Application of big BAF sampling for estimating carbon on small woodlots
Notice bibliographique
Résumé
To accurately and efficiently quantify forest carbon stocks, a good forest inventory using appropriate sampling that minimizes costs and human effort is needed for landowners who want to enter carbon offset markets. The most commonly used sampling unit is the fixed-area plot; however, it is time consuming, expensive, and is often less accurate than variable probability methods when resources are limited. Previous studies show that big BAF sampling is efficient at estimating volume, therefore, it is interesting to explore whether the efficiency can be extended to carbon. The study is conducted at Noonan Research Forest, which located 30 km northwest of Fredericton, New Brunswick, Canada. In this study, we compared count BAF effects and measure BAF effects on the overall sampling outcome and sampling error for total aboveground C and each C component (wood, bark, branches, and foliage) and explored the minimum sample size requirements and costs for different combinations of count and measure BAFs. From our research, we found that the efficiency gained from estimating volume using big BAF sampling can be extended to carbon estimation. The minimum overall inventory cost from this study is $3500 Canadian, compared to a full Noonan inventory costs of $40,000 with 2% standard error. We also found that, similar to volume, count BAF has a larger effect on carbon estimation than measure BAF and the optimum choice of measure BAF depends on the choice of count BAF. The optimal count BAF and measure BAF combination for Noonan Research Forest was 2/24. Our results show that big BAF sampling was a very efficient sampling design for estimating carbon and significantly reduces overall inventory costs. Although big BAF sampling is not widely used in forest inventory, it should be considered by landowners facing the cost constraint barrier for entering carbon market and seeking a cost-effective inventory system for estimating carbon.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».