上海市都市农业旅游产业集群判定与特征识别研究
这是一篇关于上海,都市农业旅游,都市农业旅游产业集群,产业集群判定,产业集群特征识别的论文, 主要内容为20世纪90年代以来,上海都市农业旅游发展迅速,空间结构与产业链关系日趋合理,逐渐形成产业规模。客观上来说,上海都市农业旅游产业存在着“产业聚集”和“产业联系”的特性,并在其都市农业旅游景点之间存在着专业化分工以及产业链的关联,具备形成旅游产业集群的条件。 本文顺应上海都市农业旅游产业的发展趋势,构建了针对上海市的都市农业旅游产业集群判定方法与标准,对上海都市农业旅游的产业聚集现象是否构成产业集群进行了判定,并根据判定结果对产业集群的产业结构特征进行了识别,从而提出上海都市农业旅游产业集群的优化策略,对上海都市农业旅游产业的发展具有理论和实践的双重意义。 本篇论文主要论述了两个方面的问题: 第一,探讨和总结了上海都市农业旅游产业集群的判定方法。本文通过对国内外农业旅游和旅游产业集群研究方法的分析,结合农业旅游特征和旅游产业集群判定方法的相关研究,总结提出了上海都市农业旅游产业集群的判定方法和流程,以此判定得出上海市的七大都市农业旅游集群及其地理分布。 第二,识别上海都市农业旅游产业集群的特征。本文从产业集群竞争力和产业结构两个方面对产业集群的特性进行识别。针对上海都市农业产业集群的发展特点,本文对GEM模型进行了理论上的修正,并运用修正过的GEM模型对政府、资源、设施、市场、企业、相关辅助发展产业六个方面对产业集群竞争力的发展进行识别;同时运用产业多样化指数、灰色关联度分析、SSM模型分析对产业集群的产业结构进行分析,对产业集群的产业结构进行识别。 最后,根据以上两部分的分析过程和结果,本文从宏观的角度尝试性地提出上海都市农业旅游产业集群发展的优化策略,希望对上海都市农业旅游产业集群的发展提供支持和帮助。
上海市都市农业旅游产业集群判定与特征识别研究
这是一篇关于上海,都市农业旅游,都市农业旅游产业集群,产业集群判定,产业集群特征识别的论文, 主要内容为20世纪90年代以来,上海都市农业旅游发展迅速,空间结构与产业链关系日趋合理,逐渐形成产业规模。客观上来说,上海都市农业旅游产业存在着“产业聚集”和“产业联系”的特性,并在其都市农业旅游景点之间存在着专业化分工以及产业链的关联,具备形成旅游产业集群的条件。 本文顺应上海都市农业旅游产业的发展趋势,构建了针对上海市的都市农业旅游产业集群判定方法与标准,对上海都市农业旅游的产业聚集现象是否构成产业集群进行了判定,并根据判定结果对产业集群的产业结构特征进行了识别,从而提出上海都市农业旅游产业集群的优化策略,对上海都市农业旅游产业的发展具有理论和实践的双重意义。 本篇论文主要论述了两个方面的问题: 第一,探讨和总结了上海都市农业旅游产业集群的判定方法。本文通过对国内外农业旅游和旅游产业集群研究方法的分析,结合农业旅游特征和旅游产业集群判定方法的相关研究,总结提出了上海都市农业旅游产业集群的判定方法和流程,以此判定得出上海市的七大都市农业旅游集群及其地理分布。 第二,识别上海都市农业旅游产业集群的特征。本文从产业集群竞争力和产业结构两个方面对产业集群的特性进行识别。针对上海都市农业产业集群的发展特点,本文对GEM模型进行了理论上的修正,并运用修正过的GEM模型对政府、资源、设施、市场、企业、相关辅助发展产业六个方面对产业集群竞争力的发展进行识别;同时运用产业多样化指数、灰色关联度分析、SSM模型分析对产业集群的产业结构进行分析,对产业集群的产业结构进行识别。 最后,根据以上两部分的分析过程和结果,本文从宏观的角度尝试性地提出上海都市农业旅游产业集群发展的优化策略,希望对上海都市农业旅游产业集群的发展提供支持和帮助。
上海地区城市热岛效应分析
这是一篇关于上海,气温,热岛强度,天气型的论文, 主要内容为随着经济的发展及城市的扩张，城市气候主要特征的城市热岛效应越来越严重并更加影响人类的生活，因此研究城市热岛效应有重要的现实意义，对城市规划和精细化预报都有帮助。论文利用上海地区1981～2003年城、郊区共11个气象站点历史气象资料，包括平均气温、极端最高气温和极端最低气温，分析了上海地区23年来城、郊区气温的变化和热岛强度的变化；并用2001～2003年逐日四次观测资料(气压、气温、露点、云量、风速和风向)，通过主成分分析和聚类分析将3年来上海地区冬季天气型分为6类，夏季天气型分为5类。将冬季和夏季热岛强度和天气型出现频率作了相关分析。结果表明，上海地区热岛强度1995年最大，四季中秋、冬季热岛强度最大，夏季热岛强度最弱。平均最高气温夏季城、郊温差最大，春、秋季次之，冬季最小。平均最低气温城、郊温差秋冬季较大，夏季最低，且城、郊平均最低气温差的最低值均为负值，表明郊区的极端最低气温比城区高。热岛强度月变化是10月最大，6月份热岛强度最低。城、郊各月极端最高气温差和极端最低气温差的月变化相反，极端最高气温差夏季7月最大，冬季1月最低；城、郊各月气温极端最低值的差春季4月、5月和秋季10月这三个月份最大，最低值反而出现在7月。通过对冬、夏季热岛强度和天气型出现频率分析得出，冷干型天气出现频率增大，使得热岛强度也有所增强；冷湿型天气出现频率减小，热岛强度也会有所增强。其他四类天气型出现频率很小，对热岛强度的影响也小。夏季上海地区受热湿微风型天气控制，热湿微风型天气频率减小，会使热岛强度增强，虽然热湿有风型天气频率增加会使热岛强度减弱，但是其频率远小于热湿微风型天气，对热岛强度的影响也远小于热湿微风型天气
新一代天气雷达生物回波分析与识别方法研究
这是一篇关于上海,WSR-88D,双偏振天气雷达,生物回波,模糊逻辑算法的论文, 主要内容为为研究我国新一代天气雷达生物回波的雷达物理量特征和长江中下游地区天气雷达生物回波的发生发展规律,对上海南汇WSR-88D双偏振天气雷达2018年3月至11月上旬的观测数据进行生物回波的识别与分析。从双偏振雷达电磁波散射理论入手讨论了生物回波的反射率因子Z、等效反射率因子Ze、双程差分相位ΦDP、0延迟相关系数ρHV等雷达物理量与气象回波的差异。生物回波识别算法程序设计上,用Python语言编写天气雷达回波分类算法程序(The Classification of Echoes by Fuzzy logic Algorithm),通过均方根标准差法获得反射率因子纹理SD(Z)、差分相位纹理SD(ΦDP)等反应雷达回波小尺度数值变化的参量,基于模糊逻辑算法原理,识别并保留天气雷达数据资料中的生物回波信息。为研究天气雷达探测到的生物回波随季节变化的发生发展规律,对识别结果中生物回波的采样点数量随观测时间变化而变化的动态曲线进行分析,讨论了降水、风及温度等气象条件对生物迁飞的影响,结果表明上海南汇雷达3月生物回波的采集数量日变化不明显,主要以鸟类的局地活动为主,夜间昆虫层最早在3月中旬出现,活动强度处于较弱阶段,4月中旬至5月底,夜间生物回波点数量显著增加。春季当夜间少降水或天气晴朗,气温高于16℃,低空风向偏南,风力3-4级时生物回波也随之发展旺盛。夏季6月初至8月底的雷达回波识别结果以降水为主,夜间出现层状云降水时,生物回波识别率很低,积状云降水出现时迁飞生物有局地活动现象,雷达数据中生物回波反射率因子多为负值,且在长江中下游地区降水量最大的6月中旬至7月下旬,生物回波的识别数量日变化不明显。夏季夜间气温普遍高于23℃,不利于低空昆虫层的形成和发展,导致生物回波识别率较低。9月初开始生物回波识别率逐渐升高,在9月和10月晴朗的夜间,昆虫成层定向迁飞现象尤为显著。秋季为生物回波出现的第2次高峰,与春季不同的是,当9月和10月夜间低空风向偏北,风力小于4级时,昆虫定向迁飞现象显著。为进一步研究生物回波与其他非气象回波之间的差异,对生物迁飞现象明显时段生物回波的雷达参量值生成标准化频率直方图,结合迁飞生物学理论分析了2018年不同季节生物回波的雷达参量数值特征,反射率因子值最高可达到小雨量级,且主要出现在春季和秋季的黄昏和日落之后。夏季生物回波反射率因子值为负值的比重明显高于春秋两季。生物回波的偏振参量数值特征随季节变化不明显,这主要是生物散射单体的不规则性导致的雷达回波去极化效应,与雷达分辨率体积内迁飞生物的密度数无关。总体上,生物回波的相关系数普遍较低,差分反射率和双程差分相位值普遍高于气象回波。由于S波段天气雷达的空间分辨率差,其最小距离分辨率为0.25 km,天气雷达观测不到鸟类和昆虫等生物回波的单体,但在长江流域的春季和秋季,有大规模空中迁飞的时段能够对昆虫成层定向迁飞的现象进行有效识别。
上海地区大气水汽及降水氢氧同位素特征及其环境意义
这是一篇关于大气水汽,降水,氢氧同位素,环境意义,化石燃料燃烧,上海的论文, 主要内容为降水氢氧同位素组成、时空变化规律研究已较为成熟,而降水的前体物质大气水汽,由于其在示踪大气降水来源,区域物质输送等方面的特有优势,其氢氧同位素的研究已成为当前全球变化和环境演变的热点和前沿。对比大气降水,水汽的氢氧同位素对区域大气要素和边界层条件变化更加敏感因此探索上述条件对其的影响,并反演其记录的大气环境信息具有重要的理论与应用价值。本文收集了2018年冬到2019年冬上海闵行地区6次大气水汽连续采集样品及该时段90%的降水样品,测试了样品的氢氧同位素,探讨了水汽的δD、δ18O和δ17O和氘盈余值(d)的时间变化特征,其与大气降水线的关系以及环境指示意义;深入探讨通过氘盈余、δ17O和δ18O含量变化示踪水汽来源,特别追踪区域人为活动产生的水汽的可靠性。通过论文工作得出如下结论:1.上海地区大气水汽中δD、δ18O和δ17O的不同时间尺度变化特征基本一致,没有明显的日变化,季节差异不明显。降水过程会导致大气水汽中的同位素出现明显负偏。与水汽纬向分布模式对应良好:上海与相近纬度观测站点的水汽氢氧同位素值较为接近,比更高纬度的站点较为偏重。本研究观测到的上海地区水汽同位素的d值比全球其他地区明显偏高,这是由于本研究的水汽采样时段大气降水频繁,云下大气相对湿度低,大气降水的二次蒸发会造成大气水汽d值的增大。2.上海地区大气水汽中δ18O与δD具有很好的相关性,春季:δD=6.64δ18O+6.47(n=84,r=0.97)夏季:δD=7.29δ18O+13.25(n=81,r=0.98)秋季:δD=3.58δ18O–38.40(n=74,r=0.77)冬季:δD=8.12δ18O+32.11(n=84,r=0.94),斜率和截距与上海地区降水数据均具有春秋低、冬夏高的特征。同期降水和水汽同位素的差值与降水同位素有较强的正相关关系,这与降水规模有关,强降水和云下高相对湿度会抑制二次蒸发造成的动力学分馏,从而缩小降水和水汽的同位素差异。水汽氢氧同位素与绝对湿度的相关性最好,且这一相关性在春(r=0.88,δ18O与绝对湿度相关系数,下同)、秋(r=0.82)以及冬季逆温时期(r=0.91)很高,在夏季(r=0.06)和冬季非逆温期(r=0.15)则无明显相关。3.水汽同位素d值平均值呈现显著的季节变化:表现为冬(31.70‰)>秋(30.13‰)>春(27.08‰)>夏(25.75‰)的特征。水汽中的d值均要高于同季节的降水,而季节变化趋势基本一致。除了冬季非逆温时期,四个季节均表现出随着相对湿度的增大,d值逐渐减小的规律,且这一相关性冬季逆温期最高。这说明上海地区冬季逆温期水汽源地较近,以本地蒸发为主,因此能够反映出d值与相对湿度的关系;冬季非逆温期大气层结不稳定,本地水汽散发较快,d值与本地相对湿度的相关性一般。4.春、夏、秋三季,大气水汽同位素中的δ17O与δ18O基本遵循质量分馏效应,冬季逆温时期的斜率和截距比质量分馏线要小,而冬季非逆温时期则偏大。大气水汽17O盈余值波动范围比上海地区雨水大,平均值最高组出现在冬季逆温时,达到了159.98 per meg,最低组出现在冬季非逆温时,为-56.05 per meg。冬季样品的标准差明显大于其他季节。由于上海地区并不在平对流层强烈交换的区域,因此氧同位素的异常信号可能来源于近地表环境。5.同期降水的δ18O值高于水汽δ18O,而d值比水汽低,水汽和降水δ18O的季节变化趋势基本一致,而d值变化趋势在夏季有显著差异。实测值的δD与平衡分馏理论值计算值接近;δ18O的实测值小于平衡分馏得出的理论值;d值的实测值比平衡分馏理论值明显偏大,最大差距可达19.91‰,且d值的实测理论差值与相对湿度有一定负相关关系。6.上海地区冬季大气水汽d值和CO2的负相关程度(冬季逆温时段,r=-0.66)明显高于夏季(r=-0.25),可以推测是化石燃料燃烧生成的低d值水汽造成了大气水汽d值降低。使用瑞利分馏模型的混合空气氘盈余计算公式进行计算,结果显示,冬季逆温期,燃烧生成的水汽最高占到了边界层水汽总量的12.3%,平均比例达到了7.5%。这一结果证明了上海地区人为排放的化石燃料燃烧生成水汽在冬季大气层结稳定时占有较大的比重,这部分水汽可能会对大气水汽同位素的分布特征产生一定的影响。
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