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91.
“结构—行为—绩效”框架下农地整理的管护绩效研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析农地整理建后管护基本内涵的基础上开发了农民满意度绩效量表,引入新制度经济学领域"结构—行为—绩效"(SCP)范式,构建农地整理建后管护的"组织结构—管护行为—管护绩效"的分析框架。以湖北省赤壁市黄盖湖农场和嘉鱼县潘家湾镇为研究区域开展实证研究,通过比率标度法和熵权法生成绩效测度的组合权重并得到满意度绩效,运用调查数据检验建后管护的组织结构和管护行为对管护绩效的影响机理,分析组织结构的工作职能、成长机制以及管护行为中的集体行为和个体行为的影响程度。研究结果显示:受访农民对农地整理的管护绩效评价接近于"一般",企业管护模式下黄盖湖农场和集体管护模式下潘家湾镇的管护绩效存在显著的地区差异;表征管护组织持续发展状态、内部结构完善程度的组织结构类变量以及表征管护资金投入、受益农民群体参与程度的管护行为类变量是显著影响管护绩效的解释变量;黄盖湖农场企业化经营的组织结构、潘家湾镇的综合治理改革以及受到县级财政专项支持等外部要素是造成农地整理管护绩效差异的主要原因。研究结论验证了农地整理建后管护SCP分析框架的有效性,为提升农地整理管护绩效提供了理论依据。 相似文献
92.
城市化进程的加快,农村人口大量涌入城市,城市布局及局部气候改变等因素使得城市热岛效应问题日益突出,已成为当前城市环境研究热点之一。以武汉市为例,应用遥感技术与地理信息系统技术,选取2004~2015年5个时相Landsat系列影像数据,利用单窗算法反演地表温度,并以此为基础进行热岛强度分级,获取了近10 a武汉市城市热岛效应变化结果,并分析了武汉市11个辖区城市热岛效应动态变化特征及热岛效应与土地利用变化的关系。研究结果表明:(1)自2007年后,武汉市老城区热岛面积持续减少,而新城区热岛面积则持续增加,呈现出以老城区为中心向新城区扩张的趋势,至2015年,新老城区热岛面积仅相差20.74 km2;(2)东西湖区、蔡甸区、江夏区与洪山区是近些年城市热岛面积增长较为显著的辖区,其中江夏区的热岛面积年际变化最大,最高值达95.42 km2;(3)城市热岛效应与土地利用类型的面积年际平均值拟合关系显示,2004~2015年,城市热岛效应与建筑用地的R2值最大,为0.681 2,建筑用地面积的增加是城市热岛强度面积扩张的重要影响因素。 相似文献
93.
依据袋式除尘器的捕集机理,定性分析了静电力对增强电—袋复合除尘器捕集亚微米微细粒子能力以及降低袋式除尘器压力损失的影响,为进一步研究电—袋复合除尘器过滤机制提供参考。 相似文献
94.
95.
96.
97.
实验采用改良型CAST工艺,以生活污水为研究对象,考察了C/P、回流比及温度等不同运行模式对系统除磷性能的影响.结果表明,常温条件下进水C/P由50升至100,系统除磷率均值从15%迅速升至95.6%,除磷性能显著提高;继而降低C/P至75,除磷性能因进水碳源不足再度下降,除磷率均值为51.4%,且长期投加易降解碳源引发系统污泥膨胀并导致污泥大量流失.C/P较低情况下,回流比由25%降低至12.5%,除磷性能提高2.3倍,继续降低回流比至0,除磷性能反而下降;温度实验研究则表明,低温系统(14℃±1℃),除磷率稳定维持在90%以上,而高温短程硝化系统(27℃±1℃)除磷率仅为14.1%,可见低温更有利于系统磷的去除.吸磷小试发现,常温系统污泥以O_2、NO_3~-和NO_2~-为电子受体均能进行吸磷,而低温系统污泥能以O_2、NO_3~-为电子受体进行吸磷,高温系统污泥则仅能以O_2为电子受体进行少量吸磷.此外,实验还发现,系统短期闲置导致的污泥"饥饿"有利于系统除磷率的提高. 相似文献
98.
《环境科学与技术》2017,(8)
该研究选取于田绿洲为研究区,运用遥感技术,采用能表示地表能量的指标——地表温度来研究绿洲能量,分析和探讨新疆于田绿洲热环境空间分布特征。具体研究内容:(1)将Landsat 8数据作为本研究的数据源,运用热红外遥感技术,收集并结合研究区气象数据计算关键参数:亮度温度、大气透过率、地表比辐射率,最后采用劈窗算法反演地表温度;(2)计算研究区植被覆盖度,并分析植被覆盖度与地表温度间相互关系,结果表明植被覆盖与地表温度具有较强的负相关性,R~2=0.979 2;(3)通过空间叠加分析研究区的地表温度与土地利用类型,得出研究区地表温度呈现出沿绿洲中心逐渐向四周增高的环状分布,地表温度均值从低到高依次为水体(18.02℃)、耕地(24.23℃)、林草地(26.3℃)、盐渍地(35.34℃)、其他(37.87℃)、沙漠(39.64℃)。 相似文献
99.
100.
目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。 相似文献