Modelling of hardwood forest in Quebec under dynamic disturbance regimes: a time‐inhomogeneous Markov chain approach
Notice bibliographique
Résumé
Summary We investigate the consequences of global warming scenarios in Quebec forests using an inhomogeneous Markov chain model. This allows us to unify predictions from climate change models and mechanistic models of forest disturbance and growth and allows predicting the potential impacts of climate change on Quebec forests. The model predicts changes in fire rate in Quebec hardwood forests as well as possible growth enhancements due to increasing and temperature. Our original method consists of three steps. (i) We estimate biomass transition matrices from forest inventories using the Bayesian method. (ii) We incorporate dynamic disturbance and forest growth scenarios, and (iii) we simulate transient dynamics and stationary states. This modelling approach allows for sensitivity analysis and quantitative assessment effects of variability of climate change scenarios. We have considered published climate change scenarios for Quebec and conducted simulations for the most extreme predictions (the smallest and largest predicted changes). None of the considered scenarios is able to counterbalance the currently observed trend of increasing biomass in the next 40 years. By the beginning of 2090, the extreme scenarios diverge within about ±5% mean biomass. Synthesis. In this work, we have developed an original modelling approach incorporating time‐ inhomogeneous effects within the Markov chain framework. We applied this approach to examine effects of climate change in Quebec's forests. The results demonstrate that the current trend of increase in forest biomass is robust with respect to a broad range of climate change scenarios. This study was not possible with previously employed homogeneous Markov chain models. The model can also be extended to include different harvesting methods and land‐use practices, enabling better long‐term management of Quebec's forest.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».