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电力部门正在竞争脱碳,这将需要在维持和运营现有基础设施的同时,在风,太阳能和传输等基础设施(例如风,太阳能和传输)中建立。所有这些都必须以一种经济有效,安全和可靠的方式完成,当全球范围内,有100万种被灭绝的威胁,每年有200至2000种灭绝。该计划旨在在能源需求和监管不断变化的情况下以及增加社会期望的情况下以成本效益来解决新的学习,以应对物种挑战。
在保护美国的土地和水域中,建立一个国家EDRR工作队(美国内政部2016年)。工作队将由联邦实体和国家,部落和区域性倡议的代表组成,这些倡议将作为一个站立机构,以促进在现有和新的早期发现和快速响应工作中联邦机构与非联邦伙伴之间和非联邦合作伙伴之间的全国协调和沟通。工作组将在识别和评估优先侵入性物种,关键EDRR工具和技术的识别,协议和其他指导的起草以及确定紧急响应和准备工作的优先级中发挥关键作用。工作队还将有助于确定各个实体的角色和责任,并在EDRR框架的背景下制定决策标准。
印度尼西亚西努马克(Lombok)伦波克(Lombok)的红树林地区的鱼类生物多样性似乎被遗忘了,尽管伦波克(Lombok)是通往瓦拉西(Wallacea)地区的门户。这项研究的目的是确定伦波克红树林物种的生物多样性和状态。这项研究是在北龙目岛和东龙目木进行的,该吉尔网具有1英寸,1.5英寸和2英寸的网格,以及库存的净直径为1.5 cm和2 cm。获得的结果是属于41个部落和69属的79种鱼类。主要的物种是planiliza subviridis(13.17%),撒丁岛·勒穆鲁(Sardinella Lemuru)(12.44%)和西拉戈·西哈玛(Sillago Sihama)(11.70%)。指数(h)的值范围为2.542至3.356,物种丰富度(d)的价值范围为3.531至8.582,物种均匀度(E)的值范围为0.832至0.917。Sardinella Lemuru和Rastrelliger Faughni。该研究预计将提供有关龙目园红树林地区鱼类的丰富性和状态的信息,该信息可用于确定该地区的鱼类管理和可持续使用的政策策略。
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。
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要,包括生态研究,农业和保护工作。统计数据表明,错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较,这可能是耗时的,并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢,并且会遭受人为错误,从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展,尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外,对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习(ML)模型在来自四个植物物种(Arjuna,Guvva,Chinar,Jatropha)的叶片图像数据集上,我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取,实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性,并支持植物学,农业和环境管理中的各种应用。
简介低地和高地社区历史上使用了农林业方法。森林农民需要这些方法来可持续管理其生计土地资源。人类已经使用综合土地利用系统来满足每日生存需求,同时平衡农业产量和生态保护(Rezekiah等,2022)。诸如森林砍伐,土地退化和不可持续的生态系统管理等全球问题威胁到这些社区,并经常导致土地争端(Carius等,2018)。这些问题可能会影响农作物产量和农民收入。在农林业中,土地资源至关重要,因为社区森林农民的收入取决于他们饲养的植物的规模和种类(Fitri,2020年)。全球气候变化为农林业提供了难得的机会来存储大型
简介低地和高地社区历史上使用了农林业方法。森林农民需要这些方法来可持续管理其生计土地资源。人类已经使用综合土地利用系统来满足每日生存需求,同时平衡农业产量和生态保护(Rezekiah等,2022)。诸如森林砍伐,土地退化和不可持续的生态系统管理等全球问题威胁到这些社区,并经常导致土地争端(Carius等,2018)。这些问题可能会影响农作物产量和农民收入。在农林业中,土地资源至关重要,因为社区森林农民的收入取决于他们饲养的植物的规模和种类(Fitri,2020年)。全球气候变化为农林业提供了难得的机会来存储大型