Dynamic assessment of forest resources quality at the provincial level using AHP and cluster analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to quantitatively assess and analyze the dynamic changes and current problems of Chinese forest resources based on the National Forest Inventory (NFI). In this study, a hierarchical model was established using the analytic hierarchy process to assess forest resources quality (FRQ) at the provincial level. Four criteria were used, including forest quantity, forest productivity, forest structure, and forest health and each criterion was further composed of multiple factors. Among these assessment factors, stock volume per unit area was the most important, while canopy structure was the least important. The ranges of FRQ Indies across China during the 6th NFI (1999–2003), 7th NFI (2004–2008), and 8th NFI (2009–2013) were 0.3031–0.6366, 0.3499–0.7186, and 0.3534–0.7555, respectively. From the 6th to 8th NFI, forest quality improved by different degrees for all provinces, whereas the other three criteria presented an increasing or decreasing trend. In general, the implementation of ecological projects has significantly improved the FRQ at provincial and national levels. During the 8th NFI, the FRQ levels were excellent for 3 provinces, good for 15 provinces, medium for 12 provinces, and only one province exhibited an inferior level of FRQ. Based on cluster analysis, Chinese forest resources during the 8th NFI could be grouped into four clusters according to the provincial administrative region, and each cluster had its own advantages and disadvantages. Stock volume increment and forest calamity were in a very good state, while canopy structure was the key factor limiting the FQR for all the clusters. Some relevant measures were proposed to improve the existing conditions of Chinese forest resources. The results of this study are significant in that they can provide theoretical and technical references for future adjustment and sustainable management of forest resources in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».