阳光玫瑰葡萄品种在邵阳地区种植的特征特性表现

阳光玫瑰是跨时代的优良葡萄品种,邵阳市许多果园都种植了该品种,介绍了该品种在邵阳市地区种植的特征特性表现,以供生产做参考。     

盾构渣土的含水率特征及脱水技术研究

盾构渣土颗粒细小、含水率高,若未经处理就直接堆弃,将为生态环境和公共安全造成重大隐患。因此,结合盾构渣土自身特性,研究适宜的脱水技术具有重要意义。首先结合实验数据,分析了土压平衡盾构渣土的含水率;然后,对固体废弃物的常用脱水方法进行简要评述,并初步分析了各种方法对盾构渣土脱水的适用性;最后,对土压平衡盾构渣土脱水技术发展的方向作了进一步展望,将为土压平衡盾构渣土脱水处理的研究与实践提供指导。     

秧草及其高效栽培技术

秧草营养丰富,利用价值高,日益受到消费者的喜爱和种植户的重视。简要介绍了秧草的形态特征、生物学特性及其主要利用价值,并从秧草种子挑选及处理、选地及整地、播种期和种植方式、水肥管理、病虫害防治、采收及留种等方面阐述了秧草的高效栽培技术要点。     

海原县南华山落叶松红腹叶蜂生物学习性及综合防治

南华山是海原县最大的天然林区和水源涵养人工造林区,具有内蒙古草原向黄土高原过渡的典型山地草原森林生态系统,是宁夏中南部生物多样性最丰富的地区之一,具有很高的保护价值。南华山现有落叶松林533.3hm2,2000年发现落叶松红腹叶蜂,2002年部分林区成灾,2004年落叶松林区全部受害,严重威胁了南华山林区生态环境安全。笔者根据实际工作经验,阐述了落叶松叶峰的发生、为害症状、生物学习性,提出了合理的防治措施。     

辽宁省黄檗种群特征研究

通过在辽宁进行全省范围布点,调查记录硬阔叶树种黄檗的分布、种群个体及生境状况,分析绘制了黄檗的存活曲线,编制了静态生命表,得到黄檗属于Deevey的第Ⅱ种模型。研究结果为辽宁省黄檗的种群繁殖及经营提供基本数据。     

生态系统服务权衡最新研究进展

生态系统服务权衡研究对协调生态环境保护和社会经济发展至关重要。为推动生态系统服务管理和提升人类福祉,本文以Web of Science核心合集(WOS)和中国科学引文数据库(CSCD)为数据源,运用文献计量分析法,系统梳理和总结生态系统服务权衡研究的学科知识基础、科学领域结构和热点变化等发展现状以及最新研究进展。研究表明:1)不同研究层面上,生态系统服务间的权衡关系受外部风险和人类需求、参数选取和服务提供者及区域差异性和不均衡性的影响。2)研究方法主要有基于关系识别和具体表征的权衡分析、权衡模拟和预测的模型量化分析和生态系统服务权衡管理优化的多准则分析3类。3)生态系统服务权衡关键驱动因子为城市化、生态工程和气候变化。基于此,我们认为把握生态系统服务权衡不同研究层面的关联特征、创新和优化生态系统服务权衡研究方法、准确甄别生态系统服务权衡关键驱动因子以及充分整合多维生态系统服务权衡资源搭建数据共享平台是未来研究的重点。     

基于高光谱和参数优化支持向量机的水稻施氮水平分类研究

为探索水稻氮素营养的快速、无损诊断方法以及构建基于高光谱技术的水稻氮素营养状况分类识别模型。本研究以 4种不同施氮水平的“中嘉早 17”水稻分蘖期顶部第三完全展开叶叶片(简称顶三叶)为研究对象，测定各叶片的可见光到近红外波段(350～ 2500 nm)内的光谱数据，对所获取的光谱数据进行平滑处理和归一化处理，以消除噪声及量纲的影响，并采用主成分分析(PCA)的方法进行数据降维至 22维，同时分别选用基于网格搜索算法、粒子群算法和遗传算法优化参数的支持向量机进行水稻氮素营养状况分类识别模型的建立。研究结果表明:1)不同施氮水平下的水稻叶片光谱反射率曲线走势大致相同，但不同施氮水平下 780～ 1 300、1 400～ 1 850及 1 900～ 2500 nm波段光谱反射率存在一定的差别；2)优化参数后的 SVM模型与默认参数下的 SVM模型相比，其训练集与测试集分类识别效果都要优于默认参数下的 SVM模型。其中，以遗传算法优化参数的 SVM模型识别分类效果最佳，训练集和测试集识别准确率分别为 99.375%、98.750%，测试集的4种施氮水平(施氮量从低到高)识别准确率分别为 100%、95%、100%和 100%。结果表明利用高光谱技术能够很好地进行水稻氮素营养状况的定性诊断研究。为快速水稻氮素营养诊断提供了一种新途径，为精确施氮提供了技术支撑和理论依据。     

基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取

以入侵植物薇甘菊高光谱图像为研究对象,基于4种预处理方法对薇甘菊高光谱图像进行降低噪声处理,分别研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神经网络的分类模型,筛选出薇甘菊高光谱识别的最优预处理方法,以实现薇甘菊的快速准确识别。结果显示,预处理方法为一阶、二阶微分的识别率分别为81.2%和76.92%;标准正态变量变换(SNV)和一阶微分+SG平滑的识别率分别为89.74%和87.18%。多次试验得到基于SNV预处理方法的识别率最稳定,即得到最优预处理方法为SNV。     

山东省区柳蚕的生物学特性与饲育初报

对山东省区柳蚕的形态特征和生活习性进行野外观察和室内室外人工饲养试验.发现柳蚕在野外自然环境条件下1年完成2个世代,以蛹态滞育越冬,幼虫取食柳树、枫杨等的树叶,幼虫期4眠5龄.柳蚕茧调查结果,全茧量5.89g,茧层量0.42g,茧层率7.14％,蛹重为5.38 g.     

基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。