浅谈建立郑州市道路路面养护管理系统

路面管理系统是通过对路面运行状况、使用性能、使用周期、进行对比、分析，预测路面管理的最佳养护预算投资并在最佳养护经济投资条件等各种因素限制下，寻求道路养护管理最佳战略决策。     

Analysis of regional variation of height growth and slenderness in populations of six urban tree species using a quantile regression approach

Inventory data of six urban tree species from seven cities across Germany were used to model regional variation of height growth, allometric scaling, and slenderness over a wide range of size and age using a quantile regression approach. Variation within and between species and cities was large. Height did not reach an asymptote but declined at higher ages, presumably because of reduction cuts. Allometric scaling and slenderness varied with wind climate, modulus of elasticity, and coefficient of drag. Our data do not support the use of a threshold value of slenderness in tree risk assessment.     

对森林生态共享数据问题的初探

共享数据可以为我国经济社会可持续发展指标研究提供丰富的支撑。可持续发展指标的系统调查已经成为各级行政主管部门的经常性工作,数据的获得成为很容易的事情,并且形成惯例成为数字化产品序列,使指标的实施有了可操作的定量化方法。     

基于深度学习算法的京津冀地区综合干旱评估模型构建

及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义,当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素,在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子,以主要产粮基地京津冀地区为例,基于2007-2017年地表温度（Land Surface Temperature,LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）以及降水等多源数据,利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对模型进行测试;利用站点标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据,从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明：模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好（R2均大于0.5而RMSE均小于0.55）。模型输出的综合干旱指数（Comprehensive Drought Index,CDI）在密云站上与SPI和SPEI接近,变化趋势基本一致,并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4,均通过了0.01水平的显著性检验。空间上,相较于SPEI,CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高,表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。     

基于生化数据处理模型的测控软件开发策略

为改变国产生化分析仪器测控软件功能单一的落后状况,针对非生化检测专业的软件开发人员提出了一种基于生化数据处理模型的测控软件开发策略。详细地分析了软件总体结构、测试机理和数据库操作方面的策略内容,对于生化数据的处理和分析提出了三种数据处理模型,并设计了其中一种程序流程。     

利用Java技术建立草地农业信息资源数据库

草地农业信息资源数据库利用Java技术和Web方式实现，分析了用户需求和系统优势，阐明了数据库的设计思路、结构及系统实现方法。     

野生动物非法交易犯罪案件信息特征分析

对野生动物非法交易案件进行信息特征分析,可以把握案件的发生规律,提供决策者参考,以便有针对性预防和打击犯罪,更好地保护野生动物资源。本研究应用大数据分析的方法,对野生动物非法交易犯罪案件的文本数据进行结构化处理,建立了word2vec模型。从犯罪因素的角度统计分析了本类案件的信息特征,包括侵害人的特征、作案行为特征、侵害的动物或动物制品、侵害的时间和案件发生的地点等。在梳理基本特征的基础上应用关联算法构建了关联规则。根据特征分析和关联规则,提出了开展季节性防控、对特定群体和场所进行有针对性预防、对上游下游犯罪进行联动打击、与网管等多部门合作,运用现代科技成果进行打击和防范的对策建议。     

天山北坡草地遥感分类及其精度分析

基于遥感资料的植被类型划分能快速获得大尺度的植被覆盖变化数据。采用遥感和GIS技术,利用天山北坡典型草地2008年Landsat 5 TM遥感影像和1999年Landsat 7 ETM+全色波段数据,在对遥感影像预处理的基础上,进行了数据融合处理。根据融合影像的纹理特征进行监督分类,将研究区域的植被初步分为8种主要覆盖类型,在监督分类的基础上借助专家知识系统构建决策树,进一步将草地分为5类,包括平原荒漠、平原沙漠、低山荒漠、温性草甸和高寒草甸,最后对分类结果进行精度评价,总精度在95%以上,总Kappa系数为0.939 6,间隔9年的影像融合和决策树分类方法在研究区植被分类中具有较高的可行性。     

世界草地综合顺序分类图的制作

通过对全球1961～1990年气象数据的分析与统计,将7 775个站点的气温与降水换算成草地综合顺序分类指标-＞0℃的年积温(Σθ)和湿润度(K)值,在Arc GIS平台上,配以世界行政区划图,依据综合顺序分类理论,制作世界草地综合顺序分类图.研究结果表明:可将世界陆域草地分为38类,基本符合全球气候带以及植被的分布,...