DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 6. 实验原理及特色 6.1. 实现过程 首先通过白天时，当阳光照进家庭阳台的时候，智能管理系统控制景观植物的底盘，利用植物向阳生长的特性，控制底盘运动旋转，合理利用阳光，以及定时定量对植物进行灌溉水(鱼缸所换水)和养料。当用户在书房工作学习时，当眼睛对屏幕用眼过度时，用户可通过智能管理APP控制景观植物自动运动到书房为用户提供更加舒适的工作环境。智能鱼缸自动开始工作，定点定时投喂饲料、充氧、换水，自动检测水中pH值、温度等参数，检测鱼的生活状态并及时呈现在智能管理APP上，整体流程图如图15所示。 图15. 工作整体流程图 本项目的目标是通过对机械设计、图像处理、传感器信息处理、无线通信、PYQT开发以及STM32单片机的学习和应用，实现水生动植物、盆栽植物以及水资源的有机融合，更为有效合理地运用家庭水资源，提升景观观赏的智能化程度，构建舒适、和谐、智慧、高效的基于物联网的家庭景观智能互联系统。相比较而言，市面上缺乏具有高集成功能的智能鱼缸和花卉管理系统，本项目最大的特色就是在智能鱼缸和花卉种植高度集成的基础上，做到了资源的有机融合，构建了一个互联的家庭景观系统，对人们的生活带来了更大的便利和舒适。 6.2. 实验测试结果 通过对系统整个系统的测试，系统显示如图16所示。 图16. 测试状态图 6.3. 项目特色 6.3.1. 智能鱼缸 项目中的智能鱼缸，可实现水生动物的智能管理，包括全自动智能换水、鱼缸清理、水环境(如温度、pH值、浑浊度)的监测与提示、鱼健康状况监测与提示。鱼缸的高度智能化不仅使得人们的生活更加便利，还可以更好的为鱼儿提供最适宜的生活环境。高智能化程度符合现代家居的理念。 6.3.2. 智能花卉管理 我们的景观系统中还包括对盆栽植物的智能化管理。盆栽花卉的底部装有可运动的底座，植物花卉的生长需要适宜的阳光和适量的水分，白天时，当阳光照进家庭阳台的时候，智能管理系统控制景观植物的底盘，利用植物向阳生长的特性，控制底盘运动旋转，合理利用阳光，以及定时定量对植物进行灌溉水(鱼缸所换水)和养料。再者，智能化运动的底座还可以实现盆栽植物的动态观赏。当用户在书房工作学习时，当眼睛对屏幕用眼过度时，用户可通过智能管理APP控制景观植物自动运动到书房为用户提供更加舒适的工作环境。 6.3.3. 水资源智能管理 本项目秉持节约水资源的理念，对鱼缸所换的水进行智能化分类管理，从而减少对水资源的浪费。一部分用来对植物花卉浇水，其余的部分可加入到家庭成员的日常生活必备水如马桶水箱用水等，主要循环利用用水分布图如图17所示。 图17. 循环用水主分布 6.3.4. 人机交互智能化管理 本项目配备了远程控制APP，方便的用户对家庭景观系统的实时控制。鱼缸和植物花卉中的传感器可以将检测数据传输至APP，鱼缸底部装有水下摄像头，水中鱼儿的生活状况也可以通过视频的形式在APP上显示，方便了用户随时了解系统的状况。用户还可以通过无线通信技术对鱼缸和植物花卉进行远程控制，比如：换水，调节水的温度，投料，控制底座移动等等。真正地实现了万物互联，大大提高的用户的幸福指数。 6.4. 未来展望 加入智能监控系统及模式识别，对鱼类和景观植物的生活状态进行分析，从而更加完善养殖流程，制定专业的养殖方法，给用户带去方便安全。加入大数据管理系统，根据大数据以及专业知识，因地制宜地向每个用户推荐个性化养鱼、护花等家庭景观养殖的最佳方案。 家庭景观物联系统最终将融入到智能家居行业，成为其不可分割的一部分，迎来蓬勃发展。
system: [SYSTEM]

user: 7. 结语 本文设计的家庭景观互联系统，利用现今的物联网技术，为用户家庭提供了养鱼，养花自动智能的诸多功能，不仅减轻了用户管理的烦恼，还提高了鱼儿和植物的存活率。集养鱼、养花一体化，体现了生态循环和节约用水的设计理念。除此之外，智能管理APP的设计，利用无线通信技术可为用户提供远程控制的服务，为工作繁忙或出差在外的用户提供了便利。 相比较市面上已有的传统“智能鱼缸”，本系统的功能诸多，智能化，集成化程度更高。养鱼—养花一体化设计，具有较高的实用性和市场价值。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 以文化基础、自主发展、社会参与为特征的中国学生发展核心素养正成为培养学生的新趋势，为此对学习者的学习体验关注显著增多。本文通过自上而下的研究思路对“体验”的相关概念进行梳理，初步界定了学习体验的定义；其次通过呈现学习体验的意义，指出让学习者获得更多的高峰体验的重要性；最后结合实作经验，对丰富学习者学习体验进行初步探索。
system: [SYSTEM]

user: 1. 学习体验之界定 1.1. 何为体验 “体验”一词在《现代汉语大词典》中指“通过亲身实践所获得的经验”、“亲身经历、实地领会”。在《辞海》中则是指“从已发生的事件中获取知识”。“体验”的近义词包括“体会”、“经历”、“经验”、“阅历”等。但是，“体验”与“经验”不同，如果一件事情我们亲身经历但是却没有引起内心的波澜，那么这种经历只是一种经验。“体验”更多是强调一个人通过自身经历而形成的对事物独特的感受、情感和领悟。“经验”一般是一种前科学的认识，它指向的是真理的世界；而“体验”则是一种价值性的领悟，它指向的是价值世界。 “体验”是一个内涵很丰富的概念，在不同的理论视域下有不同的理解。在哲学领域，体验是人存在的方式，具有本体论意义，主要是指主体与客体之间的一种特殊的关系状态 [ 1 ]。在心理学领域，体验则是一种特殊心理活动。这种心理活动是由感受、理解、联想、情感、领悟等诸多心理要素构成的，并由主体以全部的“自我”去感受和理解事物，从而产生情感反应深刻的领悟 [ 2 ]。在教育学领域，从教育活动的综合性出发，有学者认为体验是多方面交织的复杂过程，是主体内在的历时性的知情意行的亲历与验证。体验是一种活动，更是一种过程，是生理和心理、感性和理性、情感和思想、社会和历史等的复合交织的整体矛盾运动 [ 3 ]。上述三个领域中关于“体验”概念的理解有一个共同之处，都强调体验是个体在亲历的基础上通过内在生命与外在世界融合生成的一种新的存在方式。体验不仅与人的认知密切相关，同时也是产生情感反应的一个过程，它包含了认知和情感的双重内涵。 1.2. 学习体验的概念 美国内力美教育基金会(Nellie Mae Education Foundation)资助建设的美国教育改革术语表(The Glossary of Education Reform)对学习体验作出了一个较为粗略的界定：学习体验是指学生在学习过程中与课程、教学以及学习环境等环节所产生的联系与体悟 [ 4 ]。该定义认为，学习体验有可能来自于学校或教室等正式学习环境，或来自于咖啡厅、户外环境等非正式学习环境，还有可能来自于传统的教学交互(学生可从教师获取知识)或是非传统交互(学生从游戏和互动软件活动的交互)。学习体验是学习者在正式或非正式学习场景中的主观感受。该定义初步确定了学习体验的来源，但对于学习体验的具体内涵没有作进一步阐释。在教育学领域中，有学者认为学习体验发生于学生对外在世界的接受和内化过程，强调的是学生在教育活动中活动的主体参与。基于对体验及其相关概念的解读可以发现，学习体验首先是一种学习过程，包括学习者在学习环境中外在亲历学习活动及其内在所形成的心理活动；其次是一种学习结果，包括认知和情感反应 [ 5 ]。换言之，学习体验可以理解成学习者在学习前、学习中和学习后产生的主观感受和印象。也有学者认为，学习体验是衡量学习质量的一个重要指标，因为它关注的是学习者在自身学习过程与结果真实感受。 从上述分析中可看出，目前人们对学习体验的概念并没有达成共识。在本文，笔者认为，学习体验是体验的具体化，是学习者在正式场合或非正式场合下，在学习前、学习中和学习后产生的对于学习结果的一种感知经验。学习体验更加关注的是学习者的内心的真实感受。 1.3. 学习体验和体验学习的关系 “体验学习”和“学习体验”初看似乎只存在着语序的不同，但仔细斟酌、推敲，两者所表达的涵义却大相径庭。 体验学习是指学习者自身通过实践而产生的认知、体验和感悟，并在其中获得新的知识、技能和态度的方法 [ 6 ]。从教育学的角度看，体验学习是指学生在学习过程中对学习内容进行内化后，在特定的教育情境中的内心反省、内在反应或内在感受 [ 7 ]。而学习体验是体验的具体化，是学习者在正式场合和非正式场合下，在学习前、学习中和学习后产生的对学习结果的一种感知经验。学习体验关注的是学习者的真实感受。学习体验不需要在特定的教育情境下才能发生，它可以发生在任何场合、任意时间段，对学习者而言，学习体验实际上是一种感知经验，更加关注学习者内心感受。 “体验学习”和“学习体验”两者既有联系又有区别。在“体验学习”中增强学习者的“学习体验”。“体验学习”强调的是一种体验式的学习，其聚焦于“学习”，强调的是在特定的教育情境中而发生的内心反省与感受，是学习过程中的一种学习观点。而“学习体验”强调的是对学习过程、学习结果的感知与体验，聚焦于“体验”，关注的是学习者的真实感受。但是两者也有联系，第一，都强调亲历性。亲历不同于亲身经历，它包括：实践层面的亲历和心理层面的亲历 [ 8 ]。实践层面的亲历，是指学习者通过实际行动亲身经历某件事；心理层面的亲历是指学习者在心理上虚拟地“亲身经历”某件事；第二，两者都强调自主性。两者都是自我意识的觉醒，一种感悟或是顿悟。
system: [SYSTEM]

user: 2. 学习体验之意义 2.1. 获得多元化的学习体验 学习体验强调的是对学习过程、学习结果的感知与体验，聚焦于体验，更加关注学习者的真实感受。对学习者谈之学习的体验与感受，听到更多的词语是枯燥、单调与苦涩，当学习者在单一的学习体验中成长，不利于身心的发展需求。尤其是中国现代考试文化在一定程度上依旧受到应试教育的影响，并继而衍生出一种对极少数“精英”的筛选模式，并伴随着一种异化的考试文化。在应试教育的氛围下，施教者忽视学生的主体地位，无视学生个性发展，学生缺乏多元的学习体验。 在素质教育阶段，我们一改往日教育片面追求升学率、教育活动和教育培养对象被严重扭曲的应试化教育阶段，迎来的是以提高国民素质为根本宗旨，注重培养学生创新精神，面向全体学生、促进学生全面发展、个性发展的素质教育阶段，这与注重学习者的多样化体验不谋而和。过往的学习追求精英教育，可是现实中更多人还是无法做成精英，只能是大众，但是这并不影响对精英的崇拜，至少也表达了一种追赶潮流，向往上进的积极姿态 [ 9 ]。这种教育本身就是不公的教育，只让极少数学生体验到成功，而绝大数孩子实则成为衬托这些成功学生的绿叶，对于绿叶而言，他们所体验到的却是一次又一次的不被认可与失败。注重让学习者获得多元化的学习体验，是让每一个普通人拥有高峰体验的途径之一。 2.2. 实现动机性的主体体验 以成绩论英雄的评价制度并没有因此改变，学生的学习体验依旧是以苦涩居多，这样的学习体验大多数情况下是被动的。只有施教者认识到体验在教育活动中的意义和地位，并且相信学习体验的过程是可以在一定程度上推动、组织与引导，学习者才能有途径将被动的学习状态化成动机性的主体体验。只有学习者发挥主观能动性地去要求获得学习体验，施教者予以一定的平台，学习者才会对学习充满热情。 在素质教育阶段，学生主体地位有了明显的突出，我国学者林崇德在素质教育实施十三年后指，素质教育改革虽然已经取得初步成效，但不可否认的是，当下反映出我国所培养出的学生身体素质滑坡、社会适应能力不强、负面情绪较多、实践和创新能力不足等素养发展不全面等问题仍然不容小觑 [ 10 ]。只有将被动地接受转化为主动的获得，学习者才会获得更多的主体体验，同时自我效能感也会随之增加。 2.3. 激发学习的潜能与乐趣 让学生发挥主观能动性，获得多样化的学习体验才能激发学习者学习的潜能与乐趣。国家在课程改革的重要文件中首次明确使用“核心素养”一词，意味着党和国家把学生核心素养的培养问题放到了一个前所未有的高度上。教育学者对此各抒己见，林崇德将核心素养界定为：学生在接受相应学段的教育过程中，逐步形成的适应个人终生发展和社会发展需要的必备品格与关键能力，它是关于学生知识、技能、情感、态度、价值观等多方面要求的结合体。 对于核心素养的研究是国际共识，它关注过程、关注学生在培养过程中的体悟，这一点与笔者所说的增加学习者的学习体验的建议不谋而合。在当今全球化、信息化与知识社会的背景下，各国综合国力的竞争愈演愈烈，一些主要的发达国家或地区，例如，英国、美国、德国、芬兰等也纷纷启动了基于核心素养为教育目标的体系研究，希望能制定出符合自己国家需求的核心素养指标，并进一步开发完善以此为基础的课程改革方案，提升教育质量 [ 11 ]。在这一潮流引领下，单单凭借纸笔成绩致胜的培养模式恐怕是难以应付这一纷繁复杂的世界格局。所以，笔者认为只有紧随世界共识，在国际视角下探寻核心素养，从现实需求中归纳出符合我国国情的核心素养，增强与丰富我国学习者的学习体验，在以核心素养为教育目标的阶段，每个学习者都能获得学习上的高峰体验，使其获得更加全面的发展，同时这一阶段也是增加学生学习体验的一个质的飞跃阶段。
system: [SYSTEM]

user: 3. 增加学习者学习体验之探索 3.1. 基于知识设计课堂 在国内整个大环境下，施教者和学习者均以知识的获取为学习的主要目的 [ 12 ]。所以，我们可以基于增强学生的学习体验为视角来设计传授知识的课堂，从而增强学生的学习体验。1996年美国的普斯特曼(N. Postman)和温特纳(C. Weingartner)提出：“当学生将学习方法从直板化接收转入询问式、探究式的学习，并且将询问式的学习融入自己的思维方式，他们就不再把任何问题都看作是外部给予的，而是有了一种内在的探寻动力 [ 13 ]。”教师可以用询问的方式开启师生互动与交换知识经验的新局面，教师的教学形式也可以从“直线式教学”转为“多元化教学”。 在我国，早期的教育就是教师习惯性的将一门课程的内容组成一条逻辑上前后联系的直线，将直接经验和间接经验，以单一的、输入的方式传递给学生，学生在接受与被动中获取所谓的知识体系，但是知识是否实现了它真正的价值，我们却无法去解释 [ 14 ]。因此，在核心素养教育阶段，我们更要以学生为中心，教师在教学中可以通过多种途径提高学生对课堂的参与度，用“提问”激发学生的思维和创造力，通过生生互动的形式来习得知识，提高学生的学习体验感。提问的主体应该由教师转换成学生，因为学生在提问的过程中不仅是对教师教学内容的反思也是对自身批判思维的一种锻炼，同时学习者还可以从众获得成就感和短暂的高峰体验 [ 15 ]。 3.2. 基于非正式的学习 随着信息时代不断的发展，学习的形式、空间也是在不断的演变，在年初爆发的新冠疫情更是对原有学习模式的一种挑战。学习不单单只发生在设备齐全的教室，只要连接上网络，咖啡厅、动车上都可以是学习的空间，学习的形式和意义随着技术的发展而更加丰富。丰富的网络教学资源让学习内容可以多渠道获取，学习者的学习体验也会随之发生转变。课堂中的学习体验常常伴随着压力与枯燥，但是随着互联网时代的不断发展，学习者可以选择自己喜爱的学习方式、学习空间，学习体验会更加丰富。非正式学习(Informal Learning)已经不能单纯被当作一种补充性学习，它在满足学习者需求中，已经不知不觉地成为人们生活学习的一种重要方式存在 [ 16 ]。 19世纪末20世纪初意大利经济学家巴莱多提出“二八定律”，在任何一组事物中，最重要的只占约为20%，其余的80%尽管占大多数，但却是次要的。不仅生活中普遍存在着“二八定律”，学习中也不例外。有调查现实、、显示，80%的知识习得来自于非正式学习(Informal Learning) [ 17 ]。在非正式学习这种没有压力的学习环境下，学习者可以真正释放自己，他们可以通过在与他人毫无束缚感的聊天中获得知识。随着互联网技术的进步，网络课程也逐渐丰富起来，学习者可以不受时间、空间的限制，选择自己感兴趣的课程丰富自己的知识储备，感受获得知识的喜悦，体验属于自己的高峰满足。 3.3. 基于环境设计课堂 将学习者置身一定的学习氛围中，钟志贤认为学习环境是为了促进学习者发展特别是高阶能力发展而创设的学习空间，这是一种以学习者为中心的学习方式，是学习者在追求学习目标和问题解决的活动中获得合作和支持的场所 [ 18 ]。钟启泉认为学习环境是基于多种多样的物的要素、人的要素而形成的动态构成的“信息环境”。教师不要试图将所有的知识都塞入学习者的脑袋，应该思考一下是否能够将一些知识放置在相应的学习环境里面，尝试将知识放置在尽可能接近学习者行为的地方。 唐纳德·诺曼(Donald Norman)在他的经典著作《设计心理学》中有一个章节叫“头脑中的知识和外界的知识”。他谈到记忆的负担(大脑中的知识)以及放置在环境中的信息(外界知识)。唐纳德·诺曼给的例子是厨房电炉的炉膛及其控制旋钮的排列，有四个炉膛和四个控制旋钮，但你能知道哪个控制旋钮点燃哪个炉膛吗？充其量，你能够缩小到两种方式，第一，每次使用电炉的时候都花时间尝试一次；第二，记住哪个旋钮控制哪个炉膛。诺曼指出，在设计电炉时可以使用某种方式使用户不需要记忆任何信息，那就是改变环境，让用户置身炉膛的使用环境中，这样能够弥补相应知识或技能上的差距。将知识嵌入外界的环境中，我们可以大大减少学习者所需要携带的信息量 [ 19 ]。基于环境来设计课堂，缩短为适应新环境而耗费的时间与精力，让学生在熟悉的环境下发挥自己的潜能，这样的设计能够为学生获得高峰体验，丰富学习体验搭建平台。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 因我国长期形成的以中考、高考成绩作为教育质量评价标准的观念引导，以成绩论英雄的社会风气占据着舆论的主流。中国学生学习体验感槽糕的背后是整个社会教育、学校教育、家庭教育出现了缺位，单凭考试成绩获得的体验或许能得一时之快，但绝不是孩子应对变化莫测的未来最好的方法。那么该如何让学生获得更多丰富的学习体验呢？如何让学习者获得更多的高峰体验呢？那些在笔试成绩中获胜的学习者的人生真的就一帆风顺吗？笔者认为这些问题值得每一个从事教育行业的人深刻思考。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 利用甘肃敦煌、酒泉、民勤、榆中、西峰和岷县6个气象站2004~2007年自动观测与人工观测的降水资料，对比分析了2种观测序列的差值特征，并基于BP神经网络建立了自动降水观测订正模型。研究表明，自动观测的降水量与人工观测的标准差为0.254 mm，平均偏大0.033 mm (相对偏高2.24%)；76%的自动观测与人工观测的日降水量差值在±10%以内，近11%的样本日降水量测量差值在±20%以上；日降雨量相对差值较大的样本，其日降雨量均比较小；利用BP神经网络模型订正后，自动观测的日降水量拟合差为0.05~0.52 mm，平均相对误差0.5%~8.2%，平均相对均方根误差为0.10~0.70 mm，相关系数为0.75~0.99。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 从上世纪90年代末开始，我国陆续在气象台站布设地面自动气象观测系统，与传统的人工气象观测相比，自动观测系统能够提升地面气象观测站网的时空密度，提供更为准确、及时、有效的气象观测资料。但由于人工和自动2种观测仪器的测量原理不同，观测系统发生了根本性变化，导致观测数据也产生较大差别 [ 1 ]。这种误差的产生，不能简单地说是人工观测仪器的原因，还是自动观测仪器的原因，它只是一种相对比较得到的结果 [ 2 ]。研究表明，观测资料序列的非均一性可以由许多原因造成，但观测仪器发生改变是其中的最重要原因之一 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 国内的研究学者针对不同观测仪器对资料质量的影响方面已经开展了相关研究，王颖等 [ 8 ]、顾品强等 [ 9 ] 和余君等 [ 10 ] 讨论了人工与自动观测气温数据的差异及其产生的原因；尹志宪等 [ 11 ] 通过分析自动站和人工站风观测资料，发现在日出日落、日气温最高和最低时与人工观测偏差较大；任芝花等 [ 12 ] 分析全国2005年自动与人工雨量业务观测资料，由于观测仪器不同引起的降雨测量系统误差差别，导致自动与人工观测降雨量的系统偏差。这些研究成果为继续开展人工和自动观测资料质量对比提供了有益的思路。在均一性订正方面，李军等 [ 13 ] 针对山区月平均气温订正做了初步的研究；Sun et al. [ 14 ] 和熊安元等 [ 15 ] 针对观测仪器造成的误差开展了订正研究；连志鸾 [ 16 ] 通过建立统计学订正方程，对因天气因素而造成的自动站气温观测差值进行了订正；石登科等 [ 17 ] 建立了不同观测系统空气相对湿度资料的均一订正方程。目前，均一性订正多采用基于数理统计的方法，而数理统计方法是事先规定好某种数学模型，且一般都是线性的。然而，2种仪器的对比差值很可能是一个非线性系统，其观测样本往往难以满足或仅仅是近似满足数理统计订正方法的条件，而且样本序列本身不可避免地含有噪声，这些必然影响其订正效果。 本文选用2004~2007年位于甘肃省不同气候和地理特征区域的6个气象站点，对人工和自动2种观测系统同期的降水量观测资料进行对比分析，利用BP神经网络算法建立人工观测资料序列订正模型，将人工观测数据订正到自动站观测数据上，为建立我国均一性的地面观测资料时间序列提供参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料与方法 2.1. 资料 甘肃省位于北纬32˚11'~42˚57'、东经92˚13'~108˚46'，境内地貌复杂多样。选取了敦煌、酒泉、民勤、榆中、西峰和岷县6个国家基准气候站(表1)，基本代表了甘肃复杂的区域气候特征和地形特征。 Table 1 Detailed information of the 6 station 区站号 台站 经度 纬度 海拔(米) 气候区划 52418 敦煌 94˚41'E 40˚09′N 1139.0 干旱区 52533 酒泉 98˚29′E 39˚46′N 1477.2 干旱区 52681 民勤 103˚05′E 38˚38′N 1367.5 干旱区 52983 榆中 104˚09′E 35˚52′N 1874.4 半干旱区 53923 西峰 107˚38′E 35˚44′N 1421.0 半干旱区 56093 岷县 104˚01′E 34˚26′N 2315.0 湿润区 表1. 6个站点的详细情况 为了研究2种观测系统所测降水量的偏差情况，选取6个观测站点2004~2007年5~9月自动与人工雨量业务观测数据。本文以逐时自记(自动)观测降水量作为对比分析的基础，规定当人工或自动站一方录得降水时，为1次有效对比记录，共得到6个站5490个逐时降水有效对比样本和1008个日降水有效对比样本。逐时降水量是指每小时(00~59分钟)记录的降水量，日降水量是指每日8:00 (北京时间，以下同)至次日7:59记录的降水量。 2.2. 计算方法 对比差值直接反映了人工和自动站之间的相对偏差，而对比差值的均方根则反映了人工和自动站之间的平均偏差情况。设n为观测次数，R ui 为第i次人工观测值，R ai 为第i次自动仪器观测值，则第i次的对比差值为 X i = R u i − R a i (1) 对比差值相对百分比为 r i = ( R u i − R a i ) / R u i (2) 对比差值的平均值为 Δ R 1 = ∑ i = 1 n ( R u i − R a i ) n (3) 对比差值的均方根为 Y = ∑ i = 1 n ( R u i − R a i ) 2 n (4) 对比差值的标准差 σ = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( X i − X ) 2 (5) 其中，X为对比差值的平均值，X i 为第i次的对比差值。对比差值的标准差反映了人工观测观测要素与自动站观测要素之间偏差的离散程度。 利用Kolmogorov-Smirnov检验判断对比差值分布是否符合正态分布(2001)。 2.3. BP神经网络方法 BP (Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一 [ 14 ]。BP网络能学习和存贮大量的输入–输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。 在建立BP网络模型选择输入矩阵的订正因子时，考虑到其他观测要素可能对所要订正要素的影响，因此选取了人工观测资料序列作为输入矩阵，即输入层节点为1，自动观测资料序列作为输出矩阵，输出节点为1，隐层节点为1。将学习矩阵加载到网络输入端，进行反复的学习训练，当误差函数趋于稳定并达到规定限值，训练结束，便得到相应的订正模型。 通过人工观测值(R u )与自动观测值(R a )的年观测偏差绝对值(以下称为原差)、拟合值(R c )与自动观测值(R a )的均差绝对值(以下称为拟合差) Δ R 2 = | 1 n ∑ i = 1 n ( R c i − R a i ) | (6) 对神经网络订正模型的拟合效果进行差值对比分析。 为了更好地检验BP神经网络订正人工观测要素的精度，本文通过平均相对误差(RE)、平均相对均方根误差(RMSE)和相关系数(R 2 )这3个评估参数来定量分析订正值相对于自动测量值的准确度。平均相对误差为 RE = [ 1 n ∑ i = 1 n | R c i − R a i | ] / 1 n ∑ i = 1 n R a i (7) 平均相对均方根误差为 RMSE = [ ∑ i = 1 n ( R c i 2 − R a i 2 ) / n ] 1 2 (8) 相关系数为 R 2 = [ 1 n ∑ i = 1 n R a i R c i − 1 n ∑ i = 1 n R a i 1 n ∑ i = 1 n R c i { [ 1 n ∑ i = 1 n R a i 2 − ( 1 n ∑ i = 1 n R a i ) 2 ] [ [ 1 n ∑ i = 1 n R c i 2 − ( 1 n ∑ i = 1 n R c i ) 2 ] ] } 1 2 ] 2 (9) 其中R c 为神经网络的订正值。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文对比分析了甘肃省敦煌、酒泉、民勤、榆中、西峰和岷县6个气象站2004~2007年2种不同观测系统降水量的观测数据序列，计算了两种观测资料序列差值的逐时变化、日变化以及频数分布，同时，为了建立均一性的气象观测数据序列，在对比2种观测序列变化特征的基础上，利用BP神经网络，建立了人工站观测资料序列订正模型，并对订正效果进行分析，获得如下结论： (1) 各站在降水期，当人工观测无降水时，自动观测基本也表现为无降水，说明两种观测系统在无降水的情况下仪器性能基本稳定；对于有降水的情况，自动观测比人工观测的逐时降水量平均偏高，逐时降水量对比差值在±1.0 mm之间的观测对比差值占所有误差观测值的99.11%，但对比差值并不是随着雨强的变化而变化的。 (2) 同一观测场内不同位置进行的自动与人工雨量对比观测，不仅存在着降水量空间分布不均带来的采样篇差，还存在着测量仪器的不同造成的系统偏差。 (3) 对于日降水量，有22%的自动观测的日降水量样本小于人工测量值，78%的样本大于人工测量值；76%的自动与人工观测的日降水量差值在±10%以内，近11%的样本日降水量测量差值在±20%以上。日降雨量相对差值较大的样本，其日降雨量均比较小。 (4) 基于BP神经网络的人工观测资料序列的订正模型，拟合的日降水量拟合差为0.05~0.52 mm；独立检验样本的R 2 为0.75~0.99，RMSE为0.1~0.7 mm，RE为0.5%~8.2%；除个别台站外，使用BP神经网络对人工观测资料序列进行订正，自动观测序列与拟合序列均一性较好，订正效果良好，误差较小，精度较高。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 南极企鹅被誉为南极气候变化的“生物指示剂”，基于遥感手段监测企鹅数量及其栖息地变迁不仅能够反映南极气候变化状况，而且可以为企鹅保护提供科学依据。受卫星资料分辨率的影响，企鹅栖息地的遥感识别尚存在较大的不确定性，特别是裸岩与积雪混合像元因相似的光谱特征可能影响企鹅栖息地提取精度。本文采用2018年Landsat-8影像结合目视解译识别了南极帝企鹅(Aptenodytes forsteri)栖息地，并评估了裸岩与积雪混合像元对环南极帝企鹅栖息地识别精度的影响。结果显示，裸岩与积雪混合形成的混合像元与帝企鹅粪便谱曲线特征高度相似，二者在绿色波段有一个波谷、近红外波段存在一个波峰以及在可见光和近红外波段趋势相近。以裸岩分布较为密集的罗斯海区域为统计对象，裸岩与帝企鹅粪便的光谱相关系数高达0.96，同时波段差值较小。结合帝企鹅栖息地历史分布资料，环南极42个帝企鹅栖息地中存在6个受裸岩干扰严重区域。裸岩与冰雪混合像元与企鹅粪便光谱特征的相似性是影响帝企鹅栖息地遥感信息提取精度的重要因素。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 南极地区因其独特的地理位置，受人类活动的影响较小、生态结构简单，是对全球气候变化极为敏感的区域 [ 1 ]。海鸟对多种陆地和海洋环境因素响应敏感，是可靠的环境变化指标 [ 2 ]。企鹅作为南极明星物种，被认为是南极气候变化的“生物指示剂” [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。帝企鹅(Aptenodytes forsteri)呈现环南极分布，研究南极帝企鹅种群数量变化及其栖息地变迁，将为揭示南极生态系统对气候变化的反馈机制提供重要理论参考。 随着遥感技术的发展，利用遥感影像资料识别南极企鹅栖息地及数量成为可能。以往研究大都采用中分辨率卫星数据Landsat提取南极不同种群的企鹅栖息地 [ 5 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。Fretwell等 [ 5 ] 利用Landsat-7 ETM+数据绘制了环南极帝企鹅栖息地分布图，共识别出38个帝企鹅栖息地。沈校熠等 [ 9 ] 通过构建指数阈值结合影像分割方法，利用Landsat-7 ETM+数据实现了环南极帝企鹅栖息地的识别。高分辨率卫星数据在识别企鹅栖息地和企鹅数量提供了重要的保障 [ 10 ] - [ 15 ]。Fretwell等 [ 10 ] 利用高分影像识别帝企鹅栖息地面积，并与帝企鹅数量建立回归关系，首次实现了遥感数据对环南极帝企鹅数量的估计，约为23.8万对帝企鹅。近年来无人机的使用为精确灵活观测南极企鹅提供了更多可能性 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]。Kooyman等 [ 21 ] 利用航空数据分析了2000~2012年间罗斯海区域帝企鹅栖息地与种群数量变化，发现罗斯海区域帝企鹅数量年际波动较大。南极帝企鹅栖息地遥感识别存在较大的不确定性，分析不同地物干扰对栖息地识别的影响，将有利于提高南极企鹅遥感制图的精确度。 裸岩是南极企鹅栖息地附近的典型地物，是影响企鹅栖息地和数量提取精度的重要影响因素。Fretwell等 [ 5 ] 在利用LandsatETM+提取帝企鹅栖息地时指出，与帝企鹅粪便区域一样，裸岩红色波段减去蓝色波段同样大于0，可能影响企鹅粪便的遥感识别。沈校熠等 [ 9 ] 利用指数阈值法结合影像分割对帝企鹅栖息地进行识别时，考虑了ASTER标准光谱库中岩石光谱特征，尚未研究裸岩对帝企鹅粪便区的光谱干扰。南极裸岩范围较大，达到21，745 km 2 ，目前主要是构建裸岩指数阈值对南极裸岩进行遥感识别 [ 22 ] [ 23 ]。南极裸岩与帝企鹅栖息地光谱特征的差异及其对企鹅栖息地遥感识别的影响尚需进一步研究。 本研究采用中分辨率遥感卫星Landsat-8数据，分析了裸岩–积雪混合像元与帝企鹅栖息地的光谱特征，结合环南极帝企鹅分布的历史资料评估了受裸岩干扰严重的帝企鹅栖息地，识别出2018年环南极帝企鹅栖息地位置信息，为提高南极帝企鹅栖息地遥感制图精度提供理论基础。
system: [SYSTEM]

user: 2. 数据与方法 2.1. 数据来源 卫星数据采用Landsat-8中分辨率数据，下载自美国地质调查局(USGS)官网 (https://earthexplorer.usgs.gov/)，产品级别为一级，重访周期为16天，分辨率为30 m × 30 m，数据时间为 2018年9~10月，属于帝企鹅繁殖期。为分析积雪与裸岩混合像元光谱特征，选择影像名称为LC08_L1GT_061113_20181014_20181030_01_T2的Landsat-8影像，影像覆盖区域为罗斯海区域。由于缺少南极典型地物的光谱信息，为区分帝企鹅粪便与南极其它地物，选择星载热发射和反射辐射计(ASTER)波谱数据库中积雪，水体和岩石光谱数据作为参考。水体、花岗岩、玄武岩、砂岩波谱范围0.4~2.5008，有1141条数据，而积雪波谱范围为0.4~2.5，有402条数据。 2.2. 分析方法 Landsat-8一级卫星数据产品，已经进行了几何校正和地形校正，数据因获取时间不同而存在成像时的日地距离、太阳高度角等参数不同而造成差异，将像元亮度值(DN)转换为大气表观反射率(TOA)，可以有效消除这些因素在数据分析时所引起的误差，使得各数据之间保持较好的可比性。 南极帝企鹅在3月或4月返回到栖息地，在11月或12月繁殖结束后离开栖息地，长达数月的繁殖期在栖息地累积大量的企鹅粪便，依据帝企鹅粪便的位置即可以识别对应的帝企鹅栖息地位置。采用指数阈值法 [ 9 ] 进行帝企鹅栖息地的分析，用式(1)的差值指数(EI)可用于区分帝企鹅粪便和积雪，帝企鹅粪便光谱曲线表明，近红外与蓝色差值较大，调整原红色波段为近红外波段；式(2)的比值指数(NDII)用于区分裸岩和帝企鹅粪便。 E I = N I R − B (1) N D I I = ( N I R − S W I R ) ( N I R + S W I R ) (2) 其中，R为红色波段，B为蓝色波段(波段2)，NIR为近红外，SWIR为中红外(波段6)。 从环南极范围内选取8个典型帝企鹅栖息地作为样本，帝企鹅栖息地粪便样本位于帝企鹅栖息地中间区域，以减少边缘积雪和固定冰的影响，获得纯净的粪便像元，统计帝企鹅粪便光谱曲线特征(图1和图2)，包括阿斯特里德海岸(Astrid Coast)、罗杰特角(Cape Roget)、华盛顿角(Cape Washington)、库尔曼岛(Coulman Island)、道森(Dawson)、古尔德湾(Gould Bay)、路特波德海岸(Luitpold Coast)和斯迈利岛(Smyley Island)分别记为AC、CR、CW、CI、DL、GB、LC、SI (图2)。华盛顿角和库尔曼岛两个帝企鹅栖息地受山体阴影影响，选择企鹅粪便样本避开山体阴影。 图1. 南极典型帝企鹅栖息地位置 图2. 南极典型帝企鹅栖息地的Landsat-8影像裁剪图(影像为真彩色影像，由Landsat-8的2，3，4三个波段合成) (a) 阿斯特里德海岸、(b) 罗杰特角、(c) 华盛顿角、(d) 库尔曼岛、(e) 道森、(f) 古尔德湾、(g) 路特波德海岸和(h) 斯迈利岛 为了分析积雪–裸岩混合像元对企鹅粪便像元光谱的相似性，从 LC08_L1GT_061113_20181014_20181030_01_T2影像中选择6个不同位置的积雪–裸岩样本，样本均位于罗斯海区域，分别记为R1~R6 (图3)。积雪–裸岩样本由积雪与裸岩混合像元构成，混合像元样本光谱特征介于裸岩像元和积雪像元之间(图4)，为进一步说明裸岩和帝企鹅粪便光谱特征的相似性，统计6个积雪–裸岩样本与企鹅粪便均值对应波段反射率差值，同时对6个积雪–裸岩样本和帝企鹅粪便光谱相关性分别进行统计分析。 图3. 南极罗斯海地区R1~R6六个积雪–裸岩样本位置，底图由Landsat-8的2，3，4三个波段合成的真彩色影像 图4. 罗斯海区域积雪覆盖的积雪–裸岩样本R5 (a)和及积雪–裸岩样本放大图(b)，影像由Landsat-8的2，5，6三个波段合成 进一步分析环南极范围内，裸岩对帝企鹅栖息地的影响情况，在环南极范围内选择6个存在大量裸岩的帝企鹅栖息地，选择的6个帝企鹅栖息地分别为克罗泽角(Cape Crozier) (CC) (图5)、罗杰特角(Cape Roget) (CR)、华盛顿角(Cape Washington) (CW)、库尔曼岛(Coulman Island) (CI)、戴维斯湾(Davis Bay) (DB)、哈斯韦尔岛(Haswell Island) (HI)。选取每个栖息地附近对应裸岩样本记为A、B、C、D、E、F，这6个裸岩区域位于对应帝企鹅栖息地附近。 图5. Cape Crozier帝企鹅栖息地样本和附近裸岩样本，底图由Landsat-8的2，3，4三个波段合成的真彩色影像 目前最新的环南极帝企鹅栖息地制图结果绘制于2009年帝企鹅繁殖期，数据基于高分辨率卫星数据，近年来随着航空数据的使用，一些新的帝企鹅栖息地也陆续被发现，这些帝企鹅栖息地历史点位构成本研究的帝企鹅栖息地参考点位 [ 24 ]。由于指数阈值难以准确的识别帝企鹅栖息地，本研究基于Landsat-8影像，利用真彩色影像上帝企鹅粪便为红褐色，通过目视解译同时结合参考历史点位识别2018年帝企鹅栖息地，并绘制2018年帝企鹅栖息地分布图。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本研究基于光谱普数据分析，发现帝企鹅粪便与裸岩–积雪混合像元光谱曲线的相似性。Landsat-8数据分析结果表明，八个帝企鹅粪便样本的光谱曲线在绿色波段存在一个波谷，谷值介于0.44~0.72，近红外波段存在一个明显的波峰，峰值介于0.61~0.77。裸岩–积雪混合像元与帝企鹅粪便光谱特征高度相似，波段差值较小，相关系数高达0.96。利用指数阈值对栖息地样本和裸岩样本进行分类，结果表明，裸岩样本会被划分到企鹅粪便，且不同种类的裸岩与企鹅粪便的光谱特征也存在较大差异。结合2018年Landsat-8数据和历史资料，目视解译出42个环南极帝企鹅栖息地位置，确定了环南极范围内6个裸岩干扰严重区域。本文着重指出在南极特定条件下，裸岩–积雪混合像元对帝企鹅栖息地识别造成的干扰，在进行帝企鹅栖息地识别时，需要特别注意裸岩的可能影响，研究结果为帝企鹅栖息地精确识别提供理论参考。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 随着互联网技术的迅速发展，共享经济作为一种新的商业模式应运而生，并迅速应用于诸多传统行业，尤其是旅游住宿业领域。其中，共享住宿作为新的住宿业态发展迅猛，引起行业与学界的广泛关注。近年来，关于共享住宿的研究虽然增多，但涉及共享住宿中主客关系方面的研究却相对较少。因此，本研究旨在探讨共享住宿业中的主人与客人之间的关系问题。本研究采用以案例分析为主的研究方法对共享住宿中主客之间存在的问题进行剖析。研究发现：现存共享住宿的主客关系并不完美，理想的主客关系应是在保持适度距离的基础上有足够多的互动，同时应更好地解决主客之间存在的信任问题。本研究对于解决共享住宿现存的问题有一定指导意义，同时也给传统酒店主客互动方面带来启示，在做好传统酒店标准服务的同时改善自身主客关系存在的不足，使共享住宿与传统酒店在住宿业中发挥珠联璧合的作用。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近年来，在科技、经济以及社会等诸多因素的影响下，共享经济得到了迅速发展。共享住宿是在共享经济背景下依托互联网平台而产生的一种新型住宿方式。与传统酒店所提供的标准产品与服务不同，共享住宿多为具有个性化的家庭式经营住宿产品，是由房主借助在线平台，将他们个人所拥有的闲置房源进行出租，并从中获得一定报酬。此外，共享住宿提供了特色文化和引导式服务的窗口，通过“主”与“客”之间有意义的互动，让游客能够更深入地融入到当地的文化生活中，实现游客在旅游住宿过程中对客体和人际双重真实性体验的追求。 根据2019年中国共享住宿发展报告数据显示，2018年我国主要共享住宿平台房源量约有350万个，较上年增长16.7%，覆盖国内近500座城市。同年，我国共享住宿市场交易额为165亿元，同比增长37.5%。可以说，共享住宿的发展不仅刺激了传统住宿业的加快升级，而且带动了相关服务行业更快增长。推动共享住宿发展的三大因素有：1) 旅游市场潜力巨大，平台盈利模式多样化；2) 个性化度假旅游需求日益旺盛；3) 轻社交时代的非标准化住宿促进社会和谐。显然，共享住宿在未来的住宿业和社会经济发展中占据了十分重要的地位。 作为共享住宿中的主体，“主”与“客”是不可或缺的构成因素。通过共享住宿平台，主人提供住宿场所等固定资产和服务等无形资产，而游客则通过金钱换取等价的设施和服务，是等价交换的双方。因此，研究共享住宿中“主”与“客”的关系对于共享住宿的发展起到重要的奠基作用和推动作用。本文将通过网络资料、调查问卷以及案例分析的方式对共享住宿业的主客关系进行更深层的剖析，通过发现共享住宿中主客关系存在的问题，并对问题进行分析以期对新型住宿业的主客关系发展和管理提出建议。同时，研究共享住宿的主客关系对传统住宿业的发展也具有一定的推动作用，通过借鉴共享住宿的主客互动模式，传统住宿业可以改善其自身存在的不足，更好地应对共享时代带来的挑战和机遇。
system: [SYSTEM]

user: 2. 文献综述 共享住宿(P2P)是在共享经济背景下产生的一种新型住宿方式。虽然共享是一个古老的概念，但共享经济，也称为P2P或协作经济，却是一个全新的概念 [ 1 ]。共享经济在过去几年里随着互联网的迅速发展以及在供应弹性需求的推动下而出现的一种新兴的经济形式，是在社会、技术水平和经济等各个因素的驱动下产生的。与传统的酒店住宿相比，共享住宿除了能够为顾客提供更加丰富和个性化的住宿产品选择之外，其另一个独特之处在于它承诺与当地居民进行更加密切的互动，并创造一种地方感 [ 2 ] [ 3 ]。 (一) 关于Airbnb的商业模式 作为共享住宿的典范，Airbnb的商业模式无疑是具有“颠覆性”的。Airbnb住宿品牌于2008年在美国旧金山正式成立，是一家将游客和家有闲置房源出租的房主通过网络平台直接联系在一起的住宿服务型网站。作为平台参与的双方，房主可以通过该平台发布闲置房源信息，游客可以通过该平台进行搜索、查找和预订所需房屋。近年来，Airbnb作为一种新型的旅游住宿方式，迅速扩展到全球范围。据Airbnb官网显示，Airbnb社区平台分布至191个国家和65，000所城市，其致力于为世界游客提供丰富独特的入住选择。Guttentag认为，Airbnb之所以成功，不仅是因为它打破了传统的物品所有权和消费模式，而且它提供了游客在住宿期间与当地社区进行直接互动的机会 [ 4 ]。可以说，社交互动性是Airbnb住宿方式的重要特点之一。Airbnb的客人不仅对能够容易进入某些旅游景点的住宿感兴趣，而且对他们在旅游目的地逗留期间获取信息的难易性以及如何有效地解决各种问题更加关注。因此，客人选择Airbnb住宿不仅是因为房源或设施设备的质量，而更多的是以负担得起的价格去感受更真实的当地文化生活，以获得原真性体验 [ 4 ]。Airbnb住宿主要有两种模式，第一种为远程招待，即房东与房客不同栋居住的情况；第二种为现场招待，即房东与房客共用房屋，通常为房东出租多余的房间或客厅空间给予客人的情况 [ 5 ]。而无论是哪种模式，Airbnb的主人都会以其自身的方式(像对待家人与朋友一样)与客人进行有意义的互动，帮助客人了解更多的旅游信息，让客人更多地参与到当地的文化生活中，从而给他们留下难忘的住宿体验，甚至彼此成为朋友。 旅游接待服务是建立于社会关系之上的，社会性是究其根本的一部分，理解旅游服务消费就必须立足于涉及他们之间的社会关系 [ 6 ]。从社会文化的视角来看，商业组织背景下的住宿服务是一种特殊形式的主客关系 [ 7 ]。由于共享住宿不同于传统酒店的特点在于消费者和服务提供者都是个人，因此，共享住宿既是关于主人的，也是关于客人的 [ 8 ]。在P2P商业模式背景下人际关系的发展是一个连续和双向的过程 [ 9 ]。这一过程不同于传统的B2C商业模式，因为在该模式下，人际关系是单向的，企业员工几乎不需要向客人分享他们的个人信息。因此，这种双向的P2P互动模式会影响人们对于共享住宿居住体验的总体感受 [ 8 ]。 (二) 共享住宿的主客关系 与传统的酒店住宿相比，共享住宿的一个独特之处在于房屋的主人会与当地居民进行更密切的互动，并创造一种地方认同感 [ 2 ]。例如，从客人开始查找和预订房屋开始，到住宿的整个过程，房主和客人会进行频繁的线上交流与沟通，他们关注顾客的需求并尽力帮助客人解决各种问题，让客人倍感亲切和舒适。在服务员与顾客之间密切互动的情况下，执行服务的方式往往比实际交付的方式更重要 [ 10 ]。如果游客在使用共享住宿时有令其满意的主客互动，他们便会因此有更好的住宿体验，这也是越来越多的游客选择P2P住宿服务的主要原因之一 [ 11 ]。当主客之间的交流是坦率且积极的，双方便可以形成对彼此良好的态度。 主客之间社交互动的质量在塑造整体服务质量观念方面起着决定性作用。例如，在社交网络款待方面，那些不断寻求真正的体验式服务的客人更加看重的是一种家庭方式而不是企业方式服务 [ 12 ]。这就可以部分解释为什么在考虑租用Airbnb房屋时，有形资产对于客人的服务质量评价并不那么重要。一项对服务质量因素的调查结果表明，房客对于Airbnb的服务质量的评价中，“理解和关心”被认为是等同于“便利”和“保障”的最关键因素 [ 13 ]。关于服务质量中的“理解和关怀”因素，Airbnb主人应该以友好的方式对待他们的客人，这会促使游客选择Airbnb住宿而不是传统酒店的客房。例如在客人预定房间之后，房东询问客人的需求和偏好，以按照客人的需要对房间进行安排和布置。同时，在客人抵达后，可以向客人提供关于当地观光、餐厅和交通等方面的建议，有助于让客人充分利用有限的时间，在当地逗留期间有更好的体验，这种好客行为也被客人视为一种优秀的房东行为。 现代住宿服务的本质是建立在互惠原则基础之上的主客关系 [ 14 ]。虽然传统酒店住宿一直在努力为顾客创造难忘的住宿体验，但是在商业化住宿场景下，酒店员工并没有充足的时间和机会与顾客进行互动。相比之下，共享住宿不仅能够为客人提供更加个性化和多样化的住宿选择，而且房东个人作为住宿服务提供的主体，从客人预订开始，会通过线上与线下的交流与沟通积极与客人进行互动，关注他们的偏好和需求，并帮助房客建立与地方社区之间的联系，从而为客人创造真实的入住体验和地方感受，不断提升顾客满意度。可以说，共享住宿的主客互动模式正深远地影响着整个住宿服务业未来的发展。
system: [SYSTEM]

user: 3. 调查与分析 本研究以Airbnb为研究案例，通过定量研究方法，于2020年1月30日对Airbnb平台上的用户(包括房东和房客)的留言评论进行归纳总结，总共选取了3995条相关评论；在收集网络文本资料基础上，结合已有学者的研究设计表格，形成问卷，再通过问卷获取量化数据，运用描述统计研究旅游者共享住宿体验的特征。并选取了其中具有代表性的部分关于主客关系的案例进行分析，对共享住宿的主客关系进行更深一步的剖析。 本研究发放问卷的时间是2020年2月15日到2020年2月25日，回收的调查问卷数量为116份，其中有效问卷数量为107份，有效率为92.2%。从问卷调查的结果可以看出，对于共享住宿平台的选择，选择Airbnb的客人所占比例最大，占比36.67%。在这些被调查者之中，住过共享住宿的客人年龄在21~30岁的占比91.67% (见图1)，受教育程度85%为大学本科，收入在4000元以下的客人所占比例较大(见图2)，说明共享住宿业的主要受众为受过较高教育并且收入水平较低的年轻人，这一结论与后面对于选择共享住宿所考虑的因素的调查结果相对应。对于选择共享住宿考虑的因素中，66.67%的被调查者选择了“价格”这一因素(见图3)，从Airbnb的官网上我们也能够发现，与酒店对比起来，共享住宿的价格确实较为实惠。也正是因为共享住宿的价格较低且性价比较高，使其成为了收入水平一般的年轻人的住宿首选。 此外，88.33%的客人认为共享住宿与传统酒店的主客关系存在区别，并且有51.67%的客人更加倾向于选择共享住宿。在选择共享住宿所考虑的因素中，“真实文化体验”占比53.33%，“获得更多旅行体验”占比48.33%，“房东的好客程度”也是较多客人关注的一个因素，占比26.67%。从调查结果可以得出结论，共享住宿之所以区别于传统酒店，是因为其主客关系呈现出不同的特点。首先是提供房源与服务的主体不同，在Airbnb平台上，共享住宿中提供房源与服务的主体多为个人，即使大多数的服务提供者在很大程度上也是出于盈利的目的来提供服务，但是其更主要的服务方式及出发点是“共享”，与客人共享住宿，向客人介绍当地的特色及生活方式，与客人分享生活经历等等，这与纯粹出于盈利目的而展开服务的传统酒店有本质上的区别。其次是顾客的期望和诉求不同。共享住宿的参与者更多的是为了在旅途中寻求更多的社会归属感和认同感，通过与当地居民积极互动来融入当地文化生活，从而获得旅游住宿体验的本真性 [ 15 ]。 图1. 住过共享住宿的被调查者的年龄(Age of respondents) 图2. 住过共享住宿的被调查者的收入情况(Income of respondents) 图3. 被调查者选择共享住宿考虑的因素 问卷调查的结果显示，被调查者对于共享住宿与传统酒店的区别体现的答案倾向于共享住宿的主客关系更加值得他们青睐。共享住宿所倡导的去商业化，重新定义了其参与主体的角色，即个体参与。共享住宿的“共享”性质，改变了以往传统酒店“商家”与“顾客”的角色，而还原为最原始的“主人”与“客人”的角色，改变了仅以物质利益为驱动的唯一性。由此可见，共享住宿特定的情境性使得主客双方的权力与关系趋于平等并相互制约。客人不以酒店的标准去衡量主人的服务，在共享住宿的主客关系中，顾客在传统酒店的主导地位被弱化，其自觉地以“客人”的身份去规范自己，主人也不是出于“管理顾客关系”的目的去处理与顾客的关系，主客之间是基于自愿平等的前提成为朋友的，这是一种双向制约的社会交往行为 [ 15 ]。游客选择共享住宿的重要原因之一是为了能够与当地居民建立联系并互动，即追求人际本真性。共享住宿的提供者为客人展示当地的风俗习惯和生活状态，带领客人领略当地的风采，同时也可与客人交流旅行心得，他们的服务并非如传统酒店般为缺乏本真性的表演，而是以一名“主人”的身份带领“客人”像当地人一样去感受生活，让游客更加真实地融入东道主的生活中，从而实现本真性的体验诉求，提升顾客的体验 [ 15 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论与建议 从本文的调查结果可以看出，共享住宿业的主客关系总体上处于利好态势，在双方看来，房东和房客大多数情况下都是以一种友好的状态在相处，房东抛开盈利的唯一目的，以东道主的身份去款待客人，房客回之以客人之礼，双方更多的是以一种朋友的身份去相处和交流。然而，共享住宿的主客关系现状并非是完美的，正如上文所提及的，其主客关系还有待改善。基于调查者的反馈以及对调查结果的分析，作者认为建立和维护理想的主客关系应该遵循以下几点： (一) 展现真诚的好客之情 共享住宿的重要理念之一是给客人如家般的感受，像对待自己的好朋友或家人般去款待和关怀客人。从社会学的角度来看，现代住宿服务的本质是一种基于主客关系的人类交换过程。在这个过程中，“热情”、“慷慨大方”、“幸福感”以及“人际互动”等元素得到了充分诠释。共享住宿虽然并非真正意义上的“共享”，但是，这种新型的住宿方式所传达的“开放”、“协作”、“平等”、“价值共创”和“社会联系”等积极理念为其可持续性发展奠定了基础。 在未来的发展中，共享住宿平台可以进一步加强对主人的管理，发挥其作为房屋主人的优势。从客人最初线上查找预订房屋开始到住宿的整个过程，为客人提供热情、耐心、细致和周到的住家式服务，例如，询问客人对住宿的需求、提供相关旅行资讯，为客人准备美食和娱乐活动等满足客人的需求，从而为客人创造独特的住宿体验。 (二) 主客双方保持适度距离 作者提倡主客双方像好友/家人般相处，并不表示这是一种亲密无间的关系，双方还是会有所保留，因此，主张主客双方松紧有度地处理好这样一种关系也是共享住宿健康发展的重要基础之一。 例如，由于在共享住宿平台上预订房间的客人来自不同地域，因而难免会因其不同文化背景而产生一定文化冲突和思想碰撞，这种文化差异性一方面会增加主客之间交流的意愿和兴趣，而另一方面，也会因彼此的一些不理解而产生沟通上的障碍，从而造成一定矛盾，对主客关系产生了消极的影响。因此，作者认为，理想的主客关系需要保持适度距离并尊重彼此的想法和文化价值观。 (三) 增强主客互动 与传统住宿相比，共享住宿的优势之一在于其为游客提供了真实的住宿体验。与传统商业化的住宿情景不同，游客选择居住在当地居民的家中通过与房屋主人线上线下的互动使旅途充满了独特和趣味的体验。基于“消费关系”的理念，房屋主人应当通过建立一定的社会关系来为客人创造不同的旅行体验，一种在真实旅游住宿氛围下的人际互动关系即主客关系。例如，房东可以在客人入住前询问客人的偏好，按客人的喜好布置好房间，给客人以惊喜。在客人入住后，向客人介绍当地的风俗习惯和特色小吃等，提供当地游玩攻略，如果有机会，可以带客人一同体验当地的特色生活方式和文化生活，以尽地主之谊。今天，共享住宿的消费者多为千禧一代，他们追求更多的是与旅游目的地地方文化的深度亲密接触，而通过不断加强主客之间的沟通与交流(例如分享旅游见闻、交流爱好等)，房屋主人会为客人创造难忘的旅游住宿体验，彼此留下美好的回忆。 共享住宿的发展给原本就竞争激烈的传统酒店业带来了更大的挑战。共享住宿业由于其运营模式的特殊性，逐渐发展出独特的主客互动关系，这是其区别于传统酒店的重要特征之一。而基于运营模式和服务方式的不同，传统酒店业无法将这一主客互动模式直接复制。为了应对新挑战，传统酒店业应该扬长避短，充分发挥自身的资源优势。例如加强建设酒店自身软硬件设施，加速提升服务品质，在不断对酒店产品设施更新换代以为顾客提供舒心的居住环境的同时，借鉴共享住宿业的主客互动模式，做到标准中存差异，不断创新，为顾客提供个性化服务。此外，传统酒店还可以与共享住宿业合作，做到精准营销，引入一种新型的运营模式，为顾客提供更加贴心的服务。总之，对于共享住宿业给传统酒店业带来的挑战，应该辩证地去看待，顺应趋势，以包容、合作的方式去应对。 共享住宿作为一种新兴的住宿新业态，也为住宿服务业带来了更多的机遇。这种强调个性化的非标准化服务正在成为住宿服务业未来的发展趋势，其带领消费者融入当地生活、与当地居民互动的服务方式得到了更多顾客特别是新一代年轻人的青睐。主客关系是否和谐与共享住宿的发展有着密不可分的关系，二者相辅相成。研究共享住宿业的主客关系现状并找出其存在的问题，对于解决共享住宿业现存问题有很大的帮助。主客关系的友好和谐发展有助于服务的进一步提升，从而拉动共享住宿业的发展。然而，共享住宿业的出现对于传统酒店造成了不可避免的威胁，将其推向竞争的不利位置。对此，传统酒店企业应该如何识别并评估潜在的威胁并提出合理有效的应对方案，成为后续研究的重点。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 为了在二维光子晶体材料中获得宽的带隙，并能够按照要求进行带隙位置和宽度调控，文章提出了一种新的二维光子晶体结构：均匀介质圆柱排列成正方形结构，圆柱介质折射率在空间上阶梯性增加。构造二维圆柱介质的正方形光子晶体为：每两层的圆柱介质折射率相同，在y方向折射率阶梯增加。用有限时域差分(FDTD)方法，计算平面光波通过该二维光子晶体后的透射率，得到光子晶体的带隙。发现折射率阶梯增加的紧密型圆柱介质正方形光子晶体，完全带隙不存在，说明当圆形介质柱相切时，不能获得完全带隙；填充率在0.1962~0.3488之间，随着晶格常数增加，带隙的中心波长向长波长方向移动；在相同的填充率下，折射率阶梯增加，并呈周期性变化时，带隙位置没有变，但是带隙宽度变小。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 光子晶体是折射率或介电常数周期性变化的人工微结构材料，其概念最早于1987年分别由 S.John和E.Yablonovitch提出 [ 1 ] [ 2 ]，光子禁带和光子局域是光子晶体的基本特性。早些年的研究主要集中在常规光子晶体上，常规光子晶体的带隙位置和带隙宽度不容易按需求设计。随着光子晶体的应用范围日益广泛，对光子晶体的带隙中心位置和带隙宽度有更多的要求，需要能够按照要求调控光子晶体的带隙，近年陆陆续续提出了不同结构的非常规光子晶体 [ 3 ] - [ 8 ]，折射率与空间坐标有关的函数型光子晶体 [ 9 ] [ 10 ] 就是其中的一类非常规光子晶体。函数型光子晶体利用材料的非光学性质，即折射率与电场的非线性关系： n = n 0 + β E 2 ，通过电场强度改变介质的折射率，进而调控光子晶体的带隙。一维函数型光子晶体得到了比较深入的研究，主要原因是使用转移矩阵方法，对带隙的计算比较方便。二维函数型光子晶体的研究，目前文献都集中在折射率随半径变化的函数关系上 [ 11 ] [ 12 ]，也就是电场强度在介质柱的半径方向上发生变化，进而改变介质柱的折射率在半径方向的分布。但是，在实验中控制每个介质柱中的电场在半径方向发生改变，难度很大。笔者发现，在实际制造光子晶体过程中，更容易实现的是，在二维平面内，让折射率均匀分布的介质柱周期排列，介质柱在指定方向折射率阶梯增加。通过介质柱半径和晶格常数的调节，来人为控制二维光子晶体的带隙位置和带隙宽度。本文通过模拟二维折射率阶梯增加的光子晶体的带隙，结果表明，通过调节二维光子晶体的圆柱半径和晶格常数，可以人为调节光子晶体的带隙位置和带隙宽度。这为光子晶体的设计提供新的思路和理论依据。