Simulation of boreal black spruce chronosequences: Comparison to field measurements and model evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This study used the Biome Biogeochemical Cycles (Biome‐BGC) process model to simulate boreal forest dynamics, compared the results with a variety of measured carbon content and flux data from two boreal chronosequences in northern Manitoba, Canada, and examined how model output was affected by water and nitrogen limitations on simulated plant production and decomposition. Vascular and nonvascular plant growth were modeled over 151 years in well‐drained and poorly drained forests, using as many site‐specific model parameters as possible. Measured data included (1) leaf area and carbon content from site‐specific allometry data, (2) aboveground and belowground net primary production from allometry and root cores, and (3) flux data, including biometry‐based net ecosystem production and tower‐based net ecosystem exchange. The simulation used three vegetation types or functional groups (evergreen needleaf trees, deciduous broadleaf trees, and bryophytes). Model output matched some of the observed data well, with net primary production, biomass, and net ecosystem production (NEP) values usually (50–80% of data) within the errors of observed values. Leaf area was generally underpredicted. In the simulation, nitrogen limitation increased with stand age, while soil anoxia limited vascular plant growth in the poorly drained simulation. NEP was most sensitive to climate variability in the poorly drained stands. Simulation results are discussed with respect to conceptual issues in, and parameterization of, the Biome‐BGC 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».