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1.
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
2.
3.
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
4.
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
5.
6.
7.
环境教育是多学科融合的激发人们环境保护意识、培养正确环境价值观的教育。国际上自然保护地环境教育研究主要集中在环境教育内容和形式、环境教育效果评价及其影响因素分析、环境教育监测和法律体系完善等领域。在实践方面,环境教育内容和形式不断丰富,出现相对多样化的环境教育模式和较为健全的环境教育评价与法治管理体系。典型的有美国黄石公园设置的少年巡逻员岗位项目、英国的野外环境教育培训基地和日本的生态自然体验露营地等。我国自然保护地环境教育研究关注了国外相关理论与实践,侧重于从宏观层面对我国环境教育提出原则性、策略性的建议等。文中在分析国际自然保护地环境教育研究与实践的基础上,结合我国自然保护地环境教育现状及存在的问题,提出了完善环境教育内容和形式、建立健全环境教育评价和法律体系等发展建议。 相似文献
8.
在日益激烈的企业生存竞争中,针对乳制品生产企业如何选取合适的生产批量和库存水平的问题,提出了成本-时间-客户满意度的三目标优化模型。首先,考虑乳制品的库存费用、周转时间和客户满意度,分别建立库存生产成本、库存周转时间和客户满意度优化模型;其次,以生产批量和库存水平为决策变量,应用多目标遗传算法,集成库存生产成本模型、库存周转时间模型和客户满意度模型,求出所有非劣解;最后,应用伪权向量法,通过保质期不同的产品验证提出的模型。结果表明,对于不同保质期的产品,均可得出最优库存生产批量大小和最优库存水平。 相似文献
9.
【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
10.
【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