简介:紧扣水土保持工作特点,分析了实现水土保持产业化的基本条件,指出历史赋予了水土保持产业一个千载难逢的大好机遇。要结合中国的国情发展水土保持产业。水土保持是一个费省效宏、回报率极高的产业,现在的小流域经济为其产业化打下了坚实的基础。文中还就实现水土保持产业化的有效途径提出:第一要以经济效益为中心,继续壮大水保产业的实力,第二要以科技为依托实现农业可持续发展,第三要以市场为导向,实现水土保持产业化。在市场经济中一切经济行为都必须按市场规律办事。首先要务实第一产业,在满足人们基本需要的基础上发展拳头产品,抓特色种养业,做到人无我有,人有我新。其次壮大第二产业,抓龙头企业,抓名牌产品,降低生产成本,改善产品质量,提高经济效益。最后是发展第三产业,要抓规模经营和规范化服务,为前两个产业创造条件。只要有了成熟的水土保持产业体系,才能称得上实现水土保持产业化。
简介:通过统计铜川单站53a历史气候,用Spss11.5对铜川站历史各项气象要素与各月平均气温、降水量进行相关性分析,找出前期各气象要素与预报月的降水、气温相关性好的因子,用逐步回归方法进行模拟,得出铜川站的月平均降水、气温预报模型,用可视化语言VisualBasic6.0程序设计中的Adodc数据库技术方法,分别建立了铜川站的月降水、平均气温预测因子数据库,63个相关性较好的因子进入模型,实现自动预测,并以Datagrib表格显示预测结果和预测因子组合。从近三年预测结果看,降水距平百分率在20%以内的准确率为30.6%;气温预报误差在1℃以内的准确率为50.0%。需要在实际业务中进一步检验,找出预报和实况的误差关系。
简介:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threatscores)评分均在0.4以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。