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现有的森林政策推动了菲律宾的低供应和高出木材出口。这项研究使用了最大熵(Maxent)方法,投影了菲律宾在菲律宾中的当前和潜在分布。还确定了海岸·孔塔塔(Shorea contora)在保护区和未来可收获区域的位置,并假定其潜在的木材生产收入。Maxent是一种机器学习算法,可估计发生的物种概率分布。出现数据(存在 - 缺乏)和环境变量用作运行模型的输入。生成了两个模型,完整的模型和最终模型。主成分分析(PCA)工具用于减少数量并选择环境变量。完整模型在曲线下的ROC为0.755区域(AUC),而最终模型的ROC为0.772 AUC值和土地覆盖率的值最高。与使用所有变量的完整模型不同,最终模型仅包含合适的变量,不包括高度相关以防止结果高估的变量。适合该物种的区域约为710万公顷,而不合适的区域为2000万公顷。该物种的最高潜在收获区域是Agusan del Sur,覆盖了518,570.42公顷。S。在压力条件下(例如损坏的土壤)种植时,脉管长期生长。当玉米被插入和受精时,这会改善。该物种的财务业绩很差,与传统培养的外来者相比,由于其旋转持续时间较长,因此在财务上最不可能可行。即使木材的价格上涨,这也可以降低内部收益率和净现值。