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1.
[目的/意义]各级政府鼓励和支持社会力量参与公共数字文化服务建设,为政社合作共建公共文化服务平台提供了良好契机。[方法/过程]文章梳理了基层公共文化服务平台政社共建的相关文献,结合政府与社会力量的角色作用、平台资源与服务的建设导向,分析了基层公共文化服务平台的政社共建模式,并结合政社共建平台的实践案例,分析其政社共建现状和取得的服务成效,指出政社共建平台存在的不足。[结果/结论]提出针对性的优化策略,旨在发挥政府与社会力量共建的强大合力,为提升中国基层公共数字文化服务效能提供参考。  相似文献   
2.
以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。  相似文献   
3.
在生态公共服务视野下,尽管当前我国的城市森林发展较为迅速,但对其森林生态经济系统的协同机理研究仍然还是一个新课题。本文结合海南国际旅游岛建设的相关实践,从治理机制、市场机制、利益分配机制、合作机制、扶持机制5个方面,对海南城市森林进行研究,以促进海南城市森林资源的优化利用和社会经济的可持续发展。  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.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。  相似文献   
6.
农业转基因生物环境安全检测标准是农业转基因生物安全管理必不可少的技术保障。截至2021年1月,农业部/农业农村部共发布了农业转基因生物环境安全检测标准47项。本文对我国农业转基因生物环境安全检测标准体系现状进行初步总结,对国内外农业转基因生物环境安全检测标准的发展现状进行比较,探讨了今后一段时间内农业转基因生物环境安全检测标准的发展方向,以期为我国农业转基因生物环境安全检测标准的进一步完善提供借鉴,使其更好地为农业转基因生物安全管理工作提供技术支撑。  相似文献   
7.
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   
8.
9.
10.
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   
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