A climate change adaptive dynamic programming approach to optimize eucalypt stand management scheduling: a Portuguese application
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to present approaches to optimize stand-level, short-rotation coppice management planning, taking into account uncertainty in stand growth due to climate change. The focus is on addressing growth uncertainty through a range of climate scenarios so that an adaptive capacity may be possible and the vulnerability of the stand to climate change may be reduced. The optimization encompasses finding both the harvest age in each cycle and the number of coppice cycles within a full rotation that maximize net present revenue. The innovation lies in the combination of the process-based model (Glob3PG) with two dynamic programming (DP) approaches. The former is able to project growth of eucalypt stands under climate change scenarios. The innovative approaches are thus influential to define the management policy (e.g., stool thinning, number of coppice cycles, and cycle length) that maximizes net present revenue taking into account uncertainty in forest growth due to climate change. In both approaches, the state of the system is defined by the number of years since plantation, whereas DP stages are defined by the cumulative number of harvests. The first approach proposes the optimal policy under each climate change scenario at each state. The second approach addresses further situations when the climate scenario is unknown at the beginning of the planning horizon. Both help address uncertainty in an adaptive framework, as a set of readily available options is proposed for each scenario. Results of an application to a typical Eucalyptus globulus Labill. stand in central Portugal are discussed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».