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81.
为提高大兴安岭林区森林抚育工程作业质量和工程成效,采用系统工程的分析方法,根据大兴安岭林区生态环境、功能和林木的结构特点,对大兴安岭林区最主要的三种抚育类型(透光抚育、生长伐抚育、生态疏伐抚育)的直接输出特性、长效输出特性和转化特性进行了详细分析。在此基础上,利用运行控制和统计学理论,通过调整输出特性偏移量、输出特性标准偏差和输出特性公差要求,提高工程能力,进而优化输出特性,最终实现提高工程作业质量和工程成效的目的。对输出特性和转化特性的分析研究,为大兴安岭林区森林抚育工程技术要求标准的产出提供基础和支撑。 相似文献
82.
在两段式反应器上开展了对香樟木屑真空热解蒸气的在线催化提质研究。对比分析了催化前后各相产物产率和气体组成的变化,以及催化前后液相产物理化特性和化学组成。结果表明,催化后液相产物产率降低,但生物油出现分层,上层为油相,下层为水相。油相的H/C物质的量之比、pH值和高位热值(湿基)分别为1.712、4.93和37.15 MJ/kg;油相中烃类和轻质酚类等目标产物含量明显增加,而酸类、醛类和酮类等具有腐蚀性和不稳定性的化合物含量则显著降低,燃料品质较生物原油有显著提升;水相中仍含有少量腐蚀性和不稳定化合物,但其干基的高位热值达32.98 MJ/kg,除去水分后亦可将其用作替代燃料。热解蒸气中非目标产物在HZSM-5分子筛的活性位点上发生转化反应生成期望化合物,各类反应遵循碳正离子反应机理。 相似文献
83.
【目的】研究新疆盐碱环境中耐盐植物白刺的根际土壤和叶片内生微生物群落的结构丰富度和多样性。【方法】运用Novaseq测序平台对白刺根际土壤和叶片进行16SrDNA-V4区和ITS1区测序。经FLASH进行拼接,经过Qiim过滤叶绿体和线粒体序列,得到的序列在97%的序列相似性水平上聚类成为操作分类单元(OTUs)。对序列数据进行生物信息学分析,评价物种的Chao1指数、shannon指数以及Alpha多样性。【结果】白刺根际土壤细菌优势菌群为放线菌门(Actinobacteria)、变形菌门(Proteobacteria)、芽单胞菌门(Gemmatimonadetes);真菌优势菌群为子囊菌门(Ascomycota)。叶片内生细菌优势菌群为蓝细菌门(Cyanobacteria)和放线菌门(Actinobacteria);真菌优势菌群为子囊菌门(Ascomycota),白刺不同部位的微生物菌群数量和多样性有显著差异(P<0.05),白刺各样地之间微生物群落构成差异明显。【结论】白刺不同部位微生物群落的丰富度和多样性分布。 相似文献
85.
86.
2003年9月23日,97尾国家二级保护动物达氏鳇鱼以15万余元的价格被拍卖,这是我省乃至全国首次对罚没的水生野生保护动物进行拍卖。 相似文献
87.
<正>"喂,刘总,你那散养的黑山猪还有吧?我买4头!"——这是前几日,北京某药企驻舒兰市生产基地负责人打给舒兰市新安乡农民刘华的电话。个人买4头猪?什么猪肉有这么大的魅力?打电话的这位药企负责人一句话解开了谜团:肉香、色正、口感好、无污染。他说:"去年我吃过。所以今年就想多买一些,想过年回京时,给亲戚朋友也都送些,让他们也 相似文献
88.
不同前茬作物对星油藤土壤肥力的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨不同前茬作物对星油藤土壤肥力的影响,在云南省西双版纳普文镇开展了5种不同前茬作物(茶树-星油藤、水稻-星油藤、香蕉-星油藤、玉米-星油藤、空地-星油藤)对星油藤根际和非根际土壤pH值、土壤电导率、有机质、全氮、全磷、全钾及微量元素的影响研究(以空地-星油藤为对照)。结果表明:不同前茬作物对星油藤根际与非根际土壤pH、电导率与空地土壤pH、电导率均呈显著差异。微量元素全锰、全铁、全锌和全铜的含量低于世界和全国土壤平均水平,重金属元素全锌和全铜单项污染值小于1。以土壤中的有机质、全氮、全磷、全钾的含量综合评价不同前茬作物对星油藤的土壤肥力水平依次为:玉米-星油藤茶树-星油藤香蕉-星油藤水稻-星油藤空地-星油藤。综合考虑,以前茬作物为玉米和茶树的星油藤土壤肥力较好。 相似文献
89.
基于深度学习与激光点云的橡胶林枝干重建及参数反演 总被引:1,自引:1,他引:0
树木的几何建模在林木性状评价、森林动态经营管理与可视化研究中具有重要意义。现今,从激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)数据中重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是数字林业发展的必然趋势。该研究提出了一种深度学习与计算机图形学相融合的树木骨架重建与参数反演方法。该方法以PR107、CATAS 7-20-59、CATAS 8-79三个品种的橡胶树为实验对象,首先,采用背包移动激光雷达获取三个橡胶树品种的样地数据,并通过体素剖分和数据增广策略来构建橡胶树训练样本集。其次,构造由四层特征编码层和特征解码层所组成的点云分类深度学习网络,并包含优化的PointConv模块与不同尺度的特征插值模块,以实现在多尺度条件下,全面考虑点云的全局和局部优化特征,引导网络实现枝叶点云的精确分类。最后,面向分类后的枝干点云,运用计算机图形学的空间连通性算法与圆柱拟合策略,重建树木骨架模型,并自动解决叶子点云与对应的一级枝干归属问题,进而在叶团簇尺度下开展对单株树的精细描述与参数反演。通过对三块橡胶树测试样地的验证和与实测值的比对表明,该研究提出的深度学习网络枝叶分类总体准确率在90.32%以上。骨架重建与叶团簇分析结果显示,PR107品种橡胶树具有较为发散的树冠、最大的分枝夹角和叶团簇体积;CATAS 7-20-59品种橡胶树冠呈花瓶型,分枝夹角和叶团簇体积较小;而CATAS 8-79品种橡胶树尽管胸径最粗,但不耐寒害处于落叶期导致冠积最小。同时,反演得到的橡胶树一级枝干直径与实测值比对为:决定系数R2不低于0.94,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)小于3.01 cm;主枝干与一级枝干的分枝角为:决定系数R2不低于0.91,均方根误差RMSE不高于4.94°。同时发现橡胶树一级枝干的直径与对应的叶团簇体积呈正相关分布。该研究将人工智能的理论模型应用于林木的激光点云数据处理中,为林木激光点云的智能化分析与处理提供了新颖的解决思路。 相似文献
90.
通过问卷调查和二元Logistic回归模型,以中山*S-角镇农民为研究对象,分析了农民参与科技培训的影响因素。研究结果表明,农民参与科技培训的积极性受年龄、文化程度、农业收入比重、种植规模、种植植物种类、政府对农业科技培训扶持力度等因素的影响。 相似文献