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

user: 2. 指数曲线和修正的指数曲线 2.1. 指数曲线 由文献 [ 9 ]，经典的指数曲线为 Y t = a b t 。 (1) 为了估计参数 a ， b ，一般将(1)式两端取对数，得到 。 (2) 然后运用最小二乘法和方程(2)，得到如下方程 { ∑ ln Y = n ln a + ( ∑ t ) ln b ∑ t ln Y = ( ∑ t ) ln a + ( ∑ t 2 ) ln b ， (3) 估计出参数 ln a 和 ln b ，再取反对数，即可得到参数 a ， b 的估计值。 2.2. 修正指数曲线 在经典指数曲线的基础上增加一个常数K，即得到修正指数曲线模型 Y t = a b t + K ， (4) 其中K、a、b为未知参数， K ∈ ( 0 ， ∞ ) ， a ≠ 0 ， b ∈ ( 0 ， 1 ) ∪ ( 1 ， ∞ ) 。 参数K、a、b估计的基本思想是三和法：把整个时间序列分成相等的三个数组，每个组有m项，根据趋势值Y t 的三个局部总和分别等于原数列观察值Y的三个局部总和来确定三个参数。具体为：设观察值的三个局部总和分别为S 1 、S 2 、S 3 ，得 S 1 = ∑ t = 0 m − 1 Y t ， S 2 = ∑ t = m 2 m − 1 Y t ， S 2 = ∑ t = 2 m 3 m − 1 Y t 。 (5) 由三和法得到如下方程 { S 1 = m K + a + a b + a b 2 + ⋯ + a b m − 1 S 2 = m K + a b m + a b m + 1 + ⋯ + a b 2 m − 1 S 3 = m K + a b 2 m + a b 2 m + 1 + ⋯ + a b 3 m − 1 。 (6) 通过方程(6)解得 { b = ( S 3 − S 2 S 2 − S 1 ) 1 m a = ( S 2 − S 1 ) b − 1 ( b m − 1 ) 2 K = 1 m ( S 1 − a ( b m − 1 ) b − 1 ) 。 (7)
system: [SYSTEM]

user: 3. 改进的幂次项指数曲线模型 在上面指数模型的基础上，本文提出幂次项指数曲线，其一般方程为 Y t = a b t + c t α + d ， (8) 其中参数为 a ， b ， c ， d ， α 。相比于经典的指数曲线模型和修正的指数曲线模型，最大的一点是引入 c t α + d 部分以描述序列的变化趋势。但是，改进的指数曲线带有5个未知参数，且方程(8)本身为非线性函数。所以，在对参数的估计时采用的是非线性最小二乘法。 令 X = ( a ， b ， c ， d ， α ) ， Y = ( Y 1 ， Y 2 ， ⋯ ， Y n ) T 为观测值，则通过方程(8)可得到如下的非线性方程组 Y ^ = f ( X ) = [ a b + c + d a b 2 + c 2 α + d ⋮ a b n + c n α + d ] 。 (9) 求非线性方程组(9)的最小二乘估计量 X ^ = ( a ^ ， b ^ ， c ^ ， d ^ ， α ^ ) ，构造如下的残差平方和最小： min I = ∑ t = 1 n Δ E t 2 = ‖ f ( X ^ ) − Y ‖ 2 = ( f ( X ^ ) − Y ) T ( f ( X ^ ) − Y ) ， (10) 其中 Δ E t = a ^ b ^ t + c ^ t α ^ + d ^ − Y t ，这是一个非线性无约束最优化问题。 对于上述问题，本文采用信赖域算法来求解(10)式。信赖域算法最早可以追溯到Levenberg-Marquardt方法，它不是直接求解目标函数，而是寻找一个与之近似的问题，称为信赖域子问题，然后求得该问题的极小值进而获得目标函数的最优解。其基本思想是：先给出一个目标函数的初始估计解，然后求解目标函数的近似模型，得到的解称为试探步；通过试探步可以调节下一个迭代点，并调节信赖域半径；反复求解近似模型就可以不断更新迭代点和调节信赖域半径，直到求得目标函数的最优解为止。信赖域算法在每步的迭代过程中，都是在求解信赖域子问题，而子问题的解又总是限定在一个可信赖的广义球内。关于信赖域子问题中目标函数的构造本文选取二次模型。 对于式(10)的非线性无约束优化问题，利用二次逼近，信赖域模型的目标函数一般形式可以表示为： Q k ( d k ) = I ( X ^ k ) g k T d k + 1 2 d k T H k d k ， (11) 于是信赖域子问题构造如下： q k ( d k ) = I ( X ^ k ) g k T d k + 1 2 d k T H k d k s .t .       ‖ d k ‖ ≤ Δ k ，(12) 其中 g k = ∇ I ( x k ) 为目标函数的梯度，有 g k = ( g 1 ( k ) ， g 2 ( k ) ， g 3 ( k ) ， g 4 ( k ) ， g 5 ( k ) ) = ( ∂ I ∂ a ， ∂ I ∂ b ， ∂ I ∂ c ， ∂ I ∂ d ， ∂ I ∂ α ) | X = X ( k ) ， k = 0 ， 1 ， ⋯ ， (13) x k 为第k次迭代点， d k = x k + 1 − x k 为试探步， H k = ∇ 2 I ( x k ) 为Hess矩阵 H k = [ ∂ 2 I ∂ a 2 ∂ 2 I ∂ a b ∂ 2 I ∂ a c ∂ 2 I ∂ a d ∂ 2 I ∂ a α ∂ 2 I ∂ b a ∂ 2 I ∂ b 2 ∂ 2 I ∂ b c ∂ 2 I ∂ b d ∂ 2 I ∂ b α ∂ 2 I ∂ c a ∂ 2 I ∂ c b ∂ 2 I ∂ c 2 ∂ 2 I ∂ c d ∂ 2 I ∂ c α ∂ 2 I ∂ d a ∂ 2 I ∂ d b ∂ 2 I ∂ d c ∂ 2 I ∂ d 2 ∂ 2 I ∂ d α ∂ 2 I ∂ α a ∂ 2 I ∂ α b ∂ 2 I ∂ α c ∂ 2 I ∂ α d ∂ 2 I ∂ α 2 ] X = X ( k ) ，   k = 0 ， 1 ， ⋯ (14) Δ k > 0 为信赖域半径，其要在信赖域范围内， ‖ . ‖ 为Euclid范数。 求解式(10)得到校正量 d k 后，进一步求解 A r e d k = I ( X ^ k ) − I ( X ^ k + d k ) ， (15) P r e d k = Q k ( 0 ) − Q k ( d k ) = − ( g k T d k + 1 2 d k T H k d k ) ， (16) r k = A r e d k P r e d k ， (17) 其中 A r e d k 为实际下降量， P r e d k 为预测下降量，下降比率r k 为下一次的迭代半径。根据比值r k 的大小来判断近似程度，r k 越接近1时，收敛越好，可增大r k ；r k 小于0时，不收敛，需要缩小半径。
system: [SYSTEM]

user: 4. 具体应用 为了对新型的指数曲线的预测精度进行检验，本文选用西藏自治区水资源总量实际数据来验证分析，并将计算结果与已有的指数曲线、修正的指数曲线模型的计算结果进行对比分析。本文选取西藏自治区水资源总量2004年至2017的统计数据，见表1。 Table 1 The raw data of the total water resources of tibet autonomous region (hundred million cubic meters 年份 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 实际值 4665.16 4451.07 4157.14 4321.38 4560.20 4029.16 4593.00 年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 实际值 4402.71 4196.35 4415.74 4416.30 3853.00 4642.20 4749.90 表1. 西藏自治区水资源总量的统计数据(亿立方米) 为了检验模型的预测精度，根据预测值与实际值确定绝对百分误差(APE)和平均绝对百分误差(MAPE)如下。 APE = | Y t − Y ^ t Y t | × 100 % ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， (18) MAPE = 1 v − l + 1 ∑ t = l v | Y t − Y ^ t Y t | × 100 % ， v ≤ n 。 (19) 从表达式(19)可知，当 l = 2 ， v = m ，MAPE为拟合误差，记为MAPE fit ；当 l = m + 1 ， v = n ，MAPE为预测误差，记为MAPE fore ；当 l = 2 ， v = n ，MAPE为总误差，记为MAPE total 。 通过Matlab编写数值计算程序，利用2004年至2015年的数据建立三种指数曲线模型，其表达式分别为 ， (20) Y t = − 0.0012 × 2.9199 t + 4398.7213 ， (21) Y t = − 4336.3911 × ( − 0.1743 ) t + 14.3774 × t 1.6839 + 3583.8882 。 (22) 通过表达式(20)~(22)，可以计算得到相应的拟合值和预测值，具体见表2。从计算结果看出改进的指数曲线对西藏自治区水资源总量的预测更接近。指数曲线的拟合误差、预测误差和总的误差分别为4.3780%，11.6675%和5.4995%；修正的指数曲线的拟合误差、预测误差和总的误差分别为3.4466%，63.9725%和12.7583%；幂次项的指数曲线的拟合误差、预测误差和总的误差分别为9.9810%，0.8380%和8.5744%。 修正的指数曲线在拟合上是最优的，其值为3.4466%，比幂次项的指数曲线小了将近3倍。但是，幂次项的指数曲线预测误差是最低的，为0.8380%，远远小于指数曲线和修正的指数曲线的值。这说明，幂次项的指数曲线在预测上比前两种模型有更高的精度，相应的结果的可靠性也更为可靠。同时，也说明了本文提出的新型幂次项指数曲线在一定程度上是能够提高模型的预测精度的。 Table 2 The calculation results of the total water resources in Tibet autonomous region by using the exponential curve， modified exponential curve and improved exponential curv 年份 实际值 指数曲线 APE (%) 修正指数曲线 APE (%) 新型指数曲线 APE (%) 2004 4665.16 4492.7207 3.6963 4398.7176 5.7113 4354.4133 6.6610 2005 4451.07 4464.0690 0.2920 4398.7107 1.1763 3498.2293 21.4070 2006 4157.14 4435.6000 6.6984 4398.6904 5.8105 3698.3086 11.0372 2007 4321.38 4407.3125 1.9885 4398.6312 1.7877 3728.2893 13.7246 2008 4560.20 4379.2054 3.9690 4398.4584 3.5468 3800.6831 16.6553 2009 4029.16 4351.2776 7.9947 4397.9538 9.1531 3877.5154 3.7637 2010 4593.00 4323.5279 5.8670 4396.4802 4.2787 3964.7169 13.6791 2011 4402.71 4295.9551 2.4248 4392.1776 0.2392 4060.7058 7.7680 2012 4196.35 4268.5582 1.7207 4379.6141 4.3672 4165.3080 0.7397 2013 4415.74 4241.3360 3.9496 4342.9294 1.6489 4278.1742 3.1154 2014 4416.30 4214.2875 4.5742 4235.8119 4.0869 4399.0389 0.3908 2015 3853.00 4187.4114 8.6792 3923.0346 1.8177 4527.6633 17.5101 2016 4642.20 4160.7067 10.3721 3009.7415 35.1656 4663.8366 0.4661 2017 4749.90 4134.1723 12.9630 342.9741 92.7793 4807.3699 1.2099 MAPE fit (%) 4.3780 3.4466 9.9810 MAPE fore (%) 11.6675 63.9725 0.08380 MAPE total (%) 5.4995 12.7583 8.7544 表2. 指数曲线、修正的指数曲线和新型指数曲线对西藏自治区水资源总量的计算结果
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文在传统的指数曲线基础上，引入时间幂次项来描述现实世界的序列。通过非线性最小二乘法构建最优目标函数来求解模型的各个参数的取值，并进一步将其应用在西藏水资源总量的拟合预测中。从计算结果可以看出新型的指数曲线模型预测精度高于指数曲线和修正指数曲线模型。本文提出的模型在一定程度上能够提高模型的预测精度，在今后的研究中可将这种推广模型引入到如龚珀茨模型中。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本研究以黄土丘陵区天然草地群落为研究对象，通过建立野外定位施肥试验，探究不同微地形(坡位、坡向)梯度下草地群落生物量及叶片、根系化学计量特征对氮磷添加的响应差异，以期为黄土丘陵区植被恢复和建设工作提供借鉴。结果表明：1) 草地群落在两种施肥处理后地上生物量呈现增加趋势，地上生物量对施肥处理的响应程度表现为N + P添加高于N添加；部分微地形地下生物量在施肥处理后出现下降趋势，草地群落总生物量在两种施肥处理后无显著差异，而且施肥处理对根系垂直分布格局均没有产生显著影响。2) 群落叶片N含量在两种施肥后均有所增加，叶片P含量在阳坡较施肥前均有所增加，但在阴坡变化趋势则较为复杂。两种施肥处理后叶片N/P质量浓度比均大于16，表明施肥后该区域草地生态系统受P限制较N限制更加明显。3) 两种施肥处理后，根系C含量变化不大，根系N、P含量整体均呈现不同的增加趋势，其中根系P含量变化达到显著差异(P < 0.05)；另外，根系C/N、C/P和N/P比均有所降低，根系C/P和N/P比分别在整个断面和阴坡下降趋势达到显著差异(P < 0.05)。 关键词 :黄土丘陵区，微地形尺度，草地群落，氮磷添加，化学计量学特征 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近年来，随着人类活动和工业的快速发展，以大气CO 2 浓度增加、气候变暖和氮沉降增加为标志的全球变化已经发生 [ 1 ]，而草地生态系统作为陆地生态系统的重要组成部分，在应对和缓解全球气候变化方面的作用日益突出 [ 2 ] [ 3 ]。我国草地面积辽阔，分布广泛，各类草地面积约4 × 10 8 hm 2 [ 4 ]，其中黄土高原地区草地面积可达0.6 × 10 8 hm 2 [ 5 ]。草地生物量动态是群落结构和功能的集中体现，能够反映植被的生长状况和外界环境条件的变化，同时也是衡量草地退化的重要指标 [ 6 ] [ 7 ]。生态化学计量学作为研究生态过程和作用中多种元素间平衡的学科 [ 8 ] [ 9 ]，其化学计量关系可以表征不同层次生物体自身组分、功能以及环境中元素供给状况的变化 [ 10 ]，为研究不同尺度下植物养分限制状况及其适应策略提供了有力工具。 黄土丘陵是黄土高原上主要的地貌形态 [ 11 ]，其地形起伏，沟壑纵横，水土流失伴随着大量的养分流失 [ 12 ]，大大增加了黄土丘陵区植被恢复与重建工作的难度。而施肥作为草地恢复、提高群落生产力的重要措施之一，近年来才开始在各类草地生态系统开展相关施肥试验 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。已有部分研究表明施氮肥可以增加草地群落地上生物量，但对群落地下生物量的影响结果尚不统一 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]；而施磷肥对草地群落地上生物量的促进作用低于施氮肥的效果，但施磷肥可以较显著地增加群落地下生物量 [ 21 ]。另外，植物叶片和根系碳氮磷等元素含量及其化学计量比均会对氮磷添加产生不同的响应。目前，以草地群落为研究对象的养分添加试验大多以氮添加为主，有关磷素添加或者氮磷耦合添加的相关试验较少，关于微地形梯度下氮磷添加对植被群落生产力及化学计量特征的影响研究则更为少见。因此，本研究以黄土丘陵区微地形(阳坡坡上、中、下部，坡顶，阴坡坡上、中、下部)梯度下的草地群落为研究对象，研究微地形梯度下草地群落生物量及化学计量特征对不同施肥处理的响应差异，以期为区域植被恢复建设提供科学参考和借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 研究区位于陕北安塞县真武洞镇中国科学院水土保持研究所安塞综合试验站附近(108.51˚~109.26˚E， 36. 30˚~37.19˚W)，属于中纬度温带，气候类型为暖温带半干旱气候，年平均气温8.8℃，年平均降水量531. 4 mm ，年日照时数为2395.6 h，日照百分率达54%，全年无霜期为144 d。主要土壤类型为黄绵土，具有土壤质地疏松、土壤肥力低和抗蚀抗冲性能差等特点，多易造成水土流失。研究区(表1)主要代表植物有：白羊草(Bothriochloa ischaemum)、长芒草(Stipa bungeana)、中华隐子草(Cleistogenes Chinensis)、丛生隐子草(Cleistogenes caespitosa)、达乌里胡枝子(Lespedeza davurica)、草木樨状黄耆(Astragalus melilotoides)、铁杆蒿(Artemisia sacrorum)、茭蒿(Artemisia giraldii)、阿尔泰狗娃花(Heteropappus altaicus)、菊叶委陵菜(Potentilla tanacetiflolia)、二裂委陵菜(Potentilla bifurca)等。 2.2. 研究方法 2.2.1. 样地布设和处理 在研究区内选择较为典型的断面，分别在不同坡位(坡下部、坡中部、坡上部、坡顶部)和坡向(阴坡和阳坡)选取匀质样地进行样地布设(表1)，每个断面共计7个样地，利用手持GPS完成海拔、坡度、坡向等相关属性的调查。每个样地设置3个1 m × 3 m大小的重复单元，然后将每个小区划分成3个1 m × 1 m的小样方，中间插木条做上标记，并随机做如下处理(图1)：CK处理：无施肥添加；N处理：施加氮肥43.4 g (尿素，含氮率46%，纯氮量 20 g )；N + P处理：施加氮肥43.4 g (尿素，含氮率46%，纯氮量 20 g ) + 磷肥21.7 g (过磷酸钙，含磷率46%，纯磷量10 g)。肥料均分为两等份分两次进行施肥，第一次施肥时间为2014年8月，第二次施肥时间为2015年4月。为避免施肥对植物产生的负面影响，施肥工作尽量挑选阴天或小雨天进行，样品采集时间为2015年8月中旬。 图1. 研究区样方布置图 Table 1 General information of site 坡向 坡位 海拔 坡度 盖度 群落优势种 群落伴生种 Aspect Position Altitude (m) Grade (˚) Coverage (%) Dominant species Companion species 坡下部Lower 1187 33 60 白羊草 白羊草 阳坡 坡中部Middle 1228 26 75 丛生隐子草 白羊草 + 铁杆蒿 Sunny 坡上部Upper 1286 28 65 菊叶委陵菜 丛生隐子草 坡顶部Top 1308 0 70 白羊草 长芒草 + 菊叶委陵菜 坡上部Upper 1290 13 70 铁杆蒿 铁杆蒿 + 达乌里胡枝子 阴坡 坡中部Middle 1274 17 65 铁杆蒿 铁杆蒿 + 长芒草 Shady 坡下部Lower 1164 15 85 长芒草 丛生隐子草 + 长芒草 表1. 样地基本信息 各样地植物群落科属种鉴定方法均依据《中国植物志》植物种类特征进行识别和判定。 2.2.2. 地上、地下生物量测定 于2015年8月中旬对研究区内样方进行群落特征调查和生物量的采集工作。地上生物量采用传统收获法，在每个调查样方内将所有植物从茎基部剪下分物种装入信封带回实验室于75℃烘至恒重后称重。地下生物量采用钻土芯法采集，用内径9.0 cm的土钻在样地内随机选取5个点进行取样，每个样点分层方法参考张祎 [ 22 ] 等人研究按0~20、20~50、50~80、80~ 100 cm 分层钻取，然后置于0.1 mm筛网中，用大量清水反复冲洗，晾干后于75℃烘至恒重后称重。地下生物量(g∙m −2 ) = 平均每根土芯根系干重(g)/[π × (0.09(m)/2) 2 )] [ 23 ]。 2.2.3. 植物叶片和根系化学计量特征测定 对研究区内各个样方，分物种采集样方内所有植株顶部健康、完整的叶片装入信封，带回实验室烘干，粉碎研磨过100目筛分别进行元素分析。测定时经浓硫酸-过氧化氢消煮后，采用重铬酸钾外加热法测定有机碳含量，用凯氏定氮法测定叶片全氮含量；用钼蓝比色法测定叶片全P含量。植株根部C、N、P测定方法同叶片。具体测定方法参照《土壤农化分析》 [ 24 ]。 2.2.4. 数据处理 本试验中植物叶片化学计量特征研究是基于群落水平上的对比分析，其叶片N、P含量计算时采用群落所有物种叶片养分含量的加权平均值，权重因子采用各个物种相对生物量 [ 25 ]。植物根系化学计量特征采用4个土层的算术平均值进行比较分析。在数据分析之前，对各类数据进行正态分布检验，检验结果均符合正态分布。采用单因素方差分析(One way ANOVA)和LSD多重比较(显著性水平选取α = 0.05)对不同坡向、坡位条件下草地群落地上地下生物量及叶片和根系C、N、P等化学计量特征差异进行比较分析，最后采用Origin9.0作图。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 4.1. 微地形梯度下氮磷添加对草地群落生物量的影响 生物量作为多种环境因子综合作用的结果，其动态变化通常与水热因子、土壤养分状况等环境因子息息相关，关系密切。而坡向和坡位作为黄土丘陵区重要的微地形因子，影响着草地群落的结构和组成。本文研究表明，微地形条件下群落地上、地下生物量从阳坡坡下部到阴坡坡下部的变化趋势基本一致，二者都在坡顶处最小，阴坡坡下部最大，生物量随断面微地形变化整体呈现“V”型变化趋势。草地群落地上、地下生物量均在坡顶处最小，主要是由于坡顶处土壤腐殖质层较薄，加之受人为活动干扰较大，从而制约了植被的生长发育 [ 26 ]。坡位通常会影响土壤养分和水分资源的空间再分配，使得土壤养分和水分多在坡下部富集 [ 27 ]，从而导致坡顶部和坡上部的群落生物量要低于坡中、下部。对各微地形梯度下草地群落进行两种施肥处理后，草地群落地上生物量均呈现增加趋势，但与对照相比多数未达到显著差异；且氮磷耦合添加比单独氮添加群落生物量增加趋势大，说明该区域草地生态系统可能受N和P的共同限制作用较为明显。然而，7种微地形梯度下草地群落地下生物量对两种施肥措施整体呈现下降趋势(除阴坡坡上部和阴坡坡中部)，这主要是因为随着N、P的添加，坡面上以根系宿生为主的多年生优势草本植物根系养分吸收能力逐渐过剩，将更多的资源分配给地上部分，植物由对地下养分的竞争逐渐转化为对地上光资源的竞争，使植株获得更多的光照资源 [ 28 ] [ 29 ]。Müller [ 29 ] 等也认为在养分条件较好时，群落植物倾向于将较多的生物量投资于地上部分的生长，在养分条件较差时则倾向于分配至地下部分，促进根系生长以提高群落在不利生境中对养分资源的利用率。 4.2. 微地形梯度下养分添加对草地群落根系垂直分布的影响 草地群落地下根系作为连接地上部分和地下过程的重要纽带 [ 30 ]，准确认识其垂直分布规律以及对外源氮磷添加的响应特征，对于预测未来草地生态系统碳汇功能和减缓全球气候变化具有重要作用。大多数以往的研究表明，施肥不仅会改变植物地上地下生物量的分配还可能影响植物根系的分布格局 [ 31 ] [ 32 ]。本研究中，两种施肥措施并没有显著改变微地形下草地群落地下生物量垂直分布格局，这与樊维 [ 33 ] 等研究结果相一致。两种施肥处理后大部分微地形草地群落0~50 cm地下生物量相较于未施肥样方表现为小幅上升，一方面可能是氮添加处理后，改变了土壤养分限制状况，促使植物根系侧根生长，导致植物地下根系在土层中的分布变浅 [ 32 ]；另一方面，也可能是因为植物根系垂直分布更多地取决于其他环境条件，特别是对水分的吸收 [ 34 ]。因此，关于养分添加试验对草地群落地下根系垂直分布的影响也应更多地关注年际间的差异变化。 4.3. 微地形梯度下氮磷添加对草地群落叶片及根系化学计量特征的影响 本研究结果显示，不同微地形条件下对照样方草地群落叶片平均N、P和N/P平均值分别为24.8、1.61 g/kg，16.8，与郑淑霞等 [ 35 ] 对黄土高原地区植物叶片N、P含量及N/P (24.1， 1.6 g/kg， 15.1)的研究结果基本一致。经两种施肥处理后不同微地形下草地群落叶片N含量均有所增加，叶片P含量在阳坡较施肥前均有所增加，但在阴坡施肥后叶片P含量变化趋势则较为复杂，这可能是因为阳面草地群落优势物种以禾本科为主，阴坡多以菊科为主。研究发现菊科植物对P较为敏感，而禾本科植物对N较为敏感 [ 36 ]，故造成阴坡施氮处理后群落叶片P含量较未施肥有所降低。大多数研究通常以植物叶片N:P比作为判断N限制或P限制的重要指标 [ 37 ] [ 38 ]。不同微地形下草地群落叶片N/P比在单独施氮和氮磷耦合添加处理后分别为19.2和16.3，均大于16.0，表明施肥后该地区植物生长仍然受P限制。根系N含量和P含量在两种施肥处理后整体均呈现不同的增加趋势，其中根系P含量在两种施肥处理后较未施肥相比达到显著差异(P < 0.05)。类似地，植物根系等其它器官N/P比也可以反映养分限制状况 [ 39 ] [ 40 ]。不同微地形草地群落根系N/P在两种施肥措施后较未施肥群落均明显下降，其中阴面微地形草地群落根系N/P下降水平达到显著性差异(P < 0.05)，从根系化学计量特征的变化方面进一步印证了该研究区域受到P限制作用较N限制作用更加明显，而且N的添加会加大这种P限制的程度。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 对于属性权重完全未知的区间直觉模糊多属性决策问题，运用TOPSIS决策方法，由属性值之间的相离度来确定属性权重，利用区间模糊数之间的欧式距离，给出区间直觉模糊数的贴近度公式，根据贴近度的大小对方案优劣进行排序，通过例子表明了该方法的有效性。 关键词 :区间直觉模糊数，权重，贴近度 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着事物复杂性的增加，在解决多属性决策问题中，直觉模糊数已经不能精确的描述不确定决策信息，于是提出了区间直觉模糊数，它可以做到极好的表达不确定的决策信息，再结合TOPSIS法来解决此类问题，使得在处理不确定决策信息更灵活、使用。 1989年Atanassov和Gargov [ 1 ] 提出了区间直觉模糊集，并被应用到各个领域。龚日朝等 [ 2 ] 将区间直觉模糊集用于汽车、食品、电脑、军火这四个行业的资金投资方面；杨少康等 [ 3 ] 把区间直觉模糊集应用到信息管理系统的评估与优选方面；侯西倩等 [ 4 ] 将区间直觉模糊集运用到空战训练评估中；汪瑞 [ 5 ] 在土地资源配置中用到了区间直觉模糊集。麻诗雪等 [ 6 ] 针对多无人机在不确定环境下面向SEAD约束的任务分配问题，提出一种基于区间直觉模糊决策的多无人机任务分配方法。本文将区间直觉模糊集用到了对4个公司投资方面。 对区间模糊多属性决策问题中属性权重的求取是很重要的一部分。李福恒等 [ 7 ] 提出权重信息不完全确定，并且评价信息为区间直觉模糊集的多属性排序法，他们利用不完全确定的权系数来建立线性规划模型，用matlab求解得到优化模型，得到了最优准则权系数。尹胜等 [ 8 ] 利用改进的模糊熵来计算属性的权重值，使属性的客观值有所提高。李沃源等 [ 9 ] 提出了用方案属性值的得分函数和方案偏好得分函数间的偏差进行求权重的方法。段传庆 [ 10 ] 将把直觉模糊集化为区间数来表示，并引进了风险因子k，构建了一种新的模型把区间数化为联系数，计算出属性权重。李广博等 [ 11 ] 用线性规划的决策方法和模糊投影的决策方法，用加权属性离差最大化建立模型得到了属性权重。张英俊等 [ 12 ] 对属性权重在条件约束下的决策问题，给出了关于区间直觉模糊集精确函数的线性规划方法，用其来计算属性权重。汪伦焰等 [ 13 ] 利用联系数的理论，构建了联系数间的距离公式，把区间数属性转化为联系数，不用计算属性权重。郭子雪等 [ 14 ] 用离差最大化的方法来确定权重。 对区间直觉模糊多属性决策的排序问题。徐泽水 [ 15 ] 在区间直觉模糊多属性决策中用得分函数和精确函数，得到了区间直觉模糊数的比较法则。王子迪等 [ 16 ] 提出了一种新的区间直觉模糊交叉熵，并联系正理想解，计算出每个方案和正理想解之间的加权相关系数，根据相关系数进行排名。李光博 [ 11 ] 运用投影模型法对方案进行排序。汪伦焰 [ 13 ] 根据矩阵相对相离度的行向量相加后的向量进行归一化，由归一化向量进行排序。本文利用TOPSIS思想，计算了任意区间直觉模糊数与正理想点和负理想点的欧氏距离，接着计算了相对正理想点的贴近度，根据贴近度的大小对所有方案进行排序。
system: [SYSTEM]

user: 3. TOPSIS法的基本原理 Hwang最早在1981年给出了基于理想点的TOPSIS方法。这种方法的解题思路是按照评价值发现正、负理想。然后计算各方案与正、负理想解的距离，从而得到各方案到正、负理想解的贴近度，最后按照贴近度对方案进行排序。 3.1. 区间直觉模糊集的正理想解和负理想解的确定 区间直觉模糊正理想方案和负理想方案 [ 20 ] 分别为： A + = ( α 1 + ， α 2 + ， ⋯ ， α n + ) ，其中 α i + = ( [ μ i + l ， μ i + u ] ， [ v i + l ， v i + u ] ) A − = ( α 1 − ， α 2 − ， ⋯ ， α n − ) ，其中 α i − = ( [ μ i − l ， μ i − u ] ， [ v i − l ， v i − u ] ) 下面的公式确定了区间直觉正、负理想解 α i + 和 α i − 。 α i + = { μ i + l = max j μ i j l μ i + u = max j μ i j u v i + l = min j v i j l v i + u = min j v i j u (10) α i − = { μ i − l = min j μ i j l μ i − u = min j μ i j u v i − l = max j v i j l v i − u = max j v i j u (11) 3.2. 区间模糊数和正、负理想间的距离公式 根据定义3，任意一个区间直觉模糊数 α ˜ 与 α ˜ + ， α ˜ − 之间的欧氏距离分别为 d + = d ( α ˜ i ， α ˜ + ) = 1 4 ∑ i = 1 4 ( μ i j l − μ i + l ) 2 + ( μ i j u − μ i + u ) 2 + ( v i j l − v i + l ) 2 + ( v i j u − v i + u ) 2 (12) d − = d ( α ˜ i ， α ˜ − ) = 1 4 ∑ i = 1 4 ( μ i j l − μ i − l ) 2 + ( μ i j u − μ i − u ) 2 + ( v i j l − v i − l ) 2 + ( v i j u − v i − u ) 2 (13) 3.3. 贴近度 定义6 [ 21 ] 设 α ˜ = ( [ a ， b ] ， [ c ， d ] ) 为任意一个区间直觉模糊数，则 α ˜ 相对于区间直觉模糊数 α i + = ( [ μ i + l ， μ i + u ] ， [ v i + l ， v i + u ] ) 的贴近度为 C ( α ˜ ) = d − d + + d − (14)
system: [SYSTEM]

user: 4. 问题的概述与决策方法 4.1. 问题概述 设 Y = { Y 1 ， Y 2 ， ⋯ ， Y m } 为区间直觉模糊多属性决策的方案集， G = { G 1 ， G 2 ， ⋯ ， G n } 为评价每个方案的属性集，属性 G j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 的权重向量为 ω = ( ω 1 ， ω 2 ， ⋯ ， ω n ) T ，信息权重完全未知。记 R i j = 〈 [ μ i j l ， μ i j u ] ， [ v i j l ， v i j u ] 〉 ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 为方案 Y i ∈ Y 关于属性 G j ∈ G 的评价值， R i j 为区间直觉模糊集， [ μ i j l ， μ i j u ] 和 [ v i j l ， v i j u ] 分别表示方案 Y i ∈ Y 满足属性 G j ∈ G 的程度和不满足属性 G j ∈ G 的程度。则矩阵 R 1 = ( 〈 [ μ i j l ， μ i j u ] ， [ v i j l ， v i j u ] 〉 ) m × n 为该多属性决策问题的区间直觉模糊矩阵。下面给出区间直觉模糊多属性决策的TOPSIS决策方法。 4.2. 决策步骤 Step 1 属性权重可由式(9)来计算。 Step 2 计算加权后的决策矩阵。加权的属性值为： r ¯ i j = ω j r i j ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (15) 根据定义4中的3)式得到加权区间直觉模糊评价矩阵。 Step 3 据式(10)、(11)计算正、负理想方案。 Step 4 据式(12)、(13)分别计算 α ˜ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 与 α + ， α − 之间的欧氏距离，得到 和 。 Step 5 据式(14)求出相对贴近度 ，根据 的大小进行排序。
system: [SYSTEM]

user: 5. 实例分析 某公司打算从4个投资项目中选择一个进行投资，记投资方案集为A1、A2、A3、A4。该公司打算从一下4个方面来进行考虑决策：C1财务状况，C2经营情况，C3债务情况，C4盈利能力。投资公司对于每个方案在每个决策因素下的估计采用了区间直觉模糊集的形式，提供的决策信息如表1： Table 1 Decision matri C1 C2 C3 C4 A1 ([0.42， 0.48]， [0，4， 0.5]) ([0.6， 0.7]， [0.05， 0.25]) ([0.4， 0.5]， [0.2， 0.5]) ([0.55， 0.75]， [0.15， 0.25]) A2 ([0，4， 0.5]， [0，4， 0.5]) ([0.5， 0.8]， [0.1， 0.2]) ([0.3， 0.6]， [0.3， 0.4]) ([0.6， 0.7]， [0.1， 0.3]) A3 ([0.3， 0.5]， [0.4， 0.5]) ([0.1， 0.3]， [0.2， 0.4]) ([0.7， 0.8]， [0.1， 0.2]) ([0.5， 0.7]， [0.1， 0.2]) A4 ([0.2， 0.4]， [0，4， 0.5]) ([0.6， 0.7]， [0.2， 0.3]) ([0.5， 0.6]， [0.2， 0.3]) ([0.7， 0.8]， [0.1， 0.2]) 表1. 决策矩阵 Step 1运用式(9)计算属性权重： ， ， ， 。 Step 2根据式(15)得到加权区间直觉模糊评价矩阵如表2。 Table 2 Weighted decision matri C1 C2 C3 C4 A1 ([0.054， 0.065]， [0.911， 0.932]) ([0.308， 0.384]， [0.300， 0.573]) ([0.166， 0.218]， [0.565， 0.782]) ([0.106， 0.176]， [0.767， 0.824]) A2 ([0.051， 0.068]， [0.911， 0.932]) ([0.243， 0.476]， [0.396， 0.524]) ([0.119， 0.278]， [0.652， 0.722]) ([0.120， 0.155]， [0.724， 0.845]) A3 ([0.036， 0.068]， [0.911， 0.932]) ([0.041， 0.134]， [0.524， 0.692]) ([0.348， 0.435]， [0.442， 0.565]) ([0.092， 0.155]， [0.724， 0.798]) A4 ([0.023， 0.051]， [0.911， 0.932]) ([0.308， 0.384]， [0.524， 0.616]) ([0.218， 0.278]， [0.565， 0.652]) ([0.155， 0.202]， [0.724， 0.798]) 表2. 加权决策矩阵 Step 3根据式(10)、(11)得正、负理想方案： Step 4求方案A1、A2、A3、A4与正、负理想解间的距离，见表3。 Table 3 Each scheme has a large distance from the positive and negative ideal poin A1 0.146 0.232 A2 0.198 0.227 A3 0.226 0.205 A4 0.171 0.205 表3. 各方案到正负理想点的距离 Step5 求方案A1、A2、A3、A4与理想点 、 的贴近度，见表4，进行排名。 Table 4 The degree of relative closeness between each scheme and the ideal poin 排名 C1 0.614 1 C2 0.534 3 C3 0.476 4 C4 0.545 2 表4. 各方案与理想点的相对贴近度 从表(4)可以得到C1 > C4 > C2 > C3，由于贴近度越大体现了备选方案的优异程度越高，那么4个备选方案的排序为A1 > A4 > A2 > A3，所以A1是最好的方案。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 本文对属性权重完全未知的区间直觉模糊多属性决策问题，用总离差最大化模型求得各属性权重，然后联系TOPSIS方法，计算出各方案与正理想点和负理想点之间的距离，最后根据相对贴近度进行择优，通过例子验证了该方法的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文对永仁县耕地资源的数量安全价值、质量安全价值、社会经济安全价值和生态安全价值进行研究分析。利用灰色预测模型对2015~2020年永仁县耕地资源的安全值进行了预测，并提出了相应的对策和措施。结果表明，由于城市化水平在不断提高、人口不断增长永仁县耕地资源综合安全值在2016~2020年间的警度为轻警，但应加以重视以防滑至中警。 关键词 :耕地资源，指标体系，安全预警，永仁县 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 人类的生活和发展都离不开耕地资源，耕地是属于土地资源中的一部分，也是农作物生长最重要的物质基础，同时也是国家最基本的战略资源之一 [ 1 ]。由于耕地资源是稀缺的，也是有限的，所以造成了人口、资源、环境和发展之间的矛盾 [ 2 ]。各个国家越来越重视耕地资源安全的问题，这促使耕地资源安全成为研究资源可持续性的前沿课题 [ 3 ]。 目前，国外对耕地土壤的质量变化进行研究监测，在这方面加拿大是处于领先地位 [ 4 ]。FAO在1991年召开有关预警的工作会议，印度在该组织的帮助之下建立了一个粮食预警系统 [ 5 ]。J. Bouma，J. Stoorvogel等建立了农业预警系统，指导农业生产中的问题 [ 6 ]。HERRICK JE完善了研究区域预警指标体系，但是没能提出相应的建议和方案对研究区域进行排警 [ 7 ]。 一些国内学者从不同角度研究了不同区域的耕地资源安全问题 [ 8 ]。陶骏昌认为耕地预警是利用知识、技术、方法，基于耕地资源特征和发展变化规律基础之上，分析耕地资源目前状态，对耕地状态的变化趋势进行判断、描述、预测，及时预报出不符合正常规律的区域、范围、程度，从而可以提前采取适当防范措施，减少不必要的损失 [ 9 ] ；刘友兆等阐述的耕地资源安全预警的基本内容包括了警情、警源、警兆和警度等 [ 10 ] ；刘艳芳提出了多尺度耕地供需动态平衡预警理论 [ 11 ]。 永仁县耕地资源安全预警研究基于对影响耕地资源生产能力、功能的各个因素进行分析，给人们提供更好的方法和理论基础以保护耕地资源 [ 12 ]。从保障永仁县粮食安全角度出发，并且结合永仁县耕地资源现状、耕地资源变化趋势，对永仁县耕地安全进行定量定性研究，对永仁县耕地资源进行预警，为永仁县耕地资源的安全提供方法参考。研究有利于促进研究区域耕地资源可持续发展；可以监测研究区域耕地安全的变化趋势，保障粮食维持在安全的水平。开展永仁县耕地资源预警研究直接关系着永仁县生态系统功能，最终促进永仁县耕地资源的可持续利用。
system: [SYSTEM]

user: 2. 永仁县耕地资源现状分析 永仁县位于云南省北部，经度为E101˚14'~101˚49'，纬度为N25˚51'~26˚30'之间。永仁县日照时间长，居于西藏拉萨之后排名全国第二、全省第一。永仁县境内水资源丰富，一年的地表径流量达4.87亿m 3 ，人均占有5429 m 3 ，高于全州、全国水平。 永仁县2005~2007年耕地总面积在不断的下降，但是2007~2014年是不断增长的，其间2007~2011年增长幅度较大，而2012~2014年增长幅度较平缓。永仁县人均耕地面积变动起伏比较大，2005~2007年减少，2007~2010年上升，2010~2011年又减小，2011和2012年变化幅度不大，2012~2013年增加，2013~2014年又下降。但是除了2013年，人均耕地面积都小于2005年。永仁县的人口在2005~2009年上升，2009~2010年人口下降，2010~2011年上升，2012~2014年减少。总的来说永仁县2005~2014年人均耕地面积变化幅度比较大。
system: [SYSTEM]

user: 4. 永仁县耕地资源警情预测 4.1. 永仁县耕地资源安全综合值预测 从表6永仁县2005~2014年耕地资源综合安全值的分布可以看出，2007~2009年安全值变化起伏有点大，其它年份变动不明显，所以研究中采用GM(1，1)灰度预测模型来预测了2005~2014年耕地资源安全综合值，拟合方程为： Y ( x + 1 ) = 4.521107 exp ( 0.018152 * x ) − 4.396607 式中：Y为耕地资源安全综合值，x为时间序列。 Table 6 The safety value of cultivated land resources in Yongren County from 2005 to 201 年份 数量安全值 质量安全值 生态安全值 经济安全值 综合安全值 2005 0.0854 0.1919 0.1452 0.0669 0.1245 2006 0.1231 0.0452 0.1185 0.0632 0.0793 2007 0.0785 0.0458 0.1087 0.0639 0.0687 2008 0.1406 0.2855 0.0696 0.0589 0.1513 2009 0.1044 0.0504 0.0527 0.0747 0.0693 2010 0.1223 0.042 0.0411 0.0638 0.0652 2011 0.1064 0.0489 0.0342 0.1041 0.0749 2012 0.0692 0.0411 0.0226 0.1815 0.0855 2013 0.0718 0.0406 0.0107 0.209 0.0921 2014 0.0718 0.0833 0 0.2496 0.1162 表6. 永仁县2005~2014年耕地资源安全值 根据灰色预测系统预测警度的要求，根据表7小概率误差P = 73.3% > 70%，认为模型预测精度达到了要求，可以用这种预测方法安全综合值的预测。 Table 7 Predictive alert level comparison tabl 预测警度等级 P 好 >0.95 合格 >0.80 勉强 >0.70 不合格 ≤0.70 表7. 预测警度等级对照表 由预测结果可得到，在2015~2019年间，永仁县耕地资源安全综合值及其警度情况见表8所示。 Table 8 Prediction results of comprehensive value of cultivated land resources safety in Yongren County from 2015 to 2020 in Yongren Count 年份 预测年综合值 警度 2015 0.097516 轻警 2016 0.099301 无警 2017 0.101121 无警 2018 0.102973 无警 2019 0.10486 无警 2020 0.10678 无警 表8. 永仁县2015~2020年永仁县耕地资源安全综合值预测结果 4.2. 预测永仁县耕地警情预测 根据永仁县2005~2014年耕地质量、耕地数量、耕地资源社会经济、耕地生态坏境的安全值，采用GM(1，1)模型对2015~2020年的各个安全值进行预测。得到的拟合方程为： Y ( x + 1 ) = − 1.504541 exp ( − 0.067505 * x ) + 1.696441 式中：Y为耕地资源安全综合值，x为时间序列。 根据灰色预测系统预测警度的要求，小概率误差P = 78.1% > 70%，认为模型预测精度达到了等级要求，可以用这种预测方法安全综合值的预测未来安全值。2015~2019年永仁县耕地质量安全值变化情况如表9所示。 Table 9 Changes in the quality and safety of cultivated land in Yongren County from 2015 to 201 年份 2015 2016 2017 2018 2019 2020 耕地质量安全值 0.053494 0.050003 0.046739 0.043688 0.040836 0.03817 表9. 2015~2019年永仁县耕地质量安全值变化情况 同理得到2015~2019年永仁县耕地数量安全值变化情况如表10所示。 Table 1 0 Prediction results of the safe value of cultivated land resources in Yongren County from 2015 to 202 年份 2015 2016 2017 2018 2019 2020 耕地质量安全值 0.073325 0.069233 0.065369 0.06172 0.06172 0.058276 表10. 2015~2020年永仁县耕地资源数量安全值预测结果 从表10中可以看出，永仁县耕地资源安全综合值在2015年为0.097516，达到了轻警的警度级别，耕地的服务功能变弱，生态系统变得脆弱，这都会威胁到耕地资源的安全。所以要抓紧对耕地资源的保护。耕地资源综合安全值在2016~2020年间分别为0.099301、0.101121、0.102973、0.10486、0.10678，警度级别为无警。但是如果不重视，也会滑到轻警，甚至中警。所以我们要采取有效的措施，使永仁县的耕地资源得到有效的保护。 为了有效的保护永仁县耕地资源的安全，对永仁县2015~2020年的耕地资源安全值进行分析和研究，并且结合永仁县耕地资源安全预警研究的结论，提出相应的措施来排除永仁县的警情。排警的对策有：1) 严格监督永仁县耕地资源警情；2) 严格控制永仁县建设用地的面积；3) 建立永仁县耕地资源动态变化监测系统，实时掌握耕地资源变化的情况。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 永仁县耕地资源在2015~2020年间耕地资源综合安全值表现为无警以及轻警级别，并没有达到重警或者巨警，与2005~2014年相比，警度变化并不是太大。永仁县耕地资源安全综合值在2015~2020年间的变化趋势大体是逐渐变大，比起2005~2014年间的两年安全综合值(2005和2014年)都大，由此可见永仁县耕地资源状况良好，但是也要做耕地资源保护工作，确保耕地资源向着更好的方向发展。 随着永仁县人口不断增加，城市化水平不断提高，会导致耕地资源的减少，永仁县2015~2020年耕地数量安全值是呈现下降的趋势。在2015~2020年耕地质量安全值比起2005~2014年也是呈下降的趋势。永仁县社会经济快速发展，农业的农药、化肥、薄膜等污染会对生态系统造成一定的破坏，2017~2018年间的耕地生态安全值减少，政府为了保护耕地资源采取很多有效措施，2015~2017年和2019~2020年耕地生态安全值比起2005~2014是增大的。2015~2020年耕地资源经济安全值不断减少，但是与2005~2014年相比上升的趋势减弱了许多。永仁县耕地资源逐渐减少的根本原因是不能协调耕地数量、耕地质量、耕地生态环境、社会经济之间的关系，使它们协调发展。如果要保证耕地资源的数量的安全，就需要保障耕地数量、耕地质量、生态环境、社会经济的协调发展。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着我国混合所有制改革的不断深入，国家相关部门已经意识到公司治理越来越重要，因此对公司治理提出的要求也越来越高，混合所有制企业的公司治理面临新的机遇和挑战。文章在肯定我国港航业混合所有制改革成绩的基础上，指出了我国港航业混合所有制企业公司治理方面仍然存在“内部人控制”现象、决策的透明度和专业化水平不高等问题，并提出了相关的对策建议。 关键词 :港航业，混合所有制，对策建议 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 我国从九十年代中后期开始进行公司化改革，开始实施董事会制度，现有的国有企业都是由原来的国有独资公司转变为来，这为现代公司治理奠定了基础。2014年，国资委确定了中粮集团、国药集团等六家企业作为新一轮混合所有制改革试点，进一步规范董事会制度和国有资本投资运营制度。
system: [SYSTEM]

user: 2. 我国港航业混合所有制企业公司治理发展概述 我国的港航业的混合所有制改革的典范是上海港。上海港在2006年10月通过发行换股上海港集装箱股份有限公司，成功上市，成为我国第一家整体上市的港口企业。上海港整体上市后，开始大刀阔斧进行股份制改革，不到三年时间，就完成了政企分开、股份制改造、整体上市三项关键步骤。但在发展过程中，上海港意识到，由于国有股份占比超过90%，导致市场化充分太低，市场化机制还没有建立，为此进行混合所有制改革，不断降低国有股占比，通过引进战略投资者和内部持股计划等措施，使国有股成分降低到50%以下，上海港试水混改获得了市场的好评。 上海港混合所有制改革的成功，推动了其他港航业混改的步伐。其中招商集团的混合所有制改革成效更加显著。招商局集团是我国目前规模最大的港航交通物流类企业，公司股权形式多样，既有民营资本股权、还有外资股权，同时还尝试了员工持股、高管跟投等多种形式，公司混改经验丰富。公司治理水平不断提升，如中集集团，在公司治理方面实施“弱控制 + 强激励”策略，国有股东在股东会中仅保持相对控股地位，在董事会保持共同控制，虽然实施了员工持股计划，但对公司治理的影响有限，激励手段总体偏激进。从混改模式对公司治理的影响角度看，整体上市和资产重组，引入外部股东，对公司治理的影响较大，员工持股也是对公司治理的影响非常有限。 具体而言，我国港航业混合所有制企业的公司治理取得了具有如下成绩： 1. 建立了多元化的股权结构 通过资本市场，很多港航企业通过上市的手段吸引了大量的社会资本，也包括民营资本、外国资本和基金等其他社会资本，股权结构进一步优化。国外先进的公司治理理念也逐步引进到这些港航企业。港航企业的市场化程度越来越高，市场竞争意识也越来越强，这些港航企业的管理水平和运行效率得到大幅度提升。 2. 制度体系更加完善 通过借鉴日德的监事会制度，我国出台了《国有企业监事会暂行条例》，使得我国港航企业的监事会成员更加多元化，监事会成员既包括股东委派，也包括职工代表，不仅监督董事会，也对监事会内部进行监督。同时在国资委层面，我国成立了国有企业监事会工作局，负责对国有企业绩效监督检查。通过借鉴英美和日德的公司治理经验，我国港航业形成了独特的独立监事会制度和独立董事会制度并存的制度。我国全部港航业国有控股上市公司和大部分的国有企业设立了外部董事制度和独立董事制度，为了保护中小股东的利益，外部董事和独立董事对经理层和董事会进行监督，使其经营活动更加规范，这些制度，使得我国的公司治理效率不断提升。