Tree allometry for estimation of carbon stocks in African tropical forests
Notice bibliographique
Résumé
Tropical forests in Africa store large amounts of carbon and there is an urgent need for accurate methods to estimate this important carbon stock. One method to achieve this is by allometric equations but in many forest ecosystems in Africa these have not been developed. This study combined biomass data of 896 trees from five tropical countries in Africa and eight different sources to develop mixed-species regression equations for estimation of total biomass and height in Dry, Moist and Wet forest types. For estimation of total biomass, allometric equations combining diameter, height and wood density provided the best estimators in the three forest types. Because adding wood density to diameter improved height estimation, we recommend using allometric equations that combine diameter and wood density for height estimations in mixed and diverse tropical forests. Comparing ecosystem-specific (Dry, Moist and Wet) allometric equations to general allometric equations developed with combined data, and also to pan-tropical equations, showed that ecosystem-specific equations provided better estimators. The results highlight the importance of considering wood density in tree allometry for biomass as well as for tree height estimations. Although general allometric equations can be useful, this study recommends when they are available, the use of existing site-specific or ecosystem-specific allometric equations which provide better estimates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».