Testing of WindFIRM/ForestGALES_BC: A hybrid-mechanistic model for predicting windthrow in partially harvested stands
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Windthrow is a common problem in forest management, particularly in areas exposed by recent harvesting or thinning. A hybrid-mechanistic model, WindFIRM/ForestGALES_BC, which builds upon the original ForestGALES, was developed to quantify component windthrow processes for individual trees in heterogeneous stands. The objectives of this work are to improve windthrow predictions at the tree level, represent the spatial patterns of windthrow and build a platform upon which new functions could be added in the future to improve the veracity of the model. This model accounts for irregular openings and is able to simulate the propagation of windthrow during storm events. Above canopy wind speed and direction are specified by the user or derived from spatial datasets. WindFIRM/ForestGALES_BC is integrated with a growth and yield model, TASS (Tree and Stand Simulator), which supplies spatial tree-lists. WindFIRM/ForestGALES_BC was tested using field plot data from the STEMS (Silvicultural Treatments for Ecosystem Management in the Sayward) research installation on Vancouver Island. The pattern of simulated windthrow is consistent with patterns observed in the field. Relative damage rates across tree size classes are also consistent with field plot data. Further refinements to WindFIRM/ForestGALES_BC which accounts for windthrow factors such as tree acclimation and resistance functions which account for site variability related to soils and root structure are suggested to improve predictions. However, the current model still provides insights into the consequences of cutblock design, and is a flexible platform for integration of new research on windthrow component processes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle