白银市作物生长期降水变化的稳定性分析

利用甘肃白银市4站1957年-2005年49a的降水资料,通过计算方差、变差系数、皮尔森Ⅲ型分布拟合降水保证率、小波分析等方法分析了4～10月降水的空间分布特征和时间变化规律．结果表明：（1）白银市4～10月降水量从北向南增加．南部降水量是北部各县的2倍左右．（2）4～10月降水量的平均年际变化在50～100mm之间,全市大多数地方年际变化在50～60mm之间;（3）4～10月降水量的相对变化在30％以内,靖远、会宁两县比景泰、白银两县降水量稳定;（4）在75％的概率保证下,北部各县的降水在150～180mm之间,南部至少为315mm,除几个较大的干旱年,大多数年份各县的降水偏少量不低于20％,即在正常年景以上;（5）南部降水量显著减少,市北部则变化不大．全市5a左右的年际周期比较明显．     

祖厉河流域生态环境修复型农业经济模式探讨

通过对祖厉河流域资源配置的分析:流域内土地面积大、土层较厚、表层土壤疏松、土肥容易流失;土壤呈微碱性,土壤养分氮少、磷缺、钾适中;祖厉河流域光照充足,辐射较强,但光能利用率低,提高太阳能利用率的潜力巨大;流域内气候温凉,山、川、塬热量差异较大,川区热量富足,山、塬区热量略欠;植物生长季节短,易发生冻害;祖厉河流域降水总...     

不同生物炭进入土壤后对304不锈钢腐蚀的影响

生物炭在土壤应用过程,不可避免地会对与土壤之间接触的机械设备部分产生腐蚀作用。为探究生物炭应用于农业生产中对机械设备以及金属工具损耗的影响,采用分别在700、400和100℃温度下裂解制备的小麦秸秆生物炭(WB)、水稻秸秆生物炭(RB)和松木生物炭(PB)的生物炭对304不锈钢板材进行腐蚀处理,并测量其极化曲线和电化学阻抗谱和腐蚀表现。结果表明:与空白组(CK)对比,相较于304不锈钢的腐蚀速率,在施入WB的土壤中,腐蚀速率会随着WB裂解温度的增大而增大;而加入RB的土壤会加剧不锈钢的腐蚀,其中在加入400℃RB的土壤中腐蚀速率达到最大;这是因为WB和RB的加入会提升土壤中的Cl~-含量至足以达到点蚀效应的程度加速了不锈钢板材的腐蚀。与此同时,发现100℃制备的PB生物炭可以抑制不锈钢的腐蚀。总而言之,不同生物质和制备温度的生物炭在土壤实际应用中表现出不同的腐蚀和抗腐蚀特性,因此深入研究这些方面将为其农业应用具有深远影响。     

Poincaré映射的定义域（英文）

研究一维周期微分方程Poinaré映射的定义域,证明如果这个映射存在,其定义域一定是一个开区间,并分别对Bernoulli、Riccati和Abelian等方程寻求它们Poincaré映射的定义域.     

山区小流域洪水预报实时校正研究

为了解决现有实时校正方法对山区小流域洪水进行校正能力不足的问题,引入K最近邻算法用于洪水预报实时校正。以安徽省沙埠流域为试验流域,构建基于K最近邻算法的实时校正模型,同时采用BP神经网络实时校正法和传统的误差自回归方法,以洪峰相对误差和确定性系数为评价指标,分析各校正模型的校正结果。结果表明:基于K最近邻的实时校正法对确定性系数改善最优,BP神经网络实时校正法对洪峰误差校正更精确;将历史洪水资料纳入学习样本后,基于K最近邻的实时校正法的校正能力将进一步提升。基于K最近邻的实时校正法能够有效避免误差自回归方法对洪峰误差控制较差的缺陷,适应性强,反应灵敏,精确度高,可作为山区小流域洪水预报实时校正的有效工具。     

Poincaré映射的定义域

研究一维周期微分方程Poinaré映射的定义域，证明如果这个映射存在，其定义域一定是一个开区间，并分别对Bernoulli、Riccati和Abelian等方程寻求它们Poincaré映射的定义域.     

甘肃中部近66a气候变化特征与旱涝等级响应

利用甘肃中部靖远站1950—2015年的降水和气温资料,采用线性趋势回归分析、非参数MannKendall突变检验、Z指数等方法对该地66a的气候变化和旱涝趋势进行了分析。结果表明:(1)近66a研究区年平均气温呈显著上升趋势,66a气温上升了1.175℃。线性增温速率0.178℃/10a,略高于全球平均0.13℃/10a的水平,略低于西北干旱区0.22℃/10a的水平。就季节而言,冬季增温最明显,线性增温速率最大,为0.344℃/10a,春、秋季增温次之,夏季增温不明显。各月气温以2月增温最明显,线性增温速率最大,为0.470℃/10a。(2)年降水季节分配不均匀,降水主要集中在夏季。年平均降水量呈不显著递减,线性倾向率-0.462 9mm/a,春、冬季呈不显著递增,夏、秋季呈不显著递减。(3)以1996年气温突变点为界,突变点前旱涝等级是"正常~涝"为主的格局,突变点后旱涝等级转变成了"旱~正常"为主的格局,地区暖干化趋势明显,重旱和大旱所占比例增加,重、大干旱成灾趋势严重。