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AIA 树木栽培影响评估 AMS 树木栽培方法说明 AOD 高于地表基准 AONB 杰出自然美景区 AQMA 空气质量
AIA 树木栽培影响评估 AMS 树木栽培方法说明 AOD 高于地表基准 AONB 杰出自然美景区 AQMA 空气质量管理计划 ATC 空中交通管制员 BCKLWN 金斯林和西诺福克自治市议会 BCN 违反条件通知 BNG 生物多样性净增益 BS 英国标准 CA 保护区 CCTV 闭路电视 CHZ 沿海危险区 CIL 社区基础设施征费 CLEUD 现有合法使用或开发证书 CLOPUD 拟议合法使用或开发证书 CRM 碰撞风险建模 CS 核心策略 CSH 可持续住宅规范 CSNN 社区安全和邻里滋扰 CTMP 施工交通管理计划 CWS 县野生动物保护区 D 和 A 设计和访问声明 DDA 残疾歧视法 DEFRA 环境、食品和农村事务部 DISC 解除条件 DMPP 发展管理政策计划 DS 设计声明 EA 环境署 EBR 经济效益报告 EIA 环境影响评估 EN 执行通知 EVC 电动汽车正在充电
附录E：树木保留策略
尽管Covid-19影响了我们举办活动的能力，但说唱工作组探索了与员工互动的替代方法。作为《国家和解》第2020周的一部分，我们分享了“ RAP推荐”目录的每日建议，以此作为与共同利益和主题与代理商的同伴建立联系的一种方式。RAP建议是由RAP工作组开发的用户友好目录，使人们更容易与原住民和托雷斯海峡岛民文化建立联系，并在全年中增加参与和解活动的参与。该目录按活动进行分类，为事件，电影，纪录片，书籍和音乐提供了有用的指南，以创造更高水平的知识，并自豪，原住民和托雷斯海峡岛民的历史，文化和贡献。
转基因树木：我们可以吗？我们应该吗？
然而，推动转基因树木释放的呼声正在复苏。在人们越来越迫切地需要解决生态、生物多样性和气候危机的背景下，生物技术初创企业和公司再次承诺转基因树木是解决这些问题的必要“科学创新”。新的项目和试验正在进行中，包括备受宣传的“活碳”项目，该项目旨在封存碳以缓解气候变化，以及“转基因栗子”项目，该项目旨在恢复遭受枯萎病流行的美国标志性树木数量正在减少的现象。然而，在这些“典型”项目的背后，仍然存在着那些寻求最大化工业种植园利润的人，例如在木材、纸张或纸浆生产方面，其中一个例子是巴西即将实现一种耐除草剂的桉树的商业化，用于工业种植园。人们普遍认为，工业种植园的进一步商业化和扩张会加剧气候、生态和社会问题，也会进一步限制生物多样性、增加化学品的使用，并可能耗尽水资源。
谢菲尔德街道树木调查
2016 年高等法院的司法审查发现，市议会拒绝停止树木替换计划的行为并不违法，此后，市议会的心态变得更加强硬。从那时起直到 2018 年初，市议会的主流观点不仅是他们根据法律裁决有权击败反对派以实施“街道前进”计划，而且这也是正确的做法。我们采访过的市议会内部或与市议会关系密切的人士描述了从 2016 年开始，战斗、战争和冲突等词语在内部对话中的使用越来越多。其他人则提到了市议会中形成的地堡心态，描述了一种不接受外部观点、不鼓励内部异议并容易产生集体思维的文化。
基于自动收集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
文章 基于自动采集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
树木和林地战略工具包
这里使用的“树木景观”一词涵盖给定区域内的所有树木，无论是城镇、城市、县还是更广阔的景观。它包括单株树木、树篱、果园和林地，以及生长在私人土地以及地方当局或其他公共机构拥有或管理的土地上的树木。“树木景观”一词旨在承认树木之间的连通性，并强调以“联合”的方式管理它们可以改善结果。
用树木抵消牲畜甲烷
主要情况通过种植松树种植园林来抵消牲畜甲烷的变暖。在收获前的初始生长期间，一种新的松树种植园森林将碳从大气中隔离。第一次收获后，碳的一小部分仍然是收获的木材和其他水槽的隔离，而高部分则被返回到大气中。下一个旋转重复此循环。从松树种植园森林中的碳螯合的时间平均水平与与正在进行的甲烷排放的步骤变化相关的辐射强迫匹配 - 急剧的早期变化，然后随着时间的推移逐渐逐渐调整。这就是为什么将种植森林的温度影响与正在进行的牲畜甲烷排放的步骤变化的方法是为什么是高融合环境政策的有前途的途径。对于外来物种和本地物种都是如此，尽管随着时间的流逝所需的确切面积取决于许多因素，包括增长率和管理实践。
CRISPR/Cas 技术在树木基因组编辑中的进展与挑战
摘要 随着成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关蛋白 (Cas) 系统的出现，植物基因组编辑进入了对任何感兴趣的基因进行稳健而精确编辑的新时代。各种 CRISPR/Cas 工具包的开发使新的基因组编辑结果成为可能，这些结果不仅可以针对插入/缺失突变，还可以实现碱基编辑和主要编辑。CRISPR/Cas 工具包的应用迅速促进了经济重要物种的育种和作物改良。CRISPR/Cas 工具包还已应用于多种树种，包括苹果、竹子、大麻科、木薯、柑橘、可可树、咖啡树、葡萄树、猕猴桃、梨、石榴、杨树、拉坦乔伊特树和橡胶树。对这些物种的编辑应用已导致与生长、次生代谢以及抗逆和抗病性相关的关键基因的重大发现。然而，目前对树种的研究大多只涉及编辑技术的初步优化，对基于CRISPR/Cas的树种编辑技术进行更深入的研究，有望迅速加速树种育种和性状改良。此外，树种基因组编辑仍然主要依赖于基于Cas9的插入/缺失突变和农杆菌介导的稳定转化。瞬时转化是无转基因基因组编辑的首选，但在树种中效率通常很低，大大限制了其潜在应用。本文总结了使用CRISPR/Cas系统进行树种基因组编辑的现状，并讨论了阻碍CRISPR/Cas工具包有效应用于树种基因组编辑的局限性以及未来的前景。
使用人工智能协助树木风险评估
2014；Ciftci、Kane 等人。2014；Böttcher 等人。2016；Slater 2016、2021）。因此，新手树木风险评估员通常依赖于有限数量的经验或多或少的同事传授的技能，这些同事将他们的直觉传递给下一代。即使在受过培训的行业专业人士中，他们对影响评级可能性、失败评级可能性和失败评级后果的评估也存在很大差异（Stewart 等人。2013；Koeser 和 Smiley 2017）。一些机构已经制定了指导和认证计划，以提高树木评估培训和实践的标准（Norris 和 Moore 2020），例如 ISA 的树木风险评估资格 (TRAQ)（Dunster 等人2013）或德国的 FLL（FLL 2004）。虽然这几乎肯定会提高树木风险评估的标准（Koeser 和 Smiley 2017），但限制