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以姜堰多年气象服务工作实践为基础,分析了新时代气象服务的内涵,从气象服务的责任意识、服务意识、创新意识、针对性、谋划、合作、跟踪等方面介绍了气象服务的服务事项、服务过程和服务产品内容,并分别针对决策气象服务、农业气象服务和民生气象服务,提出全程跟踪、贴近生产、及时贴心的服务理念。以期为做好新时期基层气象服务提供系统的思路。 相似文献
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针对我国当前农业气象服务模式中存在的产品粗放,服务手段单一,基层农气服务人员及农气专家参与程度低,缺乏为农户尤其是农业大户提供精细化、个性化、专业化的产品服务能力,因而不能很好地满足山地丘陵地区农业气象服务的需求等问题,本文设计了一种新型的农业气象精细化智能服务模式.该模式既考虑到方便、快捷地收集用户的个性化服务需求信息,又考虑到不增加业务工作人员的投入,设计了方便的系统和工具,吸引农业气象业务工作人员、基层农业气象服务人员、农技专家等多方协作参与,实现了信息互联共享,高效智能地为农业生产企业或个人提供精细化、智慧化、专业化的农业气象服务,并在重庆成功地进行了试点应用.结果表明,该模式能够较好地解决重庆地区的精细化、智慧化和专业化的农业气象服务方面的需求. 相似文献
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于水温(18.0±1.0)°C、盐度20、pH 8.1±0.2条件下,以水流为胁迫因子(时长1min),以日本囊对虾秋繁同生群仔虾[总长(7.643±0.639)mm]为实验对象,以溢水口(实验初始时刻仔虾放置处)为起点,按等距离间距法将自制的水流测定装置(总长1m)依次划分为A(0—25cm)、B(25—50cm)、C(50—75cm)、D(75—100cm)和E(100cm)等五个区段,在确认实验终了时刻分布于A区段内仔虾数量占实验仔虾总数5%的水流速度为0.823cm/s后,以此为实验流速,借助显微扫描像素测量技术和多元分析方法定量研究了A、B、C、D、E实验群体(依次为实验终止时刻分布于A、B、C、D、E区段内的仔虾)个体间形态比例性状间的差异。结果表明:(1)在所涉15项形态测量指标中,各实验群体间均无显著差异(P0.05)的形态性状共计8项,依次为X_4(眼径)、X_5(头胸甲长)、X_6(头胸甲高)、X_7(第一腹节长)、X_8(第二腹节长)、X_9(第三腹节长)、X_~(10)(第四腹节长)和X_14(腹节高);(2)在所涉17项形态比例指标中,实验群体间均无显著差异(P0.05)的形态比例性状共计7项,依次为C_2(额剑长/总长)、C_9(第五腹节长/总长)、C_(10)(尾节长/总长)、C_(11)(尾扇长/总长)、C_(15)(头胸甲高/头胸甲长)、C_(16)(腹节高/第一腹节长)和C_(17)(尾节高/尾节长);(3)经主成分分析,提取到的5个特征值均大于1的主成分,累计贡献率达80.795%,其中第1主成分39.561%,其载荷绝对值大于0.5的主要影响变量占形态比例性状总数的47.059%;(4)将A实验群体定义为水流胁迫处理选留群,B、C、D、E实验群体统归为水流胁迫处理淘汰群。采用逐步判别法,以判别贡献率较大的C_1(第一触角柄长/总长)、C3(眼径/总长)、C7(第三腹节长/总长)、C13(额剑长/头胸甲长)为自变量,所建的Fisher分类函数方程组可较清晰地区分淘汰群和选留群个体,其中选留群的判别准确率P_1、P_2分别为98%和84.85%,淘汰群的判别准确率P_1、P_2分别为82.25%和97.63%,两者综合判别准确率为90.12%。综上可知,借助形态表型分型可实现日本囊对虾仔虾不同抗流性能群体间的筛选。 相似文献
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基于CART集成学习的城市不透水层百分比遥感估算 总被引：1，自引：0，他引：1
利用Landsat ETM^＋遥感数据，提出了一种基于CART集成学习的ISP遥感亚像元估算方法，将Boosting重采样技术引入CART分析中，用于提高ISP估算的精度。实验结果表明，该方法的ISP估算性能优于传统的单一CART学习算法，从ETM^＋影像中估算的ISP值与真实值之间的相关系数达到0．91，平均偏差为11．16％。 相似文献
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日本囊对虾(Marsupenaeus japonicus)秋繁同生群仔虾不同耐干露性能群体间的形态表型差异 总被引：1，自引：1，他引：0
于水温(18.0±1.0)?C、盐度20、p H 8.1±0.2条件下,以日本囊对虾秋繁同生群仔虾[总长(7.643±0.639)mm]为实验对象,以离水干露为胁迫因子,在确认其离水干露160min内的复水成活率为100%和离水干露240min时的复水存活率略低于5%后,借助显微扫描像素测量技术和多元分析方法定量研究了A、B、C、D、E实验群体(依次为干露处理160—180、180—200、200—220、220—240min时段内的死亡群体和干露处理240min时的存活群体)间形态表型特征的差异。结果表明:(1)在所涉15项形态性状中,各实验群体间均无显著差异(P0.05)的性状多达10项,依次为第一触角柄长、额剑长、眼径、第一腹节长、第二腹节长、第三腹节长、第四腹节长、第五腹节长、尾节长和尾节高;(2)在所涉17项形态比例指标中,各实验群体间均无显著差异(P0.05)的指标仅为3项,依次为头胸甲长/总长、头胸甲高/头胸甲长和尾节高/尾节长,群体间的欧氏距离均达到极显著水平(P0.01),且有随耐干露性能差异的增大而呈显著增大的趋势;(3)经主成分分析,提取到的4个特征值均大于1的主成分,累计贡献率达91.018%,其中第1主成分的贡献率高达57.974%,其载荷绝对值大于0.5的主要变量占形态比例指标总数的64.706%;(4)将A、B、C、D实验群体统归为干露处理淘汰群,E实验群体定义为干露处理选留群。采用逐步判别法,所建的Fisher分类函数方程组可较清晰地区分淘汰群和选留群个体,其中选留群个体的判别准确率P1、P2分别为100%和84.75%,淘汰群个体的判别准确率P1、P2分别为82%和100%,两者综合判别准确率为91%。 相似文献
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