Errors in estimating tree age: implications for studies of stand dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Errors in estimates of tree ages from increment cores can influence age-class distributions, affecting inferences about forest dynamics. We compare methods of height correction of increment cores taken above ground level by examining how resulting errors affect age-class distributions of ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws.) and Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. glauca (Beissn.) Franco). We compared the sapling (corrections based on the average basal age of breast high saplings) and the ground methods (corrections based on the average difference in age between ground and coring height) with a regression model we developed to overcome traditional assumptions of temporal and spatial homogeneity in early growth. Where early growth differed among mature trees or between modern saplings and mature trees, the regression method estimated age better than the two other methods. All methods of height correction over- or under-estimated tree age by at least 10 years and up to 30 years, indicating that age cannot be related to independent events of periodicities less than 1020 years, such as El Niño, without accounting for error. Monte Carlo simulations demonstrated that error from height corrections affected the shape of age-class distributions by generating spurious regeneration pulses. We suggest that the magnitude of this error should govern the width of analytical age-classes to scale interpretations within the confidence of age estimates.
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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 | 0,040 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».