CIFOR-ICRAF aborda desafios e oportunidades locais ao mesmo tempo em que oferece soluções para problemas globais para florestas, paisagens, pessoas e o planeta.

Fornecemos evidências e soluções acionáveis ​​para transformer a forma como a terra é usada e como os alimentos são produzidos: conservando e restaurando ecossistemas, respondendo ao clima global, desnutrição, biodiversidade e crises de desertificação. Em suma, melhorar a vida das pessoas.

O CIFOR-ICRAF publica mais de 750 publicações todos os anos sobre agrossilvicultura, florestas e mudanças climáticas, restauração de paisagens, direitos, política florestal e muito mais – em vários idiomas..

CIFOR-ICRAF aborda desafios e oportunidades locais ao mesmo tempo em que oferece soluções para problemas globais para florestas, paisagens, pessoas e o planeta.

Fornecemos evidências e soluções acionáveis ​​para transformer a forma como a terra é usada e como os alimentos são produzidos: conservando e restaurando ecossistemas, respondendo ao clima global, desnutrição, biodiversidade e crises de desertificação. Em suma, melhorar a vida das pessoas.

CIFOR–ICRAF publishes over 750 publications every year on agroforestry, forests and climate change, landscape restoration, rights, forest policy and much more – in multiple languages.

CIFOR–ICRAF addresses local challenges and opportunities while providing solutions to global problems for forests, landscapes, people and the planet.

We deliver actionable evidence and solutions to transform how land is used and how food is produced: conserving and restoring ecosystems, responding to the global climate, malnutrition, biodiversity and desertification crises. In short, improving people’s lives.

SWAMP Dataset-Mangrove Biomass Vegetation-Prey Nob–2015

An inventory following the Kauffman and Donato CIFOR protocols (2012) of mangrove forest structure and carbon stocks in Prey Nob Cambodia was conducted in 2015. These files provide the raw data for calculating forest structure, biomass, and carbon stocks.

Arquivos do conjunto de dados

PreyNob_Veg_2020-10-23.7z
MD5: 1af837b9aa23baabfdb99f610e5b73f1

Outros podcasts que podem te interessar