关于利用异速模型估算中非森林树木生物量的研究论文

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：PDF

简介：
本研究运用异速生长模型探讨了中非地区森林树木的生物量估算方法，旨在为该区域碳循环及气候变化研究提供数据支持。量化热带森林的碳储量是实施新兴碳信用市场机制的重要组成部分。这需要适当的异速方程来预测当前稀缺的生物量数据。在这项研究中，我们的目标是估算树木地上及地下生物量与碳储存，并确定伊彭第亚混合地形硬质低地热带森林中的直径-高度关系。该研究区域位于刚果共和国北部地区的伊彭达（Ipendja）森林管理单位内，靠近东古区的利古拉省。这项工作结合了来自两个站点（Mokelimwaekili和Sombo）八个研究样地中记录的1340棵树木的数据。每个矩形图尺寸为25×200米（即0.5公顷或5000平方米）。在八块研究地块中，仅测量直径至少为10厘米的树木。建立的树种共有145个种类和36科植物，在Sombo站有733棵树，在Mokelimwaekili站有607棵。使用异速法分析地上生物量（AGB）与地下生物量（BGB）。研究结果显示，Ipendja森林生态系统中平均的生物量形成情况为：地上生物量（AGB）约为346 Mg/公顷，地下生物量（BGB）大约是81.3 Mg/公顷。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

关于利用异速模型估算中非森林树木生物量的研究论文

优质

本研究运用异速生长模型探讨了中非地区森林树木的生物量估算方法，旨在为该区域碳循环及气候变化研究提供数据支持。量化热带森林的碳储量是实施新兴碳信用市场机制的重要组成部分。这需要适当的异速方程来预测当前稀缺的生物量数据。在这项研究中，我们的目标是估算树木地上及地下生物量与碳储存，并确定伊彭第亚混合地形硬质低地热带森林中的直径-高度关系。该研究区域位于刚果共和国北部地区的伊彭达（Ipendja）森林管理单位内，靠近东古区的利古拉省。这项工作结合了来自两个站点（Mokelimwaekili和Sombo）八个研究样地中记录的1340棵树木的数据。每个矩形图尺寸为25×200米（即0.5公顷或5000平方米）。在八块研究地块中，仅测量直径至少为10厘米的树木。建立的树种共有145个种类和36科植物，在Sombo站有733棵树，在Mokelimwaekili站有607棵。使用异速法分析地上生物量（AGB）与地下生物量（BGB）。研究结果显示，Ipendja森林生态系统中平均的生物量形成情况为：地上生物量（AGB）约为346 Mg/公顷，地下生物量（BGB）大约是81.3 Mg/公顷。

基于TM遥感图像的带岭区森林生物量估算研究

优质

本研究利用TM遥感影像技术，对黑龙江省带岭区的森林资源进行分析，旨在精确估算该区域的森林生物量，为林业管理和生态保护提供科学依据。利用多光谱遥感影像来查清森林资源对于林业发展、规划及生态改善具有重要意义。本段落采用ENVI和SPSS软件，基于黑龙江省带岭区1995年、2005年和2015年的三期TM影像数据，并结合样地的森林生物量信息，通过统计分析方法建立遥感反演模型，对带岭区的森林生物量进行研究。

基于机载LiDAR数据的树木高度及森林生物量估算——以肯尼亚Mau地区的Londiani森林为例

优质

本研究利用机载LiDAR技术对肯尼亚Mau地区Londiani森林中的树木高度和森林生物量进行精确测量与估算，为该区域生态管理和保护提供科学依据。自然资源管理中的战术决策需要依赖准确且最新的空间数据来实现可持续的森林管理。通过使用从卫星或机载传感器获取的多光谱遥感技术，可以大量采集数据，并降低收集成本同时满足对连续精确信息的需求。树高和乳房高度直径（DBH）是预测树木体积和生物量的关键参数。然而，传统的评估方法既耗时又费力，使各国难以定期进行国家森林清查以支持森林管理和REDD+活动。本研究旨在评估LiDAR数据在Londiani林区不同森林条件下估计树高和生物量方面的适用性。该区域涵盖了多种地形条件下的天然林、人工林以及其他零散的森林类型。收集LiDAR数据时，飞机飞行高度为1550米。利用激光雷达技术测量森林的高度及植被密度以估算其生物量。在研究过程中，在78个采样点（每个半径为15米）采集了LiDAR数据，并进行了地面实测处理来比较地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。结果显示，LiDAR与实地测量之间的相关系数分别为汇总数据0.92、天然林0.79、人工林0.95以及其他零星森林0.92。

论文研究 - 北美森林生长预测的模型回顾

优质

本论文综述了北美地区森林生长预测模型的发展历程与现状，深入分析了现有模型的优势和局限性，并探讨了未来的研究方向。在气候变化的背景下制定森林管理目标变得更加复杂。降水、温度以及二氧化碳的变化可能严重影响树木生长，这些影响会因物种和地区而异。然而，可以通过使用模型来整合对这些因素潜在响应的理解。我总结了25项关于未来几十年预测中森林反应的研究结果，以了解不同建模方法的优势和局限性。一些模型利用年轮与气候之间的统计关系来预测树木对未来气候变化的生长响应；另一些则模拟标准林冠层下的净光合作用；许多研究使用不同程度机械细节的树或林分生长模型。总体而言，包含二氧化碳反应的模型预计，在2100年前后美国和加拿大大部分商业森林地将经历增长速度加快。对于适度变暖的情况，大多数地区在多数情况下都显示出正向的增长趋势。然而，在极端高温的情况下，许多地区的预测显示更大的增长增强；但同时西南部、西部山区及加拿大西南部等区域可能会遭遇干旱胁迫，并且火灾发生率增加。幼林、被子植物和早期成功种可能表现出最积极的反应。因此，根据树种的不同，商业收获年龄或许会提前几年。美国中西部与东北部分区的一些模拟预测净初级生产力将翻倍或更多；然而也有研究表明增长响应较为温和。

Unity3D模型 Nobiax Plant Pack: 森林植物自然花卉树木

优质

Nobiax Plant Pack是专为Unity3D设计的一款高质量资源包，包含丰富多样的森林植物、自然花卉和树木模型，适用于各种环境场景的创作。 Unity3D的花草树木模型很受欢迎，有兴趣的话可以尝试一下。

关于DDoS攻击检测的随机森林分类模型研究论文.pdf

优质

本文探讨了一种基于随机森林算法的新型DDoS攻击检测模型，旨在提高网络防护系统的准确性和效率。通过大量实验验证了该方法的有效性与优越性。分布式拒绝服务（DDoS）是当前常见的网络攻击方式之一。尽管基于机器学习算法如支持向量机(SVM)、隐马尔可夫模型(HMM)的DDoS攻击检测技术已取得一定进展，但在样本数量过多时容易出现过拟合问题，并且未充分利用上下文信息。为解决这些问题，本段落提出了一种基于随机森林（RFC）的DDoS攻击检测方法，使用数据流的信息熵作为分类标准。具体而言，sourceIP、destinationIP和destinationPort分别代表数据流中的源地址、目的地址及目的端口。采用SIDI（sourceIP-destinationIP）、SIDP（sourceIP-destinationPort）以及DPDI（destinationPort-destinationIP）三个信息熵来表征三种多对一的特征，以分析TCP洪水攻击、UDP洪水攻击和ICMP洪水攻击等常见的DDoS攻击方式。在此基础上，本段落利用基于随机森林分类模型分别针对上述三类DDoS攻击进行检测。实验结果表明该方法能够较为准确地区分正常流量与恶意流量，并且相较于HMM及SVM算法而言，在较高的检测率以及较低的误报率方面表现更佳。

关于利用随机森林算法进行煤自燃温度预测的研究-论文

优质

本论文探讨了采用随机森林算法对煤自燃过程中的关键温度参数进行预测的方法和效果，旨在为煤炭安全开采提供技术支持。为解决传统煤自燃温度预测模型精度较低、支持向量机（SVM）模型参数选取复杂及神经网络测试阶段易出现过拟合的问题，本段落提出了一种基于随机森林算法的新型煤自燃温度预测方法。该方法通过进行程序升温实验获取O2浓度、CO浓度、C2H4浓度、CO/ΔO2比值和C2H4/C2H6比值等预警指标，并对这些数据进行了预处理，将其分为学习集与测试集两部分；利用抽样技术在学习集中构建决策树并根据最优特征分裂形成随机森林结构。通过均方误差（MSE）及判定系数R²优化算法参数后建立了最终的预测模型。实验结果表明：相较于采用粒子群优化反向传播（PSO-BP）神经网络和SVM方法建立的煤自燃温度预测模型，基于随机森林技术构建的模型在测试阶段达到了更高的R2值（0.8697），而PSO-BP算法与SVM分别仅达到0.7836及0.8350。由此可见，所提出的基于随机森林方法不仅能够更准确地预测煤自燃温度，还具备更强的鲁棒性和广泛应用性，并且有效解决了其他两种模型在实际应用中容易发生的过拟合问题。

关于树莓派在物联网中的应用研究（论文）

优质

本论文深入探讨了树莓派在构建物联网系统中的潜力与应用场景，分析其技术优势及挑战，并提出若干优化方案。随着互联网对社会影响的日益加深，人们开始将现实中的实物接入网络以实现信息化的目标。通过电子标签技术，可以将真实的物体连接到互联网上，并对其进行集中管理和控制。收集的数据可以通过大数据分析来改善天气预测、犯罪预防以及疾病监控等领域的精度和效率。市面上有许多易于获取且价格合理的设备可用于物联网项目开发，例如Arduino和树莓派等微控制器平台。本段落主要讨论的是基于树莓派的物联网实现方案。

关于Python随机森林算法的分析和研究——毕业论文

优质

本文为一篇基于Python编程语言对随机森林算法进行深入探讨与实践应用的学术性毕业论文。文中详细介绍了随机森林的工作原理、实现步骤以及在实际问题中的应用效果，并结合具体案例进行了实证研究，旨在帮助读者更好地理解和使用这一强大的机器学习方法。本段落主要探讨如何利用Python编程语言实现随机森林算法，并分析这种方法的意义与优点及其在解决现实问题中的应用价值。分类和回归是现实生活中的大多数问题的核心，而回归问题可以离散化为分类问题处理，因此我们重点关注分类任务。传统的单一决策树模型属于单个预测器的范畴，相比之下，集成多个预测器进行联合预测则是集成学习算法的应用之一。随机森林算法作为集成学习的一种典型代表，在本段落中占据核心地位。它基于多棵决策树通过投票机制产生最终结果，并在多种应用场景下展现了卓越性能。尽管如此，随机森林算法仍然存在一些局限性与改进空间，尤其是在特定条件下可能难以实施的情况上更为明显。因此，文中将深入讲解关于决策树和随机森林的基本概念、发展历程以及它们的设计思想原理，并对这两种方法的特点及优势进行剖析。同时结合Python编程语言实现该算法的具体步骤，探讨进一步优化的可能性以促进理论研究领域的进步和发展。

关于随机森林在LTE网络覆盖评估中的应用研究.pdf

优质

本文探讨了随机森林算法在LTE网络覆盖评估中的应用，通过分析大量数据来优化网络性能和覆盖率，为无线通信技术的进步提供新的思路。本段落档探讨了利用随机森林算法对LTE网络的覆盖情况进行评估的研究方法。通过分析大量数据样本，研究旨在提高网络规划与优化效率，并为运营商提供更准确的服务质量预测工具。