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林业勘察设计 2005年第2期25卷 111-113页

作者：范振富福建省福安市林业局 355000

福安市尾巨桉引种栽培试验结果表明:在福安市沿海低海拔山地引种栽培尾巨桉,能够正常生长发育,表现出速生性状,具一定的抗逆性.同时,尾巨桉对施肥比较敏感,施用肥料以复合肥为佳,每年追肥1次,宜在7月份进行.

关键词：引种施肥抗逆性尾巨桉福安市引种栽培试验试验初报生长发育速生性状低海拔

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香椿速生丰产用材林栽培试验

林业科技开发 2004年第5期18卷 61-63页

作者：范振富福建省福安市林业局赛岐林业站

为了探索香椿山地丰产造林效果 ,通过香椿不同坡位、采用不同基肥造林和不同追肥管理试验 ,结果表明 ,香椿生长下部好于中上部 ;采用基肥造林比CK ,树高增长 191 0 8%～ 2 98 73% ,地径增长 14 8 36 %～ 2 70 0 5 % ,基肥以农家肥每穴 ... 详细信息

为了探索香椿山地丰产造林效果 ,通过香椿不同坡位、采用不同基肥造林和不同追肥管理试验 ,结果表明 ,香椿生长下部好于中上部 ;采用基肥造林比CK ,树高增长 191 0 8%～ 2 98 73% ,地径增长 14 8 36 %～ 2 70 0 5 % ,基肥以农家肥每穴 2 .5kg或有机果蔬王每穴 75 0g为好。追肥每年 1次 ,4月份进行比CK ,树高增长 8 19%～14 8 34% ,地径增长 35 6 3%～ 118 13% ,追肥以每株施尿素 12 5g +氯化钾 97g或复合肥 2 5 5g为佳。

关键词：香椿栽培用材林施肥

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福安市油茶优良品系引种栽培试验

经济林研究 2006年第2期24卷 22-25页

作者：范振富福建省福安市林业局赛岐林业站福建福安355000

以来自全国各主要油茶产区的22个油茶优良无性系与优良家系为材料在福安市进行引种栽培试验.结果表明：亚家1、亚无7、亚无6、桂家2具有早实丰产特性。每公顷产油量达47kg以上，比对照增产155％～402％，单位冠幅乘积年产油量比对照增产... 详细信息

以来自全国各主要油茶产区的22个油茶优良无性系与优良家系为材料在福安市进行引种栽培试验.结果表明：亚家1、亚无7、亚无6、桂家2具有早实丰产特性。每公顷产油量达47kg以上，比对照增产155％～402％，单位冠幅乘积年产油量比对照增产118％～203％．这4个品系具有在福安市推广栽培的价值。

关键词：油茶优良品系栽培试验福安市

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退耕还林地造林树种选择研究

防护林科技 2006年第6期19卷 36-37页

作者：范振富福建省福安市林业局福建福安355000

为了探索退耕还林适宜的造林树种,在福建省福安市进行了黄底、青底、白底灰泥田的退耕还林造林树种选择试验,应用回归分析研究。结果表明,3种土壤的农田退耕还林造林的适应树种有香椿、深山含笑、邓恩桉、拟赤杨、马尾松等12种,其造林... 详细信息

为了探索退耕还林适宜的造林树种,在福建省福安市进行了黄底、青底、白底灰泥田的退耕还林造林树种选择试验,应用回归分析研究。结果表明,3种土壤的农田退耕还林造林的适应树种有香椿、深山含笑、邓恩桉、拟赤杨、马尾松等12种,其造林成活率均在86%以上。退耕还林造林的选择应根据立地条件、经济条件、造林目的选择最佳的造林树种,才能发挥最好的生态效益和社会效益。

关键词：退耕还林造林树种选择农田

香椿人工林和天然林木材纤维形态和化学成分比较研究

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亚热带植物科学 2003年第3期32卷 35-37,34页

作者：范振富高瑞龙王杰铃福建省福安市林业局福建福安355000

通过对香椿人工林和天然林木材纤维形态和化学成分的比较分析,揭示了香椿人工林木材纤维形态的特征及径向变化规律,以及人工林和天然林木材纤维形态和化学成分的差异。结果表明,香椿人工林的工艺成熟期为10年左右,其木材纤维长度和长宽... 详细信息

通过对香椿人工林和天然林木材纤维形态和化学成分的比较分析,揭示了香椿人工林木材纤维形态的特征及径向变化规律,以及人工林和天然林木材纤维形态和化学成分的差异。结果表明,香椿人工林的工艺成熟期为10年左右,其木材纤维长度和长宽比小于天然林,宽度大于天然林;纤维素、戊聚糖和木素含量均稍高于天然林;灰分和抽出物含量均低于天然林。香椿木材可作为林产工业纤维材料使用。

关键词：香椿人工林天然林轮龄木材纤维形态木材化学成分

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筛选油茶优良品系的试验研究

经济林研究 2002年第4期20卷 50-52页

作者：姚克平李建荣范振富福安市林业局福建福安355000

油茶是我国南方特有的优质食用木本油料树种,油茶油含不饱和脂肪酸98.9%,长期食用能益寿延年.茶果壳、茶枯饼可提取皂素、栲胶等,为林区脱贫致富提供物质基础.

关键词：油茶试验品系筛选产油量

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不同立地条件香椿人工林木材材质的比较

福建林业科技 2003年第4期30卷 12-14,21页

作者：缪妙青吴光华范振富福安市林业局福建福安355000 福安市赛岐林业站福建福安355001

通过对不同立地条件下香椿人工林木材物理力学性质的测定和比较分析表明:香椿人工林木材密度和干缩性随着立地级的提高而减小;木材顺纹抗压强度、抗弯强度和硬度:Ⅰ级地Ⅰ级地>Ⅲ级地,顺纹抗剪强度:Ⅱ级地>Ⅲ级地>Ⅰ级地。差异显著性t... 详细信息

通过对不同立地条件下香椿人工林木材物理力学性质的测定和比较分析表明:香椿人工林木材密度和干缩性随着立地级的提高而减小;木材顺纹抗压强度、抗弯强度和硬度:Ⅰ级地Ⅰ级地>Ⅲ级地,顺纹抗剪强度:Ⅱ级地>Ⅲ级地>Ⅰ级地。差异显著性t检验表明:香椿人工林木材密度Ⅰ级地、Ⅱ级地、Ⅲ级地间差异不显著。香椿人工林木材干缩性和力学性质指标Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级地3者间有的指标差异极显著,有的指标差异显著,大部分指标差异不显著。

关键词：香椿人工林木材材质立地条僻木材物理力学性质木材力学性质

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南疆阿拉尔垦区密植棉花株高模拟研究

棉花学报 2024年第4期36卷 320-327页

作者：范振岐塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室/塔里木大学新疆阿拉尔843300

【目的】探讨新疆阿拉尔垦区密植条件下不同模型对棉花株高的预测效果。【方法】以株型差异较大的新陆中81号和塔河2号为试验材料,在阿拉尔垦区16000株·hm^(-2)密植条件下开展大田试验,用Python语言建立株高生长的逻辑斯谛(logistic)... 详细信息

【目的】探讨新疆阿拉尔垦区密植条件下不同模型对棉花株高的预测效果。【方法】以株型差异较大的新陆中81号和塔河2号为试验材料,在阿拉尔垦区16000株·hm^(-2)密植条件下开展大田试验,用Python语言建立株高生长的逻辑斯谛(logistic)、冈珀茨(Gompertz)、理查德(Richards)方程和决策树机器学习预测模型,并对模型的预测精度进行分析。【结果】Logistic、Gompertz和Richards模型中,新陆中81号株高的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为8.38%、7.49%和7.52%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为6.80%、5.79%和5.82%;塔河2号株高的RMSE分别为6.09%、4.77%和4.85%,MAE分别为4.52%、3.34%和3.36%。决策树机器学习方法中,新陆中81号与塔河2号株高的RMSE分别为6.91%和3.27%,MAE分别为5.04%和2.16%。Logistic、Gompertz和Richards生长方程以及决策树机器学习方法均能较好地预测密植条件下棉花株高的生长,但在预测精度上决策树机器学习方法总体上优于生长方程。【结论】基于决策树的机器学习方法不需要用数理统计知识解释模型,训练模型需要的数据量也较少,模拟精度更高,在模拟棉花株高方面有一定优势,是对传统生长方程的有益补充。

关键词：棉花株高生长方程决策树机器学习

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油茶优良品系引种栽培试验

林业科技开发 2004年第3期18卷 20-22页

作者：李建荣范振富姚克平高瑞龙福建省福安市林业局

在福安市引种全国各油茶主要产区的油茶优良品种 ,应用多目标决策方法对 2 4个油茶优良品种和CK的生长、开花、挂果、产油量和益本比进行综合评价。结果表明 :闽 4 3、闽 4 8、闽 6 0、亚家 1计 4个油茶优良品种适应性强 ,生长好 ,投产... 详细信息

在福安市引种全国各油茶主要产区的油茶优良品种 ,应用多目标决策方法对 2 4个油茶优良品种和CK的生长、开花、挂果、产油量和益本比进行综合评价。结果表明 :闽 4 3、闽 4 8、闽 6 0、亚家 1计 4个油茶优良品种适应性强 ,生长好 ,投产早 ,种植 6a后 ,年产油量达 1 1 7kg/hm2 以上 ,比CK增产 1 5 7 94 % ,益本比达 1 4 6 5 2～ 1 9333,值得在闽东推广。

关键词：油茶品系引种栽培多目标决策产油量

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基于改进VAE的时间序列数据增强方法

华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期50卷 400-410页

作者：范振杰罗娜华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

基于数据驱动的时间序列预测模型通常需要大量的训练数据,当数据量不足时将导致建模的准确性下降。本文针对时间序列预测中的小样本问题,提出了一种基于改进变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)的时间序列数据增强方法,旨在生... 详细信息

基于数据驱动的时间序列预测模型通常需要大量的训练数据,当数据量不足时将导致建模的准确性下降。本文针对时间序列预测中的小样本问题,提出了一种基于改进变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)的时间序列数据增强方法,旨在生成和原始数据不同但分布相似的虚拟数据。通过在编码网络中引入多头自注意力机制挖掘原始数据深层特征,为解码网络生成数据时提供全面的特征信息;引入残差连接避免模型出现梯度消失的问题。由于时间序列数据具有趋势与周期性,故在解码网络中引入趋势组件和季节性组件,以准确表示原始数据的时间特性,并且为数据的生成过程赋予时间上的可解释性。为了验证本文方法的有效性,和当前常用的时序数据增强方法进行比较,实验结果表明,该方法在虚拟样本的生成和时间序列回归预测上均具有较好表现。

关键词：小样本数据增强时间序列数据 VAE 可解释性

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