简介:背景:全球范围内的涡度协方差(电子商务)通量塔有改善的陆地碳(碳)周期的认识,然而,网络具有相对有限的空间范围相比,森林的库存数据和地块。发展的方法,使用库存为基础的和欧共体的流量测量与建模方法是必要的,在广泛的空间范围的森林动态评估。方法:在C股票的变化而变化(AC)是基于重复测量的森林图和累计净生态系统生产力(NEP~相比单独测量计算)超过四年(2003-2006)为花旗松(花旗松孟席斯#VaRmenziesil}为主的再生(hdf00),青少年(hdf88和hdf90)在旋转(df49)龄林(6,18,20,57岁2006,分别)在不列颠哥伦比亚省的海岸。交流是从森林资源清查数据单独决定的情节,和库存数据随着凋落物数据和确定碎屑池的变化发表的衰变方程的混合方法。这些交流为基础的估计然后在涡动通量塔测量y_nep相比(EC通量)和建模的碳预算模型-加拿大林业部门(CBM-CFS3)使用历史的森林资源清查和森林干扰数据。足迹分析与遥感,土壤和地形数据评估以及库存图代表站条件内的通量塔足迹的区域和范围的空间尺度的绘图数据的EC通量和基于模型的估计,该地区的结果:在最近的收敛方法为幼龄林而最大的分歧是再生的皆伐,随后不久的旋转支架。在再生皆伐的问题,CBM-CFS3EC通量辐合上升,z_nep足迹加权,而不是交流,而空间尺度和足迹的权重没有增加融合交流,他们提供了信心,样地代表现场条件由EC塔测量。结论:方法使用库存和电子通量测量与建模方法是必要的,了解森林的动态变化,在广泛的空间范围。每种方法都有优点和局限性,需要考虑在不同的空间和时间尺度的调查。
简介:利用海口市2008-2010年森林资源二类清查数据、海南文昌森林生态国家级定位观测站木麻黄生物量实测数据,分析并计算了海口市不同林龄木麻黄人工林生物量和碳储量。结果表明:海口市木麻黄林分生物量总量为256130.7t,木麻黄林总碳储量为127194tC,其中,幼龄林生物量和碳储量分别为509.98t和239.69tC、中龄林生物量和碳储量分别为24760.73t和12380.36tC、近熟林生物量和碳储量分别为59666.23t和29833.12tC、成熟林林生物量和碳储量分别为39932.41t和19766.54tC、过熟林生物量和碳储量分别为131261.3t和64974.33tC。
简介:1逻辑关系随着气候变化与国际谈判进程的推进,林业碳汇问题进一步受到了国际社会的广泛关注。综观林业碳汇的发展轨迹:碳汇问题是在全球气候变暖的背景下产生的,因此气候变化是碳汇问题提出的起因。政策分析是碳汇问题研究的核心。从图1可以看出:背景分析是前提,在此前提下,对相关概念进行界定,明确目标和对象,然后阐述碳汇研究的重要意义,说明开展碳汇活动的必要性。接着进一步探讨碳汇技术、碳汇市场和碳汇项目这三个主要问题。技术是前提,没有技术就失去可操作性;其次市场是关键,没有市场就无法实现碳交易;项目是载体,没有项目就不能开展碳汇实践。在这些相互关联的问题中,作为核心的碳汇政策既是研究的重点也是研究的弱点,因此,开展这项研究十分必要。
简介:根据云南省第3次(1992—1997年)和第5次(2002—2007年)森林资源连续清查数据资料,采用生物量转换因子连续函数法,对云南省森林植被的碳储量、碳密度及其动态变化进行了分析研究。结果显示:近10年来云南省森林总碳储量由1997年的679.10Tg(1Tg=1012g)增长为2007年的884.11Tg,年增长率为2.67%;乔木林的碳密度由1997年的46.80Mg/hm2(1Mg=106g),增长为2007年的50.58Mg/hm2,高于全国的平均碳密度水平。云南省森林以幼、中龄林为主,占全省森林面积的65%以上,说明云南省森林植被具有巨大的固碳潜力。
简介:本文运用土地利用变更数据、影像数据、能源消耗数据、社会经济统计数据,依据土地利用碳源/碳jr-理论,结合区域实际特点,利用碳排放系数法和能源消耗法对准格尔旗的土地利用碳排放量进行估算,并进行时序变化特征分析。并引入碳排放风险指数指标,采用普通克里格方法,结合运用GIs对准格尔旗碳排放风险的空间分布规律进行分析。结果表明:(1)碳排放量整体呈现上升趋势,13年间共增长了872.62万吨,其变化经历了四个阶段。(2)建设用地和耕地是主要的碳源,林地和草地是主要的碳汇,二者的碳排放(吸收)量均呈现增加的趋势,其中建设用地的碳排放量对碳排放总量的贡献最大,并且与研究区碳排放量的变化趋势基本吻合。(3)从空间上看:碳排放风险指数在不断增大,碳排放风险为负的区域在慢慢减少,碳排放风险为正的区域越来越大,碳排放风险指数值处于较大的区域主要集中在准格尔旗薛家湾镇、沙圪堵镇和大路镇,大多都为城镇用地,碳排放风险指数值处于较小区间的区域,主要为远离城镇的地方及周边的一些林地和水域。
简介:[目的/意义]冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据.本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响,提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型.[方法]基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息,构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型,并以路况信息、行驶特征(速度、加速度)、货物重量、制冷参数(温度、功率)等为输入,构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型.最后与其他模型展开对比分析,分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度.[结果]改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和 98.4%,比YOLOv8s分别提高了 1.2%、3.7%和 0.2%,参数量和运算量分别减少了 12.5%和31.4%,检测速度提高了5.4%.改进的iTransformer...