Статистические данные >Приложения [представлены 26 сентября 2024 (v1), последний пересмотренный вариант - 14 сентября 2026 года (эта версия, v3)] Название: " Оценка потенциала хранения углерода в почве и приблизительно оптимальная политика управления &qt; Vew PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Воздействие мер по регулированию на органический углерод почвы (СОС), хранящийся в данном объеме почв, может быть скомпрометировано наблюдаемыми характеристиками, которые указывают на то, что потенциал хранения СЗ в почве под этим воздействием. В целях максимального увеличения общего объема хранения СЗВ мероприятия должны быть ориентированы на почвы с самыми высокими показателями реагирования и наименьшими затратами, связанными с вмешательством. Мы резюмируем основные источники неопределенности и представляем причинно-следственные рамки для оценки потенциала хранения СЗ и оптимальных методов управления. Методические модели SOC измеряют как функции ковариантов в каждом патрубке обработки, используя установленные модели для оценки потенциала хранения SOT по каждому участке и найдя политику, которая позволяет максимально увеличить среднее значение этих оценок. Для изучения взаимосвязей между элементами и хранением SOC в модели можно использовать линейную регрессию или другие алгоритмы машинного обучения. Мы демонстрируем его использование в исследовании поправок к компостам, применяемых на пастбищах Калифорнии, и обнаруживаем, что потенциал хранения определяется исходным уровнем…
Оценка потенциала хранения углерода в почве и примерная оптимальная политика управления
arXiv:2409.18198v3 Вид уведомления: заменить резюме: воздействие мер регулирования на почвенный органический углерод (СЗ), хранящийся в данном объеме почвы, может быть отмечено наблюдаемыми характеристиками, которые указывают на то, что при таком воздействии потенциал хранения СЗ почва обладает потенциалом. В целях максимального увеличения общего объема хранения СЗВ мероприятия должны быть ориентированы на почвы с самыми высокими показателями реагирования и наименьшими затратами, связанными с вмешательством. Мы резюмируем основные источники неопределенности и представляем причинно-следственные рамки для оценки потенциала хранения СЗ и оптимальных методов управления. Методические модели SOC измеряют как функции ковариантов в каждом патрубке обработки, используя установленные модели для оценки потенциала хранения SOT по каждому участке и найдя политику, которая позволяет максимально увеличить среднее значение этих оценок. Для изучения взаимосвязей между элементами и хранением SOC в модели можно использовать линейную регрессию или другие алгоритмы машинного обучения. Мы показываем его использование в исследовании компостных поправок, применяемых к Калифорнийским пастбищным угодьям, плавнику