基于P-C-M模式的吉山旅游区规划研究

以福建省永安市吉山旅游区为例,在对旅游地景观现状分析的基础上,按照P-C-M模式,拟定旅游规划方案,分别就旅游区斑块、廊道、基质设计进行阐述。     

一种建立大鼠心肌肥厚的简便方法

[目的]介绍一种简便的建立大鼠心肌肥厚模型的方法。[方法]健康成年SD大鼠20只,试验组（10只）皮下注射异丙肾上腺素（ISO）,对照组（10只）皮下注射生理盐水。计算2组大鼠HW/BW、LVW/BW;观察2组大鼠心脏的组织病理变化;检测血清乳酸脱氢酶、总抗氧化能力、碱性磷酸酶的活力及丙二醛的含量。[结果]与对照组相比,试验组大鼠的HW/BW、LVW/BW均明显升高;心肌细胞直径明显变大,细胞间质增多,细胞间距变大;血清中乳酸脱氢酶、碱性磷酸酶的活力及丙二醛的含量明显升高,而血清总抗氧化能力明显降低。[结论]大鼠心肌肥厚模型造模成功,该方法技术简便,容易掌握。     

黑龙江省水稻冷害产量试验模型研究

根据黑龙江省主栽品种的特点,选用了47个水稻品种,在人工气候室内进行孕穗期低温处理,最后调查每一个水稻品种的产量。孕穗期的处理条件为15℃、湿度80%、光照1.0万～1.3万lx,处理时间是1～7 d。以7 d水稻产量为标准,针对生态区域把材料划分为耐冷、较耐冷和一般耐冷3种类型。建立黑龙江省区域、第一、二、三积温带水稻冷害产量试验模型Y=Y0×(aX+b)。     

工厂化循环水鱼类养殖脱氮趋零排放系统研制

为摆脱生物膜脱氮技术的制约,提高循环水脱氮处理效率,营造适合鱼类养殖的富氧环境,增加鱼类养殖经济效益;基于鱼菜共生生态及经济效益,提供一种设计合理、高效环保的工厂化循环水鱼类养殖脱氮趋零排放系统,重点解决种养殖水体营养浓度需求不一致的关键技术瓶颈。将养殖污水经过电迁移和膜浓缩工艺结构,得到能够满足植物营养需求的高氮水,同时得到能够用于鱼类养殖池的循环水,解决鱼菜营养物质浓度需求矛盾,大大提高植物和鱼类的产量,获取鱼菜共生效益。同时,为方便对工厂化循环水鱼类养殖脱氮趋零排放系统的操作,设置了总控制平台和分控制平台,具备24h集中与分布控制性能。应用试验分析表明,经系统处理的养殖水体可以满足鱼菜生长需求,系统研制是成功的。     

基于传统土壤图的土壤—环境关系获取及推理制图研究

在数字土壤制图研究中,从历史资料中提取准确的、详细的土壤—环境关系对于土壤图的更新和修正十分重要。从传统土壤图中提取土壤类型并从地形数据中提取环境参数,采用空间数据挖掘方法建立土壤—环境关系,并进行推理制图和精度验证。以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为例,首先选取成土母质和基于地形数据提取的高程、坡度、坡向等7个环境因子;然后利用频率分布原理得到包含土壤类型与环境因子信息的典型样本数据1 410个;采用See5.0决策树方法进行空间数据挖掘,建立土壤—环境关系;将其导入So LIM中进行推理制图;最后利用270个实地采样点验证所得土壤图的精度。土壤图的精度提高了约11%,证明了本研究方法对土壤类型和空间分布推理的可靠性。     

产教融合过程学习模式优化实验研究——基于人力资本模型视角

针对产教融合中实践过程缺乏管理和低效重复劳动导致的人力资本积累低下问题,以测绘类专业3个平行班为实验对象,分别进行学校教学、企业生产实践、产教融合学习模式对照实验,构建了产教融合人力资本积累模型,提出"双循环"学习方案,以进一步发挥学校教学与企业生产实践两种学习模式的优势,优化产教融合过程,提升人力资本积累效率。研究发现:学校教学、生产实践人力资本积累分别为线性和Logistic增长;产教融合学习模式融合了学校教学与企业生产实践学习模式优点,降低了企业生产实践带来的高成本,避免了低难度任务带来的"简单重复劳动"问题,有利于学生创新能力培养和可持续发展。据此,提出了产教融合学习模式的"双循环"实施方案。     

青海气候模式解释预报产品的开发及其检验

基于1982—2016 年的气候模式数值预测产品资料,整理分析生成未来45 天北半球500 hPa 高度场和本地气温、降水资料,应用降尺度方法和PP、MOS预报工具建立了预报模型及其业务系统平台。结果表明：业务系统平台构建必须考虑系统结构和功能的先进性、数据存储传输备份的经济性、系统管理的可维护性;此外,还要兼顾前瞻性、开放性、稳定性、安全性和拓展性。系统模块编制采用前端网页、后端程序、模型—视图—控制器的模式和通用的通信协议技术。适合青海高原气候模式解释应用的降尺度方法是车氏多项式、EOF经验正交函数分解和预报量的分区。2012—2016 年青海35 个样本的月降水量、51 个样本的月平均气温预报建模试验的平均评分分别为64%和75%,预报试验获得较高评分的关键是选择最好的因子构建方案和制作预报的回归预报方法。     

马铃薯红外干燥特性研究

以马铃薯为原料,研究其红外干燥特性及数学模型。通过试验收集了不同切片厚度和干燥温度下马铃薯水分比(MR)随干燥时间(t)的变化数据,得到了马铃薯的干燥曲线,并计算了干燥过程中的有效水分扩散系数(Deff)和干燥活化能(Ea)。结果表明,干燥温度(T)与切片厚度(L)对马铃薯红外干燥特性有较大影响,干燥温度越高,切片厚度越薄,马铃薯的干燥速率(DR)越快,干燥时间越短;同时,通过拟合计算发现,在10种干燥模型中Modified Henderson and Pabis的预测值与实测值比较吻合,能够更好地反映干燥过程。在试验条件下,Deff在0.238 4×10-10~12.557 3×10-10m~2·s-1之间,且随着干燥温度和切片厚度的增加而增大。1、3、5、7 mm厚的马铃薯片红外干燥活化能分别为34.386 0、31.041 8、28.783 2、30.060 1 k J/mol。     

Predicting Rice Yield Under Salinity Stress Using K/Na Ratio Variable in Plant Tissue

Estimation of yield reduction in crop caused by the salinity stress is mostly based on variations of soil electrical conductivity and the severity of water stress. Crop response curves to salinity were developed without considering ion toxicity and nutritional imbalance in the plant. The objective of this study was to explore the possibility of using the ratio of the concentration of potassium by sodium in rice leaf (leaf-K/Na) to predict yield under the salinity stress. The rice (Oryza sativa L.) yield under fresh and saline condition and the leaf-K/Na related database was created. Data were collected from consecutive three seasons of a field experiment in the Africa Rice Center experimental farm in Senegal (16° 11? N, 16° 15?W). We studied the relationship between the relative yield (Y_r), a ratio of yield under the salinity stress to the potential yield and the leaf-K/Na (x). Furthermore, we did regression analyses and F-test to determine the best fitting function. Results indicate that the exponential function [i.e. Y_r = 100 exp (-b x)] was the best fitting model with the lowest root mean square error (9.683) and the highest R² value (0.90). Example applications on independent data from published papers showed relatively good predictions, suggesting that the model can be used to predict rice yield in saline soils.     

Grapes＿meso数值模式预报对石河子定量降水检验研究

为了了解Grapes_meso数值模式预报对石河子垦区的预报能力,提高预报降水的准确率,利用TS评分对2017年11月至2018年9月的Grapes_meso数值模式降水资料进行了24h的时效检验分析。结果表明:晴雨检验的结果与石河子垦区降水气候概率基本一致,即表现为降水少的地方晴雨准确率较高,降水多的地方晴雨准确率低的空间分布特征。一般性降水检验存在较强的季节性,表现为春秋季降水准确率高于夏冬季。分级检验中小雨的准确率明显高于其他量级。此外,Grapes_meso数值模式对暴量雨雪的预报能力较差。