Calibration and validation of a simplified process-based model for the prediction of the carbon balance of Scottish Sitka spruce (<i>Picea sitchensis</i>) plantations
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing recognition that forestry provides a low cost and robust means of climate change abatement through carbon sequestration and substitution. However, current understanding of forest ecosystem carbon exchange and forest–atmosphere interactions are often inadequately characterized by existing empirical growth models with resulting poor representation for regional extrapolations. In this paper, we describe the parameterisation and independent validation, against both eddy covariance and forest growth experimental data, of a process-oriented model 3PGN to provide assessments of carbon sequestration of Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carrière) plantations across Scotland. In comparison with eddy covariance measurements, the model predicted all of the major annual carbon fluxes, i.e., gross primary production (PG), net ecosystem production (PE), and ecosystem respiration (RE), with biases lower than 10%. At a monthly time step, only PG and PE were accurately estimated, whereas RE was not. At longer time scales (i.e., several decades), the model reliably represented the major patterns of the carbon balance. Soil type was identified as the important factor influencing site productivity; fertilization practices did not alter long-term site nutritional status. The analyses also highlighted the potential impact of carbon loss from carbon-rich soils, which can result in differences between optimal rotation length for carbon sequestration and for timber production.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».