城市化对洪水的影响研究--以深圳市对深圳河设计洪水的影响为例

城市化作为影响洪水形成的下垫面条件的因素之一对洪水形成影响较大,通过对城市化影响洪水作用机理的分析得出,城市化使城市集水区天然调蓄能力减弱,汇流速度明显加快,径流系数也明显增大,城市化所及地区的产汇流过程发生显著变化。另外还以深圳城市化对深圳河设计洪水的影响为例计算得出“城市化”将加大深圳河流域坡面汇流及河槽汇流的速度,缩短汇流时间,加大洪峰流量。对于百年一遇洪水,干流各控制点汇流历时缩减15.4%~21.7%,相应洪峰流量增加11.8%~19.0%     

城市化对洪水的影响研究 ——以深圳市对深圳河设计洪水的影响为例

城市化作为影响洪水形成的下垫面条件的因素之一对洪水形成影响较大，通过对城市化影响洪水作用机理的分析得出，城市化使城市集水区天然调蓄能力减弱，汇流速度明显加快，径流系数也明显增大，城市化所及地区的产汇流过程发生显著变化。另外还以深圳城市化对深圳河设计洪水的影响为例计算得出“城市化”将加大深圳河流域坡面汇流及河槽汇流的速度，缩短汇流时间，加大洪峰流量。对于百年一遇洪水，干流各控制点汇流历时缩减15.4%~21.7%，相应洪峰流量增加11.8%~19.0%。     

农民收入与消费水平的变化和影响因素分析

我国农民收入和消费的阶段性变化,客观反映了我国农村经济发展的特征。增加农民收入是提高农民消费水平的根本途径。本文以福建省为例,通过对改革开放以来农民收入与消费阶段性变化的分析,探讨农村改革、市场建设、消费环境、货币收入等因素对农民收入和消费的影响,为增加农民收入,提高农民消费水平的对策研究提供理论依据。     

用模糊神经网络提高洪峰预报精度的研究

在大量研究的基础上,提出了基于模糊理论的神经网络改进算法,用来提高对洪峰的预报精度。该方法在网络训练时引入模糊理论来确定网络误差修改的程度。引入的算法增大了大值输出样本和期望输出的误差,使得网络向着提高洪峰拟合精度的方向修改权重。应用表明,改进的模糊BP神经网络能够较好的反映洪水演进机理,提高了神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度,保证了洪峰预报的可靠性。     

棉花烂铃病流行趋势超长期预报模型及其应用研究

本文对ＧＭ（１，１）模型参数估计方法进行了改进和简化，据此组建了苏北沿海棉区棉花烂铃病流行趋势超长期预报模型，经１９８０～１９８９年回报和１９９０～１９９５年预报，棉花烂铃病流行轻、重发生的符合率达１００％；１９９６～２０００年预报结果为１９９８年和２０００年为重发生，其余３ａ为轻发生。这将为棉花烂铃病的研究和防治规划提供科学决策依据，也为ＧＭ（１，１）模型能在基层病虫测报站推广应用创造了条件。     

土壤侵蚀及其评价、校验方法研究进展

土壤侵蚀是导致土地退化、农业减产和生态功能退化的全球性环境问题,受到国内外众多学者的普遍关注。目前,土壤侵蚀研究方法主要有径流小区、同位素示踪、稀土元素（REE）示踪、侵蚀模型模拟以及遥感和测量学的定性评价等,各方法均有其自身的特点、优势和适宜的研究尺度。其中,同位素、REE等示踪方法适合在坡面和小流域尺度应用,有助于土壤侵蚀过程的深入理解和土壤侵蚀模型的建立及验证。而GIS和RS在土壤侵蚀物理过程模型中的应用为区域尺度土壤侵蚀的评价、预测和调控奠定了基础。今后的研究应当加强土壤侵蚀过程和侵蚀机理研究,综合运用各种研究方法和手段,实现大尺度土壤侵蚀评价、预测和验证的动态、快速实现。     

盐胁迫下盐碱地和非盐碱地绒毛白蜡种子的发芽和生理特性研究

将采自盐碱地和非盐碱地的绒毛白蜡(Fraxinus velutinaTorr.)种子分别置于不同浓度梯度的NaC l胁迫下进行对比发芽试验,比较其发芽情况和保护性酶活性的差异。结果表明:在NaC l浓度为3‰时,两类种子的各项发芽指标最佳,非盐碱地种子的各项发芽指标均显著优于盐碱地种子;盐碱地和非盐碱地幼苗的超氧化物歧化酶(SOD)的活性差异不大,但过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性前者比后者高;盐碱地幼苗的丙二醛(MDA)含量比非盐碱地幼苗的低,而其可溶性蛋白含量则高于后者。     

绒毛白蜡耐盐生理与解剖结构研究

为选育绒毛白蜡耐盐品种提供依据,本研究以二年生长势一致的绒毛白蜡新品种‘金箭’、华雄’、‘盐蜡’、‘鲁蜡3号’为研究对象,用9‰NaCl溶液处理期28 d,并对其进行生理指标的测定,通过隶属函数法选择绒毛白蜡的耐盐品种和盐敏感型品种,并对其进行解剖结构的制片观察,为该树种的耐盐选育及利用提供依据。盐处理28 d由生理指标测定值综合分析得到4个品种耐盐性强弱的排序为：‘盐蜡’>‘鲁蜡3号’>‘金箭’>‘华雄’。选择盐敏感型的‘华雄’和耐盐性较强的‘盐蜡’2个品种进行解剖结构的观察和测定发现：盐处理之后2个品种叶厚度、栅栏组织厚度、角质层厚度、木质部厚度等显著增加,且‘盐蜡’的叶厚度、栅栏组织厚度、海绵组织厚度、木质部与韧皮部厚度比值显著高于‘华雄’;‘盐蜡’处理之后的茎的皮层厚度显著高于对照,且处理之后韧皮部厚度显著降低,木质部厚度和最大导管直径均显著高于‘华雄’,处理之后2个品种的髓直径都出现显著增大,髓面积也相应地增加;盐处理之后2个品种根的周皮厚度均显著增加,同时‘华雄’皮层厚度显著增加,且显著高于‘盐蜡’,处理之后‘华雄’的中柱直径/根直径比值显著降低,说明其抵...     

一种基于MVC的规则农产品单车三维配载系统

针对当前农产品物流配载过程中存在装载率低、物流成本高等问题,提出建立规则包装的农产品单车配载系统。在对农产品配载过程进行详细分析的基础上,设计了系统的总体框架、业务流程和功能模块,并将所建模型嵌入到装载模块中。采用J2EE和JAVA3D技术相结合的方法,基于MVC设计模式开发了规则包装农产品单车配载系统,该系统能够提供直观合理的配载方案,为农产品物流成本的降低以及农产品高效配载提供决策支持。     

绒毛白蜡smh1基因编码区的克隆及序列分析

为探究绒毛白蜡smh1端粒结合蛋白基因在端粒中的作用以及在植物生长发育过程中的调控机制,进行绒毛白蜡smh1端粒结合蛋白基因克隆及分析。以绒毛白蜡幼苗为试材,Illumina Hi Seq 2000高通量测序技术获得的绒毛白蜡转录组Unigene数据为基础,采用RT-PCR方法克隆绒毛白蜡smh1基因编码区序列并进行生物信息学分析。结果表明:从绒毛白蜡叶片中成功克隆出一个smh类端粒结合蛋白基因编码区序列。基因编码区长度为879 bp,可编码292个氨基酸,分子量为31.66 k Da,等电点为6.5,原子总数为4457个,分子式为C_(1371)H_(2242)N_(392)O_(439)S_(13)。Conserved Domains数据库对蛋白质的保守结构域进行分析,结果显示该蛋白序列具有植物端粒结合蛋白Smh(single myb histone)亚家族典型的结构特征,包括位于N-端的Myb样结构域以及中间的组蛋白H1/5样结构域。将Fv Smh1端粒结合蛋白与含有telobox基序的其他端粒结合蛋白进行系统进化树的构建,结果显示SMH端粒结合蛋白与TRF1和TRF2同属一个分支,具有较近的关系。从上述分析结果可以推断所克隆的绒毛白蜡smh1基因可能对植物端粒结构的维持和功能的发挥具有重要作用。     

国内外气候模式对黑龙江省汛期降水预测分析

为了评估季节气候模式及多模式集合对黑龙江省汛期降水的跨季节预测能力,最终提高黑龙江省汛期气候预测准确率。基于1983—2017年中、美、欧三种季节气候模式的资料,将多模式集合预报技术应用于黑龙江省汛期降水预测,采用距平相关系数(ACC)、趋势异常综合检验(Ps)评估、分级评分(Pg)评估和距平符号一致率(Pc)4种定量评估方法全面评估了上述3种季节气候模式及多模式集合对黑龙江省汛期降水的跨季节预测能力,并最终给出适合于黑龙江省汛期降水的客观预测方法。结果表明：各家模式对黑龙江省汛期降水有一定的跨季节预报能力,但对于降水趋势的异常量级预测能力相对较差。各家模式预测评分比较来看,EC模式预测评分相对更好,在预测业务中可以重点考虑；多模式超级集合预测评分高于日常业务质量评分和多模式等权集合平均的预测评分,可以在汛期气候预测中参考。     

模糊控制理论在棉花烂铃病流行趋势预报中的应用

本文将棉花烂铃病流行趋势预报过程模拟成一个模糊控制系统,预报因子作为系统的输入。预报对象作为系统的输出。根据射阳县1980～1987年棉花烂铃病流行趋势资料,建立了模糊控制预报模型。经1980～1987年回报和1988～1991年预报,结果令人满意。且该模型能超前一个月作出趋势预报,故完全可以应用于预报实践。     

基于灰色多元线性计量经济模型的湖南省农村居民收入预测

针对单一预测模型精度不高以及预测结果不能体现经济变量关系的不足,将灰色GM(1,1)模型与多元线性计量经济模型加以耦合,建立了灰色多元线性计量经济模型,并利用该模型对湖南省农村居民人均纯收入进行了预测。灰色多元线性计量经济模型的预测精度不仅明显高于单一的灰色GM(1,1)模型和多元线性回归模型,而且预测结果也能体现经济变量之间的关系。预测结果表明,未来几年湖南省农村居民人均纯收入逐年增长,但增长的速度较为缓慢。最后,给出了几点调控湖南省农村居民收入差距的建议。     

Application of Combination Grey Model in Power Load Forecasting

Based on the gray forecast theory, this paper studies the principle and deficiency in power load forecasting by the basic grey model and other improved models, and introduces a new method -the combination grey model to forecast the long-medium power load. Based on an example, the basic grey model, other improved models and combination grey model are used to forecast power load and results of all models are analyzed and compared. The calculation results show that forecasting power load by grey theory is credible and simple. For this type of complex problems such as forecasting the long-medium power load, the combination grey model is specially useful because of it's high precision and facility. The method can be used as one of the tools of forecasting the long-medium power load.     

Application of the Forecasting Model of Exponential Smoothing to the Forecast of the Coal Wastage in Chongqing

The forecasting model of exponential smoothing is a valid method in forecasting and decision-making.Based on the practical datas and according to the characteristic(linearity trend) of the fact coal wastage in Chongqing(recently),the forecasting model of twice exponential smoothing model is set up and the model is applied to forecast the caol wastage in Chongqing.The forecast results show that the errors between the forecast values and the fact values error little and the model may be well applied on the forecast of the coal wastage in Chongqing.It also shows that the decision-making can based on the result well.     

基于气候适宜指数的湖南早稻产量动态预报

早稻生长发育和产量形成过程与气象条件密切相关,开展早稻产量动态预报对湖南农业生产和粮食安全具有重要意义。从湖南早稻生长发育的上限温度、最适温度、下限温度、需水量、需光特性等生物学特性出发,建立湖南早稻气候适宜度模型,采用权重系数的方法构建湖南早稻气候适宜指数。选取15个代表站点,统计分析1961—2009年不同时段湖南早稻气候适宜指数与产量丰歉值的关系,建立了基于气候适宜指数的湖南早稻产量动态预报模型,并从模型预测值与实测值增减趋势一致的样本百分率、预报准确率等方面进行回代检验。利用2010—2012年资料进行外推检验。检验结果表明,建立的预报时间为4月30日、5月20日和6月20日的基于气候适宜指数的湖南早稻产量预报模型预报值与实测值增减趋势一致的样本百分率为64%~73%,预报准确率平均为94.7%~96.3%。研究结果表明,建立的基于气候适宜指数的早稻产量动态预报模型,能够满足湖南早稻产量预报业务服务的需要。     

Water Quality Forecasting Method Based on Compensative Fuzzy Neural Network

The forecasting of water quality variation is very important in the process of sewage treatment, which helps the control system work reliably and steadily. In this paper, the compensative fuzzy neural network (CFNN) based on compensative fuzzy logic and neural network and its study arithmetic are introduced. Considering its features as fast speed, steady studying course, global dynamic optimization, CFNN is applied to establish water quality forecasting model. The practical example indicates that the model is not sensitive to initial parameters and has better forecasting precision and faster convergence.     

Research on Influence of Frequency Flood on Water Environment Quality

Based on the two-dimensional hydrodynamic model,the two-dimensional water quality model is presented in this paper.According to the numerical simulation and analysis of water environment quality at different frequency floodwater,it concludes that the flood runoff is the first factor for the water environment quality,and points out that the water environment quality is better in low frequency flood than that in high frequency in respect of organic contamination,in addition,the concentration of heavy metal in high frequency flood tends to be increased greatly.     

Cellular automata spatial temporal data model and forecasting approach

The standard cellular automata(CA) model is expanded to meet requests of space time dynamic simulation and forecast under the platform of geographic information system(GIS). Taking power load forecasting of the electric power industry as the specific application, the relations between dynamic model of the land use and power load space are established. The data and attribute data interactive discrete in spatial temporal data management have been solved. The CA theory is practically used to simulate the process of urban land use dynamic development, to forecast future land use types of each small area, to establish spatial load forecasting model. It breaks through the localization of all kinds of forecasting methods of traditional space time separation power prediction. The effectiveness of the prediction method is verified by example.