Aboveground biomass and leaf area equations for three common tree species of Hyrcanian temperate forests in northern Iran
Notice bibliographique
Résumé
Biomass equations are essential for evaluating the climate change mitigation potential of forests through biomass accumulation and carbon sequestration. In northern Iran’s Hyrcanian forests, topographic relief is so extreme that developing biomass equations from destructive sampling of trees is physically challenging. In this paper, allometric biomass and leaf area equations were developed for three common Hyrcanian tree species: Oriental beech (Fagus orientalis Lipsky), chestnut-leaved oak (Quercus castaneifolia C.A.Mey.), and common hornbeam (Carpinus betulus L.). A total of 30 trees, ranging in diameter at breast height (DBH) from 21 to 90 cm, were felled and stems, branches, twigs, and leaves from each tree were measured and weighed. Allometric equations for estimating biomass from DBH and height and their combinations were derived. Model comparison and selection were based on R 2 , Akaike’s information criterion (AIC), prediction error sums of squares, model standard error estimate (SEE), ΔAIC, and correction factor. The best-fit equations had adjusted R 2 values between 0.81 to 0.98 and SEE values between 0.351 and 0.681. The allometric equations provide improved methods for predicting forest biomass and carbon storage in Hyrcanian forests from standard forestry measurements, which means these equations may be applied to historical and new forest data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».