數(shù)字農(nóng)業(yè)定義精選(九篇)

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第1篇：數(shù)字農(nóng)業(yè)定義范文

關(guān)鍵詞：數(shù)字農(nóng)業(yè)；時空推理；專家系統(tǒng)

0引言

數(shù)字農(nóng)業(yè)應(yīng)用涉及大量的氣象、環(huán)境、水文、地質(zhì)、土壤等領(lǐng)域的時空數(shù)據(jù)。這些時空數(shù)據(jù)分散在異構(gòu)系統(tǒng)中，有著不同的數(shù)據(jù)格式和規(guī)范，采用不同的概念和術(shù)語，基于不同的數(shù)學(xué)模型和分析推理方法。這些多領(lǐng)域時空信息對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、決策均起著重要作用。但是以前由于缺乏高效、合理的技術(shù)手段，即使付出很高的代價，也很難將這些時空信息完整無損地共享和融合集成到數(shù)字農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，在很大程度上制約了數(shù)字農(nóng)業(yè)的應(yīng)用發(fā)展。同時GIS等商業(yè)軟件平臺成本較高也不利于大規(guī)模應(yīng)用推廣。

為此，本文基于自主版權(quán)GIS、專家系統(tǒng)等系統(tǒng)軟件，應(yīng)用時空推理、本體論、語義Web、關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘和專家系統(tǒng)等技術(shù)，建立一個數(shù)字農(nóng)業(yè)時空信息智能管理平臺，對多源、異構(gòu)的數(shù)字農(nóng)業(yè)時空數(shù)據(jù)和推理分析方法進行集中統(tǒng)一的規(guī)范化管理，便于在實際應(yīng)用中進行融合、集成和共享?；谠撈脚_快速建立起了數(shù)字化測土施肥系統(tǒng)、大豆種植標準化管理系統(tǒng)、無公害水果蔬菜栽培指導(dǎo)系統(tǒng)等一批智能應(yīng)用系統(tǒng)。這些應(yīng)用系統(tǒng)精確控制農(nóng)田每一地塊種子、化肥和農(nóng)藥的施用量，在提高作物產(chǎn)量的同時，能夠?qū)崿F(xiàn)精確控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程，有效降低成本，充分保證農(nóng)業(yè)資源科學(xué)地綜合開發(fā)利用，減少和防止對環(huán)境和生態(tài)的污染破壞，保持農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的良性循環(huán)，是實現(xiàn)“綠色農(nóng)業(yè)”的重要途徑。

1主要關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀

1．1數(shù)字農(nóng)業(yè)

數(shù)字農(nóng)業(yè)是在“數(shù)字地球”的基礎(chǔ)上提出并發(fā)展的，是21世紀新型的農(nóng)業(yè)模式和挑戰(zhàn)性的國家目標，包括精準農(nóng)業(yè)、虛擬農(nóng)業(yè)等內(nèi)容，其核心是精準農(nóng)業(yè)。以3S技術(shù)應(yīng)用為核心的數(shù)字農(nóng)業(yè)空間信息管理平臺開發(fā)研究是數(shù)字農(nóng)業(yè)研究的突破口[1,2]。美國于20世紀80年代初提出數(shù)字農(nóng)業(yè)的概念，它是針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性差、技術(shù)措施差異程度大等情況，運用衛(wèi)星全球定位系統(tǒng)控制位置，用計算機精確定量，把農(nóng)業(yè)技術(shù)措施的差異從地塊水平精確到平方厘米水平，從而極大地提高種子、化肥、農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)資源的利用率，提高農(nóng)產(chǎn)量，減少環(huán)境污染。法國農(nóng)業(yè)部植?？偩纸⒘巳珖秶鷥?nèi)的病蟲測報計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。日本農(nóng)林水產(chǎn)省建立了水稻、大豆、大麥等多種作物品種、品系的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。新西蘭農(nóng)牧研究院利用信息技術(shù)向農(nóng)場主提供土地肥力測定、動物接種免疫、草場建設(shè)、飼料質(zhì)量分析等各種信息服務(wù)。同時，我國緊跟國際研究的前沿，開展了系統(tǒng)工程、數(shù)據(jù)庫與信息管理系統(tǒng)、遙感、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)等技術(shù)在農(nóng)業(yè)、資源、環(huán)境和災(zāi)害方面的應(yīng)用研究。

1．2時空推理

近年來，時空推理（Spatio－temporalReasoning）已成為十分活躍的研究方向，在軍事、航天、能源、交通、農(nóng)業(yè)、環(huán)境等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。近十年來我國國家基礎(chǔ)地理信息中心、清華大學(xué)、信息大學(xué)、中國科學(xué)院、武漢測繪科技大學(xué)、武漢大學(xué)、吉林大學(xué)等單位在時態(tài)GIS、時空數(shù)據(jù)模型、時空拓撲、時空數(shù)據(jù)庫等時空推理相關(guān)領(lǐng)域開展了大量研究工作。

1．3時空數(shù)據(jù)標準與共享

不同領(lǐng)域和應(yīng)用環(huán)境對時空數(shù)據(jù)的理解存在很大差異，這造成了異構(gòu)時空系統(tǒng)集成的困難，因此時空數(shù)據(jù)共享、互操作和標準化的研究具有重要意義。這方面研究最初從空間數(shù)據(jù)入手，近期開始向時間數(shù)據(jù)和時空結(jié)合數(shù)據(jù)發(fā)展。時空數(shù)據(jù)的共享有以下方式：

（1）空間數(shù)據(jù)交換

空間數(shù)據(jù)交換的基本思想是各系統(tǒng)使用自身的數(shù)據(jù)格式，通過標準格式進行數(shù)據(jù)交換。目前空間數(shù)據(jù)交換標準有：SDTS、DIGEST、RINEX等國際標準；以色列的IEF、英國的MOEPSTD、加拿大的SAIF、我國的CNSDTF等國家標準；AutoDesk的DXF、ESRI的E00、MapInfo的MIF等廠商標準。盡管各GIS軟件廠商提供了公開的交換文件格式來進行空間數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，但由于底層數(shù)據(jù)模型的不同，最終導(dǎo)致不同的GIS的空間數(shù)據(jù)不能無損的共享。雖然空間數(shù)據(jù)交換仍然在使用，但效果并不理想?？臻g數(shù)據(jù)互操作標準是當前國際公認的，比空間數(shù)據(jù)交換標準更有前途的數(shù)據(jù)標準。

（2）基于GML的空間數(shù)據(jù)互操作

開放式地理信息系統(tǒng)協(xié)會(OpenGISConsortium，OGC)提出了簡單要素實現(xiàn)規(guī)范和地理標記語言(GeographyMarkupLanguage，GML)。OGC相繼推出了一整套GIS互操作的抽象規(guī)范，包括地理幾何要素、要素集、OGIS要素、要素之間的關(guān)系、空間參考系統(tǒng)、定位幾何結(jié)構(gòu)、存儲函數(shù)和插值、覆蓋類型及地球影像等17個抽象規(guī)范，2003年1月推出GML3.10版[3]。近年來，國內(nèi)外眾多學(xué)者基于GML在空間數(shù)據(jù)共享等方面開展了大量研究。2001年Rancourt等人[4]將GML與先前所定義的空間標準進行比較，認為GML能有效地滿足空間數(shù)據(jù)交換標準。2002年，ZhangJianting等人[5]提出了一種基于GML的Internet地理信息搜索引擎。2003年，ZhangChuanrong等人[6]在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下以GML作為異構(gòu)空間數(shù)據(jù)庫交換共享空間數(shù)據(jù)的格式，成功實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互操作。2003年，崔希民等人[7]提出了GIS數(shù)據(jù)集成和互操作的系統(tǒng)架構(gòu)，在數(shù)據(jù)層次上實現(xiàn)GIS數(shù)據(jù)的集成和互操作。2003年，張霞等人[8]提出一種基于GML構(gòu)造WebGIS的框架結(jié)構(gòu),給出實現(xiàn)框架技術(shù)。其中采用GML作為空間數(shù)據(jù)集成格式。2004年，朱前飛等人[9]提出了一種新的基于GML的數(shù)據(jù)共享解決方案。2005年，陳傳彬等人[10]提出了基于GML的多源異構(gòu)空間數(shù)據(jù)集成框架。GML數(shù)據(jù)類型較完整，支持廠家較多，相關(guān)研究豐富，是目前最有前景的時空數(shù)據(jù)標準。本文選擇GML作為農(nóng)業(yè)時空數(shù)據(jù)標準。

1．4時空本體

1．4．1本體、語義Web和OWL

本體方法目前已經(jīng)成為計算機科學(xué)中的一種重要方法，在語義Web、搜索引擎、知識處理平臺、異構(gòu)系統(tǒng)集成、電子商務(wù)、自然語言理解、知識工程等領(lǐng)域有著重要應(yīng)用。尤其是目前隨著對語義Web研究的深入，本體論方法受到了越來越多的關(guān)注，人們普遍認為它是建立語義Web的核心技術(shù)。OWL是當前最有發(fā)展前景的本體表示語言。2002年7月29日,W3C組織公布了本體描述語言(WebOntologyLanguage,OWL)的工作草案1.0版。目前工作草案的最新更新為2004年2月10日的版本[11]。

1．4．2時空本體

基于本體方法對時空建模的相關(guān)研究工作如下：

1998年，Roberto考慮了作為地理表示基礎(chǔ)的某些本體問題，給出了關(guān)于一般空間表示理論的某些建議[12]。2000年ZhouQ.和FikesR.定義了一種考慮時間點和時段的時間本體[13]。2000年，Córcoles基于XML定義了一個類似SQL的時空查詢語言，該語言包含八種空間算子和三種時態(tài)算子用于表達時空關(guān)系[14]。2003年，Grenon基于一階謂詞邏輯定義了時空本體，使用斯坦福大學(xué)的Protégé環(huán)境實現(xiàn)[15]。2003年，Bittner等人[16]提出了用于描述復(fù)雜時空過程和其中的持續(xù)實體的形式化本體。以上工作中Grenon的時空本體研究相對完整，相關(guān)研究成果已經(jīng)在網(wǎng)上共享，本文在此基礎(chǔ)上開展研究，建立農(nóng)業(yè)時空本體。

2主要研究內(nèi)容

（1）農(nóng)業(yè)時空數(shù)據(jù)規(guī)范

現(xiàn)階段我國還沒有公認的農(nóng)業(yè)時空數(shù)據(jù)標準出臺。本文基于時空推理技術(shù)，研究通用性更強的時空數(shù)據(jù)表示模型，能表示氣象、土壤、環(huán)境、水文、地質(zhì)等各領(lǐng)域的農(nóng)業(yè)時空數(shù)據(jù)。GML是目前公認的時空數(shù)據(jù)標準，利用上述模型擴充GML，兼容中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院的“農(nóng)業(yè)資源空間信息元數(shù)據(jù)的分類及編碼體系草案”等國內(nèi)現(xiàn)有的地方性標準，構(gòu)建針對數(shù)字農(nóng)業(yè)中時空數(shù)據(jù)的DA－GML標準，作為數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)時空數(shù)據(jù)的規(guī)范?，F(xiàn)有的土壤、環(huán)境等基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)庫均支持到GML格式的轉(zhuǎn)換。

（2）農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)時空數(shù)據(jù)庫

基于筆者自主開發(fā)的GIS平臺建立農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)時空數(shù)據(jù)庫，該平臺具有運行穩(wěn)定、資源占用少、結(jié)構(gòu)靈活、功能可裁減、成本較低、便于移植等特點。采用了時空推理技術(shù)，支持對空間和時空信息的表示和推理。通過DA－GML能夠直接從現(xiàn)有系統(tǒng)中獲取領(lǐng)域農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)時空數(shù)據(jù)，主要包括土壤數(shù)據(jù)庫、環(huán)境數(shù)據(jù)庫、氣象資料數(shù)據(jù)庫、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件數(shù)據(jù)庫、林業(yè)信息數(shù)據(jù)庫、影像數(shù)據(jù)庫等。

（3）農(nóng)業(yè)時空分析方法庫與農(nóng)業(yè)時空知識庫

時空推理是研究時間、空間及時空結(jié)合信息本質(zhì)的技術(shù)，通過時空推理技術(shù)將現(xiàn)有面向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的時空分析技術(shù)進行整合和規(guī)范化表示，形成農(nóng)業(yè)時空分析方法庫。對領(lǐng)域農(nóng)業(yè)時空知識進行歸納、整理，同時通過數(shù)據(jù)挖掘方法從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中提煉知識，建立農(nóng)業(yè)時空知識庫。

（4）農(nóng)業(yè)時空本體庫

在(2)、(3)中存儲的數(shù)據(jù)、方法和知識需要一個有效的機制進行組織和管理。就目前技術(shù)而言，本體是表達一個領(lǐng)域內(nèi)完整的體系（概念層次、概念之間的關(guān)聯(lián)等）的最有效工具，所以本文選擇建立農(nóng)業(yè)時空本體庫。具體包括本體獲取、本體管理、本體服務(wù)與展示三個模塊。使用Protégé做本體開發(fā)環(huán)境編輯。Protégé是斯坦福大學(xué)開發(fā)的基于Java的本體編輯與知識獲取工具，帶有OWL插件的Protégé可以支持OWL格式的本體編輯與輸出。

以上三個庫通過WebService方式提供基于Internet的服務(wù)，可以在線對庫中信息進行維護和檢索，并能無縫集成到應(yīng)用系統(tǒng)中。

（5）系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)工作原理如圖1所示。首先，外部系統(tǒng)的時空數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成GML格式（現(xiàn)在絕大多數(shù)系統(tǒng)支持該數(shù)據(jù)標準），進入農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)時空數(shù)據(jù)庫。通過本體獲取與編輯模塊將時空數(shù)據(jù)和時空知識整理，形成本體庫。外部系統(tǒng)的請求通過WebSer－vices發(fā)給仲裁者，仲裁者區(qū)分各類情況調(diào)用三個庫調(diào)用服務(wù)、提取數(shù)據(jù)和執(zhí)行操作，結(jié)果返回給用戶。

（6）基于平臺開發(fā)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能應(yīng)用系統(tǒng)

基于數(shù)字農(nóng)業(yè)時空信息管理平臺建立數(shù)字化測土施肥系統(tǒng)、作物種植標準化管理系統(tǒng)、無公害水果蔬菜栽培指導(dǎo)系統(tǒng)等一批農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能應(yīng)用系統(tǒng)，解決實際問題。

3相關(guān)系統(tǒng)對比分析

3．1數(shù)字農(nóng)業(yè)空間信息管理平臺

平臺基于信息和知識支持的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)管理的集成技術(shù)，對農(nóng)田信息進行動態(tài)采集、分析、處理和輸出，從而根據(jù)農(nóng)田區(qū)域差異、農(nóng)事安排進行模擬分析、決策支持管理和指揮控制，并對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的區(qū)域差異進行精確定位、動態(tài)控制等定量操作[17]。

3．2全國農(nóng)業(yè)資源空間信息管理系統(tǒng)

全國農(nóng)業(yè)資源空間信息管理系統(tǒng)(NASIS)實現(xiàn)對全國農(nóng)業(yè)資源空間信息的查詢分發(fā)，具有系統(tǒng)管理、動態(tài)數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)檢索、查詢、數(shù)據(jù)分發(fā)、制圖、報表統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分發(fā)等功能。該系統(tǒng)已經(jīng)用于全國農(nóng)作物遙感監(jiān)測、農(nóng)業(yè)資源調(diào)查、農(nóng)業(yè)科研和農(nóng)業(yè)政策信息支持服務(wù)等方面[18]。

3．3中國西部農(nóng)業(yè)空間信息服務(wù)系統(tǒng)

計算機技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展為建立基于Web的中國西部農(nóng)業(yè)空間信息服務(wù)系統(tǒng)提供技術(shù)支撐。本文從西部農(nóng)業(yè)空間信息服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建開始，全面地介紹了系統(tǒng)的運行模式和數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)，詳細論述了系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)、平臺環(huán)境和開發(fā)實現(xiàn)等。

（1）基于平臺提供的開發(fā)框架，能方便、高效地建立大量的數(shù)字農(nóng)業(yè)智能應(yīng)用系統(tǒng)，基層農(nóng)業(yè)科技人員也能快速開發(fā)出技術(shù)含量高的應(yīng)用系統(tǒng)，各應(yīng)用系統(tǒng)能互通、共享，便于升級維護。

（2）由于大量的底層服務(wù)、數(shù)據(jù)、知識和方法由平臺集中統(tǒng)一提供，簡化了開發(fā)數(shù)字農(nóng)業(yè)應(yīng)用軟件的工作，節(jié)約了成本。

4結(jié)束語

數(shù)字農(nóng)業(yè)時空信息管理平臺從系統(tǒng)目標、適用范圍、采用技術(shù)、系統(tǒng)接口等方面不同于任何現(xiàn)有的基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)空間數(shù)據(jù)管理平臺，是一個概念全新的系統(tǒng)，定位于基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)空間數(shù)據(jù)管理平臺的上層，更便于開發(fā)數(shù)字農(nóng)業(yè)應(yīng)用。其中的本體庫等機制為將來建立農(nóng)業(yè)時空數(shù)據(jù)網(wǎng)格奠定了良好的基礎(chǔ)。

參考文獻：

［1］于淑惠.數(shù)字農(nóng)業(yè)及其實現(xiàn)技術(shù)[J].農(nóng)業(yè)圖書情報學(xué)刊,2004,15(7):5－8.

[2]唐世浩,朱啟疆,閆廣建，等.關(guān)于數(shù)字農(nóng)業(yè)的基本構(gòu)想[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究,2002,23(3):183－187.

[3]Geographymarkuplanguage(GML)[EB/OL].(2003)./techno/specs/002029PGML.html.

[4]RANCOURTM.GML:spatialdataexchangefortheinternetage[D].NewBrunswick:DepartmentofGeodesyandGeomaticsEngineering,UniversityofNewBrunswick,2001.

[5]ZHANGJianting,GRUENWALDL.AGML2basedopenarchitectureforbuildingageographicalinformationsearchengineovertheinternet[DB/OL].(2002).cs.ou.edu/database/documents/zg01.pdf.

第2篇：數(shù)字農(nóng)業(yè)定義范文

關(guān)鍵詞 ARC/INFO DEM（數(shù)字地面模型） 土地坡度 面積統(tǒng)計

1、引言

根據(jù)國家退耕還林有關(guān)政策，積極治理現(xiàn)有坡耕地，對25度以上的坡耕地實行有計劃地退耕還林還草，不但有利于中西部的環(huán)境保護，而且對調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高農(nóng)民收入有積極意義。因此能否為各地、市、縣準確提供轄區(qū)內(nèi)各種坡度的土地分布以及土地坡向情況，是能否客觀制定該區(qū)域農(nóng)業(yè)規(guī)劃和退耕還林還草計劃的關(guān)鍵；然而傳統(tǒng)的手工圈繪和主觀的'估計'水份太多，實地丈量不但勞民傷財而且精度低下。

我區(qū)廣大的測繪工作者多年來為廣西的國民經(jīng)濟建設(shè)做了大量前期性、基礎(chǔ)性的工作，他們測制的1：25萬、1：5萬、1：1萬的基本地形圖為解決這一難題提供了物資基礎(chǔ)；特別是近年來GIS（地理信息系統(tǒng)）技術(shù)的發(fā)展，使得這些可貴的資料在數(shù)字化處理之后日見增值，為準確、快速、低成本地獲取地表的各種統(tǒng)計數(shù)據(jù)提供可靠的依據(jù)。

廣西基礎(chǔ)地理信息中心在為區(qū)黨委、區(qū)政府制作的《廣西綜合區(qū)情地理信息系統(tǒng)（9202工程）》之西部大開發(fā)專題中，使用美國ESRI公司生產(chǎn)的GIS軟件――ARC/INFO軟件為東蘭、樂業(yè)縣制作了數(shù)字地面模型，進行三維地形表面分析和坡度量算統(tǒng)計，取得了準確客觀的成果。

2、 工作流程

在ARC/INFO中，管理、組織、存儲數(shù)據(jù)最基本的單位是圖層（coverage），一個圖層相當于一個專題圖，包含了地物的空間位置信息和屬性信息。利用ARC/INFO進行土地坡度坡向高程的分布統(tǒng)計的工作流程如下：

1、 利用國土資源調(diào)查結(jié)果，提取耕地信息，在ARC/INFO中生成耕地圖層，給不同耕地分類賦予不同的屬性；

2、獲取該地區(qū)的DEM數(shù)據(jù)（DEM即數(shù)字高程模型，就是在一個地區(qū)范圍內(nèi)，用規(guī)則格網(wǎng)點的平面坐標（x，y）及其高程（z）描述地貌形態(tài)的數(shù)據(jù)集）；

3、分別生成坡度分布圖層、坡向分布圖層和高程帶分布圖層；

4、將耕地圖層與坡度圖層、坡向圖層、高程帶圖層分別疊加分析，得到耕地的坡度、坡向、高程屬性；

5、進行面積統(tǒng)計，疊加河流、行政區(qū)劃、道路、居民點等基礎(chǔ)地理信息生成專題圖。

3、坡度、坡向和高層帶分布圖生成

坡度、坡向、高程帶圖層利用ARC/INFO的TIN模塊，由DEM（數(shù)字高程模型）數(shù)據(jù)生成。

3.1 DEM數(shù)據(jù)獲取：

目前常用的獲取DEM 數(shù)據(jù)的方法有兩種：

用航天、航空遙感影像立體像對提取DEM；

用現(xiàn)有地形圖掃描數(shù)字化等高線，獲取高程數(shù)據(jù)生成DEM。

用航天、航空遙感圖像立體像對生成DEM，最大的優(yōu)點是數(shù)據(jù)更新快，但購買影像費用高；用高程數(shù)據(jù)生成DEM，精度高于立體像對生成的DEM，但更新慢，周期長，僅對高程變化不大的地區(qū)適用。目前區(qū)測繪局具有的南寧市1：1000 DEM數(shù)據(jù)由航空遙感影像立體像對生成；全區(qū)1：25萬、1：5萬DEM和部分地區(qū)的1：1萬DEM數(shù)據(jù)則由高程數(shù)據(jù)生成。

用ARC/INFO 生成DEM的方法是：數(shù)字化地形圖，獲取高程數(shù)據(jù)，包括高程點、等高線、軟斷線（如邊界線等）、硬斷線（如河流、山脊、陡崖線等），生成TIN（不規(guī)則空間三角網(wǎng)，一種描述地形表面的方法），再由TIN內(nèi)插成DEM。ARC/INFO軟件生成的TIN對點、軟斷線、硬斷線有不同的插值處理方法。根據(jù)筆者對ARC/INFO和國產(chǎn)軟件GEOTIN 的對比試驗， ARC/INFO軟件生成的TIN在更大程度上擬合實際的地型，不足之處是加特征點的過程較為繁雜，生產(chǎn)時間較長。

3.2 坡度圖、坡向圖、高層帶圖生成：

在ARC/INFO中，坡度、坡向是這樣計算的：DEM上每個格網(wǎng)點的坡度由相鄰8個格網(wǎng)點計算而成（圖1）。高程的最大變化率即為該部分表面的坡度。坡向為用于計算坡度的那條線的方向。

圖1 DEM格網(wǎng)點坡度的計算

運用TIN模塊的分析功能可計算坡度、坡向和高程帶，使用命令的關(guān)鍵是建立好坡度、坡向、高程帶的分級定義查找表（LOOKUP-TABLE）。以坡度查找表為例，根據(jù)坡度分類的要求定義如下：

DEGREE-SLOPE SLOPE-CODE 2 1 6 2 15 3 25 4 90 5 對應(yīng)的坡度分類：(0°~2°)（2°~6°）（6°~15°）（15°~ 25°）（25°以上）

圖2為利用DEM生成的圖形

c="/Newspic/200881/1127448440.jpg" width=566 border=0>

坡度查找表字段要嚴格定義如下：

4、 圖層疊加：

GIS強大的分析任務(wù)之一是將獨立的特征類型合為一個新的特種類，代表了兩個輸入要素類的合并后的情況。圖層疊加，是將土地利用圖與坡度圖、坡向圖、高層分帶圖依次疊加，可研究它們之間的共同區(qū)域。運用OVERLAYEVENTS命令可進行疊加分析。

5、 面積統(tǒng)計：

圖層疊加后，根據(jù)各種分類條件提取耕地，可得到耕地按坡度、坡向、高程帶的分布圖，利用ARC/INFO的面積計算功能進行面積統(tǒng)計。

精度情況：據(jù)清華大學(xué)人居環(huán)境研究中心黨安容等人研究，經(jīng)國家測繪局驗收的1：25萬的數(shù)字地圖（高程精度為25米），在用于分縣土地坡度分級計算時，最小誤差是0.9%，最大誤差為4.9% [1] ，適合省級農(nóng)業(yè)部門制定宏觀規(guī)劃。如果利用即將完成的全區(qū)1：5萬DEM和已經(jīng)完成的1：1萬DEM（西江流域），將得到更高的精度，適合縣一級及縣以下農(nóng)業(yè)部門制定本縣、本鄉(xiāng)的部門農(nóng)業(yè)規(guī)劃。

值得注意的是，在坡度較大的地區(qū)，平面面積與三維地形表面積相差較大，筆者利用1：25萬高程數(shù)據(jù)生成的DEM計算東蘭縣平面面積為2438 平方公里（國土部門公布的數(shù)據(jù)：2434平方公里[2]），曲面面積為 3437 平方公里，平面面積與曲面面積相差較大。東蘭地處大石山區(qū)，山嶺綿延，河谷深切，地形起伏較大，利用ARC/INFO的表面積計算功能統(tǒng)計面積應(yīng)該更為合理。

6、 輸出專題圖：

對生成的各種分布圖按照需要疊加河流、行政區(qū)劃、道路、居民點等基礎(chǔ)地理信息生成專題圖輸出。筆者在《廣西綜合區(qū)情地理信息系統(tǒng)（9202工程）》之子系統(tǒng)建設(shè)中，利用Web GIS將退耕還林試點縣東蘭縣、樂業(yè)縣的坡度圖制成網(wǎng)絡(luò)電子地圖（圖3），可供局域網(wǎng)上瀏覽和查詢。

圖3 東蘭縣1：25萬坡度類型圖

【參考文獻】

1、黨安容 毛其智 王曉棟 . 《遙感與地理信息系統(tǒng)在人居環(huán)境可持續(xù)發(fā)展研究中的應(yīng)用》. ARC/INFO暨ERDAS中國用戶大會論文集（2000）

第3篇：數(shù)字農(nóng)業(yè)定義范文

加拿大電子商務(wù)協(xié)會給出了電子商務(wù)的較為嚴格的定義：電子商務(wù)是通過數(shù)字通信進行商品和服務(wù)的買賣以及資金的轉(zhuǎn)賬，它還包括公司間和公司內(nèi)利用電子郵件(E-mail)，電子數(shù)據(jù)交換(EDI)，文件傳輸、傳真、電視會議、遠程計算機聯(lián)網(wǎng)所能實現(xiàn)的全部功能(如：市場營銷、金融結(jié)算、銷售以及商務(wù)談判)。

聯(lián)合國經(jīng)濟合作和發(fā)展組織(OECD)在有關(guān)電子商務(wù)的報告中對電子商務(wù)(EC)的定義：電子商務(wù)是發(fā)生在開放網(wǎng)絡(luò)上的包含企業(yè)之間(businesstobusiness)、企業(yè)和消費者之間(businesstoconsumer)的商業(yè)交易。

美國政府在其''''全球電子商務(wù)綱要''''中，比較籠統(tǒng)地指出電子商務(wù)是通過Internet進行的各項商務(wù)活動，包括廣告、交易、支付、服務(wù)等活動，全球電子商務(wù)將涉及世界各國。

全球信息基礎(chǔ)設(shè)施委員會(GHC)電子商務(wù)工作委員會報告草案中對電子商務(wù)定義如下：電子商務(wù)是運用電子通信作為手段的經(jīng)濟活動，通過這種方式人們可以對帶有經(jīng)濟價值的產(chǎn)品和服務(wù)進行宣傳、購買和結(jié)算。這種交易的方式不受地理位置、資金多少或零售渠道的所有權(quán)影響，公有、私有企業(yè)、公司、政府組織、各種社會團體、一般公民、企業(yè)家都能自由地參加廣泛的經(jīng)濟活動，其中包括農(nóng)業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)、工業(yè)、私營和政府的服務(wù)業(yè)。電子商務(wù)能使產(chǎn)品在世界范圍內(nèi)交易并向消費者提供多種多樣的選擇。

IBM公司的電子業(yè)務(wù)(EB，E-business)概念包括三個部分：企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)、企業(yè)外部網(wǎng)、電子商務(wù)，它所強調(diào)的是在網(wǎng)絡(luò)計算環(huán)境下的商業(yè)化應(yīng)用．不僅僅是硬件和軟件的結(jié)合，也不僅僅是我們通常意義下的強調(diào)交易的狹義的電子商務(wù)、而是把買方、賣方、廠商及其合作伙伴在因特網(wǎng)（internet）、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)和企業(yè)外部網(wǎng)結(jié)合起來的應(yīng)用。

第4篇：數(shù)字農(nóng)業(yè)定義范文

[論文摘要]本文首先介紹了產(chǎn)業(yè)融合的含義，在此基礎(chǔ)上給出了筆者的定義；然后從信息產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)視角分析產(chǎn)業(yè)融合對我國信息產(chǎn)業(yè)的影響；最后是對中國信息產(chǎn)業(yè)的展望。?

一、產(chǎn)業(yè)融合的含義?

1994年，美國哈佛大學(xué)商學(xué)院舉辦了世界上第一次關(guān)于產(chǎn)業(yè)融合的學(xué)術(shù)論壇——“沖突的世界：計算機、電信以及消費電子學(xué)”?！肮鹫搲钡某晒εe行表明產(chǎn)業(yè)融合作為一種經(jīng)濟現(xiàn)象，開始得到了經(jīng)濟學(xué)界、管制機構(gòu)和商界的真正關(guān)注。然而對于產(chǎn)業(yè)融合的定義，學(xué)術(shù)界的意見卻一直沒有得到“融合”，沒有一個統(tǒng)一的表述，但多數(shù)是針對信息產(chǎn)業(yè)融合或數(shù)字融合的。下面介紹幾種國內(nèi)有代表性和影響意義的定義：根據(jù)歐洲委員會“綠皮書”（Green Paper， 1997）的定義，融合是指“產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和合并、技術(shù)網(wǎng)絡(luò)平臺和市場等三個角度的融合”；Yoffie（1997）將融合定義為：采用數(shù)字技術(shù)后原本各自獨立產(chǎn)品的整合；馬健認為，由于技術(shù)進步和放松管制，發(fā)生在產(chǎn)業(yè)邊界和交叉處的技術(shù)融合，改變了原有產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的特征和市場需求，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)的企業(yè)之間競爭合作關(guān)系發(fā)生改變，從而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)界限的模糊化甚至重劃產(chǎn)業(yè)界限。?

筆者認為，產(chǎn)業(yè)融合是指從經(jīng)濟和技術(shù)有機聯(lián)系出發(fā)，通過技術(shù)革新特別是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展為主導(dǎo)的，建立在數(shù)字融合基礎(chǔ)上的各產(chǎn)業(yè)間的壁壘逐漸降低，而競爭合作關(guān)系不斷加強的一種優(yōu)化過程。?

二、產(chǎn)業(yè)融合對信息產(chǎn)業(yè)的作用?

產(chǎn)業(yè)融合促進了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，進而推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。由于產(chǎn)業(yè)融合容易發(fā)生在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)之間，產(chǎn)業(yè)融合過程中產(chǎn)生的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)在客觀上提高了消費者的需求層次，取代了某些傳統(tǒng)技術(shù)、產(chǎn)品或服務(wù)，造成這些產(chǎn)業(yè)市場需求逐漸萎縮，在整個產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的地位和作用不斷下降；同時產(chǎn)業(yè)融合催生出的新技術(shù)融合更多的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門，改變著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)與服務(wù)方式，促使其產(chǎn)品與服務(wù)結(jié)構(gòu)的升級。產(chǎn)品與服務(wù)的不斷更新?lián)Q代轉(zhuǎn)而又帶動需求結(jié)構(gòu)升級，從而拉動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。由于電子信息、生物工程、新能源、新材料等高科技產(chǎn)業(yè)與其它產(chǎn)業(yè)之間的廣泛關(guān)聯(lián)以及這些產(chǎn)業(yè)具有較高的產(chǎn)業(yè)成長性，產(chǎn)業(yè)融合造成的邊界模糊或消失可以使其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)換到高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中，并經(jīng)過產(chǎn)業(yè)融合和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的連鎖反應(yīng)，使得一國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得以轉(zhuǎn)換和升級。信息技術(shù)革命成果的產(chǎn)業(yè)化是產(chǎn)業(yè)融合的基礎(chǔ)條件，也是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的主要動力之一。信息產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合化發(fā)展使一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門由資本與勞動密集型向信息、知識和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變。信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字技術(shù)等相繼融入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門，深刻地改變了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)屬性。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門與工業(yè)技術(shù)、信息技術(shù)的融合極大地提高了自身的生產(chǎn)力水平，促進了農(nóng)業(yè)工業(yè)化與農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展，同時也為網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。隨著實體經(jīng)濟向虛擬經(jīng)濟的過渡，信息業(yè)與服務(wù)業(yè)也開始融合并形成一系列新興的信息服務(wù)行業(yè)。服務(wù)業(yè)內(nèi)部信息含量較高的部門得到較快發(fā)展，在服務(wù)業(yè)中的比重越來越大，進而推動整個服務(wù)業(yè)向信息化、網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展。?

為何產(chǎn)業(yè)融合和信息產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠協(xié)同發(fā)展，筆者分析了以下幾點因素：?

第一，產(chǎn)業(yè)融合提供了新的技術(shù)機會。在產(chǎn)業(yè)融合時期之前，技術(shù)和產(chǎn)品概念已定型，再加上技術(shù)壟斷和專利保護制度的影響，技術(shù)創(chuàng)新空間有限，大多是一些局部和質(zhì)量改良。在市場融合條件下，技術(shù)融合將創(chuàng)新成果擴散到眾多領(lǐng)域，引發(fā)了一系列連鎖創(chuàng)新，大大拓展了技術(shù)發(fā)展空間。一些傳統(tǒng)技術(shù)由于融入了新的技術(shù)概念和原理，突破原有的技術(shù)極限，獲得新的發(fā)展機會。例如，技術(shù)融合為電信網(wǎng)、計算機網(wǎng)和有線電視網(wǎng)的相互融合奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，使得三大網(wǎng)絡(luò)都能提供綜合業(yè)務(wù)。?

第二，產(chǎn)業(yè)融合催生了許多新產(chǎn)品和新服務(wù)，新產(chǎn)品帶來源源不斷的新的市場需求，改變著信息產(chǎn)業(yè)的需求結(jié)構(gòu)，新產(chǎn)品中作為貿(mào)易產(chǎn)品的那部分也提高了我國出口貿(mào)易的核心競爭力，促進了我國信息產(chǎn)業(yè)貿(mào)易結(jié)構(gòu)的發(fā)展。我國在在信息技術(shù)融合中，賦予傳統(tǒng)服務(wù)新的內(nèi)容，可以達到許多原來的服務(wù)所不能達到的質(zhì)量要求，滿足了人民的高需求。例如，由于文本和圖片的平行，使電視節(jié)目增加了信息含量。再如在數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中，可以提供高帶寬、高接通率的接入服務(wù)。總之，產(chǎn)業(yè)融合催生的新產(chǎn)品和新服務(wù)，滿足了人們收入和生活水平提高后對更高層次消費品的需求?！肮┙o創(chuàng)造自身需求”定律告訴我們，產(chǎn)品最終需求會隨著產(chǎn)業(yè)融合而不斷得到提升。?

第三，產(chǎn)業(yè)融合促進了就業(yè)轉(zhuǎn)變和人力資本發(fā)展。產(chǎn)業(yè)融合使得企業(yè)市場擴大、業(yè)務(wù)增多，帶來了更多的就業(yè)崗位，但同時對人才產(chǎn)生強大的需求。因此，產(chǎn)業(yè)融合需要造就一大批融合型和創(chuàng)造型復(fù)合高級人才，而人才的培養(yǎng)和人力資本投資具有顯著的雙重經(jīng)濟效應(yīng)，是在經(jīng)濟發(fā)展到一定層次之后促進經(jīng)濟良性循環(huán)的助推器。人力資本投資本身是一個有良好勞動力市場前景的高級人才生產(chǎn)過程，本身可以帶動就業(yè)增加和勞動生產(chǎn)效率提高；人力資本“消費”作為一種經(jīng)濟運行的最終拉動力量，在現(xiàn)代經(jīng)濟條件下能極大地帶動生產(chǎn)增長。?

第四，產(chǎn)業(yè)融合有助于產(chǎn)業(yè)競爭力的提升。產(chǎn)業(yè)融合使原本分立的產(chǎn)業(yè)價值鏈部分或全部實現(xiàn)了融合，新的價值鏈環(huán)節(jié)融合了兩個或多個產(chǎn)業(yè)的價值，與原產(chǎn)業(yè)相比，融合型產(chǎn)業(yè)不僅具有更高的附加值與更大的利潤空間，而為消費者創(chuàng)造了更多、更方便、價值更高的產(chǎn)品或服務(wù)，代表了需求發(fā)展的必然趨勢。產(chǎn)業(yè)的競爭力自然就會隨著需求趨勢向消費主流的轉(zhuǎn)變而逐漸提高產(chǎn)業(yè)競爭力的增強使相關(guān)企業(yè)群獲得了更多的市場份額、稀缺資源、雄厚的資本積累以及較大的發(fā)展空間。另外，在產(chǎn)業(yè)融合基礎(chǔ)上形成的新興產(chǎn)業(yè)，是信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新動力，是經(jīng)濟發(fā)展的新增長點，因此產(chǎn)業(yè)融合加快了信息產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的步伐。?

可見，通過產(chǎn)業(yè)融合對信息產(chǎn)業(yè)進行改造可以提高整個信息產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化水平，產(chǎn)業(yè)融合能夠促進信息產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演化。?

三、展望?

在中國經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵時期，必須把握當今世界科技進步的發(fā)展潮流和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的發(fā)展趨勢，根據(jù)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展特點，調(diào)整信息產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力推廣和運用技術(shù)創(chuàng)新促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級換代，提高產(chǎn)業(yè)的國際競爭力，確立我國在世界的競爭優(yōu)勢，構(gòu)建并發(fā)展融合型產(chǎn)業(yè)體系必將成為新時期我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的戰(zhàn)略選擇，產(chǎn)業(yè)融合必將為我國經(jīng)濟增長產(chǎn)業(yè)升級提供強大動力。因此，加大中國的信息化和信息產(chǎn)業(yè)融合的進程，以信息產(chǎn)業(yè)融合來推進中國信息產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟增長成為新世紀非常緊迫的任務(wù)。?

參考文獻：?

［1］馬健.信息產(chǎn)業(yè)融合與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2003，2.?

第5篇：數(shù)字農(nóng)業(yè)定義范文

關(guān)鍵詞：數(shù)字測圖，CASS，注意事項

中圖分類號：TU984文獻標識碼：A文章編號：

引 言

數(shù)字化測圖作為目前地形圖測量第一手基礎(chǔ)資料來源的主要方式，他的作業(yè)過程是：用全站儀或GPS RTK在野外采集地貌特征點，然后通過數(shù)據(jù)交換，使用各種成圖軟件，將野外所采集的地形地貌特征點通過軟件繪制成地形圖。

1數(shù)字測圖定義

數(shù)字測圖(Digital Surveying and Mapping，DSM)系統(tǒng)是以計算機及其軟件為核心在外接輸入輸出設(shè)備的支持下，對地形空間數(shù)據(jù)進行采集、輸入、成圖、繪圖、輸出、管理的測繪系統(tǒng)。利用全站儀、GPS等設(shè)備進行數(shù)據(jù)采集，為GIS提供數(shù)據(jù)源，廣泛用于測量工程、水文、工民建、道路橋梁、水利水電工程等建設(shè)領(lǐng)域。數(shù)字地圖(Digital Map)以數(shù)字形式存貯在磁盤、磁帶、光盤等介質(zhì)上的地圖。數(shù)字測圖主要作業(yè)過程為三個步驟：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理及地形圖的數(shù)據(jù)輸出（打印圖紙、提供軟盤等）。 隨著電子全站儀、RTK技術(shù)的發(fā)展逐步成熟，以及電子計算機的普及，地形圖的成圖方法正在逐步地由傳統(tǒng)的白紙法成圖向數(shù)字測圖方向發(fā)展。特別是在我國的東部沿海發(fā)達地區(qū)，數(shù)字測圖幾乎已占據(jù)了大部分的地形圖測繪市場。隨著測繪科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，全數(shù)字地形測圖在現(xiàn)代機助制圖技術(shù)支持下已經(jīng)發(fā)展成為了高新的制圖技術(shù)。

2利用CASS軟件繪制地形圖

CASS地形地藉成圖軟件是基于AutoCAD平臺技術(shù)的數(shù)字化測繪數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。廣泛應(yīng)用于地形成圖、地藉成圖、工程測量應(yīng)用三大領(lǐng)域，且全面面向GIS，徹底打通數(shù)字化成圖系統(tǒng)與GIS接口，使用骨架線實時編輯、簡碼用戶化、GIS無縫接口等先進技術(shù)。利用CASS軟件繪制地形圖時應(yīng)注意下列事項

2.1測量控制點

各等級的平面及高程控制點分別以圖式規(guī)定的控制點符號表示，控制點的測點位置即為符號的幾何中心，控制點必須精確表示，根據(jù)測量成果直接展繪。

2.2居民地垣柵

居民地是地形圖上的主要地物要素，數(shù)字化圖要準確反映實地各個房屋的輪廓和建筑特征。除個別情況外，一般處理為矩形，凹凸部分要直角拐彎，，房屋線要閉合。房屋的陽臺線在折角處要實交。街區(qū)與道路的銜接處應(yīng)留0.2mm 間隔，建筑在陡坎和斜坡上的建筑物按實際位置繪出，陡坎無法繪出時，可移位表示，間隔0.2mm，建筑物與加固石駁可以共線表示。懸空建筑在水上的房屋與水涯線重合時，房屋照常表示，間斷水涯線。圍墻不區(qū)分結(jié)構(gòu)性質(zhì)，用依比例尺符號表示。直線段較短的圍墻，符號無法表示出其短橫線的，要用手工補繪，門墩要與圍墻相垂直。各類型的垣柵如柵欄、欄桿、籬笆、鐵絲網(wǎng)等，均用相應(yīng)的符號表示。符號一側(cè)有短線的，短線向里繪制。

2.3交通及附屬設(shè)施

道路是連接居民地的紐帶，是地面交通運輸?shù)闹饕獎用}，各等級的道路用圖式規(guī)定的相應(yīng)符號表示，繪制時注意線型及線寬。雙線道路與房屋、圍墻、橋梁等高出地面的建筑物邊線重合時，可以用建筑物邊線代替道路邊線，道路邊線與建筑物的連接處應(yīng)間隔0.2mm。鄉(xiāng)村小路、內(nèi)部道路等用到虛線線型符號的，線型應(yīng)擬合表示，保證線型的連續(xù)性、美觀性。

2.4水系及附屬設(shè)施

水系是江、河、湖、海、井、泉、水庫、池塘、溝渠等自然和人工水體的總稱，水系繪制時應(yīng)注意區(qū)分人工河流和自然河流。自然河流的邊線應(yīng)圓滑，遇橋梁、水壩、水閘等建筑物應(yīng)中斷，有名稱的水系要正確加注。水涯線與陡坎重合時，可用陡坎邊線代替水涯線，水涯線與斜坡腳重合時，在坡腳將水涯線繪出。

2.5植被的測繪，應(yīng)按其經(jīng)濟價值和面積大小適當取舍.

農(nóng)業(yè)用地的測繪按稻田、旱地、菜地、經(jīng)濟作物地等進行區(qū)分，并配置相應(yīng)符號。地類界與線狀地物重合時，只繪線狀地物符號。

2.6地貌宜用等高線表示。

崩塌殘蝕地貌、坡、坎和其他地貌，可用相應(yīng)符號表示。 山頂、鞍部、凹地、山脊、谷底及傾斜變換處，應(yīng)測注高程點。露巖、獨立石、土堆、陡坎等，應(yīng)注記高程或比高。

2.7管線轉(zhuǎn)角部分，均應(yīng)實測。

線路密集部分或居民區(qū)的低壓電力線和通信線，可選擇主干線測繪；當管線直線部分的支架、線桿和附屬設(shè)施密集時，可適當取舍；當多種線路在同一桿柱上時，應(yīng)擇其主要表示。

2.8注記

文字注記要使所表示的地物能明確判讀，字頭朝北，道路、河流名稱可隨線狀彎曲的方向排列，應(yīng)垂直或平等于線狀物體；文字的間隔尺寸最小應(yīng)為0.5mm；最大間隔不宜超過字大的8位。注記時應(yīng)避免遮斷主要地物和地形特征部分。各類注記均放置在“ZJ”層。地形圖上各種名稱的注記，應(yīng)采用現(xiàn)有的法定名稱。

參考文獻：

第6篇：數(shù)字農(nóng)業(yè)定義范文

關(guān)鍵詞：數(shù)字星球系統(tǒng)；地理微課程；地轉(zhuǎn)偏向力

隨著微時代的到來，生活學(xué)習(xí)變得微型化。如何設(shè)計出既具趣味性又極大地調(diào)動學(xué)生主動性的微課程呢？

一、微主題確定

選擇微主題是設(shè)計數(shù)字星球式微課程的基礎(chǔ)。我們要從課程標準、地理教材、學(xué)生學(xué)情和數(shù)字星球系統(tǒng)四方面考慮。

二、微教學(xué)設(shè)計

（一）微教案設(shè)計

1.學(xué)習(xí)目標

確定好微主題后，撰寫三維目標。

2.內(nèi)容分析

從“是否為重難疑點”“為什么采用數(shù)字星球演示”“如何使用數(shù)字星球”進行分析。

3.學(xué)習(xí)者分析

集中于學(xué)情分析，從學(xué)生接受能力、原有知識體系、興趣點等方面進行分析。

4.教學(xué)步驟

教師活動主要是根據(jù)不同的學(xué)習(xí)目標創(chuàng)設(shè)學(xué)習(xí)情境，如，話劇般設(shè)計每一幕的呈現(xiàn)。每幕視頻都有暫停提示，以便教師引導(dǎo)學(xué)生完成學(xué)習(xí)任務(wù)單或開展活動。因為不是每張PPT都結(jié)合數(shù)字星球，所以還需標明“圖片文字演示”還是“結(jié)合數(shù)字星球演示”?？紤]設(shè)計時間10分鐘左右，一般設(shè)計三到四幕即可。學(xué)習(xí)活動是學(xué)生觀看微視頻同時的行動指導(dǎo)。

5.學(xué)習(xí)評價

學(xué)習(xí)評價主要包括測試問題和參考答案兩個部分。測試問題是教師針對微視頻中的重難疑點知識設(shè)計的測試題，主要幫助學(xué)生及時鞏固知識，輔助教師評價學(xué)生掌握情況。教師可根據(jù)教學(xué)步驟安排設(shè)計相應(yīng)試題。

6.教學(xué)反思

教師根據(jù)學(xué)生課堂反饋，對本次微課程的設(shè)計和實踐運用作出反思，以期完善微課程。

（二）學(xué)習(xí)任務(wù)單設(shè)計

1.學(xué)習(xí)內(nèi)容記錄

主要記錄微視頻中提到的地理方法和地理規(guī)律，幫助學(xué)生課后回憶和鞏固。

2.我的測試題答案

主要對教師設(shè)計的測試題作出回答。

3.我的發(fā)現(xiàn)

這是一個自由的設(shè)計板塊，學(xué)生可填寫課堂學(xué)習(xí)的新知，也可寫下自己的感受，或者可以提出對微課程改進的建議。

（三）微課件設(shè)計

第一部分由圖片、文字和Flash組成的課件頁按照常規(guī)設(shè)計課件的方法設(shè)計即可。第二部分利用數(shù)字星球演示的課件頁，畫面要空出約10 cm×10 cm的面積來顯示數(shù)字星球畫面。課件設(shè)計要凸顯故事性、生活化和創(chuàng)新性。圖片選取要緊貼微主題，簡單大方。字號選取32或36；自定義動畫要少，否則錄屏效果不好。

（四）腳本編寫

腳本就是錄制視頻“臺詞”。它既有創(chuàng)設(shè)故事情境的直白話語，也有師生的即時對話，還包括地理專業(yè)術(shù)語。

第7篇：數(shù)字農(nóng)業(yè)定義范文

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖書館；用戶畫像；數(shù)據(jù)建模

Edwards等[1]通過研究發(fā)現(xiàn)，1945年以后，科研產(chǎn)出量每九年可翻一番，此外計算機、通信、網(wǎng)絡(luò)及存儲技術(shù)的高速發(fā)展，催生了科研產(chǎn)出數(shù)字出版的新業(yè)態(tài)。數(shù)字圖書館容納的電子資源數(shù)量、類型和知識內(nèi)容空前增長。海量資源衍生出知識冗余及知識迷航問題，知識消費者的獲得感低。新形勢下，通過對科研用戶精細刻畫，實現(xiàn)用戶需求與館藏資源的精準匹配，優(yōu)化數(shù)字圖書館知識服務(wù)形式成為突出問題。用戶畫像作為數(shù)字化、虛擬化描述真實用戶的技術(shù)手段，可整合用戶資源，從動態(tài)增長的用戶行為日志中挖掘用戶的場景域、資源域及服務(wù)域需求。將其應(yīng)用于數(shù)字圖書館領(lǐng)域用戶建模，一方面可充分釋放館藏資源價值，促進圖書館各項服務(wù)增值；另一方面，可準確把握用戶脈搏，提升圖書館智能化、個性化服務(wù)水平。同時，近年來用戶畫像在電商、智慧出行等智能信息服務(wù)領(lǐng)域的成功應(yīng)用，也為數(shù)字圖書館領(lǐng)域提供了相對成熟的技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗及成功案例[2]。

1圖書館用戶畫像概述

1.1概念界定

圖書館及信息學(xué)界對用戶畫像的概念界定目前尚不統(tǒng)一。用戶畫像這一概念最早源于交互設(shè)計/產(chǎn)品設(shè)計領(lǐng)域，交互設(shè)計之父Cooper[3]于2004年提出了用戶畫像概念，并指出用戶畫像是真實用戶的虛擬代表，是建立在真實數(shù)據(jù)之上的目標用戶模型。陳慧香等[4]認為用戶畫像是建立在一系列真實數(shù)據(jù)之前的描述用戶需求和偏好的目標用戶模型，該模型可全方位、立體化地反映用戶特征。胡媛等[5]認為數(shù)字圖書館將知識社區(qū)用戶信息抽象化并運用聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則及分類等數(shù)據(jù)挖掘方法匯制所得的用戶可視化畫像即為用戶畫像。陳冬玲等[6]將用戶畫像稱為“userprofile”，認為其是用戶興趣的描述文件，是用戶個性化需求的體現(xiàn)，是個性化搜索的基礎(chǔ)設(shè)施?？傊捎诳傮w設(shè)計思路及實現(xiàn)技術(shù)的不同，不同學(xué)者對用戶畫像的理解各有側(cè)重。

筆者引入互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析領(lǐng)域用戶畫像概念，擬通過用戶行為信息標簽化以實現(xiàn)數(shù)字圖書館用戶畫像的構(gòu)建。筆者認為數(shù)字圖書館用戶畫像主要指面向真實讀者用戶，以用戶的靜態(tài)屬性（人口統(tǒng)計特征、科研屬性特征、空間和地理特征等）和動態(tài)屬性（訪問行為、資源檢索及獲取行為、學(xué)術(shù)社交行為、學(xué)術(shù)成果發(fā)表行為等）數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，綜合應(yīng)用文本挖掘、機器學(xué)習(xí)等方法提煉出的具有顯著特征的用戶標簽集合，該標簽集合應(yīng)該是關(guān)聯(lián)、無歧義并且富含語義的。

1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

以“圖書館用戶畫像”作為檢索詞搜索谷歌學(xué)術(shù)相關(guān)主題中文文獻，得到800余條檢索結(jié)果，發(fā)文時間在2010年之后。以“l(fā)ibraryuserprofile”作為檢索詞搜索谷歌學(xué)術(shù)外文文獻，檢索結(jié)果數(shù)達百萬余條，最早文獻發(fā)表時間可追溯至20世紀50年代。由此可見，國外相關(guān)研究起步較早，在理論及實踐探索層面已相對成熟和完善，國內(nèi)用戶畫像的研究在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的帶動下開始成為熱點，目前國內(nèi)發(fā)文主要處于理論研究和前期探索階段，實踐層面研究成果相對較少。按照建模的數(shù)據(jù)對象來劃分，用戶畫像包含基于用戶行為及基于科研產(chǎn)出兩類方法。

基于用戶行為的畫像構(gòu)建方面，Leung等[7]通過搜集搜索引擎日志中的正向與反向反饋為目標用戶畫像并完成聚類分析。國家圖書館在其大數(shù)據(jù)項目中通過匯總讀者的注冊、到館、搜索、借閱等系列行為數(shù)據(jù)，搭建HadoopMapReduce大數(shù)據(jù)管理與計算框架，構(gòu)建了包括三級標簽的讀者畫像[8]。

基于科研產(chǎn)出的畫像構(gòu)建方面，美國加州圣瑪麗學(xué)院圖書館研究并設(shè)計了PlumX管理工具，該工具以學(xué)者興趣領(lǐng)域的科研產(chǎn)出為對象，構(gòu)建可視化學(xué)者畫像以響應(yīng)本校科研管理戰(zhàn)略[9]。Gu等[10]以學(xué)者的研究成果為分析對象，設(shè)計MagicFG算法，以出版成果數(shù)據(jù)為對象從中抽取學(xué)者基本信息，挖掘?qū)W者研究興趣，并構(gòu)建了Aminer研究者學(xué)術(shù)搜索網(wǎng)站。

綜上可知，基于用戶行為的建模方法受限于用戶行為數(shù)據(jù)的離散性；基于科研產(chǎn)出的建模方法則更聚焦于學(xué)術(shù)興趣，無法兼顧行為模式研究。筆者以國家農(nóng)業(yè)圖書館各項知識資源內(nèi)容及應(yīng)用服務(wù)用戶群體為研究對象，綜合使用基于用戶行為及興趣偏好的方法開展學(xué)術(shù)用戶的畫像建模，以期從行為模式、使用場景及學(xué)術(shù)興趣多維度刻畫目標用戶。

2數(shù)字圖書館用戶畫像建模

數(shù)字圖書館用戶畫像建模是指面向各類數(shù)字圖書館服務(wù)場景，抽象用戶描述標簽體系，此外綜合使用多種渠道獲取可信用戶數(shù)據(jù)集，選取數(shù)據(jù)挖掘模型及算法實現(xiàn)標簽抽取與映射，支撐對各類用戶的精準描述與可視化呈現(xiàn)。整體技術(shù)路線如圖1所示，主要包括模型設(shè)計、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘與標簽映射3部分工作，用戶畫像可為開展畫像可視化、資源評價、個性化推薦及精準推送等系列個性化服務(wù)提供支持。

2.1用戶畫像模型設(shè)計

信息識別是用戶畫像構(gòu)建的重要內(nèi)容，其核心工作就是給用戶貼“標簽”，標簽通常是高度凝練的用戶特征標識，將所有的標簽綜合起來，就可以勾勒出該用戶的畫像。

根據(jù)數(shù)字圖書館業(yè)務(wù)特點，筆者將畫像標簽分為固定屬性、訪問環(huán)境、忠誠度及研究興趣4類，共計16個維度，具體標簽體系如表1所示。其中，固定屬性是對用戶基礎(chǔ)特征的描述，該類標簽主要用于識別用戶身份，標簽值可直接從用戶注冊信息或其成果署名信息中獲取；訪問環(huán)境類是對用戶訪問場景的描述，主要記錄時間、地點、硬件設(shè)備及軟件環(huán)境4個要素，這類標簽一般需要以多值字段形式來描述；忠誠度類描述科研用戶對數(shù)字圖書館服務(wù)的黏性及認可度，通過訪問頻率、訪問深度及距離上次訪問時間3個標簽值來體現(xiàn)；研究興趣類是數(shù)字圖書館與其他領(lǐng)域建模不同之處的體現(xiàn)，該類標簽描述用戶的學(xué)術(shù)屬性，從關(guān)注學(xué)科主題、資源類型、作者及機構(gòu)多維度表征用戶對科技知識資源的偏好。

2.2用戶數(shù)據(jù)準備

圍繞用戶畫像標簽體系的設(shè)計框架，搜集圖書館自身業(yè)務(wù)系統(tǒng)、三方業(yè)務(wù)系統(tǒng)等多種渠道的可信數(shù)據(jù)，以此數(shù)據(jù)集作為下一步數(shù)據(jù)標簽與標簽映射的對象語料。具體來說，用戶數(shù)據(jù)準備主要包括數(shù)據(jù)獲取及入庫存儲兩部分工作。

用戶畫像基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集由用戶靜態(tài)基本屬性、動態(tài)行為數(shù)據(jù)和科研成果數(shù)據(jù)3部分組成，以上3類數(shù)據(jù)均以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。其中，用戶靜態(tài)基本屬性主要包括用戶標識、姓名、電子郵箱、性別和工作機構(gòu)等信息，這些信息相對較好采集，通常采用系統(tǒng)直接導(dǎo)入的方式。動態(tài)行為數(shù)據(jù)主要包括用戶紙質(zhì)與電子資源的查找、檢索及借閱行為，項目立項的查新查引需求、學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的互動行為等數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)較為分散，主要通過鎖定信息來源后應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲和日志記錄技術(shù)進行提取。其中用戶日志記錄的采集主要包括WEB日志、JavaScript標記（代碼埋點方式）和包嗅探器3種方式。相比而言，JavaScript標記方式收集數(shù)據(jù)靈活，可定制性強；可以記錄緩存、服務(wù)器訪問；對訪問者行為追蹤更為準確[11]?？蒲谐晒麛?shù)據(jù)主要包括用戶作為科技創(chuàng)新主體的科研項目、論文、專利及獲獎成果等各類成果描述信息，該類數(shù)據(jù)可從機構(gòu)知識庫及成果數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)抽取。

對應(yīng)數(shù)據(jù)類型特點及標簽描述需要，預(yù)先為上述3類信息設(shè)計元數(shù)據(jù)描述與存儲規(guī)范。圖2展示了包括以上3類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)描述模型[12]，該模型設(shè)計了通用容器和用戶描述容器兩類數(shù)據(jù)描述集合，通用容器類主要包括管理通用、主題、學(xué)科、責(zé)任機構(gòu)、責(zé)任者5類公共描述元素，用戶描述容器類主要包括用戶基本屬性、用戶行為、用戶行為情景及用戶成果4類用戶描述元素。后者將在描述目標對象時直接引用通用容器中各類描述元素。遵循上述各類元數(shù)據(jù)描述規(guī)范，綜合考慮數(shù)據(jù)管理工具的安全性及穩(wěn)定性，選取合適的數(shù)據(jù)庫管理工具并設(shè)計定時冷備份機制來完成原始數(shù)據(jù)從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫到大數(shù)據(jù)存儲工具的備份。

2.3數(shù)據(jù)挖掘與標簽映射

數(shù)據(jù)挖掘與標簽映射階段主要以用戶描述模型為依據(jù)，設(shè)計標簽挖掘計算模型及規(guī)則，從各類用戶數(shù)據(jù)集中對應(yīng)挖掘并抽取用戶標簽值，設(shè)計標簽管理流程，實現(xiàn)標簽值提取、規(guī)范化、標引及存儲等系列操作，并支持個性化服務(wù)對各類畫像標簽的靈活調(diào)用。該管理流程主要包括標簽值提取、自動映射及標準化存儲3個關(guān)鍵步驟，見圖3。具體來說，標簽抽取是指按照標簽值是否直接可見將用戶描述標簽分為兩類，遵循對應(yīng)數(shù)據(jù)模型并基于ETL工具實現(xiàn)標簽值抽取。自動映射是指完成標簽值的去重、合并、消歧歸一等系列規(guī)范化處理并生成最終標簽值，以實現(xiàn)自動化批量標引的過程。需要去重及合并處理的主要為訪問瀏覽器、設(shè)備、訪問時段、訪問地點等多值類標簽；需要消歧歸一的主要為研究領(lǐng)域、興趣作者及興趣機構(gòu)等可能存在同義詞、中外文對照詞及別名等多值類標簽。標準化存儲規(guī)范是為了兼顧單值標簽與多值標簽的存儲要求同時滿足前端多項個性化服務(wù)模式對畫像數(shù)據(jù)的靈活調(diào)用，設(shè)計了索引的存儲規(guī)范，并選擇以Solr、ES為代表的索引管理工具實現(xiàn)用戶畫像標簽庫的索引構(gòu)建及調(diào)用響應(yīng)。

4類標簽中，固定屬性類、訪問環(huán)境類及忠誠度類標簽大都屬于顯性標簽，隱性標簽則主要包括跨渠道用戶標識、研究興趣及興趣實體的標簽值確定，下面詳細介紹以上3項隱性標簽挖掘的實現(xiàn)思路。

（1）跨渠道用戶標識打通。數(shù)字圖書館用戶在科技創(chuàng)新的全生命周期中會用到包括聯(lián)合檢索、參考咨詢、館際互借、查新查引及成果認證等多個圖書館服務(wù)平臺，此外，這些用戶也會使用包括ResearchGate、LinkedIn等在內(nèi)的第三方學(xué)術(shù)社交平臺來跟蹤國內(nèi)外同行的最新研究和成果，因此用戶畫像的數(shù)據(jù)來源包括來自數(shù)字圖書館本地及第三方的多個平臺，為實現(xiàn)對目標用戶的數(shù)據(jù)化建模，需要集合多渠道用戶行為數(shù)據(jù)，完成標識間的打通串聯(lián)，實現(xiàn)單用戶跨系統(tǒng)用戶行為的關(guān)聯(lián)。目前跨渠道用戶標識打通主要基于id-mapping算法，以包括MAC（MediaAccessControl）、AndroidID、IDFA、手機號碼及電子郵箱等終端訪問及信息標識為關(guān)聯(lián)依據(jù)，為不同訪問途徑下記錄下了不同ID。基于ID間的共現(xiàn)關(guān)系，該算法將不同ID進行路徑鏈接，這些相連路徑則可被認定為同一位用戶。

（2）研究領(lǐng)域識別。研究領(lǐng)域識別是指綜合行為模式及科研成果，識別圖書館用戶所關(guān)注的研究主題。因此，該過程可轉(zhuǎn)化為對用戶歷史互動數(shù)據(jù)的文本集合進行主題挖掘，其中歷史互動數(shù)據(jù)包括檢索詞、借閱書目及文獻等。目前文本主題挖掘的實現(xiàn)方法按照是否需要先驗知識可以分為文獻計量及概率主題模型兩類方法，前者以基于關(guān)鍵詞的詞頻分析方法和共詞分析方法為代表，后者以LDA、DMM、BTM、CTM等潛在主題信息挖掘方法為代表，此外隨著詞向量模型的應(yīng)用優(yōu)勢，結(jié)合深度學(xué)習(xí)思想的概率主題模型也在近幾年嶄露頭角[13]。

（3）興趣實體識別。同領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者和專業(yè)機構(gòu)也是用戶在使用數(shù)字圖書館各項信息與知識服務(wù)過程中重點關(guān)注的命名實體類型。對于數(shù)字圖書館各項服務(wù)來說，用戶具有多角色屬性，一方面是各類科技信息資源的消費者，另一方面作為專家學(xué)者也是各類科技信息資源的供應(yīng)者。故此，可以從用戶資源使用行為及成果發(fā)表行為兩類數(shù)據(jù)中識別用戶興趣專家及機構(gòu)標識。用戶資源使用行為中，根據(jù)用戶資源檢索、查閱各類資源的描述文本，抽取責(zé)任作者、責(zé)任機構(gòu)等信息，根據(jù)不同操作行為的質(zhì)量權(quán)重，進行加權(quán)求和。根據(jù)求和結(jié)果降序排列，抽取規(guī)定閾值數(shù)目的作者及機構(gòu)名單作為目標用戶興趣專家及機構(gòu)標簽值。用戶成果發(fā)表行為中，抽取目標用戶的合作發(fā)文作者及機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，將閾值范圍內(nèi)的合作專家及機構(gòu)補充作為該用戶的興趣作者和興趣機構(gòu)標簽值。

3國家農(nóng)業(yè)圖書館用戶畫像實踐探索

國家農(nóng)業(yè)圖書館研建了農(nóng)業(yè)科技信息資源共建共享平臺，該平臺以整合知識檢索及獲取為核心，為農(nóng)業(yè)及相關(guān)學(xué)科的科研主體提供知識資源發(fā)現(xiàn)及多渠道全文供給。筆者以該系統(tǒng)及其用戶群體為對象，遵循第2章所述用戶畫像模型，完成用戶行為數(shù)據(jù)準備工作，研發(fā)用戶畫像管理工具，該工具支持對用戶畫像的可視化展示及標簽化維護。

3.1用戶數(shù)據(jù)準備

通過對系統(tǒng)用戶使用邏輯的分析梳理，筆者確定了該系統(tǒng)用戶畫像所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系，主要包括用戶基本屬性、科研屬性、訪問行為、知識資源檢索行為、知識資源獲取行為及知識資源瀏覽行為6類信息，具體記錄字段如圖4所示。其中，右側(cè)2類屬于靜態(tài)信息，可直接從用戶注冊信息表中獲得；左側(cè)4類屬于動態(tài)信息，使用JavaScript標記方式實現(xiàn)對4類動態(tài)信息的記錄及實時入庫。

適應(yīng)上述各類數(shù)據(jù)的來源及數(shù)據(jù)規(guī)范，設(shè)計數(shù)據(jù)實時傳輸、解析及入庫規(guī)則，以結(jié)構(gòu)化形式存儲在數(shù)據(jù)表中，構(gòu)建完成的用戶行為數(shù)據(jù)集主要包括用戶屬性表、訪問場景表、關(guān)鍵行為表，其中關(guān)鍵行為表又包含資源檢索、資源瀏覽及資源獲取3類子表。以資源檢索為例，圖5展示了資源檢索行為中檢索時間、檢索詞及資源類型等關(guān)鍵字段的記錄代碼及已記錄數(shù)據(jù)示例。

3.2畫像管理實踐

以農(nóng)業(yè)科技信息資源共建共享平臺用戶行為數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)語料，對應(yīng)固定屬性、訪問環(huán)境、忠誠度和研究興趣4類標簽體系，完成對應(yīng)屬性值抽取及標注。為實現(xiàn)對數(shù)字圖書館用戶畫像的可視化及標簽體系管理，筆者構(gòu)建了用戶畫像管理工具，該工具為數(shù)字圖書館的用戶運營管理提供綜合看板、標簽管理及用戶畫像呈現(xiàn)等系列功能。

綜合看板以雷達圖標形式集中展示所有用戶的農(nóng)業(yè)知識服務(wù)訪問情況，并支持從PV、UV、搜索量、停留時間、下載量、注冊時間等多個維度自定義排序篩選用戶訪問情況，頁面示例如圖6。

標簽管理是通過標簽組定義、標簽增刪改等功能提供對用戶畫像標簽體系的維護及集中式管理。使用該管理功能，按照標簽組添加、標簽名添加、標簽值管理的流程，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技信息資源共建共享平臺用戶的畫像標簽體系自定義維護與管理。

用戶畫像呈現(xiàn)是基于數(shù)據(jù)建模及可視化技術(shù)，實現(xiàn)對包括用戶基本情況、綜合訪問表現(xiàn)、用戶標簽及歷史搜索關(guān)鍵詞的整合顯示，以真實用戶為例，使用畫像管理工具對其畫像數(shù)據(jù)進行可視化展示，頁面效果見圖7。

4結(jié)語

第8篇：數(shù)字農(nóng)業(yè)定義范文

關(guān)鍵詞：逆向工程 數(shù)字化設(shè)計 優(yōu)化分析

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）01（a）-0001-02

由于汽車零部件的設(shè)計要求不斷提高，人們應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)設(shè)計該類產(chǎn)品，提高其設(shè)計質(zhì)量，同時，降低其制造費用，因此，汽車零部件的數(shù)字化技術(shù)方面的文獻較多[1-5]。目前，逆向工程被廣泛地應(yīng)用到汽車零部件的數(shù)字化開發(fā)及其改型設(shè)計、產(chǎn)品仿制、質(zhì)量分析檢測等相關(guān)領(lǐng)域，該技術(shù)可以加快產(chǎn)品的更新?lián)Q代速度，降低企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品的成本與風(fēng)險，加快產(chǎn)品的造型和系列化的設(shè)計，但是這方面的文獻卻較少[6]。該文基于PRO/E軟件的參數(shù)化功能，通過逆向設(shè)計和MOLDFLOW軟件的優(yōu)化分析，實現(xiàn)燈罩的逆向數(shù)字化快速設(shè)計。

1 點云獲取

基于德國的ATOS三維結(jié)構(gòu)光學(xué)掃描儀，采集到的燈罩點云，如圖1所示。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

基于圖1的點云，對點云稀疏的區(qū)域，進行破洞修補，使之成為連續(xù)均勻分布的點云；對點云中的雜點或域外值，進行限定刪除的操作，使該點云成為真實再現(xiàn)燈罩原始模型的點云數(shù)據(jù)。點云數(shù)據(jù)預(yù)處理，如圖2所示。由圖2可見，點云經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，數(shù)據(jù)點分布均勻連續(xù)，真實再現(xiàn)產(chǎn)品外觀。

3 小平面特征法建模

在點云數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，依次通過點云包絡(luò)、小平面特征構(gòu)建、光順處理和精整處理?；赑RO/E軟件的小平面特征造型，如圖3所示。

4 數(shù)字化設(shè)計

基于PRO/E軟件的數(shù)字化設(shè)計，即基于PRO/E軟件的重新造型優(yōu)化設(shè)計。在小平面特征造型基礎(chǔ)上，進行模型數(shù)據(jù)的CAD模型重構(gòu)。以小平面特征模型邊緣及其曲率變化較大部分，作為主要的優(yōu)化區(qū)域，將該小平面特征模型的曲面進行光滑處理、使小平面特征模型結(jié)構(gòu)更加合理。數(shù)字化設(shè)計造型，如圖4所示。由圖3和圖4對比可見，燈罩的數(shù)字化設(shè)計造型效果優(yōu)于小平面特征造型，曲率平穩(wěn)，曲面較為光滑，過渡自然。

5 優(yōu)化分析

基于ANSYS軟件，小平面特征造型的結(jié)構(gòu)分析，如圖5所示。由圖5可見，小平面特征模型的受力多集中在邊緣部分，應(yīng)力集中在此部分比較明顯。基于ANSYS軟件，數(shù)字化設(shè)計造型的結(jié)構(gòu)分析，如圖6所示。由圖6可見，數(shù)字化設(shè)計模型的受力分散在整個模型結(jié)構(gòu)中，受力比較均勻；對比圖5，數(shù)字化設(shè)計模型的邊緣應(yīng)力集中部位減少，結(jié)構(gòu)得到了有效改善。

6 結(jié)語

該文是綜合應(yīng)用PRO/E軟件和ANSYS軟件，實現(xiàn)了燈罩的逆向造型、優(yōu)化設(shè)計、模擬分析及產(chǎn)品的快速優(yōu)化設(shè)計。隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，人們可以綜合運用逆向工程技術(shù)，對汽車零部件點云模型進行逆向重建，并對重建后的汽車零部件模型進行初步的數(shù)字化再設(shè)計研究。人們可以解決許多工程設(shè)計中的實際應(yīng)用問題，從而進行有效的輔助快速優(yōu)化設(shè)計。

參考文獻

[1] 段敏，焦洪宇，石晶，等.基于Pro/E的用戶自定義特征及其在汽車零部件設(shè)計中的應(yīng)用[J].機床與液壓，2008，36（4）：152-153.

[2] 謝繼鵬，李守成，徐世龍，等.油門踏板結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化設(shè)計[J].農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)，2012，38（4）：61-63.

[3] 萬鵬，王.汽車零部件生產(chǎn)線數(shù)字化建模及分析[J].機械設(shè)計與制造，2012（12）：86-88.

[4] 秦健平，霍俊全.電子油門踏板理論計算及人機工程淺析[J].企業(yè)科技與發(fā)展，2014（13）：69-72.

第9篇：數(shù)字農(nóng)業(yè)定義范文

“零值邊際勞動生產(chǎn)率”說。首先提出“邊際勞動生產(chǎn)率為零或為負數(shù)的勞動力為剩余勞動力”這一概念的是美國著名（古典學(xué)派的）發(fā)展經(jīng)濟學(xué)家阿瑟·劉易斯。1954年劉易斯在英國《曼徹斯特學(xué)報》上發(fā)表了題為《勞動力無限供給條件下的經(jīng)濟發(fā)展》的論文。在論文中，劉易斯指出發(fā)展中國家的經(jīng)濟發(fā)展可以視為一個空間分布上的非均衡過程。這一般發(fā)展中國家的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)而言，都存在一種“二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)”，即以尋求利潤為目的的城市現(xiàn)代工業(yè)為代表的資本主義部門和以農(nóng)村傳統(tǒng)的自給自足，僅以維持生計而非追逐利潤為目的農(nóng)業(yè)部門為代表的所謂非資本主義部門。此種二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的特征是，經(jīng)濟發(fā)展仰賴于現(xiàn)代資本主義部門的資本增殖與擴張，并有可能不斷吸納傳統(tǒng)的非資本主義的農(nóng)業(yè)部門的勞動力；而傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)由于技術(shù)停滯，土地擴展的限制，特別是農(nóng)村人口增長迅速，資本性投入物少，故這一部門的勞動力極為豐裕，因而形成了“在那些相對于資本和自然資源來說人口如此眾多，以致在這種（二元）經(jīng)濟的較大部門里，勞動的邊際生產(chǎn)率很小或等于零，甚至為負數(shù)的國家里，勞動力的供給是無限的。有些作者已經(jīng)注意到農(nóng)業(yè)部門中這種‘隱蔽’失業(yè)的存在，并說在所有情況下家庭擁有土地是如此的少，以致如果有些家庭成員找到其他工作，則剩下的成員仍可以耕種他們所擁有的土地?！保ˋ.劉易斯，1989,3）A.劉易斯接著指出：“但是無論邊際（勞動）生產(chǎn)率是不是零或很小，這對我們的分析并不重要。在這些經(jīng)濟里，勞動力的價格是僅夠維持生活的最低工資。因此，只要按這種價格提供的勞動力超過需求，則勞動力的供給是無限的。”（A.劉易斯，1989,4）．劉易斯認為，城市現(xiàn)代工業(yè)部門的邊際生產(chǎn)率高于農(nóng)村傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門，兩個部門的勞動者工資存在很大差距，且城市工業(yè)部門由于不斷擴展會創(chuàng)造更多的就業(yè)機會，在鄉(xiāng)—城市之間勞動力可以自由流動（即無制度障礙）的前提下，便發(fā)生了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的剩余勞動力向城市工業(yè)部門的轉(zhuǎn)移，然而又由于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)勞動力近乎無限供給的性質(zhì)和城市工業(yè)部門存在失業(yè)，吸納勞動力畢竟有限，故現(xiàn)代工業(yè)部門勞動者的工資水平只能略高于農(nóng)業(yè)部門勞動者維持生計的收入水平?！百Y本主義部門由于指剩余再投資于創(chuàng)造新資本而擴大，并吸收更多的人從維持生計部門到資本主義部門就業(yè)。剩余越來越多，資本形成也越來越大，而且這個過程要一直維持到剩余勞動力消失為止”（A.劉易斯，1989,12）。這便是在A.劉易斯“二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)”理論框架內(nèi)，邊際生產(chǎn)率為零值甚至為負數(shù)的勞動力乃是剩余勞動力的經(jīng)典定義。

對于西方學(xué)者的這一概念，我們的評價是：第一，他們對發(fā)展中國家存在二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的理論概括無疑是符合客觀事實的，因而是正確的，也就是說二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)是發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)剩余勞動力產(chǎn)生的基礎(chǔ)。第二，“零值邊際生產(chǎn)率”的剩余勞動力概念運用西方經(jīng)濟學(xué)的邊際分析方法，從增量變化的動態(tài)角度描述發(fā)展中國家剩余勞動力及成因，對發(fā)展經(jīng)濟學(xué)的宏觀結(jié)構(gòu)分析提供了成功范例，這無疑是劉易斯等人的重要理論貢獻。第三，然而A.劉易斯等人以零值邊際勞動生產(chǎn)率定義農(nóng)業(yè)剩余勞動力也存在缺陷，這主要是：其一，這一定義是以技術(shù)長期停滯，且其他生產(chǎn)要素（土地，資本等）不變的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為前提的，但當代絕大多數(shù)發(fā)展中國家早已處于由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的不同階段上，遠非典型的傳統(tǒng)模式，完全不考慮農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型期農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與人力資本投入和貢獻等因素，顯然與事實不符。其二，采用零值邊際生產(chǎn)率來界定是否存在農(nóng)業(yè)剩余勞動力的一個致命缺陷是，它將農(nóng)業(yè)與現(xiàn)代工業(yè)視為同質(zhì)性產(chǎn)業(yè)，忽視了農(nóng)業(yè)是一種廣泛依賴外部自然條件（如生態(tài)環(huán)境，氣候等）的風(fēng)險性弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)。與工業(yè)生產(chǎn)的外部環(huán)境相對固定相比，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不僅依賴土地、勞動力、資本投入的變化，更在很大程度上取決于自然條件的優(yōu)劣與變化。舉例來說，同等量的要素投入在災(zāi)害年份的產(chǎn)出不僅遠低于風(fēng)調(diào)雨順年份的產(chǎn)出，而且可能會顆粒無收。故以災(zāi)害年份邊際生產(chǎn)率下降為零或為負來判定農(nóng)業(yè)中存在剩余勞動力是否有效是值得懷疑的。

“地—勞比率變動”說。針對A.劉易斯等人的“零值邊際勞動率”定義與大多數(shù)發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)發(fā)展的事實不符的缺陷，中國學(xué)者郭熙保、宋林飛等人提出新的定義標準。郭熙保的判別標準是，“當一個國家（或地區(qū)）農(nóng)業(yè)勞動者人均耕地面積長期呈下降趨勢時，我們認為該國（或地區(qū)）存在農(nóng)業(yè)剩余勞動（力）”。（郭熙保，1995）。對這個新定義，郭熙保在所做解釋中強調(diào)，按勞動力平均耕地面積的變動與按區(qū)域人口平均耕地變動是有區(qū)別的，即勞均耕地的下降不一定意味著人均耕地的下降。他指出這一新定義重在強調(diào)勞均耕地變動的長期趨勢而非短期波動，如果國家或地區(qū)勞均耕地面積幾十年均呈下降之勢，則農(nóng)業(yè)剩余勞動力存在。其主要理由是：①在農(nóng)業(yè)技術(shù)停滯的社會里，農(nóng)業(yè)勞動力的增加導(dǎo)致農(nóng)業(yè)勞動邊際生產(chǎn)率下降，甚至降到零。在這種情況下，農(nóng)業(yè)剩余勞動是肯定存在的，同時農(nóng)業(yè)勞動者人均耕地面積是下降的；②在農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的社會里，農(nóng)業(yè)勞動者增加可能不會降低勞動邊際生產(chǎn)率，反而可提高勞動生產(chǎn)率和總產(chǎn)量，因為技術(shù)進步使土地生產(chǎn)率提高了。但是只要農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)增加得比耕地面積更快，使勞動耕地面積下降，農(nóng)業(yè)剩余勞動就仍然存在。（這是由于每個勞動者占有耕地面積的減少，一般說來，抑制了農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，尤其是機械技術(shù)進步，規(guī)模經(jīng)營效率和勞動生產(chǎn)率增長潛力的充分發(fā)揮。）假若有一部分勞動者從土地上撤出，這些潛力將會充分發(fā)揮出來，使剩下的農(nóng)業(yè)勞動者生產(chǎn)率更高，從而使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更快地增長，而不是下降。③郭熙保認為，根據(jù)農(nóng)業(yè)勞動者人數(shù)與耕地面積的長期時間序列資料可以比其他剩余勞動力定義更簡便更容易識別一國或一個地區(qū)是否存在農(nóng)業(yè)剩余勞動（力）。（郭熙保，1995）

我們認為，郭熙保以經(jīng)驗觀察為依據(jù)從地—勞變動的長期下降趨勢來定義剩余勞動力這一點是有價值的，同時也與中國和其他許多發(fā)展中國家的經(jīng)驗事實相符。但他的定義也有值得商榷的地方，這就是：第一，若從農(nóng)業(yè)邊際勞動生產(chǎn)率變化這一基本點出發(fā)，勞均耕地面積下降只是剩余勞動力存在的必要條件而非充分條件，因為首先它安全排除了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)其他要素（如資本）以及技術(shù)進步、自然條件等內(nèi)生變量，因而缺乏量化分析的基礎(chǔ)，確定剩余勞動力存在及其數(shù)量多少有很大的隨意性。特別對于土地資源等天然稟賦條件差異極大的國家（如美國與中國、日本等），很難用統(tǒng)一的尺度測定剩余勞動力的存在及其規(guī)模，郭先生在論證他的新定義的正確性時，還用美國、日本1880～1980年間地—勞比率上升的事例反證出美、日在農(nóng)業(yè)發(fā)展中不存在剩余勞動力的結(jié)論，他指出美國農(nóng)業(yè)勞動者人均耕地由1880年的11.68公頃，增加到1980年的105.58公頃，增加了8.13倍，同期日本勞均耕地由0.3公頃增加到0.78公頃，增加了1.6倍。（郭熙保，1995）。此外，韓國和我國臺灣省1953-1988年勞均耕地分別由0.32公頃和0.53公頃，增加到0.62公頃和0.72公頃。于是他認為韓國和臺灣省也不存在剩余勞動力。其實，郭先生忘記了無論是美國、日本還是韓國、臺灣省之所以出現(xiàn)勞均耕地面積上升的長期趨勢的這一段時間，恰恰正是這些國家或地區(qū)不斷存在剩余勞動力，又不斷轉(zhuǎn)移這些剩余勞動力的過程。這怎么能說不存在剩余勞動力呢？根據(jù)郭在《農(nóng)業(yè)發(fā)展論》一書中表6-3（郭熙保，1995）提供的數(shù)據(jù)，韓國、臺灣省農(nóng)業(yè)就業(yè)勞動力1953年分別為5997000人和1647000人，到1988年分別降到3475000人和1238000人，分別減少252萬和40萬人之多，這些減少的勞動力不是“存在”的剩余勞動力又是什么？如果1988年以后農(nóng)業(yè)勞動力繼續(xù)減少，從而地—勞比率繼續(xù)上升，也是不存在農(nóng)業(yè)剩余勞動力的證據(jù)與理由么？由此可見，按照郭先生的新定義來斷判農(nóng)業(yè)剩余勞動力的存在與否，顯然難以自圓其說的。

1982年宋林飛對江蘇南通的農(nóng)村勞動剩余問題進行調(diào)研時，提出了測算農(nóng)業(yè)剩余勞動力的公式：G=(A-F)/A，此公式中G為剩余，表示農(nóng)業(yè)勞動力剩余度，A為農(nóng)業(yè)總勞動力，F(xiàn)為農(nóng)田耕作所需的勞動力，其中F＝總耕地／x畝／勞動力，“x畝／勞動力”表示每個勞動力全年能耕作的土地面積。確定x涉及兩個參數(shù)：(1)每畝需要的勞動日數(shù)（用D表示）；(2)每個勞動力全年所能完成的勞動日數(shù)（用L表示）則X=L/D。宋先生用這一公式測得江蘇南通縣農(nóng)業(yè)勞動力的剩余度為56.8%。（宋林飛，1996）。宋林飛關(guān)于是否存農(nóng)業(yè)剩余勞動力及其測定方法與前述郭熙保的基本思路是相同的，即以勞均耕地面積為尺度來判定剩余勞動力的存在。所不同的是宋的測定方法是靜態(tài)的而非動態(tài)的趨勢，并且在每個勞動力負擔(dān)耕地面積中加入了兩個變數(shù)：單位勞動力耕種單位耕地的日時數(shù)和單位勞動力每年所能完成的工作日數(shù)。宋林飛的定義及測定方法充分考慮農(nóng)業(yè)勞動時間存在季節(jié)差異，非常符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實際。這與當代西方經(jīng)濟學(xué)界廣泛采用的（農(nóng)業(yè)）工時及工時的邊際生產(chǎn)率的升降來確定剩余勞動力思想是一致的。從這方面講宋的定義和測量方法比郭的定義更進了一步，在量化分析上更具可操作性。但是，我們認為宋林飛的剩余勞動力定義及測量公式仍然未能充分考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入和農(nóng)業(yè)技術(shù)進步等項變動因素對單位勞動力負擔(dān)耕地的影響。此外，對單位勞動力年量高工時限度的設(shè)定沒有充分考慮不同地區(qū)經(jīng)濟、社會和文化風(fēng)俗習(xí)慣的巨大差異，特別是不同區(qū)域因地勢、氣候、水土光熱等資源條件的不同，單位耕地上投入的勞動工時差別更為巨大。再加之農(nóng)業(yè)技術(shù)進步（如免耕法的推廣，產(chǎn)業(yè)化育種等）以及資本性投入（農(nóng)業(yè)機械、排灌設(shè)備的使用）都隨時影響每個農(nóng)業(yè)勞動力所能負擔(dān)的耕地面積的變化。因此，宋的定義及其測量模型，對某一點上，同質(zhì)性小區(qū)域農(nóng)業(yè)剩余勞動力的測定可能是有價值的，換言之，這一定義模型難以成為具有普遍經(jīng)濟學(xué)意義的概念。

最后須要指出的是以地—勞比率為基礎(chǔ)，郭和宋的剩余勞動力定義均將側(cè)重點放在農(nóng)業(yè)的種植業(yè)上，事實上除種植業(yè)外大農(nóng)業(yè)的其他產(chǎn)業(yè)如林業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)以及家庭副業(yè)中是否存在剩余勞動力是絕不能用每個農(nóng)業(yè)勞動力所能負擔(dān)的耕地面積及其變動來測定的，這也是郭熙保、宋林飛地—勞比率變動測定法的重大局限性之一。

國際標準比較法—H.錢納里“發(fā)展模型”。1975年西方著名經(jīng)濟學(xué)家H.錢納里構(gòu)建了“世界發(fā)展模型”。H.錢納里采用庫茨涅茨統(tǒng)計歸納法對全世界101個國家1950-1970年的社會統(tǒng)計指標（含27個變量）進行回歸分析，得出以人均國民生產(chǎn)總值(GNP)為因變量(Y)，其他27個社會經(jīng)濟發(fā)展指標為自變量(X[,n])的回歸模型——“世界發(fā)展模型”。根據(jù)這一回歸模型，H.錢納里劃分了人均GNP小于100美元到大于1000美元等9個等級的“標準結(jié)構(gòu)”量表。根據(jù)這一量表可以確定與不同等級相應(yīng)的27種社會經(jīng)濟指標的標準數(shù)值。各個國家或地區(qū)便可將自身的實際與這一“標準結(jié)構(gòu)”進行比較從而找出其發(fā)展的差距。從H.錢納里的“標準結(jié)構(gòu)”模型中，我們可以發(fā)現(xiàn)人均GNP=800美元這一等級下第一產(chǎn)業(yè)（該模型稱之為初級產(chǎn)業(yè)）勞動力是總勞動力比例的30%，當人均GNP=1000美元這一等級時，第一產(chǎn)業(yè)勞動力比例降到25.2%(H.Chenney,M.Sycquin,1975,38)。宋林飛根據(jù)錢納里“標準模型”對中國農(nóng)業(yè)勞動力剩余率的測定為16%，在用庫茨涅茨系數(shù)對中國價格扭曲因素在錢氏模型高估作了修正后，計算出中國農(nóng)業(yè)剩余勞動力剩余率（他稱為不合理配置率）為13.8%，（宋林飛，1996）。筆者按1995年中國的人均GNP等級為800美元左右，農(nóng)業(yè)勞動力占總勞動力比例為52.2%的實際數(shù)據(jù)，與錢氏標準模型相比較，并同樣扣除價格扭曲因素，測得當年的剩余勞動力率為16.4%。若按1995年全國總勞動力6.89億為基準計算，當年農(nóng)業(yè)剩余勞動總量為1.13億，與90年代中期官方和國內(nèi)經(jīng)濟學(xué)家估計中國農(nóng)業(yè)剩余勞動力在1.3-1.5億相比，用錢氏標準模型測得的這一數(shù)字顯然存在低估的偏差。我們認為H.錢納里模型為各國測定是否存農(nóng)業(yè)剩余勞動力及其數(shù)量比例提供了一個標準，這是很有比較研究價值的模型，但是它的最大缺陷是忽略了各國千差萬別的國情條件，除了各國社會經(jīng)濟指標通過回歸構(gòu)成了一種純粹形式或馬克斯·韋伯稱之為“理想型”模式之外，更忽略各國文化和制度因素的影響，例如滯留于中國農(nóng)村的農(nóng)業(yè)勞動力主要是由于人為的城鄉(xiāng)戶籍制度壁壘而不是由于經(jīng)濟方面的原因不能流動和轉(zhuǎn)移，這與世界絕大多數(shù)發(fā)展中國家的情形迥然相異。因此將適用大多數(shù)國家發(fā)展趨勢和特點的模式來套中國農(nóng)村和農(nóng)業(yè)的情形，很難得出對中國測定農(nóng)業(yè)剩余勞動力有用的結(jié)論。

二、中國農(nóng)村剩余勞動力的新定義

根據(jù)中國農(nóng)村現(xiàn)行經(jīng)濟體制下勞動力利用的經(jīng)驗事實，我們試對農(nóng)村勞動力剩余及其相關(guān)概念重新定義如下：

1.農(nóng)村勞動力：指戶籍所在地為農(nóng)村社區(qū)的人口中15-64周歲的男性和女性個人，但不包括其中的在校學(xué)生、服兵役人員，以及因身體原因不能勞動的人等。

2.農(nóng)村剩余勞動力：專指中國農(nóng)村中不充分就業(yè)的勞動力；所謂勞動力的不充分就業(yè)則是指每個單位農(nóng)村勞動力每年有效工作時數(shù)（注：本模型中的工作時數(shù)指農(nóng)村勞動力從事農(nóng)業(yè)（含種植業(yè)，林、牧、副、漁業(yè)）和非農(nóng)業(yè)（如工業(yè)、手工業(yè)、商貿(mào)、建筑、運輸、教育、文化事業(yè)等等）的一切經(jīng)濟活動所耗費的有效時數(shù)（以小時為單位）。但是不包括經(jīng)濟活動以外的時間消耗，如煮飯、洗衣、就餐、娛樂、閑暇等活動的消耗時數(shù)。）低于公認的單位農(nóng)村充分就業(yè)勞動力年度有效工作時數(shù)標準，即制度工時數(shù)的一種狀態(tài)。

3.農(nóng)業(yè)剩余勞動力：指從事農(nóng)業(yè)（含種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、林、牧、漁業(yè)）的農(nóng)村不充分就業(yè)勞動力。

通過上述三個概念的界定，我們實際上強調(diào)它的兩點重要含意：其一，農(nóng)村和農(nóng)業(yè)勞動力剩余的核心和實質(zhì)是勞動力的利用不足，即就業(yè)不充分。其二，按照一個國際國內(nèi)可以接受的標準，農(nóng)村勞動力的有效工作時數(shù)的多少可以作為判定其是否為剩余勞動力以及對勞動力剩余的程度作出界定。為了說明不充分就業(yè)作為勞動力剩余的界定標準的合理性，我們擬對這一新定義的內(nèi)涵和成立的條件作簡要說明。

首先，我們認為用勞動時間或工作時間來計量勞動力就業(yè)充分與否是有其經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)的。早在19世紀中期，政治經(jīng)濟學(xué)對資本主義本質(zhì)的剖析——剩余價值理論就是以資本家對工人剩余勞動時間的無償占有為基礎(chǔ)的，事實上，勞動時間（而不是貨幣或其他計量單位）是馬克思在《資本論》中進行理論分析的基本計量單位。馬克思認為商品的價值量是由生產(chǎn)該商品所耗費的一般勞動量來決定的，而勞動量是由勞動持續(xù)的時間來計算的，勞動時間則是用小時、日等作為計量單位。當代一些西方著名經(jīng)濟學(xué)家面對難以用貨幣單位計量的復(fù)雜經(jīng)濟問題時也廣泛采用時間（往往以小時為單位）作為定量分析單位。例如美國著名經(jīng)濟學(xué)家（1992年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主）加里·貝克爾(Gary.S.Bec-ker)及合作者在構(gòu)建人力資本積累模型中就避開了價格問題，而將一個人的童年、成長期受教育的時間，和一生的工作時間甚至先天稟賦條件通通以時間為單位來計量人力資本的積累。反過來看，如前文所述古典經(jīng)濟學(xué)派以“零值邊際勞動生產(chǎn)率”對農(nóng)業(yè)剩余勞動力定義和測度之所以產(chǎn)生缺陷和引起爭議，很大程度上系由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)中要素投入在質(zhì)和量上的差異，以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境條件的不確定性所致。其他幾種有關(guān)農(nóng)業(yè)剩余勞動力的定義及相應(yīng)的測定方法，如“耕地—勞動力比率變動法”（見郭熙保，1995,166-167，以及宋林飛1996,105-106）、“國際標準比較法”（見Chennery、Msycquin,1975,38）等也出現(xiàn)與“零值邊際勞動生產(chǎn)率”標準和方法相類似的問題和爭議。因此，本研究嘗試以勞動時間為基本計量單位來定義及測量中國農(nóng)村和農(nóng)業(yè)剩余勞動力應(yīng)當是更合理的選擇。

其次，也應(yīng)當強調(diào)采用工時作計量標準測定剩余勞動力必須有嚴格的條件限制，即存在必不可少的經(jīng)濟學(xué)的理論前提或假定，而這些前提或假定必須是通過經(jīng)驗實事驗證為正確的。我們設(shè)定的幾個經(jīng)濟學(xué)理論假定如下：

1.經(jīng)濟理性假定。農(nóng)民（即農(nóng)村勞動力）都是理性的經(jīng)濟人。在中國現(xiàn)行農(nóng)村經(jīng)濟制度下，農(nóng)民從事的一切經(jīng)濟活動的目的在于追求物質(zhì)利益的最大化，避害趨利是農(nóng)民的經(jīng)濟人本質(zhì)。

2.工時有效性假定。在農(nóng)村現(xiàn)行經(jīng)濟制度下，對土地擁有法定使用權(quán)以及對其他生產(chǎn)要素擁有支配權(quán)的農(nóng)民對其勞動時間的支配與利用將是最充分和最有效的。農(nóng)民不會在自己支配的勞動時間內(nèi)偷懶。

3.有效工時的同質(zhì)性假定。根據(jù)工時有效性假定，可以將以農(nóng)村勞動力的有效工時為單位的勞動量視為無差別的、同質(zhì)的勞動耗費并用以計算勞動力利用的有效程度。

4.勞動力資源自行合理配置假定。在中國農(nóng)村現(xiàn)行經(jīng)濟制度下，農(nóng)民具有自行配置勞動力資源并使勞動力利用效率最大化的傾向（注：所謂傾向是指農(nóng)民所具有的合理配置自身勞動力資源并使其利用效率最大化的主觀動機，不考慮其客觀效果——作者注。）。因此，以尋求經(jīng)濟收益最大化為條件的勞動力充分就業(yè)是這一傾向的具體化。

保證這一剩余勞動力新定義成立的主要理論前提（或假定）是勞動者工時的有效性，即在當時當?shù)丶榷ǖ臈l件下，農(nóng)村勞動力在與其他生產(chǎn)要素結(jié)合時，其勞動時間的利用達到最充分和最有效的程度。這一假定不成立的反面例證是，在另一種制度安排下，（如80年代以前的制度環(huán)境下），農(nóng)村勞動力多數(shù)處于“出工不出力”、“三個人的活五個人干”式的“磨洋工”狀態(tài)，即勞動力單位工時利用非充分和非最有效的狀態(tài)。一旦“有效工時假定”不成立，我們用以測定農(nóng)村勞動力剩余的定義及相關(guān)模型便會“失真”。因此，從一定意義上講，以勞動力有效工時不足為主要內(nèi)涵的不充分就業(yè)來定義農(nóng)村剩余勞動力僅適用于自1978年以來經(jīng)濟轉(zhuǎn)型時期的中國農(nóng)村。

【參考文獻】

①本模型中的工作時數(shù)指農(nóng)村勞動力從事農(nóng)業(yè)（含種植業(yè)，林、牧、副、漁業(yè)）和非農(nóng)業(yè)（如工業(yè)、手工業(yè)、商貿(mào)、建筑、運輸、教育、文化事業(yè)等等）的一切經(jīng)濟活動所耗費的有效時數(shù)（以小時為單位）。但是不包括經(jīng)濟活動以外的時間消耗，如煮飯、洗衣、就餐、娛樂、閑暇等活動的消耗時數(shù)。

②所謂傾向是指農(nóng)民所具有的合理配置自身勞動力資源并使其利用效率最大化的主觀動機，不考慮其客觀效果——作者注。

③阿瑟．劉易斯：《二元經(jīng)濟論》中譯本，北京經(jīng)濟學(xué)院出版社，1989年版。

④郭熙保：《農(nóng)業(yè)發(fā)展論》，武漢大學(xué)出版社，1995年版。

⑤宋林飛：《中國農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移與對策》，《社會學(xué)研究》1996年第2期。

⑥H.Chennery,M.Sycquin,PatternsofDevelopment,1950-1970,OxfordUniversitypress,1975.

⑦加里．貝爾克等（人力資本，生育率與經(jīng)濟增長》，《政治經(jīng)濟學(xué)雜志》98卷，1990年。

⑧羅伯特．盧卡斯：《論經(jīng)濟發(fā)展機制》，《貨幣經(jīng)濟學(xué)雜志》22卷1980年。