Integrating biophysical controls in forest growth and yield predictions with artificial intelligence technology
Notice bibliographique
Résumé
Growth and yield models are critically important for forest management planning. Biophysical factors such as light, temperature, soil water, and nutrient conditions are known to have major impacts on tree growth. However, it is difficult to incorporate these biophysical variables into growth and yield models due to large variation and complex nonlinear relationships between variables. In this study, artificial intelligence technology was used to develop individual-tree-based basal area (BA) and volume increment models. The models successfully account for the effects of incident solar radiation, growing degree days, and indices of soil water and nutrient availability on BA and volume increments of over 40 species at 5-year intervals. The models were developed using data from over 3000 permanent sample plots across the province of Nova Scotia, Canada. Model validation with independent field data produced model efficiencies of 0.38 and 0.60 for the predictions of BA and volume increments, respectively. The models are applicable to predict tree growth in mixed species, even- or uneven-aged forests in Nova Scotia but can easily be calibrated for other climatic and geographic regions. Artificial neural network models demonstrated better prediction accuracy than conventional regression-based approaches. Artificial intelligence techniques have considerable potential in forest growth and yield modelling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».