Testing the Lake States variant of FVS (Forest Vegetation Simulator) for the main forest types of northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The Lake States variant of the FVS (Forest Vegetation Simulator) model (LS-FVS), also known as the LS-TWIGS variant of FVS, was validated for black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP), white spruce (Picea glauca (Moench) Voss), jack pine (Pinus banksiana Lamb.) and trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) forests in northern Ontario. Individual-tree data from 537 remeasured sample plots were used. This dataset included different combinations of site index, stand density and age. It was possible to compare observations and predictions for different projection length periods. The validation exercise included a biological consistency analysis, the computation of mean percent difference (MPD) for stand density, stand basal area, top height and quadratic mean diameter (QMD) and the comparison of observed and predicted individual-tree dbh. The biological consistency analysis indicated that LS-FVS logically predicted the effect of site index on top height, stand basal area and QMD for black spruce and jack pine. However, the decrease in stand basal area at young ages was inconsistent with the normal development pattern of the forest stands under study and was attributed to deficiencies in the prediction of mortality. LS-FVS was found to underpredict stand density, stand basal area and top height and to over-predict QMD. Even though there were large errors in the prediction of change in stand density, LS-FVS was nevertheless consistent in the prediction of the shape of the dbh size distribution. Key words: FVS, Forest Vegetation Simulator, validation, biological consistency analysis
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».