方法模拟气候变化的影响在生产力和管理森林资源为木材生产的增长

气候变化被认为是最复杂的全球性环境问题之一,直接影响生物系统,包括森林资源。其中,全球森林种植园已建立和管理提供原材料来满足日益增长的全球范围内对木材生产的需求,纤维和其他林产品。
长期可持续管理的森林种植园一定需要量化气候变化对木材生产的影响。预期的变化在不同地区气候条件产生的不确定性如何在树和森林生产力和经济增长水平将受到影响。支持森林种植管理,各种动态建模方法已经发展为有价值的商业世界各地的树种。他们正在验证和更新基于一个广泛和长期的永久的情节和营林试验网络代表了当前的知识。

由于加速气候变化、森林管理者比以往任何时候都更需要森林生产力和实用工具来预测变化趋势做出准确的预测树和增长。这些信息是至关重要的评估自适应种植森林管理选项。例如,一些关键决定种植密度和强度和时机等营林措施,如变薄和修剪,需要评估气候变化在不同场景。

最近的研究表明,实证模型可以提高包括额外的气候预测变量占气候条件的变化。机械的参数化模型可以提供一个更灵活的方式来研究环境条件变化对树木生长的影响。一些研究还集中在混合建模方法的发展需要各种树种进行验证。遥感技术的进步,计算机科学和统计学方法,和可用性的气候变量探索新的建模方法提供了一个框架。目前,机器学习的应用和非参数统计方法开放机遇和挑战,扩大研究增长和收益模型。

本研究课题旨在邀请贡献者,探索新的统计方法(参数和非参数)和机器学习程序来识别关键气候生产力和新树和林分水平影响因素建模方法,考虑气候变化的影响。

我们邀请提交可能包括,但不限于:
——映射程序当前和未来多样化的气候变化情景下网站的生产力;
- - - - - -造型模式网站效率随时间的变化;
——程序将环境影响现有的经验增长模型;
——各种类型的机械模型的参数化和验证;
——开发新的混合模型,以支持管理决策。