用科技词汇润色下句:区域耗水-产量耦合的粮食生产水足迹遥感模型构建及调控效用评价

时间: 2023-09-06 16:04:43 浏览: 85
### 回答1: 区域耗水-产量耦合的粮食生产水足迹遥感模型是通过利用遥感技术和水资源管理模型来构建的,旨在评估粮食生产对水资源的影响,并进行水资源管理调控。该模型能够帮助分析区域粮食生产的水资源使用效率,评估不同水资源管理策略的调控效果,为水资源管理决策提供科学依据。 ### 回答2: 近年来,随着区域经济的快速发展和人口的持续增加,农业生产对水资源的需求不断增大,而水资源却逐渐紧缺。为了更有效地评估区域粮食生产对水资源的利用情况,并提供科学的调控措施,我们利用遥感技术构建了一种新的模型,即区域耗水-产量耦合的粮食生产水足迹遥感模型。 该模型利用遥感数据获取区域内农田的植被覆盖情况、土壤含水量等信息,并结合地理信息系统,实现对区域粮食生产水足迹的定量分析。通过分析不同地区的粮食产量与用水量之间的关系,我们可以评估出区域耗水-产量耦合的状况,进而了解区域的水资源利用效率。 在模型构建的基础上,我们还对调控效用进行了评价。通过模型分析和仿真模拟,我们可以评估不同的调控措施对区域粮食产量和水资源利用的影响。例如,合理控制灌溉水量、改善土壤水分保持能力等措施都会对区域水资源的利用效率产生积极的影响。通过评估调控措施的效果,我们可以为决策者提供科学的决策依据,进一步优化粮食生产水足迹的调控策略。 总之,区域耗水-产量耦合的粮食生产水足迹遥感模型的构建和调控效用评价,通过科技手段为解决农业水资源问题提供了新的工具和路径,为实现可持续的粮食生产和水资源管理做出了贡献。 ### 回答3: 区域耗水-产量耦合的粮食生产水足迹遥感模型构建及调控效用评价是利用科技手段进行研究和评估的一种方法。该模型利用遥感技术获取区域土地利用状况、植被生长情况以及气象数据等信息,结合耦合关系理论,将耗水和产量这两个因素进行关联分析。通过模型的构建和调试,可以准确地评估粮食生产的水足迹,并进一步评价其水资源利用效率。 该模型的构建过程中需要运用科技词汇,诸如遥感、地理信息系统(GIS)、气象学等。通过遥感技术获取的图像数据可以提供精确的地理信息,为模型构建提供基础数据。同时,地理信息系统(GIS)的应用可以帮助将遥感数据与其他相关数据进行空间叠加和分析,进一步提高评估的准确性和可靠性。 此外,气象数据的收集和分析也是建立该模型的重要步骤。气象学中的降水情况、温度等气象要素与粮食产量有着密切关系,它们之间的相互作用可以通过模型进行量化和评估。 基于构建的模型,可以进一步评价调控措施的效用。例如,在模型的基础上,可以评估引入先进的节水灌溉技术对粮食生产水足迹的影响程度。通过分析模型的输出结果,可以获取数据支持,为相关政策的制定和调整提供决策依据。 总之,区域耗水-产量耦合的粮食生产水足迹遥感模型的构建与调控效用评价,是一种基于科技手段的精确评估方法,为粮食生产的可持续发展和水资源的合理利用提供科学依据。

相关推荐

好的,以下是能够解决上述问题的代码: python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('2001-2017年北京市水资源情况信息.csv', encoding='gbk') # 填充再生水和南水北调水的缺失值 data['再生水供水量'].fillna(0, inplace=True) data['南水北调水供水量'].fillna(0, inplace=True) # 计算水资源总量 data['水资源总量'] = data['地表水资源量'] + data['地下水水资源量'] - data['重复计算水资源量'] # 绘制全年水资源量折线图 plt.plot(data['年份'], data['水资源总量']) plt.title('全年水资源量折线图') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('水资源总量') plt.show() # 计算人均水资源量 data['人均水资源量'] = data['水资源总量'] / data['常住人口'] # 绘制人均水资源量散点图 plt.scatter(data['年份'], data['人均水资源量']) plt.title('人均水资源量散点图') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('人均水资源量') plt.show() # 计算2017年用水量 water_usage = data[data['年份'] == 2017][['农业用水', '工业用水', '生活用水', '生态环境用水']].iloc[0] # 绘制2017年用水量饼图 plt.pie(water_usage, labels=water_usage.index) plt.title('2017年用水量饼图') plt.show() # 绘制万元地区生产总值耗水量箱线图 plt.boxplot(data['万元地区生产总值耗水量']) plt.title('万元地区生产总值耗水量箱线图') plt.show() 需要注意的是,为了能够正确运行代码,需要保证你当前的工作目录下有名为 2001-2017年北京市水资源情况信息.csv 的数据文件。
项目名称:自助洗车平台 项目背景:随着汽车保有量的不断增长,洗车市场逐渐形成。但传统洗车方式存在排污、耗水、人工成本高等问题,自助洗车成为一种新兴的洗车方式。本项目旨在建立一个自助洗车平台,方便消费者进行自主洗车,减少传统洗车方式的不利影响。 项目职责: 1. 架构设计:设计并实现自助洗车平台的架构,包括前端、后端、数据库、缓存、负载均衡、日志等组件的选择和配置。其中,Nginx 负责反向代理和负载均衡,Tomcat 负责处理业务逻辑,keepalived 实现高可用性,redis 缓存常用数据,MySQL 存储洗车记录,inotify+rsync 实现文件同步,ELK 实现日志管理和分析。 2. 系统开发:基于 Spring Boot 框架,使用 Java 语言开发自助洗车平台的后端系统,实现洗车订单管理、设备管理、用户管理、支付管理等功能。同时,使用 Vue.js 开发前端页面,实现用户注册、登录、下单、支付等功能。 3. 数据库设计:设计并实现 MySQL 数据库,建立洗车订单表、设备信息表、用户信息表、支付记录表等,实现数据的存储和管理。 4. 缓存设计:使用 Redis 缓存常用数据,如用户信息、设备状态等,提高系统的响应速度和并发能力。 5. 日志管理:使用 ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)实现日志的收集、分析和管理,方便运维人员进行系统监控和问题排查。 6. 系统部署:使用 Docker 镜像技术,将自助洗车平台的各个组件打包成镜像,并使用 Kubernetes 进行容器编排和部署,实现系统的高可用性和自动化运维。 7. 系统监控:使用 Zabbix 实现系统监控,包括 CPU、内存、磁盘、网络等性能指标的监控和告警,保障系统的稳定性和可靠性。 项目收益: 1. 提高用户体验:通过自助洗车平台,消费者可以方便、快捷地进行洗车,提高用户体验和满意度。 2. 减少人工成本:自助洗车平台减少了人工操作和管理成本,提高了洗车效率和经济效益。 3. 降低环境污染:自助洗车平台的洗车方式较传统方式更为环保,减少了水资源和废水排放,降低了环境污染。 4. 提高系统运维效率:通过自动化运维和日志管理,减少人工操作,提高系统稳定性和运维效率。

最新推荐

TS浊度传感器在洗衣机中的应用

如今,全自动洗衣机已走进千家万户,其功能也越来越多,花样不断翻新。判断洗衣机性能的参数已经不再是最基本的洗净比、能耗以及耗水量等指标。

大型电力集团财务集中管控平台项目总体规划方案.docx

大型电力集团财务集中管控平台项目总体规划方案.docx

C#课程设计 扫雷游戏.zip

C#课程设计 扫雷游戏

300180华峰超纤财务报告资产负债利润现金流量表企业治理结构股票交易研发创新等1391个指标(2007-2022).xlsx

包含1391个指标,其说明文档参考: https://blog.csdn.net/yushibing717/article/details/136115027 数据来源:基于上市公司公告数据整理 数据期间:从具体上市公司上市那一年开始-2022年度的数据,年度数据 包含各上市公司股票的、多年度的上市公司财务报表资产负债表、上市公司财务报表利润表、上市公司财务报表现金流量表间接法、直接法四表合在一个面板里面,方便比较和分析利用 含各个上市公司股票的、多年度的 偿债能力 披露财务指标 比率结构 经营能力 盈利能力 现金流量分析 风险水平 发展能力 每股指标 相对价值指标 股利分配 11类财务指标分析数据合在一个面板里面,方便比较和分析利用 含上市公司公告的公司治理、股权结构、审计、诉讼等数据 包含1391个指标,如: 股票简称 证券ID 注册具体地址 公司办公地址 办公地址邮政编码 董事会秘书 董秘联系电话 董秘传真 董秘电子邮箱 ..... 货币资金 其中:客户资金存款 结算备付金 其中:客户备付金 .........

300145中金环境财务报告资产负债利润现金流量表企业治理结构股票交易研发创新等1391个指标(2007-2022).xlsx

包含1391个指标,其说明文档参考: https://blog.csdn.net/yushibing717/article/details/136115027 数据来源:基于上市公司公告数据整理 数据期间:从具体上市公司上市那一年开始-2022年度的数据,年度数据 包含各上市公司股票的、多年度的上市公司财务报表资产负债表、上市公司财务报表利润表、上市公司财务报表现金流量表间接法、直接法四表合在一个面板里面,方便比较和分析利用 含各个上市公司股票的、多年度的 偿债能力 披露财务指标 比率结构 经营能力 盈利能力 现金流量分析 风险水平 发展能力 每股指标 相对价值指标 股利分配 11类财务指标分析数据合在一个面板里面,方便比较和分析利用 含上市公司公告的公司治理、股权结构、审计、诉讼等数据 包含1391个指标,如: 股票简称 证券ID 注册具体地址 公司办公地址 办公地址邮政编码 董事会秘书 董秘联系电话 董秘传真 董秘电子邮箱 ..... 货币资金 其中:客户资金存款 结算备付金 其中:客户备付金 .........

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

OceanBase数据库简介及原理解析

# 1. OceanBase数据库概述 ## 1.1 OceanBase数据库的发展历程 OceanBase数据库是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统,起源于阿里集团的业务需求和技术挑战。自2010年开始研发,经过多年的迭代和优化,OceanBase已经成为阿里巴巴集团重要的核心数据库产品之一。在实际的业务场景中,OceanBase已经被广泛应用于金融、电商、物流等各个领域。 ## 1.2 OceanBase数据库的特点和优势 OceanBase数据库具有以下特点和优势: - **分布式架构**:OceanBase采用多副本分布式架构,可以实现高可用和数据容灾。 -

python的pandas读取excel怎么将excel表里的列从1开始而不是0

在 Pandas 中,数据框的列默认从0开始编号,但我们可以通过自定义函数来进行数据列的转换。可以先将读取的数据框列的第一个值设为1,然后对后续列进行递增处理。 以下是示例代码: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') # 定义函数将列从1开始 def reset_column(x): return str(int(x) + 1) # 应用函数到所有列名 df = df.rename(columns=reset_column) # 打印数据框

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx