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关键词： 维护民族团结教育义务   民族团结立法   义务主体  

摘要： 维护民族团结，不仅要求我们避免破坏民族团结的行为，更需要积极采取措施维护民族团结，其中加强维护民族团结教育义务是至关重要的关键举措。完善维护民族团结教育义务的意义在于推动和促进民族事务治理法治建设的现代化进程，而其间接影响是强化中国特色社会主义民族事务法治体系的制度韧性。在实践中，维护民族团结教育义务还存在相关法律体系不健全，维护民族团结教育义务机制体系不完善，缺乏监督和保障的现象问题。为此，要对维护民族团结教育义务进行深入的研究和探讨，完善相关法律法规的同时，强化维护民族团结教育义务的实施机制，建立健全相关法律监督体系，以期为我国民族团结进步事业的持续发展提供理论支撑和法律规范体系。

关键词： 明杂剧   杜甫形象   地理书写  

摘要： 现存的明代杜甫题材戏曲多以表现两类杜甫故事为主，一为杜子美曲江游春，二为杜甫携友赏玩浣花溪。曲江以其昔日繁盛被赋予承载着盛唐气象的文学意蕴，浣花溪因杜甫晚年曾寓居于此的经历而引发后世文人对此所象征的理想生活的向往与追慕。明代杂剧中的地理书写既是讲述杜甫故事的重要载体，更是拥有独特情感意蕴的文学载体。

关键词： 养分添加   富活素和微生物菌肥   植物生物量及分配   土壤养分   木里矿区  

摘要： 人工草地建植是促进高寒矿区生态快速恢复的必要途径,土壤养分的稳定供给是决定矿区生态恢复的关键因子。本研究以羊板粪、颗粒有机肥与渣土混合的非客土为对照,通过添加尿素、过磷酸钙、富活素和微生物菌肥,探究高寒矿区植物生物量及分配和土壤养分积累对施肥处理的响应。结果表明:(1)所有处理均显著提高植物盖度,氮添加显著提高植物多度,富活素对植物地上生物量的提升幅度最大。(2)氮、磷添加显著提高植物繁殖分配比,微生物菌肥显著提高植物根冠比。(3)氮、磷添加促进总量养分积累和可利用氮水平,富活素施用对土壤全氮的效果最好,而微生物菌肥施用对土壤微生物量碳、微生物量氮、有机碳和速效磷的效果显著。(4)不同施肥方式通过促进土壤氮素积累提升植物地上生物量;植物根冠比主要受控于土壤碳积累过程,而繁殖分配比依赖于速效养分水平。外源氮、磷和富活素添加对植物生长促进效应更好,而微生物菌肥对土壤养分积累提升效应更强。研究结果为高寒矿区受损生态环境的恢复提供理论依据和数据支撑。

关键词： 混合估计量   统计推断   非全覆盖遥感辅助数据   森林资源调查   森林地上生物量  

摘要： 【目的】面向森林资源（如森林地发上生物量AGB）年度调查出数面临的小样本量与遥感辅助数据非全覆盖问题，基于混合估计方法与蒙特卡洛模拟法，探讨混合估计方法解决该问题的实际推断能力及其对样本量的响应规律，优化调查样本量，阐明2类统计推断方法（基于全覆盖遥感辅助数据和基于非全覆盖遥感辅助数据）间的联系，为解决森林资源年度调查出数提供方法理论参考。【方法】应用混合估计理论突破小样本量与非全覆盖遥感辅助数据条件下提升抽样精度的瓶颈，基于根河林业局第九次森林资源清查完整数据，设计不同大小的样地样本量(m1)和遥感辅助数据样本量(m2)，模拟小样本量、遥感辅助数据非全覆盖情形，引入传统基于模型（CMB）和基于设计（DB）的统计推断方法作为比较，探究混合估计量（Hybrid估计量）的推断效率及其对样本量的响应规律，同时基于Hybrid估计量的方差分析，从方差组分变化规律及公式联系上揭示Hybrid估计量与CMB估计量的数学关联。【结果】1)当Hybrid估计量对辅助数据的抽样强度为100%时，总方差等于模型方差，与CMB估计量的推断结果一致。2)在样地样本S1完整时，基于模型方法计算的总体方差仅为基于设计方法计算结果的51.95%，推断精度提升2.04%。3)Hybrid估计量推断研究区AGB的总体参数时，若样本量m1保持一致，Hybrid估计量在m2约为12 800（0.127%）后推断精度基本稳定，推断精度与样地、辅助数据样本量呈倒J形的非线性关系。考虑到调查成本与结果稳定性，研究认为AGB总体参数推断的最佳性价比样本量约为m1=40（41%）、m2=12800（0.127%）。4)Hybrid估计量基于根河林业局第九次连清的约1/5样地样本及0.127%的非全覆盖免费遥感辅助数据样本，达到了近90%（87.16%）的推断精度。【结论】1)CMB估计量可视为Hybrid估计量的特例。实际调查中可根据精度要求、成本限制等调整总体参数的推断方法。2)在Hybrid估计量中，来源于模型的方差组分占据着总体参数推断不确定性的主导地位，这意味着增加实测样本量、使用高精度的辅助数据（如激光雷达数据）、优化建模方法等将是降低其推断不确定性的有力手段。3)Hybrid估计量的推断精度与样地、辅助数据样本量均呈倒J形非线性关系，以此确定根河林业局实现AGB年度出数需求的高性价比样本量为m1=40（41%）、m2=12800（0.127%）。相比与传统基于设计与基于模型的统计推断，在精度与成本上有显著改善，可较好地满足县域尺度的总体年度出数需求。4)面向国家森林资源年度监测体系，Hybrid估计量在小尺度区域（根河林业局），基于约1/5的实测样本及0.127%的非全覆盖遥感辅助数据样本，已达到了近90%的推断精度（87.16%），通过辅助数据质量提升、建模方法优化等可进一步提高推断精度，具备基于年度调查实测样本进行年度出数的潜力。