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探险实地技术 - 鸟类调查 - Bio-Nica.info
目录 致谢 1 前言 2 介绍 3 第一部分：为什么要统计鸟类？1.1 物种 5 1.2 地点 7 1.3 重要鸟类区域 8 1.4 栖息地 10 1.5 方法选择 11 第二部分：研究设计 2.1 简介 15 2.1.1 总计数 15 2.1.2 采样和偏差 15 2.1.3 采样、精度和准确度 16 2.1.4 相对和绝对估计 17 2.1.5 测量和提高精度 18 2.2 研究设计 19 2.2.1 选择正确的时间和条件 19 2.2.2 观察者偏差 21 2.2.3 样本量和重复 24 2.2.4 定位您的采样工作 26 2.3 试点调查和培训 29 2.4 安全、团队规模和后勤 31 2.4.1 健康与安全 31 2.4.2 后勤31 2.4.3 团队规模多大？31 2.5 使用哪些方法 32 2.5.1 简介 32 2.5.2 鸟类密度 33 2.5.3 点计数和线横断面 34
探险实地技术 - 皇家地理学会
翼手目又分为两个亚目，大翼手目和小翼手目 (Koopman, 1993)。大翼手目均分布在旧大陆热带和亚热带地区，以水果、花蜜和花粉为食，主要栖息在树上 (Hill & Smith, 1984)。翼手目有一个科，即翼手科 (Pteropodidae)，包含 42 个属和 166 个物种 (Koopman, 1993)。最大的属翼手属 (Pteropus) 的 57 个物种主要为岛屿物种，特有性水平极高；35 个物种仅在一个岛屿或一小群岛屿上发现 (Mickleburgh et al., 1992)。大蝙蝠不使用高频回声定位，但眼睛大，视力好，使用视觉和嗅觉作为主要的位置感觉。小蝙蝠几乎遍布世界各地，有 16 个科、135 个属和 759 个物种 (Koopman, 1993)。小蝙蝠使用高频回声定位，并依靠听觉作为主要的位置感觉。它们可能以昆虫、水果、花蜜、花粉、鱼、其他脊椎动物或血液为食，它们栖息在各种各样的地方，包括洞穴、建筑物和树木 (Hill & Smith, 1984)。最大的科，小蝙蝠科，有大约 300 个物种，几乎遍布全球。
夏威夷延绳钓观察员计划实地手册
NMFS 的太平洋岛屿区域观察员计划 (PIROP) 在夏威夷群岛和美属萨摩亚领地周围的水域开展工作。20 世纪 80 年代末，夏威夷的金枪鱼和剑鱼延绳钓渔业迅速扩张。大多数船只来自美国东海岸和墨西哥湾。捕鱼活动的增加引起了人们对延绳钓对所捕捞鱼类种群影响的严重担忧。船只数量的增加也引发了人们对海龟相互作用的担忧。为了了解对海龟的影响，颁布了临时紧急规则。这些临时措施（规则）包括要求联邦延绳钓渔船持有许可证、强制日志、官方识别号码，以及当延绳钓渔船打算在受保护物种研究区 50 海里范围内捕鱼或捕鱼活动将在西北夏威夷群岛的法国护卫舰浅滩、加德纳尖峰、莱桑岛、利西安斯基岛、珍珠礁和赫尔墨斯礁、中途岛和库雷环礁附近进行时，必须通知 NMFS。NMFS 1993 年生物学意见导致启动了一项自愿观察员计划。向所有持有有限入境夏威夷延绳钓许可证的船主发送了一封信，要求他们配合携带渔业观察员。建立强制性计划的临时最终规则于 1993 年 12 月 22 日发布，第一批强制性观察员被部署在延绳钓渔船上
2400860) 学校合作与实地体验办公室
香港教育大学（教大）成立于 1994 年，并于 2016 年获颁大学称号，是一所公立大学，致力于通过提供多元化的学术、专业和研究课程，推动教师教育和相关学科的发展。该大学立志成为亚太地区及其他地区的领先大学，专注于教育和跨学科研究、发展和创新。我们致力于培养优秀和富有爱心的教育工作者和专业人士，并提高学术影响力。该大学拥有约 450 名教职员工，学生总数约 11,000 人。它设有研究生院和三个学院，即教育及人类发展学院、人文学院和人文社会科学学院，包括 15 个学术部门，以及两个学院，即教育发展与创新学院和应用政策研究与教育未来学院，以及多个大学级研究中心和学院级研究和专业发展中心。如欲了解更多有关大学的信息，请浏览http://www.eduhk.hk。
职业实地教育和培训计划 - 空军
2.2。第二部分用于识别，计划和进行与本计划的总体目标相称的培训。第A节确定了专业培训标准（STS），包括对支持培训，空中教育和培训命令（AETC）进行培训，核心任务和通信课程要求的职责，任务和技术参考。B节标识课程目标列表。第C节标识可用的支持材料。D节确定了培训课程指数主管可以用来确定可用于支持培训的资源。此处包括的是强制性和可选课程。E节确定了主要命令（MAJCOM）独特的培训要求主管可以用来确定相关资格需求所需的其他培训。E节确定了主要命令（MAJCOM）独特的培训要求主管可以用来确定相关资格需求所需的其他培训。
居住建筑能源规范实地研究
该方法主要提供给各州和其他进行自己研究的实体，将有助于确保研究结果严谨且与类似研究具有可比性。该标准方法已在通过竞争性招标程序 3 中标试点项目的八个州进行了测试，随后又被其他几个资助自己研究的州采用。该方法得出的研究结果将对州能源办公室、地方政府建筑部门、建筑商、建筑师、工程师、承包商、公用事业公司和政策制定者具有重要价值。理想情况下，各州应每 3-5 年使用此方法进行一次研究，以确定住宅单户住宅新建趋势并确定变化领域。最终，研究结果将用于确定家庭节约机会、制定更有效和更有针对性的培训计划、创建和验证更准确的能源预测、为行业共识流程提供信息，并作为更广泛的节能计划和研发工作的基准。
探险实地技术 - 鸟类调查 - Bio-Nica.info
目录 致谢 1 前言 2 介绍 3 第一部分：为什么要统计鸟类？ 1.1 物种 5 1.2 地点 7 1.3 重要鸟类区域 8 1.4 栖息地 10 1.5 方法选择 11 第二部分：研究设计 2.1 简介 15 2.1.1 总计数 15 2.1.2 采样和偏差 15 2.1.3 采样、精度和准确度 16 2.1.4 相对和绝对估计 17 2.1.5 测量和提高精度 18 2.2 研究设计 19 2.2.1 选择正确的时间和条件 19 2.2.2 观察者偏差 21 2.2.3 样本量和重复 24 2.2.4 定位您的采样工作 26 2.3 试点调查和培训 29 2.4 安全、团队规模和后勤 31 2.4.1 健康和安全 31 2.4.2 后勤 31 2.4.3 团队规模多大？ 31 2.5 使用哪些方法 32 2.5.1 简介 32 2.5.2 鸟类密度 33 2.5.3 点计数和线横断面 34
实地研究与公民科学：土壤管理
城市化和气候变化带来了重大的环境挑战。尽管研究较少，但城市土壤对于通过提供生态系统服务（例如碳存储和水调节）来缓解这些挑战至关重要。这项研究探讨了瓦格宁根的城市土壤管理，这是一个更扩展的项目的早期阶段。采用跨学科方法结合了现场研究和公民科学，这项研究涉及城市土壤研究中的花园所有者，并在一项现场研究中进行了科学模仿花园土壤条件，以获得对城市花园土壤的实验研究。在获得花园和周围特征的信息后，结果显示，花园中的土地覆盖型百分比与邻里树木多样性或花园土壤质地之间没有显着相关性（Sandy vs. Clay）。在现场研究中，土壤的CO2排放通量显示土地覆盖或表土深度没有显着差异，这可能是由于植被和冬季条件的建立阶段。土壤水分对二氧化碳发射通量的负面影响略有显着影响。尽管如此，这些调查和测量结果为未来的城市土壤管理研究提供了基础数据。
电池电动清扫车实地研究 - 加州交通局
加州温室气体 (GHG) 和几种引起烟雾的污染物排放的最大来源是加州的交通运输部门，包括尾气排放、石油开采和炼油（https://ww2.arb.ca.gov/sites/default/files/classic/cc/inventory/2000-2020_ghg_inventory_trends.pdf）。为了减少温室气体排放和改善空气质量，加州正在向零排放汽车 (ZEV) 迈进，这种汽车不会产生任何道路温室气体排放或标准污染物。加州空气资源委员会 (CARB) 为轻型车辆制定了 ZEV 目标，2020 年 CARB 为重型卡车采用了 ZEV 要求（https://ww2.arb.ca.gov/news/california-takes-bold-step-reduce-truck-pollution）。加州交通部设备部 (DOE) 将于 2023 年春季购买 18 辆 BE 街道清扫车，以帮助该州实现气候和空气质量目标。随着这项新街道清扫车技术的实施，需要了解新技术的具体用途和性能特征，以帮助评估将这项新设备引入加州交通部车队的好处、缺点和细微差别。
实地测量的树高是否如人们所想的那样可靠
由于有效采样困难，不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验，其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图，从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此，评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量，同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较，评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比，现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言，现场测量倾向于高估高大树木的高度，尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中，中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高，基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢，基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时，可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高，具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应，这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木，TLS 数据中高大树木的树冠不完整。