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受管理森林中的风力涡轮机部分取代了普通鸟类
风力涡轮机越来越多地安装在森林中，这可能导致气候缓解工作和自然保护之间的土地使用纠纷。环境影响评估先于风力涡轮机的建造，以确保风力涡轮机仅安装在具有潜在保护价值的管理或退化森林中。然而，尚不清楚在环境影响评估中被认为无关紧要的动物是否会受到管理森林中风力涡轮机的影响。我们调查了风力涡轮机对常见森林鸟类的影响，方法是沿德国黑森州 24 片温带森林中风力涡轮机影响梯度计数鸟类。在 860 个点计数期间，我们计数了 45 个物种的 2231 只鸟。鸟类群落与森林结构、季节和风力涡轮机的转子直径密切相关，但与风力涡轮机距离无关。例如，在安装风力涡轮机的结构较差（-38%）和单一栽培（-41%）的森林中，以及在安装较大和较多风力涡轮机（-24%）的幼年落叶林（-36%）中，鸟类数量减少。总体而言，我们的研究结果表明，管理森林中的风力涡轮机部分取代了常见的森林鸟类。如果这些鸟类被迫流离失所，风力涡轮机可能会间接导致其种群数量下降。然而，森林鸟类群落对当地森林质量的敏感度高于对风力涡轮机的存在。为了防止森林动物进一步流离失所，在风力涡轮机的空间规划中应优先选择对野生动物质量最低的森林，例如高速公路沿线小型且结构较差的单一栽培林。
树 - 养育育种 - 居民 - temperate-Forests- ...
地方发展中心（CEDEL）和文化和土著研究中心（CIRIR），Villarrica Campus，Pontifical catulica cat的Villarrica校园农业与森林科学学院生态系统与环境系野生动植物实验室，宗教大学cat cat g olima de Chile，Avda。vicu〜na Mackenna 4860，Macul，Macul，大都会地区，智利C角国际全球变化研究与生物文化保护和生物文化保护中心（CHIC），De Magallanes大学和应用生态与可持续性中心（CAPES）智利D国家奥杜邦学会，奥杜邦美洲，伯纳多或希金斯501，维拉里卡，阿劳卡尼亚地区，智利
新闻稿：立即发布 H&M 集团和 WWF 试行新的 AI 解决方案，帮助减轻柬埔寨天然林的压力 金边，2022 年 8 月 25 日：今天推出了一款使用人工智能 (AI) 的新应用程序，以支持服装和纺织工厂减少对森林砍伐的潜在贡献。这是 H&M 集团和 WWF 在柬埔寨在创新技术开发方面的一次令人兴奋的合作。 环境部国务秘书 Neth Pheaktra 阁下表示，环境部对 H&M 集团和 WWF 合作开发的木材人工智能应用程序的推出表示赞赏。 “我们欣赏 WWF 和 H&M 集团的这一创新举措，并欢迎 H&M 集团致力于应对气候变化并通过其生产链减少对天然林的压力，”他说。 “WoodAi 应用程序为解决一些导致森林砍伐的驱动因素做出了重要贡献。 “该部鼓励其他服装品牌效仿这一做法，并支持保护天然森林和野生动物的努力，以造福人类和自然，”Neth Pheaktra 阁下补充道。国务卿呼吁私营部门与柬埔寨王国政府携手合作，通过改善保护区内及周边当地社区的生计来发展当地经济。还鼓励公司尽其所能
新闻稿：立即发布 H&M 集团和 WWF 试行新的 AI 解决方案，帮助减轻柬埔寨天然林的压力 金边，2022 年 8 月 25 日：今天推出了一款使用人工智能 (AI) 的新应用程序，以支持服装和纺织工厂减少对森林砍伐的潜在贡献。这是 H&M 集团和 WWF 在柬埔寨就创新技术开发进行的一次激动人心的合作。环境部国务秘书 Neth Pheaktra 阁下表示，环境部对 H&M 集团和 WWF 合作开发的木材人工智能应用程序的推出表示赞赏。“我们赞赏 WWF 和 H&M 集团的这一创新举措，并欢迎 H&M 集团承诺通过其生产链应对气候变化并减轻对天然林的压力，”他说。“WoodAi 应用程序对解决导致森林砍伐的一些因素做出了重要贡献。该部鼓励其他服装品牌效仿这一做法，并支持保护天然森林和野生动物的努力，以造福人类和自然，”Neth Pheaktra 阁下补充道。国务卿呼吁私营部门与柬埔寨王国政府携手合作，通过改善保护区内及周边当地社区的生计来发展当地经济。还鼓励公司尽一切努力帮助减轻对天然森林的压力。政府支持这些举措，以及对软木行业的保护友好和负责任的管理实践。WoodAI 应用程序可以快速识别木材种类，并可以进一步支持服装厂解决生物质采购信息不足的问题。该应用程序只需使用智能手机和微距镜头，即可在工厂门口识别木材种类，帮助工厂验证其用于发电的木材是否来自 H&M 集团批准的种植园树种残留物，例如芒果和腰果，这些树种不太可能导致森林砍伐。
使用机器学习模型随机森林预测缺血性中风的大血管闭塞
摘要背景鉴于疾病的发病率和干预时间窗短，在院前及时识别大血管闭塞 (LVO) 极为重要。目前的评估策略仍然具有挑战性。本研究的目的是开发一个机器学习 (ML) 模型，使用院前可访问的数据来预测 LVO。方法纳入 2016 年 1 月至 2021 年 8 月期间在基于计算机的急性卒中患者在线数据库（用于卒中管理质量评估-II）数据集中接受 CT 或 MR 血管造影并在症状出现后 8 小时内接受再灌注治疗的连续急性缺血性卒中患者。我们开发了八个 ML 模型，将美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 项目与人口统计学、病史和血管危险因素相结合，以识别 LVO 并验证其有效性。结果最终，15 365 名患者被纳入训练集，4 215 名患者被纳入测试集。在测试集上，随机森林 (RF)、梯度提升机和极端梯度提升的曲线下面积 (AUC) 为 0.831（95% CI 0.819 至 0.843），高于其他模型，其中 RF 的特异性最高（0.827）。此外，RF 的 AUC 高于其他量表，与 NIHSS 相比，模型的准确率提高了 6.4%。我们还发现识别 LVO 的前五项是 NIHSS 总分、凝视偏差、意识水平 (LOC)、LOC 命令和左腿运动。结论 我们提出的模型可以成为基于院前可获取医疗数据的预测 LVO 的有用筛查工具。试验注册号 NCT04487340。
使用机器学习模型随机森林
摘要背景鉴于疾病的发病率和干预时间狭窄的时间窗口，在院前阶段对大血管闭塞（LVO）的及时识别非常重要。当前的评估策略仍然具有挑战性。这项研究的目的是开发机器学习（ML）模型，以使用院前可访问数据来预测LVO。在基于计算机的急性中风患者的症状发作后8小时内接受了CT或MR血管造影术并在8小时内接受再灌注疗法的连续急性急性缺血性中风患者，包括2016年1月至2021年8月。我们开发了八种ML模型，以将国立卫生学院中风量表（NIHSS）项目与人口统计学，病史和血管风险因素相结合，以识别LVO并验证其效率。结果最后，训练组中包括15例365例患者，并将4215例患者纳入了测试组中。在测试集，随机森林（RF），梯度提升机和曲线下的极端梯度提升面积为0.831（95％CI 0.819至0.843），它们高于其他模型，RF呈现出最高的特异性（0.827）。此外，RF的AUC高于其他量表，与NIHS相比，模型的准确性提高了6.4％。我们还发现，识别LVO的前五项是NIHSS总分，凝视偏差，意识水平（LOC），LOC命令和电动机左腿。结论我们提出的模型可能是基于院前可访问的医疗数据来预测LVO的有用筛选工具。试用注册号NCT04487340。
林分结构多样性和具有叶氮保守策略的物种推动热带原始森林地上碳储量
模型和预测系数。 Beta t PR 2 AICc 群落加权平均值（CWM）的影响 模型 1 <0.001 0.28 105.52 常数 9.20 0 7.21 <0.001 CWM SLA-Y -0.01 -0.39 -2.33 0.024 CWM LT-Y -2.66 -0.46 -3.21 0.002 CWM LNC-Y -0.02 -0.34 -2.70 0.009 CWM LDMC-M -5.35 -0.44 -0.28 0.007 功能多样性（FDvar）、物种多样性和林分结构多样性的影响 模型 2 <0.001 0.51 80.80 常数 3.35 0 14.36 <0.001 FDvar LDMC-M -1.17 -0.27 -2.59 0.012 DBH 多样性 1.85 0.49 4.24 <0.001 高度多样性 0.53 0.17 1.60 0.116 所有预测变量的联合效应 模型 3 <0.001 0.57 76.18 常数 4.14 0 11.15 <0.001 CWM LNC-Y -0.02 -0.25 -2.65 0.011 FDvar LDMC-M -1.16 -0.27 -2.73 0.009 DBH 多样性 1.78 0.47 4.30 <0.001 高度多样性 0.56 0.18 1.78 0.081
温带混合森林中森林生物多样性的环境驱动因素 - 一种多核心方法
AlkotmányU的生态研究中心生态学与植物学研究所。2 - 4，H-2163Vácrátót，匈牙利B森林现场诊断和分类部，pf。132，H-9401 Sporon，匈牙利C植物解剖学系，生物学研究所，EötvösLorándUniversity，PázmányP。Stny。 1/c，H-1117布达佩斯，匈牙利d ostffyasszonyfai u。 60，H-9600Sárvár，匈牙利E系，兽医大学，PF。 2，H-1400布达佩斯，匈牙利F森林和森林保护研究所，pf。 132，H-9401 Sporlon，匈牙利G Bem J. U。 1/d，H-2066Szár，匈牙利H Zichy P. U。 3/1, H-2040 Budaörs, Hungary i Biodiversity & Macroecology Group, Department of Biological, Geological and Environmental Sciences, Alma Mater Studiorum – University of Bologna, via Irnerio 42, 40126 Bologna, Italy j Plant Protection Institute, Centre for Agricultural Research, Herman O. u. 15，H-1022布达佩斯，匈牙利K Damjanich J. U。 137，H-1154布达佩斯，匈牙利L部，匈牙利自然历史博物馆，巴罗斯U。 13，H-1088布达佩斯，匈牙利132，H-9401 Sporon，匈牙利C植物解剖学系，生物学研究所，EötvösLorándUniversity，PázmányP。Stny。1/c，H-1117布达佩斯，匈牙利d ostffyasszonyfai u。60，H-9600Sárvár，匈牙利E系，兽医大学，PF。 2，H-1400布达佩斯，匈牙利F森林和森林保护研究所，pf。 132，H-9401 Sporlon，匈牙利G Bem J. U。 1/d，H-2066Szár，匈牙利H Zichy P. U。 3/1, H-2040 Budaörs, Hungary i Biodiversity & Macroecology Group, Department of Biological, Geological and Environmental Sciences, Alma Mater Studiorum – University of Bologna, via Irnerio 42, 40126 Bologna, Italy j Plant Protection Institute, Centre for Agricultural Research, Herman O. u. 15，H-1022布达佩斯，匈牙利K Damjanich J. U。 137，H-1154布达佩斯，匈牙利L部，匈牙利自然历史博物馆，巴罗斯U。 13，H-1088布达佩斯，匈牙利60，H-9600Sárvár，匈牙利E系，兽医大学，PF。2，H-1400布达佩斯，匈牙利F森林和森林保护研究所，pf。132，H-9401 Sporlon，匈牙利G Bem J. U。 1/d，H-2066Szár，匈牙利H Zichy P. U。 3/1, H-2040 Budaörs, Hungary i Biodiversity & Macroecology Group, Department of Biological, Geological and Environmental Sciences, Alma Mater Studiorum – University of Bologna, via Irnerio 42, 40126 Bologna, Italy j Plant Protection Institute, Centre for Agricultural Research, Herman O. u. 15，H-1022布达佩斯，匈牙利K Damjanich J. U。 137，H-1154布达佩斯，匈牙利L部，匈牙利自然历史博物馆，巴罗斯U。 13，H-1088布达佩斯，匈牙利132，H-9401 Sporlon，匈牙利G Bem J. U。1/d，H-2066Szár，匈牙利H Zichy P. U。3/1, H-2040 Budaörs, Hungary i Biodiversity & Macroecology Group, Department of Biological, Geological and Environmental Sciences, Alma Mater Studiorum – University of Bologna, via Irnerio 42, 40126 Bologna, Italy j Plant Protection Institute, Centre for Agricultural Research, Herman O. u.15，H-1022布达佩斯，匈牙利K Damjanich J. U。137，H-1154布达佩斯，匈牙利L部，匈牙利自然历史博物馆，巴罗斯U。13，H-1088布达佩斯，匈牙利
鉴定宽阔的森林和开放土地具有高生态重要性的斑块，瓦尔>
在2015年，瑞典的县行政委员会被赋予制定绿色基础设施的区域行动计划，以增强当局在其工作中所做的战略工作，包括土地使用变化，以增强物理计划，申请和许可。行动计划的目的是在景观水平上识别生物型和结构，这些景观水平对管理层维护或改善生物多样性和生态系统服务的状态至关重要。为瑞典每个县发布的区域行动计划。在VästraGötaland县的计划中（2019年县行政委员会），Valle-Billingen地区被确定为具有阔叶森林密度重要的景观。这种类型的生物管道（指定的生物群落）具有特殊的兴趣，而绿色基础设施行动计划指出，在该领域中保护和改善基础设施的重要性。但是，还有一棵需要开放土地的有珍贵的树木的生物群。，并且，由于阔叶森林是一片封闭的森林，但是宝贵的树木需要开放的土地，因此这两个生物植物可能会争夺太空。要检查如何解决这场潜在的冲突，我们在这里提出了一项研究，该研究使用了整体研究，同时考虑了Valle-Billingen（以下称）在瑞典的VästraGötaland的Valle-Billingen（以下简称Valle）的生物多样性能力和管理。
保护区战略2020-2030-公园和森林
保护区在对气候变化的本地和全球反应中起着重要作用，并在缓解气候变化和适应其影响方面发挥了作用，包括增强生态系统对气候变化的韧性以及为本地野生动植物提供避难所。随着气候变化的影响，保护区将变得更加重要，并且是社会，生物多样性和景观过程如何改变并适应新的环境条件的核心。自然系统，其中保护区是一部分，从大气中收集大量碳，将其存储在植被和土壤中，从而阻止其回到大气中。在澳大利亚和新西兰，据信，据信存储在保护区中，占碳总股票的100亿吨（10吉腾顿）或总碳股票的12％。昆士兰州的保护区包含许多高碳序列生态系统，包括热带和红树林。
通过空间数据帮助当地青年应对热带森林砍伐问题摘要热带森林是缓解全球气候变化的关键。
通过空间数据赋权当地青年解决热带森林砍伐问题 摘要 热带森林是帮助缓解全球气候变化的关键。如果没有热带雨林国家的青年的参与，减少森林砍伐的努力就不会有效。当他们获得权利时，他们可以成为解决森林砍伐问题的真正催化剂。空间数据成为这种赋权的关键工具。最近的空间技术进步使当地青年能够帮助监测高分辨率的森林变化。正如印度尼西亚的两个例子所示，青年可以通过公民科学运动或众包帮助生成与森林砍伐相关的数据，并将这些数据用于实地森林监测和活动。 ______________________________________________ 热带森林是世界公民缓解气候变化的有力工具，因为它们含有碳，并具有局部冷却效应。全球约 8% 的排放来自热带森林的树木覆盖损失，但它们可以提供 2030 年前所需的 23% 具有成本效益的气候缓解措施（Gibbs 等人，2018 年）。如果没有热带森林内或附近的居民的参与，减少森林砍伐和减缓气候变化的努力将不会有效。事实上，土著土地的森林砍伐率通常要低得多（Chhatre 和 Agrawal，2009 年）。此外，砍伐和将热带森林转变为其他土地用途通常是由当地人对收入的需求以及当地和全球经济对商品的需求驱动的。与这些土著和当地社区合作对于防止大规模森林砍伐和改善这些社区的生计非常重要。这些社区毫无疑问是由大量年轻人组成的。拥有大量热带雨林的国家也是青年人口激增的发展中国家。例如，印度尼西亚拥有全球现存热带雨林的 10% 左右，居住着 6300 多万 30 岁以下的年轻人，占该国总人口的近四分之一（世界银行，2020 年）。如果为居住在森林内或附近的年轻人提供成长和采取行动所需的知识和机会，他们可以成为保护雨林和减缓气候变化的积极力量。如今，年轻人在气候行动中发挥的作用越来越大，值得特别关注。社交媒体让年轻人更容易推动社会进步，并提出创新解决方案来支持当地社区的可持续发展。重要的是，最近以西方为主的青年领导的气候运动挑战了老年人统治年轻人的传统，并维护了子孙后代与当代人的利益平等。如果热带雨林国家的年轻人团结一致、有力地加入气候运动，要求更好、更可持续地管理本国的雨林，想象一下他们会对自己的国家和全球产生的影响。如果他们能够获得并生成数据，成为雨林保护领域采取明智行动的基础，他们的努力可能会进一步扩大。