Quantifying the interrelationship between tree stand growth rate and water table level in drained peatland sites within Central Finland
Notice bibliographique
Résumé
The quantitative relationship between stand growth rate and water table level in peatland forest sites has not been fully ascertained in the literature. In this study, we investigated this relationship by means of a bivariate regression model. Tree and stand attributes, including volume and past 5-year volume growth as well as median water table depth (WTM) during the 1984 growing season, were observed in 69 Scots pine ( Pinus sylvestris L.) sample stands with three subplots established in each stand. All stands were located in deep-peated, moderately rich to poor organic soil sites in Central Finland (61°45′–62°26′N, 22°40′–28°29′E) that had been ditched for forestry about 25 years earlier (1959–1961). Prediction models for the fixed mean functions for 5-year volume growth and WTM as well as estimates for variances and the correlation of random effects at plot and subplot levels were estimated simultaneously using bivariate regression methods. The correlation of model residuals at the plot level was highly significant. The model was applied to simulate stand volume development for a period of 20 years. Simulations illustrated the dynamic interaction of stand volume, volume growth, and soil water levels: deep initial WTM resulted in stand growth and volume-development increases and subsequently further deepened the WTM in the stand. The model can be applied to southern boreal drained Scots pine peatlands to estimate the WTM in different stand volume conditions and to assess the effect of stand management on WTM.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».