Hopp til hovedinnholdet

Publikasjoner

NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.

2018

Sammendrag

I rapporten søker vi å beregne mengden av tilførte næringsstoffer fra forskjellige kilder til Dalselvi i Luster kommune i Indre Sogn. Dette er gjort på bakgrunn av målet om å oppnå god miljøstatus i vannet. Beregninger er utført for spredt avløp, jordbruk og bakgrunnsavrenning (utmarksavrenning), og modellresultatene viser at den største belastningen av fosfor til Dalselvi kommer fra diffus avrenning fra dyrka mark. Det er i tillegg gjort en befaring på ulike gårdsbruk for å vurdere punktkilder. Noen punktkilder er betydelige og fremkommer ikke i modellresultatet. Det foreslåes tiltak på jordbrukssiden, men en kvantifisering av den faktiskte effekten på vannkvaliteten av disse tiltakene er ikke behandlet i denne rapporten.

Til dokument

Sammendrag

The forest understory is often associated with rapid rates of carbon and nutrient cycling, but cost-efficient quantification of its biomass remains challenging. We tested a new field technique for understory biomass assessment using an off-the-shelf handheld laser rangefinder. We conducted laser sampling in a pine forest with an understory dominated by invasive woody shrubs, especially Rhamnus frangula L. Laser sampling was conducted using a rangefinder, mounted on a monopod to provide a consistent reference height, and pointed vertically downward. Subsequently, the understory biomass was measured with destructive sampling. A series of metrics derived from the airborne LiDAR literature were evaluated alone and in combination for prediction of understory biomass using best-subsets regression. Resulting fits were good (r2 = 0.85 and 0.84 for the best single metric and best additive metric, respectively, and R2 = 0.93 for the best multivariate model). The results indicate that laser sampling could substantially reduce the need for costly destructive sampling within a double-sampling context.