简介:摘 要:本文将从经评审的最低投标价法的定义、中标实施情况、存在的问题、解决办法及发展趋势等几方面进行分析和阐述。
简介:〔摘要〕 粮食产量与价格之间按其自身规律发生的负反馈互动关系,使粮食市场表现出来的“两丰一欠一平”与“谷贱伤农”的自身周期规律性可以较好地促成耕地轮作,而政府持续上涨的最低收购价实施打破了粮食市场应该有的一定程度“谷贱伤农”波动特征,进而抑制了耕地轮作。为了促成耕地轮作,需要让市场机制在粮食市场中真正充分发挥其调节作用。因此,实现“价补分离”并不是粮食最低收购价改革的本质,把“价格交给市场来决定”也不是其本质,二者只是前提条件。由于三大主粮具有巨大的刚性需求量以及关税配额制度保护从而替代性极小,导致粮食生产者补贴也是一种变相的价格支持,所以需要考虑“最低收购价+补贴”产生的“组合”干扰市场效应。因此,应取消针对三大主粮的特定品种补贴政策,且最低收购价不能大于粮食生产成本。
简介:利用2013—2014年沈阳地区日光温室内和温室外的气象观测资料,采用相关分析和逐步回归分析方法对日光温室内最低气温的变化特征及其预报模型进行了研究。结果表明:2013—2014年沈阳地区日光温室内最低气温与温室外的前一日最高气温、前一日最低气温、当日最低气温及温室内前一日最高气温、前一日最低气温相关显著。沈阳地区四季不同天气条件日光温室内最低气温的预报模型存在一定的差异,冬季日光温室内最低气温模型的预报准确率较高,春季次之,秋季再次之,夏季日光温室内最低气温模型的预报效果较差,冬季、春季、秋季、夏季日光温室内日最低气温≤3.0℃的预报准确率分别为91%、85%、81%和79%;雨雪天日光温室内最低气温的预报准确率较高,阴天次之,晴天再次之,多云天日光温室内最低气温的预报准确率较低,雨雪天、阴天、晴天、多云天日光温室内日最低气温≤3.0℃的预报准确率分别为90%、87%、83%和77%。可见,本文建立的沈阳地区日光温室内最低气温模型的预报效果较好,可为沈阳地区中高档钢架砖混结构日光温室内最低气温的预报提供参考,具有较强的实用性。
简介:利用MICAPS资料和NCEP(1°×1°)再分析资料,对秦皇岛市2001年1月15日和2010年1月6日两次最低气温极值天气过程,从环流形势、物理量场的垂直结构、温度方程的平流项、垂直项与非绝热项等进行了综合对比分析。结果表明:两次过程环流形势基本相似,均自西北路径直接影响华北,冷平流由水平方向移动并在垂直方向下传;通过对局地温度变化中各项因子的定量估算,发现当空气干燥且从低到高空均为下沉气流时,下沉增温的影响不容忽视;2010年1月6日出现的最低气温极值主要是非绝热因子影响。2010年1月3—4日秦皇岛降暴雪,积雪深度在10cm以上,2010年1月6日非绝热项为-0.907℃.h^-1,2001年1月15日非绝热项为-0.301℃.h^-1,下垫面性质的改变对局地气温的影响可为最低气温预报提供参考。
简介:摘要:近年来,随着生命至上可持续安全发展理念上的不断深入和安全生产法规上不断完善,安全法定责任学习在建筑行业中也日益兴起。将法定责任应用在房屋建筑的过程中,融入在项目工程管理始终,促进了安全法定责任的落实。落实好法定安全职责既能减少安全生产事故的发生,也能同时做到如何避免被追究法律责任。
简介:利用华中区域(河南、湖北、湖南3省)42站1960~2005年逐月平均最高、最低气温资料,计算并详细分析了该区域年(季、月)平均最高、最低气温和气温日较差的线性变化趋势、突变性及周期性特征。结果发现:1)华中区域年平均最高、最低气温均呈现上升趋势,年平均气温日较差呈减小趋势,其中年平均最低气温变化最显著。2)平均最高气温在春、秋、冬均呈上升趋势;平均最低气温四季均呈上升趋势,其中春、冬季变化显著;平均气温日较差在夏、冬季下降趋势较为明显,其中以冬季降幅最大。3)全年有4个月平均最高气温呈下降趋势,其中8月最为显著;平均最低气温在冬、春季为明显上升趋势,其他月变化趋势不显著;平均气温日较差在冬、夏季呈明显下降趋势,其中1月最为显著。4)年平均最高、最低气温在20世纪90年代经历了一次由冷变暖的明显突变;四季中,平均最高气温春、冬季突变显著,平均最低气温春、夏季突变显著。5)年平均最高、最低气温存在显著的2~4a周期变化。
简介:利用区域气候系统模式PRECIS(ProvidingRegionalClimatesforImpactsStudies)分析A1B情景下中国区域21世纪3个时段2011~2040年、2041~2070年、2071~2100年最高、最低气温及日较差相对于气候基准时段(1961~1990年)的变化.结果表明:中国区域未来3个时段平均最高、最低气温呈逐渐增大趋势,日较差呈逐渐减小趋势;最高气温增幅分别为1.7、3.2、3.9℃,最低气温增幅分别为1.9、3.6、4.7℃,最低气温增幅与最高气温增幅相比可达1.1倍以上.未来最高、最低气温冬季增幅最大、春季最小,日较差则表现为冬季减小幅度最大、夏季减小不明显.最高、最低气温及日较差变化的空间分布显示,最高气温在东北地区升幅最大,在西北、黄土高原和四川盆地亦有较大幅度的上升,但在青藏高原北部和华南地区升幅较小;最低气温在西北地区升幅最大,在东北和青藏高原北部升幅较大,而四川盆地和华南地区升幅较小;日较差在中国北方地区普遍减小,在青藏高原北部减小最为明显,但在四川盆地与云贵高原东部地区日较差则呈增大趋势.