24、连续覆盖林业对森林生物多样性的影响

连续覆盖林业对森林生物多样性的影响

1. 森林转变的生态影响与评估

森林转变在景观尺度上进行时,早期阶段对生态的影响通常较小,但一些敏感物种会出现数量下降的情况。若要更好地理解森林转变的生态影响,需要进行长达数十年的监测,这一监测时长可能与常规森林轮伐期相当。对以常规林业(RF)或连续覆盖林业(CCF)为主导的较大型森林景观进行评估至关重要,这有助于了解物种在不同林业处理方式下的森林景观中的生存能力。

2. 连续覆盖林业受益物种分析

2.1 需要遮荫、树木空间连续性及地下生物群的物种

与当前以皆伐为主的林业实践相比,有几类物种能从连续覆盖林业中受益:
- 需要树冠覆盖和遮荫的物种 :例如越橘,它是北方针叶林草本层食草动物最重要的植物物种。皆伐会使越橘的数量和质量急剧下降,受阳光直射的越橘嫩枝叶片含水量降低、酚类物质含量增加,营养价值降低。皆伐林分中的蛾和叶蜂幼虫数量比原始林分低约五倍,而择伐后这些幼虫的数量几乎保持不变。由于食草昆虫幼虫是多种食虫鸟类的重要食物来源,越橘数量的变化可能间接影响森林鸟类的繁殖成功率。此外,越橘灌丛还为松鸡等森林鸟类的幼雏提供了庇护所。
- 需要森林林分或单株树木连续性(根系、树干和树冠)的物种 :附生在树枝和树干上的地衣是这类物种的典型代表。大树上丰富的地衣能支撑多样化且数量众多的无脊椎动物区系,这些无脊椎动物是许多鸟类(如褐头山雀、凤头山雀、普通鳾和西伯利亚松鸦)的重要食物来源,尤其是在冬季。
- 需要较少干扰土壤的物种 :连续覆盖林业有助于促进更丰富多样的菌根群落形成,相比皆伐

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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