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1.
农业转型时期,经济管理方式也应该顺应时代的变化趋势展开动态化的变化,这样才能够更加顺利地解决今后所需要面临的挑战。本文对现阶段农业管理工作的进展方式进行了分析和总结,并提出一些切实可行的工作方案,旨在帮助更多工作人员能够在农业经济转型时代背景重新塑造工作环境。  相似文献   
2.
庄艳 《安徽农学通报》2021,27(23):87-89,109
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.  相似文献   
3.
指出了随着旅游市场的整顿和旅游业服务及内涵的升级,工业城市旅游将成为旅游发展的新方向。采用SWOT与问卷法实地调查法相结合分析了六盘水工业旅游的发展现状和存在的问题,在调研过程中发现当地旅游市场中的行业联动能力较弱,工业旅游资源开发存在较大缺口,存在有求无供的现状。依据实地调研和行业咨询客观的探讨了六盘水市工业旅游的发展可行性,分析了现阶段六盘水工业旅游发展的现状和存在的问题,根据现状提出了行业联动发展策略:以政府为主体,鼓励企业依托市场发挥经济带动作用。并提出了以研学旅游作为工业旅游发展突破点的建议,以助力六盘水高质量的经济转型。  相似文献   
4.
针对食用菌产业中出现的菌种选取不精,产量过剩,加工发展缓慢和环境污染以及技术创新力度不足等问题,政府相关部门应出台一系列的财税激励政策,重点推进食用菌产业全面的转型升级,切实提高食用菌产业的经济效益。通过分析食用菌产业发展的市场状况,总结食用菌产业转型升级的限制因素,为加快企业转型升级提出相应的财税激励政策建议,以推动食用菌产业的创新发展。  相似文献   
5.
6.
岳刚 《花卉》2020,(10):213-214
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。  相似文献   
7.
晋生菊 《花卉》2020,(6):220-221
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。  相似文献   
8.
李盛 《花卉》2020,(10):238-239
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。  相似文献   
9.
黎晓云 《花卉》2020,(6):196-197
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。  相似文献   
10.
【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。  相似文献   
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