Modeling tree mortality in relation to climate, initial planting density, and competition in Chinese fir plantations using a Bayesian logistic multilevel method
Notice bibliographique
Résumé
Tree mortality models are important tools for simulating forest dynamic processes, and logistic regression is widely used for modeling tree mortality. However, most of the mortality models that have been developed generally ignore the hierarchical structure. In this study, Bayesian logistic multilevel mortality models were developed with the independent variables of initial planting density, competition, site index, and climate factors in Chinese fir (Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.) plantations in southern China. The results showed that a Bayesian three-level model was best for describing tree mortality data with multiple sources of unobserved heterogeneity compared to fixed-effects and two-level models. The variance partition coefficient of tree mortality due to the tree level was much larger than that due to the plot level. The initial planting density and site index were positively correlated with mortality and symmetric competition was negatively correlated. For climate variables, the mortality probability decreased with the increasing mean annual temperature and previous summer mean temperature. By contrast, the mortality probability increased with the increasing previous winter mean minimum temperature and annual heat–moisture index. Identifying different sources of variation in tree mortality will help further our understanding of the factors that drive tree mortality during climate change.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».