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1.
为解决红花香椿单木及林分材积生长率表缺乏的问题,通过收集样木、样地数据处理、备选模型求解、模型选优、模型优化等思路和过程,建立了红花香椿单木及林分材积生长率模型.经TOPSIS法模型选优显示,单木和林分材积生长率最佳模型均为P=a0D-a2t-a1;利用免疫进化算法(IEA)进一步优化了模型参数,提高了模型预估精度,并据此编制了红花香椿单木及林分材积生长率表. 相似文献
2.
土壤团聚体有机碳研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤有机碳是衡量土壤肥力的重要指标,对于促进土壤养分循环、增加养分有效性有重要作用。土壤团聚体是土壤的重要组成部分,是组成土壤结构的最小单元,受到自然因素和人为因素的影响,其形成转化过程与土壤固碳过程息息相关,因而研究团聚体和有机碳的关系及团聚体有机碳影响因素对于土壤结构的改善和土壤质量的提升具有重要意义。本文通过对文献的总结,明晰了土壤团聚体和有机碳的关系,阐述了土壤类型、施肥方式、土地利用和矿区复垦对土壤团聚体有机碳的影响,并从生物质炭的长期定位研究和复垦矿区的土壤修复两方面对土壤团聚体有机碳的研究进行展望,研究结果可为合理的农业生产提供科学依据。 相似文献
3.
苹果树腐烂病田间分布型及其抽样技术调查 总被引:4,自引:2,他引:2
采用空间分布型检验、聚集强度指标检验和线性回归方法研究了武威市凉州区苹果树腐烂病田间分布型及其抽样方法。结果表明,苹果树腐烂病田间分布型呈聚集分布,聚集程度受栽培环境影响较大。建立了其理论抽样模型。 相似文献
5.
6.
为探寻较为合理且高效的石漠化植被修复的治理模式,为今后选择治理石漠化的植被组合提供参考依据.在贵州省黔东南苗族侗族自治州施秉县设置样地,选择3种治理模式:模式一为针叶林(马尾松、柏木),模式二为阔叶林(壳斗类,杂灌),模式三为灌木林(荚蒾、杂灌),分析不同治理模式下的土壤养分状况、土壤微生物群落结构、土壤微生物与环境因子相关性.结果表明,3种模式下土壤中微生物数量为细菌>真菌>放线菌;模式二治理下的土壤呈弱碱性,土壤养分含量高于其他2种模式,土壤微生物具有更高的多样性,罗尔斯通氏菌菌属(H16)、Gaiella、红游动菌属(Rhodoplanes)、芽单胞菌属(Gemmatimonas)、Haliangium、子囊菌门(Ascomycoat)、担子菌门(Basidiomycete)、接合菌门(Zygomycota)是其优势菌属,且与土壤中大多数营养物质具有显著正相关性;石漠化治理效果表现为模式二>模式一>模式三,所以模式二的石漠化治理能力更好. 相似文献
7.
流苏香竹(Chimonocalamus fimbriatus)是云南特有珍稀竹种,主要分布于云南西南部。文章以野外调查获取的流苏香竹分布信息为主,运用最大熵模型(MaxEnt)同时结合地理信息系统(ArcGIS),基于19个气候因子,预测其在当前及未来气候变化情景下的潜在分布区。结果表明:当前流苏香竹的高适生区和中适生区主要分布于德宏州、保山市和临沧市等地,除迪庆州、丽江市和昭通市外,云南其他区域均有低适生区零星分布。在未来2050s和2070s的2个时间段,基于2种不同共享社会经济路径(SSP1-2.6和SSP5-8.5),流苏香竹的高适生区面积呈减少的趋势,尤其是SSP5-8.5路径下,高适生区面积仅为当前的12.51%(2050s)和18.63%(2070s);中、低适生区在SSP1-2.6路径下,显著扩张(2050s)或略微扩张(2070s),在SSP5-8.5路径下,则大幅收缩。流苏香竹野外实际分布区及其潜在分布区均以斑块状为主,可能与云南特殊的地形、地貌有关。影响流苏香竹分布的主导气候因子为最湿月份降水量、最暖月份最高温度、最干季度降水量和平均气温日较差。流苏香竹对气候变化比较敏感,根据其野外分布状况,建议以就地保护为主、迁地保护为辅,在其潜在适生区内适当引种栽培。 相似文献
8.
以内蒙古鄂托克旗为例,基于GMS中的MODFLOW模块构建了地下水流数值模拟模型,分析了模型结构(含水层厚度、参数分区)与模型参数不确定性因素对模拟结果的影响.研究结果表明:含水层不确定情景(含水层下边界概化为隔水底板平均值870 m)与实际情况水头差值绝对值的累计和最大为701 m,对模拟结果起了主控作用;当含水层下边界概化为910,940 m时,累计和分别增加为1 013,1 593 m;与仅考虑单个不确定性因素相比,同时考虑模型参数与含水层不确定情景累计和最大为738 m,同时考虑参数分区与含水层不确定情景累计和最大为791 m.因此,在构建地下水流数值模拟模型时,应优先考虑含水层空间结构概化的合理程度,同时考虑多个不确定性因素对模拟结果的综合影响,使地下水数值模拟模型能更精确地反映真实的地下水流状况. 相似文献
9.
基于对乌鲁木齐市典型社区的实地调研,借用公民参与阶梯理论和三维空间分析法,分析社区反恐居民参与度情况,建立MOA模型,对影响居民参与社区反恐的影响因素作出假设,并运用结构方程模型对假设进行分析与验证。结果表明,参与动机、参与能力与参与机会均对社区反恐居民参与度具有显著的正向影响,其中参与动机在社区反恐居民参与的MOA模型中处于重要地位,社区反恐居民参与机会和能力还间接通过参与动机来对居民的参与度产生影响,社区反恐居民参与的动机也间接影响居民参与度。可以通过宣传培训、物质支持提升社区居民的参与能力;落实奖励政策和保障机制引导居民主动参与,提高积极性;拓宽社区居民参与社区反恐的渠道,创造丰富的参与机会等提高社区反恐居民的参与度,以群众为基础力量,打好反恐维稳攻坚战。 相似文献
10.