The Development and Application of a GIS-Based Tool to Assess Forest Landscape Restoration Effects on Water Conservation Capacity
Notice bibliographique
Résumé
In forest landscape restoration, one of the key objectives is to improve the water conservation capacity of the deforested land. A rapid, accurate assessment of the effects of the restoration measures on the water conservation capacity of targeted forests can help forest managers to identify the best practices for forest restoration. However, the traditional assessment tools of forest water conservation function lack a description of forest growth, and are featured by complex computation, which fails to evaluate the effects of forest restoration on the regional forest water conservation capacity in an efficient way. To address this issue, through combining the forest restoration evaluation model (equivalent recovery area, ERA), classic forest water storage capacity estimation (total water storage capacity), this study has taken advantage of ENVI/IDL, ArcGIS Engine/C#.Net to develop the Forest and Water Assessment Tool (FWAT) for assessing the changes of the regional forest landscape and the associated forest water conservation capacity in various forest restoration scenarios. This tool has been successfully applied in the Upper Zagunao watershed, a large forested watershed in the Upper Yangtze River basin. According to the assessment, the forest water conservation capacity of the study watershed consistently increased from about 1580.76 t/hm2 in 2010 to a projected 2014.34 t/hm2 by natural restoration, and 2124.18 t/hm2 by artificial restoration by 2030. The artificial restoration measures yield a better effect on forest water conservation function than natural restoration. By 2030, the forest water conservation capacity of artificial restoration scenario is expected to be about 7% higher than that of natural restoration scenario. The FWAT as an efficient tool to assess the effects of forest restoration measures on regional forest water conservation capacity can provide scientific support for the design of forest restoration and management strategies worldwide.
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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 ».