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北京市银杏衰弱情况调查及复壮技术研究
1
作者
夏舫
刘颖杰
+5 位作者
杨轶杰
德秋子
蔡梦怡
董艳
张杰俊
朋康
《林业科技》
2025年第3期40-44,62,共6页
为掌握北京市园林绿化常用树种银杏的生长势衰弱成因,并探究针对性的复壮方法。本研究通过对北京市多地银杏的衰弱情况调查,总结出北京银杏树木衰弱症状及衰弱成因,并基于调查结果,选取有代表性的衰弱银杏植株进行复壮试验,对常用的复...
为掌握北京市园林绿化常用树种银杏的生长势衰弱成因,并探究针对性的复壮方法。本研究通过对北京市多地银杏的衰弱情况调查,总结出北京银杏树木衰弱症状及衰弱成因,并基于调查结果,选取有代表性的衰弱银杏植株进行复壮试验,对常用的复壮方法、产品进行比较,探索最适宜银杏复壮的技术和产品。调查发现银杏衰弱占比达44.62%,立地环境差为主因,并受到极端气候、养护不当、苗木损伤和有害生物危害的综合影响。土壤改良对衰弱银杏复壮效果最佳,1年后新梢生长量提升113.7%,复壮沟、竹木虫砂透气管、PVC透气管效果依次降低,但均具备良好效果。银杏焦叶套餐对衰弱银杏复壮效果最佳,1年后新梢生长量提升76.00%,酶解低聚肽肥次之,施用尿素防治效果不佳。结合土壤改良、复壮沟、透气管等复壮技术,并配合使用银杏焦叶套餐,可取得良好银杏复壮效果。
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关键词
银杏
生长势衰弱
复壮技术
复壮肥料
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职称材料
基于深度学习的鸟声识别技术研究——以北京翠湖国家城市湿地公园为例
被引量：
6
2
作者
王一宇
夏舫
+3 位作者
刘松
彭涛
郭慧敏
鉴海防
《园林》
2024年第4期19-26,共8页
鸟类是生态系统的重要组成部分,在评估生态系统状态方面具有不可忽视的作用,因此鸟类的调查和监测对于保护生态环境和维护生物多样性至关重要。传统的鸟类监测手段需要消耗大量人力物力,并且结果的准确性和可靠性有限。针对这一问题,提...
鸟类是生态系统的重要组成部分,在评估生态系统状态方面具有不可忽视的作用,因此鸟类的调查和监测对于保护生态环境和维护生物多样性至关重要。传统的鸟类监测手段需要消耗大量人力物力,并且结果的准确性和可靠性有限。针对这一问题,提出一种基于深度学习的鸟类声音数据分析识别系统,并在北京翠湖国家城市湿地公园进行应用示范,以验证系统的性能和准确性。该系统首先使用传统声音信号处理方法对前端拾音器采集的音频进行预处理,然后使用残差神经网络提取音频特征并进行分类,从而实现对目标声音所包含物种信息的自动识别。在系统运行期间,成功监测到有效鸟类声音片段共计200044条,其识别准确率达到93%。系统共识别出野生鸟类9目16科52种,其中,属于国家Ⅱ级重点保护野生动物有6种,分别是大天鹅、鸿雁、红角鸮、纵纹腹小鸮、蓝喉歌鸲、游隼;属于北京市重点保护野生动物共计22种,分别是苍鹭、夜鹭、普通鸬鹚、绿头鸭等。监测到音频片段中相对多度较高的前5个物种依次是苍鹭(26%)、鸿雁(16%)、夜鹭(13%)、白头鹎(11%)、普通鸬鹚(8%)。实验结果表明,该系统实现了对鸟类声音的自动采集和分析,显著提高了鸟类监测的效率,为风景园林的合理规划、生态节点的保留以及景观可持续性的提升提供了有力支持。
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关键词
翠湖国家城市湿地公园
鸟类监测
深度学习
鸟类声音识别
鸟类多样性
北京
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职称材料
题名
北京市银杏衰弱情况调查及复壮技术研究
1
作者
夏舫
刘颖杰
杨轶杰
德秋子
蔡梦怡
董艳
张杰俊
朋康
机构
北京市海淀区湿地和野生动植物保护管理中心
北京
中农瑞景生态科技有限公司
出处
《林业科技》
2025年第3期40-44,62,共6页
文摘
为掌握北京市园林绿化常用树种银杏的生长势衰弱成因,并探究针对性的复壮方法。本研究通过对北京市多地银杏的衰弱情况调查,总结出北京银杏树木衰弱症状及衰弱成因,并基于调查结果,选取有代表性的衰弱银杏植株进行复壮试验,对常用的复壮方法、产品进行比较,探索最适宜银杏复壮的技术和产品。调查发现银杏衰弱占比达44.62%,立地环境差为主因,并受到极端气候、养护不当、苗木损伤和有害生物危害的综合影响。土壤改良对衰弱银杏复壮效果最佳,1年后新梢生长量提升113.7%,复壮沟、竹木虫砂透气管、PVC透气管效果依次降低,但均具备良好效果。银杏焦叶套餐对衰弱银杏复壮效果最佳,1年后新梢生长量提升76.00%,酶解低聚肽肥次之,施用尿素防治效果不佳。结合土壤改良、复壮沟、透气管等复壮技术,并配合使用银杏焦叶套餐,可取得良好银杏复壮效果。
关键词
银杏
生长势衰弱
复壮技术
复壮肥料
Keywords
Ginkgo biloba L.
weakening growth momentum
rejuvenation technology
rejuvenating fertilizer
分类号
S791 [农业科学—林木遗传育种]
S688 [农业科学—观赏园艺]
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职称材料
题名
基于深度学习的鸟声识别技术研究——以北京翠湖国家城市湿地公园为例
被引量：
6
2
作者
王一宇
夏舫
刘松
彭涛
郭慧敏
鉴海防
机构
中国科学院半导体研究所
山东师范大学物理与电子科学学院
北京市海淀区湿地和野生动植物保护管理中心
出处
《园林》
2024年第4期19-26,共8页
文摘
鸟类是生态系统的重要组成部分,在评估生态系统状态方面具有不可忽视的作用,因此鸟类的调查和监测对于保护生态环境和维护生物多样性至关重要。传统的鸟类监测手段需要消耗大量人力物力,并且结果的准确性和可靠性有限。针对这一问题,提出一种基于深度学习的鸟类声音数据分析识别系统,并在北京翠湖国家城市湿地公园进行应用示范,以验证系统的性能和准确性。该系统首先使用传统声音信号处理方法对前端拾音器采集的音频进行预处理,然后使用残差神经网络提取音频特征并进行分类,从而实现对目标声音所包含物种信息的自动识别。在系统运行期间,成功监测到有效鸟类声音片段共计200044条,其识别准确率达到93%。系统共识别出野生鸟类9目16科52种,其中,属于国家Ⅱ级重点保护野生动物有6种,分别是大天鹅、鸿雁、红角鸮、纵纹腹小鸮、蓝喉歌鸲、游隼;属于北京市重点保护野生动物共计22种,分别是苍鹭、夜鹭、普通鸬鹚、绿头鸭等。监测到音频片段中相对多度较高的前5个物种依次是苍鹭(26%)、鸿雁(16%)、夜鹭(13%)、白头鹎(11%)、普通鸬鹚(8%)。实验结果表明,该系统实现了对鸟类声音的自动采集和分析,显著提高了鸟类监测的效率,为风景园林的合理规划、生态节点的保留以及景观可持续性的提升提供了有力支持。
关键词
翠湖国家城市湿地公园
鸟类监测
深度学习
鸟类声音识别
鸟类多样性
北京
Keywords
Cuihu National Urban Wetland Park
bird monitoring
deep learning
bird sound recognition
bird diversity
Beijing
分类号
TU986 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
北京市银杏衰弱情况调查及复壮技术研究
夏舫
刘颖杰
杨轶杰
德秋子
蔡梦怡
董艳
张杰俊
朋康
《林业科技》
2025
0
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职称材料
2
基于深度学习的鸟声识别技术研究——以北京翠湖国家城市湿地公园为例
王一宇
夏舫
刘松
彭涛
郭慧敏
鉴海防
《园林》
2024
6
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