Assessing prediction errors of generalized tree biomass and volume equations for the boreal forest region of west-central Canada
Notice bibliographique
Résumé
Aboveground tree biomass and volume are required inputs to models that estimate carbon budgets and ecosystem productivity. Generalized equations are often used to estimate biomass and volume when local equations are unavailable. This study determined whether there was a concomitant increase in prediction error from increasing levels of equation generalization. Local site, generalized regional, and generalized national allometric equations were compared for 10 species distributed across 119 sites in a region defined by west-central Canada. This study employed regression fit statistics and two prediction error metrics, the average prediction error (APE) from the prediction error sum of squares (PRESS) statistic and mean prediction bias. The APE was 9, 12, and 25 kg of biomass per tree for local site, generalized regional, and national equations, respectively. The mean prediction bias for biomass and volume were statistically similar between local level and generalized regional equations across all species. Predictions from generalized national equations were statistically similar for 5 of 10 species when compared with those from local site and generalized regional equations. While local site equations were most accurate for a given site, results indicate that generalized regional equations will produce reasonable estimates of biomass and volume at sites in this region of Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».