Predicting basal area increment in a spatially explicit, individual tree model: a test of competition measures with black spruce
Notice bibliographique
Résumé
A current trend in the development of forest stand models is to use spatially explicit, individual-tree information to simulate forest dynamics with increased accuracy. By adding spatial information, such as tree coordinates, crown shape, and size, it is hypothesized that the computation of the model's driving function is improved over traditional competition indices, especially when simulating multistoried stands. In this paper, we want to test whether computationally demanding competition indices outperform traditional indices in predicting mean basal area increment. The study was undertaken in old, uneven-aged black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) stands in northeastern Quebec, Canada. The predictability of individual tree growth rates was related to crown dimensions and other stand and tree variables measured in the field. Data were collected from 90 trees coming from stands of varying site quality (range 9.616.5 m height at 50 years, age taken at 1 m) and age (range 66257 years). Hegyis's distance-dependent competition index was found to be the most strongly correlated competition measure (r = 0.57) with mean basal area growth of the last 20 years. This value, 12% higher than the value obtained from the best distance-independent competition index (r = 0.45), clearly shows that precision gains can be achieved when estimating basal area increment with spatial indices in black spruce stands. Using indices computed from virtual hemispherical images did not prove superior to simpler distance-dependent indices based on their individual correlations with basal area increment. When included in a basal area increment model for the last 20 years of growth, however, the gains in precision were comparable to Hegyi's competition index. This indicates that indices derived from a hemispherical approach have some value in spatially explicit forest simulations models but that further tests using younger stands are needed to confirm this result in black spruce stands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».