有很多 Python 包可用,但没有一个可以处理气候数据集的多维。它安装起来非常容易(一行命令),不需要任何特殊的计算机,并且适用于 Window、Mac 和 Linux/Unix 系统。Xcast 并行化代码,因此速度更快。它包括所有传统方法(MLR、PCR、CCA)和最先进的 AI/ML 方法(如 ANN、随机森林等)。它读取 NetCDF/Grib2/Zar 数据,而传统工具需要“ASCII 格式”。它还可以读取任何模型输出(NMME、C3S、S2S 和 SubX 或您自己的)。它不仅仅是一个“Jupyter 笔记本”,而是一个 Python 包。
摘要:将森林植被纳入农业可确保自然资源保护和较高的碳封存。由于更好的土地覆盖管理,农林业系统中的土壤和径流损失减少了。在农作物之间种植树木或灌木后,土壤肥力逐渐改善。农林业系统中的土壤和水分流失减少可保护土壤质量和生育能力。连续的垃圾倒倒和根生物量增加农林业系统中的土壤碳含量,并改善了土壤物理,化学和生物学特性。系统效率提高了农林业的效率,反过来又提高了农业的生产力和可持续性。碳固化发生在农林业的较高水平上,这可能是最佳的气候变化选择。
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[19] Kunin,V.,Copeland,A.,Lapidus,A.,Mavromatis,K。,&Hugenholtz,P。(2008)。宏基因组学的生物信息学指南。微生物学和分子生物学评论,72(4),557-578。[20] Jolley,K。A.,Chan,M。S.,&Maiden,M.C。(2004)。MLSTDBNET分布的多洛克斯序列键入(MLST)数据库。BMC生物信息学,5(1),86。[21] Enright,M。C.和Spratt,B。G.(1999)。多焦点序列键入。微生物学的趋势,7(12),482-487。[22] Healy,M.,Huong,J.,Bittner,T.,Lising,M.,Frye,S.,Raza,S。,&Woods,C。(2005)。通过自动重复序列的PCR键入微生物DNA。临床微生物学杂志,第43(1)期,199-207。[23] Vergnaud,G。和Pourcel,C。(2006)。多个基因座VNTR(串联重复的可变数量)分析。分子鉴定,系统学和原核生物的种群结构,83-104。[24] Van Belkum,A。(2007)。通过多焦点数量的串联重复分析(MLVA)来追踪细菌物种的分离株。病原体和疾病,49(1),22-27。[25] Vergnaud,G。和Pourcel,C。(2009)。多个基因座变量串联重复分析数。微生物的分子流行病学:方法和方案,141-158。[26] Fricke,W。F.,Rasko,D。A.和Ravel,J。(2009)。基因组学在鉴定,预测和预防生物学威胁中的作用。PLOS Biology,7(10),E1000217。[27] Wu,M。和Eisen,J。A.(2008)。95-100)。一种简单,快速且准确的系统基因推断方法。基因组生物学,9(10),R151。[28] Liu,B.,Gibbons,T.,Ghodsi,M。和Pop,M。(2010年12月)。隐式:元基因组序列的分类分析。生物信息学和生物医学(BIBM),2010年IEEE国际会议(pp。IEEE。 [29] Wang,Z。,&Wu,M。(2013)。 门水平细菌系统发育标记数据库。 分子生物学与进化,30(6),1258-1262。 [30] Darling,A。E.,Jospin,G.,Lowe,E.,Matsen IV,F。A.,Bik,H。M.,&Eisen,J. A. (2014)。 系统缩影:基因组和宏基因组的系统发育分析。 peerj,2,e243。 [31] Taberlet,P.,Prud'Homme,S.M.,Campione,E.,Roy,J.,Miquel,C.,Shehzad,W。,&Melodelima,C。(2012)。 土壤采样和细胞外DNA的分离,适用于大量的起始材料。 分子生态学,21(8),1816-1820。IEEE。[29] Wang,Z。,&Wu,M。(2013)。门水平细菌系统发育标记数据库。分子生物学与进化,30(6),1258-1262。[30] Darling,A。E.,Jospin,G.,Lowe,E.,Matsen IV,F。A.,Bik,H。M.,&Eisen,J.A.(2014)。系统缩影:基因组和宏基因组的系统发育分析。peerj,2,e243。[31] Taberlet,P.,Prud'Homme,S.M.,Campione,E.,Roy,J.,Miquel,C.,Shehzad,W。,&Melodelima,C。(2012)。土壤采样和细胞外DNA的分离,适用于大量的起始材料。分子生态学,21(8),1816-1820。
●雨林地区的生物多样性有可能因野生动植物贸易和贩运而剥削,这可以削弱整个生态系统。(来源:联合国环境计划)●在过去的50年中,我们星球上哺乳动物,鸟类,鱼类,爬行动物和两栖物种的种群大小减少了68%。(来源:世界野生动植物基金会)。●尽管热带雨林仅占地球上土地的6%,但它们是世界上一半以上的动植物物种的家园,其中包括40,000种植物,1,300种鸟类和250万种不同的昆虫。(来源:国家地理)●人类野生动物冲突是一个社区和经济问题,与保护问题一样多,与可持续发展目标2:零饥饿相关。(来源:世界野生动植物基金会)●在全球范围内,大约30%的生物多样性损失是由于土地利用的变化,主要用于大规模农业。对雨林的自然资源(例如食品,医学和木材)的自然资源过度开发,约占生物多样性损失的20%。(来源:皇家学会)
背景Woolworths Group的目的是共同创造更好的体验,以度过美好的明天。与我们的目标相吻合,以积极影响我们的星球,我们正在努力使客户更容易通过负责任的方式来源商品,从而为自然和社区带来更积极的成果,从而使客户更容易做出可持续的选择。我们的森林砍伐方法是两个方面,重点是针对我们主要的森林砍伐商品(棕榈油;可可(Cocoa; cocoa; sockfeed incopfeed;牛肉(澳大利亚)和纸,纸浆和木材)和我们的其他商品的净方法,我们的其他商品的方法仍然是poce(咖啡,咖啡,茶,茶)和食物(in-cudue),以及零含量。我们打算以环境和社会负责的方式来采购这些商品,以确保它们是:
为了实现这一目标,将使用地面无人机方法估算的生物量测量与实际生物量数据进行了比较。比较了利用测量数据的广泛使用的基于过程的碳模型,以实现缩放潜力的适用性。为了评估树篱对农业系统的影响,将建模的树篱投入和产出应用于爱尔兰的“平均”乳制品,牛肉和可耕种的农业系统。该分析强调了新的树篱的保留和种植在农场规模上具有重要的缓解潜力。最后,以综合记分卡的形式出现了一种决策支持工具,该工具纳入了碳固存和生物多样性指标,用于本地评估。
●哥伦比亚的森林森林砍伐在环境和经济上都是不可持续的。该国每年损失200,000至300,000公顷的树木覆盖物,以扩大农业和牧场,非法采矿或非法作物。在各个部门,生态系统和市政当局之间的意义上存在显着差异。破坏森林不仅会影响环境。它对受影响社区的经济和社会发展也有负面影响。实际上,森林砍伐减慢了市政级别的人均GDP的融合,对低收入市政当局产生了更大的影响。此外,根据未满足基本需求指数等指标,森林砍伐和减少贫困之间没有相关性。
摘要 - 不同的微生物群存在于雨林和红树林植被土壤类型中,但对其人口和多样性的了解不多,因此,进行了这项研究,以评估和比较微生物的季节性变化,以及在尼日利亚州河流州哈科尔特港的两种植被土壤中的植被类型的多样性。在干燥和雨季中收集了顶部土壤(0-15cm)和地下土壤(15-30厘米)的样品,并进行标准分析。cow豆在栽培之前和之后的不同土壤和微生物种群中也进行了种植。结果表明,在干旱季节,红树林和雨林植被类型的微生物种群比其他季节都显着(P≤0.05)。微生物种群的范围是:总杂质细菌7.8-25.0 x105cfu/g和6.6-22.1 x105cfu/g;总核真菌2.0-5.4 x103cfu/g和0.3-0.9 x 103 cfu/g;放线菌0.2-3.7x103cfu/g和0.2-0.9x103cfu/g;硝化细菌0.2-6.9 x102 cfu/g和0.2-5.0x102cfu/g;氮固定细菌(0.2-1.3x102cfu/g和0.2-1.5x102cfu/g)分别用于雨林和红树林土壤。在所有季节中,总共分离出33种细菌,2种放线菌和15种真菌。芽孢杆菌是最主要的细菌,而曲霉菌是两种植被类型和所有季节中最为主要的真菌。牛豆种植和季节性变化后,不同土壤中的微生物种群增加了微生物多样性和种群。索引术语 - 植被,土壤,特征,细菌,真菌
45作为达沃市的M Ayor,杜特尔特(M R Duterte)是市政府的首席执行官,有责任“对市政政府的所有计划,项目,服务和活动进行一般监督和控制”(PHL-OTP-ootp-00000259”(第44444444444444444444444.44节)。他也有正式的“运营监督和