周围的景观主要由位于猎人IBRA子区域的Box -ironbark桉树森林和林地社区主导。但是,对航空摄影的审查显示,该斑块与现有的本地植被隔离。糖胶是南澳大利亚州特有的一种物种,被广泛用于新南威尔士州的种植园和康复地点。在审查了直接位置中发生的PCT和其他可能发生在猎人IBRA子区域中的PCT(如Bionet植被分类应用程序(VEG-C)中所述),因此可以确定,由于缺乏PCT,因此由于缺乏PCT,因此无法合理地将糖牙龈康复分配给了PCT和PCTS PCTS ctts ctts ctts ctts cte ctts cte cte ctte cte cte cte cte cte ccts cte cte cte cte ccts cont ccts cont ccts cont cct cct的贵族均缺乏。
摘要。藏族高原(TP)拥有多种植被类型,范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而,TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的,或者具有不足的植被类型,以表征某些独特的TP生态系统,例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5%的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后,TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外,我们发现,在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99%,而shrubland则以不同的形式(落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛)为特征,这些形式在很大程度上是由平线所确定的,并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63%的4.63%。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础,这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981(Huang等,2023A)和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2(Huang et al。,2023a)中免费获得。 分别。此外,可以在https:// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022(最后一次访问:2024年6月6日)上查看分类图。
提供土地持有人信息的本地植被监管草案(NVR)图。它提供了在LLS ACT和LLS调节中定义和概述的土地类别的视觉表示。该地图向土地所有者提供了有关立法中描述的土地类别的指导。土地类别将帮助您确定2018年土地管理(本地植被)法规(土地管理法典)或是否可以利用允许活动来清理植被,确定是否需要批准。
预计地中海地区的气候将变得更加温暖和干燥,但未来的降水预测尚不确定,尤其是在北部。此外,确定由CO 2升高引起的植物生理反应的困难使对未来蒸发需求的估计复杂化,从而增加了未来干旱评估的不确定性。对上升CO 2的植被反应预计将在折痕辐射使用效率并降低气孔电导率中,从而提高植物的用水效率。在估计未来的干旱和干旱时,通常会忽略这些影响。因此,这项研究的主要目的是估计气候变化和植被气孔降低对预计水平衡成分的影响,以及在意大利中部中型集水区中对干旱的影响。我们将水文模型与来自五个区域气候模型的气候预测验证,并考虑是否对植被反应进行模拟。结果表明,它们的包容性显着影响潜在的蒸散液。其他水平成分,即实际的蒸散量,水产量,渗透和灌溉,也受到影响,但变化较小,但变化较小。是否考虑或不考虑CO 2对气孔电导的抑制作用,再加上与降水有关的不确定性,高度影响对未来干旱的估计,因为未来气候分类范围从“潮湿”到“半动脉”到“半动脉”,具体取决于模拟和气候模型,即使模型需要谨慎地与CO型输出相比,与CO 2浓度更高的浓度相比2浓度相比2浓度比6660 ppp。
背景和目标:红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是,缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此,这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说,本研究旨在通过现场调查,异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法:本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查,异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查,以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量,然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像,然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析,以获得碳库存估计模型。的发现:从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解,显示出14.18公顷。结论:将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明,红树林的物体在0.21-1的值范围内,分为三个密度类别:高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林,即Rhizophora apiculata,Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系,产生了方程模型碳库存= 474.61,植被指数值 + 17.238,线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间,每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间,每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明,使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。
大多数排放场景表明,在未来500年内,温度和降水状态将在全球范围内发生巨大变化。这些变化将对生物圈产生巨大影响,物种被迫迁移以遵循其首选的环境条件,从而移动和分散的生态系统。但是,气候变化影响的大多数预测仅达到2100,这限制了我们对气候影响的时间范围的理解,并可能阻碍了适当的适应性动作。为了解决此数据差距,我们使用一般循环模型在不同的CO 2排放场景下,从2000年至2500年对未来的气候变化进行建模。然后,我们将生物群体模型应用于这些建模的气候期货,以调查全球植被的气候强迫的转变,实施这些建模植被变化所需的迁移的可行性以及基于现代人类的人类土地使用的潜在重叠。在一个公平情况下,多达40%的陆地区域预计将适合于2500。冷适应的生物群落,尤其是北方森林和干苔原,预计将遭受合适面积最大的损失。没有缓解的情况,这些变化可能会对全球生物多样性和提供生态系统服务产生严重的影响。本文是主题问题的一部分,“生态新颖性和行星管理:转化生物圈中的生物多样性动态”。
翻译认证。翻译人员。 E / Tim E:Quito,3月11日2024年签名:翻译人员。 E / Tim E:Quito,3月11日2024年签名:
具有C 4光合作用途径的植物通常对气候变化的反应与更常见的C 3型植物不同,因为它们的独特解剖学和生化特征。这些不同的反应有望驱动全球C 4和C 3植被分布的变化。但是,当前的C 4植被分布模型可能无法预测此反应,因为它们不会捕获多个相互作用的因素,并且通常缺乏观察性约束。在这里,我们使用了植物光合途径,卫星遥感和光合最佳理论的全球观察结果,以产生观察到的观测约束的C 4植被的全局图。我们发现,全球C 4植被覆盖范围从2001年至2019年的17.7%降低到土地表面的17.1%。这是由于CO 2升高C 3型光合作用而升高C 4天然草覆盖的净结果,C 4作物覆盖物的增加,主要来自玉米(玉米)膨胀。使用紧急约束方法,我们估计C 4植被占全球生物合成碳同化的19.5%,这是以前估计范围内的值(18-23%),但高于动态全球植被模型的整体含量(14±13%;平均值±一个标准偏差)。我们的研究对C 4植物在当代全球碳周期中的关键作用和低估的作用提供了见解。
植被管理工作是指修剪,切割,修剪或砍伐或应用除草剂,植被和协助修剪,剪切,切割,修剪或跌倒或将除草剂应用于植被,植被的任何部分都在内部或可能内部,或者需要任何人,工具,工具,工具,工具,工具,工具,工具,工具,工具,工具,工具,工具,工具,工具,设备或距离,以确保普通人的距离。