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施肥浑水膜孔灌单向交汇入渗土壤水氮运移特性及影响因素试验研究

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施肥浑水膜孔灌单向交汇入渗土壤水氮运移特性及影响因素试验研究

作者：赵彭辉西安理工大学

学位级别：硕士

本文在查阅国内外相关文献资料的基础上,结合我国引黄灌区浑水灌溉等实际,针对膜孔灌肥液浓度、膜孔直径、浑水含沙率和土壤容重等影响因素,主要进行了施肥浑水膜孔灌单向交汇入渗土壤水氮运移特性及影响因素试验分析。主要研究成果如下... 详细信息

本文在查阅国内外相关文献资料的基础上,结合我国引黄灌区浑水灌溉等实际,针对膜孔灌肥液浓度、膜孔直径、浑水含沙率和土壤容重等影响因素,主要进行了施肥浑水膜孔灌单向交汇入渗土壤水氮运移特性及影响因素试验分析。主要研究成果如下:(1)揭示了各影响因素对施肥浑水膜孔灌交汇入渗的影响特性。分析了四种因素影响条件下的单位膜孔面积累积入渗量、入渗率和湿润锋运移距离随时间的变化关系。通过考虑首次发生交汇时的土层深度这一变量,分析交汇面处垂向湿润锋运移累积增量,建立含有各影响因素参数的垂向湿润锋推进距离与入渗时间关系模型。(2)分别研究了肥液浓度等4种因素对施肥浑水膜孔灌单向交汇入渗的土壤落淤层厚度的影响。相同入渗时间下,肥液浓度、土壤容重和浑水含沙率与土壤落淤层厚度呈正相关,而膜孔直径与土壤落淤层厚度呈负相关。建立了含有各影响因素参数的土壤落淤层厚度与入渗率经验模型,通过验证表明所建立的模型中,肥液浓度、膜孔直径、土壤容重和浑水含沙率影响因素经验模型都较为准确,土壤容重模型准确性相对较低。(3)建立肥液浓度等4种因素及入渗时间对施肥浑水膜孔灌单位膜孔面积累积入渗量和土壤落淤层厚度支持向量机(SVM)模型、线性回归模型及幂函数回归模型。分析比较得出,线性回归模型的模拟效果较差,幂函数模型和SVM模型对单位膜孔面积累积入渗量和土壤落淤层模拟效果都较好,但幂函数回归有一定局限性,当影响因素(如肥液浓度)值为0时,所建立幂函数回归式无效,SVM模型可以很好地弥补这一点。(4)在湿润体同一土层深度处,肥液浓度和膜孔直径与土壤质量含水率呈正相关,浑水含沙率和土壤容重与质量含水率呈负相关。入渗结束时靠近膜孔土层土壤质量含水率接近土壤饱和质量含水率,膜孔交汇面土壤质量含水率受首先发生交汇的土层深度影响,在首先发生交汇的土层深度土壤质量含水率最高;各影响因素对湿润体的土壤硝态氮(NO3--N)含量影响规律与各影响因素质量含水率的影响规律相似,土壤铵态氮(NH4+-N)含量因受土壤胶体吸附的影响,在土壤浅层0～6cm含量较高,而后随土层深度增加会大幅度减少。

关键词：浑水膜孔灌单向交汇入渗水氮运移

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话语标记“所以呢”及其国际中文教学研究

话语标记“所以呢”及其国际中文教学研究

作者：赵柘吉林大学

学位级别：硕士

话语标记在日常交际中使用的频率较高,它存在于母语者固有的语言系统中,无需刻意学习便能掌握运用,因而成为语言中容易被忽视的部分,也成为国际汉语教学实践中的一大难点,容易在跨文化交际中产生障碍和误解。笔者着眼于日常交际,发现“... 详细信息

话语标记在日常交际中使用的频率较高,它存在于母语者固有的语言系统中,无需刻意学习便能掌握运用,因而成为语言中容易被忽视的部分,也成为国际汉语教学实践中的一大难点,容易在跨文化交际中产生障碍和误解。笔者着眼于日常交际,发现“所以呢”出现的频率较高,随后分析了大量语料,发现“所以呢”具有丰富的话语功能,而前辈学者们并未对“所以呢”的话语标记用法做过系统深入地研究,因此笔者选取其作为本文的研究对象。本文通过定量定性分析法、问卷调查法,对研究对象展开了四个方面的研究。首先在绪论中对“所以呢”的话语标记身份进行了界定,运用学界目前高度认可的话语标记的四大主要特征,判定了“所以呢”的话语标记身份,框定了本文的研究范围,将表达因果义的“所以呢”排除在研究范围之外。而后在大量语料和语言事实的基础之上,本文着重分析和研究了话语标记“所以呢”的位置分布情况,包括横向的话轮位置和纵向的话语序列位置两大部分,经过分析,笔者发现其话轮位置较为灵活,在序列位置中处于回应位置上,具体可分为反应类回应和反应-刺激类回应。本文也着重分析了话语标记“所以呢”的语用功能,归纳总结了其丰富的语篇功能和人际功能,在语篇功能中,其除了具有传统的话轮构建和话题组织功能外,还具有较为突出的总结功能,而在人际功能方面,笔者发现其人际功能与语气连接紧密,在不同的语气下,话语标记“所以呢”具有不同的表达功能。在前述研究的基础之上,本文通过分析教材、发放调查问卷、教师访谈的形式对国际中文教学实践做了调查,并对调查结果进行了详细深入地分析,在分析的基础之上对国际汉语教学实践提出了几点建议。

关键词：话语标记语用功能 “所以呢” 国际中文教学

SLM制备Al-Mg-Mn-Zr-Ti合金的组织与性能研究

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SLM制备Al-Mg-Mn-Zr-Ti合金的组织与性能研究

作者：赵情长春工业大学

学位级别：硕士

传统的Al-Mg基5XXX系合金由于强度适中,塑性、耐蚀性、导热性以及可焊接性能良好,在海陆空等领域拥有广大的应用前景,逐渐成为了新型高强度铝合金的研究对象。选区激光熔化技术（Selective laser melting,SLM）拥有极高的设计自由度和... 详细信息

传统的Al-Mg基5XXX系合金由于强度适中,塑性、耐蚀性、导热性以及可焊接性能良好,在海陆空等领域拥有广大的应用前景,逐渐成为了新型高强度铝合金的研究对象。选区激光熔化技术（Selective laser melting,SLM）拥有极高的设计自由度和近净成型能力,且在其超高的冷却速率（10～3～10～8 K/s）下,能够获得精细的微观组织,这为高性能铝合金的制备提供了可能。近年来,SLM成形Al-Mg合金受到学者们的广泛关注。但传统Al-Mg合金在SLM成形过程中存在易开裂的问题,因此,学者们通过在Al-Mg合金中添加Sc或Zr等慢扩散元素,促进AlSc、AlZr或Al（Sc,Zr）沉淀物析出,取得了抑制开裂和提升强度的效果。但Sc元素作为稀土元素,成本高昂,大大限制了Al-Mg-Sc-Zr合金在工业上的应用。本文采用一种低成本、无Sc的新型Al-4.58Mg-1.17Mn-1.59Zr-1.45Ti合金粉末为原料,进行了SLM成形工艺探索和优化,并重点研究了Al-Mg-Mn-Zr-Ti的组织结构和强韧化机理。然后,在最佳工艺参数下对打印态试样进行时效工艺探索,通过研究合金微观组织与力学性能的关系阐明时效过程中析出相的演变规律。论文主要研究成果如下:探究了激光功率和扫描速度对打印样品致密度、成形缺陷、熔池形貌、显微组织、硬度以及拉伸性能的影响规律。经研究得出,在激光功率250 W、扫描速度1000 mm/s、扫描间距100μm和层厚30μm的工艺参数下,结合层间旋转67°的扫描策略,实现了工艺参数的最优化,样品的致密度为99.89%,硬度为121.9 HV,抗拉强度为515.1 MPa,屈服强度为453.2 MPa,延伸率为22.5%。研究了打印态样品的晶粒特征和初生相组成与分布,阐明了合金微观组织的形成机理,并揭示了合金的强韧化机制。结果表明,SLM成形样品的熔池形貌为交替分布的等轴晶区和柱状晶区,其中AlMg O和L1-Al(Ti,Zr)相,二者作为异质形核的中心,具有强烈的细化晶粒的效果;晶界处弥散析出的AlMn相和晶内的AlZr相,具有钉扎晶界、抑制晶粒长大并阻碍柱状晶生长的作用。在细晶强化、固溶强化、沉淀强化和位错强化的共同作用下,该合金获得了优异的力学性能。探究了时效温度对显微组织和力学性能的影响。样品经过200～400℃/2 h时效后,力学性能基本上呈现出先下降后上升的趋势;而初生相始终表现出优异的抗粗化性和热稳定性,平均晶粒尺寸基本不变,获得了与打印态合金基本一致的细晶强化效果,最终确定325℃/2 h为最佳的热处理工艺。而在400℃/2 h条件下,由于更多次生相的析出为合金提供了更高的沉淀强化,因此,获得了162.7 HV的硬度和496.7 MPa的屈服强度。研究了时效时间对显微组织和力学性能的影响。经325℃时效1～8 h后,样品的显微组织未发生明显变化,其硬度、抗拉强度和延伸率均随时效时间的延长先增加后保持不变,并在325℃/2 h时获得峰值为128.9 HV的硬度和536.5 MPa的抗拉强度,但由于时效后第二相粒子的析出成为裂纹形核点,导致了材料塑性的降低。

关键词： Al-Mg-Mn-Zr-Ti 选区激光熔化成形工艺参数优化热处理力学性能

CIS理论视角下民办幼儿园品牌建设研究 ——以X市Y民办幼儿园为例

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CIS理论视角下民办幼儿园品牌建设研究 ——以X市Y民办幼儿园为例

作者：赵李静信阳师范大学

学位级别：硕士

学前教育是国民教育体系的重要组成部分,对儿童身心发展、社交技能的培养以及学习习惯养成等方面具有至关重要的作用。随着人们对教育的重视程度不断提高,幼儿园的地位和作用也日益凸显,并且随着市场经济的推动,民办幼儿园的数量也在迅... 详细信息

学前教育是国民教育体系的重要组成部分,对儿童身心发展、社交技能的培养以及学习习惯养成等方面具有至关重要的作用。随着人们对教育的重视程度不断提高,幼儿园的地位和作用也日益凸显,并且随着市场经济的推动,民办幼儿园的数量也在迅速增加。这些幼儿园在满足社会对学前教育需求的同时,也面临着激烈竞争,无论是生源竞争、实力竞争还是特色竞争,最终都归结为品牌的竞争。一个具有影响力的品牌不仅能够吸引更多的家长选择该幼儿园,还能够提高幼儿园社会认可度,从而为其可持续发展奠定坚实基础。本研究基于CIS理论视角,通过梳理以往相关研究,对CIS理论内涵加以阐释,分析CIS理论适用于民办幼儿园品牌建设的合理性与适切性,厘清CIS理论指导下民办幼儿园品牌建设的组成要素及构成关系,旨在搭建本研究分析框架,奠定研究的理论基础。选取X市Y民办幼儿园为例,在研究理论框架基础上,从CIS理论视角出发,通过访谈园长、利用实习机会实地观察,深入了解Y民办幼儿园基本情况与品牌建设历程;通过设计调查问卷和访谈提纲,分别对幼儿家长、教职工进行调查访谈,发现Y民办幼儿园品牌建设现状存在以下问题:办园理念内化与沟通不深入,文化特征性彰显不足;行为制度发展缺乏可持续性,品牌建设机制不健全;视觉符号的设计感知性较弱,视觉形象识别性不强。结合访谈内容和调查数据进行相关分析,归结上述问题产生的原因:管理层办园理念沟通和传递不到位;管理机制不完善和教育资源的限制;品牌符号设计缺乏辨识度和吸引力。基于分析结果,提出了Y民办幼儿园品牌建设优化策略,打造以育人为本、突出教育目标的理念识别系统;完善基于实践性、可持续发展性的行为识别系统;构建以幼儿为本、凸显教育特色的视觉识别系统。本研究从CIS理论视角出发,以Y民办幼儿园品牌建设的整体研究为关照,尝试探索Y民办幼儿园品牌建设现状。通过相关研究来揭示幼儿园品牌建设的有益经验,努力收集幼儿园品牌建设的真实素材,以期为同类幼儿园的品牌发展与创新提供一定的素材和基础;帮助民办幼儿园园长更好地认识品牌建设的价值和作用,为园长指导品牌建设与管理方面提供可操作的参考策略和经验。

关键词： CIS理论民办幼儿园品牌建设

幽默风格对群际冲突与合作的影响：感知偏见的中介作用

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幽默风格对群际冲突与合作的影响：感知偏见的中介作用

作者：赵诗韵江西师范大学

学位级别：硕士

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植被最大光能利用率的模拟方法对比评估

遥感学报 2024年第3期28卷 649-660页

作者：赵涔良朱文泉谢志英北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心北京100875

光能利用率模型是一种基于遥感数据估算植被生产力的参数模型,其核心参数最大光能利用率(LUE_(max))在早期模型中被认为是一个适用于所有植被类型的固定值,而从MODIS-LUE模型开始则成为一个依植被类型而变化的参数,直至近年来被认为需... 详细信息

光能利用率模型是一种基于遥感数据估算植被生产力的参数模型,其核心参数最大光能利用率(LUE_(max))在早期模型中被认为是一个适用于所有植被类型的固定值,而从MODIS-LUE模型开始则成为一个依植被类型而变化的参数,直至近年来被认为需要进一步根据植被的物候及生理状态而进行实时调整。相较于基于静态LUE_(max)参数估算的植被生产力,尽管目前基于季节性动态LUE_(max)参数估算的植被生产力都显示出更高的精度,但这些研究结果大多局限于特定的植被类型或空间范围,而在更广泛的植被类型和区域的适用性以及不同的动态LUE_(max)参数在地域间的适用性差异等问题尚不明确。因此,本文针对目前已有的3种典型动态LUE_(max)参数模拟方法 (基于叶绿素遥感指数、基于LAI季节调节因子、马尔可夫链蒙特卡洛模拟),通过采用相同的生产力估算与评估数据集(FLUXNET 2015数据集)和模型结构(MODIS-LUE模型结构)对该3种方法进行了对比分析。结果显示,不同的动态LUE_(max)参数在各植被类型上的季节性变化特征有明显差异,总体上呈现出单峰、“U”型和水平波动3种特征。相比于原静态LUE_(max)参数,基于各动态LUE_(max)参数估算的总初级生产力(GPP)精度均有一定的提升,但是依赖于特定的动态LUE_(max)参数模拟方法,其中的马尔可夫链蒙特卡洛方法对LUE_(max)参数有着较好的模拟效果,并且其GPP的估算精度在全植被类型的所有时段都不低于基于原静态LUE_(max)参数的结果 (相比静态参数的GPP结果,RMSE总体降低了10.9 g/(m^(2)·月),以碳计),尤其在郁闭灌丛、落叶针叶林以及常绿阔叶林上的提升效果十分明显。本文研究结果可为植被生产力光能利用率模型的不确定性分析以及发展新的模型提供依据。

关键词：遥感植被生产力总初级生产力光能利用率模型最大光能利用率参数评估

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基于深度学习的短期交通流预测方法综述

交通运输工程学报 2024年第2期24卷 50-64页

作者：崔建勋要甲赵泊媛哈尔滨工业大学交通科学与工程学院黑龙江哈尔滨150090 大连理工大学经济管理学院辽宁大连116024

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、... 详细信息

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明:针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方向。

关键词：智能交通短期交通流预测深度学习卷积神经网络图神经网络循环神经网络