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。     

城市立体绿化技术分析

国家开始加强对环境的重视,在城市化的改善过程中,为保障现代化的城市建设,会采用立体绿化技术的方式,实现对城市的绿化改造,从而改善城市中的环境质量。本文对城市立体绿化的重要性进行分析,通过选用适生植物、轻质高效的人工栽培基质等方面做以深入探讨,希望能为相关人士提供有效参考。     

镇江长江豚类省级自然保护区水域生态修复效果的监测与评价

自2006年以来,长江豚类极度濒危的生存状况得到广泛关注,在其自然保护区实施一系列生态修复工程,为镇江长江豚类省级自然保护区内的江豚提供良好的生存环境。于2015—2018年在和畅洲水域建设生态浮岛、人工鱼巢和放流底栖动物进行水域生态修复,对生态修复工程进行跟踪监测和效果评价。结果表明：生态浮岛的建设可提高区域内浮游植物和浮游动物的生物多样性和群落结构复杂程度;人工鱼巢对产黏性卵鱼类具有一定增殖效果,增殖种类主要为鲤、鲫、䱗和黄尾鲴;生态浮岛和人工鱼巢的建设对鱼类均有较好的聚集效果;底栖动物增殖放流显著增加了放流物种的丰度、生物量及保护区底栖动物群落生物量,增殖放流效果评价为中等。该自然保护区水域生态修复效果明显,为工程施工影响下水生生物保护区生态修复提供科学依据。     

不同人工辅助授粉方法在柚生产中的应用

以早香柚和麻步文旦为材料,比较毛笔点授、花粉液体喷授和干粉喷授3种人工辅助授粉方法的效果。结果表明,在2个受试品种中,毛笔点授和干粉喷授的坐果率、果实种子数和果实内裂率均无显著差异;在麻步文旦授粉试验中,相比毛笔点授,液体喷授的果实种子数显著降低,果实内裂率显著增加。为减少干粉喷授时的花粉用量,进一步比较2种花粉稀释剂的应用效果,发现以花药壳粉碎物为稀释剂时授粉效果较好,坐果率、果实种子数和果实内裂率与毛笔点授和纯花粉干粉喷授比较无显著差异。     

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。     

王正非林火蔓延模型改进研究

王正非林火蔓延模型是目前国内比较先进的森林火灾蔓延模型,但是由于林火行为的复杂性,此模型在准确率和普适性方面仍存在许多不足。本文结合已有的成果进一步改进王正非模型,增加了可燃物湿度对林火蔓延速度的影响,改进了林火初始速度的计算方式。针对各种坡度对林火蔓延行为的影响给出了一个计算公式。与改进前相比,改进后的模型使其对林火蔓延情况的预估更为精准。