A Simple Geospatial Nutrient Budget Model for Assessing Forest Harvest Sustainability across Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A geospatial GIS-linked spreadsheet model (Nutrient Budget Model—Nova Scotia: NBM-NS) was developed for Nova Scotia to assess the long-term sustainability of forest harvest scenarios as constrained by primary nutrient inputs and outputs due to atmospheric deposition, soil weathering, and leaching. Harvest scenarios refer to user-defined stand-specific removal rates of bole wood, bark, branches, and foliage, based on current or projected forest inventories. These scenarios are evaluated within the context of existing data layers for current climate (mean annual precipitation and air temperatures), atmospheric deposition (N, S, Ca, Mg, K), and soil/substrate types, supplemented by species-specific look-up tables containing expected biomass fractions and nutrient concentrations. This article introduces this model to assess relative site quality and limiting nutrients for red spruce and sugar maple across Nova Scotia. This is followed by an output comparison involving 25 spruce plantations whereby NBM-NS determinations derived using “default” soil survey data are compared with those derived using plantation-specific soil data. Model output shows that (i) Ca and N are the main growth-limiting nutrients across Nova Scotia, (ii) currently projected plantation yields are generally not sustainable on sites underlain by slowly weathering soils, (iii) current soil base cation contents are generally lower than what is reported in historic soil survey reports, and (iv) model results are expected to vary within the context of changing climate, acid deposition levels, and data accuracy.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».