Point process modelling of root distribution in pure stands of <i>Fagus sylvatica</i> and <i>Picea abies</i>
Notice bibliographique
Résumé
A previous study by Schmid and Kazda (I. Schmid and M. Kazda. 2001. Can. J. For. Res. 31: 539548) evaluated the vertical distribution and radial growth of coarse roots greater than 2 mm diameter in pure and mixed stands of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) and European beech (Fagus sylvatica L.). The vertical distribution of roots of Norway spruce was fitted by an exponential function, while the root distribution of European beech was approximated by a gamma distribution. Now, in the present paper, planar point process models have been applied to investigate the spatial (two-dimensional) distribution of data for roots between 2 and 5 mm diameter. After a homogenization with respect to the vertical axis, the pair correlation function and the L function were estimated to fit Matérn-cluster point process models to the given root data. The models were finally vertically retransformed to provide information on the inhomogeneous spatial patterns of small roots as well as on the original shape and size of the root clusters. All models based on vertically transformed data confirmed that the root distribution patterns are not completely random, as they indicated root clustering for both species, with different degrees of exploitation intensity (clustering) between the two species. According to the Matérn-cluster models, Norway spruce had stronger clustering in smaller cluster regions, while roots of European beech formed weaker clusters in larger cluster regions. Furthermore, beech root clusters seemed to avoid overlapping. Together with previous studies on the root system of both species, the present study indicates more intensive belowground intraspecific competition for spruce than for beech. On the other hand, the clustering characteristics described indicate that European beech has a more sophisticated rooting system than Norway spruce. The spatial distribution of the inhomogeneous raw data is characterized by the clustering properties analysed in the present paper and by the vertical distribution previously studied.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».