筑牢民生之本 增进人民福祉——2024年“两会”代表、委员热议就业

春回大地,芳草又菁。在这生机勃发的时节,2024年全国“两会”如约而至。3月5日,国务院总理李强作政府工作报告,将今年城镇新增就业预期目标设置为1200万人以上。相比2023年“新增就业1200万人左右”的目标,两字之差体现出更为鲜明的态度,表明了我国稳增长保民生的坚定决心,以及加大就业优先导向的宏观政策力度。就业是最大的民生工程、民心工程、根基工程,是社会稳定的重要保障。以习近平同志为核心的党中央高度重视就业工作,把稳就业提高到战略高度通盘考虑,推动就业形势持续改善。今年2月,人民网开展2024年全国“两会”调查,广纳民情民意,“就业”入选10大热词。面对群众关切,“两会”期间,代表委员们纷纷建言献策,为“民生首问”提出真知灼见。

夯实民生之本 筑牢发展之基--2023年两会代表、委员热议就业

又是一年春好时。在这个生机勃发的3月,2023年全国两会与温暖的春风一同如约而至。今年两会恰逢换届之年,承前启后、意义非凡,引发全球关注。今年的政府工作报告提及“就业”一词近30次,“稳增长、稳就业、稳物价”取代了过去两年报告中的“六稳”“六保”,成为中央政府今年要突出做好的工作。“城镇新增就业1200万人左右,城镇调查失业率5.5%左右”——围绕就业,报告提出了今年的发展主要预期目标。就业是民生改善的温度计、社会稳定的压舱石,也是经济发展的晴雨表。新任总理李强指出,要按照党中央对今年工作的部署,着力抓好重点任务落实,在新的起点.上推动各项工作开好局、起好步。那么,面.对就业总量压力,“就业难,用工荒”结构难点怎么破?“门槛高、盲点多”就业痛点如何解?围绕稳就业保就业,全国两会代表委员们纷纷建言献策……。

ORYZA2000模型模拟安徽地区不同播期水稻的适应性分析

以2010—2011年安徽宣城两个水稻品种（两优6326，南粳44）3个播期（5月5日、15日、25日）水稻生长发育观测数据为基础，结合当地气象、土壤等数据，将2010年数据作为校准数据对ORYZA2000模型进行参数校正，调试决定作物基本参数，以2011年数据作为检验数据，对水稻生育期、叶面积指数、生物量及产量等指标进行模拟并将结果进行统计验证与评价。结果表明，对水稻生育期发育速率的模拟显示，两优6326的大部分生育期发育速率稍高于南粳44，第三播期两优6326基本营养阶段及生殖生长阶段的发育速率最大，第三播期南粳44穗分化阶段的发育速率最小；水稻生育期模拟值均比实测值小，其差异为2～7d。生育期长度的归一化均方根误差（NRMSE）为3．4％～7．5％；两组数据所得地上总生物量的NRMSE为16％-22％、绿叶生物量的NRMSE为20％-25％、茎生物量的NRMSE为17％～21％、穗生物量的NRMSE为19％-25％、叶面积指数的NRMSE为24％～26％，其总生物量及产量的NRMSE分别为6％～13％和5％-14％。模拟结果表明ORYZA2000模型可以通过校准作物参数，较准确地模拟水稻发育期、发育速率及其生物量的动态积累过程。

基于FastICA算法和MODIS数据的水稻面积提取

以苏、皖、赣三省为研究区域,采用Fast ICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的ILSW和INDV时相变化曲线。依据ILSW和INDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻INDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用Fast ICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的INDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对Fast ICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;Fast ICA算法能够分解不同地区水稻INDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。

基于田间试验的水稻模型ORYZA2000区域参数比较

利用江苏南京、安徽宣城两地的水稻田间试验数据和气象资料,对ORYZA2000模型基本作物参数进行调整,包括不同发育阶段的发育速率、干物质分配系数、比叶面积等。两试验点的作物营养生长参数(DVRJ)和生殖生长参数(DVRR)差异很大,反应了模型的区域差异性。模拟效果均能准确反应叶面积指数、生物量的动态变化过程,在地上部生物量的模拟准确度最高。两试验点的叶面积指数、地上部生物量、绿叶生物量、茎生物量和穗生物量的归一化均方根NSMSE值分别为9%、19%、18%、13%、25%和16%、25%、17%、19%、24%,因而南京试验点的模拟效果比宣城好,参数更具区域适应性。

西安市日最大电力负荷率与气象因子相关关系分析预报模型的建立

基于西安市2010-2013年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了日最大电力负荷的变化规律,利用最小二乘法,除去日最大负荷的节假日效应和周末效应后,将气象负荷从日最大电力负荷中分离出来,建立西安气象负荷率与气温、相对湿度、总云量、降水量、风速的相关关系,并基于2010-2012年的11月-次年2月和6-8月的资料,分别采用逐步回归、多元线性回归和BP神经网络方法建立最大气象负荷和主要气象影响因子之间的预报模型,将2013年对应时间的日最大气象负荷率作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2010-2013年西安的日最大电荷存在明显的增长趋势,且存在明显的周末效应和节假日效应;气温是影响气象负荷率的最显著因子,引入温湿指数(THI)的BP神经网络算法对气象负荷率的拟合和预测效果最优。

秦岭及周边地区暖季降水日变化及其成因分析

利用三源降水融合资料和欧洲中期数值预报中心ERA5逐小时再分析数据,分析暖季秦岭及周边地区的降水日变化特征及可能的成因。研究表明:暖季秦岭南北降水日变化存在显著差异,秦岭南部降水日峰值主要是盆地地形影响下的夜雨,秦岭北部降水日峰值则是午后黄土高原上的昼雨。青藏高原东部延伸区、黄土高原等大地形对研究区域长、短时降水的空间分布贡献显著;秦岭南部短时降水频率高,但L3级降水强度相对较低,北部L3级降水频率低、强度大。盆地地形作用下夜间的山风与青藏高原南侧地形槽前定常西南暖湿上升气流叠加,800 hPa以上上升运动异常加强,形成多个铅直次级环流,是秦岭南部夜雨特别显著的重要原因;而白天受谷风的作用,使得地形槽前上升气流减弱,昼雨相对较少。午后热力作用加强,南风上升气流与中上层西北风下沉气流在700 hPa附近交汇,使得秦岭北部黄土高原午后强降水异常多发。

保民生之本 筑发展之基——2021年两会代表、委员热议就业

春雷奋作,万象更新。在"十四五"开局、发轫新征程之年,去年因疫情延期至5月举行的全国两会重新回到了阳春三月。"就业是最大的民生,保市场主体也是为稳就业保民生。"3月5日上午,国务院总理李克强作政府工作报告,将"城镇新增就业1100万人以上,城镇调查失业率5.5%左右"列入了今年发展主要预期目标,并表示就业优先政策要继续强化、聚力增效。这是自2019年以来,政府工作报告中连续三年将"就业优先"政策置于宏观政策层面。

百舸争流千帆竞 同学少年正启程——2017年政策再发力护航大学生就业创业

告别五月天,迎来2017年大学毕业季。有的大学生已经找到称心如意的工作,开始筹划毕业旅行,有的依然在投简历、参加面试,奔波在漫长的求职路上……今年,全国高校毕业生总量达到795万,人数差不多相当于欧洲一个中小国家,促进高校毕业生就业任务更加繁重。

开拓农村电商新蓝海——淘宝村发展纵横谈

10月14日,国务院总理李克强主持召开国务院常务会议,部署加快发展农村电商,通过壮大新业态促消费惠民生。10月31日,国务院发布《关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》……近年来,农村电商领域利好政策频出,去年11月份,国务院总理李克强考察有＂网店第一村＂之称的浙江义乌青岩刘村,而在今年李克强总理提出＂大众创业、万众创新＂之后,支持农村电商的政策也不断落地。

为实现更高质量和更充分就业——2018年两会代表、委员热议就业

春雷响,万物长。惊蛰时候,生机盎然,2018年全国两会拉开了帷幕。“过去五年来,我国城镇新增就业6600万人以上,13亿多人口的大国实现了比较充分就业。”“刚刚过去的2017年……城镇新增就业1351万人,失业率为多年来最低……”“实施积极的就业政策,重点群体就业得到较好保障。”3月5日,国务院总理李克强作《2018年政府工作报告》,“就业”二字一共出现了23次。面对新变化和新挑战,如何实现高质量就业,提升人民群众的获得感、幸福感？

涡度相关在估算棉田水分利用效率上的应用

以华北平原棉花农田尺度为研究对象,以中科院禹城综合观测站的涡度相关数据为基础,研究棉花蕾期、花铃期、吐絮期瞬态的CO2通量和热通量日变化特征,在此基础上计算农田的水分利用效率,并讨论水分利用效率的日变化、季节变化及其与Fc的关系,还讨论了水分利用效率的影响因子。结果表明,在无水分胁迫下CO2日变化为U型,其中正午为一个谷值区,此后CO2又逐渐增大。棉花的水分利用效率日变化趋势为早上较大,8:00左右达到最大,此后逐渐降低。比较不同生育期的水分利用效率的变化,花铃期的水分利用效率最高,在79.2~142.7 umol CO2/mmol H2O,蕾期为18.6~121.2 umol CO2/mmol H2O,吐絮期为42.5~124.5 umol CO2/mmol H2O。利用涡度相关技术,可以对所需的能量和质量通量(碳、水)进行直接测定,进而分析水分利用效率的规律,了解棉田水循环的特征,更好地促进棉花生产产量和质量的提高。

陕西省高速公路路面温度特征及预报模型

利用2013年8月至2017年12月陕西高速公路交通气象站的路面温度、气温、相对湿度、风速等资料和全球大气再分析资料云量数据,分析四季不同天空状况下路面温度的分布特征,研究路面温度与气象因子的关系,建立多元回归方程。结果表明:四季路面温度有明显的日变化规律,雪后,00:00—08:00为路面结冰较易发生时段;气温是影响路面温度变化的最重要因子之一;对比路面温度实测值与预报值,回归模型对冬季路面最低温度的拟合效果较优,相关系数在0.94以上,标准差小于1,误差在±2℃的频率为98%。此外,模型对路面0℃低温预报水平较高。

引入积温效应预测夏季西安市电力气象负荷

利用2010—2012年6—8月西安市逐日电力负荷资料及对应时段地面观测站数据,分析了高温天气过程中日最大电力负荷的变化特征。结果发现,3年间西安地区共发生晴热天气过程5次,闷热天气过程4次,其中晴热天气过程发生在6月,闷热天气过程发生在7、8月,且闷热天气过程的电力负荷增长更加明显;利用日最高气温变化跟踪气象负荷的变化发现,日最高气温33℃为西安市气象负荷初始气温敏感点,35℃为强气温敏感点,38℃为极强气温敏感点;引入积温累积效应,建立了多元回归的电力气象负荷预测模型,经2013年夏季模型应用检验表明,日最大电力负荷预测平均误差为6.0%,能较好的模拟电力负荷的实际变化,对西安市夏季电力气象服务工作有指导意义。

湖北省1987年社会科学期刊优秀论文评选揭晓

【正】 湖北省1987年社会科学期刊优秀论文评选工作已圆满结束,评选出优秀论文共156篇,其中一等奖7篇,二等奖24篇,三等奖125篇,其中我校获一等奖1名,二等奖2名,三等奖6名,是获奖最多的一家。这次社会科学期刊优秀论文的评选是在省委宣传部直接领导和组织下,由民主成立的专家评审委员会在59个期刊编辑部推荐的186篇论文中,通过认真的研讨,反复筛选。

2种水稻生长模型比较

[目的]比较ORYZA2000和WOFOST 2种模型对江西省水稻生长的模拟效果。[方法]利用江西省当地田间试验观测数据,收集水稻的关键参数,同时结合同期逐日气象数据等资料分别对ORYZA2000和WOFOST 2种模型进行比较。采用适应性评价对水稻多个生理指标进行评价与验证。[结果]以统一化均方根误差(NRMSE)来衡量作物模型的模拟结果,ORYZA2000模型模拟结果显示水稻各生物量的NRMSE值小于25%,而WOFOST模型对叶面积指数及穗生物量模拟偏差较大,分别为46%和55%。[结论]ORYZA200在穗生物量和叶面积指数的模拟中比WOFOST模型模拟效果较好。

甘肃省推进马铃薯标准化绿色种植技术

记者近日从甘肃省农业农村厅了解到,甘肃省在农业农村部的支持指导下,持续强化现代科技、现代装备和现代旱作农业技术在马铃薯产业中的集成应用,切实提高马铃薯标准化、绿色化种植水平。2020年,全省马铃薯种植面积达到68.7万hm^(2),马铃薯总产量达到1500万t以上,建成安定、会宁2个百万亩产业大县,打造了一批万亩以上绿色标准化示范基地.

援助显真情 “春风”惠民生——2017年就业援助月暨“春风行动”活动综述

行人莫道春来早,又是乘风远济时。 新春伊始,人社部扬帆起航,开启2017年就业工作的新篇章—— “就业援助工作是保民生、兜底线、救急难的重要举措,事关困难群众的衣食冷暖,是织密扎牢民生保障网的重要内容,是政府应尽的责任与义务。各级人力资源社会保障部门必须不断加大工作力度,创新帮扶措施,让就业困难人员得到实实在在的帮助,充分感受到党和政府的关心和温暖。”

务“实“求“新”做“精” 让就业创业服务真正惠及千家万户

＂万里长江此封喉,吴楚分疆第一州＂——安庆,位于安徽省西南部,是皖西南区域中心城市。全市现辖7县（市）、3区,总人口数为524.1万人,其中常年在外务工约120万人。近年来,安庆市紧紧围绕就业创业工作,狠抓政策落实和工作推进,以改革创新精神为引领,务＂实＂、求＂新＂、做＂精＂。

“春风”扑面 援助暖心——2016年“春风行动”暨就业援助月活动综述

猴年伊始,万象更新。冰雪消融,春风送暖。人社部吹响了就业服务的号角。1月19日,人社部与中国残联在四川省德阳市召开就业援助工作座谈会,正式启动全国2016年就业援助月活动。活动主题是＂就业帮扶、真情相助＂,目标是＂宣传到位、走访到位、帮扶到位＂。1月25日,人社部、国务院扶贫办、全国总工会、全国妇联下发《关于开展2016年春风行动的通知》,定于2016年2月中旬至3月底在全国共同开展＂春风行动＂。