Notice bibliographique
Résumé
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. A key challenge facing these models is how to incorporate uncertainty, including the future effects of climate change, into their projections. I present here a general framework, called a state-and-transition simulation model (STSM), for incorporating uncertainty into projections of landscape change. The STSM method divides a landscape into a set of spatial units, and then simulates the discrete state of each spatial unit forward in time as a stochastic process, in response to discrete transitions, using a Monte Carlo approach. The method also allows for any number of continuous stocks to be defined as stochastic processes for each spatial unit, along with continuous flows to move material between these stocks over time. I demonstrate the STSM method using two different applications. The first is a model of land use/land cover (LULC) change for the State of Hawaii. This model explores interactions between possible future changes in LULC, combined with projected shifts in moisture zones due to climate change, in order to generate projections for the future spatial and temporal distribution of LULC across the State. Through the integration of a carbon stock-flow model with the STSM, I further demonstrate how spatially-explicit projections for terrestrial carbon can incorporate uncertainties in projections of LULC change. The second application presents a new approach for incorporating uncertainty into forest management planning, which I demonstrate using two landscapes in the boreal forest of Ontario (Canada). Here I explore the implications of incorporating uncertainties regarding the spatial and temporal variability of wildfire, including the potential effects of climate change, into spatially-explicit projections of timber supply and habitat for woodland caribou. STSMs can be applied to a wide range of landscapes, including questions of both land use change and vegetation dynamics. Because the method is both spatially-explicit and stochastic, it is well suited for characterizing uncertainty in landscape dynamics. STSMs offer a simple yet powerful means for incorporating uncertainty into projections of landscape change.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».