Global Forest Biomass http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/FOR/biomass.html This work presents a technique to downscale the aggregated results of the FRA2005 from the country level to a half degree global spatial dataset containing forest growing stock; above/belowground biomass, dead wood and total forest biomass; and above-ground, below-ground, dead wood, litter and soil carbon. The downscaling method is derived using a relationship between net primary productivity (NPP) and biomass and the relationship between human impact and biomass assuming a decrease in biomass with an increased level of human activity. The results, presented here, represent one of the first attempts to produce a consistent global spatial database at half degree resolution containing forest growing stock, biomass and carbon stock values. Kindermann, G.E., McCallum, I., Fritz, S. & Obersteiner, M. 2008. A global forest growing stock, biomass and carbon map based on FAO statistics. Silva Fennica 42(3): 387–396. # All data in ESRI ASCII grid 0.5 deg lat/lon

评估森林生态系统中的碳（C）隔离对于向监测，报告和验证（MRV）提供信息以减少森林砍伐和森林退化（REDD）至关重要。 森林-DNDC（FDNDC）的空间明晰版本使用来自美国爱达荷州内兹珀斯-清水国家森林（NPCNF）的基于样地的观测进行评估，并用于评估约16,000 km2的碳储量。 模型评估表明，FDNDC可用于评估该温带森林中受干扰的碳储量，具有适当的模型性能效率，并且观测和模拟之间的误差很小。 该森林的地上生物量在2010年为85.1 Mg C ha-1。在1990年至2010年的最近20年中，森林中的地上生物量平均增加了约0.6 Mg C ha-1 yr-1。空间平均树龄为98在2010年已有30年历史。生物量，净初级生产和净生态系统产品分布的空间差异很大。 固碳的空间差异主要与由于干扰引起的林分年龄的空间差异有关，其次与生态驱动因素和物种有关。 基于1981年至2013年这33年间的空间气候数据的气候变异性，气候变异性和变化会严重影响森林中的C储量。温度上升会在NPCNF中产生更多的生物量，但生物量不会随着降水的增加而增加在这个森林里。 使用1991年至2011年期间的观测

承德市森林植被净初级生产力的遥感估算，高瞻，，以承德市的森林分布区为研究区域，基于改进的光能利用率模型，利用2008年MODIS/NDVI产品和地面气象站点数据，结合土地覆被类型，估算�

在气候变化的背景下，为森林管理目标制定计划变得更加复杂。 降水，温度和二氧化碳的可能变化会严重影响树木的生长，潜在的影响因物种和地区而异。 但是，可以使用模型来实现对这些因素的潜在森林生长响应的整合。 由于需要了解森林生长预测的范围以及不同建模方法的优势和局限性，因此我总结了25个关于未来几十年的预测森林响应研究的结果。 一些模型使用年轮与气候之间的统计关系来预测对未来气候的增长响应，一些模型使用标准林冠层的模拟净光合作用，而许多模型则使用了各种机械细节级别的树或林分生长模型。 总体而言，包含CO2响应的模型预测，美国和加拿大大部分商业林地的森林生长速度将提高2100。 对于适度的变暖，大多数模型在大多数地区均显示出增长。 在更热的情况下，许多模型和地区都显示出更大的增长增强，但预计西南地区，西部山区和加拿大西南部地区等地区将遭受干旱胁迫并增加火灾发生，尽管这些地区的预测是可变的。 预计幼林，被子植物和早期成功种表现出最积极的反应。 结果，取决于种类，商业收获年龄可能会加快几年。 美国中西部和东北部的一些模拟预测净初级生产力将增加一倍或更多，尽管其他研究表明反应较小。 不包含CO2施肥

美国和加拿大地区最常用的林木生长动态预测模型

1983 斯瓦洛夫 林分生产力的数学模型和森林利用理论.rar )

可以实现简单的随机森林分类算法，含完整数据集及m文件

【项目实战】Python实现深度神经网络gcForest(多粒度级联森林)分类模型(医学诊断) 资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建GCForest建模 7.模型评估 8.结论与展望 注意事项

浏阳国家森林公园旅游区规划方案

[河北]“森林王国“儿童公园景观设计方案