变化多端十篇

变化多端篇1

出处，明，冯梦龙《陈从善梅岭失浑家》："这齐天大圣神通广大，变化多端。"；

叶圣陶《记金华的双龙洞》：这些石钟乳和石笋，形状变化多端，再加上颜色各异，即使不比做什么，也很值得观赏；

近义词：变化莫测、变化无穷、千变万化、复杂多变；

变化多端篇2

六（7）班刘倩

冬爷爷拉着帅气的冬叔叔，春姑娘又迈着轻盈的步伐来到了我们的身边。呵！春姑娘刚来到我们的身边，她就开始变得暴躁，变得爱哭鼻子，变得十分爱美了。

姑娘到底是为什么而伤心难过的呢？原来，有些人随处踏草坪，乱砍树木，还有些人随地大小便，这是在是太没有素质了，善良的春姑娘看着很生气，于是天空中出现了一道道激愤的春雷。

变化多端篇3

云是一个魔法师。它可以改变自己的颜色和形状。什么，你说不信。不信你就来看一看吧。

早上的时候，它把自己变成了透明的，像给天神爷爷披上了一件薄薄的纱衣。晴天的时候，它把自己变成了白色，像一团团棉花。阴天的时候，它把自己变成了黑色，把天搞得阴沉沉的，像给天神爷爷铺上了一层厚厚的黑色棉被。傍晚的时候，它给自己穿上了一件件漂亮的衣服，一件是橙红色的，一件是橘红色的，还有一件是黑色的。

有时它是一辆汽车，像在送天神爷爷回家。有时它是一架飞机，像在天空中飞。有时它是一辆坦克，像在军事演习。刚才还是一辆坦克，一阵微风吹来，它就变成了一门大炮。它为什么会变形呢？原来都是风姐姐搞的鬼。

你想知道云有什么作用吗？让我告诉你吧。白云可以遮挡阳光，还可以挡住阳光里的紫外线，乌云可以给我们带来雨水。

听了我的介绍，你们喜欢云吗？

变化多端篇4

我发明的房子变化多端，它可以防震，防洪水……当然我发明的房子还可以走路飞行，下面我就为大家介绍一下本房的功能吧！

房子的功能如下：

功能1：地震了，别人都吓得四处逃，可我们一家为什么不逃呢？因为我发明的房子可以防10级以下的地震，在它的楼下有一个1厘米大的东西，它可以让我们的电话打通，房子的底部有四个吸盘，上下摇晃时，吸盘就会紧紧地吸在地上，左右摇晃时，地往左边，右边的吸盘就吸住，地往右边，左边的吸盘就会吸住。

功能2：防洪水，如果你发现楼底下的水越涨越高，你不用害怕，只要按一个按钮就全解决了，一按按钮，房子就会变成封闭的，你会想，那一定很闷吧？不，里面仍然空气清新。

功能3：走路，飞行，我发明的房子走路，飞行是没问题的！走路的时候吸盘就会变成腿，可以走到很多地方。但是，房子会走路会不会影响交通呀！没关系，这时你的房子就会自动飞起来，到你想去的地方，

变化多端篇5

小学时候的我，虽然个子不算很高，但是走起路来大步大步地晃荡，骑起车像飞一般快，还吹了一口好口哨，但吹牛的工夫也不比吹口哨差。这就是本姑娘小学时候的样子。还有个秘密，我特爱穿男孩的衣服。当母亲说道：没个姑娘样的时候，我正对着镜子，穿着一件男式T恤自语嘿！还蛮帅的！假小子的形象也在我身上落户了！

慢慢长大的我

任性的我在渐渐长大，当我懂得了身在福中不知福的时候，我恋恋不舍的离开了温暖的家，母亲煞费苦心三番五次的提醒我遇事要是可忍，孰不可忍。要手不释卷，不能游手好闲，要记住有备无患和我的至理名言，好日子就指日可待了。最后要记住做一个正人君子。

我神采奕奕的走出家门在外地上下一半的小学，在外地我整整哭了两年，才明白没有妈妈的日子是多么苦，在学校没有可口的饭菜，没有一个亲人，自己的衣服还要自己洗老师还那么的严厉吓的我有什么也不敢说出口，我的男子气概也抛到九霄云外了！在着火段日子里，我这颗小芽开始破土而出，逐渐朝太阳的笑脸长去！我看见了自己的成长，也看见了自己仅有的两片绿叶！

开始忙碌的我

上了初中的我，终于来到了母亲的怀抱，我在也不和她顶嘴了，在这优越的条件下我更加奋发图强！母亲又说：“胜败乃兵家常事，不要将一点小事刻骨铭心的记着。不然你的成绩回毁于一旦的。到时候你就后悔莫及了。”虽然现在的母亲在也不会说我是假小子了，但她又有了一个新的口头禅那就是你没有作业吗？怎么老没见你写呀！我写完了！我每次都会这样一来无奈的回答一下！在别人眼里我好象很轻松的样子，其实并不是的，因为在我眼里我的确是忙碌了，小学的我从不在课间写作业，只要在中午写以下就OK了！现在连课间都要用上！我渐渐开始忙起来了！

变化多端篇6

[关键词] 极端高温日数 年代际变化 西太平洋副高 Nino4区海温

[中图分类号] P461 [文献标识码] A [文章编号] 1003-1650 （2014）06-0294-02

引言

IPCC第五次评估报告指出气候变暖是非常明确的，从1983到2012年这三十年可能是北半球自1400年以来最热的三十年。1880-2012年，全球海陆表面平均温度呈线性上升趋势，升高了0.85℃；2003-2012年平均温度比1850-1900年平均温度上升了0.78℃。温度的升高不仅直接影响温度极端值的变化，且导致高温干旱和暴雨洪涝等极端气候事件的发生频率与强度出现加剧的趋势（杨萍，2009）。而在全球气候变暖和区域快速城市化、工业化造成的城市热岛效应的双重影响下， 我国华东地区近50 年气温增暖更为显著（徐家良等， 2005） ， 在长江流域及其以南地区， 近年来几乎每年都会出现持续10天以上的强度大、范围广的极端高温天气。

临安市地处浙江省西北部，处在以上海为核心的长江三角洲经济区内，北纬29°56′-30°23′，东经118°51′-119°52′，东临杭州，西接黄山。地形与华夏式构造有深刻联系，西北山岭起伏连绵，向东南渐趋低缓，形成低山丘陵和宽谷盆地相向排列，交错分布。地势自西北向东南倾斜，三面环山，向杭州湾开口，形成一个东南向的马蹄形屏障。近年来，在全球变暖和城市化发展的影响下，临安市极端高温事件频发，因此，本文将诊断分析临安极端高温事件变化特征及其影响因素，从而为临安的高温预报提供一定的参考依据。

一、资料和方法

1.资料来源

研究所用的资料有临安市1966年-2010年逐日最高地面气温资料，美国国家环境预测中心/国家大气环境中心（NCEP/NCAR）的水平分布率为2.5°×2.5°的月平均全球再分析资料，国家气候中心提供的1966-2010年西太平洋副热带高压环流指数、美国气候预测中心提供的1965-2010年Nino1+2、Nino3、Nino4和Nino3.4区月平均海表面温度资料。

2.方法

本研究对临安极端高温（日最高气温≥35 ℃）日数的变化特征进行了分析， 并定性或定量分析了各影响因素与临安高温的关系。文中首先对临安高温日数的年际变化进行分析， 采用小波分析法获得了高温日数的变化周期， 并利用M-K检验方法分析了临安极端高温日数的跃变特征； 利用挑选出的1966-2010 年期间临安高温日数9个较多年和7个较少年作为典型高温和低温期，对比分析了典型高温和低温期的环流差异， 在此基础上又分析了临安极端高温日数与西太平洋副热带高压环流指数、海温等因子的相关关系。

二、研究结果与分析

1.临安极端高温日数的长期变化特征

在1966～2010年期间， 临安年平均极端高温日数为26d。表1是1966-2010年4-10月临安极端高温日数月分布情况。≥35 ℃高温最早出现在4月，最晚出现在10月，但都是极个别年份；极端高温主要集中在7月和8月，占总次数的84.5%。

将1966-2010年的临安极端高温日数做标准化处理，得到它的标准化序列和线性趋势（图1），从图中可见1966-2010年临安极端高温日数呈增加趋势，线性趋势系数达0.216次/10 年。由9年滑动平均可以看出，临安极端高温日数在近45年存在明显的年代际变化。20世纪70年代以前，临安极端高温日数为正距平为主，极端高温日数较多，70年代至90年代初期以负距平为主，极端高温现象较少，而90年代中期以后临安极端高温日数转变为负距平，极端高温事件发生频繁，这和近年来整个中国以及全球气温普遍升高而导致极端高温事件较多相一致。

临安地区45年来极端高温日数变化是否呈现出周期性振荡？接下来对临安极端高温日数的标准化序列进行Morlet小波分析，结果如下：由图2（a）可知：临安极端高温日数在1966-1975年和1990-2005年呈现出显著的2-5年周期，1976-1985年期间为2-3年的周期，，但由于资料长度以及小波功率谱头部效应的影响，还需要进一步的证明。时域平均小波功率谱分析表明主中心强度存在准2.5年周期振荡（图3.2b）。

从以上的分析来看，临安极端高温日数有明显的年际变化特征，且某些年代具有突变性质。为了进一步了解临安45年来极端高温日数的突变性质，我们对其做了Mann-Kendall检验（图3）。由UF曲线可见，1966至1975年，UF值由正变负，且一直减小，表明此期间临安年高温日数呈现下降趋势，而1976-1994年变化比较平缓，突变点发生在1994年，之后出现明显上升趋势，1999年有小幅下降，但之后上升趋势进一步加强。

2. 临安极端高温变化的影响因素分析

本文定义临安极端高温日数的标准化距平（图1）大于1.0为临安极端高温多年，小于-1.0为极端高温少年。以这个标准得到了9个极端高温多年和7个极端高温少年（表2）。由表2可知，临安高温年份主要集中在90年代以后，这进一步表明在全球变暖背景下，临安的高温事件增加的现象愈发显著。

2.1临安极端高温多年和少年的同期500hPa环流特征

由于临安市地处北亚热带南缘，夏秋以西南风为主，冬春东北风为主。而一个地区气温异常及其程度主要取决于南下的冷空气和北上暖空气在该地区势力的相对强弱及停留时间的长短。因此，研究临安气温的异常，就有必要对环流特征进行分析。由临安极端高温多、少年夏季500hPa高度距平及差值分布（图4）可以看出，临安极端高温多年（图4a），除了鄂霍次克海上空为负距平外，其他都为正距平区，这说明东北冷涡强度偏强，位置偏北，副热带高压异常强盛、副高北界明显偏北，我市在副热带高压控制下，天气炎热。而在极端高温少年（图4b）日本海上空为正距平，其他地方都为负距平，说明此时东北冷涡活动位置偏南，副热带高压减弱，这使得北方的冷空气能在较低纬度活动，容易南下。

由临安极端高温多年和少年500hPa高度场差值场（图4c）可以看出，极端高温多年和少年，500hPa高度场确实存在显著差异。从图中可以看到，东海上空为正差值显著区，这说明临安极端高温与夏季副热带高压的强弱存在相关。许多研究指出（项素清等，2003；邹燕等，2001）夏季西太平洋副热带高压的活动与我国东部天气有十分密切的关系， 是影响华东夏季高温的一个重要因素。为此，将临安极端高温频数与夏季西太平洋副热带高压指数（包括副高面积指数、强度指数、脊线、北界和西伸脊点）做相关（表3），结果显示高温日数与夏季西太平洋副高面积指数、强度指数在0.05 水平上显著正相关，与副高西伸脊点在0.05 水平上显著负相关， 而高温日数与脊线位置和北界位置相关性较差。这表明当临安高温日数较多时， 副高面积指数和强度指数较高， 脊点西伸，反之亦然。

2.2 海温影响

海表温度是影响大气环流的重要因子之一。海温通过影响副高活动而影响高温天气， 高温相对于海温异常则有数月之久的滞后性（ 陈兴芳等，2000）。丁华君等（2007）对2003年夏季江南异常高温天气分析表明， 赤道东太平洋关键区（即Nino3区）海温与江南高温呈6个月的正相关。为此我们将临安夏季极端高温频数与Nino区各月海温做相关，结果发现，临安极端高温频数与Nino4区海温关系最密切，而与其他海区则没有明显的相关性。从表4中可以看到，临安极端高温频数与上年4-12月的Nino4区海温在0.05 水平上显著正相关，尤其与上年6-9月海温在0.01水平上显著正相关， 这表明，当Nino4区海温异常偏高时，第二年临安容易出现高温天气，而当Nino4区海温异常偏低时，第二年临安不易出现高温天气。史军等（2009）研究发现浙江的高温日数与上年下半年Nino4区海温都在0.05 水平上显著正相关， 这与本文的研究结果具有很好的一致性。

三、结论

在全球变暖的影响下，临安极端高温日数变化明显。本文通过对临安过去45年间极端高温气候及影响因素进行分析，得到以下一些主要结论：

1.过去45年间， 临安年平均极端高温日数为26d。极端高温主要发生在7月和8月。近45年来临安极端高温日数呈增加趋势，临安高温日数具有多-少-多的年代际变化规律。20世纪60-70年代和20世纪90年代中期-21世纪初，极端高温日数较多，而在70年代至90年代初期，极端高温现象较少，而90年代中期以后极端高温事件发生频繁。对临安极端高温频数进行突变检验后发现1994年是临安高温日数显著增加的明显突变点。

2.临安地区45年来极端高温日数变化呈现出周期性振荡，临安高温日数以2-3年左右的周期为主。

3.临安极端高温日数与西太平洋副热带高压密切相关。临安高温日数较多时，副高面积指数和强度指数较高，脊点西伸，反之亦然。

4.临安极端高温日数与上年4-12月Nino4区海温显著正相关。当Nino4区海温异常偏高时，第二年临安容易出现高温天气，而当Nino4区海温异常偏低时，第二年临安不易出现高温天气。

参考文献

[1]杨萍.近四十年中国极端温度和极端降水事件的群发性研究[D].兰州大学，2009年.

[2]徐家良，柯晓新，周伟东.2005.长江三角洲城市地区近50 年气候变化及其影响[M].大气科学研究与应用.北京：气象出版社，8-16.

[3]史军，丁一汇，崔林丽.2009.华东极端高温气候特征及成因分析[J].大气科学，33（2）：347-358.

[4]项素清，毛俊萱，曹美兰.舟山市高温天气气候特征分析[J].气象科技，2003，31（3）：160-162，166.

[5]邹燕，周信禹，林毅，等.福建省夏季高温成因分析[J].气象，2001，27（9）：26-30.

[6]李海鹰，余江华，唐仰华.2005.热带气旋与珠江三角洲高温天气的关系[J].气象科技，33（6）：501-504.

[7]张丽娟，姬鸿丽，李倩倩，等.2006.2005年6月洛阳持续高温天气成因分析[J].河南气象，（2）：44-45.

[8]陈兴芳，赵振国.2000.夏季降水气候分析[M]//中国汛期降水预测研究及应用.北京：气象出版社，48-64.

变化多端篇7

1移动终端识别的技术特点及创新点

利用目前JAVAEE技术的优势和特点，结合目前主流的Spring、Struts、Hibernate、Extjs等开源框架，建立了一个适合通信行业业务特点和分析系统的基础平台。基础平台在整合三方开源软件和框架的基础上，提供了诸多的数据处理组件，例如：数据导入组件、数据导出组件、系统任务调度组件、文件传输组件、数据过滤组件。以上系统组件在设计上采用了多线程方式，可以有效提供组件的数据处理效率，充分发挥目前服务器多核CPU的处理优势；同时这些组件的设计也遵循了参数化的设计理念，通过参数化的配置文件驱动组件的执行，并可以通过简单的参数调整来解决系统需要处理的数据格式复杂多变的情况。在应用方面有如下几个创新点：（1）通过扩充IMEI数据来源、结合多种渠道数据比对分析等手段，维护和完善IMEI信息数据表，使IMEI信息和手机型号以及功能的对应准确性大大提高。（2）建立“山寨终端”专项维护机制，针对目前“山寨终端”泛滥的现状，建立“山寨终端”的识别与维护机制。主要采取反向验证机制，忽略“山寨终端”的正向机型参数维护，而通过“山寨终端”用户是否使用了某个业务来反向验证参数的方式对“山寨终端”的参数机型动态维护。（3）建立终端基础数据库，涵盖了全球3.7万款终端的67个功能参数字段，终端的覆盖率及功能参数的完整性。

2移动终端识别的商业应用及价值

基于IMEI信息的用户移动终端分析，最根本的部分是建立一套有效的IMEI数据维护机制，不断提高用户终端机型信息的完整性和准确性，进一步通过用户终端IMEI信息确定其终端功能和所支持的业务类型，进而为开发和推广新的数据业务提供基础数据支持，形成良性的“手机终端功能——数据业务互为导向”的发展模式。可以完成诸如智能终端客户、3G/4G终端客户以及换机客户的专项分析与支撑，充分提高了分析数据的运用效果。具体商业应用价值：（1）对整体用户终端结构进行分析。终端结构分布分析的主要意义在于，一方面可以对目前整体用户终端的真实结构及变化有准确了解，另一方面可以根据业务发展需要有意识的引导终端结构的变化，达到优化终端结构，有利于后续业务发展和推广的需要。（2）对整体用户终端变化趋势进行分析。IMEI显示了终端的品牌、型号，因此网络可以判断出每次呼叫分别是由哪个终端发起的。通过把某种终端的呼叫过滤出来，进行统计，就可以得到类似终端的KPI统计，比如：切换成功率、掉话率等，然后可对统计指标进行分析筛选，为用户差异化互操作提供数据依据[2]。这部统计分析从整体上了解目前用户终端的发展方向和发展阶段，也可以详细了解每个关键点上的具体数据，准确把握趋势变化情况。最重要的是能预测下一步的变化趋势，做到趋利避害，并通过其他措施和方式能引导变化趋势向有利的方向发展。（3）对数据业务适配的分析。这部统计分析涉及到了终端和具体业务的结合，主要是看终端是否支持该业务功能。这部分主要是对目前比较流行的移动互联网应用的适配，例如手机阅读、手机视频、手机电视、手机游戏等方面。根据这些分析纬度了解每个业务在不同阶段的发展状况，和变化趋势，达到引导优化的目的。

作者：杨颖 单位：西安数据通信息技术有限公司

变化多端篇8

关键词：气温；年变化；月变化；同心县

中图分类号 P467 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2016）24-0131-02

气候变暖是近些年来国内外科学研究关注的热点问题，研究表明近100年来地球表面平均气温上升了0.74℃[1]，也有研究表明近几十年来同心县的气温同样呈上升趋势[2]。宁夏同心县地处宁夏中部干旱带，其北部为吴忠市红寺堡区，县域内还分布有以保护青海云杉、油松为建群种的典型森林生态系统和野生动植物为重的罗山部级自然保护区。同心县气象站位于罗山的西南侧，其气温长历时变化特征也可反应出罗山西麓近几十年来的气温变化趋势，这对于预测未来罗山森林生态系统如何响应气温变化提供了基础资料支持。

1 数据来源

本文所采用的数据来源于中国气象数据网中的《中国地面气候资料年值数据集》和《中国地面气候资料月值数据集》，数据集中提供了同心县1955―2015年间的平均气温、平均最高气温、平均最低气温、极端最高气温、极端最低气温、平均气温矩平等气象参数。同心县气象站的地理位置坐标E105.54°，N36.58°，观测场海拔高度1 339.3m。

2 结果与分析

2.1 气温的年变化 同心县1955―2015年间的多年平均气温为9.1℃，年平均气温最高10.6℃（1998年、2015年），年平均气温最低为7.2℃（1967年）；年平均最高气温16.7℃，年平均最高气温的最大值出现在1998年，为18.2℃，最小值出现在1967年，为14.7℃；年平均最低气温2.9℃，最大值出现在2015年，为4.8℃，最小值出现在1956年，为0.7℃。如图1所示，同心县1955年至2015年的年平均气温整体呈上升趋势，增幅2～3℃，1987年前后为气温升高的转折点，年均气温矩平由负值逐渐转为正值。

2.2 气温的累年月变化 如图2所示，同心县1955―2015年的累年月平均气温、平均最高气温、平均最低气温、极端最高气温、极端最低气温均自1―7月逐月递增，7月份升到最高值，7月至次年1月份逐月递减，1月份降到最低值。累年月平均气温、平均最高气温、平均最低气温的3条温度曲线变化趋势基本一致。1955―2015年间同心县月平均气温最高值为23.1℃，最低值为-7.4℃；月平均最高气温1.1～30.1℃间，月平均最低气温-13.5～17.0℃；月极端最高气温最大值为39.0℃，出现在2000年7月，月极端最低气温最小值为-28.3℃，出现在2008年1月；除1、2月份的月极端最低气温均出现在2008年外，1955―2015年间同心县3―12月份的月极端最低气温均来自1960s、1970s，其中3―8月的月极端最低气温均出现在1960s，9―12月的月极端最低气温均出现在1970s（见表1）。

3 结论

宁夏同心县60年来的气温整体上升2～3℃，1987年前后为气温上升的转折点；月平均气温、平均最高气温、平均最低气温、极端最高气温、极端最低气温均呈单峰型变化，7月份的月平均气温最高，1月份的最低；60年来同心县的月极端气温均出现在21世纪，多年月极端最高气温39℃（2000年），多年月极端最低气温-28.3℃（2008年）。

参考文献

[1]易湘生，尹衍雨，李国胜，等.青海三江源地区近50年来的气温变化[J].地理学报，2011，6（11）：1451-11465.

变化多端篇9

近年来，气候变暖背景下，极端强降水事件造成的灾害越来越大，引起普遍关注，很多科学家对极端强降水事件的强度和频率变化特征进行了研究。Zhai等[1]研究了中国极端强降水50年来的变化趋势，发现在我国西部地区、长江流域和东南沿海地区有上升趋势，而华北和四川盆地有显著减弱的趋势；一些研究发现，最近50年，我国华北地区的年降水量明显趋于减少[2－3]，在年降水量趋向减少的地区，极端强降水事件频率一般也趋于减少[4]；杨金虎等[5]发现西北地区6个分区近45年逐年汛期极端强降水事件的发生频次变化趋势各不相同，其中北疆区、南疆区、青海高原区及河套区表现为较明显的增长趋势；邹用昌等[6]研究发现，长江中下游、西北地区北部和西南地区西部年极端强降水过程频数呈现趋势性增加，华北等地区呈现趋势性减少；闵屾等[7]发现：长江以南地区夏季极端强降水的区域性与持续性均较好，容易导致区域性洪涝灾害的发生，而东南沿海冬季极端强降水的区域性与持续性均较好。华南处于对气候变化敏感的南海季风区，下垫面类型复杂多样，海-陆-气交换强烈，极端强降水频繁。近年来，华南地区由极端强降水造成的洪涝灾害频繁发生，造成了严重的经济损失，因此分析研究华南极端强降水的时空分布特征、发生频率和强度的变化，对灾害防御和应急管理具有非常重要的意义。目前已有许多关于华南地区降水的研究[8－13]，但这些研究多集中在降水气候平均态的变化方面，对极端强降水事件的分布特征及其变化研究较少。本文利用华南地区近50年的逐日降水资料，研究其极端强降水频次时空分布特征和变化趋势，以期为华南地区极端强降水预测和影响评估、降低极端强降水造成的损失提供参考依据。

2资料和方法

所用资料为华南(指广东、广西、海南三省区，下同)196个气象观测站1961—2008年逐日降水观测资料。由于华南地区有部分站点是在1960年代后才建站，并且在1980、1990年代后，由于观测环境被破坏，一些站点进行了搬迁，因此，为保证资料开始时间的一致性以及考虑到资料的稳定性和代表性，在挑选代表测站时，选用1961年后建站且48年中无缺测资料的测站，同时剔除48年中站址变动2次以上的测站，然后对符合以上条件测站的资料，运用单站资料序列t检验法进行均一性检验，最后通过检验的站点共有110个。以这110个站点1961—2008年共48年的逐日降水量作为基本研究资料。按照我国目前业务规定，把日降水量超过50mm的降水事件称为暴雨，把日降水量超过25mm小于50mm的降水事件称为大雨。由于极端气候事件发生具有很强的地区差异，采用同一的尺度来定义极端气候事件，可能出现部分地区极端气候事件过于频繁，而另外一些地区极端气候事件极少发生[14]，所以根据各地的情况确定极端事件的阈值对研究更有实际意义。因此，本文尝试按目前国际上流行的百分位法，根据每一个测站的日降水量定义极端强降水事件的阈值，具体方法[15]是：把1971—2000年逐年日降水量序列的第95个百分位值的30年平均值定义为极端强降水事件的阈值，当某站某日降水量超过该阈值，就认为该站该日出现了极端强降水事件。

如果以表示极端强降水事件的气候趋势系数，则年极端强降水日数的趋势定量变化可用一次线性方程表示，即：xy=a0+a1y(y=1，2，3，，n)(2)其中将a1•10称为气候倾向率。本文用百分位法确定出所选110个站点的极端强降水事件阈值，用公式(1)、(2)计算极端强降水事件的气候倾向率变化趋势，并运用M-K非参数统计检验法，正交函数分解(EOF)、旋转经验正交函数分解(REOF)等方法对极端强降水事件进行检测，揭示华南地区极端强降水事件的时空演变特征。

3极端强降水频次的空间分布特征

3.1阈值和极端强降水频次的空间分布

图1a给出了华南极端强降水事件阈值和极端强降水事件发生频次的空间分布，华南极端强降水事件阈值在18~44.2mm之间，大致呈东南-西北方向、沿海到内陆逐渐减小的分布，阈值大于30mm的区域基本上分布在华南东南沿海和广西沿海地区，最大东兴站的阈值为44.2mm，阈值小于25mm的区域主要分布在广西的中西部，其中广西右江河谷站点的阈值较小，最小百色站仅为18mm。华南极端强降水事件阈值的空间分布与华南年降水量的分布极为相似，说明极端强降水与年降水总量的关系非常密切，这与王志福等[14]研究得出的结论相似。而从极端强降水频次分布图(图1b)可以发现，极端强降水事件发生频次的分布与阈值的分布有较大的差别。华南地区极端强降水事件发生频次在16.5～18.9d/a之间，最大和最小相差2.4d/a，较大的地区主要集中在华南中部，即广西中东部的南宁市和贵港市一带，发生频次大于18.5d/a以上，最大为上林和桂平，达到18.9d/a，而频次较小的地区分布在广西的十万大山到左江河谷一带以及百色和河池西北部、广东沿海、海南的东南角，在16.5～17.5d/a之间，最小为十万大山北侧的上思16.5d/a。其余各测站极端强降水频次相差较小，分布相对较为均匀。

3.2极端强降水频次的空间异常分布特征

为了分析华南不同区域极端强降水频次的特征，对华南110个站点1961—2008年逐年极端强降水频次作EOF和REOF分解，利用其载荷向量和旋转载荷向量分析华南极端强降水频次的空间异常特征。表1给出了旋转前后EOF和REOF对总方差的贡献率和累积贡献率，旋转前后的前8个模态累积贡献率就达到了69.5%。图2是华南地区极端强降水逐年发生频次EOF分解的前三个模态的空间分布，从第1模态(图2a)分布可以看出，整个华南区域的载荷向量为一致的正值，说明整个华南地区的极端强降水事件发生表现出一致的同位相变化，这种变化特征表明华南一般是在同一大尺度天气系统控制之下，出现极端强降水事件的时间基本一致。而且还可以看出，广西东南部、广东西北部载荷值较大，说明这些区域极端强降水事件最容易出现异常。该模态方差的贡献为32.3%。从第2模态分布(图2b)来看，载荷值零线基本上把华南区域分为东西两大区域，广东和海南区域的载荷值小于零，而广西区域载荷值大于零，极端强降水事件发生频次呈现东西反向的分布特征，之所以出现这种特征，与华南地区降雨受西太平洋副热带高压影响非常大有关[8]，当西太平洋副高位置偏东，海南、广东位于副高边缘，易受副高边缘偏南气流影响出现降雨，而广西则少雨；当副高西伸控制华南沿海时，广西处于副高边缘易出现降雨，海南、广东则因受副高控制而高温少雨。可见西太平洋副高的偏东或偏西导致了华南东西部出现极端强降水事件的步调不太一致。该模态方差的贡献为9.3%；而从第3模态分布(图2c)来看，载荷值零线穿越华南中部地区，基本上把华南分为南北两大区域，极端强降水事件发生的频次呈现明显的南北反向分布特征。形成这一特征的主要原因与造成华南强降水的两个影响系统——冷空气与热带系统有关：华南的北部受北面的系统影响较大，当受北方冷空气南下影响产生强降水时，如果冷空气较弱，则其影响区域主要是华南的北部地区，而热带系统影响时，其主要造成强降水区域是在华南南部地区，对北部的影响则较小，特别从图上可以看出，海南和雷州半岛载荷值较大，表明这些地方的极端强降水易受南面热带系统的影响而出现异常。该模态方差的贡献率为8.8%。从方差贡献率来看，极端强降水日的前3个模态总贡献率已达50.4%，是华南极端强降水频次分布的3个最主要的空间异常模态。

4极端强降水频次的时间演变特征

4.1年际和年代际变化特征

图3是华南极端强降水频数的月际分布，可以分析华南极端强降水事件年内各月分布情况，华南的极端强降水事件发生的高峰月为6月，占全年的18.6%，其次为5月和9月，发生最少的月份为12月和1月，仅占全年的1.3%。统计表明，华南极端强降水事件夏半年(4—9月，下同)发生的频次占全年次数的83.7%，而冬半年(10月—次年的3月)仅占全年次数的16.7%。从各站资料分析来看，华南地区各站的极端强降水事件夏半年发生的频次各占本站全年次数的63.5%~91.4%，除万宁、琼中低于70%以外，其余都占70%以上，特别是凌云、天娥和深圳超过90%，而冬半年各站的极端强降水事件除万宁、琼中各占全年次数的35.4%、30.6%外，其余不超过30%，这说明华南的极端强降水事件主要发生在夏半年，冬半年发生的频率较小，这与实际上华南地区的降雨特别是强降雨主要出现在夏半年非常相符。用华南地区110站逐年的极端强降水频次的算术平均建立区域的逐年平均降水频次序列，分析华南极端强降水频次的年际和年代际变化。图4是华南年均极端强降水频次的时间序列及11年滑动平均曲线，华南极端强降水频次具有明显的年际变化，偏多的年份为1997、1973、1994、2001、2008年，均超过22d/a，最多年份为1997年为23.7d/a；偏少年份为1963、1991、1989、2004年，均少于13d/a，最少年份为1963年为11.8d/a，多年平均频次为17.8d/a。从各年代平均发生次数来看，从1960年代开始各年代的平均发生次数分别为17.1、18.0、17.4、18.4、20.1d/a，其中1960年代和1980年代华南极端强降水次数较多年平均值小，说明这两个年生极端强降水频数相对较少，而进入1990年代以后，极端强降水频次在增加，特别是进入21世纪以来，前8年的平均频次比前4个年代的平均频次高，比多年平均值增加了2.3d/a，11a滑动平均也表明了这一特性，可以看出，从1980年代中后期起，极端强降水频次呈现由少变多的趋势。

4.2趋势分析

为了分析华南极端强降水频数的变化趋势，分别计算了华南各站和各站平均的极端强降水频次系列的气候倾向率。结果表明(图5)，华南区域各站极端强降水频次气候倾向率并不一致，广西中部至广东西南部的中部、桂东南至雷州半岛、海南中部极端强降水频数呈减少趋势，气候倾向率在-0.1～-0.5a-1之间，均未通过0.1的显著性检验，说明减弱趋势不显著；华南其余地区呈增加趋势，其中广东东部沿海、广西东北部和西北部、海南的西南部增加的趋势较为明显，气候倾向率都大于0.5d/(10a)，其中饶平、横县、海丰、澄海和宜州的气候倾向率大于1.0d/(10a)，最大的饶平10年增长率为1.2次，各站的趋势系数在0.29～0.35之间，都通过了0.05的显著性检验。华南各站极端强降水频次的平均序列则呈上升的趋势(图4)，气候倾向率为0.24d/(10a)，趋势系数为0.14，未达到0.1的显著性检验水平，上升的趋势不显著。利用M-K方法对其进行突变检验(图6)，可看到序列在1967年发生了1次增多的突变，但这次增多的突变未通过0.05的显著性检验，序列在1980年代前期开始有一个波动减少的趋势，1991年开始又转向波动增多的态势。

5不同区域极端强降水事件特征

为了进一步了解华南地区极端强降水发生频次的次地域特点，本文对前8个主成分对应的载荷向量进行了旋转，得到6个主要的空间分区模态，并用REOF各模态对应的时间系数的标准化距平序列和二阶时间趋势来分析不同区域极端强降水发生频次的年际变化特征(图7a～7f)。图中阴影区为旋转载荷量绝对值大于0.5的区域，当分区模态图中载荷向量为负值时，对荷载值及所对应的时间系数乘以-1，以便更直观地分析。

Ⅰ区(图7a)主要位于广东北部及广西中部以东部分地区，旋转载荷向量大值区集中在粤东地区，载荷绝对值最大值为0.86。Ⅰ区48年来极端强降水发生频次表现为一致较强的增长趋势，1963、1965、1967、1971和2002年极端强降水事件异常偏少，而1973、1983、1992、1997和2006年异常偏多。

Ⅱ区(图7b)主要在广西西部地区，旋转载荷向量大值区位于桂中偏西地区，载荷绝对值最大值为0.78。48年来Ⅱ区极端强降水发生频次呈弱的减少趋势，发生频次异常偏少年为1963、1975、1976、1995和2000年，异常偏多年为1961、1973、1986、1994和2001年。

Ⅲ区(图7c)位于广西东部及广东西部地区，旋转载荷向量大值区位于广西东部偏南地区，载荷绝对值最大值为0.75。48年来极端强降水发生频次表现为反抛物线状，转折期在1986年左右，之前呈减少趋势，之后呈增长趋势。Ⅳ～Ⅵ区主要(图7d～7f)位于广东西部、广西东北部及海南省，载荷绝对值最大值分别为0.81、0.78、0.79。

Ⅳ区48年极端强降水发生频次呈抛物线状，1987年以前为弱的上升趋势，1987年以后逐渐呈减少趋势。

Ⅴ区48年极端强降水发生频次呈上升趋势，发生频次异常偏少年为1965、1966、1969、1984和1986年，异常偏多年为1968、1993、1994、1999和2002年。

Ⅵ区48年极端强降水发生频次呈缓慢上升趋势。

由于REOF各模态高值中心站点能较好地代表各区域气候特征，下面分别从各空间分区中挑选荷载向量大值站：澄海、靖西、平南、新兴、三亚、全州作为各个区域的代表站，分析不同区域极端强降水事件的变化特征及趋势。表2是各代表站趋势系数、气候倾向率及其检验。图8是用6个气候区代表站的极端强降水频次序列的M-K突变检测结果，6个代表站中澄海、三亚、全州3站序列发生了显著增多的突变，但发生突变的时间各不相同：Ⅰ区代表站澄海极端强降水频次的UF(正序)线(图8a)在1966年开始上升，1980年代初期达到1.96临界值，1990年代之后持续超过1.96临界线，UF线与UB(反序)线1966年相交，交点在±1.96之间，可以断定澄海的极端强降水频次在1960年代中期发生了显著增多的突变。Ⅴ区代表站三亚极端强降水频次的UF线和UB线(图8e)在1970年相交，UF线1970年代至今为持续的上升趋势，2000年至今UF线都在1.96值之上，说明三亚的极端强降水频次在1970年发生了显著增多的突变。Ⅵ区代表站全州极端强降水频次的UF线和UB线(图8f)在1960年代中期以后呈上升趋势，1990年代初上升趋势明显，1980年代前期两曲线相交，交点在±1.96之间，说明全州的极端强降水频次在1980年生了显著增多的突变。而对于其他的3个区域的代表站，Ⅱ区代表站靖西极端强降水频次的UF线和UB线在1960年代—1980年代为平稳的波动变化，在1990年代开始呈明显上升趋势，虽然1996年超过1.96临界值，但UF线和UB线并无相交点，因此不能确定靖西极端强降水频次发生了突变。Ⅲ区代表站平南和Ⅳ区代表站新兴极端强降水频次的UF线呈现阶段性波动变化的趋势，平南极端强降水频次在1960年代呈上升趋势，1970年代—1990年代初呈下降趋势，1990年代之后略有上升。新兴极端强降水频次在1960年代前期呈现波动较小的振动，1960年代末发生了一次增多的突变，转为持续上升趋势，1990年代末开始呈下降趋势。两代表站极端强降水频次的UF线变化值都未超出±1.96临界值，它们发生的突变均未通过0.05的显著性检验。

6结论

(1)华南极端强降水阈值分布呈沿海到内陆逐渐减少的分布特征，与年降水量的分布较为相似；而极端强降水频次分布则为华南中部较大，广东沿海和广西西部内陆较小的分布特征。

(2)华南极端强降水频次有3个最主要的空间异常模态，一致性异常特征是华南极端强降水频次分布的最主要空间模态，而东、西反向和南、北反向变化模态也是比较重要的异常模态。

(3)华南的极端强降水事件主要发生在夏半年，夏半年极端强降水频次占全年总频次的83.7%。1960年代和1980年代是极端强降水频次较少的年代，1990年代特别是进入21世纪后华南极端强降水频次增加明显。

变化多端篇10

十几年前，丝宝集团首创终端营销模式一举成功，并成为营销界经典被广为传颂。如今，作为日化行业默默耕耘者的丝宝集团正在一如既往地推进终端创新战略。得天时（中国日化行业格局生变）地利（深深地植根于中国本土市场）人和（长期积累下来的人力资源优势和丰富经验）之势，丝宝集团开始引发终端营销的第二波浪潮。

终端模式崛起：缔造丝宝神话

在中国，终端营销兴起于从计划经济走向市场经济的过程中。据知情人回忆，当1989年丝宝进入中国市场时，国营批发仍然是货物流通的主渠道，零售业的主要阵地在大型百货商场。但随着市场经济的发展，商业流通渠道发生了变化。批发渠道由于体制改革滞后，开始不断萎缩，同时其多级分销的特点存在着距消费者过远、不易控制和效率低下的弊端。丝宝敏锐地觉察到机会，率先跳出了批发渠道，采用自营、直供、直管的模式，逐步建立起渗透全国一、二、三级市场的营销网络，对主要的零售终端进行直接供货与管理。当时，许多同行由于习惯采用批销模式经营，对中国市场的变化反映迟缓，使既有的市场优势逐步丧失。

到了上世纪中期，中国的商业业态呈现出多元化的发展格局。大型百货商场显露出利润率下降、亏损面增大的萎缩特点，而连锁便民店、中小型超市由于顺应了市场的变化而蓬勃发展，大型仓储式超市更以其大批量和低价位的优势后来居上。新兴零售业态，尤其是超市、量贩店的重要性开始凸显，并逐步成为日用消费品营销中的战略资源。在分析新兴零售业态特点的基础上，1996年丝宝推出了适合超市、量贩店的新产品——舒蕾洗发水，将主战场从单一的大型商场转移到超市、便民店甚至小店。由此丝宝的终端营销模式得到了新的发展。

在多数企业还没有认识到新兴零售业态对于品牌建设的重要性的时候，丝宝把握了对超市、量贩店等终端零售卖场进行了战略性开发和利用，在新兴零售业态构筑起强大的宣传、促销阵地。丝宝创造性地开发出巨幅广告、包柱堆码等多种品牌终端宣传、展示方式，并将人员促销作为一种重要的竞争手段进行大规模运用。丝宝还将品牌展示与终端演艺活动相结合，推动品牌发展。在全国范围内开展的三届“舒蕾世纪星”全国电视评奖活动，通过层层报名、筛选，多省市评选晚会的举办，然后营造全国总决赛的焦点，广泛展示了舒蕾品牌的文化内涵，深化了消费者对舒蕾品牌的认知，并极大地提升了舒蕾的品牌形象和品牌价值。

2000年，舒蕾单品（含沐浴露）销售额超过11亿元，增长率超过30%；经国家统计局认定，舒蕾品牌洗发水以超过11%的市场占有率位列全国同类产品第二名。2000年5月公司推出以“去屑不伤发”为功能定位的风影品牌洗发水，其上市仅半年，销售额就超过1亿元。短短一年之内，风影品牌已挤身为中国洗发水市场前十位的品牌。

伪终端涌现：习其形未得其神

纵观终端营销的历史沿革可以发现，在2000年以前，由于市场处在未完全竞争时代，再加上消费者对品牌引导性消费尚处于初级阶段。因此，在终端上，只要有差异性的促销手段、视觉冲击力强的陈列广告，再加上导购人员的初步引导，即可很容易引发消费者的购买行为。在这个历史阶段，由于其他品牌尚未重视终端营销，多级分销模式在终端缺乏品牌的代表，而丝宝终端营销中的导购人员却很好地充当了品牌与消费者沟通纽带的作用，从而有效地促进销售。

丝宝的成功让人们把目光聚焦到终端上。就连日化行业的巨头宝洁也感受到了来自终端的压力，并开始启动终端营销策略。其他厂商业开始纷纷模仿“丝宝模式”。一时间，终端资源的争夺开始进入白热化。

然而，一个个并不成功的教训一次次告诉人们：“终端模式”并非易事。“终端模式”并不只是终端陈列、促销、现场气氛营造等外在表现形式那么简单，而是一个系统工程。很多企业可以克隆几年前的丝宝在终端的表现形式，然而却永远掌握不到“丝宝终端模式”背后真正的精髓，无法与时俱进反而却落入“伪终端”的臭名：习其形未得其神。

那么，到底丝宝终端模式的“神”在哪里？事实上，终端所具备的“沟通”本性始终没有变化。然而，时过境迁，在一些城市消费者的消费心理开始发生了变化。比如有一大部分城市的消费者开始对导购人员的过度引导产生了逆反心理，在没有品牌广告进行引导的前提下消费者对产品品质这一终端口碑看得更重，等等。记者在调查中发现，很多貌视以终端推进为策略的厂商事实上却未能得知这些消费习惯的变化和特征，通过终端与消费者的“沟通”仅仅停留在硬性推销诸如此类的低级层次，最终只能以落败收场。

寻找丝宝终端DNA：两大模块四大系统

在丝宝终端的走访中，记者发现，不管是终端媒体资源的利用还是陈列上，不管是终端活动的策划还是品牌顾问的有效沟通上，丝宝都做得比较到位。事实上，早在其他厂商开始模仿丝宝推进终端营销时，丝宝就已经围绕“消费者沟通”为导向，以终端营销为核心，开始着手构建具有丝宝特色的终端DNA营销框架体系，丝宝的终端策略已得到了进一步地丰富和充实。

在丝宝的终端DNA营销框架体系中，终端被分为了“软终端”和“硬终端”两个模块。“硬终端”指的是终端的外在表现形态，比如陈列、堆头等，以及招贴画、立牌卡、小折页、小手册、柜贴、吊旗、产品模型、灯箱、店招等终端的宣传载体，还有终端促销赠品等。随着竞争的加剧，各大厂商在“硬终端”方面基本上大同小异，却几乎忽视最能体现终端持续竞争力的“软终端”的建设。

作为终端模式的领导者，丝宝从战略的高度重视“软终端”，并建构了专属的“软终端”四大系统：市场网络及品牌顾问队伍管理系统、终端信息反馈系统、品牌传播支撑系统、产品品质保障及物流体系匹配系统。（如下图所示）

（丝宝终端DNA—终端营销框架体系）

在市场网络及顾问队伍的管理中，丝宝始终坚持以人为本的管理原则，充分借助中原地区的人才优势，通过培训提升、激励和考核等多种方式，建立起一支归属感强、富有责任感的优秀团队。值得一提的是，在顾问团队中工龄满十年的大有人在，满3年以上的占据了50%以上。众所周知，品牌顾问团队的流动率是比较高的，然而丝宝的流动率则低至6%，这在同类品牌中是很少见的。

终端是厂商信息采集和反馈的阵地。丝宝除了采用OSA系统实时统计各地的销量信息之外，还通过匹配的信息管理系统从终端收集各种各样的信息，比如消费者对产品的反馈信息；消费者的购买行为习惯与购买过程特点；竞争者的产品种类、销量、促销活动、公关活动、POP广告等；零售场所经营状况与潜力；店老板（长）、柜长、主要店员档案。此外，可能还将包括各区域文化特征等信息。十几年来的消费者行为信息积累，让丝宝拥有了一笔无法用金钱来衡量的不可再生的“营销资源财富”。凭借着这些信息和分析报告，丝宝对各地现阶段的消费特征以及发展演变过程了如指掌。信息的唯一性和不可复制性，为终端营销奠定了坚实的基础。

终端是品牌和消费者互动沟通的平台。在终端营销的初级阶段，由于消费者对品牌并没有充分的了解，因此终端的导购更多是从产品功效、品质和价格入手；然而随着消费者在品牌消费意识方面的增强，终端的“导购角色”也因此升级为“品牌顾问”。终端人员必须很准确清晰地向消费者传递品牌的内涵和文化。因此，品牌文化与终端的融合与否将直接影响到终端营销的成败。丝宝集团一方面通过品牌创意与传播支撑系统加强品牌相关部门与终端人员的融合与沟通，并通过培训、咨询等多种方式让终端人员对品牌文化有一个深刻的认识并进行准确传播；另一方面，通过该系统品牌相关部门能够整合所有的传播资源，包括品牌广告、卖场视频广告、公关活动、终端促销活动等环节进行系统整合，形成立体的全方位的传播促进，真正推动终端销量的增长。与宝洁、联合利华相比，丝宝在电视广告上的投入显然少之又少。然而，丝宝把这部分投入用在了离消费者更近的生活圈载体上，并通过广告、公关、活动、促销等模块的精细化匹配和组合，形成合力。

终端营销模式的最后一个关键点就是产品品质。试想想，如果品质不及竞争对手，那么终端引导将很可能演变为“欺骗消费者”之嫌疑，相比于那些没有展开终端营销的品牌来说，其风险更大。因此，保障产品的品质是终端营销的一个关键。丝宝旗下舒蕾多年来保持稳定销量的秘诀就是比同类产品更胜一筹的长期稳定的产品品质。

正是有了以上所阐释的终端DNA，丝宝终端营销模式得以长盛不衰，并不断演进和创新，使得丝宝拥有了不可逾越和替代的营销战略资源。

终端变革：一场赢在未来的战争

从1989年进入中国市场开始启用终端营销策略，到1996年根据终端业态的演变敏锐地制定以终端营销模式为核心的发展战略并大获全胜，丝宝将终端营销的价值发挥得淋漓尽致，并由此建立起不可复制的终端DNA战略优势。

近几年，随着越来越多的企业认可并采用终端，不断地拷贝着丝宝的模式。终端营销资源开发和利用的过度化现象开始出现，导致了一些城市的终端消费者开始出现了严重的背离趋势。再加上，终端资源的稀缺性所导致的终端资源获取成本的增加、零售企业议价能力的提升，从某种程度上大大削弱了终端资源的盈利能力。

当部分厂商因销售额下降对终端营销产生了质疑之时，丝宝却再一次以创新者的身份勇敢地站在了终端变革的最前沿。在丝宝看来，终端不仅是销售产品、传播品牌信息的场所，还是品牌与消费者互动沟通的场所，促销活动也已经从单纯的销售行为发展为品牌与消费者沟通的手段。记者了解到，基于对终端营销的深刻认识，丝宝大力发展体验式促销和终端公关。比如在全国多个城市举办了“美涛Para Para发舞秀”、“舒蕾小麦蛋白修护之旅”、“顺爽街头攀岩挑战赛”、“舒蕾[v]亲爱的，爱就要表白”等活动，形成了消费者与品牌的互动，增进了消费者对品牌的感情，使消费者对品牌的认识由静态层面上升到动态层面。

更为难能可贵的是，在丝宝的终端营销体系中，体验式促销活动以及终端主题公关活动将因地制宜、应时而变，充分考虑到不同城市消费者对品牌的接受程度、消费者行为习惯等多种特征进行区域适配。中国社科院营销专家刘先勇博士认为，在传统电视广告强制性记忆、高空轰炸、盲目追求品牌知名度却导致消费者厌烦的趋势下，通过终端使得品牌文化和消费者形成有效的互动和沟通，从而大大提升品牌美誉度和忠诚度，显然具有更大的杀伤力。

除了在沟通策略上的创新之外，在全国范围内对终端投入产出效益的控制也是丝宝终端变革的又一个亮点。众所周知，由于中国市场各区域之间存在着很大的差异性，各地消费者对品牌的接受度、终端开发程度都有所不同。因此丝宝从全局考虑，优化资源分配，实施了区域差异化管理。根据终端营销模式的特点，丝宝首先将终端投入向一级市场和上规模的零售卖场倾斜，对重点卖场进行重点投入，确保重点卖场的品牌宣传、陈列、促销居于优势地位。针对竞争对手对重点终端的大力投入，丝宝开发出多种新的终端拦截方式，有效地削弱和化解了对手的优势。在获取终端资源，抢抓终端商机时，丝宝以能够为卖场吸引更多客流量的个性化促销活动方案争取商家的支持，降低了获取终端资源的成本。针对二、三级市场和中小终端，丝宝开始逐步融合其他营销模式的优点，大力发展经销商，提高经济效益，从而由单纯的终端营销模式向终端、渠道结合的营销模式发展。