基于自然保护地体系的国家森林步道安徽段总体规划编制初探

该文介绍了国家森林步道安徽段的基本情况,并就自然保护地体系建设下国家森林步道安徽段总体规划编制工作进行了探讨,以期为国家森林步道总体规划编制和建设发展提供思路.     

发展绿色体验经济 优化高原森林康养产业

近年来,我国逐渐意识到环境保护的重要性,并且要求各行各业发展绿色经济,减少环境污染。在我国倡导环保理念的形势下,多个绿色经济产业得到进一步发展。高原森林康养产业是一种新兴行业,将森林资源、医疗资源与旅游资源进行整合,为人们提供优质康养服务。该产业具有良好的经济、生态和社会价值,有利于我国生态文明建设的发展。本文先介绍森林康养产业的发展现状,再介绍该产业的发展价值,最后提出产业的发展意见。     

泸沽湖流域野生药用植物资源调查

为了摸清泸沽湖流域野生药用植物资源分布情况,实地调查常见野生药用植物资源,并对其进行了鉴定归类。通过调查可知,泸沽湖流域常见的药用植物一共有49科83属86种,属于濒危药用植物的有11种,按照药效来分属于清热类药、祛风湿类药、理血类药、化痰止咳药、解表药、利水渗湿药、泻下药和健脾胃药,对野生药用植物保护的同时如何可持续开发利用药用植物提供了建议。     

广东省广州市儿童常温乳制品消费调研分析

以广州市儿童常温乳制品市场为调研对象,对其现状进行深入探讨,以期为乳品企业提供参考。首先选定天猫超市的电商平台数据,分析儿童常温乳制品的全国性消费情况,研究现行市场的主要问题;再着眼于广州市场,通过线下问卷、采访验证的方式分析了广州市消费者对儿童常温乳制品的品类、售价、购买渠道及营销认可术语方面的态度;最后,通过消费者的反馈信息,对乳品企业迎合市场需求提出了参考性的指导意见。调研结果显示,消费者对于儿童常温乳制品的认知度不断提升,对口感、品牌及健康的关注度依然是消费行为的主导因素,常温儿童乳制品变质问题投诉率高达48.36%,仍然是非常严峻、亟待解决的问题。地方型品牌抢占地方型市场的能力还远远不足,市场占有率极低,地方型乳品企业一定要充分利用其独特的渠道优势来打造具有典型地方特色的产品,充分发展地方型市场或周边地区的增长潜力。     

浅谈西宁市森林乡镇和森林村庄发展对策

森林乡镇和森林村庄的建设是顺应“乡村振兴战略”的需要,是继续开展“美丽乡村”建设是巩固提升国家森林城市建设成果的需要,本文通过分析西宁市所辖县域内森林城镇和森林乡村创建指标体系现状,找出问题,并提出解决的对策,为建设森林城镇和绿色示范乡村提供参考。     

林业调查规划设计问题及对策

由于我国工业化发展的速度较快,环境方面的问题也越来越严峻,林业方面的大规模开展对于我国现阶段的环境问题起到了改善的作用。林业发展方面尤以我国的东北地区为主,在其调查规划设计方面对于整体性的发展具有重要的作用,调查可以使工作人员了解林业在发展过程中所出现的问题以便进行规划与设计,解决在林业发展过程中的一些阻力因素,提高我国对于林业发展方面的管理能力。     

森林抚育经营技术发展方向与完善措施

为了推动我国经济的可持续发展,国家越来越注重生态文明建设,其中森林作为生态环境的重要组成部分,加强森林抚育工作就成为了重中之重,针对森林进行抚育经营不仅可以保护整体生态环境,促进可持续事业的发展,还可以提高林业经济整体水平。目前,我国森林资源有限,森林抚育经营技术也存在较多问题,如在管理体系、森林抚育经营技术、环保意识以及物种多样性上都存在不足。为了提高我国森林抚育经营水平,本文就森林抚育存在的问题,森林抚育技术的原则、发展方向以及完善措施进行进深度思考。     

生态文明建设中实施森林培育的重要性

本文研究目的是通过森林培育来促进生态文明建设的发展,经济的快速发展,人民生活水平的不断提高。采取对澜沧县森林培育的现状和澜沧县森林培育的相关数据进行分析,并开展实地调查的措施。结果表明在促进生态文明建设中,森林培育是不可或缺的一环,是满足人们对美好生活的向往的重要标准之一,突出了森林培育在生态文明建设中的重要性,为促进生态文明建设提供一个具体的施行方法。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【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。