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91.
文章基于"要素投入-结构水平-功能绩效"的分析范式,构建海洋经济创新发展能力指标体系,运用主成分分析法对我国沿海地区海洋经济创新发展能力进行研究分析。结果表明:(1)沿海地区的海洋经济创新发展能力差异明显,广东、上海、山东的创新发展能力强,其他地区海洋经济创新发展能力相对较弱;(2)造成这种省际差异的原因是多方面的,海洋科技创新经费不足、人才稀缺和环境污染是最主要的影响因素;(3)通过对创新的功能绩效进行分析得出海洋经济的增长是以牺牲环境为代价来实现的。最后针对我国海洋经济创新发展存在的问题提出了加大科研资金投入,提升海洋科研水平;加强海洋专业教育,培养高端海洋人才;推动海洋产业绿色转型升级,保护海洋环境的政策建议。  相似文献   
92.
<正>人有人名,物有物名,地有地名。对于一方土地来说,地名不仅是人类赋予大自然的标记,更是铭刻历史的活化石,积淀着悠悠岁月的年轮,见证着文明进步的轨迹。神州大地物华天宝、人杰地灵,壮丽的河山、富饶的平原、悠久的历史、灿烂的文化、众多的民族……蕴藏在浩如烟海的地名之中,成为承载华夏文明的宝贵财富。  相似文献   
93.
正自华夏先民在东方大陆点燃文明的火种,这片古老的黄土地便成为中华儿女生息、繁衍和成长的舞台。每一处都市、城镇、村落、农田、道路和沟渠,都记载着民族的印迹和历史的进程。"画疆兴庶务,地矩囿天规。"如何科学规划、保护与合理开发利用土地,历来是王朝统治者和先贤们思考的重大问题,并由此探索出一条具有东方文化特色的治国之路。  相似文献   
94.
<正>从刀耕火种的原始劳作,到精耕细作的现代农业,从筑土为城的诸侯封邑,到鳞次栉比的工业都市,在这片生机无限的大地上,人类征服自然和开发资源的脚步从未停歇。了解脚下的这片土地,掌握不同地类的位置、分布、数量、质量和权属,是保护与合理利用土地的前提。开展土地调查和统计分析,历来是土地管理的基本职责。相土尝水,择地而居"没有调查,就没有发言权",以新中国伟大缔造者的这句著名论断,来形  相似文献   
95.
正九曲黄河,源远流长;万里长江,奔腾不息,润泽着富饶的神州大地,孕育出璀璨的华夏文明,哺养了亿万的中华儿女,更负载着悠久的历史文化,寄托着民族的未来与希望。水是生命之源,也是文明之源。水与土地,共同塑造了人类繁衍生息的环境。从古至今,识水、治水、引水、给水、节水、用水、护水……贯穿于历史文化发展和土地开发利用的始终。一方水土生万物"水者,地之血气,如筋脉之通流者也。"如果把土地比作承载万物的肌体,那么水便是贯通生命的血脉。正是缘于  相似文献   
96.
正如果将大地比作母亲,她给予儿女的馈赠无疑是丰厚的。茂密的森林、丰美的草场、肥沃的农田……裹起人类生息繁衍的襁褓。而那隐伏在地层深处的矿藏,更是她最慷慨的礼物。"大地生五金,以利用天下与后世。"矿产资源的开采和利用,开启了华夏文明的新纪元,影响着五千年历史进程,成为推动社会进步与科技发展的重要标志之一。厚土生金:从石块到钢铁"精诚所至,金石为开。"古代本无矿产一词,大多通称"金石"。"金"  相似文献   
97.
正正如儿女不能选择生己养己的父母,人们同样不能选择繁衍生息的土地。大地就像一位喜怒无常的神祇,带给我们的不仅有风调雨顺的璀璨文明,也有山崩地裂的灾难记忆。从上古传说中的旷世洪水,到世纪之初的汶川地震,天灾地灾从未断绝,考验着人类历史的韧性。而对灾害的预防、治理和赈济,也成为历代治乱兴衰的焦点和治国理政的关键。  相似文献   
98.
叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是调节植被冠层生理过程的最重要的生物物理变量之一,高空间分辨率时间序列LAI对于植被生长检测、地表过程模拟与区域和全球变化研究至关重要,但是由于数据缺失和反演方法限制,目前还没有时空连续的高分辨率LAI数据产品。本研究提出了一种生成时间连续的高空间分辨率LAI数据的算法,首先对MODIS LAI产品滤波平滑,生成时间序列LAI的上包络曲线,根据上包络曲线提供的变化信息构建LAI动态模型。然后利用地面实测的LAI数据与Landsat反射率数据构建LAI反演的BP (Back Propagation)神经网络模型。将反演得到的高分辨率LAI数据作为LAI观测数据,利用集合卡尔曼滤波EnKF (Ensemble Kalman Filter)方法实时更新动态模型,生成时间连续的30 m空间分辨率LAI数据集。基于该算法生成了塞罕坝地区2000年—2018年长时间序列LAI数据集,利用Prophet深度学习模型进行模拟和预测,根据预测和原始LAI差异,利用支持向量机SVM (Support Vector Machine)方法检测植被干扰状况。结果表明:EnKF算法能够生成时空连续的高空间分辨率LAI数据,估算结果与地面测量值一致性较高,R~2为0.9498,RMSE为0.1577,在区域尺度上与Landsat LAI参考值较为吻合,R~2高于0.87,RMSE低于0.61。Prophet与SVM模型检测到研究区2009年,2010年,2013年,2014年,2015年植被受干扰较为严重,主要由于年降水量偏少和林区作业砍伐造成,检测结果与当地降水量与砍伐数据吻合。本文提出的算法可用于大范围高时空LAI数据反演和植被变化检测,对塞罕坝乃至全国林区规划管理具有重要的参考价值。  相似文献   
99.
兖州市采煤塌陷地生态治理模式探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了兖州市采煤塌陷地综合治理的几种传统方法及生态治理模式。结合兖州市采煤塌陷地综合治理实际情况,通过传统治理模式与生态治理模式在经济、社会、环境方面的效益对比分析,提出了采煤塌陷地以生态治理为主导的观点。  相似文献   
100.
Global warming has led to significant vegetation changes in recent years. It is necessary to investigate the effects of climatic variations(temperature and precipitation) on vegetation changes for a better understanding of acclimation to climatic change. In this paper, we focused on the integration and application of multi-methods and spatial analysis techniques in GIS to study the spatio-temporal variation of vegetation dynamics and to explore the vegetation change mechanism. The correlations between EVI and climate factors at different time scales were calculated for each pixel including monthly, seasonal and annual scales respectively in Qinghai Lake Basin from the year of 2001 to 2012. The primary objectives of this study are to reveal when, where and why the vegetation change so as to support better understanding of terrestrial response to global change as well as the useful information and techniques for wise regional ecosystem management practices. The main conclusions are as follows:(1) Overall vegetation EVI in the region increased 6% during recent 12 years. The EVI value in growing seasons(i.e. spring and summer) exhibited very significant improving trend, accounted for 12.8% and 9.3% respectively. The spatial pattern of EVI showed obvious spatial heterogeneity which was consistent with hydrothermal condition. In general, the vegetation coverage improved in most parts of the area since nearly 78% pixel of the whole basin showed increasing trend, while degraded slightly in a small part of the area only.(2) The EVI change was positively correlated with average temperature and precipitation. Generally speaking, in Qinghai Lake Basin, precipitation was the dominant driving factor for vegetation growth; however, at different time scale its weight to vegetation has differences.(3) Based on geo-statistical analysis, the autumn precipitation has a strong correlation with the next spring EVI values in the whole region. This findings explore the autumn precipitation is an important indicator, and then, limits the plant growth of next spring.  相似文献   
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