闽南湿地松生物量估算模型研究

应用分层切割法测定湿地松人工林地上部分各器官的生物量。分析湿地松各器官生物量与胸径、树高等各因子的相关关系，建立湿地松生物量估测模型。通过对估测模型的比较，选出精度较高的数学模型，对闽南湿地松生物量的估测具一定参考意义。     

基于森林资源规划设计调查数据的森林碳储量估算分析--以镇沅县为例

基于云南省普洱市镇沅县2016年第四轮森林资源规划设计调查数据,从不同森林类型、不同起源、不同龄组、优势树种、乡镇等方面,通过生物量扩展因子法,估算了镇沅县森林资源生物量、碳密度及碳储量。结果表明:第四轮森林资源规划设计调查中,镇沅县森林植被碳储量总量为1511.38×104 tC;不同森林类型中,阔叶林碳储量较针叶林高,占主导地位;不同起源中,天然林在森林植被碳储量中起到更大的作用;不同龄组中碳储量由高到低为中龄林、近熟林、成熟林、幼龄林、过熟林;优势树种(组)中,思茅松和栎类碳储量所占比例最大;各乡镇中,勐大镇碳储量最大,和平镇最小。     

棉花曲叶病毒对棉花造成的经济损失评估

棉花曲叶病毒(Cotton leafcurl virus)是我国进境检疫性病毒,严重危害棉花的生长,给棉花生产带来巨大经济损失。文中分析此病毒可能给棉花生产所造成的损失,包括直接经济损失、间接经济损失和防治费用。估算了棉花曲叶病毒对棉花造成的经济损失值为77.27亿元~498.61亿元。     

林地生物量遥感估算模型进展及在竹林碳汇移植前景

从林地生物量的估算方法、遥感估算模型的分类、遥感经验估算模型和遥感经验估算模型的可移植性方面概述了森林碳汇研究中的生物量估算研究进展,分析了在竹林碳汇研究中移植前景。     

江西九连山国家级自然保护区有效管理评价

采用《自然保护区经营管理评价技术规范》中的指标赋分值及"中国林业系统自然保护区管理能力与管理效果评价"项目的调查方法和因子筛选法确定评价因子,对江西九连山国家级自然保护区有效管理进行量化评价。     

尾叶桉实生种子园遗传分析与育种值的估算Ⅰ.逆向选择方式建立种子园

对3年生尾叶桉实生种子园建园家系的生长性状、干形和枝冠形质性状及开花结实率的遗传分析表明:随林龄的递增,生长性状、干形和枝冠形质性状的遗传力在种源、家系和单株三层次逐渐变小并有稳定的趋势,且种源遗传力>家系遗传力>单株遗传力。利用BLUP方法估算家系和家系内个体育种值,并对建园家系、个体进行筛选,为种子园的遗传间伐提供依据。经遗传分析表明:尾叶桉SSObs种子园的遗传遵循加性 显性基因型遗传模式。从2个对照良种与建园家系的比较结果看,在SSObs种子园中,材积生长量大于CK1、CK2的优系有38个和39个,分别占建园家系总数的84.4%和86.7%;干形指标大于CK1、CK2的优系有30个和35个,占建园家系总数的66.7%和77.8%,表明建园的绝大多数家系其遗传品质是理想的。     

森林蓄积消耗量估算模型的研究

众所周知,森林蓄积消耗量是森林蓄积动态变化中的基本要素,合理控制消耗量,保持蓄积变化动态平衡,达到永续利用森林资源的目的,这是社会进步的一个文明标志。当前,强化森林资源管理,实行森林资源全额管理等制度,客观上使得摸清消耗量变化动态的重要性更加明显。然而,消耗量变化与人口众寡、政策、习俗、自然条件等多种因素有关,变化的复杂性给生产管理带来了一大难点。为初步解决问题,许多生产单位采用专题抽样调查、典型访问调查、设固定样地调查、“连清”资料推算等多种方法,花费了许多人力和物力。这些方法各有利弊,我们不妨进一步商讨一下森林蓄积消耗量估算模型问题,为评价总结历史经验,加强资源管理工作提供科学依据。     

拖网渔船船-机-桨-网匹配研究

在拖网渔船的设计中,需要重点考虑螺旋桨与船-机的匹配、渔具与船-机-桨的匹配,实现推进系统的高效能发挥。本文引入时间概率的最佳螺旋桨参数优化确定方法,考虑拖网渔船设计的限制条件,通过优化分析,达到运营工况综合效能最佳,实现螺旋桨与船-机的合理匹配。从拖网渔船数据库中选取30艘运营状况优良的渔船进行有效拖力计算,建立拖网渔船有效拖力与主机功率和拖速的多元非线性回归方程,依据此方程得出的有效拖力结果选择网具和网板,实现有效拖力与渔具的合理匹配,最终实现渔具与船-机-桨的合理匹配。通过实船计算对比,验证了回归的有效拖力估算公式误差范围和适用性。研究表明:在拖网渔船设计初期,可以利用该公式估算有效拖力进行网具和网板的匹配,实现技术经济优化论证,最终实现船-机-桨-网的优化匹配。     

基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算

为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术，利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测，获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数，通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数，结合偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林算法(RFR)、支持向量机回归(SVR)和梯度增强回归(GBDT)建立冬小麦氮营养指数模型，并对模型估算精度进行验证。结果表明，从拔节期到灌浆期，各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数均呈极显著相关，其中拔节期氮营养指数与任意两波段光谱指数相关性均高于其他时期，且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与氮营养指数的相关系数最大，为0.66。拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数预测模型的决定系数(r²)和均方根误差(RMSE)分别为0.96和0.05,模型验证的r²、RMSE和相对预测偏差(RPD)分别为0.95、0.12和2.12,模型预测精度最高。因此，拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数估算模型可用于冬小麦氮营养监测...