26、森林损害风险与管理策略

森林损害风险与管理策略

1. 松树茎锈病损害

在芬兰和瑞典,松树茎锈病最严重的损害与转主寄生形式有关。场地中存在中间寄主植物是一个风险因素,因此,不建议在养分过于丰富的土壤上建立松树林。森林管理方法若改变中间寄主植物的出现情况,也可能影响树木对锈病的易感性。在拉普兰,由于森林郁闭度增加,小花山罗花变得越来越稀少,但目前尚无研究证据表明,连续覆盖森林中光照增加是否会使这种中间寄主植物更为常见。

关于苏格兰松疱锈病抗性的遗传基础了解甚少,但北美经验表明,与它密切相关的白松疱锈病存在遗传抗性。因此,无论是在常规林业(RF)还是连续覆盖林业(CCF)中,都不宜使用受疱锈病影响的树木作为母树,因为其后代可能易受感染。

2. 昆虫损害
2.1 欧洲云杉树皮甲虫(Ips typographus)

连续覆盖林业中的昆虫损害研究相对较少,但可通过害虫生态和CCF形成的森林结构评估损害风险。芬兰林业专业人士普遍认为,CCF中昆虫损害风险低于RF,这可能是因为与自上而下的力量(天敌压力)相比,CCF中自下而上的力量(资源质量和数量)影响相对较小。

云杉树皮甲虫是北欧国家经济损失最大的昆虫,近年来在芬兰造成的经济损失估计为每年500万至2100万欧元,但由于健康树木可能被砍伐以弥补小规模损害的收获成本,这一估计可能偏高。随着气候变化,昆虫造成的损害事件预计会更加频繁。在芬兰,云杉树皮甲虫问题目前相对较小且局部化,但在2010年代,风倒和干旱似乎增加了次生甲虫损害。在瑞典,过去十年云杉树皮甲虫损害显著增加。

大规模树皮甲虫爆发通常由风暴引发,也可能由异常温暖的夏季和干旱导致。在北欧,云杉树皮甲虫通常每年繁殖一代,但在2

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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