《草样年华》数据库分析
红学研究中长短句的多元统计分析
摘 要 ：利 用多元 正态总体均值检验的基 塬 理和方法对文学作 品的长短 句这一特征进行 比较研 究。以《 红 楼 梦》 为例 ， 结合 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ软件计 算结果， 推断表明 ： ８ 前 ０回与后 ４ ０回在 长短 句方面存在 着显著性差异 。 关键词 ：假设检验 ；《 红楼梦》 ；多元正态总体 ；前 ８ ０回；后 ４ ｏ回 中图分 类号 ：０ １。 ２ ３２ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１７ －１ ｘ ２ １ ） １ ０ ６０ ６２６ ２ （０ １ １ － １ －４ ０
２ １ 当 ∑已知 时 ．
２ １ 年 １ 月 ０１ １
３ ０卷 第 １ １
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绵阳师范学 院学报
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红学 研 究 中长短 句 的多元 统计 分 析
施 政， 夏喜莲
第 １ 期 １
施 政等 ： 红学研 究 中长短 句 的多元统计 分析
・１ ７・
注： 列粗体 表示回数 ， 行粗体表 示分组数
２ 两个 多元正态 总体均值检验基本原理
从总体 口 （ ， ， 口 （ ， ） ∑ ） ｙ ∑： 中分另 随机抽取容量为 ｎ ｍ的样本 ０ 和 ＝ Ｉ Ｘ：， （ （ ， （ …… 】 ）
０ 引言
“ 红学” 研究中， 红楼梦》 ８、 对《 前 ０回和后 ４ Ｏ回是否为同一人所作 ， 几十年来 ， 多有争论 ， 很多人从作品 本身以及历史背景 的角度去讨论《 红楼梦》 作者问题。当然 ， 也有一些统计学者 ， 另辟蹊径 ， 尝试运用统计 学方法去探讨《 红楼梦》 ８ 前 ０回和后 ４ ０回的作者问题。陈炳藻 将《 红楼梦》２ １０回分为三组 ， 每组４ Ｏ回， 并 以《 儿女英雄传》 作为对照组进行比较研究 ， 从每组中任取 ８ 万字， 出形容词、 挑 名词、 动词、 副词 、 虚词等 ５ 种词 ， 然后运用统计学方法算出各组之间用词的相关度， 表明：红楼梦》 ８ 《 前 Ｏ回与后 ４ Ｏ回所用词汇的相 关程度远远超过《 红楼梦》 儿女英雄传》 与《 所用词汇的相关程度 ， 并由此推断 ： ８ 前 ０回与后 ４ ０回均为曹雪 芹一人所作。陈大康 也将《 红楼梦》 分为三组 ， 每组 ４ ０回， 统计出其中所含字、 、 词 句等 ８ 个项 目， ８ 研究 发现， 这些 词 在前 两组 出现 的规律 相近 且与后 ４ ０回并不 一致 ， 于用 字 、 关 句式 特 点 ， ８ 前 Ｏ回相 似 度很 高 ， 后４ ０回迥 异 ， 由此推 断 ： ８ 并 前 Ｏ回与后 ４ ｃ回非一人 所作 。李 贤平 选 择 了 ４ ７个虚字 作 为识别 特征 ， 用 利 多种统计方法 ， 对它们在各回中的出现频率进行分析 ， 寻找各回写作风格 的接近程度 ， 据此提出 了成书过 程的新观点 ：红楼梦》 ８ 《 前 ０回由曹雪芹完成 ， 而后 ４ ０回则是曹家亲友搜集原书稿整理补写而成 。韦博 成 分析了《 红楼梦》 中着力描写的花卉、 树木、 饮食 、 医药与诗词等 ５ 个情景指标 ， 通过量化得到数据集 ， 然后应用统计方法推断《 红楼梦》 ８ 前 ０回与后 ４ ０回在 ５ 个情景指标的描写上确实存在非常显著 的差异 ， 显示 ：红楼梦》 ８ 后和后 ４ 《 前 ０ ０回非一人所作可信度很高。张明允等 从反映文章重要特征断句方面人 手， 统计 出两 种最 常用 的标点 符号在 每 回出现 的频率 ， 利用 两个 相 互独 立 的正 态 总体 的等 价性 检 验 的基本 思想检验二者的差异 ， 得出： ８ 前 ０回与后 ４ ０回在断句方面存在着极为显著性的差异。本文尝试从每 回中 旬子的长短（ 量化到具体几个字） 这一特征人手 ， 分析前 ８ Ｏ回与后 ４ ０回是否存在显著性差异。
CADAL元数据整理方式及意义
CADAL元数据整理方式及意义:——以蒋介石研究资料库建设为例龙向洋复旦大学图书馆2019.2.16CADAL民国时期图书CADAL收录民国时期图书17.3万册，资源比较丰富。
有必要对其元数据进行整理，在统计分析、比较评估的基础上为特藏资源建设提供数据依据。
CADAL民国时期图书元数据（DC）CADAL数字资源描述是采用通行DC元数据，具有较好的开放性和兼容性。
其严谨和规范不如MARC数据，因而对其元数据的整理也是很有必要的。
元数据整理方式以朴素的观念和严谨的规范，在数据库内部，通过数据的聚合、规则的确立、文本的析分、数据的比较等方式予以实现。
元数据整理：中图分类通过DC与MARC记录之间的数据比较，可以增加完整的“中图分类”字段内容，以便于按学科进行统计分析以及相关专题资料库的建设。
元数据整理：书名索引通过文字统一、格式规范以及数据校对，编制“书名分类索引”，不仅可以增强浏览可读性，而且便于资源比较评估。
元数据整理：人名索引通过对元数据文本析分，并参照《民国时期总书目》著者索引，整理人名资料。
元数据整理：地名索引一从DC元数据中整理出地名资料，按照行政区划进行数据组织，形成地方文献资料库。
元数据整理：地名索引二可以通过人名索引与人物传记资料关联方式整理元数据中地名资料。
CADAL民国时期图书：蒋介石研究资料通过表中6个检索词，可检出357条记录。
检索词在元数据各字段的分布情况。
元数据人名关联一：蒋中正档案(“国史馆”)蒋中正档案元数据人名统计：与蒋介石关系密切的人名整理。
名与CADAL元数据关联统计。
元数据人名关联二：《中国国民党职名录》以刘维开先生所编《中国国民党职名录》全部文本为依据，建立人名索引。
《中国国民党职名录》与CADAL元数据关联统计。
通过元数据人物关系分析，可以丰富蒋介石研究资料库若干文献资源。
谢谢！。
韩国流行音乐中国受众分析及启示
HUANGZHONGDALV 黄钟大吕120位有效随机受访者中，月收入2000～5000元者61人，占50.8%；月收入5000～8000元者12人，占10.0%；月收入在1000元以下及1000～2000元者基本上为学生，共40人，占33.3%，这部分人群没有自己的固定收入，生活花费依赖家长；月收入在8000元以上者较少，仅7人，占5.8%。
见图2。
图2120位有效随机受访者收入情况120位有效随机受访者平时喜欢的音乐风格有所不同，其中抒情歌曲（Ballard）占压倒性优势，120人中有92人喜欢；其次是电子音乐（Electronic）和舞曲（Dance）；而蓝调（Blues）、古典音乐（Classic）及一些其他风格的音乐则显得较为小众化。
见图3。
图3 120位有效随机受访者所喜欢的音乐类型120位有效随机受访者中，听取音乐的来源以中国内地音乐为最多；其次是欧美、韩国及中国香港、台湾地区的音乐，这几个地区基本平分秋色。
图4为听取音乐的来源。
120位有效随机受访者中，一半以上的受访者每天听取韩国流行音乐的时间不会超过30分钟；当然，也有27位受访者每天会花30分钟至1个小时的时间来听取韩国流行音乐；每天会花2小时以上听韩国流行音乐的人较少。
见图5。
其他图4 120位有效随机受访者听取音乐的来源HUANGZHONGDALV 黄钟大吕图6 120位有效随机受访者收藏韩国歌手专辑情况图7120位有效随机受访者喜欢K-POP的原因图8 120位有效随机受访者平均每月在花K-POP方面的费用其他图9 120位有效随机受访者购买K-POP专辑及相关周边产品正版情况位有效随机受访者中，因为喜欢K-POP而向往去韩国旅行者22人（约占18.3%）但想去韩国旅行者46人（约占38.3%）；近一半的人（约占43.3%）表示不会因为喜欢国旅行。
可见在旅游经济方面，K-POP虽然影响力不大，但也或多或少带动了韩国旅游经济的发展，并给其他国家人民留下了对韩国的美好印象。
植物物种多样性研究知识图谱——基于CiteSpace的分析
植物物种多样性研究知识图谱——基于CiteSpace的分析蒋红艳; 向昌国【期刊名称】《《安徽农学通报》》【年(卷),期】2019(025)016【总页数】6页(P150-155)【关键词】植物物种多样性; 文献计量; 中国知网; CiteSpaceV【作者】蒋红艳; 向昌国【作者单位】吉首大学旅游与管理工程学院湖南张家界 427000【正文语种】中文【中图分类】Q16; G353.11 引言我国幅员辽阔，生物资源丰富，植物区系久远，特种植物浩繁，是世界上植物物种多样性最丰富的国家之一，被称为“世界植物王国”。
但历史发展到今天，人类的不当行为极大地改变了植物的生存环境，使植物物种多样性不断减少，大量物种趋于灭绝，植物物种多样性丧失的问题十分突出。
2019年，国家林业和草原局印发的工作要点中强调和呼吁对野生动植物的保护，并计划编制《2020—2035年全国野生动植物保护工程规划》等，使人们对于植物物种多样性相关研究更为关注。
目前，已有学者对植物物种多样性研究领域的成果进行了梳理和归纳，但所呈现的研究成果都是定性的分类或描述性的文献回顾，文献范围梳理的方式较为单一，文献数量也相对较少。
传统书写文献综述的方法无法全面地、客观地反映一个研究领域的整体情况和演化过程，将文献计量法与可视化工具结合起来对研究领域的态势进行可视化分析是诸多学科领域研究文献的热门方式，然而，对植物物种多样性研究文献进行可视化分析的成果尚未有报道。
为此，本文借助CiteSpaceⅤ可视化软件对CNKI数据库中1994—2019年26年间的植物物种多样性研究文献进行定量分析，绘制出作者合作共现（Author）、机构合作共现（Institution）、关键词共现（Key words）和突现词和突现率（Burst）等知识图谱，展示其文献数量与年度分布、文献作者与发文机构的总体特征，并通过历史阶段划分和解读关键文献分析其前沿方向及热点问题。
孙睿小说《草样年华》经典语录
孙睿小说《草样年华》经典语录1、生活，有时挺没劲的，但活着，却有意思。
----孙睿《草样年华》2、那时候我以为封建社会才会有奴隶，不知道社会主义也有----当时房奴，车奴，卡奴，孩奴闻所未闻，人可以很高贵地活着，也可以为理想而活。
----孙睿《草样年华》3、小时候我以为自己长大后可以拯救整个世界，等长大后才发现整个世界都拯救不了我。
----孙睿《草样年华》4、幸福好像长在我们屁股上，每个人看到的都只是他人的幸福，却对自己的一无所知，只会彼此羡慕。
----孙睿《草样年华》5、我抬头望天，希望飞机从眼前飞过，让我再见周舟一次，但是天上只有光芒万丈的太阳，把我的眼睛灼出两行泪水。
----孙睿《草样年华》6、邱飞，杨阳，齐思新，还有很多很多的人，丧失青春的四年时光，学会了成长。
但无论哪种青春，都是无罪的。
----孙睿《草样年华》7、未来，就是上床睡觉，一觉醒来，未来就来了。
生活就是这样，甭管睡着睡不着。
未来都会如期而来。
----孙睿《草样年华》8、青春就像手里的泥鳅，不经意间便会从指缝间悄悄溜走，当你发现它只剩下尾巴的时候你越用力越想珍惜的时候，它却溜的更快。
----孙睿《草样年华》9、女孩儿在初恋的时候，会很坚定，相信自己比相信别人更多，其实相信的不是自己，而是相信美好——与其说相信美好，不如说期盼着美好。
这种对爱情的义无反顾和心无旁骛，或许女人一辈子只有一次。
----孙睿《草样年华》10、夜晚，和青春一样，以为很长，且得折腾呢，一场欢娱后，不知不觉天就结束了。
----孙睿《草样年华》11、学校食堂的饭菜中出现一只死苍蝇，大一学生对此的反应是惊叫一声，丢掉筷子撒腿而逃;大二学生端着饭碗，态度蛮横地要求卖饭师傅换一碗新的;大三学生神情平和地将苍蝇夹出，继续吃碗中的饭菜;大四学生欣喜若狂地把苍蝇放进嘴里，当作一块肉大嚼起来。
----孙睿《草样年华》内容简介《草样年华》是一部描写大学生活的长篇爱情小说，以邱飞和周舟的爱情生活为主线，塑造了大学生邱飞、杨阳等个性鲜明的人物。
纺织产品生命周期评价系统与数据库分析
第３１卷㊀第４期２０２３年７月现代纺织技术ＡｄｖａｎｃｅｄＴｅｘｔｉｌｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ.３１ꎬＮｏ.４Ｊｕｌ.２０２３ＤＯＩ:１０.１９３９８∕ｊ.ａｔｔ.２０２２１２０２３纺织产品生命周期评价系统与数据库分析邬崇振ａꎬ李启正ａꎬｂꎬ刘㊀灿ｃꎬ王来力ｃ(浙江理工大学ꎬａ.纺织材料与工程学院(国际丝绸学院)ꎻｂ.杂志社ꎻｃ.服装学院ꎬ杭州㊀３１００１８)㊀㊀摘㊀要:产品生命周期评价系统和数据库为高效㊁准确开展产品生命周期评价提供数据处理㊁结果量化和评价支撑ꎮ本文对纺织产品生命周期评价研究文献中应用的生命周期评价系统与数据库系统界面㊁数据库和影响评价模型数量㊁特征化因子㊁归一化因子㊁权重因子等进行了系统分析ꎮ结果表明:Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统是纺织产品生命周期评价案例使用最多的系统ꎬ总占比为５３ ７７％ꎻＥｃｏｉｎｖｅｎｔ数据库和Ｇａｂｉ数据库是纺织产品生命周期评价案例使用最多的数据库ꎬ总占比为７９.２４％ꎻＳｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统内置数据库有相同种类但数值不同的特征化因子㊁归一化因子㊁权重因子ꎬ导致使用两个系统针对同一纺织产品的生命周期评价结果存在差异ꎻ综合考虑污染物排放渠道和区域内生产规模㊁科技水平㊁经济状况㊁环保政策等因素ꎬ构建具有国家㊁区域㊁时间性质的纺织产品ＬＣＡ数据库可以提高评价结果的完整性和准确性ꎮ关键词:纺织产品ꎻ生命周期评价ꎻ评价系统ꎻ影响评价ꎻ清单数据库中图分类号:ＴＳ１０１㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１００９￣２６５Ｘ(２０２３)０４￣００２９￣０８收稿日期:２０２２１２１６㊀网络出版日期:２０２３０２２３基金项目:中国工程院战略研究与咨询项目(２０２２￣ＸＹ￣１９)ꎻ中央外经贸专项资金(茧丝绸)项目(浙财建[２０２２]９５号)作者简介:邬崇振(１９９８ )ꎬ男ꎬ江西丰城人ꎬ硕士研究生ꎬ主要从事纺织产品碳足迹核算与评价方面的研究ꎮ通信作者:李启正ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｌｉｑｉｚｈｅｎｇ＠ｚｓｔｕ.ｅｄｕ.ｃｎ㊀㊀生命周期评价(ＬｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔꎬＬＣＡ)是１９９０年美国环境毒理和化学学会提出的一种识别产品或工艺在整个生命周期中对环境影响的综合方法ꎬ可以确定产品生命周期环境影响的关键阶段ꎬ从而为制定节能减排策略提供重要的指导作用[１]ꎮ产品ＬＣＡ包括确定目标和范围㊁清单分析㊁影响评估㊁结果解释ꎬ通常涉及原料生产㊁产品制造㊁运输㊁消费㊁废弃物处置等生命周期过程[２]ꎮ数据收集与结果评价是产品ＬＣＡ的两个关键环节ꎬ使用评价系统和其内置的能源㊁物料等投入清单的影响因子数据库可提升产品生命周期评价的效率[３]ꎮ中国是纺织产品的生产和消费大国ꎬ通过对纺织产品进行生命周期评价可以量化纺织产品生产和消费产生的环境影响ꎬ进而为绿色低碳纺织产品设计㊁生产和消费提供参考[４]ꎮ笔者梳理了产品ＬＣＡ系统与数据库应用情况ꎬ并就纺织产品ＬＣＡ研究文献中应用的生命周期评价系统与数据库的系统界面㊁数据库和影响评价模型数量㊁特征化因子㊁归一化因子㊁权重因子等进行了系统分析ꎬ为纺织产品生命周期评价提供参考ꎮ１㊀生命周期评价系统与数据库对中国知网和ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心数据库中关于产品ＬＣＡ研究文献进行检索ꎬ并对文献中应用的产品ＬＣＡ评价系统和数据库进行汇总ꎬ结果见表１和表２ꎮ产品ＬＣＡ研究需要经过复杂繁琐的建模流程和庞大的计算过程ꎬ使用ＬＣＡ系统可以快速㊁准确地建立产品生命周期模型并量化环境影响[５]ꎮ从表１可知ꎬ１１２０篇文献中共涉及１８个ＬＣＡ系统ꎬ５２７篇产品ＬＣＡ研究文献中应用了Ｓｉｍａｐｒｏ系统ꎬ应用最多ꎬ其次是Ｇａｂｉ系统和ＧＲＥＥＴ系统ꎬ分别有２８８篇和１１２篇ꎬ３个系统的文献占比分别为４７ ０５％㊁２５.７１％和１０％ꎮ１８个ＬＣＡ系统的开发时间分布于１９８９ ２０１６年ꎬ开发和应用最早的是１９８９年发布的Ｇａｂｉ系统ꎮＬＣＡ系统在开发运行后会进行持续更新ꎬ例如Ｓｉｍａｐｒｏ系统最新一次更新是２０２２年５月发布的９.４.０.１版本ꎬ该版本更新了Ａｇｒｉ￣ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ数据库ꎬ增加了１１６５个清单数据ꎻ更新了ＩＰＣＣ影响评价模型ꎬ增加了６４种物料的特征因子ꎻ新增了Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｃａｒｃｉｔｙ㊁Ｌａｎｄｕｓｅｉｍｐａｃｔｓｏｎｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙ影响评价模型[６￣８]ꎮ表１㊀产品ＬＣＡ系统种类及应用情况Ｔａｂ.１㊀ＴｙｐｅｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｔｕａｔｉｏｎｓｏｆｐｒｏｄｕｃｔＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓ排序系统名称开发商国家发布时间文献数量∕篇１ＳｉｍａｐｒｏＰｒｅＣｏｎｓｕｌｔｉｎｇ荷兰１９９０年５２７２ＧａｂｉＩＰＴＳＰＥＥＧ德国１９８９年２８８３ＧＲＥＥＴＡｒｇｏｎｎｅＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙ美国２０１３年１１２４ｏｐｅｎＬＣＡＧｒｅｅｎＤｅｌｔａＴＣ德国２００７年９９５ＵｍｂｅｒｔｏｉｆｕＨａｍｂｕｒｇＧｍｂＨ德国２００１年５０６ＢＥＥＳＮａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｔａｎｄａｒｄｓａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ美国１９９７年１６７ＰＥＭＳＰｉｒａＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ英国１９９８年６８ｅＦｏｏｔｐｒｉｎｔＩＫＥＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ中国２０１６年５９ＥＩＭＥＣＯＤＤＥ法国２００１年３１０ｅＢａｌａｎｃｅＩＫＥＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ中国２０１０年３１１ＢｏｕｓｔｅａｄＢｏｕｓｔｅａｄ英国２０００年２１２ＫＣＬ￣ＥＣＯＫＣＬ芬兰１９９４年２１３ＪＥＭＡＩ￣ＬＣＡＰｒｏＲＣＬＣＡ日本１９９５年２１４ＬＣＡＩＴＣＩＴＥＫｏｌｏｇｉｋ瑞典１９９２年１１５ＴＥＡＭＥｃｏｂｉｌａｎ法国２００７年１１６Ｅｃｏ￣ＰｒｏＥＭＰＡ瑞士２００７年１１７ＥｃｏｓｃａｎＴＮＯ荷兰１９９８年１１８ＡＩＳＴ￣ＬＣＡＡＩＳＴ日本２００４年１表２㊀产品ＬＣＡ数据库种类及应用情况Ｔａｂ.２㊀ＴｙｐｅｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｔｕａｔｉｏｎｓｏｆｐｒｏｄｕｃｔＬＣＡｄａｔａｂａｓｅｓ排序数据库名称数据来源开发时间文献数量∕篇１Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ全球２００３年３４２２Ｇａｂｉ全球１９８９年１７３３Ｕ.Ｓ.ＬＣＡ美国２０１２年６０４ＥＸＩＯＢＡＳＥ全球２０１５年４０５ＫｏｒｅａＬＣＩ韩国２０１３年１７６ＩＬＣＤ全球２０１０年１７７ＥＬＣＤ欧盟２０１０年１０８ＣＬＣＤ中国２００６年９９ＩＤＥＭＡＴ欧洲２０１５年７１０ＡｕｓＬＣＩ澳大利亚２０１１年７１１ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＦｏｏｔｐｒｉｎｔ全球２０１２年６１２Ａｇｒｉ￣ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ全球２０１４年５１３ＷＥＥＥ欧洲２０１２年５１４Ｓｏｃｉａｌｈｏｔｓｐｏｔｓ全球２０１９年４１５ＡＧＲＩＢＡＬＹＳＥ法国２０１４年４１６Ｉｎｄｕｓｔｒｙｄａｔａｌｉｂｒａｒｙ欧洲１９９５年２１７ＩＤＥＡ日本２０１６年２１８ＷＡＬＤＢ瑞士㊁法国㊁德国㊁意大利㊁美国２００６年１１９ＣａｒｂｏｎＭｉｎｄｓ全球２０１３年１２０ＤＡＴＡＳＭＡＲＴ北美２０２０年１２１ＥＳＵｗｏｒｌｄｆｏｏｄＬＣＡ全球１９９８年１２２ＥｕｒｏｐｅａｎａｎｄＤａｎｉｓｈＩｎｐｕｔ∕Ｏｕｔｐｕｔ欧洲２０１０年１０３ 现代纺织技术第３１卷㊀㊀产品ＬＣＡ研究需要大量产品的表层清单数据和背景清单数据ꎬ使用ＬＣＡ数据库可以增加数据收集的效率ꎬ提高评价结果的可信度和可比性[９]ꎮ由表２可知ꎬ７１５篇文献中共涉及２２个生命周期评价数据库ꎬ其中Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ数据库在产品ＬＣＡ应用最多ꎬ有３４２篇ꎬ占比为４７.８３％ꎮ其次是Ｇａｂｉ数据库㊁Ｕ.Ｓ.ＬＣＡ数据库和ＥＸＩＯＢＡＳＥ数据库ꎬ分别有１７３篇㊁６０篇和４０篇ꎬ占比分别约为２４.２０％㊁８ ３９％和５.５９％ꎮＬＣＡ数据库的开发时间分布于１９８９ ２０２０年ꎬ１９８９年发布的Ｇａｂｉ是开发最早的ＬＣＡ数据库ꎮ数据采集覆盖的地域范围越广ꎬ其评价结果越可靠[７]ꎮ若地域范围的区域特性突出ꎬ清单数据无法匹配其他区域内的实际生产情景ꎬ会增加评价结果的不确定性[１０]ꎮＬＣＡ数据库集成在ＬＣＡ评价系统中ꎬ例如Ｓｉｍａｐｒｏ系统集成了Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ㊁ＩＤＥＭＡＴ㊁Ａｇｒｉｂａｌｙｓｅ等数据库ꎬＧａｂｉ系统集成了Ｇａｂｉ㊁Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ㊁ＩＣＦｃｏｎｃｒｅｔｅ等数据库ꎮ对产品ＬＣＡ研究可以使用ＬＣＡ系统调用一个或多个ＬＣＡ数据库的数据ꎬ也可以单独导出ＬＣＡ数据库中的数据进行环境影响评价[１１]ꎮ２ 纺织产品生命周期评价与数据库纺织产品生命周期过程包括纤维原材料获取㊁产品生产加工㊁运输销售㊁产品使用和废弃处理ꎬ涉及多种物料㊁能源的投入ꎬ并产生多种污染物ꎬ对生态环境产生影响[１２]ꎮ纺织产品的ＬＣＡ受到越来越多的关注和研究ꎬ对纺织产品ＬＣＡ研究文献进行检索ꎬ并对其中应用的评价系统和数据库进行分析ꎬ结果见表３ꎮ表３㊀纺织产品ＬＣＡ系统与数据库Ｔａｂ.３㊀ＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｄａｔａｂａｓｅｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓ纤维类别ＬＣＡ系统文献数量∕篇ＬＣＡ数据库文献数量∕篇影响评价模型文献总数∕篇棉Ｓｉｍｐｒｏ１３Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ２２Ｇａｂｉ９Ｇａｂｉｄａｔａｂａｓｅ１２ｏｐｅｎＬＣＡ５ＡｕｓＬＣＩ４ＪＥＭＡＩ￣ＬＣＡ１ＥＬＣＤ１ＥＩＭＥ１ＩＤＥＭＡＴ１ＣＬＣＤ１ＰＥＦ∕ＲｅＣｉＰｅ∕ＩＰＣＣ∕ＩＬＣＤ∕ＥＤＩＰ∕ＣＭＬ∕ＵＳＥｔｏｘ∕Ｅｃｏ￣ｉｎｄｉｃａｔｏｒ∕ＷａｔｅｒＦｏｏｔｐｒｉｎｔＮｅｔｗｏｒｋ４７聚酯纤维Ｓｉｍｐｒｏ７Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ１１Ｇａｂｉ４Ｇａｂｉｄａｔａｂａｓｅ５ｏｐｅｎＬＣＡ３ＣＭＬ∕ＩＰＣＣ∕ＰＥＦ∕ＲｅＣｉＰｅ∕Ｅｃｏ￣ｉｎｄｉｃａｔｏｒ∕ＵＳＥｔｏｘ２１羊毛与羊绒Ｓｉｍｐｒｏ５Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ９ｏｐｅｎＬＣＡ２ＡｕｓＬＣＩ２Ｇａｂｉ１Ｇａｂｉｄａｔａｂａｓｅ１Ｕ.Ｓ.ＬＣＩ１ＣＭＬ∕ＩＰＣＣ∕ＰＥＦ∕ＲｅＣｉＰｅ∕ＷａｔｅｒＦｏｏｔｐｒｉｎｔＮｅｔｗｏｒｋ１１纳米纤维Ｓｉｍａｐｒｏ５Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ６Ｕ.Ｓ.ＬＣＩ２ＴＲＡＣＩ∕Ｅｃｏ￣ｉｎｄｉｃａｔｏｒ∕ＩＰＣＣ∕ＵＳＥＳ￣ＬＣＡ６再生纤维素纤维ｅＦｏｏｔｐｒｉｎｔ１Ｇａｂｉｄａｔａｂａｓｅ２Ｓｉｍａｐｒｏ１Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ１ＣＬＣＤ１ＣＭＬ∕ＲｅＣｉＰｅ∕ＷａｔｅｒＦｏｏｔｐｒｉｎｔＮｅｔｗｏｒｋ５麻Ｓｉｍｐｒｏ２Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ５ｏｐｅｎＬＣＡ２Ａｇｒｉｂａｌｙｓｅ１ＣＭＬ∕ＩＰＣＣ∕ＩＬＣＤ∕ＲｅＣｉＰｅ５丝Ｓｉｍｐｒｏ２Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ３Ｕｍｂｅｒｔｏ１ＵＳＥｔｏｘ∕ＲｅＣｉＰｅ∕ＷａｔｅｒＦｏｏｔｐｒｉｎｔＮｅｔｗｏｒｋ３丙纶Ｓｉｍａｐｒｏ３Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ３Ｅｃｏ￣ｉｎｄｉｃａｔｏｒ∕ＩＰＣＣ３腈纶Ｓｉｍａｐｒｏ２Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ２Ｅｃｏ￣ｉｎｄｉｃａｔｏｒ２纺织混凝土纤维Ｇａｂｉ１ＩＣＦｃｏｎｃｒｅｔｅ１１智能电子纺织纤维Ｓｉｍａｐｒｏ１Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ１ＵＳＥｔｏｘ∕ＩＬＣＤ１氨纶Ｓｉｍａｐｒｏ１Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ１ＲｅＣｉＰｅ１ １３第４期邬崇振等:纺织产品生命周期评价系统与数据库分析㊀㊀由表３可知ꎬ纺织产品ＬＣＡ研究文献中有１０６篇应用了评价系统与数据库ꎮＳｉｍａｐｒｏ系统在纺织产品ＬＣＡ研究中应用最多ꎬ占比约为３９.６２％ꎬ其次是Ｇａｂｉ系统ꎬ占比约为１４.１５％ꎬｏｐｅｎＬＣＡ系统占比约为１１ ３２％ꎬＵｍｂｅｒｔｏ㊁ｅＦｏｏｔｐｒｉｎｔ㊁ＪＥＭＡＩ￣ＬＣＡ㊁ＥＩＭＥ系统的应用较少ꎮ在评价数据库方面ꎬＥｃｏｉｎｖｅｎｔ数据库在纺织产品ＬＣＡ研究中应用最多ꎬ占比约为６０.３７％ꎬ其次是Ｇａｂｉ数据库ꎬ占比约为１８.８７％ꎬＡｕｓＬＣＩ数据库㊁Ｕ.Ｓ.ＬＣＩ数据库㊁ＣＬＣＤ数据库等应用较少ꎮ２.１㊀系统界面ＬＣＡ系统的核算界面有树形界面㊁流程图界面和桑基图界面ꎮ树形界面基于区域数据可视化ꎬ获取大型分层数据的层次结构和单个数据点的值ꎬ适用于结构化产品工艺建模ꎮ流程图界面强调相邻两个工序之间的联系ꎬ突出执行的先后顺序ꎬ适用于流程化产品工艺建模ꎮ桑基图提供了可视化功能和动态输入变化ꎬ将物料输入和能源消耗动态表示出来ꎮ使用桑基图建模时ꎬ桑基箭头的宽度取决于物料输入或能源消耗的质量ꎬ并且当节点上产生输入输出差异时ꎬ会自动标红报警ꎮ纺织产品ＬＣＡ研究应用的系统核算界面见表４ꎮ由表４可知ꎬＳｉｍａｐｒｏ系统㊁ＥＩＭＥ系统㊁ｅＦｏｏｔｐｒｉｎｔ系统㊁采用树形界面ꎬＪＥＭＡＩ￣ＬＣＡ系统和ｏｐｅｎＬＣＡ系统采用流程图界面ꎬＧａｂｉ系统和Ｕｍｂｅｒｔｏ系统采用桑基图界面ꎮＳｉｍａｐｒｏ系统的树形结构可以从原料生产㊁纤维加工㊁织物织造㊁销售使用㊁废弃处理等多阶段对纺织产品的物料消耗及制造工序的能源消耗进行分析ꎬ从而能更清晰地发现纺织产品各阶段环境影响的区别ꎮＧａｂｉ系统的桑基图是最直观的㊁最具有动态性的建模图形界面ꎬ可以应用于生产工艺多样且复杂的纺织产品ＬＣＡ研究[１３]ꎮＳｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统内置的Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ数据库㊁Ｇａｂｉ数据库㊁ＩＤＥＭＡＴ数据库包含了大部分纺织产品ＬＣＡ所需物料和能源的清单数据ꎬ因此在纺织产品ＬＣＡ研究中Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统应用最为广泛ꎮ２.２㊀数据库和影响评价模型数量ＬＣＡ系统内置数据库和影响评价模型数量直接决定ＬＣＡ结果的全面性和准确性ꎬ因此对纺织产品ＬＣＡ数据库和影响评价模型数量进行比较ꎬ见表５ꎮ表４㊀纺织产品ＬＣＡ系统核算界面Ｔａｂ.４㊀ＡｃｃｏｕｎｔｉｎｇｉｎｔｅｒｆａｃｅｓｏｆＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓ排序系统名称系统界面１Ｓｉｍａｐｒｏ树形界面２Ｇａｂｉ桑基图界面３ｏｐｅｎＬＣＡ流程图界面４Ｕｍｂｅｒｔｏ桑基图界面５ｅＦｏｏｔｐｒｉｎｔ树形界面６ＪＥＭＡＩ￣ＬＣＡ流程图界面７ＥＩＭＥ树形界面表５㊀数据库和影响评价模型数量比较Ｔａｂ.５㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｄａｔａｂａｓｅｓａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｉｍｐａｃｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｓ排序系统名称数据库名称影响评价模型１ＳｉｍｐｒｏＣＬＣＤ∕ＥＬＣＤ∕Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ∕ＩＤＥＭＡＴ∕ＩＣＦｃｏｎｃｒｅｔｅ∕Ｕ.Ｓ.ＬＣＩ等１６个数据库７０种影响评价模型２ＧａｂｉＥｃｏｉｎｖｅｎｔ∕ＧａＢｉ等２４个数据库８９种影响评价模型３ｏｐｅｎＬＣＡ４ＵｍｂｅｒｔｏＥｃｏｉｎｖｅｎｔꎬｃｍ.ｃｈｅｍｉｃａｌｓꎬＥｓｔｉＭｏｌ２种影响评价模型５ｅＦｏｏｔｐｒｉｎｔＣＬＣＤꎬＥｃｏｉｎｖｅｎｔꎬＥＬＣＤ４种影响评价模型６ＪＥＭＡＩ￣ＬＣＡＪＥＭＡＩ￣ＬＣＡｄａｔａｂａｓｅ３种影响评价模型７ＥＩＭＥＥＩＭＥꎬＥｃｏｉｎｖｅｎｔꎬＥＬＣＤ等７个数据库９种影响评价模型㊀㊀由表５可知ꎬＳｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统内置的数据库种类和影响评价模型的数量最多且差值较大ꎬ原因之一是Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统会保留版本更新前的影响评价模型ꎬ而其他ＬＣＡ系统会用新的影响评价模型取代旧版本的影响评价模型ꎮＳｉａｍａｐｒｏ系统与Ｇａｂｉ系统的影响评价模型与其他系统的ｏｐｅｎＬＣＡ系统没有自带数据库ꎬ需要去其官网下载ＬＣＡ数据库ꎬ其中４个数据库免费使用ꎬ其余１６个数据库需要付费使用ꎮＧａｂｉ系统只有Ｇａｂｉ教育版数据库可以免费使用ꎬ其他数据库均需付费ꎮＳｉｍａｐｒｏ系统可免费使用部分Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ数据库进行生命周期评价ꎬ其他数据库需要付费使用ꎮ研究者在使用Ｇａｂｉ系统㊁Ｓｉｍａｐｒｏ系统或者ｏｐｅｎＬＣＡ系统进行产品ＬＣＡ时[１４]ꎬ如果背景清单繁多ꎬ一个数据２３ 现代纺织技术第３１卷库中并没有包含所有的数据清单ꎬ通常采用混合式ＬＣＡ数据库来进行核算ꎬ也即使用两个或两个以上ＬＣＡ数据库进行核算ꎬ导致研究者会使用非本地区的数据来计算ꎬ造成ＬＣＡ结果出现误差ꎮ２.３㊀纺织产品主要ＬＣＡ系统比较不同的ＬＣＡ系统对同一纺织产品进行ＬＣＡ评价ꎬ得到的ＬＣＡ评价结果不同ꎮ纺织产品使用的ＬＣＡ系统以Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统为主ꎬ因此对Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统比较[１５￣２０]ꎬ见表６ꎮＳｉｍａｐｒｏ系统可以联网多用户使用ꎬ在同一项目或同一数据库进行协同工作ꎮ而Ｇａｂｉ系统是封闭式工作ꎬ互动性低ꎬ耗时长ꎮ此外ꎬＬＣＡ系统使用的ＬＣＩＡ模型不同ꎬ也会对评价结果产生影响[２１]ꎮ例如ꎬ气候变化类别有不同的度量标准ꎬ这些度量标准因所考虑的时间段(２０年㊁１００年或５００年)或指标(辐射强迫增加或温度增加)而参数不同ꎮ各种供应商以ＬＣＩ数据库的形式提供辅助数据ꎮ流程建模有不同的方法ꎮ不同的系统边界㊁假设以及数据集的时空有效性会导致不同的结果[２２]ꎮ因此使用者可以匹配自身需求ꎬ确定核算边界ꎬ理清产品组成ꎬ明晰数据来源ꎬ选择与核算数据时间㊁区域来源相近的ＬＣＡ系统进行核算ꎮ表６㊀纺织产品主要ＬＣＡ系统比较Ｔａｂ.６㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｍａｉｎＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓｆｏｒｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓ特点ＳｉｍａｐｒｏＧａｂｉ操作复杂度建模自由度高ꎬ模型复用性强ꎬ操作门槛适中模型复杂ꎬ单元模块精细ꎬ数量庞大ꎬ操作门槛高数据格式ＨＴＭＬ格式㊁ＥｃｏＳｐｏｌｄ格式ＭＳ￣ＤＯＳＴＭ格式㊁ＸＭＬ格式评价结果海洋生态毒性潜值㊁全球变暖潜值㊁光化学臭氧形成潜值等权重较高辐射潜值㊁臭氧损耗潜值等较高数据透明度高ꎮ输入数据和输出数据类型清晰ꎬ数据明确低ꎮ仅标识原材料制造类别背景数据采用区域流采取高特征因子的全球流优点可快速上手ꎬ模型复用性高ꎬ纺织领域背景数据清晰ꎬ涵盖类别广ꎬ可追溯性强建模精细ꎬ图形直观ꎬ可操作性强ꎬ数据涵盖纺织企业及科研单位ꎬ贴合实际情景ꎬ可信度高缺点不支持误差分析ꎬ基础数据不全ꎬ不同环境影响分类的相对指数模糊ꎬ评价结果附带主观因素建模繁琐ꎬ不能协同操作ꎬ溯源性差ꎬ影响评价模型较少ꎬ加权信息少ꎬ循环阶段数据有限２.４㊀特征化因子特征化因子是将同种环境影响类型的生命周期清单分析结果转化成具有相同单位的特征化指标的因子ꎮ特征化指标的值是后续影响评价的重要部分[２３]ꎮＬＣＡ系统内置数据库之间往往是有相同种类㊁数值却不同的特征化因子ꎮ以纺织产品ＬＣＡ研究中应用广泛的的Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统为例ꎬ对两个评价系统内ＲｅＣｉＦｅ２０１６数据库的纺织产品相关因子进行比较ꎬ见表７ꎮ表７㊀纺织产品相关因子比较Ｔａｂ.７㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｅｘｔｉｌｅｓ物料名称单位ＳｉｍａｐｒｏＧａｂｉ三氯氰菊酯ｓｐｅｃｉｅｓ ｙｒ∕ｋｇ６.４０ˑ１０－６５.２０ˑ１０－８氯氰菊酯ｓｐｅｃｉｅｓ ｙｒ∕ｋｇ３.５２ˑ１０－５５.６２ˑ１０－７α￣氯氰菊酯ｓｐｅｃｉｅｓ ｙｒ∕ｋｇ９.８１ˑ１０－７１.１３ˑ１０－８氟氯氰菊酯ｓｐｅｃｉｅｓ ｙｒ∕ｋｇ７.０５ˑ１０－７１.０９ˑ１０－９四溴菊酯ｓｐｅｃｉｅｓ ｙｒ∕ｋｇ３.３２ˑ１０－６１.３４ˑ１０－８氟蚁腙ｓｐｅｃｉｅｓ ｙｒ∕ｋｇ３.３２ˑ１０－７８.９４ˑ１０－１０㊀㊀由表７可知ꎬＳｉｍａｐｒｏ系统中的氟氯氰菊酯的特征因子比Ｇａｂｉ系统大ꎬ相差６４５倍ꎮ其次为氟蚁腙ꎬ两个系统的海洋毒性特征化因子相差３７０倍ꎮ产生差异的原因之一是Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统分别由不同机构开发ꎬ在产品工艺流程的废弃物排放渠道选择上存在差异ꎬＳｉｍａｐｒｏ系统中氯氰菊酯和α￣氯氰菊酯的废弃物排放渠道是排放到水体ꎬ而Ｇａｂｉ系统中氯氰菊酯和α￣氯氰菊酯的废弃物排放渠道是排放到大气ꎮ２.５㊀归一化因子归一化因子是一个区域内一年各项影响类型的特征化指标ꎬ与特征化结果的比值结果为无量纲数据ꎬ其结果可以帮助识别产品的主要影响类型[２４]ꎮＬＣＡ系统内置数据库之间同样存在具有相同种类㊁数值却不同的归一化因子的情况ꎮ对Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统内ＥＤＩＰ模型的归一化因子进行比较ꎬ见表８ꎮ３３第４期邬崇振等:纺织产品生命周期评价系统与数据库分析表８㊀ＥＤＩＰ模型归一化因子比较Ｔａｂ.８㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆｔｈｅＥＤＩＰｍｏｄｅｌ影响种类单位ＳｉｍａｐｒｏＧａｂｉ酸化潜值ｍ２２.５４ˑ１０－３４.５５ˑ１０－４水体富营养化潜值ｋｇ Ｎ１.２０ˑ１０－１１.７２ˑ１０－２全球变暖潜值ｋｇ ＣＯ２ ｅｑ１.２９ˑ１０－４１.５１ˑ１０－４光化学烟雾对人类影响潜值ｐｅｒｓｏｎ ｐｐｍ ｈ３.５２ˑ１０－１１.００ˑ１０－１光化学烟雾对植被影响潜值ｍ２ ｐｐｍ ｈ１.６８ˑ１０－５７.１４ˑ１０－６臭氧消耗潜值ｋｇ ＣＦＣ１１ ｅｑ４.８８ˑ１０１９.７１ˑ１００陆地富营养化潜值ｍ２７.３０ˑ１０－４４.７６ˑ１０－４㊀㊀由表８可知ꎬＳｉｍａｐｒｏ系统中水体富营养化潜值归一化因子比Ｇａｂｉ系统大ꎬ相差５.９７倍ꎮ其次是酸化潜值㊁臭氧消耗潜值ꎬ分别相差４.５８倍和４.０２倍ꎮ产生差异的原因之一是Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统的开发商所在地区的生产规模和科技水平不同ꎬ对同种环境影响实施的对策有差异ꎬ导致Ｇａｂｉ系统的归一化因子小于Ｓｉｍａｐｒｏ系统的归一化因子[２５]ꎮ２.６㊀加权因子加权因子是将归一化结果转化成不同影响类型的加权综合指标因子ꎮ其结果可以用于比较单一产品工艺流程环境影响的大小ꎬ也支持不同产品的环境影响评价[２６]ꎮＳｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统中集成的ＲｅＣｉＦｅ２０１６数据库中ꎬＳｉｍａｐｒｏ系统的人体健康损害㊁生态环境损害㊁资源消耗等加权因子比Ｇａｂｉ系统小ꎬ差值均为０.９９６６７倍ꎮ产生差异的原因之一是加权因子是折算因子ꎬ可以通过专家调查法和基于志愿支付法得出ꎬ前者通过询问一组专家的意见ꎬ得出各种环境影响类型或损害的重要性评分ꎬ后者通过被调查者用经济价值衡量各环境类型或损害的重要性[２７]ꎮ３㊀结㊀论本文对产品ＬＣＡ研究文献中的ＬＣＡ系统和数据库进行了梳理ꎬ并对其在纺织产品ＬＣＡ研究应用时的特征化因子㊁归一化因子和加权化因子等关键问题进行了分析讨论ꎬ结论如下:ａ)纺织产品ＬＣＡ研究文献中使用最多的ＬＣＡ系统是Ｓｉｍａｐｒｏ系统和Ｇａｂｉ系统ꎬ总占比约为５３ ７７％ꎮ使用最多的ＬＣＡ数据库是Ｅｃｏｉｎｖｅｎｔ数据库和Ｇａｂｉ数据库ꎬ总占比约为７９.２４％ꎮｂ)各主要ＬＣＡ系统与数据库的特征化因子㊁归一化因子㊁权重因子不一致ꎬ数据库与影响评价模型数量不同ꎬ导致针对同一纺织产品使用不同ＬＣＡ系统和数据库进行ＬＣＡ研究时ꎬ结果存在差异ꎮｃ)ＬＣＡ系统与数据库的污染物排放渠道和区域内生产规模㊁科技水平㊁经济状况㊁环保政策的差别是使用不同ＬＣＡ系统对纺织产品进行ＬＣＡ研究时结果存在差异的主要原因ꎮ为提高纺织ＬＣＡ结果的准确性ꎬ应建立统一的纺织产品ＬＣＡ模型和具有区域性质㊁基准统一的ＬＣＡ数据库ꎮ参考文献:[１]ＨＵＲＮＩＨꎬＧＩＧＥＲＭꎬＬＩＮＩＧＥＲＨꎬｅｔａｌ.Ｓｏｉｌｓꎬａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄｆｏｏｄｓｅｃｕｒｉｔｙ:Ｔｈｅｉｎｔｅｒｐｌａｙｂｅｔｗｅｅｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｈｕｍａｎｗｅｌｌ￣ｂｅｉｎｇ[Ｊ].ＣｕｒｒｅｎｔＯｐｉｎｉｏｎｉｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙꎬ２０１５ꎬ１５:２５￣３４. 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[７]ＣＨＡＵＤＨＡＲＹＡꎬＶＥＲＯＮＥＳＦꎬＤＥＢＡＡＮＬꎬｅｔａｌ.Ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇｌａｎｄｕｓｅｉｍｐａｃｔｓｏｎｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙ:Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｓｐｅｃｉｅｓ￣ａｒｅａｍｏｄｅｌｓａｎｄｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ[Ｊ].Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｓｃｉｅｎｃｅ＆ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０１５ꎬ４９(１６):９９８７￣９９９５.[８]ＬＡＭＢＲＥＣＨＴＨꎬＬＥＷＥＲＥＮＺＳꎬＨＯＴＴＥＮＲＯＴＨＨꎬｅｔａｌ.Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｃａｒｃｉｔｙｂａｓｅｄｉｍｐａｃｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｆｏｒａｄｅｃｅｎｔｒａｌｉｓｅｄｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙｓｙｓｔｅｍ[Ｊ].Ｅｎｅｒｇｉｅｓꎬ２０２０ꎬ１３(２１):５６５５.[９]ＧＯＥＤＫＯＯＰＭꎬＯＥＬＥＭꎬＥＦＦＴＩＮＧＳ.ＳｉｍａｐｒｏＤａｔａｂａｓｅＭａｎｕａｌＭｅｔｈｏｄｓＬｉｂｒａｒｙ.Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄ:ＰＲｅ.Ｃｏｎｓｕｌｔａｎｔｓ[ＥＢ∕ＯＬ].[２０２２￣５￣３１].ｈｔｔｐ:∕∕ｗｗｗ.ｐｒｅ.ｎｌ∕ｓｉｍａｐｒｏ∕ｉｍｐａｃｔ＿ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ＿ｍｅｔｈｏｄｓ.ｈｔｍｌ.[１０]丰翔ꎬ孙丽蓉ꎬ朱紫嫄ꎬ等.纺织产品生命周期评价研究进展[Ｊ].印染助剂ꎬ２０２２ꎬ３９(１０):１￣６.ＦＥＮＧＸｉａｎｇꎬＳＵＮＬｉｒｏｎｇꎬＺＨＵＺｉｙｕａｎꎬｅｔａｌ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ].ＴｅｘｔｉｌｅＡｕｘｉｌｉａｒｉｅｓꎬ２０２２ꎬ３９(１０):１￣６.[１１]ＫＡＺＡＮＨꎬＡＫＧＵＬＤꎬＫＥＲＣＡ.Ｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｃｏｔｔｏｎｗｏｖｅｎｓｈｉｒｔｓａｎｄａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ[Ｊ].ＣｌｅａｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｏｌｉｃｙꎬ２０２０ꎬ２２(４):８４９￣８６４.[１２]ＧＯＭＥＳ￣ＣＡＭＰＯＳＡꎬＶＩＡＬＬＥＣꎬＲＯＵＩＬＬＹＡꎬｅｔａｌ.Ｆｌａｘｆｉｂｅｒｆｏｒｔｅｃｈｎｉｃａｌｔｅｘｔｉｌｅ:Ａｌｉｆｅｃｙｃｌｅｉｎｖｅｎｔｏｒｙ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬ２０２１ꎬ２８１:１２５１７７. [１３]ＯＲＭＡＺＡＢＡＬＭꎬＪＡＣＡＣꎬＰＵＧＡ￣ＬＥＡＬＲ.Ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄｃａｒｂｏｎｆｏｏｔｐｒｉｎｔｓｏｆｔｗａｒｅ[Ｃ]∕∕ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＥｉｇｈｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭａｎａｇｅｍｅｎｔ.ＢｅｒｌｉｎꎬＨｅｉｄｅｌｂｅｒｇ:Ｓｐｒｉｎｇｅｒꎬ２０１４:１５２１￣１５３０.[１４]ＳＡＬＩＥＲＩＢꎬＳＴＯＵＤＭＡＮＮＮꎬＨＩＳＣＨＩＥＲＲꎬｅｔａｌ.ＨｏｗｒｅｌｅｖａｎｔａｒｅｄｉｒｅｃｔｅｍｉｓｓｉｏｎｓｏｆｍｉｃｒｏｐｌａｓｔｉｃｓｉｎｔｏｆｒｅｓｈｗａｔｅｒｆｒｏｍａｎＬＣＡｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ?[Ｊ].Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙꎬ２０２１ꎬ１３(１７):９９２２.[１５]ＲＩＣＥＧꎬＣＬＩＦＴＲꎬＢＵＲＮＳＲ.ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｃｕｒｒｅｎｔｌｙａｖａｉｌａｂｌｅＥｕｒｏｐｅａｎＬＣＡｓｏｆｔｗａｒｅ[Ｊ].ＴｈｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔꎬ１９９７ꎬ２(１):５３￣５９. [１６]ＨｅｒｒｍａｎｎＩＴꎬＭｏｌｔｅｓｅｎＡ.ＤｏｅｓｉｔｍａｔｔｅｒｗｈｉｃｈＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ(ＬＣＡ)ｔｏｏｌｙｏｕｃｈｏｏｓｅ?ＡｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＳｉｍａｐｒｏａｎｄＧａＢｉ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬ２０１５ꎬ８６:１６３￣１６９.[１７]ＬＯＰＥＳＳＤＡꎬＮｕｎｅｓＡＯꎬＰｉｅｋａｒｓｋｉＣＭꎬｅｔａｌ.ＷｈｙｕｓｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｏｆｔｗａｒｅｔｏｏｌｓｃａｎｇｅｎｅｒａｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒｔｈｅｓａｍｅｐｒｏｄｕｃｔｓｙｓｔｅｍ?Ａｃａｕｓｅ￣ｅｆｆｅｃｔａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ[Ｊ].ＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎꎬ２０１９ꎬ２０:３０４￣３１５. [１８]ＰａｕｅｒＥꎬＷｏｈｎｅｒＢꎬＴａｃｋｅｒＭ.Ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｄａｔａｂａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｉｍｐａｃｔｒｅｓｕｌｔｓ.ＬｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｐａｃｋａｇｉｎｇｕｓｉｎｇＧａＢｉꎬｅｃｏｉｎｖｅｎｔ３.６ꎬａｎｄｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆｏｏｔｐｒｉｎｔｄａｔａｂａｓｅ[Ｊ].Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙꎬ２０２０ꎬ１２(２３):９９４８.[１９]郑秀君ꎬ胡彬.我国生命周期评价(ＬＣＡ)文献综述及国外最新研究进展[Ｊ].科技进步与对策ꎬ２０１３ꎬ３０(６):１５５￣１６０.ＺＨＥＮＧＸｉｕｊｕｎꎬＨＵＢｉｎ.Ｄｏｍｅｓｔｉｃｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｒｅｖｉｅｗａｎｄｔｈｅｌａｔｅｓｔｏｖｅｒｓｅａｓｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ].Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰｒｏｇｒｅｓｓａｎｄＰｏｌｉｃｙꎬ２０１３ꎬ３０(６):１５５￣１６０.[２０]ＲＯＳＡＬꎬＧＲＡＭＭＡＴＩＫＯＳＳＡ.Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｃｏｔｔｏｎａｎｄｏｔｈｅｒｎａｔｕｒａｌｆｉｂｅｒｓｆｏｒｔｅｘｔｉｌｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ[Ｊ].Ｆｉｂｅｒｓꎬ２０１９ꎬ７(１２):１０１. [２１]ＳＰＥＣＫＲꎬＳＥＬＫＥＳꎬＡＵＲＡＳＲꎬｅｔａｌ.Ｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｏｆｔｗａｒｅ:Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎｃａｎｉｍｐａｃｔｒｅｓｕｌｔｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｃｏｌｏｇｙꎬ２０１６ꎬ２０(１):１８￣２８. [２２]ＤＡŠＩＣ'ＰꎬＮＥＤＥＦＦＶꎬＣ'ＵＲＣ㊅ＩＣ'Ｓ.Ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｓｏｆｔｗａｒｅｔｏｏｌｓｆｏｒｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ[Ｊ].ＡｎｎａｌｓｏｆｔｈｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｅｔｒｏｓａｎｉꎬＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２００７ꎬ９(１２):６￣１５.[２３]ＭＡＣＥＮＯＭＭＣꎬＪＯãＯＳꎬＶＯＬＴＯＬＩＮＩＤＲꎬｅｔａｌ.Ｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄｃｉｒｃｕｌａｒｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｎｏｎ￣ｍｅｄｉｃａｌｍａｓｋｓｉｎｔｈｅＣｏｖｉｄ￣１９ｐａｎｄｅｍｉｃ:ＡＢｒａｚｉｌｉａｎｃａｓｅ[Ｊ].ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄＳｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙꎬ２０２２ꎬ２４(８):１￣２８.[２４]马俊滨ꎬ邢玉静ꎬ余慧玲ꎬ等.黑色原液着色再生聚酯短纤维的全生命周期分析研究[Ｊ].合成纤维工业ꎬ２０２１ꎬ４４(６):１￣５.ＭＡＪｕｎｂｉｎꎬＸＩＮＧＹｕｊｉｎｇꎬＹＵＨｕｉｌｉｎｇꎬｅｔａｌ.Ｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｎｂｌａｃｋｄｏｐｅ￣ｄｙｅｄｒｅｃｙｃｌｅｄｐｏｌｙｅｓｔｅｒｓｔａｐｌｅｆｉｂｅｒ[Ｊ].ＣｈｉｎａＳｙｎｔｈｅｔｉｃＦｉｂｅｒＩｎｄｕｓｔｒｙꎬ２０２１ꎬ４４(６):１￣５.[２５]ＲＥＵＭＮ.ＱｕａｌｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒａｃｔｉｃｅｓｏｆｃｏｍｐａｎｉｅｓｉｎｔｈｅｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＩｎｄｕｓｔｒｙａｇａｉｎｓｔｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｑｕａｌｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｓｅｌｅｃｔｅｄｒｅｇｉｏｎｓｏｆＧｅｒｍａｎｙꎬＰｏｌａｎｄａｎｄｔｈｅＮｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＶｏｃａｔｉｏｎａｌＥｄｕｃａｔｉｏｎ＆Ｔｒａｉｎｉｎｇꎬ２０２０ꎬ７２(４):６２０.[２６]谢明辉ꎬ满贺诚ꎬ段华波ꎬ等.生命周期影响评价方法及本地化研究进展[Ｊ].环境工程技术学报ꎬ２０２２ꎬ１２(６):２１４８￣２１５６.ＸＩＥＭｉｎｇｈｕｉꎬＭＡＮＨｅｃｈｅｎｇꎬＤＵＡＮＨｕａｂｏꎬｅｔａｌ.ＲｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｔｈｅｌｉｆｅｃｙｃｌｅｉｍｐａｃｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｔｈｅｉｒｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０２２ꎬ１２(６):２１４８￣２１５６.[２７]ＡＺＥＶＥＤＯＬＢꎬＶＡＮＺＥＬＭＲꎬＥＬＳＨＯＵＴＰＭＦꎬｅｔａｌ.Ｓｐｅｃｉｅｓｒｉｃｈｎｅｓｓ￣ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｆｏｒｌａｋｅｓａｎｄｓｔｒｅａｍｓｗｏｒｌｄｗｉｄｅ[Ｊ].ＧｌｏｂａｌＥｃｏｌｏｇｙａｎｄＢｉｏｇｅｏｇｒａｐｈｙꎬ２０１３ꎬ２２(１２):１３０４￣１３１４.５３第４期邬崇振等:纺织产品生命周期评价系统与数据库分析６３ 现代纺织技术第３１卷ＬｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍａｎｄｄａｔａｂａｓｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓＷＵＣｈｏｎｇｚｈｅｎａꎬＬＩＱｉｚｈｅｎｇａꎬｂꎬＬＩＵＣａｎｃꎬＷＡＮＧＬａｉｌｉｃ(ａ.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｅｘｔｉｌｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ(ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｉｌｋ)ꎻｂ.ＰｅｒｉｏｄｉｃａｌｓＡｇｅｎｃｙꎻｃ.ＳｃｈｏｏｌｏｆＦａｓｈｉｏｎＤｅｓｉｇｎ＆ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＺｈｅｊｉａｎｇＳｃｉ￣ＴｅｃｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＨａｎｇｚｈｏｕ３１００１８ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＬｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔＬＣＡ ｉｓａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｍｅｔｈｏｄｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙａｎｄｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｉｍｐａｃｔｏｆａｐｒｏｄｕｃｔｏｒａｐｒｏｃｅｓｓｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔｔｈｅｌｉｆｅｃｙｃｌｅ ｗｈｉｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｋｅｙｓｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｉｍｐａｃｔｏｆａｐｒｏｄｕｃｔ'ｓｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｎｄｔｈｕｓｐｒｏｖｉｄｅｉｍｐｏｒｔａｎｔａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｇｕｉｄａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ.Ｄｕｅｔｏｔｈｅｌｏｎｇａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｓｕｐｐｌｙｃｈａｉｎａｎｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｔｈｅｔｅｘｔｉｌｅｉｎｄｕｓｔｒｙｉｓｉｎｅｖｉｔａｂｌｙｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｐｏｌｌｕｔａｎｔｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓａｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄ.Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ｃｏｎｄｕｃｔｉｎｇｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄｓｅｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｄａｔａｂａｓｅｓｆｏｒｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｅｓａｒｅｏｆｖｉｔａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ.Ｃｈｉｎａｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｌａｒｇｅｓｔｐｒｏｄｕｃｅｒｓａｎｄｃｏｎｓｕｍｅｒｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓａｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄ.ＬＣＡｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｏｏｌｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｉｍｐａｃｔｓｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓ ｗｈｉｃｈｆｕｒｔｈｅｒｐｒｏｖｉｄｅｓｖａｌｉｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｇｒｅｅｎａｎｄｌｏｗ￣ｃａｒｂｏｎｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｄｅｓｉｇｎ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ.ＤａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｕｌｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｒｅｔｗｏｋｅｙａｓｐｅｃｔｓｏｆｐｒｏｄｕｃｔＬＣＡ.ＵｓｉｎｇＬＣＡｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｔｓｂｕｉｌｔ￣ｉｎｄａｔａｂａｓｅｏｆｉｍｐａｃｔｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｅｎｅｒｇｙ ｍａｔｅｒｉａｌｓａｎｄｏｔｈｅｒｉｎｐｕｔｌｉｓｔｓｃａｎｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆＬＣＡｆｏｒｐｒｏｄｕｃｔｓ.ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｃｏｎｄｕｃｔａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｎｄｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｄａｔａｂａｓｅｓｆｏｒｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓ ｗｅｆｉｒｓｔｌｙｓｅａｒｃｈｅｄｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｐｅｒｔａｉｎｉｎｇｔｏｐｒｏｄｕｃｔＬＣＡｒｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＫｎｏｗｌｅｄｇｅＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅＣＮＫＩ ａｎｄＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｄａｔａｂａｓｅｓａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｈｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ.ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈａｔＬＣＡｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓｉｓｒｅｃｅｉｖｉｎｇｉｎｃｒｅａｓｉｎｇａｔｔｅｎｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈ ｗｅｔｈｅｎｓｅａｒｃｈｅｄｔｈｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｏｎＬＣＡｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｄａｔａｂａｓｅｓａｐｐｌｉｅｄｉｎｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ.Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｉｂｅｒｃａｔｅｇｏｒｙ ｔｈｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｆｏｕｎｄｗａｓｃｌａｓｓｉｆｉｅｄａｎｄｔｈｅｉｍｐａｃｔｍｏｄｅｌｓａｎｄＬＣＡｄａｔａｂａｓｅｓｕｓｅｄｗｅｒｅｌｉｓｔｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄ.Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ ｗｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｔｈｅａｃｃｏｕｎｔｉｎｇｉｎｔｅｒｆａｃｅｓｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｔｒｅｅｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｆｌｏｗｃｈａｒｔｉｎｔｅｒｆａｃｅａｎｄＳａｎｋｅｙｄｉａｇｒａｍｉｎｔｅｒｆａｃｅａｎｄｓｏｏｎ.Ｔｈｅｂｕｉｌｔ￣ｉｎＥｃｏｉｎｖｅｎｔｄａｔａｂａｓｅ Ｇａｂｉｄａｔａｂａｓｅ ａｎｄＩＤＥＭＡＴｄａｔａｂａｓｅｏｆＳｉｍａｐｒｏａｎｄＧａｂｉｓｙｓｔｅｍｓｃｏｎｔａｉｎｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍａｔｅｒｉａｌａｎｄｅｎｅｒｇｙｉｎｖｅｎｔｏｒｙｄａｔａｒｅｑｕｉｒｅｄｆｏｒｃｏｎｄｕｃｔｉｎｇＬＣＡｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓ.Ｔｈｕｓ ＳｉｍａｐｒｏａｎｄＧａｂｉｓｙｓｔｅｍｓａｒｅｍｏｓｔｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎＬＣＡｓｔｕｄｉｅｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓａｍｏｎｇｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓ.Ｄａｔａｂａｓｅａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｉｍｐａｃｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｓ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓａｓｗｅｌｌａｓｗｅｉｇｈｔｉｎｇｆａｃｔｏｒｓａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｏｆＬＣＡｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｓｗｅｌｌ.ＡｎｄｗｅｔｏｏｋｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｏｆｍａｒｉｎｅｅｃｏｔｏｘｉｃｉｔｙａｎｄｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆＥＤＩＰｍｏｄｅｌｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ.Ｏｎｔｈｅｗｈｏｌｅ ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｂｕｉｌｔ￣ｉｎｄａｔａｂａｓｅｓａｎｄｉｍｐａｃｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｓｉｎｔｈｅＬＣＡｓｙｓｔｅｍｄｉｒｅｃｔｌｙｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓｔｈｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｎｅｓｓａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆＬＣＡｒｅｓｕｌｔｓ.ＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓｏｆｔｅｎｈａｖｅｔｈｅｓａｍｅｓｏｒｔｓｏｆｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｂｅｔｗｅｅｎｂｕｉｌｔ￣ｉｎｄａｔａｂａｓｅｓ.ＴａｋｉｎｇｔｈｅＳｉｍａｐｒｏａｎｄＧａｂｉｓｙｓｔｅｍｓｗｈｉｃｈａｒｅｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎＬＣＡｓｔｕｄｉｅｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓａｓｅｘａｍｐｌｅｓ ｗｅｃｏｍｐａｒｅｄｔｈｅｍａｒｉｎｅｅｃｏｔｏｘｉｃｉｔｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆｔｈｅＲｅＣｉＦｅ２０１６ｄａｔａｂａｓｅａｎｄｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆＥＤＩＰｍｏｄｅｌｗｉｔｈｉｎｔｈｅｔｗｏｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ.Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ ｗｅａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｒｅａｓｏｎｓａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｗｅｉｇｈｔｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓ.Ｔｈｅｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｏｆｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄｗｅｉｇｈｔｉｎｇｆａｃｔｏｒｓａｍｏｎｇｍａｊｏｒＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｄａｔａｂａｓｅｓ 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ａｎｄｔｈｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｆａｃｔｏｒｓａｒｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔ.ＴｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｄａｔａｂａｓｅｓｏｆｐｏｌｌｕｔａｎｔｅｍｉｓｓｉｏｎｃｈａｎｎｅｌｓａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｃａｌｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｌｅｖｅｌ ｅｃｏｎｏｍｉｃｓｔａｔｕｓ ａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｏｌｉｃｉｅｓｉｎｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｒｅｔｈｅｍａｉｎｒｅａｓｏｎｓｆｏｒｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｗｈｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔＬＣＡｓｙｓｔｅｍｓｆｏｒＬＣＡｓｔｕｄｉｅｓｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓａｒｅｕｓｅｄ.Ｂｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅａｂｏｖｅｆａｃｔｏｒｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇａｎＬＣＡｓｙｓｔｅｍａｎｄｄａｔａｂａｓｅｏｆｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓｗｉｔｈｒｅｇｉｏｎａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄａｕｎｉｆｉｅｄｂｅｎｃｈｍａｒｋｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｎｔｅｇｒｉｔｙａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｔｅｘｔｉｌｅｐｒｏｄｕｃｔｓ ｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ ｉｍｐａｃｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｌｉｓｔｄａｔａｂａｓｅ。
利用Python进行数据分析
O'Reilly精品图书系列利用Python进行数据分析Python for Data Analysis（美）麦金尼（McKinney,W.） 著唐学韬 译ISBN：978-7-111-43673-7本书纸版由机械工业出版社于2014年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司）全球范围内制作与发行。
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数据挖掘分析《红楼梦》
数据挖掘分析《红楼梦》背景介绍：生活的真谛是什么？是从每个人自己不同爱好、不同擅长、不同的品味中，感受对于生活的独特理解和个性化发现。
所谓赌徒的生活的真谛就是下注时的快感；作家的生活的真谛就是用文学作品解剖生活；数学家生活的真谛就是探索和欣赏数学里的奥秘；舞女的生活真谛就是在灯红酒绿中体会人性的另一面；万法归宗呀，芸芸众生只有看问题的角度不同，没有绝对的对错和高低。
就象本文即将分享的一个用数据分析方法部分解密《红楼梦》的前后作者一样，《红楼梦》后40回作者到底是曹雪芹还是另有其人？这个论题作为红学研究最热烈的话题当然并不是完全可以用纯粹的数学推理来解决的，但是这里分享的数学分析方法和思路，却是实实在在可以让有缘之人当作休闲的小食，不求充饥，但求有趣，从不同的角度和不同的视线观察生活，就是人生的好享受。
2007年10月10日南京“现代快报”报道，南京林业大学汤庚国教授另辟鼷径，从海棠文化出发，分析《红楼梦》前80回与后40回的差异。
汤教授主要从人文花卉方面进行分析，发现《红楼梦》前80回有16回涉及海棠，而后40回只有4回涉及海棠，以此说明前后差距明显。
受汤教授的启发，东南大学数学系的韦博成先生（博导）从数学统计的专业角度对汤先生的发现进行数学证明，通过两个独立二项总体等价性检验，经过渐近正态公式计算，有92%的把握认为“前80回对于海棠花的关注程度大于后40回对于海棠花的关注程度”。
根据该统计方法，韦博成先生再接再厉，对于《红楼梦》中的若干重要的情景描述进行量化，得到相应的数据集。
有了数据集就可以进行数理统计分析，比较前80回与后40回在文风上的差异，结果表明，《红楼梦》前80回与后40回在某些重要的情景描述上确实有非常显著的差异。
研究者韦博成先生再三再四强调，他只是从数据分析的角度指出两者的差异，尚不能说明《红楼梦》前80回与后40回作者的不同，因为“这涉及到许多人文与社会方面的问题，这是数理统计方法所无能为力的。
大数据相关分析综述
２） （
） Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ Ａ ｌ ｉ ｅ ｄ Ｍ ａ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ｓ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｏ Ｆ ｉ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ＆Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ， Ｔ ａ ｉ ｕ ａ ｎ ０ ３ ０ ０ ０ ６ ｆ ｐ ｐ ｙ ｆ ｙ
宋 鹏
， １） ３）
１） （ 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 ２） （ 山西财经大学应用数学学院 ３） （ 山西大学经济与管理学院
） ３ ０ ０ ０ ６ 太原 ０
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摘 要 大数据时代 ， 相关分析因其具有可以快捷 、 高效地发现事物间内在关联 的 优 势 而 受 到 广 泛 的 关 注 ， 并有效 地应用于推荐系统 、 商业分析 、 公共管理 、 医疗诊断等 领 域 ． 面 向 非 线 性、 高 维 性 等 大 数 据 的 复 杂 特 征， 结合现有相 关分析方法的语义分析 ， 文中从统计相关分析 、 互信 息 、 矩 阵 计 算、 距离４个方面对大数据相关分析的现有研究成 在对统计学中的经典相关分析理论进行归纳 、 总结的基础上 ， 文中 从 大 规 模 数 据 的 通 用 性 和 均 等 性 果进行了梳理 ． 视角阐述了基于互信息的两个变量间非线性相关分析理论 ， 从高维数据可计算的角 度 分 析 了 基 于 矩 阵 计 算 的 相 关 系数 ， 从非线性 、 高维性数据的复杂结构方面解析了 基 于 距 离 的 相 关 系 数 ． 进 一 步 地， 该文在对已有相关分析方法 进行分析与比较的基础上 ， 围绕高维数据 、 多变量数 据 、 大 规 模 数 据、 增长性数据及其可计算方面探讨了大数据相 关分析的研究挑战 ． 关键词 大数据 ； 相关分析 ； 相关系数 ； 信息熵 ／ 中图法分类号 Ｔ Ｐ １ ８ Ｄ Ｏ Ｉ号 １ ０． １ １ ８ ９ ７ Ｓ Ｐ． Ｊ ． １ ０ １ ６． ２ ０ １ ６． ０ ０ ０ ０ １
基于Citespace的女书非物质文化遗产研究知识图谱分析
第40卷第5期湖南科技学院学报V ol.40 No.5 2019年5月Journal of Hunan University of Science and Engineering May.2019基于Citespace的女书非物质文化遗产研究知识图谱分析夏三鳌（湖南科技学院传媒学院，湖南永州 425199）摘要：文章以1987-2018年CNKI中国学术期刊（网络版）数据库女书研究论文为研究数据基础，Citespace信息可视软件为研究手段，对女书非物质文化遗产的知识图谱进行可视化分析研究，绘制出女书研究的发文时间分布、关键词聚类共现、研究机构聚类共现等知识图谱以及其研究趋势。
通过知识图谱研究，发现女书发文时间大致可分平稳期、快速增长期、缓慢下降期三个阶段；关键词共现频率出现最高的是“女书”；1987-2018年女书研究机构主要集中在高校。
女书研究趋势可分三个阶段，分别是1987-1995年女书书的起源、族属等研究；2000－2005年女书民俗文化等研究，2012年以后女书的研究多元化。
关键词：女书；知识图谱；citespace中图分类号：G213 文献标识码：A 文章编号：1673-2219（2019）05-0086-021引言女书是永州江永当地妇女专用文字，也是目前世界上仅存的性别文字，女书习俗由它所承载的文化信息构成。
女书记载的语言是与众不同的地方土话，女书文字呈长菱形，笔画纤细均匀，似蚊似蚁，民间叫它作长脚蚁字或蚂蚁字，因其专为妇女所用，学术界便将其称为“女书”[1]。
女书成为重点收藏的文献遗产，并于2002年入选首批“中国档案文献遗产名录”，2003年作为世界仅存的性别文字入选“吉尼斯大全”，2006年列入第一批国家级非物质文化遗产名录。
但原生态的女书传播“养在深闺人未识”，仅限于女性小群体内的传播，女书文献收集整理，传播与传承已迫在眉睫[2]。
2数据来源与研究方法2.1数据来源2018年3月31日在CNKI中国学术期刊（网络版）数据库中，检索条件：(主题=女书或者题名=女书)(模糊匹配),专辑导航：全部;数据库：学术期刊，单库检索，共检索到文献964篇，通过对检索文献反复整理，剔除无关或关系不密切文献及非学术型文献，得到有效样本文献589篇。
基于馆藏数据分析的中文图书采访策略
基于馆藏数据分析的中文图书采访策略作者：杨艳君王晔煊袁睿来源：《河南图书馆学刊》2014年第05期关键词：馆藏数据；数据分析；采访策略；中文图书摘要：文章以鞍山师范学院图书馆中文图书入藏情况为统计对象，从学科类目、复本量、出版社等角度对馆藏数据进行分析，从而查找了藏书建设中存在的问题，并采取了相应的对策提高采访质量。
中图分类号：G253文献标识码：A文章编号：1003-1588（2014）05-0073-03收稿日期：2014-03-02作者简介：杨艳君(1972-), 鞍山师范学院图书馆馆员；王晔煊(1968-），鞍山师范学院图书馆副研究馆员；袁睿(1973-)，鞍山师范学院图书馆副研究馆员。
1引言馆藏建设是读者服务工作的基础，只有构建起科学合理的馆藏体系，才能满足读者的需求。
中文图书是馆藏的重要组成部分，对中文图书进行分析评价能够有效控制图书采访质量。
文章以鞍山师范学院图书馆中文图书入藏情况为统计对象，对馆藏数据进行分析评价，以期为馆藏建设提供系统、科学的依据。
2馆藏数据统计分析2.1学科类目统计分析笔者选取鞍山师范学院图书馆2008～2010年入藏的22,891种（81,820册）中文图书作为统计对象，计算了各学科类目种数所占的百分比(见表1)。
表12008～2010年馆藏中文图书学科类目种数和百分比学科类目种数百分比学科类目种数百分比A马、列、毛1250.55%N 自然科学总论1090.48%B 哲学宗教1,6927.39%O 数理化学7413.24%C 社科总论7513.28%P 天文地球710.31%D 政治法律1,3445.87%Q 生物科学1500.66%E 军事710.31%R 医药卫生4722.06%F 经济2,0839.10%S 农业科学830.36%G 文教体育3,29814.41%T 工业技术2,32810.17%H 语言文字2,0669.03%U 交通运输150.07%I 文学3,12113.63%V 航空航天100.04%J 艺术1,8548.10%X 环境科学650.28%K 历史地理2,32310.15%Z 综合类1190.52%2.1.1学科类目与专业设置情况对比。
大数据时代数据分析方法概述
大数据时代数据分析方法概述作者：龙草芳来源：《电脑知识与技术》2019年第14期摘要：随着大数据及人工智能时代的到来，数据分析逐渐成为数据科学研究中的一个重要领域。
本文主要介绍了数据分析的概念、数据分析方法、常用分析工具。
关键词：大数据;人工智能;数据分析中图分类号：TP393 ; ; ;文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）14-0226-021数据分析20世纪初期如果要对一问题进行分析，需要人们手工计算，这导致运算速度非常慢，随着时间的流逝，现在的数据量远远超过以前的运算规模，传统手工的计算手段更加满足不了现在的需求。
为了解决运算的问题，人们一直在致力这方面的研发，用电子代替人工。
随着计算机的出现和发展，这一问题被有效地解决了，人们进入了自动化时代。
移动互联网时代的来临直接推进了大数据时代的到来。
如何处理分析这些数据得到有效的信息，这是个巨大的挑战，人们不断地在寻求合适的解决方案。
众所周知，大数据不单是数据量大的事情，最重要的是怎么利用好这些大数据，也就是对大数据进行分析，通过分析得到有价值的信息，并将这些信息加工成人们可快速、准确理解的知识。
现在越来越多的行业应用涉及了大数据，例如金融、零售业、医疗、电信、航空等。
这些行业应用不断地产生大量数据，而这些数据的属性，包括数量，速度，多样性，复杂性等都在呈现不断增长的复杂性，这些都要通过合适的分析方法来处理，所以说大数据的分析方法起到决定性作用。
数据分析是指用适当的分析方法和工具对准备好的数据进行分析和解释，提取出有用的信息，以得到有效的结论并通过可视化技术展现出来的过程。
因此，要学习数据分析首先需清楚数据分析与数据展现的方法以及对数据分析工具的使用。
2 数据分析方法目前，数据分析方法中常见的基本分析方法包括对比分析、趋势分析、差异显著性检验、分组分析法、结构分析、因素分析法、交叉分析法、综合评价分析法等。
2.1对比分析对比分析也称为比较分析，该方法通过对客观事物进行对比，从而认识事物的本质以及挖掘事物的规律并给出准确的评价。
基于SPSS数据分析法的女包设计研究
基于SPSS数据分析法的女包设计研究作者：王颖慧张星来源：《工业设计》2021年第11期摘要：为了解决目前女性很难在市场上挑选出一款自己真正满意的女包问题，文章采用用户直接参与的设计方法，设计出用户满意度最高的女包形态，从而达到解决现状问题、同时提高女性用包舒适度的目的。
文章首先基于SPSS数据分析法进行女包设计调研，然后赋予实践。
以期对其他产品设计提供一定借鉴。
关键词：SPSS数据分析法;女包设计;李克特五级评分法中图分类号：TB472 文献标识码：A文章编码：1672-7053（2021）11-0159-02随着社会经济的不断发展，女包作为一类重要的配饰品，已经成为时尚产业里撬动消费、经久不衰的支点之一。
花俊苹等从云南傣族织锦艺术的概念出发，对傣族织锦的文化内涵及艺术特征进行了比较分析，将其与现代女包设计相结合，对传统民族文化进行发扬的同时提高了女包的附加值。
张倩芸将半坡彩陶上精美纹饰运用到现代女包设计中，在产品表现当代设计的语义下又给女包增加了历史的气息和韵味。
高长春等将仿生设计运用到女包设计中，将女包设计与自然界中生物的基本特征相结合，以多姿多彩的植物造型作为女包设计的灵感来源，为女包设计带来创新性的同时，还增加了女包的趣味性。
徐玲玉等以“永不凋谢的花朵”为中心，对女包进行装饰设计，同时运用了三角型结构造型形式，将女包赋予生命气息的同时也使其成为人们情感的载体和寄托。
然而这些研究并没有进行系统的、数据性的分析。
基于此，文章采用李克特五级评价量表建立调查问卷，让用户直接参与对女包各个元素的选择、评分，最后通过SPSS数据分析法进行分析整理，最终得到女包设计最优解。
1 SPSS数据分析法概述SPSS（Statistical Product and Service Solutions）数据分析法是一种将数据导入并对其进行分析，从而得到各因素之间相互关系的分析方法。
该方法能够更直观准确地表现出各因素之间相互影响的程度，以及各影响因子对最终结果的影响大小，为统计学分析运算、预测分析和决策支持等方面提供了极大的便利。
旧书回溯建库字段解析
旧书回溯建库字段解析
潘梅
【期刊名称】《科技情报开发与经济》
【年(卷),期】2007(017)010
【摘要】以华中农业大学图书馆回溯建库为例,从HEA,200,210,410,690,905等字段对旧书回溯建库中容易出错的地方进行了探讨.
【总页数】2页(P83-84)
【作者】潘梅
【作者单位】华中农业大学图书馆,湖北武汉,430070
【正文语种】中文
【中图分类】G250.74
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1.电子资源编目字段解析 [J], 张虹
MARC304字段和314字段责任附注方式解析 [J], 曾伟忠
3.图书馆在旧书回溯建库中遇见的问题及解决方法 [J], 陈琳
4.Vcard数据的动态字段解析和存储方案的实现 [J], 谢国坤;霍爱清;汤楠
5.中文旧书回溯建库字段著录浅析 [J], 龙芳;陈文芹
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基于因子分析的90后大学生消费行为影响因素分析
基于因子分析的90后大学生消费行为影响因素分析
夏永林;杨帅
【期刊名称】《西安石油大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2014(000)004
【摘要】90后为代表的大学生是社会消费的重要组成部分，他们的消费行为对未来消费品市场具有很强的导向作用，为此通过问卷调查方法分析了目前90后大学生消费行为的特点及存在的问题，进而采用因子分析方法分析了影响90后大学生消费行为的主要因素，从而为正确引导大学生的消费行为提供参考依据。
【总页数】5页(P26-30)
【作者】夏永林;杨帅
【作者单位】西安电子科技大学人文学院，陕西西安 710071;西安电子科技大学经济与管理学院，陕西西安 710071
【正文语种】中文
【中图分类】F126.1;G649.21
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草样年华读后感
草样年华读后感草样年华读后感（一）社会上普遍流传着一句话“大学出两种人，一种是人才，一种是人渣。
”在草样年华里我们能得到最好的诠释。
读草样年华时，他那满篇的荤话起初让我停止不前。
在暑假中我再一次找到了这本书，或许是出于打发时间，或许是感到我能从中得到一些有用的东西。
我又一次的读了起来而这次却无法释手。
如果从文学角度上来说这本书绝没有古今中外文化名着那样有着深厚的文化底蕴，可他那令人警醒的故事将会对你的一生有着不可磨灭的影响。
作者是一个刚毕业的大学生，他用他那初经生活的手描绘了一个真实生活。
学马哲时我看见过这样一句话“事物之间是有普遍联系的”。
生活确实也是那个样子，有始有终有因有果万变不离其宗。
主人公虽然多次描绘了详细的失去幸福的原因，其实他在一开始便为结果留下了伏笔这篇文章虽是以爱情为主线，但句句是教训句句是实情，这就是大学这就是当代我们所面临的残酷现实，大学的黑暗老师的冷漠，上大学时的不好好学习最终也让主人公尝到了应有的惩罚，无数次的补考，便是最好的解释。
就连最后的考研也是因果循环，记得我曾看过《奋斗》两本同样描写大学生活，可结果判若两人，从另一个角度来说这两本书有着很多共同之处，回想起来感觉其实就是同样的一本描绘大学生真实的书一个从正面一个从反面，一个是悲剧一个是喜剧，细细品味让人感慨万千，大学时的无知和社会的残酷让无数的大学生吃够了苦头，吃了太多的蜂蜜的人读一下《草样年华》或许比《奋斗》更有感触更能警醒。
悲剧的结束让我们对生活的残酷有了一次更深的理解，出人意料又情理之中加上教育性的活，给了当代大学生一个晴空霹雳，宛如由梦中惊醒一般。
当然本书虽极力掩饰文章的不足之处，可在逻辑思维上仍有一些不足之处。
另外这本书详细的描写了他的每一个女友，首先是韩璐，接着是周舟。
这两个是最主要的其中又插了很多的关于他和别的女人的经历。
无论是哪个结局只有一个那就是以悲剧结束，似乎是他的风流导致的一切，可这与当代大学生的爱情观是密不可分的。
数据库技术的伦理解读
数据库技术的伦理解读
袁军荣
【期刊名称】《重庆科技学院学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2009(000)009
【摘要】分析数据库管理系统的技术特征,介绍网络经济吹鼓手、马克思主义者、自由主义者、结构主义者及一般民众对这种技术所进行的伦理解读,阐述对信息技术的伦理思考.
【总页数】2页(P31-32)
【作者】袁军荣
【作者单位】吉首大学,湖南吉首416000
【正文语种】中文
【中图分类】B82-057
【相关文献】
1.伦理选择·伦理身份·伦理意识r——《黑猫》与《白猫》的文学伦理学批评解读
2.伦理环境、伦理身份和伦理选择:《变节者》的文学伦理学解读
3.伦理环境、伦理身份和伦理选择:《变节者》的文学伦理学解读
4.伦理身份与伦理意识:《千只鹤》的文学伦理学解读
5.伦理身份、斯芬克斯因子与叙事伦理:《牡丹绮情》的文学伦理学解读
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从光盘数据库的引进看数据库的重复建设
从光盘数据库的引进看数据库的重复建设
夏生平
【期刊名称】《高校文献信息研究》
【年(卷),期】2000(007)002
【摘要】简要介绍了光盘数据库的引进及所存在的问题，着重分析了我国光盘数据库重复建设情况和应采取的措施。
【总页数】5页(P33-37)
【作者】夏生平
【作者单位】甘当敦煌研究院
【正文语种】中文
【中图分类】G250.74
【相关文献】
1.光盘数据库重复建设问题亟待解决 [J], 李惠军
2.对光盘数据库引进及应用的思考 [J], 李欣;郝玉玲
3.CD—ROM光盘数据库的合理引进和充分利用 [J], 任其荣
4.关于光盘数据库的引进和商情数据库的开发 [J], 王太和
5.美国《石油文摘》光盘数据库与《中外石油文献》光盘数据库的比较 [J], 何莘因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
世界一流大学图书馆馆藏数据库分析
世界一流大学图书馆馆藏数据库分析徐菁桦【摘要】对十所世界一流大学图书馆收藏数据库的数量进行统计分析,并以哈佛大学图书馆为例讨论其收藏数据库的种类,对十所大学图书馆收藏数据库的特点进行总结,以期对国内高校图书馆的数据库建设有所启迪.【期刊名称】《长沙航空职业技术学院学报》【年(卷),期】2015(015)004【总页数】5页(P68-72)【关键词】数据库;大学图书馆;数据分析【作者】徐菁桦【作者单位】武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072;北京世纪书之源信息咨询有限公司,北京100048【正文语种】中文【中图分类】G258.6随着计算机技术、数字信息技术的迅猛发展，计算机的使用越来越普及，电子信息资源和网络信息资源的利用率不断提高。
为了满足广大读者对文献信息资源的多元化、高层次需求，世界一流大学图书馆纷纷投入大量精力进行数字馆藏建设，数据库的建设是其中的重点。
数据库是一个按一定的数据模型来组织、存储和管理数据的仓库，它最主要的用途是记录和维护信息。
数据库一般包括:文摘索引型数据库、事实型数据库、全文型数据库三种类型。
文章以官方语言为英语的十所世界一流大学图书馆为调查对象，对其收藏数据库的数量进行了调查;以哈佛图书馆为例，分析其收藏数据库的种类，并对十所大学图书馆收藏数据库的特点进行分析总结。
图书馆购买、自建或是通过其它方式能够使用的数据库，均认为是该馆收藏的数据库。
表1是世界一流大学图书馆列表。
通过软件获取上述十所大学图书馆收藏数据库名称、数量、描述字段等信息，统计得出各图书馆收藏数据库的数量，图1是十所大学图书馆收藏数据库的数量统计。
十所图书馆共收藏数据库9679种/11519次，重复率为1.19。
如图1所示，收藏数量超过一千个的图书馆个数占调查总数的70%，康奈尔大学图书馆收藏数量最多，达1594种，是剑桥大学图书馆的2.8倍。
哈佛大学图书馆共收藏1564个数据库，通过十二个字段(Database Name、Bookmark、Alternative Name、Description、Coverage、Updated、Related Formats、User Guide、Search Hints、Restriction、Type、Subject/Subcategory)进行描述。
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列名
数据类型
备注
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Int
主键ID,自增
userId
Int
外键
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nvarchar(50)
日记主题
diaryContent
text
内容
createTime
datetime
创作时间
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nvarchar(50)
日记题目旁边的小图片
心愿（Wish(id,author,age,email,sex,type,address,content(心愿内容))）
2.文章评论表（comment）
列名
数据类型
备注
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Int
主键ID,自增
storyId
int
外键
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nvarchar(50)
评论人的名字
commentContent
text
评论的内容
time
datetime
创作时间
日记（diary:(id,title(日记主题),content(内容),time(创作时间),image(主题旁边的小图片))）
数据库名：NiceYearDB
故事表（story:列名(storyID,storyTitle(故事标题),content(内容),author(作者),createTime(创作时间),readerId(评论者ID，外键)）image
1.故事表（story）
列名
数据类型
备注
storyId
Int
主键ID,自增
4.心愿表（wish）
列名
数据类型
备注
id
Int
主键ID,自增
author
nvarchar(50)
发送祈愿的人
age
int
年龄
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电子邮件
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性别
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愿望类型
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nvarchar(50)
住址
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text
愿望内容
留言板（leaveMessage:(id,name,qqNo,email,head,content)）
5.留言板（LeaveMessage）
列名
数据类型
备注
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Int
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userId
int
外键
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nvarchar(50)
留言主题
messageContent
nvarchar(50)
留言内容
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datetime
留言时间
留言板回复
6.留言板回复（reply）
列名
数据类型
备注
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Int
主键ID,自增
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messageId
nvarchar(50)
外键
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用户的QQ号
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爱好
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storyTitlenvarcha Nhomakorabea(50)
故事标题
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内容
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nvarchar(50)
作者
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创作时间
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文章头部显示的图片
评论表comment（readerId,readerName,content(评论内容),time(系统当前时间)）
回复留言内容
createTime
datetime
回复留言时间
用户表（userInfo）
7.用户信息表（userInfo）
列名
数据类型
备注
userId
int
主键ID,自增
userName
nvarchar(50)
用户的名字
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nvarchar(50)
密码
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char(2)
性别
age
int
年龄