红花香椿单木及林分材积生长率模型研究

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.     

苹果树腐烂病田间分布型及其抽样技术调查

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。     

坝区农户宅基地规模特征及其影响因素分析——以贵州省江口县鱼良溪村为例

探索农村宅基地规模特征及其影响因素对实现乡村振兴具有重要意义,本研究以贵州省江口县鱼良溪村为例,采用参与式制图方法绘制出坝区村域宅基地现状图,并对其规模特征进行解析,借助多元线性回归模型对宅基地规模影响因素进行探析。结果表明:①研究区宅基地平均面积为224.01 m²,普遍存在宅基地面积超标现象;②农户宅基地面积集中在100 m²~300 m²,占比达到81.48%;0~100 m²区间的宅基地数量最少,仅占比2.61%;③影响坝区农户宅基地面积的因素主要有农户家庭总收入、家庭非农就业率、高程、坡度、与村委会距离、与道路距离、与河流距离,其中家庭非农就业率对宅基地面积的影响最大,与河流及村委会距离的影响作用最弱。     

畜牧兽医技术推广应用的制约因素及对策

为了加快我国畜牧兽医技术的发展,应该重视对技术的推广和应用。然而,兽医技术在推广过程中因为受到某些因素的制约,导致推广的效果不好。为此,应该分析制约因素并采取有针对性的解决对策,推动畜牧兽医技术的推广和应用。     

安徽省基础设施城乡管护一体化问题及对策研究

城乡管护一体化是提升农村基础设施管护质量和水平的重要手段,而推进城乡管护一体化的难点在农村.随着安徽省农村基础设施投入逐渐加大,管护不到位现象凸显,为此,该文通过梳理和分析农村基础设施管护现状及城乡一体化管护制约因素,提出了相应的对策和建议,以期为安徽省基础设施城乡管护一体化进程的逐步推进提供参考.     

气候变化情景下流苏香竹潜在分布区预测

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。     

数值模型结构不确定性对模拟结果的影响分析

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.     

基于MOA模型的社区居民参与反恐程度及影响因素研究——以新疆乌鲁木齐市为例

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。