个人职业生涯决策的SWOT分析中AHP的运用

近几年来,全国高校应届毕业生人数都超过600万,2013年更是接近700万。在读本科生如何在就业大军中受到用人单位的青睐,需要对自己进行一个全面的个人职业生涯的决策,进而更好的认识自己,增加自己在未来的就业大军中的综合竞争力。SWOT分析方法是一种常用的战略分析方法,但它的缺点是只能定性分析而缺少定量分析的过程。层次分析法(AHP)具有定性分析和定量分析相结合的优势,可以弥补SWOT分析这一缺陷。将层次分析法与SWOT分析法相结合可以综合二者的优点,从而可以更好的运用于对于自我的评价。     

气候变化背景下关中地区参考作物蒸散量变化趋势及敏感性分析

气候变化影响了区域水循环过程和水资源管理,研究参考作物蒸散量(ET0)变化特征及其原因对于灌溉农业地区水资源的合理配置具有重要指导意义。以关中地区为研究对象,根据研究区内8个站点1974-2016年逐日气象资料,通过Penman-Monteith公式计算ET0,利用Mann-Kendall检验和Sen斜率估计来检验参考作物蒸散量和气象要素的变化特征,并采用敏感性分析方法探讨影响ET0变化的主要气象因子。结果表明,近43年来关中地区平均气温和饱和水汽压差变化呈现显著增加趋势,而相对湿度和平均风速变化呈现显著下降的趋势,降水量、日照时数、辐射量下降趋势不明显,这些变化使得ET0呈轻微增加的趋势。关中地区ET0对气象要素的敏感性随时间和位置发生变化,夏季、秋季、冬季和小麦生长季ET0对平均风速最敏感,而影响春季和年尺度ET0变化的主要气象因子是平均气温。研究区西北方向影响ET0变化的主要气象因子是平均气温和相对湿度,而其他区域的ET0对平均风速最敏感。     

气候变化对关中地区粮食产量的影响及趋势分析

以增温为主的气候变化对粮食产量具有显著影响。本文利用关中地区1983—2016年的站点气象要素、粮食产量统计数据和跨部门影响模型比较计划(Intersectoral Impact Model Intercomparison Project, ISIMIP)中4个全球气候模式2021—2050年降水、气温输出结果,采用突变分析、趋势分析和敏感性分析等方法,从粮食单产、气候产量和气候生产潜力等方面系统分析了我国主要粮食产地之一的陕西关中粮食产量对气候变化的响应特征。结果表明:1)1983—2016年,关中地区年平均气温呈显著上升趋势,升温速率为0.05℃·a~(-1)(P0.01),其中,最高气温的上升起主要作用;年降水量则以~(-1) mm·a~(-1)的速率呈下降趋势,但不显著。2)关中地区多年平均粮食单产为3 599 kg·hm~(-2),且逐年波动上升,速率为57.17kg·hm~(-2)·a~(-1)(P0.001)。关中多地的气候产量与气温呈正相关,气温的升高一定程度上促进了关中气候产量的增加,但并不显著(平均增加率为0.85 kg·hm~(-2)·a~(-1))。渭河关中地区多年以来的气候生产潜力为7 000～12 000kg·hm~(-2),受气温波动的影响,1995年后的平均气候生产潜力高于1995年之前,是整个研究时段气候生产潜力呈现增加趋势的主要时期。3)未来30年里(2021—2050年),关中地区在RCP2.6情景下的平均气候生产潜力略高于RCP6.0情景,但前者的生产潜力呈逐年下降趋势,后者则表现出逐年上升趋势。关中地区的作物对气候资源的利用空间还很大,且气候变化对关中粮食产量具有促进作用,但此正向作用并不是持续不变的。     

秦岭腹地降水量对冬小麦产量的影响分析

[目的] 研究秦岭腹地商洛小麦产量与生育期降水量及某个时段降水量之间的相关性,找出决定该地小麦高产的气象因子,确定出小麦高产所需的最适宜降水量,从而人为调节小麦关键生育期降水指标,为提高商洛市小麦产量提供决策建议。研究对象：利用商洛七县(区)1979—2020年日、月、年降水量与全市冬小麦单产数据进行分析；[方法] 运用5a滑动平均法、和皮尔逊相关系数法分析通过Spss软件分析商洛冬小麦产量与降水量之间的关系；[结果] 商洛冬小麦气象产量与生育期降水量相关系数为0.458(通过0.01显著性检验),其中４月份降水量与小麦产量相关系数最高,建立冬小麦产量与降水量线性回归模型,确定降水和产量之间的定量关系；[结论] 小麦产量在165公斤/亩的年份,对应生育期降水量在250-350mm之间,降水量超过350mmc以上小麦产量反而下降,高产年对应的4月降水量一般均在45-65mm之间。