DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 Terzahi (1923)的有效应力定理揭示了孔隙压力在多孔弹性土材料中能引起土材料明显的体积增大，在数量级上类似于围压引起的体积变化，与围压的方向相反，并且土壤在应力条件下的应变和破坏取决于压力差(有效应力) [ 1 ] (1) 式中：P c 是围压，且 P c = ( σ 11 + σ 22 + σ 33 ) / 3 ，σ 11 、σ 22 和σ 33 分别为x、y、z三个方向的主应力，P p 是孔 隙流体压力，P d 是压力差(有效应力)。不过关于Terzahi (1923)的有效应力定理的精确性和有效性方面存在大量的分歧，部分异议偶尔来自多孔骨架应力和应变的含糊定义。 Biot和Willis (1957)根据实验室测量，在保持多孔材料孔隙压力不变的情况下，建立了样品应变与应力的关系，提出了基于各向同性材料的有效应力定理 [ 2 ] (2) 式中：P c 是围压，且 P c = ( σ 11 + σ 22 + σ 33 ) / 3 ，P p 是孔隙流体压力，P e 是有效应力。K dry 为多孔干燥岩石 的体积模量(排水状态下的体积模量)，K ma 为岩石基质的体积模量，n是有效应力系数(也称为Boit或Biot-Willis系数，有的文献中用α表示有效应力系数)。在两种极端情况下：1) 当孔隙度 时，K dry = K ma ，n = 0为固结良好的沉积岩、致密的沉积岩。2) 当孔隙度 ϕ ≥ ϕ c r i t ( ϕ c r i t 为临界孔隙度)时，K dry = 0，n = 1为未固结的沉积物或流体，因此 0 ≤ n ≤ 1 (Hilterman， 2001) [ 3 ] 。Nur和Byerlee (1971)证实了Biot和Willis (1957)提出的有效应力定理的有效性 [ 4 ] ，事实上，Biot和Willis (1957)提出的有效应力定理式(2) [ 2 ] 包含了Terzaghi (1923)提出的有效应力定理式(1) [ 1 ] ，地面疏松干燥的多孔土壤的体积模量K dry 往往远小于土壤矿物颗粒的体积模量K ma 。Sarker和Batzle (2008)的研究也证实在较浅的地层中 K d r y ≪ K m a ，n ≈ 1；因此在较浅的地层中上述式(2)可简化为式(1) [ 5 ] 。 Nur和Byerlee (1971) [ 4 ] 根据Terzahi (1923) [ 1 ] 和Biot (1941)的研究结果 [ 6 ] ，给出了一个基于统计学各向同性多孔集料的应力和孔隙压力的应变的张量通式 (3) 式中：δ ij 是克罗内克尔符号，重复标记表示求和，即 σ τ τ = σ 11 + σ 22 + σ 33 ，在式(3)中压缩为正方向。式(3) 右边的第一项是偏应力导致的应变，仅依赖于没有孔隙压力的有效剪切模量。第二项是由静水应力(平均应力σ ττ /3)单独导致的应变，仅依赖于无孔隙压力状态下岩石的有效体积模量K。最后一项是由孔隙压力导致的应变，并且依赖于由Biot (1941) [ 6 ] 介绍的一个新的有效模量H。有效模量K、μ和H是他们自己定义的，比较抽象，不是很明确，与实验室的测试是一致的。正如早期所定义的，它们是施加的平均应力或孔隙压力与被测量的平均应变之间的比值，方程(3)表明，在各向同性多孔集料中，孔隙压力影响法向应变，而不是剪切应变。Skempton (1954)的实验结果指出，对于各向同性多孔集料，孔隙压力仅仅依赖于平均主应力，但是在土壤中纯剪切应力对孔隙压力有显著的影响 [ 7 ] 。因此现有关于孔隙压力的预测模型都是基于各向同性多孔集料的，孔隙压力只与主应力有关，与剪切应力无关。
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user: 2. 多孔岩石可压缩性定义 为了解析Biot和Willis (1957)提出的有效应力定理 [ 2 ] ，在此我们引入Zimmerman (1991)给出的多孔岩石四个可压缩性的定义。对于多孔岩石而言，P c 是施加给岩石的围压，P p 是岩石孔隙流体压力；V b 为岩石的总体积，V p 为岩石的孔隙体积，V m 为岩石基质(岩石固体部分)的体积(图1) [ 8 ] 。 图1. 围压P c 和孔隙压力P p 对多孔岩石的作用力示意图 [ 8 ] (4) C b p = 1 V b [ ∂ V b ∂ P p ] P c (5) C p c = − 1 V p [ ∂ V p ∂ P c ] P p (6) C p p = 1 V p [ ∂ V p ∂ P p ] P c (7) 并且 [ 8 ] (8) (9) (10) 上述式(4)~(10)中：C bc 相当于多孔岩石在排水状态下的可压缩性，C bc = 1/K dry ；C bp 被称为虚拟体积可压缩性(Fatt， 1958) [ 9 ] ，这个可压缩性被用着地层沉陷的计算(Geertsma， 1973) [ 10 ] ；C pc 和C pp 是孔隙的可压缩性，指压力的变化对岩石孔隙空间体积的影响；Hall (1953)指出C pc 作为“地层压实”系数 [ 11 ] ，孔隙可压缩性C pp 被用着油藏分析，因为它反映了超过孔隙流体的体积能被储存在孔隙空间中是由于孔隙压力的增加；C m 是岩石基质的可压缩性，C m = 1/K ma ；f是岩石的孔隙度。在这里围压P c 作用的方向为负方向(压缩)，孔隙流体压力P p 作用的方向为正方向。 此外，我们还需要引入多孔岩石三个可压缩性定义(Green和Wang，1986) [ 12 ] (11) C m = − 1 V b [ ∂ V b ∂ P c ] P d = c o n s t (12) C ϕ = − 1 V p [ ∂ V p ∂ P c ] d P p = d P c (13) 上述式(11)~(13)中：C u 是饱和岩石的可压缩性，C u = 1/K sat ，K sat 是饱和岩石的体积模量；C m 是压力差P d 保持不变( P d = P c − P p )时的岩石可压缩性，岩石形变是由内在的矿物模量来描述的，一般定义为岩石基质的可压缩性； C ϕ 是围压变化量dP c 与孔隙流体压力变化量dP p 相等时的孔隙可压缩性， K ϕ ∗ 是与之相对应的孔隙刚度(孔隙的体积模量)， 。 在这里需要强调一下的是式(13)中岩石孔隙可压缩性 C ϕ 与Zimmerman (1991) [ 8 ] 定义的岩石孔隙可压缩性式(6)和式(7)是不同的，式(13)中岩石孔隙可压缩性 C ϕ 是围压变化量dP c 与孔隙压力变化量dP p 两者相等时岩石孔隙的可压缩性。
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user: 3. 有效应力定理的力学机制 对于均匀线性弹性固体内部的单个或多个任意形状的孔隙空间，有孔固体在干燥状态下的等效可压缩性(干燥体积模量的倒数)可以描述为(Walsh， 1965 [ 13 ] ; Zimmerman， 1991 [ 8 ] ) 1 K d r y = 1 K m a + ϕ K ϕ (14) 式中：K dry 为干燥岩石的等效体积模量；K ma 为岩石基质的体积模量； ϕ 为岩石孔隙度； K ϕ 为干燥孔隙空间的刚度。式(14)的物理意义是干燥有孔岩石的可压缩性由两部分构成，一是矿物内在的可压缩性；二是由孔隙空间的存在所引起的附加可压缩性。 根据上述式(2)式(14)得 P c K d r y = P e K d r y + ϕ P p K ϕ (15) 式(15)描述了饱和岩石在围压的作用下，孔隙压力保持不变的情况下的三维力平衡模型，同时式(15)也说明了，围压作用于饱和岩石，保持孔隙压力不变的情况下，岩石的总应变等于岩石骨架(岩石排水状态)的总应变，岩石骨架(岩石排水状态)的总应变等于有效应力对岩石骨架引起的应变与岩石孔隙分担的孔隙压力引起的孔隙应变之和。对于固结的岩石，如果对多孔岩石施加围压P c ，当孔隙中没有流体时，孔隙压力P p = 0，有效应力是作用在整个岩石骨架(干燥岩石)上的，而不是作用在单个岩石矿物颗粒上的(图2)。 图2. 饱和岩石三维力平衡示意图 对于地下沉积岩而言，在弹性范围内，岩石的总应变受围压P c 和孔隙流体压力P p 控制 ε b = Δ V b V b = f ( P c ， P p ) (16) 那么岩石总应变增量dε b 为 d ε b = − C b c d P c + C b p d P p (17) 岩石的微小形变可认为是线性的，根据式(8)和式(17)得 (18) 如果对饱和岩石施加围压P c 的过程中，孔隙流体压力P p 保持不变，假如岩石的形变是线性的，那么岩石的总应变ε b 等于岩石骨架(排水状态的岩石)的应变，由此可根据式(4)和式(18)得 − C b c P e = − C b c P c + ( C b c − C m ) P p (19) 由式(19)得 P e K d r y = P c K d r y − ( 1 K d r y − 1 K m a ) P p (20) 式(20)等价于Biot和Willis (1957) [ 2 ] 提出的有效应力定理式(2)。 如果对饱和岩石施加围压P c 的过程中，孔隙流体与外界不连通，孔隙流体的质量保持不变，那么在围压P c 增加的过程中，假如岩石的形变是线性的，岩石的总应变ε b 等于整个饱含流体岩石的应变，由此可根据式(11)和式(18)得 − C u P c = − C b c P c + ( C b c − C m ) P p (21) 由式(21)得 P p P c = 1 K d r y − 1 K s a t 1 K d r y − 1 K m a (22) 式(22)描述了岩石在线性形变状态下，孔隙流体与外界不连通，并且孔隙压力增大时，孔隙压力P p 与施加围压P c 的关系。
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user: 5. 结论 Terzahi (1923)的有效应力定理 [ 1 ] 描述了地表饱和土壤的孔隙流体与土壤骨架(土壤骨架相当于排水状态下的多孔土壤)分担围压的力学机制，但是其应变与应力关系是模糊的，难以从土壤的三维力学模型解释其应变与应力的关系。Biot和Willis (1957) [ 2 ] 提出的有效应力定理能从理论上解释岩石围压增加的过程中，孔隙流体压力保持不变时岩石的应变与应力的关系，并且Biot和Willis (1957)提出的有效应力定理能解释Terzahi (1923)的有效应力定理成立的条件，对于地表的饱和土壤而言，土壤骨架的体积模量K dry 要远小于土壤矿物颗粒的体积模量K ma (K dry /K ma ≈ 0)，因此有效应力系数n ≈ 1，Biot和Willis (1957)的有效应力定理式(2)可简化为Terzahi(1923)的有效应力定理式(1)。 Biot和Willis (1957)提出的有效应力定理 [ 2 ] 描述了饱和多孔岩石在孔隙压力保持不变的情况下岩石应变与应力的关系，饱和岩石在围压P c 不断增加的过程中，要保持孔隙流体压力P p 不变，岩石孔隙流体必须与外界连通，排出部分流体才能保证孔隙流体压力不变(释放多余的压力)。从理论的严密性方面来讲，Biot和Willis (1957)的有效应力定理 [ 2 ] 是不足以描述孔隙不连通(非渗透)或者孔隙与外界不连通的饱和岩石的力学机制的，如果岩石孔隙不连通，意味着孔隙流体与外界不连通，当围压P c 不断增加时，孔隙内的部分流体无法排出，多余孔隙压力无法得到释放，随着围压P c 不断增加，孔隙流体压力P p 不断增大。 Gassmann方程 [ 3 ] 描述了饱和岩石在不排水的状态下(孔隙流体质量不变)，围压增量dP c 所引起孔隙压力增量dP p 的这一力学机制，在数学上是孔隙压力P p 对围压P c 的导数。事实上，对于饱和岩石，孔隙流体与外界不连通时(孔隙流体质量不变)，在围压P c 不断增加的过程中，孔隙压力P p 逐渐增大，岩石骨架(相当于排水状态下的岩石)和孔隙流体如何分担围压的问题并未得到完全地解决，Gassmann方程只是确定了孔隙压力增量dP p 与围压增量dP c 的关系dP p /dP c = B，而不是孔隙压力P p 与围压P c 的关系。
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user: 摘 要 本文从当今数据科学兴起的大趋势出发，阐述了独立院校开设数据挖掘课程的重要性，详细介绍了独立院校开展数据挖掘课程的主要内容与课程安排，结合独立院校自身特点，总结了数据挖掘课程实施过程中的经验与教训。 关键词 :数据挖掘课程，独立院校 Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 伴随着互联网时代的深层次变革与大数据时代的到来，数据科学凸显出越来越重要的学术价值与市场价值。特别是在国家经济结构产业升级的大背景下，从海量数据中挖掘出具有战略意义的高价值数据显得尤其重要。数据挖掘技术的主旨便是在表象上相互独立、大熵值的数据中挖掘出潜在的数理规则。数据挖掘技术涉及领域极广，包括基础研究、生物医药、交通、物流、语言学习、金融、管理、3D打印技术、互联网、通信、工业智能化等各个领域。数据挖掘所涉及的分类、预测、回归、关联与决策算法均为大数据与人工智能领域主流基础算法。无论国内、国外，数据挖掘课程并非针对技术与科研人员，而是针对于业务人员，所以本门课程非常适合独立院校应用型大学学生学习。
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user: 2. 独立院校开展数据挖掘课程的重要性 数据挖掘是当今数据科学方向中最活跃、最前沿的区域，是学习大数据与人工智能的基础课程。同时也引起了大量学者进行学习研究，如文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 作者各自阐述了数据挖掘算法流程中的细节问题。随国家产业升级战略的推进，数据挖掘工程师、大数据分析师、人工智能工程师市场需求极大，人才匮乏、断档现象较为普遍。此外，现代化企业为了自身生存和发展的需要，迫切希望利用数据科学进行辅助分析与决策。比如，客户深层次的肖像刻画、客户需求分析、设备共享分析、客服共享分析、运力共享分析、智能财务管理等领域都需要借助数据挖掘技术得以实现。对于市场广泛需求，应用型独立院校应该积极建设好数据挖掘课程。开设课程目的是让广大同学了解和掌握数据挖掘的基本概念、基本思想和基本算法。对于实际数据问题，会利用所学知识进行分析处理与决策判断。
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user: 3. 独立院数据挖掘课程的主要内容 基于独立院校生源的客观现实，数据挖掘课程的主要内容应包括数据挖掘技术概述与SPSS Modeler软件介绍、数据清洗、决策树算法、支持向量机算法、人工神经网络算法、贝叶斯网络算法、聚类算法等。 3.1. 数据挖掘技术概述与SPSS Modeler软件介绍 此部分首先要明确数据挖掘技术课程的学科定位为实践学科，授课对象为数据科学相关专业学生，授课的目的是让学生学习数据挖掘相关算法，并通过相关程序与软件对数据进行分析，进而辅助决策。授课内容应主要介绍数据挖掘的产生背景、发展现状、未来趋势以及数据挖掘的基本概念。重点讲解介绍数据挖掘主流软件工具IBM SPSS Modeler和Weka 3.8，特别对IBM SPSS Modeler基本操作界面、基本功能选项进行介绍。 3.2. 数据清理 在数据科学实践的过程中，由现场采集的数据往往掺杂大量的噪音，也就是数据中会出现数据的缺失、误差和大熵值情况。特别是会遇到训练数据很少，甚至是无数据可训练的情况。针对于误差数据情况，一般采用的处理方法是用该特征全体数据的均值来填充缺失值。另一种方法是分析出整体数据的概率分布，在该分布意义下，利用分布随机产生的数值填充缺失值。对于误差数据情况，主要采取三种策略来进行处理。第一种策略是客观上承认误差数据的合理性，因为在构建数据模型时，要尊重真实数据，在合理的误差范围内，承认数据的有效性。第二种策略是严苛筛选法，只要是误差数据，便从数据源中剔除该数据。第三种策略类似于缺失数据的处理方法，应用该数据源所属概率分布的随机数值替代误差值。对于大熵值数据一般依据数据源标签项分类，分类的目的是降低熵值。针对训练数据过少，难以训练生成内部规则的问题，通常有两种处理方法。第一种方法是通过仿真生成数据。通过问题模型数据的现实条件，建立仿真模拟模型，通过仿真系统产生大量数据。第二种方法是通过迁移学习的方法产生数据。如果问题模型与已知模型抽象规则相似，则可利用已知模型进行迁移学习产生数据。 3.3. 决策树算法 决策树算法是在1980年代中期伴随着机器学习算法的出现而兴起的可视化、可说明的、基于信息熵理论的数学分类模型。“信息论之父”香农借助概率理论创立了信息熵的概念，熵可以反映数据的杂乱程度，数据类别越多样、越混乱，熵值越大；数据类别越单一、越有序，熵值越小。决策树模型的基本思想是建立树形模型，随着节点的层次越低端，熵值就越小。决策树算法主要包含ID3.0算法、C4.5和CART算法。它们的显著区别在于树形模型分支分叉的依据不同。ID3.0算法的分支依据是信息增益，也就是说，要选取数据特征中信息增益最大者为分叉节点。C4.5算法为ID3.0算法的改进算法，它的分支依据是信息增益率。CART算法又叫分类回归树，既可以用于分类，又可以用于回归，它的分支依据是Gini系数。不同于经济学中的Gini系数，这里的Gini系数本质上是熵函数的线性逼近。 3.4. 支持向量机算法 支持向量机算法最早是由万普尼克在莫斯科大学的数理统计博士论文中提及的一个雏形思想。万普尼克在苏联解体前一年加入了美国贝尔实验室。早期的支持向量机算法是作为人工神经网络的子算法进行发布和推广的。伴随着九十年代中期，支持向量机在手写体字符识别领域的卓越表现，从而进入了十年的黄金发展期。支持向量机最大的亮点体现在处理非线性离散数据，它将低维空间非线性离散数据映射为高维或无穷维空间线性离散数据。但是它的处理重点并没有放在如何求得转换映射上，而是着重求解高维或无穷维空间的内积值。 3.5. 人工神经网络 人工神经网络算法思想来源于最为朴素的感知机模型。人工神经网络算法的算法步骤一般先将数据各属性进行线性回归，并与压缩函数进行复合转化为逻辑回归，再将损失函数正则化，利用凸分析优化算法求其权重最优值，进而调整线性回归权重。事实上，每个神经元都可以视为一个超平面分类。通过增加神经元的个数与层数就可以达到非线性分类的效果。 3.6. 贝叶斯网络算法 贝叶斯网络算法为概率图学派代表算法之一，拓扑结构为有向无环图，理论依据为概率学中的条件概率、全概率与贝叶斯概率公式。全概率公式表述的是一个事件的发生是由多个事件触发形成的。当要求此事件发生的概率，实质上是求该事件与多个触发事件积的和概率。贝叶斯公式又称逆概率公式，是已知该事件已经发生，而求是哪个触发事件触发的概率。以贝叶斯网络算法模型中最为简单的朴素贝叶斯模型为例，朴素贝叶斯网络模型有一个前提假设，要求数据各项属性是相互独立的。在上述前提下，求此有向无环图的联合概率分布，并由联合概率分布结果求得贝叶斯概率结果。 3.7. 聚类算法 聚类算法为无监督学习算法的代表算法，也就是说在训练模型内在的规则时，无需告知标签项，即不用告知模型数据的具体类别。聚类算法的主要思想是在某种度量意义下通过判别数据点之间的远近程度来进行分类。聚类算法主要包括K-Means算法、K近邻算法和两步聚类算法等。
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user: 4. 独立院校数据挖掘课程安排 针对于独立学院学生的实际情况，数据挖掘课程安排15个教学周为宜，每周理论课程2课时、上机课程2学时。具体课程安排如表1所示。 Table 1 Data mining course arrangemen 序号 教学内容 理论课时 上机课时 1 数据挖掘和SPSS Modeler概述 2 2 2 数据挖掘的知识形式与算法分类 2 2 3 IBM SPSS Modeler数据的读入与数据集成 2 2 4 IBM SPSS Modeler变量的管理与样本管理 2 2 5 挖掘预处理：数据清理 2 2 6 决策树ID3.0算法 2 2 7 决策树C4.5与CART算法 2 2 8 BP人工神经网络 2 2 9 径向基函数网络 2 2 10 支持向量机 2 2 11 贝叶斯网络 2 2 12 马尔科夫毯网络 2 2 13 K-Means聚类 2 2 14 Knn聚类 2 2 15 两步聚类 2 2 总计 60 表1. 数据挖掘课程安排
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user: 5. 总结 各个独立院校在开展数据挖掘课程的过程中，事实上有很多宝贵的经验可以借鉴。一是授课对象的选择上，较适合选择大学三年级理工科或经济类学生进行教学。这是因为大三学生已经具备一定的编程基础，并且已经学习过高等数学、线性代数和概率论与数理统计，数学理论储备充足，学习数据挖掘技术课程的条件已经具备。二是在算法理论的讲解过程中应循序渐进，逐渐增加难度，不要图快猛进。例如在讲解人工神经网络算法时，应先从最初级的线性回归、逻辑回归、感知机模型开始讲起，再讲如何利用最速下降法或随机最速下降法求解损失函数的最优参数。当然，在数据挖掘课程教学过程中也有很多教训。最为常见的问题便是不注重上机环节，没有抓住数据挖掘课程教实践学科的本质。独立院校只要科学的安排课程内容，明确正确的课程目标，务实的进行上机实践，完全有能力为国家培养大量的数据科学人才。
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user: 摘 要 并购重组是产业趋势，定增并购作为并购重组的一种特殊方式，其双重定价的公允性中所蕴含的利益输送空间备受社会诟病，引起人们对定增并购后长期业绩表现的担忧和质疑，尤其是影视网游等轻资产类公司并购的高估值高溢价问题。本文以文化创意产业及互联网金融等轻资产类公司在2013~2016年间成功实施定增并购的80个公司为样本，观察其在定增并购后的长期业绩表现，通过事件前后业绩改善的纵向比较以及应用双重差分原理计算的定增并购净效应进行配对样本横向比较，均发现样本公司绩效确实较事件前有改善，但长期表现乏力，后期下滑明显，并购后整合不力。标的资产高溢价显著影响长期业绩，主并方大股东参与定增并购的样本公司定向增发高折价也显著影响长期业绩。跨界并购和借壳上市都不利于主并公司并购后的长期业绩改善。业绩承诺制度的实施有利于定增并购后主并方长期业绩的改善，但效果不明显。并在此基础上提出了相应的完善建议。 关键词 :轻资产，定增并购，长期业绩，双价格偏离，业绩承诺 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 如果说2013年以前的并购重组，主要体现是整体上市与借壳上市，那么2013年以后，并购市场全面繁荣，转型并购更是独领风骚。融资作为并购交易最重要的诉求之一，随着2014年证监会对并购募集配套资金政策的进一步放开以及二级市场的牛市行情，2014年以来定增并购案例数及金额呈不断上涨之势。 随着国企改革推进，产业结构升级需要通过资本市场并购的手段实现行业的快速提升，而通过定增的方式可以满足其大量的资金需求以实现对产业链上下游企业的收购。理论上而言，许多被收购资产都为拟上市企业，由于IPO受阻，这些拟上市企业迫于企业的融资压力和行业发展压力，不得不接受较低的价格被上市公司收购，而上市公司也乐于通过定增重组来低价收购这些优质资产，会对股价的超额收益产生显著的提升作用。但是，根据安信证券对2007~2014年的定增收购事项研究统计，发现并购完成后业绩出现下滑的上市公司比重增加，并购完成后业绩大幅增长的上市公司比重下降，并购交易定价非理性繁荣。与预期的并不一致。由此不得不思考，定增并购到底是上市公司提升公司价值的需求驱动结果，还是真的又演变成为特定投资者“开小灶”的不道德交易行为？定增并购作为并购交易的一种，在交易规模、定价方式、收购程序、政策风险等方面与常规并购往往存在较大差异，它的二阶段定价属性导致的价格偏离与经济后果可能较一般形式并购存在一定特殊性，它扩大了利益输送的空间，低折价高溢价导致价格偏离加剧利益输送的嫌疑，是否真的影响定增并购后的长期业绩表现值得深入研究。 轻资产类上市公司如大文化、互联网金融等新兴产业成为上市公司热门并购标的，主要原因一方面是在消费升级的大背景下，新兴产业企业获得了快速发展，行业日趋成熟，大公司开始通过兼并重组实现涵盖产业链上下游的集团化运作；另一方面，大量传统行业企业在发展陷入困境的情况下寻求产业转型，大文化、互联网金融等行业由于其较高景气度获得了更多转型企业的青睐。 党的十八届三中全面明确鼓励文化企业并购重组以提高其规模化、产业化、专业化水平。在该政策推动效应下，加上文化产业本身的高附加值、高科技含量等特点，文化企业成为了并购市场的“香饽饽”以及企业追逐“政策红利”的典型行业，促使文化企业在资本市场上掀起了并购热潮。 作为文化创意产业重要组成部分的游戏行业资产证券化诉求强烈，根据广证恒生移动游戏深度报告预测，国内移动游戏潜在规模约为1981.86亿元，仍有较大的增长空间。在网络游戏类公司IPO信息披露准则不明确的情况下，游戏类资产IPO前景不明，而通过更市场化、审核难度较低的并购重组方式登陆A股成为可预期性较强的选择。 互联网金融行业，自2013年余额宝成立以来，一直成为资本市场关注的焦点。万科、乐视网、苏宁云商等非金融类上市公司也相继探索互联网金融。而自2017年互金行业进入集中整治年以来，行业洗牌加速，平台通过合并的方式可以实现优势互补，“抱团取暖”渡过行业危机，这也是行业未来发展的一大趋势。 上述行业 1 特殊的轻资产经营模式，核心是内容创新而非产品制造，很难用传统的估值方法判断其估值的合理性，其本身存在估值基础、成本计量等难以核算的诸多问题。同时由于其代表着新兴经济、消费升级的方向，往往商业逻辑能讲清楚，二级市场便会趋之若鹜，估值泡沫也会不断发酵膨胀，并购标的的“高溢价”成为其显著特征，对该类行业企业2013~2016年定增并购样本的不完全统计，平均并购溢价率高达15倍之多；加上频现的业绩承诺，前述样本标的公司承诺率高达94.74%，均有3~5年不等的承诺期，这些容易成为并购后企业的财务掣肘并滋生盈余操纵等非理性行为，影响定增并购后的持续盈利能力及给股东的回报能力。因此本文选取2013~2016年间该类企业成功实施定增并购的80起案例为样本，观察主并公司定增并购后2~3年的长期业绩表现 2 ，结合信息不对称理论，激励理论等分析关键因素对长期业绩表现的影响。
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user: 2. 轻资产上市公司定增并购的长期业绩表现分析 2.1. 定增并购前后业绩改善的纵向分析 根据选取的文化创意产业及互联网金融上市公司在2013~2016年期间成功实施定增并购的80 3 起案例为样本，以总资产报酬率(ROA)、归母净资产收益率(ROE)及每股EVA 4 [ 1 ] 作为衡量定增并购长期绩效改善的代表变量进行分析，由于受观察长期绩效的时间区间限制，2013、2014年样本均取事件当年及后三年均值与前三年均值的差值作为ROA、ROE、每股EVA改善的度量，而2015年用当年及后两年均值与前三年均值的差额作为度量，2016年只能用当年与后一年的均值与前三年的均值差作为度量。如表1统计显示，从整体来看，定增并购后业绩表现都要优于定增并购前，且ROA，ROE，每股EVA均值差分别在0.05，0.05，0.01水平显著。但从图1分析，各指标定增并购后各年的业绩都呈不同程度的下降，而每股EVA下降尤为明显，虽在定增并购后第一年有短暂上升外，后持续下降，在一定程度上说明定增并购的协同效应并未有效体现，发展后劲不足，短期的业绩上升也可能由题材炒作等原因所致，而并非真正的经营改善，不具有可持续性。 Table 1 Table of changes in performance of sample companies before and after mergers and acquisition −3 −2 −1 0 1 2 3 业绩改善 5 ROA 0.048 0.0384 0.0603 0.0834 0.0829 0.0745 0.0538 0.025 ** ROE −0.0795 0.0698 0.0752 0.1718 0.1241 0.1153 0.0664 0.1017** 每股EVA 0.0215 0.0318 0.0564 0.1706 0.2059 0.1572 0.0219 0.1094 *** 注： * 表示0.1水平显著； ** 表示0.05水平显著； *** 表示0.01水平显著，下同。 表1. 样本公司定增并购前后业绩变化表 图1. 长期业绩变化趋势图 2.2. 配对样本比较 基于DID双重差分原理计算定增并购的净效应。首先在定增并购样本组基础上选择配对样本组，配对样本选择标准是同行业中规模最接近但在研究期间未进行过定增并购且财务数据完整的上市公司；接着分别计算样本组及配对组公司在定增并购事件前后的业绩改善程度D 样 、D 配 ，通过比较两组的业绩改善变化可以得到定增并购事件的净效应DD = D 样 − D 配 。从表2统计可见，样本公司定增并购后比事件前业绩得到了明显改善，而配对公司在研究期间业绩却呈下降趋势，而且ROA和每股EVA下降还在0.1水平显著。两者的差值显著为正，说明轻资产上市公司定增并购确实改善了公司业绩，但从趋势图2可见，长期表现乏力，协同效应并未有效体现，并购后整合有待完善和加强。 Table 2 Comparison of performance between sample companies and matching companies before and after mergers and acquisition 指标 样本公司 配对公司 净效应 前 后 D 样 前 后 D 配 DD ROA 0.0482 0.0764 0.025 ** 0.0621 0.0405 * −0.0216 0.0466 *** ROE 0.0232 0.1248 0.1017 ** 0.0393 0.0294 −0.0099 0.1116 ** EVA 0.0416 0.1544 0.1094 *** 0.0941 0.0166 * −0.0774 0.1868 *** 表2. 样本公司与配对公司定增并购前后业绩表现比较 图2. 样本公司与配对公司定增并购前后业绩变化比较图
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user: 4. 研究结论及建议 本文通过对文化创意产业及互联网金融等轻资产类公司在2013~2016年成功实施定增并购的80个案例实证检验发现，该类定增并购普遍存在着高折价、高溢价及业绩承诺的现象。通过对样本公司ROA，ROE及每股EVA在定增前后的纵向比较以及与配对样本公司横向比较后发现，主并公司定增并购后的业绩确实优于定增并购之前，短期上升显著，但长期下滑明显，发展后劲不足，说明盈利不具有可持续性，并购整合需要进一步加强。 通过对长期绩效的关键影响因素价格变量深入分析后发现，标的资产的高溢价会显著影响定增并购后的长期业绩表现；对大股东参与定增并购的样本公司另行回归后发现，定向增发股份的高折价也会显著影响长期业绩表现。另外还发现，借壳上市、跨界并购对长期绩效有显著的负向影响。业绩承诺的实施有利于长期业绩改善，承诺期限越长，实现度越高，业绩越理想，但统计上不显著。 并购整合是产业趋势，更应注重产业内整合，而应避免“追热点，炒概念”式的盲目跨界及借壳。对于“跨界并购”也并非一定要“一刀切”式的叫停，而应严控监管，对正在实施或即将实施双主业的公司，要搞清项目所处的阶段及公司质地，去伪存真，尽量引导股市资金“脱虚向实”。还应加强并购后的有效整合，使得并购的协同效应具有可持续性，使得长期业绩得以稳定改善。业绩承诺制度应避免流于形式，要加强贯彻实施及监管，避免出现更改承诺等系列问题，让其发挥应有的约束和激励作用。 本文将定增并购放在同一框架下进行研究，聚焦于轻资产类企业，关注该类定增并购双重定价公允性的核心问题，丰富了关于轻资产类企业定增并购长期绩效表现大样本研究的实证文献，对现有文献具有一定的增量贡献，对该类企业定增并购后长期业绩的改善具有一定的启发作用。但由于受研究样本所限，该类行业成功实施定增并购的样本数量有限，加上事件后能观察期限所限，导致实证检验的结果不是很明显，也影响到结论的可靠性，尤其是承诺到期后业绩是否会跟承诺期内业绩发生大变脸，都期望后续研究的跟进和补充。对于大股东如何利用定增折价及并购溢价之间的联动调整来进行利益输送，以及该类行业的定增并购如何消化高溢价，如何改善业绩承诺制度的具体实施标准和方法以防范大股东在盈利达不到承诺值时可能采取的操纵行为(如大额分红)等都有待后续研究的深入和细化。
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user: 摘 要 大学生建模素质的培养是实施素质教育的要求，教学工作是建模素质培养的重要手段。本文对建模素质培养过程中建构主义理论指导下的支架式教学、建构性教学和抛锚式教学分别在传统教学、建模课程教学、竞赛培训三种教学形式下的应用进行了探究，给出了对大学生建模素质培养的系统化教学思路。 关键词 :建构主义，教学策略，建模素质 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 学生建模素质教育背景综述 在当前市场经济大环境下，所有竞争的核心是人才的竞争，培养具有创新精神和实践能力的优秀人才，全面推进面向素质教育的教育改革是每一位高等教育工作者都要面对的一个重要课题。大学数学教育因其学科的基础性和在思维训练上的独特性，成为培养学生创新素质的一个重要手段，而“大学生数学建模竞赛”在全国高校的普遍开展更是为数学教育工作者倾心培养具有创新精神与能力的高素质人才提供了源动力和施展才能的舞台。学生的创新精神与实践能力在数学教育中体现在学生运用数学知识解决实际问题的态度与能力，而这正是数学建模过程中学生具有的基本素质，本文将其简称为建模素质。 众多教育工作者在理论与实践上对于建模素质的培养进行了深入的研究，文 [ 1 ] 中对于创新能力培养的途径与方法进行了探讨；文 [ 2 ] 中对于建模课程教学方式给出了一些经验；文 [ 3 ] 中探讨了如何在高等数学教学的一些主要环节突出建模思想；文 [ 4 ] 对数学建模应用的思维方法进行了综述。 在当代科学教育改革中，建构主义理论对教与学都产生着重要的影响，在其思想指导下众多的教学模式和策略 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 被一些教育专家相继提出并付诸于实践。建构主义的学习观强调学生对于知识的获取是一个主动构建的过程，是在原有知识基础上对于新知识的“同化”与“顺应”，学生是教学活动的积极参与者和知识的积极建构者，老师是学生建构知识的积极帮助者和引导者。以上理论对于培养学生的建模素质具有极其重要的理论指导意义。 本文将对在不同教学形式下，以建构主义理论为指导，采用不同的教学策略，对学生的建模素质培养的教学过程进行讨论。
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user: 2. 传统大学数学教育中建模素质培养策略探究 在理工类院校的大学课程设置中高等数学、线性代数、概率论与数理统计是三门重要的基础课。由于学时少，内容多，在传统教学模式下，教师着重完成对于学生的逻辑思维、抽象思想和运算技巧的训练，没有或很少涉及数学模型和数学建模思想的训练，以至学生对于数学的认识只停留在理论层面上，没有回到数学的本源。在素质教育的指引下，众多数学教育工作者开始对传统教学模式进行改革，其核心就是将建模思想融入其中。 由于学生长期处在应试教育的环境，对于知识的理解基本上停留在理论层面上，数学应用意识极其淡薄。在这种情况下，按传统方式在课堂上讲解几个简单的模型例题对于学生思维意识的转变作用极小。从认知规律角度来考虑，对于学生起步阶段的建模意识训练，采用建构主义理论的支架式教学十分适合。 下面以受迫振动的微分方程建模为例，探讨一下支架式教学的几个环节： 1) 搭脚手架——围绕微分方程这一学习主题，运用迁移的策略 [ 7 ] 讨论与教学内容相联系的物理量及它们之间的导数关系，在牛顿第二定律基础上建立概念框架。 2) 进入情境——给学生搭建受迫振动的物理模型。 3) 独立探索——让学生独立探索物理模型中各种物理量之间函数的关系，适时引导学生在概念框架指引下对问题进行研究。 4) 协作学习——安排学生进行小组讨论，交换观点，以小组的形式最终完成对振动模型的建构和模型的分析。 5) 效果评价——让学生自我评价在建模过程中自主学习的能力和对模型建构的贡献。 此种教学模式可以使学生比较自然的从理论学习过渡到知识的应用，完成对建模模意识的启蒙培养。
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user: 3. 课程教学中建模素质培养策略探究 学生接受建模思想后，要真正提高数学应用能力，建模方法和数据处理方法的学习是必不可少的，此任务要在数学建模类课程上完成。数学建模类课程主要分成两类：数学模型和数学实验，前者偏重于建模方法的介绍，后者偏重于模型求解与数据处理的能力的培养，在现代建模理论中两者是相互依存。 3.1. 以建构性教学 [ 5 ] 模式来讲授数学模型课 一般来讲建模方法的讲解是以模块的形式进行的，大体可分为方程类、规划类、统计分析类等。每类方法在讲授过程中以实例教学法为主，注重建模过程的讨论。由于建模素质的培养是为了适应将来科研工作的需要，所以学生要将学习的方法充分吸收利用，变为自己的一种技能，同时分工协作能力是必需要具备的，因此教学过程中学生主导作用要得到充分体现，同时还要有意识培养学生的合作学习能力。依据上述要求，采用建构性教学模式来完成数学模型课的教学是比较合适的。 1) 定向与探索 教师首先要给学生介绍所讲模块(比如规划类)建模方法中的所需的基本理论及应用方向，同时对一些重要概念的要说明其内涵，这是学生自主探究问题的工具，然后对建模过程中一些重要环节进行简单介绍，使学生对于建模过程有一个简单认识。 在完成上述基本工作之后，教师引入典型实例，并介绍其实际应用背景，以此激起学生的求知欲和学习兴趣。在此环节中，主要完成对问题分析和模型的假设，此过程中教师主要是对学生进行积极引导，鼓励学生进行发散性的思考，使学生能够对问题进行清晰的分析并提出合理的假设。 2) 交流与建构 此环节主要以小组为单位进行，完成模型的建立。首先小组要对成员提出的想法进行讨论，在与老师沟通后得出对问题全面的分析和合理的假设。在此基础上，小组成员根据对给定问题的分析，在假设条件下，应用所学理论，初步构建关于问题求解的模型。模型建立完成后，小组成员首先要对模型的合理性在理论上做出一定的分析，然后与教师交流意见，完成对于模型的最终定型。整个过程中，教师要引导和鼓励学生将相关理论知识尽量与当前处理的问题联系，讨论确定解决问题的关键点，这一过程是学生建模素质培养的最为关键的一个环节。 3) 解释与拓展 此环节主要完成模型的求解、结果分析、模型的改进。模型的求解过程主要通过计算机来完成，其教学策略后面加以说明。根据给定数据求得到模型的理论解后，要将结果与实测数据进行比较分析，如果理论结果与实际观测相合或基本一致，表明模型具有可行性和适用性，可以将它用于对实际问题进行进一步的分析讨论。如果理论结果与实测数据不一致，首先要看模型构建过程有无问题，如果没有，再检查问题假设是否有不合理的地方，分析出问题所在，修改后完成模型的定型。 在上述讨论的基础上，对问题的假设进行弱化，改进模型，使模型具有更广泛的适用范围和更强的应用价值，完成对模型的拓展。 4) 反思与评价 老师在上述三个环节中是积极帮助者和引导者角色，在必要时给学生以简明扼要指导，并通过对学生在各个环节上的评价来激发学生的学习兴趣，引导学生按正确的方向完成模型的建立。学生是建模活动积极参与者与模型的积极建构者，是活动的主体，通过对上述三个环节中自己工作成效的反思与评价，来接受数学建模思想，提高自己的数学应用意识与能力。 3.2. 以抛锚式教学 [ 5 ] 来提高学生的实验能力 数学实验能力对于建模素质的培养是至关重要，它是今后从事科学研究和工程实践的基础。当数学模型建立之后，关于模型中参数的确定与模型的求解基本上都由计算机辅助完成。数学实验强调以学生动手为主的学习方式，学生借助计算机和数学软件，来完成对于数学问题的仿真、求解或可视化展示，实验过程主要是一个数学思想的计算机实现和模拟过程。 针对数学实验课的特点，采用建构主义的抛锚式教学将会使教学效果显著。 下面以“傅里叶级数部分和函数逼近给定函数的几何演示实现”为例来阐述抛锚式教学的实验过程。 1) 创设情境——和学生共同复习关于高等数学中关于“傅里叶级数”一节相关理论，重点讨论函数的傅里叶级数展开一部分内容，并提出实验方向：如何利用计算机验证部分和函数可以逼近给定函数问题。 2) 确定问题——选择一个实例：给定矩形波的函数，让学生求出其傅里叶展开式，并根据例题，利用matlab软件，来完成实验“部分和函数逼近矩形波函数”。 3) 自主学习——教师提供给学生实验过程中可能用到的函数、命令，介绍其功能。然后学生要按照实验要求，根据自己的思路来设计实验方案，独立进行程序调试，评价实验效果。 4) 协作学习——如果某些学生对于实验过程中的一些重要环节，比如进行动态演示等，有想法但独立完成有一定的困难，则鼓励学生自由讨论交流，协作完成实验。 5) 效果评价——首先让学生相互展示自己的实验效果，相互评价优缺点，在此基础上，教师在进行适当点评即可。 此策略在于以实验问题为导向，以问题解决为主线，学生通过主动获取直接的实验经验来提高自己实验能力，可使学生对实验技能的掌握更加牢靠。
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user: 4. 以竞赛为导向建模素质培训过程中教学策略的探究 在第2、3两个环节中，我们分别对学生的建模意识和思想与方法进行了一定的训练，这是建模素质培养过程中的基础工作。学生要具有完备的建模素质，以竞赛为导向的实战训练是其中最重要的一个环节。在实战训练中，学生面对的是不经过简化的实际问题，以3个人为一个竞赛单位，分工协作，在规定的时间中完成数学建模的全过程，并就问题的重述、简化和假设及其合理性的论述、数学模型的建立和求解、检验和改进、模型的优缺点及其可能的应用范围的自我评述等内容完成模型论文。 针对实战训练的要求与特点，以问题解决学习 [ 8 ] 为指导，采用发现学习模式 [ 9 ] 在训练过程中会取得比较理想的效果。下面本文对训练中的各阶段核心工作进行简单说明。 1) 提出问题——在问题解决学习中，学习是围绕问题展开的，以问题提出为学习的开始，以问题的解决为学习的终结，因此问题质量直接影响到学习的质量 [ 8 ] 。因此，为使培训效果显著，本文提倡以指导教师科研课题中的问题和往届“CUMCM”竞赛题目为主要选择对象，这样一方面可以使教师在教学过程中指导思路清晰，另一方面学生的某些闪光的思想也是教师可以积累的宝贵经验，实现教学相长。 2) 提出假设——要求学生首先要对问题做深入分析，抓住问题本质，确定研究方向，然后进行参考资料的收集、整理和分析工作，掌握此类问题的研究动态，最后依据资料分析与确定的研究方向对给定问题提出假设。教师在此过程中只需在问题研究方向的确定与提出假设的合理性两个方面对学生加以指导，以此控制学生在正确的轨道上学习。此阶段，教师要鼓励学生的直觉思维，大胆想象，大胆表达自己的观点，这是学生建模素质中最重要的部分。 3) 构成模型——在合理的假设条件下，学生可以使用类比方法，在相关的建模理论与方法的基础上，根据前面对问题的分析，建构新的数学模型，来解答给定问题。此阶段，教师要鼓励学生充分发挥想象力，综合运算各种工具，推陈出新，建构出条理分明、技艺性强的模型，模型的创新性是学生创新能力的具体体现。 4) 模型的求解与分析——运用数学方法、软件与计算机技术完成对模型的求解、解的统计分析和对模型的稳定性分析。由于知识水平的限制，学生在对数学软件的灵活运用和对模型的分析上可能会出现一些困难，教师在此时应给予适当的指导与帮助，使学生能够对自己建立的模型有一个全面的认识。注重此阶段的训练可以快速提高学生的实验能力。 5) 模型检验——将模型的理论结果与实测数据进行比较，并用其对实际现象进行解释，如果与实际情况大致相符，则表明模型具有合理性和适用于性，否则就要对模型过程的正确性与假设的合理性进行检验，找出问题所在，然后再进行问题的解决。此阶段完成后可完成模型定型，再对模型的优缺点及适用范围进行一定的评述，即可完成论文，同时完成整个建模过程。 在建模的实战培训中以问题为主线，将数学建模的各个环节串联在一起，一切工作以问题的解决为中心，充分发挥学生的主导与教师的引导作用，对学生各种建模素质的培养充分体现在数学建模的几个重要环节中，由此可以看出实战培训是学生建模素质的重要手段。
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user: 5. 总结 学生数学建模素质的培养是一个系统而复杂的工程，学校是这项工程主要完成者，而建模素质的培养手段的研究是整个工程前提。本文以教学为切入点，着重讨论了以建构主义教学理论为指导，在三种不同教学形式下，进行学生建模素质培养的三种不同的教学模式及其简要的执行过程。本文旨在为学生建模素质培养提供一些可选择的教学策略，并以此为契机进行相关的理论与实践的研究，推进数学教学的改革。
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user: 摘 要 2016年，“第三次全国农作物种质资源普查与收集行动”湖北第一调查队从湖北省钟祥市6个乡镇的40米至238米海拔收集到水稻、玉米、小麦、马铃薯、甘薯、高粱、柿、葡萄、枣、豇豆、辣椒等64种农作物种质资源共162份，分属于22个科51个属。其中玉米，食用豆类杂粮，瓜类蔬菜、豆类蔬菜、白菜类蔬菜和茄果类蔬菜的资源较多，共有98份，占资源总数的60.49%。 关键词 :钟祥市，农作物，种质资源，系统调查 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2016年11月，按照“第三次全国农作物种质资源普查与收集行动”年度任务要求，湖北省农业科学院组建了资源系统联合调查队，其中第一调查队以湖北省农业科学院粮食作物研究所张再君研究员为队长，队员有果树茶叶所果树专家徐育海副研究员，粮食作物研究所玉米专家黄益勤研究员、张士龙博士，成员还有武汉市农业科学院蔬菜研究所蔬菜专家徐长城高级农艺师等。 2016年11月13日至21日，第一调查队严格按照“第三次全国农作物种质资源普查与收集行动”项目所制定的技术规范，对钟祥市的农作物种质资源情况进行了普查与系统调查。在钟祥市种子管理局和有关基层单位的有力协调和配合下，共收集到各类农作物种质资源162份，现将详细工作情况报告如下。
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user: 2. 钟祥市的自然条件和农业生产概况 钟祥市，湖北省直辖、荆门市代管县级市，南北最大纵距100.6公里，东西最大横距83.5公里，介于北纬30˚42'~31˚36'、东经112˚07'~113˚00'之间，总面积为4488平方公里。下辖郢中街道办事处，客店镇、张集镇、旧口镇和洋梓镇等15个镇以及九里回族乡、3个国营农牧场、2个省级经济技术开发区，户籍总人口为103.88万人，其中农业人口为58.07万人。钟祥是楚文化的重要发祥地之一，有文字记载的历史达2700多年。明朝嘉靖帝以自己出生、发迹于此，取“风水宝地、祥瑞所钟”之意，赐县名“钟祥”。全境地势呈东西部多山，两侧高，中部平展，从北向南倾斜平缓下降。境内最高海拔1051米(客店斋公岩)，最低海拔32米(舒家台)，最大高差达1019米。钟祥是一方丰饶的土地，属北亚热带季风湿润气候区，具有四季分明、热量丰富、光照适宜、雨水充沛、雨热同季、无霜期长等特点，全年平均气温15.9℃，无霜期250~267天，年降雨量1000毫米左右。《钟祥市2015年国民经济和社会发展统计公报》显示，全市常用耕地面积126.8万亩，农作物总播种面积273万亩，水果在园面积11.1万亩。全市农业已形成了粮食、棉花、油料、生猪、鸡鸭、水果、蔬菜、食用菌等八大主导产业，名优特产主要有米茶、蟠龙菜、野生葛粉等。2015年，钟祥市实现农林牧渔业总产值119.53亿元。城镇常住居民人均可支配收入25，821元，农村常住居民人均可支配收入15，106元。 本次农作物种质资源系统调查的乡镇涉及到洋梓镇、客店镇、张集镇、文集镇和九里回族乡等5个乡镇，其基本情况分述如下： 洋梓镇。洋梓镇位于钟祥市城区北部，东与盘石岭林场和东桥镇、客店镇两镇接壤，东北与温峡口水库和张集镇毗连，西隔汉江与磷矿镇相望，北接黄坡水库，西北紧邻长寿镇、丰乐镇，南抵郢中街道。全镇版图总面积403平方公里，下辖34个行政村、2个社区，总人口57，711人，镇中心位于东经112˚38'，北纬31˚18'。地处丘陵平原区，地形以丘陵为主，全境海拔一般在500米以下。属亚热带季风气候，四季分明，雨热同期，天气温和，空气湿润，雨量充沛，年均气温约16℃，年均降雨量约990毫米。 客店镇。客店镇地处大洪山南麓，钟祥市、京山县、随州市三地交界处，东南与京山县绿林镇接壤，东北与随州市长岗镇交界，南接钟祥市东桥镇，西临温峡水库，北靠钟祥市张集镇。全镇总面积273平方公里，镇中心位于东经112˚52'，北纬31˚22'。下辖13个行政村、1个社区，总人口1.5万人，其中镇区人口2259人。全镇地处山区，境内最高海拔达1051米，素有“荆楚屋脊”之称。地处大洪山风景名胜区核心景区，也是“湖北省旅游名镇”。属山区地带，四面群山环绕，全境是一个四面高中间低的盆地地形，地势东高西低，境内最高海拔1051米，平均海拔350米。属亚热带季风气候，冬季温和湿润，夏季高温多雨，雨热同期，年平均气温在10.6℃~15.3℃之间，多年平均降雨量993.3毫米。 张集镇。张集镇位于钟祥市东北部，距城区郢中街道50公里，东邻客店镇，南濒温峡口水库，西连宜城市，北交随州市。全镇总面积290.9平方公里，镇中心位于112˚47'，北纬31˚31'，下辖28个行政村、1个社区，总人口22，160人。该镇地处大洪山西南麓，属山区地带，境内均为山地，海拔一般在200~500米之间。属亚热带季风气候区，四季分明、光能充裕、热量丰富、雨量适中、雨热同季，春季多东南风，冬季多西北风，年平均气温15.9℃，年平均降雨量940毫米。种植的主要农作物有小麦、水稻、油菜、花生等。 文集镇。文集镇位于钟祥市中西部，汉江右岸，东与郢中街道隔江相望，南与石牌镇接壤，西与冷水镇为邻，北接磷矿镇。全镇总面积128平方公里，镇中心位于东经112˚32'，北纬31˚09'。下辖25个行政村、1个社区，总人口39，466人。属半山半湖地带，地势自北向南倾斜走低，以平原为主，25个行政村中，仅汉林、康集、张墙3个村和沿山村的部分地区为丘陵岗地，其他村均为平原。属北亚热带季风气候，具有四季分明，光能充裕，雨量适中，雨热同季的特点，年平均气温15.9℃，年平均降水量961.6毫米。农业以种植水稻、小麦、油菜、黄豆、花生、棉花、地瓜为主，兼有水产业、畜牧业。 九里回族乡。九里回族乡地处汉水之滨，位于钟祥市中东部，东与大口国家森林公园相连，西与郢中街道接址，北与世界文化遗产明显陵相依，南与柴湖镇比邻。全乡总面积99.8平方公里，乡中心位于东经112˚38'，北纬31˚10'。2013年，下辖1个社区、8个行政村，总人口12，782人。全乡属丘陵和平原地带，地势呈东高西低，地形以丘陵为主，全境海拔一般在500米以下。处于中纬度地区，属北亚热带季风气候，具有四季分明、光能充裕、热量丰富、雨量适中、雨热同季的特点，气温平均16℃，无霜期年平均262天，年平均日照时数在1931~2114小时之间，降水量年平均900~1100毫米。九里回族乡是湖北省荆门地区少数民族的主要聚居地，农业以农作物种植、畜牧业、渔业、林业为主，兼有副业。 东桥镇。东桥镇地处大洪山南麓，钟祥市东部，东与京山县孙桥镇毗邻，南与大口国家森林公园相依，西与盘石岭林场接壤，北与客店镇交界，全镇总面积236.8平方公里，镇中心位于东经112˚50'，北纬31˚12'。下辖东桥社区1个社区和19个行政村，总人口23，580人。地处山丘地带，东北部较高为山区，西南部较低为丘陵，丘陵面积占全镇总面积的98.5%。属北亚热带季风气候，具有四季分明、光能充裕、热量丰富、雨量适中、雨热同季的特点，年均气温15.9℃，年均降雨量951毫米。
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user: 3. 调查的程序和方法 3.1. 调查程序 根据“第三次全国农作物种质资源普查与收集行动”项目的要求，第一调查队严格执行技术规范中的系统调查流程图，在钟祥市开展了农作物种质资源的系统调查工作。 3.2. 调查方法 在钟祥市种子管理局以及基层农技站前期工作基础上，调查队和钟祥市本地资源专家经过综合评估，商订了本次调查的具体乡镇为洋梓镇、张集镇、客店镇、东桥镇、文集镇和九里回族乡等6个乡镇。同时，按照先远后近且每个乡镇不少于3个行政村、每个行政村不少于3个组的原则定下了调查行程，从张集镇开始，依次是客店镇、东桥镇、九里回族乡、洋梓镇，最后是文集镇。此外，根据资源分布、交通状况和调查进度等具体情况，调查队也采取了灵活机动的策略。 实际调查结果是6个乡镇9个村。其中，张集镇重点调查了杨畈村、张林冲村和响水潭村；客店镇重点调查了南庄村和赵泉河村；东桥镇重点调查了墩岭村；九里回族乡蔬菜种植基地较大，商业化种子较多，所以仅重点调查了李家台村；洋梓镇重点调查了伍庙村；文集镇重点调查了文集村。 为了提高工作效率，保证种质资源调查的准确性，尽量避免重复收集，第一调查队的队员没有分散行动，每天都是集中行动。在队长张再君研究员的统一指挥下，每个队员各司其责、既分工又协作。每到一个地方，在村干部的带领下先进村入户走访老年人，通过与他们座谈交流，了解基本情况，在查看农户的房前屋后、客厅、厨房、阁楼和库房等地，重点查看自留地的状况。通过细致入微的走访、询问、实地查看和观察，再用专业的眼光进行科学判断，确保了调查数据的真实性和采集样本的准确性。 3.3. 调查内容 本次钟祥市农作物种质资源系统调查中，主要收集果树、茶叶、粮食、油料、蔬菜及其他一年生作物。调查信息依据“第三次全国农作物种质资源普查与收集”调查表，对资源的调查时间、采集地点、来源、生长环境、种植历史、生物学特性、利用部位、物候期、栽培管理条件、茬口安排、留种方法和保存方式以及农户信息等进行详细记载。