7个研究背景和意义示例,教你写计算机干旱论文

今天分享的是关于干旱的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到干旱等主题,本文能够帮助到你

基于Landsat和MODIS数据时空融合的通榆县干旱监测研究

这是一篇关于干旱,TVDI,FSDAF,时空融合的论文, 主要内容为干旱是气候变化研究领域的前沿问题。近几十年来,在气候变暖和高强度人类活动的影响下,干旱频繁发生,影响范围不断扩大,已成为全球最为严峻的灾害问题之一。卫星遥感技术是全球和区域尺度干旱监测的有效手段。然而,由于受云污染、卫星重访周期、传感器设计限制等因素影响,单一卫星传感器目前难以同时获取高时空分辨率数据,无法满足大范围、实时、高精度干旱监测的实际需求。基于时空融合方法对多源遥感影像进行融合,获得高时空分辨率数据,为在精细尺度上揭示区域干旱时空变化特征提供了可能。通榆县位于吉林省西部地区,是重要的商品粮基地,但该地每年都会遭受干旱的困扰,是吉林省乃至东北地区的重旱区之一。对通榆县干旱进行实时准确地反演和动态监测,不仅对农业生产保障、生态环境保护具有重要意义,而且可为制定区域干旱灾害风险防控战略规划提供科学依据。本研究基于通榆县2012-2021年5-9月的Landsat-7/8 ETM+/OLI和MODIS遥感影像,经计算和反演生成逐16天高空间分辨率和逐8天低空间分辨率的归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)影像数据,利用灵活的时空数据融合模型(FSDAF)分别对NDVI和LST进行融合,得到了逐8天的高空间分辨率NDVI和LST影像,构建NDVI-LST特征空间,反演生成2012-2021年5-9月逐8天的温度植被干旱指数(TVDI)数据,对其进行干旱等级的划分,定量分析了通榆县近10年生长季旱情的时空变化特征。研究结果表明:(1)对FSDAF模型融合生成的逐8天NDVI和LST数据,利用对应时间Landsat-7NDVI和LST数据为真实值进行精度分析,结果表明二者拟合效果较好,相关性较高。(2)利用2017-2019年0-10cm的土壤相对湿度数据对反演得到的TVDI数据进行线性拟合可知,两者间的R2较高,拟合效果较好,因此可用TVDI研究干旱的变化情况。(3)通榆县近10年生长季的旱情持续时间长、发生范围广,干旱等级以中等水平为主。其中,2013年生长季的旱情最严重,重旱区面积最大,占全县面积的25.88%,2019年次之,相比之下,旱情最轻的是2021年。(4)2012-2021年期间,不同年份逐8天旱情的波动变化明显。大多数年份中,5月份的旱情最严重。这是因为通榆县5月份降水稀少,透雨晚,加之春季回暖快、大风等天气因素会造成土壤迅速失墒,极易出现春旱灾害;6月份和8月份旱情较严重,则是因为夏季气温高降水少,导致出现伏旱,这对农作物的长势和产量有直接影响。(5)对2012-2021年生长季的年均TVDI数据进行Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验,得出通榆县68%的区域TVDI值减小,干旱程度呈减弱趋势,东北、西北和西南部分区域TVDI增加,干旱程度趋于加重,且70%的区域TVDI变化不显著,西部部分地区TVDI变化为较显著和强显著,呈显著变化的区域零散遍布整个县域的结论。

基于微服务架构的干旱管理系统研究与实现

这是一篇关于微服务,管理系统,干旱,业务集成,组件化的论文, 主要内容为随着水利行业快速发展,水利行业系统软件需要满足各种复杂的水利需求、适配不同的交互协议、应用不同的水利模型,水利软件应用人数多,软件质量要求高,软件结构也越来越复杂,软件内部服务耦合度较高,二次开发难度较大,因此探索新的水利软件架构技术、新的设计模式来适应水利行业业务需求变化迫在眉睫。本文研究以微服务架构设计思想为基础,以开放性的系统平台为设计原则构建分布式微服务干旱管理系统,研究将水利业务进行细颗粒划分,降低系统内部服务间的耦合性,构建可复用的组件库,降低系统平台二次开发的难度,采用微服务等技术保障系统平稳运行。本篇论文主要研究内容和成果如下:(1)研究干旱管理系统构建关键技术。分别研究软件架构技术、数据库支撑技术、系统后台支撑技术、系统前端可视化技术、微服务中间件等五部分内容。首先研究软件体系架构,对比各体系优势确定微服务架构构建干旱管理系统;其次分别研究分析Mysql、Redis、MongoDB三种数据库的优势;然后研究分析Spring、MVC架构、持久层架构以及微服务架构;再研究分析前端架构、前端路由、UI库以及JavaScript等可视化框架技术;最后对微服务架构中间件进行研究,分析各个中间件的使用场景。(2)干旱管理系统需求抽取研究。通过干旱管理系统数据来源、数据校验、数据管理确定数据管理模块需求;依此分析干旱评估、干旱区划以及干旱预警等业务需求,确定干旱管理系统干旱业务需求;通过成果审查和成果展示确定成果管理模块需求;结合水利行业背景和干旱系统用户,确定干旱管理系统模块需求。(3)基于微服务架构设计干旱管理系统。首先基于干旱管理系统开发目标,结合干旱管理系统需求和关键技术研究,设计干旱灾害管理系统整体架构,最后分别对干旱管理系统数据管理、干旱评估模块、干旱区划、干旱预警、系统成果管理、系统管理等模块进行设计。(4)开发并实现干旱管理系统。以干旱管理系统总体架构设计构为基础,以干旱管理系统设计成果为导向,以逻辑模型构建、数据库管理、系统后台逻辑控制开发、系统前台可视化展示、前后端接口交互这一流程为实现方式,依此实现数据管理、干旱评估、干旱区划、干旱预警、系统成果管理、系统管理等模块的研发。

藜麦（Chenopodium quinoa Willd.）对干旱胁迫的生理响应

这是一篇关于干旱,藜麦,不同品种,生理响应的论文, 主要内容为干旱严重影响了农业可持续发展,限制了农作物产量的提高。藜麦营养价值均衡,且具有较好的抗逆性,对干旱地区的土地利用具有重大意义。本实验选取了藜麦的两个品种——“Titicaca”和“陇藜1号”作为实验材料,通过土壤称重法,设计了三组处理,分别是对照组(CK)、中度干旱处理组(MD)和重度干旱处理组(SD),并分别于胁迫的第3 d,第6 d,第9 d取样,分析其形态和生理生化等参数,探究藜麦对干旱胁迫的生理响应。本实验的主要结果如下:1.干旱胁迫降低了藜麦的两个品种的地上部和根部鲜重和相对生长率。在重度干旱处理9 d时,陇藜1号的地上部和根部鲜重下降幅度均小于Titicaca,而根冠比的上升幅度大于Titicaca;表明水分亏缺条件下,陇藜1号能较好的维持生长,并改变营养分配策略,更大程度保证根的生长。此外,藜麦的两个品种的相对含水量呈现不同程度的降低,在重度干旱处理9 d时,陇藜1号的相对含水量的下降幅度要小于Titicaca,表现出更好的保水能力。2.干旱胁迫下藜麦的两个品种的光合作用受到抑制。Titicaca和陇藜1号的净光合速率显著降低,同时蒸腾速率、胞间CO2浓度、气孔导度显著下降,表明气孔的关闭限制了CO2向叶肉细胞的扩散,影响了植物的光合作用;升高的水分利用效率表明,藜麦叶片在保持一定碳同化量的同时,减缓蒸腾速率和水分流失,完成“节流”策略;两个品种的电子传递速率、光系统Π实际光化学效率、光化学淬灭系数在重度干旱胁迫时显著降低,表明重度干旱对藜麦叶片的PSΠ反应中心的活性产生抑制;非光化学淬灭系数的显著升高表明藜麦将更多的激发能以热能的形式消散,达到保护光合器官的目的。此外,干旱造成两个品种的羧化效率和潜在最大净光合速率降低,表明干旱影响了光合作用中碳同化能力;暗呼吸速率、光呼吸速率逐渐减小表明藜麦通过降低呼吸速率,减小有机物的消耗。3.干旱胁迫下,藜麦的两个品种的抗氧化物酶的上升幅度有所不同。重度干旱胁迫处理9 d时,Titicaca的超氧化物歧化酶、过氧化氢酶的活性上升幅度较大,与相应对照相比分别增加了25.32%、24.79%;陇藜1号的超氧化物歧化酶、过氧化氢酶、过氧化物酶活性均显著升高,与相应对照相比分别增加14.01%、27.90%、23.64%,表现出不同的抗氧化能力。此外,干旱胁迫升高两个品种的丙二醛含量,重度干旱处理9 d时,Titicaca的丙二醛含量与相应对照相比升高65.00%,陇藜1号的丙二醛含量与相应对照相比升高16.04%。这表明Titicaca与陇藜1号相比,膜脂受到了更严重损伤。4.干旱胁迫下,藜麦的两个品种的脯氨酸含量、可溶性糖含量呈现升高趋势,表明叶片通过合成相关渗透调节物质保持膨压,提高植物的水分吸收能力。重度干旱胁迫处理9 d时,Titicaca的脯氨酸和可溶性糖含量的上升幅度均大于陇藜1号,与相应对照相比分别升高136.72%、35.66%。综合以上结果,本实验采用主成分分析法与模糊隶属函数法相结合的方式评价藜麦抗旱性,将36项抗旱性指标分成4个相互独立的综合指标(累计贡献率达90.76%),依据抗旱性综合评价D值,判断陇藜1号的抗旱性要强于Titicaca。通过灰色关联度分析,证实鲜重、羧化效率、净光合速率、相对生长率、光呼吸速率、光饱和最大净光合速率、胞间CO2浓度、和蒸腾速率与D值密切相关,可以作为评价藜麦抗旱性的重要指标。这将为进一步完善藜麦抗旱性鉴定指标和评价方法提供理论依据,并为藜麦抗旱种质资源的选择和培育提供参考。

近60年山东省干旱时空分布特征分析

这是一篇关于山东省,干旱,时空分布,干旱指数的论文, 主要内容为在当前全球变暖、气候变化异常的背景下,具有发生频繁、危害大的干旱对人类生活产生的负面影响越来越大,引起人们的广泛关注和研究。在各种自然灾害里,旱灾造成的损失是最大的,其严重制约了社会经济的发展,而且在未来情况会更加严重。干旱的复杂性、影响因素、驱动力、物理机制等都是摆在研究者面前的难题。因此,针对干旱,我们要不断研究,不断探索。本文的全部数据都是根据省内的23个站点统计数据完成,涉及到近57年来的全部降水数据,结论如下所示:(1)针对山东省境内进行降水时空分析。降水主要集中在东南沿海地区,向西北逐步的下降。结合当前降水量来进行EOF分析,最终结果发现在山东省内的降水分布是比较一致的,这就说明整个区域内的降水量呈现要么较大或者较少的分布形式。Hurst指数分析发现,在全省范围内,四季以上升趋势发展。从云模型的结果进行分析,夏季降水量是非常大的,冬季降水量是比较稳定的,基本上不会有比较大的变化。(2)山东省干旱时间序列分析,首先从6种干旱指数的干旱频率、对比历史干旱记录,筛选出SPI干旱指数。计算出山东省干旱发生频率约为30.66%,山东省干旱强度大约在0.571.63之间,以轻旱和中旱为主。最后进行干旱占次比的分析,山东省出现整体性干旱的情况最早是上世纪80年代左右,一直持续到本世纪初,区域性干旱则是一直存在的。利用Arcgis中的克里金插值法,了解山东省境内的干旱频率分布图,山东省干旱发生最为严重的地带为济宁、东营、滨州的东部和山东半岛的西南地区,中部地区发生干旱的概率则相对比较小;春季干旱主要是出现在西北内陆地带,夏季则主要是北部和南部地区,泰安则是夏季干旱发生率最低的地区;秋季干旱,东部要比西部更加的严重;冬季干旱频率在26%29%之间,自北向南逐步下降。从干旱分布的空间方面进行分析,可以将山东干旱大体划分为4个区域。Ⅰ区域的干旱频率最高,易于发生干旱事件,春季、冬季干旱频率高且强度大,原因是东南方向的暖湿气流被山脉阻挡。Ⅱ区干旱情况好于Ⅰ区,干旱主要发生在该区域东部地区,泰山例外。Ⅲ区的干旱情况表现最好,频率低,强度小。Ⅳ区的干旱情况比Ⅲ区稍差一些,干旱事件主要集中在东南地区。(4)降水量预测,干旱的是否发生关键因素在于降水。本次研究中采取的是灰色模型、BP神经网络模型、灰色神经网络模型等方式来进行研究和分析,以重点掌握山东未来发生干旱的情况。经过三种模型中的数据对比分析能够确定,灰色神经模型的预测结果是最为准确的,能够满足检验的标准和要求。