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这项研究评估了树木在两个特定地点存储碳的能力，即甘吉公园和卡杜纳州的卡杜纳理工学院。这是通过进行现场测量和观察来完成的。为了促进测量，研究区域被划分为象限。量化了总共1555棵树，在Gamji Park中发现了775棵树，在Kaduna Polytechnic中发现了780棵树。使用了一种非破坏性方法，从而在胸部高度进行了树高和直径的测量，而无需树木砍伐。在每个图中测量了胸高（DBH）的直径（DBH）和胸部高度至少5厘米的树木高度。使用泛对异形方程来确定植物隔离的碳库存和二氧化碳的数量。总共计算了两个研究地点的树木隔离的6875.4兆吨/公顷的二氧化碳（CO 2）。树种桉树和magnifera Indica具有更大的
林分结构多样性和具有叶氮保守策略的物种推动热带原始森林地上碳储量
模型和预测系数。 Beta t PR 2 AICc 群落加权平均值（CWM）的影响 模型 1 <0.001 0.28 105.52 常数 9.20 0 7.21 <0.001 CWM SLA-Y -0.01 -0.39 -2.33 0.024 CWM LT-Y -2.66 -0.46 -3.21 0.002 CWM LNC-Y -0.02 -0.34 -2.70 0.009 CWM LDMC-M -5.35 -0.44 -0.28 0.007 功能多样性（FDvar）、物种多样性和林分结构多样性的影响 模型 2 <0.001 0.51 80.80 常数 3.35 0 14.36 <0.001 FDvar LDMC-M -1.17 -0.27 -2.59 0.012 DBH 多样性 1.85 0.49 4.24 <0.001 高度多样性 0.53 0.17 1.60 0.116 所有预测变量的联合效应 模型 3 <0.001 0.57 76.18 常数 4.14 0 11.15 <0.001 CWM LNC-Y -0.02 -0.25 -2.65 0.011 FDvar LDMC-M -1.16 -0.27 -2.73 0.009 DBH 多样性 1.78 0.47 4.30 <0.001 高度多样性 0.56 0.18 1.78 0.081
土地利用改变土壤中的细菌生长动力学
CJW和DHB都参与了概念化，方法论，项目管理，40个资金获取，写作，审查和编辑。cjw主要负责进行41个研究，数据策展，算法开发，正式分析和可视化。dbh是42个主要负责监督和提供资源。请参阅术语的信用。43
干旱环境杂志 - 保护区
由于自然资源过度利用，砍伐和燃烧农业和木炭生产，森林砍伐在过去的几十年中在马达加斯加的西南部加速了。为了提供可持续森林管理的信息，我们评估了经常用于木炭生产的木本物种的生物量可用性。进行了半结构化家庭访谈（N¼63），以收集有关木炭生产活动的信息，并确定用于此活动的物种。将簇抽样方法应用于库存木质物种，并测量DBH，总高度和冠直径。木材生物量和木材体积估计的异形方程是针对甲呈acacia bellula（n¼20），阿拉科菌（n¼18），白化菌（N¼17），cedrelopsis spp的。（n¼13）和混合物种（n¼43）。完全发现68种用于木炭生产。观察到DBH，总高度和木材生物量之间的高相关性（R 2在0.78和0.99之间变化）。 木材生物量随着定居点的距离而增加，并且在干燥森林中最高价值的土地覆盖类型之间有显着差异。 总体而言，村庄附近的树木生物量低于国家公园内部和其他半干旱地区的生物量，这主要是由于人为的活动，例如木炭生产。 ©2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。观察到DBH，总高度和木材生物量之间的高相关性（R 2在0.78和0.99之间变化）。木材生物量随着定居点的距离而增加，并且在干燥森林中最高价值的土地覆盖类型之间有显着差异。总体而言，村庄附近的树木生物量低于国家公园内部和其他半干旱地区的生物量，这主要是由于人为的活动，例如木炭生产。©2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。
遥感 - MDPI
摘要：无人机（UAV-LS）的激光扫描数据为仅基于 UAV-LS 数据估算森林生长蓄积量（V）提供了新的机会。我们提出了一种测量树木属性的方法，并使用这些测量值估算 V，而无需使用现场数据进行校准。该方法包括五个步骤：i）使用 UAV-LS 数据，自动识别树冠并逐墙分割。ii) 从所有检测到的树冠中，取一个样本，其中胸高直径（DBH）可以通过 UAV-LS 数据中的视觉评估可靠地记录。iii) 另一个树冠样本是从 UAV 图像数据中可识别树种的树冠中取的。iv) 使用样本拟合 DBH 和树种模型，并应用于所有检测到的树冠。v) 使用现有的异速生长模型，利用预测的树种、DBH 和 UAV-LS 直接获得的高度来预测单株树的体积。该方法应用于 Riegl-VUX 数据集，该数据集的平均密度为 1130 个点 m − 2 和 3 厘米正射影像，该数据集是在 8.8 公顷的管理北方森林中获取的。汇总已识别树木的体积以估计地块、林分和森林级别的体积，并使用 58 个独立测量的田间地块进行验证。当将空间尺度从地块 (32.2%) 增加到林分 (27.1%) 和森林级别 (3.5%) 时，均方根偏差 ( RMSD %) 会降低。UAV-LS 估计的准确度因森林结构而异，在疏松林中准确度最高，在茂密的桦树或云杉林中准确度最低。在森林层面，基于 UAV-LS 数据的估计值完全在密集实地调查估计值的 95% 置信区间内，并且两个估计值具有相似的精度。虽然结果令人鼓舞，可以进一步在完全机载森林清查的背景下使用 UAV-LS，但未来的研究应该在各种森林类型和条件下证实我们的发现。
2024-25 学年
学校行为健康协调员：通常是学校聘请的有执照的临床社会工作者、辅导员或心理学家，领导学校的行为健康团队实施与多层次支持系统 (MTSS) 相一致的学校行为健康支持和服务，并作为 OSSE、行为健康部 (DBH) 和哥伦比亚特区公立学校 (DCPS)/DC 公立特许学校董事会 (PCSB) 就年度学校加强工作计划进行联络的联络点。
尼泊尔奇特旺亚热带森林生物量/碳估算与测绘：甚高分辨率 GEOEYE 卫星图像与机载激光雷达数据的比较
人们普遍认为，保护森林地区可以大大有助于缓解全球气候变化。为此，联合国气候变化框架公约 (UNFCCC) 等国际机构制定了一项减少二氧化碳排放 (REDD) 的合作计划，以更新温室气体排放清单。然而，研究表明，准确估计森林的碳储量仍然存在不确定性，尤其是使用光学遥感。因此，本研究旨在确定机载 LiDAR 数据或 VHR GeoEye 卫星图像中的哪一个来源可以为尼泊尔奇特旺亚热带森林的生物量/碳估算提供更准确的信息。非常高分辨率的 GeoEye 卫星图像仅提供二维信息，而 LiDAR 数据提供三维信息。在本研究的方法中，LiDAR 数据需要更多分析，因为来自传感器的原始信息是在点云中获取的。然后，从点云中得出数字表面模型 (DSM) 和数字地形模型 (DTM)。树冠高度模型 (CHM)，即树木的高度，是通过 DSM 和 DTM 之间的差异计算得出的。将从 LiDAR 数据得出的树木高度与实地测量的树木高度进行比较。使用面向对象分析 (OOA) 技术对 LiDAR CHM 和 GeoEye 图像进行分割，以删除
1和0.320 + 0.01 m 3 ha -1分别为树高，基础面积和体积。 AGB和BGB为10.877 + 0.39 mgha -1和2.175 + 0.08 mgha -1 resp
1和0.320 + 0.01 m 3 ha -1分别为树高，基础面积和体积。AGB和BGB分别为10.877 + 0.39 mgha -1和2.175 + 0.08 mgha -1，而TC为6.527 + 0.24 mgha -1。每个DSC的碳库存比例比例显示出25-29-9 cm（19.02％）的最高含量，而在不到5 cm的班级中观察到最小比例，碳的0.04％。DSC显示了下部DBH类中的大部分树DBH，在较高阶层中，较少的树木形成了几乎正常的钟形。该研究提供了可以帮助管理层计划造林活动的信息，并从展位（收获时间表）中选择性删除。树DBH，高度，基础面积，体积和生物量是森林碳评估的决定因素特征。总而言之，种植园积极隔离碳在缓解气候变化中的土著树的潜力。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i4.31 Open Access策略：Jasem发表的所有文章都是Open-Access文章，可以免费下载，复制，复制，重新分发，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2024。作者保留了版权和授予JASEM的首次出版物的权利，同时在创意共享署名4.0 International（CC-By-4.0）许可下获得许可。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Akintunde-Alo，D。A; onilude，q。a; Ige，P。O; Adeoti，O。O.（2024）。尼日利亚西南部的长凳种植园。 J. Appl。尼日利亚西南部的长凳种植园。J. Appl。parkia biglobosa（jacq。）的生长，生物量和碳固执势SCI。 环境。 管理。 28（4）1297-1304日期：收到：2024年1月22日；修订：2024年2月29日；接受：2024年3月23日出版：2024年4月29日关键字：地面生物量；碳水槽；直径结构；森林清单； Parkia植树的气候变化是当今人类面临的最大问题之一。 因此，研究科学家，决策者和其他利益相关者对气候变化的严重考虑（Xul等，2018）。 此外，人们已经承认，减少气候变化影响的主要方法是通过有效的森林管理。 森林生态系统对于生物圈的功能至关重要SCI。环境。管理。28（4）1297-1304日期：收到：2024年1月22日；修订：2024年2月29日；接受：2024年3月23日出版：2024年4月29日关键字：地面生物量；碳水槽；直径结构；森林清单； Parkia植树的气候变化是当今人类面临的最大问题之一。因此，研究科学家，决策者和其他利益相关者对气候变化的严重考虑（Xul等，2018）。此外，人们已经承认，减少气候变化影响的主要方法是通过有效的森林管理。森林生态系统对于生物圈的功能至关重要
树木清单和保护计划报告 45 Grenoble Drive Toronto, Ontario 为 Studio tla 准备 20 Champlain Boulevard, Suite 102 To
简介 Studio tla 聘请 Kuntz Forestry Consulting Inc. 完成树木清单和保护计划报告，这是位于安大略省多伦多市 Grenoble Drive 45 号的地产开发申请的一部分。该地产位于 Grenoble Drive 西南角，Grenoble Drive 西侧（后来成为 Deauville Lane）。此次树木保护研究的工作计划包括以下内容： 编制地产上及周围六米范围内直径大于 15 厘米的树木资源清单，以及道路通行权内各种大小的树木； 根据拟议的开发计划评估潜在的树木保护机会；以及 将调查结果记录在树木清单和保护计划报告中。评估结果如下。 政策框架 该地产受多伦多市私人树木条例（第 813 章）的规定约束，该条例对多伦多市内树木伤害和单棵树木毁坏进行了规范。首先获取单棵树木的初步信息，然后根据附例对其进行分类，以支持开发申请。树木类别从一到五不等，如下所示： 类别 1. 位于目标场地私人财产上，直径为 30 厘米或以上的树木。 2. 位于私人财产上，距离目标场地 6 米以内的，直径为 30 厘米或以上的树木。 3. 位于目标场地 6 米以内的市属公园内所有直径的树木。 4. 在多伦多市市政法规第 658 章“峡谷和自然特征保护”指定的土地上，距离任何建筑活动 10 米以内的，所有直径的树木。 5. 位于目标场地相邻的市政道路许可范围内的所有直径的树木。 方法 位于目标财产上和周围 6 米范围内直径大于 15 厘米的树木和道路通行权内所有尺寸的树木都包括在清单中。使用为该财产提供的地形测量来定位树木。树木被标记为 160-193 号（未使用 192 号标签）。无法标记的树木用字母 AF 标识。树木位置见图 1，清查结果见表 1，树木照片见附录 A。树木资源评估使用以下参数：树木编号 - 分配给与图 1 对应的树木的编号。物种 - 清查表中提供的常用名称和植物学名称。DBH - 胸高直径（厘米），在离地面 1.4 米处测量。状况 - 考虑树干完整性、树冠结构和树冠活力的树木状况。状况评级包括差 (P)、一般 (F) 和好 (G)。
2118 Richmond Street
i）合并地下停车位； ii）面向街道的设计以及安全可访问的行人连接； iii）增强的园林绿化至少包括50％的本地物种，没有种植入侵物种； iv）将九棵成熟的树木（11厘米的胸部高度（DBH）的最小直径）合并为南建筑物面和东阳台东部之间的园林绿化计划的一部分； v）研究可再生能源（例如建筑物屋顶和侧面的太阳能），以及用于内部加热和冷却的地热； vi）调查空源热泵选项；和，vii）使用CSA标准应用鸟类友好的政策；