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该数据集包含使用高碳储量方法（HCSA）收集的森林地块调查数据，用于验证和训练大规模HCS森林地图。数据集涵盖了土地覆盖、碳含量、树木特征和生物量计算等多个参数。数据集的目的是支持HCSA景观和司法方法的实施，以及小农方法或HCS评估过程的初步步骤。数据集适用于森林生态学、碳封存和生物多样性研究。数据集的结构包括一个.csv文件，包含地块数据。数据集的收集和处理遵循HCSA方法，数据由JKPP团队收集。数据集不包含个人敏感信息。

原始信息汇总

数据集概述：HCSA森林地块数据2023

数据集描述

本数据集包含使用高碳储量方法（HCSA）收集的森林地块库存数据，用于验证和训练大规模指示性HCS森林地图。数据由GIZ Fair Forward Initiative资助的项目提供，涵盖土地覆盖、碳含量、树木特征和生物量计算等多个参数。

数据集用途

数据集旨在支持HCSA景观和司法方法实施中的指示性HCS森林识别，适用于小农方法或HCS评估过程的初步步骤。主要应用包括：

• 环境影响评估
• 林业管理规划
• 碳封存研究
• 生物多样性保护努力
• 气候变化缓解倡议

数据集结构

数据集包括以下关键参数：

• 土地覆盖：森林地块内土地覆盖类型的信息。
• 碳含量：森林生态系统内碳含量的测量和评估。
• 树木特征：调查地块内树种、大小、年龄和分布的数据。
• 生物量计算：基于收集数据的生物量计算和估计。

数据集详细信息

• 区域：数据收集的印度尼西亚省份。
• X坐标：地块的水平位置（WGS 84）。
• Y坐标：地块的垂直位置（WGS 84）。
• 土地覆盖更新：地块碳库存的更新HCS森林分类。
• 土地覆盖指示：来自Lang et al., 2021的指示性HCS森林分类。
• 碳（吨/公顷）：森林地块每公顷的碳含量。
• 地块面积（公顷）：森林地块覆盖的总面积（公顷）。
• 树木编号：地块内单个树木的ID。
• DBH（厘米）：胸径，以厘米为单位。
• 高度（厘米）：树木的高度，以厘米为单位。
• 高度（米）：树木的高度，转换为米。
• 本地名称：树种的常用或本地名称。
• 科学名称：树种的科学名称。
• 家族：树种所属的分类家族。
• 木材密度（克/立方厘米）：木材的密度，以克每立方厘米计。
• 生物量（千克）/树：每棵树的生物量，以千克计。
• 生物量（吨）/树：每棵树的生物量，转换为公吨。
• 生物量（吨/公顷）：从地块计算的每公顷总生物量。

数据集来源和资金

• 策划者：高碳储量方法基金会和JKPP。
• 资助者：德国国际合作机构（GIZ）Fair Forward Initiative - AI for all。
• 许可证：cc-by-sa-4.0。
• 引用：如在出版物或研究中使用，请引用：High Carbon Stock Approach (2023). Forest Field Plot Data for Indicative HCS Mapping, Indonesia.