1) seasonal species
季节型
1.
The water bird avifauna of the research area is composed of 9 orders,20 families and 140 species,the dominant geographical composition of the water bird avifauna is the Palearctic realm,the main seasonal species compositions of the avifauna are winter visitors and travelers,and the dominant life sp.
研究区共有水禽9目20科140种,区系的地理成分以古北界鸟类占绝对优势,季节型成分以冬候鸟和旅鸟为主,生活型成分以涉禽为主;在不同季节研究区水禽的优势种群不同,夏季鸥科和鹭科为优势种群,春、秋季鴴科、鹬科、鹭科为优势种群,冬季雁鸭类、鸥科为优势种群。
2) Seasonal model
季节模型
1.
Study on Seasonal Model of Time Charter and Voyage Charter in International Dry Bulk Transportation;
最后,对国际干散货航运市场三个子市场的程租运费率、一年期和三年期期租租金率建立季节模型,以研究它们的季节特征。
3) season model
季节模型
1.
Based on the theory of season model,different mathematic models were established to study the number of bronchitis each month.
基于季节模型的理论,通过建立不同的数学模型研究每月支气管炎发病人数。
2.
Based on the theory of season model,through the established different mathematic models,the number of nephritis cases each month is studied.
基于季节模型的理论,通过建立不同的数学模型,研究每月肾炎发病人数,通过EViews软件对青海海西州地区肾炎发病例监测登记资料进行统计分析,并对原数据进行季节调整,剔除季节波动,排除了季节因素的干扰,同时利用不同的数学模型对原数据进行预测,观察每月肾炎发病人数的发展趋势。
4) seasonal morph
季节多型
5) seasonal ARIMA model
季节ARIMA模型
1.
Study of electricity sales forecasting for North China Power Grid based on seasonal ARIMA model
基于季节ARIMA模型的华北电网售电量预测研究
2.
In order to improve the accuracy of seasonal highway traffic volume forecasting,a general expression of seasonal ARIMA model with periodicity was presented based on the normal ARIMA model,and then the procedures of modeling and forecasting via seasonal ARIMA model were provided.
与三个常用季节预测模型:分组回归模型、可变季节指数预测模型和季节周期回归模型相比,季节ARIMA模型的预测精度最高。
3.
A seasonal ARIMA model was used to simulate the time series of Lianyungang coastal SST based on the monthly SST from 1996 to 2007,and the optimal model ARIMA(1,0,1)(0,1,0)12 was finally established with its structure determined according to the criteria of residual un-correlation and concision.
基于1996—2007年逐月时间序列数据,采用季节ARIMA模型对连云港近海表层水温时间序列进行模拟,并依据残差不相关和简洁性原则确定模型的结构,建立最优预测模型ARIMA(1,0,1)(0,1,0)12。
6) seasonal ARIMA models
季节ARIMA模型
1.
Since power load has obvious seasonal character,seasonal ARIMA models can be applied to capturing the power hehavior.
将季节ARIMA模型引入电力负荷的建模及预报,为电力资源分配的宏观调控及电网改造提供了一种可靠的方法和途径。
补充资料：水稻季节生态型(seasonal ecotypes of rice)
| 水稻季节生态型(seasonal ecotypes of rice) 根据稻种对温光反应的不同，而划分的适于不同季节生长的生态型。由于水稻对温度和光照反应的多样性，不论籼稻和粳稻都可分为早、中、晚稻三种季节生态型。每种季节生态型又可根据熟期早晚分为早、中、迟熟三类。 晚稻为生育期较长，成熟季节较迟的类型，其感光性强，需要有晚秋时期的短日照条件方能出穗晚稻是由野生稻演化而形成的基本型，而早稻和中稻是由晚稻在温度较低和日照较长环境下形成的变异型。晚稻成熟时正值秋季，白天温度较高，夜间温度较低，有利于稻穗灌浆成熟，稻米品质往往较优良。 中稻是生育期中等，在早秋季节成熟的类型。大多中粳品种感光性中等，短日高温生育期多数较短、少数为中。由于中粳感光性中等，出穗日数因地区和播期不同而变化较大。由于中籼感光性弱，短日高温生育期中至长，各地播种至出穗日数变化较小而相对稳定，因而品种适应范围广，可在亚热带和热带地区之间相互引种。 早稻是生育期较短、成熟季节较早的类型。东北的一季粳稻以及长江以南稻区双季稻中第一季早、中熟品种多属于早稻类型。由于早稻感光性弱，只要温度条件能够满足水稻生育，无论在长日照或短日照条件下均能正常出穗成熟。 |
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参考词条