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可视化森林时代的类别，旋转和森林碳数据
为什么我们首先需要进行计算？美国森林服务局发布了森林碳库存数据，并使用森林库存和分析（FIA）数据对EPA温室气体库存（EPA GHG库存）进行所有分析。但是，它们很少按土地所有权类别分解碳股票或封存率。他们通常专注于国家或区域摘要，而不是所有权和分类细分。为了可视化不同森林类型的关键贡献，我们在我们自己的分析中使用了森林服务FIA数据和2020 Resources Planning Act评估（RPA评估）技术支持文件。我们如何使用FIA/RPA数据来提出我们的四个森林类别的土地总计？国际汽联计划和RPA评估都使用了林地和所谓的“林地”（我们称为“工作森林”）之间的区别。Timberland是林地的一个子集，由（1）不是收获（通过法律手段）“保留”的森林，（2）达到生产率的最低阈值（它们可以每年至少生产20立方英尺的木材）。为了进行此分析，我们只需要在国际汽联数据库中使用不太秘密的代码，这些代码告诉我们哪些所有权类别都拥有每个国际汽联图（例如联邦，州或地方政府机构或身份不明的私人所有者），无论是从收获中保留的土地，以及森林的生产力类别。使用这些代码，我们可以获取私人工作森林（和其他类别）的摘要：
城市森林战略
W̱ SÁNEĆ 法律规定，W̱ SÁNEĆ 人对 XÁ¸EL¸S（造物主）赐予他们的土地、水和所有生物负有责任。大洪水的故事与履行这些义务的必要性有关。在某个时候，W̱ SÁNEĆ 人忘记了 XÁ¸EL¸S 的教诲，XÁ¸EL¸S 随后导致水位上升。为了生存，W̱ SÁNEĆ 祖先登上独木舟，用一根大雪松绳将自己绑在 ȽÁU,WELṈEW̱（牛顿山）山顶的一棵杨梅树上。洪水退去后，ȽÁU,WELṈEW̱ 的山顶露出水面，幸存者得以安全返回陆地。然后他们聚集在雪松绳周围并表示感谢。根据这一经历，W̱ SÁNEĆ 的祖先将自己命名为 W̱ SÁNEĆ，意为“新兴民族”。萨尼奇地区的名字来源于这一历史以及 W̱ SÁNEĆ 民族的历史。
动物学和森林昆虫学
课程内容描述 系统学和分类学原理。无脊椎动物：与林业有关的主要群体的形态学、分类学和生物学。脊椎动物：鱼类、两栖动物、爬行动物、鸟类和哺乳动物的自然历史、形态学、分类学和生物学。与林业有关的物种识别。与林业有关。不同目昆虫的形态学和生物学。与林业有关的主要昆虫物种的形态学、生物学和识别。要涵盖的主题列表 单元 1. 动物学概论：一般原理和动物地理学 单元 2. 系统学：门类和基础知识 单元 3. 昆虫的形态学、解剖学、生理学 单元 4. 昆虫的分类学 单元 5. 无翅目和古翅目 单元 6. 直翅目 单元 7. 半翅目 单元 8. 内翅目 I：脉翅目、鞘翅目、长翅目和鳞翅目 单元 9. 内翅目 II：双翅目、毛翅目、蚤目和膜翅目 单元 10. 森林昆虫学：森林害虫和昆虫数量下降 单元 11. 非昆虫无脊椎动物 单元 12. 脊椎动物的分类学和进化 单元 13. 脊椎动物的形态学、解剖学、生理学 单元 14. 无颌目、板鳃类和硬骨鱼类
森林管理计划
法律：SW1/4，NE1/4，S02 T19N R21E种植年份：2022种植目标：这是种植各种硬木和软木物种的种植，为Reedsville学区的学生提供体验学习的空间。将种植各种树木，以使学生经验认识不同的物种以及如何可持续管理。种植面积约为Reedsville Elementary直接东部的10英亩空地。可以在沿Mud Creek的现有森林步道中进行其他种植，以减轻翡翠Ash Borer的影响。现场准备该站点是在2021年秋天准备的，并使用接触除草剂的应用。可选地，可以在种植前春季播种冬季小麦。树订单在种植前掉落：从DNR托儿所或私人托儿所订购树木。有关从DNR订购的信息，请访问：https：//dnr.wi.gov/topic/treeplanting/order
国家森林公司
在山地教区议会上的山地邻里计划中的Breedon Breedon已正式将Swannington邻里计划的“提交”版本提交给区议会。根据《 2012年邻里规划（一般）条例》第16条，我们将在7月16日星期二至2024年8月27日星期二就邻里计划进行咨询。可以在此处查看提交计划和支持文件。可以通过此响应表进行陈述，必须在2024年8月27日星期二之前收到。我们期待收到您的意见。如果您需要任何其他信息，请致电01530 454676或电子邮件planning.policy@nwleicestershire.gov.uk致电计划政策团队。善意向规划政策和土地费用团队01530 454676 | planning.policy@nwleicestershire.gov.uk | www.nwleics.gov.uk
可解释的随机森林
摘要 先进的机器学习模型因其出色的性能而被广泛应用于各个领域。然而，它们的复杂性往往使它们难以解释，这可能是高风险决策场景中的一个重大限制，因为可解释性至关重要。在本研究中，我们提出了可解释随机森林 (XRF)，它是随机森林模型的一个扩展，它在训练过程中考虑了用户对问题及其特征空间的看法所产生的可解释性约束。虽然已经提出了许多方法来解释机器学习模型，但这些方法通常仅适用于模型训练后。此外，这些方法提供的解释可能包括人类无法理解的特征，这反过来可能会妨碍用户理解模型的推理。我们提出的方法解决了这两个限制。我们系统地将我们提出的方法应用于六个公共基准数据集，并证明 XRF 模型能够平衡模型性能和用户的可解释性约束之间的权衡。
气候弹性和参与实习生网站
任何森林土地所有者都有兴趣以碳福利管理其森林，但很少有人能够在不考虑财务后果的情况下这样做。为了满足这一需求，有新兴的土地所有者被森林隔离并存储的碳补偿。选项包括在碳偏移量市场中出售森林的碳福利，以及更传统的计划，这些计划向土地所有者支付了实施不基于出售偏移量的特定碳益处实践。由于碳偏移市场是新颖，复杂且经常令人困惑的，因此本文大部分都致力于解释它们的工作方式。碳偏移市场也受到持续的辩论。大部分讨论都围绕碳偏移市场是否通过降低和稳定大气中的热吸收温室气体的水平来实现缓解气候变化的目标。因此，重要的是要区分可以帮助土地所有者保持土地森林并补贴保护和森林管理工作的财务机会，以及作为直接减少全球排放的工具，偏移的价值较低。如果当前的选项现在都不适合您或您居住的地方不可用，请记住，为您的森林隔离器和商店付费的新机会正在迅速发展。任何致力于将自己的森林保留为森林，可持续管理森林的土地所有者，并收获耐用的木材产品，这些产品存储碳并有助于减少我们对更多碳密集型材料的依赖，这有助于减轻气候变化，而不管他们是否直接获得报酬。
