Process-Based Modeling to Assess the Effects of Recent Climatic Variation on Site Productivity and Forest Function across Western North America
Notice bibliographique
Résumé
A process-based forest growth model, 3-PG (Physiological Principles Predicting Growth), parameterized with values of soil properties constrained by satellite-derived estimates of maximum leaf area index (LAImax), was run for Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii) to contrast the extent to which site growth potential might vary across western North America between a cool, wet period (1950–1975) and a more recent, generally warmer and drier one (2000–2009). LAImax represents a surrogate for overall site growth potential, as demonstrated from a strong correlation between the two variables, with the latter based on the culmination of mean annual increment estimates made at 3356 ground-based U.S. Forest Service survey plots across the states of Oregon and Washington. Results indicate that since 2000, predicted LAImax has decreased more than 20% in portions of the Southwest USA and for much of the forested area in western Alberta. Similar percentage increases in LAImax were predicted for parts of British Columbia, Idaho and Montana. The modeling analysis included an assessment of changes in seasonal constraints on gross primary production (GPP). A general reduction in limitations caused by spring frost occurred across the entire study area. This has led to a longer growing season, along with notable increases in summer evaporative demand and soil drought for much of the study area away from the maritime influence of the Pacific Ocean.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».