在前程无忧、BOSS直聘等招聘网站收集整理乡村旅游相关岗位招聘信息,从岗位类型、岗位职责、单位性质、地域分布、岗位要求、福利待遇等维度分析乡村旅游人才行业需求现状,使用ROST CM 6.0中的语义网络分析功能解析乡村旅游岗位任职要...在前程无忧、BOSS直聘等招聘网站收集整理乡村旅游相关岗位招聘信息,从岗位类型、岗位职责、单位性质、地域分布、岗位要求、福利待遇等维度分析乡村旅游人才行业需求现状,使用ROST CM 6.0中的语义网络分析功能解析乡村旅游岗位任职要求中的能力要求,以此为基础探讨乡村旅游人才职业能力培养路径。展开更多
水稻需水量研究面临多方面挑战,包括海量数据处理、时空尺度变化的复杂性,这使得采用单一方法难以捕捉其关键特征。因此,为解决单一方法难以捕捉水稻需水量变化的关键特征的困难,该研究提出了一种时域和频域相结合的需水量关键影响因素...水稻需水量研究面临多方面挑战,包括海量数据处理、时空尺度变化的复杂性,这使得采用单一方法难以捕捉其关键特征。因此,为解决单一方法难以捕捉水稻需水量变化的关键特征的困难,该研究提出了一种时域和频域相结合的需水量关键影响因素识别方法。利用Penman-Monteith公式,基于7个气象指数、4个环流指数,研究了高邮灌区1980—2021年水稻生育期内作物需水量(crop water requirement,ET_(c))和灌溉需水量(irrigation water requirement,IR)特征,并从时频域角度,综合Pearson相关性、小波、投影长度和M-K检验等分析方法,结合能量分区,提出了水稻需水量关键影响因素的分析方法,识别水稻需水量关键影响因素及变化趋势。结果表明:1)ET_(c)和IR多年均值分别为532.88、285.04 mm/a;年际距平显示,ET_(c)和IR在2000年由偏少向偏多转变;月度变化显示,每年8月需水量最高,10月最低;2)ET_(c)和IR存在2个主能量区(Ⅰ、Ⅱ区),Ⅰ区相对Ⅱ区,时间尺度更大、周期更长;ET_(c)在Ⅰ、Ⅱ区分别受到相对湿度、日照时长主导,其中相对湿度领先ET_(c)约1/2周期,日照时长与ET_(c)无相位差;IR在Ⅰ、Ⅱ区均受降水量主导,二者相位差均为1/2周期;3)从能量分区及相关性的分析结果来看,ET_(c)的关键影响因素是日照时长和相对湿度,分别呈显著负相关和正相关;IR的关键影响因素是降水量,两者呈显著负相关。总体来看,ET_(c)和IR与关键影响因素呈现了一种“主震有序、余震不断”的特点;4)ET_(c)和IR呈现缓慢震荡上升趋势,在2005年后更为明显。研究提出的需水量关键影响因素识别方法,可为高邮灌区水稻及其他区域作物合理灌溉制度的制定提供参考。展开更多
文摘水稻需水量研究面临多方面挑战,包括海量数据处理、时空尺度变化的复杂性,这使得采用单一方法难以捕捉其关键特征。因此,为解决单一方法难以捕捉水稻需水量变化的关键特征的困难,该研究提出了一种时域和频域相结合的需水量关键影响因素识别方法。利用Penman-Monteith公式,基于7个气象指数、4个环流指数,研究了高邮灌区1980—2021年水稻生育期内作物需水量(crop water requirement,ET_(c))和灌溉需水量(irrigation water requirement,IR)特征,并从时频域角度,综合Pearson相关性、小波、投影长度和M-K检验等分析方法,结合能量分区,提出了水稻需水量关键影响因素的分析方法,识别水稻需水量关键影响因素及变化趋势。结果表明:1)ET_(c)和IR多年均值分别为532.88、285.04 mm/a;年际距平显示,ET_(c)和IR在2000年由偏少向偏多转变;月度变化显示,每年8月需水量最高,10月最低;2)ET_(c)和IR存在2个主能量区(Ⅰ、Ⅱ区),Ⅰ区相对Ⅱ区,时间尺度更大、周期更长;ET_(c)在Ⅰ、Ⅱ区分别受到相对湿度、日照时长主导,其中相对湿度领先ET_(c)约1/2周期,日照时长与ET_(c)无相位差;IR在Ⅰ、Ⅱ区均受降水量主导,二者相位差均为1/2周期;3)从能量分区及相关性的分析结果来看,ET_(c)的关键影响因素是日照时长和相对湿度,分别呈显著负相关和正相关;IR的关键影响因素是降水量,两者呈显著负相关。总体来看,ET_(c)和IR与关键影响因素呈现了一种“主震有序、余震不断”的特点;4)ET_(c)和IR呈现缓慢震荡上升趋势,在2005年后更为明显。研究提出的需水量关键影响因素识别方法,可为高邮灌区水稻及其他区域作物合理灌溉制度的制定提供参考。
