Nevertheless, our Amazon and Africa

Nevertheless, our Amazon and African samples are non-randomly distrib- uted. It is possible to test whether this spatial bias might be driving the result by assessing whether we have oversampled unusually heavily in regions that happened to gaining biomass, and under-sampled those that happened to lose biomass.
At smaller scales this is unlikely, since the long-term mean net gain in Amazonia is almost identical whether the sampling unit is taken to be the'plot' (as here), or a larger unit such as a landscape cluster of plots' in both Amazonia and Africa(Phillips et al. 2009: Lewis et al. 2004b: 2009a At larger scales, while the networks still leave large expanses of Brazilian Amazonia and the Central Congo Basin
unsampled(Figure 4.1), the climate- and soil environmental space is well covered(Figure 4.2). Greater monitoring efforts in the difficult-to-access regions are of course needed to reduce the uncer- tainty due to incomplete spatial coverage.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อย่างไรก็ตาม Amazon และแอฟริกันตัวอย่างของเราจะไม่สุ่มแจกจ่ายพร้อม มันเป็นไปได้ที่จะทดสอบว่านี้อคติเชิงพื้นที่อาจจะขับรถผลที่ได้จากการประเมินว่าเราได้ oversampled ผิดปกติอย่างมากในภูมิภาคที่เกิดขึ้นกับการดึงดูดชีวมวลและอยู่ภายใต้การเก็บตัวอย่างที่เกิดขึ้นที่จะสูญเสียชีวมวล.
ในระดับที่เล็กกว่านี้ไม่น่าตั้งแต่ ระยะยาวกำไรสุทธิเฉลี่ยใน Amazonia เกือบจะเหมือนกับว่าหน่วยการสุ่มตัวอย่างถูกนำไปเป็น the'plot '(เป็นที่นี่) หรือหน่วยขนาดใหญ่เช่นคลัสเตอร์ภูมิทัศน์ของแปลงทั้งใน Amazonia และแอฟริกา (ฟิลลิป et al, 2009: ลูอิส et al, 2004b:. 2009a เกล็ดขนาดใหญ่ในขณะที่เครือข่ายยังคงมีความกว้างใหญ่ขนาดใหญ่ Amazonia บราซิลและภาคกลางลุ่มน้ำคองโก
. ไม่ได้เก็บตัวอย่าง (รูปที่ 4.1) ที่อุณหภูมิและความชื้นและพื้นที่ดินสิ่งแวดล้อมได้รับการคุ้มครองอย่างดี (รูปที่ 4.2) มหานคร ความพยายามในพื้นที่ที่ยากต่อการเข้าถึงการตรวจสอบของหลักสูตรที่จำเป็นในการลด tainty uncer- เนื่องจากการรายงานข่าวเชิงพื้นที่ที่ไม่สมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อย่างไรก็ตาม , Amazon และตัวอย่างในแอฟริกาของเราจะไม่สุ่มศูนย์กระจาย - uted . มันเป็นไปได้ที่จะทดสอบว่า อคติ พื้นที่นี้อาจจะทำให้ผล โดยประเมินว่าเรามี oversampled ผิดปกติอย่างมากในภูมิภาคที่จะเกิดขึ้นเพื่อดึงดูดมวล และใต้ตัวอย่างที่เกิดการสูญเสียมวลชีวภาพในระดับที่เล็กกว่า นี้เป็นไปได้ยาก เนื่องจากค่าเฉลี่ยระยะยาวสุทธิได้รับใน Amazon เกือบจะเหมือนกันไม่ว่าคนถ่ายจะเป็นหน่วย the"plot " ( ที่นี่ ) หรือห้องที่ใหญ่กว่า เช่น ภูมิทัศน์ ทั้งในกลุ่มของแปลง " Amazonia และแอฟริกา ( Phillips et al . 2009 : ลูอิส et al . 2004b : 2009a ในระดับที่ใหญ่กว่า ในขณะที่เครือข่ายยังคงทิ้งกว้างใหญ่ขนาดใหญ่ของบราซิล Amazonia และลุ่มน้ำคองโกกลางunsampled ( รูปที่ 4.1 ) , สภาพภูมิอากาศและดินพื้นที่สิ่งแวดล้อมเป็นอย่างดีครอบคลุม ( รูปที่ 4.2 ) มากกว่าการตรวจสอบความพยายามในยากที่จะเข้าถึงพื้นที่แน่นอนต้องลด uncer - tainty เนื่องจากไม่สมบูรณ์ พื้นที่ครอบคลุม