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61.
本文针对晋陕蒙接壤区能源重化工基地建设过程中,蔬菜生产的现状、存在的问题和解决方案等内容展开了深入的讨论。在多次实地考察和大量数据分析的基础上,本文认为,由于恶劣的自然环境条件和落后的种植方式的影响,该地区蔬菜生产的水平很低,无法适应大规模经济开发的需要。分析结果表明,该地区蔬菜生产的薄弱环节是淡季时间长,保护地生产所占比重甚小,专业化生产的程度低。结合作者本人在当地布点试验的成功经验和这一地区的实际情况,本文提出发展该地区蔬菜生产的对策为重点发展经济效益较高的保护地蔬菜的生产,以带动一般大路菜的生产和促进农业种植业的改革。在蔬菜生产基地的布局原则上,本文提出,应以目前的和规划中的重点城市为主要集散地和中心市场,以重点城市和重点工矿区为主要保障供给对象;在技术路线上,提出有重点、分批次和分阶段建设的方针;在组织措施上,提出完善各种市场调节机制,重视和引进科技力量,以及需要政府的有关单位作好扶持和推广工作等等。 相似文献
62.
Causes of Keshan–Beck disease (KBD) are still being probed and monitored in China. Relationships between trace elements from eco-environmental systems and KBD are poorly understood although relationships between environmental Se and human health have received extensive attention. In order to investigate relationships between eco-environmental geochemistry and KBD, we selected the Chousang KBD area in Yao County, Shaanxi Province, China, as an example of a prevailing KBD area applying I–Se-rich salts instead of utilizing Se-rich fertilisers on food crops to prevent local residents from developing KBD before 1995. Environmentally geochemical samples (rocks, soils, plants and children's hair) were collected from the Chousang KBD area. Soils in the study area contain 0.11±0.02 µg Se g–1, 0.75±0.11 µg Mo g–1, and 34.5±1.5 µg B g–1 on average, indicating that the study area is a deficient-Se–Mo–B area. Se (0.07±0.007 µg g–1), Mo (0.35±0.09 µg g–1) and B (3±0 µg g–1) contents are low in wheat and corn used as a daily main food staple of local inhabitants. It is indicated that the study area is deficient in environmental Se–Mo–B for the local residents. Se contents of children's hair from the Yangyuan Elementary School in the study area range from 0.09 to 0.26 µg Se g–1 with an average of 0.165±0.05 µg Se g–1 (n=10) in this KBD endemic area. Due to the low levels of Se, Mo and B available in soils and rocks, crops including wheat and corn are deficient in these elements, accordingly, the deficiency of Se, Mo and B in this area may be linked to the daily consumption of wheat and corn deficient in Se, Mo and B. Therefore, local inhabitants should be encouraged to fertilise mixtures of Se, Mo and B on crop plants in order to avoid development of KBD and guarantee a good harvest of crops. 相似文献
63.
为有效提高陕西省参考作物蒸散量(ET0)的计算精度,选取陕西省6个气象站点57 a(1960—2016年)每日气象资料,构建8种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的ET0计算模型,将其与Hargreaves-Samani、Makkink和Iramk等三种在陕西省ET0计算精度较高的模型进行比较。结果表明:ANFIS模型能较好地反映气象因子与ET0之间的复杂非线性关系,在仅有气温数据时,ANFIS模型具有足够的精度(平均R2=0.894,平均RMSE=0.558 mm/d,平均MRE=18.258%),ANFIS模型的精度随着气象因子数量的增加而增加;在相同气象条件下,ANFIS模型模拟效果最好;ANFIS模型具有较强的泛化能力,基于不同站点也有较高的精度(平均R2=0.974,平均RMSE=0.276 mm/d,平均MRE=8.608%),具有很好的可移植性。因此,在缺少气象数据时,ANFIS可以作为陕西省ET0的计算模型,为农业用水管理及水资源优化配置提供帮助。 相似文献
64.
借助于数据包络分析方法(DEA)对陕西省2002年-2009年的环境治理效率进行分析。分析结果表明,这8年陕西省环境治理技术效率的均值为0.985,其在规模效率上处于规模有效阶段的占75%,在技术效率上处于有效状态的占75%。这说明陕西省环境治理效率保持在一个较好的水平,但陕西省环境治理投入还没有充分地发挥作用,人才队伍建设水平有待提高,环境治理对经济发展和社会进步的贡献偏低。陕西省政府可采取一些措施使陕西环境治理效率进一步提高。 相似文献
65.
66.
67.
以遥感影像资料为依据,运用地学信息图谱的理论和方法,在RS和G IS的支持下,生成了关中地区1986-2007年的土地利用结构风险变化图谱;并从栅格、地貌单元、坡度带及行政区等多个尺度上分析了土地利用结构风险的时空变化特点。研究结果表明:1986-2007年,关中地区土地利用结构风险先升后降,总体降低。各地貌单元中,平原区土地利用结构风险持续增强;黄土台塬区土地利用结构风险是先增后减,总体加大;其余三类地貌的土地利用结构风险是先增后减,总体变小。各坡度带中,0°~3°段的土地利用结构风险增加,>3°段则是先增后减,总体降低。各地市土地利用结构风险最大的是渭南市,最小的是宝鸡市;渭南、西安两市的土地利用结构风险是先增后减、总体加大,宝鸡、铜川、咸阳三市则是先增后减、总体减弱;区内土地利用结构风险变化情况是经济建设和生态建设两方博弈的结果。 相似文献
68.
陕西省是我国泥石流灾害发生较严重的地区之一。本文较全面地阐明了全省泥石流灾害的时空分布规律;分析了泥石流的形成因素,并对形成泥石流的各种临界条件进行了探讨;最后,还就全省泥石流的发展趋势进行了讨论。 相似文献
69.
地理标志农产品种植户气象灾害的适应策略研究——以陕西猕猴桃种植户为例 总被引:1,自引:0,他引:1
基于地理标志农产品种植户的实地调研数据,利用多元线性回归模型从生计维度研究种植户对猕猴桃物候期内气象灾害的感知及适应策略的影响因素。物候期内气象灾害的感知对种植户适应能力有显著影响。不同类别生计资本对于种植户采取适应策略的影响具有差异性:自然资本通过提升家庭生计基础显著影响种植户采取越冬期冻害、芽膨大期冻害适应策略;物质资本通过改善家庭生产物资形式影响种植户采取越冬期冻害适应策略;金融资本通过拓宽家庭金融收入渠道等方式显著影响种植户采取越冬期冻害、芽膨大期冻害、高温日灼灾害适应策略;社会资本通过丰富家庭同质性和异质性社会资本显著影响种植户采取夏季干旱适应策略;人力资本则通过提升家庭整体教育质量并推动再生产能力显著影响种植户采取芽膨大期冻害与秋季连阴雨适应策略。最后,建议政府应通过提升种植户获取气象信息能力、加强举办农业培训等技能学习活动、完善农业组织建设等措施以提升其适应能力。 相似文献
70.
生物多样性维护功能评估是生态系统综合评估的重要内容。基于物种丰富度的海拔梯度格局规律来修正生物多样性维护服务能力指数模型,并探讨该模型在省级、市级和生物多样性优先区三种不同尺度水平的评估响应。结果显示:(1)三种尺度识别的生物多样性极重要区面积和空间分布差异较大,省级尺度评估的极重要区集中于秦巴山地,市级尺度评估时极重要区分布广泛且布局分散,优先区尺度评估时极重要区与自然保护区重叠面积最大。(2)三种尺度评估识别的精准度由大到小依次为:优先区尺度(19.5%)>省级尺度(11.7%)>市级尺度(11.2%),优先区尺度评估识别的精准度明显高于行政区尺度的评估。(3)优先区尺度评估识别的极重要区面积为28032.3 km2,占陕西省国土面积的13.7%;极重要区内土地利用结构和物种重要性综合评估结果优于行政区尺度的评估结果。 相似文献