Seasonal leaf area index variations derived from needle growth and fall measurements in two eastern white pine (Pinus Strobes L.) stands
Notice bibliographique
Résumé
Existing global leaf area index (LAI) products have a common problem of too large seasonal variations for conifer stands. The seasonal variation of remotely sensed LAI is often distorted due to many confounding factors. We propose a methodology to quantify the LAI seasonal pattern based on needle lifespan and meteorological conditions. In this paper, we test this methodology in two conifer stands in Ontario, Canada. Needle growth and senescence rates were quantified from needle elongation measurements and litterfall collection. By measuring the average needle lifespan and assuming a dynamic equilibrium of LAI for the full annual cycle, the amount of needles renewed annually can be estimated. Then it is seasonally ‘distributed’ based on these two rates in order to reckon seasonal variations of new and old needle cohorts. These measured LAI seasonal trajectories were compared with combined measurements by TRAC (Tracing Radiation and Architecture of Canopies) and LAI 2000 plant canopy analyzer. The difference between peak LAI from needle growth and fall and that from optical instruments is constrained within 15%. Meanwhile, LAI values from needle growth and fall beyond the growing season are not fallaciously low like LAI from remote sensing data, resulting in a more realistic seasonal variation of needles than that is retrieved from algorithms using remote sensing data. We believe this study can be a positive step towards improving global LAI mapping.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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.
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 ».