Developing a system of annual tree growth equations for the loblolly pine shortleaf pine type in Louisiana
Notice bibliographique
Résumé
An individual tree growth modeling system was developed for the loblolly pine (Pinus taeda L.) shortleaf pine (Pinus echinata Mill.) forest type in Louisiana using USDA Forest Service Forest Inventory and Analysis (FIA) data. In this study, the loblolly pine shortleaf pine forest type was divided into three species groups: loblolly pine, other pines, and hardwoods. The growth system includes models for individual tree survival, diameter growth, height growth, and change in crown ratio for each of the three species groups. A multivariate extension of a two-step, model-based interpolation method is proposed to estimate parameters of annual tree growth equations based on measurements from 7-year growth periods. Results based on evaluation statistics such as mean difference, mean absolute difference, and fit index show that the two-step interpolation method is clearly superior to the averaging method, which is a typical linear interpolation method. The two-step method produced growth equations that project tree and plot attributes more accurately than the averaging method. Additionally, a Monte Carlo simulation analysis reveals that parameter estimates obtained from the two-step method are closer to the true parameter values than those from the averaging method. The approach described here should be useful for estimating parameters of other systems of annual tree growth equations from periodic measurements. Models such as the one presented here may be useful for projecting the characteristics of undisturbed forest inventory plots, e.g., FIA plots, and providing more up-to-date inventory 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».