绿色是大自然的基色，是生命的象征。绿色是青春和活力的代表，地球上没有了绿色，没有了绿色植物，也就没有了生命。绿色是一种祥和舒适的色彩，它给人以镇静安宁、凉爽、愉悦的感觉。由绿色植物组成的环境，会对人体的神经系统，特别是大脑皮层产生一种良好的刺激，使人的紧张情绪得到改善。医学专家测试发现，人如果较长一段时间处于绿色环境中，尤其是在茂密的森林地带，其皮肤温度可降低1——2摄氏度，心脏搏动，呼吸都有所减慢，血压也略有降低，从而使人的紧张情绪得到缓和。

人们在紧张工作之余，适当到绿树成荫的优美环境里散步、休息，不仅能使心情宽松愉快，而且能很快地消除大脑的疲劳，激发人的灵感和创造力。

当前，国际上提出“绿视率”的理论，认为绿色的分布面积在人的视野中达到25%时，人的精神感觉最舒服，大脑的反应最敏捷，对健康也最有益。

所谓社会流动，简而言之，是指人们的社会地位以及职业的变动。社会流动是社会自我调节的重要机制之一，是社会富有活力与否的一个重要标志。面对社会流动增大的现实，宋人感慨颇多：“今日万钟，明日弃之；今日富贵，明日饿饥。”宋代社会流动趋势增大，主要表现在以下三个方面。

其一，政治上：“贱不必不贵”。魏晋南北朝时期，门阀士族往往世代为官。这种状况到唐代没有根本性改变。宋代“朝廷无世臣”“无百年之家”，士庶界限趋于消解，官民之别可以转化。宋太宗曾叹息：“大臣子孙皆鲜克继祖父之业。”

宋代政治上的社会流动，与科举改革关系极大。和唐代不尽相同，宋代“取士不问家世”，“一切考诸试篇”，采取弥封、誊录等措施，平民子弟仕进的可能性增大。明代学者胡应麟说：“五代以还，不崇门阀。”宋代门第观念相对淡薄，人们更加看重科举和官职，并影响到社会生活的方方面面。从前士庶不通婚、不交往一类的旧习俗有所改变。

其二，经济上：“贫不必不富”。魏晋南北朝时期，自然经济色彩浓重。中唐前后，商品经济有所发展。时至宋代，商品经济发展更上一层楼。商品经济竞争性强，胜负盈亏难料。营利者往往“累千金之得，以求田问舍”。政治权力往往向经济力量屈服，宋朝政府不得不减少对土地买卖的限制和干预。土地作为商品较多地进入流通领域，土地所有权转换频率明显加快，以致“庄田置后频移主”。

如今人们常说：“富不过三代。”其实，宋时已有此一说：“此今之富民，鲜有三世之久者。”对于经济上的社会流动，宋人概括道：“富儿更替做”；“贫富久必易位”。与社会竞争日益激烈相适应，人们格外重视教育后代：“人生至要，无如教子”，以此来防止家道衰败。

其三，职业上：“士多出于商”。在我国古代，人们的身份被固化为四大类别——士农工商。士列四民之首，商居四民之末，等级差别明显，高低贵贱分明。随着商品经济的发展，“贵者始富，贱者不富”的旧格局被打破，出现了“贫富贵贱，离而为四”的新趋势。四民由四种不同的身份逐渐演变为四种不同的职业，且有相互转化的可能。

随着商人地位的提高，宋代士商相混。由于某些贱商旧规被突破，商人之子摇身一变而为士，再变而为官者大有人在。宋仁宗时出任都转运使的郑骧、宋神宗时官拜参知政事的冯京就是两个突出的实例。宋人说：“钱如蜜，一滴也甜”。在金钱的诱惑下，官吏经商成风，甚至一身二任。

最后应当指出，社会流动与社会控制是社会自我调节的两翼，社会流动绝非越大越好。尤其是经济上的上下流动，一旦规模过大，贫困户猛增，暴发户飙升，势必造成社会动荡。宋代多数时间全国范围内的社会流动尚属适度。这正是宋代既富有活力，又不曾发生全国规模的民众反抗事件的一个重要原因。当然，宋代的社会流动是有限的，有学者称之为“单线社会流动”，贫者贱者上升的概率不大，远远不足以填平贫富贵贱分化、阶级阶层分野的鸿沟。

（张邦炜《从社会流动看宋代社会的自我调节与活力》，有删改）

科学大数据与数字地球

郭东华等

①19世纪70年代以来，随着第二次工业革命的爆发，新技术、新发明层出不穷，以文字为载体的数据量大约每10年翻一番；从工业化时代进入到信息化时代后，信息技术革命以前所未有的方式对社会、科技、经济变革的发展起着决定作用，数据量以每3年翻一番的速度持续增长；近10年来，随着计算机技术和互联网的快速发展，音频、视频、文字、图片等半结构化、非结构化的数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算被广泛应用，使得数据存储量、规模、种类飞速增长，大数据时代已悄然来临。2012年12月，IDC发布的“2020 年的数字宇宙”报告中指出（图1），数据量将 ，预计 全球数据总量达40ZB。

②随着大数据时代的到来，国内外学术界正在从各种角度来分析和理解大数据的概念与内涵。当前的大数据定义主要通过两种不同的视角试图刻画大数据的外部特征：一种是相对特征，即在用户可接受的时间范围内，使用普通设备不能获取、管理和处理的数据集；另一种是绝对特征，即体量大、类型多、真实性、变化速度快。

③因此，与传统的逻辑推理研究不同，大数据研究是对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类和分类等分析归纳，进行“相关分析”，重点关注所谓“相关性”，即2个或2个以上变量的取值之间存在某种规律性，目的在于找出数据集里隐藏的相互关系网。

④在科学研究数据与日俱增的今天，我们把与科学相关的大数据称之为科学大数据。科学大数据将复杂性、综合性、全球性和信息与通信技术高度集成性等诸多特点融于一身，其研究方法也正在从单一学科向多学科、跨学科方向转变，从自然科学向自然科学与社会科学的充分融合方向过渡，从个人或者小型科研团体向国际科学组织方向发展。

⑤科学家不仅通过对广泛的数据实时、动态地监测与分析来解决难以解决或不可触及的科学问题，更是把数据作为科学研究的对象和工具，基于数据来思考、设计和实施科学研究。科学大数据正在使科学世界发生变化，科学研究已进入了一个全新的范式——数据密集型科学范式。近年来，美国国家科学基金会投入了大量资金支持数据密集型科学计算。其中， 由戴尔公司研发的超级计算机“Stampede”已正式服役，其综合处理能力、高可用性和高性能能力超群。美国南加州地震中心利用Stampede 预测了加州破坏性地震的频率。德州大学奥斯汀分校利用StampedE．通过详细的数据建模更好地描述了从南极洲到海洋的冰川流动。

⑥人类已进入“大数据时代”。作为一种技术创新，大数据计算符合一般的技术创新、发展、成熟规律。按照技术成熟度曲线（见图2），近20 年来新科技的成熟演变速度及要达到成熟所需的时间一般分成5 个阶段。

⑦大数据研究面临着学科间的不平衡，当前大数据的技术与方法研究主要集中在互联网大数据和商业大数据的相关应用，而在产生科学大数据的典型学科中较少受到关注。事实上，以这些学科为代表的科学大数据具有异于互联网大数据的特征以及丰富内涵，对于科学大数据的深入研究将有助于建立大数据学科的理论体系和技术框架。 

⑧科学大数据是地球科学发现与知识创新的引擎，是人类认识行星地球的钥匙。科学大数据的发展应从顶层设计制定国家层面大数据战略，配置大数据研究资源，开展大数据基础理论研究，推动大数据在各领域的应用。科学大数据几乎涵盖了科学界的各领域，可运用到各行各业，它对科技、经济和社会的推动有着光明的前景。我国应加速发展大数据科学，有序组织科学大数据研究，以推动地球科学和相关科学技术的跨越性发展。数字地球是科学大数据的典型学科，数字地球学科中的数据获取与组织、分析、应用体现着科学大数据几乎全部特征。从科学大数据的角度分析，可以认为数字地球就是地球大数据，或者说数字地球就是基于地球大数据发展的学科方向。

（选自2014年《中国科学》，有删改）