17、连续覆盖林业与轮伐林业:经济与木材质量对比分析

连续覆盖林业与轮伐林业:经济与木材质量对比分析

1. 连续覆盖林业与轮伐林业的经济对比

在林业管理中,连续覆盖林业(CCF)和轮伐林业(RF)是两种常见的管理模式,它们在经济表现上存在一定差异。不同研究对两者的毛利率差异有不同发现,其范围在 -2% 至 9% 之间。有研究指出,CCF 报告的采伐成本增加约为瑞典 Jonsson(2015)报告数字的三分之一。

Økseter 和 Myrbakken(2005)对相同试验的 CCF 和 RF 的净现值(NPV)进行了计算,结果显示,平均而言,两种模式的盈利能力大致相同,且与利率(2.5 - 4%)无关,但各试验之间存在较大差异。在 2.5% 的贴现率下,CCF 的净现值为 RF 的 90% 至 120%,具体数值因场地特征和对选择性采伐生长响应的假设而异。

Granhus 等人(2022)对 19 片挪威云杉林进行了研究,比较了 CCF 和 RF。这些林地涵盖了广泛的森林条件和 CCF 采伐类型,疏伐系数在 0.77 至 1.69 之间。经济分析结果表明,约一半的林地中,CCF 的净现值高于 RF,但由于林地并非系统选择,结果难以推广。

还有一个用于挪威条件下包括 CCF 的林业经济评估的矩阵模型——T 模型(Gobakken 等人,2008),该模型在十多年前就已开发。其基础生长模型(Bollandsås 等人,2008)在芬兰有应用,但在挪威研究中很少使用。Gobakken 等人(2008)对一组再生云杉林分进行了研究,以净现值为标准评估管理系统(CCF 与 RF)的最优选择。这些林分具有相同的断面积(20 m²/ha),但直径分布不同。对于具有明显倒 J 形树木直径分布的林分,CCF 产生的净现值最大;对于

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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