<b>Seventy-seven years of natural disturbances in a mountain forest area — the influence of storm, snow, and insect damage analysed with a long-term time series</b>
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the effects of site properties, forest structure, and time on snow breakage, insect outbreaks, windthrow, and total damage for predominantly planted forests. A time series of forest damage in southwestern Germany spanning 77 years, from 1925 to 2001, was available along with a database on site properties and forest structure. The statistical modeling procedure successively addressed (i) probability of damage occurrence, (ii) timber loss in damaging events, and (iii) interaction among damage agents over time. Logistic and linear regressions were combined with multivariate autoregressive techniques. Natural disturbances were responsible for a total timber loss of 3.0 m3· ha–1· year–1. The distribution of the timber loss values over the years and over sites and stands with different properties was modeled with a standard error of 6.7 m3· ha–1· year–1. Disturbances are more likely to occur in previously damaged stands. Storm events typically provoke subsequent insect outbreaks between 2 and 6 years later. Large windthrow and snow breakage events tend to occur periodically, once every 10th, 11th, or 15th year. Analysis of disturbances as a time series significantly enhances understanding of forest risk processes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».