南方林区森林火险精准区划方法

基于三维地理信息系统(3D GIS)技术,根据南方集体林区森林火灾的特点,以浙江省临安市为实验区,将森林火灾因子分成社会经济、林学特征、气象特征等三大类11个指标,并赋予相应的权重.在此基础上,构建3个特征向量(社会经济特征向量、林学特征向量、气象特征向量),建立了非线性数学模型——森林火险精准区划模型,并利用最小二乘法等数学方法,对模型进行了求解、优化与验证.结果表明:实验值和理论值的误差均小于0.1.该模型和实验区历史火灾发生情况基本吻合.     

红豆杉的繁殖方法及种子繁殖管理技术

红豆杉是世界上公认的濒临灭绝的天然珍稀抗癌植物,主要阐述繁殖的方法和种子育苗管理技术。     

闸门控制通信库函数的研究与实现

在闸门控制嵌入式系统中,开发商用统一的商用硬件和可配置的商用软件来满足不同闸门对控制的不同需求.为达到此要求,考虑不同硬件解决方案、硬件和软件成本、不同操作系统的特点,采纳Linux2.6内核,在S3C2440_ARM开发平台上设计并实现Linux控制通信静态库,并对库函数进行测试和功能验证,应用静态库函数开发通用的闸门数据显示软件.提出在开源操作系统linux中以开发商用静态库为手段来保护自主知识产权的方法.     

基于改进的PSO-BP神经网络的参考作物腾发量预测

针对传统PSO算法易陷入局部极值的缺点,提出了一种改进的粒子群算法(ADAPPSO)。该算法通过利用表现为非线性递减特性的自适应惯性权重来有效减少PSO算法在运算过程中出现局部极值的情况。利用ADAPPSO算法对BP神经网络所涉及的一系列参数进行优化,并在此基础上建立ADAPPSO-BP模型对参考作物腾发量(ET_0)进行预测。以商丘地区数据为例,通过平均影响值法(MIV)对变量进行筛选,并在此基础上建立了BP神经网络、PSO-BP和ADAPPSO-BP 3种预测模型。根据相关实验结果表明,BP模型、PSO-BP模型和ADAPPSO-BP模型的决定系数R~2分别为0.898 3、0.952 7和0.960 6,3种模型的平均绝对误差MAE分别为0.355 8、0.240 1和0.205 6。3种模型中,ADAPPSO-BP模型的R~2值最大,MAE最小,这表明提出的ADAPPSO-BP模型能够有效地提高ET_0的预测能力。     

油茶主要病害的防治技术

油茶是我国特有的油料树种,在历史上,栽培油茶在龙泉林业产业中具有重要的地位,据相关资料,在1948年,浙江省龙泉市有油茶林2960hm2,1986年油茶林面积达到1.33万hm2。病虫害对油茶的产量有很大的影响。     

带约束条件的森林防火最优路径算法

以森林防火中的路径分析算法为研究对象,针对森林防火中对路径分析算法的特殊要求,以Dijkstra最短路径算法为基础,对它们进行改进与优化。结合林区交通网络自身的特点,引入道路宽度、最大限速、必经地和忽略地等森林防火路径分析约束因子,并以此作为道路权值确定的依据,提出了带约束条件的森林防火最优路径算法,并给出详细的算法设计与实现。该算法符合森林防火的实际情况,能够在森林防火应急指挥与决策中发挥作用。图2表2参17