Testing the performance of a forest ecosystem model (FORECAST) against 29 years of field data in a<i>Pseudotsuga menziesii</i>plantation
Notice bibliographique
Résumé
The ability of the forest ecosystem management model FORECAST to project a 29-year record of stand response to factorial thinning and fertilization treatments in a Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) plantation at Shawnigan Lake (Vancouver Island, British Columbia, Canada) was assessed. Model performance was evaluated firstly using for calibration a regional data set and secondly with site-specific data from control plots. Model output was compared against field measurements of height, diameter, stem density, component biomass (aboveground), and litterfall rates and estimates of nutrient uptake, foliar N efficiency, and understory vegetation biomass. When calibrated with regional data, results from graphical comparisons, three measures of goodness-of-fit, and equivalence testing demonstrated that FORECAST can produce predictions of good to moderate accuracy depending on the variable of interest. Model performance was generally better when compared with field measurements (e.g., top height, diameter at breast height, and stem density) as opposed to outputs derived from allometric and volume equations. Use of site-specific data to calibrate the model always improved performance, although improvements were modest for most variables, with the exception of branch and foliage biomass. The benefits of site-specific calibration, however, should be weighed against the costs of obtaining such data. The intended use of the model will likely determine the level of effort expended in its calibration.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».