中国近三十年森林生态旅游研究成果分析

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随着“两山理论”的提出,绿色环保理念的盛行,森林生态旅游俨然成为行业和学术界关注的重点领域.以近30年森林生态旅游相关期刊、发表论文等文献为基础,对筛选的226篇期刊论文文献进行归纳整理,从国内文献载文时间与数量、期刊分布来源、研究主题、相关研究单位以及研究内容等5个方面进行综合分析.在资料分析基础上,通过理清相关研究文献思路,提炼出森林康养化和低碳化、森林旅游扶贫、自然和环境教育以及森林生态文化传播等新的研究态势,并提出应该增加各相关领域发展合作,进一步促进国内森林生态旅游快速、健康发展.
其他文献
借助CiteSpace软件,对CNKI数据库筛选的905篇五感景观相关文献从发文量、作者与研究机构、研究热点、研究前沿及发展趋势4个方面进行可视化分析,结果表明:五感景观有450位研究学者,405个研究机构但合作较为松散,没有形成明显的核心合作团队;从1994年首次出现视觉景观的研究,到2013年后从单维度的感官研究转向视听嗅味触多维度的探索;目前研究热点主要集中在视觉景观、听觉景观和体验式景观3个方面;未来研究重点在健康环境营造、乡村旅游、五感体验对人体是否有益的实证研究等方面.
非药物治疗逐渐成为治疗阿兹海默症的主要途径,该类患者因其心理不安、行为激越等特征往往需要一个专类康复花园.现阶段该类康复花园因空间设计或功能设置无法适应需求,而导致其徒有空间却不能发挥实际功效.AGAT评估量表为阿兹海默症康复花园提供了评估框架,用于评估一个花园是否包含了成功的阿尔茨海默症康复花园所必须设计元素与品质.本研究使用AGAT评估量表对泰康之家粤园康复花园进行评估,并从功能支持、社交与隐私、感官刺激3个方面分析其存在的问题,展望A-GAT与康复花园今后的研究方向.
采用激光选区熔化(selective laser melting,SLM)制备Inconel718合金,研究激光重熔工艺参数(重熔激光功率、重熔扫描速度)对其表面粗糙度、微观组织及力学性能的影响.结果表明:适当提升重熔激光功率可有效改善试样的表面质量、致密度和显微硬度,但过高的重熔激光功率导致孔洞、裂纹增加,晶粒粗化,从而显微硬度降低.在一定范围内,重熔扫描速度的增加会提升试样表面粗糙度和孔隙率,降低显微硬度.重熔激光功率为200 W,重熔扫描速度为960 mm/s时,试样表面粗糙度为2.596μm,孔隙
空间光载射频链路利用空间光链路实现射频信号的传输.由于采用大气信道传输光载射频信号,链路绝对延时受到大气湍流和温度等因素影响,产生延时抖动.本文采用相推法对1 km空间光载射频链路的绝对延时进行了高精度测量,测量结果与理论模型吻合,测量精度优于0.1 ps.该测量方法采用电光调制和射频鉴相实现了链路绝对延时测量,与光载射频链路具有良好的技术兼容性,同时较高的测量精度可以满足构建稳定光载射频传输链路的要求.
对北京、上海、杭州7家举办郁金香花展的公园进行实地调查,结合文献研究,对我国球根花卉混栽的应用规模、应用类型、栽植方法和展示效果进行了分析对比.结果表明:2005年左右球根花卉混栽在我国郁金香花展中出现,至今已有不少公园有所应用,但应用规模小,混栽的球根花卉种类少,混栽设计水平有待提高.藉此提出郁金香花展中球根花卉混栽的应用建议.
以樱花的生物学特性为基础,通过梳理和分析上海地区樱花栽培养护过程中出现的问题,总结出樱花日常养护工作中面临的典型病症,并针对不同的病症,提出解决方案,为樱花的养护管理提供借鉴和指导.
草莓根腐病拥有发病广、为害重等特点,在很大程度上影响了草莓的种植,尤其是重茬连作更为严重.草莓根腐病表现为叶片出现黄褐色并伴随叶片卷缩、萎蔫亦或枯死的现象,大范围传播会导致草莓大面积死亡乃至颗粒无收.基于此,阐述了草莓根腐病的分类、病原和病症,及其农业、物理、化学和生物防治等措施,旨在为草莓的实际生产和根腐病防治提供参考.
制导武器和发射装置之间通常采用有线接触式数据通信和供电方式,为了适应未来快速装填、抗饱和攻击的需要,应加强对无线携能通信方式的关注.当前无线携能通信广泛采用了基于无线耦合的数据传输技术,但这在日益复杂的强电磁作战环境下易受干扰.针对强电磁环境下的可靠无线通信和传能需求,提出了一种基于光载波携能的无线发射数据通信系统.该系统利用可见光、红外光不易受电磁波干扰的特点,采用光载波调制、传输和解调技术,实现了制导武器和发射装置之间的可靠无线携能通信,弥补了传统无线携能通信在强电磁环境下易受干扰的不足,可应用于强电
江苏省中国科学院植物研究所自19世纪80年代开始蓝莓引种和适栽研究,经多年观察,认为南高丛蓝莓品种阳光蓝、木兰和蓝雨综合性状优良,适合在南京地区发展.同时,从土壤改良、肥水管理和整形修剪等方面总结了3个蓝莓品种的丰产高效栽培和管理技术.
由于图像数量多,因此准确、高效的目标检测是提升靶场光测图像处理自动化程度的关键步骤.针对低空目标图像及目标类型多、目标特性变化等情况导致传统目标检测算法适应性差的问题,提出了一种基于双重分类深度学习的低空目标自动检测方法.该方法基于深度学习目标检测框架YOLO V3,根据低空目标的亮度和形状的双重属性特征,将网络输出层中的单属性分类改进为双属性分类;基于目标区域生长实现样本自动标注,利用序列图像目标约束增加检测结果确认环节.靶场低空场景下的实际图像训练及检测结果表明:该方法初步检测成功率高于90%,后处理