀格局。大尺度上，葉性狀的分異規(guī)律及其與環(huán)境因子的相關關系已被廣泛研究，成為解釋生態(tài)系統(tǒng)功能的關鍵指標［8］。Wright等［11］基于全球175個樣點（涉及從極地凍原到熱帶雨林，從草地到荒漠）的各類植被類型的2548種植物的葉性狀分析，首次在全球尺度上闡述了這些關鍵葉性因子間的普遍相關規(guī)律以及與環(huán)境因子之間的關系，是對這方面研究工作的一個階段性總結。各葉性狀因子之間存在相關性，揭示了各個性狀之間存在內(nèi)在的聯(lián)系以及葉性狀因子在不同環(huán)境壓力下趨同進化的特征。研究表明，LNCmass與Amax存在密切正相關，而SLA與植物生產(chǎn)單位葉面積的物質(zhì)成本呈負相關，二者又隨LLS的增加而降低，這種相互關系幾乎在所有植物種群和群落中都普遍存在，是進一步理解生態(tài)系統(tǒng)行為特征的基礎［68－69］。定量化研究不同物種、不同生境相同物種的葉性狀因子之間的相關性，有助于找出氣候、土壤養(yǎng)分等環(huán)境因子對葉性狀的影響［61］。目前，已經(jīng)在全球尺度上初步定量化闡明了6種關鍵葉性因子（SLA、LDMC、LNC、LPC、LLS等）之間存在的普遍相關規(guī)律［70］，在區(qū)域尺度上，植物葉性狀之間的關系進一步證實了全球尺度的研究結果。對澳大利亞258種不同生境中的建群種喬木的葉性狀分析顯示，SLA、Amax、暗呼吸速率、LNC和LPC之間存在相互的正相關性；而LLS與以上幾種葉性狀因子成顯著負相關，且與單位面積葉質(zhì)量成正相關［11］。
3研究展望
3．1中國的葉性狀研究
國內(nèi)對植物葉性狀的研究開始的較早，最早可以追溯到1959年侯學煜先生撰寫的《中國150種植物化學成分及其分析方法》［71］。雖然，植物葉性狀的研究在早期生態(tài)學各領域的研究中均有所涉及，然而明確系統(tǒng)地提出植物葉性狀（plantleaftraits）的研究卻是在最近十年［72］。目前，中國的植物葉性狀研究尚屬剛剛起步。具有代表性的研究有：在青藏高原，Luo等［73］從區(qū)域尺度上解釋了植物葉性狀對海拔的響應，隨海拔高度增加，冠層平均葉壽命、基于面積的葉氮含量、葉面積指數(shù)、葉氮庫都相應增加，而冠層平均比葉面積、基于質(zhì)量的葉氮含量都下降。驅(qū)動因子主要是溫度和降水，土壤有機碳和總氮含量也有重要作用。在科爾沁沙地，李玉霖等［37］調(diào)查了不同類型沙丘生境中分布的20種物種，得出SLA和LDMC在不同物種間差異顯著。對草原區(qū)建群物種羊草進行養(yǎng)分添加實驗［74］，結果表明，羊草通過提高SLA、單位質(zhì)量葉片的葉綠素含量和含氮量，使單位面積葉片含氮量和葉綠素含量均呈線性提高。Han等［65］在綜合分析中國753種植物種的葉氮磷含量，指出中國植物葉氮磷含量分布存在一定的生物地理格局。然而，中國在中尺度（群落尺度）、大尺度（區(qū)域和全球尺度）的研究還較欠缺，只在中國東北樣帶草原植物性狀與降雨梯度的相關性，葉氮含量的地理格局以及青藏高原植物葉性狀生態(tài)功能的研究方面開展了一些嘗試性的工作［51，66－67］。然而由于中國有著特殊的氣候、植被條件，又有著長期的人為干擾和土地利用歷史，使得中國的植物葉性狀研究有別于其他國家。在未來的研究中，需要加強大尺度上植物葉性狀對環(huán)境因子響應的定量化研究。嘗試建立一些區(qū)域性的模型，有助于從機理上解釋植物葉性狀隨環(huán)境變化的分異規(guī)律。
3．2存在問題與展望
盡管目前葉性狀的研究很多，針對植物葉性狀的分異規(guī)律及其與環(huán)境因子之間的相關關系做了許多工作，取得了較大進展［11，71］，但仍有很多問題未能闡釋清楚：
（1）生態(tài)學家強調(diào)植物對生境的梯度變化具有不同的、復雜的適應對策。具體是什么原因或者是哪類環(huán)境因子在多大程度上引起葉性狀的變異？目前的研究大多只是驗證一些假設，沒有從機理上闡述清楚［3］。Ackerly等［74］提出通過分子標記法，對變異的性狀進行標記，找出與特定植物性狀變異相關的候補基因，一旦確定了此類基因，將會給植物性狀的研究帶來突破性的進展。
（2）自然環(huán)境是復雜多變的，某個環(huán)境因子對植物的影響往往和其他環(huán)境因子耦合在一起，存在交互作用，且大多數(shù)物種都具有影響生態(tài)系統(tǒng)的獨特性狀組合，單一性狀或者單一功能群無法代替這些性狀組合的作用，也不能預測不同物種表現(xiàn)出來的多種功能［75］。因此，需要加強針對某幾個環(huán)境因子及環(huán)境因子之間的交互作用開展的控制試驗，以定量化研究葉性狀與多環(huán)境因子之間的關系。
（3）以前的研究對單個植物種葉性狀因子之間的相關性比較關注，然而不同尺度葉性狀間的相關性亦有差異。所有大尺度的植物性狀的研究均是基于群落尺度的。舉例來說，SLA全球尺度的變化有大于35％的部分是基于研究樣點的數(shù)據(jù)，研究樣點之間植物葉性狀的比較可以反映出植物受大尺度氣候條件的影響［11］。由于葉性狀相關性是基于研究的尺度，因此，尺度的推繹就顯得尤為重要，且要根據(jù)具體的研究目的、研究尺度來選擇合適的葉性狀。
