Application of the forest ecosystem model EFIMOD 2 to jack pine along the Boreal Forest Transect Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability of forest ecosystems and climate change are two critical issues for boreal forest ecosystems in Canada that require an understanding of the links and balance between productivity, soil processes and their interaction with natural and anth ropogenic disturbances. Forest ecosystem models can be used to understand and predict boreal forest ecosystem dynamics. EFIMOD 2 is an individual tree model of the forest-soil ecosystem capable of modelling nitrogen feedback to productivity in response to changes in soil moisture and temperature. It has been successfully applied in Europe, but has not been calibrated for any forest ecosystem in Canada. The objective of this study was to parameterize and validate EFIMOD 2 for jack pine in Canada. Simulated and measured results agreed for changes in tree biomass carbon and soil carbon and nitrogen with increasing stand age and across a climatic gradient from the southern to northern limits of the boreal forest. Preliminary results from scenario testing indicate that EFIMOD 2 can be successfully applied to predict the impacts of forest management practices and climate change in the absence of natural disturbances on jack pine in the boreal forest of Canada. Model development is underway to represent the effects of natural disturbances. Key words: EFIMOD 2, forest soil, carbon, nitrogen, model, jack pine
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».