红树林保护与修复标准发展现状及对策

回顾近20年来中国对红树林的保护以及通过人工造林进行恢复的情况, 梳理我国红树林保护与修复的相关标准, 厘清现行标准存在的问题, 提出如下相应的建议与对策。1) 应结合国家碳中和战略及红树林保护与恢复规划目标, 制定完善的红树林保护与生态修复技术标准体系规划, 加快相关国家标准的出台; 2) 在编制红树林保护与修复相关标准的同时, 应注重红树林固碳能力和增汇效应的提高; 3) 建议制定退塘还林相关标准, 填补国内空白; 4) 应充分落实“自然恢复为主、人工修复为辅”的生态修复原则, 重视并加强红树林保护与修复标准的技术细节制定; 5) 标准的制定和实施应由红树林研究专业机构及专家深度参与, 提高造林成活率。     

盐度对红树植物木缆生长的影响

研究了基质盐度对长期培养的木缆（Ｂｒｕｇｕｉｅｒａ ｇｙｍｎｏｒｒｈｉｚａ）幼苗生长的影响。在基质盐度０￣５０的范围内，随基质盐度的提高，木缆幼苗的的生长具有低盐促进和高盐抑制的特点，干物质的积累朝有机物合成场所（叶片）和养分吸收器官（细根）转移。木榄幼苗的最适生长盐度为１０左右。在一定的盐度范围内，木榄幼苗通过增加平均单叶面积和叶片寿命来增加光合作用面积。木缆幼苗的正常生长需要一定的盐分。     

生态经济信息数据库的建立与应用——以黑龙江省依兰县先锋林场为例

本文以国家“七·五”科技攻关项目的阶段性成果为基础,利用所获取的系列专题地图和社会经济统计资料,讨论了依兰县先锋林场生态经济信息数据库的建立方法,并针对课题目标对数据库的应用进行了探讨。结果表明,本研究对生态开发中的资源管理、评价与规划及动态监测具有重要的实践意义。     

探讨职业生涯规划在大学学风建设中的重要性

在新的历史条件下加强高校学风建设具有重要意义。目前高职院校学风建设中还存在一些有待解决的问题。让老师、学生充分认识职业生涯规划的在学风建设中的重要作用,全面推广职业生涯规划教育,激发学生对学习方向性的认识,提高学习积极心,提高大学的可持续发展能力和大学生的核心竞争能力。     

厦门海湾大道耐盐园林植物的选择与配置

实地调查了厦门海湾大道的基本概况,分析讨论了厦门海湾大道园林植物应用现状,提出了厦门海湾大道园林植物选择的原则、适宜的耐盐园林植物种类和具体配置模式的设想,以期为海湾大道的绿化工作提供借鉴与参考．     

读书心得——金字塔原理

第一次接触这本书是2008年的下半年，在写完《常州地板市场的调研报告》后，公司推荐我看看书，给的就是这本。开始觉得很难读，只有几个案例还明白。后来硬着头皮读了几次，在不断的实践后，再读这本书，发现它是个“好东西!”     

国内外孕妇装的发展现状

孕妇装,在《服装百科辞典》中,指妇女怀孕期间以致分娩之后所穿用服装的总称。孕妇体型特征为腹部臃肿,腰身宽大,乳房下垂,孕妇装应根据孕妇怀孕期间及产后的体型变化来选择不同的衣料,设计不同的款式,以宽敞、舒适为首要条件,     

东寨港海湾尺度下红树林软体动物时空分布特征及驱动因子

研究海湾尺度下软体动物时空分布特征及驱动因子,为红树林湿地功能保护和管理提供科学依据。于2020年7月至2021年4月对海南东寨港湾口、湾中、湾顶3个典型红树林地点的软体动物的种类组成、物种多样性和群落结构进行四季调查,运用单因素方差分析和Pearson相关性分析软体动物时空格局及其与水环境因子的关系。结果显示：海湾内软体动物物种丰富,共采集到18科31种,优势种为珠带拟蟹守螺（Cerithidea cingulata）、小翼拟蟹守螺（Cerithidea microptera）、绯拟沼螺（Assiminea latericea）、短拟沼螺（Assiminea brevicula）、印澳蛤（Indoaustriella plicifera）、斯氏印澳蛤（Indoaustriella scarlatoi）等;年平均密度和年平均生物量分别为79.6 ind./m²和78.7 g/m²;Margalef丰富度指数（d）、Pielou均匀度指数（J）和Shannon-Wiener多样性指数（H''）分别为1.220±0.188,0.591±0.078,1.815±0.275。海湾内软体动物的密度和生物量存在显著的时空差异：从空间上来看,密度表现为湾口>湾顶>湾中,生物量表现为湾中>湾口>湾顶;从季节上来看,密度差异表现为春季和冬季高于夏季和秋季,生物量则表现为夏季最高。相关性分析结果表明,水体盐度、总溶解固体与软体动物的密度、生物量存在显著的正相关关系,是软体动物群落时空分布特征的主要驱动因子。     

自编码器与PSOA-CNN结合的短期负荷预测模型

提出了一种自编码器与PSO算法优化卷积神经网络结合的电力系统短期负荷预测模型。首先利用自编码器对相关变量数据进行处理,降低所需数据的噪声变量,提高预测效率;然后利用粒子群算法对卷积神经网络的权值和阈值进行优化,可有效提高预测模型的预测精度和预测速度。通过对实际电网的负荷数据进行仿真,验证了模型具有较高的预测精度。