XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阔叶
颊莺 (Setophaga chrysoparia) 密度
摘要。需要建立野生动物种群规模、空间分布和栖息地关系的稳健模型，以更有效地监测濒危物种并优先考虑栖息地保护工作。遥感数据（例如机载激光测高 (LiDAR) 和数字彩色红外 (CIR) 航空摄影）与精心设计的实地研究相结合，有助于填补这些信息空白。我们使用基于点计数的距离抽样调查数据和融合 LiDAR 的 CIR 航空摄影来模拟濒危鸣禽金颊莺 (Setophaga chrysoparia) 在 10 000 公顷的巴尔科内斯峡谷地国家野生动物保护区 (BCNWR) 的密度。我们开发了一套新颖的候选模型来解释金颊莺的检测概率和密度，使用栖息地协变量来表征植被结构、组成和复杂性以及栖息地破碎化、地形和人类基础设施。我们用代表 3.2 公顷领土面积（100 米半径）与 1.8 公顷和 7.0 公顷领土面积的焦点均值计算的协变量获得了最多的模型支持。检测概率随树冠覆盖率的增加而降低，随地形粗糙度的增加而增加。金颊莺的密度随树冠覆盖率的增加而增加，在阿什桧柏 (Juniperus ashei) 与阔叶树冠覆盖率之比为 7:3 时最高，随全球太阳辐射的增加而降低。使用 3 分钟点计数预测的莺密度与来自独立
* 2025 *特殊规定部分
sp-100.00特殊规定部分的目的是详细介绍所需的沟渠维护活动，以补充标准或一般规格中所述的其他沟渠维护活动。sp-101.00“特殊规定项目”必须根据本“ SP”部分的条件和要求进行竞标，以根据特殊规定列出的所有排水管和沟渠列出，竞标者必须根据条件，要求和其他条件，要求和其他规定中包含的条件，要求和其他信息。只有根据特殊规定部分提交的投标，才被考虑用于特殊规定项目的合同奖励。类别中的所有除草剂申请均应在开始该类别的14（14）日历日内完成。天气允许。SP-102.00单排被分为多个工作区域的单个排水区将分为多个工作区域，以便沟渠的每个工作区域都接受特定的治疗方法，以满足特定需求。例如，单个沟渠可能需要通过割草和仅沿其一半的长度碎裂来清除刷子；而且，同一沟渠可能需要阔叶除草剂处理，而仅沿其长度的另一半就不需要割草。将排水区分为工作区域将处于验船师的指导和酌处权，他们应确定解决特定现有条件所需的待遇。在“特殊规定”部分中指定并描述了单独的工作区域，并且在SP-200节中附带的单独的出价时间表上再次指定了沟渠录像以及治疗类别。SP-103.00单排的多个奖项分为多个工作区域，董事会可以将单个流失的工作授予一个单独的竞标者，或者按照测量师建议的竞标者组合。选定的合同奖励的投标人将根据他们的资格来确定其工作的资格以及根据适用的规格和法规，对邀请进行邀请进行工作的适当回应。
Redrock 管理计划 2020-2030
大部分场地被茂密的干草地覆盖 干草地和草地边缘 (GS2) 干草地和草地边缘 (GS2) 干草地和草地边缘 (GS2) 干草地和草地边缘 (GS2)。由于割草不规律且没有清除任何杂草，该地区主要由高大的多年生草本植物和阔叶草本植物组成，例如大豕草 Heracleum spondilium 、Alexanders Smyrnian duastrum 和 Cow Parsely Anthriscus sylvestris 。场地东部的大部分茂密草地正逐渐被蕨类植物 Pteridium aquilinum 和黑莓 Rubus fructiosus 所取代。西部草原场中心部分是物种最丰富的区域，干地干地干地石灰质石灰质石灰质石灰质GGGG草原（GS1）草原（GS1）草原（GS1）草原（GS1），该区域与 1990 年代后期作为拟议开发的一部分被移除表土的区域相对应。这片贫瘠土地上的植被支持着四种兰花，与欧盟栖息地指令附件 1 列出的“富含兰花的石灰质草原”栖息地有着密切的联系。兰花相继出现，金字塔兰 Anacamptis pyramidalis 在五月中旬最先开花，随后是紫沼泽兰 Dactylorhiza incarnata subsp incarnata。然后 Dactylhoriza sp. 大量出现，有超过 50 个花穗。蜂兰 Ophrys apifera 在 6 月份的两周内开花并结籽。草原上长满了毛茸茸的 Vicia hirsuta、黄花菜 Rhinanthus minor 和红花菜 Odontites vernus，此外还有更高大、生长旺盛的植物，尤其是常见的鸟足三叶草 Lotus corniculatus、普通矢车菊 Centaurea nigra 和红羊茅 Festuca rubra。由于该地点靠近大海，因此这里还有海车前草 Plantago maritima、Thrift America maritima 和细蓟 Carduus tenuiflorus。
在气候变化下，树种在更大的khing山范围内的适应：larix gmelinii和quercus mongolica之间的生态策略差异
摘要：全球变暖显着影响北半球中高纬度地区的森林生态系统，改变了树木的生长，生产力和空间分布。此外，不同树种对气候变化的反应中存在空间和时间异质性。这项研究的重点是中国大韩国范围的两个关键物种：Larix Gmelinii（Rupr。）kuzen。（Pinaceae）和Quercus Mongolica Fisch。ex ledeb。（fagaceae）。我们利用了Kuenm R软件包优化的Maxent模型，以考虑三种不同共享的社会经济途径：SSP1-2.6，SSP2-4.4和SSP5-8.5。我们分析了313个分销记录和15个环境变量，并采用了地理空间分析来评估栖息地的要求和移民策略。最大模型具有较高的预测精度，而蒙古Quercus的曲线下面积为0.921，而Larix Gmelinii的面积为0.985。通过调整正则化乘数和特征组合来实现高精度。影响Larix Gmelinii栖息地的关键因素包括最冷季节的平均温度（BIO11），最温暖的季节的平均温度（BIO10）（Bio10）和最干燥季度的降水（Bio17）。相反，蒙古斯山古（Quercus Mongolica）的栖息地适用性在很大程度上受年平均温度（BIO1），海拔和年降水量的影响（Bio12）。这些结果表明对气候变化的自适应反应不同。在所有情况下，尤其是在SSP5-8.5的情况下，Mongolica Quercus Mongolica的宜居区通常都在增加，而Larix Gmelinii经历了更复杂的栖息地变化。两种物种的分布质心都有望转移西北。我们的研究提供了对更大的克林加亚范围对气候变化的针叶性和阔叶种类的不同反应的见解，这对保护和管理该地区的森林生态系统至关重要。
使用UNET变压器神经网络在染色的微观切片上进行定量木材解剖结构
森林在地面碳循环中至关重要，并且对它们对持续气候变化的反应的了解对于确定未来的碳浮动和气候轨迹至关重要。在具有对比季节的区域，树木形成可以分配给日历年的离散年环，从而可以提取有关树木对环境的反应的宝贵信息。木材的解剖结构提供了有关树木对气候的反应和适应的高度分辨信息。定量木材解剖结构有助于通过使用木材微剖面的高分辨率图像在细胞水平上测量木材来检索这些信息。然而，尽管在识别细胞结构方面已经取得了很大的进步，但获得有意义的细胞信息仍然受图像上正确的年度树环界定的阻碍。这是一项耗时的任务，需要经验丰富的操作员手动界定环边界。基于像素值的自动分割的经典方法正在用能够区分结构的新方法代替，即使分界需要高水平的专业知识。尽管已使用神经网络进行木环的分割，但木制的木材图像，但阔叶物种染色的微观切片中细胞模式的复杂性需要自适应模型才能准确地完成此任务。我们在山毛榉核心染色的横截面微隔板图像上使用神经网络提出了自动树环边界划定。基于卷积神经网络的应用我们训练了一个UNETR，一个UNET的联合神经网络和视觉变压器的注意机制，以自动分段年度环边界。考虑到具有手动分割的差异以及数量木材解剖学分析目标的差异以及差异的后果。在大多数情况下（91.8％），自动分割匹配或改进了手动细分，即使将手动细分视为更好的情况，两种类别之间的船只分配率也相似。
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。
商业学士
林业学士 课程代码：103 课程概要 学制：4 年 资格要求：10+2，PCB/PCM 成绩至少为 45%。 课程成果： 熟悉植物生物化学、生物技术、生理学、植物学、细胞遗传学、计算机、统计学和英语的基础知识和原理。 了解水文学、地质学和土壤科学的基础知识，如森林土壤的化学和肥力、养蚕学、环境科学和园艺学。 学习民族植物学以及药用和芳香植物及其用途以及使用推广教育概念对部落社区和偏远村庄的影响。 了解气象学对农作物生产的影响和天气预报模型，以应对印度天气条件的不确定性。 初步了解印度和世界草原、森林的地理分布及其分类。 批判性地审查世界森林资源、生产力潜力和世界森林增量。学习造林原理与实践、造林和树木学知识，即印度重要针叶树和阔叶树种的起源、分布、概述、物候学、造林特征、更新方法、造林系统、抚育作业和经济重要性以及这些树种的苗圃技术。学习森林管理技能，以实现任何森林的最佳生长，并熟悉森林政策和法律。培养在森林地区进行森林测量练习和生态研究的技能。探索树木/木本多年生植物（包括单子叶植物和双子叶植物）的解剖学研究。本课程将培养树木种子收集、种子储存、种子纯度、活力、湿度、发芽率等测试技能。学习树木改良的原理和技术，即在天然林和人工林中选择优良树木、控制杂交技术、无性繁殖技术、花粉活力测定。它提供了有关森林伐木作业的深入信息，培养有关木材的化学、物理、机械、电气和声音相关特性的基本知识，以及各种处理方法，如木材干燥、木材防腐和在各个行业中收集的木材/木材的利用。它传授了有关使用木材作为桥梁、道路和建筑材料的工程材料的一般概念。它还提供了有关遥感在林业中的作用和用途的基本知识。培养有关非木材林产品 (NTFP) 的收集、提取、分类、储存、使用、管理和重要性的方法的知识，即饲料（草和树叶）、藤条和竹子、精油、非精油、树胶和树脂、鞣剂和染料。