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放牧管理和豆类对与澳大利亚碳信用单位相关的田园系统土壤有机碳库存的影响：关键审查
土壤碳动态以及管理影响其隔离和存储的潜力正在接受全球识别。澳大利亚联邦政府的排放交易计划包括合格的活动清单，土地所有者可以通过随着时间的推移记录土壤碳股票来赚取澳大利亚碳信用额。进行了系统的文献综述，以建立证据的性质和地理传播，内容涉及放牧管理和豆科植物包含在田园系统（两项符合条件的管理活动）对土壤碳库存的影响。在澳大利亚（n = 14）中确定了少数合格的研究文章。发表的研究主要在新南威尔士州和昆士兰州（从2010年到2020年），涉及所有气候区的各种土壤类型。在大多数研究中，由于实验设计和一次性采样，确定合格活动对土壤碳库存的影响的能力有限。确实表明土壤有机碳（SOC）积累的豆类研究（n = 3）在施加的治疗前后对SOC库存进行了采样，占土壤质量的占等效的土壤质量，并且都在研究台上进行。解释管理的影响受到了放牧管理历史的不足文献的阻碍，这些文献通常被土壤碳动力学的生物物理驱动因素混淆，并报告了SOC库存以固定的土壤深度（50％的研究）。在十多年前，与原始采样位置相近进行采样的那些站点的投资可以提供更深入的了解SOC积累水平。
摘要。 Sugiana IP，Prartono T，Rastina，Koropitan AF。 2024年。来自三个属主导的MANG的生态系统碳库存和年度隔离率
摘要。Sugiana IP，Prartono T，Rastina，Koropitan AF。2024。来自印度尼西亚巴厘岛贝诺阿湾的三个属主导的红树林区的生态系统碳库存和年度隔离率。生物多样性25：287-299。红树林生态系统是一种具有生态生产的湿地系统，可作为碳汇。然而，在计算生态系统碳库存和红树林生态系统中的隔离率时，各种因素导致了值的变化。存在不同环境条件的存在导致对不同种类的红树林进行了分类，这可能导致生态系统碳量和隔离率的变化。在这项研究中，我们旨在评估印度尼西亚巴厘岛贝诺阿湾红树林生态系统的生态系统碳库存和隔离率。生态系统已根据主要的属分为三个区域：Bruguiera，Rhizophora和Sonneratia。这项研究旨在研究红树林分区对生态系统内碳库存价值和隔离率变化的影响。使用点火损失（LOI）方法获得的异态计算技术和净初级生产力和土壤有机碳百分比值用于估计每个区域的生态系统碳储备和隔离率。我们研究的发现表明，不同区域的生态系统的碳库存存在显着变化。但是，我们没有观察到年度碳固相率的任何实质性变化。Sonneratia区显示生态系统碳储备和隔离率的最大价值（1,570.9±248.0 TCO 2 HA -1和81.8 TCO 2 HA -1 YR -1），而Bruguiera区域则显示最低的值（1,029.6±130.9 tco 2 ha -1 y-1 y-1 y-1 y5.6 y5.6 y5.6三个区域的平均碳库存和隔离率估计为338.2 TCHA -1（1239.9 TCO 2 HA -1）和21.5 TCHA -1 YR -1（78.9 TCO 2 HA -1 YR -1）。总共碳的储存和吸收能力为421,149 TC（相当于150万TCO 2），年率为25,769.4 TCYR -1（相当于94,573.6 TCO 2 yr -1）。我们建议未来的生态系统碳股票评估考虑到红树林的分区特性，这是由于发现的各种红树林区域的显着价值波动。
气候变化对英格兰东南部连续小麦农作物系统中农作物生产和土壤碳库存的影响
在气候变化下，了解农业生态系统中土壤有机碳（SOC）库存的动力学对维持土壤生产力和抵消温室气体排放的不可能是不可能的。模拟，以评估未来气候场景（RCP2.6，RCP4.5和RCP8.5）的影响，并在2100年对农作物产量和SOC股票的持续冬季小麦农作物系统在英格兰东南部的连续冬小麦作物系统中对作物产量和SOC股票的影响进行了影响。1921年至2000年之间的天气数据被认为是基线。SPACSYS首先通过Broadbalk连续冬小麦实验的数据进行了校准，并验证了一个多世纪。使用了六种处理方法：不肥料，化学氮，磷和钾与三种氮施用率（N1pk，N3pk和N5pk）的组合，肥料（FYM，接近N5pk的N施用率）与粪便和化学氮的施加（FYMN）（FYMN）的组合（相同的化学N3PK）。与观测值相比，SPACSYS能够模拟SOC和TN股票的谷物产量和动力学。我们的谓词表明，由于大气CO 2浓度的逐渐增加，与基线相比，在未来气候情况下，所有肥料施用治疗的所有肥料施用处理将增加5.8 - 13.5％。同时，除了RCP2.6下的NPK肥料实践外，SOC股票可以增加实践的习惯。通过“ CO 2过富效应”增加C输入可以通过RCP场景下的土壤呼吸来补偿C损失。我们得出的结论是，在未来的气候情况下，可以将肥料应用实践视为增强小麦产量和土壤隔离的可持续策略。
红树林生态系统的碳库存和角色蓝色经济在Pangandaran West Java
摘要。风驱动的呼吸机（例如屋顶呼鸟鸟）纯粹依靠风和热膨胀来操作。因此，在没有风的情况下，它们无法有效地发挥作用。此外，他们只有在屋顶空间积聚的热量时才开始通风，这表明屋顶的潜在问题变得过热。因此，可以有效解决热问题的替代通风系统至关重要。在这方面，据报道，太阳能通风系统被报告为可行的解决方案。该发达的系统根据天花板的温度条件运行，在炎热的天气下，风扇在达到一定的凉爽温度后会减慢或停止。这种温度控制的特性将其与以恒定速度运行的其他太阳能通风系统区分开。通过持续的研究和改进，可以预期这种新的温度控制通风系统具有良好的商业化潜力。
使用机器学习模型绘制高山谷（意大利北部）中的土壤有机碳库存和不确定性
摘要：在这项研究中，我们对两个土壤层（0-10 cm和0–30 cm; Soc股票10和SOC 10和SOC 30）的土壤有机碳库存（SOC库存）和相关的不确定性进行了全面分析。，我们在不同的机器学习模型中采用了数字土壤图（DSM）方法，包括多元自适应回归花纹（MARS），随机森林（RF），支持向量回归（SVR）和Elastic Net（ENET）。我们的数据集包含来自110个Pro文件的土壤数据，考虑到存在岩石碎片的存在，所有基于散装密度（BD）的所有采样点的SOC库存计算，无论是测量还是估计。作为我们研究的环境协变量，我们使用了环境变量，尤其是从数字高程模型（具有20 m像素分辨率），土地覆盖数据和气候图中得出的地貌学参数。为了评估模型的有效性，我们使用确定的系数评估了他们预测SOC股票10和SOC股票30的能力（R 2）。SOC股票10的结果如下：火星0.39，ENET 0.41，RF 0.69和SVR 0.50。对于SOC库存30，相应的R 2值为：MARS 0.45，ENET 0.48，RF 0.65和SVR 0.62。此外，我们计算了均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），偏差和Lin的一致性相关系数（LCCC），以进行进一步评估。使用RF模型的由此产生的SOC库存图显示了SOC股票10的RMSE = 1.35 kg m -2的精度，而SOC库存的RMSE = 3.36 kg m -2的精度。为了绘制SOC库存的空间分布并解决两个土壤层中的不确定性，我们选择了RF模型，因为它的性能更好，如最高R 2和最低的RMSE和MAE所示。为了进一步评估和说明土壤图的精度，我们通过分析了表现最佳的RF模型的50个迭代的标准偏差（SD），进行了不确定性评估和映射。该分析有效地强调了我们土壤图中获得的高精度。不确定性的地图表明，与SOC股票相比，RF模型可以更好地预测SOC股票10。预测SOC股票的正确范围是该方法论的主要局限性。
碳库存估计的红树林生态系统在库塔·拉贾（Kuta Raja
摘要。红树林通过吸收和存储碳的能力来维持环境平衡至关重要。这项研究旨在分析红树林生态系统中的碳存储，包括地上生物量，地下生物量，枯木生物量和有机土壤材料。这项研究中使用的采样方法是选择三个观测站的目的抽样。这项研究的结果表明，库塔·拉贾（Kuta raja）分区的红树林的生物量banda aceh banda aceh是117.9吨/ha，这是最高的价值，与47.2吨/公顷的根相比，其根为2.2吨/公顷，在2.2吨/公顷中，作为碳植物的一部分。研究地点的碳库存最高，在红树林树中为55.43吨/公顷，其次是22.17吨/公顷的红树林根，枯木为1.04吨/公顷，有机土壤材料为2.7吨/公顷。红树林生态系统的总碳库存为81.37吨/公顷。
来自印度尼西亚卡利曼丹中部的泥炭沼泽森林和油棕种植园的碳库存
摘要保存高碳密度的热带泥炭森林是国家和全球层次降低气候变化的最成本较高的策略之一。在过去的几十年中，在印度尼西亚的大片热带泥炭森林已转化为油棕种植园，导致碳排放量显着。在这里，我们在总共六个地点中量化了生态系统碳库存：两个主要的泥炭沼泽森林地点，一个二次泥炭沼泽森林地点和印度尼西亚市中心中部Tanjung Put的三个年轻的油棕种植园。我们进一步确定了由于泥炭沼泽森林转换为油棕榈种植的植被变化所带来的潜在碳排放。原发性泥炭沼泽森林的平均总生态系统碳库存分别为1770±123 mg c/ha和533±49 mg c/ha。相比之下，油棕种植园的平均碳库存为759±87 mg c/ha或占泥炭沼泽森林的42％。在次生森林中，地上与地下C库存的比率最高，估计值为0.48，其次是0.19的原发性森林，油棕园为0.04。使用股票差异，由原发性泥炭沼泽森林转化为油棕种植园的质量量征收征收
植物生物多样性和城市城市的碳库存，参考瓜莉奥教育学院：可持续性方法
目前的研究被接受，以确定常规植被在格瓦利 - 或城市城市林业中的作用，并特别提及教育机构。结果表明，教育机构不仅在减轻大气二氧化碳，而且在其调节中发挥了重要作用。使用Simpson的Di-Versity指数，Shannon-Wiener指数，Menhinick的丰富性，偶数和Sorensen系数对研究区域进行了定量评估，这表明研究地点富含植被，可以证明对碳的长期序列有帮助。定性分析表明，Azadirachta Indica在频率，相对频率，相对优势和基础面积上以Site-1为主，而Tectona Grandis则显示出最高密度相对密度，丰度和重要性值指数。在II II处的频率显示出phyllanthus emblica和Azadirachta Indica的最高显示。密度，相对
Redd+ Mizoram项目区域的森林碳库存
森林生物量和碳库存的定量在整体碳循环的调节中起着至关重要的作用。了解生物量和碳量的空间分布是实施REDD+活动的先决条件。选择了Mizoram Mamit区的REDD+飞行员项目区域，以实施REDD+喜马拉雅项目的活动。在项目区域中发现了四种类型的森林（二次潮湿的竹式森林，热带潮湿的常绿森林，东喜马拉雅湿的混合果酱森林和先驱急救的灌木丛），在两个森林群体（热带半潮湿的森林和热带潮湿的森林和热带潮湿的森林）中广泛分类。在项目区域中，随机布置了90个样品图，并收集数据以估算森林碳库存。在研究期间，评估了所有五个碳池（地上生物量，地下生物量，枯木生物量，垃圾生物量和土壤有机物）。