秦岭北坡森林公园游憩价值测评

根据秦岭北坡森林公园为陕西省森林生态旅游活动的主体，而森林公园游憩价值又是非市场性的，这就需要探索新的方法来进行计量测评．基于意愿支付假设，在广泛调查的基础上，采用旅行费用法(TCM)对秦岭北坡森林公园的游憩价值进行了测评．结果显示，13个森林公园的年游憩价值合计为14140．4万元，这就为秦岭北坡森林公园产业带的生态旅游开发及经济评价提供了参考依据．     

森林救火的优化模型

在文[1][2]的基础上建立并讨论了有风和无风两种情况下的优化模型．     

林木复杂性状分维数计算软件(FDC1.0)的研制与应用

基于盒维数法，研制了一套计算平面图像分维数的软件FDC1.0。应用该软件研究杨树冠型、根系特征，发现以分维数表示的杨树冠型、根系特征能较好地代表林木的冠型、根系特征。FDC1.0是研究林木复杂性状较理想的工具软件。     

太岳山森林群落优势种群生态位研究

要：采用Shannon-Wiener指数和Petraitis’s重叠指数对太岳山森林群落19个优势种群的生态位进行研究．结果表明：组成太岳山森林群落的19个优势种群中，有18个种群的生态位宽度指数比较大，说明它们对环境的适应能力较强且能较好的利用环境资源．在群落的乔木层中，油松的生态位宽度最大，为1.985，但油松与其它优势种群的生态位重叠指数都很小，这与油松分布广、面积大和特化程度低的特征有关．19个优势种群之间的生态位重叠指数大于0.2的只有7个种对，大于0.1的共有15个种对，可见太岳山森林群落优势种群的生态位分化程度较高，种间的竞争关系较弱．     

广东黑石顶不同森林类型的优势种分析

在Kikvidze＆Ohsawa公式的基础上,采用物种重要值为分析指标,计测了广东黑石顶自然保护区针叶林、针阔混交林和常绿阔叶林3种森林类型的优势种数目。结果表明,针叶林、针阔混交林和常绿阔叶林的优势种数目分别为4,15和23,从而为客观确定高丰度森林群落的优势种数目提供了方法。     

天水半湿润山区绿化气候及适生林草区划研究

通过20世纪70~90年代30年气象资料统计分析,建立了天水半湿润山区适生林草区划数学模型;通过量化计算,得出了区内不同区域水、热匹配指标,并进行了适生林草配置的四级农业气候区划,为该区生态环境建设提供了科学依据.     

国家农业科技园区创新发展实践研究——以张掖国家农业科技园区为例

自1994年批复设立国家级农业科技园区,园区发展十分迅速,国家农业科技园区已经成为保障国家粮食安全的重要基地。本文依据国家对创新驱动发展的新要求,结合张掖国家农业科技园区的规划和建设,从园区的特征分析、发展定位和创新发展等方面分析论述了基于发展极、系统工程、协同和集群创新理论下的农业科技园区创新发展实践,文章在最后对农业科技园区当下遇到的常见问题给出了对策,希望本文能给张掖和其他农业科技园区的建设和创新发展带来有益启示。     

中科院北郊园区物业管理科学化探析——现状、问题与改进对策研究

本文首先对中科院北郊园区及其物业管理组织结构、运行模式、园区管理基本任务与相关费用进行了归纳。在此基础上,对园区管理主体、管理流程及具体业务环节三个方面存在的问题及相关原因进行了分析。最后,提出了改进中科院北郊园区物业管理的具体建议,包括完善管委会设置规则、建立科学园区管理标准、明确园区内各单位使用权边界、成立园区文化促进机构等。     

基于Voronoi图的物流园区腹地的界定

为了更加科学合理的确定物流园区的规模,提出了在物流园区规划建设的前期应先行界定物流园区腹地的理念.针对引力模型、势能模型和断裂点模型等传统腹地界定方法所存在的划分过程缺乏精确连续性的缺陷,引入了计算几何中的Voronoi图理论对物流园区的腹地进行了界定,并运用GIS软件中的Voronoi图生成工具,结合成都市物流园区规划的实例进行了理论模型的应用.结果证明基于GIS软件运用该方法的操作较为简便,具有较高的应用价值.     

基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。