摘要。藏族高原(TP)拥有多种植被类型,范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而,TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的,或者具有不足的植被类型,以表征某些独特的TP生态系统,例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5%的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后,TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外,我们发现,在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99%,而shrubland则以不同的形式(落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛)为特征,这些形式在很大程度上是由平线所确定的,并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63%的4.63%。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础,这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981(Huang等,2023A)和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2(Huang et al。,2023a)中免费获得。 分别。此外,可以在https:// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022(最后一次访问:2024年6月6日)上查看分类图。
抽象的碳固换是一种用于储存大气二氧化碳和其他形式的碳的现象,可减轻全球变暖。Deccan高原覆盖了印度中部和南部的很大一部分,面临着气候变化加剧的独特环境挑战。这项研究深入研究了农林业作为一种可持续解决方案的潜力,旨在增强气候弹性并促进该地区的碳存储。通过将树木与传统的农业系统相结合,本研究试图对农林业如何应对德干高原的生态和社会经济挑战有一个全面的了解。农业生态系统也有助于缓解气候变化,并成为农民的适应策略。关键字:农林业,林业,碳存储,气候弹性
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简介。近年来,变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说,越来越意识到,大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观,这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此,确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而,从某种意义上说,这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题:是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗?在这里,我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说,我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是,此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60],但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
摘要。微生物从土壤到大气的微生物释放,反映了环境条件如何影响土壤有机物(SOM)的性能,尤其是在大量有机的生态系统中,如Qinghai – Tibetan Plateau(QTP)等大型有机物生态系统。放射性碳(14 C)是全球碳循环的重要示踪剂,可用于通过估计碳固定和呼吸之间的时间滞后来理解SOM动力学,通常通过年龄和过境时间等指标进行评估。在这项研究中,我们在四个温度(5、10、15和20°C)和两个水上填充的孔隙空间(WFPS)水平(60%和95%)下融化了泥炭地和草原土壤,并测量了散装土壤和异育呼吸的14 C标志。我们比较了批量土壤的14 c与呼吸碳的1 14 CO 2之间的关系,这是两种土壤的温度和WFP的函数。为了更好地解释我们的结果,我们使用了数学模型来分析计算的池数字,碳(K)的分解速率,转移(α)和分配(γ)系数如何影响1 14 c组和1 14 CO 2的关系,以及各自的平均年龄和平均年龄和平均年龄和平均值交通时间。从我们的孵化中,我们发现散装中的14个c谷物和来自泥炭地的Co 2比草原土壤的耗尽(旧)要大得多(古老)。我们的结果表明,温度的变化不会影响两种土壤中异养的呼吸CO 2的1 14 c瓣膜。然而,WFP的变化对基层土壤中的14个CO 2的影响很小,并且在泥炭地土壤中具有显着影响,在泥炭地土壤中,较高的wfps水平导致较高的水平导致1 14 CO 2的枯竭。在我们的
随着农业成本和能源在农业中的利用增加,在山地上单米制的传统实践既不可持续,也不是环保的。有必要确定具有高能量效率,生产力和低全球变暖潜力(GWP)的作物多样化选择。在本实验中,完成了三年(2016-2019)的包含系统分析(MCP)系统,即米饭(R),纤维小米(FM),黑克(BG),马(HG),HG),鸽子(HG),Pigeon PEA(PP)和四个Intercropped Systems VIZ。R + BG,R + HG,FM + BG和FM + Hg。 关键目标是评估这些多样的生产系统的能源,碳平衡和GWP的流量。 水稻被记录为一种能量偏竭作物(27,803 MJ ha-1),而马克的含量是最低的能量用途(26,537 MJ ha-1)。 鸽子豌豆(130,312 MJ HA-1)和多样化的间作系统(142,135 MJ HA-1)的总能量输出分别比单养殖系统高65.3%和80.3%。 大米和水稻基间生产系统显示出更高的碳足迹(1,264–1,392千克CO 2等级 ha -1)。 结果表明,R + BG和R + Hg是最能量的生产系统,具有较高的能量比(5.8和6.0),较高的碳效率(7.41和8.24)以及碳可持续性指数(6.41和7.24)(6.41和7.24),与3.30、3.61、3.61,以及2.61相对于3.30、3.61,以及2.61的观察。 平均而言,稻米和大米的生产系统的GWP比其他生产系统高7.4倍。R + BG,R + HG,FM + BG和FM + Hg。关键目标是评估这些多样的生产系统的能源,碳平衡和GWP的流量。水稻被记录为一种能量偏竭作物(27,803 MJ ha-1),而马克的含量是最低的能量用途(26,537 MJ ha-1)。鸽子豌豆(130,312 MJ HA-1)和多样化的间作系统(142,135 MJ HA-1)的总能量输出分别比单养殖系统高65.3%和80.3%。大米和水稻基间生产系统显示出更高的碳足迹(1,264–1,392千克CO 2等级ha -1)。结果表明,R + BG和R + Hg是最能量的生产系统,具有较高的能量比(5.8和6.0),较高的碳效率(7.41和8.24)以及碳可持续性指数(6.41和7.24)(6.41和7.24),与3.30、3.61、3.61,以及2.61相对于3.30、3.61,以及2.61的观察。平均而言,稻米和大米的生产系统的GWP比其他生产系统高7.4倍。在生产率方面,鸽子和FM + Hg的含量较高,水稻等效产量为8.81和5.79 t ha-1,有益成本比分别为2.29和1.87。因此,本研究表明,基于木豌豆和纤维小米的间作系统是印度东部地区的雨水高地农业生态系统的最合适的农作物多样化选择。
该期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到:https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-196935 注意:引用该作品时,请引用原始出版物。An, X., Wei, T., Ding, P., Liu, L., Xiong, L., Tang, J., Ma, J., Wang, F., Liu, H., Qu, J., (2023), Sodium- Directed Photon-Induced Assembly Strategy for Preparing Multisite Catalysts with High Atomic Utilization Efficiency, Journal of the American Chemical Society , 145(3), 1759-1768。https://doi.org/10.1021/jacs.2c10690
EIU 学生行为准则规定,“东区学生遵守学术诚信的最高原则,并支持有利于学术研究的校园环境。” 违反此标准的行为包括“破坏学术标准的行为,例如考试作弊、抄袭、串通、虚假陈述或伪造数据。” 本文件的目的是通过承认人工智能 (AI) 工具可能对学术诚信造成新的挑战,但也可能增强教师的教学能力和学生的学习和技能发展能力,指导教师如何确保这些标准。 2023 年 4 月 4 日,Turnitin 发布了其 AI 检测,作为 Turnitin Similarity 的集成部分;EIU 已在 Turnitin 中启用此功能。 Turnitin 将为其 AI 检测计算一个百分比分数,该分数表示 Turnitin 的 AI 写作检测模型确定的提交中可能由 AI 生成的合格文本的数量。此百分比不一定是整个提交内容的百分比 - 如果提交内容中的文本不被视为长篇散文,则不会包含在内。以下是有关如何解释和使用 Turnitin 的人工智能检测分数的信息,以及与学生谈论学术诚信的一些注意事项。对学术不端行为的担忧可以通过 EIU 学生主任建立的流程进行裁决。此外,建议教师提倡并建议学生使用 EIU 写作中心。虽然 Turnitin 和其他工具可以帮助识别学生写作和课程提交中的潜在问题,但 EIU 写作中心提供训练有素的咨询人员,以面对面或在线的方式进行个人会议,并贯穿从草稿到最终提交的整个写作过程。____________________________________________________________________________
藏族高原由于其特殊地理位置而面临冬季和春季饲料的严重短缺。对草料的利用可用于缓解冬季和春季的草料短缺。因此,目前的研究旨在评估玉米(Zea Mays L.)和Faba Bean(Vicia Faba L.)在Qinghai-tibet Plateau的混合青贮饲料的储存时间对玉米青贮质质量和微生物群落的影响。玉米和Faba Bean的新鲜重量比为7:3,其次是30、60、90和120天的沉默。结果表明,在所有发酵日,混合青贮饲料的pH值均低于4.2。la(乳酸)含量在发酵时间的延伸时略微闪烁,在90天的衰落时,含有33.76 g/kg DM。随着发酵时间的延长,AA(乙酸)和NH 3 -N/TN(氮/总氮)含量增加,在90天到120天之间没有明显不同的含量。混合青贮饲料的CP(粗蛋白)和WSC(水溶性碳水化合物)含量显着降低(p <0.05),但静止时间,但WSC含量在90天保持稳定。蛋白杆菌是新鲜玉米和Faba Bean的主要门,假单胞菌和鞘氨拟补体是主要的属。夺取后,乳酸杆菌在所有灭绝的日子里都是普遍的属。乳酸球菌的相对丰度在90天的降落时迅速增加,直到发酵120天。总体而言,