Linking climate, gross primary productivity, and site index across forests of the western United States
Notice bibliographique
Résumé
Assessing forest productivity is important for developing effective management regimes and predicting future growth. Despite some important limitations, the most common means for quantifying forest stand-level potential productivity is site index (SI). Another measure of productivity is gross primary production (GPP). In this paper, SI is compared with GPP estimates obtained from 3-PG and NASA’s MODIS satellite. Models were constructed that predict SI and both measures of GPP from climate variables. Results indicated that a nonparametric model with two climate-related predictor variables explained over 68% and 76% of the variation in SI and GPP, respectively. The relationship between GPP and SI was limited (R 2 of 36%–56%), while the relationship between GPP and climate (R 2 of 76%–91%) was stronger than the one between SI and climate (R 2 of 68%–78%). The developed SI model was used to predict SI under varying expected climate change scenarios. The predominant trend was an increase of 0–5 m in SI, with some sites experiencing reductions of up to 10 m. The developed model can predict SI across a broad geographic scale and into the future, which statistical growth models can use to represent the expected effects of climate change more effectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».