Horticultural Applications of a Newly Revised USDA Plant Hardiness Zone Map
Notice bibliographique
Résumé
The accurate prediction of winter injury caused by low-temperature events is a key component of the effective cultivation of woody and herbaceous perennial plants. A common method employed to visualize geographic patterns in the severity of low-temperature events is to map a climatological variable that closely correlates with plant survival. The U.S. Department of Agriculture Plant Hardiness Zone Map (PHZM) is constructed for that purpose. We present a short history of PHZM development, culminating in the recent production of a new, high-resolution version of the PHZM, and discuss how such maps relate to winterhardiness per se and to other climatic factors that affect hardiness. The new PHZM is based on extreme minimum-temperature data logged annually from 1976 to 2005 at 7983 weather stations in the United States, Puerto Rico, and adjacent regions in Canada and Mexico. The PHZM is accessible via an interactive website, which facilitates a wide range of horticultural applications. For example, we highlight how the PHZM can be used as a tool for site evaluation for vineyards in the Pacific northwestern United States and as a data layer in conjunction with moisture-balance data to predict the survival of Yugoslavian woody plants in South Dakota. In addition, the new map includes a zip code finder, and we describe how it may be used by governmental agencies for risk management and development of recommended plant lists, by horticultural firms to schedule plant shipments, and by other commercial interests that market products seasonally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».