初中数学课堂教学中学生自主学习能力培养策略

学生自主学习能力的培养是初中数学教学的重要任务,优化课堂教学模式,注重启发式、互动式、探究式教学,不断探索教学方式的创新,才能更好地在课堂教学中实现培养学生核心素养、培养学生自主学习能力,使学生得到更全面、更好的发展。深入探索自主学习能力的培养模式,能更好地实现知识的传授与能力的培养,优化课堂教学,提升课堂教学质量。

传感器的数量与分布对应力波检测原木缺陷效果的影响

对取自黑龙江省带岭林区4个主要树种的10个含有2种缺陷的原木样本进行测试和分析。结果表明:当原木直径在20～40cm范围内时,若需对原木缺陷进行精确测量,要求图像拟合度接近90%和误差率在0.1左右时,至少需12个传感器才能满足要求;当不需要对原木缺陷进行精确测量,只需确定缺陷的大致位置时,宜选用10个传感器进行测量;当仅仅需要判断原木是否存在缺陷时,选用6个传感器就能满足要求。本文通过平面几何学和统计学的基本方法研究了传感器测试平面内的分布对可测最小缺陷面积比的影响,从而找到影响因素并得出结论:在测试工作中通过目测均匀放置传感器即可以达到所要求的测试效果。

应力波在冻结状态白桦活立木中传播速度的试验

在哈尔滨林业示范基地对应力波在冻结状态白桦活立木中的传播速度进行了测试,并运用SPSS统计软件包对测试结果进行了分析,与国内外已有的常温下应力波在活立木中传播速度的研究结果进行比较的结果表明:应力波在冻结状态白桦活立木中的径向传播速度明显高于常温情况;其纵向传播速度受含水率影响较大,二者成负相关。

冻结状态下应力波在长白落叶松立木中传播速度的研究

为进行冬季活立木健康检测和伐后原木内部缺陷无损检测,该文在冻结状态下,研究了应力波在长白落叶松活立木中的传播速度,以及光照条件对含水率及应力波在活立木中传播速度的影响。在室外温度0℃以下,利用FAKOPP Microsecond Timer等仪器测试了应力波在30棵树干通直且无缺陷的长白落叶松活立木中的纵向和径向传播速度。经过软件包SPSS统计分析,得出阴阳两面应力波的纵向传播速度分别为4 238.7和4 210.6 m/s,径向传播速度均值为1 834.5 m/s。同时,利用成对t检验法分析了光照条件对含水率及应力波在活立木中纵向传播速度的影响,并建立了回归方程。结果表明:①光照条件对含水率和应力波纵向传播速度有一定的影响,阴面含水率均值比阳面含水率均值低约1.6%,阴面应力波纵向传播速度均值比阳面的高约28.1 m/s。②含水率与应力波纵向传播速度呈显著负相关,阴阳两面的负相关系数分别为0.90和0.91。含水率每增加1%,阴阳两面应力波的纵向传播速度分别减小25.1和22.9 m/s。

基于人工神经网络的天然林生物量遥感估测

基于LandsatTM遥感图像,以吉林省汪清天然林区为例,应用B-P神经网络建立了森林生物量非线性遥感模型系统.除采用遥感数据外,该系统还引入了地形因子(海拔、坡度、坡向、立地类型等)作为模型自变量.通过压缩输入数据和增强网络训练学习算法等措施,对标准B-P神经网络进行了增强.模型仿真结果表明:增强型B-P神经网络具有收敛速度快和自学习、自适应功能强的特点,能最大限度地利用样本集的先验知识,自动提取合理的模型,模型预测结果能真实合理地反映实际情况.针叶林、阔叶林和针阔混交林的生物量遥感模型系统仿真结果的平均相对误差分别为-1.47%、2.38%和3.56%,平均相对误差绝对值分别为6.33%、8.46%和8.91%,预估效果较理想.应用该模型系统生成了研究区的森林生物量定量分布图,其总体精度为88.04%.

利用GIS对吉林针阔混交林TM遥感图像分类方法的初探

为提高林区TM遥感图像自动分类识别精度,在GIS技术辅助下,以吉林省汪清林业局针阔混交林TM遥感图像为例,对研究区DEM、坡向等地理因子和土壤类型等环境因子与森林植被分布之间的内在规律进行了定量分析,并结合对遥感图像预分类的定性分析,形成分类知识库,建立了适用于针阔混交林的自动分类识别专家系统.分类试验证明,该系统能比较明显地削弱混合像元和地形阴影的影响,分类精度较无监督分类法提高了14.22%,Kappa指数为0.7556,达到区别森林类型的分类目的.将GIS数据引入专家系统,应用先验知识建立推理机制,可以解决遥感图像中云区和云阴影区由于不能接收到正确的光谱值而无法进行分类的问题.

小兴安岭主要树种热值与碳含量

对小兴安岭林区15种主要树种(红松、落叶松、鱼鳞云杉、臭冷杉、紫杉、蒙古栎、白桦、枫桦、紫椴、黄檗、水曲柳、胡桃楸、山杨、五角枫和春榆)不同器官的灰分含量、去灰分热值和碳含量进行了研究。采用快速灰化法测定灰分含量,量热法测定热值含量,吸收质量法测定碳含量。15种主要树种不同器官的灰分含量(质量分数)为:树叶0.60%～1.28%;树枝1.00%～2.98%;树干0.16%～1.22%;树皮2.15%～6.36%。15种主要树种不同器官的灰分含量(质量分数)从高到低依次为树皮、树枝、树叶、树干;不同器官的灰分含量(质量分数)具有显著差异(t检验,p<0.01)。15种主要树种平均灰分含量(质量分数)从高到低依次为春榆、山杨、蒙古栎、紫椴、黄檗、枫桦、水曲柳、鱼鳞云杉、五角枫、胡桃楸、红松、臭冷杉、紫杉、落叶松、白桦。15种主要树种不同器官的去灰分热值为:树叶20.85～22.85kJ/g;树枝19.92～21.95kJ/g;树干19.66～21.98kJ/g;树皮18.58～21.74kJ/g。15种主要树种不同器官的去灰分热值基本从高到低依次为树叶、树枝、树干、树皮;不同器官的去灰分热值具有显著差异(t检验,p<0.01)。15种主要树种平均去灰分热值从高到低依次为落叶松、红松、紫杉、鱼鳞云杉、胡桃楸、臭冷杉、山杨、五角枫、白桦、黄檗、水曲柳、紫椴、蒙古栎、枫桦、春榆。15种主要树种不同器官的碳含量(质量分数)为:树叶43.11%～45.08%;树枝44.31%～46.06%;树干46.30%～47.46%;树皮44.31%～45.46%。15种主要树种不同器官的去灰分热值基本从高到低依次为树干、树枝、树皮、树叶;不同器官的碳含量(质量分数)具有显著差异(t检验,p<0.01)。15种主要树种平均碳含量(质量分数)从高到低依次为落叶松、臭冷杉、鱼鳞云杉、红松、黄檗、紫杉、紫椴、山杨、白桦、枫桦、水曲柳、胡桃楸、五角枫、蒙古栎、春榆。针叶树种平均灰分含量普遍低于阔叶树种,平均去灰分热值和平均碳含量普遍高于阔叶树种。

木材无损检测技术的研究现状与进展

本文介绍了木材无损检测技术的主要方法和基本原理 ,以及不同木材特性的无损检测技术。阐述了几个主要检测技术如超声波、射线、微波等的研究现状及存在的问题。在此基础上 。

东北12种灌木热值与碳含量分析

采用快速灰化法、量热法、吸收质量法分别测定东北12种灌木的树叶、树枝、干皮的灰分含量、去灰分热值和碳含量。不同器官的灰分的质量分数为：树叶0.43%-0.88%,树枝0.46%-2.37%,干皮0.47%-2.55%;去灰分热值为：树叶20.66-21.90kJ·g^-1,树枝20.10-21.39kJ·g^-1,干皮19.75-21.01kJ·g^-1;碳的质量分数为：树叶43.41%-44.80%,树枝44.82%-46.05%,干皮45.12%-46.25%。12种灌木不同器官的灰分含量、去灰分热值和碳含量均具有显著差异（t检验,p〈0.01）。

弦向角对应力波在原木横截面传播速度的影响

为了研究应力波在原木横截面上传播时应力波波速的变化规律及其影响因素,选择柞木、红松、臭冷杉和大青杨4个树种的原木为试验材料,在原木的横截面上,测试不同弦向角所对应的应力波波速,并用MATLAB软件对弦向角和应力波波速进行曲线拟合。结果表明:1)随着弦向角的增加,应力波在柞木、红松、臭冷杉和大青杨原木横截面上的传播速度均呈3次曲线趋势增加;2)当弦向角大于36°时,应力波在大青杨原木横截面上的传播速度最快,在柞木原木横截面上的传播速度最慢;3)应力波在柞木、红松、臭冷杉和大青杨原木横截面上的径向最大传播速度分别为1109.0,1220.4,1245.8和1618.3m·s-1。

基于BP神经网络的针阔混交林TM遥感图像自动分类技术研究

在对标准BP神经网络试验分析的基础上,通过输入矢量归一化处理、主成分分析、增加验证集、改进训练学习算法、扩大隐层和输出层规模等措施,对BP神经网络自动分类系统进行改进;利用改进后的BP系统对吉林省汪清林业局的典型针阔混交林TM遥感图像进行辩识、分类试验研究。结果表明:改进后的BP网络分类系统自动分类精度提高了19·14%,比传统无监督自动分类精度提高8·55%,达到了区分森林类型的分类要求。研究还显示了该改进系统应用于针阔混交林TM遥感图像自动分类识别的精度随网络规模增大而提高。

小兴安岭带岭林区红松阔叶林景观多样性与稳定性研究

选取具有典型代表性的黑龙江省小兴安岭带岭林业局东方红林场为研究对象,在应用地理信息系统软件对现行森林经营措施进行分析的基础上,探讨了该林场景观分类、景观变化动态分析的结果和成因,并应用马尔可夫转移模型进行景观模拟预测.结果表明,研究期间东方红林场一级分类和二级分类的景观多样性指数较低,有林地面积占整个研究区域的91%以上,构成了景观的基质;1985～1993年间,有林地优势地位加强,优势度从0.611增加到0.692,顶极群落优势度增加70%;在以择伐为主伐更新措施条件下,红松阔叶林在2041～2049年间将达到稳定状态,面积为13120～13242hm2,成为当地稳定的顶极植被群落.

层次分析法在集材方式选择上的应用

应用多目标决策方法——层次分析法(Analytic HierarchyProcess,简 AHP)对代表森林采运作业两重性(即社会经济性和环境生态性)的典型工序之一的集材工序方式选择问题进行了多目标的分析探讨,并建立了综合效益层次分析结构模型。通过实例验证,该法可行,对实际作业具有一定参考价值。

基于模态分析和BP神经网络的红松方材孔洞定量检测

近几十年,木材无损检测一直是中外学者研究的热点,学者也一直不断地探索新的更适合于木材检测的方法（王立海等,2001;戚大伟等,2006;Ross et al.,1994）。近年来,模态分析技术由于其在桥梁损伤、机械故障等领域的成功应用（刘春城等,2009;Cornwell et al.,1999;Ratcliffe,2000）,这一技术也逐渐被引入到木材检测领域中。然而,通过试验模态分析技术获取的固有频率等模态参数,其本身并不能直观地对木材缺陷进行定量识别,因此需要借助适合的数据处理方法。

森林采伐的环境约束

阐述了人类与森林相互作用的发展过程及近代出现的与森林减少有关的大环境问题，并根据许多发达国家在森林采伐与森林环境方面的研究成果，就采伐作业对森林环境产生的直接和间接作用进行了综合分析和阐述。指出，森林的锐减和人口的猛增是造成当代环境危机的主要原因之一。采伐作业对森林产生的不利影响是客观存在的，但只要采伐规划合理和作业技术应用适宜，这种影响不会对森林的良性发展产生实质性的负作用。

黑龙江省畜力集材发展变化及驱动力分析

对黑龙江省畜力集材作业方式的变化发展历程做了简要分析。利用SPSS软件,应用主成分分析法,选取公顷集材量、集材距离、集材成本、单株材积、集材道坡度和公顷蓄积量6个指标,定量计算分析畜力集材发展的驱动源。结果表明,公顷集材量、集材距离、集材成本和单株材积是促进畜力集材作业方式发展的主要因素,对生态环境影响小也是畜力集材发展的重要驱动因素之一。同时,预测指出畜力集材在黑龙江省林业今后几年的集材作业方式中仍占有主导地位。

木材缺陷无损检测技术研究现状

对微波法、超声波法、X射线法、核磁共振法及声学法等目前国内外木材缺陷无损检测方法的研究现状及这些检测方法的优缺点进行了阐述,同时介绍了几种便携式木材缺陷检测仪器。

林区TM图像消除噪声方法的比较

介绍了几种消除噪声滤波方法的数学基础,并结合吉林省汪清林业局数据,分别用低通滤波、统计滤波、增强型自适应滤波、均值平滑滤波、中值滤波方法对研究区TM遥感图像进行滤波消噪处理,并以平滑指数FI、边缘保持因素T和峰值信噪比PSNR为评价指标,对实验结果进行了对比分析,结果表明,统计滤波(D=1)和增强型自适应滤波用于林区TM图像消除噪声的滤波器中比较好。

林地土壤压实对土壤呼吸影响的数学模型研究

介绍土壤呼吸对于林地树木生长的重要性。分析人工干扰等外力作用导致土壤压实,使土壤容重增加,改变土壤孔隙度和二氧化碳浓度等。通过对影响因素和机理的分析,从微观角度利用微分原理,推导出土壤压实对土壤呼吸影响的数学模型,并就各主要影响因素对土壤呼吸的影响进行简要分析。

小波和神经网络在色木孔洞缺陷超声定量检测中的应用

为了实现对木材孔洞缺陷的定量检测，在室内常温下，用RSM-SY5非金属超声波检测仪对50个孔洞缺陷的色木试件进行透射检测．通过对超声检测信号的小波变换特征分析，得到32个从低频到高频的小波包系数，提取其各频带内信号的能量变化量，构造一个32维特征向量，作为BP神经网络的输入参数，最后将这些特征输入神经网络进行训练和识别．结果表明：色木孔洞大小的总识别率达到88％；网络仿真的输出结果和目标输出做线性回归分析，得到的相关系数在0．8—0．9之间，训练结果比较理想．