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421.
日光温室中加扣小拱棚的温湿度效应 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2013年1-2月河北省清河县日光温室中加扣小拱棚后温湿度观测资料和气象站观测资料,采用数理统计法,对不同天气条件下小拱棚温湿度变化特征和温湿度效应进行分析。结果表明:在晴天、少云-多云天气条件下小拱棚内日最高气温分别达30.0 ℃和25.0 ℃以上,且分别比小拱棚外高1.3-6.6 ℃和1.0-4.5 ℃;在晴天、少云-多云天气条件下小拱棚内日最低气温分别为4.0-11.0 ℃和6.0-14.0 ℃,比小拱棚外高0.0-1.5 ℃。小拱棚内日最小空气相对湿度为50%左右,比小拱棚外高2%-11%,日最大空气相对湿度与小拱棚外持平或略高;小拱棚内0.0 m气温和空气相对湿度日变化幅度均小于小拱棚内0.5 m。连续寡照天气时,小拱棚内气温为5.0-15.0 ℃,空气相对湿度全天为85%以上,温度、湿度变化幅度小且与小拱棚外接近或略高。总体来讲,日光温室加扣小拱棚在晴天或少云-多云天气时具有较好的增温保湿效果,但在寡照天气时增温效果不明显。温室中小拱棚内和小拱棚外温度差、湿度差在白天尤其中午前后较大,而在夜间内外相差较小或无差异。在管理上,应注意预防晴天中午前后小拱棚内温度过高引起的灼伤和寡照天气时低温高湿引起的冻害和病害。 相似文献
422.
In 2010 the American Community Survey (ACS) replaced the long form of the United States decennial census. The ACS is now the principal source of high-resolution geographic information about the U.S. population. The margins of error on ACS census tract-level data are on average 75 percent larger than those of the corresponding 2000 long-form estimate. The practical implications of this increase is that data are sometimes so imprecise that they are difficult to use. This paper explains why the ACS tract and block group estimates have large margins of error. Statistical concepts are explained in plain English. ACS margins of error are attributed to specific methodological decisions made by the Census Bureau. These decisions are best seen as compromises that attempt to balance financial constraints against concerns about data quality, timeliness, and geographic precision. In addition, demographic and geographic patterns in ACS data quality are identified. These patterns are associated with demographic composition of census tracts. Understanding the fundamental causes of uncertainty in the survey suggests a number of geographic strategies for improving the usability and quality ACS. 相似文献
423.
《Marine Policy》2017
A value chain analysis is conducted to identify upgrading, that is, improvements in quality and product design that enable producers to gain enhanced value or through diversification in the product lines served. However, a range of data and information of use to managing small-scale fisheries can be also be produced. Eight value chain studies, carried out for specific fish species in different locations around the Philippines, are examined. Policy and management lessons learned and interventions resulting from the value chain analysis for small-scale fisheries management are discussed. Recommendations for using value chain analysis in small-scale fisheries management include stricter regulation on size limits of harvest, monitoring schemes, certification processes, post-harvest facilities, seasonal closures, social enterprises, credit facilities, and habitat protection. 相似文献
424.
研究弱震活动性参数的时间进程和空间分布,这些参数是K=10与K=9地震数量之比(N10/N9)、震源深度以及震源机制确定的压应力轴方位角的变化。绘制出弱震活动性参数的空间分布图,识别可预报强震的弱震活动性参数的中期异常。得出强震前1~2年期间的强震孕育区位置。 相似文献