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不同陆地生态系统模型在估算国家尺度植被碳密度存在明显的差异，为评估区域碳源汇带来了不确定性。多模型模拟结果之间可能存在非线性的依赖关系，但是常见的多模式集成的方法仅简单的处理了这种联系。机器学习的随机森林方法具有充分挖掘变量之间非线性关系的优势。
有效性(Effectiveness)与可定义性(Definability)分别是计算复杂性与数理逻辑研究中的基本问题。有效性研究旨在给出相应问题的一致上界，保证算法设计的终止性，并在分析算法的计算复杂度中有重要应用。可定义性研究可被应用于解决一些困难的存在性问题，例如微分周簇的存在性、微分Galois理论中的逆问题等。2020年度我们在计算微分差分代数中的有效性与可定义性问题研究中取得如下重要进展...
东北师范大学植被生态科学教育部重点实验室
草地生物多样性及全球变化 退化草地恢复与管理利用 湿地生态过程及修复 森林景观生态格局与动态
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2020/1/16
“植被生态科学教育部重点实验室”于2001年获批建立,实验室以东北师范大学草地科学研究所为主体,依托于生命科学学院、环境学院与地理学院；拥有生态学国家重点学科,以及生态学、草学、环境科学与工程、地理学4个博士学位授予权。
《林业与生态科学》是由河北农业大学主办的学术理论期刊。《林业与生态科学》办刊宗旨是：贯彻“双百”方针，及时报道林业与生态学领域的创新性科研成果和科研进展，反映林业与生态学领域的学术水平和发展方向，促进学术交流、学科建设和人才培养，为推动科学技术进步、高等教育发展和生态文明建设服务。