Can trail spatial attributes predict trail use level in urban forest park? An examination integrating GPS data and space syntax theory

Understanding users’ spatial distribution in forest park is crucial for providing visitors with quality recreation experiences and for park planning and management. Utilizing users’ spatial distribution data, this study aims at investigating associations between trail use level and trail spatial attributes, through examining two large urban forest parks (Gongqing forest park and Paotaiwan forest park) in Shanghai, China. Users’ spatial distribution was measured utilizing GPS trackers with the interval of 10 seconds. This study conceptualizes trail spatial attributes as trail metric attributes and trail configurational attributes. Trail metric attributes include trail mean distance to gates, length, width and level of enclosure, which are calculated based on park map and on-site observation. We computed trail configurational attributes utilizing space syntax theory, which comprise measures of global integration, control, and connectivity. Trail connection with features/facilities, visual connection with water and shading are included as covariate variables. In total, we obtained 134 valid samples in Gongqing forest park and 210 valid samples in Paotaiwan forest park for analysis. Multivariate regression analyses indicate that when involving covariate variables, consistently in both parks, a greater trail usage is significantly related to trail shorter mean distance to park gate, trail width wider than 3 meters, higher global integration and higher control values. Collectively, these four trail spatial attributes explained 31.7 % (p < 0.001) and 27.3 % (p < 0.001) of the variances in trail use level in Gongqing forest park and Paotaiwan forest park. These findings provide direct implications to park designers and managers for providing visitors with different desirable social conditions, and ultimately improve users’ experiences and satisfactions.     

农业空间诱变育种研究进展

报道了国内外空间诱变育种的情况，着重介绍了自1987年以来，我国科学工作者9次利用返回式卫星及5次高空气球搭载了60多种植物500多个品种的种子，经地面多年的选育，取得了一批可喜的成果。     

京津冀地区市域及县域蔬菜生产特征分析

利用区位熵指数和K均值聚类算法(K-means)分析了京津冀地区13个市域单元和184个县域单元的蔬菜生产空间分布、集聚程度及分类。结果表明:京津冀地区市域蔬菜生产大致分为紧缩型、发展型和平衡型三类;县域蔬菜生产呈现一定的专业聚集度,区位熵两极分化趋势明显,可根据县域蔬菜生产特征将京津冀地区划分为4个蔬菜生产区。     

航天辣椒新品种比较试验

为选育优良的辣椒品种,以红椒1号为对照,比较了红椒1号航天诱变得到的桂航1号、2号、3号品种的熟性、果实形状、果实品质、抗病性以及产量。试验结果表明,桂航1号发挥了中晚熟品种产量高和品质好的栽培优势,其辣椒素含量比红椒1号提高了近20倍;桂航2号表现了极早熟、产量较高、VC含量高等特点,熟性比红椒1号提早了10 d以上;桂航3号虽然产量稍低,但作为线形辣椒,可丰富本地线椒品种结构。     

内蒙古乌拉特后旗“天工广场”设计

本文介绍了内蒙古乌拉特后旗巴音宝力格镇"天工广场"的总体设计。分析场所环境的各种功能要求,推导出各个环境空间的设计理念,并以这些理念指导广场设计工作的展开。重点探讨了广场环境中蒙古族文化风格的艺术营造,和各种设计概念的图纸(模型)表达情况,提出了"新蒙古风格"的观点。最后以"天工广场"建设完成后的照片,展现了蒙古风格广场的环境景观效果。     

基于时空双序列分析的温室WSN故障诊断

根据温室无线传感器网络(WSN)所采集数据在时间和空间上具有很强的相关性,从温室无线传感器网络基本结构出发,在分析WSN原始数据的基础上,通过对时空序列样本信息的预处理,分别建立了时间和空间故障诊断数学模型,据此分析传感节点的工作状态,给出了温室WSN故障诊断的综合算法.研究结果表明,该故障诊断方法能够及时、有效地发现温室WSN的异常并诊断出故障节点,提高了WSN工作的可靠性.     

次黄筒天牛生物学特性及卵的空间分布研究

次黄筒天牛在江苏太仓1～2年发生一代，幼虫在枝干内越冬，成虫6月上旬～7月中旬羽化，取食桑树的嫩叶、叶脉，产卵于桑树新梢端部。卵期13d，幼虫蛀入枝条，先向上蛀食到梢端再调头向下蛀食，枝条短的幼虫可入拳越冬，第2年5月中旬化蛹，蛹期约16d。被害株有效条数降低，影响产叶量。该虫卵的空间分布为聚集型。个体间相互吸引但聚集强度不高，并在此基础上提出了序贯抽样模型。     

浅析环秀山庄地形艺术

地形在造园中扮演着举足轻重的角色,本文借环秀山庄对其地形作了一定的分析研究,主要就其作为园林的骨架,形成丰富的视觉效果以及空间三大方面来论述。对其地形特色有个初步的认识。     

芝麻不同品种对空间诱变的敏感性及生物效应研究初报

５个纯合芝麻种质材料搭载我国发射的第１７颗返地式卫星空间处理１５ｄ后，Ｍ０种子外部性状与未处理对照间无明显变化，Ｍ１表现出叶形、育性等外部形态性状变异，品种间敏感性不同。     

从传统视角探析小尺度景观的塑造

随着现代化的发展，城市的绿色空间面积越来越小，小尺度景观的空间塑造显得更加突出，“园中园”作为一种特殊的小空间，被广泛应用。文章总结古典园林中园中园的空间塑造，并对中国现代园中园的空间塑造提出了探讨，提出在进行设计时，既要继承传统园林造园意境，又要融入现代元素和创新想法。