Predicting tree damage in fragmented landscapes using a wind risk model coupled with an airflow model
Notice bibliographique
Résumé
Forest mechanistic wind risk models are widely applied on heterogeneous landscapes, whereas their wind load parameterizations are often derived either from homogeneous stand conditions or from simple forest edge conditions. To evaluate the impact of improving the wind flow representation of the mechanistic wind risk model HWIND on tree damage predictions when applied on heterogeneous environments, we coupled HWIND with the airflow model Aquilon. Aquilon provides to HWIND the velocity profiles and the gust factor (deduced from an approach based on the probability distribution of the wind velocity and on the turbulent kinetic energy). HWIND–Aquilon is compared with HWIND alone on different stand configurations of Scots pine (Pinus sylvestris L.) and Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) comprising newly clearcuts or shelter stands. Although both models showed the same pattern of differences in edge-tree critical wind speeds with differences in clear-cut length and shelter stand height, the model comparison reveals significant differences in the magnitude of critical wind speeds between them. This discrepancy is explained by the wind velocity and gust factor parameterizations used in HWIND alone, as in other wind risk models that exhibit weaknesses in heterogeneous configurations. This result confirms the need for improving the wind flow representation in mechanistic wind risk models when applied to heterogeneous landscapes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».