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351.
我国人工林面积居世界首位,但木材人均消费量仅为发达国家的1/5,木材对外依存度接近50%。用材林对我国木材安全、生态安全、森林碳汇和绿色发展具有重要意义,但用材林树种单一、生物多样性水平较低,林分结构简单,生物灾害频发,其中真菌病害已成为我国用材林的主要生物灾害。笔者围绕我国用材林树种重要真菌病害的致病机制和绿色防控等科学问题,综述了我国主要用材林树种的重要真菌病害种类、危害特点、病原致病分子机制和内生菌防治病害等方面的研究进展,并对未来用材林重要真菌病害的流行监测、病原-寄主互作、病害的栽培管理与可持续绿色防控等综合防控策略等进行了展望。 相似文献
353.
利用2020年全国公路交通行业气象服务调查数据,通过统计分析方法,研究公路交通行业气象服务需求与供给特征以及行业用户对气象服务满意程度。结果表明:超过60%的专家认为雾、降雨、降雪是公路交通行业最关注的气象要素,但不同生产环节的需求有所差别;对于服务产品,预警、预报、监测、影响评估类的需求度依次递减,但均超过95%,气象部门除了在影响评估类方面供给能力不足外,其余基本满足公路交通行业需求,并在提供产品时效及要素类别(气温和大风)上略有冗余;手机客户端、共享平台是行业用户最希望获取服务产品的渠道,而气象部门虽然发布途径多元化,但仍以网站、电话、电子信件等传统方式为主;行业用户对气象服务信息的综合满意度评分为89.4分,其中完整性、及时性、准确性的全国评分依次降低,公路运营环节满意度评价结果最高,私营企业满意度评价结果最低。 相似文献
354.
系统日志被用作系统异常检测的主要数据源.现有的日志异常检测方法主要利用从历史日志中提取的日志事件数据构建检测模型,即假设日志数据随时间的推移其分布规律具有稳定性.然而,在实践中,日志数据往往包含以前未出现过的事件或序列.这种不稳定性有两种来源:1)日志发生了概念漂移;2)日志处理过程中引入了噪声.为缓解日志中出现的不稳定问题,设计了基于置信度协同多种算法的异常检测模型EBCAD(Ensemble-Based Conformal Anomaly Detection).首先,用统计量p值度量日志之间的不一致性,选择多个合适的集成算法作为不一致性度量函数计算不一致性得分进行协同检测;然后,设计了基于置信度的更新机制来缓解日志不稳定问题,将新日志的不一致性得分添加到已有得分集,更新日志异常检测的经验;最后,根据协同检测得到的置信度与预设置信水平大小来判断不稳定日志是否异常.实验结果表明,在HDFS日志数据集中,当不稳定数据注入率从5%增加到20%时,EBCAD模型的F1值仅从0.996降低到0.985;在BGL_100K日志数据集中,当不稳定数据注入率从5%增加到20%时,EBCAD的F1值仅从0.71降低到0.613.证明EBCAD在不稳定日志中可以有效检测到异常. 相似文献