确定区域土壤环境管理水平的评价方法和装置

1.本技术涉及土壤环境检测领域，特别涉及一种确定区域土壤环境管理水平的评价方法和装置。


背景技术：

2.区域土壤环境是指在一个特定的行政区域或流域范围内，土壤提供人类及陆地生物生存、利用的环境条件。我国土壤污染形势严峻，受污染的土壤已对国家的食品安全、人居健康和生态保护构成严重危险，成为影响区域土壤环境质量和供给服务水平最重要的限制因子。针对区域土壤环境管理，可以采取土壤环境详细调查、污染源头管控、受污染耕地安全利用、建设用地风险管控、管理制度建设和公众参与等措施。
3.目前土壤环境检测领域中尚没有涉及到涵盖区域土壤环境管理的各个方面的综合评价指标体系，也没有相关土壤环境管理水平的评价方法。


技术实现要素：

4.基于此，本发明提出一种确定区域土壤环境管理水平的评价方法，以完善区域土壤环境管理制度。
5.一种确定区域土壤环境管理水平的评价方法，所述区域包括多个评价个体，所述方法包括：
6.获取所述多个评价个体中每个评价个体的二级评价指标，其中，所述二级评价指标用于反映区域土壤环境的管理水平；
7.根据所述二级评价指标和所述二级评价指标对应的第一权重，得到所述每个评价个体的一级评价指标；
8.根据所述每个评价个体的所述一级评价指标和第二权重，得到所述区域对应的模糊综合评价矩阵；
9.根据所述模糊综合评价矩阵和等级分矩阵，得到表示所述区域土壤环境管理水平的评价信息。
10.在一个实施例中，所述获取所述多个评价个体中每个评价个体的二级评价指标包括：
11.获取预存的评语论域，所述每个评价个体具有相同的所述评语论域；
12.基于所述评语论域获取所述每个评价个体的所述二级评价指标。
13.在一个实施例中，所述根据所述二级评价指标和所述二级评价指标对应的第一权重，得到所述每个评价个体的一级评价指标包括：
14.将二级评价指标矩阵与所述第一权重相乘，得到所述每个评价个体的所述一级评价指标。
15.在一个实施例中，所述根据所述每个评价个体的所述一级评价指标和第二权重，得到所述区域对应的模糊综合评价矩阵包括：
16.将一级评价指标矩阵与第三权重相乘，得到所述每个评价个体的模糊评价矩阵；
17.根据所述每个评价个体的模糊评价矩阵和所述每个评价个体的模糊评价矩阵对应的所述第二权重，得到所述区域对应的模糊综合评价矩阵。
18.在一个实施例中，所述将一级评价指标矩阵与第三权重相乘，得到所述每个评价个体的模糊评价矩阵之前，包括：
19.获取预存的第一判断矩阵；
20.对所述第一判断矩阵按列归一化，得到第一判别向量矩阵；
21.对所述判别向量矩阵按行归一化，得到第一特征矩阵；
22.根据所述第一判断矩阵、所述第一判别向量矩阵和所述第一特征矩阵得到第一最大特征值；
23.基于所述第一最大特征值对所述第一判断矩阵进行一致性校验，得到第一校验结果；
24.若所述第一校验结果为校验通过，则所述第一特征矩阵为所述第三权重；
25.若所述第一校验结果为校验失败，则根据九级标度法重新建立所述第一判断矩阵。
26.在一个实施例中，所述根据所述二级评价指标和所述二级评价指标对应的第一权重，得到所述每个评价个体的一级评价指标之前包括：
27.获取预存的第二判断矩阵；
28.对所述第二判断矩阵按列归一化，得到第二判别向量矩阵；
29.对所述第二判别向量矩阵按行归一化，得到第二特征矩阵；
30.根据所述第二判断矩阵、所述第二判别向量矩阵和所述第二特征矩阵得到第二最大特征值；
31.基于所述第二最大特征值对所述第二判断矩阵进行一致性校验，得到第二校验结果；
32.若所述第二校验结果为校验通过，则所述第二特征矩阵为所述第一权重；
33.若所述第二校验结果为校验失败，则根据九级标度法重新建立所述第二判断矩阵。
34.一种确定区域土壤环境管理水平的评价装置，所述区域包括多个评价个体，所述评价装置包括：数据获取模块，用于获取所述多个评价个体中每个评价个体的二级评价指标，其中，所述二级评价指标用于反映区域土壤环境的管理水平；数据处理模块，用于根据所述二级评价指标和所述二级评价指标对应的第一权重，得到所述每个评价个体的一级评价指标；根据所述每个评价个体的所述一级评价指标和第二权重，得到所述区域对应的模糊综合评价矩阵；根据所述模糊综合评价矩阵和等级分矩阵，得到表示所述区域土壤环境管理水平的评价信息。
35.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项实施例所述方法的步骤。
36.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项实施例所述的方法的步骤。
37.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执
行时上述任一项实施例所述的方法的步骤。
38.本技术提供的所述区域土壤环境管理水平的评价方法，获取区域内所述多个评价个体中每个评价个体的二级评价指标，所述二级评价指标用于反映区域土壤环境的管理水平。根据所述二级评价指标和所述二级评价指标对应的第一权重，得到所述每个评价个体的一级评价指标。根据所述每个评价个体的所述一级评价指标和第二权重，得到所述区域对应的模糊综合评价矩阵。根据所述模糊综合评价矩阵和等级分矩阵，得到表示所述区域土壤环境管理水平的评价信息。所述区域土壤环境管理水平的评价方法解决了区域土壤环境管理中相关管理措施难以量化、不同区域比较存在困难的问题，对于完善区域土壤环境管理制度，优化土壤环境管理相关措施布局，支撑区域可持续发展具有重要科学意义和应用价值。
附图说明
39.图1是一实施例中确定区域土壤环境管理水平的评价方法的流程示意图。
40.图2是一实施例中区域土壤环境管理水平的评价指标体系。
41.图3是一实施例中判断矩阵阶数对应的平均随机一致性指标值表格。
42.图4是一实施例中土壤环境管理评语论域及其对应的评语。
43.图5是一实施例中评价个体的区域土壤环境管理各项评价指标统计表。
具体实施方式
44.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
45.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种确定区域土壤环境管理水平的评价方法，包括以下步骤：
46.s10，获取所述多个评价个体中每个评价个体的二级评价指标，其中，所述二级评价指标用于反映区域土壤环境的管理水平。其中，所述评价个体是指所述区域内接受评价的行政区划单元，或企业或其它性质的个体。评价人员可以采用打分的方式对所述每个评价个体的二级评价指标各项进行打分。
47.s20，根据所述二级评价指标和所述二级评价指标对应的第一权重，得到所述每个评价个体的一级评价指标。
48.其中，所述一级评价指标构成确定区域土壤环境管理水平的评价指标体系e。为使评价指标体系全面、真实地反映区域土壤环境管理情况，综合考虑影响区域土壤环境管理水平的多种因素，避免了个人主观性的缺点，可较好地保证评估工作中的公正性和可操作性。基于以上考虑，建立如图2的评价指标体系。所述评价指标体系e可以包括六个一级评价指标。所述一级评价指标可以包括土壤环境监测水平e1、污染源管控水平e2、人居环境安全保障水平e3、食品安全保障水平e4、管理制度建设水平e5和公众满意度水平e6六项评判指标。其中土壤环境监测水平e1又可以包括土壤环境监测能力e11和土壤环境监测频次e11两个二级评价指标；污染源管控水平e2可以包括农业污染源防控e21和工业污染源防控e22两个二级评价指标；人居环境安全保障水平e3可以包括废物处置能力建设e31、土壤污染隐患
排查e32、污染地块治理与修复e33和土壤污染风险管控e34四项二级评价指标；食品安全保障水平e4可以包括农用地安全保障e41和农产品安全保障e42两项二级评价指标；管理制度建设水平e5可以包括制度、法规建立情况e51、土壤环境日常监管水平e52和应急管理保障e53三项二级评价指标；公众满意度水平e6可以包括环境信息公开e61、宣传教育e62和投诉检举情况e63三项二级评价指标。
49.所述第一权重为上述各项二级评价指标在各自对应的一级评价指标中所占的权重。可以使用层次分析法计算得出所述第一权重。
50.s30，根据所述每个评价个体的所述一级评价指标和第二权重，得到所述区域对应的模糊综合评价矩阵。所述第二权重为多个评价个体在所述区域中所占的权重，通过所述第二权重得到的模糊综合评价矩阵消除了所述每个评价个体对各项所述一级评价指标影响的非一致性。
51.s40，根据所述模糊综合评价矩阵和等级分矩阵，得到表示所述区域土壤环境管理水平的评价信息。所述模糊综合评价矩阵可以计算出多个评价个体所述区域土壤环境管理水平的得分，该得分可以具体规定为“优秀”、“良好”、“合格”、“不合格”四个等级。上述四个等级对应的代表分数g1、g2、g3、g4可以构成等级分矩阵：g＝(g1，g2，g3，g4)。
52.本技术实施例提供的所述区域土壤环境管理水平的评价方法，获取区域内所述多个评价个体中每个评价个体的二级评价指标，所述二级评价指标用于反映区域土壤环境的管理水平。根据所述二级评价指标和所述二级评价指标对应的第一权重，得到所述每个评价个体的一级评价指标。根据所述每个评价个体的所述一级评价指标和第二权重，得到所述区域对应的模糊综合评价矩阵。根据所述模糊综合评价矩阵和等级分矩阵，得到表示所述区域土壤环境管理水平的评价信息。所述区域土壤环境管理水平的评价方法解决了区域土壤环境管理中相关管理措施难以量化、不同区域比较存在困难的问题，对于完善区域土壤环境管理制度，优化土壤环境管理相关措施布局，支撑区域可持续发展具有重大要科学意义和应用价值。
53.在一个实施例中，所述s10包括：
54.s100，获取预存的评语论域，所述每个评价个体具有相同的所述评语论域。所述评语论域为c＝(c1，c2，
…
，cm)，其中m＝1，2，3，4。参见图4，c1对应评语为优秀，c2对应评语为良好，c3对应评语为合格，c4对应评语为不合格。
55.s110，基于所述评语论域获取所述每个评价个体的所述二级评价指标。评价人员基于所述评语论域对多个所述二级评价指标在评价表中进行评分。所述评价个体可以为三个：a、b和c。参见图5，评价人员可以分别对评级个体a、b和c的每一项所述二级评价指标按照评语论域的四个等级打分，从而得出所述评价个体的总分数。
56.在一个实施例中，所述s20包括：s200，将二级评价指标矩阵与所述第一权重相乘，得到所述每个评价个体的所述一级评价指标。属于同一个所述一级评价指标的多个所述二级评价指标组成二级评价指标矩阵。确定区域土壤环境管理水平的评价指标体系e六个一级评价指标。因此所述二级评价指标组成六个二级评价指标矩阵，以评价个体a为例：
57.[0058][0059][0060]
其中，l为二级评价指标矩阵，e1
·
a、e2
·
a、e3
·
a、e4
·
a、e5
·
a、e6
·
a分别代表为评价个体a的一级评价指标中e1、e2、e3、e4、e5、e6各项指标，h为图5中各项二级评价指标数值。所述所述第一权重可以由层次分析法得出。
[0061]
假定所述评价个体a的所述第一权重为：
[0062]we1
＝{ω
11
，ω
12
}，w
e2
＝{ω
21
，ω
22
}，w
e3
＝{ω
31
，ω
32
，ω
33
，ω
34
}，
[0063]we4
＝{ω
41
，ω
42
}，w
e5
＝{ω
51
，ω
52
，ω
53
}，w
e6
＝{ω
61
，ω
62
，ω
63
}。
[0064]
将上述二级评价指标矩阵与对应的所述第一权重相乘，得到所述评价个体a的多个所述一级评价指标。以一级评价指标中的土壤环境监测水平e1为例：
[0065][0066]
其中，z
11
、z
12
、z
13
、z
14
为所述第一评价指标中的土壤环境监测水平e1指标按所述评语论域四个等级划分的得分。同理可得其他五项所述第一评价指标。六个所述第一评价指标组成第一评价指标矩阵：
[0067][0068]
在一个实施例中，所述s30包括：
[0069]
s300，将一级评价指标矩阵与第三权重相乘，得到所述每个评价个体的模糊评价矩阵。所述第三权重为各项一级评价指标在评价指标体系e整体综合评价红所占的权重。所述第三权重可以由层次分析法得出。假定所述评价个体a的所述第三权重为we＝{ω1，ω2，ω3，ω4，ω5，ω6}。ω1，ω2，ω3，ω4，ω5，ω6分别为土壤环境监测水平e1、污染源管控水平e2、人居环境安全保障水平e3、食品安全保障水平e4、管理制度建设水平e5和公众满意度水平e6的权重系数。将一级评价指标矩阵与第三权重相乘，得到评价个体a的模糊评价矩阵：
[0070][0071]
n为评价个体a的模糊评价矩阵。同理可得评价个体b和c的模糊评价矩阵：r＝[r1，r2，r3，r4，r5，r6]和s＝[s1，s2，s3，s4，s5，s6]。
[0072]
s310，根据所述每个评价个体的模糊评价矩阵和所述每个评价个体的模糊评价矩阵对应的所述第二权重，得到所述区域对应的模糊综合评价矩阵。考虑到被评价个体a、b、c对各项一级评价指标影响的非一致性，假定所述第二权重为：we＝{ω1′
，ω2′
，ω3′
}，其中ω1′
，ω2′
，ω3′
为被评价个体a、b、c的权重。所述区域对应的模糊综合评价矩阵为
[0073][0074]
在一个实施例中，所述s40中，将上述所述区域对应的模糊综合评价矩阵与所述等级分矩阵相乘，得到表示所述区域土壤环境管理水平的评价信息，即综合评价得分为：
[0075][0076]
在一个实施例中，所述s300之前还包括：
[0077]
s301，获取预存的第一判断矩阵。所述第一判断矩阵可以由专家根据九级标度法计算得出。所述第一判断矩阵为所述一级评价指标的判断矩阵。
[0078]
s302，对所述第一判断矩阵按列归一化，得到第一判别向量矩阵。按列归一化即为对上述第一判断矩阵中的数值按列求和，每一列的数值再除以该列的和，得到归一化的第一判别向量矩阵。
[0079]
s303，对所述判别向量矩阵按行归一化，得到第一特征矩阵。按行归一化即为对上述判别向量矩阵中的数值进行横向相加后得到求和矩阵。再将求和矩阵按列求和，将求和矩阵中各数值除以该列的和，得到第一特征矩阵。
[0080]
s304，根据所述第一判断矩阵、所述第一判别向量矩阵和所述第一特征矩阵得到第一最大特征值。所述第一判断矩阵与所述第一特征矩阵相乘得到求和矩阵。所述第一最大特征值与所述第一判断矩阵的阶数相关。
[0081]
s305，基于所述第一最大特征值对所述第一判断矩阵进行一致性校验，得到第一校验结果。一致性校验公式为：
[0082][0083][0084]
其中，cr为一致性指标，λ
max
为第一判断矩阵的最大特征值，n为第一判断矩阵的矩阵阶数。ri为矩阵阶数n对应的平均随机一致性指标值，如图3所示。
[0085]
s306，若所述第一校验结果为校验通过，则所述第一特征矩阵为所述第三权重。若cr小于0.1，则所述一级评价指标具有一致性，所述第三权重合理。所述第三权重即为上述第一特征矩阵。
[0086]
s307，若所述第一校验结果为校验失败，则根据九级标度法重新建立所述第一判断矩阵。若cr大于或等于0.1，则所述一级评价指标不具有一致性，所述第三权重不合理。专家可以根据九级标度法重新建立所述第一判断矩阵。
[0087]
在一个实施例中，所述第一判断矩阵为
[0088][0089]
λ
max
e＝ve，λ
max
为所述第一最大特征值，v为所述第一特征矩阵。根据上述步骤计算求得v＝(0.081，0.131，0.287，0.420，0.035，0.047)，λ
max
＝6.601。经计算，cr为0.095＜0.1，所以所述第一判断矩阵e具有较为满意的一致性。所述第一特征矩阵v＝(0.081，0.131，0.287，0.420，0.035，0.047)即为所述第三权重we。
[0090]
在一个实施例中，所述s20之前还包括：
[0091]
s201，获取预存的第二判断矩阵。所述第二判断矩阵可以由专家根据九级标定法计算得出。所述第二判断矩阵为所述一级评价指标中所述二级评价指标的判断矩阵。在一个实施例中，
[0092][0093][0094]
e1为土壤环境监测水平中各项二级评价指标的判断矩阵，e2为污染源管控水平中各项二级评价指标的判断矩阵，e3为人居环境安全保障水平中各项二级评价指标的判断矩阵，e4为食品安全保障水平中各项二级评价指标的判断矩阵，e5为管理制度建设水平中各项二级评价指标的判断矩阵，e6为公众满意度水平中各项二级评价指标的判断矩阵。
[0095]
s202，对所述第二判断矩阵按列归一化，得到第二判别向量矩阵。以上述为例，对上述第二判断矩阵中的数值按列求和，每一列的数值再除以该列的和，得到归一化的第二判别向量矩阵如下：
[0096][0097]
s203，对所述第二判别向量矩阵按行归一化，得到第二特征矩阵。对上述判别向量矩阵中的数值进行横向相加后得到求和矩阵再将求和矩阵按列求和得到和为4。将求和矩阵中各数值除以该列的和4，得到第一特征矩阵
[0098]
s204，根据所述第二判断矩阵、所述第二判别向量矩阵和所述第二特征矩阵得到
第二最大特征值。第二最大特征值第二最大特征值
[0099]
s205，基于所述第二最大特征值对所述第二判断矩阵进行一致性校验，得到第二校验结果。一致性校验公式为：
[0100][0101][0102]
其中，cr为一致性指标，λ
max
为第二判断矩阵的最大特征值，n为第二判断矩阵的矩阵阶数。ri为矩阵阶数n对应的平均随机一致性指标值。
[0103]
s206，若所述第二校验结果为校验通过，则所述第二特征矩阵为所述第一权重。若cr小于0.1，则所述二级评价指标具有一致性，所述第一权重合理。所述第一权重即为上述第二特征矩阵。
[0104]
s207，若所述第二校验结果为校验失败，则根据九级标度法重新建立所述第二判断矩阵。若cr大于或等于0.1，则所述二级评价指标不具有一致性，所述第一权重不合理。专家可以根据九级标度法重新建立所述第二判断矩阵。
[0105]
将λ
max3
＝4.163代入下列公式
[0106][0107][0108]
其中，n为第二判断矩阵e3的阶数4，参见图3，对应的ri为0.9。经由计算可得cr数值为0.060，该数值cr＜0.1，所以第二判断矩阵e3具有一致性。所述第二特征矩阵v3＝(0.063，0.139，0.355，0.443)即为所述第一权重w
e3
＝{ω
31
，ω
32
，ω
33
，ω
34
}。
[0109]
同理可计算，的最大特征值λ
max
＝6.601，cr为0.095，所以第二判断矩阵e1具有一致性。所述第二特征矩阵v1＝(0.750，0.250)即为所述第一权重w
e1
＝{ω
11
，ω
12
}。
[0110]
的最大特征值λ
max2
＝2.000，由于二阶矩阵ri值为0，所以cr为0，所以第二判断矩阵e2具有一致性。所述第二特征矩阵v2＝(0.800，0.200)即为所述第一权重w
e2
＝{ω
21
，ω
22
}。
[0111]
的最大特征值λ
max4
＝2.000，由于二阶矩阵ri值为0，所以cr为0，所以第二判断矩阵e4具有一致性。所述第二特征矩阵v4＝(0.751，0.249)即为所述第一权重w
e4
＝{ω
41
，ω
42
}。
[0112]
的最大特征值λ
max5
＝3.084，由于三阶矩阵ri值为0.5，所以cr为0.073，所以第二判断矩阵e5具有一致性。所述第二特征矩阵v5＝(0.665，0.231，0.104)即为所述第一权重w
e5
＝{ω
51
，ω
52
，ω
53
}。
[0113]
的最大特征值λ
max6
＝3.005，由于三阶矩阵ri值为0.5，所以cr为0.005，所以第二判断矩阵e6具有一致性。所述第二特征矩阵v6＝(0.539，0.231，0.104)即为所述第一权重w
e6
＝{ω
61
，ω
62
，ω
63
}。
[0114]
本技术实施例提出了一种区域土壤环境管理水平评价的评价指标体系。该指标体系由一级评价指标和二级评价指标构成。所述评价指标体系是在系统认识我国土壤环境管理的发展演进、运行机制、区域性差异的基础上，构建的涵盖土壤环境调查、污染源头管控、农用地管理、建设用地管理、管理制度和公众参与的多维度、多角度方法体系。本技术实施例提出的确定区域土壤环境管理水平的评价方法通过收集政府、企业、公众、和相应研究报告中区域土壤环境的相关数据信息，在信息分析的基础上选取用于评价区域土壤环境管理水平的一级评价指标和二级评价指标。进一步使用层次分析法(ahp法)确定一级评价指标和二级评价指标的权重，并划分出“优秀”、“良好”、“合格”和“不合格”的对应分值。在得分和权重的基础上进行综合评分，最终得出所述区域土壤环境管理水平的评价信息。本技术实施例提出的所述方法能够对同一区域不同年份的土壤环境管理水平进行纵向方面的比较，为区域土壤环境质量变化提供依据。同时，所述方法能够兼顾不同区域之间土壤环境管理水平的差异，实现不同区域横向比较，为区域土壤环境管理的重点和方向提供指导。所述方法解决了区域土壤环境管理中相关管理措施难以量化、不同区域比较存在困难的问题，对于完善区域土壤环境管理制度，优化土壤环境管理相关措施布局，支撑区域可持续发展具有重要科学意义和应用价值。
[0115]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这
些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0116]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的确定区域土壤环境管理水平的评价方法的确定区域土壤环境管理水平的评价装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个确定区域土壤环境管理水平的评价装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于确定区域土壤环境管理水平的评价方法的限定，在此不再赘述。
[0117]
在一个实施例中，提供了一种确定区域土壤环境管理水平的评价装置，所述区域包括多个评价个体，所述评价装置包括数据获取模块和数据处理模块。所述数据获取模块用于获取所述多个评价个体中每个评价个体的二级评价指标，其中，所述二级评价指标用于反映区域土壤环境的管理水平。所述数据处理模块用于根据所述二级评价指标和所述二级评价指标对应的第一权重，得到所述每个评价个体的一级评价指标；根据所述每个评价个体的所述一级评价指标和第二权重，得到所述区域对应的模糊综合评价矩阵；根据所述模糊综合评价矩阵和等级分矩阵，得到表示所述区域土壤环境管理水平的评价信息。
[0118]
上述确定区域土壤环境管理水平的评价装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0119]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述任一项实施例所述方法的步骤。
[0120]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项实施例所述的方法的步骤。
[0121]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0122]
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0123]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。