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草原植被覆盖动态时空特征是理解人类活动和自然因素影响下草原退化的关键。本研究利用2000和2010年TM影像,利用监督分类方法,对内蒙古草原退化、沙化和盐渍化时空分布特征探测和制图,同时对分类结果进行验证。检验结果表明,采用监督分类结合地面训练样本进行草原退化动态特征检测能提高分类精度,草原沙化和盐渍化分类精度分别都达到90%以上,退化草原分类精度为75%。在草原退化程度分类检测基础上,计算2000-2010年草原退化、沙化、盐渍化面积概率转移矩阵,并基于马尔柯夫模型,对未来20年间草原动态特征进行预测。研究结果表明,十年间,内蒙古草原的退化、沙化程度均呈减弱趋势。预测结果显示,在草原与生态保护建设工程持续稳定有效建设前提下,内蒙古草原呈现良性发展趋势,退化及沙化状况将持续得到改善。研究也指出,基于遥感技术与马尔柯夫模型有机结合分析草原退化动态特征是一种快速有效的途径。 相似文献
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[目的 ]评估屠宰环节布鲁氏菌病漏检对屠宰从业人员和消费环节羊肉消费者的潜在健康风险及其干预措施。[方法 ]利用屠宰环节肉品风险评估专项监测中的定量监测数据,以及文献检索数据、专家咨询和调研结果,采用@RISK软件,分析估计屠宰环节布鲁氏菌病检疫漏检情况下的感染人数和消费者因烹调不当发生布鲁氏菌感染的风险。[结果 ]构建了屠宰环节布鲁氏菌病漏检感染风险模型。假设接触漏检羊感染布鲁氏菌病的概率为20%,那么0.001%、0.08%、1.5%三种漏检概率可能导致的感染人数分别为0~4人、0~114人和7~1 829人(90%置信区间);不同接触感染概率的感染人数有较大差异:5%概率时每年有0~541人可能感染布鲁氏菌病;60%概率时,多数情况下有155人感染布鲁氏菌病,最多可达到6 473人。应用该模型对某省居民消费漏检布鲁氏菌病羊肉后新增布鲁氏菌病感染人数的估算结果表明:按照0.1%概率计算,该省2016年度屠宰313.25万只羊可能新增布鲁氏菌病感染病例111~148例(90%置信区间)。如果因厨房生熟不分、烹调不当等因素而使感染概率提高至1%,则可能出现1 234~1 352个新增病例。[结论 ]羊屠宰环节存在布鲁氏菌病检疫漏检现象,从业人员受布鲁氏菌病感染风险较高;消费环节存在因烹调不当而导致的布鲁氏菌病感染风险;应加强养殖环节羊群布鲁氏菌病的控制和宰前检疫,提升从业人员和消费者对布鲁氏菌病危害的认知水平。 相似文献
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坚持正确的政治导向下,中心与下属科室的思想统一、工作协同成为了工作效率提高的关键。在探索项目可行性和制定规则中,出现少数科室负责人基于本科室利益或个人利益而干扰探讨,诱导探讨向不代表绝大数人意见的方向倾斜,容易导致上层错误的决策。文章对作为组织行为的基本执行模式和存在状态的协同工作和政治思想统一进行了探讨,提出了一种理想的量化数学模型方案,设定一个容错值范围t,如果超过此值,通过计算机模拟可以初判问题的可行性。该模型方案为上层决策是否推行新政具有重要的参考价值。 相似文献
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根据JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》建立了高效液相色谱法测定鸡肉中土霉素残留测量的不确定度评定方法,评定过程包括建立测量程序、分析不确定度来源、对不确定度分量进行量化。将不确定度归类为两大类。随机效应导致的不确定度可以通过一系列具有统计意义的重复观测值进行A类评定;系统效应导致的不确定度通过各测量器具、设备的说明书、校准证书提供的参数进行B类评定。本方法鸡肉中土霉素残留量的相对合成标准不确定度约为3.9%。 相似文献
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基于EPIC模型的黄土高原旱地草粮轮作田土壤湿度模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤水分是黄土高原地区粮食生产的关键因子,EPIC模型自建立以来在世界范围内得到了广泛的应用,是研究土壤水分动态的有效工具,因此,在黄土高原地区验证EPIC模型的土壤湿度模拟精度对该地区土壤水分的模拟研究具有重要的现实意义。本研究应用长期定位试验观测值和EPIC模型对草粮轮作田[苜蓿(Medicago sativa)-苜蓿-苜蓿-苜蓿-马铃薯(Solanum tuberosum)-冬小麦(Triticum aestivum)-冬小麦-冬小麦]土壤湿度进行了模拟研究。结果表明, 在苜蓿草地、冬小麦田和马铃薯田中0~2.0 m土层土壤湿度的观测值和模拟值相关系数分别为0.756、0.973和0.790,RMSE值分别为0.028、0.011和0.023 m/m;模拟值与观测值的土壤湿度剖面分布总体上一致。EPIC模型能够较好模拟草粮轮作田土壤水分的动态变化规律,可以用来模拟研究黄土高原草粮轮作田土壤水分动态变化及其土壤湿度的剖面分布。建立合理的土壤数据库和作物根系分布方程将会进一步提高模型对土壤湿度的模拟精度;增加模型中的土层数有利于提高模型对深根系作物土壤湿度的模拟精度。 相似文献
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基于MODIS算法的藏北高寒草甸的光能利用效率模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
光能利用效率(lightuseefficiency,LUE)是指初级生产力与植被冠层所吸收的光合有效辐射(absorbedphotosyntheticallyactiveradiation,APAR)之比,它反映了植被利用光能的能力。定量化生产力的时空变化是定量化全球碳循环的重要研究内容,而LUE 作为光能生产力模型中的一个重要参数,是定量化生产力时空变化的基础。因此,定量化全球植被的LUE 是定量化全球碳循环的重要组成部分。基于MODIS光能利用效率算法,本研究模拟了2004-2005年藏北高寒草甸生态系统的光能利用效率(LUEMODIS),并用观测的光能利用效率(LUEEC)对模型进行了验证。在MODIS算法中,日最低气温(Tamin)和饱和水汽压亏缺(VPD)分别被用来计算温度胁迫因子(Tscalar)和水分胁迫因子(Wscalar)。相关分析和多重逐步回归分析结果表明,相对于Wscalar,Tscalar 更能够解释观测的LUE 的季节变化。2004和2005年的模拟值分别高估了约14.97% 和16.57% 的观测值,但配对T 检验显示模拟值和观测值差异不显著,即基于MODIS的LUE 算法在模拟藏北高寒草甸LUE 方面具有较高的精度。相关分析表明,观测的LUE 与Tamin 的相关性好于观测的LUE 与平均气温的相关性,这表明在反应藏北高寒草甸生态系统LUE的季节变异方面,Tamin 优于平均气温。总之,基于MODIS算法的LUE 模型能够比较准确地定量化藏北高寒草甸生态系统的LUE。 相似文献