高质量发展的动力、机制与治理

立足于整体发展观,以经济发展服务于社会发展为主线,本文对于经济高质量、社会高质量和治理高质量的特征及其互补性关联进行了分析。主要认识归纳为以下几点:第一,高质量发展是一个总括性理念,经济高质量是社会高质量和治理高质量的输出。中国迈向发达国家的核心经济机制在于要素质量升级和创新,但需要社会高质量和制度高质量作为前提。第二,新常态下城市化的本质是福利社会,因此对社会保护能力建设提出了新要求。未来一二十年,中国将步入社会支出快速增长期,而日益增加的公共支出必须以效率改进为支撑,高质量社会与高质量经济协同是重中之重。第三,经济高质量的基础是知识中产群体扩大再生产,通过就业能力提升和消费结构升级,知识中产群体充当了经济高质量与社会高质量的纽带,也是决定要素质量升级的关键环节。第四,高质量经济社会需要高质量治理结构支撑。治理现代化的根本落实,重在呼吁-退出机制建设,借此最小化个人或集体表达信念的成本,增进社会福利和经济效率。包括两个要点:第一,防御性治理,以经济发展服务于社会发展为导向,加强就业保护和社会保障建设,同时,国家应将关乎国家命运的战略部门——农业和医疗卫生部门——纳入公共安全体系建设;...     

基于组织学习力的供应链合作伙伴选择研究

供应链合作伙伴的选择是构建高竞争力、高适应性供应链的关键所在,以往供应链在选择合作伙伴时,标准主要集中在质量、价格、提前期等方面,而本文运用层次分析法（AHP）,从一个新的角度即组织学习力角度就供应链合作伙伴的选择问题进行了深入的探讨。     

农作物面积抽样单元空间变异性及其对抽样外推效率的影响

［目的］联合遥感和传统抽样方法的空间抽样技术是进行大区域农作物面积监测的有效手段。但传统抽样要求抽样单元间相互独立,并未考虑到区域农作物空间变异性的存在对农作物面积空间抽样效率是否有影响及其影响程度如何,从而限制了农作物面积监测的效率和精度。［方法］文章以吉林省德惠市为研究区,利用变异函数分别对10种抽样单元尺度内玉米和水稻种植面积的空间变异性进行定量评价。选择3种空间抽样方案（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样）,分别计算不同空间变异程度下的样本容量（n）、抽样相对误差（Re）和总体总值估计量的变异系数（CV（Y︿））作为空间抽样效率的评价指标,定量分析空间变异性对农作物面积空间抽样效率的影响,提出适宜空间变异农作物的空间抽样优化方案。［结果］(1)玉米和水稻面积的空间变异性（反映为基台值C0+C）均随着抽样单元尺度的增加逐渐而减小,其中500m×500m和2 500m×2 500m抽样单元尺度下农作物面积的空间自相关程度相对最小。(2)相同抽样比下,农作物面积在3种抽样方法下的相对误差和变异系数均随着空间变异性的减小（抽样单元尺度增加）逐渐增大,其中玉米和水稻在分层抽样条件下的相对误差和变异系数具有相对最小值,分别限制在10%和20%以内,其次为系统抽样（Re<40%,CV（Y︿）<88%）和简单随机抽样（Re<50%,CV（Y︿）<75%）。 在抽样方法被选定的情况下,两种农作物的分层抽样相对误差变化率随着抽样比的增加迅速降低,当抽样比增至5%时,其相对误差和变异系数的变化率基本趋于稳定,继续增加抽样比来提高抽样精度的效果甚微。 在3 500m×3 500m抽样单元尺度内,按5%抽样比确定的样本容量对玉米和水稻面积进行分层抽样时,可达到95%的抽样精度（Re<5%）。 综合农作物在不同抽样单元尺度下的空间变异特征和空间抽样效率,基于2 500m×2 500m的抽样单元尺度和5%抽样比进行分层抽样的空间变异性农作物空间抽样方案是一种高精度、低成本、代表性强的空间抽样方案。［结论］该研究为区域农作物面积抽样调查方法的改善和抽样效率的提高提供技术支持和参考依据。     

基于星载极化SAR数据的农作物分类识别进展评述

［目的］农作物播种面积信息不仅可为农情监测和作物估产提供重要的数据保障,还是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。快速、准确地获取农作物播种面积信息能为农业生产管理提供决策支持。极化SAR不受云雨天气的影响,在农作物遥感监测方面具有巨大的应用潜力,有效利用极化SAR数据进行农作物识别研究对促进雷达技术在国家农业遥感监测和农业供给侧结构性改革中发挥更大作用具有重要意义。［方法］以星载极化SAR技术的发展过程为论述主线,从单、双极化SAR数据,单、双极化SAR数据结合光学影像,全极化SAR数据三个发展阶段,对极化SAR数据在农作物分类识别中的研究与应用进行总结,并对比分析不同的识别特征、融合算法以及分类算法的优缺点。［结果］以往研究存在以下不足：当前研究多以识别水稻为主,对于难以识别的旱地作物研究较少;目前对旱地作物识别精度不高,平均识别精度不足85%;缺乏对不同作物散射机制及其随时相变化的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。［结论］在今后的研究中,旱地作物散射机制的定量确定,如何利用散射机制及其变化来提高旱地作物遥感识别精度和普适性;目前分类算法大都是基于光学影像设计,如何利用SAR特殊的成像方式优化设计适用于极化SAR数据的分类算法,得到更高的分类精度;如何更好的跟光学遥感等多源数据（光学数据、GIS数据等）结合来提高精度,将成为未来极化SAR农作物识别中三个亟需重点解决的问题。     

基于EOS/MODIS数据的南方水稻面积提取技术

该文以我国南方15省、市和自治区为研究区域,采用高时频的EOS/MODIS卫星数据,构建了水稻播种面积识别算法,实现了南方各类水稻(早稻、晚稻和单季稻)种植面积的快速提取。该研究在很大程度上解决了困扰农情遥感监测业务运行中水稻种植面积及其空间分布的难题,可为作物估产、农作物长势以及墒情遥感监测提供基础。     

基于HJ-1卫星的冬小麦叶片SPAD遥感监测研究

SPAD能够反映植株叶绿素含量,而植株叶绿素的含量及动态变化,对评价作物生产能力、预测产量和品质均有重要意义。该研究以湖北省潜江市后湖管理区冬小麦为研究对象,通过田间观测不同生育期冬小麦叶片SPAD变化情况,结合我国自主研发的HJ-1卫星对研究区域进行同步监测,选取并计算RVI、DVI、NDVI、GRVI四种植被指数,通过对4种植被指数与冬小麦叶片SPAD进行相关性分析,并构建植被指数与冬小麦叶片SPAD回归反演模型,结果显示相关性均较高。通过对比四种植被指数模型反演精度,NDVI-SPAD对数模型预测精度较高,精度检验表明平均相对误差为-2.34,均方根误差(RMSE)为5.65,能够较好的反演研究区域内的冬小麦SPAD。利用HJ-1卫星结合NDVI-SPAD对数模型能够有效对研究区域冬小麦叶片SPAD进行遥感监测。     

土壤水分遥感监测方法进展

该文全面地回顾了目前国内外遥感监测土壤水分的方法和研究进展,比较和评价了热惯量法、微波法、热红外法、距平植被指数法、植被缺水指数法、植被供水指数法等方法的优缺点和应用范围,并对土壤水分遥感监测方法的发展趋势进行了分析和展望。     

未来资源,环境,社会经济与全球变化

在综述国内外全球变化工作的基础上,分析限未来ＣＯ２加倍、全球变暖对农业与森林、陆地自然生态系统,海平面与海岸带、水资源、能源与人类健康的影响,分析表明：全球变化对上述各方面均会有一定的影响,其中有些影响是有利于人类的生存与发展的,而有些影响不利的。     

共同富裕下 财富管理机构如何“答题”

<正>说起共同富裕,自党的十八大以来,党中央把逐步实现全体人民的共同富裕摆在了十分重要的位置,特别是党的十九大以来,共同富裕的相关部署不断提速。2022年1月,国家主席习近平在2022年世界经济论坛视频会议上进一步指出,中国要实现共同富裕,但不是搞平均主义,而是要先把“蛋糕”做大,然后通过合理的制度安排把“蛋糕”分好,水涨船高、各得其所,让发展成果更多更公平惠及全体人民。     

竞业禁止合同应注意的问题

为了保护用人单位的合法权益不受侵害,保证用人单位的商业秘密不被泄漏和不被不正当的利用,我国劳动法第二十二条规定:劳动合同当事人可以在劳动合同中约定保守用人单位商业秘密的有关事项.