林下经济发展模式及发展趋势

我国在近几年来对林业发展的重视力度不断加大,而林下经济则具备绿色循环、可持续发展等特性,使林业由单纯的资源利用转变为林地资源综合利用,对促进生态和谐有着极大帮助。基于此,本文将以湖南省凤凰县为例,主要针对林下经济发展趋势背景下对林下经济的发展模式展开分析,以期能够为我国林业生产的发展提供帮助。     

莲都白枇杷产业发展现状趋势及对策

为更好地培育莲都特色白枇杷产业,根据长期生产调研结果,分析莲都白枇杷产业现状趋势,并提出推进白枇杷产业健康发展的建议。     

小麦穗期病虫害发生趋势及综合防治措施

近年来,我国各行业均在不断进行深化改革,以创新出更具科学性的技术,制定出更具可行性的措施,确保该行业在市场中占据一席之地。以小麦种植业为例,小麦在成穗期间最容易发生病虫害,一旦染上病害,其产量将会严重下降,直接导致小麦种植户的经济效益受到影响。基于此,列举出了小麦病虫害的几种类型,并据此制定了具有针对性的防治措施,以供小麦种植户参考,促进农业经济的可持续发展。     

林业机器人发展现状与未来趋势

新的林业生产方式和快速发展的新技术促进了林业装备的发展，催生了智能装备和林业机器人。林业机器人在提高林业生产力、改变林业生产模式、解决劳动力不足以及实现林业生产和经营规模化、多样化、精准化等方面具有极大的优越性，发展林业机器人对促进我国林业技术革命和实现林业现代化具有重要作用。文中提出林业机器人的定义和分类，阐明林业机器人的应用领域，综述国内外林业机器人发展现状，分析林业机器人发展中遇到的问题，提出林业机器人发展的未来趋势，以为机器人在林业领域中的应用和研究提供参考。     

宜宾市农业干旱危险性演变特征分析

基于四川省宜宾市1951—2010年夏季(6—8月)降水距平资料,以30年为窗口、1年为滑动步长,通过构造降水距平百分率和农业干旱危险性等级(轻旱、中旱、重旱、严重干旱)之间的模糊隶属函数,引入区间平均隶属度,将信息扩散理论与之结合,研究了宜宾近60年农业干旱危险性的演变特征。结果表明,轻度干旱危险性水平变化趋势总体为波动下降;中度干旱危险性水平在10.5%处保持振荡平衡;重度干旱危险性水平在前期有下降趋势,之后迅速上升并持续保持高位振荡;严重干旱危险性水平长期保持低位振荡后,在第24序列之后骤增;中度以下农业干旱危险性水平总体呈振荡下降趋势,重度以上农业干旱危险性水平总体呈上升趋势。本研究针对不同等级农业干旱危险性分别计算各自的模糊概率,对该地防灾减灾实践具有重要价值。     

2019年河北省森林鼠(兔)发生情况及今冬明春趋势分析

河北省截至2019年10月主要林业有害生物发生面积470493.33hm~2,其中鼠(兔)害发生面积24526.67hm~2,同比下降3.74%,危害程度为中、轻度。经过几年的有效防治,鼠(兔)害发生趋于稳定。预测2019年秋冬季、2020年春季森林鼠(兔)发生面积在4000hm2左右,与2019年实际发生面积基本持平,针对鼠(兔)发生情况,河北省林业部门应进一步搞好鼠(兔)害调查,加强技术培训,遵循无公害生物防治原则,有效地保护好林地生态资源安全。     

黄河未来输沙量态势及其适用性对策

[目的] 探索黄河输沙预测的新思路，预估黄河未来输沙态势与输沙量水平，为黄河流域生态治理规划提供参考。[方法] 结合黄河流域水土保持生态修复现状，采用单累积曲线法、滑动平均及频率分析方法，分析1950—2019年黄河主要来沙区间的实测输沙量变化特征及其未来态势。[结果] 1950—2019年黄河输沙量呈现阶梯式减少。1950—2019年黄河中游各站累积实测输沙量随时间的变化可用“左半抛物线”表征。黄河输沙量自1997年以来已进入相对稳定态势，目前已达企稳状态；黄河潼关站未来年输沙量在90%频率下为1.00×10⁸ t左右，在10%频率下为5.00×10⁸ t左右，未来多年平均输沙量为1.40×10⁸ t。[结论] 为了维持黄河输沙量低稳状态，提升水土保持措施质量与标准，补齐“后水土保持”短板，构建完善的水沙关系调控体系，维持黄河下游河道冲淤平衡，是黄河流域生态保护与高质量发展的保障。     

2003-2017年陕西省NDVI时空变化及其影响因素

[目的] 研究影响陕西省植被覆盖主导气候类和非气候类因子，为区域生态文明建设提供科学依据。[方法] 基于2003—2017年MODIS NDVI数据，利用趋势分析和地理探测器模型等方法，研究了气候类和非气候因素对陕西省植被覆盖的影响。[结果] ①2003—2017年陕西省NDVI空间分布总体上为改善趋势，但在不同植被类型区和生态区有所差异。②降水是影响陕西省植被覆盖空间分布的主导气候类因素，其他因素对当地植被覆盖影响程度有所差异。③降水与气温、日照、风速、相对湿度的交互作用对陕西省植被覆盖空间分布起主导作用。且气温的作用只有在和降水的交互作用下才能体现出来。④植被类型和地貌是陕西省植被覆盖空间分布的主导非气候类因素，其他因素的影响有所差异。⑤植被类型、地貌和土壤类型之间的交互作用对陕西省植被覆盖空间分布起主导作用。人口、GDP的影响也只有在与其他因素的交互作用下才能显现出来。[结论] 气候类因素的影响大于非气候类因素，气候类和非气候类因素的共同作用能够充分的解释植被覆盖空间分布。