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对植被结构和土壤的生态研究...
印度热带地区的抽象植物入侵引起了植被结构和土壤特征的交替。目前的研究是为了评估印度迅速城市化的干燥热带地区迅速城市化的干燥干燥地区，评估juliflora invaded和无侵蚀地的土壤的植被结构和物理化学特性。在三个季节（n = 20x3x2）的两个地点，通过120个随机四倍体（每个1Mx1m）估算了植物物种的含量。在三个季节中，两个地点总共有36个随机采样的表面土壤（0-10 cm），分析了土壤pH，水分含量，有机碳和总氮。使用9个α多样性估算了植被的多样性，并通过绘制丰富多样性曲线来评估一个β多样性指数和优势。植被的相似性是由索伦森的修改指数估计的。记录了35个家庭的98种植物物种。顶级占主导地位的家庭包括紫豆菌，麦娃娃科，asteraceae和fabaceae。主导地位随着现场和季节而变化。季节性多样性在雨季>冬季>夏季的顺序中有所不同。朱利夫洛拉疟原虫的多样性低于非侵入地点的多样性。与雨季相比，植被在干燥月份往往不同。地面土壤显示出很大的特征变化。在入侵部位记录了较高的有机物和总氮。土壤水分随季节的变化而显着变化，尽管同一季节没有地点差异。总而言之，研究表明，在印度干燥的热带城市化景观中塑造植被结构时，土壤位置，季节，植物入侵和干扰存在复杂的相互作用。关键字：干燥的热带，植物多样性，植物入侵，朱利夫洛拉（Juliflora），城市植被。
遥感监测土壤和植被中的重金属和准金属：综述
摘要：重金属污染土壤和植被因其毒性和持久性而成为一个重大问题。对植被的毒性作用不仅包括生长受损、产量降低甚至植物死亡，还包括生物多样性丧失和生态系统退化。解决这一问题需要全面的监测和补救措施，以减轻对环境、人类健康和生态的影响。本综述探讨了用于检测和监测土壤重金属污染及其对植被的后续影响的遥感应用的最新方法和进展。通过综合当前的研究成果和技术发展，本综述深入了解了遥感监测陆地生态系统重金属污染的有效性和潜力。然而，目前的研究主要集中在回归和人工智能方法上，将光谱反射率和指数与重金属浓度联系起来，这对其他区域、时间、光谱离散化和重金属元素的可移植性有限。我们得出结论，一个重要的前进方向是更彻底地了解和模拟土壤和植物中相关的物理化学过程及其对光谱特征的影响。这将为针对个别情况的遥感应用提供深厚的基础，并允许将重金属效应与干旱或土壤盐度等其他压力因素区分开来。
藏族高原的10 m分辨率土地覆盖地图，具有详细的植被类型
摘要。藏族高原（TP）拥有多种植被类型，范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而，TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的，或者具有不足的植被类型，以表征某些独特的TP生态系统，例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5％的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后，TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外，我们发现，在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99％，而shrubland则以不同的形式（落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛）为特征，这些形式在很大程度上是由平线所确定的，并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63％的4.63％。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础，这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981（Huang等，2023A）和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2（Huang et al。，2023a）中免费获得。 分别。此外，可以在https：// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022（最后一次访问：2024年6月6日）上查看分类图。
草稿本地植被调节地图指南
没有社区的支持，受威胁物种，人口或生态社区的长期安全。这包括新南威尔士州的所有不同社区，尤其是原住民社区，认识到关怀国家对许多原住民至关重要，并支持身体，社会和精神健康（Aiatsis，2011年）。拯救我们的物种计划旨在建立和加强保护专家，政府实体，企业和当地社区的持久和包容性网络，以与新南威尔士州的受威胁物种，人群，生态社区的保护计划合作。
动态全球植被模型二氧化碳去除的工程解决方案
这项工作是根据劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）根据合同DE-AC52-07NA27344进行的。
水力种子：植被技术Kumari，S.，Kayasth，M.，Gangrade，T。和Parshad，J。2024。微生物在堆肥和影响该过程的因素中的作用。 Vigyan Varta 5（6）Kumari，S.，Kayasth，M.，Gangrade，T。和Parshad，J。2024。微生物在堆肥和影响该过程的因素中的作用。 Vigyan Varta 5（6）
微生物活性和降解率受到曝气率的显着影响。曝气是堆肥中最重要的组成部分之一，与O 2含量密切相关。氧气的适当部分压力（PO 2）不仅促进了有机废物降解，而且还降低了温室气体（GHG）排放，特别是CH 4。将间歇性充气与连续充气进行比较，发现O 2供应更有效。曝气在严重时会导致冷却和嗜热条件下的减少。此外，它导致NH 3和N 2 O的损失增加，损害水分调节并流失。然而，它也会对CH 4排放产生更高的缓解，从而影响某些细菌的建立。
实现碳中立性：植被恢复的作用在中国西南地区
西南中国的喀斯特地区通过大规模的植被恢复在二十年来通过大规模的植被恢复成为全球绿化的热点。然而，碳酸盐岩石的独特，脆弱的地质设定会影响植被绿化的可持续性。在这里，我们总结并评估了喀斯特景观对植被恢复的类型和质量的岩石和土壤组成的影响。我们介绍了“土壤质量”的概念，并在不同程度的岩石荒地中建立了与地上植被生物量的关系。矿物营养素和土壤质量限制了喀斯特地区的植被碳的潜力。在喀斯特地质限制下，为了实现植被修复和碳的可持续性，我们建议推动林木种植园的生态强化并优化岩石荒漠化治疗的分区和分类，这些恢复计划将促进植被恢复，以促进作为碳中的Pivotal Patheral path to Curbon Headrality。
气候变化和植被反应对地中海流域未来干旱的影响
预计地中海地区的气候将变得更加温暖和干燥，但未来的降水预测尚不确定，尤其是在北部。此外，确定由CO 2升高引起的植物生理反应的困难使对未来蒸发需求的估计复杂化，从而增加了未来干旱评估的不确定性。对上升CO 2的植被反应预计将在折痕辐射使用效率并降低气孔电导率中，从而提高植物的用水效率。在估计未来的干旱和干旱时，通常会忽略这些影响。因此，这项研究的主要目的是估计气候变化和植被气孔降低对预计水平衡成分的影响，以及在意大利中部中型集水区中对干旱的影响。我们将水文模型与来自五个区域气候模型的气候预测验证，并考虑是否对植被反应进行模拟。结果表明，它们的包容性显着影响潜在的蒸散液。其他水平成分，即实际的蒸散量，水产量，渗透和灌溉，也受到影响，但变化较小，但变化较小。是否考虑或不考虑CO 2对气孔电导的抑制作用，再加上与降水有关的不确定性，高度影响对未来干旱的估计，因为未来气候分类范围从“潮湿”到“半动脉”到“半动脉”，具体取决于模拟和气候模型，即使模型需要谨慎地与CO型输出相比，与CO 2浓度更高的浓度相比2浓度相比2浓度比6660 ppp。
探索气候变化对西班牙（西班牙）植被覆盖的水资源的影响
摘要：在不久的将来，地中海地区可能会发生气候变化，从而改变植被的水资源。然而，在西班牙西南部的某些地区，例如Extremadura，未来各种情况对植被水资源的影响尚未得到广泛的研究。这项研究的重点是量化植被覆盖的水资源的定量和空间分布，并分析了未来气候变化情景对这些水资源的影响。在两种共享的社会经济途径（SSP-2.45和SSP-5.85）之后，在四个未来的时期（从2021年到2100个），在四个未来的时期（从2021年到2100）中使用了耦合模型对比的五个缩小的全球气候模型（CMIP6）。将这些预测与历史基线期（1970-2000）进行了比较，以获得水资源的变化。结果显示，与历史基线期间观察到的所有情况相比，所有分析的场景和周期的水资源下降。SSP2-4.5的2041–2060以上最小的下降被发现，该地区的几乎74％的减少在15％至18％之间（平均为16.4％）。SSP5-8.5的最大减少量超过2081–2100，其中90％的水资源下降了超过50％。在最后的情况下，三个广泛的植被覆盖（脱粘，草地和农作物的农业毛发系统）在其水资源的55％约为55％（从≈203到≈93毫米）上的下降量约为55％，而四分之一的植被覆盖，森林覆盖，森林覆盖，从49％降低了49％（从49％降低了49％），至≈2611约有约133.约133.oun约133.约133.oun约133.约有约133.约133.oun约133.oun约133.oun约133.oun约133 MM；如果未来的任何预测发生，水资源的下降可能会改变这些依赖水的生态系统的森林组成和结构，从而损害其维护和生态，文化和经济功能。
使用无人驾驶汽车在沿海植被上估算红树林库存
背景和目标：红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是，缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此，这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说，本研究旨在通过现场调查，异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法：本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查，异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查，以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量，然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像，然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析，以获得碳库存估计模型。的发现：从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解，显示出14.18公顷。结论：将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明，红树林的物体在0.21-1的值范围内，分为三个密度类别：高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林，即Rhizophora apiculata，Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系，产生了方程模型碳库存= 474.61，植被指数值 + 17.238，线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间，每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间，每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明，使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。