基于C/S结构商品猪场生产管理系统的构建

通过对商品猪场生产周期的研究分析,得出商品猪场信息化生产管理的需求,以两层C/S结构作为系统设计模型,采用VB.NET语言和SQL数据库进行系统开发.系统将商品猪场生产过程分为母猪发情配种阶段、母猪产仔阶段和仔猪生长阶段,并对三个阶段的系统功能和所需数据库进行设计.通过设计完成了系统的初步开发,实现了新用户注册、参数输...     

易涝易渍农田水文学研究趋势分析

易涝易渍农田是我国南方平原地区重要的农业土地资源,通过改造具有较大的生产潜力,影响这类农田生产水平的关键因素是农田水分季节性过多。对易涝易渍农田水文学问题研究进行了总结分析,明确了在今后的研究中需要注意的问题和有待完善的地方。     

GIS技术在场级森林经营管理中应用研究——以临川区魏坊林场为例

针对我国南方集体林区基层林场的森林经营现状和资源分布与生长特性,以魏坊林场为研究对象,运用ViewGIS3.0和Visual PoxPro软件,建立场级森林资源地理信息系统。利用GIS强大的数据管理、分析和处理功能,对以小班为单位的森林资源进行数字化、动态化、可视化管理,从根本上改变了传统的森林资源信息管理方式,为提高林场森林经营管理水平,实现由从粗放经营向集约经营转变提供了科学决策平台。     

农村饮水安全工程良性运行风险评价

从政治法律风险、自然地理风险、宏观经济环境风险、微观经济环境风险、用水户满意风险、日常管理制度及落实风险、应急管理制度风险等7个方面构建了农村饮水安全工程良性运行风险体系,并针对各部分的具体影响因素进行了分析;运用物元模型,构建了农村饮水安全工程良性运行风险评价模型,为相关部门制定农村引水安全工程良性运行风险对策提供了理论依据。     

不同管理措施对长江口围垦湿地芦苇群落土壤呼吸的影响

以崇明东滩的长江口典型芦苇湿地作为试验地点,通过对研究样地冬春季土壤呼吸及表层土壤温度、含水量的测定,探讨不同刈割期和还田处理对湿地芦苇土壤呼吸的影响。结果表明,晚期刈割且还田措施显著增加了土壤呼吸强度,而早期刈割且不还田措施显著降低了土壤呼吸强度。湿地土壤呼吸与土壤温度和水分的相关性分析显示,土壤呼吸与表层土壤温度具有显著的指数关系,而与表层含水量的关系较低,二者的共同作用可以解释土壤呼吸变化的88%～93%,表明不同的管理措施可显著影响湿地生态系统中的土壤碳排放。     

回流提取川楝子中川楝素工艺的优化

[目的]优化川楝子中川楝素溶剂回流提取法的最佳提取工艺。[方法]采用HPLC法检测,以川楝素含量作为指标,考察提取溶剂、料液比、提取温度、提取时间、提取次数对川楝素提取率的影响,筛选出最佳的提取工艺。[结果]溶剂回流法的最佳条件：以甲醇为溶剂,料液比为1∶30,提取温度为80℃,提取时间为1.0 h,提取次数为2次。在最佳工艺条件下,川楝素提取率达1.344 9 mg/g。[结论]该工艺简单、稳定、可行,为川楝素的提取提供了一种有效的方法。     

水利工程项目的风险管理研究

根据现代管理理论,在水利工程项目中引入风险管理技术,分析了水利工程项目的特点,并提出了针对性的风险识别、评估方法及风险管理对策。     

基于价值规律的猪肉供应链管理优化分析

基于价值规律对猪肉供应链的作用,分析了猪肉供应链存在的信息不对称造成的价格波动、政策干预的低效率性及松散的供应链成员关系等问题,并提出建立长期有效的合作伙伴关系、监控追踪供应链关键节点建立有效的信息系统及加快生猪期货市场完善的可行性建议,为我国猪肉供应链优化管理提供了参考。     

基于空间数据的丁庄镇土地管理系统的设计与开发

本文以山东省广饶县丁庄镇的国土资源管理为例,针对村镇土地资源管理的特点进行了充分的调研和需求分析,详细研究了村镇土地资源管理系统包含的主要内容。在此基础上,首先对丁庄镇土地资源管理系统进行了总体设计,深入探讨了村镇土地资源管理信息系统各模块的主要功能和系统界面设计需要遵循的主要原则。然后,利用丁庄镇的空间数据和属性数据建立了丁庄镇的空间数据库和属性数据库,研发了丁庄镇地理信息系统平台。在该地理信息平台上,运用丁庄镇国土资源有关数据和组件式二次开发技术,研究开发了基于空间数据的村镇土地资源管理信息系统。本系统具有土地利用规划、基本农田管理、建设用地管理、土地调查和土地登记等功能。实现了村镇一级基本农田管理到田块、图查属性和属性查图等功能。     

猎德污水处理厂UNITANK工艺效果评估

广州市猎德污水处理厂二期UNITANK工艺设计规模为22万t/d,目前已运行9年。该系统对污水中的有机物、氮磷去除效果良好,出水达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》一级A标准。生化池MLSS浓度约3 000 mg/L,污泥负荷约为0.14 kgBOD5/(kg MLSS.d),实际运行已比较接近设计要求。