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41.
河道堤防设计高程的概率设计和风 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍河道堤防设计高程的概率和风险校核方法。该方法综合考虑多种不确定性因素的影响,利用随机微分方程推求河道水位的概率分布,并对风浪的随机影响进行分析,按照随机可靠性理论,对常规采用确定性方法确定的河道堤防高程进行漫顶风险校核和可靠性设计。 相似文献
42.
43.
该文以甲苯为焦油模型化合物,利用生物质焦炭诱导其转化合成气,探讨加热方式和通入CO2对甲苯转化的影响。结果表明:同等工况下,微波加热(microwave heating,MH)下甲苯转化率高于常规加热(electrical heating,EH),甲苯转化率最大差值为15.58%。通入CO2可促进甲苯转化,MH和EH下分别在CO2流量为80和40 m L/min达到最高转化率93.73%和82.13%。引入CO2可调控甲苯定向制备合成气,且对生物质焦炭造成碳损耗。损耗碳可转化合成气,且CO2通入量越高,其贡献越大。MH下合成气最大产率为173.66 m L/min,为裂解反应的5.68倍。甲苯裂解率持续降至49.0%,之后趋于稳定。甲苯重整转化率维持较高水平,140 min后开始减弱,同时合成气收率平缓降低。该文研究结果对高效利用焦油和减排CO2有借鉴意义。 相似文献
44.
UV-B对烟草生长发育及次生代谢的影响 总被引:15,自引:1,他引:15
通过模拟UV-B辐射,探索不同紫外辐射强度、辐射方式对烟草幼苗生长发育,光合生理、色素及多酚,糖类、烟碱等代谢产物的影响,以期探讨烤烟品质形成的生态机理.结果表明:UV-B辐射可使烟苗矮化变粗,叶面积缩小,光合效率下降,但可恢复;UV-B处理叶绿素、糖、烟碱含量下降幅度与辐射强度正相关,但微量UV-B有利于成苗叶绿素含量提高;UV-B辐射可使与植物抗逆性有关的多酚含量得到显著提高,与处理时间、强度正相关;适宜强度的UV-B预处理可使烤烟叶绿素、总类胡萝卜素和总糖含量提高. 相似文献
45.
农村人力资源开发在建设社会主义新农村中起着战略性、基础性和决定性的作用。笔者结合建设新农村的具体要求,通过分析农村人力资源开发现状中存在的问题,指出了在建设新农村时期开发农村人力资源,必须要处理好自然资源开发与人力资源开发的关系,要加强农村保障体制和组织化程度建设,要重视农村教育的战略地位、农村劳动力技能培训的主导地位、建设学习型社会的根本地位,这样才能培育新农民,全面提高农民素质,为建设社会主义新农村提供人力支持和智力保障。 相似文献
46.
47.
土地资源面积的有限性,位置固定性和区域差异性,造成了其供给稀缺性;而土地资源具有养育、支撑、资源和资产等功能,其需求旺盛;土地资源供给的稀缺性与社会需求的无限性之间存在矛盾。笔者运用经济学的总需求-总供给模型(AD-AS模型),立足生态文明角度,从供求方面对区域土地资源承载力进行探讨,以山西省大同市为案例区。研究结果表明:(1)由耕地需求量、建设用地需求量和生态用地需求量构成的土地资源综合承载力总需求,2011—2015年大同市土地综合承载力总需求分别为0.5309、0.5542、0.5770、0.5797和0.6030;其总体趋势增加;(2)由耕地支撑能力、建设用地支撑能力和生态支撑能力构成的土地综合承载力总供给,2011—2015年大同市土地综合承载力总供给分别为1.423、1.466、2.104、1.531和1.509;(3)2011—2015年大同市土地综合承载力处于超载,2013年超载最大,2015年超载最小,说明大同市的土地资源承载力超载现象在改善。运用此方法进行土地资源综合承载力评价,在土地资源承载力研究中更为科学和合理,使得人们更为关注生态文明,为建立社会、经济、生态和谐的人地关系提供了新的依据。 相似文献
48.
不同腐殖酸含量基质对烟苗品质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为探索腐殖酸应用于烟草漂浮育苗的前景,改进烟草漂浮育苗基质提升烟苗品质,以‘K326’为材料,研究不同腐殖酸含量对烟苗生长及生理特性的影响。结果表明:(1)基质中添加腐殖酸能影响烟苗的生长发育,主要包括烟苗的茎高、生物量及根冠比,且腐殖酸促进烟苗生长的作用随着基质中腐殖酸含量的增加呈现先促进后抑制的作用。(2)基质中添加腐殖酸对烟苗的还苗期时间影响较小,但能显著影响烟苗的移栽成活率,以30%的腐殖酸含量下烟苗的还苗期最短,且移栽后的成活率最高。(3)基质中添加腐殖酸能一定程度影响烟苗的叶绿素含量、硝酸还原酶活性、转化酶活性及根系活力的大小,且以腐殖酸含量为30%的处理烟苗生理特性各指标较适宜。综合来看,育苗基质中添加腐殖酸能影响烟苗的品质,适宜的腐殖酸含量能显著提高烟苗的整体品质,基质中最适宜的腐殖酸含量为30%。 相似文献
49.
50.
为了提高高光谱遥感影像的分类精度,提出了一种基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱数据分类方法。采用非负最小二乘方法,将待测样本表示为训练样本的线性组合,并将得到的系数作为待测样本的特征向量,通过最小误差方法对待测样本进行分类。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和萨利纳斯山谷高光谱遥感数据集上进行分类实验,并和主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)和基于稀疏表示分类器(SRC)方法进行比较,在2个数据集上本文方法的总体识别精度分别达到85.31%和99.56%,Kappa系数分别为0.816 3和0.986 7。实验结果表明本文方法的总体识别精度和Kappa系数都优于另外3种方法,是一种较好的高光谱遥感数据分类方法。 相似文献