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实木复合地板含水率对静曲强度与弹性模量的影响
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作者 杨凇 欧阳启东 +2 位作者 钱嘉伟 彭欢 时常杰 《江苏建筑》 2024年第4期137-139,共3页
实木复合地板是市面上广泛应用的装饰材料之一,静曲强度和弹性模量是判定其质量好坏的重要参数,而含水率则是影响其静曲强度和弹性模量的重要因素之一。文章通过对同一实木复合地板在不同含水率条件下的静曲强度与弹性模量进行测试,得... 实木复合地板是市面上广泛应用的装饰材料之一,静曲强度和弹性模量是判定其质量好坏的重要参数,而含水率则是影响其静曲强度和弹性模量的重要因素之一。文章通过对同一实木复合地板在不同含水率条件下的静曲强度与弹性模量进行测试,得出静曲强度与弹性模量均随含水率升高而先增大后减小,并均在含水率为9%左右取得最大值的结论,为生产制造、检验检测、实际应用以及标准的修订提供参考。 展开更多
关键词 实木复合地板 含水率 静曲强度 弹性模量
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浅析如何在高校校园网中实现信息安全
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作者 杨凇 《全国商情》 2012年第06S期74-75,共2页
信息安全是高校信息化建设的根本保证,高校通过制定一系列校园网信息安全措施来保障高校校园网的安全。本文概述了高校校园网信息安全的研究思路,提出了确保高校校园网信息安全的具体合理措施,为科学地构建高校校园网信息安全体系提... 信息安全是高校信息化建设的根本保证,高校通过制定一系列校园网信息安全措施来保障高校校园网的安全。本文概述了高校校园网信息安全的研究思路,提出了确保高校校园网信息安全的具体合理措施,为科学地构建高校校园网信息安全体系提供了参考。 展开更多
关键词 高校校园网 信息安全 信息安全体系
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中国南北方林火时空分布及火险期动态变化特征--以黑龙江省和江西省为例 被引量:10
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作者 朱贺 张珍 +3 位作者 杨凇 朱忠盼 曾爱聪 郭福涛 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期198-207,共10页
林火是生态系统重要干扰因子,对生态系统结构和功能有重要影响。本研究基于2005—2017年黑龙江和江西两省卫星火点数据并采用Mann-Kendall检验和滑动t检验的方法分析林火时空及火险期变化。结果表明:两省全年林火年际变化呈现先上升后... 林火是生态系统重要干扰因子,对生态系统结构和功能有重要影响。本研究基于2005—2017年黑龙江和江西两省卫星火点数据并采用Mann-Kendall检验和滑动t检验的方法分析林火时空及火险期变化。结果表明:两省全年林火年际变化呈现先上升后下降的趋势;黑龙江省突变年份在2011年前后;江西省突变年份在2016年前后;江西省法定火险期设定较黑龙江省更加合理;黑龙江省林火主要发生在春秋两季,春季林火发生期有向早春偏移的趋势,秋季林火发生期向夏季偏移并延长,春、夏和秋三季突变年份分别为2010年、2014年和2011年,冬季无突变年份;江西省林火主要发生在冬季,林火发生期有向冬季偏移并缩短的趋势,春、夏、秋、冬四季突变年份分别为2010年、2015年、2014年和2016年前后;两省林火密度呈相反的递增趋势;黑龙江省林火密度由东南向西北呈递增趋势,集中于黑河市和大兴安岭地区;江西省林火密度由东北向西南呈递增趋势,集中于赣州市和吉安市;两省各地区林火次数整体均呈下降趋势;其中黑龙江省大庆市、佳木斯市和大兴安岭地区林火次数下降趋势显著;黑龙江省法定火险期伊春市和鸡西市林火次数呈上升趋势。本研究揭示了中国南北方林火的时空变化及南北两省火险期的偏移现象,为揭示林火对区域环境的影响和林火管理提供数据支持。 展开更多
关键词 林火 时空分布 火险期 MANN-KENDALL检验 滑动t检验 黑龙江 江西
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仰望星空
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作者 杨凇 《天津文学》 2010年第4期95-95,共1页
时常有一种感觉 灵魂飘游不定 曾对物欲追求过多 厌恶了自己变形的躯壳 于是苦苦寻觅 给灵魂寻找新的栖所
关键词 《仰望星空》 诗歌 杨凇 文学
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混合效应模型在林火发生预测中的适用性 被引量:5
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作者 张珍 杨凇 +3 位作者 朱贺 王光玉 郭福涛 孙帅超 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1547-1554,共8页
林火是森林生态系统的重要影响因子,建立科学准确的林火预测预报模型对林火管理工作至关重要。本研究以不同气象因子为主要预测变量,基于Logistic回归和广义线性混合效应模型建立福建省林火发生预测模型,通过对比Logistic基础模型和广... 林火是森林生态系统的重要影响因子,建立科学准确的林火预测预报模型对林火管理工作至关重要。本研究以不同气象因子为主要预测变量,基于Logistic回归和广义线性混合效应模型建立福建省林火发生预测模型,通过对比Logistic基础模型和广义线性混合效应模型的拟合度和预测精度,研究混合效应模型在林火预报中的适用性。结果表明:Logistic基础模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)值为0.664,验证准确率为60.4%。添加随机效应后,模型的拟合和检验精度均获得了提升。其中,考虑行政区划和海拔差异效应的两水平混合效应模型的表现最优,其AUC值和验证准确率分别比基础模型提升0.057和6.0%。用此混合效应模型对福建省各地区的林火发生概率进行预测的结果表明,福建省西北部和南部为林火中高发区域,西南部和东部为林火低发区域,与实际观测的火点分布一致。混合效应模型在数据拟合和林火发生预测方面均优于Logistic基础模型,可作为林火预测和管理的重要工具。 展开更多
关键词 林火预测 随机效应 LOGISTIC回归 混合效应
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