特征因子（通用8篇）
特征因子 篇1
笔迹特征统计主要是以笔迹特征为参数,建立有关的数学模型,以计算机辅助进行大量的统计分析,得出近似程度的相关系数。但是目前关于笔迹特征的选择上还存在一些问题:在文件检验中可选择的笔迹特征有八大类,每一类特征再具体细分又能分出很多小类别,有的研究甚至提到上百类特征,可这些特征有的可以测量,有的不便于测量,例如笔顺,写法、错别字等。另外有些特征具有相关性,例如书写水平和笔力之间,字间距和行间距之间。本研究旨在将spss软件测量统计法考察中文笔迹特征的因子结构,为笔迹特征统计中笔迹特征的选择提供依据。
1 研究方法
1.1 被试
在山东某高校大三学生(被试年龄在20-22岁之间)中选取被试296人,其中男生154人,女生142人。选用大三学生为被试的原因是大学生的书写习惯已基本定型,书写技能处于相对稳定的状态,在较长的时间内相对保持其固有面貌。
1.2 中文笔迹测验材料
本研究测验材料由309个汉字组成,这些字包括汉字的所有笔画及其不同的变化形态,以及所有偏旁部首的不同组合形式,包含了各类笔迹特征。
1.3 施测方法与程序
首先进行中文笔迹测试,让被试在正常的书写条件下,使用同一品牌的圆珠笔在相同品牌型号的10页纸(第3页开始垫复写纸)上抄写笔迹测试材料,抄写时间为5分钟,以秒表计时。
1.4 中文笔迹特征
结合刑事侦查领域中笔迹检验所使用的有关特征,本研究选取了连笔、转折角度、字间距、行间距、左页边、右页边、上页边、字形、竖长、撇长、字的大小、整篇压力、横笔压、竖笔压、粗细度、潦草度、书写水平、笔力、书写速度19个便于测量的笔迹特征,并参照以往研究中有关笔迹特征的评分规则设计了本研究笔迹特征的操作定义及计分方法。
为考察中文笔迹特征的因子结构,对19个笔迹特征进行了主成分分析并经Promax旋转,统计结果显示,因子分析的KMO值为0.788,表明各变量间的相关程度差异不是太大,数据适合做因子分析。根据碎石图(见图1)的特点和理论构想,抽取特征值大于1的因子6个,累积方差贡献率为66.06%。因素分析结果见表1。
由表1可以看出,整篇压力、横笔压、竖笔压、粗细度4个笔迹特征在因素1上有较高的负荷,该因素命名为“书写压力”;书写水平、潦草度、笔力、书写速度4个笔迹特征在因素2上有较高负荷,该因素命名为“概貌”;字形、竖长、撇长、字的大小4个笔迹特征在因素3上有较高负荷,该因素命名为“字的形态”;左页边、右页边、上页边3个笔迹特征在因素4上有较高负荷,该因素命名为“页边”;连笔、转折角度在因素5上有较高负荷,该因素命名为“运笔”;字间距、行间距在因素6上有较高负荷,该因素命名为“字行间距”。
2 结果分析
进行因子分析的结果表明,19个笔迹特征可以抽取了书写压力、概貌、字的形态、页边、运笔和字行间距6个公共因子。其中书写压力因子包括整篇压力、横笔压、竖笔压、粗细度4个笔迹特征,反映了书写人在书写过程中用力的大小。概貌因子包括书写水平、潦草度、笔力、书写速度4个笔迹特征,该变量不是由一个字或部分字来体现的,而是从整体上体现出来。字的形态因子包括字形、竖长、撇长、字的大小4个笔迹特征,反映了书写人在书写单字上的形态特征。页边因子包括左页边、右页边和上页边,反映了书写人整篇笔迹所留页边的大小。运笔因子包括连笔和转折角度,反映了单个笔画或若干笔画起、行、连、收的动作过程,体现了书写人书写每个笔画及其相互连接的运动习惯,因此,运笔因子反映了书写人书写过程中的运笔特征。字行间距因子包括字间距和行间距,反映了书写人在书写过程中字间与行间间隔距离的大小。
本研究因子分析的结果与笔迹检验中对笔迹特征的分类体系基本相符,与已有研究中对笔迹特征因子分析的结果也相一致。孙艳的研究中对书写速度、整篇压力、横笔压、竖笔压、字的大小、字形、字的倾斜、字间距、行间距、左页边、右页边、转折角度、连笔、省笔、笔力、书写水平、撇腹幅度、粗细度18个笔迹特征变量进行因子分析,抽取了6个因子,分别为压力、边距、间距、表形、运笔和倾斜性。其中的“压力”因子对应本研究的“书写压力”因子、“边距”因子对应本研究的“页边”因子,“间距”因子对应本研究的“字行间距”因子,“表形”因子相当与本研究的“概貌”因子和“字的形态”因子。孟庆茂的研究中对整篇压、横笔压、竖笔压、首笔压、末笔压、前部压、后部压、时间、潦草度、字位、均匀性、粗细度、力度、宽高比、倾斜度、充满度、疏密度17个笔迹特征进行因子分析,抽取5个因子,分别为压力因素、结构因素、特征因素、字体因素和空间因素。其中的“压力因素”相当于本研究的“书写压力”因子,“字体因素”相当于本研究的“字的形态”因子,“结构因素”、“特征因素”包含于本研究的“字行间距”因子中。S
参考文献
[1]贾玉文.笔迹检验:内部资料[M].警官教育出版社,1999.
[2]孙艳.成年期笔迹特征变化规律的研究[D].山东师范大学,2001.
[3]孟庆茂,赵增梅.快速书写条件下硬笔笔迹变量与认知及个性特征的关系[J].心理科学,1997,20(1):7-10.
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[5]陈丹.笔迹作为人格侧量工兵的效度研究[D].华中师范大学,2006.
特征因子 篇2
贵州两江(长江与珠江)分水岭地带岩溶石漠化特征及其环境影响因子的初步研究-以安顺市西秀区宋旗镇为例
研究区位于两江分水岭这一特殊地域,其岩溶石漠化发生和发展的`因素呈现多样性和复杂性,通过分析与研究,了解和探明了研究区岩溶石漠化影响因子的作用方法和途径,针对各种因素对研究区岩溶石漠化的影响程度,对研究区岩溶石漠化治理提出了几点建议.
作 者：来楷迪 李明琴 杨星宇 罗静 作者单位：来楷迪,杨星宇,罗静(贵州省环境工程评估中心,贵州贵阳,550002)李明琴(贵州大学资源与环境工程学院,贵州贵阳,550003)
刊 名：贵州大学学报（自然科学版） ISTIC英文刊名：JOURNAL OF GUIZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE) 年，卷(期)： 26(4) 分类号：X506 关键词：岩溶石漠化 环境影响因子 两江分水岭特征因子 篇3
关键词：指纹,斗型纹,箕型纹,指纹识别
一、指纹生物特征
“没有两个完全相同的指纹”这一观点已经得到公认。这是因为指纹有两个明显的特征：
相对的稳定性和不可重复的独特性。一个人从三个月至六个月胎儿时就形成了完全的指纹, 直到死后尸体腐烂，指纹纹线类型、结构、统计特征的总体分布等不会发生变化。变化仅表现在随着年龄的增大，局部纹线在外型大小，纹线粗细上可能出现新的特征。总体上看，指纹是相对稳定的，即使手指皮肤受伤，只要不伤及真皮层，伤愈后纹线仍能恢复原状;如果伤及真皮，伤愈后形成的伤疤也会形成新的稳定特征。因此，指纹具有不可重复的、独一无二的特性。指纹的这种独特性，使我们至今仍找不出两个指纹完全相同的人。由于皮肤表皮上的纹路是在胎儿六个月的时候形成的，不仅是人与人之间不同，同一个人的十指指纹也有明显的区别。指纹的这一特点，为身份鉴定提供了客观依据。研究表明至今为止，人的指纹图形、纹线的数目、手掌上的掌纹线的分布，世界上还不曾发现有两个人是完全相同的。即使到地球上拥有60亿人口的时候，如果出现两个人的指纹完全一样，从遗传学和统计学角度分析，平均也要6000年左右才会出现一次。近日，江苏常州的指纹专家刘持平运用生命科学和群体遗传学的理论提出：指纹是由2个祖先种基因和4个突变型基因决定的。此项最新的研究成果，在《科学》杂志2005年第4期上刊登后，引起指纹学界的关注。首先性染色体X、Y是影响指纹的关键基因，这主要形成两大类型的指纹(斗型、箕型)。而生物的遗传信息由染色体携带，染色体上核苷酸的排列顺序不同，某些核苷酸细节就会发生变异，变异后经过结合，造成了指纹的变化不一。六种基因形成两大阵营：箕型阵营和斗型阵营。箕型指纹中有正箕纹(纹路朝向小指)和反箕纹(纹路朝向大拇指)，反箕纹就是因为基因突变造成的。当正箕型指纹的基因与由其突变产生的反箕形基因或者弓形纹结合后，就形成了指纹的“箕型阵营”。同理形成的还有“斗型阵营”。由于造成突变的环境和因素的不同，指纹除了有斗型、箕型基因外，还有四种：弓型纹、反箕纹基因与反向斗型纹和双箕斗纹基因。这六种基因的不同排列组合，带来了指纹的差异。人的指纹都不一样，但基本上概况为三大类。斗型纹特点是中心由一根以上的环形线，或螺形线，或曲形线相套或层叠，其上部和两侧由弓形线包绕，下部由波浪线和横直线为根基构成的花纹类型。斗型纹具有两个或两个以上三角。箕型纹特点是中心有一根以上完整的箕形线，上部及两侧由弓形线包绕，下部由一些波浪线和横行线为根基组成的花纹类型。箕型纹具有一个三角。弓型纹特点是，纹线从指纹的一侧横流至另一侧不返回，主要由弓形线和横行线体系上下层叠组成的花纹类型。
二、指纹的用途
1生理作用，指纹由皮肤上许多小颗粒排列组成，这些小颗粒感觉非常敏锐，只要用手触摸物体，就会立即把感觉到的冷、热、软、硬等各种“情报”通报给大脑这个司令部，然后，大脑根据这些“情报”，发号施令，指挥动作。指纹还具有增强皮肤摩擦的作用，使手指能紧紧地握住东西，不易滑掉。人们平时画图、写字、拿工具、做手工，之所以得心应手，运用自如，就是指纹的作用。
2安全作用。早在古代人们把指纹当作“图章”，印在公文上。很多商家也都利用指纹独一无二的特性，研制出一些高科技的设备，来体现指纹给生活带来的方便和安全。比如：指纹锁，指纹门禁，指纹考勤机，指纹采集仪，指纹保险柜以及网络指纹登陆技术等等，据调查国内很多高档智能小区都装有指纹锁，指纹门禁。指纹运用于设备最早的是指纹考勤机，公司人事管理者为了杜绝代打卡，纷纷采用指纹考勤机。同时我国首家网络指纹登陆技术提供商已推出测试版，有望解决网络帐号安全性问题。
3指纹鉴定和指纹破案。指纹已经被官方所接受并在法律界运用，成为一种有效的身份鉴定手段。全球范围内都建立了指纹鉴定机构以及罪犯指纹数据库，成为最传统、最成熟的生物鉴定方式。指纹破案，也称为手印，有广义狭义之分。狭义的指纹是指人的手指第一节手掌面皮肤上的乳突线花纹;广义的指纹则包括指头纹、指节纹和掌纹。指纹与指印在字面上有区别，即指纹是指手指第一节手掌面皮肤上的乳突线花纹，指印则是这个乳突线花纹留下的印痕，但是在司法实践中，约定俗成，指纹与指印的概念是通用的。
4生物医学的应用。上世纪80年代，医生注意到手指掌纹对病症反映有特殊意义，从而开创了指纹诊断学新领域，并利用指纹检查出一种叫唐氏综合症的先天愚型遗传病。指纹还可运用于亲子鉴定，“如果真的能确定是什么基因决定了指纹，那么通过指纹，就可应用于亲子鉴定。”根据2000多个案例分析来看，遗传基因确实可以带来孩子和家长的相似指纹。“比如孩子的父母指纹以正常的斗型为主，无论方向如何，那么孩子本身的指纹也会出现相似的排列。”同时，“如果父母的指纹中有染色体上的基因突变带来的纹路，并伴随有先天性疾病，那么孩子指纹组合也肯定会随着表现类似特征。”
三、指纹识别原理
通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示———特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。指纹的特征有两类用来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征包括指纹纹形、核心点(或中心点)、三角点(或者称为Delta点)和嵴密度(或者称为纹密度)。指纹纹形有三大类(斗形、弓形、箕形)六亚型。纹形是指纹分类的重要参数，能够体现纹形特征的区域称为模式区。核心点是指纹纹形的渐进中心点。三角点是模式区的中心点。嵴密度指模式区内指纹纹路的数量。核心点和三角点同时被称为奇异点。有的指纹识别算法是基于奇异点的识别。指纹的局部特征是指单个特征点的特征描述，一般用类型、水平位置(x)、垂直位置(y)、方向、曲率、质量等六个要素来描述。类型是指纹特征点的分类。目前比较通用的分法是分为六类，分别是终结点(Ending)、分叉点(Bifurcation)、分歧点(Ridge Divergence)、孤立点(Dot or Island)、环点(Enclosure)和短纹(Short Ridge)。这些点在指纹中的出现概率并不相当，出现概率最大的是短纹60.6%，其次是分叉点，出现概率为22.6%。“水平位置”是把指纹放在直角坐标系中的水平坐标值。“垂直位置”是把指纹放在直角坐标系中的垂直坐标值。“特征点方向”是指在特征点的位置上纹形的走向，可以表示为与X坐标或Y坐标的夹角。“曲率”描述在特征点位置上纹路方向改变的速度。“质量”也称为特征点的噪声，通常定义为特征点位置上沿法线方向上的分量的大小。凡是基于特征点匹配的指纹识别算法都要对这些特征点进行深入的研究和应用。
四、讨论与设想的可行性
指纹在商业、生活、公安、军事、医学、体育等方面的研究应用非常广泛，而用于图书馆领域的却很少，主要用于借书和门禁。如2007年9月新疆大学信息科学与工程学院的安健、袁保社二人在电脑知识与技术杂志上发表了《基于指纹识别的图书借阅管理系统》一文，文中介绍了在原图书借阅管理系统软件中引进指纹识别技术的具体情况。
参考文献
[1]刘少聪:《新指纹学》[M]合肥:安徽人民出版社.1984
[2]曹世民:《74例指纹与意志力的关系研究》[J].中国优生与遗传杂志2008.3
特征因子 篇4
湖南省森林火灾大多发生在山地, 随着火势的加大, 火灾区域成为热源, 大气被加热, 沿着山坡向上运动, 提供给火区的氧气量增多, 使火灾的火势变猛, 破坏能力加大。当加热空气沿山坡向上运动时, 带去的火苗点燃了新的森林, 加快了火灾蔓延, 而且也烤干了没燃烧的森林, 使它们着火点降低, 更易燃烧。上升的气流还把火种带向空中, 飞到邻近的森林, 即所谓“老鸦火”, 形成新的火源, 蔓延成新的火区。湖南森林火灾多数为人类活动所引发。湖南省森林附近大多有居民点, 常有人类活动, 稍有不慎, 就会给森林留下火种, 引起森林火灾的发生和蔓延。
本文旨在研究湖南林火的时空分布特征, 并通过林火对应的温度、湿度、降水量等气象资料, 分析了产生林火的气候条件, 建立了基于气象因子的林火预测模型, 对林火的预测和预防具有指导和借鉴意义。
1林火的时空分布特征
图1 为2005 ~ 2009 年共5a的火点遥感监测统计, 可见湖南省山火多发区主要位于湘东和湘中以南的山区。其中超过15 次的高发县市为:醴陵、茶陵、祁东、耒阳、桂阳、宁远、道县, 最多的是道县, 达到17 次。
图2 为该5a各月监测的火点总数。可见, 6~10 月没有监测到山火, 可能是夏季植被生长茂盛, 枝叶含水量大, 不易发生山火;冬季植被衰败干枯, 极易点燃;而3~4 月为山火高发期, 此时恰逢清明节气, 祭祀先人祈求平安、燃放烟花、烧纸等导致的火灾发生次数明显上升;秋冬季植被枯萎, 含水量下降, 也较易产生林火。
2发生林火的气候条件
林火发生必须具备3 个条件, 即:森林可燃物、火险天气和火源。在森林可燃物和火源具备的情况下, 林火能否发生主要取决于火险天气。一般来说, 火险天气也就是有利于发生山火的气候条件, 山火与温度、湿度、风速关系密切。主要发生在每年9 月下旬到次年4 月中、上旬之间, 4 月下旬至8 月受西南季风和热带气旋影响, 雨量充沛, 空气潮湿, 植被含水量丰富, 不易燃烧, 火灾发生的危险性较小。10 月到次年2 月主要受北方干冷空气影响, 降雨减少, 日照充足, 空气干燥, 植被含水量减少, 平均风力加大, 只要有火源, 极易引起山林大火。
3基于气象因子的林火预报模型
根据统计分析, 大部分山火发生在降雨过程结束的第2 ~ 3 天以后, 即无降水日数在2 ~ 3d以上的连晴日容易发生山火。 就1d而言, 一般在午后13:00 ~ 15:00, 也就是一天中气温最高时, 如具备以下条件:风力2 级以上, 林间相对湿度90% 以下, 加上其他火灾因素具备时易发生山火。
根据近年发生山火情况和气温、相对湿度、降水量等气象资料统计分析, 得到9 月~ 次年5 月山火易发区域预警阀值 (表1) 。其中, 考虑到特殊时段人类活动的影响, 4 月又分为清明节期间和清明节后。
4结论
湘东、湘南的山地为林火高发区。受人类活动影响, 3~4月为林火高发期, 其次为秋冬季, 夏季发生林火较少。
当9月~次年5月的气温、相对湿度、降水量达到一定的阈值时。需要发布林火预警, 提醒此时产生林火的可能较高。
参考文献
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[2]孙玉荣, 张贵.湖南省森林火灾人为火源时空分布特征[J].中国农学通报, 2011, 27 (28) :103-108.
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特征因子 篇5
1 材料与方法
1.1 研究区域与样点设置
2014年9月根据丹江口水库 (32°36’~33°48’N, 110°59’~110°49’E) 基本形状特征, 分别在丹江库区设置14个采样点 (D01—D14) 和汉江库区设置10个采样点 (D15—D24) , 详细采样点如图1。
1.2 样品采集与分析
水样采集分成两份, 一份用于浮游植物的定量分析, 供镜检使用。另一份带回实验室做水化学指标分析。
将加入15m L鲁哥氏液固定的1L水样带回实验室, 供镜检使用水样为1L浓缩液置于塑料水样瓶中, 将水样沉淀48 小时后, 弃去上清液取沉淀定容至50m L, 加入数滴福尔马林保存。充分摇匀样品后进行镜检, 在10×40 倍视野进行浮游植物的定量计数, 每个样品统计两次, 为精确结果取平均值。1L水样中的浮游植物密度 (N) 计算公式为:
式中:Cs为计数框的面积 (mm2) , Fs为显微镜的视野面积 (mm2) , Fn为计数的视野数, V为1L水样浓缩后的体积 (m L) , U为计数框的体积 (m L) , Pn为计数出的浮游植物个数。
浮游植物体积大小取10- 30 个测定平均值, 用体积估算法计算浮游植物生物量 (B) , 公式为:
式中:N为浮游植物的密度, V为浮游植物的体积。浮游植物的鉴定主要参照《中国淡水藻类—系统、分类及生态》。
2 结果与讨论
2.1 浮游植物种类组成及优势种
此次调查共采集到浮游植物36 种, 隶属于6 门18 科25属。其中绿藻门9 属10 种, 硅藻门6 属14 种, 蓝藻门6 属6 种, 隐藻门2 属4 种, 甲藻门1 属1 种, 金藻门1 属1 种。硅藻门占所有门类组成的67.53%, 绿藻占21.04%, 蓝藻占9.28%, 隐藻占1.12%, 甲藻占0.98%, 金藻占0.04%。
丹江口水库的优势种分别是硅藻门的具星小环藻和颗粒直链藻, 绿藻门的双对栅藻, 其中具星小环藻所占比例最大, 平均生物量为0.1125mg/L, 占总生物量的21.32%。颗粒直链藻平均生物量是0.084 mg/L, 是除具星小环藻外的主要优势种。与以往相同月份对比, 本次调查结果显示小环藻的生物量增长了2 倍, 硅藻在水库中生存的生理特性表明, 近年来丹江口营养水平是小环藻生物量增大的主要原因。
2.2 浮游植物空间分布特征
丹库采样点 (D1—D14) 平均生物量为0.49mg/L, 汉库采样点 (D15- D24) 平均生物量为0.35 mg/L, 丹库总生物量大于汉库。丹库硅藻生物量最大, 占总生物量的59.19%。汉库绿藻、蓝藻、甲藻和隐藻数量明显高于丹库。丹库和汉库库型不同, 库容相近, 地表径流带来的外源性营养面广, 浮游植物多样性增加, 从而丹库和汉库浮游植物种类和生物量的空间差异。
2.3 浮游植物生物量与环境因子相关性分析
采用SPSS软件对水体中的9 月24 个点位的生物量与水体理化指标进行相关性分析。Pearson相关分析结果显示, 九月浮游植物生物量与p H和TP呈极显著正相关 (p<0.01=) 。浮游植物群落的主要影响因素是总磷, 有学者曾对丹江口水库浮游植物展开详细的研究, 研究都曾指出磷是影响浮游植物群落结构的主要影响因子。因此控制磷元素对水质的影响, 控制水库营养水平的升高, 有利于丹江口水库水生生态系统健康。
影响浮游植物的重要环境因子还有p H, 不同浮游植物的生长有不同的p H适应范围, 一般情况下, 水体酸性太强或碱性太强都会对浮游植物产生危害, 只有在适宜的酸碱度范围内, 浮游植物才能正常生长繁殖。p H和总生物量的极显著正相关性说明p H值的升高适宜浮游植物生长, 其生物量增加, p H是影响浮游植物时空变化格局的重要因子。
3 结语
3.1 丹江口水库9 月浮游植物的优势种群为硅藻, 硅藻占67.53%, 绿藻占21.04%, 蓝藻占9.28%。丹江口水库的优势种是硅藻门的具星小环藻、颗粒直链藻和绿藻门的双对栅藻。
3.2 丹江口水库浮9 月游植物具有显著的空间分布特征。丹库 (D1—D14) 硅藻门占最大比例 (59.19%) , 汉库 (D15- D24) 蓝藻、绿藻为主要种群, 硅藻所占比例比丹库低。丹库总生物量大于汉库总生物量。
3.3 Pearson相关分析结果表明, 9 月TP和p H值是影响丹江口水库总生物量的主要因子, 控制磷元素的流入和p H值的范围, 有利于维持丹江口水库水质。
参考文献
[1]刘建康.高级水生生物学[M].科学出版社.1999;39-41, 44-45, 176-198.
[2]明道绪.田间试验与统计分析 (M) . (第二版) .北京:科学出版社, 2008, 188.
特征因子 篇6
1 品质特征
丹桂为无性系、二倍体、早生种, 芽叶生育力强, 该品种在武夷山盛采期为4月中旬, 产量高, 乌龙茶原毛茶产量为3 t/hm2以上。丹桂制岩茶品质优, 条索紧实, 色泽乌绿润, 香气馥郁高长 (似肉桂香) , 滋味醇厚甘爽, “岩韵”显, 制优率比肉桂高[1]。
2 形成丹桂品质特征的因子
2.1 优异的自然条件
武夷岩茶丹桂之所以形成独特的“岩韵”, 是因为武夷岩茶生长在武夷山风景名胜区的岩石上[2]。该景区方圆60 km, 海拔260~410 m, 四周皆溪壑, 与外山不相连接, 由三十六峰、九十九岩组成。年平均温度在18~19℃, 年降雨量在2 000 mm左右, 山间常年云雾弥漫, 年平均相对湿度80%, 茶园大部分在岩壑幽涧两侧, 四周有山峦作屏障, 日照较短, 无风害。茶园土壤介于烂石和砾壤之间, pH值4.5~5.5, 为武夷岩茶丹桂的优良品质形成提供了得天独厚的自然条件。
2.2 科学的水肥管理
2.2.1 适时深翻追肥。
武夷岩茶深翻以每年的7—8月最宜, 此期间雨水充沛, 深翻不会导致干旱, 同时温度高, 利于新根的生长, 促进肥料的吸收。深翻还可将部分地下害虫的虫卵及幼虫暴露于地面, 经太阳曝晒而死亡。深翻以15~20 cm为宜, 并将茶树根际土壤耙至茶行间, 深翻后及时追肥。丹桂品种叶较绿, 叶绿素含量较高。追肥以复合肥为主, 避免单施氮肥, 以防止茶青叶绿素含量过高, 而使成品茶苦、涩味过重。
2.2.2 及时平山覆土, 适度克土。
平山覆土是将深翻时耙至茶行间的土壤耙到茶树根际上, 防止冬季低温冻伤茶树根, 同时可以补充部分行间新土到根际, 促进茶树对土壤微量元素的吸收。平山覆土以10月下旬至12月上旬进行为宜, 并结合施有机肥。武夷岩茶最好3~4年克土1次, 克土在平山时进行, 即将山边的新土倒入茶树根际, 每株茶树以50kg为宜。克土可增加土壤微量元素, 提高茶叶产量和成品茶品质。
2.3 精湛的加工工艺
加工是武夷岩茶丹桂“岩韵”及品种特征的表现手段。武夷岩茶有独特的采制方法, 兼有红、绿茶焙制原理之精华, 采摘要求极其严格, 焙制技术相当细致[3]。
2.3.1 采摘。
武夷岩茶丹桂要求采摘发育完熟的开面叶, 以中开面最好 (丹桂茶青偏嫩其成品茶滋味显苦) 。采摘时间以晴天9:00—11:00和14:00—17:00最好。产地和品种要分开, 不能混淆。
2.3.2 萎凋。
萎凋是形成岩茶丹桂香味的基础。优质茶采用日光萎凋, 量少时用“水筛”放在凉青架上萎凋, 每筛摊茶青500~750 g, 中途并筛结合翻拌;量大时可用网布或白布放在洁净的地上萎凋, 中途翻1~2次。待茶叶变色、叶质变软即可, 萎凋比肉桂稍重, 以防成品茶出现过重的苦、涩味。
2.3.3 做青。
做青是形成武夷岩茶丹桂“三红七绿”、绿叶红镶边独特风格和色、香、味的重要环节。优质岩茶丹桂采用手工做青, 大量生产采用综合做青机做青。丹桂做青与其他品种岩茶制法基本一致, 在较密闭、温湿度较稳定的青间里进行, 是岩茶制作过程中最复杂细致的, 以多酚类化合物有控制的氧化为主, 并兼有萎凋散水, 温度调节在24~26℃、湿度在75%~80%较适宜。萎凋茶青按每筛0.75~1.00 kg放置青架上, 静置不动使鲜叶水分慢慢蒸发, 继续萎凋, 隔1.0~1.5 h进行1次摇青, 摇青次数约10次。过1.0~1.5 h见茶青叶色变淡, 即进行第2次摇青, 摇青次数为20余次。静置1.5 h左右进行第3次摇青, 此次摇青时, 茶青4筛并3筛, 摇青次数逐渐增多, 力度逐渐加重。之后摊叶面积缩小, 数量逐渐增加至每筛2~3 kg, 并铺成凹形, 中有圆圈, 水筛边沿留有空隙, 这样可使空气流通, 不致使青叶发热、发酵过度。整个做青过程需经摇青6~7次, 时间为9~11 h。待青叶香气变化由青气—清香—花香—花果香, 叶面清澈, 叶脉明亮, 叶色黄绿, 叶面凸呈龟背形 (俗称“汤匙叶”) , 红边显现时, 即可将茶青装入大青弧, 抖动数下, 然后装入软篓, 送达炒青间待炒。综合做青机做青原理与手工做青一致, 前期静置期间需开启风机吹风, 吹风时间每次逐渐减少, 摇青次数逐渐增多, 历程6~7次, 时间9~11 h。做青原则是:重萎轻摇, 轻萎重摇, 先轻后重, 先少后多, 吹风先多后少, 等青时间先短后长, 发酵逐渐加重, 做到“看天做青、看青做青”。
2.3.4 杀青和揉捻。
杀青的目的是利用高温火力, 破坏酶的活性, 中止发酵, 稳定做青已形成的品质, 纯化香气, 杀青必需采用高温 (260~280℃) 快杀, 待青叶柔软如棉、叶色黄绿即起锅揉捻, 揉捻应遵循“松—紧—松”原则, 并反复揉捻1~2次, 待青叶卷成条形, 揉捻机底盘有少量白梗 (6~8 min) , 即解块抖松待焙。
2.3.5 初焙。
俗称“走水焙”, 其主要目的是利用高温使茶叶中一些物质热转化。青叶经揉捻解块后, 即送至焙房烘焙。烘焙房窗户需紧闭, 温度控制在100~110℃, 将解块的青叶均匀放置在焙笼中, 摊叶厚度为2~3 cm, 时间10~12 min, 中途翻拌数次。青叶6~7成干即可。大量生产时可用烘干机烘焙, 而后剔除梗、朴、片。
2.3.6 足火。
将剔除梗、朴、片的茶叶, 置于焙笼内, 每笼约1 kg, 将其铺于焙笼上进行烘焙, 火温约100℃, 每30 min翻拌1次。用手捻茶即成末, 表明已足干。
2.3.7 吃火 (炖火) 。
茶叶在足干的基础上, 再低温慢烘, 以促进茶叶内含物的转化, 同时以火调香, 以火调味, 使香气滋味进一步提高[4]。具体做法是将足干茶放入焙笼内, 每笼2.0~2.5 kg。火温以85~90℃为宜。为了避免香气丧失, 焙笼还需加盖。吃火时间较长, 一般需7~8 h。经吃火的丹桂干茶会呈现宝色、油润的状态, 闻干茶具有独特的“花果香”、“焦糖香”。
摘要：介绍了武夷岩茶良种丹桂的品质特征, 并总结了其形成因子, 包括优异的自然条件、科学的水肥管理、精湛的加工工艺, 以期为该品种的推广提供依据。
关键词：武夷岩茶,丹桂,品质特征,形成因子,水肥管理,加工工艺
参考文献
[1]郭雅玲.武夷岩茶品质的感官审评[J].福建茶叶, 2011 (1) :45-47.
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[3]左兴林.浅析武夷岩茶最佳品质形成因子[J].福建农业, 2011 (7) :16-17.
特征因子 篇7
文章利用贵港长达50年的日照时数资料, 分析贵港日照时数的气候特征、变化规律及其主要影响因子, 可为当地气候变化的研究、发展生态农业及太阳能的开发利用提供科学依据。
1 资料和方法
利用贵港国家气象观测站1963~2012年的气象观测资料, 选取逐月、逐年日照时数、平均总云量、低云量、雾和轻雾日数、降水等资料作为研究对象。为了分析日照时数的变化趋势, 用线性倾向估计方法[6], yi表示逐年日照时数, xi表示与之对应的逐年年份, 建立yi与xi之间的一元线性回归方程:
①式表示yi与时间xi之间的关系, 其中回归系数a表示日照时数的趋势倾向, a>0说明yi随时间xi的增加呈上升趋势, a<0说明yi随时间xi的增加呈下降趋势, 同时a值的大小反映上升或下降的速率。
通过这些统计和相应的分析, 总结出贵港日照时数的气候特征、变化规律及讨论日照时数与总云量、低云量、雾、轻雾、降水等气象要素的关系。
2 日照时数变化特征
2.1 月变化
由图1可以看出, 贵港近50年日照时数的月变化呈单峰型, 其中7月份的平均日照时数最多, 达到211.0 h;8月、9月与之相比, 相差不大;3月份的平均日照时数最少, 只有54.6 h;日照时数最多月与最少月变化幅度达156.4 h。1~4月贵港以低温阴雨天气居多, 云量较多, 造成该时段日照时数偏少;7~9月贵港主要受副热带高压系统控制, 云量较少, 能见度高, 是1年中日照时数最多的月份。
2.2 季节变化
按春季 (3~5月) 、夏季 (6~8月) 、秋季 (9~11月) 、冬季 (12月至次年2月) 4个季节对贵港近50年来的日照时数进行分析。贵港春季的平均日照时数为281.1 h, 夏季为577.2 h, 秋季为551.5 h, 冬季为267.8 h。夏季是贵港日照最丰富的季节, 其次是秋季, 春季、冬季日照时数较少。由图2至图5可知, 1963~2012年贵港各季日照时数呈减少趋势, 与日照时数年变化趋势相似, 但各季的减少趋势存在明显差异。日照时数最多的夏季, 日照的减少率也最大, 对年日照时数的减少影响最大;日照时数较少的春季, 日照的减少率最小。
2.3 年变化
贵港近50年来日照时数呈减少趋势 (见图6) , 其趋势变化率为-27.8 h/10年, 50年约减少了139 h, 并呈现出阶段性。贵港1963~2012年年平均日照时数为1681.9 h, 日照时数年际变化振幅较大, 最高值出现在1963年, 为2027.7 h, 最低值出现在1982年, 为1130.5 h, 年日照时数极差达897.2 h。
2.4 年代际变化
由图7可见, 50年来贵港年日照时数总趋势呈减少趋势。20世纪70年代是上升趋势, 20世纪80年代至90年代是锐减, 特别是20世纪90年代, 日照时数达到最少, 21世纪的第1个10年又开始上升。
3 影响日照时数变化的因子分析
日照时数的变化与许多因子有关, 云量是决定日照时数变化的重要因子之一, 雾日、降水日数等的变化也对日照时数变化有一定的影响, 大气透明度对日照时数也具有很大影响[7]。大气透明度是表征大气对太阳辐射透明度的一个参数, 是受大气中的水汽含量以及大气气溶胶含量等因子影响。分析选取了贵港站同期总云量、低云量、大雾和轻雾日数、降水等因子, 分析其与日照时数的关系。
3.1 云量
1963~2012年贵港平均总云量为7.3成, 平均低云量为5.7成。平均总云量最大值出现在1970年和2012年, 为8.1成, 最小值出现在2004年, 为6.4成, 且整体呈缓慢的减少趋势;平均低云量最大值出现在2012年, 为7成, 最小值出现在1971、1986、2003和2004年, 均为4.8成, 总体呈缓慢的增加趋势。平均总云量、低云量最大值和最小值出现的年份, 均与日照时数的峰值无明显的对应关系, 但从图8可见, 年平均低云量与日照时数的峰值对应关系比年平均总云量与日照时数的要明显。用EXCEL通过相关性函数CORREL计算得出日照与总云量、低云量相关系数分别为-0.48812和-0.55319, 可以看出:贵港日照时数与总云量、低云量有一定的负相关关系, 即总云量、低云量越多, 日照时数越少, 而低云量比总云量相关性好, 这是因为低云厚度相比中、高云更厚, 对阳光的阻挡更明显。可见, 云量是影响日照时数的一个重要因子, 而低云量与日照时数关系密切, 对日照时数的影响更为明显。
3.2 雾和轻雾日数
由图9、图10可知, 1963~2012年贵港的年平均雾日数为2.3 d, 年平均轻雾日数为138.8 d, 近50年来的雾和轻雾日数总体呈现明显的上升趋势, 特别是轻雾的上升趋势更为明显。由图11、图12可看出, 1963~2012年各月贵港雾、轻雾日数与日照时数的峰值有对应关系, 表明雾和轻雾出现时, 空气含水量增多, 导致了大气透明度降低, 太阳光的穿透力降低, 春冬季节雾、轻雾日数增多也是影响日照时数减少的主要因素。可见雾和轻雾日数的变化是影响日照时数变化的另一个重要因子。雾和轻雾日数的增加可以导致日照时数的减少。
3.3 降水量及降水日数
对贵港1963~2012年年降水量和降水日数进行分析, 从图13、图14可知, 贵港年降水量和年降水日数变化趋势不明显, 年降水量的趋势系数是5.0 mm/10年, 年降水日数的趋势系数是1.7 d/10年, 表明近50年来贵港降水没有明显的异常变化, 属于自然振动。但是, 贵港年日照时数与年降水量和年降水日数的相关系数分别为-0.4086、-0.5053, 年降水量大的年份日照时数相对就小, 年降水量小的年份日照时数相对就大, 呈负相关。贵港冬、春两季的天气主要以低温连阴雨天气为主, 降水日数偏多, 云量偏多, 冬、春季的日照时数偏少, 只占全年日照时数的32.7%;贵港夏季降水日数偏多, 降水量位于全年最多, 但多数属于对流性降水, 降水时间较短, 对日照没有很明显的影响, 相反夏季的日照时数位于全年之最。说明年降水量和年降水日数是影响日照时数的因素之一。
4 结论
①贵港近50年的日照时数总体呈减少趋势, 其趋势变化率为-27.8 h/10年。四季日照时数也均呈现减少趋势, 夏季日照时数减少率最大, 春季日照时数的减少率最小。贵港的日照时数7月最多, 3月最少, 与可照时数的分布有一定的差异。
②影响贵港日照时数变化的因子主要有云量、雾和轻雾日数及降水等, 总云量的增加, 特别是低云量的增加, 会导致日照时数的减少, 反之亦然;雾和轻雾日数的增加会导致日照时数的减少;年降水量和降水日数是影响日照时数的因素之一。
摘要：利用贵港市1963~2012年的日照、云量、雾、轻雾、降水等观测数据, 采用统计学的方法, 分析贵港日照时数的年、季、月变化特征, 并分析其与云量、雾和轻雾日数、年降水量和降水日数的相关性。结果表明:贵港近50年的年日照时数总体呈减少趋势, 其趋势变化率为-27.8h/10年;四季日照时数也均呈现下降特征, 夏季的减少趋势最明显;月日照时数7月份最多, 3月最少;云量、雾和轻雾日数的增加会导致日照时数的减少, 年降水量和降水日数是影响日照时数的因素之一。
关键词：日照时数,变化特征,影响因子
参考文献
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[6]魏凤英.现代气候统计诊断预测技术[M].北京:气象出版社, 1999.
特征因子 篇8
一、研究背景
1. 公园概况
天华山森林公园位于辽宁省宽甸满族自治县灌水镇北部, 为长白山脉西南麓、海拔1 100多米的高寒林带区。距宽甸县城50km, 距丹东市150km, 地理位置为:东经124°30’~124°37’, 北纬41°01’~41°05’, 总面积33km2[6]。公园于2002年9月20日对外开放, 2004年7月晋升为省级风景名胜区, 同年被评为国家4A级旅游区。2005年接待游客10万人次, 旅游收入达560万元;发展到2008年, 年接待游客数量达15万人次, 年旅游收入达700万元。发展态势良好, 接待游客数量逐年增多, 年旅游收入也是稳定上升, 天华山森林公园可谓是辽宁省森林旅游业的领头企业。
2. 数据调查与处理
本研究所用数据是通过问卷调查的方式获得, 对游客采用面谈的形式于2009年7、8月进行实地调查。本次调查随机发放问卷共360份, 有效问卷332份, 有效率达92.2%。问卷调查内容主要包括:游客社会经济特征、行为特征、旅游消费支出、支付意愿等。对所得调查数据, 运用EXCEL2003进行统计汇总并进行描述性分析, 并运用SPSS 17.0软件进行相关性分析与回归分析。在数据录入时, 对调查的部分数据进行了处理 (见表1) 。
二、基本人口学特征分析
1. 性别结构
对调查样本统计分析得出, 天华山森林公园的男性游客占52%, 女性游客占48%, 男女性别比例为1.08:1, 低于全国平均出游性别比 (1.27:1) [7], 但同时也与一般风景区游客性别构成一致。原因在于男性较女性有更多的外出机会和自由支配的空闲时间, 同时, 男性更富于异向型心理及其强健体魄;但是近几年随着从事公务、商务的单身女性消费者越来越多, 女性游客的比例也在不断增长。从天华山旅游资源特征来看, 其雄奇峻拔的山峰、清幽无瑕的溪涧和纯天然的四季森林奇景最具吸引力, 观光型旅游资源对性别的限制比较弱, 从而导致男女游客比例的微小差别。
2. 年龄结构
对332份有效调查问卷进行年龄分级统计, 结果表明:26~45岁的中青年组人数最多, 占游客总数的60.84%;其次是19~25岁的青年人和46~60岁的近老年人各占游客总数的17.47%。由此得出游客年龄分布的特点:中青年人是该旅游产品的消费主力军。造成这种结果的原因有, 第一, 此目标群体有稳定的收入, 舍得闲暇时间外出旅游, 并且旅游消费能力强。第二, 天华山森林公园最大的资源优势是其雄奇峻拔、攀而胆寒的通天峡, 这个特点导致它不适合未成年人和老年人攀爬, 从而对该类人群不会产生很大的吸引力, 反而对中青年人有很大的吸引力。
3. 文化程度构成
知识水平不同的旅游者, 其经济收入、对生活的感知、旅游意识也不同。相关研究普遍认为, 文化水平越高的人, 出游的动机越强;文化程度相对低的人, 旅游的意识反而淡薄[8]。在调查样本中, 天华山森林公园游客的文化水平较高, 接受过中高等教育的人居多, 大专及以上学历的游客比重占游客总人数的64.46%, 是该公园旅游客流的主体。
4. 收入水平构成
可自由支配的收入和自由闲暇时间是促成旅游活动形成的两个必要因素, 尤其是收入水平的高低直接影响旅游需求的大小[9]。相关研究认为, 家庭年均收入在0.6~3.5万之间, 收入越高, 游憩参与率越高;而收入在0.6万以下以及3~4万之间时, 参与率与收入增长没什么关系;最高收入层的人士往往事务比较繁忙, 他们没有时间参加更多的户外游憩[10]。天华山森林公园的游客月收入主要集中在1 500元以下和1 500-2 500元这两个区域内, 说明该公园的游客主要以工薪阶层和一般管理者为主, 这与该公园主要客源市场的平均工资水平直接相关, 同时符合上述观点。
5. 游客职业构成
旅游者从事的工作不同, 其收入、闲暇时间也不相同, 从而对旅游的需求也不同[11]。分析结果显示:到天华山森林公园旅游的游客中企事业管理者最多, 占样本总数的33.13%;其次是工人占19.88%、学生占12.65%;再者是公务员和教师及专业技师各占10.24%;从事其他职业的总人数占13%。企事业管理人员、公务员和教师及技术人员是高知识、高收入群体, 旅游需求强烈, 消费能力强, 所以是游客组成的主体。占有率次高的工人是工厂组织的公费团体游。暑假期间学生的空闲时间充足, 一般都会选择外出游玩, 然而来天华山旅游的学生比例仅为13.86%, 调查发现交通条件限制了大量的学生自助游。
6. 客源地分布情况
对抽样调查数据进行统计分析, 游客地理分布显示, 92.17%的旅游者来自辽宁省内, 只有7.83%的游客来自省外。其中, 省内的丹东和沈阳是天华山森林公园的主要客源市场, 分别占客源市场的34.34%和16.27%;辽阳和大连的游客也占到了10%左右。省外的旅游者主要集中在附近几个省份, 如吉林、黑龙江、北京、河北、内蒙古、山东, 但仅仅是零星几个游客。
三、旅游行为特征分析
旅游者行为研究主要包括旅游者的决策行为、动机行为、出游方式和旅游购买行为等方面[12]。对旅游者行为进行研究, 可以揭示其行为规律, 从而对旅游景区发展规划的制订、旅游企业经营管理、旅游产品的开发和旅游服务质量的提高具有指导意义。本文针对天华山森林公园的发展阶段和资源特点, 选取了游客的旅游动机、出游方式、满意度和停留时间四个行为特征进行分析。
1. 旅游动机
表2显示, 天华山森林公园的游客中以欣赏风景为目的的观光型游客最多, 占游客总人数的45.18%;其次是度假型的游客占26.81%;以锻炼身体为目的的游客比重能达到12.95%, 因为在调查中发现度假型的游客在填写问卷时也会填上锻炼身体这一项, 不然单纯的以锻炼身体为目的的游客的比重不会很大。总之, 以观光度假为旅游目的的游客比重高达71.99%, 摄影旅游也占到了将近6%, 这与天华山自身的资源特点是紧密相关的:景观奇特、风景优美、环境清润。
2. 出游方式
旅游方式与旅游决策行为密切相关。一个潜在的旅游者在选择旅游目的地时, 他会考虑目的地的综合因素, 如交通的可达度、食宿的便捷性、景区的吸引力等, 从而决定去或者不去和旅行的方式[13]。由表2显示, 36.75%的游客选择的是报旅行团;31.33%的游客选择自己驱车前来游玩;另外;18.67%的游客是在单位组织下的集体旅游;只有13.25%的游客是非自驾的自助游。这说明到天华山森林公园的交通条件很不便利, 鉴于对方便与安全等因素的考虑, 旅游者普遍会选择团体包价旅游或者以家庭为单位的自驾游, 所以, 天华山旅游以有组织的团体游为主。
3. 满意度分析
在调查问卷设计中, 调查游客对天华山森林公园的综合评价时, 采用很满意、比较满意、一般、不满意、很不满意五个标准。其中, 满意和比较满意的游客占到80.12%, 有不满意的游客仅占到19.88% (见表2) 。可见, 天华山森林公园的旅游资源和接待服务设施还是能满足大部分游客的需要。在不满意的项目中, 游客对公园内的卫生条件、交通条件、食宿接待条件、旅游景点不满意的程度较高。基础设施和服务接待条件的落后会限制旅游业的发展。
4. 停留时间分析
旅游者在目的地停留时间的长短也能说明景区旅游景点数量的多少和旅游吸引力的大小。相关研究指出, 国内发展成熟的旅游景区游客的平均停留时间为1.9天[14]。调查结果如表2显示, 48.80%的游客花费4个小时左右的时间只游览主要景区就离开了公园;19.28%的游客会再游览一下其他景点, 在公园停留大概一天的时间。在公园至少住宿一晚的游客占27.1%, 其中, 有一大部分游客是下午或者傍晚来到公园, 先在酒店或者旅店住一晚, 然后第二天爬山观光, 大概中午过后离开;只有3.61%的游客在公园的停留时间会超过24小时。对大部分游客来说, 天华山森林公园仅是旅游线路上一个欣赏风景的驻足点, 不会在此长时间停留, 景点数量较少, 并且没有足够的吸引力。
四、旅游消费影响因子分析
1. 旅游消费影响因子相关性分析
为了分析游客的社会经济特征与行为特征对旅游消费的影响, 针对游客的特征因子对旅游消费的影响进行了相关分析。相关文献指出, 游客的性别、年龄、文化程度、客源地、职业、收入水平、停留时间、出游方式、旅游动机、满意度, 这10个因子会影响到游客的旅游消费[15], 本文初步确定这些因子为影响变量X1、X2、X3、……X8、X9、X10, 旅游消费额为变量Y。调查样本中的特征因子有定序型变量, 调查的总体样本不服从正态分布, 故运用SPSS 17.0中的两变量相关分析———Spearman进行分析, 以判断变量X与变量Y的相关性。
*代表5%的显著性水平, **代表1%的显著性水平
由表3可以看出:游客的停留时间、收入水平、职业三个特征因子与旅游消费水平有极显著相关性, 停留时间越多、收入水平越高、职业越好, 旅游消费就越多;客源地与旅游消费水平呈较显著相关, 客源地距离公园越远, 游客的旅游消费越多;文化程度、旅游动机与旅游消费水平呈显著相关;游客的性别、年龄、满意度、出游方式4个特征因子与旅游消费水平无相关性。职业与旅游消费呈负相关是因为在数据编辑时, 对游客的职业是按照对工作的传统认识由高到低进行赋值的, 即好职业排在前面赋值越低, 相对不好的职业排在后面赋值越高。
剔除与旅游消费水平相关性差的因子后, 分析文化程度、客源地、职业、收入水平、停留时间、旅游动机与旅游消费水平的相关性时, 会发现文化程度、职业、收入水平彼此之间有关联性, 旅游耗时与旅游动机之间也存在关联性。所以, 为了更准确地反映两个变量之间的本质联系, 还需要针对彼此有联系的因子进行偏相关分析。即在文化程度、职业、收入水平与旅游消费之间进行偏相关分析, 首先控制其中两个变量, 单独进行剩余一个变量与旅游消费水平的相关分析。停留时间、旅游动机与旅游消费的偏相关分析同样如此, 分析结果见表4。
结果显示, 在排除彼此间的影响后, 文化程度与旅游消费之间无相关性, 职业、收入水平与旅游消费仍然存在显著相关性。同样, 也否定了旅游动机与旅游消费的相关性, 而停留时间与旅游消费仍然表现出极显著相关。通过偏相关分析又可以排除文化程度、旅游动机两个变量对旅游消费的影响。
*代表5%的显著性水平, **代表1%的显著性水平
最终得出, 天华山森林公园游客的客源地、职业、收入水平、停留时间4个特征因子与旅游消费呈显著相关性, 而年龄、性别、文化程度、出游方式、满意度、旅游动机这6个特征因子与旅游消费无相关性。
2. 旅游消费回归模型建立
通过影响因子相关分析, 得出了与游客旅游消费有显著相关的4个因子:客源地、职业、文化程度、停留时间。所以在进行回归模型建立时, 只考虑这些相关因子。在选择回归模型前, 首先通过散点图验证相关因子与游客的旅游消费存在线性关系。
用SPSS线性回归方法对数据进行了回归分析 (enter法) , 显著性检验标准为0.05。设模型的线性回归方程为
其中, Y:旅游消费, X4X5X6X7:分别是变量客源地、职业、收入水平、停留时间。
a:常数项, b c d e:分别是变量客源地、职业、收入水平、停留时间的系数。
旅游消费模型拟合度检验结果 (见表5) , 预测变量与因变量的相关系数是R=0.961, 判决系数是R2=0.924, 修正的判决系数=0.923。可见, 模型的拟合效果理想。
由表6可知, 游客旅游消费方差分析的统计量F=939.110, 单边检验概率值P=0.000<0.05, 说明回归方程高度显著。
由表7可知, 非标准化回归方程的常数项为110.081, 客源地的回归系数为1.132, 职业的回归系数为-11.964, 收入水平的回归系数为32.820, 停留时间的回归系数为5.832。模型回归分析得出的常数项和每个变量回归系数的显著性概率P值都小于给定的显著性水平0.05, 说明回归系数是特别显著的。由此得出估计旅游消费回归方程为:
a.预测变量: (常量) , 客源地, 职业, 收入水平, 停留时间。b.因变量:旅游消费
a.预测变量: (常量) , 客源地, 职业, 收入水平, 停留时间。b.因变量:旅游消费
a.因变量:旅游消费
为了检验方程回归效果是否理想, 最后再次利用残差直方图和累计概率图进行检验。标准残差的直方图越接近正态分布, 累计概率点列越接近对角线分布, 则说明回归效果越好。结果见图1, 数据分布较好, 拟合程度比较高。
五、结论与讨论
1. 天华山森林公园旅游产品宣传促销的目标群体为省内沈阳、大连、丹东等大中城市中接受过高等教育的、从事企事业工作的中青年人, 另外, 学生也是一个不容忽视的目标群体, 因为这些群体是天华山旅游产品消费的主力军。
对于客源市场, 公园应在稳定现有主要客源市场的基础上, 进一步开拓像鞍山、铁岭、阜新等几个潜在的旅游市场。客源结构虽然有益于旅游铲平的市场营销, 却不利于市场的扩张, 使受限于省内经济, 而无法向省外大力发展。
2. 通过游客行为特征分析认为:
通往公园的交通道路条件应进一步改善;游客在公园内的参与性娱乐项目上花费几乎为零, 餐饮住宿费用比重较高, 在公园停留时间短。这综合反映出天华山旅游开发层次较低, 旅游产品单一, 娱乐参与性的项目有待开发建设, 相关配套设施也需要进一步完善;同时, 应当依据天华山旅游资源的特点开展以该公园为主题的旅游摄影节, 开拓潜在的摄影旅游市场;最后, 拥有特色的旅游纪念品也是表现景区旅游特色的关键。
3. 本文在分析游客社会经济特征和行为特征的基础上, 对各个特征对旅行消费的影响也作了相关性分析。
结果显示, 游客的客源地、职业、收入水平、停留时间与旅游消费有极显著相关性, 年龄、性别、文化程度、出游方式、满意度、旅游动机与旅游消费无相关性。本文并以此为依据建立旅游消费回归模型。