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为了解森林生态功能指数在森林生态功能评价中的效果,以甘肃省森林资源清查固定样地为对象,按3种不同等级对森林生态功能指数(FEFI)进行处理,用BP神经网络进行分析。结果表明:森林生态功能等级细化有利于提高评价的客观性和可靠性;参与FEFI评价的8个因子的重要性排序是蓄积量、平均树高、郁闭度、植被总覆盖、树种结构、枯枝落叶、森林群落和自然度;用定性因子的代码进行评价时,存在很大的不稳定性;BP神经网络分析法优于现行技术规定的评价方法,且具有较高的实用性和客观性。 相似文献
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利用森林指数(即林分蓄积量增长率与森林面积增长率之比)表达林分蓄积变化对森林面积变化的反应敏感程度,揭示了林分蓄积量增长与森林面积增长量间的内在关系,构建了森林质量与数量间新的关系表达式,并通过森林资源调查概念创新、林业产生绩效的综合表达、社会林业发展的需要、现代林业发展的时代特征、以及与森林生态功能指数的比较优势等五个方面论述了森林指数应用的可行性,为林业生态建设的决策管理提供新技术参考指标。 相似文献
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