摘要:确定房地产价格的传统(手动)方法在某些情况下容易犯错,这些错误可能是由于分心,缺乏专心或易受房地产经纪人欺诈的脆弱性。这项工作着重于使用更多最新方法评估房地产的房屋价格预测。使用诸如房屋定价指数和随机森林机器学习技术等方法的房屋定价已被讨论,提出了一种新方法,作为使用额外树回归的模型,因为它在树木建造过程中引入了额外的随机性。Kaggle波士顿壳体数据集具有506个条目,并采用了14个功能来训练和测试开发的模型,然后通过平均绝对误差和平均平方误差来确定效率。此外,在随机森林回归模型和提出的预测模型之间进行了比较,该模型表明,新的预测模型比随机森林回归产生的性能更好。
简介低地和高地社区历史上使用了农林业方法。森林农民需要这些方法来可持续管理其生计土地资源。人类已经使用综合土地利用系统来满足每日生存需求,同时平衡农业产量和生态保护(Rezekiah等,2022)。诸如森林砍伐,土地退化和不可持续的生态系统管理等全球问题威胁到这些社区,并经常导致土地争端(Carius等,2018)。这些问题可能会影响农作物产量和农民收入。在农林业中,土地资源至关重要,因为社区森林农民的收入取决于他们饲养的植物的规模和种类(Fitri,2020年)。全球气候变化为农林业提供了难得的机会来存储大型
简介低地和高地社区历史上使用了农林业方法。森林农民需要这些方法来可持续管理其生计土地资源。人类已经使用综合土地利用系统来满足每日生存需求,同时平衡农业产量和生态保护(Rezekiah等,2022)。诸如森林砍伐,土地退化和不可持续的生态系统管理等全球问题威胁到这些社区,并经常导致土地争端(Carius等,2018)。这些问题可能会影响农作物产量和农民收入。在农林业中,土地资源至关重要,因为社区森林农民的收入取决于他们饲养的植物的规模和种类(Fitri,2020年)。全球气候变化为农林业提供了难得的机会来存储大型
Mkulazi森林保护区(MFR)是位于坦桑尼亚摩洛哥区的最大森林保护区(Lovett and Pocs 1993,John 2018,TFS 2022)。MFR在1955年由于其高潜在的木材价值而被淘汰为生产森林。它由林地主导,每年收到估计的降雨量为1,000-1,500毫米(Lovett and Pocs 1993)。自1955年的公报以来,除了Malimbwi等人的研究外,还没有根据植物的组成,多样性,结构和再生状态进行的详细植被调查。(2005)报告了储备中可收获的木材量。随着森林保护区人类活动的越来越多的发生率(Lovett和Pocs 1993,Malimbwi等人2005,John 2018,TFS 2022),有关植物组成,结构和再生潜力的信息对于储备的声音管理和保护策略至关重要。这将有助于保护其余的生物多样性,这可能有可能减轻气候变化和相邻社区的生计(Godoy等人2011)。据报道的人类活动发生在森林储备中,例如凹坑,建筑杆的收获,柴火和药用植物,野火,木炭制造,牲畜放牧和耕种,被怀疑已经影响了
1尼泊尔26310年,农业和林业大学自然资源管理学院,2,尼泊尔2林业教职员工,农业和林业大学,Hetauda,44107,尼泊尔3加德满都林业学院,Tribhuvan University,Tribhuvan University,Kathmandu 44600,尼泊尔44600,尼泊尔人员:森林的袜子都是影响森林提供各种重要生态系统服务能力的关键因素。但是,在Udaypur区的社区森林中,关于这些因素的研究匮乏。因此,这项研究是为了评估物种组成,生物多样性,并量化了尼泊尔东部UDaypur地区Sringar社区森林(CF)的碳库存潜力。使用具有0.5%采样强度的系统随机抽样方法库存了500m2的57个圆图。在CF中,发现了17种属的树种和11个家族。在最大重要性值指数(IVI)中观察到的主要树种,Shorearobusta(176.15)。根据我们的研究,Sringar CF中的总生物量和碳量分别为276.98吨HA -1和138.18吨HA -1。对土壤碳储备的准确估计对于长期的森林管理和缓解气候变化至关重要,并且需要对高级监测技术和预测模型的整合,以提高准确性并解释未来的气候预测。关键字:生物量,气候变化,碳固换,重要性值指数
1尼泊尔26310年,农业和林业大学自然资源管理学院,2,尼泊尔2林业教职员工,农业和林业大学,Hetauda,44107,尼泊尔3加德满都林业学院,Tribhuvan University,Tribhuvan University,Kathmandu 44600,尼泊尔44600,尼泊尔人员:森林的袜子都是影响森林提供各种重要生态系统服务能力的关键因素。但是,在Udaypur区的社区森林中,关于这些因素的研究匮乏。因此,这项研究是为了评估物种组成,生物多样性,并量化了尼泊尔东部UDaypur地区Sringar社区森林(CF)的碳库存潜力。使用具有0.5%采样强度的系统随机抽样方法库存了500m2的57个圆图。在CF中,发现了17种属的树种和11个家族。在最大重要性值指数(IVI)中观察到的主要树种,Shorearobusta(176.15)。根据我们的研究,Sringar CF中的总生物量和碳量分别为276.98吨HA -1和138.18吨HA -1。对土壤碳储备的准确估计对于长期的森林管理和缓解气候变化至关重要,并且需要对高级监测技术和预测模型的整合,以提高准确性并解释未来的气候预测。关键字:生物量,气候变化,碳固换,重要性值指数