An inventory-based approach for modeling single-tree storm damage — experiences with the winter storm of 1999 in southwestern Germany
Notice bibliographique
Résumé
Based on individual tree damage data dating back to the gale “Lothar” (winter 1999) in Baden-Württemberg, Germany, a statistical model was developed to estimate the risk of storm damage for individual trees. The data were compiled from the National German Forest Inventory. The model attempts to separate the effects of tree-specific variables, topography, site conditions and flow field related effects on damage probability. The crucial problem of missing information on the actual flow field parameters was solved by applying a generalized additive model that enables the simultaneous fit of a spatial trend function. The geographical location of risk hotspots as predicted by the model correspond well to the actual distribution pattern of storm damage as assessed by the forest service. Tree height proved to be one of the most important factors affecting the level of damage, while height to diameter at breast height ratio influences damage probability to a much lesser extent. The Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst.) group has the highest potential to be damaged followed by the silver fir ( Abies alba Miller) – Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) group and the Scots pine ( Pinus sylvestris L.) – larches ( Larix spp.) group. Predicted probabilities for deciduous trees are generally lower than those of conifers. West- to south-exposed locations bear a considerably higher damage risk and waterlogged soils show an increased predicted probability compared with slightly or not waterlogged soils.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».