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对植被结构和土壤的生态研究...
印度热带地区的抽象植物入侵引起了植被结构和土壤特征的交替。目前的研究是为了评估印度迅速城市化的干燥热带地区迅速城市化的干燥干燥地区，评估juliflora invaded和无侵蚀地的土壤的植被结构和物理化学特性。在三个季节（n = 20x3x2）的两个地点，通过120个随机四倍体（每个1Mx1m）估算了植物物种的含量。在三个季节中，两个地点总共有36个随机采样的表面土壤（0-10 cm），分析了土壤pH，水分含量，有机碳和总氮。使用9个α多样性估算了植被的多样性，并通过绘制丰富多样性曲线来评估一个β多样性指数和优势。植被的相似性是由索伦森的修改指数估计的。记录了35个家庭的98种植物物种。顶级占主导地位的家庭包括紫豆菌，麦娃娃科，asteraceae和fabaceae。主导地位随着现场和季节而变化。季节性多样性在雨季>冬季>夏季的顺序中有所不同。朱利夫洛拉疟原虫的多样性低于非侵入地点的多样性。与雨季相比，植被在干燥月份往往不同。地面土壤显示出很大的特征变化。在入侵部位记录了较高的有机物和总氮。土壤水分随季节的变化而显着变化，尽管同一季节没有地点差异。总而言之，研究表明，在印度干燥的热带城市化景观中塑造植被结构时，土壤位置，季节，植物入侵和干扰存在复杂的相互作用。关键字：干燥的热带，植物多样性，植物入侵，朱利夫洛拉（Juliflora），城市植被。
动态全球植被模型DGVM
大多数DGVM都包括生物缘化学通量和植被动力学的面向过程的制剂（图1），包括：资源的建立，生产力和竞争，资源分配，增长，干扰（请参阅“动态全球植被模型中的火”）和死亡率。该模型的基本单元是“植物功能类型”（PFTS），旨在捕获生物圈中的主要植物。DGVM的外部强迫由（Global）CO 2，气候和土地使用（来自观察或场景）的趋势提供。
划分程序：植被管理计划
Essential Energy 进一步将其五个植被管理区域划分为约 3,900 个植被管理区 (VMA)，这些区域代表了类似风险和工作类型的逻辑分组。根据 Essential Energy 自己的定义，每个 VMA 分为“城市”或“农村”，从而吸引最适合环境的不同危害管理周期和植被处理方法。程序允许在城市 VMA 中存在农村站点以及农村 VMA 中存在城市站点的情况下采用量身定制的方法。
计划证书：生物多样性和本地植被
•根据《卑诗省法》第5部分，遵守生物多样性管理协议的生物多样性管理站点。这还包括根据《 1995年以前威胁物种保护法》第7A部分遵守生物库协议的土地。如果已将环境和遗产办公室首席执行官通知了该协议，则只需要将其引用这些协议。
将基于花粉的定量植被重建与植被模型的输出进行比较的挑战 - 欧洲的角度
摘要。我们比较了全新世树的覆盖范围的变化，这些变化是从瞬时地球系统模型模型所得出的（Max Planck Institute Earth System Model模型 - MPI-ESM1.2，包括地表和动态植被模型JSBACH和动态植被与高间隙分辨率分辨率分辨率的时间分段在动态蔬菜模型LPJ猜测中执行的（Ly） - lydam tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor and – lundam – lundam – lundam-lundAmj-基于基于花粉的定量重建基于揭示（大型地点的蔬菜丰度的区域估计）模型的揭示。动态植被模型并揭示了与欧洲大部分地区树覆盖的一般时间趋势的一致，在千禧一代期间具有大的树覆盖物，并且在靠近当前时间的树覆盖物中较小。但是，揭示树盖的减少比模型早得多，这表明人为森林砍伐比模型中规定的土地使用要早得多。与重建相比，LPJ-Guess通常高估了树的覆盖率，但MPI-ESM表明，在中欧和不列颠群岛中，树覆盖的百分比较低。对模拟气候与基于杀菌气候的气候重新结构的比较表明，在大多数情况下，树覆盖中的模型 - 数据不匹配是在气候下不受偏见驱动的。替代，灵敏度实验表明，该模型的结果很大程度上取决于模型的NATU-
植被/生态系统建模和分析项目
摘要。我们比较了三个生物地理模型（BI0ME2，动态全球植物地理模型（Doly）和映射的大气层土壤系统（MAPS））和三个生物地球化学模型（Biome-BGC（Biome-BGC（5iogeochochecles），Century Centrive Cycles和Terrestrial Ecosystem Modeliation coperiation cosials Coreriatiountious conericious conericious and Coniountious conecorers，比较了三个生物地理学模型（BI0ME2，动态全球植物地理模型（Doly）和映射的大气层土壤系统（MAPS））。我们还比较了这些模型在加倍的CO 2和一系列气候场景下的模拟。在当代条件下，生物地理模型成功模拟了主要植被类型的地理分布，并具有相似的森林面积估计值（占美国群岛的42％至46％），草原（17至27％），稀树草原（15至25％）（15至25％）和灌木丛（14至18％）。生物地球化学模型估计相似的大陆级净初级生产（NPP； 3125至3772 x 10 ^^ GC Yr'^）和总碳存储（108至118 x 10*^ GC），以实现现代条件。在三种通用循环模型（俄勒冈州立大学（OSU），地球物理流体动力学实验室（GFDL）和英国气象办公室（UKMO）产生的双重co 2和相关平衡峰的场景中，所有三个生物地理学模型均显示了整个森林区域的差异（在森林中均均均依赖于3.在3.之间均均依赖于3.之间，这均依赖于3.之间的三个生物地理学模型（UKMO）。由于降水量大大增加，在GFDL方案下，所有三种模型（BI0ME2，Doly和Maps）的唯一一致收益在GFDL方案下。在UKMO，DOLY下的森林区域丢失了森林区域，在UKMO和OSU下的BI0ME2下的森林区域。发生森林面积估计的可变性是因为生物地理模型的水文循环对温度和CO 2的升高具有不同的敏感性。通常，在融合气候变化和升高的CO 2浓度时，生物地理模型产生了广泛的结果。在这些情况下，由生物地球化学模型估计的NPP在2％（具有UKMO气候的Biome-BGC）和35％（具有UKMO气候的TEM）之间增加。总碳存储的变化范围从33％的损失（具有UKMO气候的Biome-BGC）到16％的增长（OSU气候下降）。NPP和碳存储的世纪反应是正面的，并且对Biome-BGC和TEM的响应进行了中间。发生碳循环反应的可变性是因为生物地球化学模型的水文和氮气周期对温度和CO 2的升高具有不同的敏感性。当生物地理模型的植被分布运行时，NPP的范围从没有反应（Biome-BGC具有UKMO气候的所有三种生物地理模型植被）到增加40％（OSU气候的地图植被的TEM）。总碳储存响应范围从39％的降低（具有UKMO气候的MAPS植被）到增加32％（OSU和GFDL气候的地图植被的TEM）。Biome-BGC与MAPS植被的UKMO反应主要是由于森林面积下降和温度引起的水胁迫引起的。TEM与地图植被的OSU和GFDL响应主要是由森林膨胀和温度增强的氮循环引起的。
2 本土植被和栖息地 2.1 简介
山区仍有大片的瑞木和塔瓦森林，其中大部分为公有，受法律保护。一些山区有灌木丛。这是森林再生的第一阶段，可能包含濒危植物物种。国际公认的旺格马里诺湿地大部分也受法律保护。这些地区和怀卡托下游湖泊共同构成了从东北部（米兰达）到西南部（奥特亚港）的半连续本土栖息地带。在此带之外，本土植被和栖息地已严重枯竭，特别是在低地地区，在某些情况下只剩下少量残余。这些残余中很少有正式的保护。这些残余的低地地区，包括森林和具有国际意义的湿地，对生物多样性做出了重要贡献。主要水生景观有怀卡托河、怀帕河、下怀卡托湖、汉密尔顿附近的泥炭湖、拉格伦（Whaingaroa）港和奥特亚港。
基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。