Effects of climate, disturbance, and species on forest biomass across Russia
Notice bibliographique
Résumé
We used detailed forest inventory data from 43 forests (3.5 × 103 115.2 × 103 stands each) and meteorological data from 30 weather stations located in proximity to these forests to assess the effects of disturbance and climate on biomass accumulation patterns across the forest zone of Russia. Chronosequences of biomass accumulation following disturbance were developed for each of the two to five dominant tree species in each forest using stand survey data collected by forest inventories in different regions of Russia between 1986 and 2003. These chronosequences represent changes in average live biomass of forest stands between age 10 and 210 years at 10-year intervals. The correlation of attributes of biomass accumulation (i.e., maximum biomass, biomass at age 40, and maximum biomass increment) with climatic and disturbance attributes was significant but weak (adjusted R2 = 0.200.37). The effect of the most influential disturbance attributes (percent clear-cut and percent old forest) was as strong or stronger than the effect of climatic attributes (30-year averages of the sum of positive daily temperatures and climate moisture index). The effect of tree species was significant, but weaker than the effects of climate or disturbance. Combining climate, disturbance, and species attributes generally improved the models (adjusted R2 = 0.370.53). The patterns of biomass change observed in chronosequences are influenced by the tendency of harvesting to target more productive forest stands of commercially valuable species, creating a disparity in productivity among the age cohorts. The apparent link between disturbance attributes of forests and biomass accumulation patterms in forest stands may be used to improve broad-scale modeling of changes in forest biomass with remotely sensed data.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».