Carbon and biomass partitioning in balsam fir (Abies balsamea)
Notice bibliographique
Résumé
Balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill) was extensively sampled to investigate the effects of forest management practices, site location, within-crown position, tree component (i.e., stem, foliage, branches and roots), and tree social classes on biomass and carbon (C) partitioning at the individual tree level and across ecological regions. The sites were located in three ecologically distinct forest regions of west-central New Brunswick, Canada. There were no significant differences in %C content of trees across ecological regions or across tree social classes. However, at the individual tree level, significant differences were evident in biomass and C allocation between different parts of the tree, between treatment types (i.e., unmanaged and pre-commercially thinned stands) and between within-crown positions, indicating the need for separate estimates of biomass and C content of tree components to obtain more precise estimates of quantities at the stand level. Calculating stand C content based on constant allocation values, as is commonly done, produced errors of up to 15% compared with the values calculated in this study. Three allometric equations of biomass and C that account for partitioning among different parts of the tree were developed and compared: (1) a third-order polynomial, (2) a modified inverse polynomial and (3) a modified Weibull equation. Diameter at breast height (DBH) was used as the only explanatory variable to describe fresh biomass, dry biomass and C content. All regressions derived showed a high correlation with DBH, with most r2 values > 0.95. A comparison of the equation results showed that the modified Weibull equation gave consistent results with the best overall fit and was the simplest of the three equations investigated. The regressions can be used to estimate forest biomass and tree C content at the stand level, given specific information on DBH.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».