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．     

森林脑炎伴不自主运动12例分析

目的：观察森林脑炎病人伴发不自主运动的类型．方法：回顾性调查4年内收治的伴发不自主运动森林脑炎病人的临床资料．结果：森林脑炎病人伴发不自主运动发生率为4％，以震颤、舞蹈动作为主，少数为共济运动障碍及肌阵挛．头颅CT、脑电图及脑脊液异常率较高．结论：森林脑炎病人伴发不自主运动多见于中、重型病人，以锥体外系症状多见，与脑广泛病理变化及软化灶形成有关，治疗效果不佳．     

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。     

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。     

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.     

脆弱生态约束下的典型喀斯特区域建设用地适宜性评价——以贵州省平塘县为例

【目的】以贵州省平塘县为例,科学合理地评价脆弱生态约束下的典型喀斯特区域城乡建设用地的适宜性。【方法】采用层次分析法确定评价因子权重,基于GIS空间分析技术,从定性和定量两方面分析判别各评价单元作为建设用地的适宜性。【结果】1)全县适宜建设用地和不适宜建设用地面积分别占区域总面积的37.82%和62.18%。其中,高等适宜建设用地、中等适宜建设用地和低等适宜建设用地分别占县域总面积的2.04%、20.98%和14.80%;2)在空间分布上,各等级的分布与区域地形地貌密切相关,适宜建设用地主要分布在地貌类型为低山河谷坝地的东南部和地貌类型为中山台地的西北部。3)适宜建设用地中,平舟镇、牙周镇和者密镇适宜建设用地面积较大,可为合理确定当前平塘县城镇扩展方向提供科学依据。4)刚性因子是限制平塘县不适宜建设用地的主要因素,刚性因子限制的不适宜建设用地占不适宜建设用地面积 的62.52%;弹 性 因 子 限 制 的 不 适 宜 建 设 用 地 占 不 适 宜 建 设 用 地 面 积 的37.48%。 此 外,县 域 内 已 有1576.92hm2 的建设用地面积被评为不适宜建设用地 ,占总建设用地面积的32.39%;说明此部分建设用地存在生态安全风险。【结论】研究结果为合理选择和布局生态约束下的典型喀斯特区域城乡建设用地提供依据,有效避免无序盲目建设导致的区域生态安全风险。
     

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。     

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。     

基于毛竹叶片理化参数的刚竹毒蛾危害检测研究

虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测，制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度，基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结，选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66~898.56 nm值(ρ_{733.66~898.56})、一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值(ρ′_{562.95~585.25})与706.18~725.41 nm值(ρ′_{706.18~725.41})等理化参数，随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验；分别运用Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型，从检测精度、Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示，Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%，65.41%，83.78%，Kappa系数分别为0.576 9，0.532 4和0.778 8，R2分别为0.722 2，0.582 6和0.870 9，总体而言，三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力，随机森林的检测效果最优，Fisher判别分析次之，再次为BP神经网络；从分等级来看，随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络，但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考，并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。     

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.