Predicting lodgepole pine site index from climatic parameters in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
We sought to evaluate the impact of climatic variables on site productivity of lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia Engelm.) for the province of Alberta. Climatic data were obtained from the Alberta Climate Model, which is based on 30- year normals from the provincial weather station network. Mapping methods were based on ANUSPLIN, Hutchinson's thin-plate smoothing spline in four dimensions (latitude, longitude, elevation, climatic variable). Site indices based on stem analysis (observed dominant height at an index age of 50 years at breast height) were used as a measure of forest site productivity. A total of 1145 site index plots were available for lodgepole pine, the major forest species in Alberta. Regression analyses were used to predict site index as a function of climatic variables for each plot. The strongest linear predictors of site index were growing degree days > 5° (GDD5), the Julian date when GDD5 reaches 100 (D100), and July mean temperature (MTWM).A nonlinear model with D100 as the predictor variable was chosen as the final model. Both the observed and the predicted site indices from the 1145 locations were interpolated using ANUSPLIN and mapped using ArcView. We concluded that climate is an important component of site productivity, accounting for about one quarter of the variation in lodgepole pine site index across the province. Key words: site index, climate variable, Alberta Climate Model, ANUSPLIN, site productivity map, lodgepole pine
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».