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乳猪料生产工艺中存在的主要问题及解决措施 总被引:1,自引:0,他引:1
<正>据资料统计分析[1],2007年我国饲料工业总产值3335亿元,生产总量达到12330.97万吨,其中猪饲料产量达到4001万吨。随着我国养猪生产规模和生产水平的不断提高,乳猪料需求量将逐步增大。按每年饲养 相似文献
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基于重心模型的西南山区降雨侵蚀力年内变化分析 总被引:2,自引:3,他引:2
降雨-植被耦合特征是决定土壤侵蚀的关键性要素,研究降雨侵蚀力的年内变化特征对于揭示不同区域降雨-植被的耦合特征、判定土壤侵蚀的危险期具有重要意义。该文利用中国西南山区439个气象站、水文站的逐日降雨量资料,估算了每个台站逐月降雨侵蚀力,并应用重心模型分析了西南山区降雨侵蚀力的年内变化特征。研究结果表明:西南山区春、夏、秋、季四季降雨侵蚀力变化明显,夏季最高,冬季最低。各季节的降雨侵蚀力空间分布与降水量相似,都表现出东南向西北逐渐递减的趋势。降雨侵蚀力年内分配曲线主要有"单峰型"和"双峰型"2种,绝大多数地区降雨侵蚀力年内分配曲线是"单峰型",峰值出现在6月、7月或8月份,青藏高原区域降雨侵蚀力年内分配曲线是"双峰型",有6月和9月2个峰值。从东南部向西北部,降雨侵蚀力峰值出现的月份不断推后。西南山区降雨侵蚀力重心年内先向北迁移,然后向南迁移,形成一个循环,这展示了季风气候影响下的西南山区降雨侵蚀力年内变化特征。 相似文献
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在传统的环境宜居性因子的基础上引入灾害因子,综合评价了岷江上游6个县市及5个自然流域的生态环境的宜居性.对当前的岷江上游的居民点布局作了简要的分析,结果表明,岷江上游属于宜居性Ⅳ、宜居性V的地区分别占12.66%和8.07%,宜居性Ⅱ、宜居性I的地区则分别占33.78%和21.23%.6个县市中都江堰市的总体生态环境宜居性最好,属于宜居性Ⅲ、宜居性Ⅳ、宜居性V的地区占该县总面积的65.87%,茂县的整体环境宜居性最差,其中宜居性Ⅱ、宜居性Ⅰ的地区占该县总面积的84.06%.寿溪流域在岷江上游流域5个小流域中宜居性最好,杂谷脑河流域的生态环境宜居性最差.岷江上游生态环境宜居性总体上比较差,居民点布局不合理,因此应加强不适宜人居住地区的防灾减灾工作. 相似文献
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西南土石山区土壤流失方程坡度因子修正算法研究 总被引:8,自引:1,他引:8
坡度因子(S)是土壤流失方程(USLE)中最重要的因子之一。本研究收集、整理、分析了西南土石山区典型区域的径流小区资料,修正了西南土石山区土壤流失方程的S因子算法。新算法将坡度分为≤5°、5°~10°、10°~25°和25°四个范围,建立了分段的S因子计算公式。结果表明:增加10°~25°和25°两级,较好地解决了西南土石山区陡坡地S因子的计算问题,计算精度较USLE、RUSLE、刘宝元算法、杨子生算法有明显提高。该算法可应用于西南土石山区土壤流失预报工作,提高了土壤侵蚀评价精度。 相似文献
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证券代理在证券市场的发展中占有重要地位。本文在深入分析天津证券市场发展中存在问题的基础上,阐述了发展天津证券代理业务的对策。 相似文献
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青藏高原土壤可蚀性K值的空间分布特征 总被引:2,自引:2,他引:2
土壤可蚀性反映了土壤对水力侵蚀作用的敏感性,是进行土壤侵蚀评价和预报的重要参数。收集了青藏高原1 255个典型土壤剖面资料,采用模型计算和面积加权分析方法确定了每一个土壤亚类的土壤可蚀性K值,结合青藏高原1∶100万土壤类型图,分析了青藏高原土壤可蚀性K值的空间格局特征。结果表明,青藏高原土壤可蚀性K值平均为0.230 8,低可蚀性、较低可蚀性、中等可蚀性、较高可蚀性和高可蚀性土壤面积分别占该区面积的5.60%,18.23%,24.35%,44.02%和7.80%。土壤可蚀性以中等可蚀性和较高可蚀性为主,二者分布面积之和达1.77×106 km2,占青藏高原总面积的68.37%;较高可蚀性、高可蚀性土壤主要分布在青藏高原中西部的羌塘高原、柴达木盆地和横断山区的低海拔河谷中。青藏高原土壤可蚀性K值具有明显的垂直分异特征,在横断山区最为显著,土壤可蚀性随海拔高度升高而降低。不同海拔高度的水热分异影响了土壤的理化特性,进而决定了青藏高原土壤可蚀性的垂直分带特征。 相似文献
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邓小平经济发展理论中包含着丰富的稳定思想。认真学习这一思想,对于我们全面正确认识和把握邓小平同志的发展理论,成功地进行经济体制改革有着重要的理论意义和现实意义。 相似文献
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基于BP神经网络的饲料产品品质预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
饲料加工生产过程是一个非常复杂的系统,其产品品质受原料特性和加工参数的影响,且各加工参数之间相互关联,很难用精确的数学模型来反映原料特性和加工参数与产品品质的关系。利用BP神经网络能自身从样本数据中提取相关的信息,并依据数据建立模型,可以有效准确地预测产品品质。试验结果表明,产品淀粉糊化度预测结果与真值的相关系数R在0.99以上,产品水分含量预测结果与真值的相关系数R在0.97以上,预测效果理想。因此,BP神经网络预测模型用于饲料产品加工品质预测是可行的。 相似文献
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