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1.
卢星华 《北京农业职业学院学报》2021,35(5):39-44
农产品直播带货凭借诸多优势促进了乡村发展.根据不同类型对农产品直播带货类型进行区分,可将其划分为自主直播带货和他主直播带货,公益性直播带货和营利性直播带货,还有群众直播带货、明星直播带货和官员直播带货,平台自营型直播带货和平台非自营型直播带货.对农产品直播带货进行法律分析,发现公益性直播带货规制不足、直播带货统一采用强监管模式、农产品质量问题无法得到保证、消费者维权困难等诸多问题.需要完善相应公益广告法律法规,并对不同类型农产品直播带货从弱监管到强监管模式分类监管,保障农产品质量,并建立快捷纠纷解决渠道,来完善农产品直播带货的法律保障. 相似文献
2.
基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。 相似文献
3.
4.
林分空间结构会显著影响其林下幼树更新。为明确其影响林下幼树更新的关键因子,以湖南省青羊湖国有林场青冈栎林天然次生林为研究对象,测量幼树株数密度、树高、地径和冠幅,计算混交度、大小比数、开敞度指数以及聚集指数代表林分空间结构,评价林下幼树更新情况,并用灰色关联度分析方法探究两者间的相关关系。结果表明,青羊湖国有林场13块青冈栎林样地林下更新幼树有6种,分属于4科5属,分别是青冈栎、苦槠、多脉青冈、南酸枣、黄檀、马尾松,青冈栎在更新幼树中占明显优势,是优势树种,幼树重要值为63.09%。青冈栎林各林分空间结构指数与林下更新指数均大于0.5,关联度较高,综合所有林分空间结构指数对林下更新指数关联度的均值来看,对林下更新的影响由大到小为大小比数>开敞度>聚集指数>混交度,大小比数对青冈栎林下更新影响最为显著。在促进青冈栎天然次生林林下更新时,应以调整林木大小分化程度为主,综合考虑林木空间分布格局的调整方案。 相似文献
5.
综述宽甸地区自然条件和林业资源概况,介绍林业特色产业的规划布局和建设现状。基于生态文明的发展理念,根据林业资源的特点和优势,提出进一步发展特色林业产业的可行性建议,为充分发挥宽甸地区林业资源潜力提供借鉴。 相似文献
6.
7.
8.
【目的】为更好地开展原始林区森林灭火工作,保护内蒙古大兴安岭北部原始林区森林生态资源。【方法】对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局下辖的22个林业局,3个自然保护区的应急资源储备情况进行了整理,同时对北部原始林区森林火灾发生的时间规律和空间规律分别进行了分析,在此基础上采用ArcGIS软件,对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局森林火灾应急资源的空间分布状况与内蒙古大兴安岭北部原始林区近5年森林火灾发生的空间分布状况进行了叠加分析,依据叠加分析的结果对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局森林火灾应急资源空间分布的合理性进行了评判。【结果】叠加分析结果显示,目前内蒙古大兴安岭北部原始林区周边林业局森林火灾应急资源空间配置存在区域集聚以及北部原始林区附近应急资源配置不足等不合理问题。在对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局森林火灾应急资源储备情况整理分析的基础上,创新性地提出了以应急物流系统所需时间最少和费用最小为目标进行优化的森林火灾应急资源分配模型。【结论】最后通过实例证明,该模型可以优化森林火灾应急物流系统中资源配置体系,为应急资源的合理调配提供了指导,对于实现科学决策指挥,保护北部原始林区森林生态资源具有一定的现实意义。 相似文献
9.
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
10.
基于GM(1,1)的天然次生林空间结构预测 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】系统地分析已有天然次生林林分空间结构数据,通过灰色模型预测天然次生林林分空间结构各指标未来的发展趋势,对天然林经营具有十分重要的意义。【方法】以湖南大围山自然保护区典型次生林为研究对象,依据结构化森林经营理论,选取了混交度、竞争指数、角尺度、空间密度指数、开阔比数、大小比数、林分综合均质性指数作为天然次生林林分空间结构合理性评价与预测的量化指标,构建了基于GM(1,1)的天然次生林林分空间结构灰色预测模型。模型将2008年林分空间结构各指标的平均值作为初始值,并在研究区设置了面积为20 m×20 m的5个研究样地(M1,M2,M3,M4,M5),利用保护区2008-2018年典型样地林分空间信息,预测了研究区调研样地2019年-2021年林分空间结构各指标未来的变化趋势。【结果】利用精度检验机制对该模型的精确度进行了有效性检验,检验结果表明,所有指标预测合格概率P合=71.43%,良好的概率P良好=22.86%,优的概率P优=5.71%,表明该预测模型符合精度检验要求。【结论】样地未来3 a各指标整体变化尺度不大,林分空间结构基本稳定。从各指标在2008-2018年时空上的变化规律来看,各样地林分平均竞争指数、平均大小比数及平均空间密度指数是影响林分均质性指数的关键指标。 相似文献