基于GIS的冬小麦干旱灾害风险分析及评价——以四川省冬麦区为例

以四川地区冬小麦干旱灾害为例,利用气象数据、产量数据、地理信息数据以及农业经济等数据,在小麦作物气候适应性分区的基础上,选取灾害强度、地形、河网、作物种植分布等要素作为风险因子,应用层次分析法建立灾害风险区划指标体系,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和抗灾能力4个方面进行分析,建立适用于四川省冬小麦干旱灾害的综合风险区划模型并计算风险指数,借此将四川地区划分为由高至低的5个风险等级区域.结果表明,针对冬小麦的四川地区干旱灾害风险水平具有显著的地域分布差异,高风险和较高风险区主要集中在四川盆地中部及西部的浅丘和中高丘陵区,此外受季节性干旱气候控制的攀西农区风险水平也较高.     

电力电缆外护套故障定位研究

首先分析了导致电缆外护套发生故障的原因,其次阐述了传统的用于电缆故障定位的电桥法和跨步电压法,并利用电桥法首先对舒汇线110kV电缆故障点实行了预定位,然后利用跨步电压法对故障点实行了精确定位.实际测量结果证明,预定位的电压降法结合精确定点的跨步电压法能够较好地应用于110kV电缆外护套的故障定位.     

城市开放空间中宠物犬活动场地规划设计探讨

从宠物犬与人、宠物犬与城市空间的关系及发展现状出发,阐述城市中"遛狗难"的现象,引出在城市开放空间中设置宠物犬活动场地的重要意义.通过实地调研和问卷调查,总结宠物犬和主人的活动规律和需求,探讨适应于我国实际情况的宠物犬活动场地类型与合理布局.     

二型模糊推理的三I算法及其应用

给出了二型模糊 t 模和二型模糊蕴涵的概念,并将三 I 算法推广到了二型模糊推理,讨论了二型模糊推理的取式问题和拒式问题,给出了这两类问题的三 I 解。最后将二型模糊推理的三 I 算法应用到了决策建模问题中,通过实例表明了算法的有效性。     

DT时代大数据人才培养模式探究

在全面推进"互联网+教育"的新常态下,大数据人才培养面临着前所未有的机遇和挑战.首先给出大数据人才的需求分析,接着剖析国内外高校大数据人才培养的现状,最后以贵州民族大学为例探讨大数据人才培养的途径和方法.     

基于Kriging模型的地面气温空间插值研究

基于中国气象局提供的全国192个气象观测站的日均地面气温(SAT)数据,利用Kriging模型对研究区域内任意位置SAT进行插值评估.为了使应用于Kriging模型的试验数据满足弱平稳性,首先使用傅立叶级数拟合并去除原数据中的年趋势;并根据各位置的地理坐标,包括海拔和经纬度,拟合出研究区域的空间趋势.反距离加权(IDW)插值法作为比较对象也被应用于试验中.采用交叉验证的方式,将192个观测站依次作为目标点进行插值并与该站的实际数据比较,计算各站插值评估的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE),从而比较两种方法的精确度.结果表明Kriging模型在174个观测站得到的插值结果优于IDW插值法.并且,在Kriging过程中,去除时间趋势和空间趋势对准确获取研究区域内的空间相关性起到了重要作用.     

刺五加内生放线菌的分离与多样性研究

从采集自5个不同地点的刺五加全株植物,采用8种分离培养基,从植株不同部位分离,经BOX-PCR排重后,共得到内生放线菌265株.从不同培养基分离出的放线菌数目有较大差异.LNMS培养基分离菌株最多,60株.海藻糖-无机盐培养基分离最少,17株.从刺五加植株根及根茎分离到的放线菌数量最多,占菌株总数的77%,叶中分离的最少,为6%.从吉林柳河和吉林梅河口植株内分离的菌株较多.利用16SrRNA基因序列分析鉴定,菌株分属于7个亚目,9个科,9个属.     

缙云山国家级自然保护区藻类植物多样性研究

对缙云山国家级自然保护区藻类植物多样性特征进行了研究.结果表明:1藻类物种丰富度高,共有8门28科60属206种(含变种和变型);2藻类生态类型多样,硅藻和绿藻为主要优势类群;3指示藻类明显,以指示清洁或微污水体藻类为主;4保护区采样点水质整体较好,其中4个采样点为轻度污染水体,9个采样点为清洁水体.     

水稻ORYZA2000模型在陕西省的适应性评价

采用陕西省城固县农气观测站的水稻田间观测数据,对ORYZA2000水稻模型进行参数校正与调试,分析和模拟水稻在陕西省南部的适应性.结果表明:在全球气候变暖背景下,水稻各发育期均不同程度地提前;ORYZA2000模型模拟的水稻总生物质量、穗生物质量、茎生物质量和绿叶生物质量的模拟值和观测值相关性好,且随着播期推后,水稻产量呈下降趋势.该模型能够较准确地模拟陕南地区水稻产量、生育期、各生物量和叶面积指数的动态变化.     

重庆市城区大气中CO_2和CH_4的浓度特征分析

对重庆地区CH_4和CO_2浓度开展连续3年的监测和数据分析,发现其日变化和季节日变化均具有较强的规律性,其中日变化具有明显的一峰一谷的现象.从季节变化来看,CO_2和CH_4季节浓度变化规律均表现为冬季浓度最大,夏秋季浓度较小且振幅较大的特点,春、夏、秋和冬4个季节的CO_2多年日变化平均振幅分别为13.54×10~(-6)(体积分数,下同),18.38×10~(-6),13.72×10~(-6)和9.75×10~(-6),其主要是受到与OH自由基的光化学作用的影响;而CH_4的4个季节的平均振幅分别为0.32×10~(-6),0.26×10~(-6),0.37×10~(-6),0.21×10~(-6).本文还简单分析了CO_2和CH_4的日变化的相关性,相关系数为0.953 4,两者具有一定的同源性.另外从3年的监测数据来看,重庆城区两种主要温室气体的变化较为稳定,变化幅度较小,振幅仅为0.83×10~(-6).