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森林生态与管理-NSF -PAR
生物多样性在全球范围内正在下降，如果要逆转当前趋势，预测物种多样性至关重要。树种丰富度（TSR）长期以来一直是生物多样性的关键衡量标准，但在当前模型中存在很大的确定性，尤其是考虑到经典的统计假设和机器学习成果的生态解释性差。在这里，我们测试了几种可解释的机器学习方法，以预测TSR并解释美国大陆的驾驶环境因素。我们开发了两个人工神经网络（ANN）和一个随机森林（RF）模型，以使用森林库存和分析数据和20个环境协变量来预测TSR，并将它们与经典的广义线性模型（GLM）进行比较。模型。采用了一种可解释的机器学习方法，Shapley添加性解释（SHAP），以解释驱动TSR的主要环境因素。与基线GLM相比（R 2 = 0.7； MAE = 4.7），ANN和RF模型的R 2大于0.9，MAE <3.1。此外，与GLM相比，ANN和RF模型产生的空间群集TSR残差较少。塑形分析表明，TSR最好通过干旱指数，森林面积，高度，最干燥季度的平均降水量和平均年温度预测。塑造进一步揭示了环境协变量与TSR和GLM未揭示的复杂相互作用的非线性关系。该研究强调了森林地区保护工作的必要性，并减少了低森林但干旱地区的树种与降水有关的生理压力。此处使用的机器学习方法可用于研究其他生物的生物多样性或在未来气候场景下对TSR的预测。
计算器估计树二氧化碳的隔离
工具树在整个生命周期中将碳存储在其树干，树枝，叶子和根系中。树木的生长和碳存储受多种因素的影响，包括物种，土壤质量，水的可用性，光照和其他环境变量。为了解释这些方面，应至少详细介绍CO 2的计算器估算CO 2固换，或者允许用户选择碳池，碳存储时间范围，树种物种和地理规模。在选定的工具中，四个结合了详细评估1所需的最小方法论细节和数据质量，如表1所示。根据我们的分析，为每个分配了数据质量指标（DQI）分数（0-100，更高）。
森林、种植园、木材产品和澳大利亚碳...
树木固碳的速度和程度受多种因素影响，包括树种、立地质量、气候和管理。树木的碳封存率通常随着年龄的增长而降低。例如，在高大茂密的桉树林中，生长率从每年每公顷约 6.4 吨碳（对于 1-10 年树龄的树木）逐渐降低到每年每公顷约 0.7 吨碳（对于 100 岁以上的树木）4。成熟的管理原生林（包括用于生产等多种用途的森林和用于保护的森林）的碳储量通常在每公顷 130 至 415 吨碳之间5。这与世界各地成熟温带森林类型的估计值一致（例如，北美温带森林每公顷 199-586 吨碳，
爱尔兰：申请服务提供商开发...
标题：在不断变化的气候描述中为爱尔兰森林中的树种选择开发决策支持系统：拟议工作的核心目标是为森林经理和政策制定者提供决策支持工具，以评估当前和预测的未来气候变化情景下的物种适用性和收益率，并根据其最低的土地要求对树木的支持和生长进行分类。更新的决策支持工具应基于ClimAdapt项目下进行的工作，并应考虑到气候和增长因素的最新可用信息，并包括一个空间分析模块，以评估影响物种适合性和生产力的关键环境因素的区域评估。过程标识符：3B5E0D16AD684C1EA78A654481975464程序类型：打开程序是加速的：加速过程没有理由：该过程的主要特征：
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。
使用森林景观模型进行可再生能源与生物多样性关系情景分析
引入可再生能源 (RE) 对于建设可持续社会至关重要。然而，可再生能源可能导致能源生产和生物多样性保护之间的冲突。本研究进行了情景分析，以评估日本东北部别间屋史河流域能源与生物多样性之间关系的潜在冲突。由于农民人口减少，牧场废弃率不断上升，这是该地区的一个巨大不确定性来源。选择了两种替代可再生能源来利用这些废弃的牧场，每种都采用独特的方法来满足区域能源计划规定的目标，从而在景观尺度上产生不同的生态后果。模拟了 31 种可再生能源引入方案，包括一系列牧场废弃扩张速度和太阳能光伏 (PV) 电厂安装与生物质能使用的比例。使用两种 IPCC 代表性浓度路径 (RCP) 情景（2.6 和 8.5）将它们叠加，从而产生了 62 种情景，这些情景根据可再生能源供需平衡和生态影响被概括为三组。使用 LANDIS-II 模型模拟了 2016 年至 2100 年的这些情景。结果表明，牧场废弃率和两种可再生能源的比例都对树种多样性和猛禽栖息地适宜性的变化有很大影响。转变为树木生物质能生产的废弃牧场转向以先锋物种为主的森林。过渡森林的植物物种组成因气候情景而异。RCP 8.5 情景中到 2100 年的较高温度阻止了白桦的建立，并改变了树种多样性和毛叶木的栖息地适宜性。生物质能利用产生的能量少于需求，但增加了三个生态指标。太阳能光伏系统提供的能源超过了区域需求，但两个地区的树木多样性和栖息地适宜性指数
多佛区理事会生物多样性职责目标和初始行动（2024年5月）
储量；耕地；出租的放牧；以及依赖水和沿海栖息地。设施开放空间，包括体育设施，为居民和游客享受自然环境和参加户外活动提供了机会。此类领域对于吸引用户进入适当管理的站点并远离敏感，更多的生物多样性网站也很有价值。考虑了公园和开放空间的潜力，以在适当的情况下通过修订的管理实践来促进生物多样性。例如，使用低强度的割草方式对草原的某些区域进行管理，并在适当的情况下选择种植方案的各种本地树种。公园和便利设施开放空间策略（2013年） - 战略目的包括提高主要公园和其他绿色空间的标准，并确定提供的差距。绿色标志
