HJ公司

HJ公司（精选5篇）

HJ公司 篇1

据统计，我国90%以上的私营企业是家族企业, 而家族企业中多数是中小规模的企业，其竞争力远不如大规模企业。家族企业自身也存在一些问题，比如岗位职责不清，员工专业化水平低，人员流动率高等。那么在市场经济这个激烈的竞争环境下，怎样才能使家族企业获得持续的竞争优势呢?现代企业的运作模式已经以人力资本开发为主，要解决家族企业面临的问题, 则需建立现代企业人力资源管理制度，转变家族企业个人集权式的管理。工作分析是人力资源管理的基础，是企业各项制度建立的重要依据，对家族企业的管理与发展起着关键的作用。

1 中小型家族企业进行工作分析的必要性

1.1 工作分析

1.1.1 工作分析的概念

工作分析也称职务分析、岗位分析，是通过运用一定的方法和技术，调查、收集、整理、比较、分析与工作岗位有关的信息，确定或修改岗位的工作范围、职责、权限、工作内容与方法、任职资格等，并制定工作说明书和职务规范的系统性过程。工作分析是一项技术性很强的工作，任何环节都要做到细致入微，否则会导致工作说明书缺乏可信性和有效性。

1.1.2 工作分析在人力资源管理中的作用

工作分析是一个发现组织问题、优化工作流程的系统的过程，可以帮助企业更好地理解岗位职责、任职条件。工作分析所得的大量信息对人力资源管理的各个模块都起着基础性的作用，是人力资源规划、员工招聘、人员培训、绩效考评体系建立、薪酬体系设计等的重要依据。按照工作分析获得的岗位任职条件进行人员招聘与培训，能够达到人尽其才、才尽其用、能岗匹配的效果。根据岗位的任务、性质、职责范围大小、工作难易程度等要素，可以很好地确定绩效考核标准和职位薪酬水平。

1.2 家族企业

1.2.1 家族企业的界定

国际上对于家族企业的定义, 至少有几个方面的基本特征:一是家族对于企业有相对控制地位的所有权和控制权;二是家族的文化价值观主导着企业的发展愿景和使命;三是至少实现一次的家族传承。我国的家族企业发展历史比较短, 大部分还处于成长阶段, 至少实现一次家族传承的可能性不大, 因此本文对家族企业的界定为:企业创始人及其家族拥有绝对的所有权和经营权, 并以家族文化价值观为主导, 能够在家族内部进行传承的企业形态。

1.2.2 家族企业存在的问题

家族企业的治理模式是中国传统文化观念的集中体现，“面子”、“关系”、“人情”在很大程度上制约着家族企业的持续发展，使其在成长过程中面临着很多问题，以下讨论三点。

(1) 重情感轻制度。家族企业本身是以血缘关系为基础建立起来的，家族成员之间存在着深厚的感情，经受着家族伦理规则的约束，使得他们把人情、关系放在了第一位。即使企业建立了各种规章制度，他们也摆脱不了亲情关系，不能严格地遵守企业制度。

(2) 组织结构问题。在中小规模的家族企业内，家庭结构或家族结构成为企业组织的基本构架，存在着因人设岗，因人论事的误区，或者有些部门或岗位根本缺失。

(3) 人力资源流失严重。家族企业人员流失的原因可归纳为以下几点：第一，家族企业在用人制度上习惯任人唯亲，血缘关系近的、与老板关系好的被看作是“自己人”，所谓“外人”则在工资待遇、职位晋升方面差别对待;第二，家族企业重视对人才的引进，轻视对人才的培养，使得员工不能在知识和技能上提高，难以满足职业规划和自我实现;第三，家长式领导，要求员工绝对服从，员工在工作中没有相应的自主权，导致积极性不高，逐渐对工作失去希望。

从以上分析可以看出，家族企业存在的最根本的问题是企业文化的缺乏和企业结构的混乱。文化的缺失使得企业不能以理性的规则来经营，结构的混乱使得企业分工不明，不能实现“效率优先、兼顾公平、按劳付酬”的行为准则。工作分析是人力资源管理的基础，是梳理组织结构，确定岗位职责，优化工作设计的重要途径，用以解决家族企业的问题可谓对症下药。我国中小型家族企业正处于成长阶段，为了保障其可持续发展，进行工作分析是非常必要的。

2 HJ公司工作分析研究

2.1 公司简介

HJ公司是一家从事建筑基础施工的有限责任公司，成立于2002年，注册资金800万元，年产值3000万元，是一家中小型规模的家族企业。公司实行总经理领导下的项目负责制，下设办公室、财务部、技术部、机械部。公司总经理即创始人拥有绝对的控制权和支配权，各部门负责人均由其家族内部人员担任。目前HJ公司共有正式员工42人，其中85%是家族内部成员，大部分为高中以下文化水平，外聘人员占很小的比例，学历都在专科以上，主要担任施工现场的技术性工作。公司的发展思路是培养并组建多个分项目部，逐步扩展业务。

2.2 HJ公司面临的问题

从公司简介我们了解到，HJ公司是一家由创始人和家族共同拥有占支配地位的控制权和所有权的中小型家族企业。企业内部人员素质偏低，优秀人才匮乏，在经营过程中难免出现以下问题。

2.2.1 缺乏先进的管理理念

HJ公司人员文化水平低，老板也不具有先进的管理理念，只能凭主观经验进行统治。老板拥有资源分配、财务政策、人员选拔方面的主要决策权，公司没有严格的制度来实施招聘、培训、绩效、薪酬等的管理，只等老板发号施令。

2.2.2 企业分工不明确，岗位职责不清晰

HJ公司主要是针对施工项目的管理，项目成员只有大概的分工，有时会出现同一个事项几个人来过问、处理，这大大降低了工作效率，浪费了人力。管理层也经常出现多头指挥，不肯放权，“外行指导内行”的现象，使员工不能充分发挥自主权，对工作的责任感、激励感极低。

2.2.3 论资排辈

HJ公司的老员工大多是老板家族内部人员，在企业决策、职位晋升方面处于明显的优势。有些老员工也渴求得到新员工的尊重、服从，喜欢高高在上的感觉，却不知尊重是相互的，这样容易在员工之间产生矛盾，不利于建立和谐的企业文化。

当然中小型家族企业也有其凝聚力强、决策迅速、管理灵活的优势。但是在建筑行业中，企业投资大，资金回收慢，能够在市场竞争中处于不败之地，还是要靠企业强大的管理文化作为支撑，针对问题及时解决。HJ公司的发展思路体现出把企业做大做强的愿景，企业管理也会越来越复杂，可见基础性的工作分析是HJ公司不断向前的第一步。

2.3 HJ公司工作分析的程序

2.3.1 准备阶段。

(1) 召开全员会议，聘请外部专家，成立项目小组。公司总经理在全员大会上宣布工作分析的目的、意义和方法，做好员工的思想工作，建立友好的合作关系。考虑到HJ公司人员结构与水平情况，需要聘请外部咨询专家与企业共同完成工作分析。成立工作分析项目小组，小组成员由专家和企业代表共同组成。小组组长由总经理担任，主要负责审批项目总体策划方案，负责项目实施过程中的重要决策和最终结果的验收。副组长由外聘专家和办公室主任担任，是工作分析的具体实施者，负责调查方案的设计，实施过程的控制，以及与工作分析相关的宣传与培训工作。

(2) 设计工作分析总体方案以及岗位调查方案。根据企业战略目标，明确工作分析的总目标、总任务，确定工作分析的内容、时间安排、参与人员、应用的方法技术以及工作说明书模板的设计等。根据工作分析总体任务，对各类岗位的现状进行调查了解，收集基本的数据资料，这就需要岗位调查方案的设计，该方案包括岗位调查的目的、调查的对象、调查表格的编制以及调查时间、地点的安排。

2.3.2 调查阶段

调查阶段主要任务是依据调查方案，灵活运用问卷、访谈、观察等方法对岗位实施调查，搜集真实可靠的岗位信息，比如岗位名称、任务职责、工作环境、技能要求、体力要求等。实施者要对搜集的信息做好详细的记录，并按信息的重要性和发生频率做好备注。

2.3.3 分析总结阶段

这一阶段是工作分析实施的最后阶段，也是决定工作分析成效的阶段。工作分析者对收集的信息进行分类整理，仔细研究，对可信度低的数据信息重新取证，对没有研究意义的信息摒弃剔除。根据设计的工作说明书模板，形成工作说明书初稿，再对初稿进行修正完善。

2.4 HJ公司施工项目部经理工作说明书

HJ公司相对来说规模比较小，施工项目部是公司的核心生产部门，对公司的管理也主要在于施工项目部，这无疑对项目经理的综合能力是一个很大的挑战，项目经理的职责分工也要轻重有序，合理安排。项目经理的工作说明书如表1:

通过本次工作分析，HJ公司明晰了岗位职责权限，理顺了岗位之间的协作关系，企业对整个工作流程也有了清楚的认识，对企业存在的问题也分析得比较透彻，有利于企业解决问题和诸项决策的制定。工作分析过程中，员工之间就工作问题彼此交流，不但提高了员工参与企业管理的积极性，也增强了员工的专业素养，使得员工逐渐认识到先进管理思想的重要性，有利于我国中小型家族企业的转型和持续发展。

摘要：工作分析是一项重要的人力资源管理技术, 也是人力资源管理各项职能的基础。家族企业是以家族价值观为导向的特殊企业, 缺乏现代的企业管理制度。我国中小型家族企业应当以工作分析为基础, 充分利用工作分析的过程和得到的信息, 发现问题, 解决问题, 实现中小型家族企业的转型和可持续发展。

关键词：家族企业,工作分析,HJ公司

参考文献

[1]李新春.家族企业的成长困境与持续创业[J].现代城市, 2010, 5 (4) .

[2]罗珉.管理学[J].机械工业出版社, 2006 (10) .

[3]安鸿章.企业人力资源管理师 (三级) [M].中国劳动社会保障出版社, 2007 (2) .

HJ公司 篇2

本文针对气相色谱法测定废水中梯恩梯、黑索金含量的方法进行了研究,获得了测定下限优于 《气相色谱法水质梯恩梯、黑索金、地恩梯的测定》 ( HJ 600 - 2011) 的色谱分析条件,并顺利用于处理前后炸药废水的分析检测。

1实验部分

1. 1仪器

气相色谱仪( 7890B) ,美国安捷伦公司; 弹性石英毛细柱( DB - 5) ,美国安捷伦公司。

1. 2试剂与材料

2,4,6 - TNT( 纯度标准物质) ,国防科技工业火炸药一级计量站; RDX( 纯度标准物质) ,国防科技工业火炸药一级计量站; 苯( 色谱纯) ,阿拉丁集团公司。

1. 3样品的处理

量取10. 0 m L样品置于分液漏斗中,加入5 m L苯,振荡2 mim,静置15 min。将水相放入另一分液漏斗中,有机相放入10 m L容量瓶中。重复萃取一次,合并萃取液,用1 g无水硫酸钠脱水后,用苯定容至10 m L,待测。

2结果与讨论

2. 1工作条件选择

《气相色谱法水质梯恩梯、黑索金、地恩梯的测定》 ( HJ 600 - 2011) 中使用的毛细管色谱柱为QF - 1色谱柱( 固定相为50% - 三氟丙基- 甲基聚硅氧烷)［2］,作为强极性色谱柱, 其应用范围并不广泛,平时用于炸药分析的一些实验室常备色谱柱可以尝试用于废水中炸药的分析［3］。

2. 1. 1色谱柱的选择

DB - 5毛细管色谱柱( 固定相为5% - 苯基- 甲基聚硅氧烷) 为气相色谱分析实验室常用色谱柱,作为非极性高性能通用色谱柱,其使用范围非常广泛。将少量TNT、RDX标准物质溶于苯中进样,以DB - 5毛细管柱为分离柱进行了试验,得到色谱分离图如图1所示。

从图1可以看出: 采用DB - 5毛细管色谱柱能够得到TNT、RDX两种物质的色谱峰,且峰形尖锐,对称性好,因此DB - 5毛细管柱可以用于这两种物质的检测。

2. 1. 2柱箱温度的选择

固体RDX的初始分解温度为201. 8 ℃［4］。溶于苯中的RDX进入气相色谱仪汽化室气化后以气态的方式进入毛细管柱分离,气态的RDX在200 ℃ 下是否会出现分解是值得探究的问题。实验考察了气态RDX在不同温度下的分解现象,并对柱箱温度进行了优化［5］。

配制含TNT和RDX的苯溶液,在柱箱温度为200 ℃ 、 195 ℃ 、190 ℃ 、185 ℃ 、180 ℃ 时进样测试,获得TNT、RDX色谱峰的保留时间和峰高,见表1。

从表1可以看出: 柱箱温度为200 ℃ 、195 ℃ 、190 ℃ 、 185 ℃ 、180 ℃ 时,TNT的色谱峰峰高有一定程度的下降,RDX的保留时间和峰高有明显的变化。随着柱箱温度的降低,RDX的保留时间变长,峰高增加,试验结果表明在200 ℃ 、195 ℃ 、 190 ℃ 时RDX已经出现了分解,其中180 ℃ 时RDX的色谱峰高约为200 ℃ 时的两倍,表明在200 ℃ 时RDX有明显的热分解现象。比较柱温为185 ℃ 时与180 ℃ 时RDX的色谱峰数据, 180 ℃ 时其峰高增加幅度不大,而RDX的保留时间明显增加致使分析时间延长。综合考虑分析速度和灵敏度因素,RDX的柱箱温度定在185 ℃ 较为合适。

原标准采用的QF - 1色谱柱为强极性柱,对极性分子TNT有强的保留作用,需要采用较高的柱箱温度( 200 ℃ ) 才能缩短TNT的出峰时间减少样品分析时间,但200 ℃ 柱箱温度使汽化后的RDX发生分解,其色谱峰高降低,因而RDX的测定下限仅能达到0. 2 mg/L。当使用非极性毛细管柱DB - 5后,根据 “相似相溶”的原则,其固定相对弱极性RDX分子的作用力更强,因而RDX在TNT之后出峰,并且由于非极性固定相对这两种组分的保留作用都弱于强极性柱,无须设置过高的柱箱温度这两种组分的出峰时间就能满足分析的需要,在185 ℃ 柱温即可获得峰形尖锐且对称性好的色谱峰,从而有效解决了RDX在190 ℃ 就有明显分解的现象,RDX的测定下限也有望得到提高。

根据上述试验结果,可将同时测定废水中TNT、RDX的柱箱温度定为185 ℃ 。

2. 2汽化室温度的选择

实验结果表明柱箱温度越接近200 ℃ ,RDX分解的现象越严重。为判定RDX样品在汽化室是否存在分解现象,我们考察了汽化室温度为220 ℃ 和190 ℃ 时RDX的色谱图,实验结果见表2。

由表2可以看出,在220 ℃ 和190 ℃ 的汽化室温度下, TNT及RDX的色谱峰面积都较接近,但在汽化室温度为220 ℃ 时,RDX及TNT的色谱峰高均明显增加,表明220 ℃ 更利于这两种物质的完全快速汽化,得到的色谱峰形更为尖锐,有利于提高分析方法的灵敏度。另外,由于在汽化室内样品瞬间完全汽化,并随载气快速进入色谱柱,因此即使RDX有轻微分解其表现也并不明显。因此,汽化室温度选为220 ℃ 是适合的。

2. 3标准曲线制作

分别配制不同质量浓度水平的标准系列( 如表3所示) ,再分别移取10. 0 m L标准系列于6个分液漏斗中,按照1. 3相同步骤操作。从低质量浓度到高质量浓度依次注入气相色谱仪分析测定,以目标物峰面积为纵坐标,以质量浓度为横坐标,绘制校准曲线。得到黑索金相关系数0. 998; 梯恩梯相关系数0. 999。

实验测得TNT测定下限为0. 05 mg/L; RDX测定下限为0. 04 mg / L。RDX测定下限与原标准0. 2 mg / L相比较有了很大的提高,表明条件改变后,分析方法更加适用于炸药废水处理前后的达标判定。

2. 4精密度和回收率实验

随机选取一个废水样品用本方法进行6次测定,得到重复性实验结果( 见表4) 。同时,试验测定了不同质量浓度的TNT、RDX的回收率,实验结果见表5。

表4中数据表明,废水中TNT和RDX测定相对标准偏差低于4% 。

由表5可以看出,本文建立的测试方法的回收率约在90% ~ 110% 之间,表明方法的准确度符合废水测定的要求。

2. 5样品测试结果

运用本方法对多个炸药废水样品中TNT、RDX含量进行测定,结果如表6所示。

3结论

采用通用性毛细管色谱柱DB - 5代替QF - 1色谱柱,降低了色谱柱工作温度,将RDX的测定下限从0. 2 mg/L降低到了0. 04 mg / L,解决了炸药废水中RDX检测方法与排放标准之间的冲突,且本方法快速、准确,满足质控要求。

摘要：针对HJ 600-2011标准中存在的测定下限与炸药废水排放指标重合的问题,通过优选色谱柱、优化分离条件对原方法进行了改进。实验结果表明:改进后的方法将TNT、RDX的测定下限从0.08 mg/L、0.2 mg/L降低到了0.05 mg/L、0.04 mg/L,且相对标准偏差低于4%,加标回收率在90%~110%之间。本方法快速、准确,适用于炸药废水的测定。

HJ公司 篇3

关键词：镰刀菌,对氯苯酚,降解动力学

氯酚类化合物(CPs)广泛用作木材防腐剂、防锈剂、杀菌剂和除草剂等,大量的CPs污染物进入环境,对人体健康和自然生态系统造成危害[1]。CPs被美国环保局列入优先控制污染物名单[2]。目前对含CPs废水的处理主要采用光催化氧化、电催化等高级氧化法,成本较高,容易产生二次污染,因此用生物法降解CPs成为人们日益关注的焦点。目前CPs的生物降解主要集中在对细菌的研究上[3,4],而用真菌降解CPs的报道不多。细菌对生长环境要求较高,对重金属尤其敏感,而真菌则对环境重金属具有较强的忍耐性及解毒作用[5],在实际废水处理中有更高的实用价值。本实验室筛选出一株镰刀菌HJ01,经研究表明对一些偶氮染料和苯酚都有很好的降解效果[6,7,8]。

本工作采用实验室筛选的一株镰刀菌HJ01作为降解菌,以对氯苯酚(4-CP)为目标物,探讨了镰刀菌HJ01对4-CP的降解性能,并对降解动力学和降解机理进行初步研究。

1 实验部分

1.1 实验材料

镰刀菌HJ01,本实验室自行分离[9]。

马铃薯培养基[10]。

无机盐液体培养基:MgSO4·7H2O 0.5 g,ZnSO4·7H2O 0.01 g,FeSO4·7H2O 0.1 g,MnSO4·H2O 0.01 g,CaCl2 0.1 g,NH4Cl 0.25 g,CuSO4·5H2O 0.05 g,蒸馏水1 000 mL。无机盐固体培养基:在液体培养基中加入质量分数为2%的琼脂。

1.2 试剂和仪器

实验用试剂均为分析纯。

UV2450PC型紫外-可见分光光度计:日本岛津公司;DGG-9123A型电热干燥箱:上海森信实验仪器有限公司;DHZ-DA型恒温振荡器:太仓市实验设备厂;SW-CJ-1F型单人净化工作台:苏州净化设备有限公司;TitraMate20型pH测定仪:梅特勒托利多公司。

1.3 菌种驯化及菌悬液的配制

将4℃斜面保存的镰刀菌HJ01菌种于25℃下活化24 h后接种到4-CP质量浓度为50 mg/L的马铃薯培养基上。在25℃恒温培养箱中培养10 d,10 d后平板上出现丰富的白色菌落,将其先后接种到4-CP质量浓度为50 mg/L和100 mg/L的无机盐固体培养基上,分别培养7 d,然后刮取菌落用蒸馏水配成菌悬液,控制菌悬液浓度使其在600 nm处的吸光度约为1.0。

1.4 4-CP的降解实验

取1 mL菌悬液接种于25 mL 4-CP初始质量浓度为50 mg/L的无机盐液体培养基中,用6 mol/L盐酸和10 mol/L NaOH溶液调节pH,加入一定量蔗糖为外加碳源,在100 r/min下进行培养。每间隔24 h取样10 mL,于5 000 r/min下离心10 min后取上清液1 mL测定4-CP质量浓度。将剩余物摇匀后倒回培养液,继续培养。

1.5 分析方法

采用4-氨基安替比林法测定4-CP质量浓度[11]。

菌体生长量测定:用两层中速滤纸真空过滤培养液,收集菌体,用蒸馏水洗3次后在恒温干燥箱中105℃下干燥24 h,再在干燥器中冷却至恒重,以滤纸的质量净增加量作为菌体的干重,换算为单位体积培养液菌体干重即为菌体生长量。

2 结果与讨论

2.1 蔗糖质量浓度对菌体生长量和4-CP质量浓度的影响

在降解温度为30℃、初始pH为7的条件下,蔗糖质量浓度对菌体生长量和4-CP质量浓度的影响见图1和图2。由图1和图2可见:在以4-CP为惟一碳源和能源生长的情况下,4-CP在8 d内降解完全,菌体生长量达0.72 mg/L;在蔗糖质量浓度为3 g/L的条件下,4-CP在6 d内降解完全,菌体生长量达2.55 mg/L;在蔗糖质量浓度为5 g/L的条件下,4-CP在8d内降解完全,菌体生长量达2.31 g/L。在没有外加碳源的情况下,因为4-CP的抑制作用,菌体生长较为缓慢,后期4-CP被逐渐降解,体系中4-CP质量浓度下降,菌体生长速率和4-CP降解速率加快;外加蔗糖后,菌体生长量明显要高于以4-CP为惟一碳源时的生长量,但过量的蔗糖又会对菌体的生长起到抑制作用。这表明镰刀菌HJ01对碳源有一定的选择作用,实验确定最佳蔗糖质量浓度为3 g/L。

2.2 降解温度对4-CP质量浓度的影响

在蔗糖质量浓度为3 g/L、初始pH为8的条件下,降解温度对4-CP质量浓度的影响见图3。由图3可见,降解温度为25～35℃时,4-CP都能在8 d内降解完全。降解温度的变化对4-CP的降解并没有太大影响,最终选择30℃为最佳的降解温度。

2.3 初始pH对4-CP质量浓度的影响

在蔗糖质量浓度为3 g/L,降解温度为30℃的条件下,初始pH对4-CP质量浓度的影响见图4。由图4可见:初始pH为6,7,8时,4-CP在7 d内降解完全;初始pH为2,4,10时,4-CP在8d内都不能降解完全。这说明在酸性和碱性条件下均会抑制镰刀菌HJ01对4-CP的降解,故实验选取最佳初始pH为8。

初始pH:●2;■4;▲6;◆7;○8;□10

2.4 4-CP的降解动力学

以4-CP为惟一碳源和能源时,镰刀菌HJ01菌体的生长和4-CP的降解开始比较缓慢,而后期随着4-CP质量浓度的下降,HJ01菌生长速率及4-CP降解速率明显加快,这说明对于镰刀菌HJ01来说,4-CP是一种抑制型底物,其降解动力学可以用Haldane模型来分析[12],Haldane模型见式(1)、式(2)和式(3)。

式中:μ为菌体比生长速率,d-1;μA为类似于菌体最大比生长速率的常数,d-1;ρs为4-CP质量浓度,mg/L;Ks为半速率常数,mg/L;Ki为底物抑制系数,mg/L;t为降解时间,d;Q为菌体生长量,mg/L;Y为菌体的收率,%。

用matlab软件拟合以4-CP为惟一碳源时的实验数据结果,菌体生长量和4-CP质量浓度拟合曲线见图5。由图5可见,Haldane模型能够较好地反映镰刀菌HJ01在以4-CP为惟一碳源时的生长和4-CP降解情况。拟合结果为μA=0.857 d-1,Y=14.5%,Ks=0.58 mg/L,Ki=180 mg/L。

外加蔗糖条件下的4-CP降解动力学可用一级动力学方程表示,方程见式(4)。

式中:K为降解速率常数,d-1。由图2中蔗糖质量浓度为3 g/L的4-CP降解数据进行拟合,拟合结果为K=0.506 6 d-1,r=0.967 4,基本符合一级动力学模型。

2.5 4-CP降解产物的紫外-可见光谱

以4-CP为惟一碳源时4-CP降解产物的紫外-可见光谱图见图6。由图6可见,随降解时间逐渐延长,4-CP的特征峰逐渐消失,同时没有出现新的特征峰,这表明在降解过程中4-CP分子中的苯环结构被打破,4-CP可被完全降解。镰刀菌HJ01降解4-CP的具体途径还需进一步研究。

3 结论

a)镰刀菌HJ01能以4-CP为惟一碳源和能源生长;外加蔗糖作为碳源可提高镰刀菌HJ01的生长速率和4-CP的降解速率。镰刀菌HJ01降解4-CP的最佳实验条件为:蔗糖质量浓度3 g/L,初始pH 8,降解温度30℃。

b)在以4-CP为惟一碳源时HJ01菌的生长和4-CP降解动力学符合Haldane模型;在外加蔗糖作为碳源时,4-CP的降解动力学基本符合一级动力学模型。

c) 4-CP降解产物的紫外-可见光谱图表明,降解过程中4-CP分子中的苯环结构被打破,4-CP可被完全降解。

参考文献

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[10]沈萍,范秀容,李广武.微生物学实验.第3版.北京:高等教育出版社,2003.215～216

[11]原国家环境保护总局《水和废水监测分析方法》编委会.水和废水监测分析方法.第4版.北京:中国环境科学出版社,2002.460-462

HJ公司 篇4

粮食安全生产的一项重要措施就是及时、准确地了解农作物的种植面积、长势以及预测产量。本文中的麦类是指大麦和小麦, 麦类种植在全黑龙江垦区都有零星分布, 其中主要集中在西部管理局, 监测起来有一定的难度。遥感监测农作物种植具有独特的优势, 它具有覆盖面积大、在短时间内可多次观测、成本被大大降低等特点。再加上遥感技术与全球定位系统、地理信息系统的紧密结合, 为农作物的种植面积提取以及空间准确定位、监测长势变化等提供了强有力的科技平台。本文在2011年农场耕地提取信息的基础上, 对黑龙江垦区西部九三管理局的七星泡农场2012年麦类种植情况进行提取研究。

1 研究区概况

研究区选在七星泡农场, 该场隶属于黑龙江省农垦九三管理局, 位于讷河市、五大连池市、嫩江县交界处, 是九三管理局较大的农场。农场行政区划归属嫩江县。农场地理坐标为东经125°42′22″~126°10′37″, 北纬48°42′00"~49°09′06″。最高海拔415m, 最低海拔270m, 地势南高北低, 属于坡度缓冲的丘陵地形。土壤自然肥力较强, 黑土层较厚, 物理结构良好, 有利于农业耕作。但由于土质疏松, 易导致水土流失。

2 数据资料准备与预处理

我国于2008年9月6日上午11时25分成功发射了环境与灾害监测预报小卫星 (HJ-1A/1B星) , 其中HJ-1A星搭载了CCD相机与超光谱成像仪 (HSI) , HJ-1B星搭载了CCD相机与红外相机 (IRS) 。在HJ-1A卫星与HJ-1B卫星上均装载两台CCD相机, 它们的设计原理是完全相同的, 对地刈幅宽度为700km, 地面像元分辨率为30m, 4个谱段推扫成像。HJ-1A卫星和HJ-1B卫星的轨道完全相同, 相位相差180°。两台CCD相机组网后重访周期是2d。HJ星影像具有4个波段, 这4个波段与TM影像的前4个波段是相同的波段范围, 该研究选择的是4波段、3波段、2波段组合。研究中收集到七星泡农场2012年6~8月的三景HJ-1A/1B数据 (参见表1) 、七星泡农场地块矢量边界和2012年作物实地采集数据。投影方式为Albers等积投影, 椭球体为Krasovsky。

预处理首先需要对影像进行波段合成和几何校正。然后在ERDAS软件中利用农场矢量边界剪裁出研究区域, 对有云区域利用SPLINE进行去云处理。最后把三景影像按照时间的顺序进行叠加准备进行麦类提取。

3 麦类监测研究

麦类监测主要是通过目视解译的判读方法进行监测。目视解译的步骤主要是:从已知到未知、先易后难、先山区后平原、先整体后局部、先宏观后微观。主要方法有直判法、对比法、邻比法、动态对比法、逻辑推理法等。目视解译的最基本方法是从“已知”到“未知”, 所谓“已知”就是已有相关资料或解译者已掌握的地面实况, 将这些地面实况资料与影像对应分析, 以确认二者之间的关系。根据所掌握的材料和熟悉的情况制定出工作的计划。具体根据影像特征, 即形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局建立起影像和实地目标物之间的对应关系。运用相关分析方法, 根据解译标志对影像进行解译, 选定典型的样片, 供解译时借鉴。

黑龙江省麦类每年3、4月种植, 当年8、9月收割。根据麦类的这个特点, 首先选择8月末的影像, 与2011年的七星泡农场耕地数据叠加, 再把农场耕地数据中所有耕地都设置成空, 非耕地填充上颜色。在耕地区域找出麦类。由于农作物收割后在HJ星CCD数据中波段4、3、2组合的情况下体现的是蓝色, 这样就可以把8月末已经收割的农作物提取出来, 大豆、玉米、水稻这些大面积种植的作物在当年的十一左右才进行收割。这样很容易把它们与麦类区分开。提取出来的蓝色区域还包括麦类、水飞蓟、马铃薯、甜菜等一些其它作物。然后再看7月份的影像, 根据这个影像麦类的颜色是深红色, 其他一些作物的颜色也是红色, 很容易混淆, 仍不能有效区分出来。

最后再看6月份的影像, 这个时期麦类已经长得比较高, 长势很好, 影像上体现的是鲜红色。虽然这时树林的颜色也是鲜红色, 但是利用8月份影像已经将树林扣除。现在就剩下一些提早种的其它作物混在中间, 其中以水飞蓟的颜色与麦类最为接近, 但它在6月份的影像中是粉红色, 还是可以区分的;而马铃薯、甜菜等在6月份的影像中是绿色的。依据这样的目视对比分析提取方法, 提取出了麦类的种植区域 (参见图1) 。

4 结论与讨论

该研究提取分析了2012年七星泡农场麦类种植面积情况, 达到较高精度的动态监测。通过HJ星CCD数据4、3、2波段组合6、7、8三个月份的三期影像, 利用对比分析的方法提取出麦类的分布区域, 计算出种植面积。研究总结如下。

a.研究采用HJ星CCD数据, HJ星周期较短 (2d) , 这样大大提高了产生优质影像的概率。黑龙江省7、8月份是雨季, 多云有雨的时间比较长, 总体上在1个月内能找出1~2个可以使用的优质影像, 多的时候能找到3~4个优质影像。

b.研究使用多时相影像对比分析的方法。麦类具有特殊的物候, 种得早收得早, 使用6、7、8月三景影像从8月到6月开始推导, 层层挑选, 最后找出精准的麦类。

c.监测精度较高。多时相HJ星CCD影像对比分析提取方法, 通过实际验证, 提取精度达到了97%。成功地排除了水飞蓟、马铃薯、甜菜等强干扰判读的作物。其中出现误差主要是在一些小片林地, 6月份体现出红色, 在8月末树林长势较差, 出现了蓝色。这样就造成了误判。可以通过利用高分辨率的近期影像, 成功地排除林地, 这样就可以进一步提高精度。

HJ星是2008年9月发射成功的, 我们对HJ星的有效利用还在逐渐摸索中, 通过上述研究成功获得了麦类的分布情况和种植面积, 但是获得准确面积的时间却是在8月末。如果要想在6月份就知道麦类的种植情况, 通过上面的研究, 进行反推导, 我们可以利用6月的HJ星影像, 叠加前一年的耕地数据, 利用颜色、纹理、形状、大小、阴影、色调、位置等特点, 加上解译人员丰富的解译经验, 就可以较高精度地找到麦类的分布情况。这样对于麦类长势的监测以及估产会提供很好的数据支持。在进行麦类提取过程中, 发现影像的云会对麦类提取有比较大的影响, 在提取之前, 要进行去云处理, 这样有利于精度的提高。对于地块面积较大的麦类, 提取结果较好;而对于地块面积狭小、密集区域, 特别是有零散树林地块的提取有待改进。研究主要是在HJ星CCD数据的基础上进行的, 再利用一些高分辨率影像辅助判读, 提取麦类会达到越来越精确的目的。

摘要：以HJ星CCD数据为数据源, 利用ARCMAP9.0、ERDAS8.6软件进行数据处理。利用多时相HJ星CCD影像4、3、2波段组合的对比分析提取方法, 获得麦类的分布情况和种植面积, 通过实际验证准确率达到97%。

关键词：遥感监测,HJ星,CCD影像,麦类,黑龙江垦区

参考文献

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HJ公司 篇5

传统的农业产量测算方法主要有农学预报方法、统计预报方法、气象统计方法等[1]。农学预报方法是通过农作物各个生长阶段的指标和作物产量之间的相关性来构建估产模型, 具有良好的农学基础, 但是很难界定农学参数和影响因子的关系。统计预报方法主要是通过统计分析建立农作物产量预测模型, 适用于大区域行政范围内, 但是缺乏对作物本身特性和作物产量空间分布信息的考虑。气象统计方法主要是通过建立气象因子和产量之间的关系来预测作物的产量, 适用于大范围的农作物估产, 但是该方法计算繁杂, 某些气象因子往往难以量化。这些传统方法分别从不同角度来建立作物单产模式, 但是在效率和精确度上都有一定的欠缺[2]。

20世纪70年代以来, 以遥感、地理信息系统和导航定位等为代表的空间信息技术迅速成为农作物估产的重要手段。目前, 遥感估产常用的方法包括基于农学机理的遥感估产模型、基于作物生长机理遥感估产模型和基于植被指数的遥感估产模型[3]。第一种方法主要是利用遥感数据反演农作物生长所需要的养分、水分等信息来获取作物的生长状况, 进而对粮食产量进行估产。例如, 冯伟等[4]通过大田试验, 定量分析了小麦产量与冠层高光谱参数的关系, 认为利用冠层特征光谱指数可以准确预报小麦的产量。第二种方法主要是利用遥感反演的作物生长参数与作物生长模型相结合来对作物的产量进行估算, 例如王纯枝等[5]将NOAA-14 AVHRR的冠层温度数据与生长模型相结合, 建立PS-X模型来对农作物的产量进行估算, 通过对平原地区夏玉米的估计证实利用该模型进行估产是可行的。Padilla等[6]以西班牙南部的半干旱地区Genil-Cabra为例, 采用GRAMI模型和卫星遥感数据估计了该地区粮食的产量, 结果显示估计的数据与实际观测的数据之间可以很好的匹配。第三种方法主要是利用遥感反演的植被指数与作物产量相结合来建立作物估产模型, 从而实现对农作物产量的估算, 例如欧文浩等[7]以黑龙江八五二农场三大作物为例, 利用HJ-1卫星CCD影像构建了时序的NDVI曲线数据, 从而确定遥感估产的最佳时相, 为遥感估产提供保障。陈劲松等[8]利用国产资源卫星HJ-1A/B, 通过分析水稻叶面积指数 (LAI) 和NDVI的关系建立模型反演水稻的LAI, 结合作物生长模型WOFOST建立了水稻生长模型, 并利用SCE (shuffled complex evolution) 方法对初始的模型参数进行了优化, 估产结果表明利用遥感数据提取的信息可以修正作物模型的参数, 进而提高估产的精度。李卫国等[9]以江苏省盱眙县、金湖县和洪泽县为例, 采用HJ-1A卫星的NDVI和比值植被指数反演了LAI和生物量, 从而对产量进行了估算, 结果表明HJ-1A卫星可以满足水稻种植面积提取和产量预报的需求。邓坤枚等[10]利用30 m的国产环境减灾卫星的NDVI数据, 利用数理统计的方法建立了其与单产的估产模型, 并对内蒙古陈巴尔虎旗的春小麦进行了预测, 结果表明其估产精度可达到利用国外卫星的预估精度。李正金[11]利用TM影像, 同时结合CBERES-2和HJ-1A/B数据反演的LAI、生物量等数据, 结合已有的冬小麦估产模型, 对冬小麦产量进行了预测, 结果表明利用以上遥感数据反演的LAI、生物量等数据与冬小麦估产模型相结合可以较好的对冬小麦进行估产研究。陈鹏飞等[12]利用环境减灾卫星构建作物NDVI时序曲线对山东省禹城市的冬小麦进行估产研究, 结果表明建立的估产模型可靠, 可以用来对冬小麦进行估产研究。

本研究以北京市冬小麦为例, 通过计算HJ小卫星2013年4月30日、5月12日和5月29日三期的NDVI值, 与冬小麦地块单产数据建立回归模型, 以期找到一种简单、高效冬小麦作物估产模型, 从而可以为北京市相关政府部门及时了解粮食产量, 制定相应的粮食政策和调整种植结构提供参考。

1 研究区概况和数据准备

1.1 研究区概况

研究区位于华北平原西北边缘的北京市 (东经115°25′-117°30′, 北纬39°26′-41°03′之间) , 该区冬季寒冷干燥, 夏季炎热多雨, 年平均气温10-12℃, 多年平均降水量580 mm。该区主要的农作物为小麦、玉米、大豆等。其中冬小麦播种时间为九月下旬至十月上旬, 收获时间为下一年的6月中旬至下旬。北京市的冬小麦种植面积主要集中在大兴、顺义、房山、通州四个区。

1.2 数据准备及预处理

1.2.1 HJ小卫星数据

HJ小卫星影像具有蓝、绿、红、近红外4个光谱波段, 平均光谱分辨率为10 nm, 空间分辨率为30 m。根据北京市冬小麦的物候特征, 选取冬小麦关键生育期的遥感影像, 以此来获取北京市冬小麦生长关键期的NDVI值。遥感影像预处理包括大气校正, 投影转换, 几何校正和图像裁剪。大气校正在ENVI4.8的FLASSH模块中进行, 几何校正以2005年耕地地块和北京市1∶1万主干交通道路网矢量图层为参考数据, 采用二阶多项式法对HJ小卫星影像进行几何精纠正, 保证全部数据在空间上的一致性, 空间匹配误差保证在0.5个像元之内, 投影采用Albers等面积投影。

1.2.2 冬小麦空间分布图和抽样村实产地块分布图

利用2012年11月29日, 2013年4月11日和4月21日三期资源三号数据, 同时结合2006年在0.2-0.4 m航片上矢量化的北京市耕地地块, 通过目视解译数字化的方法, 得到了2013年北京市冬小麦空间分布图 (图1) 。此外, 本研究还用到了北京市统计局农业调查总队的冬小麦产量实割实测数据, 该数据涉及实产地块共247个, 其具体分布见图2。

2 研究方法

北京市各区县冬小麦种植特点不同, 种植结构也有一定差异。因此, 本研究中采用了分区县地块整体回归进行北京市各区县及其全市冬小麦的单产估算。具体做法是:首先对50个抽样村内冬小麦实产地块进行矢量化, 然后获取HJ小卫星冬小麦生长关键期的NDVI值, 分区县利用地块内实割实测的产量数据与地块内的NDVI值建立三元线性回归模型, 进而估算北京市全市及其各区县的冬小麦单产。其中房山区和通州区同位于北京市南部, 冬小麦长势很相近, 所以把这两个区归为一个大区, 建立一个回归方程;昌平区、怀柔区、平谷区和密云县种植地块都较为零碎, 且同处北京市以北, 冬小麦长势也很相近, 所以把这四个区归为一个大区, 建立一个回归方程。朝阳区和海淀区冬小麦种植面积很小, 没有实割实测的产量数据, 因此不对其单独进行建模, 而是利用北京全市的回归模型作为这二个区的估算模型。整体技术流程如图3所示。

图1 2013年北京市冬小麦空间分布图Fig.1 Spatial distribution of winter wheat in Beijing in2013

图2 2013年北京市冬小麦抽样村实产地块空间分布图Fig.2 Distribution of winter wheat sample plots in Beijing in 2013

归一化植被指数NDVI的具体计算公式为:

式中:NNIR为近红外波段反射率, NR为红外波段反射率。

2.1 冬小麦遥感估产

利用冬小麦生长关键期的NDVI值, 建立地块实测单产与地块三期遥感影像 (2013年4月30日、5月12日和5月29日) NDVI均值的多元线性回归模型, 具体如下:

式中:y为地块实测单产, NDVI0430为实产地块2013年4月30日的NDVI均值, NDVI0512为实产地块2013年5月12日的NDVI均值, NDVI0529为实产地块2013年5月29日的NDVI均值, a、b和c分别为方程系数, d为方程常数项。

2.2 精度验证指标

本研究采用均方根误差 (RMSE) 和决定系数 (R2) 来评价北京市冬小麦的预测结果, 采用总体样本的90%建立回归模型, 同时采用总样本的10%进行精度验证, 其具体的计算公式如下:

均方根误差:

式中:y軃i表示预测单产, yi表示实测单产, 单位均为kg/hm2, n为样本的个数。

决定系数R2:

式中:xi表示冬小麦预测单产, yi表示冬小麦实测单产, 单位为kg/hm2, x軃和y軃表示两种单产的算数平均值。

3 结果与分析

3.1 地块回归

冬小麦的生长过程是一个连续的过程, 其产量与各个时期的生长状态和地理位置有密切的关系, 因此本研究按照各区县的地理位置分区建立了冬小麦实测实产和NDVI的多元线性回归方程, 表1显示了北京市四个分区的地块回归方程。从表中得到的冬小麦估产的多元线性回归模型和检验结果可以看出, 大兴区、房山区和通州区、顺义区及其北京市全市三期的NDVI值与冬小麦产量之间具有较好的相关性, F值的大小分别为8.085、6.483、5.584和19.570, 在5%的置信区间上通过了检验, 说明所建立的多元线性回归模型可以很好的估算北京市全市和主要主产区的冬小麦单产, 昌平、怀柔、平谷和密云所建立的回归模型效果最差, F值只有1.479, 在5%的置信区间上并未通过检验。将北京市全市的NDVI均值及其各区县的NDVI均值代入回归模型中, 得到了各区县的预测单产, 其预测单产和实测单产的结果如表2所示。

3.2 精度验证

为了验证和比较上述所建立模型的准确性, 建立北京市冬小麦实测单产和预测单产的散点图, 具体的精度验证结果如表2和图4所示, 从表2中可以看出, 在北京市市级水平上, 预测单产和实测单产的相对误差为-0.17%, 从图4中可以看出, 冬小麦实测单产和预测单产的相对误差RE=2.18%, 说明利用抽样村地块回归可以得到高精度的北京市全市及其各区县的单产。将各区县的实测单产和预测单产进行相关分析, 其决定系数R2=0.92, 均方根误差RMSE=170.56 kg/hm2, 表明北京市各区县的冬小麦实测单产和预测单产具有良好的对应关系, 该结果说明利用此方法可以用来构建北京市全市及其各区县冬小麦产量估测模型。

4 结论

本文利用2013年4月30日、5月12日和5月29日三期冬小麦抽穗、灌浆时期的北京市HJ小卫星NDVI数据, 结合其实产地块数据建立了北京市冬小麦估产回归模型, 可以得到以下结论:

1) 建立的北京市全市NDVI和实测单产之间的回归模型为:y=-0.035×NDVI0430-0.695×NDVI0512+1.273×NDVI0529+280.176, 根据种植结构的不同分区县建立的回归模型分别为:大兴区:y=0.18×NDVI0430-1.493×NDVI0512+1.333×NDVI0529+316.08, 房山和通州区为:y=0.049×NDVI0430-1.157×NDVI0512+1.604×NDVI0529+277.41, 顺义区为:y=-0.60×NDVI0430-0.865×NDVI0512+1.97×NDVI0529+247.68, 昌平、怀柔、平谷和密云为:y=-0.372×NDVI0430+1.007×NDVI0512+0.080×NDVI0529+274.102。

2) 根据所建立的回归模型得到2013年海淀区、大兴区、房山区、平谷区、昌平区、朝阳区、通州区、怀柔区、顺义区和密云县的小麦单产分别为5049.24kg/hm2、5148.96 kg/hm2、4849.30 kg/hm2、4684.20kg/hm2、4736.69 kg/hm2、5049.24 kg/hm2、5350.64 kg/hm2、4815.43 kg/hm2、5108.84 kg/hm2和4796.03 kg/hm2, 北京市全市的冬小麦单产为5049.24 kg/hm2。

3) 精度验证结果说明实测单产和预测单产具有良好的对应关系 (其R2=0.92, RE=2.18%, RMSE=151.61kg/hm2) , 表明本文方法可以用来构建北京市全市及其各区县冬小麦产量估测模型。

5 讨论

NDVI常用来对地表植被覆盖度和作物生长的状况进行监测, 然而影响冬小麦生长的因素是多方面的, 不仅取决于其本身的生长情况, 而且与土壤肥力、气候条件、人类管理等多方面因素相关, 很多因素具有不确定性, 这些不确定因素阻碍了对冬小麦产量进行准确估算。鉴于此, 本研究以北京市为例, 直接利用分辨率较高的环境小卫星的NDVI数据与冬小麦抽样村实测实产地块数据建立回归模型, 并对回归模型进行验证, 研究的方法和结果对其他同类粮食生产监测问题的科学解决具有一定参考价值。

本研究也存在以下不足, 例如北京市冬小麦分布很不均匀, 种植结构差异也很大, 虽然在一定程度上考虑了种植结构的差异, 但是只是按照地理位置对其进行简单的划分, 这在一定程度上简化了模型的复杂性, 同时也增加了模型的误差和不稳定性, 本文所建立的回归模型预测的单产和实际产量相对误差为2.18%, 但是在建立昌平、怀柔、平谷和密云的回归模型的时候, 由于冬小麦种植面积较小, 抽样的时候导致样本数量在这几个区县分布较少, 因此在5%的置信区间上并未通过检验, 在今后应增加各个区县抽样村和抽样地块的数量, 使其尽可能的在北京市各区县都有分布, 从而进一步减小相对误差, 增加作物产量预测的准确性。同时本研究只采用环境小卫星数据进行冬小麦估产, 未来研究应采用多种卫星影像数据 (例如MODIS和环境小卫星) 相结合的方式对冬小麦等农作物进行估产, 从而进一步减少估产中由于使用单一影像数据所产生的误差。

冬小麦的生长还会受到极端气候的影响, 如暴雨洪涝、干旱等极端气候都会对作物的产量产生很大的影响。因此, 如何充分采用遥感技术来定量估计极端气候对作物产量的影响, 为灾后估产等提供可靠依据也是未来遥感估产模型研究的重要方向之一。

摘要：粮食产量的估测对制定粮食政策和调整种植结构具有重要的意义。本研究以北京市为例, 利用2013年4月30日、5月12日和5月29日三期冬小麦抽穗、灌浆时期的HJ小卫星NDVI数据, 结合北京市实产地块数据建立了北京市冬小麦估产回归模型, 并对北京市各区县和北京全市的冬小麦单产进行了估算。结果显示:分区县地块回归的北京市冬小麦主产区大兴、房山、通州和顺义的小麦单产分别为5148.96 kg/hm2、4849.30 kg/hm2、5350.64kg/hm2和5108.84 kg/hm2, P值分别为0.000、0.000、0.000和0.001;北京市全市的冬小麦单产为5049.24 kg/hm2, 精度验证的结果显示实测单产和预测单产具有良好的对应关系, 其R2=0.92, RE=2.18%, RMSE=154.61 kg/hm2。以上研究结果表明利用HJ小卫星的NDVI数据可以快速、准确的估算北京市及其各区县的冬小麦单产。

关键词：NDVI,冬小麦,遥感估产,北京市

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