Multimodel simulations of forest harvesting effects on long‐term productivity and CN cycling in aspen forests
Notice bibliographique
Résumé
The effects of forest management on soil carbon (C) and nitrogen (N) dynamics vary by harvest type and species. We simulated long-term effects of bole-only harvesting of aspen (Populus tremuloides) on stand productivity and interaction of CN cycles with a multiple model approach. Five models, Biome-BGC, CENTURY, FORECAST, LANDIS-II with Century-based soil dynamics, and PnET-CN, were run for 350 yr with seven harvesting events on nutrient-poor, sandy soils representing northwestern Wisconsin, United States. Twenty CN state and flux variables were summarized from the models' outputs and statistically analyzed using ordination and variance analysis methods. The multiple models' averages suggest that bole-only harvest would not significantly affect long-term site productivity of aspen, though declines in soil organic matter and soil N were significant. Along with direct N removal by harvesting, extensive leaching after harvesting before canopy closure was another major cause of N depletion. These five models were notably different in output values of the 20 variables examined, although there were some similarities for certain variables. PnET-CN produced unique results for every variable, and CENTURY showed fewer outliers and similar temporal patterns to the mean of all models. In general, we demonstrated that when there are no site-specific data for fine-scale calibration and evaluation of a single model, the multiple model approach may be a more robust approach for long-term simulations. In addition, multimodeling may also improve the calibration and evaluation of an individual model.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».