State‐and‐transition simulation models: a framework for forecasting landscape change
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Notice bibliographique
Résumé
Summary A wide range of spatially explicit simulation models have been developed to forecast landscape dynamics, including models for projecting changes in both vegetation and land use. While these models have generally been developed as separate applications, each with a separate purpose and audience, they share many common features. We present a general framework, called a state‐and‐transition simulation model ( STSM ), which captures a number of these common features, accompanied by a software product, called ST‐Sim, to build and run such models. The STSM method divides a landscape into a set of discrete spatial units and simulates the discrete state of each cell forward as a discrete‐time‐inhomogeneous stochastic process. The method differs from a spatially interacting Markov chain in several important ways, including the ability to add discrete counters such as age and time‐since‐transition as state variables, to specify one‐step transition rates as either probabilities or target areas, and to represent multiple types of transitions between pairs of states. We demonstrate the STSM method using a model of land‐use/land‐cover (LULC) change for the state of Hawai'i, USA . Processes represented in this example include expansion/contraction of agricultural lands, urbanization, wildfire, shrub encroachment into grassland and harvest of tree plantations; the model also projects shifts in moisture zones due to climate change. Key model output includes projections of the future spatial and temporal distribution of LULC classes and moisture zones across the landscape over the next 50 years. State‐and‐transition simulation models can be applied to a wide range of landscapes, including questions of both land‐use change and vegetation dynamics. Because the method is inherently stochastic, it is well suited for characterizing uncertainty in model projections. When combined with the ST ‐ S im software, STSM s offer a simple yet powerful means for developing a wide range of models of landscape dynamics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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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