MVP: a model to simulate the spatial patterns of photosynthetically active radiation under discrete forest canopies
Notice bibliographique
Résumé
The spatial patterns of photosynthetically active radiation (PAR) under forest canopies, including both its mean and spatial variation, are critical factors to numerous understory ecophysiological processes. Currently, Beer's law is the primary algorithm used in ecological models simulating PAR transmission through plant canopies, because more accurate models are too complicated to be used operationally. This study developed a simple and computationally efficient model at a stand scale to simulate both the mean and variation of PAR (MVP) under forest canopies. The model assumes that a forest canopy is composed of individual crowns distributed within upper and lower boundaries with two types of gaps: the between- and within-crown gaps. The between-crown gaps are simulated with geometric optics, and the within-crown gaps are described by Beer's law. The model accounts for the covariance of PAR in space through time, making it possible to simulate both instantaneous and daily accumulated variance of PAR. Validation with observed PAR from the boreal ecosystematmosphere study (BOREAS) indicates that the model captures the mean and variance of PAR under forest canopy reasonably well. MVP holds the potential to improve simulation of light interception by forest canopies as well as the treatment of canopy rainfall interception in ecological models.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».