摘要：采用四因素四水平的正交设计（Ｌ１６（４５）），研究了粘土地速生丰产林的栽培技术。３ａ的研究结果表明，７４１杨和抗虫榆比较适合在粘土地上生长；１３５４杨和中林１１５杨不适合在粘土地上生长，前者年均高生长率为后者的１６９．３％，年均胸高断面积生长率为后者的２６５．６％。粘土地的整地深度应达到５０～７０ｃｍ，这样可极显著提高造林成活率、保存率和生长量。如，树高和胞高断面积年均生长率为对照（３０ｃｍ）的１２５．１％～１８３．２％和１３６．３％～２１１．１３％。穴施２．５～５．０ｋｇ未腐熟的秸杆，虽然对成活率、保存串没有明显影响，但生长率分别为对照（不施秸秆）的１４４．３％～１２９．４％和１２８．６％～１４５．６％。粘土地旱作丰产林，如选择适宜树种和造林技术，其幼林阶段年均胸径生长率可接近或超过沙地有灌溉条件的丰产林，但树高生长率仅及沙地的４１．２％。

摘要：为解决天车吊装动态危险区域难识别、位置信息难确定、车间生产环境复杂导致特殊的相机视角所获取的人员目标特征信息不明显，影响漏检误检和标准目标检测模型部署应用难等问题，提出1种基于深度学习的动态危险区域人员入侵检测方法。该方法首先利用双目视觉技术完成重物提升判断及天车吊装动态危险区域检测2项任务，然后利用提出的PDConv轻量化卷积模块和卷积注意力机制模块对YOLOv5基础模型进行改进，并设计开发天车吊装动态危险区域人员入侵检测系统。研究结果表明：利用双目视觉技术可以更精准获取动态危险区域位置信息；改进后的YOLOv5基础模型在保证模型检测精度的同时可降低适当参数量；天车吊装动态危险区域人员入侵检测系统可实现远程管控天车危险区域入侵检测任务，并利用振动报警装置可实时对入侵人员进行提醒管理，该系统在实际测试中的漏检误检率为2%,满足工业生产需求。研究结果可为动态危险区域入侵检测研究提供参考。