DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 问题分析 3.1. 问题一的分析 经问题分析，并参考卢琳珍 [ 1 ] 等人的热防护服热传递模型，我们建立出多层防护衣模型(如图1)，并采用微分方程法对每层进行分析求解。记每层温度为 T 0 ， T 1 ， T 2 ， T 3 ， T 4 ，由附件一[ 3 ]知每层热传导系数分别为 k 1 ， k 2 ， k 3 ， k 4 ，每层厚度分别为 d 1 ， d 2 ， d 3 ， d 4 。 图1. 多层高温作业服概念图 对附件一[ 3 ]内的数据进行差分和柔化，并取前2400秒，如图2，可以明显看出热量传递的速度先逐渐增长，后因为内外温度相近而逐渐降低。 图2. 差分和柔化数据图 问题一要求我们建立数学模型，计算温度分布。对于问题一，可以求得单位时间单位面积的热传导为： Q = c ρ d s Δ t 。单位时间内每层获得的热量为从前一层获得的热量减去传递给下一层的热量，即： d T i d t = k i ( T i − 1 − T i ) s d i 2 c i ρ i − d T i + 1 d t 。将附件一[ 3 ]数据带入，可得具体微分方程，用Mathematica在时间t从1秒到5400秒的范围求出上述微分方程的数值解，得到温度 T 1 ， T 2 ， T 3 ， T 4 关于时间t的函数以及图像，生成的 T 4 图像与附件一[ 3 ]中所提供的数据生成的图像基本吻合。 3.2. 问题二的分析 问题二要求我们确定II层的最优厚度，对于问题二，参考巩彦如 [ 2 ] 等人的热防护纺织材料隔热性能的数值模拟，把问题二中给定的相关参数带入，将其中的 d 2 设为 d 2 ( t ) ，则 d 2 ( t ) 为常值函数，即 d ′ 2 ( t ) = 0 ，并将问题中的临界条件 T 4 ( 3300 ) = 44 ， 加入微分方程组，再次用Mathematica求出关于t从1 s到3600 s的数值解，即可得到 y ( t ) 的取值。 3.3. 问题三的分析 问题三要求我们确定II层和IV层的最优厚度，对于问题三，将附件一[ 3 ]以的参数代入，将其中的 d 2 、 设为 d 2 ( t ) 、 d 4 ( t ) ，同时有 d ′ 2 ( t ) = 0 ， d ′ 4 ( t ) = 0 ，再加上问题中的临界条件 T 4 ( 1500 ) = 44 ， T 4 ( 1800 ) = 47 ，可得到具体微分方程，用Mathematica求关于t从1 s到1800 s的数值解，可得到成对的 d 2 ( t ) 、 d 4 ( t ) 的取值，取其中和最小的厚度为最优厚度。
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user: 4. 模型建立、求解与检验 4.1. 问题一的分析、求解与检验 { d T 4 d t = 0.94443 ( T 3 − T 4 ) − 0.94443 ( T 4 − 37 ) d T 3 d t = 0.02712 ( T 2 − T 3 ) − d T 4 d t d T 2 d t = 0.005677 ( T 1 − T 2 ) − d T 3 d t d T 1 d t = 0.551386 ( 75 − T 1 ) − d T 2 d t (式4.1.1) 将附件一[ 3 ]中的参数带入可确定的如上微分方程组，由题意可知，在t = 0秒假人外侧皮肤以及各材质层的温度均为37℃，可得到初值条件： { T 1 ( 0 ) = 37 T 2 ( 0 ) = 37 T 3 ( 0 ) = 37 T 4 ( 0 ) = 37 (式4.1.2) 用Mathematica可求解出t从1秒到5400秒时的微分方程数值解，详细数值见附件一[ 3 ]，可得四层材质的温度时间关系为图3。 图3. 四层材质的温度时间关系 我们将得到的数据与附件一[ 3 ]中给定的数据作差，得到的数据误差极小，最大不超过0.08，如图4所示，模拟效果较好。 图4. 所求得数据与给定数据作差模拟图 4.2. 问题二的分析、求解与检验 d 2 在微分方程中作为未知量，设法将 d 2 作为一个新的变量添加到微分方程中，则此微分方程将多一个影响T的变量，这样就和偏微分方程一样，为了尽可能增加解题的可行性，提高计算精度，我们将 d 2 作为t的函数即 d 2 ( t ) ，常数的导数为0可以作为一个微分方程添加到方程组中即 d ′ 2 ( t ) = 0 ，如果这样将是一个可求的常微分方程组，将附件一[ 3 ]与问题二的参数带入也可得到明确的微分方程组： { d T 4 d t = 0.78052 ( T 3 − T 4 ) − 0.78052 ( T 4 − 37 ) d T 3 d t = 0.02712 ( T 2 − T 3 ) − d T 4 d t d T 2 d t = 2.04397 × 10 − 7 / ( T 1 − T 2 ) d 2 2 ( t ) − d T 3 d t d ′ 2 ( t ) = 0 (式4.2.1) 利用问题二的叙述以及模型的假设得到初值条件： { T 4 ( 3300 ) = 44 T 4 ( 3600 ) = 47 T 4 ( 0 ) = 37 T 3 ( 0 ) = 37 T 2 ( 0 ) = 37 T 1 ( 0 ) = 37 (式4.2.2) 再次用Mathematica求出关于t从1秒到3600秒的数值解，即可得到 d 2 的取值为16.89 mm，图5为相应的四层材质温度随时间增长的模拟图像。为了使材质二、三层温度时间曲线较为分明，图6为时间为1秒~1600秒的温度时间图像。 图5. 四层材质温度随时间增长的模拟图像 图6. 四层材质温度随时间增长的模拟图像(1 s~1600 s) 4.3. 问题三的分析、求解与检验 如上述问题二，我们没有必要再引入一个新变量 d 4 来增加我们计算的负担，与问题二中计算方法相似我们将常数 d 4 作为关于t的函数即 d 4 ( t ) ，将问题三和附件一[ 3 ]中的参数带入，可得明确的微分方程组： { d T 4 d t = 2.3611 × 10 − 5 ( T 3 − T 4 ) / d 4 2 ( t ) − 2.3611 × 10 − 5 ( T 4 − 37 ) / d 4 2 ( t ) d T 3 d t = 0.02712 ( T 2 − T 3 ) − d T 4 d t d T 2 d t = 2.04397 × 10 − 7 / d 2 2 ( t ) ( T 1 − T 2 ) − d T 3 d t d T 1 d t = 0.551386 ( 65 − T 1 ) − d T 2 d t d ′ 2 ( t ) = 0 d ′ 4 ( t ) = 0 (式4.3.1) 初值条件类似如上： { T 4 ( 1500 ) = 44 T 4 ( 1800 ) = 47 T 1 ( 0 ) = 0 T 2 ( 0 ) = 0 T 3 ( 0 ) = 0 T 4 ( 0 ) = 0 T 5 ( 0 ) = 0 (式4.3.2) 我们同样利用mathmatic软件求出在t从1秒到1800秒的数值解， d 2 = 12.24   mm ， d 4 = 6.4   mm ，并得到图像如图7： 图7. 数值解(1 s~1800 s)
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user: 5. 模型推广与改进 5.1. 实例应用 我们建立的包含空气层的多层织物热传递模型，加强了对高温专用服装内部热量传递规律的了解，不仅适用于高温的工作环境中，同样适用于经常接触高电压、高辐射、低温的环境之中，为防护服的设计提供科学理论依据。 5.2. 模型改进 经资料检阅，热传导还包括着各种参数的隐形影响。其中辐射传热对参数影响最大。所以在模型的优化上，我们主要在自身建立的多层高温作业服模型的基础上，加进对辐射热参数的优化。 ( ρ i 为密度， c i 为对应比热， k i 为对应传导率， F x 为向左向右辐射量) 注：t取值在5400秒内，x按厚度分层取值。 经资料检阅，热辐射量满足： { ∂ F 1 ∂ x = β F 1 − β σ T 4 ∂ F 2 ∂ x = β F 2 − β σ T 4 (式5.2.1) β 为辐射吸收常数单位； σ 为斯蒂芬-波尔兹曼常数， 采用有限差分法来解决以多层热防护服、空气层为整体的偏微分方程组。辐射项的边界条件和随温度变化的对流系数的存在，造成了偏微分方程组的非线性，所以我们可以采用显隐式方法来解决这个问题。具体计算方法如下： { c ρ ∂ T ∂ t = ∂ ∂ x ( k ∂ ∂ x ) + θ ( x ， t ) T ( x ， 0 ) = T 1 ( 0 ) − k ∂ T ∂ t | x = 0 = ( q c o n v + q r a d ) | x = 0 (式5.2.2) 将外壳和左边界离散，隐式迭代最终得： 外壳公式： − S 1 T i − 1 j + 1 + [ 1 + S 1 + S 2 ] T i j + 1 − S 2 T i + 1 j + 1 = T i j + r θ i j 左边界公式： − k T 1 j + 1 − T 0 j + 1 h = h c ， 0 ( T g − T 0 j + 1 ) 改进模型优点：可以看出改进模型更加精准，与实况模型更加贴切。
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user: 6. 模型评价 模型优点 1) 对建立的高温作业服模型进行仿真的结果与附件一[ 3 ]提供的现实数据相符合，说明了热传递模型的合理性。 2) 应用该模型预测仿真了织物层随时间的变化规律，便于观察分析。 3) 通过该模型可以确定每层的最优厚度，预测最长的安全工作时间，为热防护服的设计提供了科学理论依据。 4) 在进行模拟仿真的时候，将一维模型推广到三维模型，更符合实际情况。 5) 对模型进行了优化，由常微分计算后，在其基础上利用更加准确的偏微分进行了改进，与附件一[ 3 ]所提供的数据基本一致，相互吻合，更加确切地说明了该模型的合理性。 6) 建立该模型时，详尽地考虑了各种可能性，在大量的物理原理基础上，使整个模型的构建更加符合现实世界，更具有科学性。 7) 采用计算机计算大量数据，并绘制大量模拟图，清晰明了，省时省力。 8) 可以看出改进模型考虑到了热传导在双向辐射下的影响，与物理现象更加贴切，并且经过资料查阅，我们在常微分方程的基础上采用偏微分方程，使整个模型更加趋于精准，计算主要利用Comsol软件的有限元分析模块，采用大量数据进行计算，与实况模型更加符合。
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user: 摘 要 田间试验结果表明，供试的2个药剂在水稻机插后7 d即水稻返青后使用对稻田杂草有很好的防除效果，其中药后43 d：DTY 804 gai/hm 2 对禾本科草、阔叶杂草以及总草的株防效和鲜重防效分别为98.9%和99.1%、94.0%和94.9%以及95.1%和96.3%，ETS 849.5 gai/hm 2 分别为98.4%和98.7%、92.5%和93.8%以及93.8%和95.4%，均分别优于对照药剂50%苄嘧∙苯噻酰WP 450 gai/hm 2 ，且安全性好。 关键词 :DTY和ETS，水稻，杂草，防除效果，安全性 Copyright © 2019 by author(s) 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 水稻是重要的粮食作物之一，是保障粮食安全的重要基础。进入21世纪以来，随着耕作制度、栽培水平和杂草治理技术的不断发展，我地稻田杂草群落的组成、分布及灾变规律均发生了一定的变化，种群演替加速。此外随着规模种植大户的不断壮大，机插、直播等新型技术的大面积推广，稻田稗草、千金子上升，阔叶杂草异军突起，并呈逐年明显上升、蔓延的趋势，对当今水稻甚至粮食生产能力提升、稻田生态安全和稻米质量安全构成严重威胁 [ 1 ] 。 当前，二氯喹啉酸、苄嘧磺隆等药剂仍是我市稻田防治禾本科杂草(稗草、千金子等)、阔叶杂草(鸭舌草、节节菜等)的当家品种。但在田间调查、走访过程中，普遍发现二氯喹啉酸、苄嘧磺隆等及其复配制剂对稻田杂草的防效越来越差，已经产生了不同程度的抗药性。为此，2017年我们对浙江大学农药与环境毒理研究所配制的除草剂DTY、ETS，在浙江省临海市江南街道沿岙村临海市定岳粮食机械化专业合作社生产基地上开展了机插稻田杂草防除效果及应用技术田间小区药效试验，进一步明确该类药剂对机插稻田稗草、千金子、鸭舌草等抗性杂草的防效及对水稻的安全性 [ 2 ] ，为大面积推广应用提供科学依据。现将试验结果报道如下。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验概况 试验选择在浙江省临海市江南街道沿岙村临海市定岳粮食机械化专业合作社的单季稻田上进行。今年该合作社单季稻种植面积53.3 hm 2 左右，在当地有一定的代表性。该区域田间杂草主要以禾本科杂草稗草、千金子、李氏禾(秕谷草)以及阔叶杂草鸭舌草、节节菜、田皂角为主，且历年发生较重。试验田地势平坦，前作为油菜，土壤为壤土，肥力中等偏上，pH值6.8，排灌方便，四周均种植水稻。供试水稻品种为甬优12 (临海市利农种子有限公司提供)，5月18日播种，田块平整后于6月13日机插，密度为20 × 30 cm。试验实施前各处理区水稻生长正常、基本一致；除处理设计外，其它田间管理如病虫防治、施肥等相同。 2.2. 试验药剂 供试药剂：DTY、ETS，为浙江大学农药与环境毒理研究所配制、提供，其主要作用成份分别为360 g/L异噁草松微囊悬浮剂、330 g/L二甲戊灵乳油。 对照药剂：50%苄嘧∙苯噻酰WP (商品名农朋友)，为浙江乐吉化工股份有限公司生产，市售。 2.3. 试验设计 试验设4个处理，分别为：① DTY 804 gai/hm 2 ；② ETS 849.5 gai/hm 2 ；③ 农朋友450 gai/hm 2 ；④空白对照。每处理3次重复，每小区面积100.3 m 2 ，随机区组排列。小区间筑小田埂以防药液相互串灌，且四周设保护行。 2.4. 实施方法 移栽后7 d (6月20日即水稻返青后)，每667 m 2 用2.5 kg尿素拌药剂，药剂边倒边拌。施药前稻田灌水至3~5 cm左右水层，并保持如此水层5~7 d，然后正常田间管理，同时要注意水层不能淹没水稻心叶防止造成药害。 天气情况：施药当天为阴天，气温为22℃~29℃，药后12 hr下阵雨后转晴(降雨量不大)，整个试验期间无特殊气候现象，总体看对本试验基本没影响。 2.5. 调查方法 药后14 d (7月4日，水稻处于分蘖中期)，每小区采用对角线上5点取样法，每点查0.25 m 2 (取样框50 × 50 cm)，统计1.25 m 2 内存活杂草的种类和株数，计算株防效。 药后43 d (8月2日，水稻处于拔节期)，每小区采用对角线上5点取样法，每点查0.25 m 2 (取样框50 × 50 cm)，统计1.25 m 2 内存活杂草的种类、株数和鲜重(称鲜重时应拔取杂草洗净后去根、晾干)，计算株防效和鲜重防效。 2.6. 数据统计 采用Excel 2003和DPS数据处理系统dps1.dps中的Duncan新复极差法对试验数据进行统计分析和比较 [ 3 ] 。由于本试验区杂草以禾本科杂草稗草、千金子、李氏禾(秕谷草)以及阔叶杂草鸭舌草、节节菜、田皂角为主，田间草相分布均匀，故本试验仅对禾本科杂草、阔叶杂草两大类进行统计。附计算公式： 防 效 ( % ) = [ ( 清 水 对 照 区 存 活 杂 草 的 株 数 或 鲜 重 − 处 理 区 存 活 杂 草 的 株 数 或 鲜 重 )                               ÷ 清 水 对 照 区 存 活 杂 草 的 株 数 或 鲜 重 ] × 100 .
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user: 3. 结果与分析 3.1. 安全性 在本试验条件下，整个试验期间观察，供试药剂处理后对水稻叶片、植株长势等无任何不良影响，安全性好。 3.2. 田间防效 从表1可知，药后14 d，DTY 804 gai/hm 2 、ETS 849.5 gai/hm 2 ：对禾本科草的株防效均为100%，对阔叶杂草的株防效分别为98.8%、98.4%，总草株防效分别为99.0%、98.7%，而对照药剂农朋友450 gai/hm 2 对禾本科草、阔叶杂草及总草的株防效分别为98.2%、89.5%及91.0%。经方差分析显示，供试的2个药剂对禾本科草的株防效与对照药剂之间无显著差异，对阔叶杂草及总草的株防效均极显著优于对照药剂。 从表2、表3可知，药后43 d，DTY 804 gai/hm 2 、ETS 849.5 gai/hm 2 ：对禾本科草的株防效和鲜重防效分别为98.9%和99.1%、98.4%和98.7%，对阔叶杂草的株防效和鲜重防效分别为94.0%和94.9%、92.5%和93.8%，总草株防效分别为95.1%和96.3%、93.8%和95.4%，而对照药剂农朋友450 gai/hm 2 对禾本科草、阔叶杂草及总草的株防效和鲜重防效分别为95.3%和95.5%、75.1%和77.2%及79.6%和83.3%。经方差分析显示，供试的2个药剂对禾本科草的株防效与对照药剂之间无显著差异，对阔叶杂草及总草的株防效均极显著优于对照药剂。 Table 1 Plant control efficiency of DTY and ETS controller after 14 days of rice weeds transplantatio 处理 (gai/hm 2 ) 禾本科草 阔叶杂草 总草 株数(株) 株防效(%) 株数(株) 株防效(%) 株数(株) 株防效(%) DTY 804 0 100.0 aA 1.0 98.8 aA 1.0 99.0 aA ETS 849.5 0 100.0 aA 1.3 98.4 aA 1.3 98.7 aA 50%苄嘧∙苯噻酰 WP 0.3 98.2 aA 8.7 89.5 bB 9.0 91.0 bB 空白对照 16.7 / 82.3 / 99.0 / 表1. DTY、ETS防除机插稻杂草药后14 d的株防效 注：表中数据为三次重复的平均值，大、小写字母分别表示0.01、0.05水平下的显著性差异。 Table 2 Plant control efficiency of DTY and ETS controller after 43 days of rice weeds transplantatio 处理 (gai/hm 2 ) 禾本科草 阔叶杂草 总草 株数(株) 株防效(%) 株数(株) 株防效(%) 株数(株) 株防效(%) DTY 804 0.3 98.9 aA 7.0 94.0 aA 7.3 95.1 aA ETS 849.5 0.7 98.4 aA 8.7 92.5 aA 9.3 93.8 aA 50%苄嘧∙苯噻酰 WP 1.7 95.3 aA 28.3 75.1 bB 30.0 79.6 bB 空白对照 33.0 / 113.7 / 146.7 / 表2. DTY、ETS防除机插稻杂草药后43 d的株防效 注：表中数据为三次重复的平均值，大、小写字母分别表示0.01、0.05水平下的显著性差异。 Table 3 Fresh weight control effect of DTY and ETS herbicides on rice transplanted 43 days after transplantatio 处理 (gai/hm 2 ) 禾本科草 阔叶杂草 总草 鲜重(g) 鲜重防效(%) 鲜重(g) 鲜重防效(%) 鲜重(g) 鲜重防效(%) DTY 804 1.8 99.1 aA 24.3 94.9 aA 26.2 96.3 aA ETS 849.5 3.5 98.7 aA 29.6 93.8 aA 33.1 95.4 aA 50%苄嘧∙苯噻酰 WP 10.6 95.5 aA 103.7 77.2 bA 114.3 83.3 bA 空白对照 217.9 / 453.4 / 671.4 / 表3. DTY、ETS防除机插稻杂草药后43 d的鲜重防效 注：表中数据为三次重复的平均值，大、小写字母分别表示0.01、0.05水平下的显著性差异。
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user: 4. 小结与讨论 田间试验结果表明，供试的2个药剂在水稻机插后7 d即水稻返青后使用对稻田杂草有很好的防除效果，其中药后43 d： DTY 804 gai/hm 2 对禾本科草、阔叶杂草以及总草的株防效和鲜重防效分别为98.9%和99.1%、94.0%和94.9%以及95.1%和96.3%，分别比对照药剂50%苄嘧∙苯噻酰 WP 450 gai/hm 2 高出3.6和3.6、18.9和17.7以及15.5和13.0个百分点；ETS 849.5 gai/hm 2 对禾本科草、阔叶杂草以及总草的株防效和鲜重防效分别为98.4%和98.7%、92.5%和93.8%以及93.8%和95.4%，分别比对照药剂50%苄嘧∙苯噻酰 WP 450 gai/hm 2 高出3.1和3.2、17.4和16.6以及14.2和12.1个百分点，且安全性好。因此，在当前稻田禾本科草、阔叶草对二氯喹啉酸、苄嘧磺隆等及其复配制剂产生抗药性的情况下，供试的2个药剂为种植者提供了较好的选择，值得今后在生产上进一步示范、推广。 总之，生产上使用时应掌握在水稻移栽后4~7 d即水稻返青后及时用药，拌化肥撒施，药剂慢慢倒入，边倒边拌，同时稻田灌水至3~5 cm左右水层，并保持如此水层5~7 d，然后正常田间管理，同时要注意水层不能淹没水稻心叶防止造成药害。
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user: 摘 要 桂花为我国特产植物，栽培历史悠久，分布范围广阔，品种资源繁多，栽培经验丰富，是我国的十大名花之一。作者通过长期的生产实践经验总结出了桂花播种、嫁接、扦插等繁殖方法技术要点，这些方法在园林育苗生产实际中有很高的应用价值。 关键词 :桂花，繁殖，播种，嫁接，扦插 Copyright © 2019 by author(s) 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 桂花为我国特产植物，栽培历史悠久，分布范围广阔，品种资源繁多，栽培经验丰富，是我国的十大名花之一。素以“香花”著称，亦是我国的传统名贵香花。作者通过长期的生产实践经验总结出了桂花播种、嫁接、扦插等繁殖方法技术要点。现就有关技术要点分别详细介绍如下，供有关人员参考。
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user: 2. 播种育苗 这是桂花繁殖的传统方法。该方法繁殖的优点是方法简单、便于大规模应用；缺点是桂花开花较晚、而且品种容易发生变异。其具体做法是： 1) 选取地势平整，土壤肥沃，浇灌排水方便，土壤质地是壤土的地块。 2) 苗圃地选择好后，需要施农家肥，进行旋耕整地，做成50~50 cm的畦。 3) 选好采集种子的母本树。一般选择10年以上的生长健壮的品种优良的桂花树做母本树，在桂花的果实表皮于4~5月变为紫色成熟时即可采集，采集后泡水2~3天，捞出果实捣碎果皮，漂洗干净后，用60%湿度的湿沙进行层积，让种子完成后熟过程 [ 1 ] 。 4) 播种可以于6~7月进行，也可以于来年春季进行。种之前可用50℃左右的温水浸种1~2天，于20℃~25℃条件下催芽，待种子50%露白后，及时播种。播种时，可采用穴播、条播或撒播等方式。条播行距40~50 cm，播后覆土1.5~2 cm，浇透水后及时覆地膜或覆土，利于种子发芽。 5) 幼苗出土前后，要防治病虫害和日灼病。苗高6~9 cm时，进行定苗，株距5~10 cm，定苗后加强肥水等养护管理工作，培养优质壮苗。
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user: 3. 嫁接育苗 1) 砧木的培育：桂花嫁接通常采用水蜡树或小叶女贞作砧木，也有用流苏、白蜡树，但是用小叶女贞作砧木效果最好，可以通过有播种、扦插二种方法培育砧木苗：播种法：可以于每年的10~12月间采集的小叶女贞成熟果实，除去黑色外皮，洗去果肉等杂质，然后放到通风处阴干，用60%湿度的湿沙进行层积，翌年春季条播，行距30 cm，覆土厚度1.5~2 cm。浇透水后及时覆地膜或覆土等管理工作，利于种子发芽。当年粗度达到0.5 cm时，即可进行嫁接。扦插法：可以在6~8月，选取小叶女贞当年生半木质化枝条作插穗，剪成10 cm的段，及时去掉叶片，随采随插，株行距为10 × 20 cm。插后搭遮荫棚，并经常保持床面上方的空气湿度。优点是可以当年培育出健壮的砧木，第二年春季可进行嫁接。 2) 接穗的选择：选择生长良好、健壮、无病虫害的母本树的树的顶部四周、发育健壮、木质化的1~2年生枝条作为接穗。接穗必须要随采随接或低温贮藏。采集接穗时要注意，不要用幼树上的枝条或徒长枝，否则开花较晚，降低桂花的优良品种。 3) 嫁接方法：桂花常用的嫁接方法有切接、劈接、靠接、腹接根接等。嫁接要求做到“严、紧、平、快、净、齐”六字要诀。① 劈接：适用于较粗砧木时进行嫁接，通常在春季树发芽前后两周时进行，嫁接时将砧木在离地10~15 cm处剪断，从中央用劈接刀垂直劈开，深约4 cm。剪去接穗的叶片，下端两边削成等宽面的楔形，插入砧木切口，并使接穗、砧木两者的形成层密切结合，然后用薄膜带绑缚。② 切接：一般用于较细的砧木，通常在春季树发芽前后两周时进行，嫁接时将砧木在离地10~15 cm处剪断，选择比较光滑的背阴面，用切接刀略带木质部垂直下切，长约3 cm。然后剪去接穗的叶片，下部削成长2.5 cm和1 cm的马耳形削面，将长面紧贴砧木切面插入，使砧穗形成层紧密结合，并用薄膜条绑缚即可。③ 腹接：一般不受砧木粗度的限制，在砧木上，按向下30˚左右的倾斜角斜切一刀，深达砧木，勿伤髓部。然后将削好接穗的叶片剪去，下部削成偏楔形，插入砧木切口内砧，使穗形成层紧密结合，并用薄膜条绑缚即可。④ 靠接：适用于制作桂花盆景的方法，选取具审美价值的造型好的小叶女贞、流苏树桩等作砧木。先将其栽种于盆内，于夏季选择与砧木枝条粗细接近的1~2年生桂花带盆靠接。具体做法：分别将砧木和接穗的母本枝条在比较容易靠近的光滑部位削去4~5 cm，深至形成层的切面，使砧穗形成层紧密结合，并用薄膜条绑缚即可。成活后，将砧木自嫁部位上部，接穗自嫁部位下部剪去即可。 4) 嫁接后的管理：桂花嫁接后一个月左右即可愈合，应及时解绑。接穗发芽后及时将除去砧木上的萌芽。新梢萌发后，选留1个长势健壮的留下，其它除去。新梢生长季节，应做好病虫害防治、肥水等接后管理工作。9月进行施磷钾肥，以控制新梢生长，使其充分本质化，以利用安全越冬。
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user: 4. 扦插繁殖 桂花也可进行扦插繁殖，下面介绍塑料大棚扦插育苗方法。此法可以使桂花扦插成活率达100%，具体做法如下： 1) 育苗地的选择：选土壤疏松、地势平整、没有病虫害、浇灌条件好、背阴的地方。育苗前，要进行深翻，施入腐熟农家肥，做好苗床。苗床宽0.5~1.0 m，长6~8 m。苗床位置在上面搭阴荫，不能让阳光直射，以免影响成活率 [ 2 ] 。 2) 插条选择和处理：选择当年半成熟或近成熟的健壮的枝条，截成8~10 cm长，用中部的枝条为好。插条上部留2片叶子，其余叶片剪去。采插条、剪插条时，要在凉荫地方进行，不要让插条失水过多，对成活率造成影响。剪取插条后，用利刀在插条下部斜削切口，然后用1000~2000 mgL的萘乙酸液速蘸1~2秒后，即可扦插。深度为6~7 cm，密度6 × 10 cm。插后，立即浇透水使插条与土壤密接。搭高100~120 cm的塑料拱棚，在其上面搭阴棚。 3) 日常管理：塑料拱棚、阴棚搭好后，维持棚内温度25℃左右，相对湿度湿度90%左右，苗床土壤湿度15%左右。其湿度不足时，要及时补充水分；湿度过大时，应通风、排湿。为避免插穗腐烂，可每10天喷1次托布津或多菌灵800~1000倍液进行预防。等插条生根、成活以后，去除塑料拱棚、阴棚，加强肥水等管理，当年苗高度可达20~30 cm，粗度可达0.3~0.5 cm，以供冬初或来春季嫁接。
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user: 5. 结论 总之，在实际生产中我们可以根据栽培目的、栽培方式的不同，分别采取播种、嫁接、扦插等不同的繁殖方法，并按照每种不同的繁殖方法的具体要求进行生产操作才能达到应有的目的和效果。文中所介绍的桂花播种、嫁接、扦插等繁殖方法技术的要点，值得在实际生产中进行推广应用。
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user: 摘 要 为了研究旅客通关与安全检查过程的服务管理，本文建立了基于风险的三级检验通道排队系统的仿真模型。在所提出的仿真模型中，待检旅客根据其评估风险值被分类为三个风险等级，并且每位待检旅客被分配到相应于他(她)的风险值的检验通道以进行安全检查。我们评估了计算机仿真实验所得到的数据，并对所研究的安检系统安全水平和平均等待时间进行了灵敏度分析。通过一系列的数据分析，本研究提出了选取模型变量的可执行优化策略。 关键词 :风险管理，排队系统，仿真实验，安全检查，数据分析 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. 引言 近年来，世界各地的劫机、走私、恐怖袭击等严重安全隐患问题不断出现，旅客与货物安全检查问题逐渐突显出来，使得全球绝大多数国家对机场、车站、港口等口岸的安检作业都更加的重视，在安检技术、通关流程与风险管理上都投入了巨额资金进行相关研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 机场作为贸易往来和供应链运作的重要运输途径之一，机场运行效率及安全水平的高低，不仅体现了一个国家的航空运输业水平，也影响着一个国家的经济竞争力。航空运输在中远距离的人流与物流运输上拥有优势，我国的民用航空运输业更是超前GDP增长速度，在前领跑。根据2017年民航机场生产统计公报 [ 6 ] ，我国境内民用航空(颁证)机场共有229个(不含香港、澳门和台湾地区)，其中定期航班通航机场228个，定期航班通航城市224个，全年旅客吞吐量超过11亿人次，完成114，786.7万人次，完成货邮吞吐量1617.7万吨，完成飞机起降1024.9万架次。虽然我国航空业发展近40年，航空运输业各项指标都保持着稳步、快速的发展，航空运输在综合交通运输体系中的地位也不断提高，但是仍存在着如机场旅客安检时间过长、航班延误、机场安全水平不高等竞争力问题，有待进一步改进 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。 机场安检时间长短显著影响通关效率与安全，面对效率和安全的双重目标抉择，都是不容忽视的管理问题 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 。由此可见，探究如何在资源有限的条件下改进通关安检流程，科学合理提高通关安检系统的保障能力，并使机场安检的服务水平达到最佳，是具有实际意义和应用价值的研究课题 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 。 本研究使用仿真软件对机场旅客通关安检流程进行仿真建模，透过一系列实验数据分析，在保证安全水平的前提下，最大化通关效率。通关安检流程的仿真建模可以让管理者直观地看到机场通关安检模拟运行的情况，模拟机场运行过程可能存在的安全隐患问题，并可以通过仿真实验方案的数据分析比较，验证优化策略的可行性和有效性。本文通过对风险门槛值、队长，以及抽查率大小的灵敏度分析，观察旅客安检服务率和通关安全水平的变动趋势，并提出一可行的优化决策变量策略。
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user: 2. 基于旅客风险的三安检通道排队安检流程 本文所研究的具有三级检验通道的机场旅客通关安检排队流程如图1所示。旅客通过安检系统(Security-Check System)时，系统会对通关旅客进行风险值评估，随后被分配到与其风险值相符的安检通道进行检查。基于旅客风险的通关安检通道，主要分为严格安检通道(Strict Inspection Channel)、常规安检通道(Normal Inspection Channel)、快速通关安检通道(Fast-Pass Inspection Channel)。严格安检通道相比于其他两个安检通道，安检时间最长，效率最低，但对危险分子的识别率最高。快速通关安检通道相比于其他两个安检通道，安检时间最短，效率最高，但对危险分子的识别率最低。为了追求高安全水平，过多的将通关旅客分配到严格安检通道，会极大的降低旅客通关效率；反之，为了追求高效率通关，而分配过少的旅客人数到严格安检通道，将使得机场安全存在致命的隐患问题。本文通过对仿真模型的优化设计，在可接受的安全水平范围内，使旅客通关安检效率达到最大。 图1. 具有三级检验通道的通关安检排队系统 在图1中，模型参数 Q s 表示常规安检通道能够向严格安检通道输送抽查旅客的队列阈值。模型参数 Q n 表示快速通关安检通道能够向常规安检通道输送抽查旅客的队列阈值。与严格安检通道、快速通关安检通道不同的是，常规安检通道有一排队上限的队列门阀值M，表示常规安检通道所能容纳的最大旅客队伍长度。当常规安检通道旅客人数超过该队列门阀值M时，进入常规安检通道的旅客将转而进入快速通关安检通道队列中，可以增加通关安检系统的运作效率。当严格安检通道的旅客队列长度小于 Q s 时， P s λ n 表示从常规安检通道进入严格安检通道的旅客到达率。当常规安检通道的旅客队列长度小于 Q n 时， P n λ f 表示从快速通关安检通道进入常规安检通道的旅客到达率。 当严格安检通道的队列长度小于 Q s 时，进入严格安检通道的到达率为 λ S + P s λ n ；当严格安检通道的队列长度不小于 Q s 时，进入严格安检通道的到达率为 λ S 。当常规安检通道的队列小于 Q n 时，并且严格安检通道的队列小于 Q s 时，进入常规安检通道的到达率可表示为 ( 1 − P s ) λ n + P n λ f ；而只有常规安检通道的队列小于 Q n 时，进入常规安检通道的到达率可表示为 λ n + P n λ f 。而只有严格安检通道的队列小于 Q s 的情况时，进入常规安检通道的到达率表示为 ( 1 − P s ) λ n 。 当常规安检通道的队列长度大于 Q n 并且严格安检通道的队列长度大于 Q s 时，进入常规安检通道的到达率可表示为 λ n ；当常规安检通道的队列长度小于 Q n 时，进入快速通关安检通道的到达率可表示为 ( 1 − P n ) λ f 。当常规安检通道的队列长度不小于 Q n 时，进入快速通关安检通道的到达率可表示为 λ f 。 在本研究中，风险门槛值即能够进入相应安检通道的最大值。门槛值是在通关安检系统中用以从风险管理系统区分高、中、低风险旅客进行分流的依据，其赋值范围为0 ≤ a f ≤ a s ≤ 1。假设每一个旅客的风险值相互独立，根据统计资料 [ 12 ] ，我们采用通关旅客的风险值服从参数 θ = 0.0625 的截断指数分布，截断指数密度函数如下式： ƒ ( α | θ ) = e − α / θ / [ θ ( 1 − e − 1 / θ ) ] ， 0 < α ≤ 1 。 队列阈值(Queue Threshold)表示可允许向低等级安检通道抽调检验旅客的排队长度上限，例如当高一等级安检口的队伍长度达到相应队长时，高等级安检通道不再向低等级安检通道抽查旅客，但本应进入该安检通道的旅客不受影响。抽样概率(Sampling Probability)即高等级安检的队伍长度小于指定值时，低等级安检通道到来旅客被往高一等级安检通道抽查的概率。服务率(Service Rate)即旅客在通关安检中所花费平均等待时间长短。安全水平(Security Level)定义为： S L = 100 % − ( 通 过 常 规 安 检 与 快 速 通 关 安 检 的 “ 危 险 分 子 ” 人 数 占 总 通 关 旅 客 人 数 的 比 例 ) 。 在本研究中，具有三级检验通道的排队系统模型参数与系统表现指标，整理如表1所示。 Table 1 Definition of notation 符号 模型参数 a f 快速通关安检门槛值， 0 ≤ a f ≤ a s ； a s 严格安检门槛值， a f ≤ a s ≤ 1 ； Q s 严格安检通道队列阈值； Q n 常规安检通道队列阈值； P s 常规安检旅客进入严格安检通道的抽样概率， ； P n 快速通关安检旅客进入常规安检通道的抽样概率， 0 ≤ P F ≤ 1 ； T e 人群中的危险分子出现比率； N 经过安检通道的旅客总人数； N F C 进入常规安检通道与快速通关安检通道的危险分子人数。 符号 系统表现指标 W 旅客的平均等待时间； SL 通关系统的安全水平，定义为进入常规安检通道与快速通关安检通道的危险分子人数占总通关旅客的比例，即 S L = 1 − N F C / N 。在此规定SL大于99.99%时符合机场安全水平指标。 表1. 符号定义
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user: 3. Arena仿真建模 本研究通过Arena仿真建模软件建立机场三通道安检模型，Arena建模流程如下： 1) 使用流程图工具，将三通道安检模型的具体流程表示出来； 2) 使用Arena软件相应模块，构建与三通道安检流程图相符的仿真模型； 3) 给Arena仿真模型中各个模块和运行环境设置相对应的参数； 4) 测试模型的功能性与准确性，及时更正仿真模型中的错误； 5) 查看模型的运行结果与报告； 6) 分析实验数据报告。 旅客到达机场后，进入安检系统生成旅客风险值，并对旅客真实风险值进行判断赋值。当该值大于风险阈值时，判定为恐怖分子，并赋值为1，否则赋值为0。接下来，系统根据旅客系统生成的风险值进行旅客分流判断，相应值域内的旅客进入相应的队列进行排队。由于进入常规安检通道较其他两个安检通道的概率会大数倍，因此当进入常规安检通道的排队人数达到一定阈值M时，说明机场当前较为繁忙，後来抵达进入常规安检队列的旅客转而安排进入快速通关安检通道，以降低通关安检的壅塞程度。当严格安检通道当前排队人数小于 Q s 时，本应进入常规安检通道的旅客将有概率会进入严格安检通道队列，进行严格安检口检查。当常规安检通道当前队列人数小于 Q n 时，本应进入快速通关安检通道的旅客将会有概率进入常规安检通道队列，进行常规安检。通关旅客完成相应安检通道的检查后，结束通关安检流程。 对于每次仿真实验，Arena软件将运行足够长的时间，并且设置足够多的重复试验次数，各模型参数设置将在下一节的计算机访真实验中提供。
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user: 5. 优化策略 在本研究中，可以发现模型中有六个决策变量，每个决策变量在数据上又含有多组的变化，如果采用穷举法，对六组决策变量的数值进行排列组合，可能的组合数将超过万种赋值组合，则实际上操作优化策略将会有计算时间与复杂度的局限性。此外，也可以多维的观点将六个决策变量在一个数学优化模型中同时求解，在寻找优化解路径过程中记录系统表现指标最小值的变化，在最终的结果中，将最佳值的那组决策变量的数值选取出来，达到最优的解决方案。 如果不进行决策变量的优化，而只是根据机场通关系统的运行情况，当旅客人数多时，便大幅度增添服务窗口的数目，调用机场后勤保障资源，可能只是在某些时间段内的安检排队人数达到饱和，并非长久持续；当特定拥挤时间段过后，过剩的机场保障资源及过多的闲置通关窗口，都将对机场通关系统的运营绩效带来巨大的成本影响。所以，探讨如何选取通关系统模型变量的优化策略是具有实际意义的。 本文基于数据分析提出优化策略方案，解决通关平均等待时间与系统安全水平的权衡问题。如图14所示，以下是具体的模型变量选取的优化流程。 优化选取模型变量的流程： 1) 选择一个决策变量，结合之前预期跑过的实验数据，提出该决策变数对实验指标的影响，通过与机场实际运行环境的对比，确认决策变量的灵敏度分析范围。 2) 合理选择各组中决策变量数据点的采集间隔。过大的数据点间隔可能影响对优化结果的趋势判断，也可能会在实验流程中错过最佳值的数据点，则将对后续选取决策变量的最佳值产生影响。 3) 实验数据的运行。在完成步骤1与步骤2的基础上，进行仿真模型的输出数据记录，并观察实验结果的灵敏度分析数据图形是否有出现最佳值的趋势。 4) 观察实验指标图行变化，得出一个当前决策变量的最佳数值，同时记录该叁数值与相对应的系统表现指标，并代入下一组决策变量的选取组合中。 5) 选择下一个待定的决策变量，重复进行步骤1到步骤4，直至所有决策变量在本优化流程中运行完毕，则停止运行。 图14. 优化选取模型变量的流程图 我们通过观察决策变量对系统表现指标的灵敏度影响，合理判断是否呈现一个较为明显的变化趋势。如果有造成明显的变化趋势影响，则选取模型决策变量的最佳值，标记在后续的折线图中，与后续流程实验中的系统表现指标进行最佳值的比较。然而，并不是所有的决策变数都能对系统表现指标造成影响，所以只选取能对系统表现指标造成明显变化影响的决策变量赋值。在本节实验中，优化选取模型变量的系统表现结果如图15与图16所示。 由图15可知，在研究优化选取六个决策变量对平均等待时间W的影响过程中，W的最佳值有明显的下降趋势。在实验数据分析图4中，可以看出 a s 能够对W造成明显的影响趋势，但最佳值与图2相近，所以在图形中看不出变化。因为 Q n 与 的灵敏度分析图形无明显变化趋势，故不予选取最佳值，则其最佳值采用前一决策变量的最佳值。 在图16中，我们观察系统安全水平SL随优化选取六个决策变量的系统表现变化。由于只有 a s 能对其产生影响，所以对于值 a s 的选择并非W所对应的最小值，而是在符合安全水平SL大于99.99%的机场安全指标要求下，且决策变量的赋值需维持安全水平SL整体不变，进而尽量减少平均等待时间W的系统表现数值，由此得到一可行的优化策略。 图15. 平均等待时间W的最佳值对应于六个决策变量的最佳选择 图16. 安全水平SL的最佳值对应于六个决策变量的最佳选择
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user: 6. 总结与展望 本研究对基于风险的三级安全检查信道排队模型进行仿真建模，探讨安检效率和安全水平的管理问题。我们采用Arena仿真软件对机场安检流程进行仿真建模，并通过对多组决策变量进行实验方案比较，优化各个决策变量对系统表现指标的影响。本文以三级安检信道排队流程为仿真模型，通过调整决策变量的数值，例如快速通关门槛值、严格安检门槛值、常规安检通道队列阈值、严格安检通道队列阈值、进入常规安检通道的抽样概率、进入严格安检通道的抽样概率等六个决策变量，进行大量的计算机仿真实验测试，来优化设置基于风险的三级安检信道排队模型的决策变量值。本研究提出的仿真建模优化方案与数据分析，相信能对解决机场三级安检通道排队系统的通关运行效率与安全管理问题，提供有效的实践指导价值。 然而，本研究仍存在一些可继续深研之处，例如在机场安检的实际运行数据分析上，未来可以针对不同地区特性的机场类型采集可信度较高的通关统计数据，进行旅客和货邮大数据分析，较好地预估与设定仿真模型叁数，用以进行相关管理方案设计及其实验。在未来研究工作中，也可考虑模型参数的随机变化，结合概率模型或模糊模型，使研究成果更具有弹性。另外，未来研究也可以探究常规安检通道队列的满员阈值对安检系统的影响分析。在全国通关一体化新背景下，我们应该努力探索安检运作模式与决策分析，在风险管理机制的基础上，改进我国机场通关安检服务，创新落实通关安全与便利并重。
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user: 摘 要 随着分享经济被正式列入党和国家的战略规划，旅游业与分享经济的结合日益密切。本文通过结合上海旅游业目前所面临的机遇与挑战，从产业融合和价值链重构的角度对分享经济模式下的上海旅游产业发展进行了分析。最后，提出发展完善上海旅游分享经济体系和保障体系的政策建议。 关键词 :分享经济模式，旅游产业价值链，上海旅游业 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. 引言 党的十八届五中全会明确指出，“实施‘互联网+’行动计划，发展分享经济，实施国家大数据战略”，这标志着分享经济正式列入党和国家的战略规划，旨在以新兴的经济模式带动中国经济转型升级。分享经济又称为“点对点经济” (peer-to-peer economy)和“协同消费”，与传统的经济模式相比，分享经济主要表现出以下几种特点：首先分享经济基于互联网技术尤其是移动互联网技术的发展，使得供需双方能够快速连接，从而提供有效的及时的服务 [ 1 ] ；其次分享经济是全民参与的经济形态，参与者既可以是资源的生产者也可以是资源的消费者，具有较大的灵活性，并且分享经济能够以较低的成本满足用户个性化的需求，获得极佳的用户体验；最后分享经济不仅可以实现资源的最优化配置，增加资源的流动性，减少浪费现象的产生，而且可以在资源循环利用的过程中使人们意识到环保的重要性。可见，分享经济会带来供给侧的改革，能利用闲置资源在很短的时间内迅速扩大供给，赋能普通人成为供给者，而且通过现代信息技术实现高效率的供需匹配，供给的形式更为灵活而多样。 从2008年开始兴起的分享经济模式率先应用到了旅游业 [ 2 ] 。而上海作为国际化的大都市，每年接待国内外游客数量已经超过3.4亿人次(2015年数据)，为具有“随需应变”特征的分享经济平台公司成功匹配细分旅游市场中的供应商和消费者提供了足够规模的买家和卖家池。因此，分享经济模式与旅游业的结合将成为上海旅游业在新阶段跨越式发展的重要推动力。 分享经济模式能通过互联网平台将服务方和需求方进行有效匹配，以丰富的个性化供应和体验，更好地满足游客多场景、碎片化的需求，是未来重构游客体验，提升目的地吸引力的关键所在。分享经济模式与旅游业的结合对旅游产业生态会带来颠覆性的改变，必须看到机遇与问题并存，因此深刻认识其对旅游目的地各相关利益群体的影响，研究地方政府如何引导和管理这种新兴消费模式和经济模式，发挥分享经济优势、降低风险，提出战略思路正当其时。
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user: 2. 上海旅游业发展面临的新问题和新挑战 上海旅游业正处于消费升级转型的关键时期，供给侧已经出现相对落后于需求端变化的态势。由于国民收入水平的增加、个人素养的提升以及消费观念的转变，人们的旅游消费方式开始呈现出多元化以及个性化的特点。 2.1. 在旅游出行方式的选择上，越来越多的人选择散客旅游方式 目前，中国游客96%的国内游和65%的出境游都是散客自助出行。而根据上海统计年鉴2011~2015以及上海旅游局数据显示，近几年来沪旅游者中散客比例已经达到95%以上，而且还保持逐年递增的趋势，这表明随着旅游经验的积累、消费心理的日趋成熟以及个性化水平的日益提高，传统的跟团观光旅游方式已经满足不了消费者个性化的需求，而越来越多元化以及个性化的消费者需求也对上海市旅游产业提出了更高的要求。 2.2. 旅游者的游览内容发生巨大的变化 越来越多的游客比之走马观花，更渴望在优美的自然环境中放松身心，或者与当地文化、美食、街巷生活有更深度的接触。很多游客来上海已经不满足于去看豫园、走外滩，登东方明珠等传统景区游览项目了，在前法租界的街道上走走，去路边的咖啡店小坐，住住老上海风情的民宿成为新的潮流和选择。这对于原有的旅游供给体系提出了新的要求和挑战。 2.3. 旅游者对体验的质量提出了更高的要求 蚂蜂窝的《全球自由行报告2016》数据显示，小长假出游相关资讯热词中，排在首位的便是“人海”，其次是“安全”、“朋友圈”、“拥堵”和“人少”，可见人们将对旅行体验的考虑排在首要因素。 2.4. 全域旅游时代对上海旅游业提出的挑战 2016年全国旅游工作会议上，国家旅游局局长李金早提出将全域旅游 1 作为新时期的旅游发展战略。在全域旅游的背景下，上海旅游业发展将面临以下几个新挑战：第一，旅游资源“全要素”化。第二，游客行为“深度体验”化，游客将与市民一起共享城市的生活空间。第三，“全行业”与旅游融合嫁接。 上海都市旅游的全域化发展需要有“全行业”的理念，确保旅游业在城市产业结构中的突出地位，重视旅游业与其他相关产业的融合，强调旅游业与商贸、金融、文化、体育、医药等产业的融合，走多产业融合之路 [ 3 ] 。全域旅游模式下旅游生活化和体验本地生活成为趋势以及“旅游 + 居民服务”，“旅游 + 健康服务”，“旅游 + 文化服务”等成为新的有效供给时，上海旅游产业体系也面临着转型压力和困难。
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user: 3. 分享经济模式下旅游产业的融合 面对供给侧改革下上海旅游产业的转型困难，分享经济模式在调动闲置资源，盘活旅游资源存量，并且在互联网平台匹配千差万别的供应端资源和千人千面需求端方面具有很大的优势和潜力。 3.1. 在分享经济模式下，旅游可以“+”方方面面，打破了传统的产业边界，促进了产业融合 例如2016年11月Airbnb推出了全新的“Trips”平台，包含体验(Experiences)、攻略(Places)和房源(Homes)三大主要功能，真正将住宿体验、行程体验和人文体验三者融为一体。Airbnb的逻辑是：将房源延伸成流量入口，激励房东提供更多服务，衍生出更丰富消费场景，慢慢的接入电商、本地生活等服务。如果Airbnb的新业务进展顺利的话，无疑是对以Expedia、携程为代表的传统OTA模式的进一步颠覆。分享经济模式在旅游中的应用和演化，将激发大众的创新智慧和活力，助力旅游业态的创新发展。 3.2. 分享经济模式对传统旅游价值链是一个重构 产业链代表一种供求关系，一家公司与他的上游供应商和下游客户构成产业链，事实上，传统旅游产业的“吃住行游购娱”六要素，除了“购”之外，其他五个要素都是旅游社的上游，属于旅游产业链的同一个层级 [ 4 ] 。 我国旅游业务的发展可以划分为三个阶段： 第一个阶段为分销时代(见图1)： 图1. 旅游业发展第一阶段价值链 第二个阶段为流量时代(见图2)： 图2. 旅游业发展第二阶段价值链 第三个阶段为全域时代，旅游业务将会形成良性的完整生态。 前两个阶段只是实现了对产品销售渠道和方式的改变，而第三个阶段才实现了对旅游产品的创新，分享经济对传统旅游价值链的重构有利于进一步加快旅游业务全域时代的到来。 从旅游价值链构成的角度看，移动互联背景下的分享经济对传统旅游产业价值链的改变是颠覆性。具体见图3和图4。 图3. 传统旅游产业价值链构成示意 从图3可以看出，在传统的旅游产业价值链中，传统旅行社是连接旅游消费者与旅游企业的桥梁，靠佣金来获取利润，而景区、酒店等旅游企业则从旅行社中获得客源，收取产品费用 [ 5 ] 。在传统的旅游产业链中，旅游消费者获得旅游产品信息和购买产品的渠道比较单一。 而从图4中明显可以发现，在分享经济模式下的旅游产业价值链已经发展为网状，不论是旅游产品供应方，还是旅游中间商都得到了极大的丰富，更多的人参与到旅游产业中。首先，同传统旅游产业价值链相比，分享经济模式中旅游产品的供应方不仅仅局限于纯粹的旅游企业，其他企业、个人等各类社会人群都可以参与进来，从而很大程度上丰富了旅游产品的供给，也扩宽了旅游消费者获取旅游产品的渠道。其次，在分享经济模式下，传统旅行社的中介角色已不占优势，取而代之的是各类搜索平台、无线旅游代理商以及Airbnb等分享经济平台。这些平台的参与不仅使得旅游产品销售渠道得到一定程度的改变，而且也实现了对旅游产品的创新。另外分享经济模式下的旅游产业价值链中的价值流也发生了变动，新增了从闲置资源中获得的利润、广告费、流量费等不同的利润来源。 图4. 分享经济模式下旅游产业价值链的重构
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user: 4. 结论 从系统论的角度看，旅游分享经济必须具备三个要素方能运行，即：需求方、供给方和分享平台。需求方即旅游者；供给方即旅游目的地的居民(拥有住房、汽车、技能、时间等闲置资源)，也包括拥有各类闲置资源的其他各类组织 [ 6 ] ；分享平台则是以供需匹配、资源整合为核心功能的互联网平台企业。从上海作为旅游目的地的角度来看，需要着力做好以下四项事宜： 4.1. 完善上海旅游分享经济的平台供给体系 旅游分享经济的兴起得益于滴滴、Airbnb等平台型企业，是它们开启了分享经济的序幕，并启迪鼓励更多的企业投入这一行业 [ 7 ] 。上海是旅游国内分享经济平台的必争之地，但是从全域旅游和旅游消费升级的需求来看，上海还需要在已有平台的基础上，不断完善旅游业供给要素分享平台体系的建设。如表1所示，一套完整的旅游业分享经济平台系统要包括住宿类分享、交通类分享、导游类分享、游伴类分享四种类型。已在上海落地的旅游分享经济平台已有相当的数量，比如丸子地球、滴滴、途家网、Airbnb、小猪短租、会小二等平台企业，但与实际供给和需求相比，还有很大潜力，在质量上仍需要提升。应鼓励建设有上海特色的服务集成的本土化的旅游分享经济平台，真正帮助游客在上海将住宿体验、行程体验和人文体验三者融为一体，培育市场主体，并加强行业自律。 Table 1 Types and examples of sharing economy in touris 类型 例子 住宿类分享(网络短租) 沙发客，Airbnb，途家，小猪短租，住百家 交通类分享 Car2go，嘀嗒拼车，凹凸租车，滴滴打车、摩拜单车 导游类分享 丸子地球，蚂蜂窝、鲜旅客，哈达旅行 游伴服务类 拼途旅行、最佳旅行、捡人网、穷游网，洋葱旅行 表1. 旅游业的分享经济类型和举例 4.2. 充分发挥本地居民的积极性和主动性，创新上海旅游产品的开发 调动旅游地居民的积极性、主动性和创造性，将拥有闲置资源的居民转变成为旅游服务的“生产者”，着力于社区文化体验、城市休闲旅游产品的开发，实现旅游产品从都市观光购物主导向观光与休闲文化深度游并重转变。本地居民投入自己的闲置资源(如家庭住宅、汽车、个人技能)，通过分享平台来参与旅游接待服务，将创新并极大地丰富旅游产品的供给。要深入研究旅行者对城市街巷生活深度体验的兴趣和休闲需求，鼓励类似Airbnb平台开展以住宿地点为起点的深度游，短租房东、导游、专车司机都可以成为“当地”体验线路的策划者和引领者，从而丰富上海的旅游产品供给。“地理位置、地理位置、还是地理位置”是旅游酒店业自出现以来就信奉的信条，但现在用“周边、周边、还是周边”来形容或许更合适 [ 8 ] 。鼓励短租房东通过考取导游证等途径，延伸服务，以星罗棋布的短租房源为旅行线路出发点，为游客设计出形态多样，个性化的周边体验游。 4.3. 改变“景点旅游”的单一发展模式，促进都市旅游产业的全域发展 充分利用分享经济优势，改变“景点旅游”的单一发展模式，促进旅游产业从传统景区向广大的城市街区延伸，加速旅游发展方式从景点旅游到全域旅游的转变，从单一景点景区建设管理到综合目的地统筹发展的转变，并且实现旅游市场主体的多元化，提高社会资源的利用率 [ 9 ] 。新时期上海的全域旅游应该是景点景区内外协调发展，旅游与其他相关产业深度融合，将景点景区内外与分享经济的各种类型平台充分结合，在新的旅游产业生态体系下形成都市旅游全产业综合新产能 [ 7 ] 。 除此以外，需要加强对旅游分享经济理论的系统研究。在本市高校设立智库，加强对旅游分享经济理论基础、发展模式、运行机制、核心技术、监管方式、法律规制、风险防控、典型案例等方面的研究，为政府制定科学决策、出台相关政策提供充足的依据 [ 6 ] 。