Predicting forest growth and yield in northeastern Ontario using the process-based model of TRIPLEX1.0
Notice bibliographique
Résumé
Process-based carbon dynamic models are rarely validated against traditional forest growth and yield data and are difficult to use as a practical tool for forest management. To bridge the gap between empirical and process-based models, a simulation using a hybrid model of TRIPLEX1.0 was performed for the forest growth and yield of the boreal forest ecosystem in the Lake Abitibi Model Forest in northeastern Ontario. The model was tested using field measurements, forest inventory data, and the normal yield table. The model simulations of tree height and diameter at breast height (DBH) showed a good agreement with measurements for black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP), jack pine (Pinus banksiana Lamb.), and trembling aspen (Populus tremuloides Michx.). The coefficients of determination (R2) between simulated values and permanent sample plot measurements were 0.92 for height and 0.95 for DBH. At the landscape scale, model predictions were compared with forest inventory data and the normal yield table. The R2 ranged from 0.73 to 0.89 for tree height and from 0.72 to 0.85 for DBH. The simulated basal area is consistent with the normal yield table. The R2 for basal area ranged from 0.82 to 0.96 for black spruce, jack pine, and trembling aspen for each site class. This study demonstrated the feasibility of testing the performance of the process-based carbon dynamic model using traditional forest growth and yield data and the ability of the TRIPLEX1.0 model for predicting growth and yield variables. The current work also introduces a means to test model accuracy and its prediction of forest stand variables to provide a complement to empirical growth and yield models for forest management practices, as well as for investigating climate change impacts on forest growth and yield in regions without sufficient established permanent sample plots and remote areas without suitable field measurements.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».