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國立臺灣大學 森林環境暨資源學研究所 鄭智馨、王亞男所指導 劉威伶的 溪頭人工枯落物不同樹種與養分之動態變化 （2020），提出針葉林闊葉林差異關鍵因素是什麼，來自於溪頭、人工林、枯落物、季節變化、養分回歸量。
而第二篇論文國立中興大學 土木工程學系所 蔡慧萍所指導 王畊貴的 運用長短期記憶神經網路模型(LSTM)預測雲霧森林植被生長狀態之應用－以雪霸國家公園為例 （2020），提出因為有 雲霧森林、氣候變遷、常態化差異植生指標、長短期記憶神經網路模型的重點而找出了 針葉林闊葉林差異的解答。
溪頭人工枯落物不同樹種與養分之動態變化
為了解決針葉林闊葉林差異 的問題，作者劉威伶 這樣論述：
森林枯落物是森林養分循環的重要過程，也是評估森林生產力的重要指標。本研究以溪頭自然教育園區為試驗地點，利用大面積(100 ha)網格樣點的設置，進行兩年 (2015年 – 2016年)的枯落物收集，主要目的為了解枯落物季節與植生種類的差異，並評估枯落物量與林分特性間的相關關係。調查結果顯示溪頭自然教育園區平均年枯落物量為3867 ±1663 kg ha-1，不同植生種類間，以柳杉、台灣杉與紅檜人工林樣區枯落物量相對較高，年枯落物量介於4123 – 4702 kg ha-1間，明顯高於復育闊葉林年枯落物量790 ± 640 kg ha-1，草坪區幾乎無枯落物收集。在不同部位枯落物中，以葉部枯落
物所佔比例最高，佔總枯落物量比例70 %，繁殖體部位所佔比例次高，繁殖體部位枯落物以柳杉人工林所佔比例最高。不同月份枯落物量間，以颱風期間的枯落物量最高，2015年與2016年的颱風事件分別帶來2707 ± 1699 kg ha-1與1938 ± 1185 kg ha-1總枯落物量，佔全年枯落物量的66 %與53 %。個別樣點年枯落物量與鄰近林分結構有顯著相關，就所有樣點而言，當鄰近林分林齡愈大、林木平均DBH、樹高與材積量愈高時，樣點枯落量也愈高。不過，去除不同植生影響後，柳杉林人工林年枯落物量僅與林分材積量呈顯著相關，當鄰近林分材積量愈大，其林木生物量不僅較高，收集枯落物量也相對較多。相較
過去研究，本研究更完整地評估溪頭自然教育園區枯落物動態與枯落量，一方面在於較多的採樣數量，另一方面在於隨機網格採樣點的設置，網格採樣方式降低人為設置樣點的偏差。枯落物碳濃度大部分枯落物碳濃度介於45 %與47 %間。氮、磷、鈣、鎂與鉀養分濃度則在不同部位與不同植生間，呈現較大的差異。在不同部位間，以小枝條枯落物的養分濃度最低；不同植生間，鈣濃度以針葉樹枯落物高於闊葉樹枯落物，鎂及鉀濃度則以闊葉樹枯落物高於針葉樹枯落物。柳杉、台灣杉與紅檜有較大的元素回歸量，復育闊葉林除鉀元素回歸量與這些人工林相當外，其他元素回歸量則小於針葉樹人工林。
運用長短期記憶神經網路模型(LSTM)預測雲霧森林植被生長狀態之應用－以雪霸國家公園為例
為了解決針葉林闊葉林差異 的問題，作者王畊貴 這樣論述：
雲霧森林(cloud forest, CF)被定義為常年有霧的森林，其中的霧水於乾季與濕季時都對植物和森林蓄水量相當重要，又因其特殊的環境特徵，雲霧森林中含有相當高比例的特有種動植物。臺灣的60%土地都為森林，近年來的全球暖化及氣候變遷已對森林生態系產生了不同程度的影響，但雲霧森林的趨勢和未來的變遷仍屬未知。因此，本研究以具有代表性的雪霸國家公園作為研究區域，探討其植被、雨量及氣溫之時間序列趨勢，再依其時間序列資料，以長短期記憶神經網路模型(LSTM)進行雲霧森林植被生長狀態預測分析。具體而言，本研究採用2001-2017年中級解析度成像分光輻射度計(MODIS)的常態化差異植生指標(Nor
malized Difference Vegetation Index, NDVI)，配合雨量和氣溫時間序列資料，以曼-肯德爾趨勢檢定(M-K test)、季節性曼-肯德爾趨勢檢定(S M-K test)和增加季節性趨勢之斷點分析法(BFAST)，進行趨勢和斷點分析。再依其時間序列資料，建立LSTM模型進行植被生長狀態預測分析。研究結果顯示，雪霸國家公園整體植被生長越來越好，NDVI呈上升趨勢；雨量、平均溫與最低溫呈上升趨勢；最高溫呈下降趨勢。LSTM模型以最高溫作為參數時，模型預測能力佳，達MAPE準確度評估指標4.462%。針對未來2021年至2100年之氣候變遷情境，依典型濃度路徑(Re
presentative Concentration Pathways, RCPs)中4種(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5)不同暖化程度以及4種植群(人工植被、針葉林、針闊葉混生林、闊葉林)進行分析。結果顯示，雪霸國家公園未來NDVI在暖化情境RCP2.6及RCP4.5時會上升，但於RCP6.0和RCP8.5時有下降情形；NDVI變動的程度隨暖化程度加劇而漸增，並且在春季變化較大；雨量及最高溫也呈增加趨勢，另外於植群種類中，針葉林對氣候變遷的反應最大，也間接反映出雲霧森林對於氣候變遷的敏感性。未來氣候變遷中4種植群之雨量與NDVI大多為負相關(-0.09至-0.20,
p ＜0.01)，最高溫與NDVI皆為正相關(0.19至0.37, p ＜0.01)，並且在最高溫上升2.21°C時相關係數達到最高(p ＜0.01)。本研究對於臺灣雲霧森林的過去變化深入了解，並分析其未來可能的生長情形，對臺灣森林保育未來的變遷調適和永續經營發展具有正面助益。