数据集概述
本数据集聚焦美国新罕布什尔州北部人工管理森林，包含土壤碳氮含量、植被特征等数据，用于分析树木断面积和针叶树丰度对土壤碳储量及浓度的预测作用，为森林碳循环研究提供基础数据。
文件详解
- 数据文件（CSV格式，共9个）：
- Mineral_CN.csv：含ident（样本标识）、Rep（重复次数）、Min_C（矿质土碳含量）、Min_N（矿质土氮含量）字段
- OA_CN.csv：含ident、Rep、OA_C（有机质层碳含量）、OA_N（有机质层氮含量）字段
- oa_gwc.csv：可能记录有机质层含水量数据
- horizon_depths.csv：可能记录土壤层深度数据
- litter.csv：可能记录凋落物相关数据
- Litter_CN.csv：可能记录凋落物碳氮含量数据
- Min_gwc.csv：可能记录矿质土含水量数据
- ASCC_veg.csv：可能记录植被特征数据（如树木断面积、针叶树丰度）
- 代码文件（R格式，共1个）：
- ASCC_MLR.R：可能为多元线性回归分析代码
- 项目文件（Rproj格式，共1个）：
- ASCC.Rproj：R项目配置文件
适用场景
- 森林生态学研究：分析植被特征对土壤碳储量的影响
- 碳循环建模：构建土壤碳浓度预测模型
- 森林管理评估：评估人工管理措施对土壤碳库的作用
- 环境科学分析：探究森林生态系统碳收支机制
