热带农业科技国际合作项目评价体系初探

从国际科技合作项目的特点出发,探讨提出热带农业科技国际合作项目评价体系的雏形,并对评价体系的项目前评价、项目中评价及项目后评价3个阶段的评价指标加以充实,为热带农业科技国际合作项目的科学、规范管理提供参考依据。     

创新方法在农业领域科研项目实施过程中的应用

本文基于创新方法在我国农业领域科研项目中的应用现状,总结概括了其在实施过程中不同的创新特征,以“七大作物育种为例”分析了创新方法应用过程中存在的问题及相关建议,为创新方法在科研项目实施过程中发挥驱动作用提供参考,提高科研创新效率。     

小型农村水利改革思路

在分析小型农村水利的特点和性质的基础上,理清了小型农村水利改革的思路。认为：小型农村水利具有工程小、数量多、分布面广,地位重要但易受忽视,涉及范围广、服务功能多、公用性、垄断性、群众性、政策性、公益性、系统性和整体性强,季节使用、经营管理难等特点。改革的核心要按照“谁受益,谁负担,谁投资,谁所有”的原则,组建用水合作组织,明晰所有权。改革的关键是把所有权与经营管理权分开,采用灵活多样的形式加强经营管理。改革的实质是建设与管理制度改革,不能简单理解为“产权制度改革”。     

建设项目风险管理的多Agent系统框架

从分析建设项目风险特点和管理过程出发,结合多Agent技术特点及其在应用于建设项目风险管理的可行性研究的基础上,给出了基于多Agent技术的建设项目风险管理系统(MACPRMS)的整体构架。并且,对于与建设项目其他系统的信息交互问题,给出了CORBA解决方案。     

浅谈农业科研项目信息化管理的必要性及存在问题

随着我国农业科研项目立项、推广的进程加快,提升农业科研单位科研项目信息化管理水平 迫在眉睫。因为管理水平低的状况会直接影响科研项目的信息化进程。本文以“农业科研项目信息 化管理”体系为核心,提出相应的信息化管理对策,以期提升农业科研项目信息化的管理水平。     

农村污水治理PPP项目风险因素分析--基于ISM-MICMAC模型

当前我国在探索将PPP模式应用于农村污水治理领域时面临诸多挑战,准确识别与分析项目风险因素具有实际意义。基于全寿命周期视角,采用文献研究与德尔菲法识别出农村污水治理PPP项目面临的21个风险因素,运用解释结构模型(ISM)与交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)构建了风险因素的六级层次结构模型并分类,以揭示了风险因素间的内在联系,并提出政策建议。研究表明,项目缔约与运营阶段是关键阶段,合作单位选择是最根本的风险因素。此研究可为我国农村污水治理PPP项目风险分担与控制研究提供新思路,同时为政府部门提供投资决策与风险管理的依据。     

基于资源、成本和效率相统筹的交通项目临时用地利用评估研究

探索交通临时用地复垦及利用决策,可以有效衔接交通建设、粮食安全和乡村振兴三者之间的关系。以广西壮族自治区崇爱高速公路为例,综合利用多指标评价和空间分析等方法,构建基于资源、成本和效率相统筹的交通项目临时用地复垦及利用适宜性评价体系,进行临时用地利用适宜性指数测算及分级评价,从而确定交通项目临时用地的最佳利用方向和模式。结果表明：1)崇爱高速公路临时用地适宜复垦的评价单元共有11个,面积25.72 hm²;适宜恢复为原地类的评价单元共有16个,面积30.95 hm²,适宜探索其他利用方向的评价单元共有21个,面积53.54 hm²。2)本研究根据交通项目临时用地的特征差异,提出了保留建设、闲置再开发和公共设施补足等3种交通项目临时用地利用方向。实践证明以上研究符合土地整治、乡村振兴和产业用地需求实践。综上,本研究构建的交通项目临时用地复垦及利用适宜性评价体系具有综合性和实用性,可为提高用地节约集约利用效益、缓解乡村用地矛盾、助力地方乡村振兴发展提供借鉴和参考。     

农业开发项目环境影响因素及评价方法研究

目前,在农业开发项目建设中,要求在取得经济效益的同时更加注重社会效益和生态效益.本文阐述了农业开发项目对生态环境的各种影响因素,在此基础上,总结了传统农业开发项目环境影响评价的方法,提出了基于因子分析法和层次分析法的项目环境影响评价方法,以使农业开发项目的决策更加科学、合理.     

农业综合开发土地治理项目施工合同签订方式的分析

农业综合开发土地治理项目是国家支持“三农”的一种重要手段．由于该项目存在着施工环境复杂、资金限额控制等因素,项目的投资控制和管理有一定的难度和特殊性,在总结项目管理的基础上．针对项目实际,对项目施工合同签订方式进行必要分析和比较．以实现对项目的有效管理。     

基于神经网络方法的土壤流失量预测研究

生产建设项目土壤流失量的预测直接关系到建设项目的水土保持分析、评价和防治措施体系的布局,目前常用的预测方法因其局限性、不合理性以及精度差等问题往往难以实现准确预测。将人工神经网络的BP算法引入到土壤流失量预测中,将降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长、坡度、水土保持措施作为影响土壤流失量的主要因子,并以17个生产建设项目水土保持监测实例作为学习样本和检测样本,建立了基于神经网络方法的土壤流失量预测模型。预测结果表明,该模型拟合和预测精度高,具有很强的应用价值,能够满足工程应用需要。