A bioclimatic model for the distribution of <i>Sphagnum</i>‐dominated peatlands in North America under present climatic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim A model was developed that estimates the climatic and geographical distribution of Sphagnum‐dominated peatlands in western Canada and North America. Location The model is based on the abundance of Sphagnum species on 640 peatland sites located in proximity to permanent weather stations throughout western Canada. Methods The per cent cover of Sphagnum species was quantified for all possible combinations of mean annual temperature (MAT) and mean annual total precipitation (MATP) found in western Canada. Abundance values were expanded to include all climatic values in North America, by interpolating within the matrix of values for western Canada using distance‐weighted means. Because Sphagnum‐dominated peatlands do not occur in areas having summer moisture index (P–PET) values ≤ 6 cm, that value was also included in the model. The result produced a matrix of 3360 grid nodes in which each node was characterized by MAT, MATP and P–PET values and the presence of Sphagnum‐dominated peatlands. The climatic data in the model was then match merged with the MAT, MATP and P–PET values obtained from Leemans & Cramer (The IIASA Database for Mean Monthly Values of Temperature, Precipitation, and Cloudiness on a Global Terrestrial Grid. International Institute for Systems Analysis, Laxenberg, 1991), which is a global data set that also contains geographical data on a 0.5° latitude by longitude grid. The geographical distribution of Sphagnum‐dominated peatlands was then mapped for western Canada and North America. Those maps were compared with the observed distribution of bogs and poor fens for the same area. Results Results of the comparisons indicated that the model's estimations matched the southern distribution of Sphagnum‐dominated peatlands relatively closely. Results for the northern distribution, however, were not as accurate. The overall accuracy was c. 80%. Main conclusions Some of the errors were caused by inaccurate climatic data which resulted from the lack of permanent weather stations in northern areas and the lack of definition of the northern limits of the actual distribution of bogs and poor fens. In areas where both the climatic data and the actual distribution of Sphagnum‐dominated peatlands are accurate, the model accuracy was c. 90%.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».