Characterizing the light environment in Sierra Nevada mixed-conifer forests using a spatially explicit light model
Notice bibliographique
Résumé
The spatially explicit light model tRAYci was calibrated to conditions in multi-aged Sierra Nevada mixed-conifer forests. To reflect conditions that are important to growth and regeneration of this forest type, we sampled a variety of managed mature stands with multiple canopy layers and cohorts. Calibration of the light model included determining leaf area density for individual species with the use of leaf area sapwood area prediction equations. Prediction equations differed between species and could be improved using site index. The light model predicted point measurements from hemispherical photographs well over a range of 27%63% light. Simplifying the crown representation in the tRAYci model to average values for species and canopy strata resulted in little reduction in model performance and makes the model more useful to applications with lower sampling intensity. Vertical light profiles in managed mixed-conifer stands could be divided into homogeneous, sigmiodal, and continuous gradients, depending on stand structure and foliage distribution. Concentration of leaf area in the upper canopy concentrates light resources on dominant trees in continuous canopies. Irregular canopies of multiaged stands, however, provide more light resources to mid-size trees and could support growth of shade-intolerant species. Knowledge of the vertical distribution of light intensity in connection with stand structural information can guide regulation of irregular stand structures to meet forest management objectives.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».