Estimating forest productivity in the eastern Siskiyou Mountains of southwestern Oregon using a satellite driven process model, 3-PGS
Notice bibliographique
Résumé
The 3-PGS (physiological principles for predicting growth using satellite data) model generates monthly estimates of transpiration, photosynthesis, and net primary production (NPP), the latter derived as a fixed proportion (0.47) of gross photosynthesis. To assess the reliability of a simplified process model (3-PGS) to predict the productive capacity of coniferous forest across diverse landscapes in southwestern Oregon, we first used a geographic information system to display and manipulate basic data. This involved the following steps: (i) extrapolate monthly mean weather data to reflect topographic variation; (ii) transform monthly temperature extremes to spatial resolution of 4 ha and estimate incoming solar radiation, subfreezing days per month, daytime vapor pressure deficits, and mean temperatures; (iii) convert statewide soil survey maps into topographically adjusted estimates of soil fertility and water storage capacity (θ); and (iv) acquire satellite-derived estimates of the faction of light intercepted by vegetation during midsummer. Model predictions of soil water availability during summer months compared well with those reported from published measurements of predawn water potentials at three contrasting sites and with measurements acquired at the end of seasonal drought at 18 sites (r2= 0.78 with mean monthly modeled drought index; r2= 0.57 with seasonal modeled drought index). Similarly, seasonal shifts in the relative importance of various climatic and edaphic variables closely matched those defined in previously published studies. Finally, model predictions of maximum annual aboveground growth were compared with those derived from forestry yield tables based on height-age relationships with a resulting r2of 0.76, and a standard error of 1.2 m3·ha-1·year-1(P < 0.01).
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».