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2005年FAO全球森林生物量数据

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简介:
该数据集由联合国粮食及农业组织(FAO)于2005年发布,提供了全球各地森林植被的生物量分布情况和估算值,是研究林业资源、碳循环与气候变化的重要资料。 这项工作介绍了一种将FRA2005的国家级聚合结果细化为全球半度空间数据集的技术。该数据集包含森林生长量、地上地下生物量、死木及总森林生物量,以及地上、地下、死木、凋落物和土壤中的碳含量信息。 此细化方法基于净初级生产力(NPP)与生物量的关系,以及人类活动影响下的生物量变化假设。随着人类活动的增加,预计生物量会减少。 该研究结果构成了首次尝试生成一个在全球半度分辨率下具有连贯性的森林生长量、生物量和碳储量空间数据库的努力之一。 Kindermann, G.E., McCallum, I., Fritz, S. & Obersteiner, M. 2008. 基于FAO统计数据的全球森林生长量,生物量及碳含量地图。《芬兰林业》42(3): 387–396。 所有数据以ESRI ASCII网格格式提供,分辨率为0.5度经纬度。

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客服
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  • 2005FAO
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    该数据集由联合国粮食及农业组织(FAO)于2005年发布,提供了全球各地森林植被的生物量分布情况和估算值,是研究林业资源、碳循环与气候变化的重要资料。 这项工作介绍了一种将FRA2005的国家级聚合结果细化为全球半度空间数据集的技术。该数据集包含森林生长量、地上地下生物量、死木及总森林生物量,以及地上、地下、死木、凋落物和土壤中的碳含量信息。 此细化方法基于净初级生产力(NPP)与生物量的关系,以及人类活动影响下的生物量变化假设。随着人类活动的增加,预计生物量会减少。 该研究结果构成了首次尝试生成一个在全球半度分辨率下具有连贯性的森林生长量、生物量和碳储量空间数据库的努力之一。 Kindermann, G.E., McCallum, I., Fritz, S. & Obersteiner, M. 2008. 基于FAO统计数据的全球森林生长量,生物量及碳含量地图。《芬兰林业》42(3): 387–396。 所有数据以ESRI ASCII网格格式提供,分辨率为0.5度经纬度。
  • 小兴安岭度变化分析
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    本研究通过长期监测数据,探讨了小兴安岭地区森林生物量在一年四季中的动态变化规律及其影响因素,为区域生态管理和可持续发展提供科学依据。 小兴安岭地区森林生物量年际变化分析由李明泽和毛学刚完成。通过获取森林生物量的年度变化数据与规律,可以为有效保护生态环境及合理利用森林资源提供科学依据,并有助于揭示地表空间的变化规律。
  • 70-00气象(WorldClimte).zip
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    该资料包提供全球1970年至2000年的生物气象数据,涵盖温度、降水等关键指标,适用于生态学和气候变化研究。文件格式为.zip,内含WorldClim数据库提取内容。 WorldClim版本2包括19个生物气候变量的标准数据集(1970-2000年的平均值)。每次下载都会获得一个“zip”文件,其中包含19个GeoTiff(.tif)文件,每个月使用一种不同的变量。
  • 2005-2020中国投资追踪
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    本报告详尽记录并分析了中国自2005年至2020年在全球范围内的直接投资动态,涵盖各主要经济体的投资流量与存量变化。 2005-2020年中国全球投资追踪数据显示了中国在这段时间内的对外投资情况。
  • 2005-2023中国投资追踪
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    该报告详尽记录并分析了中国自2005年至2023年期间在全球范围内的投资动态与趋势,涵盖各主要经济体的投资流向、行业分布及政策影响。 《中国全球投资追踪》是一份关于中国在全球范围内投资活动的综合报告。该报告主要通过收集和分析各种数据,提供有关中国海外投资的趋势、规模、主要领域和地区的信息。这份报告是政策制定者、学者、企业和公众理解中国在全球经济中角色的重要资源。通过对这些数据进行分析,可以更好地了解中国的全球战略和经济目标。 相关数据显示包括以下字段:年份(Year)、月份(Month)、投资者名称(Investor)、投资金额(以百万计)(Quantity in Millions)、股份比例(Share Size)、交易方信息(Transaction Party)、行业分类(Sector及Subsector、所在国家/地区(Country及其所属大洲Region),是否涉及“一带一路”倡议项目(BRI)以及绿地投资项目(Greenfield)。
  • 2005-2018幸福指变迁
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    本报告深入分析了2005至2018年间全球各国幸福指数的变化趋势,探讨影响幸福感的主要因素。 2005年至2018年世界各国的幸福指数数据来源于《世界幸福报告》的相关研究。这些数据基于盖洛普世界民意调查中的生活评价问题收集而来。
  • 基于机载LiDAR的树木高度及估算——以肯尼亚Mau地区的Londiani为例
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    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。
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