DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 中国传统道德信仰——善恶因果报应 通常认为信仰有如下特点：体现终极关怀、唯一性和排他性、神圣性、不轻易改变等，从这些具体的特点来审视中国传统文化与中国人，则中国文化似乎缺乏真正的信仰，因为中国文化具有兼容并包的特点，没有唯一性和排他性，认为信则有不信则无，信念可以随环境的变化而改变，崇尚因势利导，与时俱进。例如，“三教合一”可能会是中国特有的现象。然则，中国传统文化的兼收并蓄并非无原则无标准的包容，而是吸收符合原有观念的内容进行消化，两千年来，中国传统文化仍会保留清晰的主线。“因果报应观念在佛教传入之前，中国本土经典中已屡见不鲜，并在佛教传入之后也随着儒道释的融通而广为人知世代承袭，显示出本土文化的特色。” [ 5 ] 那么，两千多年以来，在道德方面，是否有一条主线，持续发挥着作用，人们相信按照这条原则去做就能获得幸福，并相信违反此原则将会受到惩罚呢？笔者认为，善恶因果报应在历史的长河中一直发挥着道德信仰的作用，其指导着人们向善，约束着人们的行为，使社会呈现正常的伦理秩序，保证社会生活的有序运行。这个道德原则并不是佛教传入的我国之后才产生的，而是在我国博大精深的思想长河中源远流长。 2.1. 关于善恶因果报应的论述与特点 中国古典典籍中，关于祸福由己，行善积德的言论比比皆是。比如： “积善之家，必有余庆；积不善之家，必有余殃。”(《周易》) “天网恢恢，疏而不漏”(《老子·七十三章》) “天作孽，犹可违。自作孽，不可活”(《尚书·太甲中》) “作善，降之百祥；作不善，降之百殃。”(《尚书》) “祸福无不自己求之者。”(《孟子·公孙丑上》) “祸福随善恶”(《韩非子·安危》) “杀人之父，人亦杀其父；杀人之兄，人亦杀其兄。”(《孟子·尽心下》) “积善成德，而神明自得，圣心备焉”(《荀子·劝学》) 论述不胜枚举，从如此多的例子可以看出，各种典籍对善恶因果报应的论述有如下几个特点：1) 福与善相随，祸与恶相随，认为这两对是联系在一起的规律，不以人的意志为转移2) 相信有“天”等人所无法掌握的非自然力量监督此规律的实施。3) 相信积善成德，圣心具备，可以使人成为“圣人”。4) 言论分布广泛，儒、道、法家等等各家均有涉及，影响民众广泛。从以上分析可以看出，善恶因果报应符合康德道德信仰的论述，可以视为我国传统社会的主流道德信仰。 2.2. 中国传统社会善恶因果报应特点与可行性分析 善恶因果报应作为道德信仰在中国传统社会一直发挥着重要作用，那么在传统社会中，善恶因果报应是如何发挥作用的呢？除靠道德信仰的终极关怀、期望与人格塑造等方面发挥着作用之外，道德信仰还需要社会的强化机制，保证信仰的影响力和约束力。“信仰具有约束力和影响力，尤其对信徒。因为各种信仰都有相应的信仰行为规范，包括对信徒的奖与惩。人的趋利避害本性决定了人面对可能的奖惩而选择行为对策的内容，为获得奖赏选择某一行为，为免受惩罚而放弃某一行为，这种奖赏在宗教信仰中体现得淋漓尽致。” [ 6 ] 那么近现代以前的中国社会是通过什么样的强化机制来保证善恶因果报应有效运行的呢？这有赖于社会中道德赏罚的执行与贯彻。我国作为礼仪之邦，关于道德赏罚的实施已上升至制度层面。首先是道德奖赏，社会中对道德高尚的人的赞誉与欣赏的例子比比皆是，比如关羽的忠勇、岳飞的精忠为国等等，在汉代有“举孝廉”的制度，品德高尚者可以被举荐入仕，这便是从社会制度方面给予奖赏。明清之际著名学者顾炎武曾提出“劝学奖廉”主张，认为要把礼义廉耻视为社会的最高名节，对名节突出者应给予一定形式的奖赏，如加官进爵、赐以田地、免租赋等，“人皆知自守”，从而达到端正人心、淳化风俗的目的 [ 7 ] 。 道德惩罚方面也更是有法律保障执行，比如《北齐律》宣布了“重罪十条”为反逆、大逆、叛、降、恶逆、不道、不敬、不孝、不义、内乱，并规定凡犯其中之一者，若不在八议、上清、赎免之列，一律予以严惩。很显然，这“重罪十条”大部分是是对不道德行为的惩罚治理。在理论建设方面，宋明理学提出“存天理，灭人欲”，作为礼仪规范的标准，有“天理”为道德信仰保驾护航。 有理论和制度方面的建设、发展和规范，社会中善恶因果报应律得以有效运行，在我国古代社会中发挥着巨大作用，规范着人们的言行，保证了社会的伦理秩序。
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user: 3. 善恶因果报应律现代社会失效原因与运行合理性分析 3.1. 现代社会不信任善恶因果报应律原因分析 近代以来，社会中关于中国道德“滑坡”的批判比比皆是，“彭宇案”更是激发了社会对社会道德伦理的大讨论。各种讨论与批判，无不反思中国社会伦理秩序的混乱。在很大程度上，社会伦理秩序的混乱与善恶因果报应中断有关。就起原因，主要有以下两方面的因素。 1) 社会中道德赏罚失效，道德公正性受到挑战。前文已经论述，我国古代社会中的道德赏罚理论与制度机制保障了善恶因果报应律的有效运行，社会中人们的信仰与机制一起使善恶因果报应成为一种应然的规律，德福实现统一。在现代社会中，经济利益成为社会运行的最大驱动力，有钱可以买物质产品，可以买看医生的优先权、婚姻，甚至可以收买人的良知，当钱可以买到任何产品时，钱便成为人们行为的最大动力，从而将道德原则弃之不顾，社会公正环境不复存在。种种因素助长了不正之风，使人们追求眼前利益。社会中的道德赏罚的失效，道德公正的不复存在也导致善恶因果报应无法有效运行。 2) 经验层面验证善恶因果律，必然性受到挑战。社会中曾一度流传着“好人不长命，祸害遗千年”的说法，人们认为善恶与福祸并无直接的联系，善并不能带来福，做坏事也不一定会产生恶报，反倒是有信仰有原则的人在社会的激烈竞争中会失去优势，容易被“丛林法则”所淘汰。当从我们当前短暂的人生经验验证时，人们的眼光无法脱离当前的实际，无法从人的整个人生的角度做出适当的判断，此归纳可能并不一定有确定无疑的证据能证明其正确性。于是，人们便不再信任此道德原则，将道德信仰遗失，社会伦理秩序处于混乱无序状态。 3.2. 善恶因果报应合理性分析 1) 善恶因果报应律的“实然”——必然性和整体性。善恶因果律所揭示的是德性和幸福之间存在着内在联系，而且这种联系是因果联系，这种因果联系是必然的，呈现为一定的规律性，此规律不受人的意志所控制。这其中存在的一个重要的问题是，善恶因果律的现实表现是什么？所谓的“善有善报，恶有恶报”，这个“报应”在什么时候体现？当人们在表达此善恶因果报应时，并未期待此应得的“报应”马上会出现，而是在人的一生或者整个人类的经验进行总结的基础上得出的结论，此规律并不是偶然的、个别的而是必然的、整体的。也就是说，“好人不长寿，祸害活千年”的说法只是对短暂人生、个别事实的归纳，具有误导性。 2) 善恶因果报应律的“应然”——依赖社会的道德公正。前文已经论述目前中国社会善恶因果报应律不受信任的原因之一是社会道德赏罚机制的失效，无法及时的做出反应，发挥其作用。在古代社会，道德赏罚机制的有效运行，人们可以清楚的看到社会对积德行善行为的奖赏和对社会恶行的惩罚，能自觉的将其作为自己行为的动力或者约束力，善恶因果报应律成为人们普遍愿意接受的道德信仰。目前，诸如中央电视台每年感动中国人物的评选、各级道德模范/标兵的评比等道德奖赏的方式有很多，一定程度上让人看到了社会对道德高尚的人的肯定，看到了积德行善所带来的“善报”，起到了引导的作用。但在今天以利益为导向的社会中，这种善报远不及不遵守道德原则所带来的利益更多。比如地沟油、山寨假货等的猖獗，没有社会中道德惩罚机制的约束，从短期来看，人们从中获得的利益要远远大于违背基本的诚信的道德原则所道来的损失。当社会建立起完善的道德赏罚体系，从理论、舆论、制度等等各方面规范道德原则的执行，那么善恶因果报应律便会快速及时的表现出来，即使从短期的、个别的案例中也能得到体现，给人以警示。
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user: 4. 道德信仰重建依赖善恶因果报应律回归 社会伦理秩序的重建依赖道德信仰的建立，道德信仰的建立依赖善恶因果报应律的回归。根据前文的分析我们知道，善恶因果报应律既是实然的道德规律也是应然的道德规律，“善有善报恶有恶报”是不以人的意志为转移的规律。现代社会中人们对经济利益的过分追求导致善恶因果报应律为人们所忽视，继而导致了社会秩序的混乱。信仰的迷失使我们走了不少弯路，重回信仰的正道需要个人和社会、主观方面和客观方面的多重努力。从主观方面来说，需要个人从思想上认同此道德规律，并将其作为自己的行为准则，相信其作用的发挥；从客观方面来说，则需要社会建立公正的道德赏罚体系，辅助善恶因果报应律的有效运行。 善恶因果报应律回归，个人心安，社会凝聚。
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user: 摘 要 在保持绿地面积总量的前提下提高植物固碳能力，并以此提出优化校园绿地空间的布局模式。本文以沈阳建筑大学校园为依托，开展了基于绿地固碳功能与CO 2 空间分布相耦合的城市绿地空间布局研究，通过CFD模拟技术获取校园CO 2 空间分布格局，利用CO 2 空间数据耦合绿地固碳功能，揭示植物固碳效应最佳边界。最终提出了校园绿地空间布局模式，优化了校园绿地空间布局，使校园绿地在有限的面积下发挥了最大的生态效应。研究结果为城市以及更大范围内的绿地空间布局模式的选择， 应对全球气候变化和温室气体减排，以及提升城市空间环境质量方面具有重要意义。 关键词 :碳源，CFD模拟，校验，优化策略
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user: 1. 引言 2015年科学家首次在野外证实二氧化碳导致温室效应 [ 1 ] ，城市CO 2 排放的快速增长成为全球温室气体排放上升的重要原因，城市绿地系统在应对全球气候变化和温室气体减排方面发挥着重要作用 [ 2 ] 。传统的研究理论认为固碳途径主要为增加绿地面积、提高固碳质量，然而有限的土地不可能无限增加绿地的供给 [ 3 ] 。如何在保持绿地面积的前提下提高植物固碳能力成为亟待解决的科学问题。实验表明CO 2 浓度的增高能提升植物的固碳能力 [ 4 ] ，同时，CO 2 与大气污染物的空间分布密切相关 [ 5 ] 。通过模拟CO 2 浓度空间分布来指导绿地的空间格局不仅能充分发挥植物的固碳效应，同时也可以有效消减大气污染物，改善空气质量。如何实现城市绿地空间布局与CO 2 浓度分布的耦合，充分发挥绿地生态效益成为低碳规划的核心问题。
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user: 2. 校园碳排放源界定与量化 2.1. 校园碳排放源的界定 碳排放源，顾名思义就是释放碳的源，碳源一般以碳化物的形式向外释碳，CO 2 是主要的碳化物 [ 6 ] 。本文研究校园范围内的碳排放源主要为生活和交通释碳量，人呼吸所释放的CO 2 是主要的生活碳源，校园机动车则是主要的交通碳源，餐饮燃烧所释放的CO 2 也是校园的碳排放源之一。 2.2. 校园碳源的量化测定 本文以沈阳建筑大学校园空间为研究对象，对沈阳建筑大学的的碳足迹计算采用碳足迹计算器方法 [ 7 ] ，通过碳足迹计算器计算个人生活和生产中消耗能源产生的CO 2 排放量，利用经验公式将电、石油、煤碳、天然气等消耗量转化为CO 2 的排放量，或依据交通类型和运输距离来计算相应的CO 2 排放量。 经测算一个成年人每天需要吸进氧气0.75 kg，呼出二氧化碳0.90 kg [ 8 ] 。统计得出校园全天活动人数为13，000人，校园全天中因人员活动产生的CO 2 质量为11，700 kg，具体排碳量分布如图1所示。 本文对于车辆排放尾气中的CO 2 采用百分比估算法 [ 9 ] ，经统计平均一天内进出校园的总车次数为1624，再统计出平均全天通往各个方向车辆的类型、距离以及数量比，再根据表1和表2即可得出车辆 全天排放CO 2 质量为1745.053 kg。 餐饮燃烧天然气产生的CO 2 量所占的碳源比重较小，通过调查得出校园每天各餐饮单位用气量结合液化气CO 2 排放系数，可得出餐饮排放的天然气产生的CO 2 为532.72 kg (表3)。 综上可知，人活动产生的碳量占校园总碳量的84%，交通产生的碳量占校园总碳量的12%，餐饮排放的CO 2 量较少，仅占4%，而人为活动主要集中于校园建筑内，碳汇应针对建筑碳源发挥固碳功能。
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user: 3. 校园CO 2 扩散模拟与实测 3.1. CO 2 扩散模拟 计算流体力学(Computational Fluid Dynamics简称CFD)是一种用于分析流体流动性质的计算技术， 图1. 校园二氧化碳排放量(人员活动)不同时间分布图 Table 1 All kinds of vehicle emissions coefficien 车辆类型 大型车(A) 中型车(B) 校车(C) 轿车(D) 碳排放系数(kg/100 km) 78 20.23 40.8 22.14 (取中间值) 表1. 各种车辆碳排放系数 Table 2 Number of parking statistics for each parkin 停车场 1 2 3 4 5 6 7 车辆数A:B:C:D 0:3:64:2 0:4:78:0 3:3:25:2 0:3:38:0 0:0:16:0 2:2:96:0 0:1:32:0 车次百分比(%) 18.3 22.3 7.2 10.9 4.6 27.5 9.2 行驶里程(km) 0.69 0.36 0.2 0.31 0.69 0.67 0.74 CO 2 排量(kg) 410.124 260.749 46.771 104.75 103.091 598.444 221.124 表2. 各停车场停车数目统计表 Table 3 Each cafeteria tables using natural ga 项目 使用数量 产生CO 2 总量 一食堂 350 m³ 251.09 kg 二食堂 210 m³ 150.65 kg 三食堂 70 m³ 50.21 kg 四食堂 70 m³ 50.21 kg 商业街 45 m³ 30.56 kg 总量 745 m³ 532.72 kg 表3. 各餐饮单位用气统计表 包括对各种类型的流体在各种速度范围内的复杂流动在计算机上进行数值模拟计算。运用CFD技术对一定空间中的气流建立流体的湍流模型，再根据提供的合理的边界条件和参数，可以对该空间内的流体流动形成的温度场、速度场和浓度场进行仿真模拟，并直观的显示其设计结果[ 10 ] 。 研究中对城市模型的建立采用AUTOCAD软件进行绘制。在FLUENT软件精度范围内建立精度合理的物理模型对数值模拟的准确具有前提作用。流体力学计算机模拟的前处理过程包括对建筑三维模型的简化过程、数字建模过程、划分边界条件以及模型的计算模拟。 简化过程：针对校园内绿地的固碳浓度分析进行模拟中一方面要考虑建筑、绿地及周边空间对环境中热环境、风环境等微环境的影响，并对影响空气中CO 2 浓度分布模拟结果的空间进行划分。因此对数字模型的建立需要对模型的空间结构及周围环境的空间结构进行精确划分，并保证模拟的真实且有意义；另一方面因为计算机软件和硬件所限模型并不能绝对建立精准，需有合适的运算的限制，因为结构复杂的空间结构在计算机软件中完全复原并不现实，但网格尺寸划分失真也将无法进行进一步的运算。因此在利用FLUENT软件运算之前，应对研究范围进行研究，对模型简化整合。首先将建筑细部进行简化，将建筑形体简化为规则形体。同时对建筑、道路、绿地水系等边界进行相应的简化处理。 数字建模：按照步骤导入各种基础资料和地理信息即可建出相应的数字模型。建筑模型则是根据实际的CAD施工图确定模型的实际比例与尺寸，导入前处理ICEM-CFD软件进行建模。 边界条件：计算域的划分是进行CO 2 模拟的关键环节，为保证来流的充分发展，计算域应该足够的大，应对几何模型相应适当的选择进风口和出风口的位置，用于对城市风环境下大气季风的模拟。沈阳市南部全年盛行风偏南风，其中西南和南风出现频率共占23%，风速为3~4 m/s。市内多年平均风速为3.1 m/s。本文模拟风速为植物生长季平均风速，选择边界风速为3.0 m/s的西南风。 网格划分：CFD软件计算的首要步骤就是进行数字模型的网格计算划分，网格代表了计算的精度大小，其网格划分的精度越精密，计算相对越准确。因此网格划分需要选择其适合的精度。本文的研究对象由于模型仿真度较高，模型较为复杂，因此，本研究采用非结构化网格划分(图2) [ 11 ] 。 3.2. 校园CO 2 分布实测 本研究中，沈阳建筑大学校园空间CO 2 浓度的数据均为自行监测获得。监测仪器包括台湾衡欣手持式CO 2 测试仪(含温度)、风速仪，采用十字样带法进行定距抽样实测(图3)。
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user: 4. CO 2 动态扩散模拟结果与校验分析 4.1. CO 2 三维空间扩散模拟结果分析 CFD软件可以准确迅速地对研究对象进行碳环境动态模拟，模拟结果需要多次反复调整校正以达到理想状态，模拟结果可对模型的任意高度和位置进行水平和垂直两个剖面的截取，得出CO 2 空间分布浓度，为优化策略提供可靠的依据。 4.1.1. 水平方向的CO 2 扩散浓度场分析 在贴近地表处模拟计算显示出的云图(图4、图5)来看，校园内释放的CO 2 在风环境影响下空间格局扩散分布与静态分布有所不同。从校园CO 2 分布情况来看，在校园主导风的影响下，校园下风向空间的CO 2 聚集浓度较高，在校园上风向空间的CO 2 浓度较低，其余校园空间内CO 2 分布略有差异。研究结果表明，校园内释放出的CO 2 沿主导风向进行扩散，CO 2 浓度较低的区域多为上风向的开敞空间。教学区建筑群由于底部架空，对风的阻碍较小，风速较快，其CO 2 扩散的效果要好于底部架空较少或则封闭围合的建筑群体。 对比有风和无风时的模拟结果(图6、图7)可知，CO 2 在气流的主导风向上进行扩散，当无风时，CO 2 扩散5米左右时，扩散值基本接近于室外空间浓度值；当有风时，CO 2 扩散1米左右，其浓度值基本接近于室外空间浓度值。 4.1.2. 垂直方向的CO 2 扩散浓度场分析 依据Y轴的剖面模拟结果(图8)可以得出CO 2 垂直方向的分布特点：首先，总碳排放空间格局总体趋势上看，CO 2 占空气体积比较大区域为整个校园下风向方向；其次在垂直方向，建筑迎风面与背风面的CO 2 扩散区域相比，由于风绕过建筑时，会在其屋顶发生湍流，背风区会形成较大的涡流区，背风生活区所释放的CO 2 受涡流影响，会形成局部聚集，CO 2 难以扩散；同时迎风面由于对风的阻碍产生的回流也会对CO 2 扩散产生阻碍，该处CO 2 浓度高于周边区域；依据X轴的剖面模拟结果(图9)可以明显看 图2. 网格划分过程 图3. 沈阳建筑大学校园CO 2 测量点 图4. CO 2 浓度分布云图 图5. 压力轴测图 图6. 无风情况下CO 2 水平扩散浓度模拟结果 图7. 有风情况下CO 2 水平扩散浓度模拟结果 出：在后排建筑不受前排建筑风影区影响的情况下，沿主导风向前高后低的建筑组合方式的CO 2 扩散效果明显好于相同高度建筑组合方式的扩散效果。 建筑对CO 2 的扩散在垂直方向上主要影响为建筑高度覆盖层以下，但在建筑高度2 m以下CO 2 垂直分布差异不显著；在建筑高度2 m以上CO 2 浓度迅速衰减，超过建筑物高度时，垂直分布的影响效应几近消失。在校园空间CO 2 竖向分布模拟中，无论有风和无风条件下，CO 2 的垂直浓度分布受空间高度变化的影响不大。 4.2. CO 2 实测校验 本研究中，通过对CFD软件模拟CO 2 扩散结果进行实际测量进行验证。验证数据主要采用多点多时段监测数据，数据验证点主要分布校园内部各个典型区域，共选取14个监测点对模型模拟的结果进行验证。CO 2 实测结果表明二者数据具有可比性，CFD用于模拟CO 2 扩散效应的研究是可行的。验证结果如图10所示。 差异性显著分析结果(表4)表明，CFD软件模拟CO 2 浓度分布结果与实测值差异不显著(P > 0.05)，满足校园空间模型模拟的精度，CFD模型对CO 2 扩散效应场的模拟是有效和可行的。 图8. CO 2 扩散Y剖面图 图9. CO 2 扩散X剖面图 图10. CO 2 浓度模拟值与实测值之间的对比趋势图 Table 4 Single factor analysis of varianc 差异源 SS df MS F P-value F crit 组间 245.9764 1 245.9764 1.005682 0.325182 4.225201 组内 6359.257 26 244.5868 总计 6605.233 27 表4. 单因子方差分析
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user: 5. 结论与策略 5.1. 结论 低碳是一种理念，相对于欧洲美国等发达国家各高校提出的一系列低碳校园的全面系统的具体政策与实施措施，中国的高校还处于起步阶段。高校是可持续校园发展的重要特殊的社区单元，在CO 2 减排的研究和行动方面都应该做出表率。针对低碳校园建设提出科学研究有利于指导各高校的可持续校园评价、规划和建设活动[ 12 ] 。 本文以沈阳建筑大学校园空间为研究对象，通过对校园空间CO 2 浓度的测量，以及校园碳源的测量，辅助计算机CFD软件对风环境进行模拟，进行风环境下CO 2 的空间分布的模拟来评价现状校园空间布局下的碳环境状况，进而提出初步优化方案，以改善整个校园空间环境，使其具有最佳的固碳效应，以提高校园环境空气质量。本研究方法也可用于研究SO 2 、PM 2.5等污染性气体在空间的分布状况，以改善城市大气环境质量。 5.2. 校园空间低碳建设优化策略 5.2.1. 校园碳源减排 在碳足迹计算中煤炭、石油、天然气是主要能源，在中国煤炭作为一种低效不可再生能源，其利用效率不足30%，并且燃烧排放大量的CO 2 。电力和煤炭所用的化石能源产生的CO 2 量占最大部分，其中包括建筑供电和取暖，包括对教学区、图书馆、学生宿舍、办公楼的供电、取暖以及夏季空调制冷[ 13 ] 。可见如何降低学校的能源消耗是沈阳建筑大学校园低碳发展的关键。 交通量造成的CO 2 排放量约占整个校园碳排放量的30%，其中私家车出行占了绝大部分，而班车和公共交通的比例则较小。这对交通碳足迹消减方案提供了有力支持——即减少私家车出行，鼓励公共交通是消减碳足迹的有效途径。 一个重要的碳源是日常食物、生活品以及消耗品的采购。在沈阳建筑大学校园碳足迹研究中发现日常生活的生态足迹所占比例较小，因为校园的生产活动较少，故日常生活人均碳足迹较小。 针对减少整个校园碳足迹提出如下策略： 1) 在减少能源使用产生碳排放方面，制定配套设施的能源管理计划，投资可持续发展方案，制定奖励制度；用可再生能源代替化石燃料能源的使用，对建筑能源使用进行可视化和跟踪监测评估；保证适宜性前提下，优化楼宇自动化和控制的能源效率系统，热回收系统，以及照明系统，对建筑物采用绿色节能建设标准，最大程度上减少不可再生能源的使用[ 14 ] 。 2) 交通和通勤形成的碳足迹是除能源使用外占校园碳足迹比重最大的一部分，减少校园交通和通勤减少碳排放可以采用以下措施：采用清洁能源作为汽车燃料，减少人的交通通行产生的碳足迹，如减少商务旅行改为视频会议；确保高校校园规划结构紧凑，功能混合完善，建设成为适合步行的空间。 3) 减少材料和废物产生碳足迹方面，减少纸张的使用，实施文件管理无纸化操作，要求所有供应商使用可重复使用或可回收的包装等措施。 4) 降低“高投入”(能源和温室气体密集)食品的需求，使用生命周期分析(LCA)方法，制定可持续的粮食采购政策，建立可持续食品体系；增加当地粮食采购，鼓励校园内粮食蔬菜食物种植；激励消费者购买健康，低碳的食物等措施可以作为减少食物产生的碳足迹可行的策略[ 15 ] 。 5.2.2. 建筑群体布局形式 建筑群体规划布局与气候条件关系密切，建筑布置时应考虑建筑密度、高度对微环境下CO 2 扩散的影响。在校园建筑群体建设上应选择有利于气体流通的建筑围合形式[ 16 ] 。 为了改善整体教学区内部空间的碳环境，使CO 2 扩散分布更均匀，改善目前围合建筑群体内部的CO 2 空间分布，需对建筑底部架空的形式进行调整，改变底部架空的位置和大小，使围合建筑内部空间的气体流通路径更长，使CO 2 分布更均匀，并增加楼体迎背风面的压差，使房间具有更好的通风效果。增加前排建筑高度，增强建筑物下洗作用，使植被吸收的CO 2 迅速脱离地面，在底部形成低浓度区域(图11)。 在架空区域可以增加一些辅助设施，改变CO 2 的空间分布，减少冲旋涡风对CO 2 扩散的影响，使底部空间气流更加稳定，进而改善围合建筑群体内部空间的风碳环境，如可以转动调节方向的转板，在架空区上方设置顶棚或出挑平台。 5.2.3. 绿地空间布局 通过计算机Fluent计算模拟得出结论，在教学区建筑群体中建筑围合架空且平行于主导风向，风速较快时，流通性较好，CO 2 在风的作用下被迅速带走，CO 2 浓度较高的区域集中在建筑群体附近乔木带，而中间的活动区域碳浓度较低；当CO 2 扩散到其他空间时，由于受建筑阻碍的影响，改变风的流动状态，在围合建筑群体内部形成聚集，致使庭院内部空间的CO 2 浓度较高，碳环境较差。在CO 2 垂直方向，建筑迎风面与背风面的CO 2 扩散区域相比，由于风绕过建筑运时，会在其屋顶发生分离，背风区会形成较大的涡流区域，背风生活区所释放的CO 2 受涡流影响，会形成局部聚集，CO 2 扩散效果不好；同时迎风面由于对风的阻碍产生的回流对CO 2 扩散也产生了阻碍，周边区域CO 2 浓度较低(图4)； 碳平衡是碳源和碳汇CO 2 量的平衡状态。结合校园功能分区和用地现状，应对相应的对绿地空间分布进行调整。首先出于满足碳平衡的前提，通过碳源碳排放计算及模拟以及对碳汇固碳量的比较和计算，比较得出碳排放量是高于碳汇固碳量的空间，并在此区域增加碳汇值[ 17 ] 。其次，基于碳汇固碳效应，供学生学习、讨论、休憩、娱乐健身等活动的主要活动区域，绿地布局应保证场地规整，满足在举办活动期间场地的使用，并避免植被产生破坏。同时应在校园通风性较好的区域布置绿地，使空间的可以充分地固定空气中的CO 2 ，以达到低碳目的。 基于模拟分析结果校园绿地的布局应遵循以下布局原则： 1) 校园绿地布局应考虑布置在主导风向的下风向，且绿地布局应考虑周围空间尽可能开敞，结合建筑群体内主导风的主要流动路径布置相应形式的校园绿地。对于各种覆盖类型的校园绿地，应遵循前低后高的绿地分布原则并降低绿地间相互的影响。 2) 在校园下风向位置布置的绿地应尽量采用分散的布置形式，除保证下风向空气畅通，还可以避免因绿地对气流产生阻碍而产生的回流或涡流现象。而受到建筑群体阻碍形成的的回流现象应沿建筑迎风面的前方布置周边式带状绿地，以减少回流对固碳效应的影响。建筑背风区的气体CO 2 由于受到涡流区的影响扩散效果较差，考虑到冬季防风滞尘等因素在绿地布局时应增加建筑与绿地间距离以减少风环境的影响。 3) 绿地布局上应考虑使用功能和绿地形式设计相结合，根据具体空间使用的需求选择带状、中心式以及分散式绿地形式进行布局。 图11. 教学区建筑群体底部架空方案对比 图12. 建筑三维空间绿化示意 4) 为了形成良好的校园三维空间的碳浓度，窗台、阳台、露台、建筑立面、屋顶绿化都是垂直绿化需要考虑的重要内容，在有限空间当中提高绿化种植面积(图12)。
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user: 摘 要 目的：基于关联规则挖掘模型分析中医肝病患者数据，探寻检查指标与中医辩证之间的关联。方法：通过设置最小支持度和最小可信度对中医肝病患者资料进行关联规则分析，根据生成规则的重要性筛选出前后件成正相关的规则，结合提升图评价挖掘结果准确性。结果：分析样本例数317例，共获得30条规则，揭示了检查指标组合与中医辨证结果间的关系。结论：在中医肝病电子病历数据中应用关联规则分析可以揭示不同检查指标对于中医辨证的影响，有利于辅助诊断。 关键词 :关联规则，中医肝病，数据分析
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user: 1. 引言 自1993年Agrawal等人提出关联规则概念后，基于关联规则的挖掘算法被普遍应用于商场购物篮的分析，目的是发现顾客的购物习惯，其原理为“基于频繁项集生成规则并计算规则的贡献度”[ 1 ] 。在中医诊断中，通常检查指标包括有患者基本信息、四诊信息和实验室检查指标等[ 2 ] ，而肝病诊断指标常见的有肝病通用刻下症、舌脉诊、肝病专科检查等，中医肝病常见证型有肝郁脾虚、湿热蕴结、肝郁气滞、脾虚湿阻、肝肾阴虚等[ 3 ] [ 4 ] 。借鉴关联规则挖掘商品数据的原理，探索中医诊断指标对证型判定的贡献度，可形成诊断量表[ 5 ] ，利于中医临床辨证。本研究利用Microsoft Visual Studio 2008提供的挖掘工具，采用关联规则与决策树模型对中医肝病电子病历数据进行挖掘，寻找指标项与证型之间符合预设条件的规则，为中医肝病辨证提供参考[ 6 ] 。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料来源 本研究资料来自于某临床肝病研究所电子病历，共317例。资料涉及患者的年龄、性别、舌脉诊、肝病通用刻下症以及肝病专科检查，共计27项指标。该资料以定性资料为主，部分变量有少量缺失值。 2.2. 方法 本研究利用SQL Server 2008 [ 7 ] 进行挖掘分析，其中用于分析的数据存储在SQL Server数据库中，挖掘分析过程在Microsoft Visual Studio 2008平台上实现。该平台封装了常用挖掘模型，本研究选取其中关联规则模型(Microsoft_Association_Rules)与决策树模型(Microsoft_Decision_Trees)进行数据挖掘。其中关联规则模型采用的是经典的Apriori算法，其挖掘步骤如下： 1)扫描数据集，生成频繁项集。此过程一般比较耗时。这些项集的支持度必须要大于等于最小支持度(Minimum_Support)。 2) 基于第一步生成的频繁项集，产生关联规则。这些规则出现的概率(置信度)必须大于等于最小概率(Minimum_Probability)。 分析主要得到形如A ≥ B的规则，支持度表示同时满足规则前件A和规则后件B的例数占总例数的比例即概率P(A∪B)，可信度表示在所有满足规则前件A的例数中满足规则后件B所占的比例即条件概率P(B|A) [ 8 ] [ 9 ] 。
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user: 3. 结果 3.1. 决策树模型挖掘结果 3.1.1. 生成决策树视图 将27项检查指标作为决策树模型的输入变量，证候作为可预测变量。在挖掘模型选项卡中设置挖掘模型的参数，将COMPLEXITY_PENALTY (抑制决策树的生长，值越小，拆分的可能性越大，取值范围在0到1之间)设置为0.01，其它参数保持默认值，运行挖掘模型后在“挖掘模型查看器”选项卡中查看挖掘结果。生成的决策树图形如图1所示。 3.1.2. 依赖关系网络 “依赖关系网络”选项卡显示决定挖掘模型预测能力的各个属性之间的关系。决策树模型挖掘结果的依赖关系网络显示，“胸部”及“巩膜”的望诊结果以及“是否有移动性浊音”对中医肝病证型的诊断具有重要参考价值，这与图1决策树相符。检查指标与证型间依赖关系网络如图2所示。 3.1.3. 挖掘模型准确性评估 建立好的数据挖掘模型并不能保证能够直接解决问题，还需要使用多种方法来评估和检验数据挖掘模型的质量和特征。可将数据分为定型集(训练集)和测试集来评估数据挖掘模型。通过将数据集分区为定型集和测试集时，定型集是取大多数数据，小部分数据用于测试。通过对全部数据的整体数据抽样，要保证定型集和测试集的相似。通过使用相似的数据来进行定型和测试，可以更好得验证数据挖掘模型。验证数据挖掘模型主要是从准确性、可靠性和有用性这三个方面入手。 在SQL Server2008中的挖掘模型验证方法可以用绘制模型准确性图表，挖掘模型的交叉验证等方法来进行模型验证。本研究选择提升图来对挖掘模型进行验证，决策树模型得分0.55，总体正确率为31.58% (理想模型为51.00%)，预测概率为63.62%，提升图见图3。 3.2.关联规则模型挖掘结果 3.2.1. 频繁项集与生成规则 将27项检查指标作为关联规则挖掘模型的输入变量，证候作为可预测变量。在挖掘模型选项卡中设 图1. COMPLEXITY_PENALTY = 0.01时的决策树 图2. 决策树依赖关系网络 图3. 决策树模型提升图 置挖掘模型的参数，将最小支持度设置为0.2，其它参数保持默认值，运行挖掘模型在“挖掘模型查看器”选项卡中查看挖掘结果。 频繁项集最大长度默认为3，本研究为与决策树模型挖掘结果形成对比，默认最大频繁项集长度为3不做改变。共挖掘到满足最小支持度的3项集218个、2项集103个、1项集20个，提取频繁3项集前10位如表1所示。 基于频繁项集，模型自动生成30条规则，设置最小概率(最小置信度)为0.55，获得符合条件的规则12条，如表2所示。 3.2.2. 依赖关系网络 关联规则挖掘模型指标与证型间依赖关系网络如图4所示。 3.2.3. 挖掘模型准确性评估 关联规则模型得分0.53，总体正确率为29.47% (理想模型为51.00%)，预测概率为68.47%，提升图见图5。 Table 1 The top 10 frequent 3 item sets with minimum support = 0. 支持度 大小 项集 119 3 舌苔 = 薄白，舌色 = 淡红，脉象 = 弦 113 3 移动性浊音 = 阴性，舌色 = 淡红，脉象 = 弦 106 3 年龄 = 40岁以上，舌色 = 淡红，脉象 = 弦 101 3 舌苔 = 薄白，年龄 = 40岁以上，脉象 = 弦 100 3 舌苔 = 薄白，移动性浊音 = 阴性，脉象 = 弦 97 3 巩膜 = 正常，移动性浊音 = 阴性，脉象 = 弦 97 3 舌苔 = 薄白，移动性浊音 = 阴性，舌色 = 淡红 96 3 巩膜 = 正常，舌色 = 淡红，脉象 = 弦 96 3 舌苔 = 薄白，年龄 = 40岁以上，舌色 = 淡红 95 3 巩膜 = 正常，移动性浊音 = 阴性，舌色 = 淡红 表1. 支持度 = 0.2排名前10位的频繁3项集 Table 2 Rule results with minimum confidence = 0.5 概率 重要性 规则 0.685 0.471517 巩膜 = 正常，移动性浊音 = 阴性 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.625 0.219495 精神 = 差，移动性浊音 = 阴性 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.624 0.322745 巩膜 = 正常，舌色 = 淡红 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.607 0.282102 舌苔 = 薄白，移动性浊音 = 阴性 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.598 0.280754 巩膜 = 正常，脉象 = 弦 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.598 0.202703 巩膜 = 正常，性别 = 男 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.597 0.354607 移动性浊音 = 阴性，舌色 = 淡红 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.592 0.346709 巩膜 = 正常 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.588 0.218384 巩膜 = 正常，舌苔 = 薄白 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.556 0.436964 移动性浊音 = 阴性 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.555 0.268022 移动性浊音 = 阴性，脉象 = 弦 -> 证型 = 肝郁脾虚 0.554 0.170185 性别 = 男，移动性浊音 = 阴性 -> 证型 = 肝郁脾虚 表2. 最小置信度 = 0.55的规则结果 图4. 关联规则依赖关系网络 图5. 关联规则提升图
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user: 4. 讨论 从挖掘模型准确性来看，决策树模型与关联规则模型模拟中医肝病辨证近似，关联规则模型的提升度相比决策树模型稍高。从结果可读性来看，决策树模型优于关联规则模型，但决策树模型结果不及关联规则模型的挖掘结果详实，很多信息遗失了，而后者以规则的形式给出症状集与证型之间的关系，保留了原始数据的关系，更具临床分析价值。 此外，与其它统计学方法相比，基于关联规则的医学数据分析具有以下特点：(1) 不需要考虑变量间的复杂性，其分析结果不会因为资料中加入或去掉一个变量而影响已存在的结果。(2) 数据中的变量既是自变量又是目标变量，研究者不需要事先确定那个是目标变量，易获得某些意料之外、有意义的模式。(3) 关联规则分析通常只考虑某个或某几个变量，而不是针对全部变量，这使得分析结果与不同方法分析的结果在某些变量上有较大差异[ 10 ] 。同时，传统关联规则分析要求变量必须是离散的，所以对于数据中计量型变量如何离散是应用中常见的一个问题。(4) 关联规则分析中所设置的一些参数直接影响了所获得规则的数量和价值。支持度越高规则的说服力越强，但设置较高有可能漏掉一些有意义的规则，而最小支持度阈值设置过低一方面增加了无效规则的产生影响分析进程。(5) 当例数较少时，存在偶然因素作用导致率的波动变化大，有可能产生一些假阳性规则。同样，最小可信度设置过高会使一些多分类变量不易出现在规则中。 综上，今后在对中医肝病电子病历数据进行分析时，要充分考虑到以上问题。随着数据规模不断增长，本应用研究成果将对肝病临床研究发挥更大指导作用。
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user: 摘 要 本文以传统的信息抽取理论和方法为基础，实现了一种基于XML特征的网页文本抽取方法。研究了一般网页的特征，实现了一种基于XML标签特征的网页提取方法，对网页进行HTML页面标准化，将其转成XML语言，并且根据XML语言的特点，对其内部语言进行转化，从GB转为UTF，并对其进行标准化，然后通过熟悉XML标签的各种特性，对网页文本根据标签进行抽取。 关键词 :互联网，信息抽取，HTML，XML，文本信息抽取
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user: 1. 引言 Web网已经成为一个巨大的信息源，数据量急剧地膨胀，Web网也成为人们获取信息的重要来源[ 1 ] 。然而Web页面中存在着大量的HTML格式的无结构数据和少量XML格式的半结构数据[ 2 ] 。网页抽取也成为信息搜索(Information Search)、数据挖掘(Data Mining)、机器翻译(Machine Translation)和文本摘要(Text Digest)等Web信息处理的基础。 Web信息抽取(Web Information Extraction，简称WIE)是指：给出属于同一类型的若干样本网页。找出它们的源数据集的嵌套结构，并将源数据集从网页中抽取出来。即通过对原文档信息内容和结构的分析，抽取出有意义的部分，生成结构化的有价值的信息。 Web信息抽取渐渐成为一个崭新而热门的课题，从互联网资源中抽取数据的传统方法就是编写特定的程序，这种程序被称为“Wrapper”。Wrapper是一个能够将基于HTML描述的Web网页内容转换为按照某种结构化描述的数据集合(例如XML数据、关系数据库)的软件程序。它由信息抽取所需的信息识别与结构影射知识和应用这种抽取知识的处理程序组成。根据各种工具用于产生Wrapper而采取的不同技术，目前的Web数据抽取工具可分为六种：Wrapper开发语言，可感知HTML的工具，基于NLP的工具，Wrapper归纳工具，基于建模的工具，基于语义的工具[ 1 ] 。 本文从理论上分析网页文本信息抽取的方法及流程，具体阐述了网页文本信息抽取的理论和方法，以当当网页文本信息抽取为例，介绍了基于标签的信息抽取系统的概述，同时阐明了具体的过程和模块，给出该抽取实现方法的步骤以及实现的某些核心代码，分析此方法的优点和可以进一步改进的地方，并就其意义和所需进一步思考的地方进行了阐述。
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user: 2. Web网页文本信息抽取的流程和原理 无论挖掘的目的是什么，都可以把Web文本挖掘的一般处理过程用图1来概括。 目前解决网页信息抽取问题比较典型的方法有：基于自然语言处理(NLP)方式的信息抽取；基于包装器归纳方式的信息抽取；基于ontology方式的信息抽取；基于HTMI结构的信息抽取；基于web查询的信息抽取等[ 2 ] 。 基于web查询的信息抽取：是利用数据库技术在对互联网的网上数据进行管理和查询，将Web信息抽取转化成运用标准的Web查询语言对Web页面文档进行查询，具有很强的通用性。采用这种技术的系统有：Web-OQL以及自主开发的原型系统PQAgent [ 3 ] 。 把网页标准化成为HTML，然后将其转化成为XML，根据XML语言进行抽取信息。
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user: 3. 网页文本信息抽取设计 3.1. 网页文本信息抽取设计方案 多数Web文档都是把标记和文本按照HTML的定义联在一起的。标记包括“<”和“>”，在“<” 图1. Internet上文本数据挖掘的一般处理过程 和“>”之间为标记名称。标记经常成对出现，分别为开始标记和结束标记。开始标记不以“/”开头，而结束标记以“/”开头。 现在，每个页面都是由标记“DIV”有良好的布局特性，格式复杂的页面往往都采用“DIV”标记来进行页面格式的布局。因此，可利用“DIV”标记对页面进行解析。网页文本信息抽取的基本流程如图2所示。 3.2. 网页文本信息抽取过程 从HTML到XML的转化如图3示。 在互联网上，找到部分标签的正则表达式如下： String regEx_script= <[\\s]*?script[^>]*?>[\\s\\S]*?<[\\s]*?\\/[\\s]*?script[\\s]*?> //定义script的正则表达式{或 ]*?>[\\s\\S]*?<\\/script> } String regEx_style= <[\\s]*?style[^>]*?>[\\s\\S]*?<[\\s]*?\\/[\\s]*?style[\\s]*?> //定义style的正则表达式{或 ]*?>[\\s\\S]*?<\\/style> 过滤部分标签： p_script=Pattern.compile(regEx_script，Pattern.CASE_INSENSITIVE); m_script = p_script.matcher(HTMLStr); HTMLStr = m_script.replaceAll(); //过滤script标签 p_style = Pattern.compile(regEx_style，Pattern.CASE_INSENSITIVE); m_style = p_style.matcher(HTMLStr); HTMLStr = m_style.replaceAll(); //过滤style标签 p_HTML = Pattern.compile(regEx_doc，Pattern.CASE_INSENSITIVE); GB转化为UTF： InputStreamReader reader = new InputStreamReader(in， GB2312); //以GB2312编码读入文件 FileOutputStream out = new FileOutputStream(tmpFile); //将文件转化为字符流 OutputStreamWriter writer = new OutputStreamWriter(out， UTF-8); //目标编码为UTF-8 writer.write( \n); char[ ] buffer = new char[ 10240 ]; 图2. 网页文本信息抽取的基本流程 图3. HTML到XML转化过程 其中，如果不进行GB至UTF编码的转化，就有可能出现乱码。出现乱码的原因是多样的，如各个模块编码不一样就会引起这样的情况。GB即“国标”的汉语拼音缩写，为中华人民共和国国家标准的意思。国标编码就是中华人民共和国信息交换汉字编码标准，在此标准中制定了每一个汉字及非汉字符号的编码。文档的当前编码不能正确保存文档内所有字符，就需要改为UTF或其它支持本文文档中的特殊字符(如'\0'或'/'等)的编码[ 4 ] 。 3.3. 信息抽取部分实现代码 public static void inspect(Element element){ if(!element.isRootElement()){ System.out.println(); } String qualifiedName=element.getQualifiedName(); if(qualifiedName.equals(a)) qualifiedName = 超链接 else if(qualifiedName.equals(title)) qualifiedName = 网页标题 else if(qualifiedName.equals(img)) qualifiedName = 图片链接 else if(qualifiedName.equals(html) || qualifiedName.equals(head) || qualifiedName.equals(div) || qualifiedName.equals(table) || qualifiedName.equals(center) || qualifiedName.equals(body)) return; // System.out.println(qualifiedName+:+element.getText()); Namespace namespace=element.getNamespace(); if(namespace!=Namespace.NO_NAMESPACE){ String localName=element.getName(); String uri=element.getNamespaceURI(); String prefix=element.getNamespacePrefix(); // System.out.println( Local name: +localName); if(!.equals(prefix)){ // System.out.println( Namespace prefix: +prefix); } } String url=args[ 0 ]; try{ SAXBuilder parser=new SAXBuilder(); Document document=parser.build(url); process(document.getRootElement()); }catch(JDOMException e){ System.out.println(url+ is not well-formed.); }catch(IOException e){ System.out.println(Due to an IOException，the parser could not encode +url); } } }
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user: 4. 信息抽取实现 以当当图书-求医不如求己.HTML和卓越亚马逊.HTML为例，如图4所示。(其中，标准化HTML中，图片存在相应名字的文件夹中)。 卓越亚马逊： HTML标准化转化成XML页面，根据XML语言中的部分标签提取文本信息，如图5结果。 图4. 卓越网页面 图5. 当当网抽取结果
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user: 5. 总结 实现一种基于XML语言标签特征的抽取实现方法，详细介绍其原理和具体过程；对其进行测试和评估，给出测试结果，并且演示部分的网页文本信息抽取的结果；对信息抽取方法进行思考和总结。
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user: 摘 要 大数据驱动下供应链管理最大挑战是现有系统对大数据的整合。本文分析了供应链大数据整合与网络共享的必要性，对供应链领域数据的主要来源和内容进行了仔细的梳理，并对其大数据整合的方法进行了探讨，以期为大数据在供应链领域的应用提供参考。 关键词 :大数据，供应链管理，数据整合，网络共享
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user: 1. 引言 国际数据公司(International Data Corporation， IDC)预测大数据技术和服务市场将以27%的综合增年长速度(Compound Annual Growth Rate， CAGR)增长，到2017年达到324亿美元的规模，其中，某些具有云基础设施产品的行业将以高达49%的CAGR速度增长，可以说，大数据技术和服务市场代表着快速增长的以数十亿计的世界范围内的市场机会 [ 1 ] 。大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化，因此，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化化处理，通过数据共享、交叉复用后获得最大的数据价值。 近些年来，供应链与大数据管理的关系越来越密切，靠大数据驱动供应链处于领先地位的有45%是零售商，如沃尔玛、亚马逊等；有22%是快速消费品(Fast Moving Consumer Goods， FMCG)行业的企业 [ 2 ] 。据2013年10月产业市场研究与分析公司(Industry ARC)的报告“供应链管理中的大数据市场”，服务业、制造业和零售业是在SCM策略中使用大数据最多的产业(如图1)，2018年全球供应链大数据市场将从2012年的大约4.3亿美元增长到37亿美元左右，2013至2018年，全球供应链市场有望创造404亿美元的营业收入，其CAGR约为31.4%，前景诱人 [ 3 ] 。 大数据背景下先进的管理理念和信息技术，能够整合物流供应链资源、创新物流供应链服务模式、提升物流供应链服务和管理水平，在供应链中采用大数据工具已越来越多，IBM、惠普、甲骨文、思爱普、EMC和亚马逊等厂商推出了许多大数据软件工具，与现有的ERP、SAP和MES等解决方案的集成性非常高 [ 3 ] ，由于数据分析的云端化以及许可和人员数量的减少，成本大幅下降。要更有效地展开发挥大数据工具在供应链中的作用，需要在更广泛的范围上对供应链大数据进行整合与网络共享。
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user: 2. 供应链大数据整合与网络共享的必要性 2.1. 供应链大数据整合与网络共享有利于形成供应链内外部一致的数据视图 虽然供应链管理在数据应用方面由来已久，仍存在着一定的问题。供应链不同结点企业各有各的企 图1. 2012年全球供应链管理大数据市场份额(按产业细分) 业信息系统，如生产支撑型、业务支撑型、管理支撑型以及决策分析型等[ 4 ] ，在供应链不同管理环节上使用不同的供应链技术，如制造资源计划(MRPII)、准时化技术(JIT)、分销资源计划(DRP)、物流资源计划技术(LBP)、精细生产与物流技术(LP)、企业资源计划(ERP)、制造业物流安全技术等，造成供应链所承载的业务内涵、系统规模、数量和复杂性不断攀升，数据的零散分布、歧义以及供应链管理协调机制和平台的缺乏，严重遏制了数据价值的进一步发挥和增值，造成供应链内外部缺乏完整、一致的企业数据视图，难以根据数据作出正确的判断、决策和快速响应，当然，也遏制了数据价值的完整释放。这就需要对供应链大数据资源进行整合与网络共享。 2.2. 供应链大数据整合与网络共享是供应链生态网络中各主体协调和利益分配优化的基础 随着大数据的兴起和全方位发展，企业供应链的运作趋向于网络化和动态化，横向和纵向的整合成为主旋律。在纵向整合方面，大规模企业群体以供应链为纽带紧密联系，分工协作、互利共生，实现供应链向价值链进而向网络生态链的转变；在横向整合方面，网络化商务模式改变了企业组织间的竞争模式，使地理上异地分布、组织上平等独立的多个企业，在谈判协商的基础上建立密切合作关系，形成动态的“虚拟企业”或“企业联盟”，以实现企业资源的优化、动态组合与共享。由此，有专家指出，大数据背景下商务管理研究的4大前沿课题之一就是企业网络生态系统及其协同共生机制、利益分配等。大数据背景下的供应链管理将逐渐摈弃以产品为中心(Goods-dominant Logic)注重微观层面的产品营销成本和竞争等要素的传统管理模式，转变为以服务为中心(Service-dominant Logic)注重宏观层面的资源能力协同发展价值创造和产业链合作等要素的面向“社会媒体–网民群体–企业群”三位一体和谐共生的企业网络生态系统(Enterprise Ecosystem)的新型管理模式[ 5 ] 。 在供应链运营中，来自零售终端售后服务提供商经销商运输商生产商和供应商等各个环节的数据都将成为大数据的一部分，如何通过供应链主体间的协调运作实现这些数据在市场机遇发现与模式创新等方面的价值、在传统的基于批发价的契约机制的基础上供应链主体之间如何实施数据的共享与协同价值创造、以及如何实现大数据驱动的供应链协调运作机制、以及如何应用大数据对物流及供应链进行优化等[ 4 ] ，这些大数据环境下供应链生态网络中各主体的协调方式和利益分配优化问题都将以供应链大数据资源进行整合与网络共享为基础。 2.3. 供应链大数据整合与网络共享是进行大数据预测性分析和优化供应链运营管理的需要 制造业从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控和预测性维护[ 2 ] 。例如在预测方面，承运人用来进行交货时间的预测、天气预测、货运司乘人员个性评估、运输天数与运抵日期预测，制造商用来进行提前期预测、客户响应预测，零售商用来进行客户体验预测等；在库存管理方面，承运人用来进行实时库存管理，制造商用来进行供应商库存管理、有效客户响应、快速响应管理，零售商用来进行永续库存系统精确度的提升；在运输管理方面，承运人在综合考虑气候、交通堵塞、货运司乘人员个性等因素的情况下进行路径优化，制造商用来提升车间管理的监测数据，零售商用来将当地交通拥堵、天气情况与门店交通相关联。 在客户关系管理(CRM)方面，可在数据质量有保障的前提下，对供应链内各结点企业的大量历史数据采用商业智能、数据挖掘、预测等技术手段，迅速发现问题和化解问题，发现事物发展的深层次规律和关联，例如客户偏好、收入预测、客户流失倾向预测等[ 4 ] ，利用来源广泛的细分单元销售(Granular Sales)数据，在贸易伙伴之间，提高一方对信息的能见度，同时提高另一方的可信度，利用采购方的位置和时间戳进行合作匹配和销售决策等。大数据使用得当，可为供应链管理提供出色答案，为企业提供决策支持，从而节省时间与金钱，在竞争中保持领先地位。
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user: 3. 供应链大数据的来源与内容分析 供应链领域的数据越来越多，呈现了大数据的3V特性(如表1)，即量大(Volume)、种类繁多(Variety)和数量增速快(Velocity)的几大特性，其中一个很重要的原因是供应链中的数据收集包含更多的内容，例如，在常规记录某地点销售商品品名、数量、价格、客户名等信息时，还会有销售时间、销售当时的库存量等信息；再如，有的公司现在不按销售地点来做每天的销售盘点，而是按库存单元来进行日盘点，以便于库存决策；在物流装备方面，涉及起重机、输送机、取料机、装载机、卸载机、叉车、牵引车、正面吊、跨运车、仓库、货架、托盘、集装箱、容器等通用设备，设备特点、用途、工作原理、设计准则、产品结构、型号与规格、性能参数、标准参数、适用场合等数据也很庞杂。更不用说漫长的跨国供应链，其数据是在供应链上多结点抓取的，加上微博、大众点评等网上客户体验数据的扩散，供应链上需要分析和量化处理的数据越来越多。仅从供应链的采购环节看，其现阶段大数据的获取方式主要有传感器技术、web2.0技术、条形码技术、RFID技术、移动终端技术等 [ 6 ] 。供应链大数据的主要来源及其描述具体如表1。