本研究采用实证分析，使用2000年和2011年中国健康与营养调查（CHNS）纵向调查数据和差异差异（DID），调查了新合作医疗计划（NCMS）对中国农村地区卫生服务利用的影响。分析方法。 主要结论如下。 首先，个人特征因素，促成因素，医疗保健需求因素和生活方式因素影响医疗服务的利用，这与安德森模型一致。 其次，当基于安德森模型控制这些因素时，结果表明新农合不影响个体生病时的卫生服务利用率（门诊，住院和医疗检查）。 第三，考虑卫生保健需求和供给的差异，我们还利用子样本进行了分析，以进行稳健性检查。 结果表明，按年龄组（16-49岁年龄组和50岁以上年龄组），收入组（高，中和低收入组），NCMS入组与未入组的医疗服务利用率在统计学上没有差异收入组）和区域组（东部，西部和中部地区）。 因此，可以说，新农合既没有提高患者的医疗服务利用率，也没有提高中国农村居民的预防保健水平。

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参考蒸散量（ETo）是确定作物所需水量的关键因素，这对正确的灌溉计划至关重要。 粮农组织Penman-Monteith（EToPM）是估算ETo的最受欢迎的方法之一。 显然，有时由于数据可用性方面的挑战，很难使用Penman-Monteith计算ETo。 FAO Penman-Monteith方法需要许多参数（太阳辐射，气温，风速和湿度），而Hargreaves-Samani方法则根据气温来计算ETo。 由于中亚是一个数据有限的地区，气象站无法提供PM方法的所有必需参数，因此本研究旨在使用乌兹别克斯坦南部喀什卡达里亚省Karshi草原的Hargreaves和Samani（HS）方法估算ETo。基于2011年至2017年的数据。在夏季，通过非修正HS方法计算的参考蒸散量被低估了。 低估的原因可能是这几个月的气温和风速较高。 因此，原始形式的HS方法无法在我们的研究范围内用于估计ETo。 通过应用偏差校正因子对EToHS进行修改，可以获得更好的性能，并可以提高该区域ETo计算的准确性。 计算得出的ETo值可以为有关Amudarya流域和中亚较大地区的水分配，灌溉计划和作物选择的决策和管理实

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介绍 该存储库包含意大利所有直辖市的地理参考限制及其按地区和省份的细分。 使用的为WGS84。 的限制被释放既具有高简化率（20％），和非简化格式。 由于管理限制不断变化，因此文件会定期升级，并参考在发布的最新管理分区（希望它实际上是一个永久链接）。 历史版本逐年发布为标签，目前仅存在2019年和2021年。 主分支目前包含截至2021年2月的限制。 归因 原始管理限制数据受ISTAT版权保护，并根据CC-BY许可发布。 此处生成和发布的数据以相同的CC-BY许可证发布。 Geojson文件 这些文件没有经过简化，包含大量矢量，并且只能包含一层。 它们与几乎所有可视化工具和应用程序兼容，几乎可以像shp文件一样用于集成地理信息。 可以使用以下文件： 意大利所有直辖市， 所有意大利省 所有意大利地区 geojson / limits_R_ {code} _municipali