Using JABOWA-3 for forest growth and yield predictions under diverse forest conditions of Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Empirical growth and yield models developed from historical data are commonly used in developing long-term strategic forest management plans. Use of these models rests on an assumption that there will be no future change in the tree growing environment. However, major impacts on forest growing conditions are expected to occur with climate change. As a result, there is a pressing need for tools capable of incorporating outcomes of climate change in their predictions of forest growth and yield. Process-based models have this capability and may, therefore, help to satisfy this requirement. In this paper, we evaluate the suitability of an ecological, individual-tree-based model (JABOWA-3) in generating forest growth and yield projections for diverse forest conditions across Nova Scotia, Canada. Model prediction accuracy was analyzed statistically by comparing modelled with observed basal area and merchantable volume changes for 35 permanent sample plots (PSPs) measured over periods of at least 25 years. Generally, modelled basal area and merchantable volume agreed fairly well with observed data, yielding coefficients of determination (r2) of 0.97 and 0.94 and model efficiencies (ME) of 0.96 and 0.93, respectively. A Chi-square test was performed to assess model accuracy with respect to changes in species composition. We found that 83% of species-growth trajectories based on measured basal area were adequately modelled with JABOWA-3 (P > 0.9). Model-prediction accuracy, however, was substantially reduced for those PSPs altered by some level of disturbance. In general, JABOWA-3 is much better at providing forest yield predictions, subject to the availability of suitable climatic and soil information.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».