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评估热带火山山区集水区降雨全球产品可靠性以进行水资源管理
研究区域：水资源管理从根本上依赖于我们监测气候强迫变化的能力，特别是在热带山区环境中，降雨的时间和空间变化强烈控制着水资源的动态。在西爪哇岛，降雨的时间和空间分布因区域气候学和火山形态而存在显着差异，而可达性问题和气候现象的复杂性是可靠降雨地面仪器的限制因素。研究重点：在这里，我们评估气候再分析（CHELSA 和 TerraClimate）和卫星产品（CHIRPS）在捕捉降雨高分辨率空间变化方面的能力。使用 Kling-Gupta 效率得分的三个组成部分来估计每个全球产品的降雨量、变化和动态的准确性。由于直接统计比较受分辨率问题的影响，我们的方法是通过基于过程的方法完成的。根据已知的气候现象分析全球产品的空间和地形降雨模式。水文见解：看来，TerraClimate 为时间监测提供了最准确和稳定的估计。CHIRPS 显示的降雨模式与大气环流和火山形态一致，但高估了总体降雨量。本研究提出了一种评估仪器不足地区的全球气候产品的方法。结果表明，高分辨率全球产品对水资源管理颇有吸引力。然而，一些时间和空间偏差仍然限制了它们在操作目的上的整合。
高性能生态系统的设计原理
在宏观范围内，自然栖息地多样性是由周围环境中较大规模的变化驱动的。例如，潮间带的海岸线是支持生物多样性社区的生产生态系统，同时提供了针对气候风险的第一道防线，例如海平面上升和风暴潮。它们表现出高度的空间变化，并且在海岸线上可以找到各种栖息地，例如岩石海岸，沙滩，盐沼，泥褶和红树林。这些不同的栖息地类型响应于物理环境中的较大变化，尤其是暴露于波浪和电流的变化，在裸露的位置形成硬海岸线（例如岩石海岸线），以及在更庇护的环境中出现的柔软海岸线（例如泥flat虫和人体）（Morton＆Morton，1983）。
2003年至2018年期间的国家森林收获和分配数据集
摘要。森林收获是人为活动之一，最显着影响森林的碳芽。然而，缺乏关于收获碳的明确空间信息在评估森林收获的影响以及森林碳预算方面构成了巨大的挑战。这项研究利用了有关木材收获，树覆盖损失（TCL）数据集和基于卫星的植被指数的省级统计数据来开发森林生物量（LEAF）数据集的长期收获和分配。的目的是提供30 m的空间分辨率提供森林收获的空间位置，并量化收获后的Car-Bon动力学。对133个城市和县的被调查森林收获的验证表明，叶数据集在捕获收获碳的空间变化方面表现良好，确定和调查的收获碳的确定碳的空间变化为0.83。线性回归斜率高达0.99。从2003年到2018年平均，森林收获去除了68.3±9.3吨C Yr -1，其中80％以上来自选择性记录。收获碳，19.6±4.0％，2.1±1.1％，35.5±12.6％6.2±0.3％，17.5±0.9％，19.1±9.8％进入了燃油厂，木材和纸板，木材基础和木板，木材面板，实心木制家具，结构性结构，结构性结构和残留池，以及相应的。燃油的直接燃烧是木材收获后碳排放的主要来源。然而，碳可以长期存储在木材中，到2100年，研究期间收获的碳的几乎40％仍将保留。该数据集有望为估计林业和碳预算提供基础和参考。可以在https://doi.org/10.6084/m9。figshare.23641164.v2上下载30 m×30 m的收获碳数据集（Wang等，2023）。
Serapan Karbon Ekosistem Pada Wilayah Perkotaan ...
由于缺乏植被作为碳递送培养基，很少检查城市地区碳生态系统的吸收值。即使城市地区具有高水平的碳排放，必须最小化。另一方面，由于环境的自然因素和非天然因素，由于人为活性，城市地区的碳吸收值非常动态。这项研究的目的是确定城市地区二氧化碳的吸收值，并确定一年中城市地区碳吸收的空间变化。结果表明，与中等气候下的城市地区相比，热带城市地区的碳吸收价值具有相当大的价值。发生这种情况是因为在院子里和农业用地的花园形式中仍然有绿色的开放空间。
桑布鲁县参与性气候风险评估
samburu中的年降雨量12图2降雨的年度周期，平均温度，最高温度和最低温度的温度13图3桑布鲁县1981- 2022年降雨量的年变化14图4桑布鲁县的季节性降雨差异15图5肯尼亚对不同GHG排放量的空气温度预测。 16图6肯尼亚不同温室气体排放方案的年平均降水预测，相对于2000年。 17图7桑布鲁县年度温度的空间变化18图8桑布鲁县年度降雨投影的时间变化19图9 MAM降雨变化20图10 OND降雨变化20图11最高预测温度趋势21图12最低投影温度趋势21samburu中的年降雨量12图2降雨的年度周期，平均温度，最高温度和最低温度的温度13图3桑布鲁县1981- 2022年降雨量的年变化14图4桑布鲁县的季节性降雨差异15图5肯尼亚对不同GHG排放量的空气温度预测。16图6肯尼亚不同温室气体排放方案的年平均降水预测，相对于2000年。17图7桑布鲁县年度温度的空间变化18图8桑布鲁县年度降雨投影的时间变化19图9 MAM降雨变化20图10 OND降雨变化20图11最高预测温度趋势21图12最低投影温度趋势21
社区和景观生态学中的数据分析
本书是为使用计算机分析动植物群落及其环境的实地数据的研究人员编写的。本书源自 1983 年、1984 年和 1985 年在瓦赫宁根农业大学举办的一门研究生课程，面向从事自然管理、水管理、环境影响评估和景观规划的生物学家、地理学家、农学家和景观设计师。我们纳入了在广泛的生态实地研究中有用的主题：回归，用于模拟特定物种与环境变量之间的关系，并检测物种是否可以作为特定环境变量的指标；校准，从（指标）物种推断环境；排序和聚类分析，总结物种群落的数据；空间分析，用于模拟和显示环境和所研究群落的空间变化。
