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由于制度设计的诸多原因,在我国城市化进程中农民没有直接转化为城镇居民,而是出现了亦工亦农的农民工群体,导致我国城市化的不彻底。农民工的市民化是我国彻底城市化的表现,如果这些农民工不能很好的转化为城市市民,不仅会影响城市化进程,而且会出现更为严重的城市贫民现象,会带来一系列社会问题。作者从制度因素入手,对影响农民工市民化的因素进行了分析,并提出了政策建议。 相似文献
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参考作物蒸散量(ET0)的估算是作物需水量计算的关键,诸多估算方法在不同地区具有不同的适应性。本文利用中国农业主产区6个代表站点的气象数据,以FAO 56 Penman-Monteith (PM)为标准,对常用的1963 Penman(Pen63)、FAO 1979 Penman(FAO 79)、FAO 24 Penman(FAO 24)及1996 Kimberly Penman(Kpen)共4种参考作物蒸散量综合方法进行比较评价。结果表明:(1)Pen63、FAO 79及Kpen的日估算值均比PM估算值偏高,FAO 24偏低,其平均偏差分别为0.28、0.52、0和-0.17mm×d-1,相对偏差为16.0%、25.2%、2.4%、-5.3%,相对均方根误差为12.1%、22.4%、14.2%和13.5%。(2)Pen63、FAO 79的月估算值显著高于PM值,在高估最大的5月份平均偏高12.5mm (10.8%)和28.2mm (22.6%)。FAO 24表现为低估,低估最大的月份平均偏低11.4mm (8.1%),但在南方站点多数月份的估算值与PM估算值无显著差异。Kpen月估算值与PM估算值相比,既有高估(5-10月),也有低估,高估最大的月份平均偏高19.7mm(14.5%),且在南方站点的秋冬季有近6个月与PM无显著差异。(3)Pen63和FAO 79的年值均显著大于PM年值,平均偏高103.8mm(11.8%)和191.5mm(21.3%)。FAO 24年平均低估PM值60.9mm (6.3%),Kpen则平均高估50.5mm (5.8%)。(4)时间尺度对评价结果具有一定影响,4种综合法依据日、年值的评价效果排序分别为Pen63>FAO 24>Kpen>FAO 79和Kpen>FAO 24>Pen63>FAO 79。在日尺度下4种方法更适于湿润气候,但年尺度下仅FAO 79和FAO 24较适于湿润气候。可见,4种综合法以Pen63普适性最好,FAO 79最低,因此使用FAO 79前对其进行适应性评价尤为重要。 相似文献
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干旱条件下冬小麦不同尺度水分利用效率及其之间的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
为探讨小麦叶片、单株和群体尺度水分利用效率(分别用WUE_l、WUE_p和WUE_f表示)之间的相关性,以供体亲本京411和轮回亲本晋麦47及其34个近等基因系为材料,利用防雨棚和渗漏池开展模拟干旱试验,鉴定比较材料之间灌浆前期的WUE_l和全生育期的WUE_p,同时监测全生育期群体耗水量,测定籽粒产量,计算WUE_f,进而分析3个不同尺度水分利用效率之间的相关关系。结果表明,34个近等基因系及其父母本之间,WUE_l与WUE_p均存在显著差异,但是大部分近等基因系及其亲本之间产量没有显著差异,群体总耗水量及WUE_f存在极显著差异。经相关分析,WUE_l与WUE_p之间存在极显著正相关关系,R2达0.732 5,而WUE_l和WUE_p与WUE_f之间相关性均很低,R2分别为0.005 3和0.000 4。在干旱条件下,WUE_l可以作为WUE_p的鉴定评价指标,而WUE_l和WUE_p均不能作为WUE_f的鉴定指标。 相似文献
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利用北京气象站50年的气象资料,对两种常用的计算参照作物腾发量的公式——Priestley-Taylor和Penman方法的计算结果进行了比较。年值序列比较显示,Priestley-Taylor结果远小于Penman结果,前者比后者低15%~31%,两者最大相差378.3 mm,最小相差150.9 mm,多年平均相差255.9 mm。对历年逐月序列分析显示,两种方法在7、8月份的结果十分接近,没有显著差异,但其它月份均存在显著差异。造成这种显著差异的原因,既有降雨的影响,又有Penman中空气动力学项的影响,而后者的影响可能更大些。空气动力项与辐射项之比与两种方法的吻合程度呈显著负相关。该比值越大,两种方法的吻合程度越差;反之,吻合程度越好。 相似文献
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华北主要作物需水量近50年变化趋势及原因 总被引:35,自引:11,他引:35
作物需水量是制定灌溉计划和水资源规划的重要依据,了解其历史变化对于掌握未来农业用水走势并据此做出正确决策至关重要。该文利用FAO推荐的作物系数乘以参考作物蒸散量的方法计算了华北地区6个站点近50年主要作物的需水量,并并分析了其变化趋势。结果表明:除北京外,华北冬小麦和夏玉米两大作物需水量均呈下降趋势,每10年分别减少0.9~19.2 mm和8.3~24.3 mm。夏玉米需水量下降幅度超过冬小麦。其中以华北南部的郑州减少最多,下降幅度在19.2~24.3 mm/10年。与日照、降雨、温度、湿度和风速的同步分析表明,需水量变化趋势与日照和风速的下降趋势相一致。由于日照减少造成到达地面的能量减少,风速减小可削弱陆地与大气的水分和能量交换强度,故近50年来华北日照与风速的减小是作物需水量下降的主要原因。 相似文献