基于森林动物的植被分布与利用调查方法

机译：将田间调查与基于机械模型和光利用效率模型的方法进行比较，以估算区域一级的森林净初级生产力。

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机译：利用高分辨率卫星数据开发森林动物图谱的方法的发展（第三部分）-第二条森林和竹林的掌握方法-

机译：长野县未利用森林剩余物的生物质能利用基础调查：通过千River川下游未利用森林剩余物的能源利用减少CO_2的计算

机译：查看基于合理收集和收集方法的长期森林公路网规划的研究利用统计数据

机译：基于特征的全域植被分布建模方法

机译：图6：（A）树导致的标准MP分析的98-基因座的类人猿（人科，灵长类动物，哺乳动物），使用莱赫托宁等人的修改的摘要构成的超级矩阵。 （2011）（参见细节“材料和方法”）以及相对植根狒狒后验概率（长度= 12092，CI = 0.7877，RI = 0.5597）; 34022个字符是恒定的，并且简约信息的字符数等于4311。下面提供分支MP BS值。与外类群（狒狒）的非模糊值的唯一的字符已被保存的级联对准内; （B）的得分0.00084的平均一致树导致从巨猿（原始人类，灵长类动物，哺乳动物）的98座超级矩阵的二进制表示获得的5507棵的Hennigian森林的分析（见“材料和方法”为细节）;狒狒被认为是最好的全祖征群。 “其他...” FORESTER的输出树文件（请参阅详细信息“材料和方法”），用于进一步的分析; （C）的分数0.00090的平均一致树导致从98个位点的类人猿（人科，灵长类动物，哺乳动物）的超级矩阵（见6.I的改性二进制表示导出的5339种树木的Hennigian森林的分析以及“材料和方法”的详细说明），但所有168棵，其中包含的分支（智人加PAN）已经从输入林中删除。 “其他...” FORESTER的输出树文件（参见“材料和方法”），用于进一步的分析。

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