广东黑石顶森林演替过程群落稳定性分析

应用May的控制论模型,对广东黑石顶自然保护区森林演替系列5个不同演替阶段群落的稳定性进行了分析.每一群落设置一60m×60m的样地,并将其划分为36个10 m×10 m样方.理论模型中的3个参数按下列方法进行测定,①元素个数n:用群落中频度≥5/36的物种数表示;②元素间平均作用强度α:分别用种对间达到显著关联的联结系数AC和点相关系数PCC(P＜0.05,AC=0,PCC=0)的绝对值之和除以种对总数表示;③关联度C:显著关联的种对数除以总的种对数.结果表明,群落演替各个阶段的不稳定指数α(nC)1/2,分别介于0.006～0.041(α用AC表示)或0.005～0.035(α用PCC表示)之间,都远小于1,说明黑石顶森林群落在各个演替阶段都是稳定的群落.     

火灾隐患风险分析模型研究

在本文中,笔者借鉴了国际上先进的管理方法学,将项目管理中非常实用有效的风险矩阵分析方法引入到火灾隐患的分析上,提出了一种实用的火灾隐患分析方法,该方法能直观地对隐患进行定性分析,通过一定火灾信息数据的积累,又能准确地进行定量分析.     

浅谈凤庆县森林病虫害可持续治理

可持续治理是风庆县危险性森林病虫害防治的必然要求。提高认识，加强领导，转变森林经营机制；充分发挥自然因素的生态调控作用；加强森林病虫害的监测和预报工作；逐步扩大生物防治在可持续治理中的推广应用；加强检疫防治工作是可持续治理的基本对策。     

浅谈火灾自动报警系统的设计

火灾自动报警及消防联动系统的设计质量。直接关系到建筑物消防安全的水平。设计人员应努力提高设计的整体质量,以便充分发挥火灾自动报警及消防联动系统的作用，防止和减少火灾危害，保护人身和财产安全。     

聚乙烯车间生产系统危险性评价

分析了某聚乙烯生产系统危险因素的基础上,应用道化学公司火灾、爆炸危险指数评价法对某车间原料精制单元、聚合和储罐区等主要危险工艺单元进行火灾、爆炸危险性评价,找出导致事故发生的可能性因素,对事故严重伤害的可能性进行分析,并提出事故防范的安全对策.     

一种云环境下的虚拟机负载均衡算法

针对多数负载均衡算法都以虚拟机的CPU、内存等资源的利用率作为优化目标,而未考虑虚拟机上总任务工作时长不均衡导致任务总等待时长增加的问题,提出一种结合随机森林分类器的粒子群优化算法用于解决虚拟机的负载均衡问题.该算法不仅均衡了虚拟机的CPU利用率和内存利用率,也将虚拟机上总任务工作时长作为优化目标,以达到均衡虚拟机资源利用率,同时减少任务总等待时间的目的.仿真实验结果表明,该算法能有效解决虚拟机的负载均衡问题.     

急倾斜煤层顶煤可放性随机森林模型分类预测及应用

为快速、准确地预测急倾斜煤层开采中顶煤可放性等级,借鉴随机森林理论,以19个放顶煤工作面为例,选取九大实测指标作为顶煤可放性识别因子,建立急倾斜煤层顶煤可放性识别的随机森林模型。通过五折交叉检验确定模型最优参数,将模型应用到五组急倾斜煤层顶煤可放性评估中。研究表明:随机森林模型预测结果符合工程实际,且当分段数量为5时,其精度最优,分别为91.0%和100.0%。该研究可以在工程中推广使用。     

火灾作用下钢结构外伸式端板连接节点的热应力

为了研究钢结构在火灾中形成的热应力对节点受力性能的影响,以及热应力与总应力的比重关系,采用有限元软件ABAQUS对外伸式端板连接节点有限元模型进行温度场和热-力耦合模拟,得出热应力变形图和热-力耦合Mises应力云图,分析得出火灾中热应力占总应力的比重,以及火灾中钢节点跨中挠度的变化关系。结果表明:火灾作用下外伸式端板钢节点处热应力占总应力比重高达0.92以上,极大地削弱了结构在高温下的受力性能,此时钢节点破坏主因是热应力过大。火灾中框架的跨中挠度急剧增大,且在火灾持续到80 min时由于挠度过大而失效;常温模拟中钢梁却未发生失效,说明高温对钢结构受力极为不利。     

保护区缓解耕地扩张对喀斯特森林景观破碎化的影响研究

为揭示自然保护区对改善土地利用景观格局的价值，并为土地使用决策和监管措施提供准确信息，本文基于GLC＿FCS30-2020土地利用数据，借助广西大新县恩城国家级自然保护区“保护区—区外县域”的梯度分层，运用移动窗口法分析耕地扩张对喀斯特森林景观破碎化的影响。结果表明：保护区内森林景观破碎化程度较低，而耕地景观破碎化程度较高，整体植被覆盖度高，斑块连通性较强；区外森林景观的覆盖程度适中，但破碎化程度较高。质心处、南部及东南部的耕地斑块集聚性较强，并向东部、东北部、西部和西南部扩张，导致土地利用景观格局变化剧烈。研究结果表明自然保护区可缓解喀斯特县域耕地扩张对森林景观的威胁。     

基于随机森林的犯罪风险预测模型研究

犯罪预测是犯罪预防的前提,也是公安部门亟待解决的问题.随机森林作为一种组合分类方法,具有准确率高、速度快、性能稳定的特性,且能够给出指标重要性评价,本文将其应用于犯罪风险预测中.实验证明,随机森林方法选出的指标集可以显著地提高预测准确率,基于该方法构建的预测模型相较于神经网络与支持向量机具有更高的准确性和稳定性,能够满足犯罪风险预测的需求.