威宁魔芋高产栽培技术

通过对魔芋生长特性进行介绍,并总结出适合威宁魔芋高产栽培技术,以指导魔芋实际生产.     

陕西现代国有林场建设与发展研究

通过对陕西国有林场发展现状及存在问题的分析,提出＂构建现代国有林场管理体制、完善林场基础设施和技术装备、创新森林经营管理机制、建立产业发展机制、创建和谐新林区＂的现代国有林场建设发展思路,并研究制定了＂管理体制、基础设施、森林经营、产业开发、资源管护、和谐林区＂六个方面的现代国有林场建设和发展措施。     

林地和森林红线划定方法和技术研究进展

林地和森林作为重要的自然资源和战略资源,其生态红线的划定对生态安全和国土安全具有重要意义。由于生态红线提出时间短,林业生态红线的研究和划定尚处基础阶段。在对生态红线及林地和森林红线研究现状梳理的基础上,归纳前人研究成果,提出初步划定方法,总结森林生态功能重要性和敏感性评价的重要指标,并比较专家咨询法、层次分析法及模糊层次分析法等确定权重方法的优缺点,分析了当前林地和森林红线划定面临的挑战。以期为今后林地和森林红线的划定和管理研究提供参考。     

高海拔地区马铃薯施用钾肥效应试验研究

对春播马铃薯进行增施钾肥试验,结果表明,在海拔2000m以上地区以600kg／hm^2的钾肥（硫酸钾）施用量最为经济有效,为今后大面积生产的合理化施肥提供了可靠的依据。     

生态公益林效益评价方法的研究与进展

从生态公益林的概念入手,综合评述了国内、外公益林效益评价的理论基础、方法、历史和现状,提出了生态公益林效益评价存在的问题及其发展趋势.     

毛乌素沙漠土地利用类型解译标志的建立 ——以榆阳区为例

为了准确地了解毛乌素沙漠的土地利用类型,掌握沙化土地的发展动态,以榆林市榆阳区为例,在ERDAS IMAGINE软件支持下对TM影像进行处理,建立榆阳区土地利用分类系统,依据此系统对处理后的图像建立解译标志,并应用人机目视解译的方法进行区划,经现地验证,其结果判正率大于95,可以满足解译精度的要求,说明此方法建立的解译标志是可行的,可对毛鸟素沙漠土地利用类型作准确的解译,并为在微机平台上全数字化解译整个沙漠土地利用类型提供了基础.     

陕西杨凌示范区草坪草引栽培试验研究

根据近两年的观察试验结果,对引种栽培的２３个草坪草品种的物候期、覆盖度、密度、再生速度、品质特性及抗逆性等进行了对比分析,筛选出了适合陕西场凌示范区生态条件下栽培的优良草坪品种－－帕特、午夜、巴润、肯塔基狗牙根坪用黑麦草丹迪等。从而为陕西杨凌示范区建筑昌种的选择奠定了基础。     

基于BP神经网络的油松人工林树高模型研究

通过分析比较不同算法以及不同输入层因子,构建出最佳的黄龙山区油松人工林树高预测BP神经网络模型。以陕西省延安市黄龙县44块油松人工林样地实测数据为数据源,通过对6种BP神经网络的训练方法进行训练,经过反复筛选找出最优模型并与传统胸径-树高模型作比较;最后将BP神经网络中的输入因子从2个增加到6个后,经过反复训练筛选出最优模型与2因子的BP神经网络模型作比较。结果表明:1）贝叶斯归一化（BR）算法在6种算法中表现最佳,R²和MSE分别为0.963 0和1.168;2）不同隐含层节点数的选取会对BP神经网络模型的建立产生一定的影响,BP神经网络模型的决定系数（R²）随着隐含层节点数的增加呈现先上升后下降的趋势;均方误差（MSE）呈现先下降后上升的趋势,两者都在节点数为10时有极值,此时的模型为最优模型;3）当输入因子为胸径和优势树高时,油松人工林的最优模型结构为（输入层节点数:隐含层节点数:输出层节点数为2∶10∶1）,此时BP神经网络模型对树高预测的决定系数（R²）和均方误差（MSE）分别为0.761 0和1.984 7;当输入因子为胸径、优势树高、林分密度、竞争指数、坡度和坡向时,最优模型结构为6∶10∶1,此时BP神经网络模型对树高预测的决定系数（R²）和均方误差（MSE）分别为0.844 7和1.955 7。由此得出,在建立油松人工林树高BP神经网络模型方面优化类算法要优于启发式下降算法;BP神经网络模型与传统模型相比,BP神经网络模型不需要目标方程结构,并且模拟和预测的精度均要优于传统模型;在原有BP神经网络模型的基础上再引入林分密度、竞争指数、坡度、坡向这些输入因子后所得到的新的BP神经网络模型对树高模型的建立和预测要优于原有BP神经网络模型。     

油松林林分空间结构分析及评价指数构建

分析油松生态公益林林分空间结构并进行评价,用客观数据直观的表现林分空间结构的特点,为培育多功能生态公益林奠定理论基础。以古城林场油松林100 m×100 m的样地实测数据为基础,根据林木坐标位置生成Voronoi图,确定空间结构单元。选取角尺度、大小比数、开敞度、林层指数4个空间结构参数对林分空间结构进行基础性分析。对各个空间结构参数采用乘除法进行多目标规划,并以变异系数法的思想根据各林分空间结构参数内部标准差的大小确定参数权重,提出林分空间结构评价指数,再根据该油松林生态公益林的特点,将评价指数值划分为 5 个等级。结果表明,角尺度的均值为0.35,整个林分处于随机分布的状态。大小比数的均值为0.50,整个林分大小分化不严重,林木的胸径差异不明显。开敞度均值为0.40,整个林分透光条件平均水平较好。林层指数均值为0.55,有73％的林木林层指数>0.50,表明该林分中林木绝大多数都与相邻木处于不同林层。该林分空间结构评价指数均值为0.48,林分空间结构整体状态一般。对林分空间结构的分析与空间结构评价指数的构建,不仅能了解到林分空间结构各个方面的状况,也能得知林分空间结构的整体状况,并为森林空间结构优化调整提供理论基础。     

酚类在黄河底质中的生物降解性模型研究

为了评估和预测酚类污染物在黄河底质中的生物降解性,以黄河底质为接种介质,以17种酚作为受试化学品,以生化需氧量作为生物降解性参数,以10种化学品的分子结构描述符和取代基团作为分子结构的定量参数,分别采用线性回归法和人工神经网络法建立了酚类化合物的分子定量结构与其生物降解性相关模型。应用所得到的模型,预测了实验组中4种酚类化合物的BOD5/ThOD值,并分析了酚类在黄河底质中降解的普遍规律和一些特殊现象。