发布时间：2023-09-25 11:51:48
绪论：一篇引人入胜的环境因子的定义，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
1植物主要叶性状及其生态功能
叶性状是植物的重要特性之一，属植物功能性状的二级性状［20］，直接影响到植物的基本行为和功能，能够反映植物适应环境变化所形成的生存对策［6］。近年来，对植物叶性状的研究较多，研究所采用的叶性状因子指标也较多。综合归纳目前研究较多的叶性状因子，概括为两大类，分别为结构型性状和功能型性状。结构型性状是指植物叶片的生物化学结构特征，在特定环境下保持相对稳定，主要包括叶寿命（leaflife－span，LLS）、SLA、叶干物质含量（leafdrymattercontent，LDMC）和叶氮含量（Leafnitrogencontent，LNC）、叶磷含量（Leafphosphoruscontent，LPC）、叶氮磷比（Leafnitro－gen／phosphorusratio，N／P）、叶片碳含量（LeafCarboncontent，LCC），叶碳氮比（LeafCarbon／ni－trogenratio，C／N），单位面积叶质量（Leafmassperarea，LMA），叶厚度（leafthickness，TH）等。功能型性状则体现了叶片的生长代谢指标，随时间和空间的变化程度相对较大，主要包括光合速率、呼吸速率、气孔导度等。植物的这些叶性状共同体现了植物为了获得最大化碳收获所采取的生存适应策略［9，21］。其中SLA、LDMC、LNC和LPC由于易于测定，被广泛应用于不同尺度叶性状研究中。例如，LNC、LPC、N／P常用来评估植被组成，群落水平植被的生态功能及养分制约的指标；N／P小于14一般指示植物受氮素制约，大于16指示受磷制约［22］；在大尺度研究中，常用的指标有SLA和LNC等。
1．1结构型叶性状指示的生态功能
1．1．1LLSLLS是一个反映植物行为和功能的综合性指标，并被认为是植物在长期适应过程中为获得最大光合生产以及维持高效养分利用所形成的适应策略，综合反映了植物对各种胁迫因子（光、温、水、营养、大气污染、草食动物的摄食等）的生态适应性［5，10，23］。
1．1．2SLA：等于叶片面积／叶片干重SLA与潜在相对生长速率及单位质量光合速率正相关，是反映植物碳收获策略的关键叶性状之一［24］，通常与LLS呈负相关，与单位重量的叶氮含量LNCmass呈正相关关系，即具有较高SLA的植物种类，平均LLS较低，但其叶片的光捕获面积、单位重量LNC却较高，并由此导致较高的净光合速率［23，25］。1．1．3LDMC：等于叶片干重／叶片饱和鲜重LDMC与潜在相对生长速率负相关，与LLS正相关，与叶厚度也具显著相关性［26］，被认为是资源获取轴上比较稳定的预测指标［27］。1．1．4LNCLNC指的是包括核酮糖－1，5－二磷酸羧化酶（Rubisco）在内的所有光合器官所含蛋白质中的氮含量，包括单位质量叶氮含量（Leafnitrogencon－tentpermass，LNCmass）和单位面积叶氮含量（Leafnitrogencontentperarea，LNCarea），LNC与单位质量光合速率具显著相关性。叶磷含量［28－29］一般指叶片内核酸、脂肪膜、生物能量分子如ATP等组织中存在的磷含量，受环境中土壤矿物质元素的影响，多数由植物从大气中获取［30］。N／P指的是叶片氮含量与磷含量的比值，可用于评估群落水平植被的生态功能及养分制约。1．1．5δ13C和δ15Nδ13C和δ15N反映的是植物的水分利用效率。植物具有较高的δ13C值，说明其具有较高的水分利用效率［31－33］。
1．2功能型叶性状指示的生态功能
最大光合速率（Amax），指在光饱合、土壤养分和CO2含量等环境因子适宜的情况下测定的植物光合速率，受气孔导度和叶片内CO2浓度影响［11］。可反映植物的碳收获策略。
2不同研究尺度叶性状的研究
国内外有关植物叶片性状的研究主要集中于通过对大量植物的比较研究，探讨叶性状的生态功能，揭示叶性状的分异规律、不同叶性状之间及叶性状与环境因子的相关关系，研究的尺度可分为个体尺度、功能群尺度、群落尺度及区域和全球尺度。
2．1个体尺度
在个体尺度研究中，比较常用的叶性状指标有SLA、LDMC、Amax、LNC和LPC等，Philip对10种地中海植物的9种叶性状（包括SLA、LDMC、叶面积、干重、鲜重、厚度、叶密度、叶体积和LNC）进行筛选比较，得出SLA与LDMC是最优的两个指标，两者可以解释90％以上植物叶性状随取环境不同而发生的变异，可以用来定量化研究叶性状与生态系统功能之间的关系，而且与较难测定的Amax一样，可应用于更大尺度上的研究［34］。为了寻找叶性状的分异规律及其与各种环境因子之间关系，个体尺度叶性状的研究着重于定量化研究单个或多个植物种叶性状对不同环境因子的响应［35］。目前关于植物个体叶性状对环境因子的响应研究较多，环境因子主要包括温度、土壤养分、土壤水分、光照等非生物环境因子，也包括人类活动等生物环境因子。例如，温度低的小麦叶片比温度高的小麦叶片具有更高的叶绿素含量和净光合速率，而且温度低的小麦具有结构更复杂的冠层［31］。养分的添加可以增加土壤硝态氮的积累，提高土壤中植物可利用氮素［36］，随养分的增加两种草原优势植物羊草（Leymuschinensis）与大针茅（Stipagrandis）的LNC显著增加，C／N呈减小趋势［37］。干旱环境中植物的SLA和叶片面积较低，而相应的LDMC、LNC和Amax较高，这些特征被解释为植物为了适应干旱生境的保水对策，具体表现为植物水分利用率和氮素利用率之间的权衡［38］。地形对叶性状的影响是多种因素的综合作用，包括海拔、坡度、坡向等的变化引起的光照、温度、养分和水分的梯度变化。在北京东灵山地区辽东栎海拔分布范围（1000～1800m）内，叶性状的变化规律具体表现为：辽东栎气孔密度、气孔长度和叶面积随海拔的升高呈现曲线变化形式，叶绿素含量和单位干重叶氮、磷和钾含量沿海拔梯度呈上升趋势，同时叶绿素含量和LNC有较弱的正相关［39］。人类活动是比较特殊的环境因子，具有主动性和选择性。可直接影响植物性状，也能通过改变土地利用方式来改变植物的生境条件从而影响植物性状，如人类的放牧活动引起植物的SLA、LDMC、叶面积、叶重量等发生改变，随着放牧强度的增加，植物群落结构、土壤种子库等发生改变［39－40］，只有具有适应性状的物种才能存活，且存活的植物其SLA呈增加趋势，LDMC呈减小趋势，以适应逐渐恶化的环境［41－42］。土地利用对植物生长和繁殖的影响显著，如开垦草原，耕作等导致土壤养分、水分、土壤团聚体等环境因子发生改变，引起植物叶性状的改变以适应新的生境条件［43］。对黄土高原不同退耕年限坡地植物SLA与养分含量的关系的研究表明，立地和物种水平植物SLA存在显著差异，SLA变化范围各不相同，植物LCC、LNC和LPC以及C／N、N／P和C／P在不同退耕年限坡地间不具有一致的变化，这表明不同植物种的叶性因子随生境的改变其变化较为复杂［43］。目前在个体尺度，针对个体对各种环境因子响应的研究较多，然而并没有建立机理性的模型解释叶性状对各环境因子的响应，只有少数半经验模型，缺少定量化模型。目前比较有代表性的半经验模型有Evans－Poorter的模型，该模型可以解释SLA在干旱环境下的变异趋势［44－45］：干物质比决定单位面积氮含量，植物通过协调其SLA和单位干重氮含量的关系来平衡叶片单位质量有机氮的含量以达到最大化其净光合速率的目的。为达到这一点，植物必须同时调整其TH和LDMC，而二者又都能决定SLA和单位干重氮含量，植物这类形态学上的特性和单位干重氮含量本质上的变异无关，但与Amax有关。
2．2功能群尺度
植物功能群（Functionalgroup）实际上等同于植物功能型（Functionaltype），它是对某一特征因子有相似响应或具有某些相似性状的物种集合，划分的性状一般是个体生态学性状，不一定是分类学性状［46］。相同功能群植物的叶性状对某类环境因子的响应具有一定程度的相似性。利用功能群这一概念有利于定义植被属性和揭示植被对环境因子的响应，有利于不同研究尺度上更复杂定量模型的实现［3］。虽然植物功能群的划分方法较多（表1），然而当前的研究在划分功能群时，大多是选择定性的指标，较少依据定量的形状进行划分，这是目前研究的不足之处。功能群尺度叶性状的主要研究内容可简单的概括为指一组（几个或者较多）物种叶性状之间的比较。由于功能群是几个物种个体的组合，因此，个体尺度叶性状研究中常用的指标也被高频率的沿用，如LNC、SLA、LDMC与Amax等。在功能群内部，植物性状存在很宽的变异范围，而在不同功能群之间叶性状经常也存在较大的差异。例如，在被子植物中，植物LNC由低到高，大致顺序为：木质化灌木＜单子叶草本植物＜双子叶草本植物＜木质化藤本植物，这些差异可能是自然选择的结果。不同功能群之间特定的植物性状的分异表明，对特定功能群而言存在选择压力（如低氮），但在功能群内部，植物性状的选择压力较弱［3］。以生活型把植物分为杂草类和乔木植物，杂草类植物LNC和LPC高于乔木，落叶植物LNC和LPC高于常绿植物［47］。对明尼苏达州34种草本植物的养分添加实验表明，禾本科植物、C3和C4植物这3类不同功能群植物的Amax对养分添加的响应具有显著差异［3］。Reich等［2］把其研究的物种分为针叶、阔叶、禾本科和灌木植物等4类功能群，结果发现，不同功能群之间的平均SLA、LNC与Amax之间的关系具有差异，禾本科植物具有最高的SLA和Amax，常绿植物最低。Kikuzawa等［21］在综合考虑了叶的建成消耗和其他器官的呼吸消耗后，完善了其建立的单叶模型，按生活型把植物分为不同的功能群植物，得出LLS的排序结果如下：水生植物的浮叶＜一年生草本植物＜多年生草本植物＜落叶植物＜常绿植物。原因是叶寿命与植物的根、茎等非光合器官的维持消耗密切相关，就这部分消耗而言，水生浮叶植物非常小（几乎没有支撑结构）；一年生草本植物在冬天全部死亡，所以冬天的维持消耗为零；多年生草本植物在冬天仅地下部分能存活，其维持消耗显然大于一年生草本植物；落叶树种的根、茎器官在冬天需消耗大量有机物质，而常绿树种则除了这部分消耗，还要维持叶子的呼吸消耗，所以必须具备长的叶寿命来弥补这些消耗。
2．3群落尺度
在群落尺度，植物叶性状与群落的物种组成、生态功能及生长状况联系紧密，因此，该尺度的研究重点是用叶性状指示群落的生态功能等。例如，植被生态学家常用LNC、LPC、N／P比值来评估植被组成，群落水平植被的生态功能及养分制约的指标；当植被的叶氮磷比小于14，一般指示植物受氮素制约，大于16指示受磷制约［22］。在群落尺度上，SLA与物种丰富度显著相关，可以预测群落物种组成的变化，而LDMC则与生态系统演替过程中物种组成变化联系紧密［48－49］。叶性状作为个体表性可塑性的指示值得到了广泛的认同［50］，然而在植物种相互作用及相互作用引起的植物群落构建（Communityassembly）的变化过程中，植物性状的生态功能仍不清楚［51］。叶性状可反映不同植物的适应对策，可用来指示物种组成的变化和演替进程的改变，然而目前叶性状与群落物种组成与演替的相关性尚未得出一致的结论。长时间尺度上，群落发生演替，植物叶性状随之发生变化，在演替早期生境中占据优势的物种其植物种具有较低LLS，较高的SLA和LPC，对光及土壤养分的利用效率较低，养分循环速度较快［52－53］，这些性状有利于植物种适应演替早期较贫瘠的环境（中国沙漠）。在演替过程中，先锋种对群落结构的更新和演替也具有重要的作用，由于先锋种比演替中后期的植物物种在生理特征和叶性状特征上具有优势［54－55］，更能适应演替早期的环境，因此，能占据演替早期生态位。一般认为先锋物种比非先锋物种具有更低的LMA和LNC［56］。在热带山地雨林生态系统中，先锋树种的单位干重的Amax和单位干重暗呼吸速率显著大于非先锋树种［57］。演替后期生境条件有所改善，土壤养分、土壤水分含量提高，群落结构更加稳定。由于植物叶性状与植物的最适生境有关［58］，因此，生境条件的改变必然会引起植物叶性状的改变。在演替的后期或优越环境条件下较强保持体内养分型的植物种占据优势生态位［53］。具有较低SLA、较高LDMC及叶片C／N比的植物将会是演替后期的优势种，在长时间尺度上，群落中优势种的SLA和土壤C／N含量成正相关关系，而非优势种成负相关［59］，如在法国南部地区，演替后期的植物具有较高的养分保持能力和较长的LLS［53］。在演替的后期植物种的生活型以多年生草本或乔木为主，这类植物具有较长的LLS和较高的叶建成消耗［60］。外来物种的入侵也能导致群落结构发生改变，从而影响演替进程。在群落水平上，外来物种能成功的入侵新的生境，并在群落中占据较有利的生态位，与其具有迅速获取资源的适应对策有关，叶性状可以指示这一适应对策［61］，外来物种通常具有较大的SLA、较高的单位质量LNC和较短的LLS等性状［62］。对悉尼地区外来物种的叶性状进行了群落水平的比较研究，得出处于扰动生境中的外来物种其SLA、LNC、LPC和N／P显著高于原生生境中的乡土物种［14］。不同植物群落之间的叶性状均值也不尽相同，表示不同的植物群落其指示的生态功能也具有差异。例如，常绿植物群落的SLA明显低于落叶植物群落，加利福尼亚海湾地中海气候区内的22种常绿阔叶灌丛物种在群落水平此种差异趋势显著［1］。对欧洲中部次生草地不同植物群落的叶性状研究表明，随着群落物种丰富度的增加，SLA呈减小的趋势，单位面积LNC呈下降趋势［50］。
2．4区域与全球尺度
区域和全球尺度叶性状的研究重点是定量化研究植物关键叶性状沿气候梯度变化的规律和机理［62］。比较常用的指标是LNC、SLA、LPC，原因之一是由于上述指标简单易测，易于在大尺度、多物种水平上进行研究。长期试验发现，上述叶性状可以在一定程度上指示区域的养分、水分分布格局［62－63］。植物功能性状在不同的气候带、不同的景观内和不同的样点类型间有差异，与植物对环境的适应对策及植物自身的适应对策有关［7］。在区域尺度上，气温、降雨和土壤养分等存在区域分布差异，那么在区域尺度上，植物叶性状是否存在一定的生物地理格局？Reich等［64］在全球年均温为5～10℃的区域内，依据生物地理和气候梯度，分析了植物的LNC，提出几个关于叶性状分异规律的假说，其中包括温度－植物生理假说（temperature－plantphysio－logicalhypothesis）和生物地球化学假说（biogeo－chemicalhypothesis）。温度－植物生理假说指的是LNC随温度的升高而下降，因为温度越低，叶片的生理活性和酶活性减弱，使得叶片内的LNC较高。与此相反，生物地球化学假说指的是低的年均温通过降低有机物的分解和矿化速率来降低氮素的可利用性，而且低温条件下，植物根吸收效率下降导致LNC降低。Han等［65］依据中国753种植物种的叶氮磷含量进行综合分析表明，植物LNC和LPC随海拔的升高而增加，N／P与海拔无显著相关性，中国植被的N／P较全球平均值高，但中国各个植被功能群之间的氮、磷含量及N／P与全球水平较一致，这些性状在中国植被中存在一定的生物地理格局。与之相对应的是，He等［66－67］在分析了中国北方草地199个样点213种植物的叶氮磷后指出，虽然中国植被的N／P高于全球平均值，然而生物地球化学假说不适用于年均温很低的区域，指出在中国北方草原区叶氮磷含量并没有形成生物地理格局，LNC在中国北方草地并没有随温度形成明显的地理格局，气候与植物的LPC和N／P相关性很小，而取样点之间和样地内植物之间的叶性状差异显著。
植物各叶性状因子之间相互关联，不同植物区系间可能存在相似的性状格局。大尺度上，叶性状的分异规律及其与环境因子的相关关系已被广泛研究，成为解释生态系统功能的关键指标［8］。Wright等［11］基于全球175个样点（涉及从极地冻原到热带雨林，从草地到荒漠）的各类植被类型的2548种植物的叶性状分析，首次在全球尺度上阐述了这些关键叶性因子间的普遍相关规律以及与环境因子之间的关系，是对这方面研究工作的一个阶段性总结。各叶性状因子之间存在相关性，揭示了各个性状之间存在内在的联系以及叶性状因子在不同环境压力下趋同进化的特征。研究表明，LNCmass与Amax存在密切正相关，而SLA与植物生产单位叶面积的物质成本呈负相关，二者又随LLS的增加而降低，这种相互关系几乎在所有植物种群和群落中都普遍存在，是进一步理解生态系统行为特征的基础［68－69］。定量化研究不同物种、不同生境相同物种的叶性状因子之间的相关性，有助于找出气候、土壤养分等环境因子对叶性状的影响［61］。目前，已经在全球尺度上初步定量化阐明了6种关键叶性因子（SLA、LDMC、LNC、LPC、LLS等）之间存在的普遍相关规律［70］，在区域尺度上，植物叶性状之间的关系进一步证实了全球尺度的研究结果。对澳大利亚258种不同生境中的建群种乔木的叶性状分析显示，SLA、Amax、暗呼吸速率、LNC和LPC之间存在相互的正相关性；而LLS与以上几种叶性状因子成显著负相关，且与单位面积叶质量成正相关［11］。
3研究展望
3．1中国的叶性状研究
国内对植物叶性状的研究开始的较早，最早可以追溯到1959年侯学煜先生撰写的《中国150种植物化学成分及其分析方法》［71］。虽然，植物叶性状的研究在早期生态学各领域的研究中均有所涉及，然而明确系统地提出植物叶性状（plantleaftraits）的研究却是在最近十年［72］。目前，中国的植物叶性状研究尚属刚刚起步。具有代表性的研究有：在青藏高原，Luo等［73］从区域尺度上解释了植物叶性状对海拔的响应，随海拔高度增加，冠层平均叶寿命、基于面积的叶氮含量、叶面积指数、叶氮库都相应增加，而冠层平均比叶面积、基于质量的叶氮含量都下降。驱动因子主要是温度和降水，土壤有机碳和总氮含量也有重要作用。在科尔沁沙地，李玉霖等［37］调查了不同类型沙丘生境中分布的20种物种，得出SLA和LDMC在不同物种间差异显著。对草原区建群物种羊草进行养分添加实验［74］，结果表明，羊草通过提高SLA、单位质量叶片的叶绿素含量和含氮量，使单位面积叶片含氮量和叶绿素含量均呈线性提高。Han等［65］在综合分析中国753种植物种的叶氮磷含量，指出中国植物叶氮磷含量分布存在一定的生物地理格局。然而，中国在中尺度（群落尺度）、大尺度（区域和全球尺度）的研究还较欠缺，只在中国东北样带草原植物性状与降雨梯度的相关性，叶氮含量的地理格局以及青藏高原植物叶性状生态功能的研究方面开展了一些尝试性的工作［51，66－67］。然而由于中国有着特殊的气候、植被条件，又有着长期的人为干扰和土地利用历史，使得中国的植物叶性状研究有别于其他国家。在未来的研究中，需要加强大尺度上植物叶性状对环境因子响应的定量化研究。尝试建立一些区域性的模型，有助于从机理上解释植物叶性状随环境变化的分异规律。
3．2存在问题与展望
尽管目前叶性状的研究很多，针对植物叶性状的分异规律及其与环境因子之间的相关关系做了许多工作，取得了较大进展［11，71］，但仍有很多问题未能阐释清楚：
（1）生态学家强调植物对生境的梯度变化具有不同的、复杂的适应对策。具体是什么原因或者是哪类环境因子在多大程度上引起叶性状的变异？目前的研究大多只是验证一些假设，没有从机理上阐述清楚［3］。Ackerly等［74］提出通过分子标记法，对变异的性状进行标记，找出与特定植物性状变异相关的候补基因，一旦确定了此类基因，将会给植物性状的研究带来突破性的进展。
（2）自然环境是复杂多变的，某个环境因子对植物的影响往往和其他环境因子耦合在一起，存在交互作用，且大多数物种都具有影响生态系统的独特性状组合，单一性状或者单一功能群无法代替这些性状组合的作用，也不能预测不同物种表现出来的多种功能［75］。因此，需要加强针对某几个环境因子及环境因子之间的交互作用开展的控制试验，以定量化研究叶性状与多环境因子之间的关系。
中图分类号：TP274+2 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2015.12.018
Data Acquisition and Data Format of Orchard Environment based on XML
ZHOU Guo-min，FAN Jing-chao，WU Ding-feng，XIA Xue，QIU Yun
（Agricultural Information Institute， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China）
Abstract：According to the lack of exchanging and sharing data format in the orchard environment，based on analyzing the characteristics of the orchard environment data， an orchard environment data format which was expressed by Schema XML was presented by method of variable data acquisition indicator. It consisted of 43 elements. The root element was <OrchardEnvironmentData>， and consisted of 7 elements： <Version>， <BeginDate>， <EndDate>， <Orchard>， <FruitVariety>， <RecordingDefinition>， <RecordSet>. Its feasibility was verified by the actual application of data representation which acquired by the Orchard Data Acquisition System， and by the data share application in Internet.
key words：orchard;environment data;data format;XML
突破传统果业的限制，发展现代果业是我国水果产业发展的必然趋势。现代果业的重要特征是果园生产和管理的数字化、信息化、机械化，数字果园的概念也应运而生[1]。果园环境涉及的数字化对象包括空气温湿度、光照强度、光有效辐射、紫外线强度、降雨量、风速、风向、露点、土壤水分含量、土壤温度、土壤NPK含量、土壤微量元素含量、土壤重金属含量等。近年来，果园环境数据采集系统的研制与应用已得到重视，相关研究也比较多。在围绕某一个指标进行数据采集和监测的研究方面，Changying Li[2]报道了一种气体传感器阵列监测蓝莓果实病害的方法，樊志平等[3]设计实现了柑橘园土壤墒情远程监控系统，李光林等[4]研制了一种基于太阳能的柑桔园自动灌溉与土壤含水率监测系统， 张会霞等[5]利用“3S”技术设计实现了一种柑橘园GPS数据采集系统。在对整个果园环境多个指标进行数据采集和综合管理的研究方面，叶娜等[6]报道了一种苹果园环境监控系统的研究与设计，王新忠等[7]研究了基于无线传感的丘陵葡萄园环境监测系统，杨爱洁等[8]提出了一种基于无线传感器网络的果园数字信息采集与管理系统，王文山等[9]采用物联网技术设计了一种果园环境信息监测系统。另外，还有一些学者的研究则侧重在果园环境数据采集所涉及的信息通讯技术，如Raul Morais等[10]报道了用于葡萄精准管理的多点环境数据采集装置，岳学军等[11]采用GPRS和ZigBee技术实现了果园环境监测系统，潘鹤立等[12]采用ZigBee和3G/4G技术研究分布式果园远程环境监控系统的设计，徐兴等[13]报道了山地橘园无线环境监测系统优化设计方法及如何提高监测的有效性。综上，这些研究工作基本上都是在利用多种信息技术来实现果园环境数据的获取和监测，不同的是使用的监测指标和监测手段有所差异，但他们都对所获取的数据多采用私有的数据格式进行存贮和管理，对如何把所监测的数据与其他信息系统进行交换和共享则几乎没有涉及。
近年来如何从技术角度来消除“信息孤岛”，解决信息系统之间的数据交换问题受到很多研究者的关注，常志国等[14]提出了一种交通信息基础数据元XML Schema表示模型来解决交通信息系统之间的数据交换和共享，潘峰等[15]构建了国家卫生数据字典XML Schem来实现卫生数据的交换与共享，农业领域也有学者开展数据交换和共享方面的研究，如戴建国等[16]针对国营农场管理报道了基于 REST 架构和XML的农情数据共享技术研究，陈宏等[17]提出了蔬菜种植元数据模型信息描述方法。但针对果园环境数据表示以及数据共享技术方面的研究几乎没有涉及。
本研究在分析果园环境数据内涵的基础上，研究基于XML技术的果园环境采集数据表示技术，重点解决果园环境采集数据的表示格式，为不同系统之间果园环境采集数据的交换和共享应用提供支撑。
1 材料和方法
1.1 果园环境数据分析
果园环境是果园中果树群体以外的空间，以及直接或间接影响该果树群体生存与活动的外部条件的总和。果园环境包括非生物因素和生物因素两方面，非生物因素是指温度、光、水分、空气、土壤、地形、污染等环境因素;生物因素是指果树以外的动物、植物、微生物等环境因素。果园环境采集数据就是利用技术手段获取的各种环境因子的状态数据或者特征数据，从数据形态上来看，有数值、字符、图像、视频、声音、矢量等。
果园气候环境因子方面，大气、温度、光照、水分等气候因子与果树生产有密切的关系，目前利用物联网技术可直接采集的数据包括空气温湿度、光照强度、光有效辐射、紫外线强度、降雨量、风速、风向、露点等。
果园土壤环境因子方面，利用物联网技术或者实验室检测手段可以采集的数据有土壤含水率、土壤pH值、土壤有机质含量、土壤电导率、土壤温湿度、土壤重金属含量、地下水位、土壤盐分等。其中，土壤有机质含量是评价果园土壤肥力的重要指标，也是影响果树生长的重要因素。土壤水分是果树吸收水分的主要来源，土壤湿度过低时，果树吸水困难，甚至凋萎，但如果土壤湿度过高，又会发生渍害，土壤水分含量影响着果树的产量和品质。土壤中重金属含量影响着果品安全，也越来越受到人们的关注。
果园地形环境因子方面，一般利用遥感技术和GIS技术获取和管理果园的地形起伏、海拔、山脉、坡度、坡向、高度等地貌特征数据。
果园生物环境因子方面，果园病虫害和杂草方面的数据更受关注。近来利用现代信息技术手段自动测报果园病虫害数据得到研究和应用部门重视。伍梅霞等[18]报道了自动虫情测报灯在果园有害生物测报上的初步应用情况。邢东兴等[19]利用光谱数据定量化测评红蜘蛛虫害对红富士苹果树的危害程度。
1.2 果园环境采集数据表示格式设计方法
果园环境采集数据不但为果园生产管理系统提供支撑，同时也是果品质量追溯、果品电子商务等果园经营管理系统的数据源之一，果园环境采集数据需要在不同管理系统之间实现自动交换和共享。现有的果园数据采集与管理系统一般采用私有的数据格式进行数据存贮和管理，因此需要设计一个果园环境采集数据表示格式，基于这样的标准格式，才能在不同系统之间实现数据的自动交换和共享。
XML（Extensible markup language）是国际互联网联盟（W3C）开发的用于网络环境下进行数据交换和管理的技术[20]，它以一种开放的、自我描述的方式定义数据结构，通过Schema使XML文档结构化，并能创建不依赖于平台、语言或者格式的共享数据。近年来，农业领域一些学者也开始采用XML技术来研究农业数据元数据标准以及数据表示。日本学者吉田智一[21]提出了农业生产工程管理中的数据表示格式FIX-pms，欧洲学者Martini[22]提出了用于农业信息交换的agriXchange格式规范，Kunisch M[22-23]提出了针对农场的信息表示格式规范agroXML。本研究也采用XML技术来描述果园环境采集数据。
果园环境因子众多，不同果园因管理目的不同，所选择的采集指标也不同，不同采集指标的采样频率也不尽相同。为了提高果园环境采集数据表示格式的通用性，本研究采用可变采集指标项的数据表示方法。该方法把果园环境采集数据文件分为两个部分。第一部分用来定义所选择的采集指标项情况，包括指标名称、数据单位、数据采集点的GPS坐标、数据采用方法说明。第二部分用来顺序存放所采集的数据，每条数据中采集指标项的次序与第一部分定义的数据采集指标项相对应。
2 结果与分析
2.1 果园环境采集数据格式的Schema
果园环境采集数据采用XML文件来存贮，按照可变采集指标项的数据表示方法，其XML文件的语法规则采用Schema文件来定义。在Schema文件中，按照基本数据类型、基础子元素类型、子元素类型、根等4个层次，一共定义了43个元素。Schema文件中各元素之间逻辑关系如图1所示。
从图1可以看出，果园环境采集数据表示格式的根元素是<OrchardEnvironmentData>，它由<Version>、<BeginDate>、<EndDate>、<Orchard>、<FruitVariety>、<RecordingDefinition>、 <RecordSet>这7个元素组成。版本元素<Version>描述了果园环境数据表示格式所采用的XML Schemas版本号。时间元素< BeginDate > EndDate >描述果园环境数据采集的开始时间和结束时间。<Orchard>元素描述果园名称和果园ID号， < FruitVariety>元素描述水果品种名称、学名和ID号。通过这两个元素的ID号可以把果园的环境数据与其他生产经营管理数据进行关联。<RecordingDefinition>元素描述数据存贮的结构，是对具体数据记录存放形式的解释，由若干个数字型、矢量型、图像型、视频数据型、声音型、备注型的数据采集指标项的结构定义组成，支持可变指标项的定义，可根据实际情况来决定数据采集指标项的数量。<RecordSet>元素是实际采集数据的记录实体，由顺序存放的<Record>元素组成，<Record>元素中的数据项和<RecordingDefinition>元素中定义的数据采集指标项是一一对应的，并通过数据采集指标项中的<index>元素值来关联。
2.2 果园环境采集数据表示格式实例
以位于陕西洛川某果园的数据采集系统为例，其数据采集点现场以及采集数据的快照如图2。各种传感器采集的果园环境数据由专门系统来进行管理，并存贮在SQL Server数据库中。
根据Schema文件中所规定的语法形式，就可以把SQL Server数据库中存贮的果园环境数据表示成XML格式的数据。图3是所形成的果园采集环境数据XML文件的片段。如图3所示，在<RecordingDefinition>元素部分，定义了所采集的指标项分别是大气温度、大气湿度、降雨量、监测点1的土壤温湿度和监测点2的土壤温湿度以及光合辐射，这些数据都是DataItem型，如果涉及到监测点的GPS坐标，则在<Coord>元素中定义。在< RecordSet >元素部分，则通过<Record>元素来顺序存放所采集的数据。
2.3 果园环境采集数据表示格式的应用
对于现有的果园数据采集与管理系统来说，利用本文所述的果园环境数据表示格式，不需要改变其数据存贮形式和相应的管理程序，只需在此基础上，通过一个数据转换程序，把果园的环境数据转换成符合果园环境数据表示格式的XML文件，然后通过webservices技术实现一个数据共享接口，需要使用这个果园的环境数据时，只需要调用这个数据共享接口，就能获得相关的数据。其应用方案的逻辑结构如图4，其特点在于不改造原有的果园数据采集系统，仅需通过新增加一个数据共享接口就能实现果园环境数据的共享应用。
果园环境数据共享服务包括3个接口。GetDataStruct接口返回数据结构定义信息，实际上就是<RecordingDefinition>元素中的内容。GetDataBeginEndDate接口返回已有数据的起始和结束日期，以图2所示的实例为例，其返回开始日期是2015-01-01T08：00：00，结束日期是2015-01-01T15：00：00。GetData接口返回指定起止日期的果园环境数据，实际输出形如图3的XML文件。
3 结 论
本研究设计了一种果园环境采集数据表示格式，并通过对某果园数据采集系统所采集数据的实际表示，以及在Internet环境中的共享应用，来验证果园环境采集数据表示格式的设计。结果表明，该格式的设计是可行的，并且具有潜在的良好性能：（1）数据格式简明易用;（2）系统集成简单，用户可以很方便地建立起一个网络化的果园环境数据集成共享系统;（3）透明，用户关心的事情少，并不需要知道原有果园数据采集系统的实现细节，只需要了解能提供的服务。
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中图分类号 G712 文献标识码 A 文章编号 1008—3219（2012）22—0028—05
一、职业院校课程生态系统的内涵
生态课程观是基于教育生态学的哲学观、世界观、价值观、认识论和方法论而提出的一种新的课程观。它既是一种课程理念，也是一种课程实施策略，更是一种体现和运用生态智慧的课程思想。狭义的生态课程观认为，课程的本质是一个特殊的，存在于学校内部开放、动态、生成的生态系统[1]。
（一）职业院校课程生态系统的内涵
生态系统是指由生物群落与无机环境构成的统一整体。依据人类干预的程度可将生态系统分为自然生态系统、半自然生态系统和人工生态系统三种类型。人工生态系统是指以人类活动为生态环境的中心，并按照人类的理想要求建立的生态系统，如城市生态系统、农业生态系统、教育生态系统等。从生态角度看，职业院校的课程作为特定人群的有目的的活动，其与环境也构成一个人工生态系统，即课程生态系统。因此，职业院校课程生态系统是指在一定时空条件下，由构成职业院校课程的要素组分之间、要素组分与环境因子之间相互联系、相互作用而形成的育人功能整体和复杂人工系统。该定义强调如下几点：一是职业院校课程生态系统是由构成职业院校课程的要素以及与这些要素发生联系的环境因子构成的，并且这些要素和因子具有时空限定的具体的人、物和互动内容，而非抽象的；二是要素之间、要素与环境因子之间是有必然联系的，即系统是有结构的、孤立的要素和因子以及强加的联系不能称为要素、因子和联系；三是系统是人工系统，根本功能是育人，其他功能都是在此基础上衍生出来的。职业院校课程生态系统的要素除了教师、学生和课程资源外，还应增加“企业”，即“雇主”①。它是规定职业院校课程生态系统与其他类型教育课程生态系统质的区别的要素。因此，教师、学生、雇主和课程资源共同构成了职业院校课程生态系统的要素集合，与这四个要素发生直接和间接联系的因子则构成该系统的环境因子集合。
（二）构建职业院校课程生态系统的意义
首先，构建包括“雇主”要素在内的课程生态系统，有助于在微观层面为校企合作的必要性提供理论依据。长期以来，我们对校企合作现实的重要性强调得多，而对理论的必要性分析得少。在论证必要性时又往往从社会、文化、经济、政治等宏观角度说得多，而从微观课程层面提得少。在涉及学生实习、就业问题时，很多职业院校言必谈“校企合作”，而当进行课程和教学改革时却喜欢“独来独往”。这不能不说是校企合作“表象热、实质冷，学校热、企业冷”的重要原因之一。因此，职业院校课程生态系统的构建不仅从教育的核心——课程层面为校企合作提供了理论依据，而且也将为实践层面的校、企深度融合提供指导。
其次，构建职业院校课程生态系统有助于在课程管理角度为学校提供生态化的评价指标体系。在职业院校课程管理过程中，评价指标体系是重要的工具之一。然而，是否基于教育生态学的哲学观、价值观和方法论来构建评价指标体系，对于职业院校课程功能的优化和发挥，以及投入和“产出”的效果则有明显差异。基于课程生态系统的评价指标体系必然强调整体功能，关注要素之间以及要素与环境因子之间的有机联系，平衡要素之间的强弱，保护和注重课程环境的改善。因此，生态化的指标评价体系将有助于提高职业院校的课程管理效能。
二、职业院校课程生态系统的模型构建
从某种意义上说，生态学就是关于关联的科学，生态系统的结构就是要素之间的关系。分析并确定职业院校课程生态系统的要素及其关系，不仅可以深化对职业院校课程生态系统内涵的认识，也是构建其结构模型的基础。
（一）职业院校课程生态系统的结构模型
职业院校课程生态系统作为一种现实存在的人工系统，其要素构成和要素关系既有必然性，也有人为性。因此，依据职业院校课程生态系统的育人目的，以及要素间的内在联系，可以构建出职业院校课程生态系统的结构模型，见图1。在该模型中，因课程资源要素与其他三个要素属于不同性质的要素，所以用不同形状表示，而且三者都与课程资源相切，表示他们都与课程资源发生直接的相互作用。教师、学生和雇主除两两直接相互作用外，还通过课程资源要素与另一要素发生间接的相互作用，从而形成包括课程设计、课程实施和课程评价等环节在内的课程开发循环。从课程生态系统与环境的关系来说，一方面是物质、能量和信息的输入，另一方面是对社会、个体和教育需求的满足。
