简介:自然生态系统不同植物种群之间存在着广泛的竞争,且多种植物种群可以共存,即具有生物多样性。经典的资源竞争模型(莫诺模型)支持生态学上的“竞争排斥原理”,不适用于阐释自然生态系统不同植物种群间的竞争与共存。根据植物生态系统的特点,引入植物种群的生长率随着物种个体大小/个体数增加而逐渐趋于饱和的性质,建立自抑制资源竞争模型。该模型与莫诺模型的本质区别在于,物种的临界可利用资源随种群密度增加而上升,从而可以达到不同物种间的平衡。数学分析及数值模拟结果表明,该模型可允许多物种稳定共存(即共存的物种种类数可以多于供给其生长的资源种类数),同时优势物种随资源供给率增加而依次变化。
简介:摘要:随着信息技术化时代的发展和进步,大数据逐渐普及社会的各行各业之中。由于现代人们追求生活的便捷性,对于数据的分析处理和在运用的需求上的作用变得更加显著起来,与此同时不断的去提高数据的搜索能力、存储和传输的处理水平,并通过技术层面上来实现对数据进行分析的能力。但是据了解我国的政务工作之中并不重视对大数据的运用,这不利于我国政务工作高效率的开展。为此,如何通过去挖掘企业大数据的潜力以及价值使其为我国的政务工作服务,成为当前我国政务工作中所面临的难题之一。基于此,本文通过探究和分析企业大数据模型来深入挖掘企业大数据的价值和潜力,使得企业大数据模型更好的去为政务创新服务,希望能够给相关人员通过参考。
简介:湿地生态系统退化的临界状态判别是湿地风险评价的重要内容,也是实施湿地生态系统健康有效管理与保护的重要前提。以中国北方半干旱地区天然内陆湿地——卧龙湖为例,在综合考虑湿地退化指标的基础上,选择水质、蓄水量、生物多样性和生态脆弱性等典型参数指标建立了湿地生态系统退化状态判别的尖点突变模型。研究表明湿地生态系统的退化过程与突变理论的基本特征相符,模型拟合结果较好地反映了卧龙湖湿地退化状态。通过对卧龙湖湿地1994-2009年的数据模拟,结果表明:1994-2001年间卧龙湖湿地生态系统处于较健康的状态,而2002年的判别结果显示卧龙湖湿地处于退化突变状态,即湿地退化导致了生态系统相当程度的损害。研究还表明,卧龙湖湿地生态水量的减少和水环境质量的降低是导致湿地退化的重要因素。为了保护湿地生态系统的健康,防止卧龙湖湿地生态系统退化的发生,应在科学配置区域水资源的同时合理调整区域的产业结构,提高农村污水处理率。
简介:【 摘要】 :随着我国国民经济不断快速发展,人们对于交通的需求也在日益增加,民航业也处于一个高速发展的阶段。然而安全又是民航发展中永恒的课题,其中空中交通管理是不可或缺的重要一环。我国的民航可用空域相比航班量而言是缺少的,这就导致对空管工作要求更高。安全文化模型的建立对空管的长期稳定发展起到很重要的作用。本文从组织的安全文化角度出发,阐述了安全文化对组织的重要意义,并对有关企业的组织安全文化模型、安全文化成熟度模型、安全文化评估模型进行研究。其中对空管组织模糊综合评价模型进行重点分析。对 X省空管分局的安全文化使用模糊综合评价的方法进行评价,对专家评估结果整合计算,得出组织安全文化水平。
简介:摘要:随着科技的发展,BIM,即建筑信息模型已经越来越被建筑行业所采纳。本研究便在此背景下,探讨了BIM技术在建筑工程安全管理中的应用。即通过BIM技术建立建筑工程安全管理模型,其目的在于旨在为建筑工程的安全生产提供科学、有效的解决方案。具体而言,我们选择了一些具有代表性的建筑工程实例进行实证分析,并采用专家咨询、文献分析等多种研究方法进行探究。研究结果表明,基于BIM技术的建筑工程安全管理模型对于满足建筑工程的安全生产有着显著的作用。其中,BIM技术可帮助我们预测和分析安全隐患,制定安全管理策略,避免了许多安全事故的发生,提高了工程的安全性。同时,BIM技术也能提高建筑工程安全管理的效率,节省了大量的人力和物力。因此,BIM技术在建筑工程安全管理中具有明显的优势,且有着广泛的应用前景。
简介:摘要:随着人工智能技术的飞速发展,大模型作为其中的一项关键技术,正受到越来越多的关注。本文旨在探讨大模型的概念、特点、应用领域以及面临的挑战,并深入分析大模型与人工智能技术之间的关系。通过对大模型的研究,我们可以更好地理解人工智能技术的发展趋势,并为未来的研究提供有益的参考。
简介:摘要:摘要:本文以建筑信息模型(BIM)为基础,探讨了其在施工进度管理中的应用。通过对BIM技术的介绍和相关研究文献的分析,本文深入研究了BIM在施工进度管理中的作用和优势。在实际工程项目中,应用BIM技术可以有效提高施工进度的管理和控制效果,减少工期延误和资源浪费。同时,本文还分析了BIM在施工进度管理中存在的挑战和问题,并提出了相应的解决方案。
简介:摘要:本论文旨在研究和应用建筑工程造价预测模型,以提高工程项目成本管理的准确性和有效性。首先,本文通过文献综述梳理了现有造价预测方法及其局限性,指出了目前研究中的关键缺口。接着,本文构建了一系列造价预测模型,包括统计学模型、机器学习模型及其混合模型,并利用历史项目数据和市场价格数据进行模型训练和验证。通过实证分析,本文评估了不同模型的预测性能,比较了它们在准确性和稳定性方面的表现。研究结果表明,混合模型在预测性能上优于单一模型,并在实际应用中表现出显著的成本控制效果。最后,本文总结了研究结论,并提出了相关的政策建议和实践指南,以期为政策制定者和建筑企业提供参考。本研究不仅拓展了建筑工程造价预测的理论基础,还为提高工程项目成本管理的实践提供了新思路。