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在德国的气候变化下预测森林管理的影响
对德国联邦各州的森林管理适应建议的全面文献综述，告知了各种管理方案的发展。ILAND模型是一种基于过程的高分辨率，基于个体的森林模拟器，用于在气候变化下产生详细的森林轨迹和管理影响。iland考虑生理过程，竞争和干扰，模拟了单个树层的森林动态。在代表性的通用景观中进行了模拟，大约对应于生长区域，以产生一组森林指标。此外，ILAND模拟确定了潜在的自然植被，以鉴定适合未来条件的目标物种。模型绩效对德国的BWI（国家森林库存）数据进行了评估。遥感和BWI数据提供了用于森林植被，气候和现场状况的大规模数据集。基于AI的规模（SVD）被用来将模拟到德国所有森林地区的100m分辨率，以通过Iland评估气候和管理场景。SVD利用了对ILAND模拟训练的深神经网络，以在大型空间尺度上有效地投射森林动力学。
评估高级人工智能作为基本头部和颈部癌病例的多学科肿瘤板决策的工具生态建模
森林生态系统正在迅速变化，景观级别的过程（例如干扰和散布）是变化的主要驱动力。因此，森林景观模型是在不断变化的环境条件及其对生态系统服务提供的影响下研究森林轨迹的重要工具。在这里，我们综合了基于个体的森林景观和干扰模型Iland的12年发展和应用。具体来说，我们描述了基本模型逻辑，并概述了多年来引入的模型组件。此外，我们概述了如何初始化，评估和参数化新应用程序的模型。iland是一种基于过程的森林景观模型，可模拟各个树木水平的森林动态。它解释了连续过程（树木生长，死亡率和再生）以及不连续的干扰（风，野火和生物剂）和森林管理。模拟涵盖了多个空间和时间尺度，从单个树木到10 5公顷的景观，从每小时的干扰动态到数百年的森林发展。环境条件由每日气候数据和高分辨率土壤信息表示。该模型旨在灵活地解决广泛的研究问题，具有丰富的图形用户界面和全面的脚本支持。该模型是开源的，并带有广泛的在线模型文档。iland应用于三大洲的50个同行评审的模拟研究中。应用主要集中在气候变化，干扰和森林管理对森林动态，生态系统服务提供和森林生物多样性的影响上。未来的模型开发可以解决森林生态系统以外的地下过程，生物相互作用和景观动态的表示。我们得出的结论是，基于过程的景观规模森林动态在单个树木水平上的模拟已证明是森林景观建模的宝贵方法。