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园林数据分析报告一、引言园林景观在城市发展中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地规划和管理城市的绿色空间，对园林数据进行分析具有重要意义。
本报告将针对一座城市的园林数据进行分析，旨在探讨该城市的园林状况，并提出相应的改善建议。
二、数据来源本次数据分析报告的数据来源主要包括以下几个方面：1. 城市规划部门提供的园林绿地数据：包括公园、花坛、绿化带等绿化空间的分布和面积。
2. 地理信息系统数据：通过卫星遥感图像和高分辨率地图获取的园林景观的空间分布特征。
3. 环境监测数据：包括空气质量、温度、湿度等数据，为分析园林景观对城市生态环境的影响提供依据。
三、园林状况分析1. 园林绿地面积分布情况通过对城市规划部门提供的园林绿地数据进行统计，得出了该城市各个行政区的园林绿地面积分布情况。
根据统计结果，该城市的园林绿地面积占城市总面积的比例为X%，其中行政区A的园林绿地面积最大，占比最高，行政区B的园林绿地面积最小，占比最低。
这些分析结果反映了该城市不同行政区园林绿地建设的差异性，为进一步优化园林布局提供了依据。
2. 园林景观类型分布情况根据对地理信息系统数据的分析，得出了该城市园林景观类型的分布情况。
其中，公园是该城市最主要的园林景观类型，占比达到了X%。
其次是花坛和绿化带，分别占比X%和X%。
这些分析结果反映了该城市园林景观类型的特点，为进一步增加特色景观和改善景观布局提供了参考。
3. 绿地利用率分析根据城市规划部门提供的数据和地理信息系统数据，对绿地利用率进行了分析。
结果显示，该城市的绿地利用率为X%，这意味着城市绿地的利用效率还有待提高。
为提高绿地利用率，可以采取措施如增设休闲设施、开放公园夜间等。
四、园林改善建议基于对园林状况的分析，提出以下园林改善的建议：1. 增加绿地总面积：对于园林绿地面积较少的行政区，可以考虑在新规划的城市区域增加绿化空间，使得绿地面积得到合理的分布。
2. 提升绿地利用率：通过增设休闲设施、开展绿地活动、改善绿地设施等手段，提高绿地利用率，让市民能够更好地享受园林景观的同时提升其生活质量。
农业数据库的查询及应用实验二内容农业数据库的查询及应用网站1（国家级）：国家农业科学数据共享中心（/）简介：农业科学数据共享中心是由科技部“国家科技基础条件平台建设”支持建设的数据中心试点之一。
中心建设由中国农业科学院农业信息研究所主持，中国农业科学院部分专业研究所、中国水产科学研究院、中国热带农业科学院等单位参加。
该中心建设是以满足国家和社会对农业科学数据共享服务需求为目的，立足于农业部门，以数据源单位为主体，以数据中心为依托，通过集成、整合、引进、交换等方式汇集国内外农业科技数据资源，并进行规范化加工处理，分类存储，最终形成覆盖全国，联结世界，可提供快速共享服务的网络体系，并采取边建设，边完善，边服务的原则逐步扩大建设范围和共享服务范围。
如何通过农业科学数据中心来共享数据呢？下面的图就是共享数据的方法图。
国家农业科学数据中心将数据库的共享分成三个模式：模式一：对于已经数字化的数据通过元数据提供共享服务。
模式二：对于目前还没有数字化但是没有建设数据库的软硬件条件，可以采用国家农业科学数据中心提供的空间远程建库，并通过元数据提供共享服务。
模式三：对于目前还没有数字化并且近期难以提供网络化共享的数据，采用登记服务信息的方式，使得用户能够通过服务信息的查询，发现数据拥有单位，并通过现实方式来实现数据共享。
如果想使用国家农业科学数据中心的数据，应该如何操作呢？下面的图就是使用共享数据的方法图。
网站2（国家级）：中国农业科技基础数据信息系统（/）简介：“农业科技基础数据信息系统”是国家科技部支持建设的公益性、基础性数据库。
基础性工作是指对基本科学数据、资料和相关信息（以下统称科学资料）进行系统的采（收）集、分类、整理、鉴定和评价、积累和综合分析，保证这些科学资料的流动与使用，以促进基本规律的研究。
这一系列工作是自然科学基础研究的主要任务之一。
这些科学资料是知识创新的信息资源和能够增值的巨大的社会财富，是国家实施可持续发展战略的科学依据。
实验三园艺植物种质资源调查第一篇：实验三园艺植物种质资源调查实验三园艺植物种质资源调查一、目的和要求学习园艺植物种质资源调查的方法，了解本地园艺植物种质资源的种类和生境。
掌握种质资源调查的内容，认识园艺种质资源调查对栽培（为生产提供有直接栽培价值的材料）、育种和科学研究（为育种及利用作砧木或提供有价值的原始材料）的重要意义。
二、方法步骤1.准备阶段建立调查小组—拟订调查计划---进行试点调查---收集参考资料(气象和地理等)---设计记载表格。
2.调查阶段（野外还要进行标本采集和制作）。
3.总结阶段。
调查总结评价建议。
三、进行资料查阅和调查通过查找文献、询问、实地考察等途径调查你的家乡都有哪些园艺种质资源？用途、特点和利用情况，并给予评价。
（还有哪些需要进一步开发？）四、作业写出种质资源调查报告附：园艺种质资源调查报告概况（调查时间、地点、自然条件、生境）园艺植物种质资源分布情况以及特点：调查地区园艺植物的总体类别（栽培种、野生种；果树、蔬菜、观赏植物）、特点；分类及评价、利用情况；可借鉴的和不足地方等。
第二篇：《园艺植物生物技术》实验教案实验一现代生物技术实验室与实验仪器一、实验目的实验室和实验仪器是开展现代生物技术研究的基础平台，对实验室布局和仪器配置的掌握程度是学生知识结构完整性的重要体现。
通过现场参观和老师讲解加深同学们对现代分子生物学实验室的规划与布局及常用仪器设备的主要功能的认识，掌握高速冷冻离心机、PCR 仪、电泳仪、凝胶成像系统等关键仪器的使用方法。
二、实验场所选择及实验内容园艺学院植物分子生物技术实验室与开展现代生物技术研究直接相关的实验室分工与布局和主要相关仪器：如与组织培养有关的超净工作台、高压灭菌锅、接种至、培养室等；与分子生物学有关的高速冷冻离心机、PCR仪、电泳仪、凝胶成像系统等。
三、实验方法与步骤1、相关背景知识回顾：对课堂讲述的各种生物技术如分子标记、细胞和组织培养等操作过程进行回顾，重要指出每个环节要用到的必备仪器的作用、性能指标、操作注意事项及仪器选购中应注意的问题等。
我国植物主题数据库的五类花卉数据集一、概述我国是一个拥有丰富植物资源的国家，其独特的地理环境和气候条件孕育了大量多样化的植物物种。
为了更好地保护和研究这些植物资源，许多植物数据库应运而生。
其中，我国植物主题数据库作为我国植物资源的重要信息库，收录了大量植物的显微照片、形态描述和分布地理位置等信息。
本文将介绍我国植物主题数据库中五类花卉的数据集，旨在更好地了解我国花卉植物资源。
二、菊科花卉数据集1. 菊科花卉数据集收录了菊科植物的大量信息，包括显微照片、形态特征描述以及分布地理位置等。
菊科花卉数据集的建立旨在帮助研究人员更清晰地了解菊科植物的外部特征和生长环境，为菊科植物的分类和保护提供数据支持。
三、百合科花卉数据集2. 百合科花卉数据集是我国植物主题数据库中的又一重要组成部分，收录了百合科植物的相关信息。
包括显微照片、形态描述、生长习性以及分布地理位置等。
百合科花卉数据集的建立为研究人员深入了解百合科植物的生态习性以及物种分布提供了重要数据支持。
四、桔梗科花卉数据集3. 桔梗科花卉数据集收录了桔梗科植物的相关信息，包括显微照片、形态特征描述、生长环境以及分布地理位置等。
桔梗科花卉数据集的建立有助于研究人员更全面地了解桔梗科植物的分类特征和生态环境，为植物资源的保护和利用提供了重要数据依据。
五、牵牛花科花卉数据集4. 牵牛花科花卉数据集是我国植物主题数据库中的重要部分，收录了牵牛花科植物的相关信息。
包括显微照片、形态描述、生长环境和分布地理位置等。
该数据集的建立有助于研究人员对牵牛花科植物的特征和生长环境有更清晰的了解，为植物资源的保护和利用提供了数据支持。
六、茜草科花卉数据集5. 茜草科花卉数据集收录了茜草科植物的相关信息，包括显微照片、形态描述、生长环境以及分布地理位置等。
茜草科花卉数据集的建立有助于研究人员更全面地了解茜草科植物的分类特征和生态习性，为植物资源的研究和保护提供了数据支持。
七、结论我国植物主题数据库中的五类花卉数据集为研究人员提供了丰富的植物资源信息，帮助研究人员更全面地了解我国花卉植物的分类特征、生长环境以及分布地理位置。
openPlant实时/历史数据库介绍1 openPlant实时/历史数据库功能1.1 openPlant数据库管理工具1）openPlant数据组织结构实时数据库处理的主要对象为从现场各控制系统采集来的各测点的实时数据，为了统一管理这些数据，保证数据的唯一性，openPlant实时数据库采用了“[数据库名].[节点名].[点名]”的多维结构，对进入系统的所有采集点、手工输入点、计算点进行统一规划和属性定义，保留控制系统原有的点名，使采集数据在全厂范围内得到统一管理并易于查询，为企业数据的集成应用提供便利；openPlant实时数据库系统采用分布式架构，让您轻松应对集团级实时/历史数据管理要求。
其中：root 系统的根节点rtdb 表示一个实时数据库实例。
如一个集团下属多个分厂，在每个分厂安装有一个openPlant数据库，那么每个RTDB表示一个分厂。
node 可以表示一个实时数据库实例中的某个节点，如DCS、输煤、化学、ECS、NCS等，或用户自定义的每个节点，如计算点的节点、手工输入点的节点等。
point 表示某个采集节点中的点。
2）openPlant数据库管理控制台openPlant实时数据库提供基于B/S的数据库管理控制台，提供节点管理、数据点管理、数据导入/导出、用户管理、系统监视等功能。
3）openPlant数据库优化工具openPlant实时数据库优化工具（Optimizer）用于对数据库的存储性能进行优化，可以分析各测点的数据变化率和占用的存储空间，列出数据库中占用存储空间较多的测点，同时给出各测点的建议优化配置参数。
用户利用优化工具可以不断提高数据库的性能。
4）openPlant数据导入/导出openPlant实时数据库提供基于数据库控制台和基于命令行方式的两种数据导入/导出工具，方便用户对数据库的配置、维护和备份。
系统充分考虑实际工程经常遇到的大量点配置及数据的导入和导出，支持txt、csv、xml、Excel 等格式，大大提高工作效率。
一学术数据资料来源1 学术类网络数据库（1）中国知网 （2）中国知识资源总库 /kns50/index.aspx （3）中国植物数据库 /（4）中国大百科全书：2 在线图书馆（1）中国国家图书馆：（2）中国科学院国家科学图书馆 /（3）北京大学图书馆 http://162.105.138.207/（4）上海图书馆：（5）同济大学图书馆：/（6）上海电机学院图书馆：/（7）广州图书馆： （8）广东省立中山图书馆： 3 教育资源库（1）教育教学资源库（2）K12教育资源库 /（3）上海教育资源库首页 /sherc/index/（4）中国科学院科学数据库 /（5）中国科普博览 /gb/index.html4 政府部门与企业组织部门（1）政府单位部门（2）企业组织部门5 搜索引擎5.1 搜索引擎（1）万维网目录是一种人工编制的分类目录，类似一本书的目录或者图书馆的分类目录，利用它可以快速查找与特定主题相关的网站名录。
常用的分类目录有雅虎网（），Looksmart()，是全球最大的主题目录之一；是一个由志愿者维护的免费主题目录，它也为多家大牌的搜索引擎提供主题目录支持。
馆员索引（），馆员收录了1万多个站点，该索引由专业的图书馆员编制，只收录高质量的网站，对收录的每个网站都附有可靠的评价。
阿报特（），收录了大约2百万个网站，对网站的评价水平不一，但总体而言质量尚可。
信息宝藏（）学术信息（），学术信息附设的虚拟图书馆收藏有大量的全文文献，对从事高水平的学术研究尤为重要。
（2）计算机索引或搜索引擎Google和百度（3）元搜索引擎Meta Search Engines 可以同时在多个不同的搜索引擎数据库中按制指定的条件进行搜索。
（4）万能搜索引擎Universal Search Engines 希望能同时具有目录和索引类搜索引擎的长处。
（5）特殊搜索引擎Niche Search Engings 主要搜索被普通搜索引擎忽略掉的项目，或者面向某些特殊的人群提供特殊搜索服务，如FTP搜索引擎、专门搜索RSS伺服的RSS搜索。
